趙維雙 李寧

摘 要：在中國社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，提高技術(shù)創(chuàng)新績效是高新技術(shù)企業(yè)趕超其他競爭對手的重要途徑，如何提高技術(shù)創(chuàng)新績效，是企業(yè)和研究者趕超其他競爭對手的問題所在。為了保持和獲取競爭優(yōu)勢，技術(shù)創(chuàng)新績效已經(jīng)成為企業(yè)生存的必要條件，研究結(jié)果表明：企業(yè)決策層知識結(jié)構(gòu)對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效有著顯著的影響，其中決策層的學(xué)歷水平和專業(yè)背景對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效有著顯著的影響。在豐富現(xiàn)有理論基礎(chǔ)的同時(shí)，研究結(jié)果也能為促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效提供相關(guān)參考。

關(guān)鍵詞：高新技術(shù)企業(yè) 決策層知識結(jié)構(gòu) 技術(shù)創(chuàng)新績效 影響研究

中圖分類號：F276.42 ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1004-4914（2021）10-061-03

一、引言

在世界各國都要進(jìn)行技術(shù)趕超的背景下，每個(gè)國家把如何提高自主創(chuàng)新作為國家技術(shù)戰(zhàn)略發(fā)展的首要任務(wù)，技術(shù)創(chuàng)新也成為國家競爭力的關(guān)鍵性因素。發(fā)達(dá)國家利用其具有對潛在競爭市場的靈敏洞察力，并善于將自身擁有的資本和先進(jìn)的技術(shù)結(jié)合起來，形成了對世界具有競爭力的市場，尤其是控制了高新技術(shù)市場，而在這場競爭中發(fā)展中國家處于相對的劣勢。如何提升自身國家的創(chuàng)新能力，將劣勢局面扭轉(zhuǎn)成自身的優(yōu)勢，是發(fā)展中國家要在全球大舞臺上獲得一席之位的關(guān)鍵所在。中國已經(jīng)意識到技術(shù)創(chuàng)新的重要性，大力鼓勵(lì)技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展，從20世紀(jì)90年代開始，國家逐漸加大對高新技術(shù)企業(yè)的投入，推出了一系列稅收減免等優(yōu)惠政策。黨的十八大報(bào)告中也提出了要實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的方針，強(qiáng)調(diào)了要增強(qiáng)國家的國際競爭力就要提升我國的創(chuàng)新能力，這也是我們發(fā)展的主要戰(zhàn)略核心點(diǎn)。因此，筆者通過對決策層知識結(jié)構(gòu)的研究來探討如何提高技術(shù)創(chuàng)新績效。

二、研究假設(shè)

研究企業(yè)決策人員的年齡與技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系時(shí)，相比較較年輕的決策者，其隨機(jī)應(yīng)變能力在這個(gè)方面可能比較有優(yōu)勢。另外較年長的決策者，可能隨著時(shí)間的積累，決策者的經(jīng)驗(yàn)和社會關(guān)系對技術(shù)創(chuàng)新績效有著顯著的影響，而這又是較年長的決策層的強(qiáng)項(xiàng)，因此，基于上文提出假設(shè)：

H1：決策層平均年齡對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響呈正相關(guān)。

企業(yè)決策層的戰(zhàn)略方針對創(chuàng)新戰(zhàn)略決策及實(shí)施有著巨大的影響，具有專業(yè)知識的決策者是加速企業(yè)發(fā)展和提高創(chuàng)新效率的動力源泉。包莉麗等分析，在學(xué)歷水平上，學(xué)歷越高的決策成員越能接受新技術(shù)和獲取新信息，學(xué)歷水平有助于技術(shù)創(chuàng)新績效[1]。彭中文等認(rèn)為決策者的平均學(xué)歷越高，即學(xué)歷水平高的決策層更加注重研發(fā)投資活動，進(jìn)而加大對研發(fā)活動的投入[2]。高質(zhì)量的決策層能夠利用自己自身的認(rèn)知能力和專業(yè)知識，判斷技術(shù)創(chuàng)新決策將會帶來什么樣收益或風(fēng)險(xiǎn)，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的質(zhì)量和執(zhí)行效果，從而企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效增加，因此基于上述提出假設(shè)：

