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This paper analyzes the effect of the variety of knowledge base on the balance and complementary of independent innovation and cooperative innovation with patent data. Firstly, the 80 sample enterprises are selected according to the firms listed in the 'list of top 100 Chinese Bio-pharmaceutical Enterprises' and 'ranking of bio-pharmaceutical R&D' for consecutive years. Secondly, We collect the patent data applied by the 80 bio-pharmaceutical companies in the patent database of China Intellectual Office from 2009 to 2018. And then all the variables are measured using the patent data. Finally, We verify the hypothesis by defining variables and constructing the Tobit regression model.
The results show that the related-variety of enterprises' knowledge base has a positive effect on the complementary of independent innovation and cooperative innovation, and the related-variety of knowledge base can negatively influence the balance of independent innovation and cooperative innovation. However, there is inverted U shaped relationship between the unrelated-variety of enterprise knowledge base and the complementary of independent innovation and cooperative innovation, which means that excessive allocation of technology resource in new areas is not conducive to the complementary of the two types of innovation activities, and we also found that the unrelated variety of knowledge base has a negative effect on the balance of independent innovation and cooperative innovation. The results of regression analysis also show that the knowledge integration capability of enterprises has a negative moderating effect on the relationship between the related-variety of technological knowledge base and the complementary and balance of independent innovation and cooperative innovation. And we found that the knowledge integration capability of enterprises negatively moderates the inverted U shaped relationship between the complementary of independent innovation and cooperative innovation, but the moderating influence of knowledge integration capability on the relationship between unrelated variety of knowledge base and balance of two modes of innovation is not significant.
