高管团队风险偏好与企业失败再创新行为

叶建木 张洋 万幼清

【摘要】以2011 ～ 2017年我国A股市场医药制造业上市公司为研究样本， 从高管薪酬差距的视角， 实证检验高管团队风险偏好对企业创新失败后再创新行为的影响。 研究发现， 高管团队风险偏好与企业创新失败后的全新创新正相关， 而与追加创新不相关， 且薪酬差距对高管团队风险偏好与失败后全新创新的正相关性具有正向调节作用。 同时， 与创新成功企业相比， 创新失败企业高管团队风险偏好与全新创新的正相关性更显著， 而二者高管团队风险偏好皆与追加创新不存在显著相关性， 且薪酬差距在二者高管团队风险偏好与全新创新间的调节作用相反。 此研究旨在为企业创新失败后改善高管团队失败后的再创新行为、设置合理的高管薪酬差距， 提供理论依据和决策借鉴。

【关键词】高管团队风险偏好;失败再创新行为;全新创新;追加创新;薪酬差距

【中图分类号】F272.91      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2020）12-0119-9

一、 引言

技术创新作为企业的一种战略性投资行为， 其可能产生的技术成果往往会驱动企业实现跨越式发展。 然而， 由于创新决策受到市场及制度环境、创新体制机制、决策者创新倾向、决策者领导素质以及技术创新风险和效益的关系等多种因素的影响[1] ， 所以创新失败客观存在[2] 。 Schumpeter在对创新的定义中指出， 创新主体是否获得预期的经济利益是创新成败的标志。 鉴于创新失败的“负面”属性， 以至于多数人存在“反失败”偏见[3] ， 致使企业创新失败后的再创新行为在传统创新研究和实践中没有引起广泛关注。

组织行为学理论认为， 企业过去创新活动的反馈信息会影响高层管理者未来的决策， 进而影响企业未来的创新行为[4] 。 通常， 企业过去成功的项目未来还会继续， 过去失败的项目应该停止[5] 。 当企业创新成功时， 管理者既可对未知的新产品或新技术进行探索， 开展全新创新， 也可对企业现有的产品或技术进行改进或升级， 开展追加创新。 而当企业创新失败时， 管理者既可选择放弃该失败的创新项目， 展开全新创新， 也可调整和修正该失败项目， 进行追加创新[6] 。

作为企业重要战略决策资源的高管团队， 其对创新行为的选择直接关系到企业的兴衰成败， 其风险感知、认知和偏好都会影响最终的决策。 由于全新创新和追加创新活动所面临的风险类型和风险程度具有差异性， 且高管团队所做出的创新决策往往是由团队成员的主观意志所决定， 因此， 作为影响管理者决策重要的心理特征， 风险偏好能较好地反映出管理者面对不确定性时的态度[7] ， 管理者风险偏好的高低会影响企业创新意愿以及创新决策， 进而对企业后续的再创新行为产生重大影响[8] 。 当企业创新失败时， 受先前失败结果的影响，企业失败再创新行为的决策过程往往更加复杂。 高管团队不仅需要对内外部环境进行充分考察， 而且需要对创新失败的归因进行重新审视， 在對失败经验进行总结和学习后， 再做出最终的再创新行为抉择， 且不同管理者风险偏好的差异性对于企业创新失败后再创新行为的影响亦具有差异性。 若高管团队风险偏好是企业创新失败后再创新行为的推动器， 那么薪酬差距则是其中的助燃剂， 这是由于企业内部薪酬差距所带来的激励作用会影响高管团队承担风险的意愿。 因此， 设计合理的薪酬差距， 不仅有利于减少创新失败对企业自身产生的不利影响， 而且能降低高管团队因失败而对于风险变得过于保守和谨慎、不愿进行创新投入而产生的代理成本， 合理的薪酬差距更有利于促进企业创新失败后的再创新行为。 由此可见， 在研究高管团队风险偏好和企业创新失败后的再创新行为之间的关系时， 应考虑高管薪酬差距在其中所起的作用。

