路世昌，王 贺

（辽宁工程技术大学 工商管理学院，辽宁 葫芦岛 125105）

0 引言

创新是当代企业竞争力的重要来源之一[1]。企业的创新投入高低受到诸多因素的影响，当前研究主要集中于创新政策[2]、高管特征[3]、公司治理[4]等，而期望落差作为影响创新决策的重要因素，相关研究较少。期望落差是企业绩效低于预期决策参考点时两者间的差距。关于期望落差对创新投入是抑制还是促进的问题亟待解决。前景理论认为，组织面临损失是风险偏好的，即出现经营期望落差时，企业更可能做出冒险性的决策，例如增大创新投入[5]。而持威胁刚性观点的学者则认为，组织倾向于风险规避，对于企业来说，经营期望落差会对企业造成威胁。因此，管理层为了挽回损失往往会选择减少对风险性活动的投入或剥离绩效表现差的业务单元[6]。

采用制造业上市公司面板数据，结合已有文献将企业生命周期划分为成长期、成熟期、衰退期。基于企业行为理论与业绩反馈理论，探究处于不同生命周期企业的期望落差对创新投入影响的异质性。同时，对国有企业与非国有企业、高技术与非高技术行业进行分样本研究，以分析期望落差与创新投入两者关系在不同产权性质、行业技术水平下的差异。将生命周期理论与业绩反馈理论相结合，从动态权变视角解读期望落差与创新投入的关系，对业绩反馈相关研究进行了补充。从绩效反馈-响应行为路径着手，探究负面业绩反馈对企业创新决策的影响机理，丰富了对企业创新投入决策前因的研究。为促进制造业创新驱动的转型升级提供参考。

1 文献综述

贺小刚等[7]以家族上市公司为研究对象，发现随着期望落差的增加，冒险创新的动机也会增加。贺小刚等[8]以民营上市公司为研究对象，认为创新随期望落差的增加先升后降，且受到冗余资源和竞争的威胁。朱丽娜等[9]从期望落差等3 个维度衡量企业经营困境，认为研发投入与经营困境呈倒U 型关系，而不确定的环境条件会降低处在困境下企业的创新动力。李健等[10]以产权性质划分为样本，探究期望落差与创新持续性之间的关系，将创新响应行为拓展至时间维度，结果表明民营企业中期望落差对创新持续性具有正向影响。李溪等[11]将创新行为拓展至时间和范围维度，结果表明长时间的期望落差促进创新，而大范围的期望落差抑制创新。秦若琦等[12]认为无论在期望落差还是顺差的情况下，管理层都倾向于做出减少研发投入的决策。何晴晴等[13]探究期望落差与风险承担行为，主要包含对创新与寻租行为的研究，提出期望落差与创新行为呈倒U 型关系，而寻租行为则相反。不同研究从不同理论角度，对环境的权变因素的考虑具有差异性。因此，在期望落差与创新投入之间的关系研究方面存在差异。

然而，现有研究多从静态角度出发，忽略了企业经营过程中的阶段性变化。本文立足于企业生命周期理论，从动态视角研究期望落差与创新投入的关系。企业生命周期理论作为经典的管理学理论，将企业经营阶段划分为明确的生命周期，认为企业的经营过程中存在着阶段性差异且具备明显特点[14]。将该理论引入业绩反馈研究中，为期望落差与创新投入间关系的矛盾性结论提供了一种新的解释。

2 理论分析与研究假设

2.1 期望落差与创新投入

期望目标会对人的决策产生一定影响[7],业绩反馈理论将该观点延伸到企业中，认为企业实际业绩与所期望的目标业绩间的差距会影响管理者的后续决策[15]。组织行为人是有限理性的[16]，管理者在做出决策时除了会受到财务状况、行业环境等因素的影响，还会受到主观因素的影响。公司经营通常都会设立一定的年度业绩目标，而当目标业绩与实际业绩存在差距时，特别是出现期望落差这种负面反馈时，会对管理者做出理性决策产生一定程度的影响。创新投入是企业决策中的重要部分，因此期望落差会对企业创新投入产生影响。

