上市公司独立董事网络结构洞影响创新绩效机理探究
——企业营销能力和组织冗余的调节作用

钱丽萍 雷 宇 陈 鑫 杨翩翩

一、引言

就理论而言，上市公司独立董事网络结构洞与企业创新绩效之间存在一定的联系。独立董事网络是由独立董事兼任形成的社会网络，兼任的独立董事占据着网络中的结构洞位置(Burt，1992［1］；陈运森，2012［2］)，拥有信息优势和控制优势，能获取并控制更多且更新的异质性信息和知识资源(严若森等，2018［3］；Chang和Wu，2020［4］)。知识基础理论认为，来自企业外部的异质性知识资源是影响企业创新绩效的关键因素。企业创新绩效是指企业经过一系列创新活动后所取得的成果，如专利申请量、专利授权数等(Hagedoorn和Cloodt，2003［5］；李晗琼，2023［6］)。因此，通过独立董事网络结构洞所获取的大量异质性知识资源对提升企业创新绩效有着重要影响作用(Tsai，2001［7］；钱锡红等，2010［8］)。

关于上市公司独立董事网络结构洞影响企业创新绩效机理问题是亟待学术界探讨的一个重要课题。梳理相关文献可知，目前主要有促进、抑制以及不相关三种不同观点。主张促进观点的学者认为独立董事在网络中占据结构洞越多，其获取和控制的信息和知识资源越丰富，能为企业提供的专业知识就越多，企业的创新绩效就越好(王营和张光利，2018［9］)；主张抑制观点的学者认为独立董事在网络中占据结构洞意味着网络关系的弱联结及缺乏信任，阻碍网络间的知识交流，不利于提升绩效(Bizzi，2013［10］)；主张不相关观点的学者认为独立董事主要发挥监督职能，即使其在网络中占据结构洞位置，也不会关注企业创新活动，因而无法提升创新绩效(Drago等，2015［11］)。尽管上述研究结论至今尚未达成一致，但都认为独立董事网络结构洞有助于企业接触异质性信息和知识。造成上述三种不同观点的原因之一在于现有研究并未考虑企业内部因素在吸收利用来自独立董事的外部异质性知识中的作用。知识基础理论指出，企业作为一个知识处理系统，外部知识在创新活动中所能发挥的价值一定程度上受制于企业的知识处理效率(Cohen和Levinthal，1990［12］；Ko等，2005［13］)，正是知识处理效率的差异导致了企业创新绩效的不同。企业知识处理效率通常由知识处理目标的明确性及知识处理所需资源的充足性体现(Spender，1996［14］)。其中，企业营销能力和组织冗余分别是目标明确性和资源充足性的潜在表征(Singh，1986［15］；Dutta等，1999［16］)。因此，在探讨上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响时，需要分析企业营销能力和组织冗余对二者间关系的调节作用。

基于上述原因，笔者运用知识基础理论和结构洞理论，构建上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效影响机理的研究模型，采用中国A 股上市公司为研究样本的数据，实证检验上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响以及企业营销能力和组织冗余的调节作用。

二、文献综述及研究假设

(一)上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响

独立董事网络是指，独立董事与在同一家公司董事会就职的其他董事进行关系联结所建立的社会网络(陈运森，2012［2］)。倘若任意两个董事之间只能通过第三个独立董事才能在独立董事网络中建立间接联系，此时我们就称第三个独立董事占据了结构洞位置(Burt，1992［1］)。占据结构洞的独立董事往往在多家企业任职，其知识储备丰富、资历深厚，具有较高的声誉。他们通常为了维护个人声誉，愿意将外部异质性信息内化为专业知识后传递给企业。同时，企业认为这些独立董事在企业管理中专业性更强，因而这些独立董事提供的专业知识也更易受到企业的关注和重视，进而影响企业创新活动(吴迪和张玉昌，2019［17］)。企业创新绩效是指企业经过一系列创新活动后所取得的成果(Hagedoorn和Cloodt，2003［5］；李晗琼，2023［6］)。虽然企业创新绩效是由企业内外部资源环境共同影响决定的，但企业外部环境中有着丰富度远高于企业内部创造的知识资源，这些知识资源正是创新所必需的。因此，创新绩效能在很大程度上反映企业在创新过程中从外部获取的异质性知识资源。结构洞理论认为，独立董事在网络中占据结构洞这一有利位置使得独立董事具有获取异质性知识资源的信息优势和控制优势(Burt，1992［1］)。基于此，本文将探讨上市公司独立董事网络结构洞的信息优势和控制优势如何影响创新绩效，具体如下。

