论文部分内容阅读
摘 要：目前，有关高管权力与企业技术创新之间的关系尚未有定论，两者之间关系的研究对企业实现经济高质量发展具有重要意义。針对该问题，以2014—2018年创业板上市公司为研究样本，构建高管权力指数，以企业研发支出占销售收入的比值为指标衡量企业技术创新水平，实证检验了高管权力对企业技术创新的影响。结果表明，以CEO为代表的高管权力与企业技术创新之间存在显著正相关关系，权力较大的CEO更有意愿且更有能力推行技术创新决策。
关键词：高管权力;企业技术创新;创业板
中图分类号：F832.51;F272.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）20-0099-04
引言
根据党的十九大报告可知，我国经济正由高速增长阶段向高质量发展阶段转变，实现持续高质量发展在于创新驱动，创新是实现高质量发展的原动力，也为现代化经济体系的构建提供了支持。目前我国实施的“创新驱动发展”战略强调创新主体是企业，将技术创新作为核心要素，认为企业技术创新能力的强弱直接决定了国家整体创新水平的高低。近年来，有关高管权力的经济后果研究引起学术界和相关政府部门的广泛关注。在现代企业制度下，董事会理论上拥有绝对决策权，但是，基于信息不对称、内部控制等现象的出现，公司管理层逐渐获得控制权，特别是公司高层CEO的权力正在不断扩大[1]。高度集中的个体权力不仅会影响公司的内部治理机制，也会反映企业的技术创新能力，这是已有文献缺乏探讨的地方。在我国，一些创业板上市公司的CEO通常由控股股东或董事长、副董事长担任，因此，常出现企业的CEO具有绝对影响力，其个人权力甚至高于公司治理机制。企业技术创新是企业长远发展的动力，也是影响国家经济发展潜力和活力的重要因素之一，因为创业板上市公司更注重创新投资，始终坚持创新驱动发展战略，着力构建企业技术创新体系。因此，选取创业板上市公司作为研究样本，探讨高管权力与技术创新的关系具有重要的现实意义。鉴于此，本文基于CEO权力视角，以2014—2018年创业板上市公司作为研究样本，实证分析高管权力与企业技术创新之间的关系。
一、文献回顾及研究假设
高管在企业日常的经营活动中往往具有自主决策权。目前国内外学者对高管的范围界定尚未达成一致。常见的高管定义可以分为三类。一是根据高层管理人员在组织中的权力、职称和职务来判断高管的具体范围，将高管定义为董事长和CEO[2]。二是认为董事会有权决策公司的生产经营策略和投资计划，也有权任免高级管理人员。认为除日常企业管理层外，董事会、监事会成员和董事会秘书也属于高管范畴[3]。三是根据《公司法》或其他相关法律来界定高管范围，包括公司经理、副经理、财务负责人、董事会秘书和公司章程规定的其他人员[4]。鉴于数据可获得性，本文仅研究创业板上市企业CEO的权力对企业技术创新的影响。
现有文献研究中，有关高管权力的经济后果的文献较多，但有关高管权力与企业技术创新研究较少。张文婷等（2017）选择2011—2015年高科技上市企业，研究高管权力视角下在职消费对技术创新投入的影响，发现在职消费与货币薪酬存在替代关系，且在职消费与技术创新投入具有显著正相关关系;同时，高管权力会弱化其对技术创新投入的激励作用[5]。侯婧等（2019）选择2008—2017年国有上市公司，选择创新投入和创新产出指标，分析了国有产权背景下基于异质创新动机的高层管理者权力配置对企业技术创新的影响，研究发现，高管权力对创新投入影响不显著，但对创新产出具有明显的促进性作用[6]。本文将针对创业板上市企业高管权力对技术创新的影响进行探讨，为完善我国创业板上市企业高管权力配置提供经验证据。
根据高管权力理论，高管薪酬的上升与企业绩效的改善之间的相关性不高，因此较多的高管成员选择利用职权参与各种有利于提高个人声誉的活动，以便获取暴利，而较少选择薪酬契约的激励机制，这就导致了董事会形同虚设[7]。而创新投资作为一种不可预测的高现金风险投资，需要持续地投入。然而，一旦项目研发成功，将给企业带来巨大的经济效益，进而给公司高管带来良好的个人声誉。Finkelstein认为，高层管理团队的主要职责是应对不确定性，解决突发问题，降低内外部信息不对称程度。高层管理团队的组织权力越大，越容易获得主导地位（在企业权力结构中），对企业未知问题的处理也就越果断[8]。因为当高层管理团队拥有更大的话语权时，工作积极性就会增强，经营效率就会相应提高，企业综合实力也会增强。另外，当高级管理人员的专家权力占主导地位时，则可以有效应对创新投资中的问题，降低创新投资的风险，提高研发效率。因此提出假设：高管权力越大、企业创新投入越多，技术创新水平越高。
