高管学术经历与企业数字化转型.pdf
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1、第2 3卷 第1 5期2 0 2 3年 8月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 5A u g.,2 0 2 3高管学术经历与企业数字化转型王艳贝(安徽大学 商学院,合肥2 3 0 0 0 0)摘要:企业数字化转型是实现高质量发展的重要基础,如何更好实现企业数字化转型是当今学术界关注的重点。从高管学术背景这一视角,探究高管学术经历与企业数字化转型之间的关系以及内在机理。研究发现:高管学术经历对企业数字化转型具有正向促进作用,且在稳健性检验之后结论依然成立;研发投入在高管学术经
2、历与企业数字化转型关系中发挥中介作用。研究结论对于企业数字化转型过程中合理搭配高管团队、实现高质量发展提供经验借鉴。关键词:高管学术经历;数字化转型;研发投入中图分类号:F 2 7 9.2 3 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 5-0 1 0 2-0 6收稿日期:2 0 2 3-0 4-0 8作者简介:王艳贝(1 9 9 9),女,安徽亳州人,安徽大学商学院,硕士研究生,研究方向为创新管理。当今数字化浪潮席卷全球,数字经济已成为社会经济发展的新动力1。国家高度重视企业的数字化转型。党的十九大报告指出,要加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能
3、和实体经济深度融合。面对数字经济时代技术和市场环境的深刻变化,借助数字化的工具和平台推动组织变革,加快产品与服务创新,并以此实现数字化转型,已成为多数企业改善经营绩效、谋求持续竞争优势的战略选择2。在数字化转型的作用下,企业信息不对称问题得到缓解,信息透明度明显提升3。企业经营绩效也因数字化转型显著增进,这种增进作用既反映在企业供应链集成程度的提升、生产效率的改变4-6,还体现在治理水平改善7、社会责任表现提高8、内部分工优化9。随着数字经济对各行各业的“渗透”和“赋能”作用不断加强,企业数字化转型逐步映射在微观企业层面的生产管理和战略决策中1 0。如何推动企业实现数字化转型已然成为各界需要长
4、期关注的现实问题。从现有研究来看,关于企业数字化转型的影响因素主要集中在以下3个方面:一是企业所处的外部环境,包括经济政策不确定性1 1、技术的变化1 2均为影响企业的数字化转型。二是企业的社会关系网络。企业的数字化转型需要资源作为基础,双元学习能够增加企业的知识储备帮助企业实现数字化转型1 3;供应链网络中企业间的信息传递效应和动态竞争效应能够促进企业数字化转型同群效应的形成1 4。三是利益相关者,如供应商、投资商、消费者均可能在企业数字化转型的过程中起到推进作用1 5。上述研究虽从多个角度对企业数字化转型的影响因素进行相关研究,但关于企业管理层方面的研究较少。数字化转型作为企业战略的体现,
5、内部管理层起着至关重要的作用。因此本文以2 0 1 02 0 2 0年沪深A股及创业板上市公司为研究样本,聚焦于企业高管层面,实证分析高管学术经历对其数字化转型的影响及内在的传导机制,即研发投入在其中发挥的中介作用。本文主要有以下研究贡献:第一,延伸数字化转型影响因素的研究。将数字化转型影响因素的研究范围从企业外部环境、社会网络及利益相关者拓宽至企业内部管理层视角,丰富了企业数字化转型影响因素的研究内容。第二,丰富了高管个人特征经济后果的研究。选取企业数字化转型这一紧跟时代的决策,为高管个人特征与企业经济行为的关联提供了经验证据。第三,在实践层面上本文对企业数字化转型的成功推进提供了新的思路与
6、启示。当今很多企业在面对数字化转型时,面临“想转不能转、不敢转”的困境,本文的研究从人力资源的角度为企业的数字化转型提供了思路,有助于企业合理地进行人力资源的配置,更好地发挥人才对数字化转型的推进作用。1 研究理论与假设1.1 高管学术资本与企业数字化转型根据高阶梯队理论,高管作为企业战略决策的201主体,其个人特征能对组织战略的选择和实施具有重要的影响。相比于不具备学术背景的高管,具有学术背景的高管更可能促进企业的数字化转型。根据烙印理论,受环境影响的个体所形成的特定的个人特质,会在未来相当长一段时间内影响个体的行为和决策1 6。高管的学术经历对其数字化转型认知的形成具有推动作用1 7。拥有
