國際研發聯盟、技術距離與企業突破性創新

[摘要]以74 家中國企業在 2000—2010 年參與的 224 個國際研發聯盟為樣本，利用負二項回歸模型實證分析了國際研發聯盟中技術距離對企業突破性創新的影響。研究發現，國際研發聯盟可以顯著促進企業突破性創新，聯盟伙伴間技術距離與企業突破性創新呈倒 U 型關系，技術距離過大或過小都不利于聯盟內知識的流動。緊密的聯盟網絡關系以及雄厚的技術儲備是促進突破性創新的重要手段。

[關鍵詞] 研發聯盟;技術距離;創新網絡;突破性創新

[中圖分類號] F2731;F2792 [文獻標識碼]A?? [文章編號]1673-0461（2020）03-0021-06

一、引 言

當今世界正面臨一個新產業革命時代的來臨，互聯網、人工智能、區塊鏈、新材料、生命科學等新技術的快速發展，使得創新主體間的聯系更為快速和緊密，開放的環境使企業在創新投入、產出以及創新商業化過程中的邊界越來越模糊 [1] ADDINCNKISM.Ref.{D154A49BE80F48129C25E207E847703A} ，創新也從傳統的由制造商為主導，轉化為用戶、供應商、制造企業、監管部門等利益相關者共同參與完成的創新活動。在這樣的商業環境中，傳統的組織內研發已經無法滿足當下的創新活動要求 [2] ADDINCNKISM.Ref.{75E3C046FDFC4dcdBCD835BED6176577} ，這些新的創新活動正在重構傳統的市場競爭規則，也將改變傳統的創新管理范式 [3] ADDINCNKISM.Ref.{E4FBDF10274442e68513AC0ACCE92D09} ，對突破性創新而言尤為如此 [4] ADDINCNKISM.Ref.{76B70DC0E6354df694984E51BC7E2263} 。在新的創新活動要求下，越來越多的企業開始走開放創新的路子，從外部尋求新的知識來源。其中，很重要的一種方式就是通過與跨國公司組建國際研發聯盟 [5-6]，許多企業試圖通過研發聯盟的方式突破原有的技術開發模式，發現新的知識或技術，從而實現突破性創新 [7]。對本土企業而言，國際研發聯盟提高了知識融入復雜產品開發的效率 [8]，使得企業能夠趕在競爭對手之前進入市場并推出新產品 [9]。

在聯盟過程中，企業將來自伙伴企業的知識通過轉移吸收變為自身知識的過程即是企業實現知識獲取的過程，然而由于聯盟企業在技術儲備和結構上存在差異，使得聯盟雙方的技術互補性或技術距離成為影響知識轉移的重要因素 [10]。有研究從組織、戰略、資源能力、外部環境、網絡視角等多個層面，分析了聯盟伙伴間技術距離與企業創新績效的關系 [11-14]。一般來說，對于處在不同行業的合作伙伴來說，其持有對方互補性技術資源越多，通過聯盟實現轉移的知識也就越多 [6]。但現有對中國企業參與國際研發聯盟的研究較少，也缺少對技術距離與聯盟企業突破性創新績效的關系研究。基于此，本文以2000—2010年的中國企業國際研發聯盟作為研究對象，重點考察聯盟企業間技術距離對本土企業突破性創新的影響，為企業決策提供參考。

二、文獻綜述

長期以來，面對根本性的技術變革，在位企業如何應對并實現突破性創新一直是技術戰略領域的核心問題 [15] ADDINCNKISM.Ref.{F938464F83DE48a69D42AD519DA2F7BE} 。Fuller從全球生產網絡（GPN）和跨國技術社區（TTC）等角度出發，認為跨國網絡能夠顯著促進中國的技術發展 [16] ADDINCNKISM.Ref.{1187FCA6DF324df5BB2C3705A90113A7} 。雖然外部知識網絡對企業技術能力的提升發揮了重要作用，但是其對企業技術能力突破受到企業間技術距離的影響 [17] ADDINCNKISM.Ref.{3EB0E673660E436480B42E5CDAB1B43C} 。正如Wu和Levinthal的研究表明，來自外部的互補性技術對現有企業的技術變革起著雙重作用，一方面互補性技術能夠減緩技術變革對企業的沖擊，另一方面也會影響企業應有的研發投入 [15] ADDINCNKISM.Ref.{F938464F83DE48a69D42AD519DA2F7BE} 。因此，技術相似性和技術距離一直是企業選擇創新伙伴時要考慮的重要因素。

