摘要：文章以我國2008年～2010年披露了RD資本化金額和RD投入總額的深市中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司為樣本，共674個觀測值，檢驗(yàn)了CEO的教育層級對企業(yè)研發(fā)效率的影響。文章引入成本法來度量企業(yè)RD的效率，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，CEO的教育層級與企業(yè)RD投入的效率顯著正相關(guān)。

關(guān)鍵詞：CEO；教育層級；RD；效率

一、 引言

技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新的程度不僅要靠每年巨大的RD經(jīng)費(fèi)投入，同時還需要這些RD投入的高效率使用。然而，當(dāng)前已有文獻(xiàn)主要是針對企業(yè)研發(fā)投入的影響因素的研究，直接以企業(yè)為觀測對象的研發(fā)效率的實(shí)證研究文獻(xiàn)卻比較少見，直接研究高管特征對企業(yè)研發(fā)效率影響的實(shí)證文獻(xiàn)就更少。為此，本文嘗試引入成本法來度量每個企業(yè)的研發(fā)效率，并以企業(yè)CEO的教育層級為切入點(diǎn)，以期考察對企業(yè)研發(fā)效率的影響。本文的研究為從微觀行為角度揭示影響企業(yè)研發(fā)效率的因素提供了一個獨(dú)特的視角。

二、 文獻(xiàn)回顧、理論分析與假設(shè)發(fā)展

1. 成本法度量的提出。按照我國2007年開始執(zhí)行的《企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則第6號——無形資產(chǎn)》，對RD投入的處理采用有條件的資本化處理。具體而言，首先區(qū)分研究階段支出與開發(fā)階段支出。研究階段的支出，應(yīng)當(dāng)于發(fā)生時計(jì)入當(dāng)期損益。開發(fā)階段的支出，同時滿足下列5個條件的，才能確認(rèn)為無形資產(chǎn)：①完成該無形資產(chǎn)以使其能夠使用或出售在技術(shù)上具有可行性；②具有完成該無形資產(chǎn)并使用或出售的意圖；③無形資產(chǎn)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益的方式，包括能夠證明運(yùn)用該無形資產(chǎn)生產(chǎn)的產(chǎn)品存在市場或無形資產(chǎn)自身存在市場，無形資產(chǎn)將在內(nèi)部使用的，應(yīng)當(dāng)證明其有用性；④有足夠的技術(shù)、 財(cái)務(wù)資源和其他資源支持，以完成該無形資產(chǎn)的開發(fā)，并有能力使用或出售該無形資產(chǎn)；⑤歸屬于該無形資產(chǎn)開發(fā)階段的支出能夠可靠地計(jì)量。可以發(fā)現(xiàn)，對于企業(yè)的研發(fā)投入要資本化為無形資產(chǎn)，必須同時嚴(yán)格滿足這5個條件。進(jìn)一步可以認(rèn)為這符合條件的資本化金額代表了研發(fā)投入中獲得成功的部分。因此，按照這個準(zhǔn)則，企業(yè)本期研發(fā)投入的資本化為無形資產(chǎn)的金額與本期研發(fā)投入的總額的比率，可以反映出企業(yè)研發(fā)投入的效率。該比率的數(shù)值越大表示企業(yè)研發(fā)效率越高。筆者并把這種度量方法稱為成本法，因?yàn)榉从逞邪l(fā)成功部分的資本化金額和研發(fā)投入的總額都是基于企業(yè)當(dāng)時所付出的現(xiàn)金或現(xiàn)金等價(jià)物的價(jià)值。這種成本法度量的優(yōu)點(diǎn)是可以克服以前文獻(xiàn)中采用專利數(shù)量、新產(chǎn)品、新服務(wù)數(shù)量等度量方法存在的種種弊端，大大增強(qiáng)了不同企業(yè)之間的直接可比性。

