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根据高层梯队理论(Hambrick and Mason，1984)，人力资本特征的变量包括人口特征变量和心理特征变量两类。人口特征变量是指年龄、性别、种族、国籍、教育程度、工作年限等显性特征；心理特征变量是指文化价值观、认知模式、个性、信仰等隐性变量。人力资本的人口特征（年龄、任期、学历等）和异质性特征（认知、价值观、洞察力等），其作用过135 程不同，对企业的战略决策、竞争行为影响也不同。 由于心理特征变量一般不易获得科学论证（Glunk，2001)，所以本文针对创业企业管理型人力资本和研发型人力资本，采用高管和核心技术人员的任期、年龄和教育水平等人口特征变量，在实证检验创业企业R&D投资与融资结构相互关系基础上（假设1），加入人力资本特征变量，实证检验两者之间相关程度是否发生变化。 140 任期。如果不考虑人力资本特征，根据现有研究成果，企业R&D投资与融资结构负相关，即：企业R&D投资越多，越倾向于低负债。但是，企业管理者的平均任期却能够影响其对R&D投资的融资选择，进而导致R&D投资与企业融资结构相关程度的改变。实证研究发现，管理者任期影响其风险决策的意愿(Scherer & Ross.1990，Barker & Mueller.2002)。任期较短的管理者，为了证明其胜任能力和管理能力，更愿意承担较大的财务风险来进行研发创新投145 资[26]，即使负债增加提升了资产专用性导致其融资成本提高；而任期较长的管理者，会更加强调企业的稳定性并具有较高的风险规避意识，对企业R&D投资的融资选择一般会更趋于保守（Barker & Mueller.2002，Kor 2006)，从而增强了R&D投资与财务杠杆负相关的程度。因此提出研究假设2a。 假设2a：创业企业高管平均任期越长，R&D投资与财务杠杆的负相关程度越高。 150 如前所述，创业企业存在多重委托代理关系，企业家和高管兼具代理人和委托人双重角色，而拥有创新能力的核心技术员工又代理企业家和高管行使创新的职能。核心技术员工的任期长短，是其持续履行企业创新职能的信号。核心技术人员的任期越长，离职的可能性越小，流动率就越低 [27]，则企业R&D投资项目成功的概率也就越高，就越能够促使企业勇于承担财务风险，提高财务杠杆以满足其在R&D项目上的投资，从而降低了R&D投资与财务155 杠杆的负相关的程度。因此提出研究假设2b。 假设2b：创业企业核心技术人员任期越长，R&D投资与财务杠杆的负相关程度越低。 年龄。与高管任期相似，管理者年龄这一人力资本特征也会影响企业R&D投资与融资结构之间的相关程度。年轻的管理者更倾向于追逐危险的财务战略，因为年轻管理者具有更强的学习和整合信息的能力，接受的教育更加先进，技术知识也优于年龄较大的管理者[28]，160 赚钱的职业生涯更长，这些优势与R&D投资的风险性和长期性相适应；而年龄较大的管理者则更趋于保守(Hambrick & Mason.1984，Barker & Mueller 2002)，在为R&D融资时，出于 对自身财务和职业安全的考虑，更倾向于风险规避，选择更加保守的融资结构，使得R&D投资与财务杠杆的负相关程度增强。因此提出假设3a。 假设3a：创业企业高管的平均年龄越大，R&D投资与财务杠杆的负相关程度越高。 165 与核心技术人员的任期相似，其年龄大小也是判断其能否持续履行技术创新职能的信号。根据Kennedy & Fulford（1999）等学者的研究发现，知识型员工的年龄与其流动率密切相关，年龄较大的员工流动性较低。核心技术员工的年龄越大，其离职的可能性越小，企业R&D投资风险也就相对降低，从而促使企业适当提高财务杠杆以满足其R&D投资项目的资金需要，同样也就降低了R&D投资与财务杠杆负相关的程度。因此提出研究假设3b。 170 假设3b：创业企业核心技术人员平均年龄越大，R&D投资与财务杠杆负相关程度越低。 教育水平。管理者教育程度会影响企业R&D投资与融资结构之间的相关程度。根据Wally（1994）和Barker（2002)等学者的研究，更高的受教育水平意味着更强的认知能力，导致对企业不确定性的容忍能力更强，更能学习新的方法来解决复杂问题，更容易接受创新。具有更先进知识和更强认知能力的高学历高管，在面对企业R&D投资决策时表现得更有信175 心，融资选择更加激进，不像低学历管理者需要很多的财务松弛，从而弱化了企业R&D投资与财务杠杆的负相关程度。因此，提出假设4a. 假设4a：创业企业高管学历水平越高，R&D投资与财务杠杆负相关程度越低。 与高管学历水平对其R&D投入与财务杠杆负相关程度的影响相同，创业企业核心技术团队的受教育水平越高，R&D投入与财务杠杆负相关的程度也会越低。通常情况下，高学180 历的核心技术团队应当具备更强的研发与技术创新能力，从而提高企业R&D投资的成功率，导致其采取激进的财务政策，提高负债水平以满足R&D投资的资金需求，使得R&D投资与财务杠杆的负相关程度有所降低。因此提出研究假设4b。 假设4b：创业企业核心技术人员学历水平越高，R&D投资与财务杠杆负相关程度越低。 3. 实证研究设计 185 3.1 变量及模型设计 本文选择实证研究中常用的融资结构和R&D投资具有代表性的指标。主要包括： （1）因变量。反映创业企业融资结构的变量，用资产负债率来度量。 资产负债率（Leverage）= 期末负债总额 / 期末资产总额 （2）自变量。主要包括R&D投资强度、创业企业高管团队及核心技术人员特征变量。 