企業學習能力與開放創新績效的關系研究

任愛蓮

（河南財經學院 工商學院，鄭州 450001）

0 引言

創新是企業生存和發展的動力和源泉，由于資源和能力的約束，開放式創新模式已蔚然成為創新管理領域中的主流。Chesbrough于2003年提出開放式創新的概念，認為企業在創新活動中應該善于利用外部知識，結合內部創新資源和市場機會，促進新技術的發展，創造出更高的價值，開放的本質是外部創新資源的獲取和利用，強調內外創新資源的整合[1]。開放式創新的內涵包括兩個層面：一是由外而內，指企業應盡量利用外部技術和構想提升其創新績效，另一是由內而外，指企業將創新成果投入市場，讓創新產生更大的效益。相對于封閉式創新模式，開放式創新可以同時增加企業獲利與降低成本[2]。顧客、供應商、競爭者和科研院所是企業主要的開放對象，它們擁有不同的創新知識，對企業創新具有積極作用[3]。學習能力指組織獲取或創造知識、擴散學習成果、整合應用學習成果使之泛化并應用于新環境的能力，直接影響外部信息的利用效果從而影響開放創新績效[4]。開放創新對象和學習能力對企業創新績效的影響引起了諸多學者的關注，他們從不同角度分別研究了兩者對企業創新績效的具體影響。然而企業開放對象和學習能力并不是影響創新績效的兩個獨立變量，高學習能力能夠選取合理的開放對象，而合理的開放對象通過示范效應、競爭效應等途徑提升學習能力。那么兩者交互作用會怎樣影響企業創新績效？在規模和人力資源質量等內部創新因素不同的企業里，它對創新績效的影響是否具有顯著差異？我國學者對此并沒有進行深入探討。筆者基于70多家電子類高新技術企業的數據，采用OLS層次回歸方法對創新開放對象、學習能力和創新績效之間的關系進行實證研究，并比較了企業規模和人力資源質量等內部創新因素對此的影響。研究結果對企業尤其是高新技術企業的開放創新管理具有一定的參考價值。

1 研究假設

雖然學術界對學習能力沒有一個統一和權威的概念，但其對企業創新的影響一直創新研究的熱點。Huber、Slate和Pilar等認為學習是一個經過信息獲得、信息分發和信息解釋三個階段，最終以組織記憶的方式貯存，并且在需要時重新提取進行在再加工的過程[5]。Cohen等學者認為公司的學習能力包括知識獲取能力、知識共享能力、知識吸收能力和組織記憶能力，是影響組織利用內外部知識進行創新的一種關鍵因素[6]。Zahra等認為公司學習能力是創新能力的關鍵，學習能力不足將阻礙技術能力的發展，只有具備較高學習能力的公司才能有效獲取并利用新知識，拓展公司現有的知識儲備，提升消化和利用信息的能力并最終增強公司創新績效[7]。臺灣學者Kuen-Hung Tsai認為企業的學習能力和外部開放對象相互影響，企業選擇開放對象不能忽略自身的學習能力，同時企業在和開放對象合作的過程中通過示范效應、競爭效應和關聯效應等途徑提升學習能力[8]。

開放對象擁有的各種創新知識有利于企業創新，學習能力影響內外部知識的整合和利用從而影響企業開放創新，學習能力影響開放對象的選取，企業通過和開放對象合作提升其學習能力，兩者交互作用影響企業創新績效。因此提出如下假設：

（H1）學習能力越高，對供應商開放取得的創新績效越高。

（H2）學習能力越高，對顧客開放取得的創新績效越高。

（H3）學習能力越高，對競爭者開放取得的創新績效越高。

（H4）學習能力越高，對科研機構開放取得的創新績效越高。

2 研究方法

2.1 研究模型

本研究的因變量是創新績效（IP）。筆者選擇新產品銷售率指標測度創新績效。計算公式為：新產品銷售率=新產品銷售收入/全部產品銷售收入。新產品包括重大創新產品和漸進創新產品，重大創新產品是指全新的產品，其預期的用途、性能特征、技術結構、設計材料和部件的使用都是新的或有實質性的改進，可以是全新的技術，也可以是組合已有的技術取得新的應用。漸進性新產品是指性能得到改進或提升的已有產品。