This research enriches the existing theory of the relationship between independent and cooperative innovation of enterprises, and explores the factors affecting the synergy of two types of innovation activates from a new perspective. Different from previous literature, this article reveals the effect of internal knowledge resources on the complementary and balance between the two types of innovation modes, and also proposes and verifies the moderating effect of knowledge integration capability on the relationship between variety of knowledge base and the synergy effect of two modes of innovation activities. This paper expands the research literature on the influence of the knowledge base on the enterprise independent and cooperative innovation activities. Then, the research results suggest that the enterprise's practitioners should carry out independent and cooperative innovation according to its own technological knowledge base. When there is a high level of related variety of knowledge base of enterprises, the manager of the firms should flexibly allocate resources and make good use of the complementary relationship between independent and cooperative innovation, but there is no need to pursue an absolute balance between the two types of innovation activities. And when there is a high level of unrelated-variety of knowledge base, the enterprises should appropriately strengthen the complementary of two modes of innovation, but it is not necessary to excessively increase the allocation of resource in the new technological field. In addition, enterprises also should strengthen the construction of knowledge integration capability in cross-technology fields. With the improvement of knowledge integration capability, the enterprises need to pay more attention to the cooperative innovation to ensure the mutual promotion between independent innovation and cooperative innovation activities.
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高质量发展是“十四五”乃至更长时期我国经济社会发展的主题，但是关键核心技术“卡脖子”问题成为经济转型发展的短板，而创新驱动发展战略实施是经济高质量发展的决定性因素。知识基础理论指出，所有创新都是对知识的更新与创造。由此推断，企业创新活动的本质是汇聚、吸纳各种内外部知识，通过内化、组合、外化和社会化等活动，实现知识创造的过程[1]。由此可见，知识资源是企业最重要的资源，对企业生存与发展具有重要意义[2]。在新冠肺炎疫情与全球贸易紧张叠加影响的背景下，合理配置知识资源是企业长期生存与发展的关键。对于单一企业而言，其自身拥有的资源已经无法满足技术快速变革要求，技术创新已经出现跨领域、跨企业特征，越来越多的企业迫于竞争压力，纷纷从独立竞争模式走向合作竞争模式[3]。然而，企业采取合作创新方式，虽然可以降低技术创新风险，带来大量异质性知识资源，但是过度依赖合作创新可能造成企业独立研发体系崩溃，进而导致其失去自身核心竞争能力。中国汽车行业技术发展过程佐证了这一观点[4]。因此，企业必须谨慎选择合适的创新模式，结合全球竞争新态势和国内发展环境，既需要加强自身独立创新体系建设，确保核心技术优势，也需要加强外部合作关系建设，及时了解技术发展前沿，分担技术创新风险。因此，越来越多的企业选择同时开展独立创新与合作创新，而两类创新活动之间并非毫无关联，进而导致独立创新与合作创新协同(互补性和平衡性)问题出现[5]，而这一协同问题对企业创新绩效具有重要影响。企业在实施创新战略时，需要将资源合理分配在独立创新和合作创新上，实现两类创新活动相互促进。