二、研究设计
（一）样本选择和数据来源
本文选取2014—2018年创业板上市公司样本，并对初始样本进行处理：（1）剔除金融和保险类公司;（2）剔除ST、PT类公司;（3）剔除研究年度无CEO的公司样本;（4）剔除企业实际控制人身份变更后的样本观测值;（5）剔除重要财务数据匹配后严重缺失的样本。最后，共获得940个样本观测值。所有数据均来自国泰安数据库。
（二）变量定义
1.因变量
现有研究对企业技术创新的评价主要从技术创新投入（佟爱琴和陈蔚[9]，2016;尹华，赵雯[10]，2017）和专利数量（贾茹，葛玉辉[11]，2018）两个角度进行。由于文章研究对象创业板是我国的证券交易市场，为创业型企业、高新技术企业和暂时难以在主板上市的中小企业提供成长空间和融资渠道，大多是中小型民营高科技企业，这些企业创新意愿强烈，愿意在研发上投入巨资，因此，本文借鉴学术界的普遍做法，以研销比（研发支出占企业销售收入的比值）来衡量企业技术创新。 2.自变量
对于高管权力，当前国内相关研究对其中的“高管”的界定并不统一。本文参考郭军[12]（2016）度量高管权力的方法，主要研究CEO为代表的高管。参照Finkelstein（1992）的做法，将CEO权力分为4个维度：组织权力、专家权力、所有权权力和声誉权力;同时，选取5个指标从这4个维度来衡量CEO权力。文章选取以下5个权力指标：（1）两职兼任（Power1）。高管在董事会的地位越高，越容易控制或部分控制董事会，决策权越大。（2）是否为董事会成员（Power2）。若高管为董事会成员，则结构化权力更高，决策权力更大。（3）外部兼职（Power3）。如果高管在其他单位兼职，他们通常具有良好的声誉、更多的社会资本和更大的决策影响力。（4）公司持股（Power4）。高管持股会对其经营决策行为形成监督和约束，持股比例越大，高管的权力越大。（5）高管学历（Power5）。具有高等教育背景的CEO往往会赢得董事会和其他高管的信任和支持。基于上述5个指标的累积积分变量，构建高管权力指数（Power），Power=Power1+Power2+Power3+Power4+Power5。CEO权力各维度指标说明见表1。
3.控制变量
本文参考吴世农、权小锋等学者的研究，将以下变量作为控制变量：董事会规模Bsize、公司规模Size、资产负债率Lev、自由现金流比率RFC、总资产收益率ROA。变量的定义及计算方法见表2。
（三）模型构建
为检验高管权力对企业技术创新的影响，对高管权力及控制变量进行回归分析，构建如下回归模型：
RD=β0+β1Power+∑Controls+ε
其中，RD为企业研发投入占营业收入之比，Power三、实证分析
（一）变量描述性统计及相关性分析
表3给出了主要变量的描述性统计。在回归分析中，本文检验变量之间是否存在共线性，结果表明，VIF的最大值为1.621，远小于10，不存在多重共线性问题。同时，由相关性分析可以看出，各变量的相关系数基本都在0.5以下，说明本文所用数据做回归分析具有可行性。
（二）回归结果分析
从表5可知，模型R方值为0.190，意味着高管权力指数Power、资产负债率Lev、自由现金流比率RFC、资产收益率ROA、董事会规模Bsize、公司规模Size可以解释研发投入占营业收入比例（%）的19.0%变化原因。对模型进行F检验时发现，模型通过F检验（F=36.59，p=0.000<0.05），也说明六个变量中至少一项会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系，以及模型公式为：RD（%）=5.089+ 0.705*Power-11.29* Lev + 10.54* RFC -18.23* ROA -0.503* Bsize + 0.219* Size。
