学者型独立董事作为知识密集型的典型群体，在公司治理中备受青睐。Quan和Li（2017）的统计显示，2003−2013年，来自高校、党校、研究院等事业单位的学者构成了中国独立董事的最重要组成部分，约占43.51%。与其他独立董事相比，学者更不可能与公司内部人存在关联；同时，学者拥有较高声誉，他们更可能形成自己的思考和判断，受他人影响较小，这在一定程度上保证了独立性（Jiang和Murphy，2007）。除独立性外，专业性是独立董事需要具备的另一核心属性。White等（2014）研究发现，美国上市公司聘请科学、医学和工程学领域学者担任独立董事更多出于专业知识考虑；聘请商学院教授担任独立董事更多出于专业知识和声誉考虑。学者一直致力于专业领域知识研究，长期学术钻研不仅使学者拥有开放思维，同时也有助于培养学者的创新意识。陈春花等（2018）、何旭和马如飞（2020）、徐建波等（2021）论证了高管的学术背景会对企业研发活动产生影响。然而，不同于学者型独立董事，高管的学术背景更多是一种过去的（甚至是短暂的）工作经历。而作为一种兼职行为，学者型独立董事在履行相应职责时，仍然在现有研究机构任职，学者型独立董事的学术背景更多是一种当前的（长期的）工作状态。

有关学者型独立董事对企业研发的影响方面。Francis等（2015）笼统考察了学者型独立董事对公司不同治理领域（并购绩效、专利和引用量、股价信息含量、操纵性应计、CEO薪酬、CEO离职业绩敏感性等）以及企业绩效的影响，但并未针对学者的不同背景展开研究。沈艺峰等（2016）重点探讨了独立董事的学术背景对公司研发投入和产品市场竞争的影响，同样未区分学者的不同特征。章永奎等（2019）检验了学者型独立董事存在与否、人数、比例、职称（教授、副教授等）和不同的高校来源（“985”高校、“211”高校、其他）对R&D支出的影响。然而，学者型独立董事在职称上的差异并不大。本文统计发现，2002−2018年，85.33%的学者型独立董事已经拥有教授职称，而拥有副教授及以上职称的学者更是高达99.32%。但学者型独立董事在专业背景、平台优势、委员会身份以及地理邻近性上却呈现较大差异。如，32.99%的学者型独立董事具有财会背景，38.35%具有其他商科背景，16.83%具有理工科背景；而来自任职上市公司同一城市和异地的学者型独立董事分别占45.09%和54.91%。已有大量文献证实了专业背景（胡元木，2012；全怡和陈冬华，2017）、平台优势（章永奎等，2019）、委员会身份（Krishnan和Visvanathan，2008；Dhaliwal等，2010）和地理距离（周泽将等，2017；张洪辉和平帆，2019；Quan和Zhang，2021）会对独立董事履职产生影响。因此，进一步细化学者的不同特征，为研究学者型独立董事如何影响企业研发提供更全面、深入的经验证据，仍然具有重要的理论价值与现实意义。

本文以2002−2018年沪深两市A股主板非金融类上市公司为样本，探讨学者型独立董事对企业创新行为的影响。研究发现：（1）学者型独立董事不仅能够提升企业研发投入和产出水平，而且有助于企业创新效率的提高。（2）相较于非技术型学者独立董事，技术型学者独立董事更能促进企业研发投入和产出；相较于一般平台学者独立董事，优势平台学者独立董事更能促进企业研发投入和产出。（3）当拥有技术背景时，战略委员会成员身份可以进一步提高学者型独立董事对研发产出的促进作用。（4）基于地理距离的检验结果显示，学者型独立董事在促进企业创新中更多发挥咨询作用。

本文研究存在以下理论意义和实践价值：首先，丰富了独立董事个人特质对公司行为决策影响的相关研究。其次，通过提供管理团队能力范围以外的、差异化的专业知识，学者型独立董事对企业创新活动发挥积极的推动作用，这为学者成为独立董事的最大来源这一中国特有现象提供了理论和经验解释。最后，党的十九大报告指出，坚定实施创新驱动发展战略，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，而聘请学者担任独立董事是实现产学研融合的重要途径之一。本文从专业背景、平台特征、战略委员会成员身份以及地理邻近性等多个维度探讨学者型独立董事对企业创新活动的影响，对政府和企业制定研发战略、突破创新瓶颈具有一定的实践指导意义。

