〔关键词〕 供应链 风险投资 溢出效应 双元创新 企业学习 市场需求 共同股东 客户集中度
ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０２４．０９．０１５
〔中图分类号〕Ｆ２７０； Ｆ２７４ 〔文献标识码〕Ａ
引言
２０２３年１２月， 中央经济工作会议强调“以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能， 发展新质生产力”，为企业创新发展指明方向并注入新动力。《国家创新指数报告２０２２～２０２３》显示， 中国在２０２３ 年创新能力上升至全球第十位，正朝着创新型国家前沿迈进①。这表明大多数企业已经开始重视科技研发与创新， 但企业在创新过程中仍存在创新资源配置不合理与能力经验不足等问题， 只强调企业个体创新， 极易陷入创新“孤岛化” 困境。高质量创新与供应链上下游企业间的深度融合创新， 逐渐成为新发展阶段引领创新发展的核心引擎。因此， 企业需要从单一创新转向内部创新与外部供应链协同创新并进。
作为企业的销售对象， 客户与企业之间的业务互动频繁， 随着研究深入以及供应链信息的完善， 现有文献从客户关系［１］ 、地理距离［２］ 、创新水平［３］ 和数字化程度［４］ 等角度， 探讨客户如何影响上游企业创新。一些学者也基于双元理论对客户与企业双元创新的关系进行研究［５－７］ 。这些研究均验证了客户在上游企业创新中的关键作用， 但少有文献关注客户企业被风险投资对企业双元创新的影响。风险投资对企业科技创新起重要作用，不仅发挥增值效应与监督管理职能， 缓解企业的道德风险及代理问题［８］ ， 还能对整个经济体带来正向溢出［９］ 。已有风险投资相关研究主要聚焦于对企业创新、全要素生产率、投融资成本等的影响［１０－１２］ 。但风险投资不仅对被投企业产生影响， 也可能会通过驱动和溢出效应对供应链上游企业产生影响［１３］ 。风险投资溢出效应是指被投企业通过特有资源对其他企业产生外部性［１４］ 。风险投资不仅能通过产业扩散效应推动产业结构转型升级［１５］ ，还能通过资源配置、协作链接和竞争创新机制影响地区产业结构优化［１６］ 。
风险投资为被投企业提供的创新技术知识能够沿供应链向上游溢出， 上游企业通过对客户知识的学习整合提升自身利用式创新。同时， 风险投资对被投企业的改革与升级带动被投企业创新需求增长， 客户通过对上游企业施加技术对接压力［１７］ ， 促进上游企业实现探索式创新［７］ 。上游企业对客户知识学习以及创新需求响应最终表现为双元创新的提升。鉴于此， 本文对客户风险投资溢出效应对上游企业双元创新影响展开研究。
本文丰富了风险投资溢出效应的相关研究， 构造“上游企业－下游客户企业” 的样本， 精准识别风险投资在供应链上的溢出， 表明不直接受益于风险投资的企业仍能获得间接创新促进； 探讨企业双元创新发展的外部动力， 为破解企业自身创新资源与能力不足难题提供新视角； 从企业学习、市场需求响应的路径机制与共同股东、客户集中度的调节机制， 多层次检验风险投资在供应链中的传导机制。此外， 鉴于当前高质量创新重要性以及供应链上下游企业关联日益紧密的背景， 为探索供应链协同创新提供了理论基础与政策启示。
１理论分析与研究假设
客户作为企业重要的利益相关者， 不仅是企业盈利的价值来源， 而且对企业日常运营、产业互动以及技术支持等方面起到关键作用， 因此， 客户是上游企业创新的重要源泉［３］ 。风险投资作为企业进行创新活动的重要融资渠道［１８］ ， 被投资企业承担巨大风险的同时也享受技术和组织创新所带来的财务价值。在供应链系统内， 风险投资提升客户自身技术创新水平并丰富创新经验与知识［１９］ ，为供应链上游企业提供创新扩散信息源。同时， 风险投资的引入为被投企业资源和行业专业知识提升提供有力支持， 有助于客户企业感知和预测未来新技术的应用前景和发展趋势［２０］ ， 促使其向上游企业传递技术需求信息， 引领创新方向。
