高管知识结构、技术团队非稳定性与企业研发创新

熊凌云 邓文柔 刘菡

【摘 要】 在独角兽企业迅速创立和崛起的时代，初创企业尤其是科技型初创企业，如何在愈发激烈的市场竞争中获取和保持长久竞争力成为一个备受关注的话题。科技型企业的研发创新水平是开发新产品、新工艺的决定性因素，而有关研发创新的决策与其高管息息相关。文章以科技型上市公司为研究样本，就科技型企业研发创新与高管知识结构是否存在相关关系，以及在技术团队变动情况下二者存在怎样的联系进行研究。通过实证研究发现，高管知识结构丰富会显著提高企业的创新投入、企业的专利申请数和企业的新品数量;当企业技术团队非稳定时，高管知识结构会显著减少企业的创新投入、企业的专利申请数和企业的新品数量。

【关键词】 高管知识结构; 技术团队非稳定性; 企业研发创新

【中图分类号】 F81;F275  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）10-0053-08

一、引言

随着《2017年中国独角兽企业发展报告》和《2017年中国独角兽企业榜单》的发布，众多独角兽企业迅速创立和崛起，并获得巨大关注。科技型企业逐渐成为初创企业中重要的潜力股，其成立时间短、发展速度快，强调新技术、新工艺的研发创新。对于初创型企业，尤其是科技型初创企业，在强大的市场竞争中只有依靠技术创新才能获取和保持市场竞争优势，成长为最具潜力的独角兽企业。

然而，企业创新能力受政治经济因素、行业大环境、企业内部组织架构等宏观和微观多方面因素的影响。为了探究影响科技型初创企业创新能力的主要驱动因素以及如何提升企业创新能力，国内外众多学者进行了诸多理论和实证方面的研究。纵观以往的研究结果，有从市场结构、行业特性、企业家个人特征等方面进行研究的，如：Finkelstein[ 1 ]最早提出高管成員在财务、法律、技术和营销等领域的多能力任职经验将促进其进项科研创新和产品、技术变革;周楷唐等[ 2 ]在对上市公司高管的变更研究中发现，高管关于公司债务等资本运营相关决策与其专业背景的异质性显著正相关;赖黎等[ 3 ]从高管是否服兵役、是否有从军背景出发，发现军队训练背景对高管决策效率有显著的积极影响。但是从企业高管的知识结构和技术团队稳定性角度的研究寥寥无几。

在高阶理论中，高管是企业经营决策的核心，对企业战略决策和研发创新决策影响巨大。Kim E.H等[ 4 ]发现高管对企业研发决策影响巨大，当高管更看重确保个人财富和就业安全时，会着眼于研发项目的风险和回报的长期性，进而影响董事会研发投入决策来进行风险规避，而市场竞争环境的不断复杂化和市场竞争力的不断增强，都加剧了企业管理决策的复杂特性，要求企业高管基于自身的判断对创新研发做出快速、准确的决策。已有研究证实，高管的职业经历和经验以及其受教育程度等均将影响其对企业研发创新的决策。相关研究已从侧面反映高管的知识结构对企业技术创新能力具有影响，但结合技术团队稳定性角度来阐述高管知识结构对企业创新研发的影响几乎没有。

在企业高管对企业创新研发的决策过程中，技术团队的组建和管理是其中重要的一环。技术团队是企业进行研发创新的核心行动团队，对企业研发创新的产出影响巨大。程时雄和柳剑平[ 5 ]对工业行业企业的数据研究发现，技术团队核心成员的离任将影响企业研发产出。技术团队人员是最重要的研发资源，当企业高管能够有效管理企业技术团队，使其稳定投入到企业技术研发工作中，必将提高企业研发创新能力。

本文基于高阶理论和投入产出理论，从科技型企业入手，基于对近10年来中国上市公司中科技型企业的实证研究，分析了企业高管知识结构对科技型企业研发创新的影响，以及在企业技术团队变动的情况下两者的变动情况，揭示了提高科技型企业竞争力和存活率的管理经验及其内在机理。

二、研究假设与理论模型

（一）企业创新研发的投入与产出

企业研发活动是企业创新的输出，可以带来企业专利的产出、新产品新工艺的更新以及提高企业的生产效能等是提升科技型企业核心竞争力的重要活动。基于已有的研究成果，本文认为一个企业创新研发水平的高低可以从投入和产出两个维度来看：一是企业研发投入的费用金额及企业营收规模;二是企业的研发成果—专利技术数量。