本文剩余部分的结构安排如下：第二部分在理论分析的基础上提出本文研究假说；第三部分为研究设计；第四部分对实证结果进行分析；第五部分为进一步拓展与分析；第六部分是本文的研究结论与启示。

知识在企业创新过程中发挥的作用不言而喻。由于存在较大内在不确定性，创新活动往往伴随着较高风险，并且需要大量的知识共享和交换的过程来支持（赵子夜等，2018）。在当今市场竞争日益激烈的环境下，知识与智力越来越成为现代企业竞相追逐的稀缺资源（曹越和郭天枭，2020）；而拥有非凡知识的创新型人力资本通常都在企业外部（Zucker和Darby，1996），企业想要通过创新来构建并维系自身的长期竞争优势，就必须重视外部异质性知识资源的获取和利用（郭尉，2016）。高阶理论认为管理者特质间接影响企业行为。较高的教育水平意味着管理者思想更开放、信息处理能力更快、应对变化的能力更强（Hambrick和Mason，1984；Bantel和Jackson，1989）。学者型独立董事大多来自高校和科研院所，文化水平和知识储备普遍较高，长期的学术训练使他们具有强大的信息处理、分析问题、快速判断以及解决问题的能力（向锐和宋聪敏，2019），并且有助于培养他们的开放思维和创新精神，这些能力和品格可能潜移默化地体现在学者型独立董事的履职过程中，如引导和监督企业开展更多富有创造性的研发投资活动。

此外，根据资源基础理论，企业是各种资源的集合体，其竞争优势来自特殊的异质资源。人力资本是企业最重要的资源之一，人力资本水平的提高也会对企业自主创新能力的提升带来更大的积极作用（李平等，2007）。学者型独立董事由于具备典型的知识密集型特征以及在来源上的外部性，在公司治理中备受青睐，成为企业吸收外部知识溢出的重要支撑，形成企业社会网络中的结构洞（全怡等，2017）。除了给任职公司提供异质性专业知识外，学者型独立董事丰富的科研关系网络还有助于企业对接到合适的外部资源（如高校的科研团队、科研院所、其他企业等）以推动研发投资项目的有效合作，实现产学研的深度融合（章永奎等，2019）。基于以上分析，本文提出研究假说H1：

H1：学者型独立董事有助于提高企业研发创新水平。

研发创新是一个极其复杂的过程，一般会经历开始、失败、突破、新技术诞生、专利授权、新产品推出等一系列阶段（Kelm等，1995），整个过程充满着高度不确定性。推动企业研发创新，必然离不开与研发活动直接相关的专业知识的支撑，专业知识对企业研发行为的影响体现在确定投资战略（如投资方向、力度和时机等）、制定具体投资方案以及实施可行性分析等各个环节。De Jesus Pacheco等（2017）认为，获取和掌握与创新活动相关的技术、知识和方法，是推动创新的重要决定性因素。技术型独立董事由于拥有专业化背景和相应的技术才能，一方面具有较强的辨别管理者利用研发投入追求私有收益行为的能力；另一方面也可以为公司提供外部的人力资源、知识和经验，提高董事会研发活动的决策质量（胡元木，2012）。White等（2014）研究发现，美国上市公司聘请科学、医学和工程学领域学者担任独立董事更多出于专业知识考虑，市场对这一行为做出了正面反应。除具备开放思想、创新精神等学者的共性特质外，拥有技术背景的学者型独立董事还掌握本学科技术发展的最新动态，对产品研发的潜在风险、技术路径和市场前景更加了解，从而可以更好地为企业研发投资出谋划策。基于以上分析，本文提出研究假说H2：

