The Impact of Endogenous and Exogenous Financing on Entrepreneurship Performance from the Perspective of Social Network

Peng Huatao1,2, Wu Shuang1

(1. School of Management, Wuhan University of Technology;2. School of Entrepreneurship, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070,China)

Abstract：Due to the high growth and risk associated with entrepreneurial activity, the need for capital is urgent, and financing becomes a major challenge for entrepreneurial firms. According to the pecking order theory of financing, there are two types of financing: endogenous financing and exogenous financing. A large number of studies have focused on the importance of these two types of financing for entrepreneurial performance, but there is no consensus on whether they are better or worse. The reason for this is that existing research has not yet clarified the mechanisms underlying the effect of financing methods on entrepreneurial performance, and social network theory offers a new theoretical perspective to address this issue. However, these studies are limited to measuring the depth and breadth of social networks from a structural perspective by calculating indicators such as structural holes and centrality, but they fail to distinguish between the nature of social networks and the different dimensions of network relationships, such as market and government, which bring different resources to firms, and their differential impact on entrepreneurial activity needs to be further investigated. In addition, the role of social networks in the impact of endogenous and exogenous financing methods on entrepreneurial performance also needs to be examined.

On the basis of the above analysis, this article uses the relevant data of China's GEM listed companies from 2013—2020 as the sample for empirical research. It adopts the relationship network of the executive team to measure the social network of entrepreneurial enterprises, divides the social network into four different dimensions of knowledge, market, capital and government according to the nature of their part-time unit. In order to set indicators to quantify the social network of each dimension, it introduces the social network as a moderating variable into the relationship models of endogenous financing and exogenous financing and entrepreneurial performance, respectively, and sorts out the inner mechanism between the three. The results show that endogenous financing promotes entrepreneurial performance more than exogenous financing; social networks play a moderating role in the effects of endogenous and exogenous financing on entrepreneurial performance. The market network enhances the positive effect of endogenous financing on entrepreneurial performance and weakens the negative effect of exogenous financing on entrepreneurial performance; the knowledge network and the capital network weaken the positive effect of endogenous financing on entrepreneurial performance and enhance the negative relationship between moderating exogenous financing and entrepreneurial performance; and the government network also plays a negative moderating role in the positive effect of endogenous financing on entrepreneurial performance.

The following management recommendations are made accordingly. On the one hand, Chinese entrepreneurial firms can still appropriately follow the pecking order theory when making financing decisions and prioritize the use of endogenous financing to raise funds to help them achieve significant entrepreneurial performance in the short term. However, given the limited access to endogenous financing and the focus on long-term development rather than short-term performance, the further choice of exogenous financing should be made by quantifying the actual costs of debt and equity financing in the context of the Chinese scenario and their own resource accumulation. On the other hand, entrepreneurial firms should consciously avoid a monolithic and excessive social network, improve the weak dimensions of the network based on their current situation, and focus on the market dimension to build a rich and high quality social network system.

The theoretical contributions of the study are that it explores the results of endogenous and exogenous financing on the performance of domestic GEM-listed companies separately, enriching entrepreneurial financing research based on the pecking order theory. Furthermore, it uses the social network tools and instruments to explore the moderating role of social networks in different dimensions between endogenous and exogenous financing and entrepreneurial performance, and better explain the triad of endogenous and exogenous financing methods, social networks, and entrepreneurial performance. The study also explores the role of different dimensions of social networks in moderating the relationship between internal and external sources of finance and entrepreneurial performance.

Key Words：Social Network; Financing; Entrepreneurial Performance

DOI：10.6049/kjjbydc.2023030338

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F272.2

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2023)15-0032-11

收稿日期：2023-03-14

修回日期：2023-05-08

基金项目：国家社会科学基金后期资助项目(20FGLB007)

作者简介：彭华涛 (1979—), 男,湖北天门人,博士,武汉理工大学管理学院、创业学院教授、博士生导师,研究方向为创新与创业管理;吴双(2000—),女,湖北仙桃人,武汉理工大学管理学院硕士研究生,研究方向为创新与创业管理。

