随着中国经济发展进入新常态,技术创新成为中国经济高质量发展的主要引擎。习近平总书记强调,“惟创新者进,惟创新者强,惟创新者胜”,同时又指出,“企业是科技和经济紧密结合的重要力量,应该成为技术创新决策、研发投入、科研组织、成果转化的主体”。根据双元创新理论,企业创新活动可以分为探索式创新与开发式创新。复杂多变的外部环境对中国企业技术创新提出了新要求,既要探索、创造新知识以适应新环境,也要高效利用现有知识维持业绩与竞争力,即企业需要权衡探索式创新和开发式创新[1]。然而,由于技术领先性和复杂性,银企之间信息不对称程度严重,双元创新面临严重的融资约束。加之,我国经济目前处于转型期,资本市场不完善、资源配置失衡和产权保护程度低等问题的存在,迫使企业主动寻求关系网络作为保护屏障。
董事会是公司治理的决策者和监督者,董事会网络通过影响董事偏好及董事会有效性发挥其对企业创新的效用。理论上关于董事会网络与创新之间关系的研究较为丰硕,但结论尚未统一。根据资源依赖理论,董事会网络作为社会资本的一种方式,为企业引进资源、信息、知识与技术促进创新[2]。然而基于代理理论,董事会网络中权力和关系容易诱发机会主义行为,降低创新动力[3]。产生这种悖论的原因可能在于董事会网络位置的度量以及创新方式划分存在差异:一方面,董事会网络中心度有多个维度,将各维度权衡得到的综合网络中心度能够较好地度量企业处于优越的中心位置;另一方面,企业创新活动分为探索式创新与开发式创新,两者遵循的思维模式、组织架构及文化情境不同,资源需求也有差异,既可能相互替代也可能互补或协同[1]。此外,制度理论表明企业配置网络资源和进行外界合作需要一定的制度约束[4]。战略管理理论认为资源配置效率受到企业战略的影响。因此,结合市场化进程与企业战略类型,深入研究董事会网络位置对企业双元创新的影响,有助于解释以上悖论。
关于董事会网络的界定,本文借鉴谢德仁和陈运森[5]的研究,将其定义为“企业董事会的董事个体以及董事之间通过至少在一个董事会同时任职而建立的联结关系的集合”。目前,学术界对于董事会网络与企业创新的研究主要集中于两类:第一类是研究董事会网络与企业创新的关系,这类研究虽然已取得较为丰硕的成果,但结论尚未统一。一部分研究基于资源依赖理论,认为嵌入董事会网络中的社会资本通过发挥信息效应和资源效应促进企业创新决策的制定和实施[6];另一部分研究基于高阶凝聚理论和代理理论,认为关联董事组成利益集团并为追求短期利益而发生机会主义行为,出于声誉维护动机而进行网络寻租,甚至实施软监督。此外,嵌入网络中的企业被严密的结构所约束,引发功能锁定与认知锁定,加重信息同质性,进而削弱创新动力[7]。第二类研究关注外部环境(如市场化进程[8])和企业内部(如组织冗余[9])因素等对董事会网络与企业创新之间关系的影响。
综上所述,一方面已有文献侧重于研究董事会网络与企业整体创新的关系,而鲜有研究对创新活动方式进行区分。另一方面,目前对于董事会网络与企业双元创新关系的研究,尚未同时涉及市场化进程和企业战略的影响。现阶段,我国市场化进程尚未同步[10],作为制度环境的综合衡量指标,市场化进程高的地区往往有较低的政府干预、完善的制度保障和较高的市场配置效率,从而影响企业创新决策。企业战略更多关注资源整合与高度弹性,不同战略类型的企业,其资源整合效率与战略弹性均存在差异,从而影响双元创新决策。在探讨董事会网络位置对不同类型创新的影响差异时,需要同时考虑市场化进程和企业战略类型的作用。
本文创新和贡献体现在两个方面:①不同于以往对企业整体创新的研究,本文基于探索式创新和开发式创新的风险与回报差异,分析董事会网络位置对两类创新的影响及差异,能够拓展董事会网络治理效应的研究视野,丰富和完善企业双元创新理论;②与先前文献大多基于单一视角考察董事会网络位置与企业创新之间的关系不同,本文将市场化进程与企业战略类型同时纳入董事会网络位置影响双元创新的研究框架,重新审视董事会网络位置对双元创新的影响及差异,为丰富和完善社会资本理论及企业创新投资理论提供微观经济基础的实证支持。本研究有助于中国企业在市场化进程不断加速的情境下,结合自身战略,更好地利用网络资源优化双元创新行为,进而提升双元创新能力。
March[11]首次提出组织中的双元学习,此后一些学者将其引入创新领域研究中,并提出双元创新的概念,它同时关注企业探索式创新和开发式创新,强调两者的权衡与资源高效配置。由于两种创新活动方式与风险不同,董事会网络位置对两者的影响也存在差异。
探索式创新行为幅度大,较为激进[12],旨在通过探索式学习,突破旧知识体系,发现和创造新知识,以占领新市场和研发新产品[13],最终满足潜在客户和未来市场需求,实现长期绩效的提高,本质上是内外部知识整合。这类创新的投入额度大、投资期限长、退出成本高,面临更大的融资约束、投资风险和外部性。因此,企业进行探索式创新最重要的就是获取充足资金保障以及异质性知识资源,随着网络中心度提高,嵌入董事会网络的社会资本能够发挥这种作用进而影响探索式创新。具体表现为:①网络中心位置为企业带来地位优势。中心行动者有“明星光环”,其连接者的网络中心度往往也较高,良好的声望和权威使其有机会挑选竞争优势大的伙伴,降低合作风险;②董事会网络作为“桥梁”能够实现企业间信息传播和知识共享。网络中心度高的企业更容易及时获取真实的第一手信息资源,例如市场数据、投资信息、对手的行为、核心技术等,这些高精度的异质信息能够缓解企业与外界的信息不对称,从而帮助企业更好地实现知识重组和吸收,创造新知识和识别风险;③董事会网络通过控制优势和信息优势为企业带来战略资源,促进知识整合。较高的董事会网络中心度可以使企业通过低成本甚至无成本获取外部新思想,并通过多元化思想碰撞增强对知识的敏感度,促进对知识的快速识别、消化和吸收[14]。积累技术诀窍,并对其进行引用、模仿和改进,审视已有认知结构并克服组织惯性,进而开拓潜在市场与新产品[15];④在中心位置的企业活跃程度高,与其他成员频繁的沟通能够增强彼此间信任与依赖,不仅有利于拓宽融资渠道[16]、降低融资成本[17],缓解融资约束,进而为探索式创新提供稳定的资金条件,还可以减少创新行为中的冲突,有利于董事利用更多时间和精力思考,培养创新性思维,实现探索式创新[18]。
