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    CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革
    ——環(huán)境不確定性與業(yè)績偏差的聯(lián)合情境分析

    2022-08-17 04:42:22王新光盛宇華
    關(guān)鍵詞:不確定性業(yè)績經(jīng)歷

    王新光,盛宇華

    (南京師范大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 南京 210023)

    一、 引言

    當今世界正在經(jīng)歷著百年未有之大變局,新一輪的科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在重塑全球競爭格局[1]。企業(yè)作為參與國內(nèi)大循環(huán)與國內(nèi)國際雙循環(huán)的微觀主體,其技術(shù)創(chuàng)新能力、組織創(chuàng)新能力與管理創(chuàng)新能力是循環(huán)質(zhì)量的重要影響因素。廉價生產(chǎn)要素推動企業(yè)價值增長的方式已然變得不可持續(xù),企業(yè)需要通過戰(zhàn)略的適應(yīng)性調(diào)整尋求新的價值增長點。企業(yè)戰(zhàn)略的制定立足于企業(yè)自身的資源稟賦,是對企業(yè)未來經(jīng)營模式、價值創(chuàng)造的路徑選擇與行動規(guī)劃。競爭優(yōu)勢的獲取是企業(yè)戰(zhàn)略變革的一個重要動因。當面臨新的情況時,企業(yè)傾向于通過各種途徑搜尋知識,對問題產(chǎn)生更為有效的認知,進而確定行之有效的解決方案[2]。雖然在同質(zhì)環(huán)境中,戰(zhàn)略的復(fù)制是一個更為優(yōu)良的選擇[3],但是企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的快速變化使得戰(zhàn)略變革成為企業(yè)解決新問題和適應(yīng)新環(huán)境的一條重要路徑。

    戰(zhàn)略變革的實施離不開企業(yè)管理層,而CEO處于組織權(quán)力層級中的核心地位,是企業(yè)戰(zhàn)略變革的掌舵人[4]。高階梯隊理論與烙印理論都揭示了CEO的過往經(jīng)歷在企業(yè)決策的選擇偏好上的重要作用,而烙印理論在此基礎(chǔ)上進一步強調(diào)了過往經(jīng)歷發(fā)生的時期、對管理者影響的持續(xù)性、烙印機制與環(huán)境的適配程度以及該影響后期的動態(tài)性變化[5-7]。但是,已有研究表明,后續(xù)情境的匹配性與兼容性是烙印機制觸發(fā)的一個重要條件[8-10]。因此,烙印機制的觸發(fā)依賴于環(huán)境的匹配性。即使CEO在敏感期形成烙印,如果后續(xù)情境缺乏與早期經(jīng)歷形成的價值偏好相契合的有效刺激,也將很難打開“環(huán)境開關(guān)”。以往的相關(guān)研究主要從CEO海外經(jīng)歷[11-12]、CEO董事會經(jīng)歷[13]等方面探究CEO過往經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的關(guān)系,鮮有學(xué)者從CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷這一角度切入。

    基于以上分析,本文從烙印理論出發(fā),嘗試探究CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革的影響。除此之外,由于CEO的戰(zhàn)略決策會隨著企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境的變化而存在差異,因此本文引入環(huán)境不確定性這一情境效應(yīng),進一步探究CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的關(guān)系。最后,考慮到業(yè)績偏差對CEO心理決策機制的影響,將業(yè)績偏差劃分為歷史業(yè)績偏差與行業(yè)業(yè)績偏差兩個維度,納入本文的研究框架,以求進一步深化這一領(lǐng)域的研究。

    本研究的邊際貢獻主要有以下兩個方面:(1)目前國內(nèi)外鮮有學(xué)者探究CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革的影響,本文基于烙印理論,闡述了CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革影響機制的內(nèi)在理論邏輯,進一步豐富了烙印理論的研究成果。(2)本文識別并檢驗了環(huán)境不確定性的情境效應(yīng),并進一步考察了環(huán)境不確定性與業(yè)績偏差的聯(lián)合情境效應(yīng),豐富和拓展了CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷影響戰(zhàn)略變革的邊界機制研究,為企業(yè)戰(zhàn)略選擇提供了決策參考與經(jīng)驗證據(jù)。

