創新活動對新創企業的衰退逆轉研究——以廣東省制造業為例

梅林海　張永艷

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創新活動對新創企業的衰退逆轉研究——以廣東省制造業為例

梅林海張永艷

[摘要]轉入衰退的新創企業能否通過創新活動實現自救和逆轉，不同市場結構下創新活動對新創企業衰退逆轉行為的影響是否相同，是產業經濟學有待深入研究解答的問題。基于前人理論，以廣東省制造業新創企業為例，利用2004-2011年工業企業調查數據，研究在多變的經濟環境中，不同市場結構下新創企業轉入衰退情景時的創新活動與逆轉的關系。實證研究發現，創新投入并不能顯著提高企業逆轉的可能性，創新產出則會有效促進衰退中的新創企業恢復到原來的資產回報率水平，而衰退中企業過多的富余資源反而不利于企業的逆轉。因此，處在衰退情景中的新創企業必須平衡所擁有的資源，提高創新活動的效率，才能提高逆轉的可能性。

[關鍵詞]新創企業； 衰退逆轉； 創新活動； 富余資源

一研究背景

關于企業衰退后能否逆轉以及如何逆轉的研究已有30多年的歷史(Trahms等, 2013)[1]，但是關于新創企業*新創企業是指剛剛成立不久，成長還不成熟的企業。如果以年齡為限，學術界往往把成立時間不超過8年的企業歸為新創企業(何曉斌等, 2013)[2]。所有現在成長起來的成熟企業都會經歷這個階段。轉入衰退后逆轉的理論和實證研究還有很多不足。一是現有文獻多涉及富余資源跟企業逆轉的關系研究，但新創企業的富余資源是否可以幫助衰退中的新創企業實現逆轉的問題則還沒有定論。比如，Pajunen(2006)[3]研究發現利益相關者的資源可以影響衰退企業的逆轉過程；Sheppard(1995)[4]發現新創企業的生存跟企業的財務杠桿(leverage)存在顯著的負相關關系。二是目前企業衰退逆轉研究絕大部分是歐美國家企業逆轉的實踐，對于像中國這樣的新興經濟體中衰退企業的逆轉問題研究尤為缺乏(曹小春, 2013)[5]。三是對于新創企業衰退之后是否會采取創新行為的問題還有不少爭議。一些基于“僵化”理論的研究認為，企業衰退后將會使企業行動傾向于僵化而減少創新(Staw等, 1981)[6]。還有組織生態學理論認為，創新會導致更多的新創企業衰亡(Barnett和Carroll, 1995[7]；Barnett和Freeman, 2001[8])。而另一方面，前景理論(Prospective Theory)則認為，管理者在企業衰退后會采取更多冒險行為，比如創新活動，來挽救進一步的衰退(Tversky和Kahneman, 1981)[9]。Greve (2011)[10]對船運行業的實證研究表明，在企業衰退的情況下，大企業比小企業更容易采取冒險行為，誘導組織變革。然而，這些研究并沒有進一步考察衰退企業的創新活動是否有助于逆轉。

本文以廣東省制造業新創企業為例，研究不同市場結構下創新活動對新創企業衰退中逆轉的影響。這里先不討論衰退企業是否會采取創新活動，而是考查新創企業轉入衰退情景時創新活動能否實現逆轉，以及不同的市場結構條件下，創新活動對新創企業衰退中逆轉行為的影響是否相同。這些都是目前產業經濟學研究沒有回答的問題。

二理論與研究假設

(一)富余資源與新創企業的衰退逆轉

關于新創企業的富余資源與企業逆轉的關系，學術界有不同的看法。一種觀點認為新創企業多余資源可以使企業更好地執行更多的扭轉企業衰退的行為，從而產生逆轉。根據傳統的資源基礎理論(Barney, 1996)[11]，富余資源可以使企業有更大的選擇空間和自主權，采取更多的戰略革新和挽救措施，可以減少衰退的程度，從而改變對某種扭轉戰略的依賴性。總之，富余資源可以提高企業的總體適應能力，可以充當企業與不確定環境之間的緩沖器(冉敏, 2008)[12]。因此，本文假設：

H1：在企業富余資源很多的情況下，衰退中的新創企業更容易逆轉。

(二)創新活動與新創企業的衰退逆轉

在有關創新活動和衰退企業逆轉的實證研究上，學術界也存在較大分歧。一種認為處于衰退期的企業采取創新行為可以扭轉成長頹勢，如：Garg等 (2003)[13]研究發現在環境不確定情況下，通過創新活動可以顯著提高企業績效；Miller和Leiblein(1996)[14]研究發現企業績效的下降會使管理者更有可能采取一些冒險行為而改善企業的績效。