在结构洞的信息优势下，随着独立董事在网络中占据结构洞越多，其所能获取的信息资源越多，主要体现在“通路”“先机”“举荐”三方面。第一，独立董事在网络中占据结构洞越多，意味着他们通常有更多的“通路”来获取网络中异质性节点的信息，如运营环境、供应链上下游、整体市场和监管条件等相关信息(Chang和Wu，2020［4］)。独立董事将这些信息进一步内化为自身专有知识，以咨询和建议的方式使外部信息和知识资源流入企业内部(刘浩等，2012［18］)，不仅丰富了企业创新决策时的知识储备，也提高了其创新决策的质量及效率。第二，独立董事在网络中占据结构洞越多，意味着他们能更快地掌握创新前沿信息，进而能深入认识不断变化的市场状况，并准确预测市场趋势。这种对创新前沿热点的准确判断为企业提供了抢占“先机”的知识基础及创新路径参考(Amin 等，2020［19］)，有利于企业制定和调整创新战略及方向，最终实现创新成功率及效率的提升(Hernandez-Lara和Gonzales-Bustos，2019［20］)。第三，独立董事在网络中占据结构洞越多，说明他们与多家企业董事会建立了联系，能够凭借自身独特的“中间人优势”，为企业带来更多的“引荐”机会(Lin，2002［21］)。这些被引荐企业可以利用独立董事的关系或背书来寻找协同创新的合作伙伴并建立高质量合作关系，使企业在创新活动的过程中具备更大优势。

在结构洞的控制优势下，独立董事在网络中占据结构洞越多，就越能掌握网络中信息资源流向和传递的控制权。具体而言，独立董事作为第三方占据了其他网络成员进行相互联系的关键渠道，是网络中的信息和资源枢纽(盖雅迪，2023［22］)，可以控制信息资源的传递和流向。当独立董事掌握有价值的信息时，可利用这一优势阻止信息在网络中的继续传递，帮助企业获得创新先机，进而推动创新活动的成功(Kim和Zhu，2006［23］；耿新和王象路，2021［24］)。此外，为保持自身在网络中对信息资源的控制优势，占据结构洞的独立董事将会强化自身的监督行为，减少企业中因委托代理问题而造成的低效率创新投资，促进创新效率的提升(马漪晗和蔡锐，2023［25］)。

鉴于此，本文提出假设1：

H1：独立董事在网络中占据结构洞越多，上市公司创新绩效越好。

(二)企业营销能力在上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效影响关系中的调节作用

企业营销能力是指企业通过整合从外界环境中获取的信息来预测客户需求变化及建设品牌形象等方面的能力，体现了企业对顾客需求趋势的洞察和把握(Day，1994［26］；Dutta 等，1999［16］)。上市公司作为关键的创新主体，其营销能力越强，创新方向和目标越明确，外部知识在企业创新过程中所能发挥的价值就越高。根据知识基础理论的观点，企业营销能力作为重要的组织情境因素之一，会正向调节上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效之间的关系。

第一，营销能力越强的企业越能快速掌握客户需求、明确创新方向和机会。当企业从占据结构洞的独立董事处获取大量丰富的异质性知识资源时，营销能力弱的企业往往对外部知识的敏感性低、难以把握行业需求，而营销能力强的企业通常能快速地将自身知识与这些外部知识相结合，扩充并完善企业客户知识库，加深对客户需求的理解并明确企业产品和服务差异化创新、管理创新、技术创新的方向。在此基础上，企业将开展针对性的创新战略部署及研发流程设计，最终实现高质量创新产出(Yang等，2020［27］；Ganguly和Kumar，2020［28］)。

