越挫越勇，還是知難而退？
——創新失敗對國有企業創新的影響研究

王昆， 盧孟秋， 丁燁旻

（1. 江西理工大學經濟管理學院，江西 贛州 341000； 2. 馬來西亞博特拉大學商學院，馬來西亞 雪蘭莪州 43400）

一、引 言

創新失敗作為創新過程中不可避免的客觀事實，近年來逐漸受到了學者關注。 有關創新失敗的研究主要集中在創新失敗的影響因素方面。孫彥廣指出各種環境因素的不確定性、創新項目本身的難度及企業自身能力的局限性是導致企業技術創新失敗的根源[1]。 過度的探索式創新會導致企業資源的大量消耗和創新失敗概率增高，進而減少企業收益。部分學者還對創新失敗的后果開展了進一步的研究，主要集中在創新失敗后的學習行為。 黃杜鵑等發現不同失敗學習模式會對企業創新績效產生不同影響[2]，并且創業相關能力[3]、員工間的高質量關系[4]能夠正向促進失敗學習與企業創新行為之間的關系。 然而，有關創新失敗在影響企業創新決策方面研究并不多見。 值得注意的是，Gong 等研究發現創新失敗會對管理者的情緒產生影響，進而影響管理者的決策行為，并對此后的投資活動產生顯著影響[5]。 古志輝等利用我國上市企業數據就創新失敗后的策略調整進行了研究，發現創新失敗會導致企業在后期的研發過程中增加研發投入，且政府補助能夠正向促進創新失敗與新增研發投入之間的關系[6]。

現有研究圍繞創新失敗進行了初步的有益探索， 但鮮有學者涉及創新失敗在影響國有企業創新決策方面的研究， 創新失敗觸發企業創新決策的路徑也不得而知。國有企業是國民經濟的重要支柱，在實施創新發展過程中扮演著重要角色。 在全面深化國有企業改革背景下， 國有企業創新能力的提升成為學術界關注的熱點及重點問題。因此，本文嘗試從國有企業視角出發， 研究創新失敗對國有企業創新決策的影響，以期為現有研究做一些有益補充。

二、理論分析與研究假設

（一）創新失敗與國有企業創新投入

創新失敗作為企業創新過程中不可避免的客觀事實， 意味著實際績效與預期績效存在一定偏差，因前期付出的創新投入資金沒有實現預期的回報而面臨損失前景，這時管理者可能會通過調整創新投入計劃來校正偏差。 依據前景理論，當企業面臨創新失敗的損失前景時，管理者會積極承擔風險以期在后續的研發過程中獲得更大的收益，進而對企業創新投入產生積極影響[7]。 Eggers 發現企業的失敗經歷將導致企業更新對行業的期望并選擇追求風險較小的替代方案[8]。 古志輝等研究發現企業在失敗后可能會在后期投資決策中增加研發投入，且政府補助能夠強化這種關系[6]。因此，創新失敗可能會促使國有企業管理者“越挫越勇”，并在后續的研發投入決策中加大投資強度。

創新失敗也可能帶來消極效應。由于創新失敗可能會增加企業管理層的風險厭惡，進而抑制企業創新。 諸多研究也指出，失敗本身就很令人恐懼，給情緒帶來毀滅打擊，且帶來高額成本[9]。 對于企業來說，創新失敗還會使其產生更多風險厭惡，進而使企業管理層不會傾向開展更多的企業創新活動，國有企業管理者也可能會因此“知難而退”，轉而去投資更加穩健的項目。

