辛琳 孟昕童

【關鍵詞】 數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效; 社會網(wǎng)絡; 知識網(wǎng)絡; 融資約束; 交互賦能機制

【中圖分類號】 F275.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）24-0057-08

一、引言

2021年是“十四五”規(guī)劃的開局之年，作為加快經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，培育經(jīng)濟增長新動能，提升國際競爭優(yōu)勢的重要選擇，數(shù)字經(jīng)濟將成為“十四五”時期我國經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。數(shù)字經(jīng)濟是全球未來的發(fā)展方向，建設更高質(zhì)、高效的現(xiàn)代化經(jīng)濟體系，需要加強數(shù)字經(jīng)濟基礎建設，助力企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新發(fā)展。2020年中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到39.2萬億元，占當年GDP比重的38.6%，成為穩(wěn)定經(jīng)濟增長的關鍵動力，數(shù)字經(jīng)濟在助力國家內(nèi)部社會治理、抗疫合作方面發(fā)揮了重要作用。

如何推動數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，建立適合中國情景的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，必須將數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)置身于網(wǎng)絡之中?！叭饲榫W(wǎng)絡”雖不是中國獨有，卻在國內(nèi)表現(xiàn)較為典型。中國社會的親情、友情、人情等關系深刻影響著社會運行和自組織效率，所以自古以來，中國社會都將關系視為經(jīng)營活動和社會組織的基礎。隨著市場經(jīng)濟體制的不斷完善，企業(yè)有著較大動機通過與政府、客戶等建立關系以獲得優(yōu)勢資源，把握創(chuàng)新機遇。伴隨知識經(jīng)濟的發(fā)展，知識網(wǎng)絡及其流動規(guī)律對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生著重要影響。因為由不同科學技術領域的知識元素為節(jié)點構(gòu)成的知識網(wǎng)絡體系、知識元素組合搭配等可以為企業(yè)帶來更多創(chuàng)新機會。因此，中國企業(yè)雙重嵌入社會網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡之中，這種雙重嵌入對數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新的影響不容忽視。

本文討論數(shù)字經(jīng)濟范式質(zhì)變下，如何從網(wǎng)絡互動角度探尋數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效提升路徑。以2010—2019年數(shù)字經(jīng)濟概念上市企業(yè)為樣本，針對雙重嵌入對企業(yè)創(chuàng)新績效相關影響展開研究，分析二者對創(chuàng)新績效的交互影響，并探究其作用機制。研究表明，數(shù)字經(jīng)濟上市企業(yè)的社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡雙重嵌入對創(chuàng)新績效發(fā)展具有促進作用，其作用機制表現(xiàn)為：社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡的雙重嵌入產(chǎn)生交互賦能，社會網(wǎng)絡可以通過緩解數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)融資約束，從而推動創(chuàng)新績效發(fā)展。

二、文獻綜述與研究假設

（一）數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效

1.數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效

依據(jù)社會資本理論，經(jīng)濟行為嵌入于社會結(jié)構(gòu)之中，社會資本是投資于社會關系，并希望得以回報的一種資源[1]，通常以個體、組織為節(jié)點，關系為連線的網(wǎng)絡形式呈現(xiàn)。社會網(wǎng)絡被定義為基于個體或組織之間的復雜聯(lián)系和這些個體和組織的集合，同時其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，規(guī)模等都限制了資源的流動和分配。