H2：相较非技术型学者独立董事，技术型学者独立董事更能提高企业研发创新水平。

除个人内在特质外，所处平台差异是衡量不同学者能力水平的重要外部评价指标。首先，不同平台的学者对专业知识的理解和认知深度存在差异，优势平台的科研氛围相对更为浓厚，学术交流更加活跃，学者有条件接触更加前沿的专业知识，并将其运用到自身的教学科研中，因而其专业视野更具前瞻性、见解更精深，更能推动专业领域的创新研究。其次，不同平台的学者意味着对社会资源的掌控程度存在差异，高校是从事基础研究和应用研究的主体，中国企业主要从事的试验开发更需要依赖于外部的创新源，特别是大学、研发机构的基础研究和应用研究（魏守华等，2013）。不同平台在科研资源的分配上存在较大差异，优势平台的学者往往能够更加便捷地利用资源优势推动高校和企业的产学研合作。最后，不同平台的学者对社会决策的影响程度存在差异，优势平台的学者往往在学科领域更具专业性、影响力和话语权。重点高校的学者甚至会直接参与政府决策咨询和行业标准的制定，对相关产业或行业发展的影响举足轻重，这导致来自优势平台的学者型独立董事的意见和建议更容易被董事会采纳。基于以上分析，本文提出研究假说H3：

H3：相较一般平台的学者独立董事，优势平台的学者独立董事更能提高企业研发创新水平。

本文初始研究样本为2002−2018年在沪深两市A股主板上市的所有公司，剔除金融保险类、资不抵债和数据缺失等样本后，最终得到20573个公司年观测值。文中使用的独立董事个人信息数据（包括出生年份、教育背景、全职工作单位、地址信息等）通过百度和查阅独立董事任职机构官方网站手工搜集整理得到，研发投入数据来自WIND数据库，专利数据来自CNRDS数据库，其他数据均来自国泰安CSMAR数据库。为避免极端值影响，本文对所有连续变量上下1%的观测值进行了Winsorize处理。

本文分别构建回归模型（1）、模型（2）、模型（3）对研究假说H1、H2、H3进行检验。为缓解内生性问题，本文对所有解释变量和控制变量进行滞后一期处理。若研究假说H1成立，则模型（1）中b₁应显著为正；若研究假说H2、H3成立，则模型（2）和模型（3）中b₁应显著为正，且显著性水平大于b₂。

本文从投入和产出两个维度衡量企业研发创新水平。对于研发投入，借鉴王亮亮和王跃堂（2015）等的做法，使用研发投入与营业收入的比值衡量（R&D）^①；对于研发产出，CNRDS数据库根据专利的技术含量，提供了发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种类型的创新产出数据。其中，发明专利最能体现公司原创性的创新活动，而外观设计专利的技术含量和价值最低（黎文靖和郑曼妮，2016）。本文借鉴李春涛等（2020）的做法，使用发明专利数量加1取自然对数衡量企业的发明专利创新水平（Patent1），使用实用新型专利与外观设计专利数量之和加1取自然对数衡量企业的非发明专利创新水平（Patent2）。

学者型独立董事（Scholar）。借鉴Quan和Li（2017）等研究，本文将在高校、研究院等事业单位从事研究工作的人员界定为学者（不含纯行政岗位人员），并使用这一群体占独立董事总人数的比例（Scholar_P）衡量上市公司聘请学者型独立董事的情况。

为进一步检验学者型独立董事专业背景和平台特征的影响，本文将学者型独立董事分为技术型学者独立董事（Scholar_Spec）和非技术型学者独立董事（Scholar_NonSpec）、优势平台学者独立董事（Scholar_Top）和一般平台学者独立董事（Scholar_NonTop）。若学者所属学科领域为理学、工学、农学或医学，则定义为技术型，否则定义为非技术型。若学者当年任职高校或科研机构的隶属层级为部级（含）以上，则定义为优势平台，否则定义为一般平台。

参照Sunder等（2017）、章永奎等（2019）等研究，本文控制了以下影响企业创新行为的因素：女性独立董事占比（Gender）、硕士及以上学历独立董事占比（Master）、独立董事平均年龄（Mean_Age）、机构持股（Inst_Own）、托宾Q（TobinQ）、总经理持股（CEO_Own）、独立董事比例（Rindirector）、两职合一（Dual）、企业规模（Lnsize）、财务杠杆（Lev）、盈利能力（ROA）、成长能力（Growth）、股权集中度（Top1）、上市年限（Firm_Age）、审计质量（Big4）、行业竞争度（Competition）、产权性质（SOE）、现金比例（Cash）、地区（Region）、行业（Industry）和年份（Year）等。具体变量定义见表1。

