跨界搜索、區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與數(shù)字化創(chuàng)新績效

李小青 趙婉伊 霍雨丹

摘 要： 在構(gòu)建跨界搜索、區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與數(shù)字化創(chuàng)新績效的框架模型基礎(chǔ)上，采用滬深365家A股上市軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)2014—2020年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元回歸方法，對跨界搜索與數(shù)字化創(chuàng)新績效間的關(guān)系及區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：跨界搜索寬度對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效有顯著的正向影響，其中對發(fā)明專利的影響最大、實(shí)用新型專利次之、對外觀設(shè)計(jì)專利的正向影響最小;區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境顯著強(qiáng)化了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。研究結(jié)論對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效提升及政府優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境具有重要意義。

關(guān)鍵詞：跨界搜索;數(shù)字化創(chuàng)新績效;區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境

中圖分類號：F270? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號：1674-7356（2023）-02-0023-09

引言

數(shù)字化創(chuàng)新是將產(chǎn)品、服務(wù)與數(shù)字、物理組件重新組合，從而創(chuàng)造新產(chǎn)品、新服務(wù)的過程，是實(shí)體產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)兩化深度融合、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要命題[1-3]。為謀求數(shù)字化創(chuàng)新，許多企業(yè)將目光投放于企業(yè)外部，從外部環(huán)境中檢索知識、信息等有價值的資源和信息。百度和小米等互聯(lián)網(wǎng)頭部企業(yè)利用數(shù)字化創(chuàng)新優(yōu)勢，廣泛開展跨界搜索，一次又一次地刷新了原有領(lǐng)域的成果?？缃缢阉鞣从沉似髽I(yè)跨越組織邊界搜索新知識的程度，已經(jīng)成為企業(yè)重塑創(chuàng)新能力的重要手段[4-5]。開放式創(chuàng)新背景下，探究跨界搜索對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的影響，成為學(xué)界與企業(yè)界關(guān)注的重要議題。

已有文獻(xiàn)主要探索了圍繞跨界搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效[6]、雙元創(chuàng)新績效[7]、服務(wù)創(chuàng)新績效[8]的影響，但實(shí)證研究結(jié)論卻并不一致。如Kim和Park、譚云清等的研究表明，跨界搜索有利于企業(yè)獲取互補(bǔ)的知識，增加資源的多樣性和異質(zhì)性并促進(jìn)不同領(lǐng)域知識的組合，對創(chuàng)新績效產(chǎn)生積極的正向影響[9][10]58。但Wu和Shanley[11]481、貫君等[12]61認(rèn)為，跨界搜索對創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用存在邊際遞減現(xiàn)象，兩者之間呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系。此外，聚焦于企業(yè)和行業(yè)層面特征，學(xué)者們探析了內(nèi)部研發(fā)環(huán)境[13]、服務(wù)中介機(jī)構(gòu)[11]475、行業(yè)競爭強(qiáng)度、所有權(quán)類型[14]、戰(zhàn)略匹配[15]、戰(zhàn)略柔性[16]、雙元能力和網(wǎng)絡(luò)慣例[10]52以及知識重構(gòu)能力[17]等因素對跨界搜索與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

盡管既往研究聚焦跨界搜索對創(chuàng)新績效的影響進(jìn)行了深入探討，但關(guān)于跨界搜索對數(shù)字化創(chuàng)新績效影響的研究尚比較缺乏。企業(yè)作為社會經(jīng)濟(jì)的微觀主體，創(chuàng)新活動不可避免地會受到所在區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的影響。隨著數(shù)字技術(shù)的蓬勃發(fā)展，以北、上、廣、深等為主的一、二線城市聚集了大量電子信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。盡管有研究表明，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境促進(jìn)了大部分地區(qū)的創(chuàng)新效率，有利于企業(yè)及時獲取創(chuàng)新關(guān)鍵要素、提升對創(chuàng)新資源的利用效率[18]47[19][20]782，但在數(shù)字化創(chuàng)新方面，聚焦區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境影響的研究卻少之又少。鑒于此，本文以滬深A(yù)股365家軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)跨界搜索對數(shù)字化創(chuàng)新績效的直接影響，進(jìn)一步挖掘區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。本研究有助于豐富數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下數(shù)字化創(chuàng)新研究的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，也能夠?yàn)楦骷壵贫ㄏ嚓P(guān)政策，營造健康的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境提供參考和借鑒。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）理論分析

跨界搜索是企業(yè)跨越組織和知識邊界進(jìn)行搜索，獲取新信息和知識的過程。以往研究從空間距離、知識基特征、學(xué)習(xí)方式、時間邊界等維度劃分了跨界搜索[21]。Katila和Ahuja[22]1183則根據(jù)對企業(yè)原有知識的利用和新知識搜索程度的不同，將跨界搜索劃分為搜索深度和搜索寬度兩個維度。其中，深度搜索是指企業(yè)對已有知識的不斷挖掘和利用，強(qiáng)調(diào)知識的聚焦性，而寬度搜索則傾向于通過拓寬搜索范圍和渠道，從企業(yè)外部獲取異質(zhì)性的知識，強(qiáng)調(diào)知識的新穎性[12]62。在開放式創(chuàng)新背景下，跨界搜索新知識已經(jīng)成為促進(jìn)創(chuàng)新的重要方式[23]。許多創(chuàng)新型企業(yè)投入大量成本，通過眾多的外部創(chuàng)新主體和多樣的資源搜索新靈感，從而促進(jìn)企業(yè)完成和保持創(chuàng)新[24]。相比于傳統(tǒng)創(chuàng)新的線性流程方式，數(shù)字化創(chuàng)新能夠依托數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)品平臺，整合大量跨領(lǐng)域、跨層級的數(shù)據(jù)信息，大大提高了信息處理效率，為企業(yè)創(chuàng)新提供大量的新知識、新資源、新信息[25]21。因而，延伸跨界搜索寬度，不斷獲取大量異質(zhì)性的信息和知識對于數(shù)字化創(chuàng)新至關(guān)重要?；诖?，本文著重從獲取組織外部環(huán)境信息的角度，研究跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新的影響。

