Technological Diversification, Inventor Network Embedding and Technological Innovation Efficiency of Civil-Military Integration Enterprises

Li Xiaoli , Chen Lei

(School of Management, Wuhan Textile University, Wuhan 430073, China)

Abstract： As the main force to promote the further development of civil-military integration in China, the civil-military integration enterprises shoulder the dual responsibility of promoting the development of national defense and economic construction, and their technological innovation is also the key to promote the sustainable development of the national economy and the level of science and technology. However there are some problems, especially for the dual-use technology, it is difficult to transfer and re-develop, or due to the level of civil-military integration in each province, and the resources for technological innovation of civil-military integration enterprises in different regions may be restricted, leading to inefficient technological innovation. So what is the efficiency of technological innovation of China's civil-military integration enterprises, and what factors really affect the efficiency of technological innovation of these enterprises? It is crucial to clarify these questions in order to further improve the technological innovation quality of China's civil-military integration enterprises.

This paper uses a stochastic frontier model to measure the technological innovation efficiency of 107 civil-military integration enterprises in China from 2015-2020, and constructs indicators of technological diversification, structural holes and network density of intra-firm inventor cooperation networks based on the patent data of civil-military integration enterprises. By the social network analysis method and multiple linear regression, this paper empirically analyzes the effects of technological diversification, inventor network embedding and their interaction on the technological innovation efficiency of enterprises, and explores the effects of complementary relationship and the equilibrium relationship between structural holes and network density on the technological innovation efficiency of enterprises.

The results show that the average value of technological innovation efficiency of China's civil-military integration enterprises needs to be much improved.The technological innovation efficiency of state-owned civil-military integration enterprises is higher than that of private civil-military integration enterprises, while the technological innovation efficiency of civil-military integration enterprises in relatively mature and technology-intensive industries is higher than that of relatively capital-intensive industries. In terms of influencing factors, it is found that firstly technological diversification, structural holes and their interactions have positive effects on technological innovation efficiency of civil-military integration enterprises, which means that the implementation of the technology diversification strategy is conducive to the establishment of a diversified technological knowledge base in the civil-military integration enterprises, and the inventors occupying the structural holes can use the technological knowledge for innovation; secondly network density and its interaction with technological diversification have negative effects on technological innovation efficiency, so it can be seen that the good relationships between inventors may lead to the locking of technological information in the firm, and that inventors may not be willing to accept new network relationships in order to remain network loyal; thirdly the complementary relationships between network density and structural holes inhibit the improvement of technological innovation efficiency of civil-military integration enterprises, but the balance of their implementation within civil-military integration enterprises can promote technological innovation efficiency, so under the condition of limited resources, the civil-military integration enterprise should coordinate the relationship between network density and structural holes among inventors.

This paper expands the research samples and types of civil-military integration enterprises, and also enriches the measurement methods of their technological innovation efficiency. Then it reveals the mechanism of inventor cooperation network of the civil-military integration enterprises on the technological innovation efficiency of the enterprises. Moreover, this paper deeply explores the connection between technology diversification strategy and inventor cooperation network within civil-military integration enterprises, and constructs a model of the interaction between technology diversification and inventor cooperation network from two perspectives of strategic management and knowledge management. It is suggested that civil-military integration enterprises should implement open innovation models, and integrate military and civilian technology resources to adopt technology diversification strategies. And enterprises should also intervene in the distribution and communication of inventor networks to prevent the formation of technological path dependencies. Meanwhile excessive use of informal organizations should be prohibited to prevent information locking within the enterprises, and cooperation of inventors should be encouraged, but the network density and structural holes in inventor collaboration networks should be also balanced. Finally, enterprises also need to strengthen the investment of R&D personnel and motivate inventors to continuously improve their ability to recognize and absorb heterogeneous knowledge in order to enhance the integration of knowledge.

Key Words:Technological Diversification; Structural Holes; Network Density; Technological Innovation Efficiency; Civil-Military Integration Enterprises

收稿日期：2021-11-03

修回日期：2022-03-06

基金项目：国家社会科学基金项目(19BGL040)

作者简介：李小丽(1974-)，女，湖南衡阳人，博士，武汉纺织大学管理学院教授，研究方向为技术转移与专利战略；陈蕾(1996-)，女，湖北荆州人，武汉纺织大学管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新管理。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021110092 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)23-0140-11

0 引言

近年来，我国军民融合发展不断突破障碍。自2009年起，工信部组织开展国家新型工业化产业示范基地创建工作，截至2018年已在全国22个省(直辖市/自治区)分7批次认定和挂牌32个国家级军民结合产业基地。军民融合进入深度发展阶段，军民融合企业作为军民融合产业主体的重要性愈发突出。除具有一般创新型企业特点外，军民融合企业还肩负推动国防建设和经济建设的双重重任，即面向军用和民用两大市场。军民融合企业是国防部门和民用部门内部分工达到饱和后，致使军民部门边界模糊的必然结果[1]。其中心主体为国防军工企业[2]，同时包含具有涉军资质证且从事相关领域的民参军企业及产业关联企业[3]。此外，Smith & Besharov[4]将融合型组织定义为包含不同制度逻辑元素的组织。该类组织将自身逻辑特征与实际相悖要素进行选择性耦合，采取多元化战略和发展模式发挥融合优势[5]，而军民融合企业正处于多种相悖要素融合创新情境中[6]。因此，军民深度融合背景下，如何进一步推动军民融合企业技术创新发展是当前亟需解决的问题。

