图1概念模型
辛德强1,2，党兴华1
(1.西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054;2.山东工商学院 管理学院，山东 烟台 264005)
摘 要：R&D联盟有利于促进企业间知识交流，却易产生非预期的知识泄漏、创新模仿和机会主义等风险，因此在R&D联盟形成中考虑企业独占策略的影响至关重要。从联盟治理结构和联盟范围入手，探索双元独占策略对R&D联盟形成决策的影响，并讨论联盟经验的调节作用。结合来自电子信息、生物制药、机械制造和软件等行业208份问卷的调查数据，进行实证分析。结果显示，强调原发性独占策略的企业更倾向选择非股权联盟治理结构，强调生成性独占策略的企业更倾向选择股权联盟治理结构；原发性独占程度越高，企业越倾向选择更广泛的联盟范围；生成性独占程度越高，企业越倾向选择更狭小的联盟范围。另外，联盟经验对企业独占策略与R&D联盟治理结构的关系，以及企业独占策略与联盟范围的关系均存在显著的不同调节作用。
关键词：R&D联盟；原发性独占；生成性独占；联盟治理结构
为应对快节奏和知识密集型环境变革，与企业外部伙伴组建研发(R&D)联盟有利于保持企业间充分开放的知识交流，帮助企业快速获取技术能力并实现持续创新，但也产生了知识泄漏和创新价值被非法占用的风险。在R&D联盟中如何协调价值创造和价值独占间的冲突，成为企业管理者亟需解决的问题[1]。基于交易成本的文献研究指出，选择恰当的治理结构或联盟范围有利于营造公平环境、促进价值创造[2]，但是这些联盟形成决策中忽略了企业独占策略的重要作用。特别是在联盟层面，从创新中获得的价值将直接影响联盟形成决策，以及联盟创新价值创造与独占的平衡。从交易成本理论和策略研究视角，企业独占策略包括两个方面，独占利用现有创新解决问题而产生的价值和独占由现有创新催生的未来创新所产生的价值，即原发性独占和生成性独占。原发性独占关注如何最大化现有创新的商业价值，因此需要具有柔性结构、集中更多资源，以更快实现商业化；生成性独占策略主要考虑通过累积现有创新思想和创意催生更多的未来发明，这要求具有较高的排他性，以降低模仿、知识泄漏和机会主义等风险。独占策略将直接影响联盟形成决策[3]，企业在选择R&D联盟组织形式时应从自身战略需要出发，综合考虑企业独占策略的影响，协调好组织目标与联盟目标的冲突。本文将从联盟治理结构和联盟范围入手，探索双元独占策略对R&D联盟形成决策的影响以及联盟经验的调节作用。
独占性问题是策略研究的基本问题。自Teece[4]提出从创新中获利的研究框架以来，国内外许多学者开始关注创新独占问题。蔡新蕾和高山行[5]指出创新独占性会影响企业创新的商业化过程；王翔[6]认为商业模式在新颖性导向和效率性导向方面的差异会影响技术创新与获利的关系；吴辉凡和许治[7]梳理了创新独占性的各类工具，探讨了影响企业独占性选择的因素；刘志阳等[8]从产业生命周期视角，比较了影响产业创新获利的因素，如独占机制和互补性资产等在技术研发阶段、生产阶段、规模化阶段以及专业化阶段的不同作用，强调企业需根据产业生命周期的不同阶段特点，动态选择企业独占策略；孟源等[9]指出创新存在两种市场溢出风险，即创新可能被市场竞争者或者合作伙伴窃取，因此企业需要在独占体制下考虑战略选择对企业创新获利的影响。
Henttonen等[10]主张将独占制度视为企业层面(内生性)构念，而不是企业需要作出反应的(外生性)构念，也就是说，企业可以根据面临的商业环境威胁与机会，主动选择和调整独占策略。大多数独占文献认为企业应聚焦于如何通过将发明转换为产品或商业许可来获取价值，即原发性独占[11]；另一部分文献认为企业应聚焦于如何从未来创新中获利，即生成性独占[12]。对于任何一种创新，企业都面临双元独占策略的选择问题且双元独占策略中存在矛盾冲突[3]。如在不断推陈出新的移动通讯设备行业，能够持续开发与更新产品可能比提高现有创新的商业化价值更重要，因此，企业需要从可预期的长远战略利益上权衡双元独占策略，以保证从创新合作中更好地获利。
当企业打算开展R&D项目但自身又不具备全部的技术知识和资源时，组建R&D联盟是一个不错的选择。R&D联盟形成决策[2]主要涉及企业联盟对象选择、成员权责规定、创新知识保护和机会主义风险防范等方面。虽然组建联盟是一个复杂、动态的系统性工作，但许多研究主张用几个关键变量来简化联盟决策复杂系统，如有学者从交易成本视角剖析联盟形成[13]，发现联盟治理结构和联盟范围是联盟形成决策的关键问题。