然而,董事会网络中心度继续提高,超过临界值后会增加冗余性信息与非经济性规模,开始发挥锁定效应,同时产生“搭便车”行为和非自愿性知识溢出。一方面,随着信息数量和种类增加,信息冗余性提高,企业对信息与知识进行筛选、分类和吸收的难度增加,边际信息与知识减少,造成规模经济性降低,进而挤出创新资源。企业为提高网络地位,追求声望优势,消耗大量资金、人力和精力寻求关系联结,进行网络寻租,增加专用性投入,也会挤出创新资源[19]。另一方面,网络中心度高的企业凭借控制优势和信息优势已经攫取足够多的信息资源,对于网络的过度依赖会降低企业应对外部环境变化的能力,这类企业往往更容易被已有知识范式和认知框架束缚,从而失去探索式创新动力。同时,过多的联结会滋生“搭便车”行为以及非自愿性溢出,增加外部性,降低合作意愿,进而削弱探索式创新动力。因此,本文提出如下假设:
H1:董事会网络中心度对探索式创新的影响呈倒U型。
开发式创新基于开发式学习,对现有知识和技术进行改进,实现产品更新升级,以挖掘并满足现有客户与市场新需求,能够有效降低新产品研发和推广风险,为短期需求服务,有利于企业中短期绩效提升,本质上是通过整合和重组对内部知识进行管理与利用。董事会网络位置对开发式创新的影响具体表现为:①开发式创新是对现有知识的演绎,基础条件是获取复杂、专业、系统的知识[20]。但董事会网络中心位置的提高是一个缓慢过程,其带来的特定化、复杂化隐性资源与核心资源逐渐发挥作用。初始阶段,成员之间认知距离和空间距离较远,组织架构、战略思想和文化理念存在一定差异[21],导致企业对于外部知识和资源的吸收与利用较为困难,不利于开发式创新;②较低的中心位置意味着稀疏的直接联系,导致企业间信任度较低,信息扭曲、失真以及知识溢出等问题严重。同时,作为交换,企业将内部有价值的资源分享出来,易于被其它企业攫取和模仿,从而增加企业外部性,提高外界竞争力,加大创新风险,进而削弱开发式创新意愿;③随着网络中心度增加,企业间差异使得资源异质性较高,满足企业新颖性知识需求,促进探索式创新的开展。而有限的资源导致两种创新之间产生矛盾和张力[22],开发式创新被挤出。
网络中心位置继续提高,超过临界值后开始发挥资源效应和信息效应,促进开发式创新。一方面,同质性节点之间传递的信息、资源具有较高的冗余性和特定性。重复的互动可以建立可靠的信任,这种信任有利于企业间专业化资源共享和管理制度等“软信息”传播[23],减少企业间信息不对称。进一步,企业通过积累并理解高精确度的知识,不断加强对这类知识的认知,促进对现有知识的充分提炼与管理,改进已有产品和服务精度,进而实现技术升级,促进开发式创新。另一方面,异质性节点具有不同行业背景,例如上下游之间的紧密联结有利于互惠互利,积累多元化知识和思想。企业通过获取当前客户与市场的需求反馈信息,反思现有产品和服务的不足[24],及时调整和改进技术,进而实现开发式创新。据此,提出如下假设:
H2:董事会网络中心度对开发式创新的影响呈正U型。
董事会网络位置对企业双元创新产生的影响必定存在于特定发展背景中。中国正处于市场化阶段,即由计划经济转向市场经济,此时,制度呈现出传统计划制度结构与市场化制度结构共生于同一政治体系中的二元结构特征[25]。
市场化进程高的地区,往往伴随较少的政府干预、较高的金融发展水平、较成熟的市场机制以及较完善的法制法规,有利于激发企业创新活力。①市场化进程的提高能够缓解政府在资源方面对部分企业的偏爱,政府掌控力度的削弱有利于减少企业行为扭曲,增强企业积极获取并利用董事会网络位置优势促进双元创新的动力。同时,市场化进程高的地区积极鼓励企业创新,但是,过高的网络中心度会加剧企业对扶持的竞争,放大对探索式创新的抑制作用,减少对开发式创新的挤出;②市场化进程的提高能够加速要素流动,加剧产业集聚,进而增强网络中心度对双元创新的影响。一方面,网络中信息传递和资源共享效率更高,企业获取异质性知识更为便捷和及时,这增强并加速了网络中心度对探索式创新的促进作用。同时,企业内部资源和要素流动更加自由、快捷,促进企业对现有知识的合成与转化,进而增强董事会网络中心度对开发式创新的影响。另一方面,市场化进程提高促进产业集聚,加剧企业间对创新资源的竞争,进而对探索式创新产生挤出效应,且这种效应在网络中心度过高时表现得更加显著。同时,产业集聚易于在企业间形成较小的地理距离和认知距离,促进知识溢出[21],增强董事会网络中心度对开发式创新的促进作用;③市场化进程高的地区,市场在资源配置中的主导地位更突出,有利于拓宽融资渠道,增加融资规模、提升融资速度,缓解企业融资约束。同时,良好的规范有利于保证合同履行,增强企业间信任,降低企业寻租成本,为双元创新提供更充分的资金支持[19];④市场化程度高的地区法治环境好,产权保护力度大,为企业提供公平的竞争条件,从而缓解非自愿性知识溢出,减少企业间信息不对称及合作中机会主义行为[26],降低企业外部性,减少双元创新风险。同时,由于正式制度的保障,专业人才资源较为丰富,有利于双元创新,然而过高的网络中心度会增加企业对法律保障的依赖性,放大网络位置对探索式创新的抑制作用。基于以上分析,提出如下假设:
H3a:市场化进程提高能够增强董事会网络中心度对探索式创新的倒U型影响;
H3b:市场化进程提高能够增强董事会网络中心度对开发式创新的正U型影响。
本文选取2010-2018年深沪A 股上市企业为研究样本。剔除以下企业:①金融、保险类;②ST等“T”类;③董事信息和财务数据异常、缺失;④资产负债率超过1,最终得到3 200个企业——年度数据。本文董事会网络中心度数据,通过查阅CSMAR数据库中每家A股上市企业的董事任职情况表,并提取相关信息形成矩阵形式,用Pajek软件计算企业层面各维度网络中心度获取。探索式创新与开发式创新数据来源于CSMAR的研发支出资本化支出、管理费用明细等数据,并用CSMAR数据库、WIND数据库以及手工查阅相关网站补充其它数据。所有连续型变量进行winsorize缩尾,以解决异常值问题。本文采用软件Stata13.0。
3.2.1 被解释变量:探索式创新(R)与开发式创新(D)
《企业会计准则第6号—无形资产》(2006)要求企业将内部研发投资分为研究和开发两个阶段,研究阶段的支出全部费用化,开发阶段的支出条件资本化。唐清泉和肖海莲[27]认为,R>0,即只要进入研究阶段,支出归为探索式创新投资;R=0且D>0,即只有开发阶段,支出归为开发式创新投资。在此基础上,本文借鉴翟淑萍和毕晓方[28]的研究,以研究阶段的支出代表探索式创新投资,开发阶段的支出代表开发式创新投资。
3.2.2 解释变量:董事会网络中心度(Cen)
本文用网络中心度代表网络位置,社会网络分析中常用的中心度包括程度中心度、接近中心度、中介中心度和特征向量中心度。4个指标各有利弊,单独用哪个指标衡量都不够全面合理,本文借鉴Larcker等[29]、以及陈运森和谢德仁[30]的研究,将4个指标分别按年度排序并划分为10组,赋值为1-10,以统一量纲并消除异方差,再将赋值后的指标加权平均,最终得出企业层面董事会网络中心度。
3.2.3 调节变量:市场化进程(Mar)
采用樊纲等[10]编制的《中国分省份市场化指数报告(2016)》中所列示的市场化指数,该指数从5个方面综合反映我国各省、自治区和直辖市每年市场化发展水平。由于该指数截止到2014年,而地方市场化指数在一段时间内具有稳定性,本文将2014年指数沿用至2017年。
3.2.4 控制变量
借鉴已有研究,本文选取企业规模(Size)、财务杠杆(Level)、成长能力(Growth)、高管薪酬(MI)、股权集中度(Sh1)、企业年龄(Age)、董事会规模(Board)、年度效应(Year)和行业效应(Industry)作为控制变量。具体变量定义见表1。
表1 主要变量定义
变量类型变量名称变量定义被解释变量探索式创新投资(R)当期研发阶段支出/销售收入开发式创新投资(D)当期开发阶段支出/销售收入解释变量董事会网络中心度(Cen)公司综合董事会网络中心度,计算方法见前述调节变量市场化进程(Mar)市场化指数,具体见前述控制变量企业规模(Size)期初资产总额的自然对数财务杠杆(Level)期初负债总额/期初总资产成长能力(Growth)(本期主营业务收入-上期主营业务收入)/上期主营业务收入高管薪酬(MI)前三名高管薪酬总额的自然对数股权集中度(Sh1)公司第一大股东持股比例企业年龄(Age)当年年份-上市年份董事会规模(Board)董事会成员数量的自然对数年度效应(Year)年度虚拟变量行业效应(Industry)行业虚拟变量
为检验本文所提假设,建立如下模型:
R(D)=α0 +α1Cen+α2Cen2+α3Mar+α4Size+α5Level+α6Growth+α7MI+α8Sh1+α9Age+α10Board+∑Year+∑Industry+ε
(1)
R(D)=β0+β1Cen+β2Cen2+β3Mar×Cen+β4Mar ×Cen2+β5Mar+β6Size+ β7Level+β8Growth+β9MI+β10Sh1+β11Age+β12Board +∑Year+∑Industry+μ
(2)
模型(1)检验董事会网络中心度对探索式创新和开发式创新的影响,分为模型(1-1)和(1-2)。模型(2)检验市场化进程对董事会网络中心度与双元创新之间的关系能否发挥调节作用,分为模型(2-1)和(2-2)。
根据表2报告的描述性统计结果可以看出:我国整体沪深A股上市企业的探索式创新投资、开发式创新投资占营业收入比重均值分别为0.029 8和0.013 8,均高于中位数,说明超过一半的企业创新投资尚未达到市场平均水平,整体研发强度以及双元创新能力有待提高;董事会网络中心度均值为5.194 4,小于中位数,说明在我国资本市场中,董事会网络覆盖率和强度水平较高。标准差为1.933 0,说明不同企业董事会网络水平有较大差异;市场化进程方面,最大值9.95,最小值-0.3,标准差高达1.723 3,表明企业所在地区市场化进程差异较大,会影响企业对双元创新活动的资源配置;控制变量方面,企业规模均值为22.276 8,大于中位数,说明我国大部分上市企业规模相对较小,且规模最大值与最小值相差6.590 9,揭示了企业间规模差异。第一大股东持股比标准差为14.720 2,说明企业间股权集中度差异明显,且波动幅度较大。