Tsai等[6]指出，企业技术创新模式必须与要素禀赋相匹配，而知识本身就是企业最重要的要素禀赋，其分布特征会直接影响技术创新模式选择。独立创新要求企业完全利用自身知识元素进行研发，而合作创新是企业基于已有技术知识资源集合，通过外部互补性知识元素进行知识重组的过程。因此，企业技术知识基础，即企业拥有的技术知识资源集合会影响独立创新和合作创新模式选择，进而影响两类创新模式间的关系，即技术知识基础多维度特性是影响企业独立创新与合作创新之间关系的重要前因变量，但相关理论与实证研究尚属空白。此外，动态能力理论指出，企业资源运用能力是自身核心竞争力提高的关键。借鉴Teece等[7]的研究成果，知识整合能力作为企业重要能力[8]，能否影响企业技术知识基础特性，进而影响独立创新和合作创新平衡性与互补性间的关系呢？遗憾的是，鲜有学者对这一问题进行研究。因此，本文深入分析企业技术知识基础多元度对独立创新与合作创新平衡性与互补性的影响，并探究知识整合能力在这一影响过程中的作用。
自Schumpter[9]提出创新概念以来，学者们从理论和实践角度对创新进行了大量研究。其中，学者们根据不同创新参与主体，将创新活动划分为独立创新和合作创新，两类创新模式内涵和潜在优势各不相同，二者间的关系在不同情境下也存在差异。
(1)Ansoff [10]、傅家骥[11]、梅姝娥[12]、柳卸林(2009)、Chesbrough [13]、Wu [14]、苏中锋[15]、于飞[16]对独立创新与合作创新的含义进行了界定。综合而言，独立创新是指企业依赖自身技术和资源主导整个创新过程，并能拥有最终受益控制权的活动[15]；合作创新主要是指产品或者技术创造过程以多家组织为主导[15]。借鉴以往研究成果，结合知识基础理论，本文将独立创新活动界定为企业完全依赖自身知识资源和能力，创造全新知识元素或者重组知识元素，并能够完全独立拥有新技术或者新产品受益权的活动；合作创新是指企业根据自身资源与能力禀赋，通过与其它企业、高校或者科研院所建立合作关系，实现技术或者知识交换，从而创造出新技术或者新产品。需要注意的是，合作创新产出最终形成的知识产权归多个合作方共同所有。
(2)现有创新模式与创新产出关系研究文献较多。首先，独立创新与合作创新对企业创新产出具有正向影响，加大对某一创新模式的资源投入，均可以促使创新绩效提升[17]。其次，独立创新和合作创新之间并非毫不相关，二者间关系研究较多，目前存在3种观点：一是二者间存在互补关系，企业通过合作创新活动可以有效获取外部知识，拓展知识范围，促进企业独立创新能力提升。通过独立创新可以构建企业自身研发体系，有利于开发自身核心技术，进而吸引外部潜在合作对象，表明独立创新活动与合作创新活动之间相互促进。中国中车(南车)集团的高速铁路技术研发过程与结果就很好地佐证了这一观点。持这一观点的学者有Cohen&Levinthal[18]、Das[19]、柳卸林(2009)以及Rehman[20]。二是一类活动的开展对另一类活动具有不利影响，二者互为替代关系。无论是独立创新还是合作创新都需要各类资源支持，但企业拥有的资源并不是无限的，两类创新活动之间会出现资源争夺的情况，甚至发生企业出于竞争目的，通过合作创新方式迫使合作方企业逐渐放弃独立研发体系的情况。例如，推出第一款自主研发国产手机的科健，在与三星集团之间进行技术合作后，将主要资源投入在部分三星手机贴牌生产上，放弃了独立研发体系，最终退出手机市场。持这一观点的学者有Love & Raper[21]、Cassiman & Veugeles[22]、Hagedoorn & Wang [23]、Berchiccip[24]、Kim [25]、苏中锋[15]、Wang [26]。三是部分学者通过实证检验发现，独立创新与合作创新之间无显著相关性。例如，Vegajurado等[27]对西班牙制造企业内外部研发活动进行分析发现，二者之间并不存在显著相关性；Chen[29]以中国创新企业为研究样本，通过实证检验发现企业独立研发与合作研发之间关系不显著。
学者们肯定了独立创新与合作创新对企业整体创新绩效的正向作用，但对于独立创新和合作创新间是何种关系，研究结论并不统一。实际上，多种因素都会对企业独立创新与合作创新关系产生影响。Tsang[29]认为，企业研发投入差异会导致创新模式选择差异，最终影响创新产出；陈恒和侯建[30]分析企业知识存量累积效应发现，只有当企业知识存量或者研发投入达到一定水平后，企业合作创新才能对独立创新产生促进作用；Tomayo&Huergo[31]指出，企业规模会影响其独立创新与合作创新之间的关系；还有学者发现，企业内外部知识资源与产品创新绩效之间的关系受情景因素影响[5]。另外，学者们利用门槛模型分析企业产学研合作与内部研发之间的互动关系发现，当企业吸收能力或者技术创新能力提升至某一水平后，企业独立创新与合作创新之间的关系会发生变化[15]。