图1展示了样本期间（2002−2018年）学者型独立董事的年度分布情况。学者型独立董事总人数呈逐年上升趋势，且所占比例介于42%和48%之间。可见，学者型独立董事一直是中国上市公司独立董事的重要组成部分。

图  1  学者型独立董事年度分布

图2展示了样本期间（2002−2018年）学者型独立董事的行业^②分布情况。各行业学者型独立董事的构成差异较大，文化、体育和娱乐业（R）和农、林、牧、渔业（A）的学者型独立董事所占比例最高，分别为57.97%和50.77%；教育（P）、租赁和商务服务业（L）的学者型独立董事所占比例最低，分别为25.58%和31.87%。

图  2  学者型独立董事行业分布

表2报告了主要变量的描述性统计结果。数据显示，上市公司研发投入平均占营业收入的1.551%，最高达10.903%；上市公司研发产出水平差异较大，超过50%的公司无任何发明专利。学者占独立董事的比例平均为44.3%，其中，8.1%为技术型，36.2%为非技术型；29.5%来自优势平台，14.8%来自一般平台。女性独立董事仅占13.9%，50%以上的上市公司未聘请女性独立董事；64.5%的独立董事拥有硕士及以上学历；独立董事平均年龄为52岁；机构投资者平均持股比例为6%，最高达39%；总经理平均持股比例为0.6%，最高达30%；独立董事占董事会比例平均为35.6%，最高达57.1%；14.7%的公司董事长和总经理由一人担任；8%的公司聘请了国际四大会计师事务所；65.7%的公司为国有企业；中国上市公司股权普遍较为集中，第一大股东平均持股比例为35.539%，最高达76.132%。

按照上市公司是否聘请学者担任独立董事以及聘请学者的专业背景和平台特征，本文将全样本划分为“聘请学者担任独立董事的公司”和“未聘请学者担任独立董事的公司”，并进一步将“聘请学者担任独立董事的公司”分为“聘请技术型学者担任独立董事的公司”和“聘请非技术型学者担任独立董事的公司”“聘请优势平台学者担任独立董事的公司”和“聘请一般平台学者担任独立董事的公司”。表3报告了以上三种分组下所有被解释变量的单变量检验结果。结果显示，“聘请学者担任独立董事的公司”研发投入和产出均在1%水平上显著大于“未聘请学者担任独立董事的公司”，“聘请技术型学者担任独立董事的公司”研发投入和产出均在1%水平上显著大于“聘请非技术型学者担任独立董事的公司”，“聘请优势平台学者担任独立董事的公司”研发投入和产出均在1%水平上显著大于“聘请一般平台学者担任独立董事的公司”。单变量检验结果初步印证了本文研究假说H1、H2、H3^③。

表4报告了研究假说H1的多元回归结果^④：学者型独立董事（Scholar）与研发投入和发明专利创新均在1%水平上显著正相关，与非发明专利创新在10%水平上显著正相关。这说明在控制其他影响因素后，学者型独立董事能够提高企业研发投入和产出水平，尤其在技术含量较高的发明专利创新方面促进作用更显著，本文研究假说H1通过检验。

控制变量的回归结果显示：硕士及以上学历独立董事占比（Master）越大、独立董事平均年龄（Mean_Age）越大，企业研发投入和产出水平越高；机构投资者持股（Inst_Own）与研发投入和产出均在1%水平上显著正相关，说明机构持股能够促进企业研发投入和产出水平的提高，与章永奎等（2019）的研究结论一致；独立董事比例（Rindirector）与研发产出在1%水平上显著正相关，说明董事会独立性对企业研发产出具有正向影响；公司规模（Lnsize）与研发产出在1%水平上显著正相关，说明大规模公司研发产出水平更高；财务杠杆（Lev）与研发投入和产出至少在5%水平上显著负相关，说明高负债率抑制了企业创新活动；盈利能力（ROA）与研发产出在1%水平上显著正相关，说明盈利能力越强的公司，创新产出水平越高；股权集中度（Top1）与研发投入和产出至少在5%水平上显著负相关，说明股权集中不利于企业创新；上市年限（Firm_Age）与研发投入和产出在1%水平上显著负相关，说明上市初期的公司创新投入和产出水平更高。

