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摘 要：企业从历史与社会2个维度对绩效做出评价，这种评价给予企业不同的反馈结果，不一致的反馈结果会影响企业技术创新，同时还受到管理层主观认知的影响。通过运用2013—2019年沪深两市A股制造业上市公司的面板数据，实证检验多重绩效反馈不一致性对企业技术创新的影响，以及管理层过度自信对上述关系的调节作用。研究结果表明，消极历史-积极社会绩效反馈正向影响企业技术创新，而积极历史-消极社会绩效反馈负向影响企业技术创新。进一步研究发现，管理层过度自信正向调节消极历史-积极社会绩效反馈和企业技术创新的关系，对积极历史-消极社会绩效反馈和企业技术创新之间的关系没有显著调节效应。研究成果有助于从主观认知角度剖析企业技术创新的影响因素，从而为企业管理实践提供借鉴。
关键词：行为经济学;多重期望绩效;多重绩效反馈不一致性;技术创新;管理层过度自信
中图分类号：F 272.91;F 273.1
文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）04-0368-08
An Empirical Study on the Impact of Inconsistent Multiple
Performance Feedback on Enterprise Technological Innovation
YE Hongyu，ZHAO Yeran
（Business School，University of Shanghai for Scienceand Technology，Shanghai 200093，China）
Abstract：The enterprise evaluates performance from thehistorical and social dimensions.This evaluation gives the enterprise differentfeedback results.Inconsistent feedback results will affect the enterprise’stechnological innovation，and it is also affected by the subjective perception ofthe management.Based on the panel data of Shanghai’s and Shenzhen’s A-sharemanufacturing listed firms from 2013 to 2019，an empirical test was made totestify the relationship between multiple performance feedback inconsistency andenterprise technological innovation，and the moderate effect of managerialoverconfidence in this relationship.The results show that：There is a positiverelationship between the negative history and positive industrial performancefeedback and enterprise technological innovation.On the contrary，there is anegative relationship between the positive history and negative industrialperformance feedback and enterprise technological innovation.Further studyindicates that managerial overconfidence have a moderating effect on therelationship between negative history and positive industrial performancefeedback and enterprise technological innovation，but have no significantmoderating effect on the relationship between positive history and negativeindustrial performance feedback and enterprise technological innovation.Thispaper is helpful to analyze the influencing factors of enterprise technologicalinnovation from the perspective of subjective cognition，so as to providereference for enterprise management practice.
