馮琬娟， 賈 濤

(1.西安交通大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710049; 2.過程控制與效率工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 西安 710049)

0 引言

為了提高競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)決策層將新技術(shù)和新產(chǎn)品的獲得作為價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)已成為所有企業(yè)的重要共識(shí)[1]。然而，受決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性等背景影響，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向(以下簡(jiǎn)稱創(chuàng)新投資導(dǎo)向)也表現(xiàn)出差異性。由于技術(shù)創(chuàng)新投資具有高風(fēng)險(xiǎn)性、多階段性以及持續(xù)性等特征，使得不同股權(quán)結(jié)構(gòu)的企業(yè)在決策層背景多樣性的情況下可能具有不同創(chuàng)新投資導(dǎo)向。因此，決策層背景多樣性、股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系也隨之成為研究對(duì)象。另外，高階梯隊(duì)理論指出企業(yè)投資策略的制定是一個(gè)受內(nèi)外部環(huán)境影響的復(fù)雜決策過程，對(duì)于復(fù)雜環(huán)境的認(rèn)知和解釋力取決于決策者的價(jià)值觀和認(rèn)知能力等心理結(jié)構(gòu)[2]?；诖?，本文界定企業(yè)管理層背景多樣性是指管理層中所有成員所攜帶的各種價(jià)值觀和認(rèn)知信息的總和，并通過其成員的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性等背景體現(xiàn)出來。

當(dāng)前關(guān)于決策層背景多樣性對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資影響研究主要涉及背景差異導(dǎo)致的績(jī)效反饋、不同股權(quán)性質(zhì)下的決策層背景多樣性和心理賬戶引起的背景差異等三個(gè)方面。在背景差異導(dǎo)致的績(jī)效反饋方面，王菁發(fā)現(xiàn)不同背景的決策者對(duì)期望績(jī)效和實(shí)際績(jī)效差異程度認(rèn)知不同，具有較高認(rèn)知的決策層會(huì)努力改變投資現(xiàn)狀并愿意承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)[3]。Cheng和Li指出決策層背景越豐富，企業(yè)績(jī)效反饋越能促進(jìn)知識(shí)積累和技術(shù)升級(jí)[4]。在不同股權(quán)性質(zhì)下的決策層背景方面，王菁等人的研究結(jié)論表明，國(guó)有企業(yè)相比非國(guó)有企業(yè)，其由決策者背景驅(qū)動(dòng)的技術(shù)創(chuàng)新投資增加幅度會(huì)明顯上升[5]。在心理賬戶引起的背景差異方面，學(xué)者們認(rèn)為在決策層對(duì)具有保值性質(zhì)的心理賬戶中的技術(shù)創(chuàng)新投資有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特征，對(duì)于升值性質(zhì)的心理賬戶中的技術(shù)創(chuàng)新投資有風(fēng)險(xiǎn)偏好特征[6]。而關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資的影響研究主要集中在股東性質(zhì)和股東持股比例兩個(gè)方面。在股東性質(zhì)方面，已有研究表明決策者背景和股東性質(zhì)會(huì)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新投資績(jī)效產(chǎn)生不同影響[7]。在股東持股比例方面，不同決策層背景下的風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)導(dǎo)致股權(quán)集中度和企業(yè)研發(fā)投入關(guān)系不同[8]。

綜上，當(dāng)前研究忽略了造成決策層背景差異的根源——背景差異是成員的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景等因素的集中體現(xiàn)；決策層背景多樣性和創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的調(diào)節(jié)作用沒有得到深入挖掘，尤其是股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度在其中的調(diào)節(jié)效應(yīng)尚不明朗。鑒于此，首先本文根據(jù)現(xiàn)實(shí)和理論背景提出相關(guān)假設(shè)；其次，以深圳證券交易所2013～2017年間創(chuàng)業(yè)板313家上市企業(yè)為樣本設(shè)置相關(guān)變量并對(duì)其進(jìn)行測(cè)度；再次，采用實(shí)證分析方法對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)；最后，對(duì)全文的結(jié)論進(jìn)行總結(jié)并提出管理建議。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 研究假設(shè)