為了分析學習能力和開放對象交互作用對企業創新績效的影響，本研究設定了三個自變量：一是企業各開放創新對象，即供應商（S）、顧客（C）、競爭者（P）、科研院所（R）。 該變量為虛擬變量，如果一個公司在創新過程中對某一對象開放，則該變量值為1，否則為0；二是企業學習能力（L），筆者選取反映知識儲備的擁有大學及以上學位技術人員的平均研發額指標測度學習能力，計算公式為：擁有大學及以上學位技術人員的平均研發額=公司近三年平均研發總支出/擁有大學及以上學位的技術人員總人數；三是學習能力和開放創新的交互影響變量，以學習能力變量和開放創新對象變量的乘積進行測度。

為了分析各自變量對因變量在不同公司的差異性，本研究設定人力資源質量（HQ）和公司規模（FS）為控制變量。人力資源質量用公司擁有大學及以上學歷的員工占總員工的比重進行測度；公司規模根據公司總人數進行判斷，500人以上的為大企業，設定值1，500人以下為小企業，設定值為零。上述研究變量之間的關系如圖1所示：

根據上述研究假設，筆者采用三個多元回歸模型逐步分析各變量對企業創新績效的影響：

第一步，利用模型Ⅰ：IP=α1HQ+α2FS+ε， 分析控制變量對創新績效的影響，檢驗封閉式創新情況下創新戰略、人力資源質量和規模和企業創新績效的關系。

第二步，在模型Ⅰ中加入第一類和第二類自變量即開放創新對象和學習能力變量，構建模型Ⅱ：IP=α1HQ+α2FS+α3S+α4C+α5P+α6R+α7L+ε

分析開放創新模式中開放對象和企業學習能力對企業創新績效的影響，檢驗開放式創新情況下各變量與企業創新績效的關系。

第三步，在模型Ⅱ的基礎上增加學習能力和開放創新模式的交互影響， 構建模型Ⅲ：IP=α1HQ+α2FS+α3S+α4C+α5P+α6R+α7L+α8（S*L）+α9（C*L）+α10（P*L）+α11（R*L）+ε

分析在開放創新模式下，分析學習能力和開放創新模式的交互影響對創新績效的作用，以此檢驗上述提出的四個假設是否成立。

2.2 研究樣本

創新是高新技術企業的基本特征，電子行業的技術和市場環境變化很快，競爭較為激烈，產品生命周期短，因此這類高新技術企業的創新需求較其它企業更為強烈，也更重視創新管理，為了提高創新成功率，他們更趨向于采取開放式模式。根據研究的需要，筆者從《高新技術企業年鑒》中選取了70家電子類高新技術企業作為研究樣本進行調研，數據主要來源于高新技術企業年鑒、高新技術企業期刊和各企業相關網站。

3 實證結果

3.1 總體實證結果

本研究利用SPSS統計分析軟件，采用OLS層次回歸方法逐步分析了三個模型（見表1）。可以看出增加了學習能力和開放創新對象的交互影響后，R2增加了 0.015，F值為4.65，達到了1%的顯著性水平，且模型中所有變量系數的VIF值均小于10，表明模型Ⅲ符合Mason和Perreault提出的擬合程度要求，可以解釋因變量和自變量之間的關系。模型Ⅲ的回歸結果表明：（1）學習能力和供應商乘積變量的系數為0.103，且達到了1%的顯著性水平，說明兩者的交互影響能提高創新績效，假設1是成立的。進一步使用Aiken提出的程序檢驗學習能力均值上下兩類樣本公司開放創新策略對創新績效的影響差異，發現學習能力高的公司，和供應商合作能夠取得高的創新績效；而學習能力在均值以下的公司采用這種策略不僅不能改善創新績效，反而會降低創新績效。（2）科研院所開放模式與學習能力的乘積的系數是正的，也達到了顯著性水平，支持假設4。使用Aiken程序進行同樣的分析發現，學習能力高的公司對科研院所開放能夠顯著改善創新績效，吸收能力低的公司對科研院所開放降低創新績效，但是并不顯著。（3）學習能力和顧客乘積變量的系數為0.016，但沒有達到顯著性水平；學習能力和競爭者乘積變量的系數為0.034，也沒有達到5%的顯著性水平，說明學習能力并不能顯著改善這兩種開放創新模式的創新效果。

