纵向协同创新模式及实证分析

王明辉 陈扬

摘要：文章将技术知识特征和关系联接强度纳入同一个分析框架，构建了纵向协同创新模式分析模型。运用LCA方法实证识别出三类纵向协同创新模式，并总结了不同协同创新模式在技术知识特征和关系联接强度两个维度的特点，为企业选择合适的协同创新模式从而提高创新绩效提供了依据。

关键词：纵向协同创新模式；技术知识特征；关系联接强度；潜在类别分析

一、 引言

目前，我国正处于经济社会发展的“新常态”，经济增长的驱动力要实现从要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。全球经济一体化使得竞争不只是发生在企业与企业之间，而是产业链与产业链之间。产业链上下游企业之间进行纵向协同创新，有利于协同创新主体共享技术知识创新的成果，有利于参与协同创新的企业进行现有产品升级、新产品开发和技术标准创新，是企业获得竞争优势的重要途径。

现有研究虽然提出了多种协同创新模式，但缺乏统一的标准和框架来分析协同创新模式。并且，现有关于协同创新模式的研究大都停留在协同创新的理论层面，很少有关于协同创新模式的实证分析。因此，对于协同创新模式识别模型的理论与实证研究就显得十分有意义。

二、 理论分析与假说

日本学者野中郁次郎（1994）认为，知识是一种信念，能够通过其持有者和接受者的信念模式和约束条件来创造、组织和传递。李威、叶逢春（2007）研究了科技型中小企业的创新，认为技术创新主要包括“自主创新模式、模仿创新模式和合作创新模式”三种主要模式。幸理（2007）认为，创新模式可以分为三种，分别是：自主创新、非产权合作协议和产权合作协议。曲洪建、拓中（2013）根据参与协同创新的要素，将协同创新模式的演化划分为三代。技术知识既是创新的投入要素，又是创新的产出，由于企业占有的技术知识具有的不同特征，这些特征将在不同的协同创新模式下使得创新系统处理技术知识的能力和效率不同，因此，技术知识特征直接影响着企业对创新模式的选择，这里的技术知识特征包括技术知识性质（缄默性和复杂性）、技术知识累积性、技术机会和技术知识占有性。

姚小涛，张田，席酉民（2008）从企业经营的视角研究了关系，探讨了企业具有的特征对强关系和弱关系的依赖问题，为后续研究提供了一个全新的视角。企业与产业链上下游的不同主体之间的关系联接强度，即在市场交易关系基础上所建立的非正式关系，包括互动频率、关系维持时间和关系质量三个维度。

考虑到技术知识特征是识别纵向协同创新模式的关键维度，因此，选择技术知识特征中对纵向协同创新模式影响最显著的技术知识性质（缄默性和复杂性）以及技术知识累积性和占有性对纵向协同创新模式进行划分。

假设纵向协同创新模式有四类，其特征如下：

H1：“默会知识内生协同创新模式”。具有高技术知识缄默性和复杂性的特征，同时具有较高的技术累积性。企业参与纵向协同创新所需技术知识复杂程度高，同时需要在“干中学”过程中内生性累积。

H2：“知识外购协同创新模式”。同样具有高技术知识缄默性和复杂性的特征，但其所需技术知识不一定要通过长期的自身积累，而是可以通过参与纵向协同创新过程中与其它协同创新主体知识分享获得。

H3：“技术共同占有协同创新模式”。具有低技术知识缄默性和复杂性的特征，但具有高技术占有性特征。即此种协同创新模式下，企业占有协同创新成果的方式多，创新成果知识产权保护较好，被抄袭和模仿的风险较低。

H4：“技术交易创新模式”。企业进行创新所需的技术知识是明晰的、简单的，并且不需要较高技术知识累积性，因此，创新所需的技术知识可以通过技术交易市场完成，不需要进行纵向协同创新。此类创新模式不属于本文讨论的纵向协同创新模式范围内。

三、 变量、样本与实证分析方法

1. 变量与样本。论文采用问卷调研取得数据，调研问卷测量的主要变量有：产业链上下游参与协同创新企业的“技术知识特征、关系联接强度以及创新绩效”。另外，问卷还测量企业所在的行业、成立时间、规模等作为控制变量。

