Social Network Embeddedness, Risk-taking Level and Technology Entrepreneurship Performance: A Study from the Perspective of Product Market Competition

Peng Huatao1,2, Xia Lixin1, Liu Qin2

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

Abstract：Science and technology entrepreneurial firms play an irreplaceable role in China's scientific and technological innovation and industrial transformation. They are the main drivers of an active market. However, the scarcity of resources, fierce competition in the external market environment, and uncertainty of future risks pose great obstacles to S&T entrepreneurship. Social network embedding helps to improve the resource acquisition, integration and allocation abilities of science and technology entrepreneurial firms, enhance their levels of risk-taking, and then promote the performance of science and technology entrepreneurship, but the process is affected by the competitive environment of the product market. For instance, when the competition in the product market is fierce and the pressure of technology entrepreneurship is greater, decision-makers tend to make more prudent decisions, which may inhibit the effect of risk-taking level on the performance of technology entrepreneurship. However, the existing studies have not yet incorporated the risk-taking level and product market competition into the framework of the impact of social network embedding on technology entrepreneurship performance to verify its mechanism.

In order to clarify the yet undetermined relational embeddedness and structural embeddedness involved in social network embeddedness in influencing the performance of science and technology entrepreneurship, this study takes the risk-taking level as an endogenous factor and product market competition as an exogenous factor and introduces the level of economic development and enterprise ownership to study the heterogeneity of the external environment and internal conditions of social network embeddedness on the performance of science and technology entrepreneurship. The panel data from 735 firms is selected, and the sample observation interval is from 2010 to 2021. On the basis of the director data and enterprise data sourced from the Cathay Pacific database, the director network constituted among enterprises is calculated using Ucinet 6.0 software, and then regression analyses are performed using Stata 14.0.

It is found that social network embeddedness has a direct positive impact on technological entrepreneurial performance; the level of risk-taking plays a positive mediating role in the positive relationship between social network embeddedness and technological entrepreneurial performance; the intensity of competition in the product market has a negative moderating effect on the relationship between the level of risk-taking and technological entrepreneurial performance; the competitive position of the product market has a positive moderating effect. The impact of social network embedding on scientific and technological entrepreneurial performance is significantly heterogeneous in terms of regional economic development level and enterprise ownership. Social network embedding is more effective in promoting scientific and technological entrepreneurial performance in enterprises in regions with lower economic development levels, and social network embedding is more effective in promoting scientific and technological entrepreneurial performance in non-state-owned enterprises. Thus, it is proposed to deepen communication and cooperation among enterprises, strengthen awareness of enterprise risk-taking levels, conduct extensive market research, and increase the intensity of R&D investment.

Compared with existing studies, this paper investigates the degree and richness of social network embeddedness, which helps to understand the mechanism of social network relationship, risk-taking level and S&T entrepreneurial performance in a more detailed and in-depth way. Considering the intermediate variables of social network embeddedness and scientific and technological entrepreneurial performance, and the role of the external environment and internal conditions of the social network in this relationship, this study takes the level of risk-taking as a mediator variable, which enriches the research perspective on the relationship between the two. It further deepens the product competition market by decomposing it into product competition market environment and product competition market position. It explores their moderating roles in the relationship between social network embeddedness and scientific and technological entrepreneurial performance, respectively, and confirms that the two dimensions mentioned above produce opposite moderating roles. Therefore, this study proposes that product market competition can be divided into the above two variables in subsequent studies to reduce the mutual influence of product competition market environment and product competition market position.

Key Words：Relational Embeddedness; Structural Embeddedness; Risk-taking Level; Technology Entrepreneurship Performance; Product Market Competition

收稿日期：2023-09-15

修回日期：2024-01-04

基金项目：国家社会科学基金项目(23BGL085)

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;夏丽馨(1999—),女,湖北武汉人,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;刘勤(1982—),女,湖北武汉人,博士,武汉理工大学创业学院教授、硕士生导师,研究方向为创新与创业管理。

DOI：10.6049/kjjbydc.2023090476

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(2024)12-0023-12

0 引言

科技型企业尤其是科技创业企业对我国科技创新、技术变革、产业转型、市场活跃具有不可替代的作用。为培育壮大科技创业企业整体规模,科技部印发《关于新时期支持科技型中小企业加快创新发展的若干政策措施》。政府持续出台科技创业企业支持政策,加大政策激励力度,推动完善科技研发体系建设,增强科技创业企业技术革新能力,提升以科技创新为核心的企业竞争力,对于推动高质量发展、支撑现代化经济体系建设具有重要意义。然而,资源稀缺、市场竞争激烈以及风险不确定给科技创业带来极大阻碍,科技创业越来越依赖于社会网络嵌入。

