创新被看作是组织成长和经济增长的主要驱动力(Garud等,2013),越来越多的文献开始强调创新对于家族企业长期可持续发展的重要性(De Massis等,2013;Röd,2016)。创新对传承至关重要,因为创新可以使企业不断地适应环境、更新自己,从而对持续变化的商业环境及技术要求做出反应(Chirico和Salvato,2016;De Massis等,2016;Jaskiewicz等,2015),提升家族企业竞争力,保证其可持续发展。传承则被视为家族企业“变革的催化剂”(Kotlar和De Massis,2013),传承情境下后代接班人在家族企业创新中所起的作用被越来越多的学者所关注(Cabrera-Suárez等,2018;Hauck和Prügl,2015;Kraiczy等,2015;Woodfield和Husted,2017)。相关研究普遍认为,后代接班人对新思想更加开放,风险承担意愿较高(Kraiczy等,2015),他们的涉入为家族企业带来了新的知识(Kraiczy等,2015;Woodfield和Husted,2017),他们也愿意加大创新投入以寻求新产品、新技术的突破,从而证明自己的能力和价值(Woodfield和Husted,2017)。
尽管如此,当前研究关于家族后代接班人对企业创新投入的影响仍然存在不一致的结论。有些实证研究发现后代涉入会阻碍家族企业创新投入,另一些实证研究则发现后代涉入会促进家族企业创新投入(De Clercq和Belausteguigoitia,2015;Duran等,2016;严若森和吴梦茜,2020;朱沆等,2016;程晨,2018;黄海杰等,2018)。本文认为造成以上研究结论相悖的原因有以下两点:第一,企业创新投入是一种企业行为,它反映了高层管理者们的认知(Hambrick和Mason,1984),高阶梯队理论提出,个人的工作经历塑造了他的意义构建,最终影响战略决策的制定,因此,为了更好地理解家族后代接班人对于企业创新投入的影响,考虑其在涉入前后的工作经历是非常有必要的;第二,当前研究主要关注后代涉入与否对企业创新的影响,这种二分法测量后代涉入的方式将所有后代涉入的家族企业同质化,很大程度上忽视了后代涉入时长的异质性,然而家族和企业是随时间而动态变化的系统(Gersick等,1997),在代际传承这个特殊的时间框架下,家族目标和凝聚力都有可能发生改变(Rondi等,2019),家族企业创新研究强调家族企业的独特性影响创新投入和产出(Migliori等,2020),传承是家族企业的独特性之一,因此传承中后代涉入时长的差异也不应该被忽视,在研究中考虑时间因素非常关键(Lévesque和Stephan,2020),但是当前文献还未涉及于此。
基于以上考虑,本文将二代涉入时长作为一个关键变量来研究其如何影响传承期的家族企业创新投入。本文所说的“二代涉入时长”是指在完全接班之前,二代进入家族企业并以“董监高”的身份参与管理的时间长度,其中,完全接班以二代变更为公司实际控制人为标志。由于我国大部分家族企业成立于20世纪七八十年代,当前的代际传承主要发生于一代向二代传递的阶段,因此本文的研究问题是二代接班人对企业创新投入的影响如何随其涉入时间的变化而发生改变。结合社会情感财富(SEW)理论及合法性的视角,本文提出二代涉入后将面临个体、家庭、企业三重目标选择问题,并且随着二代涉入时间的增加,二代的目标导向会发生变化,从而影响其对于企业创新投资决策的态度。本文认为,要想厘清二代涉入对企业创新投入的影响,其个人经历至关重要:涉入家族企业之前的工作经历塑造了二代们对于企业经营的初始认知框架,因为最大程度的管理学习往往发生于入职初期(Kor,2006),这段时间的经历将影响二代涉入家族企业之后所参与的组织决策;对于涉入家族企业后的工作经历,本文认为高管团队(TMT)中的家族成员涉入是最需要考虑的因素,因为与二代共事的家族成员越多,家族逻辑就越会在二代决策时占据更重要的地位(Richards等,2019),这会影响其最终的决策偏好。此外,在研究家族企业行为决策时,绩效威胁是关键的边界条件,当绩效低于期望水平时,家族所有者将更重视未来的财务收益,甚至承担以SEW损失为代价的风险(Gomez-Mejia等,2018),有研究发现绩效威胁会影响家族企业研发投入(Chrisman和Patel,2012;Gomez-Mejia等,2014),因此本研究还将验证绩效威胁对上述关系的放大作用。这进一步响应了De Massis等(2013)关于在研究中考虑影响家族企业异质性的情境因素的呼吁。本文使用2008—2017年中国制造业上市家族企业的面板数据来检验这些假设。
本文的研究贡献主要有以下两点:第一,本文验证了Lévesque和Stephan(2020)所提出的在创新创业研究中考虑时间因素的必要性,还验证了决策者任期的不同阶段对企业创新投入的影响不同这一观点(Zona,2016),解释并调和了以往使用二元变量研究二代涉入与企业创新关系的不一致结论(严若森和吴梦茜,2020;黄海杰等,2018)。第二,本文基于社会情感财富理论与合法性的视角,研究二代在个体、家庭、企业三个层面的目标悖论,提出二代的目标导向影响其决策偏好的观点,对二代目标动态转变的关注丰富了接班人行为及决策的研究思路,也响应了姜涛等(2019)关于拓宽时间范围研究二代涉入对经济导向目标影响的呼吁。在实践层面,本研究给家族企业创始人如何引导二代参与企业创新以一定的启示,同时也有助于相关利益者预测和理解传承中的二代决策偏好。
二、理论背景与研究假设(一)后代涉入与家族企业创新投入
后代涉入是企业变革的催化剂,是创新活动的难得机遇(Kotlar和De Massis,2013),因此传承阶段是家族企业创新研究中不可忽视的特殊时间框架(Hauck和Prügl,2015),后代涉入如何影响家族企业创新?当前研究对此还存在争议。
1.后代涉入促进家族企业创新。后代涉入是企业长期导向的信号,而创新增加了企业跨代生存的可能性(Jaskiewicz等,2015;Zahra等,2004;Zellweger 等,2012),因此创新与家族企业代际传承的愿景保持一致(Chua等,1999),从而后代涉入的企业会增加创新投入水平。从公司治理的角度而言,由于家族后代的受教育水平普遍较高(Cruz和Nordqvist,2012),相比于初代家族企业中普遍存在的家长式、非正式领导,后代家族企业更倾向于采取专业化的领导风格(Dyer,1988;Gersick等,1997),当公司转移到下一代时,决策结构的中心性降低(Cruz和Nordqvist,2012),同时非家族经理人的引入会使企业决策时较少考虑家族情感因素(Blumentritt等,2007),推动企业从事更多的创新投资(Duran等,2016)。社会情感财富理论的相关学者认为,后代涉入的家族企业并没有初代家族企业那么关注SEW(Stockmans等,2010),相比之下,他们更重视企业增长的财务目标(Gomez-Mejia等,2011;Kellermanns等,2008),许多研究都证实创新对企业绩效的增长有利(Ahuja等,2008;Duran等,2016),因此后代涉入的企业更重视企业的创新投入。最后,从知识视角而言,创新取决于不同的知识、经验和观念的交换与整合(Nahapiet和 Ghoshal,1998),后代的涉入可以增加家族企业的知识多样性(Salvato,2004),代际间的知识、观点的异质性促进了管理决策中的建设性讨论(Sciascia等,2013),从而有利于增加企业的创新投入。
