CEO的教育层级与R&D的效率：基于成本法度量的经验证据.doc

CEO的教育层级与R&D的效率：基于成本法度量的经验证据摘要：文章以我国2008年～2010年披露了r&d资本化金额和r&d投入总额的深市中小板和创业板上市公司为样本，共674个观测值，检验了ceo的教育层级对企业研发效率的影响文章引入成本法来度量企业r&d的效率，研究结果发现，ceo的教育层级与企业r&d投入的效率显著正相关关键词：ceo；教育层级；r&d；效率一、 引言技术进步和创新的程度不仅要靠每年巨大的r&d经费投入，同时还需要这些r&d投入的高效率使用然而，当前已有文献主要是针对企业研发投入的影响因素的研究，直接以企业为观测对象的研发效率的实证研究文献却比较少见，直接研究高管特征对企业研发效率影响的实证文献就更少为此，本文尝试引入成本法来度量每个企业的研发效率，并以企业ceo的教育层级为切入点，以期考察对企业研发效率的影响本文的研究为从微观行为角度揭示影响企业研发效率的因素提供了一个独特的视角二、 文献回顾、理论分析与假设发展1. 成本法度量的提出。

按照我国2007年开始执行的《企业会计准则第6号——无形资产》，对r&d投入的处理采用有条件的资本化处理具体而言，首先区分研究阶段支出与开发阶段支出研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益开发阶段的支出，同时满足下列5个条件的，才能确认为无形资产：①完成该无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性；②具有完成该无形资产并使用或出售的意图；③无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该无形资产生产的产品存在市场或无形资产自身存在市场，无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性；④有足够的技术、 财务资源和其他资源支持，以完成该无形资产的开发，并有能力使用或出售该无形资产；⑤归属于该无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量可以发现，对于企业的研发投入要资本化为无形资产，必须同时严格满足这5个条件进一步可以认为这符合条件的资本化金额代表了研发投入中获得成功的部分因此，按照这个准则，企业本期研发投入的资本化为无形资产的金额与本期研发投入的总额的比率，可以反映出企业研发投入的效率该比率的数值越大表示企业研发效率越高笔者并把这种度量方法称为成本法，因为反映研发成功部分的资本化金额和研发投入的总额都是基于企业当时所付出的现金或现金等价物的价值。

这种成本法度量的优点是可以克服以前文献中采用专利数量、新产品、新服务数量等度量方法存在的种种弊端，大大增强了不同企业之间的直接可比性2. ceo的教育层次与研发效率1）ceo教育层级体现了ceo的知识存量、认知能力hambrick和mason （1984）认为组织是其高层经理的的反映，组织的结果被视为组织内高层经理的价值和认知基础的反映，一个人的正规教育蕴含丰富而复杂的信息，在一定程度上，教育反映了一个人的知识和技能基础cohen和levinthal （1990）比较详细地说明了个人的知识（包括专业知识）的缺少可能妨碍新知识的形成mowery和 rosenberg（1979）指出技术进步的速度在知识强度大的地方比在弱的地方快得多nelson（1982）通过构建数理模型严密地阐明了基础知识在r&d活动中的重要作用尽管教育与培训通常能提供高水平的专业性知识，但是，也存在教育、培训的质量差异在最优秀大学的学生被认为获得显性知识的最高水平，从最好大学接受教育的每个人也被认为有更多更好的知识和有更高的学习和积累隐性知识的潜能（hitt et al.， 2001）专业知识教育的价值通常在他们整个职业生涯都起作用（d’aveni， 1996）。

bantel 和jackson （1989）认为接受更好教育的高管具有更强的认知能力，因此会产生更新颖和富有创造力的成果类似地，kimberly和evanisko （1981） 表明更好的教育通过提高认知过程和解决问题的能力而具有更强的创造力2）ceo教育层级对知识流量和知识创造力的影响hargadon和fanelli （2002）按时态把知识的研究分为两类：一类主要是静态的，即知识存量，主要集中于当前的知识如何被复制和利用以实现某种结果（例如一定的财务业绩）；第二类是动态的，即知识流量，主要强调知识（尤其是新知识）如何促进组织创新成果的产生（kogut & zander， 1992）这两类知识之间存在重要的共生关系企业拥有当前一定水平的知识（或秘诀），这些新知识必定在某一程度时会导致有价值的新产品或新服务的出现（boland & tenkasi， 1995）因此，当前知识会影响新知识的创造程度，刚形成的新知识又以新产品和新服务的形式变成当前知识在实现成为企业ceo的过程中，这些专业人士获得大量的知识，其中很多是隐性的知识，因此，他们以他们每个人知识（或技能）的形式来构筑他们的人力资本。

他们这些经历构筑了宝贵的行业特有和企业特有的知识，这些知识经常为是最难模仿的因此，教育层次越高的ceo，结合他们的丰富经历，他们越会继续获取更多（新）知识（大部分是隐性知识和特定企业的）新知识、新概念的接触能拓宽理解能力，提高解决问题的技能，并有利于进一步的学习（ zahra & george， 2002），从而有利于提高企业研发的效率而且，ceo的知识和能力具有杠杆效应的，这可让同事们也获得隐性知识，既包括从个人到组织层面的获取和转移，也包括整个组织范围的传播3）ceo的教育层次体现了其关系网、社会资本教育水平意味着一个特定社会经济团队的地位（collins， 1971），为他们提供教育的学校（包括机构），这是个宝贵的组织资源，因为上流的社会关系为企业提供了宝贵的外部资源d’aveni （1989）组织的关键成员及他们的社会关系（网）将成为他们在交换与合并过程中所取得知识的一个重要指标（nahapiet & ghoshal， 1998）hansen （2002）认为关系网对知识创造而言是非常重要的，因为这会让关系网内的成员知晓所他们所掌握知识的当前状态、定位和意义，为知识的流传提供重要的通道。