第二，营销能力越强的企业，其洞察和应对市场竞争的能力越强。营销能力强的企业往往对竞争者有更深入的了解，对与其相关的外部信息都保持着高度敏锐的嗅觉(Dutta 等，1999［16］；Arunachalam等，2018［29］)，能及时发现可能存在的风险及威胁，避免不必要的创新风险(Sun和Ding，2020［30］)，完成竞争对手难以模仿的高质量创新。

据此，本文提出假设2：

H2：企业营销能力对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效的关系起到正向调节作用。

(三)组织冗余在上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效影响关系中的调节作用

组织冗余是指企业内部超出正常运营所需的额外资源，包括成本、货币、有形及无形资产等，反映了内部资源充裕程度，可表征企业知识处理过程中的资源支持(Nohria和Gulati，1996［31］)。上市公司作为关键的创新主体，其组织冗余水平越高，在创新过程中的资源保障越充足，外部知识就越能流畅地转化为创新成果。根据知识基础理论的观点，组织冗余作为重要的组织情境因素之一，会正向调节上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效之间的关系。

第一，组织冗余水平越高，意味着企业拥有更多未被开发利用的资源，这些资源使得企业在整合外部知识时更有安全感(Wang等，2017［32］)。当企业从占据结构洞的独立董事处获取大量丰富的异质性知识资源时，需要充足的内部资源协调和保障各部门对外部知识进行整合和处理。此时，低水平组织冗余的企业可能会因内部资源匮乏而导致知识处理过程不能流畅进行。相比之下，高水平组织冗余的企业可将内部充裕的资源灵活配置到各部门，以避免知识处理过程中因资源不足所引发的冲突，并缓解创新流程中的不确定性，推动来自独立董事网络的外部知识有效且流畅地转化为企业创新成果(张庆垒等，2015［33］)。

第二，组织冗余水平越高，意味着企业处于更良好和宽松的创新及投资环境，拥有更多探索机会(周建等，2021［34］)。企业创新是一项高投入、高风险的活动，其结果也具有高度不确定性。低水平组织冗余的企业在将独立董事提供的知识应用到创新项目时易受制于资源不足，难以有效应对创新风险，难以挖掘这些知识的全部价值(Symeou等，2019［35］)。相比之下，高水平组织冗余的企业则拥有充足的资源以支撑其挖掘和提炼独立董事的专业知识和实践经验，进而发现潜在的创新机会，高效地进行新产品的研制、开发以及快速打通新的市场领域，因此在这种良好的创新氛围中，企业更容易产生高质量的创新成果(Lin，2017［36］)。

鉴于此，本文提出假设3：

H3：组织冗余对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效的关系起到正向调节作用。

根据上述研究假设，构建本文的研究模型(如图1所示)。

图1 上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效影响机理的研究模型

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

2012年财政部颁布的《企业内部控制配套指引》正式实施，企业信息流动、信息披露、风险把控等行为更规范，企业公布的财务报表数据也更准确(李瑛玫和史琦，2019［37］)，因此本文将2012—2019年中国A股上市公司作为研究的初始样本。其中，考虑到上市公司独立董事网络结构洞影响创新绩效的时滞作用，本文选取2012—2017年作为解释变量、调节变量和控制变量的样本区间，选取2013—2019年作为被解释变量样本区间(2013—2018年为加一期的被解释变量区间；2014—2019年为加二期的被解释变量区间)。专利申请数据来源于CNRDS数据库，其他样本数据均来源于CSMAR数据库。为了获得更加可靠的样本，对初始样本进行如下处理：(1)剔除金融、保险等相关行业上市公司；(2)剔除ST、PT及*ST的公司；(3)删除数据缺失的样本。同时，对连续性变量进行了1%的缩尾处理。最终获得819家上市公司的4 914个观测值。

