协同创新网络对物联网企业资源获取和创新绩效影响研究_赵波
协同创新网络影响高校技术转移能力的数据分析
协同创新网络影响高校技术转移能力的数据分析一、协同创新网络的概念和特点协同创新网络是指由多个参与主体共同组成的网络结构，在该网络中，各参与主体通过专业化的分工合作，共同进行科技研发和创新活动。
协同创新网络具有以下几个特点：1.合作共赢：各参与主体通过合作互利的方式进行创新活动，实现共同进步和共同受益。
2.资源共享：各参与主体共享各自的资源和优势，实现资源的有效配置和利用。
3.知识交流：各参与主体之间进行知识的交流和传递，促进创新能力的提升。
4.风险共担：各参与主体共同分担科技研发和创新活动中的风险，降低各方风险。
5.创造新机遇：协同创新网络能够为各参与主体创造新的机遇，推动创新和科技发展。
二、协同创新网络对高校技术转移能力的影响1.增加技术资源：协同创新网络能够通过资源共享和合作的方式，为高校提供更多的技术资源。
各参与主体将各自的技术和资源共享，使得高校能够从网络中获取更多的技术支持和资源支持，提升技术转移能力。
2.拓宽技术市场渠道：协同创新网络能够帮助高校拓宽技术市场渠道。
通过网络的合作与协同，高校能够更加便捷地将技术转移到市场中，实现技术的商业化和产业化，有效提高技术转移能力。
3.促进技术交流与合作：协同创新网络能够促进高校之间的技术交流与合作。
各参与主体通过网络的联系与合作，能够进行技术交流、共同研究和创新合作，提升高校之间的合作力度和创新能力，推动技术转移的深入发展。
4.降低技术转移风险：协同创新网络能够降低高校技术转移过程中的风险。
各参与主体共同分担技术转移中的风险，共同承担技术转移的成本和风险，提高高校技术转移的成功率，增强技术转移能力。
5.创造新的机遇和激励：协同创新网络能够为高校创造新的机遇和激励。
通过网络的合作与协同，高校能够获取更多的创新机会和资源激励，激发高校的创新活力和创新动力，提高技术转移能力。
三、数据分析方法数据分析是本文研究的关键方法之一。
通过对高校和协同创新网络相关数据的收集和整理，运用统计学原理和方法对数据进行分析和处理，得出相关结论。
产业创新联盟对企业创新绩效的影响研究
产业创新联盟对企业创新绩效的影响研究随着经济全球化的加速和技术进步的不断推进，企业的创新已经成为当今世界经济发展的重要动力。
在此背景下，产业创新联盟作为一种产业组织形式，受到越来越多的关注。
本文旨在探讨产业创新联盟对企业创新绩效的影响。
一、产业创新联盟的概念和特点产业创新联盟是由一定数量的企业、科研机构和政府组成的联盟，在特定的产业领域开展协作、共享、创新和发展的组织形式。
其具有以下几个特点：1. 多方参与：产业创新联盟是由多个企业、科研机构和政府组成的组织。
其参与方的多元化能够提供更多的专业知识和人力资源，增强联盟的创新能力。
2. 合作共赢：产业创新联盟通过协作、共享资源等方式实现合作共赢。
不同参与方之间可以共享技术、市场、人才等资源，达到共同发展的目的。
3. 风险共担：产业创新联盟中的各方能够共同承担创新风险。
特别是对于小企业而言，通过加入联盟，可以减少单个企业面对的风险，获得更多的创新机会。
二、产业创新联盟对企业创新绩效的影响1. 传递知识和技术：产业创新联盟可以通过合作共享知识和技术，拓展企业的创新能力。
联盟成员可以分享彼此的技术和研究成果，互相学习，提高自身的技术水平。
这对于一些小企业而言，能够更容易地获得先进的技术和知识，提升创新绩效。
2. 降低成本：随着经济的全球化和竞争的加剧，企业的创新成本不断上升。
而产业创新联盟可以通过共享产业链上的资源，降低创新成本。
同时在协作过程中，能够提高生产效率，减少企业的管理和运营成本。
3. 扩大市场：产业创新联盟可以通过联盟推广等方式扩大市场。
联盟成员能够互相促进，共同开发新市场，拓展业务板块，实现产业链的完整。
4. 提升创新能力：产业创新联盟将不同技术和资源集合在一起，使其成为一种强大的创新力量。
联盟成员之间的协力合作，可以集中各方的创新能力，最终将产生更多创新成果。
三、结语通过上述的分析可以看出，产业创新联盟对于企业的创新绩效有着重要的影响。
尤其是在当前经济环境下，产业创新联盟具有更大的发展优势。
创新网络强度、冲突类型与创新绩效的实证研究——一个交互效应模型
方政府等主体） 间在长期正式 或非正式 的合作与交流 关系的基础上形成的较为稳定 的系统 ， 他们描述了创 新网络的整体形态和主体构成 。王大洲 （０ １ 从 ２０ ）
创新 网络的积极作用， 没有具体论证其发生作用的 但 内在机理。而魏江和叶波 （０２ 以及郑健壮和吴 晓 ２０ ）
波 （ｏ ２ ［则 具体 分析 了创新 网络促 进企 业 创 新行 为 ２ｏ ） １ ６ 发 生 的机制 ， 为 同 行业 中 小企 业 由于 承 担 了整 个 产 认
收稿 日期 ：０ ０—１ ４ ２ １ ２—１
影响过程和机理。而创新网络是 中心企业与其周边的
所 有利益 相关 者 构 成 的 网 络 ， 心企 业 纳 入 创 新 网 络 中 的广度 和深 度越 紧 密 ， 说 明企 业 通 过 创 新 网络 获 得 只
新网络划分为合资企业与研究公司、 合作研发协议、 技 术交流协议、 直接技术投资、 许可证协议 、 分包、 生产分 工、 供应商网络、 研究协会、 政府资助等类型。
鉴他们 的观点 ， 考 察 中小 企 业 纳 入创 新 网络 的强 度 来 与 冲突类 型 匹配 性 对 企 业 创 新 绩 效 的影 响 ， 阐 明企 即
险范围内实施创新活动。池仁勇（０５ 认为区域中小 ２０ ） 企业创新 网络 的基本形 式是 由中小企业、 供应商 、 客
户、 其他相关企业 、 大学与科研 院所、 政府相应部 门、 中 介服务机构以及资本市场等结点组成 ， 它们间各种合
联结 强度 对创 新 绩 效 的 影 响 ， 现 创 新 网络 结 点 联 结 发
产业链企业的协同创新网络与创新效率
第25卷㊀第6期2023年11月㊀科技管理学报Journal of Science and Technology Management㊀Vol.25No.6Nov.,2023㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1008-7133(2023)06-0043-13产业链企业的协同创新网络与创新效率贺正楚1,2,㊀刘思思2,3,㊀潘红玉1,2(1.湘潭大学商学院,湖南㊀湘潭㊀411105;2.桂林理工大学商学院,广西㊀桂林㊀541004;3.湖南科技大学商学院,湖南㊀湘潭㊀411201)摘㊀要:针对我国半导体产业形成的产业链企业,使用两阶段网络DEA 测度产业链企业的创新效率,以产业链企业协同创新指标为核心解释变量构建回归模型,探究半导体产业链企业协同创新网络对企业创新效率的影响㊂结果表明:在半导体产业链企业当中,协同创新网络联结强度与企业创新效率负相关,协同创新网络联结强度对企业整体创新效率的正向影响还未发挥出来;产业链企业技术创新阶段效率低于产品创新阶段效率,且企业间联合专利申请数量偏少,产业链企业协同创新主动性偏低;产业链企业协同创新能够有效缓解高技术产业中技术知识外溢,保护创新企业先行优势;从创新两阶段来看,产业链企业协同创新网络联结强度分别与企业技术创新阶段效率㊁产品创新阶段效率呈倒U 型㊁正U 型关系㊂关㊀键㊀词:半导体产业;产业链企业;协同创新网络;创新效率;溢出效应DOI :10.16315/j.stm.2023.06.003中图分类号:F 124.3文献标志码:A收稿日期:2023-09-27基金项目:湖南省自然科学基金项目(2022JJ40019);教育部人文社科研究项目(23YJC790102);国家社会科学基金项目(22BJL121);湖南省教育厅项目(22B0908)作者简介:贺正楚(1968 ),男,教授,博士生导师;刘思思(1995 ),女,助教,硕士;潘红玉(1989 ),女,副教授,博士.㊀㊀新冠疫情以来,全球经济发展受到严重冲击, 一地停工,多地停产 现象频发,产业链供应链稳定㊁产业链联动复工㊁产业链与创新链协调㊁产业链现代化发展等一系列产业链发展问题逐渐引起人们的重视㊂尤其是在国内外经济形势越发严峻的形势下,我国产业自主研发能力和技术创新能力的发展受到重重阻碍,其中以半导体产业的自主研发和技术创新发展受阻表现尤为明显,受到了广泛地关注㊂从美国对中国半导体产业发展采取的一系列措施可以深刻意识到加强建设半导体产业链的紧迫性和重要性㊂自党的二十大提出加快实施创新驱动战略以来,围绕产业链部署创新链成为推动产业创新发展的重要突破口[1]㊂从供求关系来看,中国创新链供给端与需求端均对发达国家有较大依赖度㊂尤其是像半导体产业这类知识密集型产业,以吸收式创新模式发展为主,一旦发生突发事件,导致产业链 断链 断需 ,将会对中国产业链形成巨大挑战㊂唯有实现产业链与创新链双螺旋跨越发展才能帮助中国经济稳步运行[2]㊂如何加强产业链韧性㊁完善产业创新链条,打造实现内部循环产业链,形成新的创新突破口,需要从产业链企业视角入手㊂产业链企业作为产业链的基础单元,各产业链企业间不仅具有稳定的连接关系,而且作为协同创新的主体,各产业链企业具备协同创新的天然优势,可以通过整合创新要素㊁优化资源配置等提高创新效率㊂因此,构建产业链企业协同创新网络,通过围绕产业链部署创新链,实现产业链与创新链双螺旋跨越发展,成为提高我国产业链的发展水平,实现产业链现代化发展的重要途径㊂而半导体产业是依靠产业链组织取得较快发展的较为典型的产业,是充分得益于产业链企业协同发展而自身近年来在全球形成蓬勃发展之势的产业㊂结合半导体产业链企业特殊位置以及企业协同创新重要性,以半导体产业为例研究产业链企业协同创新网络,对于实现我国产业链现代化,促进我国半导体产业高质量发展具有重要意义㊂1㊀文献综述创新是经济增长的动力源泉㊂关于创新的相关研究,许多学者将目光聚焦于区域创新绩效及其影响因素研究[3-4],以及企业创新绩效及其影响因素研究[5-6]㊂众多研究表明政府支持㊁金融机构辅助以及产学研是影响区域㊁企业创新绩效的主要因素[7-9],其中区域创新绩效研究常涉及到溢出效应,并且认为溢出效应是推动区域创新的主要力量[10-11]㊂洪银兴[1]从理论层面梳理产业链与创新链之间的关系,揭示产业链创新的必要性㊂林淼等[12]认为产业链与创新链结构性失衡是阻碍创新成果转化的根本原因㊂随着经济的不断发展,创新模式不断完善,对创新的研究也在不断更新:例如产业集群创新研究㊁区域协同创新研究以及产学研协同创新研究等㊂我国关于协同创新的研究现多集中于机制构建等理论层面,实证方面主要是以共同申请专利数或者区域创新绩效为代理变量,构建以创新投入㊁产出为核心解释变量的回归模型以探究影响区域协同创新的因素㊂根据研究内容的不同可大致划分为这几类:不同区域之间协同创新影响因素研究[13-14]㊁同一区域内协同创新网络研究[15]㊁产学研创新主体协同创新研究[16-17]㊁企业间协同创新研究[18]㊂其中关于企业间协同创新的实证研究较少,周开国等[18]认为融资约束以及企业创新能力抑制企业协同创新的意愿㊂协同创新网络构建是协同创新研究的重点之一,协同创新体系是多重网络的复杂体系,部分学者引入社会网络分析法对其进行分析,主要从网络特征(网络中心性㊁网络异质性)分析影响协同创新的主要因素㊂例如:刘丹等[19]基于网络特性与生态系统提出政府与自组织协同是协同创新网络发展主要影响因素;解学梅等[20]基于社会网络分析法研究 企业-高校-科研机构 创新主体间的创新效率,认为网络规模㊁网络同质性㊁网络强度能够显著正向影响企业创新效率㊂创新是企业核心内驱力,企业主导创新体系发展㊂已有研究证实了企业在创新网络中重要作用以及主体地位㊂研究表明,我国企业创新合作对象可分十一类,其中垂直合作对象包含设备㊁原材料㊁组件供应商,客户或消费者等;水平合作对象包括集团内其他企业㊁高等学校以及竞争对手等,且大部分企业认为供应商㊁客户或消费者这两类企业合作创新价值最高[21]㊂解学梅[22]基于产学研协同创新模式,将三大主体间的创新网络分为 企业-企业 企业-大学/科研机构 企业-政府 以及 企业-金融机构 几大类,认为企业-企业联结相较于其他联结关系能够更加显著地影响企业创新绩效㊂陈芳等[23]从产业视角出发,认为协同创新可以划分为3个阶段:孕育㊁萌芽和成长,并通过美国新能源汽车产业数据分析认为,企业在协同创新网络中始终发挥着主导作用㊂通过梳理相关文献发现,协同创新网络的实证分析主要是从区域㊁产业㊁企业3种视角出发,而从产业链企业视角分析协同创新网络中企业创新能力的文献较少㊂另外,现有关于协同创新的文献主要研究企业-大学㊁企业-科研机构以及政府㊁中介机构与协同创新主体(企业㊁大学㊁科研机构)之间的协同创新,对企业-企业之间协同创新尚没有实证分析㊂本文明确提出产业链企业这一概念范畴,从创新视角对产业链企业进行定义,产业链企业既是产业链的基础单元也是协同创新的主体㊂产业链企业之间存在何种协同创新网络;该网络是否正向作用于产业链企业创新效率;影响因素有哪些㊂基于上述问题,本文以半导体产业链企业为研究对象,通过测度半导体产业链企业的协同创新效率㊁溢出效应等,分析我国半导体产业链企业协同创新方面的不足,并利用中介效应模型和两阶段模型研究产业链企业协同创新网络对企业创新效率的影响,从而为我国半导体产业高质量发展提供可行性建议㊂本文的主要边际贡献:一是,本文从产业链企业的视角出发,实证研究企业与企业之间的协同创新,为协同创新的相关研究提供新的研究视角;二是,以往关于企业创新效率测度的相关研究主要基于问卷调查方法或者量表法,缺乏客观性,本文则在现有研究的基础上,基于半导体产业链企业微观数据,运用两阶段数据包络分析法对企业创新效率进行测度,从而为企业创新效率测度提供新的研究方法;三是,不同于以往文献只关注溢入效应,本文考察半导体产业链企业的溢出效应,从创新企业角度考察外溢效应的中介效应㊂2㊀理论分析与研究假设2.1㊀产业链企业协同创新网络作用于企业创新的机理分析㊀㊀协同创新基于开放式创新,区别于集群式创新㊂开放式创新强调创新要素共享以提高整体创新绩效,集群式创新侧重于在一定地理范围内创新主体间的协同创新㊂三者都具有资源共享性㊁互利共生性㊁动态性以及协同竞争性㊂协同创新理论将 创新 与 协同 两个概念结合,意在发挥创新主体资源异质性,实现价值增值㊂产业链企业作为组织单元的一种模式,是整个产业链条上的各个企业之间基于一定的技术经济关联,并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联关系形态㊂结合产业链企业与协同创新内涵,提出产业链企业协同创新网络是建立在价值链以及供应链基础之上,强调同一产业链中企业与企业间网络关联性,追44科技管理学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第25卷㊀求全产业链创新效率提高的一种协同网络㊂这种协同网络强调上中下游企业间创新互动[24],每一个企业都与上下游企业存在供需关系,下游企业为获得上游企业高匹配度服务,会将技术创新等相关信息传递于上游企业,促进上游企业的创新效率㊂创新网络最早由Freeman提出[25],强调企业之间创新联结关系㊂在产业集群中,协同创新网络落地的关键是核心企业网络能力[26]㊂同样地,产业链企业被嵌入在由供应链㊁价值链以及空间链交织而成的复杂网络之中,主动或被动地影响网络中其他企业㊂对于创新网络中弱连接企业,产业链企业通过协调沟通以及示范获得价值认同;对于强联结企业,产业链企业通过高强度知识技术流动加强企业间依赖度与信任值㊂综上,产业链企业协同创新网络对企业创新效率具有一定的影响㊂1)产业链企业协同创新网络对企业创新效率具有一定的促进作用㊂首先,产业链企业协同创新网络能够有效降低企业的创新成本㊂产业链当中相同环节企业间协同创新有利于攻克产业链中高技术问题,降低研发创新成本,提升产业链企业创新绩效㊂根据协同创新理论可知,协同创新的直接产物为知识创新㊁产品创新,同一产业链中企业间具有相似的专业知识基础,企业间进行协同创新更容易通过深层次专业知识与技术的交流形成知识创新和产品创新,从而减少合作创新的交易成本㊂例如,半导体产业领域的EUV光刻机,该机器的生产是产业链企业分工合作和协同发展的典型例子㊂一台EUV光刻机大约由10万余零部件构成,其中9万余零部件由全球5000余家企业生产和供给㊂可见,EUV光刻机是半导体产业领域所有企业合作和协同的结晶㊂其次,产业链企业协同创新网络不仅有助于规模经济的形成,而且能够帮助企业更加准确地把握产品应用价值,加速创新产品化商业化进程,加强产业链大中小企业间融通创新㊂区别于产学研协同创新,产业链企业协同创新是企业间通过并购㊁技术联盟以及专利联合申请等进行的创新合作,其特征之一即以市场需求为导向,创新产出商业化特征明显㊂企业间通过协同创新可以进行更加深入的融合以及信息资源的交换和利用,生产商与供应商的协同创新可以帮助扩散技术标准,增强企业在产业中的议价能力和话语权㊂例如,2020年浙江省品牌建设联合会批准正式发布浙江制造 团体标准T/ZZB 1718 2020‘半导体封装用键合金丝“,该标准由浙江佳博科技股份有限公司牵头起草㊂另外,在产业链企业协同创新网络中,上下游企业间更容易保持创新合作关系,通过客户企业获取产品需求信息和市场信息,加快上游企业创新成果商业化㊂最后,产业链企业协同创新网络能够有效降低企业外部不确定性,使产业链企业保持一致的步调,提高全产业链企业的创新意识㊁创新能力㊂协同创新网络内的产业链企业具有长期的供应关系,拥有一定的合作基础,能够有效的加强协同创新网络韧性,加快知识传播速度㊁提升资源流动效率㊂协同创新网络内的产业链企业间稳定的监制关系以及合作默契可以有效提高创新主体间的转换成本,降低交易成本,从而促进企业创新效率的提升㊂另外,与产业链内竞争者协同创新有助于共同制定行业准则与技术规范,以抵抗外部制度环境威胁㊂例如,河北省于2022年8月成立第三代半导体产业创新联合体,以此高效调动创新资源㊁加强联合研发㊁提升半导体产业竞争力㊂2)产业链企业协同创新网络对企业创新效率具有一定的抑制作用㊂首先,协同创新网络受网络强度与网络异质性㊁网络规模等因素影响㊂然而,同一产业链企业之间知识异质性偏低,涉及知识大部分都在同一框架内㊂虽然较强的共有知识和技术基础能提高协同创新效率,但是知识的异质性过低在一定程度上抑制产业链企业实现突破式创新的几率,从而使得企业层面的知识结构㊁创新能力无法突破更高的技术瓶颈㊂除此之外,企业间创新合作意味着研究组织规模增大,其沟通成本㊁管理成本会相应增加,降低研发效率㊂其次,从协同动机出发,企业间建立协同创新网络一方面是出于共享成本动机,另一方面则是寻求互补资源和共享技术㊂但是在技术创新阶段,企业为保持核心技术不泄露,难以做到研发资源完全共享㊂另外,有关企业合作创新研究表明,创新过程中存在技术创新失败㊁成果负外部效应大㊁产品被模仿等等一系列风险[27]㊂最后,企业整体创新效率取决于技术创新阶段与产品创新阶段两阶段的效率㊂在产品创新阶段容易陷入 公平-效率 困境,难以达成高效合理的收益机制,进而抑制企业创新效率㊂究竟协同创新是否促进企业创新效率取决于正向影响因素与负向影响因素的大小㊂基于此,提出以下研究假设:H1:产业链企业协同创新网络与企业创新效率存在非线性关系㊂2.2㊀产业链企业协同创新网络中溢出效应作用机制产业链企业的协同创新行为是基于产业链关系主动进行的技术创新合作行为,溢出效应多表现为科研主体之间被动知识传播与技术流动㊂有关溢出54第6期贺正楚等:产业链企业的协同创新网络与创新效率效应的研究表明,不论是空间地理位置溢出还是供应链技术溢出,都直接促进区域企业的创新效率㊂溢出效应不仅降低 跟随者 研发成本,还给企业创新带来新的资源㊂然而,创新溢出对 跟随者 类型企业创新效率的影响同时也取决于企业吸收能力以及其将技术转化应用能力的大小㊂但是本文研究所阐述的溢出效应对企业创新效率的影响强调创新企业协同创新行为产生的溢出效应对创新企业本身创新效率影响,而非对同一区域㊁集群或其他企业创新效率的影响㊂产业链企业协同创新网络中溢出效应作用机制如下:1)产业链企业协同创新网络对溢出效应的影响㊂创新本身是一件外部性极强的经济活动,其技术开发成本远高于知识传播成本㊂这就导致在创新过程中不可避免地产生大量 