高管团队特征、高管激励与企业创新能力.doc

高管团队特征、高管激励与企业创新能力 王小宁 黄澄 三峡大学经济与管理学院 摘 要： 以 2012-2015 年沪深两市 A 股制造业的 709 家上市公司为样本, 选取衡量高管团队特征的三项指标、高管激励的两项指标及企业创新能力的两项指标, 实证研究了高管激励对高管团队特征与企业创新能力的影响研究结果表明, 高管团队平均年龄与企业创新能力显著负相关, 高管股权激励能够减弱这种负相关关系;高管团队平均学历与企业创新能力显著正相关, 高管薪酬激励和股权激励均不能调节这种相关关系;高管团队平均任期与企业创新能力的关系并不显著, 但是在股权激励条件下, 两者显著正相关因此, 构建合理的高管团队结构、完善高管激励机制, 可以为企业的创新活动提供强有力的支持这一研究结论可为企业全面提高创新能力提供决策参考关键词： 高管团队特征; 薪酬激励; 股权激励; 企业创新; 一、引言改革开放以来, 中国经济建设取得了举世瞩目的巨大成就, 目前已经是仅次于美国的世界第二大经济体随着经济的发展, 我国劳动力人口不断减少, 人口红利正在逐步消失, 过去粗放式的经济增长方式已经无法持续, 创新是未来决定国家经济增长的关键因素。

制造业是一个国家工业的主导力量, 在国民经济中发挥主要作用, 处于工业化重要时期的中国, 缺乏拥有核心技术的支柱产业, 以技术创新和品牌为代表的企业严重不足2015 年国务院发布实施中国制造2025, 其主要任务就是提高国家制造业创新能力, 同时, 国家将增强制造业核心竞争力作为“十三五规划”的重要内容, 这一系列的举措对制造业转型升级提出了新的要求企业是市场创新的主体, 影响企业创新的因素有很多, 如融资结构、税收和公司治理等高管团队 (Top Management Team, 简称 TMT) 作为企业研发投资决策最主要的发起者和主导者, 在企业组织科层的金字塔式结构下, 他们处于顶端的企业发展战略决策过程, 会通过层级结构的传递, 对在其领导下的所有组织的技术创新活动产生巨大的影响优秀的高管团队是企业的核心资源, 如何有效利用和发挥这一资源是企业需要重视的问题关于高管团队对企业发展的重要作用, Hambrick 和 Mason (1984) 以决策理论为基础对高层管理团队的人口特征变量与企业战略之间的关系进行研究, 并提出高层梯队理论:高管团队成员受到内外部环境的影响会呈现出不同的特征, 这些特征会影响团队战略选择, 进一步影响企业的绩效。

基于高层梯队理论, 研究高管团队特征对企业创新的影响已经成为当前人们越来越关注的焦点基于上述考虑, 本文以 2012-2015 年沪深两市 A 股制造业上市公司为样本, 引入高管激励这一调节变量, 实证检验了高管激励对高管团队特征与企业创新能力的影响, 以期为制造业企业的创新绩效研究提供实证支持文章可能的创新有三点:第一, 采用比较的方式, 探究在不同的激励方式下, 不同的高管团队特征与企业创新能力关系的不同变化第二, 从投入和产出两个方面来衡量企业创新能力, 不仅限于单一方面的研究第三, 区别于他人研究的结论, 主要表现在薪酬激励和股权激励对高管团队并不总是有效的, 希望有助于制造业企业根据自身战略调整高管内部结构和激励政策二、理论分析与研究假设(一) 高管团队特征与企业创新能力参考以往的文献, 本文根据需要选取了年龄、教育程度、任期等较为常用的人口特征变量作为高管团队特征变量进行分析, 研究其对企业创新能力的影响, 并对相关研究文献进行了整理1) 高管团队年龄Bantel 和 Jackson (1989) 认为, 年龄越大, 就越倾向于制定保守的企业战略来回避冒险, 使得所执行的企业战略变化较少, 从而导致企业丧失较多的市场机会, 另一方面, 年轻的高管尝试创新的冒险行动意愿较高, 只有积极创新和冒险才可能带来高回报率, 而风险规避可能给企业带来低回报率。

