高新技術企業間知識治理對協同創新績效的影響

鄭少芳，唐方成，葛安茹，劉銳劍

(1.北京交通大學 經濟管理學院，北京 100044； 2.淮陰師范學院 法律政治與公共管理學院，江蘇 淮安 223001；3.北京化工大學 經濟管理學院，北京 100029)

0 引言

隨著工業4.0和創新3.0時代的來臨，3D打印技術、物聯網和人工智能等新興技術加速應用，科技創新已成為國民經濟發展的重要推動力。高新技術企業具有知識密集型和技術復雜性的特點，在推動科技創新和加快創新型國家建設進程中扮演著重要的戰略角色。2017年《中國企業創新能力評價報告》指出：我國高新技術企業專利數量分布不均衡，只集中于少數企業中，大部分高新技術企業創新能力較弱；同時，我國高新技術企業專利質量不高，其中有效發明專利占全部有效專利的41.3%，與美日等發達國家相比(美國、日本分別為91.5%和85.6%)，還有很大差距[1]。由于創新過程的復雜性、動態性和高風險性，依靠單一企業知識資源和能力很難實現突破性創新。因此，企業需要獲取互補商、大學、科研機構和供應商等外部創新主體的異質性知識資源，通過協同創新取得成功。然而，知識差異性、復雜性和合作伙伴的利益沖突，導致知識在轉移和整合過程中易引發知識基礎性風險[2,3]。因此，針對協同創新中的知識活動需要進行有效治理。

知識治理既是知識管理理論發展的新階段，也是治理理論發展的新方向。自Foss倡導把知識治理作為獨立研究領域以來，知識治理理論取得了長足發展，研究主要集中在知識治理機制設計和知識治理績效等方面。一方面，現有文獻主要圍繞采用何種治理機制對企業知識活動進行治理的問題開展相關研究。如Andreas[4]針對跨國公司研究提出結構化(如集權、崗位設置等)、過程化(如知識管理策略、知識決策組織和知識活動監督等)以及關聯化(側重于分析知識網絡節點的聯系、領導和整合)的知識治理類型。另一方面，學者們對知識治理績效進行了探討。如Clifton[5]以企業間創新網絡為研究對象，分析知識治理機制對組織績效的影響。還有學者以企業能力成長作為知識治理績效評價指標，更深層次地探討知識治理通過知識流動、知識整合等因素對企業成長能力的影響[6]。隨著研究深入，學術界對知識治理的研究擴展到企業創新領域，如王睢[7]基于認知視角對企業間開放式創新知識治理進行了多案例分析。

通過文獻梳理發現，知識治理理論雖取得了較多的研究成果，但以往研究還存在以下不足之處：第一，如何對企業間分散化、異質化的知識資源進行治理，目前研究還較為缺乏。學者們對知識治理的研究大多集中于企業內部，雖然也有學者對企業間的知識治理進行了理論分析，但他們的研究缺乏定量數據支持。第二，企業間知識治理能否促進協同創新績效提升。目前，鮮有文獻對兩者間關系進行研究，而且學者們對企業間知識治理的研究還未形成完整的理論框架。第三，企業間知識治理是如何促進協同創新績效的。目前，兩者之間的作用機制尚不清楚。已有研究表明，良好的制度環境有助于企業創新，但現有研究在探討知識治理過程中忽略了制度環境的作用。

針對前期研究不足，本文基于知識治理理論和資源依賴理論，以高新技術企業為樣本，研究企業間正式知識治理和非正式知識治理對協同創新績效的影響，探究知識轉移和制度環境在其中的作用路徑及影響機制。研究結果有利于進一步豐富知識治理理論，促進知識治理理論與協同創新理論融合，從而為高新技術企業知識治理實踐提供政策建議。