Makri、Hitt和Lane認為 互補性知識更有利于突破性創新的實現 [18] ADDINCNKISM.Ref.{38F636087D684b4283CFEA4EFCA52892} ，意味著技術距離越大，越有利于突破性創新。尹航等 基于戰略管理理論研究了技術距離對戰略聯盟企業突破性創新的影響，發現技術距離越遠越有利于聯盟企業實現突破性創新，二者之間的關系受到企業知識獲取能力的調節作用 [7] ADDINCNKISM.Ref.{8EA50C6D70B74aae88064D50BB673936} 。也有研究表明， 技術距離對大學和企業聯盟的創新績效存在顯著促進作用 [19-20]。雖然 企業跨技術領域合作程度越高，越有利于突破性創新，但較大的技術距離使得其對突破性創新的正向影響越弱 [21] ADDINCNKISM.Ref.{00348A4C23F24cfdBA9D79D9969C6334} 。邱立成等從外資企業進入本土市場的視角出發，研究發現 大規模外資進入帶來的市場競爭在整體上促進了我國企業的研發創新活動，但是外資進入對企業研發創新的促進效應依賴于企業與前沿技術的差距。較大的技術距離對企業創新起到顯著的積極效應，而較小的技術距離則對企業創新表現出顯著的負面效應 [22] ADDINCNKISM.Ref.{B05656612179449a9785D5F150C8B595} 。

企業在不斷擴展的創新網絡中合作時，技術距離等要素匹配度處于合理水平時才能形成互補性優勢，進而提升企業動態能力 [23]。因此，技術距離與企業創新績效之間并非嚴格的線性關系，而是呈現倒U型關系，只有處在最優臨界點時，企業創新績效才能達到最優 [24]。此外，技術距離的影響與企業自身知識儲備及新技術的應用密切相關。對于核心技術能力較高的企業，技術距離的倒U形關系會大大削弱，企業能更有效地管理和利用技術多樣化來促進其創新發展 [25]，互聯網等新興數字技術的應用也能有效促進企業間的知識流動 [13]。

綜上所述，學術界關于技術距離與企業創新績效關系的研究，尚未形成統一結論，也未能回答中國企業國際研發聯盟中技術距離與企業創新的關系，對重大的突破性創新而言，聯盟企業間技術距離是否也存在最優邊界尚不清晰。為此，本文重點分析了國際研發聯盟中企業間技術距離對中國企業突破性創新的影響。

三、研究方法與設計

（一） 數據來源

對前述問題進行實證分析需要三類基礎數據：第一類是企業國際研發聯盟數據，本文從美國SDC Platinum數據庫下的Joint Ventures & Alliances子數據庫中搜集了2000—2010年中國企業參與的1 567個戰略聯盟;第二類是聯盟企業的專利數據，本文收集了中國企業自1976年至2013年在美國USPTO申請并獲授權的發明專利數據，共計15 943件;第三類是企業基本信息，如企業規模、所有制性質等，主要從企業主頁以及行業報告中獲取。

在搜集完上述基本數據以后，還需要對數據進行清洗和匹配，主要是找出參與國際研發聯盟并在美國申請發明專利的企業，以保證聯盟數據與專利數據的有效匹配。第一步是統一企業名稱。由于檢索的時間跨度較長，許多企業在組建聯盟和申請專利的時候，使用的名字并不統一，為了更準確地匹配聯盟企業及其專利數據，需要將企業名稱統一格式。第二步是鎖定企業名單。在保證企業名稱一致的基礎上，進一步比對SDC Platinum數據庫和USPTO專利數據庫，將聯盟企業與專利數據對應起來。最終，共篩選出74家中國企業在2000—2010年間參與的224個聯盟數據以及相對應的3 247件發明專利，涉及半導體、汽車制造與零部件、通信設備制造、醫藥、石油化工設備、航空航天等10個高科技行業。

