高管海外经历、员工技能培训与企业创新——来自中国微观企业数据的经验证据

DOI:10.13546/ki.tjyjc.2020.18.041{~＞理决藜}
高管海外经历、员工技能培训与企业创新
—
—来自中国微观企业数据的经验证据
肖凤翔，张双志
(天津大学教育学院，天津300072)
摘要：文章基于全国第十次民营企业调查数据,探讨高管海外经历与员工技能培训对企业创新差异化影响的微观机制。

结果表明：高管海外经历和员工技能培训分别对企业创新、产品创新与工艺创新具有不同程度的促进作用。

进一步，运用中介效应模型对员工技能培训在高管海外经历对企业创新影响过程中的中介作用进行考察,发现其所承载的中介效应为34%。

同时，使用Heckit干预效应模型对员工技能培训的中介效应进行稳健性分析，发现高管海外经历通过员工技能培训影响企业创新的中介作用依然成立。

最后分别针对海外高层次人才创业、员工技能培训和企业产品创新与工艺创新协同发展等问题提出相关对策建议。

关键词:高管海外经历；员工技能培训；企业创新；中介效应
中图分类号:F275文献标识码:A文章编号:1002-6487(2020)18-0180-05
0引言
企业人力资源建设既需要引进海外高精尖人才，也需要注重培养本土员工的技能。

具有国外留学或工作经历的高管通常被认为是比本土企业家更具有良好教育背景、开阔全球视野和现代企业治理能力的高层次人才叫对于推动我国实现“大众创新、万众创业”具有重要作用。

在中国经济转入高质量发展的新时代，“人口红利”的消逝已经不可逆转，“工程师红利”日益成为新经济转型升级的重要杠杆。

虽然具有海外经历的高管能够利用自身留学或国外工作经历为企业创新决策作出迅速准确的判断，但是决策并不会自动带来创新产岀，需要通过对员工进行技能培训以形成企业对新技术和新工艺的吸收转化才能实现叫培训作为企业实现人力资本积累的重要形式，不仅提升了员工的技能水平，也促进了研发创新向批量生产的转化实现。

可见，高管海外经历在对企业创新绩效的影响过程中需要借助员工技能培训形成企业的技能化，继而才能顺利实现“战略决策-技能溢价―创新绩效”的发展路径。

通过对已有文献的梳理,一方面，发现学者们对中国情境下高管海外经历与企业创新的研究虽然为数不多，但都认为海归高管对企业创新具有显著的促进作用W另一方面，员工技能培训作为企业开发与积累人力资本的重要方式,对企业实现技能化具有重要的推动作用，技能化是企业对技术创新的吸收消化能力，直接影响企业创新所带来的经济绩效％然而，鲜有文献研究高管海外经历是如何通过员工技能培训来影响创新绩效的，即忽略了员工技能培训在其中所发挥的中介作用。

鉴于这方面研究的不足,本文以2012年全国第十次民营企业调查数据为样本，在中介效应框架下探讨员工技能培训在高管海外经历对企业创新绩效影响路径中的作用,以期丰富人力资源梯队对企业创新绩效差异化影响的微观机制研究。

1理论分析与研究假设
1.1高管海外经历与企业创新
“高阶梯队理论”认为企业高管的个体特征、认知结构与价值观念等因素会不同程度地影响企业的经营决策和治理水平叫具有国外留学或工作经历的高管属于“海外高层次人才”，这类人才群体集中体现了全球化视野与创造性思维的个体特征，往往掌握了先进的科学技术知识和现代企业治理能力。

企业创新投入是一项高投入与回报周期长的高风险投资，在难以准确判断创新投入绩效的情况下,管理层会出现趋于谨慎保守的短视行为叫经受过海外文化熏陶的高管会更具有风险承担意识，能够充分利用自身专业的科学知识和前瞻性的全球视野对企业创新投资作岀果断决策，进而提升企业创新绩效。

高管海外经历所带来的国际化社会资本也有助于缓解企业追踪科技前沿创新时面临的信息不对称问题，降低企业创新的搜寻与识别成本，从而推动企业创新的快速发展。

基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目(18XJC79OO2O);中国博士后科学基金资助项目(2017M622988);四川省哲学社会科学重点研究基地区域公共管理信息化研究中心项目(QGXH18-07)
作者简介：肖凤翔(1955—),男，重庆人，教授，博士生导师，研究方向:教育管理。