整体而言，现有研究主要集中在企业吸收能力、知识管理能力和创新阶段等方面，并发现上述因素主要发挥调节作用，即加强或者削弱独立创新、合作创新交互与企业整体绩效之间的关系，而企业两类创新活动关系的影响因素研究鲜见[5]。基于知识基础理论，技术创新的实质是创造知识元素或者改变知识元素之间关系的过程，企业原有技术知识基础特性直接影响独立创新、合作创新以及二者间的关系[32]。借鉴以往学者的研究成果，本研究关注企业将资源分配在不同技术领域的比例，即技术知识基础多元度特性对两类创新活动关系的影响(刘岩等，2019)。由于不同技术领域知识元素的内在科学原则存在较大差异，因而技术知识基础多元度包含相关与非相关两个部分[33]。在此基础上，分析技术知识基础相关、非相关多元度对企业独立创新与合作创新平衡、互补间的关系。此外，无论企业是采用独立创新还是合作创新模式进行技术或知识创造，均需要知识元素整合重组能力，该能力被界定为知识整合能力，即企业有效重组和整合跨技术领域知识元素的能力。较高的知识整合能力意味着企业可以更好地利用已有技术知识积累，将其与独立创新创造的知识元素以及外部合作创新获取的知识元素进行重组，从而改变技术知识基础相关、非相关多元度与独立创新和合作创新平衡性及互补性间的关系，即企业知识整合能力对这一关系具有调节作用。综上，本文构建研究模型如图1所示。
Lin等[34]、Leten[35]、Quintana&Benavides[36]将企业技术知识基础多元度界定为将资源分配于不同技术领域的比例，利用一个整体指标测定，其潜在含义为技术领域之间不存在差异。然而，不同知识元素所在技术领域具有截然不同的科学原则和技术发展逻辑，知识元素之间存在较大差异，需要根据技术领域差异性，重新测算技术知识基础多元度。借鉴Krafft[33]、刘岩(2019)的研究成果，利用熵指数计算技术知识基础多元度。熵指数具有分解性特征，可以划分为测算同一子集内离散度的组内信息熵以及不同子集之间离散度的组间信息熵两个部分。根据这一特性，将技术知识基础多元度这一整体指标进行分解。一部分代表组内差异相关多元度，即资源分配在相关技术领域的比例，相关技术领域主要是指技术距离较短、遵循同一科学原则的知识元素集合；另一部分代表组间差异非相关多元度，即资源分配在全新技术领域的比例，全新技术领域是指技术距离长，遵循科学原则完全不同的知识元素集合[33]。
图1 理论研究模型
Fig.1 Theoretical research model
独立创新活动可以帮助企业建立核心技术优势，同时企业需要通过合作创新方式获取外部知识元素，两类创新活动同时开展必然会涉及到关系协同问题。以二元性理论为基础，本文认为，独立创新与合作创新间的协同关系体现在互补性和平衡性两个方面，互补性是指独立创新与合作创新之间互为补充的关系。例如，企业选择独立创新作为主导创新模式，此时合作创新可作为补充，企业灵活配置资源，使独立创新与合作创新相互促进，从而提高企业技术创新绩效[37]。平衡性是指企业兼顾独立创新和合作创新活动，将资源均衡分配在两类创新活动上，同时开展独立创新与合作创新[38]。由此可见，独立创新、合作创新的互补性和平衡性实质上与企业拥有的资源密切相关。基于知识理论，知识作为企业最重要的资源，其不同配置结构会影响企业独立创新与合作创新间的关系，即技术知识基础多元度特性对独立创新、合作创新的互补性与平衡性存在显著影响。
(1)企业技术知识基础多元度对独立创新、合作创新互补性与平衡性的直接影响效应。技术知识基础相关多元度是指企业将技术资源分配在同一技术领域的比例。本文认为，相关技术领域资源分配比例高，可以提高企业内部研发的可能性，这是由于企业整合和识别自身已有知识元素的难度远远低于其从外部获取、转化知识元素的难度。因此，若企业拥有技术距离短、技术相似性高的知识元素数量较多，即技术知识基础相关多元度高，就能增加知识元素潜在组合数量，使企业采取内部研发方式获得更高的创新绩效。此外，Krafft[39]、刘岩(2014)发现，技术知识基础相关多元度与深度正相关，即当企业具备较高的技术知识基础相关多元度时，其对特定技术领域的挖掘深度较高，能够理解并掌握这一技术领域发展前沿知识，是该领域的技术引导者。此时，企业为避免技术外溢现象，选择独立研发模式探索技术前沿的可能性较大。
无论是独立创新还是合作创新均离不开企业技术知识资源积累，技术知识基础相关多元度高，表明企业加大相关技术领域资源分配，拓展知识资源范围。此时，独立创新与合作创新呈现正交关系，任一活动的加强都会对另一活动产生正向促进作用。随着技术知识基础相关多元度提升，企业知识元素数量增加，从而促进知识元素潜在组合数量增加。由于各知识元素之间技术距离较短、技术相似性较高，知识组合难度降低，有利于企业独立创新产出增加。企业独立创新能力提高能够带来更多知识元素，使企业更加准确地识别外部知识元素，从而提高合作创新成功率。因此，本文提出以下研究假设：
H1：企业技术知识基础相关多元度对独立创新与合作创新互补性具有正向影响。
H2：企业技术知识基础相关多元度对独立创新与合作创新平衡性具有负向影响。
企业技术知识基础非相关多元度衡量的是资源在全新技术领域的分配比例，该值越高，表明企业拥有的全新知识元素数量越多。技术知识基础非相关多元度从低水平向中等水平提升时，企业拥有的知识元素数量不断增加，知识资源范围得以拓展，稀缺性资源不再稀缺，从而有利于企业独立创新与合作创新相互促进。然而，当技术知识基础非相关多元度从中等水平向高水平提升时，虽然知识资源范围扩大，但技术距离较远、相似性较低的知识元素数量增速加快，上述知识元素属于不同技术领域，企业难以快速理解和掌握知识元素间的内部关联性，因而导致知识元素组合难度迅速提升。另外，企业信息处理能力有限，异质性知识元素数量过多可能导致知识信息过载，部分知识成为冗余知识，不仅会降低内部知识元素组合效率，而且需要花费更多时间和精力分析外部知识元素与内部知识元素之间的内在关系。因此，技术知识基础非相关多元度过度提升对独立创新与合作创新均具有不利影响，对两类创新模式之间的互补关系也具有负向影响。