（二）變量定義

1.因變量

突破性創新是一種全新的技術和概念，它能夠用于生產全新的產品并創造新的市場，與組織現有的創新實踐完全不同 [26] ADDINCNKISM.Ref.{405CA4314F1F4b8d912BCA3387242211} 。Christensen認為突破性技術一般從新興市場或非主流市場切入，直到性能持續不斷的改進，最終得到主流市場的認可。與漸近性創新相比，突破性創新具有獨特性和新穎性，對未來的產業技術發展具有重要影響 [27] ADDINCNKISM.Ref.{6FE410908F0046b58315809355E0B076} 。從這一點上看，突破性創新為后發企業跨越式追趕提供了絕佳的機會窗口 [28] ADDINCNKISM.Ref.{DE8FB074154A4af2A519EFCC3EC7B3FA} ，也為中國企業完成從“跟隨者”到“領導者”角色轉變提供了可能 [29] ADDINCNKISM.Ref.{DF242692CC1C43ac8905AC86084325E0} 。雖然學者們常用專利來代表創新 [23] ADDINCNKISM.Ref.{ED571EDD848D4f26BEE1010CE02BC5CE} ，但是對突破性創新的衡量還存在一定難度。中國企業有意愿、有能力在美國申請發明專利并獲得授權，一定程度上代表了更高的科技創新水平，可以歸為突破性創新的類別，這樣做是有先例的 [30] ADDINCNKISM.Ref.{A527F1D75ED04accB139B8A5BA50440E} 。然而，由于行業之間的差異性，以專利數衡量創新會存在偏差 [27] ADDINCNKISM.Ref.{48C81830172D4aa08737F46A515AA3AC} ，為更準確地分析變量影響程度，保證研究結果的可靠性，本文考慮了專利申請的滯后效應。一般來說，企業從成立聯盟到申請專利并獲得授權都需要一定的時間，而突破性創新往往還需要前期的長期積累。為此，本文將企業參與聯盟滯后1年（patentit+1）和滯后2年（patentit+2）的專利數作為因變量。

2.自變量

已往的研究中關于技術距離的定義稍有差異，Griliches提出技術相似性的概念，將其定義為兩個企業在技術空間內的相似程度，認為企業間技術相似性程度越高，知識溢出效果越好 [31]。Jaffe將技術相似性的概念演變為技術距離，并提出了相應的計算公式 [32] ADDINCNKISM.Ref.{5C4FF2D3618E4b9e9BAB6FC5CCB184E8} ，指的是企業間的技術差異性 [33] ADDINCNKISM.Ref.{4109C379E11D429fACEAFD96D1971785} 。在此基礎上，國內學者在研究大學和企業協同創新效應的過程中把技術距離定義為進行研發合作的大學和企業間的技術相似度 [19-20]。結合上述研究，本文將技術距離定義為在一個聯盟組合中，企業之間在技術儲備上的差異化程度。計算公式如下：

其中，Distance代表技術距離，fik表示企業i在第k個技術領域的專利授權量，fjk表示企業j在第k個技術領域的專利授權量，國際專利分類中將專利分成A、B、C、D、E、F、G和H八大部，共120子類。

在計算技術距離（Distance）時，需要對大量的專利數據進行統計分析。由于超過30%的專利存在多個分類碼，隸屬于多個行業，在具體劃分的時候就會產生一個問題，即這一專利究竟應該算在哪一個行業類別中。已往的研究提供了兩種分類方法：一種是“全都算”（whole counts），當專利出現多個分類碼時，在每個門類的專利數都加1，這種計算方法重視知識的非競爭性，強調某個產業從該專利中的獲益并不能影響其他產業從中受益;另一種是采用均攤方式，如果一條專利隸屬于n個產業，那么每個產業的專利就增加1/n，這種計算方式強調的是專利的共享 [30] ADDINCNKISM.Ref.{F5093B0D54B748b09E767086DFD98BB9} 。本文在計算技術距離的時候，采用“全都算”（whole counts）的方法。需要注意的是，同一家企業在同一年份可能參與多個聯盟，涉及到多個聯盟伙伴，在計算技術距離的時候就會產生多組數據，本文采取均值處理辦法，將多組數據的平均值作為該企業與聯盟伙伴間的技術距離。

3.控制變量

網絡結構是影響企業創新的重要因素 [17，34]，Zaheer和Bell認為聯盟網絡能夠幫助企業彌補結構洞 [35] ADDINCNKISM.Ref.{3D9AE088FC584dd39FCD70D76529DF9F} ，而占據網絡中心和結構洞位置對企業創新績效有顯著的正向影響 [36] ADDINCNKISM.Ref.{4DD642B8EEC8490593CBD9042CAD022F} 。為此，本文選擇網絡密度、平均點度作為衡量網絡結構的指標。在計算網絡結構數據時，由于SDC Platinum數據庫中并沒有給出每一個聯盟的持續時長，但大多采用1—5年的時間窗口進行研究 [23] ADDINCNKISM.Ref.{960A59973FEA40358E6A3CAB883982A6} 。本文按照已有研究的做法，假定聯盟關系平均時長為3年，利用SCI2軟件實現無向二元鄰接矩陣，據此創建聯盟網絡（2000—2002年，2001—2003年，2002—2004年，2003—2005年，2004—2006年，2005—2007年，2006—2008年，2007—2009年，2008—2010年）。在聯盟網絡構建完成之后，本文進一步利用Pajek軟件計算所需要的網絡結構數據。此外，企業規模、所有制性質、已有的技術儲備等都是影響企業創新績效的重要因素。具體每個控制變量的計算方法和含義如下：

