党的二十大报告提出“全面推进乡村振兴”“加快建设农业强国”“基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”等战略部署^[1]，对新时代新征程的“三农”工作作出了总体部署。农业企业在推进乡村振兴、建设农业强国中扮演着重要角色，其自身的创新发展对于实现农业现代化亦具有重要意义。企业均有“做大做强”的战略动机，前者表现为跨行业跨区域的扩张，后者表现为创新投入，农业企业亦是如此。

由于农业企业对于原材料的依赖程度较高^[2]，许多农业企业倾向于向与本地存在差异化要素禀赋的区域进行扩张，通过灵活引导资本、技术、人才等生产要素跨区域流动，实现要素成本的切实降低、过剩要素的有效盘活和农业资源的高质整合；同时农业生产所需自然资源常常无法得到长远保障，因此，打破地域限制进行跨区域扩张似乎成为农业企业可持续发展的必然外生手段。另一方面，农业在初级农产品生产中的竞争力十分有限^[3]，为摆脱这一行业弊端，许多农业企业选择通过加大创新投入打造具有更高附加值的优质农产品，培育新的经济效益增长点，缓解企业自身沉重的转型压力。因此，增加创新投入似乎成为农业企业实现内部产品迭代优化、发展路径转型深化的必然内生手段。

受本地生态资源的有限性影响，部分农业企业扩张行为的动因来自优化产业链而非内生瓶颈，而农业企业的创新投入则也有可能是一种被动性行为，源于跨区域扩张引致的原材料或市场需求结构变化。上述情况一方面会造成农业企业的内生资源能力无法有效匹配跨区域扩张的资源需求，另一方面农业企业的创新投入亦有可能消耗有限的内部资源从而影响跨区域扩张。而上述情况必然会对企业绩效产生影响。

创新投入和跨区域扩张行为涵盖了产品服务的链接和资本关系的互动，均会造成农业企业所处企业网络的位置变动，使企业能够接触到的内嵌于网络中的外部资源和信息发生变化。这些外部要素的流动和变化必然会影响企业内部的经营效率。同时，网络嵌入性也造就了农业企业发展的网络同群效应，即企业会自发学习网络中战略先行者的决策范式^[4]。因此，学习能力优异的农业企业实施内生创新和外延扩张战略的成效必然呈现差异，两者对企业绩效的影响亦将随企业学习能力的提升发生转变。

一方面，创新投入是牵动农业企业绩效的关键战略支点^[5]，优化农业企业的创新投入布局并提升其绩效具有深远意义。另一方面，农业企业生产活动的地域性特征^[6]深刻影响着其资源配置逻辑，进而强化了跨区域扩张战略在企业经营版图中的重要地位^[7]。因此，创新投入和跨区域扩张作为农业企业的重要手段，共同塑造着其绩效表现。由于前者伴随着大量的资源投入^[8]，后者对于资源的可得性也有着较高要求^[9]，两者的资源匹配机制仍是黑箱，其对于农业企业绩效的影响犹未可知。两者是会通过内生与外延的融合和互补，取得技术，拓展市场，建立声望，提升绩效；还是会因内外战略失衡、市场风险应对不足而难以协同，从而对企业绩效造成负面影响？这些均需作全面探讨。当前对创新投入或跨区域扩张与企业绩效关系的研究并不鲜见^[10-11]，但多从单一维度解构企业战略的实施效果，且未将网络嵌入性这一关键因素或为企业创收提供契机、或对企业行为施加约束的双重作用纳入考量^[12]。同时，农业企业的高经营风险、低经济效益等特性^[13]使得上述关系更为复杂，目前也鲜有相关研究。因此，有必要将农业企业的创新投入与跨区域扩张纳入同一研究框架，考察两者对企业绩效的综合影响机理，同时将农业企业的网络嵌入性融入探讨，深入剖析这两种手段与企业所处网络位置和农业企业绩效的关系。

本文可能的边际贡献在于：(1)揭示农业企业内生创新、外延扩张及其综合效力对企业绩效的影响机制，拓宽农业企业绩效影响因素的研究广度，丰富企业内外生战略合力与企业绩效的相关研究。(2)构建企业内部手段与外部网络联动的模式框架，厘清农业企业内生创新、外延扩张合力与网络位置和企业绩效间的内在关系，为农业企业内外生战略的有效实施提供股权网络视角下的理论证据和工具选择。

