创业企业如何有效进行要素资源分配
——供给侧改革背景下一个跨层次被调节的中介模型

盛宇华1,蒋舒阳1,2,韦 畅1
(1.南京师范大学 商学院;2.南京师范大学 江苏省创新经济研究基地,江苏 南京 210046)

摘 要:依托创业管理理论和企业成长理论,构建了一个跨层次被调节的中介作用模型。运用2010-2015年创业板上市公司数据,通过Mplus软件检验了投资挤占、资源冗余、行业周期性与企业绩效之间的关系。实证结果表明,创业企业投资挤占能够显著降低企业绩效,而资源冗余在其中起中介作用。按流动性进一步分析资源冗余发现,投资挤占会造成低流动资源冗余的增加和高流动资源冗余的减少进而负向影响创业企业绩效。最后,对于周期性行业中的创业企业,行业周期性会加剧企业投资挤占与低流动资源冗余的正向关系,同时又会减弱投资挤占与高流动资源冗余之间的负向关系。

关键词:创业企业;资源分配;投资挤占;资源冗余;投资效率;供给侧改革

0 引言

随着拉动经济发展的“三驾马车”疲态尽显,中国经济进入新常态,如何激发经济增长新动力成为一个备受关注的问题。继续依靠出口?一方面,自世界经济危机以来,中国出口总量增幅连年下滑;另一方面,国内大量低端产业向印度、东南亚等新兴发展中国家转移,总体来说现阶段我国外贸形势非常严峻,难以继续为经济发展提供充足动力;继续加大投资?在资本市场上最不缺的就是钱,只是目前很难找到好的项目将钱投出去;鼓励老百姓消费?近年来,大陆游客到海外扫货的现象屡见不鲜,说明老百姓不是不想消费而是买不到合意的产品[1]。那么,是何原因导致了需求与供给之间的错配?可能还是经济生产供给侧出现了问题,即企业生产的产品和服务已不能满足人们日益增长的物质文化需求。学界认为,供给侧改革主要包括要素端和生产端改革[2],即通过“优化要素资源配置、鼓励企业创新、促进淘汰落后产能等方式,使经济重新焕发新的活力并促进经济社会可持续发展”。作为创新的源泉,无数中小企业正逐渐成为创造中国新经济的主要力量,其是供给侧的有效补充。但广大中小企业在创业过程中既面临着资源不足问题,又不可避免地会进行高投入、高风险性经营活动,因此往往被扼杀在摇篮之中[3]。当前,时代背景需求与创业企业自身特征结合引发了一个现实问题,即在创业企业资源较为匮乏的情况下,应如何从企业内部出发,充分调动一切资源要素提高企业绩效来顺应经济发展要求。

对于创业企业来说,往往理所当然地认为自己受资源所限而难以取得进一步发展,因此经常关注如何从外界获取更多资源以解决自身发展问题,对此学者们展开了颇为详尽的研究,并认为借助风险投资是一种可行方法[4-5]。事实上,借助外力不是创业企业的唯一出路,更多时候更应该依靠优化自身资源结构、充分调动要素资源来解决资源受限问题,这就为学界提供了一个新的研究思路。值得一提的是,过往研究集中关注投资规模与投资效率之间的关系[6],而中小企业碍于自身资源条件的限制,更多时候面临的是“投什么而不是投多少”的问题。创业企业是否能够从不同资本投向导致的投资挤占问题出发,思考如何提高企业资源利用效率?这一问题有待探索。

历史经验表明,经济发展过程不可能是一帆风顺的,多会在曲折中呈现波浪式发展,而在供给侧改革背景下,中国宏观经济目前正处于增长速度换挡期、结构调整阵痛期以及前期刺激政策消化期这样一个十分复杂的“三期叠加”特殊阶段[7],对处于周期性行业的公司来说考验格外严峻。为了厘清周期性行业本身“惯性”对要素资源流动的影响,本研究检验行业周期性对投资挤占与资源冗余之间关系的影响,并比较在创业企业所处行业周期性有所差异的情况下,投资挤占通过资源冗余影响企业绩效的作用过程有何不同。

本文主要贡献在于:①从充分调动企业内部资源要素视角出发,沿着资本挤占—资源冗余—企业绩效这一路径分析投资挤占所造成的资源冗余差异,为创业企业因为不同资源结构适应性差异所导致的差异化投资绩效提供了经验证据;②考虑在供给侧改革背景下,创业企业除了本身面临高风险之外,还面临着经济转轨时期的种种不稳定、不确定性考验,周期性行业波动远远高于非周期性行业,因此将创业企业周期性纳入模型中,探索行业周期性是否会扭曲资源要素流动的具体路径;③在供给侧改革浪潮中,最具创新精神的无疑是创业企业,它们没有沉重的包袱、敢于打破一切常规,通过对投资挤占、资源冗余与企业绩效作用机制进行分析,能为创业企业挖掘内部潜力、提高投资效率以及增加存活率提供一些可行思路。

