研发或创新是企业获得并保持核心竞争力的重要途径。在当今技术和市场环境下,企业很少仅依靠自身资源进行创新 [1],而是通过参与技术创新联盟与其它组织开展合作,突破研发与创新过程中的阻力与瓶颈。现实中,企业可能会主动或被动加入不同创新联盟之中,这种参与多种创新联盟的方式在为企业带来优势的同时,也存在一定的弊端:如联盟之间组织结构或运作方式存在相似性,导致一定数量的联盟冗余;参与多个类似联盟致使企业精力分散;多个创新联盟目标差异等因素引发成员冲突;信息、技术和资金等资源配置失衡导致创新效率低下等。因此,企业参与何种联盟能够更好地提升创新绩效?不同创新联盟模式对技术创新的影响是否存在差异?是什么原因导致一种技术创新联盟模式比另一种更能提升创新绩效?上述问题有待深入探讨。
现有研究从不同视角分析技术创新联盟对创新绩效的影响,指出企业参与技术创新联盟能够促进企业创新绩效提升[2-4]。也有学者从不同视角将联盟按照不同模式进行分类,分析不同技术创新联盟模式对企业创新绩效的具体影响:赵炎等[5]将联盟分为探索式和开发式联盟,指出探索式联盟在短期内对企业创新绩效具有促进作用;张一博[6]将联盟分为互补型、供应分享型和准集中型,验证不同联盟类型对企业创新绩效的正向影响;曹兴等 [7]、邸晓燕等[8]和Mary Jane Edwards[9]将技术创新联盟分为股权式技术创新联盟和契约式技术创新联盟;曹兴等[7]应用案例研究方法提出,股权式技术创新联盟有利于创新知识转移。将联盟按照股权式和契约式进行分类是技术创新联盟研究领域众多学者[7-9]常用的分类方法,本文沿用此种分类方式。
上述研究指出,企业无论参与何种联盟模式均能对创新绩效产生积极作用且影响效应各有差异,但对于究竟参与哪种技术创新联盟更有助于提升创新绩效,尚未形成明确结论。要回答为什么不同技术创新联盟模式对企业创新绩效的影响存在区别,首先需明确创新联盟如何促进企业创新绩效提升这一作用机理。部分学者从联盟能力入手,指出联盟组合能力、联盟管理能力等能够有效提升企业创新绩效[10,11];部分学者关注知识转化,认为吸收能力、知识转移、知识共享对联盟企业创新绩效具有积极影响[12-13];部分学者从网络结构视角,分析中心性、结构洞等对企业创新绩效的影响[14]。通过文献梳理发现,现有研究大多将联盟能力、知识转移或网络结构作为调节变量,分析其在参与创新联盟与企业创新绩效之间的调节作用,未考虑不同联盟模式可能会导致企业在联盟网络中的位置变化,最终影响企业创新绩效的可能性。基于此,本文以衡量网络位置的重要变量——“结构洞”作为中介变量,探讨联盟模式对企业创新绩效的作用机理,以解释企业参与不同联盟模式引起的创新绩效差异是否源于其所占据的结构洞差异。如果这一设想正确,一方面可以从理论上回答为何不同联盟模式的创新绩效有所差异,另一方面可以为提高企业创新绩效寻找更直接的治理机制。
首先提出研究假设,然后选择和计算相关变量,通过回归分析和均值比较验证假设,最后得到研究结论。与现有研究相比,本研究主要存在如下两点不同:①基于大样本数据实证分析股权式和契约式技术创新联盟中哪种模式更能有效提高企业创新绩效;②选择“结构洞”作为中介变量,分析技术创新联盟模式对企业创新绩效的影响机制。
首先,基于技术创新的资源基础观,通常来说,企业自身拥有的创新资源是有限的,需要通过联盟合作方式弥补资源不足。企业参与技术创新联盟,可以增加其信息资源获取机会与途径,实现创新绩效提升。因此,参与技术创新联盟成为高技术企业间合作的主要方式。其次,基于创新风险管理视角,在技术创新活动中,企业会遇到各种风险,如市场、信息或技术风险等,为了防范上述风险对企业的侵蚀,企业会主动参与联盟。联盟成员对企业的帮助可以有效提高其抗风险能力,进而提升企业创新绩效[15]。
Wang 等[16]对144家生物技术企业进行访谈调查,指出技术创新联盟能够有效促进企业创新绩效提升;创新的实现离不开异质性资源支持,技术创新联盟可为企业提供异质性资源,而可扩展知识的多元化程度提升[17,18]可为企业带来创新灵感,开拓其创新思路,同时降低技术创新风险,最终提升企业创新绩效。这一观点在Srivastava等[19]的研究中得到了验证:联盟成员间的技术异质性有助于企业实现突破性创新。
