李国强，孙遇春，胡文安，任 浩
(同济大学 经济与管理学院，上海 200092)
摘 要：创新网络既是提高产业集群竞争力的重要基础，也是提高企业自身创新能力的有力保证。双元创新包括利用式创新和探索式创新，是企业创新过程中的两种模式。通过构建企业网络能力与双元创新概念模型，提出企业网络能力与双元创新正相关假设，通过收集生物医药、电子信息等高科技行业企业315份有效问卷进行模型验证。研究结果显示：网络能力与网络位置跃迁对企业双元创新有显著正向影响；网络位置跃迁在企业网络能力与双元创新之间起中介作用；环境不确定性在企业网络能力与网络位置跃迁的正向关系中起显著负向调节作用；创新支持氛围对企业网络能力与双元创新、网络能力与网络位置跃迁关系有显著正向调节效用。
关键词：网络能力；双元创新；网络位置跃迁；环境不确定性；创新支持氛围
DOI：10.6049/kjjbydc.L201808316
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
中图分类号：F273.1
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2019)13-0081-08
Li Guoqiang, Sun Yuchun, Hu Wen'an, Ren Hao
(School of Economics and Management of Tongji University, Shanghai 200092, China)
Abstract：Innovation network is not only an important foundation to improve the competitiveness of industrial clusters, but also a strong guarantee to improve the innovation ability of companies (organizations). The ambidextrous innovation ability of enterprises, including incremental innovation and breakthrough innovation, is the two modes of innovation process. This paper constructs a conceptual model between enterprise network capability and ambidextrous innovation, and puts forward the hypothesis that the network capability of an organization is positively related to the ambidextrous innovation ability of an organization. The model was verified by collecting 315 valid questionnaires from Internet software, biomedical, electronic information, new energy and other high-tech enterprises. SPSS21 and AMOS24 software were used to verify the model. Through data analysis, the results show that the network capability of enterprises and the position transition of enterprises in R & D networks have a significant positive impact on ambidextrous innovation. The transition of organizational network position plays an intermediary role between organizational network capability and enterprise innovation. The uncertainty of the enterprise environment plays a significant role in regulating the relationship between the network capability and the network transition. The innovation support atmosphere has significant enhancement effect in the positive relationship between the network location transition and the ambidextrous innovation.