搭便车 行为,企业实际创新效率远低于社会最优的创新效率,出现市场失效,这种情况在产业链协同创新网络中能够得到一定程度缓解㊂一方面是因为产业链企业间协同创新行为以并购㊁技术联盟以及专利联合申请为主,协同创新行为受到合同条款保护,对合作方行为具有约束力,创新内容得到保护㊂另一方面,产业链协同创新网络中合作双方一旦建立协同创新关系就成为利益共同体,从维护企业利益出发,协同创新参与方也不会将创新成果外泄㊂即产业链企业协同创新将企业间溢出效应内部化,在一定程度上缓解创新企业技术外溢,保护创新企业的先行优势㊂2)溢出效应对企业创新效率的影响㊂诚然部分研究表明企业间或区域内创新溢出有利于提高企业创新效率以及区域创新效率,且创新溢出是集群发展的重要原因㊂然而仍有研究证实溢出效应对于创新企业以及有协同创新需求企业的负面影响㊂一方面,溢出效应加大了其他企业对创新行为的模仿,从而使得创新企业获得低于平均资金回报率的创新生产收益率[30]㊂在企业创新过程中,创新溢出效应越大,竞争者越容易获得创新知识,这将削弱创新企业的创新优势,降低企业的创新效率㊂另一方面,依据创新生态系统论,创新主体与创新环境有机结合构成创新生态系统,而营造良好创新环境对创新生态系统平衡发展具有重要作用,知识产权保护是重要一环[28]㊂刁丽琳[29]指出在协同创新合作中对企业知识产权的保护至关重要,良好的知识产权保护能够有效的提高企业协同创新信心,促进企业协同创新网络的发展,降低创新溢出效应对企业创新效率的影响㊂故而,可以认为企业协同创新网络缓解企业创新溢出,而溢出效应的减弱将维护创新企业的先行优势㊂基于此,提出以下研究假设:H2:溢出效应在产业链企业协同创新网络对企业创新效率的影响过程中具有中介作用㊂2.3㊀产业链企业协同创新网络对企业创新不同阶段影响机制㊀㊀产业链协同创新网络对企业创新效率具有影响㊂根据邬龙等[30]对创新过程相关研究,创新效率可以划分为技术创新与产品创新2个阶段㊂同样地,产业链企业创新效率取决于技术创新与产品创新2个阶段的效率,技术创新阶段与产品创新阶段投入产出不同,影响因素不同㊂产业链协同创新网络联接强度对不同阶段创新效率具有何种影响呢?1)在技术创新阶段,企业协同创新的高强度研发投入为企业带来技术资本㊁人力资本以及专利产出㊂但是随着协同创新网络联结强度的加深,企业对协同企业依赖程度加强,产生锁定效应,适应外部环境能力下降㊂其次,随着技术研发合作进入更深层次,企业受协同创新束缚,突破式创新几率下降㊂并且持续保持深入交流,需要耗费大量管理费用及精力,交流成本与控制成本增加㊂当企业专注于学习研究某一技术时,企业资源倾斜,企业其他创新项目资源受到限制[31]㊂故推测,随着产业链企业协同创新网络联结强度的加深,企业技术创新阶段创新效率呈倒U型曲线关系㊂2)在产品创新阶段,技术转化为商业化应用,通过技术创新形成的新产品在市场销售当中获取商业利益㊂在协同创新初期,企业难以把控技术创新阶段成果商业化利益大小,导致研发成本高于商业收益㊂另外,协同创新在产品创新阶段面临的最大问题就是利益分配以及产权问题㊂如高技术产业,核心技术知识是该类企业发展命脉,潜在的产权分配问题致使企业在产品创新阶段可能会采取过度保护措施,难以激励企业持续创新[32]㊂此外,创新产品一经投入市场,很快被模仿学习,企业产品收益受到影响㊂长期看来,产权相关制度以及协同模式不断发展,企业利益能得到高效保障,更愿意进行协同创新㊂在产品创新阶段有利于企业输出产品标准㊁技术标准,占领市场高地,获取更大经济收益㊂基于此,提出以下研究假设:H3:随着半导体产业链企业协同创新网络联结强度的加深,企业技术创新阶段创新效率呈倒U型曲线关系,企业产品创新阶段创新效率呈正U型曲线关系㊂64科技管理学报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第25卷㊀3㊀研究设计3.1㊀样本选择与数据来源半导体产业链为高技术产业,创新是其发展基石㊂尤其半导体产业链企业创新需要大量投资,单个企业已经难以满足创新所需资源,协同创新是解决高研发投入合适渠道㊂其次,半导体产业技术门槛高,同一产业链企业具备相似的基础知识,与产业链中企业协同创新交流成本更低㊂半导体产业链环节分明,具有足够长度链条,包含材料设备㊁芯片设计㊁芯片制造以及封装测试环节,更容易形成规模庞大㊁密度强的协同创新网络㊂此外,半导体产业是战略性新兴产业,选择其为研究对象,对其他重点产业发展具有借鉴意义㊂本文在同花顺iFinD金融数据库筛选半导体上市公司166家,剔除ST企业及其他数据异常企业,为保证构建平衡面板数据且相关数据齐全的企业数量多,故选取2015年后成立公司共72家㊂专利数据来源于智慧芽数据库㊂财政支出与收入数据来自中国城市统计年鉴㊂企业研发投入以及财务数据来自国泰安数据库,缺失数据根据企业年报补齐㊂3.2㊀核心变量的测度1)半导体产业链企业创新效率㊂关于创新效率测度,主要有数据包络分析法以及随机前沿生产法SFA㊂随机前沿生产法限制条件较多,需构建随机前沿生产函数,设定无效率函数等,而数据包络分析法对复杂的经济活动研究适应性更高㊂数据包络分析法按照投入产出子过程关系又可划分为经典DEA㊁动态指数模型以及超效率模型等,但是均未考虑到中间产出再次投入到下一子过程等信息㊂两阶段网络DEA考虑到整个投入产出环节中两个子阶段的链式关系,且将中间产出纳为第二阶段的投入当中㊂根据创新价值链理论,创新可划分为技术创新与产品创新两个阶段,且技术创新阶段产出为产品创新阶段投入要素,故本文选择两阶段网络DEA 最为合理㊂其次,大部分研究使用DEA测度创新效率时会选择新产品开发项目数㊁新产品开发经费㊁新产品销售收入等作为中间阶段产出以及第二阶段投入或产出㊂但本文研究对象为微观企业,新产品开发项目数㊁新产品开发经费㊁新产品销售收入等指标无法获取,故本文选择其他合理指标替换㊂技术创新阶段投入指标选取研发人员数量㊁研发投入金额,中间产出指标为专利申请数量;产品创新阶段投入指标为专利申请数量;最终产出指标为净利润㊂测度结果,如表1所示㊂表1㊀2017 2021年我国半导体产业链企业年平均创新效率Tab.1㊀Annual average innovation efficiency of semiconductor industry chain enterprises in China from2017to2021年度科技创新效率产品创新效率整体创新效率20170.3040.5140.151 20180.2930.5070.142 20190.2820.5080.132 20200.2700.5040.122 20210.2300.5340.113㊀㊀由表1可知:首先,半导体产业链企业整体创新效率偏低,其中科技创新效率低于产品创新效率,验证了企业创新在产品创新阶段技术商业化转化率高的优势㊂其次,近五年来半导体产业链企业整体创新效率下降,主要是由于科技创新阶段效率下降㊂造成这一现象的原因可能是美国对中国半导体科技制裁,在一定程度上切断了中国吸取国际先进技术渠道,对我国半导体科技模仿创新产生了阻碍效果㊂在国际形势如此严峻的环境下,更应该加强国内半导体产业协同创新网络,为企业自主创新提供良好平台㊂最后,科技创新阶段年均效率低,但仍有多数企业在该阶段保持0.9以上的创新效率,说明小部分企业能够在充分商业化技术成果的同时保持高效的科技创新效率㊂2)溢出效应的测度㊂王京等[33]利用空间权重与产品创新效率之积测算知识创新阶段价值链后端溢出效果,利用空间权重与知识创新效率之积衡量知识创新阶段空间溢出效果㊂陆国庆等[34]认为单纯地使用空间权重不足以衡量企业间地理一致性,溢出效应应该取决于技术相似性㊁企业影响力以及创新活动区域的辐射能力,提出溢出效应为企业研发投入㊁区域创新辐射系数㊁产业关联力系数之积㊂在中国战略性新兴产业政府创新补贴绩效研究中,陆国庆等直接使用‘中国区域创新能力报告“中区域创新综合系数代替区域创新辐射力系数,且在研发投入基础上增加政府创新补贴㊂结合本文实际研究内容,在陆国庆提出的溢出效应测量公式上稍作调整,得到产业链企业溢出效应测算公式如下: overflow it=i企业τ年度研发投入ˑi所在地τ年度区域创新综合系数㊂3.3㊀模型构建1)构建基准回归模型㊂基于前文理论分析以及假设H1的提出,本文以产业链企业协同创新为核心解释变量,企业创新效率为被解释变量构建基准模型如下:74第6期贺正楚等:产业链企业的协同创新网络与创新效率。
企业协同创新网络特征与创新绩效:基于知识吸收能力的中介效应研究
企业协同创新网络特征与创新绩效：基于知识吸收能力的中介
效应研究
解学梅;左蕾蕾
【期刊名称】《南开管理评论》
【年(卷),期】2013(16)3
【摘要】本文基于长三角地区379家电子信息企业的问卷调查数据,运用多元回归探讨了知识吸收能力对企业协同创新网络特征与创新绩效的中介效应.研究结果表明:(1)知识吸收能力与企业创新绩效之间呈正相关关系；(2)协同创新网络特征的三个维度(网络规模、网络同质性、网络强度)均与企业创新绩效之间呈正相关关系；
(3)知识吸收能力在协同创新网络特征与企业创新绩效之间存在着部分中介效应.【总页数】10页(P47-56)
【作者】解学梅;左蕾蕾
【作者单位】上海大学管理学院;上海大学管理学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.企业社会资本对创新绩效的影响研究——基于知识吸收能力的中介效应 [J], 朱建民;王红燕
2.基于知识网络与集群企业吸收能力的创新绩效研究 [J], 李慧巍
3.协同创新网络嵌入影响企业创新绩效的机制与路径研究——基于知识协同的中介效应 [J], 蔡坚;杜兰英
4.技术多元化与企业绩效:基于知识吸收能力的中介效应研究 [J], 张劲;张卓
5.联盟组合管理能力与企业创新绩效:吸收能力的中介效应 [J], 庞博;邵云飞;王思梦
