企业是国家创新体系建设的重要参与者,通过创新打造自身竞争优势,推动经济持续健康发展是创新驱动发展战略实施的关键。企业创新制约因素由此愈发受到理论界与实务界的关注。个体若想实现创新,必须解决经营过程中的业绩问题。在新冠肺炎疫情冲击下,多数企业出现了不同程度的业绩下滑。如何看待企业业绩问题?在业绩下降情况下,保持对研发资源的合理配置,进而提升核心竞争力并成功转型是管理者应关注的重要问题。
Schumpeter[1]最早从企业自身经营状况出发,发现其对于后续创新战略的影响。随着研究深入,学者们发现,企业实际业绩和期望水平差距,即经营期望落差[2]和企业本身业绩相比,会对企业后续行为决策产生更大的影响。一般认为,经营期望落差会强化企业冒险倾向并刺激其进行问题搜寻以摆脱绩效困境[3]。因此,企业创新策略遵循“穷则思变”的惯例[4]。也有观点对此提出质疑,发现经营期望落差将导致企业刚性应对,“穷而不变”也有可能发生[5]。为了调和上述矛盾,有学者从前置因素出发,探讨不同特征的期望落差与企业创新投入间关系[6-7]。也有学者试图找寻经营期望落差与企业创新投入间的权变因素,为进一步解释二者关系提供有价值的指导。在创新活动背景下,企业既可以通过改变创新支出总额对其风险偏好进行调整,也可以采取改变创新活动投入方式进行调整。然而,先前研究较少根据风险特征对创新活动加以区分[8],分析经营期望落差对于不同类型创新活动的影响。根据March[9]提出的双元创新概念,企业创新活动可分为探索性创新和利用性创新。探索性创新是一种大幅度、根本性和激进型创新活动,投资回报的不确定性较高,通常涉及较大的风险承担程度。如果企业遵循“穷则思变”的惯例,那么业绩下降能否促进企业选择更具冒险性的探索性创新活动?
创新决策是企业在考虑自身特征后对于变化的市场环境的反应[10],不仅与自身经营情况相关,而且受外部环境和内部资源特征的影响。在我国经济转型过程中,企业生存的外部市场环境正经历快速变化[11]。2018年中央经济工作会议提出,加快建设竞争充分、秩序规范的市场体系,促进正向激励和优胜劣汰。作为企业创新研究中的重要权变因素[12],产品市场竞争能否激发创新活力,促使绩劣企业采取“思变”的创新性行为以获得更大发展空间?在企业内部资源方面,技术多样性反映了企业涉及不同领域技术的程度,能够促进企业知识积累并帮助其摆脱对于单一技术的依赖[13],对探索性创新行为具有重要意义。现有研究大多聚焦于财务冗余对经营期望落差和企业创新间的调节作用[8],技术多样性将在二者间究竟发挥何种作用较少受到关注。经营期望落差可能不会导致普遍和一致性的创新结果[14],该状态下,企业探索性创新动机与能力是否会因外部市场环境与内部技术资源配置不同而有所改变值得深入研究。此外,探讨经营期望落差下企业如何结合不同情境配置创新资源,能够为企业创新实践提供一定的指导。基于此,本文从权变视角出发,引入技术多样性和市场竞争两个内外部因素,探究这两个变量的调节作用,并进一步考虑二者联合情境对于经营期望落差和探索性创新可能存在的效应。
综上所述,本文以2013—2018年中国A股上市制造业高新技术企业为研究样本,通过理论与实证分析,试图回答下列问题:在存在经营期望落差情境下,企业是否会加大探索性创新力度? 市场竞争、技术多样性是否会成为影响企业经营期望落差和探索性创新的动力或阻力因素?如果企业创新决策是外部环境和企业内部特征间联合作用的结果,那么市场竞争和技术多样性对于经营期望落差与探索性创新的影响是否存在联合情境效应?
