CEO知性特质与企业数字化转型关系研究

《数字中国发展报告(2022年)》显示,2022年中国数字经济规模达50.2万亿元,年增长率超过10%,占GDP比重为41.5%,数字经济已成为促进经济高质量发展的新引擎。在数字技术催生多种新兴产业的同时,其在促进传统产业转型升级中也发挥重要作用。然而,在我国数字经济高速发展的同时,我国制造业却遭遇数字化渗透率偏低的窘况。2023年我国工业数字化渗透率为24%,低于全球33%的平均水平,更低于德国、韩国等超过43%的水平。诸多传统制造企业面临不愿转、不敢转、不会转等难题[1]。如何有效推进企业数字化转型并取得实效成为亟待解决的重要问题。

现有研究已认识到企业数字化转型的重要性,重点关注数字化转型影响因素与经济后果两方面。经济后果方面,王守海等[2]认为,数字化转型有利于增强经营稳定性、缓解融资约束、减少代理成本,从而降低企业债务违约风险;赵宸宇等[3]发现,数字化转型可通过提高创新能力、优化人力资本结构,实现企业全要素生产率提升;倪克金和刘修岩[4]则论证了数字化转型对制造业企业成长的显著作用。相比经济后果,更多研究聚焦于数字化转型影响因素方面,而管理层特征是受到较多关注的研究热点。如王新光[5]发现,管理者短视行为会导致企业治理水平降低,进而抑制数字化转型;张延林等[6]发现,首席信息官的领导力对企业数字化水平提升具有积极作用;而Liere-Netheler等[7]基于数字化转型管理能力模型指出,推动企业数字化转型需要依赖管理者个体知识、经验等人力资本资源。然而,现有研究对管理层特征与企业数字化转型关系的讨论比较碎片化,尚未形成系统理论。喻登科和李娇[8]通过整合高阶梯队理论与知性管理理论,认为CEO知性特质(包括知识特质与性格特质)对企业组织战略变革具有显著的二元性影响。显然,知性特质这一概念适合于描述高层管理者最具价值的无形资产[9],而知性管理理论框架适合于诠释CEO特质对数字化转型的影响效应[10]。为此,在文献[8]的基础上,将组织战略变革具体化为数字化转型,重点论证CEO知性特质对企业数字化转型的作用路径,是一项具有深化与延伸意义的研究。

本文研究的边际贡献包括三方面:其一,整合知性管理理论与高阶梯队理论,提出CEO知性特质与企业数字化转型关系的理论框架;其二,深化企业数字化转型影响因素研究,唤起学术界与企业界对CEO知性特质的关注;其三,讨论CEO知性特质对企业数字化转型的复杂作用,明晰企业数字化转型所需的CEO特质,对企业选聘和调整高管团队具有指导意义。

1 理论基础

延续相关文献[8]的思路,本文从整合高阶梯队理论与知性管理理论视角进行理论框架设计。Hambrick &Mason于1984年提出高阶梯队理论,认为企业高层管理者在面对超出经验范围的复杂决策情境时,依然只能根据其现有认知经验与价值观进行有限理性决策,因此这种决策会显著受到管理者个人特征的影响[11]。在高阶梯队理论框架下,学者们大量讨论了高层管理团队群体特征、CEO个体特征与组织战略、行为的关系。如Bo &Nielsen[12]认为,在大型跨国企业中高层管理团队国籍多样性会对组织制度安排产生重要影响,企业国际化程度越高,国籍多样性团队越易获得高绩效;Bjornali等[13]发现,高层管理团队与董事会特征会影响团队管理效能,在新创高科技企业中高层管理团队结构多样性有利于团队效能提升,其中,董事会的战略性参与和服务发挥中介作用;Qiu&Yu[14]发现,CEO的知识结构,包括受教育水平、工作经验、轮岗经验、国际化程度等,会对企业创新战略产生显著影响。

