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高管激励、创新投入与企业绩效
——基于高管人力资本的调节作用

2023-01-30傅端香

创新科技 2023年1期
关键词:调节作用高管薪酬

傅端香,张 晴,罗 文

(1.河南理工大学工商管理学院能源经济研究中心,河南 焦作 454000;2.华南理工大学,广东 广州 510006)

1 引言

目前,世界处于科技革命和产业变革的大环境之下,习近平总书记在中国科学院第二十次院士大会开幕式上的讲话中提到,“加快建设科技强国,实现高水平科技自立自强”①。加快实现高水平科技自立自强,是我国增强核心竞争力的关键,也是构建新发展格局、引领高质量发展的重要战略举措。党的十九大报告指出,创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。只有不断创新才能打破原有瓶颈,寻求高质量的发展,因此对企业提出了更高的要求。创新投入是企业进行科技创新的重要手段。国家统计局数据表示,我国研发经费投入强度连续五年超过2%,达到较高水平②。在创新投入与企业绩效的关系上,国内外学者进行了大量研究,但研究结论出现一定的分歧。部分学者认为二者间存在正相关关系。例如:Stam等(2009)以荷兰企业为样本进行研究,发现创新投入能够提高高新技术企业的绩效[1];李琳和田思雨(2021)对中国A股上市公司的数据进行研究,发现创新投入能够正向影响企业财务绩效[2]。但部分学者则认为二者关系不总是为正。例如:冯文娜(2010)对山东省高新技术企业进行研究,提出创新投入会负向影响企业绩效的观点[3];吴铖铖等(2022)对民营上市公司进行研究,认为创新投入对企业绩效的影响存在滞后作用,且随着时间积累作用越强[4]。由此发现,关于创新投入与企业绩效之间的关系未有统一结论。制造业企业作为创新一大主体,积极开展创新研发活动,能够为国家提高创新能力、更快进入高质量发展阶段做出重要贡献。因此,制造业企业的创新投入与绩效关系如何亟须进一步探究。

高层管理者(简称高管)在企业中拥有重大事务的决策权,能够在一定程度上影响企业绩效。因此,关于企业高管的激励方案能否有效发挥激励作用,进而协同创新投入、促进企业绩效增长,成为目前国内学者关注的热点问题。高管人力资本是企业人力资本的重要部分,其人力资本特征异质性对企业绩效也有重要影响[5]。高管人力资本水平的差异可能会影响企业给予高管激励的有效性,间接对企业管理和企业绩效产生影响,具体的影响机理如何有待进一步研究。同时,企业高管的人力资本水平不同,企业具有高风险性的创新投入决策也存在差异。尤其是对于创新程度较高的制造业企业而言,高管的人力资本水平能否对创新投入产生影响,进而对企业绩效产生影响?十分有必要对此进行研究。因此,本文以实施高管激励制度的沪深A股上市制造业企业为对象,选取2018—2020年的数据作为研究样本,通过实证分析,探究高管激励、创新投入与企业绩效间的内在机理,验证高管人力资本的调节作用,以期为制造业企业完善高管激励政策、制定研发战略等提供理论依据,也为进行创新改革、寻求高质量发展的企业提供一些启发。

2 理论分析与研究假设

2.1 高管激励与企业绩效

2.1.1 高管薪酬激励与企业绩效。基于委托代理理论,企业高层管理者会依据自身利益诉求,选择偏向短期经济效益的自私利己行为,对于风险性或不确定性的决策会忽视和逃避,如高风险的研发创新。因此,企业会通过制定高管激励措施,试图减少高管的利己决策行为,进而降低对企业绩效的负向影响。高管薪酬与企业绩效之间具体的关系如何,国内外学者均进行了论证。Mehrabanpour等(2015)认为,高管薪酬与企业绩效呈正相关的关系,即在企业对高管实施薪酬激励的制度下,高管能够主动为提升企业绩效实施正向回馈行为[6]。俞若安(2015)通过对30多个省(区、市)的创业板上市公司进行研究,发现公司高管的年薪与企业绩效呈正相关的关系[7]。张苏等(2020)对非国有企业进行研究后同样认为,高管的薪酬水平与企业绩效具有显著的正相关关系[8]。柳蓉薇等(2021)通过对农业上市企业进行研究,发现企业绩效的提升与高管薪酬激励相关,且研发投入在此关系中起到中介作用[9]。

