企業(yè)網(wǎng)絡(luò)位置與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系研究

雷　輝，馬　偉

（湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

企業(yè)網(wǎng)絡(luò)位置與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系研究

雷輝，馬偉

（湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082）

企業(yè)所在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)的位置是影響企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)鍵因素。文章以3年為時(shí)間窗口構(gòu)建2011-2013年期間高新技術(shù)企業(yè)以連鎖董事為關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法獲取網(wǎng)絡(luò)位置相關(guān)指標(biāo)，通過(guò)MATLAB編程獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用該模型來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)位置與企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：中間中心度和接近中心度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響，而程度中心度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有負(fù)向影響；接近中心度、程度中心度、中間中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響幅度依次減小。

網(wǎng)絡(luò)位置；連鎖董事網(wǎng)絡(luò)；創(chuàng)新戰(zhàn)略程度；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；中心度

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.05.021

一、引　言

根據(jù)資源依賴(lài)?yán)碚?，企業(yè)獲取外部信息等資源的能力越強(qiáng)，越能更好地應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化的不確定性［1］，繼而使得企業(yè)更容易成功［2］。隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的不斷演進(jìn)，企業(yè)之間對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的競(jìng)爭(zhēng)也愈演愈烈［3］，企業(yè)連鎖董事也逐漸成為一種普遍現(xiàn)象，成為企業(yè)獲取外部資源的重要途徑之一。社會(huì)資本獲取和使用會(huì)受到企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)位置中的影響［4］。連鎖董事是同時(shí)在兩家及兩家以上董事會(huì)任職的個(gè)體成員［5-6］，這些成員將不同企業(yè)聯(lián)結(jié)起來(lái)就構(gòu)成了連鎖董事網(wǎng)絡(luò)［7］。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)企業(yè)來(lái)說(shuō)，信息資源等社會(huì)資本會(huì)通過(guò)交流互動(dòng)逐步豐富起來(lái)［8］。同時(shí)，在網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)企業(yè)所處的位置不同，而處于好的網(wǎng)絡(luò)位置更有利于企業(yè)獲得信息資源，繼而提高經(jīng)濟(jì)效益［9］。因此，研究企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。但由于這種關(guān)系并不是簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，用多元回歸和其他一些方法如結(jié)構(gòu)方程就會(huì)受到限制，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線(xiàn)性映射能力，可以求解內(nèi)部機(jī)制特別復(fù)雜的問(wèn)題。因此，可以通過(guò)引進(jìn)脫離模型假設(shè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來(lái)獲取企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系模型。

本文以高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象。運(yùn)用Ucinet軟件構(gòu)建了企業(yè)的連鎖董事關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并獲取了企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的中心度指標(biāo)。然后分析了創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響因素，將之作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，從857個(gè)樣本中隨機(jī)抽取800個(gè)樣本，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造模型，并利用剩余57個(gè)樣本進(jìn)行模型檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)擬合效果較好。最后分析了連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中高新技術(shù)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)位置（程度中心度、中間中心度與接近中心度）對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）理論分析

由于連鎖董事關(guān)系到兩家及以上公司董事會(huì)的構(gòu)成，對(duì)公司的治理有重要影響。根據(jù)共謀理論，連鎖董事關(guān)聯(lián)的公司可以通過(guò)某種互惠交易的安排為雙方帶來(lái)利益。

連鎖董事網(wǎng)絡(luò)主要通過(guò)兩個(gè)方面來(lái)影響公司治理。首先是資源影響，連鎖董事的存在使得公司能更有效地獲取外部資源，提高企業(yè)對(duì)資源和信息的掌控能力，避免了資源獲取的不確定性。Burt認(rèn)為公司可以通過(guò)建立連鎖董事關(guān)系，進(jìn)行資源互補(bǔ)等，繼而可以降低風(fēng)險(xiǎn)提高經(jīng)營(yíng)績(jī)效和效率［10］。其次是社會(huì)影響，公司某類(lèi)模糊性決策或已存在的戰(zhàn)略決策可能通過(guò)連鎖董事影響到被連鎖的企業(yè)。陳仕華、馬超通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)在選擇律師事務(wù)所方面有連鎖董事關(guān)系的公司具有一致性［11］。