普遍证据表明，在企业产权性质、企业所属行业、企业面临的制度环境和政策机遇等多重因素的作用下，创新投入对企业绩效的影响呈现异质性。现有研究呈现三种异质结果：第一，企业创新投入正向促进企业绩效。其主要原因在于研发投入会为企业的探索式策略提供充足的资源和容错机制，从而正向激励研发成果产出和企业绩效跃升^[14]。第二，企业创新投入与企业绩效关系不显著。这可以从农业上市企业^[15]、中关村高新技术企业^[16]的样本中找到证据。第三，企业创新投入负向抑制企业绩效^[17]。对于农业企业而言，一方面，农业创新需要经历较长的试验阶段^[18]，继而使其创新投入周期被拉长，创新投入费用被抬高。同时，农业技术创新所依赖的农业装备等资本密集型投入会进一步提高其研发成本。因此，在生产的周期性波动影响之下^[19]，高强度的创新投入会造成农业企业内部的经营性现金流承压，资本结构的失衡风险加剧。此外，创新投入对有限资源的占用也可能致使其他关键业务领域的资源被挤出，企业盈利受到掣肘。另一方面，目前农业企业创新投入的高风险性已得到广泛认同，主要包括受自然因素影响^[15]、企业规模支撑困难^[10]、技术含量低微等，这些都会削弱创新投入的收益回报。因此，提出第一个假说：

H1：创新投入对农业企业绩效的影响表现为“抑制作用”。

目前国外主流的观点认为企业的跨区域扩张行为可以改善企业盈利^[20]，即企业可以通过跨区域扩张整合关键性资源，通过获取规模经济优势分散市场风险，提升财务绩效，但在我国有较多证据展现了相反的结果。汪建成基于国内A股上市企业的数据研究得出，随着企业跨省扩张水平的加深，企业的盈利能力明显下降^[21]。任凤慧和黄浩泽通过考察我国的房地产企业发现，企业的扩张节律若无法与市场及其内部资源相适应，对应时间内其绩效表现必然难达预期^[22]。总体来看，企业规模、成长阶段和扩张经验的差别都有可能是中西方企业跨区域扩张行为后效产生差异的原因。鉴于我国大部分农业企业资源基础薄弱、风险管理意识不足、财务风险抗衡手段落后，一方面，可能难以抵御空间分散和市场分割造成的跨区域扩张风险，较高的沟通和协调成本反而会阻碍其绩效攀升。较严重的市场分割还会剥夺农业企业通过外延扩张获得的规模优势^[23]，导致其通过跨区域扩张获取收益的能力被削弱。另一方面，跨区域扩张促使农业企业涉足多元化市场格局，这增加了其预测市场和制定决策的难度，导致跨区域资源配置成效难达预期，企业绩效提升困难。基于此，提出第二个假说：

H2：跨区域扩张对农业企业绩效的影响表现为“抑制作用”。

进一步分析可知，一方面，农业企业的创新投入通常无法有效匹配其跨区域扩张行为，导致企业绩效提升受阻。首先，农业企业跨区域扩张的动机多为弥补本地原料基地的不足、解决离本地较远的原料生产、保鲜问题等^[24]，可见农业企业实行扩张往往是迫于生存而非时机成熟，企业内部可能仍然存在着创新投入不足、创新投入转化技术匮乏、承担创新失败损失的资金不足等问题。因此，农业企业常常没有足够的创新投入水平和研发消化能力匹配其通过跨区域扩张获得的高新技术、人才资源等，进而难以在跨区域扩张中基于创新和营销途径抢抓更大市场，其通过跨区域扩张创造的规模和组合优势难以为继。其次，高昂的创新成本及其捎带的内部资源开销也会影响农业企业跨区域扩张的要素配置效率，导致投入资源和扩张要素的边际效益下降。

