The Influence of External R&D Cooperation Breadth on New Product Development Performance:A Moderated Mediation Model

Xin Chong, Zhang Meiqi, Wu Yiwen

(School of Business Administration, Northeastern University, Shenyang 110167, China)

Abstract：With the shortening of the new product development cycle, it is difficult for firms to maintain their advantages in the fierce market competition just by relying on internal resources to carry out innovation activities. More and more firms are engaged in partnerships with external organizations such as upstream and downstream firms in the supply chain, universities and research institutes to acquire complementary knowledge and technology to cope with the rapidly changing market environment. R&D collaboration is cross-organizational, cross-domain and highly complex, which can significantly affect new product development. Existing studies have different perspectives on external cooperation, which lead to inconsistent research conclusions. Some studies point out that the wider the scope of R&D cooperation, the more diversified external knowledge firms can acquire, which is conducive to the improvement of new product development performance. Some studies also point out that extensive external participants have an inverted U-shaped impact on new product development performance. In addition, existing research has not paid enough attention to the complexity of R&D cooperation network in the background of open innovation, which leads to poor application of R&D cooperation in complex innovation network. Therefore, the impact of external R&D cooperation breadth on new product development performance will be the sticking point that this article focuses on, that is, how market breadth and research breadth of external R&D collaboration affect new product development performance, and whether the influence will be different for firms when the similarity degree of knowledge base is different.

Based on the characteristics of wide distribution of external partners, this study selected 160 Chinese listed manufacturing firms from 2010 to 2018 from the perspectives of market breadth and research breadth, and the samples are from 160 companies in five industries with a total of 1 440 observations. State15.0 was used to test the hypothesis, and ordinary least squares multiple linear regression was used to analyze the relationship between market breadth, research breadth, network learning, knowledge base homogeneity and new product development performance.

The results show that there is a positive correlation between the breadth of external R&D cooperation and new product development performance. Both the breadth of market and research positively affect new product development performance, and research breadth has a more significant impact. Network learning has a partial mediating role in the impact mechanism of external R&D cooperation breadth on new product development performance. Knowledge base homogeneity positively regulates the relationship between external R&D cooperation breadth and network learning, both in market breadth and research breadth.

This study deepens the overall cognition of the breadth of external R&D cooperation, discussing the influence of external R&D cooperation on new product development performance from the two dimensions of market breadth and research breadth. It enriches the research on the antecedent conditions affecting new product development performance, and provides theoretical support for firms to rationally select external cooperation partners. It helps to explain why there are inconsistent conclusions about the impact of external R&D collaboration on new product development performance in existing studies. In addition, by constructing a theoretical model, this study explores the mediating role of e-learning between the breadth of external R&D cooperation and new product development performance, as well as the moderating role of knowledge base homogeneity. Existing studies focus on the direct impact of external R&D cooperation on new product development performance, but the internal mechanism of how external R&D cooperation acts on new product development performance is not discussed enough, and the complexity of external R&D cooperation network is ignored. The study results reveal the mechanism of external R&D cooperation breadth on new product development performance, complementing the shortcomings of previous studies. It also enriches the theoretical research on network learning, and lays a theoretical foundation for further exploration for the mechanism of knowledge base homogeneity. Research provides theoretical guidance for firms to develop new products. Firms should implement the open innovation strategy and take the initiative to establish cooperative relationships with different types of organizations, so as to acquire rich knowledge, reduce research and development costs and improve innovation ability.

Key Words:External R&D Cooperation Breadth; New Product Development Performance; Network Learning; Knowledge Base Homogeneity

收稿日期：2021-01-08

修回日期：2021-03-20

基金项目：国家自然科学基金面上项目(72072028，71672030)；中国博士后科学基金项目(2019M651137)

作者简介：辛冲(1980—)，女，黑龙江虎林人，博士，东北大学工商管理学院副教授，研究方向为创新管理与组织间关系管理；张梅琪(1994—)，女，辽宁丹东人，东北大学工商管理学院硕士研究生，研究方向为协同创新与新产品开发；吴怡雯(1997—)，女，浙江兰溪人，东北大学工商管理学院硕士研究生，研究方向为创新生态系统。

DOI：10.6049/kjjbydc.2021010207 开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F406.3