随着创新复杂程度与日俱增，越来越多的企业采取技术多元化战略解决技术创新问题。一方面，技术多元化适用于创新管理战略和制度安排；另一方面，技术多元化战略能够为企业带来技术知识，而知识创造是创新的根本[7]。现有技术多元化与创新关系研究不仅涉及组织团体创新、工业创新，而且涉及不同维度技术多元化对技术创新能力的影响[8-10]。可见，技术多元化被认为是企业持续创新发展的重要战略。但需要指出的是，企业创新活动至少需要嵌入两类网络(知识网络和合作网络)才能发挥最大化效益[11]。Wang等[12]采用专利数据检验企业内部研发人员合作网络结构特征(结构洞和中心度)与组织知识网络对探索式创新的影响；Paruchuri & Awate [13]研究发现，企业内部网络中的发明者覆盖范围、结构洞及组织知识网络对企业创新搜索行为具有独立和交互影响。

已有研究基于不同维度探讨技术多元化、合作网络对企业创新的作用机制，但对于技术多元化与企业内部发明者合作网络关系的认识不够深入。也鲜有学者结合军民融合企业特点分析技术多元化与发明者合作网络的关系，以及合作网络中结构洞与网络密度的互补和平衡关系对军民融合企业技术创新效率的影响。本文在现有研究的基础上，将军转民型和民参军型军民融合企业纳入测算范围，综合测算军民融合企业技术创新效率，以弥补现有研究的不足。为此，本研究结合军民融合企业技术创新特点，对技术多元化、发明者网络及其与技术多元化的相互关系，以及发明者网络中结构洞和网络密度的关系进行验证，基于企业内部视角识别影响军民融合企业技术创新效率的关键因素，以期为提高军民融合企业技术创新效率提供新思路。

1 理论分析与研究假设

1.1 技术多元化与军民融合企业技术创新效率

技术多元化是指企业技术活动和技术知识扩展至多个技术领域，其本质是通过企业内部研发和外部合作强化或开发企业技术能力[14]。首先，对于军民融合企业而言，技术多元化战略可以扩大军民融合企业技术基础范围，并开发军用和民用产品与市场机会。其次，军民两用技术开发是军民融合企业技术创新的重点。军民两用技术是指具有潜在军用价值或民用价值的技术，或者说，技术既适用于军用部门又适用于民用部门[15]。因此，军民融合企业技术多元化战略能够促使先进技术知识融入已有军用产品和民用产品，促进产品更新迭代，最终有利于企业技术创新效率提高。再次，军民融合企业技术创新聚焦新型材料、高端装备制造、量子技术等前沿交叉技术领域，上述新兴技术领域具备军民技术互通特点[16]，具有较强的融合性。因此，技术多元化战略能够帮助军民融合企业加快积累或利用新兴技术领域知识，同时在知识吸收过程中不断提升资源整合能力，最终促进技术创新效率提高。最后，企业拥有的多元化知识可作为其竞争能力与技术预测能力提升的基础[17]，以此快速满足市场需求。因此，本文提出以下假设：

H1：技术多元化对军民融合企业技术创新效率具有正向作用。

1.2 发明者网络嵌入与军民融合企业技术创新效率

在发明者社会网络中，一个节点(node)代表一位发明者，一个联系(tie)代表两位发明者间的合作关系。发明者网络嵌入是指军民融合企业中的发明者在知识交流的基础上构建合作网络，代表发明者拥有的社会资本[12]。Nahapiet & Ghoshal[18]将社会资本划分为3个维度，即结构维度、认知维度以及关系维度。结构维度被定义为集体成员间的社会互动，包括联系模式和强度，可通过获取广泛的信息来源提高信息质量、相关性和及时性，并影响组织内沟通和信息流。认知维度是指能够提供共同理解表达、解释和目标的资源包，包含组织共同愿景、目标。关系维度本质上与参与者自身关系特征有关，由基于个人关系创造的资源组成，包括信任、规范、义务和身份。因此，基于社会资本理论中的结构维度和关系维度，发明者网络嵌入可以划分为结构嵌入(结构洞)和关系嵌入(网络密度)。

两用技术开发旨在发展通用知识和技术，使得军民融合企业内部军用和民用技术研发者通过技术“池”获取知识并应用于不同产品，以迎合市场需求。因此，除采用技术多元化战略外，研发人员在合作网络中的位置也非常重要。这是因为在军民融合企业中，发明者可以利用其在合作网络中的结构洞，访问和吸收企业通用技术“池”，进而将其拥有的隐性知识与异质性知识进行重组。此外，及时性是富含结构洞的合作网络在获取信息方面所具有的特点，相较于其他人，拥有结构洞的发明者在识别和抓住发明机会方面更具有优势[19]，有助于加快军民技术双向转移速度，从而提高技术创新效率。因此，本文提出以下假设：

