創新主體、創新行動對企業創新績效的影響:基于創新鏈理論的元分析

孫佳怡 ,楊 忠 ,徐 森

(1.南京大學 商學院,南京 210093;2.南京工業大學 經濟與管理學院,南京 211816)

新一輪科技革命和產業變革為全球經濟增長注入新動能,世界各國紛紛圍繞關鍵領域技術創新展開布局,搶占科技制高點。而中國作為世界科技創新活動的主要參與者、建設者和受益者,在建設科技強國的過程中急需通過識別創新鏈模式、部署全流程創新鏈,解決“卡脖子”問題,實現科技自立自強。構建自主可靠的創新鏈體系,首要任務是激發企業的創新主體作用,集聚整合創新資源,提升產業鏈現代化水平。因此,以企業作為主要研究對象的戰略管理研究領域,可以為探索我國企業的創新路徑、獨特優勢以及創新情境,為構建新時代中國科技創新理論體系提供理論洞見。戰略管理理論的核心問題是動態環境下,企業如何行動形成競爭優勢[1-2],而創新則被廣泛認為是競爭優勢的關鍵來源[3-4]。因此,關注創新活動的前因和后果[5],有助于深入理解企業如何組織資源并從創新活動中獲益。

現有研究從社會資本、創新網絡和創新生態系統等角度回答了企業所在網絡以及環境對企業創新活動的影響,多關注創新主體之間的聯系及其為企業帶來的創新資源以及企業與其他創新主體的共生關系。有學者從社會資本、社會網絡以及創新網絡的理論視角出發,探索企業與供應商、高校與研究所、政府等外部創新主體之間的協同創新如何影響企業的創新績效[6-8],或是從結構特征及關系特征出發,探究企業所在創新網絡特征對企業創新績效的影響[9-11]。還有學者從資源基礎觀、動態能力以及吸收能力的理論視角出發,發現吸收能力、組織學習是企業創新活動影響企業創新績效的內在機制[12-14]。此外,學者從創新生態系統的理論視角出發,由關注系統中要素的構成向關注要素之間、系統與環境之間的動態過程轉變。盡管這些研究產生了豐碩成果,但在樣本規模、統計意義和關系研究的方向上存在差異。例如,雖然多數研究發現企業基于信任的合作關系正向影響創新績效[7,15],但也有研究認為信任關系并不是總能促進企業間合作創新[16]。再如,學者大多認可創新合作開放度正向影響創新績效[17],但有研究認為隨著開放度的增加,企業協作實踐的逐漸增多,協作觀念也逐漸僵化,開放度負向影響創新績效[18]。本文認為,上述不一致的研究發現,是由于戰略管理不斷擴大創新領域的范圍和多樣性所導致的不連貫和碎片化,而整合性的研究有助于綜合領域內的現有研究發現[19]。元分析作為一種系統性的研究工具,可以幫助研究者發現相關現象中的一系列構念關系。首先,元分析作為使以往矛盾的研究“達成共識的最佳方法”,不僅可以解決現有研究發現中的沖突,還能允許研究者創建“超級樣本”或“來自許多樣本的大樣本”來估計理論關系的方向、大小和方差[20];其次,元分析數據可用于生成更全面的屬性列表,并評估這些因素對企業創新績效的影響;最后,元分析可用于檢測調節效應,從而有助于從各種情境下探討創新活動與創新績效關系中的偶然事件。從這個意義上講,元分析能更細致地分析企業創新活動與創新績效的關系及其邊界條件[21]。

本文采用新興的創新理論——創新鏈[22-23],深入理解創新鏈中企業的“創新主體地位和主導作用”。創新鏈視角下,企業主動構建創新聯系,不只是受嵌入結構的影響,而是作為創新主體有意識地連接其他主體,從而影響創新績效。基于此,本文以創新鏈的主體、行動和結果3個核心要素作為分析框架,重點討論企業如何有效連接其他創新主體,產生科技創新成果,探索創新的主體、結構或過程與創新結果之間的關系。同時,在總結企業連接主體的類型、創新行動與創新結果的關系的基礎上,探索以往存在沖突研究的調節變量。

