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user: 4. 实证检验和结果分析 (一) 描述性统计 主要变量的描述性统计分析见表2。 Table 2 Descriptive statistics of main variable 变量 样本数 最小值 最大值 平均值 标准差 ACADEMIC 14，000 0.000 1.000 0.419 0.493 RD 14，000 0.000 0.255 0.044 0.044 MYOPIA 14，000 0.000 0.268 0.019 0.043 FF 14，000 −0.200 0.768 0.110 0.204 SOE 14，000 0.000 1.000 0.324 0.468 ROE 14，000 −0.164 0.192 0.043 0.051 S 14，000 −0.430 2.077 0.185 0.352 AGE 14，000 1.386 3.367 2.658 0.414 CF 14，000 −0.129 0.230 0.046 0.065 PPE 14，000 0.006 0.653 0.214 0.145 TOP 14，000 8.630 73.330 34.630 14.429 JR 14，000 0.000 1.000 0.291 0.454 BOARD 14，000 3.000 18.000 8.600 1.691 BI 14，000 0.333 0.571 0.375 0.054 COMP 14，000 12.774 16.193 14.322 0.663 表2. 主要变量的描述性统计 根据表2的统计结果，可以看出： 1) 高管学术经历虚拟变量(ACADEMIC)的均值为0.419，说明研究的样本中大约有42%上市公司内部都具有学术背景的管理者存在，表明越来越多的上市公司倾向于聘请具有学术背景的人士参与企业的经营管理，高管学术经历在企业高管团队中占有重要的位置。2) 创新投入(RD)最大值为0.255，最小值为0.000，表明不同上市公司之间创新投入的差距较大。RD均值为0.044，国际上的惯例认为，当研发投资强度达到2%，该公司能够在市场竞争中维持基本生存，当研发强度达到5%以上，该公司才具有竞争力(汪青玲，2012) [ 25 ]。本文所研究的样本中企业创新投入强度平均值介于4%到5%之间，这说明当前以研发为基础的技术创新越来越得到重视，各公司不断增加创新投入，来建立自己的核心优势，增强在市场上的竞争力。3) 财务柔性(FF)的最大值为0.768，最小值为-0.200，均值为0.110，表明不同的上市公司财务柔性差别较大，部分公司财务柔性储备严重不足，部分公司的财务柔性储备充足。4) 管理者短视(MYOPIA)均值为0.019，最大值为0.268，表明上市公司存在着管理者短视的行为。 (二) 实证分析和结果 本文运用多步回归的方法验证高管学术经历与企业创新投入的关系，财务柔性在高管学术经历和企业创新投入之间的中介效应，管理短视在高管学术经历和企业创新投入之间的中介效应，具体结果见表3。 Table 3 Regression result Model(1) Model(2) Model(3) Model(4) Model(5) RD FF RD MYOPIA RD Intercept 0.096*** (10.827) 1.017*** (25.841) 0.055*** (6.177) −0.013 (−1.412) 0.096*** (10.791) ACADEMIC 0.096*** (11.953) 0.032*** (4.173) 0.090*** (11.385) −0.022*** (−2.590) 0.096*** (11.881) FF 0.188*** (21.415) MYOPIA −0.027*** (−3.363) ROE −0.001 (−0.158) 0.215*** (23.963) −0.042*** (−4.411) −0.054*** (−5.279) −0.003 (−0.308) S −0.062*** (−7.510) −0.115*** (−14.794) −0.040*** (−4.914) 0.020** (2.262) −0.061*** (−7.448) TOP −0.159*** (−19.887) −0.018** (−2.316) −0.156*** (−19.787) −0.002 (−0.261) −0.159*** (−19.902) JR 0.071*** (8.747) 0.054*** (7.048) 0.061*** (7.598) −0.006 (−0.748) 0.071*** (8.728) BOARD −0.070*** (−7.548) −0.069*** (−7.734) −0.058*** (−6.256) 0.023** (2.330) −0.070*** (−7.483) BI 0.007 (0.719) −0.047*** (−5.409) 0.015 (1.708) 0.008 (0.859) 0.007 (0.743) COMP 0.027*** (3.070) −0.140*** (−17.002) 0.053*** (6.136) 0.031*** (3.325) 0.027*** (3.165) AGE −0.180*** (−20.184) −0.106*** (−12.461) −0.160*** (−18.154) 0.021** (2.193) −0.179*** (−20.125) CF 0.021** (2.301) 0.110*** (12.507) 0.001 (0.072) −0.008 (−0.807) 0.021** (2.279) PPE −0.200*** (−23.347) −0.228*** (−28.036) −0.157*** (−18.145) 0.024*** (2.639) −0.199*** (−23.275) SOE −0.032*** (−4.099) −0.133*** (−17.795) −0.007 (−0.932) 0.012 (1.390) −0.032*** (−4.061) IND control control control control control YEAR control control control control control Adj_R 2 0.145 0.228 0.172 0.018 0.145 D-W 1.825 1.408 1.903 1.993 1.827 F 108.541*** 189.196*** 127.160*** 12.518*** 104.390*** N 14，000 14，000 14，000 14，000 14，000 表3. 回归结果 注：括号内为系数对应的t统计量。*、**、***分别表示系数在10%、5%、1%的水平上显著。 表3第一列被解释变量为企业创新投入水平(RD)，为高管学术经历(ACADEMIC)和企业创新投入(RD)之间关系的回归结果。经检验模型存在异方差，因此为减弱异方差的影响，本文对样本数据进行稳健标准误。研究结果显示，在控制其他变量的基础上，高管学术经历和企业创新投入水平在1%的水平上通过了显著性检验，且系数为正，表明管学术经历和企业创新投入呈显著正相关，引进有学术经历的高管有助于提升企业创新投入水平，假设1得到验证。 表3第二列被解释变量为企业柔性(FF)，为高管学术经历(ACADEMIC)和企业财务柔性(FF)之间关系的回归结果。结果显示，高管学术经历和企业财务柔性在1%的水平上在1%的水平上通过了显著性检验，且系数为正，表明高管学术经历和企业财务柔性之间呈显著正相关，有学术经历高管所在的企业财务柔性水平更高。表3第三列被解释变量为企业创新投入(RD)，为高管学术经历(ACADEMIC)、财务柔性(FF)与企业创新投入(RD)的回归结果。可以看出，高管学术经历和企业创新投入在1%的水平上通过显著性检验且系数为正，财务柔性和企业创新投入在1%的水平上通过显著性检验且系数为正，说明高管学术经历影响企业创新投入的过程中，财务柔性具有不完全中介作用，从而本文的研究假设1和研究假设2得到验证。原因可能在于企业研发创新活动内在具有的不确定性，如持续周期长、耗用资金量大、专业性强、调整成本高等，有学术经历的高管会在企业内部留存适当的财务资源，并进行配置以应对研发创新研发过程中出现的意外情况和缓解融资约束，保证企业创新项目的持续、稳定推进，提升企业的创新水平。 表3第四列被解释变量为管理者短视(MYOPIA)，为高管学术经历(ACADEMIC)和管理者短视(MYOPIA)之间关系的回归结果。结果显示，高管学术经历和管理者短视在1%的水平上通过了显著性检验，且系数为负，表明高管学术经历和管理者短视之间呈显著负相关，即高管学术经历能够抑制企业的管理者短视。表3第五列被解释变量为企业创新投入(RD)，高管学术经历(ACADEMIC)、管理者短视(MYOPIA)与企业创新投入(RD)的回归结果。可以看出，高管学术经历和企业创新投入在1%的水平上通过显著性检验且系数为正，管理者短视和企业创新投入在1%的水平上通过显著性检验且系数为负，说明高管学术经历影响企业创新投入的过程中，管理者短视具有不完全中介作用，从而本文的研究假设1和研究假设3得到验证。 (三) 内生性检验和稳健性检验 1) 内生性检验 正文关于高管学术经历和企业创新投入的回归分析可能存在样本选择偏差的内生性问题，因此本文使用倾向得分匹配法(PSM)来解决内生性问题。参考周楷唐等(2017) [ 26 ] 研究，以高管是否具有学术经历作为哑变量，将对所有控制变量进行回归得到各个观测值的分数，基于这个分数，将对回归结果呈显著影响的控制变量ROA、S、TOP、BI、COMP、AGE、CF、PPE、SOE作为匹配变量，分别运用1:1匹配法和半径匹配法进行配对，得到匹配之后的样本。以匹配后的样本为标准进行回归，回归后的结果见下表4。结果显示，高管学术经历(ACADEMIC)的估计系数仍然显著为正，表明在控制公司特征方面的差异之后，上文结论依然成立。 Table 4 Endogenous test result Model(1) 1:1匹配 半径匹配 RD RD Intercept 0.101*** (4.980) 0.084*** (5.050) ACADEMIA 0.009*** (6.030) 0.009*** (6.810) ROE −0.006 (−0.340) 0.003 (0.260) S −0.008*** (−5.060) −0.007*** (−6.460) TOP −0.001*** (−7.650) 0.000*** (−9.060) BI 0.038** (2.450) 0.039*** (3.010) COMP 0.000 (0.080) 0.001 (0.760) AGE −0.020*** (−7.360) −0.020*** (−8.670) CF 0.027** (2.310) 0.014 (1.530) PPE −0.072*** (−11.150) −0.063*** (−12.280) SOE −0.004*** (−4.230) −0.003*** (−4.270) IND control control YEAR control control Adj_R2 0.122 0.1367 F 15.69*** 26.35*** N 9366 14，000 表4. 