協(xié)作研發(fā)伙伴多元化、知識網絡凝聚性與企業(yè)新產品開發(fā)績效

○ 徐露允 龔 紅

引言

新產品開發(fā)（New Product Development,NPD）是將研發(fā)成果轉化為現(xiàn)實生產力的關鍵環(huán)節(jié)，是企業(yè)提升市場份額的戰(zhàn)略性手段。由于在資源獲取、利用和配置等方面仍存在問題，我國企業(yè)的新產品開發(fā)能力與發(fā)達國家的同類企業(yè)相比仍有一定差距，[1]如何通過高效的創(chuàng)新資源管理提升新產品開發(fā)績效是企業(yè)自主創(chuàng)新能力提升過程中亟需解決的問題。作為創(chuàng)造力的根源，知識庫在企業(yè)開展創(chuàng)造性活動和解決問題的過程中具有重要意義，新產品的成功開發(fā)離不開知識的有效管理。[2,3]知識基礎理論認為，知識不是獨立存在的，而是在某種依賴關系的作用下彼此依存；[4]因此，新產品開發(fā)是通過整合多種知識流來創(chuàng)造知識的過程，與跨技術領域的知識整合密切相關。[4,5]知識及其整合技能在組織間的分布具有異質性、非對稱性等特征，如何實現(xiàn)知識外部搜索與內部開發(fā)的有效結合，對于提升企業(yè)新產品開發(fā)績效具有重要意義。[6,7]

在知識外部獲取方面，協(xié)作研發(fā)被認為是一種有效方式，[8]其中，企業(yè)如何優(yōu)化協(xié)作研發(fā)關系配置以實現(xiàn)預期目標，得到了學者們的廣泛關注，如協(xié)作研發(fā)廣度和深度、[9]協(xié)作研發(fā)網絡嵌入式特征[10-12]等。然而，現(xiàn)有文獻大多聚集于協(xié)作研發(fā)關系配置對企業(yè)技術創(chuàng)新、技術標準化的影響。已有研究表明，協(xié)作研發(fā)通過推動創(chuàng)新活動加快產品更新速度和加大產品新穎性等影響企業(yè)的新產品開發(fā)進程，[2,13]但協(xié)作研發(fā)關系配置對企業(yè)新產品開發(fā)績效的作用機理有待進一步明晰和完善。協(xié)作研發(fā)的利與弊引發(fā)學者們的討論，一些觀點認為企業(yè)能夠受益于合作伙伴提供的新穎、異質性資源，但一些觀點指出，合作關系建立和維護所涉及的事前、事后交易費用會弱化參與協(xié)作研發(fā)帶來的優(yōu)勢。[14]多元化的協(xié)作研發(fā)關系配置能夠為企業(yè)提供更多異質性資源獲取渠道，但在不同合作伙伴之間進行轉換時所涉及的成本不容忽視。因此，本文將對協(xié)作研發(fā)伙伴多元化與企業(yè)新產品開發(fā)績效之間的作用機理進行研究和驗證。

根據Caner等[2]的研究，企業(yè)知識內部開發(fā)情況可以通過知識基礎理論的應用進行描述和分析。在知識基礎理論中，知識本身被視為元件知識，挖掘元件知識之間的依存關系是企業(yè)開展創(chuàng)新活動的基本前提，而實現(xiàn)元件知識之間依存關系的有效配置則是創(chuàng)新的關鍵一環(huán)。[5]知識依存關系挖掘及其配置雖然涉及一定風險和不確定性，但可以為企業(yè)帶來無法輕易模仿和替代的知識優(yōu)勢；[15]因此，關于知識庫屬性的研究，也逐漸由對知識自身屬性的關注（如知識廣度和深度[16]）轉變?yōu)閷χR依存關系屬性的探討（如互補性和替代性[17]）。網絡分析方法的引入使得知識依存關系屬性的研究進一步深入，基于知識庫構建的知識網絡中心度、結構洞、非冗余連接等屬性被學者們廣泛討論。[4,18]知識基礎理論認為新產品開發(fā)與跨技術領域的知識整合密切相關，[5]知識自身屬性如知識廣度和深度在新產品開發(fā)過程中的重要性也得到了剖析。[2,3,13]鑒于知識依存關系屬性對新產品開發(fā)績效的影響得到的關注較少，且考慮到知識依存關系屬性在創(chuàng)新活動中可能更為重要，[19]本文將網絡分析方法引入知識依存關系屬性的研究，探究不同層面的知識網絡凝聚性對企業(yè)新產品開發(fā)績效的影響機理。

