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［基金项目］ 国家自然科学基金重点项目（71232013）
［作者简介］ 1.张钢，男，浙江大学管理学院教授，博士生导师，管理学博士，主要从事组织理论与组织创新、知识理论与知识管理、技术创新与创业管理研究； 2.陈佳乐，女，浙江大学管理学院博士研究生，主要从事组织二元性、创业管理研究。
［摘要］ 美国样本中公司治理的监督和激励对探索和利用的平衡效应有促进作用，中国样本中激励对平衡效应有正向作用，但监督却有负向作用，即监督越高，探索和利用越不平衡。中美两国的监督和激励对结合效应的作用都不明显；在美国，探索行为和利用行为的平衡效应和乘积效应都正向影响长短期绩效，而在中国，探索行为和利用行为的平衡效应正向影响长短期绩效，但乘积效应只影响短期绩效而对长期绩效没有影响。探索和利用的平衡效应在公司治理和长短期绩效之间的中介作用部分得到验证，而两者结合效应的中介作用没有得到验证。研究结论拓展了关于组织二元性前因的研究，同时也提供了中美公司行为差异的对比分析。
［关键词］ 监督; 激励; 公司治理; 组织二元性; 平衡效应; 结合效应
Corporate Governance, Organizational Ambidexterity and Corporate Performance:
An Empirical Study Based on the Panel Data of US and China Listed Companies
Zhang GangChen Jiale
(School of Management, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)Abstract： In order to survive and develop inthe fierce global competition, firms are supposed to be both efficiently responding to the demands of the shortterm market and innovatively adapting to the longterm market, which requires organizational ambidexterity. The ″structure″ within the existing researches on the impact on organizational ambidexterity refers to the organizational structure rather than the governance structure. There are mainly two conflicting ways towards the understanding of the relationship between exploration and exploitation, i.e., tradeoff or orthogonality, and until now researchers have not arrived at any consensus. Since previous studies on organizational ambidexterity have ignored the importance of corporate governance and the ambiguity of the relationship between exploration and exploitation, this study tries to explore the relationship between governance structure andcorporate performance from the perspective of the effect of the tradeoff and orthogonal relationship between exploration and exploitation, thus revealing the mechanism of corporate governance impact on both short and longterm performances through the balancing effect and combined effect of exploration and exploitation.
In this paper, the panel data of US and China listed companies cover the years 2006—2011. The FLGS is adopted to avoid the bias of autocorrelation and heteroscedasticity. The following findings indicate that in the US samples, both monitoring and incentive alignment of corporate governance have positive effects on the balancing effect of exploration and exploitation while in the Chinese samples, incentive alignment has positive effects on the balancing effect of exploration and exploitation but monitoring a negative impact, that is, the higher the monitoring, the less balance between exploration and exploitation. This may be due to the relatively low level of exploratory behavior in China, which is difficult to increase at present. As a result, with the high level of monitoring, the agent has to increase exploitation to cope with the increased use of strict monitoring without much improvement of the exploration level, thus leading to the larger gap between them. Neither monitoring nor incentive alignment has an evident effect on the combined effect in both American and Chinese samples, which demonstrates that the combined effect is far more difficult to achieve than the balancing effect. In the American samples, the balancing effect and the combined effect of exploration and exploitation positively influence both longterm and shortterm performances, while in the Chinese samples, it is only the balancing effect that plays a positive role in both long and shortterm performances but the combined effect is evident only on shortterm rather than on longterm performance, which seems to show that the balancing effect instead of the combined effect is suitable for China at present. The mediation role of the balancing effect between corporate governance and the long and shortterm performances has been partially proved, but the mediation role of combined effects has not been found. This study is an extension of the existing research about organizational ambidexterity, and provides a comparison of corporate behavior differences between US and China listed companies. Owing to the limited data availability, one shortage of this paper is that there is only one variable to represent incentive alignment. Future research may use more variables to test the hypothesis.
Key words： monitoring; incentive alignment; corporate governance; organizational ambidexterity; balancing effect; combined effect
2014年2月张钢陈佳乐: 公司治理、组织二元性与企业长短期绩效——基于中美两国上市公司面板数据的实证研究2014年2月浙江大学学报(人文社会科学版)一、 引言
在全球化“超竞争”环境中，企业的生存和发展既要高效率地满足短期市场需求,又要创新性地适应长期市场趋势，这就对企业的组织二元性(organizational ambidexterity)提出了要求。组织二元性是指一个组织既能高效地从事那些利用型(exploitation)活动，如对现有机会、资源和能力的调动、应用及渐进型创新等；同时也能积极地从事各种探索型(exploration)活动，如对新的机会、资源和能力的学习、开发及根本型创新等［13］。如何有效平衡和结合利用型及探索型活动，从而达致组织二元性以赢得可持续竞争优势，成为企业普遍关心的问题。
目前关于组织二元性决定因素的研究，主要集中在结构、领导和情境三个方面。其中，结构差异化是指将不同的组织任务分配到不同的单位中去，以帮助二元性的组织满足矛盾需求［4］；而二元的高管团队负责完成探索单元和利用单元的整合任务［5］；情境前因则通过建立结合了弹性、规则、支持、信任这些特征的情境，鼓励并使个人能够判断怎样在协同和适应的矛盾需求中分割时间，以便同时达到协同和适应［6］。在这三方面前因中，结构差异化被认为是决定组织二元性的主要因素。Duncan认为，创新过程中的初创和执行阶段所对应的最有效的组织结构应该是不同的［7］；Tushman和OReilly强调保留小的、自治的团队结构［8］；Jansen等则提出，结构差异化通过正式和非正式的高管团队整合机制以及正式和非正式的组织整合机制影响二元性［9］。这些研究中的结构指的都是公司的管理结构或一般组织结构，并没有涉及公司的治理结构。治理结构是一种有关公司董事会的结构、功能及股东权利等方面的制度安排［10］，是联系并规范股东、董事会、高级管理人员权利和义务分配以及与此有关的聘选、监督、激励等问题的制度框架［1112］。在不同的治理结构下，公司的所有权和控制权在不同权益主体之间的配置和分布不同，拥有决策控制权的各权益主体必然会运用自己所掌握的权力对各类组织行为施加影响，以维护各自的利益［1314］。因此，公司治理结构应该对组织二元性行为具有决定性影响，且其影响机制也不同于组织结构。
鉴于此，本文将致力于探索公司治理结构影响组织二元性，进而通过组织二元性影响企业长短期绩效的内在机制，并运用中美两国上市公司的面板数据进行实证检验，以期深化关于组织二元性决定因素的理解，同时揭示中美两国企业行为差异及其原因。
二、 理论背景与研究假设
组织二元性的研究一般将二元性具体到探索行为和利用行为上［15］。探索是增加变化、产生内部多样性的行为［16］，而利用则是减少变化、效率导向的行为［1］。探索行为和利用行为被学者们扩大到技术创新、组织设计、组织适应、组织学习、竞争优势和组织生存等领域，包括生产效率和柔性［17］、增量创新和不连续创新［18］、协同和适应［6］、探索的和利用的创新战略［19］、搜索和稳定［2021］、战略导向中的利润导向和突破导向［22］等。本研究回归探索行为和利用行为的本质，将探索行为具体化为研发投入强度，将利用行为具体化为营业成本率。
（一） 公司治理结构对组织二元性的影响
狭义的公司治理是指所有者（主要是股东）对经营者的一种监督与制衡机制，即通过一种制度安排来合理地配置所有者与经营者之间的权利与责任关系。公司治理的目标是保证股东利益的最大化，通过股东大会、董事会、监事会及管理层所构成的公司治理结构的内部治理，防止经营者对所有者利益的背离［23］。委托代理理论指出，所有者和经营者之间的信息不对称和利益不一致，需要通过所有者对经营者的监督和激励来缓解。所以，公司治理结构一般通过监督和激励两个维度进行刻画。监督是指在一段时间内对代理人行为进行直接或间接的观察［12］。监督包括预算、问责、规则和政策等，能够协同所有者和管理者的利益，阻止管理者追求自利的目标，它和公司绩效正相关［24］。激励是通过将代理人的报酬和委托人所希望的绩效相挂钩的合同将委托人和代理人的利益相协调［25］，是基于管理者绩效函数的一种控制机制［26］。
委托代理理论认为，CEO是风险规避的、机会主义的［27］，当他们承担有风险的项目时会面临失去工作而陷入个人债务危机的风险，这使他们努力规避风险［28］。探索行为的回报确定性低，周期也比较长。管理者在做关于探索的试验时无例可循，探索很可能失败，进而使公司陷入短期的困境。探索行为的花费和可能的未来收入之间经常存在多年的滞后。在任期相对较短的行业中，管理者可能牺牲更不确定的长期回报，试着最大化更易达到和操作的短期回报。由于探索回报的不确定性、长期性，CEO会尽量避免选择探索，但探索对企业的长期发展又是不可或缺的。
