越挫越勇，還是知難而退？
——創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新的影響研究

王昆， 盧孟秋， 丁燁旻

（1. 江西理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江西 贛州 341000； 2. 馬來西亞博特拉大學(xué)商學(xué)院，馬來西亞 雪蘭莪州 43400）

一、引 言

創(chuàng)新失敗作為創(chuàng)新過程中不可避免的客觀事實，近年來逐漸受到了學(xué)者關(guān)注。 有關(guān)創(chuàng)新失敗的研究主要集中在創(chuàng)新失敗的影響因素方面。孫彥廣指出各種環(huán)境因素的不確定性、創(chuàng)新項目本身的難度及企業(yè)自身能力的局限性是導(dǎo)致企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新失敗的根源[1]。 過度的探索式創(chuàng)新會導(dǎo)致企業(yè)資源的大量消耗和創(chuàng)新失敗概率增高，進而減少企業(yè)收益。部分學(xué)者還對創(chuàng)新失敗的后果開展了進一步的研究，主要集中在創(chuàng)新失敗后的學(xué)習(xí)行為。 黃杜鵑等發(fā)現(xiàn)不同失敗學(xué)習(xí)模式會對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生不同影響[2]，并且創(chuàng)業(yè)相關(guān)能力[3]、員工間的高質(zhì)量關(guān)系[4]能夠正向促進失敗學(xué)習(xí)與企業(yè)創(chuàng)新行為之間的關(guān)系。 然而，有關(guān)創(chuàng)新失敗在影響企業(yè)創(chuàng)新決策方面研究并不多見。 值得注意的是，Gong 等研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新失敗會對管理者的情緒產(chǎn)生影響，進而影響管理者的決策行為，并對此后的投資活動產(chǎn)生顯著影響[5]。 古志輝等利用我國上市企業(yè)數(shù)據(jù)就創(chuàng)新失敗后的策略調(diào)整進行了研究，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新失敗會導(dǎo)致企業(yè)在后期的研發(fā)過程中增加研發(fā)投入，且政府補助能夠正向促進創(chuàng)新失敗與新增研發(fā)投入之間的關(guān)系[6]。

現(xiàn)有研究圍繞創(chuàng)新失敗進行了初步的有益探索， 但鮮有學(xué)者涉及創(chuàng)新失敗在影響國有企業(yè)創(chuàng)新決策方面的研究， 創(chuàng)新失敗觸發(fā)企業(yè)創(chuàng)新決策的路徑也不得而知。國有企業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱，在實施創(chuàng)新發(fā)展過程中扮演著重要角色。 在全面深化國有企業(yè)改革背景下， 國有企業(yè)創(chuàng)新能力的提升成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點及重點問題。因此，本文嘗試從國有企業(yè)視角出發(fā)， 研究創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新決策的影響，以期為現(xiàn)有研究做一些有益補充。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）創(chuàng)新失敗與國有企業(yè)創(chuàng)新投入

創(chuàng)新失敗作為企業(yè)創(chuàng)新過程中不可避免的客觀事實， 意味著實際績效與預(yù)期績效存在一定偏差，因前期付出的創(chuàng)新投入資金沒有實現(xiàn)預(yù)期的回報而面臨損失前景，這時管理者可能會通過調(diào)整創(chuàng)新投入計劃來校正偏差。 依據(jù)前景理論，當(dāng)企業(yè)面臨創(chuàng)新失敗的損失前景時，管理者會積極承擔(dān)風(fēng)險以期在后續(xù)的研發(fā)過程中獲得更大的收益，進而對企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)生積極影響[7]。 Eggers 發(fā)現(xiàn)企業(yè)的失敗經(jīng)歷將導(dǎo)致企業(yè)更新對行業(yè)的期望并選擇追求風(fēng)險較小的替代方案[8]。 古志輝等研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)在失敗后可能會在后期投資決策中增加研發(fā)投入，且政府補助能夠強化這種關(guān)系[6]。因此，創(chuàng)新失敗可能會促使國有企業(yè)管理者“越挫越勇”，并在后續(xù)的研發(fā)投入決策中加大投資強度。

