专利战略情境下企业技术知识基础多元度对创新绩效的影响效应

刘 岩,苏可蒙

(西安工程大学 管理学院,陕西 西安 710048)

摘 要:在当今竞争格局中,专利是技术创新的重要载体,专利战略必然成为企业参与全球竞争的重要手段。通过建立专利战略情境、技术知识基础多元度及知识整合能力对创新绩效的影响效应模型,采用负二项回归法进行实证检验。研究结果显示:企业技术知识基础多元度通过知识整合能力影响创新绩效,而专利申请动机在上述过程中存在显著调节作用。具体为:①国际市场开拓、谈判筹码以及声誉动机均负向调节技术知识基础相关多元度与创新绩效关系;②阻挡动机、国际市场开拓、谈判筹码以及声誉动机对企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效关系具有显著负向调节作用;③阻挡动机强化了企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间的正向关系。

关键词:创新绩效;技术知识基础;专利战略化

A Study of the Impact of Enterprise Technological Knowledge Base Variety on Innovation Performance in the Context of Patent Strategy

Liu Yan, Su Kemeng

(School of Management, Xi'an Polytechnic University, Xi'an 710048, China)

AbstractWith the changing of world competition patterns, strengthening independent innovation capability and controlling the intellectual property rights of innovation output play a key role in long-term survival and development of enterprises. Patent application is an important way for enterprises to protect intercultural property of innovation achievements. With the development of technology and economic, the motivations for enterprises to apply patents have been gradually diversified from the original exclusive motivation. Many scholars believe that the value of patents come from their portfolio rather than the patents themself. It is critical for enterprises to consider more about the development and promotion of patents from the perspective of patent strategy in the economic globalization environment where enterprises' competition advantages rely more on innovation. The diversified motivations of patent application have changed the previous technological innovation process of enterprises. According to the knowledge theory, an innovation is the result of recombination of knowledge elements, so the process of knowledge recombination has be reformed by the patent strategy of enterprises. Previous literature has found the direct influence of variety of knowledge base on technological innovation performance, and tested the mediating role of knowledge integration capability in the relationship between the variety of knowledge base and innovation performance. However, there is little research on the effect of patent strategy on the relationship among the knowledge base and innovation. On the basis of the patent portfolio theory, knowledge-based theory and dynamic capability theory, this study emphatically analyzes the moderating effect of the strategic motivation of enterprise patent application on the relationship between the variety of knowledge base and innovation performance.

This paper aims to analyze the influence of the diversified motivation of patent application on the relationship among the variety of knowledge base, knowledge integration capability and innovation performance. Firstly, the 80 sample enterprises are selected according to the firms listed in the ‘list of top 100 Chinese electronic enterprises' and ‘ranking of electronic R&D' for many consecutive years. Secondly, the patent data applied by the 80 electronic enterprises in the patent database of China Intellectual Office from 2009 to 2019 are collected, and all the variables are measured using the patent data. Finally, the hypothesis is verified by the negative binomial regression model.

The results show that the related variety of enterprise technological knowledge base has a positive effect on innovation performance, and there is inverted U shaped relationship between the unrelated variety of knowledge base and enterprise innovation performance. Meanwhile the knowledge integration capability plays an mediating role in the relationship between the related and uncorrelated variety of technological knowledge base and innovation performance. The moderating effects of the strategy motivation of enterprises' patent application are analyzed from four aspects: blocking opponents, international market development, increasing negotiation chips and establishing a reputation. The regression results show that international market development, increasing negotiation chips and establishing a reputation negatively moderate the relationship among the variety of knowledge base and innovation performance. While the inverted U shape relationship between unrelated variety and innovation performance is weakened by the four motivations of patent application strategy,it is also found that the blocking opponent has a positively moderating effect on the relationship between the variety of knowledge base and the innovation performance of enterprises.

In the current situation where the strategic trend of enterprises' patent application is becoming more and more obvious, the relationship among the related and unrelated variety of knowledge base and innovation performance has been changed significantly. The results of this paper reveal that the diversified motivations of patent application can change the relationship among the variety of knowledge base and innovation performance, which expands the research literature on the influence of the knowledge base on the enterprises innovation performance. Then, the research results suggest that the enterprises' practitioners should carry out innovation activities according to its own technological knowledge base. In addition, for different purposes of patent strategy, enterprises need to adjust the allocation proportion of technological resources in order to maintain a high level of innovation output. Moreover it is beneficial for enterprises to pay more attention to relevant technology fields when the enterprises encounter obstruction in patent application.