另一方面，农业企业的跨区域扩张行为会影响创新投入的经济效益回收。首先，跨区域扩张进程中往往伴随着资源的分散，这将导致企业原本的创新投入资金被稀释，低效的资源整合还会使其在各地的曝光效应和规模效应难以形成，创新投入的收益转化机会减少。同时，农业企业在跨区域扩张过程中会被迫消耗大量的未吸收冗余来打破农产品生产时受到的时空约束^[6]，而未吸收冗余的耗散会使创新投入“缩水”^[25]，造成企业技术效率低下和规模内在不经济。其次，被动开展的跨区域扩张行为难以帮助农业企业探明新市场情况，其创新资金无法准确注入那些竞争力强、回报率高的产品研发活动中，致其难以从低价位、同质化的恶性竞争中脱身。最后，置身农业这一低效益、高风险的弱质行业，农业企业通过扩张尝到的资源甜头还可能增大企业创新的投机风险，进而诱使其盲目转化研发成果而导致财务遇挫。

基于上述分析，农业企业的创新投入和跨区域扩张之间存在综合效力，但由于企业难以把握内外生战略同步实施的时机、欠缺充沛的资源保障，其往往会对企业绩效造成负面影响。基于此，提出第三个假说：

H3：创新投入和跨区域扩张之间存在综合效力，且会抑制农业企业绩效提升。

创新投入与跨区域扩张的综合效力可以通过单方促进和网络交互两种方式提高农业企业的网络中心性。(1)单方促进。首先，农业企业的跨区域扩张行为伴随着资源的分配和资本的链接，因此进行跨区域扩张的农业企业必然会带着新的关系嵌入网络，经由关系的层层搭建占据网络更中心的位势。同时，随着跨区域扩张战略的深入实施，基于农业企业与其子公司之间单一控制关系搭建而成的纵向层级结构将逐步向复杂网状结构转化，故在适应网络环境后，其子公司在网络中的自治性会逐步走高，进而带动农业企业在网络中扎根，网络中心性提高。其次，创新投入作为农业企业内部的一种可用资源，可通过生产要素创新、产品创新、销售方式创新等方式向其他企业传达其可靠和可信任的信号，从而为其赢得网络声望。(2)网络交互。由于农业对地方政府、金融机构和其他企业的支持更为依赖^[26]，农业企业会凭借其创新和扩张主体的身份嵌入多个网络。基于多网络间的资源互补理论和交互作用理论，农业企业可以通过在一个网络获得的资金支持来吸收和调配从另一个网络获取的资源，从而正向调节其网络中心性。

目前学者对网络中心性与企业绩效的关系进行了探究，得到的结论差异较大。一方面，有研究认为，网络中心性会促进企业绩效提升^[27]。企业越处在网络中心位置，其掌握信息的渠道和能够控制的资源越多，可以赢得的资源承诺越丰厚^[28]，绩效提升的可能性也就越大。另一方面，也有研究指出，网络中心性会抑制企业绩效提升^[29]。企业越邻近网络中心，越容易引发信息过载、强制信任和被动交互，其吸收异质性讯息和应变网络更迭的能力被削弱，导致绩效提升困难。

对于农业企业而言，在网络中占据中心位置会使其更易产生资源获取惰性并受到风险波及，致使网络价值流失、企业绩效下滑。一方面，农业企业虽然可以通过跨区域扩张和创新投入增进与其他企业间的联系、向外传递可信赖信号，从而更深入网络，但由于其较难规避地方政府庇护下^[30]的路径依赖，在企业网络中的主观认知能力和战略主动性都相对较弱，其内部适应能力亦容易被网络中心性引发的资源获取惰性侵蚀。因此，在面临转型困境时，农业企业很难迅速找到符合自身发展需求的路径，在机会来临时它们也很难及时做出是否进入的决定，故常错失发展良机，导致网络中心价值被拉低，企业绩效提升受阻。另一方面，由于农业的高风险、低收益性，农业企业网络内部更易衍生风险传染效应和风险集聚效应。在通过跨区域扩张、创新投入搭建和巩固网络关系的初期，农业企业面临内部要素转化和外部环境变迁，企业网络的稳定性较易遭受冲击，越邻近中心的农业企业就越容易受到来自边缘的风险波及，因而更可能经历财务动荡，使绩效受到不良影响。

