李超 袁聲莉

摘 要：本文選取我國2012-2021年66家新能源上市企業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)，研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效的影響關(guān)系以及高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性對(duì)于二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。得出以下結(jié)論：新能源企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用顯著促進(jìn)了企業(yè)績效的提升；性別異質(zhì)性削弱了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向影響；年齡異質(zhì)性、受教育水平對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效調(diào)節(jié)作用不顯著。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用；公司績效；高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性；調(diào)節(jié)作用

基金項(xiàng)目：湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院2022年研究生科研項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)新能源上市公司績效的影響研究——基于高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用”

作者簡介：李超（1999- ），男，安徽樅陽人，湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橹行∑髽I(yè)財(cái)務(wù)主管；袁聲莉（1964- ），女，湖北潛江人，湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院工商管理學(xué)院教授，博士，研究方向?yàn)樯藤Q(mào)流通，人力資源開發(fā)。

一、引言

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)、人工智能等大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，其讓人們生活變得豐富的同時(shí)，也引導(dǎo)著加快新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展和促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。黨的二十大報(bào)告中也進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)“積極穩(wěn)妥推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和”，這也意味著新能源行業(yè)作為低碳經(jīng)濟(jì)和綠色發(fā)展的主力軍將迎來巨大的政策機(jī)遇。但需要認(rèn)識(shí)到的是數(shù)字化轉(zhuǎn)型幫助企業(yè)加快流通、管理、生產(chǎn)效率以及降低成本[1]，同時(shí)，也意味著巨大的資金投入，這也引發(fā)了是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的爭(zhēng)議。因此，將研究目光聚焦于新能源企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用效果，對(duì)于研究我國的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。另外，根據(jù)高層梯隊(duì)理論認(rèn)為，高管團(tuán)隊(duì)作為企業(yè)的“指南針”，人力資本特征一定程度上決定著企業(yè)的戰(zhàn)略方針和經(jīng)營狀況，企業(yè)決策的執(zhí)行效果也有賴于高管團(tuán)隊(duì)科學(xué)安排和審慎執(zhí)行。

綜上所述，提出本文的兩個(gè)研究問題：大數(shù)據(jù)技術(shù)在中國新能源企業(yè)的應(yīng)用是否有效地提升了企業(yè)績效？高管團(tuán)隊(duì)作為企業(yè)戰(zhàn)略決策的領(lǐng)導(dǎo)，其在大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用過程中能否扮演好“調(diào)劑”角色，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的關(guān)系？這兩個(gè)問題的回答，就短期而言，可以幫助政府和新能源企業(yè)了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的影響過程，從而助力企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，幫助企業(yè)搭建適合企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高管團(tuán)隊(duì)；就長期而言，有利于為新工業(yè)革命發(fā)展大環(huán)境下，我國新能源企業(yè)抓住數(shù)字紅利、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供研究支撐。

研究現(xiàn)有的成果不難發(fā)現(xiàn)，目前的研究主要聚焦于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效，或者高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性與企業(yè)績效的兩兩關(guān)系，但是將三者納入一個(gè)框架體系之中展開研究的文章很少。實(shí)際上，新能源企業(yè)是否進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用影響著企業(yè)績效，選擇進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的投資力度也與企業(yè)的高管團(tuán)隊(duì)特征有著密切的聯(lián)系，高管團(tuán)隊(duì)特征的異質(zhì)性可能決定著企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)偏好與戰(zhàn)略方向，也在一定程度上影響大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效間的強(qiáng)度。本文以資源基礎(chǔ)理論和高層梯隊(duì)理論為理論基礎(chǔ)，實(shí)證檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的關(guān)系，并以高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性為調(diào)節(jié)變量，探討在中國經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)環(huán)境下新能源企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用實(shí)際作用以及人力資本因素的內(nèi)部調(diào)節(jié)機(jī)制。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效的影響