(二)变量说明与模型设定

1．被解释变量。

创新绩效(Innovations)。考虑到专利完成与申请需花费较长的时间，专利申请数量比专利授权数能更准确地反映企业有效创新产出及资源应用效果(梁上坤等，2018［38］)。参考权小锋和尹洪英(2017)［39］的做法，本文采用专利申请数量加1后取对数并滞后一期测量企业创新绩效。稳健性检验上，采用了两种替换测度。其一，专利申请数量加1后取对数并滞后两期；其二，参考余永泽和刘大勇(2013)［40］的方法，区分专利申请类别并赋权重。

2．解释变量。

上市公司独立董事网络结构洞(SH)。首先，本文收集了中国2012—2017年上市公司所有高管的个人信息以构建独立董事网络。为保证独立董事网络构建不会受到独立董事重名的误差影响，借鉴谢德仁和陈运森(2012)［41］的做法，本文使用编码而非姓名来表征独立董事个体。其次，根据网络中的节点和连线构建董事网络的一模邻接矩阵。当两个董事至少在同一个董事会任职时，联结关系为1，否则为0。随后，将邻接矩阵代入Ucinet(版本为6.732)软件中计算独立董事占据的结构洞丰富程度。

本文采用约束系数法计算独立董事网络结构洞的丰富程度(Lin，2002［21］)，约束系数越低，意味着独立董事在网络中占据的结构洞越多。计算公式为：

(1)

其中，以董事i为例，j代表董事i所在网络的其他董事，k为董事i和j之外的第三方董事。Pij指董事i和董事j的直接联系强度，PikPkj为董事i和董事j的间接联系强度(即董事i和董事j通过第三方董事k来进行联系)，∑kPikPkj表示i在j间接联系的强度之和，Pij+∑kPikPkj表示i在j直接或间接联系的强度，Cij表示i由于j所受到的约束程度。令Ci=∑jCij，Ci表示独立董事i在整个网络中受到的总约束，最终使用1-Ci表示独立董事网络结构洞的丰富程度，该指数越大，表明独立董事在网络中占据的结构洞越多。

最后，Bizzi(2013)［10］指出集体层面的结构洞可以用个人层面的结构洞均值表征，现有研究也在普遍使用同时在某个企业任职的所有独立董事个人占据的结构洞均值来衡量企业层面独立董事占据的结构洞(梁上坤等，2018［38］；耿新和王象路，2021［24］)，故本文亦使用企业所有在职独立董事个人占据的结构洞均值来表征企业层面独立董事占据的结构洞数量。

3．调节变量。

调节变量包括企业营销能力 (MC)和组织冗余 (SL)。

企业营销能力(MC)的测量参照了顾雷雷和欧阳文静(2017)［42］的处理思路，使用随机前沿生产函数测算营销能力。该函数反映了在一定的生产要素和技术条件下企业资源投入与最大产出之间的关系。企业的营销投入包括企业销售费用(S-expense)、企业应收账款(RECT)(用来表示客户关系维护)、企业品牌形象(IA)和企业客户基础(Installed Customer Base，简称ICB)，企业营销产出为企业的主营业务收入(Sales)。其中，Dutta等(1999)［16］等将企业的客户基础定义为企业已建立起的客户合作关系，这种关系是一种持续性过程，会受到过往合作关系状况的影响。所以本文采用柯依布滞后变量模型(Koyck-Lag Structure)来测算客户基础，即：

(2)

基于企业营销投入要素组合的随机前沿生产函数为：

ln(Salesi,t)=β0+β1ln(S-expensei,t)+β2ln(RECTi,t)

+β3ln(IAi,t)+β4ln(ICBi,t)+γi,t-μi,t

(3)

组织冗余(SL)的测量参考了Bourgeois(1981)［43］的测量方法，采用营运资本占营业收入的比值来测度组织冗余，以反映企业可用的具有强流动性的资源。

4．控制变量(Controls)。

控制变量方面借鉴了权小锋和尹洪英(2017)［39］、顾雷雷和欧阳文静(2017)［42］、温忠麟等(2005)［44］的研究，选取了企业规模(Size)、资产负债率(LEV)、内部控制指数(ICI)、股权集中度(OSC)、管理层持股比例(MH)、董事会规模(BOD)、独立董事比例(IDPro)、独立董事平均年龄(IDAge)、独立董事平均学历(IDEdu)、两职合一(DU)、产权性质(SOE)。此外，本文还控制了行业(Industry)和年度(Year)的影响。

