0 前言

在面临绩效下跌时,企业将如何响应? 企业行为理论指出,企业作为一种正式的组织,通常是目标导向的,因而会为自身发展设定目标,为了检查目标的实现程度,企业会确定标杆,标杆代表了令人满意的(最低的)绩效水平。 当企业绩效低于绩效标杆,即出现绩效下跌时,这一绩效反馈信息使得决策者认为企业经营可能出现了问题,因而将进行问题导向的搜索以寻找解决问题、改善绩效的方案。 解决方案的实施通常意味着改变现行的组织实践,即组织变革[1]。

已有研究在绩效下跌与各类组织变革之间建立了理论联系,但是在绩效下跌的影响方面尚未达成共识[2]。 一方面,许多研究支持了企业行为理论的经典预测,发现绩效下跌将导致企业进行组织变革[3-6]。 另一方面,一些研究发现了相反的结论,即绩效下跌将导致企业降低组织变革的倾向[7-9]。

企业响应绩效下跌的方式很大程度上取决于决策者对这一绩效反馈信息的解读[10],例如决策者是否认为绩效下跌是可修复的或者是否会威胁到企业的生存[11]。 而决策者如何解读绩效反馈信息,除了取决于情境因素,例如冗余资源和企业规模[11]之外,一个很重要但却尚未得到足够探讨的因素是管理者自身的能力。 管理者能力是管理者内在具备的知识、技能和经验[12-13]。 因此,能力不同的管理者被预期可能以不同的方式解读绩效反馈信息,并做出后续的响应。

此外,决策者在对绩效反馈信息做出解读之后,需要从备选方案中选择合适的组织变革以改善绩效。 以往研究大多将不同的组织现象视为无差异的组织变革而被决策者选择,但实际上,决策者是否采纳某种组织变革作为改善绩效的方案,受到该类组织变革本身特质的影响,例如组织变革是否是消耗资源的[14]。

鉴于此,本研究基于中国制造业上市公司数据,研究了绩效下跌对企业专利战略(包括专利申请的数量和质量)的影响,并进一步分析管理者能力在这一绩效反馈过程中的调节效应。 本研究聚焦于企业的专利战略,一方面因为专利战略对于制造业企业而言是一种响应绩效下跌的常备且重要的战略[6, 15],另一方面在于专利战略中专利申请的数量和质量之间通常存在张力,决策者需要对其进行权衡,因而能够捕捉绩效下跌对组织变革可能存在的不同影响。

本研究的理论贡献有两个:第一,本研究将管理者能力引入企业行为理论,探讨了管理者能力如何扭曲决策者对绩效反馈信息的解读方式,进而影响企业后续的决策。 学者们指出,鉴于决策者对绩效反馈信息的解读是绩效差距的评估与后续战略决策之间重要的中间环节,有必要更为深入地理解决策者对绩效反馈信息的主观解读将如何影响企业战略决策的绩效反馈过程。 本研究有助于更好地理解决策者在绩效反馈过程中所扮演的角色。 第二,本研究同时探讨了绩效下跌对企业专利申请的数量和质量的影响。 鉴于专利申请的数量和质量之间存在张力,对二者绩效反馈过程的分析,有助于发现绩效下跌对组织变革影响的异质性,这也是近年来学者们丰富企业行为理论假设的重要方式[14, 16]。

1 理论背景与研究假设

1.1 绩效下跌与企业专利战略

专利战略是一种重要的企业战略,除了保护自身知识产权免受侵害这一基本功能之外[17],申请专利已经成为企业收益的日益重要的来源[18]。 企业通过申请专利,一方面可以获得直接的经济利益,例如通过专利许可而获得专利实施许可收入[19];另一方面可以在市场竞争中获取优势地位[20],例如保护自身的发展空间或者限制竞争对手的发展空间[21],以及实现技术的商业化[22]。 因此在实践中,专利已经成为企业改善绩效的重要工具[23]。 关于专利申请量与企业绩效关系的研究表明,专利申请量能够提高企业绩效,而且高质量专利对绩效的改善效果强于普通专利的效果[24]。 这是因为专利价值呈现偏态分布,即高价值专利通常只占专利总体的一小部分[23]。

