在“时间制胜、速度决定未来”的当今社会,时间构成了一种重要的竞争优势来源(Stalk,1988;毛蕴诗和耿薇,2006)。微软总裁Bill Gates曾指出:企业成功的关键在于速度。速度使企业得以行动起来侵蚀竞争对手的优势,或在竞争对手先发制人之前,创造出自己的新优势。在国际商业领域,自20世纪90年代以来,学者们对企业国际化扩张的速度即国际化速度则表现出越来越浓厚的研究兴趣(Schu等,2016;宋铁波等,2017;王益民等,2017)。快速国际化或快速探索海外市场是企业国际化过程中除了区位选择和进入模式选择之外的另一重要决策,它被认为具有一系列优势,例如,绩效和成长优势、学习优势以及先发优势等优势(Zhou和Wu,2014;García-García等,2017;Mohr和Batsakis,2017)。但与此同时,快速国际化也会引致一系列消极后果,例如,快速国际化企业未能花费足够的时间来学习或响应已经被识别出来的错误原因,这可能会导致企业遭受更高的成本(Jiang等,2014)。
鉴于快速国际化利弊共存,探讨企业国际化速度的决策依据便显得尤为重要。在企业国际化尚处于初级阶段的发展中国家中,由于历史或其他原因的限制,位于这些国家中的大多数跨国企业通常先实施了国内多元化,如国内产品多元化与国内地域多元化(巫景飞等,2008),随后才展开国际化运营(Batsakis和Mohr,2017)。企业选择何种国内多元化(地域多元化或产品多元化)一定程度上便体现出企业核心专长的属性(曾萍等,2013;Sun等,2017)。而且,在国内展开多元化运营的过程中,一方面企业可能会更多地获取了具备可转移性特征的无形知识与能力,例如管理不同子单元的知识等(Hitt等,1997);另一方面,企业短期内难以实现迅猛增长的能力,例如信息处理能力等(Hsu等,2013),则可能逐渐呈现出超负荷状况。由于企业能否成功实现快速国际化扩张很大程度上受制于企业当前所掌握的知识与能力等(Luo等,2005),因而前期的企业国内多元化运营(下文简称前期企业国内产品或地域多元化)将对随后企业能否成功实现快速国际化扩张(下文简称后期企业国际化速度)产生不可忽视的影响,但遗憾的是,目前文献中鲜有研究关注到前期企业国内多元化对后期企业国际化速度的影响效应(Batsakis和Mohr,2017)。
另外,根据Hambrick(2007)的观点,在理解各企业缘何采取某项行动或取得何种绩效过程中,高层管理者的偏见与性情等是不可忽视的。Hambrick(2007)的观点建立在高层梯队理论之上,该理论认为高管团队会基于自身对战略形势的个性化解读来采取行动,而这种个性化解读在很大程度上会因高管团队背景特征中所隐含的认知模式、风险倾向、价值观等特质的不同而异(Hambrick和Mason,1984),并最终使企业决策因高管团队背景特征的不同而呈现出差异性(Hambrick,2007)。在企业国际化决策中,高管国际经验与高管过度自信这两种特征尤其值得关注(Hsu等,2013;Dutta等,2016),这是因为:虽然企业对国内多元化类型的选择已经反映出企业核心专长的属性,且国内多元化将帮助企业获取具备可转移性特征的无形知识,或将导致企业能力的超负荷状况等,但企业将在多大程度上利用上述核心专长或无形知识来开展国际化运营,以及企业将在多大程度上克服或忽视能力超负荷状况对国际化运营的影响,将受制于高管国际经验与高管过度自信。综上所述,本文拟回答以下两个关键性的学术问题:(1)在中国情境下,前期企业国内多元化(包括国内产品多元化与国内地域多元化)将对后期企业国际速度产生怎样的影响;(2)高管国际经验、高管过度自信是否将对上述关系产生增强或减弱作用。
本文的研究贡献表现在:第一,本文以中国跨国企业为样本,再一次论证了前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响。虽然Batsakis和Mohr(2017)基于拉丁美洲零售业跨国企业样本已经得到了相同的研究结论,但仅仅是以拉丁美洲企业为样本,存在着对发展中经济体代表性不全的局限,故而本研究以中国跨国企业为样本的再一次论证,使文献得以更为确信地肯定,在发展经济体中前期企业国内多元化将对后期企业国际化速度产生重要影响。第二,通过进一步将前期企业国内地域多元化纳入研究框架,本研究强化了前期企业国内多元化对后期企业国际化决策(例如企业国际化速度决策)的解释力与预测力。新近少数研究已经关注到了前期企业国内多元化对后期企业国际化速度的影响效应(Batsakis和Mohr,2017),但这些研究目前局限于前期企业国内产品多元化。诚如巫景飞等(2008)、曾萍等(2013)的研究表明,企业国内多元化不仅包括国内产品多元化,同时也包括国内地域多元化,因此,通过同时纳入前期企业国内产品多元化与前期企业国内地域多元化,本研究为诠释前期企业国内多元化如何影响后期企业国际化速度提供了一个更加系统、完整的新框架,强化了前期企业国内多元化对后期企业国际化速度决策的解释力与预测力。第三,通过识别并验证高管国际经验与高管过度自信对前期企业国内多元化与后期企业国际化速度两者关系的影响,本文进一步明确了前期企业国内多元化作用于后期企业国际化速度的边界条件,强化了本文研究框架的情境化特征。
二、理论分析与假设提出(一)前期企业国内多元化与后期企业国际化速度
企业国内多元化是指企业在国内通过内部成长或外部并购等方式进入新业务领域或新地区以获取成长与发展空间的行为(巫景飞等,2008)。根据多元化内容的不同,企业国内多元化可进一步划分为国内地域多元化与国内产品多元化(曾萍等,2013),其中,国内地域多元化反映了企业在国内所进行的新地区拓展,而国内产品多元化反映了企业在国内所进行的新业务领域拓展。由于企业对国内多元化类型的选择已经反映出企业核心专长的属性,且国内多元化将帮助企业获取具备可转移性特征的无形知识,或将导致企业能力的超负荷状况等,而企业能否成功实现快速国际化扩张很大程度上受制于企业当前所掌握的知识与能力等(Luo等,2005),因而,前期企业国内多元化将对后期企业国际化速度产生重要影响。本研究推测,前期企业国内地域多元化对企业更快地实施国际化扩张具有正向影响,但前期企业国内产品多元化对企业更快地实施国际化扩张则具有负向影响。具体说来:
首先,企业对国内地域多元化或国内产品多元化的选择,一定程度上反映出企业核心专长的类型。当企业实施国内地域多元化时,相较于“社会资本”型核心专长,该企业更有可能具备“行业专家”型核心专长(曾萍等,2013;Sun等,2017)。由于“行业专家”型核心专长具有较高的跨区域转移性,并具有价值性、难以模仿、难以替代等特性,这大大增强了企业获取高绩效的潜力(Barney,1991)。因此,为了在竞争对手模仿或发现替代品之前实现此类核心专长的最大化收益,企业可能会选择迅速将此类核心专长运用到海外市场以避免潜在的损失,例如由竞争对手快速模仿等原因引发(宋铁波等,2017),这最终使企业表现出较快的国际化速度。
与之相对,当企业实施国内产品多元化时,相较于“行业专家”型核心专长,该企业更有可能具备“社会资本”型核心专长(曾萍等,2013;Sun等,2017)。虽然“社会资本”型核心专长也在一定程度上具有价值性、难以模仿、难以替代等特性,但这类核心专长通常嵌入在特定的区域环境之中(曾萍等,2013),如果离开其所在的特定区域,此类核心专长的价值将大打折扣,为最大化此类核心专长的收益,企业通常会避免脱离该区域,从而导致具备此类核心专长的企业不愿“走出去”或实施国际化战略,这最终使企业表现出相对较慢的国际化速度。此外,有研究指出,地方政府官员的晋升与当地的基础设施投资、创造就业、税收以及GDP增长等具有较高的关联性,然而企业国际化并不能立刻提高当地的GDP(Sun等,2017),短期内反而可能会导致当地就业率的降低。因此,地方政府官员可能不愿关联企业实施国际化,甚至可能会设置关联企业实施“走出去”战略的隐性阻碍(钟熙等,2018)。也就是说,当企业的“社会资本”型核心专长具体表现为与政府的关联时,地方政府官员可能会限制或阻碍该企业的国际化,这最终也将使企业表现出较慢的国际化速度。
其次,市场分割性使中国各地域市场之间的壁垒甚至大过两个国家市场之间的壁垒,因此,通过在国内不同地域展开经营,企业获得了如何管理次区域多元化(sub-regional diversity)的相关知识(Hitt等,1997),并构建了解决进入其他区域将遭遇的“外来者劣势与新进入者陷阱”的能力(Lu等,2014)等。而企业通过地域多元化所获的、可多地域共享的经验知识与能力为企业国际化奠定了基础(Martin和Salomon,2003),它不仅能帮助企业降低国际运营中由“新进入者陷阱”与“外来者劣势”所引致的高成本,同时还缩短了企业克服本国与东道国之间壁垒所花费的时间,这最终使得国内地域多元化企业得以快速地成功实施国际化扩张,也即国内地域多元化企业将表现出较快的企业国际化速度。
与之相对,在国内实施产品多元化经营的企业,需要收集与分析大量差异性的信息以便响应不同消费者的偏好,或应对不同产品的政府规定等(Batsakis和Mohr,2017)。有研究指出,国际化伴随着大量收集、分析信息的需要(Li,2018),但值得注意的是,企业收集信息、加工信息的能力则是相当有限的(Hsu等,2013)。在这种情况下,国内产品多元化企业再进一步展开国际化运营,超负荷的工作状况使国内产品多元化企业需要更长的时间来收集、分析成功实施国际化所需的信息(Batsakis和Mohr,2017),这无形中降低了企业国际化速度。此外,虽然国内产品多元化企业可加快收集与分析信息的流程,但在企业“超负荷”处理与分析信息以及企业不充分收集与分析信息的状况下,企业可能会面临“时间压缩不经济”(Jiang等,2014)。因而国内产品多元化企业可能会通过减慢国际化速度来降低国际化成本从而获取更多国际化收益,这最终也降低了企业国际化速度。综上所述,本文提出:
H1a:前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度具有正向影响。
H1b:前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度具有负向影响。
(二)高管国际经验的调节作用
当高管具有在不同风俗习惯的母国之外的其他国家生活或工作的经历时,他们便具有了国际经验(Hsu等,2013;钟熙等,2018)。前期研究指出,相较于缺乏国际经验的高管,国际经验丰富的高管具有以下四点显著特征:第一,具有一种全球导向,对不同文化持有一种更加开放的心态(Sambharya,1996),这使得企业更有可能利用当前知识或能力来实施国际化扩张;第二,对东道国当地的法律法规、消费者偏好等具有更深的理解(Rivas,2012;宋铁波等,2017;钟熙等,2018),在解决与国际化相关的复杂性与不确定性方面具有更强的能力(Li,2018);第三,通常会认为自身能更好地识别市场威胁(宋铁波等,2017),因而在进入国际市场时,国际经验丰富的高管将感知到更低的不确定性风险(Tan和Meyer,2010),并选择高风险的决策(Nielsen和Nielsen,2011);第四,显著提高了企业在国际化扩张中收集、处理多元化信息的能力(Hsu等,2013;钟熙等,2018)。
当企业具备了“行业专家”型核心专长,且掌握了如何管理次区域多元化的知识(Hitt等,1997)、构建了解决“外来者劣势与新进入者陷阱”的能力(Lu等,2014)时,由于国际经验丰富高管第一、二、三点特征的影响,这将使得相较于国际经验匮乏的高管,国际经验丰富的高管更有可能推动国内地域多元化企业利用“行业专家”型核心专长以及如何管理区域多元化的知识等来实施国际化扩张以获取竞争优势、实现高绩效等(源于国际经验丰富高管第一、二点特征的综合影响),并在选择高风险但同样高收益的快速国际化扩张中表现出更强的倾向性(源于国际经验丰富高管第二、三点特征的综合影响)。因此,高管国际经验将强化国内地域多元化对企业国际化速度的正向影响。与此同时,国际经验丰富高管的第一、二点特征将削弱国内产品多元化企业对国际化运营的抵触心态;而国际经验丰富高管的第四点特征则将增强企业处理信息的能力(Hsu等,2013),继而缓解了国内产品多元化企业“超负荷”处理与分析信息的状况。所以,高管国际经验将弱化国内产品多元化对企业国际化速度的负向影响。据此,本文提出:
H2a:高管国际经验增强了前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响。
H2b:高管国际经验削弱了前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响。
(三)高管过度自信的调节作用
