高管特质、风险偏好与创新激励——来自中国上市公司数据的实证检验

郝清民 孙雪

（天津大学 管理与经济学部，天津300072）

一、引言

长期以来，高管人员作为企业的重要资源备受研究者们的关注。Hambrick与Mason（1984）提出的高管团队梯队理论为有关高管特质对企业创新作用的研究提供了理论依据。很多研究表明高管特质对企业创新有直接影响，但是研究结果不尽相同。尤其在高管异质性对创新投入的作用，分为很明显的两种不同的观点：第一种观点认为高管异质性有助于信息的收集、甄别和解释，认知的多样性可以提高决策质量进而提高创新绩效。第二种观点认为高管异质性会增加沟通的障碍，是冲突的源泉，降低团队凝聚力以致减少创新［1］。

近年来很多学者认为高管特质和创新投入之间可能并非简单的直接相关关系，更有可能受到一些中介变量的作用，从而激发学者们引入其他变量，探讨二者之间的“黑箱”问题。包括引入高管激励方式［6］、集体创新能力［3］以及团队行为整合［18］等调节变量。

与已有研究不同，本文探索引入高管团队的风险偏好。因为高管团队成员对于技术创新的投入也受到其风险偏好的影响，对于风险的偏好不同，在研发收益与风险承受之间的抉择就不同。因此，本文在研究高管特质对企业创新投入的影响同时，引入风险因子，考察不同特质的高管团队对于风险的偏好情况，从而更加全面地研究高管团队特质对于创新投入及风险偏好的影响情况。同时，也要考察高管风险偏好与创新投入之间的关系。本文试图解决的问题有：（1）高管特质与创新投入的关系。（2）高管特质与高管风险偏好的关系。（3）高管风险偏好与创新投入之间的关系。

二、理论基础与研究假设

（一）高管特质

高管特质主要从特征与异质性两维度研究，高管特征方面包括高管平均年龄、平均任期期限、平均教育水平、高管团队人数即规模。高管异质性是指高管成员之间由于不同年龄、经历等所产生的对于事物的认知和观念的差异，主要包括高管年龄异质性、任职年限异质性、教育水平异质性、专业背景异质性。高管异质性能够在一定程度上拓宽整个团队视野，提高其识别和处理整合信息能力，察觉未来的机会与风险，并最终影响企业战略决策［11］。

（二）高管特质对创新投入的影响

1.高管年龄和任期对创新投入的影响

相比较而言，年长的高管对新鲜事物的接受能力和对项目的投资分析能力都相对减弱，更倾向于保持现状。吴家喜和吴贵生（2008）［2］认为年纪稍轻的高管，则更容易对研发等创新举措产生兴趣。任职期限越长，越容易洞悉企业生产运作中需要改进的地方，利于创新。Hambrick（1996）［3］认为，高管任期对企业创新战略实施具有积极的作用。刘运国和刘雯（2006）［4］发现高管任期时间越长，企业研究开发支出费用越多，即两者呈正相关关系。

当高管团队中成员的年龄相似时，更容易达成一致意见。若高管团队成员年龄差异较大，则更容易出现创新性想法。陈忠卫和常极（2009）［5］实证发现年龄异质性与公司绩效是显著正相关的。高管成员任期时间差异越大，对于公司的创新投入所带来的收益的认知越不同，丰富而具有前瞻性的创新想法就会越多。朱国军和吴价宝（2013）［6］认为高管任期异质性有利于提高企业创新技术绩效。因此，基于上述资料，提出假设。

H1a 高管团队平均年龄与创新投入负相关。

H1b 高管团队年龄异质性与创新投入正相关。

H2a 高管团队平均任期与创新投入正相关。

H2b 高管团队任期异质性与创新投入正相关。

2.高管教育水平和专业背景对创新投入的影响

相对而言，受教育水平越高，对于各类信息的识别和整合能力也就越高，也更加愿意接受新鲜事物，保持持续的学习和探索。王德应和刘渐和（2011）［7］与 Tihanyi（2000）［8］等也发现，高管受教育水平程度越高，对于信息有更强的察觉能力，也更加积极主动地投入创新。