内生性检验结果 注：括号内为系数对应的t统计量。*、**、***分别表示系数在10%、5%、1%的水平上显著 2) 稳健性检验 ① 替换高管学术经历变量。使用高管学术经历比例(ACADEMIC_P)，即公司具有学术经历的高管人数占高管团队总数比例来重新度量高管学术经历，将其带入模型(1)到模型(5)进行重新回归。回归结果见下表5。表5回归结果显示，替换了高管学术经历变量后，模型的回归结果与上面的研究结论并没有实质性的变化，因此，认为结论具有稳健性。 Table 5 Regression results after replacing the academic experience variables of executive Model(1) Model(2) Model(3) Model(4) Model(5) RD FF RD MYOPIA RD 截距 0.094*** (10.588) 1.014*** (25.794) 0.053*** (5.967) −0.013 (−1.350) 0.093*** (10.552) ACADEMIC-P 0.095*** (11.840) 0.040*** (5.200) 0.088*** (11.082) −0.016* (−1.899) 0.094*** (11.787) FF 0.187*** (21.317) MYOPIA −0.027*** (−3.434) ROE −0.002 (−0.260) 0.215*** (23.898) −0.043*** (−4.482) −0.053*** (−5.274) −0.004 (−0.413) S −0.060*** (−7.371) −0.115*** (−14.747) −0.039*** (−4.794) 0.020** (2.234) −0.060*** (−7.308) TOP −0.161*** (−20.163) −0.018** (−2.373) −0.158*** (−20.056) −0.002 (−0.182) −0.161*** (−20.177) JR 0.073*** (8.973) 0.054*** (7.004) 0.062*** (7.841) −0.008 (−0.879) 0.072*** (8.951) BOARD −0.071*** (−7.590) −0.069*** (−7.779) −0.058*** (−6.296) 0.023** (2.321) −0.070*** (−7.524) BI 0.007 (0.819) −0.046*** (−5.385) 0.016 (1.802) 0.008 (0.832) 0.008 (0.844) COMP 0.030*** (3.428) −0.139*** (−16.994) 0.056*** (6.481) 0.030*** (3.212) 0.030*** (3.522) AGE −0.181*** (−20.265) −0.105*** (−12.395) −0.161*** (−18.256) 0.022** (2.274) −0.180*** (−20.203) CF 0.022** (2.325) 0.111*** (12.548) 0.001 (0.099) −0.008 (−0.794) 0.021** (2.302) PPE −0.199*** (−23.240) −0.227*** (−27.934) −0.157*** (−18.080) 0.024*** (2.658) −0.199*** (−23.166) SOE −0.032*** (−4.014) −0.132*** (−17.767) −0.007 (−0.866) 0.012 (1.374) −0.031*** (−3.976) IND control control control control control YEAR control control control control control Adj_R2 0.144 0.229 0.171 0.018 0.145 D-W 1.824 1.409 1.902 2.003 1.826 F值 108.399*** 189.764*** 126.806*** 12.374*** 104.279*** N(样本量) 14，000 14，000 14，000 14，000 14，000 表5. 替换高管学术经历变量后的回归结果 注：括号内为系数对应的t统计量。*、**、***分别表示系数在10%、5%、1%的水平上显著。 ② 替换企业创新投入变量。正文使用创新投入额和营业收入的比值衡量企业的创新投入水平，这里使用创新投入额与资产总额的比值作为替换变量度量企业创新投入的水平，将其带入模型(1)到(5)重新进行回归。回归结果见表6。表6回归结果显示替换了企业创新投入变量后，模型(1)至(5)的回归结果与上文没有实质性变化，所以，认为本文的结论具有稳健性。 