协同创新网络、人才集聚效应与创新绩效关系研究

唐朝永1,牛冲槐2

(1.太原科技大学 经济与管理学院,山西 太原 030024;2.太原理工大学 经济管理学院,山西 太原 030024)

摘 要:协同创新网络和人才集聚效应是影响创新绩效的重要因素,但已有文献很少对协同创新网络、人才集聚效应与创新绩效之间关系的影响机理和作用路径进行研究。基于太原市168家科技型企业的问卷调查数据,运用相关分析、多元回归和中介效应检验等方法验证了协同创新网络、人才集聚效应与创新绩效之间的关系。研究结果表明:协同创新网络对人才集聚效应具有显著正向影响,协同创新网络对创新绩效具有显著正向影响,人才集聚效应对创新绩效具有显著正向影响,人才集聚效应在协同创新网络对创新绩效的影响中起部分中介作用。

关键词:协同创新网络;人才集聚效应;创新绩效

0 引言

在经济新常态背景下,市场环境的疲软、创新成功的不确定性以及技术复杂性等多种因素耦合交织,合作创新、开放式创新、供应链集成创新等成为企业创新驱动发展的主要模式。企业在国家政策和机制的驱动下,通过契约关系、合作网络、社会关系,与企业、大学、科研机构、中介组织、政府等联结交互形成协同创新网络[1]。企业构建协同创新网络的本质在于实现非线性协同效应,促进企业创新绩效。已有文献对创新网络与创新绩效的关系进行了研究[2],并选择知识协同[3]、知识吸收能力[1]以及知识存量[4]等变量,探讨了两者关系的中介作用机制。然而,企业协同创新过程也是人才集聚效应产生和提升的过程,那么,在人才集聚效应作为中介变量的条件下,协同创新网络对创新绩效的关系如何?现有文献并未对此进行深入探讨。基于此,本研究从人才集聚效应的视角进一步深入探讨协同创新网络与创新绩效的关系,拓展两者关系的中介机理研究,为企业通过人才集聚效应模式更有效地利用创新资源和开展协同创新提供新思路。

1 理论基础与研究假设

1.1 人才集聚效应与创新绩效

人才集聚效应与创新绩效存在密切关系[5],但二者关系的作用机理尚未被深入研究。本文将基于人才集聚效应的4个特征[6](知识共享效应、知识溢出效应、组织学习效应、创新效应),剖析其对创新绩效的影响机理。

(1)知识共享对创新绩效的影响。企业间人才集聚形成的知识转移、知识共享为组织间人才提供了相互交流学习与协作的机会,为企业实现创新目标提供了知识、技术储备和积累。通过组织间人才的知识交流和创新资源共享,完善了知识获取机制,增加了知识储备,促进了知识系统化、社会化,降低了创新成本,提升了创新速度、完善了创新模式,有利于提升产品创新和产品竞争力[7]

(2)知识溢出对创新绩效的影响。人才集聚下的知识溢出效应是通过人才流动、技术转让、制度安排等方式实现的[8]。①知识溢出促使人才跨越组织边界,在空间和时间上对知识实现有效转换与整合,加快知识传播速度,增强知识应用能力;②知识溢出有利于形成更有活力的知识池,减少知识位势差,促进知识的吸收、学习、整合与再创新,提升创新能力和创新绩效;③知识溢出效应提升知识转移效率和转移宽度,加快新思想、新观念、新知识和新技术的扩散速度,降低研发成本、交易成本及创新不确定性,从而获取创新的规模经济效应。

(3)组织学习对创新绩效的影响。作为创新的重要环节,组织学习有助于帮助组织成员分析和使用内外部信息,通过资源整合提升组织成员的创新性,增强组织创新能力[9]。同时,组织学习还能够摒弃不合时宜的组织惯例,激发组织成员勇于创新,探索新方法、新技术、新方案,提升产品创新能力[10]。此外,组织学习贯穿于组织创新的生命周期,能够激励组织搜寻新技术、探索新市场,增强知识吸收能力,提出系统的问题解决方案,从而提升组织绩效和竞争优势。

(4)创新效应对创新绩效的影响。人才集聚创新效应与知识共享效应、知识溢出效应密切相关,是知识共享、知识溢出的进一步升华和应用,包括知识创新和技术创新。其中,知识创新突出表现为隐性知识的分享、传播、整合、溢出、再创新,技术创新表现为知识向技术的转化和应用,在宏观上表现为知识促进生产力发展的关键作用,在微观上表现为促进企业产品竞争力提升的重要作用。由此,提出如下假设:

H1:人才集聚效应对创新绩效有显著正向影响。

1.2 协同创新网络与创新绩效

协同创新网络与创新绩效的关系受到学者们的高度关注,但不同学者诠释协同创新网络对创新绩效作用机理的视角不尽相同。本文将从网络规模、网络异质性和网络强度等方面剖析协同创新网络对创新绩效的影响机理。

1.2.1 网络规模与创新绩效

网络规模与创新绩效密切相关,一方面,创新网络展现出来的人才地理邻近性、面对面非正式沟通在信息技术的支撑下进一步延伸和拓展,网络集聚人才间智力资本、协同合作平台更趋稳定和丰富,为企业提升创新绩效奠定了基础。另一方面,创新网络规模越大,社会资本、人力资本越多,资源配置越丰富,产品创新的可能性越高[11]。这表明企业拥有的网络规模越大,合作组织间人才知识共享意愿越强,获得外部知识的渠道越广,就越有机会获取市场信息、管理知识和技术动态等多样化信息,提高学习能力,增强创新绩效。由此,提出如下假设:

H2a:网络规模对创新绩效有显著正向影响。

1.2.2 网络异质性与创新绩效

异质性能够为企业提供更多机会,促进不同类型的组织实现摩擦性创新。Powell等[12]研究指出,创新网络内不同组织间人才的聚合增加了网络节点异质性,人才异质性增强了创新活力和组织绩效。刘志迎[1,3]则在组织层次发现技术距离对大学与企业协同创新绩效具有促进作用,换言之,节点之间的技术异质性有利于增强组织间人才的知识吸收能力,扬弃旧知识,生成新知识,从而提高产品的技术含量和市场竞争力。由此,提出如下假设:

H2b:网络异质性对创新绩效有显著正向影响。

1.2.3 网络强度与创新绩效

网络强联系通过促进隐性知识的交流、传播、吸收与创新,提高产品创新成功率和创新绩效。如谢洪明等[14]认为,网络强度对企业开发新产品、学习新技术和实现资源共享等创新能力有显著正向影响。Nadine等[15]研究发现,网络强联系能够使企业拥有更多合作机会,深化组织间人才协同创新,实现人才间信息共享和集体学习,进而获取复杂性知识、最新技术和市场动态,促进产品开发和市场开拓。总之,协同创新网络引致组织间人才形成紧密联系,产生人才集聚协同效应,提升创新速度,降低创新成本,提高创新绩效。由此,提出如下假设:

H2c:网络强度对创新绩效有显著正向影响。

1.3 协同创新网络与人才集聚效应

1.3.1 网络规模与人才集聚效应

网络规模是指企业创新网络范围的大小。网络规模越大,越有利于满足组织间人才集聚的规模条件;网络联系越多,人才配置越合理,越能在更大范围获取和转移知识,增强知识的融合性和互补性,实现技术溢出,为相互间学习和内部组织间合作提供机会,促进新知识的创造和应用。Giuliani等[16]指出,在企业与大学、供应商、中介机构等组织的人才合作过程中,通过对知识资源的交换、吸收,提升了创新链的知识共享、集体学习、知识溢出能力,能够利用新知识、新技术提升企业系统解决问题的能力,进而在整体上实现创新网络组织学习动态机制,促进创新效应的提升。由此,提出如下假设:

H3a:网络规模对人才集聚效应有显著正向影响。

1.3.2 网络异质性与人才集聚效应

网络异质性是指网络主体的种类丰富性,包括企业、供应商、批发零售商、客户、科研院所、中介服务组织等。主体的多元化、差异性有助于企业对异质性信息的获取。网络异质性意味着资源差异的可能性更大,资源获取途径更多,组织间人才学习机会更多,而且网络异质性带来的丰富的非冗余创新资源,为企业间人才合作提供了更多的创新要素组合机会,从而促进知识溢出和创新效应。也就是说,网络多样化能够带来知识差异化、信息和技术丰富化,有利于组织间人才开展探索式学习,提升创新速度和质量,增强知识溢出和创新效应。此外,网络资源异质性还能够带来全方位的互补资源,实现资源优化配置,为组织学习和知识溢出创造条件。综上,协同创新网络的异质性为人才集聚知识共享提供了知识来源,有利于人才集聚的利用式学习和探索式学习,促进知识溢出效应,为实现人才集聚创新效应提供必要准备。由此,提出如下假设:

H3b:网络异质性对人才集聚效应有显著正向影响。

1.3.3 网络强度与人才集聚效应

创新网络关系强度反映了企业在创新网络中与合作伙伴交流的频率。企业关系强度越大,企业间人才交流频率越高,就越有可能实现人才集聚效应。①由强联系生成的信任增进了企业间人才的“润滑剂”作用,加强了人才集聚合作基础,对获取深度的复杂知识、加快信息传播、发现新方法有积极影响。Kieron等[17]指出,网络密度与节点异质性对企业间人才知识溢出和知识吸收能力具有重要影响。网络密度越高,则网络节点人才间信息传递的平均路径越短,越有利于信息传递和知识创新;②强联系所产生的沟通网络对组织学习和知识溢出效应具有重要影响。网络联系强度越高,一方面会产生更多的知识溢出源,有助于知识、技术的传播和共享;另一方面,人才间正式和非正式交流频次增多,激发了学习意愿和动力,增强了学习能力,促进了高质量信息和隐默知识的交换,从而产生知识溢出。由此,提出如下假设:

H3c:网络强度对人才集聚效应有显著正向影响。

1.4 人才集聚效应在协同创新网络和创新绩效中的中介作用

在协同创新网络构建和运行过程中,必然伴随着人才等创新要素的流动和集聚,企业只有对以人才为核心的创新要素进行优化和配置,发挥人才集聚知识共享效应、集体学习效应、知识溢出效应和创新效应,才能增强创新能力、改善创新绩效。具体而言,创新网络基于联系强度和地理邻近性所产生的互动沟通与深度信任,为组织间知识共享提供平台和激励机制,而且网络内组织间人才承担着不同的角色和功能,基于知识的互补性和异质性特征,组织间人才可以通过竞争者、供应商、顾客等主体获取异质性、新颖性知识,形成组织学习效应。同时,由于正式或非正式互动学习的存在,促进了知识积累、扩散、整合与重构,同时,与企业研发、制造及市场开拓等相衔接[18],产生知识溢出效应和创新效应,从而提升企业创新水平。可见,在开放式创新背景下,协同创新网络成为企业驱动创新的重要平台,但协同创新网络如何驱动创新、提升创新绩效,在很大程度上取决于企业人才集聚效应的产生和提升。相关实证研究也揭示了人才集聚效应在协同创新网络与创新绩效关系中起重要促进作用。如Jennifer&Spencer[18]的研究表明,在企业创新网络促进创新绩效的过程中,知识共享起着不可忽视的作用。蔡坚、杜兰英[3]研究发现,在协同创新网络嵌入与创新绩效的互动关系中,关系学习和知识整合起到连接两者关系的作用。解学梅、左蕾蕾[1]也指出,知识吸收能力在协同创新网络影响创新绩效的过程中承担着中介者的角色。而知识共享、组织学习(关系学习)、知识整合和知识吸收能力在一定程度上阐释了人才集聚效应的基本特征。基于以上分析,可以预期人才集聚效应在协同创新网络和创新绩效之间存在中介效应。由此,提出如下假设:

H4:人才集聚效应在协同创新网络与创新绩效之间有显著中介作用。

2 实证分析

2.1 变量测度

对协同创新网络的测度主要参考了解学梅[1]、林润辉等[2]的研究,从网络规模、网络异质性和网络强度3个维度衡量协同创新网络。采用李克特5级量表设计,其中,网络规模包括4个题项,设置如下:1=“<5”,2=“5~10”,3=“11~15”,4=“16~20”,5=“>20”。1=“< 5”表示数量小于5时选择数字1,2=“5~10”表示数量为5~10时选择数字2,其它含义类似;网络强度包括3个题项,从1-5分别表示很不认同、不认同、一般、认同、很认同(见表1)。网络异质性包含1个指标,反映网络中节点组织类型的多样化程度,借鉴陈君达[19]等对外部创新搜寻的相关研究,采用创新搜寻宽度作为网络异质性的表征指标。创新搜寻宽度包括供应商、顾客、竞争者、大学及科研机构等9类组织类型,取值范围在0~9之间。具体设置如下:1=“< 2”,2=“2~3”,3=“4~5”,4=“6~7”,5=“8~9”。1=“< 2”表示只有一种类型时选择数字1,2=“2~3”表示有2或3种类型时选择2,其它含义类似。

人才集聚效应变量的测量借鉴了牛冲槐等[6]的量表,将人才集聚效应分为知识共享、知识溢出、组织学习和创新效应4个维度。其中,知识共享包含3个题项,知识溢出包含3个题项,组织学习包含3个题项,创新效应包含4个题项(见表1)。

