APP下载

资源互补、技术共享对企业研发联盟合作绩效影响实证研究

2015-12-30刘宇琴重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室重庆工商大学管理学院重庆400067

商业经济研究 2015年24期
关键词:互补性问卷因子

■ 徐 浩 刘宇琴(、重庆工商大学电子商务及供应链系统重庆市重点实验室 、重庆工商大学管理学院 重庆 400067)

引言

企业技术研发联盟是在合作过程中共享技术、共担风险、利用双方互补的技术而获得最大的效用的经济网络组织,联盟之间的资源互补性有利于企业间形成相互依赖的关系而促进联盟的形成、发展和有效的合作。根据国内外学者的大量研究,积极进行知识与技术共享的联盟有助于联盟合作满意度的提高,而有技术共享意愿的前提是企业之间有良好的互补性资源结构。但是联盟是一种松散的协作关系,成员之间的关系并不紧密,又缺乏正式的约束机制,当前很多联盟企业仅仅为了弥补自身资源的不足而结成联盟,加之对核心技术的保护,联盟内部并无实质意义上的技术与知识共享与交流,最终联盟之间合作满意度并不高。技术研发联盟共享知识与技术这一特殊的属性使得机会主义行为出现的概率更高。为此,根据已有文献可知,资源互补是促进企业之间形成研发联盟的动力机制,积极的技术共享意愿则可以促进联盟合作绩效的提高,使得联盟保持长久的稳定性。本文试图通过实证分析探索资源互补、技术共享对联盟合作绩效的影响程度,研究结果对于研发联盟合作绩效的提高具有重要的指导意义。

理论分析及研究假设

(一)资源互补与联盟企业间技术共享

根据资源依赖理论,企业间组成而获取双方间的互补资源是联盟形成的重要原因之一,企业间的合作关系为双方提供了一个信息和资源交流的平台,合作成员利用联盟的特殊性进行技术与知识的共享以获取自己所需的稀缺资源。资源具有路径依赖性、内生性,因此企业需要通过兼并或组建联盟共享知识来将资源外部化,企业间异质性禀赋的差异促成了联盟的形成(苏晓华等,2008)。Das和Teng(2000)对战略联盟企业间的资源互补及知识共享进行了详细的分析,他们认为战略联盟的形成是企业间为了获得不可交易性资源的行为所形成,不可交易性资源包括技术、知识等,而联盟成功的条件是企业要通过范围经济、专业化分工以及资源的互补性来维持这种长期的知识共享以获得竞争优势。单个企业获取所需资源的成本很高时,企业就会组成研发联盟,通过联盟间的知识与技术共享来获取自己成本高的资源,将这些资源加以整合以形成协同效应。Gulati(1998)认为企业与其他伙伴建立合作关系由双方的资源特性所决定,进一步来说,即资源高度的互补与双方的专业化较强,通过对全世界范围内的工业企业进行的实证分析后发现,资源互补和知识的相似是企业选择合作伙伴的最重要的因素之一。徐二明等(2012)分析了资源互补与联盟绩效及机会主义行为间的关系,通过实证后发现联盟企业间的资源互补能提高联盟的财务绩效与创新,而资源互补与机会主义行为间则呈现倒“U”型的关系。因而,资源互补是促进企业间形成联盟的重要因素,并引发企业间进行知识与技术共享,本文的技术共享包含了核心技术投入与技术交流机制两个因子。为此,企业间的资源互补性能有效促进企业间进行技术或知识的共享。

假设H1:企业间资源互补性与企业进行技术共享显著正相关。

(二)技术共享与联盟合作绩效

研发联盟企业间涉及的技术共享引起了事后复杂的联盟关系,积极的技术共享会对企业间的合作绩效产生显著的正向影响,合作绩效是对企业间合作效果的指标评价,许多学者发现衡量合作是否成功的一个重要因素是企业间合作成员对于合作关系的满意程度,Lester E(2001)通过对纽约州地区的制造企业合作关系进行实证分析,他认为合作成员间对于未来合作的预期是合作绩效非常重要的一部分,企业间十分看重对于未来继续合作的可能性。而另外合作关系的质量也是测量合作绩效的一部分,关系质量会直接影响双方合作的效果,关系质量由关系的稳定性、协同、关系的持久性以及关系的公平性等方面来度量,在研发联盟合作中,有形资源或无形知识共享必然伴随着隐性知识的溢出,而这种溢出效应可以看作是合作中的学习效应,联盟成员的隐性知识是联盟成员企业在长期的生产与经营过程中所累积起来的决定竞争力的专有性核心资源,因此,联盟合作中隐性知识的溢出知识转移与知识学习效应能够增强联盟成员的参与激励水平,有助于联盟合作协同的实现。综合以上观点,本文的联盟合作绩效可以由联盟合作满意度、继续合作的预期与获得学习效应三个外因潜变量来度量。

