创业投资网络位置属性对企业创新绩效的影响

戚湧，陈　尚

(南京理工大学经济管理学院，江苏　南京　210094)



创业投资网络位置属性对企业创新绩效的影响

戚湧，陈尚

(南京理工大学经济管理学院，江苏南京210094)

本文收集2009—2013年所有联合投资事件，运用社会网络分析方法构建创业投资网络。选择2014年1月到2015年6月(滞后期为1.5年)IPO且有创业投资的企业作为样本，构建企业创新绩效评价指标体系，基于DEA方法进行绩效评价。研究创业投资网络中投资机构位置属性对企业创新绩效的影响及产生原因，并进行强度测试，最后提出对策建议。

创业投资网络；位置属性；社会网络分析；创新绩效

中国经济进入新常态，依靠要素驱动、投资驱动的增长方式不可持续，要大力实施创新驱动发展战略，实现经济转型升级。创业投资作为一项金融制度安排，对提高企业创新能力、推进科技成果转化具有重要作用。创业投资在中国发展迅速，多家创业投资机构联合投资企业日趋普遍，创业投资网络的形成有利于降低投资机构交易成本，减少信息不确定性，实现创新资源共享，为企业提供更多增值服务。创业投资网络中，投资机构在网络中的位置差异使得其权利和地位不同，获取的信息和资源不同，对企业创新绩效影响也不同。创业投资网络的研究成为一个热点，开展创业投资网络位置属性与企业创新绩效的实证研究具有重要的学术价值。

1　国内外研究现状

创业投资网络定义有两种，一种认为是创业投资机构联合投资形成的横向辛迪加网络[1-4]；另一种认为是所有与创业投资有关的利益相关者形成的合作关系网络，包括创业投资机构和企业、券商、会计师事务所、律师事务所、投资银行、大学、政府等[5-7]。如表1 所示，本文采用第一种定义。

Hochberg[3]认为创业投资网络具有资源和信息共享功能，创业投资机构网络中心性越高，其投资企业通过IPO或其他方式退出的概率就越大。Sarrkar M B[8]认为创业投资网络是企业获得多元化信息、知识和资源，帮助提升竞争力的主要渠道。Abell和Nisar[9]对创业投资网络进行分析，发现创业投资机构的度数中心性、中介中心性对投资绩效有积极影响。党兴华[10]等研究发现风险投资机构的网络中心性越高，成功退出的可能性越大。

表1　创业投资网络研究概述

综上所述，国内外研究认为创业投资网络的形成对创业投资机构绩效和企业成长有一定促进作用。然而，目前有关创业投资网络位置属性对企业创新绩效影响的研究很少。本文基于社会网络分析方法构建创业投资网络，利用DEA方法进行企业创新绩效评价，实证分析创业投资网络位置属性对企业创新绩效的影响。

2　创业投资网络构建与企业创新绩效评价

2.1创业投资网络构建

统计2009—2013年521次联合创业投资事件，涉及372家投资机构，包括VC、PE和券商直投等，数据来源于清科数据库。构建372×372阶的对称矩阵，矩阵中的行和列均表示投资机构，若任意两个机构i、j至少联合投资过一家企业，则记Xij=1(i≠j)，没有则记Xij=0。

假设创新产出滞后期为1.5年，2014年到2015年6月，该创业投资网络有72家投资机构对所有IPO公司中的75家进行了投资。对72家创业投资机构的网络位置属性进行测算，得到指标值如表2所示。

2.2企业创新绩效评价

研究上述72家创业投资机构在网络中的位置属性是否会对所投企业创新绩效产生影响，需要对企业创新绩效进行评价。构建企业创新绩效评价指标体系,如表3所示。

表2　72家投资机构的位置属性相关指标

表3　企业创新绩效评价指标体系

基于DEA方法的C2F模型对企业创新绩效进行评价，得到企业创新绩效如表4所示。

3　实证分析

3.1样本选取

由于不同创业机构投资企业的行业不同，创新绩效也不同。为了排除行业属性对企业创新绩效的影响，从75家企业中选取信息技术和生物制药企业，组成两个分析样本，样本一是32家创业投资机构和其投资的信息技术企业，样本二是22家创业投资机构和其投资的生物制药企业。