2. CEO的教育層次與研發(fā)效率。

（1）CEO教育層級體現(xiàn)了CEO的知識存量、認(rèn)知能力。Hambrick和Mason （1984）認(rèn)為組織是其高層經(jīng)理的的反映，組織的結(jié)果被視為組織內(nèi)高層經(jīng)理的價(jià)值和認(rèn)知基礎(chǔ)的反映，一個人的正規(guī)教育蘊(yùn)含豐富而復(fù)雜的信息，在一定程度上，教育反映了一個人的知識和技能基礎(chǔ)。Cohen和Levinthal （1990）比較詳細(xì)地說明了個人的知識（包括專業(yè)知識）的缺少可能妨礙新知識的形成。Mowery和 Rosenberg（1979）指出技術(shù)進(jìn)步的速度在知識強(qiáng)度大的地方比在弱的地方快得多。Nelson（1982）通過構(gòu)建數(shù)理模型嚴(yán)密地闡明了基礎(chǔ)知識在RD活動中的重要作用。

盡管教育與培訓(xùn)通常能提供高水平的專業(yè)性知識，但是，也存在教育、培訓(xùn)的質(zhì)量差異。在最優(yōu)秀大學(xué)的學(xué)生被認(rèn)為獲得顯性知識的最高水平，從最好大學(xué)接受教育的每個人也被認(rèn)為有更多更好的知識和有更高的學(xué)習(xí)和積累隱性知識的潛能（Hitt et al.， 2001）。專業(yè)知識教育的價(jià)值通常在他們整個職業(yè)生涯都起作用（D'Aveni， 1996）。Bantel 和Jackson （1989）認(rèn)為接受更好教育的高管具有更強(qiáng)的認(rèn)知能力，因此會產(chǎn)生更新穎和富有創(chuàng)造力的成果。類似地，Kimberly和Evanisko （1981） 表明更好的教育通過提高認(rèn)知過程和解決問題的能力而具有更強(qiáng)的創(chuàng)造力。

（2）CEO教育層級對知識流量和知識創(chuàng)造力的影響。Hargadon和Fanelli （2002）按時態(tài)把知識的研究分為兩類：一類主要是靜態(tài)的，即知識存量，主要集中于當(dāng)前的知識如何被復(fù)制和利用以實(shí)現(xiàn)某種結(jié)果（例如一定的財(cái)務(wù)業(yè)績）；第二類是動態(tài)的，即知識流量，主要強(qiáng)調(diào)知識（尤其是新知識）如何促進(jìn)組織創(chuàng)新成果的產(chǎn)生（Kogut Zander， 1992）。這兩類知識之間存在重要的共生關(guān)系。企業(yè)擁有當(dāng)前一定水平的知識（或秘訣），這些新知識必定在某一程度時會導(dǎo)致有價(jià)值的新產(chǎn)品或新服務(wù)的出現(xiàn)（Boland Tenkasi， 1995）。因此，當(dāng)前知識會影響新知識的創(chuàng)造程度，剛形成的新知識又以新產(chǎn)品和新服務(wù)的形式變成當(dāng)前知識。

在實(shí)現(xiàn)成為企業(yè)CEO的過程中，這些專業(yè)人士獲得大量的知識，其中很多是隱性的知識，因此，他們以他們每個人知識（或技能）的形式來構(gòu)筑他們的人力資本。他們這些經(jīng)歷構(gòu)筑了寶貴的行業(yè)特有和企業(yè)特有的知識，這些知識經(jīng)常為是最難模仿的。因此，教育層次越高的CEO，結(jié)合他們的豐富經(jīng)歷，他們越會繼續(xù)獲取更多（新）知識（大部分是隱性知識和特定企業(yè)的）。新知識、新概念的接觸能拓寬理解能力，提高解決問題的技能，并有利于進(jìn)一步的學(xué)習(xí)（ Zahra George， 2002），從而有利于提高企業(yè)研發(fā)的效率。而且，CEO的知識和能力具有杠桿效應(yīng)的，這可讓同事們也獲得隱性知識，既包括從個人到組織層面的獲取和轉(zhuǎn)移，也包括整個組織范圍的傳播。

（3）CEO的教育層次體現(xiàn)了其關(guān)系網(wǎng)、社會資本。教育水平意味著一個特定社會經(jīng)濟(jì)團(tuán)隊(duì)的地位（Collins， 1971），為他們提供教育的學(xué)校（包括機(jī)構(gòu)），這是個寶貴的組織資源，因?yàn)樯狭鞯纳鐣P(guān)系為企業(yè)提供了寶貴的外部資源D'Aveni （1989）。組織的關(guān)鍵成員及他們的社會關(guān)系（網(wǎng)）將成為他們在交換與合并過程中所取得知識的一個重要指標(biāo)（Nahapiet Ghoshal， 1998）。Hansen （2002）認(rèn)為關(guān)系網(wǎng)對知識創(chuàng)造而言是非常重要的，因?yàn)檫@會讓關(guān)系網(wǎng)內(nèi)的成員知曉所他們所掌握知識的當(dāng)前狀態(tài)、定位和意義，為知識的流傳提供重要的通道。

