system: [SYSTEM]

user: 4. 研究方法 传统的统计分析技术往往建立在单向因果对称的基础上进行，通过控制变量，研究单个因素对结果的“净效应”，但是在实际问题中，任何一种现象的产生都不是单个因素导致的，而是多个因素共同作用的结果，要素组合差异会导致结果差异，因果之间存在复杂的非对称关系(杜运周，贾良定，2017)。尽管在定量分析过程中，可以通过中介变量与调节变量等来表示多个因素对结果的影响，但实质都是因果对称的线性研究。定性比较分析方法(Qualitative Comparative Analysis，即QCA)由社会科学家Ragin提出，基于组态视角，使复杂的案例具有系统比较的可能，先后在社会学、政治学、军事、管理科学等领域逐步被运用到因果非对称分析中。 定性比较分析的核心是集合论的思想，以多重并发的因果关系为基础进行跨案例比较，通过布尔代数运算以及反事实分析，寻找造成结果发生的前因路径，称为“构型”或“组态”。定性比较分析方法包括清晰集、多值集以及模糊集，清晰集(csQCA)适用于0/1二分变量案例；多值集(mvQCA)为清晰集的拓展，可以进行多项分类，模糊集(fsQCA)保留了集合的概念，引入隶属分数表示不同案例在集合中的位置，既可区分类别，还可呈现程度差异，是能基于现实、贴近现实的最佳选择。 进行模糊集定性比较分析(fsQCA)的第一步是实现由变量到集合的转变——“校准”，需要研究者基于理论基础和现实依据确定“锚点”，将变量校准为具有不同隶属度(案例在集合内的水平)的集合元素。其次为“必要性分析”，以此判断组态是否是结果变量的必要或充分条件。能够将引致结果变量发生的各种可能的前因组合呈现出来的为“真值表”，但并不代表所有的组合都具备合理性，因此需要基于布尔运算简化，找到最简洁、最核心的构型。在实际操作中，一致性(consistency)和覆盖度(coverage)是检验结果可靠性的指标，一致性指前因组合是结果集合的子集的水平，覆盖度指前因组合能够解释结果集合的比率，即解释力度。 定性比较分析方法的优势在于集合了质化研究与量化研究的双方优势。量化研究从大样本出发，寻求样本的平均效应，解释了大部分样本可以满足的因果趋势，并非完全符合。定性比较分析方法适用于中小样本案例，不仅可以发现因果关系，还可以回归案例进行逐个阐释，因此具备突出的优势。应用定性比较分析方法能够突破定量思维模式，寻找更加贴合案例的内在动因，对现实提出更多指导性的建议。 4.1. 研究设计 本研究基于模糊集定性比较分析方法(fsQCA)来研究企业CEO的个人统计学特征、社会资本以及心理认知和决策行为等前因条件组合对企业绩效的影响，其中个人统计学特征层面涵盖CEO年龄、性别以及学历三个指标，社会资本涵盖国内、外社会网络与职业经历三个指标，心理认知层面涵盖CEO自信度一个指标，决策行为层面涵盖创新投入一个指标。 4.2. 样本选择和数据来源 选取2019年科创板上市的中国企业作为研究对象，CEO的个人统计学特征、社会资本、心理认知、决策行为衡量指标的数据均来自国泰安数据库以及企业年报，其中社会网络和职业经历为文本编码数据，文本资料是由国泰安数据库中的CEO个人简历，结合企业年报中对CEO信息的披露综合而来，职业经历中对企业行业的确定参考《上市公司行业分类指引》对行业的界定，企业信息通过“企查查”、“天眼查”等平台查询。2019年在科创板上市的公司共有71家企业，涉及制造业、科学研究和技术服务业、信息传输、软件和信息技术服务业三个一级分类行业，专用设备制造、医药制造等12个二级分类行业。本研究对信息披露不完全以及行业分类无法确定的企业进行剔除，最终筛选35家在2019年科创板上市的企业进行研究。 4.3. 测量与校准 由于学术界对前因条件变量缺乏一致认可的分类方法，因此本研究采用“直接校准法”，用四分位数来进行校准，基于现实仅对个别条件进行了调整。Ragin (2009)指出，发展模糊集的基本准则是研究者必须基于实际和运用理论知识确定阈值，由于“国外社会网络(OSN)”在样本分布上0占据的比例较大(65.7%)，因此将锚点调整为“2、1、0”来进行校准，“学历(DEGREE)”选择将专科、本科、硕士对应的数值设为锚点，能够反映整体样本数据的学历高低分布。其余六个前因条件的完全隶属点、交叉点、完全不隶属点分别采取上四分位数、中位数、下四分位数来确定(各前因条件衡量指标的描述性统计结果见表1，具体校准数据详见表2)。 Table 1 Descriptive statistics analysi 前因条件 最小值 最大值 均值 性别(Gender) 0 1 0.14 年龄(Age) 36 68 51.00 学历(Degree) 1 5 3.91 国内社会网络(DSN) 3 21 8.26 国外社会网络(OSN) 0 2 0.54 职业经历(CPI) −1.52 1.56 0.00 自信度(CONFIDENCE) 0.05 0.38 0.20 创新投入(RD) 3.85 34.75 11.99 净资产收益率(ROE) −0.02 0.17 0.06 表1. 