创投网络对科创企业创新绩效的影响——基于二阶社会资本的视角.pdf

第 35 卷 第 4 期2023 年 8 月研究与发展管理R&D MANAGEMENTVol.35 No.4Aug.2023创投网络对科创企业创新绩效的影响基于二阶社会资本的视角李健，黄晗，彭迪（湖南大学 工商管理学院，长沙 410082）摘要：创投网络由投资者及其共同投资的伙伴关系所构成，而投资者的社会资本（即二阶社会资本）对被投企业技术创新的影响机理尚不清晰。以20002016年间接受风险投资的1 852家生物医药企业及其所形成的2 386个创投网络为研究样本，实证分析了创投网络结构（网络闭合、网络集聚）和网络构成（投资者赛道多元度）对被投科创企业创新绩效的影响，以及投资者赛道多元度对该影响的调节作用。研究发现：创投网络闭合与企业创新绩效呈倒U形关系；创投网络集聚负向影响企业创新绩效；投资者赛道多元度的提高有助于被投企业提升创新绩效，却弱化了网络闭合与企业创新的倒U形关系。此外，投资者赛道多元度对网络集聚与企业创新关系的调节效应不显著。研究结论为创投网络与科创企业创新绩效之间的关系提供了新的见解，有助于投资者优化投资策略和管理者制订科创企业创新政策。关键词：科创企业；创新绩效；创投网络；网络闭合；网络集聚；投资者赛道多元度中图分类号：C93；F270 文献标识码：A0 引言组织和个人的关系网络逐渐成为重要的外部资源获取方式1，越来越多的学者认为社会资本是推动企业创新攻关的关键要素2。企业通过嵌入关系网络来积累社会资本，获取信息、资源和机会，建立创新优势3。科创企业主要分布在生物医药、电子等领域，普遍具有研发投入规模大、盈利周期长、技术迭代快的特点，对于科创企业来说，短期内通过自身的关系网络来获取和积累大量社会资本具有较大难度。如何获取更多优质资源来与在位企业竞争并满足长期发展需求成为科创企业亟须解决的根本难题4。近期研究表明，行动者不仅可以利用自身社会资本，还可以撬动利益相关者的社会资本（即二阶社会资本5）。其中，创业投资是科创企业的关键资源渠道，投资者之间因共同投资而形成的关系网络（以下简称创投网络）成为企业二阶社会资本的重要来源6。创业投资相关文献发现，二阶社会资本能够促进创业企业的再融资7，创业投资者之间的关系网能够帮助投资者积累社会资本，但创投网络是否及如何作用于被投科创企业的创新绩效尚未可知。一方面，投资者伙伴关系促进了信息传递7、组织学习8和信号效应9，有利于被投企业扩充“资源池”，从而获取独特的竞争优势；另一方面，联合投资中存在熟人抱团、过度投资、利益冲突等问题，可能对被投企业产生“资源诅咒”效应10。因此，创投网络如何影响科创企业的创新活动是一个重要但尚未解决的问题。社会网络的特征会影响社会资本的价值7，但目前探讨不同的创投网络特征与企业创新关系的研究尚且较少。二阶社会资本是科创企业通过投资者关系网络获得的资源11，其价值依赖于网络关系结构2和网络节点构成12。一方面，网络闭合和网络集聚是从网络结构衡量社会资本的两个重要特征，前者讨收稿日期：2022-02-14；修改日期：2022-11-30。基金项目：湖南省自然科学基金优秀青年项目“战略性新兴产业集群创新网络的形成、演化及对企业突破式创新的影响研究”（2020JJ3017）；湖南省社会科学成果评审委员会课题“创投网络对科创企业突破式创新的作用机理研究”（SKZ2021063）；国家自然科学基金青年项目“战略联盟网络震荡对产品创新的作用机理研究：关系多样性的视角”（72102066）。第一作者：李健（1986），男，博士，副教授，研究方向为创新网络和知识管理，。通信作者：黄晗（1998），女，硕士研究生，研究方向为战略与创新管理，。文章编号：1004-8308（2023）04-0080-14DOI：10.13581/ki.rdm.20220155第 4 期李健等：创投网络对科创企业创新绩效的影响论整体网络关系分布的紧密程度8，后者反映网络存在局部“小圈子”的程度13。另一方面，网络成员构成的差异也会影响科创企业触及的社会资本的质量14，网络中投资者行业经验分布的差异也是应该考虑的网络特征，投资者行业经验丰富可以提高投资者应对市场风险的能力，UCBASARAN等15认为投资者行业经验差异不同，其应对市场变化的能力也不同。另外，投资者行业经验丰富会提高机会识别的能力，与缺乏经验的投资者相比，经验丰富的投资者已经获得了有关可行市场、竞争性资源和应对措施的宝贵知识，这提高了他们发现和抓住商业机会的能力16。