我国中小型上市公司高层管理团队特征与企业绩效的相关性研究-基于创业板数据的实证

南京财经大学本科毕业论文（设计）PAGEPAGE1我国中小型上市公司高层管理团队特征与企业绩效的相关性研究——基于创业板数据的实证目录中文摘要： 1英文摘要： 11引言 21.1研究背景 21.2研究意义 32文献综述 42.1高管团队人口特征与企业绩效 42.2基于代理理论的高管团队其他特征研究 62.3对现有研究成果的评述 83研究方法与研究准备 93.1研究框架 93.2研究假设 93.3高管团队界定 103.4样本选择与数据来源 113.5变量构造 114多理论整合模型与实证 134.1描述性统计 134.2相关性分析 154.3灰色关联分析 165结论 19参考文献： 21PAGE24摘要：本文基于最新的多理论整合模型，从高层管理团队人口特征、代理理论的两个角度，选取了年龄均值、教育水平均指、年龄异质性、教育水平异质性、薪酬均值和薪酬异质性六个变量，以企业净资产收益率ROE作为企业绩效衡量指标，来探讨高层管理团队特征与创业板中小型上市公司绩效的关系。研究以2009-2010年创业板上市公司为样本选择区间，共选取了310个有效样本数据为研究对象。为研究对各变量与企业绩效之间的相关关系，本研究进行了Pearson相关分析。但由于大多数变量与企业绩效的相关性并不显著，考虑它们之间可能存在非线性关系，然后利用灰色关联理论研究变量与企业绩效的关联度，并对比不同行业的差别。通过研究得到高层管理团队人口特征对企业绩效的可能影响，从而指导创业板中小型企业高层管理团队的构建、提升企业绩效。关键词：创业板上市公司，高层管理团队，企业绩效，灰色关联理论

Abstract：ThethesisusesthecharacteristicsofTMT(TopManagementTeam)asaninnovativeangletoexplorethewaytoimproveGEM(GrowthEnterpriseMarket)listedperformance,basedontheCarpenter,Geletkanycz,&Sanders’StylizedModeloftheUpperEchelonsperspective.Basedontheanalysisofbasictheory,statusonthebasisoftheGEMlistedwith310samplesduring2009-2010.What’smore,thevariablesaredividedintothreegroups:non-heterogeneitydemographiccharacteristics,heterogeneitydemographiccharacteristicsandagencytheorycharacteristics.Includingtheaverageage,education,ageheterogeneity,educationlevelheterogeneity,shareholdingmeanofTMTandpayheterogeneity.UsePearsoncorrelationanalysistocalculatethecorrelationbetweeneachvariable.Thenfindoutthecorrelationofvariablesandfirmperformancebythegrayrelationaltheory.BystudyingthepossibleimpactonbusinessperformanceofTMTdemographiccharacteristics,guidetheconstructionofTM,enhancecorporateperformance.Keywords：GrowthEnterpriseMarketListed，TopManagementTeam，FirmPerformance，GrayRelationalTheory

