高管团队异质性、战略决策质量与创新绩效研究

〔摘要〕高管团队特征与创新绩效关系是近年来理论研究的热点。本文提出高管团队异质性、战略决策质量与创新绩效关系的理论模型并进行实证检验。研究结果表明：高管团队教育水平异质性和职业背景异质性与创新绩效和战略决策质量存在显著正相关关系；战略决策质量在高管团队教育水平异质性和职业异质性与创新绩效关系中具有部分中介作用。

〔关键词〕高管团队异质性；战略决策质量；创新绩效；中介作用

中图分类号：F272文献标识码：A文章编号：10084096（2015）05000307

经济深度全球化和网络信息化背景下，市场竞争日益激烈、顾客需求多变、技术更新加剧，企业只有持续创新才能获得持续成长。在影响企业创新的诸因素中，高管团队异质性逐渐引起学术界的关注。有学者发现高管团队异质性与创新绩效间存在显著正相关关系；但也有学者发现高管团队异质性与创新绩效间存在负相关关系。研究结果不一致可能与研究情境因素有关，但更可能是对二者关系机理认识不清所致。近年有学者以战略共识、战略选择、高管团队行为整合和冲突处理方式等作为中介变量或调节变量探讨二者关系机理，但仍未得出一致结论。随着研究深入也有学者发现高管团队自身的特质会影响战略决策质量；而战略决策质量被认为是影响企业创新绩效的重要因素。本文尝试引入战略决策质量作为中介变量，探讨其对高管团队异质性与创新绩效关系的影响。

一、文献回顾与理论假设

（一）高管团队异质性与创新绩效

高管团队异质性指高管团队成员在人口背景特征以及重要的认知观念、价值观和经验的差异化。Pelled[1]根据高管团队异质性的外显程度不同将其分为显性特征和隐性特征，显性特征包括性别和年龄等，而隐性特征则包括任期、教育、经验和文化等。Daellenbach 等[2]根据与工作相关程度将高管团队异质性分为工作性异质性和非工作性异质性，工作性异质性包括工作经验和职业背景等，非工作性异质性包括年龄、性别和种族等。Kilduff等[3]根据要素间的相互关系将异质性分为自变量和因变量，自变量包括年龄、任期、教育和文化等客观特征，因变量则主要体现在认知方面。总体而言，关于高管团队异质性维度划分主要有两类：一类是客观维度，包括年龄、任期和教育背景等；另一类是主观维度，包括高管团队认知和心理特征等。现有文献较多使用客观维度来测量高管团队异质性，并从高管团队年龄异质性、教育背景异质性和职业背景异质性等维度来测量。通常情况下，高管团队异质性对于打破组织僵化和推动组织变革具有积极作用，能够为组织带来新的活力进而有利于组织创新，但由于情境和路径的差异，高管团队异质性的不同维度对企业创新绩效会产生差异性的影响。

年龄异质性指高管团队成员在年龄上的差异。Bantel 和Jackson[4]认为高管团队年龄异质性与创新绩效间存在显著正相关关系。Wiersema 和Bird[5]认为高管团队成员年龄差异大更容易发生价值观和认知的冲突，因而不利于创新绩效。谢敏明[6]基于元分析，发现高管团队年龄异质性对企业的创新绩效有负向影响，但这种影响较小。由此本文提出以下假设：

H1a：高管团队年龄异质性与创新绩效间存在显著负相关关系。

教育背景异质性是高管团队成员的学历水平和所学专业两方面的差异，主要体现在教育水平和教育专业两方面。Carmen 和Mariluz[7]认为高管团队教育背景异质性越高，在制定战略决策时收集的信息就越多元化，并且对问题也有更全面的理解，这些都有利于提高创新绩效。Simons等[8]认为教育水平不同，使得高管团队成员对待同一事件的认知不同，把握问题的角度不同，因而能提出不同的看法，这有利于组织创新。Bantel和Jackson[4]认为高管团队教育背景异质性与创新绩效间存在显著正相关关系。谢凤华等[9]认为高管团队教育水平异质性对技术创新绩效有显著正向影响。谢敏明[6]也认为高管团队教育背景异质性对创新绩效有显著正向影响。由此本文提出以下假设：