Pelled[ 6 ]通过实证数据得出，企业在研发中的投入越大，企业所获得的专利数量越多。刘运国和刘雯[ 7 ]对我国A股上市公司的实证研究发现，企业加大研发活动遵循投入产出原理，更多的资金投入能够显著提高其专利产出的数量和效率，且企业创新投入越多，其在新产品、新工艺市场表现越好，对外部投资者吸引力越强。Lin等[ 8 ]则将行业和专利研发予以划分，认为在技术密集型产业中研发投入与产出的正向关系较为明显，并非所有企业都存在这种显著的投入产出线性关系。Kothari等[ 9 ]发现企业研发对上市公司的创新有显著的提升作用，提出企业拥有的研发资源有助于企业开展研发和创新活动，进而推动其创新绩效提升。上述研究成果表明科技型企业研发创新能力、研发投入和产出具有重要关联性，且投入和产出两个维度均是衡量企业研发创新的重要维度。

（二）高管知识结构与企业创新能力

1.高管受教育程度与学历水平

企业对研发创新机会的发现与研发方向的选择和决策，在很大程度上依赖于高管的机会识别能力、信息处理能力与决策水平，而这些能力与其受教育程度密切相关。Bantel和Jackson[ 10 ]在对银行业高管的学历水平和企业创新的研究中最早发现，高管教育程度与企业成长能力和企业创新显著正相关。徐晓东和陈小悦[ 11 ]在对上市公司第一大股东的变更研究中发现，高管学历背景和专业背景对公司治理和公司业绩水平具有显著影响，上市公司第一大股东知识素养将影响高管成员知识结构，进而影响信息筛选和整合能力，第一大股东个人特质与企业成长能力显著正相关。周楷唐等[ 2 ]则从企业债务融资成本视角出发研究高管学术经历对企业的影响，研究发现高管学术经历能够降低公司债务融资成本，从作用机制上也将影响企业对创新研发的投入。

2.高管行业经验与跨行业经验

关于高管行业经验和跨行业经验对企业创新的影响，国内外学者对高管职业经理的研究众多，对不同行业不同层次的上市公司均有涉及，但由于行业特质、企业发展阶段及政治经济大环境迥异，其结论不尽相同。Pelled[ 6 ]在对国外制造业企业高管职业经历与企业创新能力进行研究时发现，高管成员行业经验与企业创新能力有较高的关联程度。成瑾等[ 12 ]研究发现，公司首席执行官的变更有利于公司治理效力的提高、公司规模的扩大和管理的更加专业化，论证了跨行业经验公司管理者对企业研发创新的影响。李梅和余天骄[ 13 ]发现高管行业联系这一后天形成的隐性社会资源正向调节研发与企业创新绩效的关系。因此，高管的行业经验与跨行业经验对企业创新能力的影响不能一概而论。总结以上研究成果，发现对于科技型初创公司，高管行业经验与跨行业经验对其进行创新决策的思维方式起着重要影响作用。

3.高管多能力任职与技术素养

关于管理者是否具有多能力任职以及技术背景对企业创新能力的影响，Finkelstein[ 1 ]在研究中发现，高管成员在财务、法律、技术和营销等领域的多能力任职经验将促进其进行科研创新和产品、技术变革。王广和朱焱提出，具有生产、技术或研发技术背景的大股东和高层管理者更乐于关注和了解技术方面的内容，更愿意加强产品和技术创新投入。Valentine和Fleishman[ 14 ]实证研究发现，具有创新性的CEO或高层管理者往往具有科研人员和技术专家的特征，产品创新战略和具有技术背景（专业的科学工作者、工程师）的高层管理者之间有明显相关性。陈仕华和郑文全[ 15 ]从公司治理角度提出高管综合素质将直接影响其包括创新研发投入等在内的决策行为。成瑾等[ 12 ]从结构化理论出发，基于高管知识结构构建的视角研究高管行为整合，发现TMT知识结构将从TMT探索式学习意识、TMT成员间的信任氛围等方面促进TMT团队行为整合，进而影响企业的研发决策。

