戚湧,陳 尚
(南京理工大學經(jīng)濟管理學院,江蘇 南京 210094)
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創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響
戚湧,陳尚
(南京理工大學經(jīng)濟管理學院,江蘇南京210094)
本文收集2009—2013年所有聯(lián)合投資事件,運用社會網(wǎng)絡分析方法構建創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡。選擇2014年1月到2015年6月(滯后期為1.5年)IPO且有創(chuàng)業(yè)投資的企業(yè)作為樣本,構建企業(yè)創(chuàng)新績效評價指標體系,基于DEA方法進行績效評價。研究創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中投資機構位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響及產(chǎn)生原因,并進行強度測試,最后提出對策建議。
創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡;位置屬性;社會網(wǎng)絡分析;創(chuàng)新績效
中國經(jīng)濟進入新常態(tài),依靠要素驅動、投資驅動的增長方式不可持續(xù),要大力實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略,實現(xiàn)經(jīng)濟轉型升級。創(chuàng)業(yè)投資作為一項金融制度安排,對提高企業(yè)創(chuàng)新能力、推進科技成果轉化具有重要作用。創(chuàng)業(yè)投資在中國發(fā)展迅速,多家創(chuàng)業(yè)投資機構聯(lián)合投資企業(yè)日趨普遍,創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的形成有利于降低投資機構交易成本,減少信息不確定性,實現(xiàn)創(chuàng)新資源共享,為企業(yè)提供更多增值服務。創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中,投資機構在網(wǎng)絡中的位置差異使得其權利和地位不同,獲取的信息和資源不同,對企業(yè)創(chuàng)新績效影響也不同。創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的研究成為一個熱點,開展創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性與企業(yè)創(chuàng)新績效的實證研究具有重要的學術價值。
創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡定義有兩種,一種認為是創(chuàng)業(yè)投資機構聯(lián)合投資形成的橫向辛迪加網(wǎng)絡[1-4];另一種認為是所有與創(chuàng)業(yè)投資有關的利益相關者形成的合作關系網(wǎng)絡,包括創(chuàng)業(yè)投資機構和企業(yè)、券商、會計師事務所、律師事務所、投資銀行、大學、政府等[5-7]。如表1 所示,本文采用第一種定義。
Hochberg[3]認為創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡具有資源和信息共享功能,創(chuàng)業(yè)投資機構網(wǎng)絡中心性越高,其投資企業(yè)通過IPO或其他方式退出的概率就越大。Sarrkar M B[8]認為創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡是企業(yè)獲得多元化信息、知識和資源,幫助提升競爭力的主要渠道。Abell和Nisar[9]對創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡進行分析,發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資機構的度數(shù)中心性、中介中心性對投資績效有積極影響。黨興華[10]等研究發(fā)現(xiàn)風險投資機構的網(wǎng)絡中心性越高,成功退出的可能性越大。
表1 創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡研究概述
綜上所述,國內外研究認為創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的形成對創(chuàng)業(yè)投資機構績效和企業(yè)成長有一定促進作用。然而,目前有關創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效影響的研究很少。本文基于社會網(wǎng)絡分析方法構建創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡,利用DEA方法進行企業(yè)創(chuàng)新績效評價,實證分析創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。
2.1創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡構建
統(tǒng)計2009—2013年521次聯(lián)合創(chuàng)業(yè)投資事件,涉及372家投資機構,包括VC、PE和券商直投等,數(shù)據(jù)來源于清科數(shù)據(jù)庫。構建372×372階的對稱矩陣,矩陣中的行和列均表示投資機構,若任意兩個機構i、j至少聯(lián)合投資過一家企業(yè),則記Xij=1(i≠j),沒有則記Xij=0。
假設創(chuàng)新產(chǎn)出滯后期為1.5年,2014年到2015年6月,該創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡有72家投資機構對所有IPO公司中的75家進行了投資。對72家創(chuàng)業(yè)投資機構的網(wǎng)絡位置屬性進行測算,得到指標值如表2所示。
2.2企業(yè)創(chuàng)新績效評價
研究上述72家創(chuàng)業(yè)投資機構在網(wǎng)絡中的位置屬性是否會對所投企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響,需要對企業(yè)創(chuàng)新績效進行評價。構建企業(yè)創(chuàng)新績效評價指標體系,如表3所示。
表2 72家投資機構的位置屬性相關指標
表3 企業(yè)創(chuàng)新績效評價指標體系