Key words：behavioral economics;multiple aspiration levels;
multiple performance feedback inconsistency;technology innovation;managerialoverconfidence
0 引言
企業技术创新是企业的一项重大战略举措，具有高风险、长周期的特点，能否选择合适的时机进行技术创新决定了企业是否能在日益激烈的竞争中脱颖而出[1]。行为经济学认为，企业是目标驱动的，实际绩效与期望绩效目标之间的反馈结果能够为企业技术创新提供依据[2]。为了更好地评估绩效状况，企业通常设置历史与社会2个期望绩效维度，将实际绩效分别与之对比得到多重绩效反馈。而管理层过度自信会使管理层产生认知偏差，误读反馈结果，从而影响企业技术创新[3]。因此，综合管理层过度自信的视角来研究多重绩效反馈对企业技术创新的影响具有重要的现实意义。 综上所述，提出关于多重绩效反馈不一致性和企业技术创新的2个假设。
H1：消极历史-积极社会绩效正向影响企业技术创新。
H2：积极历史-消极社会绩效负向影响企业技术创新。
1.2
管理层过度自信对多重绩效反馈与企业技术创新的调节作用
高阶理论认为管理层存在有限理性，进行决策活动时会受到自身认知水平的影响[24]。管理層过度自信是影响管理层认知的一个重要维度。一方面，研究发现管理层过度自信能显著提高企业风险承担，忽视风险行为可能带来的损失，从而促使企业追求创新。另一方面，考虑到管理层影响企业行为的“能力机制”，过度自信的管理层有过高估计自己能力的倾向。具体表现为，面对积极绩效反馈时，过度自信的管理层倾向于将企业的成功归因于自己，面对消极绩效反馈时，则倾向于将暂时的失败归因于外部原因，从而模糊对反馈结果的客观认知。“能力机制”使管理层过分相信自己的决策，而容易冲动冒险。
综上所述，提出以下假设：
H3-1：管理层过度自信正向调节消极历史-积极社会绩效与企业技术创新的关系。
H3-2：管理层过度自信负向调节积极历史-消极社会绩效与企业技术创新的关系。
基于上述分析，提出的研究假设模型如图1所示。
2 研究设计
2.1 样本选择与数据来源
2012年证监会发布了最新的行业分布。为了保证行业背景的一致性，选取我国2013—2019年沪深A股制造业上市公司作为研究样本，所使用的数据来源于CSMAR数据库和WIND数据库，依据新浪财经网对部分缺失数据进行了补充。为了降低内生性影响，解释变量和控制变量滞后一期。依据以下标准对数据进行处理：剔除ST、*ST公司;剔除数据大量缺失的样本;剔除当年IPO的样本。最终获得3 036个观察样本。对解释变量进行去中心化处理，对连续变量进行1%和99%水平的缩尾处理。
2.2 变量测度
2.2.1 解释变量——多重绩效反馈的不一致性
1）历史绩效反馈与社会绩效反馈。本文采用总资产回报率（ROA）衡量企业绩效。参照CREVE[25]的做法，企业的历史期望绩效是企业上一期历史期望绩效与企业上一期实际绩效的线性组合，社会期望绩效为当期行业内除去该企业外的其他企业的绩效均值。见式（1）、式（2）。
Ht，i=βHt-1，i+（1-β）Pt-1，i
（1）
St，i=∑j≠iPt，j
M-1
（2）
式中 Ht，i
为第t年i公司的历史期望绩效;
St，i
为第t年i公司的社会期望绩效;Pt，i为第t年i公司的实际绩效水平。
β
为权重系数，介于0和1之间，考虑到不同权重对于研究结果有不同的影响，本文选择借鉴（2008）[4]的做法，取
β=0.4。
企业的绩效反馈为当期的实际绩效与期望绩效之间的差值。企业实现了积极历史绩效反馈时，
（Pt，i-Ht，i）>0，反之，（Pt，i-Ht，i）<0。同理，企业实现了积极社会绩效反馈时，（Pt，i-St，i）>0，反之，（Pt，i-St，i）>0。
2）多重绩效反馈的不一致性
借鉴LUCAS（2018）[9]学者的方法，将2个绩效维度的反馈值相乘以代表不同绩效维度反馈结果的交互作用，即不一致性可以按照如下方式分为2种类型：消极历史-积极社会绩效反馈（
N）
记为（（Pt，i-Ht，i）>0）*（（（Pt，i-St，i）>0），其余记0;满足（（Pt，i-Ht，i）>0）*（（Pt，i-St，i）<0）
划分为积极历史-消极社会绩效反馈（P），其余记为0。为了便于分析，N和P取绝对值。该值越大，说明两者之间的不一致性越大。将N和P作为两个单独的变量进行实证分析。
2.2.2 被解释变量——企业技术创新
研发投入是衡量企业技术创新程度的重要指标。现有研究中，关于研发投入的衡量有3种常见
方法：①研发投入/营业收入;②研发投入/总资产;③研发人员/员工总数[26]。参照CHEN （2008）[4]的做法，本文选取研发投入/营业收入作为被解释变量，即
Rt，i=Et，i
Tt，i
（3）
式中 Et，i为i公司在第t年的研发投入;Tt，i为i公司在第t年的总营业额。
2.2.3 调节变量——管理层过度自信
国内外衡量管理层过度自信的方法有很多种，最常见的3种方法是管理层相对薪酬、股权持有情况、外界媒体评价。由于国内企业管理层持股现象还不普遍，外界媒体评价数据较难收集，参照何邓娇（2018）[20]的研究，采用管理层相对薪酬的测度方法，计算高管薪酬排名前3位总和除以所有高管薪酬总和的比例。
2.2.4 控制变量
1）企业规模。企业规模是影响企业技术创新的重要因素。
