高管團隊風險偏好與企業失敗再創新行為

葉建木 張洋 萬幼清

【摘要】以2011 ～ 2017年我國A股市場醫藥制造業上市公司為研究樣本， 從高管薪酬差距的視角， 實證檢驗高管團隊風險偏好對企業創新失敗后再創新行為的影響。 研究發現， 高管團隊風險偏好與企業創新失敗后的全新創新正相關， 而與追加創新不相關， 且薪酬差距對高管團隊風險偏好與失敗后全新創新的正相關性具有正向調節作用。 同時， 與創新成功企業相比， 創新失敗企業高管團隊風險偏好與全新創新的正相關性更顯著， 而二者高管團隊風險偏好皆與追加創新不存在顯著相關性， 且薪酬差距在二者高管團隊風險偏好與全新創新間的調節作用相反。 此研究旨在為企業創新失敗后改善高管團隊失敗后的再創新行為、設置合理的高管薪酬差距， 提供理論依據和決策借鑒。

【關鍵詞】高管團隊風險偏好;失敗再創新行為;全新創新;追加創新;薪酬差距

【中圖分類號】F272.91 ? ? ?【文獻標識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2020）12-0119-9

一、 引言

技術創新作為企業的一種戰略性投資行為， 其可能產生的技術成果往往會驅動企業實現跨越式發展。 然而， 由于創新決策受到市場及制度環境、創新體制機制、決策者創新傾向、決策者領導素質以及技術創新風險和效益的關系等多種因素的影響[1] ， 所以創新失敗客觀存在[2] 。 Schumpeter在對創新的定義中指出， 創新主體是否獲得預期的經濟利益是創新成敗的標志。 鑒于創新失敗的“負面”屬性， 以至于多數人存在“反失敗”偏見[3] ， 致使企業創新失敗后的再創新行為在傳統創新研究和實踐中沒有引起廣泛關注。

組織行為學理論認為， 企業過去創新活動的反饋信息會影響高層管理者未來的決策， 進而影響企業未來的創新行為[4] 。 通常， 企業過去成功的項目未來還會繼續， 過去失敗的項目應該停止[5] 。 當企業創新成功時， 管理者既可對未知的新產品或新技術進行探索， 開展全新創新， 也可對企業現有的產品或技術進行改進或升級， 開展追加創新。 而當企業創新失敗時， 管理者既可選擇放棄該失敗的創新項目， 展開全新創新， 也可調整和修正該失敗項目， 進行追加創新[6] 。

作為企業重要戰略決策資源的高管團隊， 其對創新行為的選擇直接關系到企業的興衰成敗， 其風險感知、認知和偏好都會影響最終的決策。 由于全新創新和追加創新活動所面臨的風險類型和風險程度具有差異性， 且高管團隊所做出的創新決策往往是由團隊成員的主觀意志所決定， 因此， 作為影響管理者決策重要的心理特征， 風險偏好能較好地反映出管理者面對不確定性時的態度[7] ， 管理者風險偏好的高低會影響企業創新意愿以及創新決策， 進而對企業后續的再創新行為產生重大影響[8] 。 當企業創新失敗時， 受先前失敗結果的影響，企業失敗再創新行為的決策過程往往更加復雜。 高管團隊不僅需要對內外部環境進行充分考察， 而且需要對創新失敗的歸因進行重新審視， 在對失敗經驗進行總結和學習后， 再做出最終的再創新行為抉擇， 且不同管理者風險偏好的差異性對于企業創新失敗后再創新行為的影響亦具有差異性。 若高管團隊風險偏好是企業創新失敗后再創新行為的推動器， 那么薪酬差距則是其中的助燃劑， 這是由于企業內部薪酬差距所帶來的激勵作用會影響高管團隊承擔風險的意愿。 因此， 設計合理的薪酬差距， 不僅有利于減少創新失敗對企業自身產生的不利影響， 而且能降低高管團隊因失敗而對于風險變得過于保守和謹慎、不愿進行創新投入而產生的代理成本， 合理的薪酬差距更有利于促進企業創新失敗后的再創新行為。 由此可見， 在研究高管團隊風險偏好和企業創新失敗后的再創新行為之間的關系時， 應考慮高管薪酬差距在其中所起的作用。

