On the basis of the existing theories and literature, this study constructs a relationship model between information-based policy tools, continuous innovation of SMEs, resource pooling and innovation power relationship, in order to examine the impact mechanism of information-based policy tools on the sustainable innovation of SMEs. In this study, 446 valid questionnaires are distributed to Chinese small and medium-sized enterprises, and after testing, the questionnaire distribution method and the reliability and validity of variable measurement met the requirements for subsequent analysis. The results of multiple regression analysis show that (1) information-based policy tools have a significant positive impact on the resource patchwork of SMEs (exploratory resource patchwork, utilization resource patchwork) and continuous innovation of enterprises; (2) resource patchwork plays a partial intermediary role in the relationship between information-based policy tools and the continuous innovation of small and medium-sized enterprises, and the mediating effect of exploratory resource patchwork is stronger than that of utilitarian resource patchwork; (3) innovation power can significantly positively regulate the relationship between resource patchwork and continuous innovation of small and medium-sized enterprises, and innovation power has a stronger moderating effect on the relationship between resource patchwork and continuous innovation of small and medium-sized enterprises.
According to the above findings, this study has some practical implications. First, the direct effect of information-based policy tools shows that the government should give full play to the advantages of information-based policy tools on the basis of the overall planning and coordination of various policy tools. On the one hand, it is critical to build an information technology support platform and create a perfect support service system; on the other hand, it is necessary to actively carry out various small and medium-sized enterprise policy information publicity activities, and relevant government departments should strengthen policy interpretation and publicity. Second, the mediating role of resource patchwork shows that the exploration of "new resources" and the integration of "old resources" play an important role in the continuous innovation of small and medium-sized enterprises. Thus, the government can provide SMEs with channels