劉弈 孫陽
摘 要:首先通過對2016—2018年R&D投入數(shù)據(jù)包含研發(fā)人員占比、研發(fā)(支出)費(fèi)用化占比、研發(fā)(支出)資本化占比、專利和發(fā)明專利5個(gè)指標(biāo)篩選數(shù)據(jù),從而得到136個(gè)樣本數(shù);其次利用SPSS16.0軟件進(jìn)行相關(guān)分析;最后得到顯著性的相關(guān)結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)驗(yàn)慣性能夠在一定程度上積極促進(jìn)上市企業(yè)創(chuàng)新績效,學(xué)習(xí)慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新績效具有負(fù)面影響,上市企業(yè)管理者需要注意調(diào)整研發(fā)投入、研發(fā)人員構(gòu)成、研發(fā)資本化支出,從而幫助企業(yè)形成有效的知識慣性。本文對知識慣性與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的研究進(jìn)行了補(bǔ)充,并進(jìn)一步完善相關(guān)理論,同時(shí)為上市企業(yè)管理者實(shí)行知識活動相關(guān)戰(zhàn)略提供了指導(dǎo)意見。
關(guān)鍵詞:知識慣性;創(chuàng)新績效;R&D投入;學(xué)習(xí)慣性;經(jīng)驗(yàn)慣性
中圖分類號:F275 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2020)12(a)-082-02
企業(yè)知識慣性是企業(yè)為進(jìn)行創(chuàng)新開展知識活動過程中所體現(xiàn)的慣性特征,而有效的知識慣性能推動企業(yè)增強(qiáng)知識積累和知識整合績效。許多學(xué)者對此展開研究,認(rèn)為知識慣性導(dǎo)致核心能力剛性,阻礙企業(yè)學(xué)習(xí)能力的提升,不利于企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。但是隨著國內(nèi)外學(xué)者研究的深入,對于知識慣性在不同維度上的影響作用有了新的進(jìn)展,另有部分學(xué)者在研究中發(fā)現(xiàn)知識慣性的各個(gè)維度(經(jīng)驗(yàn)慣性、學(xué)習(xí)慣性、程序慣性)都有助于產(chǎn)品創(chuàng)新。因此,上市企業(yè)的知識慣性與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系研究具有重要意義。
本文將通過以下幾個(gè)步驟對此展開研究。首先通過對知識慣性進(jìn)一步分析,研究學(xué)習(xí)慣性和經(jīng)驗(yàn)慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新績效的作用機(jī)理;其次基于上市企業(yè)的R&D面板數(shù)據(jù)對兩者關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究;最后總結(jié)實(shí)證結(jié)果提出有助于企業(yè)形成有效的知識慣性,并提升創(chuàng)新績效的管理建議。
1 文獻(xiàn)回顧
1.1 知識慣性
Liao(2002)提出知識慣性的概念,定義知識慣性為企業(yè)或者個(gè)人在解決問題時(shí)通常會采用例行的程序、穩(wěn)定的知識來源以及當(dāng)前積累的經(jīng)驗(yàn)。隨后于2008年將知識慣性進(jìn)一步細(xì)化為學(xué)習(xí)慣性和經(jīng)驗(yàn)慣性,并確定相應(yīng)的學(xué)習(xí)慣性和經(jīng)驗(yàn)慣性相關(guān)量表實(shí)證2002年所發(fā)表的文獻(xiàn)綜述。
1.2 知識慣性與研發(fā)投入
知識慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新的影響作用,在一定程度上總是受到企業(yè)知識搜索策略的持續(xù)性與努力和對內(nèi)部資源利用慣例的推動。與此同時(shí),企業(yè)的研發(fā) (R&D)投入會同時(shí)影響資源利用和知識搜索策略的長期實(shí)施。許多學(xué)者也逐步開展R&D投入對知識活動的相關(guān)研究,如Trigo (2013)通過進(jìn)一步剖析R&D創(chuàng)新投入與非R&D創(chuàng)新投入對企業(yè)績效之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)企業(yè)的知識搜索強(qiáng)度體現(xiàn)了外部知識活動意愿,Xie等 (2019)實(shí)證了在新產(chǎn)品開發(fā)過程中研發(fā)投入強(qiáng)度,是企業(yè)進(jìn)行外部知識活動的主要推動力。與此同時(shí),朱華桂和莊晨 (2015)實(shí)證了穩(wěn)定自主研發(fā)結(jié)構(gòu)能有效推動企業(yè)進(jìn)一步提升內(nèi)部知識應(yīng)用績效。
