APP下载

知己彼,方谋合:创新绩效反馈对企业研发合作的影响

2024-03-20刘娜王孟博毛荐其魏延辉

科技进步与对策 2024年4期

刘娜 王孟博 毛荐其 魏延辉

收稿日期:2022.10.17  修回日期:2022.12.12

基金项目:国家自然科学基金面上项目(72174112);山东省自然基金面上项目(ZR2019MG033,ZR2020MG053);泰山学者工程专项经费资助项目(tsqn201909149)

作者简介:刘娜(1985-),女,山东巨野人,博士,山东工商学院工商管理学院教授,研究方向为技术与创新管理;王孟博(1996-),男,河北邢台人,山东工商学院工商管理学院硕士研究生,研究方向为技术与创新管理;毛荐其(1963-),男,安徽桐城人,博士,山东工商学院工商管理学院教授,研究方向为技术与创新管理;魏延辉(1976-),男,黑龙江嫩江人,博士,山东工商学院工商管理学院副教授,研究方向为创新管理。本文通讯作者:毛荐其。

摘  要:绩效反馈在企业行为决策中发挥重要作用。基于2010—2020年中国A股计算机、通信和其它电子设备制造业上市公司样本数据,探讨创新绩效反馈(以创新结果测度的细化绩效反馈)对企业研发合作的影响,以及企业研发强度对两者关系的调节作用,进一步比较上述影响在不同性质企业(国有企业与非国有企业、家族企业与非家族企业)中的异同。结果发现:历史、行业创新绩效期望落差对企业研发合作具有负向影响,历史、行业创新绩效期望顺差对企业研发合作具有正向影响。企业研发强度正向调节历史、行业创新绩效期望落差与企业研发合作间的负相关关系,正向调节历史、行业创新绩效期望顺差与企业研发合作间的正相关关系。在拓展性分析中,与非国有企业相比,国有企业创新绩效期望顺差对研发合作的正向影响更显著,其落差的负向影响也更显著。与非家族企业相比,家族企业创新绩效期望顺差对研发合作广度的正向影响更显著,对研发合作深度的影响较小;家族企业创新绩效期望落差对研发合作广度的负向影响更显著,对研发合作深度的负向影响较小。结论具有明确的企业创新活动指向性,有利于丰富企业研发合作决策情景。

关键词:创新绩效反馈;历史绩效反馈;行业绩效反馈;企业研发合作;研发强度

DOI:10.6049/kjjbydc.2022100415

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(2024)04.0078.12

0  引言

“知己知彼,百战不殆”。这一《孙子兵法》中的军事論断,在现代企业管理实践中发挥重要指导作用。企业在制定决策或战略时,既要了解自身资源能力、市场地位,也要收集竞争者的响应意愿与能力等信息。企业如何评估自身和竞争者的状态?重要途径就是通过绩效反馈。企业发展是决策、执行、反馈、调整、再决策的螺旋式上升过程,绩效反馈则是纠正其发展路径的参照点。企业在创新发展过程中,切忌过于关注外部环境,而是应重视自身创新绩效和经验总结。典型的反面例子就是“湘鄂情的跨界之殇”。在中央八项规定出台后,中高端餐饮公司湘鄂情由于绩效大幅下跌,急切地进行转型,更名为“中科云网”并进军新媒体、大数据等新兴产业,却出现严重亏损。湘鄂情对外部政策过于敏感,既未“知己”亦未“知彼”,行为决策具有盲目性。由此可见,绩效反馈作为企业决策行为的重要影响因素,对企业发展具有重要指导作用[1]。绩效反馈代表企业在生产运营过程中实际绩效水平与期望绩效水平的差距,能够影响企业未来发展的风险决策与战略选择[2]。根据期望水平类型,绩效反馈可分为历史绩效反馈与行业绩效反馈。历史绩效反馈以企业前期绩效表现为基准,行业绩效反馈则来源于同行业竞争对手的绩效表现[3],两种绩效反馈对企业行为均具有显著影响[4]。

在经济全球化发展和开放式竞争日益激烈的背景下,企业生存与可持续发展面临严峻挑战,亟需从传统内部积累向内外部资源整合的成长方式转变。同时,企业自身创新资源与能力存在短板,尤其是在高新技术产业领域,借助外部创新资源开展创新活动是企业不可或缺的创新方式。因此,越来越多的企业认识到与外部组织进行研发合作的重要性。现有研究大多关注企业研发合作的绩效后果,探讨研发合作对企业创新绩效的影响[5.6]。从细化角度看,企业创新绩效反馈能否影响其与外部组织研发合作?历史创新绩效反馈与行业创新绩效反馈对企业研发合作的作用机制有何不同?上述影响在不同类型企业中是否存在异质性?针对这两种绩效反馈,管理者如何作出决策?上述问题值得深入研究。

1  文献综述

现有研究大多基于财务指标测度绩效反馈,如苏涛永等(2021)以资产收益率为绩效指标,探讨家族企业与非家族企业异质性业绩期望差距对企业双元创新的作用机制;吕迪伟等[7]以资产收益率与市值为绩效指标,探讨绩效反馈不一致性与企业研发投入的关系;李溪等[8]以销售收入、资产收益率、托宾Q值为绩效指标,研究绩效反馈的范围性与持续性两个维度对企业创新投入的影响。然而,以创新结果测度的绩效反馈,即创新绩效反馈的指向性更明确,能够更好地为企业创新行为提供参考。

