1. 引言
相较于西方依赖法律的契约型社会，中国作为典型的关系型社会[1]，人们在长期互动过程中形成的血缘及地缘关系共同铸就了人际交流的基础。当代中国扎根于历史悠久的农耕文明，农耕文化的聚居特点导致的是熟人社会，因而信任具有其鲜明的地域文化特点。方言作为区域性文化标识的核心元素，既充当着群体内部沟通的桥梁，又是洞察社会信任建立和发展的关键维度。改革开放以来，社会剧烈变迁，种种价值观的碰撞逐渐显露，民众间的社会互信遭遇了前所未有的考验[2]。在这样的情境下，天然关系对建立人与人之间信任的作用愈发凸显。
新时代中国已转向高质量发展阶段，经济增长朝着技术创新驱动型转变。企业作为创新战略实施主要推动力量，研发投入要素持续备受关注。然而，由于研发投资本身所具有的长时间跨度与高成本消耗等属性，高管们为避免因创新失误而导致的报酬降低等风险通常不愿去冒险，在创新研发投入上并不完全按照股东利益最大化目标而进行[3]。因而，缓和因风险偏好及投资回报期不同而生的股东与管理者间的代理问题，已成为公司治理亟待解决的关键话题。眼下，许多研究从代理理论和高阶梯队理论的视角展开，分析了外部治理因素如接管市场、财务约束以及资者保护水平对企业创新的影响[4]。另一方面，也有学者着眼于公司内部治理结构，例如股权结构、董事会构成和管理层激励等因素，进而探究这些因素对公司创新活动的作用[5] [6]。尽管如此，现有研究普遍忽略了企业所处的社会环境，缺乏了对高层管理人员的文化背景与社会关系如何影响企业创新的探索。
随着研究的不断深入，越来越多的学者认为，管理者的行为不仅仅是由正式制度决定的，还与非正式制度有着密切的联系。董事长同总经理构成了沟通董事会与管理团队的关键桥梁，他们的关系能够叠加至传统官僚制权力结构之上，对企业战略性决策与选择施加影响[7]。近年来，关于文化与社会关系在公司创新活动中的效用已经成为了热门的研究话题[8] [9]。有研究显示，信任文化对公司创新水平有显著的促进作用[10]。对于中国传统社会而言，方言所代表的地域性是身份识别的重要方面，使用同种方言可以形成身份认同并提升人与人之间的信任程度进而影响经济绩效[2]。在公司治理结构中，董事长与总经理间的关系是重要的一环，其共同的语言文化可以促进彼此的互信。此外，老乡圈子里的声誉机制对总经理忠诚具有提升作用，使守信成为同乡内群体成员共同的理性选择，进而对公司治理产生一定的影响[11]。那么，同乡在语言、文化上的相似性以及对“老乡”的尊重，会不会影响到董事长与总经理间的信任，从而对企业的决策实施产生影响呢？鉴于此，文章聚焦中国独有的文化背景，从方言一致性的角度出发，分析董事长与CEO间的互信如何作用于企业的研发投入。与此同时，董事长与总经理在乡音关系方面的效用是基于公司内外部实际条件而对损益进行的考量。由于我国地域、经济资源、政策体系等方面的差异，不同区域企业所面临的外部环境差异较大。据此，本文将环境不确定性作为调节变量，进一步探究董事长与总经理间的信任关系对研发投入的影响效应在不同情境下是否存在差异。
2. 理论分析和研究假说
2.1. 董事长与总经理间的信任与研发投入
公司的创新决策环节中，核心决策者董事长与总经理的举措不仅受到正式规章的限制，同时受到建立在“信任”基础上的非正式制度的牵引。社交认同理论主张，在人际互动时，个体常常偏好同文化背景相似的群体来往，这样有助于巩固自我认知并促使双方沟通更为顺畅[11]。语言的认同是社会文化认同的核心内容[12]，方言作为一种特定区域人群交流的媒介，有着显著的地方性特点，既体现了地区差异性，又是区分民族与身份认同的一个重要方面。说同样一种方言的人，对于彼此的历史文化、生活背景都有相似的认知与体验，他们或是有相同的主题，或是有一种互相都能接受的交流方法，因此，他们常常可以很快地克服信任的障碍，产生的归属感，进而建立和发展成为稳固的社会关系[13]。
董事长和总经理如果拥有相似的语言，那么他们更容易建立的身份认同，这种共性有助于增进董事长和总经理之间的信任，也有益于更加一致地推进企业治理和经营目标，从而提高公司的治理水平。而方言差异容易使人产生不信任感以及身份难以认同现象，企业高层对于信赖感的缺失会直接导致决策过程中沟通与调和的成本增加，特别在涉及创新型投资时，由于它们伴随着较高的风险与投入，做出决策通常涉及更为繁琐的交流和配合工作，同时也需要更及时的沟通与反馈，不信任将使得经济互动相对较少，合作行为不易发生，抑制企业在创新决策方面的表现。另外，委托代理理论指出，当信任缺失时，决策者往往偏好那些能在较短时间内增强业绩表现的低风险投资案，同时削减那些周期长、风险较大但能促进长期价值增长的创新性研究与开发项目[14]，这种做法将不利于企业创新进程的展开。信任的缺乏也会强化企业决策者之间的身份认同感和局部群体利益至上主义，并可能引发团体成员间的各类利益纷争及对立，这也将抑制企业进行创新投入。再者，老乡圈的相互监督作用将激励管理者做出对集体更为有利的明智决策，并因此主动推进增进企业长期价值的高质量、创新项目。因此，本文提出假设H1a：