过度自信(overconfidence)作为个体或群体一种极为重要的隐性心理特征,它反映出个体或群体过于积极的自我评价倾向(Dutta等,2016),就其本质而言是一种认知偏差或者说心理偏差(Hiller和Hambrick,2005)。前期研究指出,相较于未过度自信的高管,过度自信高管具有以下三点显著特征:第一,较强的内部控制倾向(Hiller和Hambrick,2005),这种内部控制倾向将导致高管低估风险和不确定性,进而导致企业低估国际市场的不确定性与风险,最终提高了企业将进入国际市场看成有利可图经营手段的可能性;第二,更为关注战略性决策的潜在高收益,而倾向于忽视战略性决策的潜在高风险(Tang等,2015);第三,高估自身在国际化中解决可能会遭遇困难的能力,以及自身所掌握信息的数量和价值(Li和Tang,2010)。
当企业具备了“行业专家”型核心专长,且掌握了如何管理次区域多元化的知识(Hitt等,1997)、构建了解决“外来者劣势与新进入者陷阱”的能力(Lu等,2014)时,由于过度自信上述提及的第一、二点特征的影响,这将使得相较于未过度自信的高管,过度自信高管更有可能推动国内地域多元化企业利用“行业专家”型核心专长,以及如何解决“外来者劣势与新进入者陷阱”的能力等来实施国际化扩张以增强企业在市场竞争中的竞争地位(源于过度自信高管第一、二点特征的综合影响),并导致企业低估快速国际化的潜在高风险而高估快速国际化的潜在高收益,从而增强了企业对高风险、高收益的快速国际化扩张的偏爱程度(源于过度自信高管第二点特征的影响)。因此,高管过度自信将强化国内地域多元化对企业国际化速度的正向影响。与此同时,过度自信高管的第一点特征将削弱国内产品多元化企业不愿“走出去”或实施国际化战略的状况;而过度自信高管的第三点特征则将使国内产品多元化企业认为自身不存在或能轻松解决“超负荷”处理与分析信息的状况,继而降低了国内产品多元化企业通过减慢国际化速度来克服信息处理能力不足的可能性。所以,高管过度自信将弱化国内产品多元化对企业国际化速度的负向影响。据此,本文提出:
H3a:高管过度自信增强了前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响。
H3b:高管过度自信削弱了前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响。
本文的理论模型如图1所示:
三、研究设计(一)样本选择与数据来源
本文选择2012—2016年中国A股所有上市公司为研究对象,并将被解释变量相对于解释变量滞后一期,因而样本基期为2012—2015年。本文对样本进行如下筛选:(1)剔除ST、PT上市企业样本;(2)剔除银行、保险、证券等金融类的企业样本以及从事公共事业的企业样本;(3)剔除资产负债率大于1的企业样本;(4)剔除任一年度海外销售收入或海外子公司为0的企业样本;(5)剔除样本期间董事长或CEO发生变更的企业样本;(6)剔除数据存在严重缺失的企业样本。通过以上步骤严格进行筛选后,本文获得了来自468家上市企业4年间一共1 872个平衡面板数据。本文原始数据均来源于Wind、CSMAR和CCER三大权威数据库存。
(二)指标选择与变量定义
1.被解释变量:企业国际化速度(IS)。企业国际化速度是指一定时间内企业国际化程度的变量化或者达到一定国际化程度所需要的时间(Lin,2014;宋铁波等,2017)。以往研究大多基于海外销售收入、海外子公司数、海外资产或海外雇员等单一指标或者复合指标计算国际化程度。考虑到很多中国上市企业的年报仅披露了海外销售收入和不完整子公司的信息,没有提供海外资产数与海外雇员等信息,本文采用基于海外销售收入(反映国际化深度)与海外子公司数(反映国际化广度)的复合指标衡量国际化程度。即本文使用海外销售额与总销售额的比值,以及海外子公司数量与总的子公司数量的比值这二者的算术平均数作为企业国际化程度的代理指标(Xie等,2016;宋铁波等,2017)。在此基础上,本文参考已有研究(Xie等,2016;宋铁波等,2017),采用1年内企业国际化程度的变化量作为企业国际化速度的代理指标。
2.解释变量。本文的解释变量主要包括:企业国内地域多元化和企业国内产品多元化,具体测量如下:企业国内地域多元化(DRD)。本文参考巫景飞等(2008)、Batsakis和Mohr(2017)的做法,采用熵指数(Entropay Index,EI)来衡量企业的国内地域多元化,计算公式如下:
$ DRD = \mathop \sum \limits_{i = 1}^n {R_i}\ln \left( {1/{R_i}} \right) $ | (1) |
其中,Ri表示企业在国内地区i的销售收入占总销售收入的比重,n为该企业业务范围所涉及的国内地区数,该指数越高,则表示企业的国内地域多元化程度越高。本文计算国内地域多元化的原始数据来源于Wind数据库,经手工筛选剔除了海外销售收入的比重,对地区的处理做法请参见巫景飞等(2008)的研究。
企业国内产品多元化(DPD)。本文参考邓新明等(2014)、Lu等(2014)的做法,采用熵指数(Entropay Index,EI)来衡量国内产品多元化,计算公式如下:
$ DPD = \mathop \sum \limits_{j = 1}^m {P_j}\ln \left( {1/{P_j}} \right) $ | (2) |
其中,Pj为行业j收入占总销售收入的比重,m为该企业业务范围所涉及的行业数,该指数越高,则表示企业的国内产品多元化程度越高。本文计算国内产品多元化的原始数据同样来源于Wind数据库,经手工筛选剔除了海外销售收入的比重,并采用证监会2012版SIC一级代码行业划分标准进行计算。
3.调节变量:高管国际经验(TMTIE)。以往的研究大多通过高管在国际环境中的经历(例如海外任职或求学经历)来衡量高管国际经验。为了避免单一指标的局限性,本文参考Li(2018)、宋铁波等(2017)的研究,采用复合指标衡量,即企业所拥有海外任职或求学经历的高管人数与企业高管总人数的比值衡量高管国际经验。