其中，高管权力指数Power的回归系数值为0.705（t=4.08，p=0.000<0.01），意味着高管权力会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系;资产负债率Lev的回归系数值为-11.29（t=-7.61，p=0.000<0.01），意味着资产负债表率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;自由现金流比率RFC的回归系数值为10.54（t=6.25，p=0.000<0.01），意味着自由现金流比率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系;资产收益率ROA的回归系数值为-18.23（t=-6.60，p=0.000<0.01），意味着资产收益率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;董事会规模Bsize的回归系数值为-0.503（t=-3.25，p=0.001<0.01），意味着董事会规模会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;公司规模Size的回归系数值为0.219（t=0.70，p=0.485>0.05），意味着公司规模并不会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系。
另外，模型通过F检验（F=36.59，p=0.000<0.05），说明模型构建有意义。总结分析可知，高管权力、自由现金流比率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系，资产负债率、资产收益率、董事会规模会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系，但是企业规模并不会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系。
四、结论
本文以2014—2018年创业板上市公司为研究对象，研究了高管权力与技术创新的关系，研究发现，高管权力指数会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系，即创业板上市企业CEO权力越大，企业技术创新水平越高。因此，建议投资者在分析公司技术创新影响因素时，应关注高管权力的作用，合理配置高管团队，从而实现企业经济高质量发展。
参考文献：
[1] 郭军，赵息.董事会治理、高管權力与内部控制缺陷[J].软科学，2015，29（4）：43-47.
[2] 权小锋，醋卫华，尹洪英.高管从军经历、管理风格与公司创新[J].南开管理评论，2019，22（6）：140-151.
[3] 李冬伟，吴菁.高管团队异质性对企业社会绩效的影响[J].管理评论，2017，29（12）：84-93.
[4] 谷丰，张林，张凤元.生命周期、高管薪酬激励与企业创新投资——来自创业板上市公司的经验证据[J].中南财经政法大学学报，2018，（1）：146-156.
[5] 张文婷，郭淑娟.在职消费对技术创新投入的影响——基于高管权力视角[J].领导科学，2017，（29）：35-37.
[6] 侯婧，朱莲美，尹夏楠.国有产权性质下高管权力配置与企业技术创新——基于异质性创新动机视角[J].华东经济管理，2019，33（10）：119-128.
[7] 朱焱，王广.技术型高管权力与非技术型高管权力对企业绩效的影响——来自中国A股上市高新技术企业的实证检验[J].会计研究，2017，（12）：73-79，97.
[8] FINKELSTEIN S. Power in top management teams： dimensions measurement and validation[J].Academy of Management Journal，1992，35（8）：505-538.
[9] 佟爱琴，陈蔚.政府补贴对企业研发投入影响的实证研究——基于中小板民营上市公司政治联系的新视角[J].科学学研究，2016，34（7）：1044-1053.
[10] 尹华，赵雯，马媛.高管持股对企业研发投资的影响研究——基于民营上市公司的实证[J].技术与创新管理，2017，38（1）：64-68.
[11] 贾茹，葛玉辉.创业板高新技术企业 TMT 垂直对差异、创业导向与创新绩效关系研究[J].技术与创新管理，2018，39（4）：421-430.