当监督的水平较高时，委托人和代理人之间的信息不对称问题就会减少，代理人的自利行为就会降低，代理人就会做出有利于委托人的决策。当激励的水平较高时，即委托人和代理人之间的利益能更好地协同时，代理人就会做出有利于委托人的决策。有利于委托人的决策在这里是指回报确定性低、周期长、风险大的探索的水平相应地增加，使探索和利用之间的差距缩小即更加平衡，且两者进一步结合。为此，本文提出如下假设：假设1a：监督水平越高，探索和利用越平衡。
假设1b：监督水平越高，探索和利用结合得越好。
假设2a：激励水平越高，探索和利用越平衡。
假设2b：激励水平越高，探索和利用结合得越好。
（二） 公司治理结构对企业绩效的影响
Fama认为监督机制使所有者和管理者的利益相统一，并且阻止或减缓管理者牺牲所有者利益而自利，从而正向影响公司的绩效［24］。外部董事多的董事会、董事长和总经理分职都会增加董事的独立性，提升监督的有效性。鉴于大股东的股份较多，他们有明显的动机近距离监督高管的决策以提高公司的长期绩效。Jensen和Meckling发现，管理者拥有的股权将管理者和所有者的利益协同起来，减少了管理层投机行为，一定程度上增加了公司绩效［12］。CEO持股的增加将其个人财富最大化，并有利于提高公司绩效。
监督水平的提高减少了委托人和代理人之间的信息不对称，代理人会做出有利于股东收益、最大化公司收益的决策，提高公司的长短期绩效。激励水平的提高协同了委托人和代理人之间的关系，代理人会做出有利于公司的决策，使公司的长短期绩效得到提升。为此，本文提出如下假设：假设3：监督水平越高，公司的长短期绩效越好。
假设4：激励水平越高，公司的长短期绩效越好。
（三） 组织二元性对企业绩效的影响
探索和利用之间是正交(orthogonal)的还是取舍的(tradeoff)? March认为探索和利用对组织而言都是必要的，但它们互相竞争稀缺资源［1］。所以，组织需要在两者之间做出选择。这种取舍的观点认为，探索和利用两种活动是在一个连续谱上的两端［29］。对于矛盾的两者是否能在组织中共存，早先学者们认为低成本和差异化的定位之间是不可逾越的，制造的效率和柔性之间的取舍被视为制造过程所固有的，因此，组织不得不做出明确的选择。Uotila等的实证研究发现，探索导向的相对值和财务绩效之间存在倒U形关系，即探索和利用可以共存并且两者的比例存在一个最佳点［29］。但也有很多学者指出，探索和利用是正交的［5,18,30］，组织能够同时达到高水平的探索和利用。这种正交的观点体现为在操作化时将探索和利用相乘［19］或相加［5］。Cao等将二元性这个构念分解为两个维度，即平衡维度和结合维度［31］。平衡维度的操作是将探索和利用的得分相减，就是上述取舍观点下探索和利用两者的平衡；而结合维度的操作是将探索和利用的得分相乘，就是正交观点下探索和利用之间的互相支持和补充。同时追求探索和利用的资源越稀缺，两者互斥的可能性越大。在单一领域中，探索和利用基本上是互斥的，而在松散耦合的领域中，探索和利用一般是正交的。一个领域中高水平的探索或利用可以跟另一个领域中高水平的探索或利用共存。
长期的生存和成功依赖于组织既有足够的利用行为保证组织现在的生存，又有足够的探索行为保证组织未来的生存［2］。在将探索和利用处理为正交时［6,18］，组织二元性对组织绩效的影响都是正向的。例如，He和Wong以206个创新公司1996—1999年的三年平均销售增长率为绩效代理的实证研究表明，探索和利用交互(乘)对绩效正相关，两者不平衡(减)对绩效负相关［19］。Gibson和Birkinshaw则探索了情境促进二元性、二元性提供高绩效之间的关系［6］。Uotila等将两者处理为取舍时，探索导向的相对值和财务绩效之间存在倒U形的关系，探索的比例越高，绩效会先升高后下降，即探索和利用两者之间不平衡，探索太多或太少都会导致绩效降低，即探索和利用两者的不平衡会和绩效负相关［29］。Cao等以中国三个高科技园区的122个来自不同高科技行业的公司为样本，研究证实了探索和利用的平衡效应与结合效应以不同的路径正向影响绩效。探索和利用的平衡效应会减少绩效损失，避免过度强调利用而损害了探索或反之，而结合效应因能充分使用补充资源而增加公司绩效［31］。
综上所述，探索行为和利用行为的平衡效应和结合效应都会正向影响组织绩效，因此提出如下假设：假设5：探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。
假设6：探索和利用结合越好，公司的长短期绩效越好。
（四） 组织二元性的中介作用
高管不可分散的雇佣风险导致他们是风险规避的，而正是探索行为的风险性和利用行为回报的稳定性，使他们将探索行为视为不利于自己的战略，这种表现反映了高管的短期导向［32］。但通过增加对管理者行为的监督以及将其报酬与绩效挂钩的激励，能够一定程度上减少高管的短期行为，增加他们对长期行为的投入。因此，监督和激励的水平会影响探索行为的水平、探索和利用两者间的平衡和结合程度，进而影响公司的长期和短期绩效，由此可以发现，探索和利用的平衡效应与结合效应在公司治理和企业绩效之间起到中介作用。Gibson和Birkinshaw提出了组织二元性在情境和绩效之间的中介作用，弹性、规则、支持、信任的情境使商业单元同时达到适应和协同，从而提高商业单元的绩效［6］。Lubatkin等认为，高管团队的行为整合正向影响了二元导向，二元导向也正向影响了公司绩效［5］。Jansen等用探索性创新和利用性创新作中介变量，探讨结构通过组织二元性对绩效的影响机制［33］。此外，虽然探索和利用的平衡效应与结合效应对绩效有正向影响［31］，但它们对企业绩效的影响机制是不同的，平衡效应通过减少绩效损失，而结合效应通过探索与利用相互补充、相互促进来增加绩效，所以它们所起的中介作用可能也有不同。为此，本文提出如下假设：假设7：探索和利用的平衡效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。
假设8:探索和利用的结合效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。综上所述，本文的理论模型如图1所示：图1理论模型
三、 研究方法
（一） 样本选择与数据收集
为了在全球化背景下更好地检验本文的理论模型，也为了探索美国和中国两个国家企业在组织二元性上表现的异同及其原因，本研究收集了美国和中国两个国家的数据本文所使用的中国数据不包含港澳台地区的数据。：美国部分使用了两个数据库，分别是Compustat和Corporate Library参见http://wrdsweb.wharton.upenn.edu/wrds/。，中国部分使用了国泰安数据库(CSMAR)参见http://www.gtarsc.com/。。由于Corporate Library数据库中的很多数据是从2004年开始的，所以考虑到数据可得性和时效性，本研究选取了2006年到2011年作为收集数据的时间段，自变量收集的是2006—2010年的数据，而中介变量和因变量收集的是2007—2011年的数据。研发费用是上市公司年报附注的内容，也就是说不是每个公司都披露自己的研发费用，所以本研究尽量选取在2007—2011年间至少披露了4年及以上研发费用的公司。剔除掉一些数据不完整的公司，最后本研究的样本个数分别是：美国部分166家公司，中国部分102家公司。
（二） 变量测量
1. 自变量。本研究中涉及公司治理中的两个要素，即监督和激励。我们使用了Zajac和Westphal关于监督和激励的代理［34］，监督的三个代理分别是外部董事比例(ORt-1)、大股东(BHt-1)和CEO两职性(CDt-1)。外部董事比例指的是董事会中外部董事的比例。大股东是二分变量：在美国样本中如果存在机构投资者则标记为1，不存在机构投资者则标记为0；而本研究中的中国样本全部都存在机构投资者，都受到了高度的监督，但是在这些机构投资者中，国有股的监督不同于其他流通股，中国的国有股具有国资委干涉、不轻易交易等特点，所以当所有企业都有机构投资者的情况下，机构投资者是国有股的企业会面临额外的政治成就、社区责任、公共服务等方面被监督的压力［30］，所以本文将中国样本中具有国有股的标记为1，没有国有股的标记为0。CEO两职性也是二分变量，如果CEO和董事长为同一个人即存在两职性，则标记为1，如果CEO和董事长不是同一个人即没有两职性，则标记为0。激励的代理是CEO持股(CSt-1)，指的是CEO在年末持有的公司股票数。四个代理都经常被使用到公司治理关于监督和激励的研究中［3537］。
2. 中介变量。组织二元性分为探索和利用。探索是指组织采用的积极寻求彻底的变化，搜索新技术、产品、市场中的机会的战略，组织中最能体现探索行为是研发强度(R&D intensity)，就是研发费用相对于营业收入的比值［3839］。利用行为是对现存技术、产品、市场的拓展，最终体现在企业运营效率的提高、成本的节约，本研究使用营业成本率(CSIt)来代理利用，利用越多，企业运营效率越高，成本越低，营业成本率下降越明显。探索和利用的平衡效应(BAt)是探索和利用相减，数字越小，探索和利用之间越平衡。探索和利用的结合效应(MAt)是探索和利用相乘，数字越大，探索和利用之间结合得越好。
3. 因变量。本研究考虑到了企业短期绩效和长期绩效，所以使用投资回报率(ROAt)作为企业短期绩效的代理进行测量。而企业长期绩效则使用托宾Q(TQt)进行测量，因为托宾Q包含了市场对公司的估价［29］，即市场对公司未来价值的期望。
4. 控制变量。第一，所有者结构(OWSt-1)。在所有权分散的情况下，信息不对称和利益不一致这两个代理问题更加严重，因为股东越分散，对管理层的控制就越弱。本研究使用持有公司5%及以上股票的股东的累计股权数作为所有者结构的代理［4042］。第二，外部董事持股(OWt-1)。外部董事持股就是外部董事在样本年份截止日期时所持有的股份数。外部董事持股对CEO的激励［13］、公司的风险承担、公司决策等存在影响。第三，CEO任职年数(CTt-1)。CEO任职年数会影响CEO对董事会的影响力。以往研究表明CEO任职越久，对董事会的影响越大［43］。计算公式为：CEO任职年数=样本年份-CEO开始任职年份。第四，行业(INDt-1)。不同行业下企业经营环境差别很大，研发费用、生产成本率也非常不同，所以本研究控制住行业的影响。在美国的样本中，使用了标准普尔行业代码(S&P Industry Sector Code)，而在中国的样本中，使用了国泰安数据库中设定的行业代码。第五，公司年龄(AGt-1)。本研究控制企业成立时间对企业战略、价值等的影响，计算公式为：企业年龄=样本年份-企业成立年份。第六，公司规模(FSt-1)。使用公司营业收入的自然对数值来测量企业规模，控制对企业战略、价值等的影响。
四、 估计方法和实证结果
（一） 估计方法
本研究采用兼具时间序列和横截面特征的面板数据，此类数据能同时反映研究对象在时序和截面两个方向上的变异。通过Stata中xtserial和xtgls命令的检验发现，本研究中的数据存在自相关和异方差问题，所以最小二乘法估计(OLS)不能一致和无偏地估计参数，本研究选择可行广义最小二乘法（FGLS）来纠正这两个问题并进行统计分析。Stata中xtgls命令项支持自相关和异方差的处理，corr(psar1)是用来控制自相关的，而panels(heteroskedastic)是用来控制异方差的，只要加上这两项，Stata中的xtgls命令就会自动处理自相关和异方差问题。因为面板数据存在一定程度的缺省，Stata无法计算等距，所以需要加上force来使Stata识别缺省、计算等距，继而得出估计。
（二） 样本描述性统计
无论是美国的数据还是中国的数据，都只存在少量的数据缺省，大多数变量的数据是齐全的，这在二手数据研究中是可以接受的。外部董事持股、CEO持股的单位都是百万股，其他变量基本上是比率。如表1所示，美国研发强度的平均值为0.15，标准差为0.5，而中国研发强度的平均值为0.02，标准差为0.02，可以看出美国的探索行为多于中国，而中国企业普遍缺乏探索行为。美国的营业成本率的平均值为0.56，标准差为0.45，而中国的营业成本率的平均值为0.75，标准差为0.16，可以看到美国的利用行为也多于中国，其营业成本率较低。美国和中国的样本都说明了探索行为的缺乏是普遍存在的现象。表1也给出了其他变量的描述性统计情况。表1中美两国样本数据描述性统计
类别变量国家ObsMeanS.D.Min.Max自变量外部董事比例(ORt-1)大股东(BHt-1)CEO两职性(CDt-1)CEO持股(CSt-1)美国8300.740.130.221中国5030.370.060.090.57美国8300.760.4301中国5100.530.5001美国8300.500.5001中国5070.120.3301美国8282.0912.850226.38中国5103.4318.600232.92续表1
类别变量国家ObsMeanS.D.Min.Max中介变量
的成分中介变量因变量控制变量探索行为(RDIt)利用行为(CSIt)探索和利用的平衡效应(BAt)探索和利用的结合效应(MAt)投资回报率(ROAt)托宾Q(TQt)所有者结构(OWSt-1)外部董事持股(OWt-1)CEO任职年数(CTt-1)行业(INDt-1)公司年龄(AGt-1)公司规模(FSt-1)美国8070.150.500.000 710.56中国4740.020.020.000 010.20美国8190.560.450.000 88.07中国5090.750.160.141.15美国8100.410.45-5.384.46中国5100.730.1701.15美国8080.212.45054.72中国4740.010.020.000 0080.15美国8190.350.16-0.641.12中国5090.040.07-0.340.38美国8181.481.070.057.26中国5092.311.620.7114.91美国8300.250.1500.789中国51041.4814.098.583.83美国8301.186.84099.32中国5100.273.06046.67美国8307.787.32039中国5103.543.25018美国830250.5585.54110475中国5104.630.6426美国83042.4236.695204中国51012.254.19325美国8306.791.561.3111.15中国51021.211.4115.7626.47
（三） 实证结果
