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This study selects Shanghai and Shenzhen A-share listed companies in 2015-2020 as the initial samples to empirically test the direct effect of CEOs′ technical expertise and enterprise technology capital accumulation and the moderating effect of CEOs′ overconfidence. 14 293 listed companies samples are obtained with streamlining treatment. The study verifies the hypothesis by defining variables and constructing the mixed regression and fixed-effect model. In order to enhance the persuasiveness of the conclusion, the robustness is retested by variable definition replacement, propensity score matching, instrumental variable replacement and sample streamlining.
The results show that CEOs′ technical expertise significantly promotes enterprise technology capital accumulation and CEOs′ overconfidence has a positive moderating effect on CEOs′ technical expertise and technology capital accumulation. Further, for enterprises with large scale and CEO implementing stock option incentive, the direct effect of CEOs′ technical expertise and the positive moderating effect of CEOs′ overconfidence are significantly higher than enterprises with smaller scale and CEO implementing restricted stock incentives. Compared with private enterprises, the direct effect of CEOs′ technical expertise and the positive moderating effect of CEOs′ overconfidence of state-owned enterprises is more prominent. The above conclusions provide rich support for exploring the internal influencing mechanism of enterprise technology capital accumulation and the action mechanism of CEOs′ overconfidence.
Compared with the existing literature, the innovation of this paper is reflected in the following three aspects. Firstly, it is confirmed that CEOs′ technical expertise significantly promotes the technology capital accumulation scale of enterprises, which provides a new research perspective, and advances the upper echelon theory, CEO trait activation and motivation theory, resource based theory and technical innovation theory. Secondly, it is revealed that CEOs′ overconfidence can positively moderate the relationship between CEOs′ technical expertise and enterprise technical capital accumulation. On the one hand, it expands the new research perspective on relevant literature on enterprise technical capital accumulation and CEO psychological cognition and behavior characteristics; on the other hand, it enriches the manager optimism, arrogant hypothesis and related research on corporate governance influencing mechanism. Thirdly, it estimates the influencing mechanism differences of technology capital accumulation of heterogeneous enterprises, to some extent, expanding the research scopes of Schumpeter innovation theory, executive incentive theory and principal-agent theory.
