TMT的乐观与企业绩效的关系:基于社会认知的视角

熊家阔 赵卫东 梁 莹 王晓明

(电子科技大学 经济与管理学院,四川 成都 611731)

0 引言

高层梯队理论认为TMT(高层管理团队)通过企业决策对企业绩效产生重要影响。依据Fishbein和Ajzen提出的“信念-态度-意向-行为”经典研究模型,TMT的行为源于意向,意向源于态度,而态度又取决于基于认知的深层信念。乐观作为一种典型的认知特征[1],早期研究认为它对人体健康有积极的影响[2],近期被引入社会科学研究。

现有的研究对象主要分为四类,普通个体、企业家、创业者和管理者。在普通个体方面,主要研究乐观对经济选择和人际关系的影响。例如,Shepperd等认为乐观有助于提升人际关系[3],Puri等通过研究发现乐观的人工作更多、退休前的准备更少和再婚的可能性更大[4]。在企业家方面,集中研究乐观对吸引投资方式和组织变革的影响。例如,Dushnitsky研究发现乐观的企业家更倾向于采用披露的方式作为吸引投资者的手段[5],Paolillo等认为越乐观越不会进行持续性的变革投入[6]。在创业者方面,聚焦于乐观对新创企业绩效的影响。Hmieleski等认为乐观对新创企业绩效有着消极的影响[7],而刘东等则在国内企业背景下研究发现乐观有助于提升新创企业绩效[8]。在管理者方面,主要体现在乐观与融资决策和搜索倾向的关系。吴国通、Lin等人发现乐观的管理者的企业债务发行和融资赤字更强[9-10],Papenhausen研究得到乐观的管理者有更高程度的搜索倾向[11]。

在以管理者为对象时,现有研究主要集中于CEO而忽略了TMT。但是,我国正在进行的经济深化改革加大了环境的复杂性,这迫使企业需要建立“真正的团队”,并依赖团队领导的“集体智慧”而非单个领导者来应对复杂环境[12]。Murray认为战略变革能否取得预期成效有赖于TMT的组成[13],因为TMT掌握企业战略决策和实施的关键性资源,Finkelstein也认为TMT对企业的决策过程和结果有非常重要的影响[14]。另外,Carpenter在高层梯队理论的基础上提出了多理论整合模型,该模型强调TMT成员的认知基础和价值观会对企业战略决策和绩效产生影响[15]。乐观作为TMT一种典型的认知特征,以往由于缺少有效的测量工具以及样本数量获取有限,一直缺少相关的实证研究。随着计算机文本分析技术的发展和大样本下公司管理层文本信息披露的研究,利用情感分析的方法来测量认知特征被研究学者广泛采用,谢德仁等学者也证明了其有效性[16]。因此,有必要利用新的数据和变量测量方式,对TMT的乐观与企业绩效之间的关系进行研究,这对企业TMT建设具有一定参考作用。

社会认知理论的基本出发点是,人类活动是由行为、认知及其他特征、所处的外部环境这三种因素交互决定的。从所处外部环境来看,尚未见从环境动态性角度,分析其对TMT的乐观与企业绩效之间关系的调节作用。针对环境动态性,依据不确定性减少理论,TMT通过与过去的经验相联系,从而适应环境和理解环境的不确定性[17]。乐观的TMT会有选择地将过去积极信息映射到当前的情况中,造成选择性认知。另外,依据动态能力理论,当企业外部环境不断变化时,为了满足企业发展需求,要求企业组织结构不断变革,资源重新配置等[18]。因此,环境动态性会影响TMT的选择性认知和组织变革,进而对TMT的乐观与企业绩效之间的关系产生影响。从行为来看,尚未发现将管理经验作为情景因素,分析其对TMT的乐观与企业绩效之间关系的影响。针对管理经验,依据高层梯队理论,有经验的TMT更善于处理企业运作的不确定性和模糊性,更容易获得有效实施企业战略的信息和资源[19]。由此可见,管理经验会影响TMT的信息处理和资源获取,进而对TMT的乐观与企业绩效之间的关系产生影响。根据企业所处环境的动态性和管理经验多寡,选择乐观程度合适的TMT,对实现企业积极发展具有重要意义。因此,本文将结合权变思想和社会认知理论,主要回答两个问题:第一,TMT的乐观与企业绩效之间存在怎样的关系?第二,TMT的乐观与企业绩效之间的关系是否受环境动态性和管理经验的影响?

