種子行業聯盟網絡中地理鄰近性、組織鄰近性、網絡位置與創新績效的研究

趙 炎，宣 玲，陳文芳，韓 笑

（上海大學創新與知識管理研究中心，上海200444）

Teece［1］指出戰略聯盟是兩個或兩個以上的企業為達成戰略目標而進行的以承諾、信任為主要特征的合作活動。當前，網絡組織是企業間進行協作創新的重要載體，而戰略聯盟又具備了網絡組織的特點［2-3］。企業通過與不同的聯盟伙伴締結網絡關系從而形成了聯盟網絡，有助于企業獲取原本單個聯盟難以實現的利益［4-5］。

近年來，國內外學者越來越多地使用社會網絡分析法來研究網絡結構屬性與創新績效的關系。現有研究有關網絡結構測量的指標主要有網絡主體、位置、主體間關系以及整體網絡結構4個維度［6-7］。李晨蕾和柳卸林［8］以社會資本理論為支撐，從結構、關系和認知3個維度，研究了在國際研發聯盟中，網絡密度和結構洞對創新績效的影響。彭偉和符正平［9］對182家高科技創新企業進行問卷調查，結果顯示聯盟網絡關系強度、點度中心性對創新企業績效具有正向促進作用。前人研究大多只考慮網絡結構屬性對聯盟績效的影響，很少將微觀組織特性納入其中，盡管已有學者從多維鄰近性角度研究集群創新、產學研協同創新。例如，李琳和鄧如［10］從地理鄰近、認知鄰近兩個維度，探討其對集群演化各階段創新的影響。夏麗娟等［11］研究了企業和大學間的多維鄰近性對產學協同創新績效的影響。Pesutti等［12］研究了意大利158家高科技公司與主要客戶之間關系的數據，結果表明地理鄰近性對創新績效的影響并不顯著。Reuer和Lahiri［13］研究了地理鄰近與技術鄰近對研發聯盟關系的交互影響機制。縱觀已有研究，相關文獻還未將微觀組織特性和中觀網絡特性相結合來探討對創新績效的影響，本文彌補當前研究領域的空白，以資源依賴理論、結構洞理論和社會網絡理論作為理論基礎，選取種子行業的聯盟網絡作為研究對象，實證分析2010—2015年種子行業聯盟網絡的創新績效，以地理鄰近性、組織鄰近性來表征聯盟主體選擇伙伴的特征，網絡點度中心性和結構洞來表征聯盟網絡的位置特征，探討二者的交互效應對組織創新績效的影響。

一、理論基礎和研究假設

（一）鄰近性與聯盟網絡創新績效

在選擇聯盟伙伴時，企業個體會綜合考慮地理因素、組織因素以確保在合作中受益［14］。地理鄰近性是指節點之間在空間距離上的遠近程度。網絡成員為了互相交流和學習，通常會選擇空間距離相近的伙伴結盟。Audretsch和Feldman［15］指出地理鄰近性使得各主體間能夠高頻率、低成本地溝通，進而便于隱性知識的溢出。因為地理鄰近，創新主體間有更加相似的文化基礎和政治制度，從而能增加主體間的互動與信任關系，達成彼此間的創新合作［16-17］。盡管隨著交通成本的降低、信息技術的發展，地理鄰近性對交流的阻礙作用已日益模糊，但是依然有大量學者對此存在質疑，相關研究證實產學研合作在空間上呈現集聚現象有利于提升主體間的合作績效［18-19］。

雖然在某一鄰近性范圍內，地理鄰近性對創新合作起著正向的促進作用，但超過某一臨界值，就容易造成創新環境出現封閉狀態，從而妨礙創新的發展［20］。趙炎等［21］指出地理鄰近性容易導致知識鎖定效應，形成惡性競爭，從而產生“搭便車”的不良現象，這也驗證了生物醫藥產業戰略聯盟中地理鄰近性對知識轉移績效的影響是呈倒“U”型的。因此，本文提出如下假設：