    本文接下來的內(nèi)容安排如下:第二部分是理論分析與研究假設(shè);第三部分為計量模型、指標與數(shù)據(jù),包括樣本選擇與數(shù)據(jù)來源、計量模型、變量定義;第四部分為實證分析結(jié)果,其中包括描述性統(tǒng)計、Pearson相關(guān)性分析、回歸結(jié)果;第五部分為機制分析與穩(wěn)健性檢驗;最后一部分是研究結(jié)論與啟示。

    二、 理論分析與研究假設(shè)

    (一) CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革

    無論是內(nèi)部的資產(chǎn)價格波動、信息不對稱、金融自由化等導(dǎo)致的金融脆弱性還是外部的經(jīng)濟周期與政策干預(yù)[14],內(nèi)外部因素共同演化而產(chǎn)生的高風險特征使得金融行業(yè)成為一個具有特殊環(huán)境的行業(yè)。根據(jù)烙印理論,金融行業(yè)的工作經(jīng)歷是CEO成長與發(fā)展的敏感時期,將會在CEO的認知中嵌入與該行業(yè)經(jīng)歷契合的風險識別烙印與風險處理烙印,對其后期的決策選擇會產(chǎn)生長期的影響。戰(zhàn)略變革為烙印機制的啟動提供了匹配的環(huán)境,原因在于變革后的戰(zhàn)略與常規(guī)戰(zhàn)略的偏離導(dǎo)致企業(yè)面臨多重風險:第一,變革后的企業(yè)戰(zhàn)略可能會造成與現(xiàn)有制度環(huán)境的沖突,提升法律訴訟風險[15];第二,與常規(guī)戰(zhàn)略的偏離使得投資者很難找到類似的企業(yè)進行解讀與價值評估,信息搜尋難度提升,成本增加[16],提高了企業(yè)的融資約束程度;第三,實施戰(zhàn)略變革的企業(yè)與行業(yè)專家的經(jīng)驗和意見偏離度增加,可能會因次優(yōu)的戰(zhàn)略舉措造成效率減損[17]。多重風險的疊加使得CEO在金融行業(yè)工作經(jīng)歷中形成的風險識別烙印與風險處理烙印得以發(fā)揮重要作用,主要體現(xiàn)在三個方面:首先,在風險應(yīng)對上,風險識別烙印使CEO在戰(zhàn)略變革的過程中對于風險的認知更加清晰,風險承受能力更強,通過已有的風險控制經(jīng)驗形成的風險處理烙印可以快速適應(yīng)現(xiàn)有環(huán)境并形成成熟的風險控制方案和健全的風險應(yīng)對機制。其次,在資本配置上,風險識別烙印可以使CEO在戰(zhàn)略變革的風險中更容易甄別投資機遇,進而在風險處理烙印的作用下對資本進行合理配置。最后,在信息管理上,風險識別烙印可以使CEO更有效地對數(shù)據(jù)信息進行清洗、降噪,同時風險處理烙印可以將已處理的信息轉(zhuǎn)化成寶貴的變革經(jīng)驗進行儲備。

    此外,戰(zhàn)略變革需要外部資源的支持,CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷也可以在一定程度上為企業(yè)緩解資源約束。首先,具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO可以為企業(yè)建立金融關(guān)聯(lián),建構(gòu)一條由“人”構(gòu)成的信息傳輸通道,緩解金融機構(gòu)和相關(guān)部門與企業(yè)之間的信息不對稱,提供由“人”形成的潛在擔保機制[18],有利于緩解企業(yè)融資約束,為企業(yè)戰(zhàn)略變革提供必要的財務(wù)資源。另外,作為一種非正式制度,CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷所帶來的金融領(lǐng)域社會關(guān)系及聲譽,為企業(yè)構(gòu)建了一個獲取外部資源的無形網(wǎng)絡(luò),降低了交易成本。根據(jù)以上分析,本文提出假說1。