H1b：高管团队教育背景异质性与创新绩效间存在显著正相关关系。

高管团队职业背景异质性指团队成员在不同行业、不同企业以及不同工作岗位上的工作经历。高管团队成员职业背景不同，使他们对外部环境中存在的机会和威胁有不同看法，在处理问题和战略决策制定方式方面也会存在不同，这些不同促进了组织创新，进而提高创新绩效。李华晶和张玉利[10]认为高管团队职业经历异质性与企业创新绩效间存在显著负相关关系，但有越来越多的实证研究文献证实高管团队职业背景异质性与创新绩效间存在显著正相关关系[4-11-6]。由此本文提出以下假设：

H1c：高管团队职业背景异质性与创新绩效间存在显著正相关关系。

（二） 战略决策质量与高管团队异质性、创新绩效关系及中介作用

战略决策质量指企业的战略决策与其周围环境、内部资源和能力与企业重要目标的一致性程度[12]。Korsgaard 和Schweiger[13]认为战略决策质量包括决策反映出来的效果、决策执行过程中解决问题的能力以及根据实际情况调整策略的应变能力。在实际操作中，学者们似乎更倾向于通过对战略决策质量的测量来反映其内涵，其测量指标主要依据Tilles[14]提出的评价战略质量的六条标准，即环境一致性、内部一致性、适应性、时间范围、风险程度以及战略的有效性。

1高管团队异质性与战略决策质量

Hambrick等[15]认为高管团队成员独有的经历以及在此基础上形成的认知、价值观、思维方式等都是影响战略决策质量的关键因素。Wiersema 和Bird[5]认为年龄差异会导致他们在战略制定过程中因对战略看法不一致而产生冲突，可能会影响战略决策质量。Boeker[16]认为高管团队异质性有助于高管团队打破组织惯性和进行战略创新，但高管团队异质性程度越高，战略变革程度可能也越大，这就越难保证战略决策质量。Simons 等[8]认为高管团队教育水平异质性可为战略决策提供多元信息，能够对现象有更深层次的理解，因而有助于提高战略决策质量。Bantel[17]认为高管团队成员在年龄、职业和教育背景上的异质性使得他们对问题的理解和信息的处理方式不同，能提出更全面的决策方案，这有助于战略决策质量的提高。Amason和Sapienza[18]认为高管团队成员在职业背景上的多样性使他们更加全面地看待问题，完善战略决策，从而提高决策质量。由此本文提出以下假设：

H2a：高管团队年龄异质性与战略决策质量间存在显著正相关关系。

H2b：高管团队教育背景异质性与战略决策质量间存在显著正相关关系。

H2c：高管团队职业背景异质性与战略决策质量间存在显著正相关关系。

2战略决策质量与创新绩效

Schweiger和Sandberg[19]认为高管团队成员需要尽可能多地获取必要的信息，并通过适当的处理制定出较高质量的战略决策，进而提高企业绩效。Bantel[17]认为认知能力呈现多样性的高管团队倾向于制定更加创新和高质量的战略决策，这有利于提高企业创新绩效。Hsu和 Kevin[20]认为战略决策质量在高管团队影响绩效的过程中起着关键性作用，同时指出有效的沟通有利于提高战略决策质量，从而提高创新绩效。由此本文提出以下假设：

H3：战略决策质量与创新绩效间存在显著正相关关系。

3战略决策质量的中介作用

就战略决策质量、高管团队异质性与创新绩效的两两关系而言，如前所述，Hambrick等[15]认为在战略决策过程中，高管团队成员独有的经历以及在此基础上形成的认知、价值观、思维方式等都是影响战略决策质量的关键因素；战略决策质量对企业绩效有正向影响[19]。就三者的相互关系而言，Bantel[17]认为认知能力多样性的高管团队倾向于制定更加创新和高质量的战略决策，这有利于创新绩效的提高。Hsu和Kevin[20]认为具有创新个性特征的高管团队有助于提高战略决策质量，而战略决策质量在高管团队影响绩效的过程中起着关键性作用，并且有效的沟通有利于提高战略决策质量，进而提高创新绩效。基于以上分析，本文认为高管团队异质性通过影响战略决策质量进而对创新绩效产生影响的路径在现实中可能是存在的。由此本文提出以下假设：

