高管背景特征范文

高管背景特征范文（精选7篇）

高管背景特征 第1篇

高管团队作为企业的决策制定层, 是企业战略决策的核心。自高阶理论提出以来, 决策者的影响作用越来越受重视, 多数的研究关注高管背景特征对企业绩效、稳健性、研发投资、财务重述、企业战略等方面的影响, 而对企业债务融资影响的研究文献较为缺乏。鉴于此, 本文借助于高管团队的人口背景特征, 以中国制造业上市公司2010年至2012年数据实证分析为例, 分别就国有上市公司与非国有上市公司讨论企业高管团队背景特征对企业债务融资影响, 力求得出有益见解。

二、研究设计

(一) 研究假设

本文从以下方面提出假设:

高层梯队理论 (Upper Echelons Theory) 认为, 公司高管特征影响了他们的决策, 进而影响他们领导的公司所采取的行动。相比较管理者的认知基础和价值观, 管理者的人口背景特征如年龄、性别、教育水平等更容易测量。因此, 本文选择高管团队在性别、年龄、教育水平、专业背景上的水平特征研究高管背景特征对企业债务融资的影响。心理学部分研究显示, 男性管理者和女性管理者在一些人口特征和行为上是存在差别的。不同性别的管理者在风险偏好上存在差异, 女性管理者更倾向于选择较保守的企业战略。由于女性管理者往往追求企业的长期稳定增长, 因此资产负债率就相对较低, 经营政策相对保守, 在总负债中, 长期负债所占比例就越高。而男性管理者的过度自信会使其采取冒险的决策, 从而会提高企业债务融资比率和短期负债的数额。男性管理者与女性管理者在经营决策中的不同表现表明高管团队中性别的差异将会对高管决策产生影响。因此, 本文提出假设:

假设1:高管团队中男性所占人数与企业债务融资比率正相关

假设2:高管团队中男性所占人数与企业长期债务比率负相关

相关研究发现, 高管的个人特质除了受教育背景、工作经历的影响外, 还受到管理者年龄的影响。高层管理者的年龄越高, 其战略决策行为越为保守, 倾向采取风险较小的决策。年轻的高管在战略决策行为中相对大胆, 倾向于采取相对冒险的经营决策。年龄差异会使管理者在融资决策中表现出不同的融资倾向。因此, 本文提出假设:

假设3:高管团队的平均年龄与企业债务融资比率负相关

假设4:高管团队的平均年龄的与企业长期债务比率正相关

高管的教育水平包含诸多复杂信息, 在一定程度上反映高管的认知能力和信息处理能力。教育水平高往往意味着更强的信息处理能力, 影响管理者的认知基础和价值观, 从而减少非理性决策。而且, 高管团队教育水平的平均程度越高, 就越能提供多元化信息, 获取的资源就越多, 能够获得的借款也越多。同时, 由于高教育水平管理者会有广泛的社交网络和较高层次交往对象, 从而更容易获得社会网络中的资源和信息, 企业更容易获得长期借款。由此, 本文提出假设:

假设5:高管团队的平均教育水平与企业债务融资比率正相关

假设6:高管团队的平均教育水平与企业长期债务比率正相关

专业背景作为一个重要的人口特征变量对管理者的认知有着重要的影响。高管团队的专业背景在一定程度上决定了其决策的认知模式。如果高管团队的专业背景为金融、会计或经济管理类, 则倾向于风险融资, 善于利用财务杠杆提高公司绩效;若高管团队为其他专业背景, 则相对厌恶债务融资。同时, 非财务类专业背景管理者较财务类管理者在债务融资上也更为谨慎, 债务融资中倾向于持有长期借款。因此, 提出假设:

假设7:高管团队中财务、经济管理类成员比例与企业债务融资比率正相关

假设8:高管团队中财务、经济管理类成员比例与长期债务比率负相关

(二) 样本选取与数据来源

研究样本选择中国制造业A股上市公司。由于不同行业之间存在很大不同, 因此, 本文选取制造业为研究对象。在选择样本时按照以下标准筛选:剔除ST、PT企业, 这些企业已连续亏损两年以上, 面临退市风险, 若纳入研究样本会影响研究结论的可靠性和一致性;剔除上市不足2年的企业。这类上市不久的企业刚刚募集到一笔股权资金, 其资本构成与一般企业不同;剔除财务数据极端异常和缺失的企业。经过筛选, 最终得到175家样本公司, 时间区间为2010年至2012年, 3年共有525个观测值。其中, 国有上市公司62家, 三年共有186个观测值, 非国有上市公司113家, 三年共有339个观测值。本文研究所用数据主要取自锐思数据库, 数据缺失部分通过《巨潮资讯网》和《东方财富网》提供的上市公司年报和上市公司高管信息等内容补充, 手工收集。

(三) 变量定义

(1) 被解释变量。本文所研究的企业债务融资变量为债务融资结构变量和债务融资期限变量, 表达式为:债务融资结构变量 (debt) =企业总负债/企业总资产;债务融资期限变量 (maturity) =企业长期负债/企业总负债。 (2) 解释变量。目前, 学术界对管理者团队的界定尚未形成统一认识, 往往根据研究需要加以界定。本文根据研究需要, 考虑到数据取得的可行性, 将企业高层管理团队界定为董事会成员、监事会成员、以及两会成员之外的总经理、副总经理、财务总监和总经济师等高管人员。对高管团队背景特征的衡量为高管团队背景特征的平均水平, 对其平均水平的的计量均采用算术平均法计算。衡量指标主要有前文所述的如下指标:性别 (gend) , 若管理者性别为男则赋值1, 为女在赋值0;年龄 (age) , 企业家的年龄=样本年份—出生年份;教育水平 (degree) , 分别对博士后、博士、硕士、本科、大专、中专高中及以下赋值1至6;专业背景 (major) , 专业背景若为金融、财务或经济管理类, 赋值1, 否则为0。以上指标的异质性分别以hgend、hage、hdegre、hmajor表示。 (3) 控制变量。企业债务融资决策受多种因素的影响, 如企业规模、成长性、盈利能力、行业特征、股权特征及财务杠杆等。因此, 本文在变量设置时引入了以下影响公司债务融资的指标作为控制变量, 通过样本将企业控制在制造业行业;通过将企业分为国有上市公司和非国有上市公司来实现对股权特征的控制;将企业总资产的自然对数作为企业规模 (size) 的衡量指标;将企业的销售增长率 (sale) 作为企业成长性的衡量指标;将企业资产有形性 (cva) 作为企业营运能力的衡量指标;并将年度设为虚拟变量放入模型以控制宏观经济的影响。

(四) 模型建立

根据本文以上的假设, 为研究企业高管团队背景特征对企业债务融资影响, 我们建立模型1和模型2:

在研究过程中, 我们先对各特征变量单独回归, 最后, 再将全部变量放在一个模型中进行回归。

三、实证检验分析

(一) 描述性统计

表 (1) 是样本描述性统计结果。从表 (1) 看, 管理者团队背景特征的平均水平是:84.4%为男性;平均年龄为45.772岁;平均学历为3.688, 介于本科与研究生之间;管理者团队中有62.2%为金融、财务或经济管理类。从国有上市公司与非国有上市公司的比较看, 在管理者团队背景特征的平均水平上, 国有上市公司的男性管理者比例和年龄都略高于非国有上市公司;在平均学历和专业背景方面, 非国有上市公司却略高于国有上市公司, 可能是由于非国有上市公司多为新兴企业, 更容易使学历较高者晋升为高层管理者。

(二) 相关性分析

表 (2) 是相关分析结果。可以看出, 专业背景与债务融资结构有显著相关关系;性别、年龄同债务融资期限存在显著相关关系;债务融资结构与债务融资期限也存在显著相关关系。说明高管团队背景特征、企业债务融资结构及期限之间可能存在着较强的相互影响。同时发现, 各变量之间的相关系数的绝对值都小于0.5, 说明没有多重共线性问题, 可以以此为基础进行回归分析。在国有上市公司和非国有上市公司样本下, 各变量之间相关关系与之相差不大, 限于篇幅, 我们没有报告这两个样本下的检验结果。

注:表中右上方是pearson相关系数, 左下方是spearman相关系数。其中*, **分别表示在1%、5%水平显著

(三) 回归分析

为更好地考察高管团队背景特征对企业债务融资的影响, 本文首先将各个变量单独放入模型, 然后将所有变量放入统一模型中进行回归。为进一步探讨不同企业性质的上市公司高管背景特征与债务融资关系, 本文进一步区分了国有上市公司样本和非国有上市公司样本。从表 (3) 的回归结果看, 性别在5%水平上与债务融资结构显著负相关, 说明男性人数的增加会降低债务融资结构, 反对原假设。可能因为较大的团队规模具有更强的信息处理能力, 降低企业经营风险, 而在高管团队中男性所占人数较多, 因而增加团队规模近似于增加男性人数, 因此可能受团队规模的影响。年龄在10%的水平上与债务融资结构显著负相关, 在5%水平上与债务融资期限显著正相关, 说明高管的年龄与企业债务融资比例负相关, 与长期债务融资比率正相关, 原假设得到支持。学历与债务融资结构及期限呈正相关, 但不显著, 说明学历对债务融资影响并不显著。专业背景在5%的水平上显著为负, 原假设没有得到支持。这可能是因为相比较其他专业背景的管理者而言, 财务、经济管理类管理者更能清楚地意识到债务融资的风险, 他们的融资决策会更保守。

注:*为在10%水平上显著;**为在5%水平上显著;***为在1%水平上显著。

注:*为在10%水平上显著;**为在5%水平上显著;***为在1%水平上显著。下同。

表 (4) 和表 (5) 分别为国有上市公司和非国有上市公司与债务融资回归结果。从二者的回归结果看, 国有企业在债务融资结构关系中, 性别、年龄上的显著性均高于非国有企业;但在专业背景上, 非国有企业的显著性高于国有企业, 可能由于国有企业的特殊性质, 使其获取债务融资较为容易, 高管团队背景特征对其影响较小。从债务融资期限结构上看, 非国有企业在性别、年龄上呈显著正相关, 国有企业为不显著的负相关。其可能的解释是, 对于非国有企业, 男性相比较女性拥有更多社会资本, 从而能获取更多长期借款, 同时, 年长的管理者也在经营上持有更多长期债务。而对于国有企业, 其在性别上虽然微弱支持原假设, 但不显著。国有企业平均学历水平与债务融资期限显著正相关, 而非国有企业不显著, 说明学历水平对非国有企业长期债务融资比率影响较小。二者在专业背景上并没有太大差异, 都不显著, 但可以说明财务、经济管理类管理者并不是风险偏好者。

(四) 稳健性检验

为了检验结果的稳健性, 将控制变量cva替换成sale, 即销售增长率。若某企业的销售增长率越高, 那么这个企业的成长性就越好, 拥有较高销售增长率的企业更容易获得资金, 更不容易破产, 所以销售增长率可以减轻债权人的风险。替换后的回归结果与原回归结果基本一致, 显著性水平没有太大差别, 只有在国有上市公司样本中, 学历水平特征与与债务融资期限不显著;在非国有上市公司样本中, 专业背景系数为19.006在10%水平上与债务融资期限显著相关。由此可知, 回归结果是稳健的。

四、结论

本文研究结果表明, 高管背景特征对企业债务融资有一定的影响。总体而言, 性别、年龄、专业背景特征与企业债务融资结构显著负相关;性别、年龄、与债务融资期限显著正相关;只有在国有上市公司样本中, 学历平均水平与企业债务融资期限显著正相关。在性别特征上, 国有企业与非国有企业存在明显差异。由以上分析可知, 男性在高管团队中所占比例并不会增加企业债务融资, 反而会使其减少, 这或许与团队规模有关。年龄较高管理者确实会降低企业债务融资, 保守经营, 这与多数学者结论一致。从三个样本中可以看出, 学历对债务融资影响不大, 除了在非国有样本中显著外, 都不显著。值得注意的是, 本文在专业背景上得出的结论与多数学者结论相悖, 财务、经济管理类管理者并不是风险偏好者, 相反, 对企业债务融资决策更为谨慎。总体看, 非国有上市公司样本比国有上市公司样本更显著。另外, 本文所有的回归模型调整后的R2值均不高, 在10%-40%之间, 说明影响企业债务融资结构的因素还有很多, 高管团队背景特征只是其中之一, 这些研究结果有助于进一步深化企业债务融资研究以及丰富高阶理论研究的内容;在实践上对于进一步加强人力资源管理等方面有一定的指导意义。

摘要：本文以A股制造业上市公司2010-2012年数据为样本, 检验了高管团队背景特征对企业债务融资的影响。结果发现, 高管团队背景的性别、年龄、专业背景特征与债务融资结构显著负相关, 性别、年龄、学历背景特征与企业债务融资期限显著正相关。非国有上市公司样本比国有上市公司样本结果显著。

关键词：高管团队,背景特征,债务融资

参考文献

[1]曹玉贵、孙洁、王焕焕:《高管背景特征与企业债务融资的实证研究》, 《华北水利水电学院学报》2012年第6期。

[2]张兆国、刘永丽、谈多娇:《管理者背景特征与会计稳健性——来自中国上市公司的经验数据》, 《会计研究》2011年第7期。

[3]Hambrick D.C.and Mason P.A., Upper Echelons:Organization as a Reflection of Its Manager, Academy Management Review, 1984.

