创新开放度与创新绩效关系的元分析

闫 春，黄绍升，黄正萧

(1.山西财经大学 工商管理学院，太原 030006；2.桂林理工大学 商学院，桂林 541004)

随着技术分工的日益精细化和专业化，跨组织边界的创新协作趋势加剧［1-2］，信息和通信技术的进步使得公司更需要了解外部产生的科学知识。因此，开放式创新从提出以来，一直受到理论和实践界的重视，因为“没有哪一家企业敢说它不需要从外界学习或获取收益”［3］。虽然有人曾经预言“开放式创新”这一术语不会存在很久［4］，但是无论在理论还是实践中，开放式创新依然是企业技术创新的一种重要方式，相关研究也一直呈上升趋势而且发展迅速［5］。以“open innovation”和“open+innovation”“开放式创新”和“创新+开放”作为检索词，分别对Web of Science的核心合集数据库和中国知网(检索设定为中文核心和CSSCI来源期刊)进行篇名检索发现，开放式创新理论研究、开放式创新在实际案例中的运用研究都呈上升趋势。但关于开放式创新的一个基本问题——开放式创新对企业创新绩效的作用仍未取得共识，出现了“开放式创新悖论(open innovation paradox)”［6-7］。在开放式创新首倡者及领军学者展望下一个十年时，提出了3个重点议题，其中包括开发更好的测量工具(better measurement)和解决专用性角色(resolving the role of appropriability)［8］。

鉴于此，本文采用元分析方法，收集国内外开放式创新研究的实证数据，进一步验证创新开放度对创新绩效的作用路径，并提取影响二者作用关系的情境因素(调节变量)，旨在为厘清开放式创新的绩效贡献、企业如何结合所处的现实情境采取针对性的管理措施以及在创新开放中提升绩效提供更具说服力的实证支持。

1 研究综述

在开放式创新提出后的一段时间内，围绕开放式创新的研究大多是概念的探讨和定性的案例分析，尽管研究支持了创新开放有助于提升企业绩效(创新绩效)的观点，但并未在大样本实证分析上提供有说服力的证据。LAURSEN和SALTER［9］以英国创新调查(Community Innovation Survey，CIS)的制造企业为样本，首次对开放式创新进行定量化，并分别从创新开放广度和创新开放深度两个方面进行测量，进而在大样本基础上得出创新开放与企业绩效之间存在倒U形关系的结论。自此，关于创新开放度与企业绩效(firm performance)或创新绩效(innovation performance)作用关系的实证研究成果日渐丰富，并且得出3类研究结论。①支持了LAURSEN和SALTER［9］的创新开放度与创新绩效的倒U形关系［10-11］，指出总体上开放式创新对提升企业绩效或者创新绩效都是一种有益的手段，但是也须保持一个适当的度，因为企业的开放程度超过一定阈值后，则反过来对绩效产生不利影响。②认为创新开放度与绩效之间存在正相关关系，但却未发现从正相关向负相关转折的阈值［12-13］，在当前阶段，创新开放整体上对绩效会产生促进作用，企业应该抓住机会实施开放式创新。③部分学者得出创新开放度与创新绩效之间存在负相关［14-15］的结论，并提出企业在实施开放式创新时应该慎重，需要结合企业自身的特征和环境因素做出合适的开放或封闭创新选择。除结论不一致外，当前研究在创新开放度与创新绩效之间作用强度上也存在差异。有研究表明二者相关系数高［16-17］，也有研究发现两者是低相关关系［18-19］。还有研究从长期和短期收益的比较出发，指出开放式创新只是企业一种临时的、持续变化的甚至有时会导致混乱的战略或战术选择，可以激发应对挑战的短期战术，但对企业的长期创新和投资计划并没有好处［20］。

企业的开放式创新实践也呈现出与实证研究相似的特征。默克公司和辉瑞制药都属于医药产业，但两家公司分别通过内部集成化和以外部发明为主的创新方式取得了成功［21］。小米公司充分利用互联网生态环，在产品研发的各个阶段用众包方式与客户无缝合作，成为众多企业学习和模仿的对象［22］。葡萄牙的企业仍然更多地采用企业自主创新而非合作创新的方式，尤其涉及新产品开发时更是如此［23］。意大利著名巧克力公司Lindt&Sprüngli的子公司在开放式创新时代，继续采用封闭式创新取得很好的业绩［24］。一项针对西班牙企业的研究发现，整合的管理体系可以提高创新效率，而开放式创新却对创新效率有阻碍作用［25］。