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企业数字化影响双元创新绩效的机制研究
企业数字化影响双元创新绩效的机制研究目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景及意义 (3)1.2 研究目的与问题 (4)1.3 研究方法 (5)1.4 研究对象与数据来源 (6)1.5 文档结构 (7)2. 文献综述 (8)2.1 双元创新理论及发展 (10)2.2 企业数字化转型概念及内涵 (10)2.3 双元创新与数字化转型关系研究综述 (12)2.4 现有研究的不足及研究创新点 (13)3. 企业数字化转型与双元创新绩效关系机制探析 (14)3.1 企业数字化转型的影响因素 (16)3.1.1 组织层面的影响因素 (17)3.1.2 流程层面的影响因素 (19)3.1.3 技术层面的影响因素 (20)3.2 企业数字化转型的双元创新绩效影响机制 (21)3.2.1 产品创新绩效影响机制 (23)3.2.2 过程创新绩效影响机制 (24)3.3 双元创新绩效对企业数字化转型战略的影响 (25)4. 实证分析 (26)4.1 样本描述 (28)4.2 计量模型及变量测度 (29)4.2.1 指标选取及构建 (30)4.2.2 变量的测度方法 (31)4.3 回归分析结果及解释 (32)4.4 稳健性检验 (34)5. 结论与政策建议 (35)5.1 研究结论 (36)5.2 理论贡献 (38)5.3 实践意义及政策建议 (39)1. 内容描述本研究旨在深入探讨企业数字化如何影响双元创新绩效，即企业在技术创新方面的突破性成果与市场应用的广泛程度。
在当前数字化浪潮席卷全球的背景下，企业如何有效利用数字技术，激发创新活力，提升创新能力，已成为学术界和企业界共同关注的焦点。
界定企业数字化与双元创新绩效的概念边界，明确研究范围。
通过文献综述，梳理国内外关于企业数字化与双元创新绩效关系的研究现状，找出研究的空白与不足。
在此基础上，构建理论模型，提出企业数字化影响双元创新绩效的理论假设。
从数字化技术的投入、数字化平台的建设、数字化流程的优化等维度出发，探讨这些因素如何作用于企业的双元创新过程，并最终影响创新绩效。
网络结构、知识基础与企业创新绩效
第１９卷第２期㊀复杂系统与复杂性科学㊀V o l ．１９N o ．２２０２２年６月㊀C OM P L E XS Y S T E M SA ND C OM P LE X I T YS C I E N C EJ u n ．２０２２文章编号:１６７２３８１３(２０２２)０２００３１０８;D O I :１０．１３３０６/j．１６７２Ｇ３８１３．２０２２．０２．００４网络结构、知识基础与企业创新绩效李培哲１,２,菅利荣２(１．山东政法学院商学院,济南２５００１４;２．南京航空航天大学经济与管理学院,南京２１００１６)摘要:为探究网络结构㊁知识基础等对企业创新绩效的影响,基于社会网络的视角构建产学研合作创新网络,并运用负二项回归模型进行实证分析.结果表明:产学研创新网络中心性对企业创新绩效有显著正向影响,网络结构洞与企业创新绩效没有呈现出显著的倒U 型关系,知识基础对企业创新绩效具有显著正向影响,知识基础与网络中心性的交互作用对企业创新绩效有显著负向影响,知识基础与结构洞的交互作用对企业创新绩效有正向影响但不显著.关键词:产学研合作;网络结构;创新绩效;社会网络分析中图分类号:F ２７０文献标识码:A收稿日期:２０２１０１３０;修回日期:２０２１０４１９基金项目:国家自然科学基金(７１５７３１２４,７１５０３１０３);山东省社会科学规划项目(２１B G L J O ５);山东省人文社会科学项目(１９Z Z G L ０４)第一作者:李培哲(１９８１),男,山东滨州人,博士研究生,教授,主要研究方向为复杂系统㊁创新管理.通信作者:菅利荣(１９６８),女,内蒙古集宁人,博士,教授,主要研究方向为知识管理㊁管理预测与决策.N e t w o r kS t r u c t u r e ,K n o w l e d g eB a s e a n dE n t e r pr i s e I n n o v a t i o nP e r f o r m a n c e L IP e i z h e １,２,J I A N L i r o n g２(１．S c h o o l o fB u s i n e s s ,S h a nD o n g U n i v e r s i t y ofP o l i t i c a l s c i e n c e a n dL a w ,J i n a n２５００１４,C h i n a ;２C o l l e g e o fE c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t ,N a n j i n g U n i v e r s i t y o fA e r o n a u t i c s a n dA s t r o n a u t i c s ,N a n j i n g ２１００１６,C h i n a )A b s t r a c t :I n o r d e r t o e x p l o r e t h e i m p a c t o f n e t w o r k s t r u c t u r e a n d k n o w l e d g e b a s e o n e n t e r pr i s e i n Ｇn o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,t h e c o o p e r a t i v e i n n o v a t i o nn e t w o r k o f i n d u s t r y Ｇu n i v e r s i t yＧr e s e a r c h i n s t i t u Ｇt e i sc o n s t r u c t e df r o mt h e p e r s p e c t i v eo fs o c i a ln e t w o r k ,a n dt h en e g a t i v eb i n o m i a l r e gr e s s i o n m o d e l i s u s e d f o r e m p i r i c a l a n a l y s i s ．T h e r e s u l t s s h o wt h a t t h e i n d u s t r y Ｇu n i v e r s i t yＧr e s e a r c h i n n o Ｇv a t i o nn e t w o r kc e n t r a l i t y h a s a s i g n i f i c a n t p o s i t i v e i m p a c t o ne n t e r pr i s e i n n o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,n e t w o r k s t r u c t u r e h o l e d o e s n o t s h o wa s i g n i f i c a n t i n v e r t e dU Ｇs h a p e d r e l a t i o n s h i p w i t h e n t e r p r i s e i n n o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,k n o w l e d g e b a s e h a s a s i g n i f i c a n t p o s i t i v e i m p a c t o n e n t e r pr i s e i n n o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,a n d t h e i n t e r a c t i o n b e t w e e n k n o w l e d g e b a s e a n d n e t w o r k c e n t r a l i t y h a s a s i g n i f i c a n t n e ga Ｇt i v e i m p a c t o n e n t e r p r i s e i n n o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,t h e i n t e r a c t i o nb e t w e e nk n o w l e d g e b a s e a n d s t r uc t u r e h o l e h a s a p o s i t i v e e f f e c t o n e n t e r p r i s e i n n o v a t i o n p e r f o r m a n c e ,b u t i t i s n o t s i gn i f i c a n t ．K e y w o r d s :i n d u s t r y Ｇu n i v e r s i t y Ｇr e s e a r c hc o o p e r a t i o n ;n e t w o r ks t r u c t u r e ;i n n o v a t i o n p e r f o r m Ｇa n c e ;s o c i a l n e t w o r ka n a l ys i s ０㊀引言知识经济时代,技术创新的复杂性和不确定性逐渐增强,传统的创新模式因其资源的有限性和知识的单一性,已难以适应技术创新的要求[１２].产学研合作创新作为开放式创新的一种重要实践形式,能够有效地整合资源,实现优势互补,促进网络内的知识流动和共享.