2.后代涉入抑制家族企业创新。正因为后代涉入是企业长期导向的信号,代表了企业世代相传的强烈愿望,才使得家族企业决策时更加谨慎(Bianco等,2013),由于家族财富相对集中,为了避免家族财富和家族传统受到威胁(Kellermanns等,2012),后代可能不太愿意支持创新,无法做出承担风险的创新决策(Anderson等,2012);后代涉入的家族企业,通常已经创建了很长时间,已经在行业中树立了一定的客户基础和企业声誉,因此渴望保存家族财富的二代,只需遵循以往的企业运营战略,将成功的企业实践制度化,就可维持家族企业的业绩水平(Kellermanns等,2012),此时后代涉入的企业创新需求不强(Mitchell等,2009),从而造成一种低水平的创新投入;最后,传承加剧组织冲突(Davis和Harveston,1999),后代涉入的家族企业产生利益冲突的可能性大大增加(Gersick等,1997),家族内部冲突在企业中频发(Sonfield和Lussier,2004),这些都会造成新的代理成本,从而使创新投资受阻。
上述关于后代涉入对企业创新的影响机制都是相对“静态”的视角,主要关注于接班人涉入这一事件对家族企业创新的影响,然而,传承不是一个时间点,而是一个时间段,从下一代家族成员的初步涉入到完全接班是一个长期的社会化过程,因此本文合理推测后代家族成员涉入对企业创新的影响机制是动态变化的。但当前本领域文献关于接班人涉入对创新的影响如何随时间的推移而发生转变这一问题还缺乏解释,后文将利用社会情感财富理论与合法性的视角推导一个模型,从而解决这个问题。
(二)二代涉入时长与企业创新投入
家族企业运营时经常要考虑两个相互竞争的目标,即经济效益和家族社会利益(Astrachan和Jaskiewicz,2008;Chua等,2003;姜涛等,2019)。本文认为,传承中的二代主要面临三个维度的目标选择问题:一是个人层面的合法性构建目标(吴炯等,2018;李新春等,2015),二是家族层面的避免家族财富和家族社会情感财富损失的目标(Duran等,2016;Hauck和Prügl,2015),三是企业层面的财务绩效增长目标(Kellermanns等,2012),需要声明的是,这三种目标并非是互斥关系,而存在相辅相成的可能。投资决策反映了决策者的投资偏好(Duran等,2016),当前研究认为管理者的利益、动机、权力会随时间而变(Hambrick和Fukutomi,1991),这些属性会影响管理者的风险承担水平,因此不同时期的管理者会表现出不同的投资偏好(Ahuja等,2008)。本文提出,随着涉入时间的增加,二代的目标导向有所变化,对于不同目标的追求造成了其风险偏好上的差异,从而导致传承中的家族企业间呈现出不同的创新投入水平。
涉入初期的二代往往缺乏合法性(李新春等,2015),在参与家族企业工作时能从利益相关者处感受到巨大的压力(Miller,1993),构建自身的能力合法性成为其涉入初期的首要任务,二代主导的企业目标实现能够充分证明其个人能力,有利于二代合法性的构建,两类目标的成就相辅相成,因此初始涉入的二代目标是以个人为中心的合法性构建和以企业为中心的财务绩效增长双重目标。缺乏合法性的二代急于证明自己,对于风险的容忍性较高,一代创始人“父爱主义”下的帮扶也为二代分担了一定的风险,提升了二代的风险偏好,处于“创始人阴影”下的二代若仅在原有业务上努力,则很难区分其自身的贡献水平,短期内难以超越父辈的成就(李新春等,2015),而挑战和改变现状是建立管理者声望的有效策略,创新是获得企业增长的最有效途径(Duran等,2016),因此涉入初期的二代选择避开家族当前业务,大力推动创新是最可能的策略之一,当企业产品推陈出新、关键技术迭代更新时,企业发展前景向好,二代会因为新产品、技术的成功而受到表扬与认可(Kor,2006),有利于构建二代的合法性,漂亮的财务报表和企业良好的增长势头也是企业目标实现的指标,因此涉入初期的二代倾向于提高家族企业的创新投入水平。
随着涉入时间的增加,二代的权力越来越大(Cabrera-Suárez等,2001),从利益相关者处感受到的压力越来越小,以个人为中心的合法性构建目标逐渐达成,随着职位的晋升和权力的增加,为了巩固其在家族企业中的地位,二代会更注重以家族为中心的目标(姜涛等,2019),以保证未来正式接班的顺利进行,因此涉入一段时间之后的二代目标是以家族为中心的避免家族财富和家族社会情感财富的损失。当以家族为中心的目标成为二代的首要任务时,他们会表现出一定程度的风险规避。由于创新投入是风险性高的不确定型企业决策,一方面是因为创新的费用可能会威胁到他们的家族财富,或是提高家族企业的负债水平,家族财富往往集中于家族企业,这会带来较大的财务风险,随着时间的推移,一代逐渐放权,企业风险逐渐由二代承担,此时二代表现出风险规避倾向;另一方面是创新活动难免引入非家族的技术人员、管理人员,控制权和管理权的转移会使家族SEW面临损失的危险,此时二代表现出损失厌恶倾向,因此并不会像涉入初期那样推动企业的创新投入。另外,研究表明,二代思想的开放性会随着时间的推移而减弱,越发倾向于坚守企业以往组织范式(Sydow等,2009),由于处于传承中的家族企业往往具有良好的经营网络和客户基础,因此二代涉入后只要继续遵循以往的企业实践和经营策略(Hannan和Freeman,1984),就可以维持家族企业的财富水平且无需承担较高的风险(Kellermanns等,2012),这也减弱了二代的创新动机。值得一提的是,在传承时间框架内,家族相关的目标,如家族和谐与凝聚力等SEW指标一般会优于企业相关目标,如创新(Hauck和Prügl,2015)。当二代的合法性目标和保护家族SEW目标基本达到时,对于家族企业而言就是正式交班的最佳时机,此时为了平稳传承,减少财务波动,家族企业会尽量避免开展新的创新活动,因此创新投入将在二代完全接班时到达最低点。综上所述,本文提出如下假设:
H1:二代涉入时长与企业创新投入呈负向关系,即随着二代涉入时间变长,家族企业创新投入水平会降低。
(三)二代企业外工作经历的调节作用
高管的工作经历对其认知构建过程会产生影响,从而进一步影响其可能采取的行动类型(Carpenter等,2004;Hambrick和Mason,1984)。之前的研究认为高管工作经历是研究战略决策时不容忽视的变量之一,先前的工作经历不但影响管理者对于特定信息的搜寻和关注,还影响他们对这些信息的解读和利用,从而影响其所参与的企业决策制定(Wang等,2016)。由此二代涉入后如何达成多重目标的认知过程会受到其涉入前个人工作经历的影响,如果不考虑二代在涉入前的工作经历,我们对其决策行为的理解可能是相对片面的,本文推论二代企业外工作经历将对其涉入后所参与的企业决策产生影响,下文将详细论证二代企业外工作经历发挥调节作用的机制。
对于家族企业二代接班人而言,初期的主要目标是构建合法性,企业外工作经历影响二代对于如何构建合法性的认知。过往工作经历是高管决策范式的基础(Weng和Lin,2014),有企业外工作经历的二代相对更熟悉商业世界的运作规律,行事风格也更偏向企业逻辑,思维模式主要是基于财务绩效来评估工作成果(Richards等,2019),由于在绝大多数企业中,财务指标(如销售收入)通常是评估员工工作的依据,因此有企业外工作经历的二代通常将达成企业中心的财务目标看作是构建其能力合法性的方式,此时二代具有较强的风险承担水平,会更加关注企业的成长与可持续发展能力,努力拓宽企业的业务边界,在企业创新投入决策中扮演推动者的角色。而没有企业外工作经历的二代,他们受家族文化的影响较大,更熟悉在家族企业内部的生存法则,行事风格也更偏向家族逻辑,思维模式主要基于如何使家族成员受益,满足家族成员的不同需求(Miller等,2011),因此没有企业外工作经历的二代通常将达成家族中心目标看作是构建其能力合法性的方式,此时二代会更关注如何保护家族财富和家族SEW,在企业创新投入中扮演阻碍者的角色。一方面,创新投资会使当期的家族财富造成确定的损失(Gomez-Mejia等,2014);另一方面,创新活动难免会有外部专业人员和外部投资的引入,造成家族管理权、控制权的分散,此时会有SEW损失的风险,不利于二代构建自身合法性,因此,为了避免家族财富和家族社会情感财富的损失,二代在参与决策时会持风险规避的态度,不会主动提升家族企业的创新投入。
