企业家冒险倾向、区域冒险精神与企业创新
——一个有调节的中介模型

袁菲菲,谢永珍

(山东大学 管理学院,山东 济南 250100)

摘 要:企业家个人特质影响企业决策行为和决策结果,且其作用发挥受情境因素的制约。基于高阶理论,构建区域冒险精神的调节下,企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效产生影响的理论模型。以2014—2019年沪深两市上市公司为研究样本,结果发现:企业家冒险倾向对创新投入和创新绩效具有正向影响。创新投入能够促进创新绩效提升,而且在企业家冒险倾向和创新绩效间发挥部分中介作用。区域冒险精神对企业家冒险倾向和创新绩效关系的调节作用呈倒U型。结论揭示了企业内外部非正式制度的重要性,并进一步拓展了企业创新前置影响因素研究。

关键词:企业家冒险倾向;区域冒险精神;创新投入;创新绩效

Entrepreneurs' Risk-taking Tendency, Regional Adventurism and Enterprise Innovation:A Moderated Mediation Model

Yuan Feifei, Xie Yongzhen

(School of Management, Shandong University, Jinan 250100, China)

AbstractIn the post-epidemic era, the global economic value chain is facing a comprehensive adjustment with unknown macroeconomic direction. Digitalization and intelligence are accelerating the transformation effect of the new industrial revolution. Enterprises are the microscopic subjects that enable high-quality economic development, and technological innovation is the fundamental method to achieve high-quality enterprise development. The research on the factors influencing the antecedents of corporate innovation strategy has been abundant, but the research at the executive level has mainly focused on explicit traits such as professional background and education, ignoring the implicit traits of entrepreneurs. According to the higher echelon theory and leadership theory, the personal traits of entrepreneurs influence the decision-making behavior and results of the firm, and their role is constrained by contextual factors. The innovation decision of enterprise members is not only influenced by the internal driving force of individual sense of risk-taking, but also by the atmosphere of regional environment. Based on this, this paper constructs a model of the influence of entrepreneurial risk-taking tendency on innovation decision-making and innovation performance under the moderating effect of regional risk-taking spirit. The purpose of this paper is to explore: (1) the effect of entrepreneurial risk-taking propensity on innovation investment and innovation performance; (2) the mediating effect of innovation investment between entrepreneurial risk-taking propensity and innovation performance; (3) the differences in the effect of entrepreneurial risk-taking propensity on innovation investment and innovation performance in different regional risk-taking contexts; (4) the moderating effect of regional adventurism on the mediating effect of innovation inputs.

This paper takes listed companies in Shanghai and Shenzhen cities from 2014-2019 as the research sample. It makes descriptive statistics on the main variables by year. The results of ANOVA show that there are significant differences among the variables in different years. Referring to the previous research,this study proposes six models. Model 1 examines the impact of entrepreneurs' risk-taking tendency on innovation performance Model 2 examines the impact of entrepreneurs' risk-taking tendency on innovation investment. Model 3 examines the impact of innovation investment on innovation performance. Model 4 examines the mediating effect of innovation investment between entrepreneurs' risk-taking tendency and innovation performance; The interaction term between model tendency and regional risk-taking spirit has an impact on the entrepreneurs of innovative 5 innovation performance evaluation enterprises, that is, to explore the regulatory effect of regional risk-taking spirit on the relationship between entrepreneurs' risk-taking tendency and innovation performance; Model 6 explores the regulatory effect of regional risk-taking spirit on the relationship between entrepreneurs' risk-taking tendency and innovation investment; Model 7 is a total factor model, which is also a model in which intermediary effect and regulatory effect play a role together to test the regulatory effect of regional adventure spirit on the intermediary effect of innovation investment.

The results of empirical data show that entrepreneurial risk-taking propensity has a positive effect on innovation investment and innovation performance; innovation investment promotes innovation performance and plays a partially mediating role between entrepreneurial risk-taking propensity and innovation performance; the moderating effect of regional risk-taking on the relationship between entrepreneurial risk-taking propensity and innovation performance is inverted U-shaped.

This paper focuses on the influence of entrepreneurial risk-taking propensity and regional risk-taking spirit on firm behaviors, emphasizes the importance of informal institutions, and expands the study of the factors influencing the antecedents of firm innovation. It establishes a complete theoretical model of the role of entrepreneurial risk-taking propensity on innovation performance through innovation inputs under the regulation of regional risk-taking spirit, which provides a way to unveil the "black box" between entrepreneurial personal traits and firm performance. It provides a new perspective to uncover the "black box" between entrepreneurs' personal traits and firm performance, and extends the study of the mechanism and boundaries of the role of entrepreneurial risk-taking tendency. In addition, this paper not only uses hierarchical regression to determine part of the mediating effect of innovation input, but also further estimates the coefficient value of the mediating effect of innovation input, which provides methodological reference for the subsequent related research.

Key Words:Entrepreneurs' Risk-taking Tendency; Regional Adventurism;Innovation Investment; Innovation Performance

DOI10.6049/kjjbydc.2021090548

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2022)09-0083-11

收稿日期:2021-09-26

修回日期:2021-11-04

基金项目:国家社会科学基金重点项目(16AGL008);山东省自然基金项目(ZR2019MG019);山东省社科规划重点课题项目(14BGLJ01)

作者简介:袁菲菲(1992—),女,江苏泰州人,山东大学管理学院博士研究生,研究方向为公司治理、组织文化与战略管理;谢永珍(1963—),女,山东威海人,山东大学管理学院教授、博士生导师,研究方向为公司治理、组织理论与量子管理。