从上游企业看， 由于企业创新资源的有限性，仅依赖内部资源进行创新难以适应市场需求的变化， 成功的创新取决于企业对外部资源的融合与利用［２１］ 。组织学习被视为企业获取、整合资源和提升竞争能力的重要途径［２２］ ， 客户作为企业重要的利益相关者， 二者之间不可避免发生知识传递。风险投资既可以为被投企业提供良好的管理、技术、指导和认证等非资本增值服务［２３］ ， 又能为企业创新提供资本支持。风投的进入使被投企业和同行相比创新投入和创新产出都较高［１０，２４］ 。因此，客户的创新经验积累充当了上游企业重要的知识输入渠道。企业在与客户的业务交流中互相熟悉，有助于上游企业不断吸纳技术经验， 并结合自身情况进行创新活动［２５］ ； 另外， 通过资本、产品及人力资源在供应链中互动交换， 上游企业不仅向客户学习扩充自身知识体系， 还促使其能够更好地应用创新知识［２６］ ， 最终推动上游企业利用式创新的提升。
从客户企业看， 风险投资方在董事会中通过表决权参与组织架构改革， 推动企业积极寻找实现自身突破的机会， 向数字经济时代的现代公司转变［２７］ ， 客户企业在技术上采用先进技术与工具提高生产效率和创新能力［２８］ 。因此， 上游企业需要不断提升动态能力， 以适应经营环境的变化并确保供应链的顺畅运作。探索式创新具有高风险、高潜力， 寻求全新突破的特点， 能够帮助企业拓展市场空间［２９］ ， 对于公司占据行业高地起到关键作用。上游企业为了维持客户关系， 适应客户组织架构改革与升级的经营效率协同需求， 势必不断提升技术应用能力。同时， 企业在探索式创新的过程中经常受到信息环境不确定性的影响， 使得管理层倾向于依赖外部信息进行决策。客户企业创新行为能够通过供应链传递市场与技术需求信息， 有助于上游企业更清晰地确定探索式创新方向； 另外， 上游企业与客户企业非平等的产品、资金和利益交换关系， 促使上游企业更加注重对客户未来潜在需求的挖掘， 并主动参与探索性创新活动。
基于上述分析， 本文提出：
Ｈ１：风险投资存在供应链纵向溢出效应， 即客户风险投资对上游企业双元创新有显着促进作用。
共同股东， 即同时在两家或多家公司持有股份的权益所有者， 在增强公司与客户公司之间的股权联结方面发挥着重要作用。企业鼓励股东向客户投资或引进客户股东， 实现更紧密的股权互动关系， 有助于企业间的信息流通和资源共享［３０］ ，缓解企业在创新过程中的“信息匮乏” 问题［３１］ 。利用式创新是基于组织现有资源、产品、技术、市场进行的深度开发和优化， 客户创新经验与知识通过共同股东网络构建的“信息传递桥梁”， 低成本地传递给其他被投企业［３２］ ， 同时， 上游企业与客户之间通过股权联结建立起高嵌入关系［３３］ ， 帮助上游企业高效吸收、转化客户与创新相关的隐性知识， 带动企业进一步提升其利用式创新的水平。由此， 本文提出：
Ｈ２：共同股东在客户风险投资与上游企业利用式创新间起正向调节作用。
客户集中度较高， 意味着客户与企业之间的依存程度较高， 上游企业将更加重视客户战略、创新等方面的变革， 更为积极地满足客户提出的需求［３４］ 。由于企业所拥有的资源与能力存在局限性， 出于成本收益的考虑， 上游企业需要优先满足与企业依存程度更高的客户的偏好及需求［３５］ 。在客户集中度较高时， 企业与客户之间因频繁、高额的经济往来促进了双方的信任程度， 知识与信息的传递变得更为深入与全面［３６］ 。同时， 客户销售占比高， 意味着一旦客户关系断裂， 上游企业的关系专用型投资和资产将失去价值［３７］ 。为维护与客户间的商业关系， 防止重要客户流失， 企业将重视客户的研发动态， 并给予适时反馈， 以降低因未能满足客户关于新产品需求而导致供应商更迭的潜在风险。因此， 企业对客户的依赖程度越高， 越容易受到大客户引入风险投资的经营决策改变和创新技术升级的影响， 这时客户的创新需求对企业探索式创新的驱动效应将更为明显。由此， 本文提出：