H2：富含结构洞的企业内部发明者网络有助于军民融合企业技术创新效率提高。

发明者合作网络密度是指网络中各行为者间的紧密程度，行为者间联系越频繁，则该网络密度越大，成员间的相互影响越显著。对于军民融合企业而言，合作者间频繁联系会抑制其技术创新效率提升。这是因为在紧密的网络关系中，尽管发明者之间交流频繁，但实际交流的大部分信息都是冗余的，冗余信息不会带来更多创新机会。其次，网络关系建立与维护需要时间和精力，而军民两用技术二次开发耗时长、成本高，军民融合企业面临的技术市场瞬息万变。因此，网络关系维护成本再加上技术转化成本会抵消较高网络密度带来的正向效益，如果进一步将时间和精力投向网络关系维护，反而不利于技术创新[20]。最后，军用技术和民用技术往往存在较大差异[21]，军民融合企业中的紧密网络关系意味着网络成员相互信任，并通过合作获得声望。为了维持现有人际关系，发明者可能不愿意与他人建立新的联盟，最终抑制技术创新。此外，处于相同军用背景或民用背景下的发明者可能无法理解对方技术背景，进而抑制对不同领域技术的吸收转化。相较于紧密网络密度，在松散网络中处于重要位置的成员如果参与其它网络，则可能有助于新的网络形成，从而促进技术创新效率提高[22]。因此，本文提出以下假设：

H3：较高密度的企业内部发明者网络不利于军民融合企业技术创新效率提高。

1.3 技术多元化与发明者网络嵌入的交互作用

如果企业拥有多样化技术知识，则其内部合作网络中的发明者能够将企业拥有的知识体系与自身知识进行融合。对于军民融合企业而言，技术创新或知识创造主要依靠企业内部研发人员，因为军民技术转移需要利用研发人员的隐性知识。此外，军民融合企业技术多元化倾向于无关技术多元化，这是因为军民融合企业除面对新兴技术领域外，还要面对军用技术和民用技术两大部门，而民用和军用研发技术知识与生产方法均存在差异。无论是从新兴技术领域看，还是从军用和民用两大领域看，上述技术领域具有高度无关性，而富含结构洞的发明者网络有助于促进异质性技术重组。因此，本文提出以下假设：

H4：技术多元化与发明者结构洞的交互作用对军民融合企业技术创新效率具有正向作用。

相反，在技术多元化军民融合企业中，较高的网络密度会抑制多元化技术利用，从而阻碍军民融合企业技术创新效率提高。这是因为当知识在企业内部合作网络中传播时，从他人手中获得的知识和已知知识非常相似。由此，知识组合创造潜力下降。此外，技术知识多元化意味着需要引入新的知识元素，而这可能会打破现有网络中发明者间关系平衡，并危及现有网络中发明者的地位。为了维持现有关系，发明者可能不愿意接受异质性知识。由此，较高的网络密度会阻碍异质性关系形成，以及对新技术知识的访问，进而导致发明者合作网络中出现内部锁定困境。此外，军民融合企业技术往往具有颠覆性特点，而技术多元化能够激发颠覆式创新，但较高的网络密度会对颠覆式创新产生阻碍。因此，本文提出以下假设：

H5：技术多元化与发明者网络密度的交互作用对军民融合企业技术创新效率具有负向作用。

1.4 网络密度与结构洞的互补关系/平衡关系

在创新中，网络密度和结构洞并不是相互矛盾的。不同创新阶段，两者优势不同，甚至可能存在互补关系。也就是说，结构洞有利于新思想产生，而网络密度有利于新想法实现[23]。Kulve & Smit[22]对军民两用技术项目开发过程进行追踪研究发现，在技术项目研发第一阶段，技术存在多样性，而在技术项目研发后期与特定应用相关的技术标准化占主导地位。因此，在军民融合企业技术研发初期，发明者占据有利的结构洞能够促进多元化技术知识重组，而在技术研发后期，由于技术标准化的实施，较高的发明者网络密度更能促进技术定向化、标准化生产，以满足军用和民用两大市场需求。网络密度的存在意味着发明者间交流的信息可能是冗余信息。结构洞能够将非冗余知识进行重组以弥补发明者网络中知识的不足，同时发明者网络密度可以发挥其凝聚力将异质性知识进行转移和融合。最终，网络密度和结构洞形成互补关系，有助于企业技术创新效率提高。但当企业资源和精力有限时，即在企业成本有限条件下，结构洞和网络密度可能存在对立关系，也就是说，两者间的竞争成本可能大于其带来的正向效益。因此，当军民融合企业保持结构洞和网络密度平衡时，可以有效避免因信息过载或关系过于紧密而导致技术创新效率低下问题，即两者的平衡关系能够有效促进技术创新效率提高。因此，本文提出以下假设：

H6：结构洞和网络密度的互补关系有利于军民融合企业技术创新效率提高。

H7：结构洞和网络密度的平衡关系有利于军民融合企业技术创新效率提高。

综上所述，本文构建研究模型如图1所示。

2 研究方法

2.1 研究样本与数据来源

本文采用的军民融合企业认定依据是《四川省军民融合企业(单位)认定办法(试行)》，研究样本来源于沪深证券交易所上市企业，具体包括2015—2020年20个省份共计107家企业。样本企业分为国有控股军民融合企业与民营控股军民融合企业，主要涉及化学原料及化学制品制造业、通用设备制造业、金属制品业、专用设备制造业、汽车制造业，以及计算机、通信和其它电子设备制造业等行业，且大部分企业集中于计算机、通信和其它电子设备制造业，占企业总数的31.78%，具体见表1。

