供给侧改革驱动下创新主体异质性与创新联盟关系风险

(1.南昌大学管理学院，江西南昌 330031；2.湖北汽车工业学院经济管理学院，湖北十堰 442002；3 南昌大学经济与管理学院，江西南昌 330031)

摘要：在供给侧改革驱动下，创新联盟因不同主体间可以共享资源、共担风险、降低创新成本而蓬勃发展。由于参与主体多元化、主体异质性特征客观存在、创新联盟成立之后关系风险逐步突出，理清影响关系风险的变量对创新联盟有效存续至关重要。从主体异质性理论出发，实证研究发现：创新主体异质性特征与创新联盟关系风险之间直接影响关系不显著，无论是互补性异质特征、制衡性异质特征还是互斥性异质特征都与关系风险的直接关系不显著。通过中介效应检验发现，主体异质性特征与创新联盟关系风险之间确实存在中介效应。权力非对称性是互补性异质特征与关系风险之间的中介变量；信任和信息共享是制衡性异质特征以及互斥性异质特征与关系风险之间的多重中介变量。探究了创新联盟主体异质性特征如何影响创新联盟关系风险，揭示了创新联盟关系风险管控的核心所在，可为创新联盟效率提升提供参考。关键词：创新主体异质性；创新联盟；创新关系风险；异质特征；供给侧改革

0 引言

2015年，以去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板为重点的供给侧改革拉开了序幕。目前，在供给侧改革驱动下，降低成本的观念已经深入人心，但市场瞬息万变、竞争激烈，如何有效突围，降低成本同时有效提升供给呢？各创新主体尝试联合结盟，通过深度合作，利用彼此的差异化资源，既降低创新成本，又分散创新风险。随着参与创新联盟的主体日益增多，创新联盟再组合呈现网状发展态势，纷繁复杂的创新主体间关系影响创新联盟创新效率甚至存续。

目前关于创新联盟的研究主要集中在联盟绩效提升方面，一般研究将联盟绩效作为因变量，将资源因素、控制方式、主体差异、关系风险作为自变量，研究相互之间关系，旨在发现各因素如何影响创新联盟绩效，提出相应对策。从联盟发展规律来看，创新联盟初期主要面临绩效问题而非关系风险效率问题，随着联盟的发展，联盟关系风险逐渐成为联盟主体需要面对的重要问题。近年开始有研究关注创新联盟效率存续问题，思考联盟主体间相互关系。在产学研合作这种具有鲜明异质性特征的创新联盟中，企业与大学在组织和发展阶段方面的异质性，以及企业与大学之间在信息获取、收益分配和合作目的上的不对称性，使得我国很难实现有效率的产学研合作[1]。汪秀婷[2]通过广泛的问卷调查发现，在技术创新网络中，资源共享时最大可能导致合作行为终止的原因是合作信任关系不佳，在所有原因中占17.7%。有关创新联盟关系的研究大多将其作为影响创新效益的一个因变量，少量研究将关系风险作为因变量，分析创新主体之间资源差异对关系风险的影响。实际上合作创新主体之间除资源差异外，更有文化差异、目标差异，其也会影响创新联盟绩效。叶江峰等[2]发现，企业间知识异质性对创新绩效具有倒U型效应，联盟管理能力正向调节企业间知识异质性与创新绩效之间的曲线关系。那么，创新联盟过程中不可回避的这些异质性特征是否影响创新效率?创新主体异质性特征与创新联盟主体之间关系风险如何？本文意在研究异质主体创新联盟的关系风险生成机理，重在发现创新联盟主体异质特征与关系风险之间的关系，探寻有效管控创新联盟关系风险的方式，期望将创新联盟研究从联盟绩效层面推进到创新联盟效率层面，以保障创新联盟的可持续发展。