当前,诸多学者从关系嵌入和结构嵌入视角展开研究。其中,一种观点认为社会网络嵌入对科技创业绩效具有正向影响[1],表现为企业关系嵌入程度越高,越处于社会网络中心位置,越拥有良好的企业声誉、较强的资源获取和配置能力,越能促进信息资源流动,拓展企业融资渠道,进而提高科技创业绩效;结构嵌入程度越高,拥有直接关系的企业越多,越有利于拓宽知识获取渠道[2],推动资源在社会网络中高效转移,进而提高科技创业绩效。另一种观点认为网络嵌入对科技创业绩效存在挤出效应,两者呈倒U型关系[3]。即网络嵌入需要在合适范围内才会正向促进科技创业绩效提升,因为过度的网络嵌入会给科技创业造成一种资源获取效率高的假象,导致信任缺失[4-5]、知识获取与转化能力下降,进而降低科技创业绩效。当前,学术界对网络嵌入与科技创业绩效关系未形成共识,存在如下不足:一是既有研究倾向于从战略网络角度展开分析,忽视了外部市场环境的作用;二是相关研究更关注社会网络嵌入对科技创业绩效的直接作用,较少关注社会网络嵌入与科技创业绩效中间变量或社会网络外部环境和内部条件所发挥的作用,导致社会网络嵌入与科技创业绩效研究存在一定局限性。

基于社会资本理论,社会网络作为科技创业企业与外部环境之间的载体,是企业获取、整合和分配资源的重要途径。科技创业企业通过社会网络嵌入获取全面可靠的信息和知识,巩固和提升自身管理能力[6],减少信息不对称,降低企业管理层与股东之间的代理成本,使双方目标达成一致,进而提高科技创业企业风险承担水平。该过程中资源消耗程度较高[7],而社会网络嵌入带来的重要资源能减轻企业外部资源依赖[8],帮助企业规避风险。社会网络嵌入通过提高企业风险承担水平促进科技创业绩效提升,风险承担水平作为中间变量,可能发挥中介效应。根据资源配置理论,科技创业管理方式或未来战略应适应外部环境变化,外部环境压力对企业风险承担水平具有重要影响。当产品市场竞争强度较大时,科技创业企业面临的压力较大,决策者倾向于作出更为稳妥的决策,风险承担水平对科技创业绩效具有抑制作用;当产品市场竞争地位较高时,科技创业企业对行业内资源掌控能力较强[9],产品替代性较小,受外界市场威胁较小,风险承担水平对科技创业绩效具有促进作用。学术界已经意识到风险承担水平对网络嵌入与科技创业绩效关系的中介作用,以及产品市场竞争的调节作用,但未将两者纳入社会网络嵌入影响科技创业绩效的研究框架。

基于此,本文基于社会资本理论和资源配置理论,将风险承担水平作为内因,将产品市场竞争作为外因,引入经济发展水平和企业所有制,探究社会网络嵌入外部环境和内部条件对科技创业绩效的异质性,尝试打开关系嵌入和结构嵌入对科技创业绩效影响的“黑箱”。

1 理论分析与研究假设

1.1 社会网络嵌入与科技创业绩效

基于社会资本理论,网络关系是企业基于当前网络结构所处位置获取资源和信息的方式,或是基于网络位置获取可利用资源的函数[10]。一般而言,科技创业绩效与企业知识资源获取数量和质量成正比。网络嵌入是企业依托过去合作关系建立的稳定、可继续扩张的网络联系[11],是社会网络领域的重要指标,对科技创业绩效具有重要影响。

网络嵌入理论认为,网络嵌入能给科技创业企业带来新知识和有价值的资源,帮助企业在科技创业过程中搭建新关系或稳固既有合作关系。关系嵌入是指网络参与者为实现共赢,在相互理解和承诺的基础上建立的相互联系[12],有助于增强企业信任关系,促进信息和资源交流[13],为自身带来良好声誉和资源分配主动权。在该过程中,科技创业企业能够降低时间成本和财力成本,提高自身竞争力。关系嵌入程度高的企业能够获得更多信息资源,增强对外部资源的依赖,促进企业技术创新,提升科技创业绩效。

