创新生态系统合作模式对知识转移绩效的影响研究

辛 冲，徐 杨，吴怡雯

（东北大学 工商管理学院，沈阳 110167）

随着市场需求多样化与竞争加剧，企业逐渐突破组织边界，通过与高校、科研机构、用户、政府、融资机构等多主体构建可持续的创新生态系统，开展优势互补的合作，实现共同演化［1］，促进知识共享与创新以提升知识转移绩效［2］，如华为的鸿蒙OS系统、海尔的HOPE开放创新平台、亚马逊的AWS生态系统。知识资源是创新生态系统中最重要的战略资源［3］。然而，创新生态系统中不同主体拥有的技术、知识等资源不尽相同，他们的角色与定位也有所差异［4］。多主体在知识转移过程中呈现动态组合的状态，这使得不同合作模式及其组合对知识转移绩效的影响存在差异，由此，创新生态系统的健康有序发展，不仅需要异质性创新主体参与，更需要主体间的高质量协同共生。在此背景下，探索创新生态系统合作模式的协同配置如何实现高水平知识转移绩效，能为探寻创新生态系统的演化机制并实现价值创造提供有效借鉴。

知识转移绩效指新知识成功地得到转移、吸收和运用后提升的绩效［5］。近些年来，创新生态系统中知识转移问题一直备受学术界关注。创新生态系统促进了创新主体之间的互动［6］，拓宽了企业知识获取渠道。知识转移是主体间有意识的知识传递过程［5］，对企业创新效率与核心竞争力存在显著影响［7-8］。其中，转移主体是影响知识转移绩效的重要因素，如产学研合作主体间的差异越大，越不利于知识转移［9］；主体间通过并购整合获取异质性知识能够实现高效的知识转移［10］等。也有部分学者基于不同研究方法对创新生态系统内部的知识转移机制展开研究。如构建三方演化博弈模型探索创新生态系统内部的知识流动机制［11］；使用数学建模和仿真分析法探究系统内部的知识转移激励机制［12］等。

创新生态系统是由一系列利益相关主体围绕核心企业共同参与价值创造活动形成的动态结构网络［4］，更侧重于主体间的依赖与互补关系。开放式创新理论指出，企业应借助高校、科研机构、合作企业、用户、政府、融资机构等主体，整合内外部资源，实现知识、信息与技术的优势互补，提高企业创新与工作效率［7］。在创新生态系统内部，各主体以创造有价值的产品或服务为共同目标，彼此间相互依赖、互惠共生［13］，发挥系统整体作用。创新生态系统的协同效应主要取决于不同主体间的动态组合，而非与单一主体的合作［6］。如果创新生态系统内部存在相互制约、分离和冲突的现象，将导致系统内耗大幅增加，系统无法有效调和主体间矛盾，整个系统从而无法保持稳定，甚至导致解体［14］。这也使得研究创新生态系统合作模式及其协同配置对知识转移绩效的影响成为必要。

综上所述，虽然已有研究对创新生态系统中合作模式、知识转移绩效、知识转移机制等给予较多关注，但对创新生态系统中不同主体如何通过互动耦合实现高水平知识转移绩效的问题有待进一步研究。具体而言，仍存在以下不足需要深入探讨。首先，现有关于创新生态系统中知识转移问题的研究大多基于数学模型和仿真模型探索系统内部的知识转移机制，对运用组态思维探究知识转移问题关注不足。其次，学者们更多关注产学研合作［15］、企业间合作［16］等单一类型合作模式对知识转移绩效的影响，关于创新生态系统中合作模式之间内在联系的研究仍为少数。因此，本文基于开放式创新理论，采用fsQCA方法探讨产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作、企业—融资机构合作5种模式之间的耦合关系，剖析创新生态系统合作模式的协同配置对企业知识转移绩效的影响。研究结果有助于揭示创新生态系统合作模式发挥作用的路径机制，深化开放式创新理论视角下知识转移绩效前因的研究，为企业在动态竞争市场环境下制订和实施外部合作策略以获取高水平知识转移绩效提供理论依据和管理启示，同时也为构建共生共赢的创新生态系统提供新见解。

