高效团队的基本特征大全11篇
时间：2023-09-06 17:25:29
高效团队的基本特征篇（1）
随着世界经济高速发展与日益全球化，技术的不断进步，作业复杂性的增加，工作团队(workteams，以下简称团队)已经取代个体成为工作组织的基本结构单元。工作组织的这一变化得到研究者关注，自上世纪90年代以来团队研究逐渐成为工业组织心理学与组织行为学研究的热点。诸多研究者以团队有效性为核心进行了大量的研究，提出诸多IPO(Input-Process-Output)有效性模型。作业特征(task characteristics)是指用于描述不同作业的特定属性或维度。在诸多IPO模型中作业特征是重要输入变量之一；是团队绩效差异的贡献因素，团队分类的重要关联要素之一。尽管有如此重要的作用，然而相关研究领域依然缺乏广为接受的作业特征体系。
1 作业特征的内容
Turner和Lawrence在总结前人文献基础上提出作业的六个必备属性(requisite task attributes)：多样性(variety)、自主性(autonomy)、必需的交互(required interaction)、提倡的交互(optionalinteraction)、必需的知识与技能(knowledge and skillrequired)、责任(responsibility)；但六个属性在47个不同职位上的测量得分间存在较高相关。Hackman和Lawler则进一步提出工作(作业)特征包含多样性、自主性、作业同一性(task identity)、反馈(feedback)四个核心维度；该研究为基于期望理论的作业设计框架提供了坚实基础。在此基础上，Hackman和Oldman开发出工作诊断量表(JobDiagnostic Survey,JDS)，该工具包含五个核心工作维度：技能多样性(skill variety)、作业同一性、作业重要性(Task significance)、自主性、反馈；其中，技能多样性是指实际工作中作业对于各类不同活动的需求程度，包括雇员的技能与能力；作业同一性是指作业对于“整体”完成还是“个别方面”完成的需要程度，即是否需要从头到尾的参与作业完成；作业意义是指作业对于他人生活或工作的实际影响；自主性是指雇员在完成作业过程中在工作安排、程序选择等方面的自由度、独立性；反馈是指作业完成过程中对雇员获得操作指导或者操作有效性方面信息的需要程度；前三个要素体现了工作的意义体验，自主性体现了工作输出的责任体验，反馈则体现了作业活动实际的结果。该量表成为作业特征知觉测量中应用最为广泛的工具。Kiggundu则指出工作诊断量表忽视了作业互依性(taskinterdependence)，在总结前人文献基础上，指出作业互依性也应该是作业特征的一个核心维度；并且作业互依性可以区分为主动作业互依性(initiatedtask interdependence)和被动作业互依性(receivedtask interdependence)，前者是指某职位的工作对其他职位工作的影响程度，后者则是指特定工作受其他工作影响的程度；在结合Hackman和Oldman的工作设计理论基础上进一步指出，主动作业互依性会提高任职者的责任心，从而提高工作满意度、产量等结果变量，被动互依性则呈现相反的效应。
尽管上述作业特征的测量研究仅限于个体层面的研究，但核心要素同样适用于团队作业特征的测量。此外，Galbraith基于信息加工理论对作业进行的分类中提出了三个维度：作业复杂性(task complexity)、作业互依性、环境不确定性(environment uncertainty)；团队只有具备与在这三个核心维度上的作业需求相匹配的信息加工能力，才会有效。Dickinson将作业结构界定为作业复杂性、作业互依性、工作协调三个要素，并假设性指出有效沟通模式依赖于作业结构的三个要素，当作业具有高复杂性、高互依性且工作结构分散的特征时，沟通网络必需得到良好建设。Wood对作业复杂性概念做了进一步的发展，认为作业复杂性是对作业输入间关系的描述，会影响作业对于操作者知识、技能及资源的需求，进而成为决定绩效水平的关键要素之一。在团队层面，互依性是团队区别于个体集合或小群体的一个重要特征，作业互依性是团队互依性的一个类型，在其测量及与团队有效性等方面得到研究者的广泛关注。
综合上述研究或理论可以看出，作业特征主要包括技能多样性、作业同一性、作业重要性、反馈、自主性、作业互依性、作业复杂性七个核心要素。而环境不确定性更多的可以看作是工作的周边环境特征，而非工作的作业特征；工作协调更倾向于在前面所述作业特征基础上再生的一个作业需求属性，而非在作业之处就可进行设计与操作的特征，因此不宜包括在作业特征的核心要素之中。
2 作业特征效应的相关研究
既然诸多研究者认为作业特征个体水平的测量可适用于团队，那么有理由认为作业特征在个体水平上的一些研究结论也适用于团队，或者说至少可以为团队水平的研究提供理论假设基础，因此本部分内容中包含了作业特征在个体水平上与绩效等构念间的关系研究；此外，还包括作业特征中某些维度在团队水平上与团队绩效、满意度、协作行为等构念间关系的研究。
2.1 作业意义
根据Hackman和Oldham的作业特征理论，作业意义包括技能多样性、作业同一性、作业重要性三个方面；当团队任务意义丰富时，团队表现的会更好。Batt和Appelbaum研究指出作业同一性与重要性在三种不同职业背景被试上都对工作满意度、组织承诺具有较强的预测作用。Fried和FerNs在关于作业特征模型的元分析研究中指出，作业多样性与工作内在动机间存在强相关；作业同一性与作业绩效间存在显著相关。Thakor和Joshi在关于激励销售人员顾客导向的研究中发现，销售人员所体验的工作意义对其顾客导向行为有显著影响，即体验的工作越有意义，其参与顾客导向的动机越强烈。这些基于个体水平的研究结果表明，提高作业的意义确实能够提高个体产出。此外，Campion等人在团队特征与有效性的研究中指出，作业多样性可以预测上级评价的团队产量、团队成
员自评的满意度以及公司层面的团队绩效；作业重要性则能够预测团队成员与上级评价的团队满意度及公司层面的团队绩效，这是仅有的在团队水平的研究，尚缺乏对作业特征作用机制的研究；今后还需要更为系统的研究来进一步明确、理解团队水平的作业意义与绩效间的关系。
2.2 作业自主性
在作业特征模型中，作业自主性是指员工在完成作业过程中在工作安排、程序选择等方面的自由度、独立性；提高员工自主性能够产生更强的工作动机、更高的满意度与绩效水平。基于工作特征模型中关于工作自主性的动机效应假设，研究者展开了多项研究。Loher等人在对28个作业特征与工作满意度间关系研究的元分析基础上指出，作业自主性与工作满意度间存在显著相关。Spector在对作业自主性与绩效间关系进行元分析的基础上指出，二者间存在中等程度的相关(r=0.26)：这可能是由于作业特征理论包含几个不同的作业特征，因而其特异性是有限的。Deci和Ryall在综述前人研究的基础上指出，提高自主性有助于提高内在动机、工作兴趣、创新力、认知适应性(cognitiveflexibility)，自觉学习能力；激发良好情绪状态、自我效能感；促进信任、行为改变、身心健康；并能够降低压力与紧张感。除动机机制外，作业自主性还通过信息机制(员工与上级间的信息不对称)、结构机制(与作业结构或组织结构间的适应)影响绩效水平。总之，在个体水平上，作业自主性能够促进作业输出。
作业自主性在团队层面也备受关注。团队层面的研究主要是关注团队自主性，或称作集体自主性(collective autonomy)，有研究也称作授权(empowerment)，是指团队在执行组织分配任务过程中所拥有的管理与决定权(control anddiscretion)。高团队自主性能够提高团队产量、绩效水平、创新力、工作满意感，降低离职率，事故率。团队自主性不仅能够提高内部动机，还能够通过促进局部自适应、团队成员间的信息共享来提高团队绩效；并通过促进团队成员间的交互影响团队协作行为与过程。团队自主性与个体层面的作业自主性是两个不同的构念，前者不是个体层面作业自主性在团队水平的平均，而是一个团队水平的构念，其在个体水平上没有任何意义。
尽管个体层面的作业自主性与团队自主性的研究已经很多，然而团队研究中经常会忽略自主性既可以存在于团队层面，又可以存在于个体层面；也就是说在团队研究中缺少对个体自主性，以及个体自主性与团队自主性间交互影响的关注。Langfred在对政府服务部门与军队中的团队研究中指出，团队自主性与个体自主性通过团队凝聚力影响团队有效性，团队自主性促进团队凝聚力，而个体自主性则降低团队凝聚力，这可能是由于高个体自主性导致团队成员问的交互水平降低。VanMierlo等人应用结构方程模型研究指出，团队自主性通过个体自主性、作业多样性、工作负荷、社会关系质量影响学习动机与心理疲劳；个体自主性与团队自主性间呈正相关；该研究是基于团队成员的个体水平的分析。Langfred在自主性与团队绩效关系的研究中指出，个体自主性与团队自主性间的交互影响团队绩效，高个体自主性与低团队自主性或者低个体自主性与高团队自主性时团队绩效水平较高；且作业互依性具有调节作用。
2.3 作业互依性
作业互依性是指工作流程中为完成作业任务个体间所需交互的程度。组织理论研究者将作业互依性看作是技术需求的产物，是作业固有特征；社会心理学研究者则认为是个体在执行作业时的“合作需求”，是一种行为方式特征。Wageman指出尽管作业互依性是工作结构特征，然而作业可以设计为在不同互依性水平上执行；也就是说，界定作业的相关资源与说明限定了互依性水平，进而也会影响团队成员作业执行过程中的交互；作业互依性可以提高工作动机水平，且可以通过团队成员对他人工作的责任感或团队任务完成的酬劳价值来提高团队有效性。
Campion等人研究指出在团队水平上作业互依性与成员评价的团队作业绩效呈正相关。Wageman在互依性与团队有效性的研究中指出，高作业互依性团队具有更强的合作规范、更高的团队过程质量与团队满意度。Wageman和Baker在作业互依性与薪酬互依性对团队绩效影响的研究中指出，作业与薪酬互依性存在显著的交互作用，即在中、高低作业互依性水平上，当薪酬互依性与作业互依性相匹配时，团队具有较高的绩效水平；在低作业互依性水平上，只有具有中高水平的薪酬互依性时，团队才具有较高绩效水平；作业互依性对团队合作行为具有显著影响。Van der Vegt等人在项目团队的研究中发现作业互依性本身对团队有效性没有影响，而在高互依性条件下，如果降低正向结果互依性或提高负向结果互依性则会降低团队有效性；在互依性与团队满意度间关系的研究中指出，团队水平的作业互依性与团队满意度呈正相关，团队内作业互依性差异对成员的情感反应没有显著性影响。Van der Vegt和Janssen在互依性与团队多样化对创新行为的研究中指出，在同质团队中，个体知觉到的作业互依性对创新行为没有显著影响；在异质团队中，高目标互依性条件下，作业互依性对创新行为有显著影响。Allen等人在实验室模拟研究中指出，作业互依性水平的提高会降低高水平帮助行为对团队绩效的正向影响。Rico等人则研究指出，作业互依性与沟通在对团队绩效影响上具有同步互作用，即低作业互依性行业并且异步沟通条件下，或者高作业互依性且成员同步沟通条件下，虚拟团队的绩效水平才最高。
此外，作业互依性描述了团队成员间的关系；影响团队成员间的交互、团队成员间的协调需求以及团队运行中潜在的社会的和心理过程。Rousseau等人总结指出，在互依性水平较低的团队中，团队成员之间不需要进行大量的交互来整合彼此的努力；而在互依性水平较高的团队中，则需要团队成员紧密配合来共同完成作业任务；高水平的作业互依性可提高团队协作行为的效能，进而提高团队绩效水平。然而这方面依然缺乏定量的系统研究。
2.4 作业复杂性
作业复杂性是作业的重要特征之一，其描述了作业输入之间的关系，并且通过其对知识、技能以及个体操作者的资源要求而影响个体绩效。Wood在以个人作业绩效为核心的模型中，将复杂性界定为：要素复杂性(component complexity)，是所需执行动作数量以及所需加工信息线索(cue)的线性函数；协调复杂性(coordinative complexity)，作业输入与作业产出间的实质关系，信息提示、行动、产出间的关系形式及强度以及输入顺序都是协调复杂性的要素；动态复杂性(dynamic complexity)，
在操作过程中个体需要经常适应变化；并通过案例分析表明复杂性变化能够使得成功作业绩效所需的知识、技能、努力需求发生变化，这些需求依赖于三类复杂性，推论指出三类复杂性与绩效间存在曲线线性关系。Campbell综述指出作业复杂性是一种心理体验，作业特征与个体特征间的交互，客观作业特征的函数；至少存在三个领域的研究：信息加工与决策领域、作业与工作设计领域、目标设定领域。Wood等人在元分析的基础上指出，作业复杂性是目标设定(goal setting)与绩效间关系的调节变量，对于简单任务，目标设定的绩效效应最强，对于较为复杂的任务，其效应则降低。vanviifeijken等人总结指出，当作业复杂性处于低水平时，通过不懈努力即可获得理想绩效水平；而当作业复杂性处于高水平时，策略发展则是获取理想绩效的主要机制。
Harvey在综合前人复杂性研究的基础上，将团队作业复杂性(team task complexity)界定为三个基本特征：作业幅度(task scope)、作业结构性(taskstructurability)、作业不确定性(task uncertainty)；作业幅度是指作业的宽度、区间分布，是子作业、产出、所需信息、产出特征、产出竞争目标的函数；作业结构性表示的是子作业间的顺序及关系的界定；作业不确定性是指作业的可预测性或者完成的把握程度。团队协作行为受到作业复杂性的影响，特别是作业幅度与作业结构性，会对团队协作行为效应产生影响。Rousseau等人总结指出，当作业幅度处于高水平时，作业包括几个需要不同胜任力的作业活动，因而在作业完成中需要各种不同的协作行为；而在低水平作业幅度条件下，作业包含的相互联系的子作业很少，仅需要个别协作行为即可完成。Man和Lam总结指出，复杂的作业具有界定模糊不清、高难度、结构化差的特征，因而在作业执行中需要团队成员间更高水平的合作与协作；对于简单作业，成员只需按照标准程序操作，而不需要更多的讨论。Rousseau等人指出，对于高度结构化的作业，团队成员对于何时做什么非常明确，因而此时团队协作行为，尤其是准备与评价阶段的行为对于促进团队绩效几乎没有作用。
综合上述作业特征变量在个体水平、团队水平的相关研究可以看出，作业意义、作业复杂性在个体层面上的研究相对比较多。作业互依性作为团队水平上的一个独立构念，得到了充分的重视，研究内容上中既包括其与结果变量间的关系，又包括其与其他构念间关系对结果变量的交互影响，研究方法上，既包括实验室模拟实验研究，也包括问卷施测的实证性研究；然而在团队水平上，研究者们并没有区分作业互依性的方向性，即主动互依性与被动互依性在个体层面上的不同的效应是否在团队层面也存在。作业自主性无论是在个体水平还是在团队水平都得到一定程度的关注，团队中个体自主性也已经开始引起研究者的关注，且自主性对作业输出存在正向影响；然而根据上文综述可以看出，在团队相关研究中，自主性对协作行为影响方面的研究依然欠缺。此外，作业特征在团队水平的研究中大多仅仅涉及作业特征的某一个要素，而缺乏将作业特征作为一个完整构念来探讨其对团队过程或团队结果变量影响的研究。
3 研究展望
根据前文对作业特征内容以及作业特征在个体、团队水平与其他构念间关系研究的综述，本文认为在将来研究中可重点关注以下几点。
3.1 作业特征在团队水平的测量
作业特征在个体水平上的应用最为广泛的是Hackman和Oldman开发出工作诊断量表(JobDiagnostic Survey,JDS)；在团队水平的研究中研究者一般则将个体水平的项目改写为团队水平的描述，这是因为研究者认为作业特征在个体水平的研究同样适用于团队水平；但迄今为止，尚未有学者对该结论进行任何验证。另外，工作诊断量表尚不包含对作业互依性与复杂性的测量；也就是说，在团队水平上依然缺乏广为接受的作业特征体系。因此，在不同团队类型与作业上，进行作业特征内容与结构的探讨是一项基础性的必要工作。
3.2 作业特征前因作用机制的探讨
作业特征在诸多IPO模型中作业特征是重要输入变量之一，其既可以通过团队过程作用于团队输出，又可以直接作用于团队输出；然而在已有团队水平的研究中，大多仅涉及作业特征中的某一个要素，而缺乏作为一个构念整体的作用机制探讨，这可能会降低其在团队有效性模型中的效应，如自主性作为单独构念与绩效间仅呈现中等程度的相关。另外，尽管Rousseau等人曾在团队协作行为模型的综述中总结指出作业复杂性、互依性、自主性对协作行为有影响，然而在作业特征与协作行为以及团队过程方面的实证性研究依然比较缺乏，这限制了作业特征作用机制在团队水平上的探讨。