1 理論基礎與研究假設

1.1 知識治理

隨著知識經濟發展，知識管理作為組織學習的重要手段，受到了學者們的廣泛關注。Bassi[8]指出，知識管理是創造、獲取和利用知識的過程，目的在于提升組織績效； Diakoulakis等[9]認為，知識管理即對組織現有知識進行適當管理和創造，其重點在于對個人知識進行整合和協調；Frappaolo[10]指出，知識管理是指運用集體智慧提升組織應變力和創新能力，通過新途徑幫助組織實現顯性知識和隱性知識共享。由上可知，知識管理重點關注個體知識和行為，通過知識獲取、利用和創造等過程，實現組織績效或創新能力提升。然而，在協同創新背景下，知識管理無法融合“異質性知識”與“不同組織”的關系，王睢[7]也指出，在開放式創新中，企業所面臨的挑戰不再是知識管理而是知識治理問題。

知識治理的概念最早由Grandori[2]提出，他認為知識治理是指協調和控制，是對企業內部或企業之間知識交換、轉移和共享等知識活動的治理。Foss[3]認為，知識治理是正式組織機制與非正式組織機制的集合，最終目的是促進組織成員貢獻知識，從而實現知識獲取、共享和分配等知識活動最優化。盡管不同學者對知識治理的概念界定有所差異，但知識治理與知識管理相比，更側重于通過正式組織機制或非正式組織機制影響知識活動過程，通過制度設計對知識行為進行引導和激勵，從而實現知識效益最大化。因此，知識治理并不是對知識管理的割裂和摒棄，而是知識管理理論的拓展，從組織這一更高層面將知識管理方法和技術轉化為制度安排，為知識管理提供制度保障，從而更好地實現知識資源價值。

根據以上研究，本文將企業間知識治理界定為：運用正式或非正式的協調和控制機制對企業間各創新主體知識活動進行有效治理，以實現知識活動效益最優化。依據Foss[3]對知識治理的界定，本文將企業間的知識治理分為正式知識治理和非正式知識治理兩個維度：正式知識治理傾向于運用專業化分工、知識產權保護、專利許可等契約制度，明確合作伙伴的權力和義務，對企業間知識活動進行協調和控制；非正式知識治理是指運用關系和信任等柔性的社會化方式，促進知識在企業間轉移和運用。

在知識治理機制方面，Mahnke &Pedersen[11]提出了科層制、利益共同體和激勵3種形式的知識治理機制；Choi等[12]認為，知識治理是指影響知識轉移和流動的治理結構，有交換、合法資格和贈與3種形式。以往文獻對知識轉移的前因研究主要集中于激勵機制、網絡嵌入和知識本身特性等方面，很少有學者從知識治理視角出發，探討知識治理對知識轉移的影響。知識治理理論認為，知識轉移受到治理機制的影響[13]，企業間有效的知識治理機制可促進異質性知識資源在創新伙伴之間轉移。因此，企業間知識轉移行為既是一種行為過程，也是制度安排的結果。隨著知識治理理論發展，學者們研究發現，知識治理有助促進創新，如企業內部知識治理機制既能促進低成本探索式創新和利用式創新[14]，也有利于企業實現突破式創新[15]。因此，在協同創新背景下，根據知識治理理論，本文構建“知識治理機制→知識活動過程(知識轉移)→治理結果(協同創新績效)”的分析框架。

1.2 知識治理與協同創新績效

如何整合外部知識資源并將其轉化為創新績效，成為高科技企業需要解決的關鍵問題。創新伙伴的機會主義行為易產生知識交易風險，降低協同創新效果。正式知識治理能明確創新伙伴的職責范圍，具有嚴格的知識產權保護條款和專利許可協議，有助于減少合作伙伴的知識隱藏行為，降低協同創新中的不確定性，從而提高協同創新效果。有研究指出：完備的合同是遏制企業機會主義行為的重要工具，合同能有效降低價值共創中的風險和不確定性[16,17]。契約治理能確保交易有效執行，降低產品創新風險，從而促進探索式產品創新和利用式產品創新[18]。