Simon[20]根据联盟成员连接纽带的不同将联盟分为股权式联盟和契约式联盟。在现实中,股权介入和缔结契约是企业参与或建立联盟最常见的两种模式[16]。因此,本文将技术创新联盟分为股权式技术创新联盟和契约式技术创新联盟。正是由于两种创新联盟在参与或建立方式上的不同,可能导致其在创新效应方面有所差异 [7]。从异质性资源获取视角看,契约式技术创新联盟通过签订具有法律效应的契约形成合作关系,这种合作关系具有较好的柔性,组织成员自由度较高,企业根据自身需求与不同行业或区域组织结盟,有助于丰富的异质性资源获取,同时规避创新风险,为企业创新奠定良好的基础。因此,从异质性资源获取视角看,股权式和契约式技术创新联盟对企业创新绩效的影响存在一定差异。由此,本文提出如下假设:
H1a:企业参与技术创新联盟有助于创新绩效提升;
H1b:股权式技术联盟与契约式技术盟的创新效应具有显著差异。
外部环境的不确定性和多变性使创新资源呈现不均衡分布,企业为了提高创新能力并降低创新风险,采取参与技术创新联盟的方式与其它企业合作以获取外部异质性资源,从而与其它企业或组织形成特定网络关系。联盟中合作伙伴之间存在错综复杂的合作关系,促使原有技术创新网络不断延展。随着技术创新联盟网络不断扩大,网络包含不同行业、不同目标、不同地域的组织(赵炎、刘忠师,2012),这对企业获取更丰富的技术与知识,提高竞争优势具有显著作用[21]。
在现有研究中,众多学者选择结构洞作为网络位置衡量变量[22-24]。结构洞[25-26]表示3个及3个以上行动者之间关联所构成的特殊结构,可为中间人带来相应的利益。占据结构洞的企业成为其它企业之间链接的“桥”,具备信息优势与控制优势[27]。联盟的参与使得企业之间构成以“关系”为基础且不断延展的网络结构[19],企业网络位置会影响其获取资源的异质性和丰富性[5]。结构洞理论认为,网络结构的优势来源于结构洞位置[25],因此,本文选择结构洞作为衡量变量。
相较于不参与技术创新联盟的企业,参与技术创新联盟的企业与其它企业形成关系网络,在网络关系布局中形成网络位势,并可能成为联盟内、外以及不同联盟中无直接联系的企业之间的“桥”。随着联盟不断扩张和参与联盟的企业数量增加,企业可控制的“桥”越来越多,占据的结构洞随之增加,使得企业可以接触更多异质性、非冗余资源。长期参与技术创新联盟可以扩大企业所触及的技术创新联盟网络范围,占据丰富的结构洞成为帮助企业实现技术创新的新途径。
对于不同的联盟模式来说,股权式技术创新联盟通常具有稳定性特征,进入或退出联盟的成本高,企业自由度较低,在此基础上形成的创新网络较为稳定,企业占据的网络位置相对固定;契约式技术创新联盟参与无需初始资本投入,联盟自由度高,联盟伙伴会不断与不同组织结盟,联盟网络延展性不断提升,企业在网络中的位置不断变化,企业能够占据更多结构洞。因此,企业参与股权式与参与契约式技术创新联盟对于结构洞获取具有显著差异。由此,本文提出如下假设:
H2a:企业参与技术创新联盟会使企业占据丰富的结构洞;
H2b:股权式联盟与契约式联盟的结构洞效应具有显著差异。
处于技术创新联盟网络中的企业,内外部资源整合能力是企业实施创新的必要条件 [28]。研究发现:网络位置是影响创新网络构建的主要因素,企业网络位置不同,新知识、新技术获取机会也不同,占据优势位置能使企业获取更丰富的知识和技术,这正是实现创新及获得创新成果的基础。因此,网络位置对于企业创新绩效具有重要影响[29]。