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2022)07-0073-09

0 引言

随着新产品开发周期日益缩短，企业仅依靠内部资源开展创新活动很难在激烈的市场竞争中保持优势。越来越多的企业开始寻求与上下游企业、高校和研究机构等外部组织建立合作关系，以获取互补性知识和技术，应对不断变化的市场环境[1]。开放式创新背景下，企业通过研发合作拓展外部合作网络，促进知识流动和转移，有助于获取外部资源并整合内部知识，促进新产品开发。研发合作具有跨组织、跨领域、高复杂性特点，企业间相似的知识基础可以加快外部新资源与内部资源结合，降低研发合作难度、成本与风险[2]。同时，研发合作过程中的交流学习能够促进研发人员技术能力提升[3]，丰富企业知识库，进而为新产品开发提供知识储备。由上可知，企业积极参与外部研发合作并加强网络学习能够显著促进新产品开发，从而获得竞争优势。在市场竞争日益激烈的背景下，探索外部研发合作与新产品开发绩效之间的关系具有重要现实意义。

研发合作对新产品开发的影响一直备受学界关注，但已有研究的结论并不一致。有研究认为，研发合作范围越广，企业获取的外部知识越能表现出差异化和多样化特征，进而有利于夯实知识基础、增加知识资源种类，提升新产品开发绩效[4,5]。也有研究指出，广泛的外部参与者对企业创新存在倒U型影响，研发合作广度对新产品开发绩效的影响存在最佳规模[6,7]。回顾已有研究，学者们对外部合作的研究视角存在差异，使得多角度下外部研发合作如何影响新产品开发绩效的结论不一。此外，现有研究对开放创新背景下研发合作网络的高复杂性关注不足，复杂合作网络要求企业具备更强的多领域知识整合能力。在知识整合过程中，网络学习既是开展外部合作的关键[8]，也是企业内外部资源转化为新产品开发绩效的有效路径[9,10]，对企业绩效具有显著影响。企业通过提高网络学习能力，建立网络学习机制，以便在外部研发合作中提升新产品开发绩效[11]。与此同时，知识库同质性作为企业与外部研发合作伙伴之间知识相似性特征，是影响网络学习的重要因素。企业借助与合作伙伴的相似知识理解在合作过程中获取新知识，使知识库从简单的量变转化为知识结构的优化[12]。合作伙伴间的同质性知识越多，越有利于企业理解并吸收有益的外部知识[13]，大幅提升网络学习效率并深化对特定领域的研究[14]，从而加快技术更新换代，推动新产品开发。

因此，本研究将进一步探讨外部研发合作广度对新产品开发绩效的作用机理，并分析知识库同质性对外部研发合作广度与网络学习之间关系的调节效应，深化外部研发合作影响机制的情景化研究，揭示外部研发合作对新产品开发绩效的作用机制，为企业制定和实施合理的外部合作策略，进而提升新产品开发绩效提供理论依据和实践指导。

1 理论分析与研究假设

1.1 外部研发合作广度与新产品开发绩效

外部研发合作广度是指企业进行合作创新所依赖的外部合作者范围。企业通过拓展外部研发合作广度，与更多外部组织建立合作关系，以获取自身缺乏的知识、技术、能力和设备等[16]。然而，不同外部知识资源对企业新产品开发绩效的影响有所区别。按照不同的知识来源，外部研发合作广度可以分为市场广度和研究广度两个维度[15]。

外部研发合作的市场广度是指企业与客户、供应商及竞争对手合作的广泛程度[17]。不同类型的合作伙伴拥有独特的经验、技术与资源[18]。其中，客户在产品开发早期阶段提供市场需求信息，帮助企业优化产品设计，改善新产品设计瑕疵[19]；供应商在产品概念设计阶段提供技术支持，通过协助企业选择合适的产品材料提高产品质量，缩短产品开发周期，节约产品开发成本[20]；竞争对手为企业提供异质性资源和经验，从而缓解行业竞争压力并共同解决行业技术难题。市场广度越高，企业获取的知识资源与创新要素越充裕，就越有利于新产品开发绩效提升。较高的企业市场广度可以帮助企业在互动交流过程中及时把握领域前沿知识和市场需求变化，拓宽研发视野[21]，克服产品开发阶段的技术局限性，从而加快新产品开发进程。同时，较高的市场广度使企业拥有更多机会接触更多异质性资源，增加知识储存量，并提升技术多样性[22]，从而有利于企业采用多样化技术推进新产品开发。