企业参考依赖和规则遵循的特征[15]导致其资源配置在很大程度上取决于同类别的历史支出水平,并以此为基础进行小幅度调整。在有限理性下,决策者为了简化决策过程,倾向于将历史和同行业企业绩效作为比较基准,从而形成一个期望水平。实际经营业绩与期望水平之间的差值决定了企业对于当前绩效的满意程度[16]。实际绩效低于期望水平的情况会促使企业重新审视其当前策略[17] ,并对资源重新配置。
“威胁-刚性”假说认为,业绩低下会引发管理者个人层面的焦虑、压力,并激化组织内部冲突,进一步导致组织信息加工和处理能力受限,问题搜索范围和来源缩小,权力更加集中,应对方案更加标准化和程序化[18]。此时,企业探索性创新能力减弱。Holsti[19]指出,威胁似乎会使决策者考虑的备选方案数量减少并趋向简单化,然后通过收集支持这种方法的客观信息对问题解决模式进行补充。即使业绩下降使得企业试图通过启动问题搜寻改变现状,但对标准化实践经验及已有知识和惯例的依赖仍会促使企业倾向于采纳风险较小且实施相对容易的利用性创新方案,从而导致企业所考虑的探索性创新比重或新颖的替代方案数量降低[20]。
企业在经营期望落差的状态下是否会进行探索性创新不仅要考虑自身创新能力,也要考虑创新动机。本文认为,经营期望落差将影响企业探索性创新动机。业绩下降通常伴随着企业对于效率措施的高度重视。实施创新战略固然是企业转型的重要途径,但只有在创新投入成功商业化以及实现高效率创新产出的情况下,技术创新才能带来绩效上升[21]。因此,当面临经营期望落差时,企业出于迫切改善当前业绩的需要,在创新项目选择上倾向于购买外来技术或创新模仿等确定性高的活动。一方面,该类活动成本低于探索性创新。刘和旺[22]指出,购买专利只有开发成本的1/3或更低,此外企业购买的技术必然是具有商业价值的技术;另一方面,该类组合具有投入产出率高、创新周期短、确定性高的优势,不仅能减少试错带来的创新效率损失,而且能为企业带来商业价值[4],其创新产出可以直接转化为企业绩效。相比而言,探索性创新的可预见性低、变化率高[23]。从创新策略选择看,出现经营期望落差的企业会更加注重创新产出效率和产出成果[4],过滤掉见效时间长且不确定性高的探索性项目并减少相关支出[24],增加确定性更高的创新项目支出,从而不断提高产品开发速度和成功率。另外,在负向绩效差距不断加大的情况下,企业主要关注短期业绩及效率,会采用更加严格的预算和成本控制措施[25],因而会减少其使用探索性创新解决方案的数量。
探索性创新具有高投入、高调整成本及高不确定性特征[26],企业如果无法充分吸收和利用甚至会加大失败风险[23]。同时,探索性创新通常涉及较高的风险承担程度,是一种明显的高风险决策。这些特征容易使管理者产生风险规避心理[26],从而进一步削弱管理者实施探索性创新的动力和信心。虽然研究表明,企业在面临经营期望落差时将启动问题搜寻并加大研发投资力度[4],但研发强度提升并不一定会带来探索性创新投资增加。周霞等[14]指出,高水平研发投资往往伴随着利用性创新增加及企业探索性创新减少。从规避经营风险角度看,随着经营期望落差增加,管理者趋于保守应对,将研发资源保守地用于风险较小且成功率较高的项目以尽快恢复财务绩效,而上述项目多集中于利用性创新。综上所述,经营期望落差可能会对企业探索性创新产生负向影响,本文提出如下假设:
H1:经营期望落差将抑制企业探索性创新。
基于“威胁—刚性”假说,探讨经营期望落差可能对探索性创新产生的负向影响。本文认为,这种关系并非一成不变。在不同内外部情境设置下,企业在实际业绩低于期望绩效时进行探索性创新的动力和能力也有所不同。从外界环境看,产品市场竞争是衡量企业外部环境特征的重要变量[12],将直接或间接地对行业内资源分布和企业所处市场地位造成影响[27],在一定程度上决定企业是否需要以及进行何种性质的研发资源投入。从内部资源看,技术多样性刻画了企业涉足不同领域技术的程度。企业在技术多元化过程中所积累的知识技术资源会改变其创新动机和能力[13],进而对探索性创新产生影响。因此,本部分进一步探讨企业内部资源条件(技术多样性)和外部环境特征(产品市场竞争)对经营期望落差与探索性创新关系的调节机制。
1.2.1 产品市场竞争的调节作用
基于竞争优势理论,随着市场竞争激烈程度提升,优胜劣汰的市场法则给企业发展带来压力,刺激企业不断提升与改进。本文认为,为了维持原有市场地位和市场份额,经营期望落差状态下企业将降低对未来风险的趋避程度,增加探索性创新以应对业绩困境。一方面,在外部市场竞争冲击与内部业绩困境“内忧外患”的情况下,仅仅依靠效率导向的产品组合、成本控制等方式,无法使企业在高强度的竞争中保持优势地位,也不能帮助业绩下降企业成功转型。此时,企业产生革命性想法的可能性增加[28],将会把竞争压力转化为创新动力,通过更多探索性创新打造持续竞争优势。探索性创新能够带动企业在不断变化的外部环境中迅速突破现有知识基础和创新结构,快速识别市场中的敏感点及潜在需求[29]。通过探索性创新形成的异质性产品有利于企业获取竞争对手在短期内难以模仿与复制的竞争优势, 从而实现未来利润与市场份额最大化。在市场竞争全球化背景下,王钰莹等[30]指出,市场竞争使企业更加重视核心技术,为了获取国际竞争力并摆脱全球创新网络资源依赖,企业探索并利用前瞻性知识的意愿增强。因此,面临激烈的产品市场竞争,业绩下降的企业进行探索性创新的动机增强。