區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境是企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新所需的政策、技術(shù)、市場等多方面環(huán)境條件的總和。創(chuàng)新是企業(yè)與外部環(huán)境進(jìn)行信息交互的過程，不可避免地帶有區(qū)域性的特征[20]782。數(shù)字化創(chuàng)新比傳統(tǒng)創(chuàng)新更需要企業(yè)積極從周邊環(huán)境中獲取數(shù)量龐大的異質(zhì)性信息。而企業(yè)外部的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境決定了企業(yè)能否獲取到優(yōu)質(zhì)的異質(zhì)性信息。因而，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對數(shù)字化創(chuàng)新有重要的影響作用。本文借鑒王曉珍等[26]230、張之光等[18]50對區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的劃分并結(jié)合研究實(shí)際，將區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境劃分為區(qū)域政策環(huán)境和區(qū)域研發(fā)環(huán)境兩個維度，著重探討了區(qū)域政策環(huán)境和區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

（二）研究假設(shè)提出

1. 跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效

數(shù)字化創(chuàng)新重塑了物理形態(tài)的產(chǎn)品和企業(yè)的價值創(chuàng)造邏輯，在數(shù)字化創(chuàng)新過程中，企業(yè)利用數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，整合利用跨越層級、領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)資源形成了與傳統(tǒng)價值路徑截然不同的新路徑，通過與開發(fā)者、用戶共同創(chuàng)造價值，提升了組織的創(chuàng)新優(yōu)勢[25]25。開放式的創(chuàng)新背景為企業(yè)跨越組織邊界獲取豐富的數(shù)據(jù)資源提供了優(yōu)良的資源基礎(chǔ)。本文認(rèn)為，跨界搜索寬度作為企業(yè)獲取外部資源的重要方式，對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

首先，根據(jù)知識搜索理論和知識基礎(chǔ)觀，延伸跨界搜索的寬度，有利于企業(yè)獲取豐富的、多樣化的信息和資源，形成多元的知識組合，提升知識的完備性和全面性，激發(fā)組織創(chuàng)新的靈感，從而改善組織數(shù)字化創(chuàng)新水平[27-28]。

其次，數(shù)字化接入水平的提高以及數(shù)字技術(shù)允許其他對象訪問和修改的可編輯性特征不僅能夠擴(kuò)大企業(yè)搜索資源范圍，還能夠幫助企業(yè)及時獲取外部資源，提高資源利用的時效性，因而能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的提升。

再次，隨著數(shù)字化裝備水平、平臺建設(shè)水平、應(yīng)用水平的不斷提高，數(shù)字技術(shù)本身具有的允許其他創(chuàng)新主體參與和共享，促進(jìn)多主體連接與互動的關(guān)聯(lián)性、開放性特征能夠促進(jìn)不同創(chuàng)新主體的溝通與交流，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)知識和資源共享，減少企業(yè)在跨界寬度搜索的過程中信息不對稱帶來的創(chuàng)新風(fēng)險，從而促進(jìn)數(shù)字化創(chuàng)新績效的提升[29][30]147。

最后，數(shù)字技術(shù)所擁有的以較低的成本快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)信息的可擴(kuò)展性特征有利于企業(yè)快速識別知識需求，降低跨界寬度搜索的成本，提高企業(yè)資源配置效率，有利于促進(jìn)數(shù)字化創(chuàng)新績效的提升[30]147。

基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H1：在其他條件相同的情況下，跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效具有積極的正向影響。

2. 跨界搜索寬度、區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境與數(shù)字化創(chuàng)新績效

區(qū)域政策環(huán)境指國家或當(dāng)?shù)卣贫ǖ闹С制髽I(yè)開展創(chuàng)新活動相關(guān)條件的總和。數(shù)字化創(chuàng)新是引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級的新動力，離不開國家政策的支持。眾多研究表明，良好的區(qū)域政策環(huán)境能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。

首先，政府通過制定法規(guī)、提供金融支持、實(shí)行優(yōu)惠稅收政策等，為企業(yè)的創(chuàng)新活動提供良好的制度基礎(chǔ)[31]。

其次，政府補(bǔ)貼為企業(yè)創(chuàng)新活動提供資金支持的同時，還能夠起到信號傳遞效應(yīng)，增加企業(yè)對相關(guān)創(chuàng)新活動的重視程度，并吸引風(fēng)險投資和債務(wù)投資，進(jìn)一步緩解融資約束[32]。

再次，大學(xué)和公共研發(fā)機(jī)構(gòu)也是政府支持方式之一，大學(xué)和公共研發(fā)機(jī)構(gòu)的知識轉(zhuǎn)移促進(jìn)了企業(yè)對外部知識資源的獲取，并為整合內(nèi)外部資源以開發(fā)新知識創(chuàng)造可能，從而促進(jìn)了創(chuàng)新[33-34]。