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[7]Wally S, J Baum.Personal and Structural Determinants of the Pace of Strategic Decision Making.Academy of Management Journal, 1994.

高管背景特征 第2篇

关键词：高管背景特征,财务重述,财务重述类型

一、引言

财务重述就是上市公司对前期披露的财务报告中存在的会计差错进行更正的一种会计行为。财务重述通常被认为是上市公司高管选择的一种激进的会计政策。西方学者的研究表明, 财务重述会产生不同的经济后果, 往往表现为负面影响。比如引发了负面的市场反应 (Palmrose, 2004;Frieder, 2008) 、增加了融资成本 (Hribar and Jenkins, 2004;Graham, 2008) 、降低了企业价值 (Karpoff, 2010) 、引起了股东集体诉讼 (Palmrose and Scholz, 2004) 等等。

虽然对财务重述负面影响的研究很多, 也有部分文献研究了财务重述的原因和动机, 但较少有从高管背景角度研究财务重述的文献, 更是缺乏高管背景特征与财务重述类型关系的研究。

笔者通过阅读大量的文献, 发现上市公司高管影响财务重述的实证结论并不一致 (Ahmed, 2007) 。其中一个重要原因就是没有考虑管理层背景, 也即把管理层全部视为同质的而忽略了管理层的异质性。管理层的背景包括年龄、职能、教育等很多方面, 财务重述也有欺诈性与非欺诈性、核心与非核心财务重述之分。

本文研究的理论基础是Hambrick和Mason (1984) 提出的高层团队理论 (TMT) , 通过配对分析、逻辑回归等方法研究了高管背景特征与不同财务重述类型的相关性。研究结果表明:高管团队规模越大, 非欺诈性财务重述和非核心财务重述越容易发生;高管团队性别中男性比重越大, 非核心财务重述越容易发生;高管团队学历、高管团队年龄对财务重述类型没有显著影响。

本文的研究结论非常稳健, 可能的学术贡献在于从财务重述类型角度来研究高管背景对财务重述的影响, 在一定程度上深化了我国现有的财务重述研究, 也为政府等监管部门进行信息披露管理提供了依据。

二、文献回顾

1. 高管背景的文献回顾。

从Amason (1997) 、Knight (1999) 、Carpenter (2001) 、张平 (2005) 和谢凤华 (2008) 等国内外学者的研究中可以看出, 对高管团体异质性的研究取得了大量的成果, 大多都从高管职能、任期、教育、年龄这四个方面的异质性来界定高层团队理论 (TMT) 的异质性。因此, 本文也延续选用其中的后三个变量作为高层管理团队异质性的衡量指标。

(1) 任期异质性。Finkelstein和Hambrick (1990) 曾专门研究了高层团队理论 (TMT) 任期异质性与企业绩效的关系, 研究发现企业高层任期越长, 其越会规避风险。Staw (1980) 和Schmidt (1983) 的研究表明, 上市公司高管任期异质性会影响企业管理者对企业文化的认同。Lawrence (1989) 等人的研究表明, 任期异质性与企业的凝聚力显著负相关。谢凤华 (2008) 通过对民营企业的调查取样, 用实证的方法证明任期异质性与生产过程绩效显著正相关。

(2) 教育异质性。Wiersema (1992) 等人的研究表明, 企业高管教育异质性会对企业战略改变产生显著的影响。Simons (1999) 等人的研究认为教育水平差异较大的高管团队得到的信息更广泛, 决策方案也越多。Knight (1999) 认为高管团队教育异质性越大, 就越容易引起冲突。Tihanyi (2000) 细分了高管团队的教育专业, 研究结果表明高管所受教育异质性越大, 其所在的企业越容易生存下来。Carpenter (2002) 研究也表明, 企业高管教育异质性越大, 其所在的企业在全球化的竞争中更容易生存下来。

(3) 年龄异质性。Moreland (1985) 和Triandis (1993) 等人的研究表明, 年龄异质性会引起团队冲突, 甚至会造成团队的分裂。Zenger (1989) 和Jehn (1997) 等实证检验了年龄异质性会对组织的绩效、合作产生负面影响。Amason (1996) 和Pelled (1997) 等提出高管团队年龄异质性与企业绩效是二次曲线的关系, Richard和Shelor (2002) 也有同样的发现。但张平 (2005) 研究却表明企业高管教育年龄异质性对企业绩效没有显著的影响。

2. 财务重述类型文献综述。

(1) 财务重述类型。美国审计总署于2008年曾对财务重述类型进行了系统的总结。在其研究报告中将财务重述划分为九种类型。统计数据显示:美国在2002年以前, 因为收入确认而发生财务重述的上市公司最多, 占重述总数的39%;在2002年以后, 因为成本费用而发生财务重述的比例逐渐增大。

(2) 涉嫌欺诈性财务重述的市场反应。已有大量国内外文献研究了市场对财务重述不同类型的反应。据Carpenter (2002) 统计发现, 市场反应最敏感的是因为企业违反相关规定的财务重述。Palmrose (2003) 等人的研究表明, 涉嫌非欺诈和欺诈的财务重述公司在发生财务重述的当日其平均累计超常收益依次为6%和-20%。Hirschey (2005) 的研究也表明, 涉嫌欺诈和非欺诈的财务重述公司在重述公告前后三天的累计超常收益依次为-21.8%和-7.73%。Owers (2006) 实证检验了不同的财务重述类型会导致不同的市场反应, 因会计原因而导致的财务重述的市场效应最强烈, 且市场反应一般为负面效应。

(3) 涉及核心财务重述的市场反应。市场反应会因财务重述的内容不同而有所差异, 市场反应最敏感的是财务重述的内容涉及会计核心科目 (例如:收入、费用、利润等会计科目) 。Anderson (2001) 的研究表明, 当财务重述涉及收入这个会计科目时, 其市场反应最为明显。Collins (2002) 的实证分析结果也表明, 市场反应最为糟糕的是因收入确认问题导致的财务重述。Palmrose (2004) 则研究了财务重述与股价之间的关系, 研究发现财务重述和降低盈利的重述市场分布导致股价下降9%和13%。

三、理论分析与研究假设

自从Hambrick和Mason (1984) 提出高层团队理论 (TMT) 以来, 公司高层管理团队就一直是管理学理论和实践研究的热点之一。将高层管理团队特征分成两类:一类是高层管理团队心理特征 (价值观、管理者认知、思维逻辑) , 另一类是高层管理团队客观特征 (年龄、团队规模、职能、社会背景、教育) 。其中, 高层管理团队的客观特征是大量学者所关注的重点, 一个可能的原因便是该类指标易于观察与测量。高层管理团队的客观特征通常包括任期、管理者的年龄、教育背景、职能类型、经济基础、社会关系等。

高层管理团队 (TMT) 被看成是解决管理者在动态复杂环境中能力不足的有效方案, 因为其合作效用巨大。研究高管团队的异质性能够深化和延伸高层管理团队理论。大量的国内外文献选用高管团队规模、高管团队性别、高管团队学历、高管团队任期、种族、文化等指标来衡量高管异质性。

1. 高管团队规模。

公司高管团队规模越大, 其内部冲突发生的频率越高, 它将会影响公司高管团队决策的正确性 (Palmrose和Owers, 2002) 。财务重述是公司高管团队一项重要的会计政策选择, 是较大规模管理团队非正确的决策结果。高管团队规模越大, 高管团队形成的利益中心的个数便越多。财务重述正是为了使企业各方面的利益关系达到相对平衡的一种迫不得已的决策。同时, 高管团体规模的每个利益中心为了各自的利益, 其共同的目标很可能就不是企业价值最大化, 财务重述正是在这种纷争中孕育而生。

高管团队规模越小, 团队成员之间的沟通成本会越小。这其中的原因可能就是高管团队的异质性 (年龄、教育背景、职业背景等) 造成的, 不同的高管因为不同的阅历、不同的教育背景、不同的处理方式对待同样的问题会有不同的意见, 甚至会有利益冲突。据此分析, 协调沟通成本也随之增加 (Anderson和Yohn, 2005) , 这将可能使其做出非理性决策结果, 导致财务重述的发生。

财务重述是一项激进的会计政策选择, 高管团队规模越大, 高管团队的归属感会下降, 他们可能更容易选择财务重述, 因为他们对其经济后果没有一个清晰的认识。Allen (1969) 、Staw (1980) 和Schmidt (1983) 研究发现, 高管团队规模会影响企业管理者对企业文化的认同。Lawrence (1976) 、O’Reilly (1989) 和Hambrick (1989) 研究发现, 高管团队规模越小, 其凝聚力就越大, 凝聚力会因团队规模的增大而相对变小。高管团队规模与高管团队之间的沟通的质量和数量呈显著的负相关关系 (Lawrence, 1993) , 那么缺少这种深层次的交流通常会导致团队缺乏凝聚力及归属感, 因而导致财务重述发生。通过以上分析, 本文提出以下两个假设。

H1:上市公司高管团队规模越大, 非欺诈性财务重述越容易发生。

H2:上市公司高管团队规模越大, 非核心业务财务重述越容易发生。

2. 高管团队性别。

大量的国内外管理学文献和心理学文献研究表明, 不同性别的高层管理者, 其行为方式也不一样。相比于男性企业家, 女性企业家所经营的企业相对更容易在行业中生存下去 (Boden和Nucci, 2000) 。相对于男性管理者, 女性管理者表现得更沉稳, 而男性管理者则更多表现出自信, 从而更容易做出非理性的决策 (Peng和Wei, 2007) 。财务重述通常被认为是上市公司选择激进会计政策的结果, 同时大量的研究也发现, 发生财务重述的上市公司男性比例往往较高。其他研究也发现, 公司治理机制相对完善、公司产权相对清晰的上市公司有一个相似之处, 那就是性别比例比较分散 (Adams和Ferreira, 2009) 。财务重述发生的最主要的原因就是公司缺乏相对完善的公司治理机制以及公司的产权结构不明晰。因此, 上市公司男性的比重与财务重述呈正相关关系。通过上述分析, 本文提出下面两个假设。

H3:上市公司高管团体男性比例越大, 非欺诈性财务重述越容易发生。

H4:上市公司高管团队男性比例越大, 非核心财务重述越容易发生。

四、研究设计

1. 样本选择与数据来源。

(1) 样本选择。本文结合相关国内外研究, 并参考证监会和企业会计准则中的相关规定, 将财务重述定义为:财务重述就是上市公司对前期披露的财务报告中存在的会计差错进行更正的一种行为。

本文依据各上市公司年报中披露的高管信息, 认为上市公司高管层包括董事会 (董事长、副董事长、董事会秘书、董事) 、监事会 (监事会秘书、监事会主席、监事) 、其他高级经理 (总经理、副总经理、财务总监、财务副总监) 等。

本文的研究样本是2003~2010年沪深两市发生财务重述的公司。按照于鹏 (2007) 所说的手工检查上市公司年报的方法来获得初始样本, 剔除已经退市、金融保险行业和数据不全的公司 (主要是解释变量和控制变量指标缺失的公司) 。我们同样采用Agrawal (2005) 的标准和方法来选择配对公司: (1) 年度、上市地区、行业以及总资产规模这四项标准是最接近的; (2) 在2003~2010年期间没有发生财务重述; (3) 如果上市公司在研究期间多次发生财务重述, 选择的配对样本应该相同; (4) 解释变量指标和控制变量指标便于获得。

