——基于软件和信息技术服务业

黄杰 南京师范大学商学院

摘要：高管人员是企业内部拥有最终决策权的团体，其战略决策势必将影响公司经营绩效。文章选取2018-2020年中国软件和信息技术服务业111家上市公司为样本，对高管平均年龄、平均学历、薪酬水平、持股比例等高管特征与企业绩效之间的关系进行研究，构建研究模型并进行描述统计、多元回归等实证分析。研究结果表明，高管年龄与企业绩效呈负相关；其受教育程度、薪酬水平、持股比例均与企业绩效呈显著正相关。

关键词：软件和信息技术服务业；高管特征；企业绩效

一、引言

近年来，随着国内“互联网+”、“国内国际双循环”等国家战略的推进及数字经济发展规划等产业政策的提出，中国软件与信息技术服务业产业规模得以迅速发展，并凭借其独特优势催生企业新型制造模式，逐渐成长为促进社会生产方式升级、新型产业发展的重要引擎。

但在此过程中，软件与信息技术服务业也遇到了一些困难：首先，跨国企业因其独特优势迅速挤占国内市场，给本土企业带来一定竞争压力；其次，该行业技术进步快、产品生命周期短，企业难以把握前进方向；最后国内该行业高端人才相对有限，特别是既掌握客户背景又熟悉前沿技术的高端人才供应不足，企业对高端人才的争夺逐渐进入白热化。

21世纪是知识经济时代，人力资本逐步成为企业在市场中有力角逐的关键因素之一。高管作为企业中坚力量，掌握着公司未来的发展方向，其不同的背景特征，如差异化的个体认知、价值观等，都会影响企业的战略规划、经营决策等组织行为，最终影响企业绩效。因此，企业高管的战略决策能力在应对行业种种困境时尤为关键，这将是带领企业提升组织绩效的重要环节。基于前期文献梳理，本文发现针对软件与信息技术服务业上市公司高管特征与企业绩效之间关系的研究少之又少，因而有必要选择“上市公司高管特征与企业绩效关系研究——基于软件和信息技术服务业”作为课题深入探索，为该行业公司合理配置高管人员提供思路，尽早走出行业困境，赋予更广泛的企业以参考价值。

二、文献综述

企业之间的竞争最终是人力资源管理效率的竞争。只有不断引进具有知识和技能的高素质人才，合理配置人力资源，才能取得更好的管理效果，提高企业的综合实力，进而获得更好的经营业绩。针对企业高管个人特征、激励特征与企业绩效之间的内在联系，国内外学者展开了深入研究。

（一）国外研究回顾

在对高管特征与企业绩效之间关系的研究上，国外更为领先。

Hambrick和Mason首次从人口统计学的层面出发，发现战略选择和组织绩效会受到部分高管背景特征影响，自此关于高管特征与企业绩效间内在联系研究拉开帷幕^[1]；接着，Bantel和Jackson考察了银行高层管理团队特征异质性对银行绩效的影响，发现高管团队平均教育水平愈高，其所属银行愈具创新性^[2]；同样，Wiersema和Bird在考察日本企业高管团队构成与企业绩效的关系时，也发现高管年龄、团队任期和毕业院校声望的异质性与团队绩效显著相关^[3]；Waller和Huber采访了多个行业的高管，发现高管的职能经验在其组织环境中确实会对高管是否注意到组织绩效变化产生影响^[4]；在前者研究基础上，Carpenter等重新考虑高管团队结构的普遍性，将管理认知和行为的其他决定因素整合到UE理论中，并重新审视其因果关系^[5]；近年来，Saidu调查了首席执行官的所有权、教育和出身对公司绩效的影响，发现CEO教育水平的提高及丰富的经验可以增强企业盈利能力及绩效^[6]；此外，Xu等又从社会心理学和社会政治的双重视角出发，发现高管团队平均任期、高管团队年龄垂直二元同质性、高管团队职位垂直二元同质性对企业绩效有显著正向影响^[7]。