1 文献回顾与研究假设

1.1 资本挤占与创业企业绩效

投资是影响每个企业未来经营发展的重要战略,对于创业企业尤其如此。从目前已有文献来看,针对大企业展开的投资研究较多[8-9],而对中小创业企业的关注不足。刘飞等[6]通过构建双边随机边界模型发现,对于创业企业来说主要矛盾依然在于融资困难所导致的投资不足问题。既然创业企业普遍存在资源不足的问题,那么过往有关较大规模企业的投资研究是否能直接运用在创业企业上?另一方面,刘冰等[10]跳出学界对于创业企业的认识局限,认为尽管创业企业自身资源水平有限,但依旧存在资源冗余。因此,对于创业企业来说,根据自身特点,利用有限资源进行有效投资具有重要意义。

挤占是指排挤原有的并侵占其位置,在投资中也同样存在挤占。企业投资按照资产种类主要分为3个方向,即固定资产投资、无形资产投资和长期股权投资[11]。鉴于投资总额有限,三者之中任何一种投资的增多都必然会侵占另外两个方向的投资规模。结合本文研究目的和前人研究成果,本文用固定资产投资对其它两种投资规模造成的减损来衡量投资挤占。创业管理理论[12]认为,创业企业在经营过程中如何保持动态性以增强识别、利用、开发机会转化成经营成果的能力非常重要,因此创业管理不同于传统管理,创业企业成功的关键在于时刻保持创业精神和创新活力,并注重增强企业战略管理柔性和竞争优势,将好的创意迅速变为现实。相关研究表明,固定资产投资有着约束性特点[13],其既是企业正常经营运转的先决条件,又是任何企业在经营过程中不可缺少的一个环节,一旦投资不足则会影响企业的正常运转。此外,固定资产另外一个突出特点是有形性,即固定资产投资便于观察和控制。现有研究表明,正是因为这种特性,企业在成长过程中为了掌控更多要素资源并扩大自身规模,才有加大固定投资的冲动[14],但是过多的固定资产由于其低流动性,使得创业企业由轻变重,当面对外界环境高速变化时就会成为企业负担。另外,按照寻租理论和代理理论,在配置固定资产过程中一般会牵涉大量流动资金,企业管理者往往发生寻租行为。此外,企业所有者与代理人之间的信息不对称也会导致企业实际掌控者从自身利益出发重视短期绩效而忽视长期绩效,进而对企业利益造成损害。

另一方面,企业成长理论指出,企业内部资源是其成长的动力,企业掌握的资源和能力之间的动态匹配构成了企业发展的坚实基础[15]。无形资产投资主要包括专利、技术、商标、特许、土地使用权等方面的投资,相关研究指出其突出特点便是无形性和效益滞后性[16-17];而与无形资产相似,长期股权投资具备隐秘性特点,其主要是指将资产交由被投资方进行经营以期在未来获取收益,因此这两种投资更为关注企业能力培养与未来成长性,只有满足这两种隐性投资,企业能力才能跟上企业规模增长。结合上述分析可以推测,当固定投资过度挤占了无形资产和长期股权投资后,创业企业的灵活性、动态性以及把握机会的能力必然会受损,面对快速变化的外部环境时风险也会更高。而且,随着固定资产挤占的增多,还有可能导致领导者发生寻租行为并产生代理问题,降低决策绩效。最后,随着创业企业的成长,投资挤占会导致企业掌握的资源与能力在动态发展中失衡,并最终影响企业绩效。根据上述分析,本文提出如下假设:

H1:在创业企业中,投资挤占程度对企业绩效有负向影响。

1.2 资源冗余的中介作用

企业资源主要由两部分组成:一部分是满足现有生产经营活动所必需的资源;另一部分是超过现实需要的资源,即资源冗余[18]。刘冰等[10]发现,对于大企业来说,资源可能是规模上的冗余,而对创业企业来说更可能来自效率上的冗余。而目前资源冗余与企业绩效之间的关系主要存在两种截然相反的观点,持代理理论观点一方认为,资源冗余的存在会给企业带来代理问题并造成企业绩效下降;持组织理论一方则认为,适当的资源冗余能够缓冲因环境动荡给企业带来的冲击[19]。本文认为,将资源冗余按照流动性分为高流动性与低流动性是解决上述分歧的一种方式[20]