综上所述， 本文的研究聚焦于以下几个问题：①当企业创新失败时， 高管团队风险偏好对企业创新失败后的再创新行为的影响效应是什么？ ②高管薪酬差距如何影响高管团队风险偏好与企业创新失败后再创新行为间的关系？ ③再创新行为在创新失败企业与成功企业中是否存在差异性？ 针对以上几个问题， 本文尝试构建高管团队风险偏好对企业创新失败后再创新行为影响的理论模型， 对高管团队风险偏好、薪酬差距以及企业创新失败后再创新行为的关系进行深入分析， 以期为企业发生技术创新失败后的再创新行为决策、合理高管薪酬差距的设计提供理论依据和决策借鉴。

二、 理论分析与研究假设

（一）高管团队风险偏好与企业创新失败后的再创新行为

既有研究表明， 高管团队是指拥有企业经营管理决策权， 负责协调企业内外部资源， 制定企业未来发展战略的高层经理群体[9] ， 其风险偏好的高低刻画了其面对不确定情况时的心理状态， 且不同管理者对待风险的态度具有明显的差异性[10] 。 因此， 高管团队风险偏好是企业所有高层管理者在面临决策或不确定情况时的风险倾向性的综合表现。 其对于企业重要的创新战略决策的影响要比高层管理者年龄、性别等背景特征的影响更为直接[11] 。 当团队中风险喜好型成员较多时， 企业往往更加注重改革或创新的机会， 更加重视将研发投入转化为企业绩效， 更热衷于通过加大研发的人力、物力投入力度来开发新产品抢占市场， 去实现企业的创新目标[12] 。 这种冒险精神以及由此形成的战略决策能力、组织协调和资源整合能力可促使研发投入向企业绩效有效地转化[13] 。 而当团队中风险规避型成员较多时， 企业不但会倾向于放弃有额外收益、利于股东而风险较大的投资项目， 而且会减少企业的创新活动， 不愿在新产品研发和新市场开发上进行过多的投入。 他们认为风险高的创新活动一旦失败， 会给其自身带来威望、地位、权力等方面非货币性收益上的损失， 也会造成其私人收益被曝光， 这种担心失败的心态使得他们更倾向于回避风险。 由于风险中立型管理者较风险偏好型管理者而言往往会表现出对创新活动过于谨慎的态度， 因此， 有学者认为风险中立型管理者对于风险的态度更倾向于风险规避型管理者对待风险的态度[14] 。

在对美国医疗制造业进行研究时， Maslach[4] 将企业技术创新失败后的再创新行为分为全新创新和追加创新， 他认为全新创新是企业开展与已有创新活动完全不同的创新， 而追加创新则是企业对已有创新活动进行的追加投资。 当企业发生创新失败时， 由于受先前失败结果的影响， 高层管理者对创新失败后再创新行为的决策过程往往更加复杂。 一方面， 创新失败的归因结果会影响管理者的再创新行为， 创新失败企业做出再创新决策的主要依据是管理者对失败的主观归因， 这种差异化的失败归因结果会导致创新失败企业过度放大再创新的风险， 使管理者对企业的后续创新产生悲观情绪， 从而对失败企业的再创新行为产生抑制性[15] 。 另一方面， 再创新决策是基于先前失败结果资源存量基础上进行的再判断， 导致失败企业的高管团队要对技术创新损失程度、自身创新能力、再创新成本、创新失败阶段等多个因素进行深入考虑， 从而在一定程度上增加了再创新的不确定性。

因此， 管理者在做出创新失败后的再创新决策前， 会对企业创新失败的反馈信息进行失败经验的总结和学习， 并更加关注再创新风险和效益状况， 且不同风险偏好的管理者对企业创新失败后再创新行为的影响亦存在差异性。 由于企业创新的实质是持续再创新的过程， 因此， 企业创新失败再创新行为是企业高管团队通过对发生创新失败的原因和失败经验进行总结和学习以及对失败资源进行重新整合， 所做出的再创新决策， 即是对进行全新创新还是追加创新的选择。

综上可知， 企业创新失败后的再创新行为取决于高管团队本身的风险偏好及其对创新失败的经验总结和学习认知程度。 管理者风险偏好能主观调动企业的创新积极性， 对企业开展探索性创新活动具有有效的推动作用[16] 。 基于以上分析， 本文提出如下假设：