日本学者青木昌彦(2005)认为企业合作研发的实质是合作伙伴间通过开放企业边界共享对方的互补性技术和知识,以创造新的知识资产或新产品,从而获得双赢的协同效应。研发联盟是专业化分工下的合作,通过技术共享大大降低了联盟成员获得相应互补技术的交易成本,在研发过程中充分交流信息和成果,提高了研发的效率及合作成员对于合作的满意度与继续合作的愿望。Bo Bernhard(2005)调查了知识联盟合作绩效方面的重要作用并发现由于知识联盟的固有缺陷导致联盟的知识开发效率降低,为此,他建立了一个包含知识的隐性、互补性、成员企业的信任度、互相合作、知识保护的概念模型,他发现企业间的吸收能力、知识共享的意愿与知识共享的交流机制可以实现联盟协同,使得联盟的成功率大为提高。为此,技术共享可以使联盟更加稳定,大大提高了联盟的合作绩效。

表1 因素的信度分析表

表2 因素的KMO值及Bartlett球形度检验表

表3 资源互补性因子载荷

表4 技术共享因子载荷

表5 技术共享的旋转成分矩阵表

表6 联盟合作绩效因子载荷

假设H2:技术共享与联盟合作绩效显著正相关。

(三)资源互补与联盟合作绩效

资源论学说认为战略联盟的企业之间存在资源互补性可以弥补各自资源的不足,从而改善彼此资源的状况,给企业带来新的竞争,有利于企业间积极进行不可交易资源的共享,资源的互补性使得联盟得以形成,但根据Das和Bleeke等学者的长期调查,战略联盟的失败率仍在50%左右,其中不乏资源互补型企业联盟,资源互补是企业间组建联盟的动力机制之一,但如果成员企业间由于对核心知识的保护以及担心机会主义行为的出现而不愿进行知识和技术的共享,则联盟的绩效无法达成,根据关系性资产学说,由于关系性资产的套牢或溢出效应会带来联盟成员之间谈判能力的改变,对于投入方来说是一种风险,所以关系性资产的投入是联盟企业间保持稳定,取得满意的合作效果的关键,这种关系性资产投入最主要的特征即联盟成员之间进行知识与技术共享。蔡继荣也发现,联盟系统的结构是促进联盟协同的关键,即联盟企业投入的关系性资产通过联盟系统的结构对合作的协同产生间接的影响。为此,联盟企业的资源互补对联盟合作绩效的直接影响不显著,仅仅资源结构的互补性对合作满意度的影响有限。

假设H3:联盟结构互补对合作绩效影响的正向效应不显著。

研究设计及数据分析

(一)问卷设计

为了验证所提出的假设,本文通过五点李克特量表问卷调研法获得实证数据,首先进行了广泛的文献研究以及专家访谈,经过对某校MBA总裁高级学员的小规模测验后对量表进行信度及效度以及因子分析,然后修正题项,最后确定了一个包含18个选项的问卷进行大规模发放,其中资源互补性包含两个题项,技术共享包含五个题项以及合作绩效十一个题项,其中技术共享与合作绩效为两个潜变量。发放对象为重庆市轿车行业组建的技术研发联盟,调查方式为邮件调查、现场调查法,发放部门为科研部以及负责技术及核心业务、合作部门的中高管,以保证问卷的有效性,保证问卷数据的品质。共发放问卷266份,回收159份,回收率较为理想,经过筛选无效等问卷,最终确定的有效问卷为138份。

(二)信度分析

本文包含资源互补性、技术共享以及联盟合作绩效在内的三个因素,分别对其进行信度分析,一般来说,Cronbach`s α系数在0.6以上为最低可能接受的标准,在0.7以上为可以接受的范围,0.8以上为信度系数良好,表明问卷的稳定性较好。本文通过SPSS21.0进行信度分析,三个因素的信度如表1所示,表1中Cronbach`s α系数均高于0.7,表明量表的信度很高。

(三)效度分析

建构效度是指量表的可靠性程度,在做因子分析之前,首先要对变量指标进行评价,常用KMO值及Bartlett球形度检验来检测量表是否适合做因子分析,一般来说KMO值在0.6以上以及Bartlett球形度检验显著是比较良好的,上述三个变量的KMO值及Bartlett球形度检验结果如表2所示,资源互补性的KMO为0.594,可以接受,其余两个的KMO值均接近0.7,Bartlett球形度检验均小于0.05,显著性很好,表明三个因素适合进行做因子分析。

有效性分析是通过考察各个观测指标在其对应因子上的因子载荷大小来检验这些指标与因子关联强度,因子载荷大于0.6时则表明各个指标可以很好地反映对应的因子,即效度很高。本文运用SPSS并通过主成分分析法然后正交旋转后,通过对特征值大于1的因子,进行正交旋转法得到因素结构,结果显示各个有效指标在其对应因子上的载荷均大于0.6,因子的指标体系判别效度很高。

