高管背景特征差异与企业绿色技术创新
——基于产权性质的调节效应研究

董佳宇（副教授） 赵婉楠 刘圆（内蒙古农业大学经济管理学院 内蒙古呼和浩特 010010）

一、引言

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。大数据背景下，技术创新成为企业发展不可或缺的原动力，有助于企业绿色发展理念的实现。科技发展对于国家现代化建设发挥着至关重要的作用，各地政府均出台了有关创新的政策措施。目前学者对于高管背景特征与企业创新绩效的研究越来越多，发现对绿色技术创新的投入会给企业经营带来较大的不确定性和较高的风险。自高阶梯队理论提出以来，学者从高管的年龄、性别、教育水平、任期、职能背景等人口统计学特征及其异质性角度进行了探究。高管有科研学术、技术研发等工作经历，会更倾向于开展绿色技术创新活动。高管的海外求学或任职经历可以使其掌握更为先进的专业技术知识和管理经验，站在国际化的视角，正确认识绿色技术创新带给企业的优势，促进企业多元化发展，从而激励绿色战略决策和创新绩效的输出。

根据委托代理理论，所有权和经营权分离会使两者利益发生冲突，高管可能会为了追求当前自身利益最大化，放弃未来将给企业带来长远利益的绿色技术创新活动。Banker（2002）等研究发现，做过研发和科学技术创新工作的高层管理者更愿意开发新产品和新市场，更倾向于采取创新战略决策。Mathias（2015）等认为有海外经历的高层管理者能够充分发挥知识溢出效应，借鉴先进的公司治理机制，应用于当前所在企业，进而促进企业的绿色技术创新产出。除此之外，产权性质也会影响信息技术的收集和处理，使企业的管理理念、资源获取、代理问题等方面产生一些差异。企业通过响应国家的绿色创新发展战略，实施绿色发展理念对建设美丽中国起着重要的作用。目前，已有文献大多从高管的外部特征进行研究，而结合高管的学术背景、海外背景等外部信息进行研究的较少。高管的学术背景、海外背景等外部信息不同，产生的价值观和行为等也存在差异。基于以上分析，本文试探讨高管的科研机构任职、海外求学或任职经历能否影响企业绿色技术创新？产权性质是否能影响高管背景特征与企业绿色技术创新之间的关系？如何影响？针对以上问题，本文对高管背景特征对企业绿色技术创新的影响以及产权性质在高管背景特征和企业绿色技术创新之间发挥的作用进行了考察。

二、理论分析与研究假设

（一）高管背景特征与企业绿色技术创新

高管肩负着企业未来的发展方向，对组织战略起着决策指挥的作用。学者对高管的学历和受教育程度进行了大量研究，取得了丰硕的研究成果。国外学者Francis（2015）等通过S&P 500公司的数据发现，独立董事中拥有学术背景特征的高管可以明显提高公司治理水平、创新绩效、专利申请的产出水平和股票价值的含量。我国学者对高管背景特征的研究略晚于国外，现阶段研究高管学术背景与企业绿色技术创新关系的还不是很多。沈艺峰（2016）等研究发现有学术背景的高管层对传递创新信号或进行创新咨询有着积极的态度，积极推进企业的创新研发活动，且高管有学术背景的企业，其投资科技研发的力度也会越强。朱丽（2017）等研究发现高管的绿色知识储备对企业的绿色技术创新能够产生影响，对于提高企业创新能力及绿色产出值可以产生正向作用。

在决策企业重大事项时，高层管理者自身的知识结构、认知能力、个人理念、价值观和心理偏好等可能会影响企业未来的绩效和产出。高管的海外求学或任职经历，可以使其掌握先进的管理理念和知识体系，学习先进的专业技能和管理经验，为所在企业绿色技术创新提供理论支持和实践经验。王迪（2015）等研究发现有海外经历的高管团队具有丰富的国际化管理理念，能够更好地做出有利于企业发展的决策。宋建波和文雯（2016）从董事的海外背景出发，研究发现拥有海外背景的董事能够明显提高企业的创新水平，而且董事的海外工作经验比海外学习对企业创新的影响更显著。代昀昊和孔东民（2017）认为海外背景可以提高高管及董事的国际化视野，显著影响其投资决策的效果。目前对于高管的海外背景对企业绿色技术创新影响的研究还比较少。基于此，本文提出以下假设：

H1a：拥有学术背景的高管人数正向影响企业开展绿色技术创新。

H1b：拥有海外背景的高管人数正向影响企业开展绿色技术创新。

（二）产权性质对高管背景特征的调节作用

通过公开选拔进行招聘的非国有企业更看重经理人的个人能力，不仅企业可以选用能力较强的高管，拥有学术背景和海外背景的高管也可以选择福利待遇、发展前景更好的企业。另外，非国有企业经营目标单一，不具备资源优势，通过技术创新可以形成核心竞争力，保持企业在整个行业中的竞争地位，使企业不断健康发展。尹开国（2014）等论证了在民营企业中社会责任信息披露与管理层持股两者的正相关关系比较显著。乐怡婷（2017）等依据委托代理理论，发现企业创新的持续性可能受高管持股的影响，并对产权性质和高管过度自信两者的调节作用进行了深入分析，相较于非民营企业而言，民营企业中创新的持续性受高管持股的影响更为显著。张頔和修宗峰（2019）对企业股权性质进行区分后，得出民营企业中债务期限结构和研发投入关系受高管金融背景的负向调节，其显著性明显强于国有企业中创新可持续性所带来的正向影响。郭令秀和郭晓敏（2020）研究发现，技术创新会受到高管海外背景和高管持股的正向影响，相较于国有企业，非国有企业高管海外背景与技术创新受高管持股的调节作用更强。