1引言1.1研究背景1.1.1中小型企业对我国经济发展起日趋重要的作用1978年以来，我国中小型企业取得持续健康快速发展，在国民经济和社会发展中的地位和作用日益增强。第一，较高的经济增长贡献度。我国中小型企业实现的销售收入、工业产值以及上交税收分别占总量的58.9%、60%及53%；自从90年代以来，我国76.7%的工业新增产值由中小企业创造，流通领域中90%以上的全国零售网点都是属于中小企业，并且我国中小企业还提供60%以上出口额。第二，技术创新的生力军。中小型企业的发展壮大有利于提供产品服务创新、科技创新以及满足社会多样化的需求。目前我国中小企业实现了66%的发明专利和82%以上的新产品研发。第三，扩大就业的主渠道。75%以上的就业岗位是由我国中小企业创造;随着经济结构调整力度加大，中小企业成为社会吸纳就业再就业的蓄水池;并有利于吸收安置国有企业下岗的一些职员，并在转移农村、乡镇剩余劳动力方面作用明显。第四，调整和优化经济结构。我国很多中小企业发展迅猛，经营领域逐步扩展，如涉及到基础设施、高新技术领域等，有些地区的中小企业甚至形成集中产业群，有利于促进产业结构的优化升级。2009年10月23日，以扶持中小型企业为主要目的的创业板于深圳证券交易所举行开板仪式。而首批28家创业板公司于当月30日集中在深交所挂牌上市，这意味着备受市场关注的创业板市场正式开市交易。截止至2011年末，一共有310家企业于创业板成功上市。1.1.2高管团队建设的重要性随着经济全球化和经营环境复杂化，对企业高层管理人员的要求越来越高，要有广泛的知识领域和丰富的知识层级结构，各学科知识领域相互交叉渗透，致使某一个高层管理者的知识水平和程度不能满足企业所面临的错综复杂的任务。优秀的高管团队作为企业的一种战略资源，具有稀缺性、高价值性和不可模仿性等特点，他们形成的一种团队协作效应，有利于充分发挥高管团队决策力和协调组织能力，使中小企业更好地应付动荡复杂的环境。总之，塑造优秀高管团队是目前我国中小企业改善经营水平以及提高经营业绩的一种重要途径，更是应对激烈竞争的迫切需要。选择高管团队特征为突破口，主要原因有：（1）高管团队作为企业发展的一支主要力量，从某个角度看，其决策会影响组织的兴亡，执行会决定组织的未来命运；（2）高管团队的管理理念和管理方法决定企业凝聚力，影响成员间的沟通与协作能力；（3）高层梯队理论认为高层管理团队特征决定其偏好与性格，一定程度上影响高层管理团队成员认知基础和价值取向，它们之间的相互作用过程会影响到企业间的竞争策略与方式，从而对企业绩效产生影响。本文以高管团队人口特征为代理变量，主要是因为高管团队成员的战略决策以及执行力不易用某个具体指标来衡量，而代理变量涉及的相关数据具有客观综合性、可预测性、可量化以及验证性的优势。本文拟回答以下几个问题：（1）创业板上市公司高管团队的哪些主要特征对企业绩效有显著的影响。（2）创业板上市公司整体的高管团队特征与企业绩效的相关性。（3）对比研究不同行业高管团队因素对企业绩效影响系数的不同。（4）找出是企业绩效最大化的高管团队特征。1.2研究意义学术界对高管团队特征和企业绩效的关系进行了众多定性与定量的分析。但目前，国内对高管团队特征的研究尚处于起步阶段，且集中到创业板，从人口特征、代理理论角度进行有关方面的研究更少。本文就创业板上市公司高管团队特征与企业绩效之间的关系进行研究，从决策者角度分析我国创业板的经营发展趋势，并客观分析和探讨其经营绩效与投资价值，为进一步提高我国创业板企业的经营决策质量、改善经营业绩提供必要实证支持。本文具有一定的现实指导意义。对于负责企业战略制定的高管而言，掌握有竞争关系的企业高管团队特征，从而对竞争企业的战略变化做出预测，提高本企业应对激烈市场竞争的有效性；对于处理企业选拔、任命高管人员的相关组织机构而言，掌握有利于提高企业绩效的高管团队特征，能够为企业选拔出优秀的高层管理者；对于企业而言，能够为我国创业板上市公司的发展提供建议和启示。2文献综述2.1高管团队人口特征与企业绩效2.1.1国外研究现状国外主要从高管团队人口特征、团队运作过程及不同国家文化背景角度分析高管团队与企业绩效的关系。基于本文的研究思路，主要回顾了高管团队人口特征与企业绩效关系的相关文献。高管团队人口特征包括教育水平、年龄、职业背景等，研究表明人口特征对企业变革、战略和绩效等有重要影响(Finke1Stein&Hambrick，1990、1996)。具体而言，对这些特征变量的研究主要从两个方面展开:一是研究高管团队非异质性特征，即高管团队成员间特征以及价值观、认知基础的趋同化，具体而言研究团队人口特征均值与绩效的关系;二是研究异质性特征，即团队成员之间的多样性、差异化，主要包括经验差异和认识性差异。1、高管团队人口特征非异质性研究教育水平一个人的教育水平反映其认知的能力和技巧，体现其价值观和道德观。Hambriek&Mason(1984)、Bantel&Jaekson(1989)等研究论证了团队成员受教育水平越高，使得其探索信息的水平与能力越高，其制定的决策相对也更完备，进而提高企业绩效。Tihanyi(2000)研究也表明高管团队教育水平越高，相对而言能够获得更多的有效信息，有利于提高企业汇集战略资源的效率。Kakati(2003)对投资中小型高技术企业成功或失败的27位创业者的投资评价标准采用聚类分析法研究，发现创业者素质是企业生存和发展壮大的一个决定因素。