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    知識(shí)異質(zhì)性對(duì)知識(shí)密集型企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究*——基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入性視角

    2021-11-09 11:28:38成都理工大學(xué)胡瀟月
    區(qū)域治理 2021年40期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性專利

    成都理工大學(xué) 胡瀟月

    黨的十八大提出必須把實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略擺在關(guān)乎國家發(fā)展全局的戰(zhàn)略地位。而如今經(jīng)濟(jì)全球化與開放創(chuàng)新背景下,如何利用知識(shí)異質(zhì)性提升企業(yè)創(chuàng)新績效,是我國企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要問題。

    知識(shí)作為企業(yè)最核心的資源,相關(guān)現(xiàn)有研究雖然已取得了較多成果,但仍然存在以下不足之處。首先,現(xiàn)有研究主要集中在知識(shí)異質(zhì)性對(duì)創(chuàng)新的靜態(tài)影響,沒有考慮到知識(shí)異質(zhì)性對(duì)創(chuàng)新過程的動(dòng)態(tài)作用。其次,作為影響創(chuàng)新績效的關(guān)鍵因素,學(xué)者們較多使用不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量分析知識(shí)異質(zhì)性和創(chuàng)新績效之間的關(guān)系,但缺乏從網(wǎng)絡(luò)嵌入性視角進(jìn)行的研究?;谝陨戏治觯疚膹木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入性視角出發(fā),視其代表性網(wǎng)絡(luò)特征“中心度和結(jié)構(gòu)洞”為重要影響要素,以中國生物醫(yī)藥行業(yè)20家企業(yè)專利數(shù)據(jù)為樣本,實(shí)證檢驗(yàn)分析其對(duì)知識(shí)異質(zhì)性和知識(shí)密集型企業(yè)創(chuàng)新績效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文旨在探討知識(shí)網(wǎng)絡(luò)嵌入情境下知識(shí)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響差異、影響機(jī)制及知識(shí)網(wǎng)絡(luò)嵌入情境的調(diào)節(jié)作用,為企業(yè)制定技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展戰(zhàn)略提供參考。

    一、文獻(xiàn)綜述與基本假設(shè)

    盡管當(dāng)前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界已在關(guān)于知識(shí)異質(zhì)性與創(chuàng)新績效的學(xué)科交叉理論領(lǐng)域作出了較為成熟的研究結(jié)果,但在具體實(shí)踐中據(jù)調(diào)研發(fā)現(xiàn),在對(duì)于知識(shí)互動(dòng)同等注重的取樣企業(yè)間,其創(chuàng)新績效指數(shù)仍具有較大離散度。針對(duì)此現(xiàn)象,學(xué)者們對(duì)于作用于其主體關(guān)系的重要權(quán)變因素“網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)”作出后續(xù)理論補(bǔ)充研究。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論指出,網(wǎng)絡(luò)中心度與結(jié)構(gòu)洞兩種結(jié)構(gòu)思路的實(shí)踐應(yīng)用,對(duì)企業(yè)競爭優(yōu)勢的確立與其戰(zhàn)略決策的執(zhí)行有著至關(guān)重要的作用。在國外先進(jìn)理論的引導(dǎo)下,部分學(xué)者將研究點(diǎn)聚焦于從“網(wǎng)絡(luò)嵌入性”維度來剖析創(chuàng)新行為。其中,結(jié)構(gòu)嵌入性主要由中心度、結(jié)構(gòu)洞等變量從模型關(guān)系中體現(xiàn)樣本目標(biāo)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位置,但對(duì)其與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究結(jié)論尚存在分歧。例如國外學(xué)者Ranganathan與Li[1-2]在對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中心度是否與企業(yè)績效間存在關(guān)聯(lián)具有分歧,兩者分別用學(xué)術(shù)論證得出相反結(jié)論。由此可以判斷出,若僅依附于單變量來建立網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效的關(guān)系,得到的研究結(jié)論并不準(zhǔn)確,而本文中將加設(shè)知識(shí)異質(zhì)性作為新變量,在雙重因素共同作用下來架構(gòu)其復(fù)雜關(guān)系,最后找出三者協(xié)調(diào)的理想狀態(tài)。