为弥合上述研究结论间的差异，本文将采用元分析方法，从更加整合的层面验证创新开放度与创新绩效之间的关系。此外，元分析还能够提炼影响变量关系的情境因素［26］，可以获得更具综合性和统一性的研究结论和分析框架。因为元分析的样本和变量间关系具有较强的同质性，若元分析检验的结果表明各独立研究样本之间存在一定的异质性，则可能在研究揭示的作用关系中存在某些潜在调节变量［27］。本文依据搜集到的国内外82个独立实证研究样本和141 448个调查样本，通过元分析方法检验创新开放度及其各维度与创新绩效之间的关系，同时还探究了企业规模、行业、国家文化、国家经济体等调节变量对上述关系的影响，以回应当前开放式创新研究中有待澄清的3个问题：①开放式创新对企业的创新绩效是否真正能够起到帮助作用？②哪些情境因素会对企业从开放式创新中获益产生影响？③企业可以采取哪些管理措施增强在开放式创新中的获益？

2 理论回顾与假设

2.1 创新开放度与创新绩效关系

目前，对开放式创新的测量有不同的方法，最普遍的一种观点是方向性开放，即从外到内、从内向外和耦合双向过程［28-29］。部分学者采用企业对外部知识的搜索策略［9，16］、创新网络的治理模式［30］、基于组织结构选择的合作伙伴联系［31］以及合作专利、知识存量数量［15，32］等方法来界定开放式创新。总体来说，国内外实证研究广泛采用的方法是将创新开放度分解为创新开放广度和创新开放深度两个指标［9-10，33］，前者指企业拥有的外部合作主体的数量，后者指与外部主体之间的合作紧密程度。

依据资源基础观，创新合作可以帮助企业获得外部互补性资源，并有助于提升企业的内部资源开发能力，取得更好的创新效果，这一点对于不可移动资产数量较多而在常规市场上又无法进行资产交易的企业来说尤为重要［34］。另外，在创新活动中，企业通过对外开放整合外部信息与资源能够降低其在参与竞争时的技术风险和市场风险，还能弥补自身研发能力不足的缺陷，从而提高创新绩效［35］。就创新开放度的两个衡量维度而言，创新开放深度的增加有利于知识的流动和交换，保持密切联系的企业之间比较容易建立和发展信任关系从而形成强连接，为企业获取更多资源创造了条件［36］，即创新开放广度和创新开放深度都有利于创新绩效的提升，国内外大量的研究也证实了这一结论［37］。据此，本文提出如下假设。

H1 创新开放度与创新绩效显著正相关。

H2 创新开放广度与创新绩效显著正相关。

H3 创新开放深度与创新绩效显著正相关。

2.2 调节作用分析

创新开放度与创新绩效之间的关系在不同国家的样本企业或行业中都得到了证实，而且全球范围内很多大企业和中小企业都在实施开放式创新，但开放式创新会表现出较强的情景依赖性。外部环境的行业属性、市场因素和知识专属性等均影响创新开放度与创新绩效的关系。组织情境包括组织企业规模等静态特征以及组织吸收能力、研发能力等动态特征，也会对创新开放度与创新绩效的关系产生影响［35］。不同规模、不同行业的企业之间以及不同国家经济体或文化背景下的不同研究结论也证实这些情景影响的存在，如欧洲企业与欧洲大学和美国大学之间国际合作带来的效果相左［38］；来自国内机构和国外机构的知识对印度化工企业财务绩效的影响不同［39］；开放式创新在韩国和印尼中小企业中呈现不同的应用特征，发达国家和发展中国家中小企业在采用开放式创新模式的条件上也存在差异［21］。研究表明，新兴经济体中开放式创新可以对行贿起到一定的替代作用，帮助企业与金融机构建立更好的关系，获得稳定的信贷支持和业务发展［40］。然而，也有研究揭示，在新兴经济体中，以新产品开发衡量的开放式创新并未起到显著的促进作用，因而建议这些企业不要仿照西方国家的做法从封闭式创新走向开放式创新［41］。国家(地区)文化对创新的影响深远，而且在多个文化维度上都得到了实证支持［42］。因此，结合影响的强弱和元分析所需数据的可获得性，本文重点从企业规模、行业、国家社会文化和国家经济体4个维度剖析其在创新开放度与创新绩效之间的影响。