合作關(guān)系網(wǎng)與有效的研發(fā)活動尤為相關(guān)的，其因有四：①在本質(zhì)上，創(chuàng)新過程是事先不知道的和不可預(yù)測的，由于這些不確定性，各方的契約必定是不完全的。因此，要想取得RD活動的優(yōu)勢，某種合作關(guān)系是不可避免的；②有些研發(fā)需要投入的要素是高度專業(yè)化的，因此通常沒有大的公開市場進(jìn)行交易；③合作對研發(fā)活動的優(yōu)勢是讓信息能相對公開地交換，這種開放的信息流動對RD活動具有刺激作用（Powell，1990）；④學(xué)習(xí)復(fù)雜形式的知識有時要求合伙人和同事的面對面的互動。

綜合上述分析， CEO較高的教育層級越高，體現(xiàn)了知識存量、知識創(chuàng)造能力和社會關(guān)系網(wǎng)的優(yōu)勢，這些因素的作用及這些因素的整合效益、杠桿效應(yīng)，將有利于提高企業(yè)研發(fā)的效率。為此，本文提出如下假設(shè)1：

假設(shè)1：限定其他條件， CEO的教育層級與企業(yè)RD投入的效率成正相關(guān)。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 模型與變量定義。本文主要參考了宏觀層面有關(guān)研發(fā)效率的研究成果，并結(jié)合企業(yè)層面的具體特征，構(gòu)建基本模型（1）如下：

被解釋變量研發(fā)效率（RDE），等于企業(yè)本期研發(fā)費(fèi)用的資本化額與本期研發(fā)投入總額的比率，用來度量每一觀測值對應(yīng)企業(yè)的研發(fā)效率大小。該變量的數(shù)值越大表示企業(yè)研發(fā)效率越高。對于CEO教育層次變量（EDU）的度量，本文分別采用賦值和虛擬變量的方法。首先采用賦值法，按照CEO的學(xué)歷層次高低依次劃分為中專及中專以下、大專、本科、碩士研究生、博士研究生共五個層次。第一種賦值方法：中專及中專以下的賦值=1，大專的賦值=4，本科的賦值=9，碩士研究生的賦值=16，博士研究生的賦值=25。即采用CEO教育層級數(shù)的平方的值，這樣形成的教育層次變量用EDU2表示。之所以用各層級數(shù)的平方形式來度量各個教育水平，而沒有直接用所處的層級數(shù)，主要基于兩個原因：（1）首先考慮到教育具有的增長效應(yīng)；（2）克服該變量與國有股份比例（STASHA）等變量存在的多重共線性問題。為了使得本文的研究結(jié)果更加穩(wěn)健，本文還采用了CEO教育層級數(shù)的立方值來度量，用EDU3表示該變量。其次，本文采用了虛擬變量的方法度量，若CEO學(xué)歷為碩士研究生及以上，取值為1，否則為0，用EDUD4表示該變量。同樣，為了穩(wěn)健需要，本文采用了第二種虛擬變量的定義方式，若CEO學(xué)歷為博士研究生，取值為1，否則為0，用EDUD5表示。