关于治理结构，早期研究认为可以分为市场和科层，后续研究认为介于两种形式之间存在混合治理结构[14]，并指出网络可以作为区别于市场和科层的第三种治理结构，它以互惠规则和声誉作为控制机制。R&D联盟可以看作是一种混合治理结构，具有3个特点：成员具有共享资源、成员间既存在某种契约联系又存在竞争关系[15]。如果把从市场到科层的治理结构看成是连续统一体，股权结构更接近于科层结构，代表了集中程度较高的治理结构，因此需要订立复杂契约和投入更多资源；非股权结构是建立在契约基础上的合作关系，更接近于市场结构，不涉及股权，投入资源少，代表了集中程度较低的治理结构。关于联盟范围，Oxley和Sampson[2]认为它是指R&D联盟所涉及的活动范围，可以包括研发阶段的联合活动、生产阶段的联合活动或者是营销阶段的联合活动，涉及的活动越多联盟范围越广，联盟成员间相互交流价值诀窍的紧密度越高。另外，还有研究证明联盟经验有助于改善联盟绩效、提高企业联盟管理能力，进而影响联盟治理结构[16]。因此，R&D联盟形成决策还可能受到联盟经验的影响。
综上，现有学者从联盟治理结构类型、联盟范围、作用等方面进行了大量研究，但还存在以下不足：首先，针对联盟形成中非预期的知识泄漏、创新模仿和机会主义等风险，现有研究已经认识到不同联盟治理结构的差异化作用并发现联盟范围的重要治理作用，但很少将独占策略纳入联盟形成研究框架中，更缺乏从创新获利视角探讨企业独占策略对联盟形成决策的影响；其次，现有研究已经注意到双元独占策略的差异，但没有涉及不同独占策略对联盟治理结构和联盟范围的差异化作用；最后，现有关于独占问题的治理研究大都比较零散，鲜见联盟层面的研究成果，没有阐明联盟层面的调控因素对联盟形成决策的影响。基于此，本文将双元独占策略纳入联盟形成决策的研究框架中。由于独占策略涉及创新价值被联盟中哪些成员占有、何种程度的占有以及如何避免被竞争对手占有等问题，它们将直接影响联盟治理结构和联盟活动范围。除此之外，联盟伙伴间若存在先前联盟经验，则有利于增进互信，降低企业现有创新价值和未来创新价值被非法占用的风险，进而影响双元独占策略与联盟形成决策的关系。因此，有必要厘清双元独占策略的内涵和特征，从联盟治理结构和联盟范围入手，探索双元独占策略对R&D联盟形成决策的影响以及联盟经验的调节作用。概念模型见图1。
根据交易成本理论，当交易风险较低时，契约是比较经济的选择[17]，但复杂的契约治理结构需要提供具体的知识产权保护、监督和契约实施条款，监督成本显著上升。当交易风险较高且难以容忍机会主义时，股权治理结构是一个理想选择，这是因为共享的所有权会激励产生一致性而且管理层可以提供更好的监督和控制机制[18]。原发性独占程度高意味着企业不仅需要将现有创新转化成产品，而且需要通过许可方式向联盟成员提供解决方案以从中获利。该策略关注如何最大化现有创新的商业价值，需要具有柔性结构、集中更多资源，以更快实现商业化，所以企业更愿意选择较为灵活的非股权联盟治理结构。生成性独占程度高意味着企业不仅要提升自身对现有发明创意的利用率以催生更多发明，而且要严格避免其它企业获取现有发明创意的可能性，该策略需要最大程度地降低创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险，因此企业更倾向选择具有一致性的股权治理结构。基于此，不同的企业独占策略会影响企业R&D联盟治理结构的选择，故提出以下研究假设：
图1概念模型
H1a：原发性独占程度越高，企业越倾向选择非股权治理结构；
H1b：生成性独占程度越高，企业越倾向选择股权治理结构。
联盟范围涉及企业研发、生产或营销等阶段的活动，联盟范围越广，涉及的联盟活动越多，给企业带来的价值性资源越多，同时，也增加了知识泄漏、创新模仿、机会主义等风险和治理难度[19]。由于原发性独占程度高，无论企业是把现有创新转化成产品，还是向其它成员许可解决方案，都超出了单纯的研发活动范围。因此，要最大化实现企业对现有创新商业价值的独占，就需要将联盟范围扩展到生产活动和市场活动。而企业要保持高度的生成性独占，意味着企业要将战略重点放在对未来创新价值的独占上，需从现有创新中积累知识和创意，提升连续性创新能力，同时，缩小联盟活动范围，最大程度降低创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险。所以在R&D合作中，根据不同的企业独占策略——原发性独占或生成性独占，企业需要合理选择联盟范围。因此，提出以下研究假设：