合作关系网与有效的研发活动尤为相关的，其因有四：①在本质上，创新过程是事先不知道的和不可预测的，由于这些不确定性，各方的契约必定是不完全的因此，要想取得r&d活动的优势，某种合作关系是不可避免的；②有些研发需要投入的要素是高度专业化的，因此通常没有大的公开市场进行交易；③合作对研发活动的优势是让信息能相对公开地交换，这种开放的信息流动对r&d活动具有刺激作用（powell，1990）；④学习复杂形式的知识有时要求合伙人和同事的面对面的互动综合上述分析， ceo较高的教育层级越高，体现了知识存量、知识创造能力和社会关系网的优势，这些因素的作用及这些因素的整合效益、杠杆效应，将有利于提高企业研发的效率为此，本文提出如下假设1：假设1：限定其他条件， ceo的教育层级与企业r&d投入的效率成正相关三、 研究设计1. 模型与变量定义本文主要参考了宏观层面有关研发效率的研究成果，并结合企业层面的具体特征，构建基本模型（1）如下：被解释变量研发效率（rde），等于企业本期研发费用的资本化额与本期研发投入总额的比率，用来度量每一观测值对应企业的研发效率大小该变量的数值越大表示企业研发效率越高对于ceo教育层次变量（edu）的度量，本文分别采用赋值和虚拟变量的方法。

首先采用赋值法，按照ceo的学历层次高低依次划分为中专及中专以下、大专、本科、硕士研究生、博士研究生共五个层次第一种赋值方法：中专及中专以下的赋值=1，大专的赋值=4，本科的赋值=9，硕士研究生的赋值=16，博士研究生的赋值=25即采用ceo教育层级数的平方的值，这样形成的教育层次变量用edu2表示之所以用各层级数的平方形式来度量各个教育水平，而没有直接用所处的层级数，主要基于两个原因：（1）首先考虑到教育具有的增长效应；（2）克服该变量与国有股份比例（stasha）等变量存在的多重共线性问题为了使得本文的研究结果更加稳健，本文还采用了ceo教育层级数的立方值来度量，用edu3表示该变量其次，本文采用了虚拟变量的方法度量，若ceo学历为硕士研究生及以上，取值为1，否则为0，用edud4表示该变量同样，为了稳健需要，本文采用了第二种虚拟变量的定义方式，若ceo学历为博士研究生，取值为1，否则为0，用edud5表示上述模型（1）中控制变量及其定义如下：asset，资产规模，取本期期末资产总额的自然对数；asset2，资产规模的平方，本期期末资产总额的自然对数的平方；sta-sha，国有股份比例，限售国有股份与总股份的比例加1后的自然对数；ardinc，研发投入强度，本期研发投入总额与本期营业收入比例的自然对数；unific，两值合一，总经理和董事长是否合一，虚拟变量，若总经理兼任董事长为同一人取1，否则取0；gender ，ceo的性别变量，若为男性取1，为女性时取0；listage，公司已上市的年数，以2004年份作为基数来计算；herfind，股权集中度，为公司前3位大股东持股比例的平方和；indepen，独立董事比重，等于独立董事人数/董事总人数；roa，资产收益率，净利润／总资产余额；lev，资产负债率，负债总额 / 资产总额；cashi，本期经营活动产生的现金流量净额 / 期末资产总额；indus，行业控制变量，涉及公用事业、综合、工业、商业，设置3个虚拟变量；year，年度虚拟变量，涉及2008、2009、2010年度，设置2个年度变量。

2. 样本选择及数据来源本文选取2008年～2010年三年期间深市的中小板和创业板上市公司为研究对象，通过手工逐一翻阅上市公司年报，筛选出了研究开发投入的资本化金额和总额均能确定的上市公司样本，最后又删除了其他变量数据缺失的样本，最终本文得到674个观测值其中，2008年～2010年的观测值分别为63、112、499个需要说明的是：本文的研究开发投入是指广义的研究开发费用，不仅包括研发投入，而且包括技术开发费、新产品开发费、研究发展费等；我们先从财务报表中找出具体的本期研发费用投入总额，然后再区分资本化金额和费用化金额部分，其区分依据是上市公司年度财务报告中开发支出部分关于资本化（转增无形资产或计入开发支出）和费用化（计入当期损益）的说明，或者上市公司年度报告中关于资本化和费用化的具体描述本文所界定的ceo是依据深圳国泰安csmar数据库的总经理名称来确定的ceo的学历情况、公司财务数据等数据全部来源于csmar数据库为了克服极端值的影响，本文对所有连续变量前后各1%进行了winsorize处理四、 实证研究结果及分析1. 描述性统计先看被解释变量研发效率（rde）的情况在最终的观测值为674中，rde为0的有371个，即本期的研发投入没有实现成功的，有303个观测值大于0，占比重为44.96%，即获得了不同程度的研发成功。

从频率上看，超过一半的观测值表明企业没有实现研发成功，这与现实情况也是吻合的，因为研发是一项风险很大的投资，具有高度的不确定性和不可预见性限于篇幅，表1仅报告了被解释变量和主要解释变量的均值、标准差、最小值、最大值和四分位数从表1可以看出，ceo的教育层级（edu4）的均值为0.4525，意味着ceo的学历为硕士研究生及以上的观测值占45.25%（305个）；教育层级（edu5）的均值为0.0549，表示ceo的学历为博士研究生的观测值占5.49%（37个）这在一定程度也反映了我国上市公司ceo的高学历还不够普遍变量的pearson相关系数表明（限于篇幅，pearson相关系数表格从略），采用赋值法度量的两个教育层级（edu2）、（。