研发网络成员多样性、网络关系强度对二元式创新的影响

陈立勇 刘梅 高静

摘要：基于制造业129家上市公司2004～2013年面板数据，实证检验网络成员多样性、网络关系强度对二元式创新的影响。研究表明：网络成员多样性、网络关系强度与利用式创新、探索式创新均呈倒U型关系，网络成员多样性的提升将先抑制利用式创新，再抑制探索式创新，而网络关系强度的提升则先抑制探索式创新，再抑制利用式创新。网络关系强度正向调节网络成员多样性与利用式创新的关系，而对网络成员多样性与探索式创新关系的负向调节作用则不显著。

关键词：网络成员多样性；网络关系强度；利用式创新；探索式创新

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.06

中图分类号：F273 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）08-0025-04

在高技术制造业领域，技术的复杂性、融合性及其快速迭代使单个企业难以依靠单一的联盟或合作伙伴类型实现技术创新[1]。越来越多的企业，尤其是高技术制造企业纷纷选择与研究机构、高校、政府、其他商业企业等开展合作或建立技术联盟，以期通过协作研发网络成员的多样性，获取互补性资源。一些学者认为，网络成员多样性拓展了企业知识搜寻范围，提高了知识重组再造或重组再利用的效率，增加了潜在的创新机会[2]。另外一些学者则认为网络成员多样性会增加成员间的组织冲突及管理成本，对企业创新具有显著的负向影响[3]。学者们未得出一致结论，可能是因为鲜有文献考虑到二者发生的条件，例如：Granovetter[4]的“强关系优势理论”及“弱关系力量理论”认为网络成员之间的关系强弱决定着知识传递的质量及效率，最终对技术路径迥异的创新模式产生不同的影响。因此网络关系强度可能会强化或减弱网络成员多样性对不同创新模式的影响。

基于文献回顾可知，现有文献对网络成员多样性研究还比较少，且仅仅关注网络成员多样性对技术创新积极或消极的单方面效应；其次，忽视了网络成员多样性作用于不同创新模式的差异并极少探析关系强度的调节作用。因此，本文将网络成员多样性、网络关系强度、创新类型（利用式创新、探索式创新）纳入同一研究框架中，分析网络成员多样性、网络关系强度对企业创新的作用机理并探析网络关系强度是否在网络成员多样性对两种技术创新模式的影响中起着调节作用，以期为企业研发伙伴选择、研发网络的构建及网络关系管理提供参考。

1理论分析与研究假设

11网络成员多样性对不同创新类型的影响

March等学者根据企业技术轨道与创新产出关系，将企业创新划分为利用式创新和探索式创新[5]。利用式创新是指以现有技术知识基础为依托，通过延伸现有产品线或改进现有产品设计，降低交易成本来满足消费者需求，其建立在既有技术基础之上，是一种渐进式、小幅度的创新行为，因而面临的风险较低，带来的回报是可预测的。而探索式创新是指伴随新的技术范式而出现的激进式创新行为，其本质是偏离现有技术轨道，通过拓宽知识宽度，整合和构建新的知识基础，开发新的技术及产品来满足新兴市场的需求[5，6]，其面临的风险及不确定性较大，但具有较高的潜在收益。

社会网络理论认为，网络成员多样性体现了成员间在组织类型、组织资源等方面的差异，异质性成员所构成的网络更有利于技术创新[7]。随着网络成员多样性的提升，企业获取多样性、互补性资产的机会增加，能有效拓宽企业的知识宽度及创新视野。另外，网络成员多样性有利于规避成员间技术知识相似、认知结构及行为模式趋于一致的弊端，使企业在合作中能更好地把握住富有创意的想法及技术机会。因此，网络成员多样性的提升能有力地促进企业的利用式创新、探索式创新。然而，冲突理论认为不同类型的组织往往具有不同的文化氛围、组织目标等，网络成员多样性超过一定水平之后，易导致组织间沟通协调困难，产生组织冲突及机会主义行为[2]。同时，成员间的高异质性对企业吸收能力的要求随之提升，企业需要耗费大量的时间及经济成本去整合多样性的异质性知识，并可能造成非预期的技术泄露，进而阻碍企业的利用式创新、探索式创新。由此提出如下假设：