根据以上对高管知识结构的分析，本文提出以下假设：

H1：在其他条件不变的情况下，高管知识结构的丰富与企业创新正相关。

（三）高管知识结构、技术团队非稳定性与企业创新

信任是心理学和组织行为学关系研究中的重要课题，高管作为企业信任决策的核心，了解不确定性及其风险对其的心理影响是理解高管进行企业战略决策的关键。在对信任的相关研究中，大多数学者认为个体的信任是由信任需要、信任保障和信任调整所构成的“信任门槛”。从本质上讲，信任门槛主要是一个基于理性评估的心理学意识。总体而言，社会心理路径的“信任门槛”理论解释了理性选择所关注的利益交换式和风险规避式的信任生成模式，使信任回归为一种人的社会属性。而高管在企业研发创新决策过程中，其对决策对象的评估除了基础地位的现实战略利益和风险外，也包括由意识形态和文化传统等非理性因素所框定的可信度。在现实情况下，技术团队是明确负责企业研发创新的输出部门，将直接影响企业研发创新水平，高管会因为技术团队出现的不稳定性而对其风险评估值发生改变，进而影响其对企业研发创新风险的评估，改变“研发创新决策”这一行为的信任值。

此外，对于人在不确定收益的选择，根据期望效用理论，一个理性的人会选择期望效用较大的行为;而在面对同一期望效用的情形下，一个理性的决策者会选择风险较小的行为。对于创新型公司而言，由于公司具体的技术创新工作依赖于其技术团队甚至依赖于公司技术团队负责人，高管仅从战略上来支持公司的研发创新工作。因此，对于科技型企业而言，企业投入技术研发与创新本身具有极大的风险性和不确定性。如果技术总监离职或者技术团队处于不稳定状态，企业高管对研发创新的支持态度会随着其创新载体——技术总监的离职而发生转变，由原本支持的态度转变为保守和谨慎的态度。高管的这种态度转变将直接影响其对企业创新研发的决策。Lin等[ 8 ]對中国上市公司返聘已到任期的高管和技术团队核心成员现象进行研究，发现技术团队核心成员的离任将影响企业研发产出。

根据以上对技术团队的分析可知，企业技术团队是企业创新的重要推动力，直接影响企业的创新能力和创新产出水平，企业技术团队的稳定性将是企业创新执行的坚实基础，一旦企业技术团队呈现非稳定性，即技术团队负责人（如研发总监）离职，或技术团队中技术人数出现负增长即技术人才的引进停滞不前，这些结果都会导致企业创新人才不足，难以有效实施具备丰富知识结构高管所制定的公司创新战略，直接影响高管知识结构对企业创新的推动力和创新战略的落地。由此，本文提出以下假设：

H2：在其他条件不变下，相比技术团队稳定的公司而言，技术团队非稳定性的公司高管知识结构对企业创新负向影响更大。

三、数据来源与变量定义

（一）数据来源

本文的样本数据主要来源于国泰安数据库和巨潮网下载的企业财务报告。根据科技部、财政部、国家税务总局2008年联合颁布的《高新技术企业认定管理办法》以及证监会2012年修订的上市公司行业分类标准，认为“I类信息传输、软件和信息技术服务业”是科技型企业。考虑到研发投入的效应滞后性问题，本文选取2007—2015年间所有科技型上市公司的年报作为初始样本，对其高管的知识结构以及技术团队非稳定性进行分析。获得初始样本后，根据以下标准对样本进行整理：（1）剔除当年度ST/PT、*ST类上市公司，由于该类上市公司的财务状况、经营业绩较一般上市公司而言会有较大的差异，可能对研究结果造成偏差，而且该类公司数量较少，故将其剔除;（2）剔除附注中未披露研发投入数据以及只披露资本化或费用化金额的企业，因企业的研发投入金额包括资本化金额和费用化金额;（3）对于年报中高管人员背景资料不详细的企业进行其他渠道的搜索和补充。按照上述原则，在所有上市科技型企业中，2007—2015年共有589个样本符合本文的研究要求。此外，本文还对所有连续变量进行Winsorize处理。

（二）变量和指标的选取

1.因变量

结合上述研究成果和科技型上市公司对外企业财务报表报告形式，确定投入和产出两个度量标准，包括：（1）研发费用;（2）研发强度，即研发支出/营业收入;（3）研发专利项目数。本文将以上三个指标作为研究企业研发创新的度量因素。

2.自变量

本文确定五个高管知识结构的度量标准：董事长行业经验（公司董事长从事本行业工作经历的年度时长）;董事长跨行业经验（公司董事长履历中有提及除从事本行业以外其他行业经历，有跨行业经历取值为1，否则为0）;董事长能力水平（公司董事长除担任本公司职务外，还兼任其他公司的职务取值为1，否则为0）;董事长学历水平（博士取值为4，硕士研究生或MBA或EMBA取值为3，本科及大专取值为2，大专以下取值为1）;董事长荣誉称号（公司董事长曾经获得过技术方面的荣誉称号或证书，取值为1，否则为0）。高管知识结构均值取以上能力水平指标的加权平均值。

