随着企业产品多元化发展以及业务规模的扩大,企业间竞争不再局限于单一市场。Karnani & Wernerfelt[1]最早将两家企业在一个以上不同市场上相互碰面和竞争的情境定义为多市场接触。从相关文献看,现有多市场接触主流研究大多关注商业行为和商业产出两类结果变量。例如,Li & Greenwood[2]指出,多点接触企业会产生相互容忍行为,导致企业间的竞争模仿;Greve[3]基于保险行业数据发现,企业在重点市场上的多市场接触会对其市场销售增长率产生负向影响;Van等[4]研究表明,多市场接触能够激发小型航空公司之间的合作并对产品质量产生积极作用;Chung[5]通过对233家半导体公司分析发现,多市场接触与企业市场份额呈倒U型关系;Feinberg[6]、Kang[7]分别以电影行业和计算机行业作为研究对象,发现多市场接触能促进企业间价格共谋行为,提高产品市场价格并促进企业推出新产品和服务。与此同时,国内学者对多市场接触进行了大量研究。例如,张洪萍[8]以化肥行业为研究对象,发现多市场接触可以降低行业竞争强度和投资增长率,并提高企业新产品产值率;于嘉[9]、张洪[10]研究发现,民航业的多市场接触能够提升民航客运价格;曾伏娥[11]基于中国财产保险行业数据发现,在完全竞争和垄断竞争市场中,多市场接触与企业非伦理行为存在负相关关系;董静[12]通过对中国17家经济型连锁酒店的数据分析发现,多市场接触会降低酒店业服务质量。
尽管较多文献对多市场接触相关问题展开了深入分析,但仍存在以下不足:①国内现有多市场接触研究大多聚焦于企业间竞争效应和市场行为决策,但多市场接触与竞争互动共同构成动态竞争理论的两个重要研究方向[13],是驱动联盟形成的重要因素。因此,多市场接触会影响企业间联盟形成的可能性。然而,国内学者对这一影响机制关注较少,研究相对不足;②目前,虽有部分学者对多市场接触与企业创新关系进行研究,但结论却不尽相同。例如,Cassidy等[14]发现,多市场接触会导致企业惰性,进而会忽略企业创新和学习行为。邓新明等[15]通过对2007—2017年全球前30的制造企业数据分析发现,组群内多市场接触能提高企业创新绩效。此外,创新是一个复杂系统,而已有研究并未对创新模式进行分类讨论;③在多市场接触影响企业间竞争行为过程中,现有研究大多考虑市场集中度、势力范围等外部因素。组织惯例作为联盟网络的重要因素,与企业战略选择和制定息息相关。然而,学者们并未关注组织惯例这一企业内部情境因素所发挥的作用,研究文献较少,数据支持较为薄弱。因此,本文将组织惯例和势力范围作为内外部不同情景因素纳入研究框架,使研究更合理、更全面。
基于上述分析,本研究以电子信息企业为样本,实证分析研发密集型企业多市场接触与竞争企业间技术联盟形成的可能性及企业突破式创新之间的关系,引入组织惯例和势力范围作为情景变量,探究组织惯例和势力范围的协同调节作用。研究结轮将为多市场接触理论发展提供支持,在一定程度上有助于促进企业间合作互动,改变恶性竞争局面并拓宽企业战略视野,进而为其创新发展提供动力和支持。
多市场接触研究在很大程度上表明,有多个市场联系的竞争企业间会相互容忍,从而降低竞争强度[16-20]。战略管理学者指出,相互容忍之所以发生,是因为多市场接触为企业间熟悉程度提升以及彼此间威慑力增强提供了机会,企业会意识到在一个市场上采取激进行为可能会招致竞争对手在其它共享市场上的广泛报复。若这种广泛报复最终导致企业损失大于采取激进行为所带来的收益,则会抑制彼此间激烈竞争行为。近年来,随着多市场接触研究发展,越来越多的学者们将研究焦点从多市场接触对产品市场竞争行为和企业绩效行为的影响层面转移到对企业创新行为的影响层面。本文认为,多市场接触能促进企业突破式创新的主要原因在于以下3个方面:
(1)突破式创新是指企业打破固有流程、技术和组织格局[21],利用新知识创造新产品、新工艺或新服务的创新[22]。当企业面临的多市场接触程度上升时,一方面,为了在行业中获取差异化竞争优势,企业会自愿选择探索新知识和新技术以寻求创新突破;另一方面,随着竞争压力增大,资源匮乏会不断刺激企业创新,企业会被迫进行颠覆性研发投入以获得商业机会。例如,Shintaku[23]发现,同一行业中竞争企业会通过研发投入稳定其市场份额和市场地位;Gideon[24]研究表明,为了不加剧产品市场竞争,企业会通过创新将竞争压力从产品市场转移出去。
(2)多市场接触情境下企业间为维持所建立起来的相互容忍,避免与对手意外竞争,不太可能通过采取激烈竞争行为提升其市场份额或地位。相反,Baum[25]认为,拥有多个市场的企业可以将从相互容忍克制中节省下来的资本和资源投入到要素市场上,如通过增加企业研发投入或与多市场接触的竞争对手进行研发合作提高未来竞争优势。此外,Bengtsson[26]指出,企业将因相互克制而未爆发的竞争张力转移到研发活动中去,更能刺激企业追求和创造新产品与新知识。
(3)多市场接触为企业提供丰富的信息获取渠道,是企业间基于多个市场的信息、资源共享的学习和交流过程。通过多个市场中的接触和沟通,企业间会更容易、更密切地监控并了解对手研发动态,实现自身知识重组,并为企业创新提供新的动力。因此,根据上述分析,本文提出如下假设:
H1:多市场接触与企业突破式创新之间呈正相关关系。
如果企业与对手间的多市场接触会对竞争行为和竞争强度产生抑制作用,那么企业间的多市场接触能否对企业战略行为产生影响呢?现有多市场接触相关文献研究视角从竞争行为层面转向企业战略层面,将竞争企业间技术联盟形成视为切入点,通过实证分析支持企业多市场接触情境能促进彼此间技术联盟形成这一观点。本研究认为,多市场接触的企业选择对方作为技术联盟伙伴的原因主要在于以下方面:
(1)多市场接触的企业会试图通过研发创新巩固其市场地位,以应对激烈竞争的市场环境,但仅凭自身资源和实力难以支撑企业研发创新。因此,企业通常会寻求外部知识以促进其研发活动,然而这些资源并非都能通过交易在市场上轻易获得[27]。由于面临相似的市场环境和竞争挑战,竞争对手往往拥有本企业所需的各种相关且有价值的知识和资源,与竞争对手结成联盟能有效获得发展所需的异质性资源。此外,Chung[28]指出,处于相似组织状态的企业会发现在联盟中更容易评估、沟通和协调其合作活动,因而更有可能成为联盟伙伴。
(2)由于研发活动固有的不确定性和高风险性特征,企业技术联盟特别容易受合作伙伴机会主义的影响[29]。因此,企业在寻求技术合作伙伴时,需慎重考虑潜在合作伙伴,并倾向于与那些被认为不太可能参与机会主义行为的企业合作。在多市场接触背景下产生的相互克制可以有效抑制潜在合作伙伴的欺骗、专利剽窃、提供虚假信息等机会主义行为。当两个合作伙伴在多个市场上相遇和竞争时,一个合作伙伴可以通过在伙伴关系外的重叠市场上进行报复,有效应对另一个合作伙伴的机会主义行为。如果两家公司之间的市场接触程度较高,报复可以在多个接触市场上广泛发生,就会进一步抑制机会主义行为。随着两个竞争企业间的多市场接触程度提升,机会主义行为实施风险增大,行为发生概率变小。因此,企业选择对方作为技术合作伙伴的可能性就越大。基于上述分析,本文提出如下假设:
H2:多市场接触与企业间技术联盟形成呈正相关关系。
如前文所述,由于顾忌未来报复行为,在多个市场上接触的竞争企业所产生的相互容忍能够减少对手机会主义行为,提升彼此选择对方作为技术联盟伙伴的可能性,由此促进企业创新活动。Yao等[30]指出,企业通过整合联盟网络中的异质性知识库,能够摆脱传统思维束缚,产生探索新产品、新服务的想法;万鹏宇等[31]指出,良好的联盟关系能够帮助企业以更宽广的视野捕捉、识别信息,从而促进知识共享和溢出。紧密的联盟关系有助于成员企业间建立良好的声誉和信任,降低研发风险和交易成本,进而促进企业突破式创新。此外,在多市场接触情境下,由于组织状态的相似性,与竞争对手结成技术联盟不仅可以充分获得对方所拥有的知识和资源,还能为企业提供最有价值的隐性知识转移,加快对竞争对手知识库的识别、吸收和利用,从而推动企业突破式创新发展。因此,本文认为,多市场接触能通过促进企业间技术联盟形成影响企业突破式创新。据此,本研究提出如下假设:
H3:技术联盟形成对企业突破式创新具有正向影响。
H4:技术联盟形成对多市场接触与企业突破式创新间的关系起中介作用。
组织惯例是指由多个主体参与且重复可识别的行为模式[32],是企业动态能力的重要组成因素,具有协调控制、维持组织稳定运行、减少冲突、辅助决策和促进组织演化的能力[33-34]。组织惯例是解释组织知识搜寻、转移和吸收、组织创新、组织变革等一系列组织现象的重要机制[35],对企业联盟形成、创新行为以及知识开发、互动具有一定的协调与激发作用。在多市场接触研究中,部分学者强调组织惯例在相互克制战略实施中的重要性[20,36]。例如,Jayachandran[37]研究发现,在缺乏企业内部协调的情况下,多市场接触会向市场竞争趋同,这不利于多市场接触公司间的相互容忍;Yu[20]认为,多市场接触企业间的相互容忍能力与企业内部整合机制(正式或非正式)正相关。因此,本研究认为,有必要考虑组织惯例这一重要内部因素的影响。
(1)存在组织惯例的企业能有效促进企业间沟通和协调,以降低竞争的侵略性[38]。Dittrich[39]指出,企业总是面临发展和创新的压力,多市场接触下上述压力更加显著,企业间竞争关系更为突出,彼此间的竞争强度容易受环境影响。组织惯例是组织稳定性和柔性两种矛盾要素共存并共同发挥作用的基础(林海芬、尚任,2020),能有效缓解多市场接触所带来的竞争压力,维持组织稳定运行并促进企业间关系机制建立[40]。Golden&Ma[36]指出,如果一个企业建立有效的内部一体化机制并具有鼓励内部合作的协调结构,就有可能开发相互克制机制。
(2)具有成熟组织惯例的企业协调和整合能力越强,越容易发挥相互容忍的作用,就越能有效促进知识互动和转移。同时,Witt[41]研究发现,组织惯例能够有效抑制机会主义行为,降低交易成本,进而为企业间技术创新合作和知识流动、分享提供动力支持。因此,竞争企业有意愿通过联盟合作提高创新能力,整合自身所需的外部资源和知识。基于上述分析,本文提出如下假设:
H5:组织惯例对多市场接触与技术联盟形成的关系起正向调节作用。
当企业在多个市场中碰面时,由于各自战略定位、资源投入及市场份额不同,企业在不同市场上具有不对等地位,这种地位差异导致企业在各市场中具有不对等的“势力”,即势力范围。Edwards[19]最初提出势力范围的概念,发现多市场竞争企业会筛选各自势力区域,在尊重竞争对手势力区域的同时,也希望对手给予同等尊重,以避免双方在这些市场上激烈竞争。势力范围概念在多市场接触相关文献中均有所提及。例如,Jayachandran[37]指出,企业势力范围不对称会强化多市场接触对竞争强度的减弱效应;邓新明等[42]认为,多市场接触对企业市场进入行为的倒U型效应在势力范围的条件下会更显著;Bernheim&Whinston[16]研究表明,多市场接触促进企业间合谋的情况只在企业市场结构存在差异或公司市场优势存在不对称时才会发生。
当企业面临多市场接触情景时,势力范围的存在能有效提升报复威胁的可信度,促进竞争企业间的相互克制,进而降低竞争强度。具体来说,若一家企业通过在市场A中发起攻击行为(如降价)提升竞争优势或扩大市场份额,被攻击的企业除通过降价或增加营销支出加以应对外,还可以通过进攻该企业具有更大势力范围的市场B进行报复。由于攻击企业在市场B中所占市场份额较大,资源投入较多,应对报复所需成本远远高于最初攻击行为所获得的收益。在上述情况下,企业间不得不权衡利弊以决定是否有必要进行侵略行为。因此,市场上企业间势力范围的不对称性越强,企业越会顾忌对手的报复威胁,彼此相互容忍能力越突出,战略威慑就越显著。此外,张琼戈[43]指出,若一家企业在所接触的市场上都处于领导地位,其它企业均属于从属者,则其它企业对其不具有威慑性,企业间就没有合作基础;Ryu&Reuer[44]指出,存在势力范围的市场接触能更大程度抑制潜在合作伙伴的机会主义行为,促进企业合作联盟形成。因此,在多市场接触情境下,具有势力范围的竞争企业间能够产生更多的相互容忍,降低竞争强度、抑制竞争行为,企业间技术合作和知识共享意愿也会进一步加强。据此,本文提出以下假设:
H6:势力范围在多市场接触与技术联盟形成间起正向调节作用。
综上,本文引入组织惯例和势力范围两个调节变量,构建多市场接触对技术联盟形成和企业突破式创新影响研究模型,如图1所示。
图1 研究理论模型
本文主要以电子信息产业为实证研究对象,选择上述企业的原因如下:①电子信息企业市场重叠率较高,产品种类多且较易于区分,行业内部各企业之间的竞争符合多市场接触情境;②电子信息产业属于典型高新技术产业,与其它行业相比,其创新研发活动密度、力度较大,研发新颖性较高,创新速度较快,更易促进企业技术能力、知识体系以及组织架构突破;③电子信息企业常常需要通过联盟合作完成研发活动,实现创新。本研究选取2018年苏浙皖三省电子信息行业企业,通过实地调研方式并借助合肥高新区管委会、安徽省工商联等管理机构的帮助对上述企业进行问卷调查,共发放560份调查问卷,回收305份有效问卷,有效回收率54.46%。在样本企业中,江苏省占33.93%,浙江省占19.64%,安徽省占46.43%。此外,团队前期研究成果《安徽省工商联2019年规模民营企业经营情况报告》为本研究提供了主要数据支持。
(1)被解释变量:突破式创新(Radical Innovation)。焦点企业突破式创新测量主要参考Alexander等[45]、Zhou等[46]的研究成果并结合本文实际情况进行调整,以李克特5级量表对突破式创新进行测量,包含以下4个题项:“在联盟中企业开发了全新的产品”“在联盟中企业在创新方面引入了全新的理念““在联盟中企业引入和开发了全新的技术”“在联盟中企业开创了全新工艺技术扩展现有市场”。
(2)解释变量:多市场接触(Multimarket Contact)。本研究采取Gimeno&Woo[47]的方法度量企业多市场接触水平,该方法在国内相关文献中运用广泛[11]。具体而言,先找出与企业i在产品市场m中有接触的其它企业,再计算出企业i与上述企业在所有产品市场上的接触次数,然后用总接触次数除以(N-1)。其中,N为市场m中的所有企业数,计算结果代表企业i的多市场接触平均水平。
(3)中介变量:技术联盟(Technology Cooperation)。本研究借鉴Ryu & Reuer[44]的研究成果,采用Technology Cooperationij(TCijt)表示企业联盟形成情况。若企业i和企业j在某年结成联盟则TCijt=1,否则TCijt=0。
(4)调节变量。组织惯例(Organizational Routines)。参考徐建平[48]和孙春玲[49]的研究成果并结合实际情况,采用5个题项测量组织惯例,具体题项如下:“管理者工作的时候会参考前人做事方式”、“管理者在作决策的时候会考虑到企业对以往相似问题的处理”、“管理者工作中很多知识和技术都是通过行动学习领悟到的”、“管理者一般的工作任务不是完全说明的,而是由一些‘游戏规则’决定的”、“由于经过一段时间的合作,管理者之间相互熟悉和了解并能很好地理解彼此意图”。
势力范围(Sphere of Influence)。参考Ryu & Reuer[47]的衡量方法,使用代理变量互换性水平(reciprocity,RPT)衡量企业势力范围的不对称程度。首先,比较企业i和企业j在所有共享市场上的份额,然后将企业i和企业j在每个共享市场上的市场份额进行配对,确定互惠市场数。例如,企业i和企业j共享10个产品市场,而企业i(企业j)在3(7)个市场上的份额大于企业j(企业i),因而企业i势力较大的3个市场就与企业j势力较大的7个市场中的任意3个市场产生了互惠性。由此,10个共享市场中,6个市场被视为互惠市场。根据Ryu&Reuer的计算方法,采用互惠市场数除以每个企业的产品市场数总和,计算得到企业i和企业j的RPTij值。