与现有研究相比,本文特色之处主要有三点。第一,在研究乐观与企业绩效关系时,以TMT为研究对象,一定程度上弥补了以往研究集中于CEO而忽略了TMT的缺陷,也体现了目前企业需要团队领导的“集体智慧”而非单个领导者来应对复杂环境的要求。第二,采用了情感分析方式测量TMT的乐观,克服了以往测量方式效度不高、获取样本数量少等问题,丰富了大样本下企业TMT文本信息披露研究。第三,在社会认知理论框架下,从行为和所处的外部环境两个角度出发,考虑环境动态性和管理经验两个情境因素对TMT的乐观与企业绩效的关系的影响。这有助于解决企业是否应该在环境波动性较高的时候雇佣乐观的TMT,以及TMT的管理经验是否越多越好等TMT建设问题。

1 文献综述和研究假设

1.1 乐观与企业绩效

乐观的研究起源于心理学,特别是人格心理学和决策心理学,是刻画人格特征的重要变量,也是一种典型的认知特征。Scheier等将乐观定义为对未来取得积极成果的预期[2],并且研究表明,随着时间、背景和环境的变化,乐观往往保持相对稳定[20]。目前虽然关于TMT与企业绩效之间有较多研究,但大多都集中在TMT某些属性特征的异质性、平均水平以及TMT权力分配对企业绩效的影响[21-23],缺乏在社会认知理论视角下对TMT的乐观与企业绩效之间关系的研究。

一方面,适度范围内的乐观有利于企业绩效的提升,可以从目标设定、信息处理和创新导向3个视角分析。第一,乐观的TMT通常会比较有热情和韧劲地去迎接挑战[7],依据目标设置理论,在目标具体的情况下,个体设置的目标越具有挑战性,越有可能导致高绩效。第二,乐观的TMT在对信息进行处理时,会平衡正面和负面观点[24],对负面信息更为敏感,更少可能去掩盖实际偏差[25],不易被单方面的正面信息影响,较少可能产生基于正面刺激的偏见,拥有较现实的期望[26]。因此,他们能够认识到积极和消极暗示的平衡,同时注意到与每个决策相关的潜在利益和风险[7],进而设定适度高且现实可行的目标,并为实现这些目标做出必要的努力。第三,乐观的TMT会更倾向于进行创新和采取超前行动,从而更善于抓住市场机会[27]。所以,他们往往能够达到较高的绩效水平。相比之下,悲观的人往往缺乏动力,认为无论他们多么努力,都可能会失败。同时,他们倾向于关注负面的信息,这样更会加强他们的观点即失败在等着他们。当困难一旦出现时,他们往往就会选择放弃,所以通常只能达到相对较低的绩效水平。

另一方面,乐观达到一定的程度后,再增强就会对绩效产生消极影响,可以从变革投入、目标设定和信息处理3个视角分析。第一,有研究表明高度乐观的个体对持续的变革投入较少[6],依据动态能力理论,让组织结构与不断变化的环境需求保持一致,对企业绩效的提高有积极的影响[18]。高度乐观的TMT因为不能有效地通过整合、构建和重新配置其内外部资源和能力来适应快速变化的环境而拥有较低的动态能力,进而不利于新机遇的有效开发和实施,对企业绩效造成消极影响。第二,高度乐观的人会制定不切实际的目标而承担过多的风险[28],并且他们更倾向于寻找新的机会,尤其对于不能轻易决定抓住哪一个机会的人来说,容易产生目标冲突。依据目标设置理论,实现目标设定与绩效成正比,需要个体设定清晰、具体的目标并且对目标有很强的专注力。第三,高度乐观的TMT通常选择性关注,焦聚于正面信息,并以此为支撑,自信地认为能够实现目标[29],特别是对于制定了不切实际目标的企业,造成的影响更明显。基于以上原因,高度乐观对变革投入、目标设定和信息处理产生重大影响,从而使TMT更可能做出低于最优的决策,达不到一个较高的绩效水平。

另外,许多研究表明高层管理者普遍具有较高程度的乐观[30-32],范围通常是从中等到极端,即对企业绩效会产生消极的影响。基于以上分析,本文提出如下假设:

假设1TMT的乐观负向影响企业绩效。

1.2 环境动态性的调节作用

环境动态性是指企业所处环境变化的不确定性,这种不确定性会对企业决策者决策产生影响[33]。动态性环境的特点是变化不可预测和迅速,这增加了在环境中运作的个人和企业的不确定性[34]。现有研究将外部环境作为情景因素时,主要考察了其对TMT和战略再定位、组织发展之间关系的影响[35-36],而对于TMT的乐观与绩效之间关系的影响有待研究。本文将从战略决策、信息负担、选择性认知、企业变革以及环境感知5个视角来分析环境动态性对TMT的乐观与企业绩效之间关系的作用。

第一,环境动态性越高,越不利于制定合理的战略和做出最优决策,使乐观对企业绩效的消极效应增强。环境具有较高的动态性时,提升了环境活力,环境活力构成了商业机会产生的肥沃环境[37]。乐观的TMT有更高程度的搜索倾向,他们认为环境中会存在一些更积极的机会或解决办法,并且认为通过搜索有可能发现这些机会或解决办法[11]。虽然环境动态性的提高会增加商业机会数量,乐观的TMT可能会通过搜索发现更多商业机会,但这些不会对企业绩效产生积极的影响。一方面,动态的环境下,企业的战略决策更加复杂,并具有时间敏感性,企业TMT没有充分的时间了解各方面的情况,也就难以制定合理的战略[38]。另一方面,这容易造成目标冲突,对于那些缺乏果断、没有特定目标的TMT来说,无疑会做出一个次优决策。第二,动态的环境下,产生的沉重信息负担会使乐观对企业绩效的消极作用得到进一步发挥。环境动态性高就意味着会有大量与风险相关的金融资本处理[39],进而导致沉重的信息负担[40],在此情况下,乐观的TMT更易产生过度自信或其他认知偏差[41],从而进一步对判断和决策造成负面影响[42]。第三,不确定的环境下,产生的选择性认知偏差会使乐观对企业绩效的消极作用增强。依据不确定性减少理论,乐观程度高的TMT通过与过去的经验相联系,从而适应环境和理解环境的不确定性[17]。他们有选择的将过去积极信息映射到当前的情况中,造成选择性认知,从一切可能的角度来为目标成功做出解释,以此来证明目标或期望的可行性。第四,环境动态性的增强,加剧了高度乐观的TMT不愿进行持续变革投入对企业绩效的消极影响。依据动态能力理论,当企业外部环境不断变化时,为了满足企业发展需求,就要求企业组织结构不断变革,资源重新配置等[18],然而乐观程度高的TMT却很少进行持续性的变革投入[6]。第五,环境动态性的提高强化了高度乐观对环境感知的消极影响,从而增强了高度乐观对企业绩效的消极作用。在动态的环境下,TMT无法准确预测未来事件的发生,需要运用认知架构感知环境的变化。依据心智模型理论,TMT通过对环境发生的事件,外部信息与知识的主观认知和理解建构企业所处的经营环境,据此决定采取何种战略行动来应对变化和探索新的市场机会[43],而乐观主义却与情境意识和环境感知有着消极的联系[44],这就意味着环境动态性的提高强化了乐观对企业绩效的消极作用。基于以上分析,本文提出如下假设:

假设2环境动态性会增强TMT的乐观与企业绩效的负向关系。

1.3 管理经验的调节作用

经验是管理者的一种传记性特征,是我们理解和评价管理者的重要媒介。管理经验是管理者在企业管理过程中所获得的感性和理性的观念、隐性和显性的知识等。以往关于TMT的经验研究很少,并且没有将其作为情景因素[12],在社会认知理论框架下考察其对TMT的乐观与绩效关系的影响。

一方面,管理者拥有适度的经验将有助于削弱乐观与企业绩效的负向关系,可以从管理者能力和心智框架2个视角分析。第一,管理经验有助于提高TMT的学习管理能力和技术能力,有助于提高TMT为新市场和细分市场服务的能力[45],从而平衡或削弱乐观对企业绩效的消极影响。同时,依据高层梯队理论,有经验的TMT更善于处理企业运作的不确定性和模糊性,更容易获得有效实施企业战略的信息和资源[19]。第二,管理经验会对TMT心智框架的构建产生积极影响,而心智框架又会影响解释和整合信息的能力[46]。所以,拥有适度的管理经验会通过增强TMT的能力,使其拥有更多的渠道处理和获取信息资源,促进其构建成熟的心智框架,进而削弱高度乐观对企业绩效造成的消极影响。

