战略双元视角下研发投入对企业绩效影响研究

梁浚朝 黄志霖 林耿阳

（广东外语外贸大学，广东 广州 510006）

一、引言

中国共产党的十九大报告明确提出“实施创新驱动发展战略”，强调创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的重要支撑。然而，创新活动往往具有高风险性以及不确定性。在这一背景下，企业在实现创新过程中该如何利用有限的研发资源才能使企业绩效得到有效提升？又该如何避免因为盲目投入而陷入“创新陷阱”？正确回答这些问题，不仅关系到中国企业的自身成长，同时也关乎着中国经济的可持续发展。

March（1991）提出探索型创新与利用型创新是企业组织中存在着的两种创新行为。具体而言，其认为企业在谋求生存与发展的过程中不仅需要在未知领域探索新知识，实现创新突破，也需要利用既有知识改善已有产品及技术以获得盈利，从而维持企业运营（王凤彬等，2012）。企业管理者在决策过程中需要选择合适的创新战略以适应动态的外部环境，合理地分配资源至不同类型的创新活动，也应避免出现“一边倒”的现象，过多地投入到利用型创新或探索型创新往往会给企业绩效带来负向影响，产生过犹不及的效应（张玉利和李乾文，2006）。对此，在资源约束条件下，企业该如何协调探索型创新及利用型创新之间的关系、如何实现资源分配的合理布局应是决策者在开展研发活动前必须思考的问题。

从已有研究成果来看，学者们对于探索型创新及利用型创新间的复杂匹配关系仍持有不同意见。一方面，由于这两类技术创新对于研发投入、管理程序及企业文化等方面的要求均有所不同，二者有可能是相互独立并且对立的关系（王益民等，2015）。对此，企业需要综合二者的优势，通过利用型创新确保企业生存能力，同时通过探索型创新提升企业发展能力（March，1991）。因此，平衡这两种截然不同的创新活动对于企业持续发展具有积极作用（He &Wong，2004）。另一方面，部分学者将利用型创新及探索型创新视为相辅相成、相互促进的关系，二者应是正交变量（Cao et al.，2009）。进一步地，企业能够通过利用型创新获取盈利，为探索新技术提供必要的资金支持。同时，企业通过研发新产品及技术，能为改善现有产品提供思路（胡超颖和金中坤，2017）。因此，企业不应忽视“双元”的交互效应，在不同发展阶段循环选择不同类型的创新活动更有利于企业绩效的提升。针对以上讨论，一些学者在组织双元的基础上提出“战略双元”，其主要内涵是企业在追求探索型创新及利用型创新时所表现出的战略特性和能力。本文借鉴Cao et al.（2009）的研究成果，将战略双元分为两个维度：双元平衡和双元联合。具体而言，双元平衡将探索型创新与利用型创新视为相互竞争的关系，追求“双元”实施程度的较小差异，而双元联合则强调“双元”的交互效应，强调探索型创新和利用型创新的联合互补，相互促进。

总的来看，目前国内关于战略双元的研究还处于起步阶段，大部分研究主要以双元创新作为研究对象，对于二者复杂的匹配关系并没有进行进一步的探讨。然而，单一的创新战略已经让企业难以适应日益复杂多变的外部环境，一部分学者已经开始关注“双元”间的协调机制并展开研究（陈守明和李汝，2013）。在此基础上，基于战略双元观点，本文分别从平衡维度及联合维度探索战略双元在研发投入与企业绩效之间的中介作用，深入探讨战略双元在其中扮演的角色。研究希望通过对现有研究做出补充，同时为理论界乃至实业界做出贡献。

二、理论分析与研究假设

随着企业间竞争日益激烈，技术创新逐渐成为企业形成核心竞争力以及稳固竞争优势的重要因素。通过创新，企业能够改良原有产品或者引入新产品，有利于企业核心竞争力的形成，从而帮助企业建立并维持其长期竞争优势。自熊彼特创新理论提出后，创新绩效逐渐成为国内外学者的研究热点。

