高管团队背景特征与企业绩效关系的实证研究——以南京上市公司为例

南京审计大学金审学院 马悦

1 高管背景特征与企业绩效关系的研究设计

1.1 研究假设

1.1.1 高管年龄对企业绩效的影响

Wiersema(1992)研究发现高管团队平均年龄越小，越容易适应市场变化，及时改革创新，企业带来巨大的利益。朱治龙(2004)表明高管平均年龄越大，企业获取利润的能力就越小，年轻高管的冲劲和创新能力更加占据优势。徐经长(2010)发现高管平均年龄越大，企业成长空间越小。本文假设：

H1：高管年龄与企业绩效负相关。

1.1.2 高管任期对企业绩效的影响

Main(1993)认为高管在职时间越长，对企业的人力资本及运营的把控越好。江岭(2008)认为，高管团队平均任期越长，团队沟通频繁，工作效率提高，对企业绩效有积极的影响。朱国军和吴价宝(2013)研究表明高管任期越长，企业技术创新绩效越高。本文假设：

H2：高管任期与企业绩效正相关。

1.1.3 高管学历对企业绩效的影响

王丽(2004)研究表明，高管人员平均学历与绩效正相关。朱治龙(2004)、贺小刚(2005)认为学历高的管理者能给企业带来更好的效益。陈晓红等(2006)发现高管人员平均学历越高，企业的成长空间及成长可能性越大。臧伟(2010)发现高管人员受教育程度越高，出身学校越好，对社会责任的承担越好。本文假设：

H3：高管学历与企业绩效正相关。

1.1.4 高管性别对企业绩效的影响

国外的主流观点认为女性高管比例与企业绩效正相关。女性管理者在工作中更容易与下属建立起良好的关系，赋予员工归属感，有利于提高工作效率，扩大企业产能。Rosener (1985)认为女性高管与员工互动更多，工作氛围较自由，有利于团队创新。Rivero(2003)表明男性高管倾向于采取刚硬的手段，工作中以制度为标，不近人情，员工有距离感；而女性高管，待人接物亲切和善，能够调动起员工的积极性，有利于企业管理。本文假设：

H4：高管团队中女性高管比例与企业绩效正相关。

1.1.5 高管专业对企业绩效的影响

王颖(2004)表明具备经管类专业背景的高管人员对企业发展有积极影响。缪小明、李森(2006)认为高管团队中财经类成员所占比例越大，公司绩效越好。杨世鉴(2013)研究发现高管团队中具备财务背景的比例在增加，对企业资本操作有积极的影响。郑海波(2015)认为高管成员中具备财经背景的比例越大，企业绩效越好。本文假设：

H5：高管团队中财会类专业背景高管比例与企业绩效正相关。

表1 描述性统计

1.2 变量选取

1.2.1 解释变量选取

本文选取以下5个高管团队的背景特征做解释变量，有关于解释变量的具体解释如下：年龄(age)高管团队平均年龄；性别(gender)男性为1，女性为0；任职期限(tenure)，以月为单位；学历(edu)博士后为1，博士为2，硕士为3，本科为4，大专为5，大专以下为6；专业(major)财经类为1，否则为0。

1.2.2 被解释变量选取

选取资产收益率(ROA)做被解释变量，表明单位资产可以产生的净利润，表明企业获利能力。

1.2.3 控制变量选取

企业绩效受到资本结构、资产担保价值(guar)、企业规模(size)、成长能力(grow)、股权集中度(cons)的影响。本文选取这五项作为控制变量。

1.3 样本选择与数据来源

选择南京市2006年前上市的公司作为实证研究对象，观测期为2007—2016年。对数据进行筛选后，最后剩下27家企业，剔除高管背景相关信息披露地不完全的8家企业还剩下19家企业，共190个样本。

本文的高管背景特征数据和企业财务数据主要来自巨潮资讯网，使用到的软件包括eviews软件和spss软件。

1.4 模型构建

为检验高管背景特征对企业绩效的影响，运用前文介绍的变量做了多元线性回归模型。模型设计如下：

表2 相关性检验

表3 拟合相关

表4 F检验

在公式中，不同公司用i表示，不同年份用t表示。

2 高管背景特征与企业绩效关系的实证检验

2.1 描述性统计

对数据作出的描述性统计结果，如表1所示。

结果显示，ROA的平均值在0.03左右，表示单位资产只有0.03左右的收益，虽然这个值不高，但从侧面证明了南京的上市公司是有较大的发展空间。年龄的平均值在47.55左右，表示南京的上市公司高管大部分是中年人。任期平均值在34.66左右，不到3年。性别的平均值在0.89左右，反映南京上市公司中高层管理人员大多是男性。学历的平均值在3.44左右，介于本科与硕士之间，证明了高管基本上是具备有一个较高的受教育程度的。专业的平均值在0.34左右，一个高管团队有1/3左右的成员具有财经类的专业背景的。

