跨国企业CEO开放性特征能促进企业创新吗

摘 要： 以 2010—2021年我国沪深 A 股上市的跨国企业为研究对象，分别从创新活动的投入和产出两个角度入手，选取年龄、任期、海外背景和学历等特征，构建出跨国企业CEO开放性特征指标，分析CEO开放性特征与企业创新之间的关系，并引入了融资约束与冗余资源作为调节变量，进一步探究其在二者之间的调节效应。实证结果显示：跨国企业CEO开放性特征对企业创新投入和产出均有显著的正向影响；融资约束在CEO开放性特征与企业创新投入的关系中发挥负向调节作用；不同性质的冗余资源调节效果不同，沉淀性冗余资源负向调节CEO特征与创新投入和产出的关系，而非沉淀性冗余资源在CEO特征与企业创新投入的关系中发挥正向调节作用。

关键词： 跨国企业；CEO开放性特征；企业创新；融资约束；冗余资源

中图分类号： F 272.91

文献标志码： A

收稿日期：2024-03-04

基金项目： 国家社会科学基金项目《颗粒经济视角下头部企业促进我国比较优势提升的机制与政策研究》（项目编号：22BJL139）

作者简介：刘烨（1969—），女，辽宁沈阳人，东北大学工商管理学院副教授，硕士生导师，主要研究方向： 公司治理、国际商务；邱丽蓉（1998—），女，四川巴中人，硕士研究生。

文章编号：1005-9679（2024）05-0081-08

Can the Openness Characteristics of Multinational CorporateCEOs Promote Enterprise Innovation？

LIU Ye1 QIU Lirong1 MA Tongtong2

（1.School of Business Administration， Northeastern University， Shenyang 110169， China；2. Shenzhou Municipal People’s Government Office， Shenzhou 053899， China）

Abstract： The paper takes the A-share listed multinational enterprises in Shanghai and Shenzhen during 2010-2021 as the research object， selects characteristics such as age， tenure and education background to construct an index of openness characteristics of CEO of multinational corporations， and analyzes the relationship between CEO openness characteristics and corporate innovation from the perspectives of both innovation input and output. Moreover， financing constraints and redundant resources are introduced as moderating variables to explore the moderating effect between them. Through empirical analysis， this thesis finds that the open characteristics of CEO of multinational companies have a s_{32357b8d73db0c24f1f4d6de2a68d2fc3769fa61f8d6d81ba6cd15396ee4db9b}ignificant positive impact on innovation input and output. Financing constraints play a negative moderating role in the relationship between CEO openness and innovation input. The moderating effect of different nature of redundant resources is different. Precipitated redundant resources play a negative moderating role in the relationship between CEO characteristics and innovation input and output of multinational enterprises. However， non-precipitated redundant resources play a positive moderating role in the relationship between CEO characteristics and innovation input of multinational firms.

Key words： multinational enterprises; open characteristics of CEO; enterprise innovation; financing constraints; redundant resources

与以往研究有所不同，本文将冗余资源细分为沉淀性冗余资源与非沉淀性冗余资源，深入探究这两种不同类型的冗余资源如何调节跨国企业CEO的开放性特征对企业创新的影响。

1 文献回顾与研究假设

1.1 跨国企业CEO开放性特征对企业创新的影响

根据高阶管理理论，CEO特征将塑造CEO的认知与看法，进而影响企业行为，对企业的战略决策和企业绩效产生影响。CEO作为高管团队中决策的核心，拥有比其他高管团队成员更大的权力和影响力，对于企业的战略决策和绩效具有关键作用。企业家的创新精神是企业创新的动力源泉，具有开放性特征的跨国企业CEO主动接纳新鲜事物、新挑战的意愿较强烈，其思想和行动上提倡和学习创新的主观导向较显著（连燕玲和贺小刚，2015；Spieth & Schneider，2016）从而有利于企业创新能力的提升。同时，企业创新能力的培育是一项长期投资行为，具有高风险、收益长期性和时间滞后性的特点，开放性的CEO对创新中存在的风险具有较高的包容性（Benischke et al.，2019; NADKARNI & HERRMANN，2010）。开放性较强的跨国企业CEO对未来的机会和风险持乐观态度，能从团队内外获得的丰富信息有助于跨国企业降低错误决策的风险，正确地进行战略选择，做出科学决策，对企业创新能力建设的“投入-回报”预期更加积极（Zhang，2010）。本文提出以下假设：

