同群效應下的企業創新決策：理性預期或參考點依賴

摘 要：研究企業在同群效應下會積極創新還是保守創新，有助于制定相關政策，以激發企業創新活力、優化群體創新環境。構建理論模型、結合實證檢驗，研究同群效應下的企業創新決策，發現同群效應下的企業創新決策表現為參考點依賴。前期創新投入與同群企業距離越遠，企業創新積極性越高；創新成功率低于同群企業越多，企業創新積極性越高。隨著創新成功率差值變化，投入距離對創新積極性的影響存在門檻效應。通過工具變量、替換變量、更換樣本、重新劃分群體等方法證明了結論穩健。進一步分析發現，在信息質量更差、競爭強度更大的群體中，企業的參考點依賴傾向更強。

關鍵詞：創新決策；同群效應；理性預期；參考點依賴

中圖分類號：F124.3；F270

文獻標識碼：A文章編號：1003-3890（2024）05-0050-11

一、引言與文獻綜述

創新驅動我國經濟高質量發展。企業作為國家創新鏈條的核心環節，如何激發企業群體的創新活力值得研究。將群體內的某一企業看作焦點企業，其他企業看作同群企業，有學者研究發現，同群企業的創新行為會正向激勵焦點企業的創新投入或產出，即企業的創新活動存在同群效應，且激烈的競爭環境會進一步增強該效應[1-2]。羅福凱等[3]通過機制檢驗發現，企業在創新活動中為了獲取信息和提高競爭力會產生同群效應[4]。雖然企業創新的同群效應已經被多位學者發現，動因分析也較為豐富，但同群效應下企業創新的具體決策邏輯尚未得到揭示。

厘清企業創新決策表現出同群效應的內在邏輯，有利于精準制定相關政策，高效激發企業創新活力，優化群體創新環境。

基于企業行為理論，在創新決策中，企業會事先設定期望得到的創新產出水平，利用現有信息評估不同創新方案的結果，最后選擇能夠達成期望水平的方案[5]。企業設定的期望水平直接影響企業最終的創新決策，而企業如何設定期望水平是本文重點關注的問題。一方面，企業創新的目的是希望甩開競爭對手，因此會基于同群企業的創新情況，設定以獲得絕對優勢為出發點的期望創新水平，決策邏輯表現為理性預期；另一方面，創新具有高風險特征，企業為了減少經營風險會在創新決策上較為保守，通過評估自身與同群企業的創新距離，設定以保持相對優勢為出發點的期望創新水平，創新邏輯表現為參考點依賴。創新投入與預期收益正相關[6]，更好的創新環境意味著更高的創新成功率，可能使企業獲得更多利潤。企業通過分析大量同群企業信息，可以近似得到創新環境的真實水平，進而決定當期投入。若決策者追求絕對優勢，同群企業的創新成功率較高會激勵企業加大創新投入；若企業更關注相對優勢，則其會將同群企業的創新成功率設定為參考點，期望水平與參考點的差距是影響企業決策的主要因素。

目前鮮有文獻分析企業在同群效應下的決策邏輯。本文基于理性預期和參考點依賴假設分別構建模型，用創新成功率（產出成果并轉化為生產率的效率）作為衡量創新環境的變量，結合實證檢驗研究同群效應下企業的創新決策表現為理性預期還是參考點依賴，以及在不同特征的企業群體中，企業的創新決策邏輯是否存在異質性。