本研究选取上海地区电子信息产品制造业中智能手机产业链上下游企业为样本，采取了产业链调研的方式发放问卷。经统计，共计发放问卷300份，实际回收问卷172份，其中有效问卷158份，有效回收率为53%。为了保证实证分析结果的准确性和有效性，论文首先使用SPSS 12.0分析工具对问卷数据进行信度和效度分析，结果显示变量及样本数据符合信度与效度要求。

2. LCA模型。

（1）实证方法与模型。论文选择潜在类别分析方法（LCA）对纵向协同创新模式进行实证识别。LCA模型构建如图1所示。

（2）各变量设计的理论依据。在纵向协同创新模式识别的LCA模型中，由于产业链上下游企业进行协同创新的最终目的是为了创造新的技术知识，技术知识特征是决定协同创新模式构建的关键变量，因此，把技术知识特征作为识别协同创新模式的指标变量。

同时，由于参与产业链纵向协同创新主体间的关系特征会影响技术知识特征，把产业链上下游企业之间的关系特征作为协变量，影响着技术知识特征进而影响协同创新模式。

创新绩效是协同创新模式的结果，提高企业创新绩效是企业构建协同创新模式的目的。因此，在协同创新模式识别模型中，把企业创新绩效作为“辅助变量”，以分析在识别出的不同协同创新模式之间协同创新绩效差异。

（3）模式识别的假设。由于潜在类别分析模型在识别出潜在类别之前，无法确定所有样本中会有几个不同的协同创新模式，即无法确定类别的数量和每个潜在类别的形态，为了解决上述问题，分别定义4个模型如下：

①初始模型：1个潜在类模型，即假设在模型中定义潜在分类变量含有1个潜在类；

②模型1：2个潜在类模型，即假设在模型中定义潜在分类变量含有2个潜在类；

③模型2：3个潜在类模型，即假设在模型中定义潜在分类变量含有3个潜在类；

④模型3：4个潜在类模型，即假设在模型中定义潜在分类变量含有4个潜在类。

四、 实证结果分析

使用Mplus 7.11分析工具，针对初始模型、模型1、模型2和模型3分别进行潜在类别分析。

1. 最优模型选择。四个潜在类模型都进行了拟合，下一步需要根据潜在类别指标判断哪个模型的拟合效果最佳。

从四个模型的AIC比较中，模型2的AIC值最小，说明模型2与数据的拟合效果最好；从四个模型的BIC比较中，模型1的BIC值最小，说明模型1与数据的拟合效果最好；而从四个模型的SSA-BIC比较中，模型3的BIC值最小，说明模型3与数据的拟合效果最好。从以上看出，三个不同指标判断的最优模型各不相同，因此需要结合其它指标来综合分析。

从统计模型比较来看，LMR和BLRT的P值均为模型1和模型2显著，模型3不显著，这说明模型2要明显比模型1拟合效果好。同时，模型3在统计上没有比模型2有显著的优化。

因此，综合所有评价指标，认为模型2具有最好的拟合优度，模型2为最优模型。

2. 模型2的内涵。在拟合最优的三个潜在类别模型中，可知三个潜在类别各自的特征。

（1）协同创新模式1：根据潜在类别分析结果，有效样本中有35家企业选择协同创新模式1，占有效样本总量的22.2%。

此类协同创新模式以高技术知识默会性和复杂性及高技术知识累积性为主要特征，而技术知识占有性的重要程度为中等，技术机会重要性程度为中低等。

此类协同创新模式与理论假设中H1默会知识内生协同创新模式相对应。

（2）协同创新模式2：根据潜在类别分析结果，有效样本中有38家企业选择协同创新模式2，占有效样本总量的24.2%。

此类协同创新模式以高技术知识缄默性和复杂性为主要特征，而技术知识占有性的重要程度为中等，技术机会重要性程度为中低等，技术知识累积性基本不重要。

此类协同创新模式与理论假设中H2知识外购协同创新模式相对应。

（3）协同创新模式3：根据潜在类别分析结果，有效样本中有85家企业选择协同创新模式3，占有效样本总量的53.6%。

此类协同创新模式对于技术知识特征各个维度的重视程度差别不太明显，但仍可以认为以技术占有性为主要特征，相对于协同创新模式1和协同创新模式2来说，协同创新模式3的各项特征相对“中庸”。