以往學者從強弱關系論、結(jié)構(gòu)論、社會資本論三個視角分析了社會網(wǎng)絡與企業(yè)創(chuàng)新績效的關系。強弱關系論認為，從關系論出發(fā)，社會網(wǎng)絡可以被分為強關系和弱關系。其中弱關系表現(xiàn)為雙方疏遠，相互投入少，強關系則反之。關系承擔著群體之間紐帶、信息橋的角色，能夠聯(lián)結(jié)更多個體，從而帶來更為豐富的異質(zhì)性信息。信息是企業(yè)提升績效、促進創(chuàng)新的關鍵，從關系角度研究創(chuàng)新績效，實質(zhì)上是希望獲取更多有利創(chuàng)新的信息。相較于強關系，弱關系更大程度地擴充企業(yè)聯(lián)結(jié)數(shù)量，拓寬其獲取異質(zhì)性信息的渠道，對企業(yè)創(chuàng)新具有顯著促進作用[2]。格蘭諾維特最早提出弱關系對企業(yè)創(chuàng)新存在正向顯著作用[3]。從創(chuàng)新性機會角度出發(fā)，弱關系有利于創(chuàng)業(yè)者識別創(chuàng)新性機會，從而促進企業(yè)創(chuàng)新[4]。從結(jié)構(gòu)論視角來看，社會網(wǎng)絡中并非所有個體都緊密相連，某些個體之間的“斷接”構(gòu)成了網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中的“洞穴”，只有處于結(jié)構(gòu)洞的關系第三人能將無直接關聯(lián)的個體聯(lián)系在一起，是兩者之間的唯一橋梁。結(jié)構(gòu)洞位置的占據(jù)者可以搶占先機，獲得信息優(yōu)勢和控制優(yōu)勢，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機遇從而推動企業(yè)提升創(chuàng)新績效[5]。企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對創(chuàng)新績效起到促進作用，且結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢會隨網(wǎng)絡的發(fā)展更加明顯[6]。此外，企業(yè)結(jié)構(gòu)洞能有效地緩解社會網(wǎng)絡穩(wěn)定性對創(chuàng)新績效的不利影響[7]。從社會資本論視角來看，阿德勒等將社會資本劃分為外部社會資本和內(nèi)部社會資本，內(nèi)部社會資本構(gòu)成了群體的內(nèi)部關系;而外部社會資本表現(xiàn)為行為人外在社會關系為其獲得的資源。它能為企業(yè)內(nèi)部發(fā)展提供必要信息、資源、機會，促進內(nèi)部發(fā)展能力提升的同時不斷推動企業(yè)創(chuàng)新績效提升[8]。

社會網(wǎng)絡對企業(yè)創(chuàng)新的積極作用為學者普遍認可。但當前對社會網(wǎng)絡影響創(chuàng)新績效的相關文獻普遍集中于企業(yè)董事、高管等管理層社會網(wǎng)絡的研究，從企業(yè)整體社會網(wǎng)絡角度的研究相對較少。另一方面，由于信息轉(zhuǎn)化率、創(chuàng)新頻率高等特點，數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)對社會網(wǎng)絡渠道獲取信息的需求更為迫切。同時，相較于傳統(tǒng)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)具有較高的數(shù)字化接入水平，能有效提升創(chuàng)新網(wǎng)絡連通性，更好地吸引合作伙伴，從而加快外部溝通結(jié)構(gòu)的形成，吸引外部信息、資源進入，以實現(xiàn)其創(chuàng)新績效更好更快發(fā)展。因此，本文基于定量分析方法，從數(shù)字經(jīng)濟上市企業(yè)社會網(wǎng)絡角度研究其對創(chuàng)新績效的影響，采用數(shù)字經(jīng)濟上市企業(yè)社會網(wǎng)絡度中心性作為社會網(wǎng)絡的代理變量，提出假設1。

H1：數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效有顯著促進作用。

2.數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)知識網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效

企業(yè)技術創(chuàng)新的本質(zhì)是知識的整合過程，創(chuàng)新產(chǎn)生于知識元素的組合過程中，企業(yè)知識基礎異質(zhì)性一定程度上決定了創(chuàng)新績效的差異，因此異質(zhì)性知識耦合對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著促進作用[9]。

基于知識基礎觀對創(chuàng)新的相關研究中，創(chuàng)新被劃分為利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新。企業(yè)通過挖掘現(xiàn)有知識元素的不同組合方式實現(xiàn)利用式創(chuàng)新;而突破現(xiàn)有知識、領域束縛，探尋新知識的過程被稱作探索式創(chuàng)新。其中知識網(wǎng)絡廣度指標反映企業(yè)技術知識在不同領域的分布程度，與企業(yè)知識基礎異質(zhì)性程度密切相關，對創(chuàng)新的影響不可忽視?，F(xiàn)有文獻關于知識網(wǎng)絡廣度對創(chuàng)新績效的影響結(jié)論存在分歧，一種觀點認為企業(yè)知識網(wǎng)絡廣度對突破式創(chuàng)新具有顯著正向影響[10-12];另一種觀點表示知識網(wǎng)絡異質(zhì)性程度過高不利于企業(yè)知識整合及知識成果轉(zhuǎn)化，進而削弱其創(chuàng)新能力[13];也有研究表明知識網(wǎng)絡廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效存在倒U型關系[14]。

