基于Meta分析的吸收能力對企業創新影響問題

馮立杰 ,朱 磊 ,王金鳳 ,余良如

(1.鄭州大學 管理工程學院,鄭州 450000;2.上海海事大學 自貿區供應鏈研究院,上海 201306;3.哈爾濱工業大學 經濟與管理學院,哈爾濱 150001)

在實施“中國制造”向“中國創造”轉型的戰略發展進程中,如何高效運用外部知識不斷提升企業的創新能力至關重要[1]。對此,Cohen等[2]提出了“吸收能力”一詞,大量學者聚焦于吸收能力與企業創新的關系研究。究其根本原因在于市場競爭的日趨激烈、技術創新的舉步維艱,使得企業僅僅依靠內部的知識體系難以持續獲取競爭優勢[3],所以期冀借助吸收能力不斷提升企業的創新績效[4]。一言以概之,吸收能力強弱是決定企業創新成敗的關鍵[5]。

作為管理學關注的熱點問題,雖然有關吸收能力對企業創新影響的研究文獻日漸增多,但研究結論卻始終存異。通過梳理吸收能力對企業創新影響的相關文獻發現,部分學者認為吸收能力對企業創新具有顯著的促進作用,與企業創新正相關[6-7];但也有學者認為吸收能力對企業創新不產生直接影響或影響不明顯[8-9];甚至還有學者認為吸收能力對企業創新起阻礙作用,兩者存在負相關關系[10]。由此可見,當前學術界對吸收能力與企業創新的相關性并未達成一致意見。針對學者間這些存異的觀點亟需加以甄別以給出更具普適性的研究結論,為企業充分利用各類外部資源高效開展創新活動提供科學的決策依據,而Meta 分析可以為此提供科學的工具。

Meta分析是利用統計學的理念及方法,收集、整理并分析已有文獻,針對具象主題進行實證研究,從中探尋相關變量間的明確關系,以彌補傳統文獻進行綜述研究的不足。Meta分析最早由Glass[11]基于“合并統計量”思想提出,爾后在心理學及醫學領域得到廣泛應用,近年來不少學者將其引入管理學領域。簡言之,Meta分析就是將針對同一問題的不同實證研究結果進行匯總并再次分析,最后得出普適性的研究結論,以提高相關研究的信效度。已有文獻主要將Meta分析應用在如下兩個層面:一是通過總結兩個變量間的研究結果明晰兩者的關系;二是通過檢驗兩個變量之間的關系強弱探究兩者的潛在調節效應[12]。本文將綜合運用上述兩方面內容,探討吸收能力對企業創新的影響以及兩者的潛在調節效應,為企業獲取外部知識開展創新活動提供參考思路。

現有學者利用Meta分析對吸收能力對企業創新影響開展的研究[13]主要存在如下局限與不足:①納入的文獻數量較少,由此可能導致二階抽樣誤差較大[14];②數據庫僅包含中文文獻,未滿足Meta分析對編碼數據庫盡可能全面的要求,由此可能影響結果的可靠性;③在文獻篩選過程中未將吸收能力作為中介變量的研究予以刪除,如結果中包含除吸收能力與企業創新變量之外的其他變量,由此也可能降低最終結果的可靠性;④未考慮情境因素或測量因素等潛在調節變量,由此可能忽略吸收能力與企業創新之間存在的內在聯系。

基于此,本文通過Meta分析得到的吸收能力對企業創新影響的104篇實證文獻(含57篇英文文獻、47篇中文文獻)、162個效應值、45 441個獨立樣本開展深入研究,以期更為客觀全面地厘清吸收能力與企業創新之間的關系。具體地,系統解析吸收能力與企業創新之間的關系及強度,剖析吸收能力的不同維度與企業創新之間的關系,檢驗吸收能力與企業創新間的潛在調節變量,為企業充分利用外部知識高效開展創新活動提供科學的決策依據。