高管过度自信(OC)。在前期研究中,学者们提出了多种衡量高管过度自信的方法,考虑到数据的可获取性与中国的国情,本文参考余明桂等(2006)、王霞等(2008)的方法,采用盈利预测法判断高管是否过度自信。为了保证盈利预测能够做到真正意义上的“事前预告”,本文以上市公司在第三季度发布的业绩预告作为盈利预测的数据来源。企业业绩预告的类型包括四种乐观预期以及四种悲观预期,若乐观的预期在事后变脸,本文则认为该企业的高管存在过度自信倾向。乐观的预期在事后变脸具体表现为:企业预计盈利,实际为亏损;企业预计增长,实际为减少;企业预计增长,实际增长幅度低于预期增长幅度。根据上述标准,本文的样本企业中共有48.18%的企业高管被认定为过度自信。
4.控制变量。本文还引入了一系列可能对研究结论造成影响的变量,主要包括:(1)企业规模(SIZE),采用企业资产总额加1后取自然对数衡量;(2)企业年龄(AGE),采用企业上市年限加1后取自然对数衡量;(3)企业控股性质(STA),若上市公司的实际控制人是国有性质则取值为1,否则取值为0;(4)两职兼任(DUA),若CEO兼任董事长,则取值为1,否则取值为0;(5)董事会规模(BODSIZE),采用企业董事总人数加1后取自然对数衡量;(6)高管年龄(TMTAGE),采用高管成员平均年龄加1后取自然对数衡量;(7)高管性别(TMTGEND),采用男性高管人数与企业高管总人数的比值衡量;(8)高管教育水平(TMTEDU),采用高管成员平均教育水平衡量,编码如下:1=中专及中专以下,2=大专,3=本科,4=硕士,5=博士;(9)产品市场竞争强度(HHI),采用行业(制造业按SIC三级代码分类,非制造业按SIC一级代码分类)内所有上市企业拥有市场份额的赫芬达尔指数衡量;(10)环境不确定性(EU),采用经行业(制造业按SIC三级代码分类,非制造业按SIC一级代码分类)中位数调整后企业过去五年的非正常销售收入(即回归残差)的变异系数衡量;(11)前期国际化速度(IS_L),采用上一年度的企业国际化速度衡量;此外,本文还引入了年度虚拟变量(YEAR)以控制年度变化趋势对企业国际化速度的影响。
(三)描述性统计与相关性分析表
本文变量的描述性统计与相关性分析表如表1所示。结果显示:企业国际化速度的均值为0.001 9;前期企业国内地域多元化的均值为0.578 9,前期企业国内产品多元化的均值为0.239 7,样本企业中国内地域多元化的程度高于国内产品多元化的程度;高管国际经验的均值为0.060 4,表明样本企业中约有6.04%的高管具有海外任职或求学经历;高管过度自信的均值为0.481 8,表明约有48.18%的样本企业中存在高管过度自信倾向。本文各变量之间的相关性系数均低于经验文献中多重共线性的阈值0.5,高管国际经验与高管教育水平之间的相关系数最高,仅为0.226;此外,对进入模型中的所有变量进行方差膨胀因子(VIF)检验,结果显示:模型整体VIF均值小于阈值2,并且各解释变量的VIF值均远小于阈值10。上述结果表明本文数据不存在严重的多重共线性问题,适合进一步回归分析。
变量名称 | 均 值 | 标准差 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
1. 国际化速度(IS) | 0.001 9 | 0.054 7 | 1 | ||||||
2. 国内地域多元化(DRD) | 0.578 9 | 0.615 2 | 0.027 | 1 | |||||
3. 国内产品多元化(DPD) | 0.239 7 | 0.391 4 | –0.027 | 0.033 | 1 | ||||
4. 高管国际经验(TMTIE) | 0.060 4 | 0.109 1 | –0.032 | –0.026 | –0.014 | 1 | |||
5. 高管过度自信(OC) | 0.481 8 | 0.499 8 | 0.029 | –0.009 | 0.025 | 0.002 | 1 | ||
6. 企业规模(SIZE) | 21.497 | 0.850 7 | 0.029 | –0.004 | 0.090*** | 0.006 | 0.107*** | 1 | |
7. 企业年龄(AGE) | 2.738 7 | 0.282 5 | 0.029 | 0.014 | 0.096*** | –0.009 | 0.047** | 0.080*** | 1 |
8. 企业控股性质(STA) | 0.113 8 | 0.317 6 | 0.01 | –0.018 | –0.009 | –0.093*** | –0.032 | 0.183*** | 0.126*** |
9. 两职兼任(DUA) | 0.432 2 | 0.495 5 | 0.013 | –0.002 | 0.026 | 0.038 | 0.007 | –0.068*** | –0.01 |
10. 董事会规模(BODSIZE) | 2.227 8 | 0.157 8 | 0.040* | 0.044* | 0.024 | 0.005 | –0.001 | 0.127*** | 0.072*** |
11. 高管年龄(TMTAGE) | 3.842 3 | 0.070 8 | –0.023 | –0.070*** | 0.052** | –0.058** | 0.015 | 0.119*** | 0.186*** |
12. 高管性别(TMTGEND) | 0.829 7 | 0.154 5 | –0.022 | 0.038 | –0.054** | –0.035 | –0.025 | 0.073*** | 0.009 |
13. 高管教育水平(TMTEDU) | 3.142 | 0.505 7 | –0.017 | 0.086*** | 0.031 | 0.226*** | –0.005 | 0.084*** | 0.019 |
14. 产品市场竞争强度(HHI) | 0.928 9 | 0.055 1 | 0.004 | –0.025 | –0.045* | –0.043* | –0.074*** | –0.047** | –0.063*** |
15. 环境不确定性(EU) | 1.187 3 | 0.922 1 | 0.024 | –0.043* | 0.048** | 0.011 | –0.065*** | 0.108*** | –0.023 |
16. 前期国际化速度(IS_L) | 0.002 8 | 0.054 4 | –0.019 | 0.024 | –0.052** | –0.035 | –0.001 | –0.006 | 0.012 |
变量名称 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