年龄均值团队年龄是另一个对企业绩效产生重要影响的可观测变量。虽然文献中年龄均值存在正反两种作用，但总体来说还是对负面效应的认可度较高。主要从三个方面论证：①随着年龄的增长，高管团队自身状况可能出现下降的趋势，对形势变化的敏感性变弱，整合相关信息资源的能力也逐渐降低(Taylor,1975)；②年长的管理者极为重视财务安全，常会采用保守战略来回避可能存在的风险，而年轻的高管人员更愿意尝试创新或积极探索，由此可能带来高回报率(Bantel&Jackson,1989；Wiersema&Bantel,1992)；③大龄管理者对企业现状更具感情，目前政策可能是实施多年的，有更多心理承诺，故更有动机去支持企业目前状况而非与时俱进(HalnbriCk&Mason，1984)。因此一个企业的高管团队年龄均值越大，采取保守战略的可能性越高，导致该企业丧失发展壮大的市场机会(Tihanyi，2000)。[[][]Tihanyil，EllstrandAE，DailyCM，DaltonDR.，Compositionofthetopmanagementteamandfirminternationaldiversification[J]，JournalofManagement，2000.2、高管团队人口特征异质性研究团队异质性与企业绩效的关系也是高管团队研究的焦点。Hambrick&Mason(1984)[[]HambrickD.C.，MasonP.A，Upperechelons:Theorganizationasareflectionofitstopmanagers[J]，AcademyofManagementReview，1984.]认为团队成员间的差异性在一定程度上意味着认知基础的差异，进而从不同来源收集信息并对同一问题产生不同的意见和看法。成员间的差异性有利于团队在特定环境中获得更高绩效，能够提高企业行为倾向和行为的响应幅度。[[]Chen[]HambrickD.C.，MasonP.A，Upperechelons:Theorganizationasareflectionofitstopmanagers[J]，AcademyofManagementReview，1984.[]ChenMingJet&LanC，MacMillan，Nonresponseanddelayedresponsetocompetitivemoves:Therolesofcompetitordependenceandactionirreversibility[J]，AcademyofManagementJournal,，1992.[]PriemR，Topmanagementteamdemographichomogeneity,consensus,andfirmperformanceinstableenvironments[C]，PaperpresentedattheNationalAcademyofManagementmettings,Washington,D.C.，1989.[]FerrierW.J，Navigatingthecompetitivelandscape:thedriversandconsequencesofcompetitiveaggressiveness[J]，AcademyofManagementJournal，2001Webber&Donahue(2001)从异质性的多维度分析，得出如下观点:一是与工作高度相关的团队异质性(如职务背景等变量);其二是与工作低度相关的团队异质性(如年龄等变量)。发现前者对绩效有积极影响，而后者对企业绩效产生消极的负面作用。同时一些学者发现两者相关性与行业存在一定联系。2.1.2国内研究现状国内学者对高管团队人口特征与企业绩效的研究也做出很多努力，但目前该方面研究的文献较少，并且对某些观点存在较大争议。1、高管团队教育背景角度分析研究2003年和2004年，安同良以我国银河科技上市公司为分析对象，发现该企业技术创新能力与高管人员的知识素养有关。朱治龙和王丽(2004)以湖南省上市公司为样本，认为管理者教育背景与企业绩效呈正相关，并指出是因为我们正处在知识经济时代。陈晓红，张泽京和曾江洪(2006)、孙海法等人(2006)也支持高管团队教育水平与企业绩效呈正相关。同时也有部分学者得出两者相关性不显著的研究结果。王瑛等(2003)以1996年江苏省和北京市2397家工业企业数据为研究对象、王颖(2004)‘[[]王颖，企业经营者人力资本构成与企业绩效的关系[J]，统计与决策，2004(12[]王颖，企业经营者人力资本构成与企业绩效的关系[J]，统计与决策，2004(12)[]陈伟民，高管团队人口特征、社会资本和企业绩效[J]，郑州航空工业管理学院学报，2007(2)2、高管团队年龄角度分析研究王颖(2004)和陈伟民(2007)研究均表明高管团队年龄与企业绩效不存在相关性。