企业如何从集聚经济中获益？
——企业家的作用
2019-03-05 02:38张萃
暨南学报(哲学社会科学版) 2019年1期
张 萃
一、问题的提出
企业家对企业从集聚经济中的受益程度会产生多大的影响？长期以来，这一问题一直被研究者所忽略。现有文献主要从企业、行业以及城市层面来研究集聚经济与企业绩效之间的关系，却鲜有关注企业家个体对这一关系的影响。然而企业界的大量现实经历表明，作为领导者，企业家在企业战略选择与制定中起着决定性作用，并且具有强烈的个人风格，因而在企业身上烙下了个人印记。以Hambrick等学者为代表的高阶理论(the Upper Echelon Theory)指出，企业组织的结果——无论是战略性还是有效性——都反映出企业家的价值观和认知基础，而企业家的价值观和认知基础又是由其年龄、受教育程度等一系列背景特征所塑造的，因此企业家自身特征是影响企业战略决策的重要因素。围绕高阶理论的大量实证研究也证实了，企业的创新与研发、多元化、国际化等行为策略与企业家特征之间存在着明确而确定的联系。
然而值得注意的是，关于企业家对集聚经济与企业绩效关系影响的研究，迄今总体上尚属空白。我们知道，无论是新经济地理学模型还是新增长理论的推论，都认为企业集聚及与之联系的收益递增往往是企业发展的最大动力源泉。近期的理论与实证研究则进一步揭示，地理上的接近性或者说“在那里”并不是企业从集聚经济中受益的充分必要条件。集聚经济尤其是知识溢出促进企业发展的一个关键前提是，企业必须具有从外部环境获取知识并将其有效整合到内部知识生产过程中的能力。作为企业的领导者、战略决策者以及企业组织与外部环境之间的信息处理中心，企业家无疑会通过其行为和所制定的战略政策，对企业获取、处理和整合外部知识与资源的能力产生影响，进而影响企业从集聚经济中的受益程度。有鉴于此，本文将从一个较新的企业家个体视角切入，探讨企业家特征对集聚经济与企业绩效关系的影响问题。
具体来讲，我们选取企业家的年龄、受教育程度、任职年限和性别四个塑造企业家价值观、认知取向和信息处理能力的主要特征来构建理论分析框架，研究企业家特征如何对企业从集聚经济中的受益程度产生影响。在此基础上，我们以中国软件信息技术服务业作为研究对象，就理论分析所得出的假说进行实证检验。
之所以选择软件信息技术服务业，主要出于以下考虑。现有关于集聚经济与企业绩效的研究主要集中在制造业，针对服务业的研究并不多见，更鲜有微观服务企业层面的研究。事实上，大量的研究文献均发现，作为知识密集型服务业(Knowledge Intensive Business Services, KIBS)中增长最快、在打造城市竞争力中发挥重要作用的软件信息技术服务业，已成为各国在知识经济中大力发展的战略性新兴行业。从新经济地理学的视角来看，这一行业不仅在空间上高度集聚，主要集中在城市，而且相对于其他传统服务行业而言，软件信息技术服务业集聚中的知识溢出也尤为突出。对处于创新频率高、竞争激烈环境中的软件信息技术服务企业而言，能否有效地从外界获取、吸收和应用知识资源对于提升企业绩效和保持竞争优势起着至关重要的作用。因此，软件信息技术服务业自然是研究集聚经济尤其是知识溢出与企业绩效的理想样本。对影响软件信息技术服务企业从集聚经济中受益的因素进行考察，除了具有重要的现实意义外，也是对现有文献的一个有益补充。
事实上，Glaeser、Rosenthal和Strange三位学者在对城市经济学现有研究文献的综述中指出，企业家对其经营的企业和当地经济产生着重要影响，但长期以来却被现代城市经济学研究所忽略。本文的创新，就在于尝试性地将高阶理论引入到新经济地理学领域，考察企业家个体因素在帮助企业从集聚经济中受益的作用。这样一种研究不仅有助于梳理企业家特征、集聚经济与企业绩效三者之间的逻辑联系与作用机理，深化我们对企业家作用的认识，也为分析企业从集聚经济中受益的差异性问题提供了一个新视野。
二、理论框架与假说提出