2.2.1 企业规模的调节作用 与大型企业相比，中小企业缺乏雄厚的资金和资源，借助研发合作构建创新合作网络是中小企业补偿规模缺陷的一种合理方式［43］，因此对中小企业而言，在强调竞争速度的今天，开放、进入、整合和利用知识的能力就显得更为关键［44］，因为中小企业更需要以开放的方式整合和利用外部资源，增强自己的创新能力。与大企业相比，中小企业具有灵活多变的内部组织结构、紧随环境变化的快速反应能力、高效的沟通模式等优点，开放式创新也为它们获取创新资源、扩展创新渠道提供了机会［45］。此外，开放式创新从根本上说是对研发市场的更多关注和利用，中小企业比大企业具有更强的专业化能力，这种专业化恰好能够帮助其对研发创新快速反应。中小企业这种专注于专业的强大能力越来越受到寻求协作创新合作伙伴的大公司的关注，从而为它们带来更显著的绩效［34］。中小企业采用开放式创新也得到了理论和实践的支持。

也有研究持不同的观点，认为中小企业承受风险的能力相对较低，存在一定的规模缺陷，制约了它们融入开放式创新的积极性和主动性［31，45］。在开放式创新网络中，大企业扮演了技术知识和管理知识的守门人(gatekeeper)的角色，只有一部分小企业通过与全球细分市场的连结，扮演了孤立于网络之外的管理知识守门人角色［46］。而且中小企业往往不具备识别有用的外部知识所需的专用资源和专业人员，较低的吸收能力又制约了其从开放式创新中持续获益［34，47］。一项新的研究表明，创新开放度增加了大企业的经济绩效，但对小企业来说只是增加了员工的雇佣数量，却没有显著改善财务绩效［48］。

依据上述两种观点，本文提出竞争性假设。

H4 与大企业相比，中小企业的创新开放度与创新绩效的正相关关系更强。

H5 与大企业相比，中小企业的创新开放度与创新绩效之间的正相关关系较弱。

2.2.2 行业的调节作用 高新技术企业面临的不确定性大于传统制造业和服务业［26］，而且高新技术企业相对来说产品生命周期较短，产品和技术的迭代速度更快，从而要求其保持更高的灵活性，并根据创新的目的、阶段和动态来选择适合自身发展的合作伙伴。因此，高新技术企业与外部连结的广泛性与企业创新有着紧密联系，对企业创新开放广度的保持有更高的要求。而高新技术企业比传统行业企业拥有更高的吸收能力，能够更有效地管理外部知识流动，刺激创新成果从而获得竞争优势，表现出更高的创新绩效［49］。而传统制造企业或服务企业所处环境相对来说更为确定，其产品生命周期较长［50］，它们的创新往往会涉及基础知识或技术的革新［51］。因而在开放式创新过程中，传统制造企业或服务企业会更重视与合作伙伴关系的深度和稳定连结而非创新开放广度。创新开放深度对创新绩效的促进在于建立知识转移的合作关系［52］，这一关系是内向型开放式创新绩效实现的催化剂［53］。技术较为成熟的传统行业企业在开放式创新的深度合作中关键在于积累经验，内化新知识或新技术以满足市场的需求，往往是一种内向型开放式创新［54］。而高技术行业由于环境的快速变化会更积极地采用外向型开放式创新［55］。因此，相对于高新技术企业，创新开放深度对传统行业企业创新绩效的促进更为明显。在实证研究中，采用行业作为权变因素也是一种较为常见的做法［56］。基于此，本文提出如下假设。

H6 传统制造业和服务业中，创新开放深度对创新绩效的作用比高新技术业更强。

H7 高新技术业中，创新开放广度对创新绩效的作用比传统制造业和服务业更强。

2.2.3 国家社会文化的影响 不确定性规避是指面临规则和法律破裂时表现出焦虑和保护需求的一种社会文化心理，可以划分为高不确定性规避文化和低不确定性规避文化两大主要社会文化类型。前者强调稳定性、可预测性和风险规避，认为新颖性是危险的，甚至会抵制它；而后者对于变化和新思想更加开放［57］。在开放式创新过程中，随着创新开放度的增加，创新的风险也随之增加，并且蕴涵在技术开发到市场应用的整个过程。企业创新的过度开放会对其长期发展造成负面影响，受影响的方面包括知识的损失、协调成本的增加、控制权的丧失、复杂性的增强、内部壁垒的明显存在、开放式创新活动与日常业务之间的失衡等［58］。所以，具有高不确定性规避文化背景的企业会在开放式创新风险承担这一特征上产生分歧，从而会阻碍开放式创新的绩效。相反，具有低不确定性规避的文化背景的企业愿意在开放式创新中承担风险，接受知识的流通，对与合作伙伴共同面对未知持有乐观态度［59］，更有利于高开放式创新绩效的实现。