上述分析的内在关联在于，创新投入和跨区域扩张的综合效力会提高农业企业的网络中心性，并由此对其绩效产生负向影响。基于此，提出第四个假说：

H4：创新投入和跨区域扩张的综合效力会提高农业企业的网络中心性，进而抑制其绩效提升。

上述假说的形成机制如图 1所示。

由于农业的创新价值和经营行为具有时效性^[31-32]，农业企业的创新投入与跨区域扩张行为对绩效的影响不会出现年份跨度较大的时滞，故主要从数据的可获取性考虑，以2017－2021年我国上市和新三板农业企业作为初始研究样本，并按照下列标准进行处理：(1)剔除数据有缺漏的样本；(2)移除观测时段内被ST、*ST处理或面临吊销、破产等异常财务状况的样本；(3)由于并非所有企业都有过跨区域扩张行为或衡量其扩张的数据客观上存在辨识的困难，主要基于数据库或企业年报中披露扩张相关数据的企业样本进行假说检验；(4)为避免异常值的影响，在1%和99%的水平上对有效样本的所有连续变量进行1%的缩尾处理，最终得到281家企业1 405个有效观测值。

传统农业研究框架难以回应现代农业发展的复杂需求^[33]，故参照强调农业多功能性的大农业观，按照国民经济行业分类(GB/T 4754—2017)，将农，林，牧，渔业，农、林、牧、渔专业及辅助性活动，农副食品加工业，食品制造业，酒、饮料和精制茶制造业企业认定为农业企业。农业企业名单从企查查获取，上市农业企业的投资数据和企业财务数据源自Choice数据库，新三板农业企业的投资数据源于企业年报，网络中心性数据由Pajek计算得到，宏观经济指标数据源于国家统计局及地方财政局。

企业绩效(ROTA)。企业绩效表现为企业盈利水平、运营水平、偿债水平和可持续发展水平等多个方面。鉴于盈利是企业价值的内核，且农业企业的盈利水平对于维系企业生存、推进农业产业化来说尤为重要，本文以盈利水平测度企业绩效。目前，有诸多学者采用财务指标衡量企业盈利水平^[34-35]，其中，总资产收益率指标可以充分考察企业的盈利状况和资产综合利用效果，且不受筹资活动影响，故以其作为企业绩效的衡量指标。其计算公式为：

式中，总资产收益率越高，代表企业绩效越好，反之越差。

创新投入水平(RD)。采用研发投入衡量，其度量指标有绝对指标和相对指标两种，其中前者通常指企业的研发投入总额，后者则多为前者与企业规模性指标的比值。由于后者更能体现研发投入强度和企业间个体差异，便于横向对比，借鉴杜传忠等的研究^[36]，采用研发支出与营业收入比这一相对指标度量研发投入。计算公式为：

跨区域扩张强度(Entropy)。鉴于农业企业跨区域投资的主体和形式多样、投资领域和范围丰富，可以较大程度地涵盖农业企业的跨区域扩张行为，故以企业跨区域投资熵指数来度量其跨区域扩张强度，计算公式为：

其中，p_u=X_u/X，即农业企业在城市u的投资数额与企业对所有参股控股企业的总投资额之比，M为企业跨越的城市数目。此数值愈高，表明企业的跨区域扩张强度愈大。

网络中心性(Ndegree)。农业企业的投资扩张伴随着股权关系的建立，因此以股权网络衡量企业间网络，以企业在股权网络中的中心性为本文主要机制变量。

以与样本企业及其参股控股企业在2017—2021年有过股权关联的全部企业(参保人数大于150人、注册资本大于100万元人民币且未经历过失信、行政处罚等风险状况的企业)为网络节点，以上述企业间的持股关系为网络的边，在Pajek中构建得到企业股权网络，此网络共涵盖四层股权关联，包含双向和单向两类持股关系。

采用程度中心度测度农业企业在股权网络中的网络中心性，计算公式为：

其中，n是企业i所处股权网络的节点总数，x_ij是判断企业i与企业j之间股权关联包含与否的虚拟变量，若包含股权关联，x_ij为1，否则为0。程度中心度反映与企业含有直接股权关联的企业数量，数量越多，表明其越处于网络的中心位置。

