电商企业社会网络对风险承担的影响——基于关系治理与契约治理互动视角

The Influence of E-Commerce Firms’ Social Networks on Risk-Taking—From the Interactive Perspective of Relational and Contractual Governance

摘要: 随着越来越多的企业开始向电商企业转型，如何应对电商企业可能存在的风险成为一大难题。电商企业所依赖的社会网络是否会影响其风险承担？以“关系”为基础的竞争合作与以“契约”为核心的制度环境是否能调节电商企业社会网络对风险承担的影响？本文以389家电商企业为研究对象，运用层次回归方法，基于关系治理与契约治理互动视角，检验竞合关系与制度环境两类社会资本及其交互对电商社会网络与风险承担水平间关系的调节作用。实证结果表明：社会网络关系能提升电商企业风险承担；竞合关系、制度环境分别起到正向调节作用，且两者的交互能增强这一关系。

Abstract: As more businesses transition to e-commerce, managing its potential risks has become a major challenge. Does the social network on which e-commerce firms rely affect their risk-taking level? Can relationship-based competition/cooperation and contract-centered institutional environment moderate this impact? This study examines 389 e-commerce firms using hierarchical regression analysis. From the interaction perspective of relational and contractual governance, we test how coopetition relationships and institutional environment moderate the social network-risk-taking relationship. Findings indicate that: Social networks enhance e-commerce firms’ risk-taking; Both coopetition relationships and institutional environment positively moderate this relationship, with their interaction further strengthening the effect.

1. 引言

在数字经济浪潮的推动下，电子商务企业作为新经济形态的重要载体，已成为全球贸易网络重构和国内国际双循环发展的核心节点。然而，在高速扩张的表象下，平台经济特有的虚拟交易场景加剧了信息不对称困境。相较于传统企业，电商企业由于缺乏实体经营场景的信用背书，容易面临“信息瓶颈”与“信任赤字”的复合困境。而社会网络能够推动企业不断跨越组织与地域边界，并联合外部主体充分发掘市场机遇并发挥资源内外协同效应，显著降低企业获取外界资源的门槛[1]。这种网络化生存模式与电商行业轻资产、重连接的属性形成天然契合。但是，在不同的电子商务产业园中，电商企业利用其社会网络发挥的效应不尽相同，呈现出的风险承担水平参差不齐。因此，聚焦于电商企业，其社会网络与风险承担间的关系及边界条件还有待进一步探究。

在跨边界合作与交流的框架下，市场机制的正常运行离不开社会资本，除了以社会网络中的信息流通为支撑，它还依赖于基于信任关系的合作机制和制度规范的有效执行[2]。一方面，电商主体通过相互作用形成复杂的网络，网络中个体间的互动行为自然表现为竞合关系[3]。竞争与合作对立而非互斥，相互依存、相互转化，共同发挥作用，形成一种动态的博弈状态[4]。企业间成熟的竞合关系能够帮助企业充分汲取外部资源促进创新[3]，并为培育企业的韧性和抗打击能力提供良好的聚集条件[5]。另一方面，在关注企业跨越组织边界与外部组织建立联系的同时，不能忽略企业是深嵌在复杂、特殊制度环境之中的[2]。企业主体间在基于信任互惠的前提订立竞合关系时，可能滋生机会主义等负面影响[6]，而制度环境能够有效维护组织合法性并缓解社会冲突对企业风险承担的冲击[7]。网络、信任与契约规范等治理机制的有机结合，能够维护专有性权益、增强开放度和透明度[8]，从而确保企业的有序运营。

本文的主要贡献在于：第一，已有文献主要围绕银行、上市公司等稳定且独立的经济实体，缺少从电商企业集群层面出发探究主体间耦合互动对企业风险承担的专项研究。本文聚焦电子商务产业园区，为深入理解社会网络对风险承担的内在作用机理提供一定的理论支撑与经验证据。第二，现有文献分别从关系治理或契约治理视角展开对企业风险承担的研究，存在一定割裂现象。本文响应Dbouk等[9]的号召，对不同类型资本治理效能的融合研究做出了补充，将弹性的关系治理与刚性的契约治理两者综合起来讨论，有助于厘清电商企业竞合互动下的关系治理与正式制度下的契约治理之间的交互对社会网络与风险承担间关系的影响，进一步验证并拓展了电商背景下社会资本理论的应用场景。