然而,现有研究或者仅关注高管团队整体的多样化特征,或者仅关注CEO的单一维度特征,缺乏对CEO个体特质及其影响效应的系统分析。知性管理理论可以弥补这一不足,该理论认为企业组织类似于人类个体,具备知识和性格两种特质,分别主导企业智力与企业情绪力[15]。两种特质构成组织的核心无形资源,并且相互促进、相互转化,进而为企业提升核心竞争力、获得竞争优势提供持续动力[10]。随着企业层面的知性管理理论被引入个体层面,衍生出知性特质概念,其认为管理者、员工都具有知识和性格两种特质。其中,知识特质帮助员工形成解决问题的思维与办法,性格特质则帮助员工产生组织认同、情感以及提升其与领导、同事、环境的和谐相处能力[16]。经验证据显示,员工知性特质有利于增进他们的创新潜能[16]、社会认同[17]和工作绩效[9]。喻登科和李娇[8]系统分析了CEO的知性特质,探索了其对组织战略变革的复杂影响机制。在前人研究基础上,本文将CEO知性特质界定为:企业CEO普遍具有且将其与普通员工和中下层领导区分开来的灵魂特质,主要包含知识特质与性格特质两个方面。其中,前者依托于CEO以往的教育与工作经历,后者属于个体先天禀赋,是成功企业家拥有天赋才能的主要来源。

对于传统企业而言,数字化转型是一种战略变革,需要高层管理者进行顶层设计和资源配置优化,以驱动与支持企业数字化转型。数字化转型在带来新机遇的同时也带来新挑战:现有的管理制度、生产关系、利益分配机制等都可能发生变化,同时,既得利益者和保守派也会制造障碍[18]。因此,数字化转型必然需要CEO的大力参与和支持[19]。在CEO知性特质中,知识特质决定CEO的决策思维,性格特质决定CEO的决策偏好。因此,CEO知性特质会对企业组织是否以及如何推进数字化转型产生方向性影响,进而作用于企业数字化水平和转型成效。

CEO知性特质对企业数字化转型的影响机制包括三方面。第一,认知机制。拥有高学历、学者身份以及多企业、多岗位从业经历的CEO一般具有开阔的视野和长远的眼光,有助于深刻认识数字化转型趋势以及蕴藏的发展机会,从而更愿意选择和推进数字化转型[20]。第二,自信机制。基于清晰的数字化转型认知,CEO对数字化转型困难、潜在收益和伴生风险具有更准确的判断,有助于其提高数字化转型掌控度,提升数字化转型成功率。拥有开放、外倾性、宜人性和情绪稳定性人格的CEO会更加客观地看待数字化转型,选择拥抱而非回避风险的态度,进而作出支持数字化转型的策略选择[21]。第三,选择机制。在作出数字化转型战略决策后,拥有不同知识水平、性格特质的CEO对于推进数字化转型的时机、模式、流程和路径等会有差异化偏好,这些偏好将最终影响企业数字化转型成功概率和成效。此外,CEO知性特质对企业数字化转型的影响机制还蕴藏负向与非线性逻辑。如CEO的尽责性人格使得他们在进行战略决策时趋于保守,这显然不利于风险较大的数字化转型;当CEO的从业经历非常丰富时,他们又易于陷入认知惯性和经验主义,从而拒绝超出经验范围的冒险行为[22]。

基于上述分析,本文提出CEO知性特质影响企业数字化转型的理论分析框架,具体如图1所示。CEO知识特质取决于两方面,即教育学习和经验积累,因此本文从受教育水平和从业经历两个维度考察CEO知识特质。CEO性格特质考察则依据大五人格理论,该理论将个体性格分为开放性、宜人性、情绪稳定性、外倾性和尽责性[23]。有研究考察了CEO大五人格对组织战略性产出(营业收入、市场份额、品牌知名度等)的双重影响,即正面与负面效应[24-25]。

人类行为学指出,人类行为主要由个体特征和环境决定。个体特征又包括知识和性格两大因素,二者共同主导个体行为决策。知识源自后天学习的积累,而性格是先天赋予的行为本能,拥有基因决定的生物学基础,因而具有先天稳定性。CEO的大五人格是其先天禀赋,主要由遗传基因决定,后天改造对CEO性格特质的影响较小;知识则完全是通过后天教育和经验积累而获得,受家庭条件、区域教育、产业与企业环境等诸多条件影响,其形成与变化有着一定机遇性。CEO不断获取知识,有助于其提高自身认知水平,行为更具理性和预见性,但无法改变个体与生俱来的性格特质。因此,在考虑CEO知识特质与性格特质关系时,基于行为学理论,本文作出无关假设。理论分析框架如图1所示。

