史 敏，王欣榮，耿宇寧

（中北大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030051）

技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)開展產(chǎn)品創(chuàng)新、獲取競爭優(yōu)勢的基石。隨著市場需求日益復(fù)雜和動態(tài)多變，企業(yè)應(yīng)該建立起一個數(shù)量和分布都比較合理的技術(shù)知識體系[1]。本文贊同何郁冰[1]提出的定義，企業(yè)技術(shù)多元化具有靜態(tài)和動態(tài)雙重屬性，既可以看作企業(yè)在某一時點(diǎn)上技術(shù)知識的多樣性，又表現(xiàn)為企業(yè)持續(xù)地保持或提高技術(shù)知識多樣性的行為?，F(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)同技術(shù)多元化能夠幫助企業(yè)在動態(tài)環(huán)境中獲得更好的財務(wù)績效。那么，探討如何提高企業(yè)的技術(shù)多元化能力則具有重要的研究意義。

高階梯隊理論認(rèn)為，高層管理者的心理特征能夠顯著影響企業(yè)的戰(zhàn)略決策。而風(fēng)險偏好是一種會對決策產(chǎn)生重要影響的心理特征，風(fēng)險偏好者和厭惡者往往會做出截然不同的選擇。高管的風(fēng)險偏好很可能會影響企業(yè)的技術(shù)多元化戰(zhàn)略決策?，F(xiàn)代企業(yè)制度所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)的分離催生了委托代理問題，獨(dú)立董事是董事會中最特殊的成員，獨(dú)立董事的監(jiān)督和建言對高管戰(zhàn)略決策產(chǎn)生的影響常常是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)。綜上所述，本文將探討高管風(fēng)險偏好對企業(yè)技術(shù)多元化戰(zhàn)略決策的影響，以及獨(dú)立董事在其中發(fā)揮的治理效應(yīng)。

山西省經(jīng)濟(jì)正處在從“一煤獨(dú)大”、嚴(yán)重資源依賴向新能源、新材料、新技術(shù)等轉(zhuǎn)型的重要階段。深入開展山西能源革命綜合改革、實現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展，都必然需要強(qiáng)大的科技創(chuàng)新能力作為支撐。本文以山西省制造業(yè)上市公司為研究樣本，能夠更有針對性地為山西省制造業(yè)企業(yè)增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新能力提出有益的建議。

1 理論分析和假設(shè)提出

現(xiàn)有文獻(xiàn)從國家、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)、產(chǎn)品等不同層面開展技術(shù)多元化研究，其中探討最多的是企業(yè)的技術(shù)多元化[1]。企業(yè)技術(shù)多元化既是一種技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略，也是一種多元化戰(zhàn)略。企業(yè)技術(shù)多元化程度越高，說明企業(yè)的技術(shù)知識和技術(shù)能力分布的領(lǐng)域越廣，越有可能在動態(tài)環(huán)境中抓住能夠獲得高收益的發(fā)展機(jī)會。然而，技術(shù)創(chuàng)新本身具有的高風(fēng)險性[2]以及過度技術(shù)多元化損害財務(wù)績效所體現(xiàn)出的“多元化折價”帶來的風(fēng)險均使得企業(yè)技術(shù)多元化戰(zhàn)略具有較高的風(fēng)險。熱衷于風(fēng)險的高管很可能會為了獲得未來不確定的高收益而選擇承擔(dān)相應(yīng)的高風(fēng)險。學(xué)者們的研究表明，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)偏好能夠顯著促進(jìn)企業(yè)的研發(fā)投入[3]，而研發(fā)投入對技術(shù)多元化有顯著的正向影響[4]。因此，熱衷風(fēng)險的高管更可能做出技術(shù)多元化戰(zhàn)略決策，不斷拓展企業(yè)的技術(shù)領(lǐng)域，為將來在動態(tài)環(huán)境中獲得競爭優(yōu)勢進(jìn)行技術(shù)儲備，由此本文提出假設(shè)H1。