企业行为理论指出,决策者将评估绩效目标的实现程度,当绩效低于绩效标杆,即出现绩效下跌时,将发起问题导向的搜索来解决问题,改善绩效[1]。 专利申请,包括提高专利申请的数量和专利申请的质量,作为重要的绩效改善工具,决策者有动机将其作为响应绩效下跌的方式。

值得注意的是,决策者对特定类型的组织变革的倾向,取决于决策者执行该组织变革的能力[25]以及组织变革本身的特征[14]。

一方面,绩效下跌削弱了决策者进行组织变革的能力。董事会的核心职能之一是评估高管团队的表现[26],而董事会判断高管团队是否称职的主要标准是其绩效记录[27]。 董事会通常基于企业绩效来决定是否解雇CEO[28],这表现为差的绩效显著提高了CEO 被解雇的概率[29]。 因此,在绩效下跌的情况下,决策者需要应对组织内外部压力,例如董事会的不信任[30]以及解雇风险[29]。 在这种情况下,决策者的注意力被分散进而变得更加稀缺。 尽管增加专利申请的数量可能提高企业绩效,决策者难以有效判断增加的专利申请是否都具有预期的价值。 作为对比,高质量专利更加集中,而且能够产生更高的价值,聚焦于提高专利申请质量能够更为有效地利用决策者相对稀缺的注意力。

另一方面,在绩效下跌的情况下,企业可以用于组织变革的资源更加紧缺,这种资源的紧缺将影响问题导向的搜索以及决策者后续对组织变革方案的选择[14, 31]。 鉴于专利的申请和维持都需要支付费用,提高专利申请数量必然会引致更高的成本。 实际上,专利申请费和专利维持年费等费用被认为是产生无效专利的重要原因[32],而无效专利正是源于企业对其价值的错误判断。 如果决策者无法正确地判断专利的价值,这种增加的专利申请将造成资源的浪费。 在绩效下跌的情况下,由于决策者的注意力被分散了,决策者无法为管理大规模专利申请这一工作分配足够的注意力。 提高专利申请数量更可能导致决策者难以有效评估专利的价值。作为对比,高质量专利往往更加集中,在企业资源有限的情况下,将资源集中于提高专利质量,是一种更为高效的资源利用方式。 因此,有假设1A 和1B:

H1A 绩效下跌与专利申请数量之间存在负向关系,使得绩效越低于绩效标杆,专利申请数量也越低。

H1B 绩效下跌与专利申请质量之间存在正向关系,使得绩效越低于绩效标杆,专利申请质量也越高。

1.2 管理者能力与企业专利战略的绩效反馈

管理者能力是管理者内在具备的知识、技能和经验[12-13],体现为管理者的信息预测能力[33]、风险控制能力、资源整合能力、机会发现能力以及学习能力[34]等。 通常认为,管理者能力越高,管理者越可能根据企业内外部环境变化及时有效地调整企业战略以确保组织目标的实现[33]。

在企业专利战略的绩效反馈过程中,管理者能力主要反映在:①识别负向绩效的产生原因以及归因的能力;②区分专利质量差异的能力;③有效地运用专利(不论是规模、范围还是质量)去产生商业价值的能力。

首先,高能力管理者能够更有效地识别负向绩效的产生原因以及更为合理地进行归因。 在管理者能力高的情况下,管理者对绩效下跌这一绩效反馈信息的解读将更加客观,他们能够恰当地分析绩效下跌的原因并评估绩效下跌给企业带来的负面影响,并由此妥善处理来自企业内外部的压力,为自身创造有利的决策环境。 对于企业面临的资源约束,他们能够通过调整资源配置或者更为高效地利用现有资源等方式,为绩效改善方案提供资源支撑。

