风险投资(CVC)支持的企业在产业链中的技术适配与创新:信任的调节作用

《Economic Analysis and Policy》:Technological fit and innovation of CVC-backed enterprises within the industry chain: The moderating role of trust

【字体: 时间:2026年02月27日 来源:Economic Analysis and Policy 8.7

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  本研究基于中国ChiNext板2015-2022年CVC投资数据,发现母企与初创企业双边技术适配度与后者创新绩效呈非线性U型关系,且该关系在产业链下游位置更显著,上游则呈倒U型。信任通过缓解技术适配度不足的负面影响,增强其与创新绩效的正向关联。资源禀赋和治理效应是传导机制,而技术资产积累、高竞争行业及强知识产权地区进一步强化了该关系。

  
作者:卢希凯、王磊、陈文静、安云碧
悉尼大学工程学院(坎珀当/达尔林顿校区),新南威尔士州2008,澳大利亚

摘要

本文研究了企业风险投资(CVC)母公司与其投资的初创企业之间在产业链内的双边技术适配性对初创企业创新绩效的影响。利用中国创业板上市公司的数据,我们发现CVC母公司与其投资初创企业之间的技术适配性与初创企业的创新绩效之间存在非线性关系。具体而言,这种关系呈U形:当初创企业位于CVC产业链的下游时,技术适配性的影响更为显著;而当初创企业位于CVC母公司的上游时,两者之间的关系则呈现倒U形。此外,双方之间的相互信任能够正向调节这种关系。进一步分析表明,双边技术适配性通过CVC投资相关的资源禀赋和治理效应影响初创企业的创新绩效。最后,这种非线性关系在拥有更多技术创新资产、处于竞争更激烈行业以及位于知识产权保护较强的地区的初创企业中更为明显。

引言

创新在提升企业价值和市场竞争地位方面发挥着至关重要的作用。近年来,随着市场竞争的加剧,企业仅依靠内部研发(R&D)和自主制定的创新策略已难以实现可持续增长(Zhang, 2018)。因此,企业寻求外部研发和创新支持变得至关重要,而企业风险投资(CVC)正是重要的外部支持来源之一。CVC是指CVC母公司对创业企业或初创企业的少数股权投资(Allen and Hevert, 2007)。鉴于CVC是创新技术和外部研发的重要来源(Wadhwa et al., 2016),它能够促进被投资初创企业的创新绩效并增强其竞争力。先前的研究表明,双方的战略目标和技术匹配程度决定了CVC母公司提供互补资源的效率以及初创企业吸收这些资源的程度(Weber and Bauke, 2016)。当CVC母公司与初创企业在技术上高度适配时,母公司能够更深入地理解初创企业的创新需求,从而促进其创新(Chemmanur et al., 2014)。
本文旨在探讨CVC母公司与其投资的初创企业之间的双边技术适配性如何影响初创企业在CVC产业链内的创新绩效。CVC产业链是指CVC母公司对处于不同输入-输出关系中的初创企业进行投资所形成的网络(Yang et al., 2021)。位于产业链不同位置的公司在技术、知识外部性、专业化生产阶段和信息交易成本方面存在差异(Gu et al., 2023)。当CVC投资的初创企业处于产业链的不同位置时,CVC母公司提供的增值服务(如资金、市场信息和企业治理经验)也会有所不同。由于初创企业在产业链中的位置不同,CVC母公司与其投资初创企业之间的技术适配性也会导致资源利用效率的差异,进而对这些初创企业的创新绩效产生不同影响。大多数现有研究主要关注CVC对初创企业创新绩效的影响,而较少关注双方技术适配性的作用。此外,关于双边技术适配性如何影响处于产业链不同位置的CVC投资初创企业的创新绩效的研究也较为有限。本文旨在探讨这种影响如何因初创企业在产业链中的上游或下游位置而异。
值得注意的是,CVC母公司与其投资初创企业之间的相互信任与其双边技术适配性密切相关,进而影响初创企业的创新绩效。具有紧密合作关系的组织之间通常会共享技术和知识(Yu et al., 2022)。合作方的接近性有助于新知识的吸收,但这种接近性是否能够带来成功取决于双方之间的相互信任(Nora, 2019)。当技术知识处于研发前沿且涉及大量隐性知识时,合作伙伴之间的信任对于知识的转移至关重要(Thomas and Gupta, 2022)。CVC母公司与初创企业之间的相互信任有助于知识和技术的共享,从而促进长期合作关系的建立(Kang et al., 2024)并提升初创企业的创新绩效。因此,信任在双边技术适配性与初创企业创新绩效之间的关系中起着关键作用。然而,很少有研究探讨信任如何与双边技术适配性共同影响创新。因此,我们也有兴趣了解CVC母公司与初创企业之间的信任对这种关系的调节作用。
利用2015至2022年中国创业板上市公司的数据,我们发现CVC母公司与初创企业之间的双边技术适配性与初创企业的创新绩效之间存在U形非线性关系。具体而言,当初创企业位于CVC产业链的下游时,这种U形关系更为明显;而当其位于上游时,关系呈现倒U形。此外,双方之间的相互信任对这种非线性关系具有正向调节作用。随着信任程度的提高,U形关系的坡度减小,从而减轻了不良技术适配性对初创企业创新绩效的负面影响。对于位于产业链下游的初创企业,这种调节作用同样明显。然而,当初创企业位于上游时,较高的信任程度会使倒U形关系变得更加陡峭,从而增强双边技术适配性的积极效应。我们进一步表明,双边技术适配性通过CVC投资相关的资源禀赋和治理效应影响初创企业的创新绩效。最后,这种效应在拥有更多技术创新资产、处于竞争激烈行业以及位于知识产权保护较强的地区的CVC投资初创企业中更为显著。
本文的贡献如下:首先,先前的研究表明,CVC母公司与其投资的初创企业之间的双边技术适配性可以影响初创企业的业务和创新活动(Walsh and Linton, 2011; Dokko and Gaba, 2012)。然而,大多数研究集中在欧洲和美国的成熟经济体CVC市场。发展中国家(尤其是中国)的CVC市场中双边技术适配性与创新之间的关系尚未得到充分探索。此外,随着社会经济环境的不断发展,影响这一关系的因素日益多样化,例如数字元素在企业发展中的作用日益增强以及通用技术的快速进步。这些趋势要求我们根据新的影响因素重新评估双边技术适配性与企业创新之间的关系。与以往研究不同,本文聚焦于中国CVC市场,为CVC投资对企业创新的影响提供了新的见解。
其次,为了确保CVC产业链的安全和增长,初创企业在产业链中的上游或下游位置成为CVC机构做出投资决策时的重要考虑因素。然而,很少有研究探讨初创企业在产业链中的位置如何影响其与CVC母公司的知识交流和信息交换,进而影响其创新绩效。本文通过记录初创企业在产业链中的上游或下游位置如何影响双边技术适配性与企业创新之间的关系,扩展了现有文献。这些发现为CVC机构的投资策略提供了有价值的指导。
最后,产业链公司之间的信任被视为促进产业链长期稳定的关键因素(Jiang et al., 2022)。许多研究探讨了信任在组织间治理、财务绩效和创新绩效方面的作用(Wan et al., 2022; Kong et al., 2023)。然而,很少有研究将信任纳入分析框架,从理论和实证角度探讨CVC参与对CVC投资初创企业的影响。本文强调了信任在双边技术适配性与CVC投资初创企业创新绩效之间的关系中的作用。我们的研究为参与CVC活动的关键创新利益相关者(包括地方政府、CVC机构和创业企业)提供了实践启示。
本文的其余部分安排如下:第2节进行理论分析并提出研究假设;第3节描述样本、变量定义和回归模型;第4节展示实证结果;第5节进行进一步分析;第6节总结全文。

