企业管理论文哪里有？本文利用了有调节的中介效应检验方法，从实证角度探讨了技术高管占比、研发投入和企业创新绩效三者的互动关系。基于预设假设和实证结果。
第1章绪论
1.3文献综述
1.3.1关于行业特征与创新绩效相关研究
企业创新绩效研究的起源可以追溯到熊彼特的创新理论。随着经济的发展，越来越多的学者开始针对各行各业深入研究创新绩效以期为企业创新实践提供有力支持。Katila（2000）通过100家生物制药公司的纵向数据得出专利提供了一种衡量创新绩效的有用方法[1]。Goffin和Pfeiffer（2000）收集了英国和德国电子和工程行业约200家公司的创新绩效数据研究得出可以根据创新管理的五个关键领域提升企业创新绩效和市场竞争力。Goffin和Pfeiffer（2002）从英国和德国的电子和工程行业约200家公司收集了创新绩效数据得出可根据5个方面的创新管理要求的绩效中收益[2]。Hu GA（2003）针对中国大中型国有企业样本发现研发组织对创新绩效产生了积极而显著的影响[3]。Kirner E et al.（2009）根据2006年德国制造业1663家公司的数据使用一套创新产出指标分析了低技术企业与中高技术企业的创新路径和创新绩效[4]。陈德智（2011）研究了我国互联网创新公司2007—2010年的财务数据，实证模型表明，公司创新产出与研发投入正相关[5]。刘毅（2014）基于粤苏浙三地企业样本数据对科技型上市企业的创新情况（投入、产出、环境等）进行了实证研究[6]。Nekane Aramburu et al.（2015）通过问卷的形式对美国哥伦比亚地区的科技型企业通过两个维度（新想法的产生和创新项目管理）进行了关于企业创新绩效的调研[7]。渠慎宁(2020)对科创板的企业进行了研究，他观察到，企业的创新绩效和其员工的人力资源量呈正向关系[8]。由此可见，目前国内外关于创新绩效的研究行业特征非常明显，大部分都聚焦于科技型企业，很多实证分析都集中在制造业，医疗行业也更多地关注生物制药方面。
第3章研究假设的提出及研究方法设计
3.1研究假设
根据当前的研究结果和理论框架，为了解决本文的核心研究问题，本文从三个方面，即高级管理人员的技术与公司的绩效、高级管理人员的技术与公司的R&D投资，以及R&D投资的媒介功能，进行了研究假设。
3.1.1技术高管占比与企业创新绩效
有技术背景的企业高管，既是企业重要的稀缺资源，也是企业的宝贵财富。高层领导者的决定行为将被其初始的社会环境所左右，当资源短缺时，他们将更倾向于依赖于科技创新的资源，从而对公司的持久市场成果产生影响。唐清泉与易翠（2010）的调查结果显示，当高层领导层拥有较多的技术知识时，他们对于技术创新的重视程度将提升，进一步增强公司的核心竞争优势。如果从长远的视野去观察，这将让公司在市场上获得更大的影响，并展示出它的真正价值。然而，在短时间内，这样的联系可能无法完全显露[61]。
根据国家统计局的统计，许多推动中国科技进步的政策都获得了正面的回应。虞义华（2018）在结合了高阶管理理论与科技革新理论后指出，拥有专门的科技背景的管理者不只是可以向公司传授专门的知识，而且，那些拥有科技或开发经验的管理者还会对公司的最新科技开发以及工作流程的优化等领域投入更多的精力。公司的创新价值可以通过其授权专利的数量来展现[62]。
第4章企业技术高管占比、研发投入对企业创新绩效的实证检验
4.1描述性统计
本文详细描述了所有变量，主要涵盖了观察值、平均值、标准偏差、最高值和最低值等五个方面。所有的结果都被展示在表4.1中，这样有助于理解数据的分布状态，同时也能为接下来的研究提供依据。
本文选取了滞后一期的创新绩效作为被解释变量，该变量以授权专利的对数值（PatentApply）来衡量。根据表4.1，授权专利（Patent Apply）的最大值为5.7526，最小值为0，均值为2.3983，标准差为1.5203。这些统计数据揭示了不同公司间在授权专利数量上存在显著差异，其中标准差较大表明了这种差异的幅度。
