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技术联盟是企业间在自愿基础上建立的以技术研发为主导的正式合作关系，企业通过技术联盟合作开展技术研发，实现协同创新。在开放式创新环境下，技术研发不再是封闭过程，而是需要多个企业通过联合行动共同推动技术创新。面对技术和市场的急剧变化，技术联盟企业间的联合行动难以直接转化为企业创新成果，需要对联合行动有一个认同和加工过程。然而，目前关于技术联盟企业间联合行动和关系认同作用于企业技术创新路径的探讨较少。
根据社会认同理论，关系认同是社会认同的衍生概念。Sluss & Ashforth[1]指出，组织关系认同是指组织根据给定的合作关系对自身的定义程度。技术联盟企业间关系认同的传递在创新产出过程中发挥着重要作用。一方面，技术联盟企业通过情感互动和传递，就技术研发问题达成共识，共同解决合作技术研发过程中遇到的难题；另一方面，企业通过组织学习促进知识消化、吸收和组合，创造新技术[2]。组织学习理论和社会认同理论均认为关系认同与组织间联合行动的交互作用对组织学习、知识流动和技术创新有重要影响[3]。国际上日渐从组织关系视角研究创新问题，并将组织间关系认同应用到联盟和企业创新领域[4]。Feng等[5]基于联盟视角，提出企业间联合行动、关系认同和知识资源整合是解决复杂多变环境下企业创新行为的有效途径。技术联盟企业间知识多样性可以增加企业合作研发机会，提高企业适应能力，扩大重组不同的知识库，制定多重技术研发合作方案[6]。但是，面对技术联盟多样化知识，学术界并未对组织关系认同影响联合行动和创新的内在机制展开深入探讨，尤其是将关系认同作为实体的实证研究缺乏可靠依据。
基于上述分析，本文借鉴社会认同理论，运用成熟的社会认同理论分析框架，对组织间社会认同和协同创新过程进行整合，聚焦于技术联盟企业间共同认知和共同问题解决联合行动推动企业创新的作用机制，以及企业间关系认同在知识多样性差异下对“联合行动-创新”过程的影响，将技术联盟企业间共同认知、共同问题解决、关系认同、知识多样性和创新绩效纳入分析框架，以丰富组织关系和创新管理理论研究。
本文基于社会认同理论[7]，探讨技术联盟企业间联合行动、关系认同和知识多样性3因素交互作用对企业创新绩效的影响。社会认同理论又称作CIC理论，类化-认同-比较是组织社会认同的基本历程。其中，类化主要是指组织间的相似性被强化，而这种强化建立在组织间联合行动的基础上[8]。组织间建立共同认知[9]，共同解决合作过程中遇到的问题[10-11]，推动组织类化；认同是指客体组织的自我态度和评价[12]，组织对合作伙伴的关系认同可以强化组织间的相似性；组织只有通过与其它组织比较，才能体现出正向的社会认同，而比较建立在组织差异性基础上[13]，组织社会比较使类化过程的意义更加显著。技术联盟企业创新绩效实现路径的社会认同可解释为：技术联盟企业联合行动如共同认知和共同问题解决使企业间的相似关系得以类化；关系认同使联合行动更加容易，企业间相似性得到强化；技术联盟企业间差异性主要体现在知识多样性上，知识多样性强化企业间的比较，多样性知识比较使企业间类化和认同的意义更加显著。
根据CIC理论框架，将联合行动-关系认同-知识多样性看成是类化-认同-比较关系，技术联盟企业通过联合行动、关系认同和知识多样性3因素的交互作用可以强化企业间协同创新，提升企业创新绩效。因此，本文从社会认同视角打开技术联盟企业创新绩效的“黑箱”。
Heide & John[8]指出，联合行动是指组织边界的相互渗透程度，代表合作伙伴之间对提高双方绩效活动进行深入合作的意愿[14]。不同形式的联合行动分为认知层面的共同认知和操作层面的共同问题解决两种，联合行动有助于增加合作伙伴参与内部流程运作的机会[9]。在认知层面，Revilla & Villena[15]认为共同认知是组织间针对具体问题相互协调、达成共识，实现组织间信息共享和知识流动等；Hult等[10]认为，组织间协调一致、建立共同认知可以保证组织获取战略知识，激励组织学习。在操作层面，Skarp & Gadde[16]提出共同问题解决是指组织针对合作过程中遇到的问题设计解决方案并制定解决措施，再根据需要相互调整。
