【作　　者】
何威风（博士生导师），陈 娥

【作者单位】
中南财经政法大学会计学院，武汉430073

【摘　　要】

     【摘要】在创新投资决策过程中，高层管理者的作用极为关键。基于高层梯队理论，诸多学者从高管特征角度剖析了其影响，但鲜有文献细致探讨其学科背景对创新投入的影响。在现有研究基础上，利用上市公司2008 ~ 2014年的数据探讨CEO学科背景对创新投资的影响及其经济后果发现：具有理工科背景的CEO会增加企业创新投入，并因此提升企业绩效，而具有商科背景的CEO不会如此。另外，具有复合专业背景的CEO也会增加企业创新投入，但在业绩提升方面没有显著的效应。
【关键词】CEO；学科背景；企业创新投入；企业绩效
【中图分类号】F273.1      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）23-0016-7一、引言
目前，创新被摆在“十三五”时期发展的最核心位置，技术创新是企业可持续发展的基础与竞争优势的来源。研究与开发投入（R&D）是衡量企业创新能力的一个重要指标，代表企业创新意愿和实际投入。企业创新决策主要由高层管理者做出，高层管理者在做决策的过程中往往受到个人特质的影响，并依赖于其自身的学科背景。由于教育背景等个人特征不同，不同高管对企业活动的了解以及对风险的态度有很大差异，那么高管个人特质如何影响企业创新活动？这种影响会有何后果？学者们纷纷展开了研究。基于高层梯队理论，现有文献已证实管理者个人背景对企业创新有着显著的影响，但对教育背景的探讨主要局限于教育程度等方面，鲜有文献研究CEO的学科背景对于企业活动的影响。因此本文着重探讨了CEO学科背景对企业创新活动及其绩效的影响，检验具有理工科学科背景的CEO和具有商科背景的CEO领导的公司在创新方面是否存在差异，进一步探究其经济后果，即对企业绩效的影响。
二、文献综述
Hambrick和Mason（1984）提出的高层梯队理论主要研究企业高管团队，该理论认为在动态复杂的环境中，管理者视野是有限的，他们会根据自身的认知和价值观选择企业战略，进而影响企业绩效。基于该理论，国内外诸多学者主要从高管年龄、任期、受教育水平、职业背景、政治关联等特征出发，研究高层管理者与企业创新的关系，并取得了丰硕的成果。关于高管教育背景的研究，现有文献主要从受教育水平方面探讨了其对企业创新投入的影响。受教育水平可以反映一个人的个性特征、认知方式和价值观念，管理者的受教育水平越高，其信息处理能力就越强，也就越能够抓住机遇，因而更容易接受改变也更乐于创新（Wally和Baum，1994）。Wiersema和Bantel（1992）发现，受教育水平高的CEO拥有更全面的知识和更完善的技能储备，其收集、处理相关决策信息的能力更强，能更好地适应环境。在我国，薛跃和陈巧（2014）等研究指出，高管团队的教育水平与企业创新水平之间存在正向的相关关系。
此外，亦有少数学者关注教育学科背景的作用，本文的学科背景是指高管所受教育的专业，包括理工科、商科、文史等。专业教育会影响一个人的认知偏好、问题理解、信息处理方式等心理特征（Hambrick和Mason，1984）。与自身知识背景相关的观念会影响管理者对环境的理解以及做出的创新决策，他们在进行决策时会偏向于自己所熟知的专业领域（王瑞阳等，2015）。因此，不同学科背景高管对研发支出有不同的偏好。多数研究表明，在高管受教育专业的影响中，具有技术专业背景的管理者对研发活动的关注度更高，他们更熟悉技术创新活动的过程及其重要性，故而表现出更强的研发偏好（余恕莲和王藤燕，2014）。李华晶和张玉利（2006）发现，创新性的战略决策者和企业家往往具有技术专家和科研人员的特征，更能看清市场的走向对某项技术需求的影响，更愿意进行研发活动。
综上所述，一方面，在高管教育对企业活动的影响方面，现有研究重点关注高管的教育水平对企业活动的影响，而关注学科背景对企业创新影响的文献不多，尤其在我国。另一方面，对于高管学科背景的探讨主要局限于技术类专业，鲜有研究关注其学科背景异质性，比较不同学科背景CEO的研发投资决策的差异，并探讨其经济后果。因此，本文基于CEO的学科背景探讨其对企业创新投入的影响。
三、理论分析与研究假设