1 理论基础与模型构建

创新活动的核心是通过异质性知识的捕获、交融、创新与扩散实现知识增殖［17］。在创新生态系统中，企业作为创新活动的主要承载者与其他创新主体实现知识共享，通过扩大知识库增强竞争力。近些年来，创新主体作为创新生态系统核心要素之一，受到了学术界的广泛关注。然而，学者大多探究创新主体与其他要素（创新环境、创新资源）之间的动态交互关系对创新绩效的影响［18］，或从价值创造视角出发探究不同创新主体在创新生态系统中的角色划分［4］，而忽视了多主体间协同合作在系统中的重要作用。事实上，各创新主体间的协同互动已经成为维持创新生态系统可持续发展和实现价值共创的关键。如ADNER［19］指出创新生态系统由多创新主体组成，主体间通过协同共同实现价值主张；张晶和于渤［20］的研究发现企业和异质性创新主体间的联系推动企业实现从价值增殖到价值共创的成长。而对于企业来说，如何与多元创新主体进行耦合才能实现高水平知识转移绩效仍未得到令人满意的回答。因此，本文将基于开放式创新理论，探究创新生态系统合作模式协同配置与知识转移绩效的关系。在合作模式的选取过程中，借鉴刘志迎等［7］提出的开放式创新“七力模型”，仅考虑关系较为密切的主体，将企业合作对象分为客户、供应商企业、高校与科研机构、竞争企业、政府、中介机构。由于开放式创新过程中，竞争对手也会与企业共享知识、信息、技术等资源，将与供应商企业和竞争企业合作均视为企业间合作模式。同时，考虑到理论与实践中融资机构在创新生态系统中的作用，将中介机构细化为融资机构。本文最终选取产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作、企业—融资机构合作5种合作模式作为研究对象。接下来，本文的文献回顾将从这5个模式逐一展开。

1.1 产学研合作与知识转移绩效

在创新生态系统中，高校与科研机构作为技术流与人才流的重要源泉，表现出更强的主导性和推动性，发挥了知识库、基础研究与人才输出的功能，激活企业创新活力。产学研合作成为企业提高技术研发水平、维持核心竞争优势的关键途径［9］。首先，高校与科研机构的优势在于拥有大量优秀科研人才和先进科研仪器，而企业的优势在于掌握充足的市场信息，具备较强的商业化能力［21］。产学研合作可以实现优势互补，降低企业研发成本并拓宽知识获取渠道，从而使企业获取更多异质性知识以提高知识转移绩效。其次，企业注重短期利益，倾向于以市场为导向，开展风险小、投入少的渐进式创新，以求快速将研发成果商业化；而高校与科研机构更侧重于基础研究，注重技术研发的突破性。因此，产学研合作有助于企业利用高校和科研机构的研究优势，拓宽研发视野，摆脱对渐进式创新的路径依赖［22］，加速突破式创新，进而实现高水平知识转移绩效。此外，高校与科研机构还能够为企业提供技术信息咨询［9］。企业遇到技术难题时，可以向高校及科研机构寻求解决方案，使得企业不仅能解决现有问题，还可以积累技术经验，从而提升知识转移绩效。

1.2 企业间合作与知识转移绩效

企业作为创新活动的实施主体，在系统中处于中心位置。开放式创新理论认为企业间合作建立在双方拥有互补性知识资源基础上，是互利共赢的合作行为［23］。创新生态系统内部健全的知识共享机制加强了企业间互信，为企业间合作提供了有效保障。良好的企业间合作可以使企业利用对方的知识资源进行技术、产品开发，从而克服资源约束，避免重复投资引起的浪费。并且，随着合作程度的进一步加深，融洽的合作氛围促使合作企业更愿意共享隐性知识和信息［24］，实现对互补性知识资源的利用，降低了合作不确定性并减少机会主义行为，进而提高知识转移绩效。此外，企业通过对异质性知识资源的整合与利用，放大知识价值并实现知识再开发，进而达成合作双方无法独立实现的目标［23］，推动知识转移绩效的提升。反之，当企业间合作程度较低时，合作企业为保持竞争优势，会加强技术资源的保护力度，形成高技术壁垒，从而减弱知识流入对企业绩效的促进作用，知识转移绩效随之降低。由此可见，高水平的企业间合作有助于建立企业间信任机制，促进知识转移与共享［25］，提升企业知识转移绩效。