在創新實踐中，默會性知識具有復雜性特征，而且在雙邊道德風險下，供應鏈企業之間基于知識交易的正式契約不能有效激勵交易雙方共同投入[19]。因此，除正式知識治理外，還需要關系、信任和認同等非正式知識治理制約創新伙伴的知識領地行為，提高協同創新效率。Pemsel & Müller[20]研究指出，在知識創造過程中，非正式知識治理機制比正式知識治理機制更有效；王雎[7]對開放式創新的案例研究結果顯示：關系性知識產權有助于化解開放式創新中的知識占有風險，緩解創新者利益沖突，進而保障創新持續性，擴大創新規模。由此可知，在協同創新過程中，非正式知識治理的運用能減少創新伙伴的機會主義行為，幫助企業從創新伙伴處獲得異質性知識資源，從而提高協同創新效果。綜合以上研究，本文提出以下研究假設：

H1a：正式知識治理對協同創新績效有顯著正向影響；

H1b：非正式知識治理對協同創新績效有顯著正向影響。

1.3 知識轉移的中介作用

知識轉移是指知識發送者將知識傳遞給知識接收者且被知識接收者消化、整合和應用的過程，包含知識傳遞、吸收和利用3個階段[21]。由于知識具有復雜性、異質性和嵌入性特征，在協同創新背景下，創新伙伴之間因知識基礎差異、利益沖突和認知差異等因素很難實現有效交流，此時知識轉移就會受到損害。根據知識治理理論，知識轉移會受到治理機制的影響[13]，學者們實證研究也發現，市場機制如知識交易契約對知識轉移有積極影響[22]。在協同創新過程中，正式知識治理提供了明確的專業分工和契約協議，憑借有力的法律條款，可以為合作伙伴協同創新提供合作基礎，尤其是在專利許可、技術轉讓等層面促進顯性知識轉移。同時，正式知識治理有嚴格的知識產權保護，能防止知識泄露或濫用等機會主義行為，增強創新伙伴合作意愿，降低知識粘性，減少企業間知識接受能力和吸收能力差異，從而促進隱性知識傳遞。

企業間知識轉移需要通過信任和關系等非正式知識治理手段，加強合作伙伴的互動交流以整合和吸收多樣化知識資源，從而促進新知識產生和應用。一方面，在跨邊界合作中，企業很難監督合作伙伴的知識轉移行為尤其是隱性知識轉移[23]，因為隱性知識根植于企業內部經驗和技巧，具有組織慣性，難以被編碼和轉化。而信任能使合作伙伴減少對合作伙伴機會主義的擔憂[24]，增強知識轉移意愿，拓展聯盟成員知識交流深度和廣度，有利于降低知識轉移難度[25]。當知識轉移雙方建立高度信任時，知識接收者更相信知識發送者知識的準確性，知識接收者的接受意愿更強烈，從而能對知識進行更好的吸收和應用，知識轉移效果會進一步提高。另一方面，跨越企業邊界的知識轉移會由于企業在技術和管理方面的差異，導致知識接收者很難消化和吸收合作伙伴的互補性知識，從而容易引發知識轉移障礙。關系質量對于合作雙方的知識和資源交換至關重要[26]，與合作伙伴維持良好合作關系是長期合作的重要基礎。在長期合作中，企業間廣泛的溝通互動有利于關系雙方培養術語、規范等方面的默契，促進隱性知識擴散和吸收(包鳳耐、彭正銀，2015)，進而提高知識轉移績效。由上可知，非正式治理能促進創新伙伴間深度溝通和密切合作，提高知識接收能力和吸收能力，減少知識轉移障礙，增強知識轉移效果。因此，本文提出如下假設：

