高管团队职能背景、创新投资与企业绩效

（中国人民大学商学院,北京 100872)

技术研发与创新活动已经成为企业获取核心资源、建立竞争优势的关键手段，作为企业价值链活动的一部分，近年来，研发与创新所发挥的价值增值作用越发地受到管理者的重视，涉及到研发与创新的投资决策也是企业战略的重要组成部分，会对企业绩效和价值产生影响［1，2］。进一步地，聚焦于企业相关业务战略和投资决策的高层管理者就成为企业整体表现的第一责任人，高管的决策风格和个人特征的相关研究也越来越受到关注。立足于公司治理领域，许多研究表明，与高管团队或成员相关的特质将会对企业的生产销售、投资并购、研发创新、融资上市等价值链活动产生一定作用［3，4］。

随着我国经济的市场化程度进一步增强，对外开放的深度、广度不断提升，企业间的竞争也愈发激烈；而在后互联网时代，大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术日趋成熟，逐步渗透到各个领域，在此背景下，企业纷纷加大对科技和人才的投资，致力于让科技赋能自身业务，持续创造利润增长点。然而，任何科技投入都具有一定的投资回报期，伴随研发投资过程中的各种不确定性很可能使得企业面临资金链断裂、投资回报低于预期等问题，这不但会挤出企业的利润，还有可能将企业推向破产的边缘，那么，关注高管团队结构的合理性对规避风险、提升企业绩效、增加市场价值有着积极的意义。高层梯队理论认为，高管团队作为企业战略决策的主体，其背景特征会对企业战略选择和行为模式产生差异化的影响［5］，伴随该理论产生了大量研究，聚焦于高管团队成员的职能背景、人口统计特征与企业绩效、企业价值之间的关系：有学者采用三部门分类法将高管职能背景划分为 “生产型”、“产出型”和 “外围型”，研究发现不同职能背景主导的高管团队对企业的短期绩效、长期绩效和创新绩效也会产生差异化的影响效果，从结论中能大致看出职能背景特点与决策效果之间的初步联系，强调了特定职能背景带来的独特优势［6，7］。

尽管如此，已有研究大都是从高管团队职能背景的异质性作为切入点，利用社会类化理论效应进行解释，缺乏对中间机制的考察和验证，不难想象，高管团队职能背景的特质可能会通过具体的投资决策来影响企业长、短期绩效与企业价值，因此，关注中介效应对获取准确的研究结果，理解高管职能背景与企业绩效、价值的关系具有十分重要的意义；此外，由于现代公司治理体系在变革，不同行业的企业高管职能范畴与含义存在差异，再沿用Hambrick的三部门分类法来划分高管职能背景就产生了偏差，如三部门分类法中将财务背景归为与产品技术相关的 “生产型”职能背景，对于制造业企业而言，就并不符合实际。基于此，本文在已有研究的基础上，引入公司创新投资作为中介变量，建立了 “高管团队职能背景特征-投资行为-企业绩效”的分析范式，试图检验高管团队职能背景通过创新投资行为来影响企业价值的逻辑，得出较为科学的结论，从而为优化高管团队结构，理性看待成员的背景优势提供决策依据。

高管团队作为企业的战略决策者和业绩负责人，承担着获取外部资源、规避经营风险和提高业绩的重任，高管团队的构成特点会与企业的经营存在直接联系，进而会影响到企业的决策与产出［8］。作为高管团队背景的一个方面，职能背景是指高管所拥有的专业教育背景或不同领域、不同部门的从业经历［9］，在Hambrick的三部门分类法中，职能背景根据功能和目的被划分为了三大类：“产出型”职能、“生产型”职能和 “外围型”职能，“产出型”职能包括了市场营销、产品开发等与实际经营绩效挂钩的工作， “外围型”职能是法律、行政等与公司生产、研发、销售等主营业务活动相关性较小的支持性工作。随着高管任职时间的推进，许多高管逐渐拥有了两个以上职能部门的工作经历，具备了跨部门、企业、行业和多维度的知识经验，因此，这种多职能背景的高管对企业创新效率、市场扩张、外部资源获取以及绩效的影响十分值得关注。