外部工作经历还会影响二代关于如何达成SEW目标的认知。根据SEW理论,二代对家族企业的归属感和认同感会随着二代对企业接触的加深而加深(Murphy等,2019),让二代进入公司能够促进他们个体层面SEW的发展,他们想要保护SEW的意愿影响了他们所参与的决策行为(Murphy等,2019)。以此推之,有企业外工作经历的二代更追求通过增长绩效来实现其对于家族的情感和忠诚,具有一定的风险偏好以提升家族SEW,而没有企业外工作经历的二代更倾向于风险规避以避免家族SEW的损失,从而实现维护家族和谐、守护家族成员利益的诉求。具体而言,决策制定者对于家族SEW的考量分为两个方面:避免SEW损失及追求SEW的潜在收益(Gomez-Mejia等,2014),本文认为企业外工作经历正是影响二代对于SEW的思维框架而影响其所参与的创新决策:没有企业外工作经历的二代更倾向于保护当前SEW存量不受损失,而有企业外工作经历的二代更倾向于追求预期的SEW收益。当二代迈出校门走向社会,职业生涯起点的工作经历影响深远,这些在一般企业培养的思维模式和管理技能会影响其进入家族企业后的行为和决策,企业外工作经历促使二代习惯性地更加关注企业发展的相关信息,此时二代的心理设定是增加企业利润、刺激绩效增长和促进创新(Richards等,2019),企业逻辑下的风险承担偏好和绩效寻求倾向会使这些二代更倾向于追求预期的SEW收益,通过增长绩效来实现其对于家族的认同和忠诚。相比之下,迈出校门直接进入家族企业工作的二代,会更大程度上受到家族逻辑的影响,也会更加关心或考虑如何避免SEW的损失(Muñoz-Bullón和Sanchez-Bueno,2011),也会更加注重家族内部的和谐(姜涛等,2019),由此我们假设没有企业外工作经历的二代具备较强的风险规避倾向以避免SEW损失,从而实现维护家族和谐、守护家族成员利益的诉求。因此,企业外工作经历增强了二代的风险承担偏好,削弱了二代涉入时间对二代风险承担水平的消极影响,从而使二代在创新投资决策中扮演推动者的角色。综上,本文提出如下假设:
H2:二代企业外工作经历削弱了二代涉入时长与企业创新投入间的负向关系,即有企业外工作经历的二代更可能从事创新投资。
(四)高管团队中家族成员涉入的调节作用
除企业外工作经历以外,本文认为与家族高管的共事经历也是影响二代涉入后目标导向的重要变量。TMT中的家族成员越多,二代与家族成员共事的机会越多,二代认知受家族成员的影响越大,二代的思维模式越偏向于以家族为中心的目标,如保护SEW;TMT中的家族成员越少,二代与家族成员共事的机会越少,家族成员少的TMT专业化程度较高,二代的思维模式越偏向于以企业为中心的目标,决策时会对财务绩效等企业成长性指标给予着重考虑。与企业外工作经历类似,家族高管通过影响二代关于如何构建合法性的认知,以及影响二代涉入后的目标转换速度(快慢)而对二代涉入后的创新投入决策造成影响。
二代涉入初期的主要目标是构建合法性,TMT中的家族高管涉入水平影响二代对于如何构建合法性的认知,当担任高管的家族成员较多时,家族在企业中的影响力就越大,家族逻辑越会影响管理者的决策制定(Richards等,2019),此时接班人合法性主要取决于该二代能否满足家族成员们的不同需求(Miller等,2011),因此,在这种环境下,二代风险规避的偏好会更加严重,更想要给家族成员提供稳定的收入、财富安全感,并保证家族对企业的绝对控制以构建自身合法性(Morck等,2005;Schulze等,2001),从而使二代在创新投入决策中扮演阻碍者的角色;反之,当TMT中家族成员涉入较少时,家族成员在企业中的影响力较小,高管组成结构更类似于非家族企业,此时接班人的合法性主要源自其自身的工作能力及对企业成长的贡献程度,二代参与决策时会更多地考虑以企业为中心的目标,因此,这种环境下的二代不会一味追求风险规避,一定程度的冒险行为是可以接受的(Kraiczy等,2015),尽管创新投入是一种风险决策,但创新可以提升企业竞争力和最终的生存能力(Ahuja等,2008),从而使二代在创新决策中扮演推动者的角色。
上文提到涉入一段时间之后,二代目标将发生转变,将追求以家族为中心的目标,即避免家族财富和家族社会情感财富的损失,本文认为TMT中家族成员的涉入水平会加快二代对于以家族为中心的目标的转变。一方面,当TMT中家族成员涉入水平较高时,二代涉入初期的合法性构建目标就是通过追求以家族为中心的目标而达成,因此这种情况下的二代其实早就开始追求以家族为中心的目标了;另一方面,家族高管涉入程度高意味着家族财富相对集中,管理者会对企业投资决策更加谨慎,而创新投入可能使家族财富面临风险,这对于风险敏感的二代而言是难以接受的,负债水平的增加也会使家族对企业的控制权变少,这些都可能造成家族SEW受损,此时二代在创新决策的制定过程中持风险规避的态度(Zahra,2005)。综上所述,本文提出如下假设:
H3:增加的TMT中家族成员涉入水平增强了二代涉入时长和企业创新投入间的负向关系,即TMT中家族成员涉入水平较高的家族企业更不愿意从事创新投资。
(五)绩效落差的进一步调节
绩效落差是研究家族企业双重目标悖论中的关键构念,已有研究证实过去的绩效对家族企业决策的影响程度非同小可(Chrisman和Patel,2012;Gomez-Mejia等,2014),作为一个目标导向的系统,组织会将实际绩效与期望绩效相比以获得反馈(Greve,2003),当绩效低于期望水平时,管理者的目标导向必然趋于以企业为中心的目标,他们会尝试通过战略和战术上的变革来调节这种落差(Chrisman和Patel,2012)。随着企业绩效的下滑,家族企业决策将变得更有经济动机(Chrisman和Patel,2012;Gómez-Mejía等,2007),这是因为:一方面,如果绩效落差很大,那么家族企业很可能会因此而遭受SEW的亏损(Gomez-Mejia等,2014),特别是在家族声誉和形象方面,所以改善经济绩效势在必行;另一方面,增加企业研发投资是应对绩效落差的有效策略之一(Chrisman和Patel,2012),也即当企业绩效水平较低时,家族企业决策者可能会试图扭转对家族和企业双重财务威胁的情况,因此会在创新方面投资更多(Gomez-Mejia等,2014)。所以我们有理由推测二代企业外工作经历和TMT中家族成员涉入在发挥调节作用时,绩效威胁这一情境变量在其间发挥着不容忽视的作用,最终本文选取了绩效落差这一代表企业绩效威胁程度的关键变量,进一步探讨上述调节作用的影响机制。
除了上述对创新投入的直接调节效应之外,本文提出随着绩效落差的增加,二代企业外工作经历对主效应的影响会被放大。当企业绩效不佳时,以企业为中心的目标明显比以家族为中心的目标要更重要,因为若企业处于绩效威胁的情况下,家族也必受波及,这与有企业外工作经历的二代所固有的企业逻辑思维模式相吻合,所以当绩效落差较大时,二代企业外工作经历的作用会被放大,从而导致他们在参与决策时更有可能考虑企业经济目标,而不会对家族SEW目标过分关注,鉴于研发投资对于企业的竞争能力和最终生存能力益处良多(Ahuja等,2008;Palmer和Wiseman,1999),成功的创新投资可以提高家族企业的地位和声誉(Gomez-Mejia等,2014),在有利于企业目标实现的同时,还有利于家族目标的达成,因此有企业外工作经历的二代在面临绩效落差时更愿意推动家族企业创新投资。
前文已经论述了TMT中家族成员涉入水平会阻碍家族企业创新投入,本文提出随着绩效落差的增加,TMT中家族成员涉入对主效应的影响会被减弱。当企业绩效不佳时,二代的目标导向是以企业为中心的经济目标,他们倾向于加大创新投入以扭转绩效落差的危险局面(Chrisman和Patel,2012),此时家族高管在抵制二代创新方面并没有什么影响力,更有可能支持二代的投资偏好,风险厌恶程度减弱,否则家族成员间会造成更大的冲突,因为他们深知若此时不给予财务目标更高的重视程度,尤其当家族财富和企业命运紧密相连时,在绩效表现越来越差的同时还会损失家族SEW,从而给家族和企业带来双重损失,因此,TMT中家族成员涉入较多的企业在面临绩效落差时更愿意推动家族企业创新投资。综上所述,本文提出如下假设:
H4a:对于有二代涉入的家族企业而言,绩效落差加强了二代企业外工作经历对企业创新投入的影响。
H4b:对于有二代涉入的家族企业而言,绩效落差减弱了TMT中家族成员涉入水平对企业创新投入的影响。
三、研究设计(一)样本选择与数据来源
本文选取2008—2017年中国A股制造业家族企业为研究对象。本文的主要数据来源是国泰安数据库,初始年份定于2008年是由于国泰安(CSMAR)《中国上市公司家族企业研究数据库》的起始时间为2008年。本文选择制造业企业为研究对象,不仅是因为制造业的企业最多,还考虑到当前传统制造业企业的创新升级更具现实意义,单行业样本也有利于削弱行业间差异的影响(朱沆等,2016)。本文界定家族企业时参照以下两点:(1)实际控制人为自然人或家族(邹立凯等,2019;黄海杰等,2018);(2)至少有两名家族成员在上市公司持股或担任“董监高”(李新春等,2015;邹立凯等,2019)。
二代企业外工作经历数据通过公司年报、企业官网披露的高管个人经历为基础,辅以人物访谈等媒体报道及网络搜索等途径逐个手工编码,同时补充其他数据库中缺失的二代信息;二代涉入时长及家族成员涉入信息主要来自国泰安(CSMAR)数据库,对未公开披露但可能存在家族关系的人员,以及信息披露不全的数据,通过上述途径作以补充;创新投资数据源自万得(Wind)数据库。多来源数据的相互比对和补充使本研究样本具有较高的质量。
根据上述数据筛选标准,同时剔除了ST/PT/*ST/退市企业样本,以及存在缺失值的样本后,本文最终得到240家公司9年的非平衡面板数据(由于解释变量滞后一期,所以数据总跨度为9年),共计881个观测值。本文对所有变量进行了缩尾1%和99%的处理,相关数据的处理和检验使用Stata15.1完成。
(二)变量测量
1. 被解释变量
创新投入(RD_invest)。关于企业创新投入的测量,当前文献有多种方法可供参考(Duran等,2016):相比于企业研发支出总额这类衡量创新投入的绝对数指标,相对数指标则在研究中更受认可,例如研发支出与营业收入的比值、研发支出与总资产的比值、研发人员与总员工数量的比值等。借鉴Gomez-Mejia等(2014)、朱沆等(2016)的研究,本文使用研发支出占营业收入的百分比来测度家族企业的创新投入水平,并采用了t+1期的数据。
2. 解释变量
二代涉入时长(WTIME)。首先确定二代涉入的家族企业,参照黄海杰等(2018)的研究,但本文的定义更为严苛:(1)二代定义为实际控制人的儿子或女儿,且以第一位进入家族企业的二代为准;(2)二代需要在上市公司担任董监高。二代涉入时长由二代入职公司“董监高”开始计算,直到观测年份的总时长,若其离职或变更为实际控制人,则停止观测。
3. 调节变量
二代企业外工作经历(W_OUT)。以上一步确定的企业样本为基础,本文从上市公司年报、IPO公告、新浪财经等渠道手动编码这一变量值,当二代在进入家族企业之前有其他工作经历时取值为1,否则为0。
家族成员涉入(FamTMT_Rate)。当前文献主要从所有权(例如家族持股数)或管理权(例如家族高管数)两个维度衡量家族成员在企业战略决策中的涉入水平,参考Gu等(2019)的研究,本文用家族高管人数占全部高管人数的比例对此变量进行度量。
绩效落差(HPG_N)。当前研究中使用较多的衡量企业绩效落差的办法是基于比较的期望差距,有历史期望落差和行业期望落差,本研究中的绩效落差主要是指企业与“过去的自己”进行比较,因此借鉴Xu等(2019)的研究,本文采用历史期望落差衡量企业面临的绩效落差,其中,期望水平用过去一年(t-1期)的实际业绩(ROA)进行衡量,若期望差距为负,则认为企业处于绩效落差状态下,并将该差值取绝对值,若期望差距为正,则认为当前企业不存在绩效落差,并将该差值取0。
4. 控制变量
本文的控制变量在两个维度选择:一个维度是二代个体层面的变量(吴炯和梁亚,2017;朱沆等,2016),包括二代年龄(Age)、二代性别(SEX)、二代教育水平(Degree)、二代职位(Position),教育水平及职位均以最高值计。另一个维度是企业层面的变量(Duran等,2016;Gomez-Mejia等,2014;Kochhar和David,1996),包括企业年龄(Firm_age)、企业债务(LEV)、企业规模(Firm_size)、国际化水平(I18N)、多元化水平(Div_HHI)、破产威胁(Z_Value)。此外,本文还设置了行业(IC)、省份(PRO)、年度(YEAR)三个虚拟变量,以控制其他未观察到的潜在因素对企业创新投资可能存在的影响。变量的具体定义参见表1。
变量类别 | 变量名称 | 变量代码 | 测量方法 |
解释变量 | 二代涉入时长 | WTIME | 从二代担任“董监高”开始计算的年限值 |
被解释
变量 |
企业创新投入 | RD_invest | 企业在t+1年的研发支出额/总营业收入×100% |
调节变量 | 二代企业外
工作经历 |
W_OUT | 二代在进入家族企业之前是否有其他的工作经历:1=有;0=无 |
家族成员涉入 | FamTMT | 观测年度的家族高管人数/全部高管人数 | |
绩效落差 | HPG_N | 绩效期望落差为负时取绝对值,绩效期望落差为正则取值为0 | |
控制变量 | 二代年龄 | Age | 二代在观测年度的实际年龄 |
二代性别 | SEX | 1=男性;0=女性 | |
二代教育水平 | Degree | 1=中专及中专以下;2=大专;3=本科;4=硕士研究生;5=博士研究生;6=其他;7=MBA/EMBA | |
二代职位 | Position | 1=董事长/总裁/总经理/监事长;2=副董事长/副总裁/副总经理;3=董事/监事;4=财务总监/生产总监/技术总监/人力资源总监/行政总监/总工程师/首席营运官/董秘;5=部门经理/总经理助理;6=部门副经理 | |
企业年龄 | Firm_age | 企业自创立期到观测期的年限值 | |
企业债务 | LEV | 观测年度的资产负债率:总负债/总资产 | |
企业规模 | Firm_size | 观测年度企业总资产取自然对数 | |
国际化水平 | I18N | 观测年度海外销售额/总销售额 | |
多元化水平 | Div_HHI | 观测年度的企业赫芬达尔指数 | |
破产威胁 | Z_Value | 观测年度的企业Z值 | |
行业 | IC | 根据国泰安数据库的行业分类进行编码并设为虚拟变量 | |
省份 | PRO | 企业所在省份虚拟变量 | |
年度 | YEAR | 观测年度虚拟变量 |
(三)模型设定
为检验二代涉入时长与企业创新投资之间的关系,本文设定下述5个待检验的多元回归模型。在以下模型中,X代表个体、企业和地区层面的全部控制变量,同时借鉴邹立凯等(2019)的做法,本文将解释变量、调节变量和控制变量滞后一期,即以第t期的二代涉入时长为解释变量,第t+1期的创新投资水平作为被解释变量。
$ {RD\_invest}_{i, t+1}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{WTIME}_{i, t}+{\beta }_{2}{X}_{i, t}+IC+PRO+YEAR+\varepsilon $ | (1) |
模型(1)为包含解释变量二代涉入时长(WTIME)及全部控制变量的基础模型,用于检验二代涉入时长与企业创新投资的主效应,假设1预测WTIME的系数β1显著为负;
$ \begin{aligned} {RD\_invest}_{i, t+1}=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{WTIME}_{i, t}+{\beta }_{2}{W\_OUT}_{i, t}+{\beta }_{3}{WTIME}_{i, t}\times {W\_OUT}_{i, t}+\\ & {\beta }_{4}{X}_{i, t}+IC+PRO+YEAR+\varepsilon \end{aligned} $ | (2) |