创新绩效变量主要借鉴解学梅[1]的研究,包括专利转化率、新产品产值率、产品创新频率、工艺创新频率4个指标(见表1)。

2.2 样本选择与数据收集

选择太原国家高新技术产业开发区作为调研对象。太原高新区创建于1991年,是山西省发展高新技术产业的重要基地,共有2 200余家企业,其中,高新技术企业486家,各类孵化器和科技园24个。本文采用实地调研、E-mail调查和社会关系调研3种方式。共发放问卷300份,实际回收问卷192份,问卷回收率64%,剔除无效问卷24份,实际有效问卷168份。样本描述性统计结果如表2所示。

表1 变量测度及其信度与效度

潜变量测量指标因子载荷KMO值Cronbach'sα网络中企业的数量0.770网络规模网络中研究机构的数量0.7970.7690.752网络中中介组织的数量0.760协同创新网络网络中政府组织的数量0.707网络中组织间长期的合作关系0.814网络强度网络中组织间资源共享频繁0.8350.6550.708网络中组织间信息交流频繁0.734组织间共享知识或信息是习以为常的事情0.836知识共享知识或信息可以低成本的在组织间得到0.8600.6970.784网络结点组织间人才具有共享信息的意愿0.811企业通过创新网络掌握更多的新产品开发知识0.783知识溢出企业通过创新网络掌握更多的新专利0.8000.6710.696企业通过创新网络掌握更多的新技术0.783人才集聚效应组织间学习意愿很强0.727组织学习组织间营造了良好的组织学习氛围0.8070.6180.602组织间建立了有效的组织学习机制0.710企业获得的管理知识提升了管理效益0.776创新效应企业获得的新产品开发知识有助于新产品创新0.8120.7570.750企业获得的新专利提升了产品质量0.770企业获得的新技术完善了工艺流程0.682企业专利转化率高0.771创新绩效企业新产品产值率高0.7770.7620.752企业产品创新频率高0.734企业工艺创新频率高0.746

表2 研究样本特征

分类企业情况样本数百分比(%)分类企业情况样本数百分比(%)3年以下84.76高层管理者63.573~5年3621.43当前职位中层管理者3118.45成立年限6~10年5532.74基层管理者4426.1910~15年4526.79技术或研发人员8751.7915年以上2414.29专科及以下3118.453年以下4727.98教育程度本科11367.26工作年限3~5年5230.95研究生2414.296~10年4929.1750人以下2414.2910年以上2011.90企业规模50~300人5532.74国有2213.10300~2000人7645.24企业性质集体137.742000人以上137.74民营7947.02三资5432.14

2.3 信度与效度

采用Cronbach′s α检验量表与变量的信度。由表1可知,协同创新网络的维度即网络规模、网络强度的Cronbach′s α值分别为0.752、0.708;人才集聚效应4个维度(知识共享效应、知识溢出效应、组织学习效应和创新效应)的Cronbach′s α值分别为0.784、0.696、0.602、0.750;创新绩效的Cronbach′s α值为0.752。因此,问卷具有较好的信度。

效度分析采用内容效度和结构效度进行检验。本量表主要借鉴国内外已有研究文献,并且问卷各变量的KMO值大于或接近0.7 ,表明问卷具有较好的内容效度。此外,因子分析结果表明,每个指标公因子的负荷值大于或接近0.7,说明问卷具有良好的结构效度。

3 研究结果与讨论

3.1 相关性分析

对主要变量进行相关分析,结果如表3所示。协同创新网络的网络规模、网络强度、网络异质性、人才集聚效应、创新绩效等变量之间存在显著相关关系,初步验证了本文的理论假设。

3.2 多元回归与中介效应

3.2.1 协同创新网络与创新绩效

表4中模型1表示协同创新网络与创新绩效关系的回归分析模型,F值为80.866(P<0.001),回归方程显著。网络规模(β=0.439,P<0.001)、网络强度(β=0.372,P<0.001)和网络异质性(β=0.159,P<0.001)均对创新绩效有显著正向影响。这表明协同创新网络三维度(网络规模、网络强度和网络异质性)在0.000的水平上对创新绩效具有显著正向影响,假设H2a、H2b、H2c成立。然而,与其它两个维度相比,网络异质性对创新绩效的积极作用相对较小,有待进一步提高,可能因为虽然协同创新网络中主体类型较多,异质性、新颖性知识较为丰富,但企业对一些新知识、新技术没有进行充分吸收、学习,导致一些新技术被束之高阁或消化不良,不能充分发挥作用。为此,企业在引进技术方案或新产品、新工艺时,需要从战略高度,根据企业战略目标,重视对新技术、新产品等的投入,在引进的同时增加学习、培训支出,与相关企业、科研单位开展知识、技术合作,积极消化、吸收、整合,不断实现创新突破,提升新技术的市场价值。