H1：高管团队风险偏好越高， 企业创新失败后的追加创新投入越大。

H1a：高管团队风险偏好对企业创新失败后追加创新的促进作用比对创新成功后追加创新的促进作用更显著。

H2：高管团队风险偏好越高， 企业创新失败后的全新创新投入越大。

H2a：高管团队风险偏好对企业创新失败后全新创新的促进作用比对创新成功后全新创新的促进作用更显著。

（二）薪酬差距的调节作用

既有研究中， 薪酬主要包括货币薪酬和非货币薪酬两类。 而高管的薪酬主要由工资、奖金以及股票期权组成， 由于我国大部分企业未实行股票期权激励政策， 因此学者们在研究薪酬差距时更多的是采用货币性收入衡量高管薪酬。 目前， 鲜有学者将高管薪酬差距作为调节变量直接研究高管团队风险偏好与创新投入间的关系， 有关薪酬差距的调节效应主要围绕高层管理者特征与企业研发投入或绩效展开， 何霞、苏晓华[17] 研究认为高管货币薪酬差距在高管团队性别与研发投入间具有重要的调节效应， 且薪酬差距对高管成员的年龄、教育水平、任期等背景特征和企业绩效间的关系具有不同的调节效应[18] 。 在研究晋升激励对高管团队特征与投资效率间关系的调节作用时， 李慧敏[19] 发现货币薪酬差距对高管年龄、学历、任期与投资效率间的关系具有同向调节效应， 但对性别与投资效率间的关系则具有反向调节效应。 谢波[20] 则选择以创业板上市公司为研究对象， 发现货币薪酬差距对高管团队专业背景异质性与企业绩效间关系具有较强的抑制作用。

由于高管的个人特征是衡量高管风险偏好的重要指标， 而高管薪酬差距所带来的激励作用对于高管承担风险的意愿亦具有重要影响。 因此， 在前人研究的基础上， 本文认为高管薪酬差距会在高管团队风险偏好与企业创新失败后的再创新行为间起到一定的调节作用， 且高管薪酬差距在高管团队风险偏好与企业创新失败后再创新行为间的关系中和其在高管团队风险偏好与企业创新成功后再创新行为间的关系中的调节作用可能会存在差异性。 基于以上分析， 本文提出如下假设：

H3：高管薪酬差距对高管团队风险偏好与企业创新失败后追加创新间的关系起着正向调节作用。

H3a：高管薪酬差距在高管团队风险偏好与企业创新失败后追加创新间的关系中与其在高管团队风险偏好与企业创新成功后追加创新间的关系中所起的调节作用相反。

H4：高管薪酬差距对高管团队风险偏好与企业创新失败后全新创新间的关系起着正向调节作用。

H4a：高管薪酬差距在高管团队风险偏好与企业创新失败后全新创新间的关系中与其在高管团队风险偏好与企业创新成功后全新创新间的关系中所起的调节作用相反。

基于上述分析， 本文构建了高管团队风险偏好对企业创新失败后再创新行为影响的理论模型。 具体如图所示：

三、 研究设计

（一）样本选择与数据来源

根据证监会公布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》， 且企业在持续的发展过程中存在一定的稳定期和发展期， 企业战略目标的时限通常为5年以上。 因此， 本文以2011 ～ 2017年我国A股市场中的医药制造业上市公司为研究样本， 并對样本数据作如下处理：①剔除兽药、农业用药等非药品不良反应监测范围的药品上市公司， 并利用上市公司官网、企业年报披露信息， 手工匹配各医药制造业上市公司包含的下属药品生产企业共计398家。 在此基础上， 结合国家人口与健康科学数据共享平台药学数据中心药物不良反应数据库和国家药品不良反应监测系统， 以“生产厂家”和上市公司生产药品名称为关键字进行信息检索， 当上市公司某年度下属企业所生产的药品出现不良反应状况， 即认为样本企业当年出现创新失败情况， 则将该企业认定为创新失败企业。 ②剔除研究期间内相关数据缺失的企业以及不满足2011 ～ 2017年时间区间的上市公司样本。 ③除需手工整理的数据外， 其余医药制造业上市公司有关数据主要来源于CSMAR、WIND和东方财富等数据库。

