高管过度自信、研发投入跳跃与企业绩效 ——来自中国上市公司的经验证据

研发投资是企业创新活动的物质基础和资源保证[1]。依据内外部环境变化并结合自身实际情况适时调整创新策略、优化研发资源配置方式，对研发型企业而言意义重大[2]。传统研究多从静态视角探讨研发投资强度、水平等问题，但对研发投资变化趋势及其与企业绩效关系的关注较少[3]。部分学者认为，稳定的研发投资是企业获取可持续竞争优势的保障[4]，而研发投入波动是高管“盈余操纵”的结果和“短视投资”的表现，容易对组织核心资源和能力造成破坏[5,6]。但也有学者认为，研发投入波动代表企业主动适应外部环境变化、追求知识创造和技术创新并塑造竞争优势的过程，有利于改善企业绩效[7,8]。

为探讨研发投入显著变化(急剧提高或急剧降低)对企业绩效的影响，学者提出研发投入跳跃这一构念，用以描述和衡量特定时期内企业研发投入偏离历史趋势的波动情况[1,2,9]。Mudambi & Swift[10]运用美国非平衡面板数据，发现研发投入在特定时期内的最大波动对企业绩效有显著正向影响；吴建祖和肖书峰[1]发现，研发投入跳跃幅度正向影响企业绩效；Swift[11]研究发现，研发投入变化无论是增加还是减少，都与组织失败正相关；贾慧英等[2]认为，研发投入跳跃正向影响企业绩效，但跳跃幅度达到一定程度后，并不利于企业绩效改善。此外，研发投入跳跃对企业绩效的作用还引申出学界对两者关系权变因素的探讨。已有学者探讨公司治理[8]、吸收能力[11]、环境动态性[2]、市场化程度[12]、冗余资源[13]等因素对二者关系的影响，但大多数研究都是基于“完全理性”假设，认为研发投入跳跃是企业主动适应外部环境变化、追求知识创造和技术创新并塑造竞争优势的过程。作为企业管理者研发决策的重要体现，现有研究对研发投入跳跃阶段管理者个体心理及行为特征的权变影响关注较少。

高阶梯队理论认为，高层管理者倾向于对其所处组织情境作出高度个性化的诠释和策略选择，而组织行为也是高管认知、价值观、经验等个性特征的反映[14]。高层管理者不仅对组织战略形成具有重要影响，而且还影响组织中其他成员的行为，其认知特征也影响企业研发投资决策及其作用于企业绩效的全过程。在高管团队中，过度自信是普遍存在的非理性认知特征，这可能会使他们在企业投资决策中具有较强的风险承受能力[15]。深入分析高管过度自信这一高管重要心理特征的影响，有助于更好地理解研发投入跳跃对企业绩效的影响过程与机理。

基于以上分析，本文重点关注：①不同方向研发投入跳跃是否以及如何影响企业绩效？②作为企业高管的重要心理特征，高管过度自信是否以及如何影响研发投入跳跃与企业绩效的关系？对此，本文在现有研究的基础上，以间断平衡理论为基础，利用2007-2017年中国沪深两市制造企业数据，实证探究研发投入正向跳跃和负向跳跃对企业绩效的影响；通过引入高管过度自信这一调节变量，探讨高管过度自信对研发投入跳跃对企业绩效关系的权变影响。本文可为间断平衡理论作出重要边际贡献，也为企业研发管理、创新治理及人力资源管理提供重要实践启示。

1 理论回顾与研究假设

1.1 研发投入跳跃与企业绩效

间断平衡理论最早用于解释物种进化。该理论认为，物种长期处于静止或平衡状态中，该状态会被短期突然发生的进化打破，期间往往伴随着大量新物种的产生[16]。组织演化和技术创新也可理解为渐变与剧变交替进行的过程。Tushman等[17]认为，组织演化是长期渐变受到短期不连续变化扰动后再定位，然后进入新的渐变过程，渐变具有局部性和可预测性特征，以完善现有知识和提高现有技术为主，而剧变则具有整体性、不可预测性和一定的破坏性；Anderson等[18]将间断平衡引入技术循环周期中，认为突破性技术开创了各类原始创新相互迸发且相互竞争的动荡期，在这期间占有优势的设计脱颖而出并在较长时间内逐步完善；Romanelli等[19]认为，大部分组织变革都存在非连续性且能够在短期内达成目标。此外，组织在战略制定和文化形成等方面的渐进变化难以依靠累积实现根本性变革。由此可见，渐变与剧变性质不同，作用机制各异，二者不可相互替代。进一步而言，间断平衡主要通过时间转换平衡渐变与剧变两种相互联系且互相排斥的活动[2]。