1 文獻回顧

現有研究以戰略管理和創新管理為理論基礎,從創新過程中企業與其他創新主體互動、企業自身的資源和能力以及企業與環境互動3個方面,探究企業如何連接其他主體,并產生創新成果。其中,多數研究以社會資本理論、社會網絡理論、創新網絡、競合理論及開放式創新理論為視角,探究企業與其他創新主體的互動關系與過程[14,18,27-29]。還有部分研究者從資源基礎觀、動態能力及吸收能力的理論視角出發,探究企業擁有的資源或能力如何助力企業創新[8,30]。有關企業與其他創新主體互動、企業自身的資源和能力研究,其理論視角及主要研究問題如表1所示。當然,也有少部分研究者從制度理論或創新生態系統理論的角度出發,探究創新環境對企業創新活動的影響[31-32]。

表1 創新戰略理論及主要研究問題

不同理論視角對創新過程中的關注點不同。創新管理研究著重于對創新來源、本質及結果的理解,以及對創新活動發生的經濟、技術和社會情境的探究[33]。社會資本、社會網絡和創新網絡理論認為企業可以通過吸收外部資源實現創新。資源基礎觀則認為根植于企業內部的能力是企業實現創新的不竭動力源泉;在此基礎上發展的動態能力理論與吸收能力理論則關注創新能力形成的過程與創新結果。創新生態系統理論聚焦創新的來源與情境,探討同一領域中不同組織的互動形式與共生關系。其中,社會資本理論與社會網絡理論認為資源嵌入在主體間的聯系之中,將研究的重點放在外部結構對企業創新活動的影響上。

作為現象理論,創新鏈認為資源是嵌入在創新主體中,創新主體主動利用內外部資源,建立不同的結構,并產生創新結果。丁雪等[23]明確了創新鏈的5個核心屬性為主體、階段、行動、本質和結果,參考資源和環境兩個核心要素,同時對創新網絡、創新生態系統以及創新鏈的異同點進行區分,認為創新網絡研究的重點是組織之間是否形成相對穩定的正式與非正式關系;而創新生態系統理論關注不同主體之間的合作與競爭,強調組織間以及組織與環境之間的共生及演化關系;創新鏈理論視角則強調主體之間建立連接的過程。

使用元分析的研究方法,探究“企業如何連接其他創新主體,并產生創新成果”,在此基礎上探究不同行業或區域的企業連接主體或采取行動所產生的創新結果是否存在差異,并發展創新鏈理論。

本文從已有創新鏈理論框架出發,借鑒社會資本理論的觀點,分析企業與產學研、供應商與客戶以及政府3類主體連接方式。社會資本理論的核心觀點是,關系網絡為其成員提供了資源,這種資源嵌入在成員基于認可而形成的網絡聯系上[35],企業能夠利用嵌入在關系中的社會資本與伙伴進行知識資源交換,從而實現技術創新。Gemunden等[57]研究發現,企業與客戶、研究所與高校以及其他企業3類主體的合作是實現技術積累的重要外部聯系。供應商作為新技術提供者,其網絡與技術特征將激勵企業拓展內部技術知識基礎,以增加從供應商網絡技術中的獲益[6,58]。中國政府作為政策制定者,通過研發補貼與區域政策或稅收政策引導企業創新;同時,政府作為同樣能通過直接采購的方式,為企業的創新活動提供支持。因此,本文將企業連接的創新主體分為3個類屬:產學研主體;供應鏈主體,即競爭對手、上游供應商與下游客戶;政府。基于此,提出假設:

1a 企業連接產、學、研一類創新主體與企業創新績效正相關。

1b 企業連接供應商或客戶一類創新主體與企業創新績效正相關。

1c 企業連接政府一類創新主體企業創新績效正相關。

本文將企業的行動分為結構方式與連接方式,連接方式指企業如何連接其他創新主體,結構方式指企業與其他創新主體構建的創新鏈架構類型。其中,結構方式是企業行動最終呈現出的形態結果,連接方式是企業行動過程的具體體現。以往研究多從社會網絡理論視角出發,認為企業的行動受到其所嵌入網絡的影響。企業作為創新主體,會有意識地連接其他創新主體,而企業與其他主體的連接不僅限于網絡的結構方式。企業以自身為核心,可以與單個企業或高校建立點對點的工具性連接,如通過技術引進、專利購買或合作研發等形式建立連接,而企業與這些主體并未屬于同一聯盟或合作網絡。除連接方式外,交易成本理論也為企業連接其他主體的方式提供了理論基礎。Lo等[59]發現,企業與供應商進行合作連接或短期連接受供應商能力的影響。將企業與供應商的信任分為基于獎勵和懲罰的計算型信任以及一種以過去行為為基礎并共享身份的關系型信任,且計算型信任與合作績效的關系比關系型信任更強。因此,本文將企業與其他創新主體的連接方式分為交易與合作兩種。依照關系程度差異,交易反映了企業與其他創新主體以經濟交換為標準進行連接,即雙方之間通過一項對雙方有約束力的協議來約束彼此行為,如果違反具有約束力的協議將付出高昂代價[60]。合作除了交易包含的經濟意圖之外,還包含了長期性和潛在的情感性因素,即與其他創新主體構建較為穩定的關系,其最佳方式為形成信任關系[61]。基于此,提出假設:

2a 企業與其他創新主體建立點對點或網絡的結構方式與企業創新績效正相關。

2b 企業與其他創新主體通過交易或合作的連接方式與企業創新績效正相關。

本文結合中國實踐,將行業和區域作為理論邊界[26],探索企業創新活動特征。不同行業或區域的企業的創新活動會體現出不同的特征,正如Elisabetta[62]所總結的國家創新體系所述,大學和研究機構的治理、技術工人的工作條件以及當地政府對創新活動的財政支持都會影響企業的創新行為。相較于傳統行業具有勞動密集型和資本密集型的特點,高技術行業具有技術密集型的特點,因此,高技術行業的創新節奏更快[63]。在中國情境下,以人工智能、量子信息、集成電路等為代表的前沿領域事關發展全局和國家安全,相較于傳統制造業,高技術行業的創新活動面臨快速更替的技術環境,同時得到國家宏觀政策的支持,因此,企業連接其他主體的創新活動更加便利,創新績效更好。此外,區域創新網絡、區域創新政策以及區域創新系統各主體之間的互動也會影響企業的創新活動,如當地政府對企業的科技資助會顯著提高企業創新績效[64]。同時,創新并非“單打獨斗”行為,需要知識的本地蜂鳴和區域內、區域間的流動,以長三角、珠三角為代表的東部區域涌現了大批創新型企業和“專精特新”企業,在技術創新方面發揮著越來越重要的作用,區域網絡與企業集群對企業創新的影響十分重要[24-25]。基于此,提出假設:

3a 不同行業,企業連接不同主體或采取不同行動對創新績效的影響不同。

3b 不同區域,企業連接不同主體或采取不同行動對創新績效的影響不同。

2 研究方法

2.1 文獻搜索

由于本文的研究對象為中國企業,所以對中文文獻進行搜索,搜索范圍為2000～2020年期間發表在國家自然科學基金委認定為A 類期刊的文章。首先,搜索題名、關鍵詞、摘要和主題詞中包含“創新”或“技術創新”的文獻,同時篩選出實證研究的文獻;其次,查找探討了企業連接其他主體/通過契約或非契約進行創新/創新網絡結構/創新績效的文獻,并且是以中國大陸企業為樣本進行的研究。篩選標準:逐篇瀏覽文獻全文,剔除不相關文獻。樣本文獻篩選標準:①文獻是實證研究,剔除案例分析、評論和理論綜述等;② 文獻必須關注企業主動連接其他創新主體進行技術創新的影響因素或創新績效,剔除商業模式創新、服務創新等文獻;③研究彼此獨立,即不包含相同樣本,同一樣本用于多個研究時,僅取優先發表的研究;④ 文獻報告相關系數表,對于未報告相關系數,但報告了回歸系數與結構方程系數的文獻,根據轉化公式計算出相關系數[67]。最終獲得滿足元分析標準的93篇相關文獻。

2.2 元分析的程序

編碼標準。①研究對象是中國企業,不包括研究院所、技術轉移機構、港澳臺企業以及國外企業。② 創新行動與績效是企業層面的,不包括替代性的測量。如用是否有高管是政府背景的測量來替代測量企業與政府聯系。③績效衡量標準包括主觀創新績效和客觀創新績效,既可以是主觀創新績效(如市場占有、產品新穎度等),也可以是客觀的(如專利、產品、新產品銷售額等)。④ 在行動方面,結構方式維度中的點對點與網絡的編碼。若文中明確表述企業與某個創新主體進行合資、合作或人員交流等方式互動,則編碼為點對點;若明確說明企業建立創新網絡、聯盟等,則視為網絡結構。