    (一)知識(shí)異質(zhì)性和創(chuàng)新績效之間關(guān)系

    企業(yè)需要連續(xù)不斷地獲取和創(chuàng)造新知識(shí)來維持穩(wěn)定的發(fā)展。獲取知識(shí)的來源存在多樣性,而知識(shí)主體可通過找尋與判斷其所含知識(shí)在不同維度的深層與顯性知識(shí)差異來打破固有思維定式,但對(duì)于目標(biāo)企業(yè)能否利用知識(shí)異質(zhì)性正向作用于企業(yè)創(chuàng)新績效還需要進(jìn)行補(bǔ)充驗(yàn)證。國內(nèi)學(xué)者如陳勁等[3]以聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)作為樣本案例,觀察到其產(chǎn)品的創(chuàng)新概率與知識(shí)異質(zhì)性存在正向相關(guān)關(guān)系,因此也有助于目標(biāo)企業(yè)績效的升高;外國學(xué)者如Hsiao等[4]指出,企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)交流,善用知識(shí)異質(zhì)性可有助于隱性與適應(yīng)性地提升知識(shí)汲取速率,也有助于目標(biāo)企業(yè)績效的提高高。因此,本文提出以下假設(shè):假設(shè)1知識(shí)異質(zhì)性與企業(yè)創(chuàng)新績效成正相關(guān)關(guān)系。

    (二)結(jié)構(gòu)嵌入性對(duì)知識(shí)異質(zhì)性和創(chuàng)新績效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

    結(jié)構(gòu)嵌入性體現(xiàn)為企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的位置,由中心度和結(jié)構(gòu)洞兩個(gè)變量體現(xiàn)。Tortoriello M等[5]認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)位置通過影響異質(zhì)性知識(shí)獲取進(jìn)而影響創(chuàng)新能力的形成,可以此檢驗(yàn)企業(yè)利用資源屬性實(shí)現(xiàn)靈活配置的能力。其中,中心度與目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系主要由與其直接產(chǎn)生關(guān)聯(lián)的個(gè)數(shù)有關(guān)。當(dāng)其變量數(shù)值較高時(shí),表明該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)信息暢通,有助于企業(yè)的知識(shí)信息交流,在提高自主創(chuàng)新主觀能動(dòng)性的同時(shí),企業(yè)創(chuàng)新型技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)成功概率也會(huì)加大,并且促進(jìn)目標(biāo)企業(yè)吸收外部知識(shí)信息資源的質(zhì)量與內(nèi)容,從而獲取異質(zhì)性知識(shí)。因此,本文提出以下假設(shè):假設(shè)2中心度正向調(diào)節(jié)知識(shí)異質(zhì)性和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。

    占據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞高位置節(jié)點(diǎn)的企業(yè),有利于縮減其網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的無效鏈接鏈條,通過釋放一定空間去掌控并接觸核心知識(shí)源,從企業(yè)分工來看加速了資源處理效率。而結(jié)構(gòu)洞的增加也會(huì)提高企業(yè)機(jī)會(huì)主義行為的發(fā)生概率,該現(xiàn)象則會(huì)導(dǎo)致信息不對(duì)稱性,其負(fù)面影響會(huì)降低合作企業(yè)之間的信任度,進(jìn)而減少企業(yè)創(chuàng)新績效。因此,本文提出以下假設(shè):假設(shè)3結(jié)構(gòu)洞倒U型調(diào)節(jié)知識(shí)異質(zhì)性和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來源