2. 理论基础与研究假设

基于社会网络理论与社会资本理论，社会网络的构建与维护并非仅仅是个体间的简单联结，而是建立在深层社会资本交换与共享的基础之上的[10]。研究表明，网络中运转的社会资本可能会影响管理者的风险承担倾向，使企业更加积极地承担风险[9]。部分学者基于不同类型的社会资本(主要包括网络、信任、规范)指出[11]，企业社会网络的有效管理依赖于成员间确立的资源共享与经济互补的共识，其中“契约”与“信任”是其核心要素[10]。因此，基于关系治理与契约治理互动视角，寻求如何搭建高效流通的社会网络和互惠共赢的竞合活动，并与园区中所覆盖实施的正式制度规范有效互补，将会更有助于提高企业的风险承担，并进一步构筑以企业为主体、市场为导向的电商生态体系。

2.1. 电商企业社会网络与风险承担

首先，广泛且高强度的网络关系能够突破企业资源约束[1]。当电商企业嵌入供应商、物流服务商等多元主体构成的强连接网络时，可通过契约保障与重复博弈降低合作风险，从而增强其参与跨境市场拓展、新兴技术应用等高风险活动的意愿。其次，社会网络可以使电商企业能够实时获取供应链波动、消费者偏好变迁等关键信息，进而通过风险概率的动态测算优化决策框架，例如基于预售数据的库存风险对冲、依托用户画像的精准营销投入[12]。其三，异质性的网络关系能够促进直播运营经验、海外合规知识等多样化资源的交叉融合，通过构建风险分散组合推动企业从被动避险转向主动风险博弈。由此，本文提出假设：

H1：电商企业的社会网络对风险承担有正向影响。

2.2. 竞合关系的调节作用

竞合关系对电商企业社会网络与风险承担关系的调节作用主要体现在资源和行为两个方面。首先，电商企业与供应商、平台方及服务商建立的竞合联盟，不仅拓展了社会网络的节点多样性[13]，更通过“合作中竞争”的张力倒逼企业加速外部资源的筛选与内化进程，为培育企业的韧性和抗打击能力提供良好的聚集条件[14]。其次，电商企业在进行商业模式颠覆性创新时，即便遭遇短期失利，也可依托竞合联盟获取关键合作伙伴的技术支援或流量反哺。竞合通过在网络中建立信任机制[15]，降低信息不对称性。这一缓冲机制实质降低了企业冒险行为的潜在沉没成本[16]，驱动其将社会网络资源更大胆地配置于前沿领域。本文提出以下假设：

H2：竞合关系能够增强创电商企业的社会网络与风险承担之间的正向关系。

2.3. 制度环境的调节作用

经济实体的行为及动机内生于其所处的制度框架[3]。首先，在跨境电商综试区政策、数字基建专项债等制度激励下，企业会更倾向于进行长期投资和风险较高的创新活动[17]。其次，电商产业园的云仓储系统和电子合同存证平台等基础设施建设，降低了交易成本，强化了供应链伙伴间的认知协同与信任黏性，能够加强电商企业社会关系的稳定性和紧密程度，进而提升承担风险的意愿和能力。并且，高效的制度环境能够构建数据资源池共享机制，帮助企业平衡风险与收益[18]。此外，网络交易合规认证等制度能够加快加速直播带货等新业态主体获取平台流量分配合法性，使社会网络的资源整合更高效转化为风险承担行动。因此，本文提出以下假设：

H3：制度环境能够增强电商企业的社会网络与风险承担之间的正向关系。

2.4. 竞合关系和制度环境的联合调节作用

复杂环境下企业的生产运营活动是不确定的，尽管正式规章为合作的规则、权利和责任提供了明确的界定，契约的条款本身并不足以涵盖所有潜在的机会主义行为和应对各种突发情境[2]。因此，除了正式的规章制度外，还需要非正式的社会约束与意识引导来补充契约的不足[3]。而竞合关系作为关系治理的一种更加精巧灵活且应变性更强的机制，可以作为有效补充。并且，电商领域的跨境电商的选品经验、直播带货的流量分发策略等隐性知识难以通过正式契约进行有效的监控，而基于竞合关系建立的承诺与信任则能促进此类知识非正式传递[19]，有助于提升风险承担。

