风险投资网络对新能源汽车企业创新绩效的影响机制思考

本文是一篇投资分析论文，本文基于社会网络理论，厘清了风险投资网络与企业创新绩效之间的内在逻辑联系，得出的研究结论可以有效的帮助风险投资机构与企业建立良好的合作关系。
第1章 绪论
1.1 研究背景
当下，国内的大多数行业都面临着伴随高质量发展而带来的转型挑战，仅仅能满足生产需求、以成本为驱动的商业模式已经步入了发展瓶颈期。创新作为经济发展最有效的驱动手段，也是未来企业生存和延续的唯一出路。在过去的几十年中，中国企业在技术创新、产品创新存在着多方面的短板，跟随、同质化创新的普遍，差异化、源发性创新的缺失是最大的问题。未来任何发展好的企业都会是源于其技术、产品上的创新，进而开发了新的市场、新的需求，最终带动了产业链上的整体创新。然而，企业的创新行为往往需要知识、信息、技术等多方面资源的支持，风险投资网络的出现适时地帮助企业完成并实现了这些资源的有效利用与重组。
风险投资机构作为风险投资网络的核心，不仅为企业的创新行为注入了大量的资金与活力，更是会通过其自身的渠道关系，给予企业各种信息增值服务来确保其稳定发展。广义上，企业能够借助外部的风险投资网络以获取创新活动所需要的各类资源，依靠外部网络良好的知识流动性，从而更好地开展创新活动。其中，作为资本密集型、技术密集型产业的代表，新能源汽车产业受到了风险投资机构的高度关注，通过与其他利益共同体之间的高度链接而形成的网络，可以实现其更进一步的发展，是借助外部网络实现整体创新的典范。然而，在过去的研究当中，我们还未知晓风险投资网络是通过何种方式来提高企业的创新绩效，以及嵌入在外部网络的什么位置上最有利于创新绩效的产出，这些也成为了本文的主要研究痛点。