[12] 郭军，赵息.高管权力、制度环境与内部控制缺陷[J].系统工程，2016，34（7）：73-77.
[责任编辑 张宇霞]
关键词：高管权力;企业技术创新;创业板
中图分类号：F832.51;F272.3 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2021）20-0099-04
引言
根据党的十九大报告可知，我国经济正由高速增长阶段向高质量发展阶段转变，实现持续高质量发展在于创新驱动，创新是实现高质量发展的原动力，也为现代化经济体系的构建提供了支持。目前我国实施的“创新驱动发展”战略强调创新主体是企业，将技术创新作为核心要素，认为企业技术创新能力的强弱直接决定了国家整体创新水平的高低。近年来，有关高管权力的经济后果研究引起学术界和相关政府部门的广泛关注。在现代企业制度下，董事会理论上拥有绝对决策权，但是，基于信息不对称、内部控制等现象的出现，公司管理层逐渐获得控制权，特别是公司高层CEO的权力正在不断扩大[1]。高度集中的个体权力不仅会影响公司的内部治理机制，也会反映企业的技术创新能力，这是已有文献缺乏探讨的地方。在我国，一些创业板上市公司的CEO通常由控股股东或董事长、副董事长担任，因此，常出现企业的CEO具有绝对影响力，其个人权力甚至高于公司治理机制。企业技术创新是企业长远发展的动力，也是影响国家经济发展潜力和活力的重要因素之一，因为创业板上市公司更注重创新投资，始终坚持创新驱动发展战略，着力构建企业技术创新体系。因此，选取创业板上市公司作为研究样本，探讨高管权力与技术创新的关系具有重要的现实意义。鉴于此，本文基于CEO权力视角，以2014—2018年创业板上市公司作为研究样本，实证分析高管权力与企业技术创新之间的关系。
一、文献回顾及研究假设
高管在企业日常的经营活动中往往具有自主决策权。目前国内外学者对高管的范围界定尚未达成一致。常见的高管定义可以分为三类。一是根据高层管理人员在组织中的权力、职称和职务来判断高管的具体范围，将高管定义为董事长和CEO[2]。二是认为董事会有权决策公司的生产经营策略和投资计划，也有权任免高级管理人员。认为除日常企业管理层外，董事会、监事会成员和董事会秘书也属于高管范畴[3]。三是根据《公司法》或其他相关法律来界定高管范围，包括公司经理、副经理、财务负责人、董事会秘书和公司章程规定的其他人员[4]。鉴于数据可获得性，本文仅研究创业板上市企业CEO的权力对企业技术创新的影响。
现有文献研究中，有关高管权力的经济后果的文献较多，但有关高管权力与企业技术创新研究较少。张文婷等（2017）选择2011—2015年高科技上市企业，研究高管权力视角下在职消费对技术创新投入的影响，发现在职消费与货币薪酬存在替代关系，且在职消费与技术创新投入具有显著正相关关系;同时，高管权力会弱化其对技术创新投入的激励作用[5]。侯婧等（2019）选择2008—2017年国有上市公司，选择创新投入和创新产出指标，分析了国有产权背景下基于异质创新动机的高层管理者权力配置对企业技术创新的影响，研究发现，高管权力对创新投入影响不显著，但对创新产出具有明显的促进性作用[6]。本文将针对创业板上市企业高管权力对技术创新的影响进行探讨，为完善我国创业板上市企业高管权力配置提供经验证据。
根据高管权力理论，高管薪酬的上升与企业绩效的改善之间的相关性不高，因此较多的高管成员选择利用职权参与各种有利于提高个人声誉的活动，以便获取暴利，而较少选择薪酬契约的激励机制，这就导致了董事会形同虚设[7]。而创新投资作为一种不可预测的高现金风险投资，需要持续地投入。然而，一旦项目研发成功，将给企业带来巨大的经济效益，进而给公司高管带来良好的个人声誉。Finkelstein认为，高层管理团队的主要职责是应对不确定性，解决突发问题，降低内外部信息不对称程度。高层管理团队的组织权力越大，越容易获得主导地位（在企业权力结构中），对企业未知问题的处理也就越果断[8]。因为当高层管理团队拥有更大的话语权时，工作积极性就会增强，经营效率就会相应提高，企业综合实力也会增强。另外，当高级管理人员的专家权力占主导地位时，则可以有效应对创新投资中的问题，降低创新投资的风险，提高研发效率。因此提出假设：高管权力越大、企业创新投入越多，技术创新水平越高。