在聯盟網絡中，地理鄰近性對組織創新績效的影響呈倒“U”型（H1）。

組織鄰近性指的是合作主體在組織結構、制度文化、社會關系以及社會地位等特征上具有的相似性。組織鄰近性對創新的積極的影響在于組織之間可以共享表達方式、價值觀和行為規范［22-23］。毛磊等［24］在對長三角地區動漫產業研究中發現組織鄰近性便于組織間進行集體學習、獲取和整合異質性資源、開展共同創新。高攀［25］研究結果表明組織鄰近性對我國軟件產業創新績效有顯著的正向影響，他認為組織鄰近性可以減小由組織差異而帶來的合作阻力，有利于隱形知識的擴散，為合作主體間的交互學習提供了穩定的環境。基于此，本文提出如下假設：

在聯盟網絡中，組織鄰近性對組織創新績效有顯著的正向影響（H2）。

（二）網絡位置與聯盟網絡創新績效

網絡位置是網絡主體之間建立關系的結果，網絡節點所占據的網絡位置不同，導致其獲取信息的質量和數量有顯著的差異，獲取新知識是網絡主體實現創新的關鍵要素之一［26］。目前的有關衡量網絡位置的指標很多，其中點度中心性和結構洞是得到學術界廣泛認可的衡量指標。

在社會網絡分析中，點度中心性描述的是個體在網絡中的重要程度，用來評價個體在網絡中的地位及社會聲望。個體的網絡點度中心性越高，越容易獲取信息并占據控制信息的優勢。點度中心性高的企業能夠更好的整合信息和資源，并將其轉化為企業創新所需的新穎性知識，進而提高企業的創新績效［27］。因此，本文提出如下假設：

在聯盟網絡中，點度中心性正向促進組織創新績效（H3）。

結構洞是指在復雜網絡中，節點間沒有直接連接或關系間斷而形成的“網絡空洞”現象［28-29］。在現實的聯盟網絡中，兩兩節點不可能完全相連，結構洞則像連接兩個局部網絡的橋梁，而占據該位置的節點在兩個聯盟伙伴間就充當著經紀人或中間人的角色。企業在網絡中占據更多的結構洞位置，就可以更好地控制聯盟網絡內各種資源和知識的流向，進而有助于獲取多元化、異質性知識［30］；另外結構洞也可以降低合作伙伴之間的冗余聯系，獲得最新的非重復資源和信息［31-32］。近年來，學者對結構洞的相對優勢產生了爭議，Chai和Rhee［33］研究發現不同文化背景下，結構洞對創新績效的影響各不相同，在亞洲模式下，更傾向于封閉式的聯盟網絡模式。趙炎等［34］在對中國9個高新技術行業聯盟創新網絡研究中發現，在中國文化背景下，派系間處于節點位置的企業不利于自身創新能力的提高。基于此，本文提出如下假設：

在中國文化背景下，聯盟網絡中企業占據結構洞位置（限制度）會負向影響組織創新績效（H4）。

（三）網絡位置、鄰近性的交互影響機制

聯盟網絡內的組織同時處在地理空間和網絡空間之中，因此，網絡位置和地理鄰近性的交互作用必然會影響組織創新績效。黨興華和常紅錦［35］認為地理鄰近帶來的優勢依賴于企業在社會網絡中的位置，而地理空間能夠實現信息和資源在網絡空間內的轉移。郭燕燕等［36］研究發現中心度與創新產出的關系受到地理鄰近性的正向調節。上述學者都把地理鄰近性作為調節因素，然而事實上，地理鄰近性對組織創新績效的影響本身就存在一定的復雜性。本文在假設H1已經提出，地理鄰近性對組織創新績效的影響呈倒“U”型。更進一步的，組織在聯盟網絡中的位置也會對這一效應產生影響。

具體而言，組織間地理距離越近，在點度中心性適度情況下，這種廣泛的組織間合作會與地理上的便利性相疊加，從而促使焦點組織具有更好的創新性。但是如果點度中心性過高，那么組織之間會由于彼此的過度熟悉和過度聯系造成新穎性知識的匱乏，并阻礙外界信息流入，組織之間的同質性增加，這對組織創新力的提升帶來阻礙作用。因此，本文提出如下假設：