此外，技术创新活动较为复杂且需要承担一定风险，而国有企业管理层普遍追求的是稳定状态，绿色创新动力不足；由于创新活动可能会给企业带来较高的经济效益及价值，相较于国有企业而言，非国有企业可能更注重高管的创新能力，从而做出有益于企业绿色技术创新的决断。在此基础上本文提出如下假设：

H2a：产权性质对拥有学术背景的高管与企业绿色技术创新的关系起到一定的反向调节作用。

H2b：产权性质对拥有海外背景的高管与企业绿色技术创新的关系起到一定的反向调节作用。

三、样本数据与研究假设

（一）样本选取及数据来源

本文选取2010—2019年沪深A股（除金融业）上市公司作为研究样本，从CSMAR数据库、国家知识产权局官方网站及企业年报手动搜集整理相应数据。对样本数据进行以下筛选：剔除ST股和数据披露不全的样本；剔除相关变量有缺失的样本，最终得到3 990个样本观测值。数据采用Stata 14处理。

（二）变量定义

1.被解释变量：绿色技术创新。企业申请的绿色创新专利数量代表着企业的绿色技术创新水平，由于不同行业间存在差异，绿色创新衡量指标的选取难以达成一致，本文对企业绿色技术创新的衡量是通过在国家知识产权局的专利库中查找有关绿色、环保、节能等词汇，把符合条件的绿色专利数量检索出来，用符号GI表示。

2.解释变量：高管背景特征。高管的选取标准为《公司法》中的董监高人员。高管学术背景用符号ACADEMIC表示，高管海外背景用符号OVERSEA表示。

3.调节变量：产权性质。企业的产权性质根据CSMAR数据库，设定标准为最终控制人的不同性质，将该变量设定为虚拟变量，用符号SOE表示。

4.控制变量：以公司规模、财务杠杆、有形资产率等作为控制变量，且增加行业和年度虚拟变量。

具体信息如表1所示。

表1 变量定义表

（三）模型构建

为了对假设1a、假设1b进行验证，以企业绿色技术创新为被解释变量、高管学术背景和高管海外背景为解释变量，建立以下两个回归模型：

为了对假设2a、假设2b进行验证，以企业绿色技术创新为被解释变量、高管学术背景和高管海外背景为解释变量、产权性质为调节变量，设计以下两个回归模型：

四、实证分析

（一）描述性统计

对全样本的描述性统计结果进行分析，从表2可以得出企业绿色技术创新（GI）的均值为0.71，最小值为0.00，最大值为6.44，标准差为1.05，说明各样本公司进行绿色创新的行为存在较大差距且水平参差不齐；高管学术背景（ACADEMIC）的均值为0.66，标准差为0.59，反映了高管团队内部学术背景存在差异；高管海外背景（OVERSEA）的最大值为2.71，中位数为0.69，反映了高管团队内部也存在海外背景差异；产权性质（SOE）的标准差为0.47，表明国有企业和非国有企业性质对样本公司的绿色技术创新有一定影响。从控制变量的统计结果可以看出公司规模均值较高，财务杠杆、有形资产率、公司成长性、股权集中度、公司年龄的最小值与最大值之间具有很大差距，这表明样本公司在发展、营运及偿债能力方面还存在一定差异。

表2 全样本的描述性统计

（二）相关性分析

为研究主要变量进行了Pearson相关性分析，表3为相关关系系数矩阵的输出结果，通过分析表中数据可以得出高管的学术背景和海外背景与企业绿色技术创新的相关系数值都为0.123，且都通过了1%水平的显著性检验，可见高管学术背景能够对企业绿色技术创新产生正向影响，随着有学术背景高管数量的增加，企业绿色技术创新越好，假设1a和假设1b得到初步验证。产权性质与企业绿色技术创新的相关系数为0.174，且通过了1%水平的显著性检验，可见产权性质与企业绿色技术创新呈正相关，但产权性质的调节效应还有待进一步的分析和检验。另外，为避免变量间出现多重共线性，对变量进行方差膨胀因子检验。由表3可知，被解释变量、解释变量和控制变量之间的相关系数均小于0.53，说明各变量之间的相关性总体上比较低，且方差膨胀因子（VIF）的最大值为1.78，结果显示变量之间多重共线性问题并不明显，说明变量的选择较为合理，可以进行接下来的回归分析。