（二）国内研究回顾

国内学者在此主题上起步较晚，但也从各个视角和方向研究出了相关成果。

定量研究的基础上，学者们证实了高管平均年龄、平均学历等个人特质与企业绩效的显著相关性。张佩研究发现信息技术上市公司高管团队会显著影响企业绩效，其中高管平均年龄与企业绩效呈现负相关关系，平均教育程度、高管薪酬与企业绩效呈正相关关系^[8]；温娜发现我国战略性新兴产业上市公司高管年龄和任期与企业绩效负相关，女性占比和学历与企业绩效正相关^[9]；马长龙等构建并解析了高管教育烙印的衰退机制模型，发现高管团队教育异质性差异负向调节高管团队初始教育异质性与企业绩效的关系^[10]。

同时，也得出了高管薪酬与股权赋予等激励特征与企业绩效的正相关关系。廖苏宏和孙选中证实了房地产行业上市公司企业绩效与薪酬水平和股权激励等特征存在显著相关性^[11]；奥嘉欣研究了上市公司内部控制和高管激励机制共同对企业绩效产生影响的过程，得出高管薪酬激励及股权激励与企业财务绩效正相关^[12]；李怀建和耿晓晗发现研发投资和管理激励都有助于提升企业绩效，管理激励对于创新投资和企业绩效之间的关系有着显著的正向调节作用，而股权激励则对该关系有显著的负向调节作用^[13]。

综合上述，国内外学者从不同角度分析和研究了高管特征与组织绩效之间的关系，并取得了一些理论和实践成果。通过前期研究回顾，本文发现软件和信息技术服务业这一领域高管特征与企业绩效之间的关系研究几乎空白，从而确定该主题作为本文的研究方向。

三、理论基础

（一）人力资本理论

美国经济学家舒尔茨和贝克尔提出人力资本理论，认为人力资源是一切资源中最重要的资源。人力资本是生产者在教育、职业培训等方面的投资和其机会成本的总和。在知识经济背景下，国民受教育水平不断提高、高等人力资本需求量显著增加，人力资本对于经济增长的作用逐渐超过物质资本，体现在人力资本投资与国民收入成正比，相比物质资源增长速度更快。人力资源具备主观能动性，并能在活动中不断提升自我，运作过程是动态的，显著区别于固化的的物质资源。因而人力资本逐步发展为影响企业绩效的关键因素。

（二）委托代理理论

美国经济学家伯利和米恩斯主张将所有权和管理权分开，并提出了委托代理理论。企业所有者与经营者之间的委托代理关系是随着生产力和大规模生产的显著发展而出现的。一方面，生产力的发展突出了劳动分工和专业能力的重要性，企业所有者由于个人能力或精力等原因不得不寻找能岗匹配的管理者；另一方面，专业分工造就了一批拥有专业知识的代理人，他们能够行使代理人权利。然而，在委托代理关系中，委托人和代理人的效用函数是不一致的，主要体现在委托人追求自身利润最大化，而代理人则追求薪资报酬、奢侈消费、休闲最大化。如果没有有效的监管制度体系，代理人的部分行为很可能会损害委托人的利益。

（三）高层梯队理论

高层梯队理论指出，人们在认知能力、价值观和有限理性方面的个体差异导致了信息接受和反应的差异性，进而导致了商业决策和战略选择的差异^[14]。管理团队的认知能力、思想观念和个体价值观，决定了战略决策过程和相应的绩效结果；其年龄、教育、经验等个人特质，与领导者的认知能力和价值观密切相关。因此，本文选取人口学特征变量作为部分解释变量进行客观研究。基于该理论，不同背景特征的管理者各自具备不同的价值观和个人认知，这些因素会直接影响到其在管理工作中的沟通和合作，进而间接影响到企业发展方向决策。

（四）行为激励理论

马斯洛需求层次理论将人类的需求分为五个基本层次。生理需求和安全需求是基本需求的一部分，属于物质层面的满足，如工资报酬等。一旦这些基本需求得到满足，员工极有可能产生属于精神层面的高级需求，如社交需求、尊重需求、自我实现需求，如接受更高层次教育、企业职能特色培训或职业生涯规划等需要。根据赫兹伯格的双因素理论，员工的激励因素可以分为保健因素和激励因素，前者关注企业工作环境、法规制度等外部因素，保证员工的工作情绪；后者则侧重于激励，关注职业晋升、薪资报酬、福利奖金等因素，着重提升员工工作积极性与主动性。