3.3 作业特征调节作用机制的探讨
高效团队的基本特征篇（2）
一、引言
伴随着全球金融危机的加剧，企业面临所谓“弱情境”的挑战越来越大，这对企业应对各方挑战的能力提出了更高的要求。单靠高管个人力量来掌控企业命运的时代逐渐式微，组织开始日益重视高管团队的作用。高管团队的战略决策决定着组织绩效，而高管团队的认知过程驱动着其战略决策的高质量行为。因此，探索高管团队认知过程与组织绩效的作用机制，是高管团队研究向纵深发展的核心主题。
回顾高管团队的研究脉络，前期研究走的是“曲线研究”的路子：一是通过人口统计学特征来近似表达高管团队的认知和社会心理过程；二是直接从团队过程(如沟通、协调)出发研究其对决策行为的影响。经过20多年的研究探索，学界始终没有破解高管团队认知与组织绩效之间的“黑盒子”，这就为研究留出探索的空间。随着社会心理学和其他相关理论和方法研究的深入，加上前期研究的漫长探索经验，突破高管团队社会认知的难点也成为了国内外学者的强烈呼声。
二、对已有文献的评述
1.高管团队相关研究。高管团队的相关研究大体可以分为两个阶段：
第一阶段研究(如图1所示)的中心主要是通过高管的人口统计学特征来研究高管的认知和价值观等心理特征，这阶段研究的前提假设是高管的人口统计学特征可以作为高管认知框架的有效替代，尽管这种替代并不完整和准确。人口统计学的研究者认为，收集人口统计学数据而不是认知数据是因为“心理过程比较难考察和衡量”。相对认知变量来说，人口统计学变量被认为是更加客观、解释组织现象更加经济和更容易进行测试的变量。所以，研究者一般都转向研究高管职能背景、行业和企业任期、教育资质等人口特征变量与战略决策制定和组织绩效的关系上来。
在第一阶段的中后期，研究者们将研究重点转移到人口统计学特征的差异性上，普遍的一个假设就是人口统计学变量的差异代表了潜在或隐性认知过程的变化，差异性可能会对团队和组织的绩效有重要的影响。于是，很多学者对相关的影响机制进行了深入的研究。
而国内学者对高管团队的研究起步比较晚，大致从2003年开始才陆续见到有相关的理论综述和研究。其中，一些学者开始结合中国的情况来对高层管理团队的人口统计学特征及其差异性对战略效果、团队效能、企业创新、企业绩效等进行研究，丰富和完善了高层梯队理论第一阶段的研究模型。
但是，研究结果却是不够理想的：人口特征与战略决策制定和组织绩效的关系并不稳定，而且经常是相互矛盾的。这些相互矛盾的结果表明，先前人口统计学研究者对人口统计学特征差异与认知差异之间关系的假设过于简单，与实际并不相符。同质的人口统计学特征并不必然产生同质的态度、信仰或价值观。人口统计学特征指标使得我们难以认清驱动高管行为的真实心理和社会过程。
第二个阶段研究者着重研究影响高管团队人口统计学特征对组织产出作用机制的高管团队过程(如团队沟通、信任行为、领导行为和团队气氛等)及其情景调节变量。在此阶段研究的基础上，Carpenter等(2004)对之进行了总结，并对Hambrick和Manson(1984)的模型进行了第二次改进，如图2所示。
改进后的高层梯队模型除了区分并详细列出两类环境变量、列出一系列TMT特征外，最重要的一个特征是强调了情景调节变量在模型中扮演的角色。
高层梯队理论的创始人Hambrick在2007年的理论回顾中总结了其中核心的四类情景变量：管理自由度、工作要求、权力配置状况和行为整合状况的研究情况。
Finkelstein(1992)是第一个进行高管团队权力配置研究的人，他指出，高管团队的一些成员有更多的话语权。所以当对TMT行为进行预测时，他们的偏好要给予更多的重视。
Hambrick(1994)引入行为整合这个概念。行为整合是指TMT参与共同和集体互动的程度。一个行为整合良好的TMT会共享信息、资源和决策。研究表明，高管行为整合与组织绩效有直接的正向关系。
大致从2004年开始，国内学者们也开始研究高管团队的行为过程和情景变量的调节作用。李文明和赵曙明(2004)提出从特征——过程——环境三个方面来对企业高管的行为过程进行整合。叶佳佳等(2006)对外部环境因素在高管团队构成与战略决策结果之间调节关系进行定性分析。张良久和周晓东(2006)对高管团队的冲突进行了研究，提出了一个冲突动态分析模型，对团体动力学的研究有一定的帮助。王重鸣和刘学方(2007)研究内聚力对继承绩效的影响；孙海法(2007)探讨了高管团队价值观和团队氛围对冲突的缓冲作用。刘军等(2007)研究了企业环境变量对TMT冲突的调节效应。井润田和孟太生(2007)研究了文件冲突与团队过程的关系，探索文化对高管团队的影响机理。
2.共享心智模型的相关研究。共享心智模型的研究路径主要有三条：一是共享心智模型的前因变量的研究。具有代表性的是Kraiger和Wenzel的研究，提出了共享心智模型的四个前因变量：环境、组织、团队和个体。国内学者对共享心智模型的前因变量进行了更为深入的分析，从群体合成特征的视角来研究，挖掘了共享心智模型的团队互动特征。但总的来说，研究还有待进一步深入。二是共享心智模型的概念内涵特征的研究，试图明确共享心智模型的结构模型，如Cannon－Bowers等(1993)和Mathieu等(2000)提出任务——团队(人际)的两维度模型，Kriger和Wenzel(1997)提出知识——行为——态度三维度模型。Cannon-Bowers等(2001从团队知识的相似和分布特征上来进行分类，认为共享心智模型应分为四个维度：共享或重叠、相似或认同、相容或互补以及分布，这个结构模型后来被众多研究者所采用。金杨华等(2006)从认同式和分布式心智模型来研究虚拟团队共享心智模型与团队效能的关系。徐寒易和马剑虹(2008)提出了一个被忽略的维度：共享心智模型的准确性。尽管众说纷纭，但从研究的发展与研究的效果来看，采用认同性——分布性——准确性共享心智的三维度模型将是一个可行的方案。三是集中在共享心理模型与团队行为和团队效能关系的研究，如Smith-Jentsch和Mathieu(2005)从线性假设和交互效应假设来探讨共享心智模型对组织效能指标的影响，这些研究大多认为团队成员的知识结构特征会影响团队成员间的沟通与交互，进而影响成员对团队目标和价值的认同，最终影响团队效能与团队绩效。总体来说，共享心智模型的研究脉络如图3所示：
共享心智模型作为团队认知的心理表征，是团队行为及过程背后的潜结构，它通过对团队行为和团队效能的作用，提升整个团队和组织的绩效。这也是共享心智模型相关研究的核心主线。
3.高管团队结果变量的相关研究。在以往高管团队的研究中，大部分研究选择组织绩效作为落脚点，默认了战略决策制定行为与组织绩效之间的一致性或者说是忽略了高层梯队理论所强调的“特质一战略决策一组织绩效”的过程影响机理。但实际的作用过程并非如此简单。良好的组织绩效取决于战略决策的质量，没有高质量的战略决策行为，组织绩效是难以保证的。为此，白云涛等(2007)在研究中利用团队对战略决策过程和结果的满意度、决策时间和团队成员决策一致性等因变量作为衡量效标，来考察高管团队战略决策质量。事实上，前两者是团队效能性指标，后者是战略制定状况(主要是战略的一致性)的指标。也就是说，高管团队的战略决策行为首先作用于团队效能指标和战略一致性指标，再由这两个指标影响组织绩效。这个观点得到了实证研究的证实。周志成和朱月龙(2005)将团队效能分为任务绩效和周边绩效，即等同于组织绩效。李锐和凌文辁(2006)指出团队效能感越高，绩效一般也越好。王大纲和席酉民(2007)在整合过去战略一致性研究的基础上，通过实证检验得出公司战略的高度一致性与好的组织绩效显著相关。
综合前述的研究成果，我们可以看出这些研究的脉络，如图4所示：
图中虚线将图分为两部分，在图的上面部分，是共享心智模型的相关研究，下面部分是高管团队的相关研究。高管团队开始的研究思路是认知取向的，并且寄希望于通过高管团队的组织特征和结构特征来代替并衡量团队认知。从研究结果来看，至少有两点可以说明这个方向的研究是需要改进的。首先，研究只关注个体的人口统计学特征以及个体间的特征差异，忽视了高管团队作为一个团队的社会特性。其次，研究结果不稳定，高管团队的人口统计学特征与组织绩效关系不能一概而论。
三、基于人力资本的高管团队共享心智与组织绩效作用机制的研究拓展
1.整体研究拓展思路。正如前面所述，共享心智模型是团队成员相关知识和技能的集合。如果从动态的角度来看，它是可以通过沟通、培训和反馈等活动来建立和发展的。事实上，这是一个人力资本概念的范畴——人力资本是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累。高管团队作为一个人力资本密集和权力密集的团队，其人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)，是共享心智模型的一个极为重要的前因变量，而这恰恰被大部分研究者所忽视。
近年来，一些学者开始了人力资本与高管团队相结合的研究。杜克大学的Rebecca Zarutskie教授在2008年也指出了高管团队人力资本研究的重要性，他利用首基金(firsttime fund)的数据来研究风险投资市场中高管团队人力资本预测基金的绩效。Kevin Schiek(2008)探讨了风险投资企业中高管团队人力资本对其投资组合和投资绩效的影响。这些研究都显现基于人力资本研究高管团队的重要性，但这些研究大多没意识到人力资本积累过程所承载的动态变化过程，更未破解高管团队认知方面的难点。
笔者(2007)明确提出从人力资本的视角来研究高管团队的必要性，而且还指出从人力资本的价值因子及其动态变化角度来研究高管团队与企业绩效之间的关系，并利用实证的方法得出一个高管团队人力资本价值因子的研究模型，为高管团队人力资本的研究进行了有益的探索和指出了初步的研究方向。
本文提出从人力资本的视角来研究高管团队共享心智模型对组织绩效的作用机制必将是一个全新视角，研究拓展思路如图5所示。
首先梳理两个人力资本因素的前因变量对基于人力资本视角的高管团队心智模型的影响机理，然后通过测量高管团队的共享心智模型水平来表征高管团队的认知水平。同时明晰高管团队心智模型(高管团队认知)和高管团队过程与团队决策行为的相互作用机制，最后明确高管团队心智模型与组织绩效的作用机制，考察高管团队决策行为、战略一致性和团队效能的中介作用。
2.理论拓展分析。研究的拓展可以从高管团队共享心智模型的静态和动态两类的人力资本前因变量进行探讨。
从静态的角度来说，人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)会潜在地影响高管团队共享心智模型的水平，而这一点目前学界较少见到有相关的研究。通过运用人力资本的相关理论，理清人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)对高管团队共享心智模型水平的影响机制。
从动态的角度来说，人力资本的投资活动在高管团队中主要体现为团队成员相互学习启发和团队的培训活动，这会通过团队的互动，使个体知识转化为群体知识。因此，人力资本的动态积累是影响高管团队共享心智模型的重要前因变量。通过运用人力资本投资等方面的理论，来挖掘高管团队人力资本投资的形式，特别是内隐形式对高管团队共享心智模型的影响机制。
利用商业模拟实验所得到的数据进行验证性因子分析，确定高管团队成员心智模型的人力资本因子模型，也即确定高管团队成员心智模型内的知识分类和要素，如决策相关的知识、团队相关的知识、资源相关的知识等从人力资本视角来研究高管团队共享心智模型三维度模型：认同心智模型、分布性心智模型、准确性心智模型。利用复杂网络的方法探讨认同性、分布性、准确性共享心智模型与高管团队过程和团队决策行为的相互关系及关系之间存在的中介变量，采用时间序列分析法对以上三维度的共享心智模型进行动态的人力资本的积累规律探讨，找出高层管理团队过程与决策行为过程时间序列变化，从而开发出衡量高管团队共享心智模型的自陈量表。探讨高管团队决策行为、战略一致性和团队效能等中介变量对组织绩效的影响。通过研究使得高管团队共享心智模型与组织绩效间的错综复杂关系的神秘面纱被揭开。
参考文献：
[1] Wiersema M. F. ， K. A. Bantel. Top management teamdemography and corporate strategic change [J]. Academy of Man-agement Journal， 1992，35 (1): 91－121.
[2] 张平.多元化经营环境下高层管理团队异质性与企业绩效[J].科学学与科学技术管理，2006，(2).
[3] Carpenter， M. A. ， Geletkanycz， M. A. ， & Sanders，W. G. Upper echelons research revisited: Antecedents， ele-ments， and consequences of top management team composition[J]. Journal of Management， 2004， 30:749-778.
[4] Finkelstein S. Power in top management teams: Di-mensions， measurement， and validation[J]. Academy of Management Journal， 1992，3(35): 505-538.
[5] Hambrick， D. C. Top management groups: A conceptualintegration and reconsideration of the"team"label[J]. Research inorganizational behavior， 1994:171－214.
[6] 王重鸣，刘学方.高管团队内聚力对家族企业继承绩效影响实证研究[J].管理世界，2007，(10).
[7]孙海法.高管团队价值观、团队氛围对冲突的影响[J].商业经济与管理，2007，(12).
[8] 刘军，李永娟，富萍萍.高层管理团队价值观共享、冲突与绩效：一项实证检验[J].管理学报，2007，(5).
[9] Kraiger K. ， L. H. Wenzel. Conceptual development andempirical evaluation of measures of shared mental models as in-dicators of team effectiveness. Team Performance Assessment andMeasurement: Theory， Methods， and Applications[M] . Lawrence Erlbaum Associates， 1997:1－356.
[10] Mathieu J. E. ， T. S. Heffner， G. F. Goodwin， E. Salas，JA Cannon－Bowers. The influence of shared mental models onteam process and performance[J]. Journal of Applied Psychology，2000.85(2): 273 -283.
[11] Cannon－Bowers J. A. ， E. Salas. Reflections on sharedcognition [J] . Journal of Organizational Behavior， 2001， 22 (2) :195－202.
[12] Smith－Jentsch K. A. ， J. E. Mathieu， K. Kraiger. Investigating linear and interactive effects of shared mental models onsafety and efficiency in a field setting[J]. Journal of applied psy-chology， 2005，90(3): 523-535.
[13] 白云涛，郭菊娥，席酉民.高层管理团队风险偏好异质性对战略投资决策影响效应的实验研究[J].南开管理评论，2007，(2).
[14] 王大刚，席酉民.战略一致性在中国公司绩效下的实证检验[J].系统工程理论与实践，2007，(7).
[15] Zarutskie， Rebecca. 2008. The Role of Top Manage-ment Team Human Capital in Venture Capital Markets: Evidencefrom First－Time Funds[C] . AFA 2007 Chicago Meetings Pa-per: 1－35.