结构嵌入重点关注企业架构联系和不同网络位置对企业的不同影响[14]。社会网络结构嵌入能够帮助企业识别不对称信息,增加挖掘潜在机会的可能性[15]。占据网络结构洞的企业能够优先收集对自身有价值的资源,更易发挥结构洞的连接作用,提升对外界信息的掌控能力。与外部连接关系丰富的科技创业企业更易获取异质性和支持性信息资源,促进科技创业绩效提升。据此,本文提出如下假设:

H1a:社会网络关系嵌入对科技创业绩效具有促进作用;

H1b:社会网络结构嵌入对科技创业绩效具有促进作用。

1.2 风险承担水平的中介效应

企业在经营初期由于技术不成熟、市场覆盖面窄,因此竞争力较弱。信息不对称、公众及其它组织不信任导致企业获取外部资金、政策支持比较困难,对企业财务柔性和战略水平带来负面影响,降低企业风险承担水平。而社会网络嵌入则能帮助企业获取所需信息和资源[16-17],通过提升企业信用[18-19]、拓宽融资渠道[20]、维护企业与顾客间良好关系[21]降低交易费用,提高企业风险承担水平,增强企业战略执行效率,进而带来高水平科技创业绩效[22]。

社会网络通过企业董事在其它公司任职的形式形成某种联结,作为提升企业竞争力和拓宽外部融资渠道的关键要素,能够帮助企业弥补市场机制缺陷,为企业带来战略资源,缓解外部环境冲击,提高企业合作效率,进而提升企业风险承担水平。社会网络关系嵌入程度越高,企业网络中心度越高,企业高管越拥有扎实的知识储备、专业的职业素养和前瞻性战略眼光,即良好的人力资源。同时,网络中心度高的企业更易获取外部资源[23]和更隐蔽的信息传播路径,更能增强信息传播保密性[24],提高对外部核心资源的控制力。同时,拥有高网络中心度的企业声誉更好,更容易选择高质量合作伙伴,企业共同承担潜在风险的能力也更高。

社会网络结构嵌入程度越高,企业拥有的结构洞越丰富[25]。从资源获取角度看,企业拥有丰富的结构洞能与先前无直接联系的公司联系在一起,获得结构洞两端异质性更丰富的信息[26],积累更多信誉和声望,更易与优秀企业合作,增强风险抵御能力。从资源依赖角度看,结构洞丰富的企业在信息传播过程中扮演着重要角色,其它企业对其具有较强的资源依赖,有利于增强企业风险缓冲能力,提升企业风险承担水平,最终对科技创业绩效产生促进作用。据此,本文提出如下假设:

H2a:风险承担水平在社会网络关系嵌入与科技创业绩效之间发挥中介作用;

H2b:风险承担水平在社会网络结构嵌入与科技创业绩效之间发挥中介作用。

1.3 产品市场竞争的调节效应

根据资源配置理论,企业发展战略基于外部环境进行动态规划与调整。风险承担水平从内部关联于科技创业企业社会网络嵌入,在外部则通过产品竞争市场对企业风险承担水平产生影响。在科技创业企业不断进行技术革新的动态市场环境中,企业绩效受市场竞争程度的影响,只有将企业战略与市场环境匹配,提升企业产品市场竞争地位,才能对科技创业绩效产生积极影响(吕东等,2015)。因此,本文从产品市场竞争程度、产品市场竞争地位两个维度分别衡量外界市场竞争激烈程度与企业自身产品竞争地位。

就产品市场竞争强度而言,随着产品市场竞争愈演愈烈,企业面临较高的经营风险,企业家为减少未知风险,会作出更为稳妥的决策,如减少企业研发活动、加大外部监管力度[27]、提升对外信息披露质量等[27]。当产品市场竞争程度较高时,企业产品差异化程度较小,其更愿意放松信贷政策,提高自身销售业绩,维护关键客户商业信誉。当产品市场竞争强度较高时,公司高管决策会表现出相对保守和风险厌恶倾向,进而对企业风险承担水平与科技创业绩效关系产生抑制作用。

就产品市场竞争地位而言,在激烈的市场竞争环境中,产品市场竞争地位高的企业能在一定程度上缓解企业内部代理问题,加大管理力度,通过内部调整提高企业风险承担水平,避免亏损或破产[28]。同时,高竞争地位企业不易受同行竞争对手的威胁,管理团队绩效压力较小,在作出风险投资决策时,管理层更具有冒险精神。此外,高竞争地位企业更易获取超额利润,抵消企业动力不足带来的负面影响,正向促进科技创业绩效提升[27]。因此,企业高管态度、经营风险或信息不对称影响风险承担水平与科技创业绩效关系。据此,本文提出如下假设:

H3a:产品市场竞争强度对风险承担水平与科技创业绩效关系起负向调节作用;

H3b:产品市场竞争地位对风险承担水平与科技创业绩效关系起正向调节作用。

基于上述理论分析,本文构建理论模型如图1所示。

2 研究设计

2.1 样本选取

为探究社会网络嵌入、风险承担水平与科技创业绩效之间的关系,以及产品市场竞争对上述关系的影响机制,本文从社会网络嵌入视角收集科技创业企业面板数据。根据财政部和国家税务总局发布的《科技型中小企业评价办法》,科技创业企业是指拥有一定数量研发人员、以技术创新为核心的知识密集型中小规模企业,能够将自身科技成果转化,以此作为经济来源,具有较高的创新成长潜力。参考肖翔等[29]的研究,我国创业板上市公司多为科技创新型企业,公司规模普遍不大,可反映科技型中小企业整体样貌。因此,本文以创业板企业为研究对象。

为确保研究数据有效,在获取最近年份数据的基础上,尽可能向前追溯时间范围,计算t-1年度、t年度和t+1年度风险承担水平数据标准差。由于创业板于2009年设立,因此本研究收集2009—2022年企业数据,剔除如下样本:①股票代码包含ST*和ST的样本;②指标缺失严重的样本;③观测年份时间跨度较短样本。最终得到735家企业数据,非平衡面板样本观测区间为2010—2021年。

2.2 数据来源

本文研究对象为科技创业企业,样本企业属于创业板上市公司。由于样本企业社会网络构建不局限于创业板,因此为确保社会网络构建的完整性,使用A股所有上市公司董事兼职关系衡量社会网络嵌入。董事数据来源于国泰安数据库(CSMAR),使用Excel将“企业—董事”二模矩阵通过透视表转化为“企业—企业”一模矩阵,然后使用Ucinet6.0软件计算社会网络嵌入数据。对2009—2022年数据作前一年、本年和后一年标准差处理,得到风险承担水平数据。运用Excel软件对国泰安数据库(CSMAR)和Wind数据库进行整合。为减少异常值带来的影响,对变量进行1%缩尾处理,使用Stata14.0软件对面板数据进行回归分析。

2.3 变量设计

(1)被解释变量:科技创业绩效(Performance)。参考李井林等(2021)和刘满芝等(2022)的研究,采用财务绩效度量。本文借鉴温素彬等(2008)的研究,使用总资产报酬率衡量科技创业绩效,该指标具有高度概括性,包含企业生产效率、销售水平、盈利能力等指标。

(2)解释变量:社会网络嵌入。参考Moram[30]和刑云丽等[31]对社会网络嵌入维度的划分方式,将其划分为网络关系嵌入(Degree)和网络结构嵌入(Shole)。借鉴陈运森和谢德仁(2011)的研究,使用上市公司董事网络度量科技创业企业社会网络嵌入程度,将单个董事作为网络中的某一节点,若公司董事同时在其它公司任职,则形成两个公司间的联结关系,进而构建社会网络。

本研究参考Freeman[32]和汪莉等[33]等的研究,采用当前学术界普遍使用的程度中心度测度网络关系嵌入,该数值能够描述科技创业企业间的关系嵌入程度[34],计算方法如式(1)所示。式(1)中,i为目标董事;j为除目标董事外的其他董事;Xij为两者形成的网络连结关系,如果目标董事i和其他董事j两者间存在联系则数值为1,否则为0。

(1)

参考Mazzol &Perrone等[35]的做法,使用限制度衡量网络关系嵌入程度,约束指数用以测量结构性竞争下的被动程度,约束指数越高,说明企业占据结构洞数量越少。本研究用1与约束指数的差值描述网络结构洞分布情况,计算方法如公式(2)—(4)所示。其中,i、j和q分别为网络中的不同节点,Pij、Piq和Pqj分别表示两节点间的关系强度,Constrain表示节点i和节点j的约束指数,1与约束指数的差值Shole为结构洞数值。

Constraintij=(pij+∑qPiqPqj)2

(2)

Constrainti=∑jConstraintij

(3)

Sholei=1-Constrainti

(4)