創(chuàng)新失敗也可能帶來消極效應(yīng)。由于創(chuàng)新失敗可能會增加企業(yè)管理層的風(fēng)險厭惡，進而抑制企業(yè)創(chuàng)新。 諸多研究也指出，失敗本身就很令人恐懼，給情緒帶來毀滅打擊，且?guī)砀哳~成本[9]。 對于企業(yè)來說，創(chuàng)新失敗還會使其產(chǎn)生更多風(fēng)險厭惡，進而使企業(yè)管理層不會傾向開展更多的企業(yè)創(chuàng)新活動，國有企業(yè)管理者也可能會因此“知難而退”，轉(zhuǎn)而去投資更加穩(wěn)健的項目。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1a：其他條件不變，創(chuàng)新失敗顯著促進了國有企業(yè)創(chuàng)新水平。

假設(shè)H1b：其他條件不變，創(chuàng)新失敗顯著抑制了國有企業(yè)創(chuàng)新水平。

（二）損失厭惡加強機制

從已有研究來看，企業(yè)創(chuàng)新活動的開展主要基于企業(yè)管理者的創(chuàng)新動機和創(chuàng)新能力兩大要素。從創(chuàng)新動機來看，創(chuàng)新失敗增加了企業(yè)管理者的損失厭惡程度，進而會加大企業(yè)創(chuàng)新投入水平。 基于績效反饋理論，管理者會依據(jù)期望績效與實際績效之間的差距來做出新的戰(zhàn)略決策。當(dāng)實際績效好于期望績效時， 意味著管理者前期的決策是正確的，會采取較為穩(wěn)健的戰(zhàn)略決策， 繼續(xù)沿著原定策略發(fā)展，如努力降低經(jīng)營成本，減少高風(fēng)險性項目和研發(fā)創(chuàng)新投入的力度[10]。 而當(dāng)實際績效比預(yù)期績效差時，則認為因前期決策失誤而面臨損失前景，會做出新的決策來對應(yīng)對前期決策失敗問題。由于實際績效與預(yù)期績效產(chǎn)生背離，企業(yè)利益相關(guān)者可能會給企業(yè)管理者施加壓力，這時管理者通常會采取相對激進的變革性戰(zhàn)略，而采取加大創(chuàng)新投入的策略[11]。 創(chuàng)新失敗意味著實際績效與預(yù)期績效存在一定偏差，創(chuàng)新失敗可以通過加強企業(yè)管理者的損失厭惡程度來提高新一輪的創(chuàng)新投入水平。

基于以上分析，提出假設(shè)2：

H2： 創(chuàng)新失敗可以通過損失厭惡加強機制來提高企業(yè)創(chuàng)新投入水平。

（三）失敗學(xué)習(xí)加強機制

從創(chuàng)新能力來看，創(chuàng)新失敗通過更有效的失敗學(xué)習(xí)促進國有企業(yè)創(chuàng)新。 基于失敗學(xué)習(xí)理論，失敗是一種重要的歷史經(jīng)驗，作為組織學(xué)習(xí)的重要來源與知識載體，對后續(xù)的正確行為至關(guān)重要。 企業(yè)行為人在失敗后會學(xué)習(xí)到較多有價值的信息，這將有助于后續(xù)的成功[5]。 并且，行為人會將失敗進行歸因，進而影響學(xué)習(xí)效果[12]。 失敗學(xué)習(xí)能有助于提高問題處理能力、 減少類似失敗概率及改進績效，是獲取創(chuàng)新優(yōu)勢的重要路徑[13]。 在現(xiàn)有失敗學(xué)習(xí)研究中， 更多文獻聚焦在組織學(xué)習(xí)及認知等研究視角上。 從組織學(xué)習(xí)視角上，學(xué)者們認為企業(yè)可以從自身的失敗經(jīng)歷中獲得學(xué)習(xí)，并將失敗學(xué)習(xí)分為單環(huán)和雙環(huán)模式， 或探索學(xué)習(xí)和利用學(xué)習(xí)兩個階段[14]。從認知視角上，失敗不僅可以吸取自身經(jīng)驗，還能從其他失敗企業(yè)案例中獲得有價值的信息。 對此，本研究將創(chuàng)新失敗限定為企業(yè)自身的經(jīng)歷，不包含對外部失敗企業(yè)的學(xué)習(xí)。