1 理論進展

1.1 有關吸收能力問題的研究

“吸收能力”由Cohen等[2]提出,寓義為“企業‘評估并吸收外部信息的價值并將其應用于商業目的’的能力”,包括識別、消化及應用3 個維度。Kim[15]從組織學習視角把吸收能力視為解決問題的技能,并將其劃分為已有知識存量和吸收投入兩個維度。Mowery等[16]認為吸收能力是企業吸收、轉化外部的隱性知識并將其應用到企業內部的能力。在Mowery等的研究基礎上,Zahra等[17]從動態能力視角將吸收能力分解為潛在吸收能力和現實吸收能力兩個維度,分別對應知識及消化、知識轉化及利用能力。但有學者認為上述劃分可能會造成概念上的模糊,Todorova等[18]強調吸收能力應包括認識到外部知識的價值;而Zahra等[17]卻忽略了這一概念。此外,Liao等[19]指出,“已實現的吸收能力”維度容易產生概念上的同義反復問題,從而與吸收能力產生重疊的結果。

另外,Matusik等[20]從軟件行業出發,提出了吸收能力包括的企業與外部環境的聯系、主要價值創造群體的結構、例行程序和知識庫及個體的吸收能力等3個維度。Lewin 等[21]將吸收能力作為組織的元過程,認為應將內部和外部元過程作為吸收能力的兩個維度。Carlo等[22]通過解釋軟件公司吸收能力對信息技術創新的影響,將吸收能力劃分為知識基礎和例行慣例兩個維度,同時將知識搜索和知識傳播歸類為“例行慣例”維度中的兩個子維度。Aribi等[23]認為吸收能力過程呈非線性,而且在每個階段均存在反饋回路,由此將吸收能力劃分為探索、轉化及應用3個維度。

綜上所述,已有研究對吸收能力的維度劃分大致經歷了時間維度的識別、消化和應用,到組織學習的知識存量、吸收投入,再到時間維度的獲取、消化、轉化和利用,直至行為維度的探索、轉換和開發,眾多學者深入的研究為本文提供了重要的參考價值。汲取前人研究成果的精華,本文將吸收能力劃分為吸收投入、知識基礎及吸收過程3個維度。其中,吸收投入指企業為搜索、識別、獲取外部知識信息進行的投資,知識基礎指企業為吸收、轉化外部知識而積累的知識庫,吸收過程指企業為促進內外部知識共享和擴散構建內部程序開展的創新實踐。

(1)吸收投入。根據Cohen等[2]對吸收能力的定義,企業應善于識別來自于外部信息的價值,與此同時,Todorova 等[18]強調了不能忽視識別能力。基于此,本文將大部分文獻認同的搜索、獲取與識別外部知識的能力即吸收投入作為吸收能力的一個子維加以考慮。一般而言,企業的研發投入制約著吸收投入[24],而加大吸收投入有助于企業及時發現、獲取并吸收外部有價值的知識資源,進而轉化為提升企業核心競爭力的內生動力。

(2)知識基礎。Zahra等[17]將吸收能力劃分為知識的獲取、消化、轉化和利用能力,認為知識消化與轉化在時間維度上很難劃分并度量,所以把知識消化與轉化從行為上劃分在一個維度似乎更為合理[23]。基于此,本文將知識的消化與轉化能力即知識基礎作為吸收能力的一個子維加以考慮。一般而言,完善的知識基礎能夠幫助企業較為迅速地理解外部知識并評估其相關性和效用,借助外部知識和內部知識的有機結合找尋提升企業創新效率的解決方案。

(3)吸收過程。Perez-Luno等[24]研究了知識交換和組合與創新的相關性;馮立杰[25-26]建立了技術知識轉化模型,將知識劃分為已知維(公知、他知和已知等)和未知維(學習可知、知識盲點等),認為通過知識互動、溝通和學習可以將未知知識轉化為可知知識。而知識的交換和轉化離不開信息處理,涉及信息的采集、傳遞、加工和利用等諸多環節,其中個人的知識需要共享、整合或轉換為企業的知識。基于此,本文將知識的共享與擴散即知識的吸收過程作為吸收能力的一個子維加以考慮。一般而言,博采眾長的吸收過程有助于將優質的知識資源傳遞到企業內部,所以吸收過程在企業的知識存儲和檢索中發揮著重要作用,而且大多會在企業形成慣例和流程之后才能克服知識轉移的窘境。因此,提高知識的共享與擴散能力有助于企業不斷提升內外部知識交流的能力,最終實現提高企業創新能力的目的。