模型(2)在模型(1)的基础上引入二代企业外工作经历(W_OUT)与二代涉入时长(WTIME)的交互项以检验假设2,即二代企业外经历对主效应的调节作用,假设2预测W_OUT与WTIME交互项系数β3显著为正;
$ \begin{aligned} {RD\_invest}_{i, t+1}=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{WTIME}_{i, t}+{\beta }_{2}{FamTMT}_{i, t}+{\beta }_{3}{WTIME}_{i, t}\times {FamTMT}_{i, t}+ \\ & {\beta }_{4}{X}_{i, t}+IC+PRO+YEAR+\varepsilon \end{aligned}$ | (3) |
模型(3)在模型(1)的基础上引入家族成员涉入(FamTMT_Rate)与二代涉入时长(WTIME)的交互项以检验假设3,即家族成员涉入对主效应的调节作用,假设3预测FamTMT_Rate与WTIME交互项系数β3显著为负;
$ \begin{aligned} {RD\_invest}_{i, t+1}=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{WTIME}_{i, t}+{\beta }_{2}{W\_OUT}_{i, t}+{\beta }_{3}{HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{4}{WTIME}_{i, t}\\ & \times {W\_OUT}_{i, t}+{\beta }_{5}{WTIME}_{i, t}\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{6}{W\_OUT}_{i, t}\\ &\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{7}{WTIME}_{i, t} \times {W\_OUT}_{i, t}\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{8}{X}_{i, t}\\ &+IC+PRO+YEAR+\varepsilon \end{aligned}$ | (4) |
模型(4)在模型(2)的基础上引入绩效落差(HPG_N)与二代企业外工作经历(W_OUT)和二代涉入时长(WTIME)的三重交互项以检验假设4a,假设4a预测HPG_N、W_OUT和WTIME的交互项系数β7显著为正;
$\begin{aligned} {RD\_invest}_{i, t+1}=&{\beta }_{0}+{\beta }_{1}{WTIME}_{i, t}+{\beta }_{2}{FamTMT}_{i, t}+{\beta }_{3}{HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{4}{WTIME}_{i, t}\\ &\times {FamTMT}_{i, t}+{\beta }_{5}{WTIME}_{i, t}\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{6}{FamTMT}_{i, t}\\ &\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{7}{WTIME}_{i, t}\times {FamTMT}_{i, t}\times {HPG\_N}_{i, t}+{\beta }_{8}{X}_{i, t}\\ &+IC+PRO+YEAR+\varepsilon \end{aligned}$ | (5) |
其中,模型(5)在模型(3)的基础上引入绩效落差(HPG_N)与家族成员涉入(FamTMT_Rate)和二代涉入时长(WTIME)的三重交互项以检验假设4b,假设4b预测HPG_N、FamTMT_Rate和WTIME的交互项系数β7显著为负。
四、实证结果(一)描述性统计与相关性分析
本研究主要变量的描述性统计结果见表2。从表2可以看出,各变量的均值和中位数比较接近,表明各变量的分布近似对称。其中WTIME的均值为4.731,说明在本文的样本企业中,家族企业二代的平均涉入时长不到五年。W_OUT的均值为0.292,说明在881个二代介入的家族企业样本中,29.2%的二代具有企业外工作经历。FamTMT_Rate的均值为0.207,说明在这些家族企业的研究样本中,每家企业约有20.7%的高管为家族成员。
变量名称 | N | mean | median | sd | min | max |
RD_invest | 881 | 3.674 | 3.328 | 2.570 | 0.042 | 20.220 |
WTIME | 881 | 4.731 | 4.337 | 2.942 | 0.093 | 13.723 |
W_OUT | 881 | 0.292 | 0 | 0.455 | 0 | 1 |
FamTMT_Rate | 881 | 0.207 | 0.182 | 0.164 | 0 | 0.667 |
HPG_N | 881 | 0.013 | 0.003 | 0.022 | 0 | 0.215 |
SEX | 881 | 0.773 | 1 | 0.419 | 0 | 1 |
Degree | 881 | 3.845 | 4 | 1.575 | 1 | 7 |
Age | 881 | 36.988 | 36 | 6.808 | 25 | 57 |
Position | 881 | 1.814 | 2 | 0.817 | 1 | 3 |
Firm_size | 881 | 21.642 | 21.560 | 0.896 | 19.781 | 24.256 |
Firm_age | 881 | 14.255 | 13.984 | 5.641 | 3.016 | 28.819 |
LEV | 881 | 0.344 | 0.334 | 0.179 | 0.044 | 0.845 |
I18N_level | 881 | 0.237 | 0.151 | 0.240 | 0.000 | 0.949 |
Div_HHI | 881 | 0.184 | 0.073 | 0.213 | 0.000 | 0.778 |
Z_Value | 881 | 9.599 | 5.518 | 11.975 | 0.340 | 76.219 |
为初步考察模型中各变量之间的相关性,检验各主要变量之间是否存在多重共线性,本文计算了模型中主要变量的Pearson相关系数,见表3。由表3可知,各个解释变量之间的相关性系数均低于多重共线性判定的临界值0.7,因此出现多重共线性的可能性较小。为进一步考察多重共线性的影响,本文对表3中的所有变量进行了方差膨胀因子(VIF)诊断,结果显示:本文解释变量的VIF值远低于阈值10,且模型整体的VIF值低于阈值2,表明本文的变量设定合理,不存在严重的多重共线性问题,下文将做进一步的回归分析。
No. | 变 量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
1 | RD_invest | 1 | ||||||||||||||
2 | WTIME | 0.055* | 1 | |||||||||||||
3 | W_OUT | 0.146*** | −0.026 | 1 | ||||||||||||