2 研究假设

2.1 CEO知识特质与企业数字化转型

数字化转型是在传统企业中引入数字作为新生产要素,重塑企业运营的底层逻辑,利用数字化工具打通技术、商业、产业壁垒,实现全新的价值增值模式[26]。因此,数字化转型意味着CEO的商业思维与决策逻辑发生根本性变化,也对企业CEO知识特质与学习能力提出挑战。首先,个人受教育水平能够反映其文化素养和认知能力,受教育水平越高的CEO,其洞察力、学习力、信息素养、分析和处理复杂问题的能力也越强[14]。受教育水平高的CEO更倾向于接受IT技术辅助进行决策,更偏好在广泛收集信息和建议的基础上作出重大决策。其次,受教育水平还会影响CEO的长远眼光和冒险精神,进而影响对机会的识别与响应能力。已有研究表明,CEO受教育水平与企业战略变革、创新战略实施正相关[8,14]。最后,企业开展数字化转型实践具有显著的同群效应[27]。受教育水平高的CEO更乐于与同行同辈交流,从而在相互影响和鼓励下走上转型道路。

从业经历是CEO综合技能与经验知识的反映。在漫长的职业生涯和丰富的从业经历中,CEO会积累起一套分析信息、处理问题、达成目标的领导风格与行为模式,而这又主导着他们的战略决策偏好[28]。CEO的从业经历越长,其积累的认知储备和行业经验就越丰富与多元化,越易于匹配企业数字化转型所需技术和知识要求 [29]。然而,丰富的从业经历也会带来一定隐患:一方面,行业经验会让CEO陷入信息过载和认知惯性,高估转型风险,丧失变革信心[22];另一方面,从业经历易于让CEO陷入关系陷阱,成为既得利益者,面对转型产生阻碍心理、丧失转型动力[14]。此外,从业经历往往与年龄、任期正相关,高龄、长任期在带给CEO丰富经验的同时,也会消磨他们的锐气和魄力,让其变得封闭与保守[30]。由此,本文提出如下研究假设:

H1:CEO知识特质对企业数字化转型有显著影响。

H1a:CEO受教育水平与企业数字化转型呈显著正相关;

H1b:CEO从业经历与企业数字化转型呈显著的倒U型关系。

2.2 CEO性格特质与企业数字化转型

喻登科和李娇[8]研究发现,采用大五人格理论表征的CEO性格特质与组织战略变革之间存在复杂的作用关系,其同时包含正向与负向效应。企业数字化转型是战略变革的一种具体呈现,该情境下CEO性格特质会产生多重影响。

在大五人格理论中,开放性人格被定义为对经验的前摄寻求理解以及对陌生情境的容忍与探索[23]。开放性较高的个体通常具有较强的想象力、审美力、情绪力、思辨力,也乐于挑战传统和接受新事物。因此,开放性高的CEO更趋向支持数字化转型,具体表现为:其一,良好的想象力和思辨力有助于CEO乐观预测数字化转型发展前景,理性判断转型风险;其二,审美和情绪需要使得他们更为欣赏数字化转型变革魅力;其三,包容心态使得他们更愿意接受数字化转型挑战,敢于打破组织惯性。需要注意的是,开放性低的个体特征对企业数字化转型而言,也未必全是弊端,原因是:一方面,相对保守的CEO会更为理性地分析和思考数字化转型利弊,当数字化转型为大势所趋时,他们反而会更加脚踏实地地去推进和落实数字化转型;另一方面,数字化转型对于企业而言是一项持久性工程,需要CEO长期关注和持续推进,显然,开放性较低的CEO更适合这种类型工作。事实上,多项研究已证实,CEO开放性与战略持久性负相关 [31-32]。

宜人性人格具体考察个体对他人所持的态度,表现为信任、坦诚、谦虚、利他等优良品质[23]。宜人性较高的个体会对外界表现出更加信任和心怀善意,对于能够为他人、组织、社会带来福祉的事物(例如数字化转型),他们都会给予支持[8]。在推进数字化转型这一新鲜事物时,宜人性程度高的CEO会对年轻人才更为包容、宽大和友好,这有利于推进数字化转型。

在大五人格理论中,神经质是一个比较独特的维度,它对个体态度与行为的作用方向往往与其它性格特质相反。因此,学者们偏向于利用它的反面——情绪稳定性进行观察与刻画[33]。情绪稳定性用于描述个体体验消极情绪的心理状态。情绪稳定性高的个体更善于调节自身情绪,引导自己回避和疏导在复杂、易变、强压力情境下产生的愤怒、焦虑和忧郁情绪。相较于高神经质个体,情绪稳定者更为自信和自律,遇到困难与挫折时能够坚定信念和静心面对。数字化转型具有复杂性和高不确定性特征,在转型过程中企业会面对很多陌生、未知情形以及极限挑战,这种情况也唯有情绪稳定性高的CEO方可胜任。他们在动态变化的情境中依然能够保持乐观,对数字化转型未来作出清晰判断,并带领组织成员主动迎接与勇敢面对挑战。最后,CEO的情绪稳定性会影响他们从组织内外获得的社会资本,而社会资本对企业数字化转型具有重要支撑与促进作用[34]。