0 引言

在后疫情时代,全球经济价值链面临全面调整,宏观经济走向未知,数字化、智能化正加速新工业革命[1]。随着人工智能(AI)、量子技术、脑机接口、生命科学等高新技术产业更迭,多技术交叉融合需求更高,掌握前沿科技方向成为国家发展的关键。为此,世界各国加大前沿技术支持,全球技术竞争呈现加速态势。疫情导致经济停滞、全球通胀,全球经济更加脆弱,全球价值链面临更加剧烈的调整。习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会所作的《决胜全面建成小康社会,夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利》报告中指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。企业是经济高质量发展得以实现的微观主体[2],技术创新是实现企业高质量发展的根本方法[3]。据国家统计局社科文司2020年10月颁布的《中国创意指数研究》显示,2019年中国创新指数达到228.3(2005年为100),较上年增长7.8%。创新环境指数、创新投入指数、创新产出指数和创新成效指数则分别达到249.9、199.1、295.3和168.8,分别较上年增长10.5%、3.0%、11.8%和3.1%。总体来看,我国研发投入保持快速增长,企业创新主体作用持续稳固,创新产出成果丰硕。《国家创新驱动发展战略纲要》指出,技术创新是创新的核心要素,企业成为技术创新增资速度最快的投入主体。

现有企业创新战略前置影响因素研究丰富,但高管层面研究主要围绕专业背景、受教育程度等显性特质展开,忽略了企业家的隐性特质。《国家创新驱动发展战略纲要》提出,要发挥企业家在创新创业中的重要作用,大力倡导企业家精神,依法保护企业家的创新收益和财产权,培养出一大批勇于创新、敢于冒险的创新型企业家,建设专业化职业经理人队伍。根据高阶梯队理论和领导理论,企业家个人特质对企业战略选择和经济绩效具有重要影响。自Gilley等[4]基于风险感知视角,提出高管团队冒险倾向干扰企业经济行为以来,先后有学者证实,高管团队冒险倾向、企业家冒险倾向、CEO冒险倾向对企业绩效具有重要影响,具体包含创新绩效、公司成长、创业行为等绩效表现形式[5-11]。部分学者关注高管团队整体的冒险精神,忽略了企业家作为高管团队核心成员,个人特质对决策行为和企业绩效的重要影响[6-7]。有学者将企业家冒险倾向作为创新决策外部情境因素纳入模型,探究其在创新投入强度和企业绩效间的调节作用,忽视了企业家冒险精神作为管理者特质,是企业创新决策的重要前置影响因素[8-10]。刘兴国和张航燕[12]使用资产负债率、投资收益占比和小股东持股比例作为冒险精神的代理变量,实证检验发现,冒险精神与创新精神互为因果,且冒险精神对企业成长具有显著负向影响,但未对作用路径进行深入探讨。此外,既有研究在考虑企业家冒险倾向的作用边界时,关注企业家本身特质或外部经济环境的影响[11],未充分考虑与企业家价值观联系更为紧密的文化环境,企业家冒险倾向的作用路径和作用边界仍有待探究。

创新要素论指出,影响企业技术创新的内外部因素众多,区域文化作为外部非正式制度的重要内容对企业创新决策具有重要影响。企业创新决策不仅受个人冒险意识的驱动作用,也受区域环境氛围的影响。区域文化通过管理者价值观、企业文化等方式间接影响企业战略决策,对企业家个人特质具有重要调节作用。由于文化变量难以度量,其作用方式也难以推导,既有研究大多仍停留在问卷调查、理论分析等层面,其科学性有待提升。创新需要冒险,冒险精神作为区域文化的重要内容,与企业创新紧密关联。企业家冒险倾向对创新决策的影响也受区域文化影响,特别是区域冒险精神的影响。谢永珍和袁菲菲[13]通过对2014—2019年上市公司样本进行实证检验发现,区域冒险精神非线性调节董事会对创新投入决策选择的影响。

基于此,本文构建区域冒险精神调节下企业家冒险倾向对企业创新决策和创新绩效的影响模型,旨在探究:①企业家冒险倾向对创新投入和创新绩效的影响;②创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间的中介效应;③不同区域冒险精神情境下,企业家冒险倾向对创新投入和创新绩效的影响差异;④区域冒险精神对创新投入中介效应的调节作用。

1 理论分析与研究假设

1.1 企业家冒险倾向对创新投入与创新绩效的影响

根据高阶梯队理论,企业中管理者依据自身价值观、个性、认知模式和行为特征对企业内外部信息进行解读,在有限理性前提下作出战略决策,进而影响决策结果即企业绩效[14-15]。企业家冒险倾向是指企业管理者在外部风险情境下,对日常经营管理的冒险性偏好程度[10]。不同个体由于个性特质、文化背景、社会经验等因素差异,面对不确定性和风险时的表现会有所不同[16]。企业创新具有结果不确定性和收益滞后性等特征,是需要企业家进行冒险的决策行为。偏好风险的企业家比畏惧风险的企业家更热衷于投资风险性较强的项目,而且更注重创新绩效提升[17]

已有研究显示,管理者冒险倾向正向影响企业创新决策和创新绩效[18]。黄珊珊和邵颖红[19]从高管自信角度研究发现,具有较高冒险倾向和创新意识的企业家希望通过创新项目成功证明自身实力;王素莲[9]指出,企业要增强创新能力,应积极启用敢于冒险、善于冒险的企业家,企业家冒险倾向对企业创新绩效具有正向影响;刘兴国和张航燕[12]发现,企业内部创新精神和冒险精神互为因果,冒险精神对企业成长具有显著影响。一方面,冒险倾向强的企业家对冒险行为产生的收益更加乐观,追求高风险高收益的投资行为;另一方面,偏好冒险的企业家希望通过创新收益彰显才能,证明自身管理能力(易靖韬等,2015)。由此,本文提出以下假设:

H1:企业家冒险倾向对创新绩效具有正向影响。

H2:企业家冒险倾向对创新投入具有正向影响。

1.2 创新投入对创新绩效的影响

资源基础观指出,异质性资源可以为企业带来竞争优势[20]。研发投入是企业获取异质性资源与创新收益的主要渠道[9]。Griliches[21]、Romer[22]采用生产函数证实研发投入影响企业生产力;官建成和史晓敏[23]实证结果发现,研发投入增加能够促进企业研发能力增强,而研发能力是创新绩效提升的关键因素;鲁志国[24]指出,R&D活动是技术创新的核心环节。R&D活动是指企业将人力资源与物质资源相结合,致力于新技术、新产品开发的过程。企业期望通过新技术、新产品开拓市场以创造收益,获取核心竞争力[25],并使用新技术改变生产工艺,降低生产成本,提升产品质量,进而获取更大市场份额,促进自身绩效增长。由此,本文提出以下假设:

H3:创新投入对创新绩效具有正向影响。

1.3 创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间的中介效应

Carpenter[26]指出,高阶梯队理论的原始模型并不完善,未考虑高管特质主要通过中介变量对企业绩效产生影响;谢永珍[27]指出,企业绩效前置影响因素是决策行为的结构特征。为打开企业决策研究的“黑箱”,后续有学者关注高管特质对企业绩效影响的传导机制,将高管决策结果、决策强度、决策氛围作为中介变量纳入模型[11,28-31]。具体落实到企业创新绩效,有学者在研究创新绩效前置影响因素时,将创新投入强度作为中介变量纳入模型,结果发现,企业特质首先影响创新决策结果如研发投入,再通过研发投入创造企业创新绩效[13,32]

依据结构—行为—绩效逻辑范式,企业非正式制度通过决策行为对企业绩效产生影响。企业家冒险倾向作为高管特质,是企业内部非正式结构,首先影响企业家自身价值判断和战略选择。企业家依据个人风险偏好,对内外部信息进行分析和判断,进而作出创新战略决策。创新战略通过实践将创新投入转化为专利、专有技术或产品等,从而真正获得创新绩效[13]。简单来说,创新投入是企业家冒险倾向发挥作用的决策结果,而创新绩效是创新投入产生收益的结果,企业家冒险倾向通过干扰创新决策制定对创新绩效产生影响。因此,本文提出以下假设:

H4:创新投入在企业家冒险倾向和创新绩效间发挥中介作用。

1.4 区域冒险精神在企业家冒险倾向、创新投入、创新绩效间的调节作用

创新战略是企业内外部要素综合作用的结果[33]。区域文化是企业制定创新战略的重要情境因素,根据文化嵌入理论,人的行为和企业决策均受文化氛围的影响。企业家精神在很大程度上是一种区域性现象[34]。企业创新不仅需要大规模研发投入,而且需要创新文化氛围支撑[35],文化差异能够显著影响企业创新行为[36]。Hofstede[37]指出,文化对企业决策的作用主要通过影响权利分配、决策者价值观、普通员工行为方式及外部人员价值取向得以实现,企业家冒险倾向是决策者价值观的重要表现。

与企业创新行为密切相关的是区域冒险精神,创新需要冒险精神[19]。区域冒险精神对企业创新的影响主要有3个方面:一是影响区域人群的思维模式和行为方式。区域冒险倾向不同,区域文化开放性、包容性也有所差异,个体创新接受程度、消费者消费模式、人际交往间的信任水平均受到影响。二是影响企业文化和企业家风格。企业家的创业意识、创新诉求、创新文化底蕴均受外部区域冒险精神的影响,进一步表现在企业人才选拔、治理结构等内部制度安排上。此外,在冒险倾向突出的地区,企业往往鼓励创新、包容风险,更易吸引具有冒险精神和创新能力的人才,从而进一步强化企业创新文化。三是影响区域政府创新角色定位。政府在区域创新体系中可以扮演服务者、协调者或管理者角色,不同的冒险精神氛围下,政府对创新的态度不同。冒险倾向和创新力较强的政府,注重制定区域创新制度,扶持企业创新,促进产学研高度协调,提高创新效率,并推动区域管理创新、服务创新及融资创新,能够为企业创新带来政策和制度便利。

在冒险精神较强的区域,创新被视为促进企业核心竞争力提升的关键因素。企业家冒险倾向在区域冒险精神的助推下,更容易得到企业内部认可,促进创新决策制定,并推动创新投入转化为创新成果。文化是把“双刃剑”,当区域冒险精神不断提升时,企业追求创新的外部压力大于内部驱动力,逐渐弱化企业家冒险精神对创新行为的促进作用。区域冒险精神作为企业外部情境,对企业内部资源具有替代效应[13]。当外部驱动力过大时,企业本身特质的作用发挥受到限制,企业家冒险倾向对创新行为和创新绩效的促进作用降低。由此,本文提出以下假设:

H5:区域冒险精神对企业家冒险倾向与创新绩效关系的调节作用呈倒U型。

H6:区域冒险精神对企业家冒险倾向与创新投入关系的调节作用呈倒U型。

1.5 区域冒险精神对创新投入中介效应的调节作用

基于以上假设,本文建立一个有调节的中介模型(见图1),即企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效的影响受区域冒险精神的调节。据此,揭示企业家冒险倾向对企业创新的作用机制及边界条件。在不同区域冒险精神情境下,企业家冒险倾向的作用不同,创新投入的中介效应也不同。冒险精神较强的区域,R&D活动作为高风险、高收益的投资项目更易被视为创新绩效获取的主要方式[13],但也存在企业家冒险倾向的作用被外部压力所替代,创新投入在企业家冒险倾向和创新绩效间的中介作用降低的情况。随着区域冒险精神的变化,创新投入的中介作用也会产生变化,故本文提出以下假设:

图1 企业家冒险倾向、区域冒险精神、创新投入与创新绩效的作用机理

Fig.1 Mechanisms of entrepreneurs' risk-taking tendency, regional adventurism, innovation investment and innovation performance

H7:区域冒险精神对创新投入在企业家冒险倾向和创新绩效间的中介效应具有调节作用。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