有鑒于此,本文將吸收能力劃分為吸收投入、知識基礎和吸收過程3個維度以揭示吸收能力對企業創新的影響,同時,后文在編碼時將對入選文獻根據研究問題的偏向性進行維度劃分。具體吸收能力對企業創新影響模型如圖1所示。

圖1 吸收能力對企業創新影響模型

1.2 有關吸收能力對企業創新影響問題

現有文獻大多認為企業創新需要外部知識,提高吸收能力有利于降低企業的創新風險并提高創新效率。Exposito-Langa等[27]認為,盡管吸收能力對企業創新十分重要,但必須同時考慮企業獲取外部資源時雙方的共同意愿,因為意愿是內外部資源交融進而影響企業創新的活化劑,換言之,擁有強烈的共同意愿才能使企業借助吸收能力提升創新效率,從而獲取更多的利益。Ali等[28]指出,吸收能力對組織創新及其績效提升至關重要,潛在吸收能力和已實現吸收能力與組織創新文化的交互有利于促進組織創新的過程。劉微微等[29]通過實證研究發現,可再生能源的技術吸收能力對中國能源產業績效提升具有正向影響,其中對經濟績效的影響最大、對環境績效與創新績效的影響次之。

值得注意的是,部分學者的研究結果與上述觀點迥異。Darroch等[8]認為知識吸收能力對企業創新不產生直接影響,但對創新績效有間接影響。Ketata等[10]認為以研發支出為代理變量的吸收能力與可持續性創新呈負相關關系。馬藍等[9]的研究結果表明,吸收能力對企業創新績效的影響不顯著。周文光[30]指出,在較高的知識產權風險下,提高吸收能力維度難以提升流程創新的績效,所以應將資源分配到保護企業自身知識產權等方面。陳光華等[31]研究發現,以企業研發人員比重為代理變量的吸收能力與產品創新及過程創新存在負相關關系。

有鑒于此,雖然有關吸收能力對企業創新影響問題的研究文獻日漸增多,但研究結論卻始終存異,主要表現在吸收能力是否影響企業創新以及影響的強弱等方面,探究這些差異產生的原因對企業開展創新實踐具有積極的指導作用。

1.3 有關影響企業創新潛在調節變量問題

現有文獻中,魯迪等[32]利用Meta分析方法,從數據獲取方式、行業類型以及區位因素等方面探究影響商業模式創新的3個調節變量。陳慧等[33]通過Meta分析選擇產業類型和團隊特征作為團隊斷裂問題的調節變量。張夢曉等[34]在分析市場導向與企業創新之間的關系時,利用Meta分析方法選擇地區發達程度、行業屬性、數據收集時間、市場導向和指標類型作為調節變量。在借鑒前人研究成果的基礎上,本文將文化差異和企業類型作為情境因素,將測量方法作為測量因素,探究吸收能力對企業創新影響的潛在調節作用。

(1)文化差異調節變量。為推進高新技術產業的快速發展,我國各級政府均采取了多種舉措(尤其是以政府支持方式鼓勵企業與高校及科研院所開展廣泛的產學研合作)鼓勵企業引進、吸納源自于外部的先進技術用以內部創新[35]。這種植根于政府推進的中國情境下的創新文化相較于國外企業,個中存在的文化差異對于吸收能力與企業創新的積極影響似乎更為顯著。

(2)企業類型調節變量。部分學者在研究吸收能力與企業創新的關系時,多把行業類型作為控制變量或調節變量[36],認為吸收外部資源不一定適用于所有行業。進一步,那些高投入、技術迭代快、產品生命周期短、且技術人才聚集的企業,通常稱為高新技術企業,它們對創新機會的把握更多地取決于其對外部知識的識別、獲取和利用能力,同時也需要好的創新環境[37];而那些技術迭代相對較慢、產品生命周期相對較長的企業,通常稱為非高新技術企業,它們對于創新機會的把握并不取決于其對外部知識的識別與利用能力,較多地取決于其內部知識體系的完善或挖掘。基于此,本文將在后續研究中,通過高新技術企業與非高新技術企業的對比分析,探究吸收能力與企業創新之間的關系。