基于以上分析,多数学者认为,适当的薪酬激励能够激发企业高管对组织的使命感和认同感,从而对企业绩效增长做出贡献。由此,提出假设:

H1a:高管薪酬激励与企业绩效的关系呈正相关。

2.1.2 高管股权激励与企业绩效。根据最优契约理论,高管和股东之间的利益冲突可以通过企业股权激励进行协调,促使二者的利益趋同和风险共担,即通过有效的股权激励机制提升企业绩效。企业绩效决定了受到股权激励后高管的收益水平,因此高管有强烈的动机与意愿促进企业绩效的提升。Jensen等(1979)认为,受到股权激励的高管与企业具有利益一致性,同时委托代理冲突可以通过高管股权激励进行缓解,从而促使高管与企业形成利益共同体,实现企业效益与股权激励的正相关[10]。Morck(2005)等研究发现,高管持股能够促使其利益与企业一致,并产生利益趋同效应[11]。游春(2010)提出,高管受到的股权激励强度能够在一定程度上影响企业业绩,且影响关系为正向促进作用,但这个结论因企业不同而有所差异。例如:对于成长性高或创新水平高的企业,高管股权激励正向影响企业绩效更为明显;反之,在企业成长水平低、资金流动性差的情况下,高管股权激励正向影响企业绩效的效果不显著[12]。倪艳等(2021)通过对实施股权激励计划的A股上市公司进行股权激励强度与企业绩效关系的实证检验,发现两者呈现显著的正相关关系[13]。但也有学者持其他意见。许娟娟等(2016)发现,高管股权激励会诱发其盈余管理行为,激励效果与企业绩效呈倒U形关系[14]。李春玲等(2018)针对不同要素密集型企业进行研究,并未发现高管股权激励与企业绩效之间存在密切关系[15]。基于以上分析,多数学者更认同高管股权激励能够对企业绩效起到正向促进的作用。由此,提出假设:

H1b:高管股权激励与企业绩效的关系呈正相关。

2.2 创新投入与企业绩效

根据熊彼特提出的创新理论,企业的发展取决于创新,生产技术的创新是企业发展和促进绩效提升的动力。为了使企业具有较强的竞争力,在复杂的市场环境中取得优势,企业有必要开展创新研发活动。早期学者们采用柯布道格拉斯模型就企业创新投入对生产率的影响进行测算。例如:Griliches(1986)对美国大型制造业企业的创新活动进行研究,发现创新研发能够有效提升企业的生产力,同时为企业带来较高收益[16];Hall等(1995)通过对法国制造业企业进行研究,发现研发投入与生产力关系紧密,能使企业获得更好的回报[17];梁莱欲等(2015)通过对高科技企业的研发投入与企业绩效间的关系进行探究,发现该类企业的创新研发投入与收入和净利润率呈正相关关系[18]。如上所述,部分学者认为,企业的创新投入与绩效呈正相关关系,但也有部分学者持不同意见。例如:尹美群等(2018)针对创新投入与企业绩效的关系进行了分行业实证研究,研究表明,对于技术密集型行业,创新投入对于企业绩效存在周期效应,公司前期增加创新投入能够有效提升企业绩效,但当期绩效的提升会促使管理层放缓创新脚步,造成未来一期绩效下降,进而再增加投入[19];周菲等(2019)基于内生视角,提出在短期内,创新研发投入对企业绩效存在负向影响,但其滞后对绩效的影响为正向[20]。基于以上分析,学者们对创新投入与企业绩效间的关系存在分歧,其原因多为企业样本和数据年份的选取存在差异,由于创新的失败率高,短期内创新投入较高的企业可能会对绩效产生消极影响。由此,提出假设:

H2:企业创新投入与企业绩效的关系呈负相关。

2.3 高管人力资本的调节作用

2.3.1 高管人力资本对薪酬激励与企业绩效关系的影响。根据人力资本理论,体现在劳动者身上的资本被称为人力资本,包含个体的生产知识、劳动技能与健康素质的综合评判,其中个体所受的教育占据重要地位,人力资本的受教育水平在一定程度上与收入有密切关系。高管是企业人力资源中最重要的部分,拥有较高的经营决策权,同时也是企业进行资源配置的重要决策者[21]。李世聪(2005)提出,应以人力资本贡献率为依据,构建企业高层管理者的激励机制,并用此方式有效激励高管团队,使得高管创造更好的企业绩效[22]。范亚东等(2016)通过对上深交所主板上市公司进行研究,发现企业高管受教育水平越高,他们期望得到的薪酬回报越高;若企业给予高管的薪酬激励达到他们的期望值,就能够激发高管的工作潜能,进而提升企业绩效[23]。由此,提出假设:

H3a:高管人力资本在薪酬激励与企业绩效间起正向调节作用。

2.3.2 高管人力资本对股权激励与企业绩效关系的影响。高管在企业中能够一定程度地执行股东意愿,对企业的剩余控制权具有决策性,因此对高管实施股权激励,能够使高管获得企业部分剩余控制权,促使高管与企业形成利益共同体,共同谋求企业的良好发展[24]。企业高管多为拥有丰富经验的职业经理人或专业及管理能力极强的员工,能够在企业的经营中扮演好管理者的角色,对其他员工进行工作指导、提高员工工作积极性等,最终实现企业绩效的提升。当高管的人力资本水平较高时,企业对高管实施股权激励措施能够使高管对企业有更强的归属感,引导高管在企业中扮演好一个优质管理者的角色,提升高管在企业员工中的影响力,进而以高管的人力资本优势影响其他员工,促使其他员工主动提升自身能力。由此,提出假设:

H3b:高管人力资本在股权激励与企业绩效间起正向调节作用。

2.3.3 高管人力资本对创新投入与企业绩效关系的影响。高管普遍拥有较高的受教育水平与道德素养。一方面,他们的信息搜集和处理能力较强,也能较好应对和解决突发事件,同时能够及时跟随国家政策,结合实际制定适合企业发展的方案;另一方面,他们拥有较多的社会资本,能够搜集充足的外部信息,应对动态市场情形并灵活调整企业经营状态,为企业发展做出能够实现最大效益的最优决策[25]。王文华等(2014)通过对企业创新投入与企业绩效间的内在机理进行探究,发现高管人力资本在其关系中存在正向调节作用,同时高管人力资本的深度与广度都能显著正向调节二者之间的关系[26]。由此,提出假设:

H3c:高管人力资本在创新投入与企业绩效间起正向调节作用。

2.4 假设模型

通过对高管激励(薪酬激励和股权激励)、创新投入与企业绩效各个变量间的关系进行梳理,构建本文的研究假设模型,如图1所示。

图1 研究假设模型图

3 研究设计

3.1 样本选取与数据来源

根据中国证监会《2021年1季度上市公司行业分类结果》公布的行业分类,本文选取沪深A股上市制造业企业作为样本,筛选2018—2020年共3年的行业数据进行研究。为了确保样本的准确性、有效性,对出现以下情况的企业进行剔除:①剔除数据不完整、缺失较多的企业;②剔除未实施高管激励的企业;③剔除被ST、*ST的企业。最终筛选出符合要求且具有代表性的制造业企业1 134家,共计3 402个数据样本。本研究的数据主要来源于国泰安数据库(GSMAR),通过Excel进行数据预处理,然后运用统计软件SPSS 26.0和STATA 16.0进行后续实证研究。

3.2 变量设计

3.2.1 被解释变量。综合国内外各学者的研究,目前企业绩效的衡量指标主要有会计指标和市场指标两种类型。其中,ROA、ROE、EPS等归属于会计指标,EVA、托宾Q值等归属于市场指标。本文通过对指标选取的实用性和科学性以及市场的稳定性等方面进行考量,最终选定总资产收益率(ROA)来表示企业绩效。

3.2.2 解释变量。根据胡艳等(2015)的研究方法,将高管激励划分为薪酬激励和股权激励两个方面进行衡量,其中将高管薪酬激励的指标设定为高管团队排名前三的报酬总额的自然对数[27]。

关于股权激励的计量,国内学者大多采用高管持股的比例表示股权激励强度,因此高管股权激励的指标用高管持股数量占公司总股本的比例来衡量。

创新投入是一个绝对值概念,参考大多数文献的做法,采用研发投入的相对值,即用研发费用占营业收入的比例来表示企业的创新投入。

3.2.3 调节变量。借鉴韩静等(2014)的做法,将高管团队的平均受教育水平作为高管人力资本的代理变量,其中:1=中专及中专以下,2=大专,3=本科,4=硕士研究生,5=博士研究生等[28]。因此,本文的调节变量——高管人力资本选用高管平均受教育水平的指标来衡量。