3.调节变量

技术团队非稳定性作为调节变量。参照已有学者的研究成果，取技术团队总人数变动情况作为其非稳定性的度量标准。公司技术团队总人数变动、公司技术团队总人数当年度出现负增长取值为1，否则为0。其中公司技术团队总人数变动情况来自于对公司年报的手工收集。

4.控制变量

借鉴相关研究，选取公司规模、公司资产收益率、资产负债率、成长能力、年龄以及年度和行业设为控制变量。具体变量定义如表1。

（三）研究模型

为了验证高管知识结构对企业研发创新的影响，根据企业技术创新受高管知识结构的影响，本文构建了检验变量之间相互关系的多元回归模型。

模型（1）用来检验假设1：

模型（1）是为了检验高管知识结构对企业研发创新的影响，模型（2）从技术团队总人数的变动角度检验高管知识结构对企业研发创新的影响。

四、实证分析

（一）描述性统计

从表2的结果可以看出，各公司的研发投入总体分布在小于1的区间，不排除个别极端值的存在，而Rdit（研发强度）和Pt（研发专利数量）的数值统计情况与Rd（研发费用）相类似，这也与本文阐述的研发创新投入产出理论相一致。Cbksm（高管知识结构均值）最小值为0.441，最大值为1.295，平均值与中位数仅相差0.03，标准差为0.192，大多数样本公司的高管知识结构分布均匀且集中。Tctnng（技术团队总体变动情况）最大值为1，中位数与最小值均为0，说明大多样本公司的技术团队总人数处于不断变动的情况。Tasset（公司规模）均值与中位数均约等于21，且标准差为1.404，大多数样本公司的資产规模相近。Roa（公司资产收益率）最大值为0.475，最小值为-0.143，而均值与中位数接近，表明有的公司盈利状况良好，有的则呈现亏损状态。Lev（公司资产负债率）和Growth（公司成长能力）样本数据统计情况与Roa（公司资产收益率）相类似。Age（公司年龄）的样本统计情况与Tasset（公司规模）相类似，大多数公司的年龄集中在2—3年。

（二）相关性分析

由表3可知，Rd与Rdit和Pt之间的相关系数为正且在1%水平下显著，表明研发投入与产出之间存在明显正相关关系，这与朱平芳和徐伟民（2003）得到的我国A股上市公司实证结果相吻合。相关系数表中Rdit和Pt与Cbksm（高管知识结构均值）之间的相关系数为正，且在10%、1%的水平显著，从一定程度上说明企业研发创新能力与高管知识结构之间存在正相关关系，证实了H1的猜想。其他控制变量如Roa（公司资产收益率）、Lev（公司资产负债率）与Rd分别在5%、1%水平显著负相关，可排除这些因素对研究结果的干扰，本文变量的选取较符合要求。

（三）回归分析

以Rd（研发费用）、Rdit（研发强度）、Pt（研发专利数量）为因变量，将Cbksm（高管知识结构均值）作为自变量，Tasset（公司规模）、Roa（公司资产收益率）、Lev（公司资产负债率）、Growth（公司成长能力）、Age（公司年龄）为控制变量进行回归分析，回归结果如表4所示。Cbksm（高管知识结构均值）与Rd（研发费用）的回归系数为0.270，高管知识结构与企业创新研发水平之间在1%（t=4.85）水平呈显著正相关关系;Cbksm（高管知识结构均值）与Rdit（研发强度）、Pt（研发专利数量）回归系数分别为0.294、 0.329，并在1%（t=5.06、t=4.45）水平呈正相关关系。进一步证明了企业创新研发水平与高管知识结构之间存在显著正相关关系，证明了假设1成立。

进一步检验科技型企业的技术团队非稳定性对高管知识结构与企业创新的影响，回归结果如表5所示。表5（1）列显示Cbksm（高管知识结构均值）与Rd（研发费用）回归系数为0.159，在1%（t=2.94）水平显著正相关;Cbksm（高管知识结构均值）与Tctnng（技术团队总体变动情况）交互项（Cbksm*Tctnng）的回归系数为-65.81，在1%（t=-5.44）水平显著负相关。表5（2）列和（3）列显示Cbksm（高管知识结构均值）与Tctnng（技术团队总体变动情况）的交互项（Cbksm*tctnng）对Rdit和Pt的回归结果;本文还选取了技术团队关键负责人变更（Tctlnc）作为技术团队总体变动情况的替代变量，进行稳健性检验，表5（4）列至（6）显示Cbksm（高管知识结构均值）与Tctlnc（技术团队关键负责人变更）交互项（Cbksm*Tctlnc）对Rd、Rdit和Pt的回归结果，以上结果均证明了假设2成立。

