第一章 绪论
第一节 研究背景和意义
在以信息化为特征的大数据时代，知识经济的发展不断推动社会进步。知识经济发展根本动力是创新，而企业高管作为推动企业创新的重要主体，也是企业创新发展的重要内部资源，因此，培养和发展企业内部人本资源成为现代企业提升竞争优势和彰显综合实力的一大趋势。古典经济学家亚当·斯密①的观点是企业价值的创造主要源于设备、资金、土地等实体资本。而在知识经济快速发展的今天，知识、工艺、技术创新等无形资产成为企业价值创造的源泉和保持企业核心竞争力的关键。2012 年全国科技创新大会（新华社北京 7 月 7 日电）强调指出科技创新正成为国际竞争的焦点，我国需要深化科技体制机制改革，推动科技创新发展。自主创新水平和产业科技能力的不断提升，显著推动了社会的经济发展，加快科技进步与创新步伐，直接影响着知识经济的发展和企业绩效的提升。 企业所有权和经营权相分离伴随着现代企业制度的发展应运而生，高管作为企业的实际控制人，对企业产生了越来越大的影响。随着职业经理人市场的发展，当今商业时代是精英治理的时代，而 CEO 作为企业高管精英阶层的核心，其能力和特征很大程度上影响着企业绩效。在信息时代的大背景下，企业所处的竞争环境瞬息万变、动荡复杂，其应对内外部挑战的关键不仅仅依靠政府政策的外部支持，更重要的是企业高管实施技术创新战略进而提高企业绩效的认知和价值观。作为企业高管精英阶层的核心 CEO，一方面，其年龄、任期、学历和专业背景等人口统计学特征影响了认知和价值观的形成，这通过影响 CEO 对内外部环境的洞察力、看问题的眼光及对企业发展大方向的把握进而影响其做出的战略决策。另一方面，孔东民、李天赏和代昀昊（2015）②认为 CEO 等高管在经济活动中总是表现出过度自信这一有限理性特征，而 CEO 过度自信这一心理特征与企业研发活动显著有关。由此可见，CEO 人口统计学特征和心理特征与企业战略制定和执行有着密切的联系。
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第二节 研究内容、方法及创新点
本文共分为六章，主要由六个部分组成： 第一部分为绪论，介绍了本文的研究背景和研究意义、思路和方法、研究内容以及本文的创新点。本部分指出，研发投入作为企业一项重要战略选择，很大程度上影响着企业的自主创新水平，它是保持企业核心竞争力和促进企业持续发展的关键，而研发投入战略的制定与执行都离不开高管通过运用其认知模式和价值观对企业内外部环境因素进行分析并结合其内在的洞察力、坚韧性、自信度等心理特质做出综合判断。因此，企业 CEO 受内外部环境的影响，通过人口统计学特征作为 CEO 认知模式、价值观及心理特征等方面的表征变量来影响企业战略选择，从而影响企业绩效。基于此，本文从研发投入视角研究 CEO 与企业绩效之间存在的中介效应。 第二部分为文献综述，本文首先对目前国内外学者有关 CEO 特征、研发投入和企业绩效关系的相关研究进行系统的梳理和总结，并在此基础上进行简要评述，进一步，在述及 CEO 特征和企业绩效关系的基础上，提出“特征—行为—经济后果”的分析框架和研究范式。然后就现有研究成果提出其不足之处以及今后可能的研究方向。 第三部分为相关概念及理论基础。本文首先对 CEO 特征、研发投入、企业绩效等相关的概念进行阐述，然后基于高阶管理理论、委托代理理论、技术创新理论、战略领导理论对 CEO 特征、研发投入与企业绩效的关系进行回顾与评述分析，并对其内在逻辑作初步探讨。 第四部分为研究假设与实证设计。在研究样本数据的选取以及变量的定义基础上，提出研究假设，构建检验假设的回归模型。 第五部分为实证分析。首先对研究中的主要变量进行描述性统计；其次，利用固定效应模型分别对 CEO 特征与企业绩效和研发投入做相关性检验和回归结果分析；再次，将研发投入作为中介变量，将 CEO 特征、研发投入与企业绩效三个变量联系起来做中介效应检验。 第六部分为研究结论和研究展望。在对本文实证研究结论进行归纳的基础上，总结相应的政策建议。进一步，提出本文研究局限及未来的研究方向。图1-1 为本文的研究思路和分析框架。