WERNERFELT提出的資源基礎(chǔ)論認(rèn)為不同的企業(yè)之間有著不同的有形或無形的資源，這些資源上的差異會(huì)使得企業(yè)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在這些資源的應(yīng)用之下，會(huì)對(duì)于企業(yè)績效的提升產(chǎn)生積極作用[2]。在此理論支持下，學(xué)者就大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效之間的關(guān)系進(jìn)行了相關(guān)研究。徐國虎等以66家采用了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的上市企業(yè)作為研究對(duì)象，通過t檢驗(yàn)和Wilcoxon秩和檢驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效提升產(chǎn)生了積極作用[3]。張彩鳳等選取廣東254家企業(yè)為對(duì)象基于雙元組織學(xué)習(xí)視角進(jìn)行實(shí)證分析，其發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)能力對(duì)企業(yè)績效有著顯著的正向影響[4]。李向陽以60家開始啟用大數(shù)據(jù)技術(shù)的時(shí)間點(diǎn)建立窗口期，運(yùn)用秩和檢驗(yàn)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用在一定短時(shí)期內(nèi)可以提升公司績效[5]。對(duì)于企業(yè)而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為企業(yè)重要的戰(zhàn)略資源應(yīng)用于企業(yè)的內(nèi)部管理和生產(chǎn)活動(dòng)會(huì)使得企業(yè)擁有先發(fā)優(yōu)勢(shì)，從而促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展?；谝陨侠碚摲治觯岢鋈缦录僭O(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用與新能源企業(yè)績效正向相關(guān)。

（二）高管異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

高層梯隊(duì)理論認(rèn)為，高管團(tuán)隊(duì)處于企業(yè)戰(zhàn)略管理體系的頂層，在參與企業(yè)的管理活動(dòng)中，其價(jià)值觀、經(jīng)驗(yàn)和能力影響著組織決策的制定與執(zhí)行[6]。因此，將高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性作為調(diào)節(jié)變量研究大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與新能源企業(yè)績效之間的關(guān)系具有較強(qiáng)的理論依據(jù)。

1. 高管團(tuán)隊(duì)年齡異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

從高管團(tuán)隊(duì)年齡而言，年齡偏大的高管具有更多的工作經(jīng)驗(yàn)以及人際關(guān)系，并且側(cè)重于穩(wěn)妥的決策，其決策往往偏向保守；而年輕化高管雖然在經(jīng)驗(yàn)上欠缺，但更偏向于激進(jìn)和開放，相較于年齡偏大高管更加敢于進(jìn)行企業(yè)變革和轉(zhuǎn)型[7]。因此，年齡異質(zhì)性較大的高管團(tuán)隊(duì)可能在價(jià)值觀上存在較大差異，使得團(tuán)隊(duì)面臨較大的不確定性和摩擦?；诖?，提出本文第二個(gè)假設(shè)：

H2：年齡異質(zhì)性削弱了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與新能源企業(yè)績效的正向關(guān)系。

2. 高管團(tuán)隊(duì)性別異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

根據(jù)陳寶杰總結(jié)的“抑制假說”，女性參與高管團(tuán)隊(duì)不利于提升企業(yè)績效[8]。Alowaihan以科威特中小企業(yè)為樣本實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)女性企業(yè)家的參與不利于顯著提升企業(yè)績效[9]。李可心基于A股上市公司數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)性別異質(zhì)性與企業(yè)績效無相關(guān)關(guān)系[10]。男女高管生理上的差異可能會(huì)造成價(jià)值觀、責(zé)任觀以及世界觀的差異，這會(huì)使管理層內(nèi)部出現(xiàn)沖突，進(jìn)而影響企業(yè)績效，這種影響就企業(yè)短期績效而言尤為明顯。基于此，提出本文第三個(gè)假設(shè)：

H3：性別異質(zhì)性削弱了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與新能源企業(yè)績效的正向關(guān)系。