一些学者发现高管年龄对企业绩效的负面作用。缪小明和李森(2006)[[]缪小明李森，科技型企业家人力资本与企业成长性研究[J][]缪小明李森，科技型企业家人力资本与企业成长性研究[J]，科学学与科学技术管理，2006(2)[]孙海法姚振华严茂胜，高管团队人口统计特征对纺织和信息技术公司经营绩效的影响[J]，南开管理评论，2006(9)但一些研究指出团队年龄均值较大代表其在理论和经验上较有水平。尚晓玲(2004)[[]尚晓玲[]尚晓玲，国有企业高层管理团队传记性特征与业绩的研究[D]，硕士学位论文，电子科技大学，2004蹇明(2006)[[]蹇明，[]蹇明，我国上市公司高管人员报酬影响因素分析及实证研究[J]，软科学，2006(5)3、高管团队年龄角度分析研究王颖(2004)以806家西安高新技术产业开发区的企业资料数据为研究对象，发现高管专业背景与企业绩效无显著相关性。缪小明和李森(2006)对中国民营科技上市公司进行研究，发现高管专业背景为经济管理类或有积累的专业经验，则与企业绩效微弱正相关;高管专业背景为理工类或有高校项目经验，则与企业绩效无相关关系。2.2基于代理理论的高管团队其他特征研究代理理论认为，由于存在利益冲突和信息不对称，使得代理人和委托人之间有不同目标，前者追求个人利益最大化，后者要求实现企业财富最大化。代理人在企业经营中的信息优势可能导致道德风险和逆向选择，即代理成本。为此，要解决这一问题，一个可能的方法就是委托人严格监管代理人但却需要付出高昂成本，甚至有时根本无法实现监管，导致这一方法在大多数情况下失效。为了更好地实现两种利益一致，要求委托人针对代理人设计出一种合适有效的激励机制，而在该机制中，高管薪酬与高管持股水平作为重要的一种方式。2.2.1高管薪酬一般而言，高管获得的薪酬水平越高，他们就愿意付出更努力和高效的发挥能力。所以高管薪酬水平对企业绩效产生促进作用，众多实证研究支持该结论。W.Lewellenetal.(1992)对49个大企业中位于前3名薪酬水平的高管人员进行调查也表明高管薪酬水平对企业绩效的显著正相关关系，并且分别用投资回报率和经营收益率作为因变量，得出的结果均一致。Mehran(1995)[[]Mehran[]MehranH，Executivecompensationstructure,ownershipandfirmperformance[J]，JournaloffinancialEconomics，1995但Merphy(1995)、Aggarwal&Samwick(1999)、Tosi&Gomez-Mejia(2000)研究结果却显示绩效对高管报酬影响不显著。魏刚(2000)以1999年A股上市公司为样本考察企业绩效与高管人员激励的关系，结果表明高管人员的年度报酬对企业绩效没有显著积极作用，李增泉(2000)支持该观点。2.2.2高管持股高管持股水平作为股权激励的一种重要方式，一直以来都是研究热点。Jensen&Meckling(1976)提出“利益趋同假说”，指出管理者持股能够使管理者利益和股东利益捆绑在一起，致使两者之间正相关。而“防御战壕假说”认为当管理者拥有的所有权增加时，受外界约束减弱，就会有更大权力和欲望控制企业，从而追求自身利益最大化，偏离企业价值最大化目标，此时企业绩效与持股水平之间呈负相关(Fama&Jensen[[]FamaE,JensenMichael，Separationofownershipandcontrol[J]，JournalofLawandEconomics，1983]，1983；Stulz，1988)。Demsetz&Lehn(1985)分析1980年511家美国上市公司，发现高管层持股水平对企业绩效没有显著影响。一些学者介于这两者研究结论，发现管理者持股水平与企业绩效存在非线性关系，既此提出“蹂合理论”。Morck，Shleifer&Vishny(1988)2[]FamaE,JensenMichael，Separationofownershipandcontrol[J]，JournalofLawandEconomics，1983[]MorckR.Shleifer,A.,andVishny,R.W，ManagerialownershipandMarketvaluation:Anempiricalanalysis[J]，JournalofFinancialEconomics，19882.3对现有研究成果的评述根据以上文献回顾，己有研究在理论和实证研究上的特点概括如下：首先，以往的研究将样本锁定在成熟市场，相对而言，在新兴市场上尤其是创业板的研究很少，然而不同市场环境下高管团队特征或团队的运作过程对企业绩效所发挥的作用不尽相同，在研究市场的选取上存在不足。