H2a：原发性独占程度越高，企业越倾向选择广泛的联盟范围；
H2b：生成性独占程度越高，企业越倾向选择狭小的联盟范围。
联盟经验可以帮助企业了解合作伙伴、谈判项目和合作条件，学习如何监督和管理合作。换而言之，联盟经验有助于提升企业联盟能力[16]，这是因为具有先前联盟经验的企业可以学习到如何管理组织间合作关系等联盟活动[20]，而且联盟经验为企业提供了更多治理工具和选择，以降低企业现有创新价值和未来创新价值被非法占用的风险。另外，联盟经验也降低了企业对联盟治理结构的依赖[16]，这是因为形成最优联盟治理结构需要经历较长时期、吸引管理层注意力、拥有坚定战略意志，同时，还受到制度、财务和其它战略限制，因此成本高昂。联盟经验会影响企业独占策略与联盟治理结构的关系。具体地，联盟经验越丰富，企业越可能凭借成本更低的其它社会机制(如信任、惯例等)降低创新独占风险，削弱了企业独占策略与联盟治理结构的关系，即强调原发性独占策略的企业选择非股权结构的倾向减弱，而且强调生成性独占策略的企业对集中性治理结构的依赖也会减弱。因此，联盟经验对企业独占策略与R&D联盟治理结构的关系具有调节作用。据此，提出以下研究假设：
H3a：联盟经验越丰富，原发性独占企业选择非股权结构的倾向越弱；
H3b：联盟经验越丰富，生成性独占企业选择股权结构的倾向越弱。
广泛的联盟范围需要协调不同阶段的创新过程，增加了沟通和协调复杂性，产生更多的知识泄漏风险[16]。而先前的联盟经验可以帮助企业了解联盟伙伴的社会结构，如先前的互动、其它网络关系，以及伙伴的资源战略和市场战略等，重复的经验会产生信任，进而降低独占风险。具体地，企业联盟经验越丰富，越有利于原发性独占企业扩大联盟活动范围，以便从现有创新中获得更多商业价值；同时，生成性独占企业减少了对扩大联盟范围带来风险的担心，会积极寻求具有多样化的技术资源和不同领域的知识伙伴，以弥补自身技术专长的有限性，激发其未来创新并独占创新价值。因此，联盟经验对企业独占策略与R&D联盟范围的关系具有调节作用。据此，提出以下研究假设：
H3c：联盟经验越丰富，原发性独占企业选择广泛联盟范围的倾向越强；
H3d：联盟经验越丰富，生成性独占企业选择狭小联盟范围的倾向越弱。
(1)首先邀请5名博士生对初始问卷进行试填，给出问卷结构和语句表述等方面的意见，然后根据意见和研究内容进行完善，最后选择20家本地企业进行预调查，通过数据反馈检验初始量表项目的信度和效度，删除未达要求题项，同时，检验问卷相关变量题项的适切性，最终形成正式问卷。
(2)采取滚雪球方法发放问卷。根据团队前期掌握的企业名录，首先，从山东、浙江、广东和陕西4个地区随机选取400家企业(采用分层随机法控制样本企业的行业分布)，通过电话征询其填答意愿并请求其列出主要R&D联盟合作伙伴名单和联系方式，有85家企业愿意接受调查；然后，采取相似方法进行第二轮调查，征询这些合作伙伴的填答意愿，有52家企业愿意接受调查，样本涵盖了除上述地区外的北京、上海、辽宁、湖南、湖北、四川等地区。两轮共向137家企业发放电子问卷274份。由于相同评分者会因为一致性动机、默认及宽大反映风格等差异而产生同源效应，因此从每个企业选择两名较熟悉企业联盟事务的高管(包括总经理、生产经理、研发经理和技术主管等相关人员)作为被试者填写问卷，以减少同源偏差问题[21]和准确反映企业情况[22]。在数据收集过程中通过多轮电话征询和随机回访，以提高问卷填写质量和回收率，降低数据失真性。经剔除只返回一份问卷的企业和信息填写不全的问卷，最后回收有效问卷208份。通过对比检验有效问卷和无效问卷的行业、地区和规模等基本信息，未发现显著差异，说明剔除的无效样本不会影响分析结果。
表1给出了样本分布情况，主要包括行业类型、企业性质、企业规模、受访者性别和所属部门等。行业主要集中在电子信息、生物制药、机械制造和软件等领域，占总体数量的89.4%，这些行业研发活动较密集；内资企业占63.5%；除大型企业(1 000人以上)占10.1%，其它规模企业分布较均匀；受访者中男性居多，占76.4%；受访者所属部门中，技术研发部门占38%，占比较高。另外，样本分布地区除山东、浙江、广东和陕西4个地区外，还包括北京、上海、辽宁、湖南、湖北、四川等地，共涉及16个地区，具有较好代表性。