1.1.1 決策層背景多樣性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向關(guān)系

具有不同行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)決策層成員由于其經(jīng)歷了不同的社會(huì)、政治以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境等事件，所以會(huì)形成不同價(jià)值觀、風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及判斷能力，進(jìn)而在進(jìn)行投資決策時(shí)會(huì)對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向產(chǎn)生影響。同時(shí)，豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)會(huì)給企業(yè)帶來更加廣泛的社會(huì)關(guān)系和外部資源。由于創(chuàng)新投資的出發(fā)點(diǎn)為產(chǎn)品創(chuàng)新，所以在創(chuàng)新投資過程中企業(yè)會(huì)面臨未來高度復(fù)雜的不確定性，這樣需要更多元化的信息來源和決策觀點(diǎn)。因而，決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)越豐富，越有助于企業(yè)獲得外部資源，進(jìn)而決策層越有信心進(jìn)行創(chuàng)新投資。另外，決策層受教育程度能反映其自身擁有知識(shí)和技能的水平，越高的決策層受教育程度會(huì)對(duì)企業(yè)投資力度產(chǎn)生積極促進(jìn)作用[9]。而決策層任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景是其利用知識(shí)和信息搜集的主要來源，能準(zhǔn)確反映成員的認(rèn)知水平和心智模式[10]。權(quán)變理論指出任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景較高的管理團(tuán)隊(duì)具有差異化的觀點(diǎn)，能夠?qū)Σ煌桨高M(jìn)行充分討論和分析[11]。結(jié)合技術(shù)創(chuàng)新投資特征，不難發(fā)現(xiàn)決策層任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景越強(qiáng)，越適合解決企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資過程中的各種不確定性。因此假設(shè)：

H1決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的多樣性越大，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向越激進(jìn)；

H2決策層受教育程度越高，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向越激進(jìn)；

H3決策層任職經(jīng)歷的技術(shù)性越強(qiáng)，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向越激進(jìn)。

1.1.2 股權(quán)結(jié)構(gòu)與決策層背景多樣性關(guān)系

較高的股權(quán)集中度能使大股東較多地參與企業(yè)管理，而大股東為了更好地對(duì)目標(biāo)企業(yè)進(jìn)行控制，往往會(huì)采取一系列措施來獲得目標(biāo)企業(yè)的控制權(quán)，進(jìn)而操縱目標(biāo)企業(yè)[12]。從委托代理角度看，傳統(tǒng)假設(shè)“企業(yè)是為一個(gè)不參與管理的大股東與一些小股東所擁有的”在現(xiàn)代企業(yè)中并不多見，事實(shí)上更普遍的是大股東通常也是管理者，而且大股東擁有剝削少數(shù)股東利益的權(quán)力，從而大股東與管理者的利益趨于一致。從掏空行為角度看，由于大股東為取得控制權(quán)需要大量持股，在增持過程中會(huì)兼顧持股集中導(dǎo)致自己的資產(chǎn)流動(dòng)性差和非分散化的風(fēng)險(xiǎn)以及監(jiān)督管理層的成本。因此，大股東往往會(huì)派出曾在控股股東控制的子公司或關(guān)聯(lián)單位任職的人員作為管理層中自身“利益代理人”。

股權(quán)制衡是指企業(yè)的實(shí)際控制權(quán)由幾個(gè)大股東分享，通過內(nèi)部牽制，達(dá)到大股東相互監(jiān)督的股權(quán)安排模式。股權(quán)的相互制衡不但可以約束決策層還能約束單個(gè)大股東，使其不能單獨(dú)作出決策。從治理角度看，一方面股權(quán)制衡能提升大股東在企業(yè)治理方面的責(zé)任意識(shí)，充分發(fā)揮對(duì)控股股東的監(jiān)督激勵(lì)效應(yīng)；另一方面多個(gè)大股東的存在能有效避免控股股東與管理層之間進(jìn)行合謀掏空企業(yè)的行為，在一定程度上能有效阻止管理層的非理性行為。從控制權(quán)爭(zhēng)奪角度看，過高的股權(quán)制衡度可能引發(fā)大股東的控制權(quán)爭(zhēng)奪行為，進(jìn)而可能導(dǎo)致企業(yè)管理層變更。另從前文可知大股東往往會(huì)派出曾在控股股東控制的子公司或關(guān)聯(lián)單位任職的人員作為管理層中自身“利益代理人”。由此推斷股權(quán)制衡度越大，決策層人員來源渠道更寬。因此假設(shè)：