基于DEA方法的C2F模型對企業(yè)創(chuàng)新績效進行評價,得到企業(yè)創(chuàng)新績效如表4所示。
3.1樣本選取
由于不同創(chuàng)業(yè)機構投資企業(yè)的行業(yè)不同,創(chuàng)新績效也不同。為了排除行業(yè)屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,從75家企業(yè)中選取信息技術和生物制藥企業(yè),組成兩個分析樣本,樣本一是32家創(chuàng)業(yè)投資機構和其投資的信息技術企業(yè),樣本二是22家創(chuàng)業(yè)投資機構和其投資的生物制藥企業(yè)。
表4 75家企業(yè)創(chuàng)新績效值
3.2變量測量
(1)被解釋變量。將企業(yè)創(chuàng)新績效作為被解釋變量。企業(yè)創(chuàng)新績效有兩種表示方法,一是用企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出值表示,如新產(chǎn)品增加值、授權發(fā)明專利等;二是用企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率表示。本文選取創(chuàng)新投入產(chǎn)出效率來代表企業(yè)創(chuàng)新績效。
(2)解釋變量。將網(wǎng)絡中心性作為解釋變量。創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中心性有多種指標表示,其中特征向量中心性代表投資機構在網(wǎng)絡中的地位和權力,是對在創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中地位的整體衡量,本文選取特征向量中心性作為解釋變量。
(3)控制變量。為了控制其他因素的影響,選擇4個變量作為創(chuàng)業(yè)投資機構的控制變量:①資產(chǎn)規(guī)模,表示投資機構的資金實力;②從業(yè)時間,從業(yè)時間表示投資機構的資歷和經(jīng)驗;③持股比例,表示投資機構對企業(yè)的資金投入程度;④所有權性質,表示投資機構屬于外資還是國有。
3.3研究假設
通過國內外研究現(xiàn)狀分析和變量界定,做出以下假設:
(1)假設H1:創(chuàng)業(yè)投資機構中心性越高,企業(yè)創(chuàng)新績效越大。
中心性代表投資機構在創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中的作用和地位,投資機構作用越大,地位越重要,網(wǎng)絡影響力就越大,其投資的企業(yè)創(chuàng)新績效應該也越大。
(2)假設H2:創(chuàng)業(yè)投資機構資產(chǎn)規(guī)模越大,企業(yè)創(chuàng)新績效越大。
投資機構資產(chǎn)規(guī)模越大,擁有資金越多,社會關系越廣泛,對投資企業(yè)提供的增值服務就越多,其投資的企業(yè)創(chuàng)新績效應該也越大。
(3)假設H3:創(chuàng)業(yè)投資機構從業(yè)時間越長,企業(yè)創(chuàng)新績效越大。
投資機構從業(yè)時間越長,資歷越老,其從事創(chuàng)業(yè)投資的經(jīng)驗越豐富,業(yè)務能力越強,對投資企業(yè)提供的增值服務就越多,其投資的企業(yè)創(chuàng)新績效應該也越大。
(4)假設H4:創(chuàng)業(yè)投資機構持股比例越高,企業(yè)創(chuàng)新績效越大。
投資機構持股比例越大,對企業(yè)的資金投入越多,提供的增值服務就越多,其投資的企業(yè)創(chuàng)新績效應該也越大。
(5)假設H5:創(chuàng)業(yè)投資機構為外資或國有的,企業(yè)創(chuàng)新績效越大。
外資投資機構往往資金雄厚、投資經(jīng)驗豐富,可能比本土投資機構更能促進企業(yè)創(chuàng)新績效提高;國有投資機構由于具有政府背景,規(guī)模一般較大,擁有的創(chuàng)新資源較多,其投資的企業(yè)創(chuàng)新績效應該也越大。
3.4建立模型
為了研究投資機構與其投資企業(yè)創(chuàng)新績效的關系,將投資機構資產(chǎn)規(guī)模對數(shù)LogA、從業(yè)時間Year、持股比例Share、所有權性質Character(其中國有或外資投資機構設為1,其他為0)這4個變量作為控制變量,投資機構特征向量中心性Eigenvector作為自變量,投資企業(yè)的平均績效AvgPerf作為因變量,構建多元回歸模型:
AvgPerf=α+β1Eigenvector+β2LogA+β3Year+β4Share+β5Character+ε
其中α為常數(shù)項,ε為殘差。
3.5實證結果與分析
使用Eviews6.1軟件,采用最小二乘法進行回歸。結果如下:
(1)樣本1:回歸模型的F檢驗在1%的水平下顯著,說明模型設置合理,通過檢驗。R2=0.643,說明模型擬合優(yōu)度較好。變量統(tǒng)計結果如表5所示。
表5 樣本1的多元統(tǒng)計結果
注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著。
通過表5發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的特征向量中心性的相關系數(shù)為0.020,在1%的水平下顯著,說明投資機構特征向量中心性對其投資企業(yè)的創(chuàng)新績效具有正的影響。這是由于特征向量中心性反映投資機構在網(wǎng)絡中的權力和地位,特征向量中心性越大,越易獲得網(wǎng)絡中的信息和資源,對提高企業(yè)創(chuàng)新績效有幫助,假設H1得到支持。資產(chǎn)規(guī)模相關系數(shù)為0.406,在1%的水平下顯著,說明投資機構資金實力越強、人脈資源越多,其對企業(yè)提供更多的增值服務,企業(yè)的創(chuàng)新績效更好,假設H2得到支持。而從業(yè)時間、持股比例和所有權性質等沒有通過顯著性檢驗,說明從業(yè)時間長短、持股比例大小以及外資和國有投資機構所有權性質等對企業(yè)創(chuàng)新績效影響不明顯,假設H3、H4、H5不成立。
(2)樣本2:回歸模型的F檢驗在1%的水平下顯著,說明模型設置合理,通過檢驗。R2=0.438,說明模型擬合優(yōu)度較好。變量的統(tǒng)計結果如表6所示。
表6 樣本2的多元統(tǒng)計結果
注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著。
