黃蓉

【摘? 要】基于企業(yè)行為理論，以2008-2017年民營上市公司中的高新技術企業(yè)為樣本，論文通過理論分析和實證檢驗得出以下結論：行業(yè)業(yè)績期望落差與探索式創(chuàng)新呈U型關系，且股權集中度在兩者之間起負向調節(jié)作用。論文對消極績效反饋下決策者創(chuàng)新戰(zhàn)略制定及內部治理機制構建有一定理論和實踐意義。

【Abstract】Based on the theory of firm behavior and taking the high-tech enterprises of private listed companies from 2008 to 2017 as samples， this paper draws the following conclusions through theoretical analysis and empirical test： the industry performance expectation gap has a U-shaped relationship with exploratory innovation， and ownership concentration plays a negative moderating role between the two. This paper has a certain theoretical and practical significance for decision makers' innovation strategy formulation and internal governance mechanism construction under negative performance feedback.

【關鍵詞】行業(yè)期望落差;股權集中度;探索式創(chuàng)新

【Keywords】industry expectation gap; ownership concentration; exploratory innovation

【中圖分類號】F272? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2021）03-0092-02

1 引言

組織雙元理論認為創(chuàng)新具有異質性，可分為探索式創(chuàng)新和開發(fā)式創(chuàng)新，探索式創(chuàng)新需要新知識，具有更大的風險和不確定性，是偏離企業(yè)現(xiàn)有技術和市場、為提高企業(yè)長期績效而進行的創(chuàng)新。高科技行業(yè)的重要特點是技術變革和創(chuàng)新速度快，忽視外部信息、市場和技術發(fā)展的企業(yè)很快會被更具進取和創(chuàng)新精神的企業(yè)取代。要想獲取長久競爭優(yōu)勢，實施探索式創(chuàng)新是高科技企業(yè)的必然之路。根據(jù)企業(yè)行為理論，業(yè)績期望差距影響組織戰(zhàn)略決策，但以往研究尚未從資源約束以及經營反饋視角探究企業(yè)創(chuàng)新資源配置和創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇的動因，本文選取行業(yè)期望落差，從經營反饋視角來探究消極業(yè)績反饋對企業(yè)探索式創(chuàng)新的影響。

2 理論基礎與研究假設

2.1 行業(yè)業(yè)績期望落差與探索式創(chuàng)新

企業(yè)行為理論認為，決策者是有限理性的，當實際績效低于期望水平時，“不滿意”狀態(tài)會促使決策者更趨向于冒險和變革。行業(yè)業(yè)績期望落差是企業(yè)實際業(yè)績低于其行業(yè)期望水平的程度，在落差較小時，由于科技行業(yè)創(chuàng)新活躍度高、變化迅速的特質，決策者雖然感知到行業(yè)地位威脅的壓力但程度較小，因此，激進式調整企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的意愿較低。探索式創(chuàng)新對現(xiàn)有業(yè)務調整幅度大、投入額度大、投資期限長且面臨較大的融資約束、投資風險和外部性風險，短期內增加投入會使企業(yè)利潤承壓，加劇經營風險。

當行業(yè)業(yè)績期望落差超過一定閾值時，隨著落差程度的增加，企業(yè)會增加探索式創(chuàng)新活動。主要基于以下幾點原因：

①過大的業(yè)績期望落差增大決策者感知到的創(chuàng)新變革壓力。創(chuàng)新變革壓力既來自于企業(yè)聲譽和合法性的下降，也來自于決策者個人受到的質疑和譴責。

②過大的業(yè)績期望落差將降低實施探索式創(chuàng)新的機會成本。當現(xiàn)有市場和資源無利可圖時，資源配置到新市場更有可能幫助提高公司業(yè)績。

③探索式創(chuàng)新有助于改變利益相關者對企業(yè)的消極認知。對于衰退企業(yè)，市場更愿意接受采用新產品、新技術的有機式成長戰(zhàn)略，而非旨在減少成本的資產收縮式戰(zhàn)略。綜上所述，本文提出以下假設。