创新除了能带来高收益外，还具有高风险和调整成本高的特点[17]，因此创新投入可以归类为风险性决策。前景理论认为，组织面临损失时会产生冒险行为，期望落差向管理者发出业绩不良的信号，表明企业在盈利性和成长性方面与自身历史业绩或同行业的企业存在差距，此时期望落差成为一种动力，促使管理者为获取新的竞争优势和市场份额而加大创新投入。期望落差会导致管理者承受企业投资者和业内评价的压力，考虑到绩效、薪酬和业内声誉，管理者可能会做出风险性决策[5]，但冒险程度并不是随着压力增长而无限递增[18]。根据威胁刚性理论，负面的绩效反馈压力会迫使管理者采取保守经营策略，在企业实际业绩远低于期望水平的情况下，一味地增加创新投入会增加短期内经营成本，而创新活动获取回报需要较长的时间。因此，通过创新活动来改善业绩的做法难以快速解决管理者当前面临的绩效问题。综上所述，当企业实际业绩低于期望水平但偏离程度不大时，管理者可以通过创新弥补企业在成长性、盈利性等方面存在的不足。当实际业绩低于期望水平且偏离程度过高时，局部创新不足以解决企业面临的紧迫性问题，反而会增加企业运营成本，使业绩不良的状况加重，出于不确定性规避的想法，管理者会倾向于减少创新投入。据此，提出假设H1。

H1：随着期望落差的增加，创新投入呈现先上升后下降的趋势，即期望落差与创新投入呈倒U 型关系。

2.2 企业生命周期的情境效应

企业生命周期理论认为，处于不同生命周期的企业在许多方面都存在显著差异。不同生命周期，企业在创新能力、创新动机、财务能力方面都不同。因此，处于不同生命周期的企业在面临经营期望落差时，其在创新投入这一方面的响应行为也会存在差异[19]。

成长期企业具有实际创新效率较低、创新动机较强和受融资约束影响较大的特点[20]。处于成长期的企业在该领域的人才、技术方面积累较弱，在资产占用高的高技术创新方面成功率较低，更倾向于投入小、难度较低的“微创新”[21-22]，具有融资依赖性，需要借助大量的融资来支持企业的快速发展。

成熟期企业具有创新能力较强、创新动机较强和现金流充足且稳定的特点。相比于成长期，成熟期企业积累了较多的创新经验，拥有一定的创新人才和技术，且由于发展前景良好更容易吸引创新人才。同时该阶段企业的财务状况逐步稳定，受到融资约束的限制减小，可以投入到创新活动中的资源增多。因此，面临期望落差时，由于企业具有较强的风险承受能力，管理者的风险决策动机可能会增强，期望落差的动力效应增强。

衰退期的企业具有创新能力相对减弱、创新动机减弱、盈利能力降低的特点。该阶段企业在市场中表现为成长性不足，在创新能力方面与竞争对手存在差距，造成其竞争优势减弱甚至缺乏，但考虑到资金实际情况，盈利能力下降导致资金链不如成熟期企业充裕、稳定。因此，面临期望落差时，管理者的冒险决策会更多地受到财务约束压力的影响，相比于成熟期，其创新投入受期望落差影响曲线的拐点会更早到来。据此，提出假设H2。

H2：企业处于不同的生命周期，期望落差对创新投入的影响具有差异性，相比于成长期和衰退期，成熟期企业的期望落差对创新投入的影响更大。

2.3 企业特征异质性分析

不同产权性质或所处行业不同，企业 的创新投入策略也不尽相同，面对期望落差的响应行为也存在差异[23]。从产权性质的角度来说，相对于非国有企业，国有企业更容易获得政府的研发补助，因此在研发资金方面存在差异。另外由于国有企业的管理层多为政府任命，高管激励主要对其任期内绩效发挥作用，根据委托代理理论，收益权与控制权的不一致可能会导致管理层更倾向于投资收益期短的项目。而非国有企业受委托代理情境影响较小，在面临期望落差这样的不良绩效情境时，管理层更可能加大创新投入[10]。从行业角度分析，行业的研发强度与行业的技术水平相关，在企业内部特征类似的情况下，高技术行业的技术优势与盈利能力联系更为密切。根据问题驱动搜寻理论，面临负面绩效反馈，组织会寻找解决方案。因此，相对于非高技术行业，处于高技术行业的企业更容易通过创新搜索的方式解决业绩问题。

因此，在不同生命周期下，产权性质不同或行业技术水平不同的企业期望落差与创新投入两者间关系会存在差异。据此，提出假设H3、H4。

H3：不同生命周期，国有企业与非国有企业，期望落差对创新投入的影响存在异质性。

H4：不同生命周期，高技术行业与非高技术行业，期望落差对创新投入的影响存在异质性。

3 研究设计

3.1 样本选取与数据来源

选取2007-2019 年制造业A 股上市公司为样本，选取制造业是因为制造业企业数量较多且在创新研究方面具有代表性。由于2007 年开始实行新会计准则，研发支出披 露较多，故以2007 年为起始年份。数据来源于国泰安数据库，剔除企业数过少的行业，即废弃资源综合利用业和金属制品、机械和设备修理业，剔除主要变量存在缺失值的观测数据，剔除ST 企业。对所有连续变量进行上下1%分位的缩尾，最终得到包含 1 718 个有效样本的非平衡面板数据。