其次，众多学者对高管团队的研究主要从人口特征角度，即高管团队年龄、教育水平、任期和性别等传记性特征分析，但团队特征的非异质性变量和异质性性变量有时会出现混淆或划分不明确，有些研究也只针对某几个变量展开，因此在研究变量的设置上存在局限。针对现状，本文以另一个视角对高管团队特征研究进行补充与完善：第一，加强对创业板上市公司高管团队特征和运行的研究。由于创业板上市公司多以高科技公司为主，而且创业板上市公司均为中小规模的私人企业，高管团队的对于企业绩效产生的影响便尤为重要，因此利用创业板上市公司数据进行检验，可以更好的分析高管团队的特征是否会对公司绩效产业影响。第二，加强对中小板上市公司高管团队的运作过程研究。一方面，研究高管团队的特征(包括非异质性、异质性)与企业绩效的关系;另一方面，基于代理理论加入一组新变量(高管薪酬差异、持股比例等)，主要研究高管团队组成、团队运作过程(包括冲突、沟通、激励等)与企业绩效的关系。

3研究方法与研究准备3.1研究框架根据文献综述，本文结合创业板上市公司的特征，在多理论整合模型基础上，主要从高管团队人口特征非异质性、人口特征异质性和代理理论三个方面设计变量，在研究各变量对创业板上市公司绩效的影响。高管团队人口特征

非异质性变量：高管团队人口特征

非异质性变量：年龄均值教育水平均值高管团队人口特征

非异质性变量：年龄均值教育水平均值基于代理理论的

人口特征变量：团队薪酬均值团队薪酬差距企业绩效ROE图3.1高管团队特征与企业绩效研究框架3.2研究假设3.2.1高管团队人口特征非异质性变量不同年龄段的高管人员的成长环境和教育方式不同，在工作中有不同价值取向和行为导向。在外部环境变化较大、市场竞争激烈的条件下，年轻高管人员通常更容易改变企业战略，有更高的尝试创新冒险的行动意愿（Wiersema&Battel，1992[[]WiersemaMF，BantelKA.1992.TopManagementteamdemographyandcorporatechange[J]，AcademyofManagementJournal,35(1):911~1211]），更能抢占资源布局又是，并可能带来高回报率。尤其是创业板上市的公司往往需要面对激烈的市场环境，需要高管人员创新冒险的意识。因此提出假设：假设1：高管团队[]WiersemaMF，BantelKA.1992.TopManagementteamdemographyandcorporatechange[J]，AcademyofManagementJournal,35(1):911~1211高管人员的教育背景是衡量高管团队人口特征的一个重要变量，它能反映出每一个体的专业技能和价值观。一方面，越高的教育背景使高管人员收集各种信息的水平越高，在面对复杂的决策时有更全面的考虑；另一方面，较高的教育水平也代表了更好的学习能力，在处理信息和吸收有效信息方面有更强的能力，更可能制定出有利于企业发展的战略。故提出假设：假设2：高管团队的教育水平均值与企业绩效正相关。3.2.2高管团队人口特征异质性变量高管团队异质性虽然可能拓宽领导者视野、提高识别机会和解决问题的整体能力，但同时异质性也具有明显的劣势：其一，异质性会影响团队沟通水平和凝聚力，降低成员间的合作，扩大冲突。其二，异质性可能会降低高管团队成员之间的运行效率。因为异质性使得成员间对某个决策产生不一致的理解，降低决策过程中产生统一前提的可能性，使得团队运行过程更为错综复杂，影响决策水平和决策效率。而创业板的中小型上市公司在发展过程中处于扩张阶段，可能需要不断调整战略，及时对外部市场环境进行响应。同时，当前我国正处于现代化企业制度建设的时期，一些企业的经营管理水平相对比较落后，各种条件的制约使团队异质性不能充分发挥其好处。提出假设：假设3：高管团队的年龄异质性与企业绩效负相关。假设4：高管团队的教育异质性与企业绩效负相关。3.2.3基于代理理论特征的变量代理理论认为所有者和经营者的目标不完全一致，当他们之间信息不对称和利益产生冲突时，要求企业建立一种有效的激励机制以降低高管人员在企业经营过程中产生的道德风险或逆向选择而导致的代理成本，以实现企业价值最大化目标。众多理论和实践均表明良好的高管激励机制应该与企业绩效相联系，并能够激励高管成员之间的内部竞争。因此，高管团队激励水平对企业绩效有正面影响，故，提出假设：假设5：高管团队薪酬均值与企业绩效正相关。假设6：高管团队薪酬异质性与企业绩效正相关。