当高管受教育程度差异化较大时，可以从更多层次、角度出发对创新投入的可行性进行分析，更容易发觉创新点。Bantel和Jackson（1989）［9］认为，高管的教育水平异质性有利于企业创新。专业背景对于认知起着至关重要的作用。Amason和Sapienza（1997）［10］认为，高管由于所接受专业知识不同，对创新的态度也不同。尤其有生产、技术和营销等专业背景的高管，更倾向于加大创新研发投入。古家军和胡蓓（2008）［11］认为，高管的专业背景有利于研发投入。因此提出以下假设。

H3a 高管平均教育水平与创新投入正相关。

H3b 高管教育水平异质性与创新投入正相关。

H4 高管专业异质性与创新投入正相关。

3.高管团队规模对创新投入的影响

高管团队成员越多，越能更好地应用头脑风暴效果，信息获取和整合的渠道和方式越多，一定程度上有利于创新。Srivastava和Lee（2005）［12］研究表明高管团队规模越大，所掌握资源越多，对企业创新投入有积极的影响。由此提出假设。

H5 高管团队规模与创新投入呈正相关关系。

（三）高管特质与风险偏好

1.高管年龄和任期与高管风险偏好

较年长的高管更偏向于以自己比较熟知的传统方式管理，以此规避风险。而年龄偏低的高管在想法上则更激进，愿意承担高风险以换取高额 回 报。Wiersema 和 Bantle（1992）［13］以 及Barker和 Mueller（2002）［14］认为，年轻的高管由于获得的知识和技术更为先进，更加善于发现复杂多变的市场环境中的机会，更愿意承担风险。任期时间长的高管距离退休年限较短，他们更倾向于短期回报，同时避免投资周期太长带来的风险。Gibbons和 Murphy（1992）［15］研究认为风险偏好受到CEO任职期限的影响，任期越长，CEO越倾向于规避风险。

高管年龄差距较大时，相对风险可承受范围会扩大。与此类似，高管任期异质性越大，对于风险态度的差异越明显，不同的风险认知会增加高管承担风险的意愿，增加创新投入。由此，提出假设。

H6a 高管团队平均年龄与高管风险偏好负相关。

H6b 高管团队年龄异质性与高管风险偏好正相关。

H7a 高管团队平均任期与高管风险偏好负相关。

H7b 高管团队任期异质性与高管风险偏好正相关。

2.高管教育水平和专业背景对风险偏好的影响

根据常理，高管所接受教育水平越高，对于有用信息的获取和整合能力越高，对风险的认知更具有包容性，即更愿意承担风险。Barker和Mueller（2002）［14］认为，年轻的高管更易获取知识和技术，更愿意承担风险。

高管由于所受教育水平和所学专业不同，对于风险也会有不同的认知和承受力，有更多不同的意见参与其中，对于风险承受力的判断更加客观。因此提出假设。

H8a 高管教育水平与风险偏好正相关。

H8b 高管教育水平异质性与风险偏好正相关。

H9 高管专业背景异质性与高管风险偏好正相关。

3.高管团队规模对风险偏好的影响

高管团队规模越大，团队中成员对风险的各方面信息的获取越容易，分析也越科学，对于风险的承担会更加合理。团队成员越多，也容易在主观上增加团队成员的信息，有共同承担的感觉，因此对风险也更容易容忍。由此，提出假设。

H10 高管团队规模与高管风险偏好呈正相关关系。

（四）高管风险偏好对创新投入的影响

创新投入往往伴随着很大的风险和不确定性。姜万军和金赛男（2010）［16］认为要想加大企业的创新力度，需要有效地控制和分散这些创新决策与面临的风险。然而，风险的存在不仅仅是客观因素，还在很大程度上也由高管团队成员的主观意识决定，即取决于高管团队成员的风险偏好情况。而风险偏好型的高管团队，则更希望通过增加创新投入，来获得高收益。汤颖梅等（2010）［17］研究表明风险偏好与企业研发支出之间呈显著正相关关系。由此，提出假设。