H2a：正式知識治理對知識轉移有顯著正向影響；

H2b：非正式知識治理對知識轉移有顯著正向影響。

資源依賴理論指出，組織需要與外部資源擁有者進行交換和共享，以獲得組織生存和發展所需要的關鍵性資源[27]，如知識資源、技術資源等。在復雜動態的創新環境下，企業需要與外部合作伙伴交換異質性知識資源，以協同創新方式實現高質量創新。現有文獻雖然證實了治理對創新結果的影響，但對兩者之間作用機制的研究關注不足。已有實證研究表明，外部知識獲取和整合有助于提高創新績效，而知識轉移是企業獲取外部知識的有效途徑，知識轉移效果會直接影響到聯盟企業創新績效[28,29]。結合資源依賴理論可以發現，企業創新伙伴間知識轉移可以成為治理與創新結果的橋梁。最近也有學者指出，在合作開發新產品創新過程中，如何克服企業間知識轉移障礙是治理機制設計需要考慮的一個重要問題[30]。Volberda等[31]指出，成功的知識轉移對企業技術創新有顯著積極效應。因此，本文提出以下假設：

H3：知識轉移對協同創新績效有顯著正向影響。

由前文可知，知識治理對知識轉移和協同創新績效可能存在正向影響。正式知識治理明確了創新伙伴的職責范圍，通過詳細的契約條款，降低雙方知識的模糊性并減少知識轉移障礙，有助于企業獲得并吸收創新伙伴的互補性知識資源，提高協同創新效果；非正式知識治理通過信任和關系等柔性的社會化方式，促進創新伙伴相互學習，實現更深層次交流，減少創新伙伴之間的認知差異，加速可編碼性和復雜性的互補性知識與企業內部創新資源整合，促進知識轉移，進而提高協同創新績效。根據以上分析，本文提出如下假設：

H4a：知識轉移在正式知識治理與協同創新績效間發揮中介作用；

H4b：知識轉移在非正式知識治理與協同創新績效間發揮中介作用。

1.4 制度環境在知識治理、知識轉移與協同創新績效間的調節作用

戰略管理對制度環境的理解主要來源于經濟學和社會學領域。以North[32]為代表的經濟學學派認為，制度是對人們相互關系進行約束的規則和規范，包括正式約束(如法律、法規和合約等)和非正式約束(如習俗、慣例和倫理規范等)兩個組成部分。Scott[33]指出，制度屬于社會結構范式，是社會中指導與限制商業活動的規則、社會規范和文化認知，包括規制、規范和認知4個要素。其中，規制性要素主要是指明確的外在管制性規則，如正式的法律法規和政府政策等；規范性要素是指社會中具有說明性、評價性和義務性的制度，如道德規范、標準化程序等；認知性要素是指對社會事實和社會建構意義的共同理解與認知，如共同的價值觀和信仰等。也有學者從政府干預、金融發展水平、知識產權保護和中介組織發育程度等方面對企業創新所面臨的制度環境進行探討[34]。基于以上認知，本文從企業外部因素方面對制度環境進行研究，認為制度環境是企業發展需遵循的正式制度和非正式制度的總和，主要包括法律法規、慣例、社會習俗、文化傳統和價值認知等。

根據資源依賴理論，企業作為開放式系統，其創新發展受外部環境的影響。外部制度環境是影響企業創新的權變因素，學者們研究發現，高水平的制度環境擁有強健的產權保護體系，能促進新產品開發[35]。因此，高新技術企業間要實現協同創新績效提升，除需要從合作伙伴獲得知識資源外，還需要良好的制度環境。已有研究表明，互補性資源價值取決于公司所在的制度環境[36]。在良好的正式制度環境下，企業通過與政府的高效交流和互動，可以獲得政府法律和創新政策等相關支持，從而為企業協同創新提供穩定的保障機制；同時，嚴格的法律法規可以降低知識泄露風險，有利于異質性知識資源在合作伙伴之間成功轉移，從而提高協同創新績效。在中國市場環境中，當地社會習俗和文化傳統等非正式制度也深刻影響著企業創新。企業越了解當地文化傳統和風俗習慣，就越能與消費者達成一致的價值認知，降低創新過程的不確定性，進而使協同創新產品更能滿足顧客需求，得到市場認可。基于上述分析，本文提出如下研究假設：