3.3高管团队界定高管团队范围的界定是进行有关理论和实证研究的首要前提，直到上世纪90年代，高管团队的概念才出现了较为统一的看法，主要是指在企业内部具有良好沟通协调性、对企业目标产生一致认知性、能够实现企业资源整合优化的到效率领导团队。基于数据可靠性、强说服力、易收集性角度考虑，目前最为普遍的划分企业高管团队成员的方法是依据高层管理者的头衔和高管层级。本文对于高管的界定就是上市公司年度报告中披露的董事、监事和高级管理人。鉴于我国企业的实际状况，尤其是创业板上市的中小型企业，多数企业实行的是董事会领导下的总经理负责制，董事长不仅是企业的出资人，还对企业的战略选择及战略执行的关键举措拥有重大决策权，故将董事长加入高管团队的队伍中。3.4样本选择与数据来源截止至2011年末，深交所创业板共有311家公司成功上市。本文样本选择区间为2009—2010年，为提高统计的有效性须剔除出现特殊情况的上市公司，样本的选择原则：选取2011年前在创业板上市的公司；剔除金融、保险业的上市公司；剔除净资产收益率为负，或者大于100%的上市公司；剔除没有披露高管相关信息，或其他相关数据缺失的上市公司；剔除管理团队人数小于5的公司；剔除样本公司数量小于5的行业；剔除研究区间大股东发生更换或者主营业务资产被置换等资产重组的企业。根据以上原则，共选择了174家上市公司，共310个有效样本。涵盖农林渔牧业、制造业、信息技术业、社会服务业、传播与文化产业等5个行业。所有数据均来自锐思金融数据库。3.5变量构造3.5.1因变量净资产收益率（ROE）参考国内学者向朝进等的研究成果，以企业净资产收益率作为因变量，代表企业绩效。我国正处于经济的转型期，基于外部环境的不确定性以及高管人员行为影响的考虑，以净资产收益率衡量企业经济效益更为合适。并且该指标主要体现企业当前的经营状况以及过去的经营成果。3.5.2自变量高管团队人口特征非异质性变量包括年龄均值和教育水平均值两个标量。因为本文研究的是2009—2010年连续两年的数据，而自变量中的高管年龄属于时间序列数据，故以2012年为标准，计算高管年龄代入样本中进行计算。教育水平则按：1=高中（中专）及以下；2=大专；3=本科；4=硕士研究生、双学位或MBA；5=博士研究生；6=博士后的标准划分。高管团队人口特征异质性变量包括年龄异质性和教育水平异质性。由于这两个变量有高低之分，国际上通常用标准差系数来衡量。其公式为：标准差系数=标准差÷均值标准差系数（3.1）当标准差系数值越大时，表示团队成员之间的差异性越大。基于代理理论的变量包括薪酬均值和薪酬异质性，其中薪酬异质性＝企业前三名最高薪酬水平的高管薪酬总额÷３－企业高管团队薪酬均值（3.2）综上所述，本文具体变量符号和含义见表3-1变量设计一览表。表3-1变量实际一览表类型变量名称变量符号计算方法因变量净资产收益率ROE净利润/净资产平均值自变量非异质性

指标年龄均值AAGE样本均值一该年总体均值教育水平均值AEDU团队平均学历异质性

指标年龄异质性HAGE团队年龄标准差/均值教育异质性HEDU团队学历标准差/均值基于代理

理论指标薪酬均值ASLY高管团队薪酬总额/高管人数薪酬异质性HSLY前三名高管薪酬均值-ASLY

4多理论整合模型与实证为研究我国中小型上市公司高层管理团队特征与企业绩效的相关性，本节综合运用描述性统计、Pearson相关分析、灰色关联理论等多理论整合模型来定量分析和实证。4.1描述性统计首先针对研究所选取的31个样本进行描述性统计，挖掘各变量之间存在的内在区别与联系；进而按行业分列出个行业的描述性统计，以发现他们之间可能存在的趋势和联系。4.1.1总体样本的描述性统计对高管团队人口特征进行明细归类，利用EXCEL统计如表4.1。表4.1高管团队人口特征描述性统计高管人口特征具体分布高管人数均值标准差占总体的百分比年龄＞20岁且≤35岁24332.502.419.42%＞35岁且≤50岁169243.8324.1665.61%＞50岁64458.886.3624.97%教育水平高中（中专）及以下147——5.70%大专362——14.04%本科1050——40.71%硕士研究生714——27.69%博士研究生293——11.36%博士后研究生13——0.50%接着对个变量进行描述性统计，运用SPSS软件对各变量的最大值、最小值、均值、标准差进行描述性统计，得到表4.2。