1.3 企业—用户合作与知识转移绩效

创新由用户驱动，是对用户需求、愿望等的综合回应。开放式创新理论指出，用户是产品创新过程中最重要的知识来源与利益相关者［7］。企业与用户的合作会影响企业将外部知识转化为创新成果的程度，具体表现在信息交互和价值共创两方面。①信息交互方面，用户在合作中逐步将自身知识和需求传递给企业，加深企业对市场的认识，为企业改进或创新产品提供依据［26］，从而提升知识转移绩效。②价值共创方面，在买方市场环境下，用户已经不再是单纯的消费者，而开始作为“生产者”参与到企业经营中，为企业贡献自己的知识［27］。在新产品开发过程中，用户借助网络等工具与研发人员合作，为产品创新或改进提供宝贵的研发创意，或基于自身需求与能力自行改进现有产品，从而减少研发失败带来的损失［28］，使知识转移绩效维持在较高水平。

1.4 企业—政府合作与知识转移绩效

在创新生态系统中，政府对企业创新发挥扶持和引导的作用，能够保证系统持续演进，激发多主体创新。企业与政府保持密切合作，共同参与开放式创新可以及时把握创新和经济发展趋势，降低企业创新压力，进而从效率和效果两方面提升企业知识转移绩效。一方面，企业获得政府支持能够提高政治和社会合法性，被政府视为“内部人”并得到政府背书［29］，在获取政府采购合同、技术补贴、政策优惠等有形资源上获得一定优势［30］，加速吸收共享知识，从而提高知识转移效率。另一方面，良好的政企关系可以帮助企业更好地理解政府的相关政策法规，加强内部知识保护［31］，使得知识流入的收益高于知识流出的损失，降低研发的不确定性和失败风险，从而提升知识转移效果。此外，企业借助与政府建立的人才、产品与客户方面的对接机制，有效整合分散的创新资源，获取充足的人力资源储备并实现产品市场的国际化，拓宽知识转移渠道，提升知识转移绩效。

1.5 企业—融资机构合作与知识转移绩效

在创新生态系统中，融资机构在促进企业开展创新活动及研发成果商业化方面发挥重要作用，是系统保持高效运行的基础和保障。融资机构能够基于社会网络资源与专业优势为企业提供战略规划、市场知识等增值服务，从而有效缓解企业资源的约束，使企业将资源集中投入到产品研发及商业化过程中，提升知识转移绩效［32］。同时，融资机构作为谋求高风险、高收益的“知识资本”与“金融资本”载体，不仅为企业提供充足资金，填补资金空缺［33］，为企业获取外部知识资源并实现产品创新提供保障，更重要的是能够对企业产生认证作用。获得融资机构支持的企业会向市场传递其经营模式和市场价值被认可的信号［34］，更容易获得外部融资，提升市场开拓能力。随着市场开拓能力增加，企业更有可能与知识资源丰富的多创新主体建立合作关系，增加异质性知识流入，从而激发新颖创新想法，提升知识转移绩效。可见，企业与融资机构合作，有助于实现从知识到创新产品的高效转化，提高知识转移绩效。

综上所述，开放式创新过程中，高水平知识转移绩效会受到产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作及企业—融资机构合作等多种合作模式的影响。然而，各模式与知识转移绩效间不只是简单的线性关系，还可能存在复杂的非线性关系，并且各模式间的共生竞争均可能对知识转移绩效产生影响。因此，创新生态系统合作模式如何协同驱动知识转移绩效是一个开放性问题。本文使用fsQ‐CA方法探索上述5种合作模式对知识转移绩效的联合效应，揭示不同合作模式之间的互动关系。理论模型如图1所示。

图1 理论模型Fig.1 Theoretical model

2 研究设计

2.1 研究方法

fsQCA是以布尔运算和集合论为方法论基础，从整体视角探究多个前因条件的集合分析方法［35］。本文使用fsQCA来探索实现高/非高水平知识转移绩效的前因条件组态，并对其进行对比分析，从而得出研究结论。使用该方法的原因在于：①知识转移绩效是多要素协同作用的结果，传统线性回归方法难以分析两个以上的变量对因变量的影响，而fsQCA可以处理多前因条件间的组合关系，从而有效验证创新生态系统合作模式和知识转移绩效之间的非对称因果关系；②fsQCA能够更好地识别前因条件之间的互动关系，挖掘条件之间存在的替代、互补关系。