各变量的定义和测算方式如表1所示。

表1 变量定义与测量

为了验证提出的假设，根据以往的研究(温忠麟等，2005［44］)，我们构建了如下模型：

Innovationsi,t+1=α0+α1SHi,t+∑Controlsi,t

+∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t

(4)

Innovationsi,t+1=β0+β1SHi,t+β2MCi,t+β3SLi,t

+β4SHi,t×MCi,t+β5SHi,t×SLi,t

+∑Controlsi,t+∑Industryi,t

+∑Yeari,t+εi,t

(5)

模型(4)用于检验上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响，如果系数α1显著为正，则说明假设H1成立，上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效呈现显著正向关系。模型(5)用于检验企业营销能力及组织冗余的调节作用。如果系数β4显著为正，则说明假设H2成立，企业营销能力强化了上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效的正向关系。如果系数β5显著为正，则说明假设H3成立，组织冗余强化了上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效的正向关系。

考虑到企业产出创新成果需要一定时间，本文用t+1期创新产出作为模型的被解释变量，以避免反向因果问题。随后，本文进行了豪斯曼检验，以判断该面板数据适合固定效应模型还是随机效应模型。其检验结果显著(chi2=44.57，p=0.000 3<0.01)，表明该数据适合用固定效应模型。

四、实证结果分析与讨论

(一)描述性统计和相关性检验

表2是变量的描述性统计结果。表2显示，创新绩效(Innovation)的均值为3.176，标准差是1.462，说明中国A股上市公司的创新活动比较活跃，但企业间的创新绩效水平仍存在一定差距。上市公司独立董事网络结构洞(SH)的均值为0.764，标准差为0.103，说明上市公司独立董事网络具有巨大而松散的特性，且独立董事在网络中的位置存在一定差异。

表2 各变量的描述性统计结果

表3是变量的相关系数。表3表明，上市公司独立董事网络结构洞(SH)与创新绩效(Innovation)之间的相关系数是0.163(p<0.01)，这为假设H1提供了初步的证据。企业营销能力(MC)与创新绩效(Innovation)的相关系数是-0.044(p<0.01)，组织冗余(SL)与创新绩效(Innovation)的相关系数是-0.188(p<0.01)，表明在检验上市公司独立董事网络结构洞(SH)与创新绩效(Innovation)之间的关系时，分析企业营销能力(MC)和组织冗余(SL)的调节作用具有合理性。此外，所有变量间的相关系数均未达到0.6这一强相关临界值，同时对相关变量进行了方差膨胀因子检验，结果显示，变量的方差膨胀因子均小于10，故不存在多重共线性问题。在此基础上，本文进行了进一步的回归分析。

表3 各变量的相关性分析结果

(二)回归分析与讨论

本文采用多元线性回归方法，检验上市公司独立董事网络结构洞(SH)对创新绩效(Innovation)的影响以及企业营销能力(MC)和组织冗余(SL)的调节作用，回归结果如表4所示。因变量“t+1”期表示选用2013—2018年的专利申请数据来参与回归。Model 1是考察控制变量对创新绩效(Innovation)的影响；Model 2是在Model 1基础上引入了解释变量上市公司独立董事网络结构洞(SH)的主效应模型；Model 3和Model 4分别为企业营销能力(MC)、组织冗余(SL)的调节效应验证模型；Model 5为全模型，能发挥稳健性检验的作用。

表4 主效应及调节作用的回归结果

表4中Model 2显示，上市公司独立董事网络结构洞(SH)与企业绩效(Innovation)的回归系数为0.041(p<0.1)，表明上市公司独立董事网络结构洞和创新绩效呈显著的正相关关系。假设H1得证。这说明上市公司独立董事在网络中占据结构洞越多，创新绩效越好。占据网络结构洞的独立董事能更广泛获取各类异质性信息，更快掌握创新研究前沿，更有效帮助企业达成合作，有利于提升创新效率及绩效。