2）企业资本结构。技术创新活动往往需要大量的资金投入，更优的企业资本结构会使企业拥有更灵活的资源配置方案。企业资本结构也是企业的资产负债率。
3）高管平均年龄。高管倾向于采取创新行为的动机与高管年龄成反比，年龄越大，则越呈现出回避风险的趋势。
4）企业冗余资源。拥有的财富大小会影响管理层进行创新的能力[29]，采用企业流动资产与流动负债的比例测量企业冗余资源。 5）两职兼任。基于代理理论，兼任董事的管理者更倾向于考虑企业的长远利益，未兼任的管理者为了获得更多的自我利益，通常会采取短视行为[30]。
除此之外，还控制了时间效应与区域效应。参考《科学技术会议索引》和全国人大六届四次会议通过的“七五”计划，将企业所在地区按照东部和中西部进行划分，其中东部省份包括：北京、天津、辽宁、河北、上海、江苏、浙江、福建、海南、广东、山东[31]。变量说明见表2。
2.3 模型设计
参考温忠麟（2005）[28]对调节效应的研究，借鉴其调节效应分析模型，构建如下OLS回归模型，用以检验多重绩效反馈不一致性与企业技术创新之间的关系，以及管理层过度自信在其中的调节效应。
R=γ0+γ1N+γ2N+ε
（1）
R=γ0+γ1P+γ2N+ε
（2）
R=γ0+γ1N+γ2O+γ3N×O+γ4C+ε
（3）
R=γ0+γ1P+γ2O+γ3P×O+γ4C+ε
（4）
其中，C为控制变量。模型（1）（2）分别考察了解释变量对被解释变量的影响。模型（3）（4）在模型（1）（2）的基础上引入了管理层过度自信作为调节变量，验证管理过度自信对多重绩效反馈不一致性和企业技术创新关系的调节效应。
3 檢验结果与分析
数据的描述性统计、相关系数矩阵以及回归分析均在Stata 15中完成。
3.1 描述性统计
表3是样本数据的描述性统计结果。沪深A股上市制造业企业的研发投入占总营收的均值为0.042，最小值为0.001，最大值为0.159，可以看出，我国制造业企业在研发投入上相差较大。控制变量中高管平均年龄和冗余资源的标准误较大，说明不管从管理层特质或是企业运营情况来说，样本间的差距都较大，证明选择该控制变量的必要性以及样本的覆盖面较广。
3.2 实证分析与结果
表4反映了变量间的相关系数。在0.01水平上，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著负相关关系，初步验证了假设H1和H2。管理层过度自信与企业技术创新呈显著正相关关系。相关系数不能完全描述各个变量间的关系，还需要进一步做回归分析。
回归检验之前使用方差膨胀因子（VIF）检验各个变量之间的多重共线性，VIF均小于10，初步判断变量间不存在多重共线性。所有模型的回归结果见表5。对回归分析中的变量进行模型（1）中解释变量的系数为0.468，消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著正向关，验证了假设H1。模型（2）中解释变量的系数为-6.805，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著负向关，验证了假设H2。也就是说，在消极历史-积极社会绩效反馈情况下，企业更愿意加大技术创新投入，拯救低迷的绩效状况而维持行业内地位。在积极历史-消极社会绩效反馈情况下，企业因为丧失行业竞争力更愿意选择观望，而不采取技术创新措施。模型（3）在模型（1）的基础上加入了调节变量管理层过度自信，交互项的系数为18.180，表明管理层过度自信正向调节消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新的关系，验证了假设H3-1。模型（4）在模型（2）的基础上加入了调节变量管理层过度自信，实证结果显示交互项的系数不显著，管理层过度自信对积极历史-消极社会绩效反馈和企业技术创新的关系没有明显的调节作用，拒绝假设H3-2。笔者认为可能的原因是积极历史-消极社会绩效反馈反映出企业虽然自身绩效状况良好，但是发展速度却不及业内同行，失去了行业竞争力，继续创新带来的风险可能会超过企业的风险承担能力，甚至可能造成破产。管理层基于以上考虑，会谨慎对待技术创新，因此管理层过度自信的心理不足以激发企业的技术创新行为。
4 稳健性检验
为了保证结果的稳健性，参照吕迪伟[10]学者的做法，选取ROE替代ROA测量解释变量，结果见表6。重新测度解释变量之后回归系数的显著性未发生明显变化，因此得到的回归结果具有较强的稳健性。
5 结语
运用2013—2019年沪深两市A股制造业上市公司为研究样本，考察了多重绩效反馈不一致性对企业技术创新的影响以及管理层过度自信在其中的调节作用。消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新呈正相关关系，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈负相关关系;管理层过度自信对消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新的关系起正向调节作用，而在积极历史-消极社会绩效反馈的情况下，管理层过度自信起负向调节作用。
企业在利用多重绩效反馈对未来决策做出部署时应该充分重视反馈信号的不一致性。不一致性是一种模糊的状态，对于企业既可能是机遇也可能是威胁，不能一概而论。企业的技术创新是一项长周期高风险的活动，根据不一致性的反馈结果对企业的技术创新活动进行规划，有助于提升企业决策的准确性。同时，企业也应根据自己的特征选取不同的绩效水平作为衡量标准。