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第二章 文献综述
第一节 关于 CEO 特征与企业绩效的文献综述
国内外大多数学者都把 CEO 特征放在 Hambrick(1984)提出的高阶理论的框架中来进行研究，通过用人口统计学特征变量来表征高管特征，研究其与企业战略决策与绩效的关系。这种采用人口特征学来研究高管特征的方法强调了高管的认知模式、价值观、学历背景以及经验等对于管理者所做出决策的解释，反映高管的个人特质影响其战略选择，进而影响企业绩效。国外学者对于 CEO 特征的研究是一个随着高阶梯队理论的修正发展而逐渐深化的过程。早期，国外学者对于 CEO 特征的研究，大多数基于 Hambrick（1984）①提出的“高阶管理理论”框架，通过 CEO 人口特征来研究其对组织选择及企业绩效的影响。Dearborn 和 Simon②早在 1958 年就指出，人口统计学特征可以用于解释个人信仰以及价值观的形成。Pfeffer（1983）③认为，高管人员的人口统计学特征是对企业绩效的重要解释变量，并且指出该变量可以影响相关调节变量及过程变量，进而影响企业绩效。Hambrick 和 Mason（1984）指出，CEO 的认知基础和价值观来源于他的认知背景和实践经验，而人口统计学特征的相关指标包括年龄、学历、专业背景、任期等是 CEO 特征的指示器，也是 CEO 认知模式和价值观的反应器。这是首次将人口统计学概念引入到高管团队构成与战略选择关系研究之中，这也拉开了高管团队特征与企业绩效关系研究的序幕。从此，学术界涌现了大量关于人口特征影响企业绩效的文献，比如，Orlitzky et al.（2006）④研究发现，CEO 的特征影响其价值观从而影响其行为选择，最终从根本上对企业绩效产生重大影响。同时，许多学者将研究主体从 CEO 个体扩展到了整个高管团队。
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第二节 关于 CEO 特征与企业研发投入的文献综述
多年来，企业创新行为及其影响的研究一直备受国内外学者的关注。大多数文献都是从行业布局、市场需求结构等行业特征和公司治理结构、企业规模等企业特征来研究其对企业研发投入的影响。然而，研发投入作为企业的一项重要战略选择，其受到处于企业战略决策层高层管理者的有限理性和认知模式的制约。处于企业战略决策层核心的 CEO，其自身特征会在很大程度上影响企业研发活动。高层梯队理论（Hambrick 和 Mason，1984）明确的阐述了高层管理者的能力、认知观念以及心理特质等都可以通过人口特征这一载体来体现，从而进一步解释其对公司战略决策与绩效的影响。现有文献就该理论主要从以下几个方面论证了 CEO 特征与企业研发投入的关系。 CEO 年龄象征了企业管理者的生活阅历和可能承担的风险倾向，会对企业经营战略决策产生重大影响。目前学术界对 CEO 如何影响企业战略决策还存在分歧。因为不同不同国家的地区的市场化程度和社会文化差异，基于该地区数据的实证结果也存在异质性。Vroom 等(1971)②实证结果显示，越是年龄大的管理者，其采取低风险投资决策的可能性越大。Hambrick 和 Fukutomi（1991）③研究表明，和年轻的管理者相比，年纪较大的管理者在学习新事物和新思想上更容易碰到困难，因而他们更倾向于规避风险，更不愿意进行高风险的研发投资。Child（1974）①认为，高管年龄与研发投入负相关，因为年长的 CEO，其精力和体力有限，因此更不愿意进行组织变革。而 Simsek 等（1997）②研究表明，高层管理者年龄与企业研发投入正相关，即随着高管年龄增长，其风险意识也随之增强，其对企业的行业风险分析更全面和谨慎，以至于其会采取更为激进的研发投入战略。与之相反的，Yim（2013）③则认为 CEO 年龄负向影响企业研发投入，该观点表明，年长者的 CEO，其精力、学习能力等都在下降，相应的，其适应环境变化的能力和进取精神都相对较差，也更倾向于维持现状，因此对企业的研发投入具有负向影响。
