高管从政经历对企业创新投入的影响——基于烙印理论的实证研究／李子彪 张亚男 李 晗 　　

　　综合上述分析，CEO的从政经历既有可能抑制企业创新投入，又有可能促进企业创新投入，是一个有待检验的实证问题。本文将通过以下分析加以验证。

　　二、研究设计

　　（一）样本选择与数据来源

　　本文收集A股上市公司2008年至2019年的数据进行实证研究，CEO从政经历资料来自CSMAR上市企业个人特征数据库，本研究所需要的数据均来源于国泰安数据库和锐思数据库，并通过搜索财经网站信息补充残缺值，筛掉金融业和财务不良的企业，对变量进行缩尾处理。

　　（二）变量测度与模型设计

　　因变量：企业创新投入（R&D），研发投入取自然对数。

　　自变量：CEO从政经历（CEO-PE），通过设置虚拟变量来定义从政经历。如果CEO曾在党委、人大、行政等机关单位任职过则认定为具有从政经历，赋值为1，否则为0。CEO从政级别（PELevel）定义为区县级及以下、地市级、省部级、国家级，取值分别为1、2、3、4。

　　研究模型：为检验本文的研究假设，我们构建了如下的固定效应模型：

　　R&Dⅰ，t=α0+α1CEO-PEⅰ，t+α2Controlsⅰ，t+Industry+Year+εⅰ，t

　　此模型可用于考察CEO从政经历与企业创新投入之间的关系，若模型的回归结果α1显著为负，表明公务员背景的CEO会表现出更多的风险规避行为，抑制创新投入；若模型的回归结果α1显著为正，表明公务员背景的CEO会发挥资源获取优势，增加创新投入。其中，被解释变量分别为企业创新投入（R&D），解释变量为CEO的从政经历（CEO-PE），企业规模（Size）、企业年龄（Cage）、资产负债率（Lev）、资产收益率（ROA）、托宾Q（Tobinq）、董事会规模（Board）、独立董事比例（Indep）、二职合一（Dual）、CEO性别（Gender）、CEO年龄（Age）、CEO学历（Education）作为控制变量（Controls）［7］，此外模型还控制行业和年份固定效应。

　　三、主要实证结果

　　（一）基准回归

　　从表1第（1）列结果可知，CEO从政经历与企业创新投入系数显著为正，说明从政经历对CEO的资源获取烙印可以为企业创新带来更多优势资源，促进企业创新投入，而CEO的风险规避烙印并没有显著降低企业创新水平，有从政经历的CEO并未表现出较低的风险承担水平。本文认为，由于从政经历给CEO留下资源获取方面的烙印，能为企业争取更多创新资源，缓解企业创新活动可能面临的资源约束的压力，能改善CEO面对风险时的规避态度，提高CEO风险承担能力，提升CEO创新意愿，进而选择增加研发投入。在原模型基础上引入CEO从政级别作为自变量，回归系数为0.054，且显著水平是1%，说明CEO从政级别越高，对企业创新投入的促进作用越强。

　　基于组织学习理论的视角可将创新进一步细分为探索式和利用式创新，利用式创新依托已有的知识，风险性和回报率低，探索式创新突破企业知识边界，成本和风险大。企业如果能够得到更多政策和资源上的帮助，会促使企业更加关注长期效益，巩固现有市场的利用式创新可能性将降低，所以，本文认为具有从政经历的CEO更倾向于选择探索式创新。用资本化和费用化支出分别构造利用式和探索式创新投入指标，回归结果都显著为正，但利用式创新回归系数更