黄海昕， 苏敬勤， 武立东

(1．大连理工大学 管理与经济学部，辽宁 大连 116024;2．南开大学 中国公司治理研究院/商学院，天津 300071)

1 引言

随着大数据、云计算等信息技术的迅猛发展，企业所面临的外部环境日益复杂，作为我国经济发展主体力量的企业集团如何在复杂环境下实现有效创新成为重要研究课题。在集团网络化运营实践中，子公司是集团的重要有机构成，由子公司推动实行的创业行为是其创新的重要表现，也是提升集团整体竞争优势的关键要素，但其网络化生成机理尚属研究黑箱:集团网络构型如何影响绩效?子公司创业行为在其中起何作用?这些都是子公司网络治理研究中的核心问题。

在开放系统视阈下，企业与环境的关系是适应、改变与互动的［1］。RBV理论、权变理论和制度理论等，都沿循不同逻辑对生态网络与企业间的关系进行了解释，指出企业所处的环境决定、支撑并渗透着企业的演化与发展。据此，本研究基于开放系统视角，结合网络理论，探索环境的不确定性要素在企业集团内部创新网络与子公司创业行为关系中的作用机理。主要关注:(1)企业集团内部创新网络的多维特征对子公司创业行为是否具有影响?如何影响?(2)子公司对集团创新网络的嵌入如何影响其创业行为?(3)来自外部环境的不确定性在集团创新网络与子公司创业行为的关系中是否起到调节效应?其调节机理如何?

本研究主要有以下贡献:首先，目前关于子公司创业行为的探索主要散见于案例研究，尚未得到经验证据的广泛支持，这里首次通过较大规模的问卷调研对子公司创业行为进行相对严格的实证检验，弥补实证文献空缺;其次，在重新整合了集团内部创新网络与外部环境不确定性之间的交互关系后，构建了一个包括集团内部创新网络、网络结点(子公司)、网络驱动力(创业行为)和调节因素(外部环境不确定性)的理论模型，是对传统基于委托-代理理论和结构-环境理论的企业集团单一层级控制观的丰富补充;最后，聚焦于集团创新网络促进子公司创业行为的作用机理，是对集团内部网络黑箱状态的探索性开启，也是基于功能视角对集团网络双元效应的证据支持。

2 理论回顾

2．1 集团创新网络

Freeman［2］首次提出创新网络的概念，认为创新网络是组织应对系统性创新而进行的一种制度安排，其主要联结机制是组织之间的创新合作关系。此后学界对创新网络的研究主要集中于区域、集群层面，强调创新中的关系协同效应。Ekkarinen和Harmaakorpi［3］指出，企业创新网络主要是由企业与其他实体进行交互作用所共同构成的正式与非正式关系的总和。Hadjimanolis［4］则将企业协同创新网络本质归纳为基于价值链构成的或垂直或水平的关系网络。中国学者相对更强调行为主体之间通过技术链、知识链进行的技术转移和知识交互［5］，将其作为复杂自适应系统［6］进行分析，这些研究大多聚焦于集群层面的产业或区域创新网络。

由于集群网络具有自组织特性，可以采用分散结构理论和熵理论分析其形成机理，现有网络分析体系基本可满足研究需求。但就企业集团而言，其内部创新网络一方面具有自组织特性，一方面又是集团意志的结果，因此对集团内部的创新网络需要另行分析。

2．2 子公司创业行为

创业行为(subsidiary initiative)概念来自跨国公司研究，始于对跨国公司下属企业主动利用或拓展资源来发展其独立事业的行为的关注。Birkinshaw［7，8］概括指出创业行为本质化地体现了子公司的创业精神，涵括从确认新机会到利用、拓展现有能力与资源以回应新机会的创业过程，其中包括对技术、产品等要素的创新。相关文献主要集中在分类学和影响要素研究。分类学研究立足不同视角，结合具体案例进行划分:既有基于全球、当地和内部市场划分的三分法［7］;又有基于权力线划定的二分标准［8，9］，还有结合上述两个维度整合构建的四象限分类［10］。影响因素研究则主要从社会心理、结构、生态和环境四个层面展开，大多是聚焦某单一要素，尚未形成结构化的分析体系。本研究立足集团网络视角，因此以集团网络为边界，划分为内部创业行为和外部创业行为。

