基于网络搜索指数的公众关注度对企业创新的影响

曹元坤,罗元大,肖 风

(1.江西财经大学 a.产业集群与企业发展研究中心,b.工商管理学院,江西 南昌 330032;2.江西省民营经济研究院,江西 南昌 330036)

一、引言

大数据时代下,越来越多的公众开始利用网络手段搜索企业资料,关注企业发展,甚至进行直接投资。公众对企业的关注主要以网络搜索为基础,具有自发性、针对性、便捷性和普遍性等特点。公众对企业的外部治理作用日益增强,不断影响着企业创新动力源。那么,公众关注度的提高对于企业创新究竟有何影响?是促进还是抑制呢?如果对这一重要问题缺乏正确的理解,企业将很难制定适当的战略来提高创新水平。根据合法性理论,公众关注度的提高,可以使得公众团结起来站在同一立场对上市企业施加影响,这有助于促进企业改善治理状况、缓解管理者创新意愿不足的问题[1]。但是,在实践中公众关注度是否可以促进企业创新这个问题尚不明确。现有文献大多是从政府、市场或企业层面等角度对影响企业创新的因素进行探讨,基于大数据时代背景下利用网络搜索从公众层面对企业创新进行深入分析的研究依然较为缺乏。因此,探索这一潜在关系对于中国网络强国建设和创新驱动发展战略实施具有重要意义。

公众是近年来学术界探讨的热门话题,主要是指对企业经营状况有着实际或潜在利益关系的群体或个人。公众关注度则是指公众对企业的关注程度,也是公众响应企业行为的前提[2]。其中,公众关注度的衡量办法一直是学者们研究的关键问题,也是实证研究公众关注度对企业行为影响的难点所在。以往学者大多通过抽样调查对公众关注度进行研究,但由于调查问卷法信效度的局限性,部分学者开始试图从媒体角度出发,探讨媒体在一定时间内对某事件的关注程度。然而,以媒体报道度量公众关注度虽然较为直接,但存在一定缺陷,即该方法的前提是公众的关注能力是无限的,可以全面了解各企业的媒体报道情况,实际却难以成立。因此,媒体报道并不能真正代表公众关注度,以媒体报道度量公众关注度是存在较大偏差的。值得一提的是,近年来,已有少数学者开始借助上市公司网络搜索指数对公众关注度进行测量,丰富了公众关注度的量化研究。例如,Cheng和Liu、阮敏和肖风利用此方法,分别探讨了公众关注度对企业环境绩效、环境规制对技术创新关系的影响[3-4]。由此可见,在大数据时代下,互联网等信息技术的发展为公众网络数字足迹的搜集、分析提供了可行路径,也为本文的研究奠定了基础。

公众关注度与企业创新的关系会随着企业内外部情境条件不同而发生变化。考虑到信息透明度是影响公众获取企业信息的重要因素,有助于缓解投资过度、提高企业信用评级、提升企业团队任务绩效[5],那么其是否会影响公众关注度与企业创新的关系呢?此外,作为企业不可忽视的外部环境条件,各地知识产权保护程度的差异不仅会对企业创新决策产生重要作用,同时也会影响公众参与企业其他活动的热情。因此,忽略信息透明度和知识产权保护等情境因素而仅对公众关注度与企业创新的关系进行分析的做法存在较大不足。

基于此,本文首先利用中国上市公司网络搜索指数对公众关注度进行衡量,重点论证公众关注度与企业创新的关系及信息透明度与知识产权保护的双重调节效应。本文的贡献主要有以下三点。第一,虽然有关企业创新影响因素的文献较为丰富,但多是基于政府、市场或企业层面的分析,基于网络搜索背景下从公众层面对企业创新的研究较少。由于问卷调查、媒体报道等以往做法存在不足,本文采用能较好反映公众关注度的中国上市公司网络搜索指数,探索其对企业创新的影响,为公众参与企业治理实践提供了一定的启示。第二,考察了信息透明度存在差异情况下,公众关注度对企业创新的影响是否存在显著变化,丰富了企业信息质量治理的相关研究。第三,研究当企业受不同知识产权保护程度的影响时,信息透明度对公众关注度与企业创新关系的调节作用会有何差异,为进一步发挥公众对企业的治理作用提供了决策参考。