1 理论基础与研究假设

(1)创新联盟关系风险。关系风险最早出现在联盟企业关系相关文献中，关系性风险是任何一个企业都无法回避的问题，要想赢得市场地位就须更好地解决关系风险问题[3]。战略联盟关系风险相关研究关注伙伴间合作是否融洽[4]，关系风险是各成员未进行满意合作和知识共享的可能原因与结果[5]。联盟中参与者具有多元化和差异性特点，关系风险是合作中不可避免的要素。据此，Miller[6]将关系风险发生范围进一步扩大，认为只要是次优合作关系造成的损失都可视为关系风险。鉴于关系风险的复杂性，学者们纷纷将关系风险作为一个分类概念展开研究，如投入风险和侵占风险[7]、流失风险和投入风险[8-9]以及机会主义行为和联盟主体利益冲突[10-11]。也有少量研究将关系风险作为整体概念,如刘雅等(2014)在研究战略联盟关系风险与绩效风险时，将关系风险作为一个整体概念。刘群慧等(2013)在研究关系嵌入性与合作风险以及合作创新意愿间关系时，也将关系风险作为一个整体概念。可见，目前学术界对关系风险的分类并没有一个统一的标准，基于研究问题的不同而采取不同定义。本文借鉴Miller的研究，认为异质主体创新联盟的关系风险是合作各方以自身利益最大化换取联盟整体利益次优化而造成的损失，并依据龙勇等[9-11]的研究，采用机会主义行为和合作伙伴利益冲突来测量关系风险。

(2)创新联盟主体异质性。最早研究主体异质性的学者当属Parkhe[12]，他在研究战略联盟时提出参与战略联盟的企业之间会在某些属性或者维度上存在差异，并将这种差异定义为“联盟主体间异质性”。梁靓、陈劲[13]借鉴和继承了Parkhe的观点，将研究对象转向开放式创新联盟主体，开放式创新主体异质性是指两个或两个以上组织在知识、技术、能力及其它资源上的差异化和多样化程度。Parkhe将主体异质特征分为两类：任务导向和关系导向。其中，任务导向异质特征是促使创新联盟结成和发展的主体异质性特征，这些因素为创新联盟带来了互补性，比如高校科研院所提供拥有较高科研水平的科研人才，而企业拥有科研成果转化的场地与资金。这类主体间异质性特征促进联盟构成，实现合作创新，是异质主体参与联盟的动机所在。正因为如此，产学研创新联盟合作主体因资源互补性而成为企业获取外部知识资源的重要形式。对于关系导向异质特征，主体间异质性会影响联盟成员间交流，阻碍互补性发生，比如高校研究者追求的目标是科研论文成果，不关注能否实现产业化及其经济利益，而企业却希望尽快实现成果转化，产生经济效益，政府则关心人员就业问题、企业利税创造。这种异质性通常表现在创新联盟主体各自特质方面，比如文化、目标、行为方式等，其阻碍了创新联盟主体关系发展。

基于创新联盟主体异质性，在同一联盟中既有主体的互补性特征促进联盟构建，又有互斥性特征阻碍联盟主体融合。本研究认为应该借助第三类特征，既保障联盟存续，又提升联盟效率。依据因子分析的分类作用[14]，通过调查问卷题项中异质特征数据进行因子分析适应性检验，Bartelett球体检验统计值的显著性概率为0.000，KMO=0.830>0.7,说明完全适合进行因子分析。分析发现，3个主成分累积方差贡献率达到67.183%，说明能够较为充分地反映原始数据，而前两个主成分的累积方差贡献率只有52.003%,故认为异质性特征应分为3类。将第一成分概括为互补性异质特征，第二成分概括为制衡性异质特征，第三成分概括为互斥性异质特征。

创新联盟中，各创新主体协同合作创新，期待创新成本降低、创新风险共担。与此同时，各创新主体都是独立的利益主体，带有各自的异质特征，吸引彼此合作的互补特征在某种程度上形成了彼此间依赖关系。依赖关系会影响权力，过度依赖会造成权力非对称，权力过度不对称则会引发关系风险，并且，创新主体之间的互斥特征也会引发关系风险。创新联盟通过引入信任机制和信息共享机制，可以有效抑制创新联盟机会主义行为，降低创新联盟关系风险。通过信息共享，合作主体之间互相调整和协调变得容易，可以降低异质主体间信息不对称，抑制机会主义行为的发生，降低主体间利益冲突。制衡性特征可以平衡创新联盟主体，通过信任机制和信息共享机制抑制创新联盟关系风险。综上，本文提出理论模型，如图1所示。