新古典经济学对于企业的研究通常有个暗含的假定，这便是企业家的同质性，即假定所有企业的企业家是无差异的。在这一假定前提下，不同的企业家可以看作是彼此的完全替代者，企业家对企业的行为活动没有任何影响。然而现实世界并非如此，企业家在价值观念、风险偏好、技能等方面存在着众多特性差异。高阶理论认为，对于一个有限理性的企业家而言，面对复杂的内外部环境，信息量远超出他的理解领悟范围，企业家往往利用现有的认知基础和价值观来进行问题识别、信息处理和决策制定。因此，企业组织的战略选择和结果反映出企业家个人的价值观与认知基础。换句话说，企业的行为与绩效在很大程度上是负责制定战略决策的企业家的函数。由于企业家个人的价值观与认知基础又是从包括培训和背景在内的经历逐渐形成发展而来的，因此人口特征塑造企业家的价值观和认知基础，进而影响企业家所做出的战略决策。
图1 理论框架
在上述理论基础上，我们可以构建一个关于企业家特征、集聚经济与企业绩效的理论分析框架。如图1所示，前已提及，集聚经济尤其是知识溢出促进企业绩效的一个重要前提条件是，企业必须拥有从外部环境获取知识并将其有效整合到内部知识生产过程中的能力。作为企业的领导者、战略决策者以及企业与外部环境之间的信息处理中心，企业家无疑会通过其行为和所制定的战略政策，对企业获取、处理和整合外部知识与资源的能力产生影响，并由此影响到企业从集聚经济中的受益程度。而依据高阶理论，企业家的行为决策又受到其自身特征的影响，因此，企业家特征对集聚经济与企业绩效之间的关系具有调节作用。
就企业家特征的选择而言，参照现有文献的做法，我们选取了与企业家认知和信息处理能力密切相关的四个变量：年龄、受教育程度、任职年限和性别。接下来的部分将围绕这四个企业家特征变量对集聚经济与企业绩效之间关系的影响构建理论假说。
(一)企业家的年龄
年龄与一个人的信息处理能力密切关联。相对于年轻企业家而言，年长企业家拥有较少的体力和脑力来捕捉和掌握新思想、新知识，学习新行为。相比之下，年轻企业家比年长企业家接受较新的教育，其专业技术知识和技能也相对较先进。从吸收能力的角度来看，这无疑有助于提升企业的专业化知识基础和与之相连的吸收能力，对外部环境中存在的技术机会更加敏感，从而能够受益于更多的知识溢出。此外，年轻企业家所拥有的较新、较先进的专业技术知识还有助于他更有效地识别与利用外部专业知识，确保其与企业内部技术资源相匹配，从而提高企业对外部知识尤其是专业化知识的利用效率。
但另一方面，大量的实证研究也发现，相对于年轻企业家而言，年长企业家拥有更多的社会资源与关系网络。社会资本理论认为，企业不仅仅通过外部市场或内部科层的交易来获取知识信息，而且还能利用社会关系网络获得信息资源。企业创造知识、分享知识的能力依附于这种社会资本。事实上，针对企业间知识转移的研究表明，敏感型和缄默型的知识通常是在具有高度信任的关系网络中传播的。因此，年长企业家所拥有的社会关系网络有助于培养企业间的信任，加强企业间的合作，促进敏感型和缄默型知识的交流与共享。
对于制度体系不完善的中国而言，社会关系网络在企业经营中就更为重要。除了有助于企业间合作与联盟，便于企业从合作伙伴那里获得技术知识和学习机会外，社会关系网络，尤其是与政府之间的关系，还能帮助企业获得包括银行贷款、税收减免和市场势力等重要资源，有助于企业实施多元化战略。从这一点来讲，无疑有助于企业受益于多样化外部性。
基于以上分析，我们提出如下假设：
假说1：企业家的年龄对集聚经济与企业绩效之间的关系具有调节作用。
(二)企业家的教育水平
教育水平反映出一个人的知识技能基础、价值观和认知偏好等。一般而言，受教育程度较高的企业家有着较强的认知能力，从而具有较强的吸收新想法和处理信息的能力。围绕企业家教育水平与企业研发创新关系的研究发现，教育水平较高的企业家更倾向于研发与创新投入。而依据吸收能力理论，我们知道，研发支出具有“双面性”，除了能促进企业创新外，还能增强企业对知识的吸收能力，这无疑有助于企业对外部知识溢出的吸收与利用。
