高管的银行从业经历有利于企业创新投入吗——基于民营企业的证据

李强; 柳姝

高管的银行从业经历有利于企业创新投入吗——基于民营企业的证据

李强,
柳姝

中国矿业大学管理学院，江苏徐州 221116

基金项目: 国家自然科学基金项目(71802185)

详细信息

作者简介:
李强(1980-), 男, 安徽界首人, 中国矿业大学管理学院教授, 博士

柳姝(1996-), 女, 江苏宿迁人, 中国矿业大学管理学院研究生

中图分类号: F272.3;F276.5
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出版历程
- 收稿日期: 2019-08-13
- 网络出版日期: 2021-05-27
- 刊出日期: 2021-05-27

Is Executive's Banking Experience Conducive to Enterprise Innovation Investment: Evidence from Private Enterprises

LI Qiang,
LIU Shu

School of Management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China

摘要

摘要: 从资源效应和风险效应两方面分析高管的银行从业经历对企业创新投入的作用机制, 并以2010—2017年A股制造业民营上市公司为样本进行实证检验。研究发现, 高管的银行从业经历不仅没有缓解企业创新投入面临的融资约束, 反而恶化了高管短视问题, 导致企业创新投入减少。而且, 高管的银行从业经历对小型企业、非资本密集型企业和非高科技企业创新投入的负面影响更加显著。研究结论从高管的职业背景特征视角丰富了企业创新投入影响因素的相关研究, 拓展了高层梯队理论的应用范围, 有助于全面认识高管的银行从业经历的经济后果。
- 银行从业经历 /
- 创新投入 /
- 企业创新 /
- 高管 /
- 融资约束 /
- 民营企业
Abstract: This paper analyses the influential mechanism of executive's banking experience on enterprise innovation investment from two dimensions of resource effect and rick effect, and makes an empirical test on the private-listed companies in A-share manufacturing industry from 2010 to 2017. It is found that banking experience does not alleviate the financing constraints faced by enterprise in innovation investment, but worsens the short-sighted problem among executives, leading to reduction in innovation investment; moreover, the negative impact of executive's banking experience on innovation investment is pronounced in small enterprises, non-capital-intensive enterprises, and non-high-tech enterprises. The above conclusions enrich the research on the influential factors of enterprise in innovation investment and expand the research literature on the Upper Echelons Theory from the perspective of executive's career experience, which helps to fully understand the economic consequence of executive's banking experience.
- banking experience /
- innovation input /
- enterprise innovation /
- executive /
- financing constraint /
- private enterprise

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图 1 高管有无银行从业经历与企业创新投入的关系

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图 2 高管的银行从业年限长短与企业创新投入的关系

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表 1 变量定义

变量类型	变量名称	变量代码	变量定义
被解释变量	企业创新投入	Inno	当年研发投入与营业收入之比
解释变量	银行从业经历	Bank	高管有银行从业经历，取值为1，否则为0
中介变量	融资约束	KZ	KZ指数
	高管短视	Short	短期投资与期初总资产之比
控制变量	企业规模	Size	期末总资产的自然对数
	企业年龄	Age	第t年与企业成立时间间隔的自然对数
	资本密度	Capital	固定资产净额与员工人数之比的自然对数
	成长性	Tobin Q	托宾Q值
	财务杠杆	Lev	期末负债总额与资产总额之比
	现金流量	Cash	期末现金资产与总资产之比
	盈利能力	ROA	净利润与平均总资产之比
	股权集中度	Top1	第一大股东持股比例
	董事会规模	Board	董事会人数自然对数
	两职合一	Dual	董事长与总经理兼任，取值为1，否则为0
	独立董事占比	Indir	独立董事人数占董事会人数的比重
	行业	Industry	控制行业效应
	年份	Year	控制年份效应