研发投入作为企业技术创新的重要支撑，其从不同维度影响着创新绩效进而作用于企业绩效。具体而言，研发投入分为研发人员投入和研发物质投入。研发人员是企业内的创新主体及知识载体。一方面，研发人员能通过其掌握和积累的专业知识使研发物质资源得到充分利用，从而提高企业生产效率，促进企业绩效的提升（蒋琰和茅宁，2011），另一方面，研发人员之间知识的相互碰撞与交融有助于激发出新的创新设想和推动技术创新，对企业长期绩效具有积极作用（Lucas，1989）。研究物质投入作为企业创新活动的重要保障，其为新技术的形成提供必要的资金支持，进而帮助企业改善原有产品并降低生产成本，从而促进企业绩效提升。学者通过不同方法检验研发投入与企业绩效之间的关系，大部分研究表明，研发投入对提升企业绩效起到积极作用（朱有为和徐康宁，2006）。因此，本文认为研发投入在提升企业绩效中充当着重要的角色并提出假设H1a和H1b。

H1a：研发人员投入对企业绩效具有显著的促进作用。

H1b：研发物质投入对企业绩效具有显著的促进作用。

March（1991）提出企业双元创新源于组织中存在着两种学习行为，主要分为探索型创新以及利用型创新。在企业发展的过程中，管理者常常会面对该如何将企业中有限的资源分配至两种截然不同的创新以达到利益最大化的问题。对此，学者提出两种不同的双元创新协调机制，也就是战略双元。战略双元的含义主要是指企业同时追求利用型创新和探索型创新的能力和战略特性。具体来说，战略双元主要分为两个维度：平衡维度和交互维度。双元平衡（战略双元的平衡维度）将探索型创新和利用型创新视为一种连续体的两端，二者是竞争关系，企业需要将资源合理分配至两种不同的创新以实现平衡进而促进企业绩效的提升（Su et al.，2011）。

而当引入时间变量时，简单的平衡关系已经难以概括二者的动态匹配关系，因此也有学者提出双元联合（战略双元的交互维度），其将利用型创新与探索型创新看成是正交变量，二者是相辅相成的关系。企业需要追求的不仅仅是利用型创新和探索型创新之间简单的平衡，而是通过二者间的交互效应以促进企业迸发出更强大的创新活力，从而推动企业绩效的提升（Simsek，2010）。然而，无论企业选择哪一种创新战略，企业创新的实现往往离不开研发投入这一首要条件。研发投入主要分为研发人员投入以及研发物质投入，研发人员是企业中具有较高知识水平的生命载体，研发人员越多，越有利于企业在改善原有产品的同时开发新产品（Wang &Li，2008），其对于企业实现创新具有不可言喻的重要性。其次，研发物质投入有助于提高研发人员积极性，同时也是二元创新实施的重要基础。基于这一分析，本文提出假设H2a～H2d。

H2a：研发人员投入对双元平衡具有显著的促进作用。

H2b：研发物质投入对双元平衡具有显著的促进作用。

H2c：研发人员投入对双元联合具有显著的促进作用。

H2d：研发物质投入对双元联合具有显著的促进作用。

在科技日新月异的今天，研发投入是企业提升核心竞争力、建立竞争优势的重要条件，其通过帮助企业实现创新发展与技术突破以提高其盈利水平，最终实现经济效益的提升。然而，即使拥有充足的研发资本，由于没有选择合适的创新战略而失败的企业仍比比皆是。在数码影像业高速发展的今天，柯达公司的失败很大程度是由于其过度关注传统技术领域的利用型创新而忽视了探索新技术的重要性，最终导致其被市场淘汰（易明和付丽娜，2012）。而从战略双元视角，对于不同的创新战略选择，如果将探索型创新与利用型创新视为相互对立的矛盾体，企业需要综合二者的优势，避免因为过度投入利用型活动而进入次优均衡状态或过度投入探索型活动而陷入“失败陷阱”。因此，二者的平衡更有利于企业持续发展。但也有学者将二者看成是相互促进的正交变量。具体而言，企业能够通过新产品、新技术的开发为现有产品的改善提供思路。同时也能通过利用型活动吸收外部资源，为企业探索型活动提供动力（Zahra &George，2002）。因此，不同的时点循环选择不同类型的创新活动更有利于企业绩效的提升。

