家族企业跨代资源整合与组合创业

    表4报告了家族企业组合创业作为因变量，跨代知识差异、价值观差异分别为自变量的直接效应，以及价值观差异、一代社会资本和市场化指数作为调节变量的调节作用。
    模型1为仅放入控制变量的基准模型回归结果，模型2将跨代知识差异、价值观差异作为自变量一起放入回归模型。模型2的结果显示，跨代知识差异、价值观差异与家族企业组合创业显著正相关。这说明拥有异质性知识的二代进入企业高层可以为家族企业的资源结构带来多样性，这也为企业的创业活动提供了必要的资源基础，从而使家族企业组合创业的倾向提高，假设1得到支持。而跨代价值观差异与组合创业的正相关关系也在一定程度上验证了两代人相异的管理理念可能驱使二代为了追求管理自由而更倾向于创业的逻辑，假设2得到支持。
    模型3和模型4分别放入一代社会资本与两个自变量的交互项，回归结果显示，家族一代社会资本越高，跨代知识差异、价值观差异与组合创业的关系就会加强，假设3和假设4得到验证。这说明如果家族一代拥有较高的社会资本，那么二代在利用自身异质资源进行探索型活动时就可以通过家族一代广泛的社会网络获取更多互补资源，通过整合两代人的优势资源大大提升企业创业活动的可行性和成功率，驱使家族企业更倾向于组合创业的策略。模型5放入市场化指数与跨代知识差异的交互项进行回归，结果显示，市场化指数越高，跨代知识差异与组合创业的关系就会减弱，假设5得到支持。这说明家族二代异质知识资源的作用会受到制度因素的影响。在市场化程度较低的地区，部分行业竞争少，易于形成垄断，且家族的关系网络可以帮助其创业获取必要的资源，促使家族二代更有动力进入新行业。而在市场化程度较高的地区，行业竞争激烈，政府管制少，即使二代有足够的资源基础进入新行业，也会由于竞争压力太大，获利困难等因素而选择放弃进入新行业的打算。模型6放人市场化指数与跨代价值观差异的交互项进行回归，结果并不支持假设，这可能说明由两代人价值观差异引起的创业动力并不会受到市场发育程度的显著影响，其更有可能受到地区文化因素的作用。
    3.3 稳健性检验
    在上述研究中，本文检验了跨代知识差异和跨代价值观差异对企业组合创业的影响。为了进一步检验研究结果的稳定性，将因变量组合创业的测度时间从二代进入后一年扩展到三年。结果见表5。从表中可以看出，即使将因变量组合创业的时间范围从一年扩展到三年后，所得结果仍与原结论保持一致。跨代知识差异和价值观差异与企业组合创业正相关，一代较高的社会资本可以加强主效应，而市场化水平可能会削弱两者间的关系。
    3.4 进一步分析——家族二代海外背景与家族企业进入海外市场
    在上述研究中，对组合创业的测量仅限于行业的维度。然而，组合创业不只包含产业转换等主营业务的变化，还包括在同一行业内沿价值链的延伸、国际化创业以及基于新的商业模式的产业变革等战略行为。因此，企业进入新市场，尤其是海外市场，同样是组合创业的重要方式。在本文样本中，有32.0%的家族企业二代拥有海外学历，如此多的家族企业选择将二代送往国外留学，这可能不只是为了追求更好的教育，也有可能与企业的未来规划有关。为了探究家族二代的海外背景是否有助于家族企业进入海外市场，依据家族二代获取海外学位⑤与进入企业高层的时间间隔生成了以下两个新变量：海外A：记家族二代获得过海外学位的样本为1，其余为0；海外B：记家族二代获取海外学位与进入企业高层的时间间隔小于等于3年的样本为1，其余为0。因变量家族企业进入海外市场也是虚拟变量，记二代进入企业高层后的一年中，企业开拓海外销售地区的为1，其余的为0。表6为Logistic回归结果。结果显示，海外A对企业进入海外市场并无显著影响，而海外B则有正向显著的作用。由此推测，家族二代的海外留学经历可以促使家族企业拓展海外市场，但该影响会随着二代归国时间的增加而逐渐减弱。这可能是由于二代在留学期间发现的海外商业机会和掌握的海外商业资源，会在他回到国内之后逐渐失去价值。
    表4 跨代资源整合对组合创业的影响
    Table 4 The ordinal logistic regression model of transgenerational resource orchestration
    
    注：样本量=169，*p＜0.1，**p＜0.05，***p＜0.01(双尾检验)；控制了8个行业虚拟变量；与一般线性回归不同，Stata进行Logistic回归时仅提供非标准化系数；括号内为回归系数的Z统计量。
    表5 跨代资源整合对组合创业的影响
    Table 5 The logistic regression model of transgenerational resource heterogeneity
    
    注：样本量=169，*p＜0.1，**p＜0.05，***p＜0.01(双尾检验)；控制了8个行业虚拟变量；与一般线性回归不同，Stata进行Logistic回归时仅提供非标准化系数；括号内为回归系数的Z统计量。
    表6 家族二代海外背景与家族企业进入海外市场
    Table 6 The logistic regression model of oversea background and exportation
    
    注：样本量=169，*p＜0.1，**p＜0.05，***p＜0.01(双尾检验)；控制了8个行业虚拟变量；与一般线性回归不同，Stata进行Logistic回归时仅提供非标准化系数；括号内为回归系数的Z统计量。
    

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