探索式创新和利用式创新需要不同的组织结构与理念模式，且相互竞争有限资源[20]。企业若过于专注利用式创新可能难以捕捉发展机会，而过于专注探索式创新可能陷入“创新陷阱”，并导致创新失败[21]。利用活动长期性和探索活动短期集中性在时间上的转换，为协调探索与利用间的矛盾冲突提供了逻辑框架和解决方案。在此情况下，间断平衡被学者认为是企业平衡组织内探索和利用活动以维护现有竞争优势以及开拓潜在竞争优势的重要策略[10]。实施间断平衡策略有利于企业在不同发展阶段专注不同创新行为，并将有限资源集中于探索式(或利用式)研发活动以实现最大化效用；同时，还可适时调整创新战略以保障创新成果的充分利用。

研发方式对企业创新产出和竞争力持续提升起重要作用。已有研究表明，探索式研发侧重于开发新技术、设计新产品、开拓新市场、提供新服务，以帮助企业进入新技术轨道；而利用式研发则强调拓宽已有产品线和产品组合，适应当前客户需要[2]。不同产品生命周期不同阶段所需研发资金不同，探索式研发多集中于产品开发期，需要大量研发资金投入以开展研发活动，而利用式研发则多集中于产品投入期之后，该时期所需资金相对较少[2]。可见，与利用式研发相比，探索式研发资金投入更多。这种研发投入先上升后下降与新产品由开发到成熟的过程一致[22]。受技术非连续及市场环境变化的影响，组织研发通常会出现持续平稳的资金投入被短期、显著变化所打破的情况[13]。事实上，组织研发管理战略波动可用间断平衡理论进一步解释。研发投入在短期内发生急剧变化时，通常意味着组织在探索式研发与利用式研发间的转换。具体而言，研发投入在短期内急剧上升时，表明企业创新战略重点由利用式研发向探索式研发转换，发生研发投入正向跳跃；研发投入在短期内急剧下降，则表明企业创新战略重点由探索式研发向利用式研发转换，发生研发投入负向跳跃。

外部环境是影响企业成长的重要因素。依据环境变化调整创新行为进而配置创新资源，为企业塑造竞争优势提供了可能[23]。在高度动荡的市场环境下，消费者偏好变化速度加快，产品需求剧烈动荡，现有竞争优势被不断削弱，依靠利用式研发难以为企业带来长期稳定的经济回报[24]。此时，积极探索和识别新机会，在快速获取市场发展趋势及消费者需求变化信息的基础上，实施探索式研发并作出研发投入正向跳跃是企业建立新竞争优势的有效途径。在探索式研发引领下，企业会主动探索未曾涉足的知识领域，通过积累新知识并与现有知识相结合，不断扩大自身知识广度和深度范围，帮助企业进入新技术轨道，并将研发成果转化为市场所接受的创新产品[20]。综上所述，本文提出如下假设：

H1：研发投入正向跳跃正向影响企业绩效。

产品一般需经历开发、投入、成长、成熟和衰退阶段。产品不同生命周期面临不同的创新活动，不同创新活动所需研发投入存在显著差异[1]。探索式研发多集中于产品开发期，需要大量研发资金投入，而产品投入期之后的利用式研发所需资金相对较少[1]。新产品由开发到投入市场再到退出市场所需研发投入具有阶段性特征，通常表现为显著上升、稳定、急剧下降并最终趋向稳定[22]。探索式研发取得阶段性成果后，为回笼资金并进一步巩固当前竞争优势，企业需将创新注意力由探索式研发转向利用式研发，作出研发投入负向跳跃，以提升市场竞争力。研发投入负向跳跃具有利用式研发特征，是对现有产品和服务进行的研发活动，实质上是对现有技术的改进和扩展[23]。Kuittinen等[24]认为，利用式研发是增量式创新行为，其对现有技能、过程与结构加强具有重要意义；Chandrasekaran等[27]通过分析美国190家高新技术企业调研数据发现，利用式研发有助于改善企业财务绩效。综上所述，本文提出如下假设：