企業(yè)能否成功通過協(xié)作研發(fā)獲取所需的異質性知識通常取決于其吸收能力的大小，而吸收能力又與企業(yè)內部知識開發(fā)情況密切相關。[20,21]為了提升外部知識獲取效率，企業(yè)需要進一步明晰協(xié)作研發(fā)關系配置與內部知識庫的互動關系，在保證新產品開發(fā)效率和有效性的同時降低內外部知識整合的投入和風險。[2]本研究首先分別探究協(xié)作研發(fā)伙伴多元化、知識網絡凝聚性（局部凝聚性和全局凝聚性）對企業(yè)新產品開發(fā)績效的影響，以豐富協(xié)作研發(fā)與新產品開發(fā)、知識庫與新產品開發(fā)的相關研究；隨后，將知識網絡凝聚性作為權變因素引入協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的直接影響模型中，以構建協(xié)作研發(fā)伙伴多元化、知識網絡凝聚性與企業(yè)新產品開發(fā)績效的整合性理論框架。本文利用中國汽車產業(yè)2000-2017年868 家汽車制造企業(yè)3920 個企業(yè)年度的非平衡面板數據檢驗提出的研究假設，旨在為汽車制造企業(yè)綜合考慮內外部資源特征、優(yōu)化知識管理決策以提升新產品開發(fā)績效提供具體有效的管理建議。

一、理論基礎與研究假設

1.協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對新產品開發(fā)績效的影響

知識經濟時代的創(chuàng)新活動要求技術不斷更新，而技術的推陳出新離不開知識的積累和創(chuàng)造，因此，企業(yè)在發(fā)展過程中通常都會構建具有一定獨特性的知識庫，并將其視為開展創(chuàng)新活動的重要推動力。由于創(chuàng)新活動所需資源正變得愈加復雜，企業(yè)常常無法僅憑自身力量獲得全部資源，協(xié)作研發(fā)變得愈發(fā)普遍，成為企業(yè)提升新產品開發(fā)效率和靈活性的有效途徑。[22]協(xié)作研發(fā)能夠為企業(yè)提供根據自身需求獲取異質性、互補性知識及其整合技能和經驗的機會，從而幫助企業(yè)通過內外部知識的高效整合促進新產品開發(fā)。[2]

當企業(yè)建立多元化的協(xié)作研發(fā)關系時，通常需要投入更多的協(xié)調、監(jiān)測成本以減少合作過程中的機會主義行為，[23]但協(xié)作研發(fā)關系建立的投入成本（如搜集外部組織信息和提高合作管理能力）可以在所有合作關系之間進行分攤，并實現(xiàn)協(xié)作研發(fā)關系建立成本的“范圍經濟”，從而在一定程度上避免了較高交易費用給多元化合作關系帶來的劣勢。更重要的是，企業(yè)的持續(xù)競爭優(yōu)勢依賴于其是否擁有有價值的、稀缺的、不可完全模仿和不可完全替代（即VRIN屬性）的資源。[24]在路徑依賴、因果模型性、社會復雜性等特征的作用下，具有VRIN 屬性的資源難以通過市場在組織之間進行轉移；[25]企業(yè)需要通過“干中學”甚至是“研中學”進行觀察和密集交流來獲取這些資源；[26]廣泛的協(xié)作研發(fā)關系能夠為異質性、隱性知識的獲取提供更多渠道。一方面，合作關系廣度的增加幫助企業(yè)通過合作伙伴之間的知識溢出效應接觸到充裕的異質性知識，并且在合作伙伴的幫助下以較低成本和風險獲取多元化的新知識；[27]另一方面，除了知識本身，企業(yè)還可以通過多元化的協(xié)作研發(fā)關系獲取豐富的知識整合技能和經驗等隱性知識，這些隱性知識推動企業(yè)設計新的解決問題方法和決策過程，從而加速企業(yè)內外部知識的整合。[5]知識整合推動新專業(yè)化知識的形成，而專業(yè)化知識廣度的提升則促使企業(yè)開發(fā)出競爭對手無法模仿或復制的新技術。[28]通過利用外部資源構建自身技術優(yōu)勢的技能和經驗加速了企業(yè)的創(chuàng)新進程，進而促進企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。據此，提出如下假設：

H1：協(xié)作研發(fā)伙伴多元化有助于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升

2.知識網絡凝聚性對新產品開發(fā)績效的影響

在知識本質的作用下，跨技術領域的知識依存關系挖掘通常面臨不同程度的風險和不確定性，不同企業(yè)受到多種內外因素的影響，往往會采取差異性的知識整合策略，以獲取其他組織無法輕易模仿和替代的知識優(yōu)勢。[15]在基于知識依存關系構建知識優(yōu)勢的過程中，企業(yè)可以選擇“厚此薄彼”式的局部知識依存關系挖掘和利用，也可以選擇“雨露均沾”式的全局知識依存關系挖掘和利用。基于這種思想，本文引入Guler等[29]提出的局部凝聚性和全局凝聚性觀點，其中，局部凝聚性描述了網絡中部分節(jié)點的鄰域連接程度，即節(jié)點之間集結成團的程度，全局凝聚性描述了網絡中所有節(jié)點之間互相聯(lián)結的緊密程度。