本文认为,技术知识基础非相关多元度对企业两类创新活动之间的平衡性具有负向影响。原因在于，技术知识基础非相关多元度提升，意味着技术距离较远、技术相似性高的知识元素数量增加，知识元素潜在组合数量随之增加。同时，由于企业自身知识元素在内部流动与转移难度远低于外部知识元素获取和转化难度，因而在技术知识基础非相关多元度提升的前半段，更加有利于企业内部自主研发活动开展。在技术知识基础非相关多元度提升的后半段，企业拥有的技术知识元素数量快速增加。在上述情况下，无论企业是采取独立创新方式还是合作创新方式，都需要对知识元素进行重组。此时，不同技术领域的知识元素数量快速增加，导致知识元素间关系挖掘效率下降。此时，完全依赖企业独立探索知识元素本身以及元素间关系的活动难度提升，导致企业创新绩效下降。需要注意的是，随着技术知识基础非相关多元度提升，企业拥有的知识元素数量快速增加，企业外部前沿技术识别准确率提升。此时，企业可以考虑选择合适的合作伙伴对非核心技术领域的知识元素进行共同开发。可见，技术知识基础非相关多元度过度提升对独立创新与合作创新均具有不利影响，而且对企业内部知识元素重组的不利影响更显著。因此，本文提出以下研究假设：
H3：企业技术知识基础非相关多元度对独立创新与合作创新互补性具有倒U型影响。
H4：企业技术知识基础非相关多元度对独立创新与合作创新平衡性具有负向影响。
(2)企业知识整合能力的调节作用。借鉴Henderson & Clark[40]对于知识整合过程的描述，本文认为，企业知识整合能力变化会影响技术知识基础多元度与两类创新协同性(互补性与平衡性)间的关系。知识整合是对知识元素本身或知识元素之间依赖关系重新配置的过程，知识整合能力是通过对现有知识元素重新组合或创造出新的知识组合，从而获取新技术或者知识的能力。企业通过重组不同科学领域的知识元素获得的新技术或新知识成果数量越多，就具备越强的知识整合能力。知识整合能力对企业技术知识元素利用效率具有显著影响，对技术知识基础多元度与独立创新、合作创新平衡性和互补性具有显著调节作用。
任何能力都需要在一定资源的基础上形成，在资源有限的情况下，若企业在新技术领域具备较强的整合能力，通常会欠缺对遵循相同科学原则的知识元素间关系的挖掘与整合能力，进而不利于强化技术知识基础相关多元度与整体创新绩效间的正向关系。因此，知识整合能力提升，企业重组相关技术知识元素能力下降，导致知识整合效率下降，不利于企业整体技术创新能力，从而抑制技术知识基础相关多元度对两类创新关系的促进作用。另外，具有高水平技术知识基础相关多元度的企业，在独立创新方面具有较好的表现。随着知识整合能力提升，企业能够更好地识别跨技术领域知识元素间的潜在依赖关系，并积累更多新技术领域重组经验，既可以发现通过合作创新获取的异质性知识元素特质及其与企业已有知识元素之间的关系，又可以有效整合各类知识元素，提高合作创新产出，在一定程度上兼顾独立创新与合作创新，即知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与独立创新和合作创新平衡性之间的负向关系。因此，本文提出以下研究假设：
H5：知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与独立创新和合作创新互补性之间的正向关系。
H6：知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与独立创新与合作创新平衡性之间的负向关系。
根据知识整合能力的定义，本文认为,知识整合能力负向调节技术知识基础非相关多元度与独立创新和合作创新互补性之间的倒U型关系。首先，在技术知识基础非相关多元度从低水平提升至中等水平的过程中，企业知识元素数量不断增加。此时，企业具备较高的知识整合能力，可以提升内部知识重组效率，更愿意采取独立创新模式。同时，出于降低成本考虑，企业寻找外部合作机会的意愿降低。由此可见，知识整合能力提升会削弱技术知识基础非相关多元度对独立创新和合作创新互补性的正向作用，同时强化技术知识基础非相关多元度对独立创新和合作创新平衡性的负向作用。其次，技术知识基础非相关多元度从中等水平向高水平提升过程中，全新知识元素数量快速增加，此时，较高的知识整合能力意味着企业可以更好地挖掘内外部技术知识元素间的内在联系，有效重组上述知识元素，提高知识资源利用效率，从而削弱技术知识基础非相关多元度对独立创新和合作创新互补性的负向作用。另外，知识元素在企业内部流动与转化的成本低于从外部获取知识元素的成本，当企业具备较高的技术知识基础非相关多元度时，可能会选择内部研发，减少外部合作。也就是说，知识整合能力提升可以强化技术知识基础非相关多元度与独立创新和合作创新平衡性之间的负向关系。因此，本文提出以下研究假设：
H7：知识整合能力负向调节技术知识基础非相关多元度与独立创新、合作创新互补性之间的倒U型关系。
H8：知识整合能力正向调节技术知识基础非相关多元度与独立创新和合作创新平衡性之间的负向关系。
本文采用中国生物制药80家企业专利数据进行研究。生物制药行业重视技术创新工作，在研发创新方面投入大量的资金与人力，创造出较多的创新成果，企业出于保护知识产权的目的申请发明专利，因而可以采用专利衡量企业技术创新活动。此外，生物制药技术发展速度较快，为了更好地实现技术研发，企业采取合作创新方式的概率较大。例如，90%的顶尖生物制药企业都与其它组织(高校、科研院所以及其它企业)建立合作创新关系。同时，企业重视自身核心技术培育，通过建立独立研发体系对核心技术领域进行开发，表明企业同时开展独立创新与合作创新活动。