外倾性人格特质表征个体对人际互动的需求以及通过互动获得愉悦的能力[23]。外倾性强的个体更加热情、精力充沛、追求刺激,也更为自信和主动。在企业数字化转型过程中,外倾性强的CEO易于获得三方面优势:其一,强大的交际能力有助于组织广泛、深入地嵌入产业网络,并通过网络的信息共享与资源整合优势,获得更多知识与资源支持,缓解信息不对称,破解技术瓶颈问题,推动数字化转型提速增效 [35];其二,相比内向型CEO,数字化转型带来的新挑战更能满足外倾性个体寻求刺激的性格特质需要,同时,外倾性个体能够更迅速、积极地接受和推进数字化转型;其三,外倾性人格能够增强CEO的沟通能力,助其克服组织内部的数字化转型阻力。

尽责性用于评估个体在目标导向与行为上的组织能力、坚持和动机,高尽责性个体通常是责任心强、可信赖度高和成就导向的[36]。Nadkarni&Herrmann[37]指出,尽责性易使CEO思维固化,更加依赖既有策略,抑制对市场环境变化的感知能力。同时,对成就的强烈追求使得他们倾向于将权力掌握在自己手中,忽视员工意见,压抑员工创造性思维,对企业战略变革形成阻碍。数字化转型作为一项长期的战略性工程,无法在短期内促进业绩快速提升且伴随极大风险。高尽责性CEO更注重企业当期绩效,为减少组织经营不确定性,他们对数字化转型战略往往持保守态度,也不会对数字化转型给予持续稳定的资源支持。综上,本文提出研究假设:

H2:CEO性格特质对企业数字化转型有显著影响。

H2a:CEO开放性与企业数字化转型呈显著的U型关系;

H2b:CEO宜人性与企业数字化转型显著正相关;

H2c:CEO情绪稳定性与企业数字化转型显著正相关;

H2d:CEO外倾性与企业数字化转型显著正相关;

H2e:CEO尽责性与企业数字化转型显著负相关。

3 研究设计

3.1 样本与数据

考虑到2015年《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中首次正式提出数字化这一概念,而且数据收集时间为2022年11-12月,由此确定数据分析的时间窗为2015-2021年。根据数据的可获得性与可比较性原则,以沪深两市A股上市企业为样本,并按如下规则对样本进行筛选:①剔除样本期内ST、退市和IPO企业;②剔除金融行业上市公司;③剔除数据缺失较多的样本。数据主要来源于CSMAR数据库和Wind数据库,上市公司财务报告来自巨潮资讯网,部分CEO个人信息补充自同花顺F10网站。经过样本筛选与数据清洗,最终获得1 031家上市公司的7 217个平衡面板数据观测值。为避免极值影响,对所有连续变量进行上下1%的缩尾处理。

3.2 变量测量

被解释变量:数字化转型(Digital Transformation,缩写为Dig)。只有少数文献进行了数字化转型测量研究。如何帆与刘红霞[38]提出,利用上市企业公告信息判断企业是否进行数字化转型,由此构造虚拟变量进行测度;张永珅等[39]根据企业财务报告附注披露的年末无形资产中与数字化转型相关部分占无形资产总额的比例衡量数字化水平;还有利用企业年报中的数字化转型词频测量转型程度(吴非等,2021)。参照吴非等(2021)构建的数字化转型关键词词库,将企业数字化转型分为底层技术运用和技术实践应用两个维度,在上市企业年报文本中提取与企业数字化转型相关的关键词并统计词频,进而构造统计量,测度企业数字化转型程度。由于这类数据具有明显的右偏性,需对其进行对数化处理,即数字化转型=Ln(数字化转型关键词出现频次+1)。

解释变量:CEO知识特质(Knowledge Trait,缩写为Know)。参考Qiu与Yu[14]以及喻登科、傅晓莉[30]的研究,从受教育水平(Education Level,缩写为Edu)和从业经历(Work Experience,缩写为Work)两个维度对CEO知识特质进行测量。其中,受教育水平代理变量为学历,采用虚拟变量进行测度,即中专以下学历赋值为1,大专学历赋值为2,本科学历赋值为3,硕士学历赋值为4,而博士学历赋值为5;从业经历根据CEO职业背景的丰富程度进行测量,由于该数据具有明显左偏性,对其进行对数化处理。