也有少数学者关注创新绩效反馈对企业创新活动的影响。例如,Martínez.Noya&García.Canal[1]以专利申请数量为创新绩效指标,探讨技术密集型企业创新绩效反馈对研发联盟伙伴多样性的影响;钟熙等[9]以专利申请数量为创新绩效指标,探讨创新绩效期望顺差、冗余资源与企业研发国际化的关系;Lungean等[10]以专利授权数量为创新绩效指标,探讨美国制药公司创新绩效期望落差对技术采购工具多样性的影响。由此可见,当前相关研究大多以专利数量作为创新绩效测度的代理指标,以历史或行业单一维度创新绩效期望水平或企业综合期望水平(上述两者整合而成)为基准。

研发合作是企业“走出去”的重要行为,也是决定企业创新和竞争能力的关键因素[1]。企业通过嵌入研发合作网络获取创新所需资源,寻求效益最大化。现有企业研发合作与创新绩效关系研究大多关注企业研发合作对创新绩效的影响。例如,王黎萤等[5]探讨基于合作广度与深度组合的4种专利合作模式对科技型中小企业创新绩效的影响;马文甲和高良谋(2016)研究企业开放广度与深度对创新绩效的影响;毕静煜等[6]探究研发联盟伙伴技术多样性对企业突破式创新绩效的作用机制。上述研究主要关注企业研发合作的绩效后果,但也有少数学者采用逆向思维,探讨创新绩效反馈对企业研发合作的影响。例如,Martínez.Noya&García.Canal[1]将企业历史创新绩效期望与行业创新绩效期望整合为综合期望水平,以此探究技术密集型企业创新绩效反馈对研发联盟伙伴多样性的影响。然而,企业历史创新绩效反馈与行业创新绩效反馈对企业研发合作的作用机制是否存在异同?上述问题有待进一步探究。

综上,本文以中国计算机、通信和其它电子设备制造企业为样本,以专利申请量为企业创新绩效的测度指标,探讨历史创新绩效反馈、行业创新绩效反馈对企业研发合作的影响,以期指导企业管理者更具针对性地开展问题搜寻、研发活动以提高企业创新能力。

2  理论与假设

2.1  创新绩效期望落差对企业研发合作的影响

由于企业组织文化、制度背景、经营战略存在异质性,历史创新绩效反馈具有重要意义。历史创新绩效期望能够反映企业对已有资源和能力的配置水平[11],对企业在竞争激烈市场中实现螺旋式上升发展目标具有重要价值。当企业处于历史创新绩效期望落差时,企业并没有达到前期创新绩效期望,已有资源和能力配置水平较低。一方面,从企业自身研发合作意愿看,企业主要目标是追求利益,绩效落差促使企业选择快捷且低成本的方式确保研发活动顺利开展,如技术模仿或技术购买等。研究表明,技术购买成本只有原开发成本的1/3或更低,且购买的技术是已被证明成功并具有一定商业价值的技术,因而有利于企业效益提升[12.13]。研发合作是内部与外部知识融合过程,需要企业投入较多时间、资金、技术与外部资源整合协同,因而不确定性风险较高(苏中锋等,2016)。另一方面,从伙伴与焦点企业合作意愿看,此时焦点企业历史创新绩效处于落差状态,创新发展并没有达到期望,伙伴会对企业低迷的发展势头存疑,因而研发合作意愿减弱。综上,当企业处于历史创新绩效期望落差时,研发合作受到抑制。

企业嵌入研发合作关系需考虑其它企业合作意愿(毕静煜,谢恩,2020),而合作意愿的重要影响因素是企业声誉与威望,伙伴更愿意与高声誉、高威望的企业开展研发合作[14]。当企业处于行业创新绩效期望落差,即企业创新绩效低于所处行业创新绩效平均水平时,企业声誉较差、社会期望水平较低。声誉作为企业寻求研发合作的敲门砖[15],可促使意向合作企业对其创新潜能重新进行评估。此外,若企业在行业内声誉不佳,则可能导致伙伴合作意愿降低,合作难度与成本提升。此时,企业与其建立高风险的研发合作关系,不如关注内部问题搜索,以此摆脱当前窘境。综上,本文提出以下假设:

H1:历史创新绩效期望落差对企业研发合作具有负向影响。

H2:行业创新绩效期望落差对企业研发合作具有负向影响。

2.2  创新绩效期望顺差对企业研发合作的影响

当企业面临历史创新绩效期望顺差时,企业发展态势良好。一方面,从企业自身研发合作意愿看,在激烈的竞争环境中,创新绩效期望顺差带来的优势是短暂的(宋铁波等,2017)。因此,企业需要不断开拓新的领域,以获取更多外部知识与技术。研发合作可为企业提供便捷的资源获取途径,帮助企业获取多样化知识与技术资源,并在一定程度上分散研发活动风险,为新一轮创新竞争作准备。另一方面,从外部伙伴研发合作意愿看,历史创新绩效期望顺差可以向潜在合作伙伴展示企业较好的发展潜能。企业有能力吸引优质投资者和技术合作伙伴,伙伴企业也倾向于与高创新发展潜能企业进行研发合作,以提升研发合作效率。因此,当企业处于历史创新绩效期望顺差时,能够促进研发合作。