H2：研发投入负向跳跃正向影响企业绩效。

1.2 高管过度自信的调节效应

高阶梯队理论认为，企业是否选择创新很大程度上取决于高层管理团队对企业内外部环境的感知和评价，受内外部环境复杂性的影响，管理者不可能对所有现象和事物进行全面认识，即使是视野可观测内的事物，管理者也只能进行选择性观察并作出诠释[28]。管理者既有认知结构和价值观决定其对相关信息的解释力。过度自信作为一种心理上的认知偏差，有效刻画了个体高估成功概率、低估失败概率的倾向[29]。已有研究主要从能力、风险、信息等方面定义高管过度自信。其中，在能力方面，过度自信高管倾向于高估自身能力，认为自身能力高于群体平均水平，易将成功归因于自身能力，将失败归因于外部因素[30]。风险方面，过度自信高管倾向于高估投资收益、低估投资风险[31]；信息方面，过度自信高管过高估计自己掌握信息的精确度，易对某些事件发生的概率判断过高[32]。

当企业创新战略重点由利用式研发转向探索式研发后，若高管存在过度自信，首先会带给企业较强的风险承受能力，探索式研发是一个高风险、高复杂性过程，需要大量资金投入、回报周期长且不确定性高。与传统理性高管相比，过度自信的高管具有较强的冒险精神[33]，能够使企业积极投资于高风险与战略性并存的创新项目。此外，已有研究发现，高管过度自信程度较高的企业，其销售增长率和资产增长率都保持较高水平[34]，表明高管过度自信有利于提高企业资源配置效率，进而提升企业价值[35]。再者，探索式研发强调企业管理者以既有知识、技术为基础，开发新产品，提供新服务，发现新客户。这种研发方式能够降低现有产品推广风险和产品成本，有利于企业绩效提升[36]。同时，探索式研发往往伴随着工作方式和业务流程重组，涉及技术研发与组织间、项目决策者与研发人员间沟通协调等问题。过度自信高管具有较强的目标一致性，更相信自身眼光和能力，更坚定自身选择，很难受外界影响而改变决策。即使是在研发项目进展不顺、达不到预期效果或出现资金紧张时，过度自信高管也不会轻言放弃，仍能提供必要的人才、资金和政策支持探索式创新活动以保障项目顺利开展[37]。综上所述，本文提出如下假设：

H3：高管过度自信正向调节研发投入正向跳跃与企业绩效间的关系。

业绩表现是评价企业高层管理者经营能力的重要指标，其对薪资待遇和职位变动具有直接影响。作为业绩表现的特殊形式，业绩偏离描述了企业当期业绩与过往业绩的差距[38]。若企业当期业绩低于过往业绩，容易加大高管面临的绩效压力，这种压力会对高管心理特征及行为表现产生不良影响[39]。业绩低下容易导致高管战略规划能力和经营管理能力难以获得董事会信任。过度自信高管往往倾向于高估自身能力，对企业决策权有强烈的控制欲[40]。业绩偏离带来的离职压力能够迫使过度自信高管建立更强烈的防御机制以保障职位安全和薪酬稳定[38]。相较于探索式研发，利用式研发项目具有投资周期短、收益可预测、安全性较高等优势[1]，投资于可短期获益的利用式创新项目是高管赢得股东信任和提升职业竞争力的有效途径。在此情况下，具有强烈防御动机的过度自信高管更倾向于选择短期内可为企业带来高绩效的利用式研发方案并将其转化为行动，通过优化和完善现有产品、技术与服务提高现有流程效率，并通过降低成本和改善内部管理提高企业经济收益[36]。综上所述，本文提出如下假设：