    假說1:具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO相較于不具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO更傾向于實施戰(zhàn)略變革。

    (二) 環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用

    在供應(yīng)鏈上下游、行業(yè)技術(shù)、消費者選擇偏好等多方面的難以預(yù)期以及溢出企業(yè)控制能力邊界的動態(tài)變化[19]導(dǎo)致了環(huán)境不確定性的產(chǎn)生,其規(guī)律不定、變化迅速的特征[20-21]使得企業(yè)很難預(yù)測未來,但又亟須做出戰(zhàn)略回應(yīng)。根據(jù)前景理論,當企業(yè)面臨預(yù)期收益的概率選擇時,既定環(huán)境下?lián)p失厭惡的心理決策機制使得管理者傾向于風險回避的戰(zhàn)略,但是在環(huán)境不確定性下,當企業(yè)面臨預(yù)期減損的選擇時,損失厭惡的心理決策機制使得管理者更加傾向于實施風險性更大的戰(zhàn)略變革。相較于環(huán)境確定時企業(yè)無法抗拒的最優(yōu)解,環(huán)境不確定的情境下具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO所具有的風險識別烙印和風險處理烙印耦合機制更容易被激發(fā),提高CEO進行革命性決策的概率[22],激發(fā)CEO從事風險活動的動機[23-24],追求企業(yè)成長的滿意解。另外,企業(yè)核心利潤產(chǎn)生的重要途徑就是不確定性[25],較高的環(huán)境不確定性通常會加劇已有市場的競爭,使得企業(yè)處于被動狀態(tài)。相較于缺少金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO,具有該行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO的經(jīng)驗與風險控制能力更容易使得企業(yè)在不確定的環(huán)境中找尋到企業(yè)發(fā)展的機會,降低交易成本,為企業(yè)創(chuàng)造更多價值。根據(jù)上文討論,本文提出假說2。

    假說2:環(huán)境不確定性正向調(diào)節(jié)了CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革的促進作用。

    (三) 環(huán)境不確定性與業(yè)績偏離的聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)

    除了企業(yè)即期以及預(yù)期的發(fā)展狀況會影響CEO的決策行為,企業(yè)歷史業(yè)績水平也會對決策產(chǎn)生重要影響[26]。業(yè)績表現(xiàn)直接影響了企業(yè)的戰(zhàn)略行為,業(yè)績偏差帶來的績效壓力可以直接作用于企業(yè)的決策者,對決策者的心理活動及行為特征產(chǎn)生進一步的影響。前景理論認為,除了時間效應(yīng)外,決策者的風險態(tài)度也和參照點的位置有關(guān)系,即決策者狀態(tài)中的“損失”或“收益”的產(chǎn)生得益于所參照的臨界點,參照點產(chǎn)生的相對差距對決策的影響大于真實情景中的絕對差距[27]。本文接下來將從縱向的歷史業(yè)績偏差與橫向的行業(yè)業(yè)績偏差兩個維度進行分析。