編碼過程。借鑒丁雪等[23]提出的創新鏈核心屬性,以獨立樣本為單位計算效應值。對于采用不同“行動”或“創新績效”測量工具的研究,為避免從同一樣本產生太多效應值影響元分析結果,本文取不同測量工具效應值平均數。如分別研究與供應商合作對于企業市場創新績效和技術創新績效的影響,則取供應商合作與市場創新績效的效應值以及供應商合作與技術創新績效的效應值的平均數,作為供應商合作與創新績效的效應值。由于不同研究報告方式存在差異,有研究既報告了整體“行動”與“結果”的相關,也報告了“行動”各維度與“結果”各維度之間的相關。例如:既報告了開放式創新與創新結果的相關,也報告了開放式創新深度、廣度與不同維度創新績效的相關;有研究僅給出整體或部分維度之間的相關。針對上述情況,在處理時先看是否有整體層面的報告,若有則取整體相關;若無則用維度層面的結果取平均后得到整體相關。

本文框架包括調節變量,涉及的相關假設都需進行重新編碼。由于有些樣本給出了多組相關,在調節分析中它們可分類到不同組,并成為獨立樣本,所以在調節分析結果中總樣本數會出現超出整體獨立樣本數的情況。另外,不同研究在選取創新績效標準時各不相同,如有些研究既包括技術創新績效(如專利、技術、產品等),也包括財務績效(如銷售額、市場占有等)。針對上述情形,在編碼時如果匯報了技術創新績效層面,則選取技術創新績效;否則,通過逐層取平均或使用混合創新績效,即企業的財務表現與專利、技術等創新績效的綜合績效,最終得到編碼的效應值。

2.3 統計分析

統計軟件。本文選用CMA 2.0軟件得到固定模型和隨機模型分析結果。固定模型使用研究內的變異計算權重,隨機模型使用研究內和研究間變異計算權重。分析方法的選擇取決于同質性檢驗結果。當效應值異質時,采用隨機模型分析方法。隨機模型最直觀的用處就是把固定效應推廣到隨機效應,除考慮研究間變異外,還允許估計效應分布的平均值,這可以防止低估小樣本研究的權重,或者高估大樣本的權重,從而導致更為保守的結論。

3 研究結果

3.1 研究樣本特征

本文收集了來自93項研究的37 257個獨立樣本,研究樣本集中于制造業和高新技術產業。其中:制造業主要包括機械制造、化工和紡織業等傳統行業,也包括半導體、通信設備制造等戰略性新興制造業;高技術行業主要涉及通信設備、生物技術和新能源等領域。上述獨立樣本包含來自全國范圍內的企業數據,也有部分研究在長三角或珠三角地區收集數據。根據《中共中央、國務院關于促進中部地區崛起的若干意見》和《國務院發布關于西部大開發若干政策措施的實施意見》,本文將我國的經濟區域劃分為東部、中部、西部和東北4個地區1)東部包括:北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南。中部包括:山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南。西部包括:內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。東北包括:遼寧、吉林和黑龍江。若樣本中企業數據來源于兩個區域,則定義為多數省份所在區域;若樣本中企業數據來源于3個區域及以上,則定義為全國范圍內。具體而言,93 項研究中有83項研究報告了樣本企業所在省份或地區。其中,45項研究從全國范圍內收集企業數據,23項研究在長三角或珠三角地區發放企業問卷,其余15項研究收集了其他地區的企業數據。最后,本文樣本中的企業所有制包括國有、民營以及外資企業。

3.2 發表偏移檢驗結果

根據Geyskens等[66]的建議,本文應用了增加或減少樣本的程序[67]來評估發表偏倚的潛在影響。這個程序可以估計可能缺失的研究的數量,將它們添加到樣本中,并重新計算效應大小。此外,通過觀察從分析中排除每個研究的影響來察覺潛在的異常值。異常值代表了當某項特定研究被納入分析時,均值校正后的相關性與效應量的偏差超過兩個標準差的情況。此外,利用 Failsafen效應值來評估發表偏倚,該值代表支持原結論的情況下,未被納入的潛在樣本數,n值越大越好。在本文識別出的效應值中,變量的 Failsafen均大于推薦值,表明不存在嚴重的發表偏倚。因此,本文元分析所識別出的效應值是穩健的,較少受到發表偏倚的影響,元分析結果是有效的。