    生物醫(yī)藥是一項(xiàng)科研強(qiáng)度高,學(xué)科交叉重疊度高的知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè),其不僅對(duì)于高層次人才的引入標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置較高,同時(shí)其投入和風(fēng)險(xiǎn)都較高,具有較高的研究價(jià)值。本文引用的專利數(shù)據(jù)來自中華人民共和國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利檢索數(shù)據(jù)庫。通過采用以下步驟收集相關(guān)數(shù)據(jù):首先,通過中國醫(yī)藥生物技術(shù)協(xié)會(huì)總平臺(tái)及其他行業(yè)子平臺(tái)搜索并篩選表現(xiàn)活躍的20余家生物醫(yī)藥企業(yè);其次,在專利檢索數(shù)據(jù)庫中逐個(gè)檢索其在2000~2020年間申請(qǐng)發(fā)明的專利數(shù)據(jù)及其專利引用和被引數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)清理,保留其中的20家樣本企業(yè);再次,統(tǒng)計(jì)所有樣本企業(yè)之間專利引用交叉程度,建立企業(yè)間專利引用鄰接矩陣。最后,將矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cient軟件,計(jì)算并得出企業(yè)專利引用網(wǎng)絡(luò)圖譜。

    (二)變量測量

    1.自變量

    知識(shí)異質(zhì)度:測量基于國際專利分類(IPC)標(biāo)準(zhǔn),采用傳統(tǒng)上測度異質(zhì)化的連續(xù)指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。設(shè)為第i類專利所占的比率,為權(quán)重,用對(duì)數(shù)形式表示。知識(shí)異質(zhì)度的測度公式如下:

    數(shù)值從0到1變化,數(shù)值越大,表示異質(zhì)度越高。

    2.因變量

    企業(yè)創(chuàng)新績效:專利數(shù)量是衡量企業(yè)創(chuàng)新績效的常用指標(biāo),表示為各企業(yè)專利授權(quán)數(shù)的總和。由于樣本限制在生物醫(yī)藥行業(yè),消除了不同行業(yè)間專利申請(qǐng)趨勢的差異。

    3.調(diào)節(jié)變量

    網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要分為結(jié)構(gòu)洞和中心性。一般研究將中心度分為絕對(duì)中心度和相對(duì)中心度,本文采用學(xué)者們常用的相對(duì)中心度變量,數(shù)據(jù)由于參考了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模而具有可比性。具體表達(dá)式如下:

    其中為節(jié)點(diǎn)i的相對(duì)度數(shù)中心度,n為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模。本文參考Burt的方法計(jì)算結(jié)構(gòu)洞指標(biāo),從有效規(guī)模、效率、限制度和等級(jí)度四個(gè)角度出發(fā),采用限制度指數(shù)和Ucient軟件相結(jié)合的方式,測量并計(jì)算結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)數(shù)值,數(shù)值越低說明結(jié)構(gòu)洞個(gè)數(shù)越多。計(jì)算公式如下:

    4.控制變量:

    本文引入四個(gè)控制變量,即企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、企業(yè)性質(zhì)和企業(yè)科技研發(fā)投入。

    1.企業(yè)規(guī)模及年齡:持續(xù)期較長、實(shí)體與虛擬經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大的企業(yè)在各技術(shù)領(lǐng)域往往具有較高知識(shí)異質(zhì)度。本研究將自企業(yè)成立時(shí)間至2020年間的時(shí)間作為企業(yè)年齡;將企業(yè)資本存量作為企業(yè)規(guī)模。

    2.企業(yè)性質(zhì):其該項(xiàng)屬性主導(dǎo)了目標(biāo)企業(yè)的創(chuàng)新策略選擇。當(dāng)前國內(nèi)企業(yè)屬性可大致分為享有國家扶持政策的國有企業(yè)與其他企業(yè),而其他企業(yè)中其具有較大優(yōu)勢的為外資企業(yè)。本文將以外資、國有兩種企業(yè)類型作為虛擬控制變量。

    3.企業(yè)科技研發(fā)投入:企業(yè)每年投入在研發(fā)上的費(fèi)用,研發(fā)費(fèi)用越高,越有利于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

    三、研究分析與結(jié)果

    (一)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的描述性統(tǒng)計(jì)

