合作網絡特征、企業知識多元化與共性技術溢出

馬永紅 ,欒昊巍 ,王 琪 ,王 鈉

(1.哈爾濱工程大學 經濟管理學院,黑龍江 哈爾濱 150001;2.中國人民銀行 大連市中心支行,遼寧 大連116001)

0 引言

隨著世界各國“工業4.0”戰略實施,全球科技競爭日趨激烈,技術競爭已由單體技術競爭轉為共性技術競爭[1]。在“工業4.0”浪潮下,掌握共性技術是我國實現產業轉型升級,并在全球科技競爭中占據領跑地位的關鍵。我國政府長期重視共性技術發展,《中國制造2025》指出,應著重突破一批重點領域的關鍵共性技術,促進制造業數字化、網絡化、智能化,走創新驅動發展道路。共性技術是指能夠廣泛應用于多領域的技術,具有基礎性、平臺性、創新繁殖性等特點[2]。作為連接基礎科學與商業應用的競爭前技術[3-4],共性技術需要被二次吸收與開發才能轉化為實質上的專用技術[5],也需要得到廣泛擴散和外溢才能充分獲得經濟效益與社會效益[3]。從這一層面看,與單純的研發和供給相比,共性技術溢出具有更為獨特的意義。然而,共性技術二次開發具有高成本性、長周期性與來自技術和市場的雙重不確定性,其在溢出過程中容易對其它企業形成天然的應用壁壘,因而不具備共享性[5],進而阻礙共性技術潛在價值發揮。因此,促進共性技術溢出對于推動我國共性技術持續健康發展,進而提升產業整體核心競爭力具有重要戰略意義。

關于共性技術擴散與溢出,現有研究分別從政府作用[5-7]、機理特征[8-9]、商業化策略[10]等方面進行考察。此外,網絡觀這一視角逐漸受到該研究領域學者的重視。鄒樵[11]提出,共性技術溢出具有獨特的高網絡性與高關聯性,其本質是知識在關聯網絡中的擴散與共享。事實上,多主體合作已經成為共性技術研發的主流模式(馬永紅等,2021),合作網絡既有助于分工協作、分攤風險,又能夠降低知識轉移成本,促進創新成果外溢,提高技術溢出效率[12]。因此,包含異質性主體的合作網絡對于共性技術溢出具有獨特的作用。部分學者對共性技術溢出的網絡效應進行研究,主要集中在以下方面:第一,共性技術的特性方面。鄒樵[11-12]認為,技術聯合體能夠實現技術信息共享與外溢,并結合共性技術自身特性揭示其產生的人際網絡效應、鎖入效應與極效應。第二,網絡特征方面。岑杰等[2,13]實證研究發現,企業網絡規模與共性技術溢出存在倒U型關系。此外,產業聯盟網絡在企業跨領域搜索行為和共性技術溢出廣度與深度間發揮正向調節作用。然而,共性技術研發創新與成果外溢并非合作網絡單一作用的結果,與通過合作關系傳遞信息資源的外部網絡相比,企業內部知識基礎的重要性不容忽視[2]。相關研究關注企業知識基礎寬度與深度對共性技術溢出的直接作用[14],并考察企業技術專有性對合作網絡特征與共性技術溢出關系的調節作用[2]。然而,共性技術的高關聯性特征與企業內部多元化知識重組及融合密切相關,企業知識多元化如何影響外部合作網絡對共性技術溢出的作用?這一問題的解答尚未明確。

綜上可知,學界對共性技術溢出進行了多方面探討,但基于網絡視角的研究匱乏。現有研究忽視了網絡位置特征與關系特征對于共性技術溢出的影響,而且研究視角相對單一,尚未將企業外部合作網絡與內部知識基礎納入同一研究框架,對知識多元化如何調節合作網絡特征與共性技術溢出關系的過程機制缺乏認知,導致相關研究存在一定的局限性。企業所嵌入的合作網絡如何作用于共性技術溢出?在網絡中,不同類型企業特征對共性技術溢出會產生何種差異化影響?企業內部知識多元化、外部合作網絡與共性技術溢出間存在怎樣的協同機理?針對以上問題,本文基于網絡視角,以我國86家電子通信設備制造企業為研究樣本,利用其專利數據構建共性技術合作網絡,并運用負二項回歸方法,從企業網絡位置特征與關系特征兩個維度,實證研究其對共性技術溢出的影響,以及企業內部知識多元化程度的調節作用,以期為共性技術充分溢出、共性技術合作網絡健康發展以及企業內部知識基礎合理構建提供參考與借鑒。