技术联盟企业间的共同认知可以保证沟通高效，进而促进企业技术研发。根据社会情境学习理论[17]，知识不是抽象和象征性的事物，而是一种由社会构建的产品，新知识可以提高社会群体的共同认知[18]。Hashai[19]认为，技术联盟企业间建立共同认知，通过获取与自身存量不同的知识，在不确定性领域进行技术研发，这种共同认知有利于建立信任关系，为获取互补性知识提供有效途径；Parent & Deephouse[20]认为，企业在价值和意义方面与合作伙伴形成共同认知，且有足够的动机共同进行技术研发；Feng等[5]认为，联盟企业间的共同认知通过建立信任关系正向影响企业探索式创新和开放式创新；Perrons[21]指出，共同问题解决通过高效互动建立信任关系，是企业实施创新的有效途径；Füller等[22]提出，如果企业可以共同解决技术研发过程中遇到的问题，改善对知识搜索和组织学习的态度，即企业间共同解决问题的频率越高，越有利于促进技术创新；Mcevilly & Marcus[23]认为，企业间共同问题解决能够促进企业间知识转移，通过频繁互动降低机会主义行为；云乐鑫等[11]基于多案例比较分析，指出共同问题解决有利于组织学习和知识获取，推动新知识及新技术创造。据此，本文提出如下假设：
H1a：技术联盟企业间的共同认知对企业创新绩效有正向影响；
H1b：技术联盟企业间的共同问题解决对企业创新绩效有正向影响。
关系认同的概念源自社会认同理论。Ashforth & Mael[7]指出，社会认同是指个体对人类群体归属感的感知；Corsten & Gruen[3]指出，组织发现与合作伙伴身份一致，会认同组织关系的合法性，彼此建立信任关系。具体来讲，关系认同是指组织关系的识别和类化过程，包括情感认同和感知认同两个方面，反映组织基于持续的伙伴关系对合作伙伴身份的认同[24]；Hogg等[25]提出，情感认同是组织对合作伙伴间关系的自我定义，强调对合作关系情感上的依赖性；Brickson[26]认为，感知认同反映组织关系的意义和重要性，强调组织关系价值认同。
关系认同反映组织的相似性，是组织关系合法性的标志之一。Ahearne等[27]指出，组织关系认同会产生激励。技术联盟企业在高关系认同下更容易建立共同认知，提高企业沟通效率，促使合作伙伴将现有资源、关系和能力整合在一起，开发新技术[28]。技术联盟企业间即使建立了共同认知，但由于担心知识等资源被合作伙伴盗用，合作伙伴极易出现“搭便车”行为，导致企业技术研发动机不足。而在高关系认同情景下，由于企业认同合作伙伴在技术联盟中的合法地位，对合作伙伴知识盗用的担忧较少，企业会改变组织学习和技术研发动机，积极进行技术研发[29]。余维新等[30]通过多案例分析指出，关系认同和关系治理可以强化联盟网络企业间的社会化认知，促进知识整合、共享和转移，通过监督机制降低合作伙伴机会主义行为；张涵等[31]指出，联盟企业成员能力认同可以强化组织间的共同认知，促进知识共享，提升联盟绩效。
同样，技术联盟企业在高关系认同下，企业间互动频繁，能够提高共同问题解决能力，加快信息共享，促进知识转移，尤其是隐性粘滞知识，提高新技术研发成功率[32]。由于新技术研发风险高、失败损失大，企业对技术研发投资持谨慎态度[33]。技术联盟企业间高关系认同能够强化共同解决问题的意愿，改善企业对创新投入、知识搜索和组织学习的态度，促进企业吸收能力和创新绩效显著提升[34]。据此，本文提出如下假设：
H2a：技术联盟企业间关系认同正向调节共同认知对企业创新绩效的影响；
H2b：技术联盟企业间关系认同正向调节共同问题解决对企业创新绩效的影响。
Sampson[35]认为，知识多样性反映企业知识背景和功能的差异性，知识多样性与知识库广度有关，体现为技术联盟企业间知识库的差异。在技术联盟企业间高知识多样性情景下，技术联盟企业间知识获取、积累和整合机会增加，企业间更容易建立关系认同(刘业鑫等，2020)。企业将多样性知识应用到多个技术研发领域，在高关系认同下，企业间共同认知与创新绩效的关系得以加强。尽管将企业多样性知识分开的成本很高，但是这种知识可以灵活应用于联盟边界内多项技术研发[36]。充分发挥联盟企业间知识多样性优势，可以提高企业关系认同，促进企业技术创新[37]。因此，在高知识多样性情境下，企业共同认知与关系认同匹配的可能性增强。技术联盟企业间共同认知、关系认同和知识多样性存在交互调节作用。