产学研协同创新系统作为一种复杂的社会经济系统,各创新２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀复杂系统与复杂性科学２０２２年６月主体在合作过程中会形成创新网络,而创新网络结构是影响网络中企业创新绩效的重要因素之一;同时,因知识经济时代技术创新的特点,新的创新的出现一般会受到原有知识基础的影响,企业的知识基础也成为企业创新的重要影响因素.因此,研究产学研创新网络结构㊁知识基础及其交互作用对企业创新绩效的影响,对于优化产学研合作网络结构并提升企业创新绩效具有重要的理论和现实意义.学者们从不同角度对网络结构与创新绩效的关系展开了研究.Z a h e e r等[３]认为在创新网络中处于优势地位的企业会获得更多的知识和信息,对创新具有重要影响;S c h i l l i n g等[４]利用高技术制造业联盟数据构造产业联盟创新网络,得出网络可达性和聚集系数对企业创新绩效有正向影响;O b s t f e l d[５]通过分析汽车产业合作网络,得出网络密度和知识结构的异质性有利于促进创新产出.李晨蕾等[６]对产业联盟网络进行了实证分析,发现结构洞与创新绩效负相关,网络紧密度与创新绩效正相关;高霞等[７]通过对创新网络的知识转移效果进行分析,得出合作网络的聚簇系数和结构洞对企业创新绩效有显著正影响;刘岩等[８]构建了中国电子信息行业知识基础网络,发现企业知识基础网络密度和分解性与创新绩效呈倒U型关系.文献梳理表明,现有文献虽然从不同角度研究了网络结构与创新绩效的关系,并取得了许多有价值的成果,但研究仍存在一定的局限性.首先,关于创新网络结构的研究,大多集中在企业创新联盟或集群网络,关于产学研创新网络结构的研究因数据较难获得,构建创新网络相对困难,导致这方面的研究相对较少;其次,关于创新网络结构对创新绩效的影响,学者们多从静态视角进行研究,利用的主要是截面静态数据,缺乏对动态趋势的研究,且研究方法对于过度分散计数型数据的适用性也不强;再次,大多学者研究集中在网络结构对创新绩效的影响,对于知识基础与网络结构的交互作用还较少有研究涉及.基于现有研究的不足,本文综合考虑产学研创新网络结构㊁知识基础对企业创新绩效的影响,利用２００３~２０１７年无线通信行业发明专利数据,采用社会网络分析法,提取无线通信行业５５家企业面板数据,运用固定效应负二项回归模型分析产学研创新网络结构㊁知识基础及其交互作用对企业创新绩效的影响,为企业创新绩效的研究提供了一种新思路,同时也可以为产学研合作创新政策的制定等提供决策参考.１㊀理论分析与研究假设近年来,随着对创新网络研究的不断深入,创新网络的结构特性如何影响企业创新绩效逐渐成为研究的焦点,许多学者开始从网络结构嵌入性的视角展开研究.结构嵌入性主要研究企业在网络中的地位优势,体现企业的影响力以及控制资源的能力,结构嵌入性以网络中心性㊁结构洞等指标进行衡量[９１０].诸多学者对网络嵌入性与创新绩效的关系进行了研究,但结论仍不统一,可知,仅对网络嵌入性指标与创新绩效的关系进行研究,缺乏全面性,得出的结论也不够准确;而知识基础是企业进行创新的重要条件,许多学者已经证明它对创新绩效的重要影响[８,１１].因此,本文综合考虑网络结构㊁知识基础及其交互作用,探究其对于企业创新绩效的影响机理.１．１㊀网络中心性与企业创新绩效网络中心性主要表示企业合作的广泛性以及获取资源的能力,反映创新主体在网络中接触到的资源的数量以及地位优势[１２].网络中心性高的企业在产学研合作网络中合作的创新主体更多,能够接触到更多的信息和资源,同时还能获得更多的异质信息,有利于创新主体间的知识流动和资源获取,在创新方面表现出更强的优势;随着网络中心性的提高,企业的合作范围不断加大,拥有更加多元化的信息来源和渠道,通过不断积累合作经验,进一步增强企业对知识的吸收和学习能力,通过对获得的信息和知识进行有效整合,促进新知识的产生[１３].因此,提出假设１:假设１㊀网络中心性与企业创新绩效呈正相关关系.１．２㊀结构洞与企业创新绩效结构洞体现了企业对知识流动和资源的控制能力,反映创新主体的中介和桥梁作用.占据结构洞的企业能够将彼此分散的企业联系起来,是影响网络成员间知识流动的关键节点,相比其他企业更容易获取丰富的资源和信息[１４１５];同时,占据结构洞位置的企业,能有效减少节点间的无效链接,并减少对其他成员的依赖,能够更加高效地吸收和整合外部资源,有效促进企业创新能力的提升.但当占据的结构洞数量超过某一临界点后,由于企业控制信息和资源的能力过强,导致其他网络成员对其依赖性过大,容易造成权利过度集中,进而激发机会主义行为,降低创新主体间的信任程度,影响创新主体间的进一步交流和合作,最终反而会抑制企业创新产出.因此,提出假设２:假设２㊀结构洞与企业创新绩效呈倒U型关系.３３第１９卷第２期㊀㊀李培哲,等:网络结构㊁知识基础与企业创新绩效１．３㊀知识基础与企业创新绩效知识基础包括知识基础的宽度和深度,本文知识基础指的是知识基础深度,即企业以往的经验㊁资源等创新基础[８].知识基础较好的企业,一般研发投入较高,且积累了更加丰富的创新资源和经验,使得整体创新能力增强;同时,前期取得的该领域的技术创新成果,对于后续相关创新也有较强的促进作用.因此,提出假设３:假设３㊀知识基础与企业创新绩效呈正相关关系.１．４㊀知识基础与网络结构对企业创新绩效的交互作用网络中心性高的企业容易获取更多有价值的资源和信息,为企业创新提供条件.低知识基础的企业,由于自身资源㊁创新能力有限,即使处于网络中心位置,虽然能够获得更多的知识和信息,但由于创新是一个积累的过程,短时间内也难以实现创新的提升.对于高知识基础的企业,由于自身的技术资源优势和丰富的创新经验,有时更趋向于自主创新,或者寻找拥有异质性知识的合作者;同时由于在网络中拥有过多的联系和接触,容易造成知识冗余,增加搜索成本,因此,高知识基础的企业,更容易倾向于内部挖掘知识资源,进行产品或技术的创新;同时,随着企业掌握的基础知识越多,企业在知识的吸收和资源的协调利用上成本加大,最终可能导致企业的收益降低,创新产出也随之减少[１６].因此,知识基础与网络中心性的交互作用会抑制企业创新产出.处于结构洞位置的企业,在网络中发挥着重要的桥梁和中介作用.当企业知识基础较低时,处于结构洞位置的企业,虽然获取信息㊁知识等创新资源的机会增加,但往往由于自身技术创新能力限制,难以有效地对获取的资源进行整合和吸收,因此企业创新产出也相对较低.随着知识基础的累积,对信息资源的整合和吸收能力变强,能进一步促进知识在网络中的流动和共享,获得更多的控制收益;企业也会在创新合作中不断积累经验,提高知识的甄选㊁吸收和整合能力.同时,随着知识基础的积累,企业的整体实力和创新能力增强,也更加注重维护企业在合作网络中的声誉,可以降低结构洞带来的信任危机和机会主义行为,有利于促进创新产出.因此,提出假设４:假设４a㊀知识基础与网络中心性的交互作用对企业创新绩效有负向影响.假设４b㊀知识基础与结构洞的交互作用对企业创新绩效有正向影响.２㊀研究设计与变量测度２．１㊀样本选择和数据来源专利作为知识产权的主要体现形式,是创新研究广泛使用的数据.联合申请专利可以较好地反映知识在组织间的共享和转移,成为众多学者开展产学研合作创新研究的主要数据来源,其中发明专利代表着原创技术,技术含量更高,更能反映技术创新成果,因此本文选择发明专利数据作为研究对象;同时考虑到国内专利从申请到公布一般需要１８个月,研究提取了２００３~２０１７年中国无线通信行业产学研联合申请的发明专利信息.本文数据来源于中国知网专利检索平台,首先检索下载２００３~２０１７年中国无线通信行业１４５１３９条发明专利数据;然后对所有检索到的发明专利数据进行筛选和整理,去除单一机构申请的专利以及企业与企业㊁大学与其所属企业及科研机构等联合申请的不符合产学研合作的发明专利,从中获得两类数据:第１类是用于构造产学研合作创新网络的中国无线通信行业发明专利数据,共６３１条产学研联合申请发明专利信息.以三年时间窗构造产学研合作网络[７,１７],并使用R语言计算网络相关指标.第２类是合作企业的专利数据,剔除专利多年为０的企业,最终选取出参与产学研合作的５５家企业,统计并得到５５家企业在２００３~２０１７年间的历年发明专利申请数量.第３类是企业基本信息,包括企业规模和企业年龄,主要从企业网站以及行业报告中获取.２．２㊀变量测量２．２．１㊀因变量企业创新绩效的衡量指标主要有专利申请数㊁新产品收入等,由于无线通信企业知识密集性高,技术创新多表现为专利的申请,专利数据相对其他指标也更加客观且易于获取,而且已有研究也验证了利用专利数据衡量企业创新绩效的有效性[８,１３],因此本文采用企业每年新申请的发明专利数(P a t e n t s)衡量企业创新绩效,收集并分析了样本中每一家企业每年申请的发明专利数据.另外考虑到专利的滞后效应,选择滞后１期的企业发明专利数据.２．２．２㊀自变量１)网络中心性.㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀复杂系统与复杂性科学２０２２年６月网络中心性(D C )代表创新主体在网络中的地位,度数中心性是测量网络中节点中心性的最直接指标,度数中心性越高的节点,代表其获取信息和资源的能力越强[１８].度数中心性可以分为绝对中心度和相对中心度,其中相对中心度综合考虑了网络规模,使数据间更具有可比性.因此,采用相对中心度来衡量企业的网络中心性.相对中心度计算公式为D C n i ()＝d n i ()/n －１()＝ðnj ＝１x i j/n －１()(１)其中,ðnj ＝１x i j 为节点i 的绝对中心度,n 为网络规模,即网络中所有节点的数量.２)结构洞.结构洞(S H )体现了网络中处于该位置的节点在信息和资源上的控制优势[１９].B u r t 的结构洞主要考虑有效规模㊁效率㊁限制度和等级度四方面的因素[１４],其中,结构洞限制度应用较为广泛,许多学者倾向于将其作为衡量结构洞的有效指标.本文采用１与结构洞限制度的差值作为衡量结构洞的指标,其值越大,结构洞水平越高.