The conclusion of this paper has multiple enlightenment for listed companies to accurately understand the characteristics of CEOs, stimulate their technology innovation potential and confidence so as to optimize the power allocation,construct the scientific CEO appointment and incentive mechanism and finally promote innovation investment and continuous independent innovation.
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中共十九届五中全会把科技自立自强作为国家发展的基础战略支撑，把激发人才创新活力、提升企业自主创新能力与主体地位作为改革重心。企业创新产出的经济实质是扩大技术资本积累，技术资本是一个国家或地区最重要的生产要素之一[1-2]。企业技术资本是指研发形成的专利、非专利技术、专有技术、应用系统与软件等各类技术资源[3-4]。近年来，在国家创新政策的驱动下，企业技术资本积累规模逐年增加。以上市公司为例，从2015年的2 000亿元增长至2020年的8 000亿元，增长幅度达到4倍，说明企业创新能力有很大提升，但与企业总资产规模相比，占比从1%上升至1.6%，离科技自立自强的战略目标仍有明显差距。从微观层面上讲，识别企业技术资本积累的影响机制，对于推进自主创新战略实施与国家科技自立自强具有重要意义。企业技术资本是研发投资的结果，与传统项目相比，技术开发具有投入大、周期长、风险高等特点。CEO作为企业创新战略制定、技术研发投资、创新资源配置的重要决策者，对企业技术资本积累具有重要影响。
自高阶梯队理论提出以来，国内外学者开始关注CEO特质对企业技术创新产出的影响，相关文献主要聚焦于3个方面：一是探寻CEO职业背景对技术资本积累的影响，发现多职业背景的CEO更易扩大企业技术资本规模，CEO职业数量与技术资本积累之间呈显著倒U型关系[4]；二是揭示发明家高管[5]、CEO学术经历[6]对创新的影响，发现发明家高管推动研发投入与专利产出，CEO学术经历促进专利产出，但对于CEO技术特征对创新的促进作用，仅发现在民营科技企业中显著[7]，且CEO研发经历促进研发投入和滞后3年的专利产出[8]；三是发现CEO过度自信显著影响企业创新投入，但作用方向尚未取得一致结论[9-13]。因创新变量界定、样本性质和时间范围各异，学界对于CEO特质与技术创新产出的作用关系也尚未取得一致结论，且忽视了CEO技术专长、过度自信与企业技术资本积累的直接关系和互动性。拥有技术专长且过度自信的CEO既有扎实的专业技术知识、战略经营等重大决策权限，又勇于承担技术投资风险，是扩大企业技术资本积累的关键力量。鉴于此，本文致力于揭示CEO技术专长与过度自信对企业技术资本积累的直接和联动促进机制。
与已有文献相比，本文边际贡献可能在于：第一，检验CEO技术专长与企业技术资本积累的关系。现有文献关注高管、CEO技术专长与研发投入、专利产出的关系，但研究结论不一，且对涵盖企业专利、非专利、专有技术、系统软件等各类泛化技术资源的技术资本积累机制关注较少。本文检验CEO技术专长是否显著促进企业技术资本规模，为探索企业技术创新产出的前置影响因素提供新的研究视角与证据，弥补高阶团队、特质激活、资源基础、技术创新理论相关研究空缺；第二，检验CEO过度自信对CEO技术专长与企业技术资本积累的正向调节能力。已往文献大多偏向CEO过度自信对创新投入的影响关系，本文将其作为CEO特质的重要调节因子，发现CEO技术专长与过度自信具有显著正向相关性，为深入挖掘CEO心理认知、行为特质对扩大企业技术资本积累的作用机制拓展新路径，丰富管理者乐观主义、狂妄自大假说和技术资本影响机制相关研究；第三，估算不同规模、不同性质、不同激励方式对企业技术资本积累的不同影响，拓展熊彼特创新理论、高管激励与国企治理研究视角。本文研究成果可以为企业充分激发CEO技术潜能与人格特质、优化CEO人力配置、构建CEO科学选聘机制、提升企业主体地位与创新能力、推进创新型国家建设提供借鉴。
管理层是企业技术投资与开发战略决策的核心。Hambrick等[14]提出高阶梯队理论，拉开了高层管理者个体认知、行为特征的研究启幕。该理论强化高管人口统计特征对企业技术资本积累的影响，认为高层管理者的学识与认知能力各异，且存在心理偏差，决策行为往往体现个体的有限理性特征，属于非理性经济人[15]。面对复杂多变的现实环境，高层管理者的原有认知结构、行为特征、价值观念、知识体系、职业经历等会左右技术投资战略的制定、选择与实施[16]，进而影响技术产出与技术资本积累。CEO作为企业技术投资战略的重要决策者与核心执行者，其技术专长有助于科学决策技术投资方向，制定更为合理高效、满足市场需求的技术开发流程、更具激励效应的技术管理制度，打造更具凝聚力的创新团队，促进技术研发投入、开发效率与产出水平[17]，扩大技术资本规模。CEO技术专长的驱动机理具体体现在如下几个方面：
从创新所需资源基础看，技术开发是一种资金投入规模大、异质人力资本要求高、极具不确定性的长期投资项目。与一般CEO相比，拥有技术专长的CEO大多具有较高学历、工科学习经历或技术研发岗位从业背景，凭借多年知识与经验积累，拥有相对较高的社会资本与人力资本，与行业内技术专家建立较为稳定的社会网络，具备较强的技术研发组织与管理能力[18-19]，对所涉行业的技术知识体系、技术开发过程与演化趋向较为熟悉，凭借扎实的专业技术和丰富的技术实践经验，更易于发挥技术专家效应与管理者才能[20-21]，释放异质人力资本潜能，科学识别潜力较大的技术创新空间与企业获利机会，综合权衡技术研发风险与远期收益[22]，制定更为科学精准、切实可行的技术产品更新换代与持续发展策略，提升技术开发效率与产出能力，扩大技术资本积累。
