摘 要：本文以高階梯隊理論與委托代理理論為基礎，以2012年-2020年我國A股制造業(yè)上市公司為研究對象，實證檢驗高管團隊特征對企業(yè)研發(fā)投入的影響，研究發(fā)現(xiàn)高管團隊特征對企業(yè)研發(fā)投入有顯著的關系，其中高管團隊女性占比、平均受教育水平、技術(shù)專業(yè)背景高管占比、海外背景高管占比與研發(fā)投入呈正相關關系;高管團隊的平均年齡與研發(fā)投入呈負相關關系。

關鍵詞：制造業(yè)上市公司;高管團隊特征;研發(fā)投入

一、引言

制造業(yè)是國家工業(yè)的主導力量，是我國的支柱性產(chǎn)業(yè)，在國家經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用。但在科技進程與全球化進程加快的背景下，企業(yè)面臨著越來越多的挑戰(zhàn)，要素驅(qū)動所帶來的競爭優(yōu)勢正在消失，實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，提高自主創(chuàng)新能力，促進制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級是制造業(yè)重新獲得競爭優(yōu)勢的關鍵所在。影響企業(yè)研發(fā)投入的因素有很多，在現(xiàn)代企業(yè)中，企業(yè)研發(fā)投入的決策權(quán)往往掌握在高管團隊的手中，高管作為企業(yè)的管理者和決策者其構(gòu)成及作用的發(fā)揮對企業(yè)研發(fā)投入有著不可忽視的影響。因此，本文依據(jù)2012年-2020年制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，分析高管團隊特征對企業(yè)研發(fā)投入的影響，以期考察何種構(gòu)成的高管團隊會更關注企業(yè)創(chuàng)新，更可能強化研發(fā)創(chuàng)新的投入。

二、理論分析與研究假設

年齡在一定程度上反映了高管的閱歷與風險偏好。企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動具有不確定性以及高風險性等特點。年齡大的高管更注重當前的職位安全和短期的經(jīng)濟利益，傾向于制定風險小的決策。而年輕的高管接受新觀點的能力強于年長的高管，并且處于職業(yè)生涯的成長期，為了自己地位的提升以及獲得更多的經(jīng)濟利益，更傾向于承擔風險，加大對研發(fā)創(chuàng)新的投入。Simsek和Veiga（2005）研究發(fā)現(xiàn)管理者的平均年齡越大，風險意識越強，越傾向于采取防御型戰(zhàn)略，對研發(fā)投入等的規(guī)模就越小。因此，本文提出如下假設：

H1：高管團隊平均年齡與企業(yè)研發(fā)投入負相關

教育水平反映了一個人的知識水平、認知能力以及信息處理水平。教育水平越高管理者的知識越豐富，更樂于接受新事物，同時解決新問題的能力更強，也有著更強的風險承擔意愿。學歷水平高的管理者信息處理能力強，面對復雜的內(nèi)外部環(huán)境，更容易發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新點，推動企業(yè)進行創(chuàng)新。雷輝和劉鵬（2013）以中小企業(yè)為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)隨著高管學歷越高，分析和解決問題的能力越強，也更愿意承擔風險，進而提升企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新水平?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O：

H2：高管團隊平均教育水平與企業(yè)研發(fā)投入正相關

近年來，女性受教育程度與社會地位的提高，更多的女性進入企業(yè)管理層。女性有著不同于男性的性格特征，如細心、敏銳以及擅長表達感情等。這些特征作用于企業(yè)并改善企業(yè)的決策質(zhì)量。曾萍和鄔綺虹（2012）指出，女性高管所帶來的性別差異可以為企業(yè)的決策提供新的視角以及創(chuàng)造性的方法。女性高管的存在使得企業(yè)能夠精準地理解市場需求，從而為企業(yè)創(chuàng)新提供基礎。因此，本文提出如下假設：

H3：高管團隊女性比例與企業(yè)研發(fā)投入正相關

海外背景是指有過海外求學或者工作經(jīng)歷。海外背景能夠開闊高管的眼界，使高管接觸更為先進的技術(shù)，能夠更為準確地識別國內(nèi)外的技術(shù)差距，幫助企業(yè)準確地識別創(chuàng)新機會，促進企業(yè)的創(chuàng)新水平的提升。此外，相對于本土高管，擁有海外背景的高管，擁有更強的風險承擔能力，更熱衷于風險和挑戰(zhàn)，會更加積極地推進企業(yè)的創(chuàng)新活動。張信東和吳靜（2016）的研究發(fā)現(xiàn)海歸高管顯著促進了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入。因此，本文提出如下研究假設：