基于以上分析，本文提出假設(shè)3：

H3： 創(chuàng)新失敗可以通過失敗學(xué)習(xí)加強機制來提高企業(yè)創(chuàng)新投入水平。

三、研究設(shè)計

（一）樣本和數(shù)據(jù)來源

為了研究創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文選取2008—2018 年間滬深A(yù) 股上市國有企業(yè)作為初選樣本。 同時，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，本文對所有樣本內(nèi)的上市公司進行了篩選， 剔除了其中的金融類公司、ST 公司及*ST 公司， 同時剔除了存在異常值及缺失的樣本， 最終獲得包含8 550 條國有企業(yè)年度觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。 上市公司的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)及企業(yè)創(chuàng)新相關(guān)的研發(fā)投入、專利申請、駁回、撤回、授權(quán)數(shù)據(jù)均來源于萬得（Wind）、國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。 統(tǒng)計分析軟件為stata15.0。

（二）回歸模型與變量定義

創(chuàng)新失?。罕疚慕梃b古志輝等的做法，從專利申請與授權(quán)的角度構(gòu)建了創(chuàng)新失敗的代理變量[6]?？紤]到創(chuàng)新失敗對于企業(yè)創(chuàng)新投入的影響具有一定的滯后性。 本文將企業(yè)滯后一期專利批復(fù)文件中撤回、駁回數(shù)量之和除以撤回、駁回、授權(quán)數(shù)量之和定義為企業(yè)的創(chuàng)新失敗率， 即創(chuàng)新失敗比率F_R=（滯后一期專利撤回數(shù)+滯后一期專利駁回數(shù)）/（滯后一期專利撤回數(shù)+滯后一期專利駁回數(shù)+滯后一期專利授權(quán)數(shù)）。

國有企業(yè)創(chuàng)新： 考慮到企業(yè)創(chuàng)新在很大程度上依賴于研發(fā)投入強度， 為了研究創(chuàng)新失敗對于企業(yè)創(chuàng)新決策的影響，本文用企業(yè)研發(fā)投入/營業(yè)收入作為衡量國有企業(yè)創(chuàng)新（RDI）的代理變量。

其他控制變量：根據(jù)文獻[15]的做法，本文選取公司規(guī)模（Size）、財務(wù)杠桿（Lev）、公司年齡（Age）、總資產(chǎn)凈利潤率（Roa）、營業(yè)收入增長率（Growth）、現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Cash）、無形資產(chǎn)比率（Inv）、固定資產(chǎn)比率（Fixed）、第一大股東持股比例（Top）、管理層持股比例（M_share）、獨立董事占比（Indenp）、董事會規(guī)模 （Bsize）、CEO 和董事長兩職合一（Dua），各變量詳細的定義方式見表1。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)定

本文主要研究創(chuàng)新失敗對于國有企業(yè)創(chuàng)新的影響，為驗證上述假設(shè)H 1a、假設(shè)H1b，參考文獻[16]構(gòu)建如下實證模型：

其中，被解釋變量RDI 為企業(yè)研發(fā)投入強度，表示企業(yè)創(chuàng)新水平； 解釋變量F_R 為創(chuàng)新失敗比率；Controls 為一系列控制變量，包括公司規(guī)模、財務(wù)杠桿、公司年齡、總資產(chǎn)凈利潤率、營業(yè)收入增長率、現(xiàn)金資產(chǎn)比率、無形資產(chǎn)比率、固定資產(chǎn)比率、第一大股東持股比例、管理層持股比例、獨立董事占比、董事會規(guī)模及CEO 和董事長兩職合一等； 變量Year 和Industry 為年度和行業(yè)效應(yīng)。