一方面,投资挤占会影响创业企业资源冗余水平。因投资挤占差异而给创业企业带来的资源冗余类型分为以下几种情况:①通过固定资产投资,维持创业企业生产经营的基础,将资源沉淀以应对经常性事项,为下一步发展壮大积蓄力量;②通过无形资产投资,增加企业的异质性、稀有性、不可替代性等核心竞争优势,增加企业流动资源冗余,以更好地识别和利用机会[21];③通过长期股权投资获取被投资单位的股份,既可以对被投资单位施加控制和影响,又能增进彼此之间的贸易联系、建立企业同盟,利用这一层纽带并大大加强企业关系网络和业务范围等多样化资源,有助于增加高流动性资源冗余。

另一方面,流动性不同的资源冗余对于创业型企业来说影响也截然不同[22]。创业企业面临的风险很高,随时都有可能处在危机的边缘,容不得一刻喘息,因此创业持续成功必须依靠创新活力、冒险精神、执行能力和团队精神,通过把握机会、利用机会创造绩效。高流动性资源冗余恰恰符合创业企业这一需求,为企业已有技术、要素与外界环境的动态匹配提供了契机,有助于增强企业生命力。相反,低流动性资源冗余则有可能给创业企业带来负担、使企业变得迟钝,增加企业在动荡环境中面临的不确定风险。综上所述,高流动性资源冗余可以更好地满足多样化资源需求,支持企业对外界环境变化作出快速响应,而低流动性冗余资源由于沉淀在企业内部,只能对预期特定变化作出响应。根据上述分析,本文提出如下假设:

H2a:在创业企业中,低流动性资源冗余在投资挤占与企业绩效之间起中介作用,即投资挤占会增加低流动资源冗余进而降低企业绩效;

H2b:在创业企业中,高流动性冗余资源在投资挤占与企业绩效之间起中介作用,即投资挤占会减少高流动资源冗余进而降低企业绩效。

1.3 行业周期性的调节作用

周期性行业是指与宏观经济之间的相关性较强,随着宏观经济转向好企业也会随之扩张,反之则会一同衰落的一类行业。由于周期性行业提供的产品大多为非必需品,市场对其表现为弹性需求,而非周期性行业提供的产品大多是依赖性较强的必需品。当宏观经济下行或调整时,企业下游客户或消费者会因为资金紧张而出现消费欲望下降的情况,此时对非必需品的需求降幅会大于必需品,因此周期性行业与宏观经济波动相关性更强。处于周期性行业中的创业企业除了应对激烈的市场竞争之外,还面临着宏观经济波动的考验,为了应对这种周期性的惯性波动,必须建立相应经营流程,因此固定资产投资更容易转化为企业内部沉淀的资源以更好地应对特定风险。此外,相关研究表明,企业融投资行为可能存在金融摩擦,即随着经济周期的变化,企业融投资决策有可能进行调整,而这种周期性风险在投资者眼中是可预见的。前景理论指出,人在面临损失时会导致风险偏爱行为,在面临获益时容易发生风险规避行为[23]。因此,在周期性行业中,企业投资人为了使其投资产出得以观察、可控,并减少不可预见风险,会督促企业将固定资产投资更多地转化为沉淀资源以便于掌控。根据上述分析,本文提出如下假设:

H3a:在创业企业中,行业周期性正向调节投资挤占与低流动资源冗余之间的关系,即周期性行业中企业投资挤占与低流动资源冗余之间的正向关系更强;

H3b:在创业企业中,行业周期性负向调节投资挤占与高流动资源冗余之间的关系,即周期性行业中企业投资挤占与高流动资源冗余之间的负向关系更弱。

综上分析,本文认为,企业所处行业周期性对投资挤占—资源冗余—企业绩效三者间的关系起调节作用,即资源冗余的中介作用会被行业周期性影响。据此,本文提出一个跨层次被调节的中介作用模型。

H4a:在创业企业中,行业周期性正向调节投资挤占、低流动性资源冗余与企业绩效之间的关系。

H4b:在创业企业中,行业周期性负向调节投资挤占、高流动性资源冗余与企业绩效之间的关系。

综上所述,本文研究框架见图1。

图1 研究框架

2 研究方法

2.1 样本来源与筛选

由于在创业板上市的企业是我国中小创业的典型代表,因此本文样本选自2009年开市的创业板数据,时间跨度为2010-2015年。考虑到资本投向与资源冗余为企业带来绩效影响的滞后性,因此与解释变量相关的数据都会筛选提前一期的样本数据。

2.2 变量测量与定义

2.2.1 被解释变量

本文重点考察创业企业资本投向、资源调配能力和资产利用效率。借鉴国内学者的做法[24],遵循上市公司中综合绩效评估细则以及兼顾数据可操作性等原则,本文选取ROA作为企业绩效评价指标,公式为:总资产净利润率(ROA)= 净利润/总资产余额。