H4：高管團隊中海外背景高管比例與企業(yè)研發(fā)投入正相關

一般來說，人們在做出決策時會更偏好于自身熟悉的領域，因此高管的職業(yè)背景特征影響著其決策。具有研發(fā)設計經(jīng)歷的高管，具有先進的生產(chǎn)技術(shù)和豐富的經(jīng)驗，能夠更敏感地識別和利用信息，發(fā)現(xiàn)幫助企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的創(chuàng)新機會。同時，擁有研發(fā)設計背景的高管對企業(yè)創(chuàng)新更為熟悉，對企業(yè)創(chuàng)新的特征有著更為深刻的理解，對新事物的接受性更強，更傾向于加大研發(fā)投入，促進新產(chǎn)品的開發(fā)。王小平和王雪平（2019）以2007年-2016年中國制造業(yè)上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)具有研發(fā)背景的高管顯著提高了企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量。因此，本文提出如下假設：

H5：高管團隊中研發(fā)設計背景高管占比與企業(yè)研發(fā)投入正相關

三、研究設計

1.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），以2012年-2020年A股制造業(yè)上市公司作為初始樣本，并對初始數(shù)據(jù)進行了如下篩選：（1） 剔除ST和*ST類上市公司，（2） 剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，（3） 為消除變量極端值的影響，對所有連續(xù)型變量進行上下1%Winsorize處理。經(jīng)過上述篩選后，最終得到了共7094個樣本觀測值。

2.變量定義

被解釋變量：研發(fā)投入（R&D）。對企業(yè)研發(fā)投入情況測度的指標可以分為兩類，包括絕對指標和相對指標。相對指標以研發(fā)投入強度來表示，如研發(fā)投入與營業(yè)收入之比（文芳，胡玉明，2009），研發(fā)投入與總資產(chǎn)之比（呂巍，張書愷，2015）;絕對指標主要從總量上進行衡量，如采用研發(fā)投入金額的自然對數(shù)（王德應，劉漸和，2011）。企業(yè)規(guī)模不同，研發(fā)投入的金額也會有所差異，采取絕對指標衡量研發(fā)投入缺乏企業(yè)間的可比性，因此本文選取研發(fā)強度（研發(fā)支出/總資產(chǎn)）作為衡量制造業(yè)研發(fā)投入的指標。

解釋變量：平均年齡（Aage），高管團隊年齡總和/高管總?cè)藬?shù);性別（Gen），女性高管人數(shù)/高管總?cè)藬?shù);平均教育水平（Aedu），所有高管學歷賦值總和/高管總?cè)藬?shù)，其中根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫的定義：中專及以下賦值為（1） ，大專賦值為（2） ，本科賦值為（3） ，碩士賦值為（4） ，博士賦值為（5） ，海外背景高管占例（Asea），根據(jù)國泰安數(shù)據(jù)庫的信息，有海外背景是指有過海外求學經(jīng)歷或者海外任職經(jīng)歷。計算公式為，海外背景人數(shù)/高管總?cè)藬?shù)。研發(fā)設計背景高管占比（Afun），研發(fā)設計背景高管人數(shù)/高管總?cè)藬?shù)。

控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size），企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)。資產(chǎn)負債率（Lev），負債總額/資產(chǎn)總額。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Turn），營業(yè)收入/年末平均資產(chǎn)總額?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Roa），凈利潤/平均總資產(chǎn)。企業(yè)年齡（Age），觀測年度與企業(yè)成立年份的差加1取自然對數(shù)。會計年度（Year），根據(jù)2012年-2020年設置9個虛擬變量。

3.模型構(gòu)建

根據(jù)前文的假設，建立多元回歸模型，檢驗高管團隊特征對研發(fā)投入的影響。

模型1只包括控制變量，檢驗各控制變量與企業(yè)研發(fā)投入間的關系;模型2是在模型1的基礎上引入高管團隊特征變量，進而檢驗高管團隊特征對企業(yè)研發(fā)投入的關系。

