话语权、本地搜寻与企业双元创新绩效

赵莉　孟令育

摘 要：文章基于2018—2022年沪深A股148家信息技术企业相关数据为样本，探讨话语权、本地搜寻与企业双元创新绩效之间的关系。研究发现，话语权能够显著促进企业双元创新绩效，并且本地搜寻在前二者的关系中起到了正向中介作用。最后，基于此研究结果对企业创新绩效提升提出相关建议。

关键词：话语权 本地搜寻 双元创新 突破式创新  渐进式创新

中图分类号：F270  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）02-039-04

一、引言

在党的二十大报告中，科技创新被赋予国家发展的核心地位，明确强调企业作为科技创新的主导力量。这一表述不仅凸显了政府对于企业创新能力提升的重视，还在政策层面上对企业技术升级和市场竞争力提升给予了明确的支持与鼓励。在这一政策背景下，企业的市场话语权成为了关键。话语权直接影响了企业的资源配置和战略制定，与企业市场影响力和竞争力紧密相关，同时也反映了企业对政策变化的适应能力以及对市场趋势的引导能力。企业拥有的话语权越高，其在市场中的主导地位和影响力也就越显著。

在当前日益激烈的市场竞争环境中，企业所追求的应是双元创新绩效，即企业不仅需要维持现有产品和服务的竞争力，还需要在新产品和技术上实现突破。这就要求企业需在保证日常运营效率的同时，还要积极探索新的市场机遇和技术前沿。这种双元创新策略即在维护现有业务的同时寻求新的增长点，成为了企业构建核心竞争能力并实现可持续性发展的有效途径。同时，在全球化趋势日益加深的背景下，企业需要在全球范围内进行资源配置和市场开拓，其中本地搜寻作为企业在本土市场及知识环境中寻求创新灵感和机遇的关键策略，其重要性不言而喻。通过本地搜寻，企业能够更好地理解市场需求，加深了企业与本地政府及社会的紧密联系，有利于企业在政策变化中快速调整策略，增强其市场适应能力。

因此，深入理解话语权在双元创新绩效中的作用，对于企业在当前复杂多变的市场环境中构建竞争优势至关重要。话语权不仅关系到企业如何在市场中定位自身，还影响其对内外资源的有效配置和战略决策的制定。一个拥有较高市场话语权的企业更容易引导市场趋势，对政策变化做出快速且有效的响应。此外，本地搜寻策略则使企业能够深入理解并利用本地市场和知识环境的特点，这对于新产品和技术的创新具有不可忽视的价值。这种紧密结合话语权与本地搜寻的双重策略，為企业在激烈的市场竞争中寻找新的增长点提供了有力支持。由此可见，话语权与本地搜寻如何共同作用于双元创新绩效，成为了一个值得深入研究的议题。本文旨在探讨话语权对企业双元创新绩效的影响，以及本地搜寻在其中所发挥的作用，并在此基础上为企业管理实践提供理论指导和策略建议。通过这一理论框架的建立与分析，可以更加全面地理解企业如何在充满挑战的市场环境中有效利用自身的资源和优势，进而实现持续的创新与发展。

二、理论分析与假设提出

在技术创新领域，话语权可被界定为企业在制定技术标准方面所拥有的影响力和能力。这一概念强调了企业在技术发展过程中的主导作用，尤其是在建立行业内普遍接受的技术准则方面。企业在维护其技术专利方面的敏感性往往导致更加积极地参与正规化的标准化流程[1]。此外，参与这些标准化活动被视为对企业创新活动的一种激励[2]，强化了创新行为与标准化之间的互动关系。企业在标准设定过程中的参与通常伴随着更高效的知识保护及应用机制的形成[3]，这些企业的技术与产品在先进性和兼容性方面往往显示出更加显著的优势[4]。因此，企业的话语权不仅显现其知识资产及知识管理的能力，还反映了其在行业中的竞争实力和领先地位。创新是知识工作者利用其知识资源创造价值的活动，此过程依赖于坚实的知识基础及知识的学习、整合和应用能力[5]。企业竞争力的高与低也直接影响了其在市场中的地位和盈利潜力，这种影响力有助于市场对新技术的接纳响应程度，标准化过程中知识的兼容性显著减少了行业内部的信息不对称现象，从而促进了更多系统组件组合方式的出现，这为技术创新提供了新的知识渠道[6]。