H1：跨国企业CEO开放性特征与企业创新正相关。

1.2 融资约束的调节作用

金融约束是制约企业创新的重要因素。Hottenrott & Peters（2012）认为筹资阶段受阻而带来的创新活动客观上的资金不足，将会进一步限制企业创新活动。企业创新具有研发周期长、不确定性较大等特点，对于人才和资金具有较大的依赖性，正是由于这种高度不确定性，企业才面临着较大的融资约束。根据信息不对称理论，由于创新企业比潜在投资者更了解其创新项目的成功概率和性质，投资者难以区分项目的好坏，企业外部融资变得更加困难，加大了企业筹资的成本，进而抑制企业创新（Ferrucci et al.，2020）。程远等（2021）认为创新投资不同于有形投资的特点使其更容易受到融资方面的限制。当企业创新的不确定性较为严重时，钱雪松等（2021）发现其实际投资收益也会随技术开发进展而动态变化，这也相应增加了创新投入的融资成本，对创新绩效具有挤出效应，从而导致企业技术创新受到抑制。本文提出以下假设：

H2：融资约束在跨国企业CEO开放性特征与企业创新的关系中发挥了负向调节作用。

1.3 冗余资源的调节作用

冗余资源是满足企业正常业务运营需求后被搁置，但未来仍能被使用的资源，是具有战略价值的资源，它普遍存在于生产经营活动中，是组织的资源池（王娜，2016）。根据冗余资源的特性，即灵活性、流动性和专用性程度将其分为两类：非沉淀性冗余和沉淀性冗余（张祥建等，2015）。过度的沉淀性冗余增加提高了企业的运营成本，降低了产品竞争力与利润率，也因此阻碍了企业的可用的创新投入（Ellonen et al.，2009）。另外，过度的沉淀性冗余提高了企业的僵化程度，当企业尝试利用沉淀性冗余资源进行创新时，往往由于会对管理层或员工的既得利益造成损失，从而遭受来自各方的抗拒，这加大了企业发掘利用此类冗余资源的难度，也延长了资源发挥作用的及时性，因此往往难以在企业需要时发挥有效的作用（张凌宇和王搏，2021）。与沉淀性冗余资源相反，非沉淀性冗余由于流动性强，能够在竞争环境中用于应对市场竞争和制度压力（吴秋生和黄贤环，2017；Suzuki，2018）。Marlin & Geiger（2015）研究发现，非沉淀性冗余资源较丰富的企业更愿意承担不确定性风险， 并且有足够的准备应对创新带来的风险。从而能够减轻企业变革中面临的压力，使企业更有机会实现战略目标（Huang & Chen，2010）。本文提出以下假设：

H3a：沉淀性冗余资源在跨国企业CEO开放性特征与企业创新的关系中发挥了负向调节作用。

H3b：非沉淀性冗余资源在跨国企业CEO开放性特征与企业创新的关系中发挥了正向调节作用。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本研究选取2010—2021年沪深A股上市的跨国企业为研究样本，所使用的专利数据来自CNRDS数据库，其余数据来自CSMAR数据库，为了获得更加可靠的样本，对初始样本进行如下处理：（1）剔除金融类和房地产类上市公司样本。（2）剔除ST、*ST以及PT的公司样本。（3）筛选出有海外关联关系的上市公司。（4）剔除数据有缺失的样本。另外，对所有的连续变量进行1%和99%水平的缩尾处理，以消除异常值对实证结果的影响。经过上述筛选，最终得到694家上市企业，4312个观测值，为非平衡面板数据。