2.2.2 解释变量

(1)投资挤占。首先对各类投资和投资总额进行计算和分析,分别是t-1期的固定资产、工程物资以及在建工程新增总额所构成的固定资产投资;t-1期各类使用权、技术性资产增加额构成的无形资产投资;t-1期股权投资额构成的长期股权投资以及三者之和的总投资额。由于投资方向很多,而相互之间的挤占方式也各异,为了检验本研究有关资源冗余流动性的假设,将固定资产投资对其它两种投资造成的挤占作为对投资挤占的衡量。

(2)资源冗余。借鉴刘冰等[10]对中小企业研究中将资源冗余按照流动性的分类,其中,低流动性资源冗余用负债股权比衡量,而高流动性资源冗余则用现金和现金等价物总额与总资产之比衡量[25]

(3)行业周期性。当前,学术界对于行业周期性的判定尚未达成一致,但基本认同周期性行业与宏观经济相关性更紧密,而在2010年上证交易所发布的周期性行业50与非周期性行业100指数可以为本文提供较为权威的参考[26],即将金融保险、采掘业、交通运输、仓储、金属非金属、房地产等行业划归为周期性行业,其余行业记入非周期性行业。

2.2.3 控制变量

由于冗余资源与企业绩效受到多种因素的影响,为了提高结果的稳健性,参考前人有关资源冗余与公司业绩的研究。本文选取几项对公司绩效影响较大的因素[27],包括企业规模、企业年龄、股权集中度、高管持股数、国有股份比例、董事长两职兼任、监事会规模,另外也控制了年份变量。各主要变量定义见表1。

表1 各主要变量定义

变量变量名称与定义被解释变量ROA公司绩效,总资产净利润率(ROA)=净利润/总资产余额解释变量SInv投资挤占,[固定资产投资总额-(无形资产投资+长期股权投资)]/总投资SLow低流动性资源冗余,负债股权比SHigh高流动性资源冗余,现金及现金等价物总额与总资产之比Cyclical行业周期性,根据上证周期行业50与非周期行业100指数判断,周期性行业记为1,非周期性行业记为0控制变量SIZE公司规模,为公司总资产的自然对数AGE公司年龄,由当期年份减去公司成立年份OWN股权集中度,为第一大股东持股比例HOLD高管持股数,为管理层持股数/公司总股数STATE国有股份比例,为国有持股数/公司总股数DUAL董事长总经理两职兼任,若两者兼任记为1,否则为0Board_sup监事会规模,监事会人数∑Year年份虚拟变量。样本时间跨度为2010-2015年,以2010年为基年共设置5个虚拟变量

2.2.4 数据分析方法

本研究利用SPSS20和Mplus6.11软件,对创业板企业投资挤占、资源冗余、绩效与行业周期性之间的关系进行检验。首先,由于周期性属于行业层面数据,而其它变量均为公司层面数据,因此有必要对其分开进行统计性描述与相关性检验;其次,关于中介作用检验,由于学界广泛采用Baron和kenny[28]的方法存在一个问题,即只要M跟Y之间的相关系数大于X与Y的系数,就很容易得到中介作用成立的结果,进而得到错误结论。根据Mackinnon等[29]的建议,本研究利用Mplus软件对中介作用进行Bootstrap检验[31];再次,利用结构方程模型多组建模法进行调节作用检验;最后,在进行跨层次分析前,本研究对资源冗余进行Kruskal-WallisH检验,以验证确实存在数据嵌套问题,之后用Mplus软件对第一阶段跨层次被调节中介作用模型进行检验。

3 假设检验结果

3.1 描述性统计与相关性检验

本文行业周期性属于行业层面变量,而投资挤占、资源冗余与企业绩效属于公司层面变量,因此本研究分别对其进行描述性统计与相关性分析,结果如表2所示。

表2 主要变量描述统计结果与相关系数

变量均值标准差12345678910公司层面ROA0.0540.0471SInv0.1370.143-0.105***1SLow0.3480.389-0.215***0.114***1SHigh0.3740.2180.219***-0.407***-0.502***1SIZE9.0180.278-0.047*-0.054***0.274***-0.175***1AGE10.2604.548-0.0030.126***0.057**-0.161***-0.0081OWN33.39312.9170.0140.078***-0.002-0.026-0.052**-0.059**1HOLD0.3720.2230.042*-0.084***-0.111***0.132***-0.233***-0.023-0.0361STATE0.0210.0810.001-0.051*-0.0220.062**0.031-0.001-0.022-0.274***1DUAL0.5330.499-0.0020.0320.006-0.049**0.093***0.016-0.136***-0.130***0.145***1Board_sup3.170.633-0.044-0.0010.0040.0090.0430.015-0.113***-0.078***0.241***0.033行业层面Cyclical0.1200.321