基于此，企业管理者在配置研发资源时，需要考虑该如何选择最优的创新战略，做到人能尽其才、物亦尽其用，这样才能持续提升企业绩效。因此，本文提出假设H3a～H3d。

H3a：双元平衡在研发人员投入与企业绩效中起中介作用。

H3b：双元平衡在研发物质投入与企业绩效中起中介作用。

H3c：双元联合在研发人员投入与企业绩效中起中介作用。

H3d：双元联合在研发物质投入与企业绩效中起中介作用。

图1 内在机理

三、研究设计

（一）样本来源及选取

通过整理2011～2019年上市公司的面板数据，本文最终选取849 家上市公司作为研究样本。为了保证样本数据的可靠性，主要依照以下规则进行样本筛选：第一，剔除相关数据缺失的上市企业；第二，剔除ST 或ST*上市企业（有退市风险警示的企业）；第三，剔除总资产收益率为负值的企业。数据来源方面，企业绩效以及研发资金投入数据主要来自Wind数据库以及国泰安数据库。研发人员投入方面的数据，主要从深圳证券交易所以及上海证券交易所网站下载各大上市公司企业年报并通过手工整理将相关数据进行整合。双元创新相关数据主要来自中国研究数据服务平台，通过相关分类方法对探索型创新以及利用型创新进行界定并整理。

（二）变量及其测量

1.因变量的选取及测量。本文结合唐贵瑶等（2019）的相关研究，选取营业收入来衡量上市公司的企业绩效。为消除异方差问题，将企业营业收入取自然对数再作为企业绩效这一变量加入模型。

2.自变量的选取及测量。对于研发投入的度量，本文通过借鉴李璐和张婉婷（2013）的相关研究将研发投入分为研发资金投入以及研发人员投入两个维度。其中，研发人员投入是指当年研发人员总数；研发资金投入是指当年研发资金投入总额。

3.中介变量的选取及测量。为了区分企业的双元创新（探索型创新与利用型创新），本文借鉴Guan&Liu（2016）的方法，采用IPC专利分类号前4位为基础，其代表专利所属的技术领域，选择5年的窗口期，对利用型创新和探索型创新进行定义，即当某企业当年申请的专利在IPC分类号中出现与之前5年窗口期相同的专利分类号，则将该企业当年申请的重复出现的专利计数作为利用式创新；如果企业当年申请的专利数据中未出现与之前5 年相同的IPC 专利类别，则将未重复出现的专利计数作为探索型创新。具体计算方法如下。第一，探索型创新：该企业该年度申请的专利涉及的技术领域在过去5年内未曾出现过，则该专利视为探索型创新。企业该年度的探索型创新数量用于衡量该企业该年度的探索型创新水平。第二，利用型创新：该企业该年度申请的专利涉及的技术领域在过去5年内曾出现，则该专利视为利用型创新。企业该年度的利用型创新数量用于衡量该企业该年度的利用型创新水平。

另外，参照王益民等（2015）等学者对战略双元的划分方法，将其分为平衡维度（双元平衡）和交互维度（双元联合）。在衡量方法方面，对于双元平衡，March（1991）学者认为，探索型创新和探索型创新应是一种“连续体”的两端，二者的平衡值应处于该“连续体”的中间值或最优值。He &Wong（2004）利用二元变量相差的绝对值来衡量二者的匹配均衡。因此，本文借鉴March（1991）、Simsek（2010）等学者的测量方法，运用二元变量绝对差值来表示双元创新的平衡维度。具体测量如公式（1）所示：

而对于双元联合，He &Wong（2004）提出应由探索型创新以及利用型创新的乘积项来表示二者的联合均衡。探索型创新与利用型创新的关系应是相互促进而非相互竞争，在其研究中提出一种“组合观”，即以二元变量的和式或者乘式来衡量二者的协同效应或总体水平。参考He &Wong（2004）的测量方法，利用二元变量的“乘积”来表示二者间的交互效应。具体测量如公式（2）所示：

4.控制变量的选取。通过参考以往学者的相关文献，本文选取企业年龄、企业规模、资产负债率、资产收益率以及净利润作为控制变量。企业年龄由上市公司注册时间开始计算；其次，参考李显君等（2018）的研究，企业的资产负债率、营业收入、净利润等指标直接影响企业的研发投入以及创新产出，因此需要得到控制；此外，利用当年总资产额衡量企业规模。以上数据均源自国泰安数据库、Wind 数据库和各大上市企业所披露的财务年报。变量设定见表1。

表1 变量设定

（三）模型构建

目前，国内外许多学者主要使用层级回归分析法进行中介检验。例如：王益民等（2015）利用层级回归分析法验证了战略双元在高管团队异质性与企业绩效之间的中介效应。李永壮等（2015）利用层级回归分析法验证企业投资水平在领导层过度自信以及企业绩效之间的中介效应。本文借鉴Baron &Kenny（1986）提出的层级回归分析法，分析战略双元在研发投入以及企业绩效之间的中介作用。

