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2018年12月中期
企业家社会资本对家族企业创新倾向影响研究/林 建
来源：领导科学网,领导科学杂志社唯一网站
作者：林 建
日期：2018-12-18 16:37:00
| 烈。而一些大型企业可能由于受科层官僚体系制约，应对市场变化的响应显得迟缓，进而影响到创新倾向。鉴于可能存在方向相反的影响，有必要将企业规模列为控制变量。企业规模常见的指标有企业资产额与员工数量，非上市企业的资产相对保密，研究中以员工数量来测量。为了减少变量极差、符合正态分布要求，模型中用员工数量的自然对数值测量。五是行业类型。不同行业企业选择的发展路径大相径庭，面临的困难和挑战也各不相同。研究中，以行业类型变量来控制行业效应。企业按行业类型分为实体经济企业与虚拟经济企业两种。选定虚拟经济企业做参照组，实体经济企业定义为“行业（实体经济）”，赋值“1”，虚拟经济企业赋值“0”。实体经济企业305家，占82.88%；虚拟经济企业63家，占17.12%。
五、数据分析
（一）数据检验
为确保正确使用回归模型，根据研究规范要求，先行检验模型中是否存在多重共线性、异方差性及序列相关现象，以提升研究结论的效度。通过多重共线性检验发现，自变量间的方差膨胀因子指数值（VIF）均位于0至10之间，说明自变量间不存在多重共线性问题。通过异方差性检验发现，因变量残差项的散点图呈无序状态，意味着数据不存在严重的异方差性问题，满足回归模型要求。通过序列相关检验发现，数据为横截面数据，而非时间序列数据，DW值为1.935，接近2，处于du<DW<4-du，意味着随机误差项ut之间不存在序列相关性。
（二）模型检验
1.多元回归模型。以企业家社会资本为自变量，以家族企业创新倾向为因变量，以人口学因素、企业背景因素为控制变量，建立多元线性回归模型：Y创新倾向=β0+β1*制度性社会资本+β2*市场性社会资本+δ1*性别（男）+δ2*企业家年龄+δ3*企业年龄+δ4*ln企业规模+δ5*行业（实体经济）+ε。从表1可以看出，回归模型是显著的，F（7，337）=129.06，p<0.001，R2=0.48。自变量中，制度性社会资本（β=0.24，T（337）=6.32，p<0.001）、市场性社会资本（β=0.12，T（337）=3.16，p<0.01）与因变量创新倾向的相关性均达到显著水平。控制变量中，性别（男）（β=0.25，T（337）=9.54，p<0.001）、企业家年龄（β=-0.16，T（337）=-2.98，p<0.01）、企业年龄（β=-0.13，T（337）=-3.02，p<0.01）、企业规模（β=0.07，T（337）=2.25，p<0.05）、行业（实体经济）（β=0.20，T（337）=4.67，p<0.001）与因变量创新倾向的相关性也均达到显著水平。在模型中，企业家社会资本提升家族企业创新倾向的总效果值为0.36，H1和H2假设均得到验证。
2.调节效应模型。为进一步了解企业家社会资本在不同的人口学因素、企业背景因素下对创新倾向影响的差异性情况，根据极大似然原理，在多元回归模型基础上加入性别与行业两个调节变量，分析评估其中的调节效应。MLE（极大似然估计）线性回归模型为：Y创新倾向=β0+β1*制度性社会资本+β2*市场性社会资本+γ1*制度性社会资本*性别（男）+γ2*制度性社会资本*行业（实体经济）+δ1*性别（男）+δ2*企业家年龄+δ3*企业年龄+δ4*ln企业规模+δ5*行业（实体经济）+ε。从表2中可以看出，回归模型是显著的，Likelihood Ratio χ2=1038.23，p<0.001。制度性社会资本*性别（男）（B=-0.49，χ2=415.61，p<0.001）、制度性社会资本*行业（实体经 |