0 引言

由于创业活动兼具高成长性和高风险性,创业企业对资金需求迫切,融资成为其成长面临的重大挑战[1]。融资啄序理论可为创业企业融资方式选择提供指导,其认为企业应遵循先内源融资再外源融资(债权融资与股权融资)的顺序。其中,内源融资主要来自创业者自有资金与企业内部留存收益,具有易获得、低成本的优点[2],被认为是企业首选融资方式;外源融资强调从合作伙伴、金融机构等渠道获取资金,能够分摊企业资金风险,及时弥补研发投入资金缺口。

大量研究关注内源融资与外源融资对创业绩效的重要意义,但针对二者效果孰优孰劣尚未形成一致观点。一方面,部分学者基于融资啄序理论,发现实施内源融资这类风险较小的融资决策能够将资本合理地运用于核心竞争力提升过程[3]。因此,相较于外源融资,内源融资对创业企业成长性、创新绩效的正向影响更为显著[4-5]。另一方面,亦有学者认为,相较于内源融资,外源融资的财务绩效反馈更佳,因其资金获取渠道更广、规模更大,对创业企业创新投入的促进作用更显著[6-7]。目前,国内上市公司普遍表现出外源融资偏好。事实上,融资啄序理论仅基于信息不对称等特定假说比较了融资方式的优劣,在解释内源融资、外源融资与绩效的关系时,只有少量学者考虑到融资约束(海本禄等,2021)、治理能力等企业内外部环境的影响(王勇,张耀辉,2018)。因此,需进一步厘清不同融资方式对创业绩效的内在作用机制。

学者们已充分认识到社会网络对企业创业融资与绩效的积极影响,主要体现在以下方面:一是拓宽企业融资渠道。社会关系是创业企业资金来源,Kibona(2018)、Nguyen(2020)认为,社会网络有助于创业企业获得非正式融资。二是提高创业绩效。社会网络能够通过信任机制缓解创业活动中的信息不对称问题(刘刚等,2021),降低企业资源获取成本,进而提高经济活动交易效率(刘恩培,2022)与创业绩效。例如,Dudley(2021)指出,社会网络程度较高企业,其可持续发展能力较强。现有研究基于社会网络结构视角,通过计算结构洞、中心度等指标测量社会网络深度与广度,但未能基于社会网络性质,进一步探讨市场、政府等维度下社会网络带来的异质性资源(Jiang et al.,2010)。因此,有必要深入研究多维网络对创业活动的差异化影响。同时,社会网络在内源融资、外源融资与创业绩效关系间的作用有待进一步考察。

基于以上分析,本文试图构建社会网络多维度指标,将其作为调节变量纳入融资方式与创业绩效关系模型,揭示创业融资活动中社会网络的作用。本文可能的理论贡献在于,探讨内源融资、外源融资对国内创业板上市公司绩效的影响,以丰富基于啄食顺序理论的创业融资研究。同时,利用社会网络理论,探索不同维度社会网络在内、外源融资与创业绩效关系间的调节作用,从而更好地解释内外源融资方式、社会网络和创业绩效间的耦合机制。

1 理论基础与基本假设

1.1 内源融资、外源融资与创业绩效

传统啄序理论具有两个逻辑前提,即信息不对称和代理冲突理论。首先,学者们认为,企业内部管理者和外部投资者之间存在信息不对称,导致融资成本增加,这一现象仅存在于外源融资。因此,企业倾向于采用内源融资这类风险较低的融资方式[8]。其次,股东和管理者之间、债权人与股东之间存在利益共享及风险承担的不平衡问题,导致债权和股权融资成本较高,由此外源融资劣于内源融资。对创业企业而言,内源融资同样优势明显。其一,内源融资来源于股东自有资金、企业日常经营所得,具有极大的自主性,资金到位率较高,能够及时弥补创业企业资金缺口;其二,内源融资无需向第三方支付服务费和手续费,不会给创业企业带来沉重的负担;其三,将未分配利润注入权益资本不仅不会稀释原有股东的股票收益和控制权,而且能够增加公司净资产,以此支持公司拓展其它方式融资。

仅依靠内源融资无法满足企业资金需求,故创业企业通常采用债权融资和股权融资等外源融资方式。企业创新活动具有较高的不确定性风险,内源融资不足以应对。因此,对于创业企业而言,外源融资具有重要价值[9-10]。例如,对创业板上市企业而言,其增资发行成本较低,通过股权融资筹集的资金能够快速用于经营。众多研究证实,债权和股权融资均能在一定程度上促进企业技术创新投入,进而提升企业技术创新质量与规模(James et al.,2013;许长新,李梦娇,2019)。此外,通过发行股票进行融资被视为创业企业成功的标志[11],企业股权融资行为能够增强投资者信心,进而抬高公司股价。