美国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验结果如表2所示。模型1和模型3分别报告了以ROAt和TQt为因变量的只放入控制变量的基准模型结果，模型2和模型4反映了控制主要影响企业绩效的控制变量后，监督和激励对公司绩效的影响。模型5和模型6显示了在控制了主要影响企业战略的控制变量后，监督和激励分别对探索和利用的平衡效应和结合效应的影响。表2的模型5实证结果显示，外部董事比例(ORt-1)越高，即监督越强，探索和利用之间的差距越小即越平衡(β=-0.029 2, p=0.048)；大股东(BHt-1)的值越高，即监督越强，探索和利用越平衡(β=-0009 8, p=0.002)；CEO两职性(CDt-1)越低，即CEO和董事长不是同一个人，监督越强，则探索和利用越平衡(β=0.016 3,p=0.003)；所以三个监督的代理变量都显著表明监督越强，则探索和利用越平衡。CEO持股(CSt-1)越高，即激励越强，探索和利用之差的值越小即越平衡(β=-0.002 5, p=0.000)。因此，假设1a和假设2a在美国样本中得到显著支持。但是，表2的模型6显示了监督和激励的代理对探索和利用的结合效应的效果都不显著，假设1b和假设2b在美国样本中没有得到显著支持，鉴于此，本研究中的美国样本只进行了平衡效应的中介作用的检验，展示在表2的模型7和模型8中。表2美国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验
变量ROAtROAtTQtTQtBAtMAtROAtTQtM1M2M3M4M5M6M7M8控制
变量监督激励平衡
效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1BAt0.032 2*0.022 5-0.518 4***-0.568 0***0.036 5***-0.043 10.028 9*-0.637 5***(0.014)(0.078)(0.000)(0.000)(0.002)(0.424)(0.023)(0.000)0.001 8**0.001 6**0.010 7***0.010 0***0.001 00.000 080.001 4*0.009 7***(0.006)(0.009)(0.000)(0.000)(0.342)(0.958)(0.011)(0.000)-0.000 080.001 1**-0.006 0**-0.004 1-0.002 0***-0.000 90.001 3***-0.006 0**(0.803)(0.010)(0.002)(0.053)(0.000)(0.345)(0.001)(0.008)0.000 030.000 050.000 30.000 7**-0.000 004-0.000 020.000 1***0.001 1***(0.327)(0.175)(0.293)(0.007)(0.944)(0.808)(0.000)(0.000)-0.000 08-0.000 1-0.002 3***-0.002 4***0.003 4***0.000 040.000 1-0.002 2***(0.235)(0.161)(0.000)(0.000)(0.000)(0.819)(0.216)(0.001)0.006 2**0.011 0***-0.180 9***-0.192 0***0.038 1***-0.024 2**0.012 9***-0.185 1***(0.009)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)(0.000)0.019 3-0.198 3-0.029 2*0.023 20.032 0*-0.286 1**(0.190)(0.053)(0.048)(0.696)(0.018)(0.005)0.012 7**-0.008 7-0.009 8**-0.011 50.008 4*-0.022 8(0.006)(0.688)(0.002)(0.533)(0.034)(0.259)-0.022 9***-0.044 40.016 3**-0.013 0-0.028 9***-0.027 1(0.000)(0.170)(0.003)(0.358)(0.000)(0.401)-0.000 3**0.000 1-0.002 5***0.001 1-0.000 5**0.000 4(0.008)(0.913)(0.000)(0.857)(0.002)(0.791)〖7〗-0.099 4***-0.206 1**〖7〗(0.000)(0.007)0.290.232.913.060.010.220.233.11(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.567)(0.002)(0.000)(0.000)19.2573.74240.86462.581 410.7916.82238.33594.29(0.003 8)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.079)(0.000)(0.000)830830830830830830830830注： (1)***、**、*分别表示在0.001、0.01、0.05的水平上显著；(2)括号内为具体p值，下同。中国样本的实证结果展示在表3中，模型5实证结果显示了有趣的结果：外部董事比例(ORt-1)越高，即监督越强，探索和利用之间的差距越大即越不平衡(β=0.119 0, p=0.002)；大股东(BHt-1)的值越高，即监督越强，即探索和利用越不平衡(β=0.010 7, p=0.007)；CEO两职性(CDt-1)越低，即CEO和董事长不是同一个人，监督越强，探索和利用越不平衡(β=-0.015 1,p=0.014)；所以三个监督的代理变量都表明监督越强，探索和利用越不平衡，这与美国样本的情况刚好相反。但CEO持股(CSt-1)这个代理的结果与美国样本是一样的，CEO持股越多，即激励越强，探索和利用之差的值越小即越平衡(β=-0.001 3,p=0.000)，假设2a在中国样本中得到部分支持。表2的模型6的结果显示了中国样本与美国样本一样，监督和激励的代理对探索和利用的结合效应的效果都不显著，假设1b和假设2b在中国样本中也没有得到显著支持。鉴于此，中国样本也只进行了平衡效应的中介作用的检验，展示在表3的模型7和模型8中。表3中国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验
变量ROAtROAtTQtTQtBAtMAtROAtTQtM1M2M3M4M5M6M7M8控制
变量监督激励平衡
效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1BAt0.000 6***0.000 7***0.007 8**0.009 2***0.000 04***-0.000 080.000 5***0.004 7**(0.000)(0.000)(0.010)(0.001)(0.867)(0.245)(0.000)(0.050)-0.000 07-0.000 2-0.012 6-0.015 20.000 04-0.000 04-0.000 2-0.014 0(0.637)(0.436)(0.251)(0.237)(0.936)(0.774)(0.075)(0.244)0.001 0*0.000 60.054 5***0.043 0***0.002 6***-0.000 7**0.001 3***0.046 4***(0.002)(0.068)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)(0.000)-0.009 2***-0.012 6***-0.151 1*-0.125 60.109 0***-0.000 5**0.011 4***0.057 1(0.000)(0.000)(0.041)(0.060)(0.000)(0.003)(0.000)(0.296)-0.001 4***-0.002 1***0.000 30.005 90.007 3***-0.000 7**-0.000 4-0.001 5(0.000)(0.000)(0.971)(0.509)(0.000)(0.003)(0.085)(0.834)-0.000 30.000 9-0.352 9***-0.352 5***0.020 2***0.000 60.006 0***0.263 9***(0.713)(0.409)(0.000)(0.000)(0.000)(0.262)(0.000)(0.000)-0.014 9-1.234 8***0.119 0**0.018 1-0.006 8-0.797 4*(0.368)(0.000)(0.002)(0.095)(0.674)(0.026)-0.009 3***-0.194 2***0.010 7**-0.000 5-0.004 3*-0.153 6***(0.000)(0.000)(0.007)(0.650)(0.018)(0.001)0.002 10.016 9-0.015 1***-0.000 1-0.001 4-0.021 6(0.495)(0.858)(0.014)(0.964)(0.537)(0.853)0.000 0060.002 0-0.001 3***-0.000 006-0.000 1-0.001 9(0.950)(0.597)(0.000)(0.909)(0.084)(0.367)〖7〗-0.248 4***-2.418 1***〖7〗(0.000)(0.000)0.070.089.8110.17-0.340.010.039.24(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.59)(0.074)(0.000)174.97186.17200.50302.75860.9420.92502.66416.77(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.022)(0.000)(0.000)510510510510510510510510
表4显示了探索和利用的平衡效应与乘积效应对公司的长短期绩效的作用。因为放入两个中介变量会引起共线性，Stata自动将利用行为(CSIt)省略,故将本研究涉及的所有控制变量、自变量和一个中介变量即探索行为(RDIt)放入，得出以下实证结果。首先讨论探索和利用的平衡效应：在美国，两者之间的差距越小即两者之间越平衡，就会正向影响短期绩效ROAt(β=-0.314 1, p=0.000)和长期绩效TQt(β=-0.514 8, p=0.000)；在中国，这也都是成立的(β=-0.300 9, p=0000; β=-2.547 1, p=0.000)；所以美国样本和中国样本都显著支持假设5。其次讨论探索行为和利用行为之间的乘积效应：在美国，两者的乘积效应会正向影响短期绩效ROAt(β=0.067 0, p=0.000)和长期绩效TQt(β=0.222 6, p=0.000)；但是在中国，探索和利用的乘积效应只会正向影响短期绩效ROAt(β=0.938 8, p=0.001)，并不会影响长期绩效TQt。所以在美国样本中，假设6得到显著支持，在中国样本中，假设6得到部分支持。表4探索和利用的平衡效应与乘积效应对公司长短期绩效的作用检验
变量美国样本ROAtTQt中国样本ROAtTQt控制变量监督激励探索行为平衡效应乘积效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1RDItBAtMAt0.012 9-0.880 9***0.000 4***0.004 4(0.246)(0.000)(0.000)(0.084)0.001 30.008 0***-0.001 5-0.177 6***(0.027)(0.000)(0.144)(0.000)0.000 4-0.007 4***0.001 3***0.045 1***(0.276)(0.001)(0.000)(0.000)0.000 20.000 9***0.015 3***0.014 1(0.000)(0.000)(0.000)(0.811)0.000 08-0.002 7***-0.000 5-0.001 3(0.328)(0.000)(0.103)(0.869)-0.001 3-0.180 6***0.006 6***-0.262 5***(0.522)(0.000)(0.000)(0.000)0.027 7-0.359 2***0.007 2-0.729 9(0.045)(0.000)(0.660)(0.056)0.009 1-0.018 8-0.000 2*-0.013 8(0.006)(0.294)(0.024)(0.219)-0.021 7-0.084 9**-0.001 4-0.007 8(0.000)(0.006)(0.673)(0.949)-0.000 2-0.000 6-0.000 1-0.001 9(0.233)(0.419)(0.053)(0.390)-0.510 8***-1.016 3***-1.09 3***-8.219(0.000)(0.000)(0.000)(0.522)-0.314 1***-0.514 8***-0.300 9***-2.547 1***(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)0.067 0***0.222 6***0.938 8***7.536(0.000)(0.000)(0.001)(0.628)0.483.600.049.55(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)1 509.63601.12709.09413.76(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)830830510510
由于美国样本和中国样本中，自变量对探索和利用的乘积效应的回归都不显著，所以表5只讨论探索和利用的平衡效应的中介作用。本研究按照Baron和Kenny［44］检验中介效应的方法报告回归结果，在美国样本中最后成立的部分中介作用是：大股东(BHt-1)→探索和利用的平衡效应→短期绩效。在中国样本中，最后成立的部分中介作用是：大股东(BHt-1)→探索和利用的平衡效应→短期绩效，外部董事比例(ORt-1)→探索和利用的平衡效应→长期绩效。所以假设7分别在美国样本和中国样本中得到部分支持，而假设8没有得到支持。表5探索和利用的平衡效应的中介效应的检验
样本因变量自变量第一步：自变量对中介变量回归是否显著第二步：自变量对因变量回归是否显著第三步：加入中介变量之后自变量对因变量的影响是否减弱或消失是否有中介作用美国样本中国样本ROAtTQtROAtTQtORt-1显著不显著○BHt-1显著显著减弱部分中介CDt-1显著显著未减弱○CSt-1显著显著未减弱○ORt-1显著不显著○BHt-1显著不显著○CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○ORt-1显著不显著○BHt-1显著显著减弱部分中介CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○ORt-1显著显著减弱部分中介BHt-1显著显著未减弱○CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○