除此以外，企业家的教育水平还与其拥有的社会资本呈正相关关系。社会资源理论认为，教育水平决定了一个人能够通过关系网络获得的社会资源程度。Campbell 等人的研究发现，一个人的关系网构成和范围与其教育水平呈正相关。Belliveau等人的研究也发现，受教育程度较高的企业家与其他企业家和政府官员们有着更多的关系往来。因此，受教育程度较高的企业家，拥有较广泛的社会网络，有助于提升企业搜集与获取信息资源的能力，从而受益于更多的知识溢出。
基于上述分析，我们提出以下假说：
假说2：企业家的教育水平对集聚经济与企业绩效之间的关系起到调节作用。
(三)企业家的任职年限
在现有的高阶理论研究中，企业家的任职年限通常被看作是企业家搜集、处理信息能力的指示变量。新上任的企业家会为企业带来新的、多元化的知识，随着任职时间的增加，他们会变得越来越依赖于过去的经验，在战略方面的革新变化也会越来越少。任职时间较长的企业家更倾向于强调稳健、效率的防卫战略，而任职时间短的企业家则更强调创新、变革的战略，在研发支出方面的投入也相对更多。与前面针对企业家教育水平的分析类似，这种研发投入有助于提高企业对知识的吸收能力，从而促进企业对外部知识溢出的吸收与利用。
但另一方面，随着任职时间的增加，企业家对企业组织特性、政策和流程等方面的了解程度越来越深。这就有助于企业家对外部信息的筛选，选取更适合企业现有知识技术状况和吸收能力的技术资源，从而提高外部知识的匹配效率。而且，任职时间较长的企业家对企业内部信息流的管理也越熟悉，自然也会提高企业对外部知识的处理能力和利用效率。此外，任职时间较长的企业家所积累的人脉关系网络也越广，因而也有助于企业从更多渠道获取外部信息资源。
基于上述分析，我们提出如下假说：
假说3：企业家的任职年限对集聚经济与企业绩效之间的关系起到调节作用。
(四)企业家的性别
心理学研究指出，不同性别的企业家在风险偏好、认知模式、价值观念等方面存在着显著差异。有关公司治理的相关研究也发现，男性和女性在管理行为上存在着性别差异。相对于男性企业家而言，女性企业家对企业行为的监督更主动，制定公司决策时更谨慎，更善于与人合作和交流共享信息。从企业吸收能力的角度来看，Cohen and Levinthal的研究指出，已有的专业化知识是吸收和利用新专业化知识的关键因素。因此，在本行业中发展较长、积累较多专业化技术知识的女性企业家，其对行业专业化知识的吸收能力越强，对行业的技术机会越敏感，从而提升企业对现有外部专业技术知识的吸收、处理与整合能力。这无疑有助于企业从本行业专业化外部性中受益。而且，女性企业家对本行业所拥有的专业化知识储备，能够使其更有效地识别与利用外部专业化知识，提升外部专业化知识与本企业现有技能和资源之间的匹配度。
此外，从社会关系网络的角度来看，男性与女性在社会交往中也表现出不同的行为特征。具体来讲，男性在社会交往活动中的参与程度要远高于女性，所建立的社会关系网络也更加广泛，这就使得男性企业家从广泛的社会关系网络中获取了更多的资源和支持, 也更愿意从事多元化经营，从而也拓宽了企业获取外部信息资源的渠道与途径。若从集聚经济的角度来看，社会关系网络和多元化经营通常被认为是不同行业企业间获取知识，尤其是敏感的、缄默型知识的关键渠道。因此，男性企业家所拥有的广泛关系网络，无疑更有利于企业从多元化的源泉获取信息和资源，从而有助于企业从多样化外部性中受益。
基于上述分析，我们提出如下假说：
假说4：企业家的性别对集聚经济与企业绩效之间的关系起到调节作用。
三、样本选择与变量描述
(一)数据来源与样本选择
本文选取在沪深证券交易所上市的软件信息技术服务业A 股公司为研究样本，数据来源于国泰安公司的CSMAR数据库。该数据库包括了企业信息(地址、规模、年龄等)，企业家特征信息(年龄、性别、教育、任职时间)以及企业的财务信息等。