for resource patchwork by establishing information infrastructure platforms and holding technical exchange forums to deepen SMEs′ understanding of the resources at hand, so as to improve SMEs′ ability to make innovation and learn from the existing resources; while compared with the patchwork of utilitarian resources, the mediating effect of exploratory resource patchwork is stronger, so the government should pay more attention to the mobility of new resources, promote the construction of digital platforms, strengthen cooperation and exchanges with small and medium-sized enterprises, and enhance the intensity of the flow of knowledge, information and other resources. Third, the moderating role of innovation power shows that, on the one hand, while introducing and implementing information-based policy tools, the government should fully consider the balance between policy objectives and the actual interests of small and medium-sized enterprises, and stimulate the innovation power of small and medium-sized enterprises to the greatest extent through the accurate introduction of various information-based policy tools; on the other hand, small and medium-sized enterprises should cultivate a sense of crisis and be good at transforming market pressure and uncertainty into their own innovation power.
持续创新是一个国家和民族进步的不竭动力与源泉[1]。随着以信息技术为主的第五次技术革命的发展,全球开始步入数字经济时代,世界各国越来越重视数字化发展。我国政府围绕中小企业发展出台了一系列信息支持政策,具体而言,自2018年以来,国家发布《中小企业数字化赋能专项行动方案》等政策法规,为中小企业搭建了资源共享、技术服务、信息交流等一系列数字化平台。2021年国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》,提出以数字化路径赋能中小企业创新,积极引导各类创新要素向中小企业集聚,培育一批专精特新“小巨人”企业,这从国家层面为中小企业持续创新提供了激励与保障。然而,“创新重在持续,也难在持续”,当前我国中小企业持续创新仍掣肘于信息基础设施不完善、技术交流平台不成熟、行业标准缺失等,这些问题严重阻碍了中小企业持续创新。信息型政策工具作为促进企业资源获取和激发企业创新动力的重要手段,对中小企业持续创新的重要性不言而喻。
从理论层面而言,当前学者对于信息型政策工具与中小企业持续创新之间关系的研究较少,但是,已有部分研究围绕其它类型政策工具与中小企业持续创新以及政策工具组合与中小企业创新间关系展开探讨,为本研究奠定了一定的理论基础。相关研究可以分为如下两个方面:一是从其它类型政策工具视角出发,如Medeiros等[2]通过系统化的文献研究发现,法律规制和外部研发投入是影响环境类产品持续创新的两个最重要因素;Bachus等[3]和成琼文(2022)等均认为R&D税收抵免作为一项经济型政策工具,可以提高中小企业的持续创新能力;杨欢等[4]认为公共资金资助有助于提高企业持续创新水平,尤其在服务业中这一结论更加显著。二是从政策工具组合视角出发,如赵凯等[5]对中国2009—2019年沪深A股上市企业进行考察发现,由直接补贴、税收优惠和政府采购构成的多工具组合策略,可以有效提升企业创新能力;Liao[6]和李冬琴(2018)对环境政策工具及其组合与企业环境创新/生态创新之间的关系进行了实证检验,研究结果表明,信息化政策工具与市场化政策工具显著正向影响企业环境创新,并且在企业生态产品创新方面,管控型和信息化工具的组合具有协同效应。李冬琴(2018)研究发现,规制型以及市场激励型环境政策工具均能促进企业环境技术创新。