（1）局部凝聚性對新產品開發(fā)績效的影響

如前所述，網絡局部凝聚性越高，網絡中部分節(jié)點之間的群聚性越高。較高的知識網絡局部凝聚性體現(xiàn)了企業(yè)已有知識庫具有明顯的局部群聚特征，[30]本文認為較高的知識網絡局部凝聚性不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。局部群聚性較高的知識網絡對應的專業(yè)化和精細化知識開發(fā)方式，推動企業(yè)對特定領域中知識的系統(tǒng)深入思考，并形成具有一定競爭優(yōu)勢的模塊技術；[31]同時，知識專業(yè)化程度的提升促使企業(yè)致力于開發(fā)日益復雜的新產品以覆蓋更廣泛的功能范圍。[32]然而，復雜產品的開發(fā)不僅需要較高的成本投入，還有較長的開發(fā)周期，如產品雛形設計、生產、市場實驗的過程都會變得愈加復雜，[33]從而不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。此外，新產品開發(fā)活動的順利開展離不開企業(yè)內部資源、信息和專業(yè)化知識的共享和協(xié)同，[34]知識網絡中局部知識群聚的背后往往對應著不同的研發(fā)團隊，不同團隊通常對新產品開發(fā)有著不同的興趣和看法；[35]在資源約束下，如何向組織爭取更多資源以深化和發(fā)展團隊的技術優(yōu)勢是研發(fā)團隊關注的焦點。研發(fā)團隊之間的資源競爭，使得原本稀缺的資源更無法實現(xiàn)在不同團隊之間的協(xié)同，并且容易導致企業(yè)內部信息、專業(yè)化知識和技能的不流通，從而不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。據此假設：

H2：較高的知識網絡局部凝聚性不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升

（2）全局凝聚性對新產品開發(fā)績效的影響

知識網絡全局凝聚性越高，知識庫中所有知識元件之間的連通性就越高，同時，也反映出企業(yè)已有知識庫的穩(wěn)定性和復雜性，[30]本文認為較高的知識網絡全局凝聚性不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。全局連通性較高的知識網絡體現(xiàn)出企業(yè)對已有元件知識之間的依存關系挖掘和利用程度較高；在技術軌跡的作用下，如何進一步深化已有知識庫，以發(fā)現(xiàn)更多元件知識之間的依存關系是企業(yè)關注的重點。在自身熟悉的發(fā)明認知范圍內，企業(yè)能夠產生更多的產品構思，[36]并且已有知識再利用能夠為新產品開發(fā)過程中解決方案的設計提供思路。[37]但需要注意的是，面向內部知識庫開展創(chuàng)新搜索容易產生“組織近視癥”（Myopia of Organization）而陷入能力陷阱；[38]當企業(yè)內部元件知識構建的整合及其應用空間被大量使用時，曾經成功的創(chuàng)新方案和策略可能無法解決新問題。另一方面，在新產品開發(fā)過程中，企業(yè)需要不斷搜索和識別新知識、信息以更好滿足市場的新需求，并且當企業(yè)進行與已有知識距離較遠的創(chuàng)新搜索時，能夠加快新產品開發(fā)速度；[39]然而，新知識的識別和獲取可能打破原有知識體系的穩(wěn)定性，較高的知識網絡全局凝聚性制約了企業(yè)新知識搜索策略的執(zhí)行，[30]不利于新產品開發(fā)績效的提升。據此提出如下假設：

H3：較高的知識網絡全局凝聚性不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升

3.知識網絡凝聚性的調節(jié)作用

（1）局部凝聚性的調節(jié)作用

較高知識網絡局部凝聚性帶來的專業(yè)化知識容易誘發(fā)企業(yè)進行復雜產品的開發(fā)，雖然減緩了新產品開發(fā)進程，但這種專業(yè)化知識的形成可能會給采取協(xié)作研發(fā)伙伴多元化策略的企業(yè)帶來一定優(yōu)勢，本文認為知識網絡局部凝聚性的提升有助于強化伙伴多元化對新產品開發(fā)績效的積極作用。如前所述，多元化的協(xié)作研發(fā)關系為企業(yè)提供的豐富異質性知識及其整合技能，不僅幫助企業(yè)以較低的成本和風險獲取所需知識，還能夠使企業(yè)獲得與知識整合密切相關的隱性知識。[40]產品復雜性的提升需要來自不同技術領域的知識和技能的協(xié)同，企業(yè)內部面臨更高知識整合壓力，[41]局部凝聚性較高的知識網絡帶來的專業(yè)化和精細化知識體系，使企業(yè)在多元化的知識流中具有更強的選擇能力，可以更準確地發(fā)掘內外部知識整合機會，從而推動企業(yè)復雜產品的開發(fā)；同時，伙伴多元化提供的豐富資源，也能夠在一定程度上緩解企業(yè)內部研發(fā)團隊之間的資源競爭。此外，較高的知識網絡局部凝聚性帶來的專業(yè)化和精細化知識體系是一個不斷搜索和試錯的過程，需要企業(yè)付出巨大努力，[9]且不同研發(fā)團隊在構建內部群體網絡時形成了一系列規(guī)則和慣例以促進隱性知識的轉移，[42]進而促進知識群聚的形成。雖然契約的不完備性使得“搭便車”行為容易在協(xié)作研發(fā)過程中產生，并帶來不容忽視的交易費用，但知識網絡中知識群聚所蘊含的隱性知識，使得合作伙伴在沒有幫助的情況下難以對其進行有效獲取和轉移，從而有助于降低機會主義行為產生的風險和不確定性。因此，較高的知識網絡局部凝聚性不僅在一定程度上緩解了伙伴多元化帶來的較高合作關系維護成本，也加強了協(xié)作研發(fā)伙伴多元化帶來的豐富異質性資源的優(yōu)勢。據此提出如下假設：