7、学术背景的高管,其在长期的学术探索的过程中养成了良好的发现问题、解决问题的习惯,思想更加包容开放,看待问题的眼光更长远,不会仅仅拘泥于企业当前的利益,能够放眼未来,抓住数字化转型的时机。这些良好的认知能力在某种程度上能够帮助高管做出支持企业数字化转型的决策。此外高管在学术过程中形成的严谨的治学精神,以及其所积累的全面系统的管理知识和理论技能也能够帮助高管在面对企业数字化转型时,客观准确地对企业各个方面的能力做出评价,从而做出最有利于企业数字化转型的决策。根据资源基础理论,企业数字化转型过程中需要一定的资源和社会资本作为支撑,拥有学术经历的高管能够为企业的数字化转型提供资金和技术上的支持,以及社
8、会关系网络等无形的资源。企业的数字化转型作为一项高消耗性能的活动,仅仅依靠企业内部的资金显然难以维持整个经营活动的运行,此时,用有学术背景的高管可以凭借其自身社会关系网络,帮助企业赢得银行等信贷机构的信任,缓解企业数字化转型过程中面临的资源短缺问题。研究发现高管能够在企业数字化转型的过程中缓解企业的融资约束,增加企业的融资能力1 8。此外企业高管如果曾经在高校或科研机构任职,那么很大可能会拥有与其他职业背景不同的学术资源、人脉资源1 9。同时拥有学术经历的高管,其思考问题的能力、辨别是非的能力以及责任感相较其他职业背景的人员来说都更受一筹2 0。这些优秀特质在某种程度上能够帮助高管更好地做出决
9、策,优化企业的资源配置。比如合理地调配企业的资源,严控一些不必要的开支,井然有序地管理好企业各项资金的流动,助力企业的数字化转型。因此,本文提出假设1。H 1:在其他条件不变的情况下,高管的学术经历能够促进企业的数字化转型。1.2 研发投入的中介作用数字化转型是对企业原有的生产模式、技术与设备的改造和升级,开发和创造数字技术、数字场景,在这个过程中企业需要源源不断地创新资源的支持,从而帮助企业更好地实现数字化转型2 1。具备学术背景的高管在以往的职业经历中形成的学者的创新精神以及全面、长远思考问题的习惯,能够增加企业对各类创新活动的重视程度以及对于创新活动提升研发投入的意愿,削弱管理层短视的行
10、为,制定长远的数字化转型发展战略。在与管理层交流的过程中,学术高管能够更多地看到创新投入积极的一面,从而增加管理层对企业研发投入的积极认知,进而影响企业研发投入的强度。此外数字化转型不是一朝一夕的过程,给企业带来的变化也不是一蹴而就的。因此具备学术经历的高管会更少地受限于数字化转型给企业带来的短期利益,也不会因为没有看到数字化短期给企业带来的良好效果而放弃数字化转型,显然这能够帮助企业重拾对数字化转型的信心,增加研发投入金额,保证企业数字化转型创新投入的持续和稳定2 2。资源基础理论认为差异化的资源是企业形成竞争优势的关键。企业数字化转型是一个周期长、风险高的活动,持续、稳定的研发投入是企业数
11、字化转型能否成功的重要影响因素。在企业数字化转型的过程中,拥有学术经历的高管,其积累的学术资本能够转化成企业的社会资本,帮助企业整合内外部资源,增加创新投入。同时当企业在面临重要的战略决策时,拥有学术背景的高管能够依托自身积累的专业性知识为企业提供更为专业的咨询意见,帮助企业把握发展的重点和趋势,在市场竞争中做出准确的判断,抓住数字化转型的时机,增加研发投入2 3。此外学术经历的高管良好的社会声望能够帮助企业缓解转型过程中的融资约束的问题,降低公司的各项融资成本,保证数字化转型过程中有充足的资金投入,促进数字化转型的顺利推进。因此,本文提出假设2。H 2:研发投入在高管学术资本与企业数字化转型
12、过程中发挥中介作用。2 实证研究2.1 样本选取与数据来源本文选取沪深A股及创业板上市公司作为初始研究样本,剔除异常数据和无效数据,最终样本确立为2 0 1 02 0 2 0年的非平衡面板数据。数据预处理流程如下:剔除关键变量数据缺失的样本;剔除S T、*S T类和金融行业的样本;为减少异常值带来的不利影响,本文对所有连续变量进行1%和9 9%的缩尾处理,总计获得1 27 4 4个观测值。301 王艳贝:高管学术经历与企业数字化转型 本文有关企业微观来自国泰安数据库(C S MA R)、W I N D数据库,部分企业年报数据主要从深圳证券交易所、上海证券交易所官方网站获得。2.2 变量选择与测