（四） 分析与讨论
假设1a认为监督水平越高，探索和利用越平衡。在美国样本中三个监督的代理都显著支持假设1a，这说明了监督能够减少委托人和代理人之间的信息不对称，使代理人减少自利行为，做出有利于委托人的决策。在中国样本中出现了相反的结论，三个代理变量都说明了监督水平越高，探索和利用之间的差距越大，这可能是因为中国的探索行为水平较低且较难提高监督水平，代理人只能增加利用来应付委托人的严格监督，而探索水平没有太大的进步，导致了两者之间的差距反而变大，所以委托人在进行监督时需要区分代理人活动中探索和利用各成分的增长，一味地提高监督水平而不具体考察代理人的活动，只能导致探索和利用的不平衡，反而损害绩效。
假设2a预测了激励水平越高，探索和利用越平衡。这在中美两国的实证结果中都得到了证实，说明激励能够协同委托人和代理人之间的利益不一致，使代理人做出有利于委托人的决策，特别是长期的决策使探索和利用之间趋向平衡。假设1b和2b分别认为监督或者激励水平越高，探索和利用结合得越好，但这两个假设在中美两个样本中都没有得到支持，这说明了探索和利用的结合效应比平衡效应更难达到，另外结合效应的影响因素除了先前研究解释的结构、领导和情境之外还需要更加深入的探讨。
假设3和假设4认为监督和激励都能促进公司绩效。美国样本中的大股东和两职性促进短期绩效，但不促进长期绩效，而CEO持股却与公司短期绩效负相关，与长期绩效无关。中国样本中的外部董事比例和大股东与长短期绩效负相关，而激励与绩效无关。公司治理和企业绩效之间的关系之前有大量国内外的实证研究，但迄今为止的实证结果都未达成共识［35］。关于董事会特征与公司价值和绩效之间的关系，有学者认为是显著正相关；也有越来越多的文献指出董事会是无效的［45］，管理者激励和公司绩效之间的关系也是不明确的［40］；另有学者认为，管理者激励在初期能够增加公司绩效，而过高的管理者持股会造成内部人控制问题［46］。
假设5预测了探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。中美两国的实证结果都支持这个假设，两者之间的平衡效应会降低因过多地强调探索或利用而造成的失败陷阱或者退化风险，由此增加长短期绩效。假设6认为探索和利用结合得越好，公司的长短期绩效越好。美国的实证支持这个假设，两者的结合效应推动探索和利用之间互补的知识和资源，为公司利用现存的和新的资源提供了一个更大的基础，由此提升了长短期绩效。中国的实证结果显示结合效应能够推动短期绩效但却不能影响长期绩效，这可能是因为中国公司的探索水平太低且短时期内较难改变，探索行为很难真正和利用行为互相转化、互相支持，所以两者的结合就影响不了长期绩效。
假设7认为探索和利用的平衡效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。在美国样本中成立的部分中介作用是大股东(BHt-1)通过探索和利用的平衡效应影响短期绩效，这条通路在中国样本中也成立，而中国样本的另一个中介作用是外部董事比例(ORt-1)通过探索和利用的平衡效应影响长期绩效。假设8认为探索和利用的结合效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。由于监督和激励对探索和利用的结合效应没有显著作用，所以本研究未能得出探索和利用结合效应的中介作用。
现将中美两国研究结论的异同及其成因归纳如表6所示：表6中美两国研究结论的异同及其成因
类别假设美国中国不同假设1a：监督水平越高，探索和利用越平衡。正相关，美国的企业处在价值链的上游，并且能在监督水平提高的情况下积极整合、调动和配置资源去增加处在较低水平且较难增加的探索行为，使探索和利用更平衡。负相关，中国的企业目前基本处在价值链的下游，并不需要或者没有意识到要提高探索的水平，而且探索行为的增加在以制造业为代表的传统企业中由于没有先前经验、资源而变得比较困难。监督水平的提高只能使代理人增加能快速见效的利用行为，反而扩大了两者差距，使探索和利用越不平衡。假设6：探索和利用结合得越好，公司的长短期绩效越好。正相关，结合假设5综合来看，在美国平衡效应和结合效应都适合。结合效应能够推动短期绩效，但却不能影响长期绩效。结合假设5综合来看，说明目前在中国还只适用平衡效应，不适用结合效应。相同假设2a：激励水平越高，探索和利用越平衡。正相关，激励比监督更具有长期导向，而且代理人自己的财富最大化与企业的绩效提高被协同，所以代理人会为了自己能从企业长期绩效中获益而自愿去增加较难的探索行为，这也在一定程度上说明激励比监督有更强大的力量，因为中国样本的监督不能使两者平衡而激励却做到了。假设1b:监督水平越高，探索和利用结合得越好。
假设2b:激励水平越高，探索和利用结合得越好。不显著，无论是在美国还是中国，探索和利用的结合比两者的平衡要更难达到。探索和利用的结合意味着两者的关系不仅仅是同一空间时间的共存，还要相互转化和相互支持，在利用行为过程中发现探索行为的线索，将探索行为的成果真正转化为企业的日常操作。假设5:探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。正相关，无论在美国还是中国，探索和利用两者的共存已经能够提高企业的长短期绩效。
五、 研究结论与展望
本研究以探索和利用的平衡效应和结合效应作为中介变量，揭示了公司治理通过组织二元性对长短期绩效的影响过程与机制，目的在于探讨组织二元性的另一个重要的前因变量，并比较中美两国公司行为的差异。本研究通过文献综述与梳理来构建理论模型和研究假设，选择166家美国公司和102家中国公司作为研究对象，利用五年的二手面板数据的实证研究发现：美国样本中公司治理的监督和激励对探索和利用的平衡效应有促进作用，中国样本中激励对平衡效应有正向作用，但监督却有负向作用，即监督越高，探索和平衡越不平衡。中美两国的监督和激励对结合效应的作用都不明显；在美国，探索行为和利用行为的平衡效应和乘积效应都正向影响长短期绩效，而在中国，探索行为和利用行为的平衡效应正向影响长短期绩效，但乘积效应只影响短期绩效而对长期绩效没有影响。探索和利用的平衡效应在公司治理和长短期绩效之间的中介效应关系部分得到验证，而两者结合效应的中介作用没有得到验证。
本研究的理论贡献体现在三个方面：第一，研究了公司治理通过组织二元性影响长短期绩效的作用机制。本研究着重提出了公司治理作为组织二元性另一个重要的前因变量，弥补了以往研究结构影响组织二元性时只考虑组织结构的欠缺。组织结构是对权力的协调，治理结构是对权力的制衡，两者缺一不可，以往的研究着重在组织结构而忽略了公司治理结构对组织二元性的影响。所有者通过公司治理中的两个手段即监督和激励，对高管自利行为进行控制。高管不可分散的雇佣风险导致他们具有风险规避的态度，而正因探索的风险性和利用回报的稳定性，他们将探索视为不利于自己而有利于股东的决策。因此，监督和激励水平较高时，高管会做出更有利于委托人的决策，增加长期风险项目即探索的资源投入量，而由于日常运营的需要，利用的数量不能减少，从而使探索和利用更加平衡。外部董事比例、大股东、CEO两职性、CEO持股这四个代理变量的显著结果证实了这个推论。
第二，探索和利用的取舍和正交关系。探索和利用之间是正交还是取舍的关系在现有研究中一直存在争议。本研究的实证部分使用探索和利用的平衡效应和结合效应作为中介变量，是将这两种观点结合起来。实证结果显示，这两种效应都会影响企业的长短期绩效，由此证实了平衡效应和结合效应都存在，但中美两国的实证都反映了公司治理只影响平衡效应而不影响结合效应，因为治理结构是对权力的制衡，所以更影响平衡效应。探索和利用的乘积效应如何实现对美国和中国企业来说是一个都需要进一步探讨的命题，结合效应的前因除了先前文献中提到的结构、领导、情境等因素外，未来还需要更多的探讨。
第三，本研究体现了中美企业组织二元性对长短期绩效作用的差别。对美国公司来说，探索和利用的平衡效应和结合效应都会影响长短期绩效，而对中国公司来说，探索行为和利用行为之间越平衡，就会正向影响长短期绩效，但两者之间的结合只会正向影响短期绩效，并不会正向影响长期绩效。这可能是因为本文以研发强度作为探索的代理，中国企业的研发强度并不高且研发的有效性也不强，就是说中国企业符合真正意义上的探索行为很少，而利用行为只能短期内提升公司绩效，所以两者的结合就影响不了长期绩效。
本研究对管理实践的启示体现在三个方面。第一，美国的公司治理中监督对探索和利用的平衡效应有正向影响，而中国的公司治理中监督的增强却使探索和利用两者更加不平衡，中国公司委托人的监督在一定程度上使高管分配更多资源在利用上，因为在中国提高探索水平比美国更难，而高管通过提高有短期成果的利用水平应付监督者的评估，使两者之间的差距变大，增加利用可能会提升公司的短期绩效，但探索和利用两者的不平衡肯定会导致企业面临长期生存的威胁［19］。所以中国公司的委托人在进行监督时要特别注意考察管理者在长期项目即探索上的资源分配，虽然在中国提升探索水平很难，但长期坚持探索的资源投入以及越来越注重创新的经营环境的变化会使情况有所改观。第二，无论是美国公司还是中国公司，激励都会促进探索和利用的平衡，所以公司可以着重加强激励。激励是一种长期导向的手段，所以特别适合代理人从长期的角度看待探索和利用的平衡和结合的问题，制定出有利于公司长期发展的政策，而不是贪图一时的绩效增长而牺牲探索在公司内的必要资源分配。第三，无论是美国公司还是中国公司，大股东都通过探索和利用的平衡效应影响短期绩效，说明大股东的监督作用使公司的政策在短期内是有效的［37］，增加大股东的监督有利于公司短期内达到探索和利用的平衡，提升短期绩效，而长期绩效还需要大股东将监督重点放在长远发展上。
本研究依然存在一些局限性，有待未来进一步完善。首先，因为是二手数据研究，监督和激励采用了四个以往研究中常用的代理变量，但鉴于数据可得性的原因，激励的代理变量只有一个，以后的研究可以采用更多的代理变量来验证。其次，探索和利用的含义丰富，本研究根据两者的初始概念确定了代理，即研发强度和营业成本率，后续研究可以在其他领域尝试使用二手数据的其他代理来反映探索和利用。最后，监督和激励的代理变量对探索和利用的结合效应影响不明显，未来可进一步加大样本数据的收集，展开更加细致的数据分析，提高研究结论的有效性和可靠性。
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［作者简介］ 1.张钢，男，浙江大学管理学院教授，博士生导师，管理学博士，主要从事组织理论与组织创新、知识理论与知识管理、技术创新与创业管理研究； 2.陈佳乐，女，浙江大学管理学院博士研究生，主要从事组织二元性、创业管理研究。
［摘要］ 美国样本中公司治理的监督和激励对探索和利用的平衡效应有促进作用，中国样本中激励对平衡效应有正向作用，但监督却有负向作用，即监督越高，探索和利用越不平衡。中美两国的监督和激励对结合效应的作用都不明显；在美国，探索行为和利用行为的平衡效应和乘积效应都正向影响长短期绩效，而在中国，探索行为和利用行为的平衡效应正向影响长短期绩效，但乘积效应只影响短期绩效而对长期绩效没有影响。探索和利用的平衡效应在公司治理和长短期绩效之间的中介作用部分得到验证，而两者结合效应的中介作用没有得到验证。研究结论拓展了关于组织二元性前因的研究，同时也提供了中美公司行为差异的对比分析。
［关键词］ 监督; 激励; 公司治理; 组织二元性; 平衡效应; 结合效应
Corporate Governance, Organizational Ambidexterity and Corporate Performance:
An Empirical Study Based on the Panel Data of US and China Listed Companies
Zhang GangChen Jiale
(School of Management, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)Abstract： In order to survive and develop inthe fierce global competition, firms are supposed to be both efficiently responding to the demands of the shortterm market and innovatively adapting to the longterm market, which requires organizational ambidexterity. The ″structure″ within the existing researches on the impact on organizational ambidexterity refers to the organizational structure rather than the governance structure. There are mainly two conflicting ways towards the understanding of the relationship between exploration and exploitation, i.e., tradeoff or orthogonality, and until now researchers have not arrived at any consensus. Since previous studies on organizational ambidexterity have ignored the importance of corporate governance and the ambiguity of the relationship between exploration and exploitation, this study tries to explore the relationship between governance structure andcorporate performance from the perspective of the effect of the tradeoff and orthogonal relationship between exploration and exploitation, thus revealing the mechanism of corporate governance impact on both short and longterm performances through the balancing effect and combined effect of exploration and exploitation.