H1a：网络成员多样性与利用式创新之间存在倒U型关系。

H1b：网络成员多样性与探索式创新之间存在倒U型关系。

值得注意的是，利用式创新要求企业提升知识深度，深入挖掘及演绎现有知识，探寻改进已有产品或服务的可能性[5]。而探索式创新则要求企业拓宽知识宽度，通过交换和整合多样化、异质性新知识来发展新概念、新方法及新产品[6]。随着网络成员多样性的提升，成员间可转移的新颖性知识增多，知识宽度不断增大，而受吸收能力限制，知识深度逐渐缩小。相比利用式创新，探索式创新能从网络成员多样性中获得更多的发展机会，因而比利用式创新更晚达到峰值。由此提出如下假设：

H1c：网络成员多样性的提升将先抑制利用式创新，再抑制探索式创新。

12网络关系强度对不同创新类型的影响

Granovetter认为网络关系包括四个方面，即：投入时间、情感投入程度、亲密程度、互惠性服务[4]。随着网络关系强度的提升，成员间的接触频率及情感投入有助于降低成员间的交易成本[8]，促进成员间共享认知结构，并以关系契约为基础，建立基于高情感契约的信任及共同行动标准，进而促进技术诀窍的转移，形成稳定的知识共享模式，裨益企业的利用式创新。但是成员间过度的强联结易使企业创新能力受到组织惯例及网络规则的束缚，阻碍新参与者的进入，局限企业技术搜索范围及创新视野，从长远来看，不利于企业保持竞争优势并推动利用式创新。由此提出如下假设：

H2a：网络关系强度与利用式创新之间存在倒U型关系。

已有研究表明，企业间首次研发合作意外中断的可能性较大，并且很难实现突破性创新，因此企业常常与研发伙伴重复建立合作关系，致力于新技术的探索[9]。随着网络关系强度的提升，成员间建立的深度信任及专用性资产投入能够促进风险共担，减少机会主义行为。同时，多次的研发合作可以削弱由研发人员结构特征带来的组织冲突[2]，促进合作双方更好地聚焦研发任务，减少研发合作意外中断的可能性。因此，网络关系强度的提升帮助企业更好地理解其正在获取的资源、能力以及合作伙伴可能的行为，减少创新中的不确定性风险，裨益企业的探索式创新。但是，过度的强联结易使成员之间的研发经验、认知结构、思维模式等趋于一致，同质性资源大量冗余。此外，强联结易产生组织惰性，企业不愿摈弃已获取的租金优势及建立在关系契约之上的共同行动标准，使得核心能力转变为核心刚性，进而不利于企业的探索式创新。由此提出如下假设：

H2b：网络关系强度与探索式创新之间存在倒U型关系。

蔡宁等人认为成员间关系的强弱变化与技术创新模式呈现出协同演化的特征[8]。通过分析可知：成员间的强联结能够促进隐性知识的转移，形成组织间更稳定的知识分享模式，利于提升知识深度。因而强联结更契合利用式创新的发展需求。而弱联结使企业较少受到网络规则的束缚，易于增强企业灵活性并实现跨组织交流，提升知识宽度，因而弱联结更契合探索式创新的发展需要。换言之，随着网络关系强度的提升，探索式创新比利用式创新更早达到峰值。由此提出如下假设：

H2c：网络关系强度的提升将先抑制探索式创新，再抑制利用式创新。

13网络关系强度在网络成员多样性对不同类型创新影响中的调节作用

网络关系强度的动态变化直接影响着企业间知识传递的质量及效率，进而会强化或减弱网络成员多样性对不同技术创新模式的影响。当网络关系强度较高时，企业更愿意投资关系性资产，易于建立彼此间的信任，传递隐性知识[10]，进而缓解由网络成员多样性带来的技术距离较大，吸收能力限制等问题，减弱网络成员多样性提升对利用式创新的阻碍作用。然而，强联结不利于促进企业间新颖性、异质性知识的分享，且强联结需要投入大量的维持成本和转换成本，这些成本将抑制企业对偏离现有技术轨道的创新进行探索[11]，进而减弱网络成员多样性提升对探索式创新的推动作用。当网络关系强度较低时，成员间较为短暂且不稳定的联结关系会阻碍企业专用性资产投入，导致成员间缺乏信任，易产生机会主义行为，难以形成稳定的知识分享模式，不利于转移复杂粘着性知识，进而减弱网络成员多样性的提升对利用式创新的促进作用。但是，对探索式创新而言，弱联结使企业较少受到网络规则、组织惯例的束缚，提升了企业的灵活性[8]，增加企业获取异质性、非冗余资源机会，有利于提升网络技术多样性。同时，弱联结降低了企业的管理成本，使企业能够将更多的资源投入到对新技术领域的探索中，因而减弱了网络多样性提升对探索式创新的阻碍作用。综上可知，网络关系强度的提升将增强网络成员多样性提升对利用式创新的促进作用，但却减弱了网络成员多样性提升对探索式创新的促进作用。由此提出如下假设：

