企业家社会网络和企业风险蔓延:一个动态评估和仿真方法

文摘

交互的企业家通过社交网络为企业提供一个可用的路径风险风潮。然而,这个问题如何企业家社会网络对企业风险蔓延的影响仍然非常收到有限的学者们的关注。在这项研究中,提出了一个框架来描述交互企业家和企业价值创造。可替换主体模拟的主要结果表明以下。首先,弱关系或强烈的社交网络连接密度可以提高公司的风险传染。然而,只有强大的连接可以由企业家的风险偏好。第二,弱关系提高单个公司的风险敞口,而强大的连接可能可能降低系统风险的市场。第三,弱关系对成熟企业取得商业上的成功很重要。然而,对于创业公司来说,强大的连接保持更有价值。本研究的结果不仅提供了理论支持,一些被广泛接受的经济现象,也从以前的文献提供解释相互矛盾的结果。

1。介绍

社交网络已经发挥着越来越重要的作用在塑造企业家的决策,从而影响企业战略在许多方面(1]。根据社会文化理论,一个企业家经常采用他人的态度或行为在他的社交网络2,3]。基本的想法是,企业家或高级管理功能是插入和发达的社会关系网络(4]。先前的研究在管理还强调了社交网络对企业家决策的影响(5,6]。这些研究主要集中在社会网络所产生的规范和说明,投资和风险管理策略相互连接的企业家社会网络可能会收敛(7,8]。使用类比推理,企业风险可能来自企业行为可能从一个公司到另一个通过社交网络传播的企业家。

社交网络和静企业风险的相关性已被许多学者所讨论的,包括摩天et al。9),哈特曼和草10],何鸿燊et al。11]。这种利益在一定程度上推动了交互的洞察力的企业家通过社交网络影响企业战略。大部分的文献认为,社交网络不仅提供一个非正式的保险投资公司还培育企业家的野心和欲望导致高水平的企业风险。尽管有证据表明,社交网络对企业风险有积极作用,一些关键的声音显示,较大的一个企业家的社会网络关系,更多的金融支持金融事故发生时可以访问。虽然仍有意见冲突的影响社交网络对企业风险,企业家的共识是社交网络的确扮演着重要的角色在企业风险的策略。一般来说,之前的研究提供有力支持企业家社会网络的作用在企业策略,从而影响企业的风险。然而,几乎所有这些研究认为企业静态风险和企业风险的研究过程和结果蔓延与动态视角仍然有限。

此外,事实上,企业家网络由强连接和弱纽带的混合物(12,13]。两个企业家社会网络之间的连接是否可以作为弱或强连接关系似乎取决于密度这些企业家之间的交互,包括频率、自然、和情感强度的交互。之前的研究和他们的结论后,强大的连接提供企业家关键资源和机会,通常他们的战略决策的关键,而弱关系提供企业家更多样的信息(14]。较强的连接,弱关系铺平道路更新鲜、更独特的信息虽然冗余信息经常丰富关系较弱(15]。来自这些作品在强关系和弱关系的功能,我们合理的期望,强连接企业风险蔓延的影响可能非常不同于它的弱关系。

在这项研究中,使用一种新颖的数学框架,需要系统性的角度动态地描述企业家通过社交网络的互动和企业风险的过程。这个框架包括来自文献的关键因素,如强关系和弱关系,战略决策的过程,通过网络和金融支持,并提供一个可扩展的结构来帮助我们理解企业家社会网络对企业风险的影响蔓延。我们回顾文献表明,我们是最早研究社交网络的影响这样的框架。根据框架,多个进行数值模拟。模拟的结果显示几个显著的结果。首先,企业家的社会网络包括强关系和弱关系可以作为企业风险的一个重要路径似乎风潮。此外,风险偏好的企业家积极温和派这个函数的强连接但不敏感的弱关系。第二,企业风险的作用强关系和弱关系是不同的。弱关系的企业家领导公司显示相对高水平的风险敞口,而强大的连接可以帮助减少整个市场的系统风险。第三,弱关系可能可能激励企业家意愿采取更多的风险投资策略。 And finally, weak ties are crucial factors of business success for mature corporations, while strong connections are more valuable to maintain for startups.