In this paper, the panel data of US and China listed companies cover the years 2006—2011. The FLGS is adopted to avoid the bias of autocorrelation and heteroscedasticity. The following findings indicate that in the US samples, both monitoring and incentive alignment of corporate governance have positive effects on the balancing effect of exploration and exploitation while in the Chinese samples, incentive alignment has positive effects on the balancing effect of exploration and exploitation but monitoring a negative impact, that is, the higher the monitoring, the less balance between exploration and exploitation. This may be due to the relatively low level of exploratory behavior in China, which is difficult to increase at present. As a result, with the high level of monitoring, the agent has to increase exploitation to cope with the increased use of strict monitoring without much improvement of the exploration level, thus leading to the larger gap between them. Neither monitoring nor incentive alignment has an evident effect on the combined effect in both American and Chinese samples, which demonstrates that the combined effect is far more difficult to achieve than the balancing effect. In the American samples, the balancing effect and the combined effect of exploration and exploitation positively influence both longterm and shortterm performances, while in the Chinese samples, it is only the balancing effect that plays a positive role in both long and shortterm performances but the combined effect is evident only on shortterm rather than on longterm performance, which seems to show that the balancing effect instead of the combined effect is suitable for China at present. The mediation role of the balancing effect between corporate governance and the long and shortterm performances has been partially proved, but the mediation role of combined effects has not been found. This study is an extension of the existing research about organizational ambidexterity, and provides a comparison of corporate behavior differences between US and China listed companies. Owing to the limited data availability, one shortage of this paper is that there is only one variable to represent incentive alignment. Future research may use more variables to test the hypothesis.
Key words： monitoring; incentive alignment; corporate governance; organizational ambidexterity; balancing effect; combined effect
2014年2月张钢陈佳乐: 公司治理、组织二元性与企业长短期绩效——基于中美两国上市公司面板数据的实证研究2014年2月浙江大学学报(人文社会科学版)一、 引言
在全球化“超竞争”环境中，企业的生存和发展既要高效率地满足短期市场需求,又要创新性地适应长期市场趋势，这就对企业的组织二元性(organizational ambidexterity)提出了要求。组织二元性是指一个组织既能高效地从事那些利用型(exploitation)活动，如对现有机会、资源和能力的调动、应用及渐进型创新等；同时也能积极地从事各种探索型(exploration)活动，如对新的机会、资源和能力的学习、开发及根本型创新等［13］。如何有效平衡和结合利用型及探索型活动，从而达致组织二元性以赢得可持续竞争优势，成为企业普遍关心的问题。
目前关于组织二元性决定因素的研究，主要集中在结构、领导和情境三个方面。其中，结构差异化是指将不同的组织任务分配到不同的单位中去，以帮助二元性的组织满足矛盾需求［4］；而二元的高管团队负责完成探索单元和利用单元的整合任务［5］；情境前因则通过建立结合了弹性、规则、支持、信任这些特征的情境，鼓励并使个人能够判断怎样在协同和适应的矛盾需求中分割时间，以便同时达到协同和适应［6］。在这三方面前因中，结构差异化被认为是决定组织二元性的主要因素。Duncan认为，创新过程中的初创和执行阶段所对应的最有效的组织结构应该是不同的［7］；Tushman和OReilly强调保留小的、自治的团队结构［8］；Jansen等则提出，结构差异化通过正式和非正式的高管团队整合机制以及正式和非正式的组织整合机制影响二元性［9］。这些研究中的结构指的都是公司的管理结构或一般组织结构，并没有涉及公司的治理结构。治理结构是一种有关公司董事会的结构、功能及股东权利等方面的制度安排［10］，是联系并规范股东、董事会、高级管理人员权利和义务分配以及与此有关的聘选、监督、激励等问题的制度框架［1112］。在不同的治理结构下，公司的所有权和控制权在不同权益主体之间的配置和分布不同，拥有决策控制权的各权益主体必然会运用自己所掌握的权力对各类组织行为施加影响，以维护各自的利益［1314］。因此，公司治理结构应该对组织二元性行为具有决定性影响，且其影响机制也不同于组织结构。
鉴于此，本文将致力于探索公司治理结构影响组织二元性，进而通过组织二元性影响企业长短期绩效的内在机制，并运用中美两国上市公司的面板数据进行实证检验，以期深化关于组织二元性决定因素的理解，同时揭示中美两国企业行为差异及其原因。
二、 理论背景与研究假设
组织二元性的研究一般将二元性具体到探索行为和利用行为上［15］。探索是增加变化、产生内部多样性的行为［16］，而利用则是减少变化、效率导向的行为［1］。探索行为和利用行为被学者们扩大到技术创新、组织设计、组织适应、组织学习、竞争优势和组织生存等领域，包括生产效率和柔性［17］、增量创新和不连续创新［18］、协同和适应［6］、探索的和利用的创新战略［19］、搜索和稳定［2021］、战略导向中的利润导向和突破导向［22］等。本研究回归探索行为和利用行为的本质，将探索行为具体化为研发投入强度，将利用行为具体化为营业成本率。
（一） 公司治理结构对组织二元性的影响
狭义的公司治理是指所有者（主要是股东）对经营者的一种监督与制衡机制，即通过一种制度安排来合理地配置所有者与经营者之间的权利与责任关系。公司治理的目标是保证股东利益的最大化，通过股东大会、董事会、监事会及管理层所构成的公司治理结构的内部治理，防止经营者对所有者利益的背离［23］。委托代理理论指出，所有者和经营者之间的信息不对称和利益不一致，需要通过所有者对经营者的监督和激励来缓解。所以，公司治理结构一般通过监督和激励两个维度进行刻画。监督是指在一段时间内对代理人行为进行直接或间接的观察［12］。监督包括预算、问责、规则和政策等，能够协同所有者和管理者的利益，阻止管理者追求自利的目标，它和公司绩效正相关［24］。激励是通过将代理人的报酬和委托人所希望的绩效相挂钩的合同将委托人和代理人的利益相协调［25］，是基于管理者绩效函数的一种控制机制［26］。
委托代理理论认为，CEO是风险规避的、机会主义的［27］，当他们承担有风险的项目时会面临失去工作而陷入个人债务危机的风险，这使他们努力规避风险［28］。探索行为的回报确定性低，周期也比较长。管理者在做关于探索的试验时无例可循，探索很可能失败，进而使公司陷入短期的困境。探索行为的花费和可能的未来收入之间经常存在多年的滞后。在任期相对较短的行业中，管理者可能牺牲更不确定的长期回报，试着最大化更易达到和操作的短期回报。由于探索回报的不确定性、长期性，CEO会尽量避免选择探索，但探索对企业的长期发展又是不可或缺的。
当监督的水平较高时，委托人和代理人之间的信息不对称问题就会减少，代理人的自利行为就会降低，代理人就会做出有利于委托人的决策。当激励的水平较高时，即委托人和代理人之间的利益能更好地协同时，代理人就会做出有利于委托人的决策。有利于委托人的决策在这里是指回报确定性低、周期长、风险大的探索的水平相应地增加，使探索和利用之间的差距缩小即更加平衡，且两者进一步结合。为此，本文提出如下假设：假设1a：监督水平越高，探索和利用越平衡。
假设1b：监督水平越高，探索和利用结合得越好。
假设2a：激励水平越高，探索和利用越平衡。
假设2b：激励水平越高，探索和利用结合得越好。
（二） 公司治理结构对企业绩效的影响
Fama认为监督机制使所有者和管理者的利益相统一，并且阻止或减缓管理者牺牲所有者利益而自利，从而正向影响公司的绩效［24］。外部董事多的董事会、董事长和总经理分职都会增加董事的独立性，提升监督的有效性。鉴于大股东的股份较多，他们有明显的动机近距离监督高管的决策以提高公司的长期绩效。Jensen和Meckling发现，管理者拥有的股权将管理者和所有者的利益协同起来，减少了管理层投机行为，一定程度上增加了公司绩效［12］。CEO持股的增加将其个人财富最大化，并有利于提高公司绩效。
监督水平的提高减少了委托人和代理人之间的信息不对称，代理人会做出有利于股东收益、最大化公司收益的决策，提高公司的长短期绩效。激励水平的提高协同了委托人和代理人之间的关系，代理人会做出有利于公司的决策，使公司的长短期绩效得到提升。为此，本文提出如下假设：假设3：监督水平越高，公司的长短期绩效越好。
假设4：激励水平越高，公司的长短期绩效越好。
（三） 组织二元性对企业绩效的影响