表2 描述性统计分析结果
变量N均值中位数最大值最小值标准差R3 2000.029 80.016 70.111 400.034 1D3 2000.013 80.000 30.119 800.026 7Cen3 2005.194 45.375 01011.933 0Mar3 2007.806 37.930 09.950 0-0.300 01.723 3Size3 20022.276 822.120 225.998 619.902 71.182 1Level3 2000.459 10.456 70.891 50.019 70.195 9Growth3 2000.187 10.109 63.003 8-0.918 30.459 0MI3 20014.286 714.278 515.847 012.826 60.670 4Sh13 20032.259 329.845 974.094 72.196 914.720 2Age3 20011.850 0112655.298 0Board3 2002.154 52.197 22.639 11.386 30.199 3
4.2.1 董事会网络中心度与双元创新
Haans等[31]认为,检验正U(倒U)型关系主要满足以下3个条件:①二次项系数显著为正(负),与预期相符;②解释变量数据两端的曲线斜率均陡峭,即样本最小值处曲线斜率显著为负(正),样本最大值处曲线斜率显著为正(负);③曲线的拐点在样本数据范围内。
回归结果如表3所示。模型(1-1)和(1-2)检验董事会网络中心度对双元创新的影响,检验过程中,为消除后续高阶情况下变量间多重共线性,对相关变量进行中心化处理。模型(1-1)中,α2在5%水平上显著为负,满足条件①;Cen进行中心化处理后取值范围为-4.500 4~4.499 6,当Cen取最小值时,斜率为0.004 1,当Cen取最大值时,斜率为-0.003,满足条件②,且拐点0.625位于样本取值范围内,满足条件③。因此,董事会网络中心度对探索式创新的影响呈倒U型,即H1得到验证,表明初期随着网络中心位置提高,探索式创新得到促进,但超出临界值后,资源同质化与锁定效应明显,不利于探索式创新。同理,模型(1-2)中,α2在1%水平上显著为正,Cen取最小值和最大值时,斜率分别为-0.001 9和0.003 4,拐点为-1.333 3,均满足以上3个条件。因此,董事会网络中心度对开发式创新的影响呈正U型,即H2得到验证,表明董事会网络中心度对开发式创新的抑制作用存在临界值。
4.2.2 董事会网络中心度、市场化进程与双元创新
Haans等[31]认为,对正U(倒U)型关系的调节作用包含两个方面:使曲线拐点偏移;使曲线变陡峭或平缓。本文参考Haans等[31]的检验方法,基于模型(2),最终判断β1β4-β2β3符号,如果大于0,表明拐点随调节变量增加而右移,反之左移;β4显著为正,表明倒U型曲线变平缓,正U型曲线变陡峭;β4显著为负,表明倒U型曲线变陡峭,正U型曲线变平缓。
模型(2-1)和模型(2-2)检验市场化进程的调节作用。模型(2-1)中,β1为0.000 5,β2为-0.000 4,β3为0.000 01,β4为-0.000 2,β1β4-β2β3<0,表明市场化进程提高,拐点左移,此时β4显著为负,曲线变得陡峭,结合图1可以得出,董事会网络中心度对探索式创新的倒U型影响被增强,H3a得到验证。表明市场化进程的提高促进探索式创新要素流动,增强并加速促进作用,导致抑制作用提前出现。同理,模型(2-2)中,β1为0.000 8,β2为0.000 3,β3为0.000 2,β4为0.000 2,计算β1β4-β2β3>0,表明市场化进程提高,拐点右移,此时β4显著为正,曲线变得陡峭,结合图1可知,董事会网络中心度对开发式创新的正U型影响被增强,H3b得到验证。
表3 董事会网络中心度对双元创新的影响及市场化进程的调节作用
变量探索式创新(1-1)(2-1)开发式创新(1-2)(2-2)Cen0.000 50.000 50.000 8∗∗∗0.000 8∗∗(1.24)(1.37)(2.62)(2.40)Cen2-0.000 4∗∗∗-0.000 4∗∗0.000 3∗∗0.000 3∗∗(-2.74)(-2.56)(2.33)(2.10)Mar×Cen0.000 010.000 2(0.07)(1.44)Mar×Cen2-0.000 2∗∗0.000 2∗(-2.54)(1.95)Mar0.002 3∗∗∗0.003 0∗∗∗0.000 2-0.000 3(6.44)(6.69)(0.49)(-0.65)Size-0.003 7∗∗∗-0.003 7∗∗∗0.000 50.000 6(-5.91)(-5.89)(0.97)(1.11)Level-0.027 3∗∗∗-0.027 3∗∗∗-0.021 2∗∗∗-0.021 3∗∗∗(-8.20)(-8.21)(-7.39)(-7.42)Growth0.001 90.001 9-0.000 9-0.000 9(1.63)(1.63)(-0.90)(-0.92)MI0.004 6∗∗∗0.004 6∗∗∗-0.000 6-0.000 7(4.80)(4.80)(-0.75)(-0.84)Sh10.000 00.000 1-0.000 1∗∗∗-0.000 1∗∗∗(1.18)(1.32)(-3.42)(-3.54)Age-0.000 7∗∗∗-0.000 7∗∗∗-0.000 1-0.000 1(-5.98)(-6.05)(-0.97)(-0.95)Board0.006 0∗0.006 1∗∗-0.004 8∗-0.004 8∗(1.95)(1.99)(-1.80)(-1.82)YearYesYesYesYesIndustryYesYesYesYes_Cons0.026 9∗0.026 9∗0.035 2∗∗∗0.035 0∗∗∗(1.77)(1.77)(2.68)(2.67)N3 2003 2003 2003 200F值29.196 027.768 67.485 07.201 0Adj-R20.225 30.226 50.062 70.063 5