Key Words:Network Capability; Ambidextrous Innovation; Transition of Network Position; Environment Uncertainty; Atmosphere of Innovation
收稿日期：2019-03-25
基金项目：国家自然科学基金项目(71272048，71372078)；中国博士后基金项目(2019M651593)
作者简介：李国强(1987-)，男，山东青岛人，同济大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为组织创新与创造力；孙遇春(1955-)，男，山东青岛人，同济大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为创新战略；胡文安(1989-)，男，山东济南人，博士，同济大学经济与管理学院博士后，研究方向为组织行为与组织创新；任浩(1959-)，男，安徽凤阳人，同济大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为产业园区与企业战略。
产业升级是当前我国经济发展的主要命题之一，而企业协同创新是实现产业升级的重要途径。网络能力以及组织关系是企业获得成功的重要因素之一[1]。有学者通过研究企业合作网络中的组织关系结构与战略发现，组织关系可以划分成点对点关系、点对链关系、点对网关系以及多层次关系[2]。根据社会关系理论，企业不能脱离产业集群单独从事生产经营活动，必须与其所处产业环境深度融合，才能促进自身经营以及提升研发能力[3]。双元创新是一种在探索式创新和利用式创新之间寻找平衡的企业战略[4]。探索式创新成果多为突破性的，目的是开发出全新产品和服务，培育新客户以及满足新市场需求，保证企业长期利润；利用式创新多为渐进性小步慢跑模式，通过延伸现有产品和服务，满足和扩大现有客户群，促进短期利益获取[5]。有学者从知识流转角度，探讨了技术扩散对企业双元创新的影响，认为一定程度的技术扩散可以促进组织双元创新[6]。在竞争激烈的环境中，企业需要同时平衡两种战略，这是因为过度的探索会陷入利润不足的困境，而过度的利用会降低企业生存能力并导致被淘汰[7]。当前的双元创新研究主要集中于组织层或管理层机制挖掘，很少涉及组织间层面，从而限制了研究结论的完整性、普遍性和指导性。如何获取高水平双元创新绩效以及利用双元思维寻求创新过程的多维平衡是一个亟待解决的问题[8]。双元创新的实现需要企业构建内部组织机制，以有效缓解竞争性张力活动。本文基于组织关系视角，首次将企业网络能力及其所处合作网络位置纳入研究框架，聚焦分析组织网络能力、网络位置跃迁以及环境不确定性等要素，以解释组织网络能力与双元创新的关系以及网络位置跃迁、环境不确定性和创新支持氛围在该关系形成中的作用。
随着信息技术的发展，企业合作网络成为企业获取资源与要素的重要平台，企业利用外部网络资源的能力已逐渐成为影响其创新的重要因素。企业网络能力包括网络规划能力、资源管理能力、关系管理能力3个方面。其中，网络规划能力、资源管理能力是促进探索式创新与利用式创新互补的主要因素，关系管理能力对双元创新有显著影响[9]。资源理论认为，网络化行为能够有效联结创新主体，进而为企业创新资源形成提供条件[10]。现有文献对网络能力与企业创新的关系持两种不同观点：一种强调网络关系能力，认为网络能力是指企业发展与关键供应商、顾客和其它组织关系以及维护、利用这些关系的能力，较高的网络能力有助于提升企业在合作网络中的产品联合开发效率[11]；另一种则从关系能力维度的结构能力视角，认为网络能力是反映企业合作网络综合地位和处理各种复杂网络关系的能力，其中，网络位置是影响企业创新绩效的重要因素[12]。Lazzarotti等[13]从关系社会资本角度分析了开放型组织创新行为的双元性，认为企业关系强度以及关系价值对双元创新产生显著影响；胡文安等[14]研究发现，组织中的双元领导风格和双元搜索水平可以有效提升组织活力，进而对组织创新有显著正向影响。还有学者研究了企业网络位置、网络声望与创新能力的关系，提出网络声望会影响企业创新绩效的观点(朱丽,柳卸林,刘超,等)；吴亮[15]从资源组拼视角切入，认为企业执行双元创新战略能够显著促进资源组拼活动，继而提高企业绩效；李纲等[16]认为，企业网络能力与服务创新绩效之间存在正向关系，卓越的网络能力可以提升创新绩效及财务绩效。由此，本研究提出如下假设：