Ｈ３：客户集中度在客户风险投资与上游企业探索式创新间起正向调节作用。
２ 研究设计
２.１样本选择与数据来源
本文选取２００７～２０２２年Ａ 股上市企业前五大客户数据为研究样本， 并进行如下处理： （１） 剔除未披露客户具体名称或客户为非Ａ 股上市公司的样本； （２） 剔除金融与保险行业、ＳＴ 和∗ＳＴ 企业以及主要变量数据缺失的样本； （３） 对样本进行上下１％的缩尾处理。最终得到２０２４个观测值。企业前五大客户名单、财务信息和客户企业风险投资、财务信息等数据来自于国泰安数据库， 专利明细数据来源于ＣＮＲＤＳ 数据平台。
２.２变量选择
（１） 被解释变量： 企业双元创新（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｉｔ ／Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｒｅ）
参照张庆垒等（２０１８）［３８］ 的研究， 采用专利数据构建因变量， 若企业当年申请专利在ＩＰＣ 分类号中出现与之前五年窗口期相同的专利分类号，则把重复出现的专利计数作为利用式创新（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｉｔ）； 反之， 则把分类号未重复出现的专利计数作为探索式创新（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｒｅ）。
（２） 解释变量： 客户风险投资（Ｃｕｓ＿ＶＣ ／ Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）
参考张广冬和邵艳（２０２２）［３９］ 的研究， 判定客户公司前十大股东是否存在风险投资（Ｃｕｓ ＿ＶＣ）。若客户公司当年前十大股东中存在风险投资持股， 则Ｃｕｓ＿ＶＣ 取值１， 否则取值０； 同时计算客户公司风险投资持股比例（Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）。
（３） 调节变量
共同股东（Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ）虚拟变量， 当企业和客户的前十大股东存在交叉情况时， 说明企业和客户存在共同股东， 并赋值为１， 否则为０。客户集中度（ＣＣ）参考Ｚｈｏｎｇ 等（２０２１）［３４］ 使用客户销售额占前五位客户销售额的比例度量。
（４） 控制变量
本文选取一系列以往文献中影响企业双元创新以及客户风险投资的因素予以控制， 具体包括：企业规模（Ｓｉｚｅ）、资产负债率（Ｌｅｖ）、盈利能力（ＲＯＡ）、现金流比率（Ｃａｓｈｆｌｏｗ）、营业收入增长率（ Ｇｒｏｗｔｈ ）、上市年限（ ＬｉｓｔＡｇｅ ）、企业性质（ＳＯＥ）、研发投入（Ｒ＆Ｄ）等， 以及客户企业的企业规模（ＳｉｚｅＣ）、资产负债率（ＬｅｖＣ）、盈利能力（ＲＯＡＣ）、现金流比率（ＣａｓｈｆｌｏｗＣ）、营业收入增长率（ＧｒｏｗｔｈＣ）、上市年限（ＬｉｓｔＡｇｅＣ）、企业性质（ＳＯＥＣ）、研发投入（Ｒ＆ＤＣ）等。
２.３模型设定本文构建模型
（１） 以检验主假设：