从个体认知导向看，技术专长的CEO不仅拥有过硬的专业技术知识，深谙技术特征、发展规律与前沿路径，还具备经营管理、战略规划决策者的行为特征[23]，深谙企业在所涉行业中的相对位置、竞争对手状况、竞争战略定位，因此，更具前瞻性战略眼光，能够最大化利用自身技术与管理优势，快速捕捉潜在市场盲点和目标客户消费需求[7]，制定有利于企业可持续价值创造的技术开发策略，不断推出迎合目标市场客户的新技术产品，构筑并壮大核心技术竞争力，先人一步占领行业关键核心技术领地，推进技术资本持续积累。
从风险承担看，企业技术开发战略的规划、制定与实施，不仅依赖于CEO技术特长、专业眼光与整合能力，还取决于CEO冒险精神和风险承担能力[9]。技术研发磨练CEO的意志与心理素质[21]，拥有技术专长的CEO，其技术与人力资本均较丰富，面对好的技术开发机会时，更能精准把控技术项目走向、技术生命周期与投资运作风险，更能全面认识研发难点、障碍与技术拓展空间，能更为准确地评估技术开发项目成功概率。因此，拥有技术专长的CEO对技术投资项目风险承受能力往往较强[24]，更易于接受潜在收益大、风险高、具有挑战性的关键核心技术投资，且能够及时避免技术开发陷阱，甚至实现弯道超车[25]，先于竞争对手攻破行业关键技术难题，提高研发效率与技术产出，推进技术资本规模扩张。
从CEO权力行使看，技术专长的CEO兼具技术专家与经营管理者身份，行使权力时，凭借既有技术资源与管理经验，能够快速识别具有较大产品市场的盈利空间与技术机会[26-27]，高效制定技术开发规划、组建技术开发团队、筹备项目研发资金、建立创新团队管理方案，实现与技术人员的双向无阻碍沟通交流，提高创新团队技术研发效率，且作出的技术战略决策、项目运作计划和技术开发流程更具科学性与可行性，更贴近实际，一定程度避免技术开发的盲目与无序，提高技术投资项目运作质量与技术产出水平[16]。另外，拥有技术专长的CEO非常熟悉技术研发流程、周期与细则，更了解技术人员诉求，能够更好地制定推进技术产出的绩效考核指标、薪酬激励与监督制度、人员培训与晋升计划[28]，扩大创新型人力资本规模，激发研发动力，营造凸显精神激励的企业创新文化，以此推进技术资本积累。
实证方面，一些学者从不同视角验证CEO特征、职业背景、CEO技术专长对研发投入、研发效率与专利产出的影响，为CEO技术专长与技术资本积累的关系提供了一定的间接支持。国外学者验证了高层管理者的专业经验、技术特长与企业R&D投入正相关[29]，国内学者发现技术高管促进技术效率提升[30]和专利产出增加[5]，海归技术高管促进发明和实用新型专利产出，CEO促进民营科技企业研发投入与专利产出[7]，CEO多个职业背景促进技术资本积累规模扩张[4]。基于以上分析，本文提出如下假设:
H1:CEO技术专长有助于促进企业技术资本积累，两者具有正相关关系。
面对不确定的经济环境，管理者的过度自信特征会导致其个体认知与行为决策之间出现偏差，表现为一定的非理性行为[31]。CEO过度自信是指CEO因高估自身能力、判断精确程度而导致的心理偏差[32]。当CEO在决策过程中表现出过度精确、过高估计或定位时，其是一个过度自信个体[33-34]。自狂妄自大、管理者乐观主义假说引入财务领域以来，过度自信引起国内外学者广泛关注，学者们通过逐步放宽理性经济人假设，开始探寻CEO过度自信对企业技术创新产出的影响。其内在机理主要体现在以下几个方面：
基于高阶梯队理论，有限理性的CEO通常根据个人价值观念、心理特征、行为倾向等塑造的个性特征了解和认识外部经济与社会环境，以减轻自身能力不足导致的认知负担，并据此制定差异化战略[14-15]。基于此，由过度精确、过高估计或定位所带来的CEO认知偏见会直接影响企业战略决策质量[35]。创新投资是企业战略决策的核心，CEO在创新战略选择中占据主导地位[36]。过度自信CEO倾向于高估自身应对复杂战略问题的能力，勇于承担风险，促进企业战略变革[33]。因此，通过影响创新战略选择、制定与实施，CEO过度自信有助于提高CEO技术专长对技术资本积累的正向促进关系。
基于管理者乐观主义与狂妄自大假说，过度自信的CEO往往比较乐观自信，能够承受更大的困难与挫折，快速适应经营压力与挑战，更具有创新探索与技术开发欲望，表现出较强的创新投资偏好。具有这种心理特质的CEO容易忽略企业既定资源约束和失败风险[10]，高估现有资源禀赋、竞争优势和财务实力以及挑战高难技术项目的现实基础，诱导高风险技术投资行为倾向[37-38]，偏好于组织研发人才聚力高难技术攻关，最大程度释放CEO的技术规划与组织潜能，推进技术开发战略不断变革[39]，推动技术资本持续积累。考虑到优于平均的心理偏差，过度自信的CEO大多会夸大自身技术知识水平[40]，对创新环境不确定性具有较强的积极迎合与应对倾向[12]，更愿开发难度大、风险高、周期长的复杂技术创新项目，整合企业技术资源与科研人才攻坚克难，勇于攀登技术高峰，表现出较强的技术探索意愿。因此，过度自信特质更易激发CEO的技术潜能，凸显CEO的技术优势、专家效应与管理能力，增强CEO技术专长对技术资本积累的作用效果。
基于资源基础与动态能力观，CEO的过度自信是一种难以量化、难以模仿和替代的无形资源[9]。这种资源会转化成企业的独特动态能力，推进形成创新型员工集体支持创新的心理状态，强化CEO的技术投资决策与管理能力，降低既有资源依赖，促进企业战略变革[35]。过度自信时，拥有技术专长的CEO更愿积极应对内外部创新环境变化，组织高水平技术团队积极挑战高风险项目，通过持续不断地优化配置和重组调整企业各类组织、管理与社会资源，推动CEO技术专长与企业技术、人力、知识、信息等异质资源相融合[4]，产生互动效应与聚合效应，动态调整企业技术发展战略规划、持续推进项目投资与技术开发，不断培育关键核心技术竞争优势，推进技术资本持续积累。