3.2 相关变量

（1）被解释变量

创新投入Rd：选取研发投入与营业收入的比值作为衡量指标[13]。

（2）解释变量

期望落差Drop：借鉴DESAI[24]的方法，期望水平的计算包含历史维度和行业维度，具体计算方法为

式中，Ai,t为i公司t年的期望水平；HAi,t为i公司t年的历史期望业绩，由t-1 年实际业绩（赋权0.6）与t-2 年实际业绩（赋权0.4）的加权平均数计算得来[8]；SAi,t为行业期望业绩，以i企业所在行业内除其本身以外的其他企业实际业绩平均值衡量；γ为权重，借鉴多数学者做法将γ取值为0.5。

Pi,t为i公司t年的实际业绩，以资产收益率Roa来衡量，以Ai,t为参照标准。当Pi,t-Ai,t≥ 0时，Pi,t取值为0；当Pi,t-Ai,t＜ 0 时，其取Pi,t绝对值，形成一个截尾变量，即为期望落差Drop。为后续进行稳健性检验，以历史期望业绩HAi,t为参照标准，用 同样方法计算历史期望落差Hdrop。

（3）控制变量

企业规模Size：取年末总资产的自然对数衡量企业规模。企业成立年龄Age：企业的成立年限不同，企业的经营经验积累不同，因而面对期望落差时，其创新行为可能存在差异。因此，选取企业成立年龄Age作为控制变量，取观测年份与企业成立日期之差。冗余资源Lb：冗余资源存量可缓解期望落差带来的经营压力，也可能作为缓冲资源，降低领导者及时解决问题的动力。因此，应将其作为控制变量，以流动比率衡量该企业的冗余资源。两职合一Lz：董事长和总经理是否为同一人可能导致面临期望落差时决策的差异性。当董事长和总经理为同一人取值为1；否则，取值为0。股权集中度Hf：股权比例不同的股东之间的风险偏好差异可能导致创新投入决策的不同，以前10位股东赫芬达尔指数衡量。独立董事比例Ddb：作为外部利益相关者，独立董事的出现使领导者在决策时面临更多元化的利益观点，从而导致决策的差异，以独立董事占董事会的比例衡量。监事会规模Js：对决策者起到监督作用，降低其从事冒险行为的可能性，以监事会人数衡量。高管变更Bg：高管作为决策主体，变更会带来决策差异，观测年度内存在董事长或总经理变更的取值为1；否则，取值为0。市场宽度Sk：市场宽度影响企业面临绩效压力时的议价能力与变革方向，进而影响创新投入的决策，以前5大客户销售额占总销售额的百分比来衡量[25]。

各变量具体说明见表1。

表1 变量说明 Tab.1 variable description

3.3 模型构建

采用双向固定效应模型，同时控制时间效应和行业效应，为避免异方差、截面相关和时间序列的影响，采用Driscoll-Kraay 标准误进行估计[26]。对结果进行F检验和豪斯曼检验，P值在0.01 水平上显著。构建回归模型为

式中，Rdi,t+1为i公司t+1 年度的创新投入；Dropi,t为i公司t年度的期望落差；Drop2i,t为期望落差的二次项；Controli,t为控制变量；β0为常数；β1、β2和δj为影响系数；φt、φm为虚拟变量，分别控制时间和行业效应；εi,t为随机扰动项。

为验证期望落差对后续创新投入决策的影响，借鉴陈伟宏[27]的做法，将解释变量和控制变量滞后一期。为避免多重共线性的影响，对各变量进行方差膨胀因子分析，VIF均值为1.90，低于判断标准10，说明各变量间不存在严重的多重共线性。

企业生命周期划分借鉴DICKINSON[28]的现金流量方法，结合中国上市公司特点，借鉴周建庆[29]的方法将企业生命周期分为成长期、成熟期和衰退期。

4 实证分析

4.1 描述性统计

各变量的描述性统计结果见表2。创新投入Rd的均值为0.043，最小值为0.001，最大值为0.205。期望落差Drop的均值为0.016，最小值为0，最大值为0.277，历史期望落差Hdrop的均值为0.018，最小值为0，最大值为0.266。可见各企业间的期望落差存在一定差距，样本中各上市公司营业收入中用于支持创新活动的投入差距较大。