模型中， 主要包括被解释变量企业双元创新（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｉｔ／Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｒｅ）， 解释变量为客户企业
当年引入风险投资情况（Ｃｕｓ＿ＶＣ ／ Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）以及一系列控制变量（ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ） 与个体（ Ｆｉｒｍ）、年份（Ｙｅａｒ）固定效应。考虑风险投资影响上游企业双元创新需要一定时间， 本文将解释变量、控制变量滞后１ 期处理。
３ 实证分析
３.１描述性统计
主要变量描述性统计结果如表１ 所示， 企业利用式创新专利申请数量（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｉｔ）和探索式创新专利申请数量（Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｒｅ）均值分别为５.７７５和２.９６６， 标准差分别为１６.５４４ 和５.０９８， 样本企业双元创新水平存在较大差异。客户风险投资（Ｃｕｓ＿ＶＣ）的均值０.２５８， 表示有２５.８％的客户被风险投资， 且风险投资持股（Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）的均值为１６.６５４， 表示风险投资能对客户企业产生较大影响。共同股东（Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ）均值为０.１６１， 说明存在共同股东的样本较少， 大约占总样本的１６.１％。客户集中度（ＣＣ）的均值为０.１９８， 说明样本企业客户较为集中， 平均占企业总销售额的１９.８％。
３.２基准回归
表２ 报告了基准回归结果， 列（１）、（２）、（５） 和（６） 仅控制了个体及年份固定效应， 列（３）、（４）、（７） 和（８） 增加了控制变量， 可以看出客户风险投资（Ｃｕｓ＿ＶＣ ／ Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）系数分别在５％和１％上显着为正， 说明客户被风险投资后对上游企业双元创新有显着的正向影响， 假设Ｈ１ 得到验证。控制变量结果显示企业性质（ＳＯＥ）对利用式创新产出的系数显着为正， 表明了国有企业在创新过程中的引领和示范作用［４０］ 。企业研发投入（Ｒ＆Ｄ）系数对利用式创新系数显着为正， 和现有研究保持一致。
３.３内生性及稳健性检验
（１） 工具变量法（２ＳＬＳ）。考虑上游企业提升双元创新可能由其他因素导致， 如客户所处行业普遍具备较高的创新能力， 同时促进了客户获取风险资本能力以及上游企业双元创新。对此， 参考底璐璐等（２０２０）［４１］ 的研究， 选择除本公司以外相同行业、同一省（区、市）的客户风投持股均值（Ｐｒｏ＿Ｉｎｄｕｓ＿ＶＣＲ）作为客户风险投资（Ｃｕｓ＿ＶＣ ／Ｃｕｓ＿ＶＣＲ）的工具变量， 对该工具变量进行弱工具变量检验及过度识别检验， 并采用两阶段最小二乘法回归， 表３ 结果显示， 客户风险投资沿供应链向上游公司扩散的结果是稳健的。
（２） 倾向得分匹配法（ＰＳＭ）。风险投资机构在选择被投企业前会通过严格尽职的调查以及专业的判断， 筛选出具备较大增长空间和突出创新能力的企业， 然后对其进行投资［４２］ 。因此， 获得风险投资的客户企业可能因为自身创新能力强， 进而通过创新溢出效应对上游企业双元创新产生正向影响。本文使用ＰＳＭ 方法， 依据客户公司是否获得风险投资将样本分为两类， 选择代表公司主要特征的变量作为协变量， 采用１ ∶３ 近邻匹配法进行匹配， 匹配后， 两组协变量均值不存在显着差异。进一步地， 对匹配后样本回归检验结果如表４所示， 表明基准回归结果稳健。