管理层是企业决策的主体，要认识到管理层的重要性。一般情况认为，过度自信的管理层会显著提升企业技术创新，但若企业面临较大的行业压力时，过度自信的管理层也不会轻易选择冒险行为。企业应该依据自身情况和战略规划提拔或者录用合适的管理层，以免管理层过度自信的心理特征影响企业对反馈结果的误读，从而做出错误决策。
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（责任编辑：张 江）
收稿日期：
2020-08-06
基金项目：
国家自然科学基金项目“基于技术创新能力的中国制造业并购协同机理及实现路径研究”（71371124）
作者简介：
叶红雨（1970—），女，江西宜春人，副教授，博士，主要从事企业创新、产业创新与升级的研究工作。
关键词：行为经济学;多重期望绩效;多重绩效反馈不一致性;技术创新;管理层过度自信
中图分类号：F 272.91;F 273.1
文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2021）04-0368-08
An Empirical Study on the Impact of Inconsistent Multiple
Performance Feedback on Enterprise Technological Innovation
YE Hongyu，ZHAO Yeran
（Business School，University of Shanghai for Scienceand Technology，Shanghai 200093，China）
Abstract：The enterprise evaluates performance from thehistorical and social dimensions.This evaluation gives the enterprise differentfeedback results.Inconsistent feedback results will affect the enterprise’stechnological innovation，and it is also affected by the subjective perception ofthe management.Based on the panel data of Shanghai’s and Shenzhen’s A-sharemanufacturing listed firms from 2013 to 2019，an empirical test was made totestify the relationship between multiple performance feedback inconsistency andenterprise technological innovation，and the moderate effect of managerialoverconfidence in this relationship.The results show that：There is a positiverelationship between the negative history and positive industrial performancefeedback and enterprise technological innovation.On the contrary，there is anegative relationship between the positive history and negative industrialperformance feedback and enterprise technological innovation.Further studyindicates that managerial overconfidence have a moderating effect on therelationship between negative history and positive industrial performancefeedback and enterprise technological innovation，but have no significantmoderating effect on the relationship between positive history and negativeindustrial performance feedback and enterprise technological innovation.Thispaper is helpful to analyze the influencing factors of enterprise technologicalinnovation from the perspective of subjective cognition，so as to providereference for enterprise management practice.