3. 高管團(tuán)隊(duì)受教育水平異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

從高管受教育水平來看，具有不同教育水平的高管在思維方式、管理決策邏輯等方面存在著不同，這種差異會(huì)使得處于復(fù)雜經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的企業(yè)管理層在決策時(shí)具有多維度視角，進(jìn)而使得管理決策有更高的質(zhì)量，從而提升企業(yè)績效[11]。張瑞綱等根據(jù)主板上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)學(xué)歷異質(zhì)性與企業(yè)績效呈現(xiàn)顯著正向作用[12]?；诖耍岢霰疚牡谒膫€(gè)假設(shè)：

H4：受教育水平異質(zhì)性增強(qiáng)了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與新能源企業(yè)績效的正向關(guān)系。

三、樣本選取與研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對(duì)象為我國的新能源上市公司，研究樣本和數(shù)據(jù)主要來自Wind和CSMAR數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)整理和處理依靠Excel和Stata17完成。為了避免異常值的影響，對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行了前后1%的縮尾處理。為了避免企業(yè)情況特殊喪失結(jié)論的真實(shí)性與可靠性，剔除ST、*ST等企業(yè)。最終選取了2012至2021年間66家新能源上市企業(yè)，共660個(gè)樣本。

（二）變量定義

1. 被解釋變量——企業(yè)績效

現(xiàn)有學(xué)術(shù)研究認(rèn)為資產(chǎn)收益率（ROA）比托賓Q值等指標(biāo)更合適用于衡量企業(yè)的短期績效，故本用ROA來衡量企業(yè)績效。

2. 自變量——大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平

借鑒吳非[13]、胡蓉[14]的研究方法，使用年報(bào)中涉及人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用和區(qū)塊鏈技術(shù)這五個(gè)方面的特征詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，從而刻畫企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平。加總得到總詞頻，然后對(duì)總詞頻加1做取對(duì)數(shù)處理，得到衡量大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平指標(biāo)（At）。At越大代表企業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平越高。

3. 調(diào)節(jié)變量——高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性

高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性通常變異系數(shù)和赫芬德爾系數(shù)來進(jìn)行衡量。由于年齡異質(zhì)性是連續(xù)變量，因此以變異系數(shù)來測(cè)量。而性別、受教育水平和職能背景異質(zhì)性是分類變量，因此采用赫芬德爾系數(shù)來進(jìn)行測(cè)量。

高管團(tuán)隊(duì)年齡異質(zhì)性：[Hage=δi/μi]；

高管團(tuán)隊(duì)性別、受教育水平、職能背景異質(zhì)性：[Hm=1?i=1nP2i]；

[δi]表示公司高管團(tuán)隊(duì)年齡的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，[μi]表示公司高管團(tuán)隊(duì)平均年齡，[Hage]越大表示異質(zhì)性程度越大。[Pi]表示公司高管團(tuán)隊(duì)中第i類成員占總成員的比例；[Hm]值在0-1范圍內(nèi)，[Hm]越大表示高管團(tuán)隊(duì)性別（受教育水平、職能背景）異質(zhì)性程度越高。

4. 控制變量

本文參考以往研究并結(jié)合本文實(shí)際，選取了企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長性、企業(yè)年齡和股權(quán)集中度這五個(gè)指標(biāo)考慮公司治理結(jié)構(gòu)方面對(duì)于企業(yè)績效的影響，選取了高管團(tuán)隊(duì)規(guī)模、性別均值和年齡均值來控制公司高管團(tuán)隊(duì)層面對(duì)于企業(yè)績效影響。此外，還控制了年度和行業(yè)。具體變量的定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

借鑒黃越[15]等研究方法，本文采用多元線性回歸與層次回歸相結(jié)合的方法進(jìn)行實(shí)證研究。首先，對(duì)于控制變量回歸分析；其次，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平建立主效應(yīng)模型，觀察大數(shù)據(jù)技術(shù)水平與企業(yè)績效的關(guān)系；然后，在主效應(yīng)模型中加入調(diào)節(jié)變量進(jìn)行回歸，其回歸結(jié)果作為交互項(xiàng)結(jié)果參照；最后，在第三步基礎(chǔ)上引入交互項(xiàng)進(jìn)行回歸，觀察交互項(xiàng)回歸結(jié)果。相關(guān)回歸模型如下：

（1）檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效關(guān)系回歸模型

[ROA=β0+αiCntrol+Σind+Σyear+?]