由于企業(yè)擁有的連鎖董事不同，也就使得企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置不同，獲取資源的能力及對(duì)決策行為的影響也不同。已有研究指出企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)的治理產(chǎn)生重要影響。

企業(yè)網(wǎng)絡(luò)位置是指企業(yè)在與其他企業(yè)通過(guò)某種關(guān)系形成的網(wǎng)絡(luò)中的位置。Chi-Nien等研究表明企業(yè)在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中處于更中心的位置可以獲得相對(duì)于其他企業(yè)更多的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)［12］。Tsai通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出能力也相對(duì)較高［13］。Hackbarth和Mauer認(rèn)為處于中心位置的企業(yè)更能吸引具有參加相似項(xiàng)目投資決策、擁有同類(lèi)經(jīng)驗(yàn)的董事，繼而幫助企業(yè)做出更好的決策［14］。KoKa認(rèn)為中心位置的企業(yè)可以通過(guò)直接聯(lián)系獲取有價(jià)值的信息，擁有更大優(yōu)勢(shì)和更多市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)［15］。Paruchuri使用中心度等指標(biāo)探究企業(yè)在聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)中的位置對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的影響［16］。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，一般用程度中心度、中間中心度和接近中心度三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的位置和影響力［17］。所以，基于資源依賴(lài)?yán)碚摵蛧?guó)內(nèi)外相關(guān)研究，本研究認(rèn)為程度中心度、中間中心度和接近中心度對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新戰(zhàn)略程度具有重要影響。

（二）研究假設(shè)

程度中心度衡量了企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中核心的中心位置的程度［18］。董事所在企業(yè)對(duì)其行為決策產(chǎn)生重要影響，會(huì)影響其看待問(wèn)題及處理問(wèn)題的方式。當(dāng)某企業(yè)沒(méi)有連鎖董事時(shí)，其內(nèi)部董事會(huì)逐漸同化，思考問(wèn)題的方式將逐步趨于相似。這種相似的認(rèn)知可以增加團(tuán)隊(duì)的凝聚力，但也會(huì)使得董事會(huì)缺乏活力，故當(dāng)企業(yè)沒(méi)有連鎖董事會(huì)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生阻礙。相反，某企業(yè)擁有的來(lái)自不同企業(yè)的連鎖董事會(huì)為企業(yè)帶來(lái)不同的思維方式和視角，通過(guò)產(chǎn)生思維碰撞、認(rèn)知沖突會(huì)為企業(yè)激發(fā)新的活力并克服決策偏差，提高決策質(zhì)量。同時(shí)，由于學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在可以使得不同企業(yè)的信息和專(zhuān)業(yè)知識(shí)通過(guò)連鎖董事網(wǎng)絡(luò)渠道相互傳播。因此，連鎖董事不僅可以為企業(yè)帶來(lái)創(chuàng)新思維，還可以帶來(lái)創(chuàng)新資源。新思維的引進(jìn)及學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在會(huì)使擁有連鎖董事數(shù)目較多的企業(yè)具有捕獲新觀念及獲得創(chuàng)新資源的優(yōu)勢(shì)。故提出假設(shè)1。

H1：在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)的程度中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響。

中間中心度衡量了高新技術(shù)企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中處于“媒介人”即“橋梁”位置的程度［18］。Wang等通過(guò)對(duì)無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)嵶C研究發(fā)現(xiàn)中間中心度對(duì)未來(lái)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向影響較大［19］。企業(yè)的中間中心度越大，會(huì)使得其在聯(lián)結(jié)其他兩個(gè)企業(yè)時(shí)獲得非冗余信息。企業(yè)擁有這樣的位置越多，越有可能成為信息的集聚中心，企業(yè)的創(chuàng)新能力也越可能增強(qiáng)，采取創(chuàng)新戰(zhàn)略的強(qiáng)度也可能越高。故提出假設(shè)2。

H2：在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)的中間中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響。