另一方面,在规范化市场竞争下,资源分配与信息披露更加透明。企业能够高效识别出外部潜在机会,从而丰富知识资源[30]。李健等[26]指出,激烈的产品市场竞争将会带来知识外溢效应,为企业探索性创新提供必要的知识资源支持。随着市场竞争者增多,企业间的可比性增加[31],利益相关者更易通过企业间的比较对管理者进行有效监督。尤其是出现经营期望落差的企业,往往会遭受更为严格的市场检验和利益相关方质疑[4],当其经历持续的绩效下降却又没能提出创新性解决方案时,利益相关者会要求企业对当前状况作出合理解释甚至更换CEO。探索性创新有利于企业塑造积极正面形象,利益相关者通常会对此作出正面评价[32]。出于职业生涯和声誉的考虑,管理者将更加努力工作,着眼长远,把更多资源投入到探索性创新项目中去。同时,企业间的可比性增加为企业提供了更多有关经济形势和行业动态变化的信息,有利于管理者更精确地定位企业在行业中的位置并找到进一步发展的空间[3]。因此,面临激烈的产品市场竞争,业绩下降企业进行探索性创新的能力得到提升。综上所述,市场竞争会从外部驱动企业更加自觉地关注市场,优化配置创新资源,进一步增强企业在实际业绩低于期望业绩时进行探索性创新的动机和能力。因此,本文提出如下假设:
H2:产品市场竞争在经营期望落差和探索性创新间发挥调节作用,激烈的产品市场竞争有利于出现经营期望落差的企业进行探索性创新。
1.2.2 技术多样性的调节作用
根据组织学习理论,组织需要以多样化知识为基础进行学习。本文认为,技术多样性会对业绩下降企业的后续探索性创新行为产生影响。首先,技术多样性有助于提升业绩下降企业进行探索性创新的能力。当企业拥有的技术多样性程度高时,企业学习新知识、重组资源、快速响应技术机会及威胁的能力增强[33]。在不同领域的技术能力积累,也可被用来创建包含大量技术系统的产品,从市场中获取更大的利润。Fai[34]研究发现,涉足不同技术领域并努力实现知识技术多样化的企业,更能有效在已有领域和新产品市场中进行创新。在多个领域的技术能力积累有利于企业摆脱思维定势和路径依赖[35],探索与识别出新商业机会,从而提升企业价值[36]。因此,具备更多技术能力的企业在探索性创新方面更具有优势。其次,技术多样性为企业进行探索性创新提供了充足的异质性知识资源储备,进一步增强了企业探索性创新能力。必要的资源支持是技术创新活动成功开展的基础,能够为其提供足够的资源保障。即使消极业绩反馈的出现会加剧企业内部冲突和矛盾,技术多样化由于为企业提供了充足的异质性知识资源储备,能帮助企业抵御不确定风险,减少其内部对探索性实验合理性的质疑和决策冲突,促进企业持续进行具有潜在高回报的创新实验。多样化技术资源可以成为企业应对环境变化的缓冲物,为其提供足够的知识基础,支撑其抓住机会探索性创新。最后,技术多样性提高了创新项目成功率与企业风险容忍度,增强了业绩下降企业探索性创新动机。Nelson[37]指出,多样化技术能够帮助企业对不同技术领域知识进行多重组合,通过多元化研发组合分摊研究项目潜在风险。技术多样性通过降低企业进入新领域的技术风险,减缓投资回报的波动性[38],提升创新项目成功率[39]。随着企业内部资源增加,探索性创新项目失败的可能性降低。此时,管理层将降低风险规避程度,通过探索性创新应对业绩下降。
综上所述,技术多样性为企业提供相应的知识技术资源保障,降低企业风险规避程度,从内部增强业绩下降企业进行探索性创新的动机和能力,在经营期望落差与探索性创新间发挥积极调节作用。因此,本文提出如下假设:
H3: 技术多样性在经营期望落差与探索性创新间具有调节作用,技术多样化水平较高的企业能够在出现经营期望落差的情况下进行探索性创新。
1.2.3 市场竞争与技术多样性的组合效应
企业创新策略选择是外部环境和企业内部特征联合作用的结果。尽管本文认为在不同市场竞争环境或不同技术多样化水平配置下,经营期望落差和探索性创新间的关系可能会发生改变,但并未考虑二者联合情境对于经营期望落差和探索性创新可能存在的效应。本文认为,相较于低竞争强度市场环境,高竞争强度的市场环境更能激发企业的忧患意识。
在市场竞争较为激烈的情况下,随着技术多样化水平不断提高,企业更能发挥其在知识资源方面的优势和效用,通过技术能力摆脱低成本依赖,弱化短期倾向,在已有领域或全新市场中进行新产品开发[34],从而将风险和挑战转化为机遇。相反,市场竞争强度较低时,环境动态性和不确定性下降[39]。此时,企业忧患意识减弱,有可能局限于现有领域甚至止步不前,进而削弱其涉足新领域、新技术并承担探索性创新风险的意愿。
多样化技术资源可为企业积极寻求新机会、新想法提供支撑,从内部增强企业探索性创新能力,而产品市场竞争强度提升可从外部增强企业探索性创新意愿。基于实际业绩低于期望绩效的负面反馈结果,在企业内部主动进行探索性创新的正驱动力和外部市场环境倒驱动力的联合作用下,企业倾向于通过持续增加创新投入进行探索性创新。对于外部环境与内部资源条件的综合识别和利用有利于业绩下降企业在最大程度上保证创新资金持续投入,从而摆脱困境实现转型。基于此,本文提出如下假设:
H4:相比于低强度的市场竞争,激烈的产品市场竞争更能增强技术多样性在经营期望落差和探索性创新间的调节作用。
本文研究理论框架如图1所示。
图1 理论框架
本研究以2013—2018年沪深A股制造业高新技术公司为样本。高新技术企业为提高核心竞争力对探索性创新投资的需求更加迫切[23],在研发层面进行调整也是其应对外部冲击与内部经营不确定性的有效手段[40]。同时,不同行业间的研发投入水平具有较大差异,为了排除行业背景差异对研究结论的影响,本文选取制造业高新技术公司作为研究对象。为了确保样本的准确性,根据上市公司年报与巨潮资讯网等权威网站相关信息对部分数据进行核实,剔除数据缺失较为严重的样本,最终确定717家企业。研究、开发费用数据和破产Z值数据来自WIND数据库,专利数据来自智慧芽数据库,其它变量数据来自国泰安数据库。考虑到经营期望落差、技术多样性及市场竞争强度对于探索性创新影响的时滞性,以及内生性的潜在影响,本研究对解释变量进行滞后一期处理,即自变量、调节变量、控制变量取2013—2017年数据,因变量取2014—2018年数据。为规避异常值的影响,本文对主要连续变量进行缩尾处理。另外,对进入模型的交互项进行中心化处理。