表2 描述性统计 Tab.2 descriptive statistics

4.2 多元回归分析

从表3 可以看出，全样本期望落差Drop回归系数为0.036，期望落差二次项Drop2的回归系数为-0.135，均在1%水平上显著，假设H1 得到验证，即期望落差与创新投入呈倒U 型关系。在拐点之前，期望落差促进创新投入，当落差过大时，期望落差转而抑制创新投入。说明面临期望落差这种负面绩效反馈时，管理者会倾向于增加创新投入以促进创新产出，从而获取新的竞争优势。但当负面反馈超过一定程度，为管理层决策带来的业绩压力大于创新动力时，管理者则会做出减少创新投入的决策。

表3 企业不同生命周期期望落差与创新投入回归分析 Tab.3 regression analysis of expectation gap and innovation investment in different life cycles of enterprises

分周期回归的R2均大于全样本回归，说明按照分周期的方式对期望落差和创新投入进行回归拟合度更好。成长期样本中，期望落差Drop与期望落差二次项Drop2均未通过检验，说明成长期期望落差对创新投入没有显著影响。成熟期与衰退期中，期望落差Drop与期望落差二次项Drop2均通过显著性检验，表明期望落差与创新投入呈先上升后下降的倒U 型曲线关系，倒U 型曲线拐点处为期望落差对创新投入影响由正向转为负向的值。计算倒U 型曲线拐点可得成熟期的期望落差拐点为0.143，而衰退期期望落差拐点为0.095，假设H2 得到验证，说明不同生命周期阶段下，期望落差对创新投入的影响具有差异性。且相比于成长期和衰退期，成熟期企业期望落差对创新投入的影响更大。即成熟期企业由于风险承受能力较高，期望落差正向影响创新投入的区间也较长。衰退期企业期望落差虽也先促进创新投入增长，但由于创新活动投入资金后回报期不确定，并不是改善企业经营绩效最直接的途径，加之衰退期企业的财务压力变大，导致拐点出现较早。

4.3 稳健性检验

（1）反向因果检验

反向因果的存在可能会导致内生性问题，从而影响回归结果的准确性。因此，需要进一步检验两者间是否存在反向因果关系。

将期望落差Drop作为被解释变量，创新投入滞后一期L.Rd作为解释变量，进行反向因果检验，结果见表4。创新投入滞后一期L.Rd回归系数为0.015，回归结果并不显著，一定程度排除了两者间的反向因果关系，说明回归结果具有稳健性。

表4 反向因果检验 Tab.4 reverse causality test

续表4

（2）更换期望落差的测量方式

由于期望落差的测量维度包含历史期望落差和行业期望落差，而行业期望落差的 参照点不同，可能会影响行业期望落差的测算值，从而影响分析结果。因此，单独以历史期望落差Hdrop与创新投入Rd进行重新回归，结果见表5。全样本历史期望落差与创新投入呈倒U 型曲线，其中历史期望落差Hdrop的回归系数为0.058，在1%的水平上显著，历史期望落差二次项Hdrop2 的 回归系数为-0.253，在1%的水平上显著。成长期历史期望落差的二次项回归系数为-0.309，回归结果仍旧不显著。成熟期和衰退期历史期望落差与创新投入仍呈倒U 型曲线，其中成熟期历史期望落差Hdrop的回归系数为0.047，在1%的水平上显著。成熟期历史期望落差二次项Hdrop2 的回归系数为-0.172，在1%的水平上显著。衰退期历史期望落差Hdrop的回归系数为0.069，在10%的水平上显著。衰退期历史期望落差二次项Hdrop2 的回归系数为-0.467，在1%的水平 上显著，且成熟期期望落差的拐点同样高于衰退期，说明本文结论具有一定的稳健性。

表5 历史期望落差与创新投入回归分析 Tab.5 regression analysis of historical expectation gap and innovation investment

4.4 异质性分析

（1）产权性质异质性分析

为验证假设H3，按照产权性质将样本划分为国有企业和非国有企业，回归结果见表6。成长期期望落差对创新投入并无显著影响已论证，接下来将对成熟期和衰退期产权性质异质性进行探究。

表6 国有企业、非国有企业期望落差与创新投入回归分析 Tab.6 regression analysis of expectation gap and innovation investment between state-owned enterprises and non-state-owned enterprises

按产权性质进行分样本回归后，期望落差与创新投入仍呈倒U 型关系。其中成熟 期国有企业期望落差回归系数为0.029，在10%的水平上显著。成熟期国有企业期望落 差二次项回归系数为-0.193，在5%水平上显著。衰退期国有企业期望落差回归系数为0.095，在1%的水平上显著。衰退期国有企业期望落差二次项回归系数为-0.736，在5%水平上显著。