二、文献回顾与研究假设

(一)公众关注度与企业创新

近年来,大量文献对企业创新的影响因素进行了研究,综合来看可分为政府、市场或企业三方面。在政府层面,已有文献发现产业政策、地方政府债务、增值税改革、政府补贴等是影响企业创新的重要因素[6-7]。在市场层面上,学者们则主要聚焦在分析数字金融发展、股权融资、银行信贷等金融市场、市场分析师、媒体等市场信息中介和产品市场竞争对企业创新的影响[8-9]。除上述政府、市场层面外,较多文献分析了企业内部层面对企业创新的影响,并认为企业环境责任、高管薪酬差距、股权质押、企业规模、员工工资和客户稳定性等因素才是驱动企业创新的主要动力[10-14]。综上可知,探索企业创新影响因素的文献较为丰富,不仅涵盖了产业政策、税收管理等政府因素和金融、产品市场对企业创新的影响,也揭示了企业文化、高管特征等内部因素影响企业创新的作用机制。

然而,随着大数据时代的到来,互联网用户数量呈“几何式”增长,网络零售交易规模也持续扩大,对企业的交易模式、营销方式产生了重要影响。例如,企业利用互联网技术可以对消费者的偏好、价位等需求进行分析,对产品进行更好的定位,加强与其他企业的交流合作,更有效地实现跨区域创新关联网络。在此背景下,企业管理者会主动调整管理模式,努力提高信息技术水平,以适应大数据时代的发展趋势。因此,在互联网公众数量快速上升的背景下,公众关注度,尤其是具有一定投资动机的公众,已逐渐发展成为一种能对上市企业施加公共影响的新兴力量,对企业具有重要的外部治理功能[4]。为更好地研究公众关注度与企业创新之间的复杂关系,本文根据中国研究数据服务平台(即CNRDS数据库)提供的使用单一法以股票代码为关键字计算的搜索指数作为公众关注度的衡量依据,这可以更加明确公众对公司的搜索动机。通常而言,相比以公司简称或全称等方式,以股票代码进行搜索公司信息的公众往往更具投资动机,投资意愿通常更高。那么,具有一定投资动机的公众关注度如何发挥外部治理功能激励和规范企业创新呢?本文主要从以下两方面进行分析。

第一,推动产品创新,扩大市场份额。公众关注度具有重要的引导作用,有助于提高企业的影响力和知名度,推动企业进行产品创新,提高产品质量,扩大市场份额。作为具有投资动机的公众,出于谨慎性原则,会加强对上市公司的关注,这在某种程度上可以发挥媒体报道与宣传的作用。具体地,就整个市场而言,随着互联网的发展,公众关注度的上升,即搜索量的提高,将增加市场信息的公开透明度。在此影响下,消费者具有更多的市场选择空间,可以尝试和接触更多的市场产品,这将使得消费者具有更多的市场选择空间,在一定程度上会加剧作为供给方企业的市场竞争压力,迫使企业投入更多的研发资金,加快产品创新步伐,从而为消费者提供更佳的产品和服务。例如,随着网红数量的不断增多,越来越多的企业通过网络直播带货的方式销售产品,而该方式正是借助公众关注度,吸引消费者的目光,将其“注意力”变成“消费力”。但是,这一营销策略成功的关键是企业具有较强的创新能力,可以持续供应具有创新性的技术产品或优质服务[15]。此外,就单个企业而言,公众对企业搜索量的提高,有利于增加公司产品在市场上的知名度,这有助于提高产品影响力,促进产品的销售,扩大市场份额,为企业创新提供资金支持。