外部研发合作的研究广度是指企业与高校、科研机构合作的广泛程度。在新产品开发过程中，产学研合作是企业提升创新能力、获取竞争优势的重要渠道(李梓涵昕和朱桂龙，2019)。根据资源基础观，企业和高校、科研机构的合作建立在双方拥有互补性资源的基础上。高校与研究机构在其涉及的专业领域掌握较多的前沿知识、拥有丰富的高端技术人才，企业与其合作可以获取技术资源，丰富自身知识库并改进自身技术研发流程，从而有利于加快企业新产品开发速度[23]。此外，拓宽研究广度有利于企业将丰富的市场需求信息与高校、科研机构较强的技术研发能力相结合，实现优势互补，使新产品既满足市场需求又拥有较高的技术含量(赵胜超等，2020)，从而提升新产品开发质量。事实上，外部研发合作是以知识共享为核心的互动过程，有利于企业获取并利用知识资源[24]，使其获得良好的新产品开发绩效。基于此，本文提出以下假设：

H1a：市场广度正向影响新产品开发绩效；

H1b:研究广度正向影响新产品开发绩效。

1.2 网络学习的中介作用

网络学习是指企业在特定的研发合作网络环境下，通过与合作伙伴之间的交互学习，获取和利用有价值的知识，并创造新知识的动态过程[25]。由于内部资源有限，企业通常需要向所嵌入的网络中其它组织学习以提升竞争力。外部研发合作作为资源流入渠道，其广泛程度直接影响企业参与网络学习的效果。在市场广度方面，企业通过增加与上下游企业、客户、竞争对手合作能够获取更多互补性知识和资源。当企业发现研发伙伴的市场资源更具竞争力时，会更愿意主动参与网络学习以掌握更多市场信息及市场偏好[26]。在研究广度方面，企业积极与高校和研究机构建立研发合作关系，有利于获取大量未应用于实践的前沿知识[27]。研究广度越高，企业越有可能获得攻克技术难关的理论指导[28]。因此，企业愿意加强网络学习，吸收、消化有益的资源以突破技术瓶颈。

在外部研发合作网络中，企业通过网络学习将自身与合作伙伴间的知识和信息进行整合，有助于降低新产品开发成本，提升技术专业化程度，从而提高新产品开发效率[29]。一方面，网络学习有助于企业避开本地化学习陷阱，增加知识储备，建立新的知识体系，从而加快研发知识向创新成果转化。同时，企业通过网络学习获取互补性知识、技术和资源，能够增强专业领域能力，有利于新产品开发[30]。另一方面，随着网络学习能力增强，企业吸收、理解并利用外部知识的效果更佳。在高频率知识共享过程中，企业融合、学习合作伙伴的先进经验，产生更多新产品开发创意，节约新产品开发时间[31]，进而提升新产品开发绩效。基于此，本文提出以下假设：

H2a:市场广度正向影响网络学习；

H2b:研究广度正向影响网络学习；

H2c:网络学习正向影响新产品开发绩效。

1.3 知识库同质性的调节作用

企业受认知局限的影响，通常只能利用其所熟悉领域中的一部分知识，这部分知识的集合被定义为企业知识库[32]。在创新过程中，企业不断向知识库添加新的元素，使知识库呈现出动态性特征。由于知识库之间存在差异，企业对由外部研发合作所获知识的学习、吸收及利用程度也不一致。Subramanian[33]提出知识库同质性概念，用来描述两个企业的创新成果对相似知识元素的应用程度。企业创新成果涉及到的合作伙伴间相似知识越多，则知识库同质性越高。

在外部研发合作市场广度方面，合作者通常交换基于实践总结的经验知识。较高的知识库同质性使得企业熟悉某一知识应用于创新实践的前提条件。同时，企业积累的先验知识与合作伙伴所积累的知识具有较高的相似性，有利于企业理解合作伙伴所提供的新知识，促进技术交流。基于高效的知识吸收和理解，企业更愿意与参与外部研发合作的市场伙伴沟通交流，探索有益于自身发展的知识[34]，开展网络学习。相反，当知识库同质性较低时，企业需要花费更多时间和精力熟悉合作伙伴所提供的知识及其应用环境，导致学习成本增加，从而减少企业网络学习行为。

在外部研发合作研究广度方面，知识库同质性能够深化企业对研究机构所提供前沿知识的理解。当企业与高校、研究机构之间的知识库同质性较高时，企业实践经验和知识基础在科研成果与具有商业价值的创新产品之间架起桥梁[35]，使得企业在新产品开发上取得明显领先优势，促使其加强网络学习以扩大竞争优势。当知识库同质性较低时，企业难以突破科研成果转化为创新产品中的技术壁垒，即便拓展外部研发合作的研究广度也难以达到网络学习效果，因而不愿参与网络学习。基于此，本文提出以下假设：

