失败容忍，对创新者最好的激励

创新能力是企业长期经营的核心竞争力，但对于绝大多数企业来说，激励和培育创新是极富挑战的。不同于常规经营活动，技术创新具有长期性、高风险性和不确定性的特点，传统的基于业绩的薪酬合约并不足以激励创新。有效激励企业创新需要对创新活动给予足够的失败容忍。宽容失败，能够激励创新者敢于走别人不敢走的路，从失败中积累经验教训。2017年，美国加州大学伯克利分校教授古斯塔沃·曼索在其发表在Journal of Finance上的论文中，通过对企业创新过程进行建模，发现短期内对失败的容忍能够有效激励企业创新。

经济学家小传

古斯塔沃·曼索（Gustavo Manso），加州大学伯克利分校哈斯商学院教授，他的主要研究兴趣是公司金融、初创企业和企业创新。曼索教授本科和硕士阶段在巴西学习经济学和数学，最后在斯坦福大学商学院获得金融学博士学位。博士毕业后，曼索教授进入麻省理工学院斯隆管理学院担任助理教授和副教授，随后在加州大学伯克利分校哈斯商学院任教至今。曼索教授是创新理论领域的领军人物，他于2011年在《金融学》上发表的一篇开创性文章“激励创新”中，构建了一个理论模型来研究创新的激励问题。在这篇文章中，他指出最优的创新激励契约需要容忍早期失败并为长期的成功提供回报。曼索教授的理论对公司的经营环境如何影响企业创新具有重要借鉴意义，许多学者纷纷就曼索教授的理论展开后续研究。

曼索教授获得了大量学术奖励，包括雷曼兄弟金融研究一等奖学金、《金融研究评论》年轻学者奖、创业金融和创新会议最佳学术论文奖。他于2016年荣获Poets&Quants评选的“世界上40岁以下的40个最佳商学院教授”荣誉。

创业创新离不开社会环境的滋养。2015年5月6日李克强总理在全国科技活动周提出要培育尊重知识、崇尚创造、追求卓越的创新文化，营造良好的创新氛围，而对失败容忍的文化便是良好创新氛围最重要的组成部分。在硅谷，“失败可以创造机会和更好的创新”是人们普遍接受的理念，失败者受到的是“大多是鼓励，很少是惩罚”。如红杉资本的合伙人Doug Leone所说：“成功和失败应该是平衡的。如果你还没有失败过，那说明你还没有尝试；但如果你只是失败过，那说明你还不知道怎样正确地做事。”

迷你案例

京东的危机与梦想

2007年，京东拿到第一笔融资，投资方为今日资本，融资额为1000万美元。拿到融资后，刘强东决定将京东从售卖3C产品转为一站式全品类消费平台，并自建仓配一体的物流体系，这个决定使京东的运营成本急剧上升，很快用完了第一轮融到的1000万美元。而就在即将开始第二轮融资时，2008年初的雪灾压坏了京东在上海的仓库，更严重的是，金融危机来了，京东的估值从2亿美元一路下降到了3000万美元。物流持续亏损、找不到投资人、资金无法到位，京东几乎走到了命运的尽头。但今日资本始终没有放弃京东，而是极尽所能地利用自己的关系网为刘强东联系投资人、耐心地持有和等待，终于通过今日资本年会的契机帮助京东拿到了2100万美元的第二轮融资。这笔资金依旧被刘强东用于提升物流平台、服务技术创新等方面。正是刘强东的决定和今日资本的坚持让京东拥有了商品种类全、正品多、货运速度快的优势，在竞争激烈的电商行业中杀出一条血路，陆续获得了老虎基金、高瓴资本、红杉资本等机构的投资。2014年京东以286亿美元的市值登陆纳斯达克，并在2016年首次实现盈利。

风险投资的失败容忍度

2014年我和美国明尼苏达大学副教授Tracy Yue Wang在发表于Review of Financial Studies的“失败容忍度与企业创新”一文中，基于Manso（2011）的理论，首次提出了度量风险投资失败容忍度的指标，实证检验了风险投资机构的失败容忍度对企业创新的影响。风险投资的数据主要来自于Thomson Venture Economics数据库，样本区间为1980年到2006年。

Manso（2011）指出，管理者往往通过观察创新项目的业绩来判断是否终止此项目，因此可以用管理者终止项目的临界业绩来衡量失败容忍度。对失败较为容忍的管理者能够接受较低的业绩表现，因此会选择比较低的业绩作为退出投资的临界值，而不容忍失败的管理者会选择比较高的临界值。这个设定能够被完美地应用到风险投资的运行框架中。风险投资积极参与到被投公司的日常运营中，通过分阶段注资来实现对项目的监督，并最终决定是继续投资还是终止投资。因此，如果被投公司在得到前几轮投资后并没有达到投资者的阶段性目标，这时投资者会选择继续投资还是终止投资，在一定程度上能够反映出其失败容忍度。