H1a：董事长与总经理间基于方言一致性的信任能够提升企业的研发投入。
中国幅员辽阔，再加上数千年的历史累积，沉淀孕育出了丰富多样、多层次的汉语言文化，依据发声特点及应用区域的差异性，各类方言被分类为不同的方言区、方言片和方言小片，划分得越细的方言其使用领域越局限在狭小的地理范围之内。费孝通[1]把中国传统社会的人际关系形容为“差序格局”，这种关系以个体为核心，像波纹扩散那样逐渐扩散，距离核心越远，其所展现的聚合力与群体偏好亦随之递减。方言的使用范围越小、所显露的团结性和内群体偏好程度就愈显著[15]。中国人对待不同人群的信任感有所不同：对血脉与地理上更为接近的人群，人们往往有更深厚的归属认同，进而对他们展现出更高水平的信赖。所以，在更局部的区域中运用更为独特和相近的方言，它们作为身份识别的作用相应更显著，并有助于减少人与人之间的距离，增强相互之间的信任感。在公司经营活动中，方言一致性范围越窄，高管基于此建立的的信任关系对研发投入的提升作用可能越明显。因此，本文提出假设H1b：
H1b：方言一致性范围越窄，董事长与总经理间的信任对研发投入的提升作用越明显。
2.2. 董事长与总经理间的信任、环境不确定性与研发投入
环境不确定性是影响非正式关系发挥作用的重要外部因素。环境变化会给公司战略部署、资源配置效率等带来不同程度的影响[16]。当外部环境较不确定时，公司难以从外部市场中及时获取有效信息和资源，管理在判断创新投资项目优劣时准确率降低，创新成果更难在短期内实现资源转化，并取得明显收益[17]，由此，决策者出于自利自保、降低成本及规避风险会更加慎重的持币观望，倾向于延迟或减少创新投资。也就是说，环境不确定性可能弱化非正式关系的效用，阻碍公司创新研发活动的开展。相反地，外部环境较为稳定明确的状况下，企业更容易依托过往累积的知识和技能，找到开展创新所需求的技术支持、人才资源和财务投入等各类要素，公司所处的外部环境对其在研发方面的投资选择限制不大，从而使得企业领导者拥有更广阔的自主创新空间与机遇，非正式制度对公司创新的强度能产生更积极的影响。据此，本论文提出假设H2：
H2：环境不确定性可能弱化董事长与总经理间的信任对研发投入的影响。
3. 研究设计
3.1. 样本选取与数据来源
为从方言一致性的视角研究高管间信任对企业研发投入的影响，本文选取2012~2023年中国沪深两市A股上市公司作为研究样本，按如下步骤筛选：(1) 剔除观测区间内被ST或*ST的公司；(2) 剔除金融和保险业公司；(3) 剔除董事长与总经理两职合一的公司；(4) 剔除董事长与总经理间存在亲缘关系的公司；(5) 剔除相关变量缺失的公司。数据来源于CSMAR数据库，高管出生地数据以网络搜集和招股说明书作为补充。经筛选，共获得2971个的年度观测值。
3.2. 变量定义
变量定义如表1所示。
1. 被解释变量：研发投入(R&D)。本文以研发投入与营业收入的比值来衡量企业研发投入，研发投入与总资产的比值用以稳健性检验。同时，对研发投入强度进行量纲调整[18]，具体测算方法为R&D = 研发投入/营业收入 * 100。
2. 解释变量：信任度(Trust)。本文以方言一致性为标准测量董事长与总经理间的信任度。信任度的确定经以下四个步骤：第一，根据《中国语言地图集》进行方言类别的划分，将汉语方言划分至方言区、片、小片三个层级。第二，确定董事长与总经理的出生地。该数据并非强制披露，本文采用CSMAR数据库下载与手工补充收集的方法。第三，识别董事长与总经理的方言类别。第四，依据董事长与总经理方言一致性给高管间信任度赋值。
3. 调节变量：环境不确定性(Unc)。本文借鉴申慧慧等(2012) [19]等的研究，以样本公司未经行业调整的环境不确定性除以行业整体环境不确定性，得到经行业调整后的环境不确定性(Unc)作为衡量指标。步骤如下：首先，以计算当年为基年，根据计算样本前5年的营业收入数据，在
模型中计算其残差作为非正常营业收入。其中，Sale代表营业收入；Year为年度虚拟变量。其次，以计算当年为基数，计算当年度取5，依次往前降序取值取到1。计算样本公司过去5年非正常收入的标准差，记为未经调整的环境不确定性。最后，将未经调整的环境不确定性除以样本中位数，得到经调整的环境不确定性(Unc)。
3.3. 模型构建
为了考察高管间信任程度对研发投入的影响，本文构建了模型(1)验证H1a。
(1)
Table 1. Variable definition
表1. 变量定义表
| 变量分类 |
变量名称 |
变量符号 |
变量说明 |
| 被解释变量 |
研发投入 |
R&D |
研发投入除以营业收入 * 100 |
| 解释变量 |
信任度 |
Trust |