本文可能存在的邊際貢獻：第一，本文擴展了企業創新同群效應的研究視角。已有研究證實了企業創新存在同群效應[1]，產生同群效應的動因分析也較為完善[3]，許多學者進一步引入其他因素，探究企業創新的同群效應如何演變，以期豐富不同情境下的企業創新決策研究[7]。本文考慮企業創新活動與其他經營活動的異質性，認為企業所處的創新環境可能會影響企業創新的同群效應表現。對此，本文使用創新成功率代表創新環境，基于創新環境的視角對企業創新的同群效應進行建模分析和實證檢驗，發現焦點企業的創新成功率與同群企業相近或遠高于同群企業時同群效應較弱，適度高于同群企業時同群效應較強。第二，本文優化了企業創新存在同群效應的研究框架。已有研究多基于信息傳遞機制和競爭機制分析企業創新的同群效應是否存在[3]，目前研究企業創新存在同群效應的文獻大都進行定性分析[8]，本文在較為成熟的創新決策模型基礎上，基于信息傳遞機制和競爭機制，引入同群企業對焦點企業的影響，用創新成功率衡量創新環境，建立同群效應下企業的創新決策模型，并結合實證檢驗，研究企業的創新決策傾向。第三，本文豐富了企業創新存在同群效應的研究結論。鮮有文獻研究企業創新存在同群效應這一現象背后的決策邏輯，即企業在決策時，是以建立絕對優勢為出發點，還是以保持相對優勢為出發點？以往研究發現，同群企業的平均研發強度增大會正向激勵焦點企業的創新投入[2]；本文發現激勵企業創新投入的因素是二者的投入距離，且這一激勵作用在不同創新環境下具有門檻效應。

二、理論分析與研究假設

在傳統投資理論中，企業生產經營結果取決于對實物資本的投資，本文參考陳蓉等[9]的研究，將創新投資引入企業的生產決策模型中，考慮創新投資通過成果產出、成果轉化兩個步驟轉化為企業的實物資本，進而提升企業生產率，為企業創造利潤。設定企業累積生產率變動的動態過程如下：

其中：dPi，t代表單位實物資本單位時間內的累積生

根據利潤等于收益減去成本原則可得企業單位時間內的凈利潤為：

同群效應的信息傳遞機制表明，企業在評估當下創新環境時，會從同群企業前期創新活動中獲取外部成果產出率λ1和成果轉化率λ2的信息；競爭機制表明企業會根據同群企業前期研發投入制訂本期的創新決策。鑒于成果產出率和成果轉化率具有時效性，創新環境信息時間相隔越短參考價值越大，故本文假設企業創新決策是一個離散時間馬爾科夫決策過程，企業根據同群企業上期創新情況評估當期創新環境，進而制訂本期創新決策。

（一）理性預期模型

同群企業創新活動為創新環境的評估提供了較多樣本。根據大數定律，樣本量越多，評估結果越準確。在理性預期下，信息傳遞機制表明，企業會根據眾多同群企業創新成功率的期望值評估當期創新環境；競爭機制表明，企業會根據同群企業上期創新投入制訂本期創新決策。故理性預期假設下企業本期的創新決策為：

其中，λN，t-1為同群企業上期創新成功率期望值，λi，t代表企業對本期創新成功率預期，RDN，t-1為同群企業上期創新投入期望值，RDi，t代表企業本期創新投入。式（3）反映了同群效應的信息傳遞機制，表明企業會根據上期外部成功率預測本期內部成功率，βgt;0表明企業認為兩期成功率正相關。式（4）反映了同群效應的競爭機制，表明企業本期創新投資會參考同群企業上期創新投入，αgt;1表明企業為了獲得競爭優勢，會采取大于同群企業上期創新投入均值的投資策略。

將式（3）代入式（1），可得理性預期下企業本期的生產率預期：

將式（4）、式（5）代入式（2），可得企業單位時間內的預期凈利潤：

用式（6）分別對λN，t-1和RDN，t-1求偏導，可得：

在式（7）中，因為α、 β、RDN，t-1均大于0，故企業預期凈利潤對上期外部成功率均值的偏導數大于0，即上期創新環境越好，企業對本期凈收益預期越高。已有研究表明，企業的創新動力與其預期收益正相關[6]。企業預期利潤的增加會促進企業加大研發投入。

因此，本文提出假設：

H1a：理性預期下，外部創新成功率提高會促進企業加大研發投入。

H1b：理性預期下，同群企業上期投入會對焦點企業本期投入產生影響，且該影響在不同創新環境下存在門檻效應。

（二）參考點依賴模型

在參考點依賴假設下，企業作為有限理性主體，會比較焦點企業與同群企業的上期研發情況，追求本期創新的相對優勢。具體來說，參考點依賴下的企業會將同群企業上期創新成功率作為參考點，因為成功率是外生變量，企業會認為本期創新成功率將在這一參考點附近波動且二者趨同。處于競爭中的企業會對比同群企業的上期研發投入，并根據二者相對值在上期研發投入基礎上調整本期研發投入。故參考點依賴假設下企業本期的創新決策為：