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	N	均值	标准差	最小值	25%分位	中位数	75%分位	最大值
Inno	2002	0.031	0.023	0.000	0.012	0.030	0.041	0.113
Bank	2002	0.287	0.452	0.000	0.000	0.000	1.000	1.000
KZ	2002	1.215	2.019	-5.185	0.088	1.408	2.494	6.231
Short	2002	0.019	0.049	0.000	0.000	0.000	0.012	0.319
Size	2002	22.046	1.022	20.009	21.293	22.019	22.736	24.560
Age	2002	2.772	0.329	1.609	2.565	2.833	2.996	3.367
Capital	2002	12.523	0.829	10.462	11.951	12.503	13.060	14.523
Tobin Q	2002	2.672	2.084	0.335	1.254	2.049	3.384	10.945
Lev	2002	0.398	0.180	0.062	0.255	0.393	0.531	0.816
Cash	2002	0.159	0.114	0.014	0.076	0.127	0.211	0.563
ROA	2002	0.061	0.057	-0.097	0.023	0.053	0.093	0.228
Top1	2002	0.345	0.149	0.081	0.234	0.322	0.445	0.774
Board	2002	2.130	0.181	1.609	1.946	2.197	2.197	2.565
Dual	2002	0.313	0.464	0.000	0.000	0.000	1.000	1.000
Indir	2002	0.369	0.047	0.333	0.333	0.333	0.429	0.500

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表 3 相关性分析

	Inno	Bank	KZ	Short	Size	Age	Capital	Tobin Q	Lev	Cash	ROA	Top1	Board	Dual	Indir
Inno	1.000
Bank	-0.080^***	1.000
KZ	-0.113^***	-0.004	1.000
Short	-0.076^***	0.041^*	0.073^***	1.000
Size	-0.058^***	0.007	0.087^***	0.072^***	1.000
Age	-0.072^***	-0.054^**	0.170^***	0.128^***	0.122^***	1.000
Capital	-0.068^***	-0.054^**	0.156^***	-0.048^**	0.353^***	0.060^***	1.000
Tobin Q	0.175^***	0.004	-0.162^***	-0.055^**	-0.512^***	-0.066^***	-0.243^***	1.000
Lev	-0.207^***	0.033	0.670^***	0.000	0.416^***	0.136^***	0.168^***	-0.420^***	1.000
Cash	0.089^***	0.002	-0.596^***	-0.099^***	-0.187^***	-0.085^***	-0.248^***	0.221^***	-0.370^***	1.000
ROA	0.119^***	0.044^*	-0.640^***	-0.048^**	0.002	-0.123^***	-0.228^***	0.374^***	-0.442^***	0.309^***	1.000
Top1	0.023	0.020	-0.207^***	-0.103^***	0.060^***	-0.195^***	-0.074^***	0.117^***	-0.102^***	0.118^***	0.243^***	1.000
Board	-0.057^**	0.074^***	0.048^**	-0.029	0.224^***	-0.037^*	0.055^**	-0.159^***	0.153^***	-0.058^***	-0.047^**	-0.085^***	1.000
Dual	0.131^***	0.010	-0.047^**	0.006	-0.151^***	-0.019	-0.046^**	0.125^***	-0.090^***	0.082^***	0.061^***	-0.006	0.145^***	1.000
Indir	0.074^***	0.029	-0.056^**	-0.027	-0.095^***	-0.040^*	-0.045^**	0.112^***	-0.094^***	0.039^*	0.061^***	0.051^**	-0.577^***	0.087^***	1.000
注：^、^{ }、^{ * *}分别表示10%、5%、1%的统计显著性水平。下表同。

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表 4 参数检验和非参数检验

分析变量	分组变量	Panel A：均值检验
分析变量	分组变量	全样本	无银行从业经历		有银行从业经历		显著性
Inno	Bank	0.031	0.032		0.028		0.000
		Panel B：非参数检验
		Mann-Whitney U		Kolmogorov-Smirnov Z		中位数检验
		Z值	显著性	Z值	显著性	卡方	显著性
		-4.010	0.000	2.184	0.000	16.826	0.000