H4：知識網絡局部凝聚性能夠強化協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用

（2）全局凝聚性的調節(jié)作用

知識網絡全局凝聚性的形成意味著企業(yè)內部研發(fā)團隊緊密的知識、信息共享和互動，在帶來“組織近視癥”的同時也容易導致“非此處發(fā)明綜合癥”（Not Invented Here,NIH）。[43]首先，企業(yè)內部研發(fā)人員的態(tài)度通常比其行為更難以被影響和改變，[44]雖然企業(yè)建立了多元化的協(xié)作研發(fā)關系，也會因為研發(fā)人員對新知識的抵觸態(tài)度而無法有效利用伙伴多元化帶來的豐富異質性資源優(yōu)勢。其次，新知識的高效率獲取要求研發(fā)人員積累較為充裕的知識搜索經驗，[45]但較高的知識網絡全局凝聚性對新知識探索和學習活動的抑制，可能使得企業(yè)在相關經驗積累方面有所欠缺，[30]最終導致多元化協(xié)作研發(fā)關系帶來的資源優(yōu)勢無法充分體現(xiàn)在企業(yè)新產品開發(fā)活動中。因此，較高的知識網絡全局凝聚性降低了多元化知識搜索渠道對新產品開發(fā)績效的正向作用。最后，實現(xiàn)高效的內外部知識整合是企業(yè)通過協(xié)作研發(fā)活動加速新產品開發(fā)的關鍵。[2]對于擁有較高知識網絡全局凝聚性的企業(yè)來說，已有知識體系的穩(wěn)定性和復雜性及新知識搜索經驗的不足也會通過增加內外部知識的整合難度而降低伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用，為了提升內外部知識整合能力，企業(yè)需要投入更多人力、物力等資源與多元化的合作伙伴進行溝通；同時，企業(yè)掌握的知識通常嵌入在問題解決的過程和慣例中，[45]需要對其進行適當調整以促進內外部知識的整合，此時會進一步增加協(xié)作研發(fā)過程中的交易費用。因此，較高的知識網絡全局凝聚性在增加多元化合作關系涉及的交易費用的同時，也阻礙了企業(yè)對多元化新知識學習的進程。據此提出如下假設：

H5：知識網絡全局凝聚性減弱了協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用

根據上述研究假設，得出本文的概念模型（圖1）。

二、研究設計

1.樣本選取與數據收集

汽車產業(yè)具有技術密集型的特點，知識是汽車產業(yè)發(fā)展的核心動力。隨著知識產權保護力度的不斷增強和知識產權保護意識的日益提升，汽車產業(yè)的專利分布非常廣泛。表1 為整理于國家重點產業(yè)專利信息服務平臺（http://chinaip.sipo.gov.cn）的我國汽車產業(yè)專利分布情況，①其中每一級技術類別下又劃分成多個二級、三級甚至四級類別，如“發(fā)動機”類別下包括曲柄連桿機構、配氣機構、供給系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、點火系統(tǒng)和起動系統(tǒng)七個二級類別。由此可見，汽車產業(yè)的專利數量巨大，知識產權是汽車產業(yè)發(fā)展的生命線，并推動其成為專利密集型的行業(yè)。同時，根據國家重點產業(yè)專利信息服務平臺提供的數據可知，汽車產業(yè)的知識產權保護幾乎覆蓋了汽車的每一個零部件，如汽車車輪涉及的發(fā)明專利和實用新型專利數量分別達到30000 多項，汽車車窗涉及的發(fā)明專利數量近5000 項，實用新型專利數量7000 多項。因此，可以毫不夸張地認為，汽車是由一個個專利組裝起來的，專利是構成汽車新產品開發(fā)的核心。

表1 汽車產業(yè)專利分布情況

新產品開發(fā)是將研發(fā)成果轉化為現(xiàn)實生產力的重要環(huán)節(jié)，快速推出新穎獨特的新產品是汽車制造企業(yè)取得和保持市場地位的戰(zhàn)略性手段。新產品開發(fā)離不開技術創(chuàng)新，具有周期長、投入大和風險高等特點，如何更快開發(fā)出新產品是我國汽車產業(yè)在國際競爭中獲取競爭優(yōu)勢的重要因素。在“中國制造2025”戰(zhàn)略的引導下，我國汽車產業(yè)正與新能源技術、新一代信息技術進行全產業(yè)鏈的深度融合，試圖通過技術融合實現(xiàn)汽車電動化、智能化的發(fā)展，從而實現(xiàn)從夕陽產業(yè)向朝陽產業(yè)的轉變。作為一種知識密集型活動，成功的新產品開發(fā)得益于知識的高效管理，在技術融合背景下如何通過內外部知識的有效整合與利用加快新產品開發(fā)，是汽車制造企業(yè)亟需解決的問題。為了整頓和規(guī)范車輛生產秩序，國家工業(yè)和信息化部對車輛生產企業(yè)實行產品公告管理，并定期發(fā)布《車輛生產企業(yè)及產品公告》；因此，本文實證分析的樣本選取我國汽車產業(yè)，并根據我國汽車產業(yè)中的汽車公告數據篩選出2001-2017年擁有汽車新產品公告的企業(yè)。