3.2.4 控制变量。结合制造业企业的特点,为了提高研究结果的可靠性,本研究的控制变量选取以下能够体现企业财务状况和经营治理能力等方面特征的变量,如企业规模、资产负债率、总资产增长率、股权集中度、董事会规模等。

各变量的定义及测度如表1所示。

表1 变量定义及测度

3.3 模型设计

为了准确地计量各个变量间的相关程度,探讨高管激励、创新投入对企业绩效的影响,本研究运用线性回归分析方法构建以下模型。

本文基于高管人力资本的视角,对高管激励、创新投入与企业绩效间的关系进行研究,选取高管人力资本为调节变量,分别在以上模型中引入相应变量与高管人力资本的交互项构建以下回归模型。

其中,β0为常数项,βi(i=1,2,3)为回归系数,control为企业规模、资产负债率、总资产增长率、股权集中度、董事会规模等控制变量,ε为误差项。

4 实证分析

4.1 描述性分析

为初步掌握各变量的分布特征,对各变量进行描述性分析,如表2所示。

表2 变量描述性分析

由表2的描述性统计情况可以看出我国1 134家制造业企业于2018—2020年期间各方面情况。第一,企业绩效方面。其均值是0.041,说明该类企业整体呈盈利状态,但绩效水平不高。其中,最小值为-0.965,最大值为0.542,差距较大,体现出各个企业的经营策略差异性较大,绩效水平悬殊。第二,高管薪酬激励方面。从最小值12.808到最大值17.746可以看出,该行业对于高管薪酬激励都很重视,高管薪酬差距不大。均值达到14.623,表明该行业的高管薪酬处于较高水平。第三,高管股权激励方面。其平均值为0.128,表明多数企业对高管实施股权激励。由最大值和最小值可以看出,部分企业股权激励强度大,而部分企业较为不重视,股权激励值不足0.001%。第四,创新投入方面。国际上规定,创新投入超过5%,企业才具有竞争力。制造业企业普遍较为注重创新,创新投入平均水平达到5.1%,表明该类企业整体上具有一定的竞争力。其中,有些企业的创新投入达到57.3%,远超于国际水平,但有的企业创新投入较低,影响企业未来发展。第五,高管人力资本方面。该类企业高管的平均受教育水平为3.265,介于本科与硕士研究生之间,反映出制造业企业的高管普遍重视学历提升,人力资本水平较高。

4.2 相关性分析

运用SPSS 26.0统计软件对此次研究中各变量间的相关性进行分析,Pearson系数结果如表3所示。

表3 Pearson相关性分析

根据学术界的研究结论,一般变量间的相对系数绝对值高于0.8,则认为此次研究的变量间存在严重的多重共线性问题。由表3的结果可得,各变量间的相关系数绝对值最大为0.616,剩余系数均在0.488及以下,远小于临界值0.8,证明此次研究不存在严重的多重共线性问题,其各个变量间关系相对独立。根据相关性分析结果,薪酬激励与企业绩效的相关系数为0.141,说明薪酬激励与企业绩效呈正相关关系,且此关系在1%的水平下显著,初步证实了假设H1a成立;高管股权激励与企业绩效在1%的水平下相关系数为0.092,说明股权激励与企业绩效呈显著正相关,假设H1b也初步成立;创新投入与企业绩效在表中显示的系数为-0.106,说明二者呈负相关,且在1%的水平下显著,假设H2初步得到证实,表明创新投入能够对企业绩效产生负向影响。

4.3 高管激励、创新投入与企业绩效回归分析

薪酬激励、股权激励、创新投入与企业绩效回归分析的结果如表4所示。

表4 薪酬激励、股权激励、创新投入与企业绩效回归分析

从薪酬激励、股权激励、创新投入与企业绩效4个变量回归分析的结果来看,模型1中高管薪酬激励与企业绩效系数值为0.111,且在1%的水平下显著,证明制造业企业实施高管薪酬激励措施能够正向影响企业绩效,即适当的薪酬激励能够提升高管的工作积极性,促进企业绩效增长。模型2中高管股权激励与企业绩效的相关系数为0.033,且在5%的显著性水平下呈正相关,表明对高管实施股权激励能够正向影响企业绩效,同时股权激励的强度越大,对企业绩效的正向促进作用越明显。