Key Words:Innovation Performance; Technological Knowledge Base; Patent Strategizing

DOI10.6049/kjjbydc.CQ202107291 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(2022)20-0122-09

收稿日期:2021-07-02

修回日期:2021-09-19

基金项目:国家自然科学基金青年项目(71702140)

作者简介:刘岩(1986-),女,青海西宁人,博士,西安工程大学管理学院副教授,研究方向为技术创新与知识管理;苏可蒙(1994-),女,陕西咸阳人,西安工程大学管理学院硕士研究生,研究方向为技术创新与知识管理。

0 引言

在当今世界竞争格局下,知识产权创造与运用是企业自主创新的重要标志,专利战略成为其参与行业竞争的重要手段[1]。专利组合理论认为,专利价值来自专利组合的汇总,即投资组合的整体价值,而不是单个专利本身[2]。通过挖掘潜在价值,专利申请以有限的社会成本促进企业创新[3]

基于专利组合理论,专利的战略作用得到扩展,并为我国企业制定战略提供了决策参考[4]。Aderson等[5]指出,在企业竞争优势越来越倚重创新的经济全球化发展环境里,企业开始更多地从战略角度思考专利问题:通过建立更全面、自己拥有且被法律赋予的排他性组合以减少竞争者构筑的障碍,增加获得外部科学技术的砝码,提升企业创新绩效。

以往文献主要研究企业技术知识基础多元度对创新绩效的直接影响效应以及知识整合能力对创新绩效的中介效应(刘岩,蔡虹,向希尧,2015),但是忽视了专利战略情境下企业创新活动的变化。因此,本文通过收集电子信息企业面板数据,研究专利战略在企业技术知识基础多元度与技术创新绩效关系中的作用。

本文创新之处在于:①以往研究大多从企业技术知识基础出发,研究企业技术知识基础对创新绩效的影响效应,而本文从专利战略视角出发,剖析不同战略动机下企业技术知识基础与创新绩效关系的变化;②通过实证检验不同战略动机对企业技术知识基础多元度与创新绩效关系的作用,揭示专利战略动机、技术知识基础与创新绩效之间的内在关联,从而为企业专利申请提供建议,进而实现企业创新绩效提升。

1 文献综述与研究假设

1.1 文献综述

1.1.1 技术知识基础对企业创新绩效的影响

根据知识基础理论,技术创新是企业对相关知识元素的获取、吸收、整合与转化,是企业对现有知识元素与新知识的重组。由于知识元素集合即为企业技术知识基础,因此企业技术知识基础对技术创新活动具有重要作用[6]。结合动态能力理论,企业动态能力主要作用于知识元素,通过改变知识元素间关系影响企业技术创新过程[7],使创新结果发生变化。由于动态能力存在路径依赖特征[8],因此企业动态能力受其原始状态影响。企业当前拥有的知识与资源结构会影响动态能力发展,即企业动态能力与其原有的技术知识基础之间有着密切联系[9]。由此可见,企业创新绩效不仅受企业技术知识基础的直接影响,而且受到动态能力的间接影响(刘岩,蔡虹,向希尧,2015)。

1.1.2 专利战略对企业创新绩效的影响

在专利组合竞争时代,专利战略研究对企业创新具有重大意义。Somaya[10]将专利组合申请动机分为避免诉讼、防止抄袭、建立声誉和激励创新等。在不同战略动机的驱动下,企业会形成不同专利,其专利价值也会不同,因此企业申请专利的战略意图会影响其专利价值。

关于专利战略对创新绩效的影响,后续学者主要从专利价值评估指标、专利组合构建方法、战略指标体系、专利布局等方面展开大量研究[11]。在专利战略指标体系构建方面,郭磊[12]指出,可以运用权力宽度、技术宽度、专利族规模、科学关联度等对专利战略进行测量。如表1所示,依据专利权人的战略意图,构建专利价值定量评价指标体系,也可称为专利战略指标[12]。此外,在专利组合构建方面,Ernst等[13]最早使用专利申请国家数、专利引用率、专利授权率等可量化指标,并对由此得到的专利组合性进行评估与分析。另外,基于对技术的抽象解析,构建既具有显著技术差异性又具有密切技术相关性的专利组合,从而达到巩固专利组合所有者竞争优势的目的[11]

表1 专利战略指标体系
Tab.1 Patent strategic index system

指标 内涵 专利权人战略意图 专利动机专利自引率专利引用中自我引证比例对自有专利进行完善 阻挡对手专利族规模专利同族数期望在更多国家获得专利权力保护 国际市场开拓科学关联度专利引用中对科学文献的引用数量关注科学前沿,更新专利技术知识 建立声誉重点专利引用率专利引用中对特定行业标杆企业的引用比率学习标杆企业的专利技术,提高自身水平 谈判筹码