我國《專利法》規(guī)定的專利包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種，其中，外觀設計專利只涉及美化產品的外表和形狀，不涉及產品制造和設計技術。因此，基于擁有汽車產品公告的企業(yè)名單，本文利用知識產權局專利數據對樣本企業(yè)進行篩選，篩選出2000-2017年成功進行實用新型或發(fā)明專利申請的企業(yè)共1578 家。由于需要構建企業(yè)知識網絡，本文使用國內外文獻普遍采用的國際專利分類體系（Inter national Patent Classification，IPC）測度企業(yè)的知識基礎。IPC 分類號是一種確定專利文獻新穎性及所屬技術領域的國際化歸類方法，在我國申請的發(fā)明專利和實用新型專利也采用了該分類原則，為本文知識網絡的構建提供了參考。

隨后利用全國企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)、企業(yè)官網等互聯(lián)網資源確認企業(yè)信息，并對更名企業(yè)進行合并。同時，為了獲取企業(yè)層面的相關信息（如成立時間、市場類型等），僅保留在全國企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)中存在記錄的企業(yè)，共剩余1029 家?？紤]到知識網絡凝聚性的計算，本文最后保留了所有專利至少涉及2 種類別IPC分類號（依據IPC 分類號前四位進行類別判斷）的868家企業(yè)。區(qū)域層面數據如省份GDP 來自中國統(tǒng)計年鑒，知識產權實施力度數據，來源于國家知識產權局。受制于部分變量信息缺失等問題，本文的實證分析圍繞868家企業(yè)2000-2017年的非平衡面板數據（N=3920）展開。

2.變量及其測度

（1）因變量

本文的因變量為新產品開發(fā)績效（NPDP）。根據Caner等、[2]陳培禎等[3,13]的研究，本文利用樣本企業(yè)的產品公告數量測度新產品開發(fā)績效。鑒于創(chuàng)新活動所帶來的績效具有一定滯后性，本文使用企業(yè)在t+1年的產品公告數量測度新產品開發(fā)績效。

（2）自變量

①協(xié)作研發(fā)伙伴多元化（CPD）

根據曾德明等、[46]鄒思明等[47]的研究，本文利用樣本企業(yè)的聯(lián)合申請專利信息構建協(xié)作研發(fā)關系；例如，樣本企業(yè)和其他組織在某年聯(lián)合申請了一項專利，則認為它們之間存在協(xié)作研發(fā)關系?？紤]到組織之間合作關系的粘性，本文使用3年期時間窗口判斷組織之間的協(xié)作研發(fā)關系以揭示合作模式的變化。[30]為了測度協(xié)作研發(fā)伙伴多元化，本文首先篩選出樣本企業(yè)在t、t-1、t-2年擁有的聯(lián)合申請專利，隨后基于篩選出的聯(lián)合申請專利中的申請人信息，統(tǒng)計除了樣本企業(yè)之外的其他組織數量，并利用統(tǒng)計出的其他組織數量測度企業(yè)協(xié)作研發(fā)伙伴多元化程度；其中，在統(tǒng)計其他組織數量的過程中，與樣本企業(yè)共同擁有多個聯(lián)合申請專利的同一組織不重復計算。

②知識網絡凝聚性

首先，參照Guan等[4]的方法，本文使用企業(yè)專利信息中的IPC 分類號構建知識網絡。IPC 分類號采用等級（部、大類、小類、大組、小組）的形式將整個技術領域進行劃分，不同IPC 分類號對應不同的技術領域，一項包含多個IPC 分類號的專利意味著多種技術領域的成功融合。因此，借助不同類別的IPC 分類號及其之間的依存關系可以構建企業(yè)知識網絡。具體地，本文將IPC 分類號中的前四位作為技術類別判斷依據，并將每一種技術類別視為知識網絡的節(jié)點，當不同技術類別的IPC 分類號同時出現(xiàn)在一個專利中時，則認為它們對應的知識網絡節(jié)點之間存在一條連接，即知識網絡的邊。鑒于時間窗口的延長或縮短可能無法準確反映企業(yè)知識基礎的變化情況，[19]同時，為了與協(xié)作研發(fā)關系判斷的時間窗口保持一致性，本文也選擇3年期時間窗口（t、t-1、t-2）的專利IPC 分類號信息構建企業(yè)知識網絡。

其次，利用網絡聚集系數（Clustering Coefficient）測度局部凝聚性（NLC）。計算網絡中節(jié)點i 的聚集系數CCi=2Ei/[ki(ki-1)]，Ei表示節(jié)點i 的鄰居間實際存在的邊數，ki表示節(jié)點i 的度，則網絡聚集系數的計算公式為：

其中，n為網絡中的節(jié)點數量；當網絡聚集系數較高時，網絡中的節(jié)點都嵌入具有凝聚力的集群中。

最后，利用網絡密度（Density）測度全局凝聚性（NGC）。網絡密度為實際存在的邊數與網絡內所有可能邊數總數的比例，其計算公式為：

其中，l 為網絡中實際存在的邊數，n 為網絡中的節(jié)點數量；網絡密度值越高，所有知識元素之間的全局連通性越強。

（3）控制變量

①企業(yè)屬性

本研究引入企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)所有權層面的國有企業(yè)（SOE）和外資企業(yè)（FIF）兩個虛擬控制變量；其中，利用全國企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)中提供的成立時間計算企業(yè)年齡（t-成立時間），并依據企業(yè)類型判斷企業(yè)在t年的所有權情況。