当前,数字化转型驱动政府治理手段变革,信息型政策工具也逐渐成为推动中小企业创新的重要手段之一,而学界围绕信息型政策工具与中小企业持续创新间关系的研究却十分匮乏。鉴于此,本文聚焦信息型政策工具是否以及如何促进中小企业持续创新这一问题,在探讨和界定相关概念的基础上,结合政策工具理论和资源拼凑理论,构建信息型政策工具、资源拼凑、创新动力以及中小企业持续创新四者间关系的理论模型,提出研究假设,并以国内446家科技中小企业为样本进行实证检验,揭示信息型政策工具影响中小企业持续创新的机制及路径,在此基础上,进一步探索资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间的中介作用,以及创新动力在资源拼凑与中小企业持续创新之间的调节作用,旨在为出台和实施有效促进中小企业持续创新的信息型政策工具提供参考。
1.1.1 信息型政策工具
政策工具可以界定为“政府机构运用其权力来试图保证其支持度与影响力,或防止社会变化的一系列技术”[7],而信息型政策工具属于政策工具的一种,当前学界围绕其展开了一系列探讨。徐媛媛[8]认为信息型政策工具相对柔和,主要通过信息技术平台与目标群体进行信息资源共享,可作为政府权力行使与目标群体权利获取间的一种缓冲。也有学者指出,信息型政策工具是在社会治理中政府为了达到某一政策目的而采取的一系列信息化方式的总和,既包括治理主体之间的信息共享,也包括以政府为主导的感性劝服[9]。Eun[10]将信息型政策工具定义为通过信息手段影响社会和经济发展的政治干涉方法,这些信息手段包括知识转移、交流论坛、说服、建议和道德约束等。基于此,本文将信息型政策工具界定为政府为了促进企业创新发展而采取的一系列具有信息属性的工具、手段或途径,具体包括论坛会议、技术交流平台、信息服务平台和政策管理培训等。
1.1.2 资源拼凑及其维度
中小企业在创新发展过程中,经常会面临资源匮乏的危机,如何有效整合和利用各类资源促进企业创新已成为企业需要解决的难题之一,而资源拼凑概念的提出为解决该问题提供了明确方向(曹勇,2019)。Baker[11]通过对19家企业的案例研究,最先提出“资源拼凑”的概念,将其定义为“企业利用现有资源探索新机遇和处理新问题的过程”。随后,资源拼凑理论逐渐被引入到创新管理、绩效评价、心理学等领域,不同学者从不同角度对其进行了界定,当前学界代表性的观点认为资源拼凑是指在资源有限的情况下,企业合理挖掘现有资源为自身开发新产品的过程,其主要组成部分包括手头资源、资源组合、资源利用3个方面[12-13]。本研究综合现有观点,将资源拼凑界定为企业为解决自身遇到的难题而利用和探索现有资源的过程。关于资源拼凑的维度,国内外相关学者从不同角度对其进行了划分,本研究借鉴方勇等[14]、王玲(2021)等主流观点,根据资源拼凑的属性,将其分为探索式资源拼凑和利用式资源拼凑两个维度。探索式资源拼凑强调重新探索现有资源的新特征和新用途,并重视对新资源的挖掘;利用式资源拼凑则是基于已有认知对现有资源进行重新组合利用。
1.1.3 企业持续创新
对于企业持续创新这一概念,当前学者主要从两个角度进行界定:一是将持续创新定义为创新在时间维度的连续性。Malerba等[15]认为持续创新是指相较于过去一年,企业在新的一年继续创新的概率;Diana[16]认为持续创新指现在创新与过去创新之间的正向关系。二是结合创新过程视角界定持续创新。有学者将持续创新界定为企业在相对较长的时间内产生的反馈、积累和“锁定效应”,包含产品、工艺、市场和管理等多方面的连续创新项目(许治等,2020)。Dieguez等[17]强调持续创新是企业渐进式改革、学习以及突破式创新的持续相互作用和有效结合。综合上述研究,本研究将持续创新界定为企业在未来一段时期内不间断地开展技术、市场、产品、服务、管理等创新活动。
1.2.1 信息型政策工具对中小企业持续创新的影响
信息型政策工具作为一种政策性资源,可以帮助中小企业更好地抓住科技进步带来的机遇,对中小企业持续创新具有十分有效的促进作用。首先,政府所提供的信息服务平台能够强化中小企业的机会识别能力[18],降低中小企业在搜寻信息时所耗费的人力、时间等成本,从而使中小企业可以将更多资源投入创新,以保证创新的持续性[19-20]。其次,信息型政策工具为中小企业提供了不可或缺的技术交流平台,使得网络节点上的每一家中小企业都能及时参与技术交流活动,从而有助于缩短中小企业的研发周期,实现创新良性循环[21]。最后,信息型政策工具能够有效打破空间距离导致的合作障碍,增强中小企业合作创新能力,从而为中小企业持续创新提供团队技术支撑[18]。因此,本研究提出以下假设:
H1:信息型政策工具对中小企业持续创新具有显著正向影响
1.2.2 信息型政策工具对资源拼凑的影响
信息型政策工具可以帮助中小企业获取创新所需信息型资源,其规模越大、种类越多,中小企业获取相关信息资源就越容易,从而能够有效促进中小企业资源拼凑。具体而言,一方面,信息型政策颁布的数量越多,中小企业所拥有的信息网络规模就越大,这既有利于中小企业挖掘资源的新属性,有效提高中小企业的探索式资源拼凑能力,又能够为中小企业整合利用现有资源提供新思路,从而提高中小企业的利用式资源拼凑能力[22]。另一方面,信息型政策工具的种类越多,中小企业获取资源的异质性越强,而丰富的异质性资源可为中小企业探索式资源拼凑以及利用式资源拼凑提供基础条件[23]。由此可见,政府颁布的信息型政策工具越多,中小企业越容易掌握更多资源信息,进而获取更多优质新资源,促进中小企业资源拼凑。因此,本研究提出以下假设:
H2:信息型政策工具显著正向影响中小企业资源拼凑行为。
H2a:信息型政策工具显著正向影响中小企业探索式资源拼凑行为;
H2b:信息型政策工具显著正向影响中小企业利用式资源拼凑行为。
1.2.3 资源拼凑对中小企业持续创新的影响
