合作研發廣度和深度對企業專利產出的影響研究

關鍵詞：合作研發廣度；合作研發深度；專利產出數量；專利產出質量；專精特新上市企業;技術多元化中圖分類號：F273.1 文獻標識碼：Adoi：10.3969/j.issn.1672-2272.202505007

Research on the Impact of the Breadth and Depth of Collaborative Ramp;D on Enterprise Patent Output： Taking“Specialized，Refined，Differential，and Innovation” Listed Companies as an Example

Zhou Yuan，Chen Meiling （Chongqing Intelectual Property School， Chongqing University of Technology，Chongqing 40oo54，China）

Abstract：The implementation of different cooperative Ramp;D strategies by SRDI enterprises has a diferential impact on their patent output. Combining knowledge spillver theory and absorptive capacity theory，this study takes China's SRDI listed companies as research objects. By analyzing the patent data of 598 SRDI listed companies from 20l2 to 2022，this study explores the role of the breadth and depth of cooperative research and development in the patent output of SRDI listed companies，and further reveals the mediating role of technological diversification. Empirical analysis has found that the breadth and depth of collaborative research and development have a promoting effect on the quantity and quality of patent output of SRDI listed companies. The mediation effect test found that the participation of enterprises in cooperative research and development has a significant promoting effect on their technological diversification ability. At the same time，enterprises can enhance their sensitivity to environmental changes and independent innovation ability by improving their technological diversification ability， thereby promoting their patent output. This study offers empirical guidance for SRDI enterprises to optimize collaborative Ramp;D strategies and enhance patent competitiveness， holding significant practical value for promoting high-quality innovation.

Key Words：Breadth of Collaborative Research and Development; Depth of Collaborative Research and Development;Number of Patent Outputs; Quality of Patent Output;“Specialized，Refined， Differential，and Innovative\"Listed Companies;Technological Diversification

0 引言

黨的二十大報告提出，“實施產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，支持專精特新企業發展，推動制造業高端化、智能化、綠色化發展”。“專精特新”企業作為專業化、精細化、特色化、創新化的先鋒力量，深度聚焦新質生產力所涵蓋的新材料、新一代信息技術等戰略性新興產業，通過核心技術攻關與持續創新，在細分領域實現關鍵技術突破，已成為驅動新質生產力快速發展的重要引擎[1]。為了在市場上保證持續的競爭優勢，與外部參與者進行合作，是提升企業創新能力和核心競爭力的重要途徑。對外合作能夠打破行政與地理邊界約束，實現區域間資源互補，優化產業鏈布局，提升整體創新效率[2]。盡管“專精特新”企業通過合作取得了眾多突破性創新成果，但仍面臨一些挑戰。例如企業為了獲取資金與人才等創新資源，過度依賴外部合作，導致盲目信任與模仿等現象頻發，進而造成企業獨立經營權受到限制、生產率下降、核心技術泄露等問題。可以看出，專精特新”企業的協同創新實踐并非必然帶來正向收益，過度合作可能導致資源錯配或創新效率遞減，進而對企業創新與發展帶來負面影響。因此，如何通過合作研發有效實現基礎研究與應用研究融合是“專精特新\"企業亟須解決的重要問題。