本研究专利数据来源于国家知识产权局专利数据库，通过数据检索、筛选和整理，最终获得2013—2020年上述107家企业所有发明申请专利数据。本文以3年为时间移动窗口，通过提取专利著录项中发明人名单构建企业内部发明者合作网络，并计算网络密度和结构洞指标。同时，提取国际专利分类号前4位计算2015—2020年上述企业技术多元化程度。此外，企业其它控制变量数据来源于国泰安(CSMAR)数据库和各省统计年鉴。

2.2 变量选择

2.2.1 生产函数变量

(1)投入变量。主要选取军民融合企业研发人员投入衡量劳动投入，并选取企业研发经费投入衡量军民融合企业资本投入。

(2)产出变量。主要选取军民融合企业主营业务收入作为产出变量。军民融合企业创新产出不仅要满足国防市场需求，而且要满足民用市场需求，主营业务收入既包括企业在军工产品方面的收入，也包含企业在民用产品方面的收入，同时代表军民融合企业在技术创新方面的产出。

2.2.2 影响因素变量

(1)技术多元化。基于赫芬达尔指数，借鉴Garcia-Vega[17]的研究方法构建技术多元化度量方法。首先，根据国际专利分类号前4位对专利所属技术领域进行归类，然后按照以下方法对企业技术组合进行计算：如果企业在n个技术领域拥有N项专利，在i技术领域拥有Ni项专利，那么企业拥有的全部专利为技术多元化计算如式(1)所示。如果技术多元化的值等于1，则说明企业当年技术全部集中于同一领域。技术多元化的值越大，说明企业技术多元化程度越高，TD表示技术多元化。

(1)

(2)结构洞。使用UCINET6.0软件计算企业内部每个发明者的结构洞，并借鉴Burt[24]的研究成果，以节点受限度加以衡量，后者主要表示网络中发明者机会受限程度。网络中某个节点对其它节点的依赖程度越高，说明该节点受限越大，所拥有的权利越小，则该节点与其它节点进行信息交流的可能性就越小。结构洞相关计算如式(2)(3)(4)所示。

Cij=(Pij+∑PiqPqj)2,q≠i,j

(2)

(3)

SH=1-Ci

(4)

其中，Cij为发明人i对伙伴j的依赖程度，Pij为发明人i与合作伙伴j的共同研发关系对于发明人i的相对重要性，其数值等于发明人i与合作伙伴j的共同研发次数占发明人i与所有合作伙伴的共同研发总次数的比重；Piq、Pqj的计算方式与Pij类似。Ci表示发明人i对其他所有人的依赖程度。SH表示单个发明者拥有的结构洞数量。最后，使用网络中发明者拥有的结构洞均值衡量企业内部整体网络结构洞。

(3)网络密度。同样使用UCINET6.0软件计算企业内部整体网络密度。网络密度计算方法为实际关系数量与理论上最大关系数目的比值，具体计算如式(5)所示，Density表示网络密度。

(5)

其中，n表示网络中所有发明者数量，m表示网络中所有的关系数目。网络密度值越接近0，网络内发明者间的关系越不紧密。

2.2.3 控制变量

金融发展水平对新兴产业和创新型企业具有重要影响，并能够推动技术进步和经济增长。军民融合企业不仅包含军工企业，而且包含高科技龙头企业。上述企业经费投入水平与区域金融发展水平息息相关，并最终影响区域整体创新水平。金融发展水平以各省当年金融机构贷款年末余额占各地区全部生产总值的比重加以衡量[25]。该指标数值越大，表示该省金融发展水平越高。

军民融合企业若想在激烈市场竞争中超越对手，就需要持续进行军民两用技术创新。市场竞争程度能够影响军民融合企业技术创新更新迭代速度，进而影响企业技术创新效率。一般来讲，采用市场集中度表征市场竞争程度，本文采用靳卫东和刘敬富(2019)的研究方法，具体见式(6)。其中，Yij表示i省军民融合产业资产规模，Yi为i省工业资产规模，Zi为i省全行业大型企业资产规模，Yj为全国军民融合产业资产规模，MCR表示市场竞争程度。

(6)

此外，选取军民融合企业内部独立董事占比、省域军民融合建设水平作为控制变量。其中，独立董事占比以独立董事人数与董事会总人数的比值加以衡量，军民融合企业所属省市的军民融合建设水平以该省市军民融合创新示范基地数量加以衡量。

2.3 模型设定

2.3.1 基于SFA的技术创新效率测算模型

技术创新效率衡量方法主要分为数据包络分析法[26]和随机前沿分析法[27]。前者基于决策单元多输入和多输出数据进行效率测算，但忽略了不可控因素和被评价单元系统内部运作过程对结果的影响，导致被评价单元效率测算存在偏差。后者能够在处理面板数据的同时，确保估计结果的精确性，并检验产出指标是否对结果具有显著影响。因此，本文使用随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis，SFA)方法对军民融合企业技术创新效率进行测算。同时，采用Pitt & Lee[28]，Battese & Coelli[29]提出的随机前沿两步法模型，即先进行技术创新效率测算，再采用统计回归方式对效率值与影响因素变量进行回归分析，基本模型如式(7)所示。

Yit=exp(βXit+vit-uit)=f(Xit,t)exp(vit-uit)

(7)