2.2 样本与数据

本文选取北京市、上海市、大连市和沈阳市高技术企业作为调研对象，主要有以下3 点考虑。①高技术企业具有较强的聚集性，对知识、信息、技术等更为关注，且创新开放程度较高，更容易实现企业技术产品创新。②北京市和上海市位于中国创新生态城市排名前两位，拥有全国最多的国家备案众创空间，在产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作和企业—融资机构合作方面表现突出，形成了良好的创新生态系统，与本文的研究主题相契合。③与其他地区相比，研究团队在沈阳市和大连市具有良好的社会关系网络，数据收集效率更高、数据质量更好。此外，调研对象为中高层管理者，因为他们作为企业骨干，是企业战略规划的制订者与推行者，更为准确地了解企业外部合作和知识转移情况。

本文采用问卷调查法收集数据。为确保题项描述符合现实情境，首先，在沈阳市10家高技术企业进行为期两周的预调研。根据前测结果，对问卷内容做出调整后展开正式调研。在正式调查阶段，参考案例研究中“样本饱和”思想，即凭借研究团队的社会关系网络确定高技术企业，通过样本企业的推荐，进一步扩大样本范围。其次，主要通过实地发放与网上调研两种方式进行问卷发放，以多数据来源的方式保证研究可靠性。调查从2020年4月底持续到2020年7月。正式调研共发出380份调查问卷，收回329份。按照以下原则进行问卷筛查：①剔除答题时间过短或过长的问卷；②剔除重复率较高、明显存在规律性的问卷；③剔除答题数低于95%的问卷。获得有效问卷268 份，有效回收率为70.526%。样本特征如表1所示。

表1 样本特征统计Tab.1 Statistics of the sample characteristics

2.3 测量与校准

本文理论模型共包含产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作、企业—融资机构合作和知识转移绩效6 个条件。本文研究均借鉴已有成熟量表，并采用七级Likert 量表度量，具体题项如表3 所示。其中，产学研合作（EURC）的测量借鉴刘志迎等［7］、解学梅和王宏伟［36］的研究，包含5 个题项；企业间合作（EINC）的测量借鉴KIM 等［37］、王建平和吴晓云［25］的研究，包含4 个题项；企业—用户合作（EUSC）的测量借鉴BALDWIN 等［38］的研究，包含4 个题项；企业—政府合作（EGOC）的测量借鉴刘志迎等［7］的研究，包含4 个题项；企业—融资机构合作（EFIC）的测量借鉴DA RIN 等［39］的研究，包含3 个题项；知识转移绩效（KTP）的测量借鉴ARGOTE 和INGRAM［40］、XIE 等［41］的研究，包含4 个题项。

本文选取产学研合作、企业间合作、企业—用户合作、企业—政府合作和企业—融资机构合作作为前因条件、知识转移绩效作为结果。研究对涉及的前因条件和结果取均值，以完全隶属（95%）、交叉锚点（50%）与完全不隶属（5%）为标准进行校准。校准情况如表2所示。

表2 校准锚点Tab.2 Calibration anchor

2.4 信效度分析

本文采用SPSS 25.0检验样本数据。分析结果见表3所示，各条件的Cronbach's α系数均在0.700以上，说明各条件均具有较高稳定性，量表具有较好的信度。量表的KMO值高于0.700，Bartlett球状检验结果显著，说明研究已符合因子分析条件；本文的量表题项设计参考已有研究，内容效度较好。同时，各条件的标准化载荷系数均高于0.700，个别高于0.600，但CR值均高于0.800，平均方差提取量（AVE）均高于0.500，说明量表的收敛效度较好。

