基于实物期权的新技术投资评估与决策研究：竞争激烈程度测量

第二节　概念量表测度

一、被解释变量

本研究中，被解释变量为企业在新技术投资中的实际决策。在理论模型中，新技术投资决策最终表现为决策者基于对收益与预期剩余完成成本（V－K）之间的关系选择要么以最大投资率投资（V≥V＊（K））要么完全不投资（V＜V＊（K）），这个结论是在假定企业不存在停启成本和没有融资约束的条件下推导得来。在企业实际投资决策中，由于项目停止或重新启动都需要一定成本，除非彻底放弃项目，否则企业不会完全停止投资而是会减少投资或最低限度投资以维持项目。同样，考虑到企业在项目进展中仍然会有资金进入，与模型中以最大投资率投资对应的投资实际是企业按原计划投资或增加投资来加快项目进展。在问卷中用（暂时）停止投资、减少投资、按计划投资和增加投资四个选项来区分企业的实际投资决策。本研究采用Logistic回归模型，要求因变量为0－1变量，即要求结果为两种情况，发生（因变量＝1）或未发生（因变量＝0）。我们把按计划投资或增加投资的选择归为投资发生决策，而（暂时）停止与减少投资选项归为投资未发生决策，与假设对应。

二、解释变量

本研究中，解释变量为企业外部不确定性和项目内部的技术不确定性，前者具体包括市场、政策法规与投入成本不确定性。

（一）外部不确定性

现有文献对于市场不确定性的内涵界定因其研究目的而异，在新技术或新产品开发研究中主要从顾客和市场两个角度来进行界定和测度。其中苏德与桑（Souder ＆Song，1998）认为市场不确定性源于企业无法对未来的产品需求、顾客偏好和价格等市场因素做出准确判断；莫尔（2002）则认为市场不确定性是指某一技术能够满足的客户需求类型和内容的模糊性，是由消费者对新技术所能满足需要的程度的担心、不确定和疑虑引起的；霍斯金森与布森尼蒂兹（Hoskisson ＆Busenitz，2001）把市场不确定性界定为缺少和不知道有关特定市场未来发展方向的相关信息；塔蒂康达和蒙托亚－外斯（Tatikonda ＆Montoya－Weiss，2001）则把市场不确定性等同于市场新度（Market Newness），即企业对新产品市场的熟悉程度；科马克和韦尔甘蒂（Cormack ＆Verganti，2003）认为市场不确定性就是外部环境中顾客需求的不确定性；卡兰托内、噶尔西和德容格（Calantone，Garcia ＆Droege，2003）在研究新产品开发时认为，当企业没有能力预测市场的快速变化时就具有较高程度的市场不确定性；路德维希·比斯迪乐（Ludwig Bstieler，2005）则从新市场发展的未预期性与不稳定性两个维度来测度市场不确定性。在实物期权分析框架内，市场不确定性强调企业无法准确预测或判断影响新技术未来收益的各种要素的程度与变化。结合以上文献及其测度量表，本研究从顾客需求的不确定性或模糊性与新技术市场发展的不可预测性两方面进行测度。

在宏观经济研究中，政策不确定性是指国家长期内货币、财政或贸易政策等的变动的频繁性，往往被用来研究与长期总投资的关系（Byeongju Jeong，2002；Sudsawasd，2006）。本研究集中于新技术投资项目层面的研究，政策或法规不确定性主要表现为在特定期间内对新技术预期收益有影响的政策、法规或标准的颁布与实施的不确定性。由于对不同行业或具体类型的企业来说，影响技术的政策法规也具有较大差异性，本研究对政策法规不确定性的测度并不考虑具体的形式和内容，而仅测度该不确定性的存在性。

投入成本不确定性在现有文献中并没有太多涉及，但该概念具有非常直白与清晰的界定，本研究用与新技术开发相关的研发人员薪资与投入设备或材料价格的波动性对其进行衡量。

（二）（内部）技术不确定性

技术不确定性在创新研究中得到了广泛的讨论，从不同研究目的出发有不同的界定与测量角度。根据吴灿英（2006）的综述与对相关文献的整理，技术不确定性的界定与测量主要体现在以下四个方面。

1．技术环境角度

尤尔科维奇（Jurkovich，1974）、吉福德（Gifford，1979）和米利肯（Milliken，1987）认为技术不确定性是指人们不能完全了解或准确预测与新技术或新产品开发项目决策有关的技术环境。同样，桑与蒙托亚－外斯（Song ＆Montoya－Weiss，2001）也把技术不确定性定义为企业没有能力完全理解或准确预测技术环境的某些方面。(www.xing528.com)

2．技术信息缺乏角度

苏德、谢尔曼和戴维斯－库珀（Souder，Sherman ＆Davis－Cooper，1998）认为，技术不确定性表现为企业缺乏相关技术知识与信息，即对技术不够理解。

3．技术新颖度

陈等（Chen et al，2005）把技术不确定性定义为技术新度，提出用技术新度来测量技术不确定性；塔蒂康达和蒙托亚－外斯（2001）则把技术不确定性等同于产品新度和工艺新度。

4．技术效果角度

莫尔（2002）认为技术不确定性主要体现为企业无法准确判断新技术能否达到期望的效率。

在实物期权分析框架内，技术不确定性表示企业对影响成本的技术性问题以及自身解决技术问题的能力没有把握。新颖性或复杂性等技术特质本身很难直接衡量不确定性的大小，只能依赖于特定时刻企业对不确定程度的主观感知。结合以上分析，本研究从企业对遇到的技术问题本身与对项目完成后技术预期效能的具体感知的角度对技术不确定性进行测量。

三、调节变量

本研究中，模型的调节变量为竞争激烈程度、学习能力与投资不可逆性，这三个概念分别在产业组织、知识管理与实物期权研究中得到过广泛讨论与分析。

首先，竞争激烈程度取决于企业的数量与竞争方式。本研究用企业的竞争者数量和先发优势及产品的可替代程度来测量新技术投资环境下的竞争激烈程度。其次，本研究的学习能力概念包含理论模型中学习能力、累积与边际学习效应三个概念的综合且主要指对技术知识的学习。本研究用企业相对于行业平均水平的研发能力、以往的研发经验与当前阶段的知识积累来衡量针对技术不确定性的学习能力概念。最后，现有文献中往往运用有关企业整体的财务数据来测度总投资的不可逆程度，本质上是对投资残值（Salvage Value）的测量，这和项目失败可获得的终止价值具有相同的含义。基于相关分析，本研究用项目终止或失败后剩余设备、材料的转售价值和对企业其他项目的有用性来测度有形资本投入的不可逆程度，用项目累积知识的贬值和对企业其他项目的有用性来测度无形资本投资的不可逆程度。

四、控制变量

由于本研究的对象是企业创新过程中的微观投资决策，在特定阶段的不确定环境下，具有不同研发投入的企业其投资决策行为也可能会存在差异。研发投入力度越大的企业，企业内部创新活动越频繁或创新程度越高，在面临不同性质与类型的不确定性时，其具体的投资决策可能会不同于那些研发投入较少的弱创新或非创新型企业。因此，本研究把研发投入强度作为控制变量纳入模型进行分析，其具体形式为一个虚拟变量（Dummy Variable），当企业研发投入比重大于5%时，则该控制变量为1，小于5%时取值为零。