然而,相较于内源融资,外源融资带来的成本与风险不容忽视。债务融资伴随着金融风险与代理成本[12],因而对创业企业经营具有消极影响。一方面,企业需要定期偿还利息,导致财务费用增加;另一方面,为了确保信贷安全,企业从银行等金融机构获得的长期债务融资一般带有约束性条款,会限制其自主调配权,导致资金使用效率下降。其次,债务累积性广泛存在于杠杆率较高的企业[13],易引发还款期限较为集中的债务危机。此时,企业必须迅速筹集巨额资金用以还债,进而影响日常经营所需资金,导致经营风险增加。此外,债务增加导致的高财务杠杆率意味着不良经营业绩。作为我国上市公司最为常用的融资方式,股权融资能够帮助创业企业短期内获得大量资金,却易引发公司股权、控制权分散的危机,进而对经营绩效产生负向效应[14]。已有研究指出,由于国内资本市场不完善,股权融资募集资本使用效率普遍较低(黄少安,张岗,2001),故股权融资对创业绩效的影响有限。据此,本文提出以下假设:

H1:相对外源融资,内源融资更能促进创业绩效提升。

1.2 社会网络的调节效应

基于社会网络嵌入性理论,企业家个体或企业经济行为不可避免地嵌入于社会关系中,通过与其它组织或个人进行资源交换,构成自身社会资本。创业企业可以通过政府关系、金融关系、高校与协会关系以及市场关系寻求资源以分散风险[15]。借鉴已有研究成果(许浩然,荆新,2016;尉晓亮等,2022),本文将社会网络划分为知识、市场、金融、政府4个维度进行分析。

知识网络的概念来源于知识基础观,后者认为企业所掌握的知识元素能够通过相互联结形成知识网络[16],并将知识网络分为内部知识网络与外部知识网络。基于知识认知理论,Li等(2019)、李健和余悦(2018)等提出,较高的内部知识网络凝聚水平有助于企业吸收外部知识。因此,高学历精英管理人员数量越多,企业内部知识网络越紧密,管理团队获取与处理信息的能力越强,越有利于企业制定长期发展战略(Laszlo et al.,2000)。一方面,内部知识网络能够促使企业留存收益增加,缓解内源融资不足问题;另一方面,内部知识网络可以帮助创业企业更好地利用内源融资,强化内源融资与创业绩效的正向关系。组织知识相关研究指出,知识流通路线能够决定企业如何运用现有知识基础制定创新决策(Yayavaram,Ahuja,2008)。与高校、研究所和行业协会的关系有助于企业及时获取相关技术、市场信息,了解行业发展趋势,进而更好地把握外源融资机会。针对债务融资,外部知识网络有助于企业实施最优借、偿债计划,提高商业信用融资能力与偿债能力[17];针对股权融资,外部知识网络有助于企业缩减非生产性消费,避免管理者制定不利于股东利益的投融资策略,从而降低道德风险。因此,知识网络能够弱化外源融资对企业绩效的负向影响。据此,本文提出以下假设:

H2a:知识网络正向调节内源融资与创业绩效间的关系;

H2b:知识网络负向调节外源融资与创业绩效间的关系。

生产者与中间商、消费者的关系是影响商品交换的重要因素。创业企业与利益关联方(供应商、分销商、顾客)长期、稳定的贸易关系是市场网络构建的基础[18]。在市场经济条件下,市场网络规模与稳定性成为创业企业竞争优势的重要组成部分。

基于现代行为金融理论,王春(2009)、徐龙炳和龙月娥(2010)指出,投资者信心作为投资者特定心理现象,会引发投资者投资信念和行为改变。稳定的市场占有率、较高的行业信用度能够增强股东对创业企业未来发展的信心,有助于内源融资效率和企业现金流水平提高,进而强化内源融资对创业绩效的积极影响。嵌入性理论认为,企业在社会网络中利用信任机制获取资源[19],牢固的市场网络有助于创业企业以存货、应付账款、预收账款等方式获得短期融资,降低债务融资获取成本,进而提高融资水平[20]。同时,行业信用度能够影响银行贷款获取难度。因此,市场网络能够弱化外源融资对企业绩效的负向影响。此外,融资渠道拓展意味着创业企业在资金获取上拥有更多主动权,有助于外源融资资金使用决策优化[21],进而对创业绩效发挥正向作用。据此,本文提出以下假设:

H3a:市场网络正向调节内源融资与创业绩效间的关系。

H3b:市场网络负向调节外源融资与创业绩效间的关系。

对于足够成熟的创业企业,构建与金融机构的关系网络是其必要战略,本文将这种关系网络定义为资本网络。基于融资啄食顺序理论,相对于内源融资,外源融资的劣势是在企业内外关系人间信息不对称情境下产生的。学者们普遍认为,创业融资难题来源于创业活动的不确定性与信息不对称(Beck et al.,2005)。资本网络能够在一定程度上缓解创业企业与金融机构信息不对称问题,有助于债权人全面、真实、及时地获取创新活动信息[22],进而降低企业融资性贷款获取难度。因此,资本网络有助于外源融资降本增效,对创业绩效发挥积极作用。此外,社会资本理论支持企业通过社会网络关系获取潜在资源。与金融机构的密切联系有助于创业企业获得更多外源融资(闫华红,郭子悦,2020),提高外源融资效率和创业绩效。

与之对应,资本网络对外源融资的促进作用可能造成内源融资低效。过度自信理论认为,留在资本市场上的人都是过度自信的,这会导致管理者执行非理性决策,弱化企业内部控制(李娜,孙文刚,2015)。一方面,这种现象导致管理者忽视内源融资。创业企业将大量精力投入到债务和股权融资上,对内源资金缺乏合理规划,可能导致内源融资难以发挥对创业绩效的正向作用。另一方面,足够的外部资金会降低企业对内源融资的依赖,此时如果加大内源融资投入,边际效益会降低。综上,本文提出以下假设:

H4a:资本网络负向调节内源融资与创业绩效间的关系;

H4b:资本网络负向调节外源融资与创业绩效间的关系。

创业企业与政府机关的联系构成政府网络,亦称为企业政治关联[23]。基于烙印理论,对于有过体制内工作经历的企业家,能力烙印和认知烙印会赋予其较强的政策领悟能力和敏感性[24]。首先,聘用有政府机关任职经历的高管能够提升创业企业对相关行业法律法规的认知水平,使其严格遵守法律法规开展经营活动,通过内源融资、外源融资产生良好的绩效。其次,作为非正式制度,政治网络形成的政治连带扮演着“资源通道”的角色(戴维奇等,2016)。企业与政府机关间关系紧密,对外源融资机会识别、策略选择具有重要意义。Wu等(2013)证实,政治连带能够帮助企业在IPO市场上获取股权融资,通过降低外源融资成本对财务绩效发挥积极作用。同时,在社会主义市场经济体制下,创业企业与政府双向沟通有助于政府部门制定有助于企业可持续发展的市场治理政策,缓解企业融资约束(陈作华,刘子旭,2019)。此外,作为外源融资的特殊方式,与内源融资类似,政府补助几乎没有资金成本,也不伴随偿债风险。政府网络可以通过提升外源融资中的政府补助比例强化其对创业绩效的正向影响。据此,本文提出以下假设:

H5a:政府网络正向调节内源融资与创业绩效间的关系;

H5b:政府网络负向调节外源融资与创业绩效间的关系。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文以我国创业板上市公司为研究对象,基于2013—2020年相关数据进行实证研究,原因在于,上市创业企业披露信息易于获得,且其数据经过严格审查,更加真实、客观。创业板于2009年设立,本文将2013年作为时间节点能够确保一定的样本企业数量,使研究更具统计学意义。

本研究样本数据均来源于国泰安数据库(CSMAR),其中高管在政府部门任职数据为手工翻阅“高管个人资料文件”整理获得,其余维度任职数据从“董监高个人特质文件”中提取。此外,为了确保数据的统一性和连续性,本文对样本企业进行以下处理:剔除ST股、*ST股企业;剔除自变量、因变量和控制变量数据缺失企业。最终,得到340家企业2 708条数据。