表3 Pearson相关系数矩阵

（三）回归结果分析

本文采用层级多元回归的方法，在模型中逐步加入控制变量、解释变量和调节变量。模型（1）是解释变量高管学术背景（ACADEMIC）的主效应回归分析；模型（2）是解释变量高管海外背景（OVERSEA）的主效应回归分析；模型（3）是模型（1）加入产权性质（SOE）、产权性质（SOE）与高管学术背景（ACADEMIC）交乘项的调节效应回归模型；模型（4）是模型（2）加入产权性质（SOE）、产权性质（SOE）与高管海外背景（OVERSEA）交乘项的调节效应回归模型。

1.基础效应和主效应检验。由下页表4可知，在高管学术背景与企业绿色技术创新的回归分析中，R2修正值为0.222，满足拟合度具体要求。高管学术背景（ACADEMIC）与企业绿色技术创新（GI）的回归值为0.098，两者在1%水平上关系显著，证明有学术背景的高管越多，企业绿色技术创新越好，高管学术背景与企业绿色技术创新之间存在显著的正相关关系，验证了假设1a。从第二列可以看出高管海外背景（OVERSEA）与企业绿色技术创新（GI）的回归值为0.060，两者在5%水平上关系显著，R2修正值为0.220，证明高管学术背景与企业绿色技术创新呈显著的正相关关系，验证了假设1b。控制变量公司规模在1%水平上显著为正，有形资产率在1%水平上显著为负，公司成长性在1%水平上显著为负，股权集中度在1%水平上显著为负，一方面表明公司规模越大，成立时间越长，越重视企业绿色技术创新，另一方面表明高管股权集中度越高，越不利于企业进行绿色技术创新。

表4 多元回归分析结果

2.调节效应检验。用于检验产权性质的调节作用，模型（3）在高管学术背景样本的回归基础上，加入产权性质（SOE）及其与高管学术背景的交乘项（ACADEMIC*SOE），确定交乘项的系数，确定其显著性水平，以此判断调节效应的变化情况。可以看出高管学术背景（ACADEMIC）的回归系数为0.138，产权性质（SOE）的回归系数为0.290，都通过了1%的显著性水平检验，由此可见高管学术背景和产权性质都对企业绿色技术创新产生了积极影响。然而，高管学术背景（ACADEMIC）和产权性质（SOE）的交乘项回归系数为-0.144，在1%的水平上显著，表明产权性质在高管学术背景与企业绿色技术创新关系中存在一定的反向调节作用，假设2a得到验证。同时，模型（4）在高管海外背景样本的回归基础上，加入产权性质（SOE）及其与高管海外背景的交乘项（OVERSEA*SOE），从回归结果中可以看出交乘项不显著，说明产权性质对高管海外背景与企业绿色技术创新没有起到显著作用。

（四）稳健性检验

1.缩减样本的检验。为确保实证结果的稳健性，本文抽掉20%的样本，检验结果并未发生变化，说明本文研究结论比较稳健。

2.解释变量滞后项检验。为进一步缓解内生性问题，检验结论的可靠性，当期高管背景特征可能并不一定表现出明显作用，本文将企业绿色技术创新滞后一期重新进行滞后回归，发现估计结果与上文模型估计结果基本一致。

3.倾向性匹配得分。为了避免样本选择偏误对结论造成的影响，本文将有绿色技术创新的样本公司作为处理组，分别选取高管学术背景、高管海外背景作为匹配变量，通过1∶1无放回匹配法进行对照组的选取。两次匹配后重新进行回归，结果与上文结论保持一致。

五、研究结论及建议

本文以我国2010—2019年沪深A股上市公司（除金融业）为研究对象，通过深入分析高管背景特征与企业绿色技术创新两者之间的关系，研究了高管学术背景和海外背景受产权性质的调节作用，拓展了现有文献对高管背景特征与企业绿色技术创新关系的认识。结果表明：一是高管学术背景对企业绿色技术创新有正向促进作用；二是高管海外背景对企业绿色技术创新也有正向促进作用；三是在高管学术背景影响企业绿色技术创新的关系中，产权性质起负向调节作用。

基于以上研究，本文得到以下启示：第一，企业应了解绿色技术创新带来的效益，充分发挥科技研发人员的专业知识和研发能力，使其对企业未来的发展方向和治理效果发挥更好的指导作用。第二，企业要积极响应国家绿色创新发展战略，在初期高管人选确定方面，需认真考察高管的个人背景特征，掌握候选人在海外背景和学术背景方面的详细资料，可以考虑选聘有学术背景或海外背景的成熟稳重的人员作为企业高管；在后期高管的培训方面，企业可以更关注借鉴发达国家的优秀经验。与此同时，企业不能因为对绿色技术创新的片面了解，认为会造成企业的经济损失，直接予以否定，相反企业要想获取更长远的经济效益，需要借助绿色技术创新。第三，企业应选择符合自身特点的高管人员，充分发挥高管背景特征的作用。第四，政府应对企业进行积极的引导及扶持，鼓励各企业积极实行绿色技术创新，促进企业参与绿色创新活动，从而推进生产服务绿色化、不断提高治污能力、水平及环境治理信息的透明度，以达到保护环境和发展经济的双赢目标。