解释变量:CEO性格特质(Personality Trait,缩写为Per)。根据高阶梯队理论,企业表现与行为显著受到性格特质主导的CEO决策偏好影响,由此可从组织表现反向观察CEO性格特质。由此,以大五人格理论对性格特质的定义为指导,参考喻登科、李娇[8]以及喻登科等[40]的做法,从个人经历、行为以及组织表现等方面探索CEO性格特质测度的统计量构造方法。第一,开放性(Openness,缩写为Open)。它和3个指标密切相关,即国际化背景、任职年限、年龄。CEO国际化背景,从是否具备它国国籍、是否有过留学经历、是否有过国际工作履历三方面进行考察,符合任一条件的赋值为1,否则为0。开放性变量测量方法如下:对CEO任职年限与年龄进行反向处理;对3个指标数据进行标准化处理;对标准化数据进行求和,得到变量数据。第二,宜人性(Agreeableness,缩写为Agr)。从慷慨和利他视角考虑宜人性指标构建,其代理变量为劳动收入,测量方法为实际支付给员工的现金(包括工资、奖金、三险一金等)除以营业总收入。第三,情绪稳定性(Emotional Stability,缩写为Emo)。总经理兼任董事长,有助于提高CEO对自身能力的认可度,增强自信心与权力感知,减少抑郁和焦虑[41]。因此,利用CEO是否两职合一衡量情绪稳定性。第四,外倾性(Extroversion,缩写为Ext)。外倾性高的个体更为热衷与他人和环境互动,参考喻登科等[41]的做法,通过企业广告投入对CEO外倾性性格特质进行间接判断。为提高数据无偏性,对变量数据进行对数化处理。第五,尽责性(Conscientiousness,缩写为Con)。尽责性表现为CEO的责任意识和担当精神,个体对环境、社会责任和治理表现出(ESG)的关注及投入与之契合。因此,采用华证ESG评价数据衡量CEO尽责性。根据华证ESG评级中的9个等级,从低到高依次赋值为1～9。

控制变量(Controls)。参考数字化转型影响因素分析文献[41-42],筛选出6个控制变量:CEO性别(Gender,男性赋值1,女性赋值0)、企业规模(Scale,用员工数量的对数值测度)、成长性(Growth,缩写为Grow,用营业收入增长率测度)、流动性(Liquidity,缩写为Liq,用流动资产与年末总资产的比值测度)、融资约束(Financing Restriction,缩写为Fin,用SA指数进行测量,测度方法为股权成本与债权成本的差值在股权成本中的占比)和总资产(Asset,用年末总资产的对数值测度)。它们主要控制CEO个体、企业规模和企业财务能力3个方面的差异。此外,根据响应模型需要,还控制了年份(Year)和行业(Industry)固定效应,并按照证监会2012年颁布的分类标准进行行业划分。

3.3 模型构建

根据Hausman检验结果,选择面板固定效应模型,使用OLS回归方法开展回归分析。根据研究假设,模型设定如式(1)所示。

其中,

i,t为随机干扰项。

4 实证分析与研究结果

4.1 描述性统计与相关性分析

表1、表2为主要变量描述性统计与相关性分析结果。由表1、表2可知:①相较于最大值和标准差,企业数字化转型均值偏小,说明大多数企业数字化转型水平仍旧偏低;②各变量标准差低于相应均值,变异系数较小,说明回归方程满足方差齐性的基本假设;③CEO知识特质中的受教育水平以及性格特质中的宜人性、情绪稳定性和外倾性与数字化转型的相关系数显著,说明CEO受教育水平以及宜人性、情绪稳定性和外倾性等人格特质都与数字化转型显著正相关,而CEO从业经历、开放性特质与数字化转型的相关系数不显著,为本文提出的研究假设通过检验奠定了基础;④6个控制变量中有4个控制变量与被解释变量显著正相关,说明设置的控制变量科学有效;⑤大多数变量之间的相关系数均显著,但相关系数都较小,预示着变量间的共线性较弱,满足回归方程的参数估计条件。