基于以上分析，提出以下假設：

假設H1a：其他條件不變，創新失敗顯著促進了國有企業創新水平。

假設H1b：其他條件不變，創新失敗顯著抑制了國有企業創新水平。

（二）損失厭惡加強機制

從已有研究來看，企業創新活動的開展主要基于企業管理者的創新動機和創新能力兩大要素。從創新動機來看，創新失敗增加了企業管理者的損失厭惡程度，進而會加大企業創新投入水平。 基于績效反饋理論，管理者會依據期望績效與實際績效之間的差距來做出新的戰略決策。當實際績效好于期望績效時， 意味著管理者前期的決策是正確的，會采取較為穩健的戰略決策， 繼續沿著原定策略發展，如努力降低經營成本，減少高風險性項目和研發創新投入的力度[10]。 而當實際績效比預期績效差時，則認為因前期決策失誤而面臨損失前景，會做出新的決策來對應對前期決策失敗問題。由于實際績效與預期績效產生背離，企業利益相關者可能會給企業管理者施加壓力，這時管理者通常會采取相對激進的變革性戰略，而采取加大創新投入的策略[11]。 創新失敗意味著實際績效與預期績效存在一定偏差，創新失敗可以通過加強企業管理者的損失厭惡程度來提高新一輪的創新投入水平。

基于以上分析，提出假設2：

H2： 創新失敗可以通過損失厭惡加強機制來提高企業創新投入水平。

（三）失敗學習加強機制

從創新能力來看，創新失敗通過更有效的失敗學習促進國有企業創新。 基于失敗學習理論，失敗是一種重要的歷史經驗，作為組織學習的重要來源與知識載體，對后續的正確行為至關重要。 企業行為人在失敗后會學習到較多有價值的信息，這將有助于后續的成功[5]。 并且，行為人會將失敗進行歸因，進而影響學習效果[12]。 失敗學習能有助于提高問題處理能力、 減少類似失敗概率及改進績效，是獲取創新優勢的重要路徑[13]。 在現有失敗學習研究中， 更多文獻聚焦在組織學習及認知等研究視角上。 從組織學習視角上，學者們認為企業可以從自身的失敗經歷中獲得學習，并將失敗學習分為單環和雙環模式， 或探索學習和利用學習兩個階段[14]。從認知視角上，失敗不僅可以吸取自身經驗，還能從其他失敗企業案例中獲得有價值的信息。 對此，本研究將創新失敗限定為企業自身的經歷，不包含對外部失敗企業的學習。

基于以上分析，本文提出假設3：

H3： 創新失敗可以通過失敗學習加強機制來提高企業創新投入水平。

三、研究設計

（一）樣本和數據來源

為了研究創新失敗對國有企業創新的影響，本文選取2008—2018 年間滬深A 股上市國有企業作為初選樣本。 同時，為了保證數據的完整性，本文對所有樣本內的上市公司進行了篩選， 剔除了其中的金融類公司、ST 公司及*ST 公司， 同時剔除了存在異常值及缺失的樣本， 最終獲得包含8 550 條國有企業年度觀測值的非平衡面板數據。 上市公司的相關財務數據及企業創新相關的研發投入、專利申請、駁回、撤回、授權數據均來源于萬得（Wind）、國泰安（CSMAR）數據庫。 統計分析軟件為stata15.0。

（二）回歸模型與變量定義

創新失敗：本文借鑒古志輝等的做法，從專利申請與授權的角度構建了創新失敗的代理變量[6]?？紤]到創新失敗對于企業創新投入的影響具有一定的滯后性。 本文將企業滯后一期專利批復文件中撤回、駁回數量之和除以撤回、駁回、授權數量之和定義為企業的創新失敗率， 即創新失敗比率F_R=（滯后一期專利撤回數+滯后一期專利駁回數）/（滯后一期專利撤回數+滯后一期專利駁回數+滯后一期專利授權數）。

國有企業創新： 考慮到企業創新在很大程度上依賴于研發投入強度， 為了研究創新失敗對于企業創新決策的影響，本文用企業研發投入/營業收入作為衡量國有企業創新（RDI）的代理變量。

其他控制變量：根據文獻[15]的做法，本文選取公司規模（Size）、財務杠桿（Lev）、公司年齡（Age）、總資產凈利潤率（Roa）、營業收入增長率（Growth）、現金資產比率（Cash）、無形資產比率（Inv）、固定資產比率（Fixed）、第一大股東持股比例（Top）、管理層持股比例（M_share）、獨立董事占比（Indenp）、董事會規模 （Bsize）、CEO 和董事長兩職合一（Dua），各變量詳細的定義方式見表1。