在合作研發相關研究文獻中，合作研發廣度與合作研發深度是組織間學習的兩個重要維度，合作研發廣度反映企業與外部組織合作的伙伴數量，合作研發深度則反映企業與合作伙伴間的合作程度。現有文獻中，關于合作研發廣度與合作研發深度對企業專利產出的影響研究仍未形成統一結論。Jones等[3]研究表明，在開放創新過程中，企業合作對企業績效存在負向影響。Laursenamp;Salter4]以英國2700余家具有合作經歷的制造企業為研究對象，通過實證分析揭示了企業對外合作的廣度、深度與創新績效之間的內在聯系，并發現二者之間并非呈線性關系，而是呈“倒U型\"關系。但大部分學者仍然認為合作研發廣度和深度對企業創新有正向促進作用。Keupp 8 Gassmann[5]研究發現，企業實施開放式創新后能夠有效提升企業新產品利潤的貢獻率；Lee等[研究指出，與外部創新源合作研發的廣度和深度對產品創新績效具有正向影響。劉婷等采用Meta分析方法，考察企業規模、行業類型等對合作廣度、深度和創新績效的影響機理，認為企業在進行開放式創新時，必須不斷吸收有價值的外部創新主體與外部創新資源，進而提升企業創新績效。辛沖等[8]以160 家中國制造企業為研究對象，將外部研發合作廣度分為“市場廣度\"和“研究廣度\"兩個維度，并通過每一個窗口內新增專利數量度量新產品發展的效果，發現外部研發合作的市場廣度與研究廣度均對新產品開發績效產生正向影響，而研究廣度的作用更加明顯。

關于合作研發廣度與合作研發深度如何影響專利產出的研究仍處于起步階段，該研究領域仍待進一步深入探討。現有文獻大多探討合作研發廣度與合作研發深度對企業創新的影響，然而關于合作研發廣度與深度對專利產出數量和專利產出質量的影響研究仍顯不足，難以全面衡量合作研發廣度與深度給企業帶來的“質”和“量\"的作用。因此，本研究基于知識溢出理論和知識重組理論，聚焦合作研發廣度與深度對專精特新上市企業專利產出的作用機理，同時考察企業自身技術多元化的中介效應，通過分析598家專精特新上市企業 2012- 2022年專利申請數據，進一步揭示不同合作行為對專利產出的差異化影響，以期為專精特新企業制定科學的合作策略進而提升專利產出。

1理論分析與研究假設

1.1 理論分析

1.1.1 知識溢出理論

知識溢出理論是理解創新動因與企業成長的重要理論，特別是對揭示創新要素集聚驅動企業創新產出的機制具有重要意義。知識溢出理論指出，企業所具備的知識學習與吸收能力，是知識外溢的關鍵，也是知識外溢的主要原因。因此，知識儲備不發達的企業可通過提升其知識吸收能力，擴大與知識儲備發達企業的交流范圍，從而提升自身知識存量。該理論的核心議題是探討如何實現技術從一個主體向另一個主體的轉移，進而刺激經濟進步與產業升級[9]。在知識溢出理論的分析框架下，知識可以通過多種渠道實現溢出，尤其是可通過合作與互動來實現。企業和研究機構之間的合作能夠顯著加速技術轉讓與商業化進程，例如高校與初創公司的合作常常促使科研成果迅速市場化。知識溢出理論對于理解知識擴散如何推動經濟增長和產業升級至關重要。通過知識共享和傳播，企業不僅能夠增強創新能力，還能夠提升市場競爭力，從而促進經濟可持續發展。因此，企業應注重營造有利于知識溢出的環境和機制，以推動技術創新和經濟發展。本文在探討合作研發廣度與合作研發深度對專精特新企業專利產出的影響時，強調通過合作研發實現知識溢出效應，有助于提升專精特新企業的專利產出數量和專利產出質量。

1.1.2 知識重組理論

Schumpeter[10]首先提出了創新是已有知識要素的再整合，而后在Nelson等[1]、Fleming[12]的研究下，知識重組理論逐漸形成，并發展成為一個重要的創新理論。Arthur[13]提出，一種新技術的發展是以已有的知識組成部分為基礎，這些知識組成部分包括技術要素、組裝和方法。因此，任何一種知識集成模式都是一種技術創新，企業必須從各種知識組合模式所構成的“技術景觀”中尋找有價值的發明創造[14]。創新具有復雜性特征，即便是漸進式創新，也可能導致知識要素的組合方式呈現指數級增長態勢。多數企業在進行技術搜尋時并非從零開始，如何通過調整已有的知識組合構建新的知識組合，并從中挑選出最有價值的知識組合，即技術搜尋的一般性范式[15]。因此企業在進行技術搜尋時，其知識領域、知識領域間的依存關系和所考慮的組合方式，將直接影響企業創新成果。知識重組理論認為，企業的技術創新就是一個知識存量的積累，即找到一個知識組合和一個最優結構。事實上，合作研發就是一種基于該邏輯的創新模式，是企業通過與具有差異性資源的組織進行合作，獲取新的技術知識，從而有效促進企業創新活動。因此本文基于知識重組理論探討技術多元化在合作研發廣度與深度和企業專利產出之間的中介效應。