其次,高能力管理者能够更为有效地区分专利质量的差异。 高能力的管理者能够更好地理解技术和行业发展趋势、更为可靠地预测产品需求、投资于价值更高的项目[35]。 在专利战略决策中,高能力管理者更能够识别高价值和有发展前景的专利,并为其提供支持。

第三,高能力管理者能够更为有效地运用专利(不论是规模、范围还是质量)去产生商业价值。 高能力管理者通过高水平学习和经验积累,对企业内外部环境都有良好的理解和掌控,对企业专利战略和绩效之间的关系有良好的认知,能够基于企业现状做出恰当的专利战略决策。 他们能够更为合理地布局专利申请、把握专利质量的层次分布来切实提升企业绩效。

因此,当绩效下跌这一绩效反馈信息促使管理者采取行动解决绩效问题时,高能力管理者能够更为合理地利用专利这一绩效改善工具:他们能够选择合适的方向以提高专利申请的数量,并且更为深刻地认识高质量专利的价值进而更加重视专利申请的质量。 因此,有假设2A 和2B:

H2A 管理者能力将削弱绩效下跌与专利申请数量之间的负向关系。

H2B 管理者能力将增强绩效下跌与专利申请质量之间的正向关系。

2 研究方法

2.1 数据和样本

本研究样本为中国A 股制造业上市公司。 数据来自国泰安(CSMAR)数据库和Wind 数据库。 这两个数据库提供了上市公司详尽的财务数据、治理数据以及专利数据,为本研究的开展提供了条件。 为了减轻异常值的潜在影响,根据以往研究的做法[36],对于存在异常值的变量,本研究在其分布的第1 和第99 分位数处进行缩尾处理。 本研究的数据为非平衡面板数据,包含7583 个企业-年份观测,覆盖1698 个上市公司,时间跨度为2011—2017 年。

2.2 变量

2.2.1 因变量

专利申请数量(Quantity of Patent Application)。 测度方式是企业当年的专利申请总量,加1 并取自然对数[37-38]。本研究关注的是决策者如何将专利申请作为响应绩效下跌的即时策略,而专利申请量能够更加准确地反映专利策略的调整情况。

专利申请质量(Quality of Patent Application)。 测度方式是企业发明专利申请量/企业专利申请总量[39]。 我国的专利分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利。 相较于实用新型专利和外观设计专利,发明专利的申请难度更大,一般认为发明专利是最能体现企业实际技术水平的专利[40]。

2.2.2 自变量

绩效下跌(Performance Shortfall)。 绩效下跌是指绩效差距为负的情况,而绩效差距是指企业绩效与绩效标杆的差额。 本研究以资产收益率(ROA)作为企业绩效的测度[3-4],这是企业行为理论研究中最常用的绩效测度[2]。 本研究的绩效标杆为社会标杆,其测度方式是焦点企业所在行业的所有其他企业的平均绩效[41]。 选择社会标杆的原因有两个。第一,企业的专利战略是否被认为是成功的,取决于其与同行业竞争者的比较结果[42]。 实际上,在标准的战略管理模型中,获得高于行业平均水平的绩效被认为是组织的目标[43]。 第二,在实践中,管理者通常不会为同一个目标设定两种标杆[44]。 鉴于社会标杆评估了决策者应该表现得有多好,近期关于标杆的研究指出决策者在注意其他绩效锚点之前将首先关注社会标杆[45]。

在得到绩效差距之后,本研究采用样条函数法将其拆分为绩效差距为负和绩效差距为正这两个变量[25]。 绩效差距为负是本研究关注的变量,代表了企业的绩效下跌状况。 其定义方式是:如果绩效差距大于等于0,则绩效差距为负等于0;如果绩效差距小于0,则绩效差距为负等于绩效差距。 值得注意的是,绩效差距为负这一变量的取值均小于等于0:取值越大,即越接近0,表明绩效越接近绩效标杆,意味着绩效下跌幅度越小;取值越小,即越远离0,表明绩效相对于绩效标杆的下跌幅度越大。