3.3 元分析檢驗結果

本文探究了企業連接產學研、供應商與客戶和政府3種不同類型主體對創新績效的影響;同時,也探究了企業有意識地采取不同的行動對創新績效的影響。從結構方式來看,企業可以通過與其他創新主體建立點對點的結構或網絡結構實現創新過程;從連接方式來看,企業可以通過交易或合作的方式連接其他主體實現創新。總之,本文探究了7個前因變量對創新結果的影響。此外,本文評估了效應量在均值附近的離散度,并將Q統計量與自由度為k-1的卡方值的臨界值進行了比較。Q值顯著意味著效應值大小之間的可變性比僅從抽樣誤差中預期的要大,這可能是由不同研究采用的統計量不同引起的。本文變量的Q值均顯著且遠大于1,故選擇隨機效應模型,如表2所示。

表2 創新鏈連接主體和結構與創新績效相關系數的元分析

3.3.1 連接主體 總體而言,企業連接外部主體與創新績效呈正相關關系。現有研究對企業連接產學研主體的創新結果有不一致的意見,大部分研究認為企業通過建立產學研合作網絡可以促進創新(A1,2020;D34,2016;D48,2014),但有研究認為企業通過嵌入合作網絡結構可以促進創新,而合作網絡關系嵌入不利于企業創新(B3,2019)。也有研究認為企業與產學研主體的合作深度會占有企業過多的精力和資源,不利于企業創新。本文的結果與大部分研究的結果一致,即企業連接產學研主體與企業的創新績效顯著正相關(r=0.367,p<0.001)。與現有研究結論一致,企業可以通過連接供應商和客戶,打通供應鏈上下游,借助客戶和市場的信息促進創新(r=0.363,p<0.001)。政府在不同企業的創新鏈中承擔著不同的作用,以往研究結論支持了有政府大客戶或政府背景大客戶可以提高企業的創新績效(D1,2020);同時,政府對企業的橫向政策支持和縱向資金支持也會促進企業創新(D29,2017)。本文研究結果也支持了原有結論,即企業與政府的連接可以促進企業創新(r=0.215,p<0.1)。

3.3.2 行動 作為創新鏈的核心要素,行動包括結構方式和連接方式,其中,結構方式包括點對點結構和網絡結構,連接方式包括交易方式和合作方式。企業通過收購并購或合作研發等方式與其他創新主體建立點對點的結構,關于點對點的結構方式與企業創新績效之間的關系,本文的結論支持點對點結構對創新績效有正向影響的結論(r=0.385,p<0.001)。以往關于網絡結構的研究多從網絡嵌入性的理論視角出發,從網絡的結構嵌入或關系嵌入解讀創新網絡與創新績效的關系,或從網絡結構及網絡質量的角度探究中心度、結構洞以及關系強度、關系質量與創新績效的關系。本文發現,網絡結構正向影響(r=0.359,p<0.001)創新績效。關于交易的連接方式與企業創新績效之間的關系,以往研究結論并不一致。有研究認為企業并購整合需要付出過高成本,導致并購知識整合與創新質量負相關(D9,2019)。也有研究認為企業可以通過并購獲得互補性資源,從而促進創新(D24,2018)。本文也對交易和合作這兩種連接模式與創新績效之間的關系進行了檢驗,結果發現,交易(r=0.278,p<0.001)和合作(r=0.354,p<0.001)都與創新績效正相關。

3.3.3 異質性檢驗和調節效應 表2給出了所有效應值的Q統計值結果。主體、行動以維度的Q值達到顯著性水平,研究具有異質性。這表明,這些效應值所呈現的異質性不僅來自樣本隨機誤差,也來自不同研究之間的特征。因此需要找出引起異質性的來源,探討組間效應值的差異從而深入分析各變量的調節效應。

盡管大多數學者在研究過程中會考慮到行業因素的影響,但僅有少數研究在數據收集過程中,對產業類型加以區分。依據《國家重點支持的高新技術領域》中對高新技術領域的界定,將電子信息技術、生物與新醫藥技術、航空航天技術、新材料技術、高技術服務業、新能源與節能技術、資源與環境技術以及先進制造與自動化行業定義為高技術行業。由于部分研究樣本中既涉及制造業也涉及高技術企業,故添加了混合行業這一變量,即研究樣本包括除制造業與高技術行業之外的行業,如建筑業等,本文定義為其他行業。首先,根據行業對各維度下的樣本進行分組;其次,由于各亞組中Q值均顯著且遠大于1,故選擇隨機模型與固定模型混合進行亞組分析;最后,根據調節因素分組后,選取每一組所對應的k≥2的變量進行元分析,因此部分變量因為無法有效分組而被篩出。表3展示了行業亞組分析結果。