注:*表示显著性水平达到10%,**表示显著性水平达到5%,***表示显著性水平达到1%,下同

由表2结果可以看出,投资挤占与企业绩效之间的关系显著负相关(r =-0.105,p<0.01),初步验证了H1。低流动冗余资源与企业绩效显著负相关(r =-0.215,p<0.01),高流动冗余资源与企业绩效则显著正相关(r =0.219,p<0.01)。但关于冗余资源起中介作用的假设,以及行业周期性所起调节作用的假设,仍有待于进一步检验。同时,从表中可以看出,周期性行业的均值为0.12,说明在创业板上市公司中,属于周期性行业的公司比重大约为12%,低于主板的29%。此外,表中各变量的相关系数均低于0.5,说明不存在严重的多重共线性问题。

3.2 中介作用检验

目前,中介效应检验普遍使用Sobel法,但是该法要求a*b严格满足正态分布,而即使a和b都满足正态分布,a*b也未必服从正态分布。事实上,如果a*b不为零,那么a*b就是偏正态的[30]。Bootstrap通过将原样本当作总体样本进行有放回的抽样以抽取大量子样本过程得出统计结论,在一定程度上较Sobel法更为合理,近年来得到学者们的广泛运用。因此,本文采用非参数Bootstrap法进行检验,结果如表3显示。

表3 冗余资源的中介作用(非参数Bootstrap法)

变量第一阶段低流动冗余资源高流动冗余资源第二阶段企业绩效(以低流动冗余资源为中介)企业绩效(以高流动冗余资源为中介)SIZE-0.024***-0.029***-0.011***-0.010***(-3.522)(-3.224)(-4.185)(-3.720)AGE2.400***-0.770***-0.024-0.045***(30.924)(-26.500)(-0.590)(-3.767)OWN0.046***-0.039**0.0020.003(3.428)(-2.296)(0.507)(0.566)HOLD0.0000.0000.0000.000(-1.187)(0.099)(1.073)(1.148)STATE0.0000.011-0.002-0.002(-0.0046)(1.304)(-0.734)(-0.865)DUAL-0.003***-0.003***0.0000.000*(-2.778)(-3.559)(1.154)(1.766)Board_sup0.0170.0240.0030.002(1.175)(1.267)(0.492)(0.329)∑Year控制控制控制控制SInv0.067**-0.466***0.020*-0.007(2.230)(-13.423)(1.896)(-0.606)SLow-0.021*(-1.958)SHigh0.025***(3.273)中介作用a-0.003*(SInv*SLow)(1.745)中介作用b-0.012***(SInv*SHigh)(-3.180)

由表3可知,在第一阶段检验中,投资挤占对企业低流动资源冗余有显著正向预测作用(R=0.067,p<0.05),而对高流动资源冗余具有显著负向预测作用(R=-0.466,p<0.0),说明固定资产挤占无形资产与长期股权时会导致企业内部低流动资源冗余的增加以及高流动冗余资源的减少;进一步观察发现,无论是低流动资源冗余还是高流动资源冗余,都对企业绩效有显著影响,其中低流动资源与企业绩效负相关(R=-0.021,p<0.10),而高流动资源冗余均企业绩效正相关(R=0.025,p<0.01)。此外,在控制了资源冗余之后,投资挤占对企业绩效的负向影响大幅减小甚至不再显著(R=-0.007,p>0.10)。根据Bootstrap法检验结果可知,固定资本投资挤占通过资源冗余对企业绩效的中介作用显著,其中通过低流动资源冗余的中介效应系数为-0.003(P<0.10),95%置信区间为[-0.005,-0.001],而通过高流动资源冗余的中介效应系数为-0.012,且显著性达到1%水平,95%置信区间为[-0.018,-0.005],两者皆不包括0。根据以上分析,H2a、H2b成立,即投资挤占通过资源冗余的中介作用对企业绩效产生影响。

3.3 调节作用与跨层次被调节的中介作用检验

3.3.1 调节作用检验

由于行业周期性是类别变量,故利用结构方程模型中的多组建模法进行检验,即在各组中设定相同模型检验参数是否具有跨组不变性。同时,为了保证结果的准确性,采用自助法进行抽样以检验置信区间,结果如表4所示。

表4 调节作用检验

路径组别系数95%置信区间周期行业0.192***[0.177,0.207]投资挤占——— 低流动资源冗余非周期行业0.098***[0.089,0.108]差异0.095***[0.090,0.099]周期行业-0.395***[-0.353,-0.439]投资挤占——— 高流动资源冗余非周期行业-0.448***[-0.421,-0.474]差异0.056***[0.033,0.078]

由表4结果可知,95%置信区间都不包括0,说明两个路径的组间差异皆显著。具体来看,周期性行业中投资挤占与低流动资源冗余的正向关系更显著,而与高流动资源冗余的负向关系更不显著,H3a和H3b得以验证。