(3)測量方法調節變量。對吸收能力對企業創新影響研究中采取的測量方法,根據研究需要多數學者選擇針對性及適用性較強的一手數據獲得方法即量表,而另一些學者則選擇直接利用文獻、統計年報及數據庫等非量表。基于此,本文將采用量表與非量表兩種測量方法開展相關研究,其中,量表主要針對具體研究進行,能夠系統全面地為后續探索研究提供可信度較高的研究結論;而非量表是基于他人收集的數據開展的研究[38],此外,非量表數據一般源自于年報、數據庫等,時效性較低。由此不難推測,相較于非量表數據,量表數據對于吸收能力與企業創新的影響更大。

有鑒于此,本文將文化差異、企業類型和測量方法作為調節變量解析吸收能力對企業創新影響的潛在調節作用,對企業借助內外部知識的有機結合探尋提升企業創新效率解決方案具有積極的指導作用。

2 研究路徑

如前所述,本文基于Meta分析開展吸收能力對企業創新影響問題研究的主要原因在于:一是在吸收能力對企業創新影響的實證研究中,存在結論不一致現象,有強弱差異、顯著性差異、甚至是方向差異之分;二是在吸收能力對企業創新影響的文獻中,對兩者之間的潛在調節變量的研究尚不明確。而Meta分析主要是針對吸收能力與企業創新兩個變量之間關系的實證研究結果進行收集匯總,再進行定量分析,結合已有研究成果,進一步剖析吸收能力對企業創新影響的程度,為企業提升創新效率提供科學的決策依據。

2.1 文獻收集

Meta分析數據庫需要盡可能多地涵蓋吸收能力對企業創新影響的實證研究結果。為了保障文獻收集的全面性,按照如下3 個步驟進行文獻收集:

為避免因對企業創新定義不明確造成的文獻缺失,分別以吸收能力和創新的英文表述“Absorptive Capacity/Ability”“Absorbing Capacity/Ability”“Absorptivity”“Innovation”關鍵詞,并在Web of Science、Springer、Elsevier Science Direct、EBSCO、Emerald、SAGE、Wiley Online Library等英文主流數據庫和Google學術搜索中檢索。

以“吸收能力”和“創新”作為關鍵詞或主題,文獻分類目錄選定“經濟與管理科學”,期刊等級限定為核心及以上,在CNKI數據庫(中國知網)進行文獻檢索。

為避免因吸收能力對企業創新影響的相關研究未被收錄在上述數據庫中造成重要文獻的遺漏,本文將參考文獻一并進行了收集,最后將收集到的文獻與參考文獻對比并進行了查漏補缺。截止到2019年10月,共收集到相關文獻2 305篇,其中英文文獻1 202篇、中文文獻1 103篇。

綜合考慮Meta分析的要求以及文獻內容與研究內容的契合性,依據如下標準對初步檢索到的文獻進行了篩選:

(1)必須是研究吸收能力影響企業創新的文獻。由此,剔除結果變量為其他層面創新的文獻,同時為了研究結果的準確性,剔除吸收能力作為調節變量或中間變量的文獻以及已撤刊的文獻。

(2)必須是實證研究。由此需提供本文主題的樣本量及相關系數,或者能夠轉化為相關系數的路徑系數與回歸系數,對吸收能力進行維度劃分的不作處理且直接收入數據庫。

(3)必須是相互獨立的研究樣本。若有使用同一樣本的多篇文獻,僅選用期刊影響因子較高者;若出現樣本交叉的文獻,僅選用樣本量較大者;若一篇文獻中出現兩個或兩個以上的獨立樣本,則將與本文相關的樣本納入數據庫。

文獻收集階段分析的結果是,在吸收能力對企業創新影響的數據庫中共錄入141篇文獻,包括81篇英文文獻、60篇中文文獻(其中11篇中文文獻為碩博士學位論文)。

2.2 文獻編碼

根據Lipsey等[39]的編碼建議,首先選取兩位相關領域專家分別對數據庫中的文獻進行獨立編碼,編碼內容分為研究描述項及效應值統計項。研究描述項主要包括文獻序號、文獻名稱、第一作者、發表年限、期刊、研究模型、自變量及因變量等,效應值統計項主要包括樣本數量、相關系數、信度系數及可轉化為相關系數的其他效應值(如回歸系數、路徑系數等)。

