企业管理系学术讲座系列（1月9日）

主题: Uncovering Hidden Influence in VC Networks: A Machine Learning-based New Measure of Tie Importance

（揭示风险投资网络中的隐性影响力：一种基于机器学习的连带重要性新测度）

时间：2026年1月9日（周五） 9:30-11:00

地点：史带楼410

主讲嘉宾： 陈晋教授

宁波诺丁汉大学

主持人：马胜辉教授

摘要：本研究采用机器学习（ML）算法，具体为异质图神经网络（HGNN），在预测初创企业融资时纳入初创企业与所有风险投资机构（VC）之间的关系——而不仅限于领投VC，并据此开发了一个新的测度——连带重要性（tie importance），用于刻画每家VC对初创企业的相对影响力。我们通过检验该测度与诸如关系强度等既有概念之间的关联性来验证其有效性。基于该测度，进一步揭示不同VC对不同初创企业重要性所呈现的新模式，并探讨其背后的原因。例如，我们发现，越是弱连带的私有VC，他们对初创企业的重要性越高（可能的路径是非冗余且异质信息），而政府VC恰恰相反，越是强连带的政府VC，对初创企业的重要性越高（可能的路径是政策机会识别）。本研究说明了机器学习方法如何用于推动理论发展，并为初创企业与风险投资机构的战略决策提供启示。

嘉宾：陈晋现任宁波诺丁汉大学商学院创业与创新学教授，博士毕业于新加坡国立大学。她主要研究新兴市场的技术创新创业，尤其关注该领域内的公共、私有资源的交互问题。共发表期刊和会议论文56篇，包括《Research Policy》、《Strategic Entrepreneurship Journal》、《管理学季刊》等，获“Web of Science高被引论文”以及“SEJ论文下载量最高奖”等。主持多项国家及省部级科研课题，获“上海市浦江人才”、“浙江省首批高校领军人才培养计划-高层次拔尖人才”、“宁波市泛3315创新个人”等称号。