網絡同群效應下的企業創新投入策略：量力而行還是盡力而為

邵 鵬，李夢蕾，馬 冰

(1.西安工程大學管理學院，陜西 西安 710048；2.西安工程大學產業發展與綠色經濟研究中心，陜西 西安 710048)

0 引言

企業是研發創新的主體，提高研發投入有助于企業在市場中更具競爭性，為企業高質量發展奠定良好基礎。對于環境敏感型的重污染企業[1]，創新成為其轉型升級、提升資源利用效率的重要舉措。現有文獻認為企業創新投入不僅受到組織制度[2]、高管特征[3]、資本結構[4]等內部特征驅動，還受到政府補助[5]、金融發展[6]、市場競爭[7]等外部因素的影響。事實上，企業面臨的創新環境較為復雜，同群企業的創新行為有可能成為焦點企業創新投入活動的參照對象，現有同群效應的研究主要關注行業同群[8]和地區同群[9]，但與其具有直接網絡關系的企業也可能是其分享交流的對象[10]。有研究[11]指出，在中國上市公司中廣泛存在連鎖董事網絡，那么嵌入網絡中的企業在創新投入方面會產生網絡同群效應嗎？企業投入創新的主要目的是為了提升創新績效，現階段對兩者關系的研究存在正向促進[12]、負向抑制[13]、非線性關系[14]等不同觀點。那么，網絡同群效應下的企業如何制定創新投入策略呢？對于不同類型企業，什么樣的創新投入策略能產生更高的創新績效？

總體而言，現有研究存在以下局限：①現有同群效應通常關注地區同群與行業同群，然而信息資源分享機制可能不僅存在同地區或同行業中。相反，非同行業、非同地區的企業可能也會因某種網絡關系而進行學習和模仿，但現有同群研究中忽視了企業間的網絡關系。②現有同群效應通常只關注創新績效的驅動因素，對企業的創新投入策略關注不足。有些企業為了提升創新績效，投入了大量的研發經費，即在創新投入方面選擇 “盡力而為”策略；而有些企業在創新投入上卻保持相對較低的水平，即在創新投入方面選擇 “量力而行”策略。③現有研究主要集中于創新投入對創新績效的直接作用。然而，差異化的投入策略產生的績效成果不同，且投入轉化為績效還需要其他專業性資源。擁有學術經歷的高管在創新研發領域受過專業培訓，這種特征能否有效使投入高效率地轉化為創新績效產出有待研究。

為了回答以上問題，本文選取重污染行業上市公司開展研究。主要工作體現在3個方面：①基于董事聯結關系構建上市公司網絡，突破了傳統同群研究中的行業和地域限制，在網絡關系基礎上建立網絡同群指標，分析網絡同群質量和網絡同群數量對創新投入的作用。②驗證創新投入與創新績效的倒U形關系，以及高管學術經歷的積極調節作用。③從企業創新投入特征、企業性質、市場結構對樣本進行分組，探討企業創新投入策略的差異性。本研究有助于揭示網絡同群對企業創新投入的影響機制，為現實復雜環境中企業創新投入給予針對性指導，也為政府制定和推動創新驅動政策提供決策支持。

1 理論基礎與研究假設

1.1 網絡同群與創新投入

連鎖董事是指同時在兩家及以上公司兼職的董事[15]，這種交叉任職使得公司聯結在一起形成上市公司網絡[16]。網絡是企業獲取信息和資源的重要渠道，嵌入網絡中的企業會模仿跟隨網絡中具有相似特征的其他組織或群體的行為[17]。通過溝通交流與網絡中其他企業的行為趨向一致，即網絡同群效應[18]。因此，焦點企業的創新投入可能會受兩方面的影響。一方面，網絡中其他企業的創新投入可能會影響焦點企業，使得焦點企業與同群企業創新投入趨同。同群企業創新投入越高，焦點企業的創新投入也可能越高；另一方面，焦點企業嵌入在網絡之中，同群企業數量的多少反映了該企業能夠獲得資源的豐富度，從而對企業的創新行為施以特殊影響[19]。本文將同群企業的創新投入界定為同群質量，將同群企業的數量界定為同群數量，從同群質量和同群數量探討網絡同群對焦點企業創新投入的影響。