目前关于高管团队职能背景的研究，主要是以社会类化理论 （Social Categorization Theory）和信息决策理论 （Information and Decision-Making Theory）为依据，考察高管团队的背景、人口统计特征以及它们的异质性对企业绩效、企业价值的影响，且大体可分为两类：（1）立足于团队整体的内部结构，关注高管背景异质性程度给企业经营决策、投融资决策所带来的影响［10，11］。可以发现，针对不同样本和指标选取方法，该类实证研究的结果也不尽相同；（2）聚焦团队中不同背景类型的高管对企业战略选择和绩效表现发挥作用的差异，目前这部分研究相对较少，但也逐渐成为一个热点方向，如有一些学者关注到高管团队的教育水平、专业背景和海外经历对企业长、短期绩效的影响［12-14］。

虽然少数已有研究涉及了某种职能背景型主导的高管团队对企业绩效的作用，但是缺乏对职能背景与企业绩效之间内在机理的探究和验证，没有形成完整代表性的分析范式；而且已有研究存在样本选择不具有针对性且高管职能背景划分方式不合理的问题，没有关注到行业特点和时间推移性，因此，不同样本下的研究结论不能混为一谈进行比较；另外，绩效指标不全面、缺乏动态性也是造成结论不一致的原因。

近些年，有学者研究发现，拥有技术背景的管理者更能通过技术优势促进企业实现相关业务的多元化扩张［15］，而管理、财务背景的管理者往往会通过并购重组的方式进行多元化，倾向于推动不相关业务的扩张。那么进一步地，既然两种职能背景的高管带有明显的决策和认知差异，那么高管团队中生产技术型成员与职能管理型成员的配置结构会对企业整体的战略决策继而对企业绩效、企业价值有怎样的作用效果呢？企业是独立的经济实体，永远追求增长和盈利的目标，目标指向着高层管理者所制定的战略发展计划和经营策略，已有研究表明，生产技术型背景的高管具有创新精神，对创新战略具有推动作用，更偏好关注和了解技术发展动态，擅长增加企业产品和技术创新投入［16］；且由于生产技术型背景的管理者对产品、流程和技术创新更加了解，能够凭借其专业知识以及对行业、前沿技术的理解，实现企业创新效率的提升［17］，他们会更多关注产品与技术本身的成熟性和市场应用前景，对单一利润点的把控相对稳健，有利于企业长期的增长和持续竞争力的建立。然而，由于研发创新的投资回收期较长，生产技术型背景的高管相对于管理、财务背景出身的高管可能会弱化对短期绩效和股价等因素的平衡，存在研发投入 “狂热”，这对企业的平稳运行会构成威胁。财务、管理型背景的高层管理者一般难以对技术和工艺流程有着直接的理解和掌控，更多会从业务模式和财务层面上考虑企业的绩效增长策略，因而会将企业看成多个业务单元的投资组合［18］，更多关注企业的现金流、投资回报率、股价和杠杆状况。许多学者发现，拥有财务、经济管理经历的高管更有助于优化企业的整体资本结构、降低财务成本和破产风险［19，20］。所以，管理、财务背景型的高管在企业经营和发展中能够起到平衡器的作用，聚焦于长短期财务规划以及企业面临的日常经营问题，为研发创新、产品升级和流程再造等高投资、高潜力的价值链活动进行有效的风险管理。此外，随着部门轮岗制理念推广和全球人员流动的频繁程度增强，越来越多的上市公司高管普遍具备多职能背景，尤其是许多技术型人才在晋升过程中会更加接受市场营销、人力资源等管理岗位的锻炼培训，技术-管理复合型高管因交叉技能和更广阔的视野越来越受到欢迎，反之，职能管理背景出身的人才晋升渠道很广，一般不会且很难重新学习生产流程与技术。基于此，本文结合现实情况将高管的职能背景划分成两类： （1）以营销、财务、人力为代表的 “职能管理型”背景的高管；（2）结合了生产、研发、设计等技术背景的 “复合型”背景的高管，进而提出以下假设：