其中，λi，t-1為企業上期創新成功率，λN，t-1為同群企業上期創新成功率期望值，λi，t代表企業對本期創新成功率的預期，RDi，t-1為企業上期創新投入，RDN，t-1為同群企業上期創新投入期望值，RDi，t代表企業本期創新投入。式（9）反映了同群效應的信息傳遞機制，企業會以同群企業上期創新成功率為參考點，通過與外部成功率的上期差距來調整本期成功率預期，-η表明這一調整與差值之間負相關，企業認為本期內部成功率會向參考點趨同。式（10）反映了同群效應的競爭機制，企業會以同群企業上期研發投入為參考點，根據與外部研發投入的上期差距來制訂本期創新決策，|RDi，t-1-RDN，t-1|表示企業與同群企業上期創新投入的距離。為了保持競爭優勢，企業總希望維持更高的創新力度。Kahneman et al.[10]研究發現，決策主體對損失比對收益的敏感度更高。式（11）是價值感受約束條件。當企業上期投入大于同群企業上期投入時，企業進一步增加研發投入的動力較弱，此時0lt;θlt;1；當企業上期投入小于同群企業上期投入時，決策者傾向于在本期投入更多創新資本，此時θgt;1。將式（9）代入式（1），可得參考點依賴下企業本期生產率預期：

將式（10）、式（12）代入式（2），可得企業單位時間內預期凈利潤為：

為了簡化運算，令λi，t-1-λN，t-1=λx，t-1、令

|RDi，t-1-RDN，t-1|=RDy，t-1，用式（13）分別對λx，t-1和RDy，t-1求偏導可得：

式（14）中，η、RDi，t-1、θ、RDy，t-1均大于0，故企業預期凈利潤對上期創新成功率之差的偏導數為負，即企業與同群企業上期創新成功率的差值增加，會降低企業本期的盈利預期，企業會減少創新投入。

因此，本文提出假設：

H2a：參考點依賴下，上期創新成功率差值增大會抑制本期研發投入。

H2b：參考點依賴下，上期投入距離會影響本期創新投入，且該影響在不同成功率差值下具有門檻效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

在中國股票市場中，A股企業數量較多，涉及行業較廣，本文將同一行業中的企業劃分為同一群體，樣本涵蓋的行業數量越多，分析結果越不失一般性，故本文選取2012—2020年全部A股企業為研究樣本。由于門檻回歸需要平衡面板數據，最終整理得到的平衡面板數據期間為2017—2020年。為了避免極端值影響，本文剔除ST企業、ST企業，剔除企業數量不足10家的行業，剔除解釋變量、被解釋變量和門檻變量數據缺失的樣本，并對所有主回歸連續變量進行上下1%的Winsorize處理，最終得到57個行業中2 594家企業的數據集，共計5 979個觀測樣本。本文數據均來自CSMAR數據庫，行業分類采用證監會2012版二級分類標準。

（二）變量定義

1.被解釋變量：內部研發強度（RD_firm）。已有文獻在研究企業創新時多基于投入和產出兩個視角，實證部分多使用研發投入和專利數量來衡量創新水平。本文的研究對象為企業創新決策，決策的目的和結果是確定投入多少資源進行創新活動，故本文選取研發投入類變量作為企業創新決策的代理變量。為排除企業規模和可投入資源水平不同帶來的影響，本文使用研發投入占營業收入的比例代表內部研發強度，作為被解釋變量。