根据上述原则， 本文最终获得80家医药制造业上市公司2011 ～ 2017年共480个有效研究样本， 其中， 在2011年皆出现药品不良反应的创新失败企业为38家， 且该38家企业在2012 ～ 2017年间又陆续出现了药品不良反应， 共228个有效研究样本， 而在2011 ～ 2017年间未出现药品不良反应的创新成功上市公司为42家， 共252个有效研究样本。 高管团队风险偏好和薪酬差距的相关数据以2011 ～ 2016年为限， 失败再创新行为相关数据以2012 ～ 2017年为限。 做此处理的原因在于， 企业的创新投入是一种战略性的投资， 且投入的人力和物力往往较大， 高管团队会对企业未来的再创新行为进行战略规划， 因此， 当企业在2011年发生创新失败时， 高管团队会对企业2012 ～ 2017年甚至更长时间的再创新行为做出战略规划。

（二）主要变量定义、计量与模型构建

1. 主要变量定义。

因变量：再创新行为（REINNOVATION）， 包括追加创新（INCREMENTAL）和全新创新（NOVEL）。 根据《企业会计准则第6号——无形资产》， 研发支出划分为研究阶段支出和开发阶段支出。 其中， 研究阶段支出计入利润表附注的本期费用化研发支出， 该阶段的创新活动是独创性的调查研究或尝试， 是为取得和理解新的科学和技术知识， 这个阶段的创新是探索性的， 为全新的创新。 而开发阶段支出计入利润表附注的本期资本化研发支出， 该阶段的创新活动是对研究阶段或外部获取的研究结果的改进或应用， 其支出为追加的投资。 因此， 结合Maslach[4] 的定义， 全新创新和会计确认上的研究阶段支出相匹配， 追加创新和会计确认上的开发阶段支出相匹配。 本文使用研究阶段支出的自然对数来衡量全新创新， 使用开发阶段支出的自然对数来衡量追加创新。

当企业发生创新失败时， 全新创新和追加创新指的是企业在先前技术创新失败结果基础上的全新创新和追加创新， 所反映的是企业当年发生技术创新失败后， 失败企业来年的全新创新研究阶段支出的自然对数和追加创新开发阶段支出的自然对数。 当企业创新成功时， 全新创新和追加创新指的是企业在先前技术创新成功结果基础上的全新创新和追加创新， 所反映的是企业当年创新成功后， 成功企业来年的全新创新研究阶段支出的自然对数和追加创新开发阶段支出的自然对数。

自变量：高管团队风险偏好（MRP）。 既有文献对于高管团队风险偏好的计量方法并不统一， 鉴于我国资本市场的特殊情况， 本文选择借鉴Cain和McKeon[21] 的方法从企业和个人两个层面构建高管团队风险偏好衡量指标， 并采用时序主成分分析计算出高管团队风险偏好得分作为该变量的赋值。

调节变量：高管薪酬差距（GAP）。 对于高管薪酬差距的度量， 国内外学者主要采用的是绝对薪酬差距法、相对薪酬差距法、基尼系数法以及薪酬差距变异系数法等。 本文选择借鉴朱龙健[22] 的相对薪酬差距法进行计算。

控制变量：创新失败（INNOVFAIL）。 本文借鉴Maslach[4] 对创新失败变量的处理方式， 将医药制造业企业药品在后期临床使用过程中出现不良反应的个体定义为创新失败， 采用此种处理方式主要是由于判断企业创新是否失败的标准在于创新结果是否达到了预期目标。 药品出现与患者用药目的无关的不良反应恰恰是因为药品上市前的研究过程存在局限性所致， 这在一定程度上体现出该药品并没有达到缓解或消除患者病症的预期目标。 因此， 符合前文所分析的有关创新失败的核心判断标准。