H1a：高管团队中 “职能管理型”背景高管所占比例对企业短期绩效的正向影响强于 “复合型”背景高管。

H1b：高管团队中 “复合型”背景高管所占比例对企业长期绩效的正向影响强于 “职能管理型”背景高管。

已有研究虽然验证了高管职能背景确实会对企业绩效产生显着的作用，然而并没有较为清晰、详细地说明其中的机制，那么高管的任职经历和专业背景究竟会如何影响企业的各种决策，进而对企业绩效和价值产生影响？根据高阶梯队理论，高管团队拥有与企业业务相关的各项重大权力，所以会通过制定顶层战略和具体事项的行动原则来推动企业发展，对企业绩效表现负责［5］。而作为企业最常见和最重要的战略行为之一，对外投资是企业获取利润、购置资产、快速进行业务扩张的有效举措，相对稳健的投资会给企业带来持续稳定的投资收益，但过度投资很可能不会对企业绩效和长期发展起到积极的作用［21］。高管的背景特征所反映出来的决策风格与认知习惯，在特定情境下会表现出投资效率的差异化结果［22］，因而不同的投资偏好与风格最终势必会对企业绩效产生作用。

根据行为金融学和高阶梯队理论的观点，在公司治理过程中，高层管理者并不能总是保持理性决策，存在 “过度自信”、“风险规避”、“短视行为”等心理效应，这些心理效应又与高层管理者的职能背景、人口统计特征息息相关［23］。因此，高管的职能背景与工作经历会伴随着特定的认知习惯与风险偏好，在投资行为上表现出差异化倾向。已有研究表明，高管团队的职能背景与企业的投资水平存在一定的联系［24］。相对于市场营销、财务、审计等 “职能管理型”背景出身的高管，“生产技术型”背景的高管往往具备较强的开拓创新能力，在技术基础成熟和市场前景有利的情况下主张秉持冒险求进意识，更愿意增加产品和技术创新投资［16］，因而有研究发现， “生产技术型”背景高管占比较高的企业，研发投入水平或创新投资强度也会更高［25，26］，相应的企业整体的长期性创新投资强度更高，存在过度投资的倾向。企业较高的创新投资水平或过度投资的倾向，又会对企业绩效产生两种截然相反的效应：对于企业短期绩效而言，由于企业当期投资具有较长的回收期，不确定性高，且挤占了过多的货币资金、人员等企业资源，会给企业正常经营带来一定的波动，反而可能因为溢价不足而开发成本过高，对企业当期利润率和产出率产生负效应［27］。对于企业的长期绩效及其增长而言，创新投资的未来收益和外溢效应比较明显，不仅能创造新的利润增长点，带来高额的现金收益，还有助于企业建立新兴业务板块、快速扩张，提升发展能力和市场价值［28，29］。所以不难发现，企业创新投资水平可能在高管团队职能背景特征与企业绩效之间发挥着中介作用，高管团队中 “职能管理型”背景成员更多的企业，其创新投资的意愿相对不强，有助于规避投资风险，减少不确定性，所以短期绩效表现相对较好；而高管团队中 “复合型”背景成员更多的企业，研发活动较为频繁，其创新投资的倾向更强，这些企业尽管短期绩效相对不佳，但长期绩效和发展能力相对而言会更出色。以上可能存在的中介效应也是现有关于高管团队职能背景特征与企业绩效研究较少关注到的问题，引入企业创新投资水平作为中介变量，有助于打开以往研究中个体层面到企业层面之间的逻辑传导黑箱，建立 “高管特质-投资行为-企业绩效”高阶梯队理论的分析范式，从而为理解高管职能背景决策特点和企业绩效影响因素提供合理依据。基于此，本文提出以下假设：

H2：企业创新投资在高管团队职能背景与企业绩效之间起中介作用。

图1 高管团队职能背景、企业创新投资与企业绩效机制图

本文选择2014～2018年我国制造业所有上市公司作为研究对象，因为制造业是大多数国家国民经济的支柱产业，是一国参与国际竞争的核心力量；且近几年来各国争相制定战略促进制造业升级转型，推动智慧制造时代的来临，如中国的“中国制造2025”，德国的 “工业4.0”，都将增强国家在全球价值链上的分工地位。其中，制造业企业扮演了关键作用，微观企业的表现和技术进步能引领行业整体的发展，所以从公司治理角度关注制造业企业投入产出和创新绩效具有很强的现实意义。在样本筛选过程中，本文剔除了：（1）缺少高管职能背景信息的个案；（2）缺少专利等创新投资数据的个案；（3）由于刚上市的公司表现不具有连续性，剔除2018年当年上市的公司。最终本文得到的研究观测值样本为6085个。

本文所需的上市公司高管人员信息、研发投入、专利申请数量以及各种财务数据来源于CSMAR数据库、Wind数据库和上市公司年报，制造业企业依据中国证监会发布的 《上市公司行业分类指引》（2012年修订）选取。

