李薇 张龙

内容摘要：针对创业者研发能力薄弱这一现实背景，文章以创业期望绩效为切入点，通过实证分析发现，历史期望落差和行业期望落差与研发变化程度呈现正向关系，即实际创业绩效低于期望水平越大，創业者就更有可能改变原有的研发强度。此外，政府资助对上述作用关系具有显著的正向调节作用，即政府资助能在一定程度上促进企业提高研发强度。

关键词：创业绩效   绩效反馈   财政资助   研发变化

引言

创业是提升我国经济水平和解决就业问题的重要力量。然而长期以来，国内创业企业始终面临创业平均绩效差、创业存活率低以及稳定阶段后创新活力降低等现象。创业维持时间取决于其适应外部的环境变化的能力（连燕玲等，2013）。研发强度调整是创业企业应对外部冲击及内部经营不确定性的有效手段，但同时也是一种高风险策略。已有研究开始关注创业者在创业困境中的决策参考点，其从资源基础观、动态能力理论等视角分析了创业企业整体的应对能力。组织绩效反馈模型为进一步分析创业者在创业困境中的研发战略选择打开了新的理论视角，它为创业者决策过程设定了期望参考点，并以创业绩效期望水平判断企业是否采取后续研发策略。此外，创业企业创新活力不足的问题一直受学术界关注，企业成长理论认为，资源约束是限制创业企业实施各类战略调整的重要影响因素。本文引入政府财政资助这一要素，对企业资金约束和创业者风险厌恶对企业创新能力的影响进行了研究。

理论背景与研究假设

（一）创业绩效与研发变化

研发是企业获取市场竞争优势的重要方式。研发需要企业投入大量资金，但产出却存在较高的不确定性，其是一种高风险的战略行为。因此，对于创业企业而言，其创业者往往表现出对风险的高度厌恶，从而选择保持原有的研发强度。风险理论认为，个体总是表现为低风险承受意愿，其总是倾向于拒绝改变原有安稳的经营状况。然而，组织绩效反馈模型认为，当绩效水平低于创业者期望水平时，创业绩效评估将传达出损失前景的信号，同时实际绩效与期望绩效的差距越大，就意味着企业未来损失的概率更大，从而会出现创业失败的威胁（贺小刚等，2017）。前景理论认为，相比于创业者对研发风险的厌恶程度，其更加排斥创业绩效困境以及创业失败。因此，为了扭转创业困境，创业者不得不提升其风险偏好意愿，被迫选择高风险的战略，例如提高研发强度（连燕玲等，2014）。基于上述分析，本文认为创业绩效落差是促使创业者改变研发强度的重要动机之一，由此本文提出以下假设：

H1a：创业绩效的历史期望落差越大，创业企业研发强度变化程度越高。

H1b：创业绩效的行业期望落差越大，创业企业研发强度变化程度越高。

（二）政府资助对创业绩效与研发变化的影响

经典的企业成长理论认为，企业生产规模、劳动力数量、销售规模、社会资本等资源基础是决定企业能否实施战略调整的关键要素（张龙和王昀，2018）。长期以来，资金约束一直被认为是限制创业企业开展创新活动的主要因素之一。特别是在创业困境中，创业者虽然希望通过各类战略调整扭转局面，但往往受限于资金压力，其只能进行较小程度的调整。近年来，我国政府提出“大众创业，万众创新”的发展理念，政府出台了一系列扶持政策，同时也为创业企业予以了一定的资金支持，这在很大程度上缓解了我国企业在创业初期的资金周转问题。对此，本文认为，政府财政资助能在一定程度上降低资金约束对创业企业创新能力的影响，其为创业者进一步调整研发策略提供了保障（陈广仁和蒋小龙，2017）。基于上述分析，本文认为政府财政资助能够促进创业绩效落差与研发强度变化间的正向关系，由此提出假设：

H2a：政府财政资助对创业绩效的历史期望落差与研发强度的正向关系具有增强作用。

H2b：政府财政资助对创业绩效的行业期望落差与研发强度的正向关系具有增强作用。

（三）模型构建

基于上述文献梳理，本文构建研究框架如图1所示，回归方程模型见式（1）。模型结构中，包括历史期望落差、行业期望落差、政府财政资助、研发强度变化四个变量，共四个假设。