H11 高管团队风险偏好与创新投入呈正相关关系。

综上，高管团队特质、高管风险偏好与创新投入的关系如图1所示。

三、实证研究

（一）研究方法与变量设计

本文在上述理论假设的基础上，在控制相关变量情况下，通过全部样本和企业所有制以及行业分类分别检验高管特质与创新之间的关系，企业风险对创新投入的影响。

变量具体取值方法见表1。变量选取参考了王德应和刘渐和（2011）［7］的方法，高管特质中的年龄（x1、x2）、任期（x3、x4）和高管团队规模（x8）、教育水平（x5、x6）、专业异质性（x7）、高管风险偏好（x0）等数据均来自国泰安数据库。

图1 研究假设与框架

表1 变量定义

（二）数据来源与描述性统计

为获得尽可能多的数据，本文查找了2012、2013两年部分上市公司的年报，以及国泰安数据库相关企业的信息，选取了473个数据样本。

表2列示了主要变量的描述性统计。由表2可以看出，我国上市公司高管团队年龄均值在48岁，处于相对年轻水平，而年龄异质性也相对较小。高管任期异质性相对较大。高管所受教育程度的平均水平多为本科，教育水平异质性相对偏低，所学专业的异质性处于中等偏上。高管团队人数相对较高。不同企业的技术人员占总员工人数的比例相差较大。

表2 主要变量描述性统计

表3 各变量相关性

（三）相关性分析

表3可见，各个变量普遍具有一定相关关系，需要进一步结合本文假设，探索各个变量之间的深层关系。

（四）回归分析

1.高管特质与创新

根据研究框架图1，以及变量之间的相关关系表3，本文进一步检验了各个研究假设之间的具体关系。针对研究假设H1～H5，回归结果见表4。

表4 高管特质与创新投入回归分析结果

首先建立参照组模型0，仅对企业规模、成立年限作控制变量进行回归。发现企业规模和成立年限与创新投入均呈现负相关关系。说明中小型企业比大型企业重视创新投入，企业成立年限越长，越疏于创新投入。行业性质与企业创新投入相关，根据回归结果可知，企业若为高新行业，则该企业倾向于创新行为。

模型1以全部样本对所有指标进行回归，发现模型R2的值从参照组的0.196提高到0.281，说明高管特质变量的加入增强了模型的解释力，即高管特质对企业技术创新的影响是显著的。具体地，创新投入与高管平均年龄（H1a）、企业年龄、企业规模呈显著负相关。即企业成立时间越长、企业规模越大、高管年龄越长，相对来说更趋向稳定发展，对创新性投入相对关注较少。创新投入与高管平均任职期限（H2a）、高管平均教育水平（H3a）、教育水平异质性（H3b）、高管专业异质性（H4）以及高管团队规模（H5）呈正相关关系，而与高管年龄异质性（H1b）、高管团队任期异质性（H2b）的关系并不显著。高管团队成员任职期限越长、教育水平越高越容易采取创新举措。另外，高管专业差异化越大，高管团队规模越大，越容易促进创新行为的发生。

模型2和模型3是高科技型企业和非高科技型企业分别回归。表4可见，不同行业高管特质对于企业创新投入差别很大。在高科技行业中，高管团队年龄与技术人员占总员工人数的比例呈反比，此类企业中年轻技术人员对创新推动具有优势，年龄越大在技术人员占总员工人数比例中人数越少；而平均教育水平与创新呈显著正相关关系，教育水平异质性则作用相反。这两个因素在非高科技企业中影响不显著，高管专业异质性对于非高科技型企业的创新具有更大推动作用，对于高科技型企业则不显著。说明高科技型企业往往具有更强的专业性，更需要某一特殊领域有较高技能的高精尖人才。相对来说，非高科技型企业则需要多方面的人才，利用专业的多元化推动创新。

模型4和模型5分国有和非国有样本，发现高管特质在非国有企业比国有企业对技术创新的影响力强。由表4中数据可知，国有企业创新投入仅与高管团队规模正相关和控制变量企业规模呈显著的负相关关系。而非国有企业中，企业技术创新水平除了与高管年龄及其异质性以及高管任期异质性没有显著关系外，与其他变量关系均显著。