由于后續需要檢驗吸收能力對企業創新影響的調節變量,故需對文化差異、行業類型和測量方式3個變量進行編碼。其中:國內企業編碼為1、國外企業編碼為0;高新技術企業編碼為1、非高新技術企業編碼為0;量表數據編碼為1、非量表數據編碼為0。對上述兩位專家的編碼結果逐一核對,一致性達94%,存在分歧的地方由兩位專家商定。

文獻編碼階段分析的結果是,在吸收能力對企業創新影響的文獻數據庫中共錄入141 篇文獻的153個樣本,得到了245 個效應值,78 547 個獨立樣本。

2.3 Meta分析設計

2.3.1 效應值轉化 較為常用的Meta分析軟件包括CMA、Revman、STATA 等,本文選擇的是專門用于 Meta 分析的CMA2.0(Comprehensive Meta Analysis2.0)軟件,在將編碼數據導入軟件之前,需對吸收能力對企業創新影響文獻的非相關系數效應值進行轉化,具體轉化公式如表1所示。

表1 吸收能力對企業創新影響文獻的非相關系數效應值轉化

2.3.2 綜合效應值計算 在進行效應值轉化后,還需對每個吸收能力對企業創新影響實證研究中得到的相關系數進行信度修正,以降低由量表信度缺陷所產生的衰減偏差[42]。計算公式為式中:ESr為各實證研究的相關系數;rxx為吸收能力或其子維變量的信度;ryy為企業創新變量的信度,對于沒有給出變量信度的文獻,采取同一量表中其他研究樣本加權信度替代,依此得到來自106篇文獻的179個效應值,48 384個獨立樣本。其中,58篇英文文獻,48篇中文文獻(含9篇碩博士學位論文)。

然后進行文獻剔除。原因如下:①對于沒有信度的變量,未能找到來自同一量表的其他研究樣本的信度,因而無法進行信度修正;②部分路徑系數轉化為相關系數后數值大于1,不能錄入軟件;③回歸系數不在(-0.5,0.5)區間,所以不能轉化;④進行信度修正后,部分綜合效應值大于1,不能錄入軟件。

2.3.3 異質性檢驗 將修正后的相關系數和樣本量導入CMA2.0軟件,經識別后進行吸收能力對企業創新影響文獻的異質性檢驗,結果如表2所示。

表2 吸收能力對企業創新影響文獻異質性檢驗結果

根據表2可知Q值(表示各類文獻效應值的異質性程度)為5 659.607,且p<0.001,說明總體存在不止一個相關系數,研究存在異質性。

同時,I2統計量(表示文獻效應值的差異在總變異中所占的比重)為96.855,說明僅有3.145%的觀察方差由抽樣方差引起,表明觀察到的差異主要來自文獻效應值的差異,同樣證明研究存在異質性,即存在潛在的調節變量。由此,選擇考慮吸收能力對企業創新影響文獻變異隨機效應模型。

2.3.4 離群值檢驗 將修正后的相關數據導入CMA2.0軟件,選擇隨機效應模型進行Meta分析,可輸出吸收能力對企業創新影響文獻的總體樣本部分森林圖,如圖2所示。

圖2 吸收能力對企業創新影響文獻的總體樣本部分森林圖

由圖2可知,部分文獻的效應值在95%置信區間明顯地跨越了零分界線,即為本文的離群值,結合俞新武等[43]的研究成果,為提升本文Meta分析的準確性,需刪除這些文獻。

最終,進行Meta分析的文獻共有104 篇(含57篇英文文獻,47 篇中文文獻)、162 個效應值、45 441個獨立樣本,其中9篇中文文獻為碩博士學位論文。

2.3.5 文獻發表偏倚檢驗 鑒于文獻收集過程中不可避免會遺漏部分文獻,故需對數據庫進行發表偏倚檢驗。運用漏斗圖進行吸收能力對企業創新影響文獻的發表偏倚檢驗,如圖3所示。

由圖3可知,圖中大部分文獻效應值集中在漏斗圖的頂部,較為對稱地分布在效應值估計量兩邊。由此,可初步認為本文所選取的用于Meta分析的實證文獻基本不存在偏倚問題。

但由于僅依據圖示判斷易出現受主觀意愿影響的偏差,故通過CMA2.0軟件計算失效安全系數及其臨界值N×5+10(N為研究數量)以開展定量分析,失效安全系數表示需要多少無效結果研究才能使Meta分析結論發生逆轉,其數值越大,說明Meta分析結論越可靠[44]。