其中，Yit是决策单元i第t年的产出，Xit是决策单元i第t年的要素投入向量，vit-uit是函数中的随机干扰项；vit为随机误差项，服从正态分布是非负随机变量，服从正态分布采用合成误差项中的技术无效部分占比γ对随机前沿函数模型设定的合理性进行判断，的取值范围为0～1，越接近1，表示由于技术无效率造成的误差占比越大，随机前沿模型设定越合理。TE表示技术创新效率值，其函数形式如式(8)所示。

TE=E[exp(-uit)|(vit-uit)]

(8)

此外，生产函数包括柯布—道格拉斯(C-D)生产函数和超越对数(Trans-log)生产函数。其中，超越对数生产函数形式较为灵活，对于生产函数设定带来的偏差具有良好的包容性[1]。因此，本文采用超越对数生产函数对军民融合企业技术创新效率进行模型拓展，具体如式(9)所示。

(9)

在投入产出指标选择上，遵循超越对数生产函数的基本原则：生产函数中只考虑资本与劳动两种要素投入。其中，Lit表示i省军民融合企业第t年的劳动投入，Kit表示i省军民融合企业第t年的资本投入。

2.3.2 多元回归模型

根据式(9)，使用Frontier4.1软件对军民融合企业技术创新效率进行测算，并对数据进行手动整理。同时，为了进一步分析技术多元化、发明者网络(结构洞和网络密度)，以及两者间的交互作用、结构洞和网络密度的互补/平衡关系对军民融合企业技术创新效率的影响，将通过随机前沿分析法测算出的技术创新效率作为因变量构建多元回归模型，如式(10)所示。同时，Hausman检验结果表明，随机效应模型不适用于处理已设定变量，因而本文采用固定效应的多元线性回归模型进行分析。

TE=δ0+δ1TD+δ2Density+δ3SH+δ4TD·Density+δ5TD·SH+δ6Density·SH+δ7|Density-SH|+δ8Fin+δ9MCR+δ10INDR+δ11Level+ui

(10)

其中，TE表示军民融合企业技术创新效率，TD表示军民融合企业技术多元化，Density表示军民融合企业内部整体合作网络密度，SH表示军民融合企业内部发明者结构洞平均值，Fin表示金融发展程度，MCR表示市场竞争程度，INDR表示独立董事占比，Level表示各省军民融合建设水平，ui为残差估计。

3 结果分析

3.1 军民融合企业技术创新效率结果分析

3.1.1 基于SFA的军民融合企业生产函数模型估计

对上述军民融合企业技术创新效率生产函数进行模型估计，结果如表2所示。其中，军民融合企业技术创新效率生产函数的γ值为0.901且在1%水平上显著，数值趋近1，说明模型设定是合理的，同时表明军民融合企业实际产出与最优产出间的差距是由可控误差所致，即存在可测量的军民融合企业技术创新效率影响因素。因此，有必要对军民融合企业技术创新效率影响因素进行分析。另外，β1、β2的系数分别为-5.239和3.235且均在1%水平上显著，表明劳动投入每增加1%，军民融合企业技术创新产出减少5.239%；研发经费投入每增加1%，军民融合企业技术创新产出对应增加3.235%。劳动投入的二次项系数为0.36且在1%水平上显著，表明劳动投入对创新产出的边际效应呈现U型趋势，这一现象可能与人力资源配置不合理有关。资本投入的二次项对创新产出的正向影响不显著，表明进一步加大资本投入并不会带来更多利益。此外，研发投入和资本投入的交互项对创新产出具有负向影响，表明军民融合企业研发经费和研发人员投入存在配置不协调问题。

3.1.2 不同股权性质的军民融合企业技术创新效率时变特征

根据所属股权性质，军民融合企业可以分为国有企业和民营企业。由图2可知，国有军民融合企业和民营军民融合企业技术创新效率均逐年提升，国有企业总体技术创新效率明显高于民营企业。从总体看，2015—2020年军民融合企业技术创新效率介于0.198～0.235之间，平均值仅为0.217，尽管呈现出逐年递增状态，但整体技术创新效率水平仍然较为低下。其中，军转民型军民融合企业平均技术创新效率为0.246，民参军型军民融合企业平均技术创新效率为0.194，国有企业总体技术创新效率明显高于民营企业。原因在于：军民融合企业的主体依然是军工企业，当其股权属性为国有时能够获得更多资源倾斜，如国家政策扶持及军民融合企业专项资金支持等。相较于民营军民融合企业，国有军民融合企业更具优势，从而有利于技术创新效率提高。

3.1.3 不同行业军民融合企业技术创新效率时变特征

分行业看，化学原料及化学制品制造业军民融合企业总体平均技术创新效率最高，为0.357，如表3所示。软件和信息技术服务业军民融合企业平均技术创新效率最低，为0.099。各行业军民融合企业技术创新效率呈现增长趋势。其中，2015—2020年电气机械及器材制造业军民融合企业技术创新效率介于0.265～0.307之间，非金属矿物制品业技术创新效率介于0.145～0.185之间，化学原料及化学制品制造业技术创新效率介于0.335～0.378之间，计算机、通信和其它电子设备制造业技术创新效率介于0.197～0.232之间，金属制品业效率介于0.22～0.26之间，汽车制造业效率介于0.281～0.33之间，软件和信息技术服务业效率介于0.085～0.115之间，铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业效率介于0.105～0.135之间，通用设备制造业效率介于0.12～0.155之间，有色金属冶炼及压延加工业效率介于0.296～0.342之间，专用设备制造业效率介于0.173～0.21之间，其它行业效率介于0.26～0.31之间。金属以及非金属制造业、化学制造业、汽车制造业等行业企业技术相对成熟且密集，上述行业军民融合企业平均技术创新效率值高于全国平均水平。专用设备制造业、通用设备制造业、铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业等行业资本较为密集，但军民融合企业技术创新效率不高，说明该类企业技术创新效率存在较大的提升空间。