本文關(guān)注F_R 的回歸系數(shù)及其顯著性：當(dāng)F_R 的回歸系數(shù)顯著為正時，表明企業(yè)創(chuàng)新失敗與國有企業(yè)創(chuàng)新強度顯著正相關(guān)，即創(chuàng)新失敗概率越大，國有企業(yè)創(chuàng)新水平越高，與假設(shè)H1a 一致；反之，當(dāng)F_R 的回歸系數(shù)顯著為負時，表明企業(yè)創(chuàng)新失敗與創(chuàng)新顯著負相關(guān)，即創(chuàng)新失敗不利于國有企業(yè)創(chuàng)新活動的開展，與假設(shè)H1b 一致。

四、實證研究

（一）描述性統(tǒng)計

本文對所涉及的連續(xù)變量進行了1%的縮尾處理，表2 列出了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。 企業(yè)研發(fā)投入（RDI）強度的最大值為1.69，顯著大于其平均水平0.016 6，且最小值為0，說明我國國有企業(yè)整體研發(fā)投入水平還比較低。管理層持股比例（M_share）的最大值為0.18，均值為0.004 6，說明我國國有企業(yè)管理層持股比例較低，同時第一大股東持股比例（Top） 的最大值為0.79， 平均值為0.387 9，進一步說明我國國有企業(yè)間普遍存在“一股獨大”現(xiàn)象。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

為了考察變量間的相關(guān)性，本文還對主要變量進行了相關(guān)性檢驗， 相關(guān)系數(shù)的最大值為-0.408，表明變量間的相關(guān)性較弱。同時多重共線性檢驗的結(jié)果最大值為1.61，平均值為1.26，不存在明顯的多重共線性。表3 列出了采用前文模型進行回歸的結(jié)果，用于檢驗假設(shè)H1 中創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新水平的影響。 為了控制行業(yè)及時間的影響，在回歸中引入了行業(yè)和年份虛擬變量。從第4 列的回歸結(jié)果可以看出，創(chuàng)新失敗與研發(fā)投入的回歸系數(shù)為0.021 2（P＜0.01），在1%的水平下顯著為正，這一回歸結(jié)果驗證了前文假設(shè)H1a 中有關(guān)創(chuàng)新失敗顯著促進國有企業(yè)創(chuàng)新水平的假設(shè)，表明創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響。

表3 創(chuàng)新失敗與國有企業(yè)創(chuàng)新

（三）內(nèi)生性檢驗

1. Heckman 兩階段檢驗

前文探討了創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新水平的影響，然而創(chuàng)新水平較高的公司本身創(chuàng)新失敗就較高，這可能導(dǎo)致前文估計結(jié)果有偏差。 為了克服本研究在假設(shè)中可能存在的自選擇問題，本文借鑒胡國柳等[17]研究，采用Heckman 兩階段法進行檢驗。Heckman 第一階段的Probit 回歸模型中，首先設(shè)置被解釋變量為虛擬變量Fail_D， 根據(jù)同一年份F_R是否大于樣本中行業(yè)中位數(shù)來衡量，大于中位數(shù)取值為1，表明該企業(yè)創(chuàng)新失敗的比率較高，否則取0。 利用第一階段的回歸結(jié)果計算逆米爾斯比率（Lambda），然后將第一階段計算的Lambda 帶入第二階段模型進行擬合， 由表4 的回歸結(jié)果可知Lambda 顯著為負，說明樣本存在自選擇偏差，因此采用Heckman 兩階段法具有一定的合理性。 第二階段回歸結(jié)果中F_R 的系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，說明主檢驗中創(chuàng)新失敗顯著促進國有企業(yè)創(chuàng)新的結(jié)論穩(wěn)健性較好。