Key words：behavioral economics;multiple aspiration levels;
multiple performance feedback inconsistency;technology innovation;managerialoverconfidence
0 引言
企業技术创新是企业的一项重大战略举措，具有高风险、长周期的特点，能否选择合适的时机进行技术创新决定了企业是否能在日益激烈的竞争中脱颖而出[1]。行为经济学认为，企业是目标驱动的，实际绩效与期望绩效目标之间的反馈结果能够为企业技术创新提供依据[2]。为了更好地评估绩效状况，企业通常设置历史与社会2个期望绩效维度，将实际绩效分别与之对比得到多重绩效反馈。而管理层过度自信会使管理层产生认知偏差，误读反馈结果，从而影响企业技术创新[3]。因此，综合管理层过度自信的视角来研究多重绩效反馈对企业技术创新的影响具有重要的现实意义。 综上所述，提出关于多重绩效反馈不一致性和企业技术创新的2个假设。
H1：消极历史-积极社会绩效正向影响企业技术创新。
H2：积极历史-消极社会绩效负向影响企业技术创新。
1.2
管理层过度自信对多重绩效反馈与企业技术创新的调节作用
高阶理论认为管理层存在有限理性，进行决策活动时会受到自身认知水平的影响[24]。管理層过度自信是影响管理层认知的一个重要维度。一方面，研究发现管理层过度自信能显著提高企业风险承担，忽视风险行为可能带来的损失，从而促使企业追求创新。另一方面，考虑到管理层影响企业行为的“能力机制”，过度自信的管理层有过高估计自己能力的倾向。具体表现为，面对积极绩效反馈时，过度自信的管理层倾向于将企业的成功归因于自己，面对消极绩效反馈时，则倾向于将暂时的失败归因于外部原因，从而模糊对反馈结果的客观认知。“能力机制”使管理层过分相信自己的决策，而容易冲动冒险。
综上所述，提出以下假设：
H3-1：管理层过度自信正向调节消极历史-积极社会绩效与企业技术创新的关系。
H3-2：管理层过度自信负向调节积极历史-消极社会绩效与企业技术创新的关系。
基于上述分析，提出的研究假设模型如图1所示。
2 研究设计
2.1 样本选择与数据来源
2012年证监会发布了最新的行业分布。为了保证行业背景的一致性，选取我国2013—2019年沪深A股制造业上市公司作为研究样本，所使用的数据来源于CSMAR数据库和WIND数据库，依据新浪财经网对部分缺失数据进行了补充。为了降低内生性影响，解释变量和控制变量滞后一期。依据以下标准对数据进行处理：剔除ST、*ST公司;剔除数据大量缺失的样本;剔除当年IPO的样本。最终获得3 036个观察样本。对解释变量进行去中心化处理，对连续变量进行1%和99%水平的缩尾处理。
2.2 变量测度
2.2.1 解释变量——多重绩效反馈的不一致性
1）历史绩效反馈与社会绩效反馈。本文采用总资产回报率（ROA）衡量企业绩效。参照CREVE[25]的做法，企业的历史期望绩效是企业上一期历史期望绩效与企业上一期实际绩效的线性组合，社会期望绩效为当期行业内除去该企业外的其他企业的绩效均值。见式（1）、式（2）。
Ht，i=βHt-1，i+（1-β）Pt-1，i
（1）
St，i=∑j≠iPt，j
M-1
（2）
式中 Ht，i
为第t年i公司的历史期望绩效;
St，i
为第t年i公司的社会期望绩效;Pt，i为第t年i公司的实际绩效水平。
β
为权重系数，介于0和1之间，考虑到不同权重对于研究结果有不同的影响，本文选择借鉴（2008）[4]的做法，取
β=0.4。
企业的绩效反馈为当期的实际绩效与期望绩效之间的差值。企业实现了积极历史绩效反馈时，
（Pt，i-Ht，i）>0，反之，（Pt，i-Ht，i）<0。同理，企业实现了积极社会绩效反馈时，（Pt，i-St，i）>0，反之，（Pt，i-St，i）>0。
2）多重绩效反馈的不一致性