另一方面,过度的管理经验却会促进乐观与企业绩效的负向关系,可以从确认偏差、过度自信和机会过载3个视角来分析。第一,Klayman等认为高度乐观的TMT往往会遭遇“确认偏差”[47],专注于支持或验证他们当前信念的信息,而基本上忽略了与这些信念不一致的信息[48]。第二,尽管管理经验高的TMT拥有高度发展的心智框架,但是当经验太高时,TMT就会产生过度自信,增加了决策的失误率,扩大乐观对企业绩效造成的消极效应。第三,经验非常丰富的个体往往通过更广泛的关系网络获得更多的机会,并拥有更丰富的认知框架来处理这种机会[49],但是对于乐观的TMT来说,这会增加他们的信息处理能力要求,导致“机会过载”。并且对于高度乐观的TMT,他们在许多情况下十分期望积极的结果,这种“机会过载”可能会鼓励他们追求更好的机会,甚至是不可能实现的机会。总之,TMT的乐观对企业绩效的负向作用受管理经验的调节,且管理经验对其关系的调节作用是非线性的。当管理经验适度时,管理者会因为增强管理能力、技术能力以及心智框架的发展而削弱了乐观对企业绩效的负向作用;当管理经验过度时,管理者会因为产生确认偏差、过度自信和机会过载,促进了乐观对企业绩效的负向作用。基于以上分析,本文提出如下假设:

假设3管理经验对TMT的乐观和企业绩效之间的关系具有非线性调节效应,即当管理经验较低时,管理经验的提高会抑制TMT的乐观对企业绩效的负向作用;当管理经验突破调节效应临界点后,管理经验的提高会反过来促进TMT的乐观对企业绩效的负向作用。

基于以上假设和理论分析,本文在社会认知理论框架下进一步提出OPEE理论模型,其中O代表TMT的乐观,P代表企业绩效,E代表环境动态性和管理经验,具体如图1。

图1 OPEE理论模型Figure 1 OPEE theoreticalmodel

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本文选取2014-2018年沪深上市企业为样本,主要基于两点原因:第一,2013年末,国务院部署推进取消企业年检制度,对企业年度报告公示加大监督力度。这不仅有助于提高企业年报质量,而且还使年报更能体现管理层的真实意愿、态度。第二,上市企业大样本新数据获取较易、质量较高。通过(1)剔除金融类上市公司样本;(2)剔除数据缺失的公司样本,最终得到10373个样本。采用的上市公司年报来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站以及巨潮资讯网,其他财务数据、公司治理数据等来自CSMAR数据库,部分行业类数据来源于网络手工整理。

2.2 变量说明

2.2.1 乐观

对于TMT的乐观的观察和界定比较模糊和难以统一,目前除了国外对此有些研究外,国内研究涉及很少。目前对TMT的乐观比较主流的测量方法主要有四种。第一,以TMT持股变化作为衡量TMT乐观的指标。Malmendier等认为管理者持股增加代表管理者比较乐观[50],但研究表明这种间接的计量方法并不适合中国资本市场的制度背景[51]。第二,Oliver等以企业景气指数作为衡量管理者乐观主义的指标,但是企业景气指数反映了企业家整体对市场的预判,没法细分出个体的差异[9]。第三,Ben-David以盈余预测偏差作为衡量管理者乐观主义的指标,但是饶育蕾和王建新考察了2004年业绩预测的数据,发现上市公司业绩预测惊人的准确[52],所以很难用来测量乐观。第四,问卷测量,数据的收集难度很大,并且无法进行大样本量研究。

上市公司年报的制定TMT参与程度很高,本文依据Henry和Huang的方法,通过分析年报中的语调来预测TMT的乐观[53-54]。具体步骤如下:第一,下载年报。通过网络爬虫方式获取2014-2018年所有沪深上市公司年报;第二,构建情感词库。General Inquirer情感词库和HOWNET情感词典并不适合于财经领域的语调分析[55],本文基于台大词典,参考Loughran和McDonald提供的单词列表[56],建立词库。前者属于中华文化范畴,用词习惯和语境相较西方更贴近,后者是在西方文化背景下使用广泛的金融领域词表。第三,情感词频统计。采用Python的语言分析模块统计不同情感词汇的频率。