（1）

式（1）中， rdchangei，t表示被解释变量研发强度的变化情况。Hnpai，t表示每个创业企业每期的历史期望落差，snpai，t表示行业期望落差，fhratei，t表示政府资助，Cni，t表示企业层面或者行业层面的控制变量。此外，β1和β2 用于分析历史期望落差和行业期望落差对于创业企业研发变化的影响程度，β3和β4用于解释政府资助对于上述关系的调节效应。

数据获取与变量设定

（一）数据获取

本文以沪深交易所上市的创业板和中小板企业为对象，选取2012-2017年期间的数据为研究样本。根据以往学者的标准及本文研究主题，本文进一步对上述样本进行筛选，具体步骤如下：第一，剔除ST、PT公司样本;第二，剔除企业信息严重缺失的样本;第三，剔除在2012-2017年中被强制退市的企业。本文的数据主要来自国泰安数据库、中国经济金融数据库、万德数据库。同时，本文在巨潮资讯中查阅了样本中上市企业的年报，以补充数据库中残缺的数据。

（二）变量界定

1.被解释变量。研发变化（rdchange）。研发变化是指创业当前研发强度相比去过去研发强度的变动情况，本文选择t期的研发强度与t-1期的研发强度的差值进行测度。

2.解释变量。历史期望落差（hnpa）。历史期望落差指的是创业者感受到的现实创业绩效与过去经营状况之间的差距。本文选择创业企业销售额来衡量企业的运营绩效，以创业企业t-1期绩效相比于t-2期绩效下降比率的绝对值作为历史期望落差。式（2）中，salesi，t表示创业企业i在第t期销售额，当企业i的在t-1期的销售额小于t-2期时，I=0;反之，则为0。

（2）

行业期望落差（snpa）。行业落差指的是创业者感受到的创业绩效与同行业其他创业企业经营状况之间的差距，通常将同行业企业的平均绩效水平作为创业者的绩效期望点。本文选择同行业创业企业的平均销售水平为行业期望绩效，以创业企业t-1期绩效相比于t-2期的行业平均绩效下降比率的绝对值作为行业期望落差。式（3）中，indsalesi，t表示第t期创业企业i所在行业平均销售额。当salesi，t-1

（3）

3.调节变量。政府财政资助（fhrate）。政府财政资助反映了创业企业从政府单位中获得创业资助支持的状况，本文以政府资助额与创业企业营业收入的比值来衡量这一变量。

4.控制变量。根据以往的文献研究，本文选择以下为控制变量：市场份额（marketrate），即创业企业的销售额占所在行业所有企业销售额总和的比例;行业竞争者数量（competitor），定义为同行业创业企业总数的自然对数;未吸收冗余（unabsorbed），即流动资产与流动负债的比值;历史期望顺差（hppa），实际绩效高于历史绩效的比率;行业期望顺差（sppa），实际绩效高于行业平均绩效的比率;企业年龄（firmage），创业企业成立至今的年数;企业规模（lnsize），创业企业资产总额的自然对数;企业运营效率（roat1），创业企业t-1期望资产报酬率（ROA）;行业运营效率（indroat1），创业企业t-1期所在行业所有企业的资产回报率平均值;过去的研发强度（rdt2），创业企业在t-2期的研发强度;出口比率（outputrate），创业企业出口销售额占销售总额的比率。

实证结果

（一）描述性统计及相关性分析

本文采用Stata 15对数据进行统计分析。本文在对原始数据处理之后，获得的样本中企业数量为605家，跨越的时间段为2012 -2017年。由于历史期望落差、行业期望落差、历史期望顺差、行业期望顺差需要涉及前后三年的统计数据，最后可用于回归的样本年份为2014-2017年，因此样本总量为2420个。在进行实证分析之前，本文为了确保模型估计一致性和有效性，首先对数据在1%水平上进行缩尾处理。此外，本文对于模型中的所有变量进行方差膨胀因子诊断。结果表明模型不存在严重的多重共线性问题。

表1和表2分别为各变量的描述性统计和相关性统计分析结果。由表1、表2可知，研发强度变化的均值为0.001，即平均每家创业企业每年的研发强度都会上升0.1%。研发强度最大值为0.176，说明样本中创业企业年研发强度最多上调了17.6%。研发强度最小值为-0.241，说明年研发强度最多下降24.1%。表3为变量的相关性分析结果。其中，历史期望落差和行业期望落差的均值分别为0.021和0.289，说明行业横向的绩效波动幅度远高于企业纵向的内部绩效波动幅度。政府财政资助的均值为0.013，表示创业企业每年的收入中约有1.3%来源于政府资助。标准差大于平均值，为0.018，说明政府对于各个创业企业资助强度差异化程度较高。而最小值为0，说明仍然有一部分企业不能享受到政府的资助金。