H4股權(quán)集中度越高，決策層背景多樣性越小；股權(quán)集中度越低，決策層背景多樣性越大；

H5股權(quán)制衡度越大，決策層背景多樣性越大；股權(quán)制衡度越小，決策層背景多樣性越小。

1.1.3 股權(quán)結(jié)構(gòu)在決策層背景多樣性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)

在技術(shù)創(chuàng)新投資中，企業(yè)會(huì)面臨不同不確定性加之存在決策層背景多樣性，由此會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致不同股權(quán)結(jié)構(gòu)下的創(chuàng)新投資導(dǎo)向存在差別。林明等人指出當(dāng)非國(guó)有企業(yè)的股權(quán)制衡度較大時(shí)，決策層任務(wù)斷裂帶的強(qiáng)度與創(chuàng)新績(jī)效之間呈負(fù)向關(guān)系[13]。翟淑萍和畢曉方指出較高的股權(quán)制衡度和基金持股能在一定程度上提高了政府資助對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資的激勵(lì)程度[14]。對(duì)決策層背景多樣性較大的企業(yè)來說，過于集中的股權(quán)容易導(dǎo)致侵蝕甚至掏空企業(yè)的行為，由此可能導(dǎo)致不利于企業(yè)創(chuàng)新行為和創(chuàng)新意圖的實(shí)施。另外，結(jié)合前文關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)決策層背景多樣性的影響可知，不同股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度會(huì)形成不同的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資情境，從而對(duì)決策層背景多樣性與創(chuàng)新投資導(dǎo)向關(guān)系產(chǎn)生差異性影響。因此假設(shè)：

H6股權(quán)集中度在決策層背景多樣性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間有負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)；

H7股權(quán)制衡度在決策層背景多樣性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間有正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

1.2 數(shù)據(jù)選取、變量設(shè)置和測(cè)度

在數(shù)據(jù)來源方面，本文數(shù)據(jù)主要來源于創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)年度報(bào)告和正規(guī)網(wǎng)站。在數(shù)據(jù)整理方面，根據(jù)2012 年上市公司行業(yè)分類結(jié)果(中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)公告[2013]4號(hào))，以2013年為起始點(diǎn)，同時(shí)出于數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性目的，以2017年為時(shí)間終點(diǎn)。首先從WIND數(shù)據(jù)庫中選取2013～2017年間深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板的347家上市企業(yè)年度報(bào)告5年113份/年=565份；其次，對(duì)所選樣本進(jìn)行再次篩選，剔除掉研發(fā)支出披露不完整的企業(yè)，最終有效樣本為313家。

(3)調(diào)節(jié)變量：股權(quán)結(jié)構(gòu)——股權(quán)集中度(HERF)和股權(quán)制衡度(EQRR)。這里的股權(quán)集中度是指企業(yè)第一大股東所持股份占所有股份的比例，該指標(biāo)值越大說明股權(quán)集中度越高；股權(quán)制衡度是指僅次于第一大股東的三個(gè)股東所持股份占第一大股東所持股份的比例，該指標(biāo)越大說明股權(quán)制衡度越高。

(4)控制變量：決策層人數(shù)(OPER)、企業(yè)規(guī)模(SCAL)、資產(chǎn)負(fù)債率(DABR)、股權(quán)性質(zhì)(OWPR)以及行業(yè)性質(zhì)(COTI)等。結(jié)合本文研究對(duì)象以及前人研究方法[17]，決策層人數(shù)取企業(yè)年度末的決策層人數(shù)；企業(yè)規(guī)模取年度總資產(chǎn)賬面價(jià)值的自然對(duì)數(shù)；資產(chǎn)負(fù)債率取年末賬面的負(fù)債總額占總資產(chǎn)的比例；股權(quán)性質(zhì)分為國(guó)有(取值為1)和非國(guó)有(取值為0)兩個(gè)類型；關(guān)于行業(yè)性質(zhì)，根據(jù)2018年4季度中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的《上市企業(yè)行業(yè)性質(zhì)分類結(jié)果》，將樣本企業(yè)分為12個(gè)行業(yè)，按照大類分為制造業(yè)和非制造業(yè)兩類，分別用虛擬變量表示。其中將制造業(yè)賦值為1，非制造業(yè)行業(yè)賦值為0。