表3 信度和效度检验结果Tab.3 Reliability and validity test results

2.5 共同方法偏差检验

首先，采取匿名测量、部分题项反向等措施从程序上控制共同方法偏差。其次，利用Harman单因素检验法检验数据。研究结果表明，未旋转的探索性因子分析结果提取出6个因子，最大因子方差解释率为39.656%（小于40%）。此外，参考PODSAKOFF等［42］的因子控制法，加入共同方法因子后，拟合指数的变化量均在0.03 以下（ΔTLI=0.019，ΔCFI=0.027，ΔGFI=0.027，ΔRMSEA=0.006）。因此，共同方法偏差不会对研究结论产生显著影响。

3 数据分析结果

3.1 必要性分析

分析结果如表4所示，各前因条件的一致性水平均低于0.900，表明任何一个孤立的条件都无法独立作为产生高水平知识转移绩效或非高水平知识转移绩效的必要条件，需要对多个前因条件进行组合分析。

表4 前因条件的必要性分析Tab.4 Necessity analysis of antecedent conditions

3.2 组态分析结果

本文使用fsQCA3.0 分析实现高/非高水平知识转移绩效的组态，构建真值表时，设置一致性阈值为0.800，以保证组态具有较强的解释力度，可接受案例频数为3，以保证覆盖75%以上的观察案例。同时，为减少矛盾组态的发生，PRI一致性阈值设为0.75。得出实现高水平知识转移绩效的3个组态（H1、H2、H3）和非高水平知识转移绩效的1个组态（L1），结果如表5所示。

表5 知识转移绩效的组态分析结果Tab. 5 Configuration analysis results of knowledge transfer performance

3.2.1 高水平知识转移绩效的实现组态 由表5可知，fsQCA 有效识别了3种实现高水平知识转移绩效组态，并且每种组态由不同条件组成，这说明高水平知识转移绩效的“多重并发”与“异途同归”。组态的总体覆盖度是0.615，说明这3种组态在结果中占据较大的比例。总体一致性为0.943，明显高于Ragin设定的阈值0.75，表明前因条件组合对高水平知识转移绩效的充分性较高。

1）政产融驱动型（组态H1）。前因条件为“～EURC*EINC*EGOC*EFIC”。这表明良好的创新生态系统不仅需要企业的研发创新作为内在动力，还需要政府政策法规的引导机制、融资机构的服务机制等外在动力作为辅助，从而促进创新生态系统的健康有序发展［43］。尽管产学研合作能够带来丰富的前沿科学知识，但科学知识由于其隐晦性、抽象性，较难直接被企业吸收利用。因此，在产学研合作程度较低时，政府、合作企业和融资机构在企业创新活动中发挥重要作用。政府可以为企业开展企业间合作与企业—融资机构合作营造良好的外部环境［30］；企业间合作为企业提供异质性资源，降低企业研发成本与风险［23］；而融资机构作为重要的中介机构，可以提升企业—政府合作与企业间合作效果［32］。该组态为创新能力较强、科研资源丰富、有核心技术的企业通过优化外部合作策略以实现系统高效可持续运行提供了借鉴。对于这类企业，如何将创新成果转化为产品是当前面临的重要问题，因此，企业更可能通过与同行企业、融资机构与政府等建立合作以把握市场需求变化、拓展研发视野。

2）政用产学研驱动型（组态H2）。前因条件为“EURC*EINC*EUSC*EGOC”。这表明企业应该通过构建“企业+政府+高校+科研机构+用户”的创新体系，形成政府推动、高校与科研机构支持、企业提升、用户参与的互惠共生、共同演化的开放式创新生态系统［44］，以实现高水平知识转移绩效。具体来说，企业要突破创新人才、技术限制，建立用户、企业、高校与科研机构自由进出的创新合作平台，以需求为导向加大科技平台建设、培养高水平专业人才，实现协同开发与成果转化［45］。同时，创新平台建设也应获取政府创新政策的支持，从而使企业更容易借助政治关联来获取所需资源，为企业创新创造良好的外部政策环境以促进知识转移绩效提升［30］。该组态为内部运行较好、发展资金充足的企业培养核心竞争优势以实现系统高效可持续运行提供了借鉴。对于该类企业，如何将创新投入有效运用到合作创新之中是当前面临的重要问题，因此，企业更可能通过与用户、政府、高校与科研机构合作以催发创新成果、激发创新活力。