借鉴林乐和谢德仁[55]的做法,采用如下公式1来衡量TMT语调:

其中,OPSit表示是公司i第t年年报中所用的正面语调词语数目占词语总数的比例;NEGit表示公司i第t年年报中所用的负面语调词语数目占词语总数的比例;TONEit表示净正面语调的概念,并且0≤TONEit≤1。

Huang等指出,管理者在年报中的语调是对企业实际经营和未来前景的一种反映[53]。管理者语调应该与企业实际经营和未来前景存在公式2的线性关系:

其中,EPS表示基本每股收益;SIZE表示企业规模;LEV表示资产负债率;GROWTH表示营业收入增长率;ROE表示净资产收益率;AGE表示上市年限;LOSS表示是否亏损的虚拟变量。回归的残差表示TMT语调与企业实际经营、未来前景不匹配的程度,可以作为TMT的乐观的代理变量。考虑到不同年份、不同地区企业实际经营和未来前景的差异,本文在计算语调回归分析时,采用分年度、分地区进行回归求残差。

2.2.2 企业绩效

参照Chari[57]和王铁男[52]等学者的研究,采用Tobin′s Q值来测量企业绩效。Tobin′s Q值不但能反应短期绩效,也能反应长期绩效[58],是一个很好反映企业绩效的综合指标,所以在研究企业绩效的影响因素相关文献中广泛使用。

2.2.3 环境动态性

采用被广泛使用的基于行业的“环境活力”测量[59],GIROD等认为动态性是年度行业销售变动率的波动性,即年度行业营业收入变动率的标准差[60],本文使用最近两年行业营业收入变化率的标准差作为环境动态性的代理变量。

2.2.4 管理经验

参照Hoffmana等学者的研究,采用职龄来测量经验[61],本文使用TMT的平均职龄(月数)来测量管理经验。同时,为了降低异方差,使结果更稳健,使用TMT的平均职龄(月数)的自然对数作为管理经验的代理变量。

2.2.5 控制变量

在企业特征方面,(1)企业规模,影响了规模经济和范围

其中,Pi代表不同类别成员的数目占比。Blau值越大,代表多样性越高。同时,还控制了TMT的所有权权力,TMT的所有权权力通过影响高管的决策权力和行为选择,进而影响企业绩效。借鉴朱焱等研究[23],采用TMT平均年末持股数量来衡量TMT的所有权权力。另外,根据王铁男[52]等研究发现,企业技术变动和竞争强度会对企业绩效产生重要影响,故也将其作为控制变量。

通过上述分析,文中各变量的定义和计算参见表1。

表1 变量的定义和计算Table 1 Definition and calculation of variables

2.3 内生性问题

潜在的内生性问题可能会对本研究造成影响,使研究的结论出现偏差。造成内生性问题的原因很多,但在本研究中主要分为两类。第一,解释变量遗漏。例如,研究中虽然考虑了TMT的乐观这一自变量、环境动态性和管理经验这两个调节变量以及企业规模等尽可能多的控制变量,但仍可以肯定企业绩效的影响因素不止这些。为此,本文采用基于面板数据的固定效应回归模型来降低其带来的影响。第二,双向因果关系。例如,可能不是TMT的乐观对企业绩效造成消极影响,而是企业绩效对TMT的乐观造成的反向影响。为此,本文采用滞后一年的Tobin′s Q值作为因变量。同时,考虑到可能因为滞后而带来的自相关造成的回归偏差影响,采用了DW值来检验。另外,对于研究过程中可能出现的异方差影响,采取了对部分变量取自然对数的方式来解决,同时,也进行了稳健性检验。经济的获取[62],对企业绩效有重要影响;(2)资产负债率,代表了企业对负债的态度,企业财务杠杆的大小会导致企业绩效极大的差异[52];(3)企业成长性,体现了企业的发展前景,和企业绩效之间往往存在着积极的联系[63];(4)国有持股比例(SO)。采用国有股股数除以总股数的比值来测量国有持股比例;(5)外资持股比例(FO)。采用境外发起人法人股股数除以总股数的比值来测量外资持股比例。在企业董事会和CEO的特征方面,控制了董事长与CEO两职合一、董事会规模、CEO年龄、CEO性别和CEO职龄等5个变量。在TMT层面,除了控制规模外,依据徐细雄等[12]和魏立群等[22]的研究,TMT某些属性特征的平均水平和分布情况会影响组织产出和企业绩效,因此本文控制了平均年龄、平均教育水平、男性比例以及年龄多样性、教育水平多样性、任期多样性和职业背景多样性。参考李卫宁等[21],年龄多样性与任期多样性采用标准差系数测量;教育水平多样性和职业背景多样性采用Blau系数测量。计算公式为:

3 实证检验

3.1 描述性与相关性分析

表2报告了各变量的描述性统计分析和它们之间的相关关系,提供了各变量(除LEV的平均值 0.429、标准差0.212外)的均值、标准差和相关性系数。表中部分变量的平均值和标准差与王铁男等[52]的研究近似,说明这些数据具有可靠性。由表2可知,各变量间的相关性系数均小于0.4,都在小于0.6的可接受范围内,且在各个回归中方差膨胀因子检验显示各变量VIF远小于10,表明研究受多重共线性问题影响很小。

表2 描述性统计分析及相关性分析Table 2 Descriptive statistical analysis and correlation analysis

3.2 回归模型的确定

在面板数据回归模型的选择上,学术界普遍采用统计检验的方法确定应该选用何种回归模型,使用豪斯曼检验确定选择固定效应模型还是随机效应模型,使用似然比检验确定选择固定效应模型还是混合估计模型。表3-6依次为利用Eview8软件得到的回归模型Hausman检验、混合回归模型与个体固定效应模型F检验、混合回归模型与时间固定效应模型F检验以及混合回归模型与双向固定效应模型F检验结果。

由表3可知,Hausman检验相应的Prob.值为0.000,说明拒绝原假设,即拒绝选择随机效应回归模型;由表4-6可知,个体、时间和双向固定效应模型F检验相应的Prob.值为0.000、0.000和0.000,说明拒绝原假设,即拒绝混合估计回归模型,选择固定效应回归模型。根据上文统计检验的结果以及研究的实际需要,选择双向固定效应模型作为回归模型。如果不同的截面、不同的时间序列(个体)模型的截距都显著不相同,应该建立双向固定效应模型。

表3 回归模型Hausman检验Table 3 Hausman test of regression model

表4 混合回归模型与个体固定效应模型F检验Table 4 M ixed regression model and individual fixed effect model F test

3.3 假设检验

3.3.1 TMT的乐观与企业绩效的关系检验

本文使用双向固定效应回归模型,即通过固定时间、样本个体来检验TMT的乐观与企业绩效的关系。第一步是将控制变量作为解释变量,企业绩效作为被解释变量,如模型1.1。已经过调整的可决系数为0.7648,说明解释变量对被解释变量的解释效果良好。DW检验值为2.1506,接近于2,表明该回归不存在由于自相关造成的回归偏差影响。第二步是将乐观加入到解释变量行列,如模型1.2。已经过调整的可决系数为0.7654＞0.7648,说明添加TMT的乐观后,解释变量的解释效果进一步增强。DW检验值为2.1505,表明该回归模型不存在由于自相关造成的回归偏差影响。由回归结果知,乐观的回归系数为-2.154(p＜0.001),说明TMT的乐观负向影响企业绩效,因此假设1得到支持。

3.3.2 环境动态性对TMT的乐观与企业绩效之间关系的调节效应检验

本部分在模型1.1和1.2的基础上,将环境动态性和环境动态性与乐观的乘积项加入到解释变量行列,如模型1.3。可以发现已经过调整的可决系数为0.7655,DW检验值为2.1509。由回归结果可知,虽然环境动态性的回归系数-0.077(p＞0.05)不显著,但是环境动态性与乐观的乘积项的回归系数-9.750(p＜0.001)非常显著,说明环境动态性不会直接对企业绩效造成影响,而是会对乐观与企业绩效之间的关系产生影响,即环境动态性会增强TMT的乐观与企业绩效的负向关系,假设2得到支持。具体关系如图2所示,当环境动态性高时,TMT的乐观与企业绩效的关系强度很大;而当环境动态性低时,TMT的乐观与企业绩效的关系强度有所降低。

图2 环境动态性对TMT的乐观与企业绩效关系的调节效应Figure 2 Themoderating effect of environmental dynam ics on the relationship between TM T′s optim ism and firm performance

表5 混合回归模型与时间固定效应模型F检验Table 5 M ixed regression model and time fixed effectmodel F test