2.2.1 被解释变量

由于创新投资回报高管决策效应存在一定的滞后性，且本文关注高管团队职能背景的短期效应和长期效应，因而根据计量模型滞后期的不同，分别考察高管团队职能背景对企业短期绩效和企业长期绩效的影响机制。参照国内外学者的做法，企业短期绩效用滞后1期解释变量相对当期总资产收益率 （ROA）表示，长期绩效侧重体现企业市场价值和成长性，用滞后2期的解释变量相对当期拖宾Q值来表示。

2.2.2 解释变量

学术界普遍沿用的高管职能背景划分方式，是将高管的职能背景划分为3类：生产型职能背景［5］、产出型职能背景和外围型职能背景，但是这种划分方式对于中国制造业企业的高管团队并不太适用：因为该划分依据是立足于上世纪70、80年代西方企业管理实践和研究得出的，随着现代公司制度的进一步完善以及企业管理文化的演变，诸多职能背景的实际职权和特质已经有了变化，如对于制造业企业而言，财务背景若按该方法划归为 “生产型”职能就有失偏颇，市场营销、技术开发等也类似。目前，尚且没有比较成熟且普遍使用的划分标准，因为职能划分具有相对性，需要结合行业特点和时代特点做出改变。

本文立足于中国制造业企业的特点和所关注的主要问题，将高管背景划分为 “生产技术型”和 “职能管理型”背景：“生产技术型”背景，指从事生产、研发或设计工作的经历，这些高管是懂得技术的专业人才；“职能管理型”背景，指从事财务、人力资源、市场、管理、金融这5类支持性、辅助性工作的经历。值得一提的是，由于技术出身的人才在进入高管团队过程中大都会接受财务、审计、营销等相关工作的轮岗培训，所以兼有 “生产技术”和 “职能管理”背景的 “复合型”背景的高管越来越普遍，因此，在具体的研究中，本文将 “复合型”背景高管与 “职能管理型”背景高管作为参照，分别设定 “职能管理型”高管所占比例和 “复合型”高管所占比例作为解释变量。

2.2.3 创新投资

学界对创新投资的衡量方式很多，如用研发投入/营业收入、研发投入/销售收入、研发投入费用/总资产等衡量创新投资或创新投入强度［30，31］。本文认为，制造业企业逐渐向多元化发展，大都为体量巨大的集团公司，所以用营业收入可以比较好的反映开展相关业务的综合回报，因此研发投入/营业收入能够反映与业务相关的创新投资活动的强度。

2.2.4 控制变量

为了使实证检验更加准确严谨，本文参照已有研究［1-4］，对其他可能影响企业绩效的因素加以控制。在企业的维度上选择企业规模、企业年龄，在高管团队的维度上选择女性高管比例和高管平均教育水平作为控制变量。企业规模 （SIZE）以员工人数来衡量；企业年龄 （AGE）用企业成立至今的年数来衡量；女性高管比例 （FEM）用女性高管的人数占高管团队总人数的比重来衡量；高管平均教育水平 （AEDU）则用高管团队中所有成员教育程度的均值衡量。

表1 主要变量说明

为了研究高管团队职能背景特征是否影响企业的短期绩效和长期绩效，本文采用面板方法对主效应的假设进行检验，模型如 （1）～（4）所示，其中 （1）～（2）用于检验高管团队职能背景对企业短期绩效的影响， （3）～（4）用于检验高管团队职能背景对企业长期绩效的影响。

为了使模型估计更加准确严谨，估计之前，（1）使用Hausman Test来确定究竟用固定效应模型还是随机效应模型，分别采用滞后1期模型与滞后2期模型进行检验，结果表明均拒绝使用随机效应的原假设，说明应该选择固定效应模型进行估计；（2）考虑到误差项可能存在异方差问题，本文在固定效应下使用Wald检验发现，该面板数据中存在显着的异方差问题，所以后文模型估计将使用聚类稳健的标准误①。