(3)调节变量:产品市场竞争。参考黄继承和姜付秀[36]、王芳等[37]的研究,将该变量划分为产品市场竞争程度(Level)和产品市场竞争地位(Position)两个维度。借鉴Preess[38]和吴昊旻(2012)的研究,使用行业集中度即赫芬达尔—赫希曼指数HHI衡量公司产品市场竞争程度,使用行业内所有企业市场份额的平方和作为比较基准。使用证监会上市公司行业代码(2001版)中“字母+二位数值代码”的分类形式匹配企业产品市场竞争程度。参考Porter[39]、魏志华和朱彩云等(2019)的研究,使用科技创业企业产品市场份额度量科技创业企业产品市场竞争地位,通过计算科技创业企业当年营业收入和当年行业内所有科技创业企业营业收入总和的比值测算。市场份额体现科技创业企业市场竞争水平,数值越大表明科技创业企业产品越受市场青睐,科技创业企业产品市场竞争地位越高。

(4)中介变量:风险承担水平。参考张敏等[8]、Boubakri等[40]的研究,使用企业盈利波动水平度量企业风险承担水平。本文借鉴陈小辉和张红伟(2021)的研究,计算当年及前后各一年科技创业企业总资产收益率经行业均值调整后的波动程度,计算方法如式(5)所示。式(5)中,i、t分别表示企业i和第t年,adjROA代表科技创业企业总资产收益率经行业均值调整后的水平。

Riski,t=

(5)

(5)控制变量。为减少遗漏变量造成的不良影响,提升模型回归结果准确度,参考Schweigers[41]、Karami等[42]、罗栋梁等[43]、钟田丽等[44]、王芳等[37]的研究,选取企业规模(Size)、企业年龄(Age)、流动比率(LR)、管理费用率(Magfy)、股权集中度(TOP1)、资产负债率(AssetLiabilityRatio)、账市比(ValueBookRatio)为控制变量,各指标定义如表1所示。

2.4 模型设计

为验证风险承担水平在社会网络嵌入与科技创业绩效关系间的中介效应,以及产品市场竞争在风险承担水平与科技创业绩效关系间的调节作用,构建如下主效应回归模型。其中,Controls表示企业规模、企业年龄、流动比率、管理费用率、股权集中度、资产负债率和账市比7个控制变量,εi,t为干扰项。为消除时间效应对模型的影响,在模型中加入时间(∑Year)固定效应。

为研究社会网络与科技创业绩效关系,构建以下两个主效应模型:

Performancei,t=α0+α1Degreei,t+α2Controlsi,t+∑Year+εi,t

(6)

Performancei,t=α'0+α'1Sholei,t+α'2Controlsi,t+∑Year+εi,t

(7)

基于上述主效应,为探究科技创业企业风险承担水平在社会网络嵌入与科技创业绩效间的中介效应,构建以下4个中介效应模型。模型(8)和模型(9)用以检验风险承担水平在社会网络关系嵌入与科技创业绩效间的中介作用,模型(10)和模型(11)用以检验风险承担水平在社会网络结构嵌入与科技创业绩效间的中介作用。

Riski,t=β0+β1Degreei,t+β2Controlsi,t+∑Year+εi,t

(8)

(9)

Riski,t=θ0+θ1Sholei,t+θ2Controlsi,t+∑Year+εi,t

(10)

(11)

为研究产品市场竞争在风险承担水平与科技创业绩效间的调节效应,构建以下调节效应模型。模型(12)用以检验风险承担水平对科技创业绩效的直接影响,模型(13)用以检验产品市场竞争程度在风险承担水平与科技创业绩效间的调节作用,模型(14)用以检验产品市场竞争地位在风险承担水平与科技创业绩效间的调节作用。RiskLevel_c表示风险承担水平和产品市场竞争程度去中心化后的交互项,RiskPosition_c表示风险承担水平和产品市场竞争地位去中心化后的交互项,所得系数显著性可以验证调节作用是否存在。

Performancei,t=δ0+δ1Riski,t+δ2Controlsi,t+∑Year+εi,t

(12)

(13)

(14)

