system: [SYSTEM]

user: 3. 研究设计 3.1. 模型设定与变量说明 为了研究CEO开放性特征和战略差异之间的关系，建立如下回归方程： (1) DS是被解释变量，代表企业的战略差异，即企业战略与行业主流趋势间的偏离度。参考Tang等(2011) [ 3 ] 、叶康涛等(2014) [ 7 ] 、殷治平和张兆国(2016) [ 9 ] 等的方法，本文选取如下六个维度来测量战略差异：研发投入、市场投入、资本密集度、企业财务杠杆、固定资产更新程度和管理费用投入。 CEOopen是解释变量，代表CEO开放性特征。根据张正堂(2008) [ 19 ] 的做法，本文将总经理划分为CEO层级。并且借鉴Datta等(2003) [ 17 ] 及连燕玲和贺小刚(2015) [ 18 ] 等的方法，本文通过CEO教育水平、CEO年龄和CEO在本企业内的任职期限三个指标来对CEO开放性特征进行测量。如果CEO开放性特征和战略差异之间存在正向关系，则CEOopen的系数β 1 显著为正，那么假设H 1 便得到验证。 为了考察高管团队特征对CEO开放性特征和战略差异之间关系的情境效应，建立如下回归方程： (2) (3) Scale和Tenure为情境变量，分别代表高管团队规模和高管团队任期。本文参考Wiersema和Bantel (1992) [ 37 ] 等的方法，将高管团队规模定义为高管团队人数总和，而高管团队任期则由高管成员任现职务时间之和比上高管团队人数之和来测得。本文借鉴以往文献对高管团队成员的定义(何威风和刘启亮，2010) [ 39 ] ，并且考虑数据的可获取性，将本文高管团队成员定义为董事会成员、董事会秘书、总经理、副总经理、总经济师、财务总监、监事会成员等高级管理人员。若高管团队规模强化了CEO开放性特征和战略差异间的关系，则回归方程(2)中CEOopen × Scale的系数β 2 显著为正，那么假设H2得到验证。若高管团队任期弱化了CEO开放性特征和战略差异间的关系，则回归方程(3)中CEOopen × Tenure的系数β 2 显著为负，那么假设H3得到验证。 Control代表其他影响战略差异的控制变量集合，借鉴Tang等(2011) [ 3 ] 、曾萍和邬绮虹(2012) [ 40 ] 、殷治平和张兆国(2016) [ 9 ] 等，本文选择了以下变量作为控制变量：董事会规模(BDS)、股权制衡度(Bshare)、女性高管比例(Sex)、资产负债率(Lev)、成长性(Growth)、两职兼任(Dual)、资产收益率(Roa)。变量的含义与测量方法如表1所示。 Table 1 Measurement and definition of variable 类别 变量名称 符号 测量方法 被解释变量 战略差异 DS 首先，计算出每个企业每年的研发投入(无形资产净值/营业收入)、 市场投入(销售费用/营业收入)、资本密集度(固定资产/员工人数)、 企业财务杠杆((短期借款 + 长期借款 + 应付债券)/所有者权益)、 固定资产更新程度(固定资产净值/固定资产原值)、 管理费用投入(管理费用/营业收入)；其次， 计算出每个企业每年的六个维度的指标值与当年行业均值之差， 再将差值除以标准差后取绝对值；最后，对各企业每年的这六个指标取均值 解释变量 CEO开放性特征 CEOopen 首先，将CEO教育水平、CEO年龄和CEO在本企业内的任职期限 作为CEO开放性特征的三个测量指标，其中CEO教育水平根据 CEO的最高学历进行赋值，即5 = 博士，4 = 硕士，3 = 大学， 2 = 大专，1 = 中专。其次，对CEO年龄和CEO任期分别乘以负一。 最后，对转化后的CEO年龄、CEO任期以及CEO教育水平 分别进行标准化，并将三个指标值相加形成CEOopen 调节变量 高管团队规模 Sacle 高管团队人数总和 高管团队任期 Tenure 高管任现职务时间之和/高管团队人数之和 控制变量 董事会规模 BDS 董事会人数 股权制衡度 Bshare 公司第一大股东持股数/第二至十大股东持股数之和 女性高管比例 Sex 女性高管人数/高管团队总人数 资产负债率 Lev 资产负债总额/资产总额 成长性 Growth 当年主营业务收入除以上年主营业务收入减1 两职兼任 Dual 公司董事长与总经理是否兼任，是取1，否取0 资产收益率 Roa 净利润/平均总资产 表1. 