曾江洪等[20]以高科技企業作為研究樣本，認為同行業企業的研發創新活動會顯著影響高科技企業的行為。鮑樹琛等[21]以滬深A股上市公司為研究對象，認為同伴公司的決策正向影響上市公司的研發投入。Matray[9]認為上市公司創新的外生沖擊會影響同一地理區域內民營企業的創新，即一家公司的創新會帶動臨近公司的創新。就此而言，為提升創新投入決策效率、減少信息不對稱，同群企業的創新行為會被焦點企業學習。由此提出假設H1：網絡同群質量正向影響焦點企業的創新投入。

上市公司網絡的存在有助于企業與外界溝通交流，提高企業在創新決策中的信息獲取度。嵌入網絡的企業能夠獲得多樣化的資源，為提升企業的創新投入提供動力。周雪峰等[22]研究滬深兩市A股上市公司的董事網絡，認為與焦點企業連接的企業數量越多，對企業創新投入的影響越顯著。馬連福等[23]研究技術密集型上市公司，發現企業的董事會與其他企業董事會相聯系的數量越多，就越能促進企業的技術創新。劉潔等[24]研究廣東地區制造企業，認為焦點企業與網絡有直接聯系的企業越多，那么就越有益于利用式技術創新。由此可知，企業在網絡中聯接同群企業數量越多，越能推動企業加大投入。由此提出假設H2：網絡同群數量正向影響焦點企業的創新投入。

1.2 創新投入與創新績效

創新投入水平是評價企業行業地位的重要指標，針對不同類型的企業，創新投入與創新績效的關系存在多種觀點。楊林等[25]以創業板企業為樣本，發現創新投入對績效產出發揮積極作用。魏新穎等[26]發現當創新環境與需求無法對應時，高技術產業即使投入創新資源也不會影響創新產出。張潔[27]研究創業板企業，得出當創新投入超過凈資產的一定比例時，持續加大投入會減少創新績效，可見創新投入對創新績效可能具有 “雙刃劍”作用。由此提出假設H3：焦點企業創新投入與創新績效存在倒U形關系。

在復雜動蕩的市場環境中，擁有學術經歷的高管能夠敏銳洞察到學術界先進的創新理論研究，加速推動創新成果的轉化進程[28]。黃燦等[29]基于 “文人下海”現象，認為擁有學術經歷的高管擔任重要職位時會推動企業增加創新投入。He等[30]研究企業綠色發展，證實高層管理人員的學術經歷能夠促進企業的綠色創新投入。張曉亮等[31]研究得出高管學術經歷可以加大企業的創新成果產出。綜合學者的研究，高管學術經歷有助于在有限的研發投入下產生更大的價值，為企業贏得創新績效。由此提出假設H4：在創新投入對創新績效的影響中，高管學術經歷起正向調節作用。

1.3 網絡同群、創新投入與創新績效

完全依靠企業有限的資源和專業知識實現創新越來越具有挑戰性，如何利用網絡獲取資源促進創新發展已成為亟待解決的問題[32]。近年來，同群效應、網絡關系已經發展成為應對創新的重要工具[33]。Bai等[34]認為來自網絡同群的異質知識和資源可能會對企業的創新產生重要影響。倪淵[35]認為網絡關系不僅積極影響核心企業的自身發展，同時也是核心企業引導、協調和控制其他企業的力量來源。然而，通過外部網絡獲取的資源可能無法直接作用于創新績效，企業應采取增加創新投入的方式合理利用外部資源，進而實現創新績效的提升。由此提出假設H5：在同群數量對創新績效的影響中，創新投入起中介作用。

2 研究設計

2.1 變量選擇

主要變量網絡同群質量 (NPQ)和網絡同群數量 (NPA)均是建立在網絡關系之上，網絡同群質量指t-1期焦點企業的網絡同群企業創新投入均值，網絡同群數量指同群企業的數量，通過網絡中心性測度。創新投入分為創新投入強度 (RDI)和創新投入規模 (RDS)，創新績效 (IP)用專利申請總數衡量。變量定義及說明見表1。