2．3 基于开放系统视角的环境要素

Dill［11］指出资本市场、竞争者和供应商等要素对企业实现目标具有关键意义。这些存在于企业边界之外，却又对企业的形成与发展具有重要影响的要素构成了企业的外部环境。开放系统观认为外部环境的不确定性增大了企业的应对风险［1］，当企业管理者对外部环境了解或考虑不足时，就产生不确定性(uncertainty)问题，对企业生存发展形成挑战。

对环境不确定性，以往主要从技术、顾客、资源和竞争等单一维度展开。随着研究视角拓展，学者开始将环境不确定性刻画为多维构念［12］，强调环境不确定性受组织主观感知的影响，将其定义为因缺少信息或能力不足而不能对环境进行精准预测。多数研究倾向于将环境不确定性作为调节企业创新绩效的外部因素［13］，缺乏基于不同企业特征的分类研究。

作为集团创新网络结点的子公司，同时受到外部环境和集团网络的双重影响［14］，且子公司对环境不确定性的感知也存在差异，其面临的越来越高的外部环境不确定性成为制约其发展的关键要素［15］。因此，我们将外部环境不确定性作为重要调节变量纳入研究框架。

3 研究分析与假设

3．1 集团创新网络构型与子公司创业行为

这里将集团内部创新网络定义为由集团内母子公司及子公司之间由信息、资源、能力的交流及关联交易而形成的创新网络，同时具有正式层级结构和非正式网状关联的二重属性，并使用网络构型(network configuration)来对其进行刻画。此前研究［16］采用网络位置、网络关系和网络结构三个维度对网络构型进行解析，但集团内部的创新网络涵盖网络中所有结点［17］，而网络位置(如结构洞)［18］的本质是某结点占据的网络地位，不能用以很好地度量整体网络，因此将“网络位置”剔除并更换为“网络多元化”，整合网络结构、关系和多元化三个维度为集团内部创新网络的构型。

研究使用网络规模衡量网络结构维度，一是网络规模可代表结点数量，二是对网络结点做均质化处理后，网络规模还可在某种程度上衡量网络密度。集团网络规模越大，意味着被包纳进入关系网络的结点企业越多，则可为焦点子公司提供的关联关系越多，有助于子公司从网络中获取资源，并通过集团内部相对友好的交易关系实行创业行为。网络中较高的关系强度是结点间关联程度的表现，企业间能形成更强信任并因此降低交易成本［19］，促进创业行为。当创新演进为一种网络过程之后，结点间的异质性越强，能够提供的强信息就越多［20］，为子公司创业行为提供了更多样的信息和资源支持。因此，提出假设:

H1a 集团创新网络的规模越大，子公司创业行为越强。

H1b 集团创新网络的强度越高，子公司创业行为越强。

H1c 集团创新网络的多元化程度越高，子公司创业行为越强。

3．2 子公司对集团创新网络嵌入与创业行为

现有聚焦网络与创新关系的研究主要集中于两方面，一是网络结构(包括结点、关系及整体网络)与结点创新;二是网络治理机制(网络形成、维护机制和互动、整合机制)与协作创新［21］。系统视角下，结构与治理机制都是创新网络的有机组成，网络结构为结点创新提供资源与能力的支持，网络治理机制为结点提供激励(或约束)以保障网络整体优势。治理机制是否有效取决于结点的嵌入状态，因此，除网络构型外，子公司创业行为还与其对集团创新网络的嵌入程度有关。