节选内容

CVC产业链中CVC投资初创企业的双边技术适配性与创新绩效

CVC母公司与其投资的初创企业之间的双边技术适配性指的是它们的战略对齐性和技术接近性(Chemmanur et al., 2014)。先前的研究表明,较高的技术适配性表明CVC母公司与初创企业在发展战略和价值观上更加一致(Drover et al., 2017)。CVC母公司与初创企业之间的更高技术适配性有助于加强...

数据来源和样本选择

我们的样本包括2015至2022年间在中国创业板上市的具有CVC背景的公司。我们重点关注中小企业(SMEs),因为CVC投资通常针对高科技中小企业。样本选择过程如图1所示,具体步骤如下:根据Wang et al. (2019)的研究,我们将CVC视为一种特殊类型的风险投资。因此,为了确定一家公司是否具有CVC背景,我们首先检查该公司是否...

描述性统计

表2展示了各变量的描述性统计结果和方差膨胀因子(VIF)。变量“Patent”的均值为10.932,标准差为18.780,表明样本公司之间的创新成果存在显著差异。变量“TF”的均值为0.238,表明CVC母公司与其投资的初创企业之间存在一定程度的双边技术适配性,其标准差为0.377,表明...

机制

先前的分析表明,CVC母公司与其投资的初创企业之间的双边技术适配性与初创企业的创新绩效之间存在U形关系。我们现在通过两个角度探讨这种适配性影响创新的机制:资源禀赋效应和治理效应。

研究发现

基于2015至2022年间在中国创业板上市的公司样本,本文分析了CVC母公司与其投资的初创企业之间的双边技术适配性对初创企业创新绩效的影响,以及信任在调节这一效应中的作用。我们发现双边技术适配性与CVC投资初创企业创新绩效之间存在U形非线性关系。这种关系在...

数据可用性声明

数据可向相应作者提出合理请求后获取。

未引用参考文献

Jiang et al., 2023, Wang et al., 2022

CRediT作者贡献声明

卢希凯:撰写初稿、调查、数据整理。王磊:撰写初稿、监督、资金获取、概念构建。陈文静:撰写初稿、方法论设计、数据整理。安云碧:审稿与编辑、监督。
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