因此，本文提出以下假设：

H1a：话语权与企业突破式创新绩效存在正向关联；

H1b：话语权与企业渐进式创新绩效存在正向关联。

企业在知识搜寻活动中的效能与其话语权的程度紧密相连，其中话语权较高的企业在知识的控制和管理方面通常具有更大的优势[7]。鉴于地理位置、文化和制度的相近性，本地知识搜寻的过程不仅成本较低、可靠性更高，而且所需时间较短[8]，这些特点对于促进企业创新活动的展开具有积极作用[9]。本地搜寻的核心目标在于重复运用已经掌握的技术和知识，以实现企业有限资源效益的最大化[10]。通过本地搜寻和逐步学习，企业能够通过对其产品和服务的功能与形态进行细微调整，从而维持创新的持续发展，并探索现有资源的新用途，推动现行技术的实用性拓展。这种对已知知识的再次利用有助于实现企业的渐进式创新，对技术创新产生正面效果。与此相比，突破式创新更侧重于内容、功能和本质的创新，不是对现有基础的修补或改进，而是对现状的全新挑战和彻底转变[11]。渐进式学习驱动的本地搜寻过程展现了自我增强的作用和显著的累积效应。企业可以通过反复实践和逐步的知识传承以实现积累知识，从而增强对创新资源的敏感性和评估能力。这种专业化的深入探索使企业能够更有效地实现由数量变化到质量变化的转变，最终促进基于现有知识资产的突破式技术创新[12]，并且重复进行本地搜寻并结合渐进式学习的过程能有效提升内部研发的效率，从而有力地推动技术创新的实现。因此，本文提出以下假设：

H2a：本地搜寻在话语权与企业突破式创新绩效的关系中起正向中介作用；

H2b：本地搜寻在话语权与企业渐进式创新绩效的关系中起正向中介作用。

三、数据来源与变量选取

（一）样本选择

信息技术行业拥有众多的国家标准，使其在标准化研究中扮演着典型的代表角色。此外，涉足信息技术的企业展现出较高的技术创新能力，其专利申请的数量众多，在双元创新绩效的研究中同样具有显著的代表性。因此，本文样本企业主要来源于CSMAR数据库行业分类中的“信息技术业G”下2018—2022年沪深A股非ST上市企业相关数据，去除数据缺失值较多的企业后，最终确定148家上市企业样本。

（二）指标数据说明

1.自变量：话语权（VP）。本文的话语权，即企业参与制定标准的能力，被量化为企业在当年是否参与了国家标准的制定过程。数据来源于中国国家标准化管理委员会网站。

2.因变量：企业双元创新绩效。本文参考既往学术成果，以企业每年的专利申请总数作为衡量企业双元创新绩效的指标[13]。其中，突破式创新绩效（NII）由发明专利申请数量来衡量[14]，渐进式创新绩效（NIU）由实用新型专利申请数量来衡量[15-16]。数据来源于CNRDS数据库。

3.中介变量：本地搜寻（LS）。借鉴Lodh和Battaggion的方法[17]，本文通过当期的专利中在过去五年中曾出现过的旧IPC分类号的数量对本地搜寻进行衡量。数据来源于CNRDS数据库。