通过上述两种方法, 我们收集到的财务重述样本为1516家公司和相应的1516家配对公司, 其中2003~2010年的样本公司数量分别为394家、328家、336家、248家、240家、252家、261家和230家。

(2) 数据来源。结合大量文献, 本文把企业违规并受到证监会处罚界定为“欺诈”。按照财务重述是否涉嫌欺诈, 财务重述可以简单分为欺诈性财务重述和非欺诈性财务重述;把涉及收入、费用、成本的科目界定为核心会计科目, 按照财务重述是否涉及核心会计科目, 财务重述又可以分为核心财务重述和非核心业务财务重述 (Collins, 2006;Desai, 2008;Ferreira, 2009) 。

本文的初始财务欺诈样本是依据国泰安 (CSMAR) 中2003~2010年处理违规数据库中因违规而受到处罚的上市公司, 欺诈性财务重述公司样本即为既发生财务欺诈性行为又有财务重述的样本。核心财务重述与非核心财务重述的数据同样来自国泰安数据库, 其区分是手工逐一查找其年报来认定的。通过对财务重述两种类型的界定, 其中按是否发生欺诈性的财务重述, 我们收集到有178家上市公司发生欺诈性财务重述, 有1 338家上市公司发生非欺诈性财务重述;按是否涉及核心会计科目, 我们收集到有718家上市公司涉及核心财务重述, 有798家上市公司为非核心财务重述。

2. 变量解释。

(1) 被解释变量。被解释变量为财务重述 (res) , 当上市公司发生财务重述时, res取值为1, 否则为0。

(2) 解释变量。根据本文的研究目的以及数据的可获得性, 通过参考Moreland和Stephan (1985) 、Prendergast和Stole (1996) 、Fraser和Greene (2009) 、于鹏 (2007) 、姜付秀 (2009) 、王霞 (2010) 等人的研究成果, 本文选取包括高管团队规模 (mscale) 、性别 (mgend) 等作为衡量高管背景特征的指标。

(3) 控制变量。为增加实证结果的可信赖程度, 本文借鉴已有学者的相关研究成果, 参考Jensen和Meckling (1976) 、Romamus等 (1990) 、De Fond和Jiambalvo (1991) 、Beasly (1996) 、Burns等 (2006) 、于鹏 (2007) 、Ahmed等 (2007) 、杨清香等 (2009) 、Kravet (2010) 等人的研究成果, 引入了以下几个控制变量:财务杠杆 (lev) 、盈利能力 (roa) 、公司规模 (lna) 、董事会结构 (ind) 、是否有国有控股 (ss) 、行业变量 (indu) 、年度变量 (y) 。

本文各变量定义如表1所示:

3. 回归模型选择。

对于财务重述类型的选择, 使用如下的检验模型:

式中:resi为哑变量, res1=0表示其发生的是欺诈性财务重述, 否则res1=1;res2=0表示其发生的是核心财务重述, 否则res2=1。

五、实证结果及分析

1. 描述性统计。

表2和表3分别是发生欺诈性与非欺诈性以及核心与非核心财务重述公司的高管背景特征的描述性统计。由表2可知: (1) 欺诈性的财务重述高管团队规模 (16.87) 小于非欺诈性财务重述 (18.8) , 但差异不显著; (2) 欺诈性财务重述中公司高管性别 (0.874) 大于非欺诈性财务重述 (0.866) , 差异同样不显著; (3) 欺诈性财务重述公司的高管年龄小于非欺诈性财务重述, 并在10%的水平上非常显著; (4) 欺诈性财务重述公司的高管学历 (3.097) 小于非欺诈性财务重述 (3.115) , 差异也不显著; (5) 欺诈性财务重述公司高管任职时间 (1.981) 大于非欺诈性财务重述 (1.945) , 同样不显著。

由表3可知: (1) 核心重述公司团队规模 (17.43) 小于非核心财务重述 (18.38) , 其在5%的水平上显著有效; (2) 核心重述公司高管团队性别 (0.861) 小于非核心财务重述 (0.871) , 虽然有一定差异, 但不显著; (3) 核心财务重述公司高管年龄小于非核心财务重述; (4) 核心财务重述公司高管学历 (3.123) 大于非核心财务重述 (3.109) , 在1%的水平上显著有效; (5) 核心财务公司高管团队任期时间 (1.941) 小于非核心财务重述 (1.952) , 虽然有一定的差异, 但不显著。

注:***、**和*分别表示在1﹪、5﹪和10%的显著性水平上有效 (下同) 。

通过表2和表3的描述性统计分析, 我们认为高管背景特征与不同类型的财务重述存在相关性, 初步验证了本文假设。

2. Logit回归结果分析。

对于高管背景特征与不同类型的财务重述的相关性, 我们的分析方法如下: (1) 先把5个解释变量分别代入检验模型中; (2) 将全部变量同时代入检验模型中。依据上述方法, 我们可以得到表4和表5的回归结果。

(1) 依据表4的回归分析结果, 我们可以得出结论:上市公司高管团队规模的回归系数为0.099, 在5%的水平上显著正相关, 其表示的含义是上市公司高管团队规模越大, 非欺诈性财务重述越容易发生。

高管团队性别、年龄、学历、任职时间与非欺诈性财务重述的回归结果分别为-0.756、0.088、0.019、-0.096, 表明高管团队性别和任职时间分别与非欺诈性财务重述负相关, 高管团队年龄与学历分别于非欺诈性财务重述正相关, 虽然都有一定的相关关系, 但都不显著。

以上分析验证了假设1和假设2。分析其中的原因, 可能是由于公司高管团队规模增大了, 来自不同背景的管理者也在增加, 不同的观点也随之增加, 这就导致他们所在的公司会选择财务重述这种激进的会计政策。然而欺诈性财务重述会产生很严重的经济后果, 正是基于此他们就很有可能会选择非欺诈性财务重述。

(2) 依据表5的回归结果, 我们可以得出以下结论: (1) 上市公司高管团队规模与非核心财务重述的回归结果为0.053, 在5%的水平上显著正相关; (2) 上市公司高管性别与非核心财务重述的回归结果为1.149, 在10%的水平上显著正相关; (3) 上市公司高管年龄、学历、任职时间与非核心财务重述的回归结果分别为-0.022、-0.232和0.036, 上市公司高管年龄、学历与非核心财务重述负相关, 上市公司任职时间与非核心财务重述正相关, 虽然都有一定的相关性, 但都不显著。

从而假设3没有得到证明, 假设4得到证明。我们分析其原因是核心财务重述有很严重的经济后果, 基于以上考虑, 高管可能会规避核心财务重述, 但会选择非核心财务重述。

总之, 高管背景特征与不同的财务重述类型存在一定的相关关系, 但显著性有弱有强。公司高管通常会选择非欺诈性财务重述和非核心财务重述, 因为这两类财务重述的经济后果相对于欺诈性财务重述和核心财务重述要小很多。公司高管可能会通过选择财务重述这种激进的会计政策来操控企业会计信息。

3. 稳健性测试。

为了使上述结果更加可靠, 本文还进行了如下稳健性测试: (1) 本文剔除了2010年的样本值, 按文中表4和表5重新回归, 得出的结论与文中的结论一致。 (2) 在控制变量方面, 本文用净资产报酬率 (roe) 替代资产报酬率 (roa) , 得出的结论与文中的结论一致。 (3) 因为非欺诈性财务重述公司的数量 (1318家) 远远大于欺诈性财务重述公司的数量 (178家) , 我们将解释变量设定为欺诈性财务重述 (res1) , 使哑变量的取值相反, res1=1表示其发生的是欺诈性财务重述, 否则res1=0。

按表4重新回归, 在5%水平下mscale的系数显著为-0.0997, 得出的结论与文中的结论一致。

六、结语

本文选取我国沪深两市2003~2010年间A股上市公司中发生财务重述的公司为样本, 区分其财务重述的类型, 统计分析了高管规模和性别等背景特征, 并实证检验了高管背景特征对不同财务重述类型的影响。

本文的实证结论表明:高管团队规模越大, 非欺诈性财务重述越容易发生;高管团队规模越大, 非核心财务重述越容易发生;高管团队年龄越大, 非核心财务重述越容易发生。由于财务重述具有经济后果、法律后果等, 本文从高管背景特征角度来研究不同类型的财务重述。研究结果表明, 企业高层管理者会用财务重述这种激进的会计方式来操控企业的会计信息。本研究在一定程度上发展了高层梯队管理理论, 对我国明晰产权关系有一定的促进作用, 有助于更好地理解我国不同高管背景特征选择何种类型的财务重述的机制, 并为完善我国公司治理机制提供了相应的思路。

高管背景特征 第3篇

十七届五中全会公报(2010)明确指出,“建设创新型国家是我国当前和今后全面提升综合国力以及‘积极创造参与国际经济合作和竞争新优势’的重要途径”[1]。刘延东指出:“建设创新型国家,从某种意义上说,关键在于提高企业的自主创新能力,建立以企业为主体、市场为导向、产学研用相结合的技术创新体系”[2]。对于企业而言,创新是一种风险型的长期行为,需要企业资源的持续投入,更离不开高管层的强力支持。

高阶理论(Upper Echelons Theory,UET)认为,相对于单个高管人员(比如CEO),研究整个高层管理团队的背景特征对组织产出更具有解释力[3]。企业的战略选择及绩效实际上是环境信息被高层管理者的认知和价值观等心理特征过滤后的产物,而心理特征形成于过去所受的教育和工作实践,并且可以用年龄、性别等人口背景特征所替代[4]。Carmen等(2005)[5]的研究也表明,高管层的年龄、受教育水平等背景特性与企业的创新活动存在着一定的联系,比如年龄大的管理者倾向于采取风险较小的决策等。因此,研究企业的创新行为,如果不考虑管理者的背景特征,可能会影响到研究结论的有效性。Mc Gee和Thomas(1986)[6]的研究还表明,不同企业的所有权性质对多元化战略决策有显著影响;Demsetz和Lehn(1985)[7]研究发现企业所有权结构会影响企业价值的实现。比如,国有控股上市公司更多地面临着管理层私利行为产生的风险[8]。因此,本文从管理者的背景特征出发,研究整个高管层的规模、性别、年龄、受教育水平、任期等同质性特征及职业背景异质性特征对公司创新行为的影响。由于不同所有权企业在公司治理以及公司的许多行为方面表现出显著的差异性[8]。因此,本文还针对企业所有权对高管层背景特征与创新行为之间关系的调节效应进行实证检验。

基于此,研究拟解决两个问题:(1)企业高管层背景特征对企业创新行为会产生怎样的影响;(2)企业所有权性质是否会影响高管层背景特征和创新之间的关系。针对上述问题,本文以中国沪深A股2009年~2010年制造业上市公司为样本,研究高管层的背景特性对创新行为重要衡量指标———R&D强度的影响,并讨论企业所有权性质在二者关系中的调节作用。

2 文献回顾及基本假设

2.1 高管层背景特征与企业R&D强度

(1)高管层规模与R&D强度的关系。规模是一个很重要的团队特征变量。随着团队人数的增加,无疑会带来更多不同背景成员的不同观点,从而刺激积极的行动[9]。有研究表明,随着高管层规模的扩大,会使得成员观点的异质性、价值导向的异质性以及利益异质性的可能性增大[9,10,11]。Smith等(1994)[11]还认为,高管团队的规模会影响组织的产出。Eisenhardt和Schoonhoven(1990)[12]的研究发现,较大的管理团队拥有较多的人员去从事新事业的开发。根据以上分析,本文提出如下假设:

假设1:高管层规模与R&D强度正相关,人数越多R&D强度越大。

(2)高管层女性比例与R&D强度的关系。由于男性与女性在性格、态度和信念等认知因素方面存在较大差异,从而性别多样化(指男女成员人数的相对均衡)的团队相对于同质性的团队,其信息搜集能力更强并且具备更宽阔的视野。性别差异得以促进团队的创造力,可能更倾向于采取风险型的决策,比如更加鼓励研发行为。Dezso等(2008)[13]采用Tobin`s Q测度企业绩效,发现其与女性高管参与呈正相关关系。Dwyer等(2003)[14]和Richard等(2004)[15]的研究发现女性参与高管团队本身并不会对企业战略选择产生显著影响,但其与企业家与风险承担行为等变量交叉之后对企业绩效和生产率有正的影响作用。性别差异会造成对问题的认知和处理方式的不同,从而影响决策的制定。因此,本文提出如下假设:

假设2:高管层性别多样性与R&D强度正相关,即女性比例越高R&D强度越大。

(3)高管层平均年龄与R&D强度的关系。年龄代表管理者的阅历和风险承担倾向,进而影响战略决策。一般而言,随着年龄的增长,决策者的一些认知能力会下降,知识结构会老化。因此,年长的管理者会倾向于规避风险,而年轻的管理者更愿意承担风险[3]。Carlsson和Karlsson(1970)[16]、Vroom和Pahl(1971)[17]的研究表明,年龄大的管理者更倾向于采取风险较小的决策。Bantel和Jackson(1989)[18]还发现,高管团队的平均年龄越大,越不愿意采取进取性的战略,平均年龄与战略变革呈负相关关系。Wiersema和Bantel(1992)[9]通过对87家美国上市公司的实证研究也发现,平均年龄越高的高管团队,其战略决策行为越保守,企业的多元化程度越低。因此,本文提出如下假设:

假设3:高管层平均年龄与R&D强度负相关,即平均年龄越大R&D强度越小。

(4)高管层平均受教育水平与R&D强度的关系。人力资本理论认为,对人力资本的投资回报率要远大于物质资本,人力资本形成的主要因素是靠教育。教育水平反映一个人的认知能力与专业技能,被认为与灵活应变的信息处理能力存在正相关关系,教育程度越高对信息处理能力越强[9]。拥有更高教育水平的高层管理者具有更强的获取所需信息的能力,更容易察觉变革和创新的需要,从而更容易接受创新。有研究表明,高管成员学历越高对公司的战略变化越有利,教育程度较高的管理团队比较会采用管理创新与技术创新[18]。基于以上分析,本文提出如下假设:

假设4:高管层受教育水平与R&D强度正相关,即平均受教育水平越高R&D强度越大。

(5)高管层平均任期与R&D强度的关系。任期长短与团队内成员之间的整合程度密切相关,是团队内实现知识共享的关键。任期短的团队往往由于内部沟通较少,很难建立起明晰的结构和详细的计划来完成一些必要的认知提示,会对外部环境中存在的机会和威胁认识不充分,导致战略决策失误[19]。因此,可能很难对风险性较高、回报周期较长的研发活动给予大力支持;而任期长的团队,能够进行经常的交流,建立分享知识、信息的程序和语言,提高团队的凝聚力,有利于成员更好地理解组织的政策和程序。Finkelstein和Hambrick(1990)[20]研究了美国不同行业中高层管理团队任期对R&D强度的影响,发现高管团队的任期与企业战略变革负相关。但我国学者刘运国和刘雯(2007)[21]的研究则表明,R&D支出同高管任期呈显著正相关关系,高管任期越长的公司,R&D支出越高。基于此,本文试提出如下假设:

假设5:高管层平均任期与R&D强度相关,但任期与R&D强度的关系成倒U型。

(6)高管层职业背景异质性与R&D强度的关系。管理者的工作经历无疑会影响他们的知识结构、观念形成和工作取向。这种与职业背景相关的知识、观念及工作取向会进一步影响高管层对外部环境的理解以及创新行为的选择。Thomas等(1991)[22]的研究发现,在计算机等研发强度相对较高的企业一般都是具有营销、销售和研发等职业背景的高管层领导;而在研发投入排名较低的企业,高管人员一般具有生产、流程开发和财务等职业背景。Daellenbach和Mc Carthy(1999)[23]将高层管理者的职业背景划分为财务、法律、生产、工程技术、研发和营销等6类,发现拥有技术背景(包括生产、工程技术和研发)的高管层成员的比例越高,公司的R&D强度越强。古家军和胡蓓(2008)[24]的研究也表明,高管层职业背景异质性对技术创新有积极的显著影响。基于此,提出如下假设:

假设6:高管层职业背景异质性与R&D强度正相关,即异质性越大R&D强度越大。

2.2 企业所有权性质及其调节作用

自20世纪70年代以来,关于企业理论中的所有权问题主要包括三种观点:一是以Grossman和Hart(1986)[25]及Moore(1990)[26]为代表的GHM理论,即通常所说的“资本雇佣劳动”;二是以Laussel和Breton(1995)[27]为代表的强调人力资本的作用,即“劳动雇佣资本”的观点;以及以Aghion和Bolton(1992)[28]为代表的“相机控制(contingent control)论”,即强调企业所有权的安排不是一成不变的,而是相机安排的过程。事实上,对企业所有权的界定没有定论,我国目前有两类典型性质的上市企业,即国有控股企业和非国有控股企业。正是由于其所有权性质的不同,两类企业在公司治理问题、代理问题等诸多方面存在显著的差异[8]。因此,引入企业所有权性质,能够使高管层背景特征影响企业研发行为的关系更加清晰,对高管层背景特征影响企业研发行为的程度了解的更加全面,使高阶理论的适用性得以提高。

高管层的背景特征会影响企业创新行为,但是前者对后者的作用会受到企业所有权性质不同的影响。国有控股企业,高管人员大部分都有政府工作背景和经历,往往缺乏必要的企业管理能力和专业技能;同时,这种企业比较容易受政府干预并“被迫”承担一些与企业正常运营不相关的“社会责任”。王文庆和吴世农(2008)[29]的研究也表明,相比非国有控股企业尤其是民营企业,国有企业的政治关系与企业绩效负相关,而私营企业的政治关系则与企业绩效正相关。比如,就年龄这一特征而言,在国有控股企业,随着年龄的增加,将面临着政治升迁或者退休的压力,管理者“善始善终”思想可能越来越强烈,从而导致其在研发战略选择上趋于保守,而在非国有企业,年龄可能并不是一个很重要的影响因素。国有控股企业尤其是垄断性国企普遍追求稳定、往往缺乏创新的内在动力。基于此,本文提出假设7。

假设7:企业所有权性质调节高管层背景特征对R&D强度的影响。即,国有控股企业高管层背景特征对R&D强度的影响程度总体上要小于非国有控股企业背景特征对R&D强度的影响程度。或者说,在相同的背景特征下,非国有控股企业比国有控股企业具有更高的R&D强度。

3 研究设计

3.1 样本选择

本文参照2001年4月证监会颁布的《上市公司行业分类指引》的有关规定,按照如下步骤选择样本公司。(1)选取以研发活动较为密集的制造业企业为研究样本,选择上市日期在2009年12月31日以前的公司。(2)由于2007年上市公司实行了新会计准则,在年报中增设。“开发支出”科目以核算企业内部R&D支出,故在“开发支出”科目披露R&D支出的公司入选,如一汽轿车、标准股份等。(3)在上市公司年度报告“董事会报告”部分明确披露R&D支出的上市公司也入选,如瑞泰科技。(4)参照国内学者的通行做法,ST、PT类的公司不包括在上述样本范围内。同时,剔除部分相关数据缺失的公司。经过筛选,共形成495个样本公司,其中国有控股企业286个,非国有控股企业209个数据主要来源于上海证券交易所、深圳证券交易所、国泰安数据库以及新浪网财经频道(http://finance.sina.com.cn)等。

3.2 研究变量设计的定义说明

(1)因变量。企业R&D强度。R&D强度(intensity)反映了企业对创新活动的投入力度,被学者们广泛认为是创新行为的重要指示变量[30,31]。在国内外现有文献中,对R&D强度的衡量指标主要有3种:R&D支出/总资产、R&D支出/收入(或主营业务收入)、R&D支出/企业市场价值。由于我国企业的市场价值难以准确计量,因而没有选用R&D支出/企业价值作为变量。另外,根据以前的实证文献,“收入”,尤其是“应计收入”大多数被“盈余操纵”。因此,本文选用R&D支出/总资产作为因变量。

(2)自变量。高管层背景特征界定。在已有的研究中,“高管团队”、“高层群体”以及“高管层”是反复出现的一个概念,但到目前为止,学者们对其组成还没有一个统一的认识,往往根据研究的需要来进行定义,所以各自包含的内容也不尽相同。

研究考虑了数据获得的可行性和以往定义的范畴,根据各公司年报中必须要披露的高层管理者的信息,界定除董事长(不兼任其他高级管理职务)、董事(不兼任其他高级管理职务)、监事会主席、监事之外的年报中披露信息的高级管理人员,主要包括:总经理(总裁)、副总经理(副总裁)、财务总监(或财务负责人)、总会计师、总工程师等高层管理人员。根据国内外学者的相关研究,本文选择的高管层背景特征主要包括团队规模、性别、年龄、教育水平和任期以及职业背景等6个方面,变量的设置及衡量见表1。

(3)调节变量。本文的调节变量是企业的所有权性质,区分为国有控股和非国有控股企业两类,变量名用CP表示,当CP取“1”时表示“国有控股企业”,取“0”时表示“非国有控股企业”。

(4)控制变量。在研究中为了排除其他因素造成的影响,根据本领域已有的研究结果,选取公司规模、公司盈利能力及公司成长性(Growth)作为控制变量。公司规模被认为是影响企业创新能力的重要变量,本文借鉴大多数学者的做法,以公司的员工总数来衡量公司规模,用Size表示公司规模变量;企业的盈利能力越高,效益越好,可为企业进一步加大研发投入提供充足资金,本文以总资产报酬率来衡量企业的盈利能力,用ROA表示公司盈利能力变量;成长性表示企业的投融资机会,是影响公司研发支出的重要因素,本文由主营业务收入增长率来衡量,用Growth表示成长性变量。

3.3 模型建立

根据以上讨论,本研究采用分层回归模型(Hierarchical Regressions)来检验高管层背景特征与企业R&D强度之间的关系,以及企业所有权性质对主要关系的调节作用。主要关系的回归模型以如下形式表达:

调节变量的回归模型以如下形式表达:

(注:带下划线的变量为中心化后的值)

本文依照Baron和Kenny(1986)[32]标准的三步骤方法检验企业所有权性质的调节作用。在分析调节作用的模型中(2),背景特征中的规模(TS)、性别(FP)、年龄(TA)、教育水平(TE)、任期(TT)及职业背景(OB)以及企业所有权性质(CP)在形成交叉项之前都经过中心化处理,即分别减去各自均值然后再相乘[33]。由于“企业所有权性质”是类别变量,在检验调节作用之前已将其转换为了虚拟变量,仍用CP表示,CP=1代表“国有控股企业”,CP=0代表“非国有控制企业”。

4 实证分析

4.1 样本的描述性统计和Pearson相关性分析

本研究运用SPSS16.0软件,采用多元线性回归方法进行数据分析。变量的描述性统计及相关分析如表2所示。

表2给出了主要研究变量的均值、标准差和Pearson相关性系数。结果表明,研究样本中,R&D强度的均值是0.876(标准差为1.254);高管层的平均人数7~8人,具体对应在7人;平均年龄40岁~50岁之间,具体对应在46岁左右;高管层中女性高管人员所占比重大约16%;高管层的平均受教育水平达到本科水平(3.048);高管层的职业背景的异质性为0.514;高层管理人员平均任职年限3年~4年。通过相关系数分析可以看出,解释变量间相关性较低,适合进一步实证分析。

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平显著。

4.2 模型回归结果

表3给出了分层OLS回归的结果。三个模型的F值都是显著的,说明回归模型整体是显著的。并且三个模型的方差膨胀系数VIF和DW检验表明,模型不存在多重共线性和序列相关问题,因此模型取得了较好的拟合效果[34]。本文依照Baron和Kenny[32]的方法检验企业所有权的调节作用。

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平显著。

模型1对控制变量进行分析,回归结果显示:(1)企业规模与R&D强度显著正相关,说明企业规模越大,实力可能越雄厚,越有充足资本进行研发投入,因此R&D强度越高;(2)公司盈利能力与R&D强度正相关,说明企业的盈利能力越高,效益越好,可为企业进一步加大研发投入提供资金保障;(3)公司的成长性与R&D强度也有显著的正相关关系,说明公司的成长性也是影响公司创新行为的重要因素。

模型2考察了高管层的背景特征对R&D强度的影响,回归结果显示:团队规模、性别多样性及平均受教育水平与R&D强度显著正相关,支持了假设1、假设2和假设4。高管层的职业背景异质性与R&D强度之间的关系显著正相关,假设6得到了支持。高管层的平均年龄与R&D强度之间显著负相关,假设3得到了支持。高管层的平均任期与R&D强度之间的关系没有通过显著性检验,假设5没有得到支持。原因可能是任期短的团队往往很难建立起对未来较长时期内明晰的计划,尤其对风险性较高回报周期较长的研发活动支持不够。但任期长的团队尽管在一定程度上克服了任期短的弊端,但也由于时间过长而可能缺乏创新精神,这还需要进一步实证检验。