从另一个角度来说，不确定性规避在一定程度上代表着企业对不可预测风险的心理承受度［60］，而且由于高不确定性规避文化的风险厌恶特点，企业可能会将开放式创新视为风险转移的一种途径。高不确定性规避社会文化鼓励企业通过多种方式减少创新活动中的不确定性［30］，因此，开放式创新双方会更倾向于永久及确定的组织关系或培养长期受益，从而为合作双方带来更好的创新绩效。德国和日本都是典型的高不确定性规避的文化，虽然两国的创新活动数量较低，但是创新活动的质量都很高［61］。基于此，本文提出竞争性假设。

H8 与高不确定性规避文化背景相比，低不确定性规避社会文化中，创新开放度对企业创新绩效的影响更大。

H9 与低不确定性规避文化背景相比，高不确定性规避社会文化中，创新开放度对企业创新绩效的影响更大。

集体主义倾向的社会强调集体和团队意识，注重族群内关系，其强调的价值观是遵从、协调、和谐和牺牲［62］。开放式创新是不同主体一起合作，将新的创意成功地在企业内部或外部进行商业开发。依据知识基础观，开放式创新可以视为不同知识的重新组合利用，因而需要不同创新主体之间的坦诚交流与合作，并共同承担潜在风险。这就需要创新主体之间积极建立并维持强联结关系，增强信任，深化合作。而且，在开放式创新社群中，高度信任的关系能够促进合作主体之间的知识流动和信息获取，从而提升创新绩效［63］。研究证实，有明显集体主义文化倾向的日本企业具有高度一致的愿景和目标，能够取得更好的创新绩效［64］。而对于个体主义倾向的国家，如果缺乏成熟的行业规则和坚实的道德行为基础，企业间的信任危机则会频繁发生，从而导致开放式创新治理成本的增加和开放意愿的下降，从而对开放式创新绩效产生影响［35］。按照该逻辑，企业创新开放度与创新绩效的正向关系和集体主义的协同度更高。因此，本文提出如下假设。

H10 在集体主义文化倾向的国家中，创新开放度对提高企业创新绩效的影响更强。

2.2.4 国家经济体的影响 新兴经济体企业创新模式在经历了多年“引进来”的战略(内向国际化)后，开放式创新的“闸门”一旦打开，“走出去”(外向国际化)的潮流一触而发。但在创新形式上，新兴经济体与发达经济体存在着显著的差异，作为后发的新兴经济体企业更倾向于学习模仿而非技术创新［65］。拥有较低技术能力的新兴经济体企业能够帮助自身获取外部知识，而发达经济体企业拥有较高的技术能力而显得外向开放不足［66］。在经济全球化背景下，技术创新速度的加快和新技术周期的缩短，对于新兴经济体企业整合外部资源与内部知识是一个契机，虽然它们自身的研发能力和吸收能力相对于发达经济体企业而言较弱，但市场上创新的源泉多样性和获取创新知识渠道的广泛性，可以帮助企业快速提升创新能力和吸收能力，这更有利于企业开放式创新绩效的提升［67］。再者，发达经济体企业拥有技术和研发优势，企业的自主创新能力强，但完善的专利保护制度使得它们并不愿意利用先进的技术向外延伸，弱化了技术溢出效应产生的可能，从而使得创新开放度对企业创新绩效的促进作用受到限制［68］。据此，本文提出如下假设。

H11 在新兴经济体中，创新开放度对提高企业创新绩效的影响更强。

3 研究方法和数据处理

3.1 数据检索与筛选

元分析以已经发表的文献中报告的系数作为分析对象。为了保证数据的完整性和代表性，文献的收集包括3个步骤。①在Science Direct、Springer、EBSCO、Google Scholar、JSTOR、中国知网、维普、万方等国内外知名学术资源库中，用标题和关键词的不同组合进行检索。由于开放式创新概念最早在2003年提出，因此将检索时间设置为2003—2019年，检索词包括openness、open innovation、open+innovation、innovation performance、performance、创新开放度、开放式创新、创新开放、创新绩效、绩效等。②对Research Policy、Technovation、Technology Analysis&Strategic Management、International Journal of Innovation Studies、Journal of Management&Organization、Journal of Innovation&Knowledge、R&D Management、Strategic Management Journal、European Management Journal、Technology in Society10本国外创新领域知名期刊近10年的文章进行查漏。③依据开放式创新综述性论文和实证性论文的参考文献进行核对，查漏补缺。

检索到的文献需要进一步筛选，本文对于文献的筛选标准有4条：①文献是基于创新开放度与创新绩效之间的研究背景；②须定量研究创新开放度(或创新开放度的组成维度)与广义的企业创新绩效的相关关系；③报告有明确的或可转化的创新开放度与创新绩效之间的相关效应值，如相关系数、相关关系矩阵等；④同一数据在不同文献中使用时，以变量较多的文献为准。