表6 混合回归模型与双向固定效应模型F检验Table 6 M ixed regression model and two dimensional fixed effectmodel F test

表7 回归模型结果Table 7 Results of regression models

3.3.3 管理经验对TMT的乐观与企业绩效之间关系的非线性调节效应检验

本部分在模型1.1和1.2的基础上,将管理经验和管理经验与乐观的乘积项加入到解释变量行列,如模型1.4。可以发现经过调整的可决系数为0.7653＞0.7648,说明添加管理经验和管理经验与乐观的乘积项后解释变量的解释效果进一步增强。DW检验值为2.1507。由回归结果可知,管理经验与乐观的乘积项的回归系数0.587(p＞0.05)不显著,所以表明不存在管理经验线性调节TMT的乐观与企业绩效之间的关系。参照温忠麟等学者提出的调节效应检验模型[64]以及李根强等学者的非线性调节效应的检验模型[65],在模型1.1、1.2和1.4的基础上,将管理经验的平方、管理经验的平方和乐观的乘积项加入到解释变量行列,如模型1.5。可以发现经过调整的可决系数为0.7654＞0.7648,说明添加管理经验的平方、管理经验的平方和乐观的乘积项后解释变量的解释效果进一步增强。DW检验值为2.1504。由回归结果可知,管理经验的平方和乐观的乘积项的回归系数-0.698(p＜0.05)显著,说明管理经验对TMT的乐观和企业绩效之间的关系具有非线性调节效应,假设3得到支持。具体关系如图3所示,当管理经验较低时,管理经验的提高会抑制TMT的乐观对企业绩效的负向作用;当管理经验突破调节效应临界点后,管理经验的提高会反过来促进TMT的乐观对企业绩效的负向作用。

图3 管理经验对乐观与企业绩效关系的非线性调节效应Figure 3 The nonlinear moderating effect ofmanagement experience on the relationship between TM T′s optim ism and firm performance

另外,考虑到检验结果的稳健性,在模型1.6中将所有的控制变量、TMT的乐观、环境动态性、管理经验以及乐观与环境动态性的乘积项、乐观与管理经验的乘积项、管理经验平方、管理经验的平方和乐观的乘积项一同作为解释变量放入模型中,可以发现已经过调整的可决系数为0.7660,优于其他模型。DW检验值为2.1507,表示该回归模型不存在由于自相关造成的回归偏差影响。由回归结果可知,与分别各自求解的结果没有太大的不同。

3.4 稳健性检验

借鉴吴国通等[7]、Henry[66]、Price等[67]的变量测量方式,对TMT语调TONEit进行重新计算,具体如公式4,进而将其带入公式2中求出TMT的乐观,详细的回归结果如表8。

表8 替换自变量计算方式后的回归模型结果Table 8 Results of regression models after replacing the calculation of the independent variable

其中,OPSit表示是公司i第t年年报中所用的正面语调词语数目占词语总数的比例;NEGit表示公司i第t年年报中所用的负面语调词语数目占词语总数的比例;TONEit表示净正面语调的概念,并且0≤TONEit≤1。

由模型2.2～2.6的回归结果可知,TMT的乐观与企业绩效的关系方向、环境动态性对乐观与企业绩效的关系的调节作用方向以及管理经验对乐观与企业绩效的关系的调节作用方向没有发生变化,说明本文的研究结论具有一定的稳健性。

4 讨论

4.1 结果讨论

本文从社会认知的理论视角,以情感分析方式测量TMT的乐观,采用双向固定效应模型检验了TMT的乐观与企业绩效的关系以及二者关系是否受环境和管理经验的影响。针对数据处理结果,从企业TMT建设方面进行简要讨论:

第一,谨防企业TMT“乐极生悲”。乐观一直以来作为一个正面的生活态度备受推崇,也有诸多研究表明乐观有益于身体健康。但是,企业管理是一个不同的领域,TMT每天依据繁多且复杂的信息做出诸多决策,每一个决策都会影响着企业绩效。TMT本身已经普遍乐观,如果乐观程度再增加就会对企业绩效产生负面影响。高度乐观的TMT会选择性的关注正面消息而忽视负面消息、不断搜索新的机会最后导致“机会过载”、设定过高的不切实际目标等对他们的判断和决策造成消极影响,发生实实在在的“乐极生悲”。