（二）检验结果与分析

为避免模式因为遗漏变量带来内生性误差，本文数据整理成为面板格式后进行回归分析。同时，在进行回归分析前，本文对面板数据进行Hausman检验，其结果支持本文利用固定效应模型进行分析。统计估计的检验结果如表3所示。在模型2中，历史期望落差与研发变化呈正向关系（系数为0.070，p<0.01），行业期望落差与研发变化呈正向关系（系数为0.016，p<0.01），即假设H1a和H1b得到验证。这说明，随着本期创业绩效与历史创业绩效或行业平均绩效的落差逐渐增大，创业会提高措施的高风险策略的意愿，即企业改变研发强度的可能性会变大。这一成果符合组织绩效反馈模型的基本内容，即绩效落差会增大组织的风险偏好，从而增加其能够执行战略调整的能力（Greve，2003）。

在模型3中，历史期望差距和行业期望差距与研发变化仍旧呈现正向线性关系（前者系数为0.064，后者系数为0.017），并且历史期望落差和政府财政资助的交乘项与研发变化呈正向关系（系数为0.001，p<0.01），行业期望落差与政府财政资助的交乘项与研发变化呈正向关系（系数为0.001，p<0.05），从而假设H2a和假设H2b得到验证。这说明，政府资助金能在一定程度上缓解创业企业资源约束，从而改变其研发强度。此外，本文发现政府财政资助与企业研发变化呈负向关系（系数为-0.258，P<0.01），这表明随着政府资助程度的提高，创业者反而不愿意调整研发变化。这可能是因为，政府资助为创业企业带来了额外创收，这就促使其绩效更有可能高于预期水平，从而降低了创业者承受风险的意愿，最终导致企业研发强度降低。

结论

创业能够有效解决我国就业问题，其是推动经济发展的重要力量。然而，当前我国创业企业面临创业绩效差、创业存活时间短等问题，其主要原因在于创业企业的研发活力、动态能力低下。本文基于绩效反馈模型的理论视角，以决策的期望绩效为参考点，分析了创业企业在经营困境中如何调整研发强度，从面板数据的固定效应回归分析发现，历史期望落差和行业落差均与创业企业研发变化呈正向关系。同时，本文引入政府资助这一变量，发现其能够增强历史期望落差、行业期望落差与研发变化间的正向关系。因此，政府资助能够在一定程度上缓解创业企业的资源约束问题，从而有效增强企业战略调整的执行能力。本文通过构建创业企业战略决策参考点的研究框架，充分考虑了基于中国情境下创业者面临的主要创业难题，即资源限制对企业战略执行能力的约束，并通过将创业行为与政府行为相结合，证实了政府调控对于我国创业的积极作用，从而完善了创业领域的研究成果。但本文仍存在需要改进和完善的地方：第一，在绩效反馈的作用机制上，本文仅考虑了期望落差情况下的创业行为，尚未涉及到期望顺差情境中的研究;第二，本文仅考虑了政府资金支持对于创业企业的研发策略调整的影响，缺少对于政策、制度等方面调节作用的具体探讨。

参考文献：

1.Greve，H. R.A behavioral theory of R&D expenditures and innovations： evidence from shipbuilding.The Academy of Management Journal，2003，46（6）

2.陳广仁，蒋小龙.中小企业商业模式创新驱动发展战略研究[J].商业经济研究，2017（16）

3.贺小刚，朱丽娜，杨婵，王博霖.经营困境下的企业变革：“穷则思变”假说检验[J].中国工业经济，2017（1）

4.连燕玲，贺小刚，高皓.业绩期望差距与企业战略调整——基于中国上市公司的实证研究[J].管理世界，2014（11）

5.孙瑜辰.“近朱者赤”——论绩效反馈与企业创新投入的“同伴效应”[J].商业经济研究，2018（14）

6.王昀，池仁勇，张龙.大学生创业者社会资本的作用机制——基于创业学习的思考[J].中国青年社会科学，2019，38（04）

7.张龙，王昀.社会资本与创业绩效：一个创业者的单案例研究[J].商业经济研究，2018（12）