而另一種觀點認為貿然地采取創新活動只會更快耗盡資源，從而使企業更快走向衰亡。因為創新活動常常比較復雜，需要耗費財務、人力和技術等多種資源(Damanpour和Wischnevsky, 2006)[15]。衰退導致管理者更不愿意冒險，從而減少在創新上的投資，失去競爭優勢，陷入進一步衰退的惡性循環。 如Latham和Braun (2009)[16]的研究發現，衰退中的企業如果繼續在創新活動上投入更多資源，往往會降低企業存活的概率。組織生態學理論認為，組織不能進行輕易變革，變革創新往往會導致企業死亡率的上升。因為企業隨著年齡的增加，慣性或者惰性會越來越強，形成組織變革的阻力。

還有些學者則研究了創新活動對企業成長或者衰退企業逆轉的調節因素。如Coad和Rao(2008)[17]發現，創新活動對高速成長企業的正面作用最為顯著。

本文認為，不同類型或者不同階段的創新活動對企業逆轉的效果不同。簡單的創新投入并不能扭轉衰退企業的頹勢，而注重創新產出、提高創新轉化效率則可以顯著提升企業的經濟效益，扭轉企業的進一步衰退。因此，本文假設：

H2a:創新投入和新創企業衰退的逆轉關系并不顯著。

H2b：創新產出可以直接增加衰退企業的經濟效益，從而提高新創企業衰退逆轉的概率。

(三)市場結構和新創企業的衰退逆轉

當市場競爭較大，企業處于比較不穩定的市場環境時，處于衰退期的新創企業將面臨更加困難的情況。換一個角度來講，如果某個行業中的新創企業數量很大，則意味著市場競爭比較充分，市場集中程度較低，衰退后逆轉的可能性也會降低。Paint(1991)[18]研究發現，行業的轉換壁壘越低，越有利于企業的成功逆轉。因此，本文假設：

H3a：處于高密度行業的新創企業衰退后逆轉的可能性更小。

H3b：處于市場集中度比較低行業的新創企業衰退后逆轉的可能性更小。

(四)市場結構、創新活動與新創企業逆轉

宏觀經濟環境對企業的逆轉有顯著影響。宏觀經濟的改善在促使衰退企業逆轉的成功因素中排在前列(Bibeault, 1998)[19]。眾多經濟學家雖然已經從多個角度對企業成長問題作了闡釋，但是解釋的角度要么是從外生因素，如市場結構、產業環境等，要么是從內生角度，如企業資源、能力、知識等(李軍波等, 2011)[20]，很少有研究同時考察內外生兩個因素對企業成長的交互影響。

當市場處于一個集中度較低，密度較大的不利環境時，創新活動對于新創企業的風險將會增加，特別是在非靈活創新的情況下(Mckinley等, 2014)[21]。因為這種創新面對市場需求變化的調整會更加困難，創新活動對于新創企業衰退的緩和作用將會減弱。因此，本文假設：

H4a：處于高密度行業的新創企業，創新產出對企業逆轉的緩和作用將會減弱。

H4b：處于市場集中度低的新創企業，創新產出對企業逆轉的緩和作用將會減弱。

三研究設計

(一)研究數據

為了驗證上述研究假設，本文從2004-2011年中國工業企業調查數據庫中構建了廣東省的一個新創企業樣本。中國工業企業調查是國家統計局從1996年就開始收集至今的一個大型數據庫。這個數據庫收集了全部國有企業和規模以上(銷售收入500萬以上)非國有企業的一些基本情況和非常詳細的財務數據。許多國內外的經濟學者已經用這個數據對工業生產效率、外商投資的溢出效應、貨幣政策的成本等話題做了大量實證研究(聶輝華等, 2012[22]; 楊汝岱，2015[23])。盡管該數據庫也存在這樣那樣的問題(Brandt等，2014)[24]，但是研究成長衰退和逆轉需要長期觀察同一個企業的經濟和財務數據并進行計量分析，所以這個數據庫中的數據就成為研究新創企業衰退及逆轉的合適樣本，也是筆者目前能夠找到的研究新創企業衰退逆轉的最好樣本(總計樣本量2875)*有關本文使用樣本數據的具體處理和數據可靠性的說明參見附錄。。

選擇2004-2011年的數據有3個原因。一是2004年前后國家統計局對工業行業的編碼發生了變化，為了保證行業代碼的一致性，選擇從2004年開始至2011年，而2011 年是本文能夠獲得的最后一年數據；二是2004年至2011年跨度已經有8年，而一般研究新創企業衰退的觀察期為3-5年(Trahms等, 2013)[1]，所以運用這個時間跨度來觀察和研究企業衰退已經足夠；三是對于中國的制造業企業來講，2000年以后一直是中國制造業發展的黃金時期，直到2008年國際金融危機的爆發。因此本文研究中國一些年輕的制造業企業在經歷了惡劣的外在環境之后是否經歷了衰退和逆轉，是個非常理想的時間觀察窗口。

圖1　2004-2011年廣東省制造業新創企業經營指標變化(2006年為基準)