1. CEO学科背景与企业创新投入。产品研发是一个充满未知和风险的过程，对技术有不同程度了解且风险承受度不同的CEO在企业创新活动中会表现出不同的倾向性。
首先，理工科背景高管相对于商科背景高管对研发投入、技术创新和研发的风险有着更为清楚的认知，因此更希望进行研发投资。研究表明，具有创新意识的CEO或高层管理者往往具有技术专家和科研人员的特征（李华晶和张玉利，2006），反映到学科背景上就是理工科背景。Barker和Mueller（2002）发现，科学和工程类的学位教育能显著促进研发投资，MBA专业教育与研发投入不存在显著的相关性。根据资源依赖理论，拥有专有技术才能的CEO由于具有相对健全的专业技能、学科知识和实战经验，能发现更多前景良好的创新机会，更愿意承担风险，故其创新意愿更高。
其次，具有专业技术背景的董事长或总经理对研发活动有一定认识，他们能深刻意识到资金支持对研发活动的重要性，在进行资源分配时会有意增加研发投入（刘运国等，2013）。
最后，Heath和Tversky（1991）认为，当人们对某项决策拥有更多专业知识时，会表现出过度自信，因为他们会把好结果归因于自身而把坏结果归因于运气等外界因素，同样地，鉴于理工科背景CEO对企业创新活动各要素的认知和熟悉度，他们会更有自信开展研发投资。而商科背景CEO主要擅长企业资本运作、提高投融资效率等，重点关注的是企业所处的经济环境及财务融资状况，对企业创新活动、技术开发过程的认知不足，故不会重视创新活动或者无法实现创新资源投入的合理分配和使用，甚至可能减少创新投资（Barker和Mueller，2002）。基于此，理工科背景的CEO更倾向于进行创新投入，而商科背景的CEO则不会如此，故本文提出以下假设：
H1a：相对于其他学科背景，具有理工科背景的CEO倾向于进行更多的创新投入。
H1b：相对于其他学科背景，具有商科背景的CEO不会进行更多的创新投入。
在当前环境中，越来越多的高管开始接受多元化的专业教育，例如，许多上市公司内部具有理工科专业背景的高管会选择去名校继续深造，学习商科专业，经常参加MBA培训，进而获取更多的管理技能。接受更多教育的人会具有更强的认知复杂性，在面对动态的经济环境时会更加得心应手。当出现市场需求变化、产品结构亟须调整等问题时，接受更多教育的高管看待事物更全面，接受能力更强（刘运国等，2013），他们会融合自身具备的多方面专业知识，综合利用各种资源快速高效地进行信息处理，进一步提高创新效率。
例如，对于同时拥有理工科和商科背景的CEO，更加复合的知识结构会使其进行更周全的战略考虑，一方面，理工科背景使他们对企业创新活动、产品改造过程等了如指掌，能够利用各种资源和知识技能等保障技术研发的高效运行；另一方面，商科背景使他们对企业资源的运用更加灵活，更清楚企业的风险状况以及资本市场状态，能够通过有效资本运作提高投融资效率，筹集充裕的资金以支持创新活动。根据Custódio等（2013）的研究，具备多元化技能的CEO对研发失败的风险更不敏感，因为相对于特定人力资本，他们能够更加容易地在不同行业间转换。此外，当CEO或董事长具有复合学科背景时，他们可作为不同专业背景高管成员间的桥梁，能更好地实现不同信息的融合，从而促进高管团队的决策资源整合，提高企业创新决策效率。因此，本文提出假设2：
H2：相对于其他学科背景，具有复合学科背景的CEO倾向于进行更多的创新投入。
2. CEO学科背景、企业创新投入与企业绩效。研发投入是企业创新活动的源头，一方面，它可通过改善产品结构、提高生产效率以及开拓市场需求等方式来增强企业的核心竞争力，进而提升企业业绩；另一方面，研发投入也具有很大的不确定性和风险性（李四海和陈旋，2014），研发中稍有不慎就可能失败，企业将损失大量人力物力等资源。只有当研发投业带来直接的经济利益。鉴于对研发活动的认知水平及自身的人力资本情况，理工科背景CEO对研发投入风险的认识更专业，其在利用社会网络关系对企业技术、知识等异质性资源进行创新、交换和整合方面的优势更突出（Nonaka和Konno，1998）；同时，基于学科知识的积累以及对相关领域的了解，具有理工科背景的CEO相对其他学科背景CEO对企业研发创新成果的针对性和市场需求有更深的理解，能够更高效地应对创新中的潜在困难，这样不仅有利于保障研发成果的成功率，也更有利于提高企业的未来绩效（李四海和陈旋，2014）。因此，本文认为，相比于其他学科背景，具有理工科背景的CEO既能积极支持企业创新投资活动，在研发项目上科学地配置资源，又能保证创新过程的稳定运行，在一定程度上保障投入产出效果，进而提升企业业绩，长期来看可以提升企业价值。故本文提出假设3：
