管理者短视、技术创新与企业价值——基于A股上市公司的实证研究

Managerial Myopia, Technological Innovation, and Corporate Value—An Empirical Study Based on A-Share Listed Companies

摘要: 全球宏观经济面临多重不确定性冲击，企业分化的趋势日益显著，具有长远发展理念的企业更能适应外部环境变革。管理者短视主义可能妨碍企业战略布局，进而损害企业长期价值，技术创新是增强企业市场竞争力和企业价值的关键。基于委托代理理论和高层梯队理论，本文以2018至2022年A股上市公司9448个样本为研究对象，构建模型探讨管理者短视、技术创新与企业价值之间的关系，并检验技术创新的中介效应。研究发现：第一，管理者短视显著抑制技术创新，且存在滞后性；第二，管理者短视通过抑制技术创新对企业价值产生负向影响，且该关系存在滞后性；第三，在非国有企业中，技术创新完全中介管理者短视与企业价值的关系，凸显了技术创新对弱化短视主义负面影响的重要性。最后，本文从强化政府监管和优化企业治理两方面提出建议，以期为提升企业长期价值提供实践参考。

Abstract: The global macroeconomic landscape faces multiple uncertainties and shocks, leading to an increasingly pronounced trend of corporate divergence. Enterprises with a long-term development vision are better able to adapt to external changes, while managerial myopia may hinder strategic planning and harm long-term corporate value. Technological innovation is key to enhancing market competitiveness and corporate value. Based on agency theory and the upper echelons theory, this study examines the relationship between managerial myopia, technological innovation, and corporate value using a sample of 9,448 A-share listed companies from 2018 to 2022. The model tests the mediating effect of technological innovation. The findings are as follows: Managerial myopia significantly suppresses technological innovation, with a lag effect; Technological innovation mediates the relationship, with managerial myopia negatively affecting corporate value through its suppression of innovation, and this effect also exhibits a lag. In non-state-owned enterprises, technological innovation fully mediates the relationship between managerial myopia and corporate value, highlighting the importance of innovation in mitigating the negative impact of myopia. Finally, the paper offers suggestions for strengthening government regulation and optimizing corporate governance to provide practical insights for enhancing long-term corporate value.

1. 引言

在全球可持续发展的浪潮中，中国的“十四五”规划和碳中和目标为企业的经营方向提供了明确指引。在这一背景下，那些具有长远发展理念的企业能够更好地应对外部环境变化，并着力提升内部的长期价值。作为企业的“掌舵者”，管理者直接参与并指导企业各项经营活动，其行为和决策对企业的当前经营状况及未来发展有着深远影响。管理者的经营理念和行为差异，往往导致企业的经营绩效和经济价值存在显著差异。因此，研究管理者短视对企业价值的影响具有重要的现实意义。

近年来，中国明确提出要增强企业的技术创新能力，将创新置于现代化建设的核心地位，并持续优化技术创新的政策环境。在国家与企业层面，技术创新不仅是推动经济高质量发展的关键手段，也是企业创造长期竞争力的重要途径。因此，本文以技术创新为中介变量，探讨管理者短视如何通过影响技术创新进而对企业价值产生作用的内在机制。

从理论层面来看，已有研究大多从外部环境视角探讨管理者短视问题，通常以股东换手率等间接指标衡量管理者短视水平。然而，本文从管理者的内在行为特征入手，采用直接指标量化短视程度(胡楠等，2021) [1]，这种方法不仅弥补了以往研究在测量维度上的局限性，还深化了对管理者短视经济后果的理解。此外，当前文献集中于管理者短视与技术创新、技术创新与企业价值之间的两两关系，鲜有研究全面分析三者之间的关联。本文试图填补这一理论空白，探讨管理者短视如何通过技术创新对企业价值产生影响。

从实践意义来看，管理者短视、技术创新与企业价值三者关系的研究能够帮助企业更好地关注高管的内在特质，优化内部治理。同时，这一研究能够促使企业认识到技术创新在提升未来绩效和创造长期价值中的关键作用，进而为企业制定战略决策提供理论依据。