從2004-2011年，中國新創企業的外在環境發生了較大變化。廣東作為外貿加工出口制造業企業集中的大省，受到金融危機的影響很大，因此本文專門選取廣東省的新創企業樣本來研究不同的新創企業在同樣惡劣環境影響下的成長績效差異。本文根據廣東省制造業新創企業樣本計算的平均資產回報率增長以及平均利潤的變化如圖1所示。從圖1可以看出：2008年和2009年，新創企業在資產回報和利潤方面都出現了大幅衰退(相對于2006年)。到2010年和2011年這些指標才有所恢復。據此，本文根據新創企業外在經濟環境變化把2004-2011年這8年分為3個階段：2004-2006年為衰退前期(其中把2006年看作基準年)；2007-2009年為衰退期；2010-2011年為衰退后期。本文研究衰退前期的創新活動是否對金融危機期間衰退企業后期的逆轉產生了顯著影響。

中國工業企業數據庫樣本囊括了所有年齡段的企業，由于本文的研究興趣是新創企業，因此本文選擇了在2004年年齡不超過8歲并且在2004-2011年每年的核心財務數據完整的企業作為本文的分析樣本。而且本文的分析焦點是2007-2009年發生了衰退的新創企業。

(二)變量定義

1.因變量

衰退逆轉企業：本文選擇資產回報率(ROA)作為企業成長的考查指標。資產回報率是凈收入或者利潤相對資產的比例。這個指標可以衡量企業的利潤相對于資產的增長速度，是新創企業資產利用效率的一個指標。由于本文的樣本大部分是制造業企業，所以資產利用效率反映了新創企業的增長潛力(收入增長跟資產增長的比率)。這個變量是研究企業績效的常用指標，也有利于各研究之間的比較(Greve, 2011[10];弗里曼, 2004[25])。

現有文獻對企業衰退逆轉的定義是企業的成長恢復到衰退前的水平(Trahms等, 2013)[1]。因此，對企業衰退逆轉的定義先要對企業衰退作出定義。在參考以前研究對企業衰退的定義和測量(弗里曼, 2004[25]；Trahms等, 2013[1])的基礎上，本文對新創企業衰退的定義如下：2004、2005和2006年3年都保持有正的資產回報率，在2007-2009年3年中至少有2年資產回報率下降幅度(以2006年為基準年)超過16.67%，也就是說利潤的增長相對資產的增長下降了20%。從而，本文把資產回報率在2007-2009年下降16.67%以上的企業在2010年和2011年2年資產回報率回到衰退前水平(2006年)的新創企業稱為逆轉企業。逆轉企業標為1，沒有逆轉的企業標為0。

2.相關自變量

(1)企業富余資源

本文用兩個變量來測量企業富余資源：一個是企業的銀行信用。借鑒余明桂和潘紅波(2010)[26]的研究，本文把企業的各種利息支出之和與企業收入的比例作為新創企業銀行信用的測量。企業銀行信用越大，說明企業的融資能力越強，潛在的企業富余資源越多；第二個是現金流，這是學術界對于企業富余資源，特別是未吸收富余資源的一個常用測量(Seifert等, 2004)[27]。

(2)創新活動

創新投入用新創企業衰退前的研發費用來衡量。研發費用(或者研發密度，研發費用占銷售收入之比)是創新研究中被大量采用的指標(Demirel和Mazzucato, 2012[28];郭炬等, 2012[29])。它是企業對創新活動的經費投入，體現了企業對創新活動和產品技術研發的重視程度。在本文研究的6582個企業中，只有很少的750個企業(占7%)有真正的研發費用投入(其他企業的研發費用投入都是0)。因此本文決定比較有研發投入和沒有研發投入的兩個新創企業群體在企業資產回報率衰退可能性上的差別。因此，本文將此變量重新編碼成0-1虛擬變量。

創新產出的衡量可以采用新產品銷售收入、無形資產占總資產的比例等(顧群, 2012)[30]。張洪輝等(2010)[31]和夏冬(2003)[32]用企業的創新數量(往往是專利數量)來衡量創新產出。而本文創新產出的測量則更直接的與創新價值聯系在一起，本文用新創企業新產品的產值來測量。同樣的，在樣本中，只有約8%的新創企業新產品產值為正，本文同樣將此變量重新編碼成虛擬變量。

(3)市場結構

對市場結構，本文用兩個變量來測量：一個是產業的市場密度，本文用2006年產業內(兩位編碼)的企業數量除以該年所有新創企業的個數來測量。這個指標反映了新創企業的初始競爭程度。這個指標越大，說明新創企業所在行業的各方面競爭程度越高。

另一個是產業的市場集中度，本文采用經濟學者常用的赫芬達爾系數(Herfindahl Index)來測量。市場集中度反映該行業的市場份額壟斷程度，或者市場競爭的充分程度。對于新創企業來講，最直接的競爭來自地方市場。因此本文通過計算廣東省各市區各個行業的赫芬達爾系數來衡量地方的市場結構。這個系數越高，說明市場競爭越不充分，壟斷程度越高。因此，市場密度和市場集中度這兩個變量有負的相關性。