根据资源基础理论,有价值的、独特及不可替代的资源是企业创新的优势来源[24],而资源拼凑能够为企业“创造”和“识别”出大量新资源,为企业提供扎实的资源基础,促进持续创新。一方面,探索式资源拼凑的过程实质上是中小企业不断学习的过程,通过对各种资源进行重新配置,中小企业会学习到新的实践知识,不断挖掘资源新用途,创造出独特的新资源,从而为持续创新提供源源不断的资源支撑[25-26]。另一方面,Fuglsang等[27]、Senyard等[28]的实证研究结果表明,服务型中小企业通过尝试资源整合,将利用式资源拼凑融入经营活动中,提升竞争优势,使得创新行为得到持续激发。因此,本研究提出以下假设:
H3:资源拼凑显著正向影响中小企业持续创新。
H3a:探索式资源拼凑显著正向影响中小企业持续创新;
H3b:利用式资源拼凑显著正向影响中小企业持续创新。
1.2.4 资源拼凑的中介作用
前文分析表明,政府所提供的信息型政策工具可以帮助中小企业获取经营所需资源,激发中小企业资源拼凑行为,对中小企业资源拼凑具有显著正向影响。并且,不同的资源拼凑方式对中小企业持续创新具有显著影响,即资源拼凑是企业对资源“足智多谋的利用”,资源拼凑水平越高,企业创新能力越强[29]。由此可以看出,政府面向中小企业提供的信息型政策工具有利于企业进行资源拼凑,帮助中小企业“创造”和“识别”更多新资源,进而促进中小企业持续创新,增强中小企业竞争力。与此同时,相关研究表明,资源拼凑行为在信息获取与企业持续创新之间具有重要推动作用[30]。Hooi[31]以102家中小型企业为样本,实证检验了资源拼凑在信息获取能力与中小企业创新之间的中介作用。因此,本研究提出以下假设:
H4:资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间发挥中介作用。
H4a:探索式资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间发挥中介作用;
H4b:利用式资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间发挥中介作用。
1.2.5 创新动力的调节作用
熊彼特曾提出,企业家都是富有创造力的人,他们总是乐于寻求新的方法以及整合新的资源来开发产品和服务。有研究表明,创新动力是企业家创业创新的精神资源,企业家的创新动力越强就越倾向于投入更多资源,以促进企业创新[32-33]。一方面,创新动力强的中小企业往往积极关注政府新出台的信息型政策工具,在与政府沟通交流的过程中善于发现政府部门提供的创新资源,对其加以整合利用,以促进企业持续创新;另一方面,创新动力强的中小企业能够更主动地探索已有资源的新用途,促进资源重组和再利用,达到促进企业持续创新的目标。Jia等[34]研究指出,创新动力较强的企业往往更关注已有资源的开发和利用,并不断挖掘已有资源的新用途,通过不断整合、拼凑“旧资源”,为企业持续创新提供源源不断的“新资源”。因此,本研究提出以下假设:
H5:创新动力在资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用。
H5a:创新动力在探索式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用;
H5b:创新动力在利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用。
综上,基于相关理论以及研究文献的归纳总结,结合中小企业发展现状,本文构建信息型政策工具、中小企业持续创新、资源拼凑及创新动力之间的概念模型,如图1所示。
图1 概念模型
Fig.1 Conceptual model
本研究设计“创新政策工具影响中小企业持续创新的调查问卷”,问卷内容包括企业基本信息、企业持续创新状况、信息型政策工具对中小企业持续创新的影响三部分,以了解企业持续创新影响因素及政府创新政策工具实施情况。为了保证问卷信效度,一方面,在问卷设计的前期准备阶段,先对调查问卷中涉及的相关变量的研究文献进行全方位检索,查找与变量直接相关的理论和成熟量表,在国外研究的基础上,结合中国情景,对量表的部分题项进行修改,并且由20家企业负责人对问卷进行试测;另一方面,为保证调查问卷的质量,使测量问题更为准确、精练,本研究联系到6位管理实践者(包括相关政府部门工作人员、企业主要负责人等)进行小规模访谈,从而对测量量表作进一步修改和完善,最终确定正式问卷。
本研究以科技中小企业作为研究对象,在青岛、苏州、西安、榆林四地进行问卷发放。之所以重点选择这4个城市,是因为其分别地处东部和西部地区,近年来深入推进创新驱动发展战略,并且取得了显著成效,规模以上中小企业数量和类型较多,此外,课题组与上述城市的科技、税务、行政审批等政府部门有着长期合作交流,能够保障调查问卷的发放和有效回收。研究团队通过问卷星平台制作电子版问卷链接,在四地政府部门工作人员的帮助下,通过企业微信、QQ群进行电子版问卷发放。
为尽可能保证问卷回收的信度和效度,本研究严格把控样本质量:①在企业基本信息中设置从业人数、研发人员占比、被访者现任职务等题项,以便剔除不符合要求的问卷;②设置问卷筛选规则,如设置陷阱题目、设置问卷测试时间等;③同源偏差检验,采用Harman提出的单因子检验法对是否存在同源偏差问题进行检验,结果表明,首个因子的解释量为33.345%(低于40%),由此认为调查数据没有严重的同源偏差问题,可以进行实证分析;④对回收数据进行正态分布检验,结果表明大样本调查数据满足临界值要求(偏度绝对值小于2,峰度绝对值小于5),符合正态分布特点,可开展进一步分析。
问卷调查工作从2022年3月至7月历时近4个月,回收有效问卷446份,青岛、西安、苏州、榆林分别回收121、108、116、101份。为了保证样本回收方式上不存在显著差异,本文进行方差分析,结果表明4组样本不存在统计学上的显著差异,可以开展后续的数据统计分析。从回收的研究样本来看,本次调研的高新技术企业占比约为50%,企业类型主要包括支柱产业类、装备产业类、新兴产业类以及都市产业类四大类,负责人受教育程度大部分为大专及本科学历以上,受访男女比例均衡,具体信息如表1所示。