本文以方言区、方言片、方言小片三个层级为标准，当董事长与总经理出生地同属一个方言小片时，信任度赋值为3；若同属于一个方言片但不同方言小片，信任度赋值为2；若属于同一方言区但不同方言片，信任度赋值为1；若不属于同一方言区，信任度赋值为0。 |
|
信任度 |
Dia_1 |
如果董事长与总经理出生地为同一方言区，Dia_1赋值为1，否则为0 |
|
|
Dia_2 |
如果董事长与总经理出生地为同一方言片，Dia_2赋值为1，否则为0 |
|
|
Dia_3 |
如果董事长与总经理出生地为同一方言小片，Dia_3赋值为1，否则为0 |
| 调节变量 |
环境不确定性 |
Unc |
经行业调整的营业收入标准差 |
| 控制变量 |
公司规模 |
Size |
年末总资产的自然对数 |
|
资产负债率 |
Lev |
年末总负债除以年末总资产 |
|
资产收益率 |
ROA |
净利润除以总资产平均余额 |
|
营业收入增长率 |
Growth |
本年营业收入/上一年营业收入 − 1 |
|
独立董事比例 |
Indep |
独立董事除以董事人数 |
|
董事人数 |
Board |
董事会人数取自然对数 |
|
管理层持股比例 |
Mshare |
管理层持股数据除以总股本 |
|
公司成立年限 |
FirmAge |
ln (当年年份 − 公司成立年限 + 1) |
|
行业变量 |
Ind |
按证监会2012行业分类，制造业取两位代码，其他行业用大类。 |
|
年度变量 |
Year |
年份虚拟变量 |
为了进一步考察方董事长与总经理间的方言信任范围与研发投入的关系，本文构建了模型(2)验证H1b。
(2)
为检验环境不确定性的调节作用，本文在模型(1)中加入信任度(Trust)以及环境不确定性的交互项(Trust × Unc)构建模型(3)，若交互项的系数显著为负，则H2成立。
(3)
4. 实证结果与分析
4.1. 描述性统计
描述性统计结果如表2所示：属于同一方言区、方言片、方言小片的董事长与总经理数量呈逐级递减的趋势，均值由0.378、0.265降至0.145，这说明随着方言范围细分程度的提高，相同区域的群体数量也会减少。
4.2. 基准回归分析
模型(1)和模型(2)的回归结果如表所示。表3列(1)结果显示：信任度Trust的系数显著为正，即董事长与总经理间的信任能够提升企业的研发投入，假设H1a得到验证。表3列(2)至列(4)结果显示：Dia_1的回归系数为0.2039、Dia_2的回归系数为0.2178、Dia_3的回归系数为0.2941，回归系数逐级增大，并始终在1%的水平上显著，说明董事长与总经理间的信任对研发投入的提升作用随着方言一致性范围变窄越来越强，假设H1b得到验证。
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述性统计
| variable |
N |
mean |
p50 |
sd |
min |
max |
| R&D |
2971 |
2.215 |
1.546 |
2.173 |
0.000 |
13.573 |
| Dia_1 |
2971 |
0.378 |
0.000 |
0.491 |
0.000 |
1.000 |
| Dia_2 |
2971 |
0.265 |
0.000 |
0.431 |
0.000 |
1.000 |
| Dia_3 |
2971 |
0.145 |
0.000 |
0.332 |
0.000 |
1.000 |
| Trust |
2971 |
0.788 |
0.000 |
1.136 |
0.000 |
3.000 |
| Size |
2971 |
24.105 |
22.983 |
1.574 |
19.653 |
26.430 |
| Lev |
2971 |
0.531 |
0.530 |
0.197 |
0.035 |
0.929 |
| ROA |
2971 |
0.042 |
0.031 |
0.062 |
−0.307 |
0.278 |
| Growth |
2971 |
0.139 |
0.082 |
0.373 |
−0.602 |
4.389 |
| Indep |
2971 |
0.383 |
0.354 |
0.058 |
0.300 |
0.600 |
| Board |
2971 |
2.182 |
2.197 |
0.212 |
1.609 |
2.812 |
| Mshare |
2971 |
0.056 |
0.000 |
0.122 |
0.000 |
0.677 |
| FirmAge |
2971 |
3.131 |
3.013 |
0.339 |
1.609 |
5.813 |
Table 3. Regression results of Trust on R&D