另外， 根据Maslach[4] 的做法， 本文还控制了企业规模（SIZE）、独董比例（DLDS）、企业成长性（GROWTH）、企业性质（STATE）、资产收益率（ROE）、年份（YEAR）等变量。 具体如表1所示。

2. 高管团队风险偏好的计量。 根据已有的研究，  并结合我国企业的实际情况， 本文从企业和个人两个层面， 选取高管团队风险偏好评价指标（见表2）， 并通过SPSS 24统计软件对相关指标进行正向化处理、标准化处理以及KMO检验和Bartlett's球形检验， 确保所选指标符合时序主成分分析的基本要求后， 建立高管团队风险偏好综合评价模型：

MRP=λi×Fi （1）

其中：MRP表示高管团队风险偏好得分; λi表示各主成分对应的方差贡献率; Fi表示各主成分得分。 从15个指标中提取6个主成分后， 将各主成分得分及对应方差贡献率权重代入模型（1）中，  并计算出最终得分， 作为本文高管团队风险偏好的赋值。

3. 回归模型的构建。 由于高管团队风险偏好和薪酬差距对失败再创新行为的影响可能存在明显的滞后性， 因此， 根据前文研究假设及温忠麟等[23] 关于调节效应的检验方法， 用因变量t+1期与自变量t期的数据进行回归， 以有效减少内生性问题对实证结果的干扰。 具体模型如下：

式（2） ～ （5）中， t表示年份， α为常数项， β为模型回归系数， μ为随机扰动项。 为降低交互效应模型中的多重共线性， 回归分析过程中均对交互项进行了去中心化处理。

四、 实证分析

（一）描述性统计

由表3可知：各样本企业高管团队风险偏好、追加创新、全新创新以及高管薪酬差距等变量具有明显的差异性， 且样本企业在控制变量上的差异性皆不明显， 说明本文的研究具有较强的现实意义。

（二）实证检验

本文的基本回归分析结果见表4。 由表4可得出以下结论：

就全样本而言， 由模型1可知， 高管团队风险偏好（MRP）与追加创新（INCREMENTAL）未表现出显著相关性。 创新失败（INNOVFAIL）与追加创新（INCREMENTAL）在5%的水平上显著负相关， 这可能是因为企业创新失败后， 高管团队对创新失败的经验总结和学习认知程度不够， 使其产生一种过于悲观的情绪， 而不愿對创新失败的项目进行追加投资。 由模型2可知， 薪酬差距（GAP）未表现出调节效应。 由模型3可知， 高管团队风险偏好（MRP）与全新创新（NOVEL）在5%的水平上显著正相关， 创新失败（INNOVFAIL）与全新创新（NOVEL）在1%的水平上显著正相关， 即当企业发生创新失败时， 可能由于团队大部分成员属于风险喜好型管理者， 创新失败对其心理上造成的影响并不大， 他们对失败的学习和认知并未达到应有的程度， 急于通过全新的技术或产品取代失败的技术或产品， 以弥补他们先前对于企业创新所做的失败或失误的决策， 进而会继续尝试全新的创新。 又或者高管团队在汲取失败的经验后， 认为失败的项目不具备再投资的价值， 因而开展全新的创新。 由模型4可知， 交乘项MRP×GAP与全新创新（NOVEL）在10%的水平上显著负相关， 即高管薪酬差距（GAP）对高管团队风险偏好与全新创新间的关系具有显著的负向调节作用。

对失败企业而言， 由模型5可知， 高管团队风险偏好（MRP）与追加创新（INCREMENTAL）未表现出显著相关性， 即H1不成立。 由模型6可知， 交乘项（MRP×GAP）与追加创新（INCREMENTAL）在5%的水平上显著正相关， 但由于高管团队风险偏好（MRP）与追加创新（INCREMENTAL）未表现出显著相关性， 则高管薪酬差距（GAP）对两者间的关系也不存在调节效应， 即H3不成立。 由模型7可知， 高管团队风险偏好（MRP）与全新创新（NOVEL）在1%的水平上显著， 其回归系数为0.087， 即高管团队风险偏好（MRP）对全新创新（NOVEL）具有显著正向影响， 即H2成立。 企业规模（SIZE）与全新创新（NOVEL）在1%的水平上显著正相关。 由模型8可知， 交乘项（MRP×GAP）在1%的水平上显著， 其系数为0.126， 表明失败企业薪酬差距（GAP）在高管团队风险偏好（MRP）与全新创新（NOVEL）间具有显著的正向调节作用， 即H4成立。