3）产学研用融驱动型（组态H3）。前因条件为“EURC*EINC*EUSC*EFIC”。在创新生态系统中，高校、科研机构、企业、用户与融资机构扮演着不同的社会角色，这些主体借助知识流、信息流、人才流、资金流的集聚和转化，共同加快创新生态系统的优化升级［4］。一方面，企业通过共同进行技术研发、完成课题攻关项目等方式与高校、科研机构等研发主体进行基础研究合作，以获取丰富技术资源，加快现有技术重组并改进现有技术流程［46］，进而实现高水平知识转移绩效。另一方面，企业与合作企业、用户、融资机构等市场主体开展密切合作，及时把握市场需求变化并共同解决行业难题，降低产品开发风险与成本［47］，有助于提高企业知识转移绩效。这一组态覆盖度较高，反映了企业从创新生态系统获取高水平知识转移绩效的普遍情况。该组态为发展势头良好、竞争优势明显的企业提供了借鉴。对于该类企业，如何维持现有竞争优势是当前面临的重要问题，因此，企业应双管齐下打造更为完善的创新平台。

3.2.2 非高水平知识转移绩效的实现组态（组态L1） 本文也检验了实现非高水平知识转移绩效的组态。由表5可知，以～产学研合作、～企业间合作、～企业—用户合作、～企业—政府合作与～企业—融资机构合作为核心条件会产生非高水平知识转移绩效。该组态也是较为极端的一种情况。在这种创新生态系统中，企业与各创新主体均无法保持密切的合作关系，同时也无法通过合作获取外部知识资源，呈现出孤立分散的特点［14］，从而无法实现高水平的知识转移绩效。

3.3 前因条件替代关系分析

统计高水平知识转移绩效实现组态中前因条件出现频数，企业间合作出现频次最高（3次），可见企业间合作对实现高水平知识转移绩效起到了关键作用。而其余前因条件均出现2次。这表明企业也应关注其余4个前因条件的合理搭配，实现有的放矢，同时进一步探究各前因条件间的关系。

对比实现高水平知识转移绩效的3种组态，本文尝试探索前因条件间的替代关系。①比较组态H1和组态H2发现，在高企业间合作与高企业—政府合作的情况下，～产学研合作与企业—融资机构合作的组合可以和产学研合作与企业—用户合作相互替代（见图2）。当企业掌握核心技术时，以自主创新为主的企业更需要与融资机构开展密切合作实现从知识到创新产品的高效转化［33］，从而实现高水平知识转移绩效。而自主研发能力较弱的企业可以通过产学研合作与企业—用户合作获取前沿技术成果并且加速产品商业化进程［45］，进而提升知识转移绩效。②比较组态H1和组态H3发现，在高企业间合作与高企业—融资机构合作的情况下，～产学研合作与企业—政府合作的组合可以和产学研合作与企业—用户合作的组合相互替代（见图3）。坚持自主研发的企业需要与政府保持密切联系，从而获得政府背书并提高政治与社会合法性，向市场传递其经营模式和创新成果被认可的信号［29］，增加外部知识流入。同样地，若企业产学研合作水平显著提升，密切的企业—用户合作也可以使企业及时掌握市场需求变化，获得市场认可从而获取更多知识［45］。③对比组态H2 和组态H3 发现，在高产学研合作、高企业间合作与高企业—用户合作的情况下，企业—政府合作可以和企业—融资机构合作相互替代。密切的企业—政府合作关系使得企业能够及时把握行业变化与经济发展趋势，而企业—融资机构合作使企业能够获取战略规划、市场知识等方面的增值服务［32］，本质上均提高了企业的市场适应能力，实现知识高效利用从而提升知识转移绩效，在一定程度上二者可以相互替代（见图4）。

图2 组态H1和组态H2的替代关系Fig.2 Alternative relationship between configuration H1 and configuration H2

图3 组态H1和组态H3的替代关系Fig.3 Alternative relationship between configuration H1 and configuration H3

图4 组态H2和组态H3的替代关系Fig.4 Alternative relationship between configuration H2 and configuration H3