綜上所述， 本文的研究聚焦于以下幾個問題：①當企業創新失敗時， 高管團隊風險偏好對企業創新失敗后的再創新行為的影響效應是什么？ ②高管薪酬差距如何影響高管團隊風險偏好與企業創新失敗后再創新行為間的關系？ ③再創新行為在創新失敗企業與成功企業中是否存在差異性？ 針對以上幾個問題， 本文嘗試構建高管團隊風險偏好對企業創新失敗后再創新行為影響的理論模型， 對高管團隊風險偏好、薪酬差距以及企業創新失敗后再創新行為的關系進行深入分析， 以期為企業發生技術創新失敗后的再創新行為決策、合理高管薪酬差距的設計提供理論依據和決策借鑒。

二、 理論分析與研究假設

（一）高管團隊風險偏好與企業創新失敗后的再創新行為

既有研究表明， 高管團隊是指擁有企業經營管理決策權， 負責協調企業內外部資源， 制定企業未來發展戰略的高層經理群體[9] ， 其風險偏好的高低刻畫了其面對不確定情況時的心理狀態， 且不同管理者對待風險的態度具有明顯的差異性[10] 。 因此， 高管團隊風險偏好是企業所有高層管理者在面臨決策或不確定情況時的風險傾向性的綜合表現。 其對于企業重要的創新戰略決策的影響要比高層管理者年齡、性別等背景特征的影響更為直接[11] 。 當團隊中風險喜好型成員較多時， 企業往往更加注重改革或創新的機會， 更加重視將研發投入轉化為企業績效， 更熱衷于通過加大研發的人力、物力投入力度來開發新產品搶占市場， 去實現企業的創新目標[12] 。 這種冒險精神以及由此形成的戰略決策能力、組織協調和資源整合能力可促使研發投入向企業績效有效地轉化[13] 。 而當團隊中風險規避型成員較多時， 企業不但會傾向于放棄有額外收益、利于股東而風險較大的投資項目， 而且會減少企業的創新活動， 不愿在新產品研發和新市場開發上進行過多的投入。 他們認為風險高的創新活動一旦失敗， 會給其自身帶來威望、地位、權力等方面非貨幣性收益上的損失， 也會造成其私人收益被曝光， 這種擔心失敗的心態使得他們更傾向于回避風險。 由于風險中立型管理者較風險偏好型管理者而言往往會表現出對創新活動過于謹慎的態度， 因此， 有學者認為風險中立型管理者對于風險的態度更傾向于風險規避型管理者對待風險的態度[14] 。

在對美國醫療制造業進行研究時， Maslach[4] 將企業技術創新失敗后的再創新行為分為全新創新和追加創新， 他認為全新創新是企業開展與已有創新活動完全不同的創新， 而追加創新則是企業對已有創新活動進行的追加投資。 當企業發生創新失敗時， 由于受先前失敗結果的影響， 高層管理者對創新失敗后再創新行為的決策過程往往更加復雜。 一方面， 創新失敗的歸因結果會影響管理者的再創新行為， 創新失敗企業做出再創新決策的主要依據是管理者對失敗的主觀歸因， 這種差異化的失敗歸因結果會導致創新失敗企業過度放大再創新的風險， 使管理者對企業的后續創新產生悲觀情緒， 從而對失敗企業的再創新行為產生抑制性[15] 。 另一方面， 再創新決策是基于先前失敗結果資源存量基礎上進行的再判斷， 導致失敗企業的高管團隊要對技術創新損失程度、自身創新能力、再創新成本、創新失敗階段等多個因素進行深入考慮， 從而在一定程度上增加了再創新的不確定性。

因此， 管理者在做出創新失敗后的再創新決策前， 會對企業創新失敗的反饋信息進行失敗經驗的總結和學習， 并更加關注再創新風險和效益狀況， 且不同風險偏好的管理者對企業創新失敗后再創新行為的影響亦存在差異性。 由于企業創新的實質是持續再創新的過程， 因此， 企業創新失敗再創新行為是企業高管團隊通過對發生創新失敗的原因和失敗經驗進行總結和學習以及對失敗資源進行重新整合， 所做出的再創新決策， 即是對進行全新創新還是追加創新的選擇。

綜上可知， 企業創新失敗后的再創新行為取決于高管團隊本身的風險偏好及其對創新失敗的經驗總結和學習認知程度。 管理者風險偏好能主觀調動企業的創新積極性， 對企業開展探索性創新活動具有有效的推動作用[16] 。 基于以上分析， 本文提出如下假設：