资源互补性有两个题项,特征值大于1的只有一个因子,抽取一个共同因素,可以解释量表变量资源互补性的71.190%,解释度非常理想,表明问卷中设置的观测变量对于潜变量的影响是显著的,可以将其作为单独的观测变量进行分析(见表3)。

表7 联盟合作绩效的旋转成分矩阵表

表8 模型拟合优度指标

图1 结构方程路径图

由表4、表5可知,技术共享因子载荷表中特征值大于1的有两个因子,解释度为75.89%,大于0.7,解释度良好。表5通过正交转轴法将题项分为两个因子,前三个题项代表了技术交流机制因子,后两个题项代表了核心技术投入因子,为此,将技术共享潜变量分为两个因子进行分析,符合问卷的设计,可靠性较高。

表6和表7为联盟合作绩效的因子载荷及正交转轴表,其中特征值大于1的有三个,共解释了潜变量的74.234%,大于0.7,解释度很好,通过正交转轴法将合作绩效分为了三个因子,分别为合作满意度、未来继续合作以及学习效应,符合问卷设计,具有较高的建构效度。

(四)模型拟合分析

本 文 运 用AMOS21.0对变量间的路径进行拟合分析,相关拟合指标如表8所示。

由表8可知,卡方值为54.168,卡方自由度比值为1.794,小于2,GFI值为0.904,大于0.9,AGFI值为0.893,RMSEA值为0.073<0.05,RFI值为0.939>0.9,NFI值为0.879,除了NFI值稍小外,其余的拟合指标均良好,表明整体模型的适配情形良好,假设模型与实际数据可以匹配。变量间的路径分析如图1所示。

可以看到,资源互补性对技术共享的影响效应为0.94,CR小于临界值,P值为0.067,虽然大于0.05的显著水平,但还是有一定解释意义的,具有较强的正向效应,而技术共享对联盟合作绩效的影响效应为0.60,P值为0.025,也具有显著的正向影响,而资源互补性对联盟合作绩效的正向影响为0.07,影响很不显著,假设H1、H2、H3得到了支持,说明联盟合作绩效受到资源互补性及技术共享的影响,但资源互补性对联盟合作绩效的影响不显著,而通过技术共享则对联盟合作绩效产生显著的影响。通过上述分析可知,联盟资源互补性对技术共享产生显著的正向影响且通过技术共享对联盟的合作绩效产生了显著的正向影响。

结论与建议

通过实证结果的分析,可以得到以下主要结论:

首先,根据实证的结果发现,企业资源互补性对企业间积极进行技术共享具有显著的影响机制,其影响系数达到了0.94(P=0.067),而资源互补性对于联盟绩效的直接影响不显著,为此,企业在合作伙伴选择过程中考察对方与本企业间资源互补性状况,明确该伙伴能提供本企业所需要的互补性资源并在在此基础上积极进行技术与知识的共享是至关重要的,企业要考虑伙伴所提供的资源与自身资源的匹配度和兼容性,并且选择有较高信誉的企业伙伴。

其次,企业间积极建立技术共享的交流机制与核心技术的投入对于合作绩效的提升具有明显的间接促进作用,而资源互补性对合作绩效的影响不显著,实证结果显示,技术共享对企业合作绩效的影响系数达到0.6(P=0.025),属于中高强度的影响效应,为此,在企业间资源互补的前提之下,企业联盟间建立良好的技术与知识共享合作机制是促进联盟合作绩效最主要的努力方向,此外,还要在联盟中加强交流与沟通,创造出学习的平台与机会,对于促进研发联盟合作绩效的提高是十分重要的。

1.苏晓华,季晓敏.战略联盟稳定性影响因素研究— 基于柯达与乐凯联盟的深度案例分析[J].华东经济管理,2008(4)

2.Ranjay Gulati,Harbin Singh.The architectures of cooperation:managing coordination costs and appropriation concerns in strategic alliances[J].Administrative Science Quarterly,1998,4(43)

3.徐二明,徐凯.资源互补对机会主义和战略联盟绩效的影响研究[J].管理世界,2012(1)

4.蔡继荣,靳景玉,郑贤贵.关系性资产对战略联盟协同影响的实证研究[J].软科学,2013(10)

5.Lester E.Goodman,Paul A.Dion.The determinants of commitment in the distributor-m-anufacture relationship[J].Industrial Marketing Management,2001,30,3(287-300)

6.青木昌彦,奥野正宽.经济体制的比较制度分析[M].中国发展出版社,2005

7.Bo Bernhard Nielsen.The Role of Knowledge Embedded mess in the Creation of Synergies in Strategic Alliances[J].Journal of Business Research,2005

猜你喜欢

互补性问卷因子
因子von Neumann代数上的非线性ξ-Jordan*-三重可导映射
一些关于无穷多个素因子的问题
影响因子
我的健康和长寿因子
问卷网
浅析自媒体与传统媒体新闻传播的互补性
企业外部互补性资产管理对象的选择
企业外部互补性资产管理及其“情境”培育
小句关系的多元解释与研究方法的互补性