4 | FamTMT_Rate | −0.103*** | −0.032 | −0.022 | 1 | |||||||||||
5 | HPG_N | −0.011 | −0.025 | −0.010 | −0.008 | 1 | ||||||||||
6 | SEX | 0.049 | 0.021 | −0.123*** | −0.027 | −0.010 | 1 | |||||||||
7 | Degree | −0.012 | 0.064* | 0.106*** | 0.032 | 0.020 | 0.014 | 1 | ||||||||
8 | Age | 0.179*** | 0.491*** | 0.242*** | −0.025 | −0.052 | 0.045 | 0.044 | 1 | |||||||
9 | Position | −0.048 | −0.351*** | −0.040 | −0.103*** | 0.039 | −0.253*** | −0.110*** | −0.318*** | 1 | ||||||
10 | Firm_size | −0.059* | 0.162*** | −0.068** | −0.275*** | −0.038 | 0.086** | 0.147*** | 0.138*** | −0.165* | 1 | |||||
11 | Firm_age | −0.055 | 0.201*** | 0.002 | −0.088*** | −0.010 | 0.060* | −0.101*** | 0.079** | 0.015 | 0.161*** | 1 | ||||
12 | LEV | −0.319*** | 0.016 | −0.117*** | −0.213*** | 0.002 | 0.123*** | 0.045 | 0.070** | −0.033 | 0.438*** | 0.044 | 1 | |||
13 | I18N_level | 0.021 | 0.070** | 0.005 | −0.002 | 0.015 | −0.089*** | −0.027 | 0.054 | −0.018 | −0.055 | −0.037 | 0.074** | 1 | ||
14 | Div_HHI | −0.097*** | 0.078** | 0.027 | −0.108*** | −0.026 | 0.028 | −0.016 | 0.062* | 0.007 | 0.178*** | 0.005 | 0.203*** | −0.086** | 1 | |
15 | Z_Value | 0.305*** | 0.018 | 0.083** | 0.074** | 0.000 | −0.036 | −0.057* | −0.037 | 0.097*** | −0.315*** | 0.059* | −0.612*** | −0.032 | −0.131*** | 1 |
注:*、**、***分别代表统计量在10%、5%、1%水平上显著,下同。 |
(二)回归结果
为确保本文回归模型估计的有效性和一致性,除前述的缩尾处理及方差膨胀因子(VIF)诊断,本文还在构造交互项之前对解释变量和调节变量进行了中心化处理,另外,本文使用了Driscoll-Kraay标准误进行估计,以规避面板数据回归中可能出现的时序相关、截面相关及异方差等问题。表4呈现了二代涉入时长与企业创新投资间关系的回归分析结果。
变 量 | Model1 | Model2 | Model3 | Model4 | Model5 |
WTIME | −0.128* | −0.120* | −0.135** | −0.114* | −0.130* |
(−2.08) | (−1.97) | (−2.31) | (−1.88) | (−2.26) | |
W_OUT | 0.203*** | 0.204*** | |||
(3.80) | (3.44) | ||||
W_OUT×WTIME | 0.094*** | 0.105*** | |||
(10.25) | (22.38) | ||||
FamTMT_Rate | −1.384*** | −1.463*** | |||
(−4.36) | (−4.63) | ||||
FamTMT_Rate×WTIME | −0.668*** | −0.689*** | |||
(−8.62) | (−7.68) | ||||
HPG_N | −3.324 | −4.464 | |||
(−1.53) | (−1.76) | ||||
HPG_N×WTIME | 0.007 | −0.204 | |||
(0.01) | (−0.33) | ||||
HPG_N×W_OUT | 4.704 | ||||
(0.82) | |||||
HPG_N×W_OUT×WTIME | −5.086** | ||||
(−2.48) | |||||
HPG_N×FamTMT_Rate | 17.593 | ||||
(1.73) | |||||
HPG_N×FamTMT_Rate×WTIME | −13.240** | ||||
(−2.32) | |||||
SEX | 0.296 | 0.307 | 0.263 | 0.311 | 0.265 |
(1.57) | (1.55) | (1.29) | (1.62) | (1.36) | |
Degree | −0.019 | −0.020 | −0.012 | −0.023 | −0.008 |
(−0.77) | (−0.75) | (−0.52) | (−0.87) | (−0.38) | |
Age | 0.115*** | 0.109*** | 0.108*** | 0.108*** | 0.108*** |
(9.06) | (8.19) | (8.64) | (8.33) | (9.32) | |
Position | 0.168 | 0.169 | 0.116 | 0.162 | 0.130 |
(1.59) | (1.59) | (1.18) | (1.63) | (1.40) | |
Firm_size | 0.165* | 0.146* | 0.139** | 0.128 | 0.136* |
(2.14) | (1.98) | (2.31) | (1.54) | (2.19) | |
Firm_age | −0.055*** | −0.054*** | −0.054*** | −0.055*** | −0.056*** |
(−4.17) | (−4.17) | (−3.95) | (−4.15) | (−4.19) | |
LEV | −3.288*** | −3.217*** | −3.301*** | −3.167*** | −3.227*** |
(−28.33) | (−26.97) | (−24.32) | (−20.63) | (−21.17) | |
I18N_level | 0.923** | 0.965** | 0.912** | 0.940** | 0.864** |
(2.92) | (3.15) | (3.03) | (3.23) | (2.94) | |
Div_HHI | −0.510 | −0.496 | −0.721* | −0.535 | −0.771* |
(−1.29) | (−1.31) | (−2.24) | (−1.39) | (−2.24) | |
Z_Value | 0.020* | 0.020 | 0.023* | 0.020* | 0.024* |
(1.88) | (1.84) | (1.94) | (2.01) | (2.04) | |
Constant | −6.206** | −5.692* | −4.771* | −5.063* | −4.574* |