上述三種觀點中占優(yōu)勢的是知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效起到顯著促進作用。原因在于，一方面，知識網(wǎng)絡豐富度有利于鍛煉企業(yè)研發(fā)團隊的發(fā)散性思維，提升成員對新知識的掌握能力。另一方面，異質(zhì)性知識的交互能激發(fā)更多創(chuàng)新觀點，提升企業(yè)的市場敏感性。同時，多領域知識基礎的掌握能有效降低企業(yè)研發(fā)成本，使其擁有更為廣闊的創(chuàng)新發(fā)展前景。張曉月等[15]以高新企業(yè)為研究對象，從知識網(wǎng)絡廣度、深度兩方面出發(fā)研究知識基礎對企業(yè)創(chuàng)新績效的相關影響，研究結(jié)果表明知識基礎廣度與深度均對企業(yè)技術創(chuàng)新績效發(fā)揮顯著促進作用。而放眼于數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的當下，數(shù)字化應用正逐漸融入到企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展過程之中。數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)擁有比傳統(tǒng)企業(yè)更為先進的數(shù)字技術，通過應用大數(shù)據(jù)、云計算等新技術，構(gòu)建數(shù)字化平臺等，力求構(gòu)建完善的知識、技術溝通平臺，能更高效地獲取、利用內(nèi)外部創(chuàng)新知識[16]，不斷充實知識儲備，為提升自身知識網(wǎng)絡嵌入水平添磚加瓦。

因此，本文從企業(yè)整體創(chuàng)新績效角度出發(fā)，以知識基礎廣度衡量數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)知識網(wǎng)絡豐富程度，分析知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效的作用，提出假設2。

H2：數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)知識網(wǎng)絡豐富度對創(chuàng)新績效有顯著促進作用。

3.社會網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡的交互賦能

以人際關系為基礎的社會網(wǎng)絡和基于知識元素的知識網(wǎng)絡對企業(yè)創(chuàng)新績效有著不同程度的促進作用。現(xiàn)有文獻對兩大網(wǎng)絡嵌入與創(chuàng)新績效的關系開展了豐富研究。例如，社會網(wǎng)絡有效聯(lián)結(jié)企業(yè)，擴充其獲取信息的渠道，有利于企業(yè)多角度分析市場需求;知識網(wǎng)絡的發(fā)展能使企業(yè)迅速掌握新知識，一定程度上降低企業(yè)研發(fā)成本，知識元素的交互作用使其迸發(fā)更多創(chuàng)新靈感。因此，可以從價值鏈（社會網(wǎng)絡）和知識鏈（知識網(wǎng)絡）及相互嵌入角度討論企業(yè)創(chuàng)新績效提升的問題。同時，現(xiàn)有研究結(jié)論也證明了此種交互賦能機制的存在，代表性的結(jié)論如企業(yè)知識網(wǎng)絡中心度與創(chuàng)新績效呈倒U關系，社會網(wǎng)絡中心度能促進創(chuàng)新績效提升[17];賈曉霞等[18]針對雙重嵌入與國內(nèi)農(nóng)林類高校創(chuàng)新績效的研究證實了這一倒U關系的存在;企業(yè)知識管理能力對社會網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效關系存在積極的鏈式傳導作用[19]。而在數(shù)字化特質(zhì)的加持下，這種“關系+知識”的雙重嵌入或許會為企業(yè)創(chuàng)新帶來更為顯著的影響。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)成為了推動經(jīng)濟發(fā)展的關鍵生產(chǎn)要素。它有效打破了傳統(tǒng)經(jīng)濟下資源的稀缺狀態(tài)，增強企業(yè)間互聯(lián)互通，知識技術也能在短時間內(nèi)傳播，交換。由此可見，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)知識網(wǎng)絡和社會網(wǎng)絡能對其創(chuàng)新績效起到雙重賦能效用。企業(yè)應積極吸引異質(zhì)知識元素提升知識網(wǎng)絡廣度，同時增加社會資本投入優(yōu)化其網(wǎng)絡位置，促進創(chuàng)新績效提升效果。

現(xiàn)有研究一定程度上肯定了社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效的正向影響，但主要分析網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)嵌入對創(chuàng)新績效的作用，本文從社會網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡豐富度的視角出發(fā)，分析數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡對企業(yè)整體創(chuàng)新績效的交互影響，提出假設3。

