徐亞芳 林鳳
摘 要:女性高管特征與企業(yè)績效之間的關系受到廣泛關注,主要以高科技企業(yè)為研究對象,運用實證的方法研究了女性高管比例、年齡及年齡異質(zhì)性、受教育水平及其異質(zhì)性對企業(yè)績效的不同指標的影響。研究發(fā)現(xiàn),女性高管比例、教育經(jīng)歷的異質(zhì)性與教育水平對高科技企業(yè)績效顯著正相關。年齡異質(zhì)性為顯著負相關,而年齡對績效不顯著。
關鍵詞:女性高管特征;績效;高科技企業(yè);實證研究
中圖分類號:F 270 文獻標識碼:A 文章編號:1672-7312(2016)06-0684-03
1 文獻綜述
從Hambrick & Mason(1984)開創(chuàng)性地提出高層梯隊理論之后,學者對女性高管對績效的影響研究結(jié)論不一:
1)“促進假說”,Lückerath-Rovers和Mijntje(2013)以荷蘭公司為研究對象,劃分為董事會有女性的和無女性的公司,研究發(fā)現(xiàn)董事會有女性的公司比沒有女性的績效要好。Amore、Garofalo和Minichilli(2014)以意大利家族控制的企業(yè)為研究對象,發(fā)現(xiàn)女性高管更能提高公司業(yè)績。
2)“抑制假說”,Darmadi(2013)以資產(chǎn)報酬率(ROA)和托賓Q值為因變量,衡量企業(yè)績效,發(fā)現(xiàn)有女性高管的公司與ROA和托賓Q值呈負相關。Ahern和Dittmar(2012)以2001—2009年挪威248家公司為樣本,發(fā)現(xiàn)董事會有女性會對公司業(yè)績有不好的影響。
3)“無關聯(lián)假說”,Carter(2010)等人研究了1998—2002年標普500指數(shù)的公司,顯示性別或種族多樣性的董事會對公司的財務業(yè)績沒有顯著的關系。Rose(2007)以2001—1998年在哥本哈根證券交易所上市的丹麥公司為對象,發(fā)現(xiàn)董事會中性別差異不影響公司績效。
此外,Davis等(2010)引入市場導向作為中介變量,探討中小型服務企業(yè)CEO性別對企業(yè)市場績效和財務績效的影響。其研究結(jié)果表明,由于女性CEO具有更強的市場導向能力,因此,她們有能更好地促進績效的表現(xiàn);而且,在市場績效向財務績效傳導這一方面,女性CEO也略微優(yōu)于男性CEO.
2 樣本選擇與研究變量
2.1 樣本選擇
文中我國高科技企業(yè)的認定依據(jù)是《高新技術企業(yè)認定管理辦法》,主要以2015年滬深兩市A股上市公司中的高科技企業(yè)作為數(shù)據(jù)來源,共選取了257家企業(yè)。文中女性高管特征的數(shù)據(jù)主要來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫,高科技企業(yè)的績效相關數(shù)據(jù)、資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)報酬率以及公司規(guī)模數(shù)據(jù)主要來源于WIND數(shù)據(jù)庫。文中采用Eviews 8.0軟件進行分析。
2.2 研究變量
對于被解釋變量,在參照以往研究成果的基礎上,選取了每股收益(EPS)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、息稅前利潤(EBIT)來衡量高科技企業(yè)的績效。
對于解釋變量,選取了女性高管比例、年齡異質(zhì)性、教育經(jīng)歷異質(zhì)性、年齡以及教育經(jīng)歷來衡量女性高管特征。其中,教育水平按以下學歷水平劃分:1代表中專及以下,2代表大專,3代表本科,4代表碩士,5代表博士。
2.3 模型的建立
通過上文對各變量的定義,并且參照其他研究,女性高管特征對高科技企業(yè)績效關系可以用如下模型表示:
3 實證檢驗
3.1 描述性統(tǒng)計
表2列出了變量的統(tǒng)計分析,從中可以看出2015年257家高科技企業(yè)平均凈資產(chǎn)收益率為9.45%,女性高管占高管的平均比例為15%,女性高管的平均年齡為45.9歲,呈現(xiàn)年輕化趨勢,平均學歷水平為3.07,介于本科和碩士之間。年齡和教育水平異質(zhì)性程度較高。此外進行了相關性研究分析,不存在多重共線性(相關系數(shù)均小于0.8)。
3.2 回歸分析
257家高科技企業(yè)公司在2015年女性高管特征與績效的數(shù)據(jù),運用Eviews 8.0軟件進行回歸分析,得出以下結(jié)果,見表3.