前已提及，软件信息技术服务业企业主要集中在城市，因此我们将集聚边界设定在城市层面。关于城市人口和行业就业的数据均来自于《中国城市统计年鉴》。这里的城市统计口径为市辖区。由于城市——行业的数据从2003年才开始有系统记载，因此我们的样本期间为2003—2013年。在这一期间内，剔除ST和数据不全的公司后，软件信息技术服务行业共有213家企业，最终有效样本包含536个企业——年份观测值。
(二)企业绩效
与现有文献一致，企业绩效可以用总资产回报率(ROA
)，即净利润除以总资产来衡量。与此同时，我们还采用销售回报率(ROS
)指标衡量企业绩效来对回归结果进行稳健性检验。(三)企业家特征
我们知道，对于中国企业而言，实际的控制者通常是董事长，在企业中处于决定权的地位。因此，与现有文献一致，我们将企业家设定为董事长。参照现有文献的做法, 企业家的年龄(CEO
Age
)用年来表示，等于样本年份减去出生年份。企业家的教育水平(CEO
Education
)用五个等级来衡量，并分别赋值(1 =大专以下, 2=大专学历, 3 =本科, 4 =硕士, 5 =博士)。企业家的任职年限(CEO
Tenure
)用企业家在这一职位上的年数来衡量。企业家的性别(CEO
Gender
)为虚拟变量(1=男性，0=女性)。(四)集聚经济
现有研究表明，产业集聚主要通过马歇尔的专业化外部性和雅各布斯的多样化外部性来促进企业绩效。其中，衡量专业化外部性最常用的指标就是区位商指数。因此，与现有文献一致，一个城市的软件信息技术服务业专业化程度，可以用这个城市的软件和信息技术服务业就业比重与全国均值的比率来衡量。根据马歇尔专业外部性的观点，一个城市专业化程度越高，其专业化外部性越大。具体计算公式如下：
对于多样化外部性的测度，参照现有文献的做法, 可以用不包含软件和信息技术服务业的赫芬达尔指数(Herfindahl)的倒数来衡量。具体计算公式如下：
j
代表软件信息技术服务业，J
代表城市i
所拥有的1位数行业的总个数，包括农业、采掘业、制造业、公共设施、批发零售业、房地产业、建筑业、商务服务业、科学研究与技术服务业、金融服务业等19个1位数行业。根据雅各布斯外部性观点，一个城市的多样化程度越高，其多样化外部性越大。(五)控制变量
除了上述变量外，与现有研究上市公司文献一致，我们还控制了企业特征变量，包括企业年龄(Firm
Age
)，用年来衡量，等于样本年份减去成立年份；企业资产负债比(Leverage
)，用总负债除以总资产的比重来衡量；考虑到中国企业特有的高度集中的股权结构，我们引入了前两位大股东的股权集中度(CR
2)。我们还控制了城市人口密度(den
)，即城市人口与土地面积的比值。为了控制时间效应，引入了时间虚拟变量。表1给出了统计性描述。
表1 统计性描述
四、实证模型与分析
(一)实证模型
用于检验企业家特征对集聚经济与企业绩效关系影响的实证模型表示如下：
Firm_Performance
=β
CEO_Char
+β
Externalities
+β
(CEO_Char
*Externalities
)+β
Firm_Char
+β
lnden
+α
+γ
+ε
(1)
其中，下标f
,i
,t
分别表示企业、城市和时间。CEO_Char
和Firm_Char
分别代表企业家特征和企业特征的两组控制变量，Externalities
包括专业化外部性和多样化外部性。α
代表城市—企业固定效应，用以控制未观测到的城市—企业异质性，γ
代表时间固定效应，ε
代表误差干扰项。鉴于实证模型中包含了固定效应，我们采用固定效应模型进行回归分析。(二)总体样本分析
基于总体样本数据的回归结果如表2所示。其中，模型(1)到模型(4)是企业家特征变量及其与专业化和多样化的乘积交互项分别进入回归的结果，模型(5)是涵盖了所有解释变量的总回归。不难看出，无论是单独估计还是与所有解释变量通盘估计，企业家的性别与专业化的交互项系数都显著为负，这表明企业家的性别对专业化外部性与企业绩效之间的关系产生了负的调节效应。这一结果与前面的理论分析一致，由于女性企业家比男性企业家更倾向于维持在本行业的长久发展与增长，因此更有助于企业从本行业专业化外部性中受益。