表4.2样本变量的描述性统计NMinimumMaximumMeanStd.DeviationROE净资产收益率3100.030.590.160.12AAGE年龄均值31036.5057.8046.423.19AEDU教育水平均值3102.004.253.260.434HAGE年龄异质性3100.090.330.180.05HEDU教育水平异质性3100.100.620.310.10SLY薪酬均值3104042.86743500172657.08102960.02HSLY薪酬异质性31011511.117300500715622.61666049.91从表4.1、表4.2可以看出一下特点：年龄背景特征表4.1中显示样本中创业板上市公司高管中的三个年龄段占总体的百分比分别为9.42%，65.61%和24.97%，即高管年龄多数在35岁至50岁之间，表4.2指出高管团队的平均年龄约为46岁且分布比较集中，说明创业板上市公司偏好于中年领导，这一年龄的高管人员有一定能力和经验去应付外部市场条件以及控制经营风险。教育背景特征表4.1报告了样本中有5.7%的高管获得高中（中专）及以下学历，14.04%的高管获得大专学历，40。71%的高管获得本科学历，27.69%的高管获得硕士研究生、双学位或MBA学位，11.86%的高管获得博士或博士后学位；表4.2显示高管团队的教育水平在3左右，即为本科学历。共同说明获得本科学历或硕士研究生学历的高管人员较多，进一步论证我国创业板中小型企业高管人员拥有良好的教育经历，受教育水平较高。背景特征的异质性年龄异质性、教育异质性的均值分别为0.18和0.31。与国外研究相比，我国高管团队异质性水平远远低于外国公司。这可能与我国传统相关，导致国内企业的高管团队整体趋同化。我国作为一个较典型的集体主义国家，可能更偏好于和原团队成员具有相同或相似背景的人的加入，使得企业高管团队整体的同质性较高。高管薪酬水平高管团队薪酬均值约为17万，从表4.2描述的薪酬均值的最大值与最小值看，不同企业之间高管团队薪酬具有较高的差异。从薪酬异质性指标可以看出，企业内部高管成员之间也存在较明显的薪酬差异，进一步说明企业内部治理结构仍需改善。4.2相关性分析本文在进行实证分析前，进行相关性分析以发现变量之间的关系。具体见表4.3。表4.3变量相关性分析AAGE年龄均值AEDU教育水平均值HAGE年龄异质性HEDU教育水平异质性SLY薪酬均值HSLY薪酬异质性ROE净资产收益率AAGEPearson1-.172**.064.186**.008.042-.033Sig.002.260.001.895.459.561AEDUPearson-.172**1-.266**-.698**.241**.180**.096Sig.002.000.000.000.001.091HAGEPearson.064-.266**1.128*-.071-.045-.066Sig..260.000.025.214.435.250HEDUPearson.186**-.698**.128*1-.203**-.139*-.052Sig..001.000.025.000.014.366SLYPearson.008.241**-.071-.203**1.802**.115*Sig..895.000.214.000.000.043HSLYPearson.042.180**-.045-.139*.802**1.036Sig..459.001.435.014.000.529ROEPearson-.033.096-.066-.052.101.0361Sig..561.091.250.366.075.529**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).*.Correlationissignificantatthe0.05level(2-tailed).从表4.3中我们可以看出：年龄均值与净资产收益率负相关（符合假设1）；教育水平均值与净资产收益率正相关（符合假设2）；年龄差异性与净资产收益率负相关（符合假设3）；教育水平差异性与净资产收益率负相关（符合假设4）；薪酬均值与净资产收益率正相关（符合假设5）；薪酬差异性与净资产收益率正相关（符合假设6）。虽然各个特征变量与企业绩效之间的相关关系符合我们的假设，但是它们的相关系数均不显著。对于这种情况，笔者考虑可能部分特征变量与企业绩效之间并非是线性相关。4.3灰色关联分析为研究各个特征变量与企业绩效之间的相关度，我们使用灰色关联分析。因为影响企业绩效的因素错综复杂，而且关于企业绩效所涉及的信息不完全，故这类部分信息明确、部分信息不明确的系统应为灰色系统，以下使用灰色关联度模型分析本文所选取的六个变量对企业绩效的影响大小和次序。4.3.1灰色关联度分析理论模灰色关联分析是灰色系统理论的主要分析方法之一，也是灰色系统分析、预测和决策的基石。它是以根据分析灰色系统中系统主行为因子与相关行为因子的关系密切程度，判断引起该系统发展的主要因素和次要因素为主要内容。