在实证中，由于初创企业的数据并不是强制披露的，我们无法得到被投企业每一阶段的业绩数据，也就无法直接观察到投资者选择终止投资的临界值，但我们可以通过观察风险投资在最终失败的项目上持续的时间来衡量其风险容忍度。从事后看，一个最终失败的项目在运营期间的表现一定不是一帆风顺的，如果风险投资在这种项目上坚持的时间越长，则说明它具有更高的失败容忍度。因此，我们用风险投资在最终失败的项目上的平均投资时间来度量失败容忍度。具体来讲，如图2-1所示，某一风险投资机构在t年的失败容忍度为该机构从t-9年到t年间，对所有最终被清算的投资项目的投资额加权平均投资时间。同样，该风险投资机构在t+s年的失败容忍度为该机构从t+s-9年到t+s年间，对所有最终被清算的投资项目的投资额加权平均投资时间。因为我们用10年期滚动窗口进行计算，所以失败容忍度是随时间而变化的。

接下来，为了检验失败容忍度对企业创新的影响，我们需要将风险投资的失败容忍度与其所投资的最终上市的公司进行匹配。如图2-2所示，假设某一风险投资在t年对某初创公司进行了首轮投资，这家公司随后在t+k年成功上市，那么风险投资对此公司的失败容忍度为该风险投资在t年时的失败容忍度。换言之，风险投资对所投资的IPO公司的失败容忍度为首轮投资该公司时的风险容忍度。在现实中，风险投资多以辛迪加方式进行投资（辛迪加投资占到本文总样本的91%），其中领投的风险投资起主要监督决策作用，因此我们将领投机构的失败容忍度作为主要指标。除此之外，我们还构建了IPO公司的辛迪加失败容忍度，即辛迪加中所有风险投资在首轮投资时的投资额加权平均失败容忍度。在我们的研究样本中，领投机构的平均失败容忍度为3.25年，最长可达7.75年，辛迪加失败容忍度平均为2.97年，这反映出领投机构比辛迪加内其余机构对失败更为容忍。

实证研究发现

在论文中，创新的度量数据主要来自美国国家经济研究局（NBER）所提供的专利引用数据库，数据库中包括年度的授予专利名称、数量，每个专利被引用的次数，专利的申请年份和授予年份等。本文用专利申请年份作为衡量基准年，因为申请年份更能反映企业当年的创新活动。

为了度量上市公司的产出状况，我们从创新产出的数量和质量两个维度进行了测量。第一个维度是企业申请且最终被授予的专利数量，主要测量企业创新产出的数量。虽然这一测量比较直观且容易实施和理解，但是却难以反映专利与专利之间的区别，比如专利是属于领域内突破性的成果还是对已有技术的部分改善。因此为了更加全面地度量企业的创新产出活动，我们在文中使用上市公司专利受到其他公司引用专利的次数度量企业的创新产出质量。将专利数据与风险投资支持的IPO公司进行匹配后，我们发现平均每家公司有3.1个专利、平均每个专利有2.5次引用。

之后，我们用普通最小二乘法（OLS）分析了风险投资失败容忍度与上市企业创新之间的回归模型。在回归模型中加入了上市公司的规模、盈利能力、成长性、研发投入、资本支出等控制变量，同时对行业固定效应以及年份固定效应进行了控制，回归模型如下：

企业创新产出=α+β×失败容忍度+γ×控制变量+固定效应+ε（2-1）

其中，α为截距项，β、γ为系数，ε为随机扰动项。

回归结果如表2-1所示。

表2-1　失败容忍度与企业创新[8]

计量方法介绍

普通最小二乘法

普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，简称OLS）是单一方程线性回归模型最常见、最基本的估计方法，广泛地用于研究解释变量（自变量）对被解释变量（因变量）的影响。最小二乘法是一种线性估计，通过求解一个目标为最小化残差的平方和的最优化问题，得到每个解释变量对应的回归系数。应用最小二乘法，需要随机误差项和自变量满足四个基本的统计假设，这样得到的估计才是线性的、无偏的、有效的。由于最小二乘法的假设非常严格，现实中的数据常常违背某些假设，由此人们在最小二乘法的基础上进行了拓展，以便更好地解决异方差、序列相关等问题。在回归中，一般用对单个系数进行假设检验的方法来检验经济理论及其推论。假设检验的步骤如下：首先根据研究内容做出原假设，记作H0，回归中常作假设为变量系数β=0；随后，选取合适的统计量，由研究样本计算出统计量的值；最后，根据预先给定的显著性水平进行检验，做出拒绝或接受原假设H0的判断。