高效团队的基本特征篇（3）
一、引言
伴随着全球金融危机的加剧，企业面临所谓“弱情境”的挑战越来越大，这对企业应对各方挑战的能力提出了更高的要求。单靠高管个人力量来掌控企业命运的时代逐渐式微，组织开始日益重视高管团队的作用。高管团队的战略决策决定着组织绩效，而高管团队的认知过程驱动着其战略决策的高质量行为。因此，探索高管团队认知过程与组织绩效的作用机制，是高管团队研究向纵深发展的核心主题。
回顾高管团队的研究脉络，前期研究走的是“曲线研究”的路子：一是通过人口统计学特征来近似表达高管团队的认知和社会心理过程；二是直接从团队过程(如沟通、协调)出发研究其对决策行为的影响。经过20多年的研究探索，学界始终没有破解高管团队认知与组织绩效之间的“黑盒子”，这就为研究留出探索的空间。随着社会心理学和其他相关理论和方法研究的深入，加上前期研究的漫长探索经验，突破高管团队社会认知的难点也成为了国内外学者的强烈呼声。
二、对已有文献的评述
1.高管团队相关研究。高管团队的相关研究大体可以分为两个阶段：
第一阶段研究(如图1所示)的中心主要是通过高管的人口统计学特征来研究高管的认知和价值观等心理特征，这阶段研究的前提假设是高管的人口统计学特征可以作为高管认知框架的有效替代，尽管这种替代并不完整和准确。人口统计学的研究者认为，收集人口统计学数据而不是认知数据是因为“心理过程比较难考察和衡量”。相对认知变量来说，人口统计学变量被认为是更加客观、解释组织现象更加经济和更容易进行测试的变量。所以，研究者一般都转向研究高管职能背景、行业和企业任期、教育资质等人口特征变量与战略决策制定和组织绩效的关系上来。
在第一阶段的中后期，研究者们将研究重点转移到人口统计学特征的差异性上，普遍的一个假设就是人口统计学变量的差异代表了潜在或隐性认知过程的变化，差异性可能会对团队和组织的绩效有重要的影响。于是，很多学者对相关的影响机制进行了深入的研究。
而国内学者对高管团队的研究起步比较晚，大致从2003年开始才陆续见到有相关的理论综述和研究。其中，一些学者开始结合中国的情况来对高层管理团队的人口统计学特征及其差异性对战略效果、团队效能、企业创新、企业绩效等进行研究，丰富和完善了高层梯队理论第一阶段的研究模型。
但是，研究结果却是不够理想的：人口特征与战略决策制定和组织绩效的关系并不稳定，而且经常是相互矛盾的。这些相互矛盾的结果表明，先前人口统计学研究者对人口统计学特征差异与认知差异之间关系的假设过于简单，与实际并不相符。同质的人口统计学特征并不必然产生同质的态度、信仰或价值观。人口统计学特征指标使得我们难以认清驱动高管行为的真实心理和社会过程。
第二个阶段研究者着重研究影响高管团队人口统计学特征对组织产出作用机制的高管团队过程(如团队沟通、信任行为、领导行为和团队气氛等)及其情景调节变量。在此阶段研究的基础上，Carpenter等(2004)对之进行了总结，并对Hambrick和Manson(1984)的模型进行了第二次改进，如图2所示。
改进后的高层梯队模型除了区分并详细列出两类环境变量、列出一系列TMT特征外，最重要的一个特征是强调了情景调节变量在模型中扮演的角色。
高层梯队理论的创始人Hambrick在2007年的理论回顾中总结了其中核心的四类情景变量：管理自由度、工作要求、权力配置状况和行为整合状况的研究情况。
Finkelstein(1992)是第一个进行高管团队权力配置研究的人，他指出，高管团队的一些成员有更多的话语权。所以当对TMT行为进行预测时，他们的偏好要给予更多的重视。
Hambrick(1994)引入行为整合这个概念。行为整合是指TMT参与共同和集体互动的程度。一个行为整合良好的TMT会共享信息、资源和决策。研究表明，高管行为整合与组织绩效有直接的正向关系。
大致从2004年开始，国内学者们也开始研究高管团队的行为过程和情景变量的调节作用。李文明和赵曙明(2004)提出从特征——过程——环境三个方面来对企业高管的行为过程进行整合。叶佳佳等(2006)对外部环境因素在高管团队构成与战略决策结果之间调节关系进行定性分析。张良久和周晓东(2006)对高管团队的冲突进行了研究，提出了一个冲突动态分析模型，对团体动力学的研究有一定的帮助。王重鸣和刘学方(2007)研究内聚力对继承绩效的影响；孙海法(2007)探讨了高管团队价值观和团队氛围对冲突的缓冲作用。刘军等(2007)研究了企业环境变量对TMT冲突的调节效应。井润田和孟太生(2007)研究了文件冲突与团队过程的关系，探索文化对高管团队的影响机理。
2.共享心智模型的相关研究。共享心智模型的研究路径主要有三条：一是共享心智模型的前因变量的研究。具有代表性的是Kraiger和Wenzel的研究，提出了共享心智模型的四个前因变量：环境、组织、团队和个体。国内学者对共享心智模型的前因变量进行了更为深入的分析，从群体合成特征的视角来研究，挖掘了共享心智模型的团队互动特征。但总的来说，研究还有待进一步深入。二是共享心智模型的概念内涵特征的研究，试图明确共享心智模型的结构模型，如Cannon－Bowers等(1993)和Mathieu等(2000)提出任务——团队(人际)的两维度模型，Kriger和Wenzel(1997)提出知识——行为——态度三维度模型。Cannon-Bowers等(2001从团队知识的相似和分布特征上来进行分类，认为共享心智模型应分为四个维度：共享或重叠、相似或认同、相容或互补以及分布，这个结构模型后来被众多研究者所采用。金杨华等(2006)从认同式和分布式心智模型来研究虚拟团队共享心智模型与团队效能的关系。徐寒易和马剑虹(2008)提出了一个被忽略的维度：共享心智模型的准确性。尽管众说纷纭，但从研究的发展与研究的效果来看，采用认同性——分布性——准确性共享心智的三维度模型将是一个可行的方案。三是集中在共享心理模型与团队行为和团队效能关系的研究，如Smith-Jentsch和Mathieu(2005)从线性假设和交互效应假设来探讨共享心智模型对组织效能指标的影响，这些研究大多认为团队成员的知识结构特征会影响团队成员间的沟通与交互，进而影响成员对团队目标和价值的认同，最终影响团队效能与团队绩效。总体来说，共享心智模型的研究脉络如图3所示：
共享心智模型作为团队认知的心理表征，是团队行为及过程背后的潜结构，它通过对团队行为和团队效能的作用，提升整个团队和组织的绩效。这也是共享心智模型相关研究的核心主线。
3.高管团队结果变量的相关研究。在以往高管团队的研究中，大部分研究选择组织绩效作为落脚点，默认了战略决策制定行为与组织绩效之间的一致性或者说是忽略了高层梯队理论所强调的“特质一战略决策一组织绩效”的过程影响机理。但实际的作用过程并非如此简单。良好的组织绩效取决于战略决策的质量，没有高质量的战略决策行为，组织绩效是难以保证的。为此，白云涛等(2007)在研究中利用团队对战略决策过程和结果的满意度、决策时间和团队成员决策一致性等因变量作为衡量效标，来考察高管团队战略决策质量。事实上，前两者是团队效能性指标，后者是战略制定状况(主要是战略的一致性)的指标。也就是说，高管团队的战略决策行为首先作用于团队效能指标和战略一致性指标，再由这两个指标影响组织绩效。这个观点得到了实证研究的证实。周志成和朱月龙(2005)将团队效能分为任务绩效和周边绩效，即等同于组织绩效。李锐和凌文辁(2006)指出团队效能感越高，绩效一般也越好。王大纲和席酉民(2007)在整合过去战略一致性研究的基础上，通过实证检验得出公司战略的高度一致性与好的组织绩效显著相关。
综合前述的研究成果，我们可以看出这些研究的脉络，如图4所示：
图中虚线将图分为两部分，在图的上面部分，是共享心智模型的相关研究，下面部分是高管团队的相关研究。高管团队开始的研究思路是认知取向的，并且寄希望于通过高管团队的组织特征和结构特征来代替并衡量团队认知。从研究结果来看，至少有两点可以说明这个方向的研究是需要改进的。首先，研究只关注个体的人口统计学特征以及个体间的特征差异，忽视了高管团队作为一个团队的社会特性。其次，研究结果不稳定，高管团队的人口统计学特征与组织绩效关系不能一概而论。
三、基于人力资本的高管团队共享心智与组织绩效作用机制的研究拓展
1.整体研究拓展思路。正如前面所述，共享心智模型是团队成员相关知识和技能的集合。如果从动态的角度来看，它是可以通过沟通、培训和反馈等活动来建立和发展的。事实上，这是一个人力资本概念的范畴——人力资本是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累。高管团队作为一个人力资本密集和权力密集的团队，其人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)，是共享心智模型的一个极为重要的前因变量，而这恰恰被大部分研究者所忽视。
近年来，一些学者开始了人力资本与高管团队相结合的研究。杜克大学的Rebecca Zarutskie教授在2008年也指出了高管团队人力资本研究的重要性，他利用首基金(firsttime fund)的数据来研究风险投资市场中高管团队人力资本预测基金的绩效。Kevin Schiek(2008)探讨了风险投资企业中高管团队人力资本对其投资组合和投资绩效的影响。这些研究都显现基于人力资本研究高管团队的重要性，但这些研究大多没意识到人力资本积累过程所承载的动态变化过程，更未破解高管团队认知方面的难点。
笔者(2007)明确提出从人力资本的视角来研究高管团队的必要性，而且还指出从人力资本的价值因子及其动态变化角度来研究高管团队与企业绩效之间的关系，并利用实证的方法得出一个高管团队人力资本价值因子的研究模型，为高管团队人力资本的研究进行了有益的探索和指出了初步的研究方向。
本文提出从人力资本的视角来研究高管团队共享心智模型对组织绩效的作用机制必将是一个全新视角，研究拓展思路如图5所示。
首先梳理两个人力资本因素的前因变量对基于人力资本视角的高管团队心智模型的影响机理，然后通过测量高管团队的共享心智模型水平来表征高管团队的认知水平。同时明晰高管团队心智模型(高管团队认知)和高管团队过程与团队决策行为的相互作用机制，最后明确高管团队心智模型与组织绩效的作用机制，考察高管团队决策行为、战略一致性和团队效能的中介作用。
2.理论拓展分析。研究的拓展可以从高管团队共享心智模型的静态和动态两类的人力资本前因变量进行探讨。
高效团队的基本特征篇（4）
中图分类号：F830.91 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2012）08-015-02
一、引言
Hambrick和Mason（1984）提出了“高层梯队理论”。该理论认为：（1）高层管理团队的人口统计特征，如性别、年龄、学历、工作背景等，能够反映认知、价值观等心理特征，以及团队内部的沟通和冲突等运作过程；（2）团队成员不同的人口统计特征以及这些特征的作用过程会影响到组织的战略选择与绩效。该理论的提出使学者们的研究方向由CEO个人特征转为研究整个高层管理者团队特征，为研究者们提供了研究高管团队最初的研究模型。由于受地理、特有文化、传统风俗习惯、收入水平、生活水平、教育等的影响，各个地区的高管团队也会呈现不同特征，高管团队特征对公司绩效、战略选择的影响也会有差异，所以研究具有本土特色的结合地区实际的高层管理团队特征对公司绩效的影响具有很大的现实意义。本文基于河北省上市公司高管团队特征经验数据，试图研究本土上市公司高管团队特征对公司绩效的影响，以期为结合河北省自身实际的公司治理提供参考。
二、文献回顾与研究假设
1.文献回顾。从1984年Hambrick和Mason提出“高层梯队理论”到目前为止，已有国内外多位学者研究高管特征与公司绩效的关系，众学者就高管经历、年龄、教育程度等人口特征与公司经营绩效、公司成长性等的关系展开实证研究, 试图发现它们之间的关系。Zenger和Lawrence(1989)研究发现年龄异质性与项目团队内经常性的技术交流存在负相关关系。Jehn KA，Milliken F(1997)等认为年龄异质性与团队决策水平、企业业绩存在正相关关系。Tihanyi(2000)认为高管团队的受教育水平均值与团队获得的有效信息具有显著的正相关性，进而影响企业战略的选择，但高管团队平均年龄越大，制定的企业战略就越偏向保守，从而影响企业未来发展。Graves和Powell（1995）认为高管对下属的评价、招聘主管对新进员工的评价与员工与组织的融合度存在正相关关系。Martin和Grah（2001）通过对100家英国公司的532位高管的薪酬与公司绩效之间关系进行敏感性分析，得出高管薪酬与公司绩效之间存在显著正相关关系。魏立群、王智慧（2002）通过对沪深两市114家上市公司高管特征与公司绩效研究发现，高管平均年龄与绩效正相关，年龄多样性、教育背景多样性与职业来源多样化程度与绩效关系都不显著。常建（2003）研究发现公司治理类型影响人力资产供给，进而影响公司绩效。欧阳慧、曾德明和张运生（2003）研究了高管团队的异质性对公司绩效的影响，认为高管团队的教育、职业来源和任期的异质性与绩效的正相关关系视国际化水平而定，教育与职业来源异质性的影响在国际化中保持了正相关，并在一定范围内随着国际化水平的提高而日益强劲。徐经长、王胜海（2010）从核心高级管理人员的人力资本特征视角研究发现，上市公司成长性与核心高管的平均年龄、平均任职时间显著相关，而与核心高管平均学历的相关性不显著。并且在国有控股公司和非国有控股公司中，核心高管特征与公司成长性的关系具有显著差异。刘烨、金秀等（2010）研究发现在高科技上市公司中，ROE与托宾Q值呈现显著正相关；高管人员持股比例总和与公司绩效具有显著正相关关系；高管人员平均薪酬与公司绩效具有显著正相关关系。张岳(2011)研究发现国有企业经营绩效、高管学历与高管薪酬正相关关系明显，高管学历与高管薪酬的相关性远高于企业经营绩效与高管薪酬的相关性，且地区间略有不同。
通过以上综述发现，国内外学者从多方面研究高管团队特征与公司绩效关系，结论不一，结合各地区实际的研究却较少。本文将结合河北省本土特色实，通过河北省上市公司经验数据研究高管团队特征对公司绩效的影响。
2.研究假设。本文在现有研究成果的基础上，考虑到河北省东临渤海、内环京津的实际，本文结合河北省上市公司具体情况提出以下假设：
由于河北省消费水平较北京、天津偏低，高管薪酬也不如京津的高，甚至可以说距京津高管薪酬差距较大，为检验具有实际特点的河北省上市公司在薪酬激励方面的效果特提出：
H1：高管团队平均薪酬越高，公司绩效越好。
由于男性与女性的思维方式、管理方式有着很大差别，为检验性别因素对公司绩效的影响，提出假设2：
H2：高管团队男性比例越高，公司绩效越好。
现有研究发现高管平均年龄与公司绩效存在负相关关系，但河北省高管年龄普遍偏大而且样本公司较少，故检验年龄异质性与公司绩效提出假设3：
H3：高管团队年龄异质性越大，公司绩效越差。
一般说来高管的声誉越高说明其工作能力越强，进而给公司带来的效益就越好，基于此本文提出假设4：
H4：高管团队中高管的声誉越高，公司绩效越好。
由于董事长与总经理为同一人在本公司中身兼数职，都可能会使其不能集中精力负责本公司事宜，使其管理效果大受影响，进而影响公司绩效，特提出假设5：
H5：董事长与总经理为同一人，则公司绩效差。
三、研究设计
1.样本选择研究对象是2008—2010年沪深两市的河北省上市公司。为确保公司行为相对成熟和样本数据的可比性，剔除了B股和ST股公司，以及2008—2010数据缺失的公司。本文研究所使用的数据来自于CSMAR数据库，使用的分析软件是SPSS16.0。
高效团队的基本特征篇（5）
DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.06.18
中图分类号：F29292文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）06-0081-05
Study on the Effects of Top Management Team Characteristics on Firm Performance
――The Moderating Effect of the Degree of Internationalization
ZHU Jinwei， PENG Jinjin
（School of Business，Jiangnan University，Wuxi 214122）
Abstract： Based on the upper echelons theory， introducing the variables of the degree of internationalization， to examine its effect on the relationship between top management team heterogeneity and homogeneity and enterprise performance. Using the A shares listed on the high technology industry with the overseas business as a sample， through empirical research， this paper finds that： The degree of internationalization plays a significant regulatory role between TMT average age， average education level， education differences， tenure differences and corporate performance. Accordingly， put forward the suggestion about optimizing the top management team in the process of international strategy.
Key words：top management team； heterogeneity； homogeneity； internationalization； corporate performance
济全球化背景下，企业海外经营的难度不断增加，有能力制定正确战略的高管团队是企业稀有且不可替代的竞争优势，高管团队特征影响企业绩效的作用显得愈发明显。高层梯队理论研究高管团队的特征变量与企业绩效之间的关系，其核心观点是高管团队成员受到内外环境的影响会呈现出不同的特征，这些特征会影响到企业绩效。本文以此观点为基础，揭示在国际化环境下高管团队特征与企业绩效之间的关系机制，其中创新地引入国际化程度作为调节变量，提出国际化环境下构建有效高管团队的建议。
1理论基础与研究假设
Hambrick和Mason提出的高层梯队理论首次明确指出，高管团队特征会影响企业绩效[1]。国际化理论指出企业的外部市场不完全性导致企业实施国际化战略时选择管理内部化策略，从而需要构建能够处理国内外业务的高管团队以实现企业绩效增长。Mason认为，高管团队构建必须与外部环境一致，差异较大的高管团队有利于在动荡环境中企业战略的调整；而在稳定环境下，差异较小的高管团队对企业发展更有利[2]。
企业根据内外环境调整国际化战略会改变企业国际化程度的高低，使得高管团队特征与企业绩效之间关系发生改变，所以企业需要构造新的高管团队以利于企业绩效提高。Neal指出可以根据高管团队成员可观测变量的分布特征将高管团队划分为异质性团队和同质性团队[3]。本文将讨论高管团队异质性特征、同质性特征和企业绩效的关系，在此基础上考察企业国际化程度对二者关系的影响。
11高管团队异质性特征与企业绩效关系
高管团队成员的异质性是指成员客观人口特征，如性别、年龄、工作任期等的差异程度，在数值上可以用标准差来表示。Charles对2067家企业研究发现，高管团队特征的不同使得企业绩效表现得越好[4]。在年龄方面，Tihanyi指出高管团队成员的年龄差异与企业绩效之间是曲线关系，并非线性关系[5]；在任期方面，我国学者谢凤华等通过问卷调查发现，成员任期差异与企业技术创新绩效之间呈正相关关系[6]；在教育程度方面，Knight等认为，团队成员的教育程度不同导致制定战略计划时产生分歧，不利于企业效益的增加[7]，季健对房地产行业高管团队教育程度与企业绩效关系研究发现教育程度的多样化能提高企业绩效[8]；在职业背景方面，曹志来对汽车行业A股上市企业进行研究发现[9]，高管团队的职业背景异质性与企业战略选择之间不是简单的线性关系，而是“倒U型”关系，但林新奇研究我国房地产上市企业发现团队成员职业背景差异与企业财务绩效之间呈正相关[10]。
综上所述，高管团队成员的成长背景与社会关系多样化，导致他们对市场环境形成不同的解读，易产生对立和冲突，但成员之间的差异又能促进企业创新。本文认为高管团队异质性特征与企业绩效具有显著关系。因此，提出以下研究假设：
H1a：高管团队年龄差异与企业绩效显著相关；
H1b：高管团队任期差异与企业绩效显著相关；
H1c：高管团队教育程度差异与企业绩效显著相关；
H1d：高管团队职业背景差异与企业绩效显著相关。
12高管团队同质性特征与企业绩效关系
高管团队成员的同质性是指成员的年龄、任期、受教育程度等特征的集中程度，在数值上表现为平均数。在同质性方面，我国学者魏立群和王智慧认为高管团队的同质性特征影响企业绩效[11]。在年龄方面，贺远琼等发现平均年龄与企业销售增长率之间显著负相关[12]，学者黄越等对A股上市的汽车企业研究发现，高管团队平均年龄与企业绩效之间显著正相关，年龄较大成员在经验上占据优势[13]。在任期方面，学者Katz认为高管团队的发展分三个阶段，第一阶段是成员之间的磨合期，工作效率较低[14]；第二阶段是创新期，工作有所突破与创新；第三阶段是稳定期，工作效率增长缓慢，甚至下降。在教育方面，Goll对美国航空业的高管团队特征进行研究，发现在受政府管制的环境下，团队成员的教育程度水平越高，越有利于企业绩效的提高[15]。在技术人员比例方面，Sandra以美国信息技术行业的中小企业为样本，发现高管团队成员的信息技术知识掌握程度与企业绩效之间有显著正向关系，信息技术知识有利于企业对新环境的消化与吸收[16]。
综上所述，高管团队的发展应该属于阶段式发展，每个阶段高管团队都呈现出不同的同质性特质，这些特征与企业绩效的关系也不是固定的关系，在磨合期应呈现负相关关系，在发展期与稳定期呈现正相关关系。基于以上分析，提出以下研究假设：
H2a：高管团队平均年龄与企业绩效显著相关；
H2b：高管团队平均任期与企业绩效显著相关；
H2c：高管团队平均教育程度与企业绩效显著相关；
H2d：高管团队技术人员比重与企业绩效显著相P。
13国际化程度的调节作用
国际化企业根据内外环境变化作出战略调整。Etgar和Rachman通过实证分析，认为零售行业企业国际化战略调整失败主要是由于管理人员决策失误、工作缺乏协调造成的[17]。在任期方面，Carpenter等指出，当企业国际化程度较低时，高管团队的任期异质性与企业绩效之间正相关[18]；当国际化程度较高时，高管团队的任期异质性与企业绩效之间负相关；但是徐细雄等总结国外学者研究成果，发现在动荡的环境下，任期异质性高的团队对企业绩效更有促进作用[19]；而在稳定的环境中，任期同质性高的团队表现更佳。在职业背景方面，Carpenter等发现，国际化程度较低时，职业背景异质性与企业绩效的正相关关系更显著，国际化程度高时这种正相关关系不显著[18]。在教育程度方面，欧阳慧发现在国际化环境作用下，高管团队教育程度异质性与企业绩效之间呈正相关[18]。
综上，企业国际化程度发生改变影响高管团队异质性特征、同质性特征与企业绩效关系的改变。例如，成员文化水平和价值观不同，易导致决策拖延，企业失去国际市场中盈利机会；当成员的文化程度和价值观类似时，有利于部门之间开展有效的合作与交流，有利于企业提高绩效。基于以上分析，提出以下研究假设：
H3a：国际化程度对高管团队年龄差异与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H3b：国际化程度对高管团队任期差异与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H3c：国际化程度对高管团队教育程度差异与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H3d：国际化程度对高管团队职业背景差异与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H4a：国际化程度对高管团队平均年龄与企业绩效二者关系产生显著调节效应。