在聯盟網絡中，網絡點度中心性負向調節地理鄰近性對組織創新績效的影響。即點度中心性越高，地理鄰近性對組織創新績效影響的倒“U”曲線就越陡峭（H5）。

處于結構洞位置的組織盡管有更多渠道接觸多樣化的信息，減少對網絡中重復關系的依賴，但這也意味著搜尋合作伙伴的成本較高。若涉足差異化的領域，則必須用更多的時間來消化和吸收本組織內欠缺的知識。那么當組織的結構洞數量處于適度的水平時，異質性的信息與地理距離的鄰近間雙重作用會有利于組織創新績效的提升［35］。但是，當占據結構洞數量過多，容易被聯盟伙伴認為其合作的忠誠度和信任感低，會面臨合作的中斷或者合作內容不兌現的風險。基于此，本文提出如下假設：

在聯盟網絡中，結構洞（限制度）負向調節地理鄰近性對組織創新績效的影響。即占據的結構洞數目越多，地理鄰近性對組織創新績效影響的倒“U”曲線就越陡峭（H6）。

本文假設的框架模型如圖1所示。

圖1 研究框架圖

二、研究方法與變量

（一）數據的搜集與處理

國以農為本，農以種為先。農作物種子行業作為國家戰略性、基礎性的核心產業，對促進我國農業穩定發展、保障糧食安全發揮著舉足輕重的作用。2010年，中央一號文件出臺，明確提出加速推動種子行業整合與發展。隨著我國種子產業的市場規模不斷擴大，現已成為僅次于美國的世界第二大市場，但行業集中度相對于全球種子產業來看相對較低。雖然近年來我國種子產業加速重組，但種子產業內存在企業規模小、技術創新不足的問題。2010—2017年，我國種子企業數量由8700家減少至3293家，種子行業市場逐步規范，進入門檻提高，競爭日趨激烈。種子企業為了分散創新風險，分攤研發費用，提高企業創新能力和效益，紛紛采取戰略聯盟的方式來實現優勢互補，增強競爭優勢。

本文涉及的數據有3類。第一類是社會網絡指標：種子行業戰略聯盟主要包括股權聯盟、共建實體、合作研發、品種轉讓4種模式，本文從互聯網、報刊雜志、行業報告等處搜集了2010—2015的數據來構建中國種子行業戰略聯盟網絡，隨后用UCINET計算網絡指標；第二類是植物新品種授權數據，來源于我國農業部科技發展中（http：//www.nybkjfzzx.cn/p_pzbh/pzbh.aspx），并與農業部官網公告的數據進行對比，具有一致性，驗證了數據的真實性；第三類是聯盟主體的具體信息，如年齡、規模、地理位置，主要是從企業官網、年報、谷歌衛星地圖等處獲取。

本文依據國際慣例，采用3年動態時間窗法處理聯盟數據，將2010—2015年劃分為2010—2012年、2011—2013年、2012—2014年、2013—2015年共4個時間窗口。各時間窗下生成面板數據，使用MATLAB設計鄰接矩陣自動提取算法，再利用UCINET可導出各時間窗口所對應的社會網絡指標［37］。圖2展示了2013—2015年種子行業戰略聯盟網絡，其中節點表示該時間窗口下的種子行業聯盟中的各個主體，兩節點間的連線代表合作關系的成立。圖2中標明了中國種子集團有限公司（中種集團，編號：1133）在2013—2015年時間窗口中的網絡位置，其點度中心性相對較大，為14.655，表明該企業平均與14個其他企業有聯系。結構洞數值（限制度）偏小，為0.27，說明中國種子集團有限公司更傾向于直接聯系，而非扮演中介角色。2010—2015年時間段內，樣本量總計312個；樣本中共有139個組織，包括82家企業、16家高校、33家科研單位、8家政府及其他中介組織。