表3 描述统计与相关性

变量均值标准差12345网络规模4.2100.4471网络强度4.1010.4930.535**1网络异质性4.1900.6830.320**0.174*1人才集聚效应4.2780.3680.672**0.644**0.322**1创新绩效4.2720.4480.689**0.635**0.364**0.720**1

注:**表示在0.01 水平(双侧)上显著相关;*表示在 0.05 水平(双侧)上显著相关

表4 协同创新网络、人才集聚效应与创新绩效间关系

变量模型1(创新绩效)模型2(人才集聚效应)模型3(创新绩效)网络规模0.439***0.420***网络强度0.372***0.399***网络异质性0.159***0.119*人才集聚效应0.720***F80.866***74.695***178.495***R20.5970.5770.518D-W1.9521.8792.182

注:*表示在0.1水平上显著;**表示在0.01水平上显著;***表示在0.001水平上显著,下同

3.2.2 协同创新网络与人才集聚效应

对协同创新网络3个维度即网络规模、网络强度和网络异质性与人才集聚效应的关系进行回归分析,结果见表4中模型2,F值为74.695(P<0.001),回归方程显著。网络规模(β=0.420,P<0.001)、网络强度(β=0.399,P<0.001)与网络异质性(β=0.119,P<0.1)均对人才集聚效应具有显著正向影响。协同创新网络与人才集聚效应之间存在正相关关系,协同创新网络3个维度对人才集聚效应的影响在0.000的水平上显著,表明协同创新网络有助于实现人才集聚效应的产生和提升,假设H3a、H3b、H3c成立。因此,企业可以充分挖掘和利用网络资源,通过扩大网络规模、提升合作深度和水平,增强对外部异质性知识的搜寻,提升企业人才集聚效应。

3.2.3 人才集聚效应与创新绩效

同理,对人才集聚效应与创新绩效进行回归分析。根据表4中模型3可知,F值为178.495(P<0.001),回归方程显著。人才集聚效应(β=0.720,P<0.001)对创新绩效的影响显著,因此,假设H1成立,表明人才集聚效应是驱动企业创新的重要途径。通过人才集聚效应,企业不仅可以对外部知识、技术进行分享、学习,而且能实现知识溢出和创新效应,从而提升企业创新绩效。

3.2.4 中介效应

以上检验结果表明协同创新网络显著影响人才集聚效应,同时,协同创新网络也显著影响创新绩效。将自变量和中介变量同时导入回归模型,结果如表5所示,F值为72.167(P<0.001),回归方程显著。其中,创新网络即网络规模(β=0.306,P<0.001)、网络强度(β=0.246,P<0.001)和网络异质性(β=0.121,P<0.1)以及人才集聚效应(β=0.317,P<0.001)均显著影响创新绩效。由自变量回归系数可知,加入人才集聚效应中介变量后,自变量回归系数变小,且依然显著(与表4比较),说明人才集聚效应在协同创新网络与创新绩效的关系中存在部分中介效应,即假设H4成立。这表明提升企业网络规模、网络异质性和网络强度,可以增强企业的知识共享能力、组织学习能力、知识溢出能力和创新能力,进而为增进创新绩效提供知识和技术保障。

表5 人才集聚效应中介效应检验

自变量创新绩效βt值检验结果网络规模0.3064.678***显著,7.195>4.678,部分中介作用成立网络强度0.2463.923***显著,6.344>3.923,部分中介作用成立网络异质性0.1212.399*显著,3.030>2.399,部分中介作用成立中介变量人才集聚效应0.3174.376***F72.167***R20.639△R20.630

4 研究结论与管理启示

4.1 研究结论

(1)人才集聚效应对企业创新绩效具有显著正向影响。协同创新网络对企业创新绩效的影响在一定程度上需要借助人才集聚效应来实现。因此,改善企业创新绩效,需要依赖人才集聚所产生的知识共享效应、组织学习效应、知识溢出效应和创新效应,并以此增强企业知识储备和知识获取能力,建立组织间知识、信息共享机制,打造跨组织学习型社区,构建多元化学习、沟通渠道,并不断扩大人才间合作宽度和深度,加强组织间人才集聚的知识溢出和知识创新。