结构洞计算公式为S H ＝１－C i(２)其中,C i 代表网络中创新主体i 的结构洞限制度,其公式为C i ＝ðjp i j ＋ðq ,q ʂi ,q ʂjp i q p q j ()２(３)其中,q 为i 和j 的桥梁,p i q 为i 和中间人联系的强度,即行动者i 投入到q 中的关系占i 投入到总关系的比例.３)知识基础.知识基础(K B ):企业的前期知识积累能够影响其在后续产学研合作中的知识学习和吸收能力,本文采用企业前３年申请的发明专利数表示知识基础.知识基础计算公式为K B ＝ð３y ＝１p a t e n t i t －y(４)其中,pa t e n t i t 表示i 企业在t 年新申请的发明专利数.２．２．３㊀控制变量本文选取企业规模(S c a l e )和企业年龄(A g e )作为控制变量.随着企业规模的扩大,企业在研发投入㊁资源整合等方面表现出更强的优势,会促进创新能力的提升,本文采用企业注册资本代表企业规模.另外,企业的成立时长对于知识获取及组织学习能力均有一定的影响,成立较早的企业,知识基础一般越好,经验也更丰富,创新能力往往也越强,企业年龄使用截止数据采集日期的企业创办年限来衡量.２．３㊀模型选择由于企业专利申请数是非负整数,属于计数型数据,使用线性回归会导致参数估计的无效和不一致,对此类数据最好采用计数模型,泊松模型是应用最广泛的方法,但它的前提条件是均值与方差相等,而通过对数据的描述性统计可知,专利申请数的方差远大于均值(见表１),说明泊松模型并不适合本研究数据,已有学者证明负二项回归模型对于过度分散的计数型数据更加有效[１３,２０].负二项回归模型的表达式为l n λi ()＝α０＋αi X i ＋εi(５)对式(５)进行指数变换,可得回归模型(６):E Y i X i ()＝e x p α０＋αi X i ＋εi ()(６)其中,Y 为因变量,X 为自变量及控制变量,i 表示第i 个企业.通过对模型进行H a u s m a n 检验,发现随机效应模型在p ＜０ ０００１的显著性水平下均被拒绝,因此,采用固定效应负二项回归模型进行分析.３㊀实证分析结果与讨论３．１㊀产学研合作创新网络基本特征分析本文假定创新合作关系持续期为３年[７,１３],即基于三年时间窗(２００３~２００５,２００４~２００６, ,２０１５~２０１７),运用R 语言构建产学研合作创新网络,因篇幅限制,本文仅列出前三个和最后三个时间窗的产学研合作创新网络结构图,见图１.由图１可以看出,前三个时间窗,无线通信行业产学研创新网络规模较小,参与的创新主体较少,网络较为松散,合作不够紧密;最后三个时间窗,产学研合作规模逐渐增大,参与的创新主体逐渐增多,但创新合作仍集中于少数核心节点,总体合作不够紧密.４３第１９卷第２期㊀㊀李培哲,等:网络结构㊁知识基础与企业创新绩效图１㊀创新网络的结构演化图F i g ．１㊀S t r u c t u r e e v o l u t i o nd i a gr a mo f i n n o v a t i o nn e t w o r k ３．２㊀描述性统计分析首先对变量进行描述性和相关性分析,结果见表１.可以看出,自变量网络中心性和结构洞均在p ＜０ １％的显著性水平下与企业创新绩效正相关,知识基础与企业创新绩效在p ＜０ ０１显著性水平下正相关.表１㊀描述性统计与相关系数T a b ．１㊀D e s c r i pt i v e s t a t i s t i c s a n d c o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t 变量均值标准差P a t e n t sS c a l e A g e D C S H K BP a t e n t s ５７．１９３２１６．４９２１S c a l e ５７６．６３２２５９５．９３３－０．００５１A g e １１．０２９８．３０４０．２３７∗∗∗－０．１６２∗∗∗１D C ２．３５５０．５２４０．０６０∗００．３５１∗∗∗１S H ０．０８６０．０３２０．０７３∗００．３１２∗∗∗０．５３６∗∗∗１K B１３８．６２４５３６．２５６０．６０４∗∗∗－０．００９０．２５８∗∗∗０．１０５∗∗∗０．０７９∗∗１㊀㊀注:∗∗∗:p ＜０．０１;∗∗:p ＜０．０５;∗:p ＜０．１.㊀㊀为衡量模型的多重共线性严重程度,采用方差膨胀因子(V I F 值)对各变量进行多重共线性检验,结果如表２所示,可知各自变量的V I F 值均小于３,说明自变量间并不存在严重的多重共线性问题.表２㊀各变量V I F 值T a b ．２㊀V I Fv a l u e o f e a c hv a r i a b l e变量S c a l eA ge D CS HK BV I F 值１．０３１．２５２．２７２．２０１．０７５３６３㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀复杂系统与复杂性科学２０２２年６月３．３㊀回归结果分析采用逐步回归的方法,对样本期内中国无线通信行业５５家企业的面板数据进行固定效应负二项回归,以检验产学研合作创新网络结构㊁知识基础及其交互作用对企业创新绩效的影响.模型１仅加入控制变量,模型２到模型５,依次加入自变量及相关自变量的平方项,模型６和模型７分别加入了不同的交互项.由于涉及到交互效应,本研究对解释变量网络中心性㊁结构洞和知识基础进行了中心化处理,以更好地避免解释变量之间存在的多重共线性问题[２１].回归结果如表３所示.表３㊀固定效应负二项回归结果T a b．３㊀R e s u l t s o f f i x e d e f f e c t n e g a t i v e b i n o m i a l r e g r e s s i o n变量模型１模型２模型３模型４模型５模型６模型７S c a l e２．５９ˑ１０－５２．３９ˑ１０－５１．６６ˑ１０－５１．６７ˑ１０－５１．５６ˑ１０－５１．６６ˑ１０－５１．６５ˑ１０－５(３．１２ˑ１０－５)(３．４０ˑ１０－５)(３．４２ˑ１０－５)(３．４１ˑ１０－５)(３．４２ˑ１０－５)(３．４４ˑ１０－５)(３．４５ˑ１０－５)A g e０．０９７９∗∗∗０．０５６７∗∗∗０．０４５９∗∗∗０．０４７６∗∗∗０．０４２２∗∗∗０．０４０７∗∗∗０．０４０５∗∗∗(０．００７５１)(０．００９３２)(０．００９８１)(０．０１０２)(０．０１０６)(０．０１０６)(０．０１０６)D C０．９３９∗∗∗０．５７５∗∗∗０．５５６∗∗∗０．５４１∗∗∗０．５８０∗∗∗０．５９９∗∗∗(０．１２９)(０．１５３)(０．１５５)(０．１５５)(０．１５６)(０．１５９) S H９．３３１∗∗∗１３．７２∗１３．６２∗１２．７３∗１３．０５∗(２．４８７)(７．５５７)(７．５５４)(７．６８５)(７．７２８) S H∗２－２５．１９－２２．１４－１２．６４－１７．２２(４０．６５)(４０．６２)(４１．３３)(４２．０１) K B０．０００１４２∗０．００１０５∗∗∗０．００１２０∗∗∗(７．９０ˑ１０－５)(０．０００３６８)(０．０００４０４) K B∗D C－０．４７６∗∗－０．６６４∗∗(０．１９４)(０．３２４) K B∗S H０．１１８(０．１６７)C o n s t a n t－１．７４０∗∗∗－３．４５１∗∗∗－３．２５３∗∗∗－３．３９７∗∗∗－３．３５２∗∗∗－３．５５８∗∗∗－３．６１１∗∗∗(０．１２０)(０．２８４)(０．２７９)(０．３６７)(０．３６８)(０．３８６)(０．３９４) L o g l i k e l i h o o d－１６５９．９９０１－１６３０．０１４８－１６２３．１４５４－１６２２．９４６７－１６２１．５２７１－１６１９．００８４－１６１８．７７１６W a l dc h i２１７１．８４１９５．８６２１５．３０２０８．７７２１８．０８２１５．１０２１７．１２P r o b＞c h i２０００００００㊀㊀注:∗∗∗:p＜０．０１;∗∗:p＜０．０５;∗:p＜０．１,括号内为标准误差.㊀㊀由表３可知,所有模型在p＜０ ００１水平下都是显著的,且对数似然函数值逐渐增大,因此,从模型１到模型７,模型拟合度越来越好,即加入后续变量后模型的解释能力显著提高.模型１仅加入了两个控制变量,即企业规模和企业年龄,分析发现企业规模对企业创新绩效的影响不显著,因为企业创新往往会受到研发投入㊁技术特点等多种因素的影响,单纯的规模化可能对企业创新绩效的影响有限;企业年龄对企业创新绩效有显著正向影响,说明企业在该领域经营的时间越长,经验越丰富,知识的学习和吸收能力也就越强,对企业创新绩效会产生正向影响.模型２~４分别测量了网络中心性㊁结构洞及结构洞平方项对企业创新绩效的影响.模型２在控制变量的基础上加入了网络中心性,可以看出,网络中心性显著正向影响企业创新绩效(β＝０ ９３９,p＜０ ０１),假设１得到验证.模型３㊁４分别加入了结构洞及其平方项,结果表明,结构洞系数为正值且显著(β＝９ ３３１,p＜０ ０１),结构洞的平方项系数为负值但不显著(β＝－２５ １９),假设２没有得到验证.结构洞对企业创新绩效没有呈现出显著的倒U型影响,原因可能是无线通信行业产学研创新网络较为松散,由表１也可以看出,结构洞的均值为０ ０８６,标准差为０ ０３２,结构洞的值及其变动范围都很小,表明创新网络中仅有少数创新主体的连接较多,大多数创新主体处于网络的边缘,并未占据结构洞位置.占据一定数量结构洞位置的企业更容易获取所需的资源和信息,随着网络结构洞的增加,对企业创新绩效的负向影响不显著,因本文选取的样本规模不大,使得形成的创新网络不够紧密,没有达到结构洞密集的程度,因此没有呈现出显著的倒U型关系.关于结构洞对企业创新绩效的影响还需要进一步分析和探讨.第１９卷第２期㊀㊀李培哲,等:网络结构㊁知识基础与企业创新绩效模型５在模型４的基础上加入了自变量知识基础,结果表明知识基础对企业创新绩效具有显著正向影响(β＝０ ０００１４２,p ＜０ ０５),即知识基础能够影响企业在产学研合作中的创新能力,对企业创新绩效会产生促进作用,假设３得到验证.