论文部分内容阅读
摘 要：以国企高管参加政治学习中的中青班培训为政治晋升激励信号，考察了国企高管政治晋升激励如何影响企业研发投资决策，以及两者之间的关系是否会随着高管个人特征不同而变化。研究发现：国企高管参加中青班学习，政治晋升激励比较高的情况会对企业研发投资产生积极影响。进一步检验发现，相对于女性高管，男性高管政治晋升激励对企业研发投资的改善效应更显著。高管年龄负向调节其政治晋升激励与研发投资的关系。
关键词：政治晋升激励；个人特征；研发投资
中图分类号：F24 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.33.033
1 引言
如何激励国有企业高管加大研发投入，成为当前破解国企研发投入较低问题的关键。以往研究主要关注货币薪酬等显性激励的影响效应，但近年来，政治晋升这一对国企高管影响较强的隐性激励日渐受到重视。事实上，在我国特殊的制度背景下，国企高管的“准官员”特征，使其在私人收益目标上，具有较强的政治升迁倾向。而在当前“限薪令”背景下，薪酬等显性激励受到限制，政治晋升对高管的激励效应进一步增强，激励效果更明显。因此，结合国企实际，本文要探讨的问题是：国企高管的政治晋升激励究竟是否以及如何影响企业研发投资？
2 理论分析与研究假设
2.1 政治晋升激励与研发投资
对于参加中青班学习的国企高管来讲，由于在政治上，接受中青班培训普遍被认为是干部被提拔前的重要流程，即接受中青班培训具有较强的政治晋升暗示，其政治晋升的可能性已经基本确定。而且中青班学习大多为脱岗学习，在学习期间企业经营业绩的变化，对参加学习的国企高管来讲其责任性较小。而政治学习对其思想认识的教育功能，可能会激发起对企业发展的责任性，对于研发投资这样对企业长远发展有益，而对其当下的政治晋升并没有实质性损害的投资，可能会持有一种支持性态度。
同时，对于其他高管来说，享受到研发投资的预期性收益的可能性是比较高的，由研发投资所带来的长期性的绩效改善，有可能成为其未来实现政治晋升的助推器，在此情况下，其他高管有动机支持企业的研发投资。综合上述分析，本文提出如下对立假设：
H1：国企高管参加中青班学习，政治晋升激励比较高的情况会对企业研发投资产生积极影响。
2.2 高管个人特征的影响
根据高阶理论，高管个体的人口统计学特征会影响其认知与价值偏好，进而影响企业的决策选择。我们感兴趣的是：国企高管个体特征差异对其政治晋升预期与研发投资关系，将会产生何种影响？
从现有文献来看，根据心理学研究，性别差异以及由此所产生的生理差异将使得女性更近谨慎保守，即相对于男性来讲，女性倾向于风险规避。行为财务学的研究也发现，在财务决策中，女性的风险偏好度相对较低。而女性这种稳健和保守的特质将对将影响财务决策行为。同时，女性高管的风向规避特征也会使得女性高管对晋升激励的敏感性下降。在此情况下，使得晋升激励对女性的刺激效应相对较小。综合上述分析，我们提出如下假设：
H2：相对于女性高管，男性高管政治晋升激励对企业研发投资的改善效应更显著。
同时，从现有研究来看，年龄不同的高管在认知能力与风险承担等方面是不一样的，进而会影响其投资决策行为的选择。事实上，高管的风险倾向会随便年龄变化而改变，高管年龄越大，更倾向于维持现状，而不愿意进行风险较高的经营活动。而研发投资具有成本高、风险高和收益之后的特征，使得年长的高管可能会降低研发投资水平。郭葆春和张丹的研究也发现，高管年龄与研发投入显著负相关。同时，年龄较高的高管的这种风险规避心理也使其对晉升激励的敏感性下降。综合上述分析，我们提出如下假设：
H3：高管年龄负向调节其政治晋升激励与研发投资的关系。
3 研究设计
3.1 样本与数据
文章以2001-2014年沪深A股上市的国有企业为基础样本，根据研究目的，对基础样本进行如下处理：（1）样本公司高管必须公布其详细个人简历，包括工作经历和学习进修经历，这样使得我们可以从其个人简历中找到其参加中青班学习的证据。（2）剔除高管参加完中青班学习当年即获晋升的样本企业。（3）剔除金融类、公共事业类以及数据不全或者未披露相关信息的样本企业。最终获取14个年度228个样本。
文章中的样本公司数据来自于CSMAR和WIND数据库。高管参加中青班学习经历数据，来自于各企业的网站新闻、年报、《中共中央党校年鉴》等，同时通过百度等搜索引擎进行补充收集。