假设H1a和H1b的检验：在引入控制变量（企业规模、净利润、资产收益率、资产负债率以及企业年龄）的基础上，运用自变量（研发人员投入、研发资金投入）对因变量（企业绩效）进行回归，观察回归系数是否显著。通过构建模型，对2011～2019年的面板数据进行回归以验证假设H1a和H1b，如方程（3）所示：

假设H2a、H2b、H2c以及H2d的检验：在引入控制变量的基础上，本文用自变量对中介变量（双元平衡、双元联合）进行回归，观察回归系数是否显著。如方程（4）和方程（5）所示：

同理，进行假设H3a、H3b、H3c、H3d的检验：在引入控制变量和自变量的基础上，将中介变量放入回归方程，以分析其中介效应，如方程（6）～（9）所示：

在以上层级回归三个步骤的分析过程中，只有当（3）、（4）以及（5）的回归系数均显著下才能进行中介效应的检验。在中介效应的检验过程中，若中介变量的回归系数显著，而自变量的回归系数不显著，则中介变量在此过程中发挥完全中介作用。若自变量与中介变量的回归系数均显著，则中介变量起部分中介作用。

四、实证研究结果及分析

（一）变量描述性统计及相关系数矩阵

本文在进行后续检验前总结各变量的均值、标准差以及相关系数。通过表2可以看到，研发人员投入与企业绩效正相关（β=0.561，p＜0.05），研发物质投入与企业绩效正相关（β=0.811，p＜0.05）。其次，研发人员投入与双元平衡正相关（β=0.588，p＜0.05），研发物质投入与双元平衡正相关（β=0.690，p＜0.05）。另外，研发人员投入与双元联合正相关（β=0.39，p＜0.05），研发物质投入与双元联合正相关（β=0.436，p＜0.05）。以上结果均与本文假设一致。

（二）假设检验

1.层级回归分析。进一步地，为了对前文的研究假说进行检验，表3 和表4 分别汇报双元平衡层级回归结果和双元联合层级回归结果分析。为消除不同变量间量纲的影响，首先将各变量数据进行标准化处理再进行层级回归分析。

从表3 和表4 的回归结果可以看出，研发人员投入和研发物质投入均在1%的水平下与企业绩效显著正相关，假设H1a和H1b得到验证。其次，研发人员投入对于双元平衡具有显著的正向影响（见表3：M1，β=0.1046，p＜0.01），研发资金投入对于双元平衡具有显著的正向影响（见表3：M1，β=0.6554，p＜0.01）。假设H2a和H2b得到验证。同时，研发人员投入对于双元联合具有显著的正向影响（见表4：M1，β=0.0991，p＜0.01），研发资金投入对于双元联合具有显著的正向影响（见表4：M1，β=0.3658，p＜0.01）。假设H2c和H2d得到验证。双元平衡对于企业绩效具有显著的正向影响（见表3：M3，β=0.1124，p＜0.05），双元联合对于企业绩效具有显著的正向影响（见表4：M3，β=0.0365，p＜0.05）。

表2 各变量均值、标准差及相关关系

表3 双元平衡层级回归分析

表4 双元联合层级回归分析

对于双元平衡的中介效应的检验，当研发人员投入与双元平衡同时引入回归方程解释因变量企业绩效时，结果显示：研发人员投入对于企业绩效的影响系数降低，但仍然显著（见表3：M4，β=0.0489，p＜0.01），而双元平衡对于企业绩效的影响为正向显著（见表3：M4，β=0.0464，p＜0.01）。当研发资金投入与双元平衡同时引入回归方程解释结果变量企业绩效时，研究发现研发资金投入对于企业绩效的影响系数上升，且仍然显著（见表3：M5，β=0.4928，p＜0.01），而双元平衡对于企业绩效的影响为负向显著（见表3：M5，β=-0.1186，p＜0.01）。由此可以得出结论：双元平衡在自变量（研发资金投入、研发人员投入）与因变量（企业绩效）之间发挥部分中介作用，假设H3a与H3b得到验证。

2.稳健性检验。为了更加准确地验证战略双元在研发投入与企业绩效之间的中介效应，本文使用非参数百分位Bootstrap 法对层级回归法得出的结果进行进一步检验并设置Bootstrap样本为5000，置信区间为95%。