H1：高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化有正向影響。

獨(dú)立董事制度是現(xiàn)代公司治理體系中的重要組成部分，其作用體現(xiàn)在：通過在董事會中引入獨(dú)立的第三方，保護(hù)中小股東利益，防止內(nèi)部人控制，提高董事會的決策能力。董事會成員中獨(dú)立董事占比高意味著能夠更好地發(fā)揮獨(dú)立董事的監(jiān)督和建言作用，既能提高董事會的獨(dú)立性，又能增強(qiáng)董事會的專業(yè)性。首先，獨(dú)立董事能夠著眼于企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展，提出客觀中立、理性科學(xué)的發(fā)展意見，有效抑制高風(fēng)險偏好管理者的盲目投資行為，使風(fēng)險性投資決策更多地聚集于能夠從根本上提高企業(yè)技術(shù)能力的研發(fā)項目[5]。其次，具有專業(yè)知識背景的獨(dú)立董事往往具有更加宏觀開闊的視野，不同專業(yè)背景的獨(dú)立董事憑借對市場和技術(shù)發(fā)展趨勢的了解和把握，能夠為企業(yè)開展技術(shù)多元化儲備提供有益的引導(dǎo)。最后，由獨(dú)立董事形成的董事關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能夠為企業(yè)帶來更多研發(fā)聯(lián)盟和技術(shù)合作機(jī)會[6]，這能夠增加企業(yè)拓展技術(shù)知識領(lǐng)域的可能性，從而促使熱衷風(fēng)險的高管在做風(fēng)險決策時更可能選擇技術(shù)多元化。綜合以上分析，獨(dú)立董事很可能發(fā)揮著增強(qiáng)高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化正向影響的調(diào)節(jié)效應(yīng)，由此本文提出假設(shè)H2。

H2：與低獨(dú)立董事比例相比，在高獨(dú)立董事比例的企業(yè)中，高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化的促進(jìn)作用更強(qiáng)。

2 實證研究設(shè)計

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

我國上市公司從2007 年1 月1 日起執(zhí)行新《企業(yè)會計準(zhǔn)則》，因此本文將樣本數(shù)據(jù)期間設(shè)置為2007—2020 年。截至2020 年12 月31 日，山西省在滬深兩市A 股共有23 家制造業(yè)上市公司，對初始樣本進(jìn)行如下篩選：一是剔除在樣本期間沒有發(fā)明專利的公司；二是剔除借殼上市更名前的觀測值；三是剔除ST 和*ST 特別處理的觀測值。最終獲得17家樣本公司2007—2020 年的非平衡面板數(shù)據(jù)。

測量企業(yè)技術(shù)多元化所需的發(fā)明專利數(shù)據(jù)來源于佰騰網(wǎng)，在“申請（專利權(quán)） 人”選項處輸入上市公司全稱進(jìn)行精確檢索，收集該上市公司在樣本期間每年擁有的發(fā)明專利主分類號。測量其他變量所用的數(shù)據(jù)均來源于Wind 資訊金融終端。為了消除極端值對統(tǒng)計結(jié)果的影響，對數(shù)值連續(xù)型原始數(shù)據(jù)按首尾各1%的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行Winsorize 處理。多元層次回歸分析使用Stata 15 軟件。

2.2 變量測量

2.2.1 自變量：高管風(fēng)險偏好

高管的個體風(fēng)險偏好會影響企業(yè)的風(fēng)險傾向，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)可以認(rèn)為是管理者風(fēng)險偏好的集中體現(xiàn)[7]。借鑒周澤將等[8]的方法，本文采用公司盈利的波動性來衡量高管風(fēng)險偏好，有兩種測量方法將分別用于多元回歸分析的主模型和穩(wěn)健性檢驗。

方法一：用樣本年度前瞻4 年的經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的凈資產(chǎn)收益率（ROE） 的標(biāo)準(zhǔn)差來體現(xiàn)高管的風(fēng)險偏好程度，計算公式為

式中：Adj_ROEi,t為i 公司第t 年經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的ROE；m 為i 公司所在行業(yè)中企業(yè)的總數(shù)；k 為i 公司所在行業(yè)的代碼；RPVi，t為i 公司第t 年的高管風(fēng)險偏好；T 為計算標(biāo)準(zhǔn)差的年數(shù)。

方法二：用樣本年度前瞻4 年的經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的凈資產(chǎn)收益率（ROE） 的極差來體現(xiàn)高管熱衷風(fēng)險的程度，計算公式為

2.2.2 因變量：技術(shù)多元化

20 世紀(jì)90 年代基于專利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法的興起為學(xué)者們實證研究技術(shù)多元化提供了工具。發(fā)明專利比實用新型專利和外觀設(shè)計專利更能體現(xiàn)企業(yè)的技術(shù)實力，因此本文利用企業(yè)每年擁有的發(fā)明專利在各技術(shù)領(lǐng)域的分布情況來衡量企業(yè)技術(shù)多元化程度，技術(shù)領(lǐng)域根據(jù)發(fā)明專利IPC 代碼主分類號的前四位進(jìn)行劃分。