综上所述,学者们对专利战略化、企业技术知识基础以及知识整合能力进行了研究,为本文奠定了一定基础,但仍存在以下不足:①已有研究主要关注企业技术知识基础与知识整合能力对创新绩效的影响,结合专利战略化情境的研究较少;②有学者指出,在专利战略化趋势下需要重新评判专利价值,并根据专利战略指标测算组织核心专利,但是并未分析专利战略化情境下企业技术创新活动究竟会发生何种变化。

基于专利战略化情境开展企业技术知识基础与创新绩效关系研究,有助于企业提升创新绩效。根据以往研究,本文将企业申请专利的战略动机划分为阻挡对手、获得谈判筹码、开拓国际市场、建立声誉。

1.2 研究假设

1.2.1 直接效应

(1)企业技术知识基础相关多元度反映企业将技术资源分配在相关技术领域的比例,比例越大,说明企业掌握的相关知识元素越多[14]。随着企业知识元素数量增加,企业提升知识组合的潜在可能性也增大[15]。企业通过对相关技术与知识的研发和利用,从而达到提升创新绩效的目标。因此,本文提出研究假设:

H1:技术知识基础相关多元度对企业创新绩效存在正向作用。

(2)企业技术知识基础非相关多元度反映企业将技术资源分配在全新技术领域的比例,在该技术领域技术共享的科学原则存在本质差异,研究的科学问题范畴也不同(刘岩,蔡虹,裴云龙,2015)。在技术知识基础非相关多元度由低水平向高水平跃迁的前半过程中,随着企业获取的知识元素增多,有利于企业创新绩效提高[16];但是在技术知识基础非相关多元度提升的后半阶段,随着不同知识元素间共享的基础科学原则的差异性增大,企业分配技术资源的有效性降低。随着技术资源过度异质化,会增加企业新知识学习成本,加大企业研发风险,从而对企业创新发展起到阻碍作用(刘岩,蔡虹,向希尧,2015)。因此,本文提出研究假设:

H2:技术知识基础非相关多元度对企业创新绩效存在倒U型作用。

1.2.2 中介效应

知识整合能力是指企业重组与整合知识元素的能力。企业通过提升知识整合能力,增强对信息资源或关键技术的搜索、识别和匹配能力,进而提升创新绩效。

技术知识基础相关多元度提升有助于增强企业知识整合能力。原因在于:一方面,技术知识基础相关多元度提升可以带来更多知识元素,拓展知识整合范围[17];另一方面,由于企业拓展的知识属于同一技术领域,遵循的科学原则和技术逻辑相似,从而有助于提高企业知识整合效率,即技术知识基础相关多元度正向影响企业知识整合能力。

技术知识基础非相关多元度侧重于对全新技术领域知识元素的探索。在提升技术知识基础非相关多元度的前半阶段,企业知识元素不断增加,扩大了知识整合范围,有利于知识整合能力提升;随着技术知识基础非相关多元度不断提升,知识元素间的技术距离不断增大,导致知识整合效率快速下降,从而不利于知识整合能力提升。因此,技术知识基础非相关多元度对知识整合能力呈现倒U型作用。综上,本文提出研究假设:

H3:知识整合能力在企业技术知识基础相关多元度与创新绩效之间具有中介作用;

H4:知识整合能力在企业技术知识基础非相关多元度与创新绩效之间具有中介作用。

1.2.3 专利战略动机的调节作用

本文选择阻挡动机、获得谈判筹码、开拓国际市场和建立声誉4个方面作为情境变量进行分析。

(1)企业会出于进攻性或者防御性动机实施专利阻挡战略。在进攻性动机下,企业申请专利是为了破坏竞争对手在相同或相邻技术领域提出专利申请;在防御性动机下,企业通过建立专利“围墙”防止竞争对手对自身技术进行限制。无论是进攻性动机,还是防御性动机,企业都期望延展专利权利和布局技术范围,多方位阻挡竞争对手,多领域控制市场。可见,当企业具备高阻挡动机时,会更加关注新技术领域开拓,但是这些领域知识具有一定技术距离,企业在将这些新知识融入已有知识库时,需要花费更多成本与时间。同时,在整合新颖知识与现存知识时,会打乱新旧知识的聚合碰撞过程[18],增加创新成本,加大创新风险。另外,在高阻挡动机下,企业需要投入更多精力关注竞争对手技术研发方向与进展,分散了企业有限的精力与资源,导致其技术知识元素利用效率降低。因此,高阻挡动机削弱了技术知识基础多元度与创新绩效的关系。因此,本文提出研究假设:

H5a:阻挡动机在技术知识基础相关多元度与企业技术创新绩效之间具有负向调节作用;