进一步地， 将失败企业模型5 ～ 8和成功企业模型9 ～ 12进行对比后发现：成功企业和失败企业高管团队风险偏好（MRP）皆对追加创新未表现出显著促进作用， 即H1a不成立。 且较成功企业而言， 创新失败企业的全新创新的显著性更强， 表明失败企业与成功企业相比更倾向于进行全新的创新， 即H2a成立。 由于创新成功企业与失败企业高管团队风险偏好（MRP）皆与追加创新（INCREMENTAL）未表现出显著相关性， 因此， 薪酬差距（GAP）在二者高管团队风险偏好（MRP）与追加创新（INCREMENTAL）间的调节作用不存在，即H3a不成立。 成功企业交乘项MRP×GAP与全新创新（NOVEL）在5%的水平上显著负相关， 而失败企业交乘项MRP×GAP与全新创新（NOVEL）在1%的水平上显著正相关， 即在失败企业和成功企业中高管薪酬差距（GAP）对高管团队风险偏好（MRP）与全新创新（NOVEL）间的关系所起的调节效应相反， 即H4a成立。

（三）稳健性检验

为验证回归结果的稳健性， 本文将进一步对相关假设做如下检验：

1. 变更估计方法。 采用FGLS可行性广义最小二乘法对实证过程重新进行检验，结果见表5。

2. 增加多个控制变量。 考虑到遗漏变量会对估计结果造成影响， 本文借鉴黄红光等[24] 有关稳健性检验的处理方法， 在原有控制变量的基础上， 再加入董事长和总经理两职合一（ID）、两权分离度（SR）等可能影响企业创新失败再创新行为的其他变量， 并对模型采用与未加入新控制变量前的模型相同的回归方法进行重新估计（因受篇幅限制而未加详细列出）。

上述检验结果均与前文回归结果基本一致， 说明本文的研究结论是较稳健的。

五、 结论与建议

（一）结论

本文以2011 ～ 2017年我国A股市场中的医药制造业上市公司为研究样本， 从高管薪酬差距的视角， 实证检验了高管团队风险偏好对企业创新失败后再创新行为的影响。 研究发现， 高管团队风险偏好与企业创新失败后的全新创新正相关， 而与追加创新不相关， 且高管薪酬差距对高管团队风险偏好与企业创新失败后全新创新的正相关性具有正向调节作用。 进一步地， 企业创新失败后的再创新行为较成功后的再创新行为而言， 其高管团队风险偏好对失败后全新创新的促进作用更加显著， 而对失败后追加创新和成功后追加创新的促进作用皆不显著， 且高管薪酬差距在风险偏好与创新成功后的全新创新间的调节作用和在风险偏好与创新失败后的全新创新间的调节作用相反。

（二）对策建议

实践表明， 一项技术创新失败的项目往往也蕴含着巨大的潜在价值， 不能因其自带的“失败”属性而忽视或消极对待。 因为绝大多数企业发生创新失败仅代表企业某一阶段的失败， 并不意味着企业的破产或死亡。 由前文研究结论可知， 高管团队风险偏好越高， 创新失败企业较创新成功企业而言， 会更热衷于开展全新的创新活动， 且高管薪酬差距对高管团队风险偏好与企业创新失败后全新创新的正相關性具有显著的促进作用。 鉴于企业前期的投资已产生了巨大的沉没成本， 且追加创新是在现有的人力、物力以及技术资源基础上对原有的创新失败项目进行的追加投资， 而全新创新往往不确定性及风险系数较追加创新而言更大， 所需的人力、财力和物力也更多， 因此， 高管团队不应盲目地开展全新的创新活动， 而应更多地关注创新失败的项目， 挖掘其潜在价值， 企业可通过缩小高管团队成员间的薪酬差距来抑制企业创新失败后的全新创新行为， 将企业有限的资源用作创新失败项目的追加投资， 以减少企业的过度投资和资源浪费， 提高资源再配置率， 以达到提高再创新成功率的目的。

【 主 要 参 考 文 献 】

[ 1 ]   罗险峰.影响企业采用技术创新决策的因素分析[ J].科学学与科学技术管理， 1999（6）：10 ～ 12.