表1样本特征描述性统计
(1)因变量：联盟治理结构。根据Oxley和Sampson[2]的研究，设定一个虚拟变量表示联盟治理结构。当联盟治理结构是非股权结构时，取值为0，当联盟治理结构是股权结构时，取值为1。联盟范围：根据Oxley和Sampson[2]的研究，设定为分类变量，当联盟活动只包含R&D活动时，取值为0，当联盟活动除了R&D活动外，还包括生产活动、营销活动等其它活动时，取值为1。
(2)自变量。关于原发性独占和生成性独占的测量量表，结合Ahuja等[12]的研究修订完成。原发性独占策略选用3个测量题项：企业强调从新产品中获取利润；企业强调从新过程中获取利润；企业强调从新产品或新过程的许可中获取利润。生成性独占策略选用3个测量题项：企业强调利用现有创新激发新思想；企业强调利用现有创新激发新发明；企业强调阻止其它企业利用创新激发未来创新。采用李克特7分量表，通过预调查，对量表陈述和个别题项进行修正，最后形成正式量表。
(3)调节变量。联盟经验是指R&D联盟伙伴间的伙伴专有经验[23]。根据Gulati等的研究，用虚拟变量表示企业与联盟伙伴之前是否有过合作经历，1表示有过合作经历，0表示没有合作经历。
(4)控制变量。从企业和联盟两个层面选择控制变量。企业层面包括2个：①企业规模，用企业员工人数取自然对数表示；②研发强度，用企业研发费用占总费用的百分比衡量。联盟层面包括2个：首先，联盟伙伴规模，用伙伴企业人数的自然对数表示；其次，联盟持续性，用联盟存在年数的自然对数进行测量。
由于变量中的原发性独占和生成性独占采用量表测量，需要检验其信度和效度。本文量表题项均来源于已有定义或成熟量表[12]，并经过反复修订与审议。采用SPSS22.0进行探索性因子分析，KMO值为0.761大于0.7，Bartlett球形检验显著性水平小于0.001，因子载荷均大于0.7(如表2所示)，说明具有较好内容效度。采用内部一致性系数Cronbach′α检验量表信度，原发性独占和生成性独占量表信度分别为0.832与0.736，而且组合信度CR值均在0.8以上，说明变量具有较高信度。另外，每个变量的AVE值均大于临界值0.5，说明收敛效度较好。
表3给出了包括控制变量、自变量、调节变量和因变量在内的各变量均值、标准差与皮尔逊相关系数，除联盟伙伴规模与联盟持久性间的相关系数显著外，其余控制变量与其它变量间的相关系数均不显著，说明这些变量得到较好控制。各主变量间显著相关且不存在过大的相关系数，各变量方差膨胀因子值均低于10，说明不存在严重的多重共线性问题。
由于本文的因变量是类别变量，适合采用Logistic逻辑回归检验上述研究假设。各模型回归结果如表4所示。
表2测量量表信度与效度
注：*为p<0.05，**为p<0.01，***为p <0.001
模型1-模型5检验了以联盟治理结构为因变量的回归结果，模型1中加入了控制变量，如企业规模、联盟伙伴规模、研发强度和联盟持久性，均未达到显著性水平，说明这些变量得到较好控制。模型2、模型3在模型1的基础上分别加入原发性独占、生成性独占，统计量-2对数似然值分别减少57.972、13.868，说明模型对数据的拟合度明显增强，统计量Cox&Snell R2的值分别为0.260、0.085，Nagelkerke R2的值分别为0.347、0.113，均显著增大，说明方程的解释力明显增强。自变量中的原发性独占、生成性独占对治理结构的回归系数表明，强调原发性独占策略的企业更倾向选择非股权结构(β=-1.311，p<0.001)，强调生成性独占策略的企业更倾向选择股权结构(β=0.555，p<0.001)。这与假设H1a、H1b的预测一致，因此两个假设获得支持。模型4、模型5检验了联盟经验对企业独占策略与R&D联盟治理结构关系的调节作用，统计量-2对数似然值分别为210.769、269.328，统计量Cox&Snell R2为0.311、0.087，Nagelkerke R2为0.415、0.116，说明模型的拟合度和解释力均比较强；原发性独占与联盟经验交互项对联盟治理结构的回归系数表明，联盟经验会削弱原发性独占企业对非股权结构的选择倾向(β=-1.689，p<0.01)，支持了假设H3a；生成性独占与联盟经验交互项对联盟治理结构的回归系数表明，联盟经验会削弱生成性独占企业对股权结构的选择倾向(β=-0.069，p<0.05)，支持了假设H3b。