2.解釋變量：外部研發強度（RD_peer）、投入距離（RD_Y）、外部成功率（Success_peer）、成功率差值（Success_X）。參考Leary et al.[11]、Shroff et al.[12]的研究，本文用同期同行業其他企業（不包括焦點企業）的研發強度均值表示外部研發強度，用內部研發強度與外部研發強度差值的絕對值表示投入距離。參考譚用等[13]的研究，企業創新是通過投入資源、產出成果并進行轉化以提高企業價值的過程，創新成功會提升企業的生產率和銷售額，因此本文將創新成功率界定為成果產出率和成果轉化率之積。具體來說：研發投入可分為費用化投入和資本化投入，后者計入無形資產成本，本文使用資本化投入占研發投入的比例衡量成果產出率；成果轉化率反映了創新成果對企業生產率的提升程度，投入資源進行研發的目的是獲取更多利潤，故本文使用凈利潤增長率與研發投入增長率之比來衡量成果轉化率，最后對創新成功率進行標準化處理。參照已有研究[11]，本文用同期同行業其他企業（不包括焦點企業）的創新成功率均值表示外部成功率，用焦點企業的創新成功率減去外部成功率表示成功率差值。

3.門檻變量：外部成功率（Success_peer）、成功率差值（Success_X）。與解釋變量部分的外部成功率、成功率差值的含義和構建方式一致。

4.分組變量：外部信息質量（DA_peer）、外部競爭程度（DHHI）。（1）用企業所在行業的盈余管理水平代表外部信息質量，根據外部信息質量的中位數將樣本分為信息質量較差和信息質量較好兩組樣本。利用修正的Jones模型計算各企業的應計盈余管理水平，用同期同行業其他企業（不包括焦點企業）的盈余管理水平絕對值的均值表示外部信息質量，該值越高表明外部信息質量越差。（2）借鑒徐翔等[14]的做法，本文使用行業集中度的逆指標代表外部競爭程度，根據外部競爭程度的中位數將樣本分為高競爭群體和低競爭群體兩組。使用行業中規模最大的四家企業的主營業務收入占全行業主營業務收入的比例表示行業集中度，將行業集中度取相反數再加1代表外部競爭程度，該值越高表明行業競爭越激烈。

5.控制變量。參照已有研究，本文選取償債能力（LEV）、現金水平（CashRatio）、風險水平（Risk）、盈利水平（ROA）、企業規模（Size）和股權集中度（Top1）作為控制變量。

表1是本文主要變量的定義和構建方法，同時列出了描述性統計結果。其中，內部研發強度的標準差略小于均值，極差較大，表明樣本中各企業的研發強度分布較為離散。外部研發強度的標準差和極差較大，表明不同行業的研發投入強度異質性較強，本文按照行業劃分群體，多樣性的群體會使分析結果更穩健。投入距離的均值和標準差低于內部研發強度和外部研發強度的均值和標準差，表明同一行業內部的企業在創新投入方面的差異更小。企業內部成功率、外部成功率和成功率差值的標準差和極差較小，表明成功率指標相對外生，控制變量的描述性統計結果與以往研究類似。

（三）模型設定

為了驗證本文預處理后的樣本是否與多數研究所使用的樣本存在系統性偏差，本文構建模型（16）：

RD_firmi，t=β0+β1RD_peeri，t-1+βi∑Controlsi，t+Fixed Effects+εi，t（16）

其中：RD_firmi，t為企業本期研發強度；RD_peeri，t-1代表同群企業上期研發強度均值；Controlsi，t為控制變量；Fixed Effects表示個體固定效應，用來固定不同企業之間的非時變差異；εi，t為殘差項。式（16）中若β1大于0，則同群企業上期研發投入能夠促進企業本期研發投入，與多數研究結論一致，證明本文預處理后的樣本與多數研究樣本不存在系統性偏差。

為了驗證假設H1a，本文構建模型（17）：

RD_firmi，t=β0+β1Success_peeri，t-1+βi∑Controlsi，t+Fixed Effects+εi，t（17）

其中，β0為常數項，Success_peeri，t-1表示上期外部創新成功率。

為驗證假設H1b，本文構建模型（18）：

RD_firmi，t=χ+ρ1RD_peeri，t-1·I（Success_peeri，t-1≤γ1）+ρ2RD_peeri，t-1·I（γ1lt;Success_peeri，t-1≤γ2）+…+ρnRD_peeri，t-1·I（γn-1lt;Success_peeri，t-1≤γn）+βi∑Controlsi，t+Fixed Effects+εi，t（18）