    歷史業(yè)績偏差是指企業(yè)當年的績效與企業(yè)歷史績效之間的差值。當企業(yè)即期的績效低于企業(yè)歷史績效時,績效差距使CEO在認知上處于“損失”狀態(tài),該“損失”狀態(tài)表現(xiàn)在多個方面。第一,歷史業(yè)績偏差是企業(yè)經(jīng)營、市場戰(zhàn)略或者資源配置等綜合方面的反映,表明企業(yè)可能存在某些問題,滯后處理會導(dǎo)致企業(yè)未來的進一步損失。第二,作為切身參與企業(yè)生產(chǎn)運營的員工在感知到歷史業(yè)績偏差時,會產(chǎn)生對企業(yè)持續(xù)的負面預(yù)期,導(dǎo)致員工離職等次生損失,尤其是核心員工的離職,會導(dǎo)致企業(yè)人力資本的重大損失[28]。根據(jù)前景理論,在確定性損失與不確定性收益面前,損失厭惡的心理決策機制使得CEO更偏好于風險,以尋求風險背后可能的收益。同時,企業(yè)所處環(huán)境的不確定性在心理層面上放大了CEO的損失感,在現(xiàn)實層面上提升了企業(yè)進一步損失的可能性。CEO的烙印機制不斷被所處環(huán)境以及心理作用反復(fù)強化,促使CEO“以動制動”,進行戰(zhàn)略變革。

    行業(yè)業(yè)績偏差指的是企業(yè)當年績效與行業(yè)平均績效的差距。根據(jù)經(jīng)理人市場理論,聲譽機制是促使CEO做出重要決策的動力之一。當所在企業(yè)處于行業(yè)非優(yōu)勢地位時,CEO為了追逐在經(jīng)理人市場上的良好聲譽,提升市場議價能力,會產(chǎn)生戰(zhàn)略變革的動力。此外,當企業(yè)處在一個橫向的比較系統(tǒng)中時,若績效不及行業(yè)平均,則表明企業(yè)仍有一定的成長空間,但是目前的戰(zhàn)略已經(jīng)不能讓其獲取足夠的競爭優(yōu)勢,亟須在戰(zhàn)略上做出回應(yīng)。同時,環(huán)境不確定性也為整個行業(yè)帶來新一輪調(diào)整的契機,根據(jù)前景理論,CEO在已知自身企業(yè)與行業(yè)平均差距的情況下,會選擇“拼一把”,采取戰(zhàn)略變革以尋找新的價值增長點。根據(jù)以上分析,本文提出假說3和假說4。

    假說3:在歷史業(yè)績偏差的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著。

    假說4:在行業(yè)業(yè)績偏差的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著。

    三、 計量模型、指標與數(shù)據(jù)

    (一) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文選取的初始研究樣本為2008—2019年中國滬深A(yù)股上市企業(yè),并且按以下原則進行篩選:一是,剔除金融行業(yè)樣本;二是,剔除ST和PT的樣本;三是,剔除資不抵債(資產(chǎn)負債率超過100%)和資產(chǎn)負債率小于0的企業(yè);四是,剔除有關(guān)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)。為消除極端值的影響,本文對所有連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理。本文數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫與Wind數(shù)據(jù)庫。

    (二) 計量模型

    本文在實證部分共構(gòu)建4個計量回歸模型。為驗證假說1,構(gòu)建回歸模型(1)。

    DSit=β0+β1CEOFINit+βCVsit+∑Industry+∑Year+εit

    (1)

    其中,各變量下標i表示企業(yè),t表示時間。DS為戰(zhàn)略變革,DS的值越大,表明企業(yè)戰(zhàn)略變革的趨勢越明顯。CEOFIN為核心解釋變量,表示CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷。CVs為本文的控制變量,下同。另外,本文同時控制了年份虛擬變量(Year)和行業(yè)虛擬變量(Industry),εit為隨機擾動項。根據(jù)假說1,預(yù)期系數(shù)β1>0。

    為驗證假說2,構(gòu)建回歸模型(2)。

    DSit=γ0+γ1CEOFINit+γ2EUit+γ3EUit×CEOFINit+∑Industry+∑Year+εit

    (2)