4.2 回归分析

CEO知性特质对企业数字化转型影响的全样本回归分析结果如表3所示。其中,M1是基准模型,仅控制年份与行业效应;M2进一步添加控制变量,除从业经历与开放性外,其它解释变量均在5%的置信水平上显著;M3在M2的基础上引入从业经历与开放性的平方项,此时CEO受教育水平、情绪稳定性、宜人性和外倾性的回归系数均在1%水平上显著为正,尽责性系数估计值在5%水平上显著为负。从业经历一次项和二次项系数分别为0.185、-0.166,均在5%的统计水平上显著,说明CEO从业经历与数字化转型存在先上升后下降的倒U型关系。CEO开放性一次项和二次项的系数分别为-0.591、0.196,均在1%的统计水平上显著,说明开放性对企业数字化转型的影响呈U型,即随着CEO开放性提升,企业数字化转型水平呈现先下降后上升趋势。综上,研究假设H1和H2以及相应的子假设全部通过验证。从模型M1-M3的Adj R2可以判断,CEO知性特质对企业数字化转型拥有非常高(超过40%)的解释力。

利用Utest检验进一步判断U型关系的真实存在性。从业经历与数字化转型的倒U型关系检验结果显示,曲线两个端点处的斜率先正(β=0.185,p<0.05)后负(β=-0.275,p<0.01),符号相异;极值点为0.557,位于变量取值区间[0.000,1.386];Utest的p值为0.012,在5%水平上拒绝不存在倒U型关系的原假设。因此,从业经历与数字化转型的倒U型关系真实存在,极值点0.557暗示着当CEO具有两项不同职业背景时,企业数字化转型水平达到最高点。类似地, CEO开放性与数字化转型的U型关系检验结果显示,曲线两个端点处的斜率先负(β=-0.352,p<0.01)后正(β=0.371,p<0.01),极值点1.5位于变量取值区间[0.609,2.448],且Utest检验的p值为0.004。因此,CEO开放性人格与企业数字化转型的U型关系在1%水平上显著成立。

4.3 稳健性检验

从6个方面进行研究结果稳健性检验。

第一,滞后因变量。为缓解变量的内生性问题,将企业数字化转型的滞后一期(L1.Dig)、滞后二期(L2.Dig)纳入回归模型,结果如表4中M4和M5所示。研究发现,所有解释变量系数均显著,且符号与原有结果一致。因此,核心结论保持不变。

第二,控制行业、年份交互固定效应。利用高阶联合固定效应进一步加强对内生性问题的控制,吸收那些随时间变化且不可观测行业因素对企业数字化转型的影响,回归结果如M6所示。可以看出,回归结果与基准结果保持一致,故本文研究结论具有可靠性。

第三,改变样本区间。样本考察时间窗口期发生了中国股市大震荡(2015年)这一重大外部冲击事件,导致数字化转型受影响。因此,删除2015-2016年样本数据后进行回归分析,结果如M7所示。研究发现,改变样本区间后参数估计结果未发生根本性改变。

第四,增加控制变量。除CEO个人特征、企业财务与规模属性外,还可能存在一类遗漏变量,即公司治理状况。这是因为董事会构成与运营情况会影响上市企业治理和战略决策,且独立董事的引入会影响高管履职效果。为保证结果更加稳健,将独立董事占比(Independent Director,缩写为Ind,用独立董事人数与董事会人数的比值进行度量)作为控制变量引入模型,回归分析结果如M8所示。增加遗漏变量后,各解释变量系数方向、显著性与基准回归结果无显著差异。

第五,更换模型。上文中采用OLS回归方法进行基准回归,为检验主要结论稳健性,进一步替换回归模型。根据数字化转型程度是否大于均值构建虚拟变量(Dig_dum),使用Logit回归模型进行稳健性检验,数据分析结果如M9所示。结果显示,回归模型的瓦尔德统计量p值为0.000,即模型联合显著性很高,说明更换模型后CEO知性特质对企业数字化转型仍有显著作用,且回归系数方向保持不变,证明研究结果具有高度稳健性。

第六,更新数据。为增强研究结论的时效性与稳健性,2024年5月研究团队补充收集了2022、2023年部分企业样本数据,利用更新后数据进行回归分析与稳健性检验,结果如M10所示,显示研究结论稳定可靠。