2. 文献回顾与假设推演

2.1. 管理者短视

管理者短视(Managerial Myopia)是指管理者为迎合投资者或追求自身利益，采取以牺牲企业长期利益为代价的次优行为[2]，可能对企业远期发展造成不利影响。Porter认为管理者短视是管理者对研发、广告及员工培训等长期投资不足以实现短期目标的行为[3]。Bushee认为短视行为是一种盈余管理，管理者常在盈余目标与研发投资之间的权衡中出现短视行为[4]。Stede则认为管理者短视行为表现为过度关注当期绩效[5]。胡楠，薛付婧和王昊楠则从社会心理学时间导向概念的角度做出了解释，即管理者短视是指在短期向导影响下管理者决策视域过短的现象，相较于长期发展，管理者更关注当即可以获得和满足的利益[1]。

管理者短视的动机可从迎合投资者和满足自身利益两方面分析。敲竹杠假设(Holdup Losses)假定短视的投资政策最终来源于股东，而不是管理者的选择。股东们选择短视投资的原因在于这样的成本要小于公司在管理者选择长期项目后继续“要挟”公司时产生的“要挟损失”[6]。所有权结构(Ownership Structure)理论认为管理者会为迎合采取短期投资策略的股东而产生短视行为，长期投资者持股比例高有助于减弱管理者短视[7] [8]，而投机性股东和频繁交易则更容易使管理层产生短视行为[9]。收购理论(Takeover)、管理者防御(Managerial Entrenchment)和薪酬扭曲假设理论(Wage Distortion)等从管理者满足自身利益角度对短视行为作出了解释。管理者为了避免被兼并和解散会更注重投资于长期项目[10]，而当管理者越关注当下的股价，越容易出现短视行为[11]。管理者为了维持自身职位和最大化薪酬[12]，也有动机采取一些行为来降低被撤换等的风险，从企业角度来看，这些行为往往是短视的[13]，管理防御程度随着管理者能力的下降、预期转换工作成本和不确定性的增加而增加[14]。薪酬扭曲理论认为职业经理人市场上的信息不对称导致管理者关注短期业绩，这种动机与其经验、合同期限成反比[15]。

此外，不同年龄的管理者具有不同的风险偏好，表现出不同的短视特征[7]，年轻高管预期在公司任职的时间更长，因此会在研发支出上投入较多资金[16]。也有学者认为，年龄越大的管理者，因其身体和精力大不如从前，往往防御性更高，更倾向于投资短视[13]。在职业生涯的中期，管理者有更长期的投资偏好较高，而在事业的早期和后期，他们更容易出现短视的投资行为。而在相同的职业生涯阶段，来自外部经理人市场的管理者短视倾向更小[12]。

管理者短视行为主要体现在投资、融资及企业经营中，典型表现包括调整研发费用、操纵固定资产投资以及交易性金融资产等证券投资[17]。由于短视较为难以量化，过去学者们通常用间接指标衡量，如投资者的换手率指标[9]、短期证券投资[18]，非R&D资本性支出也被选作管理者投资短视的反向指标[19]-[21]。

管理者短视的影响主要体现在对投资和内部控制两方面。短视主义常导致过分追求短期效益，放弃长期能最大化企业价值的投资项目[22]，还会显著加剧超募资金的迎合性投资行为[23]。另一方面，管理者很多时候会经受不住短期利益的诱惑，放弃长期职业操守，选择隐瞒所识别的内部控制缺陷，导致公司行为主体的规划理性与内控中重大缺陷披露的投机行为之间出现不一致的情况[24]。应对短视问题，管理者持股被认为是重要治理机制，管理者持股越多，其自身利益与企业利益之间的联系愈紧密和一致，弱化二者之间的代理问题，减少短视行为的发生[25]，增强市场估值与技术创新之间的正向关系[26]。

2.2. 企业技术创新

创新理论(Innovation Theory)认为所谓的创新就是建立一种新的生产函数，把一种从未有过的生产要素和生产条件引入生产体系中。在企业管理中，技术创新是一个从新想法的产生、研究，到拓展、生产、制造并且商业化的过程[27]。实施技术创新的企业的产品或服务的成本更低，更具有竞争优势，因此技术创新是企业的生存和发展的关键，千万企业汇聚于此，企业可以看作为技术创新促进经济增长的纽带[28]，技术创新就会对国家和社会产生更加广阔而深远的影响。

技术创新的重要性不言而喻，不少学者基于技术创新进行了一系列研究。学者们用研发支出和专利数量化企业技术创新[29]。企业的研发经费与专利产出、新产品产出以及创新绩效呈现显著正相关关系，研发投入与获利能力具有正相关关系[30]。高科技企业的研发投入能够有效地向技术创新产出转化，但相关产出对提高企业竞争力的影响却不大[31]。