1 理論基礎與研究假設

1.1 合作網絡特征與共性技術溢出

共性技術溢出是指共性技術從供給方傳播至接收方,由接收方吸收并進行二次創新的過程[5]。信息傳播與技術創新是共性技術溢出的兩個必要條件,而技術合作網絡可為其提供獨特的支持。網絡能夠聯結政府、高校、科研院所與企業等異質性主體,節點間的連接可為知識傳播提供渠道,有利于共性技術信息擴散。此外,網絡匯集了大量互補性資源,節點間能夠利用各方技術資源進行共性技術二次開發,有利于共性技術突破創新。

社會網絡理論認為,網絡是由節點與節點間特殊聯結共同形成的集合,網絡位置與網絡關系是社會網絡分析中的兩大主要屬性,前者關注節點在網絡中的地位與權利,后者強調節點在網絡中聯結關系的密度與強度[15]。因此,本文分別從企業共性技術合作網絡的位置特征與關系特征兩個方面,分析其對共性技術溢出的影響。

1.1.1 合作網絡位置特征與共性技術溢出

網絡位置是網絡組織間建立關系的結果,企業網絡位置特征能夠體現企業信息控制與資源配置能力[16]。由此,本文選取中心度與結構洞兩個變量衡量企業網絡位置特征,以探究其對共性技術溢出的影響。

(1)中心度與共性技術溢出。在社會網絡分析中,節點中心度能夠描述與其直接相連的節點數量,中心度越高,節點越處于網絡中心位置。企業中心度對共性技術溢出的作用主要體現在以下方面:首先,處于網絡中心位置的企業擁有較多合作伙伴,在網絡中建立的聯系更為廣泛[17]。中心度提高意味著企業擁有更多與其它網絡組織合作的途徑及知識傳播渠道(陳偉等,2012),企業能夠利用這類社會資本進行資源共享與技術交流,有利于共性技術溢出。其次,中心度較高的企業與其它組織的網絡路徑較短[2],能夠促使信息迅速到達其它節點[18],并降低信息傳遞途中的失真率[19],確保共性技術在網絡傳播過程中的時效性與真實性。此外,較高中心度的企業在網絡中具有更高的地位、聲望與合作潛力,能夠吸引鄰近網絡組織,形成知識交流集聚[16]。同時,受到網絡慣性的影響,較高中心度的企業借助合作模式能夠吸引更多伙伴[20],更多研發主體可以在合作中加深對共性技術的認知與理解,并將這些技術應用于不同領域[2],通過促進共性技術從網絡中心不斷向外圍溢出產生動態效應。基于此,本文提出如下假設:

H1: 在合作網絡中,企業網絡中心度正向影響共性技術溢出。

(2)結構洞與共性技術溢出。社會網絡中,某些組織間不存在直接合作關系,這種關系的間斷像在網絡中出現了“洞穴”,Burt[21]將其命名為結構洞,填補洞穴的網絡組織即占據了結構洞位置。企業結構洞優勢對共性技術溢出的作用主要體現在以下方面:首先,占據結構洞位置的企業充當連接兩端網絡組織的“橋梁”,在組織間起信息傳遞與資源配置的中介作用[19]。因此,結構洞企業擁有調和兩端組織關系的權利,能夠打通不同組織間的合作鏈路,促進異質性知識與資源在較大網絡范圍內流轉及使用,有利于共性技術溢出。其次,根據Burt[22]的結構洞理論,占據結構洞位置的企業能夠從兩端獲取非冗余信息與異質性資源,成為網絡中的信息與資源控制中心。結構洞企業能夠利用其控制優勢,促使網絡成員保持緊密聯結,減少合作伙伴間的冗余聯系與無效銜接,促進兼具稀缺性與互補性知識的傳播共享[23],以此促進共性技術溢出。基于此,本文提出如下假設:

H2:在合作網絡中,企業結構洞位置正向影響共性技術溢出。

1.1.2 合作網絡關系特征與共性技術溢出

企業網絡關系特征能夠反映企業與其合作伙伴關系的質量。本文選取聯系強度衡量企業網絡關系特征,其能夠描述企業與合作伙伴聯系的頻繁程度[16],表示企業擁有網絡關系的穩定性與緊密性[24]。蘇佳璐[25]將網絡關系分為強聯結與弱聯結,其中,強聯結是指網絡成員長期保持穩定且頻繁的合作,弱聯結是指網絡成員間較為稀少松散的聯系。相比于弱聯結,強聯結關系更有利于網絡組織間的深層次技術交流與學習,并能夠在傳遞顯性信息的基礎上,促進組織間緘默與復雜信息互換[26],從而提升共性技術在網絡中的共享水平。同時,強聯結關系能夠在組織間形成非正式的規范、文化與制度,并建立默契與信任機制,緩解機會主義帶來的擔憂,減少關系風險與不確定性帶來的摩擦(許冠南等,2021)。穩定、緊密的合作關系能夠強化企業對知識分享與技術合作的意愿,有助于共性技術在網絡中的信息傳遞與突破創新,促進共性技術溢出。基于此,本文提出如下假設:

H3:在合作網絡中,企業聯系強度正向影響共性技術溢出。

1.2 企業知識多元化的調節作用

企業擁有的所有知識元素構成了企業知識基礎[27],而知識多元化能夠衡量企業知識基礎中涉及技術領域的廣泛程度。在合作網絡背景下,企業知識多元化程度能夠決定創新過程中的技術創新方式與合作伙伴選擇[28],調節企業合作網絡特征與共性技術溢出間的關系。

就中心度與共性技術溢出的關系而言,共性技術的平臺性與基礎性特征要求組織在網絡中進行廣泛的知識搜索[2]。當企業內部知識多元化程度較低時,企業技術軌跡與創新經驗往往被局限在一定范圍內,無法滿足網絡中異質性伙伴的搜索需求。隨著內部知識多元化程度提升,企業逐漸建立起完備的知識庫[19],能夠為網絡合作伙伴提供互補性或相似性知識,以拓展新的“技術窗口”或維持現有競爭優勢[23],促進知識搜索與技術交流,加快共性技術知識傳遞與突破創新。此時,共性技術溢出廣度與深度均會有所提升。

就結構洞與共性技術溢出的關系而言,內部知識基礎能夠影響結構洞企業對非冗余資源的控制效率[29]。知識多元化程度較高的企業往往對多種技術領域具有較高的認知水平與較強的吸收能力[23],憑借以往創新活動中積累的不同類型資源整合經驗[30],能夠在占據結構洞時緩解信息過載問題,更加高效地將結構洞的控制優勢轉化為共性技術創新所需的知識來源,從而提升共性技術在網絡中的溢出效率。同時,內部知識多元化程度越高,企業對合作網絡中流動的信息敏感度越高,越有可能挖掘出具有利用價值與創新機會的信息和資源[31],進而鞏固自身網絡結構洞地位,增強控制優勢并促進共性技術溢出。

就聯系強度與共性技術溢出的關系而言,一方面,內部知識多元化程度較高的企業對于技術發展趨勢與市場需求變化具有敏銳的感知力[23],為了更新內部資源,會主動尋找內外部知識融合點(趙炎等,2021)。上述企業創新行為往往更加活躍,更容易在產生新想法或發現新技術價值時與聯系緊密的合作伙伴進行交流,以此促進因聯系強度提升帶來的共性技術溢出。另一方面,知識多元化程度較高的企業所涉及的技術領域廣泛,在面對復雜動蕩的外部創新環境時,具備較強的風險應對能力[32],能夠維持自身與網絡合作伙伴間的穩定關系,使雙方共性技術交流活動持續,從而強化聯系強度對共性技術溢出的正向影響。基于此,本文提出如下假設:

H4a:企業知識多元化正向調節合作網絡中企業中心度與共性技術溢出的關系;

H4b:企業知識多元化正向調節合作網絡中企業結構洞與共性技術溢出的關系;