3.3.2 跨层次被调节的中介检验

在进行跨层次分析之前,有必要进行Kruskal-WallisH检验,检验统计量为31.229(P<0.01),说明企业业绩除了受公司层影响外,也与所处行业特征有关,有必要进一步进行跨层次检验。借鉴Shi等[32]的研究,本文将第一阶段被调节中介斜率设置为随机效应,令S表示投资挤占与资源冗余之间的相关系数,而将控制变量作为固定效应进行跨层次回归分析。同时,为了模型更为稳健,还对各变量进行中心化处理。

根据Mplus输出的检验结果整理成表5,同时绘制了路径分析图,如图2所示。结果表明,投资挤占对低流动资源冗余的路径系数为0.298(P<0.01),而低流动资源冗余对企业绩效的路径系数为-0.016(P<0.01),低流动资源冗余的中介作用成立,H2a得到进一步验证。投资挤占对高流动资源冗余以及高流动资源冗余对企业绩效的路径系数分别为-0.609(P<0.01)和0.027(P<0.01),H2b得到验证。投资挤占与不同资源冗余之间随机斜率的调节系数随着企业所处行业周期性的不同而存在显著差别,分别为0.192(P<0.01)和0.097(P<0.01),说明行业周期性的调节作用成立。创业企业处于周期性行业时,固定资本投资挤占对低流动资源冗余的正向预测作用更强,而对高流动资源冗余的负向预测作用较弱,H3a和H3b得到进一步验证。

表5 被调节的中介作用Mplus检验结果

变量企业绩效(1)(2)第一层级SInv-0.019***-0.005(-2.453)(-0.605)SLow-0.016***(-3.909)SHigh0.027***(74.776)SIZE-0.026***-0.044***(-5.610)(-9.745)AGE0.0020.003(0.848)(1.118)OWN0.000***0.000***(2.604)(7.300)DUAL0.0000.000*(1.287)(1.890)HOLD-0.001***-0.002***(-12.723)(-18.263)STATE0.001*0.000(1.871)(0.403)Board_sup0.0020.001(0.943)(0.919)∑Year控制控制第二层级S的截距0.298***-0.609***(955.055)(-3002.379)S与Cyclical的斜率0.192***0.097***(106.870)(72.612)SLow与Cyclical的斜率0.007***(4.257)SHigh与Cyclical的斜率-0.035***(-40.721)

图2 路径分析结果

为了验证H4,即被调节中变量差异的显著性,在模型中添加新参数:高于投资挤占对资源冗余斜率(S)一个行业周期性的标准差(0.321),低于S一个行业周期性标准差以及两者的差值,结果如表6所示。在周期性行业中,无论是低流动还是高流动资源冗余的中介作用均十分显著,系数分别为-0.006(P<0.01)和-0.015(P<0.01),而非周期性行业中的中介作用同样显著,其系数分别为-0.004(P<0.01)和-0.017(P<0.01)。在两条中介路径中,两者间接效应之差分别为-0.002(P<0.01)和0.002(P<0.01),说明在不同行业周期性下中介作用大小不同,资源冗余的中介作用被行业周期所调节。而由非参数自助法重新抽样获得复合系数的95%置信区间不包含0,进一步证明了被调节的中介作用显著。结合上述结果,H4a与H4b成立。为了直观表示该调节作用,本研究分别以周期性行业与非周期性行业为划分标准,对投资挤占与资源冗余之间的关系进行描绘,具体见图3和图4。由图3、图4可知,当创业企业处于周期性行业时,投资挤占与低流动资源冗余正向关系更强,而投资挤占与高流动资源冗余之间负向关系更弱。

表6 被调节的中介作用

效应中介路径调节变量系数95%置信区间下限上限周期-0.006***-0.008-0.003(-3.873)低流动资源冗余非周期-0.004***-0.005-0.002(-3.925)差异-0.002***-0.003-0.001间接效应(-3.777)周期-0.015***-0.016-0.015(-81.398)高流动资源冗余非周期-0.017***-0.017-0.017(-72.867)差异0.002***0.0020.002-36.839

图3 行业周期性的调节作用(a)

4 结论与展望

4.1 研究结论与意义

本研究利用创业管理理论和企业成长理论建立理论基础和分析框架,以创业板上市公司数据作为样本进行跨层次检验,探索了创业企业中投资挤占与企业绩效之间的关系及其内部作用机制,并最终得出如下结论:创业企业投资挤占对企业绩效具有负向影响,资源冗余在其中起中介作用;创业企业所处行业周期性调节投资挤占、资源冗余、企业绩效之间的中介关系。具体来说,行业周期性既会增强低流动资源冗余的中介作用关系,也会减弱与高流动资源冗余之间的中介作用。

图4 行业周期性的调节作用(b)