选择2014—2019年沪深两市A股上市公司作为初始样本,剔除ST、*ST,以及数据缺失样本,最终得到12 647个有效样本点。考虑数据资料可得性和可靠性,剔除香港与澳门两个特别行政区以及台湾地区相关数据。企业数据主要来自国泰安公司研究系列财务指标、上市公司研发创新、行业财务指标等数据库,缺失部分根据企业年报手动整理获得,区域层面数据来自国家统计局和各省市统计局网站。

2.2 变量定义

2.2.1 被解释变量:创新绩效(CPER)

创新绩效衡量方法有两种方式,即企业专利数量和新产品收益情况。由于各企业新产品收益数据难以统计,本文借鉴易靖韬(2015)、武志勇等[38]的研究成果,采用专利数衡量企业创新绩效,此处专利数是指年度内授权专利数。考虑专利数据的右偏分布,同时为避免因零专利情况下丢失观测值,本文数据采用加1取对数形式进行处理。

2.2.2 解释变量:企业家冒险倾向(RTP)

对于高管层面的冒险倾向,既有研究主要有两种测量方式:一是使用高管团队风险量表[4,39];二是使用财务指标。问卷数据采集存在主观片面性,财务指标更能确保数据的可靠性。因此,本文借鉴齐秀辉等[10]的数据衡量方法,采用企业风险资产占总资产的比值进行测度。其中,风险资产包括企业可供出售的金融资产、持有至到期投资、投资性房地产3类长期资产和交易性金融资产,以及应收账款两类短期资产。风险资产投资是企业家冒险倾向的表现,风险资产越多,企业家冒险倾向越显著。

2.2.3 中介变量:创新投入(RDR)

企业创新投入主要有两个衡量指标:R&D净值和R&D占比。考虑到企业规模对净值的影响较大,本文借鉴前人研究成果,使用R&D费用占总资产的比率衡量企业创新投入。

2.2.4 调节变量:区域冒险精神(RAS)

在区域冒险精神测度方面,大部分文献使用问卷调查等一手数据,也有部分文献借鉴风险偏好测度方法,采用风险溢价等方式,但均不适用于区域层面。参考谢永珍和袁菲菲[13]的研究方法,采用3年新增的私营企业数*10000/15~60岁人口数衡量区域文化对冒险的偏好。创业活动具有高投资、长周期、高风险等特性,本质是突破自我、寻求冒险的经济行为,主要通过经济投入和劳动付出获取收益,与企业内部创新行为逻辑一致,价值取向一致,故本文采用该衡量方法。

2.2.5 控制变量

考虑到变量涉及企业和区域两个层面,本文在企业层面选择各类可能对企业创新活动产生影响的财务指标,包括企业规模(总资产)、主营业务收入、边际利润率等。为避免回归系数过大,对部分数据进行对数化处理。另外,将地区上一年度GDP作为区域层面的控制变量(以省级区域为单位),将企业行业属性和统计年份作为虚拟变量加以控制,各变量名称和衡量方法具体见表1。

表1 变量名称与衡量方法

Tab.1 Variables and measurements

变量类型变量名称测量方法被解释变量创新绩效(CPER)Ln(年度内专利授权数+1)解释变量企业家冒险倾向(RTP)风险资产总额/总资产中介变量创新投入(RDR)R&D费用/总资产调节变量区域冒险精神(RAS)3年新增私营企业数量*10000/15~60岁人口数控制变量前一期国内生产总值(GDP-1)统计前一年各省地区生产总值总资产(TA)Ln(资产各项目总计+1)应收账款(AR)Ln(公司因销售商品、产品、材料、提供劳务及办理工程结算等业务,而应向购买单位或接受劳务单位收取的款项+1)主营业务收入(MOP)Ln(公司经营主要业务所取得的收入总额+1)资产负债率(DASSET)负债总额/资产总额营业毛利率(GPM)主营业务利润/主营业务收入资产收益率(RASSET)净利润/平均资产总额平均资产总额=资产合计期末余额边际利润率(MPR)(利润+销售成本)/销售收入年份(YEAR)统计当年年份虚拟变量行业(IND)行业虚拟变量

2.3 模型设计

本文涉及中介效应、调节效应以及有中介的调节效应检验[33-34],故参照温忠麟等[40]、Hayes[41]的检验方法,构建以下模型:

CPER=β0+β1RTP+β2Controls+ε

(1)

RDR=β0+β1RTP+β2Controls+ε

(2)

CPER=β0+β1RDR+β2Controls+ε

(3)

CPER=β0+β1RTP+β2RDR+β3Controls+ε

(4)

CPER=β0+β1RTP+β2RAS2+β3RTP×RAS2+β4Controls+ε

(5)

RDR=β0+β1RTP+β2RAS2+β3RTP×RAS2+β4Controls+ε

(6)

CPER=β0+β1RTP+β2RAS2+β3RTP×RAS2+β4RDR+β5Controls+ε

(7)

以上模型分别对应本文H1—H7,模型1检验企业家冒险倾向对创新绩效的影响;模型2检验企业家冒险倾向对创新投入的影响;模型3检验创新投入对创新绩效的影响;模型4检验创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间的中介效应;模型5检验企业家冒险倾向与区域冒险精神的交互项对创新绩效的影响,即探究区域冒险精神对企业家冒险倾向与创新绩效关系的调节作用;模型6探究区域冒险精神对企业家冒险倾向与创新投入关系的调节作用;模型7是全要素模型,也是中介效应和调节效应共同发挥作用的模型,用以检验区域冒险精神对创新投入中介效应的调节作用。Controls是本文控制变量的总称,β是各指标回归系数,ε是随机干扰性。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计与相关性分析