H4c:企業知識多元化正向調節合作網絡中企業聯系強度與共性技術溢出的關系。

基于以上分析,本文構建概念模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據處理

本文以我國電子信息設備制造業上市公司為研究樣本,主要基于以下原因:首先,在利用信息技術促進產業變革的工業“4.0”時代,知識密集、技術密集的電子信息設備制造業是我國充分落實《中國制造2025》,在全球產業競爭中占據重要地位的發展重點。為推動我國制造業創新發展,工信部在《產業關鍵共性技術發展指南2017》中列出了應優先發展的產業關鍵共性技術,共涉及五大領域,電子信息與通信業為其中之一。由此可知,電子信息技術是我國共性技術發展的重要部分。因此,選取電子信息設備制造業作為研究樣本,具有代表性與實踐價值。其次,在市場與政策的雙重壓力下,電子信息設備制造業的技術創新速度較快,企業專利數量較多,能夠滿足共性技術合作網絡構建的研究需要。此外,由于上市公司規模較大,經營狀況較為穩定且財務數據公開透明,為確保數據的真實性與可得性,選擇我國電子信息設備制造業上市公司為研究樣本。

由于共性技術需要3～5年的充分溢出時間[33],因而本文選取2009—2018年專利數據作為研究樣本。樣本數據包含兩類,專利數據來源于智慧芽專利數據庫,企業信息與財務數據來源于國泰安數據庫,數據收集與清洗過程如下:

(1)依據趙炎等(2021)的研究成果,在國泰安數據庫獲取我國電子信息設備制造業上市公司名單,包含企業531家。

(2)在智慧芽專利數據庫搜索2009—2018年上述上市公司所有專利申請條目,包含IPC分類號、申請日期、當前申請專利權人、引用專利數量與被引用專利數量等字段信息。

(3)由于IPC分類號小類(前4位)能夠代表專利所涉及的知識與技術領域[27],因而本文基于上述專利的IPC分類號小類識別行業共性技術領域,并篩選得到企業申請的共性專利。進一步地,在企業共性專利中,篩選出包含兩個及兩個以上申請專利權人且申請專利權人不包含個人的專利條目,得到組織間共性合作專利。

(4)專利合作關系具有一定連續性,因而采用3年移動時間窗口[29](t-1～t+1)。基于上述步驟篩選得到的共性專利合作關系構建組織間共性技術合作網絡,得到8個時間窗口。本文聚焦每個時間窗口下整體網絡中以單個節點為核心的個體網絡,以上市公司為樣本節點,將與上市公司存在合作關系的其它組織(非上市企業、高校、科研院所等)作為成員節點,以節點間的合作聯系為邊,利用Ucinet6.0軟件進行網絡構建與各項網絡特征指標計算。

(5)經篩選得到擁有共性合作專利的上市公司共86家,與其存在合作關系的其它組織有373家,基于國泰安數據庫搜索上述上市企業信息與財務數據,最終得到2009—2018年399個觀測值的非平衡面板數據。

2.2 變量測度

(1)因變量:共性技術溢出。共性技術溢出是指企業共性技術傳播至外部組織并被其吸收與二次開發的過程,其計算分為兩步:第一步,參考欒春娟(2012)的研究成果,對電子信息設備制造業上市公司專利進行共性技術識別;第二步,計算每個樣本企業共性技術溢出。

技術共現率既能夠反映某一技術領域與其它技術領域間共性關系的強弱,也可以反映某一技術領域應用的廣泛程度。將上市公司專利共現信息導入Python軟件,選取出現頻次大于100的技術領域作為高頻技術領域并生成共現矩陣。對矩陣中共現頻次大于100的單元格進行計數(閾值設定為100),得到每個技術領域共現伙伴數量,按照式(1)計算技術共現率。

(1)

選取技術共現率大于10%的技術領域作為電子信息設備制造業共性技術,以此為標準篩選上市公司共性專利。

由于對知識與技術傳播進行量化較為困難,Jaffe等[34]開創性地使用專利引用數據表征創新主體間技術溢出情況,這一度量方法也得到學界廣泛認可[35]。孔曉丹等[16]、易巍等[35]認為,專利引用情況是衡量知識流動的合理指標;岑杰等[2]認為,專利被引用次數越多,其技術外溢程度越高。因此,本文選取每家上市公司3年時間窗口期內所有共性專利的被引用數量之和作為共性技術溢出的測度指標。