四、研究设计

（一）研究假设

1.高管年龄与公司绩效

高层梯队理论表明，企业战略决策及企业绩效表现离不开高管团队的个人特征影响，包括人口属性特征和心理结构特征。沙伊的西雅图追踪研究发现个体的知觉速度会从二十岁到八十岁后期一直缓慢下降，信息加工速度及注意力同样会随着年龄增长而减慢，且大量实验表明，工作记忆能力会随着年龄的增长而下降。这种能力的下降和知识结构的老化会影响管理者的决策信心，进而影响企业决策的可靠性。软件和信息技术服务业的许多上市公司属于高科技企业，与其他传统行业相比，企业创新能力更为重要。因此高管人员的知识结构革新与创新能力发展的状态更应突出，继而提升企业绩效。本文基于上述分析提出如下假设：

假设H1：软件和信息技术服务业高管平均年龄与公司绩效呈负相关关系

2.高管受教育水平与公司绩效

根据人力资本理论，教育被认为是建立人力资本的重要途径之一。管理人员的教育水平不仅直接反映了他们的认知水平、信息处理能力和专业知识储备，也是公司发展的重要资产。组织发展必定是机遇与风险同行，只有企业领导团队能够在关键时间提供正确的解决方案，组织才能较好地利用机遇，减少面临的风险概率。此外，适当的培训能够使企业领导者拥有独特的个性、敏锐的视角和与公司一致的价值观，这对个人创新能力的开发、企业文化的形成至关重要。由此，本文提出如下假设：

假设H2：软件和信息技术服务业高管平均学历与公司绩效呈正相关关系

3.高管薪酬水平与公司绩效

科学适当的薪酬激励可以进一步鼓励管理人员更加努力工作，满足其个人基本需求；提高管理人员为公司发展出谋划策的积极性，着力提高公司效益，促使企业绩效和个人绩效的最大化提升。多数国内外学者分别在各自的研究中发现，增加管理人员的经济奖励对公司业绩有着显著积极影响。这一发现是否适用于软件和信息技术服务企业，还有待进一步验证。因而本文提出如下假设：

假设H3：软件和信息技术服务业高管平均薪酬与公司绩效呈正相关关系

4.高管持股比例与公司绩效

依据委托代理理论，在两权分离的情况下，虽然股东委托管理者经营公司，但管理层利益与股东利益并不完全一致，大多存在着管理层过度追求自身利益而损害公司利益的风险。为了减少由管理者自身利益引起的道德风险和逆向选择，较大程度降低代理成本，进而实现公司整体价值最大化，企业需要赋予高管团队一定的公司股份，转变管理人员的身份意识，减少高管与企业所有者之间的利益冲突，从根本上激发管理者的工作热情与主观能动性，满足其自我实现需求，更高效地提高企业绩效。因此，本文提出如下假设：

假设H4：软件和信息技术服务业高管持股比例与公司绩效呈正相关关系

（二）样本选取与数据来源

本文首先选取了2018-2020年的113家软件和信息技术服务业上市企业的281个样本作为初始样本，为减少数据误差，提高实证调查和假设检验的准确性，共剔除73个样本，包括被ST和PT以及变量观测值缺失的公司的数据，最终确定了软件和信息技术服务业111家上市公司的208个数据样本。高管特征样本是通过分析每家公司上市时的企业年报、招股说明书中的管理团队信息以及在网上搜索企业高管具体个人数据获得的。数据主要来源于锐思数据库，结合巨潮资讯网的企业年报作为补充。

（三）变量设置

表1 变量及定义

1.解释变量

①高管平均年龄（AGE）

该指标是根据高管团队所有成员年龄的算术平均值来计算的。根据收集到的企业数据，AGE为每个样本中管理人员的总年龄与该样本中管理人员数量的比值。

②高管平均学历（EDU）

本文将高管平均学历水平从高到低分为七个级别，即1-博士后，2-博士，3-硕士，4-本科，5-大专，6-高中，7-中专。然后计算每个上市公司的高管团队受教育水平的算术平均值，数值越低表示高管平均学历越高，数值越高表示高管平均学历越低。