(1)被解释变量:探索性创新(R)。本文借鉴毕晓方等[23]、齐秀辉等[29]的方法 ,采用研发活动中的费用化支出作为企业探索性创新投入衡量指标,在此基础上,除以年初资产总额以消除规模效应的影响。
现有衡量企业探索性创新的方法主要有:①问卷调查法。利用开发的量表,采用不同指标对探索性创新进行测量,并通过问卷调查方法收集数据[41];②文本分析法。确定反映探索性创新的关键词,利用文本分析软件统计上市公司年报中关键词出现频次[42];③采用财务数据衡量。根据《企业会计准则第6号——无形资产》将研发投资划分为研究阶段投资和开发阶段投资。由于探索性创新偏向突破性变革和创造,具有更大的风险和结果不确定性,需要大量研究性投资作为铺垫。因此,探索性支出更偏向研究阶段投资。利用性创新注重对现有产品和技术进行改造升级,与企业开发阶段投资更为匹配[43] ;④利用IPC 专利分类号。若企业本年度专利分类号前4位在过去5年内未曾出现,则视为探索性创新(邵剑兵和吴珊,2020)。问卷调查具有一定的主观性,文本分析法可能因关键词定义不准确而出现误差,因而本文基于探索性创新资源投入行为而非创新产出视角展开探讨。因此,本文选取上述第3种方式衡量探索性创新。
(2)解释变量:经营期望落差(Neg)。经营期望落差表现为企业实际业绩低于期望水平的情况,通常采用实际业绩与期望水平二者的差值衡量。参考以往文献,实际业绩(Perfi,t)由资产收益率ROA衡量。期望业绩水平Ai,t借鉴王菁等[44]的方法,根据企业历史和社会期望绩效的线性组合计算得到,具体计算公式如下:
HAi,t=αHAi,t-1+(1-α)Perfi,t-1
(1)
SAi,t=(∑j≠iPerfi,t)/(N-1)
(2)
Ai,t=β1HAi,t+(1-β1)SAi,t
(3)
其中,HA为公司i的历史期望绩效,采用t-1期历史期望绩效与t-1期公司i的总资产回报率衡量。SA为公司i的社会期望绩效,采用公司i所在行业内除自身外其它公司第t期总资产回报率的均值衡量。β为权重,介于0~1之间。考虑到权重设定差异可能影响到业绩期望水平计算结果,本研究借鉴蒋燕等[45]的做法,将β从0开始每增加0.1赋予权重,并根据不同业绩期望水平进行稳健性检验。参考王菁等[44]的做法,仅在正文中汇报了β=0.5时的结果。进一步,设置虚拟变量I,当企业实际业绩低于期望水平Ai,t时,I赋值为1,截尾数据I*(Perfi,t-Ai,t)为经营期望落差(Neg)。本文对其进行绝对值处理,该值越大说明企业与期望水平的差距越大。
(3)调节变量:产品市场竞争(PC)。本文借鉴李健等[26]的方法,以应收账款周转率的倒数衡量产品市场竞争。该值越大,说明企业面临的产品市场竞争越激烈。
技术多样性(T)。技术多样性反映企业涉足不同领域技术的多元化程度。目前,较多学者采用赫芬达尔指数衡量多元化程度。本文借鉴Lu等[8]和张庆垒等[35]的方法,以赫芬达尔指数衡量技术多样性,具体计算公式如下:
(4)
式中, T为企业技术多样性,i为专利所属类别,n为 IPC 专利分类的主分类号; Patenti是指第i种类别专利数占总专利数的比例,Hhi 为赫芬达尔指数,Hhi值越大,T越小,表明企业技术领域越集中, 反之亦然。
(4)控制变量。根据相关研究,本文控制如下变量:①企业规模(Size):对企业期末总资产取自然对数;②企业年龄(Age):样本年份减去企业成立年份加一取自然对数;③无形资产比率(Int):无形资产净额除以总资产;④费用收入比率(Cost):期间费用除以销售收入;⑤破产风险(Z):采用企业当年的预警Z值衡量;⑥产权比率(Equ):负债除以所有者权益总额;⑦二职合一(Dua):若董事长与总经理为同一人,取值为“1”,否则为“0”;⑧大股东持股比例(Share):第一大股东持股数量除以总股数;⑨行业平均研发强度(A_rd):行业研发支出与行业销售收入之比;⑩行业增长率(Grow):以行业年度主营业务收入增长率衡量;市场份额(M):企业销售收入除以行业总销售收入。此外,由于不同年份可能会对结果产生影响,本文还设置了年度虚拟变量以控制年份的影响。主要变量具体定义如表1所示。
表1 变量定义
变量符号定义及计算方法探索性创新R研发活动中的费用化支出/企业年初总资产经营期望落差NegI*(Perfi,t-Ai,t)取绝对值产品市场竞争PC应收账款周转率的倒数技术多样性T赫芬达尔指数企业规模Size企业期末总资产取自然对数企业年龄Age样本年份减去企业成立年份加一取自然对数无形资产比率Int无形资产净额/总资产费用收入比率Cost期间费用/销售收入破产风险Z企业当年的预警Z值产权比率Equ负债/所有者权益总额二职合一Dua董事长与总经理为同一人取“1”,否则为“0”大股东持股比例Share第一大股东持股数量/总股数行业平均研发强度A_rd行业研发支出/行业销售收入行业增长率Grow行业年度主营业务收入增长率市场份额M企业销售收入/行业销售收入
基于以上分析,为验证上述假设,建立如下回归方程:
R=α0+β1Neg+β2Controls+∑Year+ε
(5)
R=α0+β1Neg+β2PC+β3Neg×PC+β4Controls+∑Year+ε
(6)
R=α0+β1Neg+β2T+β3Neg×T+β4Controls+∑Year+ε
(7)
R=α0+β1Neg+β2T+β3Neg×T+β4Controls+∑Year+ε
(8)
上述方程中,β为回归系数,Controls为控制变量,ε为随机干扰项。回归方程(5)用于检验经营期望落差对企业探索性创新的影响;回归方程(6)用于检验市场竞争在经营期望落差和企业探索性创新间的调节作用;回归方程(7)用于检验技术多样性在经营期望落差和企业探索性创新间的调节作用。本文在回归方程(7)的基础上,根据产品市场竞争(PC)的中位数将样本划分为低竞争组和高竞争组,用回归方程(8)检验产品市场竞争和技术多样性的联合情境作用。