产业集群网络中的关系资本缺乏组织性，制度作为集体行动的基础，可以与关系资本相互支持、相互补充，发挥最佳效果[20]。首先，友好的制度环境可以有效降低竞合活动中的交易成本[16]，吸引更多主体进入电商产业园区，提高系统内竞合的频率与强度，使企业更容易从社会网络中获取所需资源以增强其风险承担。同时，优化的制度环境意味着更少的进入和退出成本，竞争与合作的互动性能有效提升。为了获得比较优势，风险承担也会有所加强。第三，制度还能保障系统内竞合活动的规范性。健全的正式规章体系能够为参与交易的个体提供有力的决策依据，从而减少滥用基于信任和承诺的社会关系的可能性[3]。竞合关系可能滋生各种机会主义、知识窃取等潜在风险，而制度规范可以改善这种潜在的负面影响[2]，提高企业风险承担。由此可见，两者在电商企业社会网络对风险承担的作用中呈现出正向互补的关系。因此，本文提出假设：

H4a：竞合关系与制度环境的交互能够增强电商企业的社会网络与风险承担之间的关系。

H4b：当竞合关系与制度环境两者均处于高水平情况时，电商企业社会网络与风险承担之间的关系最强；当竞合关系与制度环境的水平一高一低时，电商企业社会网络对风险承担的影响作用次之；当竞合关系与制度环境均处于较低水平时，电商企业的社会网络对风险承担的影响效果最小。

3. 研究设计

3.1. 样本和数据收集

本研究通过发放问卷的方式收集样本数据，样本来源于各电子商务产业园区内的电商企业。问卷设计基于文献梳理和预测试优化，通过线上线下多渠道发放：① 委托Credamo等四家知名学术合作平台；② 随机访问电子商务产业园；③ 借助高校校友会联系电商企业高管。共回收543份问卷，有效问卷389份，有效率达71.6%。

3.2. 变量测量

问卷采用李克特量表评分(1 = 非常不同意，5 = 非常同意)，借鉴了国内外研究的成熟量表并结合研究目的和国内行业的具体情况进行了适当调整。针对社会网络的测量，借鉴李晓娣等[21]和解学梅等[22]的研究，共计8个题项。企业风险承担的测量借鉴了Faccio等[23]研究，设计5个题项。竞合关系的测量借鉴Czakon等[24]、杨震宁等[3]的研究设计4个题项。制度环境的测量借鉴了Li等[25]和高山行等[26]，共设计5个题项。同时，为更好地保证研究结果的可靠性，本文从电商产业园区、电商企业和管理者个人三个层面，选择了电商产业园区类型、园区规模、企业年龄、所属行业、资产规模、管理者工作经验及职务7个控制变量。

4. 研究结果

4.1. 变量的信度与效度分析

信效度检验结果如表1所示。所有核心变量的Cronbach’s Alpha均高于0.8，说明核心变量具有良好的内部一致性。验证性因子分析结果显示，各项标准化因子载荷均大于0.6，且平均方差贡献度(AVE)均大于0.5；组合信度(CR)均大于0.8，具有较好的聚合效度。且各变量AVE的平方根均大于该变量与其他变量之间的相关系数(见表3的对角线数据)，支持后续的假设检验。

Table 1. Reliability and validity tests

表1. 信效度检验

变量	题项	因子载荷	α值	AVE	CR	KMO
社会网络	SN1	0.714	0.895	0.519	0.896	0.921
	SN2	0.683
	SN3	0.716
	SN4	0.736
	SN5	0.750
	SN6	0.725
	SN7	0.717
	SN8	0.722
竞合关系	CC1	0.736	0.814	0.529	0.818	0.807
	CC2	0.727
	CC3	0.736
	CC4	0.709
制度环境	IE1	0.805	0.903	0.652	0.903	0.871
	IE2	0.778
	IE3	0.764
	IE4	0.823
	IE5	0.862
风险承担	RT1	0.693	0.843	0.521	0.844	0.828
	RT2	0.717
	RT3	0.693
	RT4	0.769
	RT5	0.734