本研究有助于用三种方法来以前的文献。首先,它增加了新兴文学对社会网络的影响企业或企业家的决策策略。与之前的研究中,我们使用一个动态的角度研究社会网络的影响董事会的企业风险传染问题,包括流程和企业风险的后果风潮。第二,本研究中使用的模拟方法提供了一种替代方法验证先前的研究。结果来源于我们的模拟也补之前的文献,可以发现,在某种程度上,解释一些研究的相互矛盾的结论。此外,我们揭示社交网络维护和实现他们的商业成功企业家的战略决策。最后,在这项研究中提出的框架可以很容易地扩展到古典经济现象的解释一些关于企业家社会网络的影响。

剩下的纸是组织如下。部分2是回顾文献有关社交网络的企业家和企业风险传染。在第三节介绍主要的符号和假设和解释的数学框架的建设投资和市场演变的描述企业家行为。模拟和结果分析报告第四节。在第五节,我们的框架扩展到包括更现实的因素考虑。最后,这些研究的结论和讨论部分6。

2。文献综述

在本节中,我们与我们的研究相关文献两个方面:社交网络的企业家和企业风险传染。

2.1。社交网络的企业家

社交网络的概念不同,但收敛,社会资本的概念,因为社会资本总是创建、维护和访问通过社交网络(9]。虽然广义社交网络的定义是不同的根据上下文的学者定义在文献[16),在大多数管理文献,企业家社会网络被定义为一组相关的企业家通过一系列的社会关系,如亲属关系,友谊,和一个特定的类型的合作伙伴17]。先前的研究强调了社会资本影响管理或企业家社会网络的决策。他们认为,企业决策是由企业家或经理而不是公司自己(18]。因此,社交网络联系企业家可能会影响公司采用的策略。例如,Postelnicu和爱马仕19)发现的成功很大一部分企业和金融机构之间的贷款取决于来自社交网络相互交互和信息,特别是对于那些小额信贷机构。哈桑et al。20.)确定,社交网络的密度在美国是与企业创新呈正相关。此外,使用一个全面的样本大约15425越野观察了4年(21]表明,社交网络的政治倾向显著影响企业家的决策,从而影响企业战略。此外,其他学者也记录了社交网络对企业家的决策过程的作用[22- - - - - -26)和企业策略,如金融政策(27)、企业价值创造(28,29日),市场竞争(30.,31日),高管薪酬32),和资本结构33]。根据先前的研究调查,可以得出这样的结论:社交网络影响企业家的决策,因此在许多方面影响企业战略。

在企业风险的角度来看,许多先前的研究证明,企业家的社会网络可能可能诱发企业所面临的不确定性和变化的风险(9]。大多数学者认为,社交网络本质上提供企业家一个非正式的保险,可以极大地激励他们采取更激进的和风险投资策略19,34,35]。黄铜和Burkhardt [36,37和海等。38)实证检验了公司总部的行为,认为企业家的感知能力是增强与提高他们的社交网络和根植性随后推动企业家在他们的投资上冒更大风险。此外,类似的结果由Hirshleifer和Thakor[结论39)和施耐德(40从代理理论)。此外,先前的研究在企业融资还讨论了温和的因素,社会网络对企业风险的影响。以及(41和妞妞和陈42讨论了公司治理的缓和效果。他们表明,合理的公司治理结构会导致一个更合适的企业风险使用越野和区域数据,分别。阿赛莫格卢和Zilibotti [43)和Javakhadze et al。44]证明了社交网络的积极关系和企业风险可以削弱地区发达的金融市场。这是由于在这些领域有效的风险分担机制。此外,主持由外部制度环境影响,如投资者保护和文化传统,也被一些文献[45- - - - - -47]。然而一些学者提供冲突的结论社交网络对企业风险的影响。他们认为,社交网络带来的社会规范引导企业家行为更加谨慎和减少机会主义行为的倾向48,49]。一般来说,跨多个学科的丰富的文学记录了社交网络对企业风险的影响。然而,几乎所有这些研究认为企业静态风险。企业风险蔓延的过程和后果的研究仍处于初步阶段。

2.2。企业风险蔓延

企业风险蔓延的研究是一个特定的上下文,选矿学术工作稳步增长的金融风潮自1990年代以来,特别是2008年次贷危机之后(50]。企业风险蔓延的早期作品试图澄清公司风险的概念。例如,卢卡斯(51)定义的企业违约风险蔓延之间的关系与另一个公司。此外,Gersbach和Lipponer [52)考虑企业风险蔓延相关企业之间的资产价值的波动。之前的一些研究集中考试之间的传染风险公司。戴维斯和罗(53)提出了一个数学模型来研究企业风险是否会影响其附属公司。陈等人。54]年后)和Yu [55]显示特定类型的风险蔓延在公司根据简化型模型。使用银行贷款发放数据,Cai et al。56)还提供了企业风险蔓延在银行公司网络的经验证据。包括一个丰富的文学研究的另一个流管理科学记录方法的企业风险传染。周(57)使用企业之间的结构模型来描述风险蔓延,而et al。(58)使用了简化型模型来研究企业风险风潮。向量自回归(VAR)模型和主成分分析(PCA)是用金和旧金山59和康和尹,60),分别通过资本市场来衡量风险传染。相关系数和介体功能是两种受欢迎的方法引入了许多学者到衡量风险蔓延(61年- - - - - -63年]。此外,在这些方法的基础上,大量的改进,使测量更准确(64年,65年]。最近的方法来衡量风险传染包括事件研究[66年[],马尔可夫方法67年],co-kurtosis模型[68年),和大数据分析69年]。