H1：高管團隊風險偏好越高， 企業創新失敗后的追加創新投入越大。

H1a：高管團隊風險偏好對企業創新失敗后追加創新的促進作用比對創新成功后追加創新的促進作用更顯著。

H2：高管團隊風險偏好越高， 企業創新失敗后的全新創新投入越大。

H2a：高管團隊風險偏好對企業創新失敗后全新創新的促進作用比對創新成功后全新創新的促進作用更顯著。

（二）薪酬差距的調節作用

既有研究中， 薪酬主要包括貨幣薪酬和非貨幣薪酬兩類。 而高管的薪酬主要由工資、獎金以及股票期權組成， 由于我國大部分企業未實行股票期權激勵政策， 因此學者們在研究薪酬差距時更多的是采用貨幣性收入衡量高管薪酬。 目前， 鮮有學者將高管薪酬差距作為調節變量直接研究高管團隊風險偏好與創新投入間的關系， 有關薪酬差距的調節效應主要圍繞高層管理者特征與企業研發投入或績效展開， 何霞、蘇曉華[17] 研究認為高管貨幣薪酬差距在高管團隊性別與研發投入間具有重要的調節效應， 且薪酬差距對高管成員的年齡、教育水平、任期等背景特征和企業績效間的關系具有不同的調節效應[18] 。 在研究晉升激勵對高管團隊特征與投資效率間關系的調節作用時， 李慧敏[19] 發現貨幣薪酬差距對高管年齡、學歷、任期與投資效率間的關系具有同向調節效應， 但對性別與投資效率間的關系則具有反向調節效應。 謝波[20] 則選擇以創業板上市公司為研究對象， 發現貨幣薪酬差距對高管團隊專業背景異質性與企業績效間關系具有較強的抑制作用。

由于高管的個人特征是衡量高管風險偏好的重要指標， 而高管薪酬差距所帶來的激勵作用對于高管承擔風險的意愿亦具有重要影響。 因此， 在前人研究的基礎上， 本文認為高管薪酬差距會在高管團隊風險偏好與企業創新失敗后的再創新行為間起到一定的調節作用， 且高管薪酬差距在高管團隊風險偏好與企業創新失敗后再創新行為間的關系中和其在高管團隊風險偏好與企業創新成功后再創新行為間的關系中的調節作用可能會存在差異性。 基于以上分析， 本文提出如下假設：

H3：高管薪酬差距對高管團隊風險偏好與企業創新失敗后追加創新間的關系起著正向調節作用。

H3a：高管薪酬差距在高管團隊風險偏好與企業創新失敗后追加創新間的關系中與其在高管團隊風險偏好與企業創新成功后追加創新間的關系中所起的調節作用相反。

H4：高管薪酬差距對高管團隊風險偏好與企業創新失敗后全新創新間的關系起著正向調節作用。

H4a：高管薪酬差距在高管團隊風險偏好與企業創新失敗后全新創新間的關系中與其在高管團隊風險偏好與企業創新成功后全新創新間的關系中所起的調節作用相反。

基于上述分析， 本文構建了高管團隊風險偏好對企業創新失敗后再創新行為影響的理論模型。 具體如圖所示：

三、 研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

根據證監會公布的《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》， 且企業在持續的發展過程中存在一定的穩定期和發展期， 企業戰略目標的時限通常為5年以上。 因此， 本文以2011 ～ 2017年我國A股市場中的醫藥制造業上市公司為研究樣本， 并對樣本數據作如下處理：①剔除獸藥、農業用藥等非藥品不良反應監測范圍的藥品上市公司， 并利用上市公司官網、企業年報披露信息， 手工匹配各醫藥制造業上市公司包含的下屬藥品生產企業共計398家。 在此基礎上， 結合國家人口與健康科學數據共享平臺藥學數據中心藥物不良反應數據庫和國家藥品不良反應監測系統， 以“生產廠家”和上市公司生產藥品名稱為關鍵字進行信息檢索， 當上市公司某年度下屬企業所生產的藥品出現不良反應狀況， 即認為樣本企業當年出現創新失敗情況， 則將該企業認定為創新失敗企業。 ②剔除研究期間內相關數據缺失的企業以及不滿足2011 ～ 2017年時間區間的上市公司樣本。 ③除需手工整理的數據外， 其余醫藥制造業上市公司有關數據主要來源于CSMAR、WIND和東方財富等數據庫。

