CEO权力与企业创新

CEO权力与企业创新
作者：张一可
来源：《中国集体经济》2024年第01期
摘要：企业创新是实现我国经济高质量发展的关键所在，同时CEO权力是企业管理实践过程中重要的组成部分，而研究CEO权力与企业创新之间的关系的文章较为缺乏。

文章基于2008-2020年中国上市公司相关数据，考察CEO权力对上市公司创新水平的影响。

实证结果表明，第一，CEO权力对上市公司创新水平有显著的促进效应，CEO权力正向影响上市企业的发明专利数、创新专利数（发明专利数与实用专利数之和）及专利申请总数，且在更换解释变量、检验模型等稳健性检验之后研究结论依然成立。

第二，CEO权力对企业创新的促进效应在非国有、高自主性和处于高竞争水平的企业中十分明显。

第三，CEO权力对企业创新的促进作用具有调节效应，该效应会受到行业竞争水平和机构持股比例的制约。

第四，文章进一步研究发现，CEO的权力明显地缓解了公司的融资限制，并减少了公司在创新方面的投资成本。

文章的研究对象及研究成果具有代表性，对于中国企业如何提升创新能力具有一定的实践借鉴作用。

关键词：CEO权力强度；企业创新；上市公司专利
一、引言
（一）研究意义
企业高管的特质会对企业创新和经营管理行为产生影响。

本文研究了CEO权力强度在企业应用的实际作用。

CEO作为企业的核心领导人之一，他的每一个决策都对企业的发展发挥着不可磨灭的作用。

本研究力图在以下方面有所贡献：第一，从理论分析和实证检验两方面重点验证“CEO权力—企业创新”的关系。

第二，进一步探究CEO权力影响企业创新其中的机制。

第三，探究该关系的影响因素，为现实企业提供提高企业创新能力的思路。

（二）研究方案
本文的行文结构：第二部分为理论分析与研究假设，第三部分为模型设定、变量选取和数据说明，第四部分为实证回归分析和稳健性检验，第五部分为进一步分析，第六部分为本文的研究结论和政策建议。

二、理论分析与研究假设
企业创新受到高管团队权力结构和团队多样性的影响，尤其是CEO的权力。

朱晋伟，赵曜指出（2021）高管团队的功能多样性对企业的创新成果有正面效果，其中战略双元平衡为中介角色。

而CEO的权力则加强了这种正面效果，即CEO权力越大，其对创新成果的推动作用越明显。

CEO的自主权也会对企业创新绩效有正面影响。

饶小欢指出（2017）创业板公司的CEO 决策自由度与技术创新成果正相关。

CEO的教育背景、技术专长和决策自由度与研发投资也有正相关关系。

这些因素通过研发投资间接影响技术创新成果。

大多数以往文献更多作用于CEO权力与绩效之间的关系，研究CEO权力与企业创新之间的关系的文章较少，也少有通过研究中介变量的传导机制来深入调查CEO特征对企业创新的间接影响的文献。