第二,减少机会主义行为,缓解职业忧虑。由于创新活动具有不确定性较高、周期较长等特点,不少企业管理者更倾向采取稳健策略,对具有长远投资价值的创新项目避而远之。而自发性、针对性、便捷性和普遍性等特点使得公众能够有效发挥其对企业的监督作用,规范并激励企业创新。具体地,一方面公众搜索量的增加,会增加公司的曝光率,往往更容易引发政府监管部门的关注,减少管理者机会主义行为,督促企业科学合规地使用研发资金[1];另一方面,公众关注度的提高,反映了越来越多的公众通过网络搜索挖掘公司信息,这种低成本的方式有助于缓解公众与公司的信息不对称,帮助其理解企业短期业绩变化的原因,合理评判管理者的投资决策,以包容的心态看待企业短期利润变现不佳现象,提高对企业创新的失败容忍度。因此,公众关注度的提高有助于减少企业短视行为,增加机会主义行为成本,有效缓解管理者的职业忧虑,从而规范、激励企业创新行为。据此,本文提出假设1:

假设1:公众关注度对企业创新具有正向作用。

(二)信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用

根据信息经济学理论,信息对经济活动具有重要作用,是影响决策者做出最优决策的主要因素[16]。根据信息不对称理论,信息透明度的提高有助于缩小公众与企业之间“信任差距”,促进企业和公众之间的互动。这种互动一方面可以向公众提供更丰富和准确的信息,满足公众的合理需求和利益,提高公众对企业及其创新活动的支持与信任;另一方面也可以促进企业与公众在信息知识方面的碰撞,为企业产生有意义的反馈,从而更好地促进企业创新。其次,信息透明度的提高有助于更好地发挥公众对企业管理者的监督作用,防止和发现其虚假披露、偷税避税等违法违规行为,减少机会主义行为。这有助于约束管理层行为,确保研发资金得到合理合规的使用,维护投资者的利益,提高其出资意愿,从而缓解企业创新活动的融资压力。最后,根据委托代理理论,对于企业内部而言,信息透明度的提高可以使所有者更好地掌握管理者对于创新活动的所作所为,深入了解企业创新活动的具体信息,获取可靠的财务信息,分析预期项目的回报情况。这有助于缓解管理者职业风险,降低所有者与管理者之间的代理成本,从而降低代理问题对创新活动带来的不利影响[17-18]。据此,本文提出假设2:

假设2:信息透明度在公众关注度对企业创新的促进过程中起正向调节作用。

(三)知识产权保护对信息透明度调节作用的调节效应

除企业内部因素外,企业创新也会受外部制度环境的影响,其中知识产权保护是影响企业创新不可忽视的关键因素[19]。本文认为知识产权保护对信息透明度在公众关注度与企业创新的调节作用具有重要影响。当所处地区知识产权保护程度较高时,企业信息透明度的提高更有助于促进知识信息的传播,提高其信息的可信度,获得公众的信赖,激发企业创新活力。相反,若所处地区知识产权保护程度较低,受政府干预、信任危机等因素影响,信息透明度的调节作用将并不明显。

第一,较高的知识产权保护程度有助于提高科研工作者披露专利信息的意愿,促进知识信息的传播,减少信息不对称问题和投资者的搜索成本,也可以吸引更多公众关注,增进公众与企业双方的了解与信任,提高公众对企业的心理预期[20]。第二,较高的知识产权保护程度意味着企业需要应对来自市场更多的合法性约束,对相关信息的披露要求会更高,这将加大企业的公众压力。在此背景下,企业对公众需求的敏感程度会更高,更倾向于提高信息披露质量以树立良好企业形象,获得更多公众的信任,进而缓解融资约束[21]。相反,若企业所处地区知识产权保护程度较低,政府干预较多,企业披露的信息数量和质量将受到较大影响,降低其在公众眼里的可信度,这将使得公众关注度在促进企业创新的效果上大打折扣。第三,知识产权保护的提高会增加专利侵权成本,减少“不劳而获”现象,保障企业的创新成果,激发自主创新活力。即使创新相关信息不幸泄露或创新成果被他人模仿抄袭,企业也能追究抄袭方的责任,获得相应的补偿。这有助于增强投资者对企业创新项目的信心,提高参与积极性,激发公众积极响应政府“大众创业、万众创新”的热情。据此,本文提出假设3:

假设3:信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用会受到知识产权保护的影响,即地区知识产权保护程度越高,信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用越明显。

本文的研究模型见图1。

图1 研究模型

三、研究设计

(一)数据来源

本文以2011—2019年深圳证券交易所的上市企业为样本,在剔除金融保险行业、资不抵债、ST、*ST和关键值不完整的企业后得到1 581家企业的年度面板数据。企业创新、公众关注度等数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS),企业规模、独立董事比例、债务杠杆等其他数据来自国泰安数据库(CSMAR)。

(二)变量选择

1.企业创新(Inno)。以往研究对于企业创新的衡量主要存在两种方式:研发投入和专利数量。但是,鉴于企业研发活动风险性和失败率等特点,甚至还具有可能被操纵的嫌疑,同时研发投入数据一般均为公司自愿披露,难免会受到会计准则变更的干扰,这往往容易导致研发投入与企业实际创新存在较多的不一致。因此,借鉴刘欢、余明桂等大多文献的做法,本文采用发明、外形设计和实用新型三项专利数量作为企业创新的测量依据,以上述三项专利申请总量加1取对数测量企业创新(Inno1)[6,9]。同时,在稳健性检验中,以专利授权总量加1取对数再次衡量企业创新(Inno2),以确保结果的可靠性。

2.公众关注度(Attention)。网络搜索量越大,表明企业受到的公众关注度越高,反映了有更多的投资者很可能正在关注着这些企业。来自CNRDS数据库的中国上市公司网络搜索指数(WSVI)数据是以百度平台为基础,根据各种网络搜索数据,综合新闻舆情等信息,然后计算而来的综合搜索指数。它详细统计了公众以股票代码或企业名称(包括缩写和全名)作为关键字的网络搜索数据,是每家上市公司所有关键字被搜索数的加总,反映了企业的网络搜索强度。本文参考Cheng和Liu、阮敏和肖风的方法,以WSVI作为公众关注度的数据来源[3-4]。此外,需要强调的是,以股票代码为关键字计算的搜索指数能够更好地表明公众的搜索动机。因此,为更好地区分公众对企业搜索行为的动机,即投资意愿,本文根据WSVI数据库提供的使用单一法以股票代码为关键字计算的搜索指数作为公众关注度的衡量依据,区分于投资意愿较低或者没有投资意愿的公众关注度。

3.信息透明度(Tran)。按照向诚和陆静的办法,本文采用深交所公开的企业信息披露考核评级结果作为信息透明度的衡量方法[22]。该评级兼具独立性、完整性和权威性,能够客观反映企业的信息透明度。考核评级结果最终从高到低划分为A、B、C、D四个等级,依次赋值为4、3、2、1。

4.知识产权保护(IPR)。为探究各地区知识产权保护程度差异对本文研究问题的影响,参考王京和王贞洁的量化方法,本文采用樊纲等编制的《中国分省份市场化指数报告(2018)》中各省份的“知识产权保护”指数对知识产权保护这一变量进行衡量[20]。

5.控制变量。根据阮敏等以往文献,主要控制如下变量:企业性质(Soe,国有企业取1,否则取0),债务杠杆(Lev,资产负债率),盈利状况(Roe,净资产收益率),现金资产比例(Cash,现金资产与总资产的比值);独立董事比例(Ind,独立董事与董事会人数的比值),高管激励(Incentives,金额前3名高管年薪的自然对数),股权集中度(Large,第一大股东持股比例),企业规模(Size,总资产的自然对数)和企业年龄(Age,公司成立时间的自然对数)[4-9]。此外,本文还控制了行业效应(Industry)和年度效应(Year)。具体变量设定如表1所示。