8. 企业控股性质(STA) | 1 | ||||||||
9. 两职兼任(DUA) | –0.211*** | ||||||||
10. 董事会规模(BODSIZE) | 0.201*** | –0.182*** | 1 | ||||||
11. 高管年龄(TMTAGE) | 0.141*** | 0.021 | 0.099*** | 1 | |||||
12. 高管性别(TMTGEND) | 0.132*** | –0.097*** | 0.122*** | 0.129*** | 1 | ||||
13. 高管教育水平(TMTEDU) | 0.153*** | –0.037 | –0.039* | –0.082*** | –0.038* | 1 | |||
14. 产品市场竞争强度(HHI) | 0.049** | –0.004 | –0.009 | –0.013 | 0.022 | 0.091*** | 1 | ||
15. 环境不确定性(EU) | –0.005 | –0.032 | –0.015 | –0.060*** | –0.033 | 0.083*** | 0.058** | 1 | |
16. 前期国际化速度(IS_L) | 0.022 | 0.040* | –0.003 | –0.022 | –0.012 | –0.027 | 0.018 | –0.007 | 1 |
注:*、**、***分别代表统计量在10%、5%、1%的水平上显著。 |
本文在进行多元统计分析之前,参考前期的相关研究,对数据进行以下预处理,以保证模型估计的一致性与有效性:(1)对所有连续变量进行缩尾处理(1%水平);(2)在构造乘积项前对变量进行中心化处理;(3)鉴于本文所使用的面板数据同时存在异方差、序列相关以及截面相关的问题,本文运用STATA 13.1软件对上述数据采用双向固定效应模型进行分析,并采用Driscoll-Kraay标准误进行修正,以保证标准误估计的一致与有效。根据上述处理步骤,本文有效地解决了利用面板数据进行统计分析时,可能存在的异方差、序列相关以及截面相关的问题,保证了标准误差估计的一致与有效。
本文的实证分析思路为:首先,对前期企业国内多元化与后期企业国际化速度的关系进行回归分析;其次,检验影响前期企业国内多元化与后期企业国际化速度两者关系的情境机制,即高管国际经验、高管过度自信的调节效应。本文将被解释变量做滞后一期处理,即自变量前期国内多元化第t期时,后期企业国际化速度为第t+1期,这一方面是为了探讨前期企业国内多元化对后期企业国际化速度的影响,另一方面则是为了缓解解释变量与被解释变量之间可能存在的内生性问题。
(一)前期企业国内多元化与后期企业国际化速度的关系检验
表2检验了前期企业国内地域多元化与后期企业国际化速度之间的关系。模型(1)是仅包含控制变量和调节变量的基础模型。值得指出的是,由模型(1)可知,高管国际经验对企业国际化速度具有显著的负向影响,一个可能的原因:国际经验丰富的高管对自身准确评估海外投资风险与收益的能力持有较强的信心(Nielsen和Nielsen,2011),这会使高管团队对当前的国际化战略持有较强的心理承诺和资源承诺(宋铁波等,2017),因而国际经验丰富的高管不会轻易地将资源转向新的海外市场,这最终使企业表现出较慢的国际化速度。而模型(2)在模型(1)的基础上引入解释变量前期企业国内地域多元化(DRD),结果显示:前期企业国内地域多元化与后期企业国际化速度之间是显著的正相关关系(β=0.020 2,p<0.01),且在后续的模型中依然在1%水平上稳健。这一检验结果表明,前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度具有显著的正向影响,因此本文H1a得到支持。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3) | 模型(4) | 模型(5) | |
DRD | 0.020 2*** | 0.020 0*** | 0.019 8*** | 0.019 6*** | |
(4.78) | (4.80) | (4.33) | (4.34) | ||
TMTIE×DRD | 0.045 8*** | 0.040 8** | |||
(2.63) | (2.46) | ||||
OC×DRD | –0.013 7*** | –0.013 5*** | |||
(–6.69) | (–6.61) | ||||
TMTIE | –0.021 1** | –0.023 0*** | –0.022 5*** | –0.022 3*** | –0.021 8** |
(–2.50) | (–2.83) | (–2.74) | (–2.64) | (–2.55) | |
OC | 0.003 6*** | 0.003 8*** | 0.003 7*** | 0.003 8*** | 0.003 8*** |
(3.66) | (3.70) | (3.70) | (4.02) | (4.04) | |
SIZE | 0.004 2 | 0.004 4 | 0.004 7* | 0.003 6 | 0.004 0 |
(1.49) | (1.63) | (1.72) | (1.37) | (1.45) | |
AGE | 0.074 8*** | 0.069 1** | 0.071 9*** | 0.072 5*** | 0.074 9*** |
(2.65) | (2.52) | (2.80) | (2.63) | (2.88) | |
STA | –0.015 2** | –0.020 7*** | –0.021 8*** | –0.023 0*** | –0.024 0*** |
(–2.21) | (–3.37) | (–3.25) | (–3.72) | (–3.55) | |
DUA | –0.001 1 | –0.002 1* | –0.002 0* | –0.002 3* | –0.002 2* |
(–0.97) | (–1.86) | (–1.88) | (–1.82) | (–1.82) | |
BODSIZE | 0.042 2*** | 0.043 3*** | 0.043 1*** | 0.045 5*** | 0.045 2*** |