从前文对CEO权力变量的总结可以看出，CEO權力的界定方式十分多样，而且部分研究有些过时，研究数据样本较少，本文将对其进行佐证。

上述文献都对CEO 权力与企业各项指标出现的影响进行了证明，证明CEO对企业的影响是多方面的。

CEO作为企业核心人物，决定着企业发展的方向。

CEO的自主权对企业创新产生影响，进而对提高企业竞争力发挥相应的作用。

基于以上分析，提出本文的研究假设1。

H1：CEO权力提升会促进企业创新活动。

企业创新不仅受到外部经济环境的制约，还与企业的所有权、是否属于国有企业、企业自主性和所处行业的竞争程度等因素有关。

CEO的权力大小对于不同类型的企业，其对创新的影响也不尽相同。

对于不同所有制公司，CEO权力强度对创新的作用各不相同。

从实物期权理论的视角出发，创新的投入既有长周期性又伴随着高风险，其机会成本相对较大，特别是在国有企业中，由于其特有的管理和考核机制，CEO更可能规避创新风险。

而对于非国有企业，由于其生存压力和追求竞争优势的需求，CEO在权力增强时更可能支持创新。

同时，创新对于非国有企业的经济回报也更为明显。

从另一角度看，当CEO的权力得到加强时，民营企业的冒险意识更为明显，进而更加倾向于支持企业的创新活动。

这种创新行为为非公有制企业带来了显著的经济回报。

创新是企业最核心的竞争力，行业的竞争程度也是影响企业创新的一个重要因素。

赫希曼指数（HHI）可以用来衡量行业的竞争程度，HHI值越高，竞争越小；HHI值越低，竞争越激烈。

基于以上分析，提出本文的研究假设2。

H2：CEO权力对企业创新的促进效应在非国有企业、高自主性企业及处于高竞争水平企业中更为显著。

企业的股权构成对其经营策略产生显著作用，尤其是当机构成为股东时，它有助于优化公司的管理流程，进而更加理性和持久地为公司的成长制定合适的策略。

这种影响主要源于机构投资者能够对公司治理进行有效监控，避免大股东不当行为对企业创新的阻碍；同时，得益于机构投资者的资源丰富和信息获取能力，他们能为上市公司的创新行为提供财务、物资和知识上的支援。

基于以上分析，提出本文的研究假设3。

H3：CEO权力对企业创新能力具有“调节效应”，这一作用会受到机构持股和行业竞争等因素的调节。

已有研究显示，融资障碍常常制约企业进行研发活动。

何希（2021）指出，由于研发项目资金需求大、时间延长且成果不稳定，这导致在资本市场筹资困难，从而产生了显著的融资障碍与企业研发投入之间的负向关联。

综上所述，融资障碍确实是影响企业研发的关键障碍之一。

研发项目需要大量资金，且结果不确定，因此，很难在资本市场上筹集资金。

融资约束会限制CEO权力对企业研发的正面影响。

基于以上分析，提出本文的研究假设4。

H4：CEO权力会减少企业的融资约束、提高其投资能力，从而降低创新的成本，进一步促进企业创新。

三、模型、变量和数据
（一）模型设定
为验证CEO权力强度对企业创新水平的影响，构建本文的基础模型：
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）＝α+α1Power_pcy+αnXi，y+εi，y（1）
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）代表i企业在y年份的创新水平，即i企业的创新表现可以通过其专利提交数量来衡量（包括发明专利数、创新专利数及专利申请总数）。

Power_pc在本文中作为核心解释变量，它表示CEO权力强度。

α是截距项，α1是核心解释变量的回归系数，用于评估CEO的权力程度如何影响上市公司的创新能力，如果α1显著为负，意味着CEO的权力有助于提高上市公司的创新，如果反之，若α1显著地为正，则说明CEO 的权力增强了上市公司的创新表现。

X为企业控制变量、企业固定效应和时间，εi，y表示残差项。

（二）变量选取
采用上市公司的专利申请数进行评估。

这一申请数目代表了技术创新资源的投入与利用效率的终极展现，进而更为准确地展示了公司的创新实力，故参考Dosi等（2006）、Tong等（2014）和黎文靖等（2016）的文献，企业的创新能力可通过其专利申请的数量【发明专利数、创新专利数（发明专利数与实用专利数之和）及专利申请总数】来衡量。

其中，lpatent1表示当年单独提交的发明数，作为发明专利的计数；lpatent2则包括当年單独提交的发明数和实用新型数，作为创新专利的证明；而lpatent3则进一步加入了当年单独提交的外观设计数，作为专利总申请的证明。

所有的专利数据均来源于中国研究数据服务平台（CNRDS），本研究手动整理了研究期间的样本企业专利申请数。

借鉴Finkelstein（1992）的四维度说，他将CEO的权力具体划分为组织权力、专家权力、所有制权力和声望权力。

本文通过四维度说衡量CEO权力大小。

之前的研究也发现，企业微观层面的变量会影响企业创新能力。

本文选取的控制变量包含企业规模、企业年龄、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度等。

此外，本文还控制了企业固定效应和年份固定效应。

这些因素会对企业创新造成潜在影响，因而在考虑CEO权力和企业创新关系时将它们作为调节变量或控制变量。

（三）数据说明
本文研究CEO权力对企业创新能力的影响，选取2008-2020年沪深交所上市的A股公司为研究样本，其中样本经过以下筛选程序：剔除ST、PT企业；剔除金融类企业；剔除上市公司CEO当年发生变更的样本观测值；剔除数据缺失的样本。

另外，为了保证满足计量方法的需要及考虑时间序列上业绩波动性的测度问题，进一步剔除了成立时间在三年以下观测值的公司。

本文主要通过Stata软件进行数据研究处理。

CEO权力强度数据来源于国泰安数据库（CSMAR）和万德数据库（WIND），且经过与企业年报记录交叉核对。

企业研发投入强度数据来源于万德数据库（WIND），企业专利数量主要来自国泰安数据库（CSMAR）。

数据处理采用的软件是Stata17.0。

实证中涉及的上市公司基本信息和财务数据，包括企业规模、企业年龄、资产收益率、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度、托宾Q值、企业性质等信息数据来源于CSMAR数据库、WIND数据库和CCER中国经济金融数据库。

