《结构变迁与经济动态》
两位诺贝尔奖经济学奖获得者担任过编委
六位诺贝尔经济学奖获得者在期刊发表论文
被SSCI收录，影响因子为5.0，Q1区
文章导读
创新失败就只能死路一条吗？
摘要：
本文探讨了企业层面创新项目的失败是否有助于提高企业的创新活动和未来创新的可能性。基于NK适应度景观模型（NK fitness landscape model）相关文献，本文将技术复杂性作为影响创新失败反应的关键因素，指导企业是否应该停止当前的创新之路，或者利用失败作为未来创新成功的基础。随后，本文使用由1996年至2014年在荷兰举行的十轮社区创新调查组成的面板数据集，来检验从本文模型中得出的假设。研究结果表明，在企业可获得的不同学习形式之间具有根本相关性。特别是，本文强调了在放弃之前的创新项目后学习的积极作用。之前的创新失败会在企业内部产生某些形式的学习，这种学习对后续的成功创新有积极的贡献。此外，通过区分激进创新和渐进创新、复杂创新格局和不太复杂的创新格局，本文强调了渐进式创新在整个复杂格局中的作用，而激进创新的作用似乎更局限于不那么复杂的技术格局。
研究背景：
学习活动是一个组织取得成功最为重要的途径。作为组织开发新事物的关键因素，学习可以帮助组织通过有意识的阐述过程来组织知识，将先前存在的知识转化为性质不同的知识，这是创新的基础。然而，创新活动需要应对真正的不确定性，即使没有创新障碍，创新活动也经常会失败。早期文献指出，失败通常被视为组织的问题和员工的污点。它一方面会导致企业更倾向于选择风险较小的替代方案，而不是试图为那些值得在组织内部发展但最终出错的创新活动建立激励机制；另一方面，参与了失败创新项目的员工在未来参与其他项目时也可能受到不受待见负面影响。但近期文献强调，失败也可以在组织活动中发挥积极作用，因为它们可以表明组织在哪些方面欠佳以及为何无法应对技术或经济挑战，并提醒人们注意以前被忽视的改进和创新的可能性。但为什么失败的创新也可能具有积极作用呢？在何种情况下创新项目的失败也会产生有价值的新知识呢？
针对上述问题，意大利贝加莫大学和圣安娜高等研究院教授Elena Cefis等人发表了题为“Is innovation failure just a dead end?”的研究论文。本文的主要目的是为阐释创新失败在企业创新行为成功过程中起到积极贡献的理论基础和实证证据。
研究内容：
遵循演化经济学的已有假定，进化理论和组织理论都强烈地指出了创新活动中存在路径依赖性。本文将企业创新进程与生物学进化模型相类比，将由Kauffman（1993）发明的本用于生物学研究的NK适应度景观模型（NK fitness landscape model）引入对于企业创新的研究当中并进行了实证检验。该模型限定了创新活动中存在的路径依赖可能源于技术和组织等复杂系统所特有的相互依赖性，并指出这种相互依赖性不仅会决定探索过程的结果是否取决于初始和中间条件的路径依赖，还会决定探索路径的平坦或坎坷。
在这一模型的基础上，本文构建了一个技术空间仿真模型，来说明企业在创新探索过程中及遇见失败的情况下应如何进行尝试、判断和决策，从而更有效的获得成功。本文提出了三个研究假设并依次进行了实证分析：（1）在失败之后引入成功的渐进式创新，从而提高创新绩效的可能性与技术环境的复杂程度呈正相关。（2）在不太复杂的技术环境（部门）中，失败后引入成功的激进式创新提高创新绩效的可能性高于引入渐进式创新。（3）在复杂的技术环境（部门）中，失败后引入成功的渐进式创新与引入激进式创新提高创新绩效的可能性没有显著差异。
模型数据：
为充分考虑计数模型中零值过多的问题，区分因不创新或因暂时没有创新产出而创新绩效均为零的企业，本文通过零膨胀泊松（ZIP）统计模型对上述的模拟结果进行了实证检验。本文的实证分析数据基于1994-2014年间荷兰举行的10轮社区创新调查（CIS）结果所构成的非平衡面板数据集，采用经合组织（OECD）的标准区分了企业规模和行业技术密集度。除了区分复杂和不太复杂的技术格局外，本文还将样本分为两个子组：属于使用/生产复杂技术行业的企业和属于使用/生产不太复杂（离散）技术行业的企业。
ZIP统计模型包含两个部分，其中初始过程受二元分布的调节，生成结构零；而后续过程则在泊松分布下运行生成计数，其中一些可能为零。首先，在Logit模型中因变量（InnovSales）是一个二元变量，当在时间t时，创新产品或服务销售占总销售额的百分比严格为正，则该变量等于1，否则为0；此时关键的自变量（Innov）也是二元变量，代表该公司在t-1时期是否处于创新者状态。该部分估计了两个不同的模型和两个不同的因变量，可得到区分了生产和销售新进入企业的产品和服务所产生的总销售额百分比，和生产和销售新进入市场的产品所产生的总销售额百分比。而后在计数模型部分中，本文以企业的创新绩效，即创新产品或服务的销售额为因变量，企业在过去3年内是否宣布放弃过创新项目的虚拟变量为主要自变量（若放弃则值为1）。这些复杂计量分析的方法可以展示出企业因新产品而产生的销售额变化和企业因新产品进入市场而产生的销售额变化情况。
研究结论：
基于理论推演和实证结果，本文证实了失败在决定组织如何学习创新方面的作用。本文探讨了表征组织学习的三个最相关要素：内部要素（即先前的创新经验）、外部要素（即从外部环境获得的知识）和从失败中学习。并通过建立理论模型，完成了建立不同类型的学习与企业创新绩效之间明确关系的任务。本文发现创新项目中的先前失败与企业的创新绩效呈正相关，并具有统计相关性。且无论是渐进式还是激进式创新，“从失败中学习”在提升企业创新绩效方面都发挥着至关重要的作用，但在细微方面，渐进式创新活动更能使企业在整个环境复杂程度范围内提高成功概率，在许多具有不同技术复杂程度的行业中发挥着重要作用。
作者简介：
Elena Cefis：意大利贝加莫大学和圣安娜高等研究院经济学系经济政策专业教授，经济学和历史学博士，主要研究方向为创新、产业动态和创业精神。迄今，已在International Review of Applied Economics、Journal of Evolutionary Economics、Structural Change and Economic Dynamics、Journal of Business Finance and Accounting、Small Business Economics等期刊中发表论文数十篇。
原文信息
Citation information:
Cefis E, Leoncini R, Marengo L. (2024). Is innovation failure just a dead end? Structural Change and Economic Dynamics, 70: 481-493.
Link:
https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.05.004
内容：王月玥
审核：陈湘瑾
校对：鲁淞瑜
编辑：李瑾柔
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