H3：相对于其他学科背景，具有理工科专业背景的CEO能够通过增加创新投入提升企业绩效。
Custódio等（2013）认为，通才CEO能够显著提高企业创新效率，提高研发投入的质量和生产量，而不是简单地刺激更多研发。虽然他们研究的通才主要是指职业经验的多样性，但多元化学科背景CEO在一定程度上也具有通才的特点。复合学科背景高管同时具有理工科和商科的优势，既拥有技术开发等知识技能，也具备较强的财务融资能力以及风险估测和承担能力，能够提高研发投入的转换效率和效果，更准确地配置研发资源，快速有效地将研发投入转化为新产品、新技术等，进而为企业带来直接经济利益。因此，本文提出假设4：
H4：相对于其他学科背景，具有复合学科背景的CEO能够通过增加研发投入进而提升企业绩效。
四、研究设计
1. 样本选择与数据来源。本文选取2008 ~ 2014年沪深A股上市公司数据，剔除金融业、ST、PT或退市的企业，并在去除缺失值后共得到5259个样本。为了避免极值的影响，对模型中的连续变量进行上下各1%的缩尾处理。文中研发支出的数据来自同花顺数据库，其他变量的数据均来自CSMAR数据库，而对于部分学科背景的数据，我们根据高管的职称及简历内容进行了补充。本文相关的数据处理和回归分析采用Stata 13.0软件完成。
2. 模型建立与变量定义。为了验证H1和H2，本文构建模型1如下：
Inrd/rdr=β0+β1business+β2science+β3both+Controlvariables+ε （1）
其中，因变量lnrd是研发投入的对数，rdr是研发投入用营业收入标准化后的值（即R&D投入/营业总收入），表示企业当期研发投资强度，两者衡量企业创新意愿。对于自变量CEO学科背景的分类，参考学科分类标准《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》（GB/T 13745-2009），并借鉴Malmendier和Tate（2005a）等学者的分类方法及样本数据实际情况，将学科背景划分为三类：理工科（science，即物理、化学、生物、工程、天文、数学等专业），商科（business，即金融、会计、管理、经济学等专业），其他类（即历史、教育等专业）为对照组。另外，本文发现许多CEO同时具有理工科背景和商科背景，为保证研究稳健性，本文将其单独归为一类，即复合学科背景（both）。
Controlvariables是控制变量，包括CEO层面以及企业层面的因素。参考Custódio等（2013）及刘运国等（2013）学者的做法，控制变量包括：公司规模（size），用年末资产总额的自然对数衡量；企业上市年数（age）；企业财务杠杆（lev）；最终控制人类型（soe），国有控股公司取值1，否则为0；固定资产比例（fxrt），由年末固定资产总额除以年末总资产衡量；账面市值比（mb）；企业的销售增长率（grw）；资产收益率（roa），由净利润/总资产来衡量；股权集中度（shrt），为第一大股东持股比例；股权制衡度（shrz），用前2 ~ 3位股东持股比例/第一大股东持股比例衡量；两职合一（dual），董事长和总经理兼任时取1，否则取0；独董比例（bdindt）；管理层持股比例（mshr）。此外，模型还控制了行业和年度变量。
进一步地，为探究CEO的学科背景是否能通过影响企业的创新投入进一步影响企业业绩，即讨论CEO专业背景异质性引发的企业创新活动所产生的经济后果，建立模型2来验证H3和H4：
roe/roa/tobinq=β0+β1business+β2science+β3both
+β4business×rdr+β5science×rdr+β6both×rdr+β7rdr
+Controlvariables+ε （2）
模型2用净资产回报率（roe）以及资产报酬率（roa）来衡量企业的短期业绩，用企业价值（tobinq）来衡量企业的长期绩效。参考以往文献，本文用营业收入标准化后的研发支出（rdr）来衡量企业创新投入，并选取rdr与business、science和both分别交乘，即rdr×business、business×science和both×rdr，探究其对企业绩效的影响。β4、β5和β6分别衡量具有商科背景、理工科背景和复合学科背景CEO的创新投入对企业绩效的影响。控制变量同模型1的设定。