技术高管占比（Tech）作为解释变量，在探讨医疗器械行业上市公司的高管构成时，本文发现技术背景高管的比例（Tech）表现出一定的一致性。具体来看，技术高管比例的最大值为0.6875，表明某些公司中技术高管的占比接近七成；而最小值为0，意味着也有公司几乎没有技术背景的高管。这些公司的技术高管比例平均为0.2924，即大约29.24%的高管具有技术背景。此外，技术高管比例的标准差较小，这进一步印证了大多数公司在技术高管配置上保持了相对均衡的水平，显示出行业内技术高管比例的稳定性。尽管存在一些极端值，但整体而言，医疗器械行业的上市公司在技术高管的配置上呈现出一种稳定的趋势。
4.2相关性分析
对样本数据完成描述性统计分析后，本文确认了数据的严谨性和合理性。本节通过相关性分析，旨在初步评估变量间的关联强度，并检验是否存在显著的多重共线性问题。本节采用Pearson系数对各个变量进行相关性检验，检验结果如表4.2所示。
经过相互关联度测试，在表4.2的相关指标以及明确的结果中初步可以看出各个变量之间的连接。本文所使用的变量的相关系数的绝对值均未超过0.75，这说明变量之间不存在多重共线性问题，本文的实证回归模型是可靠的。
对检验结果的阐释如下：
（1）对于解释变量和被解释变量的讨论。根据相关性分析结果可以确认，在1%的显著性水平下，技术高管占比与滞后一期的企业创新绩效之间存在显著的正相关关系，这与本文的假设1相符。基于这一发现，本文将进一步探讨技术高管占比如何通过其他调节变量影响企业的创新绩效。同样地，在1%的显著性水平下，技术高管占比与研发投入之间的正相关性也得到了验证，这与预期一致。然而，值得注意的是，企业创新绩效与研发投入之间的负相关性在1%的显著性水平下并不显著，这表明我们需要在后续的多元回归分析中，结合中介变量研发投入，进一步探究技术高管占比对企业创新绩效的具体影响机制。
（2）对被控变量进行调控。在控制变量的分析中，在1%的可信度范围内，公司的规模、资本构成、现金流量、资产负债率以及企业成立时长与其创新绩效有着明显的联系。本文发现公司规模与研发投入之间存在负相关关系，而与企业创新绩效之间则呈现出正相关性，均在1%的显著性水平下。这表明，随着公司规模的扩大，其对研发投入可能会减少，这可能是因为规模经济效应使得单位研发成本降低，或者公司将资源重新分配到其他领域。
第5章结论与展望
5.1研究结论
这项研究利用2017—2023年期间的129个医疗器械行业上市公司的样本信息，建立了一个针对公司技术高管（Tech）、研发成本（RD）以及公司的创新绩效的回归分析。本文利用了有调节的中介效应检验方法，从实证角度探讨了技术高管占比、研发投入和企业创新绩效三者的互动关系。基于预设假设和实证结果，得出以下结论：
（1）技术高管占比对企业创新绩效有影响
技术高管占比对企业的创新绩效有显著影响。公司的技术领导层数量与其创新绩效之间存在着积极的联系，这表明拥有更多的技术领导者，能够使企业的创新能力和运营能力得以充分展示。大部分的研究都与此次的发现相吻合。通常，如果公司的领导层包含了专门的科技开发者，那么他们对于行业科技最新进展的理解将变得更加透彻，这将促使他们主动地增强自身的科技能力，确保公司的关键竞争优势。通过本文的研究可以得出，对于医疗器械行业的上市公司，提高技术背景的高管比例是至关重要的。
（2）技术高管占比对企业研发投入有影响
经过观察，公司的研究开发投资强度与其高级领导层的科技实力密切相关。企业的R&D投入与其技术高管的数量成正比，这表明技术高管的数量越多，企业的R&D投资就越大。根据统计，在医疗器械行业，公开上市的公司的研究开发投资平均比例达5%-7%，这个比例已经远远高于市场对公司竞争实力的基础需求。这说明，我国的医疗器械行业上市公司已经在实际操作中得到了良好的体现。也就是说通过持续的技术积累和产品迭代，企业可以构建起自己的技术壁垒和品牌影响力，为未来的市场扩张和业务拓展奠定坚实基础。
参考文献（略）