值得注意的是，企业家的其他特征变量与专业化和多样化的乘积交互项系数均不显著，意味着企业家特征对集聚经济与企业绩效之间的关系没有产生显著的影响。
表2 总体样本回归结果
注：括号中的值为企业层面聚类稳健性标准误，“*”、“**”、“***”分别表示10%、5%和1%的显著水平。
(三)中小企业样本分析
事实上，大量的已有研究表明，相对于大企业而言，中小企业的组织层级(hierarchy)较为简单和扁平，使得企业家的影响更为直接和有效。有鉴于此，我们将总体样本的范围缩小至中小企业，进一步考察企业家特征对集聚经济与企业绩效关系的影响是否在中小企业更为突出。
针对上述问题，根据国家统计局的划分标准，我们把企业员工数小于2 000人的企业划分为中小企业。对这一子样本用同一模型回归的结果，如表3所示。
表3 中小企业样本回归结果
注：括号中的值为企业层面聚类稳健性标准误，“*”、“**”、“***”分别表示10%、5%和1%的显著水平。
具体来说，企业家的年龄与专业化的交互项系数显著为负，表明年轻企业家更有助于企业从专业化外部性中受益。由前面的理论分析不难看出，年轻企业家拥有较新较先进的专业技术知识，不仅能够提升企业对外部专业化知识溢出的吸收能力，而且有助于其本身更有效地识别与利用外部专业知识，确保其与企业内部的技术资源相匹配，从而也提高了企业对外部专业化知识的利用效率。相比之下，企业家的年龄与多样化的乘积交互项系数显著为正，表明年长企业家更有助于企业从多样化外部性中受益，这一结果证明了前面理论分析提到的，年长企业家所拥有的广泛社会资源与关系网络在帮助企业从多样化外部性中获益的重要性。
企业家的教育水平与专业化和多样化的交互项系数均不显著，表明企业家的教育背景对集聚经济与企业绩效关系没有产生调节作用，因此理论假说2没有得到实证支持。导致该结果的一个可能性原因，是我们的样本数据没有区分教育专业。现有研究表明，企业家的知识基础、认知偏好和决策制定会受到其所接受的专业教育的影响。例如，拥有理工科教育背景的企业家对于科学技术和创新会有着更深、更全面的了解，进而有着较强的技术创新、专业知识吸收和信息处理能力，这无疑有助于提高企业从外部专业技术知识溢出中的受益程度。相比之下，拥有经济管理法律等人文社科专业背景的企业家，则更多地接受包括心理学、社会学、人类学等在内的多学科(multidisciplinary)多元化教育以及人际交往技能，从而为其构建宽广的知识基础和社交网络以及从多角度识别机会分析问题的能力提供了帮助。因此，企业家不同的专业背景也许会对企业受益于不同类型的集聚外部性产生影响。对该问题的考察将是一个值得深入研究的方向。
企业家的任职年限与专业化的交互项系数不显著，表明企业家的在位时间长短对于企业从专业化外部性中的受益程度没有影响。相反，企业家的任职年限与多样化的交互项系数显著为负，意味着企业家在位时间越长，越有助于企业从多样化外部性中获益。这无疑与前面理论分析所提到的，任职时间较长的企业家所积累的人脉关系和社会资源较多，因而有助于企业从多渠道获取外部信息资源有关。
企业家的性别与专业化的乘积交互项系数显著性为负，表明女性企业家对于专业化外部性和企业绩效之间的关系起到了积极的促进作用。这一结果与前面的理论分析和基于总体样本的回归结果相吻合，由于女性企业家比男性企业家更倾向于维持在本行业的长久发展与增长，因此更有助于企业从本行业专业化外部性中受益。与此同时，企业家的性别与多样化的交互项系数显著为正，表明男性企业家对于多样外部性和企业绩效之间的关系起到了正的调节作用。正如前面理论分析所提到的，相对于女性企业家而言，男性企业家有着更广泛的关系网络，也倾向于多元化经营，因此更有助于企业从多样化外部性中受益。