H5b:阻挡动机在技术知识基础非相关多元度与企业技术创新绩效之间具有负向调节作用。

(2)出于开拓国际市场目的,企业期望在多个国家和地区受到专利保护,尤其是美国、日本和欧洲等重要国家和区域[19]。由于申请国际专利需要一定费用,因此企业一般选择高价值专利进行国际申请。以往研究发现,专利价值高低受到多种因素影响,但一般而言,交叉技术领域产出的专利普遍具有较高价值,尤其是全新交叉技术领域产出的专利[20]。这迫使企业需要将更多精力投入全新技术交叉领域的探索与尝试,不仅导致企业对现有相关技术领域的知识探索不足,而且难以快速准确掌握全新技术领域的知识内涵,从而降低技术创新效率。同时,为开拓国际市场,企业需要获取国外竞争对手研究前沿,并根据前沿信息进行技术开发以形成专利围栏、获得竞争力优势。这导致企业需要分散有限的创新资源,进而导致创新效率降低。因此,国际市场开拓动机削弱了企业技术知识基础多元度与技术创新绩效关系。因此,本文提出研究假设:

H6a:国际市场开拓动机在企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间存在负向调节作用;

H6b:国际市场开拓动机在企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间具有负向调节作用。

(3)当企业具备高谈判筹码动机时,往往会围绕标杆技术,通过查漏补缺或升级改造等方式,力图形成自己的专利“栅栏”,其目的是提高企业创新绩效,迅速增强自身议价能力(王钦,高山行,2015),即企业优先考虑的是围绕标杆技术领域进行专利存量的累积[21]。根据Blind等[4]以及Somaya[10]等的研究,当企业出于增加谈判筹码目的而申请专利时,往往并不考虑标杆技术及其相关领域是否与企业已有技术领域相吻合。对于多数企业而言,标杆技术及其相关领域与企业已有技术领域之间存在一定技术距离。在此情境下,一方面,由于行业标杆技术不断演变,企业需要投入资源关注与获取标杆技术前沿信息;另一方面,企业必须重新分配资源对标杆技术及其相关领域进行学习与补充,进而分散了企业有限的资源与精力,不利于企业对自身技术领域知识元素的理解与应用。因此,本文提出研究假设:

H7a:谈判筹码动机在企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间存在负向调节作用;

H7b:谈判筹码动机在企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间存在负向调节作用。

(4)建立良好的技术声誉。良好的企业声誉一方面可以提高顾客对企业的信任程度;另一方面,可以帮助企业吸引优质的技术联盟伙伴。研究发现,企业拥有的高价值专利数量越多,其技术声誉越高[12]。蔡勇峰等[22]指出,基础研究对专利价值具有正向促进作用,因此企业需要关注基础研究,从而增强技术发明新颖性和自主创新性。为了建立良好的技术声誉,企业甚至需要独自开展基础研究工作。然而基础研究与技术创新之间存在不同演化逻辑[23],导致企业需要投入一定资源获取基础研究知识,同时,还需要投入更多精力探究已有技术领域与基础研究知识之间的联系,进而将科学知识转化为应用技术。在此情境下,随着建立声誉动机的渴求,企业将有限资源分散到不同基础研究领域,不利于企业深入探索自身技术领域以及技术知识元素之间的相互依赖关系,即建立声誉动机可能负向调节技术知识基础多元度与创新绩效关系。基于此,本文提出研究假设:

H8a:声誉动机在企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间存在负向调节作用;

H8b:声誉动机在企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间存在负向调节作用。

综上所述,本文建立研究模型,如图1所示。

图1 研究模型
Fig.1 Research model

2 数据来源与变量选取

本文试图探究专利战略动机下企业知识基础对技术创新绩效的影响效应,因此采用发明专利数据对专利战略动机、企业技术知识基础、知识整合能力与技术创新绩效关系进行测量,并利用负二项回归分析方法对研究假设进行检验。

2.1 样本来源

本文专利数据主要来源于国家知识产权局(SIPO)数据库,选择2009-2018年80家电子信息企业申请的发明专利数作为研究样本。这是因为电子信息是新兴的高科技产业,企业研发投入大且需要申请大量专利,且行业内已开始关注专利布局问题。本文将连续多年入选“中国电子信息百强”企业名单且专利年度申请数大于10作为筛选条件,最终确定80家企业作为研究样本。借鉴Looy(2003)[24]对国际专利分类与产业的研究,选取电子信息行业的IPC如表2所示。

表2 与国际技术IPC分类对应的行业
Tab.2 Industries corresponding to international technical IPC classification

领域描述I国家分类电子信息G08C,H01P、Q,H03B、C、D、H、L、K、M,H04B、J、M、K、N、H、L、Q

根据对应的国际IPC信息,利用Innojoy专利搜索引擎收集2009-2018年国家知识产权局专利数据库中有关80家电子信息企业的发明专利数据,在此基础上,测算各项变量值。