4.4 异质性分析

从企业外部环境与内部属性两方面开展异质性分析。其中,外部环境考虑地区数字金融发展水平和行业竞争度,内部属性考虑产权性质和行业属性。

(1)考虑地区数字金融发展水平。我国各地区数字金融发展水平存在较大差距,可能对企业数字化转型产生异质性影响。采用北京大学数字金融研究中心编制的《数字普惠金融指数》中省级层面指数衡量企业所在地区数字金融发展水平,以均值为标准,划分为高与低两个组别,分别匹配企业样本进行回归分析,结果如表5中M11和M12所示。可以发现,分类前后的结果存在较高一致性,再次验证原有结论稳健。但是,在不同数字金融发展水平地区,CEO知性特质对企业数字化转型的影响存在异质性,主要体现在两个方面:①CEO受教育水平仅在低数字金融发展水平地区作用显著,与之相反,CEO从业经历仅在高数字金融发展水平地区作用显著;②CEO宜人性与尽责性在低数字金融发展水平地区作用不显著。这暗示:第一,知识特质的两个维度存在替代性,在数字金融发展水平较低地区CEO文化素养(基本认知能力)比经验积累更重要,而当地区数字金融发展水平提高后,数字化转型更为考验CEO的专业技能和应对挑战的能力,因此从业经历变得更重要。第二,当地区数字金融发展水平较低时,CEO需要积累数字化转型所需的社会资本与情绪能力,因此开放性、外倾性、情绪稳定性等性格特质会产生显著的正向效应,此时CEO与企业相对忽视对员工以及社会的关注,因而宜人性和尽责性无法发挥显著作用。

(2)考虑行业竞争度。企业所处的竞争环境对战略决策具有重大影响。当行业竞争激烈时,企业面临较大生存压力,会对数字化转型的降本增效产生迫切需求。采用赫芬达尔指数衡量企业所属行业的竞争程度,其计算方式为行业内各企业营业收入占行业总营业收入比值的平方和,指数越小意味着行业竞争越激烈。根据赫芬达尔指数中位数对样本进行分组,回归分析结果如表5中M13和M14所示。可以发现,分组回归结果与基准回归结果存在较大差异,意味着行业竞争度显著影响CEO知性特质效用。当行业竞争度很高时,CEO知识特质仍发挥显著作用,且性格特质中仅有开放性和外倾性发挥显著作用;与之不同,当行业竞争度较小时,CEO知识特质和开放性、尽责性等性格特质作用不显著,仅有情绪稳定性、宜人性和外倾性对数字化转型产生显著正向影响。这给予两方面启示:其一,行业竞争度提高会增强企业对CEO知识特质的需求和考验;其二,面临不同行业竞争度时,CEO的多维度性格特质会被差异化激发——高行业竞争度要求企业合作求存,因此易激发开放性和外倾性人格,而低行业竞争度会引致CEO趋于守成,因此易激发情绪稳定性、宜人性和外倾性等性格特质。

(3)考虑产权性质。不同类型企业对数字化转型的接受度不同。根据企业所有制性质,将样本分为国有企业与非国有企业两类,分组回归结果如表5中M15和M16所示。结果显示,两类企业中CEO知性特质对数字化转型的影响存在差异性:①在国有企业中,CEO开放性与数字化转型呈U型关系,但在非国有企业中该关系呈倒U型;②在非国有企业中CEO宜人性人格作用显著,而在国有企业中变得不显著。这意味着,第一,产权性质在CEO开放性与数字化转型关系中发挥负向调节效应,即企业的非国有性质会削弱CEO开放性的作用。这或许与非国有企业相较于国有企业,其抗风险能力较低有关,在该情境下CEO的占优策略是将开放性调整到中间态,表现出中庸的领导风格。第二,相较于非国有企业,国有企业的CEO拥有较低宜人性,由此宜人性特质作用难以显现。

(4)考虑行业属性。制造企业与非制造企业对数字化转型有着不同程度需求,故将样本分为制造企业和非制造企业两组样本,分组回归结果如表4中M17和M18所示。结果表明:其一,CEO知识特质对数字化转型的影响在制造企业中较显著,而在非制造企业中不显著。即制造企业数字化转型对CEO的知识特质有所依赖,而非制造企业数字化转型更加依赖于CEO的性格特质,这也符合两类企业特点。其二,制造企业与非制造企业的数字化转型对CEO性格特质的要求也有显著区别——制造企业更需要CEO拥有宜人性和外倾性,非制造企业更需要匹配开放性和情绪稳定性高的CEO,而比较排斥对外倾性和尽责性程度高的CEO。这暗示着制造企业数字化转型更强调内缘型,即寻求通过内部技术与流程的数字化变革取得突破;而非制造企业的数字化转型更强调外缘型,即致力于通过嵌入社会网络获得数字化转型契机与红利,这要求CEO拥有较高的开放度、较强冒险精神和抗压能力。