此外，對于數(shù)字化創(chuàng)新而言，數(shù)字化接入水平、數(shù)字化裝備水平、數(shù)字化平臺建設(shè)水平、數(shù)字化應(yīng)用水平等基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善和普及，都要依靠政府政策的幫助和推動。

基于以上分析，提出如下假設(shè)：

H2：在其他條件相同的情況下，區(qū)域政策環(huán)境強(qiáng)化了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。

區(qū)域研發(fā)環(huán)境指區(qū)域內(nèi)企業(yè)的研發(fā)投入情況，代表了區(qū)域創(chuàng)新活力。資源短缺是制約企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的重大阻力。本文認(rèn)為，數(shù)字化創(chuàng)新績效的高低與數(shù)字化創(chuàng)新活動能否獲得足夠的研發(fā)投入密切相關(guān)。一方面，企業(yè)研發(fā)投入存在顯著的城市效應(yīng)，即城市的研發(fā)環(huán)境越好，城市中企業(yè)研發(fā)投入水平越高，城市創(chuàng)新水平與企業(yè)研發(fā)投入互相促進(jìn)，不斷提升企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效提升[35]。另一方面，良好的研發(fā)環(huán)境所形成的重視研發(fā)投入的氛圍不僅可以激勵和引導(dǎo)企業(yè)積極進(jìn)行創(chuàng)新活動，還可以吸引投資，為企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新提供資金支持，減少融資約束。軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)為了取得競爭優(yōu)勢已開始進(jìn)行程度或深或淺的數(shù)字化創(chuàng)新活動，低水平的研發(fā)投入已無法滿足其數(shù)字化創(chuàng)新需要，因而位于具有良好研發(fā)環(huán)境氛圍的區(qū)域至關(guān)重要。

基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H3：在其他條件相同的情況下，區(qū)域研發(fā)環(huán)境強(qiáng)化了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

1. 樣本選擇

本文的研究樣本為滬深A(yù)股2014—2020年上市的軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)公司。之所以選擇這兩個行業(yè)，原因在于兩個行業(yè)均屬于知識與技術(shù)密集型的產(chǎn)業(yè)，是進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新重要陣地，相比其他行業(yè)更具有代表性。此外，與非上市企業(yè)相比，上市公司的研發(fā)創(chuàng)新能力強(qiáng)，專利數(shù)量大，且容易通過數(shù)據(jù)庫便利獲得。

2. 數(shù)據(jù)來源

本研究中，衡量數(shù)字化創(chuàng)新績效與跨界搜索寬度所需的專利數(shù)據(jù)均來自專利匯以及德文特專利索引數(shù)據(jù)庫，區(qū)域政策環(huán)境、區(qū)域研發(fā)環(huán)境等區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫、 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，企業(yè)規(guī)模、成長性等控制變量數(shù)據(jù)亦來自國泰安數(shù)據(jù)庫與《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

數(shù)字化創(chuàng)新既有利于產(chǎn)生的新產(chǎn)品和新服務(wù)，也有利于數(shù)字技術(shù)的不斷進(jìn)步。這些新成果既包括智能家居、智能駕駛、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新平臺、機(jī)器人等數(shù)字產(chǎn)品，也包括云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬等數(shù)字技術(shù)和軟件。因此在搜集數(shù)據(jù)時，首先確定了“智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、云端、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、信息化、數(shù)字化、遠(yuǎn)程、機(jī)器人、人臉識別、虛擬”這14個與數(shù)字化創(chuàng)新相關(guān)的關(guān)鍵詞。其次，以確定的關(guān)鍵詞在專利匯搜索篩選出每家公司每一年度的專利申請數(shù)量以及每條專利的專利引用情況，并區(qū)分出發(fā)明專利、實(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計(jì)專利的申請數(shù)量。再次，運(yùn)用Pycharm軟件編寫程序，在已得到的專利數(shù)據(jù)中，檢索計(jì)算得到每家公司每年度的總引用專利數(shù)量和新引用專利數(shù)量（過去七年內(nèi)沒有引用過的專利）。最后，采用相同的關(guān)鍵詞在德文特?cái)?shù)據(jù)庫下載相關(guān)專利數(shù)據(jù)，進(jìn)一步補(bǔ)充完善專利申請和引用數(shù)據(jù)，最終得到了數(shù)字化創(chuàng)新績效以及跨界搜索寬度的全部數(shù)據(jù)。為保證研究的信度和效度，本文剔除了七年內(nèi)公司名稱有變更的企業(yè)，最終得到了316家公司的37 267條專利申請數(shù)據(jù)。

（二）變量定義與測度

1. 因變量

數(shù)字化創(chuàng)新績效（DiInvoP）。除采用問卷調(diào)查的方法對創(chuàng)新績效進(jìn)行研究的文獻(xiàn)外，部分學(xué)者采用新產(chǎn)品銷售額占比[36]、研發(fā)強(qiáng)度[37]以及專利數(shù)量[38]三種方式對創(chuàng)新績效進(jìn)行衡量。相比于采用新產(chǎn)品銷售額占比，專利數(shù)量這一指標(biāo)具有信息收錄完整、數(shù)據(jù)容易獲得的優(yōu)點(diǎn);相比于研發(fā)強(qiáng)度，專利數(shù)量這一指標(biāo)的綜合性較強(qiáng)，能夠很好地代表企業(yè)的創(chuàng)新成果。綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性、完整性和代表性并借鑒Cloodt等[39]對企業(yè)創(chuàng)新績效的衡量方式，本文采用與數(shù)字化創(chuàng)新有關(guān)的專利申請數(shù)量作為數(shù)字化創(chuàng)新績效的代理變量，主要包括發(fā)明專利數(shù)量（Invention）、實(shí)用新型專利數(shù)量（Utility）以及外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)量（Appearance）。