2 實(shí)證分析

2.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，再計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)并得到變量的描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)矩陣。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明：在自變量中，除決策層受教育程度外，行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景均與創(chuàng)新投資導(dǎo)向呈顯著正向關(guān)系；股權(quán)集中度與創(chuàng)新投資導(dǎo)之間負(fù)相關(guān)(但不顯著)，而股權(quán)制衡度與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間顯著正相關(guān)。此外，所選變量之間之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.4且變量的特征根都不為0，條件指數(shù)都小于30，膨脹因子都小于10，這說明本文所選變量之間不存在多重共線性。

2.2 決策層背景多樣性與創(chuàng)新投資導(dǎo)向的回歸分析

為了分析決策層背景多樣性(自變量)對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向(因變量)的具體影響，本文共構(gòu)建了五個(gè)回歸模型對(duì)其進(jìn)行分析：

STIO=α0+α1OPER+α2SCAL+α3OWPR+α4DABR+α5COTI+ε

(1)

STIO=β0+β1INEX+β2OPER+β3SCAL+β4OWPR+β5DABR+β6COTI+ε

(2)

STIO=β0+β1SCHO+β2OPER+β3SCAL+β4OWPR+β5DABR+β6COTI+ε

(3)

STIO=β0+β1BACK+β2OPER+β3SCAL+β4OWPR+β5DABR+β6COTI+ε

(4)

STIO=β0+β1INEX+β2SCHO+β3BACK+β4OPER+β5SCAL+β6OWPR+β7DABR+β8COTI+ε

(5)

模型6(具體將自變量的三個(gè)維度進(jìn)行加總，檢驗(yàn)決策者背景差異的綜合效應(yīng))用于對(duì)模型5結(jié)果的再次檢驗(yàn)：

STIO=β0+β1TREN+β2OPER+β3SCAL+

β4OWPR+β5DABR+β6COTI+ε

(6)

另外，為了進(jìn)一步檢驗(yàn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新越激進(jìn)是否越有利于企業(yè)發(fā)展，在這里將創(chuàng)新成果產(chǎn)出(CXCC)作為因變量(用企業(yè)專利申請(qǐng)量對(duì)其進(jìn)行測(cè)度)，將決策層背景的三個(gè)維度進(jìn)行加總構(gòu)建回歸模型：

CXCC=β0+β1TREN+β2OPER+β3SCAL+

β4OWPB+β5DABR+β6COTI+ε

(7)

在以上模型中，α0,α1,…,α5和β0,β1,…,β8分別表示模型系數(shù)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。以上模型的具體回歸結(jié)果如表1所示。

表1 決策層背景多樣性對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向的回歸結(jié)果

從表1易知，控制變量中的決策層人數(shù)、企業(yè)規(guī)模、股權(quán)性質(zhì)及行業(yè)性質(zhì)均會(huì)對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向產(chǎn)生影響正向影響，而資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向有負(fù)向影響，該結(jié)論與實(shí)際基本相符，因此本文選擇的控制變量合理。另外，從模型2、模型3以及模型4的主效應(yīng)回歸結(jié)果知，決策層受教育程度、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景均會(huì)對(duì)創(chuàng)新投資導(dǎo)向產(chǎn)生顯著正影響，即假設(shè)H1、假設(shè)H2和假設(shè)H3分別得證。由表可知，模型5和模型6的回歸結(jié)果一致，且假設(shè)H1、假設(shè)H2和假設(shè)H3再次得證。另外，模型7的回歸結(jié)果表明決策層背景對(duì)創(chuàng)新成果產(chǎn)出的影響并不顯著。

2.3 股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度對(duì)決策層背景多樣性的回歸分析

首先，以股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度為自變量對(duì)決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度和任職經(jīng)歷進(jìn)行回歸，具體構(gòu)建的模型8如下:

INEX(SCHO,BACK,TREN)

=γ0+γ1OPER+γ2SCAL+

γ3DABR+γ4WOPR+γ5COTI+η

(8)

其次，將決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景等指標(biāo)進(jìn)行加總，再與股權(quán)結(jié)構(gòu)的兩個(gè)維度進(jìn)行回歸，具體構(gòu)建的模型9如下:

INEX(SCHO,BACK,TREN)

=γ0+γ1OPER+γ2SCAL+γ3DABR+

γ4WOPR+γ5COTI+γ6HERF(EQRR)+θ

(9)

其中，γ0,γ1,…,γ6表示模型系數(shù)，η表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。具體回歸結(jié)果見表2和表3所示。