    通過使用Ucinet軟件分析計(jì)算二十家生物醫(yī)藥企業(yè)的專利申請(qǐng)、引用、被引和交叉情況,得出生物醫(yī)藥行業(yè)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)數(shù)值及知識(shí)網(wǎng)絡(luò)圖譜。其中,行業(yè)網(wǎng)絡(luò)度數(shù)中心度為3.3,其中正大天晴藥業(yè)集團(tuán)股份有限公司、江蘇瑞恒醫(yī)藥股份有限公司兩家企業(yè)排名前列。行業(yè)網(wǎng)絡(luò)中間中心度為26.01%,網(wǎng)絡(luò)平均距離為2.363,網(wǎng)絡(luò)密度為0.174,集聚系數(shù)為0.29,EI指數(shù)為-0.512,可知生物醫(yī)藥行業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)聯(lián)系較密切,企業(yè)之間專利交叉引用情況較為普遍。

    (二)描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)分析

    由表1可得,企業(yè)創(chuàng)新績效與知識(shí)異質(zhì)性之間的相關(guān)系數(shù)為0.014,且在1%的顯著性水平下表現(xiàn)顯著,說明二者之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系。并且各變量的VIF值均低于10,說明變量間不存在明顯的多重共線性。

    表1 變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)矩陣

    (三)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型回歸分析

    模型1的結(jié)果顯示,知識(shí)異質(zhì)性的系數(shù)為正且在5%的顯著性水平下顯著,反映出知識(shí)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向調(diào)節(jié)作用,由此說明假設(shè)1的正確性。

    模型2的擬合優(yōu)度R2相比較于模型1來說具有顯著性的提升,說明模型整體解釋度增強(qiáng)。中心度的回歸系數(shù)為正且在1%的顯著性水平下顯著,說明中心度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響。知識(shí)異質(zhì)性與中心度的交乘項(xiàng)相關(guān)系數(shù)為正且在1%的顯著性水平下顯著,說明調(diào)節(jié)效應(yīng)成立。從數(shù)值上看,中心度對(duì)知識(shí)異質(zhì)性和企業(yè)創(chuàng)新績效之間具有顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。由此驗(yàn)證了假設(shè)2的正確性。

    模型3的擬合優(yōu)度R2相比較于模型1,同樣具有顯著性的提升。從回歸系數(shù)看,知識(shí)異質(zhì)性與結(jié)構(gòu)洞的交乘項(xiàng)相關(guān)系數(shù)為正,知識(shí)異質(zhì)性與結(jié)構(gòu)洞平方項(xiàng)的交乘項(xiàng)相關(guān)系數(shù)為負(fù),表明結(jié)構(gòu)洞存在顯著的非線性關(guān)系,即存在倒“U”型關(guān)系。

    四、結(jié)論與啟示

    研究結(jié)果表明:知識(shí)異質(zhì)性與企業(yè)創(chuàng)新績效成正相關(guān)關(guān)系;中心度正向調(diào)節(jié)知識(shí)異質(zhì)性和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系;結(jié)構(gòu)洞倒U型調(diào)節(jié)知識(shí)異質(zhì)性和企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。由此,本文提出如下建議:(1)構(gòu)建全面的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。知識(shí)密集型企業(yè)應(yīng)正視社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在創(chuàng)新活動(dòng)中的作用,大力建設(shè)各種關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和相互信任的社會(huì)關(guān)系,充分優(yōu)化創(chuàng)新政策的實(shí)施效果,提高企業(yè)創(chuàng)新績效。(2)充分利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢。企業(yè)應(yīng)該積極合作以建立與利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的中心度優(yōu)勢,同時(shí)應(yīng)該避免結(jié)構(gòu)洞過高導(dǎo)致的機(jī)會(huì)主義行為,建立深層次信任合作機(jī)制。(3)異質(zhì)性知識(shí)為企業(yè)間知識(shí)互動(dòng)與交流提供了機(jī)遇,企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)企業(yè)知識(shí)互動(dòng)的深度,促進(jìn)異質(zhì)性知識(shí)轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果,從而提升行業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效。

    表2 變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)矩陣

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