管理者短视通常会对企业技术创新产生负面的影响。技术创新是一项充满未知风险的长期投入过程，而管理者短视不利于企业技术创新[32]。罗昆在研究发现管理者短视在外籍董事与企业创新之间为部分中介效应作用[33]。此外，投资视野较短的管理者更倾向于低估企业创新机会的价值，从而减少创新投资，特别是对于探索式的创新，更表现出边际递增的抑制效应[34]。

2.3. 企业价值

企业价值评估，即将企业价值量化，其广义上指任何机构对某一公司内在价值的估计，最早起源于Irving Fisher的财务预算理论(Financial Budget)，他认为资本事实上是未来所得流量的现值，奠定了现代企业估值理论的基础[35]。企业价值的涵义非常丰富，1958年Modigliani和Mille在MM理论中明确提出了企业价值的概念，这之后企业价值成为了公司所关注的重点[36]。

注重技术创新投入的企业，通常其价值也更高。研发投入与企业的技术资产、盈利能力以及成长性都呈现出显著正相关关系[37]，因此，加大研发投入会对企业产生正面的影响，从而促进企业盈利水平的提升[38]。研发投入与成长能力也具有相关性，并且具有滞后性和累积效应[39]。通过对中国民营高科技公司的实证分析，可以发现公司披露的研发支出越高，公司价值的提升就越大，这是因为公司在研发投入方面的信息披露可以向投资者传达正面的讯息，吸引更多的投资，进而推动股价和公司的价值增长[40]。处于成长期的企业为抢占市场份额，往往更重视提升企业价值，研发投入的积极性更高[41]。从投入和产出两方面来看，技术创新对企业价值均有正向影响[42]，蔡庆丰、林少勤、林海涵和吴冠琛等学者认为长期价值创造假说与管理层短视现象关系密切，通过研究发现反收购条款可以减少管理层短视行为，正向促进企业研发创新，并进一步发现这有助于提升企业价值[43]。

3. 研究假设

3.1. 样本选择及数据来源

本文初始样本为2018~2022年中国沪深两市所有A股上市公司，并对其进行以下处理：1) 由于ST、ST*等特殊类型公司经营状况不佳，出现亏损，面临退市风险，可能会影响研究结果上市公司样本，因此将其剔除；2) 剔除金融类上市公司样本；3) 去除部分财务数据缺失的上市公司样本；4) 为避免极端值对研究的影响，对所有连续型变量进行上下1%水平的Winsorize处理，处理后共得到9448个样本。除管理者短视指标来源于WinGO财经文本数据平台，其他指标数据均来源于CSMAR数据库。

3.2. 变量设计

被解释变量：企业价值(TQ)。本文借鉴了崔也光、姜晓文和齐英(2019) [41]等学者的研究，本文选取TobinQ值度量企业价值。1969年，James Tobin提出这一指标，与其他会计指标相比TobinQ值不易受到操控，既包含了企业绩效的历史数据，又反映了投资者对于企业未来绩效的预期。

解释变量：管理者短视(Gmyopia)。在过去的研究中，由于管理者短视程度难以直接度量，学者们或是采用投资者换手率、短期证券投资等间接指标，或是选用长期项目投资等反向指标来衡量管理者短视的水平，胡楠等(2021) [1]以社会心理学的时间导向理论为基础，采用文本分析与机器学习的方法，构建了全新的直接度量的管理者短视主义指标，本文借鉴前人的研究成果，使用这一指标来衡量管理者短视水平。

中介变量：企业技术创新(RD)。本文从投入角度，选取研发支出来衡量企业的技术创新水平，同时，由于不同企业的规模大小存在差异，本文借鉴李文茜和刘益(2017) [31]的研究，采用企业当年费用化与资本化的研发支出总和与营业收入的比值这一相对指标来量化企业的研发支出强度。

控制变量：参考胡楠等(2021) [1]、张信东和薛海燕(2021) [44]的研究，控制企业规模(Size)，选择盈利能力(ROA)、成长能力(Growth)、财务杠杆(Lever)、股权集中度(OC)、产权性质(SOE)等为控制变量，并且控制了年份和行业固定效应，所有变量定义如表1所示。