表1 样本基本特征
Table 1 Basic characteristics of samples
类别 特征 数量占比/%类别 特征 数量占比/%企业所属的行业支柱产业类19844.4负责人性别男20646.2装备产业类8017.9女24053.8新兴产业类5512.3负责人年龄30岁以下10924.4都市产业类11325.431~40岁22750.9企业成立年份5年以下15935.741~50岁9020.26~10年14131.650岁以上204.510年以上14632.7负责人受教育程度高中或中专265.8高新技术企业认定是21848.9大专16436.8否22851.1本科20145.1R&D人员占比10%以下10623.7硕士研究生及以上5512.311%~20%7416.6负责人任现职时限5年以下35379.121%~30%14432.36~10年6013.530%以上12227.410年以上337.42021年R&D投入占销售总收入的比例1%以下7416.6企业所在城市青岛12127.11%~5%14031.4西安10824.25%~10%12528.0苏州11626.110%以上10724.0榆林10122.6
为了保证问卷量表的信度和效度,本文借鉴国内外经典文献中的成熟量表,结合本研究的特点,通过前期对部分代表性中小企业的走访,以及对政府科技、财税等主要部门工作人员的深度访谈,经过多轮修改最终确定研究量表。
(1)企业持续创新(CI)。借鉴王建军等[35]和Triguero 等[36]开发的测量量表,从产品和服务创新、工艺流程改进、管理制度优化、实用专利数量、利润增长率、市场占有率等方面进行测量。
(2)信息型政策工具(IP)。主要借鉴Eun等[10]开发的创新政策工具测量量表和刘秀玲等(2018)的研究,对相关量表进行调整与修改,最终形成4个测量题项,具体包括技术交流平台、信息基础设施、政策法规、技术服务平台4个方面。
(3)资源拼凑(RP)。包括探索式资源拼凑(RPa)和利用式资源拼凑(RPb)两个维度。探索式资源拼凑的测量题项主要借鉴孙永波等(2021)开发的测量量表,利用式资源拼凑的测量题项主要借鉴Salunke等[37]开发的测量量表,包括现有资源利用、问题解决方案、新挑战应对、资源创造性整合、新资源开发、资源用途改变6个题项。
(4)创新动力(ID)。主要借鉴曹勇等(2016)和陈忠卫等(2008)开发的测量量表,本研究在此基础上进行调整和修改,最终形成6个测量题项,包括新技术采纳、管理创新积极性、创新行为、集体智慧、风险因素、员工新观点采纳等6个方面。
(5)控制变量。借鉴相关研究,本文选取企业类型、企业成立年份、高新技术企业认定、 R&D人员占比、负责人性别、负责人年龄、受教育程度和任职时限等8个统计变量作为控制变量,前4个变量控制企业基本特征,后4个变量控制企业负责人基本特征。
本文借鉴学界的主流观点,用Cronbach′s α和CITC值进行信度检验,利用KMO值、因子载荷、累计解释方差百分比进行效度检验。结果如表2所示,在信度方面,所有量表的Cronbach′s ɑ系数均大于0.8,CITC值均在0.6以上,符合大于0.5的要求,表明问卷总体信度较高。采用探索性因子分析检验量表内部结构效度,结果显示所有变量题项的因子载荷值均保持在0.5以上,各量表的KMO值大于0.7,每个量表中的公因子累计方差解释百分比都在60%以上,说明量表的结构效度通过了检验。对整体观测模型进行验证性因子分析,检验模型的整体效度并观测模型的内部一致性,结果显示,各题项标准化因子载荷(Std.)均在0.6以上,各维度的组合信度(CR)均大于0.7,聚敛效度(AVE)均大于0.5,区分效度值也都在0.7以上,说明模型整体具有较高效度。
表2 各变量信效度检验结果
Table 2 Reliability and validity assessment results for each variables
变量KMO=0.918题项代码因子载荷累计解释方差/%CITC删除题项后的Cronbach's αCronbach's αStd.CRAVE区分效度信息型政策工具(IP)IP10.79661.2150.6820.8170.8520.7420.8530.5930.770IP20.7870.7060.8080.798IP30.7910.6500.8300.704IP40.8190.7370.7930.830资源拼凑(RP)RPa63.9630.7970.7970.5670.753RP10.7960.6570.7050.759RP20.7440.6310.7330.749RP30.7520.6330.7310.751RPb69.8260.8180.8190.6030.777RP40.8020.7040.7150.842RP50.8050.6370.7830.713RP60.8100.6740.7470.769中小企业持续创新(CI)CI10.78267.9230.7870.8940.9120.8370.9120.5650.752CI20.7070.6650.9050.700CI30.7170.6660.9050.698CI40.7790.7440.8980.78CI50.7730.7280.8990.763CI60.7550.7250.9000.764CI70.6960.6740.9040.713CI80.7370.7150.9010.749创新动力(ID)ID10.83174.3500.7580.8800.9020.8050.9020.6050.778ID20.7910.7090.8880.753ID30.7990.7220.8860.767ID40.8080.7380.8830.785ID50.7970.7210.8860.765ID60.8090.7420.8830.791