子公司对集团内部创新网络嵌入程度越高，越有可能占据结构洞。子公司强化嵌入的过程伴随着创新积累，并因此提升相关能力［22］。当子公司加强嵌入时，可在集团内部友好的关系网络中得到更多样的交易机会和更丰富的资源来源，促进创业行为。而且，由于集团网络为其屏蔽了一定的外部环境波动，并提供相应的集团背景作为支持，子公司也会主动地寻求集团外部的创新机会，通过与集团外部联系形成自身特有资源，进一步提升其集团网络地位。但不可忽视的是，网络同时具有利益支持与弹性限制的双重效应［23］，随着子公司在集团内部创新网络嵌入程度的提高，网络利益支持的边际效应降低，弹性限制效应提升，子公司更加倾向于在集团外部寻求联结，以扩展关系网络来稀释限制效应。因此，提出假设:

H2a 子公司对集团创新网络的嵌入程度越高，内部创业行为越强。

H2b 子公司对集团创新网络的嵌入程度越高，外部创业行为越强。

H2c 子公司对集团创新网络的嵌入程度越高，创业行为外部化程度越高。

3．3 环境不确定性的调节效应

已有研究将环境不确定性作为子公司实施创业行为的直接影响要素进行分析［24］，这种框架考虑到了子公司行为与环境之间的相关性。但子公司战略与行为是同时受集团内部创新网络与经过该网络过滤的外部环境共同影响的，即环境要素并不直接影响子公司行为，而是通过集团(母公司)这个缓冲器对子公司的策略和行为产生作用。

基于政治过程的考虑，集团通常会倾向于加强子公司管控，以科层代替网络，如促进集团内部关联交易、安排计划性定点交易等，这在一定程度上提升了网络规模和强度。同时，集团会吸收更多元的成员公司来降低交易成本或获取政府扶持政策，这也提升了集团内部创新网络的多元化程度，这些网络构型的改变扩展了集团网络的资源含量。当环境不确定性较高时，集团为满足现场决策的需求，会弱化管控、鼓励自主，为子公司创业行为提供支持。当子公司面临高度不确定的环境时，倾向于采取保守行为以适应外部变化［25］，更愿意利用手头资源在现有产品、技术或服务的基础上进行渐进式创新，这种创新对外部新信息和资源的需求较少，与集团内部网络的联系相对密切，子公司因此可能加强对集团网络的嵌入，实行内部创业行为。因此，提出假设:

H3a 环境不确定性对集团创新网络构型与子公司创业行为之间的关系具有正向调节效应。

H3b 环境不确定性对子公司创新网络嵌入程度与创业行为之间的关系具有正向调节效应。

综上，本研究构建的理论模型如图1所示。

图1 理论模型

4 实证检验

4．1 样本选择、数据搜集与总体描述

以隶属企业集团的子公司为研究对象，综合考虑数据可得性、受访者友好度、子公司代表性、样本行业分布和样本区域分布等因素，进行样本选取，调研对象主要为子公司高管。

参考国内外相关文献和量表，进行问卷设计。在大规模调研前，于2015年3月对15名MBA学员进行预调研，根据反馈意见修正问卷(预调研未纳入最终数据)。问卷主要采用当场发放并回收的方式，辅以Email、电话采访和纸质邮寄。截至2017年3月，共发放问卷1000份，回收554份，剔除不完整或存在明显无效回答的问卷后，有效问卷236份，有效回收率为23．6%。数据分析主要使用SPSS 20．0统计软件完成。

最终样本来自236家分属不同集团的子公司，总体来看，样本覆盖性和代表性较好:在样本分布方面，除海南、贵州、新疆、宁夏、广西、西藏、香港、澳门和台湾地区的子公司样本数量为0外，各地区(按省、直辖市和特别行政区划分)的样本数量与该地区人均GDP的分布趋势基本一致。其中来自经济最发达地区、发达地区、中等发达地区和欠发达地区［26］的样本数分别为35、57、144 和0，分别占总比14．8%、24．2%、61．0% 和 0%。在样本特征方面，企业年龄在6年及以上的占比82．2%，资产规模在1000万及以上的占比76．7%，国有和非国有样本比重大致持平。受访者中，高层管理者(包括财务总监和部门经理)占比92．4%，受教育程度为硕士及以上的占比78．8%，工作年限在3年以上的占比99．2%。