H3a：网络关系强度正向调节网络成员多样性与利用式创新之间的关系。

H3b：网络关系强度负向调节网络成员多样性与探索式创新之间的关系。

2研究设计

21样本选择及数据来源

本文选取医药制造业、通用设备制造业、电气机械及器材业、化学原料及化学制品制造业、计算机通信及其他电子设备制造业作为研究对象，主要原因是这五个行业参与合作创新的需求较大，技术活动频繁，且技术成果倾向以专利的形式表现出来。本文从这五个行业中，剔除ST股，最终确定129家上市公司作为研究样本，并收集样本企业2004～2013年的面板数据进行实证分析。本文行业数据来源于《中国科技统计年鉴》，专利数据来自于湖南专利信息服务平台，企业的基本信息数据来源于国泰安数据库。

22变量测量

221因变量

本文的因变量为利用式创新、探索式创新。运用专利测度企业创新的方法已被学者广泛认可并运用于学术研究中，具体可通过专利引用数据或专利分类号进行测度[12]。鉴于国内专利数据库不提供专利引用数据检索，因此本文采用专利分类号进行测度。具体方法是：采用专利IPC分类号前4位数识别企业涉及的不同技术领域，用企业当年申请的专利与前5年的专利相比，得出不在同一技术领域的专利总数，即为探索式创新，反之，即为利用式创新。

222自变量

（1）网络成员多样性

本文借鉴Raesfeld[13]等人的方法测度网络成员多样性。首先根据专利联合申请识别企业的研发合作，并将企业的研发合作伙伴划分为9种类型：①高校；②研究所/研究机构/研究中心/实验室；③供应商；④竞争者；⑤客户；⑥附属单位；⑦政府；⑧公共事业单位；⑨其他。计算网络成员多样性=1-∑（PitPst）2，其中：pst表示网络规模，即与企业联合申请专利的合作伙伴总数；pit表示企业所有的研发合作伙伴中属于类型i的合作伙伴数量，t表示年份。值越高，表示协作研发网络成员的多样性越高，反之，则越低。

（2）网络关系强度

本文参考Phelps[12]的研究，从企业间的互动频率着手，采用“企业与合作伙伴联合申请专利的平均次数”表示研发网络成员间的网络关系强度，联合申请专利的平均次数越多，网络关系强度越大，反之，则越小。

223控制变量

本文用企业年龄、企业规模、技术能力、研发投入控制企业资源基础及能力禀赋对创新绩效的影响。企业年龄用观察年份减去成立年份表示，企业规模用总资产表示，技术能力用企业当年申请的专利数与技术人员的比值来测量[14]，研发投入用技术人员总数与员工总数的比值来测度[15]。另外，本文还引入环境动态性及环境包容性，控制环境因素对企业创新影响，并参考Dess[16]的研究，用行业销售收入对年份进行回归，得到相对于时间变量的标准差和回归系数，再以该标准差、回归系数分别除以行业平均销售收入，得到环境动态性和环境包容性。最后，本文通过虚拟变量控制行业特征对研究变量的影响。

23模型选择

本文的因变量（利用式创新、探索式创新）为非负整数，且因变量方差远大于均值（8077、44404；664、1377），因此本文适宜选择广义的泊松分布模型，即负二项回归模型。通过豪斯曼检验，P值均小于005，显示固定效应模型是最有效的，因此，本文最终模型为固定效应负二项回归模型。