H3：數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效具有交互促進作用。

（二）融資約束的中介效應

創(chuàng)新具有耗資大、耗時長、風險和不確定性高等特點，創(chuàng)新企業(yè)需要較大的研發(fā)投入來支撐，受制于實際市場中的融資約束。故提升企業(yè)創(chuàng)新績效需要討論如何突破融資約束的問題。創(chuàng)新性活動前期，需要投入巨大的沉沒成本，而此時資金回報率較低甚至為負，僅依靠內(nèi)源融資無法解決資金問題，外源融資才是獲得創(chuàng)新資本的關鍵所在[20]。另一方面，信息不對稱及代理問題的存在往往會影響企業(yè)獲取足夠的外源融資[21-22]，加劇了融資約束對創(chuàng)新績效的制約。

如何緩解融資約束，是企業(yè)提升創(chuàng)新績效的關鍵。從社會網(wǎng)絡角度看，企業(yè)的社會網(wǎng)絡往往覆蓋了各行各業(yè)。金融社會資本能為企業(yè)提供更為便利的貸款渠道、更加優(yōu)惠的融資政策;技術社會資本則有利于企業(yè)提升技術能力，優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，使其生產(chǎn)經(jīng)營更加符合市場需求;異質(zhì)性社會資本對企業(yè)融資約束具有緩解作用。現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)豐富的社會資本[23]、社會資本投入的增加[24]有利于緩解融資約束，為企業(yè)籌集更多研發(fā)資金，從而加大其創(chuàng)新投入[25]。相比于傳統(tǒng)企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)通過其數(shù)字技術優(yōu)勢能吸引更多合作伙伴。因此，這一影響勢必會在社會資本更為豐富的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)中表現(xiàn)顯著。此外，企業(yè)占據(jù)人力資源優(yōu)勢地位時，融資約束與企業(yè)創(chuàng)新績效的倒U型關系也會得到調(diào)節(jié)，強化了企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展能力[26]。而從知識網(wǎng)絡角度看，知識資源是企業(yè)重要的戰(zhàn)略資源，是企業(yè)提升競爭優(yōu)勢的關鍵。知識基礎論認為，知識網(wǎng)絡的不斷豐富和深化能有效提升企業(yè)運營效率;知識基礎的掌握也有利于企業(yè)評判自身產(chǎn)品，不斷優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，適應市場需求，從而對企業(yè)績效產(chǎn)生正向影響。黃向榮等[27]研究表明企業(yè)通過社會網(wǎng)絡獲取的知識基礎越豐富，對知識資源的控制能力越強，則其融資績效越好。數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)具備技術、知識控制能力強等先天優(yōu)勢，能夠比傳統(tǒng)企業(yè)更高效地解決融資問題，提升融資績效。

基于上述文獻基礎，提出假設4和假設5。

H4：社會網(wǎng)絡可以一定程度上緩解企業(yè)融資約束，從而提升創(chuàng)新績效。

H5：知識網(wǎng)絡可以一定程度上緩解企業(yè)融資約束，從而提升創(chuàng)新績效。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

依據(jù)《中國上市公司數(shù)字賦能指數(shù)》報告[28]，數(shù)字經(jīng)濟概念上市公司是近年來經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中提出的，主要覆蓋數(shù)字化賦能指數(shù)較高的金融、教育、信息傳輸、軟件等行業(yè)，涉及數(shù)字經(jīng)濟基礎設施和數(shù)字化程度較高的應用領域上市公司。參考中證指數(shù)數(shù)字經(jīng)濟概念板塊的選取標準，結(jié)合喬陽嬌等[29]、WIND四級行業(yè)分類指標，手工篩選電信、軟件（應用、系統(tǒng)和家庭娛樂）、信息科技咨詢與其他、互聯(lián)網(wǎng)軟件與服務、電子產(chǎn)品、通訊設備、半導體、數(shù)據(jù)處理與外包服務、互聯(lián)網(wǎng)零售和消費電子產(chǎn)品等行業(yè)企業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟概念上市公司初始樣本。最終獲取WIND數(shù)據(jù)庫2010—2019年非金融、非ST/PT的數(shù)字經(jīng)濟概念上市公司共計735家。