本研究利用专利数据，分析技术知识基础多元度与独立创新和合作创新平衡、互补之间的关系。首先，选择“中国生物制药企业百强名单”“中国生物医药企业排行”“生物药研发实力排行”中连续多年的入榜企业作为研究样本。其次，根据连续多年入榜的80家企业名单，从中国知识产权局专利检索与服务系统数据库，收集企业观测期间的发明专利信息，即2009—2018年企业在中国知识产权局专利数据库申请的所有发明专利数据，并对数据进行清洗与梳理。最后，根据数据信息，探索企业技术知识基础多元度、独立创新与合作创新互补、平衡关系，并构建企业知识整合能力指标。
本文根据专利信息对企业独立创新与合作创新活动加以区分。专利说明书中包含专利申请人信息，根据这一信息，对企业当年每项发明专利的申请人信息进行分析。当专利申请人为企业自身且无其他共同申请人时，可认为该项专利为企业独立创新产出成果；当专利申请人为多个申请人时，可认为该项专利为合作创新产出成果。在此基础上，计算企业当年申请的发明专利中合作创新成果数量与独立创新成果数量。由此，企业独立创新近似值为企业独立创新产出成果占所有发明专利数据的比例，记为IND；企业合作创新近似值则为合作创新产出成果占所有发明专利数据的比例，记为CLL。
(1)因变量：企业独立创新和合作创新互补性。互补主要是指企业在将某一创新活动作为主导后，将另外一种创新活动作为补充的行为(孙玉涛、张博，2019)。本文以独立创新和合作创新近似值的乘积项表征两者互补程度，该值越高，表明独立创新与合作创新互补程度越高，具体计算公式如下：
互补性=IND×CLL
(1)
企业独立创新与合作创新平衡性。以有机平衡观测算企业独立创新与合作创新平衡程度[44]，计算公式如下：
平衡性
(2)
由此可见，企业独立创新与合作创新平衡程度的值介于0～1之间，其值越接近1，表明独立创新与合作创新活动之间的平衡性越强。
(2)自变量：企业技术知识基础多元度。关于技术知识基础的测量，参考Ahuja[41]、Zhang&Fuller[42]、茅迪 [43]的研究方法，考虑到技术知识基础的累积效应，为了更好地追踪技术知识基础变化轨迹，采用5年窗口数据进行测量。借鉴以往研究，技术知识基础主要由知识元素以及知识元素之间的关系构成，以专利国际技术分类(IPC)小类作为知识元素，当专利同时属于两个以上国际技术分类时，可认为上述分类之间存在关联，由此测量企业技术知识基础特性。按照技术领域覆盖范围不同，专利国际技术可划分为5类，其中覆盖范围最大的称为部。本文利用上述信息计算企业技术知识基础多元度指标。根据多元度的含义，基于专利涉及的国际技术分类层级差异，测算技术知识基础总体多元度，记为TD，计算公式如下：
(3)
其中，pi 代表企业在国际技术分类i上专利申请占总量的比例，此处国际技术分类为小类。
接下来，计算企业技术知识基础非相关多元度，记为UTD，如式(4)所示。
(4)
其中，pj 为企业在国际技术分类j上发明专利数占总量的比例，此处国际技术分类为部。前文已经指出，相关多元度与非相关多元度共同构成整体多元度，因而技术知识基础相关多元度RTD的计算公式如下：
RTD=TD-UTD
(5)
(3)调节变量：企业知识整合能力。知识整合能力是指将已有技术知识元素与新获得的技术知识元素进行有效融合的能力。由于能力难以测量，故利用知识整合效果作为近似值加以测算。根据以往学者的研究成果，知识整合效果可体现为知识整合范围与效率，结合专利国际技术分类信息，将跨越国际技术分类部的专利数量的对数值作为知识整合能力的近似值。
(4)控制变量。为了降低其它因素对因变量的影响，引入企业技术知识基础规模、技术知识基础广度以及企业年龄作为控制变量。首先，技术知识基础规模是指企业技术知识存量，该值越大，表明企业拥有的技术创新产出成果越多，积累的创新经验越丰富，对企业创新活动影响越大。本文采用企业5年申请的发明专利总数进行测量。其次，企业拥有的技术知识元素数量为技术知识基础广度指标，该值越大，表明企业拥有的技术知识元素数量越多，潜在组合数量越大，对企业创新活动的影响越大。本文利用企业5年申请发明专利涉及的国际技术分类小类总数进行计算。最后，一般而言，企业年龄越大，表明企业从事创新工作时间越长，可能形成一套较为成熟的创新体系，从而影响企业创新活动。本文以企业成立年份至2018年之间的差值进行计算，其中，企业成立当年赋值为1。
为检验企业技术知识基础相关与非相关多元度、知识整合能力，以及独立创新和合作创新互补性与平衡性间的关系，考虑到企业独立创新与合作创新互补性与平衡性的取值介于0～1之间，为了避免样本选择与非正态问题，采用Tobit回归，从而有效处理独立创新与合作创新互补性、平衡性存在的截断情况(樊华、周德群，2012)。另外，本文收集2009—2018年80家企业面板数据，采用面板数据Tobit回归方法进行分析。
为了避免不同量纲对分析结果的影响，本研究对自变量以及调节变量均进行中心化处理，均值、标准差以及相关系数的描述性统计结果如表1所示。从表1可以发现，各变量之间存在相关性，因而可能存在多重共线性问题。为了检验这一问题，本文进行VIF(方差膨胀因子)检验，结果发现，各变量的VIF均值小于4，说明多重共线性问题不显著。