(2)自變量:中心度、結構洞和聯系強度。中心度能夠量化節點在網絡中的重要程度,在社會網絡分析中,節點中心度分為度數中心度、中間中心度與接近中心度3個維度,本文選取度數中心度作為企業合作網絡位置特征的代表變量,表示企業在網絡中所處位置的中心程度[17]。節點度數中心度分為絕對度數中心度與相對度數中心度,絕對度數中心度為與節點直接相連的其它節點個數,相對度數中心度考慮整體網絡規模,使不同網絡中的節點中心度具有可比性。參照以往研究成果,本文選取相對度數中心度作為測度指標[17],具體計算公式如下:

(2)

結構洞能夠衡量組織在網絡中的非冗余聯系,其測量方法主要考慮4個指標,分別為有效規模、效率、限制度及等級度[17]。參照以往研究成果[29],采用限制度作為結構洞的測度指標,具體計算公式如下:

(3)

聯系強度能夠反映組織與合作伙伴間聯系的緊密程度。目前,學界測量組織間聯系強度的主流方法為問卷調查法,但此方法具有較強的主觀隨意性。因此,參照曾德明等[32]的定量研究方法,本文利用上市公司與其它組織聯合申請專利的平均次數,即與網絡中樣本節點直接相連的各連線平均數值測度企業網絡聯系強度。

(3)調節變量:知識多元化。知識多元化可以衡量企業內部知識元素間的差異性,知識多元化程度越高,企業所涉及的技術領域范圍越廣。知識多元化程度可以采用赫芬達爾指數法或熵指數法進行測度,借鑒Krafft等[36]、Chen&Chang[37]的研究成果,本文采用信息熵指數法測度企業擁有知識元素的非相關多元化程度,即企業涉及全新技術領域的程度,具體計算公式如下:

(4)

其中,pi表示企業中屬于技術領域i的專利數量占所有專利數量的比例,i表示IPC分類號的技術小類。

(4)控制變量:企業所有權類型、企業年齡、網絡規模和聚類系數。

企業所有權類型。產權性質能夠影響企業在資金、技術與政策等方面的優勢程度,對企業策略選擇與創新活動具有重要作用。因此,本文對企業所有權類型加以控制,令國有企業=1,非國有企業=0。

企業年齡。成立年限較長的企業往往具有深厚的知識積累,在知識組合與運用方面具有較為豐富的經驗,能夠在一定程度上影響企業創新績效。由此,本文采用(t-企業成立年份)對企業年齡進行測度。

網絡規模。技術合作網絡規模能夠限制企業對合作伙伴的選擇范圍,進而影響企業創新績效。因此,本文采用3年時間窗口內整體網絡中的全部節點數量衡量整體網絡規模。

聚類系數。聚類系數可以用來衡量節點連接組織間的關聯性,表示局部網絡聯系的緊密程度,能夠影響網絡中知識傳遞速度與效率。整體網絡的聚類系數為網絡中全部節點聚類系數的平均值,其計算公式如下:

(5)

(6)

其中,n為整體網絡中全部節點的數量,vi為單個節點的聚類系數,zi為節點存在的實際聯系數,ni為與節點存在直接合作關系的網絡組織數量。

3 實證研究

3.1 描述性統計與相關性分析

本文使用Stata15.1對數據進行描述性統計與相關性分析,檢驗結果如表1所示。結果顯示,中心度、結構洞及聯系強度與共性技術溢出間均存在顯著正相關關系,初步驗證了H1、H2、H3。由變量描述性統計結果可知,因變量共性技術溢出的標準差遠大于平均值,具有過度離散特征。此外,變量間相關系數的絕對值在總體上遠小于0.7,進一步作多重共線性檢驗發現,各變量的膨脹因子(VIF)基本小于3,由此可以判定變量間不存在多重共線性問題。

表1 描述性統計與相關性分析結果

3.2 回歸分析

本文因變量為非負數據,因而不適合使用一般多元線性回歸模型。對于標準差遠大于均值的過度離散變量,采用泊松回歸可能低估其方根誤差,從而高估模型的顯著性水平[19]。因此,本文采用負二項回歸模型進行回歸分析。為進一步避免潛在多重共線性問題,對所有涉及交互作用的變量進行中心化處理,回歸結果如表2所示。模型1為僅包含控制變量的基礎模型;模型2加入自變量,考察企業合作網絡中心度、結構洞與聯系強度對共性技術溢出的影響,用以檢驗假設H1、H2、H3;模型3加入調節變量;模型4～6分別加入知識多元化與中心度、結構洞、聯系強度的交互項,考察知識多元化對企業合作網絡特征與共性技術溢出關系的調節作用,用以檢驗假設H4a、H4b、H4c。

