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高管团队异质性与企业数字化转型

2022-01-14胡世倩

质量与市场 2022年1期
关键词:任期异质性职能

■胡世倩

(暨南大学)

引 言

企业数字化转型是企业在数字化环境和浪潮之下亟待关注的重要理论前沿问题(陈冬梅等, 2020)。在数字经济的爆发式增长以及与实体经济深度融合的新背景下,数字化转型战略已被多数企业重视。企业数字化转型要求企业改变原有的管理思维逻辑(陈剑等, 2020),这对企业内部的高管团队提出挑战。作为企业重大决策的制定者和执行者,高管团队在企业是否重视及选择数字化转型中起到重要作用,同时高层梯队理论认为,面对日益复杂多变的企业经营环境,研究管理者团队人口背景特征比研究管理者个人(如CEO)人口背景特征对企业决策的影响更有解释力。然而,现有理论研究对高管团队异质性给企业数字化转型带来的影响缺乏关注,探究高管团队异质性如何影响企业数字化转型是当前学术研究的重要问题。

1 理论基础与研究假设

高层梯队理论认为高管团队作为组织战略决策的主体,其管理特征例如年龄、职能背景、社会经济背景和财务状况等,会对战略选择与组织绩效带来较大影响。高管团队异质性是指高管团队成员间人口统计特征以及认知、价值观、经验等的差异化。考虑到企业数字化转型是个复杂的系统性工程,会改变组织结构、流程和业务活动,影响并重塑企业的整个管理系统(刘淑春等, 2021),因此需要高层管理者对公司内部情况、各业务板块知识、外部市场情况以及海内外企业数字化进程都有所了解,所以本文将研究聚焦在高管团队任期异质性、职能异质性以及海外经验异质性对企业数字化转型的影响上。

1.1 高管团队异质性与企业数字化转型

从任期异质性的角度来讲,高管团队成员担任高管时间长短不一,使高管对企业数字化转型决策产生不同认知。长期任职和对现状的高度承诺之间存在联系,任期较长的高管对于组织目前的战略会有承诺和依赖,思维受到限制,相比于变革,更倾向于维持现状。虽然任期短的高管被现有企业框架束缚的程度较低,为公司带来更多的外部信息渠道,并提供不同的解释和视角,但是高任期的高管在组织内部享有更高的权力、更强的主导性,其保守化策略会对决策产生更大影响。同时,由于对组织内战略变革的认知不同,任期各异的高管在决策时面临着较大沟通成本,浪费宝贵的时间来处理没有成效的社会冲突。因此,任期异质性会对企业数字化转型产生负向影响。

职能异质性代表了高管团队成员拥有不重叠技能的程度。高管团队不同的背景和专业知识有助于公司应对与环境不确定性和频繁的技术变化相关的业务挑战。高管团队职能异质性能够帮助企业获得更多有关数字技术的信息源,以及提供更多想法、技能和观点,刺激创造力和有效的决策,促进企业进行数字化转型。

海外经验异质性代表着高管团队即能够引进先进的海外数字技术,推行海外管理经验,又能对本土环境有合理的认知与判断。高管团队海外经验异质性帮助企业更好地扫描和解释现有国际与市场信息、预见与预防潜在问题,为企业数字化部署夯实基础,促进企业数字化转型。由此,本文提出假设一至三。

H2:高管团队职能异质性与企业数字化转型呈正向相关关系。

H3:高管团队海外经验异质性与企业数字化转型呈正向相关关系。

1.2 制度环境的调节作用

制度环境作为正式制度对企业的治理结构和行为决策起着重要的影响。由于我国各地市场要素发育程度存在明显差异,这也就意味着这些地区的制度环境大不相同。高管团队异质性对企业数字化转型的影响会因企业所处地区制度环境的不同而产生一定的差异。

总的来说,完善的制度环境提供了更健全的法律和司法体系、更良好的政企关系以及更为完善的金融体系,提高了企业获取资源和资金的能力(邹国庆、倪昌红,2010),促进高管团队整合内外部资源进行数字化转型。对于任期异质性较大的高管团队来说,良好的制度环境能有效缓解高管间的部分冲突,例如关于融资的见解与矛盾,减弱高管团队任期异质性与企业数字化转型之间的负效应。对于职能和海外经验异质性较大的高管团队来说,完善的制度环境帮助其获取与转型相关的信息与资源,强化高管团队职能异质性和海外经验异质性对企业数字化转型的正向影响。