同时, 年长的管理者由于精力、体力、学习能力以及推理和记忆等认知能力下降, 决策时更多地依靠过去的经验, 他们还处在把职业稳定和收入安全看作重要考虑因素的事业阶段, 因此更愿意维持现状、避免风险性的决定, 所执行的企业战略也较少发生重大改变 (Hambrick&Mason, 1984) 王德应和刘渐和 (2011) 认为, 高层管理团队平均年龄越大, 团队从事高风险创新活动的动力越小因此, 在外部环境变化大、竞争激烈的市场条件下, 年轻的高管团队更能抢占战略布局优势, 抓住战略机会 (孙海法等, 2006) 本文认为, 随着年龄的增长, 人们在学习新知识和接受新理念方面更加困难, 体力和精力也逐渐减少, 年龄较高的团队更加追求稳定, 其决策行为趋向于规避风险, 不愿意进行风险较高的创新性决策而年龄较小的管理者偏好新事物, 乐于承担风险, 接受的教育更加先进, 对自己的职业发展有了较长的预期, 其创新意愿更高因此, 提出以下假设:假设 1:高管团队平均年龄与企业创新能力负相关(2) 高管团队教育程度Bantel 和 Jackson 通过大银行样本的实证研究证实, 高管团队成员的教育程度越高就越易于接受创新, 且教育程度高的高管团队具有更高的创新力。

Wiersema 和 Bantel 的研究发现, 教育程度高的高管团队具有更强的环境适应能力, 更容易察觉企业发生的战略变革, 也更愿意接受改变和承担风险, 在企业战略制订和决策的过程中更倾向于变革和创新Camelo 和Hernández (2010) 运用高层梯队理论, 也发现高层管理团队的平均文化程度对创新绩效有促进作用教育程度高者对信息的获取和处理能力更强, 更有可能担当跨职能的角色, 容忍模糊和不确定性以及应对复杂的决策情境, 因此高管团队的平均教育程度被认为是影响企业战略选择的最强解释变量本文认为, 受过更好教育的人拥有更高的学习能力和认知能力, 学历高的高管能够清楚认识到创新所带来的风险与收益, 对待创新的态度更加积极, 能够更为理性的制定创新战略, 教育程度较高的团队更加有利于企业的创新活动因此, 提出以下假设:假设 2:高管团队平均学历与企业创新能力正相关(3) 高管团队任期Barker 和 Mueller (2002) 发现, 任期长的高管团队对通过投资研发而追求创新的战略不感兴趣, 他们将更倾向于强调稳定和效率;与之相反, 任期短的团队将更加愿意承担风险, 并把更多的资源投入到研发中去, 因为他们急于用一些成果, 来证明自己能够胜任。

Weinzimmer 等 (2003) 的研究表明, 高管团队的长任期将导致团队内部在战略决策和思维上的惯性和惰性, 使企业缺乏 R&D 投入动力, 从而给企业的技术创新活动带来负面影响李太、马富萍 (2011) 对 91 家公司研究发现高层管理团队特征中任期与技术创新成负相关关系Finkelstein 和 Hambrick 的研究也证实, 任期较长的 TMT 成员对于组织程序的依赖性更强, 同时也更倾向于抵制变革和厌恶风险, 在战略和政策上更趋保守, 通常采取一种介于主要竞争对手之间的中间路线战略, 并表现出与行业平均水平相近的绩效, 而任期短的企业则有较多的战略调整本文认为, 高管团队成员的任期越长, 就越容易受到企业现有文化和制度的影响, 对企业的价值观和运作模式就更加认同, 因而逐渐满足于现状, 会更加注重企业的稳定性, 不愿意承担风险而任期较短的管理者, 为了证明自身的价值, 更愿意进行风险较大的创新投资因此, 提出以下假设:假设 3:高管团队平均任期与企业创新能力负相关(二) 高管激励对高管团队特征与企业创新能力的影响从现有的基于高层梯队理论的文献看, 高管团队特征在一定程度上影响了企业创新投入, 但是通过何种方式激励高管团队成员并使其乐于进行创新决策更是当今企业关注的重要问题。