3.4 稳健性检验

本文对高水平知识转移绩效的前因组态进行稳健性检验。首先，将一致性阈值从0.800 调整为0.900，得出的组态基本一致；其次，将案例频数由3提升至4，得出的组态基本一致。因此，研究结果具有稳健性。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文基于开放式创新理论，结合268家北京市、上海市、大连市和沈阳市高技术企业的问卷数据，采用组态思维与fsQCA方法探究创新生态系统中合作模式的协同配置对企业知识转移绩效的影响。得出如下研究结论。①任何单一类型合作模式均非提高企业知识转移绩效的必要条件。各合作模式之间通过动态组合实现相互替代，共同推动知识转移绩效的提升。②知识转移绩效具有“多重并发”与“异途同归”的特性。实现高水平知识转移绩效包含3种等效组态，分别为政产融驱动型、政用产学研驱动型和产学研用融驱动型。其中，企业间合作作为核心因果条件，在不同情况下与其他合作模式进行组合，均能够有效提高企业知识转移绩效。3种不同组态指出了开放式创新背景下，企业制定合作策略的侧重之处，弥补了“探索其他合作模式以弥补现有配置”的研究不足［27］，验证了企业应基于自身特定条件选择外部创新动力源［7］的研究结论。③实现非高水平知识转移绩效的组态有1 种，该组态中5 个前因条件均缺失。可见实现高/非高水平知识转移绩效的原因具有非对称性特征，即产生高水平知识转移绩效组态的反面并非产生非高水平知识转移绩效的组态，该结论符合复杂因果分析的非对称性假说［48］。

4.2 理论意义

本文的理论贡献主要包括以下方面。①已有研究大多探究单一合作模式与企业知识转移绩效之间的关系，忽视了多创新主体开放协作对知识转移绩效的影响。本文从开放式创新理论出发分析5种合作模式的不同组合对企业知识转移绩效的影响，突破了传统实证研究更为关注单核心要素的局限，回应了学术界将fsQCA应用于大样本的呼吁［49］，为认识与解释创新生态系统中多主体开放协作提供了新视角，扩展了开放式创新理论研究范围。②现有关于知识转移绩效的研究主要关注线性回归中因果效应的统一对称性假设，对因果关系间的复杂性关注不足。本文使用fsQCA 方法从因果非对称性角度探究高/非高水平知识转移绩效的实现机制，弥补知识转移绩效前因条件的不足，揭示了实现高/非高水平知识转移绩效的多条等效路径，推动企业知识管理研究由单维视角逐渐转向多维整体视角，响应了创新领域开展多元化学术研究的号召［35］。

4.3 管理启示

本文剖析了创新生态系统中5种合作模式的协同配置对知识转移绩效的影响，提出企业实现高水平知识转移绩效的多种等效组态，为企业制订创新生态系统合作策略提供新思路，对企业创新实践具有重要管理启示。①企业应该根据现有资源特点、发展需求与外部环境选择不同的合作模式。对于缺乏核心技术的企业，应优先选择与高校、科研机构合作，及时获取行业前沿知识与技术以开展自主创新；对于市场化能力较低的企业，应优先选择与用户、融资机构合作，及时根据市场需求信息改进或创新产品。②企业应该对合作对象进行合理评价，在“整体视角”下谨慎确定合作模式组合，形成差异化的企业高水平知识转移绩效的实现组态，优化其创新生态系统配置，创造有利于创新者共同追求价值的环境。③企业应树立正确的竞争观念，通过构建主体间信息传递与基础设施共享的平台，在竞争中创新，在创新中发展，加强不同行业主体间的联系与合作，以此获取更多竞争优势，提升知识转移绩效。

4.4 研究局限与展望

本文仍存在一些有待改进之处。①研究对象主要来源于北京市、上海市、大连市和沈阳市的高技术企业，存在行业和地域局限性。未来研究可以扩大研究范围进一步验证研究结论。②研究数据主要来自被调查者的自我汇报，尽管共同方法的偏差在可接受范围内，但内生性问题仍客观存在，未来研究可以采用问卷数据与二手数据相结合的方式提高研究结论的稳健性。③主要使用横截面数据，缺少对研究对象的持续跟踪。未来可以开展纵向研究，多时点收集调查数据，进一步剖析企业高水平知识转移绩效的实现路径。