模型６和模型７在模型５的基础上分别加入了知识基础与网络中心性和结构洞的交互项,回归结果显示,知识基础与网络中心性的交互作用对企业创新绩效有负向影响且显著(β＝－０ ４７６,p ＜０ ０５),假设４a 得到验证;知识基础与结构洞的交互作用对企业创新绩效有正向影响但不显著(β＝０ １１８),假设４b 没有得到验证,可能的原因与结构洞对企业创新绩效的影响相似.为更直观地表示知识基础与网络中心性和结构洞对企业创新绩效的交互作用,以知识基础与网络中心性交互的均值加减一个标准差作为分组标准,在高知识基础与网络中心性和低知识基础与网络中心性交互情况下,分别对企业创新绩效的影响进行刻画(见图２),可知,当处于低知识基础时,网络中心性对企业创新绩效影响较弱,处于高知识基础时,网络中心性对企业的创新绩效有显著负向影响;同理,描绘知识基础与结构洞对企业创新绩效的交互效应(见图３),可知处于低知识基础时,结构洞对企业创新绩效有负向影响,处于高知识基础时,结构洞对企业创新绩效有正向影响,知识基础与结构洞的交互作用对企业创新绩效的正向调节作用并没有得到验证.图２㊀知识基础与网络中心性F i g ．２㊀K n o w l e d g e b a s e a n dn e t w o r k c e n t r a l i t y图３㊀知识基础与结构洞F i g ．３㊀K n o w l e d ge b a s e a n d s t r u c t u r e h o l e ４㊀结论本文基于２００３~２０１７年中国无线通信行业发明专利数据,利用社会网络分析法构建产学研合作创新网络,提取５５家企业面板数据,运用固定效应负二项回归模型,基于结构嵌入性视角实证分析了产学研创新网络结构㊁知识基础及其交互作用对企业创新绩效的影响.主要结论有:１)网络中心性对企业创新绩效有显著正向影响.当企业处于网络的中心位置时,拥有更多的合作链接,能够接触到更多的创新知识,有利于创新主体间的知识流动和资源获取,通过对获得的信息和知识进行有效整合,能够进一步促进新知识的产生.２)结构洞与企业创新绩效没有呈现出显著的倒U 型关系.原因可能是无线通信行业产学研创新网络合作较为松散,大多数企业处于网络的边缘,并未占据结构洞位置,没有达到结构洞密集的程度;由于结构洞优势过于明显而导致对企业创新绩效的负向影响,需要进一步验证.３)知识基础对企业创新绩效有正向影响且显著.表明企业知识储备影响其在产学研合作中的知识学习和吸收能力,知识的积累程度越高,企业在该领域的技术创新能力越强.知识基础与网络中心性的交互作用对企业创新绩效有显著负向影响,知识基础好的企业不能仅注重在创新网络中的中心地位,更应选择互补性的创新主体建立合作关系,积极获取异质信息和资源.知识基础与结构洞的交互作用对企业创新绩效有正向影响但不显著,但从分析可知企业处于低知识基础时,结构洞对企业创新绩效有负向影响,处于高知识基础时,结构洞对企业创新绩效有正向影响,因此,不同知识基础的企业,其知识基础与结构洞的交互作用对创新绩效的影响不同,因本文符合条件的样本量有限,结论还需进一步分析和验证.参考文献:[１]WA N GC ,R O D A NS ,F R U I N M ,e t a l ．K n o w l e d g e n e t w o r k s ,c o l l a b o r a t i o nn e t w o r k s ,a n d e x p l o r a t o r y i n n o v a t i o n [J ]．A c a d e Ｇm y o fM a n a g e m e n t J o u r n a l ,２０１４,５７(２):４８４５１４．[２]杨博旭,王玉荣,李兴光．多维邻近与合作创新[J ]．科学学研究,２０１９,３７(１):１５４１６４．７３。
《分布式创新对企业绩效影响的机理与路径》范文
《分布式创新对企业绩效影响的机理与路径》篇一一、引言随着科技的发展与全球化趋势的加剧，分布式创新已经成为企业提升竞争力的关键手段。
分布式创新不仅体现在技术层面，还涉及到组织结构、管理方式等多个方面。
本文旨在探讨分布式创新对企业绩效的影响，并深入分析其内在机理与作用路径。
二、分布式创新的定义与特点分布式创新是指在企业内部或外部不同地域、不同部门、不同团队之间，通过协同合作、资源共享等方式，共同进行产品、服务、流程等方面的创新活动。
其特点包括跨地域性、跨部门性、协同性和资源共享性。
三、分布式创新对企业绩效的影响机理1. 提升创新能力：分布式创新通过汇聚不同地域、不同部门的智慧和资源，增强了企业的创新能力，使企业能够快速响应市场变化。
2. 优化资源配置：分布式创新有助于企业实现资源的优化配置，提高资源利用效率，降低运营成本。
3. 增强企业竞争力：通过分布式创新，企业可以开发出更具竞争力的产品和服务，提高市场占有率。
4. 促进企业文化变革：分布式创新需要企业具备开放、协作、共享的文化氛围，这有助于推动企业文化的变革和创新。
四、分布式创新对企业绩效的作用路径1. 技术创新路径：通过分布式创新，企业可以在技术方面实现突破，开发出具有竞争力的新产品或服务，从而提高企业绩效。
2. 管理创新路径：分布式创新要求企业进行管理方面的创新，如组织结构调整、流程优化等，以提高企业的运营效率和响应市场变化的能力。
3. 协同合作路径：通过跨部门、跨地域的协同合作，企业可以共享资源、知识、经验等，形成协同效应，提高企业绩效。
4. 企业文化路径：企业文化是分布式创新的重要支撑，通过培养开放、协作、共享的企业文化，激发员工的创新活力，推动企业的持续发展。
五、案例分析以某跨国企业为例，该企业通过分布式创新，实现了技术和管理方面的突破。
他们在全球范围内设立了多个研发中心，汇聚了不同地域、不同部门的智慧和资源。
通过协同合作，共同进行产品和服务的创新。
服务主导逻辑下移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造研究
服务主导逻辑下移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造研究一、本文概述随着移动互联网的快速发展，服务主导逻辑逐渐成为推动其创新发展的关键力量。
本文旨在探讨服务主导逻辑下移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造的研究。
通过对移动互联网创新网络中主体间的耦合共轭关系进行深入分析，揭示其对价值创造的影响机制和路径。
文章首先介绍了移动互联网创新网络的发展背景及其在服务主导逻辑下的特点，为后续研究奠定基础。
接着，文章对移动互联网创新网络中的主体进行了界定和分类，包括服务提供商、用户、内容创作者、设备制造商等，并分析了各主体之间的耦合共轭关系。
在此基础上，文章进一步探讨了耦合共轭关系对价值创造的影响，包括促进价值共创、提升用户体验、推动技术创新等方面。
本文的研究方法主要包括文献综述、案例分析和实证研究。
通过对现有文献的梳理和评价，文章对移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造的理论基础进行了系统阐述。
同时，结合具体案例，文章对耦合共轭关系在实际应用中的表现进行了深入剖析。
文章还通过实证研究方法，对耦合共轭关系与价值创造之间的关系进行了验证和量化分析。
文章对研究结果进行了总结和讨论，指出了移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造研究的重要意义和实践价值。
文章也指出了研究中存在的不足和局限性，为后续研究提供了参考和借鉴。
通过本文的研究，我们可以更深入地理解移动互联网创新网络主体间的耦合共轭关系及其对价值创造的影响，为移动互联网产业的持续发展提供理论支持和实践指导。
二、理论框架与文献综述在探讨服务主导逻辑下移动互联网创新网络主体耦合共轭与价值创造的过程中，首先需要构建一个清晰的理论框架，并对相关文献进行深入综述。
服务主导逻辑（Service-Dominant Logic, SDL）作为一种新兴的理论视角，强调在服务经济中，价值是由一系列的服务交换过程所共同创造的，而非仅仅由物质产品所决定。
这一逻辑将服务视为价值创造的核心，并突出了消费者在服务过程中的主动角色。
物联网协同创新发展的研究综述
内关于 物 联 网 的研 究 日渐 升 温 ， 伴 随 着协 同创
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ － ０ ４ － ０ ３
物联 网定 义 为 ： 在智能 空间 中， 具 备 相 关 特 性
作者简介 ： 张 爽（ １ ９ ８ １ 一 ） ， 女， 副教授 ， 主要研究方 向为企业管理 、 人力资源管理。 吴莹莹 （ １ ９ ９ ０一 ） ， 女， 硕士研究生 ， 主要研究方 向为人力资源管理。 赵 波（ １ ９ ７ １ 一） ， 女， 教授 ， 主要研究 方向为人力资源管理。 基金项 目： 江苏高校哲学社会科学研究重点项 目“ 江苏物联网发展 的协 同创新研究” （ ２ ０ １ ２ Ｚ Ｄ Ｉ Ｘ Ｍ ０ ３ ２ ）
念、 问题 与对 策 、 机 制与模 式 等方 面 的研 究 现状
进 行综述 ， 并对今 后 的研究 方 向做一探 索 。
一
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
、
物联网发展 的相关研 究综述
１ ． 物 联 网 的概 念界 定 已有 相 关 国 际 组 织 对 物 联 网 （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ） 进行 了 具 体 的 概 念 界 定 。Ｉ Ｔ Ｕ（ 国 际 电