模型1：R&D=β0+β1CV+εi，t

模型2：R&D=β0+β1Geni，t+β2Aagei，t+β3Aedui，t+β4Aseai，t+β5CV+εi，t

其中，β0為待估常數(shù)項;β為待估系數(shù);ε為隨機干擾項;CV表示一系列控制變量。

四、實證結(jié)果分析

1.描述性統(tǒng)計

從表1可以看出：不同企業(yè)間研發(fā)投入強度具有顯著性差異，其中最大值為10.3%，最小值為0，平均值為2.6%，標準差為1.8%，說明不同企業(yè)對研發(fā)創(chuàng)新的重視程度有很大差異。性別的均值為19.1%，最小值為0，說明大部分企業(yè)高管以男性為主，部分企業(yè)中甚至沒有女性高管。年齡均值為48.989，說明樣本高管以中年為主。高管平均教育水平方面，均值為3.344，說明大部分高管都擁有本科或碩士學歷。海外背景高管占比方面，均值為0.082，表明海外背景高管成員較少。研發(fā)設計背景高管占比方面，均值為0.194，最大值為0.421，最小值為0，表明部分企業(yè)高管團隊中沒有研發(fā)設計背景高管的存在。

2.多重共線性檢驗

本文模型中存在多個解釋變量，所以在回歸分析前采用方差膨脹因子進行多重共線性檢驗。一般認為VIF值處于[0，10]之間時，解釋變量間則不存在多重共線性問題。表2結(jié)果顯示，VIF值處于[1.13，1.88]之間，位于合理區(qū)間內(nèi)并且數(shù)值較小，因此認為模型變量間不存在多重共線性問題。

3.回歸結(jié)果分析

為檢驗高管團隊特征對研發(fā)投入的影響，本部分以研發(fā)投入與總資產(chǎn)之比為被解釋變量，按照模型1、模型2進行多元線性回歸，回歸結(jié)果如表3所示。

模型回歸結(jié)果1重點關注控制變量與企業(yè)研發(fā)投入的關系，回歸結(jié)果顯示，模型1調(diào)整后的R2為0.1068，F(xiàn)值為53.1891，模型在0.01的水平上顯著。具體來看，資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與研發(fā)投入正相關;企業(yè)規(guī)模、年齡、資產(chǎn)負債率與研發(fā)投入強度呈負相關關系。

本文對高管團隊特征對研發(fā)投入的影響提出了假設，為檢驗模型是否成立，在模型1的基礎上引入高管團隊特征變量得到模型2。表2顯示模型2的F值在1%的水平上顯著，調(diào)整后的R2為0.1891，高于模型1，說明模型2的擬合效果更好，高管團隊特征變量增強了模型的解釋力。根據(jù)回歸結(jié)果可知高管團隊特征各變量均與企業(yè)研發(fā)投入強度顯著相關。具體來看：（1） 平均年齡與企業(yè)研發(fā)投入強度在1%的水平上負相關，說明高管團隊平均年齡越高，企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的投資越少，文章假設H1得到驗證;（2） 平均學歷與企業(yè)研發(fā)投入強度在1%的水平上正相關，說明高管團隊學歷水平的提高會促進企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新投入的增加，假設2得到驗證;（3） 高管女性占比與企業(yè)研發(fā)投入強度在5%的水平上正相關，高管團隊中女性高管的存在會促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入，女性在企業(yè)中的作用得到證實，假設3得到驗證;（4） 海外背景高管比例與企業(yè)研發(fā)投入強度在1%的水平上正相關，說明高管團隊中擁有海外背景的成員越多，研發(fā)投入越多，假設4得到驗證;（5） 研發(fā)設計高管比例與企業(yè)研發(fā)投入強度在1%的水平上正相關，說明高管團隊中研發(fā)設計背景高管的存在會促進企業(yè)研發(fā)投入的增加，假設5得到驗證。

五、穩(wěn)健性檢驗

為檢驗實證結(jié)果真實穩(wěn)健，本部分采用更換被解釋變量的方法進行穩(wěn)健性檢驗。將被解釋變量更換為“研發(fā)投入占營業(yè)收入的比重”利用制造業(yè)上市公司2012年-2020年數(shù)據(jù)進行回歸分析。由回歸結(jié)果可知，大部分變量的符號與顯著性均未發(fā)生變動，表明本文的結(jié)果穩(wěn)健性較強，結(jié)果具有說服力。限于篇幅，本文對穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果并未列示。

六、結(jié)論與建議

本文利用2012年-2020年制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，實證檢驗了高管團隊特征對企業(yè)研發(fā)投入的關系，通過對實證結(jié)果的分析得出以下結(jié)論及建議：