13、量2.2.1 解释变量解释变量为高管学术资本(A c a d e m i c)。借鉴苑泽明等2 4的研究,选择高管团队成员中有学术经历的人数与高管团队人数的比值作为衡量高管学术资本的指标。高管团队学术经历通过手工整理C S MA R数据库中的高管简历数据库获得。将是否曾在高校、科研机构或协会任职作为衡量高管是否具有学术经历的标准。高管团队成员的界定范围为公司除董事长、监事会之外的高级管理人员。2.2.2 被解释变量被解释变量为企业数字化转型(D i g i t)。借鉴吴菲等1 0的研究,使用文本分析法构建企业数字化转指标,借助P y t h o n对上市公司年报中的数字技术词频进行文本提取形成
14、数据池,借鉴袁淳等9的做法将数字化转型指标分解为人工智能、区块链、云计算、大数据和实践应用层面5个维度,然后对5个 指 标 进 行 离 差 化 处 理,D i g i t=D i g i ti-m i n(D i g i ti)/m a x(D i g i ti)-m i n(D i g i ti),然后将标准化之后的指标进行加总作为数字化程度的代理变量。2.2.3 中介变量中介变量为研发投入(R&D)。借鉴王佳2 5的研究,将企业的研发投入金额作为衡量企业研发投入的指标,在回归的过程中考虑到极端值对回归结果的影响,将研发投入金额取对数作为研发投入的代理变量。2.2.4 控制变量借鉴吴菲等1
15、0、何瑛等1 9、王佳2 5的研究,对以下变 量 进 行 控 制:企 业 年 龄(A g e)、企 业 规 模(S i z e)、营收增长率(G r o w t h)、资产负债率(L e v e l)、股权集中度(T o p)、董事会规模(D s c a l e)、独董规模(D u d o n g)、两职合一(D u)。此外,还控制了行业(I n d u s t r y)和年份(Y e a r)。2.3 模型设定为研究高管学术资本与企业数字化转型的影响,构建模型(1)和模型(2)。D i g i ti t=0+1A c a d e m i ci t(1)D i g i ti t=0+1A c
16、a d e m i ci t+kC o n t r o l si t+Y e a ri t+I n d u s t r yi t+i t(2)为研究研发投入在高管学术资本与企业数字化转型之间的中介作用,在模型(1)和模型(2)的基础上构建模型(3)和模型(4)。A c a d e m i ci t=0+1R&Di t+kC o n t r o l si t+Y e a ri t+I n d u s t r yi t+i t(3)D i g i ti t=0+1A c a d e m i ci t+2R&Di t+kC o n t r o l si t+Y e a ri t+I n d u s
17、t r yi t+i t(4)式(1)式(4)中:0为常数项;1、2为对应变量的回归系数;C o n t r o l si t为一系列可能影响数字化转型的控制变量;k为控制变量的对应回归系数;Y e a ri t为年份固定效应;I n d u s t r yi t为行业固定效应;i t为随机扰动项。3 实证结果与分析3.1 变量描述性统计表1报告了研究变量的描述性统计结果。数字化转型最小值和最大值分别为0和4.1 5 9,标准差为0.2 0 9,表明样本企业在数字化转型程度方面有所差异,这与以往学者研究基本一致。高管学术经历的均值为0.0 0 3,最小值为0,最大值为0.5,可以看出我国大部分
18、上市公司高管团队中具备学术经历的比例较低。企业的研发投入最小值为0,最大值为2 1.6 6,由此可以看出我国上市公司研发投入差距比较大。同时控制变量的结果与已有研究基本一致。表1 变量描述性统计变量观测值均值中位数标准差最小值最大值D i g i t1 27 4 40.0 7 80.0 10.2 0 904.1 5 9A c a d e m i c 1 27 4 40.0 0 300.0 2 600.5R&D1 27 4 41 4.1 61 7.6 57.5 4 202 1.6 6A g e1 27 4 42.9 3 92.9 9 60.2 9 52.0 7 93.5 2 6S i z e1