H2：決策層平均學(xué)歷水平對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響呈正相關(guān)。

企業(yè)決策層的專業(yè)背景主要反映在對信息的處理方式、問題的理解方式以及戰(zhàn)略的偏好選擇上，不同專業(yè)背景的決策者對企業(yè)發(fā)展的方向以及技術(shù)創(chuàng)新活動的重視存在不同的表現(xiàn)。其中具有技術(shù)專業(yè)背景的決策者更重視企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，更傾向于制定提高技術(shù)創(chuàng)新活動效率的戰(zhàn)略路線，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效[3]。另外，決策者可以憑借自身在該行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)業(yè)背景更好地理解該行業(yè)的變化，因此，基于上述提出假設(shè)：

H3：決策層技術(shù)專業(yè)背景占比越高對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響呈正相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

筆者選取2017—2019年屬于醫(yī)藥生物行業(yè)、新能源行業(yè)、信息技術(shù)業(yè)等高新技術(shù)企業(yè)為研究對象，數(shù)據(jù)來源于國泰安和巨潮資訊網(wǎng)，并通過巨潮資訊網(wǎng)所披露的上市公司年報(bào)，手工收集決策層成員的學(xué)歷、專業(yè)和年齡。在數(shù)據(jù)收集時(shí)做了如下處理：對特殊企業(yè)進(jìn)行剔除，如ST、*ST;剔除了變量數(shù)據(jù)缺失或異常的樣本;剔除了決策層信息不全的樣本，最終三年獲得的樣本數(shù)為300個(gè)。

（二）變量的選擇與度量

1.解釋變量。本文采用決策層平均年齡、學(xué)歷水平和技術(shù)專業(yè)背景占比作為解釋變量。決策層平均學(xué)歷水平為決策層成員的教育程度的平均數(shù)，結(jié)合我國實(shí)際情況，將決策層學(xué)歷水平分為五類：中專及以下取值為1，大專取值為2，本科取值為3，碩士取值為4，博士及以上取值為5，據(jù)以計(jì)算每個(gè)高新技術(shù)企業(yè)決策層的平均學(xué)歷水平。決策層技術(shù)專業(yè)背景占比是指具有技術(shù)專業(yè)背景的成員占全體決策層成員人數(shù)的比例。

2.被解釋變量。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動最終實(shí)現(xiàn)的價(jià)值體現(xiàn)來表示技術(shù)創(chuàng)新績效，如專利、新工藝或者是新產(chǎn)品。參考呂晨和高洪利的做法將技術(shù)創(chuàng)新績效用專利的數(shù)量來體現(xiàn)，專利的數(shù)量能夠全面地反映企業(yè)的發(fā)展?jié)摿图夹g(shù)創(chuàng)新能力[4]。因此選取專利的數(shù)量作為技術(shù)創(chuàng)新績效的指標(biāo)。

3.控制變量。參考張西征相關(guān)的研究，將研發(fā)強(qiáng)度、企業(yè)規(guī)模、盈利能力和資本結(jié)構(gòu)作為控制變量，這些變量可能會影響到回歸結(jié)果的正確性[5]。其中，用研發(fā)費(fèi)用與新產(chǎn)品銷售收入的比來衡量研發(fā)強(qiáng)度，用企業(yè)員工總?cè)藬?shù)來反映企業(yè)規(guī)模，用資產(chǎn)收益率來表示盈利能力，用資產(chǎn)負(fù)債率來體現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為了檢驗(yàn)決策層知識結(jié)構(gòu)對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響建立多元回歸模型，本文設(shè)定如下模型：