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表 5 高管的银行从业经历对企业创新投入的中介效应

变量	基本回归	融资约束		高管短视
变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
被解释变量	Inno	KZ	Inno	Short	Inno
Bank	-0.002 1^**(-2.23)	0.002 0(0.04)	-0.002 1^**(-2.23)	0.005 9^**(2.14)	-0.001 9^**(-2.01)
KZ			-0.000 2(-0.40)
Short					-0.037 1^***(-4.23)
Size	0.002 0^***(2.89)	-0.048 2(-1.35)	0.002 0^***(2.86)	0.005 0^***(3.40)	0.002 2^***(3.14)
Age	-0.005 3^***(-3.45)	0.318 4^***(4.24)	-0.005 3^***(-3.39)	0.015 0^***(5.16)	-0.004 8^***(-3.09)
Capital	0.000 3(0.47)	-0.070 7^*(-1.83)	0.000 3(0.45)	-0.004 1^**(-2.30)	0.000 2(0.25)
Tobin Q	0.001 1^***(2.98)	0.254 9^***(12.01)	0.001 1^***(2.94)	-0.001 2(-1.35)	0.001 0^***(2.87)
Lev	-0.019 2^***(-5.79)	5.253 0^***(27.04)	-0.018 2^***(-4.20)	-0.022 1^***(-2.71)	-0.020 0^***(-6.04)
Cash	0.000 9(0.20)	-6.433 7^***(-24.82)	-0.000 4(-0.06)	-0.052 9^***(-6.20)	-0.001 1(-0.24)
ROA	-0.004 5(-0.44)	-14.331 7^***(-20.38)	-0.007 3(-0.60)	-0.026 4(-1.02)	-0.005 5(-0.54)
Top1	-0.001 7(-0.50)	-0.312 5^**(-2.02)	-0.001 8(-0.52)	-0.029 9^***(-4.42)	-0.002 8(-0.83)
Board	0.003 0(0.97)	-0.334 9^**(-2.08)	0.002 9(0.95)	-0.025 0^***(-3.30)	0.002 0(0.67)
Dual	0.004 1^***(4.16)	0.077 7(1.52)	0.004 1^***(4.17)	0.001 9(0.76)	0.004 1^***(4.26)
Indir	0.009 0(0.75)	-0.838 4(-1.46)	0.008 8(0.74)	-0.058 5^**(-2.27)	0.006 8(0.57)
行业效应	控制	控制	控制	控制	控制
年份效应	控制	控制	控制	控制	控制
F值	23.13	145.33	22.65	5.42	23.20
调整R²	0.342 0	0.772 2	0.341 8	0.094 1	0.347 5
样本量	2 002	2 002	2 002	2 002	2 002
Sobel检验		Z=0.155 1，中介效应不显著		Z=-2.089 5，中介效应显著
注：括号内为T值。

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表 6 倾向得分匹配(PSM)估计结果

估计方法	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5
估计方法	一对一匹配	卡尺匹配	核匹配	局部线性回归匹配	样条匹配
ATT	-0.003 8^**	-0.0029^***	-0.003 0^***	-0.002 8^***	-0.002 8^**
ATU	-0.002 3	-0.003 6^***	-0.004 1^***	-0.004 3^***	-0.003 9^***
ATE	-0.002 8^**	-0.003 4^***	-0.003 8^***	-0.003 8^***	-0.003 6^***
样本量	1 969	1 969	1 969	1 969	1 969
注：本文还进行了一对四匹配、卡尺内一对四匹配和马氏匹配，结果不变。

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表 7 工具变量法(2SLS)