Table 1. Variable definition table

表1. 变量定义表

类别	指标	代码	说明
被解释变量	企业价值	TQ	Tobin Q = 企业市场价值/资产重置成本
解释变量	管理者短视	Gmyopia	衡量管理者内在短视主义特质的直接指标
中介变量	技术创新	R&D	企业研发投入与年末营业收入的比值
控制变量	企业规模	Size	公司年末总资产的自然对数
	盈利能力	ROA	企业净利润/年末总资产
	成长能力	Growth	(本年营业收入总额–上年营业收入总额)/上年营业收入总额
	财务杠杆	Lever	企业年末总负债与总资产的比值
	股权集中度	OC	企业第一大股东持股比例
	产权性质	SOE	虚拟变量，若企业最终实际控制人为国有性质取值为1，否则，取值为0
	行业	Industry	虚拟变量，某一行业取1，同时其他行业取0
	年度	Year	虚拟变量，某一年份取1，同时其他年份取0

3.3. 模型构建

本文参考温忠麟和叶宝娟(2014) [45]的中介效应检验流程来完成实证研究。中介效应是指在探究自变量对因变量的影响过程中，考虑自变量可能首先通过影响变量M，再对因变量产生相关作用，此时变量M称为中介变量。变量之间的关系可用以下回归方程来描述：

$Y=cX+e1$ (1)

$M=aX+e2$ (2)

$Y=c^{\prime }X+bM+e3$ (3)

Figure 1. Mediation effect diagram

图1. 中介效应示意图

如图1所示，系数c为自变量X对因变量Y的总效应，系数a是X对M的效应，b是控制X的影响后，M对Y的效应，系数c′是控制M的影响后X对Y的直接效应，间接效应即中介效应为系数a与b的乘积，总效应 = 直接效应 + 间接效应，即$c=c^{\prime }+ab$ 。本文依据图2完成中介效应检验。

Figure 2. Mediation effect testing procedure

图2. 中介效应检验程序

为探究管理者短视、技术创新与企业价值之间的关系，本文基于沪深A股上市公司2018~2022年的面板数据，建立如下几个模型，控制了年份和行业固定效应。使用Stata 17.0软件进行回归分析检验。公式中i代表企业，t代表年份，α代表模型中的常数项，ε则为误差项，本文采用稳健的标准误。

$T{Q}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t}+{\beta }_{2}Gontrol{s}_{i,t}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (4)

$T{Q}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t-1}+{\beta }_{2}Gontrol{s}_{i,t}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (5)

$R{D}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t}+{\beta }_{2}Gontrol{s}_{i,t}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (6)

$R{D}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t-1}+{\beta }_{2}Gontrol{s}_{i,t}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (7)

$T{Q}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t}+{\beta }_{2}R{D}_{i,t}+{\beta }_{3}Gontrol{s}_{i,t}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (8)

$T{Q}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Gmyopi{a}_{i,t}+{\beta }_{2}R{D}_{i,t}+{\beta }_{3}Gontrol{s}_{i,t-1}+YearFE+FirmFE+{\epsilon }_{i,t}$ (9)

4. 实证分析

4.1. 描述性统计

表2呈现了描述性统计的结果，包含样本量、平均值、标准差、25%分位数、中位数和75%分位数。TobinQ值极小值为0.877，极大值为8.083，平均值为1.839，意味着不同企业的企业价值存在较大差异，而平均值接近极小值表明大部分企业的企业价值是较小的，少数头部企业具有很高的企业价值。

管理者短视是在0到1之间波动的指标，样本中极小值为0，平均值0.069、中位数0.056靠近极小值，说明大部分企业存在管理者短视的情形但管理者短视程度较低，极大值0.347，说明一些企业的管理层有较强的短视主义，标准差为0.061表明管理者短视具有一定的变异性。技术创新平均值为0.051，中位数为0.039，意味着大部分企业技术创新投入水平还比较低，只有少部分企业的管理层重视并且在技术创新方面投入较多。

在控制变量中，企业规模极小值19.890，极大值26.000，均值22.270，说明企业规模之间还是有一定差异的，但没有规模极大和极小的企业。大股东持股比例极小值0.088，极大值0.732，均值0.330，中位数0.307，表明样本中没有大部分企业出现股权过于集中的情况。

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

变量	样本量	平均值	标准差	P25分位数	中位数	P75分位数	极小值	极大值
TQ	9448	1.839	1.142	1.178	1.486	2.036	0.877	8.083
Gmyopia	9448	0.069	0.061	0.027	0.0561	0.0976	0.000	0.347
RD	9448	0.051	0.049	0.021	0.039	0.0607	0.000	0.256
Size	9448	22.270	1.278	21.330	22.070	22.990	19.890	26.000
ROA	9448	0.041	0.075	0.016	0.042	0.078	-0.232	0.224
Growth	9448	0.125	0.327	-0.034	0.087	0.223	-0.491	2.074
Lever	9448	0.406	0.195	0.249	0.400	0.547	0.048	0.873
OC	9448	0.330	0.144	0.220	0.307	0.422	0.088	0.732
SOE	9448	0.275	0.447	0.000	0.000	1.000	0.000	1.000