③高管薪酬水平（PAY）

高管薪酬一般由工资、奖金和长期激励性薪酬这三部分组成。本文利用企业年报公布的高管团队的总计年货币薪酬，再除以高管人数来得到PAY的值。

④高管持股比例（SHR)

高管持股作为企业有效激励手段，其衡量方式主要有以下三种：高管持股强度、高管持股比例以及高管持股人数占比。本文选取高管持股人数占比作为衡量变量。其中，高管指的是董事会成员、监事会成员以及公司各个部门的经理与管理人员。对于不持股高管及持股高管赋予具体数值，即0-不持股，1-持股。

2.被解释变量

根据前期查阅的国内外文献，有几个变量可以用来作为企业绩效的衡量指标，如净资产收益率（ROE）和托宾Q值。ROE反映了公司的财务状况和经营业绩，具体数据可以直接从企业公布的年报中获得；而托宾Q值受管理者主观影响较大，如公司业绩要求较高或者绩效压力较大时，管理层会对财务数据做一定修改以保护自己不受指责，免于舆论压力。为了保证研究的可行性和准确性，本文借鉴以往国内外学者的研究经验，选择净资产收益率ROE作为实证分析中公司业绩的衡量标准，并使用总资产收益率ROA进行稳健性检验。

3.控制变量

①企业规模（SIZE）

依据规模经济理论，公司的经营规模越大，其社会影响就越大，品牌影响力就越大，进而吸引更多的消费者。然而，当规模达到一定程度时，任何额外的投资所产生的效益增加幅度都将缩小，即企业业绩的增长幅度会小于企业规模的增长幅度。

②资产负债率（LEV）

LEV通常用以评价公司负债水平，衡量债权人发放贷款时的安全程度。其利弊在很大程度上取决于公司盈利能力和债务成本水平，前者有助于提高公司的绩效水平，后者则增加了企业财务风险，可能阻碍公司后续发展。

③企业成长性（GROWTH）

考虑到软件和信息技术服务业本身技术更迭速率快、成长性高等行业特征及客户多样化的产品需求，该行业企业如果想抢占更多市场份额，提高企业绩效，获得长足发展，就需要一定的发展潜能及创新战略，甚至必要时进行组织改革。高管团队的创造力能够带动企业迅速成长。

（四）模型构建

在前期分析的基础上，建立多元线性回归模型，对软件和信息技术服务业上市公司高管特征与公司绩效之间的内在关系进行实证研究。模型如下：

    其中β₀为常数项，β₁-β₇为解释变量的回归系数项，ε为随机误差项。

五、实证结果与统计分析

（一）描述性统计

本文首先利用EXCEL软件对搜集整理的样本数据进行初步处理，再通过SPSS23.0软件进行描述性统计分析，结果如表2所示。

表2 变量的描述性统计

高管平均年龄AGE均值为46.067，标准差为3.598，说明软件和信息技术服务业各企业高管团队年龄段相差不大，彼此沟通障碍较少；高管平均学历EDU均值为3.633，主要集中于本科至硕士之间，说明该行业高管学历处于较高水平，且标准差仅为0.411，团队学历相差不大，更易工作的协调进行；高管持股比例SHR均值为39.2%，标准差为0.255，表明该行业各公司高管持股比例相差不大，且较可观的均值说明公司建立了一定激励机制；高管平均薪酬PAY均值为35.963万元/年，标准差高达17.706，说明该行业高管平均薪酬较高，但公司之间高管人员薪酬存在显著差异，这可能是由于各公司的经营效率和财务状况的显著差异以及不同的薪酬方案所产生的激励效果差异；企业绩效ROE均值为11.754，标准差为14.263，最小值与最大值跨度范围较广，不同公司ROE差异较大，且样本数据比较分散；公司规模SIZE均值为20.768，标准差为1.262，说明该行业各企业之间规模相差不大；资产负债率LEV均值为0.350，标准差为0.178，可见该行业各企业的资产负债水平较低，且LEV差异不大；企业成长性GROWTH，均值为0.173，标准差为0.293，表明各企业之间的成长性相差不大。