（３） Ｈｅｃｋｍａｎ 两阶段模型回归。由于上市公司对客户信息的披露属自愿行为， 可能导致存在样本自选择偏差问题。参考底璐璐等（２０２０）［４１］的研究， 在第一阶段， 以企业是否披露客户名称的哑变量（Ｓｃｔｄｕｍ）作为被解释变量， 并将模型（１）中的控制变量作为解释变量进行Ｐｒｏｂｉｔ 回归； 在第二阶段， 将第一阶段估计出的逆米尔斯比率（ＩＭＲ）加入模型（１） 中进行回归， 结果见表５， 显示在控制了样本自选择问题后， 研究结论依然稳健。
（４） 其他稳健性检验。①考虑遗漏变量。由于风险投资的筛选效应， 溢出效应对企业双元创新的影响可能受到客户自身创新水平的作用， 因此在基本模型中增加对客户企业双元创新（Ｃｕｓ＿Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｉｔ ／ Ｃｕｓ＿Ｐａｔ＿ｅｘｐｌｏｒｅ）的控制； ②避免同群效应干扰。当上游企业与客户属同一行业时， 此时他们的创新行为可能受到同群效应影响［４３］ ， 本文保留企业和客户为非同一行业的样本重新回归；③仅保留第一大客户企业。考虑到样本中上游企业对应多家客户企业可能产生具有偏误的回归结果，保留占企业当年销售额最高比例的大客户企业进行回归。以上回归检验结果均与前文保持一致②。
４进一步检验
４.１共同股东与客户集中度的调节作用
根据假设Ｈ２ 和Ｈ３， 本文进一步检验共同股东（Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ）与客户集中度（ＣＣ）对客户风险投资与企业双元创新之间的调节作用。表６ 列（１）、（２） 报告了共同股东（Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ）在客户风险投资与上游企业利用式创新的调节作用检验结果， 检验过程中加入了客户风险投资与共同股东是否持股虚拟变量的交互项（Ｃｕｓ＿ＶＣ∗Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ ／ Ｃｕｓ＿ＶＣＲ∗Ｃｏｍｉｎｖｅｓｔ）， 回归结果显示共同股东在客户风险投资与上游企业利用式创新间起到正向的调节作用。表６ 列（３）、（４） 加入了客户风险投资与客户集中度的交互项（Ｃｕｓ＿ＶＣ∗ＣＣ ／ Ｃｕｓ＿ＶＣＲ∗ＣＣ）， 检验结果可以看出客户集中度在客户风险投资与上游企业探索式创新间起到正向的调节作用。
４.２作用机制检验
本文认为， 风险投资溢出效应通过企业创新学习机制提高上游企业利用式创新以及通过市场需求响应机制提高上游企业探索式创新。上下游企业间供应链关系持续时间的增加， 会导致企业之间交流频率的提高， 进而为上游企业提供更多学习机会。因此， 参考李云鹤等（２０２２）［４４］ 的研究， 选择供应链关系存续时长度量企业学习（ＳＣ＿Ｄｕｒａｔｉｏｎ）。表７ 列（１） ～（４） 报告了风险投资溢出效应影响上游企业利用式创新的企业学习机制检验结果， 可以看出企业学习机制成立。客户创新信息披露越多， 意味着客户创新需求也将越多、越丰富， 参考杨金玉等（２０２２）［４］ 的研究， 使用文本挖掘的方法来度量客户创新需求（Ｄｉｓｃ），客户创新信息数据来源于ＷｉｎＧｏ（文构） 文本数据库。表７ 列（５） ～（８） 报告了风险投资溢出效应影响上游企业探索式创新的市场需求响应机制检验结果， 可以看出市场需求响应机制成立。