基于韧性理论的逻辑，韧性是企业通过资源储备、优化与调整应对非预期挑战的能力，韧性效力是个体心理、企业资源、经营困境与外部环境联合驱动的结果。过度自信CEO大多具有较强的自我控制能力，敢想肯干、勇于担当[34]，最明显的特质是勇于接受挑战、应对复杂环境[32]，尤其当感知创新逆境时，过度自信会增强CEO韧性，诱导CEO迎难而上的乐观情绪，向外界传递积极向上的创新氛围，坚守业绩承诺、强化激励导向、优化资源配置，表现出较强的技术开发行为偏好，作出高风险技术投资与开发决策[38]，组织创新团队积极开展难度大、周期长、潜在收益大的技术研发活动[36]，以此推动企业高水平技术研发与技术资本积累。进一步，在自我优越感的驱使下，CEO倾向于发挥人力资本优势，通过积极整合创新团队资源，不断积累有利于提升技术水平的新知识与技能，满足高难技术开发需要[31]，带领创新团队追踪行业技术发展动态，不断推陈出新，扩大技术资本积累规模。
综合以上分析，过度自信很可能通过增强CEO专长对技术投资、研发与技术效率的影响，扩大企业技术资本规模。因而，提出如下假设：
H2:其它条件既定时，过度自信正向调节CEO技术专长与企业技术资本积累之间的关系。
被解释变量：企业技术资本积累(TC)。企业技术资本主要包括专利、非专利技术、专有技术、系统与软件等[1,3，4]，技术资本主要通过自主R&D、吸收投资、外购等方式获得。本文借鉴现有研究，以企业无形资产明细中的专利、非专利技术、专有技术、软件、开发支出等期末净值之和与营业收入的比值作为技术资本积累的代理变量。
解释变量：CEO技术专长(CT)。参照既有文献[7，22]，从学习背景、从业经历、职称特征3个方面对CEO技术专长进行界定。①学习背景，具有软件工程、高分子材料、生物制药等技术性相对较强的专业学习经历；②从业经历，曾在科研机构工作或企业所涉行业协会工作，且曾在基础研究、应用研究等关键技术岗位任要职；③职称特征，获得研究员、高级工程师等技术类副高级以上职称。满足以上3项中的任一项，即可界定为CEO拥有技术专长。
调节变量：CEO过度自信(CC)。考虑到中国企业实际情况，国内学者提出CEO过度自信的4种界定方法，分别是业绩预测法、相对薪酬法、企业家信心指数法和持股变动法[31,37,41]。考虑到前3种方法存在固有缺陷，估算精度不够，本文参照陈伟宏等(2019)的研究，通过观察CEO长期持有企业股份状况判定CEO是否过度自信，若样本期内CEO从未减持过企业股票，则视为过度自信，赋值1，否则赋值0。
控制变量。企业技术资本积累还与公司治理、财务绩效、行业环境、企业规模等因素有关，参照相关研究[4，27]，选择以下控制变量集合：企业规模(Size)、企业年龄 (AGING)、财务杠杆(LEV)、盈利能力(ROA)、核心利润增长率(GRH)、核心利润获现率(CASH)、股权集中度(Z)、董事会规模(BOA)、监事会规模 (SUP)、独立董事比例(INDD)、CEO年龄(AGE)、行业(INDR)与年度(YEAR)。相关变量界定见表1。
表1 变量定义与说明
Tab.1 Variable definitions and descriptions
变量名称 变量符号 变量说明 企业技术资本积累TC(专利+非专利技术+专有技术+系统软件+开发支出等)/营业收入CEO技术专长CT有技术专长为1,否则为0CEO过度自信CC从未减持过公司股票则取值1;否则取值 0企业规模SIZE营业收入的自然对数值成立年限AGING自注册以来的企业经营年限财务杠杆LEV负债总额/资产总额盈利能力ROA净利润/平均资产总额股权集中度Z第一大股东/第二大股东的持股比例核心利润率GRH核心利润/营业收入核心利润获现率CASH经营活动现金流量净额/核心利润董事会规模BOA董事会成员数量的自然对数值监事会规模SUP监事会成员数量的自然对数值独立董事比例INDD独立董事/全部董事人数的相对值CEO年龄AGE观测年份CEO的法定年龄行业INDR虚拟变量:制造行业二级代码、其它行业一级代码年度YEAR虚拟变量:以2015年为基准设置8个虚拟变量
参照相关研究[4]，为检验CEO技术专长对企业技术资本积累的影响关系，设立基本模型如下：
TCit=β0+β1×CTit+β2×∑Controls+eit
(1)
参照易靖韬[12]、Galasso[10]的做法，构建如下模型检验CEO过度自信对CEO技术专长与技术资本积累之间关系的调节作用。
TCit=β0+β1×CTit+β2×CCit+β3×CTit×CCit+β4×∑Controls+eit
(2)
其中，TC为企业技术资本积累；CT为CEO技术专长；CC为CEO过度自信；CT×CC为交互项；Controls是控制变量集合；e是随机扰动项。CT×CC的系数β3显著大于0则代表正向调节，显著小于0则代表负向调节，不显著则表明调节效应不成立。
本文选取2015—2020年沪深A股上市企业为初始样本。技术资本数据通过逐个翻阅公司年报、无形资产明细分类整理出专利、非专利技术、系统软件、开发支出等汇总得到，CEO技术专长、过度自信等变量均来自CSMAR数据库中高管信息。依据以下标准逐项筛选：剔除主营业务为金融保险的上市企业；剔除样本期曾被证监会ST、ST*的上市企业；剔除样本观察期内营业收入增长率异常或超过1的上市企业，以避免重大财务调整给正常经营带来的影响；剔除关键变量存在数据缺失的企业。精简处理后，得到14 293个上市公司样本。为了消除异常值对估算精度的影响，对相关变量进行精简：上下1%水平下的winsorise缩尾；对原始变量作去中心化处理。
各主要变量的描述性统计结果见表2，2015-2020年我国上市公司技术资本积累规模均值为0.75，标准差为2.05，最大为14，最小为0，各行业上市企业之间的技术资本存量差异较为明显。CEO技术专长均值0.40，标准差0.49，表明上市企业CEO拥有技术专长的并不少见，但整体技术知识水平有待提高。CEO过度自信均值0.49，表明样本期内接近一半的CEO未减持企业股份，体现过度自信特征。CT和CC的标准差都不大，小于0.5，说明不同企业CEO过度自信行为和技术专长存在差异但不突出。控制变量的描述结果显示，企业规模(SIZE)均值21.60，标准差1.31,企业个体差异较明显。股权集中度(Z)均值为12.46,标准差为20.32，表明集中度较高，且企业间差异较大。其它控制变量如盈利能力(ROA)、核心利润率(GRH)等标准差都较小，企业间差异不明显。