注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著,括号内为T值,下同
图1 市场化进程的调节作用
主回归中,采用董事会网络综合中心度的中位数作为企业层面的网络中心度指标,为保证结论的稳健性,本文借鉴陈运森和谢德仁[30]的做法,用均值计算的企业层面董事会网络中心度作为稳健性检验指标,结果如表4所示。可以看出,模型(1-1)和(2-1)表明以均值计算的董事会网络中心度与探索式创新呈倒U型关系,市场化进程能够增强这种倒U型关系。模型(1-2)和(2-2)表明,董事会网络中心度与开发式创新呈正U型关系,市场化进程能够增强这种正U型关系。因此,上述研究结果具有稳健性。
表4 以均值计算董事会网络中心度的稳健性检验结果
变量探索式创新(1-1)(2-1)开发式创新(1-2)(2-2)Cen0.000 20.000 20.001 1∗∗∗0.001 0∗∗∗(0.43)(0.47)(3.03)(2.94)Cen2-0.000 5∗∗∗-0.000 5∗∗∗0.000 3∗∗0.000 3∗∗(-3.06)(-2.99)(2.30)(2.24)Mar×Cen-0.000 10.000 2(-0.50)(1.28)Mar×Cen2-0.000 2∗∗0.000 2∗∗(-2.40)(2.08)Mar0.002 3∗∗∗0.003 0∗∗∗0.000 1-0.000 3(6.50)(6.62)(0.44)(-0.86)Size-0.003 7∗∗∗-0.003 7∗∗∗0.000 50.000 6(-5.84)(-5.87)(0.92)(1.03)Level-0.027 3∗∗∗-0.027 2∗∗∗-0.021 3∗∗∗-0.021 5∗∗∗(-8.21)(-8.16)(-7.40)(-7.47)Growth0.001 90.002 0∗-0.001 0-0.001 0(1.64)(1.65)(-0.94)(-0.95)MI0.004 6∗∗∗0.004 6∗∗∗-0.000 6-0.000 7(4.83)(4.85)(-0.75)(-0.83)Sh10.000 00.000 1-0.000 1∗∗∗-0.000 1∗∗∗(1.20)(1.39)(-3.35)(-3.50)Age-0.000 7∗∗∗-0.000 7∗∗∗-0.000 1-0.000 1(-5.98)(-6.05)(-0.91)(-0.86)Board0.006 7∗∗0.006 9∗∗-0.005 0∗-0.005 1∗(2.22)(2.27)(-1.92)(-1.95)YearYesYesYesYesIndustryYesYesYesYes_Cons0.024 60.024 40.036 1∗∗∗0.036 1∗∗∗(1.63)(1.62)(2.77)(2.77)N3 2003 2003 2003 200F值29.305 927.837 57.476 47.186 6Adj-R20.226 00.227 00.062 60.063 4
Miles等[32]将战略分为进攻型、分析型、防御型和反应型。分析型战略实施环境复杂,行为难以预测,反应型战略无现实意义,因而本文只研究防御型与进攻型战略。进攻型战略是一种主动性战略,企业通过持续技术研究和新产品开发,寻找新市场机会和顾客潜在需求,获取竞争优势。防御型战略更关注少量特定种类产品与服务效率,市场方向狭窄,组织管理控制系统高效、集中。而探索式创新是组织通过彻底改变原有产品或服务功能,或通过推出新技术和新产品进行根本性变革。开发式创新表现为产品或技术调整及用途扩展,是对现有知识和资源的整合、发展。因此,资源有限时,进攻型企业更倾向于探索式创新,而防御型企业更倾向于利用组织累积的知识和经验,提高运营效率并维护已有市场,实现开发式创新[33]。
基于战略治理角度,企业实施战略的行为方式应该更具有前瞻性,这就要求董事会优化企业战略,积极发挥监督和决策职能。进攻型企业主要利用董事会网络位置进行探索式创新,具体表现在:①进攻型企业机构高度分散,产品呈现多样化与差异化,有更多潜在客户与市场机会,而产品差异化有利于探索式创新;②该类企业注重人员技术职能与知识水平,高水平的人才更有利于企业对外部异质性信息和资源的理解与吸收,能够提高信息筛选和利用效率,进而降低创新风险;③该类企业对新市场需求回应主动,具有冒险精神,这种对风险的积极态度能够增强探索式创新动力,利用企业有限资源支持创新;④进攻型企业又是创新型企业,比防御型企业更容易获取政府扶持与政策鼓励,有助于缓解融资约束,为探索式创新提供资金来源。而防御型企业主要利用董事会网络中心位置进行开发式创新,一方面,防御型企业的合作对象长期稳定,随着网络中心度提高,信息和资源同质性增加,企业认知和文化不断趋同,高效和集中的管理控制系统能够促进对现有知识的高效吸收和利用,实现产品换代和服务升级。同时,防御型企业市场方向窄,易于建立进入壁垒,减少潜在竞争对手,缓解知识溢出,降低创新风险,促进开发式创新。另一方面,防御型企业稳定的市场及合作伙伴能够增强网络带来的声望与信任,加强互惠互利,降低交易成本,进而促进开发式创新。