3.控制變量

根據 Ramanujam(1984)[33]的研究，企業規模可能跟企業逆轉存在正相關性。因為大企業有更多的資源可以調動，有更豐富的面對危機的經驗和對策，開放的思維和行動。中國在經濟轉型的過程中，逐漸形成了私有和公有相互結合的混合產權模式，而國有產權導致的政治干預常常被認為對于創新活動和企業績效都是不利的(倪志偉等, 2013)[34]。因此，本文也需要控制企業規模、企業的所有制類型對于企業結果變量的影響。其他控制變量包括是否出口企業、基準年收入、年齡以及行業和地區的虛擬變量。

(三)計量模型

由于因變量是否逆轉是一個0-1的二分類變量，本文用Probit模型來考查上述各自變量和控制變量對新創企業衰退逆轉的影響。具體模型如下：

其中Pr(y=1│x)為在給定的變量條件下，新創企業衰退逆轉的概率，Φ為正態分布的累計密度函數。X為包含上述所有自變量和控制變量的向量，β則是與這些變量對應的估計系數的向量。本文用最大似然法來估計對應的β值。

為了解決創新活動與新創企業衰退逆轉可能存在的內生性問題(因果倒置問題，過多的創新投入可能帶來新創企業的衰退逆轉，而逆轉也可能會使企業從事更多的創新活動)，本文對自變量的測量都從2006年開始，而考查2007-2009年衰退的企業在2010年是否開始逆轉。

三研究發現

(一)樣本基本情況

表1是對衰退企業樣本在衰退期間一個基本情況的描述性統計(2008年)。

本文發現，在2007-2009年發生衰退的2875個企業中，927個企業的資產回報率成長發生了逆轉，約占衰退企業的32%。這個比例跟以前研究發現的衰退逆轉比例30%非常接近(Barker和Patterson, 1996)[35]。只有12%的新創企業有正的研發投入，6%的新創企業有正的新產品產值。這說明制造業新創企業的創新活動并不活躍。行業平均市場集中度較低，說明制造業新創企業的市場競爭還比較充分，并沒有形成壟斷局面。有接近一半(46%)的新創企業是出口企業。從企業的平均營收、平均企業凈現金流和平均資產規模來看，這些新創企業的規模都很大(3個指標都是上億的)，符合我們母樣本都是國有企業和規模以上(銷售額500萬以上)非國有大型制造業企業的基本特征。這說明了我們選取的這個新創企業樣本還是比較可靠的。

表1　衰退企業的描述性統計(2008年)

數據來源：中國工業企業數據庫(2004-2011年)，N=2875。

注：除“逆轉企業”為2010年數值外，其他變量皆為衰退期的情況(大部分為2008年的情況，當2008年情況為常數時，則取2007年或者2009年的情況)。

(二)雙變量分析

表2關于逆轉企業和未逆轉企業的比較告訴我們：逆轉企業和未逆轉企業在衰退期間的研發投入、出口傾向、企業營收、年齡和企業總資產方面并沒有統計上的顯著差別，然而逆轉企業相對于未逆轉企業有較高比例的新產品創新(7.77%>5.34%)，所處行業的市場競爭比較充分，行業壁壘較小(0.0039<0.0042)。

表2　逆轉企業和未逆轉企業在核心變量上的比較

數據來源：中國工業企業數據庫(2004-2011年)，逆轉企業N=927，未逆轉企業N=1948。

表3中，變量之間的皮爾遜相關系數顯示：是否有研發投入跟新創企業衰退后的逆轉關系為正，但是統計上并不顯著(ρ=0.015，p>0.1)。然而，產品創新的實現則跟新創企業衰退有正向并十分顯著的關系(ρ=0.047，p<0.05)。此外，行業的企業密度跟企業逆轉的相關系數為負(ρ=-0.043，p<0.05)，說明行業企業密度的增加，市場競爭的環境總體來講不利于新創企業衰退中逆轉。

數據來源：中國工業企業數據庫(2004-2011年)，N=2861。

注：*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01，括號中為穩健標準誤。

表4　創新活動對企業衰退逆轉的Probit回歸

(續上表)

自變量模型1模型2模型3模型4模型5模型6控制變量 出口企業-0.105*-0.106*-0.114*-0.115*-0.113*-0.114*(0.061)(0.061)(0.061)(0.061)(0.061)(0.061)營收0.000-0.003-0.003-0.003-0.003-0.003(0.001)(0.002)(0.002)(0.002)(0.002)(0.002)企業年齡0.0030.0030.0030.0030.0030.002(0.013)(0.013)(0.013)(0.013)(0.013)(0.013)企業規模(資產對數)0.0110.0230.0130.0130.0130.014(0.020)(0.021)(0.021)(0.021)(0.021)(0.021)私營企業a-0.039-0.026-0.014-0.012-0.008-0.013(0.143)(0.145)(0.144)(0.144)(0.144)(0.144)外商企業0.0730.0770.1020.1030.1060.101(0.148)(0.150)(0.149)(0.149)(0.149)(0.149)其他企業-0.103-0.087-0.072-0.072-0.069-0.074(0.165)(0.167)(0.166)(0.166)(0.166)(0.166)行業固定效應包含包含包含包含包含包含地區固定效應(市縣)包含包含包含包含包含包含Log-likelihood-1716.264-1710.654-1706.017-1705.366-1704.774-1705.163