此外,基于上述研究方法,企业风险危机背后的机制是被学者广泛研究。Giesecke和韦伯(70年)建模的信贷损失与公司投资组合的金融头寸简约主题直接风险蔓延过程,表明企业风险传染与当地企业与业务伙伴的相互作用。这个结果由Jorion经验证实,张(71年)通过人工收集信息的破产发生在1999年到2005年。隋和李72年)认为,担保企业风险的关系是行列式风潮在大多数情况下,当Chakrabarty和张(73年)强调了市场结构对风险的影响风潮。除此之外,其他因素包括收入结构(74年),公司网络的拓扑结构75年),和工业环境(76年)被证明是在公司扮演着重要角色的风险传染。因此,先前的研究,他们的研究结果贡献很多企业风险的各个方面风潮。然而,社交网络之间的关系和企业风险蔓延至今仍然受到学者们的有限的关注。

3所示。建模描述

考虑到交互的企业家和企业价值创造的过程中,提出了一个框架来描述社交网络如何影响企业家的决策,因此对企业风险传染。

3.1。模型符号

在这项研究中使用的主要变量是列在表中1。

根据表1,和代表公司的数量(一个公司对应一个企业家)和风险项目在市场上。存在以下关系: , , ,和 , ,和 。在表的统计变量1描述应该捕获的信息过程的模拟。

3.2。模型的假设

假设1。(A1)。市场是由各种风险项目和企业。每个公司都是由一个特定的控制和运营的企业家,和所有企业家形成企业家的社会网络。
企业家决策对于企业投资、融资和策略通常是受到人们挂在他们的社交网络的影响,尤其是那些成功的企业家有密切的关系。此外,根据先前的研究属于社会资本(15,77年),《社交网络》影响企业家决策可以进一步总结了两种类型的不同路径的影响。一个叫做弱连接社交网络,社交网络和其他强连接。捕捉这种性质,我们假设对应的公司企业家在市场上。此外,企业家的社会网络被描述为一个双层网络。具体地说,我们认为企业家顶点,在坐标平面最初随机分布。此外,对于每一个顶点,( )边缘然后连接与其他顶点生成在每一个时期 ,导致一个“小世界”网络78年]。和是函数的和 ,分别在哪里(措施效果由企业家保持他的弱关系(强烈的联系)的社交网络 。功能和测量弱关系紧密的社交网络和强大的连接社交网络在每一个时期 ,分别。
此外,我们风险项目的随机分布的企业分布在坐标平面上。为了描述企业投资于这些过程的风险项目,我们为每一对定义距离公司和风险项目 。这个距离的措施成本风险项目的访问信息为公司 。例如,不平等 表示,公司更熟悉风险项目吗相比之下,风险项目 。这可能由于区域优势,战略选择,或工业集聚。为一个特定的公司,风险项目那些距离遥远甚至不会被他在考虑投资。
图1说明了企业家的社会网络和公司之间的关系和风险的项目。

假设2。(A2)。公司为股东创造价值通过投资市场的风险项目。此外,投资过程是受弱关系的社交网络和社交网络联系紧密的企业家通过不同的路径。
不失一般性,一个特定的风险项目的回报率 是一个私人信息,应该受到一个正态分布 。根据杨et al。79年),我们表示风险项目的实现返回在期作为和公司的投资策略作为一个二进制 ,在哪里 代表比例的现金投资于风险项目公司的代表风险项目的数量投资在期 。假设投资的公司在期同样是为风险投资项目 ,每一个项目 可以获得 ,首都被公司在哪里年底的时期表示为和在集合的元素数量的措施 。如果无风险利率 ,无风险回报公司可以获得的 在期 。因此,投资策略 也说明了企业的风险态度。那些相对较大可以被看作是更大的风险偏好。
在以前的文献[13,80年,81年),每一个企业家的社会网络由强连接和弱纽带的混合物。此外,强连接和弱纽带可能影响企业家的战略决策中扮演不同的角色。花费更多的时间、精力和金钱来维持强劲的连接通过企业家可以获得的投资机会和关键支持困难的情况。而另一方面,保持弱联系可能只取决于罕见的互动和非情感性的情感强度。然而,正如许多学者认为(82年),弱关系不是可有可无的。它提供了企业家与风险有关的信息项目,有时可以在商业上的成功起了决定性的作用。为了捕捉这些性质的弱关系,强连接,风险项目投资的企业的集合通过三个步骤应该是生成的。首先,所有的风险项目的公司在期构成的选择集,可以考虑投资的公司。表示风险的项目可以直接访问公司在期作为 和的企业家与企业家连接在期在弱关系网络和强烈的联系网络和 ,分别替代的风险项目公司在期可以表示如下: 根据方程(1), ,公司的投资机会在期由两个部分组成。一个是直接联系的企业家风险项目自己和其他来自强大的企业家的社会网络的连接 。因此,强连接的决定性影响企业家的投资,提供coinvestment机会,描述由方程(1)。
企业家然后他将决定哪些风险项目投资周期从他的潜在机会。在这个决策过程中,企业家的个人经验和弱关系网络可能扮演相当重要的角色。我们表示 。它包括风险项目投资的公司在周期的开始 ,和他们意识到回报低于无风险利率年底的时期 。使用 代表了企业家的知识积累他的投资生涯中,也可以测量作为一个“负列表”之前,企业家的投资。与众多文献的结论一致(83年,84年共享信息),我们认为,通过弱关系是最重要的因素,弱关系的社交网络影响企业家的投资决策。结合潜在的投资机会,合资企业项目投资的公司在期可以表示如下: 方程(2)描述弱关系网络如何影响企业家的投资通过信息共享。企业家占领了密集的位置在弱关系的社交网络可以得到更多的信息关于投资项目,因此投资更精确和有效的。值得注意的是,选择基于信息的风险项目从企业家本人或他的弱关系网络并不是一个最优决策以来实现返回一个特定的风险项目的随机分布。不过,这一决定模型是一个动态优化的过程,增加的投资经验。从理论上讲,这种投资决策模型可以帮助企业家不断改进他的投资业绩。