H5：制度環境正向調節知識轉移在知識治理與協同創新績效之間的中介作用，即制度環境越好，知識轉移的中介效應越強。

根據以上研究邏輯，本文構建理論模型如圖1所示。

圖1 理論模型

2 研究設計

2.1 樣本來源

本研究采用問卷調查法收集數據，選取江蘇地區30家高新技術企業進行預調查并修正完善，形成最終問卷。對北京、上海、廣州、南京、蘇州、鄭州等地區的高新技術企業展開調研，問卷調查對象被限定為高新技術企業的中高層管理者和對外有緊密聯系的技術人員，以保證調查者對企業知識資源利用狀況、協同創新績效和制度環境具有準確的認知。本文正式調查時間為2018年5—9月，歷時5個月。采用紙質和電子兩種方式進行問卷發放，以紙質問卷為主，電子問卷為輔。其中，發放紙質問卷260份，回收220份，有效問卷170份。通過整理篩選，剔除不符合要求的問卷，最終獲得有效問卷206份。樣本描述性統計結果如表1所示。

表1 樣本描述性統計結果(n=206)

2.2 問卷測量

本研究問卷量表設計主要參考國內外較為成熟的量表并根據研究實際情況進行適當修改。在問卷設計過程中，征求了多位企業中層管理者和專家的意見。本文對潛變量的測量均采用李克特5點量表方式計分，“1”代表“完全不同意”，“5”代表“完全同意”。

(1)知識治理量表。在借鑒Foss[3]理論觀點的基礎上，參考向陽和曹勇[22]的研究成果，包含正式知識治理和非正式知識治理兩個維度。正式知識治理包括3個題項，如“與外部合作中，企業以合法途徑和合理價格獲得合作伙伴的專利等知識資源”、“與外部合作中，企業與合作伙伴有詳盡的合作協議和契約(如期望水平、責任范圍和知識產權保護等)”等；非正式知識治理包括4個題項，如“與外部合作中，企業與合作伙伴具有相互的信任”、“與外部合作中，企業與合作伙伴保持較好的溝通”等。

(2)知識轉移量表。參考包鳳耐和彭正銀(2015)以及王婷和楊建君(2018)的研究成果，將其分為顯性知識轉移和隱性知識轉移兩個維度，共6個題項。顯性知識轉移有3個題項，如“企業從合作伙伴獲取了技術相關的知識”、“企業與合作伙伴交流產業發展趨勢相關信息”等；隱性知識轉移有3個題項，如“合作雙方經常訪問各自的工廠和觀察現場作業”、“從直接接觸中，合作雙方學習到很多管理技能知識”等。

(3)制度環境量表。參考Scott[33]提出的3種制度要素(規制、規范和文化)和金永生等[37]的研究成果，修訂后形成本研究量表，包括正式制度環境和非正式制度環境兩個方面，共有6個題項，如“當地政府出臺了很多支持企業創新和發展的政策法規”、“企業能夠對消費者心理和行為方式有良好的認知”等。

(4)協同創新績效量表。綜合Schoenmakers & Duysters[38]和張敬文等[39]的研究成果，共設置4個題項，主要包括：“與外部合作，我們新技術和新產品研發速度快于行業平均水平”、“與外部合作的新技術和新產品研發成功率和市場認可度得到了顯著提高”等。

3 數據處理與結果分析

3.1 同源方差分析

根據謝宗曉等的研究成果，Harman單因子檢驗方法對同源偏差檢驗有明顯缺陷，除非存在非常嚴重的同源方差問題，否則一般不會出現一個公因子解釋大部分變量變異的情況[40]。因此，本研究運用不可測量潛在方法進行因子檢驗，將有共同方法偏差的模型與沒有共同方法偏差的模型進行比較，如果后者擬合指數更好，則表明各變量數據不存在共同方法偏差問題。運用MPLUS7.4進行驗證性因子分析，結果如表2所示。

表2 驗證性因子分析結果(n=206)