采用皮尔逊相关性系数初步验证各变量之间的相关性及显著性,结果如表3所示。各变量的均值都达到3.5以上,说明企业整体感知情况较好。其中,感知最高的是信息型政策工具,均值为3.806,其次是创新动力,均值为3.702,说明受访企业对政府提供的信息型政策工具具有较高的认可度,自身创新动力较强;利用式资源拼凑的均值略高于探索式资源拼凑,表明中小企业更倾向于利用现有资源开展创新,而探索式资源拼凑仍有较大提升空间,相关政府部门应充分考虑企业创新资源需求,搭建信息资源共享平台,提升企业资源探索能力。信息型政策工具、探索式资源拼凑、利用式资源拼凑均与中小企业持续创新在0.01水平上显著正相关,其中,探索式资源拼凑的相关性最显著,相关系数为0.507。信息型政策工具与资源拼凑的两个维度也存在显著正相关关系,相关系数分别为0.338和0.234,其中,信息型政策工具与探索式资源拼凑的相关性最强,相关系数为0.338。最后,创新动力与探索式资源拼凑、利用式资源拼凑、中小企业持续创新也在0.01水平上显著正相关。综上,信息型政策工具与资源拼凑、中小企业持续创新显著正相关,资源拼凑与中小企业持续创新显著正相关,同时,创新动力与资源拼凑、中小企业持续创新显著正相关,但各变量间因果关系、影响路径与机制还需通过结构方程模型作进一步验证。
表3 描述性统计与相关性分析结果
Table 3 Descriptive statistics and correlation analysis results
变量 均值标准差12345信息型政策工具3.8060.8081探索式资源拼凑3.6310.8460.338**1利用式资源拼凑3.6970.9550.234**0.466**1中小企业持续创新3.7520.8050.447**0.507**0.430**1创新动力3.7020.8940.157**0.263**0.213**0.295**1
注:*表示P<0.05,**表示P<0.01,***表示P<0.001,下同;控制变量在收集数据时已转换为“类别变量”,分析意义不大,因此,相关分析中未纳入控制变量
3.2.1 模型拟合度检验
本文运用Amos 22.0软件对信息型政策工具、资源拼凑与中小企业持续创新间关系假设模型进行拟合指数检验。结果如表4所示,模型的拟合指标均达到要求(χ2/df=2.025,小于3,GFI=0.941,AGFI=0.923,大于0.8,NFI=0.936,TLI=0.960,CFI=0.966,均大于0.9,RMSEA=0.045,小于0.08),说明结构方程模型的整体拟合效果较好。
表4 结构方程模型拟合指标
Table 4 Fitting indexes of structural equation model
指标χ2/dfGFIAGFINFITLICFIRMSEA统计值2.0250.9410.9230.9360.9600.9660.045参考值<3>0.8>0.8>0.9>0.9>0.9<0.08达标情况达标达标达标达标达标达标达标
3.2.2 模型主效应检验
对信息型政策工具、资源拼凑、中小企业持续创新的结构方程模型分析结果进行梳理,结果如表5所示。①在信息型政策工具对中小企业持续创新影响的路径中,信息型政策工具能够在0.001的水平上显著正向影响企业持续创新,标准化路径系数为0.308,因此,假设H1得到支持;②在信息型政策工具对资源拼凑的影响路径中,信息型政策工具在0.001的水平上显著正向影响利用式资源拼凑,标准化路径系数为0.319,且信息型政策工具在0.001的水平上显著促进探索式资源拼凑,标准化路径系数为0.434,因此,假设H2a和H2b得到支持,并且信息型政策工具对探索式资源拼凑的正向促进作用更显著;③在资源拼凑对中小企业持续创新的影响路径中,探索式资源拼凑和利用式资源拼凑均显著正向影响中小企业持续创新,标准化路径系数分别为0.343和0.258,相比之下,探索式资源拼凑更能显著促进中小企业持续创新,因此,假设H3a和H3b得到支持。
表5 主效应检验结果
Table 5 Main effect test results
路径关系标准路径系数残差误S.E.临界比C.R.P结果利用式资源拼凑←信息型政策工具 0.3190.0795.650***通过探索式资源拼凑←信息型政策工具 0.4340.0677.306***通过中小企业持续创新←信息型政策工具0.3080.0725.586***通过中小企业持续创新←探索式资源拼凑0.3430.0636.264***通过中小企业持续创新←利用式资源拼凑0.2580.0455.317***通过
3.2.3 资源拼凑的中介效应检验
信息型政策工具(自变量)影响中小企业持续创新(因变量)的作用效果既包括直接路径的影响,也包括通过影响企业资源拼凑(中介变量)进而影响中小企业持续创新(因变量)的间接路径。为了更加清楚地揭示模型中的全部影响路径,运用Bootstrap方法,对模型效应进行分解,同时,对中介效应进行验证。
基于Bootstrap法得到模型效应分解结果如表6所示,信息型政策工具影响中小企业持续创新的路径包括一条直接路径和两条间接路径。信息型政策工具影响中小企业持续创新路径的直接效应、间接效应在PC和BC的上下界范围中均不包含0,表明存在部分中介效应。具体地,其总效应是0.539,直接效应是0.308,探索式资源拼凑的间接效应是0.149,利用式资源拼凑的间接效应是0.082,说明信息型政策工具对中小企业持续创新的正向促进作用部分通过影响探索式资源拼凑和利用式资源拼凑实现,且相较于利用式资源拼凑,探索式资源拼凑的中介效应更强。因此,假设H4a、H4b得到验证。