五、实证分析
1. 描述性统计。主要变量的描述性统计结果如表1所示。
由表1 Panel A可见，science的均值为0.587，说明样本中具有理工科背景的CEO占比58.7%；business均值0.323，即具有商科背景CEO占比约为32.3%，少于前者，说明在当今企业中，出身于理工科的高管可能具有更强的专业技术及冒险精神，胜任CEO的概率更高。both的均值为0.052，说明具有复合学科背景的CEO相对较少，仅占5.2%。其他变量数据特征与以往研究基本一致，主要连续变量（lnrd、rdr等）的均值和中位数相差不大，基本符合正态分布。由表1 Panel B可见，商科背景CEO所领导的公司与理工科背景CEO所领导的公司在特征方面存在较大差异。从企业创新活动来看，营业收入标准化后的研发投入rdr差异值为-1.525，且在1%的水平上显著，初步证明了本文的假设，即具有理工科背景的CEO会进行更多的企业创新投资。在企业绩效方面，理工科背景CEO领导的公司的表现也明显优于商科，roa和tobinq的差异分别显著为-0.008和
-0.348，说明相比出身商科背景的CEO，具有理工科背景的CEO所在企业的经营绩效更好。
2. 相关性分析。表2为模型中主要变量的相关系数矩阵，由于篇幅有限，本文仅报告主要解释变量和被解释变量的相关系数，其他省略。
相关系数矩阵表明，衡量创新投入的两个指标lnrd（研发投入R&D取对数）以及rdr（营业收入标准化后的研发投入R&D）间具有极强的相关性，说明这两个指标的指向是一致的，验证了指标设计的合理性。science和lnrd以及rdr之间具有显著的正向相关关系，而business与lnrd和rdr具有显著负向关关系，初步证实了H1a、H1b和H2，即相对于具有商科背景的CEO，具有理工科背景和复合学科背景的CEO更倾向于创新投入。此外，science与企业业绩指标roe、roa和tobinq也显著正相关，初步证实了H3，但是具体的结论有待在回归分析中做进一步检验。
3. 回归分析。回归中，本文对连续变量进行去中心化处理后代入模型分析，并在行业和年度两个维度上进行了cluster处理，使结果更稳健。回归结果如表3所示。
表3中第（1） ~ （4）列为lnrd（研发支出取对数）的回归结果，第（5） ~ （8）列为rdr（营业收入标准化后的研发支出）的回归结果。当单独加入各专业背景虚拟变量进行回归时，science的回归系数分别为0.4160（lnrd）和0.4155（rdr），均至少在5%的水平上显著，business的回归系数分别为-0.4362（lnrd）和
-0.3633（rdr），且至少在10%的水平上显著，说明相对于其他学科背景的CEO，出身于理工科背景的CEO会增加创新投入，商科背景CEO会减少创新投入。当同时考虑所有自变量时，science的回归系数分别为0.8435（lnrd）和0.6013（rdr），分别在5%和1%的水平上显著，但business的系数都不显著，进一步说明理工科背景CEO更倾向于进行研发投入，而商科背景CEO不会如此。H1a和H1b得到验证。对于理工科背景CEO而言，虽然创新活动有较高的不确定性和风险性，但他们具有较为健全的专业知识和技能，更容易发现前景良好的创新机会。另外，他们可以深刻意识到资金支持对研发活动的重要性，在进行资源分配时会有意增加研发投入，而且鉴于其在创新活动等方面的专业性和全面的知识背景，这类CEO更有自信进行研发投资，更具有冒险精神。而商科背景CEO不会增加企业创新投入，一方面，他们对企业创新活动的了解不够深入、对于技术开发的过程认知不够充分，在研发活动方面的劣势更明显，因此他们难以实现创新资源投入的合理分配和使用，会对创新投入采取规避态度；另一方面，这类CEO在企业资本运作方面更擅长，更关注企业财务等内容，倾向于通过扩大企业规模等形式促进企业发展，会在一定程度上忽视创新投资，创新意愿较低。