H4：高管过度自信正向调节研发投入负向跳跃与企业绩效间的关系。

综上所述，本文构建概念模型，如图1所示。

2 研究设计

2.1 数据来源与样本选取

本文选取2007—2017年沪深两市A股制造业作为初始样本，主要是由于制造企业存续时间长、样本容量大、财务数据更为完整可靠和透明。在初始样本的基础上，对样本进行如下处理：①剔除金融保险行业上市公司；②剔除研究变量数据缺失的企业；③剔除ST、ST*、PT企业；④剔除非制造类上市企业；⑤剔除2012年12月31日后上市的企业，仅保留连续5年及以上有研发投入观测值的样本；⑥剔除资产负债率超过100%的企业。经过上述筛选后，最终获得902家A股上市公司的9 921个观测值。

本文使用的高管过度自信数据来源于CSMAR数据库，企业绩效数据来源于CCER数据库，研发投资数据和其它变量数据来源于WIND数据库，缺失数据通过巨潮资讯网和公司年报等渠道进行补充。此外，本文采用Stata15.0软件进行数据分析和处理。

2.2 变量测量

2.2.1 因变量测量

本文因变量为企业绩效，采用托宾Q值对其进行测量，衡量指标主要包括财务指标和市场指标。其中，财务指标包括ROA(总资产报酬率)、ROE(净资产报酬率)等，市场指标包括托宾Q值、经济附加值。财务指标只能反映历史数据且存在滞后性，无法及时反映企业绩效实际变化情况[41]。托宾Q是前瞻性的业绩指标，能够反映企业当前乃至未来的总体价值，且被动披露不易受管理层主观操纵。为此，本文借鉴Swift[13]和吴建组等[1]的研究，采用托宾Q值衡量企业绩效。托宾Q值为企业市场价值与资产重置成本之比，资产重置成本用账面价值测量[42]。若托宾Q>1，表明企业正在创造经济价值。另外，考虑到研发投入—产出具有滞后性，本文参考尚洪涛等(2018)的研究，选择滞后一期的托宾Q值。

2.2.2 自变量测量

本文自变量为研发投入跳跃。借鉴Mudambi等[10]和Swift[11]的研究，本文将研发投入跳跃定义为特定时期内研发投入偏离历史趋势的最大波动幅度，采用学生化残差绝对值的最大值对其进行测量。考虑到很多制造业上市企业季报中研发数据缺失，不利于样本完整和数据分析精准。因此，本文选取2007—2017年研发投入年度数据计算研发投入跳跃。具体方法为：①对企业2007—2017年研发投入数据取对数并进行一阶滞后回归，得出残差项eit(stud)(i表示第i个企业，t表示第t年)；②对时间序列数据eit(stud)进行正态性检验，若eit(stud)满足正态分布则进行学生化，得出学生化残差eit(stud)；③比较时间序列数据eit(stud)，得出企业学生化残差值最大值，并取其绝对值，即：eit(max)=max|eit(stud)|。其中，2007≤t≤2017。若max|eit(stud)|中eit(stud)>0，则意味着企业发生研发投入正向跳跃；若max|eit(stud)|中eit(stud)<0，则意味着企业发生研发投入负向跳跃；max|eit(stud)|越大，表明企业研发投入跳跃幅度越大；④eit(max)衡量特定时期内，研发投入与历史趋势不符的波动程度。由于eit(max)直接由残差预测值与总体残差标准差的比值衡量，故发生一次或两次重大研发投入改变的企业将得到较大的eit(max)值，而研发投入稳定、多次出现大改变以及处于经常性改变的企业将得到较小的eit(max)值；⑤为分析研发投入跳跃对企业绩效的影响，本文借鉴贾慧英等[2]设置新变量(Leap)的研究方法，将发生研发投入跳跃的年份及以后年份取值为eit(max)，其它年份取值为0，这一做法使本文能够直接检验研发平稳期突然发生的跳跃对企业绩效的影响，也将研发投入预期可能产生的影响排除在外。