2.2 变量选择与定义

1.被解释变量。本文的被解释变量是企业创新，企业创新能力反映在企业运营的各个环节，是企业长期发展的综合能力。对企业创新能力的度量，目前学术界有多种衡量方法，但大致分为两个方向，即创新投入和创新产出。企业创新投入主要通过两方面进行度量，即企业财力投入和人力投入两个维度。同张平等（2014）对创新能力的处理方法一致，本文采用研发投入占主营业务收入比例，其逻辑在于企业的研发投入越高，一般来说企业的创新能力越强。企业的研发产出参照冼国明和明秀南（2018）的测量方法，以跨国企业总公司、海外子公司、联营以及合营企业的国内外专利申请数量衡量。

2.解释变量。本文的解释变量为跨国企业CEO开放性特征，目前测量跨国企业CEO开放性特征的指标较少，大多数学者采用的是单一变量，即经验以及年龄等，本文借鉴Datta et al.（2003）的研究并结合中国具体国情对跨国企业CEO开放性进行测量，具体计算过程如下：（1）获取四个人口特征指标，即CEO年龄、CEO教育水平、CEO的海外背景和CEO在本企业内的任职期限，其中CEO教育水平基于CEO所获得的最高学历来测量，1=中专，2=大专，3=大学，4=硕士，5=博士；CEO的海外背景为虚拟变量，即有海外学习或任职经历则将海外背景赋值为1，否则为0。（2）对CEO年龄和任期进行转换。因为CEO年龄和任期与开放性程度成负向关系，为确保这两个指标和CEO教育水平与CEO开放性关系是同方向关系，所以需要将每个数值乘以（-1）。（3）对转化后的CEO年龄、海外背景、任职期限以及教育水平四个指标进行标准化，最后将上述标准化后的四个指标数值加总获得CEO开放性程度（open）。

3.调节变量。根据理论假设本文主要包括以下调节变量：（1）融资约束（SA指数），测量融资约束的指数有KZ指数、SA指数和WW指数。本文借鉴Hadlock et al.（2010）构建了SA指数，由完全外生的size和age两变量构成，不包含内生性变量，能够避免KZ指数和WW指数带来的测度偏误，计算方法简便，且依据SA指数划分的融资约束等级与WW指数一致，得到的融资约束评价结论相对较稳健。借鉴鞠晓生（2013）、吴秋生和黄贤环（2017）的研究方法，本文也采用SA指数：-0.737size+0.043size2-0.04age 测度上市公司所面临的融资约束大小，其中，size=ln（企业资产总额/1000000），资产总额单位为元，age为公司的上市年限，由此计算出来的该指数为负，且绝对值越大表示面临的融资约束越严重，融资约束采用SA指数的绝对值来衡量。（2）组织冗余，即沉淀性冗余和非沉淀性冗余来衡量企业内部的冗余资源。本文采用Iyer & Miller（2008）的测量方法，非沉淀性冗余资源指标的测算采用企业的速动比率［（流动资产-存货）/流动负债］来衡量，沉淀性冗余资源的测量采用销售费用占销售收入的比例来衡量。

4.控制变量。除上述所说的变量以外，仍然有一些变量会对创新行为产生重要的影响，本文将这些变量也作为控制变量，见表1。

2.2 构建实证模型

为了检验假设1，本文构建如下线性模型：

Innovatei，t=α+β1openi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（1）

Patenti，t=α+β1openi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（2）

其中，i代表企业，t代表年份，α代表常数，β1为自变量系数，βk为各控制变量系数，εi，t为随机扰动项，Innovatei，t为企业i在t年的创新投入，Patenti，t为企业i在t年的创新产出，openi，t为跨国企业i在t年的CEO开放性特征，Xi，t为控制变量，同时控制年份（Year）和行业（Industry）虚拟变量。

为了验证假设2，本文在式（1）和（2）的基础上引入跨国企业CEO开放性特征与融资约束的交互项，构建如下模型：

Innovatei，t=α+β1openi，t+β2SAi，t+β3openi，tSAi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（3）

Patenti，t=α+β1openi，t+β2SAi，t+β3openi，t*SAi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（4）

为了验证假设3a和3b，在式（1）和（2）的基础上分别引入沉淀性冗余资源/非沉淀性冗余资源与跨国企业CEO开放性特征的交互项，构建如下模型：

Innovatei，t=α+β1openi，t+β2CDi，t+β3openi，t*CDi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（5）

Patenti，t=α+β1openi，t+β2CDi，t+β3openi，t*CDi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（6）