H3a:知识库同质性正向调节市场广度对网络学习的影响；

H3b:知识库同质性正向调节研究广度对网络学习的影响。

本研究旨在探究外部研发合作广度对新产品开发绩效的作用机理，分析网络学习在二者间的中介作用，以及知识库同质性对外部研发合作广度与网络学习之间关系的调节作用。基于上述假设，构建理论模型，见图1。

2 研究设计

2.1 样本与数据收集

选取2010—2018年中国制造业上市企业数据，剔除标注ST以及未在研究期间申请专利、联合专利的企业，并选择发行人民币普通股的企业。最终，确定样本来自5个行业中的160家企业，共1 440个观测值。样本数据涉及专利数据、财务数据和公司基本信息，市场广度、研究广度、网络学习、知识库同质性以及新产品开发绩效相关专利数据主要来自中国国家知识产权局(SIPO)和国家重点产业专利信息服务平台，企业财务信息以及公司基本信息来自Wind信息金融终端数据库，具体行业分布情况如表1所示。

2.2 变量测量

(1)因变量。借鉴魏江等(2013)、Wang & Kafouros[36]的研究成果，以企业每个窗口期新增专利数衡量新产品开发绩效。

(2)自变量。借鉴Wei等[37]的研究成果，采用企业联合申请专利的合作伙伴数量衡量企业外部研发合作广度。

(3)中介变量。借鉴Nerkar&Paruchuri[38]的研究成果，以企业引用合作伙伴专利数量对网络学习加以衡量。

(4)调节变量。借鉴Subramanian等[33]的研究，以两家企业的创新成果在多大程度上引用类似的知识元素衡量知识库同质性。具体测量方法如下：

第一，将企业与合作伙伴的专利根据通用产品代码(3位)进行分组。

第二，假设企业中有n个专利组，合作伙伴中有m个专利组，将生成n+m个专利引用组。

第三，企业与合作伙伴之间存在n×m专利组对。计算每组对之间引用的Jaccard系数(Jaccard系数被定义为交集大小除以样本集并集大小)，公式如下：

(1)

其中，Si、Sj分别代表企业i组和合作伙伴j组的专利总数，Sij是i组和j组的共同专利数量。C(i,j)衡量i组和j组专利的重叠程度，构造由所有组对的Jaccard系数组成的n×m矩阵。

第四，通过计算矩阵的平均值，衡量企业与合作伙伴间的知识库同质性(KBH)。

(2)

知识库同质性值从0到1不等。若值为0则表示企业间的知识库完全不同，没有重叠；若值为1则表示企业间在每个领域都拥有相同的知识库。

(5)控制变量。选取企业规模、企业年龄、盈利能力和行业特征作为控制变量。企业规模采用雇佣全职员工人数的自然对数衡量；企业年龄通过企业注册成立日期至年终观察日期衡量；盈利能力通过企业前一年的资产收益率(ROA)衡量[39]；企业所属行业特征采用虚拟变量的形式引入模型[7]。

3 实证结果

运用Stata15.0进行假设检验，采用普通最小二乘多元线性回归分析市场广度、研究广度、网络学习、知识库同质性和新产品开发绩效之间的关系。由于存在调节效应，在构造交互项之前，分别对市场广度、研究广度和知识库同质性进行中心化处理，消除交互项与自变量和调节变量之间的多重共线性问题。

3.1 描述性统计结果与分析

对研究假设涉及的所有变量样本进行描述性统计分析，表2为测量变量均值、标准差以及方差膨胀因子(VIF)的相关系数。与预测因子相关的VIF值范围在1.03～1.23之间，均在可接受范围内。因此，多重共线性问题对研究结果不存在显著影响。

3.2 模型构建

由于新产品开发绩效可通过窗口期内企业新增专利数进行衡量，而新增专利数值只能取非负整数，故该变量属于离散型变量。因此，以新产品开发绩效作为因变量的模型选择负二项回归模型(随机效应负二项回归模型或者固定效应负二项回归模型)进行回归分析，对假设进行检验。

基于研究假设，构建以市场广度和研究广度为自变量，以网络学习作为中介变量，以知识库同质性作为调节变量，以新产品开发绩效作为因变量的计量模型，共计12个模型。其中，α表示常数项，β表示相关系数，ε表示误差项。

第一步，构建模型1验证控制变量对于因变量的影响，如式(3)所示。

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+ε

(3)