    其中EU表示環(huán)境不確定性,EU的值越大,表示環(huán)境不確定性越大。根據(jù)研究假說2,預(yù)期系數(shù)γ3>0。

    為驗證假說3,構(gòu)建回歸模型(3)。

    DSit=η0+η1CEOFINit+η2EUit+η3Hpsit+η4×CEOFINit×EUit+η5×CEOFINit×Hpsit

    +η6CEOFINit×EUit×Hpsit+ηCVsit+∑Industry+∑Year+εit

    (3)

    其中,Hps表示歷史業(yè)績偏差。Hps的值越大,表示歷史業(yè)績偏差越大。根據(jù)研究假說3,預(yù)期系數(shù)η6>0。

    為驗證假說4,構(gòu)建回歸模型(4)。

    DSit=λ0+λ1CEOFINit+λ2EUit+λ3Ipsit+λ4×CEOFINit×EUit+λ5×CEOFINit×Ipsit

    +λ6CEOFINit×EUit×Ipsit+λCVsit+∑Industry+∑Year+εit

    (4)

    其中,Ips表示行業(yè)業(yè)績偏差。Ips的值越大,表示行業(yè)業(yè)績偏差越大。根據(jù)研究假說4,預(yù)期系數(shù)λ6>0。

    (三) 變量定義

    1. 被解釋變量

    資產(chǎn)結(jié)構(gòu)可以清楚地反映出企業(yè)運作的目的與戰(zhàn)略[29]。本文參考Tangetal.[30]的做法,利用六個維度來測量戰(zhàn)略變革,分別是研發(fā)投入(無形資產(chǎn)凈值/營業(yè)收入)、市場投入(銷售費用/營業(yè)收入)、固定資產(chǎn)更新程度(固定資產(chǎn)凈值/固定資產(chǎn)原值)、資本密集度(固定資產(chǎn)/員工人數(shù))、管理費用投入(管理費用/營業(yè)收入)和企業(yè)財務(wù)杠桿(短期借款、長期借款與應(yīng)付債券之和/權(quán)益賬面價值)。在以上六個維度中,由于中國企業(yè)開始披露研發(fā)費用投入的時間較晚,為提高樣本自由度,因而本文采用無形資產(chǎn)凈值這一數(shù)據(jù)作為研發(fā)投入的替代變量[31]。然后,本文基于以上六個戰(zhàn)略維度指標分別減去同行業(yè)對應(yīng)年份該指標的平均值,再除以該指標的標準差予以標準化后取絕對值。最后本文再對每個企業(yè)標準化后的六個戰(zhàn)略指標取平均值,得到最終的戰(zhàn)略變革指標DS。研發(fā)投入、市場投入、資本密集度和固定資產(chǎn)更新程度代表著企業(yè)在生產(chǎn)能力擴張、創(chuàng)新和營銷方面的行為,管理費用投入反映了企業(yè)的費用結(jié)構(gòu),企業(yè)財務(wù)杠桿反映出企業(yè)的資本運營方式[32]。

    2. 解釋變量

    借鑒鄧建平和曾勇[18]、杜勇等[33]的方法,如果CEO曾在銀行(政策性銀行、商業(yè)銀行與投資銀行等)任職,或曾在金融監(jiān)管部門、基金公司、保險公司、交易所、證券公司、證券登記結(jié)算公司、期貨公司、信托公司、投資管理公司等金融機構(gòu)擔任職位,則本文將CEOFIN記作1,反之為0。

    3. 調(diào)節(jié)變量

    環(huán)境不確定性(EU)。借鑒申慧慧等[34]的研究,本文運用式(5)估算企業(yè)過去5年的非正常銷售收入。

    Sale=φ0+φ1Year+ε

    (5)

    其中,Sale為銷售收入,Year為年度變量。非正常銷售收入為式(5)的殘差值。在上述基礎(chǔ)上,利用企業(yè)過去5年非正常收入的標準差除以過去5年銷售收入平均值的比值后經(jīng)行業(yè)調(diào)整得到環(huán)境不確定性指標EU。該數(shù)值越大,表明企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性越大。