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第三章 相关概念及理论基础.......... 24
第一节 相关概念....... 24
第二节 CEO 特征、研发投入与企业绩效的理论基础.... 27
第四章 研究假设与实证设计.... 33
第一节 研究假设......... 33
第二节 实证设计....... 37
第五章 实证分析........ 41
第一节 描述性统计与相关性分析..... 41 #p#分页标题#e#
第二节 回归结果与分析..... 42
第三节 稳健性检验..... 45
第五章 实证分析
第一节 描述性统计与相关性分析
本文选取沪深两市 A 股 2012-2014 年共 984 个样本，利用 Stata11.0 统计软件对涉及的主要变量做描述性统计，统计结果如表 5-1 所示。CEO 年龄均值为49，说明绝大多数的公司 CEO 都集中在 45-50 岁这一年龄段，作为公司高管层的核心，相对年龄都较大，其所积累的工作经验和社会经历都较为丰富，是助推企业发展的中坚力量和中流砥柱。CEO 学历的均值是 3.34，可以看出企业 CEO学历大多还是以本科为主，从整体上来看，我国上市公司 CEO 学历仍处于相对偏低的水平，均值要达到研究生学历水平还有差距。CEO 任期的均值是 2.96，最大值是 6，最小值是 1，标准差为 1.67，说明 CEO 任期差异较大。专业技术背景的均值达到 0.72，说明较大一部分公司 CEO 具有专业技术背景。企业研发投入平均值为 4.97%，最小值为 2.19，最大值为 12.02，表明不同企业研发投入强度差距较大。企业托宾 Q 的均值是 2.19，最大值是 67.11，最小值是 0.12,说明不同企业之间的业绩差距较大。公司规模存在一定差异，公司规模的最大值和最小值为 26.44 和 16.12，标准差为 1.35。财务杠杆的均值和标准差为 0.51 和 1.51，最大值和最小值为 46.16 和 0.01。
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结论
本文以 2012—2014 年沪深股市 A 股上市公司的财务数据作为研究样本，通过建立回归模型，运用中介效应分析方法来验证本文提出的 9 个假设，从而研究CEO 特征、R&D 投入与企业绩效的关系以及探讨 R&D 投入对 CEO 特征与企业绩效的中介效应及传导途径，通过上文的回归结果分析得出以下结论：
一、CEO 任期与企业绩效显著负相关。随着企业 CEO 任期的增长，对企业经营绩效产生负向影响。CEO 在工作过程中会形成自己特定的社会关系网络，随着任期变长，其群体思维会逐渐变得僵化，因此容易迷失在封闭的社会关系网中，这就降低了获取更广阔外部社会资源的可能性，从而对企业投资行为产生抑制作用，削弱企业绩效。同时，CEO 任期越长，其更愿意在现有职位上维持现状，固守已有的组织运营模式，却不愿意做出积极的改变，缺乏创新的动力。因此，CEO 任期越长，将对企业经营绩效的增长产生阻碍。
二、CEO 年龄、CEO 学历、CEO 专业技术背景与企业绩效显著正相关。CEO年龄越大，CEO 学历越高，CEO 拥有专业技术背景，对企业绩效的提升具有正向影响作用。一般而言，CEO 年龄越大，其越是倾向于维护自身职位安全，在强烈的管理防御动机的影响下，其会通过提升公司业绩来固守自己的职位，另外，CEO 年龄越大，其社会阅历和网络关系资源越丰富，在中国这个以“人情关系”为基础的社会，这很大程度上有利于提升企业业绩。因此，CEO 年龄会正向影响企业整体绩效。高学历的 CEO 往往能更好的洞察市场环境的变化，能够迅速的作出有利于企业发展的战略决策。同时，从高管自身防御动机角度来说，高学历的 CEO 工作转换成本相对较低，其个人目标和公司财务目标较为一致，这都有利于企业绩效的提高。而拥有专业技术背景的 CEO，其对专业技术环境的变化具有更加敏锐的洞察力，更有利于形成企业技术创新的氛围，从而有利于企业整体绩效的提高。
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参考文献(略)