(2)协同创新网络规模不仅直接影响创新绩效,而且通过人才集聚效应间接影响创新绩效。一方面,验证了Leiponen等[26]的研究,即跨越组织边界的创新搜索宽度(外部知识来源广度) 与企业创新绩效呈正向变动关系;另一方面,表明人才集聚效应在网络规模与创新绩效之间起中介作用。究其原因主要在于企业网络规模越大,与企业密切相关的外部创新资源和创新支持资源就越丰富,这些资源通过不同类型人才之间的互动、合作、学习、协同,能够实现对创新资源的有效吸收、整合、配置和应用,从而增强企业创新能力、提升创新绩效。

(3)协同创新网络强度不仅直接影响创新绩效,而且通过人才集聚效应间接影响创新绩效。即企业与其他主体联系越紧密、合作越深入、交流越频繁,其人才集聚效应就越显著,创新绩效也越高。这表明创新网络中主体间沟通、合作、协商和学习机制是实现人才集聚效应的重要变量,并对创新绩效产生积极影响。为此,需要加强创新网络内沟通机制建设,建立互信机制,深化合作关系,增强学习意愿和动力,提升学习能力;需要加强组织间在产品创新、技术培训等方面的协作,促进知识溢出和创新效应。

(4)协同创新网络异质性不仅直接影响创新绩效,而且通过人才集聚效应间接影响创新绩效。企业协同创新网络异质性越强,彼此间知识、技术势差越大,就越有可能为企业创新提供更多技术以实现知识共享,增强企业学习动力和意愿,促进企业内外部知识优化组合,实现知识溢出和创新,最终改善企业创新绩效。

4.2 管理启示

本研究对企业管理和创新实践具有一定的启示:①企业成长过程中,不仅需要自身知识储备,更需要获取外部新知识、新技术。通过提升知识共享能力、组织学习能力、知识溢出能力和创新能力,对获得的知识、技术进行传播、学习、吸收、利用和再创新,实现人才集聚效应,从而将新知识、新技术转化为产品创新或工艺创新;②在开放式、多元化创新模式下,重视外部创新资源的价值,加强企业与创新网络关键节点如核心企业、科研机构、政府、中介服务机构的合作,充分发挥角色互补和匹配效应。一方面,建立协同创新网络内各相关组织人才集聚的物理和虚拟平台,鼓励开展组织间人才的正式或非正式沟通和交流,促进集体学习,增强知识传递、共享和溢出;另一方面,政府需要根据产学研合作实践,对协同创新网络的构建和实施给予一定的政策支持,制定有效的制度,推动协同创新网络主体间人才弹性流动和集聚,建立人才交流、协作的长效机制,为组织间人才集聚效应的产生和提升提供制度保障。

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(责任编辑:万贤贤)

Study on Relationship among Collaboration Innovation Network,Talent Aggregation Effect and Innovation Performance

Tang Chaoyong1,Niu Chonghuai2

(1.School of Economics and Management,Taiyuan University of Science and Technology,Taiyuan 030024,China; 2.College of Economic & Management,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China)

Abstract:Collaboration innovation network and talent aggregation effect are important affecting factors of innovation performance,but existing literatures have not got on an empirical analysis of the influence mechanism and path among collaboration innovation network,talent aggregation effect and innovation performance. Based on data of 168 technological enterprises in Taiyuan City,this paper tests the relationship among collaborative innovation network,talent agglomeration effect and innovation performance by using correlation analysis,multiple regression and intermediary effect. The results show that collaboration innovation network facilitates talent aggregation effect and innovation performance,talent aggregation effect can promote innovation performance,talent aggregation effect plays an intermediary role between collaboration innovation network and innovation performance.

Key Words:Collaboration Innovation Network; Talent Aggregation Effect; Innovation Performance

收稿日期:2016-08-16

基金项目:国家自然科学基金项目(71473174);太原科技大学博士科研启动项目(W20152004)

作者简介:唐朝永(1978-),男,河南开封人,博士,太原科技大学经济与管理学院讲师,研究方向为组织创新与人力资源;牛冲槐(1956-),男,山西夏县人,太原理工大学经济管理学院教授、博士生导师,研究方向为人力资源管理、科技管理。

DOI:10.6049/kjjbydc.2016060557

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)03-0134-06