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user: 4. 数据分析与结果 4.1. 描述性统计分析 本文采用描述性统计方法，对2009~2014年间8家样本企业的46个样本进行了分析，包括最小值、最大值、平均值和标准差，结果见表2： 1) 在因变量中，净资产收益率仅为4.38%，最大值为18.71%，最小值为−12.31%，差别明显，说明样本企业的财务绩效存在较大的差异性，这很可能是因为各大公司受经济危机的冲击力各不相同。而托宾Q值为2.41，标准差为1.85，差异不大，长期来看公司绩效并没有太大的差异。 2) 在控制变量中，总资产的自然对数平均数为9.15左右，标准偏差仅为0.50，表明样本企业的总体规模变化不大。 3) 在自变量中，高管团队人数均值约为6人，最大值为13，最小值为2，标准差2.43跟我国上市公司高层管理团队组成的一般特点比较吻合，也同孙海法等(2006) [ 21 ] 的研究结果极为相似；高管的平均年龄为四十七岁，而且年龄段相仿，这说明我国酒店业上市企业的高管基本上都是中年人，该年龄段的高层管理人员具有丰富的人生阅历和经验，同时能够更好的应对风险，抢抓良机；高管团队的平均教育水平为3.5，学历基本上都在本科以上，说明我国酒店业上市企业的高层管理人员平均受教育层次较高，而高管们对教育比较重视，而他们的高教育水平也必然能够为企业带来更为丰富的资源；高管人员平均任期时间为5.4年，显示国内A股上市酒店的高管团队保持共同工作的时长偏短；女性高管占高管人数的比例均值相对较小，只有约21.6%，且标准差较小，这说明我国酒店业上市企业中很少有女性是高管人员；以上为同质性指标。 Table 1 Variable coding diagra 编码 教育程度 专业背景 1 中专及中专以下 财会、金融、法律专业 2 大专 管理学、MBA和EMBA 3 本科 其它专业(酒店、旅游、工程等) 4 硕士研究生 5 博士研究生 表1. 变量编码图 Table 2 Descriptive statistics of sample variable 变量 最小值 最大值 平均数 标准偏差 ROE (%) −12.31 18.71 4.3768 5.8349 托宾Q 0.4499 8.9819 2.4122 1.8489 企业规模 8.2488 10.0555 9.1528 0.5006 高管团队规模 2 13 6.1739 2.4341 年龄均值 39 54.8333 47.3845 3.848 教育水平均值 2.8333 4 3.5077 0.3249 任期均值 1.475 10.3333 5.3594 2.0949 性别背景 0 0.5 0.2158 0.1272 年龄异质性 0.0555 0.2001 0.1217 0.0357 教育程度异质性 0 0.2727 0.1598 0.0797 任期异质性 0 1.0907 0.5311 0.2593 专业背景异质性 0 0.6531 0.3968 0.1624 薪酬均值 106000 934500 346644 201699 表2. 样本变量的描述性统计 对于自变量中的异质性指标，高管年龄异质性为0.12、教育程度异质性为0.16、任期异质性为0.53以及专业背景异质性水平为0.40，都处于较低水平，说明企业在选聘高管人员时，会更多的挑选背景相似的人员来任职，从而使高管团队保持较高的一致性，由于酒店业高管变更频繁，任期异质性偏高。 至于高管薪酬，均值在35万左右，样本最大值为93万，最小值为11万，标准差较大，说明酒店业上市公司的高管薪酬具有较大差异。 4.2. 相关性分析 由于变量不全为正太分布，所以本文采用软件的相关性检验，挑选了八大企业，而样本总计四十六个，对其进行检验，主要分析高管团队特质跟集团绩效之间的关系，检验结果如表3所示： 企业规模与ROE在1%水平上显著正相关，与托宾Q在1%水平上显著负相关；年龄异质性与ROE显著正相关(P < 0.05)，与托宾Q显著负相关(p < 0.05)；专业背景异质性与托宾Q在5%水平上显著负相关，薪酬均值与ROE在5%水平上显著正相关。而大部分自变量与因变量之间不存在显著的相关性，为了进一步分析他们之间的关系，本文继续采用回归方程来进行检验假设。 回归前，本文测试自变量共线性问题是否存在，从回归得到的结果中VIF大多数小于5，最大值8.267也小于10，不存在多重共线问题。自变量之间的相关系数大多小于0.3，意味着模型中大多数变量之间线性相关程度不高，小部分线性相关系数是0.3~0.8，只有低程度线性相关性，可进行多元回归分析。 