表2 回歸結果

(1)主效應檢驗。表2模型1中僅加入控制變量,結果顯示,企業性質對共性技術溢出具有顯著正向影響(β=0.264,p<0.01),國企性質有利于企業共性技術溢出;企業年齡對共性技術溢出具有負向影響(β=-0.033,p<0.05);網絡規模與聚類系數對共性技術溢出的作用效果不顯著,網絡整體效應尚未凸顯。

表2模型2結果顯示,企業中心度對共性技術溢出具有顯著正向影響(β=5.576,p<0.01),假設H1得到驗證。在共性技術合作網絡中,企業中心度越高意味著其能在越廣泛的范圍傳遞有價值的技術信息與資源,利用位置優勢加快信息傳遞速度并提升信息的真實性。同時,處于網絡中心位置的企業能夠依靠自身吸引力與更多網絡成員建立起更為廣泛的局部“圈層”合作關系,以增加網絡間共性技術的學習與交流。因此,企業中心度越高,其帶來的共性技術溢出效果越顯著。由此可知,共性技術研發企業應提升思想開放性,主動與高校、科研院所或其它創新主體合作,不斷向網絡中心靠攏,以促進共性技術溢出。

企業占據結構洞位置對共性技術溢出具有顯著正向影響(β=0.514,p<0.01),假設H2得到驗證。企業占據結構洞位置意味著其在共性技術合作網絡中發揮“橋梁”作用,這一中介作用能夠為其它互不聯結的網絡組織提供新的技術交流渠道。同時,結構洞企業能夠利用控制優勢,將非冗余與異質性資源傳遞至網絡組織中,提升共性技術在網絡中的傳遞質量與效率。因此,企業占據結構洞位置對共性技術溢出具有促進作用。由此可知,企業應與擁有不同資源稟賦的創新組織建立合作關系,充當異質性合作群體的“中介人”,并利用自身結構洞優勢高效傳遞技術信息與資源,進而利用網絡產生的正外部性實現共性技術溢出。

企業網絡聯系強度與共性技術溢出呈顯著正相關關系(β=0.011,p<0.01),假設H3得到驗證。聯系強度越高意味著企業與其合作伙伴間的技術交流越頻繁。在契約制度、誠信體系不完善的情景下,這種緊密聯系不僅能夠幫助雙方建立較高水平的默契與互信,共同抵御機會主義的威脅與共性技術創新風險,而且有利于深度技術學習與模仿,從而促進隱性與非正式信息交換。因此,企業聯系強度提升有利于共性技術溢出。由此說明,企業應擇優選擇具有合作潛力的優質伙伴,抓住合作契機并拓展合作深度,制定長遠的合作計劃或構建戰略聯盟,從而實現共性技術持續、深度溢出。

值得注意的是,對比表2模型2中中心度、結構洞與聯系強度的回歸系數可知,在共性技術合作網絡中,企業中心度提升帶來的共性技術溢出效果最顯著,結構洞其次,聯系強度提升帶來的共性技術溢出效果最差(β=5.576,β=0.514,β=0.011)。由此可知,相較于緊密的網絡關系,企業網絡地位與權利對于共性技術溢出更為重要。網絡組織的個體技術資源有限,隨著聯系強度提升,企業在合作中能夠攫取與利用的資源會逐漸耗盡。因此,聯系強度提升帶來的共性技術溢出存在一定的限制。然而,企業所處網絡中匯集了大量的技術信息與創新資源,廣泛的合作能夠為網絡組織提供源源不斷的異質性知識,從而強化共性技術溢出。因此,相較于固守已有的合作伙伴,企業應放寬視野,主動尋求新的合作伙伴。同時,加強自身技術創新能力與資源整合能力,以獲取更多網絡合作機會。