分析结构洞对企业创新绩效的影响,有助于探究创新联盟对于企业创新绩效的作用机理。结构洞既是衡量网络位置的重要变量,也是控制网络中重要信息渠道并获得信息优势和利益的有利位置[30],能够帮助企业有效预测其竞争能力[31]。具体表现为:①结构洞占据者扮演着中间人角色,成为信息与资源的汇集点,根据自身需求进行资源、信息筛选并控制其流量与流向[32],不仅能够提升组织间信息交换效率,还可以推动网络组织持续变革,这种动态变化是保持创新能力的重要根源(魏龙、党兴华,2018);②企业所控制的结构洞越多,其选择就越具有丰富性、及时性和灵活性,可借助信息和资源促进企业创新行为[33],增加企业资源获取途径,不断实现资源积累;③企业将信息和资源进行有效匹配、整合,提升市场识别速度,利用结构洞优势扩大企业成长空间[34];④结构洞的存在可稀释整个网络的链接密度,创造更多新市场发掘机会[35],帮助企业掌握需求风向标,为探索新市场、开发新产品、新服务提供范围更广且具有先发优势的资源,提升知识成果转化力度和效度,从而提升创新绩效水平[36];⑤企业实施协作创新时,为了维持彼此间的合作关系需要付出较高的成本。占据结构洞的企业能够剔除冗余关系,降低交易费用,进而实现新旧知识高效整合,提升创新效率[37]。由此,本文提出以下假设:
H3:占据丰富的结构洞会促进企业创新绩效提升。
通过对技术创新联盟、结构洞和企业创新绩效关系进行理论分析与推导,初步揭示企业参与创新联盟对创新绩效的作用机理:企业通过参与股权式或者契约式技术创新联盟与其它企业或组织形成关系网络,并处于差异性网络位置,进而最终影响企业创新绩效。具体描述为:①企业参与技术创新联盟,实现组织边界跨越,通过对外部知识网络的有效嵌入突破内部资源禀赋束缚[38]。该联盟网络中,网络结构上具有明显优势的企业往往更容易操控和主导网络成员行为以及整个网络发展态势。换言之,企业从关系网络中的获益在一定程度上取决于其网络位置[39],而网络组织动态演化特征可使其结构发生持续变化(王斌,2014)。随着企业与合作伙伴、合作伙伴与其它企业结盟,与不同专业领域成员建立紧密联系,汇集异质性资源,成为知识流动的“集散地”,企业不断跨越各种层级,网络位置持续变化,位于结构洞的企业成为无直接联系企业之间的链接人,可以为无直接联系的企业传递信息,同时获取这些企业的多元化知识和信息[40];②企业实施创新和新产品开发时,其过程的复杂性、广泛性促使企业通过技术创新联盟获取互补性技术,形成创新联盟网络,从而为企业获取内外部知识提供良好的平台。外部知识获取及其与内部知识融合能够促进企业创新行为。为了保证创新成功和成果转化,占据良好的网络位置、获取结构洞优势,可以有效克服新产品开发过程中的资源与技术约束;③企业参与联盟,形成联盟网络,控制结构洞,实现知识搜索、识别、吸收和利用,占据异质性资源,拓展企业知识宽度,提高创新能力,从而提升创新绩效水平。占据结构洞的企业可通过信息控制功能实现对无直接链接企业的控制,强化自身创新能力[41]。企业拥有的结构洞越多,获取的创新资源越多,就越有利于创新[42]。结构洞在企业参与技术创新联盟与企业创新绩效提升之间起桥梁作用。由此,本文提出如下假设:
H4:结构洞在创新联盟与创新绩效间具有中介作用。
高技术企业获取并保持核心竞争力的关键在于创新。它是技术创新联盟的主要参与者,相比其它类型企业,更能体现参与技术创新联盟的优势。考虑到数据可得性,本文选取上市公司中的高技术企业作为研究对象,样本企业涉及仪器仪表制造业、汽车制造业、计算机、通信和其它电子设备制造业、医药制造业、铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业等,最终选取374家企业。
样本筛选遵循下列原则:①按照上市公司所属行业分类,选取2012-2018沪深两市A股高技术企业,同时剔除ST、*ST上市公司,最终确定374家企业样本;②数据来源于万德数据库、国泰安数据库等。对于股权式技术创新联盟,若企业之间拥有共同股东或共同投资建设研发中心或企业等,则视为参与股权式技术创新联盟,赋值为“1”,否则为“0”。对于契约式技术创新联盟,通过万德数据库、知识产权局专利数据库、百度、谷歌进行搜索,收集、统计与其它企业进行新产品开发合作、专利联合申请情况,若企业之间签订联合开发协议或共同申请专利,则视为参与契约式技术创新联盟,赋值为“1”,否则为“0”。由此,形成无向二维网络邻接矩阵;③考虑到企业参与联盟具有一定的持续性,形成2012-2013年、2013-2014年、2014-2015年、2015-2016年、2016-2017年5个时间窗口的联盟创新网络,构造邻接矩阵,矩阵由“0”和“1”组成,分别代表“无关系”和“有关系”。