第一，高管團隊平均年齡與企業(yè)研發(fā)投入顯著負相關。因此，企業(yè)要盡可能地保證高管團隊年輕化，保持高管團隊的活力。企業(yè)應將高管團隊年齡結(jié)構(gòu)保持在合理的水平，在選拔高管時要避免論資排輩的現(xiàn)象，以能力作為評判的標準。其次要做好人才儲備工作。加大對高校優(yōu)秀人才招聘的重視程度，這部分人才有著較強的學習能力和豐富知識儲備，通過培養(yǎng)，這部分人才會很快成為企業(yè)的中堅力量。

第二，高管團隊女性高管占比與企業(yè)研發(fā)投入顯著正相關。女性高管數(shù)量的提升，可以更好地發(fā)揮其性格、獨特視角方面的優(yōu)勢，改善決策質(zhì)量，更好地促進企業(yè)創(chuàng)新。因此企業(yè)應加強對女性人才的重視，企業(yè)應唯才是用而不是以性別作為提升高管的標準，同時制定完善的女性晉升機制，幫助女性打破“職業(yè)天花板”，通過對企業(yè)文化的培養(yǎng)，鼓勵女性參與決策，使女性更好地助力企業(yè)創(chuàng)新。

第三，高管團隊平均教育水平與企業(yè)研發(fā)投入正相關。因此，企業(yè)應選拔高學歷人才，提升高管團隊成員學習能力。一方面，在選拔高管時將學歷作為一個重點考慮的方面，多選拔一些具有高教育水平的人才進入管理團隊。另一方面，加強當前高管團隊成員的培訓并鼓勵高管參加繼續(xù)教育，進而提升高管成員處理復雜信息的能力，從而制定出與企業(yè)相適應的投資決策，幫助企業(yè)獲得持久競爭力。

第四，高管團隊海外背景高管比例與企業(yè)研發(fā)投入正相關。為了更有效地促進企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略實施，要優(yōu)化高管團隊來源渠道，加大對具有海外背景人才的引入。在構(gòu)建高管團隊時給予海外人才更多的傾斜，給予海歸高管更多的決策權(quán)，充分地利用海外背景高管團隊成員的國際經(jīng)驗和專業(yè)知識促進企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新決策的制定。

第五，高管團隊中研發(fā)設計背景高管占比與企業(yè)研發(fā)投入正相關。因此，企業(yè)應適當引入具有研發(fā)、設計背景的人員進入高管團隊。此類人才進入高管團隊，還應注重其管理能力的培育，使其更好地推進企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動。

第六，政府應當鼓勵企業(yè)進行創(chuàng)新，支持企業(yè)的創(chuàng)新活動。研發(fā)投入是企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新的基礎，因此必須要保證一定量的創(chuàng)新投入。由上文可知制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投入均值為2.6%，投入規(guī)模較小，很大程度上是受到了資金的制約。要實現(xiàn)由“中國制造”向“中國智造”的轉(zhuǎn)型，政府方面可以出臺相應的政策進行引導，如增加對企業(yè)的創(chuàng)新補貼、進行稅收減免、制定相應的優(yōu)惠政策，緩解企業(yè)資金不足的問題，進而促進企業(yè)的研發(fā)投入。

參考文獻：

[1]Simsek Z，Veiga J F，Lubatkin M H，Modeling the multilevel determinants of top management team behavioral integration[J].Academy of Management Journal，2005，9（1）：69-84

[2]雷輝，劉鵬.中小企業(yè)高管團隊特征對技術(shù)創(chuàng)新的影響——基于所有權(quán)性質(zhì)視角[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2013（04）：149-156.

[3]曾萍，鄔綺虹.女性高管參與對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響——基于創(chuàng)業(yè)板企業(yè)的實證研究[J].科學學研究，2012，30（05）：773-781.

[4]張信東，吳靜.海歸高管能促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新嗎？[J].科學學與科學技術(shù)管理，2016，37（01）：115-128.

[5]王小平，王雪平.研發(fā)背景高管與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量——基于中國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].企業(yè)經(jīng)濟，2019（08）：93-102.

[6]文芳，胡玉明.中國上市公司高管個人特征與R&D投資[J].管理評論，2009，21（11）：84-91+128.

[7]呂巍，張書愷.高管薪酬差距對企業(yè)研發(fā)強度的影響——基于錦標賽理論的視角[J].軟科學，2015，29（01）：1-5+10.

[8]王德應，劉漸和.TMT特征與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關系研究[J].科研管理，2011，32（07）：45-52+75.

作者簡介：楊緒凱（1997-），男，黑龍江大學經(jīng)濟與管理學院，碩士研究生在讀