2.2 变量选取

本文关注的是企业技术知识基础多元度对创新绩效的影响效应,参考以往研究,以企业前5年累积发明专利数据测度当年技术知识基础,即第t年企业技术知识基础可通过t-4年至t年申请的发明专利数据进行分析[16],其中,属于技术分类i的发明专利数为式中,pi为企业某年在技术分类i上申请的发明专利数。

(1)因变量。技术创新绩效是衡量企业创新能力的重要指标。虽然专利不能代表企业全部知识,但是能真实反映企业知识水平,代表企业技术竞争力。遵循研究惯例,以观测时间段内企业每年申请的发明专利数反映技术创新绩效。

(2)自变量。企业技术知识基础多元度衡量技术资源分配在所有知识元素上的比例。根据专利涉及的国际技术分类层级,利用熵指数,计算技术知识基础多元度。借鉴以往研究,企业技术知识基础多元度计算公式为:

(1)

其中,i代表国际专利分类的小类。技术知识基础非相关多元度可利用组间差异衡量,其计算公式为:

(2)

式中j为国际专利分类的部。由于企业技术知识基础总体多元度由相关多元度与非相关多元度构成,因此企业技术知识基础相关多元度的计算公式为:

RTD=TD-UTD

(3)

(3)中介变量。借鉴以往研究,由于能力难以测量,一般使用知识整合效果近似替代。本文将知识整合能力限定为知识元素的重组,因此以企业跨越两个以上国际技术分类部申请的发明专利数的对数值近似表示。

(4)调节变量。本文结合专利信息,对四类战略动机进行测量。

阻挡动机。借鉴以往研究,阻挡动机是为保护自身技术发明[12],主要从权利宽度、技术宽度及专利自引率等方面阻挡。其中,权利宽度与技术宽度均是期望延展自身权利或者技术布局,实现对竞争对手的阻挡;专利自引则是针对自身技术查漏补缺形成技术围栏,从而保护自身技术发明。以往研究发现,权利宽度与技术宽度对专利申请存在显著影响[25]。因此,本文选取专利自引率作为阻挡动机的近似替代值,测算方法为利用专利引文计算专利权人的自我引证比例。

国际市场开拓动机。为了高效应对与多个国家企业的技术竞争,企业需要在多个国家申请专利以保护自身技术。借鉴以往研究,同族专利申请量越大,表明企业参与国际市场的技术竞争能力越强,因此文中选取同族专利数测度国际市场开拓动机[26]

谈判筹码动机。借鉴以往研究,以重点专利引用率作为近似替代值进行分析[12]。测算方法如下:首先收集并分析企业当年申请的所有发明专利中的引用专利,然后进一步分析引用专利申请人。其中,重点专利设定为全球领先电信制造商持有的专利。借鉴郭磊等[12]的研究,将全球领先电信制造商划定为思科(Cisco)、高通(Qualcomm)、爱立信(Ericsson)、AT&T、诺基亚(Nokia)、摩托罗拉(Motorola)、华为(Huawei)、瞻博(Juniper)、阿郎(Alcatel-Lucent)、NEC、富士通(Fujitsu)、北电网络(Nortel)以及三星(Samsung)。根据企业专利申请引用情况,分析企业当年专利引用中属于全球领先电信制造商的专利数量占所有引用专利数量的比值作为近似值进行分析。

建立声誉动机。以往研究指出,核心技术创造往往建立在基础研究突破上[27],因此企业需要从基础科学中汲取知识,提升技术发明的新颖性和自主创新性。借鉴以往研究,利用专利引用科学文献的数量近似测算[22]

(5)控制变量。为了有效控制其它因素影响,选取企业技术知识基础规模、企业年龄以及发明人数作为控制变量。

首先,技术知识基础规模指的是企业技术知识存量[28],利用企业前5年申请的发明专利数对数值进行测算,该值越大,代表企业知识整合经验越丰富,越有利于创新绩效提升[27]

其次,企业年限。企业年限越大,表明企业在技术创新方面积累的经验越丰富,对技术创新产出的影响越显著。本文中第t年的企业年限为t-企业成立时间[29]

最后,专利发明人数。专利发明人是企业创新的主要贡献者,发明人数越多,表明企业拥有的智力资本越雄厚,对技术创新绩效的影响越显著。本文采用企业当年申请专利的发明人数作为近似替代值。