变量描述性统计结果如表2所示。从表2可以看出:①企业经营期望落差(Neg)的均值为0.012,最小值为0,最大值为0.137,说明不同企业间的业绩反馈存在较大差异。整体而言,大部分企业在业绩层面的劣势相对较小,通过一定程度的调整和改进有望在下期实现目标;②探索性创新(R)均值为0.027,最小值为0.004,最大值为0.094,表明企业在探索性创新方面的投入意愿存在较大差异,大多数高科技企业看重自身长远发展,愿意将有限资源投入到探索性创新中;③技术多样性(T)最小值为0,最大值为0.972,说明不同行业企业在技术多样性方面的表现存在较大差异。市场竞争(PC)最小值为0.000 1,最大值为1.99,反映不同行业企业所面临的市场竞争程度差异较大;④从企业规模(Size)、行业增长率(Grow)、破产风险(Z)等控制变量看,企业间的差异较大,这种差异可能会对企业创新决策造成影响,因而本文在回归方程中加以控制。
表2 描述性统计结果
变量NMeanStd. DevMinMaxR3 3660.0270.0160.0040.094Neg3 3660.0120.02300.137Age3 3662.6900.3451.3863.434Size3 3667.9900.9566.20911.020Int3 3660.0470.0350.0000.401Grow3 3661.19310.140-0.08697.33T3 3660.4330.33800.972PC3 3660.3030.2370.00011.990Dua3 3660.3230.4680.0001.000Cost3 3660.2020.1200.03450.623Market3 3660.0360.0930.00010.926A_rd3 3660.0520.0140.0250.076Z3 3669.63011.7200.95575.120Equ3 3660.6910.6010.0493.233Share3 3660.3290.1340.0940.704
表3为变量相关性分析结果。由表3可知:①经营期望落差与探索性创新的相关系数为负,且在1%的水平上显著,初步表明经营期望落差与企业探索性创新存在负相关关系;②企业规模、 破产风险等大多数控制变量分别在不同水平上显著,表明上述控制变量与企业探索性创新均存在相关关系,证明模型设计是合理的;③变量之间相关系数较小且均小于0.5,共线性概率较低,对回归结果影响较小。进一步计算方差膨胀因子VIF,最大值为1.77,与临界值10存在较大差距,表明各变量间不存在严重多重共线性问题。
表3 相关性分析结果
变量RNegPCTSizeAgeIntCostZEquDuaShareA_rd Grow MR1 Neg-0.142***1 PC-0.127***0.178***1 T0.197***-0.029*-0.0011 Size-0.074***-0.039**-0.115***0.262***1 Age-0.050***-0.023-0.118***0.081***0.247***1 Int-0.076***0.071***-0.002-0.015-0.077***-0.0011 Cost0.140***0.181***0.171***-0.079***-0.259***-0.074***0.120***1 Z0.090***-0.099***-0.023-0.124***-0.394***-0.083***-0.0270.313***1 Equ-0.070***0.155***-0.0080.139***0.512***0.145***0.000-0.292***-0.475***1 Dua0.025-0.012-0.005-0.058***-0.132***-0.078***-0.046***0.058***0.083***-0.096***1 Share0.019-0.077***-0.112***0.0190.046***-0.056***-0.029*-0.045***0.0180.0130.0251 A_rd0.215***0.0250.293***0.092***-0.054***-0.066***-0.095***0.201***0.117***-0.055***0.022-0.0241 Grow0.005-0.023-0.046***0.033*0.036**0.0030.007-0.051***-0.047***0.051***-0.0120.016-0.085*** 1 M-0.090***-0.051***-0.199***0.0140.350***0.096***-0.022-0.118***-0.103***0.170***-0.035**0.131***-0.274*** -0.010 1
为避免面板数据回归可能存在的序列相关、异方差以及截面相关等问题[32],采用Driscoll-Kraay标准差对模型进行估计,回归分析如表4所示。
表4 回归分析结果
变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)RRRRNeg-0.032 4**-0.030 1**-0.033 0**(0.008 8)(0.008 6)(0.009 0)Neg×PC0.054 6**(0.019 1)Neg×T0.024 4**(0.005 9)T0.001 3*(0.000 6)PC-0.011 3***(0.001 9)Size-0.009 6***-0.009 5***-0.009 6***-0.009 6***(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)Age0.002 20.001 90.001 60.001 8(0.002 5)(0.002 5)(0.002 7)(0.002 4)Int0.021 5**0.022 8**0.021 5**0.022 