女性高管特征对高科技企业绩效的影响实证研究

徐亚芳 林凤

摘 要：女性高管特征与企业绩效之间的关系受到广泛关注，主要以高科技企业为研究对象，运用实证的方法研究了女性高管比例、年龄及年龄异质性、受教育水平及其异质性对企业绩效的不同指标的影响。研究发现，女性高管比例、教育经历的异质性与教育水平对高科技企业绩效显著正相关。年龄异质性为显著负相关，而年龄对绩效不显著。

关键词：女性高管特征；绩效；高科技企业；实证研究

中图分类号：F 270 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）06-0684-03

1 文献综述

从Hambrick & Mason（1984）开创性地提出高层梯队理论之后，学者对女性高管对绩效的影响研究结论不一：

1）“促进假说”，Lückerath-Rovers和Mijntje（2013）以荷兰公司为研究对象，划分为董事会有女性的和无女性的公司，研究发现董事会有女性的公司比没有女性的绩效要好。Amore、Garofalo和Minichilli（2014）以意大利家族控制的企业为研究对象，发现女性高管更能提高公司业绩。

2）“抑制假说”，Darmadi（2013）以资产报酬率（ROA）和托宾Q值为因变量，衡量企业绩效，发现有女性高管的公司与ROA和托宾Q值呈负相关。Ahern和Dittmar（2012）以2001—2009年挪威248家公司为样本，发现董事会有女性会对公司业绩有不好的影响。

3）“无关联假说”，Carter（2010）等人研究了1998—2002年标普500指数的公司，显示性别或种族多样性的董事会对公司的财务业绩没有显著的关系。Rose（2007）以2001—1998年在哥本哈根证券交易所上市的丹麦公司为对象，发现董事会中性别差异不影响公司绩效。

此外，Davis等（2010）引入市场导向作为中介变量，探讨中小型服务企业CEO性别对企业市场绩效和财务绩效的影响。其研究结果表明，由于女性CEO具有更强的市场导向能力，因此，她们有能更好地促进绩效的表现；而且，在市场绩效向财务绩效传导这一方面，女性CEO也略微优于男性CEO.

2 样本选择与研究变量

2.1 样本选择

文中我国高科技企业的认定依据是《高新技术企业认定管理办法》，主要以2015年沪深两市A股上市公司中的高科技企业作为数据来源，共选取了257家企业。文中女性高管特征的数据主要来源于国泰君安数据库，高科技企业的绩效相关数据、资产负债率、总资产报酬率以及公司规模数据主要来源于WIND数据库。文中采用Eviews 8.0软件进行分析。

2.2 研究变量

对于被解释变量，在参照以往研究成果的基础上，选取了每股收益（EPS）、净资产收益率（ROE）、息税前利润（EBIT）来衡量高科技企业的绩效。

对于解释变量，选取了女性高管比例、年龄异质性、教育经历异质性、年龄以及教育经历来衡量女性高管特征。其中，教育水平按以下学历水平划分：1代表中专及以下，2代表大专，3代表本科，4代表硕士，5代表博士。

2.3 模型的建立

通过上文对各变量的定义，并且参照其他研究，女性高管特征对高科技企业绩效关系可以用如下模型表示：

3 实证检验

3.1 描述性统计

表2列出了变量的统计分析，从中可以看出2015年257家高科技企业平均净资产收益率为9.45%，女性高管占高管的平均比例为15%，女性高管的平均年龄为45.9岁，呈现年轻化趋势，平均学历水平为3.07，介于本科和硕士之间。年龄和教育水平异质性程度较高。此外进行了相关性研究分析，不存在多重共线性（相关系数均小于0.8）。

3.2 回归分析

257家高科技企业公司在2015年女性高管特征与绩效的数据，运用Eviews 8.0软件进行回归分析，得出以下结果，见表3.

由表3可以看出，EPS，ROE与EBIT这3个财务指标的回归结果基本一致，只是存在显著性差异的不同。3个模型的F统计值分别是49.468 1，175.965 4和98.831 7，且显著水平都是1%，说明模型整体是有效的。R2分别是0.614 8，0.850 2和0.761 2，说明模型整体的拟合度较好。

女性高管比例（FemaRati）在模型1和3中是在10%的水平下显著，在模型2中是5%的水平下显著，且是正相关，说明高科技公司一定的女性高管比例能够促进企业绩效。年龄异质性（AgeH）在3个模型中呈现显著负相关，根据团队凝聚力理论，年龄的异质性较高，即年龄的多样性会使得团队的凝聚力下降，这样会不利于制定统一的战略决策，最终会影响企业的绩效。年龄（Age）在回归结果中，对绩效有负向影响，但关系不显著。教育经历的异质性（EduH）与教育水平（Edu）对高科技企业绩效显著正相关。对这一回归结果的理论解释是，面对瞬息万变的市场，女性高管决策之前以及决策过程中需要尽可能多地收集信息，作为决策的依据。而受教育程度越高，能够更加快速、及时、准确地获取信息，抓住机遇，提高企业绩效，在激烈的竞争中脱颖而出。

控制变量对模型均为正相关关系。总资产报酬率（ROA）在3个模型中显著正相关。资产负债率（Lev）在模型2，3中显著，公司规模（Size）在模型1，3中显著。

4 研究结论及局限性

文中研究了2015年的257家高科技企业女性高管特征与企业绩效之间的关系，运用回归分析的方法进行了实证检验。

研究结果表明：

1）

女性高管比例（FemaRati）、教育经历的异质性（EduH）与教育水平（Edu）对高科技企业绩效显著正相关。即高科技企业中保持一定的女性高管、教育经历多样性，教育水平程度越好，企业的绩效越好；

2）年龄异质性（AgeH）对绩效显著负相关，而年龄（Age）对绩效不显著。

文中的研究具有一定启示。企业在招聘高层管理者时，可以适当考虑女性主管，这样才能实现高管团队的性别多样性。在选拔女性高管时，企业需要尽可能将受教育水平作为参考依据，尽可能选择具备更多人力资本的合适女性进入到高管团队。

文中存在一定的局限性：囿于获取样本数据的局限，使得选择的样本较少，仅选择了沪深两市的A股为样本；囿于获取相关女性高管信息的公开程度，使得获得的信息不够充分；文中只选取了2015年度中的257家企业作为样本，今后可以选取更长时间更多样本来进行分析，从而使结果更加完善。

参考文献：

[1] Lückerath-Rovers，Mijntje.Women on boards and firm performance[J].Journal of Management & Governance，2013，17（2）：491-509.

[2] Amore，Mario Daniele，Garofalo，Orsola，Minichilli，Alessandro，Gender Interactions Within the Family Firm Management Science[J].2014，60（5）：1 083-1 097.

[3] Ahern Kenneth R，Dittmar Amy K.The changing of the boards：the impact on firm valuation of mandated female board representation[J].Quarterly Journal of Economics，2012，127（1）：137-197.

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