表5报告了研究假说H2的多元回归结果：技术型学者独立董事（Scholar_Spec）与研发投入和发明专利创新在1%水平上显著正相关，与非发明专利创新在10%水平上显著正相关；非技术型学者独立董事（Scholar_NonSpec）与研发投入在10%水平上显著正相关，与研发产出正相关但不显著。系数差异性检验结果显示，当被解释变量为研发投入和发明专利创新时，技术型学者独立董事的回归系数在1%水平上显著大于非技术型学者独立董事；当被解释变量为非发明专利创新时，两者系数差异在统计上不显著。以上检验结果说明，相较于非技术型学者独立董事，技术型学者独立董事更能促进企业研发投入和产出水平的提高，且尤其能促进高质量研发产出水平的提高，本文研究假说H2通过检验。

表6报告了研究假说H3的多元回归结果：优势平台学者独立董事（Scholar_Top）与研发投入和发明专利创新在1%水平上显著正相关，与非发明专利创新在5%水平上显著正相关；一般平台学者独立董事（Scholar_NonTop）与研发投入在5%水平上显著正相关，与发明专利创新在10%水平上显著正相关，与非发明专利创新正相关但不显著。系数差异性检验结果显示，当被解释变量为研发投入时，优势平台学者独立董事的回归系数在1%水平上显著大于一般平台学者独立董事；当被解释变量为发明专利创新时，优势平台学者独立董事的回归系数在5%水平上显著大于一般平台学者独立董事；当被解释变量为非发明专利创新时，两者系数差异在统计上不显著。以上检验结果说明，相较于一般平台学者独立董事，优势平台学者独立董事更能促进企业研发投入和产出水平的提高，且尤其能促进企业高质量研发产出水平的提高，本文研究假说H3通过检验。

注重创新的上市公司也更可能聘请（技术型和优势平台）学者型独立董事，因此，本文可能存在自选择问题。为控制以上内生性问题，本文采用Heckman两阶段回归方法。在第一阶段，引入上市公司总部所在地区（省份）学者型独立董事所占比例（Supply_Scholar），用以控制当地学者型独立董事的供给情况，回归结果如表7列（1）所示。数据显示，所在地区学者型独立董事供给越多，上市公司聘请学者型独立董事的概率越大，与预期一致。同时，根据第一阶段回归结果构造IMR变量，并作为控制变量加入第二阶段回归模型中。表7列（2）至列（4）结果显示，在控制自选择问题后，本文研究结论基本保持不变。

第一，控制公司固定效应，重新对研究假说进行检验；第二，剔除研发投入金额缺失样本，重新对研究假说进行检验；第三，仅保留高新技术行业样本，重新对研究假说进行检验；第四，考虑到独立董事治理作用的发挥需要一定时间，且研发产出具有一定滞后性，将解释变量和控制变量滞后2期和3期，重新对研究假说进行检验。以上稳健性检验结果^⑤与前文并无实质性差异，说明本文结论较为稳健。

战略委员会在企业投资决策中发挥核心作用，本文根据是否担任战略委员会成员，将学者型独立董事、技术型学者独立董事和优势平台学者独立董事进一步分为担任战略委员会成员的学者型独立董事（Scholar_SC）和未担任战略委员会成员的学者型独立董事（Scholar_NonSC）、担任战略委员会成员的技术型学者独立董事（Scholar_Spec_SC）和未担任战略委员会成员的技术型学者独立董事（Scholar_Spec_NonSC）、担任战略委员会成员的优势平台学者独立董事（Scholar_Top_SC）和未担任战略委员会成员的优势平台学者独立董事（Scholar_Top_NonSC），重新对本文研究假说H1、H2、H3进行检验。表8的Panel A、Panel B、Panel C分别报告了区分是否担任战略委员会成员的情况下，研究假说H1、H2、H3的回归结果。系数差异性检验结果显示，只有当学者型独立董事拥有专业技术背景时，战略委员会成员身份才有助于进一步提高企业研发产出水平。