借鑒徐娟[9]的研究，本文采用熵指數(shù)（Entropy Index） 來計算企業(yè)技術(shù)多元化程度。假設(shè)某年某企業(yè)在n 個技術(shù)領(lǐng)域共擁有X 項發(fā)明專利，其中在第i 個技術(shù)領(lǐng)域擁有Xi項發(fā)明專利，Pi=Xi/X，那么該年該企業(yè)技術(shù)多元化的計算公式為

當(dāng)企業(yè)某年的發(fā)明專利只涉及1個技術(shù)領(lǐng)域，即不存在技術(shù)多元化時，TD=0。TD 的數(shù)值在0 到n 之間變動，TD 值越大，說明企業(yè)的發(fā)明專利涉及的技術(shù)領(lǐng)域越多，在各技術(shù)領(lǐng)域分布得越均勻，即企業(yè)的技術(shù)多元化程度越高。

2.2.3 調(diào)節(jié)變量：獨(dú)立董事比例

文獻(xiàn)中通常采用獨(dú)立董事人數(shù)占董事會總?cè)藬?shù)的比例來衡量獨(dú)立董事的相對規(guī)模和影響力。為更好地開展研究，本文從3 個方面設(shè)定了控制變量：一是股權(quán)特征，包括實際控制人性質(zhì)、股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度；二是董事會特征，包括董事會規(guī)模；三是經(jīng)營特征，包括公司規(guī)模、公司年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、盈利能力。變量的名稱、代碼及測量方法見第90頁表1。

2.3 模型設(shè)計

用熵指數(shù)測量的企業(yè)技術(shù)多元化數(shù)據(jù)為在數(shù)值0 處左歸并的歸并數(shù)據(jù)，應(yīng)采用面板Tobit 回歸模型。從高管做出技術(shù)多元化的研發(fā)決策到形成發(fā)明專利通常需要一定的時間和過程，因此用t-1 期的自變量高管風(fēng)險偏好參與t 期的回歸分析。獨(dú)立董事通常在高管做決策時產(chǎn)生影響，因此調(diào)節(jié)變量與自變量一樣是t-1 期。由此構(gòu)建的研究模型為

3 實證研究分析

3.1 主要變量描述性統(tǒng)計和相關(guān)系數(shù)

3 個主要變量的描述性統(tǒng)計和相關(guān)系數(shù)見表2。自變量高管風(fēng)險偏好（RPVt-1） 與因變量技術(shù)多元化（TDt） 的相關(guān)系數(shù)為正（r=0.024 3），與研究假設(shè)的預(yù)期一致，系數(shù)不顯著。調(diào)節(jié)變量獨(dú)立董事比例（IDRt-1） 與因變量企業(yè)技術(shù)多元化（TDt） 顯著負(fù)相關(guān)（r=-0.353 7，P<0.01），與自變量高管風(fēng)險偏好（RPVt-1） 的相關(guān)系數(shù)為負(fù)（r=-0.096 9），不顯著。溫忠麟等[10]提出，調(diào)節(jié)變量與自變量、因變量的相關(guān)關(guān)系可以顯著或不顯著，并且不顯著的調(diào)節(jié)變量是更為理想的情境因素。相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)的只是變量兩兩之間的相關(guān)關(guān)系，要探討多元變量情境下的影響關(guān)系需要在多元層次回歸分析中進(jìn)一步研究。

3.2 多元層次回歸分析

假設(shè)檢驗的回歸模型有4 個，見第91頁表3，模型均在1%統(tǒng)計水平下顯著，說明4 個模型都有很強(qiáng)的解釋力。

模型1 是只放入控制變量的基準(zhǔn)模型。

模型2 在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上加入自變量RPVt-1（高管風(fēng)險偏好）。高管風(fēng)險偏好（RPVt-1） 對技術(shù)多元化（TDt） 的影響系數(shù)為0.404 4，在5%的統(tǒng)計水平下顯著，說明對山西省制造業(yè)上市公司而言，高管越熱衷風(fēng)險，企業(yè)的技術(shù)多元化程度越高，即高管風(fēng)險偏好能夠顯著促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)多元化，假設(shè)H1 獲得支持。