当企业面临行业创新绩效期望顺差时,其创新绩效在行业内领先。企业在行业内的领先地位可为自身赢得较高声誉,从而获得市场关注。一方面,高声誉、高地位可为企业研发合作带来更多资源与成本优势:企业在研发合作过程中的话语权提升,处于有利谈判地位[1],其合作成本较低。另一方面,伙伴企业更愿意与高声望、高创新绩效企业开展研发合作。当企业处于行业创新绩效期望顺差时,能够吸引优质合作伙伴,并在合作中获得更多选择权,有利于以较低成本获得外部优质资源,从而促进企业研发合作。因此,本文提出以下假设:

H3:历史创新绩效期望顺差对企业研发合作具有正向影响。

H4:行业创新绩效期望顺差对企业研发合作具有正向影响。

2.3  企业研发强度的调节作用

企业通过研发合作获取外部异质性知识与信息资源,研发强度在其中发挥重要作用[16]。研发强度能够反映企业对技术知识创造与吸收活动的投资,是企业从外部知识中获取价值的关键[17]。研发强度越高,吸收能力越强[18],越有利于企业对外部技术知识进行获取、吸纳、转化和利用,进而获得创新成果[1]。凭借吸收能力,企业可以了解合作伙伴潜力,评估研发合作相关风险及收益,从而在研发合作中获取较高的效益[3, 19]。

企業处于创新绩效期望落差时,较高的研发强度会抑制企业研发合作倾向。当研发强度较高时,企业不仅能够更好地识别潜在合作伙伴,而且容易了解已有合作伙伴的贡献[1]。首先,当创新绩效不理想时,企业只能吸引创新表现同样不佳的伙伴[1]。得益于较高的研发强度,企业可以意识到与上述伙伴建立新的合作关系并不能帮助自身创新绩效达到理想水平。因此,企业不会与其建立研发合作关系。其次,当研发强度较高时,企业可以更好地评估现有研发合作关系存在的问题[18],重新选择合作伙伴。此外,较高的研发强度能够支持企业实现自主研发。最后,从伙伴意愿角度看,较高的企业研发强度依然没有带来理想的创新绩效反馈,企业研发投入与产出不成正比,伙伴对企业研发能力不信任,因而不愿与其开展研发合作。因此,本文提出以下假设:

H5:企业研发强度正向调节历史创新绩效期望落差对企业研发合作的负向影响。

H6:企业研发强度正向调节行业创新绩效期望落差对企业研发合作的负向影响。

当企业处于创新绩效期望顺差时,较高的研发强度能够强化企业研发合作倾向。一方面,在激烈的竞争环境下,若企业创新绩效高于行业预期,企业就会积极开展研发合作。凭借良好的吸收能力,研发强度较高的企业可以快速识别优质合作伙伴,并与其建立研发合作关系[1, 18]。另一方面,从伙伴合作意愿角度看,研发强度较高的企业具有较强的研发意愿与吸收能力,在合作过程中创造价值的机会更多,与这类企业合作更易成功[20]。因此,研发强度较高且处于创新绩效期望顺差的企业对伙伴的吸引力更大。由此,本文提出以下假设:

H7:企业研发强度正向调节历史创新绩效期望顺差对企业研发合作的正向影响。

H8:企业研发强度正向调节行业创新绩效期望顺差对企业研发合作的正向影响。

综上分析,本文构建理论模型如图1所示。

3  研究设计

3.1  数据来源

本文选取中国2010—2020年A股计算机、通信和其它电子设备制造业上市公司为研究样本。其中,剔除ST、PT、SST和*ST等财务状况异常企业样本,最终获得434家企业。企业专利数据来源于国家知识产权局专利数据库和IPRDB专利数据库,企业年龄、规模和研发强度等数据来自CSMAR数据库。此外,本文根据企业年报对缺失数据进行补充。

3.2  变量测度

(1)自变量:历史创新绩效期望顺差(HGS)、历史创新绩效期望落差(HGD)、行业创新绩效期望顺差(IGS)和行业创新绩效期望落差(IGD)。本文基于创新绩效期望差距对上述变量进行计算。

历史创新绩效期望差距(HG)为本企业实际创新绩效(P)与历史创新绩效期望(HA)之差。现有研究主要采用专利申请数、专利授权数、新产品数量和新产品销售收入衡量企业实际创新绩效。专利作为企业无形资产的重要组成部分,能够反映企业积累的知识与能力,是企业技术综合实力的体现。考虑到数据可得性,参考Martínez.Noya&García.Canal[1]、钟熙等[9]的研究成果,本文以专利申请数量测度企业实际创新绩效。历史创新绩效期望(HA)是指企业基于过去创新绩效水平对未来绩效目标的预测。参考连燕玲等[21]和吕迪伟等(2019)的研究成果,本文采用式(1)计算企业历史创新绩效期望。

HAi,t=β1HAi,t-1+(1-β1)Pi,t-1(1)

其中,企业i第t年历史创新绩效期望水平(HAi,t)由企业i第t-1年历史创新绩效期望(HAi,t-1)与企业i第t-1年实际创新绩效(Pi,t-1)加权得到。参考Chen[22]的做法,权重β1取值0.4。由此可得,企业i第t年历史创新绩效期望差距HGi,t=Pi,t-HAi,t。