    歷史業(yè)績偏差(Hps)。借鑒Chen[35]的方法,若當年企業(yè)實際業(yè)績低于當年歷史預(yù)期業(yè)績,取二者之間的差值。其中,利用總資產(chǎn)回報率(ROA)作為企業(yè)的業(yè)績衡量指標。具體計算方法如式(6)所示。

    Ai,t=(1-λ)IPi,t-1+λAi,t-1

    (6)

    其中,IPi,t-1是企業(yè)i在第t-1期的實際業(yè)績,Ai,t-1是企業(yè)i在第t-1期的歷史預(yù)期業(yè)績。λ取值范圍為[0, 1],表示前一期的實際業(yè)績與前一期預(yù)期業(yè)績的重要程度,對λ取值0.4進行測量。需要特別說明的是,企業(yè)i第0期的歷史預(yù)期業(yè)績由第0期的實際業(yè)績進行替代。另外,本文借鑒王菁等[36]的方法對得到的結(jié)果進行截尾處理,當企業(yè)實際業(yè)績低于歷史預(yù)期業(yè)績時對差值取絕對值,否則取0。

    行業(yè)業(yè)績偏差(Ips)。借鑒Chen[35]的研究,若當年企業(yè)實際業(yè)績低于當年行業(yè)預(yù)期業(yè)績,取二者之間的差值進行測量。具體計算方法如式(7)所示。

    IEi,t=(1-λ)IPi,t-1+λIEi,t-1

    (7)

    其中,IEi,t是企業(yè)i在第t期的所在行業(yè)的預(yù)期業(yè)績,IPi,t-1是企業(yè)i在第t-1期的所在行業(yè)全部企業(yè)所取得實際業(yè)績的中位數(shù)。與歷史業(yè)績偏差(Hps)類似,本文對λ取值0.4進行測量,并且采取相同的截尾處理方式。

    4. 控制變量

    借鑒鞏鍵等[37]、Richardetal.[38]的研究,本文確定以下變量作為控制變量?;谄髽I(yè)運營角度,本文選擇資產(chǎn)負債率(Lev)、企業(yè)成長性(Growth)、企業(yè)規(guī)模(Size)以及企業(yè)年齡(Age)四個變量來控制解釋變量對戰(zhàn)略變革的影響?;诠井a(chǎn)權(quán)角度,本文控制企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Soe)。基于公司治理角度,本文選擇董事會結(jié)構(gòu)(DIR)、兩權(quán)分離(Dual)以及股權(quán)制衡度(Bshare)三個變量來控制解釋變量對戰(zhàn)略變革的影響?;贑EO個人特征角度,本文選擇CEO年齡(CEOage)、CEO海外經(jīng)歷(OVERSEA)、CEO政治關(guān)聯(lián)(CEOPC)、CEO財務(wù)背景(CEOCW)變量來控制解釋變量對戰(zhàn)略變革的影響。所有變量的定義如表1所示。

    表1 變量定義

    表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

    表3 主要變量的相關(guān)性分析

    四、 實證分析結(jié)果

    (一) 描述性統(tǒng)計

    表2是對變量進行描述性統(tǒng)計的結(jié)果。其中,被解釋變量戰(zhàn)略變革(DS)的平均值為0.622,最小值為0.200,最大值為2.008,表明企業(yè)之間戰(zhàn)略變革程度存在較大差異。解釋變量CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷(CEOFIN)的均值為0.053,表明樣本企業(yè)CEO具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的只占5.3%,即大部分樣本企業(yè)CEO不具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷。情境變量環(huán)境不確定性(EU)的最小值為0.129,最大值為7.019,表明不同企業(yè)面臨著不同程度的環(huán)境不確定性。情境變量歷史業(yè)績偏差(Hps)的最小值為0,最大值為0.273,行業(yè)業(yè)績偏差(Ips)的最小值為0,最大值為0.290,表明不同企業(yè)業(yè)績狀況差異較大。