表3. 高管信任度对研发投入回归结果
| VARIABLES |
(1) R&D |
(2) R&D |
(3) R&D |
(4) R&D |
| Trust |
0.1021*** |
|
|
|
|
(3.81) |
|
|
|
| Dia_1 |
|
0.2039*** |
|
|
|
|
(3.38) |
|
|
| Dia_2 |
|
|
0.2178*** |
|
|
|
|
(3.14) |
|
| Dia_3 |
|
|
|
0.2941*** |
|
|
|
|
(3.44) |
| Size |
−0.0173 |
−0.0173 |
−0.0220 |
−0.0202 |
|
(−0.65) |
(−0.64) |
(−0.82) |
(−0.75) |
| Lev |
−1.7876*** |
−1.7684*** |
−1.7713*** |
−1.7743*** |
|
(−8.08) |
(−8.00) |
(−8.01) |
(−8.02) |
| ROA |
−0.7915 |
−0.7854 |
−0.7737 |
−0.7619 |
|
(−1.22) |
(−1.21) |
(−1.19) |
(−1.18) |
| Growth |
0.0233 |
0.0196 |
0.0202 |
0.0202 |
|
(0.30) |
(0.25) |
(0.26) |
(0.26) |
| Indep |
−0.6079 |
−0.6624 |
−0.5766 |
−0.5252 |
|
(−1.17) |
(−1.28) |
(−1.11) |
(−1.01) |
| Board |
0.1283 |
0.1282 |
0.1411 |
0.1486 |
|
(0.80) |
(0.79) |
(0.88) |
(0.92) |
| Mshare |
1.2593*** |
1.2347*** |
1.2610*** |
1.2945*** |
|
(4.87) |
(4.89) |
(4.87) |
(5.01) |
| FirmAge |
−0.8205*** |
−0.8095*** |
−0.8169*** |
−0.7957*** |
|
(−7.63) |
(−7.54) |
(−7.57) |
(−7.43) |
| Constant |
5.5468*** |
5.5242*** |
5.6206*** |
5.4921*** |
|
(7.43) |
(7.40) |
(7.52) |
(7.35) |
| Observations |
2,971 |
2,971 |
2,971 |
2,971 |
| R-squared |
0.607 |
0.606 |
0.606 |
0.606 |
| Year control |
YES |
YES |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
YES |
YES |
| r2_a |
0.593 |
0.593 |
0.593 |
0.593 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.3. 调节效应
如表4所示，信任程度与环境不确定性的交互项系数为−0.0597，在5%的水平下显著，即环境不确定性在董事长与总经理的信任对研发投入的影响中起到了负向调节作用，接受假设H2。
Table 4. The moderating effect of Unc
表4. 环境不确定性的调节作用
| VARIABLES |
(1) R&D |
(2) R&D |
| Trust |
0.1021*** |
0.0948*** |
|
(3.81) |
(3.52) |
| Unc |
|
−0.0621** |
|
|
(−2.17) |
| Trust*Unc |
|
−0.0597** |
|
|
(−2.13) |
| Size |
−0.0173 |
−0.0239 |
|
(−0.65) |
(−0.89) |
| Lev |
−1.7876*** |
−1.7693*** |
|
(−8.08) |
(−7.96) |
| ROA |
−0.7915 |
−0.9367 |
|
(−1.22) |
(−1.43) |
| Growth |
0.0233 |
0.0727 |
|
(0.30) |
(0.83) |
| Indep |
−0.6079 |
−1.5925 |
|
(−1.17) |
(−1.14) |
| Board |
0.1283 |
0.1239 |
|
(0.80) |
(0.77) |
| Mshare |
1.2593*** |
1.2437*** |
|
(4.87) |