模型3 在模型2 的基礎(chǔ)上加入調(diào)節(jié)變量IDRt-1（獨(dú)立董事比例）。高管風(fēng)險偏好（RPVt-1） 對技術(shù)多元化（TDt） 的影響系數(shù)仍然顯著為正（0.409 6，P<0.05）。調(diào)節(jié)變量IDRt-1對因變量TDt的影響系數(shù)為正（0.278 1，P>0.1），不顯著，和表2 中二者顯著為負(fù)的相關(guān)關(guān)系截然不同，表明相關(guān)性分析和多元回歸分析的原理和作用不一樣，結(jié)果不是必然一致。

模型4 在模型3 的基礎(chǔ)上加入自變量與調(diào)節(jié)變量的二次交乘項RPVt-1×IDRt-1。為了克服變量量綱的差異，在計算交乘項時對連續(xù)變量RPVt-1和IDRt-1進(jìn)行了中心化處理。交乘項RPVt-1×IDRt-1對因變量TDt（技術(shù)多元化） 的回歸系數(shù)為6.729 7，在5%統(tǒng)計水平下顯著，與模型2、模型3 中自變量RPVt-1的系數(shù)均為正數(shù)，說明山西省制造業(yè)上市公司的獨(dú)立董事比例越高，高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化的正向影響越強(qiáng)，即獨(dú)立董事比例增強(qiáng)主效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用獲得驗證，假設(shè)H2 得到支持。

可以畫出獨(dú)立董事比例的調(diào)節(jié)效應(yīng)示意圖，有助于直觀形象地理解調(diào)節(jié)變量對主效應(yīng)的影響方向和影響強(qiáng)度，見圖1。如圖1 所示，代表低獨(dú)立董事比例的虛線和代表高獨(dú)立董事比例的實線斜率均為正，說明高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化始終具有正向影響。實線的斜率大于虛線，實線比虛線更為陡峭，說明與低獨(dú)立董事比例的企業(yè)相比，同樣水平的高管風(fēng)險偏好在高獨(dú)立董事比例的企業(yè)會帶來更高的技術(shù)多元化程度，獨(dú)立董事比例顯著地發(fā)揮了增強(qiáng)主效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗將自變量高管風(fēng)險偏好的測量變更為方法二（RPR），仍然運(yùn)用4 個模型開展多元層次回歸分析，實證結(jié)果與主模型一致，假設(shè)H1 和假設(shè)H2 均獲得支持。

4 研究結(jié)論和建議

本文基于高階梯隊理論和代理理論，選取滬深A(yù) 股17 家山西省制造業(yè)上市公司2007—2020 年的數(shù)據(jù)為樣本，探討高管風(fēng)險偏好、獨(dú)立董事與企業(yè)技術(shù)多元化之間的影響關(guān)系。實證研究發(fā)現(xiàn)，追求風(fēng)險的高管會更熱衷于拓展技術(shù)領(lǐng)域，通過承擔(dān)多領(lǐng)域研發(fā)創(chuàng)新的高投入、高風(fēng)險來進(jìn)行技術(shù)儲備，以期能夠在動態(tài)環(huán)境中把握市場機(jī)遇，獲得高收益；獨(dú)立董事能夠顯著增強(qiáng)高管風(fēng)險偏好對技術(shù)多元化的促進(jìn)作用，發(fā)揮積極的治理效應(yīng)?；谘芯拷Y(jié)論，本文提出如下管理建議。

1） 選聘有利于技術(shù)創(chuàng)新的高層管理者。在轉(zhuǎn)型升級的關(guān)口，山西省制造業(yè)企業(yè)應(yīng)該選聘有利于開展技術(shù)創(chuàng)新的高層管理者。包括技術(shù)多元化在內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略都具有高風(fēng)險、高投入的特點(diǎn)，因此必然需要高管具有一定的風(fēng)險偏好，但是高管的風(fēng)險偏好不是越高越好，而應(yīng)該建立在對技術(shù)創(chuàng)新的理性判斷之上，切忌盲目投資承擔(dān)無謂的風(fēng)險，損害企業(yè)的經(jīng)營績效和長遠(yuǎn)發(fā)展。

2） 提高獨(dú)立董事的比例。建議山西省制造業(yè)上市公司運(yùn)用好獨(dú)立董事積極的治理效應(yīng)，選聘具有獨(dú)立性、專業(yè)性的獨(dú)立董事，加大技術(shù)、市場、財務(wù)等不同專業(yè)背景獨(dú)立董事的比例，從而幫助高層管理者提高投資決策的科學(xué)性、可行性和有效性，推進(jìn)山西省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級，實現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。