經計算,吸收能力對企業創新影響文獻的失效安全系數為61 029,遠大于臨界值820。由此,可認定本文所選實證文獻進行的Meta分析結果可靠。

3 數據分析結果討論

3.1 主效應檢驗

表3為經CMA2.0軟件計算后整理得到的數據。由表3可知總體樣本的Q值為5 131.904,吸收投入、知識基礎及吸收過程對應樣本的Q值分別為1 074.065、817.358和3 139.210,均大于95%置信區間對應樣本數目的卡方值,說明吸收能力對企業創新影響的實證研究文獻存在異質性。因此,本文選擇隨機模型進行分析。

表3 吸收能力對企業創新影響文獻的主效應分析

此外,吸收能力及吸收投入、知識基礎、吸收過程與企業創新之間的效應值分別為0.498***、0.436***、0.487***和0.579***(*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01,下同),且“0”均不包含在95%的置信區間,說明吸收能力及吸收投入、知識基礎、吸收過程與企業創新均存在顯著的正向相關關系。其中:吸收能力與企業創新中度相關;吸收投入、知識基礎與企業創新中度相關,并且知識基礎與企業創新的相關性略高于吸收投入;吸收過程與企業創新強相關。

3.2 調節效應檢驗

表4所示為針對吸收能力對企業創新影響文獻進行Meta分析假設檢驗結果。通過CAM2.0軟件可計算出各個調節變量下吸收能力各個維度與企業創新的效應值,并進行異質性檢驗及發表偏倚檢驗。其中:Q值及顯著性檢驗表示各類效應值的異質性程度;I2為研究間效應值的差異占總變異中的比重;Tau2表示研究間有多少變異可以用于計算權重;失效安全系數表示吸收能力對企業創新影響文獻的發表偏倚檢驗。

根據表4的異質性檢驗結果,各類效應值均存在不同程度的異質性,故均應采用隨機效應模型。同時,各類效應值的失效安全系數均大于其臨界值N×5+10(N為研究數量),所以吸收能力對企業創新影響的文獻均不存在發表偏倚。

如前所述,因為本文將吸收能力劃分為吸收投入、知識基礎和吸收過程3個子維,將潛在調節變量歸納為文化差異(情境因素)、企業類型(情境因素)及測量方法(測量因素),所以還需分別就3個維度對每個潛在調節變量的關系進一步開展分析。

3.2.1 文化差異的調節作用 表4顯示,針對文化差異調節吸收投入與企業創新之間的關系,國內外企業的吸收投入對企業創新均起正向調節作用,呈中等相關關系,且國內企業的正向調節作用更強(0.473***vs 0.372***)。針對文化差異調節知識基礎與企業創新之間的關系,國內外企業的知識基礎對企業創新均起正向調節作用,呈中等相關關系,且國內外企業的正向調節作用基本相當(0.486***vs 0.488***)。針對文化差異調節吸收過程與企業創新之間的關系,國內外企業的吸收過程對企業創新均起正向調節作用,呈強相關關系,并且國內企業的正向調節作用更強(0.599***vs 0.553***)。

3.2.2 企業類型的調節作用 表4顯示,針對企業類型調節吸收投入與企業創新之間的關系,高新和非高新技術企業的吸收投入對企業創新均起正向調節作用,前者的調節呈強相關(0.549***),后者的調節呈中等相關(0.393***)。針對企業類型調節知識基礎與企業創新之間的關系,高新技術企業和非高新技術企業的知識基礎對企業創新均起正向調節作用,前者的調節呈中等相關(0.429***),后者的調節呈強相關(0.515***)。針對企業類型調節吸收過程與企業創新之間的關系,高新技術企業和非高新技術企業的吸收投入對企業創新均起正向調節作用,呈強相關關系,而且高新技術企業的正向調節作用更強(0.648***vs 0.552***)。