技术联盟企业间知识多样性通过重组现有知识库扩大合作技术研发机会，增加技术研发合作方案数量，丰富知识组合的多样性和新颖性，进一步提高共同解决问题的动机。在关系认同下，企业间共同问题解决对企业创新绩效的正向影响得以显著提升。技术联盟企业间高知识多样性还有助于克服组织惯性。Levitt & March[38]指出，拥有不同知识库的企业可能会有不一样的技术研发团队，但技术联盟企业间知识多样性能够更好地重构技术研发问题和方案，克服熟悉的思维模式和能力陷阱，促进组织协同创新[39]。因此，先前特定的企业知识、经验可以更好地适应新情况，企业采用新方法的可能性也会增加，从而提高技术联盟企业间的关系认同。高知识多样性能够增加企业价值创造机会，使企业通过多种途径探索新技术研发机会[40]，强化关系认同对企业共同问题解决与企业创新绩效关系的正向调节作用。在高关系认同情境下，技术联盟企业可以充分利用多样性知识，制定多种技术研发方案，提高共同解决问题的意愿，提升企业创新绩效[41]。据此，本文提出如下假设：
H3a：技术联盟企业间关系认同对共同认知与企业创新绩效关系的调节作用受企业知识多样性的影响。即在企业高知识多样性情境下，关系认同可以强化共同认知对企业创新绩效的影响；
H3b：技术联盟企业间关系认同对共同问题解决与企业创新绩效关系的调节作用受企业知识多样性的影响。即在企业高知识多样性情境下，关系认同可以强化共同问题解决对企业创新绩效的影响。
综上所述，本文构建联合行动、关系认同和知识多样性三因素调节作用模型，如图1所示。
图1 理论模型
水环境治理行业起步较晚，随着政策的不断完善，水环境治理技术已经难以满足市场需求，行业发展进入技术创新瓶颈期。随着“水专项”的实施，水环境治理技术创新上升为国家战略。当前，水环境治理技术联盟正处于关键发展期，联盟数量快速增加的同时也出现一些问题，如企业加入水环境治理技术联盟有一定的盲目性、企业间缺乏有效协调、企业创新绩效未得到显著提升等。因此，水环境治理技术联盟企业如何实现协同创新，成为企业管理者关注的热点。目前，学者关于技术密集型行业研究较多，而对于水环境治理行业的研究较少，本研究可为水环境治理技术联盟企业间协同创新提供参考。水环境治理行业90%左右为民营企业，水环境问题复杂多样，需要企业间进行深度合作，通过多样性知识推动技术创新。因为技术创新是水环境治理企业生存和发展的关键，所以企业创新绩效测量方式与技术密集型企业相似。
本研究以参与过水环境治理技术联盟的企业为对象进行问卷调研，从2019年7月到2020年10月，课题组主要向水环境治理企业高层管理者、技术部门、研发部门主管和技术人员发放问卷651份，回收486份，剔除无效问卷，得到有效问卷428份，问卷有效回收率为65.75%，样本企业信息如表1所示。
表1 有效问卷样本统计信息
特征分类数量比重(%)特征分类数量比重(%)企业规模(人)≤1004811.2联盟持续时间(年)≤117240.2101～2008219.22～519044.4201～30010825.26～10388.9301～4009121.311～20163.7400以上9923.120以上122.8成立年限(年)<312629.4关系可替代性不可替代19244.93～515736.76～108219.2可替代23655.1>106314.7
样本描述性统计结果显示，企业层面被调查企业以中小企业为主，成立年限在5年以内占66.1%，10年以内占85.3%。整体来看，调研企业成立时间较短、企业规模较小。企业参与技术联盟持续时间大多在5年以内，占整体样本的84.6%，企业间关系可替代性占55.1%，表明技术联盟企业间关系不稳定。
本文运用国内外已有的成熟量表，邀请本领域专家翻译并回译，以反映量表的真实含义。量表采用Likert 7级量表，1～7表示从“完全不同意”到“完全同意”。
(1)联合行动(JA)。联合行动包括共同认知(JS)和共同问题解决(JPS)两个维度。其中，共同认知根据Revilla & Villena[15]的量表进行修改，最终确定3个题项，包括“我们合作伙伴针对客户偏好和需要变化有共同认识”、“我们和合作伙伴有相似成功和失败经验”以及“我们对技术市场变化的合理性有共同认识”；共同问题解决参考Mcevilly & Marcus[23]设计的量表，共3个题项，包括“我们和合作伙伴共同完成技术研发任务”、“我们和合作伙伴共同解决研发过程中遇到的困难”以及“我们和合作伙伴互相帮助，共同解决遇到的难题。”