假設1：行業(yè)業(yè)績期望落差與探索式創(chuàng)新存在U型關系。

2.2 股權集中度的調節(jié)作用

股權集中度作為企業(yè)內部的微觀治理結構，會影響到不同主體間的利益，控股股東或大股東掌控董事會并行使著企業(yè)在戰(zhàn)略方向、投融資以及經營管理等方面的決策權。當行業(yè)業(yè)績期望落差小于閾值時，由于民營上市企業(yè)的大股東往往是家族成員或社會法人，他們的市場壓力巨大，更加注重企業(yè)聲譽和長遠發(fā)展，這些因素會促使大股東們感知到更大的地位威脅，從而增加對創(chuàng)新變化幅度大的探索式創(chuàng)新的偏好;當行業(yè)業(yè)績期望落差大于閾值時，管理者為尋找新的市場和經濟增長點，扭轉行業(yè)競爭劣勢，存在過度投資于高風險、高收益、高不確定性的探索式創(chuàng)新的動機。與股權集中度低的企業(yè)相比，在股權集中度高的企業(yè)中，大股東更有動力和能力監(jiān)督管理者的非效率投資行為，故此時股權集中度會削弱行業(yè)期望落差對探索式創(chuàng)新的促進作用。綜上所述，本文提出以下假設。

假設2：股權集中度削弱了行業(yè)期望落差與探索式創(chuàng)新的U型關系。

3 研究方法與數(shù)據(jù)處理

本文選取2008-2017年中國A股上市公司中的民營高新技術企業(yè)作為研究樣本，借鑒以往研究，剔除 ST、SST、*ST、金融保險類上市公司以及數(shù)據(jù)缺失較多的公司樣本，本文數(shù)據(jù)來自于CSMAR、WIND和CCER數(shù)據(jù)庫，共得到8865個有效觀測值，數(shù)據(jù)的處理和檢驗使用軟件STATA 15.0完成。

自變量：行業(yè)業(yè)績期望落差（IADi，t）是企業(yè)實際績效（Pi，t-1）和行業(yè)業(yè)績期望水平（CEi，t-1）差距的絕對值，即：

參考連燕玲等的做法僅匯報β1=0.4時的檢驗結果，并對Pi，t-1相對于因變量取滯后一期數(shù)據(jù)。

因變量：探索式創(chuàng)新（EXO）用研發(fā)活動費用化支出、營業(yè)收入表示。

調節(jié)變量：股權集中度（OC）用第一大股東持股比例表示。

控制變量：參考以往文獻，選取企業(yè)年齡、規(guī)模、董事會規(guī)模、獨董比例、市場化水平、行業(yè)競爭程度、年度和行業(yè)虛擬變量作為控制變量。

本文的檢驗模型如下：

4 實證結果與討論

在實證分析前，本文先對所有連續(xù)變量在1%的水平上進行縮尾處理，并對解釋與被解釋變量進行中心化處理，VIF檢驗結果顯示均值為1.12，不存在多重共線性。如表1所示，模型1和模型2分別檢驗了主效應和調節(jié)效應，在模型1中，自變量一次項系數(shù)為-0.215（p<0.01），顯著為負，二次項回歸系數(shù)為1.371（p<0.01），顯著為正，兩個端點的斜率分別為-0.2150和0.1760，明顯陡峭，且拐點處于自變量取值范圍之類，滿足U型成立條件，故假設1成立。在模型2中，調節(jié)變量與自變量平方項的交互項顯著為負（α=-3.952，p<0.05），這表明股權集中度起抑制作用，即假設2成立。

5 結論與展望

實證結果顯示，行業(yè)業(yè)績期望落差與探索式創(chuàng)新為U型關系，與股權集中度低的企業(yè)相比，股權集中度高的企業(yè)中，行業(yè)業(yè)績期望落差與探索式創(chuàng)新投入之間的U型關系將減弱。決策者應該意識到自身的有限理性以及決策過程中的“滿意策略”，使決策更加符合企業(yè)實際需要，并且進一步優(yōu)化股權結構，建立合理的內部治理機制，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境。

本文仍存在不足之處，未來可從以下幾個方面進一步完善：

①探討期望落差對開發(fā)式創(chuàng)新的影響。

②檢驗組織外部因素的調節(jié)作用。

③考慮期望順差對探索式創(chuàng)新投入的影響等。

【參考文獻】

【1】陳偉宏，鐘熙，宋鐵波.業(yè)績期望落差、股權集中度和企業(yè)環(huán)保投入[J].工業(yè)技術經濟，2017，36（12）：10-18.

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