2.2 变量设计

2.2.1 自变量

现有创业企业经营绩效研究通常采用融资方式(或称融资结构)相关指标作为因变量,参考雷辉等[25]、曹裕等(2009)、凌江怀等(2011)的研究成果,本文以内源融资率、外源融资率作为融资方式的衡量指标,分别为内源融资额、外源融资额与总资产的比值。其中,内源融资额为由未分配利润、盈余公积和折旧组成的留存收益,外源融资额为负债总额、股本和资本公积的总和,具体计算公式见表1。

2.2.2 因变量

本文因变量为以财务数据度量的创业绩效,借鉴Sandr等[26]的衡量方法,选取总资产报酬率(ROA)作为绩效衡量指标。该指标为衡量企业盈利能力的关键财务指标,能较好地反映创业企业经营成效。此外,为了确保结果稳健性,本文以净资产收益率(ROE)作为因变量进行稳健性检验[27]。

2.2.3 调节变量

本文以高管团队关系网络度量创业企业社会网络。借鉴赵丽娟和张敦力(2019)、尉晓亮等(2022)的研究成果,根据高管兼任单位属性,将高管团队关系网络划分为知识网络、市场网络、资本网络和政府网络4个维度。

资本维度虚拟变量(cap)计算具有金融背景的高管人数,即曾在或正在金融机构及相关单位(银行、证券公司、投资公司等)任职的高管数量。高管在金融机构的任职经历能够帮助企业更好地获得经营发展所需的资金(陈克兢等,2021)。知识维度虚拟变量(kno)计算具有学术背景的高管人数,即曾在或正在高校、研究院、行业协会任职的高管数量。高管学术经历有助于缓解企业因信息不对称、数字风险导致的融资约束[28]。市场维度虚拟变量(mak)计算在除上述单位和企业外其它企业兼任董事会成员的高管人数,包括供应链上下游、同业竞争者、股权关联等企业,有利于创业企业获取市场信息与资源,进而扩宽融资与销售渠道(游家兴,刘淳,2011)。由于政府机关单位相关规定限制在职公务人员企业兼职,故政府维度虚拟变量(gov)计算曾在政府、事业单位任职的高管人数。拥有体制内工作经历的高管能够帮助创业企业更好地捕捉政策信息,从而获得非正式制度资源(王兰芳等,2019)。

2.2.4 控制变量

本文选择影响企业财务绩效的相关因素作为控制变量,即企业规模(Size)、企业资本结构(Lev)、企业增长率(Growth)。此外,由于企业财务绩效受股权集中度、资产利用效率等因素的影响[29],故补充股权集中度(TOP10)、总资产周转率(TAT)作为控制变量。研究变量定义如表1所示。

2.3 模型构建

为检验内源融资、外源融资与创业企业绩效的关系,本文构建如下回归模型:

ROAi,t=α0+α1IFi,t+α2controlsi,t+εi,t

(1)

ROAi,t=β0+β1EFi,t+β2controlsi,t+εi,t

(2)

其中,controls表示控制变量集合,包括企业规模(Size)、企业资本结构(Lev)、企业增长率(Growth)、股权集中度(TOP10)、总资产周转率(TAT)。

为揭示社会网络的知识、市场、资本、政府维度在内源融资、外源融资与绩效反馈间的调节作用,本文构建回归模型如下:

ROAi,t=γ0+γ1IFi,t+γ2controlsi,t+γ3Ikci,t+εi,t

(3)

ROAi,t=γ'0+γ'1EFi,t+γ'2controlsi,t+γ'3Ekci,t+εi,t

(4)

ROAi,t=δ0+δ1IFi,t+δ2controlsi,t+δ3Imci,t+εi,t

(5)

ROAi,t=δ'0+δ'1EFi,t+δ'2controlsi,t+δ'3Emci,t+εi,t

(6)

ROAi,t=θ0+θ1IFi,t+θ2controlsi,t+θ3Icci,t+εi,t

(7)

ROAi,t=θ'0+θ'1EFi,t+θ'2controlsi,t+θ'3Ecci,t+εi,t

(8)

ROAi,t=μ0+μ1IFi,t+μ2controlsi,t+μ3Igci,t+εi,t

(9)

ROAi,t=μ'0+θ'1EFi,t+μ'2controlsi,t+μ'3Egci,t+εi,t

(10)