(1)因变量:创新绩效(PA)。沿用Ahuja & Katila[43]的方法,采用企业专利申请总量衡量企业创新绩效,考虑到企业参与联盟对创新绩效的影响存在滞后性,因而专利数据获取时间窗口为2014-2018年。
(2)自变量:股权式技术创新联盟(EALLI)。若企业拥有共同股东或共同出资建立公司或研究中心,则视为参与股权式技术创新联盟,赋值为“1”,否则为“0”;契约式技术创新联盟(CALLI),若企业存在联合申请专利行为或签署战略伙伴协议、新产品或新技术联合开发协议或参与由政府、企业、研究机构、行业协会等主导的技术创新联盟,则视为参与契约式技术创新联盟,赋值为“1”,否则为“0”。下文在检验参与不同联盟的企业所占据结构洞和创新绩效时根据该标准分组。技术创新联盟(ALLI),若企业参与两种联盟任何一种则赋值为“1”,否则为“0”。
(3)中介变量:结构洞(SH)。在网络中,行动者能够控制的结构洞越多,受约束程度越小;反之,占据的结构洞越少,越受约束[44]。结构洞计算公式如下:
(1)
其中,pij表示在企业i所拥有的全部关系中,企业i、企业j之间的关系与企业i全部关系的比例;piq表示在企业i所拥有的全部关系中,企业i、企业q之间的关系与企业i全部关系的比例;pqj为企业q、企业j之间的关系与企业q全部关系的比例。如果行动者i的个体网规模为ni,则pij=piq=1/ni;同理,如果行动者q的个体网规模为nq,则pqj=1/nq。
(4)控制变量。控制变量从行业特征、企业特征两个维度选取,行业特征采用分行业专利数据测算;企业特征包括企业年龄、企业前3年专利累积申请量、研发投资以及企业盈利能力4个变量,度量方法见表1。
表1 变量及测量
类型变量名称英文标识测算与度量因变量企业创新绩效PA样本企业专利申请总量自变量股权式技术创新联盟EALLI参与股权联盟赋值为“1”,否则为“0”契约式技术创新联盟CALLI参与契约联盟赋值为“1”,否则为“0”技术创新联盟ALLI参与任何一种联盟赋值为“1”,否则为“0”中介变量结构洞SHUCINET软件计算得到控制变量行业特征INDIND=log(分行业专利申请总量均值)企业特征PRElog(样本企业前三年的专利申请总量之和+1)INVlog (研发投入均值+1)PRO净利润/总资产AGElog (当年-企业成立时间)
本文因变量创新绩效采用专利申请量加以衡量,为离散变量,取值为非负整数且离散度较高,考虑使用泊松或负二项回归。由于泊松回归要求方差与均值相等,而本文专利申请量均值为106.49,方差为440.50,方差远大于均值,故回归模型选择负二项回归。基础回归模型如式(2)-(5)所示。
PAit=α0+α1×ALLIit+α2×INDit+α3×PERit+α4×INVit+α5×PROit+α6×AGEit+εit
(2)
SHit=α0+α1×ALLIit+α2×INDit+α3×PERit+α4×INVit+α5×PROit+α6×AGEit+εit
(3)
PAit=α0+α1×SHit+α2×INDit+α3×PERit+α4×INVit+α5×PROit+α6×AGEit+εit
(4)
PAit=α0+α1×ALLIit+α2×SHit+α3×INDit+α4PERit+α5×INVit+α6×PROit+α7×AGEit+εit
(5)
在374家样本企业中,企业平均年龄为13年,行业分布情况如下:计算机、通信及其它电子设备制造业占总样本数的36%,超过总量的1/3;其次为医药制造业,占总样本数的25%;排在后位的行业分别为专用设备制造业、汽车制造业、铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业等。不难发现,计算机、通信及其它电子设备制造业和医药制造业是我国高技术企业的中坚力量。