因此,本文提出假设四。

H4:制度环境对高管团队异质性(含高管团队任期异质性、职能异质性与海外经验异质性)与企业数字化转型关系具有显著调节作用。具体而言,(4a)制度环境对高管团队任期异质性与企业数字化转型关系具有负向调节作用;(4b)制度环境对高管团队职能异质性与企业数字化转型关系具有正向调节作用;(4c)制度环境对高管团队海外经验异质性与企业数字化转型关系具有正向调节作用。

2 研究设计

2.1 数据来源与处理

本文选取了2010-2018年A股上市公司作为研究对象,数据主要来自于国泰安(CSMAR)和公司年报,其中包括高管团队数据、公司治理数据等。为了保证样本的合理性和代表性,本研究严格按照前人研究的数据筛选步骤对样本进行筛选,最终样本涉及2010-2018年15426个公司—年度的观测值。

2.2 变量测量与模型构建

因变量。企业数字化转型(DCG)。本文通过Python对A股上市公司年报中的数字化转型关键词进行搜索、匹配与词频计数,进而加总形成最终词频,从而构建企业数字化转型的指标体系。由于这类数据具有典型的“右偏性”特征,本文将其进行对数化处理。其中,关键词主要包括:数字化转型、数字技术、大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能、虚拟现实技术、IoT、PaaS等相关的词语。

自变量。高管团队任期异质性(Hten)。根据高管团队任期数据计算其标准差系数,标准差系数得出的值越大,代表高管团队任期异质性程度越大。

对照组方法---于常规治疗的基础上给予口服氯吡格雷(国药准字J20130007、赛诺菲(杭州)制药有限公司、2017080711)治疗,剂量为75mg,一天一次,疗程为1年。

高管团队职能异质性(Hfun)。本文采用Blau分类指数计算高管团队职能异质性。其中,将高管团队职能背景划分为六大类:生产制造、研发、金融财会、市场营销、法律和行政管理。

高管团队海外经验异质性(Hos)。对高管团队的海外背景进行分类,然后根据赫芬指数计算高管团队海外经验异质性。

调节变量。制度环境(Market)。现有衡量地区制度环境研究较常使用市场化程度作为其代理变量。本文参考现有研究,采用《中国市场化指数》中各地区市场化指数指标作为区域制度环境的参考。

控制变量。参照以往文献选取企业规模、董事会规模、资产负债率、高管团队规模、年度和行业虚拟变量等作为控制变量。

本文的检验模型如下:

3 实证结果与讨论

在实证分析之前,为确保模型估计的一致性和有效性,对数据做了如下处理:对主要连续变量在1%和99%的分位数上进行缩尾处理;对进入模型的所有解释变量和控制变量进行方差膨胀因子(VIF)诊断,结果显示VIF值均低于10,可排除多重共线性问题。所有的数据处理过程均采用Stata15.0软件。

表1的模型(1)到(3)列示了主效应回归结果,模型(4)到(6)列示了调节效应回归结果,调节模型中自变量和调节变量均做了中心化处理。根据回归结果可知,高管团队任期异质性对企业数字化转型的回归系数显著为负(coef.= -0.0473, P<0.01),H1成立;高管团队职能异质性和高管团队海外经验异质性对企业数字化转型的回归系数显著为正(coef.= 0.0770, P<0.05;coef.= 0.1299, P<0.1),H2、H3成立。仅模型(5)中高管团队职能异质性与制度环境的交互项显著为正(coef.= 0.0297, P<0.1),表明制度环境只对高管团队职能异质性与企业数字化转型之间的正向关系起到强化作用,H4b成立,H4a和H4c未得到验证。这可能是由于任期异质性带来的冲突并未在完善的制度环境下得到缓解,同时,海外高管嵌入到正式制度中并没有发挥有效作用。

表1 主效应与调节效应检验结果

4 结论与启示

本文以企业数字化转型视角为切入点,实证检验了高管团队异质性与企业数字化转型之间的关系,同时考察了制度环境的调节作用。研究发现高管团队异质性对企业数字化转型存在差异化影响,制度环境仅在高管团队职能异质性与数字化转型之间起到调节作用。研究结果为企业如何搭建高管团队以促进企业数字化转型提供指导,同时帮助企业更好适应与利用制度环境。

研究仍存在不足之处,未来研究可以从以下几个方面进行改善。首先,高层梯队理论所覆盖的内容非常广泛,未来研究可扩大对高管团队人员特征变量的选择范围。其次,未来研究可以细分不同行业领域进行异质性分析,探讨不同行业中高管团队对数字化转型的影响。

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