2.2 模型構建

對于網絡同群質量、網絡同群數量對創新投入的影響，構建模型驗證H1、H2，公式為：

RDi,t=β0+β1NPQNPQi,t-1+∑γjControlsj,i,t+

εi,t+μi+vt

(1)

RDi,t=β0+β1NPAi,t+∑γjControlsj,i,t+εi,t+μi+vt

(2)

式中，對于創新投入強度，RD=RDI；對于創新投入規模，RD=RDS；NPQNPQi,t-1表示i企業在t-1期的同群質量，NPAi,t表示i企業在t期的同群數量；Controlsj,i,t表示控制變量，εi,t表示隨機擾動項，μi、vt表示行業固定效應和年份固定效應。

表1 變量定義及說明

創新投入對創新績效的影響，公式為：

IPi,t=β0+β1RDi,t+β2RD2i,t+∑γj×

Controlsj,i,t+εi,t+μi+vt

(3)

加入創新投入與高管學術經歷的交互項，公式為：

IPi,t=β0+β1RDi,t+β2RD2i,t+β3Acadei,t+β4RDi,t×Acadei,t+β5RD2i,t×Acadei,t+

∑γjControlsj,i,t+εi,t+μi+vt

(4)

在式 (2)基礎上，檢驗創新投入的中介作用，公式為：

IPi,t=β0+β1NPAi,t+∑γjControlsj,i,t+

εi,t+μi+vt

(5)

IPi,t=β0+β1NPAi,t+β2RDi,t+∑γj×

Controlsj,i,t+εi,t+μi+vt

(6)

2.3 數據來源與描述

選取滬深A股重污染行業上市公司為研究對象，變量數據來源于CNRDS、CSMAR數據庫。剔除數據缺失值，最終獲得2016—2020年724家重污染行業上市公司觀測值3620個。本研究構建2016—2020年5個網絡的節點數量均為724個，2016—2020年非孤立節點占總節點數之比均高于80%，即超過80%的樣本企業都嵌入上市公司網絡中。

通過企業性質和市場結構對樣本分組，對不同類型樣本的創新投入進行描述性分析，見表2。其中，市場結構參照彭鎮等[36]的研究，通過企業營業收入的HHI指數進行測度。如果HHI<0.10，為競爭型，否則為壟斷型。本文創新投入通過創新投入強度和創新投入規模測度。結果顯示，非國企、競爭型企業的創新投入強度均值高于國企、壟斷型企業，國企、壟斷型企業的創新投入規模與非國企、競爭型企業接近。通過Stata16軟件分析各變量的相關性，可以看出變量間的相關系數均較小，研究不受多重共線性影響。

表2 描述性統計

3 實證結果與分析

3.1 網絡同群對創新投入的影響

(1)網絡同群質量。網絡同群質量對焦點企業創新投入強度 (RDI)和創新投入規模 (RDS)影響的檢驗結果見表3。列 (1)未加入控制變量，列(2)加入了控制變量，結果顯示網絡同群質量的系數在1%水平上顯著。這表明同群企業的創新投入強度越大，焦點企業的創新投入強度也越高。此發現在列 (3) (4)也存在，即企業的創新投入存在網絡同群效應。這表明網絡同群質量正向影響焦點企業的創新投入強度和創新投入規模，由此假設H1得到驗證。

表3 網絡同群質量對企業創新投入的影響

通過企業性質和市場結構分組討論網絡同群質量對創新投入的影響。表4列 (1) (2) (5) (6)顯示，國企的創新投入強度受同群質量的影響程度更深，而非國企的創新投入規模易受網絡同群質量的影響。這表明國企更關注聯結網絡中其他企業的投入強度，以此作為其創新投入的參考；非國企更關注網絡中其他企業的投入規模，以此作為其創新投入的參照。列 (3) (4) (7) (8)顯示，相對于壟斷型行業，競爭型行業中的焦點企業受同群企業創新投入的影響程度較高。因此，市場越激烈，焦點企業越會模仿同群企業的創新投入來提高自身的創新投入。