3 实证结果

企业技术创新绩效是本文的因变量,该值为非负整数且为计数变量,因此OLS回归可能出现偏差。表3列出的是企业技术知识基础相关多元度与非相关多元度、知识整合能力、企业专利战略申请动机(阻挡动机、国际市场开拓动机、增加谈判筹码动机以及建立声誉动机)、企业创新绩效以及控制变量的描述性统计结果。根据对因变量企业技术创新绩效的数据分析,可以发现,该数值均值远小于方差,表明数据呈现超离散分布特征,因此选择负二项回归模型进行检验。同时,通过对各变量的相关性分析,发现各变量之间存在较高相关性,可能出现多重共线性问题,因此需要对各变量作方差膨胀因子分析(VIF)。检验结果显示,各变量VIF均值为3.27,表明各变量之间不存在显著的多重共线性问题。

表3 变量描述性统计结果与相关性系数
Tab.3 Variable descriptive statistical results and correlation coefficients

变量均值标准差1234567891011技术创新绩效159.20490.231技术知识基础相关多元度1.070.720.24∗1技术知识基础非相关多元度0.640.410.26∗0.78∗1知识整合能力(log)1.841.890.61∗0.57∗0.59∗1阻挡动机0.030.060.25∗0.23∗0.22∗0.28∗1国际市场开拓255.94967.070.56∗0.190.240.54∗0.241谈判筹码0.020.400.24∗0.10∗0.100.26∗0.11∗0.21∗1建立声誉23.6261.330.85∗0.29∗0.250.59∗0.23∗0.76∗0.18∗1技术知识基础规模560.001 622.200.48∗0.27∗0.27∗0.56∗0.28∗0.85∗0.20∗0.76∗1专利发明人数116.91327.460.79∗0.30∗0.33∗0.58∗0.30∗0.75∗0.18∗0.76∗0.79∗1企业年限11.647.320.130.42∗0.36∗0.27∗0.14∗0.09-0.001∗0.16∗0.16∗0.31∗1

注:***在1%的水平下显著;**在5%的水平下显著;*在10%的水平下显著,下同

由于因变量为非负计数整数,因此选择负二项回归检验各研究假设,实证检验结果见表4。其中,模型1为仅包含有控制变量的基础模型中控制变量对企业技术创新绩效的影响,回归结果显示,企业技术知识基础规模对创新产出具有显著的负向影响,而专利发明人对创新绩效有显著的正向作用,企业年龄对技术创新绩效的回归系数显著为正;模型2中加入自变量企业技术知识基础相关与非相关多元度,以检验自变量对技术创新绩效的影响;模型3分析企业技术知识基础相关与非相关多元度对中介变量技术知识整合能力的影响;模型4是在模型2的基础上加入中介变量技术知识整合能力,检验企业技术知识基础多元度通过技术知识整合能力对技术创新绩效的影响。实证检验结果表明:企业技术知识基础多元度对创新绩效的直接效应以及技术知识整合能力的中介效应均成立,也验证了以往研究结论[6];模型5~12分别检验企业不同专利申请战略动机对技术知识基础相关/非相关多元度与技术创新绩效关系的调节效应。具体如下:

表4 基于模型1-模型4的回归分析结果
Tab.4 Regression results of Model 1- Model 4

变量模型1模型2模型3知识整合能力(log)模型4技术知识基础规模-0.001∗∗-0.003∗∗∗0.001∗∗∗-0.001∗∗∗(0.001)(0.001)(0.001)(0.001)企业年限0.027∗∗∗0.008∗∗∗-0.006-0.001(0.002)(0.003)(0.004)(0.002)专利发明人数量0.001∗∗∗0.002∗∗∗0.002∗∗∗0.001∗∗∗(0.0002)(0.0002)(0.001)(0.001)相关多元度0.94∗∗∗0.655∗∗∗0.409∗∗∗(0.1)(0.117)(0.091)非相关多元度3.47∗∗∗1.256∗∗∗0.560∗∗∗(0.46)(0.187)(0.147)非相关多元度的平方-2.08∗∗∗-0.266∗∗-0.069(0.32)(0.204)(0.084)知识整合能力(log)0.628∗∗∗(0.019)常数项-1.27∗∗∗-2.89∗∗∗0.175∗∗∗-1.895∗∗∗(0.13)(0.16)(0.113)(0.099)Log likelihood-3 670.45-3 458.26-3 130.284Wald chi2552.39686.1744.803 065.02

(1)模型5~6检验企业具有阻挡动机时企业技术知识基础相关多元度/非相关多元度对技术创新绩效的影响。从表5可以发现,阻挡动机与技术知识基础相关多元度交叉项的回归系数为1.578,在1%的水平下显著,表明随着企业专利阻挡动机增强,技术知识基础相关多元度对技术创新绩效的正向作用随之增强,H5a没有得到支持。另外,技术知识基础非相关多元度的二次项与阻挡动机交叉项的回归系数为15.669,在1%的水平下显著,说明阻挡动机负向调节企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间的倒U型关系,假设H5b得到支持。