根據上述原則， 本文最終獲得80家醫藥制造業上市公司2011 ～ 2017年共480個有效研究樣本， 其中， 在2011年皆出現藥品不良反應的創新失敗企業為38家， 且該38家企業在2012 ～ 2017年間又陸續出現了藥品不良反應， 共228個有效研究樣本， 而在2011 ～ 2017年間未出現藥品不良反應的創新成功上市公司為42家， 共252個有效研究樣本。 高管團隊風險偏好和薪酬差距的相關數據以2011 ～ 2016年為限， 失敗再創新行為相關數據以2012 ～ 2017年為限。 做此處理的原因在于， 企業的創新投入是一種戰略性的投資， 且投入的人力和物力往往較大， 高管團隊會對企業未來的再創新行為進行戰略規劃， 因此， 當企業在2011年發生創新失敗時， 高管團隊會對企業2012 ～ 2017年甚至更長時間的再創新行為做出戰略規劃。

（二）主要變量定義、計量與模型構建

1. 主要變量定義。

因變量：再創新行為（REINNOVATION）， 包括追加創新（INCREMENTAL）和全新創新（NOVEL）。 根據《企業會計準則第6號——無形資產》， 研發支出劃分為研究階段支出和開發階段支出。 其中， 研究階段支出計入利潤表附注的本期費用化研發支出， 該階段的創新活動是獨創性的調查研究或嘗試， 是為取得和理解新的科學和技術知識， 這個階段的創新是探索性的， 為全新的創新。 而開發階段支出計入利潤表附注的本期資本化研發支出， 該階段的創新活動是對研究階段或外部獲取的研究結果的改進或應用， 其支出為追加的投資。 因此， 結合Maslach[4] 的定義， 全新創新和會計確認上的研究階段支出相匹配， 追加創新和會計確認上的開發階段支出相匹配。 本文使用研究階段支出的自然對數來衡量全新創新， 使用開發階段支出的自然對數來衡量追加創新。

當企業發生創新失敗時， 全新創新和追加創新指的是企業在先前技術創新失敗結果基礎上的全新創新和追加創新， 所反映的是企業當年發生技術創新失敗后， 失敗企業來年的全新創新研究階段支出的自然對數和追加創新開發階段支出的自然對數。 當企業創新成功時， 全新創新和追加創新指的是企業在先前技術創新成功結果基礎上的全新創新和追加創新， 所反映的是企業當年創新成功后， 成功企業來年的全新創新研究階段支出的自然對數和追加創新開發階段支出的自然對數。

自變量：高管團隊風險偏好（MRP）。 既有文獻對于高管團隊風險偏好的計量方法并不統一， 鑒于我國資本市場的特殊情況， 本文選擇借鑒Cain和McKeon[21] 的方法從企業和個人兩個層面構建高管團隊風險偏好衡量指標， 并采用時序主成分分析計算出高管團隊風險偏好得分作為該變量的賦值。

調節變量：高管薪酬差距（GAP）。 對于高管薪酬差距的度量， 國內外學者主要采用的是絕對薪酬差距法、相對薪酬差距法、基尼系數法以及薪酬差距變異系數法等。 本文選擇借鑒朱龍健[22] 的相對薪酬差距法進行計算。

控制變量：創新失敗（INNOVFAIL）。 本文借鑒Maslach[4] 對創新失敗變量的處理方式， 將醫藥制造業企業藥品在后期臨床使用過程中出現不良反應的個體定義為創新失敗， 采用此種處理方式主要是由于判斷企業創新是否失敗的標準在于創新結果是否達到了預期目標。 藥品出現與患者用藥目的無關的不良反應恰恰是因為藥品上市前的研究過程存在局限性所致， 這在一定程度上體現出該藥品并沒有達到緩解或消除患者病癥的預期目標。 因此， 符合前文所分析的有關創新失敗的核心判斷標準。

另外， 根據Maslach[4] 的做法， 本文還控制了企業規模（SIZE）、獨董比例（DLDS）、企業成長性（GROWTH）、企業性質（STATE）、資產收益率（ROE）、年份（YEAR）等變量。 具體如表1所示。