（1）網絡密度（Density）：用于衡量每個時間窗口內聯盟網絡的整體緊密程度，取值范圍 [0，1]，越接近1，說明聯盟網絡企業聯系越緊密。計算公式如下：

Density=l/[n（n-1）/2]（2）

其中，l代表聯盟網絡實際存在的連線數;n代表聯盟網絡的節點數。

（2）平均點度（Degree）：點度是一個頂點所擁有的連線數量，在聯盟網絡中是指一個企業參與的聯盟數量。平均點度是所有頂點的點度數的均值，用于衡量網絡的凝聚性，平均點度越高，表示企業參與的聯盟數量越多，外部知識來源越豐富。與網絡密度相比，平均點度由于不受網絡規模制約的影響，更能反映聯盟網絡中企業間的緊密程度。

（3）企業規模（Size）：企業規模是衡量企業是否有能力支持新產品開發和管理風險不確定性的標準之一 [14，28]，也是影響研發能力和技術吸收能力的重要因素。在聯盟網絡中，大企業由于掌握更加充分的資源和研發經驗，且具備更好的技術吸收能力，在新產品研發中要比小企業更有優勢 [29] ADDINCNKISM.Ref.{FF08CACDDDC94af28C34C9C633CCC649} 。由此，把企業規模作為控制變量，以銷售額作為衡量企業規模的標準，按照我國《大、中、小型工業企業劃分標準》，本文將銷售額在5億元以上的劃分為大型企業，用1表示;銷售額在5億元以下劃分為中小企業，用0表示。

（4）所有制（Ownership）：參與研發聯盟的中國企業主要有國有企業和民營企業兩類。這兩類企業在制度上的差異性，可能是造成研發產出效率不同的重要原因之一 [31] ADDINCNKISM.Ref.{43661FD4AD214800914A2E568B8321A2} ，為此本文將所有制作為考量因素之一。

（5）知識基礎（Knowledge）：與漸進性創新相比，突破性創新的實現更加需要跨領域的知識重組 [37] ADDINCNKISM.Ref.{BEE4D621634242339D4DB29377A7D8B3} ，企業自身的知識儲備成為影響這一過程的重要因素 [38] ADDINCNKISM.Ref.{0C5BCF2B71954fbeBABB51C1EE2CD282} 。測度企業知識基礎有多種方法，比如企業研發經費投入強度、研發人員占比以及在某一個領域的持續研發時間等 [32] ADDINCNKISM.Ref.{1672A879DD6548559AF0BADAFCCD0058} 。本文以企業過去5年累計申請的專利數作為衡量標準，計算公式如下：

（三）模型設計

采用負二項回歸模型對聯盟伙伴技術距離與突破性創新的關系進行估計，模型設計如下：

其中，i代表企業，j代表行業，t代表時間。

四、實證分析與討論

（一）描述性統計

表1提供了變量的描述性統計結果。

表2提供了變量的相關系數矩陣?？梢钥闯?，自變量技術距離Distance與因變量Patentit+1、Patentit+2的相關系數分別是-0093、-0122（p<005），初步表明技術距離與專利產出之間存在負向關系。控制變量Ownership與專利產出Patentit+1（-0212，p<0001）和Patentit+2（-0217，p<0001）的相關系數顯著為負，表明樣本數據中國有企業創新產出低于民營企業;企業知識基礎Knowledge與專利產出Patentit+1（0877，p<0001）、Patentit+2（0788，p<0001）的相關系數顯著為正，驗證了雄厚的知識基礎更有利于企業突破性技術的產生。