表1 变量设定

(三)模型建立

为了检验上述假设1～3,本文构建如下模型(1)～(3):

Inno=α0+α1Attention+∑αkControls+ε

(1)

Inno=α0+α1Attention+α2Tran+α3Attention×Tran+∑αkControls+ε

(2)

Inno=α0+α1Attention+α2Tran+α3IPR+α4Attention×Tran+α5Attention×IPR+α6Tran×IPR+α7Attention×Tran×IPR+∑αKControls+ε

(3)

其中,Inno表示企业创新,Attention表示公众关注度,Controls表示控制变量,Tran表示信息透明度,IPR表示知识产权保护,αk表示常数项及各变量回归系数,ε为随机误差项。

四、实证结果分析

(一)描述性统计

表2列出了描述性统计结果。Inno1的均值、标准差、最大值和最小值分别为2.564、1.690、9.700和0,Inno2对应的则分别为2.377、1.613、9.210和0,表明整体而言企业授权总数略大于专利申请总数,且不同企业之间存在显著差距,符合企业现实状况。公众关注度(Attention)的均值为12.499,标准差为0.915,最小值和最大值分别为0和16.817,说明不同企业受到的公众关注程度差异悬殊。信息透明度(Tran)的均值为3.054,中位数为3.000,表明整体上中国深市上市企业信息透明度处于良好水平。

表2 描述性统计

(二)相关性分析

表3为Pearson相关性分析结果。数据表明,公众关注度(Attention)与企业创新(Inno1和Inno2)的相关系数为0.142、0.131,P均小于1%。这初步支持了假设1。信息透明度(Tran)、知识产权保护(IPR)与企业创新(Inno1和Inno2)显著正相关,初步表明信息透明度、知识产权保护会对企业创新产生影响。

表3 相关性分析结果

(三)负二项回归分析

由于专利数据为非负整数变量,样本不少观测值为0,故应采用计数模型常用的负二项回归或泊松回归进行估计。由表2描述性统计结果可知,企业创新(Inno1)的方差(1.69×1.69=2.856 1)大于均值(2.564),存在“过度分散”,不满足泊松回归模型的假设。因此,本文采用负二项回归对假设进行检验,详见表4。

表4 负二项回归分析结果

1.公众关注度、信息透明度与企业创新。由表4模型1可知,公众关注度(Attention)的回归系数为0.230,P<0.01,假设1得到支持,即公众关注度可以正向影响企业创新,表明公众关注度通过发挥其引导与监督作用可以促进企业创新水平的提高。此外,在表4模型1的基础上,模型2纳入了信息透明度(Tran)及公众关注度与信息透明度的交互项(Attention×Tran),结果表明Attention×Tran的回归系数为0.097,P<0.05,交互项与企业创新正相关,验证了假设2,即企业的信息透明度越高,越有助于公众关注度的引导和监督作用的发挥,吸引消费者的目光,减少管理者的机会主义行为,进一步推动企业创新。

2.知识产权保护对信息透明度调节作用的调节效应。由表4模型3可知,公众关注度(Attention)的回归系数为0.412,在1%的水平上显著,知识产权保护、信息透明度和公众关注度三者交互项(Attention×Tran×IPR)的回归系数为0.014,在1%的水平上显著,说明企业所处地区知识产权保护程度越高,信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用越明显,假设3获得支持。此外,以“知识产权保护”指数的中位数为界限将全样本企业分成高、低知识产权保护两组。从表4模型4和5可知,在高知识产权保护组中,公众关注度和信息透明度两者交互项(Attention×Tran)的回归系数为0.099,在5%的水平上显著。而在低知识产权保护组中,公众关注度和信息透明度两者交互项(Attention×Tran)与企业创新(Inno1)不相关。这表明地区知识产权保护程度越高,信息透明度越有助于强化公众关注度对企业创新的促进作用,进一步证实了假设3。