本文通过Spline函数将历史创新绩效期望差距(HG)进行分段,将I1设定为虚拟变量,当HGi,t>0,即企业i第t年历史创新绩效期望为顺差时,I1为1,否则为0。因此,截尾的历史创新期望顺差(HGS)为I1HGi,t。将历史创新期望落差的企业数据截尾为0,同理,截尾的历史创新绩效期望落差(HGD)为|(1-I1)HGi,t|。

行业创新绩效期望差距(IG),即本企业实际创新绩效(P)与行业创新绩效期望(IA)之差。行业创新绩效期望(IA)是指企业基于行业内创新绩效水平对未来绩效目标的预测。借鉴Chen[22]的研究成果,企业i第t年行业创新绩效期望水平(IAi,t)采用t-1年行业内所有企业实际创新绩效中位值(IM)与该企业t-1年行业创新绩效期望加权得到(β2取值0.4),如式(2)所示。

IAi,t=β2IAi,t-1+(1-β2)IMt-1(2)

综上可得:IGi,t=Pi,t-IAi,t。对于行业创新绩效期望差距的处理步骤同历史创新绩效期望差距,此处不再赘述。

截尾的行业创新绩效期望顺差(IGS)为I2IGi,t。将行业创新期望落差的企业数据截尾为0,同理,截尾的行业创新绩效期望落差(IGD)为|(1-I2)IGi,t|。

(2)因变量:企业研发合作。本文中的企业研发合作是指本企业与外部其它组织研发合作,可以从企业研发合作广度与深度两个维度衡量。本文采用企业合作專利申请伙伴数量衡量企业研发合作广度,采用企业合作专利申请次数与外部伙伴数量的比值衡量企业研发合作深度。

(3)调节变量:企业研发强度。本文采用本企业第t年研发投入与营业收入比值测度企业研发强度。

(4)控制变量。为避免其它因素对企业研发合作的影响,本文将企业规模与企业年龄作为控制变量。企业规模以标准化后的员工人数测度,企业年龄以观测年与企业成立年的差值测度。为避免内生性问题,本文对自变量、调节变量和控制变量作滞后两年处理。

3.3  模型选择

本研究样本为2010—2020年非平衡面板数据,Hausman检验结果显著,表明相较于随机效应,固定效应能够更好地估计数据,并避免内生性问题。因此,本文采用固定效应模型进行回归分析。

4  实证分析

4.1  描述性统计

数据描述性统计结果与相关系数如表1所示。由表1可知,各变量方差膨胀因子(VIF)的最大值为3.68,低于10,说明变量间不存在严重多重共线性问题。同时,在构建变量交互项之前,本文对自变量和调节变量进行中心化处理。

4.2  回归结果

表2、表3为回归结果。模型1与模型5显示,历史创新绩效期望落差系数显著为负(β=-0.114,p<0.01;β=-1.170,p<0.01),H1得到验证。模型3与模型7显示,行业创新绩效期望落差系数显著为负(β=-0.139,p<0.01;β=-1.249,p<0.01),H2得到验证。模型2与模型6显示,历史创新绩效期望顺差系数显著为正(β=0.125,p<0.01;β=1.186,p<0.01),H3得到验证。模型4与模型8显示,行业创新绩效期望顺差系数显著为正(β=0.224,p<0.01;β=1.860,p<0.01),H4得到验证。

表3模型9与模型13显示,历史创新绩效期望落差与研发强度的交互项系数显著为负(β=-0.121,p<0.01;β=-1.046,p<0.01),H5得到验证。模型11与模型15显示,历史创新绩效期望落差与研发强度的交互项系数显著为负(β=-0.154,p<0.01;β=-0.873,p<0.01),H6得到验证。模型10与模型14显示,历史创新绩效期望顺差与研发强度的交互项系数显著为正(β=0.168,p<0.01;β=1.259,p<0.01),H7得到验证。模型12与模型16显示,行业创新绩效期望顺差与研发强度的交互项显著为正(β=0.174,p<0.01;β=1.200,p<0.01),H8得到验证。

4.3  稳健性检验

为进一步检验研究结论的可靠性,本文采用更换历史创新绩效期望、行业创新绩效期望的测度方法进行稳健性检验。

对于历史创新绩效期望(HA),参考Chen[22]、贺小刚等(2020)的研究成果,以t-1年与t-2年实际创新绩效加权得到,如式(3)所示。

HAi,t=β3Pi,t-2+(1-β3)Pi,t-1(3)

其中,β3取值0.4。

对于行业创新绩效期望(IA),本文采用行业内其它企业第t年创新绩效的均值衡量[23],如式(4)所示。

IAi,t=∑j≠iPj,t/N(4)

重新计算历史创新绩效期望顺差、落差与行业创新绩效期望顺差、落差并再次进行回归分析。结果发现,各自变量、调节变量及其交互项的系数符号和显著性与基准回归一致。由此,各假设再次得到验证,结果如表4、表5所示。

5  进一步分析

5.1  国有企业与非国有企业异质性分析

表6模型1与模型5显示,历史创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为负(β=-0.181,p<0.01;β=-0.099,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的负向影响更显著。模型2与模型6显示,历史创新绩效期望顺差对企业研发合作广度的影响显著为正(β=0.155,p<0.01;β=0.123,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的正向影响更显著。模型3与模型7显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为负(β=-0.174,p<0.05;β=-0.143,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的负向影响更显著。模型4与模型8显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为正(β=0.234 4,p<0.01;β=0.233 8,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的正向影响更显著。