(5)控制变量。企业年限(Age)。对于不同年限企业而言,伙伴年龄对称性会对企业联盟价值产生影响,拥有较长历史的企业往往具有更多优势和资本,本研究中企业年限以样本企业成立年限为依据加以衡量。
企业规模(Size)。规模较大企业的合作机会较多,在创新活动中拥有较多的知识和资源,本研究采用样本企业员工总数衡量企业规模。
企业财务绩效(newROA)。借鉴邓新明等[42]的研究成果,对样本企业财务绩效(资产回报率ROA)进行控制,采用企业净利润除以平均总资产所得到的比率再乘以100计算得出公司的newROA值。
联盟经验(Alliance Experience)。Gulati等[50]研究表明,联盟经验可以抑制机会主义行为,从而促进企业间合作。伙伴企业间成功的合作经历也会影响联盟稳定性,因而本文选取联盟经验作为控制变量,采用样本企业观测期之前的联盟数量加以衡量。
各变量均值、标准差以及相关系数如表1所示。由变量之间的Pearson相关系数可知,各解释变量、中介变量、调节变量及被解释变量相关符号与本文假设一致。相关系数介于-0.483~0.470之间,且绝对值均低于0.7的临界值,各变量方差膨胀因子(VIF)远小于10,说明各变量之间不存在多重共线性。此外,多市场接触(0.245,p<0.01)、技术联盟形成(0.340,p<0.01)、组织惯例(0.126,p<0.01)、势力范围(0.470,p<0.01)相关系数值均大于0,且与突破式创新呈显著正相关关系,为本文研究假设提供了初步支持。
表1 变量描述性统计结果与相关系数
变量123456789突破式创新1.000**多市场接触0.245**1.000**技术联盟形成0.340**0.187**1.000**组织惯例0.126**0.283**0.389**1.000**势力范围0.470**0.197**0.286**0.395**1.000**-企业规模-0.229**-0.235**-0.159**-0.357**-0.255**1.000**企业年限0.289**0.137**0.217*0.312**0.157**0.356*1.000**联盟经验-0.242**-0.281**-0.134*-0.267**-0.248*-0.124*-0.1061.000**企业财务效绩0.351*0.322**0.246*0.159*0.127*0.245**0.492-0.4831.000**均值3.1510.283.582.943.453.423.513.223.16标准差0.5818.130.720.270.340.750.830.790.84
注:*P<0.050;**P<0.010;***P<0.001,下同
本研究采用层级回归分析方法进行假设检验(见表2和表3),分别验证解释变量(多市场接触)、中介变量(技术联盟形成)以及调节变量(组织惯例和势力范围)的作用机理。其中,表2为主效应以及技术联盟形成的中介作用检验分析结果。本文共构建6个模型,模型1~4的被解释变量为突破式创新,模型5~6的被解释变量为技术联盟形成。表3主要验证调节变量的作用机制,模型1~6的被解释变量为技术联盟形成。
(1)多市场接触与突破式创新之间的关系验证。表2中模型1检验控制变量对突破式创新的影响,在模型1的基础上加入自变量多市场接触形成模型2。由模型2的回归结果可以看出,多市场接触回归系数显著(β=0.467,p<0.01),说明多市场接触与企业突破式创新之间存在显著正相关关系,H1得到验证。
(2)多市场接触与技术联盟形成关系验证。表2中模型6在模型5的基础上检验自变量多市场接触对技术联盟形成是否具有正向效应。由模型6数据可知,多市场接触系数显著(β=0.480,p<0.01),说明多市场接触对企业间技术联盟形成具有显著正向影响,H2得到验证。