表4中的Model 3显示，上市公司独立董事网络结构洞与企业营销能力的交乘项(SHi，t×MCi，t)的回归系数是0.118(p<0.01)，这表明企业营销能力对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效两者间关系存在显著的正向调节作用，即说明企业营销能力越强，上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的正向影响越强，假设H2得证。进一步，本文用上市公司独立董事网络结构洞和企业营销能力的均值加一倍标准差来代表高水平(即Higher Variable)、用均值减一倍标准差来代表低水平(即Lower Variable)绘制了图2，即企业营销能力对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效两者关系正向调节的直观结果。这表明，在高水平企业营销能力情境下，企业更善于将自身知识库与独立董事提供的外部知识相结合，识别出更具差异化的新产品机会，提升创新绩效。

图2 企业营销能力的调节效应

表4中的Model 4显示，上市公司独立董事网络结构洞与组织冗余的交乘项(SHi，t×SLi，t)的回归系数是0.208(p<0.05)，这表明组织冗余对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效两者关系间存在显著的正向调节作用，即说明组织冗余水平越高，上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的正向影响越强。假设H3得证。进一步，本文用上市公司独立董事网络结构洞和组织冗余的均值加一倍标准差来代表高水平(即Higher Variable)、用均值减一倍标准差来代表低水平(即Lower Variable)绘制了图3，即组织冗余对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效两者关系正向调节的直观结果。这表明，在高水平组织冗余情境下，企业拥有更多灵活可支配的资源，处于更良好和宽松的创新及投资环境，能更充分挖掘独立董事提供的专业知识和实践经验的价值，使其更流畅地转化为企业创新成果。

图3 组织冗余的调节效应

(三)稳健性检验

为了检验实证研究得到结论的稳健性，本研究从以下几个方面进行了稳健性检验。

1．反向因果问题。

考虑到上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效之间可能存在反向因果的内生性问题，即企业因创新绩效好而提高了独立董事声誉，让他们有更多的兼任机会从而占据更多结构洞。在原模型中，本文已使用t+1期的企业专利申请数量作为因变量以控制延时效应处理该问题。为了更好地排除该问题的干扰，本文再次引入t+2期的企业专利申请数量重新回归，即选择2014—2019年的专利申请数量来表征企业创新绩效，重新代入模型回归，所得结果如表5所示。从表5可知，引入t+2期因变量后，主效应以及企业营销能力的调节效应仍然显著，但组织冗余的调节效应并不显著。可能的原因是：组织冗余反映着企业可灵活使用的资源，在会计账目中，这些资源的流动和周转均具有时效性，因此具有明显的短期效益。正如表4所示，在t+1期因变量的回归模型中，组织冗余的调节效应显著。

表5 引入t+2期因变量后的稳健性回归结果

2．遗漏变量问题。

为了避免出现遗漏变量的问题，本文已使用固定效应回归的方法检验模型的稳健性。然而，行业的发展水平随年份变化，其本身具有时间动态性。所以本文在控制行业和年份的基础上进一步控制了行业与年份的交互项，采用高阶固定效应模型进一步处理遗漏变量问题。回归结果如表6所示，主效应和调节效应的结果依旧显著且符号不变，表明本文的研究结论具备较强的稳健性。