鉴于企业的创新投入与跨区域扩张过程易受企业特性和市场环境影响，选取涵盖这两个方面的变量为控制变量，具体包括：董事会规模(Board)、市场化水平(MI)、资本密度(KI)、企业规模(Size)、企业年龄(Firmage)、股权集中度(Top1)、资产负债率(Lev)、企业成长性(Growth)、滚动市盈率(TTM)、市场分割程度(Segm)、财政干预程度(Govs)。变量定义及具体说明见表 l。

构建模型(5)(6)以验证创新投入与跨区域扩张对企业绩效的影响。为控制随时间和企业所属农业细分行业变化的难以观测因素，在模型中加入年份固定效应和细分行业固定效应，并应用异方差稳健标准误消除可能的估计误差。模型设置如下：

其中变量下标i和t分别表示企业和年份；β₀为常数项，β₁~β₁₂为相关变量回归系数，δ_t和γ_k分别为年份固定效应和细分行业固定效应，ε_it为扰动残差项。

在对变量进行中心化处理的基础上，构建模型(7)以探究创新投入与跨区域扩张之间是否存在交互效应，同时构建多项式回归模型(8)，以厘清两者的综合效力对企业绩效的非线性影响机制。具体模型设置如下：

其中Controls_it为控制变量，α为控制变量的系数向量。

由表 2可知，企业总资产收益率均值为0.05，极小值为-0.22，极大值为0.30，标准差为0.08，说明各农业企业的盈亏表现不同，绩效水平呈现不均等性。创新投入均值为0.03，极小值为0.00，极大值为0.22，中位数为0.02，表明大部分农业企业的创新投入水平仍居均值以下水平。跨区域扩张强度均值为0.57，极小值为0.00，极大值为2.82，表现出较大的差异性，说明大规模跨区域扩张对农业企业来说并非常态，而是由少数倾向抢占异地市场的龙头企业主导。企业网络中心性的偏度值大于1.50，呈明显右偏态分布，故在后续的机制检验中，将该变量进行对数化处理以提高模型预测精度。各控制变量的描述性统计结果具体见表 2。

Pearson检验结果显示，创新投入水平和企业绩效在1%的显著性水平上呈负相关，这表明在仅考察两者关系时，创新投入会对企业绩效产生负向影响，初步验证了H1。跨区域扩张强度与企业绩效之间缺乏相关条件，这可能是遗漏了重要变量所致，H2还需进一步回归验证。除个别变量外，其他各变量间相关性系数均明显小于0.50，且模型中变量的方差膨胀因子均处于4.00以下，表明变量间未出现多重共线性情况^①。

①   限于篇幅，此处省略皮尔逊相关系数和方差膨胀系数的检验表格，留存备索。

表 3第(1)~(2)列和第(3)~(4)列分别在未加入和加入年份与细分行业固定效应的情况下检验了创新投入与跨区域扩张对农业企业绩效的影响。结果显示，两者对企业绩效的负向作用均显著，H1、H2得到验证。

衡量本文被解释变量和解释变量的指标具有多样性，将前文用来衡量企业绩效的总资产收益率(ROTA)指标替换为资产报酬率(ROA)，将衡量创新投入的研发投入(RD)指标替换为反映创新投入效率的研发投入产出比(ROI)，将衡量企业跨区域扩张强度的跨区域投资熵指数(Entropy)指标替换为跨区域投资广度(Breadth)、深度(Depth)以及能够反映资本跨区域流动的企业异地子公司数量(Sub)^[37]，并重新代入基准模型进行回归。由表 4第(1)~(6)列可知，回归结果均与前文一致且显著。

以创新投入的年度中位数为界将全样本划分为创新投入水平低和创新投入水平高两组并各自进行基准回归。结果如表 5第(1)~(4)列所示，创新投入对企业绩效的负向影响在两组中均显著，进一步验证了H1，即农业企业的创新投入行为相比其他行业企业面临更大风险与不确定性，故其投向变更和资金回收过程会更为艰难；在创新投入水平低组，跨区域扩张显著促进企业绩效提升，而在创新投入水平高组，此结果显著相反且与H2一致。这进一步验证了H2，因创新投入的资产专用和不可逆特性突出^[38]，创新投入较多的企业若与其他成员发生垂直冲突，便很难再将这笔投入妥善收回^[39]，即过高的创新投入会使农业企业在跨区域扩张中受到更严重的垂直冲突打击，投资收益被损失侵蚀。