表2为回归分析结果，模型1～2为所有控制变量对独立创新和合作创新互补性及平衡性的影响回归结果。可以发现，企业技术知识基础广度提升对独立创新与合作创新的互补性具有正向影响。模型3检验技术知识基础相关多元度与两类创新互补性之间的关系，从回归结果看，技术知识基础相关多元度的回归系数为正且显著性水平为5%，H1得到支持。模型4检验技术知识基础相关多元度与两类创新平衡性之间的关系，可以发现，自变量回归系数显著为负，说明技术知识基础相关多元度对两类创新平衡性存在抑制效应，H2得到支持。
模型5检验技术知识基础非相关多元度对两类创新互补性的影响，结果显示，自变量非相关多元度二次项系数显著为负，表明技术知识基础非相关多元度对两类创新互补性具有倒U型影响，H3得到支持。模型4检验技术知识基础非相关多元度与两类创新平衡性之间关系，回归结果显示,非相关多元度回归系数显著为负，表明非相关多元度提升不利于企业兼顾独立创新与合作创新活动，H4得到支持。
表1 各变量描述性统计结果
Tab.1 Descriptive statistics of the variables
变量均值标准差12345678独立与合作创新互补性0.050.071独立与合作创新平衡性0.330.410.64*1技术知识基础相关多元度1.050.530.20*-0.15*1技术知识基础非相关多元度0.710.390.19*-0.12*0.45*1知识整合能力(log)1.811.840.32*-0.050.56*0.53*1技术知识基础规模441.632 117.180.01-0.060.37*0.26*0.54*1技术知识基础广度24.3647.050.12*-0.050.62*0.54*0.70*0.80*1企业年龄22.1015.290.03-0.08*0.25*0.15*0.060.030.08*1
注：*表示在5%的水平上显著
模型6～9检验知识整合能力对技术知识基础多元度与两类创新平衡、互补关系的调节作用。模型6显示，技术知识基础相关多元度与知识整合能力交叉项的回归系数显著为负，说明知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与两类创新互补性之间的关系，H5得到支持。由模型7可知，相关多元度与知识整合能力的交叉系数显著为正，说明知识整合能力提升会削弱技术知识基础相关多元度与两类创新平衡性之间的负向关系，H6得到支持。模型8验证知识整合能力对技术知识基础非相关多元度与两类创新互补性关系的调节作用，回归结果显示，知识整合能力与技术知识基础非相关多元度二次项的交叉项系数为正且在5%水平上显著，H7得到支持。由模型9可以发现,知识整合能力与技术知识基础非相关多元度交叉项的回归系数为正但不显著，说明知识整合能力对技术知识基础非相关多元度与两类创新活动平衡性关系的影响不显著，H8未得到支持。
为进一步检验上述结果的稳健性，本研究使用OLS回归方法，对Tobit模型构建涉及的控制变量和自变量回归系数重新进行估计。回归结果显示，尽管由于模型估算方法差异导致回归系数存在细微差别，但关于技术知识基础相关与非相关多元度对独立创新、合作创新互补性和平衡性的影响，研究结果具有高度一致性。同样，有关知识整合能力对技术知识基础相关、非相关多元度与两类创新互补性及平衡性的调节作用，检验结果基本一致。综上，本文研究结果具有较强的稳健性。
基于知识基础理论，本文探究企业技术知识基础相关与非相关多元度对独立创新、合作创新互补性和平衡性的影响，并引入知识整合能力作为调节变量，分析其对这一影响过程的作用，运用Tobit回归模型基于中国生物制药企业数据进行假设检验，得到以下结论：
(1)独立创新、合作创新之间的互补关系与企业技术知识基础相关多元度正相关，但独立创新、合作创新平衡性与技术知识基础相关多元度负相关。企业技术知识基础非相关多元度与独立创新和合作创新互补性之间不是简单的线性关系，而是一条倒U型曲线，说明企业过度地将技术资源分配在新技术领域，不利于两类创新活动互补性的提升。另外，独立创新、合作创新平衡性与技术知识基础非相关多元度之间呈现显著负向关系。
表2 回归分析结果
Tab.2 The results of regression analysis
因变量模型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互补性平衡性互补性平衡性互补性互补性平衡性互补性平衡性技术知识基础规模-0.01*0.01-0.01-0.01**-0.01-0.01-0.01*-0.01-0.01*(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)技术知识基础广度0.01**-0.010.010.01***0.010.010.010.010.01**(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)企业年龄0.01-0.01-0.010.01-0.010.010.01-0.010.01(0.01)(0.02)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.02)技术知识基础相关多元度0.02**-0.22***0.010.01-0.19***0.01-0.21***(0.01)(0.04)(0.01)(0.01)(0.05)(0.01)(0.05)技术知识基础非相关多元度0.01-0.22***0.01-0.01-0.16**-0.01-0.20***(0.01)(0.05)(0.01)(0.01)(0.06)(0.01)(0.06)技术知识基础非相关多元度2-0.02*-0.03*(0.01)(0.02)知识整合能力0.01***-0.010.01***-0.01(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)技术知识基础相关多元度×知识整合能力-0.01**0.04**(0.01)(0.02)技术知识基础非相关多元度×知识整合能力-0.010.01(0.01)(0.03)技术知识基础非相关多元度2×知识整合能力0.01**(0.01)常数项0.03***0.39***0.02*0.64***0.03**0.03**0.59***0.04**0.63***(0.01)(0.05)(0.01)(0.06)(0.01)(0.01)(0.07)(0.01)(0.07)Log