假设3。(A3)。企业家维持社交网络来最大化他们的预期投资回报。
根据A1和A2,社交网络包括强连接和弱纽带可以提供企业家新的投资机会或帮助企业家与风险项目风险识别。然而,它也为企业家来维持他们的社会网络成本。在Lv et al。85年和徐et al。86年],柯布-道格拉斯函数[87年)提出了描述企业家成本维持他们的社会网络。 在哪里 企业家的努力吗维持他们的弱关系,或强连接网络,和参数 捕捉这一事实强连接网络维护成本而弱关系网络。
因此,公司的预期投资回报在期表示如下: 在哪里的密度函数是投资回报的风险项目吗 。
根据方程(4),在每个周期的开始 ,企业家可以计算出的最优决策问题(5通过数值方法)。 然而,这种最优决策以来企业家永远无法实现每个风险项目私人信息的分布。事实上,企业家决定哪些风险项目投资的潜在投资机会,只有依靠自己的经验或历史信息。从这个意义上说,他们只能达到次优决策,和他们面临的问题在每个周期的开始可以表示如下: 在哪里 表现为以下方程: 从企业家的最优问题,次优问题,即。方程(5)和(6),分别,企业家的决策偏差在每个时期可以获得。 此外,资本的动态过程为一个特定的公司可以被描述为如下方程:

假设4。(A4)。企业风险来源于投资失败。此外,企业家的强大的关系网络,在某种程度上,帮助传播公司风险。
利用庞和王88年和公园89年),我们假设金融公司的事故发生当且仅当他的资本投资小于零,也就是说, 。进一步强连接社交网络的企业家应该是发挥作用的风险蔓延后,主流社会资本文献的结论90年,91年]。具体地说,当金融公司的事故发生在期 ,企业家与企业家强烈与时期可以帮助公司的概率如果自己的资本在当期投资损失的不仅仅是公司在最后时期,即。,the set of entrepreneurs who may choose to help corporation当金融事故发生可以表示如下: 此外,我们假设企业家决定帮助公司基金公司同样的,也就是说。,公司会资助 企业家在的概率当他们遇到金融事故。金融危机情况下的公司 ,我们表示总额由企业家在强烈的联系的社会网络 。为公司在金融危机,一旦所有的企业家与他在强烈的联系的社交网络连接无法为他提供资金,也就是说, 或由这些企业家资助总额不能弥补赤字的他,也就是说, ,公司会去破产和接管在接下来的时期。
一般来说,A1 A4上方形成理论框架描述了企业投资、企业家的交互的动态过程,和公司风险的产生和发展。在每一个时期,一个特定的企业家首先面临着另一种设置包括风险项目,被认为是他投资的。此外,企业家就决定选择把公司的风险项目将投资于根据自己的历史投资经验和他的弱关系的社会网络所提供的信息。年底这段时间,所有的企业家的投资回报率将会意识到,从而改变企业价值的企业家。
为了分析影响企业家的社会网络对企业风险蔓延,我们也重申或设置其他变量为了方便的缘故。对于每一个公司 ,首先,我们使用中心的程度,它是由菲利普·f·Bonacich提出92年),随后在各领域的广泛应用的研究[61年,93年)来衡量企业的根植性在他的社交网络。具体来说,表示 公司的中心度在他的社交网络,根植性的公司在他的社交网络在时间间隔 可以表示成如下: 第一个上标和分别代表弱关系和强烈的联系。
其次,不同之前的研究(94年- - - - - -96年),我们使用存活率时间间隔期间的企业 衡量市场的系统风险和预期损失的可能性衡量企业个体的风险在时间间隔 。根据A2和A3,可以表示如下: 在哪里 和 。
最后,我们衡量企业风险蔓延的溢出效应在社交网络金融事故借鉴大量文献[97年- - - - - -99年]。表示作为公司的时期时间间隔期间首先遭受金融事故 ,社交网络的溢出效应的公司在时间间隔 可以表示成 由以下方程: 第一个上标和分别代表弱关系和强烈的联系。