3 实证结果分析

3.1 描述性统计与相关性分析

变量描述性统计和相关性分析结果如表2所示。由表2可知,全样本共有735家创业板企业,科技创业绩效通过总资产报酬率呈现,均值为0.051 3,最小值为-0.372,最大值为0.234,标准差为0.0513,说明样本企业绩效差异较大。关于社会网络嵌入变量,网络关系嵌入均值为0.122,最大值为0.561,标准差为0.134;网络结构嵌入均值为0.194,最大值为0.708,最小值为-0.125,标准差为0.194,说明网络结构嵌入比网络关系嵌入波动性更大,且各企业社会网络嵌入现象普遍存在。中介变量风险承担水平均值为0.039 2,最大值为0.361,标准差0.027 2,波动性较小。关于调节变量,产品市场竞争程度、产品市场竞争地位均值分别为0.045 3和0.008 31,最大值分别为0.424和0.218,标准差分别为0.059 3和0.027 2,表明科技创业企业产品市场竞争地位比产品市场竞争程度差异小。关于控制变量,不同企业规模、管理费用率、资产负债率和账市比差距较小,企业年龄、流动比率和股权集中度差异较大。相关性分析结果表明,科技创业绩效与社会网络关系嵌入、社会网络结构嵌入在1%和10%水平上显著正相关,相关系数分别为0.054和0.023,初步验证了假设H1a和H1b。

3.2 回归分析

结合豪斯曼检验和BP检验结果,本文选择固定效应模型进行分析。为排除极端值对后续检验造成的不良影响,本文对连续变量进行1%缩尾处理,对数据进行共线性检验,结果表明各变量VIF值均小于10,说明多重共线性问题不严重。

3.2.1 主效应检验

为研究社会网络关系嵌入和社会网络结构嵌入对科技创业绩效的影响,首先进行主效应回归分析。表3中M1和M2分别为加入控制变量后解释变量对被解释变量的回归结果,分别对应模型(6)和模型(7)。从中可见,社会网络关系嵌入和社会网络结构嵌入在1%显著水平上与科技创业绩效正相关,系数分别为0.027和0.015,说明科技创业绩效受社会网络嵌入两个维度的正向影响,假设H1a和H1b成立。

3.2.2 中介效应检验

为研究社会网络嵌入、风险承担水平和科技创业绩效三者间的关系,对中介效应进行三步回归检验。表3中M3为加入控制变量后社会网络关系嵌入对风险承担水平的回归结果,M4为加入控制变量后社会网络关系嵌入和风险承担水平对科技创业绩效的回归结果,分别对应模型(8)和模型(9),在主效应的基础上共同检验假设H2a。社会网络关系嵌入和风险承担水平系数为-0.013,t值为-2.34,在0.05水平上显著为负。社会网络关系嵌入和科技创业绩效系数为0.022,t值为3.43,在1%水平下显著为正;风险承担水平和科技创业绩效系数为-0.444,t值为-30.12,在1%水平下显著为负。风险承担水平的中介效应系数为0.027 8(乘积),存在显著部分中介效应,假设H2a成立。

表3中M5为加入控制变量后社会网络结构嵌入对风险承担水平的回归结果,M6为加入控制变量后社会网络结构嵌入和风险承担水平对科技创业绩效的回归结果,分别对应模型(10)和模型(11),在主效应的基础上共同检验假设H2b。社会网络结构嵌入和风险承担水平系数为-0.008,t值为-2.82,在0.01水平上显著为负。社会网络结构嵌入和科技创业绩效系数为0.011,t值为3.34,在1%水平下显著为正;风险承担水平和科技创业绩效系数为-0.444,t值为-30.10,在1%水平下显著为负。风险承担水平中介效应系数为0.014 6(乘积),存在显著部分中介效应,假设H2b成立。

同时,对风险承担水平在社会网络嵌入与科技创业绩效间的中介作用进行Sobel检验,得出风险承担水平在社会网络关系嵌入与科技创业绩效间的中介作用Sobel检验值为0.000 052,Goodman检验1的值为0.000 053,Goodman检验2的值为0.000 052,均在1%水平上显著,说明风险承担水平在社会网络关系嵌入与科技创业绩效间存在中介效应;风险承担水平在社会网络结构嵌入与科技创业绩效间的中介作用Sobel检验值为0.000 49,Goodman检验1的值为0.000 50,Goodman检验2的值为0.000 49,均在1%水平上显著,说明风险承担水平在社会网络结构嵌入与科技创业绩效间存在中介效应。