(−2.41) | (−2.27) | (−2.11) | (−1.91) | (−1.98) | |
R2 | 0.484 | 0.487 | 0.503 | 0.492 | 0.507 |
F | 1639.666 | 266.163 | 98.958 | 190.373 | 131.393 |
N | 881 | 881 | 881 | 881 | 881 |
注:括号内为t值统计量;年度、地区和行业虚拟变量基于版面限制未加列示;上述模型为经过Driscoll-Kraay标准误调整后的结果,下同。 |
首先,表4模型1检验了二代涉入时长与企业创新投资之间的关系。本文假设1提出,二代涉入时长与企业创新投资负相关。由表4模型1的回归结果可知,二代涉入时长的回归系数显著为负(β=−0.128,p<0.1),意味着在显著性水平10%下,二代涉入时长明显抑制了企业的创新投入,即二代涉入时长每增加一年,企业创新投入占总营业收入的比重将下降0.128,考虑到本研究样本最小值为0.042,中位数为3.328,因此0.128的差别也具备一定的经济意义,并且该结果在后续的模型中依然稳健。因此,相比于涉入时长较长的二代,涉入时长较短的二代更倾向于在创新上给予投资,由此本文的假设1得到支持。
其次,表4的模型2检验了二代企业外工作经历对二代涉入时长与企业创新投资间关系的调节作用,由表4模型2的回归结果可知,二代企业外工作经历削弱了二代涉入时长与企业创新投资间的负相关关系(β=0.094,p<0.01)。表4的模型3检验了家族成员涉入对二代涉入时长与企业创新投资间关系的调节作用,回归结果显示,家族成员涉入增强了二代涉入时长与企业创新投资间的负相关关系(β=−0.668,p<0.01)。由此本文的假设2和假设3均得到支持。为了更清楚地展现二代企业外工作经历及家族成员涉入的调节作用,本文根据检验结果绘制了如图1、图2所示的调节作用效果图。
再次,表4的模型4检验了绩效落差对二代企业外工作经历、二代涉入时长与企业创新投资三者关系的调节作用,由表4模型4的回归结果可知,绩效落差削弱了二代企业外工作经历对二代涉入时长与企业创新投资间负相关关系的削弱作用(β=−5.086,p<0.05),假设4a没有得到支持,为了更清楚地展现绩效落差的实际调节作用,本文根据检验结果绘制了如图3所示的调节作用效果图。本文原推论绩效落差对于企业而言是一种行为触发机制,处于绩效落差的企业面临生存与发展的威胁时,将会开启“问题搜寻”行为机制,以采取措施扭转不利局面,此时二代的作用将进一步凸显,而假设4a没有得到支持,本文认为可能对于传承中的家族企业而言,“问题搜寻”失效,绩效落差反而触发了另一种行为机制——“威胁僵化”,即与“问题搜寻”的机制相反,“威胁僵化”指当企业面临绩效落差时会加强对资源控制,保持原有企业战略以应对绩效威胁,从而不会促进家族企业创新投入,因此在本研究中,绩效落差对二代企业外工作经历起调节作用的放大效果未能得到充分体现。
最后,表4的模型5检验了绩效落差对TMT中家族成员涉入、二代涉入时长与企业创新投入三者关系的调节作用,由表4的模型5可知,绩效落差增强了TMT家族成员涉入对二代涉入时长与企业创新投入间负相关关系的增强作用(β=−13.240,p<0.05),假设4b没有得到支持,为了更清楚地展现绩效落差的实际调节作用,本文根据检验结果绘制了如图4所示的调节作用效果图。本文原推论二代及其家族成员将视绩效落差为企业面临的问题,而启动“问题搜寻”行为机制,以更加开放的态度尝试新方案,从而对研发投入有正向影响,然而假设4b没有得到支持,本文认为可能的原因是传承中的家族企业将经营落差视为一种“威胁”而极力否认,面临绩效落差的企业出于生存压力的考虑,损失厌恶倾向提高,反而触发了另一种绩效落差的反应机制——“威胁僵化”,进一步降低企业的创新投资水平(Alessandri和Pattit,2014),因此绩效落差对于TMT家族成员涉入起调节作用的减弱效应未能得到充分体现。
(三)稳健性检验
为保证本研究结论的可靠性,本文还进行了以下稳健性检验。
1. 更换被解释变量的测量方式
前文中,创新投入的测量方式为企业研发支出与企业营业收入的比值,在此,借鉴Wu等(2005)的研究,使用企业研发支出占企业总资产的百分比重新检验,同样采用滞后一期的数据。检验结果与表4基本保持一致,回归结果依然稳健,主要变量稳健性检验结果如表5所示。
变 量 | Model1 | Model2 | Model3 | Model4 | Model5 |
WTIME | −0.052* | −0.036 | −0.054** | −0.031 | −0.050** |
(−2.14) | (−1.65) | (−2.37) | (−1.50) | (−2.37) | |
W_OUT×WTIME | 0.026* | 0.034* | |||
(2.08) | (2.23) | ||||
FamTMT_Rate×WTIME | −0.221*** | −0.233*** | |||
(−4.98) | (−4.82) | ||||
HPG_N×W_OUT×WTIME | −3.572*** | ||||
(−3.36) | |||||
HPG_N×FamTMT_Rate×WTIME | −6.758* | ||||
(−2.22) | |||||
Constant | 0.975 | 0.901 | 1.567 | 1.425 | 1.812 |
(0.36) | (0.32) | (0.58) | (0.49) | (0.66) | |
R2 | 0.289 | 0.315 | 0.301 | 0.330 | 0.311 |
F | 206.658 | 98.824 | 317.314 | 205.318 | 82.461 |
N | 881 | 881 | 881 | 881 | 881 |
注:由于篇幅所限,仅展示解释变量及其交互项的回归结果,其余备索。 |
2. 调整样本的行业选择
前文中的样本为制造业家族企业,在此,本文将样本范围进一步扩大至除金融业的全行业,使用变化后的观测数据重新检验,结果与表4基本保持一致,回归结果依然稳健,主要变量稳健性检验结果如表6所示。
变 量 | Model1 | Model2 | Model3 | Model4 | Model5 |
WTIME | −0.135* | −0.125* | −0.140* | −0.118 | −0.133* |
(−2.04) | (−1.93) | (−2.21) | (−1.83) | (−2.15) | |
W_OUT×WTIME | 0.117*** | 0.131*** | |||
(5.53) | (9.33) | ||||
FamTMT_Rate×WTIME | −0.673*** | −0.689*** | |||
(−6.89) | (−7.01) | ||||
HPG_N×W_OUT×WTIME | −5.289** | ||||
(−2.82) | |||||
HPG_N×FamTMT_Rate×WTIME | −12.333* | ||||
(−2.12) | |||||
Constant | −6.990** | −6.358** | −5.468** | −5.617* | −5.172** |
(−2.84) | (−2.71) | (−2.46) | (−2.30) | (−2.36) | |
R2 | 0.518 | 0.521 | 0.533 | 0.526 | 0.537 |
F | 2367.102 | 1599.264 | 1108.546 | 326.380 | 309.390 |
N | 923 | 923 | 923 | 923 | 923 |
注:由于篇幅所限,仅展示解释变量及其交互项的回归结果,其余备索。 |
3. 内生性问题的处理