表2 变量描述性统计结果(N=14 293)
Tab.2 Variable dstatistical results
变量 均值标准差最小值最大值TC0.752.05014.12CT0.400.4901CC0.490.4701SIZE21.601.3118.1025.36AGING2.690.381.373.53LEV32.7319.571.4799.49ROA4.187.19-76.8923.37Z12.4620.321.103134.70GRH9.3210.23-10.2358.25CASH1.088.25-10.3539.28BOA2.380.321.7822.83SUP1.540.231.382.10INDD0.930.250.421.68AGE48.266.2752681
变量相关系数如表3所示，CEO技术专长与企业技术资本积累的Pearson系数为0.08，在1%水平上显著，初步支持假设H1。CEO过度自信与技术专长、技术资本积累的相关系数分别为0.09和0.04，达到1%显著性，侧面表明CEO过度自信可能对技术资本积累具有一定的增强效应。控制变量大多与技术资本积累显著相关，表明控制变量选取合理。所有变量相关系数最大仅为0.46，均小于阈值0.5，说明变量之间的多重共线性不明显。另外，为了提高估算精度，本文对变量交互项进行中心化处理，对主要变量的方差膨胀因子(VIF)进行检验，发现整体VIF均值小于2，每个变量的VIF值远小于阈值10，不存在严重的多重共线性。回归分析中可能出现异方差、序列与截面相关等问题，影响估算精度，因此，利用D-K标准误进行回归估算。
表3 变量相关系数
Tab.3 Correlation coefficients of the variables
变量TCCTCCSizeAGINGLEVROAZGRHCASHBOASUPINDDAGETC1 CT0.08∗∗∗1CC0.04∗∗∗0.09∗∗∗1SIZE-0.24∗∗0.29∗∗∗0.11∗∗∗1AGING0.02∗-0.04∗∗-0.1∗∗∗0.031LEV-0.19∗∗0.43∗∗∗0.06∗∗∗0.19∗∗-0.09∗∗1ROA0.38∗∗∗-0.03-0.07∗∗-0.46∗0.04∗∗∗-0.29∗1Z-0.14∗0.33∗∗∗0.010.17∗∗-0.04∗0.36∗-0.1∗1GRH0.13∗∗∗0.09∗0.110.07∗0.020.05∗∗0.17∗∗0.01∗1CASH0.03∗0.010.10∗-0.010.01-0.23∗0.19∗0.040.22∗∗1BOA0.11∗∗∗0.03∗0.02∗∗0.01∗∗0.03∗-0.010.020.02∗∗0.04∗-0.011SUP0.02∗∗0.12∗∗0.01∗0.10∗∗0.01∗-0.010.02∗0.11∗∗0.05∗∗-0.030.03∗∗1INDD0.02∗0.030.01∗∗0.02∗-0.020.01∗0.10∗∗-0.02∗0.04∗0.01∗0.04∗0.021AGE0.02∗∗0.02∗∗0.02∗∗-0.01-0.030.02∗0.01∗0.010.01∗0.02∗0.04∗∗0.01∗1
注：N=14 293,***表示p<0.01,**表示P<0.05,*表示p<0.1，保留两位小数
混合回归与固定效应下CEO技术专长对技术资本积累的估算结果如表4所示，经豪斯曼检验，固定效应模型更合适，其作为后续主要分析依据，并以混合回归作为参照。模型Ⅰ仅给出控制变量回归结果，模型Ⅱ列示CEO技术专长CT与技术资本积累TC的估算结果。模型Ⅲ列示CEO过度自信对CEO技术专长与技术资本积累之间关系的调节作用估算结果。控制变量回归结果显示，除股权集中度Z、核心利润获现率CASH、独立董事比例INDD的系数未达显著外，其它控制变量对企业技术资本积累的影响都显著，表明控制变量具有很好的控制效果。
依据表4中模型Ⅱ的固定效应回归结果，CEO技术专长CT的回归系数为 0.279，达到1%的显著水平，两者具有正相关性，表明CEO技术专长能够促进企业技术资本积累，验证了假设H1。加入CEO过度自信后，模型Ⅲ中CEO技术专长的回归系数调整为0.210，虽略有下降，但仍达到1%的显著水平，再次支持假设H1。相比之下，混合回归的估算系数略小一些，但显著性仍维持在1%，很好地支持了假设H1。综合来看，固定与混合回归估算结果均表明CEO技术专长显著扩大企业技术资本积累规模，间接佐证了汤倩[4]、张琴[7]、韩忠雪[22]、Barker[17]等研究的部分观点。
模型Ⅲ的固定效应回归结果如表4所示，CEO过度自信CC、CEO技术专长CT的交互项系数CC×CT为0.183,达到1%的显著水平，表明CEO过度自信显著调节CEO技术专长与企业技术资本积累之间的正向关系，验证了假设H2。混合回归中CC×CT的系数为0.019，达到10%的显著性，系数与显著水平虽有所下降，但仍支持假设H2。综上表明，CEO过度自信与CEO技术专长具有较好的正向互动性，表现出明显的互补关系，两者联合有助于推进企业技术资本积累规模，这与Hirshleifer[36]、易靖韬[12]、Herz[31]等的部分研究结论基本一致。
表4 CEO技术专长、过度自信与技术资本积累的估算结果
Tab.4 Estimated results of CEO technical expertise,overconfidence and technical capital accumulation