數據來源：中國工業企業數據庫(2004-2011年)，N=2861。

注：*p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01，括號中為穩健標準誤。 a.企業所有制的參照組為國有企業。

(三)回歸分析

多元回歸分析可以估算在保持其他變量不變的情況下自變量對因變量影響的顯著性和大小。本文采用逐步回歸的方式來估算自變量對因變量的影響。表4匯報了所有這些回歸系數極大似然估計的結果。模型1是只加入企業營收、企業年齡、規模、行業等控制變量的回歸結果。模型2-模型6是逐次加入富余資源、創新活動、市場結構這些自變量以及創新活動與市場結構交互作用的回歸分析結果。

從模型3可以看出，在保持企業營收、年齡、規模、行業、富余資源等變量不變的情況下，創新投入(研發投入)對新創企業衰退的逆轉沒有顯著的影響(β=-0.0004，p>0.1)，在模型4-模型6中也是如此(模型4-模型6中研發投入的系數統計性檢驗在p=0.1的水平上都不顯著)。而在模型3中，創新產出(產品創新)對衰退中新創企業有顯著的逆轉作用(β=0.321，p<0.01)。當模型4-模型6加入更多的變量以后，產品創新對新創企業衰退逆轉的影響仍然顯著，而且系數估計值的大小也變化不大(0.327-0.406之間)，說明產品創新對新創企業衰退的逆轉作用是比較穩定的。因此，前文中的假設H2a和H2b都得到支持。相應的，在模型4-模型6中，行業企業密度和行業市場集中度的系數統計性檢驗在p=0.1的水平上都不顯著，說明關于市場結構的兩個變量都沒有對新創企業衰退的逆轉產生明顯作用。模型5-模型6中的創新活動和市場結構交互作用系數在p=0.1的水平上也不顯著，說明創新活動在不同的市場結構情況下對新創企業衰退的逆轉作用沒有明顯的差異。這些發現沒有支持前面提出的假設H3a、H3b、H4a、H4b。另一方面，作為企業富余資源的測量，新創企業的銀行信用和凈現金流不但沒有給新創企業的逆轉帶來正面作用，反而使其進一步衰退(模型2-模型6中銀行信用和現金流的系數皆為負數，分別為-0.034和-0.019，并且統計檢驗至少在p=0.1水平上顯著)。因此，本文的假設H1沒有得到支持。這可能是由于衰退期的新創企業在資源富余的情況下會使管理者意識不到衰退的嚴重性而及時采取措施，從而導致企業繼續衰退。

除了出口型新創企業衰退后相對于非出口企業較難逆轉之外(模型1-模型6中出口企業的系數都為負數且系數檢驗在p=0.1水平上顯著)，其他控制變量(營收、年齡、規模、企業所有制)對衰退新創企業的影響并不顯著(這些變量的系數統計檢驗在p=0.1的水平上都不顯著)。

四穩健性檢驗

為了驗證創新活動和新創企業逆轉關系是否存在內生性問題和上述主要結論的穩健性，本文還對上述一些主要結果進行穩健性檢驗。

首先對一些財務數據(固定資產、營業收入、利潤、工業總產值、研發費用、員工收入、出口額、銀行利息、現金流等)做了去除極值處理(兩端的2%)*在此之前，我們已經對數據做了大量清理工作，比如對于新產品產值大于產品總工業產值和固定資產大于總資產的企業，我們選擇用工業總產值替代新產品產值，用總資產數值替代固定資產產值。。然后進行工具變量的內生性檢驗。

(一)去除特異值后的新創企業創新活動和企業逆轉的回歸分析

在剔除一些核心變量的特異值之后，本研究發現銀行信用對新創企業衰退的逆轉起到顯著的負作用，現金流對新創企業衰退逆轉的影響還是負的，但是不再顯著。而產品創新則能顯著提高新創企業衰退逆轉的可能性(系數顯著為正)，這個結果說明我們在上述回歸分析中得到的產品創新有助于新創企業衰退逆轉的結果還是穩健的*鑒于篇幅，本文沒有匯報剔除特異值之后的回歸分析結果，感興趣的讀者可以通過Email跟作者索取。。

(二)工具變量回歸

對于衰退企業的逆轉分析而言，本文使用的自變量主要都在2008年(部分是2007 年或者2009年的取值)，而逆轉的結果變量則是2010年，但是仍然可能存在遺漏變量(即同時影響自變量創新活動和因變量逆轉的未觀測到的變量)導致的內生性問題。為此，本文采用工具變量的方法來處理這種內生性問題。