四、实证回归分析
（一）基本回归分析
根据公式（1）探讨了CEO的权力强度如何影响公司的创新潜力，详细的实证数据可以参见表1。

（1）列到（4）列展示了发明专利及其总数的统计数据，在考虑了多种控制因素、时间和个体差异后，Power_pc的值明显呈正向关系。

这意味着CEO的权力强度确实能够推动上市公司的创新进程，这与预期的假说一致，即CEO的权力强度增强会刺激企业的创新行为。

这一发现进一步证实，企业的创新行为与CEO的权力关系密切，随着CEO权力的增加，创新活动也会相应增强。

（二）异质性分析
1. 基于企业所有权角度的异质性分析
基准回归结果显示，经CEO权力促进了上市企业的创新水平。

而不同所有制企业因其制度、管理有所不同，对CEO权力的敏感性也存在差异性，其CEO所进行的创新活动决策也有较大的区别。

为了深入研究，本文将企业按照所有制分类为国有和非国有两类，并对其进行了分样本分析，详细数据如表2所示。

从结果中可以看出，对于国有企业，核心变量的回归系数并不具有显著性，这意味着CEO的权力对国有企业的创新并没有明显的推动作用。

然而，在非国有企业中，CEO的权力与企业的创新能力之间存在明显的相关性，但其发明专利的数量并未通过统计显著性检验。

这意味着CEO的权力在非国有企业中对创新有更为明显的正面效果，而在国有制企业中，其对创新的促进作用并不显著。

究其根本，根据实物期权理论，创新投入具有周期长、风险大的特征，国有企业进行创新决策的机会成本较大，在CEO权力增强时，其CEO权力仍受到组织一定的限制，CEO更喜欢选择稳妥的策略，而不是冒险的创新策略。

由于管理考核和政治晋升的刺激，国有企业的首脑更倾向于执行行政职责，往往选择规避创新所带来的风险。

相比之下，私营企业领导面临更为激烈的市场争夺和生存考验，为了争取发展和市场优势，领导者在创新方面通常更为勇敢。

因而，针对不同的所有制企业，CEO权力对非国有企业创新活动的促进作用相对于国有制企业更突出。

2. 基于企业自主性的异质性分析
创新是企业最核心的竞争力，杨捷（2020）指出，企业的自主性常常体现为内部驱动力的一种形式。

当主体具有这种主动性时，其更倾向于主动改变周围环境，能够捕捉到有益的机遇，并进行一系列的积极行动。

本研究以企业的自主性为基础，根据其自主性指标，利用中位数将企业划分为高度自主和较低自主两类，进而探讨CEO的权力如何不同地影响这两种企业的创新。

具体的回归分析结果请参见表3，这是在考虑了多种控制变量后的结果，实证结果显示CEO权力对高自主性企业和低自主性企业的影响呈现了较大差异。

其中，CEO权力对于高自主性企业的影响显著为正，验证了对于高自主性企业而言CEO权力是一种机会的推测。

究其原因，主要是因为CEO在高自主性企业中拥有更大的话语权，通过技术创新可以巩固企业
的已有地位，且CEO权力促进高自主性企业通过创新获得的更大的收益，因此高自主性企业对创新的动力更加充足。

三、模型、变量和数据
（一）模型设定
为验证CEO权力强度对企业创新水平的影响，构建本文的基础模型：
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）＝α+α1Power_pcy+αnXi，y+εi，y（1）
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）代表i企业在y年份的创新水平，即i企业的创新表现可以通过其专利提交数量来衡量（包括发明专利数、创新专利数及专利申请总数）。

Power_pc在本文中作为核心解释变量，它表示CEO权力强度。

α是截距项，α1是核心解释变量的回归系数，用于评估CEO的权力程度如何影响上市公司的创新能力，如果α1显著为负，意味着CEO的权力有助于提高上市公司的创新，如果反之，若α1显著地为正，则说明CEO 的权力增强了上市公司的创新表现。