由表2可知，單因子模型擬合指標：CFI=0.555, TLI=0.511,RMSEA=0.121，均沒有達到可接受標準，而沒有共同方法偏差的五因子模型各擬合指標優于其它4個有共同方法偏差的模型，說明本研究各變量不存在明顯的共同偏差問題。

3.2 信度與效度檢驗

本研究運用SPSS20.0對各量表進行信度分析，采用Cronbach's α系數作為內部一致性判斷標準。分析結果顯示，正式知識治理、非正式知識治理、顯性知識轉移、隱性知識轉移、正式制度環境、非正式制度環境和協同創新績效各量表的Cronbach's α系數分別為：0.758、0.794、0.784、0.809、0.714、0.702、0.923，均大于0.7，說明本文量表具有較好的信度。量表中，各題項因子載荷均大于0.6，正式知識治理、非正式知識治理、顯性知識轉移、隱性知識轉移、正式制度環境、非正式制度環境和協同創新績效各量表的AVE值分別為0.575、0.619、0.524、0.660、0.563、0.597、0.813，均大于0.5，因此，本研究變量具有較好的聚斂效度。另外，根據表2驗證性因子分析結果，五因子模型的擬合度最優(χ2/df =1.69，CFI=0.936，TLI=0.922，RMSEA=0.068)，表明各變量間具有良好的區分效度。

3.3 描述性統計分析

由表3可知，正式知識治理與知識轉移、協同創新績效均呈現顯著正相關關系(p<0.01)，相關系數分別為0.447、0.339；非正式知識治理與知識轉移、協同創新績效均為顯著正相關(p<0.01)，相關系數分別為0.499、0.354；知識轉移與制度環境、協同創新績效均顯著正相關(p<0.01)，相關系數分別為0.268、0.588；制度環境與協同創新績效也呈現正相關(p<0.01)，相關系數為0.411。

表3 變量均值、標準差與相關系數(n=206)

3.4 假設檢驗

(1)知識轉移的中介作用分析。侯杰泰等[41]指出，結構方程模型更能直接實現中介效應檢驗。因此，本研究以正式知識治理和非正式知識治理為自變量，知識轉移為中介變量，協同創新績效為因變量，采用結構方程模型對知識轉移的中介作用進行驗證。通過最大似然估計法，采用MPLUS7.4構建結構方程模型，分析結果如圖2所示。模型的擬合指數：χ2/df=2.39，CFI=0.920，TLI=0.904，RMSEA=0.064，SRMR=0.055，模型各項指標均符合適配標準，說明本模型達到了可接受范圍，具有較好的預測效果。由圖2可知，正式知識治理與非正式知識治理對協同創新績效的路徑系數分別為0.078(P>0.05)和0.015(P>0.05)，路徑系數均達到顯著水平，說明正式知識治理與非正式知識治理并不直接對協同創新績效產生影響。因此，H1a和H1b不成立。正式知識治理與非正式知識治理對知識轉移的路徑系數分別為0.316(P<0.01)和0.425(P<0.001)，說明正式知識治理和非正式知識治理對知識轉移均具有促進作用，研究結果支持H2a和H2b。知識轉移對協同創新績效的路徑系數為0.621(P<0.001)，說明知識轉移對協同創新績效具有顯著正向影響，H3得到驗證。

韓瑩等[42]指出，逐步檢驗法和SOBEL檢驗法都存在不足。因此，本文為規避中介效應的非正態抽樣分布問題，通過Mplus7.4，運用Bootstrap方法對知識轉移的中介效應進行更深層次的分析，知識轉移的中介效應檢驗結果如表4所示。間接效應的Bias-corrected的95%置信區間[0.058，0.320]和[0.140，0.424]均不包含零，因此，知識轉移在正式知識治理和非正式知識治理與協同創新績效之間的中介效應成立，H4a和H4b得到驗證。