營業費用是指在產品銷售和提供勞務等日常經營活動中所產生的各種費用的總和。創新投入和產出活動的增加必然會增加新創企業的運營費用和成本，從而增加營業費用。因此創新活動和營業費用有一定的相關性。然而營業費用的增加并不一定跟企業資產回報率的改善和扭轉有直接的相關關系，因為營業費用的增加或者減少只是企業財務管理和人力資源的一部分。因此，本文把營業費用作為創新投入和產出的工具變量，運用二階段線性回歸模型對新創企業衰退中的創新活動對逆轉的影響做了內生性檢驗，回歸結果參見表5。

模型1用營業費用作為研發投入的工具變量進行二階段回歸。從表5模型1第二階段的系數估計來看，創新投入對新創企業衰退的逆轉沒有顯著影響(β=-0.339,p>0.1)，而創新產出則能夠增加新創企業衰退中逆轉的可能性(β=0.218,p<0.01)。這說明了我們關于創新產出對于企業逆轉的正面作用的結論是穩健的。模型2中用營業費用作為產品創新的工具變量進行二階段回歸。從模型2第二階段回歸的系數估計來看，創新投入(β=-15.561，p>0.1)和產品產出(β=96.278，p>0.1)都沒有對逆轉產生顯著影響，這可能是由于營業費用對產品創新可能不是一個好的工具變量*營業費用是我們所獲得的數據中能夠找到的相對較好的工具變量。，因為根據模型2第一階段的系數估計，本文發現新創企業的營業費用跟創新產出沒有顯著的相關性(β=-0.001，p>0.1)，使得第二階段的系數估計和標準誤都很大，因此需要找更好的工具變量來檢驗和重新做系數估計。總而言之，工具變量回歸的部分結果表明，創新投入跟新創企業衰退逆轉的關系不大，而創新產出、新產品的價值實現則有助于新創企業從衰退中走出來。

表5　創新活動對新創企業衰退中逆轉的二階段線性回歸模型系數估計

(續上表)

因變量自變量模型1第一階段第二階段研發投入逆轉模型2第一階段第二階段產品創新逆轉R20.230.12F13.73***6.18***

數據來源：中國工業企業數據庫(2004-2011年)，N=2836。

注：* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01；營業費用的單位是億元。

五主要結論和未來研究方向

本文通過實證分析，研究了不同市場結構條件下創新活動對新創企業衰退逆轉可能性的影響。實證結果對研究假設的驗證情況如下表：

表6　本文實證分析所支持的研究假設匯總

實證研究結果發現：H2a、H2b都得到了實證結果的支持，而其他的研究假設都沒有得到支持。本文發現創新投入和產出對新創企業衰退中逆轉的影響作用不同。創新投入并不一定能夠顯著的幫助衰退中的新創企業扭轉命運。相反，在現有國情下，有時候反而會增加新創企業的運營成本而給企業發展帶來障礙*正如筆者在訪談一家新創企業的一位高管時，他談到：“我們之前投入很多時間、精力于研發，我們也拿到專利證書。但是現在行業里面面臨的一個問題是，其他企業可以很輕而易舉的剽竊我們的東西……”。。這說明，一味的創新投入，在缺乏產權保護和信用體系建設的情況下，可能會給企業帶來風險。作為制造業新創企業，直接的產品創新則可以增加衰退企業的經濟回報，使其資產回報率回到以前的水平。

而另一方面，資源在要緊的關頭可以是“餅”，也可以是“坑”。如果新創企業不能在企業陷入衰退但是富余資源充足的情況下更有效地使用資源，那反而會使企業衰退得更快。本文的研究發現，可利用富余資源并沒有對衰退企業的逆轉產生顯著促進作用。而企業信用，作為潛在富余資源的衡量，反而可能導致衰退企業的進一步衰退。這說明，不同類型富余資源對企業成長的影響作用確實不一樣(Hambrick和D’aveni, 1988)[36]。

因此，本文的研究說明在外部經濟環境不利的情況下，轉入衰退的新創企業尤其需要管理好企業的研發和創新活動。要把有限的資源用在刀刃上，提高財務資源分配和使用效率。同時，新創企業在衰退期應該調整人力資源戰略規劃。在不得不裁減部分冗余員工的同時，還需要改善對核心創新人才的管理，比如實行彈性工資制、柔性人才管理、重構企業文化等手段(李文武, 2012)[37]。

本文以制造業為例的研究對于理解不利經濟條件下新創企業衰退中的創新活動和企業績效的逆轉有一定的理論和現實意義。當然本文的研究也難免存在著缺陷，未來的研究可以嘗試不同的企業衰退和逆轉的定義，更好地處理數據或者尋找更準確反映創新活動的工具變量。

[參考文獻]

[1] Trahms, C. A., Ndofor, H. A., Sirmon, D. G.. Organizational Decline and Turnaround: A Review and Agenda for Future Research[J].JournalofManagement, 2013, 39(5): 1277-1307.