借鉴LUCAS（2018）[9]学者的方法，将2个绩效维度的反馈值相乘以代表不同绩效维度反馈结果的交互作用，即不一致性可以按照如下方式分为2种类型：消极历史-积极社会绩效反馈（
N）
记为（（Pt，i-Ht，i）>0）*（（（Pt，i-St，i）>0），其余记0;满足（（Pt，i-Ht，i）>0）*（（Pt，i-St，i）<0）
划分为积极历史-消极社会绩效反馈（P），其余记为0。为了便于分析，N和P取绝对值。该值越大，说明两者之间的不一致性越大。将N和P作为两个单独的变量进行实证分析。
2.2.2 被解释变量——企业技术创新
研发投入是衡量企业技术创新程度的重要指标。现有研究中，关于研发投入的衡量有3种常见
方法：①研发投入/营业收入;②研发投入/总资产;③研发人员/员工总数[26]。参照CHEN （2008）[4]的做法，本文选取研发投入/营业收入作为被解释变量，即
Rt，i=Et，i
Tt，i
（3）
式中 Et，i为i公司在第t年的研发投入;Tt，i为i公司在第t年的总营业额。
2.2.3 调节变量——管理层过度自信
国内外衡量管理层过度自信的方法有很多种，最常见的3种方法是管理层相对薪酬、股权持有情况、外界媒体评价。由于国内企业管理层持股现象还不普遍，外界媒体评价数据较难收集，参照何邓娇（2018）[20]的研究，采用管理层相对薪酬的测度方法，计算高管薪酬排名前3位总和除以所有高管薪酬总和的比例。
2.2.4 控制变量
1）企业规模。企业规模是影响企业技术创新的重要因素。
2）企业资本结构。技术创新活动往往需要大量的资金投入，更优的企业资本结构会使企业拥有更灵活的资源配置方案。企业资本结构也是企业的资产负债率。
3）高管平均年龄。高管倾向于采取创新行为的动机与高管年龄成反比，年龄越大，则越呈现出回避风险的趋势。
4）企业冗余资源。拥有的财富大小会影响管理层进行创新的能力[29]，采用企业流动资产与流动负债的比例测量企业冗余资源。 5）两职兼任。基于代理理论，兼任董事的管理者更倾向于考虑企业的长远利益，未兼任的管理者为了获得更多的自我利益，通常会采取短视行为[30]。
除此之外，还控制了时间效应与区域效应。参考《科学技术会议索引》和全国人大六届四次会议通过的“七五”计划，将企业所在地区按照东部和中西部进行划分，其中东部省份包括：北京、天津、辽宁、河北、上海、江苏、浙江、福建、海南、广东、山东[31]。变量说明见表2。
2.3 模型设计
参考温忠麟（2005）[28]对调节效应的研究，借鉴其调节效应分析模型，构建如下OLS回归模型，用以检验多重绩效反馈不一致性与企业技术创新之间的关系，以及管理层过度自信在其中的调节效应。
R=γ0+γ1N+γ2N+ε
（1）
R=γ0+γ1P+γ2N+ε
（2）
R=γ0+γ1N+γ2O+γ3N×O+γ4C+ε
（3）
R=γ0+γ1P+γ2O+γ3P×O+γ4C+ε
（4）
其中，C为控制变量。模型（1）（2）分别考察了解释变量对被解释变量的影响。模型（3）（4）在模型（1）（2）的基础上引入了管理层过度自信作为调节变量，验证管理过度自信对多重绩效反馈不一致性和企业技术创新关系的调节效应。
3 檢验结果与分析
数据的描述性统计、相关系数矩阵以及回归分析均在Stata 15中完成。
3.1 描述性统计
表3是样本数据的描述性统计结果。沪深A股上市制造业企业的研发投入占总营收的均值为0.042，最小值为0.001，最大值为0.159，可以看出，我国制造业企业在研发投入上相差较大。控制变量中高管平均年龄和冗余资源的标准误较大，说明不管从管理层特质或是企业运营情况来说，样本间的差距都较大，证明选择该控制变量的必要性以及样本的覆盖面较广。
3.2 实证分析与结果
表4反映了变量间的相关系数。在0.01水平上，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著负相关关系，初步验证了假设H1和H2。管理层过度自信与企业技术创新呈显著正相关关系。相关系数不能完全描述各个变量间的关系，还需要进一步做回归分析。