接近中心度衡量了企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中與其他企業(yè)的親近程度或關(guān)系遠(yuǎn)近［18］。由于創(chuàng)新戰(zhàn)略程度主要受到創(chuàng)新資源的影響，并不需要只對(duì)網(wǎng)絡(luò)中與公司相聯(lián)結(jié)的直接關(guān)系進(jìn)行考察。但間接關(guān)系會(huì)影響到創(chuàng)新資源的獲取數(shù)量、速度和質(zhì)量。企業(yè)與其他企業(yè)相關(guān)聯(lián)且連接的路徑較短，該企業(yè)獲取信息的品質(zhì)越高。故提出假設(shè)3。

H3：在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)的接近中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文旨在研究企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響，選擇高新技術(shù)企業(yè)為研究對(duì)象，主要是因?yàn)殡娮訕I(yè)、醫(yī)藥生物制造業(yè)、信息技術(shù)業(yè)、機(jī)械設(shè)備儀表等高新技術(shù)行業(yè)具有較高的創(chuàng)新性和成長(zhǎng)性。在樣本的選擇中，剔除了ST、*ST企業(yè)以及董事數(shù)據(jù)信息不全的企業(yè)，最終確定973家企業(yè)為初始研究樣本。在剔除了研發(fā)數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)后，共剩下857家企業(yè)，即最終研究樣本為857家企業(yè)。

本文需要的數(shù)據(jù)有三類(lèi)。第一類(lèi)是企業(yè)的具體信息，如董事數(shù)目、總資產(chǎn)、企業(yè)所在地等，主要來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)；第二類(lèi)是R&D費(fèi)用，是通過(guò)巨潮網(wǎng)收集企業(yè)年報(bào)獲??；第三類(lèi)是企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的程度中心度、中間中心度和接近中心度，通過(guò)Ucinet軟件構(gòu)建連鎖董事網(wǎng)絡(luò)獲得。具體過(guò)程如下：

在建立高新技術(shù)行業(yè)連鎖董事網(wǎng)絡(luò)時(shí)，首先通過(guò)收集每個(gè)樣本企業(yè)2011-2013年的董事數(shù)據(jù)，包括董事的教育經(jīng)歷、職能、年齡等，來(lái)確定該董事是否存在于兩個(gè)以上的企業(yè)，即該董事是否為連鎖董事。由于董事的每屆任期不得超過(guò)3年，故可以以3年為時(shí)間窗口來(lái)構(gòu)建董事網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)篩選，共得到842個(gè)連鎖董事，973個(gè)企業(yè)。通過(guò)構(gòu)建這些連鎖董事與企業(yè)之間的二模關(guān)系矩陣（973×842），導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件可以得到這973家企業(yè)之間的一模關(guān)系矩陣（973×973），繼而得到連鎖董事網(wǎng)絡(luò)。由于全連鎖董事網(wǎng)絡(luò)企業(yè)眾多，較為復(fù)雜，故選取部分連鎖董事網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。點(diǎn)表示存在連鎖董事的企業(yè)，連線(xiàn)表示兩個(gè)企業(yè)之間存在共同的董事，即連鎖董事。通過(guò)Ucinet軟件還可以獲取連鎖董事中各個(gè)企業(yè)的程度中心度、中間中心度和接近中心度。

圖1　部分連鎖董事網(wǎng)絡(luò)

（二）變量測(cè)量

1.被解釋變量

本文的研究目的是確定連鎖董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響，因此被解釋變量為反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量。創(chuàng)新戰(zhàn)略程度表征了企業(yè)采取創(chuàng)新戰(zhàn)略的強(qiáng)度。創(chuàng)新戰(zhàn)略是指一個(gè)企業(yè)對(duì)新產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)造的全局策劃，通常被視為影響企業(yè)長(zhǎng)期發(fā)展的重要影響因素。然而，創(chuàng)新戰(zhàn)略程度難以直接衡量，本文借鑒Miller等的研究選擇R&D強(qiáng)度作為創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的代理變量［20］，該指標(biāo)能較大程度上反映企業(yè)的創(chuàng)新程度。并借鑒周建和周小青的研究，用R&D費(fèi)用/總資產(chǎn)測(cè)量［21］，其值越高，表明企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度越大。在借鑒趙炎、周娟（2013）研究的基礎(chǔ)上，考慮到存在戰(zhàn)略滯后效應(yīng)［22］，并結(jié)合本研究的目標(biāo)，這里的R&D費(fèi)用按取滯后一年即2014年的數(shù)據(jù)。