在上述回归的基础上，图2描绘了企业家特征变量与专业化和多样化的乘积交互项。其中，我们都分别取了企业家的年龄和任职期限平均值的上下各一个标准差，用来代表年轻企业家和年长企业家、任职时间长和任职时间短的不同情形。不难看出，企业绩效与专业化外部性之间的关系在年轻企业家和女性企业家所领导的企业中表现出更显著的正相关关系。相比之下，拥有年长企业家、男性企业家和在位时间长企业家的企业，其绩效则与多样化外部性有着较强的正相关关系。
五、稳健性检验
我们主要从以下四个方面对表3估计结果的稳健性进行检验。首先，正如前面所提到的，我们还采用销售回报率(ROS
)指标来衡量企业绩效。用ROS
作为因变量对中小企业样本进行再次回归，结果如表4模型(1)和模型(2)所示。与表3的结果相比，无论是否加入时间效应，变量的系数符号和显著性基本上没有变化，这意味着前面的实证结果具有较强的稳健性。
图2 企业家特征对集聚经济与企业绩效关系的调节作用
Model 1Model 2Model 3Model 4Model 5Model 6ROSROS虚拟教育变量虚拟教育变量标准化多样化指数标准化多样化指数CEO Age-2.997 9∗-2.689 3∗∗-0.013 9∗-0.012 4∗-0.013 4-0.011 6∗(1.656 8)(1.261 3)(0.008 1)(0.006 4)(0.008 4)(0.006 8)CEO Education2.057 4-1.053 60.004 6-0.009 4(8.733 3)(6.751 0)(0.071 1)(0.055 6)CEO Edudum-0.013 3-0.043 7(0.077 5)(0.062 2)CEO Tenure-5.702 2-5.363 6-0.031 6∗∗-0.027 7∗∗-0.031 2∗∗-0.027 8∗∗(3.498 0)(3.245 5)(0.013 5)(0.012 1)(0.013 6)(0.012 1)CEO Gender-98.459 1∗∗-133.702 5∗∗-0.595 3∗∗-0.758 9∗∗∗-0.601 3∗∗∗-0.763 2∗∗∗(41.163 5)(51.431 9)(0.241 8)(0.286 5)(0.227 1)(0.267 2)CEO Age ∗ Specialization-0.699 1∗∗-0.455 8∗-0.004 4∗∗-0.003 3∗-0.004 6∗∗-0.003 8∗∗(0.280 1)(0.236 9)(0.002 1)(0.001 9)(0.002 0)(0.001 8)CEO Age ∗ Diversity0.345 5∗∗0.267 9∗∗0.001 7∗∗0.001 5∗∗(0.161 0)(0.103 9)(0.000 9)(0.000 7)CEO Age ∗ Diversity10.011 3∗0.009 7∗∗(0.005 8)(0.004 8)CEO Education∗ Specialization0.096 4-0.320 80.007 50.006 9
(续上表)
(2.078 1)(2.304 1)(0.016 5)(0.016 9)CEO Education∗ Diversity-0.344 90.195 7(1.0261)(0.900 1)CEO Education∗ Diversity1-0.022 7-0.008 3(0.057 5)(0.047 2)CEO Edudum∗ Specialization0.009 00.003 6(0.024 0)(0.023 6)CEO Edudum∗ Diversity-0.001 90.004 7(0.010 4)(0.009 3)CEO Tenure ∗ Specialization-1.276 9-0.331 2-0.012 3∗-0.004 6-0.012 4∗-0.004 6(0.824 9)(0.684 4)(0.007 1)(0.005 9)(0.007 2)(0.006 