从回归结果可以发现，领投机构失败容忍度和辛迪加失败容忍度均与被投上市公司的创新产出数量和质量显著正相关。这一结果在我们更换回归模型、失败容忍度构建区间、样本或行业分类标准，加入地区控制变量，以及采用截面回归后仍然稳健。因此，风险投资对失败的容忍能够提高被投资公司的创新活动，支持了Holmstrom（1989）和Manso（2011）的结论。

因果推断

目前我们还不能将失败容忍度和企业创新之间的关系归为因果关系，因为可能存在遗漏变量，同时影响风险投资的投资期限和被投企业的创新活动。为解决潜在的内生性问题[9]，我们首先找出可能存在的遗漏变量，然后利用三种不同的策略实现因果推断。

除了失败容忍度之外，风险投资的投资周期还受其他两个因素的影响。首先，投资周期与风险投资筛选项目的能力有关。风险投资的筛选能力越强，被选择项目事后的创新表现也会越好，而风险投资也有足够的信心等待更长的时间。其次，投资周期受被投资项目运营表现的信息含量影响。被投资项目通过运营表现向投资者传达的信号越清晰，投资者的学习和更新速度会更快，投资期限也会相应缩短，而创新项目的高度不确定性使其传达的信号比较嘈杂、信息含量低。

解决内生性问题的关键在于，被投项目和风险投资的某些特征可能会同时影响风险投资过去的失败项目的投资时间和未来成功项目的创新表现，因此我们可以用风险投资过去的成功项目的投资时间来缓解内生性问题。一家风险投资在同一时期所投资的项目在事前看往往具有相似的特征，不论这些项目最终是成功还是失败，但风险投资过去的成功项目的投资时间并不能反映出它的失败容忍度。因此，如果是被投项目和风险投资的某些特征导致了表2-1的结果，而非失败容忍度，那么用风险投资过去成功项目的投资时间替代失败容忍度进行回归，也应该得到同样的结果。因此，我们采取的第一个识别策略是看风险投资过去对成功项目的投资时间是否影响企业创新。用与失败容忍度相似的方法得到“成功项目投资时间”变量，两个变量的相关系数高达0.5。构造成功项目投资时间与企业创新产出的线性模型，回归结果见下表：

表2-2　成功项目投资时间与企业创新[10]

注：计量结果括号内为稳健性标准误，***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

回归结果表明，风险投资对过去成功项目的投资时间与被投上市公司的创新活动并没有显著相关性，而在控制了成功项目投资时间后，风险容忍度的回归系数仍然显著为正。因此，除失败容忍度之外，其余同时影响成功项目与失败项目投资时间的特征并不能影响被投企业的创新活动。

风险投资的某些特征能够影响其筛选项目的能力，因此我们采取的第二个识别策略是直接控制风险投资和被投企业的特征。本文进一步控制了领投机构的固定效应，以及领投机构随时间变化的累积投资经验。我们从三个角度衡量风险投资的投资经验：一般投资经验、成功投资经验和专业度。具体而言，用投资机构过去十年间投资的企业数、过去十年间募集资金额和从成立开始的经营年数来衡量一般投资经验，用投资机构过去十年间IPO退出的项目数占总投资项目数的比重来衡量成功投资经验，用投资机构过去十年间的投资项目在行业上的集中度和在早期阶段的集中度来衡量专业度。加入这些特征变量后，回归结果如表2-3所示。我们发现在加入这些控制变量后，失败容忍度的回归系数仍然显著为正。

表2-3　控制风险投资的筛选能力[11]

分表A：专利数量

分表B：专利引用次数

注：计量结果括号内为稳健性标准误，***、**、*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

最后，我们用初创企业所面临的失败风险来识别失败容忍度的影响。高失败风险是指，给定企业的创新能力，实现创新目标的可能性较低。在高失败风险的情况下，初创企业更加需要风险投资对失败宽容的态度，即更高的失败容忍度的边际效用。因此，如果我们所定义的失败容忍度确实能够反映风险投资对于失败的态度，而且对失败的容忍能够帮助企业实现创新目标，那么当企业面临更高的失败风险时，风险投资失败容忍对企业创新的边际激励效果应该更强。我们从初创企业的成立初期、发展阶段和所属行业三个角度来界定失败风险。具体而言，企业处于经济衰退时期、运营处于初级阶段，以及所属行业为制药行业等创新难度和成本较高的行业，均可认为企业面临高失败风险。我们得到，在面临高失败风险的企业样本中，失败容忍对企业创新的边际激励效果更强，这个结果验证了我们的观点。