    (二) Pearson相關(guān)性分析

    表3給出了主要變量的相關(guān)分析結(jié)果。從表3可知,戰(zhàn)略變革(DS)與CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷(CEOFIN)的相關(guān)系數(shù)為0.046,初步驗證了本文的猜想。

    (三) 回歸結(jié)果

    模型(1)報告了僅含有控制變量的分析結(jié)果。模型(2)報告了方程(1)的結(jié)果,用以檢驗解釋變量CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革的影響。根據(jù)表4,CEOFIN的系數(shù)在1%的水平下顯著為正值,這表明CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對戰(zhàn)略變革具有顯著的正向影響,假說1得以驗證。

    表4中的模型(3)匯總了方程(2)的回歸分析結(jié)果,用來驗證環(huán)境不確定性在CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革之間的調(diào)節(jié)作用。由表4可知,環(huán)境不確定性與CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷的交互乘積項的系數(shù)在1%的水平下顯著為正。由此可知,相對于環(huán)境不確定性低的情境,環(huán)境不確定性越高越易促使具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO實施戰(zhàn)略變革,假說2得以驗證。

    表4中的模型(4)匯總了方程(3)的回歸分析結(jié)果,用來驗證歷史業(yè)績偏差和環(huán)境不確定性的交互情境效應(yīng)。CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷、環(huán)境不確定性和歷史業(yè)績偏差的交互乘積項的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,這表明在歷史業(yè)績偏差較大的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著,假說3得到驗證。

    表4中的模型(5)匯總了方程(4)的回歸分析結(jié)果,用來驗證行業(yè)業(yè)績偏差和環(huán)境不確定性的交互情境效應(yīng)。CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷、環(huán)境不確定性和行業(yè)業(yè)績偏差的交互乘積項的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,這表明在行業(yè)業(yè)績偏差較大的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著,假說4得到驗證。

    表4 實證分析結(jié)果(被解釋變量為DS)

    五、 機制分析與穩(wěn)健性檢驗

    (一) 機制分析

    根據(jù)上文分析可知,具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO可以為企業(yè)建立金融關(guān)聯(lián),建構(gòu)一條由“人”構(gòu)成的信息傳輸通道,緩解企業(yè)融資約束,為企業(yè)戰(zhàn)略變革提供必要的財務(wù)資源。因此,可以預(yù)期的一條作用機制是CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷通過緩解企業(yè)融資約束進而促進了戰(zhàn)略變革。為了更好地估計企業(yè)的融資約束程度,本文利用WW指數(shù)計算融資約束程度[39],如式(8)所示。

    WW=-0.091CF-0.062DivPos+0.021Lev-0.044Size+0.102ISG-0.035SG

    (8)

    其中,Lev和Size與上文的計算方法一致;CF是現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比率,DivPos為現(xiàn)金股利支付虛擬變量,若當期派發(fā)現(xiàn)金股利,則取值為1,否則取值為0;ISG為行業(yè)平均銷售增長率;SG為銷售收入增長率。為了方便結(jié)果解讀與理解,本文對計算出來的WW指數(shù)全部進行了正向處理,處理后的WW指數(shù)結(jié)果越大,表明企業(yè)面臨的融資約束程度越深。

    為了驗證以上機制,本文構(gòu)建以下三個模型。

    DSit=β0+β1CEOFINit+βCVsit+∑Industry+Year+εit

    (9)

    WWit=γ0+γ1CEOFINit+γCVsit+∑Industry+∑Year+εit

    (10)

    DSit=λ0+λ1CEOFINit+λ2WWit+λCVsit+∑Industry+∑Year+εit

    (11)