第二步，构建模型2、模型3验证市场广度和研究广度与新产品开发绩效的关系，如式(4)、(5)所示。

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β5MB+ε

(4)

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β6RB+ε

(5)

第三步，构建模型4～8共同验证网络学习在市场广度和研究广度与新产品开发绩效之间的中介作用，如式(6)-(10)所示。

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β7NL+ε

(6)

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β5MB+β7NL+ε

(7)

NPD=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β6RB+β7NL+ε

(8)

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β5MB+ε

(9)

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β6RB+ε

(10)

第四步，构建模型9～12验证知识库同质性在市场广度和研究广度与网络学习之间的调节作用，如式(11)-(14)所示。

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β5MB+β8KBH+ε

(11)

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β5MB+β8KBH+β9MB*KBH+ε

(12)

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β6RB+β8KBH+ε

(13)

NL=α+β1Size+β2Age+β3ROA+β4IC+β6RB+β8KBH+β10RB*KBH+ε

(14)

3.3 假设检验

3.3.1 直接效应检验

通过Hausman检验，可以确定模型1～12均为固定效应模型。利用Stata15.0检验相关研究假设，逐步加入解释变量，构建12个回归模型。回归分析结果见表3、表4。模型1～6均以新产品开发绩效为因变量，模型7～12均以网络学习为因变量。模型1检验控制变量对新产品开发绩效的影响，根据回归分析结果可知，资产收益率(ROA)对新产品开发绩效具有显著正向影响(β=0.021，p<0.001)，表明盈利能力强的企业更容易实现新产品开发绩效。相反，企业年龄对新产品开发绩效存在负向影响但并不显著，表明成熟大型企业拥有更好的新产品开发能力。此外，行业特征对新产品开发绩效存在负向影响但显著性较低，表明不同行业对新产品开发绩效存在差异性影响。

H1a和H1b提出，外部研发合作的市场广度和研究广度正向影响新产品开发绩效。在模型1的基础上加入两个维度的自变量形成模型2和模型3，并进行假设检验。模型2、模型3结果显示，市场广度(β=0.192，p<0.001)和研究广度(β=0.413，p<0.001)的回归系数均显著为正，表明市场广度和研究广度提升均能够促进新产品开发绩效提升，H1a和H1b得到支持。可见，与客户、供应商和竞争对手等市场伙伴建立合作关系能够降低新产品开发成本与风险，拓展与高校、研究机构之间的合作广度能有效增加知识流入，从而为新产品开发提供支持。这一结果进一步证实了周长辉和曹英慧[4]的研究结论，说明拓展市场广度和研究广度有助于促进新产品开发绩效提升。

3.3.2 中介效应检验

H2a、H2b以及H2c提出，网络学习部分中介市场广度和研究广度对新产品开发绩效的正向影响，模型2～8共同验证上述中介作用。首先，模型7、模型8分别检验市场广度和研究广度与网络学习之间的关系，结果表明，市场广度(β=0.340，p<0.001)和研究广度(β=0.801，p<0.001)对网络学习具有显著正向影响，H2a、H2b得到支持；其次，模型4验证网络学习与新产品开发绩效之间的关系，结果表明，网络学习对新产品开发绩效有显著正向影响(β=0.062，p<0.001)，H2c得到支持；最后，模型5、模型6同时考虑市场广度、研究广度、网络学习和新产品开发绩效之间的关系。当模型中同时存在自变量和中介变量时，自变量对因变量的影响减小，自变量的回归系数从模型2、模型3(β=0.192，p<0.001；β=0.413，p<0.001)降至模型5、模型6(β=0.149，p<0.001；β=0.266，p<0.001)。模型2～8的结果支持网络学习在市场广度、研究广度与新产品开发绩效之间起部分中介作用。在新产品开发过程中，网络学习能够帮助企业掌握关键信息和知识，并将上述知识和信息融入新产品开发过程，从而提升新产品开发绩效。

3.3.3 调节效应检验

H3a和H3b提出，知识库同质性正向调节市场广度和研究广度对网络学习的影响。模型9～12分别检验知识库同质性对市场广度和研究广度与网络学习的正向调节作用。模型9、模型11包含相关假设的控制变量、自变量和调节变量。对于模型10、模型12，增加自变量和调节变量的交互项，结果均显著为正(β=0.894，p<0.001；β=0.961，p<0.001)。结果表明，知识库同质性正向调节市场广度和研究广度对网络学习的影响，H3a和H3b得到支持。可见，在研发合作过程中，知识库同质性较高的企业之间具有相似的知识基础，自身先验知识可以成为理解合作伙伴新知识的前提条件，有利于知识流动转移，提高网络学习效率。