表6 高阶固定效应模型的稳健性回归结果

考虑到遗漏变量问题还可能来自有些控制变量在误差项中而被忽略，因此，本文增加了三个可能影响独立董事网络特征和企业创新绩效的控制变量进一步处理遗漏变量问题。第一个变量为股权制衡度(OBH)，指的是控制权由多个大股东分享，通过内部牵制，达到互相监督的目的，这种模式会影响企业的控制权和决策权。股权制衡度由第二到第五大股东持股比例的平方和与第一大股东持股比例的比值来测算(徐莉萍等，2006［45］)。第二个变量为管理层平均年龄(MAge)。高管的年龄因素能在一定程度上反映出他们对新事物的接受程度以及承担风险的意愿强烈度，进而影响他们对企业创新的看法，管理层平均年龄由企业高管的年龄平均值来衡量。第三个变量为环境不确定性(EnUnct)。环境不确定性影响企业经营发展，增加了企业战略失败的风险及成本，企业需时刻变化调整创新战略以适应不确定性。回归结果如表7所示，增加了三个控制变量后，主效应和调节效应的结果依然显著，表明本文的研究结论仍然稳健。

表7 增加控制变量后的稳健性回归结果

3．鲁棒性检验。

(1)创新绩效的替代测量。前文采用了专利申请数量加1后取对数滞后一期和两期的测量方式，这样的方式忽略了对专利的区分。专利申请包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利申请，此三类专利的研发难度不同，发明专利最难，外观设计专利最简单。因此，本文采用余永泽和刘大勇(2013)［40］的方法，对三类专利分别赋0.5、0.3和0.2的权重，以此替换创新绩效的测算方法，并将计算出的i企业t时期的专利申请数量Innovation-Wi，t作为被解释变量进行回归分析。回归结果如表8所示，在考虑了不同类型的专利后，主效应和调节效应依然显著且符号一致，本文的基本结论未发生改变。

表8 更换因变量测算方法后的稳健性回归结果

(2)Tobit估计。企业的专利申请数可能为截堵数据。表9展示了本文选择的样本企业专利申请数的分布比例，可以看到专利申请数为0的数据量占总样本数据量的5%～10%，符合截堵数据的定义。故本文采用Tobit模型重新进行回归检验，结果如表10所示。由Model 2～Model 5可知，使用Tobit模型重新回归后，本文的主效应和全部调节效应依然显著，表明本文研究结论具有稳健性。

表10 Tobit回归结果

五、研究结论与展望

(一)研究结论

本文基于知识基础理论与结构洞理论，构建了上市公司独立董事网络结构洞、企业营销能力和组织冗余影响创新绩效的研究模型，利用中国A股上市公司的样本进行了实证检验，得出如下主要研究结论。

第一，上市公司独立董事网络结构洞显著正向影响创新绩效。本研究证实，结构洞是表征获取和控制异质性信息和知识资源的重要网络特征。在企业创新这类需要及时注入新信息和知识的活动中，上市公司独立董事在网络中占据的结构洞越多，其越有能力且有意愿为企业创新提供专业性强且丰富度高的知识和建议，进而使得企业在创新中实现更具差异性且难以模仿的创新。以往相关文献证实了独立董事网络对企业创新的重要性，但在独立董事网络结构洞对企业创新绩效的影响这一问题上，现有研究并未形成一致意见且缺乏针对二者间关系影响机理的探究(王营和张光利，2018［9］；Bizzi，2013［10］；郑方等，2021［46］)。本研究基于知识基础理论和结构洞理论，证实了上市公司独立董事网络结构洞是影响创新绩效的重要因素，明确了独立董事网络结构洞作为企业获取外部知识的关键渠道，其对企业创新绩效的作用效果受到企业内部知识处理效率的影响。相关的研究结论既拓展了知识基础理论和结构洞理论的应用范畴，又刻画了上市公司独立董事网络结构洞影响创新绩效的影响机理，在一定程度上解释了上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效在以往文献中相互矛盾的研究结果。

第二，在上市公司独立董事占据结构洞数量相同的前提下，企业营销能力越强，创新绩效越好；企业营销能力越弱，创新绩效越差。本研究证实，于企业而言，独立董事网络结构洞能保证企业接触和获取异质性信息和知识资源，但却无法保证这些知识资源在组织中的顺利转化和利用。然而甄别外部知识是实现知识在创新中有效转化和利用的重要内部能力之一。企业营销能力作为这种能力的潜在表征，能以最低的知识筛选成本，快速地从外部知识中识别并提炼出当前最需要的知识应用到创新过程中，进而实现高质量的创新。本文运用知识基础理论，从知识处理效率的角度，发现了企业营销能力是作用于上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效关系的重要调节变量，拓展了知识基础理论的应用边界，为进一步探讨企业营销能力、上市公司独立董事网络结构洞和创新绩效之间的关系及其规律提供了参考。