(2)关系认同(RI)。关系认同包括情感认同和认知认同两个维度。其中，情感认同借鉴Van & Undersond[24]修改的量表，共两个题项，包括“我们和合作伙伴在情感上属于依附于关系”和“我们合作伙伴的任何问题都是我们自己的”；认知认同借鉴Brickson[26]修改的量表，设定1个题项，即“我们感觉和合作伙伴的关系总是有意义的”。
(3)企业间知识多样性(KD)。企业间知识多样性参考Sampson[35]、Fang[42]和Makri等[43]的量表，适当进行修改，共3个题项，分别为“我们公司和合作伙伴的知识有多种组合”、“我们公司和合作伙伴的知识专业领域多”以及“我们的核心知识和合作伙伴差异很大”。
(4)企业创新绩效(IP)。借鉴Jimenez & Valle[44]的量表，根据研究需要进行修改，用3个题项测量企业创新绩效，包括“我们推出新技术的数量很多”、“我们推出新技术的速度很快”以及“我们的研发成本低”。
(5)控制变量。参考Feng等[5]的研究，在企业层面控制企业规模(FS)、企业成立年限(FA)。本文用企业员工数的自然对数测量企业规模，企业成立年限1=不超过3年；2=3～5 年；3=6～10年；4=超过10年。联盟层面控制联盟持续时间(AD)和技术联盟企业间关系的可替代性(RS)两个变量，联盟持续时间1=不超过1年；2=2～5 年；3=6～10 年；4=11～20年；5=20年以上。关系可替代性测量方式为：0=关系不可替代，1=关系可替代。
本文运用SPSS 26.0软件和Amos 24.0软件进行信效度分析，结果如表2所示。
表2中各题项因子载荷均大于 0.7，Cronbach's α值大于0.7，删除任何题项都会导致Cronbach's α出现不同程度的下降，说明量表整体信度较好；另外，各变量组合信度系数(CR)大于0.7，平均变异数提取量(AVE)大于0.6，说明量表聚合效度较好。Amos 24.0验证性因子分析(CFA)模型适配度为：χ2/(df)=1.849，CFI=0.983，NFI=0.963，IFI=0.983，GFI=0.958，AGFI=0.937(均大于0.9)，RMSEA=0.045(小于0.08)，说明模型拟合效果较好。
表2 量表信效度检验结果
变量维度因子载荷项已删除的Cronbach'sαCronbach'sαCRAVE共同认知(JS)0.8430.8230.8730.8780.7060.8610.8210.8170.818共同问题解决(JPS)0.8320.8080.8670.8810.7130.8960.7570.7960.857关系认同(RI)0.8020.7360.8200.8300.6190.8000.7120.7600.794知识多样性(KD)0.7590.9100.9250.9250.8040.9230.8760.9040.887创新绩效(IP)0.7870.7470.8270.8450.6460.7810.7690.8380.767
本文运用SPSS 26.0进行相关性分析，描述性统计和相关性分析结果如表3所示，对角线上的黑体字为平均变异数提取量(AVE)的平方根。从中可见，变量间的相关系数小于平均变异数提取量(AVE)的平方根，说明量表区别效度较好。
表3 描述性统计与相关性分析结果
变量均值标准差1234567891.FA2.1921.020-2.FS5.5080.569-0.070-3.AD1.8460.9330.543**-0.067-4.RS0.5510.4980.013-0.101*0.022-5.JS4.8651.462-0.053-0.010-0.011-0.0540.8406.JPS5.1151.388-0.0260.045-0.0190.0210.438**0.8447.RI4.9410.960-0.053-0.017-0.0110.0460.250**0.0940.7878.KD4.2981.637-0.068-0.066-0.0080.121*0.223**0.211**0.504**0.8979.IP5.0821.088-0.035-0.0030.009-0.0340.553**0.481**0.266**0.203**0.804