(四)进一步分析:公众关注度与企业异质性创新

本文从企业创新异质性视角出发,参考Luo等的做法,对企业创新进行分类讨论公众关注度的作用,即探索式创新(简称R,发明专利)与开发式创新(简称D,外观设计和实用新型专利)[23]。从表5模型1回归结果可知,公众关注度(Attention)对开发式创新(D)的回归系数为0.168,在1%水平上显著。而从表5模型2可以发现公众关注度(Attention)对探索式创新(R)的回归系数为0.310,亦在1%水平上显著。由此可知,公众关注度在探索式和开发式创新两类样本中的系数皆显著为正,表明公众关注度对两类企业创新行为均具有促进作用,但模型2比模型1中的Attention回归系数更大,表明相对于开发式创新,公众关注度对探索式创新的促进作用更强,丰富了假设1。该结论与邓向荣等结论不同[15],这可能是由于样本数量、公司差异和统计方法等不同的原因导致的。前文提到公众关注度的提高可以减少企业短视行为,增加机会主义行为成本,有效缓解管理者的后顾之忧,这有助于加强管理者对于探索式创新的重视。因此,虽然相对于开发式创新,探索式创新风险更高、投资回报期更长,但在公众对公司关注度不断提高的情况下,管理者后顾之忧已得到较大缓解,为提高企业竞争优势,管理者往往更倾向通过探索式创新来实现企业的进一步发展。

表5 公众关注度与企业异质性创新

五、稳健性检验

(一)Heckman两阶段回归

上述结果可能存在一个不可忽视的问题,即样本自我选择问题导致结果的偏差问题。为此,本文采用Heckman两阶段回归法进行检验,以避免其带来的估计偏误。具体地,在第一阶段中,参考石俊国等的研究,将政府补助(Sub)、市场势力(卖方势力Maincustom和买方势力Mainsupply)作为识别变量加入回归中,其中卖方势力以前五大客户销售额占比表示,买方势力以前五大供应商采购占比表示[24]。第二阶段中,利用第一阶段计算得到逆米尔斯比(Mills)作为第二阶段回归的控制变量。结果如表6所示,在第一阶段回归中,Attention回归系数为0.032,P<0.01,表明公众关注度与企业创新显著正相关;第二阶段的回归结果显示,Mills回归系数为0.487,P<0.01,说明确实存在样本选择偏误问题,采用Heckman两阶段回归是合理的,即在考虑了样本选择偏误后公众关注度对企业创新依然具有促进作用,证明了假设的稳健性。

(二)其他稳健性检验

1.更换回归模型。由于专利是以0为下限的拖尾变量,参考韩美妮和王福胜的做法,采用能较好地处理数据截断问题的Tobit模型进行回归[25]。

2.时滞效应的考虑。由于公众关注度可能受企业创新影响的因果互置问题,同时考虑到企业研发资金的投入以及专利的申请和授权都需要一定的时间,公众关注度对企业创新的影响可能存在滞后性,本文参考罗宏和秦际栋的做法,对解释变量公众关注度滞后一期(T-1期)后重新进行检验[26]。

3.更换企业创新度量方法。为保障结论的可靠性,前文实证分析采用专利申请总量加1取对数作为企业创新(Inno1)进行了检验,鉴于专利授权数量能够在一定程度上衡量企业创新质量,侧面体现企业实质创新水平,为与前文形成对照,本文使用专利授权总量加1取对数对企业创新(Inno2)进行重新测量。

上述检验结果如表7～9所示,所得结果与前文结论一致,一定程度上缓解了内生性问题,保证了结论的稳健性。

表7 Tobit模型回归

表8 滞后一期回归分析结果

表9 更换企业创新变量回归结果

六、结论与建议

(一)研究结论

本文以2011—2019年深圳证券交易所的上市企业为样本,基于负二项回归模型、Tobit模型等方法,分析不同知识产权保护程度下公众关注度、信息透明度对企业创新的影响。实证结果表明:公众关注度对企业创新具有显著的促进效应;信息透明度在公众关注度对企业创新的促进过程中起正向调节作用;地区知识产权保护程度越高,信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用越明显。