本研究结论具有重要理论意义:首先,虽然现有学者研究了企业投资与绩效之间的关系,但多从投资规模视角出发关注大规模企业的投资效率,鲜有从投资方向视角关注创业企业的投资效率;其次,跳出以往研究界限,本文认为创业企业依然存在资源冗余,并通过对其进行分类、梳理,结合创业管理和企业成长理论进行分析,进一步探究了投资挤占与企业绩效的内在作用机制;再次,通过行业周期性这一跨层次变量构建了一个跨层次被调节中介作用模型,这一模型对资源冗余在投资挤占与企业绩效间起的中介作用探索了边界条件,因此也对今后从行业特征视角出发探究企业投资与企业绩效的关系有一定借鉴意义。

研究结果也为企业实践提供了一些启示:①在当前背景下,中小企业要想保证要素资源的充分有效流动,应重视不同资本投向的作用,固定资产投资可增强对资源的可见性、控制力,而且是企业经营活动必不可少的重要环节。但是,一旦固定资产投资过多,挤占了无形资产与长期股权投资份额,就会压缩企业战略柔性和未来成长性,导致创业企业抓住机会进行战略调整及资源动态匹配的能力下降;②虽然创业企业往往资源不足,但获取外界帮助不是解决企业困境的唯一出路,要认识到企业内部依然存在资源冗余,可通过更高效的资源运作来为解决企业困境提供思路;③企业应根据自身产品是否为必需品、市场需求是否与宏观经济情况联系紧密而制定自身投资计划,外界波动对处于周期性行业的创业企业影响更大,可以考虑预留更多流动性资源投资以便进行战略变更。

4.2 研究局限与展望

本研究虽然从结果中挖掘出了一些具备管理理论与实践价值的内容,但仍存在以下不足:首先,关于投资挤占,限于数据可得性,只能笼统进行概括,但企业投资是一个非常复杂的过程,仅固定资本投资就可分成许多子项目,这些不同子项目的作用也有差异,将其全部归纳到一类资本投资中不可避免地会对研究结果造成影响。而且,样本数据是以年为单位,难以追踪每一笔投资的时间跨度,结果稳健性有待于进一步探究;其次,虽然实证结果表明,低流动资源冗余与企业绩效负相关,但忽略了低流动资源冗余可能存在的长期潜在作用,考虑到创业板样本数据不足,未来可考虑进行长时间跨度测量,以更好地检验低流动资源冗余的作用;最后,对于行业周期性的测度还停留在定性测量上,目前还难以准确定量计算出行业周期性的大小,这无疑是未来一个有意义的研究方向。

参考文献:

[1] 刘承元.谁会倒在供给侧改革的路上[J].企业管理,2016(1):41-44.

[2] 盛朝迅,陈蕾,王颂吉.重点领域改革节点研判:供给侧与需求侧[J].改革,2016(1):35-51.

[3] 熊婵,买忆媛,何晓斌,肖仁桥.基于DEA方法的中国高科技创业企业运营效率研究[J].管理科学,2014,27(2):26-37.

[4] ATANASOV V,IVANOV V,LITVAK K.Does reputation limit opportunistic behavior in the vc industry? evidence from litigation against VCs[J].The Journal of Finance,2012,67(6):2215-2246.

[5] CHEMMANUR T J,KRISHNAN K,NANDY D K.How does venture capital financing improve efficiency in private firms? a look beneath the surface[J].The Review of Financial Studies,2011,24(12):4037-4090.

[6] 刘飞,王开科.我国中小板上市公司是投资不足还是投资过度[J].经济评论,2014,188(4):122-135.

[7] 陈蕾,郑悦.周期性行业的范围界定与阶段性特征:1990—2014[J].改革,2015(9):53-62.

[8] 叶玲,王亚星.管理者过度自信、企业投资与企业绩效——基于我国 A股上市公司的实证检验[J].山西财经大学学报,2013,35(1):116-124.

[9] 徐倩.不确定性、股权激励与非效率投资[J].会计研究,2014(3):41-48.

[10] 刘冰,罗超亮,符正平.风险投资和创业企业总是完美一对吗[J].南开管理评论,2016,19(1):179-192.

[11] 郝颖,刘星.资本投向、利益攫取与挤占效应[J].管理世界,2009(5):128-144.

[12] STEVENSON H H,GUMPERT D E.The heart of entrepreneurship[J].Harvard Business Review,1985(2):85-94.

[13] DE LONG J B,SUMMERS L H.Equipment investment and economic growth[J].The Quarterly Journal of Economics,1991,106(2):445-502.

[14] 辛清泉,林斌,王彦超.政府控制、经理薪酬与资本投资[J].经济研究,2007(8):110-122.

[15] 覃巍.企业成长理论中的生物学类比研究回顾与展望[J].外国经济与管理,2012,34(9):7-14.