4.2. 共同方法偏差和相关性

本文采用Harman单因素法对共同方法偏差进行检验。结果显示第一个因子解释的变异量为36.1%，而四个因子的累计方差解释率上升到63.6%。相关性分析结果如表2所示。

Table 2. Correlation analysis

表2. 相关性分析

变量	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1社会网络	0.721
2竞合关系	0.285^**	0.727
3制度环境	0.609^**	0.235^**	0.807
4风险承担	0.428^**	0.222^**	0.371^**	0.722
5园区类型	−0.100^*	−0.061	−0.194^**	−0.132^**	N/A
6企业数量	0.140^**	0.068	0.179^**	0.059	−0.188^**	N/A
7企业年龄	0.090	0.110^*	0.013	0.047	0.175^**	−0.016	N/A
8所属行业	0.058	−0.007	0.098	−0.085	0.000	−0.056	−0.122^*	N/A
9资产规模	0.237^**	0.088	0.137^**	0.144^**	0.001	0.120^*	0.347^**	−0.148^**	N/A
10职务	0.032	−0.049	−0.067	0.067	−0.017	−0.040	0.312^**	−0.043	0.143^**	N/A
平均值	4.187	3.992	4.082	3.959	2.771	2.422	4.033	4.992	3.704	3.753
标准差	0.617	0.672	0.608	0.673	1.029	1.154	1.075	3.605	1.234	0.754

注：1) ^*、^**分别代表5%和1%的显著性水平；2) 斜对角为AVE的平方根。

4.3. 直接效应检验

分层回归法检验结果见表3。M1是涵盖了全部控制变量的回归结果，M2是加入社会网络的回归结果。M2中电商企业社会网络对风险承担的回归系数显著为正(β = 0.418, P < 0.001)。H1得到支持。

4.4. 调节效应检验

M3加入了竞合关系。电商企业社会网络(β = 0.387, P < 0.001)和竞合关系(β = 0.112, P < 0.05)与风险承担具有显著的正相关关系。M4在M3的基础上增加了竞合关系与社会网络的两因素交互项，此时模型的解释力度增加了1.6% (β = 0.168, P < 0.01)。假设H2成立。同理，M5中社会网络(β = 0.312, P < 0.001)和制度环境(β = 0.182, P < 0.01)与风险承担具有显著的正相关关系。M6中交互项和风险承担呈现正相关(β = 0.155, P < 0.05)，H3成立。

Table 3. Hierarchical regression analysis results

表3. 层次回归分析结果

变量		企业风险承担
		M1	M2	M3	M4	M5	M6
控制变量	园区类型	−0.116^*	−0.081	−0.075	−0.077	−0.059	−0.054
	企业数量	0.011	−0.030	−0.032	−0.032	−0.043	−0.046
	企业年龄	−0.002	−0.015	−0.03	−0.024	−0.018	−0.008
	所属行业	−0.055	−0.099^*	−0.098^*	−0.093^*	−0.112^*	−0.102^*
	资产规模	0.113^*	0.021	0.022	0.032	0.021	0.012
	工作经验	0.104	0.084	0.089	0.087	0.076	0.082
	职务	0.088	0.082	0.095	0.084	0.095	0.112^*
自变量	社会网络		0.418^***	0.387^***	0.501^***	0.312^***	0.432^***
调节变量	竞合关系			0.112^*	0.082
	制度环境					0.182^**	0.184^**
两因素交互项	网络 × 竞合				0.168^**
	网络 × 制度						0.155^*
模型拟合	R^2	0.053	0.212	0.225	0.239	0.232	0.241
	调整后R^2	0.036	0.196	0.207	0.219	0.214	0.221
	ΔR^2	0.053	0.159	0.012	0.016	0.020	0.009
	F值	3.051^**	12.791^***	12.122^***	11.879^***	12.704^***	11.984^***
	D-W	1.728	1.825	1.852	1.863	1.801	1.821