H1：企业网络能力对双元创新有正向影响。
网络位置跃迁是指企业网络位置从低能级状态向高能级状态的迁移。跃迁速度潜在反映了合作网络中存在直接或间接连接企业的数量[17]。企业合作网络往往具有动态演化特性，其结构会不断变化。企业可以通过自身卓越的网络能力，与合作网络中不同成员建立紧密联系，对网络中分散的信息进行整合，成为网络成员信息流转的中介，从而实现自身网络位置的跃迁[18]。芮正云等[19]分析了新创企业联盟能力对网络位置跃迁的影响，认为网络能力可以促进企业网络位置跃迁。合作网络中的企业受自身预期驱使，试图控制更多资源，以便开展利用式和探索式创新，进而使企业获得更多剩余价值[20]。在创新过程中，企业处于较高的网络位置有助于增加可整合的知识数量和获取异质性知识。根据僵化理论，短期内异质性信息的突然增加，会导致企业焦虑，反而不利于知识识别和整合[21]。在企业有限理性情况下，网络位置跃迁过快容易导致企业信息负荷过载，破坏知识识别与集成能力。在有限理性下，由于难以区分大量突然增加的信息，削弱了对价值信息的有效识别，导致信息同质化。随着资源异质性提升，资源组合复杂性增强，这就需要企业对外部资源具有较强的整合能力。资源整合能力提高需要企业长期的积累。随着外部合作路径增多，资源整合能力的缺失使得企业难以有效整合资源，难以实现现有资源利用性和探索性利用的平衡[22]。
由此，本研究提出如下假设：
H2：组织网络位置跃迁在企业网络能力与双元创新之间起中介作用。
环境不确定性是指企业所处的环境复杂多变，通常反映为变化速度以及程度两方面(谢永平，云晶，2017)。当企业所处环境不确定性高时，企业需要面对复杂的情境以及外部关系。在针对企业合作网络的研究中，有学者发现较高的环境不确定性可以激发企业创新潜能[23]。同时，企业通过选择合适的创新战略可以降低环境不确定性对其运营的不利影响。企业网络能力以及网络位置在双元创新战略制定和执行活动中起着主导作用，企业通过网络结构整合双元创新所需的知识和资源，并通过企业间互动和协调化解双元创新矛盾与碰撞，从而作出正确的战略选择[24]。
具体到研发创新来看，在执行利用式创新过程中，企业通过利用现有知识存量，对存量中的知识要素进行深层次理解和整合，以挖掘现有知识存量的更多潜在价值。在此过程中，必定需要与产业链上下游企业、高校和科研机构等进行合作。环境不确定性程度越高，企业合作研发效率越低，企业网络能力无法有效转化成对显性或隐性知识的吸收能力，因此，对利用式创新的作用也会大打折扣(赵展东，宋波，2015)。
在探索式创新过程中，企业主体努力突破现有知识存量，从外部汲取新的知识要素，并将获取的知识要素整合应用于企业发展。在知识整合过程中，必然要与企业外部组织进行信息以及知识传递。在不确定性高的环境中，企业与外部组织的信息传递效率必然会受到阻碍，从而降低企业网络能力对探索式创新的促进效用[25]。
由此，本研究提出如下假设：
H3a:环境不确定性在企业网络能力与双元创新之间具有负向调节作用。当环境不确定性较高时，网络能力与双元创新之间的正向关系减弱；
H3b:环境不确定性在企业网络能力与网络位置跃迁之间具有负向调节作用。当环境不确定性较高时，网络能力与网络位置跃迁之间的正向关系减弱；
H3c:企业网络能力与环境不确定性的交互作用，通过网络位置跃迁的中介作用负向影响双元创新。
目前针对创新支持氛围与创新关系的研究不乏优秀成果，大致可分为两个流派：一是基于资源基础理论与知识基础理论，探究企业内部知识创造对创新绩效的影响(潘清泉，唐刘钊，2015)；二是基于关系理论、社会网络理论、社会资本理论与交易成本经济学理论，探究外部知识获取、社会网络位置特征、联盟方式等对创新的影响[26]。深厚的创新支持氛围能够同时促进企业探索式创新与利用式创新水平提升，从而增强双元创新能力[27]。一方面，成员企业进行知识共享，有助于对合作网络中现存的知识与经验进行编码、储存与维护，推动企业成员更加便捷高效地利用现存知识与提升能力，加速现存知识与能力在企业内部的扩散，提升企业利用式创新能力[28]；另一方面，企业成员彼此交换想法有助于提高组织内部工作协调水平，提升组织成员行为一致性，从而减少知识搜索的额外工作量，提高利用式创新效率[29]。创新支持氛围可以促进企业技术共享、资金融通，并获取更多资源、提高企业竞争力。无论是利用式创新还是探索式创新，都会随着企业联盟能力提升而有所突破[30]。
鉴于知识获取的差异性，企业进行利用式创新有助于提升所在领域的技术能力和竞争优势；较低的探索成本和较小的风险有助于企业进行探索式创新时，涉足更多领域，迎来技术发展的新突破[31]。受益于创新支持氛围带来的更大范围技术红利，企业获得更多知识整合机会，可以利用多元化知识基础优势进一步拓展所在领域[32]。由此，本文提出如下假设：