基于以上分析，本文引入二阶社会资本这一概念来表示企业外部投资者的社会资本，尝试从社会网络结构（网络闭合和网络集聚）以及网络构成（投资者赛道多元度）这两个方面来揭示创投网络对科创企业创新绩效的影响。本文着力解决如何帮助企业获取有效的外部资源的问题，引导科创企业利用创投网络中的二阶社会资本建立创新优势，能够为企业解决创新资源缺乏、企业家对行业与政策环境的把握不准、投资者关系管理不足等抑制创新的问题提供新的视角。1 理论基础社会资本代表着关系网络中实际或潜在的资源，嵌入在网络中的主体可以通过网络联系来获取这些资源11。BOURDIEU和WACQUANT17首次给予社会资本清晰的定义并进行了系统性分析：社会资本是一种实际或潜在资源的集合，资源的获取或拥有与群体成员组成的关系网络有关，不同成员身份所能得到的资源也是不同的。NAHAPIET和GHOSHAL18对社会网络理论与社会资本理论的关系进行了更为清晰地描述，即社会资本为个人或者群体从其所嵌入的社会网络中以及通过网络渠道所能获取的各类潜在或实际资源。企业能通过嵌入在各种各样的社会网络中积累社会资本，形成独特的竞争优势以提升创新绩效17。然而，这些研究都存在一个前提假设，即行动者需要通过社会群体的成员资格和（直接的）关系联结才能摄取网络中的资源（一阶社会资本）11。二阶社会资本是行动者通过联系人的社会网络间接获得的信息和资源。通过研究员工社会资本对其同事创造价值的溢出效应，GALUNIC等5提出二阶社会资本的概念，他们认为行动者社会资本不仅影响其自身，也会对他人的社会活动产生作用。CLEMENT等19也强调应该关注社会资本的外部性行动者的社会资本是否溢出并改善了他人的行为，创造了更广泛而不仅仅是私人的价值。关于二阶社会资本的研究方兴未艾，这一理论视角的应用存在两个特有条件：在焦点企业自身不属于网络节点的情况下，企业需要与网络具有潜在的关联，社会资本对其才具有利用价值5；如果企业难以通过自身的网络关系来获得目标资源，才会更关注二阶社会资本的价值。本文探究创投网络对企业创新的影响，契合上述两类条件。一方面，创投网络是基于被投企业直接投资者过去的共同投资关系而形成的，被投企业并不嵌入于投资者关系联结中（见图1），但被投企业与网络中的直接投资者紧密相连，这些投资者的社会资本有利于被投企业价值增值20，这为本文研究二阶社会资本提供了理想情境。另一方面，投资者的社会资本能够为科创企业带来关键机会21、信息通道7、联盟关系22等优势，这些优势可能是企业自身难以建立的。因此，本文将科创企业从投资者的社会关系网络中间接获得的信息和资源，视为企业的一种二阶社会资本。创投网络影响被投企业创新的潜在机制在于：企业依托投资者的伙伴关系来获取和利用二阶社会资本，从而取得无法依靠自身能力在短时间内实现的创新产出。首先，社会资本的可用性与网络结构有关，常以关系分布的紧密程度来衡量9。而投资者之间的关系分布可能存在两种情况（见表1）：当网络成直接投资者 被投企业 注：颜色不同深浅的圆圈代表聚焦在不同投资赛道的投资者，其中位于阴影部分内的为被投企业的直接投资者；实线代表投资者之间的共同投资关系，虚线代表投资者与被投企业之间的投融资关系图1创投网络与被投企业之间的关系Fig.1Relationship between VC network and the focal venture81研究与发展管理第 35 卷员间彼此都曾有过联合投资历史，节点间广泛深入的关系形成了创投网络闭合23；由于投资选择的差异，某些投资者在一定时期的投资活动中组成了联系密切的小团体，但团体之间的联系却比较少，从而形成了“小圈子”模式的创投网络集聚13。因此，本文首先基于这两种网络结构特征探讨创投网络中二阶社会资本如何影响企业创新。此外，即便是两个相同结构的网络，也会因为其成员构成的差异而产生不同的结果12。由于投资者对企业创新活动的赋能大多来自其投资经验14，本文进一步基于网络节点构成考察投资者赛道多元度如何影响企业创新。值得注意的是，有学者认为网络构成和网络结构具有潜在的互补关系12，如成员知识多样性有助于弥补紧密关系中过度嵌入的缺陷，但亦可能加剧节点之间的沟通障碍24。在本文所构建的创业投资网络中，投资者作为关键节点，是被投企业与创投网络建立联系的重要渠道，并且网络结构特征会受到网络节点本身特性的影响。创投网络节点多样性越高，意味着企业背后的投资者在不同的投资赛道中寻找标的企业进行投资。