本研究还考虑了可能存在的内生性问题以尽最大的努力避免结果偏差。本文认为剔除对反向因果关系问题最敏感的CEO有助于解决内生性问题,具体地,本文认为家族企业的创新能力可能会对二代的初始涉入决策产生影响,这是一种二代的自我选择效应,具体而言,创新能力越强的家族企业,越可能吸引二代较早地涉入,但是这种效应主要对刚刚上任的二代影响比较大,因此,参照Lee等(2018)的研究,本文将二代上任时间在半年以内的企业样本剔除掉(WTIME<0.5),使用变化后的观测数据重新检验,结果与表4基本保持一致,回归结果依然稳健,主要变量回归结果如表7所示。
变 量 | Model1 | Model2 | Model3 | Model4 | Model5 |
WTIME | −0.133* | −0.123 | −0.140* | −0.117 | −0.135* |
(−1.90) | (−1.78) | (−2.22) | (−1.69) | (−2.16) | |
W_OUT×WTIME | 0.078*** | 0.094*** | |||
(11.68) | (6.65) | ||||
FamTMT_Rate×WTIME | −0.685*** | −0.700*** | |||
(−7.80) | (−7.33) | ||||
HPG_N×W_OUT×WTIME | −5.532** | ||||
(−2.52) | |||||
HPG_N×FamTMT_Rate×WTIME | −11.559* | ||||
(−2.19) | |||||
Constant | −6.657** | −6.272** | −5.275* | −5.569* | −4.999* |
(−2.63) | (−2.48) | (−2.30) | (−2.04) | (−2.08) | |
R2 | 0.483 | 0.485 | 0.502 | 0.491 | 0.505 |
F | 967.250 | 175.196 | 73.013 | 26.167 | 65.523 |
N | 845 | 845 | 845 | 845 | 845 |
注:由于篇幅所限,仅展示解释变量及其交互项的回归结果,其余备索。 |
本研究还使用了工具变量(instrumental variable)的方法试图解决内生性问题(Chen等,2019),以尽最大的努力避免结果偏差。即在第一阶段回归分析中,我们使用滞后一期二代涉入时长的行业平均值(ivWTIME)作为工具变量,该变量可能会影响家族企业二代的涉入时间,但不太可能与企业的创新投入相关。在第二阶段回归中,我们使用从第一阶段回归中得出的二代涉入时长预测值(X1_predict)来检验其对企业创新投入的影响。回归结果报告在表8中,ivWTIME的系数显著为正(0.459,t值为6.52),表明工具变量与解释变量是相关的,X1_predict的系数显著为负(−0.522,t值为−3.49),表明在基于工具变量的方法控制内生性后,二代涉入时长与企业创新投入的关系成立,进一步增强了本研究主效应的稳健性。
变 量 | Model 6 | Model 7 |
ivWTIME | 0.459*** | |
(6.52) | ||
X1_predict | −0.522*** | |
(−3.49) | ||
Constant | −13.134* | −11.288** |
(−2.05) | (−3.04) | |
R2 | 0.522 | 0.477 |
F | 64.284 | 202.133 |
N | 880 | 880 |
注:由于篇幅所限,仅展示工具变量及解释变量预测值的回归结果,其余备索。 |
(一)主要研究发现
本文探讨了在传承情境下,由于二代涉入时长的影响,家族企业的创新投入有何不同。基于2008—2017年间有二代涉入的中国A股上市家族企业为研究对象,使用统计软件STATA15.1对全部数据进行检验,最终实证结果支持了本研究的理论观点,即二代涉入时长会影响家族企业创新投入的决策制定。具体地:(1)随着二代涉入时间的增加,家族企业创新投入水平会降低;(2)二代企业外工作经历促进家族企业创新投入,从而企业外工作经历削弱了二代涉入时长与企业创新投入间的负向关系;(3)TMT中的家族成员涉入阻碍家族企业创新投入,从而TMT中的家族成员涉入增强了二代涉入时长与企业创新投入间的负向关系;(4)绩效落差限制了家族二代的自主发挥,家族企业面临绩效落差时会更加偏好风险规避,从而减弱了二代企业外工作经历对企业创新投入的正向影响,增强了TMT家族成员涉入水平对企业创新投入的负向影响。本文为传承中的家族企业创新投资研究提供了重要的理论依据。
(二)理论贡献
第一,本研究为传承期的家族企业创新投资提供了更细致入微的理论解释,与以往仅用二代涉入与否的二元变量研究传承与创新关系的研究不同,本文发现二代涉入时间长度在传承与创新关系间的作用确实被忽视了,研究中需要对二代涉入的时间长度予以考虑,对涉入时长的关注有助于加深我们对家族企业创新投资决策差异驱动因素的理解,验证了Zona(2016)所提出的在决策者任期的不同阶段其对于研发投资的影响是不同的这一观点,也调和了以往有关二代涉入对企业创新影响的相悖研究(严若森和吴梦茜,2020;黄海杰等,2018)。
第二,本文以目标悖论的时间效应为逻辑,验证了Lévesque和Stephan(2020)所提出的在创新创业研究中考虑时间因素的必要性,解释了为何企业创新投入水平会随二代涉入时长的变化而变化。家族企业的目标悖论已经被许多学者所研究,然而个体层面的目标悖论研究还比较缺乏,本文的研究也回应了姜涛等(2019)对于拓宽时间范围研究二代涉入对经济导向目标影响的呼吁。本文整合了合法性与SEW的概念,考虑到了个体、家庭、企业三个维度的目标,并提出二代在参与企业决策时会以其自身的目标导向为方针,权衡这一行为是否有利于当前目标的实现,另外,研究中还需要考虑目标随时间的动态变化性,这些都给本领域研究者提供了一种全新的分析接班人行为的思路和方法。
(三)实践启示
本文的实践启示主要有以下几点:首先,要合理安排二代在家族企业内的“锻炼”时间,本研究证实了二代涉入时长会负向影响其所参与的企业创新决策,涉入时间过长且迟迟没有实现正式接班的二代会在行为决策上偏向保守,这就不利于家族企业,尤其是制造业家族企业保持竞争优势,因此家族企业一代在选择传承时机时应充分考虑二代已在企业参与工作的时间长短。其次,尽管如此,本文也并非论断二代在企业涉入时间过长必然会导致企业失去创新性,而是借此建议有意传承的一代企业家提前考虑二代的工作经验积累,因为二代的企业外工作经历有利于其在涉入后推动企业创新活动。再次,我们的实证研究进一步证实了高管团队中的家族成员涉入会对家族管理者的决策产生影响,因此在家族企业传承过程中,一代企业家应重视二代涉入后与其共事的家族成员们可能产生的潜移默化的影响。最后,本文还给家族外部投资者一定的启示,外部投资人在预测传承中的家族企业决策时,可将二代涉入时长纳入考虑。
(四)研究局限与未来研究展望
本研究存在如下局限,这为未来的研究提供了一些可供参考的思路。首先,本文从时间维度考察了二代涉入对企业创新投资决策的影响,时间框架为以实际控制人变更为节点的二代完全接班之前,未来研究可拓展该时间框架,探索完全接班之后二代对家族企业创新投入的影响逻辑。其次,另一个可能的思路是研究其他二代经历在家族企业决策制定中的作用,本文仅选取了二代企业外工作经历和与家族高管的共事经历,而对于其他的重要经历,如留学经历、政府工作经历等暂未涉及,期盼未来学者在该领域进行拓展。再次,本文在企业层面的情境变量选择了绩效落差,未来研究可考虑绩效顺差在传承期对二代参与企业决策的影响。最后,本文的研究对象为已上市的家族企业,而没有考虑尚未上市的家族企业的情况,事实上进入传承期的并非只有上市家族企业,尚未上市的家族企业同样值得关注,这也许可以作为未来研究的新方向。
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