吴 炯 王启山

(东华大学旭日工商管理学院，上海 200051)

一、引言

自从Hambrick和Mason提出“高层梯队理论”[1]以来，国内外学者们开始积极关注和研究高层管理团队(TMT)特征与组织绩效间的关系。高管团队的人口统计学特征可分为同质性和异质性。在相关研究中，对异质性的研究虽然取得一定的成果，但是并未得到一致的结论。不同国家的企业高层管理团队在背景特征和团队动力学方面有所差异，他们对企业绩效的影响可能不同(Glunk，et al)[2]。因此，关于高管团队特征与绩效间存在进一步研究的空间。

在我国社会处于转型期，社会体制不够完善、经理人市场不成熟的环境下，民营上市公司的高管成员心理特征、行为模式既不同于其它国家的高层管理者，也不同于我国国有上市公司的高管人员，团队成员组成上的特性对企业绩效的影响也就不同[3]。因此，笔者拟进一步探讨我国民营上市公司高管团队的异质性与公司绩效的关系，试图找到一些新的发现。一方面，我国民营上市公司不同于国有企业，其经营决策较少受到政府的控制和干预，从而能够反映出高管团队成员特征与公司业绩的关系;另一方面，笔者综合考虑了多个自变量和控制变量，采用多个衡量绩效的指标来减少因指标问题造成对结果的影响。

二、文献综述及研究假设

高管团队异质性是指团队成员间人口背景特征以及重要的认知观念、价值观、经验的差异化[3]。Pelled认为人口背景特征变量包括年龄、性别、种族、国籍等外显特征和任期、教育程度、文化、经验、工作年限、专业背景等隐性特征[4]。很多研究表明高管团队的异质性有利于改进公司绩效。我国学者欧阳慧、曾德明和张运生研究证明在国际化竞争环境中高管团队教育和职业来源的异质性与绩效存在正相关关系[5]。

Christian和Niels以丹麦的私营企业为样本的实证研究发现，团队的年龄异质性与公司绩效呈倒U字型的关系，当年龄的异质性达到某一点的时候，公司绩效最好[6]。Dutton认为由不同任期成员组成的团队，可以从不同的渠道搜集信息和对信息多层次的解释，从而能产生多种决策方案，促进组织的发展[7]。Carpenter探讨了社会环境、企业战略对高层管理团队异质性与企业绩效关系的影响，发现高管团队职业经验的异质性与企业绩效是正相关的[8]。

另一种观点认为异质性会引发成员间的冲突，差异性是成员间决策冲突的源泉，过大的差异会降低组织的凝聚力和战斗力，从而会损害公司绩效，尤其是在缺少必要和正式沟通的条件下。持此观点的代表学者有 Knight、Crocker＆Major、Sutcliffe和我国学者魏立群、王智慧、张平等。

虽然高管团队的异质性对企业绩效影响的研究未得出统一的结论，但因为高管团队承担着制定企业战略的使命，对企业发展的作用十分显著，因此对我国民营企业高管团队与绩效的研究就显得非常重要。笔者主要研究年龄异质性、教育水平异质性、职业来源异质性、任期异质性对企业绩效的影响。

1、高管团队的年龄异质性(Hage)

Hambrick和Mason的研究发现高管团队成员组成的差异性具有不同的信息来源，进而对问题具有不同的观点和看法，有利于改善高管团队决策质量，提高企业的绩效[1]。Mcleod P L、Lobel和Cox认为年龄异质性团队成员具有不同的工作经验，能够提出不同的观点，可以提高决策的质量，因此年龄上的异质性可以做出比同质性更为有效的决策[9]。

年轻的高管具有更好的快速反应力、冒险精神，年长的高管具有丰富经验[10]。在不同年龄段的高管团队可以优势互补，充分发挥各自的优势，从而做出的决策更加科学，因此提出如下假设:

H1:对于我国民营上市公司，高管团队的年龄异质性与公司绩效间存在正相关关系，即高管成员年龄差异越大，公司绩效越好。

2、高管团队的教育水平异质性(Hedu)

尽管Amason和Sapienza认为，高管成员教育背景的多样性有利于改善决策质量，因为他们可以从不同角度审视和分析一个复杂的问题[11]。但是Crocker和Major却认为团队异质性会造成成员对团队的满意度降低、团队内的交流和合作减少、增加了冲突等负面效应，会降低团队的凝聚力，从而损害企业的绩效[12]。我国学者魏立群和王智慧认为高管团队成员的教育水平异质性和职业来源异质性与公司绩效存在负相关关系，但并未获得实证分析支持[13]。Knight也认为团队成员的教育水平相差越大，越容易产生冲突，团队对于战略目标、战略计划的分歧就越大[14]。因此提出如下假设:

H2:我国民营上市公司高管团队的教育水平异质性与公司绩效存在负相关关系，即高管成员间的教育水平差异越大，公司绩效越差。

3、高管团队的职业来源异质性(Hexp)