(4.81) |
| FirmAge |
−0.8205*** |
−0.8259*** |
|
(−7.63) |
(−7.68) |
| Constant |
5.5468*** |
5.7858*** |
|
(7.43) |
(7.70) |
| Observations |
2,971 |
2,971 |
| R-squared |
0.607 |
0.608 |
| Year control |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
| r2_a |
0.593 |
0.595 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.4. 进一步分析
1. 产权性质的影响。与民营企业相比，国企的董事长、总经理等职务多数由政府任命，因此监督关系被削弱，存在因缺少有效的监管与激励机制而导致的经理人投机行为加剧的现象[16]，这会导致国有企业在投资决策中更倾向于选择低风险的项目。据此，提出假设H3：国有企业和民营企业中，董事长和总经理间的基于方言一致性的信任对于公司研发投入的作用存在差异。本文对样本进行了国有企业和民营企业的分类回归分析。表5结果显示：民营企业高管信任对企业研发投入的促进作用更好。
Table 5. Results of grouping tests on the nature of property rights
表5. 产权性质的影响
| VARIABLES |
(1) 民营企业R&D |
(2) 国有企业R&D |
| Trust |
0.1199*** |
0.0666** |
|
(2.68) |
(2.18) |
| Size |
0.0249 |
−0.0076 |
|
(0.46) |
(−0.25) |
| Lev |
−2.3786*** |
−1.1493*** |
|
(−6.16) |
(−4.61) |
| ROA |
−0.9744 |
−3.0899*** |
|
(−1.02) |
(−3.80) |
| Growth |
−0.0018 |
0.0768 |
|
(−0.02) |
(0.74) |
| Indep |
−4.3866*** |
0.1421 |
|
(−3.65) |
(0.23) |
| Board |
−1.2501*** |
0.8019*** |
|
(−3.88) |
(4.65) |
| Mshare |
0.0982 |
15.6881*** |
|
(0.32) |
(9.16) |
| FirmAge |
−1.0227*** |
−0.5328*** |
|
(−6.06) |
(−4.02) |
| Constant |
10.5694*** |
2.0068** |
|
(7.65) |
(2.28) |
| Observations |
1129 |
1842 |
| R-squared |
0.661 |
0.630 |
| Year control |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
| r2_a |
0.635 |
0.612 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
2. 人口流动的影响。随着中国经济的发展，人口迁徙在中国社会中愈发常见，其所引发的各种效应不容忽视。在人口净流入的区域能观察到，异地移入者将其多样的言语和风土习惯引入此地，导致本区域的言文景观愈加纷杂，社群间的互信关系承受着更多的不确定性[11]。若想提升人与人之间的互信，天然形成的纽带发挥着不小的作用。在这样的环境之下，具有老乡关系的高管在工作中可能展现出更深的信赖与支持，这种文化氛围的改变会对企业的经营管理行为产生一定的影响。本文提出假设H4：在人口净流入地区，董事长和总经理之间的信任可以更有效地促进创新投入。本文根据我国第七次全国人口普查的省际人口流动数据，按企业注册地所在省域将样本归类为人口净流入和净流出两类，进行回归分析。表6结果显示，在人口净流入的地区，董事长和总经理之间的信任可以更有效地促进创新投入。
Table 6. The impact of population mobility
表6. 人口流动的影响
| VARIABLES |
(1) 人口净流出R&D |
(2) 人口净流入R&D |
| Trust |
0.0971** |
0.0964*** |
|
(2.40) |
(2.69) |
| Size |
−0.1024** |
0.0628* |
|
(−2.43) |
(1.69) |
| Lev |
−2.0555*** |
−1.9391*** |
|
(−6.13) |
(−6.43) |