綜上所述,研發(fā)投入強(qiáng)度在一定程度上體現(xiàn)了著企業(yè)的學(xué)習(xí)慣性,研發(fā)人員構(gòu)成與研發(fā)資本化支出的穩(wěn)定性體現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)慣性,尤其是上市企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)慣性。本文在接下來的實(shí)證過程中以此作為研究變量,進(jìn)一步分析學(xué)習(xí)慣性與經(jīng)驗(yàn)慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。
2 模型假設(shè)
2.1 學(xué)習(xí)慣性與上市企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系
企業(yè)的學(xué)習(xí)慣性體現(xiàn)在企業(yè)傾向于知識搜索、獲取、吸收整合進(jìn)行商業(yè)化。企業(yè)具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)慣性,說明企業(yè)非常重視搜索、應(yīng)用外部知識的策略。朱華桂等 (2015)實(shí)證了知識搜索與企業(yè)創(chuàng)新績效有非常積極的促進(jìn)作用。但是,上市企業(yè)內(nèi)有存量豐富的知識庫,以及成熟的信息化建設(shè),最需要提升的反而是知識整合能力,較強(qiáng)的學(xué)習(xí)慣性會迫使上市企業(yè)更多關(guān)注外部知識搜索形成較多的非吸收冗余,增加了知識治理的成本。對此本文提出以下假設(shè):
H1:學(xué)習(xí)慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新績效具有消極作用。
2.2 經(jīng)驗(yàn)慣性與上市企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系
經(jīng)驗(yàn)慣性是知識慣性中關(guān)于解決問題傾向于過去經(jīng)驗(yàn)和知識維度的具體表現(xiàn)。施蕭蕭等(2017)認(rèn)為企業(yè)必須重視過去的經(jīng)驗(yàn)和知識,李泊洲等 (2019)認(rèn)為企業(yè)不斷利用過去的經(jīng)驗(yàn)和知識進(jìn)行知識創(chuàng)造活動,能增強(qiáng)企業(yè)對知識的利用能力。綜上所述,企業(yè)經(jīng)驗(yàn)慣性能幫助上市企業(yè)提升內(nèi)部知識利用效率,降低企業(yè)創(chuàng)新成本,進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績效,基于此,提出以下假設(shè):
H2: 經(jīng)驗(yàn)慣性對上市企業(yè)創(chuàng)新績效具有積極作用。
3 數(shù)據(jù)收集
3.1 數(shù)據(jù)和樣本
樣本篩選步驟:第一,我們利用SPSS16.0分析上市企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和專利數(shù)據(jù),設(shè)置關(guān)鍵變量為證券代碼,將兩項(xiàng)數(shù)據(jù)集合并之后獲得9717項(xiàng)數(shù)據(jù);第二,去除缺失發(fā)明專利信息的數(shù)據(jù)選項(xiàng)獲得6737個(gè)樣本,緊接著去除缺失專利項(xiàng)的數(shù)據(jù)獲得樣本4823項(xiàng);第三,去除缺失研發(fā)投入占比的數(shù)據(jù)集獲得4277個(gè)樣本;第四,選擇具有2016—2018年連續(xù)數(shù)據(jù)的企業(yè)作為樣本,共計(jì)515間企業(yè)樣本數(shù)據(jù)。
3.2 變量