Sutcliffe研究发现高层管理团队职业经验异质性越高，团队对于外部环境中机会的识别能力越差，团队职业经验的异质性太高，阻碍了团队内有效的交流[15]。

Knight等在研究高层管理团队的职业经验多样性与企业战略认同度的关系时，认为团队的职业经验异质性越高，团队内的人际冲突越大，团队战略认同度低，影响到决策的质量与公司绩效[14]。张平通过实证分析得出与工作密切相关的职业经验异质性与公司绩效负相关，不同职业经历的团队成员在决策时更容易产生意见分歧，冲突也更加尖锐[3]。因此提出如下假设:

H3:对于我国民营上市公司，高管团队的职业来源异质性与公司绩效间存在负相关关系，即高管成员间的职业来源差异越大，公司绩效越差。

4、高管团队的任期异质性(Hten)

Katz和Dutton认为高管团队任期的长短影响到团队内交流的深入程度，高管进入组织的时间不同，经历企业发展阶段不同，会造成他们对组织及其战略理解的差异[16][7]。孙海法认为任期长的高管团队对公司有更深刻的理解，会提高处理问题的能力，进而提升信息的质量。因此由不同任期的成员组成的高管团队能产生多种战略方案，保证决策质量，有利于形成创新思维，提高企业绩效[17]。因此提出如下假设:

H4:对于我国民营上市公司，高管团队的任期异质性与公司绩效间存在正相关关系，即高管成员任期差异越大，公司绩效越好。

三、研究方法

1、样本选取

以沪深证券交易所的民营上市公司为研究对象，研究时间限定为2007年1月——2008年12月，所有数据均来自国泰安数据库(2010年版)、巨潮资讯网中上市公司年报，并经过手工搜集整理得到，同时剔除ST等财务困境公司、金融类公司、资料不全以及高管团队成员变更1/3以上的公司，最后得到284家样本数据。自变量、控制变量等选取的是2007年12月上市公司年报数据，考虑到高管团队成员异质性对公司绩效影响存在的滞后效应，公司绩效指标选用2008年12月数据。

高层管理团队作为一个学术用语提出已有20多年了，但到目前为止学者们对其还没有一个统一的认识。Hambrick和Mason在1984年将其界定为“所有的高级管理人员”[1]。Elron和魏立群、王智慧将其界定为那些“从首席执行官到高级副总裁层次的高级管理人员”[18][13]，Carpenter M A和Fredrickson J W将高管团队界定为“首席执行官、总裁、首席运营官、首席财务官和下一个层次的最高级别的人员”[19]。

根据前述的各种相关界定高层管理团队的方法和笔者研究的需要，笔者借鉴国内学者张平对高层管理团队设计的一个定义，即“高层管理团队”是由上市公司中具有副总裁/副总经理、总会计师、总经济师、财务总监、总工程师等以上头衔的高级管理人员组成[3]。

2、研究变量的设定

(1)自变量

表1 TMT成员的年龄、教育、职业来源、任期划分标准

借鉴国内外学者已有的研究，自变量中年龄、教育、职业来源、任期异质性采用Herfindahl指数[20]。公式为:，H指数是反映多样化程度的一个指标，其中Pi是团队中第i类的成员所占团队总人数的百分比，H值界于0－1之间，值越大，说明团队的异质性程度越高。高管团队成员内的自变量划分标准详见表1。

(2)因变量

在研究上市公司绩效时，国内外学者采用的指标不尽一致，常用的衡量绩效的指标有资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)、经济增加值(EVA)、托宾 Q等。笔者采用资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)与每股收益(EPS)作为衡量公司绩效的指标。

一是资产收益率。ROA为息前税后净利润与资产总额的百分比，用以评价企业运用全部资产的总体获利能力，资产报酬率高，说明企业资产的运用效率好，也意味着企业的资产盈利能力强。

二是净资产收益率。ROE是净利润与股东权益的百分比，反映股东权益的收益水平，指标值越高，说明投资带来的收益越高，衡量公司运用自有资本的效率。

三是每股收益。EPS为税后利润与股本总数的比率，用以测定股票投资价值，综合反映公司获利能力。

考虑到高管团队特征对于公司绩效影响的滞后效应，绩效ROA、ROE、EPS指标均采用2008年12月上市公司年报公布的数据。

(3)控制变量

在研究高管团队异质性与公司绩效关系时，考虑到以下因素会影响到自变量与因变量间的关系，将企业规模(F－Size)、团队规模(T－size)、平均年龄(Mage)、市净率(P/bv)、产业(Ind)等因素作为控制变量进行统计分析。

一是企业规模。规模大的公司拥有更多的资源，公司规模会影响到获利能力，考虑到使用原始数据会夸大异常的企业总员工数据的影响，最终对回归分析结果产生不利的影响，笔者选取企业的总员工数的对数来计量企业规模。