(通讯作者)张双志(1990—),男，贵州毕节人，博士研究生，研究方向:教育经济与管理。

180统计与决策2020年第18期•总第558期
因此，提出假设1:高管海外经历对企业创新具有促进作用。

1.2高管海外经历与员工技能培训
劳动力与技术的协同互补有助于增强企业的核心竞争力已成为现代企业治理经验的共识叫员工技能培训也受到越来越多企业的青睐。

具有海外经历的高管更加了解西方学徒制的悠久发展历程，知道德国、瑞典、丹麦、比利时等具有完善学徒培训机制的创新型国家也往往拥有大量优秀的高素质劳动者与技术技能人才。

技能培训不仅有助于实现员工之间的知识交流，也有助于化解组织内部由于沟通不顺畅所带来的矛盾，从而形成企业特有的“培训-交流一创新”场域文化.降低企业创新的制度性交易成本，实现培训与创新的良性循环发展叫高管的海外经历让其认识到对员工的技能培训投资不仅不是沉没成本，而是企业实现创新发展的机会成本.从而加大培训的经费投入。

鉴于此，提出假设2：高管海外经历对员工技能培训具有促进作用。

1.3员工技能培训与企业创新
企业研发投入不能自动带来新产品或新工艺的量化生产，需要员工通过对新知识的学习、吸收与转化才能提高企业创新绩效阿。

技能培训为员工之间、员工与高管之间的集体学习提供了一个交互式的信息平台，通过“干中学”形成企业创新必备的“吸收能力”。

因此，作为企业人力资本重要内容的员工技能水平，将会直接影响企业技能化的实现程度，成为提升企业创新能力的关键因素。

Ru-pietta和Backes通过对发达国家员工技能水平的横向对比，发现具有完善职业技能培训体系的国家(如德国“双元制”)往往具有更高的创新效率叩。

因为技能培训能够在企业内部建立一种具备社交氛围的“学习组织”，有助于培育员工之间的“事业认同感”,从而为企业创新提供源源不断的高技能人才。

因而，提出假设3：员工技能培训对企业创新具有促进作用。

1.4员工技能培训的中介效应
高管海外经历对企业创新发展所需的战略资源配置起着关键性决策影响，创新绩效的实现是一个系统性管理工程，需要有效整合企业内外部资源，不同的资源协同方式会直接影响企业创新的效率与产出。

当企业面临的外部资源信息不对称程度较高时.高管就会基于已有的认知结构和价值取向来整合企业内部资源，从而平衡企业创新所需的战略资源配置。

员工技能培训已经成为现代企业人力资源开发的重要工具，培训能够最大化盘活企业现有人力资本存量，促进员工集体学习、反思与挖掘技能经验，形成创新所需要的创新灵感与研发能力。

高管海外经历不会自动带来企业创新产出，那么这种正向促进作用何以成为可能？需要通过对员工的技能培训形成企业对新产品或新工艺的吸收转化才能实现，培训为企业创新提供源源不断的高素质技能人才。

据此，提出假设4：员工技能培训在高管海外经历与企业创新之间发挥中介效应。

2数据、模型与变■
2.1数据说明
为了对我国民营企业的经营现状及未来发展趋势进行研判，从1993年至今，中共中央统战部、中华全国工商业联合会、国家工商行政管理总局和中国民(私)营经济研究会联合成立的“私营企业课题研究组”通过多阶段分层抽样的方式,完成了13次大型数据调査。

囿于数据的可得性，本文采用2012年所进行的第十次民营企业调查，这次调查一共获取了5073家企业的微观数据,根据计量模型所需要的变量指标对数据进行清洗，筛选后获得1613个有效数据。

2.2模型设定
为了对理论分析提出的研究假设依次进行检验,参照温忠麟等对Baron&Kenny逐步法进行改良完善后的中介效应模型回，以此来识别员工技能培训是否在高管海外经历对企业创新绩效的影响过程中发挥中介作用：
E=%+届尤+工V[Controls：+Industry t+Province.+£,(1) E=02+禹+^j y2Controls i+Industry t+Province^+e2
(2)
=03+^Controls.+Industry t+Province t+e3
(3) K；=(p i+P i X j+仇陆+^i y i Controls i+Industry t+Province：
+e4(4)其中，i代表企业，Y是被解释变量.X是解释变量. M是中介变量.Controls是控制变量，＜p表示截距项，c表示随机扰动项，久、爲、爲、伤、久与表示回归系数，参考已有文献的处理办法，采取加入行业固定效应(Industry)和省份固定效应(Province)的办法来规避宏观经济对企业创新绩效的影响。