4所示。模拟和分析

据A1 A4第三节,模拟的过程如图所示2。为了模拟市场动态交互数值,我们使用自由软件称为NetLogo5.1.0,它有效地处理各种异构问题在经济与管理79年,One hundred.]。初始化系统配置,我们分配参数的初始值和随机生成“小世界”网络,包括弱关系,强连接社交网络企业家。

为了符合现实,我们设置以上参数的初始值模拟是基于三个具体原因。首先,收集的数据从Crunchbase实际上是用来确定之间的比例风险项目和它的投资者的数量。具体来说,我们追踪100年1月1日之间的主要投资者的投资,2015年和2020年1月1日,并计算这些投资者投资的风险项目的平均数量每年估计价值的比率 。第二,影响半径的值参数,企业家成本函数,和企业风险策略是固定根据以往文献[5,85年,96年,101年]。最后,我们需要确保有足够的代理商代理风险项目和企业家市场演化的模拟来描述特征。值得注意的是,我们还修复价值的比率 在更广泛的范围内,也就是说, ,的价值在和的值和在的范围测试我们的鲁棒性的结论。本研究的主要结果依然不变。

此外,后Katriel [102年),初始资本拥有公司应该有一个指数分布,也就是说, 。如果我们表示的速率参数作为 ,我们有概率密度函数显示为方程(15)。此外,为了捕捉不同风险特征的风险项目,我们假设和服从均匀分布 和 ,杨分别基于et al。79年]。 在哪里 , , , ,和 。

最后,为简化配置,无风险利率应该是 ,和功能 表示为(16没有普遍性。 在哪里和分别为3和2。

边际价值递减的企业家的努力维持他们的社会网络和强连接和弱关系网络之间的差异被函数在(16)。此外,我们初始化和分别为6和15。

4.1。公司的风险传染的过程

企业家的社会网络所扮演的角色在企业风险传染是复杂的。一方面,企业家的社会网络鼓励类似的投资策略,这可能会加快公司的风险传染,导致增加的系统性风险的市场。此外,另一方面,企业家社会网络提供更多的信息,促进个人的经验分享,从而改善公司的投资业绩101年,103年,104年]。在这项研究中,我们的框架了社交网络的这两个方面的特点,描述了异构企业家通过社交网络之间的交互。

为了研究社交网络的影响力对企业风险蔓延,我们正常化成 ,在哪里 和 计算每个时间间隔期间公司规范化的溢出效应 并进一步表示 作为整体的代理风险蔓延的社交网络,显示如下:

很明显,整个风险蔓延的社交网络是一个加权和每个公司的溢出效应从方程(17)。考虑动态变化过程的整体风险蔓延的社交网络图3(一个)说明改变的整个风险蔓延模拟的迭代。根据这个散点图,它显示了金融事故首先发生在强烈的联系的社会网络。第一金融事故90年弱关系的社交网络延迟近似迭代相比,社交网络在强烈的联系(大约在121年和211年迭代强连接和弱关系的社交网络,分别)。除此之外,公司的风险传染的过程是非线性的,和企业风险蔓延的波动随着时间的推移逐渐下降,无论强连接和弱关系社交网络。最后,在平衡,企业风险传染强连接和弱关系的社交网络收敛在大约0.62和0.39,分别。

以来整个风险感染性强连接和弱关系的社交网络都是迭代收敛后约700,如图3(一个),我们计算标准化的溢出效应和嵌入在社会网络对于每一个企业在时间间隔 。获得稳定的统计数据,每个变量的模拟是指在模拟100倍。拟合曲线如图3 (b)描述公司的风险蔓延之间的关系和社会网络嵌入性的企业家。根据图3 (b),要么强连接社交网络或弱关系的社交网络可以积极影响企业风险传染。然而,值得注意的是,强大的连接网络的拟合曲线是凸,而弱关系网络是凹的。这意味着弱联系的企业家对企业风险蔓延的影响趋于收敛。此外,另一方面,企业家的强连接可能会导致企业风险的同步性。一般来说,从风险传染过程的角度,强关系和弱关系可以显著提高企业风险传染。此外,与弱关系相比,企业风险传染更敏感的强有力的联系。这个结果符合布莱恩·m·帕森斯(105年]。