（二）相关性分析

本文利用SPSS23.0软件对自变量和因变量的相关性进行分析，结果如表3所示。

表3 Pearson相关性分析

结果表明，选取的4个高管特征指标中，高管平均学历、高管持股比例与企业绩效在1%的显著性水平上正相关；高管平均年龄与企业绩效负相关，但不显著；高管平均薪酬与企业绩效正相关，但不显著。因此相关性检验初步支持四个假设。

（三）多元线性回归分析

本文继续使用SPSS23.0软件对样本数据进行多元线性回归分析，以此进一步探索软件和信息技术服务业上市公司高管特征与企业绩效之间的内在关系，结果如表4所示。

表4 多元线性回归结果统计

其中ε为模型的随机误差项。

在高管的自身特征方面，学历EDU系数为7.179，Sig值明显小于1%，与企业绩效显著正相关，表明EDU每增加1单位，企业绩效将增加7.179个单位，充分证实了假设H2。究其原因，软件和信息技术服务业需要综合实力过硬、创新潜力突出的高管来带领企业实现可持续发展，而海内外名校与双一流大学背景的高管大多具备良好的学习能力及充足的学习资源，可以不断学习数字化转型时期的新技术，满足该行业信息更迭快、发展高强度的特点；年龄AGE系数为-0.290，与企业绩效呈负相关，与假设H1一致，但其显著性不强，可能是因为本研究收集的样本量不够充分，不足以显著说明两者之间的关系，后续研究可以继续扩充样本量，将时间区间拉长进而深入探索。

在高管的激励特征方面，薪酬PAY系数为0.113，在10%的水平上与企业绩效显著相关，表明PAY每增加1单位，企业绩效将增加0.113个单位，证实了假设H3；持股比例SHR的系数为8.071，在5%的水平上与企业绩效呈显著正相关，表明SHR每增加1单位，企业绩效将增加8.071个单位，充分证实了假设H4。由此可见，软件和信息技术服务业高管人员相较薪酬激励更重视股权激励，一方面股份赋予会使高管团队与企业形成一体，另一方面股权激励能够让高管人员感受到组织对他们的认可，满足他们的归属感与自我实现需求。

（四）稳健性检验

为了确保模型回归结果的稳定性和准确性，本文采用替换因变量的方式对软件和信息技术服务业上市公司高管特征和企业绩效之间的内在关系进行了稳健性检验。在实证部分，本文选取净资产收益率ROE以衡量企业绩效；而在稳健性检验中，本文另外选择总资产收益率ROA作为其替代变量。ROA为净利润与平均总资产的比值，能衡量企业利用总资产获取收入的能力及企业总资产的运用情况；值越高，意味着企业凭借总资产获取的利润越多，企业绩效水平越高。但ROA与ROE存在一定区别，ROA是从资产角度衡量回报，ROE从股东角度衡量回报，均不考虑企业资本结构。

以ROA为因变量的回归结果中，各变量系数大小、方向与显著性水平差异不大，假设验证结论不变，因而可以认为该模型是稳健的，有一定的泛化能力。

六、研究结论与管理启示

（一）研究结论

现代企业制度以双权分离为基础，公司管理层掌握企业经营管理权，而公司所有者仅掌握所有权和收益权。因而，建立高水平企业高管团队可以提高企业绩效，保障经营者与所有者双方收益。就中国软件和信息技术服务业而言，若想摆脱目前行业困境、实现高质量发展，企业必定离不开创新战略支撑和高科技支持。而企业战略决策及新兴技术开发均离不开人的付出，尤其是处于企业核心的高层管理团队。本文选取2018-2020年度软件和信息技术服务业111家上市公司为样本，实证研究了其高管特征与企业绩效之间的内在关系，得出以下结论：