(4.30) | (4.60) | (4.69) | (5.02) | (5.11) | |
TMTAGE | 0.037 4 | 0.037 0 | 0.036 6 | 0.033 4 | 0.033 1 |
(1.56) | (1.51) | (1.48) | (1.36) | (1.34) | |
TMTGEND | –0.014 6*** | –0.012 0*** | –0.011 5*** | –0.010 8** | –0.010 3** |
(–4.65) | (–3.03) | (–2.82) | (–2.52) | (–2.36) | |
TMTEDU | –0.003 5 | –0.002 7 | –0.002 9 | –0.002 4 | –0.002 6 |
(–0.94) | (–0.68) | (–0.73) | (–0.57) | (–0.61) | |
HHI | 0.037 9 | 0.039 3 | 0.042 7 | 0.044 5 | 0.047 4 |
(1.24) | (1.31) | (1.42) | (1.40) | (1.50) | |
EU | 0.000 8 | 0.001 3 | 0.001 3 | 0.001 4 | 0.001 4 |
(0.29) | (0.45) | (0.47) | (0.46) | (0.48) | |
IS_L | –0.225 2*** | –0.229 3*** | –0.230 5*** | –0.232 7*** | –0.233 7*** |
(–4.29) | (–4.33) | (–4.33) | (–4.39) | (–4.39) | |
常数项 | –0.530 2*** | –0.536 8*** | –0.552 4*** | –0.527 8*** | –0.541 9*** |
(–3.23) | (–3.58) | (–3.63) | (–3.51) | (–3.56) | |
R2 | 0.063 9 | 0.069 3 | 0.070 2 | 0.075 0 | 0.075 7 |
F | 113.901 6*** | 91.874 1*** | 6.549 3*** | 110.809 0*** | 6.880 2*** |
N | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 |
注:*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著相关;年度虚拟变量基于版面限制未加列示;括号内为t值;上述模型为经过Driscoll-Kraay标准误调整后的结果,以下同。 |
表3检验了企业国内产品多元化与国际化速度之间的关系。表3中,模型(1)是仅包含控制变量和调节变量的基础模型,模型(2)在模型(1)的基础上引入解释变量前期企业国内产品多元化(DPD),结果显示:前期企业国内产品多元化与后期企业国际化速度之间是显著的负相关关系(β=–0.009 8,p<0.05),且在后续的模型中依然在5%水平上稳健。这一检验结果表明,企业国内产品多元化对后期企业国际化速度具有负向影响,因此本文H1b得到支持。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3) | 模型(4) | 模型(5) | |
DPD | –0.009 8** | –0.011 6** | –0.009 8** | –0.011 6** | |
(–2.59) | (–2.53) | (–2.55) | (–2.49) | ||
TMTIE×DPD | 0.127 0*** | 0.125 6*** | |||
(2.83) | (2.74) | ||||
OC×DPD | 0.007 3*** | 0.006 9*** | |||
(3.41) | (3.40) | ||||
TMTIE | –0.021 1** | –0.023 4*** | –0.015 6* | –0.023 1*** | –0.015 4* |
(–2.50) | (–2.70) | (–1.71) | (–2.59) | (–1.67) | |
OC | 0.003 6*** | 0.003 6*** | 0.003 5*** | 0.003 5*** | 0.003 4*** |
(3.66) | (3.57) | (3.40) | (3.78) | (3.57) | |
SIZE | 0.004 2 | 0.005 8** | 0.007 1** | 0.005 8** | 0.007 1** |
(1.49) | (2.10) | (2.15) | (2.02) | (2.07) | |
AGE | 0.074 8*** | 0.077 3*** | 0.084 3*** | 0.076 3*** | 0.083 2*** |
(2.65) | (2.72) | (2.88) | (2.66) | (2.82) | |
STA | –0.015 2** | –0.017 6*** | –0.016 4** | –0.017 4*** | –0.016 2*** |
(–2.21) | (–3.04) | (–2.54) | (–3.11) | (–2.61) | |
DUA | –0.001 1 | –0.001 3 | –0.001 5 | –0.001 5 | –0.001 7 |
(–0.97) | (–1.06) | (–1.10) | (–1.28) | (–1.33) | |
BODSIZE | 0.042 2*** | 0.043 9*** | 0.044 3*** | 0.043 9*** | 0.044 3*** |
(4.30) | (4.70) | (4.87) | (4.54) | (4.71) | |
TMTAGE | 0.037 4 | 0.036 6 | 0.030 5 | 0.038 3 | 0.032 1 |
(1.56) | (1.50) | (1.37) | (1.56) | (1.44) | |
TMTGEND | –0.014 6*** | –0.015 5*** | –0.014 6*** | –0.016 0*** | –0.015 1*** |
(–4.65) | (–4.46) | (–4.15) | (–4.93) | (–4.58) | |