H4a：创新支持氛围在企业网络能力与双元创新之间具有显著正向调节作用。当创新支持氛围较浓厚时，有助于提升企业网络能力与双元创新之间的正向关系；
H4b：创新支持氛围在企业网络能力与网络位置跃迁之间具有显著正向调节作用。当创新支持氛围较浓厚时，有助于提升企业网络能力与网络位置跃迁之间的正向关系；
H4c：企业网络能力与创新支持氛围的交互作用，通过网络位置跃迁的中介作用正向影响双元创新。
综上，本文研究模型如图1所示。
图1 概念模型
本文研究样本主要来自上海张江高新技术开发区、北京中关村高新技术开发区等国家级高新区内入驻的科技创新驱动型企业，调研企业分别属于信息服务、设备制造、生物医药、新材料等领域。调研工作自2017年6月开始，共持续5个月。调研团队主要通过3种方式回收问卷：①向高校EMBA以及MBA学员现场发放电子问卷链接，通过手机填写再统一提交；②电话联系目标企业，到企业指导被调查者填写问卷并回收；③通过电子邮件联系目标企业，由被调查者在线填写电子问卷。
由于研究内容聚焦于组织双元创新层面，因此，要求问卷填写人必须是公司研发或者运营管理部门的相关负责人，对企业与外部联系情况有全面的了解，同时，清楚该单位研发以及相关产品工艺水平，以确保问卷能较为全面地反映公司关系情况以及双元创新绩效。
调研累计发放问卷450份，其中，135份问卷因缺项过多被视为不合格、无效予以剔除，有效回收率为70%。样本数据均通过了T检验。样本企业主要集中在四类产业，其中，信息服务业占28.9%，设备制造业占27.6%，生物医药业占19.7%，新材料占16.5%，其它占7.3%。样本企业中，中高层管理者占70%；员工数达2 000人以上的企业占14%，500～1 000人的企业占47.9%，其它规模企业占38%，即样本涵盖了不同规模的企业，具有良好代表性，保证了调查结果的准确性和有效性。
表1 样本企业描述性统计结果
本文采用量表均来自国内外已公开发表的文献，并在预调研基础上对测量题项进行了修正，最后形成正式测量量表。对于采用的国外研究量表，本文采用了翻译-回译程序以避免语义差异对调研结果的影响。问卷均采用李克特五级量表，以1-5分别代表从非常不同意到非常同意。
(1)网络能力。主要参考Ritter等[33]以及Jian[34]的量表，包含网络规划能力、资源管理能力和关系管理能力3个维度，具体测量题项如“我们公司通过多种渠道寻找潜在的合作伙伴”、“我们公司有合适的途径获得合作伙伴的资源和信息”、“我们公司在与潜在伙伴合作之前会提前讨论合作方式”等，共计12个测量题项。变量的内部一致性Cronbach`s α系数为0.813，表明信度较好。
(2)网络位置跃迁。主要参考Paruchuri[35]提出的量表，包含网络位置中心性与网络位置中介性两个维度，由5个题项构成，具体测量题项如“企业在网络中的链接成员越来越多”、“企业在网络中的声望越来越高”以及“企业经常帮助其他成员牵线搭桥”等。变量的内部一致性 Cronbach`s α系数为0.705，表明信度合格。
(3)环境不确定性。主要参考Koopman[36]提出的量表，分别设置了工作环境的挑战性、工作环境富于变化以及工作环境提供了非常多的变革机会共3个题项。变量的内部一致性Cronbach`s α系数为0.773，表明信度良好。
(4)创新支持氛围。变量主要参考了Farmer等[37]提出的量表，由6个题项构成。具体测量题项例如“组织中新观点和新想法能得到有效推进”、“企业高层给予创新工作充足的价值肯定”等。变量的内部一致性Cronbach's α系数为0.713，表明信度水平良好。
(5)双元创新，包含探索式创新和利用式创新 。量表来自Subramaniam[38]提出的6个题项，如“公司的创新强化了现有技术能力与竞争力”、“本公司的创新使得原有技能知识变得过时”等。其Cronbach's α系数为0. 726，表明该变量具有良好的信度水平。
(6)控制变量。本研究基于组织层面，关注企业网络能力对组织双元创新能力的影响效应。企业规模、管理层年龄、企业性质等组织特征与企业创新能力有一定关联性，可能产生相关影响，因此本文将以上变量设为控制变量。
本文运用统计分析方法，采用SPSS21.0以及AMOS24.0软件进行数据处理。研究问卷涉及 5个变量。调查问卷为315份，满足分析基本要求。使用SPSS21.0软件以及AMOS24.0软件进行信效度分析。主要分析方法包括相关性分析、多元回归分析和层次结构模型验证等。在检验中介效应以及调节效应的过程中，主要采用层次回归分析对上述假设进行验证，参考Muller & Judd等的检验步骤进行分层检验[39]。具体来讲：①在中介变量对自变量的回归模型中，检验其系数是否显著,并在因变量对中介变量的回归模型中检验其系数是否显著;②在因变量对自变量的回归模型中加入中介变量并检验其系数是否显著; ③在回归模型中放入调节变量，并在因变量对调节变量、自变量以及自变量与调节变量交互项的回归中，检验交互系数是否显著？如果变量可以同时满足以上3个条件，则认为理论模型的中介效应和调节效应显著。