表3 主體、行動對創新績效影響的行業亞組分析結果

若組間Q統計量顯著,則說明該調節變量顯著減少了亞組間的異質性,對變量間關系起到調節作用。本文發現,不同行業的企業連接主體或采取行動對創新績效的影響有顯著不同。具體而言:①無論是與產學研主體連接,或是與供應商、客戶進行連接,對混合行業的創新績效的正向影響高于高技術行業,高于制造業。② 在結構維度中,企業與其他主體的點對點連接會因行業不同而有所差別,其中點對點結構對混合行業創新績效的影響最大,其次是高技術行業,對制造業的影響相對較低。而行業對網絡結構與創新績效關系的調節作用不顯著。③在連接維度中,行業對交易與創新績效關系的調節作用不顯著,對合作與創新績效的調節作用顯著。其中,混合行業企業通過合作提升創新績效的效果更高,其次是制造業,高技術行業企業通過合作提高創新績效的效果相對較弱。

本文還考慮了企業所在區域的調節作用,表4展示了區域亞組分析結果。本文發現,不同區域的企業連接主體或采取行動對創新績效的影響有顯著不同。具體而言:①與產學研主體連接,對東部地區企業創新績效的正向影響高于全國水平及中部水平。與供應商、客戶連接,對東部地區企業創新績效的影響大于全國企業,但由于來自西部地區的樣本量較少(k=1),無法比較西部地區企業樣本。② 總體而言,企業與其他創新主體建立點對點關系,或通過合作或交易方式與其他創新主體協同創新,對東部企業創新績效的正向影響高于全國水平。而中部地區企業建立網絡結構與創新績效的正向相關高于其他區域。

表4 主體、行動對創新績效影響的區域亞組分析結果

4 結論

本文使用元分析法驗證我國企業通過不同的結構方式或連接方式連接其他創新主體與創新績效的主效應,從行業和區域兩個方面進一步探索可能存在的調節效應。具體分析如下:

(1) 企業連接創新主體、行動以及結果對創新績效的影響。采用Faul等[68]提出的劃分標準來判斷變量之間的相關程度(0.1≤r<0.3是低度相關,0.3≤r<0.5是中度相關,0.5≤r是高度相關)。主體上,企業連接產學研、供應鏈這兩類主體與創新績效是中度正相關(r產學研=0.367,r供應鏈=0.363),而企業連接政府與創新績效是低度正相關(r政府=0.215)。這也說明,企業連接產、學、研以及供應鏈上的主體有利于創新績效,但同時,企業也不應過度依賴政府。行動上,企業采取點對點和網絡的結構方式(r點對點=0.385,r網絡=0.359)及合作的連接方式(r合作=0.354)與創新績效是中度正相關,而與其他創新主體采用交易的連接方式與創新績效是低度正相關(r交易=0.275)。這與以往部分研究中的觀點相似[69],即企業通過交易的方式產生連接受到企業地位的影響,同時容易使企業產生依賴,失去創新動力,不利于產生長期導向的創新結果。

(2) 行業和區域的調節作用。以往研究也曾對行業和區域的差異對創新績效的影響進行探索,但由于一手數據的限制,僅能比較部分行業或個別省份之間的創新績效差異[70]。此外,行業類型和區域目前已廣泛應用于元分析的亞組分析中[71-73]。基于此,本文結果證實了行業和區域是影響企業創新連接主體和行動的重要情境變量,即企業的創新活動存在情境間的差異。具體結果如圖1所示。