2. 自變量

跨界搜索寬度（Lbread）。借鑒Katila 和Ahuja[22]1186、Yu等[40]的測量方法，本文采用企業(yè)新引用的專利數(shù)量占總引用專利數(shù)量的比重來衡量跨界搜索寬度。

3. 調(diào)節(jié)變量

區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。借鑒王曉珍等[26]230、張之光等[18]50的研究，本文將區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境劃分為區(qū)域政策環(huán)境和區(qū)域研發(fā)環(huán)境兩個維度，采用區(qū)域內(nèi)企業(yè)內(nèi)部研發(fā)經(jīng)費(fèi)總和與地區(qū)生產(chǎn)總值的比率（RDGrd）衡量區(qū)域研發(fā)環(huán)境，采用政府對研發(fā)創(chuàng)新補(bǔ)貼的對數(shù)（Lnsubsidy）衡量區(qū)域政策環(huán)境。

4. 控制變量

參考張文紅等[41]、肖丁丁和朱桂龍[42]的研究，本文將企業(yè)規(guī)模（Lnasset）、成長性（Growth）、公司績效（Roa）、公司年齡（Firmage）、研發(fā)人員占比（RDstaffR）、研發(fā)強(qiáng)度（RDasset）以及高校數(shù)量（University）作為控制變量。其中，企業(yè)規(guī)模用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量，成長性采用總資產(chǎn)增長率衡量，公司績效用總資產(chǎn)收益率衡量，公司年齡即企業(yè)成立年限，研發(fā)強(qiáng)度用企業(yè)研發(fā)支出與總資產(chǎn)的比例衡量，高校數(shù)量即企業(yè)所在區(qū)域普通高等學(xué)校數(shù)量。

（三）模型構(gòu)建

為了檢驗(yàn)跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效的影響，構(gòu)建模型如下：

DiInvoPi，t = β0 + β1Lbreadi，t + β2Lnasseti，t +

β3Growthi，t + β4Roai，t + β5Firmagei，t +

β6RDstaffRi，t + β7RDasseti，t +

β8Universityv + εi，t（1）

其中 DiInvoPi，t表示樣本中第i家企業(yè)第t年的數(shù)字化創(chuàng)新績效，Lbreadi，t代表第i樣本企業(yè)，第t年的跨界搜索寬度，如果β1顯著為正，說明跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效顯著存在正向關(guān)系。

為檢驗(yàn)區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建模型如下：

DiInvoPi，t = β0 + β1Lbreadi，t + β2Lnsubsidy i，t +

β3Lbreadi，t* Lnsubsidyi，t + β4Lnasseti，t +

β5Growthi，t + β6Roai，t + β7Firmagei，t +

β8RDstaffRi，t + β9RDasset i，t +

β10Universityi，t + εi，t（2）

其中， Lnsubsidyi，t代表樣本中第i家企業(yè)第t年所在區(qū)域的政策環(huán)境，β3為區(qū)域政策環(huán)境與跨界搜索寬度乘積項(xiàng)的系數(shù)，如果β3顯著，則說明區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。

為檢驗(yàn)區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建模型如下：

DiInvoPi，t = β0 + β1Lbreadi，t + β2RDGrdi，t +

β3Lbread i，t* RDGrd i，t + β4Lnasseti，t +

β5Growthi，t + β6Roa i，t + β7Firmagei，t +

β8RDstaffRi，t + β9RDasset i，t +

β10Universityi，t + εi，t（3）

其中，RDGrdi，t代表第i家樣本企業(yè)，第t年所在區(qū)域的研發(fā)環(huán)境。β3為區(qū)域研發(fā)環(huán)境與跨界搜索寬度乘積項(xiàng)的系數(shù)，如果β3顯著，則說明區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。

三、實(shí)證過程及結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

本文對主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析見表1。描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示：數(shù)字化創(chuàng)新績效（DiInvoP）均值為12.384，標(biāo)準(zhǔn)差為30.633，反應(yīng)了樣本企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新績效波動范圍較大?？缃缢阉鲗挾龋↙bread）均值為0.462，小于Yu等（2019）的0.722以及Katila和Ahuja（2002）的0.74，說明樣本公司的跨界寬度搜尋水平相對較低。區(qū)域政策環(huán)境與區(qū)域研發(fā)環(huán)境的均值分別為16.662和0.031，標(biāo)準(zhǔn)差為1.603和0.015，表明區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的波動范圍較小。由相關(guān)性分析結(jié)果可以看出，跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的相關(guān)系數(shù)為0.386，并且通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)，初步驗(yàn)證了假設(shè)H1。政策環(huán)境與數(shù)字化創(chuàng)新績效的相關(guān)系數(shù)為0.388，p < 0.01。研發(fā)環(huán)境與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系并不顯著。此外，各變量的方差膨脹因子（VIF）均小于3，說明不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（二）主效應(yīng)回歸結(jié)果