H4a：战略决策质量在高管团队年龄异质性与创新绩效间起中介作用。

H4b：战略决策质量在高管团队教育背景异质性与创新绩效间起中介作用。

H4c：战略决策质量在高管团队职业背景异质性与创新绩效间起中介作用。

基于以上假设，本文的理论模型如图1所示。

二、研究设计

（一）样本与数据收集

本文研究战略决策质量对高管团队异质性与创新绩效关系的影响，调研对象为高新技术企业的高管团队成员，主要通过填写调查问卷的方式进行数据收集。问卷首先对本文中的问卷设计做了简单介绍，以方便答卷人理解调查目的并回答。问卷主体分为两部分：第一部分是企业基本信息以及答卷人相关信息，包括企业成立年份、企业职工人数、答卷人年龄、受教育背景和以前的工作背景，主要采取填空和选择的形式；第二部分是关于战略决策质量和创新绩效的题项描述，问卷采用李克特5级评分法，由答卷人凭借其主观感知对问卷中关于战略决策质量和创新绩效的描述进行打分，从1到5分别表示完全不同意到完全同意。

本次调查主要使用网络发放问卷和收集数据，通过问卷星进行在线问卷调查，将问卷参考模版制作成网页的形式，答卷人只需要通过网络链接就可以直接进入问卷填写页面，完成之后直接提交问卷即可。为保证研究需要，我们对样本企业进行初步筛选。因为考察创新绩效，我们主要选取高新技术企业且近三年有新产品进入市场的企业进行调查。样本主要来自北京、天津、河北以及辽宁的沈阳和大连的企业，我们从这些企业黄页筛选出合格企业后，通过我们的关系网络与其中部分企业建立联系并完成问卷调查。问卷调查历时3个月，共收回234份问卷，来自60家企业，为了保持问卷的独立性，我们在每家企业中抽取3份有效问卷，最终有效问卷为180份。

由于问卷调查时所有题项均由同一答卷者填写容易产生同源偏差（Common Method Variance）问题，本文采用答卷者信息隐匿和反向条目法进行事前预防，并采用Harman单因子检验方法检验同源偏差，将问卷所有题项放在一起做因子分析，在未旋转时得到的第一个主成分占到的载荷量并没有占到多数，保证可能存在的同源偏差基本不会影响研究结论。

（二） 变量测量

（1）高管团队异质性。本文采取常用的客观维度测量高管团队异质性。其中，年龄按高管团队成员的出生年份至2014年的时间段计算，对高管团队年龄异质性采用标准差系数来计算，标准差系数即标准差除以相应的均值，值越大意味着高管团队成员在年龄的异质性程度越高；教育背景和职业背景参考Tihanyi等[21]的分类，并采用Herfindal-Hirschinan系数来衡量。

（2）战略决策质量。战略决策质量构成主要包括决策反映出来的效果、决策执行过程中解决问题的能力以及根据实际情况调整战略的应变能力[13]。现有关于战略决策质量的测量，主要依据Tilles[16]提出的评价战略质量的六条标准，采用Dooley和Fryxell[22]开发的战略决策质量量表，信度和效度较好，国内学者如古家军和胡蓓[23]以及郭立新和陈传明[12]采用该量表，本文也采用该量表，用7个题项进行测量。