(2)調節效應檢驗。表2模型4～6檢驗企業知識多元化對網絡特征與共性技術溢出關系的調節作用。結果顯示,知識多元化與中心度的交互項正向顯著(β=10.261,p<0.05),即在共性技術合作網絡中,知識多元化正向調節企業中心度對共性技術溢出的正向影響,假設H4a得到驗證。知識多元化與結構洞的交互項正向顯著(β=0.521,p<0.01),即在共性技術合作網絡中,知識多元化正向調節企業結構洞對共性技術溢出的正向影響,假設H4b得到驗證。高知識多元化程度意味著企業內部存在更多的技術交叉與協同機會,能夠幫助企業打破知識域鎖定,減少路徑依賴,并與共性技術基礎性與平臺性的特點相契合,更容易得到外部組織的認同與接受。同時,企業涵蓋的技術范圍越廣,其掌握的信息與資源越可能滿足不同創新主體的知識搜索需求,其創新成果在不同組織間推廣的幾率越大,從而有助于拓展合作帶來的共性技術溢出深度。知識領域廣泛的企業往往具有較強的組織學習能力、資源整合能力與知識吸收能力,有利于其鞏固與提升自身網絡地位,進一步提高共性技術在網絡中的溢出效率。此外,從表2模型4與模型5的回歸系數可以看出(β=10.261,β=0.521),相較于結構洞與共性技術溢出的關系,企業知識多元化程度對于中心度與共性技術溢出關系的調節作用更顯著。由此可見,相較于提升自身資源控制能力,企業在擴展內部知識領域的同時,應注重外部合作范圍擴張,以此達到共性技術溢出的最佳效果。

知識多元化與聯系強度的交互項不顯著,即知識多元化對企業網絡聯系強度與共性技術溢出的關系未發揮顯著調節作用,假設H4c未得到驗證。原因可能在于,一方面,在我國電子信息設備制造業中,大多數上市公司的主要合作伙伴為其子公司,具有母子關系的企業涉及的技術領域同質化程度較高,相似的多元化知識無法為彼此提供互補性創新資源,導致多元化知識的調節作用無法發揮。另一方面,緊密的網絡關系容易形成技術鎖定,聯系強度較大的企業間存在高度默契與精準技術對接,外部網絡組織只需要企業內部少數核心技術或互補性知識元素就可以開展共性技術創新活動。此時,企業內部知識多元化程度無法調節網絡聯系強度與共性技術溢出的關系。由此可見,企業在尋求共性技術合作伙伴時,應根據自身發展需求,優先對接與自身知識屬性相匹配的外部企業、高校與科研院所,避免內部技術領域重疊與創新資源冗余。同時,促進內部知識資源有效利用,加強多元化技術創新合作,進而打破技術鎖定,促進共性技術在網絡中的高效溢出。

為進一步明確企業知識多元化對企業網絡位置特征(中心度、結構洞)的調節作用,本文利用簡單坡度法[33]對知識多元化取均值加、減一個標準差,按照模型4與模型5進行回歸并繪制調節效應圖,如圖2所示。圖2顯示,在共性技術合作網絡中,當企業知識多元化程度較低時,中心度正向影響共性技術溢出,隨著企業知識多元化程度提升,中心度對共性技術溢出的正向作用增強;當企業知識多元化程度較低時,企業在合作網絡中占據結構洞位置有利于共性技術溢出,當企業知識多元化程度較高時,企業網絡結構洞對于共性技術溢出的正向影響有所增強。

圖2 知識多元化的調節效應

3.3 穩健性檢驗

為檢驗上述實證結果的可靠性,本文采用以下方式進行穩健性檢驗:

(1)企業規模與企業技術創新存在密切關系[2],不同規模企業的研發能力、知識吸收能力存在差異,可能影響企業共性技術溢出效果。因此,本文采用企業年末總資產對數衡量企業規模,將其加入控制變量,回歸結果如表3所示。

(2)李璐[38]認為,采用時間窗口內專利被引數量的算術平均和能夠提高知識溢出統計結果的準確性。本文采用上述方法,將被解釋變量測度方法替換為每家上市公司在時間窗口期內所有共性專利年均被引用數量,回歸結果如表4所示。可以看出,兩種檢驗方式下,企業中心度、結構洞與聯系強度對于共性技術溢出均存在顯著正向影響;企業知識多元化對于中心度與共性技術溢出、結構洞與共性技術溢出的關系均存在顯著正向調節作用,而對聯系強度與共性技術溢出的關系不存在調節作用,主要變量系數及顯著性與基準回歸無顯著差異。由此,可以驗證本文實證結果的穩健性。

表4 穩健性檢驗結果(更換被解釋變量測度方法)