本文借鉴Bentley等[34]对企业战略(STRA)的衡量方法,以及王化成等[35]对企业战略类型分组的思路,认为得分越高代表企业越倾向于进攻型战略,得分越低代表企业越倾向于防御型战略。同时,为保证样本数量,以中位数为界限,将STRA<12的样本界定为防御型企业,STRA>12的样本界定为进攻型企业。
表5是董事会网络中心度对不同战略类型企业的双元创新影响以及市场化进程的调节作用。对于探索式创新,在防御型企业中,模型(1-1)结果显示董事会网络中心度与探索式创新依然存在倒U型关系,表明网络初期,防御型企业很可能利用异质性资源进行探索式创新,随着网络中心度不断提高,企业开始集中资源进行开发式创新,以实现战略目标,导致探索式创新被挤出。结果表明,在我国现阶段,探索式创新才是企业获取核心竞争力的关键,防御型企业在关注开发式创新的同时也会在一定程度上探索新技术,只有吸收新知识才能实现已有知识升级。模型(2-1)结果显示,市场化进程依然能够增强这种倒U型影响,表明在市场的引导下,防御型企业中董事会网络位置对探索式创新的影响更明显地呈现出临界值现象;在进攻型企业中,模型(1-1)结果显示董事会网络中心度与探索式创新依然存在倒U型关系。表明随着网络中心度的提高,进攻型企业为实现战略目标,本着冒险精神,积极发挥资源效应和信息效应。其拥有的高水平人才能够通过专业技术职能高效吸收和整合新知识,进而开发新产品,开拓新市场。当网络中心度超过临界值时,资源的高度冗余使边际创新减少,即网络通过发挥锁定效应而抑制探索式创新。模型(2-1)结果显示,市场化进程能够增强这种倒U型影响,表明在市场的引导下,进攻型企业中董事会网络位置对探索式创新的影响更明显地呈现出临界值现象。
表5 企业战略类型、董事会网络中心度、市场化进程与双元创新
变量探索式创新防御型(1-1)(2-1)进攻型(1-1)(2-1)开发式创新防御型(1-2)(2-2)进攻型(1-2)(2-2)Cen0.000 40.000 50.000 30.000 40.001 9∗∗∗0.001 9∗∗∗0.000 30.000 1(0.79)(0.97)(0.46)(0.64)(4.93)(4.83)(0.51)(0.24)Cen2-0.000 4∗-0.000 4∗-0.000 5∗∗-0.000 5∗0.000 20.000 20.000 4∗∗0.000 4∗(-1.91)(-1.67)(-2.14)(-1.94)(1.40)(1.27)(2.03)(1.79)Mar×Cen-0.000 2-0.000 20.000 10.000 4(-0.62)(-0.78)(0.68)(1.44)Mar×Cen2-0.000 3∗∗-0.000 3∗0.000 10.000 2∗(-2.37)(-1.96)(0.99)(1.71)Mar0.002 8∗∗∗0.003 7∗∗∗0.001 7∗∗∗0.002 5∗∗∗0.000 30.000 0-0.000 0-0.000 5(5.95)(6.13)(3.20)(3.64)(0.79)(0.05)(-0.04)(-0.83)Size-0.004 3∗∗∗-0.004 4∗∗∗-0.002 9∗∗∗-0.003 0∗∗∗0.002 1∗∗∗0.002 1∗∗∗-0.000 9-0.000 8(-5.25)(-5.32)(-2.79)(-2.86)(3.20)(3.27)(-0.97)(-0.84)Level-0.017 8∗∗∗-0.018 1∗∗∗-0.028 9∗∗∗-0.028 7∗∗∗-0.021 0∗∗∗-0.020 9∗∗∗-0.015 1∗∗∗-0.015 4∗∗∗(-3.81)(-3.88)(-5.81)(-5.76)(-5.63)(-5.60)(-3.26)(-3.33)Growth-0.004 5∗-0.004 5∗0.000 50.000 4-0.000 6-0.000 7-0.002 0-0.002 0(-1.85)(-1.84)(0.30)(0.28)(-0.33)(-0.35)(-1.44)(-1.43)MI0.006 9∗∗∗0.006 8∗∗∗0.002 6∗0.002 8∗-0.002 5∗∗-0.002 5∗∗0.001 80.001 6(5.34)(5.32)(1.74)(1.85)(-2.47)(-2.48)(1.33)(1.18)Sh10.000 1∗∗∗0.000 1∗∗∗0.000 00.000 0-0.000 1-0.000 1-0.000 1∗∗-0.000 1∗∗(2.64)(2.76)(0.55)(0.64)(-1.22)(-1.31)(-2.37)(-2.42)Age-0.000 2-0.000 2-0.001 1∗∗∗-0.001 1∗∗∗0.000 00.000 0-0.000 0-0.000 0(-1.14)(-1.20)(-6.41)(-6.45)(0.26)(0.26)(-0.08)(-0.03)Board0.015 0∗∗∗0.015 3∗∗∗0.004 00.003 8-0.008 1∗∗-0.008 2∗∗-0.002 5-0.002 