| ROA |
−3.4960*** |
0.2961 |
|
(−3.71) |
(0.34) |
| Growth |
0.2063* |
−0.0162 |
|
(1.65) |
(−0.17) |
| Indep |
0.8129 |
−2.5410*** |
|
(1.09) |
(−3.18) |
| Board |
−0.1812 |
0.2461 |
|
(−0.79) |
(1.02) |
| Mshare |
0.3103 |
1.4057*** |
|
(0.66) |
(4.26) |
| FirmAge |
−0.2292 |
−1.1121*** |
|
(−1.22) |
(−8.14) |
| Constant |
6.0668*** |
5.1156*** |
|
(4.90) |
(5.03) |
| Observations |
1487 |
1484 |
| R-squared |
0.597 |
0.690 |
| Year control |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
| r2_a |
0.573 |
0.670 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
4.5. 稳健性检验
1. 自变量滞后检验。因为基于方言一致性的高管信任对研发投入的影响可能存在滞后效应，因此将自变量信任度分别滞后1、2、3期，滞后检验结果如表7所示，回归结果与主回归结果一致。
Table 7. Hysteresis test
表7. 滞后检验
| VARIABLES |
(1) 自变量滞后1期R&D |
(2) 自变量滞后2期R&D |
(3) 自变量滞后3期R&D |
| L.Trust |
0.1048*** |
|
|
|
(3.27) |
|
|
| L2.Trust |
|
0.1181*** |
|
|
|
(3.16) |
|
| L3.Trust |
|
|
0.1015** |
|
|
|
(2.37) |
| Size |
−0.0321 |
−0.0600 |
−0.0899** |
|
(−0.98) |
(−1.57) |
(−2.02) |
| Lev |
−1.2178*** |
−0.5584* |
−0.6697* |
|
(−4.40) |
(−1.69) |
(−1.70) |
| ROA |
0.7217 |
2.7711*** |
3.1837*** |
|
(0.86) |
(2.78) |
(2.77) |
| Growth |
0.0208 |
0.0016 |
−0.0666 |
|
(0.22) |
(0.01) |
(−0.52) |
| Indep |
−1.8597*** |
−2.0967** |
−1.8084** |
|
(−2.67) |
(−2.56) |
(−1.99) |
| Board |
0.1290 |
0.1858 |
0.2459 |
|
(0.67) |
(0.83) |
(1.00) |
| Mshare |
1.0263*** |
0.5300 |
0.3466 |
|
(3.40) |
(1.50) |
(0.84) |
| FirmAge |
−0.8892*** |
−0.8759*** |
−0.9465*** |
|
(−7.12) |
(−6.11) |
(−5.81) |
| Constant |
6.1854*** |
6.3883*** |
7.1228*** |
|
(6.85) |
(6.14) |
(6.02) |
| Observations |
2,294 |
1,717 |
1,237 |
| R-squared |
0.621 |
0.629 |
0.655 |
| Year control |
YES |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
YES |
| r2_a |
0.604 |
0.608 |
0.631 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
2. 替换因变量。依据已有文献，本文选择将研发投入占总资产比值(RD1)纳入计量模型以代替进行分析，对研发投入强度进行量纲调整，具体测算方法为RD1 = 研发投入/总资产 * 100。根据表8所示的数据，分析结果未发生改变。
Table 8. Test for replacing dependent variables
表8. 替换因变量检验
| VARIABLES |
(1) RD1 |
(2) RD1 |
(3) RD1 |
(4) RD1 |
(5) RD1 |
| Trust |