由表2可初步判断各主要变量之间存在相关性,相关系数均小于0.5,说明变量之间基本不存在多重共线性,也初步说明变量选取和理论模型具有一定的合理性。变量之间的因果联系需通过下文回归分析加以验证。
(1)技术创新联盟与企业创新绩效。表3中模型0只有控制变量,回归结果显示,各控制变量前系数的正负性与当前研究一致,且基本在1%的水平下显著。模型1在此基础上增加解释变量ALLI,回归分析结果显示,参与技术创新联盟(ALLI)前的系数显著为正(α1=0.161,P<0.01),即H1a成立。这在一定程度上印证了假设,企业参与技术创新联盟既可以弥补资源缺失,也可以规避创新风险,从而加速创新产出进程,提升企业创新绩效。
表2 变量描述性统计与相关性分析结果
变量PAALLISHINDAGEINVPROPRE PA1ALLI0.09***1SH0.18***0.42***1IND0.14***0.09***-0.05*1AGE0.05**0.08***0.17***-0.05*1INV0.07***0.030.12***0.12***0.011PRO-0.02-0.04*-0.01-0.17***-0.06***-0.011PRE0.45***0.16***0.30***0.35***0.030.18***-0.021Mean106.490.750.291.85 1.116.930.05 1.90SD440.500.430.250.430.202.620.06 0.73Max73201.001.002.311.5610.870.32 4.52 Min0.000.000.010.000.300.00-0.650.00
注:***为p<1%,**为p<5%,*为p<10%,下同
模型1a、模型1b分别将ALLI替换为EALLI和CALLI,回归分析结果显示,企业参与股权式技术创新联盟(EALLI)前的系数在5%的水平下显著为正(β1=0.088,P<0.05),企业参与契约式技术创新联盟(CALLI)前的系数在1%的水平下显著为正(γ1=0.368,P<0.01)。对比模型1a和模型1b可知,参与股权式技术创新联盟对企业创新绩效的促进作用小于参与契约式技术创新联盟(β1<γ1)。为了进一步验证上述结论,表4将企业参与技术创新联盟(ALLI)按照股权式(EALLI)和契约式(CALLI)进行分组均值检验,由结果可知,参与股权式的企业创新绩效(均值为135.944)和参与契约式的企业创新绩效(均值为236.376)在1%的水平下存在显著差异。因此,H1b成立,即参与契约式技术创新联盟比参与股权式更能促进企业创新绩效提升。
现有研究[45]显示,股权式联盟的优势表现为成员间合作的稳定和深入,联盟凝聚力更强,也更具有长久性;契约式联盟的优势表现为成员间合作的灵活性和自由性,联盟中资源更丰富、异质性更强。根据创新学习空间理论(杨皎平等,2012),股权式联盟的优势在于知识深度,契约式联盟的优势在于知识宽度。实证研究表明,契约式技术创新联盟的创新优势更大,说明对于高技术企业的创新绩效而言,通过加入技术创新联盟拓展知识宽度更重要,也印证了假设提及的异质性资源对企业技术创新的重要性。
表3 回归分析结果
变量PA模型0模型1模型1a模型1b模型2模型3SH模型4模型4a模型4bALLI0.161***0.094*0.090***(3.02)(1.69)(9.32)EALLI0.088**0.063***(1.98)(7.58)CALLI0.368***0.174***(6.44)(14.26)SH0.580***0.528***(5.40)(4.72)IND0.0830.0760.0740.138*0.138*0.130*-0.068***-0.066***-0.056***(1.10)(1.01)(1.98)(1.83)(1.82)(1.70)(-3.85)(-3.56)(-3.26)AGE-0.931***-0.949***-0.930***-0.981***-0.996***-1.001***0.154***0.163***0.157***(-7.00)(-7.12)(-6.98)(-7.47)(-7.48)(-7.51)(4