Table 3 Spielman correlation analysis between variable 变量 ROE (%) 托宾Q 企业规模 高管团队规模 年龄均值 教育水平均值 任期均值 性别背景 年龄异质性 教育程度异质性 任期异质性 专业背景异质性 薪酬均值 ROE (%) 1 −0.466 ** 0.480 ** 0.233 0.187 0.055 −0.171 0.154 −0.292 * 0.077 0.044 −0.13 0.352 * 托宾Q −0.466 ** 1 −0.731 ** 0.032 −0.072 −0.086 −0.149 −0.222 0.302 * 0.013 −0.14 −0.312 * −0.247 企业规模 0.480 ** −0.731 ** 1 0.145 0.234 0.26 0.088 0.229 −0.300 * −0.228 0.199 0.008 0.325 * 高管团队规模 0.233 0.032 0.145 1 0.496 ** −0.111 0.06 0.112 0.147 0.465 ** 0.125 −0.169 0.259 年龄均值 0.187 −0.072 0.234 0.496 ** 1 −0.318 * 0.400 ** 0.273 −0.011 0.057 0.286 −0.215 0.607 ** 教育水平均值 0.055 −0.086 0.26 −0.111 −0.318 * 1 −0.196 −0.446 ** −0.371 * −0.617 ** −0.325 * −0.121 −0.02 任期均值 −0.171 −0.149 0.088 0.06 0.400 ** −0.196 1 −0.08 −0.361 * −0.008 −0.143 0.540 ** −0.081 性别背景 0.154 −0.222 0.229 0.112 0.273 −0.446 ** −0.08 1 0.29 0.177 0.376 * −0.183 0.344 * 年龄异质性 −0.292 * 0.302 * −0.300 * 0.147 −0.011 −0.371 * −0.361 * 0.29 1 0.377 ** 0.146 −0.405 ** 0.024 教育程度异质性 0.077 0.013 −0.228 0.465 ** 0.057 −0.617 ** −0.008 0.177 0.377 ** 1 0.249 0.175 −0.085 任期异质性 0.044 −0.14 0.199 0.125 0.286 −0.325 * −0.143 0.376 * 0.146 0.249 1 0.056 0.146 专业背景异质性 −0.13 −0.312 * 0.008 −0.169 −0.215 −0.121 0.540 ** −0.183 −0.405 ** 0.175 0.056 1 −0.571 ** 薪酬均值 0.352 * −0.247 0.325 * 0.259 0.607 ** −0.02 −0.081 0.344 * 0.024 −0.085 0.146 −0.571 ** 1 表3. 变量间的斯皮尔曼相关分析(Spearman’s rho) 注： ** 表示在0.01水平下显著相关， * 表示在0.05水平下显著相关。 4.3. 回归结果分析 本文采用统计软件SPSS22对所收集全部数据做多元线性回归分析，使用最小二乘法，选择输入法形式的回归分析法，来证明假设成立与否，表4是所得的回归统计结果。 模型1、2的F值均通过了1%的显著性检验，证明两个模型均具有较强的解释力。而调整后的R2分别为0.344与0.380，表明两个模型的拟合程度均良好。 1) 非异质性特征变量与企业绩效分析： 总体上看，在非异质性特征变量中，只有任期均值与ROE显著负相关(p < 0.1)，其它变量对短期绩效均没有显著影响；在长期绩效上，高管团队大小和任期均值与托宾Q显著正相关(p < 0.05， p < 0.1)，年龄均值与托宾Q显著负相关(p < 0.1)。 由此可知，假设1不成立，高管团队大小与集团的长期绩效是显著正相关(p < 0.05)，与集团短期绩效没有显著关系。这个结论说明了在酒店业TMT规模大会对企业的长期绩效有正面效应，因为TMT规模大具有更多资源，决策更科学合理，而在短期上这种积极效应并不明显。 假设2年长的高管团队阅历更丰富，资源更多，所显现的特征更能满足企业发展与对稳定的要求，对企业长短期绩效正相关，可是回归出的结果表现TMT平均年龄与集团短期绩效并无显著关系，并与企业长期绩效负相关(p < 0.1)。