采用固定效应FGLS估计的回归结果如表2所示。从表中可以看出，在控制了不随时间变化的行业固定因素后，高管团队职能背景对企业绩效的影响均显着，具体来说：高管团队中 “职能管理型”背景成员占比对企业短期绩效存在正向影响，而 “复合型”背景成员占比对企业短期绩效存在负向影响，假设1a得以验证。即当团队中拥有技术背景的高管比例增多时，企业的决策就可能倾向于风险偏好型，更可能进行长期技术创新投资，从而对短期财务绩效产生负面冲击，当期和滞后1期的利润率出现下降；当高管团队中纯粹职能管理型背景的高管比例相对增多时，企业的各项决策就比较稳健，倾向于风险规避，可能较少进行不确定性高或现金流回报不稳定的长期研发和创新投资，转而关注资本市场或货币市场上收益稳定的金融投资项目，带来比较乐观的现金流入，因此短期绩效表现较好；另外，高管团队中 “职能管理型”和 “复合型”背景成员占比均对企业长期绩效存在显着的正向影响，但对长期绩效促进的程度不同， “复合型”背景中包含了技术背景和职能管理背景，因此能够在企业长期发展过程中兼顾技术开发与财务绩效表现，立足于竞争优势开发与相关业务扩张的视角制定投资决策。所以相对于 “职能管理型”背景成员占比，高管团队中 “复合型”背景成员占比的提升对企业长期绩效的促进作用更大，这就凸显了“生产技术型”背景的高管在企业研发创新和中长期持续发展中的地位，假设1b得以验证。拥有生产、技术工作经历的高管，往往属于专家型人才，能够从创新的角度对企业现有业务、板块扩展或业务转型提出可行的构想，帮助企业建立业务壁垒和核心竞争力。

表2 高管团队职能背景与企业绩效

在控制变量上，企业规模对企业短期绩效、长期绩效均存在显着的负向影响，这可能是因为随着公司规模的扩大，业务板块逐渐增多，由此很容易产生组织冗杂和效率低下的问题，特别是一些关键资源无法得到有效的利用，对新业务的投入以及业务扩张带来的不确定性风险，可能会给财务绩效造成负面冲击。女性高管比例对企业的短期绩效和长期绩效也都存在正向影响，因为女性高管强调团队和谐与民主，管理风格更为互动，所以注重分享企业权力和信息，就可以抑制高管团队比较扩张和冒进的行为，使得整体决策相对理性，促进企业绩效的提升。高管的平均受教育水平对企业短期绩效、长期绩效都有显着的促进作用，该结果验证了人力资本投资和知识水平对企业绩效的贡献，因为在日新月异的现代社会，接受更多教育和知识技能的高管视野也会更开阔，拥有比较系统的方法论；同时，接受过高水平教育的高管也能给企业其他部门的员工带来不自觉的知识传递，这种人力资本外溢效应能够提升企业各个业务单元与部门的工作能力、效率，优化企业绩效表现。

进一步地，为了探究高管团队职能背景的特征是通过何种机制影响最终企业绩效，本文对假设2进行了检验。借鉴温忠麟［32］提出的中介效应检验程序，本文将采取以下步骤：（1）将所有变量进行中心化处理，新变量统一用 “c＿变量”表示，以取消量纲差异以及减少数据异常波动带来的误差；（2）检验滞后1～2期③解释变量 （“职能管理型”背景高管占比、 “复合型”背景高管占比，下同）对被解释变量 （企业短期绩效、企业长期绩效，下同）的回归系数是否显着；若显着，则 （3）做Baron和Kenny提出的部分中介检验［33］，以此检验滞后1～2期解释变量和滞后1～2期中介变量 （创新投资，下同）、滞后1～2期中介变量和被解释变量的回归系数是否显着。若上述两个系数都显着，则意味着滞后1～2期解释变量对被解释变量的影响至少有一部分是通过中介变量实现的，存在中介效应。如果至少有1个不显着，则 （4） 进行 Sobel检验［34］，如果检验结果显着，说明中介效应存在，否则中介效应不显着。检验结果如表3和表4所示。

表3 高管团队职能背景、创新投资与企业短期绩效

表4 高管团队职能背景、创新投资与企业长期绩效

续 表

表3中的回归结果表明，高管团队中 “职能管理型”背景成员的占比越高，企业短期绩效表现越出色，并且，这一占比的提升会显着地抑制企业创新投资水平；高管团队中 “复合型”背景成员的占比越高，企业的短期绩效会越不利，这与表1中回归结果一致，且进一步发现，这一占比的提高，会显着促进企业创新投资水平。然而，尽管实证结果显示创新投资的增加会使企业ROA下降，但是这一效果并不显着，经过Sobel进一步检验仍不显着④。说明，创新投资在高管团队职能背景与企业短期绩效之间未发挥出显着的中介作用。