表7模型9与模型13显示,历史创新绩效期望落差对企业研发合作深度的影响显著为负(β=-3.004,p<0.01;β=-0.460,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的负向影响更显著。模型10与模型14显示,历史创新绩效期望顺差对企业研发合作深度的影响显著为正(β=2.494,p<0.01;β=0.712,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的正向影响更显著。模型11与模型15显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作深度的影响显著为负(β=-2.679,p<0.01;β=-0.757,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的负向影响更显著。模型12与模型16显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作深度的影响显著为正(β=3.560,p<0.01;β=1.103,p<0.01),且相较于非国有企业,其对国有企业的正向影响更显著。

一方面,相比于非国有企业,历史创新绩效期望落差与行业创新绩效期望落差对国有企业研发合作的负向影响更显著。另一方面,相比于非国有企业,历史创新绩效期望顺差、行业创新绩效期望顺差对国有企业研发合作的正向影响更显著。原因可能如下:

第一,国有企业是中国经济发展的“顶梁柱”,在2021年著名财经杂志《财富》公布的世界500强中,中国国有企业上榜数量有95家,占中国上榜企业数量的70%。2021年,国有企业营业收入为755 543.6亿元,利润总额为45 464.8亿元。与非国有企业相比,国有企业拥有充足的后备资源支持。当国有企业面临历史与行业创新绩效期望落差时,资源优势使其更有资本减少研发合作,實现自主研发,同时可以避免内外部知识整合带来的不确定性风险(苏中锋等,2016)。

第二,国有企业能够为政府分担一定的社会责任,且与政府关系密切。政府可能会为国有企业提供更多隐性担保,具体包括资金支持、税费减免、银行贷款,以此确保社会稳定发展并刺激就业[24]。与非国有企业相比,国有企业通常具有较高的声望[33]。因此,当国有企业历史与行业创新绩效期望处于顺差状态时,凭借政府的“隐性背书”、较高的业内声望和良好的创新绩效,国有企业能够吸引更多研发合作伙伴。

5.2  家族企业与非家族企业异质性分析

表8模型1与模型5显示,历史创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为负(β=-0.077,p<0.05;β=-0.185,p<0.01),且相较于非家族企业,其对家族企业的负向影响更显著。模型2与模型6显示,历史创新绩效期望顺差对企业研发合作广度的影响显著为正(β=0.114,p<0.01;β=0.133,p<0.01),且相较于非家族企业,其对家族企业的正向影响更显著。模型3与模型7显示,非家族企业行业创新绩效期望落差对企业研发合作广度影响的系数为负,但不显著(β=-0.073,p>0.1);家族企业行业创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为负(β=-0.077,p<0.05),且相较于非家族企业,其对家族企业的负向影响更显著。模型4与模型8显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作广度的影响显著为正(β=0.156,p<0.01;β=0.249,p<0.01),且相较于非家族企业,其对家族企业的正向影响更显著。

表9模型9与模型13显示,历史创新绩效期望落差对企业研发合作深度的影响显著为负(β=-2.242,p<0.01;β=-0.486,p<0.05),且相较于家族企业,其对非家族企业的负向影响更显著。模型10与模型14显示,历史创新绩效期望顺差对企业研发合作深度的影响显著为正(β=2.007,p<0.01;β=0.454,p<0.05),且相较于家族企业,其对非家族企业的正向影响更显著。模型11与模型15显示,行业创新绩效期望落差对企业研发合作深度的影响显著为负(β=-2.248,p<0.01;β=-0.544,p<0.05)且相较于家族企业,其对非家族企业的负向影响更显著。模型12与模型16显示,非家族企业行业创新绩效期望顺差对企业研发合作深度的影响显著为正(β=3.153,p<0.01);家族企业行业创新绩效期望顺差对企业研发合作深度影响的系数为正,但不显著(β=0.289,p>0.1)。由此可见,相较于家族企业,行业创新绩效期望顺差对非家族企业研发合作深度的正向影响更显著。

首先,相比于非家族企业,历史创新绩效期望落差、行业创新绩效期望落差对家族企业研发合作广度的负向影响更显著,而对家族企业研发合作深度的负向影响更小。其次,相较于非家族企业,历史创新绩效期望顺差、行业创新绩效期望顺差对家族企业研发合作广度的正向影响更显著,而对家族企业研发合作深度的正向影响更小。原因可能如下:不同于非家族企业,家族企业具有“企业”与“家族”的双重属性(苏涛永等,2021)。根据社会情感财富理论[26-27],家族企业可以理解为两个重叠且相互作用的系统结合,即以经济目标为主的效益导向型“企业”系统和以非经济目标为主的情感导向型“家族”系统[9, 28]。其中,社会情感财富是指家族成员凭借所有者、管理者的身份从家族企业中获得的非经济效益,如家族成员对企业的控制权、家族成员对企业的认同感、家族企业传承与延续等[26, 29]。家族企业行为决策不仅受经济目标的影响,而且与其非经济目标高度关联。