探索和利用之间是正交(orthogonal)的还是取舍的(tradeoff)? March认为探索和利用对组织而言都是必要的，但它们互相竞争稀缺资源［1］。所以，组织需要在两者之间做出选择。这种取舍的观点认为，探索和利用两种活动是在一个连续谱上的两端［29］。对于矛盾的两者是否能在组织中共存，早先学者们认为低成本和差异化的定位之间是不可逾越的，制造的效率和柔性之间的取舍被视为制造过程所固有的，因此，组织不得不做出明确的选择。Uotila等的实证研究发现，探索导向的相对值和财务绩效之间存在倒U形关系，即探索和利用可以共存并且两者的比例存在一个最佳点［29］。但也有很多学者指出，探索和利用是正交的［5,18,30］，组织能够同时达到高水平的探索和利用。这种正交的观点体现为在操作化时将探索和利用相乘［19］或相加［5］。Cao等将二元性这个构念分解为两个维度，即平衡维度和结合维度［31］。平衡维度的操作是将探索和利用的得分相减，就是上述取舍观点下探索和利用两者的平衡；而结合维度的操作是将探索和利用的得分相乘，就是正交观点下探索和利用之间的互相支持和补充。同时追求探索和利用的资源越稀缺，两者互斥的可能性越大。在单一领域中，探索和利用基本上是互斥的，而在松散耦合的领域中，探索和利用一般是正交的。一个领域中高水平的探索或利用可以跟另一个领域中高水平的探索或利用共存。
长期的生存和成功依赖于组织既有足够的利用行为保证组织现在的生存，又有足够的探索行为保证组织未来的生存［2］。在将探索和利用处理为正交时［6,18］，组织二元性对组织绩效的影响都是正向的。例如，He和Wong以206个创新公司1996—1999年的三年平均销售增长率为绩效代理的实证研究表明，探索和利用交互(乘)对绩效正相关，两者不平衡(减)对绩效负相关［19］。Gibson和Birkinshaw则探索了情境促进二元性、二元性提供高绩效之间的关系［6］。Uotila等将两者处理为取舍时，探索导向的相对值和财务绩效之间存在倒U形的关系，探索的比例越高，绩效会先升高后下降，即探索和利用两者之间不平衡，探索太多或太少都会导致绩效降低，即探索和利用两者的不平衡会和绩效负相关［29］。Cao等以中国三个高科技园区的122个来自不同高科技行业的公司为样本，研究证实了探索和利用的平衡效应与结合效应以不同的路径正向影响绩效。探索和利用的平衡效应会减少绩效损失，避免过度强调利用而损害了探索或反之，而结合效应因能充分使用补充资源而增加公司绩效［31］。
综上所述，探索行为和利用行为的平衡效应和结合效应都会正向影响组织绩效，因此提出如下假设：假设5：探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。
假设6：探索和利用结合越好，公司的长短期绩效越好。
（四） 组织二元性的中介作用
高管不可分散的雇佣风险导致他们是风险规避的，而正是探索行为的风险性和利用行为回报的稳定性，使他们将探索行为视为不利于自己的战略，这种表现反映了高管的短期导向［32］。但通过增加对管理者行为的监督以及将其报酬与绩效挂钩的激励，能够一定程度上减少高管的短期行为，增加他们对长期行为的投入。因此，监督和激励的水平会影响探索行为的水平、探索和利用两者间的平衡和结合程度，进而影响公司的长期和短期绩效，由此可以发现，探索和利用的平衡效应与结合效应在公司治理和企业绩效之间起到中介作用。Gibson和Birkinshaw提出了组织二元性在情境和绩效之间的中介作用，弹性、规则、支持、信任的情境使商业单元同时达到适应和协同，从而提高商业单元的绩效［6］。Lubatkin等认为，高管团队的行为整合正向影响了二元导向，二元导向也正向影响了公司绩效［5］。Jansen等用探索性创新和利用性创新作中介变量，探讨结构通过组织二元性对绩效的影响机制［33］。此外，虽然探索和利用的平衡效应与结合效应对绩效有正向影响［31］，但它们对企业绩效的影响机制是不同的，平衡效应通过减少绩效损失，而结合效应通过探索与利用相互补充、相互促进来增加绩效，所以它们所起的中介作用可能也有不同。为此，本文提出如下假设：假设7：探索和利用的平衡效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。
假设8:探索和利用的结合效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。综上所述，本文的理论模型如图1所示：图1理论模型
三、 研究方法
（一） 样本选择与数据收集
为了在全球化背景下更好地检验本文的理论模型，也为了探索美国和中国两个国家企业在组织二元性上表现的异同及其原因，本研究收集了美国和中国两个国家的数据本文所使用的中国数据不包含港澳台地区的数据。：美国部分使用了两个数据库，分别是Compustat和Corporate Library参见http://wrdsweb.wharton.upenn.edu/wrds/。，中国部分使用了国泰安数据库(CSMAR)参见http://www.gtarsc.com/。。由于Corporate Library数据库中的很多数据是从2004年开始的，所以考虑到数据可得性和时效性，本研究选取了2006年到2011年作为收集数据的时间段，自变量收集的是2006—2010年的数据，而中介变量和因变量收集的是2007—2011年的数据。研发费用是上市公司年报附注的内容，也就是说不是每个公司都披露自己的研发费用，所以本研究尽量选取在2007—2011年间至少披露了4年及以上研发费用的公司。剔除掉一些数据不完整的公司，最后本研究的样本个数分别是：美国部分166家公司，中国部分102家公司。
（二） 变量测量
1. 自变量。本研究中涉及公司治理中的两个要素，即监督和激励。我们使用了Zajac和Westphal关于监督和激励的代理［34］，监督的三个代理分别是外部董事比例(ORt-1)、大股东(BHt-1)和CEO两职性(CDt-1)。外部董事比例指的是董事会中外部董事的比例。大股东是二分变量：在美国样本中如果存在机构投资者则标记为1，不存在机构投资者则标记为0；而本研究中的中国样本全部都存在机构投资者，都受到了高度的监督，但是在这些机构投资者中，国有股的监督不同于其他流通股，中国的国有股具有国资委干涉、不轻易交易等特点，所以当所有企业都有机构投资者的情况下，机构投资者是国有股的企业会面临额外的政治成就、社区责任、公共服务等方面被监督的压力［30］，所以本文将中国样本中具有国有股的标记为1，没有国有股的标记为0。CEO两职性也是二分变量，如果CEO和董事长为同一个人即存在两职性，则标记为1，如果CEO和董事长不是同一个人即没有两职性，则标记为0。激励的代理是CEO持股(CSt-1)，指的是CEO在年末持有的公司股票数。四个代理都经常被使用到公司治理关于监督和激励的研究中［3537］。
2. 中介变量。组织二元性分为探索和利用。探索是指组织采用的积极寻求彻底的变化，搜索新技术、产品、市场中的机会的战略，组织中最能体现探索行为是研发强度(R&D intensity)，就是研发费用相对于营业收入的比值［3839］。利用行为是对现存技术、产品、市场的拓展，最终体现在企业运营效率的提高、成本的节约，本研究使用营业成本率(CSIt)来代理利用，利用越多，企业运营效率越高，成本越低，营业成本率下降越明显。探索和利用的平衡效应(BAt)是探索和利用相减，数字越小，探索和利用之间越平衡。探索和利用的结合效应(MAt)是探索和利用相乘，数字越大，探索和利用之间结合得越好。
3. 因变量。本研究考虑到了企业短期绩效和长期绩效，所以使用投资回报率(ROAt)作为企业短期绩效的代理进行测量。而企业长期绩效则使用托宾Q(TQt)进行测量，因为托宾Q包含了市场对公司的估价［29］，即市场对公司未来价值的期望。
4. 控制变量。第一，所有者结构(OWSt-1)。在所有权分散的情况下，信息不对称和利益不一致这两个代理问题更加严重，因为股东越分散，对管理层的控制就越弱。本研究使用持有公司5%及以上股票的股东的累计股权数作为所有者结构的代理［4042］。第二，外部董事持股(OWt-1)。外部董事持股就是外部董事在样本年份截止日期时所持有的股份数。外部董事持股对CEO的激励［13］、公司的风险承担、公司决策等存在影响。第三，CEO任职年数(CTt-1)。CEO任职年数会影响CEO对董事会的影响力。以往研究表明CEO任职越久，对董事会的影响越大［43］。计算公式为：CEO任职年数=样本年份-CEO开始任职年份。第四，行业(INDt-1)。不同行业下企业经营环境差别很大，研发费用、生产成本率也非常不同，所以本研究控制住行业的影响。在美国的样本中，使用了标准普尔行业代码(S&P Industry Sector Code)，而在中国的样本中，使用了国泰安数据库中设定的行业代码。第五，公司年龄(AGt-1)。本研究控制企业成立时间对企业战略、价值等的影响，计算公式为：企业年龄=样本年份-企业成立年份。第六，公司规模(FSt-1)。使用公司营业收入的自然对数值来测量企业规模，控制对企业战略、价值等的影响。
四、 估计方法和实证结果
（一） 估计方法
本研究采用兼具时间序列和横截面特征的面板数据，此类数据能同时反映研究对象在时序和截面两个方向上的变异。通过Stata中xtserial和xtgls命令的检验发现，本研究中的数据存在自相关和异方差问题，所以最小二乘法估计(OLS)不能一致和无偏地估计参数，本研究选择可行广义最小二乘法（FGLS）来纠正这两个问题并进行统计分析。Stata中xtgls命令项支持自相关和异方差的处理，corr(psar1)是用来控制自相关的，而panels(heteroskedastic)是用来控制异方差的，只要加上这两项，Stata中的xtgls命令就会自动处理自相关和异方差问题。因为面板数据存在一定程度的缺省，Stata无法计算等距，所以需要加上force来使Stata识别缺省、计算等距，继而得出估计。
（二） 样本描述性统计
无论是美国的数据还是中国的数据，都只存在少量的数据缺省，大多数变量的数据是齐全的，这在二手数据研究中是可以接受的。外部董事持股、CEO持股的单位都是百万股，其他变量基本上是比率。如表1所示，美国研发强度的平均值为0.15，标准差为0.5，而中国研发强度的平均值为0.02，标准差为0.02，可以看出美国的探索行为多于中国，而中国企业普遍缺乏探索行为。美国的营业成本率的平均值为0.56，标准差为0.45，而中国的营业成本率的平均值为0.75，标准差为0.16，可以看到美国的利用行为也多于中国，其营业成本率较低。美国和中国的样本都说明了探索行为的缺乏是普遍存在的现象。表1也给出了其他变量的描述性统计情况。表1中美两国样本数据描述性统计
类别变量国家ObsMeanS.D.Min.Max自变量外部董事比例(ORt-1)大股东(BHt-1)CEO两职性(CDt-1)CEO持股(CSt-1)美国8300.740.130.221中国5030.370.060.090.57美国8300.760.4301中国5100.530.5001美国8300.500.5001中国5070.120.3301美国8282.0912.850226.38中国5103.4318.600232.92续表1
类别变量国家ObsMeanS.D.Min.Max中介变量
的成分中介变量因变量控制变量探索行为(RDIt)利用行为(CSIt)探索和利用的平衡效应(BAt)探索和利用的结合效应(MAt)投资回报率(ROAt)托宾Q(TQt)所有者结构(OWSt-1)外部董事持股(OWt-1)CEO任职年数(CTt-1)行业(INDt-1)公司年龄(AGt-1)公司规模(FSt-1)美国8070.150.500.000 710.56中国4740.020.020.000 010.20美国8190.560.450.000 88.07中国5090.750.160.141.15美国8100.410.45-5.384.46中国5100.730.1701.15美国8080.212.45054.72中国4740.010.020.000 0080.15美国8190.350.16-0.641.12中国5090.040.07-0.340.38美国8181.481.070.057.26中国5092.311.620.7114.91美国8300.250.1500.789中国51041.4814.098.583.83美国8301.186.84099.32中国5100.273.06046.67美国8307.787.32039中国5103.543.25018美国830250.5585.54110475中国5104.630.6426美国83042.4236.695204中国51012.254.19325美国8306.791.561.3111.15中国51021.211.4115.7626.47
（三） 实证结果