变量 固定效应模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅲ混合回归模型Ⅰ模型Ⅱ模型ⅢCT0.279∗∗∗(6.375)0.210∗∗∗(3.169)0.190∗∗∗(2.331)0.023∗∗∗(4.907)CC0.017∗∗∗(4.339)0.014∗∗∗(3.827)CC×CT0.183∗∗∗(3.709)0.019∗(1.906)SIZE0.011∗∗∗(6.271)0.012∗∗(2.180)0.008∗(1.802)0.014∗∗∗(-7.810)0.009∗∗(2.108)0.007∗∗(-2.433)AGING0.003∗(1.750)0.000∗(-1.831)0.000∗∗(2.191)0.004∗(1.820)0.000∗∗(2.214)0.001∗(1.904)LEV0.011∗(1.802)0.009∗(1.950)0.008∗(-1.815)0.006∗(1.795)0.010∗∗(2.237)0.011∗∗(2.215)ROA0.019∗∗(2.221)0.013∗∗(2.317)0.008∗∗(2.408)0.007∗∗(2.219)0.014∗∗(2.423)0.009∗(1.803)Z0.009∗∗(2.307)0.018(0.903)0.203(1.070)0.018∗∗(2.260)0.122(0.046)0.204(0.048)GRH0.122∗∗(2.107)0.034∗∗(2.305)0.109∗∗(2.280)0.219∗(1.900)0.207∗∗(2.401)0.139∗(1.941)CASH0.132∗(1.861)0.318(0.609)0.109(1.010)0.202∗(1.980)0.028(0.201)0.104(0.708)BOA0.380∗∗(2.213)0.470∗∗(-2.424)0.128∗∗(2.306)0.352∗(-2.105)0.219∗(1.770)0.342∗(1.717)SUP-0.180∗∗(2.306)-0.309∗∗(2.270)-0.385∗∗(2.318)-0.276∗∗(2.128)-0.169∗∗(2.526)-0.137∗∗(2.139)INDD0.140∗∗(2.270)0.021(0.950)0.008(1.003)0.032∗(1.090)0.072(-0.830)0.212(-0.805)AGE-0.180∗(1.780)-0.121∗(1.902)-0.374∗(1.790)-0.063∗(-1.804)-0.039∗∗(2.281)-0.172∗∗(2.170)INDR控制控制控制控制控制控制常数项0.231∗(1.882)0.192∗∗(2.308)0.274∗∗∗(6.460)0.171∗∗∗(9.560)0.226∗∗(2.410)0.348∗∗(2.323)YEARYESYESYESYESYESYESR20.0730.0820.0920.0730.0870.084
注：***、**、*分别表示变量达到1%、5%、10%的显著水平，括号内为T值，保留3位小数，模型均经过 D-K标准误调整，下同
(1)更换主要变量的测度方法。为增强估算结果可信度，参照许秀梅(2017)、乐怡婷[41]等研究，将TC界定为企业技术资产的期末余额与资产总额的比值，利用业绩预测法界定CEO过度自信，再次对CEO技术专长与企业技术资本积累之间的关系以及CEO过度自信的调节效应进行估算。用TC1代替TC因变量、CC1代替CC，重新进行固定效应与混合回归，检验结果见表5中的第1至第4列，CT的系数、CT×CC1的系数均达到10%以上显著水平且为正，结论与前文基本一致，再次验证假设H1和H2，因此，研究结论较为稳健。
表5 稳健性回归结果
Tab.5 Robustness regression results
变量 固定效应(TC1)第1列第2列混合回归(TC1)第3列第4列TC第5列CT0.281∗∗∗(6.534)0.246∗∗∗(2.317)0.009∗(1.782)CC10.003∗∗(2.093)0.009∗∗(-2.248)0.007∗(1.845)CT×CC10.071∗∗(2.301)0.016∗(-1.779)0.015∗∗(2.236)Controls控制控制控制控制控制Industry控制控制控制控制控制Year控制控制控制控制控制R20.0210.0200.0130.0120.018第一阶段F值 58.447HansenJ统计 0.624P值 0.682
(2)工具变量替代。为缓解CT、CC与技术资本积累TC和未观测变量之间可能存在的内生性问题，参照汤倩[4]、郝盼盼[13]、Galasso[10] 等研究，选取同省份、行业上市公司技术资本积累与营业收入比值的均值作为工具变量，选取CEO技术专长的年度—行业—省份均值作为CEO技术专长的工具变量,选用同年度同行业企业中被判定为过度自信特征的CEO比例作为CEO过度自信工具变量，开展两阶段最小二乘(IV-2SLS)稳健测试。检验结果见表5中第5列，第一阶段结果F统计值为58.447(>10)，拒绝了弱工具变量，且第二阶段的P值为0.682,大于0.1，不存在过度识别，增强了稳健性。
(3)倾向得分匹配再检验。为了进一步降低内生估计有偏，根据CEO是否具有技术专长，采用PSM法估计CEO技术专长对企业技术资本积累的处理效应。匹配后的所有协变量标准差小于10%，平衡性检验结果表明倾向匹配后，CEO技术专长、非技术专长的特征差异大大降低，表6分别给出了CEO技术专长对技术资本积累之间一对一匹配、邻近匹配、卡尺匹配、半径匹配、核匹配、局部线性匹配的相关估算结果。ATE代表全样本匹配结果，ATU仅包括非技术专长CEO的匹配结果，ATT为考虑CEO技术专长的处理效应。所有的倾向匹配结果均在1%水平上显著为正，与基准模型结果较为接近，再次验证了前述结论的稳健性。
表6 CEO技术专长与技术资本积累的倾向得分匹配结果(N=11 896)
Tab.6 Propensity score matching results of CEO technical expertise with technology capital accumulation
匹配类型 一对一匹配邻近匹配卡尺匹配半径匹配核匹配局部线性匹配未匹配0.275∗∗∗(4.673)0.275∗∗∗(4.673)0.275∗∗∗(4.673)0.275∗∗∗(4.673)0.275∗∗∗(4.673)0.275∗∗∗(4.673)ATT0.239∗∗∗(5.382)0.238∗∗∗(5.173)0.246∗∗∗(5.236)0.247∗∗∗(5.377)0.248∗(5.652)0.251∗∗∗(5.691)ATU0.251∗∗∗(5.217)0.249∗∗∗(5.168)0.253∗∗∗(5.257)0.260∗∗∗(5.294)0.258∗(5.653)0.259∗∗∗(5.598)ATE0.264∗∗∗(5.872)0.267∗∗∗(5.793)0.268∗∗∗(5.785)0.265∗∗∗(5.851)0.271∗(5.894)0.269∗∗∗(5.886)