H4b：国际化程度对高管团队平均任期与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H4c：国际化程度对高管团队平均教育程度与企业绩效二者关系产生显著调节效应；
H4d：国际化程度对高管团队技术人员比重与企业绩效二者关系产生显著调节效应。
综合以上分析，构建出本文的分析框架，如图1所示。
2研究方法
21样本确定与数据来源
本文选取医药制造业，航空航天器设备制造业，计算机、电子及通信设备制造业，医疗仪器设备及仪器仪表制造业，公共软件服务及互联网服务业五大高技术行业；挑选具有海外业务的A股上市企业为样本，最终获得307家企业。高管团队特征数据来源于国泰安数据库，企业海外市场销售收入来源于万德数据库，企业绩效数据来源于中国金融数据库。
22方程设计与变量描述
为分析高管团队特征与企业绩效关系，国际化程度对二者关系的影响，结合其他学者的研究成果，在图1分析框架的研究基础上，构建回归方程：
Y=α+βiXit+βmX2it+∑4k-1likit+uit（1）
Y=α+βiXit+βpMitXit+ZnMit+∑4k-1likit+uit（2）
式（1）是自变量X与因变量Y关系模型。其中，X代表高管团队特征，Y代表企业绩效，目的是检验X与Y之间是线性关系还是曲线关系；式（2）是调节效应检验模型，M表示调节变量国际化程度，目的是在式（1）的基础上检验调节变量是否发挥调节作用；i表示不同个体；K=1、2、3、4分别为企业收入水平（Income）、企业资产负债情况（Debt）、企业规模（Size）和企业上市年限（Year）；u表示常数；βi、βm、βp、Zn和li分别为对应的系数。
变量的设计与测量方法详见表1，其中自变量教育程度和任职背景的均值和标准差系数均用赋值法计算得出。H指数值为H=1-∑ni=1P2i，Pi是高管团队中第i类成员的占比，H值越大说明成员该特征差异越大。因为自变量对因变量的影响具有滞后效应，所以自变量的数据来自2013年，因变量和调节变量的数据来自2014年。
3实证分析
31描述性统计分析
将样本企业的控制变量、调节变量和因变量数据，以及共计2284名高管人员的年龄、任期、教育程度和职业背景数据进行描述性统计，结果如表2所示。
从异质性角度看，高管团队成员教育程度差异与任期差异较大，年龄差异与职业背景差异较小。从同质性角度看，这些行业偏好具有一定管理经验的中年管理者，且高管团队成员任期较长，所以团队结构稳定，团队更换成员频率较低，并且平均教育程度在本科以上，技术人员比重不高。样本企业绩效普遍较好，国际化程度相差较大。
32高管团队异质性特征、同质性特征与企业绩效
对式（1）进行回归，得出高管团队异质性特征、同质性特征与企业绩效关系，结果如表3所示。
321异质性特征与企业绩效的回归结果
由模型1可知，R2值为0412，年龄差异与企业绩效呈倒U型，刚开始二者呈正相关关系，系数为03；随着年龄差异的扩大出现拐点，二者关系转为负相关，系数为-0335，拐点值为0783，此时企业总资产净利润率最大，
假设H1a得到证实。图2是年龄差异与企业绩效关系趋势拟合线。任期差异与企业绩效呈U型关系，二者开始呈负相关，系数为-0302，随着任期差异的扩大出现拐点，关系转为正相关，系数为0311，该拐点值为0486，此时企业总资产净利润率最小，假设H1b得到证实。图3是任期差异与企业绩效关系趋势拟合线。教育程度差异与企业绩效相关关系不显著，研究假设H1c未得到证实。职业背景差异与企业绩效呈现负相关关系，相关系数为-0386，研究假设H1d得到证实。
322同质性特征与企业绩效的回归结果
由模型2可知，R2值为0413，平均年龄、平均教育程度、技术人员比重与企业绩效之间关系不显著，研究假设H2a、H2c、H2d未得到证实。但平均任期与企业绩效呈现U型关系，二者开始呈负相关关系，系数为-057，随着平均任期的扩大出现拐点，关系转为正相关，系数为0499，该拐点值为0571，此时企业总资产净利润率最小值，假设H2b得到证实，图4是平均任期与企业绩效趋势拟合线。
对式（2）进行回归，得出国际化程度、高管团队异质性特征与企业绩效关系，结果如表4所示。由模型3可知，F值为17134，P值为0，R2提高到0412，说明国际化程度发挥调节作用。任期差异与国际化程度的交互项Dtime×fsts与企业绩效之间在1%的显著性水平下负相关，系数为-0123，假设H3b得到证实。教育水平差异与国际化程度的交互项Dedu×fsts与企业绩效在1%著性水平下负相关，系数为-0135，假设H3c得到证实。年龄差异与国际化程度的交互项Dage×fsts，职业背景差异和国际化程度的交互项Djob×fsts与企业绩效之间均未通过显著性检验，假设H3a与H3d未得到证实。
33国际化程度的调节作用
对式（2）进行回归，得出国际化程度、高管团队同质性特征与企业绩效关系，结果如表5所示。由模型4可知，F值为17580，P值为0，R2提高到0418，说明国际化程度发挥了调节作用。平均年龄与国际化程度的交互项Mage×fsts与企业绩效在5%显著性水平下负相关，系数为-0863，假设H4a得到证实。平均教育程度与国际化程度的交互项Medu×fsts与企业绩效在5%显著性水平下正相关，系数为0789，假设H4c得到证实。平均任期和国际化程度的交互项Mtime×fsts，技术研发成员比例和国际化程度的交互项Mtec×fsts与企业绩效之间均未通过显著性检验，假设H4b和H4d均未得到证实。
4结论与启示
朱晋伟等分析了激励机制对高管团队特征与企业创新绩效二者关系的影响[21]。本文从企业国际化背景出发，探究具有何种特征的高管团队更有利于提高企业绩效。
对于实施国际化战略的企业来说，企业国际化程度改变会影响企业的高管团队成员特征与企业绩效的关系，因此企业必须重视对高管团队结构的再次优化和成员的重新搭配。根据以上分析，实施国际化战略的企业为了更好地应对国际市场的管理要求，应当适当降低高管团队成员的平均年龄，保持高管成员对新事物产生和市场变化的敏锐度和学习能力；提高成员的平均教育程度，更高的教育水平能够保障高管团队具有高瞻远瞩的视野，降低成员之间的教育程度差距，能够避免高管团队因思维与r值观不同陷入僵局的境地；将高管成员之间任期差异控制较小的范围内，提高团队的凝聚力和工作效率。
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]Mason A Carpenter， James W Fredrickson.Top Management Teams，Global Strategic Posture and the Moderating Role of Uncertainty[J].Academy of Management Journal，2003，44：533-545.
[3]Neal M.Ashkanasy，Charmine E J Hartel，Catherine S Daus. Divesity and Emotion：The New Frontiers in Organizational Behavior，Research[J].Journal of Management，2002，8（3）：307-332.
[4]Charles E Eesley，David H Hsu，Edward B Roberts.The Contingent Effects of Top Management Teams on Venture Performance： Aligning Founding Team Composition with Innovation Strategy and Commercialization Environment[J].Strategic Management Journal，2014，35（12）：1798-1817.
[5]Tihanyi L，Ellstrand A E，Daily C M，et al. Composition of the Top Management Team and Firm International Diversification[J].Journal of Management，2000，26（6）：1157-1177.
[6]谢凤华，姚先国，古家军.高管团队异质性与企业技术创新绩效关系的实证研究[J].科研管理，2008，6：65-73.
[7]Knight D，Pearce C L，Smith K G.Top Management Team Diversity，Group Process，and Strategic Consensus[J].Strategic Management Journal.1999，20（3）：445-465.
[8]季健.高管背景特征与企业绩效关系实证研究[J].财经理论与实践，2011，5：54-59.
[9]曹志来，石常战.高管团队特征对企业战略选择的影响――基于汽车产业A股上市公司的实证研究[J].财经问题研究，2014，8：84-91.
[10]林新奇，蒋瑞.高管团队特征与企业财务绩效关系的实证研究――以我国房地产上市公司为例[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2011，3：190-197.
[11]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，2002，4：16-22.
[12]贺远琼，杨文，陈昀.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，2009，1：12-16，24.
[13]黄越，杨乃定，张宸璐.高管团队异质性对企业绩效的影响研究――以股权集中度为调节变量[J].管理评论，2011，11：120-125，168.
[14]Katz R.The Effects of Grouplongevity on Project Communication and Performance[J].Administrative Science Quarterly，1982.
[15]Goll Irene，Brown Johnson，Nancy Rasheed，et al.Top Management Team Demographic Characteristics，Business Strategy，and Firm Performance in the US Airline Industry：The Role of Managerial Discretion[J].Management Decision，2008，46（2）：201-222.
[16]Sandra J Cereola，Benson Wier，Carolyn Strand Norman.Impact of Top Management Team on Firm Performance in Small and Medium-sized Enterprises Adopting Commercial Open Source Enterprise Resource Planning[J].Behaviour and Information Technology，2012，31（9）：889-907.
[17]Etgar M，Rachman Moore D.Determinant Factors of Failure of International Retailers in Foreign Markets[J].International Review of Retail，Distribution and Consumer Research，2007，17（1）：79-100.
[18]Carpenter M A，Geletkanycz M A，Sanders W.Upper Echelons Research Revisited：Antecedents，Elements，and Consequences of Top Management Team Composition[J]Journal of Management，2004，30（6）：749-778.
高效团队的基本特征篇（6）
[中图分类号]F240 [文献标识码]A [文章编号]1006－5024(2009)08-0005-04
[基金项目]教育部人文社会科学研究课题“基于人力资本的高层管理团队绩效及评价体系研究”(批准号：06JA6300.42)；上海市(第三期)重点学科“管理科学与工程”资助项目(批准号：S30504)
[作者简介]葛玉辉，上海理工大学管理学院教授，博士生导师，博士，研究方向为人力资源管理、劳动经济学。(上海200093)
一、引言
伴随着全球金融危机的加剧，企业面临所谓“弱情境”的挑战越来越大，这对企业应对各方挑战的能力提出了更高的要求。单靠高管个人力量来掌控企业命运的时代逐渐式微，组织开始日益重视高管团队的作用。高管团队的战略决策决定着组织绩效，而高管团队的认知过程驱动着其战略决策的高质量行为。因此，探索高管团队认知过程与组织绩效的作用机制，是高管团队研究向纵深发展的核心主题。
回顾高管团队的研究脉络，前期研究走的是“曲线研究”的路子：一是通过人口统计学特征来近似表达高管团队的认知和社会心理过程；二是直接从团队过程(如沟通、协调)出发研究其对决策行为的影响。经过20多年的研究探索，学界始终没有破解高管团队认知与组织绩效之间的“黑盒子”，这就为研究留出探索的空间。随着社会心理学和其他相关理论和方法研究的深入，加上前期研究的漫长探索经验，突破高管团队社会认知的难点也成为了国内外学者的强烈呼声。
二、对已有文献的评述
1.高管团队相关研究。高管团队的相关研究大体可以分为两个阶段：
第一阶段研究(如图1所示)的中心主要是通过高管的人口统计学特征来研究高管的认知和价值观等心理特征，这阶段研究的前提假设是高管的人口统计学特征可以作为高管认知框架的有效替代，尽管这种替代并不完整和准确。人口统计学的研究者认为，收集人口统计学数据而不是认知数据是因为“心理过程比较难考察和衡量”。相对认知变量来说，人口统计学变量被认为是更加客观、解释组织现象更加经济和更容易进行测试的变量。所以，研究者一般都转向研究高管职能背景、行业和企业任期、教育资质等人口特征变量与战略决策制定和组织绩效的关系上来。
在第一阶段的中后期，研究者们将研究重点转移到人口统计学特征的差异性上，普遍的一个假设就是人口统计学变量的差异代表了潜在或隐性认知过程的变化，差异性可能会对团队和组织的绩效有重要的影响。于是，很多学者对相关的影响机制进行了深入的研究。
而国内学者对高管团队的研究起步比较晚，大致从2003年开始才陆续见到有相关的理论综述和研究。其中，一些学者开始结合中国的情况来对高层管理团队的人口统计学特征及其差异性对战略效果、团队效能、企业创新、企业绩效等进行研究，丰富和完善了高层梯队理论第一阶段的研究模型。
但是，研究结果却是不够理想的：人口特征与战略决策制定和组织绩效的关系并不稳定，而且经常是相互矛盾的。这些相互矛盾的结果表明，先前人口统计学研究者对人口统计学特征差异与认知差异之间关系的假设过于简单，与实际并不相符。同质的人口统计学特征并不必然产生同质的态度、信仰或价值观。人口统计学特征指标使得我们难以认清驱动高管行为的真实心理和社会过程。
第二个阶段研究者着重研究影响高管团队人口统计学特征对组织产出作用机制的高管团队过程(如团队沟通、信任行为、领导行为和团队气氛等)及其情景调节变量。在此阶段研究的基础上，Carpenter等(2004)对之进行了总结，并对Hambrick和Manson(1984)的模型进行了第二次改进，如图2所示。
改进后的高层梯队模型除了区分并详细列出两类环境变量、列出一系列TMT特征外，最重要的一个特征是强调了情景调节变量在模型中扮演的角色。
高层梯队理论的创始人Hambrick在2007年的理论回顾中总结了其中核心的四类情景变量：管理自由度、工作要求、权力配置状况和行为整合状况的研究情况。
Finkelstein(1992)是第一个进行高管团队权力配置研究的人，他指出，高管团队的一些成员有更多的话语权。所以当对TMT行为进行预测时，他们的偏好要给予更多的重视。
Hambrick(1994)引入行为整合这个概念。行为整合是指TMT参与共同和集体互动的程度。一个行为整合良好的TMT会共享信息、资源和决策。研究表明，高管行为整合与组织绩效有直接的正向关系。
大致从2004年开始，国内学者们也开始研究高管团队的行为过程和情景变量的调节作用。李文明和赵曙明(2004)提出从特征――过程――环境三个方面来对企业高管的行为过程进行整合。叶佳佳等(2006)对外部环境因素在高管团队构成与战略决策结果之间调节关系进行定性分析。张良久和周晓东(2006)对高管团队的冲突进行了研究，提出了一个冲突动态分析模型，对团体动力学的研究有一定的帮助。王重鸣和刘学方(2007)研究内聚力对继承绩效的影响；孙海法(2007)探讨了高管团队价值观和团队氛围对冲突的缓冲作用。刘军等(2007)研究了企业环境变量对TMT冲突的调节效应。井润田和孟太生(2007)研究了文件冲突与团队过程的关系，探索文化对高管团队的影响机理。
2.共享心智模型的相关研究。共享心智模型的研究路径主要有三条：一是共享心智模型的前因变量的研究。具有代表性的是Kraiger和Wenzel的研究，提出了共享心智模型的四个前因变量：环境、组织、团队和个体。国内学者对共享心智模型的前因变量进行了更为深入的分析，从群体合成特征的视角来研究，挖掘了共享心智模型的团队互动特征。但总的来说，研究还有待进一步深入。二是共享心智模型的概念内涵特征的研究，试图明确共享心智模型的结构模型，如Cannon－Bowers等(1993)和Mathieu等(2000)提出任务――团队(人际)的两维度模型，Kriger和Wenzel(1997)提出知识――行为――态度三维度模型。Cannon-Bowers等(2001从团队知识的相似和分布特征上来进行分类，认为共享心智模型应分为四个维度：共享或重叠、相似或认同、相
容或互补以及分布，这个结构模型后来被众多研究者所采用。金杨华等(2006)从认同式和分布式心智模型来研究虚拟团队共享心智模型与团队效能的关系。徐寒易和马剑虹(2008)提出了一个被忽略的维度：共享心智模型的准确性。尽管众说纷纭，但从研究的发展与研究的效果来看，采用认同性――分布性――准确性共享心智的三维度模型将是一个可行的方案。三是集中在共享心理模型与团队行为和团队效能关系的研究，如Smith-Jentsch和Mathieu(2005)从线性假设和交互效应假设来探讨共享心智模型对组织效能指标的影响，这些研究大多认为团队成员的知识结构特征会影响团队成员间的沟通与交互，进而影响成员对团队目标和价值的认同，最终影响团队效能与团队绩效。总体来说，共享心智模型的研究脉络如图3所示：
共享心智模型作为团队认知的心理表征，是团队行为及过程背后的潜结构，它通过对团队行为和团队效能的作用，提升整个团队和组织的绩效。这也是共享心智模型相关研究的核心主线。
3.高管团队结果变量的相关研究。在以往高管团队的研究中，大部分研究选择组织绩效作为落脚点，默认了战略决策制定行为与组织绩效之间的一致性或者说是忽略了高层梯队理论所强调的“特质一战略决策一组织绩效”的过程影响机理。但实际的作用过程并非如此简单。良好的组织绩效取决于战略决策的质量，没有高质量的战略决策行为，组织绩效是难以保证的。为此，白云涛等(2007)在研究中利用团队对战略决策过程和结果的满意度、决策时间和团队成员决策一致性等因变量作为衡量效标，来考察高管团队战略决策质量。事实上，前两者是团队效能性指标，后者是战略制定状况(主要是战略的一致性)的指标。也就是说，高管团队的战略决策行为首先作用于团队效能指标和战略一致性指标，再由这两个指标影响组织绩效。这个观点得到了实证研究的证实。周志成和朱月龙(2005)将团队效能分为任务绩效和周边绩效，即等同于组织绩效。李锐和凌文辁(2006)指出团队效能感越高，绩效一般也越好。王大纲和席酉民(2007)在整合过去战略一致性研究的基础上，通过实证检验得出公司战略的高度一致性与好的组织绩效显著相关。
综合前述的研究成果，我们可以看出这些研究的脉络，如图4所示：
图中虚线将图分为两部分，在图的上面部分，是共享心智模型的相关研究，下面部分是高管团队的相关研究。高管团队开始的研究思路是认知取向的，并且寄希望于通过高管团队的组织特征和结构特征来代替并衡量团队认知。从研究结果来看，至少有两点可以说明这个方向的研究是需要改进的。首先，研究只关注个体的人口统计学特征以及个体间的特征差异，忽视了高管团队作为一个团队的社会特性。其次，研究结果不稳定，高管团队的人口统计学特征与组织绩效关系不能一概而论。
三、基于人力资本的高管团队共享心智与组织绩效作用机制的研究拓展
1.整体研究拓展思路。正如前面所述，共享心智模型是团队成员相关知识和技能的集合。如果从动态的角度来看，它是可以通过沟通、培训和反馈等活动来建立和发展的。事实上，这是一个人力资本概念的范畴――人力资本是指劳动者受到教育、培训、实践经验、迁移、保健等方面的投资而获得的知识和技能的积累。高管团队作为一个人力资本密集和权力密集的团队，其人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)，是共享心智模型的一个极为重要的前因变量，而这恰恰被大部分研究者所忽视。
近年来，一些学者开始了人力资本与高管团队相结合的研究。杜克大学的Rebecca Zarutskie教授在2008年也指出了高管团队人力资本研究的重要性，他利用首基金(firsttime fund)的数据来研究风险投资市场中高管团队人力资本预测基金的绩效。Kevin Schiek(2008)探讨了风险投资企业中高管团队人力资本对其投资组合和投资绩效的影响。这些研究都显现基于人力资本研究高管团队的重要性，但这些研究大多没意识到人力资本积累过程所承载的动态变化过程，更未破解高管团队认知方面的难点。
笔者(2007)明确提出从人力资本的视角来研究高管团队的必要性，而且还指出从人力资本的价值因子及其动态变化角度来研究高管团队与企业绩效之间的关系，并利用实证的方法得出一个高管团队人力资本价值因子的研究模型，为高管团队人力资本的研究进行了有益的探索和指出了初步的研究方向。
本文提出从人力资本的视角来研究高管团队共享心智模型对组织绩效的作用机制必将是一个全新视角，研究拓展思路如图5所示。
首先梳理两个人力资本因素的前因变量对基于人力资本视角的高管团队心智模型的影响机理，然后通过测量高管团队的共享心智模型水平来表征高管团队的认知水平。同时明晰高管团队心智模型(高管团队认知)和高管团队过程与团队决策行为的相互作用机制，最后明确高管团队心智模型与组织绩效的作用机制，考察高管团队决策行为、战略一致性和团队效能的中介作用。
2.理论拓展分析。研究的拓展可以从高管团队共享心智模型的静态和动态两类的人力资本前因变量进行探讨。
从静态的角度来说，人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)会潜在地影响高管团队共享心智模型的水平，而这一点目前学界较少见到有相关的研究。通过运用人力资本的相关理论，理清人力资本产权状况(产权界定状况、人力资本的控制权、处置权和收益权状况)对高管团队共享心智模型水平的影响机制。
从动态的角度来说，人力资本的投资活动在高管团队中主要体现为团队成员相互学习启发和团队的培训活动，这会通过团队的互动，使个体知识转化为群体知识。因此，人力资本的动态积累是影响高管团队共享心智模型的重要前因变量。通过运用人力资本投资等方面的理论，来挖掘高管团队人力资本投资的形式，特别是内隐形式对高管团队共享心智模型的影响机制。
利用商业模拟实验所得到的数据进行验证性因子分析，确定高管团队成员心智模型的人力资本因子模型，也即确定高管团队成员心智模型内的知识分类和要素，如决策相关的知识、团队相关的知识、资源相关的知识等从人力资本视角来研究高管团队共享心智模型三维度模型：认同心智模型、分布性心智模型、准确性心智模型。利用复杂网络的方法探讨认同性、分布性、准确性共享心智模型与高管团队过程和团队决策行为的相互关系及关系之间存在的中介变量，采用时间序列分析法对以上三维度的共享心智模型进行动态的人力资本的积累规律探讨，找出高层管理团队过程与决策行为过程时间序列变化，从而开发出衡量高管团队共享心智模型的自陈量表。探讨高管团队决策行为、战略一致性和团队效能等中介变量对组织绩效的影响。通过研究使得高管团队共享心智模型与组织绩效间的错综复杂关系的神秘面纱被
揭开。
参考文献：
[1] Wiersema M. F. , K. A. Bantel. Top management teamdemography and corporate strategic change [J]. Academy of Man-agement Journal, 1992,35 (1): 91－121.