4.2。企业风险蔓延的后果

根据之前的研究[106年- - - - - -108年),许多学者认为,非正式的社交网络往往提供的保险品种的野心和欲望的企业家导致剧烈扩张和低水平的现金持有量,最终导致企业风险的增加。然而,一些其他学者提供了冲突证据(109年- - - - - -112年]。似乎他们已经表明,企业家的社会网络作为一个隐含的信贷担保公司。这些企业家占领了密集的位置和深深植根于社交网络发现更有可能进入行列式市场资源和财政支持,从而使企业降低风险。在这项研究中,我们认为社交网络对企业风险蔓延的后果两个方面。首先,我们专注于个人的社交网络如何影响风险企业。然后,对系统性风险的影响整个市场的调查。

如果我们使用的可能性的预期损失来衡量个体公司的风险敞口的假设3.2节,图4(一)显示社交网络如何影响企业的风险敞口。在图4(一)横坐标是社会网络嵌入性 ,纵坐标是由预期的可能性的风险损失 。设置时间间隔 ,曲线在图4(一)说明企业风险敞口变化与企业家的社会网络。符合主流研究结论与社交网络和企业风险(113年,114年),企业家是启发采取激进的资本配置的弱关系,然后导致风险高的企业。dash曲线在图4(一)描述了单调的公司风险敞口和弱关系嵌入性之间的关系。然而,这种单调的关系不再适用于强烈的联系网络。固体几乎倒u型曲线在图4(一)显示一个极端风险时可以达到强连接嵌入值大约在射程之内 。这个结果可能引起的平衡三个强大的连接带来的影响。第一个效果强连接的优化效果,帮助企业家获得风险项目的高质量的风险项目,可以显著减少公司的风险敞口。第二个是企业家激励效果强烈的联系。这种效应来源于自信带来的预期收益社交网络和社交网络会导致过度投资和风险增加。另外,最后一个是风险分担的影响强烈的联系。深深根植性强的连接可能会带来事故时遭受金融企业家更多的金融支持。这个非正式的保险也可以有助于减少公司的风险敞口。为一个特定的企业家社会资本有限,激励效应是企业家决策背后的主要驱动力。因此,企业风险增加的连接。然而,对于企业家深深植根于强连接,非正式保险成为强大的行列式连接,从而降低企业的风险。 The conclusions derived from Figure4(一)不仅提供替代以前的研究的证据,同时,在某种程度上,学者的解释冲突的结果。

此外,我们认为社交网络如何影响整个市场的系统性风险。表示作为社交网络的加权和企业的根植性,表现为(18),社交网络的紧缩措施的整个市场。此外,分别标代表强连接和弱纽带。 在哪里 和 。

如果我们衡量整个市场的系统风险与存活率所3.2节,图4 (b)描述了社交网络如何影响市场的系统风险。根据固体曲线在图4 (b),它清楚地表明,强劲的连接可以帮助提高市场的系统风险的抵御能力。然而,对于弱关系,dash曲线,如图所示4 (b)对系统风险波动的影响和模糊。这种现象背后的原因可能是由不均匀引起的品质通过弱关系网络传播的信息。一般来说,从风险的角度蔓延的后果,弱关系网络企业家显示相对更高层次的风险,和强大的关系网络可以帮助减少整个市场的系统风险。

4.3。风险偏好和企业风险传染

由于众多文献认为,风险偏好风险传染是敏感或决策者的风险态度98年,115年,116年),我们考虑风险偏好和风险态度温和派的企业家社会网络对企业的影响风险传染。根据我们的讨论4.1节,我们得出这样的结论:强关系和弱关系可以显著提高企业风险传染。然而,这个结果是建立在假设所有的企业家在市场上具有相同的风险偏好和风险的态度,也就是说, 。为了验证的影响企业家的风险偏好,我们随机选择200000名企业家形成一个群体,代表企业家高(或低)风险偏好,表示 。很明显,存在以下关系: , ,和 。然后,每组的企业家 , ,和 ,风险偏好的参数是初始化 , ,和 ,分别。与前面一致,设置时间间隔 。这个数字5说明了企业家的风险偏好温和派社交网络对企业风险蔓延的影响。

数据5(一个)和5 (b)企业家的角色的风险偏好强关系和弱关系的社交网络的影响,分别。一般来说,结论来自图5首先验证的结果4.1节然后描述企业家积极温和的风险偏好影响企业风险蔓延的强连接但不敏感的影响弱关系。

5。模型扩展

在第三节和第四节,提出了一个框架来描述异构企业微观的行为。因此,社交网络的重要特征的影响在公司蔓延风险可以被模拟。然而,这个框架有两个明显的局限性。限制是一个外生假定企业的风险管理战略,和其他限制是均匀的假设企业规模。在本节中,该框架贯穿放松这两个假设,和一个新的动态平衡被reconducting模拟讨论。