美国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验结果如表2所示。模型1和模型3分别报告了以ROAt和TQt为因变量的只放入控制变量的基准模型结果，模型2和模型4反映了控制主要影响企业绩效的控制变量后，监督和激励对公司绩效的影响。模型5和模型6显示了在控制了主要影响企业战略的控制变量后，监督和激励分别对探索和利用的平衡效应和结合效应的影响。表2的模型5实证结果显示，外部董事比例(ORt-1)越高，即监督越强，探索和利用之间的差距越小即越平衡(β=-0.029 2, p=0.048)；大股东(BHt-1)的值越高，即监督越强，探索和利用越平衡(β=-0009 8, p=0.002)；CEO两职性(CDt-1)越低，即CEO和董事长不是同一个人，监督越强，则探索和利用越平衡(β=0.016 3,p=0.003)；所以三个监督的代理变量都显著表明监督越强，则探索和利用越平衡。CEO持股(CSt-1)越高，即激励越强，探索和利用之差的值越小即越平衡(β=-0.002 5, p=0.000)。因此，假设1a和假设2a在美国样本中得到显著支持。但是，表2的模型6显示了监督和激励的代理对探索和利用的结合效应的效果都不显著，假设1b和假设2b在美国样本中没有得到显著支持，鉴于此，本研究中的美国样本只进行了平衡效应的中介作用的检验，展示在表2的模型7和模型8中。表2美国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验
变量ROAtROAtTQtTQtBAtMAtROAtTQtM1M2M3M4M5M6M7M8控制
变量监督激励平衡
效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1BAt0.032 2*0.022 5-0.518 4***-0.568 0***0.036 5***-0.043 10.028 9*-0.637 5***(0.014)(0.078)(0.000)(0.000)(0.002)(0.424)(0.023)(0.000)0.001 8**0.001 6**0.010 7***0.010 0***0.001 00.000 080.001 4*0.009 7***(0.006)(0.009)(0.000)(0.000)(0.342)(0.958)(0.011)(0.000)-0.000 080.001 1**-0.006 0**-0.004 1-0.002 0***-0.000 90.001 3***-0.006 0**(0.803)(0.010)(0.002)(0.053)(0.000)(0.345)(0.001)(0.008)0.000 030.000 050.000 30.000 7**-0.000 004-0.000 020.000 1***0.001 1***(0.327)(0.175)(0.293)(0.007)(0.944)(0.808)(0.000)(0.000)-0.000 08-0.000 1-0.002 3***-0.002 4***0.003 4***0.000 040.000 1-0.002 2***(0.235)(0.161)(0.000)(0.000)(0.000)(0.819)(0.216)(0.001)0.006 2**0.011 0***-0.180 9***-0.192 0***0.038 1***-0.024 2**0.012 9***-0.185 1***(0.009)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)(0.000)0.019 3-0.198 3-0.029 2*0.023 20.032 0*-0.286 1**(0.190)(0.053)(0.048)(0.696)(0.018)(0.005)0.012 7**-0.008 7-0.009 8**-0.011 50.008 4*-0.022 8(0.006)(0.688)(0.002)(0.533)(0.034)(0.259)-0.022 9***-0.044 40.016 3**-0.013 0-0.028 9***-0.027 1(0.000)(0.170)(0.003)(0.358)(0.000)(0.401)-0.000 3**0.000 1-0.002 5***0.001 1-0.000 5**0.000 4(0.008)(0.913)(0.000)(0.857)(0.002)(0.791)〖7〗-0.099 4***-0.206 1**〖7〗(0.000)(0.007)0.290.232.913.060.010.220.233.11(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.567)(0.002)(0.000)(0.000)19.2573.74240.86462.581 410.7916.82238.33594.29(0.003 8)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.079)(0.000)(0.000)830830830830830830830830注： (1)***、**、*分别表示在0.001、0.01、0.05的水平上显著；(2)括号内为具体p值，下同。中国样本的实证结果展示在表3中，模型5实证结果显示了有趣的结果：外部董事比例(ORt-1)越高，即监督越强，探索和利用之间的差距越大即越不平衡(β=0.119 0, p=0.002)；大股东(BHt-1)的值越高，即监督越强，即探索和利用越不平衡(β=0.010 7, p=0.007)；CEO两职性(CDt-1)越低，即CEO和董事长不是同一个人，监督越强，探索和利用越不平衡(β=-0.015 1,p=0.014)；所以三个监督的代理变量都表明监督越强，探索和利用越不平衡，这与美国样本的情况刚好相反。但CEO持股(CSt-1)这个代理的结果与美国样本是一样的，CEO持股越多，即激励越强，探索和利用之差的值越小即越平衡(β=-0.001 3,p=0.000)，假设2a在中国样本中得到部分支持。表2的模型6的结果显示了中国样本与美国样本一样，监督和激励的代理对探索和利用的结合效应的效果都不显著，假设1b和假设2b在中国样本中也没有得到显著支持。鉴于此，中国样本也只进行了平衡效应的中介作用的检验，展示在表3的模型7和模型8中。表3中国样本中公司治理对公司长短期绩效的作用检验
变量ROAtROAtTQtTQtBAtMAtROAtTQtM1M2M3M4M5M6M7M8控制
变量监督激励平衡
效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1BAt0.000 6***0.000 7***0.007 8**0.009 2***0.000 04***-0.000 080.000 5***0.004 7**(0.000)(0.000)(0.010)(0.001)(0.867)(0.245)(0.000)(0.050)-0.000 07-0.000 2-0.012 6-0.015 20.000 04-0.000 04-0.000 2-0.014 0(0.637)(0.436)(0.251)(0.237)(0.936)(0.774)(0.075)(0.244)0.001 0*0.000 60.054 5***0.043 0***0.002 6***-0.000 7**0.001 3***0.046 4***(0.002)(0.068)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)(0.000)-0.009 2***-0.012 6***-0.151 1*-0.125 60.109 0***-0.000 5**0.011 4***0.057 1(0.000)(0.000)(0.041)(0.060)(0.000)(0.003)(0.000)(0.296)-0.001 4***-0.002 1***0.000 30.005 90.007 3***-0.000 7**-0.000 4-0.001 5(0.000)(0.000)(0.971)(0.509)(0.000)(0.003)(0.085)(0.834)-0.000 30.000 9-0.352 9***-0.352 5***0.020 2***0.000 60.006 0***0.263 9***(0.713)(0.409)(0.000)(0.000)(0.000)(0.262)(0.000)(0.000)-0.014 9-1.234 8***0.119 0**0.018 1-0.006 8-0.797 4*(0.368)(0.000)(0.002)(0.095)(0.674)(0.026)-0.009 3***-0.194 2***0.010 7**-0.000 5-0.004 3*-0.153 6***(0.000)(0.000)(0.007)(0.650)(0.018)(0.001)0.002 10.016 9-0.015 1***-0.000 1-0.001 4-0.021 6(0.495)(0.858)(0.014)(0.964)(0.537)(0.853)0.000 0060.002 0-0.001 3***-0.000 006-0.000 1-0.001 9(0.950)(0.597)(0.000)(0.909)(0.084)(0.367)〖7〗-0.248 4***-2.418 1***〖7〗(0.000)(0.000)0.070.089.8110.17-0.340.010.039.24(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.59)(0.074)(0.000)174.97186.17200.50302.75860.9420.92502.66416.77(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.022)(0.000)(0.000)510510510510510510510510
表4显示了探索和利用的平衡效应与乘积效应对公司的长短期绩效的作用。因为放入两个中介变量会引起共线性，Stata自动将利用行为(CSIt)省略,故将本研究涉及的所有控制变量、自变量和一个中介变量即探索行为(RDIt)放入，得出以下实证结果。首先讨论探索和利用的平衡效应：在美国，两者之间的差距越小即两者之间越平衡，就会正向影响短期绩效ROAt(β=-0.314 1, p=0.000)和长期绩效TQt(β=-0.514 8, p=0.000)；在中国，这也都是成立的(β=-0.300 9, p=0000; β=-2.547 1, p=0.000)；所以美国样本和中国样本都显著支持假设5。其次讨论探索行为和利用行为之间的乘积效应：在美国，两者的乘积效应会正向影响短期绩效ROAt(β=0.067 0, p=0.000)和长期绩效TQt(β=0.222 6, p=0.000)；但是在中国，探索和利用的乘积效应只会正向影响短期绩效ROAt(β=0.938 8, p=0.001)，并不会影响长期绩效TQt。所以在美国样本中，假设6得到显著支持，在中国样本中，假设6得到部分支持。表4探索和利用的平衡效应与乘积效应对公司长短期绩效的作用检验
变量美国样本ROAtTQt中国样本ROAtTQt控制变量监督激励探索行为平衡效应乘积效应_consWaldNOWSt-1OWt-1CTt-1INDt-1AGt-1FSt-1ORt-1BHt-1CDt-1CSt-1RDItBAtMAt0.012 9-0.880 9***0.000 4***0.004 4(0.246)(0.000)(0.000)(0.084)0.001 30.008 0***-0.001 5-0.177 6***(0.027)(0.000)(0.144)(0.000)0.000 4-0.007 4***0.001 3***0.045 1***(0.276)(0.001)(0.000)(0.000)0.000 20.000 9***0.015 3***0.014 1(0.000)(0.000)(0.000)(0.811)0.000 08-0.002 7***-0.000 5-0.001 3(0.328)(0.000)(0.103)(0.869)-0.001 3-0.180 6***0.006 6***-0.262 5***(0.522)(0.000)(0.000)(0.000)0.027 7-0.359 2***0.007 2-0.729 9(0.045)(0.000)(0.660)(0.056)0.009 1-0.018 8-0.000 2*-0.013 8(0.006)(0.294)(0.024)(0.219)-0.021 7-0.084 9**-0.001 4-0.007 8(0.000)(0.006)(0.673)(0.949)-0.000 2-0.000 6-0.000 1-0.001 9(0.233)(0.419)(0.053)(0.390)-0.510 8***-1.016 3***-1.09 3***-8.219(0.000)(0.000)(0.000)(0.522)-0.314 1***-0.514 8***-0.300 9***-2.547 1***(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)0.067 0***0.222 6***0.938 8***7.536(0.000)(0.000)(0.001)(0.628)0.483.600.049.55(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)1 509.63601.12709.09413.76(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)830830510510