Innovatei，t=α+β1openi，t+β2FCDi，t+β3openi，t*FCDi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（7）

Patenti，t=α+β1openi，t+β2FCDi，t+β3openi，tFCDi，t+βkXi，t+Year+Industry+εi，t（8）

3 实证结果分析

3.1 描述性统计分析

对本文的解释变量、被解释变量以及调节变量进行描述性统计分析，结果如表2所示。结果表明：①企业研发投入（Innovate）的均值为0.050，最大值和最小值分别为0.295、0，说明我国企业研发投入比例总体较低，不同企业的研发投入强度存在一定差距。企业创新产出（Patent）的标准差为321.500，说明我国不同企业的创新产出存在显著差距。②跨国企业CEO开放性特征（open）的均值为0.028，标准差为1.909，最大值为5.173，最小值为-4.513，说明不同企业的CEO开放性特征也存在显著差异。

3.2 相关性分析

为了保证回归结果的准确性，避免结果受变量之间的多重共线性影响，本文对主要变量进行了Pearson相关系数检验，结果如表3所示。从表3可见，在企业规模（size）对创新产出（Patent）的影响中，相关系数为0.556，可能意味模型存在多重共线性问题，需要膨胀因子法（VIF）予以确认，而其他变量间相关系数不高于0.5，适合做多元回归分析。VIF结果（表略）显示，相关变量的VIF值均不超过10，因此变量间不具有多重共线性，可以进行下一步的回归。

3.3 回归分析

3.3.1 跨国企业CEO开放性特征对企业创新影响的回归分析

表4列（1）是跨国企业CEO开放性特征与企业创新投入的回归结果。CEO开放性特征与企业创新之间的回归系数显著为正，即CEO开放性程度越高，对企业创新投入的促进作用越明显。表4列（2）是跨国企业CEO开放性特征与企业创新产出的回归结果，结果表明CEO开放性特征能促进企业的研发产出，假设H1得以验证。开放性特征越高的跨国企业CEO越能利用自己的创新思维去了解国际上行业发展现状和未来发展方向，对企业发展情况拥有更加清晰的认知，能够做出有利于企业长期发展的投资决策，进而提高企业创新投入水平和促进企业创新产出。

3.3.2 融资约束的调节效应分析

为了验证融资约束的调节作用，引入融资约束和融资约束与跨国企业CEO开放性特征的交互项，回归结果如表5所示。

列（3）回归结果表明融资约束负向调节跨国企业CEO开放性特征与企业创新投入之间的关系。基于优序融资理论，内源融资单一资金来源难以满足企业融资需求，外源融资渠道开发由于信息不对称以及交易成本过高等原因导致企业融资往往难以达到帕累托最优，在此情形下，跨国企业CEO往往会处于保守状态，会减少研发投资。列（4）的回归结果说明融资约束对于跨国企业CEO开放性特征与企业创新产出之间的关系没有调节效果。企业的创新产出周期较长，企业的专利具有滞后性，当期的研发投入往往需要一定的时间才能转化为具体的产出成果，所以当期的融资约束对于当期的跨国企业CEO开放性特征与企业创新产出关系的调节效果并不明显。

3.3.3 冗余资源的调节效应分析

为了验证沉淀性冗余资源的调节作用，引入沉淀性冗余资源和沉淀性冗余资源与跨国企业CEO开放性特征的交互项，回归结果如表6所示。列（3）、列（4）回归结果分别表明沉淀性冗余资源负向调节跨国企业CEO开放性特征与企业创新投入、创新产出之间的关系，假设H3a得以验证。

沉淀性冗余资源更多是由于其较为隐蔽不易被及时发现且具有使用专用性，所以难以触发企业的创新活动，从而不利于企业开展创新项目。基于高层梯队理论，高管对现实的理解反映其选择倾向，CEO开放性特征越高，CEO越愿意积极改善企业现状，通过影响决策过程进而优化企业的资源配置，更能看到企业未来的愿景，因此更能为企业的长期经营做出正确的决策。同时开放性特征强的CEO在面对急速变化的市场能够迅速作出反应，并且开放性领导者通常拥有复杂的社会网络连接，拓宽了外部投资资源渠道，能减少因为信息不对称引起的组织非效率投资。创新风险大，周期长，当企业沉淀性冗余资源越多，开放性CEO越能洞察到此时的情况不利于企业创新，将会适当减弱企业创新活动。

