龍鼎文

摘要:選取中小板、創業板2011~2017年548家企業作為研究樣本,基于社會網絡理論,通過建立相應模型,實證分析董事網絡中心度、結構洞指數及二者交互項對中小企業研發效率的影響,以及管理層能力的調節作用。研究結果表明,董事網絡中心度、結構洞指數均正向促進研發效率,而管理層能力正向調節了網絡中心度、結構洞指數對研發效率的促進作用。
關鍵詞:董事網絡;管理層能力;研發效率
一、引言
中小企業創新活動受到嚴峻的環境約束,2014~2018 年,中小型企業內部研發投入占總研發投入占比連續 5年高于 65%,小型企業更是高于 70%。根據社會網絡理論,當企業同時面臨著內部資源環境緊張和外部制度不完善的情況時,企業便傾向于利用社會網絡來獲取外部資源。除此之外,企業創新活動還受到企業管理層能力約束,企業社會網絡就會發揮雙刃劍的作用,降低企業創新能力,然而目前的研究中較少考量企業高管起到的調節作用。
二、文獻綜述及研究假設
(一)董事網絡與企業研發
已有研究表明,董事網絡對于企業研發活動具有“雙刃劍”的作用。一般而言,在不區分董事個人學歷、專業、職業背景的情況下,董事網絡中心度、結構洞指數越高,企業研發投入、產出就越高。但是過高的董事網絡中心度也可能導致“繁忙董事”的產生,而結構洞則可能損害企業間合作的信任程度,進而阻礙知識流通,因而不利于企業研發。
董事網絡中心度越高,企業所擁有的網絡權力和影響力越大,能更有力地調動外部資源為來促進企業研發,包括:拓寬融資渠道、降低融資門檻,緩解融資約束;幫助企業接觸到更多關鍵技術,降低關鍵技術的轉移壁壘,提升企業研發動力;最后,幫助企業實現更有效的環境掃描,制定更為科學有效的研發決策。基于以上分析,本文提出假設1。
H1:董事網絡中心度與研發效率呈正相關關系。
當企業所處網絡位置具有結構洞時,通過利用網絡中其他節點之間的關系缺失,企業可以獲取“信息利益”和“控制利益”。首先,通過對不同類型的資源進行重組可以彌補研發所需的各類資源缺口;其次,通過對不同來源的信息和知識進行采集與匯總,獲得了異質性的信息,幫助制定更加有效的研發決策,刺激技術開發者產生新的創新點;最后,實現對信息的長期控制權,從長期來看,其他企業會對其產生信息依賴,更有利于企業獲取更多的研發信息。基于以上分析,本文提出假設2。
H2:在其他條件一定的情況下,結構洞指數與研發效率呈正相關關系。
(二)管理層能力與企業研發
本文認為管理層能力指的是在其他條件一定時,高層管理者對各種資源的轉化和利用能力。在這一測度方法的基礎上,鄧峰從研發決策的角度出發,提出企業的管理層能力越強,越傾向于制定短期性決策,規避研發投入可能帶來的風險,因此不利于企業研發投入,姚立杰等則認為能力更強的管理層更加追求效率,對企業內外部資源的調動能力更強,因此能正向促進企業創新效率。
企業的研發時刻面臨著市場環境的不確定性和內部資源緊張的雙重約束,在制定研發決策時,管理層能力更強能減弱環境不確定性所產生的負面影響,提高了研發決策質量。在決策執行過程中,能力更強的管理層更樂于追求創新,在董事網絡中引入資金、關鍵技術、特殊設備等資源增強研發動力。同時,能力更強的管理層提供更高的內部控制水平,通過維護企業整體的平穩運行來保證研發體系的高效運轉,幫助研發部門實現最優的價值轉化。基于以上分析,我們提出假設3。
H3a:管理層能力正向調節董事網絡中心度與研發效率的相關關系。
H3b:管理層能力正向調節結構洞指數與研發效率的相關關系。
三、研究設計
(一)樣本選取與數據來源
本研究選取2011~2017年深市中小板、創業板企業為研究樣本,董事網絡數據按照深滬兩市全部上市公司進行收集,其他數據按照以下順序對樣本進行篩選:剔除樣本選擇期間被ST和ST*處理過的上市公司;剔除金融行業上市公司;剔除研發、財務數據缺失嚴重的樣本。專利申請數據源自全球專利數據庫(incoPat),董事兼任、研發投入數據、其他數據來自國泰安數據庫(CSMAR),缺失的研發投入數據通過手工收集公司年報數據補充獲得。經過篩選后,最終得到548家A股制造業上市公司作為研究樣本,包含3626個觀測值,并對主要變量進行了1%的Winsorize處理。
(二)變量設計及測度
1. 被解釋變量
采用顧群等、霍江林等采用研發人員數量、投入資金作為研發投入,專利申請量作為研發產出的DEA-BCC模型測度了企業研發效率。
2. 解釋變量