（二）回歸分析結果

表3提供了負二項回歸的檢驗結果。模型1、模型2和模型3以Patentit+1為因變量。發現技術距

離Distance與Patentit+1之間存在負向關系（β=-0665，p=005），表示聯盟企業之間技術距離越大，越不利于突破性技術的產生。模型3檢驗進一步顯示，技術距離Distance與Patentit+1之間存在倒U型關系，說明聯盟企業之間技術距離過大或過小都不利于企業突破性技術的產生。一種可能的解釋是：技術距離過大，企業對技術消化吸收存在難度，更無法進一步利用;技術距離過小，企業間技術儲備的相似度較高，很難獲取更多的差異化知識，也不利于突破性技術的產生。模型4、模型5和模型6以Patentit+2為因變量，技術距離Distance與Patentit+2之間也存在倒U型關系，進一步說明只有保持適當的技術距離才最有利于聯盟企業的創新產出。

圖1給出了技術距離（Distance）與企業創新產出（Patentit+1）的關系，隨著技術距離的拉大，企業創新產出呈現出先上升后下降的增長趨勢，技術距離的最優值在04左右，本文中技術距離（Distance）的均值為0584，大于最優值04，落在下降區間，解釋了在相關分析和回歸分析中，技術距離（Distance）系數為負的情況。

網絡密度（Density）和網絡平均點度（Degree）與滯后1年企業專利（Patentit+1）之間是負向關系，與滯后2年專利產出（Patentit+2）是正向關系，可能的原因是企業在聯盟初期并未充分了解對方，合作過程中甚至會保留相關技術知識，防止核心技術泄露，使得網絡關系越緊密，專利產出反而越少;隨著聯盟企業之間交流程度的加深，推動了技術轉移和知識流動，網絡結構緊密的聯盟關系更有利于企業創新產出，從而解釋了網絡結構與專利產出的關系發生改變的情況。

企業規模（Size）和所有制（Ownership）與因變量的關系是負相關的，但不顯著。雖然大企業擁有更多的研發資源和技術優勢，但相比之下，中小企業參與研發聯盟的目的是為了獲取外部支持 [30]，更容易從聯盟中獲益。所有制（Ownership）對因變量的影響為負向關系，意味著參與聯盟的國有企業創新產出低于民有企業。知識基礎（Knowledge）對專利產出的影響呈現顯著正相關，再次說明企業前期的技術積累為后續的技術突破奠定了堅實基礎，更有利于企業的突破性創新。

五、結論與展望

通過對國際研發聯盟伙伴間技術距離對中國企業突破性創新影響的實證分析，本文主要得到以下結論：

第一，企業參與國際研發聯盟有助于提升創新能力，但聯盟伙伴間技術距離與企業突破性創新的關系是非線性的，呈現倒U型關系。聯盟伙伴間技術距離過大或過小都不利于突破性創新的產生，應該保持在一個合理的水平。

第二，聯盟企業的緊密互動是促進突破性創新的有效途徑，企業已有的知識儲備與突破性創新存在正向關系，知識儲備越豐富，企業越有可能實現突破性創新。

總體上看，本文揭示了國際研發聯盟伙伴間技術距離對企業突破性創新的影響，對企業制定研發戰略有一定的借鑒意義。但不足之處在于僅考慮了技術距離的影響，忽視了技術互補性的作用。在后續研究中，可以進一步分析技術距離、技術互補性的綜合影響，豐富有關聯盟伙伴異質性對企業創新的影響。

2020年3月 第42卷 第3期 CONTEMPORARY ECONOMIC MANAGEMENTMar. 2020 Vol.42 No.3

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International R&D Alliances， Technology Distance

and Radical Innovation of Enterprises

Gao Taishan

（Development Research Center of the State Council， Beijing 100010， China）

Abstract：

To uncover how technology distance between international R&D alliances affects radical innovation， this paper analyzes 224 alliances which are joined by 74 Chinese enterprises during 2000-2010 using a negative binomial regression model based on panel data. The results show that： there is an invertedU relationship between technology distance and radical innovation; the technology distance should keep on a reasonable level; too much and too little distance will prevent the knowledge exchange in the alliance. Additionally， close network relations and great knowledge reserve are positively related to the breakthrough innovation.

Key words：? R&D alliances; technology distance; innovation network; radical innovation

（責任編輯：李 萌）

收稿日期： 2019-11-20

網絡出版網址： http：//kns.cnki.net/kcms/detail/13.1356.f.20191207.1737.008.html 網絡出版時間：2019-12-09 13：00：32

基金項目： 國家自然科學基金重點項目（71932009）。

作者簡介： 高太山（1987—），男，山東莒南人，管理學博士，國務院發展研究中心副研究員，研究方向為新經濟、創新與增長。