4.2. 相关性分析

为验证上文提出的几个假设，本文首先进行了相关性分析，结果如表3所示。由表可知，管理者短视与企业价值的相关系数为−0.088，并且在1%的水平上显著，表明管理者短视与企业价值显著负向相关，初步验证了假设H1。管理者短视与技术创新的相关系数为−0.124，并且在1%的水平上显著，说明管理者越短视，企业在技术创新方面的投入越少，技术创新与企业价值的相关系数为0.288，并且在1%的水平上显著，意味着企业的技术创新投入强度与企业价值显著正相关。经分析可知，各主要变量之间均呈现显著相关，同时，各变量之间相关系数均小于0.5，初步排除了存在多重共线性问题的可能性。

Table 3. Correlation analysis

表3. 相关性分析

指标	TQ	Gmyopia	RD	Size	ROA	Growth	Lever	OC	SOE
TQ	1
Gmyopia	−0.088^***	1
RD	0.288^***	−0.124^***	1
Size	−0.297^***	0.071^***	−0.279^***	1
ROA	0.206^***	−0.094^***	−0.031^***	−0.0070	1
Growth	0.088^***	−0.079^***	−0.032^***	0.031^***	0.318^***	1
Lever	−0.260^***	0.095^***	−0.296^***	0.511^***	−0.373^***	0.011	1
OC	−0.067^***	0.039^***	−0.188^***	0.165^***	0.175^***	0.0110	0.011	1
SOE	−0.143^***	0.118^***	−0.215^***	0.405^***	−0.070^***	−0.043^***	0.255^***	0.225^***	1

4.3. 回归分析

4.3.1. 管理者短视与企业价值

依据模型(1)对管理者短视与企业价值进行回归，结果如表4所示。管理者短视与企业价值的回归系数为−0.818，且在1%的水平上显著负相关，表明对于上市公司而言，管理层越短视，就会越注重短期利益的实现。一方面在企业内部经营方面，管理者会缺乏长远的发展理念，另一方面在应对市场压力方面，管理者会过分关注市场估值，迎合部分股东对于短期利益的喜好，进而对企业价值产生负面影响。对管理者短视进行滞后一期处理，按照模型(2)回归，可以看到管理者短视与企业价值的回归系数为−1.151，小于当期回归系数，并且在1%的水平上显著负相关。综上，假设H1得到验证，说明管理者短视对于企业价值的负面影响具有一定的滞后性。

在控制变量中，总资产收益率、营业收入增长率与企业价值呈现了显著正相关关系，表明企业盈利能力越强、成长能力越强，一定程度上企业价值就越高。但是，企业规模、财务杠杆和股权集中度均与企业价值在1%水平上显著负相关，意味着企业应当谨慎考虑大肆扩张的发展战略，对财务杠杆的利用和股权集中度应当控制在合理范围内。

Table 4. Regression results of managerial myopia and firm value

表4. 管理者短视与企业价值的回归结果

	当期TQ		滞后一期TQ
变量	系数	T值	系数	T值
Gmyopia	−0.818^***	−4.47	−1.151^***	−4.49
Size	−0.229^***	−17.62	−0.249^***	−14.40
ROA	2.681^***	11.30	3.924^***	11.28
Growth	0.134^***	3.32	0.211^***	4.01
Lever	−0.360^***	−4.32	−0.688^***	−5.98
OC	−0.440^***	−5.82	−0.445^***	−4.15
SOE	0.019	0.74	−0.018	−0.49
_cons	7.150^***	26.91	7.918^***	22.39
N	9448		5700
R-squared	0.138		0.179
Industry	Yes		Yes
Year	Yes		Yes

注：t statistics in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01。

4.3.2. 技术创新的中介效应

在前文回归的基础上，本文利用模型(3)进行检验以探究管理者短视对企业技术创新的影响，结果如表5所示。管理者短视与技术创新在1%的水平上显著负相关，回归系数为−0.072，说明管理者短视会抑制企业的技术创新投入，减弱企业的研发强度，模型R²为15.9%，拟合优度尚可。根据模型(4)验证滞后一期的关系，管理者短视与技术创新仍在1%的水平上显著负相关，回归系数小于当期回归系数(−0.073 < −0.072)。同时，企业规模、总资产收益率、财务杠杆和股权集中度均与技术创新在1%水平上表现显著负相关关系。企业的技术创新具有一定的灵活性，而企业规模的扩张、股权集中度的增加使得企业组织变得大而冗余，会抑制技术创新的投入强度。