二是团队规模。企业高管团队的人数会影响到绩效，该指标衡量了每家公司高管团队成员总数目。

三是平均年龄。笔者团队成员的平均年龄是以2007年末的数据来计量的。

四是市净率。市净率是每股股价与每股净资产的比率，可用于投资分析，市净率较低的股票，投资价值较高，能够较好地反映投入与回报关系，帮助投资者寻求哪家上市公司能以较少的投入得到较高的产出，并能辨别投资风险。

五是产业。各个企业所在的行业不同，行业竞争状况不相同，本文参考国家统计局2008年行业划分标准:1代表第一产业，2代表第二产业，3代表第三产业来控制可能的行业影响。

3、模型设计

基于以上假设和变量定义，提出研究模型如下:

Yi=α+β1*Hage+β2*Hedu+β3*Hexp+β4*Hten+β5*F－Size+β6*T－size+β7*Mage+β8*P/bv+β9*Ind+β10*Pro+ε

在方程中，Yi为公司绩效指标，分别用ROA、ROE、EPS衡量;α是待估截距值;βi为待估回归系数，代表了对应变量对被解释变量的边际贡献;ε是随机项。

四、实证结果分析

运用SPSS17.0对样本数据进行变量的描述性统计分析、各变量间的相关性分析，运用多元回归统计分析对假设进行检验。 选取的284个样本的产业分布情况为，第一产业占样本总数的2.8%，第二产业占样本总数的73.9%，第三产业占样本总数的23.2%，因此控制变量主要以第二、三产业为主。

1、变量的描述性统计与相关性分析

如表2样本的描述性统计分析，表中报告了文中各变量的最小值、最大值、均值和标准差。

表2 各变量的描述性统计

表3 变量的相关性分析

由表3可知，一些变量间存在较强的相关关系，显著性水平在0.01以下，如职业来源异质性、平均年龄与ROA呈负相关关系;年龄异质性、市净率、净利润与ROA呈正相关关系。职业来源异质性与ROE呈负相关关系;职业来源异质性、平均年龄与每股收益呈负相关关系，显著性水平在0.05以下。控制变量与自变量呈显著性关系，如公司规模、团队规模和平均年龄与年龄异质性呈正相关关系;公司规模与职业来源异质性呈负相关关系。因变量(ROE、每股收益与ROA，ROE与每股收益)间也存在较强的正相关关系。

2、多元回归结果

表4 高管团队异质性与公司绩效的回归结果

多元回归统计分析采用的是强迫进入法，由表4的回归分析结果可知，在模型1中高管团队成员年龄异质性与ROA存在正相关关系，并得到验证(回归系数 0.095，p＜0.01)，支持假设H1;模型2中虽然年龄异质性与ROE正相关，但影响并不显著(回归系数0.03，p＞0.05);而在模型3中，年龄异质性与每股收益负相关，但并未得到支持(回归系数－0.088，p＞0.05)，因此假设H1部分得到支持。

高管团队成员职业来源异质性与代表公司绩效的ROA、ROE和EPS回归系数分别为－0.054(p＜0.05)、－0.087(p＜0.01)和 －0.301(p＜0.01)，表明团队成员职业来源异质性与公司绩效存在显著的负相关关系，因此假设H3获得了支持。

高管团队成员的教育水平、团队任期异质性与公司绩效关系并没有通过显著性检验，因此假设H2和H4没有得到支持。

另外，作为控制变量的平均年龄与ROA呈负相关关系，市净率与ROA、EPS正相关。

五、讨论与展望

通过对我国民营上市公司高管团队成员异质性与公司绩效的关系的研究与实证分析，可以得出，年龄异质性对绩效会产生积极影响，年轻的团队成员更富有创新精神，敢于冒风险，而年长的管理者经验更丰富，不同年龄段的高管成员的组合可以促进公司绩效的提升。

对于具有不同职业背景的高层管理者，在分析和处理复杂问题时，会受到以前职业经验的影响，容易产生意见分歧，造成决策冲突，因此会损害公司绩效。

由于高层管理者在任职期间会参加学习培训以及在职硕士MBA、EMBA等教育，从而会弱化高管团队成员教育背景对公司绩效的影响。

我国传统文化中强调和谐的人际关系，关系取向是中国人在人际交往中的主要运作方式[3]，正是这种价值观影响到高管成员具有从众思维，为了维持良好关系不愿意提出不同的观点，否则就可能受到排挤、被孤立，因此任期较短的高管为了维护好与团队其他成员的关系，不愿意提出不同的意见，行为上不会表现出太大的特殊性，从而也会弱化团队成员任期的差异性对公司绩效的影响。

笔者虽然在相关理论的基础上验证了民营上市公司高管团队成员部分人口特征差异性对公司绩效的影响，但是并未区分民营企业不同发展阶段下，所处的环境等因素对绩效的影响;对于民营上市公司，在管理层任职的家族成员会对决策造成影响，因此对家族成员涉入高管团队的异质性有待进行深入研究。

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