由于本研究数据来自被调查者的自行填写，因此，检验共同方法偏差是一个无法回避的问题。首先，设计问卷说明，参考相关专家意见并对问卷进行修订；然后，对问卷进行单因子检验，参考Podsakoff等的方法[40]，进行主成分分析。通过SPSS软件的未偏转因子分析，最终析出5个特征值大于1的因子，共解释了变量的81.5%，说明被解释变量较为平均，未出现某一个因子解释覆盖率过高的情况。
在检验假设前，预先检验变量收敛效度。由表2可知，网络能力、网络位置跃迁、双元性创新等变量的KMO值均大于0. 7，Bartlett球形度检验概率为0.001，说明量表内容效度可以接受。
表2 样本充分性以及球度检验结果
验证性因子分析可以用来检验模型判别效度。根据SPSS21.0得到的结果来看，量表中不同题项都聚焦于同一因子，各指标因子载荷均大于0.5，可解释方差百分比也大于50%，表明收敛效度良好。Cronbach'α系数都在0. 7以上，说明内部一致性符合要求。由此，本模型通过了判别效度检验。
表3列出了各变量相关系数、平均值和标准差。由表3可知，企业网络能力与网络位置跃迁显著正相关(r=0.590，p<0.01)，与双元创新能力也显著正相关(r=0.511， p<0.01)；网络位置跃迁与双元创新的相关性系数为r=0.509，p<0.01。由此可见，本研究假设均初步得到了支持。
回归分析是检验直接效应、中介效应与调节效应的常用方法，运用 SPSS24.0软件对上述假设进行检验。由表4可知，由于网络能力对企业双元性创新具有显著正向影响(模型6中，β=0.594， p<0.01)，假设H1通过验证。
首先，由模型1-模型2可以看出，在控制了企业类型、企业规模等控制变量后，企业网络能力对网络位置跃迁具有显著正向影响(模型2中的β=0.760，p<0.01)；另外，通过表3中的模型7可以知道，网络位置跃迁对企业双元创新有正向效用(β=0.435，p<0.01)。最后，在模型6的基础上，引入网络位置跃迁进模型8，结果显示，网络能力回归系数降低(β：0.594→0.402，p<0.01)。由于网络位置跃迁对双元创新影响显著(β=0.402，p<0.01)，可以看出，网络位置跃迁影响网络能力与双元创新的关系，扮演了部分中介角色，即假设H2通过验证。
表3 各变量均值、标准差及相关系数
注：**为p<0.01，*为p<0.05；对角线上的粗体数字为本研究变量内部一致性系数(信度)；NA表示不适用
表4 层次回归分析结果
注：** p < 0.01，*p < 0.05
为了检验环境不确定性和创新支持氛围的调节效用，本研究构建了以双元创新为因变量的多层次回归模型，如表4所示。参照检验调节变量的因果步骤法[46]，分层检验各变量相互关系。在计算交互项时，为避免自变量与因变量相关而产生共线性问题，首先将自变量中心化。在模型9的基础上，加入环境不确定性与网络能力中心化后的交互项(模型10)，结果显示，交互项显著(β=-0.114，p<0.01)，表明环境不确定性在网络能力与组织双元创新之间起显著调节作用，假设H3a通过验证；同样，基于模型9加入创新支持氛围以及网络能力中心化后的交互项，得到模型10且交互项系数显著(β=0.070，p<0.01)，表明创新支持氛围在网络能力与双元创新之间发挥正向调节作用，假设H4a通过检验。
同时，在模型3的基础上加入环境不确定性和创新支持氛围与网络位置跃迁中心化后的交互项，得到模型4，可知环境不确定性与网络位置跃迁中心化后的交互项不显著(β=-0.020，p=n.s.)，假设H3b未通过；创新支持氛围与网络位置跃迁中心化后的交互项显著(β=0.122，p<0.05)，假设H4b通过验证。
最后，由模型10和模型11可知，网络位置跃迁并没有对环境不确定性和创新支持氛围的调节效应起到中介作用(β1=0.067，p<0.01；β2=-0.135，p<0.01), 假设H3c和H4c未通过验证。
为了更加直观地呈现企业环境不确定性、创新支持氛围对企业网络能力与组织双元性创新关系的调节效应，本研究进行了坡度检验，即基于前人研究方法，分别取企业网络能力、环境不确定性以及创新支持氛围的平均数加减一个标准差的值代入回归模型中，通过SPSS24.0软件绘制调节效应示意图2与图3。