1.就该行业上市公司而言，高管年龄与企业绩效呈负相关。年轻管理人员相较于年长管理者，其探索精神、工作精力大多更为饱满，因而为了提升该行业公司的绩效表现，高管团队成员配备需要趋于年轻化，保证企业创造力的不断输出，形成蓬勃向上的企业氛围。但实证数据表明AGE回归结果不显著，可能是由于观测值样本量不足，也可能由于年轻管理团队的阅历及经验相对浅薄，有时不足以应对公司面临的复杂环境，从而使公司管理效果受限。基于这一点考虑，年长高管对于企业经营更为老练。具体原因如何，需要下一步研究扩大样本量进行验证。

2.对该行业公司而言，高学历的优势非常明显。该行业大多企业都是以技术迭代迅速、产品周期短著称的高科技公司，专业知识和创新能力无疑是至关重要的。高学历代表着高层次高水平教育、丰富的专业知识结构以及处理问题的能力。高学历人群更易受到更优质资源的培养，接触更广阔的国际化平台，拥有更为深远的战略眼光，所以概率上讲，其专业水平和创新意识大多更为突出。平均学历更高的高管团队可以利用自己厚积薄发的知识与技能来巩固企业发展基础，降低常见风险出现的可能性；同时基于先前创新实践能力的积累，大胆预测适应目前甚至未来市场需求的技术发展方向。

3.在激励特征方面，适度增加高管的货币薪酬，保证其基本需求，在此基础上赋予高管一定股份，满足其高级需求，双重激励提高公司绩效。一般而言，高管薪酬水平越高、股份越多，表明高管个人价值越高，组织认可度越高，其对企业的归属感就越强，为企业发展做出贡献的内在动力就越强。根据委托代理理论，对管理者的有效激励可以减少企业代理成本，缓解管理者与企业所有者之间的模板冲突，凝聚两方利益追求，有效降低企业经营风险，促进企业绩效提升。大部分软件和信息技术服务业上市公司现已建立了股权激励机制，但多数尚未成熟，需要在日后发展中进一步完善。

（二）管理启示

显而易见，决定当下及未来软件和信息技术服务业企业在市场上能否有力占据可观的市场份额，在越来越激烈的行业竞争中能否脱颖而出，企业人力资本结构的构建是一大重要因素，尤其是其中更有代表性的群体——高层管理团队。该行业公司要想达到员工意志一体化、企业业绩最优化，实现企业可持续发展，就需要建设一支专业能力扎实且富有企业归属感的高层管理队伍。本文基于上述研究结果提出如下管理启示：

1.提高年轻高管占比。对于高管团队的成员选拔，需要建立科学的选人用人机制，适度向年轻一代人才倾斜部分管理权力及企业资源，提高战略决策果断性，快速把握市场动向；同时配备部分年长管理人员共同协作，扬长避短。在保证高管团队形成恰当年龄分布结构的同时，合理配置物质资源及人力资源。

2.重视高学历高层管理团队的建设，塑造创新氛围，在企业内部建立学习型组织，着重培养员工超越自我的能力，打破员工定型思维，建立适应新时代组织发展的思维模式及价值观，鼓励企业员工以开放饱满的精神状态为组织的整体目标和共同愿景而努力。曹瑀和初晓光针对数字化转型时期软件和信息技术服务业技术人才的供需现状，提出了技术人才层级供需矩阵^[15]。基于该矩阵，该行业企业可以根据自身所处的生命周期阶段确定不同时期的技术需求和人才需求，通过岗位人才画像进行高管团队成员的优化配置以及企业新鲜血液的注入；同时，企业需要加强高级管理人员的专业发展，提高他们的学习能力。在企业成长的早期阶段，公司需要发展其核心业务、打造新型品牌，因而在组建企业团队时应更多引进具备技术背景的成员，为企业迅速打开市场奠定基础。

3.完善企业高管团队的激励机制，着重提高其持股比例，适度增加高管薪酬水平。根据实证数据显示，高管持股比例及货币薪酬均与公司绩效呈正相关，且持股比例对于公司绩效的影响更为显著。因而可以猜测货币薪酬对于高管团队的激励效果仅为短期作用，股份赋予才是长远之计。从马斯洛需求层次理论来看，货币薪酬可以满足高管的基本需求，而股份赋予能够满足高管的高级需求，使其感受到组织对他们的肯定与信任，从而构建公司与高管的“利益共同体”；根据赫兹伯格的双因素理论，股权属于激励因素。企业应当更多利用激励因素来激发高管的工作热情和工作效率，并在因地制宜的激励机制改革中既注重公平又体现差别；同时注重多种激励方式的综合应用，将物质激励和精神激励有机结合，通过合理而富有竞争力的薪酬制度激励高管、留住人才，满足其自我实现需求，借助双重激励机制保证高管绩效的激励效果。