其中：χ為常數項；RD_peeri，t-1表示上期外部研發強度均值，為核心解釋變量；Success_peeri，t-1為門檻變量；γ1為需要估計的門檻值；

I（·）為指示函數，當括號內假設為真時取值為1，假設被拒絕時取值為0。

為了驗證假設H2a，本文構建模型（19）：

RD_firmi，t=β0+β1Success_Xi，t-1+βi∑Controlsi，t+Fixed Effects+εi，t（19）

其中，Success_Xi，t-1表示上期創新成功率差值。

為驗證假設H2b，本文構建模型（20）：

RD_firmi，t=χ+ρ1RD_Yi，t-1·I（Success_Xi，t-1≤γ1）+ρ2RD_Yi，t-1·I（γ1lt;Success_Xi，t-1≤γ2）+…+ρnRD_Yi，t-1·I（γn-1lt;Success_Xi，t-1≤γn）+βi∑Controlsi，t+Fixed Effects+εi，t（20）

其中，RD_Yi，t-1表示上期投入距離，為核心解釋變量，代表上一期間企業與同群企業研發強度距離。

四、實證分析

（一）基本分析

本文使用模型（16）對樣本是否存在系統性偏差進行檢驗，檢驗結果見表2第（1）列。其中，RD_peer代表上期外部研發強度，結果顯示，上期外部研發強度會顯著促進企業當期內部研發強度，與以往研究一致，證明本文使用的樣本不存在系統性偏差。

為驗證假設H1a，本文使用模型（17）檢驗上期外部創新成功率對本期內部研發強度的影響，回歸結果見表2第（2）列。其中，Success_peer代表上期外部創新成功率，結果顯示，上期外部創新成功率對企業本期研發強度的影響不顯著，拒絕假設H1a。

為驗證假設H1b，本文使用模型（18）檢驗上期外部投入對本期創新投入的影響是否存在門檻效應。進行門檻效應存在性檢驗，分別假設存在單一門檻、雙重門檻和三重門檻，每個假設下使用Bootstrap方法重復抽樣300次，得到不同假設條件下的F統計值和P值。結果顯示：單一門檻效應的F統計值為10.52，不顯著。雙重門檻效應的F統計值為10.46，不顯著；三重門檻效應的F統計值為10.11，不顯著。故理性預期下上期外部投入對企業本期創新投入的影響不存在顯著的門檻效應。綜合假設H1a和假設H1b的檢驗結果來看，企業在同群效應下的創新決策未表現出絕對理性。

為檢驗假設H2a，本文使用模型（19）檢驗上期成功率差值對內部研發強度的影響，回歸結果見表2第（3）列。回歸結果顯示，上期成功率差值會對企業本期研發強度產生顯著的負向影響，即：上期企業創新成功率超出同群企業越多，本期的研發強度越低；上期企業創新成功率低于同群企業越多，本期的研發強度越高。驗證了假設H2a。

為檢驗假設H2b，本文使用模型（20）檢驗上期創新投入距離是否會影響內部研發強度，且該影響在不同成功率差值下是否具有門檻效應。參照理性預期假設部分的處理方式，進行門檻效應的存在性檢驗。檢驗結果表明，單一門檻效應與雙重門檻效應均在1%的水平下顯著，三重門檻效應不顯著，故本文采用雙重門檻模型對樣本進行門檻回歸，回歸結果見表2第（4）列。雙重門檻模型下的兩個門檻值分別為0.002 2和0.038 8。當上期創新成功率差值小于0.002 2時，核心解釋變量的系數為0.133；當上期創新成功率差值位于0.002 2和0.038 8之間時，系數為0.243；當上期創新成功率差值大于0.038 8時，系數為0.130。三個系數均在1%的水平下顯著。門檻效應的存在驗證了假設H2b，但理論推導中發現存在單門檻效應，而實證中發現了雙門檻效應，這可能是因為當創新成功率差值過低時，企業信心不足，同群企業上期研發強度的激勵作用不強。當超過“過低”這一閾值時，本期研發強度對上期創新距離的回歸系數增大，表明激勵作用增強。進入第二門檻后，創新成功率的趨同效應會使得企業認為本期成功率相比上期將下降過多，導致促進作用減弱，與理論推導結果一致。