表6 中介效应检验结果
Table 6 Mediation effect test results
中介效应中介路径标准效应值标准误(SE)BootstrappingPercentile 95% CILowerUpperPBias-Corrected 95% CILowerUpperP间接效应IP→RPa→CI0.149 0.070 0.084 0.220 0.000 0.088 0.226 0.000 IP→RPb→CI0.082 0.067 0.036 0.139 0.000 0.040 0.146 0.000 直接效应IP→CI0.308 0.054 0.194 0.407 0.000 0.197 0.410 0.000 总效应0.539 0.059 0.420 0.638 0.000 0.422 0.640 0.000
3.2.4 创新动力的调节效应检验
本研究采用多元层级回归分析法检验创新动力在探索式资源拼凑、利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间的调节效应,为了减少交互项可能存在的多重共线性问题,首先对变量进行中心化处理,然后进行调节效应的回归效果检验,结果如表7所示。
表7 调节效应检验结果
Table 7 Moderating effect test results
变量中小企业持续创新模型1模型2模型3模型4模型5模型6自变量探索式资源拼凑0.482***0.438***0.463***利用式资源拼凑0.362***0.324***0.362***调节变量创新动力0.157***0.188***0.192***0.221***交互项探索式资源拼凑×创新动力0.114**利用式资源拼凑×创新动力0.135**控制变量企业类型0.0030.0110.0050.0070.0080.005企业成立年份0.032**0.018**0.007**0.026**0.019**0.009**高新技术企业0.063***0.043***0.021***0.049***0.037***0.018***R&D 人员占比0.071**0.049**0.028**0.059**0.036**0.016**性别-0.094-0.077-0.055-0.066-0.054-0.036年龄0.072*0.0670.0480.058*0.0530.033受教育程度0.022**0.018*0.0190.019**0.013*0.008任职时限0.053**0.027*0.013*0.051**0.033*0.016*R20.2570.2850.3010.1850.2280.257Adjusted R20.2550.2810.2970.1830.2250.251F值153.220***88.166***63.542***100.520***65.443***50.839***
在加入控制变量的情况下,资源拼凑、创新动力以及二者交互项对中小企业持续创新的影响结果如表7中模型1—模型6所示。其中,模型3显示,探索式资源拼凑、创新动力的交互项与中小企业持续创新在0.01的水平上显著正相关,相关系数为0.114,R2为0.301(较模型2有显著提高),说明模型3解释能力增强,代表创新动力在探索式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用,因此,假设H5a成立。模型6显示,利用式资源拼凑、创新动力的交互项与中小企业持续创新在0.001的水平上显著正相关,相关系数为0.135,R2为0.228(较模型5有显著提高),说明模型解释能力增强,代表创新动力在利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用,因此,假设H5b成立。比较模型回归系数大小可知,创新动力在利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥的调节作用更强。
为了更清晰地刻画创新动力对资源拼凑与中小企业持续创新之间关系的调节作用,本文用均值加减1个标准差表示创新动力、资源拼凑水平的高与低,绘制调节效应图,如图2所示。在创新动力较强的情况下,探索式资源拼凑和利用式资源拼凑对中小企业持续创新的正向影响作用较强,在创新动力较弱的情况下,探索式资源拼凑和利用式资源拼凑对中小企业持续创新的正向影响作用较弱。由此可以看出,创新动力在探索式资源拼凑、利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间发挥正向调节作用。
图2 创新动力的调节效应
Fig.2 Moderating effect of innovation power
3.2.5 稳健性检验
为了验证研究结果的稳健性,借鉴已有研究进行分地区样本异质性检验,结果如表8所示。无论是东部地区还是西部地区,信息型政策工具影响中小企业持续创新的直接效应和中介效应均正向显著,并且信息型政策工具对企业资源拼凑、资源拼凑与中小企业持续创新间关系的正向影响也是显著的,再次证明研究假设H1-H4成立,研究结果稳健。此外,西部地区信息型政策工具对中小企业持续创新的作用效果更显著,表明西部地区城市(以西安和榆林为例)信息型政策工具能更好地促进企业开展资源拼凑,为企业持续创新提供了重要的信息资源基础。
表8 稳健性检验结果
Table 8 Robustness test results