朱晋伟等 (2014) 以信息技术行业和生物制药行业的 210 家企业为样本, 研究发现股权激励不能使成员年龄普遍较大的高管团队增加创新投入, 但能使成员任期普遍较长和任期差异较大的高管团队增加创新投入;薪酬激励能使成员年龄普遍较大和教育程度普遍较高的高管团队增加创新投入, 不能使成员年龄、任期、教育程度和职业背景差异较大的团队增加创新投入然而, 部分学者的研究结论并不相同何霞 (2012) 对 105 家高新技术上市企业的研究发现高管股权激励在高管团队年龄和企业 R高管晋升激励在高管团队性别和企业 R&D 人力资源投入之间的关系上发挥着重要的调节作用罗正英等 (2013) 以 A 股上市公司为样本, 研究发现高管团队的持股比例越高, 高管团队人力资本与研发投入的相关性越显著;高管团队的年薪越高, 高管团队人力资本与研发投入的相关性越显著基于委托代理理论, 代理人与委托人的目标与利益不是一致的詹森和迈克林 (Jensen&Meckling) 认为, 委托人通过建立一套完善且高效率的激励机制, 减少代理人盲目投资、保守主义等风险造成的代理成本, 推动代理人关注公司的长期利益, 尤其是技术创新投资。

本文认为, 高管团队特征与企业创新能力受到了高管激励的影响因此, 提出以下假设:假设 4:高管激励对高管团队特征与企业创新能力有显著的调节作用三、研究设计(一) 样本选择与数据来源文章依据证监会行业分类标准, 初步选取了 2012-2015 年沪深 A 股制造业上市公司为研究样本, 并按如下原则进行筛选: (1) 剔除 ST、*ST 企业; (2) 剔除未公布研发支出的企业; (3) 剔除相关数据缺失的企业为消除极端值的影响, 对所有变量进行了 Winsorize 处理, 最终确定 709 家样本公司文章使用的数据包括高管团队特征数据、高管激励数据、企业创新数据和企业特征数据, 其中, 研发支出数据来源于中国经济金融数据库 (CCER) , 其他数据均来自于国泰安数据库 (CSMAR) 相关数据的处理采用 Stata12.0 统计分析软件本文采用 CSMAR 数据库对高管团队的定义, 具体包括:董事长、副董事长、董事、独立非执行董事、监事会主席、监事、总裁、执行总裁、高级副总裁、财务总监、总会计师、总经济师等二) 变量定义(1) 被解释变量研发投入强度, 借鉴温军等 (2012) 的做法, 本文以研发支出与营业收入的比度量研发投入强度, 记为 RDint。

专利申请量, 代表研发投入的效果, 用 Patent 表示2) 解释变量高管团队背景特征, 主要包括:高管团队平均年龄 (Mage) 、高管团队平均学历 (Medu) 和高管团队平均任期 (Mtenure) 3) 调节变量高管薪酬激励, 用高管团队薪酬总额的平均值的自然对数来衡量, 记为 Pay高管股权激励, 用高管持股比例来衡量, 记为 Sto4) 控制变量参考以往文献的成果, 本文选取的控制变量包括:公司规模, 用公司总资产的自然对数衡量企业规模, 记为 Size;盈利能力, 用净资产收益率衡量, 记为 Profit;资产负债率, 记为 Lev;营运能力, 用流动资产周转率衡量, 记为 Operate;成长能力, 用营业收入增长率衡量, 记为 Growth;年度虚拟变量, 记为 Year上述变量定义详见表 1表 1 变量设计与测量 下载原表 (三) 模型构建为了检验上文提出的假设, 构建以下回归模型:其中, TMT 为高管团队特征变量, 包括高管团队平均年龄 (Mage) 、高管团队平均学历 (Medu) 和高管团队平均任期 (Mtenure) 等代理变量α 为模型的截距项, β 为待估参数, ε 为随机误差项。

四、实证分析(一) 描述性统计表 2 是相关变量的描述性统计, 样本企业研发投入强度均值为 0.0288, 标准差为 0.0222, 专利申请量均值为 21.88, 标准差为 46.58, 这表明企业整体创新投入强度不高, 平均专利。