当家族企业面临历史创新绩效期望落差与行业创新绩效期望落差时,其实际创新绩效低于创新绩效期望,表明家族企业并未实现创新目标(经济目标)。与非家族企业相比,家族企业为了避免社会情感财富损失,通常会减少新的研发合作关系建立,即降低研发合作广度。原因可能如下:研究开发对技术知识系统性和专业性的要求较高,而家族成员不可能完全具备研发能力,在研发合作过程中,与其合作的专家(非家族成员)可能提出授权或分权要求,进而削弱家族企业对产品技术与研发部门的控制力(吴炳德,陈凌,2014)。出于保护家族社会情感财富的目的,家族企业并不愿意建立新的研发合作关系。出于避免社会情感财富损失的目的,与非家族企业相比,家族企业较少降低研发合作深度,更愿意与原有伙伴合作。

当家族企业面临历史创新绩效期望顺差与行业创新绩效期望顺差时,其实际创新绩效高于创新绩效期望,表明家族企业已达到创新目标(经济目标)。在创新目标实现后,企业通常会追求更高的创新目标。与非家族企业相比,家族企业更追求社会情感财富,如家庭成员对企业的认同感、家族企业传承与延续等[26]。新的研发合作关系不仅能够为企业提供大量异质性技术资源,而且可以拓宽家族企业研发合作网络,有利于家族传承与延续。因此,在创新绩效期望顺差时,与非家族企业相比,家族企业研发合作重点在于拓宽合作广度,追求更长远的社会情感财富。

6  结语

6.1  结论

本文以2010—2020年中国A股计算机、通信以及其它电子设备制造业上市公司为样本,分析历史创新绩效反馈、行业创新绩效反馈对企业研发合作的影响,验证了企业研发强度对两者关系的调节作用,得到以下主要结论:

(1)当企业面临历史创新绩效期望落差、行业创新绩效期望落差时,企业倾向于减少研发合作。这是由于研发合作是内外部知识与资源融合过程,在此过程中,企业需要投入大量资源。此时,伙伴合作意愿较低,不利于开展进一步研发合作。当企业面临历史创新绩效期望顺差、行业创新绩效期望顺差时,企业会增加研发合作。此时,企业能够吸引优质合作伙伴,研发合作能够为其获取多样化知识与资源提供便捷的渠道。本文弥补了现有创新绩效反馈研究仅探讨创新绩效期望顺差或落差的不足[9],揭示了历史创新绩效反馈与行业创新绩效反馈对企业创新决策的影响机理[1]。

(2)企业研发强度正向调节历史创新绩效期望落差、行业创新绩效期望落差对企业研发合作的负向影响。当面临创新绩效落差时,较高的研发强度可以帮助企业实现自主研发。企业研发强度正向调节历史、行业创新绩效期望顺差对企业研发合作的正向影响,这一发现与Martínez-Noya & García-Canal[1]的研究相呼应,即当面临创新绩效期望落差时,较高的研发强度会弱化企业提升技术联盟组合多样性的倾向;当面临创新绩效期望顺差时,较高的研发强度可以强化企业提升技术联盟组合多样性的倾向。本文发现,当面临创新绩效期望落差时,高研发强度企业研发合作倾向受到抑制;当面临创新绩效期望顺差时,高研发强度企业研发合作倾向得以强化。

(3)与非国有企业相比,历史、行业创新绩效期望落差对国有企业研发合作的负向影响更显著。这是由于与非国有企业相比,国有企业的资源优势能够支持其实现自主研发。相比于非国有企业,历史、行业创新绩效期望顺差对国有企业研发合作的正向影响更显著。此时,国有企业凭借政府的“隐性背书”、较高的业内声望和良好的创新绩效,能够吸引更多研发合作伙伴。

(4)相比于非家族企业,历史、行业创新绩效期望落差对家族企业研发合作广度的负向影响更显著,而对家族企业研发合作深度的负向影响更小。与非家族企业相比,家族企业为了避免社会情感财富损失,会较大程度地降低研发合作广度,选择与原有伙伴合作。相较于非家族企业,历史创新绩效期望顺差、行业创新绩效期望顺差对家族企业研发合作广度的正向影响更显著,而对家族企业研发合作深度的正向影响更小。创新绩效期望顺差状态使得家族企业追求家族认同感、家族企业传承等社会情感财富,进而进一步扩大家族企业关系网。此时,与非家族企业相比,家族企业研发合作的重点在于构建新的研发合作关系。

6.2  理论贡献

(1)关注以创新指标测度的绩效反馈细化对象,并探讨其与研发合作的关系,具有明确的创新活动指向性且契合技术密集型企业现状,拓宽了绩效反馈研究视角。

(2)将历史创新绩效反馈与行业创新绩效反馈(期望顺差、期望落差)納入研究模型,细化了创新绩效期望维度。

(3)以往研究大多关注研发合作对企业绩效的影响,鲜少关注研发合作前因。本文关注创新绩效反馈的作用机制,丰富了研发合作前因研究。

(4)本文将样本划分为国有企业与非国有企业、家族企业与非家族企业,探究其创新绩效反馈对研发合作的影响,能够提供更具有针对性的建议。

6.3  实践启示

随着竞争全球化进程加快,研发合作成为企业应对市场竞争与技术变化的重要手段。从创新绩效反馈视角研究企业研发合作具有重要实践价值,能够帮助企业正确认识创新绩效反馈对研发合作的影响机制,从而丰富创新决策情境。