[2] 何曉斌, 蔣君潔, 楊治, 蔡國良. 新創企業家應做“外交家”嗎?——新創企業家的社交活動對企業績效的影響[J]. 管理世界, 2013, (6): 128-37.

[3] Pajunen, Kalle. Stakeholder Influences in Organizational Survival[J].JournalofManagementStudies, 2006, 43(6): 1261-1288.

[4] Sheppard, Jerry Paul. Strategy and Bankruptcy: An Exploration into Organizational Death[J].JournalofManagement, 1995, 20(4): 795-833.

[5] 曹小春. 業績衰退企業實現反轉研究綜述[J]. 商業經濟與管理, 2013, (11): 45-53.

[6] Staw, B. M.， Sandelands, L. E., Dutton, J. E.. Threat Rigidity Effects in Organizational Behavior: A Multilevel Analysis[J].AdministrativeScienceQuarterly, 1981, 26(4): 501-524.

[7] Barnett, W. P., Carroll, G. R.. Modeling Internal Organizational Change[J].AnnualReviewofSociology, 1995, 21(2): 217-236.

[8] Barnett, W. P., Freeman, J.. Too Much of a Good Thing? Product Proliferation and Organizational Failure[J].OrganizationScience, 2001, 12(5): 539-558.

[9] Tversky, A., Kahneman, D.. The Framing of Decisions and the Psychology of Choice[J].Science, 1981, 211(4481): 453-458.

[10] Greve, H. R.. Positional Rigidity: Low Performance and Resource Acquisition in Large and Small Firms[J].StrategicManagementJournal, 2011, 32(1): 103-114.

[11] Barney, J. B.. The Resource-Based Theory of the Firm[J].OrganizationScience, 1996, 7(5): 469-469.

[12] 冉敏. 論冗余資源與扭轉戰略選擇[J]. 重慶大學學報: 社會科學版, 2008, 13(6): 37-42.

[13] Garg, V. K., Walters, B. A., Priem, R. L.. Chief Executive Scanning Emphases, Environmental Dynamism, and Manufacturing Firm Performance[J].StrategicManagementJournal, 2003, 24(8): 725-744.

[14] Miller, K. D., Leiblein, M. J.. Corporate Risk-Return Relations: Returns Variability Versus Downside Risk[J].AcademyofManagementJournal, 1996, 39(1): 91-122.

[15] Damanpour, F., Wischnevsky, D. J.. Research on Innovation in Organizations: Distinguishing Innovation-generating from Innovation-adopting Organizations[J].JournalofEngineeringandTechnologyManagement, 2006, 23(4): 269-291.

[16] Latham, S. F., Braun， M.. Managerial Risk, Innovation, and Organizational Decline[J].JournalofManagement, 2009, 35(2): 258-281.

[17] Coad, A., Rao, R.. Innovation and Firm Growth in High-Tech Sectors: A Quantile Regression Approach[J].ResearchPolicy, 2008, 37(4): 633-648.

[18] Paint, L. W.. An Investigation of Industry and Firm Structural Characteristics in Corporate Turnarounds[J].JournalofManagementStudies, 1991, 28(6): 623-643.

[19] Bibeault, D. B..CorporateTurnaround:HowManagersTurnLosersintoWinners![M]. Beard Books, 1998.

[20] 李軍波, 蔡偉賢, 王迎春. 企業成長理論研究綜述[J]. 湘潭大學學報(哲學社會科學版), 2011, 35(6): 19-24.

[21] Mckinley, W., Latham, S., Braun, M.. Organizational Decline and Innovation: Turnarounds and Downward Spirals[J].AcademyofManagementReview, 2014, 39(1): 88-110.

[22] 聶輝華, 江艇, 楊汝岱. 中國工業企業數據庫的使用現狀和潛在問題[J]. 世界經濟, 2012, (5): 142-58.

[23] 楊汝岱. 中國制造業企業全要素生產率研究[J]. 經濟研究, 2015, (2): 61-74.

[24] Brandt, L., Van Biesebroeck, J.， Zhang, Y.. Challenges of Working with the Chinese NBS Firm-level Data[J].ChinaEconomicReview, 2014, 30: 339-352.

[25] 弗里曼. 工業創新經濟學[M]. 北京: 北京大學出版社, 2004.

[26] 余明桂, 潘紅波. 金融發展, 商業信用與產品市場競爭[J]. 管理世界, 2010, (8): 117-29.

[27] Seifert, B., Morris, S. A., Bartkus, B. R.. Having, Giving, and Getting: Slack Resources, Corporate Philanthropy, and Firm Financial Performance[J].Business&Society, 2004, 43(2): 135-161.

[28] Demirel, P., Mazzucato, M.. Innovation and Firm Growth: Is R&D Worth It?[J].IndustryandInnovation, 2012, 19(1): 45-62.