（3）创新绩效。Hagedoorn和Cloodt[24]认为狭义的创新绩效是指一个企业将其发明专利引进市场的比重，可以根据企业的新产品、新工艺流程等的引入数量来衡量；广义的创新绩效是指从创新概念产生一直到将其用于市场的整个过程中，企业由此取得的新发明、新技术以及创新这三个方面的绩效。陈劲等[25]认为企业创新绩效是由企业技术创新所产生的、能够被客观感知和衡量的绩效，应当包括创新所带来的直接经济效益和间接经济效益，直接经济效益主要包括新产品的销售率和利润率等，间接经济效益则主要包括技术专利等。本文认为创新不仅是一种过程，也是一种结果，所以倾向于广义的创新绩效，即从概念产生开始一直到最终用于市场整个过程中取得的新发明、新技术以及创新这三个方面的绩效，不仅包括直接经济效益还应包括间接经济效益。基于此，创新绩效的测量主要参考Lane等 [26]以及杨建君和康博纬[27]的研究，采用8个题项进行测量。本文使用较为成熟的量表，并采用李克特5级量表对题项进行测量。

（4）控制变量。本文选取企业年龄和企业规模作为控制变量，因为企业年龄不同，追求的目标不同，对创新投入也会有所差异，最终影响企业创新绩效；企业规模会对企业战略决策和企业行为产生影响，规模较大的企业具有更强的资源获取能力，在创新活动上可能更愿意进行更多的投入，这都有助于创新绩效的提高。本文对企业年龄的测量采用从其成立年份到2014年的时间段的自然数，对企业规模的测量则采用职工人数的自然对数。

（三）信度和效度检验

信度检验结果如表1所示。

从表1可以看出，战略决策质量和创新绩效各题项的CITC系数值均大于05，两个变量的Cronbachs α系数分别为0874和0878，均大于08，说明量表具有较好的内部一致性，信度较好。由于对战略决策质量和创新绩效的测量都借鉴成熟度较高的量表，内容效度较好，所以本文主要采用因子分析方法对量表的结构效度进行检验。战略决策质量量表的KMO值为0885，大于07；Bartlett球体检验的P值显著，适合做因子分析。本文最终提取的1个共同因子，累积解释了56935%的变异量，因子载荷值均大于05，表明战略决策量表的结构效度较好。创新绩效量表的KMO值为0887，且Bartlett球体检验的P值显著，适合做因子分析。因子分析提取1个共同因子，累计方差解释为54204%，因子载荷值均大于05，表明创新绩效量表的结构效度较好，所有指标均予以保留。

三、实证分析

（一） 变量描述性统计和相关性分析

相关性分析结果显示（如表2所示），各变量间存在显著相关关系，而且变量的共同变异不是很高，说明关系模型和研究假设具有合理性，可对变量间关系做进一步分析。另外，企业年龄和企业规模与创新绩效间不存在显著相关关系，因而本文将不再单独考虑这两个控制变量的作用。

（二）假设检验

本文使用SPSS210统计软件，采用分层多元回归方法对样本数据进行分析。首先是以创新绩效为因变量，高管团队异质性的3个维度为自变量构建模型1，进行回归分析；其次以高管团队异质性为自变量，以战略决策质量为因变量构建模型2，进行回归分析；再次以战略决策质量为自变量，创新绩效为因变量构建模型3，进行回归分析；最后以高管团队异质性与战略决策质量同时作为自变量，创新绩效作为因变量构建模型4，进行回归分析。具体分析结果如表3所示。

模型1通过了F检验，说明所构建的模型1有效。模型1结果表明，年龄异质性对创新绩效没有显著影响，故H1a不成立；高管团队教育背景异质性、职业背景异质性均与创新绩效间存在显著正相关关系，其β值分别为0371和0363，P值均小于0001，H1b和H1c均得到了验证。模型2和模型3都通过了F检验，说明这两个模型都有效。模型2的结果表明，高管团队年龄异质性与战略决策质量间存在正相关关系（β=0203，P

决策质量与创新绩效间存在显著正相关关系（β=0506，P

根据Baron和Kenny的建议，中介效应的判定条件包括：第一，自变量对因变量有显著影响。第二，自变量对中介变量有显著影响。第三，中介变量对因变量有显著影响。第四，将自变量和中介变量同时放入回归方程时，中介变量对因变量有显著影响，若自变量对因变量的显著影响消失时则为完全中介，若自变量对因变量的影响变小时则为部分中介。模型1、模型2和模型3结果符合上述判定条件的前3项要求；模型4结果表明，高管团队教育水平异质性和职业背景异质性与创新绩效间存在显著正相关关系（β值分别为0243和0273，P值均小于005）；战略决策质量与创新绩效间存在显著正相关关系（β=0328，P