2. 高管團隊風險偏好的計量。 根據已有的研究， ?并結合我國企業的實際情況， 本文從企業和個人兩個層面， 選取高管團隊風險偏好評價指標（見表2）， 并通過SPSS 24統計軟件對相關指標進行正向化處理、標準化處理以及KMO檢驗和Bartlett's球形檢驗， 確保所選指標符合時序主成分分析的基本要求后， 建立高管團隊風險偏好綜合評價模型：

MRP=λi×Fi （1）

其中：MRP表示高管團隊風險偏好得分; λi表示各主成分對應的方差貢獻率; Fi表示各主成分得分。 從15個指標中提取6個主成分后， 將各主成分得分及對應方差貢獻率權重代入模型（1）中， ?并計算出最終得分， 作為本文高管團隊風險偏好的賦值。

3. 回歸模型的構建。 由于高管團隊風險偏好和薪酬差距對失敗再創新行為的影響可能存在明顯的滯后性， 因此， 根據前文研究假設及溫忠麟等[23] 關于調節效應的檢驗方法， 用因變量t+1期與自變量t期的數據進行回歸， 以有效減少內生性問題對實證結果的干擾。 具體模型如下：

式（2） ～ （5）中， t表示年份， α為常數項， β為模型回歸系數， μ為隨機擾動項。 為降低交互效應模型中的多重共線性， 回歸分析過程中均對交互項進行了去中心化處理。

四、 實證分析

（一）描述性統計

由表3可知：各樣本企業高管團隊風險偏好、追加創新、全新創新以及高管薪酬差距等變量具有明顯的差異性， 且樣本企業在控制變量上的差異性皆不明顯， 說明本文的研究具有較強的現實意義。

（二）實證檢驗

本文的基本回歸分析結果見表4。 由表4可得出以下結論：

就全樣本而言， 由模型1可知， 高管團隊風險偏好（MRP）與追加創新（INCREMENTAL）未表現出顯著相關性。 創新失敗（INNOVFAIL）與追加創新（INCREMENTAL）在5%的水平上顯著負相關， 這可能是因為企業創新失敗后， 高管團隊對創新失敗的經驗總結和學習認知程度不夠， 使其產生一種過于悲觀的情緒， 而不愿對創新失敗的項目進行追加投資。 由模型2可知， 薪酬差距（GAP）未表現出調節效應。 由模型3可知， 高管團隊風險偏好（MRP）與全新創新（NOVEL）在5%的水平上顯著正相關， 創新失敗（INNOVFAIL）與全新創新（NOVEL）在1%的水平上顯著正相關， 即當企業發生創新失敗時， 可能由于團隊大部分成員屬于風險喜好型管理者， 創新失敗對其心理上造成的影響并不大， 他們對失敗的學習和認知并未達到應有的程度， 急于通過全新的技術或產品取代失敗的技術或產品， 以彌補他們先前對于企業創新所做的失敗或失誤的決策， 進而會繼續嘗試全新的創新。 又或者高管團隊在汲取失敗的經驗后， 認為失敗的項目不具備再投資的價值， 因而開展全新的創新。 由模型4可知， 交乘項MRP×GAP與全新創新（NOVEL）在10%的水平上顯著負相關， 即高管薪酬差距（GAP）對高管團隊風險偏好與全新創新間的關系具有顯著的負向調節作用。

對失敗企業而言， 由模型5可知， 高管團隊風險偏好（MRP）與追加創新（INCREMENTAL）未表現出顯著相關性， 即H1不成立。 由模型6可知， 交乘項（MRP×GAP）與追加創新（INCREMENTAL）在5%的水平上顯著正相關， 但由于高管團隊風險偏好（MRP）與追加創新（INCREMENTAL）未表現出顯著相關性， 則高管薪酬差距（GAP）對兩者間的關系也不存在調節效應， 即H3不成立。 由模型7可知， 高管團隊風險偏好（MRP）與全新創新（NOVEL）在1%的水平上顯著， 其回歸系數為0.087， 即高管團隊風險偏好（MRP）對全新創新（NOVEL）具有顯著正向影響， 即H2成立。 企業規模（SIZE）與全新創新（NOVEL）在1%的水平上顯著正相關。 由模型8可知， 交乘項（MRP×GAP）在1%的水平上顯著， 其系數為0.126， 表明失敗企業薪酬差距（GAP）在高管團隊風險偏好（MRP）與全新創新（NOVEL）間具有顯著的正向調節作用， 即H4成立。