其基本原理是：根据各相关因素的时间序列曲线的几何相似程度，来判断因素间关系是否紧密；曲线几何形状越接近，相应序列间的关联度就越大；反之就越小。[[][]刘思峰谢思明，灰色系统理论及其应用[M]，北京:科学出版社，2008[17]何韧王维诚王军，管理者背景与企业绩效:基于中国经验的实证研究[J]，财贸研究，2010(1).[18]闫丽荣刘芳，上市公司经营者薪酬激励与公司绩效相关性的实证分析[J]，统计与信息论坛，2006(1).[19]程静，中小企业板块上市公司高管背景特征与企业绩效关系的研究[D]，硕士论文，新疆农业大学，2009.[20]李良智夏靓，上市公司管理层薪酬与公司绩效的关系研究：以电子行业为样本[J]，当代财经，2006(2)..[21]古家军胡蓓，企业高层管理团队特征异质性对战略决策的影响——基于中国民营企业的实证研究[J]，管理工程学报，2008(3).[22]孙海法伍晓奕，企业高层管理团队研究进展[J]，管理科学学报，2003(4).[23]魏立群王智慧，我国上市公司高管特征与企业绩效的实证研究[J]，南开管理评论，2002(4).[24]FinkelsteinS，Powerintopmanagementteams:Dimensions,measurement,andvalidation[J].AcademyofManagementJournal，1992.[25]张为，动态竞争环境下高层管理团队与企业绩效关系的实证研究[J]，企业家天地：理论版，2009(6).[26]苑宝磊，上市企业高管团队与企业绩效关系研究[D]，硕士论文，北京交通大学学报，2009.[27]张必武，国外高管团队人口特征与企业绩效关系研究新进展[J]，外国经济与管理，2005(6).[28]常极，高管团队异质性对公司绩效的影响探析——以认知冲突为中介变量[J]，北方经贸，2008(9).[29]贺远琼等，基于Meta分析的高管团队特征与企业绩效关系研究[J]，软科学，2009(1).[30]姚振华，高管团队研究：从资源整合到过程整合[J]，商业经济与管理，2011(1).灰色关联分析的计算步骤：确定参考序列Y0和各因素序列Y将参考序列Y0和各因素序列Y计算参考序列和被比较序列之间的关联系数：YY0其中ρ为分辨系数，通常取0.5；计算比较序列与参考序列的关联度：YY将YY0，Yi4.3.2全样本上市公司高管团队特征与企业绩效的灰色关联实证分析由于本文采用的是创业板中小型上市公司2009-20010两年的数据，故将分两年分析留个变量对企业绩效的影响。本文运用SDP软件进行灰色关联度的实证分析，两年的结果分别如下表4.4。表4.4各变量对企业绩效的灰色关联度2009年2010年变量指标关联度排序变量指标关联度排序AAGE年龄均值0.896171AAGE年龄均值0.892291HAGE年龄异质性0.888353HAGE年龄异质性0.889894AEDU教育均值0.889572AEDU教育均值0.887672HEDU教育异质性0.885344HEDU教育异质性0.890613SLY薪酬均值0.856485SLY薪酬均值0.880645HSLY薪酬异质性0.855996HSLY薪酬异质性0.867436根据以上分析可知，2009-2010年两年中各个变量对企业绩效的影响系数均超过了0.85，而且两年里最高的影响因素均为年龄均值0.89617和0.89229，最低的影响因素均为薪酬异质性0.85599和0.86743，同时我们还可以注意到2009年各类因素的均值影响系数均大于异质性影响系数，而在2010年仅是年龄异质性影响系数略大于教育异质性，但差别不足1%，综合两年的数据，我们不难发现：高管的年龄影响＞教育水平影响＞薪酬影响。4.3.3分行业上市公司高管团队特征与企业绩效的灰色关联实证分析为研究在不同行业中高管团队特征对企业绩效影响程度的差异，本文将从行业的角度对高管团队特征与企业绩效的灰色关联进行实证分析。由于创业板的上市公司行业中，制造业和信息技术业公司的数量分别居第一、二位，同时这两个行业在某些程度上也分别是传统行业与高新行业的代表，故本文将这两个行业分列出来进行研究。表4.5和表4.6分别为制造业和信息技术业上市公司高管团队特征与企业绩效的灰色关联度。表4.5制造业各变量对企业绩效的灰色关联度2009年2010年变量指标关联度排序变量指标关联度排序AAGE年龄均值0.899201AAGE年龄均值0.895081HAGE年龄异质性0.890562HAGE年龄异质性0.887744AEDU教育均值0.890293AEDU教育均值0.893873HEDU教育异质性0.886384HEDU