第二,外部环境波动性较高时,不应雇用高度乐观的TMT。首先,外部环境波动性较高意味着有大量与风险相关的金融资本处理,会有沉重的信息负担,在此情况下,乐观的TMT更易产生过度自信或其他认知偏差,对事物判断和企业决策造成负面影响。其次,依据不确定性减少理论,乐观程度高的TMT通过与过去的经验相联系,从而适应环境和理解环境的不确定性。他们有选择的将过去积极信息映射到当前的情况中,造成选择性认知,从一切可能的角度来为目标成功做出解释,以此来证明目标或期望的可行性。最后,依据动态能力理论,当企业外部环境波动性较高时,为了满足企业发展需求,就要求企业组织结构不断变革,资源重新配置等,然而乐观程度高的TMT却很少进行持续性的变革投入。所以,外部环境波动性较高时,不应雇用高度乐观的TMT。

第三,TMT不需一直调整,也不要一直不调整。TMT人员职龄的结构要平衡,不能全是“新晋”高管,也不能全是“老资格”高管。适度的管理经验有助于提高TMT的管理能力、技术能力,提升心智框架和信息处理渠道,增强分析与处理事务能力,有助于削减乐观倾向对企业绩效造成的消极影响。但是,经验太多时,却又不是好事。经验太多的TMT就会越容易“自以为是”和“思维固化”,产生过度自信,从而对企业绩效产生消极影响。

4.2 理论贡献

本研究的理论贡献主要体现在两个方面:第一,本文从TMT的认知特征出发研究了TMT的乐观与企业绩效之间存在的关系。目前,对于TMT与企业绩效的研究主要从TMT的构成层面考虑。吴建祖[68]、魏立群[22]等研究了TMT某些属性特征的平均水平,如年龄、教育水平、任期等对企业绩效的影响。李卫宁[21]等研究发现TMT在年龄、教育水平、任期以及职业背景等特征的异质性会消极影响企业绩效。朱焱等[23]从权力分配方面研究了TMT所有权权力、结构权力、专家权力等对企业绩效的影响。可见,学术界主要从宏观的TMT构成层面考察了TMT对战略决策、企业产出的影响,对于微观层面的认知特征造成的影响缺乏关注。乐观作为一种典型的认知特征,通过选择性认知、目标设定、风险承担等,对企业决策和绩效产生影响。本研究发现TMT的乐观显著负向影响企业绩效,说明基于微观层面的认知特征乐观也是影响企业绩效的重要因素,进而丰富了TMT的认知特征与企业绩效的实证研究。

第二,在社会认知理论框架下,进一步提出了OPEE模型,用于解释TMT的乐观与企业绩效之间的关系,以及二者关系应如何受环境动态性和管理经验的影响。社会认知理论说明个体活动受行为、认知及其他个体特征、外部环境影响,但是一项特定的活动会受到多种具体的行为、认知特征、外部环境影响,并且影响的强度、方向也会不同。因此,需要进一步针对特定的对象、活动、认知特征和外部环境开展研究。现有国外研究主要考察了外部环境与文化背景作为情景因素对TMT和战略再定位、组织发展、创新决策之间关系的影响[35-36]。而国内这方面的研究少之又少,其中吴建祖等研究了高管团队薪酬差距对并购经验与海外并购绩效之间关系的调节作用,姚冰湜[69]考察了CEO权力对高管团队职能异质性与企业绩效关系的影响。这些研究缺乏在社会认知理论框架下,考察环境动态性和管理经验作为两种情景因素对TMT的乐观与企业绩效之间的关系的影响。本研究的发现,即环境动态性和管理经验均会对TMT的乐观与企业绩效之间的关系产生显著影响,验证了OPEE模型,一定程度上检验了社会认知理论。

4.3 不足与展望

本文的不足在于以下两个方面:第一,潜在的内生性问题仍可能对本文结果造成影响。尽管本文已经控制了尽可能多的控制变量,并且采用双向固定效应模型来消除遗漏变量的影响,采用滞后一年的Tobin′s Q值来消除反向因果的影响,但是其余存在的内生性问题仍可能会对研究结果造成偏差。第二,没有进一步考虑乐观和企业绩效之间的具体作用机制以及对其进行实证检验。因此,未来可以从进一步降低内生性、提高稳健性和探索乐观和企业绩效之间的作用机制等方面继续开展研究。