(4)精简样本处理。首先，通过CEO是否减持本企业股票判断CEO是否过度自信存在固有缺陷，难以体现CEO过度自信引起的偏差效应，可能存在企业业绩长期向好引致CEO不断增持的情况，影响估算效果。因此，本文将样本年度内企业相邻年度净利润增长率均为正或3年平均净利润增长率超过100%的企业去除，精简后得到9 568个样本，再根据CEO减持状况判定其是否过度自信并重新估算模型结果，发现CEO技术专长的直接影响系数为0.207，CEO过度自信对CEO技术专长与技术资本积累的调节系数为0.169，分别达到10%(1.79)和5%(2.25)的显著性水平，支持假设H1和H2。进一步，鉴于CEO变更对企业技术资本积累具有重要影响，借鉴汤倩等[4]的研究，对剔除CEO变更的企业样本再次进行检验，仅估算系数略有变化，仍维持原有显著性。另外，考虑到样本时间范围的选择可能存在一定估计偏差，借鉴陈伟宏(2019)等研究，将样本时间段拓展至2010-2020年，且去除首尾年份变量观测值，改变测试时间窗口后进行敏感检验，结果发现以上结论仍稳健。
在CEO技术专长推进企业技术资本积累的过程中，CEO过度自信的调节效力会因不同样本特质而存有差异。已有研究发现，企业规模、CEO激励方式、企业性质等不同的企业，其研发投入、专利产出和技术资本积累水平存在明显差异[5,7，12]。如果仅进行全样本的影响效应分析，则可能混淆或掩盖不同样本CEO技术专长和过度自信对技术资本积累的影响差异，限制CEO特质研究的深化。基于此，本文分别从企业规模、股权激励方式、企业性质3个方面区分样本，进一步挖掘不同样本的作用差异。模型Ⅰ输出CEO技术专长的直接效应回归结果，模型Ⅱ输出CEO过度自信的调节效应回归结果(见表7)。
表7 异质样本估算结果
Tab.7 Imputation results of the heterogeneous samples
变量 大规模小规模限制性股票股票期权国有民营模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型ⅡCT0.041∗∗∗(3.671)0.011∗∗∗(19.18)0.015∗∗∗(3.672)0.032∗∗∗(5.791)0.024∗∗(2.321)0.018∗(1.801)CC0.014∗∗∗(2.907)0.008∗∗∗(-9.891)0.012∗∗∗(9.273)0.016∗∗∗(3.857)0.018∗∗∗(5.921)0.006∗(1.768)CT×CC0.201∗(1.902)0.082∗∗∗(4.87)0.063∗∗(2.304)0.189∗∗∗(2.808)0.114∗∗(-2.106)0.010∗∗∗(10.121)常数项0.213∗∗∗(12.083)0.262∗∗∗(3.687)0.363∗∗∗(6.742)0.254∗∗∗(9.268)0.375∗∗∗(5.631)0.281∗∗(2.336)Controls控制控制控制控制控制控制Industry控制控制控制控制控制控制YEAR控制控制控制控制控制控制样本量3 57410 7195 8696 6748 3284 165R20.0230.0360.1980.0240.0270.094
遵循创新鼻祖Schumpeter的逻辑，企业规模对技术产出具有积极影响。规模大的企业资源基础雄厚，更易于凸显规模经济与垄断竞争优势，经营利润的持久性、含金量均较高，能够为高精尖的技术创新提供有力的研发经费支持，且抵御技术开发项目失败风险的能力较强。后续学者相继证实了Schumpeter的观点，即企业规模显著促进技术开发活动。相关研究指出，大规模企业更具有成本优势，员工素质更高，各项管理制度更为健全，法人治理结构更完善，资源优势更突出，面对外部不同融资环境、产品市场环境、创新环境时，利益相关方更倾向于信赖规模大、资金雄厚的企业，这直接影响CEO的技术投资决策[12]。虞义华[5]研究发现，大规模企业、发明家高管、CEO多职业背景更能促进研发投入、专利产出与技术资本积累。为了深入揭示不同企业规模下CEO技术专长、过度自信与技术资本积累之间的关系是否存在明显差异，本文以企业期末总资产平均值为标准，将全样本分为大规模企业、小规模企业，再次对基准模型进行回归分析，比较不同规模企业CEO技术专长与过度自信的联动效应，见表7中的第2列和第3列。整体上看，大小规模样本中CEO技术专长、过度自信及交互项的估算系数均为正，且达到10%以上的显著性水平，支持假设H1和H2。分样本比较发现，大规模企业CEO技术专长与过度自信的估算系数略高于小规模企业，一定程度上反映大企业公司治理更完善、资源与技术条件更过硬，CEO专业知识与综合能力更强、素质更高，更利于发挥CEO技术专长、过度自信的积极效应，这也支持了虞义华[5]、易靖韬[12]的部分研究结论。
上市公司CEO最常见的长期激励计划为限制性股票和股票期权。尽管两者性质均属股权激励，但内在风险特征和收益实现方式明显不同，治理效果也存在较大差异甚至完全相反。限制性股票属于绩效型股权激励，失败容忍度较低，CEO在实施决策过程中更加偏好风险规避，而股票期权属于保障型激励，CEO报酬不需要依赖货币薪酬，因此，具有相对较高的失败容忍水平，更倾向于加大企业研发投资。有研究指出，对CEO实施股权激励有助于企业增加研发投入[28]，无论是限制性股票还是股票期权，均促进企业专利产出。但周建庆[42]研究发现，对CEO实施限制性股权激励的企业，激励强度对企业研发投资具有显著抑制效应，而股票期权并不显著。田轩等(2018)研究指出，限制性股票的惩罚约束很大程度上制约了高管的创新原动力，相比之下，股票期权激励更能保护高管的研发热情,尤其是股价信息含量高的企业和激励对象包含技术人员的企业效果更显著。由此推论，CEO获取股权激励的方式不同，会进一步影响CEO技术专长的发挥和技术资本积累能力。为了识别不同激励方式样本中CEO技术专长、过度自信与技术资本积累的关系差异，本文从全样本中提取限制性股票企业组、股票期权企业组分样本，分别进行回归，结果见表7中第4列和第5列。整体上，分样本中CT、CC系数和CT×CC的系数均为正，且达到10%以上的显著水平，支持假设H1和H2。比较发现，股票期权样本中CEO技术专长的影响系数和CEO技术专长、CEO过度自信的调节系数明显高于限制性股票样本组，结果在一定程度上佐证了田轩(2018)、周建庆[42]的研究，采用限制性股权激励的CEO创新失败的容忍度、激励约束和高管惩罚一定程度上制约CEO技术专长和过度自信效应的发挥。