(1)互补性特征与权利非对称性、关系风险间关系。创新主体间互补性特征是促使异质主体创新联盟成立的基础，异质性体现为主体在资源、能力方面的差异。基于这种差异，主体之间组成创新联盟，在资源与能力等方面取长补短，提高创新效率与效益。从行为目的性研究来看，组织参与联盟的动机是为了获取互补性能力，差异是产学研合作创新的基础，也是合作动机之一，差异性的存在使得合作者通过能力互学、互补实现知识和技术转移，不仅可以实现优势能力互补，而且能有效弥补对方的能力缺陷[15-16]。依据资源基础理论和关系交易理论，投入联盟体的资源不同就会面临不同性质的风险，联盟主体投入资源是投资者期望特定合作关系持续的善意表达，有助于增强彼此间信任程度并促进组织间合作[17]。资源互补与机会主义行为之间存在倒U型关系，适度的资源互补能够有效遏制机会主义行为，当资源互补性较低时，联盟主体对彼此的运作模式相对熟悉，对方的机会主义行为非常容易被发现，从而有效减少机会主义行为；当资源互补性较高时，联盟主体间可以通过资源整合克服个体间资源限制，但过高或过低的资源互补都会使联盟主体处于机会主义风险之中[18]。权力理论认为，在权力不对称的情况下，权力优势方对权力的强制性或非强制性使用都会引发机会主义行为，权力不对称程度正向影响双方的机会主义行为。利益相关者理论认为，利益相关者向创新联盟共享了资源，应享受相应利益，而利益需要权利作为保障，利益与权利应当处于对称状态。当权利非对称时，利益相关者感受不公就会产生机会主义行为。在社会交换关系中，“公平”是保证关系持续的基本原则，在其他主体感受到不公平后，会产生主体间利益冲突[19]。创新联盟中异质主体由于权利非对称，拥有较大权利的一方或多方会利用权力在联盟利益估值、分配等方面对其它主体施加压力，引发创新主体间利益冲突。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1a:创新主体互补性异质特征影响权利非对称性；

H1b:创新主体互补性异质特征影响主体间信任水平。

H2a:权利非对称性正向作用于创新联盟主体间机会主义行为；

H2b:权利非对称性正向作用于创新联盟合作伙伴间利益冲突。

H3a:创新联盟异质主体间互补性异质特征影响机会主义行为；

H3b:创新联盟异质主体间互补性异质特征影响合作伙伴间利益冲突。

(2)制衡性异质特征与信任、关系风险之间关系。创新联盟制衡性异质特征能够增加相互之间的信息共享与沟通，有助于建立信任，遏制机会主义行为，降低关系风险。创新主体间文化、行为、战略差异影响创新联盟制衡特征，较小的差异通过制衡特征的对冲，不会影响创新主体间关系风险；而较大的差异则会越过制衡特征对关系风险产生负面影响。刘雅等(2014)分析205家联盟企业调研数据发现，制衡性特征中共同愿景这一重要因素与关系风险负相关。同时，大量研究证实了信任在抑制机会主义行为中的作用：越信任合作伙伴，表明合作伙伴机会主义倾向越低；存在于联盟中的信任机制能够有效减少联盟成员投机行为，避免部分主体做出短视行为而损害联盟整体利益，降低联盟主体间利益冲突，使联盟更加稳定[17]。共同愿景作为创新联盟中最重要的制衡性特征，能够缓和联盟主体间紧张状态，提升联盟企业间协调水平，减少创新主体间误解和利益冲突，降低关系风险[20]。基于以上讨论，本文提出如下假设：