注：***p< 0. 01，*p<0. 05
本文运用SPSS 26.0进行回归分析，对自变量和调节变量进行中心化处理，表4为回归分析结果。
表4 企业创新绩效回归分析结果
变量企业创新绩效(IP)模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7模型8模型9控制变量FA-0.060-0.0200.0280.0050.007-0.050-0.014-0.008-0.019FS-0.0150.005-0.040-0.060-0.055-0.058-0.071-0.070-0.073AD0.0470.0310.0160.0450.0430.0500.0460.0480.050RS-0.077-0.010-0.014-0.011-0.012-0.015-0.068-0.079-0.059自变量JS0.411***0.320***0.270***0.289***JPS0.379***0.284***0.273***0.218***调节变量RI0.172***0.129**0.135**0.217***0.211***0.175**KD0.057*0.059*0.0320.030交互项JS*RI0.264***0.107**0.131***JS*KD0.161***0.161***RI*KD-0.033-0.040JS*RI*KD-0.019JPS*RI0.290***0.262***0.174***JPS*KD0.0330.024RI*KD-0.0200.001JPS*RI*KD0.071***R20.0040.3060.4600.5360.5380.2360.4220.4280.447ΔR20.0040.3030.1360.2120.2130.2320.1370.1430.162F0.37937.246***51.028***48.148***43.958***26.045***43.830***31.192***30.594***
注：***p<0.001，**p<0.01，*p<0.05
模型1仅加入控制变量，模型2和模型6加入控制变量和自变量。从中可见，技术联盟企业间共同认知(JS)对企业创新绩效有显著正向影响(β=0.411，p<0.001)，共同问题解决(JPS)正向影响企业创新绩效(β=0.379，p<0.001)，假设H1a和H1b得到验证。模型3在模型2的基础上加入调节变量关系认同(RI)和交互项(JS*RI)，结果发现其对企业创新绩效有正向影响(β=0.172，p<0.001)，H2a得到验证。模型7在模型6的基础上加入调节变量关系认同和交互项(JPS*RI)，结果发现其正向影响企业创新绩效(β=0.217，p<0.001)，H2b得到验证。模型4为技术联盟企业间共同认知、关系认同和知识多样性以及两两交互对企业创新绩效的影响，模型5在模型4的基础上加入技术联盟企业间共同认知、关系认同和知识多样性三因素交互项(JS*RI*KD)，用以检验技术联盟企业间知识多样性对关系认同在共同认知和企业创新绩效间的调节效应。结果发现，三因素交互项(JS*RI*KD)对企业创新绩效的影响不显著(β = -0.019，p>0.05)，假设H3a未得到验证。模型8为技术联盟企业间共同问题解决、关系认同和知识多样性以及两两交互项对企业创新绩效的影响，模型9在模型8的基础上加入技术联盟企业间共同问题解决、关系认同和知识多样性三因素交互项(JPS*RI*KD)，用于检验技术联盟企业间知识多样性对关系认同在共同问题解决和企业创新绩效间的调节作用。结果发现，三因素交互项(JPS*RI*KD)正向影响企业创新绩效(β = 0.071，p<0.001)，假设H3b得到验证。
根据上述检验结果，本文绘制技术联盟企业间关系认同对共同认知与企业创新绩效间关系的调节作用以及技术联盟企业间共同问题解决、关系认同和知识多样性三因素的交互调节作用，见图2和图3。
图2 共同认知和关系认同二因素调节效应
图3 共同问题解决、关系认同和知识多样性三因素调节效应