3研究结果

31描述性统计与相关性分析

表2为各研究变量的均值、标准差及相关性分析。据统计显示，各变量之间的相关系数均小于05，且VIF值在109～434之间，小于5，判断变量之间不存在共线性问题。

32回归分析

模型2得出网络成员多样性（

SymbolbA@ =0541，P<0001；

SymbolbA@ =0754，P<0001）与网络关系强度（

SymbolbA@ =0006，P<0001；

SymbolbA@ =0004，P<010）的估计系数为正且显著，表明网络成员多样性、网络关系强度与企业利用式创新、探索式创新均存在显著的正效应。在模型3中引入网络成员多样性与网络关系强度的平方项。结果显示：网络成员多样性与企业利用式创新（

SymbolbA@ =-1263，P<0001）、探索式创新（

SymbolbA@ =-1172，P<010）均呈显著的倒U型曲线关系，并且对利用式创新和探索式创新的峰值估计所对应的网络成员多样性值分别为0362和046，可知，随着网络多样性的提升，其将先抑制利用式创新，再抑制探索式创新，假设H1a、H1b、H1c成立。从模型3中还可得出，网络关系强度与企业利用式创新（

SymbolbA@ =-00002，P<0001）、探索式创新（

SymbolbA@ =-00002，P<0001）均呈显著的倒U型曲线关系，并且对利用式创新和探索式创新的峰值估计所对应的网络关系强度值分别为875和75，可知，随着网络关系强度的提升，其将先抑制探索式创新，再抑制利用式创新，假设H2a、H2b、H2c成立。

模型4检验了网络成员多样性与网络关系强度对二元式创新的交互影响，结果表明：网络成员多样性与网络关系强度的交互项与利用式创新呈显著正相关关系（

SymbolbA@ =0018，P<001），假设H3a成立，而对探索式创新的回归系数为正（

SymbolbA@ =0011），且不显著，假设H3b不成立。

4研究结论与启示

本文以制造业129家上市公司2004～2013年面板数据为样本，研究了协作研发网络成员多样性、网络关系强度对二元式创新的影响，结果表明：①网络成员多样性、网络关系强度与利用式创新、探索式创新均呈显著倒U型关系。网络成员多样性的提升，将先抑制利用式创新，再抑制探索式创新，但网络关系强度的提升，将先抑制探索式创新，再抑制利用式创新。②网络关系强度正向调节网络成员多样性与利用式创新之间的关系，而对网络成员多样性与探索式创新关系的负向调节作用则不显著。这可能是因为样本量在一定程度上存在不足，同时可能与网络关系强度与探索式创新之间的倒U关系相关，存在相互抵消部分。

本文研究结论对于指导我国制造业企业如何利用不同类型的组织资源实现协同创新具有重要的现实意义。首先，网络成员多样性有利于提升网络资源多元化，促进互补性、异质性知识流动，增强技术创新网络的活力和竞争力。因此，企业需与多种类型的外部组织建立合作关系或技术联盟，拓展技术搜索范围，获取非冗余资源，最大程度发挥不同创新主体的优势作用，促进企业的二元式创新。同时，企业需提高对协作研发网络的平台管理能力，及时缓和组织冲突（文化难以兼容、目标不一致等），为企业创新提供良好的平台环境。其次，网络关系强度与技术创新模式具有耦合性，网络关系强度较高时易促进隐性知识的传递，利于深入挖掘及演绎现有知识基础，促进利用式创新。网络关系强度较低时，企业易于突破网络规则的束缚，实现跨组织交流，利于促进探索式创新，同时由于合作双方在首次合作或少数合作中不易克服缺乏信任、组织冲突等问题，难以取得突破式的创新成果，因此适当提升网络关系强度有助于提高探索式创新绩效。但从长远来看，网络关系强度的不断提升，会使企业间可转移的异质性资源逐渐减少，行为方式及认知结构趋于一致，对两种类型的创新模式均会产生负面影响。因此，企业在整个网络关系维护上需将网络强弱关系的数量维持在合理的比例，充分发挥网络关系对两种创新模式的促进作用。最后，网络成员多样性与网络关系强度伴随不同的知识传递及知识结构的变化交叉融合作用于不同类型的创新模式，企业需根据网络成员多样性、网络关系强度与技术创新模式的协同演化、发展阶段、行业特征等因时制宜选择更适宜的技术创新模式，并适时做出灵活性转变。

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（责任编辑：李映果）