变量的定义与测量 3.2. 数据来源与描述性统计 本文参考叶康涛等(2014) [ 7 ] 、殷治平和张兆国(2016) [ 9 ] 等，并且考虑我国十二五规划对国内制造业的影响周期，因而选取我国2011~2015年沪深两市制造业A股类上市公司为研究样本，并剔除ST类公司，运用Stata12进行数据处理与分析。本文经选择后得到非平衡面板数据集，其中企业数量和观测值分别为1619家和6974个。本文所使用数据均从CSMAR数据库中获取。同时，为消除极端值对研究结论的影响，本文对所有的连续变量进行了1%的winsorize处理。 表2报告了模型中各变量的描述性统计结果。被解释变量战略差异(DS)均值为0.457，标准差为0.220，表明在我国2011~2015年间，制造业上市公司的战略差异较大。解释变量CEO开放性特征(CEOopen)平均值为0.0002，最小值为−7.126，最大值为5.131，说明如今制造业内企业CEO开放性特征差异较大，且总体开放性程度较低。高管团队规模(Scale)的均值是15.002，最小值是7.000，最大值是28.000；绝对薪酬差距(Tenure)的均值是3.859，最小值是1.000，最大值是28.000，表明样本企业高管团队规模和高管团队任期存在较大差距。 在进行回归分析之前，本文对回归模型中的各变量进行了相关系数检验，结果如表3所示。所有变量间的相关系数值都小于0.5，所以不存在严重的多重共线性问题。 Table 2 Descriptive statistical results of variable 变量名 均值 标准差 最小值 最大值 DS 0.457 0.220 0.127 1.586 CEOopen 0.0002 1.898 −7.126 5.131 Scale 15.002 3.720 7.000 28.000 Tenure 3.859 1.409 1.000 28.000 BDS 8.632 1.460 5.000 14.000 Bshare 0.305 0.460 0.000 1.000 Sex 0.164 0.098 0.000 0.455 Lev 0.396 0.202 0.045 0.944 Growth −0.065 0.212 −0.703 0.955 Daul 0.281 0.450 0.000 1.000 Roa 0.044 0.052 −0.164 0.229 表2. 变量的描述性统计结果 Table 3 Coefficient matrix of variable 变量 DS CEOopen Scale Tenure BDS Bshare Sex Lev Growth Dual Roa DS 1.000 CEOopen −0.051 *** 1.000 Scale −0.030 * 0.083 *** 1.000 Tenure 0.130 −0.356 *** −0.024 1.000 BDS 0.014 0.053 *** 0.300 *** −0.017 1.000 Bshare −0.025 0.034 * 0.079 *** −0.023 0.026 1.000 Sex 0.071 *** −0.032 * −0.050 *** −0.021 −0.166 *** 0.050 *** 1.000 Lev 0.006 0.064 *** 0.140 *** 0.052 *** 0.131 *** −0.170 *** −0.186 *** 1.000 Growth 0.062 *** −0.081 *** −0.009 0.147 *** 0.010 −0.065 *** −0.060 *** 0.069 *** 1.000 Daul −0.040 ** −0.215 *** −0.089 *** −0.002 −0.193 *** −0.007 *** 0.138 *** −0.114 *** −0.061 *** 1.000 Roa −0.040 ** −0.011 −0.015 −0.072 *** 0.011 0.072 *** 0.093 *** −0.0424 *** −0.362 *** 0.035 ** 1.000 表3. 变量的相关系数矩阵 注： * 、 ** 和 *** 分别表示P值在10%、5%和1%的水平上显著。