在技术跨界融合正逐渐成为驱动技术创新关键环节的背景下，新创企业很难依靠自身进行广泛的跨界搜寻，覆盖多个投资赛道的创投网络将是企业寻找异质性合作伙伴的重要途径，增加被投企业通过投资者社会关系扩大研发合作网络规模的动机和可能性25。因此，本文考虑投资者赛道多元度可能在网络结构影响企业创新的过程中发挥调节作用。2 研究假设 2.1创投网络闭合与企业创新网络闭合代表投资者之间相互联合的紧密与频繁程度15，闭合型创投网络具有整体关系密集、全局凝聚性高的特征11。对于具有技术复杂性高、资源投入大、研发周期长和成果不确定性高等特点的生物医药企业创新来说，投资者行为与生物医药企业的发展密不可分26。创投网络闭合程度的增加有利于提升被投企业的创新绩效。首先，关系密度的增加有利于直接投资者提高投后管理和服务的质量。整体密集的关系网络具有成员高度信任27、互相理解7、关系稳定28等好处，强化了投资者共同认知基础和隐性知识分享的意愿，有利于直接投资者利用所嵌入的关系网收集有关市场信息评估、资源配置方式、管理经验等方面的信息29，从而更好地为被投企业提供增值服务8，帮助企业解决创新活动中的难题。其次，网络闭合有利于抑制机会主义行为。从社会资本的规范功能来看，网络封闭三角关系越多，成员受到共同规范的约束较大30，信息传递的可验证性强30，能够有效避免“窃取创业企业技术创意”之类的风险问题31，为科创企业积极开展创新活动提供保障。尽管闭合网络有利于信息沟通和资源流动，但过度紧密的投资者关系会增加被投企业创新的困难与成本。首先，凝聚封闭的创投网络使企业通过投资者获取新颖信息的成本增加。创新需要企业超越当前的知识基础来获取异质性知识，投资者社会资本是科创企业获取新颖知识的重要来源32。过于封闭紧密的投资者关系限制了网络以外的资源和信息的进入33，不可避免地会产生信息冗余7，二阶社会资本的丰富性将越来越低，企业获取新颖性创新资源的机会随之减少。其次，在投资者之间普遍合作的情况下，企业的投资者关系管理成本会增加。由于网络社会资本会影响成员未来的合作决策34，嵌入于封闭凝聚型网络的投资者受其伙伴和历史投资关系的影响较大，一旦企业与现任投资者关系中断，会极大地影响表1网络闭合与网络集聚（示例）Tab.1Network closure and network clustering（illustration）网络特征网络结构网络闭合网络集聚网络A0.4280.071网络B0.4280.400注：网络闭合、网络集聚的测算在“变量测量”中具体列示。82第 4 期李健等：创投网络对科创企业创新绩效的影响企业后续合作关系的建立35，因此，创投网络密度越高，企业越需要付出更多的时间、资本和注意力去维护与投资者的关系，一定程度上挤占了企业创新投入。基于此，本文提出如下假设。H1创投网络闭合与科创企业创新绩效呈倒U形关系。2.2创投网络集聚与企业创新从网络局部特征来看，当部分网络成员之间形成高密度的相互联系，表明他们可能来自一个团队内部或某些小团体13，即形成了明显的网络集聚现象。如果创投网络中的节点倾向于与邻接点相互集结，就会形成投资者“小圈子”，使创投网络呈现网络集聚、高模块化特点36。关系分布均匀的创投网络中不太可能产生小团体现象，投资者会倾向于积极吸引新的伙伴参与共同投资，以通过非冗余信息交换、项目建议、跨界合作等机会提高投资绩效37。此时，二阶社会资本的积累为被投企业带来丰富的资源和机会，从而为企业持续增加创新产出提供动力。然而，随着单一节点邻域集聚性的提高，“小圈子”的出现会给企业创新带来不利影响。首先，网络集聚会降低二阶社会资本的质量。企业通过投资者网络关系获取信息和资源，但当投资者之间信息交换局限于圈子内部，而圈子之间缺乏沟通渠道13，不同小圈子中的投资者对信息理解存在差异，将会影响企业的创新决策38。投资者小团体对被投企业的约束使得其他投资者被边缘化，不利于企业对新颖性创新资源的获取39。其次，“小圈子”内部容易形成一致的惯例和标准40，容易造成短视行为，加大被投企业的创新失败风险，不利于企业创新数量和质量的提升。例如，肖欣荣等41指出正是由于市场先行者利用投资者网络作为信息传递渠道，导致了投资者的羊群行为，对金融市场产生不利影响。陈新春等42也认为，投资者之间的紧密关系导致相似的投资决策，容易造成短视行为，引发黑天鹅事件。小团体也可能为某些投资者提供利益庇护，出现搭便车、“串谋”等机会主义行为的可能性较大43。