H4a:异质主体制衡性特征增强联盟主体间信任；

H4b:异质主体制衡性特征影响联盟主体间信息共享水平。

H5a:信任对创新联盟主体制衡性特征与机会主义行为之间关系起中介作；

H5b:信任对创新联盟主体制衡特征与合作伙伴间利益冲突起中介作用。

H6a:异质主体制衡性特征直接影响机会主义行为；

H6b:异质主体制衡性特征直接影响合作伙伴间利益冲突。

(3)创新联盟互斥性异质特征与信息不对称以及关系风险间关系。互斥性异质特征主要表现为文化、目标、战略、行为等方面的差异冲突。Das TK等[21]认为文化差异对关系风险具有正向作用，文化差异越大，关系风险水平越高。创新联盟主体之间文化差异、沟通行为方式差异、异质主体各自战略差异，会加大异质主体之间利益冲突，增大协同障碍，放大关系风险。也有研究认为，较小文化差异有利于伙伴间共同价值以及范式培养，降低联盟关系风险。那么，异质主体间互斥特征如何影响关系风险？是加大还是降低关系风险？主体间异质性带来的主要问题是相互之间信息不对称和彼此间信任程度不够。在产学研合作中广泛存在“合而不做”和“做而不合”的现象，究其缘由，主要在于主体间信息不对称、信任不足以及主体的有限理性[22]。在创新联盟中，考虑到各主体的信息搜寻成本和信息获取能力各不相同，因而不存在某个主体掌握了全部信息。不同创新主体拥有的信息量不同，导致交易者信息地位不同。在信息不对称条件下，创新主体交易前后可能产生“逆向选择”和“道德风险”等问题[23]。

通过共享信息，创新主体间显性的机会主义行为可以较易发现，从而抑制机会主义行为。由于创新主体异质性和信息不对称，各方提供的创新资源、能力、技术在创新联盟中所起的作用难以界定。以资源、贡献为基础的利益分配难以做到绝对公平，容易引起一方或多方不满，滋生联盟主体之间利益冲突，增大关系风险。通过信息共享，创新主体能够对彼此的技术、贡献程度有较好的了解，考虑到彼此间基于资源共享已经建立了创新联盟，可以抑制创新主体间利益冲突。基于以上分析，本文提出以下假设：

H7a:互斥性异质特征降低主体间信任水平；

H7b:互斥性异质特征降低信息共享意愿。

H8a:信息共享意愿对互斥性异质特征与创新联盟主体机会主义行为间关系起中介作用；

H8b:信息共享意愿对互斥性异质特征与合作伙伴利益冲突间关系起中介作用。

H9a:创新联盟互斥性异质特征影响机会主义行为；

H9b:创新联盟互斥性异质特征影响合作伙伴间利益冲突。

2 变量测量及数据收集

本研究所有问卷包含互补性特征、互斥性特征、制衡性特征、权利非对称、信任、信息共享、机会主义行为和伙伴利益间冲突8个潜变量。为了确保量表的信度和效度，本研究主要借鉴国内外相关文献中相对成熟的量表，同时，结合本研究的实际需要，对已有量表进行适当修改。在正式调研之前，邀请江西省绿色光源产业创新联盟的专家对量表问卷进行修订，并运用验证性因子分析方法对题项进行删减，如表1所示。除部分控制变量外，均采用李克特5分量表的形式，如表1所示。

本研究数据收集历经4个月之久，主要选择江西省、湖北省、湖南省经济开发区创新主体集中的区域，通过实地分发问卷和高校MBA班委托分发问卷共计500份。因为本研究集中于创新联盟，需要问卷填写者对创新主体以及创新联盟非常了解，因而，剔除了基层工作者和工作年限不足1年的问卷，最终得到有效问卷237份，满足结构方程分析至少200份以上样本量的要求[26]。从创新联盟所属行业来看，汽车行业占28%，新能源行业占20%，设备制造业占26%，纺织、服装和鞋业占6%，医药行业占6%，食品饮料行业占7%，其它占5%。

3 数据分析与结果

3.1 信度与效度检验

(1)信度检验。根据Cronbach′α系数大于0.7来判定数据信度。模型中8个构面分别是：互补性异质特征、制衡性异质特质、互斥性异质特征、权力非对称、信任、信息共享、机会主义行为以及伙伴间利益冲突，由表2可知，其Cronbach′α系数均大于0.7，说明问卷具有较高的信度。