.85)(4.68)(4.82)INV-0.023***-0.023***-0.023***-0.021***-0.027***-0.026***0.008***0.008***0.008***(-3.35)(-3.31)(-3.39)(-3.04)(-3.95)(-3.86)(5.75)(5.79)(5.86)PRO3.170***3.184***3.188***3.102***3.209***3.217***-0.005-0.014-0.013(6.65)(6.67)(6.68)(6.55)(6.69)(6.71)(-0.06)(-0.16)(-0.15)PRE0.837***0.833***0.839***0.755***0.787***0.788***0.071***0.070***0.048***(6.65)(16.81)(16.88)(14.77)(15.59)(15.61)(6.95)(6.59)(4.80)CONS-0.517***-0.605***-0.563***-0.550***-0.596**-0.636***-0.007-0.008-0.016(-2.23)(-2.59)(-2.41)(-2.39)(-2.55)(-2.71)(-0.15)(0.17)(0.34)Likelihood/R2-8 089.408-8 084.715-8 087.431-8 069.040-8 075.214-8 073.7670.2580.2070.354LR statis/F401.59414.56406.45466.58447.28450.46266.37224.59394.44Prob0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.000
(2)结构洞与企业创新绩效。模型2在模型0的基础上增加中介变量SH,回归分析结果显示,结构洞(SH)前的系数在1%的水平下显著为正(α1=0.580,P<0.01),即H3成立。这一结论与现有研究[46]一致,因为结构洞作为网络位置的衡量指标在一定程度上体现出该企业与众多企业保持弱关系的能力,既蕴含异质性资源获取能力,也蕴含获取、控制创新信息和知识的能力。这也鉴证了假设指出的,企业占据的结构洞越丰富,其信息获取和控制能力越强,创新所需要的异质性资源越丰富,因而越有利于创新绩效提升。
(3)技术创新联盟与结构洞。模型4以SH为被解释变量,以ALLI为解释变量,回归分析结果显示,参与技术创新联盟(ALLI)前的系数在1%的水平下显著为正(α1=0.09,P<0.01),即H2a成立,说明企业参与技术创新联盟可以占据丰富的结构洞。在现实中,由于技术创新联盟的网络外部性,一方面,联盟规模越大,越有企业愿意加入,此时联盟整体结构洞增加;另一方面,由于联盟网络动态变化,企业在网络中的位置不断改变,加入联盟时间越长,企业获取丰富结构洞的可能性就越大。
模型4a、模型4b分别将ALLI替换为EALLI和CALLI,回归分析结果显示,参与股权式技术创新联盟(EALLI)前的系数在1%的水平下显著为正(β1=0.063,P<0.01),参与契约式技术创新联盟(CALLI)前的系数在1%的水平下显著为正(γ1=0.174,P<0.01)。由此可知,无论参与股权式技术创新联盟还是参与契约式技术创新联盟均对企业占据结构洞具有促进作用。同时,对比模型4a和模型4b,直观判断EALLI对SH的边际影响小于CALLI对SH的边际影响(β1<γ1)。由表4可知,企业参与股权式技术创新联盟所占据的结构洞(均值为0.433)与参与契约式技术创新联盟所占据的结构洞(均值为0.474)在1%的水平下存在显著差异,即企业参与契约式技术创新联盟所占据的结构洞多于参与股权式技术创新联盟,证明H2b成立。由前文分析发现,该现象产生的原因,可能是相较于股权式技术创新联盟,契约式技术创新联盟参与方式更加灵活,这种灵活性一方面增加了企业联盟参与机会和数量,另一方面提升了企业结识更多组织的可能性,在一定程度上拓展了联盟网络,更新了其在联盟中的位置,从而提升了企业占据结构洞的可能性。