表4 Heckman 兩階段法回歸結(jié)果

2. 傾向得分匹配

考慮到本研究還可能存在潛在的問題， 即不僅存在創(chuàng)新失敗影響企業(yè)研發(fā)投入的可能， 同時也因為企業(yè)規(guī)模、 股權(quán)結(jié)構(gòu)及盈利能力等差異導(dǎo)致創(chuàng)新失敗的企業(yè)更有可能在后期加大研發(fā)投入強度。 因此，為進一步驗證主檢驗的穩(wěn)健性，本文將創(chuàng)新失敗率高于平均水平和低于平均水平分成兩組樣本， 根據(jù)企業(yè)層面特征進行組間相似匹配， 匹配樣本通過了平穩(wěn)性檢驗。 傾向得分匹配的回歸結(jié)果見表5， 可以看出回歸系數(shù)的符號和大小依然沒有發(fā)生較大變化。

表5 穩(wěn)健性檢驗

表5（續(xù)） 穩(wěn)健性檢驗

3. 安慰劑檢驗

福建師范大學(xué)胡志剛教授主編的教材《化學(xué)課程與教學(xué)論》，已經(jīng)由科學(xué)出版社2014年10月出版，2016年1月第五次印刷。該教材是依據(jù)我國當(dāng)前基礎(chǔ)教育課程改革的需要，在總結(jié)同類教材經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，根據(jù)《普通高中化學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》和《教師教育課程標(biāo)準(zhǔn)(試行)》的相關(guān)要求，汲取了我國化學(xué)課程與教學(xué)論的新成果，為化學(xué)教師教育人才培養(yǎng)提出的新要求編寫的。

盡管本文已針對可能存在的內(nèi)生性問題造成的偏誤進行了穩(wěn)健性檢驗，然而在理論上，還可能存在由于研究設(shè)計過程中忽略了未被察覺到的其他局限性因素。 為了保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文利用安慰劑檢驗來排除這一可能影響。 參考Cornaggia 等的做法[18]，本文將數(shù)據(jù)集中所有F_R 變量的取值全部提取并隨機分配到每一個觀測值中，然后重新對前文模型進行回歸。表5 安慰劑檢驗的回歸結(jié)果顯示F_R 的回歸系數(shù)并不顯著， 意味著不存在安慰劑效應(yīng)，再次驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

（四）損失厭惡和失敗學(xué)習(xí)加強機制檢驗

1. 損失厭惡加強機制

動機方面，認為創(chuàng)新失敗會通過增強管理者損失厭惡程度，進而促進國有企業(yè)創(chuàng)新水平。 由于企業(yè)管理者的損失厭惡程度并不能直接測量，本文參考曹春方等的機制研究范式[19]，以國有企業(yè)是否有非國有股東參與這一變量將觀測樣本分為損失厭惡程度強和損失厭惡程度弱的兩組樣本，以此分組來側(cè)面驗證這一理論。本文手工整理了國有企業(yè)非國有股東委派董事數(shù)據(jù)，將董事會內(nèi)部存在非國有股東委派董事的樣本取值為1，不存在非國有股東委派董事則取值為0。 非國有股東委派董事是非國有股東的利益代表，其利益與非國有股東具有一致性。 短期內(nèi)，企業(yè)面臨創(chuàng)新失敗所帶來的系列不確定性增加時，非國有股東的逐利天性會放棄短期內(nèi)追求高額收益的動機，其損失厭惡程度比不存在非國有股東未來董事的企業(yè)更高。本文以是否存在非國有股東委派董事將樣本分為兩組，以檢驗創(chuàng)新失敗是否通過增強管理者損失厭惡程度提高企業(yè)創(chuàng)新水平。若創(chuàng)新失敗通過加強損失厭惡程度促進企業(yè)提升研發(fā)投入強度，那么不存在非國有股東委派董事的企業(yè)則更容易觀察到創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新投入的促進作用。 回歸結(jié)果如表6 所列。 存在非國有股東委派董事樣本的回歸結(jié)果中，F(xiàn)_R 的系數(shù)為0.015 6，且不顯著。 不存在非國有股東委派董事樣本的回歸結(jié)果中，F(xiàn)_R 的系數(shù)為0.021 3， 且在1%的水平下顯著為正。 這說明創(chuàng)新失敗加強了企業(yè)管理者的損失厭惡程度進而提升了企業(yè)的創(chuàng)新投入水平。