假設(shè)1提出在其他條件相同的情況下，跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效具有積極的正向影響。為驗(yàn)證此假設(shè)，本研究將與數(shù)字化創(chuàng)新有關(guān)的專利申請數(shù)量作為數(shù)字化創(chuàng)新績效的代理變量，將自變量跨界搜索寬度，以及企業(yè)規(guī)模、成長性、公司績效、公司年齡、研發(fā)人員占比、研發(fā)強(qiáng)度以及高校數(shù)量等控制變量放入模型進(jìn)行回歸?？紤]到數(shù)字化創(chuàng)新績效數(shù)據(jù)離散程度較高且“0”現(xiàn)象較為頻繁，本文采用零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸方法進(jìn)行回歸，回歸分析結(jié)果見表2。從列（1）可以看出，跨界搜索寬度的回歸系數(shù)為0.015（p < 0.01），表明跨界搜索寬度顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的提升，支持了假設(shè)H1。列（2）-（4）進(jìn)一步檢驗(yàn)了跨界搜索寬度對發(fā)明專利、實(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計(jì)專利的影響，回歸結(jié)果顯示發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利指標(biāo)的回歸系數(shù)分別為0.014、0.007、0.005，并且在p < 0.01和p < 0.05的水平顯著，表明跨界搜索寬度對發(fā)明專利的促進(jìn)作用最大，實(shí)用新型專利次之，對外觀設(shè)計(jì)專利的促進(jìn)作用最小。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 關(guān)于內(nèi)生性問題的處理

為避免內(nèi)生性問題對主效應(yīng)結(jié)論的影響，本文進(jìn)行了相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，數(shù)字化創(chuàng)新績效的影響因素非常復(fù)雜，模型設(shè)定很難包含所有的變量，因此可能會存在遺漏變量問題。此外，跨界搜索寬度較高與較低的企業(yè)在自身特征方面可能本身就存在差異，從而導(dǎo)致樣本自選擇問題?；谝陨峡紤]，本研究采用傾向得分匹配（PSM）來降低由此產(chǎn)生的偏差。具體地，本文首先將跨界寬度搜索程度較低的25%與剩下較高的75%分別劃分為控制組和實(shí)驗(yàn)組，并將兩組樣本按照企業(yè)規(guī)模、成長性、公司績效、公司年齡、研發(fā)人員占比、研發(fā)強(qiáng)度以及高校數(shù)量進(jìn)行1 ∶ 1匹配，使得跨界搜索寬度水平高低成為兩組樣本的唯一差異，最終得到PSM匹配結(jié)果，結(jié)果見表3列（1）。從列（1）的回歸結(jié)果可知，PSM樣本匹配后的回歸系數(shù)為0.012，在p < 0.01的水平顯著，這表明控制了樣本自選擇問題后，跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效依然具有顯著的正向影響。

其次，雖然基于知識搜索理論和知識基礎(chǔ)觀，前文發(fā)現(xiàn)跨界搜索寬度越大，數(shù)字化創(chuàng)新績效越高。但數(shù)字化創(chuàng)新績效和跨界搜索寬度之間也可能存在反向因果關(guān)系，即數(shù)字化創(chuàng)新績效越高的企業(yè)，越有能力拓展跨界搜索的寬度。在沒有合適的工具變量的條件下，本文采用Lewbel[43]的異方差工具變量法檢驗(yàn)跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效可能存在雙向因果關(guān)系而導(dǎo)致的內(nèi)生性。異方差工具變量法，不僅不需要選擇工具變量而且突破了傳統(tǒng)工具變量的排除限制條件，但需要滿足殘差項(xiàng)為異方差的條件。具體做法為：記外生變量向量為Z，Z∈X，或者Z = X，X為所有控制變量;在第一階段作內(nèi)生變量Lbreadi對外生變量Z的回歸，得到殘差項(xiàng)v，并對殘差項(xiàng)進(jìn)行Breusch-Pagan檢驗(yàn)，結(jié)果顯示P值為0，說明殘差項(xiàng)存在異方差;接下來構(gòu)造[Zi-Z（—）i]v作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）和動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型（GMM）兩種方法對跨界搜索寬度和數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的關(guān)系再次進(jìn)行估計(jì)，過度識別Hansen檢驗(yàn)顯示P值為0.440，說明工具變量有效，見表3列（2）和列（3）。采用兩階段最小二乘法估計(jì)后的回歸系數(shù)為0.996，且在p < 0.05的水平顯著，GMM模型回歸系數(shù)為0.817（p < 0.05），再次證驗(yàn)證了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的正向關(guān)系。

最后，考慮到數(shù)字化創(chuàng)新績效可能存在慣性，即如果t-1期的數(shù)字化創(chuàng)新績效較高，則t期的數(shù)字化創(chuàng)新績效也可能較高，為捕捉這一慣性特征，本研究還使用滯后一期的數(shù)字化創(chuàng)新績效進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表3列（4）。由表3可得，滯后一期的數(shù)字化創(chuàng)新績效回歸系數(shù)為0.013（p < 0.01），再次證明了跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效的正向影響。

2. 替換因變量

借鑒黃新建和尤珊珊[44]的研究，本文分別采用與數(shù)字化創(chuàng)新有關(guān)的專利申請數(shù)量加一的自然對數(shù)以及與數(shù)字化創(chuàng)新有關(guān)的專利授權(quán)數(shù)量作為因變量，替代之前所使用的專利申請數(shù)量進(jìn)一步檢驗(yàn)主效應(yīng)的穩(wěn)健性，穩(wěn)健性結(jié)果見表4的列（1）和列（2）。由第（1）列和第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效依然具有顯著的促進(jìn)作用，回歸系數(shù)分別為0.018和0.010，p < 0.01。