5.1。内源性风险管理战略

外生假定的风险管理策略主要体现在A2。在这样的假设,我们假设现金投资于风险项目的比例是一个固定值为所有企业,也就是说, 。即使我们讨论缓和的影响企业家的风险偏好,我们只是固定三个不同值的企业家具有不同风险偏好的简化和保护从内生风险管理策略不同的公司。然而,企业的风险管理战略可以现实中似乎是一个动态的过程。公司可以动态调整风险管理策略来提高他们的投资业绩。因此,我们放松的外生假定风险管理战略,使风险管理战略决定企业内生在每个时间段。不同于优化问题(6),在这种情况下最优问题的企业家可以是re-represented如下: 在哪里风险管理战略措施,由公司决定在时间内 。

此外,我们开始模拟初始化的风险管理策略作为一个随机变量服从均匀分布不失一般性。与前面一致,为了获得稳定和收敛的结论,仿真设置的迭代 ,和我们在模拟的统计变量的平均值100次模拟。在每个时期在时间间隔 ,我们首先确定企业家与一个固定的中心度 。然后,一年期滞后值在整个时间间隔 相应的风险管理策略的企业,企业家定位在中心的固定程度是计算 使用以下方程: 在哪里 , 初始化400年初清除不收敛时间和 分别代表强连接和弱纽带。

配对学位中心的时期和你们延迟平均值计算周期的风险管理策略 在时间间隔 ,图6(一)表明社交网络影响企业的风险管理策略。在图6(一),横坐标代表中心的程度 ,和相对应的纵坐标代表的意思是公司风险管理策略的价值。从这个图中,我们确定不牢靠的关系可以激励企业家打算采取更多的风险策略。这是由于弱关系在企业投资过程中所扮演的角色,相当于一种下行风险控制策略。然而,对于强连接,事情变得更加复杂。坚实的波动曲线在图6(一)捕捉动态变化过程的风险管理策略。为企业家,这表明访问风险项目的扩张带来了强有力的联系,企业家可能不断调整他们的风险管理策略来优化他们的投资业绩。

5.2。异构企业规模

有许多研究尤其是区域的企业生命周期管理(ELM)往往认为社交网络对公司非常不同的角色在不同阶段(117年- - - - - -119年]。然而,这种差异的企业不是被上面的框架建议。在本节中,我们考虑在不同阶段来描述企业的企业规模从两个方面。首先,与初创企业相比,成熟的企业拥有更多的资本,可以用于投资。此外,还有更多的风险项目访问比中小企业为成熟的公司。为了抓住这些特点,所有的企业在市场中都首先分为三类:建立公司,中间公司,根据他们的初始资本和初创公司 。为每一个特定的公司 ,如果最初的资本 系统配置之后,它似乎是一个启动;如果最初的资本 系统配置之后,它似乎是一个中间公司;如果最初的资本 系统配置之后,它似乎是一个成熟的企业。然后我们让风险项目初始化的影响半径在这三个不同类别的企业。具体来说,我们初始化2、5、7对于创业公司来说,中间公司,分别和成熟的公司。

表2报告一般创业指数,中间公司,成熟的企业。根据表2首先我们发现这三种类型的企业的数量构成市场的金字塔结构,这是非常符合现实。其次,表2说明成熟的企业具有更大的资本,可以获得更多的资源带来的强关系和弱关系平均而创业。这反映了巨大的资源积累的企业帝国。此外,创业公司相反,成熟的企业运作更稳定。他们不仅可以获得高质量的风险项目,但也遭受了金融事故时获得更多资金支持。这就解释了为什么成熟企业的存活率在平衡远高于它的创业公司。

进一步,为每种类型的公司,我们调查社交网络和企业成功的关系。根据表2,我们会进行800次迭代模拟得到稳定的结果。图6 (b)说明了社会网络对企业成功的影响。在图6 (b),海军曲线描述为成熟企业社会网络的影响,而栗色曲线描述社交网络对创业的影响。根据这个图,弱关系可以显著减少企业成熟企业的风险。然而,强大的连接为成熟公司的贡献是非线性的。这一现象背后的原因是疲软带来的下行风险控制关系更重要的是为成熟公司自替代风险项目成熟的企业就足够了。然而,对于创业公司来说,几乎是相反的结论。我们的模拟表明,强大的连接是初创公司来管理他们的公司更有价值的风险。此外,与我们的期望不一致,甚至诱发联系紧密的创业风险的上升趋势。这一结论预测,少数强大的连接为初创公司的商业成功发挥决定性的作用。此外,没有必要对于创业公司来说成本保持广泛的弱关系。一般来说,我们扩展仿真说明弱关系对成熟企业的商业上的成功很重要。 However, for startups, the strong connections are more valuable to maintain. These conclusions can be seemed as a support for results founded by Dahl and Sorenson [120年]。