4．2 变量来源与测度

集团内部创新网络的构型(BNC)主要从网络规模(BNR)、网络强度(BNS)和网络多元化(BND)三个维度来度量。其中BNR由集团所辖子公司数量、集团主营业务相关子公司数量和集团总资产三个指标构成［27］;BNS由子公司间的长期合作、共享资源和信息交流频率三个指标构成［28］;BND由子公司间的规模差异、行业差异和区域差异三个指标构成［9］。

子公司网络嵌入程度(SNE)主要根据Birkinshaw等［7，8，10］，Christoph 和 Mike［15］，武立东和黄海昕［23］的研究，从子公司间合作、信息交流、资源共享和母子公司交流四个层面进行测量。

子公司创业行为(SI)依据 Birkinshaw 等［8，10］，武立东和黄海昕［23］，黄海昕［16］的研究，描述为“子公司主动寻找新机会并进行相应行动”，基于销售、生产、研发、财务、人事、组织结构和战略规划7个维度，分别对子公司在集团内、外部实施的创业行为展开测度。

环境不确定性(EU)主要借鉴 Child［29］的研究，分为竞争者、消费者、供应商、技术、制度、市场和社会七个层面。

以上自变量、因变量和调节变量均使用Likert 5点量表取值。此外，将子公司规模(SIZE)、年龄(AGE)、集团持股比例(STA)和最终控制人性质(NUC)作为控制变量纳入回归模型。

4．3 基础统计

4．3．1 问卷信度与效度分析

采用Cronbach’α系数(取0．70为标准值)测量问卷信度。经检验，各子量表的Cronbach’α系数均大于0．70，且问卷内部一致性系数为0．913，问卷整体信度较好。

通过KMO检验(取0．70为标准值)和Bartlett球形检验分析量表效度，KMO值为0．925，累计因素解释量大部分大于0．70，量表构建效度较好。

4．3．2 探索性因子分析

对集团内部创新网络构型、子公司网络嵌入程度、子公司创业行为和环境不确定性分别进行Bartlett球形检验，p值均小于0．001，表明可作因子分析。探索性因子分析的结果显示各构念相应变量的共同度均大于0．6，因子分析效果较好。

通过正交因子旋转，集团创新网络构型可提取网络规模、强度和多元化3个因子，累积解释量为83．806%;子公司网络嵌入程度可提取一个因子，累积解释量为80．933%;子公司创业行为可提取内、外部创业行为 2个因子，累积解释量为81．748%;环境不确定性可提取交易环境不确定性(TEU)和制度环境不确定性(IEU)2个因子，累积解释量为83．502%。

据此，将创业行为区分为内、外部创业行为两个因子直接操作，检验过程不再考虑原始变量。对环境不确定性，则根据探索性因子分析所得权重系数对其整合归一处理。

4．3．3 相关性分析

用Pearson相关系数检验两个连续变量之间的相关程度。集团内部创新网络规模和网络多元化都与子公司内部创业行为(ISI)显著正相关，网络规模与外部创业行为(ESI)显著正相关，网络强度与ESI显著负相关。子公司对集团内部创新网络的嵌入程度与ISI显著正相关，与ESI的相关系数为正但不显著。

4．4 回归分析

计算VIF膨胀系数，所有的VIF值均小于10，说明多重共线性问题较小。在回归前对数据做中心化处理，进一步降低多重共线性问题。使用MMR方法检验调节效应，分别以ISI和ESI为因变量，通过构造乘积项，按照控制变量(回归1)、自变量(回归2)、调节变量和交叉乘积项(回归3)的顺序将变量先后叠加选择进入模型对假设进行回归检验。结果如表1所示。