模型3对企业所有权性质的调节作用进行了检验,模型3的拟合优度(调整后)大于模型2的拟合优度,高管层的背景特征与企业所有权性质(区分为国有控股和非国有控股)的交互作用对R&D强度的解释力大于单个变量的解释力,因此可以认为企业所有权性质在高管层的背景特征与R&D强度之间起到了调节作用,背景特征中团队规模、性别多样性、平均年龄、平均任期及职业背景异质性等方面的调节作用都得到了验证,只有对平均受教育水平的调节作用统计检验结果不显著。总体上说明高管层的背景特征会影响企业研发行为,但是前者对后者的作用受到企业所有权性质的影响。即国有控股企业高管层背景特征对R&D强度的影响程度总体上要小于非国有控股企业背景特征对R&D强度的影响程度,假设7得到的部分支持。引入企业所有权性质分析后,能够使高管层的背景特征如何影响企业研发行为的关系更加清晰,为进一步探讨不同性质的企业的研发行为提供新视角。

5 主要结论

“高阶理论”认为,公司进行战略选择是一个复杂的决策,它是高层决策者特质的反映,其背景特征影响着他们的决策,进而影响他们的行动。本文基于“高阶理论”,从高管层的规模、平均年龄、性别多元性、平均受教育水平、平均任期以及职业背景的异质性等6个方面,实证检验了高管层的背景特征对企业R&D强度的影响,同时检验了企业所有权性质的调节作用。

研究表明:管理者背景特征与企业的R&D强度之间存在一定的相关性。具体而言,在影响R&D强度的管理层特征中,团队的规模、性别多样性、平均受教育水平以及职业背景的异质性与R&D强度存在显著正相关关系;这说明相应增加高管人数、同时增加女性高管的数量,这也会增强团队的异质性程度,同时提高学历水平将有助于公司进行研发创新活动;另外,高管层平均年龄与R&D强度存在明显的负相关关系,这对重视研发创新的企业而言,要更加重视年龄对研发行为的影响。同时还发现,任期长短对企业R&D强度的影响没有通过显著性检验。区分企业性质后的研究发现,不同所有权性质的企业在背景特征与R&D强度之间起到了调节作用,国有控股企业高管层的背景特征对R&D强度的影响程度总体上要小于非国有控股企业背景特征对R&D强度的影响程度。

高管背景特征 第4篇

本文将就中小板高新技术行业上市公司高层管理者的背景特征与公司经营绩效之间的关系进行分析研究, 希望通过分析, 实证研究高层管理者的背景特征与公司绩效之间的关系, 为中小板上市公司的发展提供经验证据与建议。同时, 也为能够进一步研究提升中小板块上市公司的经营决策水平、改善公司的经营业绩提供实证支持。

1 文献回顾

国内外学者们对公司高管背景特征与经营绩效的研究做出了很多努力, 其中之一就是研究公司高管背景特征 (包括年龄、学历、任期、专业背景、工作经验等) 与经营绩效的关系。综合国内外研究, 学者们关于高管背景特征与经营绩效的研究的结果并不十分一致, 某些观点争议较大:1、在高管教育背景的研究方面, Daily和Johnson (1997) 的研究表明, CEO的教育背景与Jensen’s alpha (公司绩效指标之一) 之间显著负相关, 与其他绩效指标无显著相关性[1]。陈晓红等 (2006) 通过实证分析, 得出了高管学历与成长性呈正相关结论[2];而王颖 (2004) [3]、陈伟民 (2007) [4]认为经营者的教育程度 (博士、硕士、大学、大专) 与企业业绩没有显著性的相关关系;2、从高管年龄的角度分析。Tihanyi等 (2000) 发现高管团队平均年龄越大, 制定的公司战略就越保守, 从而使得公司丧失市场机会, 降低公司绩效[5]。王颖 (2004) 、陈伟民 (2007) 研究发现经营者年龄与公司业绩没有显著性的相关关系。缪小明、李淼 (2006) 通过实证研究发现高管年龄与公司绩效呈现负相关关系[6];而蹇明 (2006) 研究结果表明, 公司经营业绩与年龄没有显著的相关性, 当经理年龄≥56时, 公司经营业绩与年龄正相关, 当经理年龄≤56时[7];3、从高管社会地位、任期的角度分析。缪小明、李淼 (2006) 发现高管声誉与公司业绩未呈现任何相关关系, 任期的年限与公司业绩呈现显著的正相关关系。朱治龙、王丽 (2004) 研究发现我们还处在关系经济时代, 经营者社会地位与公司经营业绩之所以呈现正相关关系[8];4、从高管所学专业和专业经验的角度分析。王颖 (2004) 发现经营者的所学专业与公司经营绩效没有显著性的相关关系。缪小明、李淼 (2006) 研究发现高管所学专业为经济、管理类以及在工作经历中积累的技术专业经验与公司经营绩效存在微弱的正相关关系;而高管专业为理、工专业以及来自高校项目经验与公司绩效未呈现任何相关关系;5、从高管工作背景、团队异质性方面的研究。Amason 和 Hambrick (1984) [9]、Boone等 (2004) [10]、Ferries (2001) [11]认为高管团队成员工作背景、人口特征等的异质性有利于改善决策质量、实施扩张战略, 从而提高公司的绩效。王道平、陈佳 (2004) 研究结果表明高管团队成员良好的归属感可强化团队异质性与公司经营绩效之间的相关性[12]。肖久灵 (2006) 认为应保持高层管理团队组成的异质性, 才能提高高层管理团队的决策效率、工作效率和公司利润率, 进而提升团队效能[13]。

和上述文献相比, 本文的主要目标是用面板模型对中小板高新技术行业上市公司高管背景特征与经营绩效进行实证研究, 考察中小板高新技术行业上市公司高管背景特征对经营绩效的影响。

2 样本选取与模型设定

2.1 样本选取

本文的研究对象是中小板高新技术行业上市公司, 参照巨潮资讯网披露的中小板上市公司的主营业务情况, 本文将在深圳证券交易所中小板上市的16行业划分到高新技术行业类别中, 即化学原料及化学制品制造业, 医药制造业, 专用设备及其他电子设备制造业, 生物药品制造业及生物制品业, 电子元器件及日用电子器具制造业, 输配电及控制设备制造业, 信息技术、电子及通信服务业, 人造板制造及耐火材料制品业, 计算机、通信及相关设备制造业, 专用化学产品制造业, 非金属矿物制品业, 计算机软件开发与咨询, 化学纤维制造业, 计算机应用服务业, 专业、科研服务业, 信息传播服务业。

本文样本研究区间为2005～2007年, 样本选择原则: (1) 2007年12月31日之前在中小板块上市的公司; (2) 在样本研究区间发生了大股东更换、置换主营业务资产之类的资产重组的公司被排除。因为经过重组, 这些公司的股权结构与经营业绩发生了显著变化; (3) 能够从公开媒介找到相关财务数据和高层管理者的背景信息。根据设定的条件, 我们得到了97家。文中“高层管理者”是根据上市公司年报资料来确定的, 是指公司中具有副总裁/副总经理及以上头衔的高级管理人员, 不包括上市公司中的独立董事。

2.2 变量定义与选择

2.2.1 公司经营绩效变量

本文采用经济增加值 (EVA) 作为考察公司经营绩效的变量, 本文选用EVA的具体计算公式如下:

EVA=NOPAT- (NA×WACC) (1)

NOPAT:营业利润-所得税额, 即税后净营业利润。

NA:总资本, 即总资产。

WACC:加权平均资本成本率 (平均资本费用率) , 本文使用3～5年期中长期银行贷款基准利率的平均值。

2.2.2 检验变量

(1) 高管年龄背景特征比例。

考虑到中小板上市公司的特点及具体情况, 将高管年龄背景划分为>20岁且≤35岁, >35岁且≤50岁, >50岁三个年龄段, 高管年龄背景特征比例定义为上述年龄段高管人员数分别占公司高管总人数的比例, 对应的变量设定为AGE1i, AGE2i, AGE3i。

(2) 高管性别背景特征比例。

将高管性别背景特征比例定义为女性高管人员数占公司高管总人数的比例, 即FEMALEi。

(3) 高管政治背景特征比例。

高管政治背景特征比例定义为是共产党员的高管人员数占所考察的高管人员总数的比例, 即COMMYi。

(4) 高管教育背景特征比例。

本文将所研究的高管教育背景分为四类:获得大专以下及大专学历的高管, 获得本科及学士学位或正在攻读硕士学位的高管, 获得硕士学位或正在攻读博士学位的高管, 获得博士或博士后学位的高管, 高管教育背景特征比例即四类教育背景的高管人员数分别占所考察高管人员总数的比例, JUNIORi、BACHELORi、MASTERi、DOCTORi。

(5) 高管专业背景特征比例。

高管专业背景分为三类:财务会计、金融、法律专业, 生产、人事、组织管理专业, 其他专业, 高管专业背景特征比例即三类专业背景的高管人员数各自占所考察高管人员总数的比例, 对应的变量设定为SPECIALTY1i、SPECIALTY2i、SPECIALTY3i。

(6) 高管海外背景特征比例。

高管海外背景是考察高管是否有一年以上的海外学习或工作经历, 高管海外背景特征比例定义为有一年以上的海外学习或工作经历的高管人员数占所考察的高管人员总数的比例, 对应的变量设定为OVERSEASi。

(7) 高管任期背景特征比例。

根据中小板上市公司高管任职的基本情况, 本文将高管任期划分为二类:≤3年和>3年, 高管任期背景特征比例即二类专业背景的高管人员数各自占所考察高管人员总数的比例, 对应的变量设定为YEAR1i、YEAR2i。

2.2.3 控制变量

本研究选择两个控制变量。

(1) 高管持股比例。

高管持股比例定义为公司被考察的高管人员持股数之和与公司总股本之比, 变量设定为MANSTOCi.

(2) 公司规模。

公司规模变量定义为对总资产量取对数来度量, 变量设定:FIRMSIZEi.

2.3 模型选择与设定

本文在考察高管背景特征与公司经营绩效的关系时, 对于可能的其他因素如第一大股东持股比例、高管人员报酬、公司成立时间、投资机会以及行业影响等在本研究中不作为主要控制因素考虑。即在假设其他因素不变或一定的情况下, 建立变量之间的如下关系:

EVAi=α+β1AGE1i+β2AGE2i+β3AGE3i+β4FEMALEi+β5COMMYi+β6JUNIORi+β7BACHELORi+β8MASTERi+β9 DOCTORi+β10SPECIALTY1i+β11SPECIALTY2i+β12SPECIALTY3i+β13OVERSEASi+β14YEAR1i+β15YEAR2i+β16MANSTOCi+β17FIRMSIZEi+εi (2)

本文将使用的面板数据模型进行分析, 其基本形式为:

yit=αit+x'itβit+μit, i=1, 2, …, n;t=1, 2, …, T (3)

其中yit是因变量, xit是K×1维解释变量向量, n为截面成员个数, T为每个截面成员的观测时期总数。参数αit表示模型的常数项, βit为对应于回归向量xit的系数向量。随机误差项μit相互独立, 且满足零均值、等方差的假设。在成员截面上, 该模型共含有n个截面成员方程, 在时间截面上, 该模型共含有T个时间截面方程。 (3) 式所描述的面板数据模型划分为三种类型:无个体影响的不变系数模型、含有个体影响的不变系数模型即变截距模型和含有个体影响的变系数模型即无约束模型。另外, 根据模型中待估参数的不同特性, 还可以将模型分成“固定效应模型”和“随机效应模型”。如果模型中的系数αit为确定性变量, 即模型中省略因素对个体差异的影响是固定不变的, 则模型为固定效应模型。如果αit为随机变量, 即模型中省略因素对不同个体的影响是随机的, 则模型为随机效应模型。本文将根据检验确定使用的模型。