模型1

[ROA=β0+α1At+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型2

（2）檢驗(yàn)高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性調(diào)節(jié)作用的回歸模型

[ROA=β0+α1At+α2Hage+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型3

[ROA=β0+α1At+α2Hage+α3At?Hage+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型4

[ROA=β0+α1At+α2Hgender+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型5

[ROA=β0+α1At+α2Hgender+α3At?Hgender+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型6

[ROA=β0+α1At+α2Hedu+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型7

[ROA=β0+α1At+α2Hedu+α3At?Hedu+αiCntrol+Σind+Σyear+?] 模型8

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)于變量進(jìn)行了相關(guān)處理后，各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。企業(yè)績效情況：樣本企業(yè)的績效均值為0.035，最小值為-0.146，最大值為0.154，方差為0.044，說明在2012-2021年內(nèi)樣本企業(yè)的價(jià)值存在著較大的差異，且樣本企業(yè)的企業(yè)績效處于較低的水平。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用情況：大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平均值為1.21，最小值為0，最大為4.419，方差為1.185，說明新能源企業(yè)在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用上存在較大差異。高管異質(zhì)性情況：年齡異質(zhì)性均值為0.129，最小值為0.034，最大值為0.25；性別異質(zhì)性均值為0.208，最小值為0，最大值為0.5；受教育水平異質(zhì)性均值為0.386，最小值為0，最大值0.72；這說明新能源企業(yè)的高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性存在著差異。

（二）回歸分析

1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效關(guān)系回歸結(jié)果與分析

表4對(duì)于模型1-2的分層回歸結(jié)果進(jìn)行了列示。在模型2中，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效的關(guān)系得到了驗(yàn)證。At與ROA的系數(shù)值為0.004，且在1%水平上顯著。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效在1%水平上顯著正相關(guān)，驗(yàn)證了假設(shè)1。

2. 高管團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果與分析

本文還對(duì)于模型3-8進(jìn)行分層回歸（限于篇幅，相關(guān)回歸結(jié)果不予展示）。在模型4中，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和年齡異質(zhì)性交互項(xiàng)與企業(yè)績效的系數(shù)值為0.044，回歸結(jié)果不顯著。這表明年齡異質(zhì)性并沒有顯著影響大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向關(guān)系，假設(shè)2未得到驗(yàn)證。在模型6中，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和性別異質(zhì)性交互項(xiàng)與企業(yè)績效的系數(shù)值為-0.017，且在5%的水平上顯著，回歸結(jié)果說明性別異質(zhì)性削弱了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向關(guān)系，假設(shè)3獲得了驗(yàn)證。模型8經(jīng)過回歸分析，其結(jié)果顯示大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和受教育水平異質(zhì)性交互項(xiàng)與企業(yè)績效的系數(shù)值為0.003，且沒有通過顯著性檢驗(yàn)。這說明受教育水平異質(zhì)性對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向關(guān)系并沒有調(diào)節(jié)作用，假設(shè)4未得到檢驗(yàn)。