3.2 模型与变量
根据上述分析，文章采用如下模型对假设进行验证：
在上述模型中，各变量定义如下：
研发投资（R&D），主要采用研发投入与主营业务收入比值测量；晋升激励（PI），如果当年度有高管参加党校、干部学院等干部教育活动中的中青班学习，则取值为1，否则为0；性别（SEX），女性取值为1，男性取值0；年龄（AGE），高管自然年龄；参照已有研究，本文的控制变量如表1所示。
4 实证检验
4.1 描述性统计
表2是主要变量的描述性统计。从数据结果来看，国企研发投资的平均值为1.5%，标准差为1.7%，这反映出企业的研发投资水平较低，且不同企业之间的研发投资水平差异性较大。管理者晋升激励的均值为0.166，标准差为0.92，这说明高管中参加中青班学习的人数所占比例并不多，只有少部分人可以获得参加学习的机会，这也符合党组织选拔政治精英的原则。性别比例的均值为0.816，标准差为0.139，反映出国企高管中，女性高管所占比例并不高，男性在国企高管中依然占据主导地位。年龄均值为37.532，标准差为6.109，说明参加中青班学习的国企高管的年龄普遍不高，这也符合中青班的宗旨。其他变量的描述性统计特征请参见表2。 4.2 高管政治晋升激励与研发投资
表3是对假设1进行统计检验的数据结果，为观察结果稳定性，本文采用逐步添加控制变量的方法进行回归。从数据结果来看，在第（1）列中，解释变量政治激励（PI）对研发投资（R&D）之间存在显著的正向关系，PI的系数在1‰的显著性水平上取值0.112；在第（2）列和第（3）中对相关控制变量，以及年度和行业效应加以控制后，PI的系数依然在系数在1‰的水平上显著为正。检验结果表明，国企高管的政治晋升激励第企业研发投资起到了显著的改善作用，上述检验结果支持了假设2。
4.3 高管个人特征的影响
上节检验结果表明，国企高管政治晋升激励有助于改善企业的研发投资会平，但这种改善效应主要发生在国企高管参加党校中青班学习，政治晋升预期较高的情况下。因此，我们针对国企高管参加党校中青班学习的样本企业，进一步分析高管个人特征如何影响政治晋升激励与研发投资之间的关系。
从数据来看，高管性别变量SEX的系数估计值为-0.032，而交互项PI×SEX的系数取值为-0.065，在5%的水平上显著为负。这意味着，高管性别差异会影响企业的研发投资，而且高管性别之间的差异也进一步弱化了政治晋升激励与研发投资之间的关系。节（6）列是对应假设4的检验结果，从数据来看，高管年龄变量AGE的系数估计值为-0.052，而交互项PI×AGE的系数取值为-0.079，在5%的水平上显著为负。这意味着，高管年龄对企业研发投资有负向影响，而且高管年龄也进一步弱化了政治晋升激励与研发投资的关系。假设2.3得到验证。
5 研究结论
本文以沪深A股国有上市公司为样本，研究发现：国企高管参加中青班学习，政治晋升激励比较高的情况会对企业研发投资产生积极影响。进一步检验发现，相对于女性高管，男性高管政治晋升激励对企业研发投资的改善效应更显著。同时，随着高管年龄的增大，企业研发投资在逐渐下降，即高管年龄负向调节其政治晋升激励与研发投资的关系。
本文研究的局限性主要表现在：从不同途径进行样本企业数据收集，并对其进行了统一化处理。但研究主题的特殊性，使得样本选择过程中剔除了大量数据不全的公司，从而可能存在样本自选择问题。上述两个问题，有待于在未来的研究中加以解决。
参考文献
[1]俞鸿琳，张书宇.高管晋升激励、考核机制与国有企业研发投入[J].经济科学，2016，（5）：95-110.
[2]步丹璐，張晨宇，林腾.晋升预期降低了国有企业薪酬差距吗？[J].会计研究， 2017，（1）：82-88.
[3]卢馨， 何雨晴， 吴婷.国企高管政治晋升激励是长久之计吗？[J].经济管理， 2016，（7）：94-106.
[4]徐细雄.晋升与薪酬的治理效应：产权性质的影响[J].经济科学， 2012，（2）：102-116.
[5]HAMBRICK，D.C.，MASON，P.A.Upper Echelons： The Organization as A Reflection of Its Top Managers[J].Academy of Management Review， 1984， 9（2）： 193-206.