上述结果表明,社会网络关系嵌入和社会网络结构嵌入对科技创业绩效具有积极影响,社会网络嵌入通过风险承担水平提升科技创业绩效。

3.2.3 调节效应检验

为验证产品市场竞争在风险承担水平与科技创业绩效间的调节效应,在模型中加入风险承担水平和产品市场竞争去中心化后的交互项进行回归分析。表3中M7为加入控制变量后风险承担水平对科技创业绩效的回归结果,对应模型(12);M8为加入控制变量后风险承担水平、产品市场竞争程度以及风险承担水平和产品市场竞争程度去中心化后的交互项对科技创业绩效的回归结果,对应模型(13),用以检验假设H3a;M9为加入控制变量后风险承担水平、产品市场竞争地位以及风险承担水平和产品市场竞争地位去中心化后的交互项对科技创业绩效的回归结果,对应模型(14),用以检验假设H3b。模型(12)结果表明,风险承担水平和科技创业绩效系数为-0.446,t值为-30.21,在1%水平上显著为负。调节效应结果表明,风险承担水平和产品市场竞争程度去中心化后的交互项对科技创业绩效的回归系数为0.361,t值为2.01,在5%水平上显著为正,与模型(12)中风险承担水平与科技创业绩效系数相反,说明调节变量对风险承担水平和科技创业绩效关系起替代作用,即产品市场竞争强度对风险承担水平与科技创业绩效关系起负向调节作用,假设H3a成立。

风险承担水平和产品市场竞争地位去中心化后的交互项对科技创业绩效的回归系数为-1.491,t值为-2.13,在0.05水平上显著为正,与模型(12)中风险承担水平与科技创业绩效系数符号一致,说明调节变量对风险承担水平和科技创业绩效关系起互补作用,即产品市场竞争地位对风险承担水平和科技创业绩效关系起正向调节的作用,假设H3b成立。

3.3 稳健性检验

3.3.1 滞后变量检验

本文重点研究社会网络嵌入对科技创业绩效的影响,由于社会网络嵌入对科技创业绩效的影响存在一定滞后性,因此对自变量社会网络关系嵌入和社会网络结构嵌入进行滞后一期处理,对主效应重新进行回归,结果如表4所示。从中可见,主效应仍在1%水平上显著,且影响效果相同,说明研究结论具有一定稳健性。

3.3.2 PSM检验

本文采用PSM模型进行稳健性检验,社会网络关系嵌入PSM检验结果如表5所示,其中ATT值即处理组平均处理效应值为3.78,大于1.68;社会网络结构嵌入PSM检验结果如表6所示,其中ATT值即处理组平均处理效应值为3.01,大于1.68,表明研究结论稳健。

3.4 异质性分析

3.4.1 地区经济发展水平异质性检验

本文使用地区经济发展水平这一指标分析社会网络外部环境的影响,将其划分为经济发展水平较低和经济发展水平较高两组,探究社会网络对不同经济发展水平地区科技创业企业绩效的异质性影响,结果如表7列(1)—列(4)所示。从中可见,相较于经济发展水平较高地区的科技创业企业而言,社会网络对科技创业企业绩效的促进作用在经济发展水平较低地区更明显。原因可能在于,经济发展水平较低地区科技创业企业的创业活动更加积极[45],经济活动更为活跃,能够完善科技创业企业社会网络,促进企业绩效增长。同时,由于经济发展水平较差地区科技创业企业政策不完善,其更注重如何在复杂的市场环境中处理内外部关系[46],并通过非市场行为弥补制度缺陷[47],因而更具有优势。而经济发展水平较高地区企业收集信息和应对风险需要投入更多精力,以顺应经济发展水平较高地区的政策环境[48],并且为获取更多市场利润,科技创业企业需要加大宣传力度,重视公关,从而导致经营成本增加,由此削弱社会网络对科技创业企业绩效的正向影响。

3.4.2 科技创业企业所有制异质性检验

本文采用科技创业企业所有制这一指标考察社会网络内部条件的影响,将其划分为国有企业和非国有企业两组,研究社会网络对不同所有制企业科技创业绩效的异质性影响,结果如表7列(5)—列(8)所示。从中可见,对于非国有企业而言,回归结果与基准结果一致;对于国有企业而言,社会网络关系嵌入对科技创业绩效的影响明显减弱,社会网络结构嵌入对科技创业绩效的影响不再显著,且两者回归系数均为负,与基准结果相反。原因可能在于,国有企业由于存在多层次委托代理关系,通常会出现激励机制无法有效实施的情况[49];同时,高管人员更关注自身任职期内的企业绩效,而对需要与外部企业构建长期合作关系、投资回报周期较长的项目投入较少,这会限制企业运营发展,降低企业经营效率。此外,由于国有企业股权较为集中,与外界构建社会网络对国有企业提高竞争水平的促进作用不明显,从而削弱社会网络嵌入对国有企业科技创业绩效的影响作用。相较而言,非国有企业拥有相对健全的高管任免机制,会激励科技革新、深化与其它企业的交流合作、拓展企业社会网络以推动企业长期战略目标的实现。因此,尽管国有企业拥有更多政府补贴,但也需要承担更多社会责任,其发展机制与外部市场环境差别较大,很难通过社会网络嵌入提升科技创业绩效。