（四）稳健性检验

高管知识结构是本文研究的重点内容，为检验结论的稳定性，首先，结合赵震宇等[ 16 ]的研究，将本文的自变量替换成公司首席执行官（CEO），对公司CEO知识结构的赋值不变，就数据重新进行回归分析，发现首席执行官的知识结构与企业创新仍然呈显著正相关关系，支持本文研究假设。由此，进一步证明科技型企业高管的知识结构丰富会显著提高企业的创新投入、企业的专利申请数和企业的新品数量。

其次，参照刘运国和刘雯[ 7 ]的研究，将衡量企业创新能力的研发专利从专利发明的类型进行替换，分别替换为“发明型专利”“外观型专利”和“实用型专利”，就数据重新进行回归分析，发现高管知识结构对科技型企业“发明型专利”的影响显著，对“外观型专利”和“实用型专利”的研发也有影响。这也进一步证明了科技型企业的高管知识结构对企业专利的显著影响主要体现在“发明型专利”上。

最后，结合刘青松和肖星[ 17 ]的研究，对控制变量的选取进行了稳健性检验，一方面从企业自身内部因素考虑，进一步控制企业高管的薪酬，即董事长的薪酬水平，对数据进行重新分析，发现高管的知识结构会显著影响薪酬水平，同时，高管的薪酬水平也会影响企业创新的投入和产出;另一方面从企业的外部影响因素考虑，进一步控制经济增长速度即企业所在省份的GDP总额增长率，经济增长速度会影响企业所在地高管的知识结构水平，经济增长速度越快的省份，其高管知识结构水平越高，机会越多，企业创新动力越足。由于篇幅限制，以上稳健性检验结果未列示。

由上可知所有的回归结果均支持本文提出的科技型企业高管知识结构对企业创新的影响作用机理，进一步丰富了企业高管的权力理论和研发创新能力的相关研究。稳健性检验数据结果与研究结论不存在异质性，研究结论具有较强的可信度和稳定性。

五、结论

科技型企业创业在“互联网+”大环境下不断涌现，数据显示75%的企业在创立5—10年后仍稳定快速地发展，但也有很大一部分科技型初创企业在上市5年内面临ST。本文通过微观角度对影响企业持续稳定发展的重要因素——创新能力进行研究，基于科技型上市公司的高管知识结构特性以及技术团队非稳定性的数据分析，为科技型企业高管聘用和组建提供相关参考依据。

本文以我国2007—2015年A股科技型上市公司为研究样本，通过实证研究得出如下结论：（1）高管知识结构丰富会显著提高企业的创新投入、企业的专利申请数和企业的新品数量;（2）相比企业技术团队稳定的公司而言，企业技术团队总人数负增长变动负向调节高管知识结构与企业的创新投入、企业的专利申请数及企业新品数量的关系。

从企业研发的投入和产出角度来看，研发投入越大、研发强度越大、企业申请的专利数量越多的企业说明其研发创新水平越高。实证分析得出：高管知识结构丰富会显著提高企业的创新投入和研发强度以及专利申请水平。也就是说，提升高管知识结构将助力于科技型企业提高其企业研发创新水平。从高管知识结构度量的几个标准来看，高管的选任可以构建一个综合考量体系，在选聘时需要综合考量其行业经验、跨行业经验、能力水平、学历水平、是否有技术方面的荣誉称号等。此外，对于科技型初创企业来说，要保持企业长期的竞争力、提高企业研发创新水平，在选任高管时应注意从知识结构等多角度进行多方面的选拔考察，选贤举能，同时企业应注重对高管的培训与提高，包括为其提供整体文化素质的进修及各种专业素养的培训，也可以通过与知名高校联合建立培训基地，量身开设各种高管培训课程等来提升高管整体的教育水平，弥补其职业经历单一化、跨行业知识缺乏等知识结构上的不足。

另外，本文添加技术团队非稳定性这一变量，实证分析在企业技术团队不稳定的情况下，高管知识结构对企业创新水平的影响，得出结论：当企业技术团队总人数负增长时，高管知识结构会显著减少企业的创新投入、企业的专利申请数和企业的新品数量。因此，科技型初创企业在组建技术团队时，需要在考察其技术能力的同时特别注重考察对企业的忠诚度和职业稳定性;在对技术团队的人力资源管理中，建立相应的激励政策以及融洽的工作氛围，以提高其对岗位的成就感和忠诚度。

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