表4 網絡同群質量對企業創新投入的影響分組

(2)網絡同群數量。在網絡同群數量對企業創新投入的影響中，表5列 (1)顯示網絡同群數量對創新投入強度沒有顯著影響，列 (2)顯示網絡同群數量對創新投入規模有顯著正向影響。這表明企業同群數量越多，其投入規模越大，H2得以部分驗證。進一步分組探討網絡同群數量對創新投入規模的影響，對于國企，網絡同群數量與創新投入規模的系數不顯著，而非國企的系數為0.0223且顯著。相較壟斷型企業，競爭型企業更傾向于借助網絡獲取創新所需資源。因此，非國企和競爭型企業創新投入規模受網絡同群數量的影響相對較大。

表5 網絡同群數量對企業創新投入的影響

3.2 創新投入對創新績效的影響

(1)創新投入對創新績效的影響。創新投入強度和規模對創新績效的影響見表6。由列 (1)可知，創新投入強度顯著正向影響創新績效，列 (2)加入平方項，在1%水平一次項的系數為正，二次項為負，即創新投入強度對創新績效有顯著的倒U形影響。計算可得，創新投入強度的閾值為20.92%，即小于20.92%時增加創新投入能提升績效，超過20.92%會導致績效降低，H3得以證明。由樣本企業創新投入強度分布可知，約95%的樣本企業創新投入強度未超過閾值，對這些企業選擇 “盡力而為”策略將有利于創新績效提升。

由表6列 (3)可以看出，創新投入規模對創新績效具有顯著正向影響。由表5列 (2)、表6列 (4) (5)可知，創新投入規模起中介作用，H5得以證明。區別于創新投入強度的倒U形發現，創新投入規模出現了投入越多產出越多的結論。現實中，不同規模的企業在投入規模方面具有較大差異性，在企業比較分析中選擇創新投入強度指標更為適合。創新投入強度與創新績效的倒U形關系表明過度 “盡力而為”可能會導致創新績效下降。因此，雖然創新投入規模對創新績效有積極影響，但企業也應將創新投入占營業收入之比設定在合理范圍。

表6 創新投入對創新績效的影響

(2)高管學術經歷的調節影響。表6列 (6)顯示，高管學術經歷的調節使得創新投入強度的二次項系數仍顯著為負，即企業創新投入強度與創新績效的倒U形關系仍然顯著。高學術經歷使得倒U形曲線的整體水平提高，即高學術經歷能有效利用創新投入，使產出績效更高。因而，企業中擁有學術經歷的高管越多，則增加創新投入能產生更高的績效產出。由表6列 (7)可知，RDS×Acade的系數為正，表明在學術經歷的調節下，有助于創新投入產生更多成果。因此，H4得以證明。

3.3 創新投入策略的分組分析

在創新投入對創新績效的影響中，按照創新投入特征、企業性質、市場結構對樣本進行分組討論創新。

(1)創新投入特征分組。從創新投入規模增長率和創新投入強度兩個維度可將樣本劃分為4類。①領先型企業，該類企業創新投入占營業收入比例較高，且每年的創新投入增長率仍位于行業前列。②追趕型企業，該類企業創新投入占營業收入比例較低，但增長率較高。③保守型企業，該類企業創新投入占營業收入比例較低，且不加大創新投入。④穩健型企業，該類企業自身的創新投入占營業收入比例較高，但不盲目地加速投入。

創新投入特征分組的創新投入策略影響見表7。列 (1) (2)表明，高增長企業 (領先型和追趕型)的創新投入強度與創新績效存在顯著的倒U形關系。列 (3) (4)表明，低增長企業 (保守型和穩健型)不存在倒U形影響。計算可得，領先型企業的閾值為21.50%，追趕型企業的閾值為2.75%。因此，領先型企業在達到閾值時應選擇 “量力而行”的創新投入策略，而追趕型企業則應通過各種方式突破現有的創新強度閾值瓶頸。列 (5) (6)表明，相對于低增長企業，創新投入規模對高增長企業的創新績效影響程度更大，即隨著創新投入規模的增大，領先型和追趕型企業的創新績效提升效果更明顯，其次是保守型和穩健型企業。