TMTEDU | –0.003 5 | –0.003 0 | –0.004 4 | –0.003 3 | –0.004 6 |
(–0.94) | (–0.82) | (–1.09) | (–0.94) | (–1.20) | |
HHI | 0.037 9 | 0.042 1 | 0.036 0 | 0.040 8 | 0.034 8 |
(1.24) | (1.34) | (1.12) | (1.27) | (1.06) | |
EU | 0.000 8 | 0.000 8 | 0.000 9 | 0.000 8 | 0.000 9 |
(0.29) | (0.28) | (0.31) | (0.28) | (0.30) | |
IS_L | –0.225 2*** | –0.225 6*** | –0.225 6*** | –0.227 6*** | –0.227 5*** |
(–4.29) | (–4.33) | (–4.33) | (–4.35) | (–4.35) | |
常数项 | –0.530 2*** | –0.572 9*** | –0.588 3*** | –0.574 1*** | –0.589 2*** |
(–3.23) | (–3.42) | (–3.36) | (–3.27) | (–3.22) | |
R2 | 0.063 9 | 0.064 7 | 0.067 4 | 0.065 3 | 0.068 0 |
F | 113.901 6*** | 104.949 9*** | 14.609 7*** | 112.681 8*** | 15.251 5*** |
N | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 |
(二)高管团队特征的调节机制分析
该部分进一步分析高管国际经验、高管过度自信对前期企业国内多元化与后期企业国际化速度两者关系的调节作用。
由表2模型(3)可知,高管国际经验与前期企业国内地域多元化的交乘项系数显著为正(β=0.045 8,p<0.01),且在后续的全模型中依然在5%水平上稳健。这一检验结果表明,随着高管国际经验的提高,前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响将增强,因此本文H2a得到了支持。
由表3模型(3)可知,高管国际经验与前期企业国内产品多元化的交乘项系数显著为正(β=0.127 0,p<0.01),且在后续的全模型中依然在1%水平上稳健。这一检验结果表明,随着高管国际经验的增加,前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响将削弱,因此本文H2b得到了支持。
由表2模型(4)可知,高管过度自信与前期企业国内地域多元化的交乘项系数显著为负(β=–0.013 7,p<0.01),且在后续的全模型中依然在1%水平上稳健。这一检验结果表明,相比于高管未过度自信的企业,在高管过度自信的企业中,前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响将减弱,因此本文假设3a得到反向支持。
由表3模型(4)可知,高管过度自信与前期企业国内产品多元化的交乘项系数显著为正(β=0.007 3,p<0.01),且在后续的全模型中依然在1%水平上稳健。这一检验结果表明,相比于高管未过度自信的企业,在高管过度自信的企业中,前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响将减弱,因此本文假设H3b得到支持。
(三)稳健性检验
(1)企业国内多元化的测量方式。参考Sun等(2017)的做法,本文在此采用赫芬达尔指数(HI)来分别计算前期企业国内地域多元化和企业国内产品多元化作为稳健性检验。再次检验的结果与正文基本保持一致,如表4、表5所示(为节约篇幅,控制变量统一采用Control替代,下同),研究结论未发生实质性改变。
模型(1) | 模型(2) | 模型(3) | 模型(4) | 模型(5) | |
DRD | 0.039 1*** | 0.038 6*** | 0.038 4*** | 0.037 9*** | |
(4.31) | (4.29) | (4.02) | (4.00) | ||
TMTIE×DRD | 0.081 8** | 0.075 3** | |||
(2.29) | (2.22) | ||||
OC×DRD | –0.026 7*** | –0.026 4*** | |||
(–7.63) | (–7.58) | ||||
TMTIE | –0.021 1** | –0.023 3*** | –0.023 4*** | –0.022 2*** | –0.022 2*** |
(–2.50) | (–2.83) | (–2.82) | (–2.61) | (–2.60) | |
OC | 0.003 6*** | 0.003 8*** | 0.003 7*** | 0.003 8*** | 0.003 8*** |
(3.66) | (3.60) | (3.58) | (4.02) | (4.02) | |
Control | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
常数项 | –0.530 2*** | –0.547 6*** | –0.562 9*** | –0.540 3*** | –0.554 4*** |
(–3.23) | (–3.57) | (–3.56) | (–3.51) | (–3.51) | |
R2 | 0.063 9 | 0.069 0 | 0.069 8 | 0.074 1 | 0.074 7 |
F | 113.901 6*** | 78.795 0*** | 25.693 1*** | 94.079 3*** | 24.268 3*** |
N | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 |
模型(1) | 模型(2) | 模型(3) | 模型(4) | 模型(5) | |
DPD | –0.011 1* | –0.013 4* | –0.010 9 | –0.013 2* | |