[29] 郭炬, 葉阿忠, 郭昆. 影響技術創新活動的要素相關性研究[J]. 科研管理, 2012, 32(11): 25-36.

[30] 顧群. 高新技術企業創新效率與經營績效關系研究[J]. 財會月刊: 綜合版, 2012, (8): 9-11.

[31] 張洪輝, 夏天, 王宗軍. 公司治理對我國企業創新效率影響實證研究[J]. 研究與發展管理, 2010, 22(3): 44-50.

[32] 夏冬. 所有權結構與企業創新效率[J]. 南開管理評論, 2003, 6(3): 32-36.

[33] Ramanujam, V.. Environmental Context, Organizational Context, Strategy, and Corporate Turnaround: An Empirical Investigation[Z]. University of Pittsburgh, 1984.

[34] 倪志偉, 康鄭漢, 索尼婭·奧珀(著), 肖輝(譯). 創新理論: 中國的市場轉型, 財產權與創新活動[J]. 國外理論動態, 2013, (8): 95-101.

[35] Barker, V. L., Patterson, P. W.. Top Management Team Tenure and Top Manager Causal Attributions at Declining Firms Attempting Turnarounds[J].Group&OrganizationManagement, 1996, 21(3): 304-336.

[36] Hambrick, D. C., D'aveni, R. A.. Large Corporate Failures as Downward Spirals[J].AdministrativeScienceQuarterly, 1988, 33(1): 1-23.

[37] 李文武. 衰退期中小企業人力資源管理分析[J]. 前沿, 2012, (18): 78-79.

[責任編輯：戴天仕]

附錄：關于本文樣本數據的處理和可靠性的補充說明

本文使用的數據庫只是2004-2011年中國工業企業調查數據庫中廣東省的一個新創企業樣本。有關中國工業企業調查的數據說明可以參考(聶輝華等, 2012[22]; Brandt等，2014[24]；楊汝岱，2015[23])的論文。本文根據中國工業企業調查中廣東省2004-2011各年的企業法人代碼直接進行合并，而沒有像Brandt等(2014)[24]所建議的根據其他輔助信息(企業名稱、法人代表、注冊地址等)清理之后合并，一是因為根據企業法人代碼已經能夠準確識別橫跨各年的大部分企業(85%以上)，二是本文只是研究制造業新創企業的一個小樣本(定義為2004年企業年齡不超過8歲的企業)，即使采用Brandt等(2014)[24]所建議的企業數據清理和識別手段，也不會對本文結果產生顯著影響。本文根據上述基本要求確定了6588個新創企業樣本，根據我們對衰退的定義，有44%的企業(2875個)在2007-2009三年間發生了衰退，這2875個2007-2009年發生衰退的新創企業才是本文真正分析的最后樣本。

本文實證分析所使用數據的可靠性和分析過程的可靠性得到如下結果的間接支持。本文構建的廣東制造業新創企業樣本中，2004-2011年平均資產回報率年增長和利潤變化跟2004-2011年整個中國經濟發展趨勢基本吻合。附圖是中國2004-2011年GDP年均增長率的柱狀圖。

附圖　2004-2011年中國GDP年增長速度

數據來源：世界銀行官方網站：http://data.worldbank.org/country/china

比較圖1和附圖可以發現， 除了圖1中廣東制造業新創企業在2011年的資產回報率和利潤相對于2008年經濟危機之前有明顯增加而2011年中國GDP相對于2008年經濟危機之前減小之外，兩個圖中其他幾年的變化趨勢還是比較接近的。

The Influence of Innovation on the Turnaround of Declining New Ventures——Evidence from Manufacturing Sectors in Guangdong Province

MEI Lin-haiZHANG Yong-yan

Abstract:Whether or not new ventures in decline are able to save themselves and make a turnaround through innovation activities, whether or not there are similar effects of innovation activities on new ventures in decline under different market structure are questions that are not well resolved in industrial economics. Based on previous theories and drawing on the Chinese Industrial Firms Survey conducted in 2000 and the empirical evidence of manufacturing new ventures in Guangdong province, this paper examines the relationship between innovation and the turnaround of declining new ventures and the same relationship under different market structure. It is found that when new ventures were in decline, innovation output could help new ventures recover their previous performances while innovation input had no significant effect. However, too many slack resources for a declining new venture decreased the chance of turnaround. These findings suggest that new ventures in decline have to make good use of their resources, advance their innovation efficiency to increase the chance of turnaround.

Key words:new ventures; turnaround of declining; innovation; slack resources

[中圖分類號]F272

[文獻標識碼]A

[文章編號]1674-8298(2015)05-0078-14

[作者簡介]梅林海，暨南大學經濟學院教授、博士生導師，主要研究方向為資源環境與可持續發展；張永艷，暨南大學經濟學院博士研究生，主要研究方向為資源環境與可持續發展。

[收稿日期]2015-06-19