基于此，本文提出如下假设。H2创投网络集聚负向影响科创企业创新绩效的提升。2.3投资者赛道多元度与企业创新二阶社会资本的价值不仅取决于创投网络结构，投资者带来的资源的异质性还决定了其为被投企业带来的是“福音效应”还是“诅咒效应”10。从二阶社会资本的内容特征来看，网络中投资者投资赛道的分布越广，投资者赛道经历的异质性越大，企业可触及的二阶社会资本的丰富度越高。投资者赛道多元度是指网络中投资者经验的分散程度。投资者的知识更多来自其过往的投资经历，经验领域的深度和广度不仅决定投资者自身知识构成，也影响被投企业获得超越组织边界的外部知识的能力44。由于行业背景的差异，专注于不同赛道的投资者会遵循不同的价值观、行业规则和制度逻辑进行投资45，投资者在投资目标、筛选评估方法、治理机制等方面也有所不同46。因此，网络中投资者赛道多元度会影响投资者以及被投资企业的行为和绩效。首先，投资者赛道多元度能够为企业技术创新提供丰富的知识基础。具有不同知识和经验的投资者相互连接，集聚了丰富的知识和多样化的视角，增加了知识重组的范围和可能性，有助于激发突破式创新想法47。科创企业获得广泛的知识来源有助于其理解新的信息和潜在的变化，并有效实施创新想法和执行复杂任务48。其次，投资者赛道多元度有利于推动企业创新成果在多个领域的应用和发展，提升科创企业创新成功率。真正的创新不仅是新技术的产生，一个科创企业的生存还取决于它是否能够成功地将发明和技术商业化39。企业的创新成果如果能够与投资者多样化的投资领域相契合或互补，则可能带来更多的市场化应用与协同创新的机会49，促进科创企业创新技术的扩散。基于此，本文提出如下假设。H3投资者赛道多元度正向影响科创企业提升创新绩效。2.4投资者赛道多元度的调节作用在网络闭合程度较低的情况下，节点间知识经验的差异会导致决策效率降低、责任分散、沟通困难等问题50，从而影响非冗余网络关系。首先，二阶社会资本只有在能够被吸收利用时才能为企业创造价值51，多元投资者的互动提高了知识交换的门槛，投资者很难快速理解不同行业的知识并应用于为被投企业提供建议，企业也很难通过吸收外部异质资源实现技术突破52。其次，聚焦于不同的知识领域的投资者具有差异化的合作动机和诉求53，行业规范和制度的不兼容以及沟通偏差往往会破坏投资者之间的互动83研究与发展管理第 35 卷关系，减少社会资本的溢出。因此，投资者赛道多元度会弱化创投网络闭合对企业创新产生的积极效应。当网络闭合程度较高时，投资者之间紧密的关系会给被投企业的创新活动带来一定挑战，而投资者赛道多元度会弱化创投网络闭合对企业创新产生的消极效应。首先，投资者跨多个领域的知识耦合与重组能够在更大范围延伸资源边界54，弥补凝聚封闭型网络容易造成认知锁定的缺陷，有利于企业通过投资者伙伴关系来寻找新颖性知识和信息。其次，投资者之间风险意识和投资偏好的差异使得投资者对伙伴的依赖性和跟随倾向较弱27，企业可以通过投资者熟悉不同领域的行业规则和行为规范，提高行业声誉和合法性53，潜在地降低了企业维护二阶社会资本的成本。基于此，本文提出如下假设。H4投资者赛道多元度弱化了网络闭合与科创企业创新绩效的倒U形关系，即当网络闭合程度较低时，投资者赛道多元度的增加将削弱网络闭合与企业创新绩效之间的正向关系；当网络闭合程度较高时，投资者赛道多元度的增加将削弱网络闭合与企业创新绩效之间的负向关系。投资者赛道多元度的提升能够弥补网络集聚给企业创新活动带来的不利影响。首先，生物医学创新涉及跨学科、行业和组织的紧密合作，跨越知识领域整合能力和关系能力被认为是至关重要的 55。投资者活跃在不同的技术领域，其知识元素组合的方式以及对知识元素的理解不同，允许企业通过更加丰富的二阶社会资本获取和理解间接知识或信息 29。较高的聚簇程度与知识多样性形成互补效应，既能够促进投资者合作关系的稳定性，又能够提高信息交流效率和准确度，有利于投资者进行跨界信息搜索和资源交换 14，帮助企业快速获取成功开发新产品所需的资源，提升企业创新能力。其次，当网络中的投资者投资领域差异较大时，投资者可以通过与不同的合作伙伴互动，验证二阶社会资本中交换的信息的可靠性 29，防止投资者短视和羊群行为，避免错误决策对企业创新活动产生损害。具有异质性资源的投资者进行合作时，能够资源优势互补，形成良好的竞合关系，可防范联合创业投资中的搭便车行为 40。基于此，本文提出如下假设。H5投资者赛道多元度有助于缓和网络集聚对科创企业创新绩效的负向作用。