2.2.3 调节变量测量

本文调节变量为高管过度自信。已有测量高管过度自信的方法主要包括高管持股状况、主流媒体评价、盈余预告偏差、高管相对薪酬等。Hayward & Hambrick[43]指出，若高管相对企业内其他管理者薪酬越高，则表明该高管地位越高，控制力越强，越容易过度自信。国内学者文芳和汤四新[44]认为，薪酬激励对高层管理者自信程度起正向促进作用。基于中国特殊的制度环境和证券市场实际情况并考虑数据可获得性，本文借鉴姜付秀等[45]的研究，通过计算薪酬最高的前3名高管薪酬之和除以所有高管薪酬总额的比例作为度量管理者过度自信的指标，该比例越高，说明高管过度自信程度越高。

2.2.4 控制变量测量

本文控制变量包括反映资金转移支付的政府补贴、反映调整成本的资本密集度、反映治理因素的代理成本和独立董事规模、反映高层管理者对未来预期的盈利能力、反映样本总体特征的资本结构和产权性质、反映组织中能够被利用闲置资源的冗余资源，变量定义见表1。

2.3 实证模型

基于以上分析，本文构建多元回归模型考察研发投入跳跃对企业绩效的影响，以对理论部分提出的假设进行实证检验。为检验研发投入正向跳跃对企业绩效的影响以及研发投入负向跳跃对企业绩效的影响，本文分别构建模型(1)和(2)进行假设H1和假设H2检验。

Perfi,t=α0+α1Leapupi,t+α2Subi,t+α3CIi,t+α4ACi,t+α5DDSi,t+α6EPSi,t+α7LEVi,t+α8OWNi,t+α9SRi,t+εi,t

Perfi,t=μ0+μ1Leapdowni,t+μ2Subi,t+μ3CIi,t+μ4ACi,t+μ5DDSi,t+μ6EPSi,t+μ7LEVi,t+μ8OWNi,t+μ9SRi,t+φi,t

其中，α0为常数项，α1～α9为各变量对企业绩效的回归系数，εi,t为残差项。若α1显著为正，表明研发投入正向跳跃正向影响企业绩效，假设H1成立。μ0为常数项，μ1～μ9为各变量对企业绩效的回归系数，φi,t为残差项。若μ1显著为正，则表明研发投入负向跳跃正向影响企业绩效，假设H2成立。

为验证高管过度自信的调节作用，本文分别构建模型(3)和模型(4)进行假设H3和H4检验。为避免交互项引起的共线性问题，对交互项数据进行中心化处理。

Perfi,t=β0+β1Leapupi,t+β2Overconi,t+β3Leapupi,t×Overconi,t+β4Subi,t+β5CIi,t+β6ACi,t+β7DDSi,t+β8EPSi,t+β9LEVi,t+β10OWNi,t+β11SRi,t+ωi,t

Perfi,t=η0+η1Leapdowni,t+η2Overconi,t+η3Leapupi,t×Overconi,t+η4Subi,t+η5CIi,t+η6ACi,t+η7DDSi,t+η8EPSi,t+η9LEVi,t+η10OWNi,t+η11SRi,t+φi,t

其中，β0为常数项，β1～β11为各变量对企业绩效的回归系数，ωi,t为残差项。若模型(3)中高管过度自信与研发投入正向跳跃交互项回归系数β3显著且与研发投入正向跳跃系数β1符号相同，假设H3成立。η0为常数项，η1～η11为各变量对企业绩效的回归系数，φi,t为残差项。若模型(4)中高管过度自信与研发投入负向跳跃交互项回归系数η3显著且与研发投入负向跳跃系数η0符号相同，则假设H4成立。