3 实证结果分析

3.1 统计描述

对变量的描述性统计分析见表1所示。

从描述性统计分析结果来看, 样本公司的经营绩效EVA从-0.3282亿元到3.8981亿元, 均值为0.5298亿元。样本公司高管特征变量中, 有7.25%的高管年龄在>20岁且≤35岁之间, 70.53%的高管年龄在>35岁且≤50岁之间, 22.32%的高管年龄>50岁, 多数高管年龄在>35岁且≤50岁之间;高管性别特征比例从0.00%到75.00%, 均值为8.79%, 样本公司中仅仅有少数高管是女性;政治背景特征中, 有81.85%的高管具有共产党员的身份;高管教育背景中, 有23.62%的高管获得大专以下及大专学历, 40.55%获得本科及学士学位或正在攻读硕士学位, 31.42%获得硕士学位或正在攻读博士学位, 有4.58%的高管获得博士或博士后学位, 中小板块高新技术行业上市公司中有76.38%的高管获得了本科以上的学位;高管专业背景方面, 18.01%的高管专业主要从事财务会计、金融、法律, 从事生产、人事、组织管理专业的高管达72.82%, 而仅仅有9.32%的高管从事其他专业, 绝大多数高管主要从事生产、人事、组织管理专业;高管海外背景特征, 样本公司中8.46%的高管具有一年以上的海外学习或工作经历;高管任职年限中, 任期≤3年的高管占25.42%, 任期>3年的高管占74.58%, 多数高管的任期在3年以上。

3.2 实证研究结果

本文采用2005—2007年面板数据进行实证检验, 通过使用Hausman检验发现固定影响模型优于随机影响模型。基于样本上市公司高管背景特征及公司经营绩效 (EVA) 的面板数据, 利用Eviews 5.0软件采用固定效应模型对数据进行回归, 结果见表2。

注:**表示在5%的显著性水平下显著, ***表示在1%的显著性水平下显著。

由所得的实证研究结果可以分析得出:

(1) 从表1可以看出, 高管年龄背景特征变量AGE1i、AGE2i、AGE3i与公司经营绩效呈负相关, 但未通过显著性检验, 说明三变量对公司经营绩效并无显著性影响;女性高管比例变量与公司经营绩效呈正相关, 影响并不显著, 表明女性高管在高新技术行业上市公司中的作用能够得到一定的发挥和认可, 暗示随着社会的不断发展, 社会意识和社会环境正在悄然地变化。

(2) 有党员政治背景的高管比例对公司经营绩效无显著影响。此结果从侧面反应出随着我国市场经济体制的不断完善, 企业改革、改制力度不断地深入, 使企业处于公平、公正的市场竞争环境, 以前的“靠关系, 拉关系”变成了如今的“凭实力, 讲诚信”。

(3) 公司高管教育背景对公司经营绩效有显著性影响。由实证研究结果可以看出, 高新技术行业上市公司高管的教育背景对公司经营绩效有显著的正面影响。从测算获得大专以下及大专学历的高管比例、获得本科及学士学位或正在攻读硕士学位的高管比例、获得硕士学位或正在攻读博士学位的高管变量、获得博士或博士后学位的高管变量, 四变量系数为正且呈现明显递增态势, 受教育程度越高的高管对公司经营绩效的正面影响越大, 说明了在高新技术行业上市公司对高管的学历要求较高, 这也是由此类行业自身的行业特点所决定的。

(4) 高管的专业背景对公司经营绩效呈正相关, 但影响并不显著。在高新技术行业领域, 由于公司所处行业的自身特点决定了高管必须具有扎实的专业技能和全方面协调管理的能力, 积累较多的专业技术知识和经验, 能够为提高经营业绩起到更多积极的作用。

(5) 拥有一年以上的海外学习或工作经历的高管与公司经营绩效呈显著负相关, 变量通过了1%的显著性水平检验, 说明中小板上市公司高管“水土不服”问题比较突出。

(6) 经实证研究, 任期长的高管与公司经营绩效呈显著正相关, 呈现出任期偏长的高管比例的系数逐步增大, 说明任期越长的高管比例越高, 则公司经营绩效越好。表明由于公司外部环境的不断变化, 要求此类行业上市公司的高管能够及时把握市场及内外部环境的信息变化, 并要有较高的敏感度, 而任期长的高管更有利于此类行业上市公司的创新和发展, 从而为提升公司业绩起到积极作用。

(7) 高管持股比例与公司规模的变量系数都为正值且都通过了1%的显著性水平检验, 表明上市公司高管持股比例和公司规模对公司经营绩效有正影响, 高管持股比例越高, 公司经营绩效越好;公司规模越大, 公司经营绩效越好。

4 结论

本文以97家2005—2007年的中国中小板高新技术行业上市公司为样本, 实证分析了高管背景特征对公司经营绩效EVA的影响, 发现上市公司高管的教育背景、任期与公司经营绩效之间有较显著的正相关关系, 高管的海外背景则与公司经营绩效之间有较显著的负相关关系, 受教育程度越高的高管越多则公司经营绩效越好, 任职期限越长的高管越多则公司经营绩效越好, 而具有一年以上的海外学习或工作经历的高管越多, 公司经营绩效越差。同时, 也发现高管的年龄、性别、政治背景、专业背景与公司经营绩效有一定的相关关系, 但对公司经营绩效没有显著影响。

基于以上对样本公司的实证分析, 我们认为中小板上市公司在进行公司高管聘用、人员选拔和安排等工作时, 应考虑高层管理人员的一些背景特征对公司可能产生的影响, 应根据公司及产品的特点和所处的行业领域来安排, 从而在一定程度上提升公司的经营绩效, 使公司能够得到更好的发展。

摘要：高层管理者承担着制订和实施企业战略的使命, 对企业经营绩效和发展至关重要。研究了中小板高新技术行业上市公司高管背景特征与经营绩效的关系, 结果显示高管背景特征影响了公司经营绩效。其中, 高层管理者的教育背景、海外背景、任期和持股比例对公司经营绩效有显著性正的影响, 而高层管理者的年龄、性别、政治背景、专业背景对经营绩效影响不显著性。

高管背景特征 第5篇

关键词：高管,薪酬设计,人口统计特征

高管薪酬研究一直是公司治理问题中的一大难点,几十年来,国内外已经积累了大量的文献。2008年的金融危机,再一次促使实务界和理论界进一步反思高管薪酬问题。高管薪酬受到诸多因素的影响,国内外大部分学者在探讨高管薪酬的决定因素时,侧重的是公司业绩对高管薪酬的影响,例如利润、收入或者净资产回报率等业绩变量对高管薪酬的影响。对于决定高管报酬的其他因素,例如高管人员的人口统计特征(包括高管的年龄、任职长短、受教育程度、经历等等)重视不足。针对此现象,国外开始逐渐有学者将研究的视角转向高管的人口统计特征角度。本文试图利用人力资本理论,从高管人口统计特征方面就国内外的最新研究进行综合评述,并在此基础上分析这些研究对我国企业高管人员进行薪酬设计的借鉴和启示意义。

1 人力资本理论与高管薪酬研究

高管薪酬的设计是公司治理中的一个重要问题。目前公司治理理论中占主导地位的是委托-代理理论。委托-代理理论的最早提出可以追溯到20世纪30年代初期。自从Berle等人首次提出了所有权与控制权相分离的观点之后,理论界开始关注代理问题,并突破了传统的企业利润最大化的假说,开创了从激励角度研究企业之先河[1]。Jensen等人认为所有权与控制权的分离导致了管理者为追求自身利益而牺牲股东利益,从而产生代理成本[2]。之后Fama等人进一步提出公司治理研究要解决好委托人与代理人之间的关系,其核心问题就是如何降低代理成本[3]。委托-代理关系的实质是委托人(企业所有者)放弃对公司的直接经营权,委托代理人(管理层)进行经营,并设计激励代理人按委托人的利益行事的契约。在所有权和经营权分离的情况下,由于企业所有者和管理层之间存在效用目标不一致、信息不对称、契约不完全及责任风险不对等的内在矛盾,管理层可能不完全贯彻所有者的意图,发生为追求个人目标利益而牺牲所有者目标利益的“道德风险”或“逆向选择”行为。为防止或尽量减少上述代理问题的发生,所有者可通过对管理层进行适当的激励和必要的监督约束来矫正其危及所有者利益的行为,或者由管理层向所有者交纳一定数量的保证金,以保证所有者的利益不受侵害。基于委托-代理理论,有些学者提出,为控制CEO的业绩,设计一个将组织业绩与CEO报酬挂钩的激励契约可能是最主要的办法[4]。

尽管理论上认为将业绩与高管薪酬相挂钩可以有效地防止代理成本,但是很多实证研究者在高管薪酬与业绩之间并没有找到相关关系[5,6]。因而有些学者开始利用人力资本理论来解释其对高管薪酬水平的影响,认为拥有更多人力资本的高管,能更好地完成他的工作,因而应该得到更高的报酬。从人力资本角度研究其对高管薪酬影响的学者大致分成两类,一类学者从高管个人人口统计特征角度来探讨其对高管薪酬的影响,比较有代表性的有Hogan和Mcpheters以及Murphy等[7,8]。另一类学者从关系人口学角度探讨董事会或者薪酬委员会成员与高管在人口统计特征方面的同质性或者异质性对高管薪酬的影响,比较有代表性的学者有Zajac和Westphal,以及Young和Buchholtz等[9,10]。从人口统计特征角度探索高管薪酬的影响因素不仅为高管薪酬决定因素的研究提供了一个崭新的视角,也为高管薪酬政策的制定提供了一定的启示。

2 高管人口统计特征对高管薪酬影响的研究述评

(1)高管个人人口统计特征与高管薪酬。从高管的个人统计特征来探讨其对高管薪酬的影响,先驱者可以追溯到Hogan和Mcpheters[7]。Hogan和Mcpheters对1975年美国福布斯薪酬排名在前45位的企业高管进行了实证检验。在该研究中,研究者分别采用年龄、在企业内的服务期限、CEO任职期限、教育程度作为高管人口统计特征的变量来验证这些个人特征和薪酬之间的关系。研究发现年龄与薪酬显著正相关,年龄每增长1岁,总薪酬能增长大约7 000美金;在一个企业里的服务期限的长短和高管薪酬水平负相关;作为CEO的任职期限和高管薪酬正相关;行政管理背景以及大学教育对薪酬没有重大影响;在职培训在决定薪酬上比正式教育更起决定作用。他们根据回归分析结果提出,当期收入和利润并不能充分地解释高管薪酬的确定,公司政策制定者也许会根据高管的一些个人特征来预测其未来的业绩,因而这些个人特征会影响到当期薪酬的确定。后来的研究者Murphy在验证CEO任职期限和高管薪酬之间实证关系时,却发现二者之间并不是一个简单的直线线性正相关关系[8]。他的研究结果表明,当高管在企业担任CEO多年后,随着年龄的增加,其所得报酬对企业绩效的敏感度开始逐渐降低。年龄组在55~60岁之间的高管,其薪酬和业绩的敏感度最高,年龄在61岁以上的高管,其薪酬和业绩的敏感度最低。Hill和Phan也提出了与Murphy同样的理论假设,并通过实证结果证明薪酬和业绩之间的关系会随CEO的任职年限的增长而变弱[11],这与Murphy研究结果相同。两个研究虽然都得出了同样的结果,但是利用的理论解释基础却不一致。Murphy利用学习理论来解释随CEO任期的增长,薪酬和业绩之间的关系变弱的原因,认为这是因为对于新任CEO,由于董事会成员对其能力不太了解,因而需要通过薪酬和业绩之间的挂钩来监督CEO。但随着其担任CEO年限的增长,CEO通过学习积累了经验,在这个过程中,董事会成员也开始对CEO的能力有所了解,不需要再通过企业业绩来衡量CEO的表现,因而其薪酬和企业业绩之间的关系变弱。与Murphy不同,Hill和Phan利用权力理论观点来解释假设成立的原因。他们认为薪酬和业绩之间的联系变弱是因为长时间的连任会扩长CEO的权利,CEO可以通过增换董事会成员、控制企业内部信息系统以阻挠薪酬委员会获得相关信息,或以控制内部信息系统的方式从而影响董事会议程等形式来影响董事会,最终有效地减弱了薪酬与业绩之间的联系。Hill和Phan认为,学习理论虽然也能用来解释随CEO任期的增加,其所得报酬对企业绩效的敏感度开始逐渐降低的命题,但是却不能用来解释,譬如,随CEO任期的增加,其所得报酬对企业规模的敏感度开始逐渐加强等其他命题,因而权力理论比学习理论更能有效地解释CEO任期与高管薪酬以及企业绩效等其他变量的关系。