二、研究设计
（一）样本选择和数据来源
本文选取2014—2018年创业板上市公司样本，并对初始样本进行处理：（1）剔除金融和保险类公司;（2）剔除ST、PT类公司;（3）剔除研究年度无CEO的公司样本;（4）剔除企业实际控制人身份变更后的样本观测值;（5）剔除重要财务数据匹配后严重缺失的样本。最后，共获得940个样本观测值。所有数据均来自国泰安数据库。
（二）变量定义
1.因变量
现有研究对企业技术创新的评价主要从技术创新投入（佟爱琴和陈蔚[9]，2016;尹华，赵雯[10]，2017）和专利数量（贾茹，葛玉辉[11]，2018）两个角度进行。由于文章研究对象创业板是我国的证券交易市场，为创业型企业、高新技术企业和暂时难以在主板上市的中小企业提供成长空间和融资渠道，大多是中小型民营高科技企业，这些企业创新意愿强烈，愿意在研发上投入巨资，因此，本文借鉴学术界的普遍做法，以研销比（研发支出占企业销售收入的比值）来衡量企业技术创新。 2.自变量
对于高管权力，当前国内相关研究对其中的“高管”的界定并不统一。本文参考郭军[12]（2016）度量高管权力的方法，主要研究CEO为代表的高管。参照Finkelstein（1992）的做法，将CEO权力分为4个维度：组织权力、专家权力、所有权权力和声誉权力;同时，选取5个指标从这4个维度来衡量CEO权力。文章选取以下5个权力指标：（1）两职兼任（Power1）。高管在董事会的地位越高，越容易控制或部分控制董事会，决策权越大。（2）是否为董事会成员（Power2）。若高管为董事会成员，则结构化权力更高，决策权力更大。（3）外部兼职（Power3）。如果高管在其他单位兼职，他们通常具有良好的声誉、更多的社会资本和更大的决策影响力。（4）公司持股（Power4）。高管持股会对其经营决策行为形成监督和约束，持股比例越大，高管的权力越大。（5）高管学历（Power5）。具有高等教育背景的CEO往往会赢得董事会和其他高管的信任和支持。基于上述5个指标的累积积分变量，构建高管权力指数（Power），Power=Power1+Power2+Power3+Power4+Power5。CEO权力各维度指标说明见表1。
3.控制变量
本文参考吴世农、权小锋等学者的研究，将以下变量作为控制变量：董事会规模Bsize、公司规模Size、资产负债率Lev、自由现金流比率RFC、总资产收益率ROA。变量的定义及计算方法见表2。
（三）模型构建
为检验高管权力对企业技术创新的影响，对高管权力及控制变量进行回归分析，构建如下回归模型：
RD=β0+β1Power+∑Controls+ε
其中，RD为企业研发投入占营业收入之比，Power三、实证分析
（一）变量描述性统计及相关性分析
表3给出了主要变量的描述性统计。在回归分析中，本文检验变量之间是否存在共线性，结果表明，VIF的最大值为1.621，远小于10，不存在多重共线性问题。同时，由相关性分析可以看出，各变量的相关系数基本都在0.5以下，说明本文所用数据做回归分析具有可行性。
（二）回归结果分析
从表5可知，模型R方值为0.190，意味着高管权力指数Power、资产负债率Lev、自由现金流比率RFC、资产收益率ROA、董事会规模Bsize、公司规模Size可以解释研发投入占营业收入比例（%）的19.0%变化原因。对模型进行F检验时发现，模型通过F检验（F=36.59，p=0.000<0.05），也说明六个变量中至少一项会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系，以及模型公式为：RD（%）=5.089+ 0.705*Power-11.29* Lev + 10.54* RFC -18.23* ROA -0.503* Bsize + 0.219* Size。