按照以上3个检索步骤和4条筛选标准进行严密筛选后，最终获得82篇文献(其中中文43篇，英文39篇)，包括博士学位论文8篇、硕士学位论文9篇、会议论文1篇、学术期刊论文64篇。通过编码，本文共获得82个独立研究样本(其中10个是由β值转化而来)，具体包含141 448个调查样本。

3.2 数据编码

元分析中效应值的计算是以独立的研究为单位，本文对每篇文献进行单独编码，为避免人工编码带来的人为误差，由3位研究者分别对筛选后的文献进行编码，编码结果一致性分别达91.463%、92.683%(以其中一位研究者的编码结果为参照，与另外两位研究者进行对比)；对于编码不一致的文献，3位研究者一起讨论进行二次编码，在充分交流观点的基础上确定最终编码值。对同一篇文献中报告有不止一个创新开放度与创新绩效之间相关系数的情况，本文按照如下方式进行编码：①若文献中的相关系数来源于不同的样本，则将每个相关系数看作独立效应值纳入元分析；②若所报告的相关系数来源于同一个样本，但报告的是创新开放度的不同维度与整体创新绩效，或者是整体创新开放度与创新绩效的不同维度之间的关系，则取其平均数进行编码；③为减少因为效应值数量带来的抽样误差，对于部分只报告回归系数的文献，按照PETERSON和BROWN［69］的方法(r=β×0.98+0.05，r≥0；r=β×0.98-0.05，r＜0，其中β∈［-0.5，0.5］)对回归系数进行转化。

4 数据分析与假设检验

目前，组织管理研究领域元分析方法主要有SCHMIDT和HUNTER运算逻辑、HEDGES和OLKIN运算逻辑两种，本文采用HEDGES和OLKIN逻辑的运算方式，使用STEEL教授团队利用Excel宏制作功能开发的计算软件进行计算。在主效应的运算中，主要是弥合现有研究的组内差异性，得到综合的稳健性结果，而调节效应的运算是在弥合组内研究差异性的基础上分析组间是否存在显著的差异。

4.1 整体效应分析与检验

4.1.1 出版偏倚分析检验 尽可能收集实证文献是保证元分析结论可靠性的重要前提，因此在进行元分析前需要进行出版偏倚分析以校验数据的可靠性，有定性和定量两种常用方法。其中，定性方法主要采用漏斗图检验，定量方法较多应用失安全系数法，其原理是要使研究结果达到不显著水平仍须找到的其他文献数量，而且系数值越大越好。本文就采用这一方法，结果如表1所示。从表1可以看出，要使本文的分析结果不显著，在每一个效应指标上都需要有大量的未检索到文献推翻本文的结论，全部3个效应中的2个都需要找到超出当前已搜集到文献的数量。本文对文献的搜集已经比较广泛全面，要再找出超过1倍的文献难度非常之大，据此可以认为，本文选取的文献样本不存在显著的出版偏倚问题。

表1 出版偏倚分析检验结果Tab.1 Testing result of publication bias analysis

4.1.2 效应值转化 首先，通过标准误差公式将编码或通过回归系数转化后的相关系数转化为费雪Z值，解释相关系数分布的不均匀(其中，ESr指两个变量的相关系数)然后，将抽样标准误方差的倒数作为权重，对费雪Z值进行加权平均：最后，将其转换回最终效应值的相关系数

4.1.3 同质性检验和主效应分析 元分析需要进行同质性检验，常用的统计指标是Q值(Q值指检验异质性程度的统计量，下同)和I2(I2是说明效应值的真实差异构成了观察变异的比例，下同)。当满足Q＞k-1和I2＞0.6并且都显著时，就可以认为样本满足异质性要求。此外，同质性检验结果的显著与否还决定了所需采用的效应模型，如果显著就用随机效应模型，不显著就用固定效应模型［70］。

本文所遴选样本的同质性检验结果如表2所示。创新开放度、创新开放广度、创新开放深度与创新绩效的同质性显著性均小于0.05，Q值均大于自由度df(Q)，I2均大于0.6，说明效应值均是异质性分布，都需采用随机效应模型。同时，这也表明可能存在一些调节因素影响二者之间关系的强弱，具体的调节作用将在后文再做分析。以创新开放度与创新绩效相关性的同质性检验结果为例，I2值为96.597%，表明元分析中96.597%的观察变异由效应值的真实差异引起，其余的3.403%变异来源于随机误差。由表2的主效应分析结果可知，创新开放度与创新绩效效应在95%CI下显著相关，相关系数为0.237，表明创新开放度与创新绩效之间有显著的正向中等强度相关关系，H1通过了检验。同理，创新开放广度、创新开放深度与创新绩效的效应在95%CI下显著，相关系数分别为0.284、0.165，表明创新开放广度、创新开放深度与创新绩效之间也都存在显著的正相关关系，创新开放广度与创新绩效之间的关系强度为中等强度相关，创新开放深度与创新绩效之间的关系强度为弱相关，H2、H3均得到验证。