由于新上市或新挂牌的企业财务数据可能存在明显包装痕迹，剔除上市或挂牌年份与研究年份相差小于7年的企业数据并再次进行基准回归，结果呈现于表 5第(5)~(6)列，H1、H2依然成立，表明本文结论较为稳健、可靠。

鉴于创新投入与跨区域扩张对农业企业绩效的影响具有滞后性，也为缓解互为因果造成的内生性问题，分别将两个解释变量滞后一期并再次执行基准回归分析，表 6第(1)~(2)列表明，结果均显著且与前文一致，可以看出结果是稳健的。

为克服内生性问题，选定所有农业企业创新投入的年份－城市中位数(RD_med)作为创新投入影响企业绩效的工具变量，选定企业所属城市的财政支出(GE)及所嵌入股权网络的中心势(Centralization)作为跨区域扩张影响企业绩效的工具变量^①，并分别利用2SLS重新估计基准模型。上述工具变量明显满足相关性要求和外生性假设，各类检验结果也证明了其有效性：在两个模型中，Kleibergen-Paap rk的LM统计量p值均为0.00，拒绝“工具变量不可识别”原假设，即两方工具变量均通过了不可识别检验；Kleibergen-Paap rk的Wald F统计量分别为234.68和20.25，均大于其所对应的Stock-Yogo检验10%水平上的临界值，即均通过了弱工具变量检验。在跨区域扩张影响企业绩效的模型中，hansen J的统计量p值为0.37，接受“工具变量全部外生”原假设，即纳入此模型的工具变量通过了过度识别检验。由表 6第(3)~(4)列可知，两个2SLS模型的估计结果均显著且与前文一致，昭示了本文主要研究结论的可靠性。

①   为避免后者被细分行业固定效应吸收，将其值与企业所属城市与其他城市之间的距离均值(Distance)相乘后代入模型。

表 7第(1)列表明，创新投入与跨区域扩张的交互项对企业绩效的估计系数显著为负，说明两者之间存在交互效应且会抑制企业绩效提升，H3得到初步验证。

多项式回归结果见表 7第(2)列。对于农业企业绩效，创新投入、跨区域扩张的负向作用均显著，两者的平方项正向显著，交互项负向显著。为深入考察曲面形态，分别检验创新投入与跨区域扩张在平衡和不平衡状态下的斜率和曲率。不平衡状态下，不一致性线斜率n₁=-0.32且Bootstrap估计结果显著，说明高创新投入水平－低跨区域扩张强度的不平衡对企业绩效的影响弱于低创新投入水平－高跨区域扩张强度的不平衡对企业绩效的影响。曲率n₂=1.70且Bootstrap估计结果显著，说明在此方向上，创新投入、跨区域扩张和企业绩效之间遵循正u型曲面关联规律。具体而言，从高创新投入水平－低跨区域扩张强度的不平衡过渡至低创新投入水平－高跨区域扩张强度的不平衡过程中，两者取值趋近时的企业绩效跌至低谷。平衡状态下，一致性线斜率m₁=-0.36且Bootstrap估计结果显著，曲率m₂=1.22不显著，说明此时的创新投入、跨区域扩张与企业绩效之间并未呈现曲面关系，而为负线性相关，即相较于两者均处于高水平平衡状态，当两者均处于低水平平衡状态时，企业的绩效表现更为稳健。这揭示了农业企业在内外生战略选择上的独特逻辑，即在战略匹配基础上，适度收敛战略实施力度反而能催生非预期的效益涌现，H1、H2再次得到验证。