3 实证结果分析

3.1 描述性统计分析

表2给出变量描述性统计结果。Perf均值为2.183，最大值为22.540，最小值为0.131，说明制造业总体呈现盈利状况且企业间绩效存在较大差异。Leapup、Leapdown最小值和中位数为0，Leapup最大值为2.212，Leapdown最大值为2.230，说明制造型企业研发投入正向跳跃和负向跳跃二者间跳跃幅度差异不大，但同类型跳跃企业跳跃差异显著。 Overcon均值为0.450，说明样本中高管自信水平较高，对企业生产运营和未来发展有良好预期。Sub最小值和最大值分别为-1.386和12.600，说明样本企业得到政府补贴额度差异显著，政府补贴并非等额补贴模式。CI均值为0.241，标准差为0.142，说明样本企业资本密集度较高且企业间存在显著差异。AC均值为2.666，标准差为6.007，说明样本企业代理成本差异显著且成本较大。DDS均值为0.370，样本中独立董事占比为37.000%，符合证监会对独立董事占比不低于1/3的要求。EPS均值为0.418，标准差为0.648，说明样本企业间绩效差异较大。LEV均值为0.422，说明样本企业负债融资较多。OWN均值为0.371，说明样本中37.3%的企业为国有控股企业。SR均值为2.621，标准差为3.125，说明样本企业闲置资源差异较大。

3.2 相关性分析

表3给出变量间相关系数。Leapup、 Leapdown与Perf相关系数分别为0.105、0.115，在1%水平上显著，初步验证了本文假设。Overcon与Perf相关系数为0.115，在1%水平上显著，说明高管自信水平高的企业，绩效表现较好。各变量间相关系数都小于0.700，说明变量间不存在严重的多重共线性问题。进一步，本文对回归模型解释变量进行方差膨胀因子(VIF)检验，各解释变量的VIF值均小于2.0，因此变量间不存在多重共线性问题。

3.3 回归结果分析

3.3.1 研发投入跳跃与企业绩效

表4给出研发投入跳跃对企业绩效的OLS回归结果。模型1和模型2利用式(1)检验研发投入正向跳跃对企业绩效的影响，其中模型1仅控制了控制变量，模型2在模型1的基础上加入研发投入正向跳跃变量。模型2结果显示，研发投入正向跳跃回归系数为0.312，在1%显著性水平上显著为正，表明在控制其它可能影响企业绩效因素的前提下，研发投入正向跳跃正向显著影响企业绩效，假设H1得到验证。模型3和模型4利用式(2)检验研发投入负向跳跃对企业绩效的影响。其中，模型3仅控制了控制变量，模型4在模型3的基础上加入研发投入负向跳跃变量。模型4结果显示，研发投入负向跳跃回归系数为0.321，在1%显著性水平上显著为正，说明研发投入负向跳跃正向显著影响企业绩效，假设H2得到验证。

就研发投入正向跳跃组控制变量而言，政府补贴系数显著为负，可能原因在于为获得更多政府补贴，企业会采取寻租行为，而寻租活动会占用企业人力、物力，造成企业成本增加并限制企业发展。资本密集度系数显著为正，可能源于资本密集度越高的企业其资产收益率或利润率越高，同时资本密集度高的企业劳动效率也更高。研发投入负向跳跃组独立董事规模系数显著为正，因为独立董事往往是某一领域的专家，有扎实的专业知识和实践经验，独立董事规模扩大有助于消除两权分离，进而提升企业绩效。此外，资本结构系数在两组中皆显著为负，原因在于过度负债会导致企业资金运转被动，加大企业财务风险，使企业陷入财务困境，从而降低企业绩效。冗余资源系数显著为负，这是因为委托代理问题的存在导致管理者会根据自身利益处置冗余资源，使企业难以处于最优运营状态，导致企业绩效低下。

综上所述，研发投入负向跳跃、正向跳跃与企业绩效显著正相关，表明研发投入跳跃有利于提升企业绩效，研发投入跳跃幅度越高，对企业绩效促进作用越大。这就意味着，创新战略重点聚焦于探索式研发和利用式研发，有利于企业获取新市场竞争优势并巩固现有竞争力。