表4 独立样本分组均值比较检验结果
变量创新绩效股权式契约式结构洞股权式契约式Obs1 1866631 186663Mean135.944***236.376***0.433***0.474***Std.541.195709.4230.2930.341T值-3.166-2.606Prob0.0020.009
(4)结构洞的中介作用。模型3在模型0的基础上,将解释变量ALLI和中介变量SH增加为前置变量,回归分析结果显示,参与技术创新联盟(ALLI)前的系数由模型1中的0.161下降至0.094且由1%的水平下显著下降为10%的水平下显著。此时,占据结构洞(SH)前的系数为0.528且在1%的水平下显著,初步表明结构洞在企业参与技术创新联盟对创新绩效的影响过程中起部分中介作用。为了进一步验证中介效应,采用Bootstrap的方法,将再抽样设定为10 000次,获得如下分析结果:技术创新联盟(ALLI)通过结构洞(SH)影响企业创新绩效(PA)的间接效应显著,95%的CI区间不包含零(95%,CI=[-0.015,0.203]),由此判定H4成立。这说明企业参与技术创新联盟之所以能够提高创新绩效,在一定程度上源于技术创新联盟可以使企业占据更丰富的结构洞,获得信息和资源优势,进而提升其创新绩效。但实证结果发现,结构洞作为中介变量,只起部分中介作用,并不是完全中介作用,说明参与技术创新联盟促使企业创新绩效提升可能存在其它途径和作用机理。
结合被验证的H1b、H2b、H3和H4可以推断出:对于我国高技术上市企业来说,参与契约式技术创新联盟比参与股权式技术创新联盟更能提升创新绩效,其部分原因在于参与契约式技术创新联盟更有利于企业占据丰富的结构洞,获取信息和资源优势,这在一定程度上回答了前文提出的问题。
本文以2012-2018年深沪两市高技术上市公司为研究对象,研究参与技术创新联盟对企业创新绩效的影响,以及参与不同类型技术创新联盟对创新绩效的影响差异。为探寻参与技术创新联盟对企业创新绩效的作用机理,以占据联盟网络结构洞的丰富程度为中介变量进行回归分析,剖析不同创新联盟类型对企业创新绩效的影响差异,得到如下结论:
(1)企业参与技术创新联盟能够提升创新绩效,其中,参与契约式联盟的创新优势更显著。
首先,参与技术创新联盟对企业创新绩效有促进作用,这一结论与目前诸多研究结论一致,单一企业闭门搞研发、搞技术创新、“单打独斗”已很难适应当前市场和技术需求,只有与其它企业、高校、创新组织合作实现协同创新、开放式创新才是明智之举。
其次,按照企业技术创新联盟类型进行分组,比较分析分组均值发现,参与契约式技术创新联盟的企业创新绩效明显高于参与股权式技术创新联盟的企业创新绩效,这一结果与部分学者[40]的研究结论相悖,后者认为,股权式技术创新联盟更具创新优势。因为诸多研究[8,47]认为,技术创新联盟失败往往因联盟过于松散、合作不够深入、机会主义行为、利益分配不公所致,而股权式技术创新联盟相对稳定,合作更具深入性,可以有效规避合作创新中的不利因素。
本研究认为,基于资源基础论视角,对于高技术企业技术创新,最大的影响因素在于创新联盟网络中资源异质性和信息丰富性,相比而言,联盟稳定性不太重要。初步分析可能存在两个原因:第一,对于高技术企业来说,其技术创新具有一定的特殊性,由于技术的复杂性,涉及知识领域广泛,根据木桶原理,企业技术创新的短板在于知识宽度和资源异质性;第二,对于任何企业技术创新来说,核心技术攻关仍需内部完成,企业不会把自身技术机密与联盟伙伴共享。无论任何形式的联盟,其合作深度都是有限的,因此,联盟稳定性对企业创新的边际贡献也受到约束,联盟类型不同,获取的异质性知识和资源也不同。
(2)参与契约式技术创新联盟之所以更具有创新优势,部分原因是加入该模式的联盟后,企业占据的结构洞更为丰富。
回归分析结果发现,无论是点估计还是基于Bootstrap的区间估计,结构洞都是技术创新联盟与企业创新绩效之间的部分中介变量,并且模型显示,间接效应大于直接效应,说明占据丰富的结构洞是参与技术创新联盟实现创新优势的重要途径。通过独立样本的分组均值比较发现,与参与股权式技术创新联盟相比,参与契约式技术创新联盟后结构洞指标更高。由此可以推断,参与契约式技术创新联盟之所以更具有创新优势是因为企业占据了更丰富的结构洞。