（三）研究局限

首先，本文所搜集的调查数据均来自锐思数据库、上市公司发布的企业年报及前瞻网、巨潮资讯网等网站，其中每位高管的年龄和教育程度都是本人手工查阅的，由于工作量大，在核对、删除和计算总样本数时难免会有疏漏，所以本文研究数据势必会出现一些误差。其次，本文只聚焦于高管年龄、其受教育程度、薪酬水平和持股比例等高管特征，然而根据高层梯队理论，仍有众多管理者特征影响因素，包括人口统计数据和个人心理特征，对企业绩效存在可能影响，这部分命题仍待研究验证。

（四）研究展望

考虑到上文所提到的本研究所存在的局限性，后续将对影响企业绩效的因素进行更全面、更深入的探索，在自变量和因变量的选取上需要更多先进文献支撑和创新发现。同时，考虑到部分变量的难量化性，后续需要寻求更多合理科学的变量来替代这部分变量，进而进行实证部分的分析。此外，在选择调查数据时，后续研究应当结合使用一手数据和二手数据，尽可能消除数据存在的主观性影响，进一步提高论文实证结果的准确性与可靠性。最后，本文只选择了近三年的企业数据样本，因而在未来研究中，可将数据样本量扩大、时间窗口拉长，以避免数据分析结果的随机性，保证论文结论的可信度。

参考文献：

[1]Hambrick D. C., Mason P. A. Upper Echelons: The Organization as a Reflection of Its Top Managers[J]. Academy of Management Review, 1984, 9(2):193-206.

[2]Bantel K. A. , Jackson S. E. Top management and innovations in banking: Does the composition of the top team make a difference?[J]. Strategic Management Journal, 1989.

[3]Bird W. A . Organizational Demography in Japanese Firms: Group Heterogeneity, Individual Dissimilarity, and Top Management Team Turnover[J]. Academy of Management Journal, 1993, 36(5):996-1025.

[4]Waller M. J., Huber G. P. Functional Background as a Determinant of What Executives Notice[J]. Academy of Management Annual Meeting Proceedings, 1994, 1994(1):264-268.

[5]Carpenter M. A., Geletkanycz M. A., Sanders W. G. Upper Echelons Research Revisited: Antecedents, Elements, and Consequences of Top Management Team Composition[J]. Journal of Management, 2004, 30(6):749-778.

[6]Saidu, S. CEO characteristics and firm performance: focus on origin, education and ownership. J Glob Entrepr Res 9, 29 (2019).

[7]Xu J., Yun K., Yan F., et al. A Study on the Effect of TMT Characteristics and Vertical Dyad Similarity on Enterprise Achievements[J]. Sustainability, 2019, 11.

[8]张佩.高管团队特征、投资效率与企业绩效的关系[D].山西财经大学,2018.

[9]温娜.高管团队背景特征对企业绩效的影响——基于战略性新兴产业的视角[J].河北企业,2019(11):40-41.

[10]马长龙,张蓓,葛玉辉.高管教育烙印对企业绩效的影响[J].企业经济,2022(5):108-116.

[11]廖苏宏,孙选中.房地产行业高管特征与企业绩效关系研究[J].山东社会科学,2017(11):159-165.

[12]奥嘉欣.高管激励与企业绩效[D].兰州大学,2020.

[13]李怀建,耿晓晗.研发投入、高管激励与企业绩效——基于我国上市公司的实证研究[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2021(6):36-48.

[14]武莹.高层管理团队背景特征对企业绩效的影响[D].南京大学,2018.

[15]曹瑀,初晓光.基于软件和信息技术服务业技术人才层级供需的高职教育改革建议[J].计算机教育,2021(2):118-121+130.