[2] 张平.多元化经营环境下高层管理团队异质性与企业绩效[J].科学学与科学技术管理，2006，(2).
[3] Carpenter, M. A. , Geletkanycz, M. A. , & Sanders,W. G. Upper echelons research revisited: Antecedents, ele-ments, and consequences of top management team composition[J]. Journal of Management, 2004, 30:749-778.
[4] Finkelstein S. Power in top management teams: Di-mensions, measurement, and validation[J]. Academy of Management Journal, 1992,3(35): 505-538.
[5] Hambrick, D. C. Top management groups: A conceptualintegration and reconsideration of the"team"label[J]. Research inorganizational behavior, 1994:171－214.
[6] 王重鸣，刘学方.高管团队内聚力对家族企业继承绩效影响实证研究[J].管理世界，2007，(10).
[7]孙海法.高管团队价值观、团队氛围对冲突的影响[J].商业经济与管理，2007，(12).
[8] 刘军，李永娟，富萍萍.高层管理团队价值观共享、冲突与绩效：一项实证检验[J].管理学报，2007，(5).
[9] Kraiger K. , L. H. Wenzel. Conceptual development andempirical evaluation of measures of shared mental models as in-dicators of team effectiveness. Team Performance Assessment andMeasurement: Theory, Methods, and Applications[M] . Lawrence Erlbaum Associates, 1997:1－356.
[10] Mathieu J. E. , T. S. Heffner, G. F. Goodwin, E. Salas,JA Cannon－Bowers. The influence of shared mental models onteam process and performance[J]. Journal of Applied Psychology,2000.85(2): 273 -283.
[11] Cannon－Bowers J. A. , E. Salas. Reflections on sharedcognition [J] . Journal of Organizational Behavior, 2001, 22 (2) :195－202.
[12] Smith－Jentsch K. A. , J. E. Mathieu, K. Kraiger. Investigating linear and interactive effects of shared mental models onsafety and efficiency in a field setting[J]. Journal of applied psy-chology, 2005,90(3): 523-535.
[13] 白云涛，郭菊娥，席酉民.高层管理团队风险偏好异质性对战略投资决策影响效应的实验研究[J].南开管理评论，2007，(2).
[14] 王大刚，席酉民.战略一致性在中国公司绩效下的实证检验[J].系统工程理论与实践，2007，(7).
高效团队的基本特征篇（7）
一、引言
人力资源是发展企业核心竞争力，优质的高管团队更是保证企业正确决策的关键。高管团队作为企业发展的领头羊，其质量对企业绩效的提高起到了至关重要的作用。从管理学意义的角度来说，他不仅需要基本的技术技能和人际技能，更需要较为雄厚的概念技能。对高管团队特征对企业绩效的影响这一方面的研究起步比较晚，早期主要代表有Hambrick和Manson（1984）的高层梯队理论和Wiersema、Bird（1993）的跨文化情景模型。其他代表性研究有Smith（2006）和李卫民（2014）均从高管的性别差异进行研究认为女性高管拥有优于男性高管的特性，在企业治理方面显示出较强的决策和创新能力。王雪莉等（2013）在社会类化理论和信息决策理论的基础上对2004年-2010年间的信息技术行业公司研究发现职能背景的异质性降低了企业绩效。面对日趋激烈的竞争环境，高管团队特征对企业绩效产生哪些影响，如何利用高管团队的特征发展企业是值得深思。
二、高管团队特征对企业绩效的影响机理
根据Hambrick、Mason（1984）年提出的高层梯队理论开始了解高管特征对企业绩效的影响，核心的人力资本有助于建立企业的核心竞争力和改善企业治理绩效，提高企业资源利用率。本文主要从高管团队性别、年龄、教育水平、任期四个方面进行分析。
1.高管团队性别对企业绩效的影响
首先，性别差异导致女性比男性具有更缜密的心思和思维能力，且心智更加成熟和沉稳，使得女性在作出重大决策时的准确性和现实性优于男性并能沉着的提出更多的合理方案，增加企业的创造力。性别差异的存在难免导致团队意见不同和决策冲突导致企业的低效率，但是这种冲突更多的表现为“建设性冲突”，为企业的正确决策提供了依据。因此，总体来说女性高管在高管团队和改善企业绩效中起到了中流砥柱的作用。
2.高管团队年龄对企业绩效的影响
无论是在生活阅历方面，还是人际关系方面，年轻高管所拥有的都远不及年长之人。但年轻高管有着其自身独有的优势，其不闪安于现状，乐于接受新鲜事物、迎接挑战，且储备了相当的概念技能并拥有较强的学习能力，这就使得年轻高管能够以应变的思维和创新的理念面对变革，为企业不断注入新鲜血液。所以，年轻高管的加入不仅使企业员工年轻化，更使得企业文化和理念年轻化。
3.高管团队教育水平对企业绩效的影响
受教育水平的高低是反映一个人认知能力的基本标志，我们认为，教育能够改变一个人的认知、应变和决策能力。接受过高等教育的高管，在处理信息和面对突发状况时更能理性分析事件原因，采取及时有效的应急措施，利于企业的创新发展。因此，高管团队人员的受教育水平与其决策能力和公司治理绩效呈正相关关系。
4.高管团队任期对企业绩效的影响
高管人员的任期时间越长越能适应企业文化，经验性越强，对企业的现状和发展能力越了解，且其组织权威性和领导力越强，配合的默契程度越高，进行决策时较易达成一致，有利于企业稳定发展。相较于任期短的员工思想更成熟，企业责任心更强，更愿意勤勤恳恳的为提高企业绩效服务。这也是为什么企业在进行高管人员的招聘时大多愿意采取内部提升的形式而非外部招聘，无论是企业对员工的了解和员工对企业的熟悉，都要优于外部招聘人员，利于工作的开展。
三、高管团队存在的问题及原因分析
1.女性高管比例过低
固有的男强女弱思想认为，女性过于保守和优柔寡断，不利于企业的变革和创新发展，虽然提倡男女平等和并规定禁止性别歧视，但是在一些比较重要的岗位，我们仍然可以看到不平等的影子，这就使得企业高管团队的性别比例严重失衡，过多的男性高管和过少的女性高管会使得企业进行决策时不能全面考虑问题的本质，影响企业绩效。
2.高管团队整体年龄水平偏高
一般地，认为年长的管理者拥有沉稳的气质，丰富的经验和德高望重的品质。因此，往往在选聘高管时倾向于聘用经验丰富的老员工。但是这也容易导致企业过于保守，思想陈旧，畏于创新，此外，一旦出现问题，在进行人员撤换时极易造成“牵一发而动全身”的效果，极不利于企业的稳定发展。
3.高管人员任期较短
数据显示高管变更频率较高，主要是高管团队激励不足和监督约束力不够导致的。国内高管持股比例较国外明显偏低以致无法有效激励管理者，一些高管因不满于现状而另谋高就。内部人控制的现象造成了“裙带关系”和“近亲繁殖”，使高管团队背后形成了代表各方利益的非正式组织，影响企业绩效的最大化。虽然已然建立了独立董事制度，但这种内部牵制的关系仍使得部分高管人员在其职无法谋其政，这是导致其离职的又一诱因。
四、结论及政策建议
综合上述分析发现：第一，女性高管在高管团队中占一定比例是有必要的，它可以平衡团队团结性和准确性，有利于改善企业绩效，因此企业应摒弃性别歧视，合理引入优质女高管。第二，重用年长的高管固然重要，但仍应考虑年轻高管的录用，保证及时为企业注入新鲜的血液，保证企业拥有持续不断的活力。第三，保证高管人员整体受教育水平，研究发现整体受教育水平和企业的整体素质成正比，有利于企业正确决策和绩效提升。第四，建立健全有效股权激励，如建立透明的薪酬体系制度，健全绩效考核制度，强调对高管长期股权激励的重视等。此外，完善高管团队的相互监督和约束机制，尤其是独立董事的选聘，防止内部人任意操纵的现象发生，有效发挥独立董事的监管作用，有效改善高管团队和企业绩效。
参考文献：
[1]Hambrick D C， Mason P A. Upper echelons：” Organization as a reflection of its managers”[J]. Academy of Management Review， 1984（2）： 1193-2061.
[2]Wiersema M F， Bird A. Organizational demography in Japanese firms： Group heterogeneity， individual dissimilarity， and top management team turnover[J]. Academy of Management Journal， 1993（5）： 1996-210251.
[3]Buyl T， Boone C. Top Management Team Functional Diversity and Firm Performance： The Moderating Role of CEO Characteristics[J]. Journal of Management Studies， 2011（1）： 151-177.
[4]张必武，石金涛.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）：17-23.
[5]任F，王峥.女性参与高管团队对企业绩效的影响：基于中国民营企业的实证研究[J].南开管理评论，2010（5）：81-91.
[6]赵睿.高管薪酬和团队特征对企业绩效的影响机制研究[J].中国社会科学院研究生院学报，2010（6）：38-44.
[7]黄旭，徐朝霞，李卫民.中国上市公司高管背景特征对企业并购行为的影响研究[J].宏观经济研究，2013（10）：67-73.
高效团队的基本特征篇（8）
高阶理论认为，人口统计学特征是重要的解释变量，它对一系列中介变量和组织过程都产生作用，从而深刻地影响着组织结果。因此，在对高管团队的研究中，学者们基于高管团队的“一致性假设”，并受到“指导高管团队的实践需要易于观察的背景数据”观点的影响，用容易观测的人口统计学特征代替认知特征和价值观等主观http://wWW.LWlm.Com因素来预测高管团队技术创新活动及创新绩效，认为人口统计学特征可以在很大程度上反映高管人员的认知基础和价值观。然而，研究中也发现，纯粹的人口统计学特征有时比主观过程变量或心理测量指标更具“噪音”。例如教育背景可能同时影响个体的认知基础和价值观、风险偏好以及其他心理特征等。为了更好地分析高管团队特征与战略变革及组织绩效之间的关系，本文尝试从文献综述的视角，系统地回顾和梳理了国内外有关高管团队特征、战略变革及组织绩效之间关系的相关研究成果，并对其中的研究内容、研究方法、研究结论进行总结和评析，以期能够挖掘现有研究中存在的缺憾和不足，为今后的进一步研究寻找新的视野。
二、高管团队特征对战略变革与企业绩效的影响
（一）年龄的影响 年轻的管理者具有较强的适应能力、学习能力和创新精神，这些都促进了企业的成长。但他们也存在管理经验不足、稳定性差的缺陷，因而导致了企业销售额和收入的波动。年长的管理者在对企业风险的认识上更为明确、清晰，在承担风险的考虑上也更为成熟，因此平均年龄偏大的高管团队开发新产品的能力反而更强。
（二）教育程度的影响
首先，教育程度可以在一定程度上反映个体的认知能力。教育程度高者通常具有更强的学习力和洞察力，在变化激烈的市场条件下仍能保持清晰的思路，从而能够做出正确而创新的决策。高管团队成员的教育程度越高就越易于接受创新，因而也具有更强的创新能力。教育程度也正向影响着高管团队的社会认知水平。社会认知水平是高管团队理解企业多元化经营战略以及影响其实施效果的关键，较高的社会认知水平使得高管团队能够在复杂、多元的经营环境中快速、准确地定位企业战略，并找到适合企业自身发展的运行模式。因此，教育程度高的高管团队具有更强的环境适应能力，更容易察觉企业发生的战略变革，以及更愿意接受改变和承担风险，在企业战略制订和决策的过程中更倾向于变革和创新。一项对美国制造业、银行业的高管团队的调查显示，高学历的高管团队倾向于采取重要的战略决策来获得企业长期发展，因此在执行变革中也更容易达成一致并取得成功。
同时，教育程度高者对信息的获取和处理能力更强，更有可能担当跨职能的角色，容忍模糊和不确定性以及应对复杂的决策情境。高管团队的平均教育程度被认为是影响企业战略选择的最强解释变量。平
均教育程度高的高管团队，其战略行动的可见性也越高、范围越广、速度越快，在遭到竞争对手进攻时的反应更迅速（Cho等，1994）。但也有学者发现，平均教育程度低的高管团队开发新产品的速度比竞争对手要快，原因是教育程度高导致了高管团队内部出现了更多的无效分析，且在外部环境不好时，教育程度高的高层管理者更倾向于回避风险（Flood等，1997）。
（三）专业背景的影响
环境、个性、偏好影响着个体对自身所受教育类型的选择，进而使个体呈现出独特的专业背景。而这种专业背景又决定了他们的认知基础，以及反映着他们的专业技能。因此，高管团队成员先前的教育课程将形成他们各自不同的认知结构及价值观，进而决定着他们的思维和行为方式，个体也因此具有不同的专业技能。然而，不同的专业技能在企业中的作用也有所不同。同时，专业背景也是高层管理者制订和实施战略决策的基础，专业背景影响了他们对于并购对象的评价及企业战略决策的制订。技术背景较强的高管团队更愿意采取密集型的研发战略（Hitt等，1991）。同时，高管团队成员的专业背景，特别是居于领导地位的主要管理者的专业背景会自觉或不自觉地将企业战略引至其擅长的专业领域（Datta等，1994）。然而，Wiersema等却认为，由于科学和工程领域更关注流程、创新和持续改进，因此具有科学或工程专业背景的高层管理者更愿意接受战略变革，以及更倾向于采取多元化战略。 （四）职能背景的影响
高层管理者是否具有丰富的职能背景，决定了他们对企业战略重点及风险的不同认知和偏好，并影响着高层管理者乃至整个团队的工作效率和所采取的战略类型。职能背景单一的高管团队，其在具体行业中积累的丰富的专业经验将有助于团队很好地完成例行性任务，但却容易拘泥于有限的见解和信息，喜欢依据过去运用过的标准流程和规则进行决策，无法以更宽的视野审视企业战略。如果高管团队成员中的大部分都是从企业内部提拔的，那么当企业面临以前从未碰到过的诸如反常规行动、激烈竞争、技术突变等问题时，高管团队将会由于知识、经验的缺陷而导致出现决策失误。