为了验证非沉淀性冗余资源的调节作用，引入非沉淀性冗余资源以及非沉淀性冗余资源与跨国企业CEO开放性特征的交互项，回归结果如表7（3）、（4）所示。结果表明非沉淀性冗余资源有利于企业的创新投入，相比于沉淀性冗余资源，非沉淀性冗余资源并未嵌入到企业内部，因此来说具有更高的流动性，流动性越强就意味着企业在进行非沉淀性冗余资源调整时成本也就相对较低，能在外部环境发生急剧变化时充当并发挥更好的缓冲作用，并为企业创新提供了更多元化的选择和更为稳定的现金流，进而对企业的创新投入起到较好的促进作用。列（4）回归结果并不显著，说明非沉淀性冗余资源并不能调节跨国企业CEO开放性特征与企业创新产出的关系。由于创新活动周期较长，企业在调整流动性较强的非沉淀性冗余资源时，对创新产出的效果具有一定的滞后性，因此非沉淀性冗余资源对跨国企业CEO开放性特征与企业创新产出的调节效应并不显著。

3.4 稳健性检验

为了保证实证结果的稳定和可靠性，本文采用替换被解释变量和更改样本区间的方法进行稳健性检验。

3.4.1 替换被解释变量的稳健性检验

本文采用更换企业创新投入和创新产出变量的方法再一次进行稳健性检验，借鉴胡恒强等（2020）的做法用研发投入金额/滞后一期的总资产（Innovate1）去替换研发投入金额/主营业务收入（Innovate）作为测量企业创新投入的变量。借鉴刘振和黄丹华（2021）、陈钦源等（2017）的做法，用专利授权数加1的自然对数（Patent1）替换专利申请量（Patent）作为测量企业创新产出的变量，模型中其他变量保持不变。稳健性回归结果如表8和表9所示，与上述结论一致。

3.4.2 更换样本区间的稳健性检验

考虑样本时间期限选择可能产生误差，本文借鉴连燕玲（2015）［7］等人的做法，采取更改样本时间的方法，本文选取2011年-2019年的样本数据进行稳健性检验，稳健性检验结果如表10和表11所示，检验结果与本文结果无显著性差异。

4 结论与政策启示

基于本文研究，主要得出以下结论：（1）跨国企业CEO开放性特征可促进企业创新投入，因为开放性更高的CEO更加注重公司的长期发展，能够在复杂的国际环境中把握趋势，促进企业的创新投入和提高创新产出水平。（2）在引入融资约束这一调节变量后发现，融资约束会抑制跨国企业CEO开放性特征对企业创新投入的促进作用。（3）在引入沉淀性冗余资源作为调节变量之后发现，沉淀性冗余资源对跨国企业CEO开放性特征与企业创新之间起负向调节作用。（4）在引入非沉淀性冗余资源作为调节变量之后发现，非沉淀性冗余资源在跨国企业CEO开放性特征与企业创新投入之间起正向调节作用。

据此有以下政策启示：（1）政府部门应根据资本市场情况进一步加强对跨国企业创新政策的支持力度，优化营商环境并加大对跨国企业融资的扶持力度，同时出台相应政策吸引和鼓励跨国企业决策者对企业进行长期投资，更好地激发市场主体活力，促进资本市场健康发展，进而促进跨国企业创新。（2）跨国企业需重视CEO在公司治理方面的专业指导和协助，并且合理任用CEO。跨国企业CEO则应在遵守法律法规和职业道德的基础之上，真正成为价值投资者而不是采取短线交易进行套现，积极参与企业的经营管理以及重大事项的决策部署，给予企业专业支持。（3）提升企业应对风险的能力。企业应具有危机意识和组织韧性，学会整合拥有的资源，提高资源的利用率，减少企业的沉淀性冗余资源，增加非沉淀性冗余资源，使企业在复杂多变的环境中提高风险应对能力和创新能力。

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