如表5显示，双元平衡在研发人员投入与企业绩效之间（0.0029，0.0472）以及研发物质投入与企业绩效之间（-0.1329，-0.0381）中介效应的置信区间均不包括0，可以判定双元平衡在研发投入（研发人员投入和研发物质投入）与企业绩效间存在中介作用。假设H3a和H3b再次得到验证。而双元联合在研发人员投入与企业绩效之间（-0.0157，0.0104）以及研发物质投入与企业绩效之间（-0.0665，0.0080）中介效应的置信区间均包括0，这表明双元联合在研发投入（研发人员投入和研发物质投入）与企业绩效间的中介效应并不显著，假设H3c和H3d没有得到实证支持。以上中介效应检验均与层级回归分析的结论基本相同，因此，本文确认双元平衡在研发投入（研发人员投入和研发物质投入）与企业绩效间发挥部分中介作用，双元联合在研发投入（研发人员投入和研发物质投入）与企业绩效间中介效应不显著。

表5 非参数百分位Bootstrap

3.异质性分析。尽管本文已经验证双元平衡和双元联合在研发投入与企业绩效之间的中介效应，但在试点范围内不同企业在开展研发活动时，战略双元在研发投入与企业绩效之间起到的中介效应是否存在差异？本文从企业所有制性质角度采用Bootstrap法进行异质性分析。

表6 双元平衡异质性分析

表7 双元联合异质性分析

在所有制性质不同的企业中，战略双元在研发投入与企业绩效间发挥的中介作用是否有所不同？表6 和表7 分别列出两组子样本的结果。在国有企业中，战略双元在研发投入与企业绩效间发挥着显著的中介作用，而在非国有企业中，战略双元在研发投入与企业绩效间的中介效应并没有得到实证支持。相比于非国有上市公司，国有上市公司与政府有着先天的政治联系，而凭借着这一优势，国有企业管理者不仅能够帮助企业了解行业动态，还能给企业带来更多的多元化资源（王益民和梁萌，2012）。而根据Simsek（2010）的研究成果，组织双元性与社会网络的多样性及中心度呈正相关关系。企业在社会网络中越是处于重要位置，其战略双元水平往往就越高。因此，与政府有着天然政治关联的国有企业一般处于整个社会网络的中心地位，其战略双元水平相对于非国有企业也越高。

相对于国有企业，非国有企业对协调二元创新关系的重视仍是远远不够的。因此，非国有企业仍需妥善处理二者的关系，充分发挥双元创新的潜在作用，避免因过度投入而导致结构失衡。同时，“双元驱动”是企业获取长期竞争优势的重要推动力，企业通过利用型创新以获取维持企业运营的资金流，确保其生存能力；通过探索型创新以建立核心竞争力，提升其长期发展空间。因此，企业管理者应综合双元创新的优势以推动企业绩效更高水平地提升。

五、结论与启示

（一）主要结论

自中国共产党的十九大提出大力实施创新驱动发展战略以来，政府与企业愈加重视创新活动的开展，研发投入日益增加。探索型创新与利用型创新是企业中存在着的两种创新行为，在资源约束条件下，协调两种不同的创新活动变得异常重要。对此，部分学者提出“战略双元”观点，其生动地刻画了双元创新之间的复杂匹配关系并将战略双元细分为两个维度：双元联合和双元平衡。具体而言，双元平衡强调“双元”的独立性及对立性，而双元联合则强调“双元”的互补性以及联合性。

本文以2011～2019 年间中国上市公司数据作为研究样本，以研发投入为解释变量，以企业绩效为被解释变量，以战略双元作为中介变量，通过层级回归分析和非参数Bootstrap 法实证检验战略双元在研发投入与企业绩效之间的中介作用，主要得出以下结论：第一，研发投入对企业绩效呈现显著的正向影响关系；第二，研发投入对战略双元呈现显著的正向影响关系；第三，双元平衡在研发人员投入和企业绩效之间发挥部分中介作用；第四，双元平衡在研发物质投入和企业绩效之间发挥部分中介作用。但是，双元联合在研发投入与企业绩效之间的中介作用并没有得到实证支持。