圖2 結構方程模型檢驗結果

表4 中介效應檢驗結果

通過比較表4的兩條路徑的間接效應值，可以看出知識轉移在非正式知識治理與協同創新績效間存在更強的中介效應。由于加入知識轉移后，正式知識治理和非正式知識治理對協同創新績效的路徑系數均未達到顯著水平，說明知識轉移在正式知識治理和非正式知識治理對協同創新績效的影響中存在完全中介效應，知識治理的總效應等于間接效應之和，總效應值為0.46。

(2)有調節的中介效應檢驗。Hays &Preacher 開發了Process程序，本研究運用SPSS Process3.3對模型進行有調節的中介效應檢驗。在該程序中，可以運用Bootstrapping分析法分析中介和調節組合模型，這在國際上也得到了越來越多學者的關注和運用[43]。本研究檢驗當制度環境變化時(分別取均值減1個標準差、均值、均值加1個標準差)，考察知識轉移的中介效應是否顯著。根據本文理論模型，只需檢驗被調節的后半段，采用Hayes提出的Model 14，將自變量(知識治理)、中介變量(知識轉移)、因變量(協同創新績效)、調節變量(制度環境)和控制變量(企業年齡、企業規模和合作經驗)同時放入回歸方程進行整體模型分析，結果如表5所示，模型擬合指數，R2=0.439，F=22.120 4，df=7, P=0.000 0。由表5可知，隨著制度環境變好，知識轉移的中介效應的系數由0.322提高至0.547，且在低值、中值和高值水平下，知識轉移系數的置信區間均不包含零，說明高水平制度環境更有利于增強知識轉移的中介效應。僅依賴條件間接效應不能完全判定制度環境是否存在有調節的中介效應。根據Process運算得到的INDEX指標顯示，制度環境對知識轉移間接關系的調節指數為0.179，置信區間為[0.015,0.342]，不包括零，說明有調節的中介效應達到顯著水平，H5得到支持。

表5 有調節的中介效應分析結果(后半段)(重復抽取5000次)

4 結論與啟示

4.1 研究結果討論

在動態復雜的創新環境下，高新技術企業需要通過知識治理降低知識交易風險，促進知識資源在企業間有效轉移，從而提高協同創新績效。本文理論價值如下：提出運用正式知識治理和非正式知識治理方式，整合企業間分散的異質性知識資源；首次建構了企業間知識治理對協同創新績效影響的完整模型，進一步促進知識治理理論與協同創新理論深度融合，深化了知識治理理論和協同創新理論研究成果；實證研究揭示了企業間知識治理通過知識轉移作用于協同創新績效的路徑，進一步強化了異質性知識資源對創新的價值；將外部制度環境納入知識治理研究領域，拓展了制度環境適用范圍。

(1)高新技術企業間知識治理對知識轉移具有積極促進作用，非正式知識治理的作用更為凸顯。Gooderham等[13]指出，治理機制能促進不同組織間知識轉移，本研究結論支持并拓展了該觀點，區分了不同知識治理機制對知識轉移的效應。結果顯示：正式知識治理和非正式知識治理均有利于加速知識轉移，但非正式知識治理的作用更強，本文研究范圍更加廣泛，更符合中國高新技術企業實踐。高新技術企業間的協同創新涉及大量專利轉讓和技術交易，在完備的合同和合理的分工機制等正式知識治理機制約束下，有助于合作伙伴之間開展知識交易行為。但在中國情境下，“關系圈”更能幫助企業獲得創新所需異質性知識資源，與包鳳耐和彭正銀的研究結論相一致。合作伙伴之間關系越緊密，越容易形成信任的創新氛圍，促使企業更開放地分享知識資源，進而對外部復雜的、編碼化的異質性知識資源加以吸收和利用。因此，非正式知識治理在知識轉移過程中具有更大的價值。