本文的框架模型如图2所示。3 研究设计3.1样本选择和数据来源本文的研究对象是生物医药行业中的创业企业。生物医药领域属于我国的战略性新兴产业及风险投资热门赛道之一，国内生物医药企业具有明显的“新创弱性”，而创新能力又是其核心竞争要素55。本文在分析产业特征的基础上，将研究样本限定在生物医药产业，既是研究创业投资影响企业创新问题的颇具代表性的行业案例，也可以排除行业差异对研究结论的干扰。本文收集了3类数据。初始数据来自清科私募通数据库。由于投资者社会资本的作用需要一定时间才能体现于企业创新成果上，因此将近几年的数据剔除，选取了20002016年间我国资本市场上披露的146 045条风险投资事件。在进一步提取属于生物医药领域的被投企业及相关事件基础上，剔除不存在联合投资关系及相关数据缺失的企业样本后，筛选出1 852个焦点企业。在样本期内有2 680个投资者投资了这些焦点企业，包含5 167条投资事件。为测度被投企业创新绩效，通过智慧芽专利数据库和国家知识产权局专利信息服务平台，整理了焦点企业20012019年的专利申请和专利引用记录。在天眼查网站手动整理了样本企业基本信息。计算并匹配各变量相关数据后，最终包含1 852家生物医药H2-创投网络闭合 创投网络集聚 科创企业创新绩效 投资者赛道多元度 H1H5-H4+H3+图2框架模型Fig.2Framework model84第 4 期李健等：创投网络对科创企业创新绩效的影响企业的2 390个网络数据，在剔除控制变量的缺失值后得到2 386个观测值。图3为20002016年接受风险投资的生物医药企业数量及事件增长情况。受益于风险投资市场的发展和国家政策的支持，生物医药企业被投资频次增长迅速。本文基于样本焦点企业相关的投资事件，以投资者为网络节点，以共同投资关系为网络联结，以五年时间窗为界限56来构建创投网络。首先列出与焦点企业具有直接投资关系的投资者，提取直接投资者过去的共同投资事件，再转化为投资者之间的合作关系数据，进而通过UCINET网络分析软件来构建网络并计算相关指标。主要的网络构建步骤如表2所示。3.2变量测量本文利用Winsorize方法已对样本连续变量进行1%和99%的缩尾处理，各变量的测度方法说明如下。0200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162004006008001 0001 2001 4001 6001 800被投企业数；被投企业/投资事件数量注：投资事件数图3样本期内接受投资的生物医药企业数量及事件数量统计Fig.3Number of biomedical companies and investment events during the sample period表2创投网络构建过程Tab.2VC Network building process关键步骤整理原始投资数据确定焦点企业构建网络关系计算网络结构特征计算投资者赛道多元度获取专利数据整理控制变量形成面板数据具体工作对清科私募通数据库中的投资事件进行清洗，选取20002019年的投资事件及相关变量需要的指标，剔除不公开的投资者和被投企业根据行业信息在总投资事件表中筛选出属于医药行业的科技型创业企业将投资者关系配对表导入UCINET软件并计算相关指标根据 国民经济行业分类 和行业信息，确定所有被投企业的领域类别，利用赫芬达尔指数公式计算投资者赛道多元度，缺失信息则结合证监会和清科数据中的行业信息、企查查的介绍进行补齐在智慧芽数据库中导出并整理焦点被投企业的专利数据（专利申请数量、被引用专利数量、3年内被引用次数、5年内被引用次数）从原始投资数据、专利数据和天眼查中匹配对应的控制变量信息整理各焦点企业在20002016年中的创投网络并匹配各个指标整理结果总投资事件表焦点被投企业名单各个焦点企业的投资事件表和投资者关系配对表网络闭合、网络集聚投资者赛道多元度焦点被投企业专利数据表控制变量相关指标生物医药企业创投网络85研究与发展管理第 35 卷3.2.1被解释变量以企业专利被引用情况作为衡量创新绩效的指标。本文主要测度科创企业技术创新生成阶段的产出，集中于医药科技创新过程的基础研究和技术开发阶段。专利能较为及时地反映企业的创新成果56。前人研究中通过专利来测度技术创新时一般使用专利数量，但专利数量无法说明创新成果的价值14。