员工技能培训的中介效应是否存在,需要经过以下判断:若回归系数几符号为正且通过显著性检验，说明高管海外经历对企业创新的促进作用成立，可以继续下一步检验;若回归系数爲与仇同时在10%的显著性检验水平及其以上为正，则说明员工技能培训的中介效应成立；回归系数氐是否通过显著性水平检验,则决定了中介效应的完全与否。

具体来说，假如没有通过显著性水平检验，则说明员工技能培训在高管海外经历对企业创新的影响过程中发挥完全中介作用;反之，即存在部分中介效应,具体大小需要进一步计算。

2.3变量测度
参照同类主题文献的指标设定回,对被解释变量、解释变量、中介变量与控制变量的选取设定与具体定义如下页表1所示。

为保证回归结果的有效性和一致性，本文对
统计与决策2020年第18期•总第558期181
数据做了以下处理:为规避异常值对回归结果的影响，需要对所有连续变量在首尾1%的分位数上进行Winsorize 处理；由于大量民营企业在创新、员工技能培训等方面的投资存在缺失，需要对其进行加单位1后再取对数的处理；为了检验回归方程是否存在多重共线性问题,需要对其依次进行方差膨胀因子(VIF)计算，结果均在警戒值10以下。

表1变■设定及具体释文
变量
类型
变量名称变量符号变量定义
被解释变量
Y 企业创新Innovation企业总研发投入+1后取对数产品创新Product产品创新研发投入+1后取对数工艺创新Process工艺创新研发投入+1后取对数
解释变量X 高管海外
经历
Overseas
虚拟变量,若高管具有海外留学或工作
经历则赋值为1,反之为0
中介变量M 员工技能
培训
Train员工技能培训经费+1后取对数
控制变量Z
高管性别Gender
虚拟变量,若高管性别为男性则赋值为1,
反之为0
高管年龄Age(2011-出生年份)取对数
高管能力Ability
虚拟变量,若高管创办企业的初始资金主要
来源于个体经营积累则赋值为1,反之为0企业资产
负债率
Lever负债总额/资产总额*100%
企业劳动力
成本
Lab_cost员工年均工资取对数
企业对外
投资
Ofdi
虚拟变量，若企业有对外投资行为则赋值
为1,反之为0
外资控股Foreign
虚拟变量,若外资占股比例超过50%则赋值
为1,反之为0
行业固定
效应
Industry
虚拟变量,根据调査数据整理出19个行业
类型,对此依次赋值
省份固定
效应
Province
虚拟变量,根据调查数据整理出31个省份，
对此依次赋值
3假设验证及解释
3.1高管海外经历、员工技能培训与企业创新
采用逐步加入控制变量的方式汇报方程(1)和方程(2)的回归结果,以分别验证假设1和假设3。

就方程(1)而言，表2的第(1)列未加入任何控制变量,高管海外经历的估计系数在1%的显著性水平上为0.91,说明高管海外经历会对企业创新产生促进作用。

为了检验第(1)列的回归结果是否会受到其他解释变量的影响而产生显著性改变，需要进一步加入一系列控制变量来验证其稳健性。

具体来说，在控制了行业固定效应和省份固定效应之后，第(2)列回归结果显示高管海外经历对企业创新绩效的估计系数为0.65,通过了5%的显著性水平检验,说明高管海外经历对企业创新绩效的影响会明显受到企业所属行业和所在省份的显著影响。

进一步，第(3)列加入了高管性别、年龄、能力等个人层面和资产负债率、劳动力成本、对外投资、外资控股等企业层面的控制变量后，估计系数在5%的显著性检验水平上为0.68,与第(2)列的回归结果没有实质性差异。

说明计量模型的指标设定并未遗漏重要解释变量,其回归结果是相对稳健的。

因此，第(1)列至(3)列的回归结果验证了假设1,即高管海外经历对企业创新具有促进作用。

同理，表2的第(4)列至(6)列也采用逐步加入控制变量的方式汇报方程(2)员工技能培训对企业创新的回归结果,估计系数均在1%的显著性检验水平上为正。

其中，第(6)列在加入高管个人层面和企业层面的控制变量以及行业固定效应与省份固定效应之后，员工技能培训对企业创新绩效的估计系数为0.71,通过了1%的显著性水平检验，与第(5)列的回归结果没有实质性差异，说明基准回归结果是相对稳健的。