(1)被解釋變量。本文選擇上市企業(yè)與子企業(yè)2016—2018年專利數(shù)量均值作為被解釋變量??紤]到每間企業(yè)的研發(fā)投入不一樣,所以計(jì)算企業(yè)研發(fā)投入金額在全行業(yè)的占比(R&D Investment of Total industry Share,ITS)作為企業(yè)行業(yè)規(guī)模占比和企業(yè)的2016—2018年的平均專利數(shù)量 (Averge Inventions,簡稱ALNS)的乘積作為企業(yè)知識行為的創(chuàng)新績效 (Invention Proformance,IP):
(2)解釋變量。采用3年連續(xù)的研發(fā)投入對營銷收入占比的平均值作為學(xué)習(xí)慣性的特征指標(biāo),其中研發(fā)投入強(qiáng)度(R&D Investment intensity,R&DI)的定義為研發(fā)費(fèi)用化支出。學(xué)習(xí)慣性 (Learning Inertia,LI)指標(biāo)公式:
本文選擇研發(fā)人員占比、研發(fā) (支出)資本化占比作為相關(guān)數(shù)據(jù)集,并計(jì)算連續(xù)3年兩者的標(biāo)準(zhǔn)差總和作為企業(yè)經(jīng)驗(yàn)慣性的特征指標(biāo)。經(jīng)驗(yàn)慣性 (Experience Inertia,EI)指標(biāo)公式:
表示企業(yè)2016—2018年研發(fā)人員占比的標(biāo)準(zhǔn)差,表示2016—2018年企業(yè)研發(fā) (支出)資本化標(biāo)準(zhǔn)差。
(3)控制變量。本文選擇2016—2018年企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差、2016—2018年企業(yè)研發(fā) (支出)金額標(biāo)準(zhǔn)差作為控制變量。我們不考慮企業(yè)的經(jīng)營狀況產(chǎn)生的波動性,只考慮企業(yè)對于研發(fā)行為的重視程度以及研發(fā)行為習(xí)慣。
4 數(shù)據(jù)分析
4.1 描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)中顯示了控制變量 (研發(fā)人員數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差、研發(fā)投入金額標(biāo)準(zhǔn)差)、EI、LI、IP之間的相關(guān)關(guān)系,由表1可知,研發(fā)人員數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)差與研發(fā)投入金額標(biāo)準(zhǔn)差具有正相關(guān)關(guān)系,說明企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)人員調(diào)整的同時(shí)也調(diào)整了研發(fā)的投入金額,表現(xiàn)了研發(fā)體系各因素之間的外生性關(guān)系,說明企業(yè)經(jīng)營管理問題的波動會影響企業(yè)研發(fā)狀況。
4.2 假設(shè)檢驗(yàn)
表1描述了企業(yè)學(xué)習(xí)慣性對企業(yè)的創(chuàng)新績效具有負(fù)相關(guān),相關(guān)性為-0.291,p=0.017<0.05,分析結(jié)果說明了假設(shè)H1成立。研發(fā)投入在營銷活動占比越大,說明企業(yè)過多的關(guān)注于知識搜索,從而陷入“創(chuàng)新陷阱”,創(chuàng)新成本大大增加,創(chuàng)新績效降低。
5 結(jié)語
本文使用上市企業(yè)2016—2018年創(chuàng)新與專利數(shù)據(jù)探索企業(yè)知識活動的慣性特征,結(jié)果表明,管理者在進(jìn)行企業(yè)研發(fā)戰(zhàn)略時(shí)必須要注意企業(yè)調(diào)整研發(fā)在營銷活動過程中的占比,避免企業(yè)學(xué)習(xí)慣性過強(qiáng)產(chǎn)生過多的非吸收冗余。相反應(yīng)逐步消除企業(yè)知識儲備溢出、知識庫知識利用率低等問題,并盡可能保持自身研發(fā)人員占比、研發(fā) (支出)資本化占比穩(wěn)定性,加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部知識文檔化、信息化建設(shè),充分發(fā)揮上市企業(yè)知識資源存量豐富、研發(fā)實(shí)力雄厚的優(yōu)點(diǎn),積極提升企業(yè)創(chuàng)新績效。
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