3. 替換模型

除了零膨脹負(fù)二項(xiàng)模型外，混合負(fù)二項(xiàng)和面板負(fù)二項(xiàng)模型也適用于方差與均值差異較大的樣本數(shù)據(jù)，能較好地解決數(shù)據(jù)過度分散的問題。因此，為增強(qiáng)研究結(jié)論的說服力，本文使用混合負(fù)二項(xiàng)回歸和面板負(fù)二項(xiàng)回歸代替零膨脹負(fù)二項(xiàng)回歸模型，對主效應(yīng)的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4中（3）-（4）列所示。第3列和第4列混合負(fù)二項(xiàng)回歸與面板負(fù)二項(xiàng)回歸系數(shù)分別為0.031和0.015，且都在p < 0.01的水平顯著。結(jié)果表明替換模型后，跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效仍具有顯著的正向影響。

綜上，本文通過傾向得分匹配法、異方差工具變量法避免了可能存在的遺漏變量、樣本自選擇、反向因果關(guān)系等內(nèi)生性問題，并對數(shù)字化創(chuàng)新績效可能存在的慣性特征進(jìn)行了檢驗(yàn)，還采用替換因變量、替換模型的方法對主效應(yīng)結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)，結(jié)果均表明跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效具有正向的影響，說明本文主效應(yīng)的研究結(jié)論非常穩(wěn)健。

（四）區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

假設(shè)2提出區(qū)域政策環(huán)境強(qiáng)化了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。為避免共線性影響可能帶來的誤差，在回歸前對跨界搜索寬度與區(qū)域政策環(huán)境的交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化處理。區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果見表5。區(qū)域政策環(huán)境與跨界搜索寬度交互項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.003，并且在p < 0.01的水平下顯著，表明區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，支持了假設(shè)H2。具體來看，區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與發(fā)明專利、實(shí)用新型專利的正向調(diào)節(jié)作用分別在p < 0.01，p < 0.05的水平顯著，但對外觀設(shè)計(jì)專利的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。

假設(shè)3中，區(qū)域研發(fā)環(huán)境強(qiáng)化了跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。為驗(yàn)證此假設(shè)，對跨界搜索寬度與區(qū)域研發(fā)環(huán)境的交互項(xiàng)進(jìn)行了中心化處理后，得到了區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果，見表6。從表6可以看出，區(qū)域研發(fā)環(huán)境與跨界搜索寬度的回歸系數(shù)為0.155，且在p < 0.05的水平顯著，表明區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)，支持了假設(shè)H3。此外，除了外觀專利外，區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與發(fā)明專利、實(shí)用新型專利的正向調(diào)節(jié)作用分別在p < 0.1，p < 0.05的水平顯著。此外，區(qū)域研發(fā)環(huán)境和跨界搜索寬度的交互項(xiàng)回歸系數(shù)比區(qū)域政策環(huán)境和跨界搜索寬度的交互項(xiàng)回歸系數(shù)大，因而區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)影響更大。

四、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文以滬深365家A股上市的軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)企業(yè)為研究對象，實(shí)證研究了跨界搜索寬度對數(shù)字化創(chuàng)新績效的影響，并引入?yún)^(qū)域創(chuàng)新環(huán)境為關(guān)鍵情境要素，探索其對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

研究結(jié)果表明：

（1）企業(yè)的跨界搜索寬度越大，數(shù)字化創(chuàng)新績效越高，并且跨界搜索寬度對發(fā)明專利的促進(jìn)作用最大，實(shí)用新型專利次之，對外觀設(shè)計(jì)專利的促進(jìn)作用最小。

（2）區(qū)域政策環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，政府對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新扶持較多的環(huán)境里，跨界搜索寬度對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用更大。

（3）區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向的調(diào)節(jié)效應(yīng)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入更多的環(huán)境中，跨界搜索寬度對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用更大。此外，相較于區(qū)域政策環(huán)境，區(qū)域研發(fā)環(huán)境對跨界搜索寬度與數(shù)字化創(chuàng)新績效間關(guān)系的影響更大。

（二）啟示

基于以上實(shí)證研究結(jié)果得到以下幾點(diǎn)啟示：

第一，拓展企業(yè)跨界搜索廣度，搭建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，獲取外界異質(zhì)性資源。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)創(chuàng)新合作增進(jìn)企業(yè)間優(yōu)勢互補(bǔ)、促進(jìn)數(shù)字化要素流動與集聚，在充分集結(jié)各方技術(shù)力量的土壤上孵化、培育企業(yè)自身的數(shù)字化創(chuàng)新增長點(diǎn)，形成企業(yè)獨(dú)特的以分布、串聯(lián)、重組為特征的新型數(shù)字化創(chuàng)新體系，從而構(gòu)建企業(yè)的競爭優(yōu)勢，促進(jìn)企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。

第二，企業(yè)應(yīng)貫徹?cái)?shù)字戰(zhàn)略，通過提高數(shù)字化創(chuàng)新能力培育核心競爭力，推進(jìn)企業(yè)發(fā)展邁向新高度。具體而言，企業(yè)要擴(kuò)大相關(guān)資金投入，夯實(shí)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施;持續(xù)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，支持?jǐn)?shù)字創(chuàng)新活動;建立敏捷型組織，敏銳捕捉數(shù)字創(chuàng)新前沿方向。