(2)效度检验。根据组合信度(C.R.)和平均方差萃取量(AVE)以及因子载荷进行判定，要求组合信度大于0.6、平均方差萃取量大于0.5、因子载荷大于0.5。由表2可知，这3个指标均达到要求，说明该模型具有较高的效度。

3.2 结构方程模型分析

(1)方程模型整体配适度评价。模型配适度是指假设的理论模型与实际数据的一致性程度。结构模型检验得出的主要适配指标即绝对配适度指标、增值配适度指标和简约配适度指标，如表3所示。与适配指标判断标准进行比较，GFI、NFI、RFI值非常接近判断标准，其它适配指标的拟合值都符合判断标准。因此，可以接受本文理论模型。

(2)理论模型假设检验结果。借助Amos20软件可以得到潜变量之间的结构关系以及相关指标，依据路径系数检验可以得到创新联盟关系风险路径系数，如图2所示。

由检验结果可知，互补性特征促进创新主体间信任水平提升的假设不成立。目前设立在开发区的创新联盟大都是行政干预促成的创新联盟，这种源自于联盟起因的互补性难以促成相互信任。特别是在一些竞争性创新联盟中，在政府期望行政区域内产业集聚、集群发展、集群创新的引导下，联盟内企业资源能力位势差异较大，处于较高位势的合作主体需要基于非市场因素“照顾”位势差的主体，彼此间产生抵触情绪，相互间信任关系难以建立。比如，江西省绿色光源产业创新联盟中，省内配套小企业跟不上龙头企业，为了实现本行政区域内产业集聚，龙头企业不得不兼顾配套企业，无端增加了创新成本[27]。互补性特征是促使联盟建立的重要特征，但是，联盟初期彼此之间缺乏互动，强行以政府意愿推行，会招致联盟主体的厌恶，不利于创新主体之间信任水平的提升。因而，应通过政府以外的第三方，比如行业协会充当联盟的“桥梁”。行业协会也可利用自身专业能力建立规则，帮助创新联盟之间快速建立信任关系[34]。

由检验结果可知，信息共享有助于减弱异质主体间利益冲突的假设不成立。经济人“利已”社会属性的存在致使创新联盟主体间利益冲突只能尽量降低而无法消除。信息共享有助于解决创新过程中技术、资源、能力等方面问题，但是，不能解决创新联盟主体之间的利益冲突问题。信息共享虽然有助于创新主体理解对方的利益获取过程、表现形式，减少机会主义行为，但无法直接降低利益冲突。

由检验结果可知，创新主体间的异质特征与创新联盟关系风险之间的直接关系不显著。究其缘由，在于相互之间存在完全中介效应。

(3) 中介效应检验。由表4可知，创新主体间异质特征与创新联盟关系风险之间的直接关系不显著。这是否意味着两者之间存在一种间接关系？本文使用中介效应检验方法进行验证。中介效应检验方法主要包括系数相乘法、Bootstrap法以及MacKinnon程序计算法，系数相乘法根据Z值的结果判断中介效应，当Z值大于1.96或者小于-1.96时，存在中介效应。由表5可知，Z的取值均落在判断标准以内，故3个创新主体异质性特征变量与关系风险的两个变量之间存在中介效应。Bootstrap法采用有放回的重复抽样方法构造置信区间，以上下限之间是否包含0来判断变量之间中介效应，如果不包含0，则具有中介效应。由表4可知，在95%的置信区间内，无论是Bias-corrected还是Percentile，上下限区间内均不包含0，故可判定创新联盟主体异质性特征与关系风险之间存在中介效应。MacKinnon认为中介效应是两个正态分布随机变量的乘积分布，并以此构造非对称的置信区间。采用MacKinnon提出的Prodclin2程序，可进行间接效应计算以验证中介效应，若上下限之间不包含0，则存在中介效应。从表5中MacKinnon Prodclin2程序计算结果看，上下区间均不包含0，说明创新主体异质特征变量与关系风险间存在中介效应。综上所述，创新联盟主体异质性与关系风险之间存在中介效应，中介变量是权力非对称、信任和信息共享。