圖2 2013—2015年時間窗口的種子行業戰略聯盟網絡圖

（二）變量設定

1.因變量

組織創新績效：本文以植物新品種授權數量來表征企業的創新績效。植物新品種授權與專利權和商標權一樣，都屬于知識產權。種子行業競爭的實質在于技術的競爭，關鍵在于增強自主創新能力，只有全面提升知識產權創新，才能在激烈的市場環境中占據制高點，贏得發展的主動權。本文采用組織進入聯盟網絡后植物新品種授權數量作為其創新績效的衡量指標。考慮到創新成果不可能在結盟當年完成以及從申請到授權具有時滯效應，所以選取進入聯盟網絡滯后1年的植物新品種權授權量。

2.自變量

（1）地理鄰近性（geographic proximity，GP）：用來測度聯盟成員之間平均距離。本文采用Sorenson和Audia［38］提出的地理密度來測量地理鄰近性這一指標，在時間t企業i與所有聯盟成員的距離。用式（1）表示：

其中：j表示除了i之外的所有聯盟成員；Dij代表i與j之間的距離；xj為權重變量，在計算時候設置為固定值1。當某個聯盟主體的經緯度坐標獲取不了時，則聯盟窗口t年內的成員個數減1。

根據谷歌衛星地圖獲取聯盟成員所在地經緯度坐標，采用經緯度與球面幾何學的方法來計算成員間的實際距離，計算公式如下：

其中：C=3437，是將結果轉化為地球上英里的系數。

（2）組織鄰近性（organizational proximity，OP）：本文將聯盟成員分成兩種類型：企業和非企業（高校、科研機構、政府部門、協會）。若聯盟成員同屬于企業則記為OPij=1，若聯盟成員有非企業組織的參與，則OPij=0。

（3）點度中心性（degree）：點度中心性指的是網絡中與該點直接相連的點的個數，點度中心性越高，說明其在網絡越處于中心地位，并且擁有較大的“權力”。

（4）結構洞（structural hole，SH）：Burt在對結構洞測量時給出了4個指數：有效規模（effective size）、效率（efficiency）、限制度（constraint）和等級度（hierarchy）。本文選取限制度來測量結構洞，UCINET生成的限制度指數值越低，表示節點越不受限制或者說結構洞越多，所以采用1與限制度的差來表示結構洞的數值。

其中：piq是個體i投入到合作者q的關系成本占i投入總關系成本的比例。

3.控制變量

本文從組織自身屬性和聯盟網絡屬性兩方面來控制其對創新產出的影響，分別選取指標如下。

（1）組織規模：本文采用員工數衡量組織規模：100人以下設為變量1；100～200人設為變量2；201～500人設為變量3；501～1000人設為變量4；1001人以上設為變量5。

（2）組織歷史：組織歷史代表了歷史沉淀時間的長短，采用組織從成立到參與聯盟時所經歷的時間，作為組織歷史。

（3）集聚系數（clustering coefficient，CC）：集聚系數衡量的是網絡內節點傾向于聚集在一起的程度的局部集團化程度，計算公式表示為

其中：ci=3×N△(i)/N△(3)，N△(i)=∑k>jaijaikajk為網絡中所包含節點i的三角形總數，所以N3(i)指的是網絡中包含節點i的三元組的數目；n是網絡中節點數目。

三、實證結果

（一）模型設定

由于本文中的因變量——植物新品種授權屬于計數型變量，具有離散度大的特點，所以不適合用線性回歸模型建模，故采用的是負二項回歸模型。表1和表2是運用STATA12.0軟件對變量進行的描述性統計和相關性統計分析。接著對種子行業2010—2015年4個時間窗口的面板數據進行負二項回歸分析，經Hausman檢驗，在p＜0.05的水平下都拒絕了固定效應模型，所以驗證采用隨機效應的負二項回歸模型來驗證假設的合理性（表3）。

（二）結果分析

從表1可以看出種子行業新品種產權和品牌意識還是相對薄弱，網絡局部集團化現象明顯。從表2中可以看出，所有變量的相關系數的絕對值都是小于0.7的，所以變量間不存在多重共線性。