Table 6 Regression results after replacing enterprise innovation investmen 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) 模型(5) RDa FF RDa MYOPIA RDa 截距 0.014*** (3.793) 1.017*** (25.841) 0.011*** (2.909) −0.013 (−1.412) 0.014*** (3.768) ACADEMIC 0.068*** (8.347) 0.032*** (4.173) 0.067*** (8.214) −0.022*** (−2.590) 0.068*** (8.300) FF 0.034*** (3.739) MYOPIA −0.017** (−2.090) ROE 0.117*** (12.107) 0.215*** (23.963) 0.109*** (11.128) −0.054*** (−5.279) 0.116*** (12.003) S −0.020** (−2.414) −0.115*** (−14.794) −0.016*** (−1.932) 0.020** (2.262) −0.020** (−2.374) TOP −0.121*** (−14.809) −0.018** (−2.316) −0.120*** (−14.740) −0.002 (−0.261) −0.121*** (−14.816) JR 0.047*** (5.685) 0.054*** (7.048) 0.045*** (5.455) −0.006 (−0.748) 0.047*** (5.672) BOARD −0.069*** (−7.246) −0.069*** (−7.734) −0.067*** (−6.989) 0.023** (2.330) −0.068*** (−7.204) BI −0.014 (−1.463) −0.047*** (−5.409) −0.012 (−1.291) 0.008 (0.859) −0.013 (−1.448) COMP 0.089*** (10.161) −0.140*** (−17.002) 0.094*** (10.594) 0.031*** (3.325) 0.090*** (10.217) AGE −0.131*** (−14.408) −0.106*** (−12.461) −0.127*** (−13.944) 0.021** (2.193) −0.130*** (−14.369) CF 0.064*** (6.809) 0.110*** (12.507) 0.061*** (6.381) −0.008 (−0.807) 0.064*** (6.795) PPE −0.144*** (−16.469) −0.228*** (−28.036) −0.136*** (−15.169) 0.024*** (2.639) −0.143*** (−16.420) SOE −0.004 (−0.480) −0.133*** (−17.795) 0.001 (0.082) 0.012 (1.390) −0.004*** (−0.455) IND control control control control control YEAR control control control control control Adj_R2 0.114 0.228 0.115 0.018 0.114 D-W 1.953 1.408 1.958 1.992 1.954 F值 82.966*** 189.196*** 80.040*** 12.518*** 79.568*** N(样本量) 14，000 14，000 14，000 14，000 14，000 表6. 替换企业创新投入后的回归结果 注：括号内为系数对应的t统计量。*、**、***分别表示系数在10%、5%、1%的水平上显著。 ③ 变换检验方法验证中介效应。正文使用依次检验法验证财务柔性、管理者短视在高管学术经历和企业创新投入之间的中介效应，这里继续使用Bootstrap置信区间检验法验证中介效应的存在，增强研究假设的稳健性。检验结果见表7。表7为Bootstrap检验法下总效应、直接效应、中介效应分解表。在验证财务柔性的中介效应时(见表7(a))，结果显示高管学术经历对企业创新投入的直接效应及财务柔性的中介效应的bootstrap 95%置信区间的上下限均不包含0，证明了高管学术经历不仅能直接正向影响企业创新投入，还可以通过财务柔性的中介作用间接正向影响企业创新投入，该直接效应和中介效应分别占总效应的94.12%和5.88%。进一步验证假设2的成立。 Table 7 Decomposition table of total effect， direct effect and intermediate effec (b) 效应值 Boot标准误 Boot CI下限 Boot CI上限 效应占比 财务柔性 0.0005 0.0001 0.0003 0.0008 5.88% 直接效应 0.008 0.0007 0.0066 0.0094 94.12% 总效应 0.0085 0.0007 0.0071 0.0099 效应值 Boot标准误 Boot CI下限 Boot CI上限 效应占比 管理者短视 0.0001 0.000 0.0000 0.0001 1.18% 直接效应 0.0085 0.0007 0.0071 0.0099 100.00% 总效应 0.0085 0.0007 0.0071 0.0099 表7. 总效应、直接效应、中介效应分解表 在验证管理者短视的中介效应时(见表7(b))，高管学术经历对企业创新投入直接效应bootstrap95%置信区间的上下限不包含0，而管理者短视中介效应的bootstrap95%置信区间的下限包含0 (0到0.0001)，从Bootstrap检验法的角度来看管理者短视不存在中介效应，与正文依次检验法得到的结论不一致。根据温忠麟等人(2014)的研究，认为在验证中介效应时应当先做依次检验，如果检验结果显著，依次检验结果强于检验系数乘积的结果。因此，虽然使用Bootstrap置信区间验证管理者短视的中介效果时结果不显著，但是依次检验结果中介效应显著，因此可以认为管理者短视在高管学术经历和企业创新投入之间存在中介作用。