2.解釋變量

本研究的解釋變量是程度中心度、中間中心度和接近中心度。這三種中心度又都可以分別分為絕對(duì)中心度和相對(duì)中心度。后者是前者的標(biāo)準(zhǔn)化，消除了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，可以對(duì)來(lái)自不同網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的中心度進(jìn)行比較。由于本文是基于同一連鎖董事網(wǎng)絡(luò)獲取的每個(gè)公司的中心度，并不受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，因此可以選取各個(gè)絕對(duì)中心度。

程度中心度。程度中心度測(cè)量的是與行動(dòng)者直接聯(lián)系的其他行動(dòng)者的數(shù)量的指標(biāo)［23］，主要用于無(wú)方向數(shù)據(jù)。在本文中，程度中心度（Degree）指的是連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)公司通過(guò)連鎖董事與其他公司直接連接關(guān)系的數(shù)量。

其中，i為某個(gè)公司；j為連鎖董事網(wǎng)絡(luò)內(nèi)除了公司i的其他公司；Xji表示公式j(luò)與公司i之間是否有聯(lián)結(jié)，若公司j與公司i有至少有1個(gè)連鎖董事，則Xji為1，否則為0。

中間中心度。中間中心度是指網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)i所擁有的其他任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的聯(lián)結(jié)的最短路徑的數(shù)目與所有最短路徑的百分比。它測(cè)量的是一個(gè)行動(dòng)者在成為“中間橋梁”或者控制其他行動(dòng)者的程度大?。?4］，表示行動(dòng)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息流等資源的控制程度［25］。在本文中，中間中心度指的是連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)公司通過(guò)連鎖董事連接其他不同公司的能力，它可以增加企業(yè)的發(fā)展機(jī)會(huì)并加快企業(yè)的運(yùn)行效率［26］。計(jì)算公式如下：

其中，gjk是公司j和公司i相聯(lián)結(jié)的最短路徑數(shù)，gjk（ni）是公司j和公司k經(jīng)過(guò)公司i的最短路徑數(shù)。

接近中心度。接近中心度測(cè)量的是一個(gè)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中所有其他點(diǎn)的距離。在本文中，接近中心度表示該公司通過(guò)比較短的路徑與其他許多公司相連。計(jì)算公式如下：

其中，d（i，j）為公司i到公司j的最短距離。

3.控制變量

本研究包括公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模、連鎖董事比例和企業(yè)所在地區(qū)共4個(gè)控制變量。

公司規(guī)模。公司規(guī)模反映的是企業(yè)市場(chǎng)開(kāi)發(fā)能力、經(jīng)濟(jì)狀況等。公司規(guī)模在一定程度上體現(xiàn)了企業(yè)擁有資源的多少以及資源的獲取能力。有關(guān)公司規(guī)模與績(jī)效及創(chuàng)新能力的研究成果很多，熊曉燕（2012）通過(guò)研究得出公司規(guī)模對(duì)不同類(lèi)型企業(yè)的創(chuàng)新能力影響不同。因此，本研究控制公司規(guī)模的影響，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量。

董事會(huì)規(guī)模。董事會(huì)規(guī)模越大，企業(yè)資源的來(lái)源渠道越多，越有可能獲取更多的創(chuàng)新資源。但根據(jù)群體規(guī)模的有關(guān)研究，群體越大，越難管理，群體利用資源的效率可能較低。本研究認(rèn)為董事會(huì)規(guī)模會(huì)影響到資源的來(lái)源及使用效率，繼而可能對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生影響，因此把董事會(huì)規(guī)模作為創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的控制變量，用董事會(huì)成員總數(shù)的自然對(duì)數(shù)表示。

連鎖董事比例。連鎖董事比例能夠評(píng)估連鎖董事在董事會(huì)中的相對(duì)影響。連鎖董事可以為企業(yè)引進(jìn)外來(lái)資源，為企業(yè)的創(chuàng)新提供更多的可能性。但由于連鎖董事任職于兩個(gè)以上企業(yè)，其對(duì)單個(gè)企業(yè)付出的時(shí)間、精力受限，貢獻(xiàn)也可能降低。本文參考徐二明、衣鳳鵬（2014）的做法，采用企業(yè)的連鎖董事人數(shù)與董事會(huì)總?cè)藬?shù)的比值來(lái)衡量。