表1 變量定義

（三）模型設定

本文主要研究創新失敗對于國有企業創新的影響，為驗證上述假設H 1a、假設H1b，參考文獻[16]構建如下實證模型：

其中，被解釋變量RDI 為企業研發投入強度，表示企業創新水平； 解釋變量F_R 為創新失敗比率；Controls 為一系列控制變量，包括公司規模、財務杠桿、公司年齡、總資產凈利潤率、營業收入增長率、現金資產比率、無形資產比率、固定資產比率、第一大股東持股比例、管理層持股比例、獨立董事占比、董事會規模及CEO 和董事長兩職合一等； 變量Year 和Industry 為年度和行業效應。

本文關注F_R 的回歸系數及其顯著性：當F_R 的回歸系數顯著為正時，表明企業創新失敗與國有企業創新強度顯著正相關，即創新失敗概率越大，國有企業創新水平越高，與假設H1a 一致；反之，當F_R 的回歸系數顯著為負時，表明企業創新失敗與創新顯著負相關，即創新失敗不利于國有企業創新活動的開展，與假設H1b 一致。

四、實證研究

（一）描述性統計

本文對所涉及的連續變量進行了1%的縮尾處理，表2 列出了主要變量的描述性統計結果。 企業研發投入（RDI）強度的最大值為1.69，顯著大于其平均水平0.016 6，且最小值為0，說明我國國有企業整體研發投入水平還比較低。管理層持股比例（M_share）的最大值為0.18，均值為0.004 6，說明我國國有企業管理層持股比例較低，同時第一大股東持股比例（Top） 的最大值為0.79， 平均值為0.387 9，進一步說明我國國有企業間普遍存在“一股獨大”現象。

表2 變量的描述性統計

（二）基準回歸結果

為了考察變量間的相關性，本文還對主要變量進行了相關性檢驗， 相關系數的最大值為-0.408，表明變量間的相關性較弱。同時多重共線性檢驗的結果最大值為1.61，平均值為1.26，不存在明顯的多重共線性。表3 列出了采用前文模型進行回歸的結果，用于檢驗假設H1 中創新失敗對國有企業創新水平的影響。 為了控制行業及時間的影響，在回歸中引入了行業和年份虛擬變量。從第4 列的回歸結果可以看出，創新失敗與研發投入的回歸系數為0.021 2（P＜0.01），在1%的水平下顯著為正，這一回歸結果驗證了前文假設H1a 中有關創新失敗顯著促進國有企業創新水平的假設，表明創新失敗對國有企業創新產生積極影響。

表3 創新失敗與國有企業創新

（三）內生性檢驗

1. Heckman 兩階段檢驗

前文探討了創新失敗對國有企業創新水平的影響，然而創新水平較高的公司本身創新失敗就較高，這可能導致前文估計結果有偏差。 為了克服本研究在假設中可能存在的自選擇問題，本文借鑒胡國柳等[17]研究，采用Heckman 兩階段法進行檢驗。Heckman 第一階段的Probit 回歸模型中，首先設置被解釋變量為虛擬變量Fail_D， 根據同一年份F_R是否大于樣本中行業中位數來衡量，大于中位數取值為1，表明該企業創新失敗的比率較高，否則取0。 利用第一階段的回歸結果計算逆米爾斯比率（Lambda），然后將第一階段計算的Lambda 帶入第二階段模型進行擬合， 由表4 的回歸結果可知Lambda 顯著為負，說明樣本存在自選擇偏差，因此采用Heckman 兩階段法具有一定的合理性。 第二階段回歸結果中F_R 的系數在1%的顯著性水平下為正，說明主檢驗中創新失敗顯著促進國有企業創新的結論穩健性較好。

表4 Heckman 兩階段法回歸結果

2. 傾向得分匹配

考慮到本研究還可能存在潛在的問題， 即不僅存在創新失敗影響企業研發投入的可能， 同時也因為企業規模、 股權結構及盈利能力等差異導致創新失敗的企業更有可能在后期加大研發投入強度。 因此，為進一步驗證主檢驗的穩健性，本文將創新失敗率高于平均水平和低于平均水平分成兩組樣本， 根據企業層面特征進行組間相似匹配， 匹配樣本通過了平穩性檢驗。 傾向得分匹配的回歸結果見表5， 可以看出回歸系數的符號和大小依然沒有發生較大變化。