本文还关注了同时具有理工科背景和商科背景的CEO对企业创新投入的影响。单独加入自变量both时，其与lnrd和rdr的回归系数分别为0.6049和0.0278，显著性较弱，只能说明两者具有一定的正相关关系，可能是因为具有复合背景的CEO样本量过少。当同时考虑所有自变量时，both的回归系数分别为1.1578（lnrd）和0.3902（rdr），且分别在5%和10%的水平上显著，这说明具有复合背景的CEO也倾向于进行创新投入，H2得到验证。因为这类CEO同时具有理工科背景和商科背景两方面的优势，既对企业创新活动异常熟悉，能够利用各种资源和知识技能等保障技术研发的高效运行，又能够更加灵活地运用企业资源，更清楚企业的风险状况以及资本市场状态，通过资本运作提高投融资效率，筹集充裕的资金以支持创新活动。
4. 进一步分析。进一步地，为了探究CEO学科背景异质性引发的企业创新活动所产生的经济后果，参照前文所述的方式进行回归，结果见表4。

企业进行研发活动可以通过提高设备的先进性、产品的竞争力、生产的效率等方式来改善企业绩效，但与此同时，研发活动作为高风险的投资也具有很大的不确定性，只有当研发投入转换成实实在在的产品或者技术时才能给企业带来直接的经济利益。表4列示了CEO学科背景异质性引发的企业创新活动所产生的经济后果，包括企业短期绩效（roe和roa）以及长期绩效（tobinq）。其中science×rdr的回归系数分别为0.0023（roe）、0.0013（roa）和0.0481（tobinq），分别在10%、1%和1%的水平上显著，说明具有理工科背景的CEO确实可以通过增加对创新活动的投入来提升企业绩效，长期来看可以提升企业价值，H3得到验证。由于具备更为专业的技术知识和实践经验，理工科背景CEO在利用社会网络关系对企业技术、知识等异质性资源进行创新、交换和整合方面有着明显优势；同时，基于学科知识的积累以及对相关领域的了解，这类CEO对于企业研发创新成果的针对性和市场需求有更深刻的理解，使得研发创新的成果不仅成功率有保障，而且更有利于提高企业未来的绩效。business×rdr的回归系数分别0.0005（roe）、0.0008（roa）和0.0426（tobinq），仅0.0426在10%的水平上显著，说明具有商科背景的CEO难以通过企业创新活动改善企业短期绩效，仅对企业长期价值有微弱的促进作用，其原因可能是受限于其专业知识水平，他们既对研发活动持规避态度，又无法对创新过程保持有效的控制，难以保障创新投入的产出效果。both×rdr的回归系数分别为
-0.0003（roe）、0.0004（roa）和-0.0158（tobinq），且均不具有统计上的显著性，H4未得到验证，即具有复合背景的CEO增加企业创新投入难以提升企业绩效，可能是因为企业的研发投入转化为直接的经济利益需要一定的时间，研发投入的影响无法在当期绩效中体现，也可能是由于具有复合背景的CEO样本量过少。
5. 稳健性检验。为保证研究稳健性，本文采取了一系列检验措施：①根据行业代码的位数对行业进行分类并进行模型回归；②使用总资产标准化后的研发投入（R&D/总资产）衡量创新进行回归；③从产出的角度出发，用企业专利申请数量代替研发投入展开探讨。以上结果均与前文结论基本一致，由于篇幅有限不再报告。
六、研究结论
基于高层梯队理论，本文分析了上市公司CEO的学科背景对企业创新投入的影响及其经济后果。结果表明，具有理工科背景的CEO会显著增加企业创新投入，而具有商科背景的CEO则不会增加企业创新投入；具有复合学科背景的CEO同时拥有理工科和商科的专业优势，也会增加企业的创新投入。进一步地，本文考察了CEO学科背景对企业创新活动产生影响的经济后果，发现具有理工科专业背景的CEO在增加研发投资后，会显著改善企业绩效，而具有商科背景和复合学科背景的CEO不会产生这种效果。
本研究在一定程度上丰富了高管个人背景特征及企业创新等内容，也为企业优化高管团队提供了指导。企业在选聘高管时，可适当关注高管的专业背景，有针对性地任免高管，构建管理层团队；在选择掌舵人CEO的时候，应适当考虑候选人学科背景，了解其对企业活动的熟悉情况以及专业技能，对于创新极其重要的企业，应选择理工科背景的人员担任CEO。本研究也具有一定的局限性，例如未考虑研发支出对企业绩效影响的滞后性，后续研究有待跟进。

主要参考文献：
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