2.高管特质与风险偏好

针对假设H6～H10，以资产负债率代表高管的风险偏好，资产负债率越大代表高管风险偏好越大。表5显示，高管团队的年龄异质性与风险偏好呈现负相关关系。即高管团队年龄异质性（H6b）越大，高管的风险偏好越低，高管团队越倾向于较小的资产负债率，即越倾向于规避风险。高管团队的专业和年龄的异质性提高有利于分散创新的风险。现实中，高管团队年龄异质性表现为团队中老中青组合有利于降低风险。高管团队任期异质性与风险偏好正相关，也就是任期异质性（H7b）导致风险加剧，任期差距越大，则越倾向于承担风险。企业规模与企业年龄则与风险偏好呈显著正相关关系。说明企业发展时间越长以及资产规模越大，越熟悉外部环境，越有利于抵抗风险。

根据模型7和模型8的回归结果对比发现，高管团队特质对高科技型企业创新投入的影响更加明显，高管团队决策对于企业风险偏好具有更加实际的影响力。根据模型9和模型10可以看出，非国有企业中高管团队异质性的影响较为显著，即国有企业的风险偏好类型除了受高管特质的影响，更依赖于其他因素。

3.高管风险偏好与创新

为了进一步研究风险偏好与创新之间的关系验证H11。以资产负债率作为自变量代表风险偏好水平，用技术人员占总员工人数比重作为因变量代表创新投入，来研究资产负债率与企业创新投入之间的关系。通过引入资产负债率的平方和立方作为自变量，探索风险偏好与创新投入的复杂关系。以风险偏好为横坐标，创新投入为纵坐标，见图2。

表5 高管团队特质与风险偏好

图2 风险偏好与创新投入关系

图2可见，创新投入（y）与风险偏好（x）具有非线性，即H11显示为复杂关系。通过回归得出二者之间的关系式。

通过一阶优化条件

∂y/∂x＝-2.5＋11.864x-12.532x2

结果可知，当资产负债率是0.47时，企业技术创新投入最高。建立风险偏好区间［0，1.5］和创新投入区间［0，1.5］，得出大致曲线关系如图2所示。而对于企业来讲，资产负债率一般区间在0.2到1之间。即资产负债率为0.47时，企业创新投入最高。且在风险偏好的适中区间，如［0.2，0.7］，创新投入变化不大，而当其超出此范围，作用变化很大。

（五）小结

根据上述相关分析和回归计算，验证相应的假设结果汇总如表6所示。

表6 假设与检验结论

四、主要结论

本文研究表明，高管特质、风险偏好和企业创新投入之间确实在一定程度上相互影响。

其中，高管特质对创新投入的影响十分显著。具体表现为：创新投入与高管平均年龄呈显著负相关。创新投入与高管平均任职期限、高管平均教育水平、教育水平异质性、高管专业异质性以及高管团队规模呈正相关关系。即年轻高管可以给予企业更强的创新动力，接受更多教育、在专业层面可以互补的高管团队对于创新的兴趣更浓。因此，在高管团队建设中，要多注意培养和聘用具有高水平和大视野的人才，才能更好地发挥企业所拥有资源的潜能。对比不同行业类型的企业可以发现，高科技型企业创新投入受高管教育水平影响更大，非高科技型企业创新更易受教育异质性影响。即高新企业需多引进和培养专业化人才，而非高新企业则需注重多元化。按企业所有制分类进行回归发现，非国有企业创新投入更依赖于高管特质，这与二者所拥有社会资源以及使用政策不同有关。

高管特质和风险偏好之间也有一定的相关关系。表5显示，风险偏好与高管团队的年龄异质性呈负相关，与高管团队任期异质性正相关。即高管越趋于同龄，任期跨度越大，企业创新投入越多。高管特质对创新的影响在高新科技类型企业和非国有制企业中更为明显，另外两类企业对于高管本身之外的因素有更大的依赖性。

与预期结果不同，风险偏好和企业创新投入之间并没有显示出单一的线性关系。在一定风险区间内，企业创新投入正向增长，而在风险过大时，不利于创新投入。

因此三者之间是相互影响，并且由于关系的复杂性，并不能验证中介作用的存在。

本文还有许多研究不足之处。由于获得样本数据有限，不能更加准确全面的进行探索。未来主要可以从以下两个方面进行研究：一是更加全面的搜集数据，扩充高管特质的度量标准，如高管团队中性别比例、高管是否有海外留学经历等，并且引入心理等主观因素来描述风险偏好。二是细分行业或类别单独进行研究，如探索创业板公司中对创新投入有显著影响的高管特质。

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