8**(0.005 8)(0.005 3)(0.005 9)(0.005 3)Cost-0.006 8*-0.000 30.008 2*0.000 4(0.002 9)(0.003 4)(0.003 7)(0.003 5)Z0.000 00.000 00.000 00.000 0(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)Equ-0.000 40.000 0-0.000 20.000 0(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)Dua0.000 5**0.000 5***0.000 5***0.000 4**(0.000 1)(0.000 1)(0.000 1)(0.000 1)Share0.000 3-0.000 9-0.001 5-0.000 9(0.002 6)(0.002 7)(0.002 7)(0.002 9)A_rd0.035 50.030 90.050 30.032 5(0.021 3)(0.026 0)(0.026 7)(0.025 8)Grow-0.000 0-0.000 0*-0.000 0*-0.000 0(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)M0.01620.01620.01360.0167(0.008 5)(0.008 5)(0.007 5)(0.008 6)Constant0.097 7***0.097 2***0.099 7***0.097 0***(0.007 0)(0.007 4)(0.007 6)(0.007 1)Obs3 3663 3663 3663 366YearYESYESYESYESWith-in R20.1130.1200.1360.122F9.3573.76160.591.17
注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1,下同
模型(1)为仅包含控制变量的结果。模型(2)以探索性创新作为因变量,在模型(1)的基础上加入自变量经营期望落差(Neg)。回归结果显示,经营期望落差回归系数为负,在5%的显著性水平上与探索性创新显著负相关。这表明经营期望落差会给企业探索性创新带来负向影响,业绩下降带来的压力和内部冲突增加会导致企业缩小问题搜索范围和来源,减少或过滤掉创新周期长的项目。H1得到验证。
在模型(3)中,本文将经营期望落差与市场竞争的交互项纳入回归模型,用于检验产品市场竞争对经营期望落差与探索性创新关系的调节效应。由表4可知,交互项回归系数为0.054 6,在5%的显著性水平下显著。产品市场竞争与经营期望落差的交互项对企业探索性创新具有显著正向影响。为了更清晰地说明产品市场竞争的调节效应,本文根据回归结果绘制图2。如图2(a)所示,市场竞争强度能够降低经营期望落差对于企业探索性创新的负向影响。市场竞争越激烈,出于挖掘新技术机会、打造独特竞争优势以保持市场地位的需要,企业倾向于将更多资源投入到探索性创新活动中。H2得到支持。
模型(4)在模型(2)的基础上加入经营期望落差与技术多样性的交互项,用于检验技术多样性对经营期望落差与探索性创新关系的调节效应,并在图2(b)中进行了直观描述。由表4可知,交互项系数为0.0244,在5%的显著性水平下显著为正。技术多样性在经营期望落差与探索性创新间发挥显著调节作用。不同领域技术能力积累为企业提供了丰富的异质性技术资源,支撑出现经营期望落差的企业承担更大风险并进行探索性创新。H3得到支持。
图2 产品市场竞争与技术多样性的调节作用
为了检验产品市场竞争和技术多样性的联合情境作用,本文以模型(3)为基础,根据产品市场竞争(PC)的中位数将样本划分为低竞争组和高竞争组,分组回归结果如表5所示。模型(5)显示了高产品市场竞争样本的回归结果。在高市场竞争样本中,经营期望落差和技术多样性的交互系数为0.0519,且在5%的显著性水平上显著。模型(6)显示,低市场竞争样本中二者交互系数为正,但不显著。进一步对两组样本进行组间差异分析,由组间差异分析得到的P值看,相比于低强度产品市场竞争,技术多样性的调节作用在高竞争环境下更加显著。上述结果支持H4。
表5 分组回归分析结果
变量模型(5) (高竞争组)R模型(6) (低竞争组)RNeg-0.034 8***-0.024 6(0.005 2)(0.013 9)T0.000 60.002 6***(0.000 6)(0.000 5)Neg×T0.051 9**0.008 4(0.012 9)(0.014 2)Size-0.011 1***-0.009 6***(0.000 8)(0.000 5)Age-0.012 7***0.012 7**(0.002 0)(0.004 1)Int0.039 4**0.004 8(0.010 4)(0.010 9)Cost-0.001 4-0.002 6(0.003 5)(0.002 5)Z-0.000 00.000 0(0.000 0)(0.000 0)Equ0.000 3-0.000 2(0.000 5)(0.000 8)Dua0.00 07*0.000 4**(0.000 3)(0.000 1)Share0.001 0-0.004 1(0.001 2)(0.005 2)A_rd-0.138 10.250 8***(0.078 8)(0.018 2)Grow-0.000 0-0.000 0*(0.000 0)(0.000 0)M0.047 10.012 1(0.024 2)(0.008 3)Constant0.156 1***0.059 9***(0.011 0)(0.012 6)Obs1 6831 683YearYESYESWith-in R20.1750.101F120.9219.7组间差异p值 0.000