模型3的回归结果显示,制造业企业的创新投入对绩效的影响在1%的水平下显著,其系数值为-0.153,说明创新投入与企业绩效存在显著负相关的关系。模型4是加入了所有解释变量的完整模型,回归结果证明,高管薪酬激励和股权激励对企业绩效的促进作用均通过了1%的显著性检验,企业创新投入对绩效的负向作用也再次通过了1%的显著性检验,对前3个模型的结论进行了再次巩固验证。综上所述,假设H1a、H1b、H2均充分得到验证且成立。

4.4 高管人力资本的调节作用检验

为进一步验证高管人力资本的调节作用,模型5、6、7中分别添加高管薪酬激励与高管人力资本的交互项(lnAP*RL)、高管股权激励与高管人力资本的交互项(SHARE*RL)和创新投入与高管人力资本的交互项(RD*RL)进行回归检验,具体结果如表5所示。

表5 高管人力资本的调节作用

由表5的回归结果可知,模型5中添加了高管薪酬激励与高管人力资本的交互项,得到交互项(lnAP*RL)的相关系数为0.028,并在10%的水平下显著,表明高管人力资本在高管薪酬激励与企业绩效的关系中起显著正向调节作用,假设H3a成立;模型6中添加了高管股权激励与高管人力资本的交互项,得到交互项(SHARE*RL)的相关系数为0.029,并在10%的水平下通过显著性检验,证明高管人力资本在高管股权激励与企业绩效的关系中起显著正向调节作用,假设H3b成立。具体的调节效应如图2和图3所示,高人力资本的回归直线斜率要大于低人力资本的回归直线,这说明企业对高管实施薪酬和股权激励措施时,高管的人力资本水平越高,其受到激励后对企业绩效的促进作用越强。综上,高管激励能够正向促进企业绩效的提升,且高管人力资本能够在高管激励与企业绩效的关系中起到正向调节作用,即高管的受教育程度越高,企业对高管给予的薪酬激励和股权激励越有效,越有利于高管与企业形成利益共同体,促使企业绩效增长。

图2 人力资本对薪酬激励与企业绩效关系的调节作用

图3 人力资本对股权激励与企业绩效关系的调节作用

根据模型7的回归结果,创新投入与高管人力资本的交互项(RD*RL)系数值为0.084,并在10%的水平下显著,表明高管人力资本的调节作用存在于创新投入与企业绩效的关系中,且为正向调节作用,假设H3c成立。为了进一步验证高管人力资本在创新投入与企业绩效间的作用,绘制如图4所示的调节效应图。当创新投入增多时,高人力资本回归直线的倾斜程度要小于低人力资本,说明随着高管平均受教育水平的提高,企业高管更能对风险型事件做出有效决策,充分调动员工工作积极性,弱化制造业企业创新投入对绩效的负向影响。

图4 人力资本对创新投入与企业绩效关系的调节作用

此外,从回归结果可以看出,在本文选取的控制变量中,企业规模、总资产增长率和股权集中度均通过了1%的显著性检验,且与企业绩效呈正相关。这说明规模越大、成长性越高的企业更能拥有好的绩效,这也促使制造业企业不断成长、扩大规模,以提升自身竞争力,进而促使企业绩效稳定增长。股权集中度由企业前十大股东的持股比例来度量,由此可见,前十大股东的持股比例越高,公司发展越稳定,企业绩效越能够得到有效增长。资产负债率与企业绩效的关系在1%的显著性水平下呈负相关,证明较高水平的资产负债率会给企业带来一定的财务风险,进而对企业绩效产生不利影响。董事会规模对企业绩效有一定的正向影响,但不显著,说明董事会的规模对企业的发展影响不大。

4.5 稳健性检验

为判断以上研究的回归结果是否稳健,本文选择变换关键变量进行稳健性检验,即将因变量企业绩效的测量指标总资产收益率(ROA)替换成托宾Q值,加入模型进行回归分析,结果如表6、表7所示。

由表6的稳健性检验结果可以看出,更换因变量后,企业高管薪酬激励、股权激励与企业绩效依然呈正相关关系,创新投入与企业绩效仍为负相关关系,且同时通过了1%的显著性检验,说明高管激励(薪酬激励与股权激励)能够对企业绩效产生正向影响,创新投入对制造业企业绩效产生负向影响。基于此,本文对高管激励、创新投入与企业绩效三者间的关系研究通过了稳健性检验。