表1 基于调节效应的多元回归分析

4．4．1 集团内部创新网络构型对子公司创业行为的影响

综合表1中数据，集团内部网络规模和多元性与ISI回归系数显著且为正，但H1b中网络强度对ISI的积极作用没有得到支持。网络规模、强度和多元化与ESI的回归系数都显著为正，支持H1a和H1c，H1b得到部分支持。

实证结果与理论分析基本一致，即集团内部网络结点越多，多元化程度越高，子公司越有可能在集团内部发现创新机会，并在集团内以较低成本联结到相匹配的其它结点，实行内部创业行动。但集团网络关系可能在某种程度上也是对子公司内部创业活动的束缚，由于集团联结关系的固有存在，内部创业行为反而不需要更为有力(在某种意义上即束缚更强)的联结。相反地，子公司外部创业行为更需要集团背景作为向外拓展的支持，因而网络规模、网络强度和多元化都对外部创业行为具有积极的影响。

4．4．2 子公司在集团创新网络的嵌入程度对创业行为的影响

回归结果中，网络嵌入程度与ISI的回归系数显著为正，网络嵌入程度与ESI的系数也显著为正，假设2a和2b得到支持。联系此前对网络构型与创业行为关系的分析，再次验证了子公司内部创业行为对集团网络的依赖，以及外部创业行为对于集团背景的需求。

4．4．3 环境不确定性的调节效应分析

回归表明，环境不确定性与ISI和ESI均显著相关。但一次交叉乘积项中大部分系数不显著。这与理论假设存在较大差距，因此考虑环境不确定性的调节效应是否为非线性，对调节变量进行二次乘积项检验(表1中回归4)。网络规模、网络多元化和网络嵌入程度的二次乘积项对ISI的回归系数显著为正，网络规模、网络强度和嵌入程度的二次项乘积与ESI回归系数显著为负。

综合考虑各检验系数，环境不确定性在网络规模、网络多元化和网络嵌入对ISI的影响中均为正U型调节效应。即环境不确定性较低时，会弱化网络规模、网络多元化和网络嵌入对ISI的影响，不确定性高时则起强化作用。在网络规模、强度及网络嵌入对ESI的影响中均为倒U型调节效应，即环境不确定性较低时，会强化网络规模、强度及嵌入程度对ESI的影响，不确定性高时则弱化。

环境不确定性基于不同创业行为类型表现出不同的调节效应，主要是当外部环境不确定性低时，子公司从集团网络与从外部交易环境中获取信息、资源和机会所需成本相差不大，集团内部网络并未给子公司提供更多创业资源，弱化了子公司内部创业的行为动机，促其转向集团外部进行创业以获取更为丰富的资源，强化了外部创业行为。此时，子公司与集团网络间联结较弱，集团网络主要提供利益支持效应。当环境不确定性较高时，对集团网络嵌入程度较高的子公司受集团网络缓冲保护的优势凸显，子公司将弱化与外部不确定性高的环境的联结，转向内部创业。

4．4．4 讨论:基于国有/非国有分类

基于样本子公司的最终控制人类型(国有/非国有)进一步作分类检验(回归5)。

在国有样本中，网络强度、网络多元化与ISI的回归系数显著为正，网络嵌入程度的二次项乘积系数显著为正;网络规模、网络多元化及网络嵌入程度与ESI回归系数显著为正，网络规模、网络多元化和网络嵌入程度的二次项乘积回归系数显著为负。

在非国有样本中，网络规模、网络嵌入程度与ISI的回归系数显著为正，网络规模和网络多元化的二次项乘积系数都显著为正;网络规模、网络嵌入程度与ESI回归系数显著为正，网络规模与网络嵌入程度的二次项乘积回归系数显著为负。

这些数据在一定程度上说明政府的国有企业市场化改革初见成效，因而并非如此前认为的国有企业对环境不确定性的感知度不高，而是与非国有企业具有相似感知。另一方面也可能由于我国经济转型期的环境不确定性过高，即使政府对国有企业存在保护，仍无法屏蔽高度波动的环境对国有企业行为的影响，因此环境不确定性对国有和非国有企业表现出类似的调节作用。