所以，第(4)列至(6)列的回归结果验证了假设3,即员工技能培训对企业创新具有促进作用。

表2 基准回归结果
Innovation
(1)(2)(3)(4)(5)(6) Overseas
0.9148***
(0.3183)
0.6556**
(0.2931)
0.6838**
(0.3220)
Train
0.8456***
(0.0344)
0.7159***
(0.0322)
0.7146***
(0.0359) Gender
-0.0293
(0.1405)
0.0725
(0.0786)
Age
0.2219
(0.2711)
0.3198**
(0.1587) Ability
0.0485
(0.1655)
0.0334
(0.0818)
Lev
1.1722***
(0.2592)
0.2280*
(0.13力) Lab_cost
0.1909*
(0.1012)
0.0072
(0.0556)
Ofdi
0.8771***
(0.3068)
0.7283***
(0.1846) Foreign
0.1056
(0.1769)
0.1499
(0.1023) Industry NO YES YES NO YES YES Province NO YES YES NO YES YES R20.00830.21570.22870.22590.35230.3594 N161315851259409240343284
注：()内敦值为通过Robust计算获得的标准差；***、**和*分别表示通it 1%、5%和10%旳显著性水平检验；以下表注如无特殊忧况，场腿此解释，不弄蚩复表述。

下同。

3.2产品创新与工艺创新的分样本检验
产品创新(Product)是指企业通过对产品功能的更新改善或者设计岀新产品来开拓市场，工艺创新(Process)则是指企业通过运用新的技术或操作流程来降低单位生产成本。

那么，对企业创新进行产品创新与工艺创新区分后，表2的基准回归结果是否依旧成立,需要做进一步检验。

具体来说，表3第(1)和第(3)列显示高管海外经历对产品创新与工艺创新的估计系数均通过了10%的显著性水平检验；第(2)和第(4)列也显示员工技能培训对产品创新与工艺创新的回归系数都通过了1%的显著性水平检验。

182统计与决策2020年第18期•总第558期
表3产品创新与工艺创新的分样本检验
Product (1)Product
(2)
Process
(3)
Process
(4)
Overseas 0.5463*
(0.2960)
0.5355*
(0.2757)
Train 0.5974***
(0.0326)
0.5409***
(0.0321)
Controls YES YES YES YES
Industry YES YES YES YES
Province YES YES YES YES R20.19490.32660.18470.2900
N1263330912653302 3.3员工技能培训的中介效应检验
假设4认为高管海外经历会通过员工技能培训来促进企业创新，为此在方程(1)与(2)的基础上依次引入方程(3)和(4),以此考察员工技能培训是否在高管海外经历对企业创新的回归中发挥中介作用。

表4的回归结果表明.当加入员工技能培训后,高管海外经历对企业创新的回归系数由0.68减小到0.45,且通过的显著性检验水平也从5%降至10%,说明员工技能培训在其中发挥着部分中介效应,具体大小为34%O此外，第(2)列的回归结果显示，高管海外经历对员工技能培训的回归系数在10%的显著性水平上为0.29,说明高管海外经历对员工技能培训具有促进作用，据此假设2得到验证。

综上所述，高管海外经历对企业创新的影响需要部分通过对员工技能培训才能发挥作用，假设4通过检验。

表4 员工技能培训的中介效应检验
Innovation
(1)Train
(2)
Innovation
(3)
Overseas 0.6838**
(0.3220)
0.2989*
(0.1724)
0.4534*
(0.2599)
Train 0.7800*** (0.0563)
Gender -0.0293
(0.1405)
0.0751
(0.0869)
-0.0413
(0.1353)
Age
0.2219
(0.2711)
0.1978
(0.1653)
0.0240
(0.2440)
Ability
0.0485
(0.1655)
0.1333
(0.1020)
-0.0579
(0.1374)
Lever 1.1722***
(0.2592)
0.8814***
(0.1600)
0.4933"
(0.2405)
Lab_cost 0.1909*
(0.1012)
0.1536**
(0.0630)
0.0509
(0.0915)
Ofdi 0.8771***
(0.3068)
0.3085**
(0.1495)
0.8460***
(0.2845)
Foreign
0.1056
(0.1769)
0.0362
(0.1029)
0.1433
(0.1646)
Industry YES YES YES
Province YES YES YES R20.22870.17400.3918
N125912721216
4稳健性检验
高管是否具有海外经历是非随机行为,可能会受其性别、年龄、能力等因素的影响，基准回归可能存在样本选择偏差。