3.4 稳健性检验

参考顾露露等[40]的研究成果，根据经营时间对数据进行重新分类，分为成长型企业和成熟型企业，验证市场广度和研究广度与新产品开发绩效之间的影响关系。将数据样本重新划分为两个子样本，分别对两部分样本数据进行回归分析，检验研究结果的稳健性，回归结果如表5所示。由表5可知，市场广度和研究广度与新产品开发绩效仍存在显著正相关关系，重新分类后的数据回归结果与原结果一致，表明研究结果具有稳健性。

4 结语

4.1 研究结论

选取160家中国制造业上市企业为样本，基于市场广度和研究广度两个维度，运用多元回归分析验证外部研发合作广度与新产品开发绩效的内在联系，得到以下研究结论：

(1)外部研发合作广度与新产品开发绩效之间存在显著正相关关系，其中研究广度的影响更加显著。这主要是由于企业通过与高校、研究机构在多领域开展密切合作获取尖端技术与知识，合作方式新颖多样，在一定程度上刺激了新产品开发。因此，企业更倾向于拓展研究广度，并从中获利。

(2)网络学习在市场广度和研究广度与新产品开发绩效之间起中介作用。企业外部研发合作广度提升，可以拓宽企业外部创新资源获取渠道，使其能够吸收更多异质性知识以扩大自身知识库，提升网络学习能力。而网络学习是实现高水平产品开发绩效的重要途径，能够将外部资源转化为产品创新成果，提升新产品开发绩效。

(3)知识库同质性对市场广度和研究广度与网络学习间的关系均具有正向调节作用。这表明当企业与外部研发合作伙伴之间的知识库同质性较高时，知识相关性较强，有利于企业吸收外部知识，扩大外部资源获取范围，从而提升网络学习效率并降低学习成本。

4.2 理论贡献

(1)本研究深化了对外部研发合作广度的整体认知，从市场广度和研究广度两个维度探讨外部研发合作对新产品开发绩效的影响，为企业外部合作对象选择提供了理论支持，丰富了新产品开发绩效前因研究，有助于解释为何现有研究中关于外部研发合作对新产品开发绩效的影响结论存在不一致的问题，可为企业新产品开发研究提供新视角。

(2)现有研究侧重于探索外部研发合作对新产品开发绩效的直接影响，对外部研发合作如何作用于新产品开发绩效的内在机理讨论不足，忽视了外部研发合作网络的复杂性。本研究通过构建理论模型，探究网络学习在外部研发合作广度与新产品开发绩效之间的中介作用，以及知识库同质性的调节作用，揭示了外部研发合作广度对新产品开发绩效的作用机制，弥补了以往研究的不足，丰富了网络学习理论研究，为进一步探索知识库同质性的作用机理奠定了基础。

4.3 管理启示

(1)企业在新产品开发过程中应实施开放式创新战略，主动与不同类型组织建立长期稳定的合作关系，获取充足的异质性资源以丰富自身知识库，降低合作研发成本，从而提升企业创新能力。

(2)企业应加强学习型组织建设，积极参与网络学习，重视自身网络学习能力提升，尤其应重视获取外部资源并将其整合应用到新产品开发过程的能力，以提高网络学习效率，实现高水平新产品开发绩效。

(3)作为影响外部研发合作广度作用发挥的关键因素，企业应意识到与合作伙伴间知识库同质性的重要性。企业需要加强对潜在合作伙伴知识库的全面评估，并确保自身内部有良好的知识基础，进而更好理解合作伙伴提供的新知识，促进技术交流，进一步提升新产品开发绩效。

4.4 研究局限与展望

本研究尚存在以下局限：第一，变量测量方法存在局限性。专利可以较好地反映企业创新成果，但出于商业机密或者技术保护的考虑，企业可能不会将所有核心技术公开披露，未来研究可以对测量方式加以完善，选取企业财务绩效等其它指标进行测量以提升研究结果的可靠性。第二，样本数据存在局限性。受客观条件限制，研究样本数据主要来自制造业上市企业，而不同行业企业的外部研发合作与新产品开发绩效关系可能存在差异，未来研究可以适当增加样本量，引入多个行业企业数据进行对比，提高研究结果的普适性。

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(责任编辑：张 悦)