②知識基礎屬性

本研究分別引入知識多元化（KV）、知識一致性（KC）和知識認知距離（KCD）三種屬性，知識基礎屬性均利用企業(yè)在t、t-1、t-2年的專利IPC 分類號進行測度。

利用熵指數測度知識多元化，其計算公式為：

其中，PSk為3年期時間窗口中包含知識元素k 的專利數量占專利總數的比例，K 為所有類別知識元素的總數。

沿用Colombelli等[48]的方法測度知識一致性。計算μmn=CmCn/P 和σmn2=μmn[(P-Cm)/P][(P-Cn)/(P-1)]，并得到知識元素m 和n 的一致性為τmn=(Cmn-μmn)/σmn，則企業(yè)知識一致性計算公式為：

其中Cm和Cn分別為3年期時間窗口專利中知識元素m 和n 出現(xiàn)的次數，Cmn為知識元素m 和n 同時出現(xiàn)的次數，Pm和Pn分別包含知識元素m 和n 的專利數量，P 為專利總數。

知識認知距離反映知識元素之間的非相似性程度，[48]知識元素m 和n 的認知距離為，則企業(yè)認知距離的計算公式為：

其中，Cmk為3年期時間窗口中知識元素m 與其他k 個知識元素同時出現(xiàn)的次數，Cnk為知識元素n 與其他k 個知識元素同時出現(xiàn)的次數，Pm和Pn分別為包含知識元素m 和n 的專利數量。

③區(qū)域屬性層面

本研究引入企業(yè)所在省份的GDP（RGDP）自然對數和區(qū)域知識產權實施力度（IPRE），旨在通過區(qū)域屬性的引入控制區(qū)域性制度政策對汽車企業(yè)新產品開發(fā)可能存在的影響；[30]其中，根據Kafouros等[49]的研究，利用省份結案數量與立案數量的比例進行知識產權實施力度。

3.模型選擇

由于被解釋變量為非負整數，需要使用計數模型進行回歸，考慮到被解釋變量可能存在過度分散的問題（均值=114.09，方差=314.25），因此本研究使用負二項回歸模型。由于樣本數據是面板數據，利用Hausman 方法對模型進行估計，并確定使用固定效應模型（Hausman 檢驗的結果見表2）。

表2 描述性統(tǒng)計分析

三、實證結果分析

1.描述統(tǒng)計

表2 為研究變量的平均值、標準差及各變量之間的相關系數。其中，樣本企業(yè)的新產品開發(fā)績效平均達到114.09，說明我國汽車產業(yè)的新產品開發(fā)能力總體上得到一定程度的提升，然而，新產品開發(fā)績效標準差達到314.25，說明樣本企業(yè)之間的新產品開發(fā)能力存在一定的差距；因此，將研究對象定位于我國汽車產業(yè)有助于為縮小汽車制造企業(yè)新產品開發(fā)能力之間的差距、促進汽車產業(yè)的自主創(chuàng)新能力提升提供參考策略。與此同時，樣本企業(yè)的協(xié)作研發(fā)伙伴多元化的均值為0.82，表明樣本企業(yè)的伙伴多元化水平較低；知識網絡局部凝聚性的均值（0.20）明顯低于全局凝聚性的均值（0.52），說明樣本企業(yè)對于知識庫的全局利用能力較高，且知識體系較為穩(wěn)定。變量相關關系和方差膨脹因子VIF 系數表明，各變量之間的相關系數絕對值均低于0.53，且方差膨脹因子VIF系數低于2.00，說明變量之間不存在共線性問題，可納入回歸方程進行回歸分析。

2.假設檢驗

本文利用我國汽車產業(yè)的868 家汽車制造企業(yè)2000-2017年的非平衡面板數據（N=3920）對研究假設進行檢驗，回歸結果見表3。在回歸中，模型1僅包括了控制變量。模型2 引入了協(xié)作研發(fā)伙伴多元化，回歸結果顯示伙伴多元化的系數是正向且顯著（β=0.012,p<0.10），假設1 得到支持，即協(xié)作研發(fā)伙伴多元化帶來的豐富異質性資源的益處更明顯，從而促進了企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。

表3 負二項回歸固定效應實證結果②

模型3 在模型1 的基礎上引入知識網絡局部凝聚性，回歸結果表明局部凝聚性的系數是負向且顯著（β=-0.096,p<0.05），假設2 得到支持，即較高的知識網絡局部凝聚性不利于企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升；在此基礎上，模型4 引入了中心化后的協(xié)作研發(fā)伙伴多元化與局部凝聚性的交互項，結果顯示伙伴多元化與局部凝聚性的交互項的系數為正且顯著（β=0.047,p<0.05），即知識網絡局部凝聚性強化了伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用，假設4 得到支持，其調節(jié)效應如圖 2(a)所示。最后，模型5 在模型1 的基礎上引入知識網絡全局凝聚性，回歸結果顯示全局凝聚性的系數是負向但不顯著，假設3 未得到支持；模型6 引入了中心化后的伙伴多元化與全局凝聚性的交互項，結果顯示伙伴多元化與全局凝聚性的交互項的系數為負且顯著（β=-0.031,p<0.10），即知識網絡全局凝聚性減弱了伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用，假設5 得到支持，其調節(jié)效應如圖2(b)所示。