1(3.57)(3.65)(0.84)(0.81)(-2.41)(-2.45)(-0.56)(-0.48)Year0.005 70.005 6-0.020 0-0.020 0Industry(0.29)(0.28)(-1.09)(-1.09)_Cons-0.023 3-0.022 00.050 0∗∗0.049 6∗∗0.024 50.024 00.031 30.031 2(-1.12)(-1.06)(2.10)(2.09)(1.48)(1.45)(1.42)(1.41)N1 3481 3481 5551 5551 3481 3481 5551 555F值11.384 610.863 217.981 517.085 95.451 85.137 83.519 63.433 4Adj-R20.182 70.185 00.265 00.265 90.087 50.086 90.050 80.052 0
对于开发式创新,在防御型企业中,模型(1-2)和(2-2)结果表示,董事会网络中心度对开发式创新的正U型影响以及市场化进程的调节作用均不显著。一种可能的解释是:防御型企业稳定的市场和高效管理可以提升同质性知识吸收能力,能够更好地利用网络中心度支持开发式创新,从而避免陷入网络锁定,实现战略目标;在进攻型企业中,模型(1-2)显示董事会网络中心度与开发式创新的正U型关系依然存在。一种可能的解释是:进攻型企业在网络初始阶段主要关注探索式创新而忽略开发式创新,且同质性信息消化吸收能力弱,不利于开发式创新。当网络中心度达到临界值时,一方面,进攻型企业对知识的吸收能力较高,位置优势带来的低成本能够为开发式创新提供资金支持。另一方面,稳定的市场和交易对象巩固了知识的频繁流动,提高了企业认知,专业性知识和经验的获取更加便捷,信息处理能力增强,此时,进攻型企业为提高信息和资源利用率,将新旧知识进行整合与转化,实现开发式创新。这恰恰说明了探索式创新是一个循序渐进的过程,新知识的消化和吸收离不开旧知识的积累与转化,而当新知识被频繁利用后又成为旧知识和经验,作为获取和接收下一个新知识的基础。模型(2-2)结果显示,市场化进程依然能够增强这种正U型影响,表明进攻型企业在市场引导下能够更好地发挥董事会网络位置的作用,提高资源配置效率。
本文运用社会网络分析方法,基于资源基础理论、制度理论与战略管理理论,以我国沪深A股上市公司为样本,从结构性嵌入角度,实证研究董事会网络位置与双元创新的内在联系以及市场化进程对二者之间关系的调节作用。研究发现:董事会网络中心度对探索式创新的影响呈倒U型,市场化进程提高能够通过促进董事会网络中心度的积极作用、放大其抑制作用来增强倒U型关系;董事会网络中心度对开发式创新的影响呈正U型,市场化进程提高能够通过放大董事会网络中心度的抑制作用、促进其积极作用来增强正U型关系;按照企业战略的激进程度将样本分为防御型企业和进攻型企业,研究发现,董事会网络中心度对探索式创新的倒U型影响以及市场化进程的调节作用在防御型企业与进攻型企业中均显著。而董事会网络中心度对开发式创新的正U型影响以及市场化进程的调节作用主要体现在进攻型企业中,在防御性企业中并不显著。
本文扩展了董事会网络对企业双元创新的研究:一方面,现有文献主要关注董事会网络对企业整体创新的影响[6,7],而本文关注综合的网络中心度,从探索式创新和开发式创新两个方面构建董事会网络与企业创新的关系模型,发现董事会网络位置对双元创新的影响存在阈值且这种阈值效应在两类创新中的表现存在差异,进而能够揭示网络过度嵌入导致的过犹不及。另一方面,已有研究大都从单一视角讨论董事会网络与企业创新的关系[8,9],本文结合市场化进程与企业战略类型,进一步探讨市场化进程对董事会网络位置影响双元创新的调节机制,以及在不同企业战略下这种影响和机制的差异,有利于拓宽企业双元创新影响因素的研究视角,加深对董事会网络位置、市场化进程、企业战略与双元创新之间关系的理解。
本研究的启示在于:①董事会网络位置对探索式创新与开发式创新的影响存在阈值效应。因此,企业要在网络初期充分挖掘各种资源,提高董事会网络中心度,促进探索式创新,同时还要根据自身战略选择,探索和明确网络中心度的临界值,注意保持在一定的临界值内,提升双元创新能力,避免出现网络中心度过高而引发“过犹不及”的现象;②加强董事会管理与监督。一方面,企业要关注董事会中新任董事的职业背景,为保证企业创新投资活动的有效决策和执行,要尽量控制嵌入外部董事会网络的深度,提高董事会独立性,防止企业被强大的关系网“锁定”,从而失去创新动力。另一方面,监管部门须加强对企业连锁董事的监管,包括对聘请连锁董事的企业行为进行规范以及有效限制上市企业聘请过度“忙碌”的董事等;③完善资本市场,加强产权保护和正式制度保障。现阶段我国资本市场尚未成熟,制度规范与产权保护力度远远不够。因此,要继续推进制度改革,增强企业产权保护,为企业双元创新营造健康有利的外部环境。
与此同时,本文也存在一定不足:①只关注整体董事会网络位置的作用,没有区分董事类型,后续研究应结合我国特殊的董事会构成,进一步研究执行董事、非执行董事和独立董事分别构建的网络位置对企业创新的影响及差异;②仅关注董事会网络位置对企业双元创新的影响,而缺乏对其影响机制的细致考察,后续研究可以基于风险承担、融资约束等视角,进一步全面细致地探究董事会网络位置影响双元创新的具体路径。
[1] 王凤彬,陈建勋,杨阳.探索式与利用式技术创新及其平衡的效应分析[J].管理世界,2012,28(3):96-112.