当企业历史、行业创新绩效不理想时,企业可以选择暂缓研发合作,采用购买专利或技术模仿等方式开展研发活动;当企业历史、行业创新绩效高于预期时,企业需要利用自身对优质伙伴的吸引力进一步开展研发活动,以获得外部知识和技术资源。同时,无论是在创新绩效不理想时,还是在创新绩效高于预期时,企业都需要提升自身研发强度。无论是国有企业(或家族企业)还是非国有企业(或非家族企业),在制定研发合作决策时,都需要发挥自身优势、规避劣势,从而提高研发合作质量。

6.4  不足与展望

本文存在以下不足:首先,仅对计算机、通信和其它电子设备制造企业进行了实证分析,为提高研究结论的适用性,未来可以考虑对其它行业企业进行研究。其次,企业研发合作决策可能受创新绩效期望的持续性与范围等维度影响,未来可以将期望的持续性与范围等维度纳入研究框架。最后,以专利为指标计算创新绩效期望差距具有一定的局限性,未来可以将新产品开发数量、创新成果销售收入等作为衡量指标,进一步计算创新绩效期望差距。

参考文献:

[1]  MARTINEZ.NOYA A, GARCIA.CANAL E. Innovation performance feedback and technological alliance portfolio diversity: the moderating role of firms' R&D intensity[J]. Research Policy, 2021, 50(9): 104321.

[2]  CYERT R M, MARCH J G. A behavioral theory of the firm[M].Englewood Cliffs,NJ:Prentice.Hall,1963.

[3]  BAUM J A, ROWLEY T J, SHIPILOV A V, et al. Dancing with strangers: aspiration performance and the search for underwriting syndicate partners[J]. Administrative Science Quarterly, 2005, 50(4): 536.575.

[4]  LUCAS G J, KNOBEN J, MEEUS M T. Contradictory yet coherent? inconsistency in performance feedback and R&D investment change[J]. Journal of Management, 2018, 44(2): 658.681.

[5]  王黎萤, 吴瑛, 朱子钦,等. 专利合作网络影响科技型中小企业创新绩效的机理研究[J]. 科研管理, 2021, 42(1): 57.66.

[6]  毕静煜, 谢恩, 魏海笑. 联盟伙伴技术多样性对企业突破性创新的影响——研发联盟组合特征的调节作用[J]. 研究与发展管理, 2021, 33(2): 41.52.

[7]  吕迪伟, 蓝海林, 陈伟宏. 绩效反馈的不一致性与研发强度的关系研究[J]. 南开管理评论, 2018, 21(4): 50.61.

[8]  李溪, 郑馨, 张建琦. 制造企业的业绩困境会促进创新吗——基于期望落差维度拓展的分析[J]. 中国工业经济, 2018, 35(8): 174.192.

[9]  钟熙, 宋铁波, 陈伟宏,等. 富则思安了吗?创新期望顺差、冗余资源与企业研发国际化[J]. 系统管理学报, 2021, 30(5): 879.891.

[10]  LUNGEANU R, STERN I, ZAJAC E J. When do firms change technology.sourcing vehicles? the role of poor innovative performance and financial slack[J]. Strategic Management Journal, 2016, 37(5): 855.869.

[11]  KIM J.Y, FINKELSTEIN S, HALEBLIAN J. All aspirations are not created equal:the differential effects of historical and social aspirations on acquisition behavior[J]. Academy of Management Journal, 2015, 58(5): 1361.1388.

[12]  刘和旺, 郑世林, 王宇锋. 所有制类型、技术创新与企业绩效[J]. 中国软科学, 2015, 30(3): 28.40.

[13]  易先忠, 張亚斌, 刘智勇. 自主创新、国外模仿与后发国知识产权保护[J]. 世界经济, 2007, 30(3): 31.40.

[14]  袁华, 刘耘, 钱宇,等. 基于合作网络的虚拟企业伙伴选择研究[J]. 管理工程学报, 2016, 30(1): 80.87.

[15]  冯文娜, 杨蕙馨. 网络演化与企业成长的对应关系研究[J]. 东岳论丛, 2010, 31(4): 64.70.

[16]  COHEN W M, LEVINTHAL D A. Absorptive capacity: a new perspective on learning and innovation[J]. Administrative Science Quarterly, 1990(35): 128.152.

[17]  HASHAI N, ALMOR T. R&D intensity, value appropriation and integration patterns within organizational boundaries[J]. Research Policy, 2008, 37(6.7): 1022.1034.

[18]  COHEN W M, LEVINTHAL D A. Innovation and learning: the two faces of R & D[J]. The Economic Journal, 1989, 99(397): 569.596.

[19]  BERTRAND O, MOL M J. The antecedents and innovation effects of domestic and offshore R&D outsourcing: the contingent impact of cognitive distance and absorptive capacity[J]. Strategic Management Journal, 2013, 34(6): 751.760.

[20]  AHUJA G. The duality of collaboration: inducements and opportunities in the formation of interfirm linkages[J]. Strategic Management Journal, 2000, 21(3): 317.343.

[21]  連燕玲, 周兵, 贺小刚,等. 经营期望, 管理自主权与战略变革[J]. 经济研究, 2015, 50(8): 31.44.

[22]  CHEN W R. Determinants of firms' backward.and forward.looking R&D search behavior[J]. Organization Science, 2008, 19(4): 609.622.

[23]  CHEN W R, MILLER K D. Situational and institutional determinants of firms' R&D search intensity[J]. Strategic Management Journal, 2007, 28(4): 369.381.