将创新投入与跨区域扩张的一次项及二次项回归系数分别与其原数值相乘后累加，形成块变量Block，用以衡量两者的综合效力。以块变量Block为解释变量，以网络中心性为机制变量，考察创新投入与跨区域扩张的综合效力通过网络中心性影响企业绩效的机制是否存在。表 8第(1)列检验了块变量Block对网络中心性的影响，估计系数在1%的水平上显著为正，表明创新投入与跨区域扩张的综合效力有助于企业提升网络地位。表 8第(2)~(3)列显示，在没有控制网络中心性这一机制变量时，块变量Block对企业绩效的估计系数在5%的水平上显著为负，在控制机制变量后，此估计系数明显减小且不再显著，网络中心性对企业绩效的估计系数在1%的水平上显著为负。这证明了创新投入与跨区域扩张的综合效力直接和间接通过网络中心性影响农业企业绩效机制的存在，即其既会直接负向作用于企业绩效，又会通过提升企业的网络中心性抑制企业绩效提升，H3、H4得到验证。

前文验证了创新投入与跨区域扩张的综合效力对企业绩效的抑制作用，揭示了农业企业的内生创新和外延扩张战略实施仍面临较高门槛的事实。股权网络嵌入特性决定了农业企业不能脱离庞大的网络群体及其内部众多的社群孤立存在，且企业会自发在网络中进行学习和模仿，以节约决策时间、成本从而优化决策效果。基于“信息瀑布”理论和绩效同群效应^[4]，创新投入与跨区域扩张的综合效力对企业绩效的作用可能会受企业学习能力的影响而呈非线性变化。由于企业利润率可以衡量企业的学习能力(Stu)^[4]，将其代入面板门槛模型，检验此作用机制。首先考察是否存在门槛效应。结果如表 9所示，企业学习能力显著通过了双门槛检验，第一个和第二个门槛的估计值分别为-0.01和0.12，两个估计值在95%置信区间内的似然比值小于5%的显著性水平上的临界值，接受原假设，故可以认为其均等于门槛真实值。

创新投入与跨区域扩张的综合效力在学习能力的不同门槛区间对企业绩效的影响系数如表 10所列。结果显示，随着企业学习能力提升至一定水平区间，创新投入与跨区域扩张的综合效力对企业绩效的抑制作用会减弱至不再显著，进而转为促进作用。此结果与农业企业的现实发展困境相呼应：农业企业在创新投入和跨区域扩张过程中的任何风险或违约行为发出的消极信号，都会在企业网络的“监督机制”下被放大，使其提升绩效的潜力被削弱甚至锁定。而学习能力能够帮助企业抵御创新投入与跨区域扩张的综合效力对其绩效的不利影响，实现内外生战略的有效深化。一方面，学习能力有利于企业链接外界资源、汲取先进知识，提升战略柔性、降低战略惯性，打破发展僵局。因此，农业企业的学习能力越强，其越能够通过合理配置内外部资源，推动创新投入灵活适配跨区域扩张中的资源需求，降低跨区域扩张过程中的资金错配风险。同时，能够通过优化其扩张过程中所接触知识与技术的整合范式，助推扩张反哺创新，不断解锁和释放创新投入与跨区域扩张战略的积极效力。另一方面，学习能力上行意味着企业认知边界的拓展和对外界感知程度的加深，故其不仅能帮助企业捕捉潜在发展契机，还能强化企业在复杂环境中的应变能力。因此，随着学习能力的增强，农业企业能够更加精准地识别其决策偏差的深层原因并及时建立战略修正机制，继而规避风险，化解不利因素对其绩效的冲击，推进内外生战略的正向效益发挥。

有关企业内生创新和外延扩张战略的关系机理一直是学术界和企业界普遍关注的重点议题。本文旨在以农业企业为着眼点，以企业绩效为切入点，以企业的网络嵌入性为结合点，实证探析创新投入、跨区域扩张及其综合效力与企业绩效的关系机制。实证结果表明：(1)创新投入对农业企业绩效的影响表现为“抑制作用”。(2)跨区域扩张对农业企业绩效的影响表现为“抑制作用”。(3)创新投入和跨区域扩张之间存在综合效力，且会抑制农业企业绩效提升。(4)创新投入和跨区域扩张的综合效力会提高农业企业的网络中心性，进而抑制其绩效提升。(5)随着企业学习能力的提升，创新投入和跨区域扩张的综合效力对企业绩效的抑制作用逐渐减退，进而转为促进作用。