3.2.3 測量方法的調節作用 表4顯示,針對測量方法調節吸收投入與企業創新之間的關系,量表和非量表中的吸收投入對企業創新的影響均起正向調節作用,前者的調節呈中等相關(0.447***),后者的調節呈弱相關(0.268*)。針對測量方法調節知識基礎與企業創新之間的關系,量表和非量表中的知識基礎對企業創新的影響均起正向調節作用,前者的調節呈強相關(0.503***),后者的調節呈弱相關(0.297**)。針對測量方法調節吸收過程與企業創新之間的關系,量表和非量表中的吸收過程對企業創新的影響均起正向調節作用,呈強相關,且量表的正向調節作用更強(0.584***vs 0.533***)。

3.3 結果討論

本文基于國內外有關吸收能力對企業創新影響的研究結論存異問題,通過梳理相關領域文獻,系統探討了兩者之間的關系。結果表明:

(1)吸收能力與企業創新之間具有顯著的中等正相關關系(見表3),其各個維度與企業創新均存在顯著的正相關關系,其中吸收過程與企業創新強相關。在文獻的收集篩選過程中,盡管關于吸收能力的研究呈快速增長之勢,但關于吸收能力的維度劃分不是很明確,導致吸收能力對企業創新影響問題的研究結果不相一致,研究結論也存在較大分歧。付敬等[45]發現,潛在吸收能力對企業創新績效不產生直接作用,但現實吸收能力對企業創新績效具有顯著的正向影響;而李遠東[46]則認為潛在吸收能力對企業創新績效產生正向影響。隨著對吸收能力問題研究的逐步深入,顯然,將吸收能力單純劃分為潛在與現實兩個維度比較容易造成概念上的模糊。對此,Todorova等[18]認為,對吸收能力的劃分還應包括企業“認識到外部知識的價值”。有鑒于此,本文認為對吸收能力維度劃分的不明確可能是導致部分學者研究結論不相一致的主要原因。

(2)為了研判調節變量對吸收能力與企業創新的影響,表5匯總了調節變量下吸收能力各個維度與企業創新的Meta分析結果。

表5 調節變量下吸收能力子維與企業創新關系的Meta分析結果

①在高新技術企業中與創新強相關的吸收投入,在非高新技術企業中卻變成了中等相關關系。有鑒于高新技術企業的高投入性特征(甚至在日本把高新技術企業稱為“食金蟲工業”),以及技術迭代快、產品生命周期短、相依附的信息需求量大等原因,它們對外部知識的獲取更為迫切,投入也更多,這應該是高新技術企業的吸收投入與企業創新關系較非高新技術企業強的主要原因。

另外,吸收投入與企業創新在量表數據下強相關,在非量表數據下卻為弱相關。這可能是因為雖然量表數據有一手數據的支持針對性更強,但受人的主觀意愿影響也更大,而非量表數據則削弱了這種影響,由此降低了兩者之間的相關性。

此外,無論是國內還是國外企業,吸收投入與企業創新均為中等相關,但對國內企業而言,兩者的相關性更強。這與現實國內企業的生存環境中鼓勵、支持科技創新,各級政府想方設法推動企業高質量發展、寬容失敗,尤其是逐年加大對企業獲取外部知識的投入,從而出現本文的Meta 分析結果密切相關。

②相較于高新技術企業,非高新技術企業知識基礎與企業創新的關系更強。有鑒于非高新技術企業的技術迭代相對較慢、產品生命周期一般較長,尤其是對核心技術大多不會輕易采取激進性變革。因此,其主要在逐步完善內部知識體系的基礎上開展持續性的漸進性創新,一般會在消化吸收獲取的外部知識后,再進行知識體系的構建與完善。

另外,在量表與非量表數據下知識基礎與企業創新分別呈強相關與弱相關,與前述吸收投入產生差異相關性的原因相一致。

此外,無論是國內還是國外企業,知識基礎與企業創新的關系幾乎完全一致。這應該是因為企業無論受到怎樣的文化影響,均會有較完善的消化吸收外部知識機制,它們最終的目的是要在激烈的競爭中得以生存并不斷獲利,無關于企業文化的差異。

③由表5可以直觀地看出,在本文給出的調節變量下,吸收過程與企業創新均呈顯著的強相關關系,并且較吸收投入和知識基礎與企業創新的相關性大。這是因為吸收過程反映了企業對外部知識的分享、擴散和轉化利用能力,此過程靠近最終的輸出結果端即企業創新,所以對企業創新的影響作用更加突出。