企業(yè)所在地區(qū)。由于沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，與內(nèi)陸地區(qū)相比，擁有高新技術(shù)和人才優(yōu)勢(shì)。但政府為了削減不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)差異，可能會(huì)為內(nèi)陸地區(qū)提供更高的技術(shù)補(bǔ)貼。因此本研究將企業(yè)所在地區(qū)作為虛擬變量控制其對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響。其中，企業(yè)在沿海地區(qū)為1，否則為0。

（三）實(shí)證方法

創(chuàng)新戰(zhàn)略程度受諸多因素的影響，在探討企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系時(shí)，也需要將其他影響因素如公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模、連鎖董事比例和所在地區(qū)等因素考慮在內(nèi)。但這些因素（包括網(wǎng)絡(luò)位置指標(biāo)）之間并不是獨(dú)立無(wú)關(guān)的，在構(gòu)建模型時(shí)，必須要考慮它們之間的聯(lián)系。由于它們之間的聯(lián)系并不是簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，這就更增加了數(shù)據(jù)的多變性、控制性和復(fù)雜性，很難用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)關(guān)系式進(jìn)行表達(dá)和分析。因此，必須找到一種切實(shí)有效而又能精確統(tǒng)計(jì)、分析數(shù)據(jù)，同時(shí)能夠求得它們之間的相互關(guān)系的算法。而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法則可以滿(mǎn)足這些要求，該非線(xiàn)性映射能力很強(qiáng)、精度高且不需要人為的設(shè)定權(quán)重，網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)“自學(xué)習(xí)”，用訓(xùn)練樣本找出輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系，并通過(guò)檢驗(yàn)樣本檢測(cè)該關(guān)系的合理性。因此，可以選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行創(chuàng)新戰(zhàn)略程度影響因素和創(chuàng)新戰(zhàn)略程度之間關(guān)系的擬合。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞、誤差反向傳播。在前向傳遞中，輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層逐層處理，直至輸出層，每一層神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)［26］。如果輸出層的預(yù)測(cè)輸出與期望輸出相差很大，達(dá)不到目標(biāo)誤差，則轉(zhuǎn)向反向傳播，根據(jù)設(shè)定的預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，從而使預(yù)測(cè)輸出不斷逼近期望輸出［26］。將輸入層和輸出層看作自變量和因變量，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就表達(dá)了自變量到因變量的非線(xiàn)性函數(shù)映射關(guān)系。

作為目前研究最為成熟的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了較為廣泛的應(yīng)用。該算法可以通過(guò)信號(hào)前向傳遞、誤差反向傳播，并根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，最終使得輸出值與期望值不斷逼近，實(shí)現(xiàn)非線(xiàn)性擬合。在該非線(xiàn)性映射關(guān)系中，創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響因素即自變量為輸入層，反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量即因變量為輸出層。

四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

（一）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)

1.輸入層

輸入層是進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一步，要探討企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響，就要保證考慮影響企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度因素的全面性。輸入層即為創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響因素指標(biāo)，影響企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有諸多因素，如公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模、連鎖董事比例、企業(yè)所在地區(qū)等，本文將這些具有代表性的指標(biāo)作為控制變量，主要探究企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響。

2.輸出層

本文中輸出層輸出的數(shù)值即為系統(tǒng)仿真的反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量的大小。在對(duì)反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量預(yù)測(cè)中，首先定性分析了創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響因素，而后通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型定量輸出預(yù)測(cè)結(jié)果即反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量值，可見(jiàn)它一個(gè)定性與定量相結(jié)合的過(guò)程，且輸出單元數(shù)為1。