学者型独立董事任职机构与上市公司位于同一地区，不仅有助于独立董事获取公司相关信息，上市公司也可以更便捷地利用高校或科研院所的实验室、研究中心等平台资源。鉴于地理距离对独立董事治理行为的重要影响（周泽将等，2017；张洪辉和平帆，2019），本文进一步根据学者型独立董事任职机构与上市公司总部是否位于同一地级市，将学者型独立董事、技术型学者独立董事和优势平台学者独立董事分为本地学者型独立董事（Scholar_Local）和异地学者型独立董事（Scholar_NonLocal）、本地技术型学者独立董事（Scholar_Spec_Local）和异地技术型学者独立董事（Scholar_Spec_NonLocal）、本地优势平台学者独立董事（Scholar_Top_Local）和异地优势平台学者独立董事（Scholar_Top_NonLocal），重新对本文研究假说H1、H2、H3进行检验。表9的Panel A、Panel B、Panel C分别报告了区分是否本地任职情况下，研究假说H1、H2、H3的回归结果。系数差异性检验结果显示，异地（技术背景、优势平台）学者型独立董事对企业创新的促进作用并不差于本地（技术背景、优势平台）学者型独立董事。Masulis等（2012）、孙亮和刘春（2014）等认为，独立董事监督职能的发挥更依赖于对任职公司信息的获取，出于强化咨询或弱化监督的动机，上市公司倾向于聘请异地独立董事。也就是说，地理距离会削弱独立董事的监督作用，但并不会对咨询作用产生负向影响。根据以上结论可以推测，学者型独立董事在企业创新中更多发挥咨询作用，而非监督作用。

以上研究结果显示，学者型独立董事有助于提高企业创新投入和产出水平，本文进一步考察学者型独立董事对创新效率的影响。参照Sunder等（2017）的研究，本文在表4至表6的列（2）至列（3）中加入研发投入变量（R&D），用以控制企业当年的研发投入水平。在控制研发投入水平后，考察变量的回归系数即可以度量其对创新效率的影响。表10的回归结果显示，研发投入（R&D）变量的回归系数均在1%水平上显著为正，说明研发产出水平随着研发投入水平的增加而增加。同时，发明专利创新的回归结果与前文基本保持一致。以上回归结果说明，在控制研发投入水平后，学者型独立董事仍然能够带来更高的研发产出，尤其是技术含量较高的发明专利的产出，从而带来更高的创新效率。

创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑。如何促进创新一直是政府、投资者乃至学术研究者孜孜不倦探讨的话题。本文以企业创新为切入点，以2002−2018年沪深A股主板非金融类上市公司为样本，深入探讨学者型独立董事对企业创新的影响。研究发现：学者型独立董事不仅能够提升企业研发投入和产出水平，而且有助于企业创新效率的提高；相较于非技术型学者独立董事，技术型学者独立董事更能促进企业研发投入和产出；相较于一般平台学者独立董事，优势平台学者独立董事更能促进企业研发投入和产出；当拥有技术背景时，战略委员会成员身份可以进一步提高学者型独立董事对研发产出的促进作用；基于地理距离的检验结果显示，学者型独立董事在促进企业创新中更多发挥咨询作用。

本文研究不仅为学者成为独立董事的最大来源这一中国特有现象提供了理论和经验解释，同时对政府和企业制定研发战略、突破创新瓶颈具有重要的实践指导意义。对于总部位于欠发达地区的上市公司而言，由于本地优质人力资本有限，上市公司通过聘请异地优势平台或者技术型学者担任独立董事同样可以有效发挥咨询职能，实现促进企业创新的目的。上市公司董事会可在适当时机选聘技术型学者独立董事担任战略委员会成员，以更好地发挥其技术专长对于企业研发创新的增进作用。