而专利被引用量则能够衡量专利的价值，专利被引用次数越多表明专利影响力越大，可侧面反映其创新价值越强56。借鉴相关研究57-58，用滞后3年的企业申请专利3年内被引用数量测度企业创新绩效。3.2.2解释变量本文的核心解释变量为网络闭合、网络集聚和投资者赛道多元度。借鉴GULER和NERKAR13、TTH和LENGYEL58的做法，将网络密度作为整体网络闭合程度的测度指标，用网络实际关系数量L与最大可能关系数量M之比测算，公式如下。Network closure=LM=2LN(N-1)（1）其中，N为网络节点数量，网络闭合取值从0到1。创投网络集聚用网络集聚系数测算。集聚系数测量的是网络某节点的邻接点间也相互连接的比例13，网络集聚系数是所有节点集聚系数的平均值，可衡量局部网络节点集聚成团的程度12。Network cluster=1ni=1n2ciji()ji-1（2）其中，ji表示与节点i存在联系的节点数量，ci表示节点i与邻接节点之间存在的连接关系数量，网络集聚取值区间从0到1。借鉴网络多样性相关文献7，59，通过各个网络中投资者投资领域的赫芬达尔指数测度联合团体投资者知识经验的分散程度，以衡量投资者赛道多元度，公式如下。Investor experience=1-i=1n(pipt)2（3）其中，pi代表网络中投资者投资领域类别为i的事件数量，pt代表总事件数量，n代表领域类别数量，投资者赛道多元度取值从0到1。3.2.3控制变量考虑数据的可获得性和已有研究的经验，本文设定了创业投资和企业特征层面的控制变量。企业年龄（age）以观测年份与焦点企业成立年份之差表示；企业性质（nature）为国有背景虚拟变量，若焦点企业为国有控股企业，则取值为1，否则为0；企业位置（territory）代表公司注册地所在地区，如果在境内为1，否则为0；投资阶段（stage）的取值为种子期为1，初创期为2，扩张期为3，成熟期为460；投资轮次（round）的取值为A轮及之前的轮次为1，否则为060；融资经验（venexp）以焦点企业在样本期内观察期之前接受过投资的年数表示；专利存量（patentstock）用焦点企业在因变量观测期前五年的专利申请量的平均值表示。3.3模型选择本文因变量用企业的专利被引用数量测算，属于计数的非负整数，且其均值为3.352、方差为29.05，二者相差较大，表明数据存在过度离散现象，故选择负二项回归模型进行回归分析。另外，企业当年专利数量中存在大量零值，故使用专门用于处理因变量存在大量零值的零膨胀负二项分布模型。为检验创投网络闭合，创投网络集聚和投资者赛道多元度对科创企业创新能力的直接影响，建立模型（1）。Innovation performanceit+1t+3=0+1Network closureit+2Network clusterit+3Investor experienceit+4controls+it（1）为检验创投网络闭合与科创企业创新能力是否呈倒U形关系，建立模型（2）。Innovation performanceit+1t+3=0+1Network closureit+2Network closureit2+3Network clusterit+4Investor experienceit+5controls+it（2）为检验投资者赛道多元度的调节作用，建立模型（3）和模型（4）。86第 4 期李健等：创投网络对科创企业创新绩效的影响Innovation performanceit+1t+3=0+1Network closureit+2Network closureit2+3Network closureitInvestor experienceit+4Network closureit2 Investor experienceit+5Network clusterit+6Investor experienceit+7controls+it（3）Innovation performanceit+1t+3=0+1Network closureit+2Network closureit2+3Network clusterit+4Network clusteritInvestor experienceit+5Investor experienceit+6controls+it（4）4 实证分析结果 4.1描述性统计表3给出了各变量的描述性统计。各变量方差膨胀因子VIF系数在1.052.32之间，这意味着变量间不存在严重的多重共线性问题。