根据表7的检验结果,当因变量替换为托宾Q值后,高管人力资本依然起调节作用。高管人力资本分别在5%和10%的水平上显著调节高管激励(薪酬激励和股权激励)、创新投入与企业绩效间的关系,且均为正向调节,说明了制造业企业高管的平均受教育水平越高,针对高管实施薪酬和股权激励正向影响企业绩效的效果越好,创新投入对企业绩效的负向影响越小。由此,高管人力资本在高管激励、创新投入与企业绩效关系间存在调节作用的结论通过了稳健性检验。

综上所述,替代变量的回归结果相较于原始变量无实质性差异,主变量间的关系和调节方向都没有发生改变。因此,本文假设模型通过了稳健性检验,研究结果有较强的可靠性。

5 结论与建议

5.1 研究结论

本文以2018—2020年沪深A股上市的制造业企业数据作为研究样本,探究了高管激励(薪酬激励和股权激励)、创新投入与企业绩效之间的关系,并验证了高管人力资本的调节作用。具体研究结论如下:第一,高管激励(薪酬激励和股权激励)与企业绩效呈显著正相关关系,即对制造业企业的高管实施激励措施能够有效促进企业绩效的提升;第二,制造业企业的创新投入与企业绩效呈负相关关系,即增加企业的创新投入会降低企业的绩效,这可能是因为制造业企业多重视研发,创新投入较多,企业成本增加,但成果转化周期较长,从而导致对企业绩效产生了负向影响;第三,高管人力资本在高管激励、创新投入与企业绩效的关系中起正向调节作用,当企业高管人力资本水平较高时,企业对高管实施激励能够提升高管对企业的归属感,使其更乐于投身企业发展,为企业绩效提升贡献自身力量。同时,较高的人力资本水平能够使高管对于风险性较高的创新投入有更加清晰、理性的决策,尽可能降低对企业绩效的负向影响。

研究结论证实了高管激励对企业绩效的正向促进作用和创新投入对企业绩效的负向抑制作用,不仅丰富了高管激励对企业绩效影响的研究,还探究了制造业企业创新投入对企业绩效的影响作用,为制造业企业的绩效提升提供了理论依据。同时,本研究验证了高管人力资本的调节作用,深入发掘了高管激励、创新投入与企业绩效关系中的边界条件,让企业认识到高管人力资本的重要性,给企业的管理实践提供启示,也为后续研究拓宽思路。

5.2 政策建议

基于本文的研究结论,对我国实施高管激励的制造业上市企业提出以下几点建议。

第一,稳定推行高管薪酬激励机制,并适当提高薪酬激励的强度。根据本文的研究结果可以得出,高管薪酬激励是促进企业绩效提升的重要因素之一,对高管实行薪酬激励能够激发高管的工作潜能,调动其工作积极性,进而形成高管与企业的利益共同体,促使其更好地为企业服务,进而提升企业绩效。

第二,适当提高高管持股比例,完善股权激励机制。适当的股权激励可以使高管与企业利益趋同,促使高管与企业形成利益共同体,提升高管的敬业度,同时还能激发高管内部的良性竞争,为企业发展贡献自身才能,进而促进企业绩效的提升。

第三,结合企业情况,慎重确定创新投入。制造业企业相对较为注重研发投入,但一味地追求创新具有一定的风险性。过高的创新投入可能无法给企业绩效带来正向影响,反而会对企业绩效产生负向影响,不利于企业进一步创新发展。因此,制造业企业应结合企业实际确定创新投入,避免过度的创新投入对企业造成经济负担。

第四,充分发挥高管人力资本的作用。根据此次研究结论,高管人力资本对高管激励、创新投入与企业绩效之间的关系起正向调节作用。一方面,企业应对拥有较高人力资本水平的高管团队实施完善的薪酬和股权激励制度,达到留住人才的目的,同时还能吸引更多受教育程度高、具有创新能力的优秀人才,提升高管团队的创新决策水平;另一方面,可以定期对高管人员进行员工业务能力等系统培训,进一步提升高管的综合实力,同时提拔优秀员工,保证高管团队的人力资本处于较高水平,为企业创造更高的绩效。

注释:

①习近平在中国科学院第二十次院士大会、中国工程院第十五次院士大会、中国科协第十次全国代表大会上的讲话。

②国家统计局、科学技术部、财政部.《2020年全国科技经费投入统计公报》。

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