表5 穩健性檢驗

表5（續） 穩健性檢驗

3. 安慰劑檢驗

福建師范大學胡志剛教授主編的教材《化學課程與教學論》，已經由科學出版社2014年10月出版，2016年1月第五次印刷。該教材是依據我國當前基礎教育課程改革的需要，在總結同類教材經驗的基礎上，根據《普通高中化學課程標準》和《教師教育課程標準(試行)》的相關要求，汲取了我國化學課程與教學論的新成果，為化學教師教育人才培養提出的新要求編寫的。

盡管本文已針對可能存在的內生性問題造成的偏誤進行了穩健性檢驗，然而在理論上，還可能存在由于研究設計過程中忽略了未被察覺到的其他局限性因素。 為了保證結論的穩健性，本文利用安慰劑檢驗來排除這一可能影響。 參考Cornaggia 等的做法[18]，本文將數據集中所有F_R 變量的取值全部提取并隨機分配到每一個觀測值中，然后重新對前文模型進行回歸。表5 安慰劑檢驗的回歸結果顯示F_R 的回歸系數并不顯著， 意味著不存在安慰劑效應，再次驗證了結論的穩健性。

（四）損失厭惡和失敗學習加強機制檢驗

1. 損失厭惡加強機制

動機方面，認為創新失敗會通過增強管理者損失厭惡程度，進而促進國有企業創新水平。 由于企業管理者的損失厭惡程度并不能直接測量，本文參考曹春方等的機制研究范式[19]，以國有企業是否有非國有股東參與這一變量將觀測樣本分為損失厭惡程度強和損失厭惡程度弱的兩組樣本，以此分組來側面驗證這一理論。本文手工整理了國有企業非國有股東委派董事數據，將董事會內部存在非國有股東委派董事的樣本取值為1，不存在非國有股東委派董事則取值為0。 非國有股東委派董事是非國有股東的利益代表，其利益與非國有股東具有一致性。 短期內，企業面臨創新失敗所帶來的系列不確定性增加時，非國有股東的逐利天性會放棄短期內追求高額收益的動機，其損失厭惡程度比不存在非國有股東未來董事的企業更高。本文以是否存在非國有股東委派董事將樣本分為兩組，以檢驗創新失敗是否通過增強管理者損失厭惡程度提高企業創新水平。若創新失敗通過加強損失厭惡程度促進企業提升研發投入強度，那么不存在非國有股東委派董事的企業則更容易觀察到創新失敗對國有企業創新投入的促進作用。 回歸結果如表6 所列。 存在非國有股東委派董事樣本的回歸結果中，F_R 的系數為0.015 6，且不顯著。 不存在非國有股東委派董事樣本的回歸結果中，F_R 的系數為0.021 3， 且在1%的水平下顯著為正。 這說明創新失敗加強了企業管理者的損失厭惡程度進而提升了企業的創新投入水平。

表6 創新失敗促進企業創新的機制分析

表6（續） 創新失敗促進企業創新的機制分析

2. 失敗學習加強機制

前文認為創新失敗可能會通過失敗學習影響企業創新水平，本文以企業技術高管占比的高低來衡量企業的失敗學習能力高低。技術高管指的是企業中具有某方面技術專長的非雇用董事會成員，技術高管的存在能夠有效避免其他股東的短視和利己行為，及時研判公司未來的發展方向。 創新失敗后，技術高管占比相對較高的企業往往具有更強的識別和判斷能力，能夠及時對失敗的經驗進行總結并指導員工進行有序的失敗學習，進而提高企業創新水平。 相反，技術高管占比相對較低的企業期失敗學習能力相對較弱，創新失敗后提升企業創新水平的能力則相對有限。 因此，技術高管占比在一定程度上與企業的失敗學習能力成正比。本文以技術高管占比來衡量企業的失敗學習能力。以樣本企業每年技術型高管占高管團隊比率的行業和年度平均值為界，將樣本分為技術高管占比高組和技術高管占比低組。 參考曹春方等的機制研究范式[19]，若創新失敗通過失敗學習提高企業創新水平，則技術高管占比低的組更容易觀測到創新失敗對企業加大研發投入的促進作用。技術高管占比高組中F_R的回歸系數為0.018 3 且不顯著。 技術高管占比低組回歸系數為0.021 4， 且在10%的水平下顯著為正。 這說明，企業創新失敗可以通過加強失敗學習進一步提高企業創新水平。