然而，不同行业或企业背景的高层管理者，在制定企业的战略决策时将不可避免地受到原先工作背景和经验的影响。例如，具有生产型职能背景的管理者可能对企业自动化、生产设备的更新、工艺改进和后向一体化等战http://wWW.LWlm.Com略更感兴趣，而具有输出型职能背景的高层管理者则更关注新产品开发、多元化和前向一体化等战略。高管团队中具有财务背景的成员越多，越倾向于提高企业的多元化程度以及采取并购战略（Jensen等，2004）。一个从有序竞争行业转入到“割喉式”竞争行业的经理人可能由于不适应激烈的竞争环境而使企业落后于竞争对手，而一个来自实施多元化战略失败企业的高层管理者在其它企业任职时会反对选择多元化战略。同时，具有丰富的国际化经验的高管团队更倾向于选择国际化的经营战略（Tihanyi等，2000；Athanassiou等，1999）。国际化经验使得高层管理者获得了海外市场的一手信息，以及熟知在新的、不确定的市场环境下如何成功经营和运作企业。一项对加拿大小型公司的调查发现，具有国际经历的高管团队更愿意进入国际化的合作关系中，他们所在的公司要比缺乏此类经验的公司更快地获得国外销售收入（Reuber，1997）。 （五）任期的影响 其次，多项研究表明，高管团队任期对企业战略调整与变革具有显著影响。长任期虽然提高了高管团队的凝聚力，却也减少了团队成员改变企业现状的可能性，使得企业在业务单位多元化方面更具依赖性。高管团队中管理者的任期越长，就越认同组织的现状、文化和规范，同时也越不愿意去改变企业已有的运行模式，企业创新和战略变革也越难以实现（Michel等，1992）。高层管理者的任期越长，对组织程序的依赖性将更强，同时也更倾向于抵制变革和厌恶风险。他们在战略和政策上更趋保守，通常采取一种介于主要竞争对手之间的中间路线战略，并表现出与行业平均水平相近的绩效，而任期短的高管团队则有较多的战略调整。Wally等（2001）以在欧洲的美国跨国公司为调查对象，对高管团队特征与企业战略变革的关系进行了研究。他们发现，高管团队任期与企业国际多元化战略改变正相关。他们给出的一个可能的解释是，对于那些地区多样化、产品多样化程度都已经很高的跨国公司来说，国际多元化程度的变化并不能很好地代表企业战略的改变。 研究中，学者们也开始意识到，高管团队任期与企业绩效之间可能并非简单的直线关系，也许受到某些中介过程（冲突、沟通及凝聚力等）的影响。Hambrick等（1992）在比较破产企业与成功企业的高管团队特征时发现，破产企业高管的平均任期明显要短于成功企业。他们认为，破产企业出现经常性决策失误的主要内因在于，高管团队的短任期使得团队成员没有充分的时间进行内部沟通与信息交流。而任期较长的高管团队，团http://wWW.LWlm.Com队内部凝聚力更强，团队成员之间也越容易形成趋同的认知结构，并具有更好的沟通和交流，团队更稳定，冲突也越少（Finkelstein等，2000）。长任期将提高团队整合程度和知识共享水平，增加团队价值判断的机会，使团队具有更高的社交内聚力和决策一致性（Michel等，1992；Ensley等，2002）。然而，Bantel等（1989）的研究却显示，高管团队的任期越长，对企业价值观、规则和战略内涵的信任程度就越高，越容易在企业的整体信念系统中被充分社会化。使得团队内部产生圈内思维，因此更容易产生排斥外部观点和意见的危险。
高效团队的基本特征篇（9）
一、引言
在知识经济全球化的时代，知识是社会进步的重要推动力。知识经济改变了企业的战略重心，企业从传统的争夺企业外部战略资源转向培养和发展企业内部战略资源，企业员工作为知识的重要载体，是企业获取持续竞争力的人力资本，是企业的重要内部资源。企业高层管理者作为企业的实际控制者，整个管理团队人力资本弥补了单个个体中有限的人力资本存量，放大了单个人力资本的增值功能，使得团队人力资本成为企业发展的重要源动力。传统的企业战略理论认为企业管理者是经济理性的，是同质的个体，企业的一切战略决策都是在企业垂直整合行为、产业结构、定价策略及竞争动态性等一系列纯粹的经济因素之间的相互影响基础之上所作出的最优决策。在这个纯经济学的分析框架中根本找不到企业战略决策者(企业管理者)的身影，而现实的经济活动中，企业战略决策却是一个复杂的过程，企业高管的有限理性及经济人的假设很难做出符合所谓的经济理性和最优化标准的具体决策。1984年，著名学者Hambrick和Mason在批判主流企业战略理论缺陷的基础上首次提出高阶理论，该理论将企业管理者的个人特质、企业的经营决策和企业绩效这三个变量整合在一起，认为企业高管团队的价值和认知观念将会影响企业战略的选择，进而间接的影响企业的绩效。该理论突破性的引入企业管理人口统计学变量作为对企业管理团队人力资本的度量标准，并用企业管理人口统计学特征代替管理的认知模式、价值观等特性。在此基础上，FinkelsteinandZenger(1990)等著名学者从研究管理团队成员传记特征的差异对企业绩效的影响入手，取得了丰富的成果。
纵览国内外有关学术文献，研究重点大多放在管理团队结构组成、知识背景、社会关系等与企业绩效的直接研究，涉及管理团队人力资本通过何种途径影响企业绩效的文献较少，特别是从管理团队人力资本影响企业研发战略选择的视角所进行的研究。企业研发战略是企业重要的战略决策，研发战略的成败对于企业的发展至关重要。我们认为，团队成员不同的认知水平、价值观以及洞察能力等特质会影响企业研发战略作用过程。在这一作用过程中，不管是研发战略决策过程还是对决策进行日常监督和管理的执行过程，企业的管理团队都会运用他们早已形成的认知模式和价值观来综合考虑、评价企业内外部各种环境因素，对是否以及何时进行恰当的R&D投入、投入后如何进行恰当的R&D活动管理来进行恰当的判断。因此，企业管理团队的人力资本特征对于企业研发战略的制定和选择起了决定性作用。基于“特征———行为———经济后果”的研究范式，本文以企业研发投入为视角，期望在企业管理团队人力资本与企业绩效之间架起桥梁，研究企业管理团队人力资本对企业绩效可能存在的作用机理，从而揭开管理团队人力资本与企业绩效之间的黑箱。
本文的创新点主要体现在以下几个方面：从内容上讲，本文以企业研发投入为视角，采用“管理团队人力资本———行为———经济后果”的范式，研究企业管理团队人力资本对企业绩效影响的途径，而不是简单地对“管理团队人力资本———经济后果”进行研究，这在现有的研究中涉及较少；从方法上讲，本文借鉴了社会学、管理学等学科关于间接效应的研究方法，将中介变量作为分析工具在研究中进行了尝试，探讨企业研发投入的中介效应，为企业管理团队人力资本对企业绩效的影响指出可能的作用机理；从角度上讲，管理团队人力资本变量具有不同的量纲，严重影响研究结果的正确性，本文将以团队传记性和非传记性两个维度，考虑团队整体人力资本对企业绩效的影响。
二、文献回顾、理论分析和研究假设
(一)文献回顾
国内外学者对于管理团队人力资本的研究多数基于Harmbrick(1984)提出的高阶理论框架，通过用管理团队人口背景特征变量表征管理团队人力资本，研究其与组织战略决策及企业绩效之间的关系。管理团队人力资本特征概括起来包括年龄、任期、教育背景、职称等，且从这些特征的表现形式上又分为传记性(平均水平)和非传记性(差异程度)。管理团队组成特征变量的传记性即平均水平由其人力资本特征的同质性表示，管理团队组成特征变量的非传记性即差异程度由其人力资本特征的异质性表示。
国内外文献显示，管理团队成员的年龄均值，任期均值，教育背景均值，职称均值是对企业绩效及研发战略选择产生重要影响的可观测人力资本传记性变量，而管理团队成员的年龄异质性，任期异质性，教育背景异质性，职称异质性是对企业绩效及研发战略选择产生重要影响的可观测人力资本非传记性变量。Taylor(1975)认为随着团队成员年龄的增加，其工作经验和社会阅历不断丰富，具有较强的信息资源整合能力，有益于提升企业绩效。Finkelstein(1996)通过对100个组织进行调查发现，企业管理团队任期对于企业绩效有显著影响。DaniseandShipilov(2006)从团队社会资本角度分析，认为教育层次较高的管理团队拥有相对较多的社会资本，更有利于帮助企业获取优异的经营绩效。Ross(1973)研究发现，企业管理团队中具有资深金融管理类经验的成员，能够准确分析企业经营过程中出现的财务问题，避免企业承担过多的风险。RichardandShelor(2002)通过研究发现，团队成员年龄结构的异质性与企业销售增长是曲线关系，当团队成员的年龄异质性较大和中等程度时，与销售增长是负相关。Carpenter(2002)通过研究发现，企业管理团队成员任期的异质性与企业绩效呈负相关。AmasonandShrader(2006)研究证明，在高风险的情况下，教育水平和专业异质性两者都与企业绩效和企业成长能力显著负相关。陈卫忠和常极(2009)根据社会认同理论及社会分类理论认为，具有不同职称的管理人员代表不同的工作能力，当团队成员间异质性过大，会造成团队成员间不易信任，影响团队的合作。
Floodetal.(1997)在研究中发现，随着年龄的增大，高层管理者能够更加全面谨慎的考虑、分析企业所面临的各种风险及其转移分担，以至于其在企业研发战略中表现更为激进。Grimm(1991)通过研究发现，随着管理者任期的增加，其将对认为满意的企业经营战略产生心理承诺，不愿冒风险改变企业的战略。Daellenbach(1999)通过对半导体和原金属行业进行研究发现，管理团队的教育层次与企业R&D投资支出间的关联性不大。Govindarajan(1989)认为，企业管理者的职业经验与企业成功实施战略类型息息相关，具有高级工程师等职称的管理者更能够通过制定创新性的战略提高企业的经营绩效。王胜海和徐经长(2010)以沪深两市上市公司为样本，从团队人力资本视角展开研究，发现高管团队的年龄异质性与采取积极研发战略、企业成长性显著负相关。LeeandSrivastava(2005)通过跟踪研究来自美国远程通讯业、啤酒酿造业、PC制造业等60多家企业，研究发现高管成员在企业任职时间差异越大，企业越倾向于先于竞争对手推出新产品，成为行业领先者而非模仿者，但异质性影响在不同行业存在差别。Knight(1999)从团队成员教育层次结构出发，在《TopManagementTeamDiversity，GroupProcessandStrategicConsensus》一文中指出，团队成员间教育层次差距较大，会造成成员间沟通困难，造成团队成员对于企业R&D投入出现分歧，不利于研发投入的增加。DearbornandMason(1984)认为管理者拥有的职称差异越大，代表其在某一行业、专业领域拥有的工作经验差异越大，对于企业研发战略的选择会难以达成一致从而不利于企业研发投入。
综上所述，已有研究文献对管理团队人力资本与企业研发战略决策和企业绩效之间关系进行了一定的研究分析，然而很多研究仅侧重于团队成员个体的各项背景特征，未能综合考虑团队整体的人力资本，由于各项人口背景特征变量具有不同的量纲和性质，使得研究结果相差很大。这是目前理论界研究的“盲点”，本文将沿“整体特征—作用机制—产出”这条研究主线，设计计量经济模型，对该问题深入研究。
(二)理论分析和研究假设
随着知识信息经济时代的到来，基于工业经济时代、资本密集型和财务资本相对稀缺的“资本雇佣劳动”传统逐步让位于由知识信息经济时代、劳动密集型和人力资本相对稀缺等因素决定的新趋势—“人力资本所有者享有所有权”(朱焱，2010)。HambrickandMason(1984)具有里程碑意义的高阶理论的核心是：管理团队人力资本会影响企业战略决策及企业绩效，其内在逻辑是：管理团队成员是企业重要的人力资本，其成员个人特质影响管理团队对决策环境的分析倾向，导致不同企业管理团队的前瞻性和创新性不同及对采取何种研发战略具有不同的态度，进而影响企业经营绩效。
为了方便开展研究，我们首先对一些概念进行相关界定。在与学术界理论研究保持一致的基础上，本文参照Rosen(1982)、Hambrick(1994)、魏立群和王智慧(2002)等的概念界定，将企业管理团队定义为处于企业最高战略制定与执行层面，且通过战略决策的制定与执行能够为企业带来价值增值的具有副总经理、总会计师、财务总监、总工程师、总经济师等以上职务的管理群体。结合国内外文献，本文认为国内外学者对于管理团队人力资本概念内涵基本达成一致共识，管理团队人力资本可以用团队成员的人口特征来衡量。因此，本文将管理团队人力资本分为两个维度：传记性人力资本和非传记性人力资本。管理团队人力资本的传记性特征指代的是那些易于测量的人口统计学特征的平均水平，包括：年龄均值、任期均值、教育背景均值及职称均值；非传记性特征则代表的是这些人口统计学特征的异质性特征，分为：年龄异质性、任期异质性、教育背景异质性及职称异质性。这里采用传记性特征和非传记性特征的概念是为了清楚明确的将这些特征根据平均水平和异质性分为两大类别，便于接下来开展的实证研究分析。
作为衡量企业管理团队特征的重要变量之一的年龄均值的高低与团队成员的知识、经验以及社会关系等紧密相连，对企业绩效有着重要的影响。中国的社会是典型的以“关系”为基础的社会，企业绩效的提高很大程度上取决于管理者与政府、其他企业、个人之间建立的关系网络是否稳定。签于年长的管理者在这方面具有较大的优势，我们认为在中国的环境下，团队年龄的提高有利于绩效的提高且更倾向于采取积极的研发战略。从任期角度看，随着管理团队任期的增加，管理团队成员间经过多次博弈将会意识到团队间合作不仅可以提高企业的整体绩效而且也会改善自己的利益。具有任期同质性的团队具有很低水平的冲突和良好的沟通模式，容易对企业研发战略达成共识。教育背景均值是管理团队成员所受教育水平的均值。企业管理团队的平均教育层次越高，企业管理团队具有更强的认知能力和理解能力，面临复杂多变的内外部环境更能灵活应对，对具有较大风险的企业研发战略(R&D)更能准确把握，有利于企业赚取更高的利润。职称均值代表了职工工作能力大小及工作经验的丰富程度。工作经验丰富的管理者具有的观念及工作取向等影响其对企业研发战略决策的选择及企业绩效。基于以上文献回顾及理论分析，本文从整体角度提出以下假设：
H1：企业管理团队传记性人力资本与企业绩效正相关；
H2：企业管理团队传记性人力资本与企业研发投入正相关。
管理团队年龄异质性较大的成员间更容易发生价值观与认知的冲突，阻碍企业研发战略的决策效率且不利于绩效提高。任期的异质性则会抑制成员间的交流与沟通，降低团队的凝聚力，削弱团队的创新能力，阻碍团队的进一步发展从而影响企业绩效。管理团队成员教育层次异质性意味着认知基础的异质性，在缺乏协调和正式沟通制度的条件下，会损及企业绩效。且团队对于研发战略的方向、目标、步骤、力度的分歧也会加大，从而降低企业研发投入。管理团队成员在职称上的差异使得成员间对团队任务的看法和理解无法达成一致，从而影响决策进一步影响企业绩效。在面对复杂、多变的企业经营环境时，具有职称异质性的管理团队不能有效建立信息共享、知识分享平台，不能充分认识面临的机会和威胁，使得企业研发战略决策失误。基于以上分析，本文提出以下假设：
H3：企业管理团队非传记性人力资本与企业绩效负相关；
H4：企业管理团队非传记性人力资本与企业研发投入负相关。
我们认为，在企业管理团队人力资本与企业绩效之间存在着一些纽带，管理团队人力资本可能通过影响企业资本结构或者企业研发投入等行为对企业绩效产生影响。本文着眼于后者，认为企业管理团队人力资本对企业绩效的影响通过企业研发投入实施，故提出如下假设：
H5：企业研发投入是企业管理团队人力资本与企业绩效之间的中介变量，三者存在传导关系。
三、研究设计
(一)数据来源与样本选择
本文通过对2009-2011年在沪深两市上市的制造业公司年度财务报告进行查阅，剔除相关资料不全和数据残缺的公司，最终选取能够合理代表我国制造业行业现状的有效样本200个。样本所用的数据都来自国泰安数据库、新浪财经、巨潮资讯网等各大财经网站披露的各公司财务年报，通过手工搜集各单位管理团队人力资本信息、企业研发支出信息等。本文选用EXCEL2010进行相关数据处理，并使用spss17.0和EVIEWS6.0对数据进行统计分析。
(二)变量定义
本文以企业绩效作为因变量。基于中国资本市场的特殊情况，综合考虑我国制造业的行业特征，本文依据财政部颁布的中国上市公司企业综合绩效评价操作细则具体规定，参考国内学者对于国内企业绩效方面的研究，基于数据可取和数据模型可操作性原则，以短期和长期两个维度对企业绩效进行衡量。本文选取ROA作为企业短期业绩评价指标，托宾Q作为企业长期业绩评价指标。资产收益率(ROA)=净利润/企业平均资产总额，该指标主要用来衡量企业运用自身所有资产获取利润的能力，该指标数值越高，企业获利能力越强，更能够为企业股东创造财富。本文认为该指标相较其他技术指标而言，更加稳定，可比性更强，适合用来衡量企业短期绩效。
托宾Q指标反映了对于企业资产价值两种不同估值方法之间的比值，这一比值兼具理论性和实践可操作性，架起了虚拟经济和实体经济之间的沟通桥梁，在企业价值评估方面有着重要应用。本文认为托宾Q能够有效的将企业市场数据与企业财务数据结合起来，提供了一种有关股票价格和企业投资支出相互关联的平台，能够更好地评价企业价值增长情况，使人们更能清晰的预测企业未来的发展潜力，适合用作衡量企业长期绩效的指标。
由于管理团队人力资本的特征分为传记性特征和非传记性特征，每一种又分别包含4个角度，人力资本特征变量相对较多并且各变量之间存在相关性，可以考虑通过主成分分析法进行降维处理。通过标准化处理，将数据转化为相同量纲指标，对传记性变量和非传记性变量作Bartlett的球形检验和KMO检验，结果显示传记性变量和非传记性变量适合做主成分分析。经过共同度分析和因子提取后得到综合因子得分函数，最终得到的管理团队传记性特征(per1)和管理团队非传记性特征(per2)作为接下来回归模型的自变量。
(三)模型构建
为验证前文假设，在建立计量经济学模型前，本文采用F值检验和Hausman检验来检验哪种模型形式最为有效，以此确定最佳的面板数据模型。其中，F值检验判断个体固定效应模型和混合效应模型的有效性，Hausman检验判断个体固定效应模型和随机效应模型的有效性。提出假设Hf0：模型中不同个体的截距项相同，Hh0：个体效应与回归变量无关。若Hf0被接受，则属于混合效应模型；若Hf0被拒绝，则检验假设Hh0。若Hh0被接受，则属于随机效应模型；若Hh0被拒绝，则属于个体固定效应模型。根据数据分析结果，应该采用个体固定效应模型。
四、实证结果
(一)描述性统计