(3)技术联盟与突破式创新之间的关系验证。表2中模型3检验中介变量技术联盟对突破式创新的影响,其回归结果表明,技术联盟形成对企业突破式创新具有显著正向影响(β=0.469,p<0.001),H3得到验证。
(4)技术联盟的中介效应检验。技术联盟对多市场接触与企业突破式创新的中介效应检验主要参考Baron&Ken(1986)提出的层次回归法,回归结果如表2中的模型4所示。对比表2中的模型2和模型4可以发现,将自变量多市场接触与中介变量技术联盟形成同时放入模型进行回归分析发现,多市场接触与突破式创新之间仍存在显著正相关关系,但多市场接触系数有所下降(β=0.320,p<0.01),说明技术联盟形成在多市场接触与企业突破式创新关系间起部分中介作用,H4得到验证。
表2 层次回归分析结果
变量模型1模型2模型3突破式创新模型4模型5模型6技术联盟形成企业规模-0.235**-0.386**-0.397**-0.275**-0.221**-0.362**企业年限0.1140.1510.1260.147-0.1240.113联盟经验-0.133-0.119-0.135-0.125-0.205-0.220企业财务绩效0.224**0.212**0.209*0.214*0.319**0.307**多市场接触0.467**0.320**0.480**技术联盟形成0.469***0.308***R20.2450.3240.3340.4360.1790.267△R20.2170.3160.3210.4210.1520.248
(5)组织惯例的调节作用。在表3中,模型1和模型2分别验证控制变量及多市场接触对技术联盟形成的影响,其回归结果与表2中模型5和模型6的检验结果一致。模型3检验组织惯例与技术联盟形成之间的关系,由相关系数可知,组织惯例对技术联盟形成具有显著正向影响(β=0.484,p<0.001)。模型4在模型3的基础之上引入多市场接触和组织惯例的交互项,交互项系数显著(β=0.082,p<0.001),说明组织惯例增强了多市场接触对企业技术联盟形成的正向影响,H5得到验证。
(6)势力范围的调节作用。同理,表3中模型5验证了势力范围与技术联盟形成的正相关关系(β=0.480,p<0.001)。模型6在模型5的基础之上,引入多市场接触与势力范围的交互项,交互项系数显著(β=0.080,p<0.001),反映了势力范围在多市场接触和技术联盟形成间的正向调节作用,H6得到验证。
表3 调节效应分析结果
变量模型1模型2模型3模型4模型5模型6技术联盟形成企业规模-0.221**-0.362**0.360**0.351**0.367**0.363**企业年限-0.1240.113-0.147-0.114-0.131-0.104联盟经验-0.205-0.2200.208-0.2090.2120.202企业财务绩效0.319**0.307**0.312*0.3110.307*0.307多市场接触0.480**0.312**0.298*0.327**0.349*组织惯例0.484***0.214**多市场接触×组织惯例0.082***势力范围0.480***0.267*多市场接触×势力范围0.080***R20.1790.2670.4870.5730.4210.568△R20.1520.2480.4660.5510.3980.542
(7)为进一步检验技术联盟在多市场接触与企业突破式创新之间的中介作用如何被组织惯例和势力范围所调节,本研究采取偏差校正的非参数百分位Bootstrap法进行验证,结果如表4和表5所示。由表4、表5可知,无论是在高组织惯例还是低组织惯例的情况下,抑或是在高势力范围和低势力范围的情况下,多市场接触与企业突破式创新均呈正相关,95%置信区间不包括0。由此可知,组织惯例和势力范围调节技术联盟在多市场接触与企业突破式创新间的中介路径。