圖1 創新鏈主體、行動與結果的關系

行業的調節作用。總體來看,混合行業企業在連接主體與行動上比高技術行業與制造業的效果更好。這也說明,僅憑高技術企業的創新活動并不能實現最高效的創新,高技術企業的創新活動需要制造業伙伴企業的支撐。具體而言,在連接主體上,企業連接產學研、供應商與客戶對創新績效的影響會因行業不同而存在差異。相較于傳統制造業,高技術行業由于具有行業環境復雜、技術更新快的特點,對外部信息的有效關注和內化成為企業創新的前提和基礎[74],所以其主動連接產學研及供應鏈上其他主體對提高創新績效的影響更強。而不同行業企業連接政府進行創新對創新績效的影響沒有顯著差異。一方面,中國政府在企業創新過程中扮演著至關重要的角色,本文發現僅有少部分行業的企業能夠與政府建立連接;另一方面,在這些行業中,企業與政府建立連接的方式相似度較高,多為政府根據國民經濟發展需求制定針對性政策或給予資金支持,助力企業創新。因此,不同行業與政府連接對創新績效的影響不存在顯著差異。在行動上,企業采用點對點的結構方式以及合作的連接方式對創新績效的影響會因行業不同而存在差異。相對于制造業,高技術行業對技術的學習并轉化為自身的創意對創新過程更重要,高技術行業企業通過點對點的方式獲取外部主體知識,主要表現為與企業間合作或合資、企業并購等方式,這并不能夠使企業完全吸收外部知識并轉化為自身的創意,還有可能降低企業獨立創新的能力,因此對提升企業創新績效的正向影響較弱。企業與其他主體合作方式主要表現為建立聯盟、合作研發或人員交流等方式,相對于制造業企業,高技術企業與其他主體的合作過程中涉及更多技術交流與知識披露,其創新績效受到企業與其他主體之間連接強度、網絡位置及網絡嵌入等多個因素的影響,較難實現高度信任的合作。

區域的調節作用。總體而言,無論是連接主體還是行動上,東部地區企業的創新績效更好。一方面,以往研究的樣本多來自東部沿海地區,可以更大程度檢驗東部地區企業在連接主體與行動上的優勢;另一方面,東部地區不僅經濟發展較快,創新型企業聚集度較高,在制度創新方面同樣走在前列,通過優化提升營商環境,強化了企業在國際市場的競爭力。因此,企業與其他創新主體建立聯系時擁有地理和制度的便利條件,所以東部地區的創新績效更高。連接產學研類型主體時,核心企業對當前區域創新主體依賴較小,可以進行跨區域甚至跨國的交易和合作,因此沒有體現出區域差異。企業連接政府時,政府通常通過區域政策或稅收補貼的方式支持企業創新,因此沒有體現出地區差異。中部地區的研究樣本多來自各省份的省會城市,而中部地區的省會城市首位度較高,因此,企業與其他創新主體建立網絡聯系與創新績效正相關程度更高。

此外,本文還嘗試探索區域內企業創新活動的差異,如同為東部區域的珠三角和長三角地區的企業在創新行為和結果上是否存在差異,但調節作用并不顯著。

自Lengnickhall[75]將戰略管理視角引入以理解創新活動對企業成長和績效的影響以來,國內涌現了不同理論視角下企業創新活動對創新績效影響的研究,本文整合以往研究中企業創新活動的主體、行動和結果之間關系的整體框架。關于創新鏈的核心要素之間關系的實證研究旨在探究創新績效關系如何,并在多大程度上受到企業連接主體和行動的影響,以及不同行業和區域對企業創新活動的調節作用。

本文的理論貢獻主要體現在以下3個方面:

(1) 關于企業創新活動對創新績效的影響,本文發現為企業創新過程中連接的主體類型以及行動方式提供了更細致的見解。①企業連接產學研、供應鏈及政府3類主體與創新績效呈正相關,而不同主體類型對創新績效影響程度不同。② 從結構方式和連接方式兩個維度解釋企業在創新活動中的行動方式。其中,結構方式分為點對點和網絡維度,與創新績效正相關;連接方式分為交易和合作,與創新績效正相關,合作與創新績效的正相關程度高于交易。此外,本文研究結果有力地證實了先前的研究,即基于信任的關系使企業與其他創新主體之間的知識轉移和創新效果更好[76-77]。鑒于本文大樣本效應值計算,支持了以往基于社會資本理論視角的研究結果,即相較于結構與認知維度,關系資本維度是促進組織間知識流動的重要驅動因素。

(2) 元分析對創新管理領域的實證研究具有指導意義,發現現有不一致研究結論中的調節作用,檢驗現有研究結論不顯著或存在矛盾可能是由于研究的異質性因素所致[78]。本文探究行業與區域對企業創新活動與創新績效之間關系的影響,研究結果表明,總體上,混合行業企業創新活動的績效更好。因為相似行業的企業在連接過程中轉移他們更熟悉的知識,而混合行業的企業通過連接其他行業的企業,獲得互補的知識和資源;同時,相似行業企業間的競爭關系可能更不利于知識共享。就樣本所在區域來看,總體上,東部地區企業創新活動的績效更好,東部地區的經濟發展條件與創新政策為企業的創新活動提供了更多資源和制度環境。