其中，高管权力指数Power的回归系数值为0.705（t=4.08，p=0.000<0.01），意味着高管权力会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系;资产负债率Lev的回归系数值为-11.29（t=-7.61，p=0.000<0.01），意味着资产负债表率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;自由现金流比率RFC的回归系数值为10.54（t=6.25，p=0.000<0.01），意味着自由现金流比率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系;资产收益率ROA的回归系数值为-18.23（t=-6.60，p=0.000<0.01），意味着资产收益率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;董事会规模Bsize的回归系数值为-0.503（t=-3.25，p=0.001<0.01），意味着董事会规模会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系;公司规模Size的回归系数值为0.219（t=0.70，p=0.485>0.05），意味着公司规模并不会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系。
另外，模型通过F检验（F=36.59，p=0.000<0.05），说明模型构建有意义。总结分析可知，高管权力、自由现金流比率会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系，资产负债率、资产收益率、董事会规模会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的负向影响关系，但是企业规模并不会对研发投入占营业收入比例（%）产生影响关系。
四、结论
本文以2014—2018年创业板上市公司为研究对象，研究了高管权力与技术创新的关系，研究发现，高管权力指数会对研发投入占营业收入比例（%）产生显著的正向影响关系，即创业板上市企业CEO权力越大，企业技术创新水平越高。因此，建议投资者在分析公司技术创新影响因素时，应关注高管权力的作用，合理配置高管团队，从而实现企业经济高质量发展。
参考文献：
[1] 郭军，赵息.董事会治理、高管權力与内部控制缺陷[J].软科学，2015，29（4）：43-47.
[2] 权小锋，醋卫华，尹洪英.高管从军经历、管理风格与公司创新[J].南开管理评论，2019，22（6）：140-151.
[3] 李冬伟，吴菁.高管团队异质性对企业社会绩效的影响[J].管理评论，2017，29（12）：84-93.
[4] 谷丰，张林，张凤元.生命周期、高管薪酬激励与企业创新投资——来自创业板上市公司的经验证据[J].中南财经政法大学学报，2018，（1）：146-156.
[5] 张文婷，郭淑娟.在职消费对技术创新投入的影响——基于高管权力视角[J].领导科学，2017，（29）：35-37.
[6] 侯婧，朱莲美，尹夏楠.国有产权性质下高管权力配置与企业技术创新——基于异质性创新动机视角[J].华东经济管理，2019，33（10）：119-128.
[7] 朱焱，王广.技术型高管权力与非技术型高管权力对企业绩效的影响——来自中国A股上市高新技术企业的实证检验[J].会计研究，2017，（12）：73-79，97.
[8] FINKELSTEIN S. Power in top management teams： dimensions measurement and validation[J].Academy of Management Journal，1992，35（8）：505-538.
[9] 佟爱琴，陈蔚.政府补贴对企业研发投入影响的实证研究——基于中小板民营上市公司政治联系的新视角[J].科学学研究，2016，34（7）：1044-1053.
[10] 尹华，赵雯，马媛.高管持股对企业研发投资的影响研究——基于民营上市公司的实证[J].技术与创新管理，2017，38（1）：64-68.
[11] 贾茹，葛玉辉.创业板高新技术企业 TMT 垂直对差异、创业导向与创新绩效关系研究[J].技术与创新管理，2018，39（4）：421-430.
[12] 郭军，赵息.高管权力、制度环境与内部控制缺陷[J].系统工程，2016，34（7）：73-77.
[责任编辑 张宇霞]