圖2 知識網絡凝聚性的調節(jié)作用

3.穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證實證結果的穩(wěn)健性，本研究采用泊松回歸模型進行穩(wěn)健性分析，回歸結果見表4。通過回歸結果可以看出，模型8 中協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的正向作用顯著，模型9 和模型11 中局部凝聚性和全局凝聚性對企業(yè)新產品開發(fā)績效的負向作用顯著，實證結果支持了假設1-3。同時，模型10 和模型12 的結果也支持了本文提出的假設4 和假設5，知識網絡局部凝聚性和全局凝聚性在協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的影響中均具有顯著的調節(jié)作用，且調節(jié)方向相反?？傮w上，穩(wěn)健性檢驗結果與上述發(fā)現(xiàn)結果基本一致。

表4 泊松回歸固定效應實證結果

四、研究結論與討論

在開放式創(chuàng)新背景下，越來越多的企業(yè)開始打破企業(yè)邊界，與外部組織構建協(xié)作研發(fā)關系。與外部組織建立多元化的協(xié)作研發(fā)關系對新產品開發(fā)績效的提升是否存在促進作用？知識基礎視角下企業(yè)的本質是知識的集合，[28]企業(yè)內部知識基礎結構如何影響企業(yè)新產品開發(fā)績效，并且又如何與多元化的協(xié)作研發(fā)關系共同作用于企業(yè)新產品開發(fā)績效？為了回答這些問題，并解決理論上的爭議和存在的不足，本文整合協(xié)同創(chuàng)新理論和知識基礎觀，構建了協(xié)作研發(fā)伙伴多元化、知識網絡凝聚性與企業(yè)新產品開發(fā)績效的關系模型，以2000-2017年期間中國汽車產業(yè)中的868 家汽車制造企業(yè)的面板數據為樣本，對研究模型進行了實證檢驗。研究結果表明：伙伴多元化促進企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升；知識網絡局部凝聚性負向影響企業(yè)新產品開發(fā)績效，但正向調節(jié)伙伴多元化對新產品開發(fā)績效的正向作用；知識網絡全局凝聚性負向調節(jié)伙伴多元化對新產品開發(fā)績效的正向作用，但對新產品開發(fā)績效的負向作用不顯著。其可能原因是，樣本企業(yè)的知識多元化程度總體水平偏低，使得圍繞現(xiàn)有知識基礎的組合機會及其潛在可能較低；為了維持市場競爭力并保證持續(xù)創(chuàng)新能力，汽車制造企業(yè)需要進行更多的新知識學習以拓展知識整合應用空間，這在一定程度上延緩了“組織近視癥”的產生，[38]并為后續(xù)新知識搜索策略的執(zhí)行積累了前期基礎。

本研究的理論貢獻如下：第一，驗證了協(xié)作研發(fā)伙伴多元化對企業(yè)新產品開發(fā)績效的促進作用。雖然已有文獻強調了與外部組織建立合作關系在促進新產品開發(fā)方面的重要作用，[2]但合作關系對新產品開發(fā)績效的影響是積極的還是消極的，學者們一直存在爭議，主要表現(xiàn)為便捷的異質性資源獲取渠道與較高的交易費用之間的權衡。[50]為了強化外部合作在新產品開發(fā)中的積極作用，學者們圍繞合作伙伴（如大學和研究機構、供應商、用戶、競爭對手等）的選擇問題展開了較多的討論。然而，協(xié)作研發(fā)的利與弊在合作關系配置過程中是如何體現(xiàn)的，仍需要有力的實證檢驗，本研究聚焦多元化的合作關系配置，彌補了這一研究缺口。第二，拓展了知識基礎與新產品開發(fā)之間關系的相關研究。知識基礎是企業(yè)創(chuàng)造性活動和問題解決的動力源，[5,28]已有文獻圍繞知識基礎的內容性特征，如知識基礎廣度、深度和多元化等，對新產品開發(fā)績效的影響展開了分析；[3,13]然而，知識基礎視角下越來越多的研究表明，知識基礎中的知識依存關系在創(chuàng)新活動中扮演更重要的作用。[9,30]遵循這一思路，本研究通過知識基礎關系結構視角揭示知識網絡凝聚性對企業(yè)新產品開發(fā)績效的影響。第三，構建協(xié)作研發(fā)、知識基礎和新產品開發(fā)之間關系的整合性理論框架。知識的內部開發(fā)和外部搜索在企業(yè)新產品開發(fā)活動中均具有重要影響，并且企業(yè)內部知識基礎會影響新知識學習和整合效率，[2]基于此，本研究進一步分析了知識網絡凝聚性對協(xié)作研發(fā)伙伴多元化與企業(yè)新產品開發(fā)績效之間關系的調節(jié)作用，以揭示協(xié)作研發(fā)、知識基礎關系結構特征對企業(yè)新產品開發(fā)績效的復雜作用機制。