假設H2a和假設H2b的檢驗結果證明了參考點依賴假設下的理論模型更符合現實情況。

（二）內生性分析與穩健性檢驗

1.內生性處理。創新成功率可看作研發強度的外生變量，但內部研發強度與外部研發強度具有較強相關性，可能存在雙向因果、遺漏變量等內生性問題，估計結果可能是有偏的。對此，本文借鑒李姝等[15]的做法，使用同行企業股票特質收益率的滯后一期作為工具變量。一方面，股票特質收益率能夠影響企業的研發投入，同行企業的股票特質收益率與創新的同群效應指標具有相關性；另一方面，在排除市場和行業等共同外部因素影響后，同行企業的股票特質收益率與焦點企業的創新投入無直接關聯，滿足外生性假定。本文使用兩階段最小二乘法進行內生性檢驗，檢驗結果見表3第（1）列和第（2）列。表3的第（1）列匯報了第一階段的回歸結果，工具變量IV的估計系數為0.070，在1%的水平上顯著，表明本文選取的工具變量與原核心解釋變量相關；第（2）列匯報了第二階段的回歸結果，擬合后的外部研發強度指標RD_peer的系數估計值為1.399，在1%的水平上顯著，表明外部研發強度提升能夠顯著促進企業提升內部研發強度。同時本文對模型進行了弱工具變量檢驗，得到的Cragg-Donald Wald F統計量值為36.87，顯著拒絕原假設，表明工具變量不存在弱工具變量問題。因此，本文在使用工具變量法排除潛在的內生性問題后，回歸結果與基準回歸結果一致，表明前文的回歸結果較為穩健。

本文進一步使用同行企業股票特質收益率的滯后一期作為工具變量檢驗前文的門檻回歸結果。受限于門檻模型的計量設置，本文首先使用外部研發強度RD_peer對工具變量IV回歸，得到擬合值y_hat，令y=|RD_ firm-y_hat|，進一步使用y_hat和y分別替換RD_peer和RD_Y進行門檻回歸，回歸結果表明理性預期假設下不存在門檻效應，參考點依賴假設下存在顯著的雙門檻效應，雙門檻模型的回歸結果見表3第（3）列，核心解釋變量的系數均在1%的水平下顯著，且在不同門檻區間內呈現“兩頭小、中間大”的特征，與前文回歸結論一致。

2.替換變量。基本分析部分使用的研發強度變量為研發投入在營業收入中的占比，作為一項由財務指標構建而成的代理變量，在統計學上可能與其他財務指標雙向影響，計量模型中可能會存在遺漏變量和反向因果的內生性問題。對此，本文使用“研發人員數量占比”這一相對外生的變量作為研發強度的代理變量，其含義是企業當期研發人員數量占總人數的比例，這一比例越高，表明企業的創新投入越大，研發強度越高。替換變量后重新進行基本分析部分的檢驗，檢驗結果見表4第（1）列和第（2）列。其中，RD_person為研發人員數量占比，第（1）列為理性預期假設下創新投入對外部成功率的回歸結果，第（2）列是參考點依賴假設下創新投入對成功率差值的回歸結果。經檢驗，假設H1a被拒絕，假設H2a成立，與基本分析部分一致。門檻模型檢驗結果發現，理性預期假設下不存在顯著的門檻效應，參考點依賴假設下的門檻存在性結果與前文相同，估計結論與前文基本一致，替換變量后，檢驗結果證明前文分析結論是穩健的。

3.更換樣本。為了避免過度平均化，本文進一步使用制造業企業樣本替換前文中的A股企業樣本，處理方式與前文一致，處理結果見表5。第（1）列是理性預期下外部創新成功率對焦點企業創新投入的影響，核心變量的系數不顯著；第（2）列是參考點依賴下成功率差值對焦點企業創新投入的影響，核心變量的系數顯著為負。進行門檻模型檢驗時發現，理性預期假設通過了單門檻存在性檢驗，但是核心變量的系數不顯著，故仍不存在門檻效應，檢驗結果見第（3）列。參考點依賴假設通過了雙門檻存在性檢驗，第（4）列是參考點依賴下的雙門檻模型檢驗結果，更換樣本后的檢驗結果與前文基本一致，證明前文結論是穩健的。