年 ８月 ， 时任 国务 院总 理 温 家 宝在 江苏 无 锡 明 确要 求尽 快 建 立 中 国 的传 感 信 息 中 心 ， 即“ 感 知 中 国” 中心 ， 物 联 网被 正 式 列 为 我 国 新 兴 战 略性 产 业 之 一 ， 成 为科研 、 标 准化 、 教 育、 产 业 等各 领 域 的热 点 ¨ ｊ ３ 。２ ０ １ １年 ４月 ， 时 任 中共 中央 总 书 记 胡 锦 涛 在 清 华 大 学 百 年 校 庆 上 提 出： “ 要 积极 推 动协 同创 新 ， 通 过 体 制 机制 创 新 和政 策 项 目引导 ， 鼓 励高校 同科研机 构、 企 业 开展 深 度 合 作 ， 建 立 协 同创 新 的 战 略 联 盟 ， 促 进资 源 共 享 ， 联 合 开 展 重 大 科 研 项 目攻 关 ， 在 关键 领域 取得 实质 性 成 果 ， 努 力 为建 设 创 新 型 国家 作 出积极 贡献 。 ” ＿ ２ 随着 国家对 物联 网的关 注度 的不断提 高 ， 国
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协同创新网络对物联网企业资源获取和创新绩效影响研究
赵 波１，徐 昳１，张志华２
（１．南京邮电大学经济与管理学院；２．南京邮电大学校长办公室，江苏南京２１００２３）
收稿日期：２０１３－０８－２３
基金项目：江苏高校哲学社会科学研究重点项目（２０１２ＺＤＩＸＭ０３２）
作者简介：赵波（１９７１－），女，江苏扬州人，南京邮电大学经济与管理学院人力资源管理系主任，教授，硕士生导师，
研究方向为人力资源
管理；徐昳（１９９０－），女，江苏金坛人，南京邮电大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为人力资源管理；
张志华
（１９７０－），男，四川大竹人，南京邮电大学副校长，教授，硕士生导师，研究方向为技术经济与创新管理、高等教育等。
摘 要：基于１６３家物联网企业的问卷调查数据，运用结构方程模型，探讨了政企、企企、研企协同创新网络
对创新绩效的影响机理。研究结果表明，３种协同创新网络均对资源获取和创新绩效有显著正向影响，且资源获取具有完全中介效应。关键词：物联网企业；协同创新网络；资源获取；创新绩效ＤＯＩ：１０．６０４９／ｋｊｊｂｙｄｃ．２０１３０６０７７７中图分类号：Ｆ４９２．６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－７３４８（２０１４）０８－００３７－０６
０ 引言随着产品和技术生命周期的日益缩短，创新技术复杂性的显著增强，单个企业的创新能力已无法满足市场需求。因此，在开放式创新的时代背景下，以多元主体协同合作为基础的协同创新模式正逐步取代传统的线性模式。在硅谷，以企业、研究机构等为创新主体的联合创新网络每年吸引了大批创新创业者。在欧洲各国，创新能力的飞速发展正是得益于全球性协同创新网络的产生。纵观发达国家的创新发展历程，建立协同创新网络、形成协同创新体系、促进创新资源的有效利用，是提高国家自主创新能力的有效途径。当前，我国正大力推行物联网建设，并将物联网作为我国重点支持的战略性新兴产业。物联网信息产业的发展将给人类的生产力状况、生活方式以及经济环境等带来巨大改变。虽然近年来我国物联网在技术标准、市场应用和人才资源等方面具有一定的发展优势，但总体上仍处于起步阶段，尤其在关键技术、网络架构、行业应用等许多领域与世界先进水平还有一定差距。面对激烈的产业竞争态势，物联网企业必须走协同创新发展之路，通过协同创新系统，为物联网企业、行业组织提供创新所需的政策资源、管理资源和智力资源。本文以物联网企业为研究对象，探讨协同创新网络对资源获取和创新绩效的影响。１
文献综述与研究假设
１．１
文献综述
协同创新（Ｓｙｎｅｒｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ
）是指集群创新企业
与群外环境之间既相互竞争、制约，又相互协同、受益
，
通过复杂的非线性相互作用产生企业自身无法实现的整体协同效应的过程［１］。协同创新在获取外部资源、
增
强企业核心竞争力、实现知识转移、提升企业价值等方
面的作用日益凸显，近年来备受国内外学者的广泛关注。国内学者熊励［２］以创新主体为研究对象，对国内外
协同创新的相关研究进行了整理，将协同创新分为内部和外部，内部协同创新的主体是产业组织本身，创新绩效取决于组织内部各要素间的互动，而外部协同创新指的是产业组织与其它主体之间的联系。除了协同创新理论，协同创新网络还涵盖了社会网络中的有关知识。Ａｓｈｅｉｍ［３］
最早发现技术创新由最
初的线性范式向网络范式的转变
。
Ｈａｄｊｉｍａｎｏｌｉｓ［４］
指
出，由企业、供应商、中介机构等形成的垂直或水平节
点构成了协同创新网络。刘明宇［５］等认为，
除了专利可
以直接购买，企业的创新协同更多需要通过企业与市场之间的作用机制———网络来完成，网络的一个重要作用机制就是提供外部资源的获取渠道。据此，针对协同创新网络的研究逐渐增多。池仁勇［６］以国内中小企业为研究对象，通过实证分析验证了中小企业与中介、科研机构、政府等构成的创新网络和创新绩效之间
的关系。贺灵［７］选取１０１家国内各行业的典型企业进行问卷调查，运用结构方程模型对创新绩效的影响机
理进行实证分析，发现企业部门间越协同配合、企业与外部合作越紧密，越会产生高创新绩效。
１．２
理论假设
１．２．１
协同创新网络与资源获取
资源获取通常用资源可获得性来表示，是指企业从外部环境获取资源的便利程度［８］。
协同创新网络的
建立有助于提高企业资源的可获得性和可能性［９］。
（１）政企协同创新网络对资源获取的影响，政府在
企业发展中起着重要作用。２００９年，奥巴马政府对
ＩＢＭ
公司提出的“智慧地球”构想作出了积极响应，并
将宽带网络等新兴技术定位为振兴经济、确立美国全球竞争优势的关键战略，由此可见美国政府对物联网发展的支持力度。目前，我国尚在摸索物联网核心技术，发展成本较高，运作风险较大，此时正需要企业与政府保持良好合作关系，建立协同创新网络。拥有对资源的控制权力，一方面意味着政府管理也会给企业带来不确定性和提高企业的交易成本［１０］
。
另一方面
，
政府也可以为企业创造机会、提供各种资源，或通过其它方式改变企业的成本组成［１１
］。
由此，本文提出如下
假设：Ｈ１
：政企协同创新网络与资源获取呈显著正相关
关系。（２）企企协同创新对资源获取的影响，企业是技术
孵化的重要主体。在物联网产业链中，设备提供商、软件及应用开发商、系统集成商、网络提供商等相关企业组成了企企协同创新网络。其中，软件及应用开发商作为核心企业，与供应商、提供商形成一种水平联系，这种联系就是有利于互相学习和技术扩散；与竞争对手的联结和合作则是实现优势互补、分工协作的过程。企业间合作与资源获取的关系很早就受到国内外学者的关注，Ｖｅｒｏｎｉｃａ
［１２
］指出，在新产品开发过程中，
协同系
统的建立有利于加深企业间的信任程度，促进知识、信息的交流频率。另有学者重点研究了供应链企业的协同合作，如张巍［１３］研究了由供应商、制造商、销售商组成的三级供应链。结果表明，供应商与制造商的协同创新能促进信息交流，进而增大创新活动的纵向溢出程度。综合以上研究，可以发现企业与供应商、采购商、竞争者等相关企业通过形成协同创新网络，实现资源有效配置、缩短产品开发周期。由此，本文提出如下假设：Ｈ２
：企企协同创新网络与资源获取呈显著正相关
关系。（３）研企协同创新网络对资源获取的影响。研究组织是指包括大学、研究机构、学院／技校等在内的以知识创造、技术创新、人才培养为目的组织，它们是企业协同创新的重要合作对象。企业与这些研究组织实现协同创新，构建协同创新网络，不仅能够降低交易成本，而且也大大降低了合作风险。国内物联网企业正在积极与研究组织形成创新联盟，建立协同创新中心，并且已经获得了一定成效。研究组织与企业的协同创新对企业创新绩效的影响一直是国内外学者研究的重点。Ｃｏｏｐｅｒ［１４］以三螺旋理论为基础，对企业－研究机构－政府三方的协作关系进行深入讨论，指出企业与高校的协作能够促进技术变革，实现知识传递，加快科学技术发展进程。国内学者陈钰芬、陈劲［１５］将大学／研究机构归类为开放式创新的组成部分，指出大学／研究机构能够帮助创新企业获取技术资源以弥补企业内部技术能力的不足。卢涛、周寄中［１６］则将物联网产业看作是一个创新系统，从整体联动的角度分析物联网产业创新系统中多要素间的互动，同时强调科研机构和大学是技术创新与知识创新的源泉。由此，本文提出如下假设：Ｈ３：研企协同创新网络与资源获取呈显著正相关关系。１．２．２ 资源获取与创新绩效从资源理论视角看，企业技术创新是关键资源积累和整合的过程。技术创新具有复杂性和不确定性，当单一企业拥有的资源无法满足技术创新需求时，创新便会跨越企业边界，甚至逐渐淡化企业与其它创新主体的分界线，形成企业与其它创新主体的协同创新网络，以实现资源获取与应用。因此，在网络经济时代，获取外部资源已经成为企业保持竞争优势的关键，企业拥有的资源决定了其未来的运营能力，成为提高绩效的重要基础。由于物联网还未形成成熟稳定的商业模式，并且新企业易受到信息渠道、信息能力、关键技术、资金等因素的制约，难以掌握与创新活动相关的关键要素，此时资源的可获得性就决定了物联网新企业是否能够生存下去。部分学者对资源获取与创新绩效之间的关系进行了研究，重点探讨了资源获取类型、方式及其与创新绩效的关系。马富萍［１７］将外部资源分为信息资源、知识资源以及技术资源，并以资源型企业为研究样本，通过结构方程模型论证了３种资源类型均对技术创新绩效具有显著正向影响。Ａｎｎｉｋａ［１８］则对技术获取渠道与新创企业的关系进行了研究，结果表明企业获取技术的渠道越多，技术获取越多样化，新创企业的绩效就越高，这也说明了资源获取能力影响企业绩效。因此，本文提出如下假设：Ｈ４：资源获取与创新绩效呈显著正相关关系。１．２．３ 资源获取的中介作用企业的创新活动不仅是一个整合内部资源的过程，而且是一个不断获取外部资源的过程。企业与其
它创新主体协同下所形成的创新网络，决定了企业获取资源的能力及水平，进而对企业创新绩效产生影响。
·８３·科技进步与对策
２０１４年