模型1只加入控制變量，可以看出組織規模和歷史對組織創新績效有顯著的正向影響，而集聚系數對組織創新績效的影響并不顯著，可能是由于聯盟個體過高的集聚會造成組織間信息的冗余。

模型2、模型3在模型1的基礎上加入了地理鄰近性及其平方項。模型2中地理鄰近性的系數為正（β=0.743，p＜0.01），模型3中地理鄰近性的平方項與因變量呈顯著的負向關系（β=-2.296，p＜0.1），即假設H1得以驗證。

模型4在模型3的基礎上加入組織鄰近性，出人意料的是結果與假設H2預想的相反，是負向顯著（β=-1.330，p＜0.01）。原因可能是，我國種子行業的研發主要集中在農業高校和科研院所，而種子企業由于自身的資金和能力限制，導致研發能力不足，因此，種子企業之間的結盟對創新績效的影響不大，而政產學研不同組織之間的聯盟則更有利于其提升創新能力。所以前人提出的“組織鄰近性促進組織創新績效”這一結論對于種子行業不適用，種子企業應該積極尋求與政府、協會、大學、研究所等組織的合作，使創新資源得到最大化利用。

模型5在模型1的基礎上加入網絡位置特征的指標：點度中心性和限制度。結果表明：組織的點度中心性越大則創新績效越好（β=0.030，p＜0.01），假設H3得到驗證。結構洞（限制度）對組織創新績效有顯著的負向影響（β=-0.489，p＜0.1），假設H4得到驗證。

模型6、模型7在模型3的基礎上加入點度中心性和結構洞作為調節變量，與地理鄰近性以及地理鄰近性的平方項構成交互項。模型6中，點度中心性×地理鄰近性的系數是正（β=0.401，p＜0.01），點度中心性×地理鄰近性2的系數是負（β=-3.363，p＜0.01），假設H5得到驗證。模型7中結構洞與地理鄰近性的交互項沒有顯著性，所以假設H6未得到驗證。

表1 描述性統計分析（N=312）

表2 相關性統計分析（N=312）

表3 滯后1年的負二項回歸結果（N=312）

（三）穩健性檢驗

為了驗證結果的穩健性，本文又做了滯后2年的負二項回歸分析（表4），回歸結果與滯后1年的結果是一致的，這表明本研究結果是可靠的。

表4 滯后2年的負二項回歸結果（N=312）

由此得出調節效果圖，圖3是二維調節效應圖，圖4是三維調節效應圖。從兩幅調節效應圖看出，在點度中心性水平較低時，地理鄰近性與創新績效的倒“U”型較為平緩；隨著點度中心性水平的增高，倒“U”型曲線開始變得陡峭。這表明隨著點度中心性的不斷提高，過度鄰近加劇了對組織創新績效的不利影響。

圖3 調節效應二維圖

圖4 調節效應三維圖

四、研究結論與展望

（一）結論與啟示

本文通過對我國種子行業聯盟網絡進行實證研究，得出以下啟發性的結論。

（1）在一定范圍內，組織間的地理鄰近能夠提升聯盟網絡創新績效。面對面的溝通交流可以提高合作效率，特別是種子行業中植物品種的開發、選育涉及較多的隱性知識，對土壤和天氣等外界因素的要求較高，相同的地域可以克服這一限制。如果雙方相距較遠，信息傳遞可能會導致偏差，并且也降低了彼此的信任度。但是過度的地理鄰近會導致知識的趨同，容易形成緊密而又封閉的網絡，從而影響組織的創新活動。所以研究結果發現：種子行業的戰略聯盟中，地理鄰近性與組織創新績效是倒“U”型關系。