表4中的回归结果表明，高管团队中 “职能管理型”背景成员的占比与企业长期绩效 （托宾Q值，下同）存在正相关性， “职能管理型”背景的成员占比对企业长期绩效的总效应显着为正；高管团队中 “复合型”背景成员占比也与企业长期绩效存在正相关关系。而滞后2期的创新投资对企业当期托宾Q值也存在正向促进作用，这与短期的结果截然不同。结合 （6）和 （8）的检验结果，高管团队中 “职能管理型”背景的成员占比与企业创新投资存在负相关关系， “复合型”背景的成员占比与企业创新投资则存在正相关关系，这也验证了理论机制中的分析和假设。所以可以得出，企业创新投资在高管团队职能背景与企业长期绩效之间发挥着显着的中介作用。假设2得到部分验证。这说明，高管的职能背景特征，会伴随着特定的决策风格和认知习惯，进而对企业的技术创新决策及战略投资产生倾向性影响，其中 “职能管理型”背景的高管决策相对谨慎稳健，对技术创新和研发投入的热衷度不如 “生产技术型”背景的高管，表现在 “职能管理型”背景成员占比和 “复合型”背景成员占比对企业创新投资的影响作用不同，这就会导致对企业长期绩效也存在差异化的影响。

本文以中国制造业上市企业为研究对象，从高管职能背景特征的角度，探究了高管团队职能背景对企业短期绩效、长期绩效的影响效果和内在机制，主要结论如下：

（1）将高管团队中的职能背景划分为 “职能管理型”、“生产技术型”和 “复合型”，通过比较高管团队中 “职能管理型”背景成员占比与 “复合型”背景成员占比对企业绩效的影响，能发现“职能管理型”背景成员占比和企业短期绩效之间存在显着的正相关关系，而 “复合型”背景成员占比和企业短期绩效之间则存在显着的负相关关系。这说明，高管的职能背景特征对企业短期内的表现影响很大，企业短期绩效对高管团队职能背景组合特点的敏感性比较强。

（2）高管团队中 “职能管理型”背景成员占比、“复合型”背景成员占比和企业长期绩效之间均存在显着的正相关关系，但是 “复合型”背景成员占比对长期绩效的促进作用更强，这说明长期绩效对高管团队职能背景组合特点的敏感性不强，不会带来绩效表现逆转的效果，但不可忽视，具有生产技术经历的 “复合型”高管对企业持续发展和长期竞争力的突出贡献。

（3）企业创新投资在高管团队职能背景和企业长期绩效之间发挥着中介作用。高管团队中 “职能管理型”背景的成员占比提高，会使得整个企业的决策更加谨慎稳健，关注现金流收益和投资的风险性，表现出抑制企业创新投资的效果；而相反，具有职能管理经历与生产技术经历的 “复合型”背景的成员占比提高，将带动企业加强技术研发和战略扩张步伐的加快，主张采取积极的创新投资态度。而从长期来看，企业的创新投资具有知识外溢性、增值性和高回报率的特点，能够帮助企业快速抢占新的市场，提高生产率和品牌影响力，因此会促进企业长期绩效的提升，所以，高管团队中 “复合型”背景成员占比的提高，更有利于企业的长期发展。

近年来，由于知识、技术快速迭代、创新，企业对人才尤其是高管能力的要求也随之提升，尽管在大数据、人工智能驱动的科技时代下，技术人才对企业的发展格外重要，但是也不应该夸大专家背景在企业中发挥的作用，而要全面地、客观地把握高管团队中不同职能背景人才的平衡：要发挥职能管理背景人才的大局观和财务、营销能力，追求企业财务绩效的平稳增长，满足债权人和股东的正常收益诉求；同时，也要重视技术背景人才为企业注入的创新灵魂和积极扩张的动力，不固化思维、一味保守，及时探索市场前沿，引入开发新产品、新技术和新理念，不断推动企业的长期稳步发展，建立持续的竞争优势。

注释：

①受篇幅限制，Hausman检验与Wald检验结果不在正文列示。

②经检验，企业年龄与模型中的变量存在高度多重共线性，故被剔除。

③滞后1期模型的被解释变量为ROA，滞后2期模型的被解释变量为TQ。

④受篇幅限制，该过程不在正文列示。