4.重新劃分群體。前文將同一行業的企業看作一個群體，回歸結果可能是在行業特征的影響下產生，因此會產生選擇偏誤和遺漏變量問題。為了證明前文結論是穩健的，本文將同一城市的企業看作一個群體，通過重新劃分群體的方法進行穩健性檢驗。重新劃分群體后的實證結果見表6，第（1）列報告了理性預期假設下外部創新成功率對焦點企業創新投入的影響不顯著，第（2）列報告了參考點依賴假設下創新成功率差值對焦點企業創新投入的影響顯著為負。門檻模型檢驗結果發現，理性預期假設未通過門檻存在性檢驗，參考點依賴假設通過了門檻存在性檢驗，檢驗結果見第（3）列，與基本分析部分一致，表明重新劃分群體后，前文分析結論仍然穩健。

（三）異質性分析

同群效應由信息傳遞機制和競爭機制所導致，在不同信息透明度和競爭烈度下，企業的創新決策可能存在異質性，故本文基于外部信息環境和競爭環境進一步分析。理論上，在信息質量更差的環境中，環境不透明使企業更傾向于仔細搜尋同群企業信息，信息失真下企業作決策會主動留出冗余空間，創新決策更審慎，參考點依賴傾向更強；在競爭烈度更大的環境中，企業經營失敗的風險更高，在作創新決策時會偏好參考同群企業信息，更關注相對同群企業的比較優勢，對創新成功率的波動也更敏感，參考點依賴傾向更強。

1.基于外部信息環境的異質性分析。本文首先根據修正的Jones模型計算出每家企業在各個年度的應計盈余管理水平，并取絕對值以衡量企業操控盈余的程度。進一步計算每一行業（除焦點企業）在各個年度的平均盈余操控程度DA_peer，用來衡量行業信息質量，DA_peer值越高，表明行業信息質量越差。本文以DA_peer的中位數為界限，基于DA_peer值將樣本分為信息質量較差和信息質量較好的兩組樣本，并分別進行實證檢驗，檢驗結果見表7。第（1）列是信息質量低的樣本回歸結果，創新成功率差值的系數為負，P值為0.13，接近10%的顯著性水平；第（2）列是信息質量高的樣本回歸結果，創新成功率差值的系數顯著為負，推測可能是在低信息質量樣本中，企業操控盈余掩蓋了部分財務指標的真實水平，使得創新成功率指標的參考意義較差，企業在作創新決策時對其敏感性較弱。在兩組分樣本的門檻回歸中，高信息質量的樣本不存在門檻效應，低信息質量樣本的回歸結論與基本分析一致。從檢驗結果可以看出，在低信息質量群體中，企業的參考點依賴傾向更強。

2.基于外部競爭環境的異質性分析。本文使用HHI指數的逆指標DHHI衡量不同行業的競爭程度，DHHI值越高，行業競爭越激烈。與不同信息質量群體的分組方法一致，基于DHHI指標的中位數，將樣本分為高競爭群體和低競爭群體兩組，分別進行參考點依賴假設下的檢驗，檢驗結果見表8。第（1）列是競爭程度低的群體樣本回歸結果，創新成功率差值的系數為正且不顯著；第（2）列是競爭程度高的群體樣本回歸結果，創新成功率差值的系數顯著為負。在門檻回歸中，高、低競爭度樣本均被檢驗出存在雙門檻效應。高競爭度樣本的門檻檢驗結論與前文一致，參考點依賴傾向更強。低競爭度樣本的門檻檢驗結果與前文結論不同，表明企業的創新成功率超出同群企業較多時，投入距離對企業創新投入的促進作用更強，出現這一結果的原因推測是在競爭程度較低的環境下，企業的創新積極性較低，此時相對于同群企業的創新成功率更高能夠刺激企業創新。