3.2 描述性统计与相关性分析

表4为变量描述性统计结果。其中，军民融合企业总体技术创新效率均值为0.22，最小值为0.02，最大值为0.96，说明整体技术创新效率较低。表5为变量相关性分析结果。由表5可知，变量间的相关性系数绝对值均在0.5以下，表明模型不存在多重共线性问题。

3.3 回归分析

多元线性回归结果如表6所示。表6模型1为控制变量回归结果，其中军民融合企业所属省市金融发展水平系数为-0.044且在1%水平上显著，表明较高的金融发展水平会阻碍军民融合企业技术创新效率提高。这可能与金融机构支持有关，军民融合企业开发的两用技术周期长，但新兴技术更新速度较快导致投资风险较大。金融机构出于逐利目的，在风险评估时倾向于投资风险较低、项目周期较短、回报率较高的项目。由此，导致金融机构对军民融合企业技术创新的关注和投入较少。市场竞争系数为0.914且在1%水平上显著，表明良好的外部竞争环境有利于军民融合企业技术创新效率提高。独立董事占比系数为0.234且在5%水平上显著，表明企业内部合理的独立董事比例有助于军民融合企业技术创新效率提高。军民融合建设水平系数为-0.021且在5%水平上显著，表明现有军民融合建设水平不高，不利于技术创新效率提高。

由模型2可知，技术多元化系数为0.003且在5%水平上显著，表明技术多元化对军民融合企业技术创新效率具有正向影响，假设H1得到验证。网络密度系数为-0.012且在5%水平上显著，表明网络密度对军民融合企业技术创新效率具有负向影响，假设H2得到验证。结构洞系数为0.102且在1%水平上显著，表明结构洞对军民融合企业技术创新效率具有正向影响，假设H3得到验证。

模型3为技术多元化与发明者网络的交互作用对军民融合企业技术创新效率影响的回归结果。其中，技术多元化与网络密度的交互项系数为-0.011且在1%水平上显著，表明在紧密网络关系情况下，技术多元化并不能促进军民融合企业技术创新效率提高，假设H4得到验证。技术多元化与结构洞的交互项系数为0.022且10%水平上显著，表明技术多元化与发明者结构洞的交互作用能够促进军民融合企业技术创新效率提高，假设H5得到验证。

模型4、模型5分别为网络密度和结构洞的互补关系/平衡关系对军民融合企业技术创新效率影响的回归结果。在模型4中，网络密度和结构洞的互补关系对军民融合企业技术创新效率具有负向影响，其系数为-0.233且在1%水平上显著，假设H6未得到验证。这可能是因为在发明者合作网络中，网络密度和结构洞同时存在并维持的成本大于两者互补关系带来的正向利益。也就是说，在网络密度和结构洞同时存在且互补情境下，若管理者将成本花费在两者关系维持上，忽视发明者自身信息资源消耗已达临界状态，或者发明者吸收能力已达上限，均会导致网络密度和结构洞并存的成本增加，最终导致关系维持成本超过双方互补优势。在模型5中，网络密度和结构洞间的平衡关系对技术创新效率具有正向影响，其系数为0.044且在5%水平上显著，表明在合作网络中网络密度和结构洞同时存在且两者关系平衡有利于技术创新效率提高，说明管理者需要对发明者网络密度和结构洞的关系进行权衡，过分关注一方而忽视另一方不利于企业技术创新效率提升。因此，假设H7得到验证。

3.4 稳健性分析

考虑到受限因变量技术创新效率值介于0～1之间，为避免模型选择导致的回归结果偏差，本文更换回归模型，即采用Tobit回归模型对军民融合企业技术创新效率及影响因素进行验证，以确保研究结论的稳健性。此外，分析上述军民融合企业技术创新效率结果发现，不同行业军民融合企业技术创新效率存在差别。因此，本文在稳健性检验中加入行业属性控制变量，行业变量通过设置虚拟变量加以测量。

由表7可知，稳健性检验结果与前文完全一致，说明研究结果具有稳健性。同时，稳健性检验结果显示，行业异质性对军民融合企业技术创新效率的影响并不显著，可能是因为单个行业回归样本较少，因而不具备统计显著性。

4 结语

4.1 结论

本文以107家军民融合上市企业为研究样本，基于SFA分析方法对其技术创新效率进行测算。同时，基于2013—2020年军民融合企业发明专利数据，以3年为时间移动窗口，构建军民融合企业内部发明者合作网络，以及技术多元化等指标。使用固定效应多元线性回归模型验证技术多元化、企业内部网络密度、结构洞等因素对军民融合企业技术创新效率的影响，得到如下主要结论：

(1)2015—2020年军民融合企业技术创新效率总体均值为0.22，样本期间技术创新效率逐年提升，但整体技术创新效率仍然较低，具有较大提升空间。从军民融合企业股权性质看，国有军民融合企业技术创新效率高于民营军民融合企业，原因可能是国有军民融合企业通常能够得到更多资源倾斜和政策支持。从行业看，技术相对成熟且密集的行业军民融合企业技术创新效率高于资本相对密集的行业军民融合企业。