由于美国样本和中国样本中，自变量对探索和利用的乘积效应的回归都不显著，所以表5只讨论探索和利用的平衡效应的中介作用。本研究按照Baron和Kenny［44］检验中介效应的方法报告回归结果，在美国样本中最后成立的部分中介作用是：大股东(BHt-1)→探索和利用的平衡效应→短期绩效。在中国样本中，最后成立的部分中介作用是：大股东(BHt-1)→探索和利用的平衡效应→短期绩效，外部董事比例(ORt-1)→探索和利用的平衡效应→长期绩效。所以假设7分别在美国样本和中国样本中得到部分支持，而假设8没有得到支持。表5探索和利用的平衡效应的中介效应的检验
样本因变量自变量第一步：自变量对中介变量回归是否显著第二步：自变量对因变量回归是否显著第三步：加入中介变量之后自变量对因变量的影响是否减弱或消失是否有中介作用美国样本中国样本ROAtTQtROAtTQtORt-1显著不显著○BHt-1显著显著减弱部分中介CDt-1显著显著未减弱○CSt-1显著显著未减弱○ORt-1显著不显著○BHt-1显著不显著○CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○ORt-1显著不显著○BHt-1显著显著减弱部分中介CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○ORt-1显著显著减弱部分中介BHt-1显著显著未减弱○CDt-1显著不显著○CSt-1显著不显著○
（四） 分析与讨论
假设1a认为监督水平越高，探索和利用越平衡。在美国样本中三个监督的代理都显著支持假设1a，这说明了监督能够减少委托人和代理人之间的信息不对称，使代理人减少自利行为，做出有利于委托人的决策。在中国样本中出现了相反的结论，三个代理变量都说明了监督水平越高，探索和利用之间的差距越大，这可能是因为中国的探索行为水平较低且较难提高监督水平，代理人只能增加利用来应付委托人的严格监督，而探索水平没有太大的进步，导致了两者之间的差距反而变大，所以委托人在进行监督时需要区分代理人活动中探索和利用各成分的增长，一味地提高监督水平而不具体考察代理人的活动，只能导致探索和利用的不平衡，反而损害绩效。
假设2a预测了激励水平越高，探索和利用越平衡。这在中美两国的实证结果中都得到了证实，说明激励能够协同委托人和代理人之间的利益不一致，使代理人做出有利于委托人的决策，特别是长期的决策使探索和利用之间趋向平衡。假设1b和2b分别认为监督或者激励水平越高，探索和利用结合得越好，但这两个假设在中美两个样本中都没有得到支持，这说明了探索和利用的结合效应比平衡效应更难达到，另外结合效应的影响因素除了先前研究解释的结构、领导和情境之外还需要更加深入的探讨。
假设3和假设4认为监督和激励都能促进公司绩效。美国样本中的大股东和两职性促进短期绩效，但不促进长期绩效，而CEO持股却与公司短期绩效负相关，与长期绩效无关。中国样本中的外部董事比例和大股东与长短期绩效负相关，而激励与绩效无关。公司治理和企业绩效之间的关系之前有大量国内外的实证研究，但迄今为止的实证结果都未达成共识［35］。关于董事会特征与公司价值和绩效之间的关系，有学者认为是显著正相关；也有越来越多的文献指出董事会是无效的［45］，管理者激励和公司绩效之间的关系也是不明确的［40］；另有学者认为，管理者激励在初期能够增加公司绩效，而过高的管理者持股会造成内部人控制问题［46］。
假设5预测了探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。中美两国的实证结果都支持这个假设，两者之间的平衡效应会降低因过多地强调探索或利用而造成的失败陷阱或者退化风险，由此增加长短期绩效。假设6认为探索和利用结合得越好，公司的长短期绩效越好。美国的实证支持这个假设，两者的结合效应推动探索和利用之间互补的知识和资源，为公司利用现存的和新的资源提供了一个更大的基础，由此提升了长短期绩效。中国的实证结果显示结合效应能够推动短期绩效但却不能影响长期绩效，这可能是因为中国公司的探索水平太低且短时期内较难改变，探索行为很难真正和利用行为互相转化、互相支持，所以两者的结合就影响不了长期绩效。
假设7认为探索和利用的平衡效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。在美国样本中成立的部分中介作用是大股东(BHt-1)通过探索和利用的平衡效应影响短期绩效，这条通路在中国样本中也成立，而中国样本的另一个中介作用是外部董事比例(ORt-1)通过探索和利用的平衡效应影响长期绩效。假设8认为探索和利用的结合效应在监督和长短期绩效之间起中介作用，在激励和长短期绩效之间起中介作用。由于监督和激励对探索和利用的结合效应没有显著作用，所以本研究未能得出探索和利用结合效应的中介作用。
现将中美两国研究结论的异同及其成因归纳如表6所示：表6中美两国研究结论的异同及其成因
类别假设美国中国不同假设1a：监督水平越高，探索和利用越平衡。正相关，美国的企业处在价值链的上游，并且能在监督水平提高的情况下积极整合、调动和配置资源去增加处在较低水平且较难增加的探索行为，使探索和利用更平衡。负相关，中国的企业目前基本处在价值链的下游，并不需要或者没有意识到要提高探索的水平，而且探索行为的增加在以制造业为代表的传统企业中由于没有先前经验、资源而变得比较困难。监督水平的提高只能使代理人增加能快速见效的利用行为，反而扩大了两者差距，使探索和利用越不平衡。假设6：探索和利用结合得越好，公司的长短期绩效越好。正相关，结合假设5综合来看，在美国平衡效应和结合效应都适合。结合效应能够推动短期绩效，但却不能影响长期绩效。结合假设5综合来看，说明目前在中国还只适用平衡效应，不适用结合效应。相同假设2a：激励水平越高，探索和利用越平衡。正相关，激励比监督更具有长期导向，而且代理人自己的财富最大化与企业的绩效提高被协同，所以代理人会为了自己能从企业长期绩效中获益而自愿去增加较难的探索行为，这也在一定程度上说明激励比监督有更强大的力量，因为中国样本的监督不能使两者平衡而激励却做到了。假设1b:监督水平越高，探索和利用结合得越好。
假设2b:激励水平越高，探索和利用结合得越好。不显著，无论是在美国还是中国，探索和利用的结合比两者的平衡要更难达到。探索和利用的结合意味着两者的关系不仅仅是同一空间时间的共存，还要相互转化和相互支持，在利用行为过程中发现探索行为的线索，将探索行为的成果真正转化为企业的日常操作。假设5:探索和利用越平衡，公司的长短期绩效越好。正相关，无论在美国还是中国，探索和利用两者的共存已经能够提高企业的长短期绩效。
五、 研究结论与展望
本研究以探索和利用的平衡效应和结合效应作为中介变量，揭示了公司治理通过组织二元性对长短期绩效的影响过程与机制，目的在于探讨组织二元性的另一个重要的前因变量，并比较中美两国公司行为的差异。本研究通过文献综述与梳理来构建理论模型和研究假设，选择166家美国公司和102家中国公司作为研究对象，利用五年的二手面板数据的实证研究发现：美国样本中公司治理的监督和激励对探索和利用的平衡效应有促进作用，中国样本中激励对平衡效应有正向作用，但监督却有负向作用，即监督越高，探索和平衡越不平衡。中美两国的监督和激励对结合效应的作用都不明显；在美国，探索行为和利用行为的平衡效应和乘积效应都正向影响长短期绩效，而在中国，探索行为和利用行为的平衡效应正向影响长短期绩效，但乘积效应只影响短期绩效而对长期绩效没有影响。探索和利用的平衡效应在公司治理和长短期绩效之间的中介效应关系部分得到验证，而两者结合效应的中介作用没有得到验证。
本研究的理论贡献体现在三个方面：第一，研究了公司治理通过组织二元性影响长短期绩效的作用机制。本研究着重提出了公司治理作为组织二元性另一个重要的前因变量，弥补了以往研究结构影响组织二元性时只考虑组织结构的欠缺。组织结构是对权力的协调，治理结构是对权力的制衡，两者缺一不可，以往的研究着重在组织结构而忽略了公司治理结构对组织二元性的影响。所有者通过公司治理中的两个手段即监督和激励，对高管自利行为进行控制。高管不可分散的雇佣风险导致他们具有风险规避的态度，而正因探索的风险性和利用回报的稳定性，他们将探索视为不利于自己而有利于股东的决策。因此，监督和激励水平较高时，高管会做出更有利于委托人的决策，增加长期风险项目即探索的资源投入量，而由于日常运营的需要，利用的数量不能减少，从而使探索和利用更加平衡。外部董事比例、大股东、CEO两职性、CEO持股这四个代理变量的显著结果证实了这个推论。
第二，探索和利用的取舍和正交关系。探索和利用之间是正交还是取舍的关系在现有研究中一直存在争议。本研究的实证部分使用探索和利用的平衡效应和结合效应作为中介变量，是将这两种观点结合起来。实证结果显示，这两种效应都会影响企业的长短期绩效，由此证实了平衡效应和结合效应都存在，但中美两国的实证都反映了公司治理只影响平衡效应而不影响结合效应，因为治理结构是对权力的制衡，所以更影响平衡效应。探索和利用的乘积效应如何实现对美国和中国企业来说是一个都需要进一步探讨的命题，结合效应的前因除了先前文献中提到的结构、领导、情境等因素外，未来还需要更多的探讨。
第三，本研究体现了中美企业组织二元性对长短期绩效作用的差别。对美国公司来说，探索和利用的平衡效应和结合效应都会影响长短期绩效，而对中国公司来说，探索行为和利用行为之间越平衡，就会正向影响长短期绩效，但两者之间的结合只会正向影响短期绩效，并不会正向影响长期绩效。这可能是因为本文以研发强度作为探索的代理，中国企业的研发强度并不高且研发的有效性也不强，就是说中国企业符合真正意义上的探索行为很少，而利用行为只能短期内提升公司绩效，所以两者的结合就影响不了长期绩效。
本研究对管理实践的启示体现在三个方面。第一，美国的公司治理中监督对探索和利用的平衡效应有正向影响，而中国的公司治理中监督的增强却使探索和利用两者更加不平衡，中国公司委托人的监督在一定程度上使高管分配更多资源在利用上，因为在中国提高探索水平比美国更难，而高管通过提高有短期成果的利用水平应付监督者的评估，使两者之间的差距变大，增加利用可能会提升公司的短期绩效，但探索和利用两者的不平衡肯定会导致企业面临长期生存的威胁［19］。所以中国公司的委托人在进行监督时要特别注意考察管理者在长期项目即探索上的资源分配，虽然在中国提升探索水平很难，但长期坚持探索的资源投入以及越来越注重创新的经营环境的变化会使情况有所改观。第二，无论是美国公司还是中国公司，激励都会促进探索和利用的平衡，所以公司可以着重加强激励。激励是一种长期导向的手段，所以特别适合代理人从长期的角度看待探索和利用的平衡和结合的问题，制定出有利于公司长期发展的政策，而不是贪图一时的绩效增长而牺牲探索在公司内的必要资源分配。第三，无论是美国公司还是中国公司，大股东都通过探索和利用的平衡效应影响短期绩效，说明大股东的监督作用使公司的政策在短期内是有效的［37］，增加大股东的监督有利于公司短期内达到探索和利用的平衡，提升短期绩效，而长期绩效还需要大股东将监督重点放在长远发展上。
本研究依然存在一些局限性，有待未来进一步完善。首先，因为是二手数据研究，监督和激励采用了四个以往研究中常用的代理变量，但鉴于数据可得性的原因，激励的代理变量只有一个，以后的研究可以采用更多的代理变量来验证。其次，探索和利用的含义丰富，本研究根据两者的初始概念确定了代理，即研发强度和营业成本率，后续研究可以在其他领域尝试使用二手数据的其他代理来反映探索和利用。最后，监督和激励的代理变量对探索和利用的结合效应影响不明显，未来可进一步加大样本数据的收集，展开更加细致的数据分析，提高研究结论的有效性和可靠性。
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