3.隱含層

隱含層的單元數(shù)目選擇是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題。若數(shù)目太少，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)收斂速度較慢甚至不收斂；若數(shù)目太多，會(huì)增加訓(xùn)練時(shí)間，但誤差未必減小。在此，可以選擇經(jīng)驗(yàn)公式（其中n、m分別為輸入、輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)，a為［1，10］的整數(shù)），確定隱含層神經(jīng)元數(shù)目的范圍為［5，14］，通過(guò)在MATLAB中反復(fù)調(diào)試，綜合比較該范圍內(nèi)隱含層神經(jīng)元數(shù)所訓(xùn)練次數(shù)及誤差來(lái)選擇最優(yōu)的隱含層神經(jīng)元數(shù)為9。

綜上可知，選取的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為7-9-1，如圖2所示。

圖2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

（二）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)選擇

本文選取正切S型函數(shù)tansig為隱層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)，因?yàn)樵摵瘮?shù)可以使得網(wǎng)絡(luò)具有較優(yōu)的收斂功能。輸出層節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)可選取線(xiàn)性函數(shù)或非線(xiàn)性函數(shù)（sigmoid函數(shù)或雙曲正切函數(shù)）。由于線(xiàn)性函數(shù)即purelin函數(shù)的輸出值可以取任意值，因此本文選擇線(xiàn)性函數(shù)為輸出節(jié)點(diǎn)的傳輸函數(shù)。本文選取基于Bayes算法的trainlm函數(shù)作為訓(xùn)練函數(shù)，可在很大程度上增加網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

五、實(shí)證分析

（一）仿真結(jié)果

本文利用MATLAB軟件從857個(gè)樣本中隨機(jī)抽取800個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用剩余57個(gè)樣本對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果A與實(shí)際反映創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的變量值比較得出仿真結(jié)果如圖3所示。

圖3　實(shí)際值與仿真值

從圖3中可以看出，該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較好地實(shí)現(xiàn)了模型預(yù)測(cè)的功能，曲線(xiàn)擬合度較高。

通過(guò)MATLAB編寫(xiě)相應(yīng)程序可以得到檢驗(yàn)樣本的仿真值，選取部分結(jié)果見(jiàn)表1所列。

表1　檢驗(yàn)樣本仿真值與實(shí)際值比較

續(xù)表1

從所得結(jié)果可以看出，仿真值與期望輸出值即實(shí)際值非常接近。比較相對(duì)誤差的值，最大為9.65%，最小為0.04%，這說(shuō)明預(yù)測(cè)較精確、模型是比較合適的。

（二）模型分析與實(shí)證研究結(jié)論

在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，通過(guò)檢驗(yàn)與分析，驗(yàn)證了模型的正確性與可用性。當(dāng)研究只以預(yù)測(cè)為目的時(shí)，無(wú)需知道BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體模型，但這里要研究各個(gè)中心度指標(biāo)對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響，因此找出自變量與創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的關(guān)系模型就顯得尤為重要。

1.網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響傾向

根據(jù)傳遞函數(shù)，可以得到由輸入層到輸出層的函數(shù)映射關(guān)系，即

其中，tansig函數(shù)為：

A1表示的是輸入層到隱含層的輸出，A2表示的是隱含層到輸出層的輸出目標(biāo)值即創(chuàng)新戰(zhàn)略程度值，W1表示輸入層到隱含層的權(quán)值矩陣，W2表示隱含層到輸出層的權(quán)值矩陣，P表示創(chuàng)新戰(zhàn)略程度各個(gè)影響因素值的矩陣（即P=［P1P2P3P4P5P6P7］T，Pj表示第j個(gè)影響因素值，影響因素依次為公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模、連鎖董事比例、企業(yè)所在地區(qū)、程度中心度、中間中心度和接近中心度），B1表示輸入層到隱含層的閾值，B2表示隱含層到輸出層的閾值。通過(guò)Matlab編程可以得出：

其中行代表輸入的不同影響因素變量；列代表每個(gè)輸入變量即創(chuàng)新戰(zhàn)略程度影響因素的神經(jīng)元權(quán)值。

由（4）-（7）式可得：

由于上式比較復(fù)雜，很難直接看出創(chuàng)新戰(zhàn)略程度值隨各個(gè)影響因素的變化情況。為此，對(duì)（8）式中的各個(gè)自變量分別求導(dǎo)可得：