4.控制变量。（1）企业年龄（BOA）。企业年龄与技术积累关系密切[18]，因此，有可能会对双元创新产生影响。本文以企业注册成立的年份到2022年止所经历的年数对企業年龄进行度量。数据来源于CSMAR数据库。（2）资产收益率（ROA）。企业的资产收益率是其盈利能力的体现，只有持续的盈利才能为技术研发提供更多的资金[19]。基于此，本文使用企业净利润与资产总额之比来评估资产收益率。数据来源于CSMAR数据库。（3）管理层治理能力（AVA）。企业高管团队的年龄是衡量企业管理层治理能力的一个重要变量，本文采用“高管团队成员年龄均值”对管理层治理能力进行测量。数据来源于CSMAR数据库。（4）股权集中度（OSC）。组织结构会影响企业的双元创新绩效，本文为了衡量股权集中度，采用上市公司前十大股东的持股比例之和作为测量指标。数据来源于CSMAR数据库。（5）企业规模（CS）。技术创新活动在企业中的实施需要投入大量资源，同时企业的规模与其学习能力密切相关[20]。本文采用当年上市公司资产规模的自然对数对企业规模进行度量。数据来源于CSMAR数据库。

（三）模型设定

本文首先对变量进行共线性检验，结果表明各变量间不存在明显的多重共线性问题，故选择面板OLS回归模型，由于篇幅限制检验结果未能列出。本文的模型如模型（1）和模型（2）所示。对于中介变量在自变量与因变量关系中的中介作用，本文采用Sobel法对其进行检验[21]。

NII=β+βVP+βLS+rControls+ε（1）

NU=β+βVP+βLS+rControls+ε（2）

四、实证结果分析

（一）主要变量描述性统计分析及其相关性研究

本文主要变量的描述性统计分析及其相关性研究结果如表1所示。结果显示，话语权与企业突破式创新绩效呈正相关关系（β=0.321），与渐进式创新绩效呈正相关关系（β=0.298）；本地搜寻与企业突破式创新绩效和渐进式创新绩效均呈正相关关系，系数分别为0.541和0.401。相关系数所揭示的是变量之间的双向关系，为了深入理解这些关系，有必要通过多元层次回归分析来进行更全面的研究。

（二）多元层次回归结果及分析

多元层次回归分析结果如表2所示。模型1与模型2均作为基线模型，仅纳入控制变量进行构建。

模型3在模型1的基础上引入了话语权这一自变量。结果显示，话语权对企业突破式创新绩效的影响系数显著为正（β=93.50，p＜0.01），这表明话语权在显著促进企业突破式创新绩效方面发挥作用，从而验证了假设H1a的成立。

模型4是在模型2的基础上，加入了自变量话语权，结果显示，话语权对企业渐进式创新绩效的影响系数显著为正（β=28.59，p＜0.01），说明话语权与企业渐进式创新绩效呈显著正相关关系，假设H1b成立。

由模型5可知，话语权对本地搜寻具有显著的正向作用（β=108.9，p＜0.01）。同时，通过模型6和模型7来看，Sobel检验的Z值分别为3.787和3.154，且p值均小于0.01，说明本地搜寻在话语权与企业双元创新绩效的关系中起到了正向中介作用，假设H2a和假设H2b均成立。

（三）稳健性分析

本文将中介变量本地搜寻的数据进行对数处理后进行稳健性分析，实证结果表明，假设H1a、H1b、H2a、H2b仍然成立。

五、研究结论与政策建议

研究发现，话语权对企业的突破式创新绩效和渐进式创新绩效均具有正向影响，而在话语权与企业双元创新绩效的关系中，本地搜寻显现出正向的中介效应。基于此研究结论，本文提出以下管理建议。

一是强化话语权的战略运用。企业应当高度重视其在技术标准制定中所占据的话语权地位，通过主动参与相关标准的构建过程，积极塑造技术发展的走向，从而提升企业在激烈市场竞争中的地位，为其长远的技术创新战略提供明确的指导。

二是建立并维持本地搜寻网络。企业应当建立并维持有效的本地搜寻网络，包括与当地高等教育机构、科研机构以及行业领军企业的合作伙伴关系，进而为企业带来新知识与技术，并由此增强其在技术标准制定过程中的影响力和话语权。

[基金项目：黑龙江省哲学社科规划项目（19JYD194）]

参考文献：

[1] BlindK. The Economics of Standards[J]. Social Science Electronic Publishing， 2004， 39（03）： 191-210.