描述性统计分析 Table 2 Data calibratio 条件和结果 校准 完全隶属 交叉点 完全不隶属 净资产收益率(ROE) 0.088 0.054 0.022 性别(Gender) 1 \ 0 年龄(Age) 56.5 50 45.5 学历(Degree) 4 3 2 国内社会网络(DSN) 11 7 5 国外社会网络(OSN) 2 1 0 职业经历(CPI) 0.625 −0.221 −0.585 自信度(Confidence) 0.284 0.196 0.114 创新投入(RD) 16.015 11.03 6.39 表2. 数据校准 4.3.1. 结果变量 本研究选择企业绩效作为结果变量衡量企业的发展水平。净资产收益率代表公司对股东投入资本的利用效率，因此借鉴唐建荣，吴鸣华(2019)的观点，采用净资产收益率(ROE)作为衡量企业绩效的指标，校准得到三个锚点分别为0.88、0.054、0.022。 4.3.2. 前因条件 性别(Gender)。由于性别是二分变量，因此可以用“0”或“1”来表示，本研究中男性CEO为“0”，女性CEO为“1”。 年龄(Age)。通过描述性统计分析(见表1)，发现样本企业CEO的年龄最大值为68岁，最小值为36岁，平均值为51岁，在人口统计学意义上属于中年及以上。由此可以为结果分析提供思路：根据集合分析得到的年长或年轻的CEO并非以全部人口样本为基准，而是案例集合的相对概念。最终校准得到三个锚点：56.5、50、45.5。 学历(Degree)。本研究依据国泰安数据库对于学历的划分标准，设置“1”为中专及中专以下学历，“2”为大专学历，“3”为本科学历，“4”为硕士研究生学历，“5”为博士研究生学历，“6”为以其他形式公布的学历，如荣誉博士、函授等，“7”为MBA或EMBA。通过描述性统计分析(见表1)可以发现，样本企业CEO学历的最大值为5，即博士研究生，最小值为1，即中专及中专以下学历。因此借鉴现实经验对学历的划分，完全隶属、交叉点、完全不隶属分别为2、3、4。 国内社会网络(DSN)代表企业CEO国内社会资源的多寡。该指标的测量方法参考赵文等(2017)对二元网络的研究。国内社会网络为CEO金融背景、学术背景、经历企业数、政府背景四项指标求和，其中市场背景与政府背景均为文字编码所得，CEO如果曾经在政府机构任职则记为1，多则累加。校准得到三个锚点分别为11、7、5。 国外社会网络(OSN)代表企业CEO国外社会资源的多寡，同时也是用来衡量海外背景的重要指标。该指标主要参照国泰安数据库对海外背景的设定，包括海外学术背景和海外工作背景，考虑到国籍也是一种海外优势，因此该指标同时将外籍人员纳入考量，CEO为外籍人员即为1，否则为0。对海外背景编码计数，多项累加。描述统计分析(见表1)结果显示样本数据中拥有国外社会网络的比例较少，因此完全隶属、交叉点、完全不隶属分别设定为2、1、0。 职业经历(CPI)。该指标参考何瑛等(2019)的研究方法，引用职业经历丰富度指数来确定。职业经历包含CEO经历的行业数、企业数、职能部门数、组织机构数以及跨地域数量，并进一步进行主成分分析，得到两个主成分，最终将主成分得分与对应的方差贡献率相乘求和作为职业经历丰富度。其中企业数是CEO任职经历编码所得，行业基于企业名称参考《中国上市公司行业分类指引》的二级分类确定。职能部门数参考何瑛等(2019)、Crossland et al. (2014)的职位分类标准，分为生产运作、研发、金融与财务、市场营销与公共关系、法律、综合管理六类。组织机构参考《组织机构类型(GB/T 20091-2006)》进行分类，包括企业、机关(政府机构)、社会团体、其他组织机构四类。跨地域数量受信息披露不完全的限制，具体到省市的信息缺失较多，因此仅统计国际跨地域情况。最终校准得到三个锚点分别为0.6245、−0.2209、−0.5848。 自信度(Confidence)。借鉴易靖韬等(2015)的研究，将薪酬作为CEO自信度水平的衡量指标有以下两点考虑：一方面薪酬的设定基于CEO自身，是自身能力的体现，另一方面也是对公司综合实力的体现。因此采取CEO的个人薪酬占全部高管薪酬之和的比例来衡量CEO的自信度。该指标越高证明CEO越自信。用四分位数进行校准得到三个锚点分别为：0.2844、0.196、0.114。 创新投入(RD)。创新投入在一定程度上反应企业的创新水平，能够影响企业绩效。本研究将创新投入作为CEO决策行为的衡量指标，能够发现与其他前因条件的内在关联。因此采用研发投入与营业收入的比值来衡量这一指标，校准的三个锚点分别为16.015、11.03、6.39。