Table 5. Regression results of managerial myopia and technological innovation

表5. 管理者短视与技术创新的回归结果

	当期RD		滞后一期RD
变量	系数	T值	系数	T值
Gmyopia	−0.072^***	−9.22	−0.073^***	−8.19
Size	−0.003^***	−6.82	−0.004^***	−6.93
ROA	−0.082^***	−8.34	−0.059^***	−5.34
Growth	0.001	0.36	0.021^***	8.91
Lever	−0.068^***	−19.04	−0.059^***	−14.27
OC	−0.043^***	−13.62	−0.047^***	−12.00
SOE	−0.009^***	−8.40	−0.007^***	−5.41
_cons	0.172^***	18.85	0.179^***	16.48
N	9448		5700
R-squared	0.159		0.167
Industry	Yes		Yes
Year	Yes		Yes

注：t statistics in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01。

为验证技术创新的中介效应，根据模型(5)对系数c′和系数b进行检验，结果如表6所示。可以看到，管理者短视与企业价值在5%的水平上显著负相关，回归系数为−0.436，技术创新与企业价值在1%的水平上显著正相关，回归系数为5.319，因此，本文中系数a和系数b均显著，无须进行Bootstrap检验。由于系数c′同样显著，并且与ab同号，表明技术创新在管理者短视与企业价值之间具有部分中介效应，中介效应占总效应比例为(−0.072*5.319)/(−0.818) = 46.82%。在企业中，当作为掌舵者的管理层缺乏长远的发展理念，反而倾向于追逐短期利益时，会抑制企业的技术创新水平，而在技术创新方面的投入会最终体现为企业价值，因此，管理者短视会通过抑制企业技术创新对企业价值产生负面影响。

管理者短视和技术创新同时滞后一期，由结果可见，二者与企业价值的回归系数的绝对值，均大于当期回归系数的绝对值(0.623 > 0.436, 7.287 > 5.319)，假设H2得到证明，管理者短视通过技术创新对企业价值的负面影响具有一定的滞后性。

Table 6. Regression results of the mediating effect of technological innovation

表6. 技术创新的中介效应回归结果

	当期TQ		滞后一期TQ
变量	系数	T值	系数	T值
Gmyopia	−0.436^**	−2.44	−0.623^**	−2.47
RD	5.319^***	15.97	7.287^***	14.70
Size	−0.212^***	−16.46	−0.222^***	−12.93
ROA	3.116^***	13.05	4.357^***	12.72
Growth	0.131^***	3.22	0.059	1.20
Lever	0.000	0.00	−0.256^**	−2.26
OC	−0.209^***	−2.85	−0.104	−1.00
SOE	0.068^***	2.64	0.034	0.99
_cons	6.236^***	23.01	6.615^***	18.31
N	9448		5700
R-squared	0.181		0.237
Industry	Yes		Yes
Year	Yes		Yes

注：t statistics in parentheses, ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01。

4.4. 稳健性检验

4.4.1. 扩展样本期

将研究期间由2018~2022年扩展研究期间至2016~2022年，得到14492个样本，同时，本文考虑到管理者的短视主义对于企业的研发投入强度可能会存在更长的时滞效应，因此将管理者短视指标滞后两期，重新代入模型进行回归分析，结果如下表7所示。由回归结果可知，管理者短视依然与技术创新和企业价值呈现显著负相关关系，上述研究结论没有发生大的改变。

Table 7. Extended sample period

表7. 扩展样本期

	TQ	L.RD	TQ
L2.Gmyopia	−1.317^***	−0.067^***	−0.948^***
	(−6.55)	(−8.97)	(−4.68)
L.RD			6.043^***
			(14.31)
Size	−0.263^***	−0.004^***	−0.237^***
	(−17.88)	(−7.92)	(−15.66)
ROA	3.683^***	−0.055^***	4.087^***
	(13.85)	(−5.64)	(14.98)
Growth	0.043	0.017^***	−0.036
	(1.03)	(8.31)	(−0.85)
Lever	−0.440^***	−0.056^***	−0.107
	(−4.58)	(−15.20)	(−1.10)
OC	−0.173^*	−0.043^***	0.075
	(−1.96)	(−12.42)	(0.86)
SOE	−0.007	−0.006^***	0.038
	(−0.25)	(−5.65)	(1.33)
_cons	7.964^***	0.177^***	6.818^***
	(26.43)	(18.17)	(21.48)
N	7271	7271	7271
R-squared	0.170	0.152	0.214
Industry	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes

4.4.2. 替换中介变量和被解释变量

上文中中介变量技术创新用“研发支出/营业收入”来衡量，这里采用“研发支出/年末总资产”来代替原有的中介变量。同时，因考虑到流通股与非流通股存在一定的差异，采用“(流通股市值 + 非流通股账面净值 + 负债账面价值)/总资产账面价值”来度量企业价值，然后重新进行回归，得到结果如表8所示，可见研究结果与上文研究结论基本保持一致，表明本文结论具有一定的稳健性。

Table 8. Replacing mediating and dependent variables

表8. 替换中介变量和被解释变量

	TQ2		RD2		TQ2
	当期	滞后1期	当期	滞后1期	当期	滞后1期
Gmyopia	−1.509^***	−1.893^***	−0.031^***	−0.031^***	−0.896^***	−1.299^***
	(−5.13)	(−4.55)	(-8.62)	(−6.78)	(−3.11)	(−3.17)
RD2					19.824^***	19.427^***
					(15.29)	(11.42)
Size	−0.384^***	−0.371^***	−0.003^***	−0.003^***	−0.329^***	−0.317^***
	(−14.60)	(−9.99)	(−12.14)	(−10.06)	(−12.68)	(−8.36)
ROA	6.122^***	7.138^***	0.024^***	0.051^***	5.650^***	6.147^***
	(14.10)	(11.70)	(4.94)	(10.42)	(13.78)	(10.29)
Growth	0.408^***	0.384^***	0.003^***	0.000	0.349^***	0.383^***
	(4.52)	(3.80)	(3.79)	(0.05)	(3.98)	(3.87)
Lever	−0.910^***	−0.831^***	−0.007^***	−0.003	−0.780^***	−0.777^***
	(−4.69)	(−3.02)	(−4.15)	(−1.44)	(−4.11)	(−2.85)
OC	−0.105	−0.165	−0.015^***	−0.017^***	0.190	0.164
	(−0.79)	(−0.96)	(−8.40)	(−8.25)	(1.49)	(1.00)
_cons	−0.236^***	−0.240^***	−0.004^***	−0.004^***	−0.156^***	−0.159^***
	(−6.44)	(−4.91)	(−7.52)	(−6.24)	(−4.41)	(−3.35)
N	11.165^***		0.096^***		9.265^***	19.427^***
R-squared	(21.19)		(20.86)		(17.49)	(11.42)
Industry	9448	10.978^***	9448	0.096^***	9448	9.111^***
Year	0.194	(14.87)	0.092	(16.73)	0.241	(11.82)

4.5. 异质性分析

由于产权的不同，在公司治理方面，国有企业与非国有企业有一些差异，从而使得管理者短视对技术创新和企业价值产生不同程度的影响。由表9可知，国有企业的管理者短视与企业价值在1%的水平上显著负相关，回归系数为−1.241，非国有企业的管理者短视水平与企业价值在5%的水平上显著负相关，回归系数为−0.596，说明国有企业中的管理者短视会对企业价值产生更大的负面影响。不论是国企还是私企，管理者短视均在1%水平上对技术创新产生负面影响，在私企中，这一负面影响会更大(−0.080 < −0.056)。

继续考虑技术创新的中介效应，可以看到不论是国企还是私企，代入模型(3)后，二者的系数b均显著。对于国有企业而言，管理者短视水平的系数仍在1%的水平上与企业价值负相关，回归系数为−0.917，即中介效应模型中，系数c，a，b，c′均显著，且a、b与c′同号，表明技术创新在国企的管理者短视与企业价值之间为部分中介效应，意味着在国企中管理者短视对于企业价值的影响，不是只有技术创新这一唯一的路径，还可能存在其他的中介变量有待探究。但是，对于非国有企业而言，代入模型(3)后，其管理者短视与企业价值的回归系数不显著，即系数c，a，b显著但系数c′不显著，说明技术创新在非国有企业的管理者短视与企业价值关系中具有完全中介效应，表明在私企中，管理者短视很大可能通过抑制技术研发投入来影响企业价值。