五、結論與啟示

本文通過理論分析結合實證檢驗，發現企業在同群效應下的創新決策表現為參考點依賴。企業創新成功率高出同群企業越多，企業加大創新投入的傾向越弱；企業創新成功率低于同群企業越多，企業加大創新投入的傾向越強。企業的創新投入水平與同群企業相近時，加大創新投入的傾向較弱；兩者相距較遠時，加大創新投入的傾向較強，且這種激勵作用受到創新成功率差值的影響。門檻回歸結果表明，隨著創新成功率差值的變化，上期投入距離對本期研發強度的影響呈雙門檻效應。當焦點企業的創新成功率低于同群企業或二者相近時，投入距離對研發強度的影響較弱，隨著焦點企業的創新成功率的提高，這一效應增強，但相對于同群企業過高時，效應強度會回落到第一階段水平附近。本文通過工具變量、替換變量、更換樣本、重新劃分群體等方法證明本文結論是穩健的。同時異質性分析表明，在信息質量更差、競爭強度更大的群體中，企業創新的參考點依賴傾向更強。

本文的研究結論具有以下啟示：

1.構建多層次、窄距離的創新梯隊。相對于所屬群體的平均水平，企業的創新成功率越低，越能促使企業加大創新投入，因此需要構建差異化的創新環境，重點培育一批創新能力較強的企業，激發群體內各企業的創新活力，進而提升整體創新水平。但成功率差值過大會降低同群企業研發投入的激勵作用，創新水平的差距應保持在合理區間，注意防范創新群體兩極分化的現象，可通過分析群體內不同企業的創新水平，評估各企業創新水平的離散程度，對于創新能力在不同企業間差距過大的群體，可以在群體內構建幫扶機制，構建多層次、窄距離的創新梯隊有利于激發創新系統整體活力。

2.完善創新信息披露機制，加強同群企業間交流學習。信息質量較差的群體中參考點依賴效應更強，但創新成功率差值對企業研發投入的抑制作用在高信息質量樣本中依然存在，信息質量太差會導致相關信息失真，從而誤導企業產生錯誤的創新決策，可能給企業造成損失，降低同群效應的激勵作用，影響整體創新水平的提升。應進一步完善企業創新信息的披露機制，在保護知識產權的同時盡量避免“信息孤島”現象發生，鼓勵同群企業間互相交流學習，通過重點披露某些信息的方式合理利用企業創新的同群效應，鼓勵不同企業間人員流動、設備共享，構建良好的創新環境。

3.建立群體間激勵和個體間激勵的雙重激勵框架。在競爭激烈的群體中，參考點依賴傾向更強，可以通過公共政策手段加強群體內各企業的競爭傾向，例如通過財政補貼降低創新水平較高的企業的成本，競爭更激烈的環境有利于激發企業創新活力。此外，除鼓勵群體內企業主動競爭外，還可以在不同群體間引入競爭機制，創立群體間的分級激勵模式，通過評估各個群體的整體創新水平，對創新水平不同的群體給予不同的政策傾斜，群體創新水平提升后，能夠進一步激勵群體內各企業提升研發強度。

注釋：

①因2017年。

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Research on Firm Innovation Decision under Peer Effect：

Rational Expectations or Reference Point Dependence

Abstract：

Studying whether enterprises under peer effects tend to innovate actively or conservatively helps formulate relevant policies to stimulate corporate innovation vitality and optimize the group innovation environment. By combining theoretical models with empirical tests to study enterprise innovation decisions under peer effects， we find that such decisions exhibit reference point dependence. The further the distance between early-stage innovation investment and peer enterprises， the higher the enthusiasm for innovation within the enterprise; likewise， a greater difference in innovation success rates compared to peer enterprises leads to higher enthusiasm for innovation within the enterprise. As the difference in innovation success rates changes， there is a threshold effect on the impact of investment distance on enthusiasm for innovation. The robustness of these conclusions is demonstrated through instrumental variables， substitution variables， replacement of samples， and resampling of groups. Further analysis reveals that corporations exhibit stronger tendencies toward reference point dependence in groups with lower information quality and higher competition intensity.

Keywords：

innovation decision; peer effect; rational expectations; reference point dependence