進一步地， 將失敗企業模型5 ～ 8和成功企業模型9 ～ 12進行對比后發現：成功企業和失敗企業高管團隊風險偏好（MRP）皆對追加創新未表現出顯著促進作用， 即H1a不成立。 且較成功企業而言， 創新失敗企業的全新創新的顯著性更強， 表明失敗企業與成功企業相比更傾向于進行全新的創新， 即H2a成立。 由于創新成功企業與失敗企業高管團隊風險偏好（MRP）皆與追加創新（INCREMENTAL）未表現出顯著相關性， 因此， 薪酬差距（GAP）在二者高管團隊風險偏好（MRP）與追加創新（INCREMENTAL）間的調節作用不存在，即H3a不成立。 成功企業交乘項MRP×GAP與全新創新（NOVEL）在5%的水平上顯著負相關， 而失敗企業交乘項MRP×GAP與全新創新（NOVEL）在1%的水平上顯著正相關， 即在失敗企業和成功企業中高管薪酬差距（GAP）對高管團隊風險偏好（MRP）與全新創新（NOVEL）間的關系所起的調節效應相反， 即H4a成立。

（三）穩健性檢驗

為驗證回歸結果的穩健性， 本文將進一步對相關假設做如下檢驗：

1. 變更估計方法。 采用FGLS可行性廣義最小二乘法對實證過程重新進行檢驗，結果見表5。

2. 增加多個控制變量。 考慮到遺漏變量會對估計結果造成影響， 本文借鑒黃紅光等[24] 有關穩健性檢驗的處理方法， 在原有控制變量的基礎上， 再加入董事長和總經理兩職合一（ID）、兩權分離度（SR）等可能影響企業創新失敗再創新行為的其他變量， 并對模型采用與未加入新控制變量前的模型相同的回歸方法進行重新估計（因受篇幅限制而未加詳細列出）。

上述檢驗結果均與前文回歸結果基本一致， 說明本文的研究結論是較穩健的。

五、 結論與建議

（一）結論

本文以2011 ～ 2017年我國A股市場中的醫藥制造業上市公司為研究樣本， 從高管薪酬差距的視角， 實證檢驗了高管團隊風險偏好對企業創新失敗后再創新行為的影響。 研究發現， 高管團隊風險偏好與企業創新失敗后的全新創新正相關， 而與追加創新不相關， 且高管薪酬差距對高管團隊風險偏好與企業創新失敗后全新創新的正相關性具有正向調節作用。 進一步地， 企業創新失敗后的再創新行為較成功后的再創新行為而言， 其高管團隊風險偏好對失敗后全新創新的促進作用更加顯著， 而對失敗后追加創新和成功后追加創新的促進作用皆不顯著， 且高管薪酬差距在風險偏好與創新成功后的全新創新間的調節作用和在風險偏好與創新失敗后的全新創新間的調節作用相反。

（二）對策建議

實踐表明， 一項技術創新失敗的項目往往也蘊含著巨大的潛在價值， 不能因其自帶的“失敗”屬性而忽視或消極對待。 因為絕大多數企業發生創新失敗僅代表企業某一階段的失敗， 并不意味著企業的破產或死亡。 由前文研究結論可知， 高管團隊風險偏好越高， 創新失敗企業較創新成功企業而言， 會更熱衷于開展全新的創新活動， 且高管薪酬差距對高管團隊風險偏好與企業創新失敗后全新創新的正相關性具有顯著的促進作用。 鑒于企業前期的投資已產生了巨大的沉沒成本， 且追加創新是在現有的人力、物力以及技術資源基礎上對原有的創新失敗項目進行的追加投資， 而全新創新往往不確定性及風險系數較追加創新而言更大， 所需的人力、財力和物力也更多， 因此， 高管團隊不應盲目地開展全新的創新活動， 而應更多地關注創新失敗的項目， 挖掘其潛在價值， 企業可通過縮小高管團隊成員間的薪酬差距來抑制企業創新失敗后的全新創新行為， 將企業有限的資源用作創新失敗項目的追加投資， 以減少企業的過度投資和資源浪費， 提高資源再配置率， 以達到提高再創新成功率的目的。

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