表2 股權(quán)集中度對(duì)決策層背景多樣性的回歸結(jié)果

表3 股權(quán)制衡度對(duì)決策層背景多樣性的回歸結(jié)果

從表2易知，股權(quán)集中度對(duì)決策層的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富程度和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景均有顯著負(fù)影響(回歸系數(shù)分別為-0.057和-0.310)，但股權(quán)集中度對(duì)受教育程度的影響不顯著(系數(shù)為-0.006)。對(duì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景等指標(biāo)進(jìn)行加總，再將其與股權(quán)集中度進(jìn)行回歸得到的系數(shù)為-0.344，顯著性水平為0.01。該結(jié)果說明，股權(quán)集中度與決策層背景多樣性之間具有顯著負(fù)向關(guān)系，即假設(shè)H4得證。

從表3易知，股權(quán)制衡度對(duì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景和受教育程度均有顯著正影響(顯著性水平分別為10%、10%和5%)。將決策層背景多樣性的三個(gè)分維度指標(biāo)進(jìn)行加總，再將其與股權(quán)制衡度進(jìn)行回歸得到的系數(shù)為0.103，顯著性水平為5%。因此假設(shè)H5得證。

2.4 股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

分別以股權(quán)集中度和股權(quán)制衡度為調(diào)節(jié)變量，一方面對(duì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景與創(chuàng)新投資導(dǎo)向關(guān)系進(jìn)行分析，另一方面將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景等三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加總后再進(jìn)行分層回歸(由于篇幅所限，在此不再將構(gòu)建的模型單獨(dú)列出)。具體見表4和表5。

表4 股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

從表4易知，股權(quán)集中度(HERF)對(duì)決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型1a、1b)以及任職經(jīng)歷與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型3a、3b)均有顯著負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，雖然對(duì)受教育程度與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型2a、2b)有負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，但并不顯著；股權(quán)集中度對(duì)決策層背景多樣性(由行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景進(jìn)行加總)與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型4a、4b)有顯著負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，即假設(shè)H6得證。

從表5易知，股權(quán)制衡度對(duì)決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型1c、1e)、受教育程度與創(chuàng)新投資導(dǎo)向關(guān)系(見模型2c、2e)以及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系(見模型3c、3e)均有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)；股權(quán)制衡度對(duì)決策層背景多樣性(由行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度和任職經(jīng)歷的技術(shù)性強(qiáng)度進(jìn)行加總)與創(chuàng)新投資導(dǎo)向關(guān)系(見模型4c、4e)有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，即假設(shè)H7得證。

表5 股權(quán)制衡的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

3 結(jié)論與建議

本文以決策層背景多樣性為視角，實(shí)證分析了決策層背景多樣性、股權(quán)結(jié)構(gòu)與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系。結(jié)果表明：決策層受教育程度、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景均對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投資導(dǎo)向有顯著正影響；股權(quán)制衡度對(duì)決策層的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度和任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景均有顯著正影響；股權(quán)集中度對(duì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系有顯著負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)；在對(duì)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、受教育程度及任職經(jīng)歷的技術(shù)性背景等三項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行加總后，股權(quán)集中度對(duì)決策層背景多樣性與創(chuàng)新投資導(dǎo)向之間的關(guān)系有顯著負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)?；诖?，提出以下管理建議：首先，企業(yè)可從行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和任職經(jīng)歷兩個(gè)方面重點(diǎn)拓寬決策層來源渠道，如可將具有豐富海外企業(yè)管理以及國(guó)內(nèi)大型企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)的高素質(zhì)職員納入到?jīng)Q策層；其次，為提高投資效率和創(chuàng)新績(jī)效，可從決策層行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、任職經(jīng)歷和受教育程度等維度入手，引入決策層背景多樣性代理變量，構(gòu)建決策層背景多樣性綜合評(píng)價(jià)體系和預(yù)期效用函數(shù)，以此對(duì)決策層背景多樣性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；最后，在股權(quán)集中度較高的情境下，企業(yè)可改變股東大會(huì)和董事會(huì)議事規(guī)則，以達(dá)到降低股權(quán)集中度帶來的負(fù)面影響。例如在現(xiàn)有獨(dú)立董事發(fā)表意見的基礎(chǔ)上考慮部分股東的投票權(quán)，提高獨(dú)立董事的決策作用，減少大股東之間的利益輸送。