表4 组织惯例调节下多市场接触(通过技术联盟)对企业突破式创新的间接效应
调节变量间接效应标准误95%置信区间下限上限低组织惯例0.356***0.0420.2780.421高组织惯例0.575***0.0720.4980.674
表5 势力范围调节下多市场接触(通过技术联盟)对企业突破式创新的间接效应
调节变量间接效应标准误95%置信区间下限上限低势力范围0.319***0.0240.2470.386高势力范围0.553***0.0690.4760.658
本研究基于动态竞争理论,深入分析技术联盟形成、组织惯例和势力范围对多市场接触与企业突破式创新关系的影响,得出以下结论:
(1)多市场接触对竞争企业间技术联盟形成以及企业突破式创新均具有正向影响。
(2)技术联盟形成对多市场接触与企业突破式创新间的关系起部分中介作用。
(3)组织惯例和势力范围均正向调节多市场接触与企业技术联盟形成之间的关系。
(4)企业拥有的组织惯例越成熟以及企业间势力范围不对称性越强,技术联盟在多市场接触与突破式创新之间的中介作用就越显著。
(1)本文基于多市场接触视角,发现在多个市场上具有竞争关系的企业会产生相互克制并抑制彼此间的机会主义行为,由此提升多市场接触企业间技术联盟形成的可能性,为企业间联盟形成机理研究提供了新思路。
(2)以往相关研究大多聚焦于企业绩效、竞争行为,部分探讨多市场接触对企业创新影响的研究得出的结论也不统一。本研究将多市场接触和企业突破式创新结合起来,揭示多市场接触情景对企业突破式创新的正向作用机理,进一步完善了多市场接触对企业创新的影响机制,丰富了企业突破式创新相关研究。
(3)增加内外部不同情境下组织惯例和势力范围在多市场接触下对企业技术联盟形成的调节效应,进一步拓展了组织惯例和势力范围相关研究。
(1)企业管理者应以更全面和客观的视角看待多市场接触情景。以往研究大多证明企业与其竞争对手在多个市场上相遇时会形成隐形共谋,导致哄抬产品价格、降低产品或服务质量以及产业企业非伦理行为,不仅损害消费者权益,也不利于企业长远发展。本研究表明,多市场接触所形成的相互克制为企业提供了良好的交流和合作机会,企业管理者应转变思路,将多市场接触视作与竞争对手进行战略交互的手段,寻求那些能有效帮助企业技术创新的潜在合作伙伴,以此取代企业间非理性竞争行为。
(2)随着市场竞争压力增大,为响应创新型企业建设要求,企业管理者需要充分考虑本企业与其它企业的市场重叠及竞争情况,学会利用多市场接触为企业提供的知识获取、资源共享等机会,充分利用从竞争对手处获取的异质性资源和知识,不断优化内部架构,增强研发创新能力。此外,企业应将由多市场接触产生的相互容忍所节省的资源和资本转移到创新研发中去,以此不断提升产品价值和企业竞争力。
(3)企业应重视组织惯例和企业势力范围对竞争合作与企业创新的影响。多市场接触使企业间竞争更为激烈,然而,企业不可盲目通过恶意降价等手段提升自身市场份额以打压对手,应合理利用双方势力不对称局面,形成均衡形势,并强化柔性组织惯例在多市场接触情境下的作用,促进企业间交流合作,以实现提高企业创新水平的目标。
本文存在以下局限:首先:本研究主要关注多市场接触通过技术联盟对企业突破式创新的影响,未来研究可试图分析多市场接触如何影响企业其它形式的竞争行为或竞争绩效,如研发强度、研发合作和人力资本竞争等,进一步探讨多市场接触对其它联盟形式或联盟网络的影响机制。此外,本研究将组织惯例和势力范围作为调节变量,未来有必要将其它企业内外部情境因素纳入研究框架,探讨其在多市场接触下对联盟形成的影响。最后,研究选取的是电子信息行业,这类行业是知识密集型行业,对研发创新的重视程度超过其它行业。因此,本结论的普适性有待验证。未来可研究多市场接触对突破式创新的影响是否适用于非知识密集型行业企业。
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