[16] DJANKOV S,GLAESER E,LA PORTA R,et al.The new comparative economics[J].Journal of Comparative Economics,2003,31(4):595-619.

[17] JUSTINIANO A,PRIMICERI G E,TAMBALOTTI A.Investment shocks and the relative price of investment[J].Review of Economic Dynamics,2011,14(1):102-121.

[18] 钟和平,张旭梅,方润生.人力资源冗余与技术创新关系[J].科技进步与对策,2009,14(7):133-137.

[19] TAN J,PENG M.Organizational slack and firm performance during economic transitions:two studies from an emerging economy[J].Strategic Management Journal,2003(24):1249 -1264.

[20] SHARFMAN M P,WOLF G,CHASE R B,et al.Antecedents of organizational slack[J].Academy of Management Review,1988,13(4):601-614.

[21] RUZZIER M,ANTONCIC B.Social capital and SME internationalization:an empirical examination[J].Transformations in Business & Economics,2007,6(1):122-138.

[22] STEVEN W,BRADLEY,JOHAN WIKLUND,et al.Swinging a double-edged sword:the effect of slack on entrepreneurial management and growth[J].Journal of Business Venturing,2011(26):537-554.

[23] 刘海英,罗新星,毕文杰,满月明.基于前景理论的决策分析方法及其在工程项目评价中的应用[J].科技进步与对策,2014(11):67-70.

[24] 朱焱,张孟昌.企业管理团队人力资本、研发投入与企业绩效的实证研究[J].会计研究,2013(11):45-52.

[25] GEORGE G.Slack resources and the performance of privately held firms[J].Academy of Management Journal,2005,48(4):661-676.

[26] 中证指数有限公司.上证周期行业 50 指数与上证非周期行业100指数编制方案 2010[EB/OL].http :// static.Sse.com.Cn /sseportal /cs /zhs /xxfw /flgz /temp index _ methodology _ CN _000063n64.pd,[2010-04-13].

[27] 李卫宁,张祎宁.新任CEO特征、管理团队调整与企业绩效——基于ST上市公司的数据实证[J].中国管理科学,2014,22(8):48-55.

[28] 王济川,王小倩,姜宝法.结构方程模型:方法与应用[M].北京:高等教育出版社,2011.

[29] MACKINNON D P,LOCKWOOD C M,HOFFMAN J M,et al.A comparison of methods to test mediation and other intervening variable effects[J].Psychological Methods,2002(7):83-104.

[30] SHI J,JOHNSON R E,LIU Y,et al.Linking subordinate political skill to supervisor dependence and reward recommendations:a moderated mediation model[J].Journal of Applied Psychology,2013,98(2):374-384.

(责任编辑:王敬敏)

Entrepreneurial Companies how to Allocate Resource Effectively——A Cross-level Moderated Mediation Path Model under The Background of Supply Side Reform

Yuhua1,Jiang Shuyang1,2,Wei Chang1
(1.Business School,Nanjing Normal University;2.Jiangsu Province Economic Innovation Research Base,Nanjing Normal University,Nanjing 210046,China)

Abstract:Based on Entrepreneurial Management Theory and Enterprise Growth Theory as a theoretical framework, we set up a two-level first-stage moderated mediation path analytical model. Using the newness of entrepreneurial firms from 2010 to 2015, we examine the relationship among the investment extrusion, slack resources, industry's cyclical behavior and business performance. The empirical findings indicate that the investment extrusion significantly reduces the entrepreneurial enterprise's performance, while the slack resource plays a role of bridge between investment extrusion and enterprise's performance. Furthermore, we find that investment extrusion increases the low-discretion slack and decreases the high-discretion slack so that the enterprise's performance will be reduced. Finally, the positive relationship between investment extrusion and low-discretion slack is more significant in enterprises that belong to cyclical industry, and the negative relationship between investment extrusion and high-discretion slack is less significant in enterprises that are free from cyclical industry.

Key Words:Entrepreneurial Companies; Resource Allocation; Investment Extrusion; Slack Resources; Investment Efficiency; Supply Side Reform

收稿日期:2016-06-21

基金项目:国家自然科学基金项目(71372181)

作者简介:盛宇华(1958-),男,江苏连云港人,博士,南京师范大学商学院教授、博士生导师,研究方向为战略管理与人力资源管理;蒋舒阳(1990-),男,安徽合肥人,南京师范大学商学院硕士研究生,江苏省创新经济研究基地实习研究员,研究方向为财务管理与人力资源管理;韦畅(1993-),女,江苏淮安人,南京师范大学商学院硕士研究生,研究方向为技术创新管理与财务管理。

DOI:10.6049/kjjbydc.2016050082

中图分类号:F272.2

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)01-0090-08