本文样本总体共选取制造业200个样本，取得2009—2011年共600样本个体，对自变量和因变量进行描述性统计分析，统计结果如表3所示。
(二)中介效应主要模型回归分析
本研究以企业资产收益率(ROA)作为企业绩效评价指标，以管理团队人力资本传记性和非传记性特征变量为自变量，运用统计软件SPSS17.0和Eviews6.0作统计分析。本文选择使用个体固定效应模型，选用Cross-sectionWeights，对界面数据做广义的最小二乘法，消除界面异方差的影响。实证结果如下：
模型1和模型2的F-statistic的数值分别为6.71和4.68，可以通过分析结果判断该模型均通过了F检验(方差齐性检验)说明回归方程有显著意义；模型1和模型2的R-squared值分别为0.89和0.86，通过观察模型1的可决系数值，可以得出结论：管理团队传记性和非传记性人力资本与代表企业绩效的业绩指标ROA具有较好的拟合性，拟合度较好；模型1和模型2的Durbin-Watsonstat值分别为2.13和2.12，我们可以认为该模型的残差是符合正态分布的，模型可以很好的解释企业管理团队人力资本与企业绩效之间的关系。
我们可以看出，管理团队传记性和非传记性人力资本与企业绩效在1%的置信水平上正相关，且管理团队人力资本增加一个单位，企业绩效会分别增加0.072和0.091个单位。本文引入股权集中度等变量作为控制变量，我们发现股权集中度变量与企业绩效负相关，我们可以认为在企业股权相对集中时，企业股东对经理的监督能力递增，虽然其目的是降低管理者的成本，提高企业的价值。但是，受到过分约束的管理层的努力程度会呈下降趋势，产出效果降低。
模型3和模型4的F-statistic的数值分别为4.80和4.57，回归分析结果表明这两个模型均通过了F检验(方差齐性检验)，说明回归方程有显著意义；模型3和模型4的R-squared值分别为0.86和0.79，可以得出结论：制造业企业的研发支出强度与所选取样本的管理团队传记性和非传记性人力资本的拟合度较好；模型3和模型4的Durbin-Watsonstat值分别为2.1356和2.12，我们可以认为该模型的残差是符合正态分布的，不存在自相关问题，上述模型可以很好地解释企业管理团队人力资本与企业研发投入之间的关系(见表5)。
从实证结果我们可以判断，企业管理团队传记性人力资本与企业研发投入呈正相关，非传记性人力资本与企业研发投入呈负相关，在1%的置信水平上显著。具有较高人力资本的管理团队表示其组成成员受过较高层次的教育、具有丰富的管理经验及具有较高的团队行为整合能力，其对市场发展方向具有较强的把握能力，对于企业及时调整研发投入有重要意义；管理者团队人力资本间较大的差异性，不利于团队成员达成一致意见，不利于企业研发战略的制定；控制变量中企业负债率、企业规模及自由现金流量等变量对企业研发投入的实施有抑制作用，企业负债率过高，外部债权人会对企业研发战略选择有重大限制，而企业规模和自由现金流量等内部因素，可以表示企业可利用的企业资源，对企业研发投入的实施有重要影响。
模型5和模型6将企业管理团队人力资本、企业研发投入与企业绩效三个变量联系起来，考察企业研发投入能否在企业管理团队人力资本与企业绩效间发挥中介效应的作用。模型5和模型6的F-statistic的数值分别为6.52和5.25，通过分析结果可以判断这两个模型均通过了F检验(方差齐性检验)，说明回归方程有显著意义；模型5和模型6的R-squared值分别为0.77和0.84，通过模型5的可决系数值，可以证明制造业企业的研发支出强度与所选取样本的管理团队人力资本具有较好的拟合性；模型5和模型6的Durbin-Watsonst值分别为2.27和2.26，可以认为该模型的残差是符合正态分布的，不存在自相关问题。上述模型可以很好的解释企业管理团队人力资本、企业研发投入与企业绩效之间的关系(见表6)。
企业管理团队人力资本与企业绩效之间存在显著相关性，符合中介效应因果检验法的第一步假设；通过将企业管理团队人力资本与企业研发投入进行回归，发现企业管理团队人力资本与企业研发投入存在显著相关性，符合中介效应因果检验法的第二步假设；将企业研发投入引入模型后，发现加入企业研发投入变量后，模型5中的企业管理团队人力资本回归系数小于模型中相应的回归系数，但仍然显著，并且模型整体拟合优度相对模型5的拟合优度均有所提高，这说明企业研发投入变量对企业管理团队人力资本与企业绩效起到部分中介效应作用。
通过上文分析可知，企业管理团队人力资本与企业绩效呈显著相关性，当引入企业研发投入变量后，企业管理团队人力资本与企业绩效仍呈显著相关性，且统计量T值检验结果显示支持在研究假设中提出的H5：企业研发投入是企业管理团队人力资本与企业绩效之间的中介变量，三者存在传导关系。
(三)稳健性检验
为了检验以上结论的稳健性，本文选取托宾Q作为衡量企业绩效的长期指标代替ROA作为因变量，以此验证企业研发投入是否对企业管理团队人力资本与企业长期绩效之间关系产生中介效应。鉴于篇幅有限，稳健型检验的表格数据省略。
其中检验1中F-statistic数值为7.1，可以通过分析结果判断该模型均通过了F检验(方差齐性检验)说明回归方程有显著意义；R-squared值为0.855，可以得出结论管理团队人力资本与代表企业绩效的长期指标托宾Q具有较好的拟合性，拟合度较好；Durbin-Watsonstat值为2.29，我们可以认为该模型的残差是符合正态分布的，上述模型可以很好的解释企业管理团队人力资本与企业长期绩效之间的关系。检验2中F-statistic的数值为5.1562，可以通过分析结果判断该模型均通过了F检验(方差齐性检验)，说明回归方程有显著意义；R-squared值为0.813，可以得出结论制造业企业的研发支出强度、管理团队人力资本与企业长期绩效具有较好的拟合性，拟合度较好；DurbinWatsonstat值为2.09，我们可以认为该模型的残差是符合正态分布的，上述模型可以很好地解释企业管理团队人力资本、企业研发投入及企业长期绩效之间的关系。
通过上文分析可知，所有结果均支持了本文提出的企业研发投入是中介变量的假设，表明企业管理团队人力资本和企业研发投入均对企业绩效产生作用，企业研发投入在企业管理团队人力资本影响企业绩效的过程中担任部分中介变量，承担中介效应作用。这有助于我们深入认识企业管理团队人力资本与企业绩效之间的作用机理，逐步揭开了企业管理团队人力资本与企业绩效之间的黑箱。
高效团队的基本特征篇（10）
一、引言
决策环境的复杂对组织的资源能力提出更高要求。高管作为企业发展的核心力量，掌握的知识、信息与能力对企业的战略决策和行为至关重要。单纯依靠CEO“一把手”已难以承载企业发展的全部所需，企业成长越来越成为一个团队合作与共享的过程（孙海法，2003），高管团队对资源能力的互动在质量和效率上都能有更好的绩效体现。
对高管团队的研究，自高阶理论提出人口学特征通过影响认知基础和价值观来影响企业绩效，早期研究关注人口学特征与组织战略选择和绩效水平的关系，但对高管团队组成特征如何影响企业绩效的关系机理缺乏理论解释，且出现了不一致的实证结论。第二类研究由单一研究前因与结果变量的关系转向高管团队在冲突合作、行为整合、决策参与的内部运作过程，试图打开“黑箱”，从任务导向、决策参与（West，Anderson，1996）、战略认同（Canmen，Ana，2005）、冲突管理（Chen，Liu，2005）一系列动态过程探索对绩效的影响，但对高管团队在企业边界以外的关系网络情境下的影响机理缺乏考虑。
创新是企业发展的驱动力，高管团队是对企业资源自主支配权最多的群体，对企业创新的态度和行动影响企业的资源能力向创新行为的倾斜方向。高阶理论为高管团队与企业创新关系的搭建提供了很好的理论联结。高管团队的组成特征通过影响成员对知识和信息的分享传递，对高管的创新决策偏好、创新认知模式、创新行为导向产生影响，使高管能够从更为开放的视角去审视企业创新，做出高质量、富有创造力的创新决策，最后对企业的创新行为和绩效产生影响。
二、概念界定
1.高管团队组成特征
高管团队是包括董事长、总裁、CEO、总经理在内的担任重要管理职务的少数高层管理者的集合（Hambrick，1995）。高管团队组成特征的构念从内容和结构（何霞，苏晓华，2011）两个角度展开。内容分析选择高管成员的年龄、性别、教育背景、任职经历等可测量的人口学特征作为认知基础和价值观等主观因素的替代变量，探究高管团队对组织的影响；结构分析则考察高管成员在个人特征上的接近程度，关注高管团队异质性对组织的影响，异质性反映成员在认知基础、价值观与人口学特征的差异程度，同质性则反映相似程度。
2.行为整合
行为整合的构念用来解释高管团队影响组织结果的内部运作过程。Hambrick（1994）将高管团队行为整合界定为成员在思想和行动上的集体互动与合作的参与程度，包含合作行为、信息交换和集体决策三个核心要素。合作行为反映成员之间自发自愿的互帮互助，信息交换反映成员对想法、信息的真实表达和积极分享，集体决策反映成员在明确自身行动及与其他成员关联性的基础上，在团队中主动讨论以获得彼此了解。
3.企业创新
熊彼特（1912）指出，创新就是采用一种新产品、引进一种新技术、开辟一个新市场、控制一种新的原材料供应来源、实现一个新组织，这实际是按照产品创新、技术创新、市场创新、资源配置创新和组织创新的初步分类。本文以技术创新代表企业创新，将企业创新界定为与技术创新相关联的，涵盖创新导向、创新能力、创新行为及创新绩效在内的一系列因素的集合。
三、高管团队组成特征与企业创新
1.人口学特征与企业创新
人口学特征对企业创新的影响已有较丰富的研究结论，实证研究呈现出特征因素与企业创新存在多种相关性。年龄越大的高管由于倾向于风险规避，往往不愿采取创新决策（Barker，Mueller，2002），然而一旦做出创新决策，在管理经验上的深谋远虑能强化其进行企业创新的能力（Flood，1997）。
教育水平较高的高管接受新理念的能力较强，对创新往往能够采取更积极的态度（Wally，Baum，1994；Carmen，2005）。教育程度较高也可能导致高管团队出现较多的无效分析（Flood，1997）而不利于技术创新，也有研究发现教育水平与企业研发投资之间的关系并不显著（Daellenbach，1999）。
职业背景对企业创新的影响体现在高管的任职经历和经验影响看待企业创新的认知与偏好，往往从自身职业角度出发作出创新决策。Tommas（1991）研究发现计算机行业那些研发投入较高、创新导向明显的企业一般由营销和研发背景的高管领导，而那些研发投入较低、效率导向明显的企业一般由生产和财务背景的高管领导。
2.异质性与企业创新
高管团队异质性与企业创新相关性的研究，有实证结果表明异质性与技术创新绩效存在正相关关系。异质性促进高管团队内部不同观念和经验的融合，对团队整体能力的提高有促进作用，这为企业带来明显的创新导向，技术创新水平也能得到提高（Carpenter，Geletkanycz，2004）。
年龄差异为高管团队带来对战略问题的多种理解和观点，能够刺激组织进行战略变革（Wiersema，Bantel，1992），也有实证研究表明年龄异质性正向提高团队集体创新能力（卫，常极，2009）。
教育水平异质性为高管团队提供多元化的信息和对战略问题更深层次的理解，对企业创新决策有积极影响（Simon，1999），对R&D绩效有积极影响（谢凤华，2008）。教育专业背景异质性越强，高管团队解读信息、分析复杂问题的能力越强（Carmen，2005），创新导向越明显。教育异质性与创新绩效呈正相关关系（Bantel，Jackson，1989）。
任期影响高管团队成员了解和互动的深入程度。任期的同质性尽管带来低水平冲突，但也会抑制团队观点的丰富性，不利于创新观点产生（马富萍，郭晓川，2010）。任期异质性越强的企业更倾向于率先推出新产品（Srivastava，Lee，2005），对技术创新绩效存在显著的积极影响（谢凤华，2008）。
任职经历影响高管团队的知识结构和认知模式，任职经历的丰富化为分析问题提供更多的视角，多元化的观点和方法可被视为企业创新的重要资源。任职经历的多样性有利于改善团队决策质量（Amason，Sapienza，1997），职业背景的异质性对R&D绩效和创新过程绩效均有显著的积极影响（古家军，胡蓓，2008）。
与上述正相关结论不同，也有实证研究表明异质性与企业创新存在负相关关系（Schoenecker，1995；Flatt，1989）。异质性带来的认知多样性可能导致团队成员冲突的增加和交流合作的减少，成员对团队的满意度降低、凝聚力下降等因素都会影响到决策质量，并不利于企业创新。异质性对企业创新的这种不确定性影响和实证结果的不一致性表明，异质性并不必然导致企业创新的促进或抑制。在高管团队的运作过程中，只有通过有效管理产生的正向互动才有助于改进企业创新（Trui，1989）。行为整合（Hambrick，1994）的引入能够对这种关系机理作出更为完善的解释。
3.行为整合与企业创新
行为整合反映高管团队内部进行信息分享和集体决策的有效程度。有效的行为整合对企业创新有促进作用，体现在它有利于企业对产品创新的决策制定（Li，Zhang，2002），有利于高管团队管理效能的提高和企业创新行为的实施（Edmondson，2003），还有利于提高企业承受风险和激发创新思维的能力（Vera，Crossan，2004）。行为整合度较高的高管团队，成员的有效沟通使得对决策信息的交换水平也较高（Vera，Crossan，2005），信息共享减少了异质性带来的决策压力（Dooley，1999），有利于推动企业开展创新（Hambrick，Chen，1996）。
行为整合除了作为前因变量直接影响企业创新，也作为调节变量影响异质性与企业创新的关系程度。Carmen和Ana（2005）研究发现尽管高管团队异质性与技术创新之间存在负相关，但战略认同变量的引入使得二者呈现正相关。理论解释是高管团队行为整合对成员的沟通和认同产生了影响，成员之间可能存在的消极冲突得到了抑制（Carmen，Ana，2005）。马富萍和郭晓川（2010）也实证验证了高管团队较高的行为整合度会导致教育背景、任期和职业背景的异质性对技术创新绩效产生正向的调节性影响，可见异质性对企业创新的正向影响是以高管团队行为的有效整合为前提的。
四、社会网络视角下的研究展望
社会网络和社会资本已成为组织行为研究与战略研究的重要概念。社会资本形式上是一种关系网络，既是资源配置的方式，又是人与人之间关系的体现（张其仔，1997），社会资本通过群体内的人际关系连带发展出信任、合作，为行动者带来资源。社会网络可被看作通过交换与转移而获得信息、知识和技术的手段（Nahapiet，Ghoshal，1998），正是个体之间的交流和接触才在群体内形成了一定的纽带和社会关系（Granovetter，1971）。高管团队能够依靠互动和关系建立起纽带联系形成社会网络，在社会网络上跨越异质性的局限，帮助高管团队有效整合资源。
嵌入性概念指出，经济行为嵌入在人们活动其中的社会网络（Grannovetter，1985）。创造性往往蕴藏于人际互动形成的社会网络中，嵌入一个优质网络的创新主体会产生更高效率的创新行为（McEvily，Marcu，2005）。借助高阶理论的联结，社会网络情境同样适用于高管团队与企业创新的关系研究。团队成员在交流互动中连同人口学特征与行为整合的影响，形成的社会关系网络载体通过对团队成员资源分享、知识传递、认知模式、决策偏好、行为导向等因素产生影响，使得高管团队能够以更为开放的视角去审视企业创新。
社会网络的引入为高管团队与企业创新关系带来新的视角。高管团队组成特征影响企业绩效的同时，超出企业边界的社会网络情境及嵌入其中的社会资本会影响高管团队战略选择进而影响企业绩效，而高管团队的社会网络不仅受到成员人口学特征的影响，也会对高管团队异质性与行为整合产生影响。这为进一步打开关系机理“黑箱”提供了新角度，也弥补了高管团队运作过程对企业创新解释的不足。在社会网络情境下异质性、行为整合、创新行为及创新绩效等变量的关系机理仍是未来值得关注的研究点。
参考文献：
[1]Hambrick，Mason.Upper echelons： The organization as a reflection of its top managers[J].Academy of Management Review，1984，9（2）： 193-206.
[2]Granovetter.Economic Action and Social Structure：The Problem of Embeddedness[J].American Journal of Sociology，1985，91（3）： 481-510.
[3]Karen，Susan.Top management and innovations in banking： Does the composition of the top team make a difference[J]Strategic Management Journal，1989，10（1）：107-124.