由表3可以看出,EPS,ROE與EBIT這3個財務指標的回歸結(jié)果基本一致,只是存在顯著性差異的不同。3個模型的F統(tǒng)計值分別是49.468 1,175.965 4和98.831 7,且顯著水平都是1%,說明模型整體是有效的。R2分別是0.614 8,0.850 2和0.761 2,說明模型整體的擬合度較好。
女性高管比例(FemaRati)在模型1和3中是在10%的水平下顯著,在模型2中是5%的水平下顯著,且是正相關,說明高科技公司一定的女性高管比例能夠促進企業(yè)績效。年齡異質(zhì)性(AgeH)在3個模型中呈現(xiàn)顯著負相關,根據(jù)團隊凝聚力理論,年齡的異質(zhì)性較高,即年齡的多樣性會使得團隊的凝聚力下降,這樣會不利于制定統(tǒng)一的戰(zhàn)略決策,最終會影響企業(yè)的績效。年齡(Age)在回歸結(jié)果中,對績效有負向影響,但關系不顯著。教育經(jīng)歷的異質(zhì)性(EduH)與教育水平(Edu)對高科技企業(yè)績效顯著正相關。對這一回歸結(jié)果的理論解釋是,面對瞬息萬變的市場,女性高管決策之前以及決策過程中需要盡可能多地收集信息,作為決策的依據(jù)。而受教育程度越高,能夠更加快速、及時、準確地獲取信息,抓住機遇,提高企業(yè)績效,在激烈的競爭中脫穎而出。
控制變量對模型均為正相關關系??傎Y產(chǎn)報酬率(ROA)在3個模型中顯著正相關。資產(chǎn)負債率(Lev)在模型2,3中顯著,公司規(guī)模(Size)在模型1,3中顯著。
4 研究結(jié)論及局限性
文中研究了2015年的257家高科技企業(yè)女性高管特征與企業(yè)績效之間的關系,運用回歸分析的方法進行了實證檢驗。
研究結(jié)果表明:
1)
女性高管比例(FemaRati)、教育經(jīng)歷的異質(zhì)性(EduH)與教育水平(Edu)對高科技企業(yè)績效顯著正相關。即高科技企業(yè)中保持一定的女性高管、教育經(jīng)歷多樣性,教育水平程度越好,企業(yè)的績效越好;
2)年齡異質(zhì)性(AgeH)對績效顯著負相關,而年齡(Age)對績效不顯著。
文中的研究具有一定啟示。企業(yè)在招聘高層管理者時,可以適當考慮女性主管,這樣才能實現(xiàn)高管團隊的性別多樣性。在選拔女性高管時,企業(yè)需要盡可能將受教育水平作為參考依據(jù),盡可能選擇具備更多人力資本的合適女性進入到高管團隊。
文中存在一定的局限性:囿于獲取樣本數(shù)據(jù)的局限,使得選擇的樣本較少,僅選擇了滬深兩市的A股為樣本;囿于獲取相關女性高管信息的公開程度,使得獲得的信息不夠充分;文中只選取了2015年度中的257家企業(yè)作為樣本,今后可以選取更長時間更多樣本來進行分析,從而使結(jié)果更加完善。
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