(2)模型7和模型8检验企业国际市场开拓动机对技术知识基础相关多元度与企业创新绩效关系的影响。从表5得出,模型7显示技术知识基础相关多元度与国际市场开拓交叉项的回归系数为-0.001,在1%的水平下显著,表明国际市场开拓动机对技术知识基础相关多元度与企业创新绩效关系起负向调节作用,假设H6a得到支持。模型8显示技术知识基础非相关多元度二次项与国际市场开拓交叉项的回归系数为0.001,在1%的水平下显著,表明随着国际市场开拓动机增强,企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间的倒U型关系更加平缓,即假设H6b成立。

表5 基于模型5-模型12的回归分析结果
Tab.5 Regression results of Model 5- Model 12

变量模型5模型6模型7 模型8 模型9 模型10模型11 模型12技术知识基础规模-0.001∗∗(0.001)-0.001(0.0001)-0.001∗∗(0.004)-0.001∗∗∗(0.001)-0.001∗∗(0.001)-0.001∗∗∗(0.0001)-0.001∗∗(0.001)-0.001∗∗∗(0.001)企业年限0.007∗∗(0.003)0.006∗(0.003)0.011∗∗(0.003)0.009∗∗(0.003)0.009∗(0.003)0.009∗∗(0.003)0.012∗∗∗(0.003)0.008∗∗(0.003)专利发明人数量0.002∗∗∗(0.001)0.002∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001) 0.002∗∗∗(0.001)0.002∗∗∗(0.001)0.002∗∗∗(0.002)0.001∗∗(0.001)0.002∗∗∗(0.001)相关多元度0.943∗∗∗(0.105)0.844∗∗∗(0.097)0.701∗∗∗(0.104)0.863∗∗∗(0.104)0.939∗∗(0.103)0.980∗∗∗(0.106)0.706∗∗∗(0.105)0.833∗∗∗(0.105)非相关多元度0.895∗∗∗(0.194)0.984∗∗∗(0.189)0.696∗∗∗(0.197)0.667∗∗∗(0.193)0.833∗∗∗(0.192)0.791∗∗∗(0.196)0.937∗∗∗(0.194)0.757∗∗∗(0.204)非相关多元度平方-1.963∗∗∗(0.324)-1.522∗∗∗(0.262)-2.071∗∗∗(0.225)-2.115∗∗∗(0.315)-2.148∗∗∗(0.329)-2.146∗∗∗(0.344)-1.811∗∗∗(0.328)-1.821∗∗∗(0.279)阻挡动机3.833∗∗∗(0.463)-5.246∗∗∗(0.88)阻挡动机∗相关多元度1.578∗∗∗(0.646)阻挡动机∗非相关多元度-17.542∗∗∗(3.708)阻挡动机∗非相关多元度平方15.669∗∗∗(2.890)国际市场开拓0.001∗∗∗(0.001)0.001∗∗∗(0.001)国际市场开拓∗相关多元度-0.001∗∗∗(0.001)国际市场开拓∗非相关多元度-0.002∗∗(0.001)国际市场开拓∗非相关多元度平方0.001∗∗(0.001)谈判筹码4.359∗∗∗(0.549)-4.889(3.166)谈判筹码∗相关多元度-2.560∗∗(0.905)谈判筹码∗非相关多元度-19.277∗∗(6.068)谈判筹码∗非相关多元度平方16.641∗∗(5.926)建立声誉0.010∗∗∗(0.001)-0.004∗∗(0.001)建立声誉∗相关多元度-0.006∗∗∗(0.001)建立声誉∗非相关多元度-0.033∗∗∗(0.005)建立声誉∗非相关多元度平方0.017∗∗∗(0.002)常数项-2.177∗∗∗(0.124)-1.867∗∗∗(0.149)-1.772∗∗∗(0.127)-1.723∗∗∗(0.130)-2.129∗∗∗(0.126)-1.964∗∗∗(0.139)-1.948∗∗∗(0.124)-1.697∗∗∗(0.143)Log likelihood-3 433.035-3 422.907-3 411.824-3 407.915-3 438.233-3 436.936-3 417.789-3 425.956

(3)模型9和模型10检验谈判筹码战略动机对企业技术知识基础相关多元度/非相关多元度与技术创新绩效关系的调节作用。模型9显示,谈判筹码动机与技术知识基础相关多元度交叉项的系数为-2.560,且在1%水平下显著,表明谈判筹码动机越强,企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间的正向关系越弱,即假设H7a得到支持。同时,模型10显示,技术知识基础非相关多元度二次项与增加谈判筹码动机交叉项的回归系数为16.641,在1%的水平下较显著,说明增加谈判筹码动机负向调节企业技术知识基础非相关多元度与创新绩效之间的倒U型关系,假设H7b得到支持。