6。结论和讨论

企业家的社会网络为企业提供一个可供选择的可能路径风险风潮。之前的大部分研究企业风险蔓延的因素记录几个金融因素影响企业战略。此外,有限文献讨论了非金融因素的影响,如社会网络,只有似乎企业风险作为一个固定静态和动态不考虑企业风险蔓延的结果和过程。在这项研究中,我们提出一个框架,包含互动社交网络结构包括强关系和弱关系,企业家的决策过程,为企业和各种投资机会或风险项目平均来描述交互的企业家通过他们的社交网络。这个系统框架不仅考虑异质性的企业家,企业,和风险项目也抓住了企业家的重要特征的交互,如信息共享和coinvestment。

我们的框架的数值模拟显示几个引人注目的发现。首先,从风险传染过程的角度,强连接和弱关系的社交网络可以提高公司的风险传染的密度。此外,而弱关系,企业风险传染更敏感的强有力的联系。第二,从风险的角度蔓延的后果,强关系和弱关系的社交网络中扮演不同的角色的风险影响个体企业和市场的系统风险。弱关系可以显著提高风险的个体企业,虽然强大的连接可能降低整个市场的系统风险。此外,企业家风险偏好的缓和效果或态度部分验证。强大的连接可以积极的影响由风险企业家的态度。然而,它的弱关系不敏感。最后,我们扩展我们的框架在两个特定的情况下,让它更为现实。在第一个情况下,我们做企业内生风险策略和假设企业家可以动态地调整自己的策略来优化他们的投资业绩风险。 The extended framework indicates that the larger an entrepreneur’s weak ties of relation, more riskier strategies adopted by entrepreneurs. In second circumstance, we distinguish between mature corporations and startups. The simulation analysis for this extended framework shows that weak ties of entrepreneurs are more important for mature corporations to achieve business success compared with strong connections. On contrary, for startups, strong connections are more valuable for their entrepreneurs to maintain.

我们的研究结果使社会资本文献重要的理论贡献。本研究首先解决社交网络对企业的影响从复杂系统的角度来看风险。而采取的方法在其他的研究中,我们提出了更全面、系统仿真方法,可以用来解释宏观或微观社会网络的影响。除了可替换主体模拟的便利,这个框架的影响不仅限于分析社交网络的结构和特定的企业家或企业的最优策略,很容易扩展到各种复杂的情况。数值模拟的主要结果也导致以前的文献。首先,我们的仿真结果与分析相一致的布莱恩·m·帕森斯(105年)认为,风险传染更敏感的强关系与弱关系和经验证据来自达尔和索伦森(120年],弱关系对成熟企业实现商业成功很重要,但对于创业公司来说,强大的连接更行列式的发展。然后,我们的结果不仅理论上支持一些被广泛接受的经济现象,同时,在某种程度上,提供另一种解释相互矛盾的结论来自于之前的研究有关企业家的社会网络是否增加或减少公司的风险。最后,企业家的风险态度的缓和效果和不同影响的强连接和弱关系从企业生命周期的角度来看,这是在之前的文献讨论,分析了在我们的研究中。

本研究的发现也为企业提供有用的实际意义和管理的见解。首先,歧视的信息来源于弱联系的企业家对企业至关重要,因为冗余和不准确的信息从弱关系可能导致风险投资策略,从而增加企业风险传染和个别公司的风险敞口。然后,企业应当警惕不确定带来的风险项目,企业家的强有力的联系,特别是当他们的企业家是风险偏好。第三,因为社交网络在企业生命周期中扮演着截然不同的角色,鼓励企业家动态地调整他们的社会资本投资来实现商业成功。最后,我们表明,企业家应该优化组合的强关系和弱关系。一个适当的社会网络结构不仅降低企业风险传染,接触也提高企业投资的性能。对于监管当局,我们认为它可以显著减少系统风险的市场鼓励coinvestment模型,提高信息透明度。因为强有力的连接之间的非线性关系和风险的个人企业和重要作用强烈的连接对于创业公司来说,我们确定一个新的合作伙伴协助模型从定点扶贫复制模型从中国政府可能帮助中小企业成长和更好的插入到更大的市场。此外,对于金融机构、企业家强连接的非正式的保险是根据我们的研究结果验证通过分享效果。然而,我们提醒,这种非正式的保险可以削弱由于激励效果,特别是当企业家是过于自信。

这项研究的一个限制是,我们假设企业家决策时是完全理性的。在现实中,企业家处理信息的能力是有限的。因此,尽管我们完美的理性假设简化框架,它也会影响我们的一些结论。此外,尽管我们的研究认为强关系和弱关系的不同的功能和成本,我们省略了相互转换这两种类型的社交网络。转换过程添加到我们的框架可以产生更可靠的和有趣的结论。最后,尽管大多数参数的模拟来自以前的文献,在这项研究中提出的框架仍然需要验证的实证证据。此外,更多的经验检验,这个框架将在未来进行研究。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(格兰特号码:71701166),中国四川省社会科学规划项目(批准号:SC19B004)和中央大学基本科研业务费用特别基金(批准号:JBK2004006)。

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