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1.2 研究目的和意义
1.2.1 研究目的
本文的主要研究目标是：以社会网络理论、社会嵌入理论和结构洞理论为理论依据，深入研究国内外风险投资网络与新能源汽车企业创新绩效现有的理论成果，并尝试将风险投资网络、新能源汽车企业和创新绩效三者纳入同一理论体系。从理论角度厘清三者之间的逻辑关系，不仅有助于探明我国风投网络的发展状况及阶段，还可以对企业提出优化外部网络的相关建议，解决企业创新发展过程中遇到的重要瓶颈。
首先，建立风险投资网络模型并按阶段分析其网络拓扑结构，探明其演变过程及可能的影响因素，以及各个影响因素之间可能的牵制作用。进而，基于风险投资网络的动态模型进行测度分析，测算其对企业创新绩效所带来的改变程度，并通过实证模型检验风险投资网络如何影响企业的创新绩效，影响的方向如何，影响的程度如何。最后，结合实证分析提出具有实际意义的对策与建议，通过本研究不仅丰富了相应的创新创业理论，还为优化风险投资网络结构、提升企业创新绩效提供理论指导与实践决策支持。
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第2章 文献综述与相关理论
2.1 核心概念的界定
风险投资：风险投资最早起源于美国马萨诸塞州，相关记录可以追溯至二十世纪六七十年代，当时美国部分私营银行通过在新兴产业上的高风险投入，赚取到了与之不符的巨额利润，从而间接催发了世界上首个风险投资机构ARD的创立。后随着国内外学者对风险投资相关理论的持续深入探讨，其概念也得到了相应的延伸，目前从国外的引申义有“创业投资”、“风险投资”、“创业风险投资”等。按照美国风险投资协会（American Venture Capital Association）的定义，风险投资是作为特殊的股权资本由职业操盘手进行操作，将其投入到具有高创新潜力和高发展潜力的企业，并借此获取超额利润的一种手段。到目前为止，我国学术界对于风险投资的定义尚未完全统一，主要分歧在于如何定义大量存在的非专业投资机构及个人，且这部分机构和个人还不参与企业的实际控制。从广义上讲，风险投资一般是指所有具有不合常识的高风险及高回报的投资策略，而狭义上讲，风险投资应是在以技术创新为主的情况下，藉由股权资本对资本密集型和技术密集型的产业实施控制，并在其管理下获取超额回报的投资策略。在本文中，认为风险投资是在企业的发展历程中，由专业的投资管理机构将资本定向投入具有潜在失败风险的高新技术或产品，并在管理过程中试图促进企业整体创新水平的提升，进而更好的实现相关技术或产品的产业化进程，随后再经由退出企业贩出股权获取高额资本收益的投资过程。主要具备以下特点：投资对象广泛，不仅包括初创企业还包括上市企业；投资附加价值高，不仅投入资金，还会以自身资源帮助企业搭建市场渠道，对其提供隐性增值服务；投资的循环性，不断地利用企业资本增值的方式获取资本报酬，进入退出再进入。
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2.2 文献综述
2.2.1 风险投资网络研究现状
国外学术界关于风险投资网络的定义主要有以下两种：一种认为风险投资网络是风险投资机构间经由联合风险投资行为而确定的投资行为网络；另一种则认为风险投资网络是包括风险投资机构、被投企业、政府、银行、高校及科研机构、会计及律师事务所等所有利益相关者并由上述各类机构共同联结而成的复杂混合网络。William D（1988）[1]最先通过对美国风险投资机构建立合作关系网络研究各个风险投资机构间可能存在的派系关系，研究结果发现排名靠前的风险投资机构合作异常紧密，甚至会排除其他风险投资机构在首轮投资之外，顶尖的风险投资机构在整个合作网络中享有更大的权力和影响力。Colin M. Mason & Richard T. Harrison（1997）[2]则研究了包括私人风险投资者（天使投资人）在内的商业投资网络，通过建立天使投资人与被投企业高管之间的关系网络，探求了该商业投资网络与初创企业间可能存在的联系，研究结果发现由商业网络向企业输送的资金量普遍较少且存在着明显的地域性差距，风险投资者更倾向于投资其所在地的企业。Ju-Kimberly Zheng（2004）[3]以1126个风险投资项目建立了包含企业在内的风险投资网络，并通过研究证实了风险投资网络可以为风险投资机构提供更多的资源，而通过风险投资机构与企业间社会资本的不断传递，风险投资网络内的其余资源也得到了不断地利用，研究主要从突出性、范围性、中介性和凝聚子群来解释了出现共同投资行为的可能因素。V-HOCHBERG（2007）[4]开创性的以社会网络理论为基础研究了风险投资网络对风险投资机构投资绩效可能产生的后果，研究结果发现拥有更完善的网络属性的风险投资机构其投资绩效表现的越好且风险投资机构的程度中心度、接近中心度和中介中心度指标间存在着紧密联系，同时还认为拥有更好的网络属性指标的风险投资机构其所投资的企业在后续也更可能会通过融资或其他方式安全退出。Abell Peter等（2007）[5]则更进一步研究了风险投资网络的各种网络效应，研究发现被投企业与风险投资机构间的稳定合作关系可以为其带来更多的信息及其他资源并提升了其原本不具备的知识、技术及能力，而风险投资机构在网络内更高水平的参与度不仅提升了其自身的程度中心度和中介中心度，并且还会更好的转化为针对被投企业的建议和支持，这也极大程度上影响了其投资的总体收益。
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第3章 网络分析与研究假设 ......................... 17
3.1 整体网络分析 ................................... 17
3.1.1 网络规模与密度 ................................. 17
3.1.2 网络社群分析 .................................. 18
第4章 研究设计 ........................................ 31
4.1 样本选择与数据收集 ................................. 31
4.2 风险投资网络的构建 .................................. 32
第5章 实证分析与假设检验 .............................. 40
5.1 变量描述统计分析与相关性分析 ............................... 40
5.1.1 描述性统计分析 ............................ 40
5.1.2 相关性分析 ............................ 41
第5章 实证分析与假设检验
5.1 变量描述统计分析与相关性分析
5.1.1 描述性统计分析
首先，对已收集的样本数据进行描述性统计分析，结果如表5-1所示。从描述性统计分析的结果来看：风险投资机构支持的新能源汽车企业的发明专利申请数量参差不齐，最小值为0，而最大值达到8.202，均值为1.881。这说明大部分被投企业的发明专利申请数据值偏小，仅有少部分被投企业的数据值偏大，反映出被投企业的规模以及创新绩效水平整体存在较大差异。同样，非发明专利申请数量的情况有类似差异，表明被投企业无论在创造型创新，亦或是应用型创新上，均会有着大幅度的波动态势。因此本文在剔除部分异常值后，最终得到涉及企业创新绩效水平的回归样本共2379个。
在风险投资机构这边，程度中心度最小值为1，最大值达到了174，均值为11.76，同样反映出我国风投机构间的差异性较大。大多数的风投机构之间存在较少联系，仅有少数风投机构以中间人的形式联结了大多数的风投机构。特征向量中心度也存在着类似差异，少数大型的风险投资机构占据了网络中的重要位置，而多数小型的风险投资机构受限于自身规模和资金，只能占据风投网络中的边缘位置[55]。而从风险投资网络的网络密度、网络集聚系数来看，近年来风险投资行业虽有着迅速的发展活力，但依旧存在明显的“抱团”现象，少数大型风投机构抱团取暖，使得网络存在明显的不平衡现象。

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第6章 总结与展望
6.1 研究总结
本文从社会网络理论的视角出发，选取了2008年至2020年内隶属于新能源汽车产业且具有联合风投背景的企业作为研究样本，探究了风险投资网络与新能源汽车企业创新绩效水平之间可能存在的内在逻辑联系，研究结论主要有以下几点：
（1）风险投资机构的程度中心度或特征向量中心度越高，则其所投资企业的创新绩效水平越高。具体来讲，当风险投资机构对外直接联系的其它风投机构数量较多时，其就有更多的途径和渠道获取信息及技术资源，而这些资源对于企业的创新活动来说是不可或缺的。由此，风险投资机构通过与网络内的其他风投机构进行频繁的资源互换，进而达到了优先帮助其所投资企业提升创新绩效水平的目的。同样，当与风险投资机构相联系的其他风投机构质量较高时，其在网络内进行的资源互换也就更具效率且可以得到更多的优质信息及资源。而这对企业来讲，不仅降低了其创新活动所需的成本，还为其提高创新绩效提供了资源保障。
（2）嵌入在高封闭性网络内的风险投资机构，其网络位置属性对被投企业创新绩效的提高效果会得到减弱。一般而言，在网络内占据重要位置的风险投资机构掌握的信息及资源会越优质，其所投资企业的创新绩效水平也就会得到相应的提高。然而高封闭性的网络往往意味着网络内低水平的知识流动性，在替代了原有的网络结构后，网络上原本良好的资源组合及匹配机制便无法发挥作用，从而导致各个节点从网络中获取资源的能力有所下降，进而影响到与风投机构紧密联系的被投企业。在失去了风险投资网络上的多元化的信息及资源优势后，风险投资机构难以在自身领域范围之外为被投企业提供增值服务，进而导致企业的创新绩效水平受到限制。
参考文献（略）