(3) 以創新鏈的核心要素為框架對已有研究進行元分析,同時在對主流創新理論進行整合的基礎上發展創新鏈理論,探索創新鏈理論融入主流創新理論的路徑。本文發展了創新鏈主體、行動和結果的二階維度并使用大樣本做定量檢驗,加強了創新鏈理論構念的效度。基于中國情境下的數據,探討了企業與政府連接對創新績效的影響,以及行業、區域對創新績效的影響,響應學者們呼吁理論歸納中國企業管理實踐經驗與問題[79]。

基于上述研究,本文提出以下實踐啟示:

(1) 立足于中國國情,從企業作為創新主導的角度探索國家創新體系發展路徑與實踐背景。黨的二十大提出了堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位,把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐。本文為企業在創新活動中連接主體以及行動提供借鑒,企業應積極構建產學研合作網絡,與供應鏈上下游伙伴建立聯系,獲取并積累吸收能力;而國際形勢瞬息萬變,企業應將創新的注意力集中于市場環境與企業自身的創新能力。創新鏈建設過程中,政府最重要的作用不是“制造”創新鏈,而是為形成和發展創新鏈提供各項服務。與發達國家市場不同,我國“有為政府”的作用應該是制定、維護和完善規則,在經濟社會充分發展、制度完善的情況下,充分給予企業主導權。

(2) 從創新鏈角度出發,企業作為創新鏈與產業鏈的連接點應發揮主觀能動性,促進雙鏈融合。創新鏈是由基礎研究、應用研究和成果轉化環節形成的創新活動組合[22],產業鏈是由一系列具有投入產出關系的企業所構成的生產制造鏈條;而企業作為創新主體連接產學研,同時也連接供應鏈上下游,是創新鏈與產業鏈融合的關鍵點。同時,由于混合行業的創新績效要高于高技術行業與制造業,這也說明,知識密集程度較高的高技術行業的創新活動離不開制造業伙伴的支持。圍繞創新鏈布局產業鏈,圍繞產業鏈部署創新鏈,以國家重點領域的高科技行業企業為落腳點,由科技領軍企業牽頭,產業鏈上下游及制造業企業圍繞高科技企業,支撐高科技企業發展;同時,科技領軍企業將部分業務外包給產業鏈上下游或制造業伙伴,帶動產業鏈發展。

(3) 建立區域優勢,統一長三角、珠三角地區的區域市場。長三角、珠三角地區的企業擁有強大的創新優勢,區域整體實力全國最強,且內部發展程度相近,但區域內不同省份的企業卻沒有建立健全區域合作機制。長三角區域內既有科技領軍企業,還有為數眾多小而強的“專精特新”企業分布在區域中的腰部城市,這也有利于建成科技領軍企業為核心,其他企業圍繞核心企業發展的產業分工互補格局。珠三角相對于長三角,更便于形成統一的稅收補貼與優惠政策,快速形成區域內的市場統一。

本文存在以下局限性,以待未來研究予以改善:

(1) 雖然元分析的結果不受任何原始研究中所選擇方法的限制,但受到原始研究的系統或廣泛共享特征的限制。本文僅囊括了發表在國內部分期刊中報告基礎統計數據的實證研究樣本,受樣本限制,無法進行因果關系的分析,部分構念如社會資本的不同維度無法進行單獨分析。縱向分析將評估結論的時間穩定性,并幫助研究人員更好地理解本研究中感興趣的變量之間的因果關系。未來的研究可能會尋求使用面板數據,并包括滯后的關系,探究部分變量之間的聯系,如連接方式。

(2) 本文所搜集部分變量間關系的異質性尚無法得到有效降低,受限于文章篇幅以及可獲取數據,僅考慮行業和區域作為調節變量,對于調節變量的影響機制需要進一步探究,如未來還需要更多的定性研究來進一步理解區域創新文化對創新主體間知識轉移的機制。此外,未來應該針對特定的變量間關系,挑選其他潛在的調節變量,如考慮企業所有制和企業規模等,深入探討創新活動對創新績效的影響因素及作用機制。

(3) 由于元分析方法的局限性,本文僅對構念之間的線性關系進行分析,未來可以進一步探究變量間的曲線關系或者組態關系。

(4) 企業作為創新主體,在連接其他主體時,其知識共享的愿景和組織系統對知識的轉移起促進作用[80],未來研究可能會從企業的認知與愿景角度探究其對創新活動的影響。

附錄