回归检验之前使用方差膨胀因子（VIF）检验各个变量之间的多重共线性，VIF均小于10，初步判断变量间不存在多重共线性。所有模型的回归结果见表5。对回归分析中的变量进行模型（1）中解释变量的系数为0.468，消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著正向关，验证了假设H1。模型（2）中解释变量的系数为-6.805，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈显著负向关，验证了假设H2。也就是说，在消极历史-积极社会绩效反馈情况下，企业更愿意加大技术创新投入，拯救低迷的绩效状况而维持行业内地位。在积极历史-消极社会绩效反馈情况下，企业因为丧失行业竞争力更愿意选择观望，而不采取技术创新措施。模型（3）在模型（1）的基础上加入了调节变量管理层过度自信，交互项的系数为18.180，表明管理层过度自信正向调节消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新的关系，验证了假设H3-1。模型（4）在模型（2）的基础上加入了调节变量管理层过度自信，实证结果显示交互项的系数不显著，管理层过度自信对积极历史-消极社会绩效反馈和企业技术创新的关系没有明显的调节作用，拒绝假设H3-2。笔者认为可能的原因是积极历史-消极社会绩效反馈反映出企业虽然自身绩效状况良好，但是发展速度却不及业内同行，失去了行业竞争力，继续创新带来的风险可能会超过企业的风险承担能力，甚至可能造成破产。管理层基于以上考虑，会谨慎对待技术创新，因此管理层过度自信的心理不足以激发企业的技术创新行为。
4 稳健性检验
为了保证结果的稳健性，参照吕迪伟[10]学者的做法，选取ROE替代ROA测量解释变量，结果见表6。重新测度解释变量之后回归系数的显著性未发生明显变化，因此得到的回归结果具有较强的稳健性。
5 结语
运用2013—2019年沪深两市A股制造业上市公司为研究样本，考察了多重绩效反馈不一致性对企业技术创新的影响以及管理层过度自信在其中的调节作用。消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新呈正相关关系，积极历史-消极社会绩效反馈与企业技术创新呈负相关关系;管理层过度自信对消极历史-积极社会绩效反馈与企业技术创新的关系起正向调节作用，而在积极历史-消极社会绩效反馈的情况下，管理层过度自信起负向调节作用。
企业在利用多重绩效反馈对未来决策做出部署时应该充分重视反馈信号的不一致性。不一致性是一种模糊的状态，对于企业既可能是机遇也可能是威胁，不能一概而论。企业的技术创新是一项长周期高风险的活动，根据不一致性的反馈结果对企业的技术创新活动进行规划，有助于提升企业决策的准确性。同时，企业也应根据自己的特征选取不同的绩效水平作为衡量标准。
管理层是企业决策的主体，要认识到管理层的重要性。一般情况认为，过度自信的管理层会显著提升企业技术创新，但若企业面临较大的行业压力时，过度自信的管理层也不会轻易选择冒险行为。企业应该依据自身情况和战略规划提拔或者录用合适的管理层，以免管理层过度自信的心理特征影响企业对反馈结果的误读，从而做出错误决策。
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（责任编辑：张 江）
收稿日期：
2020-08-06
基金项目：
国家自然科学基金项目“基于技术创新能力的中国制造业并购协同机理及实现路径研究”（71371124）
作者简介：
叶红雨（1970—），女，江西宜春人，副教授，博士，主要从事企业创新、产业创新与升级的研究工作。