3.1.1 描述性统计

本文对主要变量进行分年度描述性统计,方差检验(ANOVA)结果显示,各变量在不同年份差异显著。2015年后,创新绩效、企业家冒险倾向、创新投入和区域冒险精神平均值均呈现逐年递增趋势。由此可见,不论是企业对创新活动的重视程度,还是区域和个人冒险倾向均逐步提升。2018年、2019年创新绩效标准差显著提升,可见企业间创新成果差距逐渐拉大,创新投入标准差基本稳定。企业家冒险倾向标准差未见明显变化,可见企业家个人特质基本保持稳定。但2015年后,区域冒险精神标准差逐渐提升,一方面是因为地方政策差异和经济发展不平衡造成区域经济文化差异显著,特别是区域创业热情差异显著;另一方面,随着改革开放的发展,各地区文化多元性进一步提升,在外来文化冲击下,各地区文化差异进一步加强。

表2 主要变量描述性统计结果

Tab.2 Results of descriptive statistics of main variables

变量指标201420152016201720182019ALLANOVACPERMean2.9183.0122.9843.0123.5363.6393.1390.000S.D.1.3031.3261.3081.3242.1752.2521.616Min0.6930.6930.6930.6930.0000.0000.000Max8.7479.2659.1829.5039.67411.212151.610RTPMean0.1610.1650.1680.1720.1820.2030.1740.000S.D.0.1140.1130.1130.1150.1110.1280.116Min0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000Max0.6990.7560.7660.8070.8120.8130.813RDRMean4.2604.4874.6674.6935.4945.6704.8130.000S.D.5.7795.3105.4945.8354.9215.2575.509Min0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000Max137.45088.560125.910151.61054.65283.229151.610RASMean41.35227.24459.59894.331100.259109.45370.6570.000S.D.39.82224.39839.59258.11855.76263.09756.814Min-7.481-2.3205.9621.26712.463-7.808-7.808Max118.80875.002117.500196.363189.836198.856198.856Sample Size1 9572 1532 4652 8431 5771 65212 647

3.1.2 Person相关性检验

表3显示,变量两两之间相关系数最大值为0.104,远小于0.8。后续回归模型中主要变量的VIF值最大为1.917,远小于临界值10,故本研究不存在严重的多重共线性问题。此外,表3显示,企业家冒险倾向与创新绩效正相关(β=0.069,p<0.01),与创新投入正相关(β=0.092,p<0.01),初步支持H1、H2。创新投入与创新绩效也显著正相关(β=0.039,p<0.01),初步验证H3

表3 主要变量相关性分析结果

Tab.3 Results of correlation analysis of main variables

注:******分别代表在1%、5%和10%置信水平下显著(双尾检验),下同

变量CPERRTPRDRRASCPER1RTP0.069***1RDR0.039***0.092***1RAS0.086***0.104***0.065***1

3.2 层次回归分析

为确保研究数据的一致性,本文对回归模型中的数据进行标准化处理,前3个模型的被解释变量是创新投入(RDR)。M1只纳入控制变量,结果显示本文控制变量成立(R2=0.254,F值=307.36,P<0.01),控制变量对创新投入的解释力度达到25.4%。M2在M1基础上加入解释变量企业家冒险倾向(RTP),结果显示,企业家冒险倾向对创新投入具有显著正向影响(β=0.020,P<0.05),H2得到验证,企业家冒险倾向对创新投入具有显著正向影响。M3在M2基础上纳入调节变量和交互项,因本文认为区域冒险精神的调节作用呈倒U型,故此处纳入区域冒险精神的二次项。结果显示,虽然区域冒险精神的二次项显著,但与自变量的交互项不显著,只能说明区域冒险精神对创新投入具有倒U型影响,但不能调节企业家冒险倾向对创新投入的影响,H6未得到检验。相较于M1,M2和M3的R2都呈现上升趋势,说明引入的变量有效,能够提升模型解释力。

M4—M6的被解释变量是创新绩效(CPER)。同样M4只纳入控制变量,结果显示,控制变量成立(R2=0.174,F值=190.23,P<0.01),控制变量对创新绩效的解释力度达到17.4%。M5加入解释变量企业家冒险倾向(RTP),结果显示,企业家冒险倾向对创新绩效具有正向影响(β=0.066,P<0.01),H1通过检验。M6在M4的基础上纳入中介变量创新投入(RDR),结果显示,创新投入对创新绩效具有显著正向影响(β=0.157,P<0.01),H3得到验证。M7同时加入解释变量和中介变量,结果显示加入中介变量后,自变量系数降低,说明存在部分中介作用,即创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间发挥部分中介作用,H4通过检验。M8在M5基础上加上调节变量和交互项,结果显示,区域冒险精神(RAS)二次项的调节作用显著为负(β=-0.020,P<0.05),H5通过检验。M9是本文全要素模型,在同时纳入解释变量、中介变量、调节变量和交互项后,结果显示,企业家冒险倾向对创新绩效的正向影响、创新投入对创新绩效的正向影响以及区域冒险精神的倒U型调节作用依旧显著。其中,M6的ΔR2揭示的是模型在拥有控制变量后,纳入中介变量所产生的解释力差异;M7的ΔR2揭示的是模型在拥有解释变量后,纳入中介变量所产生的解释力差异;M8的ΔR2揭示的是模型在拥有解释变量后,纳入调节变量和交互项所产生的解释力差异; M9的ΔR2揭示的是模型在拥有解释变量和中介变量后,纳入调节变量和交互项所产生的解释力差异。

表4结果显示,创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间发挥部分中介作用,为进一步检验中介作用的效应值,本文使用SPSS中的Process程序[42],基于拔靴法(Bootstrapping)估计变量间的直接效应、间接效应和总效应值,结果见表5。