表3各变量描述性统计
注：*为p<0.05，**为p<0.01，***为p <0.001，下同
表4Logistic回归结果
类似地，模型6-模型10检验了以联盟范围为因变量的回归结果，模型6检验了控制变量的影响，均未达到显著性水平，说明这些变量得到较好控制。模型7、模型8在模型6的基础上分别加入原发性独占、生成性独占，统计量-2对数似然值分别减少21.160、28.784，说明模型对数据的拟合度明显提升，统计量Cox&Snell R2的值分别为0.109、0.142，Nagelkerke R2的值分别为0.146、0.190，说明模型解释力较好。自变量中的原发性独占、生成性独占对联盟范围的回归系数表明，强调原发性独占策略的企业倾向选择更广泛的联盟范围(β=0.673，p<0.001)，强调生成性独占策略的企业越倾向选择狭小的联盟范围(β=-0.844，p<0.001)，这与假设H2a、H2b的预测一致，因此两个假设获得支持。模型9、模型10检验了联盟经验对企业独占策略与R&D联盟范围关系的调节作用，统计量-2对数似然值分别为229.075、240.448，统计量Cox&Snell R2为0.231、0.188，Nagelkerke R2分别为0.309、0.251，说明模型的拟合度和解释力均比较强；原发性独占与联盟经验的交互项对联盟范围的回归系数表明，联盟经验会强化原发性独占与联盟范围的关系(β=0.751，p<0.05)，支持了假设H3c；生成性独占与联盟经验的交互项对联盟范围的回归系数表明，联盟经验会削弱生成性独占与联盟范围的关系(β=-0.808，p<0.05)，支持了假设H3d。
由于行业类型不同，企业采取的独占策略可能存在差异，进而影响联盟形成决策，所以本文在控制变量中加入了行业类型，重新进行Logistic回归计算，以检验回归结果是否稳定。结果表明，原发性独占对联盟治理结构有显著负向影响，而生成性独占对联盟治理结构有显著正向影响；原发性独占对联盟范围有显著正向影响作用，生成性独占与联盟范围有显著负向影响，与回归结果一致。在检验联盟经验的调节作用中，除了联盟经验与生成性独占的交互项对联盟治理结构的影响较弱(β=-0.009，p<0.1)，可能的原因是联盟经验在不同行业存在差异，其它调节变量的作用检验结果与回归结果基本一致。这说明本文建立的双元独占策略对R&D联盟形成决策的影响模型和检验方法是稳健的。由于篇幅限制，没有详细陈述检验过程和结果。
在联盟形成中，现有研究虽然已经认识到联盟治理结构和联盟范围的重要作用，但很少从企业内部策略入手将独占策略纳入联盟形成决策的研究框架中，更没有涉及双元独占策略对联盟治理结构和联盟范围差异化选择的研究。由于独占策略涉及创新价值由联盟中哪些成员占有、何种程度占有以及如何避免被竞争对手占有等问题，它们将直接影响联盟治理结构和联盟活动范围。因此，根据Henttonen等[10]的建议，本文将独占策略作为企业层面的内生构念，将双元独占策略、联盟治理结构和联盟范围统一纳入研究框架，弥补了现有文献对联盟形成决策中价值独占研究的不足，并且通过对联盟经验在联盟形成决策中调节效应的讨论，进一步厘清了联盟层面调控因素的作用。
(1)从交易成本理论和策略研究视角，识别企业独占策略对R&D联盟治理结构的影响，发现强调原发性独占策略的企业更倾向选择非股权联盟治理结构，而强调生成性独占策略的企业更倾向选择股权联盟治理结构。原发性独占策略主要考虑企业如何从现有创新中获得最大化的商业价值，因柔性治理结构，如商业许可等，有利于企业灵活选择和组织联盟活动，通过集中资源更快实现商业化，所以企业更愿意选择较为灵活的非股权联盟治理结构。生成性独占策略主要考虑通过积累和利用现有创新的思想与创意，催生更多的未来发明，同时要求具有较高的排他性，而较高的一致性治理结构有利于降低创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险，因此企业倾向选择股权治理结构。