735家數(shù)字經(jīng)濟上市公司中，從板塊分布看，主板（含中小板）最多，351家，占比47.76%;創(chuàng)業(yè)板298家，占比40.54%;科創(chuàng)板86家，占比11.70%。從行業(yè)分布看，占比超過10%的有電子元件（21%）、通信設備（14%）、電子設備和儀器（13%）、應用軟件（12%）、半導體產(chǎn)品（12%）、信息科技咨詢與其他服務（11%）。從地區(qū)分布看，前五名的分別是廣東（27.21%）、北京（16.19%）、江蘇（11.29%）、浙江（9.93%）、上海（8.30%），這五個省份合計占比72.93%，表明中國數(shù)字經(jīng)濟上市公司七成以上集中在北、上、廣、蘇、浙，存在明顯的向首都、長三角、珠三角集聚特征。

實證數(shù)據(jù)來源于RESSET數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫、巨潮網(wǎng)等，關于數(shù)字經(jīng)濟上市公司高管、董事的相關數(shù)據(jù)來自于對公開信息進行手動收集和整理。知識網(wǎng)絡數(shù)據(jù)來自于中國研究數(shù)據(jù)服務平臺（CNRDS）數(shù)據(jù)庫的基礎數(shù)據(jù)，經(jīng)手工處理后獲得企業(yè)知識網(wǎng)絡數(shù)據(jù)。實證軟件包括用于分析社會網(wǎng)絡的Ucinet 6.0，以及數(shù)據(jù)分析處理的Stata15.0。數(shù)據(jù)清理方面采取了剔除缺失值、對變量進行1%的縮尾處理等，共獲得3 797個樣本觀測值。

（二）變量定義

1.被解釋變量

創(chuàng)新績效是被解釋變量。運用CNRDS數(shù)據(jù)庫企業(yè)專利申請數(shù)據(jù)，參考余泳澤等[30]運用的創(chuàng)新績效衡量方法，按照0.5、0.3、0.2的比例將數(shù)字經(jīng)濟概念上市公司發(fā)明專利、實用新型、外觀設計的申請數(shù)量加權并用其衡量企業(yè)創(chuàng)新績效。

2.解釋變量

（1）社會網(wǎng)絡

選擇最直觀、被廣為認可的點度中心性作為衡量社會網(wǎng)絡節(jié)點中心性的度量指標。網(wǎng)絡中節(jié)點的點度中心性越高，在網(wǎng)絡中相比于其他節(jié)點的重要性也就越強。

在無向網(wǎng)絡中，點度中心性用來衡量網(wǎng)絡中某一節(jié)點與其他節(jié)點的聯(lián)系程度。以一個擁有n個節(jié)點的無向網(wǎng)絡為例，網(wǎng)絡中節(jié)點i的點度中心性用以衡量i與其他n-1個節(jié)點的直接聯(lián)系總數(shù)。其計算公式如式1：

其中，Networki表示網(wǎng)絡中節(jié)點i的點度中心度;n為網(wǎng)絡節(jié)點總數(shù);a（i，j）為二元變量，當節(jié)點i和節(jié)點j相連接時，a（i，j）=1，否則為0。

本文應用社會網(wǎng)絡的點度中心度指標衡量數(shù)字經(jīng)濟上市公司的社會網(wǎng)絡豐富程度。搜集數(shù)字經(jīng)濟上市公司董事、高管在其他上市公司的兼任情況，運用社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet 6.0將樣本企業(yè)董事、高管團隊兼任數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一模矩陣，后經(jīng)對稱化、二值化處理，執(zhí)行“Network-Centrality-Degree”操作計算得到各節(jié)點的點度中心度，由此構(gòu)建了2010—2019年數(shù)字經(jīng)濟上市公司社會網(wǎng)絡點度中心性指標。

（2）知識網(wǎng)絡豐富度

數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)知識網(wǎng)絡的豐富程度采用知識基礎廣度來度量。知識基礎廣度能反映知識水平維度，包含企業(yè)涉及的所有技術領域范圍。具體做法是將國際專利分類號前四位，即每個大類視為一個獨立的技術領域，通過企業(yè)申請專利所包含的國際專利分類號大類數(shù)量衡量其知識基礎廣度，以此判斷其知識網(wǎng)絡豐富程度。數(shù)字經(jīng)濟樣本企業(yè)申請專利包含的大類數(shù)量越多，則企業(yè)的知識廣度越大，知識網(wǎng)絡越豐富。