五、進一步分析

前文針對創新失敗影響企業創新及其機制進行了分析，認為創新失敗可以通過增強損失厭惡程度和加強失敗學習兩大途徑提高企業創新水平。然而企業在創新失敗后加大研發投入水平也可能是出于風險厭惡，企業在面臨損失后，其研發投入決策可能會偏向于風險相對較小的研發項目， 以期盡快收回創新失敗所帶來的損失。 為了進一步檢驗企業新增企業研發投入的動機， 本文將解釋變量替換為發明專利， 測算方法為： 發明專利（Lpatent）=ln（1+發明專利的數量）。 根據表7 的回歸結果，發明專利（Lpatent）與F_R 的回歸系數為0.630 6（P＜0.01），創新失敗與企業發明專利呈顯著正相關關系，排除了創新失敗促進企業創新的風險厭惡動機。

表7 創新失敗與企業創新動機檢驗

表7（續） 創新失敗與企業創新動機檢驗

前文基于公司治理層面檢驗了創新失敗對于新增研發投入的損失厭惡動機， 但并不意味著能夠真實、合理地體現企業新增研發投入的真實動機。 為了彌補這一邏輯漏洞，本文參考馬黎珺等的做法[20]，將未來1 年（EG1），2 年（EG2），3 年（EG3）的盈余增長率替換為解釋變量進行了回歸。 倘若企業在創新失敗后是出于損失厭惡動機而加大企業創新投入，那么它將在企業未來的基本面特征中得以體現。 根據表7 的回歸結果，F_R 與未來盈余增長率的回歸系數分別為0.016 0（P＜0.01）、0.017 8（P＜0.05）、0.034 9（P＜0.01），系數均為正且都通過了顯著性檢驗。進一步強化了管理者在創新失敗促進企業創新的損失厭惡動機，而非風險厭惡動機，與前文結論具有一致性。

六、結論與啟示

本文以國有企業為樣本，研究了創新失敗對國有企業創新決策的關系及其影響路徑。發現創新失敗能夠顯著促進國有企業新增研發投入， 經過Heckman 兩階段、傾向得分匹配及安慰劑測試等一系列穩健性檢驗后，這一結論保持穩定。 機制檢驗發現，創新失敗主要通過增強損失厭惡和強化失敗學習兩大途徑促進國有企業創新水平。進一步研究還顯示， 創新失敗提升了國有企業的高風險投資，并且顯著增加了國有企業未來盈余增長率，由此可見，創新失敗產生了損失厭惡和失敗學習效應而非風險厭惡效應，國有企業面臨創新失敗并非“知難而退”反而“越挫越勇”。

本文對國有企業創新的研究具有一定的現實啟示。首先，創新失敗使國有企業管理層更具有“損失厭惡”特質，進而加大了后續的研發投入水平，在一定意義上具有“知難而上”的效應，因此，政府企業應為創新活動的開展提供更加包容氛圍，進一步加強容錯機制，為企業高管制定更加長期的激勵措施。其次，在包容創新失敗可能帶來的損失基礎上，政府應加強國有企業管理者在失敗中的學習與反思，對創新失敗的原因進行總結，不斷提升企業的創新能力。 最后，政府應制定更多的激勵措施加強國有企業管理者在創新上的投入。在國有企業改革過程中，要積極引進有能力、有經驗、可以勝任的非國有股東，提高企業技術高管占比，使國有企業管理者從創新動機和創新能力上都能滿足企業創新的要求，為國有企業高質量發展做出更多的貢獻。