表6 創(chuàng)新失敗促進企業(yè)創(chuàng)新的機制分析

表6（續(xù)） 創(chuàng)新失敗促進企業(yè)創(chuàng)新的機制分析

2. 失敗學(xué)習(xí)加強機制

前文認為創(chuàng)新失敗可能會通過失敗學(xué)習(xí)影響企業(yè)創(chuàng)新水平，本文以企業(yè)技術(shù)高管占比的高低來衡量企業(yè)的失敗學(xué)習(xí)能力高低。技術(shù)高管指的是企業(yè)中具有某方面技術(shù)專長的非雇用董事會成員，技術(shù)高管的存在能夠有效避免其他股東的短視和利己行為，及時研判公司未來的發(fā)展方向。 創(chuàng)新失敗后，技術(shù)高管占比相對較高的企業(yè)往往具有更強的識別和判斷能力，能夠及時對失敗的經(jīng)驗進行總結(jié)并指導(dǎo)員工進行有序的失敗學(xué)習(xí)，進而提高企業(yè)創(chuàng)新水平。 相反，技術(shù)高管占比相對較低的企業(yè)期失敗學(xué)習(xí)能力相對較弱，創(chuàng)新失敗后提升企業(yè)創(chuàng)新水平的能力則相對有限。 因此，技術(shù)高管占比在一定程度上與企業(yè)的失敗學(xué)習(xí)能力成正比。本文以技術(shù)高管占比來衡量企業(yè)的失敗學(xué)習(xí)能力。以樣本企業(yè)每年技術(shù)型高管占高管團隊比率的行業(yè)和年度平均值為界，將樣本分為技術(shù)高管占比高組和技術(shù)高管占比低組。 參考曹春方等的機制研究范式[19]，若創(chuàng)新失敗通過失敗學(xué)習(xí)提高企業(yè)創(chuàng)新水平，則技術(shù)高管占比低的組更容易觀測到創(chuàng)新失敗對企業(yè)加大研發(fā)投入的促進作用。技術(shù)高管占比高組中F_R的回歸系數(shù)為0.018 3 且不顯著。 技術(shù)高管占比低組回歸系數(shù)為0.021 4， 且在10%的水平下顯著為正。 這說明，企業(yè)創(chuàng)新失敗可以通過加強失敗學(xué)習(xí)進一步提高企業(yè)創(chuàng)新水平。

五、進一步分析

前文針對創(chuàng)新失敗影響企業(yè)創(chuàng)新及其機制進行了分析，認為創(chuàng)新失敗可以通過增強損失厭惡程度和加強失敗學(xué)習(xí)兩大途徑提高企業(yè)創(chuàng)新水平。然而企業(yè)在創(chuàng)新失敗后加大研發(fā)投入水平也可能是出于風(fēng)險厭惡，企業(yè)在面臨損失后，其研發(fā)投入決策可能會偏向于風(fēng)險相對較小的研發(fā)項目， 以期盡快收回創(chuàng)新失敗所帶來的損失。 為了進一步檢驗企業(yè)新增企業(yè)研發(fā)投入的動機， 本文將解釋變量替換為發(fā)明專利， 測算方法為： 發(fā)明專利（Lpatent）=ln（1+發(fā)明專利的數(shù)量）。 根據(jù)表7 的回歸結(jié)果，發(fā)明專利（Lpatent）與F_R 的回歸系數(shù)為0.630 6（P＜0.01），創(chuàng)新失敗與企業(yè)發(fā)明專利呈顯著正相關(guān)關(guān)系，排除了創(chuàng)新失敗促進企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險厭惡動機。