(–1.67) | (–1.78) | (–1.63) | (–1.73) | ||
TMTIE×DPD | 0.255 8*** | 0.253 9*** | |||
(4.49) | (4.36) | ||||
OC×DPD | 0.015 5*** | 0.015 1*** | |||
(3.90) | (4.02) | ||||
TMTIE | –0.021 1** | –0.022 7*** | –0.012 3 | –0.022 3** | –0.011 9 |
(–2.50) | (–2.63) | (–1.29) | (–2.47) | (–1.22) | |
OC | 0.003 6*** | 0.003 6*** | 0.003 5*** | 0.003 5*** | 0.003 4*** |
(3.66) | (3.56) | (3.44) | (3.81) | (3.65) | |
Control | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
常数项 | –0.530 2*** | –0.561 6*** | –0.573 0*** | –0.561 9*** | –0.573 2*** |
(–3.23) | (–3.37) | (–3.38) | (–3.18) | (–3.20) | |
R2 | 0.063 9 | 0.064 2 | 0.067 9 | 0.065 2 | 0.068 7 |
F | 113.901 6*** | 98.279 0*** | 19.061 3*** | 104.735 7*** | 19.946 6*** |
N | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 | 1 872 |
(2)调节变量的替代变量。在此,本文采用企业所拥有海外任职或求学经历高管人数加1后的自然对数衡量高管国际经验;此外,考虑数据的可获得性,本文先求出前三名高管薪酬占所有高管薪酬之和的相对比例,然后基于年份和行业(制造业按SIC三级代码分类,非制造业按SIC一级代码分类)将相对薪酬比例高于样本企业平均值的企业认定为高管过度自信,赋值为1,否则为0。再次检验的结果与正文基本保持一致,研究结论未发生实质性改变(限于篇幅未列表,备索)。综上可认为,本文的研究结论较为稳健。
五、结论与展望新近,虽然前期企业国内多元化对后期国际化速度的影响引起了少数学者的关注(Batsakis和Mohr,2017),但该研究却局限于考察前期企业国内产品多元化的影响,忽视了前期企业国内地域多元化的影响。而且,高管国际经验与高管过度自信的调节作用也未受到足够的重视。为解决现有研究的局限与不足,本文基于中国461家上市企业4年间一共1 844个平衡面板数据,着重分析了前期企业国内多元化(包括国内地域多元化与国内产品多元化)与后期企业国际化速度之间的关系,并探讨了高管国际经验和高管过度自信对上述关系的调节作用。本文研究显示:
第一,前期企业国内地域多元化正向影响了后期企业国际化速度,而前期企业国内产品多元化则负向影响了后期企业国际化速度。第二,前期企业国内多元化与后期企业国际化速度两者关系将受制于高管国际经验的影响。具体地,随着高管国际经验的增加,前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响将增强,而前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响则将削弱。第三,高管过度自信也显著影响了前期企业国内多元化与后期企业国际化速度的关系。高管过度自信削弱了前期企业国内产品多元化对后期企业国际化速度的负向影响。但与理论假设相反的是,高管过度自信反而削弱了前期企业国内低于多元化对后期企业国际化速度的正向影响,原因可能在于:尽管假设推导部分提出,过度自信高管提高了国内地域多元化企业利用“行业专家”型核心专长等来实施快速国际化扩张的可能性。然而,由于国内地域多元化与国际化的区别在某种程度上仅限于国内与国外之分,当高管过度自信时,他们可能会认为相比于在国外实施地域多元化战略,在国内实施地域多元化战略更利于企业实现更好的绩效表现。换言之,过度自信高管更有可能认可并坚持企业当前正付诸实施的成长策略(即实施国内地域多元化)。在高管过度自信的企业中,国内地域多元化程度越高,说明高管越认可或倾向于这种成长策略,因而高管过度自信未能增强,反而削弱了前期企业国内地域多元化对后期企业国际化速度的正向影响。
本文对实践管理的启示意义表现在:第一,对那些希望通过快速国际化扩张以谋求进一步成长或发展的企业而言,一方面,这些企业应注重具备地域转移性特征的“行业型”核心专长的构建;另一方面,这些企业可通过适当地提高企业国内地域多元化程度以培养自身如何管理次区域多元化的知识等,或适当地降低企业国内产品多元化程度以减轻信息处理能力超负荷的状况,来推进企业的快速国际化扩张。第二,本文的研究结论表明,高管国际经验与高管过度自信显著影响了前期企业国内多元化与后期企业国际化速度之间的关系。这意味着企业在推进自身快速国际化扩张的过程中,不仅应关注前期企业国内多元化的类型与程度,还应该特别关注高管国际经验、高管过度自信的情境影响,例如,国际经验会增强企业利用当前知识或能力实施国际化的可能性,并有助于增强企业处理多元化信息的能力等,最终使具有“行业型”核心专长等能力的企业表现出更快的国际化速度。
此外,本文也存在以下不足,这为未来的进一步探讨提供了研究机会:第一,本文重点关注了可公开获取相关信息的中国上市公司的国际化决策行为。尽管本文的研究发现对中国上市公司之间的国际化速度差异颇具解释力,但近年来,中国的中小企业(非公开上市企业)也陆续走向了国际市场,并构成了中国企业国际化浪潮中的一个重要组成部分。因此,未来研究可通过仔细收集中小企业或非公开上市企业的相关数据,从而进一步检验本文研究发现的适用性。第二,尽管本文尽了最大的努力来测量企业国内多元化,但囿于数据的可获取性,本文对企业国内地域多元化与企业国内产品多元化的测量可能存在一定的偏差与“噪音”。未来研究可通过发掘新的数据库来源,或使用问卷调查、调研等方式来获取能更准确测量企业国内多元化所需的数据,继而进一步验证或修正本文的研究结论。
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