可能由于TMT平均年龄越大，其潜在能力没有年轻的大，而年龄效应对企业短期绩效一时显现不出来。 假设3提出TMT教育程度均值应与企业长短期绩效正相关，由于受教育层次越高的团队，其获取信息的能力等也会更强，从而在制定相关的决策时，思考的也更为周全，决策性越科学、合理，但结果显 Table 4 The regression results between Top Management Teams’ background characteristics and enterprise performanc ROE TobinQ 回归系数 T 显著性 回归系数 T 显著性 常数 −15.17 −0.504 0.617 33.465 *** 3.612 0.001 企业规模 0.331 * 1.789 0.083 −0.373 ** −2.073 0.046 高管团队规模 0.021 0.092 0.927 0.395 * 1.798 0.081 年龄均值 0.162 0.466 0.644 −0.577 * −1.708 0.097 教育水平均值 −0.229 −0.961 0.343 −0.285 −1.233 0.226 任期均值 −0.482 * −1.772 0.085 0.515 * 1.947 0.06 性别背景 −0.034 −0.18 0.859 −0.284 −1.565 0.127 年龄异质性 −0.495 *** −2.847 0.007 0.015 0.09 0.929 教育程度异质性 0.441 * 1.795 0.082 −0.492 ** −2.058 0.047 任期异质性 −0.153 −0.888 0.381 0.354 ** 2.114 0.042 专业背景异质性 0.007 0.026 0.980 −0.545 * −2.026 0.051 薪酬均值 0.062 0.269 0.789 −0.051 −0.227 0.822 R2 = 0.504调整后的R2 = 0.344F = 3.144 *** R2 = 0.531调整后的R2 = 0.380F = 3.504 *** 表4. 高层管理团队背景特征与企业绩效的回归结果 示TMT教育程度均值与企业长短期绩效均无显著效应。 假设4提出团队成员在一起工作的时间越久，团队内部资源的整合利用率越高，而协同效应也会更为充分的被发挥，高管团队任期年限与企业长短期绩效正相关。表4显示回归结果得出此变量与短期绩效呈负比(p < 0.1)，与长期绩效呈正比(p > 0.1)。可能由于从短期来看任期年限越长越容易忽视一些问题与不能快速适应变化，但长期来看还是积极作用大于负面作用。 假设5提出女性高管的比例与企业长短期绩效呈正相关，但回归结果发现该变量与长短期绩效均不显著相关，可能女性高管在酒店业相比男性并没有特别突出的地方。 2) 异质性特征变量与企业绩效分析： 假设6推测管理层年龄异质性与企业短期绩效、长期绩效负相关，回归结果部分支持，该变量对短期绩效显著负相关(p < 0.01)，对长期绩效不显著。说明TMT年龄差异在短期来看具有负面影响，但由于长期交流沟通配合增加，年龄差异不再具有负面效应。 假设7提出高管团队教育程度异质性与企业长短绩期效呈现出明显的负相关性，回归结果表明该假设暂时不成立，在长期上成立。短期上呈正相关(p < 0.1)，长期上显著负相关(p < 0.05)，说明教育程度差异越大短期上应变突发事件的能力越强，但从长期来看差异越小内部越稳定，对企业的积极作用更大。 假设8提出高管团队任期异质性与企业长短期绩效呈现出负相关性，回归结果完全不支持，显示该变量对短期绩效无显著关系，但对长期绩效显著正相关(p < 0.05)。可能在酒店企业高管之间长期形成的协同效应并不明显，反而打破这种状态会产生积极地效应。 假设9提出高管专业背景异质性与企业长短期绩效呈现出明显的负相关性，回归结果部分支持，该变量对短期绩效无显著效应，对长期绩效显著负相关(p < 0.1)，说明高管专业背景多元化所造成他们之间相互配合程度低，协同作用弱，对酒店企业的长期绩效起到负面作用。 3) 基于代理理论变量与企业绩效分析： 假设10提出，高管团队薪酬均值与企业长短期绩效呈现出正相关性，回归结果不支持，说明酒店业高管的薪酬对长短期绩效均并不起到一个促进作用。可能是由于进入到公司管理层的高官们薪酬比较稳定，企业不会因为每年绩效的变动给予他们更多奖励或惩罚，因此他们没有受到激励作用去努力提高公司绩效。