表7 創(chuàng)新失敗與企業(yè)創(chuàng)新動機檢驗

表7（續(xù)） 創(chuàng)新失敗與企業(yè)創(chuàng)新動機檢驗

前文基于公司治理層面檢驗了創(chuàng)新失敗對于新增研發(fā)投入的損失厭惡動機， 但并不意味著能夠真實、合理地體現(xiàn)企業(yè)新增研發(fā)投入的真實動機。 為了彌補這一邏輯漏洞，本文參考馬黎珺等的做法[20]，將未來1 年（EG1），2 年（EG2），3 年（EG3）的盈余增長率替換為解釋變量進行了回歸。 倘若企業(yè)在創(chuàng)新失敗后是出于損失厭惡動機而加大企業(yè)創(chuàng)新投入，那么它將在企業(yè)未來的基本面特征中得以體現(xiàn)。 根據(jù)表7 的回歸結(jié)果，F(xiàn)_R 與未來盈余增長率的回歸系數(shù)分別為0.016 0（P＜0.01）、0.017 8（P＜0.05）、0.034 9（P＜0.01），系數(shù)均為正且都通過了顯著性檢驗。進一步強化了管理者在創(chuàng)新失敗促進企業(yè)創(chuàng)新的損失厭惡動機，而非風(fēng)險厭惡動機，與前文結(jié)論具有一致性。

六、結(jié)論與啟示

本文以國有企業(yè)為樣本，研究了創(chuàng)新失敗對國有企業(yè)創(chuàng)新決策的關(guān)系及其影響路徑。發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新失敗能夠顯著促進國有企業(yè)新增研發(fā)投入， 經(jīng)過Heckman 兩階段、傾向得分匹配及安慰劑測試等一系列穩(wěn)健性檢驗后，這一結(jié)論保持穩(wěn)定。 機制檢驗發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新失敗主要通過增強損失厭惡和強化失敗學(xué)習(xí)兩大途徑促進國有企業(yè)創(chuàng)新水平。進一步研究還顯示， 創(chuàng)新失敗提升了國有企業(yè)的高風(fēng)險投資，并且顯著增加了國有企業(yè)未來盈余增長率，由此可見，創(chuàng)新失敗產(chǎn)生了損失厭惡和失敗學(xué)習(xí)效應(yīng)而非風(fēng)險厭惡效應(yīng)，國有企業(yè)面臨創(chuàng)新失敗并非“知難而退”反而“越挫越勇”。

本文對國有企業(yè)創(chuàng)新的研究具有一定的現(xiàn)實啟示。首先，創(chuàng)新失敗使國有企業(yè)管理層更具有“損失厭惡”特質(zhì)，進而加大了后續(xù)的研發(fā)投入水平，在一定意義上具有“知難而上”的效應(yīng)，因此，政府企業(yè)應(yīng)為創(chuàng)新活動的開展提供更加包容氛圍，進一步加強容錯機制，為企業(yè)高管制定更加長期的激勵措施。其次，在包容創(chuàng)新失敗可能帶來的損失基礎(chǔ)上，政府應(yīng)加強國有企業(yè)管理者在失敗中的學(xué)習(xí)與反思，對創(chuàng)新失敗的原因進行總結(jié)，不斷提升企業(yè)的創(chuàng)新能力。 最后，政府應(yīng)制定更多的激勵措施加強國有企業(yè)管理者在創(chuàng)新上的投入。在國有企業(yè)改革過程中，要積極引進有能力、有經(jīng)驗、可以勝任的非國有股東，提高企業(yè)技術(shù)高管占比，使國有企業(yè)管理者從創(chuàng)新動機和創(chuàng)新能力上都能滿足企業(yè)創(chuàng)新的要求，為國有企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展做出更多的貢獻。