表1 總體回歸分析結果（n=70）

3.2 企業間差異

和大公司相比，小公司更易受到創新資源的制約，因此也需要采用開放式創新模式。同時，擁有低質量人力資源的公司其創新知識和能力往往不如擁有高質量人力資源的公司，在創新活動中更需要依賴外部組織。本研究分公司規模和人力資源質量進一步分析模型Ⅲ。和前期研究一致，本研究把總人數超過500人的大企業，沒有超過500人的為小企業。大學及以上學歷占總人數的比重超過樣本企業平均值的為高人力資源企業，沒超過平均值的為低人力資源企業。利用模型Ⅲ對每組企業進行多元回歸，通過比較各變量的系數判斷不同企業間的差異。回歸分析的結果如表2所示。

表2 大企業的回歸分析結果

從表2的回歸結果可以看出：（1）開放變量和學習能力的交互影響對大公司創新績效的影響并不顯著的，四個假設在大公司中均不能成立。（2）對中小公司來說，對供應商和顧客開放與學習能力的交互影響對創新績效具有積極顯著的作用，支持第一和第二個研究假設。這些表明，無論大公司的學習能力高低，他們都沒有通過和對外開放提升其創新績效；相反，中小企業則在開放創新過程努力向供應商和顧客學習取得了較好的創新績效。但是可能由于中小企業的競爭能力低下和已有知識儲備薄弱，它們和競爭者及科研院所的合作不僅并沒有顯著改善創新績效，反而產生了不明顯的副作用。（3）高人力資源的企業能夠和科研機構合作提升其創新成功率，假設4在這類企業中成立。但其它開放對象和企業學習能力的交互影響與創新績效存在不顯著的負相關關系。（4）和中小公司一樣，低人力資源公司在對供應商及顧客的開放創新中提升了創新績效，假設1和假設2在這兩類企業中均成立。科研機構和學習能力的交互影響與地人力資源公司的創新績效存在顯著的負相關關系，這可能是因為企業在對科研機構開放時，由于學習能力較低并沒有學習到有利于創新的知識，反而為此花費了創新資源。

4 結論與建議

本研究以70家高新技術企業為樣本，采用多元回歸分析法檢驗了企業開放創新對象、學習能力及其相互作用對創新績效的影響。結果表明，學習能力在不同的開放創新模式下其影響是不同的：學習能力顯著提升對供應商和科研院所開放的創新績效，高學習能力的公司更能在開放創新中獲取供應商和科研院所的信息從而改善其創新績效，而學習能力低的公司則非但不能從中獲取收益，甚至還對創新產生不利影響。大公司的學習能力和開放對象的交互作用不能提升其創新績效，高人力資源的企業如果具有很高的學習能力，和科研機構合作能夠顯著改善創新績效，中小公司和低人力資源企業對供應商和顧客開放的創新績效和學習能力正相關，但對競爭者和科研機構開放則對其創新績效具有副作用。

以上研究結果可以看出公司的學習能力和開放創新對象不僅直接影響創新績效，還通過影響外部信息的吸收和利用間接影響創新績效，但這種間接影響在不同的開放模式中是有差異的，因此豐富了知識和創新管理理論，同時對創新管理實踐具有一定的參考價值。因為隨著市場競爭愈演愈烈，創新對企業生存和發展愈發重要，創新資源的有限性致使開放式創新成為企業主要的創新模式。本研究證明，不同的開放對象提供的創新信息對公司創新績效影響是不同的，學習能力能夠影響某些外部信息的創新效果。管理者在創新活動中應該選擇合適的開放伙伴，同時要采取諸如增加研發支出、改善學習環境等措施提升公司的學習能力，這樣才能夠充分吸收和利用在開放創新中其它主體提供的創新知識，增加企業創新的成功率。

[1]Chesbrough H.Open Innovation，the New Imperative for Creating and Profiting form Technology[M].Boston:Harvard Business School Press，2003.

[2]Chesbrough H，Schwartz K.Innovating Business Models with Codevelopment Partnership s[J].Research Technology Management，2007，50（1）.

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