通過表6發(fā)現(xiàn),創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的特征向量中心性的相關系數(shù)為0.015,在5%的水平下顯著。說明投資機構特征向量中心性對其所投資企業(yè)的創(chuàng)新績效具有正的影響,假設H1得到支持。而從業(yè)時間、持股比例、所有權性質、資產(chǎn)規(guī)模等則沒有通過顯著性檢驗,假設H2、H3、H4、H5不成立。
3.6強度測試
通過上面分析,發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性指標中的特征向量中心性不同,企業(yè)創(chuàng)新績效也不同,這兩者為正相關關系,即投資機構中心性越高,企業(yè)創(chuàng)新績效越高。那么這一結論是否一定成立呢?由于權力指數(shù)(Bonacich Power)也是一個創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性的相關指標,把特征向量中心性指標改為權力指數(shù),再次對樣本進行回歸分析,對結論進行強度測試。實證結果如下:
(1)樣本1:回歸模型的F檢驗在1%的水平下顯著,說明模型設置合理,通過檢驗。R2=0.656,說明模型擬合優(yōu)度較好。權力指數(shù)相關系數(shù)為0.012,T=4.124,P=0.0003,通過1%的顯著性水平檢驗。
(2)樣本2:回歸模型的F檢驗在5%的水平下顯著,說明模型設置合理,通過檢驗。R2=0.510,說明模型擬合優(yōu)度較好。權力指數(shù)相關系數(shù)為0.012,T=3.330,P=0.004,通過1%的顯著性水平檢驗。
通過把特征向量中心性指標改為權力指數(shù)進行分析,發(fā)現(xiàn)投資機構權力指數(shù)對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響依然存在,且影響為正??梢缘贸鼋Y論:投資機構在創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中的位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響,特征向量中心性和權力指數(shù)越大,投資企業(yè)創(chuàng)新績效越好。
通過對創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡位置屬性的特征向量中心性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響進行實證分析,并用權力指數(shù)進行強度測試,發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡的位置屬性對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正的影響,投資機構網(wǎng)絡特征向量中心性和權力指數(shù)越大,企業(yè)創(chuàng)新績效越好。為了提升企業(yè)創(chuàng)新績效,建議:①企業(yè)應充分重視吸引創(chuàng)業(yè)投資,并選擇在創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡中處于中心和活躍位置,有較好業(yè)績的投資機構投資;②投資機構應積極參與創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡建設,提升自身在網(wǎng)絡中的作用,獲得更多創(chuàng)新資源,幫助企業(yè)提高創(chuàng)新績效;③政府應大力發(fā)展多元化創(chuàng)業(yè)投資,予以政策支持和制度保證,構建良好的創(chuàng)業(yè)投資市場體系,做好市場監(jiān)管;④積極推動社會創(chuàng)業(yè)投資行業(yè)自律,確保投資機構健康發(fā)展,形成良好的創(chuàng)業(yè)投資網(wǎng)絡協(xié)同治理體系。
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(責任編輯沈蓉)
Impact of Venture Capital Network Position Property on Innovation Performance of Enterprise
Qi Yong,Chen Shang
(School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)
We collect all the occurred joint investment during the period from 2009 to 2013,construct a venture capital network by social network analysis method.We choose the enterprises which are supported by the VC and initial public offer during January 2014 and June 2015(the lag period is 1.5 years),construct the performance evaluation index system,use DEA to calculate the innovation performance.Our purpose is to research how the network position property of venture capital affects innovation performance of IPO enterprise,as well as the causes of the effect,and then we carry out a robust test to verify the conclusion.Finally,we put forward some countermeasures to promote enterprise innovation performance.
Venture capital network;Position property;Social network analysis;Innovation performance
江蘇省科協(xié)調研課題“新常態(tài)下江蘇產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新模式和機制研究”(201509),江蘇省教育科學規(guī)劃重點課題“高校協(xié)同創(chuàng)新模式與機制研究”(B-b201301022),江蘇省“333工程”科研資助計劃“江蘇省科技鎮(zhèn)長團工作績效評估”(20140076)、“江蘇開發(fā)園區(qū)人才競爭力評價研究”(BRA2015541)。
2015-10-20
戚湧(1970-),男,江蘇泰州人,博士,教授、博士生導師;研究方向:創(chuàng)新管理。
F204
A