表2 同质性检验和主效应分析结果Tab.2 Homogeneity test and main effect analysis result

4.2 调节效应检验

本文分别检验企业规模、行业因素、文化因素和国家经济体对创新开放度与创新绩效的调节作用。在分析企业规模因素时，根据我国工信部、国家统计局、发改委、财政部制定的《关于印发中小企业划型标准规定的通知》［71］进行归类。在分析行业因素时，依据OECD高新技术行业分类标准，为了便于统计分析，将高新技术企业占绝大多数的样本归类为“高新”；将传统制造企业或服务企业占绝大多数的样本也归类为“传统”。在分析不确定性规避影响因素时，根据霍夫斯泰德［72］的文化维度得分，结合蒋辰春［73］对于文化距离的得分，将单独来自于英国、丹麦、中国(不包括中国台湾)、澳大利亚的独立样本或来自于低不确定性规避得分国家的混合样本归类为低不确定性规避文化国家样本，将来自于韩国、西班牙、泰国、法国、德国、比利时、希腊、意大利、中国台湾的研究样本归类为高不确定性规避文化国家样本。同样地，在分析集体主义倾向影响因素时，将来自于中国、韩国、泰国、希腊的研究样本归类为集体主义倾向文化国家样本，将单独来自于英国、西班牙、丹麦、法国、澳大利亚、德国、比利时、意大利的独立样本和来自于集体—个人主义文化倾向得分较高国家的混合样本归类为个人主义倾向文化国家样本。在分析国家经济体的影响时，根据国际货币基金组织《世界经济展望》报告中对新兴经济体和G20对发达经济体的划分，将中国、泰国、韩国的独立样本或来自新兴经济体国家的混合样本归类为新兴经济体，将来自于西班牙、英国、丹麦、德国、澳大利亚、法国、比利时、希腊、意大利的独立样本或来自于发达经济体国家的混合样本归类为发达经济体。创新开放度对创新绩效的调节效应分析结果如表3所示。

表3 调节效应分析结果Tab.3 Analysis results of moderating effect

从表3得出如下结果。①企业规模调节效应检验达到显著性水平(p＜0.05)，且中小企业创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.390)大于大型企业创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.353)，即企业规模能够显著调节创新开放度与创新绩效之间的关系，H4得到支持，H5未得到支持。②行业因素的调节效应检验在创新开放广度与创新绩效时达到显著性水平(p＜0.05)，在调节创新开放深度与创新绩效关系上达到显著水平(p＜0.05)，传统制造或服务企业的创新开放深度对创新绩效效应值(0.338)大于高新技术企业创新开放深度对创新绩效影响的效应值(0.246)，H6得到支持；高新技术企业的创新开放广度对创新绩效效应值(0.477)大于传统制造或服务企业创新开放广度对创新绩效影响的效应值(0.402)，即行业因素能够显著调节创新开放广度与创新绩效之间的关系，H7得到验证。③不确定性规避文化调节效应检验未达到显著性水平(p＞0.05)，虽然在效应值上低不确定性规避文化国家的企业的创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.343)大于高不确定性规避文化国家的企业的创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.333)，表明不确定性规避文化不能显著调节创新开放度与创新绩效之间的关系，H8得到部分验证，H9未得到验证。④集体—个人主义倾向文化的调节效应检验显著(p＜0.05)，且集体主义文化倾向国家的企业的创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.376)大于个人主义文化倾向国家的企业的创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.216)，证实了集体—个体文化倾向能够显著调节创新开放度与创新绩效之间的关系，H10得到验证。⑤国家经济体的调节效应显著(p＜0.05)，新兴经济体背景下的企业创新开放度对创新绩效正向影响的效应值(0.322)大于发达经济体国家背景下的企业的创新开放度对创新绩效影响的效应值(0.214)，H11成立。