[24]  林毅夫. 新结构经济学视角下的国有企业改革[J]. 社会科学战线, 2019,42 (1): 41.48,42.

[25]  郝颖, 黄雨秀, 宁冲,等. 公司社会声望与高管薪酬:公共服务抑或职业声誉[J]. 金融研究, 2020,63(10):189.206.

[26]  GOMEZ.MEJIA L R, HAYNES K T, NUNEZ.NICKEl M, et al. Socioemotional wealth and business risks in family.controlled firms: evidence from Spanish olive oil mills[J]. Administrative Science Quarterly, 2007, 52(1): 106.137.

[27]  GOMEZ.MEJIA L R, CRUZ C, BERRONE P, et al. The bind that ties: socioemotional wealth preservation in family firms[J]. Academy of Management Annals, 2011, 5(1): 653.707.

[28]  ZIENTARA P. Socioemotional wealth and corporate social responsibility: a critical analysis[J]. Journal of Business Ethics, 2017, 144(1): 185.199.

[29]  STRIKE V M, BERRONE P, SAPP S G, et al. A socioemotional wealth approach to CEO career horizons in family firms[J]. Journal of Management Studies, 2015, 52(4): 555.583.

(责任编辑:张  悦)

Cooperation is Possible with the Understanding of the Others and Oneself:The Influence of Innovation Performance Feedback on Enterprise R&D Cooperation

Liu Na, Wang Mengbo, Mao Jianqi, Wei Yanhui

(School of Business Administration, Shandong Technology and Business University, Yantai 264005,China)

Abstract:Performance feedback is conducive for enterprises to "understanding themselves and their competitors" so as to occupy a favorable position in the fierce competition. It represents the gap or surplus between the actual performance level and the expected performance level of enterprises in the production and operation processes, and has reference values for the development of enterprises. According to the types of expectation level, performance feedback can be divided into historical performance feedback and industry performance feedback. The history performance feedback is based on the previous performance of an enterprise itself, while the industry performance feedback is based on the performance of its competitors in the same industry. Existing studies have verified that both kinds of performance feedback have significant impacts on enterprises behaviors. On the impact of performance feedback on enterprise innovation behaviors, most existing studies measure performance feedback based on financial indicators. However, for the exploration of enterprise innovation activities, the performance feedback measured by innovation results has clear directivity, and thus there is the need to  provide more accurate decision.making references for enterprise innovation. R&D cooperation is an important behavior for enterprises to "go global" and one of the key factors that determine enterprise innovation capability and competitiveness. Although R&D cooperation provides the advantages of knowledge and information resources for enterprises, it also brings corresponding management costs and risks. Therefore, when enterprises face different innovation performance feedback, how should they weigh the costs and benefits of R&D cooperation and adjust their R&D cooperation? It's worth investigating.

By screening Chinese A.share listed companies in the computer, communications and other electronic equipment manufacturing industries from 2010 to 2020, this paper obtains 2 748 unbalanced panel data of 434 listed companies. The influences of innovation performance feedback including history and gap,the industry innovation performance surplus and gap on R&D cooperation are tested by using the two.way fixed effect models. The moderating effect of R&D intensity on the relationship between innovation performance feedback and R&D cooperation is then verified. In the robustness test, the reliability of research results is tested by changing the measurement methods for history and industry innovation performance feedback. In the further analysis, group regressions are carried out for state.owned enterprises and non.state.owned enterprises to verify the differential impact of innovation performance feedback on different types of enterprises. Group regressions are also carried out for family enterprises and non.family enterprises.

Results show that innovation performance expectation gaps including the dimensions of history and industry negatively affect enterprise's R&D cooperation, and innovation performance expectation surplus positively affects enterprise's R&D cooperation; enterprise's R&D intensity positively moderates the negative effect of innovation performance expectation gap on R&D cooperation, and enterprise's R&D intensity also positively moderates the positive effect of innovation performance expectation surplus on R&D cooperation. In the expanded analysis, compared with non.state.owned enterprises,the innovation performance expectation surplus of state.owned enterprises has a greater positive impact on R&D cooperation, and also a greater negative impact when it falls; compared with non.family enterprises, the innovation performance expectations surplus of family enterprises has a great positive impact on the breadth of R&D cooperation but a smaller impact on the depth of R&D cooperation, while their expectation gaps have a greater negative impact on the breadth of R&D cooperation and a smaller negative impact on the depth of R&D cooperation.

This paper first broadens the research perspective of performance feedback theory with focus on the detailed object of performance feedback measured by innovation indicators, and elaboration of its influence on R&D cooperation. Second, the dimension of innovation performance expectation is refined by the research model,including the history and industry innovation performance feedback, innovation performance expectation surplus and gap. Third, in order to make up for the lack of explorations on the antecedents of R&D cooperation, this study focuses on the mechanism of innovation performance feedback, one of the antecedents of R&D cooperation, and enriches the perspective of research on the antecedents of R&D cooperation. Fourth, enterprises are divided into state.owned enterprises and non.state.owned enterprises( family enterprises and non.family enterprises), and the differences of their innovation performance feedback on their R&D cooperation are explored to provide more targeted guidance.

Key Words:Innovation Performance Feedback; History Performance Feedback; Industry Performance Feedback; Enterprise R&D Cooperation; R&D Intensity