上述模型（1）中控制變量及其定義如下：ASSET，資產(chǎn)規(guī)模，取本期期末資產(chǎn)總額的自然對數(shù)；ASSET2，資產(chǎn)規(guī)模的平方，本期期末資產(chǎn)總額的自然對數(shù)的平方；STA-SHA，國有股份比例，限售國有股份與總股份的比例加1后的自然對數(shù)；ARDINC，研發(fā)投入強(qiáng)度，本期研發(fā)投入總額與本期營業(yè)收入比例的自然對數(shù)；UNIFIC，兩值合一，總經(jīng)理和董事長是否合一，虛擬變量，若總經(jīng)理兼任董事長為同一人取1，否則取0；GENDER ，CEO的性別變量，若為男性取1，為女性時取0；LISTAGE，公司已上市的年數(shù)，以2004年份作為基數(shù)來計(jì)算；HERFIND，股權(quán)集中度，為公司前3位大股東持股比例的平方和；INDEPEN，獨(dú)立董事比重，等于獨(dú)立董事人數(shù)/董事總?cè)藬?shù)；ROA，資產(chǎn)收益率，凈利潤／總資產(chǎn)余額；LEV，資產(chǎn)負(fù)債率，負(fù)債總額 / 資產(chǎn)總額；CASHI，本期經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額 / 期末資產(chǎn)總額；INDUS，行業(yè)控制變量，涉及公用事業(yè)、綜合、工業(yè)、商業(yè)，設(shè)置3個虛擬變量；YEAR，年度虛擬變量，涉及2008、2009、2010年度，設(shè)置2個年度變量。

2. 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源。本文選取2008年～2010年三年期間深市的中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，通過手工逐一翻閱上市公司年報(bào)，篩選出了研究開發(fā)投入的資本化金額和總額均能確定的上市公司樣本，最后又刪除了其他變量數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終本文得到674個觀測值。其中，2008年～2010年的觀測值分別為63、112、499個。需要說明的是：本文的研究開發(fā)投入是指廣義的研究開發(fā)費(fèi)用，不僅包括研發(fā)投入，而且包括技術(shù)開發(fā)費(fèi)、新產(chǎn)品開發(fā)費(fèi)、研究發(fā)展費(fèi)等；我們先從財(cái)務(wù)報(bào)表中找出具體的本期研發(fā)費(fèi)用投入總額，然后再區(qū)分資本化金額和費(fèi)用化金額部分，其區(qū)分依據(jù)是上市公司年度財(cái)務(wù)報(bào)告中開發(fā)支出部分關(guān)于資本化（轉(zhuǎn)增無形資產(chǎn)或計(jì)入開發(fā)支出）和費(fèi)用化（計(jì)入當(dāng)期損益）的說明，或者上市公司年度報(bào)告中關(guān)于資本化和費(fèi)用化的具體描述。

本文所界定的CEO是依據(jù)深圳國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫的總經(jīng)理名稱來確定的。CEO的學(xué)歷情況、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)全部來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

為了克服極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量前后各1%進(jìn)行了Winsorize處理。

四、 實(shí)證研究結(jié)果及分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)。先看被解釋變量研發(fā)效率（RDE）的情況。在最終的觀測值為674中，RDE為0的有371個，即本期的研發(fā)投入沒有實(shí)現(xiàn)成功的，有303個觀測值大于0，占比重為44.96%，即獲得了不同程度的研發(fā)成功。從頻率上看，超過一半的觀測值表明企業(yè)沒有實(shí)現(xiàn)研發(fā)成功，這與現(xiàn)實(shí)情況也是吻合的，因?yàn)檠邪l(fā)是一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)很大的投資，具有高度的不確定性和不可預(yù)見性。限于篇幅，表1僅報(bào)告了被解釋變量和主要解釋變量的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值和四分位數(shù)。

從表1可以看出，CEO的教育層級（EDU4）的均值為0.4525，意味著CEO的學(xué)歷為碩士研究生及以上的觀測值占45.25%（305個）；教育層級（EDU5）的均值為0.0549，表示CEO的學(xué)歷為博士研究生的觀測值占5.49%（37個）。這在一定程度也反映了我國上市公司CEO的高學(xué)歷還不夠普遍。

變量的Pearson相關(guān)系數(shù)表明（限于篇幅，Pearson相關(guān)系數(shù)表格從略），采用賦值法度量的兩個教育層級（EDU2）、（EDU3）變量與研發(fā)效率（RDE）變量分別在5%和1%的顯著水平以上正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.0926和0.1002。采用虛擬變量發(fā)度量的兩個教育層級（EDU4）、（EDU5）變量與研發(fā)效率（RDE）變量分別在10%和5%的顯著水平以上正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.0730和0.0908。上述結(jié)果初步支持了本文提出的假設(shè)。進(jìn)一步的結(jié)論需要下述回歸分析來進(jìn)行支持。