5 结论与讨论

5.1 研究结论

现有研究中对于创新开放度与创新绩效之间的关系及其情境因素缺乏统一认知。在开放式创新分析框架、情境适应性等方面都有深入研究的必要［21］。而且开放式创新是一个内在的动态过程，针对开放式创新的研究应该需要考虑一些动态要素［74］。本文采用元分析方法，对2003—2019年国内外关于创新开放度与创新绩效关系的82项独立研究样本、141 448个调查样本进行了再统计分析，较为全面地厘清了创新开放度与创新绩效之间的关系，在回答创新开放度是否促进创新绩效以及多大程度促进创新绩效的问题上，获得“创新开放度能够中等强度促进企业的创新绩效”这一阶段性结论。相比之前对该问题所进行的元分析研究［75-76］，本文考虑了中国与国外情境的差异，实证研究的数量更为充足，样本量更大，二阶段抽样误差也较小。同时，本文考虑了企业规模、行业因素、国家文化和国家经济体4个调节变量，研究的结论和可信度更高，可以为后续开放式创新研究提供更好的指导和借鉴。

5.2 管理启示

开放式创新理念的日益普及对企业创新管理也提出了新的挑战和要求，本文的研究结论对企业实施开放式创新并采取针对性的创新管理措施，具有一定的启示和借鉴价值。

1)积极拥抱开放式创新的潮流。尽管关于开放式创新的研究在创新管理研究领域日益引起重视，可是关于开放式创新的研究才刚刚起步［77］，因此在理论研究和实践应用上依然存在巨大的进步空间，从2003年开放式创新概念提出以来，开放式创新的理论研究和实践应用都呈快速上升趋势，并且日趋成为一种主导性的企业层面甚至国家层面创新潮流。尽管“开放式创新悖论”和创新开放与创新绩效之间的关系结论不一，可能导致企业对采用开放式创新模式心存疑虑，但本文的分析结论表明，从总体上来看，创新开放度对企业的创新绩效有正向的贡献，而且平均达到了中等强度的贡献水平。说明企业加强创新开放以及与外部主体建立合作创新关系，有利于提升企业的创新绩效，特别是重视企业之间的创新知识开放与知识分享，对提升企业自身及合作伙伴的创新绩效尤为重要。此外，企业规模的调节效应检验结果显示，与大企业相比，中小企业的创新开放度与创新绩效之间的关系强度更高。因此，无论是占据技术和市场优势的大型企业，还是企业数量占比更多、容易产生突破式创新的中小企业，积极拥抱开放式创新都不失为一种明智的战略选择。

2)以系统的眼光强化对开放式创新的管理。开放式创新不仅表现为一种创新的技术范式或者战略模式，而且是技术要素和管理要素的整合。只有采用最合适的管理方式，开放式创新才能实现更好的财务绩效［78］。在最初提出和论证开放式创新的研究中，特别突出了商业模式对实施开放式创新的重要性［28］。一些研究采用技术(或创新)搜索代替创新开放，论证了技术搜索以及与此有关的管理因素(如技术情报、知识管理等)对开放式创新的重要作用。随着技术信息透明度的增加、技术更替时间的缩短以及创新平台提供的创新供需双方即时性连结，要求企业必须建立与开放式创新相适应的创新管理范式，从系统观的视角入手，实现企业内外部创新知识与创新管理的无缝对接，在获得创新知识的同时，收获创新应用带来的绩效贡献。在开放式创新的系统思考方面，JIN等［79］在系统归纳创新范式演变的基础上，提出了整体创新(holistic innovation)的范式，其4个核心基石分别是“战略创新”“全面创新”“开放式创新”和“合作创新”，为实现开放式创新与企业战略、创新管理等要素的有机融合提供了整合的参考框架。

开放式创新领域前沿研究主题的多样性也对企业采用开放式创新提出了系统性的要求。除了继续夯实开放式创新理论探索和实践应用的内容之外，当前研究还从其他视角论证了推动开放式创新需要加强的因素，着重强调软性因素的作用，如开放式创新合作中主体间信任关系的建立［80］、有利的开放式创新文化氛围［81］、治理结构和组织流程［82］、对开放和不开放的创新内容的有效识别［46，83］等。若要满足以上要求，企业必须从整体上进行设计，才能最大化创新开放对创新绩效的促进作用。对中国企业来说，技术创新所需的软件环境建设长期以来都是短板，完全复制西方企业的做法又会导致严重的水土不服，而在国内、国外构建不同的开放式创新网络和采取差异化的运行机制可以帮助企业实现价值独占［84］。因此，在创新开放日益扩大，创新连结和相互嵌入不断加深，甚至在一些领域完全免费已经占据主导地位的今天，我国企业在加强研发能力以增强创新吸收能力的同时，还必须具备良好的开放式创新管理能力，才能更好地利用和平衡内部创新与外部创新之间的关系，实现可持续的开放式创新。