5 结论与启示

5.1 研究结论

在互联网经济与工业4.0的双重加持下,数字化转型成为大势所趋。然而,许多企业都面临转型困难,大多数CEO也缺乏数字化转型的先验知识。埃森哲咨询公司通过对400多家成功实现数字化转型的企业进行调研发现,50%的企业数字化转型由CEO直接推动,由此得出数字化转型必须作为“一把手工程”实施的结论。在此基础上,本文提出CEO知性特质概念并通过实证分析探索CEO知性特质对企业数字化转型的复杂作用机制。利用2015-2021年沪深A股1 031家上市企业数据进行分析,得出以下主要结论:①CEO受教育水平对企业数字化转型具有显著促进作用;②CEO的情绪稳定性、宜人性和外倾性等性格特质也对数字化转型产生积极影响;③CEO的尽责性会抑制企业数字化转型;④CEO的从业经历和开放性特质分别对数字化转型产生倒U型、U型的非线性影响;⑤当地区数字金融发展水平、行业竞争度、产权性质、行业属性不同时,CEO知性特质对企业数字化转型的影响具有异质性。

本研究是对相关研究成果[8]的延伸与深化,也是对其部分结果与结论的验证。上述研究发现,CEO受教育水平和开放性特质对组织战略变革有显著正向影响,CEO从业经历与尽责性人格对组织战略变革有显著负向影响。将组织战略变革具化为数字化转型战略,并考虑非线性机制与线性机制的差异时,可以认为本文研究结论与上述研究结果基本一致。本文的边际贡献在于:其一,将研究对象进行拓展,探索了企业数字化转型发生机制;其二,引入非线性机制,增进对CEO知性特质与企业数字化转型复杂关系的理解;其三,更为系统地测度CEO性格特质的作用效应,本研究将其扩展到5个维度,增加了情绪稳定性和外倾性,使得大五人格理论在CEO层面变得更完整。结论上,除线性与非线性机制差异外,本研究证实了宜人性人格的积极影响,而文献[8]中的CEO宜人性作用不显著。这可能源于两项研究中样本规模、测量指标、参数估计方法均存在差异,并提醒企业数字化转型过程中要重视对CEO宜人性特质的考察。

5.2 管理启示

根据研究结论,得到以下管理启示:第一,为适应数字化转型需要,企业在选拔和聘任CEO时,同等条件下宜优先考虑高学历人才。但要注意的是,CEO或其候选人并不是从业经历越丰富越好,丰富的经历也容易使人陷入经验陷阱,丧失接受新兴事物和推进战略变革的动力。第二,CEO需重视修身养性,尤其是发挥宜人性、外倾性和情绪稳定性等方面的性格优势。但是,CEO也需认清性格特质中的潜在负面影响,比如,尽责性会引致个体趋于保守和谨慎,进而错失变革良机。第三,非国有企业应考虑优先聘请具有开放性特质的CEO以应对数字化转型带来的风险。制造企业应重点考察CEO知识特质对数字化转型的作用,而非制造企业宜以CEO性格特质为考察重点。第四,CEO知识特质构成维度间存在部分替代性,当情境变化时它们的影响也会不同。因此,应结合具体情境,选择和培养合适的CEO去推进数字化转型,让企业在数字化时代获得更大发展空间。

5.3 研究不足与展望

本文研究也存在一定局限。第一,未考虑任何中介变量和调节变量,这可能影响对CEO知性特质与企业数字化转型之间复杂作用机制的系统认识;第二,CEO性格特质是采用代理变量(主要是财务指标)进行间接测量的,可能存在一定偏差;第三,数据有待更新;第四,由于数据缺失原因,从初始样本集中删除了大量沪深A股上市公司,可能带来样本选择偏差以及研究结果偏误。

未来,可以从4个方面进行改进:①在研究框架中引入中介变量(学习能力、风险承担行为、变革意愿等)和调节变量(压力感知、经济不确定性、激励政策等),扩展和丰富理论;②优化对CEO性格特质的测量方法,比如采取问卷调查或文本挖掘方式进行测度;③扩展样本数据收集的时间窗,用更充分的数据集进行观点论证;④补全缺失数据,扩充研究样本,可以考虑引入跨文化样本数据,以检验研究结果与结论的稳健性。

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