(4)模型11与模型12检验声誉动机下企业技术知识基础相关多元度/非相关多元度与创新绩效关系的变化。模型11显示,技术知识基础相关多元度与声誉动机交叉项的回归系数为-0.006,在1%的水平下显著,表明声誉动机对技术知识基础相关多元度与企业技术创新绩效关系起负向调节作用,即假设H8a得到支持。模型12显示,技术知识基础非相关多元度二次项与声誉动机交叉项的回归系数为0.017,在1%的水平下较显著,即假设H8b得到支持。

4 结语

4.1 研究结论

本文基于专利组合理论,分析专利战略背景下企业技术知识基础多元度对技术创新绩效的影响效应,并利用2009-2018年我国80家电子信息企业数据作为研究样本进行实证检验,得到相关结论。

(1)企业技术知识基础相关多元度对技术创新绩效存在正向作用,而非相关多元度与技术创新绩效之间存在倒U型关系,同时,知识整合能力在企业技术知识基础多元度与技术创新绩效之间存在中介作用,实证研究结果进一步验证了以往研究结论。

(2)在专利竞赛背景下,企业专利申请动机更加凸显战略性。通过实证检验发现,阻挡动机增强了企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效的正相关性,这是因为多数中国企业萌生阻挡动机是为保护自身技术,从而更加关注已有技术知识,并围绕这些知识不断向外围拓展相关技术领域,期望能够形成以企业自身核心技术为中心、相关技术聚集的“技术围栏”。因此,在高阻挡动机下,企业更加关注相关技术领域的拓展,从而提升了技术知识基础相关多元度与创新绩效之间的正向关系。同时,由于企业投入相关技术领域知识资源的增加,挤占了探索全新技术领域的资源投入,因此随着阻挡动机增强,技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间的关系减弱。

(3)国际市场开拓动机削弱了技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间的正相关性。同时,当企业具备强国际市场开拓动机时,技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间的负向关系减弱。

(4)谈判筹码动机负向调节技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间的正向关系。同时,在提升技术知识基础非相关多元度的前半阶段,随着企业谈判筹码动机增强,削弱了非相关多元度与技术创新绩效之间的正向关系;但是在技术知识基础非相关多元度提升的后半阶段,谈判筹码动机的增强降低了技术知识基础非相关多元度与创新绩效之间的负相关性。

(5)随着企业建立声誉动机的增强,企业技术知识基础相关多元度与技术创新绩效之间的正向关系减弱;同时,企业技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效之间的倒U型曲线更趋平缓,即声誉动机对技术知识基础非相关多元度与技术创新绩效关系具有负向调节作用。

4.2 对策建议

企业制定专利战略的目的在于提升核心竞争力、保持竞争优势。根据以上分析结果,本文从专利战略视角对我国电子信息企业提升自主创新能力提出以下建议:

(1)专利战略已经成为发达国家企业技术战略的核心内容,是其争夺全球市场、形成综合优势的核心。在专利组合竞争时代,我国企业要充分了解多样化的专利战略动机,并且根据不同战略动机,合理分配自身技术资源,构建并完善自身技术知识基础结构,从而有效提升企业技术创新绩效。

(2)不同专利申请动机对企业技术创新活动存在显著影响。

首先,当企业具备高阻挡动机时,企业需要更加关注相关技术领域知识元素的积累,同时,适度加大在全新技术领域的知识资源投入。这样不仅有助于保护企业核心技术,同时,有助于拥有更加多样化的技术领域,实现占有市场或者具备应对潜在危机的能力。

其次,当具备较强国际市场开拓动机时,企业应当适度减少在相关技术领域的资源分配。同时,谨慎拓展全新技术领域范围,在企业拥有一定数量新知识元素的基础上促进技术交融与创新,提高创新价值,增强企业国际竞争力。

再次,当具备较强谈判筹码动机时,企业不仅需要加强自身技术创新与核心技术保护,而且需要关注竞争对手研发前沿,适度在这些领域增加投入,促进企业技术创新能力提升。

最后,当具备较强声誉动机时,企业应当根据自身技术知识基础,关注行业发展前沿,构建将前沿科学知识转化为企业技术知识的高效机制,增加技术含金量,提高专利价值,实现技术创新绩效提升。

4.3 不足与展望

本文尚存在一些不足:第一,本文收集的专利数据来自同一个行业,在样本选择上具有一定局限性,因此未来可尝试收集更多行业的专利数据,开展更深入的实证分析;另一方面,本文从阻挡动机、国际市场开拓、谈判筹码、建立声誉4个方面探究其对企业技术知识基础多元度与创新绩效关系的作用。然而,企业申请专利可能还存在其它战略动机,未来可从更多维度进行深入研究,从而提出普适性和针对性的对策建议。

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(责任编辑:胡俊健)