(2)薪酬决策机构与高管人口统计特征的相似性与高管薪酬。由于高管的薪酬制定往往并不是由自己或者市场决定的,因而近年来国外学者又开始从高管薪酬的决策机构角度来探索决策机构成员和高管在人口统计特征方面的相似性对高管薪酬制定的影响。由于高管的薪酬主要由董事会或者下设的薪酬委员会来决定,因而研究者主要围绕着董事会成员和高管或者薪酬委员会成员和高管在人口统计特征上的相似性对高管薪酬的影响。Zajac等人研究了董事会成员人口统计特征和CEO人口统计特征上的相似性对薪酬制定的影响[9]。研究结果认为,CEO与董事会成员在人口统计特征上的相似性,会影响董事会采用何种理由来支持长期激励计划的实施(长期激励计划包括股票期权、业绩股份以及红利)。如果董事会成员和CEO在人口统计特征上存在较多相似点时,董事会倾向于利用人力资源理论(例如,需要吸引有才能的人才)来作为解释采用长期激励计划的目的;如果董事会成员和CEO在人口特征上不太相似时,董事会倾向于利用代理理论(例如,需要提供刺激)解释采用长期激励计划的目的。Young等人研究了公司薪酬委员会和CEO之间的相关人口统计特征变量的相似性对薪酬与业绩之间关系的影响[10]。他们提出如果薪酬委员会成员和CEO在相关人口统计变量,包括年龄、性别、经历(是否当过CEO)以及任期方面存在较大差异的话,那么彼此之间的不理解和不熟悉,使薪酬委员会在制定薪酬政策时,倾向于通过将CEO薪酬与企业业绩紧密挂钩来对CEO的工作进行监督。但他们的实证结果表明,薪酬委员会成员和CEO在年龄、性别、经历(是否当过CEO)方面的差异,并不会导致CEO薪酬与企业业绩的紧密挂钩,这些命题不成立。唯一验证成立的命题是,薪酬委员会成员任职期限与CEO在任职期限方面的差异,会导致CEO薪酬水平与企业业绩紧密挂钩。研究者也指出了这个命题成立的可能原因,如果薪酬委员会成员的任期长于CEO的任期,由于他们对CEO不熟悉,且他们的权利更大,因而似乎更倾向于将CEO薪酬与业绩挂钩;如果薪酬委员会成员的任期短于CEO的任期,由于他们之间缺乏共同的便于交流的经验,因而薪酬委员会似乎也倾向于将薪酬与业绩挂钩。

国内学者近几年来也针对人口统计特征,探讨了其对高管薪酬的影响,但是研究主要集中在高管年龄和教育程度对高管薪酬的影响上。李春涛、孔笑微将高管(包括总经理、副总经理)的教育程度从初中及初中以下、高中及中专、大学专科、大学本科、硕士、博士分别赋值为O到5,经研究发现,中国上市公司的经理层整体教育水平对公司的经营业绩有明显的正相关关系[12]。此外,他们将北京、上海、广东、浙江、江苏等省份的上市公司作为发达地区样本,研究发现,在经济发达地区教育对公司市场表现的贡献高于其他地区。这个结论说明,地区差异,实际上是背后的市场化水平的差异,对教育作用的发挥效率有明显影响。孙前路以上市民营企业为样本,也得到了相似的结论[13]。他的研究结果表明,民营企业高管学历与高管薪酬正相关关系明显,高管学历与高管薪酬的相关性远高于企业经营绩效与高管薪酬的相关性且地区行业差距明显。但是,汪金龙,李创菲以中部地区部分上市公司为样本,对高管人口统计特征对高管薪酬的影响进行研究时,却得出了不同的结论[14]。他通过多元回归分析方法来检验高管人口统计特征与公司绩效、高管报酬之间的相关关系。其实证研究表明,中部地区上市公司高管人员的任期、年龄以及教育背景分别与其报酬存在正相关关系但不显著,并得出结论,高学历并不一定跟高报酬成正比,高学历也未必能带来好的公司业绩。他的研究结果与上述学者不一致的原因可能在于样本的选择。对中部地区上市公司这一特定群体而言,经济的发展还需要依赖于大量生产要素的投入来推动,绝大多数企业尚未达到依靠企业的人力资本来推动业绩增长的阶段,人力资本的作用还有待于得到充分挖掘。尹飘扬、杨向阳主要从国企改制背景下,考虑了高管年龄和企业绩效的关系[15]。他们从国有企业改制背景的上市公司的回归统计分析得出结论,高管年龄45岁以下和55岁以上所占的比例和企业绩效呈现一定的负相关关系。研究者认为,导致这种现象的出现可能是高管45岁以下在管理才能方面的欠缺,而高管55岁以上可能会出现“不求有功,但求无过”的这种不作为的心态的出现造成的,这种现象尤其是在具有国营背景的上市公司中会存在。

3 高管人口统计特征对高管薪酬制度设计的启示

由前期研究者的研究可以看出,高管的薪酬不仅仅受到公司业绩的影响,人口统计上的特征也会对高管薪酬带来一定的影响,因而在对高管薪酬制度设计的时候,需要充分考虑这些因素的影响。

(1)在对高管薪酬制度设计的时候,应该深刻理解CEO和薪酬委员会成员之间个人统计特征之间的相似处对薪酬变动的影响。如果能深刻理解CEO和薪酬委员会成员之间的相似处对薪酬水平的影响的话,有助于合理地挑选委员会成员,更好地处理经营管理者和股东之间的关系。由于不同的人口统计特征对薪酬影响不同,比如,年龄的相似处对薪酬的影响和任期相似处对薪酬的影响不同,因而在挑选委员会成员时,应该注意尽量取得人口特征上的多样化。

(2)在对高管薪酬制度设计的时候,应该注意CEO年龄因素对不同薪酬方式偏好的影响。Gibbons等人发现在经理人员接近退休时,往往需要更多的现金激励。这个结论在我国并没有得到验证[16]。杜兴强、王丽华在对我国国有性质的上市公司高管薪酬实证检验中,发现如果高层管理当局的年龄超过58岁,他们的现金薪酬并没有像预测的那样有所增加[17]。虽然年龄与现金激励偏好之间的关系尚未定论,还有待于进一步检验,但这提醒薪酬政策制定者在制定高管薪酬时,应该考虑高管不同年龄对不同薪酬方式的偏好。此外,一般情况下,考虑到自己的职业生涯发展,年纪较轻的高管往往会更愿意去努力提高公司绩效,为自己树立良好的声誉和形象,因而倾向于将薪酬与业绩挂钩;但当企业高管接近退休年龄时,其往往不再担心其未来事业的发展问题,因而倾向于取得固定报酬或者其他高福利。由此在制定高管薪酬政策时,应该订立相应的防范措施,以避免高管人员的年龄越大,公司绩效会越差,但得到的补偿可能会越多。

(3)在对高管薪酬制度设计的时候,应该考虑CEO任期的期限对薪酬的影响。虽然CEO任期对高管薪酬的影响理论界还没有达成一致的看法,但毋庸质疑的是,CEO的任期越长,其权利也越大,他可以通过增换董事会成员、控制企业内部信息系统等方式来影响董事会或者薪酬委员会,进而会影响到薪酬政策的制定。因而应该进一步关注高层管理当局的权力与薪酬之间的相关性对薪酬的影响。

高管背景特征 第6篇

关键词：高管团队,人口统计学特征,同质化,异质化,高管变更

高管团队是一个组织内最核心的群体, 能否吸引并留住优秀的高管人员是一个组织成功的关键。影响高管团队成员变更的因素很多, 有高管团队本身的构成特征、组织绩效、环境因素及组织生态位等。自从汉姆布瑞克和梅森提出高阶团队理论后, 越来越多的学者把焦点放在了研究高管团队构成特征与高管团队成员变更两者之间的关系上。本文首先介绍高管团队构成特征影响高管成员变革的三个理论模型及其内在关系, 其次总结该领域的主要研究, 最后提炼这些研究所蕴含的核心思想。

一、高管团队构成特征影响高管成员变革的理论模型

(一) 高阶团队理论

高阶团队理论由汉姆布瑞克和梅森提出, 该理论认为高管团队成员背景特征能够用来预测组织战略选择、组织绩效水平以及高管团队成员变更等组织产出, 并且高管团队特征比CEO个人特征预测能力更强。该理论分析框架如图1所示:

高阶团队理论的基本逻辑是:组织内外部环境因素影响高管团队构成, 高管团队构成特征影响组织战略选择, 最后战略选择影响组织绩效和高管团队成员变更。其隐含一个基本假设, 即高管团队不可观察的心理因素如认知和价值观可通过可观察的人口统计学特征来衡量, 具有相似人口统计学特征的高管成员心理认知和价值观也基本相似。

(二) 吸引-选择-磨合理论 (ASA)

该模型是由施奈德最先提出的研究组织人员动态的一个分析模型。ASA模型焦点在群体成员的个性特征, 一个群体为了使自己能同其他群体区分开来, 会根据个体特性来对群体成员进行筛选, 从而形成该群体特有的统一特性。群体为保持其特有的特性, 会吸引那些与其具有相似特性成员, 设法保住这些成员, 并对这些成员个性进行磨合, 从而形成统一的组织特性。这是一个双向选择的过程, 一方面群体吸引那些与其有相似特性的人员, 另一方面个体也会选择那些适合其个性特征的群体。ASA模型存在这样的一个周期, 首先具有不同个性的个体被与其具有相同或相似特性的群体吸引, 其次该群体组织通过正式或非正式途径选择那些能适应组织特性的个体, 最后组织再对个体特性进一步磨合。ASA模型要说明的是组织如何吸纳同质化的成员而剔除异质化的成员, 这种动态演化的结果是组织成员趋同化发展。韦斯特法尔和扎亚茨对该理论提出了三点解释:一是共性更增强个体间的吸引力, 即同性相吸原则;二是群体成员资格会给个体带来自信和自我认同感;三是组织招聘与其已有成员相似的个体是为了满足其成员降低工作环境不确定性的心理需求。该理论对高管团队成员构成同质化做出了很好的解释。

(三) 资源依赖理论

菲佛和萨兰基克的资源依赖理论属于组织理论的重要理论流派。组织最重要的生存目标就是从环境中获取其生存所需要的资源。组织生存需要资源, 这些资源组织本身无法提供, 因而必须从其所处环境中获取, 这就导致组织对环境的依赖。一方面组织必须依赖资源, 另一方面组织又必须尽量降低对资源的依赖, 以降低不确定性。在降低对环境资源的依赖过程中, 最重要的一点就是要设法提高组织对资源的获取能力, 高管团队作为组织日常经营管理的最高管理机构, 其构成特征决定了组织获取资源的能力。同质性高的高管团队具有较高获取相似资源的能力, 在稳定的环境中比较有利;异质性团队则有利于冲破组织惯性, 提高组织对差异性资源的获取能力, 更适合动荡的环境。

(四) 三个理论之间的关系分析

高阶团队理论是研究高管团队构成特性的最核心的理论。但高阶团队理论研究高管团队更多的是依赖高管团队自身的特性, 而没有对于环境因素给与足够的重视。ASA理论和资源依赖理论对该理论做了补充, 即高阶团队理论只告诉人们具有某种特征的高管团队会如何发展, 却没有解释其为何会如此发展, 而ASA和资源依赖理论则正好弥补了这个缺陷。ASA理论从社会学的角度对高管团队构成同质化趋势做出合理解释, 但却无法解释高管团队发展异质化现象。资源依赖对环境因素给与足够的重视, 对高管团队异质化发展具有很好的解释力, 但对高管团队自身的特征重视程度却不够。因此上述三个理论具有各自的解释力同时也存在相应的局限, 三者相互补充, 构成一个整体。

二、高管团队构成特征对高管变更的影响的实证研究

(一) 无调节变量的实证研究

杰克逊和库珀运用施奈德的ASA理论和菲佛组织人口统计学模型分析了高层管理团队个体差异和团队异质性对高层管理者更换的影响, 实证研究结果是年龄和任期因素对团队成员更换有非常显著的影响, 但教育和职业背景影响则不明显。个体层面上, 高层管理团队成员中同其他成员在年龄和任期上有很大的差异的个体更容易离职;团队层面上, 成员构成年龄和任期差异越大的团队成员变更比率越高。