4 结论与启示

4.1 研究结论

我国持续出台科技创新相关激励政策,作为该政策的直接受益者,科技创业企业对经济社会发展至关重要,企业社会网络对科技创业绩效提升具有积极影响。本文基于网络嵌入理论、社会资本理论和资源配置理论,以我国科技创业企业为研究样本,采用2010—2021年企业面板数据,从产品市场竞争视角检验社会网络嵌入、风险承担水平与科技创业绩效之间的关系,得出如下结论:

(1)社会网络关系嵌入和社会网络结构嵌入对科技创业绩效具有正向影响,且该影响存在一定滞后效应,对社会网络嵌入作滞后一期后处理该影响效应依然显著。

(2)社会网络嵌入对科技创业绩效的影响存在显著地区经济发展水平和企业所有制异质性。相较于经济发展水平较高地区,经济发展水平较低地区企业社会网络嵌入对科技创业绩效的正向作用更显著。非国有企业社会网络嵌入对科技创业绩效的影响较国有企业更显著,且国有企业社会网络嵌入对科技创业绩效具有负向影响。

(3)风险承担水平在社会网络关系嵌入、社会网络结构嵌入对科技创业绩效的正向影响中发挥中介作用,提升企业风险承担水平是社会网络嵌入促进科技创业绩效提升的有效方式。网络嵌入中心度越高、网络结构洞越丰富,意味着科技创业企业资源分布越广、网络约束越小,当市场存在风险时,科技创业企业更容易提前获取信息并采取应对策略,降低自身面临的风险,进而提高科技创业绩效。

(4)产品市场竞争强度对风险承担水平与科技创业绩效关系起负向调节作用,产品市场竞争地位对风险承担水平与科技创业绩效关系起正向调节作用。在产品市场竞争程度较高的市场环境中,市场同质化水平越高,科技创业企业高管决策越谨慎,越会抑制由风险承担水平提升对科技创业绩效产生的负面影响。产品市场竞争地位越高,科技创业企业竞争力越强,市场替代品和竞争品越少,决策者越具有冒险精神,越会加剧风险承担水平对科技创业绩效的负面影响。

4.2 管理启示

基于上述研究结论,本文提出如下启示:

(1)加深企业交流与学习,与新合作企业进行网络构建,巩固已有资源,不断探索新资源。拓宽企业资源分布渠道,培养资源融合意识,对知识、技术、专利和人才等各类资源进行灵活分配与应用,提高资源整合分配效率和价值,提高科技创业绩效。

(2)不同所有制科技创业企业应基于自身经济发展水平,充分了解并发挥各自优势。合理制定发展战略,培养和引进科技创新技术人才,加快推进不同地区和所有制企业间的交流学习与深度合作,缩小与头部科技创业企业间的差距,增强企业应对复杂市场环境的能力,提升科技创业绩效。

(3)强化企业风险承担水平,全周期量身定制全面风险预警、科技保险险种创新、风险补偿机制等方案,营造稳定的科技创业企业成长环境。更新科技创新设备,完善企业内部制度,获取最新知识内容,提升企业风险承担水平,促进科技创业绩效提升。

(4)广泛进行市场调研,减少市场替代产品,增强已有用户对当前产品使用的舒适度和依赖性,适应产品竞争市场;加大研发投入力度,提升产品创新性,增强产品满意度,持续对产品进行更新升级,拓展潜在用户产品需求,提升产品竞争市场地位,最终实现科技创业绩效提升。

4.3 局限与展望

本文存在如下不足:首先,社会网络嵌入度量方式不仅包含关系嵌入和结构嵌入两个维度,衡量方式并不唯一,未来应从多元化视角进行验证。其次,通过董事关系度量社会网络嵌入程度,未界定网络过度嵌入标准,而是对社会网络嵌入水平同时进行分析。未来可将社会网络嵌入程度划分为嵌入水平较低、嵌入水平适中和嵌入水平过高3个维度,深入探讨其与科技创业绩效的关系,以得出更具普适性的结论。

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(责任编辑：王敬敏)