失败学习对企业绩效的影响机制研究

已有文献认为失败学习对企业绩效具有重要作用，但失败学习通过何种途径促进企业绩效提升的研究并不完善。基于失败学习理论，引入资源拼凑和机会识别作为中介变量，构建失败学习影响企业绩效的多路径模型，探索失败学习对企业绩效的驱动路径及内在机理。实证结果表明：失败学习对企业绩效具有显著积极作用，资源拼凑和机会识别分别在失败学习与企业绩效之间起中介作用，资源拼凑和机会识别在失败学习对企业绩效驱动过程中存在链式中介作用，战略柔性能够强化资源拼凑与企业绩效之间的关系，并正向调节资源拼凑的中介作用。研究结论拓展了失败学习对企业绩效的影响路径，对企业复苏和成长具有重要启示。     

管理层权力制衡强度、债务约束与企业创新投资

企业创新是国家经济可持续增长的关键，受到管理层意愿的影响，因而需要对内部经营者的权力进行制衡。以2010-2018年我国A股上市公司为研究样本，实证检验管理层权力制衡强度对企业创新投资的影响，以及不同债务约束情境下高商业信用配置、高负债水平的调节效应，此外，还考察了产权性质的差异化影响。研究表明，管理层权力制衡强度越大，企业创新投资水平越高；高商业信用强化了该促进作用，而高负债水平弱化了该促进作用。进一步研究发现，管理层权力制衡强度与企业创新投资的关系在民企中更显著；国企能够更好地获得和运用商业信用，使其高商业信用对该关系的强化效应更显著；民企具有更强的债务约束，其高负债水平对该关系的弱化效应更明显。     

政府研发补贴促进企业创新了吗

政府补贴能否促进企业创新一直存在争议。与以往从资源视角探讨政府补贴与企业创新关系的研究不同，基于信号理论视角，以2012—2016年沪深A股非金融类上市公司为研究样本，通过剔除非研发补贴的噪音并控制样本自选择偏误，实证检验中国转型经济背景下，政府研发补贴对企业创新的微观政策效应，以及企业层面制度因素（产权性质）和区域层面制度因素（制度环境）对该效应的调节作用。研究发现，政府研发补贴释放的积极信号能够帮助企业获取外部创新资源，有效促进企业创新；相比于国有企业，政府研发补贴对非国有企业创新的激励效应更强；制度环境越好，政府研发补贴对企业创新的激励效应越强。研究理论丰富了科技创新政策有效性和信号理论相关研究。同时，研究发现，政府应继续加大对企业创新活动的补贴额度，不断深化所有制改革，为企业创新营造良好的外部制度环境；另外，企业还应充分发挥政府研发补贴信号的杠杆效应，拓宽外部创新资源获取渠道。     

“高校—企业”技术转移对企业创新绩效的影响——来自经验取样法的证据

为探讨现代企业与高校之间技术转移对企业创新绩效的影响，立足我国高科技上市公司，以经验取样法为研究范式，以高管与高校之间技术转移体验及创新成效为对象，展开连续15周日记研究，结果发现：“高校—企业”技术转移会积极影响企业创新绩效，规划性博弈与功利性博弈具有中介作用，技术吸收能力具有调节作用。由此证明，在“高校—企业”技术转移合作中，企业技术吸收能力水平在历经组织间博弈后，将显著调节由技术转化而形成的创新绩效增幅。建议相关企业主动开展创新合作，并通过均衡性博弈机制完善自身技术吸收体系，实现“高校—企业”技术转移“双赢”初衷。     

经济政策不确定性与企业员工配置——来自沪深上市公司的经验证据

企业员工配置是企业内部管理的重要一环,经济政策不确定性是否会影响企业员工配置?本文以员工数量衡量企业员工配置,利用2010-2018年沪深A股上市企业数据和经济政策不确定性指数建立面板数据模型,考察经济政策不确定性对企业员工配置的影响,实证研究发现:经济政策不确定性会显著增加企业员工配置,且该影响经更换变量、调整样本容量以及内生性处理后依旧显著,该反应在还债能力较弱、盈利能力较差、股权制衡度较高、地区经济发展水平较低的企业中更为明显。文章的研究结论对于企业管理和宏观经济管控有一定的参考价值。     