第三，在上市公司独立董事占据结构洞数量相同的前提下，组织冗余水平越高，创新绩效越好；组织冗余水平越低，创新绩效越差。本研究证实，企业创新过程中通常存在高风险及不确定性，然而充足的资源储备具有缓冲作用，不仅缓解了企业在外部知识处理和探索过程中所面临的风险，还为企业提供了更多的探索和试错机会。本文运用知识基础理论，从知识处理效率的角度，发现了组织冗余是影响上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效关系的重要调节变量，丰富了知识基础理论的应用领域，拓展了组织冗余领域的相关文献，为企业配置冗余资源提供了理论依据。

(二)管理启示

笔者基于探讨上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响机理的研究结论，得到如下主要管理启示。

第一，上市公司在开展创新活动时需要对外部知识获取给予充分重视。独立董事网络是企业获取外部知识的关键渠道之一，在独立董事网络中占据结构洞越多的独立董事越能为企业提供创新所需的异质性知识资源。因此，一方面，上市公司在聘任独立董事时可优先考虑处于关键位置的独立董事，或将其作为企业选聘独立董事的重要评价指标之一。这些独立董事往往具有丰富的专业知识储备与实践经验，且拥有良好的声誉和广泛的人脉，能够帮助企业在网络中抢占先机以及达成更高质量的合作，进而高效地开展更具方向性的创新。另一方面，企业应当善用独立董事，通过完善管理机制和决议流程设计，为愿意并且有能力的独立董事提供参与企业重大决策决议的途径和机会，并对其提出的意见给予充分关注。在创新过程中，独立董事提供的专业且前沿的知识，不仅能扩充企业知识储备，还有利于企业跳脱思维僵化，进而提高创新产出。

第二，上市公司应充分认识并发挥企业营销能力对企业创新的促进作用，强化营销部门与研发部门的联动。营销部门可以从与市场环境、客户需求、竞争对手等相关的诸多外部信息中快速甄别并提炼最有价值的知识。企业将这些知识纳入到创新环节并再度编码，落实到产品、服务、技术等创新领域，帮助研发人员明确产品和服务等差异化创新的准确方向，提升创新效率。

第三，上市公司在创新过程中需重视组织冗余资源对创新的支持和保障作用。在竞争激烈的市场环境下，企业高度重视资源的利用效率，往往将冗余资源视为经营低效率的体现。实际上，企业需要大量的内部资源与外部资源整合和协同以支持企业的创新活动。因此，企业在维持正常运营所需的资源外，应当适当囤积灵活可调度的资源作为保障。这些资源不仅能增强企业应对不确定风险的能力，展开更具探索性、挑战性的创新，还能帮助企业协调各部门之间的资源分配，解决因资源分配不均而产生的矛盾冲突，提升企业利用和转化外部知识的效率。

(三)局限与展望

本研究力争在研究设计和实施过程中保持科学严谨，探究了上市公司独立董事网络结构洞对创新绩效的影响机理，但仍然存在一些局限，需要在未来展开进一步探究。一是本研究证实了企业营销能力和组织冗余对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效的调节作用。未来研究可进一步扩展和丰富调节变量的类型，从组织情境或外部环境等方面探寻二者关系间的调节机制，识别出新的边界条件。二是本研究证实了单一性质的组织冗余对上市公司独立董事网络结构洞与创新绩效关系的调节作用。但组织冗余并不是单一性质或种类的资源，未来研究有必要进一步剖析不同性质或类别的冗余资源的调节机制。三是本研究主要是以中国全行业上市公司为研究样本的数据来展开实证检验并得出相关结论。未来研究可聚焦在某一行业或具体企业，采用实证与案例相结合或田野实验等研究方法，对该影响机理进行补充和修正。