从创新管理视角不难解释契约式技术创新联盟为何更具有创新优势,即由于契约式技术创新联盟具有灵活性,联盟成员拥有较高自由度,这使得网络中的结构洞更为丰富,从而具有信息优势和异质性资源优势。同时结构洞的优势既在于信息控制优势,也在于异质性资源链接优势[2]。结构洞作为中介变量较为客观地解释了两种不同创新联盟类型对企业创新绩效的影响差异。因此,对于高技术企业技术创新来说,最大的影响因素在于资源异质性、信息丰富性、知识宽度,这对指导当前企业技术创新具有重要的现实价值。
本文以2012—2018年深沪两市高技术上市公司作为研究对象,探索技术创新联盟模式选择对企业创新绩效的影响,最大的理论贡献在于以结构洞为视角,剖析技术创新联盟的创新优势所在,明确资源异质性和信息丰富性是促进高技术企业技术创新的主要因素。
首先,在企业间的合作创新实践中,企业会选择组建或加入不同类型和模式的联盟,那么对于现实企业来说,哪种联盟更具创新优势,现有研究没有予以回答,而本研究指出契约式创新联盟更具创新优势。其次,虽然诸多研究分析了不同技术创新联盟的优势,但缺乏对创新优势内在机理的实证研究。本文选择结构洞作为中介变量,剖析不同技术创新联盟的创新优势差异,一方面抓住高技术企业技术创新所需资源异质性、信息丰富性的主要矛盾,另一方面采用客观性测度指标防止主观数据不精确,从而使得研究结果更为稳健。
本文发现,企业参与技术创新联盟能够有效提升创新绩效;结构洞在两者之间起部分中介作用,与股权式相比,契约式技术创新联盟能够使企业占据更丰富的结构洞,从而更有利于创新绩效提升。据此,本文提出如下建议:
(1)企业应积极参与技术创新联盟。企业参与技术创新联盟能够有效提升创新绩效,这一结果无疑为企业参与技术创新联盟消除了顾虑。当前,企业往往会主动或被动地参与众多技术创新联盟,而该实证结果证明了这种决策的正确性。企业参与技术创新联盟,从联盟伙伴中不断挖掘和吸收新知识与技术,为实现创新奠定知识基础。
(2)企业选择参与技术创新联盟模式,可将信息丰富性和资源异质性作为衡量标准。从狭义角度看,面对契约式技术创新联盟和股权式技术创新联盟,应优先选择契约式技术创新联盟,这是因为其更加灵活,也更富柔性,因而企业更容易获取异质性资源;从广义角度而言,在选择联盟模式或联盟伙伴时,应重点考虑企业之间的知识和资源互补性,从而实现联盟企业间在技术创新方面的取长补短。
(3)努力提升企业在联盟网络中的地位,占据结构洞位置。占据结构洞的企业往往会成为创新网络节点,扮演“桥梁”和“中介”角色。企业长期参与技术创新联盟,可以不断提升其网络地位,持续占据结构洞位置,获得信息沟通和资源优势,弥补资源缺陷。
现有研究更多关注创新联盟能力、知识转化、网络结构等对企业创新绩效的影响,针对创新联盟影响企业创新绩效内在机理的研究相对匮乏。本文构建企业创新联盟选择、结构洞与创新绩效的逻辑框架,旨在阐明企业在联盟网络中创新绩效提升的作用机理,丰富和发展创新理论相关研究。但本研究尚存以下局限:第一,由回归结果可知,在企业参与技术创新联盟促进创新绩效过程中,结构洞只起到部分中介作用,说明不能排除存在其它中介变量的可能性,如关系嵌入中的强关系和弱关系,以及结构嵌入中的网络中心性、结构对等性等。后续研究需要不断完善创新联盟选择对企业创新绩效的作用机理;第二,本文研究对象为高技术上市企业,但在现实中,创新活动也存在于众多的非高技术企业或者非上市公司中,可能会在一定程度上降低结论的稳健性水平,后续研究可适当丰富企业样本,以提高研究的普适性;第三,本文依照股权式和契约式的分类方式研究技术创新联盟,但技术创新联盟模式分类方式很多,在不同分类模式中,企业网络位置也可能存在差异。因此,后续研究可将技术创新联盟依照其它分类标准展开,进而提升研究结论的解释效力。
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