高效团队的基本特征篇（11）
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2016）24-0052-08
一、引言
以Lazear and Rosen[1]的研究为代表的锦标赛理论认为，在高管团队内部，依职位层级而制定薪酬的方式所产生的薪酬差距能提高管理者的积极性，增加其努力程度，从而达到提高组织效率、优化资源配置和提升企业业绩的效果。目前，已有国外学者基于锦标赛理论构建了有关激励因素与企业风险承担关系的理论模型，如Goel and Thakor[2]，但相关的实证检验还较鲜见。国内学者还主要是针对内部薪酬差距与企业业绩的相关性进行研究[3-5]，或者针对薪酬差距的影响因素进行研究[6-7]，已有的关于薪酬激励与风险承担关系的研究也主要是基于一般委托理论研究薪酬绝对数额与风险承担的关系，对于内部薪酬差距与高管风险承担之间关系的研究则较少。此外，自Hambrick and Mason[8]提出高阶理论以来，基于管理者自身视角的研究也有了较大发展。该理论认为组织中的高层管理者是战略决策的主体，其决策行为，尤其风险决策方面深受其价值观、认知及背景特征的影响，最终影响到企业的产出。因此，研究高管背景特征对其内部薪酬激励与风险承担关系的影响成为必要。
基于以上分析，本文主要集中研究以下两个问题：一是在中国本土化情景下，高管团队内部薪酬差距与风险承担之间的关系如何？二是高管团队背景特征（如性别、年龄、受教育程度和任期等）对其内部薪酬差距与风险承担的关系有何影响？
二、理论分析与研究假设
（一）内部薪酬差距与风险承担
关于内部薪酬差距与风险承担的关系，本文主要基于锦标赛理论进行分析。由Lazear and Rosen[1]在1981年提出的锦标赛理论中指出，企业内部晋升的竞争实际上是一场锦标赛，企业高管都是比赛的参与者，获胜者将得到职位晋升以及晋升带来的薪酬的增加，并且认为锦标赛的竞争机制可以达到与边际机制类似的资源配置效率。该理论有三大立论基点：第一，管理者薪酬水平依职位层级而定；第二，管理者的晋升基于其在锦标赛中的业绩排名情况，而非绝对业绩水平；第三，基于职位层级晋升而造成的薪酬差距对管理者形成激励，可以加强委托双方的目标效用函数的一致性。
在该理论视角下，高管的薪酬水平决定于其所在的层级，不同层级对应不同的薪酬水平，且随着层级的提高，晋升机会逐渐减少，相邻层级之间的薪酬差距将会更大。此时，内部薪酬差距的扩大可以促使高管为获取晋升以及相应的薪酬增额而更努力工作以提高业绩。但是，依据锦标赛理论，在高管团队内部，晋升的依据并非绝对业绩水平，而是业绩排名。在这种比赛竞争压力下，一方面，高管人员所付出的努力可能已经没有较大的提升空间，而且由于信息不对称，股东无法判别是因为高管努力、能力还是风险承担水平的提高而带来较高的业绩，且业绩与风险是相匹配的，选择能带来高业绩的政策或者项目，也就意味着高管需要承担更高的风险。但此时若高管人员还承担相同水平的风险，那么他们取得的业绩也就没有大的差别。为了增加自己晋升的机会，高管人员将须承担更大的风险；另一方面，虽然承担风险的增加给高管带来了负效用，但只要晋升所带来的正效用能够抵消其负效用，高管还是会选择承担较大风险的决策。总之，在锦标赛理论的视角下，业绩排名的晋升选拔标准带来高管团队人员之间的激励竞争，进而促使他们做出风险更高的决策或选择风险更高的项目，以得到高于团队中其他成员业绩的结果，增加自己在晋升中的胜出机会。
此外，Omesh and Ryan[9]认为晋升机制具有与期权相似的属性，能够促使高管承担风险水平的提升。成功的晋升好比是期权的行权，而在晋升比赛中晋升的条件就是某个高管的相对业绩最优。为了达到相对业绩最优，高管会倾向于采取更为激进的高风险政策或项目，以保障顺利“行权”，“行权”的回报即为职位层级的晋升和薪酬的增加。基于以上分析，本文认为高管团队内部薪酬差距与其风险承担之间有显著的正相关关系。因此，提出假设1。
H1：高管团队内部薪酬差距与其风险承担水平之间有显著的正相关关系。
（二）高管团队背景特征对内部薪酬差距与风险承担关系的影响
Hambrick and Mason[8]提出高阶理论，该理论认为企业组织中的高管团队是战略决策的主体，他们根据各自不同的背景特征进行有限理性的决策，要了解组织的决策和运作，就必须了解高管的特征；高管的行为是其心理、价值观、认知和经验等个性特征的反映；与单个高管个体相比，高管团队能更好地决策。Kreitz[10]也认为相较于结构单一的组织而言，具有差异化的组织可以提出更多元化的观点以供组织参考做出更好的决策，这点对于处于复杂环境中的企业组织而言更是这样。但现实中关于高管心理、价值观和认知等方面数据获取困难，一般认为可以通过一些人口学特征（如性别、年龄、教育和任期等）作为高管心理等特征的替代变量。本文借鉴这一做法，将分别从高管性别、年龄、受教育程度和任期四个方面的背景特征分析其对内部薪酬差距和风险承担关系的影响，或者说分析它们对二者的调节效应。
（二）变量测量
目前，学界对高管团队的具体范围并没有形成统一认识，本文结合国内企业实际情况对高管团队做出界定：参与企业经营决策尤其是经营战略决策的、对企业经营管理有重大决策权和控制权的群体，包括董事长、总经理、副总经理、部门总监、总会计师、总工程师等。
1.风险承担水平
本文对企业风险承担水平的衡量采用两种方式：
（1）借鉴李小荣和张瑞君[25]等的研究方法，首先将每个样本企业的资产收益率（ROA）分年度和行业减去同年同行业的均值进行调整，其目的在于消除经济周期和行业的影响，而后采用式（1）计算企业风险承担水平，用Risk1表示：
其中，对ROAi，t进行了行业调整，i表示样本公司，t表示年份，在2007―2014年整个样本期间，每个样本至少有5个观测值才可以进行计算。
（2）采用每个企业样本期间最小的与最大的经行业调整的资产收益率的差额来衡量，用Risk2表示，即等于（Max（ROA）-Min（ROA））。
2.内部薪酬差距
薪酬差距一般可分为三类：第一类是同一个企业内部高管团队成员之间的薪酬差距；第二类是不同企业之间高管薪酬的差距，这属于外部差距；第三类是高管与普通员工之间的薪酬差距。本文的研究是基于第一种差距。国外学者通常用CEO与非CEO之间薪酬的差距来表示高管团队内部的薪酬差距水平，国内学者有的将总经理和董事长归为一类，或者将薪酬前三名的高管人员归为一类，其他高管团队成员为另一类，以此衡量高管团队内部薪酬差距水平。由于国内设置CEO职位的企业没有国外广泛，而且国内企业经常出现总经理和董事长两职合一的情况，因此本文采用的衡量方式是将总经理和董事长归为一类，其他高管内部成员归为一类，以这两者之间的薪酬差距来衡量高管团队内部的整体薪酬差距水平，具体而言，又可分为绝对内部薪酬差距和相对内部薪酬差距，其计算方法为：
绝对内部薪酬差距=Ln（总经理和董事长平均薪酬-其他高管团队成员平均薪酬）
相对内部薪酬差距=总经理和董事长平均薪酬/其他高管团队成员平均薪酬
绝对内部薪酬差距和相对内部薪酬差距分别用PayGap1和PayGap2表示。
3.高管团队背景特征
作为本文调节变量的高管团队特征包括性别、年龄、受教育程度和任期四个测量指标，这里在计量模型中进行具体回归分析时，都采用其平均水平，即平均性别、平均年龄、平均受教育程度和平均任期，分别用Gender、Age、Edu和Tenure来表示。具体计算方法如下：
性别方面，女性取值为1，男性取值为0，然后计算其平均值；年龄方面即为高管团队成员实际年龄的平均值；受教育程度方面，依次将博士及博士后、硕士、学士、大专、高中及中专以下赋值为5至1分，而后取高管团队成员的加权平均值；任期方面，按截至计算日期高管在企业的实际任职年限来计算，也取其平均值。
4.其他控制变量
本文选取企业规模（Size）、杠杆水平（Lev）、大股东持股比例（Firstshare）、企业成长性（Growth）以及董事会规模（Board）等作为控制变量，同时还控制了行业和年份。
变量的定义可详见表1。
（三）模型设计
若交乘项的系数β2为负且显著，则可证明H2a成立。
本文对年龄、受教育程度和任期三个调节效应检验模型的控制变量的选取与H2a检验模型的控制变量一样，由于篇幅限制，不再对H2b、H2c和H2d这三个假设的检验模型一一列示，只需将式（3）中的Gender分别替换为Age、Edu和Tenure即可，当交乘项PayGap×Age、PayGap×Edu和PayGap×Tenure的系数分别为负、正和负，且均显著时，则H2b、H2c和H2d成立。
四、实证结果与分析
（一）描述性统计分析
由表2变量描述性统计分析结果可知，被解释变量风险承担水平（Risk1）的均值和中位数分别是0.745和0.204，标准差是0.837，可以看出样本企业的风险承担水平变化较大。解释变量方面绝对薪酬差距（PayGap1）的均值是12.223，最大值是15.297，最小值是8.146；相对薪酬差距（PayGap2）的均值是2.316，最大值是8.955，最小值是1.163，无论从绝对值还是相对值看，样本企业的高管团队薪酬差距都相差较大。高管团队背景特征方面，平均性别值为0.232，最大值为0.485，说明女性已经在企业高管团队中占有重要地位，最小值为0，说明有的企业高管团队中无女性成员；平均年龄为45.235岁，平均受教育程度为3.137，处于本科至硕士层面，且更偏向本科层次，平均任期为5.368。其他控制变量也在合理范围内。
（二）多元回归分析
本文采用面板数据进行分析。在对面板数据回归模型进行选择的Hausman检验显示，固定效用优于随机效应，因此，本文采用固定效应模型进行回归，检验结果如表3―表5所示。此外，回归结果显示主要模型变量的VIF值都小于2.0，说明不存在严重的多重共线性问题。
1.内部薪酬差距与风险承担水平
关于内部薪酬差距和风险承担水平主效应检验模型（式2）的回归结果如表3所示。从表3可以看出，无论以绝对内部薪酬差距还是以相对内部薪酬差距衡量的高管团队内部薪酬差距，也无论以Risk1还是以Risk2衡量的风险承担水平，内部薪酬差距都与风险承担水平呈显著的正相关关系：以Risk1衡量风险承担水平，表3中模型1和模型2显示，绝对薪酬差距和相对薪酬差距的系数分别为0.008和0.021，且分别在5%和1%的水平上显著；以Risk2衡量风险承担水平，表3中模型3和模型4显示，绝对薪酬差距和相对薪酬差距的系数分别为0.011和0.030，且分别在5%和1%的水平上显著。由此可知内部薪酬差距越大，其风险承担水平也越大，H1得到支持。
2.高管团队背景特征对内部薪酬差距和承担程度之间关系的影响
高管团队性别特征方面。表4中模型1和模型5分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均性别水平对绝对薪酬差距（PayGap1）与风险承担关系的影响：模型1中绝对薪酬差距和平均性别（Gender）交乘项的系数为-0.070，且在5%水平上显著，模型5中此交乘项的系数为-0.054，且在5%的水平上显著；表5中模型1和模型5分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均性别水平对相对薪酬差距（PayGap2）与风险承担关系的影响：模型1中绝对薪酬差距和平均性别（Gender）交乘项的系数为-0.058，且在1%水平上显著，模型5中此交乘项的系数为-0.050，且在5%的水平上显著。由此可知高管团队平均性别水平对其内部薪酬差距与风险承担之间有显著负向调节作用，即女性比例最高，薪酬差距对风险承担的促进作用越弱，H2a得到支持。
高管团队年龄特征方面。表4中模型2和模型6分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均年龄水平对绝对薪酬差距（PayGap1）与风险承担关系的影响：模型2中绝对薪酬差距和平均年龄（Age）交乘项的系数为-0.004，且在1%水平上显著，模型6中此交乘项的系数为-0.005，且在5%的水平上显著；表5中模型2和模型6分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均年龄水平对相对薪酬差距（PayGap2）与风险承担关系的影响：模型2中绝对薪酬差距和平均年龄（Age）交乘项的系数为-0.005，且在5%水平上显著，模型6中此交乘项的系数为-0.005，且在5%的水平上显著。由此可知高管团队平均年龄水平对其内部薪酬差距与风险承担之间有显著负向调节作用，即年龄越大，薪酬差距对风险承担的促进作用越弱，H2b得到支持。
高管团队受教育特征方面。表4中模型3和模型7分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均受教育水平对绝对薪酬差距（PayGap1）与风险承担关系的影响：模型3中绝对薪酬差距和平均受教育（Edu）交乘项的系数为0.019，但并不显著，模型7中此交乘项的系数为0.031，也不显著；表5中模型3和模型7分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均受教育水平对相对薪酬差距（PayGap2）与风险承担关系的影响：模型3中绝对薪酬差距和平均受教育程度（Edu）交乘项的系数为0.022，并不显著，模型7中此交乘项的系数为0.028，也不显著。由此可知H2c没有得到支持。对于受教育程度未能符合理论分析的预期，即未能显著正向调节内部薪酬差距与风险承担关系的原因，一方面，可能是由于本文在理论分析时实际上在深层次上暗含了所依托的依然是经典委托的定式思维，如Wiersema and Bantel[20]，这一思维未能考虑到人的风险认知可能受到行为经济学中受教育程度方面的“框架效应”的影响，另一方面，可能由于本文是以整个高管团队作为研究对象，而非高管个人，对于适用于高管个人教育方面的研究成果能否适用于整个团队，需要存疑。当然这些只是推测，要验证这些推测还需要进一步深入的研究。
高管团队任期特征方面。表4中模型4和模型8分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均任期对绝对薪酬差距（PayGap1）与风险承担关系的影响：模型4中绝对薪酬差距和平均任期（Tenure）交乘项的系数为-0.019，在10%水平上显著，模型8中此交乘项的系数为0.023，并不显著；表5中模型4和模型8分别检验了以Risk1和Risk2衡量风险承担水平时，高管团队平均任期对相对薪酬差距（PayGap2）与风险承担关系的影响：模型4中绝对薪酬差距和平均任期（Tenure）交乘项的系数为-0.027，在10%水平上显著，模型8中此交乘项的系数为-0.024，不显著。由此可知H2d仅得到部分证据支持。
（三）稳健性检验
为保证结果的可靠，本文还做了如下稳健性检验。首先，以股票收益率波动作为风险承担水平的替代变量和以研发投入作为对经营风险承担的衡量，结果显示与资产收益率变动标准差和以最大值最小值之差作为因变量时所得结论基本一致；其次，本文还以薪酬水平前三位高管的平均薪酬水平和团队中其他成员的平均薪酬水平来计算绝对薪酬差距和相对薪酬差距，结论也基本保持不变。最后，本文还增加了市值账面价值比、独立董事比例作为控制变量，结论不变。由此可知，实证结果基本稳健。
五、研究结论与启示
本文以锦标赛理论为基础研究了高管团队内部薪酬差距与风险承担水平之间的关系，发现内部薪酬差距与风险承担水平之间有显著正相关关系，薪酬差距越大，高管团队成员能够承担的风险也越大；本文还以高阶理论为指导，研究了高管团队背景特征（性别、年龄、受教育程度和任期）对内部薪酬差距和风险承担之间关系的影响，研究显示，高管团队平均性别（以女性为基准测量）对内部薪酬差距和风险承担水平之间有显著负向调节作用，平均年龄对内部薪酬差距和风险承担水平之间有显著负向调节作用。然而，平均受教育程度对内部薪酬差距和风险承担水平的关系的作用却不明显，实证结果未能支持理论假设，平均任期对二者的负向调节作用也仅得到部分证据支持。
本文的启示在于：应充分重视薪酬结构（如薪酬差距）的设计在解决诸如高管过度风险规避等委托问题中的重要作用，根据企业实际情况，设计合理薪酬差距水平，提高高管团队风险承担水平；企业还应考虑高管团队背景特征对风险承担的影响，尤其是性别和年龄的影响，这些背景特征反映出高管个人的风险偏好，并进一步影响整个高管团队的风险决策，在高管团队设计时，应将具有不同背景特征的高管成员合理搭配。当然，未能深入论证高管团队受教育程度特征对内部薪酬差距和风险承担关系影响不显著的原因，尤其是关于行为经济学方面原因的推测是本文的不足，也是未来的研究方向。
【参考文献】
[1] LAZEAR E P，ROSEN S.Rank-Order Tournaments as Optimum Labor Contracts[J]. Journal of Political Economy，1981，89（5）：841-864.
[2] GOEL A M， THAKOR A V. Overconfidence，CEO Selection，and Corporate Governance[J].Journal of Finance，2010，63（6）：2737-2784.
[3] 鲁海帆.高管团队内薪酬差距、风险与公司业绩――基于锦标赛理论的实证研究[J].经济管理，2011，33（12）：93-99.
[4] 苏方国.人力资本、组织因素与高管薪酬：跨层次模型[J].南开管理评论，2011，14（3）：122-131.
[5] 黎文靖，胡玉明.国企内部薪酬差距激励了谁？[J].经济研究，2012，58（12）：125-136.
[6] 刘子君，刘智强，廖建桥.上市公司高管团队薪酬差距影响因素与影响效应：基于本土特色的实证研究[J].管理评论，2011，23（9）：119-127.
[7] 陈震.经营风险、管理层权力与企业高管层内部薪酬差距[J].经济管理，2012，34（12）：51-61.
[8] HAMBRICK D C，MASON P A.Upper Echelons： The Organizations a Reflection of Its Top Managers[J].Academy of Management Review，1984，9（2）：193-206.
[9] OMESH K，RYAN W.Tournament Incentives，Firm Risk and Corporate Policies[J].Journal of Financial Economics，2012，103（2）：350-376.
[10] KREITZ P A.Best Practices for Managing Organizational Diversity[J].Journal of Academic Librarianship，2007，34（2）：101-120.
[11] FELTON J，BRYAN G，DAVID M.Preference for Risk in Investing as a Function of Trait Optimism and Gender[J]. Journal of Behavioral Finance，2010，4（1）：33-40.
[12] BARBER B M，ODEAN T.Boys will be Boys： Gender，Overconfidence，and Common Stock Investment[J].Quarterly Journal of Economics，2001，116（1）：261-292.
[13] 谭松涛，王亚平.股民过度交易了么？――基于中国某证券营业厅数据的研究[J].经济研究，2006（10）：83-95.
[14] 周泽将，刘文惠，刘中燕.女性高管对公司财务行为与公司价值的影响研究述评[J].外国经济与管理，2012（2）：73-80.
[15] 祝继高，叶康涛，严冬.女性董事的风险规避与企业投资行为研究――基于金融危机的视角[J].财贸经济，2012（4）：50-58.
[16] ANDRES A，JAVIER S.Entrenchment and Severance Pay in Optimal Governance Structures [J].Journal of Finance，2003，58（2）：519-548.
[17] SRINIDHI B，GUL F A，JUDY T.Female Directors and Earnings Quality[J]. Contemporary Accounting Research，2011，28（5）：1610-1644.
[18] JURKUS A F，PARK J C，WOODARD L S.Women in top management and agency costs [J].Journal of Business Research，2011，64（2）：180-186.
[19] TIHANYI L，ELLSTRAND A E，DAILY C M，et position of the top management team and firm international diversification[J].Journal of Management，2000，26（6）：1157-1177.
[20] WIERSEMA M F，BANTEL K A.Top Management Team Demography and Corporate Strategic Change [J]. Academy of Management Journal， 1992， 35（1）：91-121.
[21] PAPADAKIS V M，BARWISE P.How Much do CEOs and Top Managers Matter in Strategic Decision-Making？[J].British Journal of Management，2002，13（1）：83-95.
[22] EISENHARDT K M，SCHOONHOVEN C anizational Growth： Linking Founding Team，Strategy，Environment，and Growth among U.S.Semiconductor Ventures，1978-1988[J].Administrative Science Quarterly，1990，35（3）：504-29.