表7 創新投入特征分組的創新投入策略影響

(2)企業性質分組。將全樣本按企業性質分為國企和非國企，創新投入策略的分組影響見表8。列 (1) (2)顯示，創新投入強度與創新績效的倒U形關系在非國企、國企中均顯著。計算可得，非國企的閾值為22.92%，國企的閾值為8.83%，且由表2可知兩類企業中已經出現了創新投入強度較高的企業。因此，這兩類企業應差異性創新投入，高于閾值時企業在創新投入方面應 “量力而行”，低于閾值時應 “盡力而為”。此外，列 (3) (4)顯示對于不同性質的企業，創新投入規模對企業創新績效均有顯著正向影響。

(3)市場結構分組。表8列 (5) (6)顯示，創新投入強度與創新績效的倒U形在競爭型行業顯著。由表2可知，壟斷型企業創新投入強度均值低于競爭型企業，即相對于壟斷型市場，競爭型市場的企業為獲得競爭優勢更愿意加大創新投入。然而，創新活動周期長且具有不確定性，競爭型企業過多的創新投入可能難以產生預期的創新績效。計算可得競爭型企業創新投入強度閾值為21.42%，其創新投入策略應參考該閾值制定。列 (7) (8)顯示，對于不同競爭程度行業的企業，創新投入規模對企業創新績效均有顯著正向影響。

表8 創新投入策略的分組影響

3.4 穩健性檢驗

運用不同計量模型對網絡同群效應進行穩健性檢驗可知，同群質量 (系數為0.0894，p<0.01)、同群數量 (系數為0.0259，p<0.01)與創新投入規模，同群質量 (系數為0.1173，p<0.01)與創新投入強度的關系，結論與前文一致。考慮到創新活動周期長、風險高，創新投入可能會滯后影響創新績效。對創新投入數據采取滯后1期分析，發現在1%的水平下，RDI與IP的系數為0.0339，RDI2與IP的系數為-0.0006，RDS與IP的系數為0.4194，學術經歷的調節分析結論也未發生變化。綜合以上分析，本文的結論穩健可靠。

4 結論與啟示

4.1 結論與討論

(1)創新投入存在網絡同群效應。同群數量對創新投入強度沒有顯著作用，同群質量對創新投入強度有正向作用。同群質量和同群數量均正影響焦點企業的創新投入規模，且在非國企、競爭型企業更顯著。

(2)創新投入強度與創新績效存在倒U形關系，創新投入規模正向影響創新績效。本研究進一步厘清了現有文獻存在不一致的原因，即創新投入強度與創新投入規模對創新績效的作用存在差異化。同時，在網絡同群數量對創新績效的影響中，創新投入規模起中介作用。

(3)高管學術經歷能夠調節創新投入與績效的關系。投入強度方面，高學術經歷使倒U形曲線的閾值與總體績效水平提高。投入規模方面，高管學術經歷正向影響兩者的線性關系。

(4)創新投入策略選擇具有差異性。在領先型、追趕型、非國企、國企、競爭型企業中，創新投入強度與創新績效呈倒U形關系，對于保守型、穩健型、壟斷型企業不存在。

4.2 建議

(1)企業層面。在制定創新投入決策時，企業不僅應觀察同群企業的創新投入規模和強度，還要及時評估自身創新投入與創新績效之間的關系。當企業創新投入低于閾值時，要適當加大研發投入，當企業創新投入高于閾值時，企業要避免過度投資和資源擠占。追趕型、領先型、非國企、國企、競爭型企業在創新投入方面要多關注邊際創新績效產出，確保創新投入在合理范圍內。此外，應將學術經歷作為企業高層選人用人的重要參考，充分發揮學術經歷帶來的專業優勢，助力企業形成更多的創新成果。

(2)政府層面。政府應關注那些在上市公司網絡中處于核心位置的企業，引導和鼓勵這些同群數量較多的企業增加創新投入，進而通過企業所處的核心位置帶動更多的同群企業提升創新投入。政府應鼓勵那些創新投入強度低的企業與高創新投入企業加強合作交流，通過網絡同群效應帶動其增加創新投入。對于保守型和穩健型企業應給予政策支持，鼓勵其加大創新力度；對于追趕型、領先型、非國企、國企、競爭型企業，應助力其突破創新瓶頸從而提升創新投入閾值。政府還應支持更多擁有學術經歷的人員與企業開展合作，探索高校科研院所專家與企業高層進行交叉任職，推動產學研高效融合。