[2] WangZ. Organizational effectiveness through technology innovation and HRM strategies[J]. International Journal of Manpower， 2016， 26（06）： 481-487.

[3] 方放，王道平.技术标准设定中高技术企业技术兼容性选择及相关R&D活动研究[J].科技进步与对策，2012，29（20）：80-84.

[4] 姜红，陆晓芳，余海晴.技术标准化对产业创新的作用机理研究[J].社会科学战线，2010（09）：73-79.

[5] 王欣，徐明.企业创新组织软环境、知识管理、创新绩效——动态环境下有调节的中介作用模型[J].华东经济管理，2018，32（02）：35-42.

[6] 李远勤，张祥建.标准化对企业技术创新与经营业绩影响的前沿研究述评[J].软科学，2009，23（03）：61-64+70.

[7] LATIFF H S， HASSAN A. Rise and Fall of Knowledge Power： an In-depth Investigation[J]. Humanomics， 2008， 24（01）： 17-27.

[8] 王元地，杜红平，陈劲，等.企业技术创新搜寻研究综述[J].科技进步与对策，2015（11）：149-154.

[9] Rothaermel， F. T.， Deeds， D. L. Exploration and Exploitation Alliances in Biotechnology： A System of New Product Development[J]. Strategic Management Journal， 2004， 25（03）： 201-221.

[10] 吴航，陈劲.国际化双元影响创新绩效的中介机制研究：知识整合视角[J].科学学与科学技术管理，2018，39（02）：52-60.

[11] Muammer Ozer and Wen Zhang.The Effects of Geographic and Network Ties on Exploitative and Exploratory Product Innovation[J]. Strategic Management Journal，2015（36）： 1105-1114.

[12] 胡畔，于渤.跨界搜索、能力重构与企业创新绩效——战略柔性的调节作用[J].研究与发展管理，2017，29（04）：138-147.

[13] 罗思平，于永达.技术转移、“海归”与企业技术创新——基于中国光伏产业的实证研究[J].管理世界，2012（11）：124-132.

[14] 赵博，毕克新.我国制造业低碳突破性创新战略体系与战略组合研究[J].求是学刊，2016，43（01）：72-79.

[15] 鐘昌标，黄远浙，刘伟.新兴经济体海外研发对母公司创新影响的研究——基于渐进式创新和颠覆式创新视角[J].南开经济研究，2014（06）：91-104.

[16] 成力为，邹双.风险投资进入时间、技术偏好对创新绩效影响——基于创业板制造业企业的PSM检验[J].科研管理，2019，40（07）：215-223

[17] Lodh S， Battaggion M R. Technological breadth and depth of knowledge in innovation： the role of mergers and acquisitions in biotech[J]. Industrial and Corporate Change，2015， 24（02）： 383-415.

[18] 张子余，袁澍蕾.生命周期视角、公司治理与企业技术创新[J].统计与决策，2017（19）：176-18.

[19] 韩美妮，王福胜.法治环境、财务信息与创新绩效[J].南开管理评论，2016，19（05）：28-40.

[20] 邹国平，郭韬，任雪娇.区域环境因素对科技型企业规模的影响研究——组织学习和智力资本的中介作用[J].管理评论，2017，29（05）：52-63.

[21] Sobel M E. Asymptotic confidence intervals for indirect effects in structural equation models[J]. Sociological methodology， 1982（13）： 290-312.

［作者简介：赵莉，教授，博士，研究方向：企业管理；通讯作者：孟令育，硕士研究生，研究方向：企业管理。］（责编：贾伟）