3)结合企业的内外部情境采取针对性的开放式创新策略。在开放式创新模式下，创新开放的强度会受到风险、观念、交换和分享、治理，合作伙伴等多种特征的影响。创新开放度过低可能会导致企业在自主研发的创新模式下失去快速发展的机会，而对于创新开放度过高产生的外界技术依赖又会使得企业面临知识溢出、知识泄露和知识模仿等风险［16］。所以，企业要在了解组织层面促进开放式创新的结构和过程［5］、知识管理策略［56］、开放式创新模式与CEO特征之间的匹配［85］等基础上做出相对应的决策。换言之，企业采取何种开放式创新策略受到多种情境因素的影响，而且情境因素涵盖了从国家到行业再到企业自身的宏中微观各个层面。

不同国家间开放式创新实施策略和效果的差异性已经得到多方证实。海尔开放式创新成功的主要原因是在张瑞敏领导下推行了一种社会化使然机制(socially enabling mechanisms)，并在企业中形成了一种开放式创新文化［81］；而在法国的跨国企业子公司中，知识导向型领导对知识管理和开放式创新有直接和正向的作用［86］。本文从文化的集体(集体—个人)主义倾向进一步证实了企业实施开放式创新需要考虑的国家文化情境影响。但是企业面临的环境不断变化，不确定性规避文化对企业创新开放度与开放式创新绩效之间的影响起不到显著的调节作用。另外，本文也证实了国家经济体特征在创新开放度与创新绩效之间的调节作用，新兴经济体国家在打开开放式创新的“阀门”后，创新源泉的多样性也为企业提供了创新渠道，弥补了创新投入不足的缺陷，可以助其取得更好的开放式创新绩效。如果将情境因素的范畴再缩小到行业或者企业自身，类似的结论同样得到了验证，即企业不仅要在宏观考虑开放式创新与情境因素之间的匹配性，在中观和微观层面也需要结合情境特征采用针对性的开放式创新策略。行业层面，分析结果显示，高新技术企业的创新开放广度或创新开放深度都与传统制造企业或服务行业企业之间存在显著差异。一项针对英国12 000家企业的开放式创新调查研究显示，与制造企业相比，商业服务型企业采用开放式创新更加积极，而且倾向于采用非正式的开放式创新实践，对科学和技术知识也更加重视［87］。在加拿大石油产业中，制度性力量，无论名义上的还是强制性的(如社会和环境压力)是推动行业内企业采用开放式创新的最主要因素。然而，设立一个行业资助的、非营利创新中介机构是保持行业内开放式创新顺利实施的必要举措，而且当该机构位于行业内中间层级且同时拥有封闭式创新和开放式创新企业成员时效果最佳［88］。在市场生命周期早期，企业倾向于采取开放的策略以吸引顾客；到了后期，企业则会倾向于采取回缩(独占)的战略［74］。微观层面的情境因素更加多样，如战略人力资源管理［89］、企业文化［81］等。

开放式创新具有正外部性，企业实施开放式创新带来的社会效益和自己获得的私人收益之间是相分离的［18］。而且，不仅开放式创新与创新绩效的关系受到诸多情境因素的影响，开放式创新自身也可以扮演调节作用的角色，有研究发现，企业网络中占据中心位置和结构洞位置的企业，如果彼此间开展开放式创新合作，对双方的新产品开发都有积极的作用［90］；开放式创新和内部激励之间具有替代关系，在长期激励情境下，开放式创新对内部激励的替代效应更大［91］。也许正是由于开放式创新情境因素的多样性和复杂性，使得开放式创新理论诞生10多年后在实践应用中依然受到局限。综合上述分析可以看出，影响企业开放式创新的不同层面情境因素有些是企业可控的，有些因素超出了企业的可控范围，因此企业在实施开放式创新的过程中，需要对自身所处的内外部情境综合评估，并依据评估结果制订针对性的开放式创新策略。这既是企业在创新开放的同时获取收益的有效手段，也是企业规避开放式创新风险和平衡开放式创新悖论的合理应对之策。

5.3 研究局限性与未来研究方向

本文存在一定的局限性，有待在未来研究中加以改善：①局限于中文和英文两类语种文献，而且很多研究都没有报告基本的描述性统计数据，导致本文不能纳入元分析中，损失了部分研究样本；②在数据处理过程中，借鉴以往学者在处理多维度变量时采用的取效应值平均数的处理方法，可能会影响效应值的精确性；③考察调节变量时，只考虑了企业规模因素、行业因素和国家社会文化3个方面的影响，但样本文献中涉及的其他因素也有可能对主效应产生潜在调节作用，如创新开放度衡量指标类型、企业所有制类型、中介变量等；④元分析无法对曲线和线性关系进行比较，因此本文只能分析线性关系中的不同研究结论。