3.3.2 高管过度自信的调节作用

过度自信高管具有冒险精神，认为可以胜任挑战大、风险高的工作，容易高估投资收益、低估投资风险[31]。表5给出高管过度自信调节研发投入跳跃与企业绩效间关系的回归结果。从中可见，研发投入正向跳跃显著正向影响企业绩效。模型6在模型5基础上加入高管过度自信与研发投入正向跳跃的交互项。回归结果显示，高管过度自信与研发投入正向跳跃交互项回归系数为1.258，在1%显著性水平上显著为正，说明高管过度自信对研发投入正向跳跃与企业绩效间关系具有显著正向调节作用，假设H3得到验证。模型7回归结果表明，研发投入负向跳跃显著正向影响企业绩效。模型8在模型7基础上加入高管过度自信与研发投入负向跳跃的交互项。回归结果显示，高管过度自信与研发投入负向跳跃交互项的回归系数为0.634，在1%显著性水平上显著为正，说明高管过度自信显著正向调节研发投入负向跳跃与企业绩效间的关系，假设H4得到验证。另外，为进一步检验高管过度自信对研发投入正向跳跃、负向跳跃与企业绩效关系的调节作用，同时考虑到变量数值特征，本文以高管过度自信均值为分组标准，绘制高管过度自信调节效应图，见图2。由图2可知，与低过度自信高管相比，高过度自信高管对企业绩效的正向影响作用更强。

综合分析高管过度自信对研发投入正向跳跃、负向跳跃与企业绩效间关系的调节作用可以看出，高管过度自信正向调节研发投入跳跃与企业绩效间的关系。这一研究揭示了高管过度自信程度对企业研发创新效率的影响，有利于企业进一步理解管理者非理性特征对研发创新战略转换的影响，进而促进企业绩效提升。

3.4 稳健性检验

研发投入跳跃与企业绩效间也可能存在反向因果关系，针对这一内生性问题，前文通过两方面研究设计已经得到部分解决:一方面，研发投入—产出具有滞后性，本文选择滞后一期的托宾Q值；另一方面，本文选择固定效应模型，一定程度上能够缓解因变量遗漏而产生的内生性问题。为更有效地解决内生性问题并验证实证结论的稳健性，本文通过替换因变量测量指标、对所有制类型和区域分布进行分组回归进行处理。

3.4.1 因变量其它度量指标回归结果

为提高前文检验结果的可靠性，本文借鉴李海东等[48]的研究，运用市场价值(MV)测量企业绩效，市场价值由股票市值反映，股票市值能够准确体现公司经营绩效。虽然股票价格处于波动状态，但在一定程度上能够反映投资者对企业当前和未来一段时间内绩效的认可。模型9～模型11为研发投入正向跳跃组回归结果。其中，模型9仅控制了控制变量，模型10在模型9的基础上加入研发投入正向跳跃变量。结果显示，研发投入正向跳跃回归系数为0.370，在1%显著水平上通过检验，假设H1得到验证。模型11在模型10的基础上加入高管过度自信与研发投入正向跳跃的交互项。结果显示，高管过度自信与研发投入正向跳跃交互项系数为0.370，在1%水平上显著为正，假设H3得到验证。

模型12～模型14为研发投入负向跳跃组回归结果。其中，模型13在模型12的基础上加入研发投入负向跳跃变量，结果显示，研发投入负向跳跃回归系数为0.372，在1%显著水平上通过检验，假设H2得到验证。模型14在模型13基础上加入高管过度自信与研发投入负向跳跃的交互项，回归结果显示，高管过度自信与研发投入负向跳跃交互项系数为0.169，在10%水平上显著为正，假设H4得到验证。基于以上回归结果，采用市场价值与采用托宾Q值作为企业绩效测量指标的回归基本一致，表明本文研究结论稳健可靠。

3.4.2 基于所有制类型的分组比较回归结果

现有研究表明，所有制类型不同，企业技术水平、管理效率和创新绩效具有显著差异性。不同所有制类型企业研发投入跳跃与企业绩效间关系以及高管过度自信的调节作用存在差异。本文根据企业登记注册类型对企业进行分类，将样本企业分为国企和非国企两组。模型15～模型18为国有企业回归结果，模型19～模型22为非国有企业回归结果。模型15和模型19回归结果显示，国企与非国企研发投入正向跳跃系数分别为0.176和0.414，均在1%显著水平上通过检验，表明两组企业研发投入正向跳跃正向显著影响企业绩效，再次验证假设H1。模型17和模型21回归结果显示，国企与非国企研发投入负向跳跃系数分别为0.208和0.378，均在1%显著水平上显著为正，表明两组企业研发投入负向跳跃正向显著影响企业绩效，再次验证假设H2。