（三）采用滯后一期克服內(nèi)生性問題

為了避免企業(yè)績效可能會(huì)反向影響企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，本文借鑒王曉亮[16]等學(xué)者的研究方法，將自變量替換為滯后一期大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平（LAt）作進(jìn)一步分析。從回歸結(jié)果中（限于篇幅，相關(guān)回歸結(jié)果不予展示）可以發(fā)現(xiàn)，模型2中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效回歸系數(shù)值為0.004，在5%水平上顯著正相關(guān)，假設(shè)1成立得到檢驗(yàn)。年齡異質(zhì)性、受教育水平異質(zhì)性與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平交互項(xiàng)的系數(shù)值分別為0.049和0.003，回歸結(jié)果并不顯著，假設(shè)2、4均未得到檢驗(yàn)；模型6當(dāng)中高管團(tuán)隊(duì)性別異質(zhì)性與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平交互項(xiàng)的系數(shù)為-0.015，并且在10%水平上顯著，假設(shè)3得到檢驗(yàn)。綜上所述，滯后一期回歸結(jié)果與此前回歸結(jié)果基本一致。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文利用ROE替換ROA的方法進(jìn)行本文的穩(wěn)定性檢驗(yàn)，從回歸結(jié)果中（限于篇幅，相關(guān)回歸結(jié)果不予展示）可以發(fā)現(xiàn)，模型2中大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效系數(shù)值為0.007，在5%水平上顯著正相關(guān)，假設(shè)1成立得到檢驗(yàn)；模型4中高管團(tuán)隊(duì)年齡異質(zhì)性與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平交互項(xiàng)的系數(shù)為0.09，結(jié)果并不顯著，假設(shè)2未得到檢驗(yàn)；模型6當(dāng)中高管團(tuán)隊(duì)性別異質(zhì)性與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平交互項(xiàng)的系數(shù)值為-0.036，結(jié)果在10%水平上顯著，假設(shè)3得到檢驗(yàn)；模型8當(dāng)中高管團(tuán)隊(duì)受教育水平異質(zhì)性與大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平交互項(xiàng)系數(shù)值為0.002，結(jié)果并不顯著，假設(shè)4未得到驗(yàn)證。綜上所述，穩(wěn)健性回歸結(jié)果與分層回歸結(jié)果基本一致。

六、研究結(jié)論與建議

本文以我國2012-2021年66家新能源上市企業(yè)為樣本研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效的影響關(guān)系，以及高管團(tuán)隊(duì)年齡、性別、受教育水平對(duì)于二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，并替換自變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：新能源企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用顯著促進(jìn)了企業(yè)績效的提升。性別異質(zhì)性削弱了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向影響，年齡異質(zhì)性、受教育水平對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用與企業(yè)績效的正向影響沒有調(diào)節(jié)作用。此外，雖然受教育水平異質(zhì)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)并不顯著，但受教育水平異質(zhì)性對(duì)于企業(yè)績效具有顯著正向影響。

基于以上研究結(jié)論，筆者提出以下建議：第一，新能源企業(yè)應(yīng)當(dāng)加大對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)的投入，并深挖技術(shù)內(nèi)核，使數(shù)字融合于企業(yè)，讓數(shù)字賦能于企業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理決策路上的必經(jīng)之路，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以幫助企業(yè)內(nèi)部資源整合和戰(zhàn)略縱深前移的需求，但是其應(yīng)用還需要結(jié)合企業(yè)組織架構(gòu)調(diào)整和管理模式變革，才能使大數(shù)據(jù)技術(shù)的功能內(nèi)化到企業(yè)內(nèi)部，發(fā)揮其最大作用。第二，在架構(gòu)高管團(tuán)隊(duì)方面，新能源企業(yè)應(yīng)當(dāng)適當(dāng)加大年齡結(jié)構(gòu)性差異和適當(dāng)減弱性別結(jié)構(gòu)性差異，在架構(gòu)高管團(tuán)隊(duì)時(shí)，要提供相互合作、溝通、學(xué)習(xí)的平臺(tái)，使高管團(tuán)隊(duì)成員能夠更好地交流管理經(jīng)驗(yàn)、市場(chǎng)認(rèn)知和專業(yè)知識(shí)，減少性別異質(zhì)帶來的團(tuán)隊(duì)沖突，增強(qiáng)年齡異質(zhì)性對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用對(duì)于企業(yè)績效的正向影響。

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