likelihood1 129.91-329.131 132.96-308.121 134.891 149.69-305.871 150.82-307.41Prob > chi20.040.030.0100.010000
注：括弧内为标准误差；*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01
(2)企业知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与两类创新互补性之间的正向关系，即知识整合能力越强，企业技术知识基础相关多元度与两类创新间的正向关系越弱；知识整合能力负向调节技术知识基础相关多元度与两类创新平衡性之间的负向关系，也就是说，随着知识整合能力提升，企业技术知识基础相关多元度对两类创新活动平衡性之间的负向影响随之下降。
(3)知识整合能力负向调节企业技术知识基础非相关多元度与两类创新互补性之间的倒U型关系，即在非相关多元度提升的初始阶段，企业知识整合能力提升会削弱非相关多元度与两类创新互补性之间的正向关系；在企业技术知识基础非相关多元度过度提升阶段，企业知识整合能力提升会削弱非相关多元度与两类创新互补性之间的负向关系。但回归结果显示，H8不成立，即随着知识整合能力提升，技术知识基础非相关多元度与企业独立创新和合作创新平衡性之间的负向关系并未发生显著变化。这是由于在非相关多元度提升的初始阶段，具备高知识整合能力的企业可以更好地开展内部研发工作，从而强化技术知识基础非相关多元度与两类创新平衡性之间的负向关系；在技术知识基础非相关多元度提升至某一水平后，具备高知识整合能力的企业能够提升内部知识元素重组效率。但通过进一步深入挖掘样本数据发现，部分具备高技术知识基础非相关多元度的企业在开展合作创新时，所选择的技术领域多样化程度较高，也就是说，企业选择的合作创新技术领域是多元化的。此时，如果企业具备较高的知识整合能力，就可以更好地识别出外部获取的异质性知识元素与现有知识元素间的内在关联，从而有利于企业合作创新。因此，结合数据分析结果可知，知识整合能力提升有利于企业兼顾独立创新和合作创新活动，即知识整合能力会削弱技术知识基础非相关多元度与企业独立创新、合作创新平衡性之间的负相关关系。由此可见，知识整合能力对技术知识基础非相关多元度与企业两类创新活动平衡性之间关系的影响较为复杂，未来需要进一步对这一问题进行深入探索。
(1)本研究丰富了独立创新与合作创新关系理论。先前研究指出，独立创新与合作创新之间的关系表现为单一互补性或替代性，仅少部分研究认为独立创新与合作创新之间的关系变化受制于其它因素，且大多数研究从调节作用的角度分析上述影响因素。本文认为，企业独立创新与合作创新之间的关系表现为互补性和平衡性两个方面，并从知识角度初步揭示企业内部知识资源对两类创新模式之间互补、平衡的影响。
(2)现有研究主要关注企业两类创新模式的平衡、互补关系对整体创新绩效的影响，较少关注影响独立创新和合作创新平衡性与互补性的前因因素。本文基于知识基础理论，验证企业技术知识基础多元度对独立创新、合作创新互补性和平衡性的影响，并结合动态能力理论，探究知识整合能力对这一影响的调节效应，从知识视角分析影响企业不同创新模式的前因因素，从而扩展了知识基础与企业独立创新、合作创新关系研究。
(3)企业管理者在处理独立创新和合作创新之间关系时，应根据自身技术知识禀赋开展独立创新和合作创新。当企业拥有较高的技术知识基础相关多元度时，可以灵活配置资源，利用独立创新和合作创新的互补性关系，但没有必要追求两类创新活动的绝对平衡。此外，企业在基于技术知识基础非相关多元度处理独立创新和合作创新之间关系时，应认识到具有高技术知识基础非相关多元度的企业，可以选择提升独立创新和合作创新之间的互补性，但没有必要对新技术领域进行过度的资源配置。同时，企业需要认识到，知识资源在新技术领域的分配比例提升，不利于独立创新和合作创新活动的平衡。企业应以一类创新方式为主，以另外一类创新方式为辅，提高资源使用效率，从而促使企业创新成功率提升。此外，企业需要关注跨技术领域知识重组能力构建，随着知识整合能力提升，企业在独立创新会具有更强的优势。此时，企业需要加强对合作创新的资源配置，确保企业独立创新活动和合作创新活动之间相互促进。
本文深化了现有文献对企业独立创新和合作创新关系的理解，并探究了影响这一关系的前因因素，但也存在一定的局限性。第一，本研究采用中国生物制药行业企业数据，并未对其它行业数据进行分析，而不同行业之间技术创新活动存在一定差异，尤其是对于传统行业而言，可能差距更大。因此，后续研究有必要收集更多行业数据，从而提高本研究结论的解释力度。第二，本研究利用专利数据测量企业独立创新和合作创新活动，而企业可能存在多种合作创新方式，未来需要进一步考虑企业其它合作创新方式。
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