2.2 相关性检验

描述性统计之后，本文将用spss软件中的pearson检验，对各个因素间的相关性进行论证。结果如表2所示。

由表2可以看出，年龄、性别、专业都与ROA存在显著相关性。其中，年龄在0.05的等级上与之显著正相关；性别在0.05的等级上与之显著负相关，专业在0.01的等级上与之显著负相关。而任期，学历与ROA在表中未反映出显著的相关性。同时，可以从表2中发现，各个变量的相关性检验的值的绝对值在0.1～0.3范围内，数值较小，初步判断各个变量之间没有比较鲜明的共线性。

2.3 多元线性回归

首先，进行拟合研究及F检验判定模型是否存在意义，再进行回归研究。拟合及F检验结果如表3、表4所示。

由表3、表4可知，该模型的拟合优度为0.247，比较小，但该回归为解释型回归，解释年龄、任期、学历、性别、专业对ROA的影响，并不属于讨论ROA的影响因素这类的预测型的回归，所以拟合优度0.247可以接受。通过进一步的F检验，该模型在0.01的显著性上通过，该模型有意义，如表5所示。

(1)年龄变量标准化系数为0.053，P值为0.509，证明年龄对绩效有正面影响，但并不显著，假设1没有得到支持。年长的高管在工作中积累了丰富的经验，建立了密集的人脉关系网络，对公司的各种资源有充足的了解，能熟练地处理问题进行决策。年轻的管理者灵活善变，对新事物的接受程度高，在市场环境发生变化时，能够快速地作出应对，并且他们的改革创新能力更强。同时，我国经济目前正在转型，市场经济变化大，灵活、创新这样的特质更具优势，由此弱化了年龄对企业绩效的影响。

(2)任期变量标准化系数为-0.043，P值大于0.05，表示任期对绩效有负面影响，但影响并不显著，假设2没有得到支持。高管的平均任期长，团队的默契程度加深，工作中的摩擦会减少，工作效率会提高；另外，高管对公司所处的行业、公司的资源以及公司组织结构具有深刻了解。在进行决策时，更加能作出符合各方利益的决定。然而，随着高管团队的平均任期的加长，团员思维越来越相近，对问题会有趋于一致的解决办法，异质性降低，对外界信息的获取能力下降，不利于企业长远发展，弱化了任期对企业绩效的影响。

(3)学历变量标准化系数为0.058，P值大于0.05，表示学历对绩效有正面影响，但影响并不显著。假设3依然没有得到支持。就本文研究公司而言，年龄较长的高管所属时代原因，学历含金量较高，本科生已是凤毛麟角了，再继续深造的则更少，在社会上的发展，更多的是凭借多年打拼的工作经验，学历的作用在那个年代是被弱化的，但这并不意味这可以去忽略学历的作用，学历越高，对新事物的接受和适应能力也越强。

(4)性别变量标准化系数为-0.246，T值为-3.357，表示性别对绩效有消极影响。P值均小于0.01，在0.01的显著性水平上通过检验，证明女性高管比例与企业绩效正相关，假设4得到支持。女性相较于男性，有一种天生的柔性，更加细致敏感，在工作中会照顾到下属的心理，有利于一个和谐工作氛围的养成。高管团队中加入女性，有利于男女平衡。

(5)专业变量标准化系数为-0.272，T值为-3.338，表示财会类专业背景对企业绩效有消极影响。P值小于0.01，在0.01的显著性水平上通过检验，结论与假设5背离。财会属于基础类的技能，它是知识的集锦，注重运用，而不是创造，不具备成为核心竞争力，高管人员作为掌握企业命运的人，挖掘并提升企业的竞争力是他们的主要任务，因此专业背景，并不是衡量高管们唯一标准。

表5 对所有解释变量进行总回归

(6)关于控制变量，表明资本结构(stru)标准系数为负数，并且P值均小于0.01，表示与企业绩效显著负相关。这可能是因为研究中的上市公司基本上都是国有企业通过股份制改革转变而来的，大部分仍是国有控股，经营者与控股人存在重叠，“内部人”控制现象严重，债券融资无法发挥作用。

3 结语

第一，建议企业增大对女性员工的接受程度。女性高管对企业绩效有显著的积极影响。现实中，性别歧视在工作中是存在的，希望企业可以给女性提供公平的平台和证明实力的机会。第二，建立企业在招聘时适当降低学历要求。学历与绩效并没有显著的相关关系，表示高学历的管理者并不能给企业绩效带来明显的改善。现实中，很多企业在招聘时对学历及学校存在一定歧视，建议企业能够平衡职员学历与工作能力经验之间的关系。第三，希望国家积极推动国有股减持，并扶植有效的产权主体通过上述实证，发现资本结构与企业绩效负相关，原因是债务融资没有发挥作用，这与国有控股有关。国有股份占据绝对地位，导致企业“所有者缺失”，上市公司与国有银行同源，单一的融资渠道，严重的“内部人”控制情况，导致了债务融资不同程度的失效。