此类协同创新模式的主要性质为：相对于技术知识特征的其它维度，此类协同创新模式的技术知识占有性相对较高，即此种协同创新模式下，企业占有协同创新成果的方式多。因此，此类协同创新模式下，创新成果知识产权保护较好，被抄袭和模仿的风险较低，从而使得参与创新的企业能够完全获得创新成果利润的可能性大。

此类协同创新模式与理论假设中H3技术共同占有协同创新模式相对应。

3. 纵向协同创新模式的关系联接强度特征。LCA的输出结果中，可以反映出技术知识特征对于三个潜在类别影响的重要程度，但却没有表达出三个不同的纵向协同创新模式的关系联接强度特征，因此，论文将分析并验证识别出的纵向协同创新模式具有的关系联接强度特征。

第一步：根据LCA分析结果，可以将158个样本企业一一对应到三类不同的纵向协同创新模式，可以得到每家企业与参与纵向协同创新的其它主体之间的关系联接强度数据，即，可以得到三类不同的纵向协同创新模式的企业具有的关系联接强度特征。

第二步：运用方差分析，考察三类不同的纵向协同创新模式的企业具备的关系联接强度特征是否具有显著差异。

第三步：方差分析及结果讨论。运用SPSS 16.0分析软件，对三类纵向协同创新模式包括的企业具有的关系联接强度进行方差分析。

综上可以得出结论，纵向协同创新模式1和2之间的关系联接强度没有显著差异，但两者与纵向协同创新模式3之间的关系联接强度均有显著性差异。纵向协同创新模式1和2具有高关系联接强度，纵向协同创新模式3具有低关系联接强度。

五、 结论与启示

论文将技术知识特征和关系联接强度纳入同一个分析框架，构建纵向协同创新模式分析模型，并运用LCA实证分析了三类纵向协同创新模式。将论文的研究结论用表4做归纳总结，可以更清晰地比较三类协同创新模式各自的性质。

由研究结论可知，不同的纵向协同创新模式具有不同的特征，对于企业创新绩效的影响有显著性差异。因此，企业要对自身具备的技术知识特征以及与产业链上下游企业之间的关系联接强度有清醒的认识，对其现有技术知识的默会性、复杂性、累积性、占有性和技术机会有客观的评估。另外，企业参与纵向协同创新，需要加强与产业链上下游不同的创新协同方（供应商、分销商、客户等）在信息沟通、技术知识共享等方面的交互程度，从而提高企业创新绩效。

参考文献：

[1] 野中郁次郎，竹内弘高，著.创造知识的企业[M].李萌，高飞，译.北京：知识产权出版社，2006：63-144.

[2] 李威.科技型中小企业合作创新模式研究[J].华南农业大学学报，2007，（3）：31-34.

[3] 幸理.企业合作创新模式的经济学分析[J].武汉理工大学学报，2007，29（l）：126-129.

[4] 曲洪建，拓中.协同创新模式研究综述与展望[J].工业技术经济，2013，（7）.

基金项目：国家自然科学基金青年项目“中国‘绿色管理制度创业研究：场域合法性构建与组织应对策略”（项目号：71402093）；国家自然科学基金青年项目“创新联结的空间分布差异及其对创新绩效影响研究”（项目号：71402111）；教育部人文社科青年项目“创新联结空间模式形成的影响因素与创新绩效：上海、苏州和深圳电子产业的实证研究”（项目号：14YJC791055）；复旦大学第四批重点学科优秀博士生科研计划项目。

作者简介：王明辉（1983-），男，汉族，山东省淄博市人，复旦大学管理学院产业经济学系博士生，研究方向为产业与企业发展；陈扬（1981-），男，汉族，浙江省宁波市人，上海海事大学交通运输学院副教授，研究方向为制度创业理论、战略管理、产业与企业发展。

收稿日期：2015-07-10。