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CEO任期如何影响企业绩效?
论文主要观点见《我国CEO任期与企业绩效关系实证研究》一文,陈守明、李杰、余光胜发表于《商业研究》(COMMERCIALRESEARCH)2010年4月,总第396期。文章编号:1001-148X(2010)04-0010–06。组织是最高管理者特征的反映体,任期作为最高管理者的特征之一是影响组织绩效的关键因素。CEO任期和组织绩效之间存在关系得到大家的确认,且日益受到社会和理论学者的关注,但这种关系的形式并未得到完整的验证。基于此,我们研究了中国背景下的相关问题,以上海证券交易所上市的197家制造型企业为研究样本,通过实证的方法,探讨CEO任期与组织绩效之间的关系。前人的研究为后来人提供借鉴,许多学术研究都站在巨人的肩膀上。对于CEO任期与企业绩效关系这个问题,之前的学者做了一些有意义的探索。1972年,Eitzen(艾特森,美国管理学学者,科罗拉多州立大学社会学教授)和Yetman(耶特曼,美国管理学学者)的一篇论文较早地提出了大学篮球教练的任期和他们执教的球队的成绩呈非线性关系。Hambrick(汉布瑞克,美国哥伦比亚大学学者)和Fukutomi(福克托玛,美国哥伦比亚大学学者)(1991)从这个结论出发,结合当时的相关文献,提出CEO任期的季节模型(seasonofaCEO’stenure),有时也称为生命周期模型。他们认为,管理者的任期存在可辨别的季节性,CEO是管理者中最具代表和典型性的角色。在不同的季节,CEO有不同的管理关注点和行为模式,最终造成组织绩效的不同。这个模型是在简单抽象处理组织的外部环境、技术状况、组织结构特征以及CEO本人的人格特质等因素的基础上,对CEO任期与组织绩效的关系所做的定性研究。这一模型将CEO任期分为五个可辨别的阶段,这五个阶段分别是(1)任命期(2)探索期(3)模式选择期(4)模式集聚期(5)功能障碍期。它表明一个完整经历上述五个阶段的CEO在任期的中间某个阶段,一般在模式集聚期内可使企业绩效达到最高水平,在其任职相对较早和较晚阶段,企业绩效往往处于相对较低水平。季节模型所描述的CEO任期和组织绩效之间的关系可简单地描述为,组织绩效随着CEO任期的增加,先是增加,到达最高点后开始递减,也就是所谓的倒U字型。至今为止,学者对CEO任期和企业绩效之间关系的研究大多是通过引进中间变量,揭示出CEO任期和企业绩效之间的间接关系。CEO任期和组织绩效之间相关性已经得到比较广泛的认知,但具体是怎样的量化关系,如何把它运用到我国的管理实践中去,我们还知之甚少。我们以沪市的197家制造类企业为样本,运用截面数据回归的方法,研究这些企业的CEO任期长短与组织绩效之间的关系。所谓的截面数据是指一批发生在同一时间截面上的调查数据,也称静态数据,即不同主体在同一时间点或同一时间段的数据,是样本数据中的常见类型之一。结合前人的研究成果,我们提出如下假设:1、CEO任期和企业绩效之间存在线性关系;2、CEO任期和企业绩效之间的关系是非线性的倒U字型关系;3、CEO任期和企业绩效之间存在其他关系。为了找出以上假设中比较合理的一个,我们采用模型构建和数据分析的方法进行检验。模型中用到的两个主要变量是组织绩效和CEO任期。组织绩效我们采用资产收益率ROA来衡量,ROA=净利率总资产。CEO任期(tenure)的数值则以2007.12.31为截止日期,计算该管理者在总经理或总裁位置上任职的工作年限。基于以上的变量设计,我们构建了三种回归模型,用以检验三个假设。经过对样本数据的处理和分析,我们惊喜地发现对一般制造型企业来说,CEO任期和企业绩效之间存在非线性的倒U字型关系,这支持了我们的假设2。我们以任期为X轴,以每个不同任期的组织绩效的平均值作为Y轴,得出CEO任期和组织绩效关系图。这一关系图是一条倒U字型曲线,反映出组织绩效ROA随着CEO任期的增加先是递增,而后降低。任期中第五和第六年之间是CEO们对企业绩效贡献最大的时候,这支持了Hambrick的季节模型的论文假设。Hambrick等人的季节模型是对CEO任期和企业绩效之间相关性的定性描述,我们的研究用上海证券交易所上市公司的数据证明了上述的季节模型在我国实际存在。CEO任期和企业绩效之间存在倒U字型的关系。换言之,对于一个企业的新CEO来说,一开始绩效并不高,随着时间的推延企业绩效会不断提高,若干年后绩效会达到一个最高点,之后随着任期的进一步加长,企业绩效会逐步下滑。研究结论的管理实践意义是明显的,可以为我国企业CEO的选择和任职期限的确定提供参考价值。在确定企业的CEO任职年限时要考虑到适当的任期长度,过长或过短都是不科学的。企业何时引进CEO接班人或为处于功能障碍期的CEO配备助手也是一个值得考虑的问题。当然,确定某一具体的CEO任期需要进一步的细化研究,企业绩效及CEO的任期与经营环境、文化、行业特征、CEO自身等多种因素相关。加入更多的控制变量和中间变量应该是未来进一步研究的方向。
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