表4 层级回归分析结果

Tab.4 Hierarchical regression analysis results

变量被解释变量:RDRM1M2M3被解释变量:CPERM4M5M6M7M8M9TA0.167***0.180***0.181***0.119***0.162***0.093***0.134***0.165***0.137***(0.021)(0.022)(0.022)(0.022)(0.023)(0.022)(0.023)(0.023)(0.023)AR0.087***0.076***0.075***0.157***0.121***0.143***0.109***0.117***0.106***(0.009)(0.011)(0.011)(0.010)(0.011)(0.010)(0.011)(0.011)(0.011)MOP-0.341***-0.345***-0.345***0.171***0.160***0.224***0.213***0.159***0.212***(0.022)(0.022)(0.022)(0.023)(0.023)(0.023)(0.023)(0.023)(0.023)DASSET-0.126**-0.128***-0.127***-0.010-0.0160.0100.004-0.0130.006(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)GPM0.286***0.286***0.286***0.0050.003-0.040***-0.041***0.004-0.040***(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)RASSET-0.184***-0.184***-0.185***-0.009-0.0090.020*0.020**-0.0100.019*(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)MPR0.137***0.135***0.136***0.038***0.033***0.016*0.0120.034***0.013(0.008)(0.008)(0.008)(0.009)(0.009)(0.009)(0.009)(0.009)(0.009)GDP-10.0060.0060.005-0.003-0.0030.0020.0020.0020.001(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)YEAR控制控制控制控制控制控制控制控制控制LND控制控制控制控制控制控制控制控制控制RTP0.020**0.020**0.066***0.063***0.066***0.063***(0.009)(0.011)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)RDR0.157***0.155***0.154***(0.009)(0.009)(0.009)RAS20.028***0.044***0.040***(0.015)(0.009)(0.009)RTP*RAS2-0.003-0.020**-0.020**(0.016)(0.008)(0.008)R20.2540.2540.2550.1740.1770.1920.1950.1780.196ΔR20.2540.0000.0010.1740.0030.0180.0180.0020.001F值307.36***287.27***254.19***190.23***181.10***200.61**191.22***161.63***171.50***

表5 企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效的直接、间接及总效应

Tab.5 Direct, indirect and total effects of entrepreneurs' risk-taking tendency on innovation performance through innovation investment

阶段第一阶段PMX第二阶段PYM效应直接效应PYX间接效应PYMPMX总效应PYX+PYMPMX0.022 0**0.159 5***0.063 7***0.003 5***0.067 2***

表5结果显示,第一阶段企业家冒险倾向对创新投入的影响系数为0.022 0,且95%置信区间不包含0,影响显著。同理,第二阶段创新投入对创新绩效的影响系数为0.159 5,且影响显著。直接效应即企业家冒险倾向不通过创新投入直接对创新绩效产生的影响,其系数为0.063 7;间接影响是指企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效产生的影响,系数为0.003 5,均显著。故企业家冒险倾向对创新绩效的总影响系数(直接效应系数+间接效应系数)为0.067 2。创新投入的部分中介效应再次得到验证,H4通过检验。创新投入的中介效应见图2。

图2 创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间的中介效应

Fig.2 Mediating effect of innovation investment between entrepreneurs' risk-taking tendency and innovation performance

3.3 有调节的中介分析

本文使用Preacher等[43]提出的方法分析有调节的中介效应,依据Process程序中的Model 8进行检验。表6结果显示,当区域冒险精神取值较小(均值减去一倍标准差)、适中(均值)、较大(均值加上一倍标准差)时,创新投入的中介效应逐渐降低,说明区域冒险精神负向调节创新投入的中介作用,但调节作用是否显著还需根据差异值的显著性加以判断。数据结果显示,差异值确实为负,但其在95%置信区间取值包含0(置信区间为-0.003 0~0.002 1),有调节的中介作用差异性不显著。结合上文研究结果,区域冒险精神调节企业家冒险倾向对创新绩效的影响,但不调节企业家冒险倾向对创新投入的影响,意味着中介变量的前半段调节作用不显著。因此,调节变量无法影响创新投入的中介效应,符合逻辑,H7未通过检验。

表6 创新投入在区域冒险精神调节下的中介效应检验结果

Tab.6 Results of the mediating effect of innovation investment moderated by regional adventurism

变量RAS条件间接效应中介效应标准误置信区间有调节的中介效应差异标准误置信区间RDRM-SD0.003 70.002 2[-0.000 2,0.008 5]M0.003 40.001 7[0.000 0,0.006 6]M+SD0.003 10.002 1[-0.000 9,0.007 2]-0.000 30.001 3[-0.003 0,0.002 1]

3.4 稳健性检验

3.4.1 跨层检验

最小二乘法(OLS)默认变量具有独立性,考虑到区域冒险精神属于区域层面数据,同一区域内企业变量可能存在关联,与基础假定产生冲突。因此,本文使用多层线性模型(模型8、模型9)重新检验区域冒险精神的跨层调节作用,回归结果见表7。

第一层次:RDRij=β0j+β1jRTPij+β2jControls+εij

第二层次:β0j=γ00+μ0j

β1j=γ10+γ11RASj+μ1j

β2j=γ20+μ2j

(8)

第一层次:CPERij=β0j+β1jRTPij+β2jControls+εij

第二层次:β0j=γ00+μ0j

β1j=γ10+γ11RASj+μ1j

β2j=γ20+μ2j

(9)

模型中i代表企业编号,j代表区域编号,RTPijRDRijCPERij分别代表第j个区域中第i个企业的企业家冒险倾向、创新投入和创新绩效。RASj代表第j个区域的冒险精神。考虑到变量涉及多个年份,本文将跨层匹配IP设置为区域和年份编码的结合,如北京市2014年数据IP为14,北京市2015年数据IP为15,天津市2014年数据IP为24,以此类推。年份变量不再作为控制变量,行业变量以数值形式作为控制变量纳入模型。

表7结果显示,在跨层模型中,区域层面的控制变量GDP-1显著性提升,调节变量区域冒险精神(RAS)的二次项仍只调节企业家冒险倾向与创新绩效的关系,不调节企业家冒险倾向与创新投入的关系,与上文结论一致。M10和M12为跨层模型中的空模型,用以计算组内相关系数ICC值(ICC=组间方差/(组间方差+组内方差)),结果显示,创新投入和创新绩效作为被解释变量时,组内相关系数即区域层面数据对被解释变量的解释力度分别为4.950%、3.596%,由于ICC值均小于5%,故本文无需使用跨层模型,使用传统OLS模型即可[44]