3.中介變量

衡量企業(yè)融資約束的相關指標有KZ指數(shù)、WW指數(shù)、Sa指數(shù)等。相較于KZ指數(shù)、WW指數(shù)，Sa指數(shù)在衡量企業(yè)融資約束時能更好地規(guī)避變量內(nèi)生性，因此選用Sa指數(shù)絕對值指標衡量企業(yè)融資約束。依據(jù)Hadlock et al.提出的Sa指數(shù)計算方法獲取Sa指數(shù)變量。本文運用Sa指數(shù)絕對值作為融資約束指標，該指標絕對值越大，則企業(yè)受融資約束程度越嚴重。Sa指數(shù)如式2：

4.控制變量

借鑒已有文獻的常用設定，選擇董事會規(guī)模（Board）、企業(yè)價值（TobinQ）、資產(chǎn)負債率（Lev）、獨立董事比例（Out）、企業(yè)性質(zhì)（State）以及兼任情況（Dual）六個公司特征變量作為控制變量。同時，對企業(yè)所處年度和行業(yè)效應進行控制。

相關變量的定義詳見表1。

（三）模型構(gòu)建

為檢驗H1，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效（因變量）與企業(yè)社會網(wǎng)絡（自變量）相關關系模型;通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效（因變量）與企業(yè)知識網(wǎng)絡（自變量）相關關系模型驗證H2;以數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效與社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡交互項（自變量）的回歸模型驗證H3。

為檢驗H4、H5，采用Baron&Kenny（1986）提出的因果逐步回歸法進行三步回歸：第一步，構(gòu)建創(chuàng)新績效（因變量）、社會網(wǎng)絡（自變量）、知識網(wǎng)絡（自變量）的回歸模型5。第二步，構(gòu)建融資約束（中介變量）、社會網(wǎng)絡（自變量）、知識網(wǎng)絡（自變量）的回歸模型6。第三步，構(gòu)建創(chuàng)新績效（因變量）、社會網(wǎng)絡（自變量）和知識網(wǎng)絡（自變量）、融資約束（中介變量）的回歸模型7。以此驗證H4、H5，即融資約束是否在網(wǎng)絡嵌入與創(chuàng)新績效關系中發(fā)揮中介效應。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計及多重共線性檢驗

首先，各變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果如表2所示。由表2可知，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效均值為11.85，標準差為36.24，說明企業(yè)間的創(chuàng)新績效差異明顯;企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡均值分別為2.108和3.427，標準差為2.226、5.244，說明數(shù)字經(jīng)濟上市公司社會資本、知識基礎的掌握程度差異較大;此外，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)融資約束絕對值指標均值為3.688，其標準差較小，說明企業(yè)普遍存在一定的融資制約因素。

其次，運用方差膨脹因子對全樣本進行共線診斷，結(jié)果顯示各項VIF均小于10，說明變量間不存在嚴重多重共線性問題，具有統(tǒng)計學意義的獨立性，可以對變量之間的關系進行進一步回歸分析。

（二）相關性分析

變量相關性分析結(jié)果見表3，從表中可以看出，關鍵變量，如數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡與數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)創(chuàng)新績效存在顯著的正相關關系;數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)融資約束與創(chuàng)新績效存在顯著正相關關系。

（三）回歸分析

1.數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡及其交互賦能

首先，分別對社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效關系進行多元線性回歸，如表4中模型1、模型2所示。由表可知，企業(yè)社會網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效具有顯著正向影響（模型1，β=1.137，p<0.01），因此，H1得以驗證。模型2中解釋變量即知識網(wǎng)絡的系數(shù)為5.544，在1%的水平上顯著，說明企業(yè)知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效存在顯著促進作用，H2成立。

其次，為檢驗數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡嵌入是否對創(chuàng)新績效存在交互作用，在模型3中加入了兩主效應中心化后的交互項，結(jié)果顯示社會網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡的雙重嵌入對創(chuàng)新績效存在顯著促進作用（模型3，β=0.244，p<0.01）。后對變量進行VIF檢驗，結(jié)果表明變量不存在多重共線性。

由于本文樣本企業(yè)創(chuàng)新績效的最小值為0，意味著數(shù)據(jù)可能存在左刪失，而對于存在左刪失的數(shù)據(jù)，線性回歸模型并不能得到一致估計。為檢驗線性回歸模型設定偏誤是否存在，本文以Tobit模型替換線性回歸模型，重新進行了回歸。如表4右半部分，Tobit回歸結(jié)果與多元線性回歸結(jié)果一致。H1、H2可靠性得以證明。