(2)知識轉移在知識治理與協同創新績效的關系中發揮完全中介作用。該結論豐富和拓展了王睢[7]的研究成果，高新技術企業間知識治理并不能對協同創新績效產生直接影響，知識治理對協同創新績效的影響必須通過知識轉移這一中介機制實現。這主要是由于知識治理能減少企業間知識轉移障礙，從而使企業更好地吸收利用合作伙伴的知識資源，提高知識轉移效果。而知識轉移作是企業創新能力的優勢來源[44]，促進協同創新成果產生。盡管有觀點認為，知識轉移容易使企業創新產生技術依賴性，但本文認為，知識轉移帶來了多樣化知識資源，有助于形成協作一致的創新方案。

(3)制度環境正向調節知識轉移在知識治理與協同創新績效之間的中介作用。研究結果說明，如果企業處于良好的制度環境，知識轉移的中介作用會更強；如果企業處于較差的制度環境，則會削弱知識轉移的中介效應。以往有關知識治理與創新的文獻，如Clifton等[5]、朱雪春和陳萬明[14]的研究均未關注制度環境這一情景因素，本研究彌補了這一不足。在中國情境下，企業與政府的關系、企業對消費者及當地文化習俗的熟悉程度等外部制度環境會影響創新過程。因此，良好的制度環境是企業進行協同創新的重要保障。

4.2 管理啟示

(1)創新企業間知識治理機制。在協同創新過程中，應發揮正式知識治理和非正式知識治理的“雙重”效應。首先，要創新正式知識治理機制，在分工模式、技術專利、知識保密與共享等方面，建立完善的知識產權契約，防范知識產權風險，加速知識過程；其次，本文發現，非正式知識治理更有利于增強知識轉移效果。因此，管理者應充分重視非正式知識治理的作用。例如，與合作伙伴定期開展交流會，分享先進管理經驗，促進相互學習，建立互信互惠機制，提高合作伙伴之間的信任感和認同感。只有合作伙伴對協作方案產生強烈認同，才能更開放地分享知識資源，減少知識領地行為，提高知識轉移效果。

(2)注重知識轉移策略。本研究發現，高新技術企業間多樣化知識資源是提高協同創新績效的關鍵。因此，企業在協同創新過程中，應重視知識轉移策略。一方面，高新技術企業應建立跨邊界的學習機構，減少由于知識默會性和差異性帶來的知識溝通障礙，降低企業間知識轉移成本損耗，高效吸收整合創新伙伴的異質性知識資源，從而提高協同創新績效；另一方面，高新技術企業應積極實施知識轉移戰略，通過建立跨邊界協調管理機構，制定統一的技術轉移標準，創造有利于知識轉移的機會，實現知識轉移效果最優化。

(3)優化外部制度環境。良好的外部制度環境是企業間開展協同創新的重要基礎，有助于提高異質性知識資源的創新價值。具體策略如下：第一，政府應出臺相關政策法規支持高新技術企業協同創新，簡化與創新相關的行政審批程序，健全法律法規體系，為高新技術企業協同創新提供良好的政治制度環境；第二，高新技術企業應與政府形成良好的溝通模式，減少溝通成本，熟悉地方法律法規，使創新符合規制合法性要求；第三，高新技術企業應充分了解消費者心理需求和社會文化習俗，積極關注市場動向，與消費者和公共協調組織形成良好的互動關系，使企業間協同創新行為符合社會價值規范，協同創新產品得到消費者一致認可，從而提高市場占有率。

4.3 不足與展望

受主客觀條件的影響，本文還存在以下不足之處：第一，樣本主要來源于北京、上海、廣州、南京、蘇州、鄭州等地區，后續可以在全國更大的范圍內開展調研，以驗證本文所提出的理論模型，提高研究結果的普適性；第二，本文對制度環境的研究僅從外部制度環境視角進行了探討，未關注企業內部制度環境對協同創新績效的影響，未來研究可將兩者結合起來進行更深層次的探討；第三，本文分析了知識轉移對知識治理與協同創新績效關系的影響，而知識治理還可能通過其它中間變量(如機會主義、交互能力等)對協同創新績效產生影響，未來可進一步深化知識治理的作用機制研究。