（二）研究意义

1.本研究的理论意义。首先，本文验证了双元平衡在研发投入与企业绩效之间起到中介作用的假设，即企业在分配内部有限的研发资源时要充分考虑资源的分配方式，避免盲目投入，促进双元创新的协调与平衡，实现企业的长期发展。其次，研究结果支持研发投入对战略双元产生显著的正相关影响的假设。企业在分配资源时应该重视其配置结构，对于不同的创新战略，其对于研发投入的要求均不同，例如，相对于研发人员投入，研发物质投入对于双元平衡的影响程度更大。因此，如果企业管理者追求双元之间的平衡，应更倾向于物质资本的投入，才更有利于双元平衡的发展。最后，研发人员投入和研发物质投入均对企业绩效产生显著的正向影响。其中，研发物质投入对企业绩效的影响强于研发人员投入。企业在重视物质投入的同时也应兼顾研发人员投入的潜在作用，做到“双管齐下”，才能更好地推动企业创新活动的开展。目前，国内关于战略双元的研究相对较少，主要研究方向为单一的创新型战略或二者简单的平衡关系。因此，本文能够为现有研究做出一定的补充。

2.本文的实践意义。在科技日新月异的今天，企业通过不断创新以建立核心竞争力并获取长期竞争优势，对于研发活动的投入也日益增加。然而，仍有不少企业因为盲目投入而陷入“创新陷阱”，极大地阻碍组织绩效的提升。对此，本文验证研发投入与战略双元之间的关系，并发现不同的创新战略对于研发资源的配置方式均有所差异。因此，选择不同创新战略的企业应该相应地调整其资源配置结构，使创新活动得到有效实施。其次，研究结果支持双元平衡在研发投入与企业绩效间的中介作用。企业要通过战略双元实现企业绩效的长期提升，研发投入是重要的前因变量。企业管理者在开展创新活动前需要考虑研发资源的配置结构，促进探索型创新和利用型创新的协调与平衡，进而推动企业实现长期绩效的提升。因此，本文能够为我国上市企业选择创新战略及与合理配置研发资源提供一定的借鉴与参考。

（三）研究建议

第一，企业对创新活动的研发投入应该把握好一定的度，合理配置有限的研发资源对于企业顺利开展创新活动具有重要意义。企业管理者不能将所有的精力和资源都投入某一类型的创新活动中，一方面，过度地投入探索型创新往往会使企业无法获得维持运营的必要资金，从而陷入“失败陷阱”。另一方面，过度地投入利用型创新则容易使企业过分地关注已有技术的创新并忽略市场环境的变化，从而失去长期竞争优势。因此，要通过创新使企业绩效得到长期提升，在资源分配上“走极端”或“一边倒”是行不通的。企业管理者需要妥善处理并协调二者间的关系，充分发挥这两种不同创新活动的优势。

第二，在企业宏观层面上，加强企业资源配置管理及技术创新战略管理。在资源配置方面，通过分析预测、整合、规划等方式使研发人力资源与研发物质资源能够有效地结合并得到最大化的利用，实现“两驾马车”的并驾齐驱。而在协调不同类型创新活动间的关系方面，企业在开展研发活动前需要结合企业内部及外部环境寻找合适的创新战略，明确目标，有的放矢。企业管理者在认清企业自身特点的同时也应注意审时度势，准确地分析外部环境情况并把握时机，选择适合自身的创新战略。

第三，配置资源是战略执行的第一步，不同的创新战略对于研发资源的分配要求均有所不同。管理者需要根据不同的战略选择调整内部资源配置结构，避免“不动脑子就动手”，才能充分发挥有限资源的最大效应，使资源与战略相适应。具体而言，企业在追求双元平衡时，应注意调整资源配置结构，侧重研发物质方面的投入。相比之下，双元联合对于研发人员投入的需求程度要明显高于研发物质投入。因此，企业在制定适合自身的创新战略时，应重视资源结构与不同战略间的关系，推动创新战略的实施及确保创新活动的顺利开展。

第四，整合优质研发人力资源，引进拔尖创新型人才。研发人员投入虽然对当期绩效有正相关关系，但其对企业绩效的贡献程度明显要低于研发资金投入贡献程度。因此，企业在注重研发资金投入的同时，也不应忽视研发人员投入的潜在作用。与此同时，企业在追求“量”的同时也应保证“质”的提升。进一步分析，仅增加一般技术人员数量并不足以带动科技创新，企业需要整合社会上优质的研发人力资源，通过引进高端技术型人才，才能推动企业实现持续创新，从而促进企业绩效更高水平地提升。具体而言，通过采用多种技术创新合作模式，如产学研协同创新，企业可以充分利用不同高校和科研机构的技术力量，进而减少拔尖人才引进和管理过程中的不确定性，有助于提高科研创新活动的效率。