2.融資約束的中介效應

依據(jù)逐步回歸檢驗方法檢驗H4和H5。從表5可以看出，模型5針對創(chuàng)新績效對社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡進行回歸，社會網(wǎng)絡系數(shù)為0.447，在1%水平上顯著;知識網(wǎng)絡系數(shù)為5.533，在1%水平上顯著。模型6分析社會網(wǎng)絡（自變量）、知識網(wǎng)絡（自變量）對數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)融資約束（中介變量）的影響，其中社會網(wǎng)絡系數(shù)顯著為負（模型6，β=-0.009，p<0.01），知識網(wǎng)絡對融資約束的負向影響并不顯著（模型6，β=-0.001，p≥0.1）;最后構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟上市公司創(chuàng)新績效（因變量）對社會網(wǎng)絡（自變量）和知識網(wǎng)絡（自變量）、企業(yè)融資約束（中介變量）的回歸模型，由模型7可知，中介變量企業(yè)融資約束的系數(shù)為-3.012，在10%的水平上顯著。以上三個模型回歸結(jié)果說明企業(yè)融資約束在社會網(wǎng)絡對數(shù)字經(jīng)濟上市公司創(chuàng)新績效影響中發(fā)揮著中介傳導作用，即企業(yè)社會網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效的正向促進作用一部分是通過社會網(wǎng)絡發(fā)展緩解企業(yè)融資約束這一方式實現(xiàn)的，H4成立。而融資約束在知識網(wǎng)絡和數(shù)字經(jīng)濟上市公司創(chuàng)新績效關系中的中介傳導作用并不顯著，H5不成立。

五、穩(wěn)健性檢驗

（一）創(chuàng)新績效滯后一期

考慮企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效影響的滯后性，采用將創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)取滯后一期的方法進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果顯示新指標衡量創(chuàng)新績效情況下變量的顯著性與前文的回歸結(jié)果基本一致。檢驗結(jié)果仍支持原有假設，結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（二）PSM檢驗

考慮到樣本的自選擇偏誤導致內(nèi)生性問題，采用傾向得分匹配法對網(wǎng)絡嵌入與創(chuàng)新績效的關系進行檢驗。參考以往文獻的做法，將實證樣本按照社會網(wǎng)絡中位數(shù)分為兩組，社會網(wǎng)絡較薄弱的一組為對照組，社會網(wǎng)絡度中心性高于中位數(shù)的一組為樣本組。經(jīng)過配對篩選后，原樣本間的差異顯著下降，降低了內(nèi)生性問題?；貧w結(jié)果與前文的研究結(jié)論基本一致，說明在控制內(nèi)生性問題之后，網(wǎng)絡嵌入對創(chuàng)新績效存在顯著正向影響這一結(jié)果依然穩(wěn)健。

六、研究結(jié)論及建議

本文選取2010—2019年數(shù)字經(jīng)濟概念上市公司為樣本，探究企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡對創(chuàng)新績效的交互影響及其作用機制。研究結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)社會網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡的嵌入對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著交互賦能作用，企業(yè)社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡越豐富，企業(yè)創(chuàng)新績效提升越為顯著。進一步研究其作用機制發(fā)現(xiàn)，其作用主要是通過社會網(wǎng)絡緩解企業(yè)融資約束方式實現(xiàn)的。

本文的貢獻性在于：（1）融合了社會網(wǎng)絡、知識網(wǎng)絡作用，從交互賦能機制角度出發(fā)研究數(shù)字經(jīng)濟背景下雙重嵌入對企業(yè)整體創(chuàng)新績效的影響，豐富了原有研究對單一網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效關系的分析;（2）針對研究結(jié)論，從網(wǎng)絡角度提出了數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)提升創(chuàng)新績效的相關建議。社會資本和知識網(wǎng)絡是企業(yè)提升創(chuàng)新績效的有力武器。企業(yè)在選聘高層管理人員過程中，應更加注重董事、高管團隊的多元化，不斷提升企業(yè)社會網(wǎng)絡的豐富度，優(yōu)化企業(yè)社會資本質(zhì)量;同時，企業(yè)在創(chuàng)新過程中應不斷提高多元知識元素的把握度，訓練研發(fā)團隊的知識敏感度和知識遷移能力。實踐過程中嘗試將不同知識結(jié)構(gòu)體系結(jié)合，使創(chuàng)新過程迸發(fā)新活力。

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