四、结论与讨论

本文以文献研究为基础，引入战略决策质量作为中介变量来探究高管团队异质性与创新绩效关系机理，通过对北京、天津、河北和辽宁等地的高新技术企业为样本的实证研究，得出以下结论：第一，高管团队教育背景异质性和职业背景异质性均与创新绩效间存在显著正相关关系，这与以往有关高管团队异质性与创新绩效关系的研究结论一致。本文发现高管团队年龄异质性与创新绩效间不存在显著相关关系，这与本文相关假设（H1a）不一致，也与以往相关研究结论不一致，因为在竞争激烈的高新技术企业中年龄异质性的作用相对较弱。第二，高管团队异质性与战略决策质量间存在显著正相关关系。该结论有力地支持了Bantel和 Jackson[4]的研究结论，说明在战略决策过程中，高管团队异质性有助于企业获取更多的信息，进而制定出高质量战略决策。另外，本文也证实了战略决策质量与创新绩效存在正相关关系，因而支持了Hsu和Kevin[20]的观点，说明战略决策是个十分复杂的过程，其质量好坏直接关系到创新绩效。第三，本文发现战略决策质量在高管团队异质性与创新绩效起部分中介作用，高管团队异质性不仅直接影响企业创新绩效，还会通过战略决策质量影响创新绩效。

本文将战略决策质量这一变量纳入到高管团队异质性与创新绩效关系的研究中，探究战略决策质量对高管团队年龄、教育和职业背景异质性与创新绩效关系的作用机制，使二者关系机制更加清晰合理，这对该领域未来的研究提供了指导和借鉴。本文发现在高技术企业中，高管团队年龄异质性与创新绩效关系不显著，该研究结论与以往观点有所不同。同时，本文还首次发现战略决策质量在高管团队异质性与创新绩效间具有部分中介作用，这在一定程度上丰富了当前的学术研究。本文对我国高技术企业提高创新绩效具有启示作用。一方面，高管团队教育异质性和职业背景异质性对提高创新绩效具有显著的正向影响，企业应加强高层管理团队建设，特别是要吸引不同教育背景和职业背景的成员进入高层管理团队。另一方面，战略决策质量在高管团队异质性与创新绩效间具有部分中介作用，企业要努力提高战略决策质量。为此要注意到高管团队异质性虽然会提高决策质量，但达成共识可能需要更多的时间，因而需要改善战略决策机制，提供战略决策效率。

本文仍然存在着一定的局限性。关于战略决策质量和创新绩效的量表数据的获得主要通过企业高管的主观判断，这在一定程度上影响数据的客观性和科学性。对高管团队异质性的测量没有采用团队成员认知等主观特征。本文的样本数据选取的企业主要在北京、天津、河北和辽宁等地区，使得样本选取受到地域性限制，所收集的数据是横向数据，这在一定程度上也会影响研究结论。

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The Relationship between Top Management Team Heterogeneity and theInnovation Performance： The Mediating Effect of StrategicDecision-making Quality

Bai Jing-kun1，2， Li Sha-sha1

（1 School of Business Administration，Dongbei University of Finance & Economics， Dalian，116025；

2Institute of Industrial Economics CASS， Beijing， 100836）

Abstract：Based on the previous literature about the executive team heterogeneity and innovation performance analysis， this paper proposes the conceptual model and variables relationship assumptions We use a large sample of empirical research， collect data through questionnaires for factor analysis and regression analysis， and the main conclusions are： TMT tenure heterogeneity， education level heterogeneity， education major heterogeneity and professional background heterogeneity are significant positive correlation with innovation performance， and TMT age heterogeneity has no significant effect on innovation performance；there is a negative correlation between TMT heterogeneity and strategic decision-making speed and between TMT heterogeneity and strategic decision-making quality；TMT heterogeneity not only directly affects the innovation performance of enterprises， but also affects innovation performance through strategic decision-making

Key Words：top management team heterogeneity， strategic decision-making quality， innovation performance； mediating effect