其中Pj表示第j個(gè)自變量；W1j表示第j個(gè)變量對(duì)應(yīng)的輸入權(quán)值，即W1的第j列。

由式（9）易知因變量對(duì)各個(gè)自變量的導(dǎo)數(shù)（即A2對(duì)Pj導(dǎo)數(shù)）的符號(hào)只與W1jW2相關(guān)。

由式（9）易知因變量對(duì)各個(gè)自變量的導(dǎo)數(shù)（即A2對(duì)Pj導(dǎo)數(shù)）的符號(hào)只與W1jW2相關(guān)。

由結(jié)果可以看出，中間中心度和接近中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生正向影響，分別與假設(shè)2和假設(shè)3相符。而程度中心度則對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生負(fù)向影響，與假設(shè)1相反。這可能是因?yàn)槌潭戎行亩却螅ū砻髌髽I(yè)中的某個(gè)或某些連鎖董事在較多企業(yè)任職或者企業(yè)擁有較多的連鎖董事），會(huì)降低企業(yè)戰(zhàn)略決策實(shí)施的效率。當(dāng)連鎖董事在多個(gè)企業(yè)任職時(shí)，會(huì)增加代理沖突，不能有效地監(jiān)管管理層［27］。根據(jù)聲譽(yù)假說(shuō)，董事?lián)碛械年P(guān)系越多，在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的位置也相對(duì)安全，也不愿付出更多努力來(lái)監(jiān)督管理層等［28］。當(dāng)企業(yè)中的連鎖董事數(shù)目超過(guò)一定數(shù)量時(shí)，董事會(huì)會(huì)因?yàn)槊β刀档蜎Q策效率［29］。以上這些原因都會(huì)使得創(chuàng)新戰(zhàn)略決策不能有效地進(jìn)行，繼而使得創(chuàng)新戰(zhàn)略程度降低。

2.網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響幅度

根據(jù)導(dǎo)數(shù)定義，可以通過(guò)比較各個(gè)導(dǎo)數(shù)絕對(duì)值的大小，來(lái)比較各個(gè)自變量對(duì)因變量的影響幅度大小。由式（10）易知，導(dǎo)數(shù)絕對(duì)值大小的排序與W1jW2絕對(duì)值的排序相同。故可以通過(guò)比較W1jW2絕對(duì)值的大小來(lái)獲得程度中心度、中間中心度和接近中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響大小的排序。

比較W1jW2的絕對(duì)值易得出，接近中心度、程度中心度、中間中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響幅度依次遞減。這可能是因?yàn)槊總€(gè)公司的連鎖董事有限，直接相連的公司并不多，獲取的創(chuàng)新資源能力有限，而創(chuàng)新戰(zhàn)略程度主要受到創(chuàng)新資源的影響，只要公司與網(wǎng)絡(luò)中其他所有公司的距離都很短即接近中心度高，該公司就會(huì)有很大機(jī)會(huì)獲得創(chuàng)新資源。因此程度中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響幅度較接近中心度低。又由于中間中心度主要表示的是企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中所處位置的橋梁作用，而處于“橋梁”位置的企業(yè)可能并沒(méi)有有效聯(lián)結(jié)另兩個(gè)企業(yè)，因此其影響創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的幅度較其他兩者較低。

六、結(jié)論與討論

本文檢驗(yàn)了網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響。本文控制了公司規(guī)模、董事會(huì)規(guī)模、連鎖董事比例及企業(yè)所在地區(qū)等因素的影響。通過(guò)不斷地對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和篩選建立，選取了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)Matlab仿真驗(yàn)證，擬合效果較好。研究發(fā)現(xiàn)，中間中心度和接近中心度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生正向影響，而程度中心度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生負(fù)向影響。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，接近中心度、程度中心度、中間中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響幅度依次降低。

本文的研究結(jié)論對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施具有一定的指導(dǎo)意義。通過(guò)連鎖董事加強(qiáng)企業(yè)間的聯(lián)結(jié)可以實(shí)現(xiàn)資源的傳播，使得企業(yè)獲得更多的外來(lái)信息，這有助于提高企業(yè)的創(chuàng)新戰(zhàn)略程度。但當(dāng)企業(yè)中的連鎖董事任職較多企業(yè)或企業(yè)擁有越多的連鎖董事時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致戰(zhàn)略實(shí)施效率降低。因此，選擇合適的連鎖董事網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)顯得尤為重要。