(二)理论贡献

第一,本文丰富了公众关注度影响后果的相关文献,发现基于中国上市公司网络搜索指数的公众关注度能够显著地促进企业创新。随着大数据时代的到来,越来越多的公众利用网络手段了解、传播企业信息,以获取自身所需资源[4]。在此背景下,公众越来越成为影响企业创新的市场动力。以往研究主要从政府、市场或企业层面对企业创新影响因素进行分析,本文基于网络搜索数据,探讨了公众关注度对企业创新的影响,丰富了大数据应用于企业管理研究的方法集。第二,本文通过信息透明度和知识产权保护双重调节作用的研究拓展了公众关注度与企业创新的边界条件。一方面将信息透明度作为边界条件纳入公众关注度对企业创新的影响机制,丰富了企业信息质量治理的相关研究;另一方面,在企业所处地区不同知识产权保护程度的情况下,深入探讨信息透明度对公众关注度与企业创新关系的调节作用,这对基于中国情境下宏观环境对微观企业创新的作用过程具有一定的理论意义,有助于进一步剖析公众关注度对企业创新的影响机理。第三,在进一步分析中,从双元视角对企业创新进行了拓展性分析,检验了公众关注度对企业探索式创新、开发式创新的差异化影响。以往虽有不少关于探索式和开发式创新的研究[23],但关于公众关注度对两者进行细分研究并不多,本研究对丰富有关双元创新的相关文献做出了一定贡献。

(三)实践启示

首先,为了促进中国企业创新水平的提高,不能单纯依靠政府的创新补贴及税收优惠等鼓励政策,也不能仅寄希望于企业的自觉性,应试图激发社会公众对全国科技创新事业的参与积极性,吸引越来越多的公众投身于企业的创新战略中,充分发挥公众的引导和监督作用,为实现中国创新驱动发展战略提供助力。其次,对于企业而言,制定完善的信息披露机制,尤其加强在产品创新、技术创新等企业创新相关信息的披露,提高企业的信息透明度,让广大公众能充分了解企业的运营情况,特别是在创新活动中所付出的心血和取得的进步,减少管理者的后顾担忧。此外,加大对探索式创新的激励程度和资金投入力度,可考虑适当延长企业高管的任职期限,采取措施减少短视行为,提高创新失败容忍度。最后,对于政府而言,应大力推进知识产权保护制度改革,为企业的创新活动提供公平竞争的外部环境。同时尽快完善企业信息披露制度,可以考虑转换监管思路,引入具有公信力、独立性和专业性等特点的第三方机构对企业信息披露报告进行审查,强化社会责任等报告披露的考核标准,以保证公众能够获得更多的优质信息。

(四)局限与未来展望

首先,本文利用负二项回归模型、Tobit模型和Heckman两阶段模型等研究方法对公众关注度与企业创新的关系进行了考察,未来研究可以考虑通过案例研究、问卷调查或其他综合方法来实现这一目标。其次,本文仅探讨了信息透明度与知识产权保护所起的调节作用,未考虑中介变量和其他可能存在的调节变量的影响,后续研究可以此为视角进行扩展和丰富,以便进一步明晰公众关注度与企业创新关系。最后,为减弱因果置换问题对回归结果的影响,本文在稳健性检验中参考了罗宏和秦际栋的做法,将自变量滞后一期进行回归[26]。这可以在一定程度上缓解双向因果问题,反映真实的因果关系,但亦存在一种可能被忽视却值得思考的情况,即企业创新在某种特殊状况下是否也可以获得更多公众的关注呢?尤其当企业的某项创新活动具有重大意义或特殊价值且被进行广泛传播时,企业创新也会反过来引发公众的关注。因此,未来学者可以此为视角进行深入研究,探讨其中的作用机制。