(2)从管理和控制研发活动范围视角，揭示了企业独占策略对R&D联盟范围的影响，发现原发性独占程度越高，企业越倾向广泛的联盟范围；生成性独占程度越高，企业越倾向选择狭小的联盟范围。原发性独占策略需要企业将联盟范围从单纯的研发活动扩展到生产活动和市场活动，提供更多合作机会以提升企业从现有创新中获取的商业价值。生成性独占策略要求企业将重点放在对未来创新价值的独占上，需要维持较高的排他性和保持企业连续的创新能力，而狭小的联盟范围有利于降低创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险。
(3)实证研究结果表明，联盟经验对企业独占策略与R&D联盟治理结构的关系，以及企业独占策略与联盟范围的关系均存在显著的调节作用。联盟经验越丰富，基于成本和可得性考虑，企业越可能借助其它社会机制(如信任、惯例等)而不是正式治理工具防范创新独占风险，即采用原发性独占策略的企业选择相对松散的非股权治理结构的倾向减弱，采用生成性独占策略的企业对集中性股权治理结构的依赖也会减弱。相似地，联盟经验越丰富，采用原发性独占策略的企业越可能扩大联盟活动范围，以便从现有创新中获得更多商业价值，同时，也使采用生成性独占策略的企业减少了对扩大联盟范围带来风险的担心，转为积极寻求具有多样化的技术资源和不同领域的知识伙伴，以弥补自身技术专长的有限性，同时，激发未来创新并从中获利。
首先，企业独占策略需要与联盟治理结构相匹配。具体为：企业强调原发性独占策略时，为实现更快速、更大范围的商业化并从中获利，可以采取相对松散的非股权治理结构联盟形式，如商业许可联盟；企业强调生成性独占策略时，为提升创新的累积性和提升未来创新的排他性，企业可以采取相对集中的股权治理结构联盟形式。其次，根据不同独占策略，需要考虑适当的联盟范围，即企业强调原发性独占策略时，意味着其关注的重点是现有创新的商业化，而联盟活动已经超出了单纯的研发范围，因此需要将联盟范围扩展到生产活动和市场活动；企业强调生成性独占策略时，意味着其关注的重点是如何从未来创新中获利，以保证企业从自身创新的积累中获得持续创新能力，最大程度降低创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险，因此需要缩小联盟活动范围。再次，企业需要考虑联盟经验在企业独占策略与联盟治理结构关系中的调节作用。联盟经验丰富的企业可以凭借其潜在伙伴的识别能力和联盟管理能力，特别是与有过合作经历的企业合作时，可以采取信任、惯例等社会机制协调联盟成员行为，降低联盟治理成本。最后，企业应认识到联盟经验不是主导联盟形成决策的关键因素，但它提供了了解联盟合作阶段情况的机会，如伙伴选择、项目谈判和过程监督等，提升了联盟管理的灵活性，从一定程度上降低了创新模仿、知识泄漏和机会主义等风险，因此有助于保证企业从现有创新和未来创新中获利并选择较宽泛的联盟范围。
另外，本文还存在以下不足：①虽然已有文献主张用治理结构和联盟范围表征联盟形成决策，认为可以用几个变量来简化联盟决策复杂系统，但在联盟形成决策中是否存在其它显著变量，本文没有作进一步剖析；②考虑到研究模型和检验方法的局限性，假定企业在双元独占性策略的选择上是互斥的，以便深入探析其对R&D联盟形成决策的差异性影响，但在联盟实践中存在企业兼顾原发性独占和生成性独占的可能性。因此，可以进一步探讨两者关系对联盟形成决策的影响，厘清其发生作用的情景和条件；③除了联盟经验的调节作用，在企业独占策略对联盟治理结构和联盟范围的影响中，是否存在其它情景因素，还需进一步探索；④由于条件所限，本文选取的是静态数据，而联盟形成是一个动态过程，采取纵向研究可以更好地理解联盟决策这个复杂系统。
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Xin Deqiang1,2,Dang Xinghua1
(1.School of Economics and Management,Xi'an University of Technology,Xi'an 710054,China;2.School of Management, Shandong Business and Technology University,Yantai 264005,China)