如图 2所示，在环境不确定性较高的情况下，企业网络能力与双元创新之间呈现显著的正向关系(p<0.01)，而在环境不确定性较低的情况下，企业网络能力与双元创新之间呈现正向关系，且达到显著水平( p<0.001)。如图3所示，在创新支持氛围较高的情况下，企业网络能力与双元创新之间的正向关系较显著(p<0.001)，而在创新支持氛围较低的环境下，企业网络能力与双元创新之间的正向关系较弱，但达到了显著水平(p<0.01)。
图2 环境不确定性对企业网络能力与双元创新关系的调节效用
图3 创新支持氛围对企业网络能力与双元创新能力关系的调节效用
企业创新是一个综合性的系统过程，其创新结果是一系列内部要素与外部要素交互作用的结果。本文通过构建企业网络能力-网络位置跃迁-双元创新能力分析框架，研究了科技型企业网络能力对双元创新的推动作用，以及网络位置跃迁在两者间的中介效应。基于分析得到如下结论：
(1)企业网络能力以及网络位置跃迁有助于促进双元创新。随着经济全球化、一体化的发展，单个企业组织很难在创新过程中独立存活与发展，必须进行行业内外战略合作与资源共享。企业创新活动集合了复杂的多种要素，在合作创新网络内部，每个企业需要与其它企业协作配合，让整体发挥最大功效。整体中的每一部分相互依存、相互影响，并存在相互独立的可能性。整体由部分构成，对每一部分的发展施以重大影响；部分在整体的影响下又会通过与其它部分的配合影响整体。
(2)网络位置跃迁在企业网络能力正向影响双元创新的过程中起中介作用。单个企业处在复杂的产业链中，企业之间虽有竞争但在经济一体化下，更多的是合作依存。任何生物网络、经济网络以及企业网络都存在网络结构关键节点，企业网络位置跃迁是实现其从非关键节点向关键节点转化的过程。企业网络能力通过网络位置跃迁正向影响双元创新。
(3)环境不确定性在企业网络能力影响双元创新的过程中起负向调节作用。企业在双元创新过程中，必定要与产业链上下游企业以及高校、科研机构等进行合作。环境不确定性越高，越不利于企业网络能力有效转化成显性或隐性知识的吸收能力，导致企业与外部组织的信息传递受到阻碍，从而降低企业网络能力对双元创新的促进效用。
(4)创新支持氛围在企业网络能力影响双元创新的过程中起正向调节作用。通过研究发现，双元创新更加强调整体性，这种整体性的具象就是创新支持氛围。良好的创新支持氛围更注重部分之间的相互依存与合作，侧重动态配合。当合作网络内存在局部冲突时，更应强调主动配合与利益协调，从而发挥合作网络整体的最大优势。
本文研究的理论贡献在于：首先，突破了传统的基于单一企业创新绩效导向的实证研究，将企业创新能力明确阐述为双元创新，即利用式创新和探索式创新的二元组合。研究从企业网络能力会正向影响创新的角度出发，探索了不同要素的中介以及调节作用；其次，鉴于以往的双元创新研究大多聚焦于企业内部要素影响机制的探讨，缺乏对于影响企业双元创新的外部要素以及影响机理的深入研究，本文将网络位置跃迁概念引入企业双元创新分析框架，构建了企业网络能力-网络位置跃迁-双元创新能力的理论模型，拓展了企业网络能力以及网络结构的研究范围，有助于从企业自身网络能力与外部网络结构两个方面阐明在创新合作网络情境下提升企业双元创新能力的现实机理；最后，企业网络能力影响双元创新存在一定约束条件，如环境不确定性以及创新支持氛围是两个重要约束要素。本研究将创新支持氛围的正向效用以及环境不确定性的逆向效用纳入研究模型，丰富了网络位置跃迁模型中的情境因素。
(1)建立高新技术开发区基础设施共享平台，促进创新主体建立联系与合作，为企业提高自身竞争力提供外部动力。如建设有利于创新信息快速准确传递和创新行动开展的实施平台，提供灵活、优惠的税收、人才政策和产业政策等，为创新资源流动营造更为宽松的环境，而相对宽松的多元化融资渠道能促进金融机构和其他创新主体联系，为创新提供金融支撑。
(2)突破传统公司管理桎梏，打破自上而下的机制束缚，突破僵化管理边界。这里可以将复杂的创新生态与物理世界中的量子系统作类比。量子系统由复杂的粒子等结构构成，如果每个粒子都将主观能动性发挥到极致，从而能实现整体效能最优。基于企业合作网络的管理形态有助于突破董事会权威、等级、结构等管理缺陷，使整体以及个体潜能发挥至最大化。
首先，本文研究数据属于横截面数据，虽然可以有效探究本研究模型的过程机制和边界效应，但是无法直接获得模型变量之间的动态演化效应。未来研究可应用多时点测量方式，并对不同时点变量数据的差异性进行探讨；其次，本研究模型有待进一步优化，尤其是作为产业园企业，由于同时受到外部因素(诸如园区政策和制度)和内部因素(诸如企业制度和规章)的影响，使得企业网络结构更为复杂。未来可以基于园区企业网络结构视角探讨企业网络能力的动态演化过程。
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(责任编辑：胡俊健)