（1）在高新技術(shù)企業(yè)連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)接近中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響。提高企業(yè)的接近中心度一般有以下兩種方式：①企業(yè)可以通過(guò)增加連鎖董事數(shù)目，使得企業(yè)與其他企業(yè)的距離縮短，能更有效地獲取資源。當(dāng)企業(yè)的連鎖董事數(shù)目過(guò)多時(shí)，可能導(dǎo)致企業(yè)發(fā)生推脫責(zé)任等情況，繼而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施產(chǎn)生不利影響。②企業(yè)可以通過(guò)聘請(qǐng)任職于較多企業(yè)的董事，使得企業(yè)能夠通過(guò)較短的距離與其他企業(yè)交流，增加企業(yè)獲取資源的廣度。但當(dāng)董事在多個(gè)企業(yè)任職時(shí)，其與單個(gè)企業(yè)的交流也會(huì)相對(duì)較少，可能不利于其責(zé)任的實(shí)施。方式①和②在增加企業(yè)接近中心度的同時(shí)，也使得了該企業(yè)與較多企業(yè)直接相連，即該企業(yè)的程度中心度增加，會(huì)對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略的實(shí)施產(chǎn)生負(fù)面影響。為了避免這些負(fù)面影響的發(fā)生，企業(yè)可以聘請(qǐng)?jiān)谳^少企業(yè)任職且任職于具有較大影響力企業(yè)的董事。連鎖董事任職的企業(yè)數(shù)目較少，可以使得其有較充分的時(shí)間來(lái)執(zhí)行其職責(zé)；連鎖董事任職的其他企業(yè)具有較大影響力，可以為企業(yè)帶來(lái)更多有效資源。

（2）在高新技術(shù)企業(yè)連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中，中間中心度對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度有正向影響，但其影響幅度較接近中心度低。企業(yè)的中間中心度，雖對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度產(chǎn)生正向影響，但影響效果并不太明顯。這可能是因?yàn)椋髽I(yè)雖然處于“中間人”位置，但并未有效連接其他兩個(gè)企業(yè)，使得資源的交流產(chǎn)生障礙。為此，企業(yè)一旦位于多個(gè)“中間人”的位置，應(yīng)該積極為其他兩個(gè)企業(yè)“搭橋”，使得資源流通途徑暢通，也能夠使得企業(yè)之間友好合作。

本文的局限性在于，連鎖董事網(wǎng)絡(luò)具有自我強(qiáng)化功能，企業(yè)連鎖董事的調(diào)整，可以導(dǎo)致企業(yè)在連鎖董事網(wǎng)絡(luò)中的位置變動(dòng)，而本文只是采用靜態(tài)指標(biāo)中心度來(lái)研究網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)創(chuàng)新戰(zhàn)略程度的影響。

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［責(zé)任編輯：歐世平］

A Study on the Relationship between Enterprise Network Location and Innovation Strategy

LEI Hui，MA Wei
（College of Business Administration，Hunan University，Changsha 410082，China）

The location of an enterprise in interlock directorship networks is a key factor affecting the degree of innovation strategies.This paper builds a network of high-tech enterprises based on the relationship of interlocking directorates from 2011 to 2013，gains relevant indicators of network location using the method of social network analysis，obtains BP neural network model through MATLAB programming，and applies this model to study the relationship between enterprise network location and the degree of innovation strategies.The result shows that betweenness centrality and closeness centrality have positive impacts on the degree of innovation strategies，but point centrality has a negative impact on the degree of innovation strategies；The magnitude of closeness centrality，point centrality and betweenness centrality affecting the degree of innovation strategies decreases gradually.

network location；interlock directorship networks；degree of innovation strategies；BP neural network；centrality

F272.1

A

1007-5097（2016）05-0133-07

2015-11-23

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71272208）

雷輝（1967-），男，湖南長(zhǎng)沙人，教授，博士生導(dǎo)師，博士，研究方向：投資決策與績(jī)效評(píng)價(jià)，戰(zhàn)略管理；馬偉（1988-），女，山東菏澤人，碩士研究生，研究方向：戰(zhàn)略管理。