關于董事網絡的測度:(1)收集董事ID信息。從國泰安數據庫(CSMAR)采集全部上市公司雇傭的董事信息。(2)構建“董事網絡”矩陣。若某兩企業存在連鎖董事,則矩陣賦值為1,否則為0。(3)將“董事網絡”矩陣信息投入大型網絡分析軟件Pajek計算得到程度中心度(Degree)和結構洞約束指數(Constraint)。結構洞約束指數(Constraint)指的是節點企業在網絡中因為結構洞存在而受到的關系約束程度,取其與1的差值,即將Shole=1-Constraint作為最終衡量結構洞指數(Shole)的值。
3. 調節變量
本研究采用Demerjian等提出的DEA-Tobit兩步法,逐步將管理層能力從企業硬實力、軟實力等影響因素中剝離出來,從而更直觀地體現管理層能力對企業運營的貢獻。第一步:在DEA模型中,投入指標為營業成本、銷售費用與管理費用之和、固定資產凈額、無形資產,產出指標為營業收入。第二步:Tobit回歸中,自變量選擇自由現金流、企業年齡、是否有海外子公司、市場份額,因變量為第一步DEA模型輸出的生產效率值,回歸模型殘差值即為管理層能力(Ma)的度量值。
4. 控制變量
借鑒已有文獻對控制變量的選擇,本研究選擇以下控制:企業規模(Size)、企業年齡(Age)、財務杠桿(Debit)、企業價值(Tobin-Q)、盈利能力(ROE)、CEO薪酬(CEO),并設置年份和行業的虛擬變量對年份和行業進行控制。
四、實證結果
(一)描述性統計
研發效率平均值為0.016,說明我國中小企業研發效率普遍較低。董事網絡程度中心度、結構洞指數標準差較大說明不同企業在董事網絡中的參與度差別較大。管理層能力最小值為-0.103,最大值為0.116,平均值為0.006,說明中小企業管理層能力普遍不高且良莠不齊。其余控制變量不贅述。
(二)相關性分析
Pearson相關性檢驗結果初步驗證了程度中心度與結構洞指數與研發效率呈現正相關關系,管理層能力也正向促進研發效率。相關系數最大值不超過0.416,結合方差膨脹系數(VIF)檢驗平均值為2.71的結果來看,所建模型應不存在嚴重的多重共線性。
(三)回歸分析結果
本研究進行了如下回歸分析,結果如下表4所示。模型1表明,管理層能力系數顯著為正,說明管理層能力確實能對制造業中小企業研發效率產生促進作用。模型2、模型3回歸結果表明當中小企業程度中心度、結構洞指數較高時,二者帶來的豐富資源和信息能有效促進研發效率的提高,分別在1%和10%的顯著水平上與研發效率呈正相關關系,驗證了假設1和假設2。
模型4~6中加入了交互效應。回歸結果表明,程度中心度、結構洞指數與研發效率的正相關關系保持不變,同時又分別驗證了在1%和5%的顯著水平上,管理層能力的提高,能進一步提高程度中心度、結構洞指數對研發效率的正向影響,說明能力更強的管理層確實能更有效地轉化董事網絡中所蘊含的有利于企業研發的各類資源和信息,假設3a和假設3b得以驗證。
控制變量中,企業規模、企業年齡系數為負,說明隨著企業規模、年齡增加,企業內部可能也產生了更多的內部冗余,降低了企業整體效率,進而降低了研發效率。企業長期資產負債率系數為正,表明長期負債雖然在一定程度上會給企業帶來流動性壓力,但是這一長期性的壓力也倒逼管理層注重企業研發,保證企業的長期盈利能力。
五、結論與建議
根據以上分析,本研究結論如下:董事網絡程度中心度、結構洞指數、管理層能力均正向促進研發效率;董事網絡中心度與結構洞指數對研發效率起到抑制的交互作用;管理層能力正向調節網絡中心度,結構洞及二者交互項對研發效率產生的影響,且管理層能力越強,其正向調節效果越好。
本研究提出企業層面建議:企業董事、高管應增強企業研發的網絡意識,有意識地吸納有豐富網絡資源的董事加入,積極運用董事網絡與其他企業進行積極的資源、信息共享,幫助企業增強研發動力,并制定更有效的研發決策;要合理地建設和利用網絡結構,不能為了網絡資源而過分追求擴大自身董事網絡,警惕忙碌董事、信息過載現象,在獲取信息利益同時,要積極維護企業間信任,避免不信任導致的企業間合作壁壘;注重培育“企業大學”的組織文化氛圍,通過加強管理層內部流程、戰略意識、部門間協作能力培訓,系統性地提高企業資源轉化能力,為企業研發提供更多的內部資源空間。
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(作者單位:昆明理工大學管理與經濟學院)
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