(2)首先，技术多元化对军民融合企业技术创新效率具有正向影响，意味着实施技术多元化战略有利于军民融合企业建立多样化技术知识基础，并促进技术知识重组，同时促进军民技术转移和知识流动，有助于军民两用技术开发。其次，结构洞、技术多元化与结构洞的交互作用能够显著促进企业技术创新效率提高，意味着占据结构洞的发明者可以利用已有技术知识进行技术创新。然后，合作网络中发明者网络密度及其与技术多元化的交互作用对技术创新效率具有负向影响，意味着发明者间良好的关系可能导致企业技术信息锁定问题，为了维持网络关系，发明者并不愿意接受新的网络关系。最后，合作网络中网络密度和结构洞维持相对平衡的关系有利于技术创新效率提高，意味着在资源有限条件下，军民融合企业应统筹好两者关系。然而，合作网络中网络密度和结构洞的互补关系不利于企业技术创新效率提高，意味着军民融合企业若过于强调发明者间的网络密度或结构洞则可能抑制技术创新效率提高。

(3)军民融合企业所处地区较高的金融发展水平不利于企业技术创新效率提高，可能是因为金融机构对军民融合企业技术研发的投资和关注较少。同时，现有军民融合建设水平也不利于军民融合企业技术创新效率提高。此外，良好的市场竞争环境和合理的军民融合企业内部独立董事比例有利于企业技术创新效率提高。

4.2 理论贡献

(1)拓展了军民融合企业研究样本和类型，并丰富了技术创新效率测算方法。以往研究样本大多局限于我国“十大军工集团”[1]或民营军民融合企业[3]，本文将军转民型和民参军型军民融合上市企业纳入测算范围，使军民融合企业研究更加全面。同时，本文采用随机前沿分析(SFA)方法综合测算军民融合企业技术创新效率，该方法可以提供统计检验值，同时判断生产函数模型拟合程度，拓展军民融合企业客观评价体系。

(2)本文基于社会网络分析法和社会资本理论，结合军民融合企业自身技术创新特点，揭示了军民融合企业内部发明者合作网络对企业技术创新效率的作用机理。本文在前人的基础上，深入剖析网络密度和结构洞间的互补关系/平衡关系对企业技术创新的影响，为社会网络研究提供了新思路，也深化了社会资本理论认识。

(3)已有文献大多从外部视角考察企业技术多元化战略对创新的影响[17]，忽略了技术多元化对企业内部发明者能动性的作用。本文拓展了技术多元化应用范围，深入探究技术多元化战略与军民融合企业内部发明者合作网络间的联系，并基于战略管理和知识管理两个角度，构建技术多元化与发明者合作网络关系模型，可为技术多元化对发明者网络嵌入的影响研究提供依据，呼吁更多学者关注军民融合企业内部技术知识特点。

4.3 管理启示

(1)技术多元化有利于军民融合企业技术创新效率提高。由此表明，军民融合企业应在有限条件下拓展技术领域，并加强各种资源融合。军民融合企业在两用技术研发中应积极采取技术多元化战略，采用开放式创新模式整合军用和民用技术资源，进一步消除军民融合企业内部军用产品和民用产品间的障碍，进而形成多元化技术知识库及军民互通技术知识基础，最终扩大企业产品辐射范围。军民融合企业对外需要与不同创新主体进行资源共享，对内则需要不断丰富自身知识储量，积极将外部技术知识转化为内部技术知识，并借助研发人员的隐性知识对不同领域技术进行吸收与重组。同时，军民融合企业应挖掘并利用发明者拥有的隐性知识，以助力技术多元化战略顺利实施。

(2)较高的发明者合作网络密度不利于军民融合企业技术创新效率提高，而分布合理的结构洞有利于技术创新效率提高，同时两者的平衡关系也有利于技术创新效率提高。由此表明，在技术研发过程中，军民融合企业管理者需要控制发明者网络分布情况，防止形成技术路径依赖。发明者间应保持“若即若离”的状态，以避免频繁交流导致信息冗余。同时，管理者应避免过度利用非正式组织带来的内部信息锁定问题，还要激励企业内部成员与尚未建立合作关系的发明者建立联系。此外，管理者应把握好发明者合作网络中网络密度与结构洞间的平衡。最后，管理者应激励企业内部发明者提高异质性知识吸收能力和认知能力，加强知识整合。

(3)军民融合企业需要加强企业内部研发经费投入与研发人员投入，这是因为军民融合企业技术创新或者知识创造均与研发人员密切相关。研发人员投入虽不能在短期内带来显著创新效益，但随着研发人员投入增加，军民融合企业创新产出得以提升。此外，企业管理者需要注重研发资源配置，在不减少研发经费投入的前提下，优化人力资源配置。再次，军民融合企业需要提升公司治理水平，确保独立董事行使监督权力。最后，各地区需要提升军民融合建设水平，同时鼓励更多金融机构对军民融合企业技术创新进行投资。

4.4 不足与展望

本文存在以下不足：首先，仅选取部分上市军民融合企业，测算的技术创新效率不能代表我国军民融合企业整体情况。其次，由于单个行业样本数量较少，行业异质性问题在未来需要扩大样本进行深入分析。最后，研究广度有待拓展，实际技术创新活动中军民融合企业技术创新效率影响因素较多，未来可以基于企业外部视角进行进一步研究。

参考文献:

[1] 王萍萍, 陈波. 军民融合企业技术效率及其影响因素研究[J].管理评论, 2019, 31(4): 70-82.