其中,Ik_c代表知识网络与内源融资的交互项,Ek_c代表知识网络与外源融资去中心化之后的交互项,Im_c代表市场网络与内源融资去中心化之后的交互项,Em_c代表市场网络与外源融资去中心化之后的交互项,Ic_c代表资本网络与内源融资去中心化之后的交互项,Ec_c代表资本网络与外源融资去中心化之后的交互项,Ig_c代表政府网络与内源融资去中心化之后的交互项,Eg_c代表政府网络与外源融资去中心化之后的交互项。

3 实证分析

3.1 描述性统计

由表2可知,样本创业企业内源融资率(IF)的均值为0.148,最大值为0.613,最小值为-9.028,均小于外源融资率(EF)的相关数值。由此表明,我国上市创业企业普遍倾向于采用外源融资方式而非内源融资方式。此外,市场网络变量的均值为1.657,最大值为14,远大于其它网络数值,表明创业企业高管团队中兼任其它关联公司职务的人数较多,市场网络最发达;政府网络变量的均值0.066,最大值为2,在各网络维度中的数值最小,表明样本企业高管中具有政府部门任职经历的人数较少,政府网络较为缺失。由于政府机关单位特殊,其人员流动性不高,该项数据低于其它变量有据可依。

3.2 相关性分析

由表3可知,内源融资率(IF)的回归系数在1%水平上显著为正,说明内源融资与企业融资财务绩效呈正相关;外源融资率(EF)的回归系数为-0.547且通过1%统计显著性检验,表明由债权与股权融资构成的外源融资在大多数情况下不利于创业企业绩效增长。这一结果初步验证了内源融资、外源融资与创业绩效间的关系。此外,为确保研究结果有效性,本文对变量进行方差膨胀因子VIF检验,结果显示,VIF值均小于10。由此表明,变量间不存在严重多重共线性问题,可以进行相关模型回归分析。

3.3 多元线性回归分析

表4中,M0、M1与M2分别为仅包含控制变量、分别加入解释变量内源融资与外源融资的回归结果。由表4可知,仅加入控制变量时,模型的R2为0.274 3 ,加入解释变量后,R2明显提高。结果表明,内源融资与创业绩效具有显著正相关关系,系数为0.121 1(P<0.01);外源融资与创业绩效具有显著负相关关系,系数为-0.119 3(P<0.01)。由此说明,相对外源融资,内源融资更能促进创业绩效提升,假设H1得到验证。

表5中,M3—M10是调节效应检验结果。其中,M3和M4是调节变量知识网络检验结果,结果显示,知识网络在内源融资对创业绩效影响过程中发挥显著负向调节效应,其系数为-0.035 5(p<0.01),与假设H2a相悖;知识网络在外源融资对创业绩效影响过程中发挥显著正向调节效应,系数为0.034 6(p<0.01),与假设H2b相悖。

M5和M6是调节变量市场网络检验结果,结果显示,市场网络在内源融资对创业绩效影响过程中发挥显著正向调节效应,其系数为0.029 6,假设H3a得到验证;市场网络在外源融资对创业绩效的影响过程中发挥显著负向调节效应,系数为-0.031 8(p<0.01),假设H3b得到验证。

M7和M8是调节变量资本网络检验结果,结果显示,资本网络在内源融资对创业绩效影响过程中发挥显著负向调节效应,其系数为-0.075 5(p<0.01),假设H4a得到验证;资本网络在外源融资对创业绩效的影响过程中发挥显著正向调节效应,系数为0.076 5(p<0.01),与假设H4b相悖。

M9和M10是调节变量政府网络检验结果,结果显示,政府网络在内源融资对创业绩效影响过程中发挥显著负向调节作用且系数为-0.050 4(p<0.05),与假设H5a相悖;政府网络在外源融资对创业绩效影响过程中未发挥显著调节效应(p>0.1),假设H5b不成立。

3.4 稳健性检验

为确保结论的可靠性,本文进一步进行稳健性检验。

(1)替换被解释变量ROA为ROE。

(2)考虑到融资对创业企业财务绩效的影响可能具有一定的滞后性,本文采用滞后一期的IF与EF对模型进行回归,结果如表6、表7所示。

结果显示,无论是替换被解释变量还是采用滞后一期解释变量进行回归,相关系数符号与变化程度均与前文相符,说明本文结论具有稳健性。

4 结语

4.1 研究结论

本文基于融资啄序理论与社会网络理论,以2013—2020年创业板上市企业数据为样本,探讨内源融资、外源融资与创业绩效间的关系,同时以社会网络的4个维度(知识、市场、资本、政府)为调节变量,揭示融资方式对创业绩效的内在作用机制,得到以下主要结论:

(1)相对外源融资,内源融资更能促进创业绩效提升。实证结果表明,内源融资与创业绩效呈显著正相关关系,外源融资与创业绩效呈显著负相关关系。一方面,内源融资具有低成本、低风险优势,不会给处于生态位劣势的创业企业带来额外负担。另一方面,受制于不完善的资本市场结构和极低的资本利用率,外源融资不利于创业企业短期绩效提升。

(2)市场网络会强化内源融资对创业绩效的正向影响,弱化外源融资对创业绩效的负向影响。市场网络中包含供应链上下游、股权关联方、同业竞争者等组织,能够为创业企业提供异质性资源,因而有利于企业塑造竞争优势,促进创业绩效提升。

(3)知识网络、资本网络会弱化内源融资对创业绩效的正向影响,强化外源融资对创业绩效的负向影响。一方面,对知识与资本网络过度依赖会导致企业获取的资源同质化,进而降低其信息获取能力与使用效率。另一方面,在与知识聚集型组织交流过程中,隐性知识可能造成管理者认知偏差,从而抑制创业绩效提升。

(4)政府网络会弱化内源融资对创业绩效的负向影响。借助政治连带机制,创业企业能够广泛获取外部融资信息与机会,容易忽视对内源融资的使用。此外,政策支持会促使创业企业过度依靠外部债务融资,导致财务杠杆率升高。

4.2 理论贡献

(1)揭示了啄食顺序理论中关于企业首选内源融资的内因,进一步阐释了“啄序悖论”。啄序悖论指出,国内上市公司具有明显外源融资偏好。然而,该悖论只描述了上市公司融资方式偏好的客观现象,并未探讨基于不同融资方式的绩效反馈结果。本文发现,受内源融资后劲不足等条件制约,创业企业迫于资金压力而选择外源融资,事实上会给短期绩效带来负担。

(2)从社会网络理论视角切入,探讨融资方式对创业绩效的内在作用机制。近年来,学者们关注社会网络对创业融资的影响,但大多以社会网络为自变量,验证其直接效应。本文通过构建调节效应模型,揭示社会网络在内、外源融资与创业绩效间的调节作用,丰富了基于社会网络理论的创业融资研究。

(3)拓展了社会网络影响研究。不同维度的社会网络在融资方式与创业绩效间发挥的作用存在差异,本文将社会网络细化为知识、市场、资本、政府4个维度展开分析,重新审视了社会网络、创业融资、企业绩效间的关系。

4.3 管理启示

(1)在制定融资决策时,创业企业管理者可以适当参考啄序理论,优先采用内源融资方式筹集资金,进而短期内收获可观的创业绩效。然而,创业企业普遍存在内源融资后劲不足的问题。因此,在外源融资选择方面,创业企业应结合现实情景与自身资源,对债务和股权融资的实际成本进行量化。对于创业板上市企业而言,其股票增资发行时间短、准入门槛低,股权融资成本总体上低于主板企业。因此,创业板上市企业可充分利用上述优势,实施差异化融资策略。

(2)创业企业管理者应立足自身现状构建多维协同社会网络。具体而言,从供应链角度切入,积极扩展市场网络,维系好与供应商、物流公司的关系,增加应付账款融资额度;加强与合作伙伴、关联方的关系,通过拓展融资途径提高融资效率。

(3)创业企业管理者应从多样化渠道获取知识与资源,避免落入“认知陷阱”。在企业内部,应聘请专业人才,协助管理者优化融资决策;在企业外部,应广泛寻求与不同组织进行资源置换,以便充分了解市场信息,进一步拓展融资渠道。

4.4 不足与展望

本文存在以下不足:一是指标计量,仅以高管兼任数量衡量网络关系嵌入。未来可基于网络结构嵌入视角,采用中心势、结构洞等指标作进一步探讨。二是样本选取,以创业企业作为研究对象,选取信息公开度较高的创业板上市公司作为样本,忽略了初创企业样本。未来可以考虑采用实地调研、问卷调查等方式收集非上市创业企业数据,从而提升研究结论的普适性。

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(责任编辑:张 悦)