4 结语

在供给侧改革驱动下，大量创新主体为降低创新成本和创新风险而参与创新联盟，创新主体在联盟中呈现出异质性特征，其不仅对创新联盟绩效产生影响，而且对创新联盟关系风险产生影响，同时，影响创新联盟效率及稳定性。为此，探讨创新主体异质性特征与创新联盟关系风险之间的关系具有重要的现实意义和理论意义。

本文在以下几个方面拓展了现有研究：①不同于以往将联盟绩效作为因变量、关系风险作为自变量的研究，从创新主体异质性特征视角，将创新联盟关系风险作为因变量，研究创新联盟关系风险如何受到主体异质性的影响，拓展了对现有创新联盟的辩证认识；②将权力非对称、信任水平、信息共享3个重要因素纳入到主体异质性影响创新联盟关系风险的概念框架和实证研究中，探讨并验证了3个因素的中介效应。运用结构方程模型实证研究发现：创新联盟主体异质性特征与创新联盟关系风险之间的直接影响不显著，无论是互补性异质特征、制衡性异质特征还是互斥性异质特征，都与关系风险的直接关系不显著。可见，创新主体异质特征与创新联盟关系风险之间不是简单的直接对应关系。通过中介效应检验发现，主体异质性特征与创新联盟关系风险之间存在中介效应，权力非对称性是互补性异质特征与关系风险之间的中介变量；信任和信息共享是制衡性异质特征以及互斥性异质特征与关系风险之间的多重中介变量。

本研究将创新联盟关系风险作为自变量，探究创新联盟主体异质性特征如何影响创新联盟关系风险，揭示了创新联盟关系风险管控的核心所在。联盟主体异质性特征客观存在，若要有效管控创新联盟关系，保障创新联盟高效发展，就应重视联盟中权力对称性问题、信任水平以及信息共享程度与方式。同时，供给侧改革驱动下，创新联盟组建与发展主要是市场作用的结果，联盟主体间除互补特征和互斥特征外，还存在促使互补与互斥相融合的制衡性特征。

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Heterogeneity Characteristics of Innovation Subject and Relationship Risk in Innovation Alliances under Supply-Side Reform

(1.Management School, Nanchang University, Nanchang 330031, China; 2.Economics & Management School, Hubei University of Automotive Technology, Shiyan 442002, China; 3. Economics & Management School, Nanchang University, Nanchang 330031, China)

Abstract：Under supply-side reform, different subjects in innovation alliances share resource, bare risks, and reduce innovation cost. So they are developing and universal. The relationship risks become prominent step by step because diversity and heterogeneity characteristics exist objectively in these innovation alliances. Clear knowing which and how variables affect the relationship risks is very important. This research from heterogeneity characteristics theory, uses structure-equation-model(SEM)to do some empirical study. It can be found that direct relationship between heterogeneity characteristics and relationship risks don't exist; from intermediary variables tests, power asymmetry is the intermediary variable between the complement characteristics and relationship risks; trust and information share not only are the intermediary variable between heterogeneity characteristics and relationship risks; they two variables are multi-intermediary ones between the heterogeneity characteristic and relationship risks. This research shows that relationship risks how been affected in innovation alliances, and it is helpful to see the core problem in management and control relationship risks and enhance the efficiency of innovation alliances.

Key Words：Heterogeneity Characteristics of Innovation Subject; Innovation Alliance; Innovation Relationship Risk; Heterogeneity Characteristics; Supply-Side Reform

收稿日期：2016-12-13 基金项目：教育部人文社会科学项目(16YJCZH049)；湖北省教育厅人文社会科学项目(16Q177)

作者简介：於流芳(1980-)，女，湖北黄梅人，南昌大学管理学院博士研究生，湖北汽车工业学院经济管理学院讲师，研究方向为科技创新管理、风险管理；尹继东(1952-)，男，江西瑞金人，博士，南昌大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为区域与产业经济管理等；许水平(1978-)，男，江西湖口人，博士，南昌大学经济与管理学院讲师，研究方向为区域经济、创新管理。