[2] 王营,张光利.董事网络和企业创新:引资与引智[J].金融研究,2018(6):189-206.
[3] DALZIEL T,GENTRY R J,BOWERMAN M. An integrated agency-resource dependence view of the influence of directors' human and relational capital on firms' R&D spending[J]. Journal of Management Studies,2011,48(6):1217-1242.
[4] LUO X R,CHUNG C N. Filling or abusing the institutional void? ownership and management control of public family businesses in an emerging market[J]. Organization Science,2013,24(2):591-613.
[5] 谢德仁,陈运森.董事网络:定义、特征和计量[J].会计研究,2012(3):44-51.
[6] 张丹,郝蕊.连锁董事网络能够促进企业技术创新绩效吗——基于研发投入的中介效应研究[J].科技管理研究,2018,38(12):183-191.
[7] 范建红,陈怀超.董事会社会资本对企业研发投入的影响研究——董事会权力的调节效应[J].研究与发展管理,2015,27(5):22-33.
[8] 马连福,张琦,王丽丽.董事会网络位置与企业技术创新投入——基于技术密集型上市公司的研究[J].科学学与科学技术管理,2016,37(4):126-136.
[9] 严若森,华小丽,钱晶晶. 组织冗余及产权性质调节作用下连锁董事网络对企业创新投入的影响研究[J].管理学报,2018,15(2):217-229.
[10] 樊纲,王小鲁,朱恒鹏.中国分省份市场化指数报告(2016)[M]. 北京:社会科学文献出版社,2017.
[11] MARCH J G. Exploration and exploitation in organizational learning[J]. Organization Science,1991,2(1):71-87.
[12] RAISCH S,BIRKINSHAW J. Organizational ambidexterity:antecedents,outcomes,and moderators[J]. Journal of Management,2008,34(3):375-409.
[13] JANSEN J J P,VAN D B F A J,VOLBERDA H W. Exploratory innovation,exploitative innovation,and performance:effects of organizational antecedents and environmental moderators[J]. ERIM Report Series Research in Management,2006,52(11):1661-1674.
[14] 段海艳.连锁董事、组织冗余与企业创新绩效关系研究[J].科学学研究,2012,30(4):631-640.
[15] JAKOBSEN S E,LORENTZEN T. Between bonding and bridging:regional differences in innovative collaboration in Norway[J]. Journal of Geography,2015,69(2):80-89.
[16] ENGELBERG J,GAO P,PARSONS C A. The price of a CEO's rolodex[J]. Review of Financial Studies,2013,26(1):79-114.
[17] CHULUUN T,PREVOST A,PUTHENPURACKAL J. Board ties and the cost of corporate debt[J]. Financial Management,2014,43(3):533-568.
[18] RODRíGUEZ G C,MEDINA C C,LAVADO A C. Internal and external social capital for radical product innovation:do they always work well together?[J]. British Journal of Management,2014,25(2):266-284.
[19] 王玉荣,杨博旭,李兴光.多重网络嵌入、市场化水平与双元创新[J].科技进步与对策,2018,35(16):75-82.
[20] 王瑾,冯华.TMT政治网络、商业网络与双元创新——基于所有权和规模异质性的比较[J].企业经济,2018,37(6):46-53.
[21] 曹兴,宋长江.认知邻近性、地理邻近性对双元创新影响的实证研究[J].中国软科学,2017(4):120-131.
[22] CAO X,ZHANG X,XI Y. Ambidextrous organization in harmony[J]. Chinese Management Studies,2011,5(2):146-163.
[23] LARCKER D F,MCCALL A L,ORMAZABAL G. Proxy advisory firms and stock option repricing[J]. Journal of Accounting & Economics,2013,56(2-3):149-169.
[24] RAMIRO B.Bridging and bonding capital in two-mode collaboration networks[J]. Policy Studies Journal,2014,42(2):197-225.
[25] 邹国庆,倪昌红.经济转型中的组织冗余与企业绩效:制度环境的调节作用[J].中国工业经济,2010(11):120-129.
[26] KIM S H,NETESSINE S.Collaborative cost reduction and component procurement under information asymmetry[J]. Management Science,2013,59(1):189-206.
[27] 唐清泉,肖海莲.融资约束与企业创新投资—现金流敏感性——基于企业R&D异质性视角[J].南方经济,2012(11):40-54.
[28] 翟淑萍,毕晓方.环境不确定性、管理层自信与企业双元创新投资[J].中南财经政法大学学报,2016(5):91-100.
[29] LARCKER D F,SO E C,WANG C C Y. Boardroom centrality and firm performance[J]. Journal of Accounting and Economics,2013,55(2):225-250.
[30] 陈运森,谢德仁.董事网络、独立董事治理与高管激励[J].金融研究,2012(2):168-182.
[31] HAANS R F J,PIETERS C,HE Z L. Thinking about U: theorizing and testing U and inverted U-shaped relationships in strategy research[J].Strategic Management Journal,2016,37 (7):1177-1195.
[32] MILES R E,SNOW C C,MEYER A D ET AL. Organizational strategy,structure,and process[J]. Academy of Management Review,1978,3(3):546-562.
[33] 黄金鑫,陆奇岸.企业战略类型、组织结构对创新方式的影响机制研究——一个整合分析框架[J].商业经济研究,2015(1):94-96.
[34] BENTLEY K A,OMER T C,SHARP N Y. Business strategy,financial reporting irregularities,and audit effort[J]. Contemporary Accounting Research,2013,30(2):780-817.
[35] 王化成,张修平,高升好.企业战略影响过度投资吗[J].南开管理评论,2016,19(4):87-97.