为了验证结论的可靠性,本文采用如下方法进行稳健性检验:①使用解释变量的替代变量。本研究对β取值0.6,利用不同业绩期望水平对样本数据重新进行回归,对提出的假设进行稳健性检验,回归结果见表6。稳健性检验结果再次验证了上述假设,研究结论未发生改变;②变换企业样本。本文保留至少4年的连续样本,对数据重新回归进行检验,回归结果见表7, 研究结论未发生改变。
表6 更换解释变量后稳健性检验结果
变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)高竞争组模型(5)低竞争组RRRRRNeg-0.032 7**-0.030 2**-0.033 3**-0.034 7***-0.024 7(0.009 0)(0.008 8)(0.009 2)(0.005 6)(0.013 9)Neg×PC0.052 2**(0.018 7)Neg×T0.022 3**0.049 1**0.009 5(0.005 3)(0.011 4)(0.014 5)T0.001 3*0.000 60.002 6***(0.000 6)(0.000 7)(0.000 5)PC-0.011 2***(0.001 9)Size-0.009 5***-0.009 6***-0.009 5***-0.011 1***-0.009 5***(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)(0.000 8)(0.000 5)Age0.001 90.001 60.001 8-0.012 6***0.012 7**(0.002 6)(0.002 7)(0.002 4)(0.002 0)(0.004 1)Int0.022 7**0.021 5**0.022 7**0.039 3**0.004 7(0.005 3)(0.005 9)(0.005 3)(0.010 4)(0.010 9)Cost-0.000 30.008 3*0.000 4-0.001 6-0.002 5(0.003 4)(0.003 7)(0.003 5)(0.003 5)(0.002 5)Z0.000 00.000 00.000 0-0.000 00.000 0(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)Equ0.000 0-0.000 20.000 00.000 3-0.000 2(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)(0.000 5)(0.000 8)Dua0.000 5***0.000 5***0.000 4**0.000 7*0.000 4**(0.000 1)(0.000 1)(0.000 1)(0.000 3)(0.000 1)Share-0.000 8-0.001 5-0.000 90.001 1-0.004 1(0.002 7)(0.002 7)(0.002 9)(0.001 2)(0.005 2)A_rd0.031 70.050 90.033 2-0.137 80.251 7***(0.025 8)(0.026 6)(0.025 6)(0.078 5)(0.018 0)Grow-0.000 0*-0.000 0*-0.000 0-0.000 0-0.000 0*(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)M0.016 10.013 50.016 50.046 90.012 0(0.008 5)(0.007 5)(0.008 6)(0.024 3)(0.008 3)Constant0.097 0***0.099 5***0.096 8***0.155 8***0.059 7***(0.007 4)(0.007 6)(0.007 2)(0.011 2)(0.012 6)YearYESYESYESYESYESObs3 3663 3663 3661 6831 683With-in R20.1200.1360.1220.1740.101F65.32164.3102.688.74277.9
表7 变换企业样本后稳健性检验结果
变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)高竞争组模型(5)低竞争组RRRRRNeg-0.030 7**-0.028 3**-0.031 2**-0.032 2***-0.025 3(0.008 9)(0.008 7)(0.009 1)(0.005 2)(0.014 2)Neg×PC0.054 0**(0.018 0)Neg×T0.023 3**0.048 1**0.009 7(0.006 3)(0.012 8)(0.014 4)T0.000 90.000 20.002 3**(0.000 6)(0.000 6)(0.000 6)PC-0.011 2***(0.001 8)Age0.003 10.002 80.003 0-0.012 2***0.013 7**(0.002 5)(0.002 6)(0.002 4)(0.002 4)(0.003 9)Size-0.010 2***-0.010 2***-0.010 2***-0.011 0***-0.011 2***(0.000 7)(0.000 7)(0.000 7)(0.000 9)(0.000 3)Intangible0.019 7**0.018 2**0.019 6**0.041 9**-0.008 7
表7(续)