4.2假设检验对具有交互作用的因素进行中心化处理后，负二项回归结果如表4所示。模型1检验了网络闭合、网络集聚和投资者赛道多元度对企业创新绩效的直接效应，其中网络闭合正向影响企业创新，但结果不显著；网络集聚的=-1.302，p 0.05，证明了创投网络集聚对企业创新绩效有显著的负向作用，H2得到支持；投资者赛道多元度的=1.001，p 0.05，表明投资者赛道多元度有利于企业提升创新绩效，H3得到支持。模型2加入了网络闭合的平方项以检验H2，其中网络闭合的=2.369，p 0.01，网络闭合平方项对应的=-10.68，p 0.01，网络闭合与被投企业创新绩效之间呈现倒U形关系，H1得到支持，具体如图4所示。模型3进一步检验投资者赛道多元度对创投网络闭合与企业创新关系的调节作用，“网络闭合2投资者赛道多元度”的=78.88，p 0.01，显示投资者赛道多元度弱化了网络闭合与企业创新质量的倒U形关系，H4得到支持。图5是投资者赛道多元度对创投网络闭合与科创企业创新绩效关系的调节效应图。模型4在模型2的基础上加入了“网络集聚投资者赛道多元度”，以检验投资者赛道多元度对创投网络集聚与企业创新关系的调节作用，但结果不显著，H5没有得到支持。原因可能在于：较高的投资者赛道多元度虽然增加了二阶社会资本的丰富度，但异质性资源并非越多越好7，组织资源异质性过高不表3描述性统计Tab.3Descriptive statistics变量1.创新绩效2.企业年龄3.企业性质4.企业位置5.融资经验6.投资阶段7.投资轮次8.专利存量9.网络闭合10.网络集聚11.投资者赛道多元度均值标准差最小值中位数最大值110.0030.0460.0390.0170.022-0.0200.098-0.0090.007-0.0033.35229.052001 067210.157*0.112*0.092*0.551*-0.212*0.153*0.032-0.008-0.0137.8767.7510675310.102*0.228*0.210*-0.151*0.190*-0.0110.056*-0.059*0.0710.257001410.164*0.073*0.0480.066*-0.0420.037-0.083*0.8800.326011510.160*-0.358*0.0280.0070.016-0.0371.9291.347111161-0.368*0.176*0.022-0.007-0.0342.7291.02613471-0.152*-0.056*0.108*-0.071*0.6160.486011810.022-0.020-0.0182.5518.2380017191-0.539*0.391*0.4330.15800.4910.75101-0.696*0.2040.1770.0070.1360.751110.4540.25300.5210.87注：*p 0.01；N=2 386。87研究与发展管理第 35 卷图4创投网络闭合对科创企业创新绩效的作用Fig.4Effect of network closure on innovation performance表4零膨胀负二项回归结果Tab.4Zero-inflated negative binomial regression result变量企业年龄企业性质企业位置融资经验投资阶段投资轮次专利存量网络集聚投资者赛道多元度网络闭合网络闭合2网络闭合 投资者赛道多元度网络闭合2 投资者赛道多元度网络集聚 投资者赛道多元度常数项LR testVIF系数观测值模型1-0.060*（0.013）0.733*（0.320）2.396*（0.327）0.0318（0.065）0.267*（0.112）-0.374*（0.180）0.110*（0.024）-1.302*（0.649）1.001*（0.474）1.002（0.748）-1.754*（0.391）114.07*1.462 386模型2-0.062*（0.013）0.685*（0.318）2.536*（0.332）0.0445（0.063）0.221*（0.113）-0.433*（0.180）0.105*（0.023）-1.467*（0.629）1.221*（0.491）2.369*（0.910）-10.68*（3.979）-1.396*（0.416）121.22*1.582 