注：^*、^**和^***分别代表5%、1%和0.1%的显著性水平。

4.5. 联合调节效应检验

如表4所示，从M2到M7、M8和M9，R²依次增加。M7在M2的基础上加入竞合关系和制度环境两个调节变量。基于M7，M8引入了本研究的两个两因素交互项进行回归分析，模型的解释力度提升2.9%。M9在M8的基础上加入三因素交互项，结果显示三因素交互项的回归系数显著为正(β = 0.287, P < 0.01)，H4a成立。此外，从M7、M8到M9，即依次加入了两因素交互项和三因素交互项后，电商企业社会网络与风险承担的标准化回归系数逐步增长并保持显著，再次佐证了H1。

Table 4. Joint moderator analysis

表4. 联合调节检验

变量		风险承担
		M2	M7	M8	M9
控制变量	园区类型	−0.081	−0.054	−0.051	−0.041
	企业数量	−0.030	−0.044	−0.047	−0.054
	企业年龄	−0.015	−0.031	−0.021	−0.033
	所属行业	−0.099^*	−0.110^*	−0.100^*	−0.101^*
	资产规模	0.021	0.022	0.026	0.017
	工作经验	0.084	0.081	0.081	0.107^*
	职务	0.082	0.106^*	0.106^*	0.120^*
自变量	社会网络	0.418^***	0.289^***	0.446^***	0.493^***
调节变量	竞合关系		0.102^*	0.083	0.014
	制度环境		0.173^**	0.173^**	0.149^**
两因素交互项	网络 × 竞合			0.186^*	0.326^***
	网络 × 制度			0.075	0.231^*
	竞合 × 制度			−0.063	−0.087
三因素交互项	网络 × 竞合 × 制度				0.287^**
模型拟合	R^2	0.212	0.241	0.26	0.275
	调整后R^2	0.196	0.221	0.234	0.248
	ΔR^2	0.159	0.029	0.019	0.015
	F值	12.791^***	12.013^***	10.131^***	10.135^***
	D-W	1.825	1.825	1.847	1.845

注：^*、^**和^***分别代表5%、1%和0.1%的显著性水平。

4.6. 斜率对比检验

本文分别绘制了调节效果图，如图1所示，再次验证H2和H3。

为进一步检验H4b，本文绘制了图2。当制度环境和竞合关系呈现出不同组合形态时，电商企业社会网络与风险承担之间的正向关系具有一定的差异性。其中，在制度环境和竞合关系均处于低水平情况下，社会网络对风险承担的正向影响最小；而竞合关系和制度环境均处于高水平时两者的正向关系最明显，H4b成立。

Figure 1. Diagram of moderator analysis

图1. 调节效应图

Figure 2. Diagram of joint moderator analysis

图2. 联合调节效应图

5. 结论与启示

5.1. 研究结论

本文对389家不同电商产业园区内公司的问卷样本进行实证分析，从关系治理与契约治理互动视角深入探讨电商企业社会网络与风险承担之间的关系。研究结果表明：(1) 电商企业构建社会网络有助于提高风险承担；(2) 竞合关系和制度环境均能正向影响电商企业社会网络与风险承担的关系；(3) 竞合关系与制度环境的交互作用能增强电商企业社会网络与风险承担之间的关系，且当竞合关系和制度环境均处于高水平时，两者交互所产生的联合调节效应最显著。

5.2. 管理启示

本文的研究结论具有一定的管理启示。

首先，电商企业应积极构建和维护人际网络，加强系统内多主体间互动，从而增强其风险抵御能力。电商企业需突破传统供应链思维，主动嵌入产业带联盟、服务商峰会等多维商业生态网络。通过向供应商、物流服务商释放品质履约数据、创新战略图谱等可验证信任信号，构建风险共担协作机制，缓解信息不对称问题。

其次，管理者需重视企业所处电商产业园区的状况与条件。管理者应优先入驻配备电子合同存证、跨境支付结算等数字基建设施的电商园区，利用制度红利降低合作摩擦。电商企业不仅需要积极发展并加强良性竞合互动，协调并增强系统内与其他主体间的信任与社会关系；还需要重视系统内制度环境的契约规范对企业发展的直接或潜在影响。

此外，政策制定者应建立电商园区数字化成熟度评估体系，例如涵盖跨境数据流动规制、AI侵权监测响应速度等指标，引导资源配置向具备数字关务系统、区块链版权存证能力的示范园区倾斜。通过加强知识产权保护与基础设施建设、提高市场化水平，为电商发展提供良好的制度环境。