此外，我们还注意到，在内部创业行为层面，非国有样本比国有样本受网络规模和网络嵌入程度影响更大，受网络强度和多元化的影响则弱于国有样本。在外部创业行为层面，非国有样本受网络规模影响更大，国有样本则受网络多元化和嵌入程度的影响更大。这可能是我国企业集团的形成路径多样，国有集团多为行政改制或兼并重组形成，其内部创新网络的规模与集团资源能力水平是高度相关的，且母、子公司间存在着较强的行政关系，子公司对网络嵌入程度更强。即对于面向集团内部的创业行为而言，网络规模和网络嵌入程度已处较高水平的国有样本受二者影响的边际效应可能会因此低于非国有样本。同时，国有子公司在集团内部创新网络中的强关系束缚(如行政命令)也更多，其内外部创业行为均对行政管制放松和集团内部多元化合作更为敏感。

不同于国有企业相对较强的行政化体系，民营集团更多地通过自然演化成长，其集团网络规模在一定程度上代表企业发展水平。外部创业行为对于集团网络的支持需求较高，较高的网络规模意味着更强的集团支持，可以为其提供更好的进行外部创业的资源。

4．4．5 稳健性检验

变量的内生性是回归过程中需要克服的重要问题。在研究框架中，网络嵌入程度影响着子公司创业行为，反之，创业行为也可能影响子公司对集团网络的嵌入，这可能造成内生性问题。因此，以研发投入的自然对数作为子公司创业行为的工具变量，以集团子公司数量的自然对数作为网络嵌入的工具变量，对模型进行2SLS估计，回归结果与上述结论相比没有发生本质改变。同时，选用HHI指数对环境不确定性进行再次检验，结果也与此前一致。

5 研究结论、讨论与局限

研究表明:首先，企业集团内部创新网络构型中的网络规模、强度和多元化三个维度与子公司创业行为正相关。其中规模和多元化与内部创业行为显著正相关，规模、强度和多元化与外部创业行为显著正相关。其次，子公司对企业集团内部创新网络的嵌入程度与其内、外部创业行为都显著正相关。最后，环境不确定性作为调节变量，对网络构型和网络嵌入两个层面与内部创业行为的相关关系起正U型调节效应，对外部创业行为的影响为倒U型调节效应。

基于上述研究结果，在理论和实践方面有如下启示:(1)现有研究大多聚焦于创新网络与创新绩效的关系，但主要是从产业层面展开宏观分析，且生态网络对个体创新绩效的作用机理也未予明确。本研究构建的“集团网络——(子公司战略)——子公司行为”的分析逻辑在一定程度上是对现有研究视角的补充，进一步探索子公司对集团创新网络的适配策略也是未来研究的思路。(2)基于创新的系统观，集团内部创新网络对子公司创新活动和推动集团整体创新绩效提升的影响是一个长期、系统的过程，需要不断地与外部网络进行资源交换和动态更新，才能使集团实现对新技术和新知识的适应、应用和创新，从而促进整体发展。(3)实证结果在一定程度上表明政府的国企市场化改革初见成效，但还需要推动相关制度建设以促进集团创新网络演进，制定相应政策措施促进集团内、外部创新网络的协同。

本文研究还存在不足之处。首先，考虑到问卷发放及回收的可行性，稍为偏向于选取那些和研究者有联系的样本企业，可能在主观上略有偏差。其次，仅讨论了环境不确定性在集团网络与子公司行为关系中的调节效应，对于是否还存在其他效应，则限于数据复杂性和变量多维性未加以深入探讨。再次，不同行业的网络生态可能存在差异，但这里受数据体量限制，未基于行业展开进一步分析。此外，囿于理论模型复杂度，未能全面分解环境变量将其分别纳入理论模型分析，而是进行整合处理，这些都是后续研究的重点。