19、27 4 47.8 5 77.8 2 51.2 4 54.7 2 71 1.2 0G r o w t h1 27 4 40.1 4 90.0 9 10.3 8 5-0.5 5 82.4 0 2L e v e l1 27 4 40.4 4 70.4 4 60.1 9 70.0 6 30.8 6 1T o p1 27 4 43.7 0 801 1.3 505 5.5 4D s c a l e1 27 4 48.6 591.7 6 231 8D u d o n g1 27 4 43.1 9 930.6 0 118D u1 27 4 40.0 1 900.1 3 5013.2 基准回归结果分析3.2.
20、1 高管学术经历与企业的数字化转型在基准回归分析之前,对主要变量进行相关性分析,分析结果显示高管学术经历与企业数字化转型正相关,与企业研发投入正相关,这与本文研究假设基本一致。此外,在回归分析之前,利用豪斯曼检验确定本文应该采用固定效应模型,基于本文的研究模型,采用普通最小二乘法(o r d i n a r yl e a s t401 科技和产业 第2 3卷 第1 5期 s q u a r e,O L S)回归对本文假设进行检验。回归结果见表2。从模型(1)和模型(2)可以看出,高管学术经历与企业数字化转型显著正相关,并且再加入了控制变量之后,高管学术经历与企业数字化转型的回归系数为0.0 4
21、 0,且在5%水平上显著,说明上市公司高管团队中拥有学术经历的人数越多,越能够促进企业的数字化转型,假设1得到验证。表2 高管学术经历与企业数字化转型检验结果变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)D i g i tD i g i tR&DD i g i tA c a d e m i c0.0 6 5*0.0 4 0*6.5 7 8*0.0 3 1*(3.8 6 1)(2.6 6 9)(2.6 3 6)(2.0 1 2)R&D0.0 0 1*(6.3 7 9)A g e0.0 0 1-2.3 7 2*0.0 0 4(0.1 8 3)(-1 3.2 3 2)(0.6 3 3)S i z e0
22、.0 1 3*1.4 0 0*0.0 1 1*(8.9 7 4)(2 8.1 0 0)(7.4 1 8)G r o w t h0.0 1 1*0.4 4 8*0.0 1 1*(3.1 4 1)(3.2 8 0)(2.9 9 4)L e v e l-0.0 5 3*-1.4 4 4*-0.0 5 1*(-5.4 3 2)(-4.6 3 2)(-5.2 3 7)T o p-0.0 0 1*-0.0 2 8*-0.0 0 1*(-1 3.2 7 1)(-4.8 8 7)(-1 2.6 6 2)D s c a l e-0.0 0 4*0.0 1 2-0.0 0 4*(-2.8 1 4)(0.2 9 1
23、)(-2.8 3 0)D u d o n g0.0 0 4-0.0 4 20.0 0 4(1.1 6 4)(-0.3 3 5)(1.1 8 2)D u-0.0 1 3*-0.9 2 6-0.0 1 2*(-2.9 2 0)(-1.8 7 6)(-2.5 9 1)常数项-0.0 3 0*-0.0 8 3*1.9 3 3*-0.0 8 6*(-6.6 9 2)(-3.8 2 0)(2.3 1 4)(-3.9 3 0)R20.2 9 70.3 0 40.5 1 50.3 0 5Y e a rY e sY e sY e sY e sI n d u s t r yY e sY e sY e sY e s
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- 学术 经历 企业 数字化 转型
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