４.３异质性检验
（１） 客户关系良性程度
客户关系良性程度即企业销售的赊销程度， 较低的赊销水平表示客户与上游企业之间有更积极的供应链关系， 一般能够如期履约， 且未来能购买更多产品和服务， 企业更愿意与此类客户交易［４５］ 。为了维持与客户的持续关系， 企业不仅要满足客户需求， 还需要通过学习客户的创新经验界定自身的创新方向。此时， 客户风险投资对企业双元创新产出的影响更显着。本文使用企业应收账款与营业收入比值的相反数衡量客户关系良性程度（Ａｒｒｅｖ）， 若企业客户关系程度较高， Ａｒｒｅｖ 取值为１， 反之则为０。结果显示， 客户风险投资对企业双元创新的正向影响在客户关系良性程度较高组具有更为显着的作用②。
（２） 融资约束
创新作为一种具有较高不确定性和较长周期回报特征的经济活动， 当企业遭遇融资困境时， 往往倾向于将有限的资金资源配置于风险较低且预期回报较可靠的项目［４６］ 。导致在双元创新活动时表现得更为谨慎。因此， 当企业融资约束程度较弱时， 客户风险投资对企业双元创新产出的影响更强。本文使用ＳＡ 指数衡量企业的融资约束程度， 将企业分为融资约束较弱（ＤＳＡ＝０）和融资约束较强（ＤＳＡ＝１）两组， 结果显示， 风险投资溢出效应对企业双元创新的影响在融资约束较弱组更显着②。
（３） 高科技／ 非高科技行业。
本文样本分为高科技行业（Ｈｉｇｈｔｅｃｈ＝１）和非高科技行业（Ｈｉｇｈｔｅｃｈ＝ ０）， 检验客户风险投资溢出效应对企业双元创新的影响差异。结果显示，对利用式创新的影响在高科技与非高科技行业之间不存在显着差异； 而对探索式创新的影响在高科技行业中更为明显②。高科技行业面临的竞争更为激烈［４７］ ，为了确保在激烈的行业竞争中生存，高科技企业可能会更加注重于探索性创新的实施。而企业技术水平较低的公司可能难以适应创新技术要求， 从而阻碍自身创新发展， 因此， 风险投资溢出效应对上游企业探索式创新的影响在高科技行业中更显着。
５结论与启示
本文从供应链扩散视角出发， 研究发现： 客户风险投资溢出效应显着促进了上游企业的双元创新， 且该效应主要通过企业学习机制影响利用式创新和通过市场需求响应机制影响探索式创新，共同股东与客户集中度分别对上述关系起正向调节作用。同时， 风险投资溢出效应对上游企业双元创新的影响在客户关系良性程度较高以及融资约束较弱的条件下更显着， 而对上游企业探索式创新的影响在高科技行业更显着。
基于上述结论， 本文启示如下：
在政策层面， 政府应积极推进供应链与产业链的深度一体化， 构建高效畅通的创新内循环机制， 不仅要注重研发投入和创新政策引导， 更要注重优化营商环境， 为企业间的创新互动搭建有利平台。通过消除供应链网络中阻碍创新传递的瓶颈， 有效唤醒企业的创新潜能， 为推动创新驱动发展战略的有效落地提供坚实基础。
在企业层面， （１） 创新是企业维持长期竞争优势的重要来源， 企业应加强与客户的业务合作与交流， 充分利用并挖掘客户企业的创新资源， 学习创新经验， 提升自身的双元创新水平。这不仅有利于满足市场及客户对产品的需求， 也能够为企业赢得持续的竞争优势； （２） 积极获取客户企业市场需求反馈， 客户的需求反馈是企业创新的重要参考， 上游企业可以采取多维度沟通手段， 巩固与客户企业的互动关系， 同时根据客户企业提供的即时性反馈信息， 灵活调整企业的创新战略，保障企业创新行为的目标性与时效性； （３） 企业应提高对新知识、新技术的敏感度， 增强吸收和应用新知识、新技术的能力。企业不仅要关注自身技术专长领域的发展动态， 还要及时、准确地搜集、应用多元化新知识、新技术。通过不断提升自身的知识吸收和整合能力， 更好地适应市场变化和技术发展趋势， 实现持续的创新发展。