路径关系东部地区(青岛与苏州)(N=224)标准路径系数残差误S.E.临界比C.R.P西部地区(西安与榆林)(N=222)标准路径系数残差误S.E.临界比C.R.P资源拼凑←信息型政策工具0.3330.1154.094***0.4760.0995.642***中小企业持续创新←资源拼凑0.1730.0622.481*0.1740.0712.458*中小企业持续创新←信息型政策工具0.2080.0962.719**0.3240.0944.024***中小企业持续创新←探索式资源拼凑←信息型政策工具0.1630.0572.376**0.1840.0782.561**中小企业持续创新←利用式资源拼凑←信息型政策工具0.1560.0492.315**0.1670.0592.416**
本研究借鉴国内外相关理论及文献,构建信息型政策工具、中小企业持续创新、资源拼凑、创新动力间关系的理论模型,以青岛、苏州、西安、榆林4个代表性城市的446家科技型中小企业为样本,实证检验了信息型政策工具对中小企业持续创新的作用机制,资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间的中介作用,以及创新动力在资源拼凑与中小企业持续创新之间的调节作用。得到如下主要结论:
(1)信息型政策工具对资源拼凑及中小企业持续创新具有显著正向影响,即政府提供的信息基础设施和技术交流平台等信息型政策工具有利于帮助中小企业进行资源拼凑,并促进中小企业持续创新。
(2)资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间发挥部分中介作用,即信息型政策工具能够通过资源拼凑促进中小企业持续创新,但相较于利用式资源拼凑,探索式资源拼凑的中介效应更强,表明不同的资源拼凑方式在信息型政策工具影响中小企业持续创新的路径中发挥不同传导作用。
(3)创新动力显著正向调节资源拼凑与中小企业持续创新之间的关系。但比较而言,创新动力在利用式资源拼凑与中小企业持续创新之间的正向调节作用比其在探索式资源拼凑与中小企业持续创新之间的调节作用更强,表明创新动力会驱使企业挖掘、重组、利用已有资源持续开展创新,但中小企业可能囿于风险承担能力较弱以及探索式资源拼凑成本过高等因素,往往更乐意采取利用式资源拼凑进行创新。
本研究的理论意义主要体现在:基于政策工具理论和资源拼凑理论视角,构建了信息型政策工具、资源拼凑、中小企业持续创新、创新动力四者间关系的理论模型,揭示了信息型政策工具影响中小企业持续创新的内部影响机理及路径,资源拼凑在信息型政策工具与中小企业持续创新之间的中介作用,以及创新动力在资源拼凑与中小企业持续创新之间的调节作用。本文弥补了信息型政策工具与中小企业持续创新间关系研究的不足,丰富了信息型政策工具与中小企业持续创新间的传导机制和内部过程研究,为后续研究信息型政策工具与企业持续创新间关系拓宽了视角并奠定了一定的理论基础。
为进一步促进中小企业持续创新,结合本文研究结论,得出如下启示:
(1)信息型政策工具影响中小企业持续创新的直接效应表明,政府应在统筹协调各类政策工具的基础上,充分发挥信息型政策工具的优势。一方面,要积极搭建信息技术支持平台,打造完善的支持服务体系。在中小企业聚集的工业园区,重点建立一批信息技术支持平台,通过整合技术服务机构、信息交流平台、大数据共享中心,为中小企业持续创新提供技术交流、成果转化、资源拼凑、共性技术研发等全方位支持,帮助企业减少信息搜寻与资源整合时花费的时间和精力,使企业能够将更多人力物力投入到经营与产品研发方面,从而保证企业可持续创新。另一方面,要积极开展各类中小企业政策信息宣讲活动,相关政府部门要加强政策解读与宣传,根据企业需求定期对企业开展各类线下培训活动,也可以通过互联网平台等媒介为中小企业提供精准咨询或帮扶服务,为企业持续创新提供基本保障。
(2)资源拼凑的中介作用表明,“新资源”的探索以及“旧资源”的整合在中小企业持续创新过程中发挥重要作用。一方面,政府可以通过建立信息基础设施平台、举办技术交流论坛等方式为中小企业提供资源拼凑的渠道,深化中小企业对相关资源的认知,从而提升中小企业对已有资源的整合能力、创新能力和学习能力,为中小企业持续创新提供有利条件。另一方面,相较于利用式资源拼凑,探索式资源拼凑的中介效应更强,因此,政府应该更加重视“新资源”的流动性,推动数字平台建设,加强与中小企业间的合作交流,提高知识、信息等资源流动速度,使中小企业在开展探索式资源拼凑时可以统筹利用这些“新资源”解决问题,促进企业持续创新。此外,政府部门可以通过召开政企交流会的方式进行科技、财税等相关政策宣传讲解,提高对中小企业的精准服务和培训力度,帮助企业获取所需各类政策信息资源,营造良好的创新发展环境,促进企业持续创新。
(3)创新动力的调节作用表明,一方面,政府在出台信息型政策工具的同时,要充分考虑政策目标与中小企业现实利益需求之间的平衡,通过精准出台各类信息型政策工具,最大限度激发中小企业创新动力。另一方面,中小企业要增强危机意识,善于将市场压力和不确定性转化为自身创新动力,同时,要善于利用两种资源拼凑方式,既要发挥利用式资源拼凑低成本的优势,又要抓住探索式资源拼凑所带来的新机遇,破除资源约束,促进持续创新。
本研究存在一定局限,主要体现在:首先,研究数据主要来源于面向中小企业负责人收集的一手调研数据,未收集信息型政策工具、中小企业持续创新等相关二手数据,今后可结合主客观数据验证理论模型,并对不同类型企业进行分类比较研究,提升研究结论说服力。其次,研究对象主要是来自青岛、苏州、西安、榆林四地的科技型中小企业,数据具有一定局限性,实践中各地信息型政策工具的使用情况也存在差异,未来可收集覆盖更多城市的样本,提高研究结论普适性。
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