0)CEO Tenure ∗ Diversity1.061 9∗∗0.876 7∗0.006 3∗∗0.004 5∗(0.512 3)(0.464 8)(0.002 7)(0.002 4)CEO Tenure ∗ Diversity10.041 1∗∗0.029 7∗(0.018 0)(0.015 6)CEO Gender ∗ Specialization-11.894 6∗∗-9.477 4∗∗-0.096 5∗∗∗-0.090 1∗∗∗-0.100 0∗∗∗-0.099 4∗∗∗(4.778 7)(4.241 8)(0.034 6)(0.033 1)(0.031 4)(0.030 0)CEO Gender ∗ Diversity13.995 7∗∗17.335 6∗∗∗0.090 0∗∗∗0.103 7∗∗∗(5.664 9)(6.577 5)(0.032 5)(0.034 7)CEO Gender ∗ Diversity10.611 0∗∗∗0.705 1∗∗∗(0.202 7)(0.218 1)Specialization54.988 2∗∗∗37.451 5∗∗0.384 6∗∗∗0.290 3∗∗0.377 3∗∗∗0.300 7∗∗(19.128 2)(16.772 9)(0.135 8)(0.118 9)(0.137 9)(0.118 5)Diversity-33.132 2∗∗-36.815 2∗∗∗-0.194 4∗∗∗-0.212 8∗∗∗(13.738 8)(12.737 6)(0.069 2)(0.058 2)Diversity1-1.212 0∗∗-1.350 7∗∗∗(0.526 2)(0.455 9)Year dummynoyesnoyesnoyesObservations403403406406403403R-squared0.156 00.210 90.197 00.295 80.196 50.295 2
注：括号中的值为企业层面聚类稳健性标准误，“*”、“**”、“***”分别表示10%、5%和1%的显著水平。
其次，除了采用连续变量来衡量企业家的教育水平外，我们还采用虚拟变量(Edudum
)作为稳健性检验。如果企业家拥有硕士及以上学位，则该变量的值为1，否则为0。基于这一衡量方式的回归结果如表4模型(3)和模型(4)所示。不难看出，与表3结果一致，企业家的教育水平与专业化和多样化的交互项系数依然均不显著，企业家的教育背景对集聚经济与企业绩效关系没有产生调节作用。其他解释变量的系数也未发生显著性变化。再次，与专业化指数一样，我们采用标准化的多样化指数代替原有的多样化指数，具体计算公式如下：
J
代表城市i
所拥有的1位数行业的总个数，j
代表软件和信息技术服务业，代表除了软件信息技术服务业以外的其他行业。如表4模型(5)和模型(6)所示，各变量的系数符号和显著性基本上没有变化，这意味着前面表3的实证结果具有较强的稳健性。最后，我们对集聚的内生性问题进行了考察。除了在回归模型中引入城市和企业固定效应，用以控制未观测到的城市和企业特征外，我们还采用工具变量的方法进行两阶段最小二乘法(2SLS)回归分析。对于工具变量的选取，一个最常见的做法就是用滞后的人口数或人口密度作为集聚的工具变量。在此基础上，参照Combes, Démurger and Li 的做法，以人均铺装道路面积和人均医生数来衡量的城市舒适性作为第二组工具变量。具体来讲，考虑到数据的可获得性和统计口径的一致性，我们用1993年的城市人口、人均铺装道路面积和人均医生数作为集聚(人口密度)的工具变量。
表5 工具变量回归结果
注：括号中的值为企业层面聚类稳健性标准误，“*”、“**”、“***”、“#”分别表示10%、5%、1%和15%的显著水平。2SLS采用LIML估计。