本研究的實踐意義主要包括：第一，我國汽車制造企業(yè)應切實將開放式創(chuàng)新作為提升新產品開發(fā)績效的重要戰(zhàn)略決策，并應在專利研發(fā)階段積極參與協(xié)作研發(fā)。專利研發(fā)已成為汽車新產品開發(fā)的核心要件，然而我國汽車產業(yè)的專利數據顯示，我國汽車制造企業(yè)總體上在專利研發(fā)階段參與的合作較少，并且合作伙伴數量也較少。汽車產業(yè)“四化”的發(fā)展趨勢使得技術研發(fā)愈加復雜，實現(xiàn)技術的獨占也變得愈發(fā)困難；同時，汽車產業(yè)涉及的產業(yè)鏈條之長也使得單個企業(yè)之間的競爭向產業(yè)鏈競爭轉變。在這種技術環(huán)境和消費環(huán)境下，汽車制造企業(yè)必須重視開放合作，積極建立多元化合作關系，以借助彼此資源優(yōu)勢的互補共同開發(fā)面向未來的新技術和新產品。第二，部分汽車制造企業(yè)圍繞局部知識形成了系列性的創(chuàng)新成果，雖然這種系列性的創(chuàng)新成果能夠帶來一定的技術優(yōu)勢，但汽車產品線覆蓋范圍較廣，且任何一項汽車新產品的開發(fā)都離不開專利的支持，所以知識基礎中局部知識凝聚帶來的專業(yè)化并不利于汽車制造企業(yè)新產品開發(fā)績效的提升。汽車制造企業(yè)應對這種消極影響有所準備并積極防范。第三，為了更好地開展新產品開發(fā)活動，汽車制造企業(yè)的管理者應將內部知識凝聚特征與協(xié)作研發(fā)策略結合起來制定更有效的管理決策。通過廣泛建立協(xié)作研發(fā)關系獲取多元化異質性知識，并不是一件簡單的事情，其中關鍵的影響因素是企業(yè)的吸收能力，而吸收能力又與企業(yè)自身知識基礎密切相關。對于具有較高局部知識凝聚或較低全局知識凝聚的汽車制造企業(yè)，應積極拓展合作渠道，與多元化的外部組織共同完成研發(fā)活動，通過優(yōu)勢互補推動新產品開發(fā)；反之，應縮減合作伙伴范圍，從而讓外部知識搜索的優(yōu)勢在新產品開發(fā)過程中得到發(fā)揮。

本研究的不足、局限及未來研究方向包括：第一，本文利用聯(lián)合申請專利來確定企業(yè)的協(xié)作研發(fā)活動，除了聯(lián)合申請專利外，還有其他類型的協(xié)作研發(fā)活動，如研發(fā)聯(lián)盟和成立合資企業(yè)等，未來研究可以進一步挖掘能夠提供時間跨度長、樣本量足夠大的協(xié)作研發(fā)關系數據來源，通過使用不同類型的協(xié)作研發(fā)數據檢驗協(xié)作研發(fā)多元化與企業(yè)新產品開發(fā)績效的關系。第二，本文實證研究定位于中國汽車產業(yè)，未來研究可以進一步拓展數據范圍，利用其他產業(yè)樣本數據對提出的理論模型進行驗證，并進一步挖掘和驗證知識網絡全局凝聚性與企業(yè)新產品開發(fā)績效之間的關系。第三，本文利用汽車產品公告數據測度企業(yè)新產品開發(fā)績效，汽車公告數據多圍繞企業(yè)內部開發(fā)的新產品展開；除了內部開發(fā)的新產品外，企業(yè)還可以通過許可、購買或收購其他企業(yè)等方式獲取新產品，未來研究可以把不同類型的新產品納入理論框架，以便對企業(yè)的創(chuàng)新能力有更精細的理解。第四，囿于數據源的限制，本研究獲取的是通過授權并公開的專利數據；根據《專利法》相關規(guī)定，專利從申請到授權需要一定的審查時間，特別是技術新穎性較高的發(fā)明專利的審查時間更長。因此，本研究收集了我國汽車產業(yè)在2000-2016年期間的發(fā)明專利和實用新型專利數據，以在一定程度上避免由于專利審查時間帶來的樣本選擇問題。未來研究可以進一步拓展專利數據來源，通過更廣泛的數據收集方式獲取最新專利信息，以更全面、準確地檢驗本文相關結論的適用度和有效性。

注釋

①相關數據在2020年3月19日獲取。

②杰弗里·M.伍德里奇在《計量經濟學導論:現(xiàn)代觀點》中指出：在非平衡面板數據的固定效應分析中，對每一個觀測橫截面，都因除時間均值運算而失去一個自由度；只有一個時期的那些橫截面單位將不起任何作用。也就是說，固定效應分析過程中消去了不能觀察到的不隨時間變化的個體異質效應。因此，回歸結果中的企業(yè)及其觀測值數量與研究設計中提及的樣本數量有所差異。