Table 9. Heterogeneity analysis

表9. 异质性分析

	TQ		RD		TQ
SOE	1	0	1	0	1	0
Gmyopia	−1.241^***	−0.596^**	−0.056^***	−0.080^***	−0.917^***	−0.171
	(−4.55)	(−2.53)	(−5.58)	(−7.71)	(−3.48)	(−0.74)
RD					5.793^***	5.331^***
					(7.41)	(14.39)
Size	−0.259^***	−0.216^***	−0.005^***	−0.003^***	−0.232^***	−0.201^***
	(−13.53)	(−12.46)	(−7.97)	(−4.42)	(−12.43)	(−11.67)
ROA	3.811^***	2.491^***	−0.039^*	−0.092^***	4.039^***	2.981^***
	(5.43)	(9.83)	(−1.93)	(−8.17)	(5.94)	(11.53)
Growth	−0.009	0.181^***	0.003	−0.000	−0.025	0.182^***
	(−0.17)	(3.58)	(1.18)	(−0.09)	(−0.45)	(3.57)
Lever	−0.429^***	−0.301^***	−0.030^***	−0.082^***	−0.257^**	0.136
	(−3.31)	(−2.88)	(−5.72)	(−18.00)	(−2.09)	(1.31)
OC	−0.253^**	−0.493^***	−0.035^***	−0.047^***	−0.052	−0.242^**
	(−2.19)	(−5.00)	(−7.29)	(−11.43)	(−0.45)	(−2.52)
_cons	7.847^***	6.844^***	0.175^***	0.173^***	6.836^***	5.921^***
	(19.46)	(19.08)	(14.31)	(13.34)	(17.51)	(16.10)
N	2599	6849	2599	6849	2599	6849
R-squared	0.226	0.093	0.119	0.126	0.267	0.140
Industry	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
Year	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes

5. 研究结论

本文基于2018~2022年A股上市公司数据，探讨了管理者短视、技术创新与企业价值之间的关系，研究发现：管理者短视显著抑制技术创新投入，且这种抑制作用具有滞后性。由于技术创新的收益难以在短期内体现，具有短视倾向的高管往往更关注短期可见的项目收益，而忽视技术研发的长期价值。而加大研发投入不仅能够提升企业内部创新能力，为生产、销售等环节注入活力，增强市场竞争力，还能通过财报披露向市场传递积极信号，从而提升市场对企业的信任与认可，最终反映为企业价值的增长。进一步分析表明，技术创新在管理者短视与企业价值之间起到中介作用。管理者短视通过减少研发投入降低了企业的经营绩效，进而削弱了企业价值的长期增长潜力，这一机制在滞后期内依然显著。值得注意的是，国有企业在这一问题上的表现尤为突出，其管理者短视程度显著高于非国有企业，同时技术创新水平和企业价值相对更低。在非国有企业中，技术创新完全中介了管理者短视与企业价值的关系，这表明非国有企业需要更加重视高新技术的研发和创新，以弱化短视主义对企业发展的负面影响。

基于上述结论，本文提出了一系列政策建议。在政府层面，首先，需要完善相关政策与监管机制。政府可以通过提供直接的资金支持或税收优惠政策，营造良好的技术创新环境，并积极发挥“纽带”作用，推动校企合作和科研机构间的交流，以提升企业技术研发的质量。此外，应进一步完善知识产权保护相关法律法规，尤其是知识产权和专利技术保护法，为企业技术研发成果提供保障，消除企业创新的后顾之忧。其次，作为“看得见”的手，政府还应优化监管机制，与市场机制协同作用，强化对企业行为的有效监督，抑制管理者短视倾向，推动企业长期健康发展。在公司治理层面，企业需要优化高管的选拔和管理机制，注重考察管理者的战略视野和决策特质，避免具有短视倾向的人员担任关键管理岗位。同时，应不断完善公司治理机制，弱化个人短视行为对企业创新和价值增长的不利影响。企业还需要增强全体员工的创新意识，制定长期创新战略，对研发活动给予充足支持，为研发人员提供更好的工作环境和福利待遇，提升整体技术创新能力。此外，企业应加强与高校和科研机构的合作，借助外部资源和经验，进一步提升技术研发水平。通过政府与企业的共同努力，可以有效减弱管理者短视主义对技术创新和企业价值的负面影响，助力企业实现可持续发展。

基金项目

感谢国家自然科学基金资助项目(项目编号：50902110)。