    表5 融資約束的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

    回歸結(jié)果如表5所示。列(1)為基準回歸結(jié)果,列(2)考察了CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對融資約束的影響。結(jié)果顯示,CEOFIN的系數(shù)在10%的水平下顯著為負,表明CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷緩解了企業(yè)的融資約束。列(3)結(jié)果顯示,WW的系數(shù)在1%的水平下顯著為負,CEOFIN的系數(shù)在1%的水平下顯著為正,說明融資約束在CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革之間起到了部分中介的作用。綜上所述,CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷通過緩解融資約束進而促進戰(zhàn)略變革的路徑得以驗證。

    (二) 穩(wěn)健性檢驗

    1. 更換戰(zhàn)略變革的檢測方法

    為了使上述分析結(jié)果更具可靠性,本部分采用更換被解釋變量測度指標的方法進行重新回歸。首先,借鑒趙晶等[40]、祝振鐸等[41]的做法,在戰(zhàn)略變革原有六個維度的基礎(chǔ)之上,將研發(fā)投入維度以及市場投入維度剔除,通過固定資產(chǎn)更新程度、管理費用投入、資本密集度以及企業(yè)財務(wù)杠桿這四個維度按照原有計算方式重新計算戰(zhàn)略變革DS1。另外,借鑒連燕玲[42]等的研究,利用戰(zhàn)略資源在年度區(qū)間上的波動率重新計算戰(zhàn)略變革DS2?;貧w結(jié)果如表6列(1)和列(2)所示,主效應(yīng)與情境效應(yīng)的顯著性基本沒有顯著變化。

    2. 對樣本年份進行分組檢驗

    考慮到樣本企業(yè)的時間選擇也可能產(chǎn)生誤差[43],本文截取后半部分2014—2019年樣本年份組合的面板數(shù)據(jù)進行檢驗,結(jié)果如表6列(3)所示,各模型回歸主要變量依舊顯著。

    六、 研究結(jié)論與啟示

    (一) 研究結(jié)論

    通過2008—2019年中國滬深A(yù)股上市企業(yè)樣本的計量分析,本文驗證了CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷對于戰(zhàn)略變革的影響,得到以下結(jié)論:(1)CEO金融行業(yè)經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革存在正向關(guān)系。(2)相對于環(huán)境不確定性較低的情境,在環(huán)境不確定性高的情境下具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的CEO更傾向于實施戰(zhàn)略變革。(3)在歷史業(yè)績偏差的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著。(4)在行業(yè)業(yè)績偏差的情境效應(yīng)下,環(huán)境不確定性對金融行業(yè)工作經(jīng)歷與戰(zhàn)略變革的正相關(guān)關(guān)系的增強作用更加顯著。

    表6 穩(wěn)健性檢驗

    (二) 管理啟示

    本文的啟示如下:(1)CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷拓寬了其風險決策視野,對于戰(zhàn)略變革的風險控制有著獨特的認知與能力。當企業(yè)出于戰(zhàn)略變革的目的而選聘高管時,可將CEO金融行業(yè)工作經(jīng)歷作為判斷高管風險偏好與風險控制能力的參考之一。(2)環(huán)境不確定性是企業(yè)實施戰(zhàn)略變革需要考慮的重要問題。雖然環(huán)境不確定性給企業(yè)的變革過程帶來了不穩(wěn)定因素,但是企業(yè)通過戰(zhàn)略變革獲取的收益也是可觀的。企業(yè)可以在選聘具有金融行業(yè)工作經(jīng)歷的職業(yè)經(jīng)理人的基礎(chǔ)上利用環(huán)境,從環(huán)境中尋求競爭優(yōu)勢,建立行業(yè)領(lǐng)先地位。(3)企業(yè)應(yīng)該重視業(yè)績偏差,尋找原因,制定卓有成效的戰(zhàn)略。無論是與企業(yè)歷史業(yè)績的差距,還是行業(yè)業(yè)績的差距,都會或多或少地反映出企業(yè)在戰(zhàn)略方面存在的問題。企業(yè)應(yīng)該居安思危,尋求積極有效的解決方案。

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