第三，政府及有關(guān)部門應(yīng)建立多層級、多維度區(qū)域知識網(wǎng)絡(luò)，加快推進(jìn)完善城市群協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制，為企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新提供良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。在政策環(huán)境方面，政府應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新活動的支持力度。通過財(cái)政專項(xiàng)補(bǔ)貼、精準(zhǔn)減稅降費(fèi)等政策措施，降低企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新成本和風(fēng)險，精準(zhǔn)助力初期數(shù)字化創(chuàng)新企業(yè)啟航;在研發(fā)環(huán)境方面，加強(qiáng)研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，為增強(qiáng)科研實(shí)力提供必要條件和堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。政府應(yīng)致力于建設(shè)集研發(fā)經(jīng)費(fèi)來源有保障、校企聯(lián)合研發(fā)有橋梁、專利開發(fā)申請有途徑、從學(xué)習(xí)交流向創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)化有效率等四位一體的高水平區(qū)域創(chuàng)新平臺。

[參考文獻(xiàn)]

[1]? Yoo Y，Henfridsson O，Lyytinen K. Research commentary —the new organizing logic of digital innovation： an agenda for information systems research[J]. Information Systems Research，2010，21（4）：724-735.

[2]? 余江，孟慶時，張?jiān)?，? 數(shù)字創(chuàng)新：創(chuàng)新研究新視角的探索及啟示[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2017，35（7）：1103-1111.

[3]? 謝衛(wèi)紅，李忠順，李秀敏，馬風(fēng)華. 數(shù)字化創(chuàng)新研究的知識結(jié)構(gòu)與拓展方向[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2020，42（12）：184-202.

[4]? Rosenkopf L，Nerkar A. Beyond local search： boundary-spanning，exploration，and impact in the optical disk industry[J]. Strategic Management Journal，2001，22（4）：287-306.

[5]? 王琳，魏江. 知識密集服務(wù)嵌入、跨界搜索與制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新關(guān)系研究[J]. 科技進(jìn)步與對策，2017，34（16）：48-55.

[6]? 李曉翔，霍國慶. 組織冗余對產(chǎn)品創(chuàng)新的作用機(jī)制研究[J]. 科研管理，2015，36（9）：72-79.

[7]? Wang Y，Jia T，Chen J，Et Al. Recombine supplier-Side search via innovation ambidexterity[J]. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management，2019，49（2）：178-199.

[8]? 彭本紅，武柏宇. 跨界搜索、動態(tài)能力與開放式服務(wù)創(chuàng)新績效[J]. 中國科技論壇，2017（1）：32-39.

[9]? Kim C，Park J H. Explorative search for a high‐impact innovation： the role of technological status in the global pharmaceutical industry[J]. R&D Management，2013，43（4）：394-406.

[10]? 譚云清，李元旭，翟森競. 鎖定效應(yīng)、跨界搜索對國際代工企業(yè)創(chuàng)新的影響[J]. 研究與發(fā)展管理，2017，29（2）.

[11]? Wu J，Shanley M T. Knowledge stock，exploration，and innovation： research on the United States electromedical device industry[J]. Journal of Business Research，2009，62（4）.

[12]? 貫君，徐建中，林艷. 跨界搜尋、網(wǎng)絡(luò)慣例、雙元能力與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究[J]. 管理評論，2019，31（12）.

[13]? Sofka W，Grimpe C. Specialized search and innovation performance-evidence across Europe[J]. R&D Management，2010，40（3）：310-323.

[14]? 張文紅，趙亞普. 轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)下跨界搜索戰(zhàn)略與產(chǎn)品創(chuàng)新[J]. 科研管理，2013，34（9）：54-63.

[15]? Kim S K，Arthurs J D，Sahaym A，Et Al. Search behavior of the diversified firm： the impact of fit on innovation[J]. Strategic Management Journal，2013，34（8）：999-1009.

[16]? 胡畔，于渤. 跨界搜索、能力重構(gòu)與企業(yè)創(chuàng)新績效——戰(zhàn)略柔性的調(diào)節(jié)作用[J]. 研究與發(fā)展管理，2017，29（4）：138-147.

[17]? 王建軍，葉明海，曹寧. 知識權(quán)力、跨界搜索與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系研究[J]. 軟科學(xué)，2020，3 4（2）：1-7.

[18]? 張之光，杜寧，馬祎晗. 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境是否提高了中國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率——基于兩階段創(chuàng)新過程的實(shí)證研究[J]. 科技進(jìn)步與對策，2020，37（5）.

[19]? 徐彪，李心丹，張珣. 區(qū)域環(huán)境對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制研究[J]. 科研管理，2011，32（9）： 147-156.

[20]? 薛捷. 區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對科技型小微企業(yè)創(chuàng)新的影響——基于雙元學(xué)習(xí)的中介作用[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2015，33（5）.

[21]? 葉江峰，陳珊，郝斌. 知識搜尋如何影響企業(yè)創(chuàng)新績效？——研究述評與展望[J]. 外國經(jīng)濟(jì)與管理，2020，42（3）：17-34.

[22]? Katila R，Ahuja G. Something old，something new： a longitudinal study of search behavior and new product introduction[J]. Academy of Management Journal，2002，45（6）.

[23]? Pershina R，Soppe B，Thune T M. Bridging analog and digital expertise： cross-domain collaboration and boundary-spanning tools in The creation of digital innovation[J]. Research Policy，2019，48（9）：103819.

[24]? Laursen K，Salter A. Open for innovation： the role of openness in explaining innovation performance among U.K. manufacturing firms[J]. Strategic Management Journal，2006，27 （2）：131-150.

[25]? 謝衛(wèi)紅，林培望，李忠順，等. 數(shù)字化創(chuàng)新：內(nèi)涵特征、價值創(chuàng)造與展望[J]. 外國經(jīng)濟(jì)與管理，2020，42（9）.