表4　75家企业创新绩效值

3.2变量测量

(1)被解释变量。将企业创新绩效作为被解释变量。企业创新绩效有两种表示方法，一是用企业创新产出值表示，如新产品增加值、授权发明专利等；二是用企业创新投入产出效率表示。本文选取创新投入产出效率来代表企业创新绩效。

(2)解释变量。将网络中心性作为解释变量。创业投资网络中心性有多种指标表示，其中特征向量中心性代表投资机构在网络中的地位和权力，是对在创业投资网络中地位的整体衡量，本文选取特征向量中心性作为解释变量。

(3)控制变量。为了控制其他因素的影响，选择4个变量作为创业投资机构的控制变量：①资产规模，表示投资机构的资金实力；②从业时间，从业时间表示投资机构的资历和经验；③持股比例，表示投资机构对企业的资金投入程度；④所有权性质，表示投资机构属于外资还是国有。

3.3研究假设

通过国内外研究现状分析和变量界定，做出以下假设：

(1)假设H1：创业投资机构中心性越高，企业创新绩效越大。

中心性代表投资机构在创业投资网络中的作用和地位，投资机构作用越大，地位越重要，网络影响力就越大，其投资的企业创新绩效应该也越大。

(2)假设H2：创业投资机构资产规模越大，企业创新绩效越大。

投资机构资产规模越大，拥有资金越多，社会关系越广泛，对投资企业提供的增值服务就越多，其投资的企业创新绩效应该也越大。

(3)假设H3：创业投资机构从业时间越长，企业创新绩效越大。

投资机构从业时间越长，资历越老，其从事创业投资的经验越丰富，业务能力越强，对投资企业提供的增值服务就越多，其投资的企业创新绩效应该也越大。

(4)假设H4：创业投资机构持股比例越高，企业创新绩效越大。

投资机构持股比例越大，对企业的资金投入越多，提供的增值服务就越多，其投资的企业创新绩效应该也越大。

(5)假设H5：创业投资机构为外资或国有的，企业创新绩效越大。

外资投资机构往往资金雄厚、投资经验丰富，可能比本土投资机构更能促进企业创新绩效提高；国有投资机构由于具有政府背景，规模一般较大，拥有的创新资源较多，其投资的企业创新绩效应该也越大。

3.4建立模型

为了研究投资机构与其投资企业创新绩效的关系，将投资机构资产规模对数LogA、从业时间Year、持股比例Share、所有权性质Character(其中国有或外资投资机构设为1，其他为0)这4个变量作为控制变量，投资机构特征向量中心性Eigenvector作为自变量，投资企业的平均绩效AvgPerf作为因变量，构建多元回归模型：

AvgPerf=α+β1Eigenvector+β2LogA+β3Year+β4Share+β5Character+ε

其中α为常数项，ε为残差。

3.5实证结果与分析

使用Eviews6.1软件，采用最小二乘法进行回归。结果如下：

(1)样本1：回归模型的F检验在1%的水平下显著，说明模型设置合理，通过检验。R2=0.643，说明模型拟合优度较好。变量统计结果如表5所示。

表5　样本1的多元统计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

通过表5发现，创业投资网络的特征向量中心性的相关系数为0.020，在1%的水平下显著，说明投资机构特征向量中心性对其投资企业的创新绩效具有正的影响。这是由于特征向量中心性反映投资机构在网络中的权力和地位，特征向量中心性越大，越易获得网络中的信息和资源，对提高企业创新绩效有帮助，假设H1得到支持。资产规模相关系数为0.406，在1%的水平下显著，说明投资机构资金实力越强、人脉资源越多，其对企业提供更多的增值服务，企业的创新绩效更好，假设H2得到支持。而从业时间、持股比例和所有权性质等没有通过显著性检验，说明从业时间长短、持股比例大小以及外资和国有投资机构所有权性质等对企业创新绩效影响不明显，假设H3、H4、H5不成立。