多位学者发现，企业性质是影响公司治理、创新投资、技术研发的重要因素，但研究结论未达成一致。一种观点认为，国企政治色彩浓厚，激励内力不足，因道德风险所致的委托代理较为严重，相比之下，民营企业股权私有化，控股股东多为自然人或家族企业，属于完全的市场化主体，具有更强的技术开发动机与欲望。因此，民营企业CEO的技术背景更能促进企业研发投入专利产出[7],且民营企业高管持股、高管过度自信对创新的影响更显著[41]。另一种观点认为，国有企业人力资本更充足、自然资源与基础设施更雄厚，具有天然的技术开发资源优势，且政治关联性较强，易于获得政府和国有金融机构的研发资金支持，融资约束程度较低，因此，国有企业发明家高管对研发投入、专利产出的促进效应高于民营企业[5]。导致结论不一的原因有很多，与学者们选取的研究视角、变量界定、研究方法等均有关系。为了进一步验证因企业性质不同带来的CEO特质与技术资本关系差异，本文将全部样本按照第一大股东类别分为国有企业样本与民营企业样本，再次估算影响结果，见表7中的第6列和第7列。总体看，国有与民营企业样本中CEO技术专长、过度自信及交互项的估算系数均为正，且达到10%以上的显著性水平，支持假设H1和H2。分样本比较发现，国有企业CEO技术专长对技术资本积累的影响系数略高于民营企业，佐证了虞义华[5]的研究结论，且CEO过度自信对CEO技术专长与企业技术资本积累的正向调节作用明显高于民营企业，充分显示了国有企业的制度优势，侧面反映现阶段民营企业整体规模、创新资源与技术能力相对较弱，CEO技术专长、过度自信的效应均低于国有企业，这在很大程度上制约了CEO特质对企业技术资本积累的促进效果。
以2015-2020年沪深A股上市公司为样本,对CEO技术专长与企业技术资本积累的直接效应及CEO过度自信的调节效应进行实证检验。结果显示：CEO技术专长显著促进企业技术资本积累；CEO过度自信的调节效应较为显著；规模大且CEO实施股票期权激励的企业，CEO技术专长的直接效应、过度自信的调节效应明显高于规模小且CEO实施限制股票激励的企业；与民营企业相比，国有企业CEO技术专长的直接效应、CEO过度自信的调节效应更突出。上述结论为企业技术资本积累前置影响机制和CEO过度自信作用机制提供了证据支撑，也为CEO心理与行为特质、激励机制研究提供了新视角，丰富了高阶团队理论、管理者乐观主义、狂妄自大和技术资本理论相关文献，拓展了高管激励约束、管理主义、技术创新等研究领域。
立足于企业创新主体地位提升、自主创新战略实现与国家科技自立自强体制机制改革的现实情境，本文结论为上市公司精准把控CEO特质、激发CEO技术创新与自信潜能、优化CEO权力配置、构建科学的CEO聘任与激励机制、促进创新投资、扩大技术资本规模与推进持续自主创新提供了重要启示与借鉴。
(1)培育CEO技术专长是提升技术投资决策质量、改善创新资源配置效率、促进企业技术产出的重要途径。首先，企业董事会及股东大会应把技术专长作为CEO竞聘遴选的重要考虑因素，选出具有丰富技术知识、技术实践经验、技术教育经历、一专多能的CEO。其次，应以持续技术资本积累为目标建立动态的CEO分类考核机制，区分技术型与非技术型CEO，对于技术型CEO，考核时要强化对CEO的技术投资引导与长期激励，对于非技术型CEO，将对企业技术成果了解程度、技术人员协调能力、技术学习、创新管理与技术转化等作为考核重点，引导其不断提升技术专长能力。进一步，建立CEO技术学习与创新管理能力培育制度，设计技术开发导向的薪酬激励与约束方案，推进企业技术资本积累与创新提升。
(2)综合考虑CEO过度自信的正向调节能力与可能负面效应，企业应高度重视CEO过度自信心理特征对技术投资开发与资源配置决策的多重影响。一方面，要尽可能避免人情化，通过科学的心理测试或多途径了解CEO的专业特长、既往代表业绩、职业特征、任职经历、典型事件等，准确判别CEO的自信状况与心理特征、行为决策与风险偏好、专业知识能力、技术开发方向与企业创新战略的契合程度，选出过度自信且具有技术专长的CEO，并建立科学的优胜劣汰机制。另一方面，在创新投资决策过程中，对于创新投资、技术研发、技术成果转化、技术运营等相关管理权限，企业应适度扩大过度自信CEO的自由裁量权，以更好地激发CEO的心理特质与管家能力。进一步，要充分权衡过度自信CEO的冒险与冲动特征，冒险和冲动可能使企业承受较大的技术开发风险，因此，需强化创新投资风险防控制度，通过CEO自由裁量权与长期考核体系挂钩、设计技术开发专项险、建立创新容错机制等，降低CEO过度自信的负面影响。
(3)鉴于分样本检验结果，企业应充分权衡因企业性质、CEO激励方式、企业规模等不同导致的CEO特质影响差异，全面认识、科学评估企业在行业中的规模等级与相对地位，制定有利于技术资本积累的科学推进机制。首先，从技术积累导向出发，将CEO股权激励方案与创新考核相结合，将CEO行权与技术成果产出相挂钩，建立CEO股权激励计划的动态机制。此外，企业应适度扩大、努力维持一定的资产规模，保持一定的相对规模优势，尤其是加大技术资本积累所需的基础资源支撑。
受研究时间与精力所限，本文在研究深度、样本差异挖掘、模型设计等方面仍存不足。第一，限于篇幅，本文仅探索了企业发展规模、CEO激励、性质差异引致的异质影响，未来研究可进一步考证行业、地域、股权集中度等差异的影响；第二，本文验证了CEO过度自信对CEO技术专长的正向作用，但未系统考虑其可能引致的风险，未来研究可进一步挖掘CEO过度自信对技术资本积累的影响是否存在曲线拐点、门槛作用等；第三，本文综合运用固定效应、倾向得分、工具变量等进行测试，但未涉及CEO技术专长影响的滞后效应，未来研究可结合动态面板作进一步估算。
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