经济政策不确定性、区域经济复杂度与企业创新行为

构建包含宏观经济政策不确定性指标、区域经济复杂度和上市公司特征变量“宏观-区域-企业”的实证面板数据，在理论分析经济政策不确定性对企业创新行为作用机理的基础上，以区域经济复杂度为视角，对经济政策不确定性与企业创新行为作用机制进行再检验。研究发现：经济政策不确定性对企业创新存在正向激励综合效应，同时，区域经济复杂度不仅能够促进企业创新行为，而且能够强化经济政策不确定性对企业创新行为的影响即抑制负向作用而强化正向作用。考虑内生性，通过替换核心变量检验稳健性以保证研究结论可靠，并且，研究企业特征发现，高科技企业和非高科技企业存在差异。     

Drivers of eWOM engagement on social media for luxury consumers: Analysis,implications, and future research directions

The rapid industrialization and growth across the world have fostered the consumption of luxury fashion brands. Electronic word-of- mouth on social media (eWOM) is fast becoming an effective and germane strategy to engage luxury consumers through posting pictures, sharing reviews, and communicating information on platforms like Facebook, Instagram, and TikTok. Extant research has not examined the antecedents and drivers that lead to eWOM behavior. We leverage self-congruity theory and through its focal lens, our study addresses this research gap through a survey conducted with 453 consumers in Mexico, Latin America's fastest growing market. Our results indicate that need for status, susceptibility to normative influence, and luxury brand involvement, moderated by authentic pride and social media influencers lead to eWOM behavior on social media. We also demonstrate that luxury brand involvement and susceptibility to normative influence mediate the relationship between need for status and eWOM behavior on social media. The study provides important implications to managers and researchers by suggesting long-term actionable strategies for growth that can help luxury firms develop a sustainable competitive advantage over rivals and competitors.     

基于技术轨道的制造企业服务化机理研究

基于技术轨道理论与制造企业服务化间的关系，认为技术轨道对制造企业服务化的影响机理包括3类：驱动机理、拉动机理和差异化机理。制造企业服务化转型内在机理是技术轨道驱动下投入服务化、企业边界变化以及用户需求、产出、政策拉动下与技术轨道的协同演化过程，且通过技术轨道形成服务化转型差异。制造企业对自身技术轨道的识别有利于确定发展所需主要技术来源及技术演化轨迹，把握实现服务化的关键机理。     

知识产权保护、进口贸易与创新型领军企业创新

本文首先从理论上分析了知识产权保护通过进口贸易影响企业创新的作用机制,随后,利用中国海关贸易数据与中国工业企业数据,实证分析了知识产权保护对企业创新的影响,并检验了知识产权保护通过进口贸易影响企业创新的作用机制。研究结果表明:(1)知识产权保护水平提高,能够显著促进创新型领军企业的创新。(2)从影响机制来看,知识产权保护水平提高,能够显著提升民营企业、专利密集型行业企业以及出口企业的进口规模,进而促进创新;能够显著提升民营企业和专利密集型行业企业的进口产品种类,进而促进创新;能够显著提升出口企业的进口产品质量,进而促进创新。中国正处在实施创新驱动发展战略的重要阶段,应重视并充分发挥知识产权保护与进口贸易对我国企业创新的促进作用。     

A systematic mapping study on enterprise architecture mining

Enterprise architecture allows companies to deal with digital transformation through the proactive presentation and alignment of business and IT in a holistic manner. One important challenge is EA modelling since it is time-consuming (thus expensive), error-prone, and biased owing to experts’ subjective opinions. This challenge might consequently be addressed through automatic EA modelling. We conducted a systematic mapping study to classify and evaluate the research concerning EA mining proposals developed specifically for TOGAF and Archimate. After analysing results, we concluded that the research field is not sufficiently mature and further research on EA mining is necessary.