[ 2 ]   王朋举，叶建木，罗娟.政府资金补偿对科技创新失败项目的作用机理研究[ J].科学学与科学技术管理，2014（1）：3 ～ 8.

[ 3 ]   McGrath R. G..Falling forward： Real options reasoning and entrepreneurial failure[ J].Academy of Management Review，1999（1）：13 ～ 30.

[ 4 ]   Maslach D.. Change and persistence with failed technological innovation[ J].Strategic Management Journal，2016（37）：714 ～ 723.

[ 5 ]   Cyert R. M.， March J. G.. A behavioral theory of the firm[M].Malden M. A.： Blackwell Publishers Inc.，1963：N/A.

[ 6 ]   Eggers J. P.. Falling flat： Failed technologies and investment under uncertainty[ J].Administrative Science Quarterly，2012（57）：47 ～ 80.

[ 7 ]   李延喜，付潔，李鹏峰，冯宝军.风险偏好实验研究综述[ J].科技与管理，2009（5）：34 ～ 37.

[ 8 ]   粟进，宋正刚.科技型中小企业技术创新的关键驱动因素研究——基于京津4家企业的一项探索性分析[ J].科学学与科学技术管理，2014（5）：156 ～ 163.

[ 9 ]   朱蔚懿.高管团队背景特征对企业技术创新影响研究——融入社会资本背景的分析[D].南京：南京邮电大学，2016.

[10]   李怀祖，刘益.从技术生命周期看高技术及其产品的市场特点[ J].科研管理，1993（3）：33 ～ 35.

[11]   白云涛，郭菊娥，席酉民.高层管理团队风险偏好异质性对战略投资决策影响效应的实验研究[ J].南开管理评论，2007（2）：25 ～ 30+44.

[12]   张婉婷.中小企业财务风险控制[ J].现代经济信息，2013（22）：279+282.

[13]   王文华，张卓，季小立.高管持股与研发投资：利益趋同效应还是管理防御效应？——基于高新技术上市公司的实证研究[ J].研究与发展管理，2014（4）：23 ～ 31.

[14]   陈琴，祁明.考虑风险偏好的定价决策与需求信息共享价值分析[ J].工业工程，2015（5）：64 ～ 73.

[15]   于晓宇，蒲馨莲，李宁等.内因？外因？别急着对创业失败归因[ J].清华管理评论，2017（5）：48 ～ 54.

[16]   刑蕊，王国红.创业导向、创新柔性和科技在孵企业创新绩效[ J].科学学与科学技术管理，2014（7）：116 ～ 127.

[17]   何霞，苏晓华.高管团队背景特征、高管激励与企业R&D投入——来自A股上市高新技术企业的数据分析[ J].科技管理研究，2012（6）：100 ～ 108.

[18]   朱晋伟，彭瑾瑾，刘靖.高层管理团队特征对企业技术创新投入影响的研究——激励的调节效应[ J].科学决策，2014（8）：17 ～ 33.

[19]   李慧敏.高管团队背景特征与投资效率[D].广州：暨南大学，2016.

[20]   谢波.高管团队特征对创业板上市公司绩效的影响研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2016.

[21]   Cain M. D.， McKeon S. B.. CEO personal risk-taking and corporate policies[Z].SSRN Electronic Journal，2013：N/A.

[22]   朱龙健.现金股利、高管薪酬差距与企业绩效[D].重庆：西南大学，2016.

[23]   温忠麟，侯杰泰，张雷.调节效应与中介效应的比较和应用[ J].心理学报，2005（2）：268 ～ 274.

[24]   黄红光，白彩全，易行.金融排斥、农业科技投入与农业经济发展[ J].管理世界，2018（9）：67 ～ 78.