变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)高竞争组模型(5)低竞争组RRRRR(0.006 2)(0.006 3)(0.006 2)(0.010 1)(0.008 0)Cost-0.001 00.007 5-0.000 4-0.003 0-0.000 7(0.003 6)(0.003 9)(0.003 8)(0.003 8)(0.002 6)Z0.000 00.000 00.000 00.000 00.000 0(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)(0.000 0)equity_w0.000 30.000 00.000 30.000 50.000 3(0.000 4)(0.000 4)(0.000 4)(0.000 5)(0.000 5)dua0.000 5***0.000 5***0.000 4**0.000 7*0.000 4***(0.000 1)(0.000 1)(0.000 1)(0.000 3)(0.000 1)Share-0.002 7-0.003 3-0.002 7-0.000 2-0.008 3(0.002 3)(0.002 4)(0.002 4)(0.001 0)(0.005 4)A_rd-0.053 6-0.030 3-0.052 6-0.150 90.084 8(0.053 5)(0.054 0)(0.053 3)(0.082 8)(0.056 4)Market0.019 4*0.016 6*0.019 7*0.044 40.017 1*(0.007 8)(0.006 6)(0.007 9)(0.023 6)(0.007 7)T0.000 90.000 20.002 3**(0.000 6)(0.000 6)(0.000 6)Constant0.104 4***0.106 7***0.104 3***0.155 6***0.080 3***(0.009 2)(0.009 2)(0.008 9)(0.013 1)(0.009 5)YearYESYESYESYESYESObservations3 2493 2493 2491 6251 624With-in R20.1330.1490.1340.1710.127F26.4650.1229.83248.111.86
在创新驱动日益成为社会发展动力的背景下,本研究探讨出现经营期望落差的高新技术企业是否有意识开展探索性创新活动,并在此基础上考虑市场竞争与技术多样性的情景效应。研究结果显示:①出于短期内提升业绩、改善企业效率的考虑,出现经营期望落差企业的创新动机与能力减弱,倾向于过滤掉或减少探索性创新项目;②虽然经营期望落差将阻碍企业进行探索性创新,但是本研究基于权变视角对这一现象进行了解释。技术多样性与市场竞争负向调节经营期望落差对企业探索性创新的抑制效应。企业自身技术多样性与外部产品市场竞争有利于管理者抵御探索性创新风险,增强业绩下降企业进行探索性创新的动机和能力,从而有效减轻经营期望落差对企业探索性创新投入的抑制作用;③产品市场竞争和技术多样性对于经营期望落差与探索性创新的关系也存在一定的组合效应。产品市场竞争越激烈,技术多样性对于经营期望落差和探索性创新之间的调节作用就越显著。
相比已有研究,本文主要贡献在于:①深化了对企业探索性创新影响因素的认识。以往有关经营期望落差与企业创新关系的研究大多以R&D支出直接表征企业创新能力,较少对企业创新类型加以区分。本文探讨经营期望落差对企业探索性创新的影响,为探索性创新投入影响因素研究提供了新的视角;②对企业创新策略选择制约因素进行了研究。本文探讨了市场竞争和技术多样性在经营期望落差与探索性创新间的调节效应,将二者纳入研究范围,丰富了理论模型,也发现二者能进一步促进绩效不佳企业进行探索性创新,这对于企业长远发展具有一定的积极意义;③进一步探讨了产品市场竞争和企业技术多样性联合情境下,经营期望落差与企业探索性创新间的关系。
上述结论有助于理解绩劣企业创新行为和条件,具有一定的实践意义。在应对绩效困境时, 管理者出于规避经营风险和提升业绩的需要,倾向于将研发资源投向周期短、见效快的项目,而对探索性创新的重视程度偏低。虽然探索性创新存在较高的风险性,且实施起来难度较大,但是适度的探索性创新对于那些通过增加研发投入形成创新驱动并构建竞争优势的高新技术企业而言具有重要意义。过度关注绩效目标、设定过高的业绩标准在一定程度上不利于实现高科技企业长足发展。另外,企业应该建立更加合理、具体的研发资源分配准则,避免研发资源配置过度倾斜,以此为基础带动短期绩效提升和企业创新良性发展。
产品市场竞争作为外部治理机制,能够在企业业绩低于期望水平时,激发其“穷则思变”的意识和动力,增加企业探索性创新投入。因此,政府应致力于建立充分公平合理的竞争机制,充分发挥外部环境对于企业创新的倒逼效应,激发企业创新活力。同时,采取措施对行业竞争秩序进行规范,实现企业间的良性竞争,切实发挥市场在资源配置方面的决定性作用。
对于企业而言,不仅需要时刻关注外部市场环境变化,也应重视通过适当的技术多样化确保组织内部知识技术资源的多样性,保障探索性创新资源持续投入,培育核心能力,从而为企业创造更高价值。同时,对于外界环境竞争情况与企业内部资源条件进行综合识别和利用有利于出现经营期望落差的企业在创新资金层面的持续投入。企业决策者应深入了解市场环境、充分把握和利用内部知识技术资源,识别出真正有利于企业探索性创新的关键资源要素。
本文存在一定程度的局限性。首先,由于数据可获得性,探索性创新衡量方法存在一定不足,企业双元创新衡量方式有待进一步优化和探索。其次,现实生活中,企业还面临来自分析师的业绩预测与历史和社会期望绩效反馈不一致的情况,本文尚未对上述情况进行讨论。未来研究可从这方面入手,探讨企业后续创新行为差异。最后,本文仅考虑了市场竞争和技术多样性两个重要情境变量,未来可以考虑引入其它有意义的情境变量进行深入研究。
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