表7 区域冒险精神的跨层调节作用

Tab.7 Cross-level regulation of regional adventurism

变量被解释变量:RDRM10M11被解释变量:CPERM12M13M14TA0.184***0.189***0.162***(0.069)(0.029)(0.028)AR0.067***0.114***0.104***(0.014)(0.017)(0.017)MOP-0.361***0.138***0.191***(0.075)(0.028)(0.027)DASSET-0.112***-0.0080.009(0.013)(0.011)(0.012)GPM0.279***0.002-0.039***(0.030)(0.012)(0.014)RASSET-0.180***-0.0060.021*(0.030)(0.012)(0.012)MPR0.134**0.034***0.014(0.057)(0.010)(0.015)GDP-1137.972***110.653***111.094***(48.568)(34.381)(34.455)LND0.112***-0.041***-0.058***(0.011)(0.010)(0.011)RTP0.016*0.069***0.066***(0.015)(0.014)(0.009)RDR0.148***(0.020)RAS20.0560.081**0.081**(0.042)(0.034)(0.034)RTP*RAS2-0.002-0.024**-0.023**(0.005)(0.011)(0.011)方差构成组内方差σ20.9600.7310.9650.8150.799组间方差τ000.0500.0490.0360.0300.031Chi-square769.761*** 884.233*** 658.609***639.342***652.438***

3.4.2 异方差检验

为避免异方差对回归模型的影响,本研究进一步计算出层次回归模型中的残差值,具体包含未标准化残差项和残差绝对值。结果显示,绝大多数残差围绕0在(-2,2)区间随机分布,初步满足回归模型的基本假定。进一步检验自变量RTP与残差绝对值的斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数,结果显示,相关系数为0.003,P值为0.739,远远大于0.1,故本文不存在异方差。

3.4.3 自相关检验

首先,结果显示,残差分布无明显线性,可以初步判断本文数据不存在时间序列自相关。其次,按层次回归模型进行计算,当被解释变量为RDR时,全要素模型DW值为1.890,当被解释变量为CPER时,全要素模型DW值为1.963,均接近2,可推断本文数据不存在自相关性。

3.5 进一步探究

单因素方差分析(ANOVA)结果显示,企业家冒险倾向(RTP)在行业间差异显著(p<0.01)。为进一步探究行业属性对企业家冒险倾向与创新绩效关系的影响,本文将行业竞争程度作为调节变量纳入模型。行业竞争程度作为外部治理机制,主要通过市场竞争压力产生的破产威胁对管理者决策发挥作用(李长娥、谢永珍,2016)。企业创新是高风险高收益的投资项目,在激烈的市场竞争情境下,企业创新投入热情较高,需要通过产品创新提升自身竞争力。强大的外部竞争压力能够强化企业家冒险倾向,促进其对创新绩效发挥正向作用。

参照既有研究成果,本文使用赫芬达尔指数(HHI)衡量行业竞争程度。企业样本综合上证A股和深证A股企业,剔除ST或*ST、当年新上市、已退市或被暂停上市的公司,依据2012版证监会行业分类代码对样本进行归类,分别计算各行业HHI指数。此处HHI指数是逆指标,数值越大,市场集中度越高,竞争力越弱;数值越接近0,市场越分散,竞争程度越高。行业竞争程度的调节作用检验结果见表8,其中,M15的ΔR2是M15与M2中R2的差值,表示在加入控制变量和自变量RTP后再加入HHI,模型对RDR解释力度的变化。同理,M18的ΔR2是M18与M5中R2的差值,表示在加入控制变量和自变量RTP后再加入HHI,模型对CPER解释力度的变化。

表8 行业竞争程度的调节作用

Tab.8 Moderating effect of the industry competition degree

变量被解释变量:RDRM15M16M17被解释变量:CPERM18M19M20M21TA0.199***0.198***0.199***0.167***0.167***0.170***0.139***(0.022)(0.022)(0.022)(0.023)(0.023)(0.023)(0.023)AR0.060***0.060***0.059***0.118***0.118***0.114***0.105***(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)MOP-0.353***-0.353***-0.353***0.157***0.157***0.156***0.211***(0.022)(0.022)(0.022)(0.023)(0.023)(0.023)(0.023)DASSET-0.126***-0.126***-0.125***-0.015-0.015-0.0130.006(0.010)(0.010)(0.010)(0.011)(0.011)(0.011)(0.011)GPM0.275***0.275***0.275***0.0020.0010.002-0.040***(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)(0.011)RASSET-0.180***-0.180***-0.181***-0.008-0.008-0.0090.019*(0.010)(0.009)(0.009)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)MPR0.133***0.133***0.133***0.033***0.033***0.033***0.013(0.008)(0.008)(0.008)(0.009)(0.009)(0.009)(0.009)GDP-10.0040.0040.0040.0030.0020.0020.001(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)YEAR控制控制控制控制控制控制控制LND控制控制控制控制控制控制控制RTP0.017*0.018*0.017*0.066***0.065***0.066***0.063***(0.009)(0.009)(0.009)(0.010)(0.010)(0.010)(0.010)RDR0.154***(0.009)RAS20.027***0.044***0.040***(0.009)(0.009)(0.009)RTP*RAS2-0.002-0.020**-0.020**(0.007)(0.008)(0.008)HHI-0.118***-0.120***-0.120***-0.020**-0.019**-0.019**0.000(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)RTP*HHI-0.018**-0.018**0.0060.0060.009(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)(0.008)R20.2680.2680.2690.1770.1770.1790.197ΔR20.0140.0000.0010.0000.0000.0020.018F值288.58***272.00***244.03***170.26***160.28***145.03***154.48***