其中TMT表示決策層知識結(jié)構(gòu)，包括年齡、學(xué)歷水平和專業(yè)背景，α1、α2、α3、α4、α5為對應(yīng)解釋變量的待估計(jì)系數(shù)，α0為常數(shù)項(xiàng)，ε為隨機(jī)項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。2017—2019年間企業(yè)決策層年齡的平均值為39.18，中位數(shù)為38，說明年齡分布較均勻。學(xué)歷水平均值為3.1422，中位數(shù)為3.45，說明一半的高新技術(shù)企業(yè)決策層學(xué)歷水平都高于3.45，高于平均水平;最小值為2.07，最大值為4.43，標(biāo)準(zhǔn)差為0.4118，說明決策層學(xué)歷水平差異不大，且多數(shù)為本科以上，學(xué)歷水平較高。決策層擁有技術(shù)專業(yè)的比例平均值為0.3541，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1547，說明企業(yè)平均有三分之一以上的決策層是技術(shù)專業(yè)背景。企業(yè)申請專利的中位數(shù)為23，均值為58.44，分布為右偏，說明一半的企業(yè)申請的專利數(shù)小于23，低于平均水平;最小值為0，最大值為1650，標(biāo)準(zhǔn)差為154.62，說明企業(yè)之間技術(shù)創(chuàng)新績效的差異較大。

（二）相關(guān)性分析

表3的相關(guān)性分析結(jié)果顯示，在決策層知識結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新績效的相關(guān)性分析中，決策層年齡與技術(shù)創(chuàng)新績效呈負(fù)相關(guān)，決策層學(xué)歷水平和技術(shù)專業(yè)與技術(shù)創(chuàng)新績效的相關(guān)系數(shù)均在5%的水平下顯著為正，初步驗(yàn)證了決策層知識結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新績效的相關(guān)關(guān)系。

（三）回歸分析

表4顯示，決策層的平均年齡與技術(shù)創(chuàng)新績效無相關(guān)關(guān)系，假設(shè)1沒有得到驗(yàn)證。決策層學(xué)歷水平的Sig為0.035顯著小于0.05，，系數(shù)為正0.121，說明決策層學(xué)歷水平與技術(shù)創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，假設(shè)2得到驗(yàn)證。技術(shù)專業(yè)占比的Sig為0.03顯著小于0.01，系數(shù)為正的3.042，說明高新技術(shù)企業(yè)決策層技術(shù)專業(yè)背景能夠積極顯著影響技術(shù)創(chuàng)新績效，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

五、結(jié)論與建議

本文的研究結(jié)果表明，決策層的平均年齡與技術(shù)創(chuàng)新績效為負(fù)相關(guān)關(guān)系，且沒有通過顯著性檢驗(yàn)，這一結(jié)果表明，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)該多聘用相對年輕的決策人員，年輕的決策者可能更容易接受新思想和新事物，并在公司決策上更有勇于創(chuàng)新的果敢，能夠促進(jìn)企業(yè)提高創(chuàng)新績效。高新技術(shù)企業(yè)決策層的學(xué)歷背景和技術(shù)專業(yè)背景對技術(shù)創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，這一結(jié)果表明，高學(xué)歷和具有技術(shù)專業(yè)背景的決策者可以帶動企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效，企業(yè)如果想在競爭市場占有一席之地，就必須組建一支高學(xué)歷水平和專業(yè)技術(shù)過硬的決策團(tuán)隊(duì)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 包莉麗，何少奎，何威風(fēng)，尹順秋，楊昀.高管團(tuán)隊(duì)背景特征影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效的理論分析[J].財(cái)會通訊，2020（18）：9-11+38.

[2] 彭中文，張雙杰，韓茹.高管團(tuán)隊(duì)特征、創(chuàng)新機(jī)會識別與高科技企業(yè)成長[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2018，32（9）.

[3] 李華晶，陳凱.高管團(tuán)隊(duì)、綠色創(chuàng)業(yè)導(dǎo)向與企業(yè)績效關(guān)系研究[J].軟科學(xué)，2014，28（06）：90-94.

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[5] 張西征，劉志遠(yuǎn)，王靜.企業(yè)規(guī)模與R&[D]投入關(guān)系研究——基于企業(yè)盈利能力的分析[J].科學(xué)學(xué)研究，2012，30（02）：265-274.

（作者單位：沈陽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 遼寧沈陽 110159）

（責(zé)編：趙毅）