Abstract：R&D Alliance can promote knowledge exchange between enterprises, but it also brings the risks of unintended knowledge leakage ,innovation imitation and opportunism,etc. So it is very important to consider the influence of the enterprise appropriability strategy in the formation of R&D Alliance. From alliance governance structure and alliance scope, we explore ambidextrous appropriability strategy on the formation decisions of R&D Alliance, and discuss the moderate effect of the alliance experience. In electronic information, bio-pharmaceutical, machinery manufacturing, software industries,etc.,208 copies of valid data are obtained through the questionnaire survey. Empirical results find enterprises who focus on primary appropriability strategy are more inclined to choose the non-equity governance structure, and enterprises who focus on generative appropriability strategy are more inclined to choose the equity alliance governance structure. The higher primary appropriability, the broader scope of the alliance would be chosen; the higher generative appropriability, the narrower alliance. Moreover, alliance experience significantly moderates the relationship between enterprise appropriability strategy and R&D alliance governance structure, and also significantly moderates the relationship between enterprise appropriability strategy and R&D alliance scope, but their moderate effects are different.
Key Words:R&D Alliance；Primary Appropriability; Generative Appropriability; Alliance Governance Structure
DOI：10.6049/kjjbydc.2017070452
中图分类号：F273.1
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)08-0008-07
收稿日期：2017-09-19
基金项目：国家自然科学与基金项目(71572146)；陕西省重点学院建设专项资金项目(107-5x1301);陕西省教育厅哲学社会科学重点研究基地项目(13JZ034)
作者简介：辛德强(1979-)，男，辽宁普兰店人，西安理工大学经济与管理学院博士研究生，山东工商学院管理学院讲师，研究方向为技术创新理论与管理；党兴华(1952-)，男，陕西蒲城人，博士，西安理工大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为技术创新理论与管理等。
(责任编辑：胡俊健)