为了便于解释,对绩效差距为负这一变量进行反向编码,即乘以(-1),使得其取值方式与绩效下跌的含义保持一致,并将其作为绩效下跌的测度:绩效下跌这一变量的取值越小,表明绩效下跌幅度越小,即绩效越接近绩效标杆;绩效下跌这一变量的取值越大,表明绩效下跌幅度越大,即绩效越低于绩效标杆。

2.2.3 调节变量

管理者能力(Managerial Ability)。 本研究根据Demerjian等人[35]的方法测度管理者能力。 它的基本思想是利用两阶段数据包络分析(DEA)方法,首先对样本企业的经营效率进行评价,随后在全效率中剔除公司的贡献部分,将剩余部分视为管理者的能力。 该方法为管理者能力的研究创造了条件,后续大多数此类研究都采用这一方法[13]。 具体步骤如下[33]:

第一步,对于每个行业,利用DEA 方法计算企业的全效率:以固定资产净额、无形资产净额、商誉净额、研发支出、营业成本、销售费用与管理费用之和作为DEA 的投入变量,把营业收入作为DEA 的产出变量,计算得出企业效率值。

第二步,鉴于DEA 计算的企业效率值同时受到企业与管理者的影响,因此采用Tobit 模型将二者的效应进行分离:Tobit 模型中控制的企业层面因素包括企业规模、市场份额、自由现金流、成立年限、国际化程度和多元化程度。 其中,企业规模为资产总计,并取自然对数;市场份额等于企业营业收入/行业营业收入;自由现金流是一个虚拟变量,当企业存在正向现金流时取值为1,反之则取值为0;成立年限即企业年龄,并取自然对数;国际化程度是一个虚拟变量,当企业有海外子公司时取值为1,反之则取值为0;多元化程度的计算分为两步,首先计算企业在各个业务领域的主营业务收入的赫芬达尔指数(HHI),随后进行反向编码,即1-HHI。

第三步,计算Tobit 模型的残差,它代表了管理者的能力。

2.2.4 控制变量

本研究的控制变量包括:研发强度(RD_INT),即研发投入金额/营业收入;营销强度(MAR_INT),即销售费用/营业收入;冗余资源(SLACK),即流动资产合计/流动负债合计;企业规模(FS_EMP),即员工人数,并取自然对数;所得税率(TAX),即所得税费用/利润总额;独立董事比例(BOARD_IND),即独立董事人数/董事人数;高管团队规模(TMT_S),即企业高管人数;股权集中度(OWNERSHIP_CON),即前十大股东的持股比例之和;国有股份比例(STATE_O),即国有股股数/总股数。

此外,根据以往研究的做法[14],本研究将绩效差距为正(Positive Performance Discrepancy)作为控制变量,其定义方式与绩效差距为负类似:如果绩效差距大于0,则绩效差距为正等于绩效差距;如果绩效差距小于等于0,则绩效差距为正等于0。

最后,为控制不可观测的行业影响和年份影响,本研究将行业虚拟变量(Industry Dummies)和年份虚拟变量(Year Dummies)纳入模型。

2.3 分析方法

本研究的数据为面板数据,采用面板固定效应模型进行估计。 固定效应模型能够解决解释变量与不可观测的个体效应之间存在相关性的问题[46]。 此外,计算Driscoll-Kraay标准误来纠正异方差和序列相关问题[47]。

3 研究结果

表1 报告了变量的描述性统计和相关系数。 表2 报告了模型估计结果。 在表2 中,模型1 到模型3 的因变量为专利申请数量,模型4 到模型6 的因变量是专利申请质量。 模型1 和模型4 为基础模型,只包含控制变量;模型2 和模型5加入主效应,检验绩效下跌对企业专利战略的影响;模型3和模型6 进一步包含了绩效下跌与管理者能力的交乘项,以此检验管理者能力的调节效应。