2. 回歸結(jié)果及分析?？紤]到研發(fā)效率（RDE）變量過半數(shù)的觀測值為0，即存在角點(diǎn)解問題，所以適合采用Tobit回歸檢驗(yàn)。本文對構(gòu)建的基本模型（1）按照教育層級變量的不同度量方式分別進(jìn)行Tobit 回歸估計(jì)，結(jié)果見表2。

回歸（1）、（2）的結(jié)果顯示，這兩模型整體顯著（chi2值的顯著性均為0.000）。教育層級（EDU2）、（EDU3）變量的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正（系數(shù)分別為0.0077和0.0019），表明CEO的教育層級與企業(yè)RD投入的效率成正相關(guān)，即CEO的教育層級越高，有利于提高其企業(yè)的研發(fā)效率。這一結(jié)果支持了假設(shè)1。

回歸（3）、（4）的結(jié)果顯示，這兩模型整體顯著（chi2值的顯著性均為0.000）。教育層級（EDU4）、（EDU5）變量的系數(shù)分別在10%和1%的水平上顯著為正（系數(shù)分別為0.0919和0.2680），表明相比教育層級為碩士研究生（博士研究生）以下的CEO，教育層級為碩士研究生（博士研究生）及以上的CEO越有利于提高其企業(yè)的研發(fā)效率。這一結(jié)果也支持了假設(shè)1。

為了檢驗(yàn)內(nèi)生性，本文對上述回歸模型分別進(jìn)行了Ramsey回歸設(shè)定錯誤檢驗(yàn)，結(jié)果顯示P值都在0.60左右，即不存在遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問題。為克服異方差的潛在影響，筆者對上述4個模型進(jìn)行了穩(wěn)?。≧obust）修正的Tobit回歸檢驗(yàn)，其結(jié)果與上文的結(jié)果保持一致，且解釋變量系數(shù)的顯著水平略有提高。

在控制變量中，資產(chǎn)規(guī)模（ASSET）在（下轉(zhuǎn)第120頁）各個回歸結(jié)果中的系數(shù)均顯著為負(fù)，資產(chǎn)規(guī)模的平方（ASSET2）在各個回歸結(jié)果中的系數(shù)均顯著為正。為了穩(wěn)健，本文在上述回歸模型中加入資產(chǎn)規(guī)模的三次方后，發(fā)現(xiàn)其結(jié)果不顯著。這表明企業(yè)的研發(fā)效率與企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模成“U”型關(guān)系，即在企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模到達(dá)一定程度以前，企業(yè)的規(guī)模越小，則其研發(fā)效率越高，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模到達(dá)一定程度以后，企業(yè)的規(guī)模越大，則其研發(fā)效率越高。

五、 結(jié)論

本文利用我國2008年～2010年中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司年報(bào)中披露RD資本化金額和總額的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多元線性回歸模型，實(shí)證研究了CEO的教育層級對企業(yè)研發(fā)效率的影響。研究結(jié)果表明，（1）與教育層級較低的CEO相比，CEO教育層級較高的CEO有利于提高企業(yè)的研發(fā)效率，即CEO的教育層級與企業(yè)RD投入的效率顯著正相關(guān)；（2）發(fā)現(xiàn)了企業(yè)的研發(fā)效率與企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模成“U”型關(guān)系，即在企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模到達(dá)一定程度以前，企業(yè)的規(guī)模越小，則其研發(fā)效率越高，當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模到達(dá)一定程度以后，企業(yè)的規(guī)模越大，則其研發(fā)效率越高。

參考文獻(xiàn)：

1. 中華人民共和國財(cái)政部制定.企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)準(zhǔn)則. 北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2006.

2. Hambrick， D. C.， P. A. Mason. Upper echelons： The organization as a reflection of its top managers. Academy of Management Review，1984，9（2）：193-206

3. Cohen， W. M.， D. A. Levinthal. Absorptive capacity： A new perspective in learning and innovation. Administrative Science，1990， 35（1）：128-152.

4. Nelson， R. R.， The Role of Knowledge in RD Efficiency. The Quarterly Journal of Economics，1982，97（3）：453-470.

5. Kogut， B.， U. Zander. Knowledge of the firm， combinative capabilities， and the replication of technology. Organization Science， 1992，3（3）：383-397.

作者簡介：柯東昌，廈門大學(xué)管理學(xué)院博士生。

收稿日期：2012-07-20。