0.0616*** |
0.0691*** |
|
|
|
|
(3.14) |
(3.55) |
|
|
|
| D1 |
|
|
0.0844** |
|
|
|
|
|
(1.93) |
|
|
| D2 |
|
|
|
0.1345*** |
|
|
|
|
|
(2.68) |
|
| D3 |
|
|
|
|
0.3272*** |
|
|
|
|
|
(5.30) |
| Size |
|
−0.0191 |
−0.0217 |
−0.0226 |
−0.0180 |
|
|
(−0.98) |
(−1.11) |
(−1.17) |
(−0.93) |
| Lev |
|
0.0219 |
0.0481 |
0.0361 |
0.0066 |
|
|
(0.14) |
(0.30) |
(0.23) |
(0.04) |
| ROA |
|
4.0159*** |
4.0364*** |
4.0309*** |
4.0191*** |
|
|
(8.55) |
(8.57) |
(8.57) |
(8.58) |
| Growth |
|
0.0125 |
0.0073 |
0.0098 |
0.0152 |
|
|
(0.22) |
(0.13) |
(0.17) |
(0.27) |
| Indep |
|
−0.9970*** |
−1.0063*** |
−0.9747*** |
−0.9272*** |
|
|
(−2.65) |
(−2.67) |
(−2.59) |
(−2.48) |
| Board |
|
0.1044 |
0.1151 |
0.1147 |
0.1091 |
|
|
(0.89) |
(0.98) |
(0.98) |
(0.94) |
| Mshare |
|
0.4557** |
0.4711** |
0.4598** |
0.4733** |
|
|
(2.43) |
(2.51) |
(2.45) |
(2.54) |
| FirmAge |
|
−0.1547** |
−0.1371* |
−0.1495** |
−0.1488** |
|
|
(−1.98) |
(−1.76) |
(−1.91) |
(−1.92) |
| Constant |
1.1951*** |
2.0368*** |
2.0309*** |
2.0831*** |
1.9701*** |
|
(48.11) |
(3.76) |
(3.74) |
(3.84) |
(3.65) |
| Observations |
2,971 |
2,971 |
2,971 |
2,971 |
2,971 |
| R-squared |
0.517 |
0.546 |
0.544 |
0.544 |
0.549 |
| Year control |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
| Industry control |
YES |
YES |
YES |
YES |
YES |
| r2_a |
0.503 |
0.530 |
0.528 |
0.529 |
0.533 |
t-statistics in parentheses ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
5. 研究结论与建议
本文结合中国文化情境阐释了公司董事长和总经理之间通过共同方言建立的信任对企业研发投入的影响机制，将董事长和总经理的出生地的方言类型进行比对，以此来度量董事长与总经理的信任程度，并通过实证分析检验高层管理者之间的信任对研发资金投入的影响。研究的主要结论是：(1) 董事长和总经理之间的信任关系有利于提升公司的研发投入，方言一致性范围越窄，信任对研发投入的提升作用越明显；(2) 环境不确定性弱化了基于方言一致性的董事长与总经理间的信任对公司研发投入的影响。(3) 进一步研究发现，董事长与总经理间的信任关系对研发投入的提升作用在民营企业中更为显著；在人口净流入的地区，高管信任提升研发投入的作用也更强。
中国特有的圈子和人际关系的特征对我国的经济和社会发展有着深远的影响。在这其中，“文化认同”与“信任”作为企业领导人之间的关键纽带，在降低风险、签订和履行契约等领域具有重要影响。同样，这也对企业的治理及策略规划施加了正向的推动力量。乡音关系作为一种非正式制度，能够通过文化认同增强管理层之间的信任与合作，并对企业的创新战略发挥积极作用。因此，在企业管理层面，必须重视不同参与者之间在文化底蕴与思维方式上的融合度，这样做不但有助于双方或多方构筑互信、形成共鸣，还可有效降低交流成本、缩减企业管理中的效能损耗，进一步促进企业策略的落地执行，提升企业在科技创新领域的资金投入，借助科技进步实现企业的高质量发展。