同时.基准回归也有可能面临潜在的内生性问题,即创新偏好型企业的高管也通常具有敏锐的创意能力。

为了处理可能会存在的样本选择偏差和内生性问题，接下来使用Heckit干预效应模型对员工技能培训的中介效应进行稳健性检验。

Heckit干预效应模型的具体表达方程为：
回归方程(MLE)：
y,=<5j+i x X j+^9}Controls l+Industry t+Province^+q(5) =<52+r2X j+》*Controls；+Industry t+Province+c2
(6) Y i=§3+弓不+T4M j+》,3[Controls；+Industry:+Province +q(7)选择方程(P/ob”)：
W'=如+j u,Z,+q,如果W'>0,则=1,否则X t=0
ProM^,=0|Z,.)=1-OCu.Z,)(8)其中，方程(5)至方程(7)是检验中介效应的回归方程组，具体变量解释和基准回归方程组一致。

方程(8)表示高管是否具有海外经历的选择方程，Z,表示选择变量集合，表示连续型潜变量。

Heckit干预效应模型假定随机误差项q和服从二元正态分布,均值为0、协方差cov (e3,c4)=p<72,p表示c3和e4的相关系数。

对原假设H o-P=0进行似然比检验时，若勺和Q之间不存在共同参数，则接受原假设，即基准回归不存在样本选择偏差和内生性问题;反之，若能在一个显著性水平上拒绝原假设,并认为P不等于0,这就意味着使用Heckit干预效应模型是合适的。

Heckit模型估计结果见下页表5,当加入员工技能培训后，高管海外经历对企业创新的回归系数由3.13减小到1.36,说明员工技能培训在其中发挥着部分中介效应。

同时，第(3)列的似然比检验表明中介效应检验模型未能在10%的显著性水平上拒绝/7°：p=0的原假设。

此外，才是对回归方程(MLE)中所有系数(除了截距)都等于0的Wald检验，是衡量模型拟合优度的有效方法，第(1)列至(3)列的才均通过了1%显著性水平检验，说明Heckit模型所使用的控制变量是恰当的。

综合来看，对可能存在的样本选择偏差和内生性问题进行处理后，员工技能培训在高管海外经历对企业创新的影响中仍然发挥部分中介效应。

5结束语
本文通过对员工技能培训在高管海外经历对企业创新影响过程中的中介效应进行检验，得到如下结论：高管海外经历和员工技能培训都能对企业创新及其产品创新与工艺创新产生积极的促进作用;高管海外经历有助于提升企业对员工技能培训的投资;员工技能培训在高管海外
统计与决策2020年第18期•总第558期183
瓦川：「
表5员工技能培训的中介效应检验-Heckit模型估计
回归方程(MLE)
Innovation
(1)Train
(2)
Innovation
(3)
Overseas 3.1398***
(0.5472)
1.7282***
(0.2443)
1.3685**
(0.6954)
Train 0.7554*** (0.0564)
Gender -0.0426
(0.1461)
0.0448
(0.0903)
-0.0347
(0.1349)
Age 0.5265*
(0.2831)
0.3977**
(0.1719)
0.1399
(0.2588)
Ability
0.1506
(0.1753)
0.1738
(0.1071)
-0.0242
(0.1406)
Lever 1.1191***
(0.2515)
0.8173***
(0.1552)
0.5168**
(0.2360)
Lab_cost
0.1460
(0.0969)
0.1374**
(0.0603)
0.0339
(0.0895)
Ofdi 0.8894***
(0.2805)
0.3286**
(0.1500)
0.8427***
(0.2719)
Foreign
0.1311
(0.1720)
0.0366
(0.1011)
0.1697
(0.1627)
Industry YES YES YES
Province YES YES YES z2506.13***397.77***754.16*** %:P=Q13.24***23.41*** 1.77 N124312531200注：F»•于篇幅，没有抵告高管海外经历选择方程旳Probit模型估计结果。

经历对企业创新的影响过程中发挥34%的中介作用。

运用Heckit干预效应模型对可能存在的样本选择偏差与内生性问题进行处理后，本文的结论依然成立。

结合实证结果，提出如下对策建议:第一，地方政府需要加紧出台与当地经济社会发展相匹配的关于支持海外高层次人才创业政策的实施细则，力争与国家各部委已经出台的相关政策保持协调性,发挥中央与地方政策的协同效应。

第二，加快完善职业教育和培训体系.除了制定相关税收优惠和补贴政策外，还需要进一步完善高水平实训基地的投融资政策。

员工技能培训对于企业技能化的形成起着至关重要的作用，实训基地是员工培训的重要载体，也是实现产教融合的重要工具，因而实训基地建设是加强技术及技能人才培养的关键环节。

第三，构建新型企业创新发展战略，统筹产品创新与工艺创新的协同发展，为企业选择恰当的创新策略以应对数字经济时代带来的挑战与机遇。

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(责任编辑/余洋)
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