190 根据Welch (1995)、Singh & Faircloth（2005）和Dittmar & Thakor（2007）等学者的研究成果，R&D投资强度可以作为企业R&D投资水平的替代指标。 R&D投资强度（R&D）= 研发投资金额 / 营业收入 本文将创业板公司高管团队界定为，具有副总裁 / 副总经理、总会计师、总经济师、财务总监及以上职务的高级管理人员；核心技术人员按照公司信息披露确定。 195 高管团队及核心技术人员特征变量主要包括任期(tenure)、年龄(age)、受教育程度(edu)等，分别高管团队和核心技术团队，用任期均值(Mtenure/Ttenure)、年龄均值(Mage/Tage)和学历均值(Medu/Tedu)来表示。教育程度的衡量分为5个层次（1=大专以下 ；2=大专 ；3=本科 ；4=硕士；5=博士及以上）。 （3）控制变量。主要包括企业规模、盈利能力、资产有形性、成长性和相对现金流。 200 ①企业规模（Size）。一般而言，规模较大的企业可以获得更多的债务融资，因而企业 规模与财务杠杆存在正相关关系。对该指标进行如下定义。 企业规模（Size）= log（资产总额） ②盈利能力。根据优序融资理论，盈利能力强的公司可以产生较多的保留盈余来满足公司的资金需求，因而所需的外源融资相对较少，债务水平相对较低。用资产收益率来反映其205 盈利能力。 净资产收益率（ROE）= 净利润 / 期末净资产 ③资产有形性（Tang）。根据O’Brien（2003）的研究，企业有形资产所占比例越大，其抵押价值越高，债务融资成本就越低，因而可以获得更多的债务融资。其计算方法为： 资产有形性（Tang）=（存货+固定资产）/ 资产总额 210 ④成长性。根据代理理论，企业成长性与财务杠杆负相关。企业成长越快，债权人与股东的代理问题就越严重，债权人因而会要求提高利息，导致负债成本提高。本文用净资产增长率反映企业成长性。 净资产增长率（Growth）=（期末净资产-期初净资产）/ 期初净资产 ⑤相对现金流。根据现有研究，企业现金流对融资结构决策具有较高的敏感性，现金流215 充足的企业一般不会选择高负债。其计算方法为： 相对现金流（CFA）= 经营活动产生的现金流量净额 / 期末总资产 上述变量定义如表1。 表1 变量定义 变量类型 变量名称 变量代码 变量取值方法及说明 因变量 资产负债率 Leverage 资产负债率（Leverage）=负债总额/资产总额 自变量 R&D投资强度 R&D R&D投资强度=研发投入/营业收入 企业管理团队任期均值 Mtenure 高管团队平均任期 核心技术人员任期均值 Ttenure 核心技术人员团队平均任期 企业管理团队年龄均值 Mage 高管团队平均年龄 核心技术人员年龄均值 Tage 核心技术人员团队平均年龄 高管团队学历均值 Medu 高管团队平均学历（1=大专以下 ；2=大专 ；3=本科 ；4=硕士；5=博士及以上 ） 核心技术人员学历均值 Tedu 核心技术人员团队平均学历。（1=大专以下 ；2=大专 ；3=本科 ；4=硕士；5=博士及以上 ） 控制变量 企业规模 Size Log（总资产） 净资产收益率 ROE 净资产收益率=净利润／期末净资产 资产有形性 Tang 资产有形性=（存货+固定资产）/资产总额 净资产增长率 Growth 净资产增长率=（期末净资产-期初净资产）/期初净资产 公司相对现金流 CFA 公司相对现金流=经营活动产生的现金流量净额/期末总资产。 首先，实证检验创业企业R&D投资与财务杠杆是否存在负相关关系，即：验证研究假220 设1，建立模型（1）： 012345(&)()()()()()itititititititLeverageRDSizeROETangGrowthCFA 模型（1） 然后，加入人力资本特征变量，分别将其与R&D投资作交叉变量，实证检验是否影响了创业企业原有的R&D投资与财务杠杆的相互关系，即验证研究假设2-4，建立模型（2）： 01234567891011121314&(&)(&)(&)(&)(&)(&)()(itititititititititititititititLeverageRDMtenureRDMtenureMageRDMageMeduRDMeduTtenureRDTtenureTageRDTageTeduRDTeduSizeROE+ 151617)()()()ititititTangGrowthCFA模型（2） 225 如果模型（2）中各交叉变量回归系数发生变化，则说明R&D投资与财务杠杆相关程度发生改变。 3.2 样本筛选与数据来源 本文使用创业板2007-2010年间的年度截面数据作为研究样本，并做出如下筛选：（1）2009-2010年报中披露了R&D投资数据的上市公司。（2）由于我国创业板市场2009年设230 立，企业披露的IPO前两年数据并不完整，2007-2008年样本数据获取数量有限。剔除数据不全的公司，最终得到315个观测值，涉及188家公司。 R&D投资、高管团队特征数据主要通过中国证券监督委员会网站（www.csrc.gov.cn）所提供的创业板上市公司年度报告全文中披露的“研发投入”及“高级管理人员情况”两个项目，通过手工收集获得。核心技术员工特征通过锐思（RESSET）数据库，其他指标数据均235 来自于国泰安信息技术有限公司的CSMAR数据库。 原创学术论文网Tag：代发论文 代写论文 代写硕士论文 代写代发论文 |
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