386模型3-0.062*（0.013）0.676*（0.318）2.504*（0.335）0.0455（0.063）0.224*（0.113）-0.448*（0.181）0.105*（0.023）-0.947（1.048）1.263*（0.492）2.536*（0.954）-10.78*（3.988）-16.92*（4.351）78.88*（21.49）-1.390*（0.418）139.29*1.762 386模型4-0.059*（0.013）0.593*（0.314）2.416*（0.333）0.109（0.068）0.273*（0.112）-0.192（0.187）0.110*（0.023）-0.861（0.650）-0.514（0.791）3.988*（0.927）-13.41*（5.318）1.665（2.757）-1.943*（0.438）121.80*2.592 386模型 5-0.059*（0.013）0.588*（0.315）2.423*（0.336）0.109（0.068）0.273*（0.112）-0.185（0.191）0.110*（0.023）-1.017（1.101）-0.510（0.791）3.963*（0.936）-13.68*（5.523）-17.17*（4.567）78.79*（21.46）-0.533（3.018）-1.945*（0.437）139.29*2.742 386注：*p 0.01,*p 0.05,*p 0.1；括号内为稳健标准误。图5投资者赛道多元度对创投网络闭合与科创企业创新绩效的调节效应Fig.5Moderating effect of investor track diversity on VC network closure and innovation performance88第 4 期李健等：创投网络对科创企业创新绩效的影响利于组织间知识转移60。曹兴等61基于案例分析了集群特征对知识转移的影响，发现资源异质性负向影响知识转移。进一步研究表明，当网络存在“小圈子”并且是由具有异质知识基础的投资者构成时，不利于资源的跨群体识别和转移，企业资源动员和吸收成本也会迅速上升62，此时投资者多样化反而放大了网络集聚的消极影响，因此并不一定能够帮助企业提升创新绩效。4.3稳健性检验为进一步测试研究结果的有效性，本文采用不同的因变量测度方法进行稳健性检验。由于专利在特定时间段内拥有的专利被引用次数的累计变化不同程度地反映了企业专利的价值，因此本文分别采用不同时间段的专利被引数量来测度企业创新绩效。当用滞后3年的企业被引用专利数量替换企业申请专利3年内被引用次数来测度创新绩效时，网络集聚的回归系数=-1.127，p 0.05，H2得到支持；投资者赛道多元度的回归系数=1.311，p 0.05，H3得到支持。向模型2加入了网络闭合的平方项，则网络闭合的回归系数=2.732，p 0.05，网络闭合平方项的回归系数=-8.68，p 0.01，网络闭合与被投企业创新绩效之间呈倒U形关系，H1得到支持。在此基础上加入交互项后，“网络闭合平方 投资者赛道多元度”的回归系数=52.73，p 0.01，H4得到支持。当采用企业申请专利5年内的被引用次数替换企业申请专利3年内被引用次数来测度创新绩效时，网络集聚的回归系数=-1.412，p 0.05，H2得到支持；投资者赛道多元度的回归系数=1.023，p 0.01，H3同样得到支持。模型2加入了网络闭合的平方项，其中网络闭合对应的回归系数=4.854，p 0.01，网络闭合平方项的回归系数=-5.476，p 0.05，网络闭合与被投企业创新绩效之间呈倒U形关系，H1得到支持。在此基础上加入交互项后，“网络闭合平方 投资者赛道多元度”的回归系数=44.62，p 0.05，H4得到支持。5 结论与讨论5.1研究结论本文以20002016年中国医药企业风险投资事件为样本，实证检验了创投网络结构与构成特征对科创企业技术创新的作用机制，得到如下研究结论。创投网络是被投企业获取二阶社会资本的重要来源，会影响企业创新产出。创投网络闭合与企业创新绩效呈倒U形关系，投资者之间的联合促进了资源流动和信号传递，但关系过于紧密会给企业创新带来一些障碍；网络集聚不利于企业创新绩效的提升，投资者“小圈子”不利于企业获得更广泛的创新支持；投资者赛道多元度有利于提升企业创新绩效，多赛道投资者的参与使企业可以触及更加丰富的社会资本。投资者赛道多元度弱化了网络