上述结果意味着，一方面，农业弱质性、环境不确定性和市场分割风险会使农业企业难以把控发展时机，且企业的创新投入水平难以和其通过外延扩张获取的资源优势相匹配，导致企业的内外生战略难以协同，企业绩效缺乏稳定支撑；另一方面，创新投入和跨区域扩张的综合效力会促使农业企业邻近网络中心，并随之产生资源获取惰性，适应能力下降且更容易受到网络内部的风险波及，从而使其低效经济行为频出、绩效受到不良影响。同时，随着企业学习能力的提升，农业企业的战略柔性提升、战略惯性下降，进而能够打破发展僵局，使创新投入和跨区域扩张的综合效力对其绩效的促进作用逐步凸显。本研究为创新投入、跨区域扩张与企业绩效的关系提供了经验证据，也为农业企业合理运用内外生手段提供了战略参考。

本文结论蕴含着重要的管理启示和政策内涵：

首先，合理把握内外生战略的实施力度。农业企业内生创新、外生扩张战略的实施效果不仅有赖于战略的方向和规模，还取决于其与企业内部资源的适配性。因此，一方面，在战略实施过程中，农业企业应摒弃传统的“高投入－高收益”思维模式，转而采用“适度收敛－稳健受益”的渐进式策略，在有限资源的束缚下形成更具持续性的战略节奏，以求非预期的效益涌现，避免因资源过度分散而导致管理失调或绩效波动。另一方面，相关政府部门也须通过持续性的财政支农和后续型的金融助农两种方式为农业企业在扩张区域的扎根生长施以肥料，进而为弱质农业的产业化、现代化改造铺就长远可行的道路。

其次，打破地方保护主义和市场分割状态。面对中国市场普遍存在的区域市场分割和地方保护现象，农业企业虽可以通过谨慎抉择扩张区域、培养自身核心能力或成立异地子公司等行为在某些情境下脱离此种“掠夺”，但中央政府仍需通过建立统一的市场基础制度和监管体系来革除地方政府设立的各式显性、隐性壁垒。通过加强国内市场一体化建设，降低农业企业跨区域扩张所面临的不公平准入、退出限制及不必要的成本支出，从而实现企业外部要素资源的高效流动和内部经济活动的有机衔接，使其得以利用规模经济优势和创新赋能，走上高质量发展道路。

再次，提升网络嵌入的自主性和灵活性。一方面，农业企业的创新投入转化要求企业在网络中保持较高的技术创新自主性，因此，已拥有较高网络中心性的企业应当对进一步嵌入网络保持谦虚、谨慎的态度，避免因卷入过度密切的网络联结而陷入低效的网络互动或路径依赖，进而规避企业创新定位重叠、创新同质化严重等问题。另一方面，农业企业需更为灵活地利用其网络中心地位。除了与网络中其他企业建立正式合作关系之外，实施跨区域扩张战略的企业还可以通过非正式的互动随时收集有效信息和资源，借助网络快速到达其外延扩张所需创新范式的技术可能性边界。此举既可以增加企业创新投入的财务绩效回报，也可以打破过度嵌入造成的资源获取僵局，激发网络中的良性竞争。此外，农业企业还可通过强化学习能力，在网络中汲取前沿知识、捕捉有利信号并搭建灵活自主的战略框架，从而化解由网络“监督机制”引起的消极效应，实现内生创新与外延扩张战略对企业绩效的双重驱动。

本文虽弥补了企业内外生发展战略互动机理的部分研究空隙，但仍存缺憾，有待进一步探讨。首先，本文仅选取了农业企业主要嵌入的股权网络进行分析，未来可以将农业企业嵌入网络的多维性和交互性纳入研究。其次，本文仅探讨了网络的中心性特征，未来可以基于更多尺度研究网络特征与企业绩效的关系机理。最后，受限于数据可获得性，本文的研究样本仅包括上市和新三板农业企业，但在农业群体中占比更大的是未上市也非新三板挂牌的企业。这些企业的内外生战略选择可能受更多因素约束，其对企业绩效的影响机制也更为复杂，值得更深一步的信息解锁。