（2）在我國種子行業聯盟網絡中，組織鄰近性對創新績效的影響呈負向顯著，意味著種子企業與高校、科研院所等不同組織間的合作對創新績效的影響超過企業類型組織的合作績效，這與前人研究中得出組織鄰近性正向促進創新績效的結論剛好相反［39］。根據種子行業現狀，可能有以下兩點原因：一方面，我國種子企業缺乏核心技術、優質的種子資源以及優秀科研人才，而高校和科研單位容易受到研發資金、商業轉化渠道等方面的限制，產學研聯盟的建立能夠有效地彌補種子企業和科研單位雙方的短板，使得優勢資源可以充分流動，從而解決科研和生產“兩張皮”，成果轉化“腸梗阻”的問題；另一方面，種子新品種研發周期長、投入大、風險高，通常一個新品種從開始選育到通過審定再到推向市場至少需5年以上的時間，需要大量資金、技術和人力投入，但新品種是否具有商業推廣價值仍有較大不確定性，這也是我國種子企業研發能力不強的原因，通過產學研不同組織間的合作，種子企業可以與科研院所進行合作研發、品種轉讓等方式增強彼此間創新能力［40］。

（3）本文證實了網絡點度中心性對創新績效的正向影響，處于較高點度中心性位置的組織有更多的機會接觸有價值的信息，同時在網絡中擁有較高的聲譽和權力，從而獲得組織間成員更多的支持和信任。但是實證結果顯示結構洞與創新績效是負向顯著關系，與趙炎等［34］、Balkundi等［41］的研究結果一致，這可能是由于中國特定的文化背景導致。中國文化強調集體主義的價值取向，倡導集體利益最大化和互相分享，不贊成對信息的控制，在網絡中占據更多的結構洞位置，往往被認為是與主流傳統文化背離。盡管有高科技因素的注入，由于與農業結合緊密，種子行業在中國仍然是“傳統”的產業，這個產業中的組織和個人都需要具有“忠誠”“專注”的特征，占據結構洞位置的組織容易被同行認為是“腳踏兩只船”，容易遭到網絡中其他成員的輕視、蔑視甚至排擠，對自身的創新會造成不利影響。

（4）在探討地理鄰近性與網絡位置的交互影響機制時，我們發現點度中心性負向調節地理鄰近性對組織創新績效的影響，點度中心性越高，地理鄰近性對創新績效影響的倒“U”型曲線就越陡峭。這表明，如果聯盟網絡中的成員相互間聯系的非常緊密，就會使聯盟網絡的“封閉性”增強，網絡中的成員更容易被鎖定在該網絡中［41］。在這種情況下，空間集聚程度較低時，地理鄰近性的逐漸提高會更加有助于成員獲取知識溢出的創新收益；然而在空間集聚程度較高時，成員彼此持有的知識和技術會更快的趨于同質化，這會導致聯盟整體的創新水平更加快速的下滑。

根據上述結論和分析，本文對種子行業戰略聯盟提出以下幾點建議：①種子行業的戰略聯盟對我國種業發展具有重要意義，所以政府應該營造良好的創新環境并積極構建戰略合作平臺；②種子企應該加強與產學研機構合作，通過共享地理鄰近帶來的優勢，使得聯盟成員的利益最大化；③地理位置的過度集聚也會導致知識鎖定和慣性思維，所以應該鼓勵網絡成員保持開放包容的心態，加強與異質性資源豐富的組織合作；④聯盟伙伴的選擇應該綜合考慮地理位置和網絡位置兩方面的因素，加強社會資本和網絡關系的治理，在選擇聯盟伙伴時，一方面要避免空間上的過度集聚，也要多結交新的合作伙伴。

（二）局限與展望

本文的研究也存在一定的局限性：一是本文對中國種子行業戰略聯盟的實證研究，其實證結果具有行業特性，能否推廣到其他行業還需要進一步檢驗；二是本文僅從組織鄰近性和地理鄰近性兩個角度展開，今后可以繼續從其他鄰近性視角入手，如對技術鄰近性、認知鄰近性等進行科學測度；三是本文尚未考慮種子產業受外部環境影響較大的特性，后續研究可考慮將外部環境作為調節變量，并探討種子產業創新對環境的依賴程度。