成熟期非国有企业期望落差回归系数为0.052，在5%的水平上显著。成熟期非国有企业期望落差二次项回归系数为-0.245，在5%水平上显著。衰退期非国有企业期望落回归系数为0.178，在1%的水平上显著。衰退期非国有企业期望落差二次项回归系数为-0.796，在5%水平上显著。计算拐点，成熟期、衰退期非国有企业的拐点均大于国有企业，表明国有企业与非国有企业期望落差对创新投入的影响存在差异，假设H3 得到验证。依据委托代理理论，由于国有企业的管理层多为政府任命，高管激励主要对其任期内绩效发挥作用，收益权与控制权的不一致可能会导致管理层更倾向于投资收益期短的项目。非国有企业受委托代理影响较小，在面临期望落差时，管理层在创新动力方面更有可能趋于一致，从而提升创新 效率。（2）行业技术水平异质性分析

为验证假设H4，依据《高技术产业（制造业）分类（2017）》，将样本划分为高技术行业和非高技术行业，回归结果见表7。成长期期望落差对创新投入并无显著影响已论证，接下来将对成熟期和衰退期行业技 术水平性质异质性进行探究。在成熟期和衰退期高技术企业样本中期望落差与创新投入仍呈倒U 型关系，其中成熟期高技术企 业期望落差回归系数为0.038，在1%的水平上显著。成熟期高技术企业期望落差二次项回归系数为-0.136，在5%水平上显著。衰退期高技术企业期望落差回归系数为0.124，在5%的水平上显著。衰退期高技术企业期望落差二次项回归系数为-0.637，在1%水 平上显著。成熟期非高技术企业期望落差回归系数为0.007，成熟期非高技术企业期望落差二次项回归系数为-0.008，回归结果不显著。衰退期非高技术企业期望落差为0.130，衰退期非高技术企业期望落差二次项回归系数为-0.781，同样不显著。假设H4得到验证，说明高技术行业与非高技术行业期望落差对创新投入的影响存在差异。

表7 高技术企业、非高技术企业期望落差与创新投入回归分析 Tab.7 regression analysis of expectation gap and innovation investment between high-tech enterprises and non-high-tech enterprises

高技术企业由于市场竞争和客户需求的原因，所处行业的整体技术水平都较高，比一般技术行业更加重视技术创新，在竞争优势方面也更加依赖技术创新。实证结果也验证了这一点，说明在高技术企业中期望落差对创新投入的影响更加明显。

5 结论

通过制造业A 股上市公司面板数据，研究企业处于成长期、成熟期、衰退期3 个不同生命周期下期望落差与创新投入的关系。

构建了企业生命周期视角下期望落差与创新投入模型，分析不同生命周期制造业上市公司期望落差与创新投入关系的差异性。结果表明成长期期望落差与创新投入并无显著关系，成熟期与衰退期期望落差与创新投入均呈倒U 型关系，但成熟期企业的 拐点大于衰退期，即期望落差对创新投入的影响在成熟期最大。分析了不同产权性质下期望落差与创新投入关系的差异。相对于国有企业，期望落差更能促进非国有企业创新。研究表明，非国有企样本回归的倒U 型曲线的拐点大于国有企业样本。分析了不同行业技术水平下期望落差与创新投入关系的差异。高技术行业期望落差对创新投入的影响比非高技术行业更为显著。据此，提出以下建议。

从政策制定角度来看，政府可以通过实行政府补贴、创新优惠政策来提高企业的创新投入。根据不同生命周期下，期望落差对企业创新投入行为影响的特征给予相应扶持，帮助企业提高风险承受能力，促进拐点右移，扩大期望落差正向影响创新投入的区间。研究结果显示，非国有企业、高技术企业期望落差对创新投入的影响更为显著，在实行补贴优惠政策时应对非国有企业、高技术企业给予更多关注。对于企业投资者和企业所有者来说，期望落差这一不良绩效反馈可以激发管理者的创新意识。因此，可以适当放宽对处于成熟期和衰退期企业短期财务绩效目标的关注，从而推进企业的创新。如果过分强调短期的财务绩效表现，可能会促使管理者产生短视行为，使其对风险性创新产生规避心理。对于企业管理者来说，在出现期望落差的情况下，适当的管理监督是必要的。处于成熟期和衰退期的企业，当出现期望落差时可能意味着企业需要创新变革，应当抓住变革的机遇推进创新活动以提升绩效。同时应发挥独立董事、监事会的监督作用，适当把握期望落差对创新投入影响的拐点，要切实结合企业实际的财务状况、资源状况开展创新活动，控制创新风险。