[6]ZUCKERMAN，M.Behavioral Expressions and Biosocial Bases of Sensation Seeking[M].Cambridge University Press， 1994.
[7]WATSON，J.，MCNAUGHTON，M.Gender Differences in Risk Aversion and Expected Retirement Benefits[J].Financial Analysts Journal，2007，63（4）： 52-62.
关键词：政治晋升激励；个人特征；研发投资
中图分类号：F24 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.33.033
1 引言
如何激励国有企业高管加大研发投入，成为当前破解国企研发投入较低问题的关键。以往研究主要关注货币薪酬等显性激励的影响效应，但近年来，政治晋升这一对国企高管影响较强的隐性激励日渐受到重视。事实上，在我国特殊的制度背景下，国企高管的“准官员”特征，使其在私人收益目标上，具有较强的政治升迁倾向。而在当前“限薪令”背景下，薪酬等显性激励受到限制，政治晋升对高管的激励效应进一步增强，激励效果更明显。因此，结合国企实际，本文要探讨的问题是：国企高管的政治晋升激励究竟是否以及如何影响企业研发投资？
2 理论分析与研究假设
2.1 政治晋升激励与研发投资
对于参加中青班学习的国企高管来讲，由于在政治上，接受中青班培训普遍被认为是干部被提拔前的重要流程，即接受中青班培训具有较强的政治晋升暗示，其政治晋升的可能性已经基本确定。而且中青班学习大多为脱岗学习，在学习期间企业经营业绩的变化，对参加学习的国企高管来讲其责任性较小。而政治学习对其思想认识的教育功能，可能会激发起对企业发展的责任性，对于研发投资这样对企业长远发展有益，而对其当下的政治晋升并没有实质性损害的投资，可能会持有一种支持性态度。
同时，对于其他高管来说，享受到研发投资的预期性收益的可能性是比较高的，由研发投资所带来的长期性的绩效改善，有可能成为其未来实现政治晋升的助推器，在此情况下，其他高管有动机支持企业的研发投资。综合上述分析，本文提出如下对立假设：
H1：国企高管参加中青班学习，政治晋升激励比较高的情况会对企业研发投资产生积极影响。
2.2 高管个人特征的影响
根据高阶理论，高管个体的人口统计学特征会影响其认知与价值偏好，进而影响企业的决策选择。我们感兴趣的是：国企高管个体特征差异对其政治晋升预期与研发投资关系，将会产生何种影响？
从现有文献来看，根据心理学研究，性别差异以及由此所产生的生理差异将使得女性更近谨慎保守，即相对于男性来讲，女性倾向于风险规避。行为财务学的研究也发现，在财务决策中，女性的风险偏好度相对较低。而女性这种稳健和保守的特质将对将影响财务决策行为。同时，女性高管的风向规避特征也会使得女性高管对晋升激励的敏感性下降。在此情况下，使得晋升激励对女性的刺激效应相对较小。综合上述分析，我们提出如下假设：
H2：相对于女性高管，男性高管政治晋升激励对企业研发投资的改善效应更显著。
同时，从现有研究来看，年龄不同的高管在认知能力与风险承担等方面是不一样的，进而会影响其投资决策行为的选择。事实上，高管的风险倾向会随便年龄变化而改变，高管年龄越大，更倾向于维持现状，而不愿意进行风险较高的经营活动。而研发投资具有成本高、风险高和收益之后的特征，使得年长的高管可能会降低研发投资水平。郭葆春和张丹的研究也发现，高管年龄与研发投入显著负相关。同时，年龄较高的高管的这种风险规避心理也使其对晉升激励的敏感性下降。综合上述分析，我们提出如下假设：
H3：高管年龄负向调节其政治晋升激励与研发投资的关系。
3 研究设计
3.1 样本与数据
文章以2001-2014年沪深A股上市的国有企业为基础样本，根据研究目的，对基础样本进行如下处理：（1）样本公司高管必须公布其详细个人简历，包括工作经历和学习进修经历，这样使得我们可以从其个人简历中找到其参加中青班学习的证据。（2）剔除高管参加完中青班学习当年即获晋升的样本企业。（3）剔除金融类、公共事业类以及数据不全或者未披露相关信息的样本企业。最终获取14个年度228个样本。
文章中的样本公司数据来自于CSMAR和WIND数据库。高管参加中青班学习经历数据，来自于各企业的网站新闻、年报、《中共中央党校年鉴》等，同时通过百度等搜索引擎进行补充收集。
3.2 模型与变量
根据上述分析，文章采用如下模型对假设进行验证：
在上述模型中，各变量定义如下：