本文基于社会认同理论，构建三因素交互调节模型，探讨技术联盟企业间联合行动对企业创新绩效的影响、关系认同的调节作用以及企业间知识多样性的三因素交互调节效应。通过对水环境治理行业428家企业调研数据进行实证分析，得出如下结论：
(1)技术联盟企业联合行动正向影响企业创新绩效，共同认知对企业创新绩效的影响0.411(p<0.001)比共同问题解决对企业创新绩效的影响0.379(p<0.001)显著，这与Feng等[5]的研究结论一致。这表明，技术联盟企业间联合行动是提升企业创新绩效的必要条件。这一结论不仅为已有关于联合行动与企业创新绩效的关系提供了依据，也为探究联合行动对企业创新成果转化机制提供了有利证据。
(2)技术联盟企业关系认同对联合行动与企业创新绩效关系具有正向调节作用，其中关系认同对共同问题解决与企业创新绩效的调节效应0.290(p<0.001)比共同认知与企业创新绩效的调节效应0.264(p<0.001)更加显著。关系认同作为技术联盟企业合法性地位的标志，是联合行动影响企业创新绩效的边界条件。以往学者将关系认同作为自变量[30-31]或中介变量[5]，忽视了关系认同的边界效应。因此，本文将关系认同作为企业创新绩效生成的边界条件，弥补了已有研究的不足。
(3)技术联盟企业间知识多样性对关系认同在共同认知与企业创新绩效间调节作用的影响不显著。企业间知识多样性正向调节关系认同在共同问题解决与企业创新绩效关系的调节作用，这与吴言波和邵云飞[40]的研究结论一致。本文研究表明，共同认知和共同问题解决影响企业创新绩效存在路径差异，可能是因为在企业间知识多样性条件下，如果联合行动只停留在认知层面而缺乏实际行动，即使企业间建立关系认同，企业间的多样性知识也无法转化为企业创新绩效。
已有研究将CIC模型运用到企业内部个体或组织行为层面，鲜有学者将其应用到联盟创新行为层面。本研究在类化-认同-比较创新机制的基础上，引入组织间相似性(关系认同)和差异性(知识多样性)因素，探讨组织间联合行动、关系认同和知识多样性三因素的交互调节效应，深入揭示企业创新的前置变量。另外，当前理论主要关注关系强度[31]、关系治理[30]和伙伴关系等，缺乏将关系认同作为企业创新系统边界条件的研究。本研究指出，组织间关系认同可以强化组织间联合行动，拓展了社会认同理论分析模型对企业创新绩效生成的解释力度。
水环境治理技术联盟经过十多年发展，联盟治理机制还不完善，导致联盟创新产出效率偏低。面对复杂多变的技术市场环境，一方面，技术联盟企业如何合作才能促进企业技术创新还不明确；另一方面，已有关于创新的研究将企业间的相似性与差异性割裂，难以准确掌握企业创新实施路径。本研究为水环境治理技术联盟企业建立紧密合作关系，充分利用企业间知识多样性优势提升企业创新绩效提供了可行的管理对策。
(1)企业管理者需要重视合作技术研发过程中的联合行动，不同类型联合行动可能以不同方式影响企业创新绩效。在技术联盟企业间知识多样性不显著情况下，相比技术联盟企业间共同解决技术研发过程中遇到的问题，针对技术研发活动建立共同认知更加重要。选择在市场和客户需求等方面有共同认识的企业组建技术联盟，建立共同的技术研发目标，可以减少合作阻碍。
(2)企业管理者应认识到关系认同的重要性，通过建立关系认同强化企业间的相似性，认同合作伙伴在技术联盟中的合法性地位，建立信任关系。通过联合行动促进共同技术研发目标的实现，解决遇到的问题，为企业创新提供持续动力。另外，还需要建立监督机制，通过频繁互动监督合作伙伴的行为，避免合作伙伴的机会主义行为。
(3)水环境治理技术联盟企业间知识多样性不会直接将合作伙伴的知识转化为创新成果，而是通过整合企业间联合行动和关系认同推动技术创新。因此，应发挥企业间知识多样性的作用，企业需要和合作伙伴共同解决实际中遇到的难题，通过相互帮助，共同完成技术研发任务，实现协同创新。
本研究还存在一些不足：①由于企业间客观绩效数据差别较大且数据获取困难，本文采用主观绩效测量方式测量企业创新绩效，后续可以引入客观数据，准确测量企业创新绩效；②技术联盟企业面临的外部环境具有多样性特征，本研究忽略了外部环境作为边界条件对企业创新绩效生成路径的影响，后续可将外部环境特征纳入分析框架。
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