[2] 王柏杰, 李爱文. 军民融合企业效率测算及影响因素分析——来自我国“十大军工集团”上市公司的证据[J].科技管理研究, 2016, 36(23): 67-73.

[3] 李翔龙,王庆金,王焕良,等.军民融合社会关系网络对军民融合新创企业成长的影响[J].科技进步与对策, 2021,38(16): 125-134.

[4] SMITH W K, BESHAROV M L. Bowing before dual gods: how structured flexibility sustains organizational hybridity[J]. Administrative Science Quarterly, 2019, 64(1): 1-44.

[5] PACHE A C, SANTOS F. Inside the hybrid organization: selective coupling as a response to competing institutional logics[J]. Academy of Management Journal, 2013, 56(4): 972-1001.

[6] 闫佳祺, 罗瑾琏, 贾建锋.军民融合企业突破性创新的实现路径: 基于“上海天安”的案例研究[J/OL].南开管理评论: 1-18[2021-10-11].http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1288.f.20210416.1041.006.html.

[7] 涂改革,张鑫磊,汪海粟.基于二次创新理论的军民融合企业创新差异研究[J].科技进步与对策, 2021,38(11): 106-115.

[8] BOLLI T, SELIGER F, WOERTER M. Technological diversity, uncertainty and innovation performance[J]. Applied Economics, 2020, 52(17): 1831-1844.

[9] CHEN C J, LIN B W, LIN J Y, et al. Technological diversity, knowledge flow and capacity, and industrial innovation[J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2018, 30(12): 1365-1377.

[10] CEIPEK R, HAUTZ J, DE MASSIS A, et al. Digital transformation through exploratory and exploitative internet of things innovations: the impact of family management and technological diversification[J]. Journal of Product Innovation Management, 2021, 38(1): 142-165.

[11] YAYAVARAM S, AHUJA G. Decomposability in knowledge structures and its impact on the usefulness of inventions and knowledge-base malleability[J]. Administrative Science Quarterly, 2008, 53(2): 333-362.

[12] WANG C, RODAN S, FRUIN M, et al. Knowledge networks, collaboration networks, and exploratory innovation[J]. Academy of Management Journal, 2014, 57(2): 484-514.

[13] PARUCHURI S, AWATE S. Organizational knowledge networks and local search: the role of intra-organizational inventor networks[J]. Strategic Management Journal, 2017, 38(3): 657-675.

[14] KODAMA F.Technological diversification of Japanese industry[J].Science, 1986,233(4761): 291-296．

[15] ACOSTA M, CORONADO D, FERRANDIZ E, et al. Civil-military patents and technological knowledge flows into the leading defense firms[J]. Armed Forces & Society, 2020, 46(3): 454-474.

[16] 史良,曾立,孟斌斌, 等.新兴领域知识、技术、产业军民融合发展机理研究[J].公共管理学报, 2020,17(1):121-131,174.

[17] GARCIA-VEGA M. Does technological diversification promote innovation?an empirical analysis for European firms[J]. Research Policy, 2006, 35(2): 230-246.

[18] NAHAPIET J, GHOSHAL S. Social capital, intellectual capital, and the organizational advantage[J]. Academy of Management Review, 1998, 23(2): 242-266.

[19] WEN J, QUALLS W J, ZENG D. To explore or exploit: the influence of inter-firm R&D network diversity and structural holes on innovation outcomes[J]. Technovation, 2021, 100: 102178.

[20] REAGANS R, MCEVILY B. Network structure and knowledge transfer: the effects of cohesion and range[J]. Administrative Science Quarterly, 2003, 48(2): 240-267.

[21] ACOSTA M, CORONADO D, FERRANDIZ E, et al. Patents and dual-use technology: an empirical study of the world's largest defence companies[J]. Defence and Peace Economics, 2018, 29(7): 821-839.

[22] TE KULVE H, SMIT W A. Civilian-military co-operation strategies in developing new technologies[J]. Research Policy, 2003, 32(6): 955-970.

[23] HEMPHL J, MAGNUSSON M. Networks for innovation-but what networks and what innovation[J]. Creativity and Innovation Management, 2012, 21(1): 3-16.

[24] BURT R S. Structural holes : the social structure of competion[M].Cambridge：Harvard University Press, 1995.

[25] 郭将, 岳文瑞. 城市紧凑度与区域创新能力──以江苏省为例[J]. 技术经济, 2020, 39(8): 51-58.

[26] CHARNES A, COOPER W W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6): 429-444.

[27] AIGNER D, LOVELL C A K, SCHMIDT P. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J]. Journal of Econometrics, 1977, 6(1): 21-37.

[28] PITT M M, LEE L F. The measurement and sources of technical inefficiency in the Indonesian weaving industry[J]. Journal of Development Economics, 1981, 9(1): 43-64.

[29] BATTESE G E, COELLI T J. Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in India[J]. Journal of Productivity Analysis, 1992, 3(1): 153-169.

(责任编辑：张 悦)