4 結論

在文獻收集和編碼得到的吸收能力對企業創新影響的104篇實證文獻(含57篇英文文獻、47篇中文文獻)基礎上,本文就獲得的162 個效應值、45 441個獨立樣本進行了Meta分析,包括效應值轉化、綜合效應值計算、異質性檢驗、離群值檢驗和文獻發表偏倚檢驗;進而進行了數據分析結果討論,包括主效應檢驗、調節效應檢驗和結果討論。以期更為全面客觀地厘清吸收能力對企業創新的影響程度,為企業高效開展創新活動提供科學的決策依據。主要研究結論如下:

(1)在收集并歸納整理吸收能力對企業創新影響實證研究成果基礎上,重新梳理了企業吸收能力的維度劃分問題。本文將企業吸收能力劃分為吸收投入、知識基礎及吸收過程3個維度,并且得出了各個維度對應企業創新的效應值以區分維度的相對重要性。總體來看,吸收過程對企業創新影響的效應值最高,因為知識的傳播和擴散有助于豐富并完善企業內部的知識體系,而通過互動的吸收過程將外部知識及時傳遞給企業,有利于彌補企業自身的短板和不足,能夠為企業加快創新進程以提升核心競爭力提供有益的參考。

(2)厘清了吸收能力與企業創新之間的關系,得出了更具普適性的研究結論。在吸收能力對企業創新影響的相關文獻中,由于學者的切入點、研究方法以及實證研究設計(如問卷的發放地區、發放數量、發放人群等)不同,對此給出了存異的研究結論,主要有強弱差異、顯著與否差異、甚至是方向性差異,致使吸收能力與企業創新之間的關系較為模糊。針對這種研究結論不一致現象,運用Meta分析方法,收集篩選了前述各種研究結論并進行了系統分析,歸納出了更具普適性的研究結論,從而厘清了吸收能力與企業創新之間的關系,能夠為企業充分利用外部知識開展創新活動提供有益的參考。

(3)探討了文化差異、企業類型和測量方式分別對吸收能力與企業創新之間關系的調節作用。具體包括:

①相較于國外企業,中國情境下的國內企業吸收能力對企業創新的影響更大。40余年的對內改革、對外開放,國內各級政府想方設法鼓勵并支持企業開展科技創新活動,尤其是逐年加大對企業多方汲取外源性知識(如鼓勵企業積極開展產學研合作的各項政策)的投入,極大地提升了企業獲取外部知識的能力,Meta分析結果也印證了這一結論。

②行業類型是吸收能力對企業創新影響的重要調節變量。其中,高新技術企業的吸收投入和吸收過程對企業創新的影響更大,而非高新技術企業的吸收知識基礎對企業創新的影響更大。基于高新技術企業的技術迭代速度快、產品生命周期短和高投入等特征,其對信息量的需求較大,需要加大投入以不斷獲取外部知識,加強內外部知識的共享與交流并整合或轉換為企業知識,不斷提升企業自身的創新實力及優勢地位。非高新技術企業的技術迭代周期一般較慢、產品生命周期相對較長,比較而言,它們更需要不斷地積累并消化外部知識,以完善的知識基礎幫助企業理解外部知識并評估其效用,借助內外部知識的有機結合探尋提升企業創新效率的解決方案。

③相較于非量表數據,量表數據中吸收能力對企業創新的影響更大。量表數據作為一手數據,除了針對性和適用性較強外,還有可信度高等優點,但同時可能存在認知偏差、主觀認為吸收能力應該對企業的創新產生促進作用,從而對研究結果產生影響,這可能是造成量表數據中吸收能力對企業創新影響更大的主要原因。

本文的局限性主要表現在:①建立的數據庫剔除了實證研究信度系數缺失文獻,由此可能會對分析結果產生影響,未來研究中需設法解決這一問題;②現有收集的非量表文獻數量相對較少,雖然均通過了異質性檢驗,而且不存在發表偏倚,但由此可能會影響研究結果的可靠性,此類問題也需要在未來研究中加以考慮;③僅檢索了吸收能力對企業創新影響的中文和英文數據庫,未考慮其他語種數據庫,由此可能遺漏一些有價值的研究文獻。