4 結語

4.1 研究結論

本文以2009—2018年我國電子信息設備制造業86家上市公司專利數據為研究樣本構建共性技術創新合作網絡,從位置特征與關系特征兩個維度,實證研究合作網絡特征與共性技術溢出的關系,并進一步考察企業內部知識多元化程度的調節作用。以網絡觀為切入點,為合作網絡特征與共性技術溢出關系研究提供了新的證據與思路,將企業內部知識基礎與外部合作網絡納入同一研究框架,揭示企業內部知識多元化、外部合作網絡特征與共性技術溢出間的協同機理,考察企業內外部資源的不同組合對共性技術溢出的差異化影響,強調企業內部知識多元化在共性技術合作中的重要性,得到以下主要結論:

(1)企業在共性技術合作網絡中的位置特征,即中心度與結構洞對共性技術溢出具有顯著正向影響,且中心度的影響更為顯著。中心度較高的企業處于網絡樞紐位置,擁有更多的合作伙伴和更高的聲望地位,此類企業能夠利用在網絡中的權利優勢與位置優勢進行技術交流,從而促進共性技術溢出。占據結構洞位置的企業在網絡中充當“橋梁”,能夠將網絡中無直接聯系的組織聯結在一起,并利用控制優勢提升網絡中信息與資源流動效率,以此促進共性技術溢出。

(2)企業在共性技術合作網絡中的關系特征,即聯系強度對共性技術溢出具有顯著正向影響,但相較于位置特征,其影響效果較差。強關系嵌入的企業往往與合作伙伴保持頻繁的技術交流,通過信息與資源共享建立較高水平的互信,消除機會主義行為的威脅,同時利用在網絡中的關系優勢促進組織間各種正式與緘默信息交換,拓展組織間技術合作深度,促進共性技術知識傳播與二次創新,最終表現為共性技術溢出的效果增強。

(3)在共性技術合作網絡中,企業知識多元化對企業中心度、結構洞與共性技術溢出的關系均存在正向調節作用,對聯系強度與共性技術溢出的關系不存在調節作用。多元化知識元素可為企業提供完備的知識庫,能夠滿足外部網絡組織知識搜索需求,并提升結構洞企業在網絡中的控制優勢,從而強化合作網絡中心度與結構洞對共性技術溢出的促進作用。企業與聯系緊密的合作伙伴存在內部知識同質化及技術鎖定現象,導致知識多元化對聯系強度與共性技術溢出的關系不存在調節作用。

4.2 管理啟示

(1)企業在共性技術創新過程中應積極尋求外部合作,與相關高校、科研院所、投資金融機構及政府部門構建廣泛的異質性創新主體共性技術合作網絡。同時,政府部門應制定相應政策,提供良好的創新合作平臺,通過加強科技園、孵化器等基礎設施建設,改善共性技術創新主體間的合作環境,從而促進共性技術創新主體間合作與共性技術溢出。

(2)企業應優化自身網絡特征并發揮在網絡中的優勢,拓展共性技術溢出廣度與深度。處于網絡邊緣的企業應提升自身合作活躍度,不斷向網絡中心位置靠近并努力占據結構洞位置;處于網絡優勢地位的企業應充分利用社會資本與控制優勢,擴大共性技術在網絡中的溢出范圍。企業應抓住協同創新契機,選擇具有發展潛力的合作伙伴,與其建立緊密穩定的合作關系,以促進共性技術信息與資源深度溢出。

(3)企業應注重內部知識基礎與外部合作網絡協同機制構建,合理布局內部知識元素,并將上述策略提升至戰略高度。為滿足共性技術溢出要求,應適當拓寬所涉及的技術領域,增加自身知識元素儲備,并充分運用多元化知識優勢,靈活整合內外部創新資源,從而促進共性技術溢出。

4.3 研究局限與展望

本文存在以下不足:第一,研究樣本為我國電子信息設備制造業上市公司,由于行業和組織類型的限制,所得結論可能存在一定的局限性,后續研究可以關注不同行業、不同組織類型合作網絡與共性技術溢出間的關系。第二,僅從個體網絡視角對“如何促進共性技術溢出”這一問題進行研究,后續研究可以關注整體網絡特征對于共性技術溢出的影響,以期為我國共性技術合作網絡與共性技術溢出關系研究提供更加全面的視角。