《表7 嵌入联合投资网结构洞位置和引导基金网结构洞位置对企业创新的交互影响》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《联合投资网络和引导基金网络对企业创新的影响》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平下显著；数值四舍五入保留三位小数。

对于以上实证结果，理论上还有另一种解释:风投基金嵌入网络中心位置和结构洞位置并不能促进被投企业创新，而只是提升了他们筛选到创新能力较强的企业的可能性。为剔除这一选择效应（selection effect），我们采用Heckman两步选择模型进行分析。第一步，依据Hallen的做法[24]，我们为每一个样本企业，随机选取三个在同年度中接受风险资本的企业作为匹配对象，然后利用总样本进行probit估计，预测每个企业被风投基金选择到的概率，计算出逆米尔斯比率（λ）。第二步，将逆米尔斯比率（λ）作为控制变量代入原始回归方程，克服样本选择问题，估计得到双重网络嵌入对企业创新的准确影响。需要说明的是，Heckman两步选择模型需要在第一步估计时引入一个工具变量。Ter Wal等发表在ASQ杂志上的论文选择了风投和企业的地理距离作为工具变量[5]，原因在于，一方面企业和风投的地理距离较近，企业就更有可能引起风投的注意，因而会增加企业被选中的概率，另一方面他们认为地理距离对企业后续成长的影响微乎其微（经检验，我们发现在本文样本中，企业和风投的地理距离是否高于中位数对专利申请量和授权量均无显著影响）。因此，参考他们的研究成果，本文也使用地理距离作为工具变量。从表8的第二步回归结果可知，在剔除“网络位置有利的风投更有可能选择到创新能力强的企业”这一可能性后，本文的假设依旧得到了支持（使用其它测度变量得到的结果同样支持本文假设，限于篇幅，仅展示风投基金嵌入联合投资网络中心位置和引导基金网络中心位置对企业专利授权量的影响）。