(2)样本2：回归模型的F检验在1%的水平下显著，说明模型设置合理，通过检验。R2=0.438，说明模型拟合优度较好。变量的统计结果如表6所示。

表6　样本2的多元统计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平下显著。

通过表6发现，创业投资网络的特征向量中心性的相关系数为0.015，在5%的水平下显著。说明投资机构特征向量中心性对其所投资企业的创新绩效具有正的影响，假设H1得到支持。而从业时间、持股比例、所有权性质、资产规模等则没有通过显著性检验，假设H2、H3、H4、H5不成立。

3.6强度测试

通过上面分析，发现创业投资网络位置属性指标中的特征向量中心性不同，企业创新绩效也不同，这两者为正相关关系，即投资机构中心性越高，企业创新绩效越高。那么这一结论是否一定成立呢？由于权力指数(Bonacich Power)也是一个创业投资网络位置属性的相关指标，把特征向量中心性指标改为权力指数，再次对样本进行回归分析，对结论进行强度测试。实证结果如下：

(1)样本1：回归模型的F检验在1%的水平下显著，说明模型设置合理，通过检验。R2=0.656，说明模型拟合优度较好。权力指数相关系数为0.012，T=4.124，P=0.0003，通过1%的显著性水平检验。

(2)样本2：回归模型的F检验在5%的水平下显著，说明模型设置合理，通过检验。R2=0.510，说明模型拟合优度较好。权力指数相关系数为0.012，T=3.330，P=0.004，通过1%的显著性水平检验。

通过把特征向量中心性指标改为权力指数进行分析，发现投资机构权力指数对企业创新绩效的影响依然存在，且影响为正。可以得出结论：投资机构在创业投资网络中的位置属性对企业创新绩效产生影响，特征向量中心性和权力指数越大，投资企业创新绩效越好。

4　结论与对策建议

通过对创业投资网络位置属性的特征向量中心性对企业创新绩效的影响进行实证分析，并用权力指数进行强度测试，发现创业投资网络的位置属性对企业创新绩效具有正的影响，投资机构网络特征向量中心性和权力指数越大，企业创新绩效越好。为了提升企业创新绩效，建议：①企业应充分重视吸引创业投资，并选择在创业投资网络中处于中心和活跃位置，有较好业绩的投资机构投资；②投资机构应积极参与创业投资网络建设，提升自身在网络中的作用，获得更多创新资源，帮助企业提高创新绩效；③政府应大力发展多元化创业投资，予以政策支持和制度保证，构建良好的创业投资市场体系，做好市场监管；④积极推动社会创业投资行业自律，确保投资机构健康发展，形成良好的创业投资网络协同治理体系。

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[2]SORENSON O,STUART T E.Syndication networks and the spatial distribution of venture capital investments[J].American journal of sociology,2001,106(6)：1546-1588.

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[10]党兴华，董建卫，吴红超.风险投资机构的网络位置与成功退出[J].南开管理评论,2011,14(2):82-91.

(责任编辑沈蓉)

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

江苏省科协调研课题“新常态下江苏产业协同创新模式和机制研究”(201509)，江苏省教育科学规划重点课题“高校协同创新模式与机制研究”(B-b201301022)，江苏省“333工程”科研资助计划“江苏省科技镇长团工作绩效评估”(20140076)、“江苏开发园区人才竞争力评价研究”(BRA2015541)。

2015-10-20

戚湧(1970-)，男，江苏泰州人，博士，教授、博士生导师;研究方向：创新管理。

F204

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