X为企业控制变量、企业固定效应和时间，εi，y表示残差项。

（二）变量选取
采用上市公司的专利申请数进行评估。

这一申请数目代表了技术创新资源的投入与利用效率的终极展现，进而更为准确地展示了公司的创新实力，故参考Dosi等（2006）、Tong等（2014）和黎文靖等（2016）的文献，企业的创新能力可通过其专利申请的数量【发明专利数、创新专利数（发明专利数与实用专利数之和）及专利申请总数】来衡量。

其中，lpatent1表示当年单独提交的发明数，作为发明专利的计数；lpatent2则包括当年单独提交的发明数和实用新型数，作为创新专利的证明；而lpatent3则进一步加入了当年单独提交的外观设计数，作为专利总申请的证明。

所有的专利数据均来源于中国研究数据服务平台（CNRDS），本研究手动整理了研究期间的样本企业专利申请数。

借鉴Finkelstein（1992）的四维度说，他将CEO的权力具体划分为组织权力、专家权力、所有制权力和声望权力。

本文通过四维度说衡量CEO权力大小。

之前的研究也发现，企业微观层面的变量会影响企业创新能力。

本文选取的控制变量包含企业规模、企业年龄、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度等。

此外，本文还控制了企业固定效应和年份固定效应。

这些因素会对企业创新造成潜在影响，因而在考虑CEO权力和企业创新关系时将它们作为调节变量或控制变量。

（三）数据说明
本文研究CEO权力对企业创新能力的影响，选取2008-2020年沪深交所上市的A股公司为研究样本，其中样本经过以下筛选程序：剔除ST、PT企业；剔除金融类企业；剔除上市公司CEO当年发生变更的样本观测值；剔除数据缺失的样本。

另外，为了保证满足计量方法的需要及考虑时间序列上业绩波动性的测度问题，进一步剔除了成立时间在三年以下观测值的公司。

本文主要通过Stata软件进行数据研究处理。

CEO权力强度数据来源于国泰安数据库（CSMAR）和万德数据库（WIND），且经过与企业年报记录交叉核对。

企业研发投入强度数据来源于万德数据库（WIND），企业专利数量主要来自国泰安数据库（CSMAR）。

数据处理采用的软件是Stata17.0。

实证中涉及的上市公司基本信息和财务数据，包括企业规模、企业年龄、资产收益率、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度、托宾Q值、企业性质等信息数据来源于CSMAR数据库、WIND数据库和CCER中国经济金融数据库。

四、实证回归分析
（一）基本回归分析
根据公式（1）探讨了CEO的权力强度如何影响公司的创新潜力，详细的实证数据可以参见表1。

（1）列到（4）列展示了发明专利及其总数的统计数据，在考虑了多种控制因素、时间和个体差异后，Power_pc的值明显呈正向关系。

这意味着CEO的权力强度确实能够推动上市公司的创新进程，这与预期的假说一致，即CEO的权力强度增强会刺激企业的创新行为。

这一发现进一步证实，企业的创新行为与CEO的权力关系密切，随着CEO权力的增加，创新活动也会相应增强。

（二）异质性分析
1. 基于企业所有权角度的异质性分析
基准回归结果显示，经CEO权力促进了上市企业的创新水平。

而不同所有制企业因其制度、管理有所不同，对CEO权力的敏感性也存在差异性，其CEO所进行的创新活动决策也有较大的区别。

为了深入研究，本文将企业按照所有制分类为国有和非国有两类，并对其进行了分样本分析，详细数据如表2所示。

从结果中可以看出，对于国有企业，核心变量的回归系数并不具有显著性，这意味着CEO的权力对国有企业的创新并没有明显的推动作用。

然而，在非国有企业中，CEO的权力与企业的创新能力之间存在明显的相关性，但其发明专利的数量并未通过统计显著性检验。

这意味着CEO的权力在非国有企业中对创新有更为明显的正面效果，而在国有制企业中，其对创新的促进作用并不显著。

究其根本，根据实物期权理论，创新投入具有周期长、风险大的特征，国有企业进行创新决策的机会成本较大，在CEO权力增强时，其CEO权力仍受到组織一定的限制，CEO更喜欢选择稳妥的策略，而不是冒险的创新策略。