表1 变量的描述性统计和相关系数
Table 1 Descriptive statistics and correlations of variables

注:绝对值大于等于0.024 的相关系数在5%的水平上显著。

表2 模型估计结果
Table 2 The estimation results of models

注:括号内为标准误,∗∗∗、∗∗、∗分别表示0.01、0.05 和0.1 的显著性水平。

具体地,对于企业专利申请数量决策,模型2 中Performance Shortfall 的系数为负且显著(b=-2.349,p<0.01),表明绩效下跌幅度越大,企业的专利申请数量越少。 这支持了假设1A。 模型3 中Performance Shortfall×Managerial Ability 的系数为正且显著(b=6.330,p<0.01),表明管理者能力削弱了绩效下跌与企业专利申请数量之间的负向关系,因此假设2A得到了验证。

对于企业专利申请质量决策,模型5 的结果表明,Performance Shortfall 的系数为正且显著(b=0.072,p<0.05),这意味着,随着绩效下跌幅度的增大,企业的专利申请质量将有所提高。 这支持了假设1B。 模型6 中Performance Shortfall×Managerial Ability 的系数为正且显著(b=0.882,p<0.01),表明管理者能力增强了绩效下跌与专利申请质量之间的正向关系,因此支持了假设2B。

为了进一步解释回归分析的结果,画出管理者能力在企业专利申请数量和企业专利申请质量决策中的调节效应图。管理者能力的取值分别设定为均值±1 个标准差到均值±3个标准差。

图1 展示了企业专利申请数量决策中管理者能力的调节效应。 假设1A 和假设2A 指出,绩效下跌与专利申请数量之间存在负向关系,使得绩效下跌幅度越大,专利申请数量越低,但是管理者能力将削弱这一负向关系。 图1 表明,在管理者能力低的情况下,管理者能力越低,即其取值从均值-1 个标准差下降到均值-3 个标准差,绩效下跌与企业专利申请数量之间的负向关系越强。 这意味着,对于能力越低的管理者,绩效下跌幅度越大,他们降低专利申请数量的倾向也越强。 然而,在管理者能力高的情况下,随着管理者能力的进一步提高,即其取值从均值+1 个标准差上升到均值+3 个标准差,绩效下跌与企业专利申请数量之间的负向关系被削弱了。 这表明,管理者能力越高,在面对绩效下跌时,管理者降低专利申请数量的倾向将变弱。 值得注意的是,当管理者能力很高时,即其取值为均值+3 个标准差,管理者甚至将适当提高专利申请数量以响应绩效下跌。

图1 企业专利申请数量决策
Figure 1 Decision on the quantity of patent application of a firm

图2 展示了企业专利申请质量决策中管理者能力的调节效应。 假设1B 和假设2B 认为,绩效下跌与专利申请质量之间存在正向关系,使得绩效下跌幅度越大,专利申请质量也越高,而且管理者能力增强了这一正向关系。 图2 表明,管理者能力越低,即其取值从均值-1 个标准差下降到均值-3 个标准差,在面对绩效下跌时,管理者越不可能提高专利申请质量。 特别地,当管理者能力很低时,即其取值为均值-3 个标准差,管理者将降低专利申请质量来应对绩效下跌。然而,随着管理者能力的提高,即其取值从均值+1 个标准差上升到均值+3 个标准差,绩效下跌与企业专利申请质量之间的正向关系被增强了。 换言之,随着管理者能力的提高,管理者将提高专利申请质量作为应对绩效下跌手段的倾向越强。

图2 企业专利申请质量决策
Figure 2 Decision on the quality of patent application of a firm

4 结论与讨论

4.1 研究结论

基于企业行为理论,本研究分别建立了绩效下跌与企业专利申请数量以及绩效下跌与企业专利申请质量之间的逻辑关系,并探讨了管理者能力将如何塑造绩效下跌对企业专利申请数量和企业专利申请质量的影响。

结果表明,对于企业专利申请数量决策,绩效下跌负向影响企业专利申请数量,使得绩效下跌幅度越大(即绩效越低于绩效标杆),企业专利申请数量越低。 管理者能力将削弱绩效下跌的这一负向影响。