大量高层管理团队差异对团队成员变更的影响的研究, 都假设两者之间存在线性关系, 差异越大, 离职率越高。部分学者对这种假设提出了质疑, 认为两者之间的关系不应该是简单的单调关系。菲佛和赖利认为, 高层管理团队成员 (年龄和任期) 异质性越大, 越会导致冲突, 结果会造成更多的成员离职, 相反如果团队成员越相似, 则使得他们对有限的晋升机会的竞争越激烈, 结果同样会导致更多的离职发生, 因而团队差异同离职之间的关系应该是非线性的U型关系。亚历山大等人 (1992) 也曾对高层管理团队构成异质性和团队离职之间的线性关系提出了质疑, 试图验证两者之间的非线性关系, 但其非线性关系同菲佛和赖利 (1984) 正好相反。亚历山大等人认为在高层管理团队构成差异很大或很小的组织中, 高层管理者离职率较低, 而在那些差异居中的组织中, 团队成员离职的可能性最高, 两者之间存在倒U型关系。

(二) 有调节变量的实证研究

由于高管团队构成特征对高管变更的影响, 在实证研究中学者们并未得出一致的结论, 同时学者们意识到两者关系可能受其他因素影响。因此后来的研究当中很多学者引入了组织绩效、文化、环境、生态位等调节变量, 试图更准确地分析高管团队构成特征对高管变更的影响。

1、组织绩效的调节作用。

组织绩效是高管团队研究中非常重要的一个变量, 其可直接影响高管团队成员变更, 组织绩效变差会带来较多的高管成员变更, 这点在学术界已经达成共识。同时组织绩效又可在高管团队构成特征和高管团队成员变更两者之间起调节作用。未考虑组织绩效的情况下, 高管团队构成差异度和高管团队成员变更之间是简单的线性关系, 差异化越大的高管团队成员变更越频繁, 同团队其他成员差异度越高的成员越容易离职, 高管团队在动态发展过程中将同质化。然而引入组织绩效, 这一过程将会发生很大变化。布恩等 (2003) 研究发现, 一般情况下, 高管团队构成将呈现趋同化, 但当组织出现组织绩效降低, 环境动荡性增强以及组织面临更为激烈的竞争时, 高管团队趋同化趋势将被打断, 转而出现异质化现象。即当组织出现绩效下降等现象时, 同质化越高的高管团队成员变更现象越频繁, 组织倾向于招聘一些差异度较高的成员进入高管团队。

2、文化因素的调节作用。

高层管理团队的研究多数都集中在美国, 所采用的数据都是美国公司。部分学者试图运用其他国家的企业数据来分析高层管理团队, 以摆脱这种局限。威尔斯玛和伯德 (1993) 运用日本企业数据, 研究了高管团队构成差异对团队成员变更的影响, 分析受不同文化背景调节后这种影响有何差异。其研究结果同前人对美国本土的有很大的差异, 实证结果显示在日本年龄差异对管理层离职率的影响不显著, 原因可能跟日本终身雇佣制有关, 而组织绩效同高管离职之间的关系发生了逆转, 组织绩效越差, 高层管理团队离职率反而更低。

3、环境因素的调节作用。

单从高管团队构成特征来预测高管成员变更或许并不准确, 因为同质性或异质性程度高并不必然会导致高管团队成员变更。具有某种构成特征的高管团队成员变更比率是否会高于其他构成特征的高管团队, 会受组织环境的影响。因此很多学者在研究高管变更的时候都引入了环境这一情景变量。奥霍姆和门格琦研究了环境动荡与否对高管团队绩效的影响, 在动荡性较高的环境中, 组织高管团队很难取得战略导向的高绩效, 稳定的环境才有利于组织高管团队提升基于战略的绩效。不同环境对组织高管团队规模有不同要求, 进而会带来高管团队成员构成的变更。环境特性除了对高管团队规模有要求以外, 同时还会对高管团队构成特性提出不同要求。凯克认为具有不同构成特性的高管团队在不同的环境中会有不同的绩效表现。动荡的环境中, 任期差异性较高以及平均任期较短的高管团队会较好的绩效表现, 而在稳定环境中则是任期差异小平均任期长的高管团队绩效较好。威尔斯玛和贝特 (1997) 认为高管团队成员变更是组织适应环境的表现, 这点同资源依赖理论一致。他们把环境特性细分为多维性、不稳定性和复杂性, 这些环境特性会通过影响组织绩效、战略决策变化和高管团队构成特性来影响高管团队的变更。研究结果是多维、动荡、复杂的环境要求组织构建差异性较大的高管团队。

4、生态位的调节作用。

麦克弗森等 (1995) 在研究志愿者协会成员流动时就是以组织成员作为组织生态位进行研究。他们以组织成员构成特征作为组织生态位空间的衡量指标, 分析不同志愿者协会对成员的竞争, 该研究认为不同组织内具有相同构成特征成员是组织竞争的重点人群, 不同志愿者协会对这类成员的争夺非常激烈, 另外处于生态位空间边缘的人员流动性也比中心人员高。该研究巧妙地把高管团队构成特征同组织生态位结合了起来。

三、总结

高管团队动态演化过程中受两种力量的影响, 其构成特征朝两个方向发展。一种是同质化力量, 高管团队作为一个独特的群体, 需要不断强化其群体特性, 以提高其可识别性, 在这种力量作用下, 高管团队成员构成将朝着同质化方向演化。另一种是异质化力量, 任何组织都处于特定的环境当中, 组织生存与发展必须不断与其所处环境进行互动, 当组织环境对组织高管团队提出异质化要求时, 如环境变得更为动荡, 竞争更为激烈或组织绩效变差, 为适应这种变化的需求, 高管团队成员构成必须朝着异质化方向发展。当高管团队构成特征不能满足组织发展要求时, 就会导致的高管成员更换。结合组织环境或组织绩效与高管团队构成特征, 我们可以把把对高管变更的研究分为四种状态:一是当稳定的环境与差异小的高管团队相结合时, 两者匹配度高, 高管团队将朝向同质化方向稳定发展, 高管变更比率较小;二是动荡的环境与差异大的高管团队结合时, 两者匹配度高, 高管团队将朝着异质化方向发展, 高管变更的比率相对较小;三是动荡环境与差异度小的高管团队相结合时, 两者匹配度低, 高管成员变更率大, 且相似度越高的高管成员越容易被更换;四是当稳定的环境与差异大的高管团队结合时, 两者不匹配, 高管成员变更率较大, 且差异化越大的成员越容易被更换。

现实中同质化和异质化作用同时存在, 所以组织高管团队不会朝向极端的同质化或异质化方向发展。同质化和异质化过程自身便存在制约其极化发展的因素。同质化获得决策效率的同时导致组织惰性, 异质化团队提高适应性的同时会造成组织冲突过多, 因而两过程本身就存在反向作用的力量。组织变更高管团队成员需支付变更成本, 因此现实当中的组织都会保持高管团队适当的差异性与同质性, 以保持高管团队稳定的同时增强高管团队应付不同情况的能力。高管团队构成特征是同质化力量和异质化力量中和的结果, 在两种力量达到均衡时的高管团队才具有最大的稳定性。

参考文献

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董事会特征与高管薪酬粘性刍议 第7篇

一、研究综述

国外众多学者很早就对高管薪酬粘性进行了研究。例如, Caver&Gaver (1998) 、Leone et.al. (2006) 、Jackson (2008) 的实证研究都证明了美国的上市公司具有高管薪酬粘性特征, Jackson (2008) 还对高管薪酬粘性进行了定义, 即高管薪酬在业绩上升时边际增加量大于业绩下降时的边际减少量。

近年来, 国内学者也进行了相应的实证研究。如方军雄 (2009) 研究表明我国上市公司业绩上升时高管薪酬的增加幅度大于业绩下降时薪酬的减少幅度, 而且独立董事制度有助于降低薪酬粘性。杨蕾、卢锐 (2009) 得出独立董事的比例越大, 高管薪酬越高, 但高管薪酬与业绩的敏感性却下降。史晓明、尼楚君 (2011) 得出大规模董事会、两职合一降低了高管薪酬业绩敏感性, 而且提高独立董事比例、设置薪酬委员会可以提高高管薪酬业绩敏感性。钟夏 (2013) 实证表明, 高管薪酬与企业业绩呈正相关, 且非国有控股公司的薪酬业绩相关性比国有控股公司的更强;国有上市公司的高管薪酬存在粘性特征, 而非国有上市公司的薪酬粘性特征相对不显著。

二、董事会特征对高管薪酬粘性的影响分析

1. 董事会规模对高管薪酬粘性的影响。

董事会规模作为董事会特征在数量上的体现, 直接影响董事会决策与监督职能的发挥, 从而也影响董事会对高管人员薪酬的制定。规模适中的董事会, 沟通起来方便, 在薪酬契约的制定上容易达成一致, 并能在企业业绩发生变化时, 及时做出适当的薪酬调整。而规模大的董事会, 加大了董事间的沟通难度, 容易出现意见分歧, 不利于提高决策效率, 同时也削弱了对高管人员的监督与控制, 使得高管人员有机会利用自己的权力谋取与企业业绩不相适应的薪酬待遇, 导致高管薪酬与企业业绩的不对称性变化。

2. 独立董事比例对高管薪酬粘性的影响。

独立董事制度有利于高管薪酬方案制定的合理性, 独立董事的存在有效防止了高管人员对薪酬设计的越权干预, 减少了高管人员为追求过高薪做出不合理的决策;而且, 独立董事还可以辅助董事会制定最优的薪酬契约, 使高管薪酬与企业业绩相适应, 避免所谓的“天价薪酬”, 从而保证股东利益最大化的实现。

3. 两职兼任对高管薪酬粘性的影响。

委托代理理论告诉我们, 股东与经理层有着不同的利益目标, 董事长兼任总经理会使管理层的权力过分集中, 并利用其权力干预董事会对薪酬方案的制定, 以期获得更高的薪酬水平, 从而造成薪酬与业绩的不对称现象。在信息不对称的条件下, 更容易导致经理层的“逆向选择”与“道德风险”, 因此, 两职兼任增加了企业的高管薪酬粘性。

三、控制高管薪酬粘性的有效措施

1. 设置合理的董事会规模, 提高决策效率。

由于过大的董事会规模, 容易产生董事“搭便车”的现象, 不仅影响决策效率, 也削弱了对管理层的监督, 不利于对高管薪酬粘性的控制。而过小的董事会规模, 虽然对外部环境反应敏捷且易于沟通, 但因为董事过少而容易产生决策专断, 不利于企业发展。因此, 董事会规模不能过大也不能过小, 要根据企业的发展规模设置一个适中的董事会规模, 从而可以在提高决策效率的同时, 有效降低高管薪酬粘性。

2. 改革独立董事的选聘程序, 增强其独立性。

目前, 我国独立董事的选聘程序很难保证独立性, 因此, 我们需要不断改革与完善独立董事的提名与选聘制度, 增强董事会在薪酬制定上的独立性;同时, 重视独立董事在薪酬委员会中的作用, 鼓励其积极参与高管薪酬方案的讨论, 提高董事会决策的效率及科学性, 从而更好的控制高管薪酬粘性的产生。

3. 完善董事会领导权结构, 制定合理薪酬。

两职兼任容易出现“集权现象”, 过多干预薪酬的制定, 弱化了董事会的作用。从公司治理的角度来说, 企业应实行两职分离, 互相制约、互相监督的内部治理结构, 从而可以有效地降低高管薪酬粘性, 促进企业健康平稳发展。

董事会作为公司治理的核心, 具有不可替代的作用。董事会往往依据业绩为经理人定薪, 若高管人员控制了董事会, 使其监督流于形式, 则会导致高管人员自定薪酬的现象。因此, 上市公司应通过优化董事会结构来有效控制高管薪酬粘性的出现, 并制定合理的高管薪酬契约, 有效地激励与监督高管, 从而实现企业的长远发展。

参考文献

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[4]方军雄.我国上市公司高管的薪酬存在粘性吗?[J].管理世界.2009 (3) :110-124

[5]杨蕾, 卢锐.独立董事与高管薪酬——基于中国证券市场的经验证据[J].当代财经.2009 (5) :111-115

[6]史晓明, 尼楚君.公司高管薪酬、业绩与董事会特征间关系的实证研究[J].财会月刊.2011 (5) :72-73