为进一步验证高管过度自信的调节作用，模型16和模型20在模型15和模型19的基础上加入高管过度自信与研发投入正向跳跃的交互项。回归结果显示，国企、非国企研发投入正向跳跃与高管过度自信交互项系数分别为0.542和1.579，分别在5%和1%水平上显著为正，表明高管过度自信正向调节研发投入正向跳跃与企业绩效间的关系，再次验证假设H3。模型18和模型22加入高管过度自信与研发投入负向跳跃的交互项，回归结果显示，国企、非国企研发投入负向跳跃与高管过度自信交互项系数分别为0.822和0.391，分别在5%和10%水平上显著为正，表明高管过度自信正向调节研发投入负向跳跃与企业绩效间的关系，再次验证假设H4。基于以上分析，不同所有制类型企业回归结果与前文基本一致，表明本文研究结论基本稳健可靠。

4 结语

4.1 研究结论

本文以间断平衡理论和高阶梯队理论为基础，利用2007-2017年中国沪深两市制造企业数据，实证检验研发投入正向跳跃、负向跳跃对企业绩效的影响以及高管过度自信对上述关系的调节作用。结果表明，研发投入正向跳跃和负向跳跃均有助于企业绩效提升，高管过度自信正向调节研发投入跳跃与企业绩效间的关系。替换企业绩效测量指标并对不同所有制类型和区域分布企业进行分组回归分析等稳健性检验，结果进一步验证了本文假设。

4.2 贡献

本文理论贡献在于：①已有研究缺乏对研发投入跳跃影响企业绩效相关路径的深入探讨。基于间断平衡理论，本文实证发现研发投入正向跳跃、负向跳跃均有利于企业绩效改善。本文明确了研发投入正向跳跃和负向跳跃影响企业绩效的基本方向和路径，丰富了间断平衡理论研究；②已有研究主要探讨高管过度自信对企业决策的影响，忽视了研发投入跳跃阶段管理者个体心理及行为特征对研发投入跳跃与企业绩效关系的权变影响。基于高阶梯队理论，从研发投入跳跃阶段管理者个体心理及行为特征出发，实证发现高管过度自信心理特征会导致研发投入跳跃对企业绩效影响的差异性，本文丰富了过度自信情境理论研究，同时也为企业研发管理、创新治理及人力资源管理提供了重要参考。

4.3 启示

本文对企业管理实践有以下启示：①适时选择和动态调整创新平衡战略。企业应认识到探索式研发和利用式研发间断平衡有助于提升企业绩效，当现有竞争优势难以满足未来竞争要求时，应将创新战略重点转移到探索式研发上，不断开发新产品、开辟新细分市场、发展新分销渠道，以塑造新竞争优势。当新竞争优势形成后，企业应将创新战略重点转移到利用式研发上，更新现有知识、改善已有产品、提供优质服务，以增加当前利润，进一步巩固和强化企业竞争优势；②重视高管心理特征的影响。企业应将管理者过度自信等心理特征纳入高管聘任和管理过程中，通过优化企业决策机制，规范决策流程，发挥高管自信等管理者心理特质对企业创新管理及绩效提升的潜在促进作用。

4.4 不足与展望

本文仍具有一定的局限性：①主要研究对象为沪深A股制造企业，尚未研究创新能力较强的高新技术企业；②未考虑经常性研发投入跳跃对企业绩效的影响，未来研究可考虑研发投入跳跃次数对企业绩效的影响；③采用薪酬最高的前3名高管薪酬之和与所有高管薪酬总额的比例作为度量管理者过度自信的指标，未来研究还应使用多种替代变量测量高管过度自信，以进一步提高结果稳健性；④研发投入跳跃与企业绩效间作用机理可能是通过某些潜在中介变量实现的，未来研究有必要引入合适的中介变量，进一步打开研发投入跳跃与企业绩效间关系的“黑箱”。

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高管过度自信、研发投入跳跃与企业绩效
——来自中国上市公司的经验证据

Executive Overconfidence,R&D Investment Leap and Firm Performance——Empirical Evidence of Chinese Listed Firms

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