由M15、M18可见,HHI对RDR和CPER具有显著负向影响(β=0-0.118、-0.020,P<0.01),由于HHI是逆指标,说明行业竞争程度对企业创新行为和创新收益具有正向影响,行业竞争程度越大,企业研发投入越多,获得的创新收益越高,符合理论逻辑。M16显示,RTP*HHI对RDR的影响显著为负,说明行业竞争程度正向调节企业家冒险倾向对创新投入的影响,行业竞争程度越高,越有利于强化企业家冒险倾向对创新决策的正向影响,与理论分析结果一致。但在M19中,交互项系数不显著,说明行业竞争程度对企业家冒险倾向与创新绩效的关系影响不大。M17、M20在加入HHI的前提下加入另一个调节变量,即区域冒险精神及其与自变量RTP的交互项,结果显示,区域冒险精神的调节作用与上文结论一致,主要方向和显著性均未发生改变。因此,行业竞争程度不会影响区域冒险精神的作用发挥。M21是全要素模型,主要变量关系未发生显著改变。对比区域冒险精神与行业竞争程度的调节作用发现,区域冒险精神主要影响企业家冒险倾向与创新绩效的关系,行业竞争程度主要影响企业家冒险倾向与创新投入的关系,后者着重在创新决策制定过程中发挥作用。

4 结语

4.1 结论

企业家个人特质如冒险倾向对企业创新行为具有重要影响,且外部区域文化对企业内部战略决策和绩效产出存在干扰。本文构建区域冒险精神调节作用下,企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效的影响理论模型,通过实证检验得到如下主要结论:

(1)企业家冒险倾向对企业创新投入和创新绩效具有正向影响,说明企业家对风险的偏好有助于促进企业创新投资行为,并促进企业研发投入转化率提升,实现创新绩效增长。

(2)创新投入对创新绩效具有正向推动作用,说明当前研发投入依然是企业创新绩效增长的主要实现路径,R&D支出作为生产要素对企业创新绩效具有重要影响。

(3)创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间发挥部分中介作用,企业家冒险倾向作为个人特质能够影响管理者信息处理方法和决策偏好,并通过决策差异对企业绩效产生差异化影响。

(4)区域冒险精神作为企业创新行为的重要情境因素,在企业家冒险倾向与创新绩效间发挥倒U型调节作用。区域冒险精神越强,企业家冒险倾向越容易得到企业内部认可,对创新绩效的推动作用就越显著。但当区域冒险精神到达一定强度后,企业外部对创新行为的激励作用更显著,企业家冒险倾向的促进作用逐渐被替代,对创新绩效的促进作用逐渐下降。

(5)区域冒险精神对创新投入中介效应的调节作用不显著,说明无论区域冒险精神如何变化,创新投入在企业家冒险倾向与创新绩效间的中介效应始终保持稳定,创新投入依旧是企业家冒险倾向影响创新绩效的重要路径。

4.2 理论贡献

(1)本文关注企业家冒险倾向和区域冒险精神对企业行为的影响,强调非正式制度的重要性,拓展了企业创新前置影响因素研究。

(2)本文从企业内外部出发,构建区域冒险精神调节作用下,企业家冒险倾向通过创新投入对创新绩效的影响理论模型,为揭开企业家个人特质与企业绩效关系研究的“黑箱”提供了新视角,扩展了企业家冒险倾向的作用机制及边界研究。此外,区域冒险精神的非线性调节作用符合实践逻辑,企业承担适当的风险有助于其绩效提升[44]。实践中,文化和区域环境的影响都存在“过犹不及”的问题,简单线性相关与实践逻辑背离,无法揭示变量间关系的复杂性。

(3)本文不仅使用层次回归法揭示创新投入的部分中介作用,而且进一步估算出创新投入中介效应的系数值,可为后续相关研究提供借鉴。

4.3 实践启示

(1)管理者应重视冒险倾向等非正式制度对决策行为和企业绩效的影响。一方面,既有企业管理者要培养自身创新意识,适当提高风险偏好;另一方面,人才选拔不能仅停留在学历、性别、年龄等显性特质上,要关注个人特质如风险偏好等隐性特征。在主要管理人员培养方面,应重视其风险意识与冒险倾向的培养。

(2)为提升企业创新绩效,管理者要适当增加研发资金,提高研发投入转化率。研发投入是实现创新绩效的主要来源,企业要建立自己的研发团队,并提供充足的资金和资源,确保研发投入有效转化为新产品、新技术和新工艺。此外,企业家要强化自身冒险倾向,结合区域冒险精神,推动企业创新活动。企业发展必须充分考虑外部情境因素的作用,因为企业成长是内外部因素综合作用的结果,企业家在选择区域时,除考虑区域基础设施、制度环境、人力资源等显性因素外,也要重视区域文化环境,特别是与企业创新行为紧密关联的冒险精神等隐性因素。

(3)区域冒险精神在企业家冒险倾向与创新绩效间存在倒U型调节作用,符合文化影响“过犹不及”的现实特征。实践活动中,任何因果关系都不是简单线性关联,在企业发展的不同阶段,变量间关系有可能发生复杂变化。企业家要采用动态非线性思维分析问题,制定战略并推动其转化为企业绩效。

4.4 局限与展望

本研究存在以下不足之处:第一,各指标衡量方法有待改进。由于文化的复杂性,变量衡量方法无法完全体现其内涵和作用结果,既有测量指标存在片面性问题,需要挖掘更合理的指标。第二,基于数据可得性和完整性,仅选取了上市公司样本,未来应扩展研究样本,以确保研究结论的可靠性。第三,区域冒险精神的倒U型调节作用说明文化是把“双刃剑”,但双刃剑的“度”在哪里仍需进一步探究,未来应寻找更科学的测度方法,计算出调节变量的作用系数,为企业实践提供理论依据。

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(责任编辑:张 悦)