[26]? 王曉珍，鄒鴻輝，高偉. 產(chǎn)業(yè)政策有效性分析——來自風(fēng)電企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境異質(zhì)性的考量[J]. 科學(xué)學(xué)研究，2018， 36（2）.

[27]? 張志鑫，梁阜. 知識搜索對創(chuàng)新績效的影響：知識基礎(chǔ)的曲線調(diào)節(jié)作用[J]. 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2019，（8）：108-117.

[28]? G?lgeci I，F(xiàn)erraris A，Arslan A，Et Al. European MNE subsidiaries' embeddedness and innovation performance： moderating role of external search depth and breadth[J]. Journal of Business Research，2019， 102：97-108.

[29]? 周青，王燕靈，楊偉. 數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效影響的實(shí)證研究——基于浙江省73個縣（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)[J]. 科研管理，2020，41（7）：120-129.

[30]? 王?；?，杜梅. 數(shù)字技術(shù)、員工參與與企業(yè)創(chuàng)新績效[J]. 研究與發(fā)展管理，2021，33（1）.

[31]? 王曉珍，鄒鴻輝. 產(chǎn)業(yè)政策對風(fēng)電企業(yè)創(chuàng)新績效的作用機(jī)制分析——基于時滯和區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的考量[J]. 研究與發(fā)展管理，2018，30（2）：33-45.

[32]? Xu K，Huang K F，Xu E. Giving fish or teaching to fish？ An empirical study of the effects of government research and development policies[J]. R&D Management，2014，44（5）：484-497.

[33]? 傅利平，李小靜. 政府補(bǔ)貼在企業(yè)創(chuàng)新過程的信號傳遞效應(yīng)分析——基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司面板數(shù)據(jù)[J].系統(tǒng)工程，2014，32（11）：50-58.

[34]? Robin S，Schubert T. Cooperation with public research institutions and success in innovation： evidence from France and Germany[J]. Research Policy，2013，42（1）：149-166.

[35]? 張信東，郝盼盼. 企業(yè)的研發(fā)投入存在城市效應(yīng)嗎？——基于企業(yè)家活力視角的解釋[J]. 中國軟科學(xué)，2017（3）：110-122.

[36]? 王冬玲. 合作伙伴多元化、外部知識環(huán)境特征與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系研究[J]. 預(yù)測，2020，39（3）：18-26.

[37]? Hitt M A，Hoskisson R E，Kim H. International diversification： effects on innovation and firm performance in product-diversified firms[J]. Academy of Management Journal，1997，40（4）：767-798.

[38]? Filiou D，Massini S. Industry cognitive distance in alliances and firm innovation performance[J]. R&D Management，2018，48（4）：422-437.

[39]? Cloodt M，Hagedoorn J，Van Kranenburg H. Mergers and acquisitions： their effect on the innovative performance of companies in high-tech industries[J]. Research Policy，2006，35（5）：642-654.

[40]? Yu W，Minniti M，Nason R. Underperformance duration and innovative search： evidence from the high-tech manufacturing industry[J]. Strategic Management Journal，2019，40（5）：836-861.

[41]? 張文紅，唐彬，趙亞普. 地理跨界搜索對企業(yè)創(chuàng)新影響的實(shí)證研究[J]. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2014，35（11）：172-180.

[42]? 肖丁丁，朱桂龍. 跨界搜尋、雙元能力結(jié)構(gòu)與績效的關(guān)系研究——基于創(chuàng)新能力結(jié)構(gòu)視角[J]. 經(jīng)濟(jì)管理，2017，39（03）：48-62.

[43]? Lewbel A. Using Heteroscedasticity to identify and estimate mismeasured and endogenous regressor models[J]. Journal of Business & Economic Statistics，2012，30（1）： 67-80.

[44]? 黃新建，尤珊珊. 股權(quán)激勵契約、技術(shù)創(chuàng)新與創(chuàng)新效率[J]. 科研管理，2020，41（3）：217-226.

Boundary-Spanning Search， Regional Innovation Environment and Digital Innovation Performance

Li Xiaoqing， Zhao Wanyi， Huo Yudan

（School of Economics and Management， Hebei University of Technology， Tianjin 300401， China）

Abstract： Based on the framework model of boundary-spanning search width， regional innovation environment and digital innovation performance， this paper uses panel data of 365 A-share listed software and information technology service industry， computer， communication and other electronic equipment manufacturing enterprises in Shanghai and Shenzhen from 2014 to 2020 by using multivariate regression method. This research empirically tests the relationship between boundary-spanning search width and digital innovation performance. What is more， the model also empirically tests the moderating effect of regional innovation environment on the relationship between boundary-spanning search width and digital innovation performance. The results are as follows： the width of boundary-spanning search has a significant positive impact on the digital innovation performance of enterprises， which has the largest impact on invention patents， followed by utility model patents， and the smallest positive impact on design patents; Regional innovation environment significantly strengthens the relationship between boundary-spanning search width and digital innovation performance. The conclusions are of great significance to the improvement of digital innovation performance of enterprises and the optimization of regional innovation environment by the government.

Key words： boundary-spanning search; digital innovation performance; regional innovation environment

收稿日期：2022-10-07

基金項(xiàng)目：河北省社會科學(xué)基金項(xiàng)目（HB20GL012）

作者簡介：李小青（1974—），女，教授，博士，主要研究方向：企業(yè)創(chuàng)新管理。