由于管理考核和政治晋升的刺激，国有企业的首脑更倾向于执行行政职责，往往选择规避创新所带来的风险。

相比之下，私营企业领导面临更为激烈的市场争夺和生存考验，为了争取发展和市场优势，领导者在创新方面通常更为勇敢。

因而，针对不同的所有制企业，CEO权力对非国有企业创新活动的促进作用相对于国有制企业更突出。

2. 基于企业自主性的异质性分析
创新是企业最核心的竞争力，杨捷（2020）指出，企业的自主性常常体现为内部驱动力的一种形式。

当主体具有这种主动性时，其更倾向于主动改变周围环境，能够捕捉到有益的机遇，并进行一系列的积极行动。

本研究以企业的自主性为基础，根据其自主性指标，利用中位数将企业划分为高度自主和较低自主两类，进而探讨CEO的权力如何不同地影响这两种企业的创新。

具体的回归分析结果请参见表3，这是在考虑了多种控制变量后的结果，实证结果显示CEO权力对高自主性企业和低自主性企业的影响呈现了较大差异。

其中，CEO权力对于高自主性企业的影响显著为正，验证了对于高自主性企业而言CEO权力是一种机会的推测。

究其原因，主要是因为CEO在高自主性企业中拥有更大的话语权，通过技术创新可以巩固企业的已有地位，且CEO权力促进高自主性企业通过创新获得的更大的收益，因此高自主性企业对创新的动力更加充足。

三、模型、变量和数据
（一）模型设定
为验证CEO权力强度对企业创新水平的影响，构建本文的基础模型：
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）＝α+α1Power_pcy+αnXi，y+εi，y（1）
lpatenti，y（lpatent1i，y/lpatent2i，y）代表i企业在y年份的创新水平，即i企业的创新表现可以通过其专利提交数量来衡量（包括发明专利数、创新专利数及专利申请总数）。

Power_pc在本文中作为核心解释变量，它表示CEO权力强度。

α是截距项，α1是核心解释变量的回归系数，用于评估CEO的权力程度如何影响上市公司的创新能力，如果α1显著为负，意味着CEO的权力有助于提高上市公司的创新，如果反之，若α1显著地为正，则说明CEO 的权力增强了上市公司的创新表现。

X为企业控制变量、企业固定效应和时间，εi，y表示残差项。

（二）变量选取
采用上市公司的专利申请数进行评估。

这一申请数目代表了技术创新资源的投入与利用效率的终极展现，进而更为准確地展示了公司的创新实力，故参考Dosi等（2006）、Tong等（2014）和黎文靖等（2016）的文献，企业的创新能力可通过其专利申请的数量【发明专利数、创新专利数（发明专利数与实用专利数之和）及专利申请总数】来衡量。

其中，lpatent1表示当年单独提交的发明数，作为发明专利的计数；lpatent2则包括当年单独提交的发明数和实用新型数，作为创新专利的证明；而lpatent3则进一步加入了当年单独提交的外观设计数，作为专利总申请的证明。

所有的专利数据均来源于中国研究数据服务平台（CNRDS），本研究手动整理了研究期间的样本企业专利申请数。

借鉴Finkelstein（1992）的四维度说，他将CEO的权力具体划分为组织权力、专家权力、所有制权力和声望权力。

本文通过四维度说衡量CEO权力大小。

之前的研究也发现，企业微观层面的变量会影响企业创新能力。

本文选取的控制变量包含企业规模、企业年龄、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度等。

此外，本文还控制了企业固定效应和年份固定效应。

这些因素会对企业创新造成潜在影响，因而在考虑CEO权力和企业创新关系时将它们作为调节变量或控制变量。

（三）数据说明
本文研究CEO权力对企业创新能力的影响，选取2008-2020年沪深交所上市的A股公司为研究样本，其中样本经过以下筛选程序：剔除ST、PT企业；剔除金融类企业；剔除上市公司CEO当年发生变更的样本观测值；剔除数据缺失的样本。

另外，为了保证满足计量方法的需要及考虑时间序列上业绩波动性的测度问题，进一步剔除了成立时间在三年以下观测值的公司。

本文主要通过Stata软件进行数据研究处理。

CEO权力强度数据来源于国泰安数据库（CSMAR）和万德数据库（WIND），且经过与企业年报记录交叉核对。

企业研发投入强度数据来源于万德数据库（WIND），企业专利数量主要来自国泰安数据库（CSMAR）。

数据处理采用的软件是Stata17.0。

实证中涉及的上市公司基本信息和财务数据，包括企业规模、企业年龄、资产收益率、资产负债率、企业利润率、资产周转率、现金流比例、企业成长性、固定资产比例、股权集中度、托宾Q值、企业性质等信息数据来源于CSMAR数据库、WIND数据库和CCER中国经济金融数据库。

四、实证回归分析
（一）基本回归分析。