引入工具变量的2SLS回归结果如表5所示。其中，模型(1)和模型(2)的工具变量为城市舒适性，模型(3)和模型(4)的工具变量为城市舒适性和城市人口。先看工具变量的相关检验。在2SLS回归中，识别不足检验(Kleibergen-Paap rk LM statistic)表明并不存在识别不足问题。此外，我们的工具变量也通过了过度识别约束检验(Hansenp
-value)。模型(1)和模型(2)的工具变量相关性检验(Cragg-Donald Wald F statistic)值大于10，表明工具变量与内生性变量有较强的相关性，不存在弱工具变量问题。然而模型(3)和模型(4)的工具变量相关性检验值小于10却大于Stock and Yogo所提出的临界值5。在这种情况下，我们采用有限信息极大似然法(Limited Information Maximum Likelihood, LIML)来对模型进行回归分析，以控制弱工具变量问题。不难看出，与表3的结果相比，无论是以人均铺装道路面积和人均医生数来衡量的城市舒适性单独作为工具变量还是与城市人口同时作为工具变量，各变量的系数符号和显著性基本上没有变化，企业家的年龄、任职年限和性别对集聚经济与企业绩效之间的关系具有调节作用，意味着前面的实证结果具有较强的稳健性。
除了上述四个方面的稳健性检验外，我们还进行了以下情形的分析：(1)考虑到国有企业与民营企业之间的所有权差异，我们对民营企业进行了回归，其结果并无实质性改变。(2)我们将企业家任职年限(tenure)分为短期和长期，采用虚拟变量取代之前的连续变量来衡量企业家任职年限，所得结果与前面的研究结论一致。(3)现有研究指出，当企业家担任董事长的同时还兼任总经理，有助于提高企业信息处理和决策制定与执行的速度，但也容易导致管理高度集中和信息单一的问题。有鉴于此，我们在实证模型(1)式中加入了企业家同时担任董事长和总经理的兼任变量及其与专业化和多样化的乘积交互项，回归结果表明，企业家的兼任对集聚经济与企业绩效关系没有产生调节作用，而其他变量的系数符号和显著性依然保持稳健。
六、结论与进一步研究的启示
集聚经济对企业绩效的影响，一直是经济学研究的热点论题。然而长期以来，研究者关于集聚经济与企业绩效论题的研究始终偏重于企业、行业以及城市层面，忽略了企业家个体的作用。本文以中国软件信息技术服务业为代表的知识密集型上市公司为例，理论和实证考察了企业家特征对集聚经济与企业绩效关系的影响问题。
将高阶理论引入到新经济地理学所构建的理论分析框架中，结果揭示，作为企业的领导者、战略决策者以及企业与外部环境之间的信息处理中心，企业家能够通过其行为和所制定的战略政策，对企业获取、处理和整合外部知识与资源的能力产生影响，并由此影响到企业从集聚经济中的受益程度。在此基础上，我们选取了与企业家认知和信息处理能力密切相关的四个特征变量：年龄、受教育程度、任职年限和性别，围绕这四个企业家特征变量对集聚经济与企业绩效之间关系的影响构建了理论假说和实证检验。
基于软件信息技术服务业上市公司数据的实证研究发现，企业家特征的确对集聚经济与企业绩效之间的关系具有调节效应，强调了企业家个体因素在帮助企业从集聚经济中受益的作用。具体来说，年轻企业家和女性企业家更有助于企业从专业化外部性中受益；相比之下，年长企业家、男性企业家和任职时间较长的企业家，则更有助于企业从多样化外部性中受益。这一结论得到了一系列稳健性检验的支持。
正如文中所提到的，企业家的教育背景对集聚经济与企业绩效关系没有产生调节作用的一个可能性原因，是我们的样本数据没有区分教育专业，从而有可能掩盖了不同专业在培养企业家认知偏好、知识基础和信息处理能力方面的差异。因此关于企业家不同的专业背景对集聚经济与企业绩效关系的影响，将是一个值得深入研究的方向。其次，本文仅以软件信息技术服务业作为研究对象，接下来的工作可以拓展到其他行业。最后，高阶理论研究的另一个重心聚焦于高层管理团队(Top Management Team, TMT)，因此考察高层管理团队特征对集聚经济与企业绩效关系的影响，也将是值得深入研究的方向。