对于企业专利申请质量决策,绩效下跌正向影响企业专利申请质量,使得绩效下跌幅度越大,企业专利申请质量越高。 管理者能力将增强绩效下跌的这一正向影响。

4.2 理论意义

长久以来,企业行为理论研究在绩效下跌与组织变革之间建立了广泛的逻辑关系,探讨了绩效下跌将如何导致包括企业研发和创新[15]、并购[48]以及国际化[8]在内的各种类型的组织变革。 然而,研究结论尚未达成一致[2]。

最近的研究表明,决策者选择何种组织变革以应对绩效下跌,可能受到组织变革性质的影响。 换言之,绩效下跌对于不同类型的组织变革可能天然地具有不同的影响。 例如,Kuusela 等人[14]指出,在面对绩效下跌时,决策者需要为绩效下跌寻找解决方案,而组织变革是否消耗资源将影响决策者对该组织变革的倾向性。 他们研究了企业并购和企业撤资这两类组织变革,其中,企业并购是典型的资源消耗型组织变革,而企业撤资通常不消耗资源甚至可以释放资源。 他们发现,绩效越是低于标杆,企业并购速率越低而撤资速率越高。

本研究聚焦于企业专利申请的数量和质量,并分析了绩效下跌将如何对二者产生影响。 实际上,专利申请的数量和质量之间是存在张力的:在给定企业投入的情况下,企业通常难以在提高专利申请数量的同时提高专利申请质量。 这种张力在企业绩效下跌时更加显著,因为绩效下跌导致企业各类资源,包括管理者注意力、企业冗余资源等相对紧张。本研究的结果表明,绩效下跌对企业专利申请的数量和质量存在截然不同的影响:绩效越是低于标杆,专利申请数量越少而专利申请质量越高。

此外,决策者如何响应绩效下跌,还取决于决策者如何解读绩效下跌这一绩效反馈信息[10],例如绩效下跌是否能够对企业生存造成足够的威胁[11]。 以往研究已经探讨了企业内部情境因素,例如冗余资源[14],以及企业外部情境因素,例如市场潜力[49],将如何影响绩效下跌与组织变革之间的关系。 这是因为情境因素能够影响决策者对绩效反馈信息的解读,例如在企业具备高冗余资源的情况下,决策者可能认为绩效下跌尚不足以威胁企业生存,因此可能不会进行高强度的组织变革。

本研究认为,决策者对绩效下跌的解读,还取决于自身能力的影响。 高能力的管理者具备更加强大的管理者技能和更高的决策质量[13],在解读绩效下跌这一绩效反馈信息以及选择组织变革策略时可能具有独特性。 本研究的结果表明,在面对绩效下跌时,相对于低能力的管理者,高能力的管理者削减专利申请数量的倾向更弱而提高专利申请质量的倾向更强。

4.3 实践意义

专利对于企业而言具有重要意义[50-51]。 通常情况下,专利申请,包括提高专利申请数量和专利申请质量,都是企业应对绩效下跌的重要手段。 然而,在绩效下跌的情况下,企业的战略决策将面临诸多挑战,包括冗余资源紧张、注意力稀缺以及公司治理方面的约束。 如何在多种制约下采取组织变革以提高绩效,是决策者面临的重要问题。

本研究的结果表明,在面对绩效下跌时,样本企业在专利申请行为上的行为模式表现为降低专利申请的数量但是提高专利申请的质量。 实际上,这种行为模式背后是企业把有限的资源投入到高价值专利上,是一种相对高效的资源利用方式。

4.4 研究局限

本研究聚焦于企业专利申请行为,具体分析了企业在专利申请的数量和质量方面的决策,因为专利申请数量和专利申请质量之间存在较强的张力,代表了绩效下跌状态下决策者需要权衡的两种策略。 其他行为,例如研发行为和营销行为之间也存在类似的张力,后续研究可以研究类似行为的绩效反馈机制,以检验本研究结论的普遍性。

此外,本研究基于二手数据测度管理者能力,这也是以往大样本实证研究中主要采用的测度方法。 后续研究可以采用问卷或调研的方式,利用不同方法测度管理者能力,并分析管理者能力对企业组织变革的绩效反馈过程的调节效应。