变量	Bank	T值	Inno	T值
Bank			-0.007 0^***	-3.84
Bank_iv	0.964 8^***	32.11
Size	-0.010 3	-0.86	0.002 0^***	2.89
Age	-0.037 9	-1.23	-0.005 4^***	-3.58
Capital	0.007 3	0.56	0.000 2	0.33
Tobin Q	0.005 6	0.84	0.001 1^***	3.13
Lev	0.039 2	0.61	-0.018 7^***	-5.66
Cash	-0.048 9	-0.61	0.000 5	0.12
ROA	0.436 5^**	2.19	-0.002 4	-0.24
Top1	0.069 6	1.19	-0.001 1	-0.33
Board	0.220 9^***	3.51	0.004 5	1.44
Dual	0.018 5	0.98	0.004 3^***	4.46
Indir	0.693 8^***	3.09	0.013 9	1.14
行业效应	控制		控制
年份效应	控制		控制
F值	23.44		-
调整R²	0.345 2		-
样本量	2 002		2 002

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表 8 稳健性检验

变量	(1)		(2)		(3)
变量	系数	T值	系数	T值	系数	T值
Bank	-0.001 6^**	-2.27	-0.001 9^**	-2.00
Bank_Y					-0.005 6^*	-1.98
Size	-0.000 2	-0.38	0.002 1^***	3.31	0.005 5^***	3.04
Age	-0.002 4^**	-2.46	-0.005 2^***	-3.74	-0.040 3^***	-8.49
Capital	-0.003 6^***	-7.83	0.000 3	0.49	-0.007 5^***	-3.17
Tobin Q	0.000 1	0.54	0.001 1^***	3.56	0.003 3^***	3.56
Lev	0.001 4	0.63	-0.019 3^***	-6.11	0.017 1	1.45
Cash	-0.001 5	-0.52	0.000 8	0.19	-0.018 6	-1.19
ROA	0.075 3^***	10.47	-0.005 3	-0.54	0.060 6^**	2.39
Top1	0.001 9	0.88	-0.001 9	-0.61	-0.037 8^**	-2.14
Board	0.004 4^**	2.02	0.002 8	0.94	0.003 9	0.53
Dual	0.000 9	1.32	0.004 0^***	4.33	-0.002 7	-0.95
Indir	0.006 1	0.78	0.008 4	0.78	-0.007 8	-0.43
行业效应	控制			控制		控制
年份效应	控制			控制		控制
省份效应	控制			控制		控制
样本量	2 002		2 002			84
注：Bank_Y为高管的银行从业年限长短虚拟变量，若高管的银行从业年限超过当年中位值水平，取值为1，否则为0。

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表 9 进一步分析

变量	(1)		(2)		(3)
变量	系数	T值	系数	T值	系数	T值
Bank	-0.003 9^***	-2.82	-0.003 7^***	-2.72	-0.003 5^***	-3.46
Big	-0.001 1	-0.72
Bank×Big	0.003 6^*	1.94
Fixedpp			-0.001 2	-0.81
Bank×Fixedpp			0.003 2^*	1.72
Hightech					0.026 3^***	6.27
Bank×Hightech					0.003 4^*	1.66
Size	0.002 0^**	2.37	0.002 1^***	3.01	0.002 0^***	2.94
Age	-0.005 3^***	-3.43	-0.005 4^***	-3.51	-0.005 4^***	-3.45
Capital	0.000 4	0.45	0.000 5	0.47	0.000 3	0.36
Tobin Q	0.001 1^***	3.00	0.001 1^***	3.02	0.001 1^***	2.96
Lev	-0.018 9^***	-5.71	-0.019 6^***	-5.85	-0.019 2^***	-5.79
Cash	0.001 3	0.30	0.000 6	0.14	0.001 0	0.22
ROA	-0.004 9	-0.48	-0.005 1	-0.51	-0.005 1	-0.50
Top1	-0.002 2	-0.63	-0.001 9	-0.56	-0.001 7	-0.50
Board	0.002 5	0.83	0.003 0	0.98	0.003 0	1.00
Dual	0.004 1^***	4.20	0.004 1^***	4.22	0.004 1^***	4.14
Indir	0.007 7	0.64	0.009 0	0.75	0.009 9	0.83
行业效应	控制		控制		控制
年份效应	控制		控制		控制
F值	22.28		22.26		22.74
调整R²	0.342 6		0.342 4		0.342 7
样本量	2 002		2 002		2 002

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