研发投资（R&D），主要采用研发投入与主营业务收入比值测量；晋升激励（PI），如果当年度有高管参加党校、干部学院等干部教育活动中的中青班学习，则取值为1，否则为0；性别（SEX），女性取值为1，男性取值0；年龄（AGE），高管自然年龄；参照已有研究，本文的控制变量如表1所示。
4 实证检验
4.1 描述性统计
表2是主要变量的描述性统计。从数据结果来看，国企研发投资的平均值为1.5%，标准差为1.7%，这反映出企业的研发投资水平较低，且不同企业之间的研发投资水平差异性较大。管理者晋升激励的均值为0.166，标准差为0.92，这说明高管中参加中青班学习的人数所占比例并不多，只有少部分人可以获得参加学习的机会，这也符合党组织选拔政治精英的原则。性别比例的均值为0.816，标准差为0.139，反映出国企高管中，女性高管所占比例并不高，男性在国企高管中依然占据主导地位。年龄均值为37.532，标准差为6.109，说明参加中青班学习的国企高管的年龄普遍不高，这也符合中青班的宗旨。其他变量的描述性统计特征请参见表2。 4.2 高管政治晋升激励与研发投资
表3是对假设1进行统计检验的数据结果，为观察结果稳定性，本文采用逐步添加控制变量的方法进行回归。从数据结果来看，在第（1）列中，解释变量政治激励（PI）对研发投资（R&D）之间存在显著的正向关系，PI的系数在1‰的显著性水平上取值0.112；在第（2）列和第（3）中对相关控制变量，以及年度和行业效应加以控制后，PI的系数依然在系数在1‰的水平上显著为正。检验结果表明，国企高管的政治晋升激励第企业研发投资起到了显著的改善作用，上述检验结果支持了假设2。
4.3 高管个人特征的影响
上节检验结果表明，国企高管政治晋升激励有助于改善企业的研发投资会平，但这种改善效应主要发生在国企高管参加党校中青班学习，政治晋升预期较高的情况下。因此，我们针对国企高管参加党校中青班学习的样本企业，进一步分析高管个人特征如何影响政治晋升激励与研发投资之间的关系。
从数据来看，高管性别变量SEX的系数估计值为-0.032，而交互项PI×SEX的系数取值为-0.065，在5%的水平上显著为负。这意味着，高管性别差异会影响企业的研发投资，而且高管性别之间的差异也进一步弱化了政治晋升激励与研发投资之间的关系。节（6）列是对应假设4的检验结果，从数据来看，高管年龄变量AGE的系数估计值为-0.052，而交互项PI×AGE的系数取值为-0.079，在5%的水平上显著为负。这意味着，高管年龄对企业研发投资有负向影响，而且高管年龄也进一步弱化了政治晋升激励与研发投资的关系。假设2.3得到验证。
5 研究结论
本文以沪深A股国有上市公司为样本，研究发现：国企高管参加中青班学习，政治晋升激励比较高的情况会对企业研发投资产生积极影响。进一步检验发现，相对于女性高管，男性高管政治晋升激励对企业研发投资的改善效应更显著。同时，随着高管年龄的增大，企业研发投资在逐渐下降，即高管年龄负向调节其政治晋升激励与研发投资的关系。
本文研究的局限性主要表现在：从不同途径进行样本企业数据收集，并对其进行了统一化处理。但研究主题的特殊性，使得样本选择过程中剔除了大量数据不全的公司，从而可能存在样本自选择问题。上述两个问题，有待于在未来的研究中加以解决。
参考文献
[1]俞鸿琳，张书宇.高管晋升激励、考核机制与国有企业研发投入[J].经济科学，2016，（5）：95-110.
[2]步丹璐，張晨宇，林腾.晋升预期降低了国有企业薪酬差距吗？[J].会计研究， 2017，（1）：82-88.
[3]卢馨， 何雨晴， 吴婷.国企高管政治晋升激励是长久之计吗？[J].经济管理， 2016，（7）：94-106.
[4]徐细雄.晋升与薪酬的治理效应：产权性质的影响[J].经济科学， 2012，（2）：102-116.
[5]HAMBRICK，D.C.，MASON，P.A.Upper Echelons： The Organization as A Reflection of Its Top Managers[J].Academy of Management Review， 1984， 9（2）： 193-206.
[6]ZUCKERMAN，M.Behavioral Expressions and Biosocial Bases of Sensation Seeking[M].Cambridge University Press， 1994.
[7]WATSON，J.，MCNAUGHTON，M.Gender Differences in Risk Aversion and Expected Retirement Benefits[J].Financial Analysts Journal，2007，63（4）： 52-62.