1.2 研究假設

知識溢出理論揭示合作研發過程中隱性知識的非自愿擴散機制，而知識重組理論則強調企業捕獲外部知識并整合新知識組合的能力。合作研發廣度與深度對專利產出的影響存在理論張力。在知識溢出視角下，合作研發廣度通過增加知識源多樣性提升專利產出，但可能因“知識過載\"降低吸收效率；而合作研發深度通過重復互動提升知識內化質量，但過度嵌入可能導致“認知鎖定”。本文整合兩種理論框架，運用知識溢出理論探索合作研發廣度與專精特新中小企業專利產出質量和數量的關系，合作研發深度與專精特新中小企業專利產出質量和數量的關系，以及運用知識重組理論分析技術多元化是否在其中起中介作用。

1.2.1合作研發廣度對專精特新企業專利產出的影響

“專精特新\"企業在合作研發過程中將外部創新資源消化、吸收并實現產業化應用，其合作研發廣度對“專精特新\"專利產出質量與產出數量均有正向促進作用。首先，合作研發廣度有利于“專精特新”企業突破“資源約束”。通過共同研發和技術轉移，企業能夠快速將新技術應用于產品開發，從而縮短產品上市時間，提高生產效率[16]。基于“知識溢出\"視角，“專精特新\"企業在合作過程中，通過緊密的合作關系，不斷汲取互補知識，并創造新的解決方案。一方面，拓展搜尋范圍，專精特新企業更容易從外部獲得創新性的技術與知識，從而使其在創新過程中創造出更多有價值的產品[17]。另一方面，異質性知識資源的廣泛獲取，不僅能夠有效彌補企業知識體系的短板、破解同質化發展困境，更通過激活市場機遇感知能力與創新活力，助力企業構建更具價值的知識融合網絡[18]。這種知識躍遷效應促使企業突破固有認知邊界，加速向新興技術領域拓展，為關鍵核心技術的攻堅突破積蓄勢能[19]。其次，“專精特新”企業的外部合作主體的多元化，有助于企業及時掌握產業發展和技術進步的動態，促進企業對知識、技術和管理方法等進行持續的創新和改進，以滿足快速變化的市場需要，減少技術創新的成本以及降低技術創新的風險，從而提升專利的產出質量和數量。綜上，本文提出如下假設：

H_1a ：合作研發廣度促進專精特新企業專利產出數量；

H_1b ：合作研發廣度促進專精特新企業專利產出質量。

1.2.2合作研發深度對專精特新企業專利產出的影響

深化“專精特新”企業間的合作研發關系將有助于提高企業的專利產出水平。“專精特新”企業通過不斷加強合作研發深度，更有效地與外部利益相關者建立緊密聯系，最終形成可信賴、穩定且持久的合作關系。因此“專精特新”企業從外部合作者獲取的創新資源能夠更容易地融入企業內部知識體系。他們不僅能夠充分整合各方面的競爭優勢，還能夠從外部創新網絡中吸收到與之匹配的創新知識，從而達到一種協同效應[20]，對提升專利產出數量和專利產出質量具有極大幫助。企業與研發伙伴在頻繁的知識交流過程中，能夠形成共同的技術范式，有利于企業對現有知識和技術進行深入挖掘和開發[21]，從而使專精特新企業提高學習深度，促進專利產出。同時，加大合作研發深度有助于強化各合作主體間的信任關系，建立穩固的合作基礎，從而為企業獲取更多的外部創新資源提供條件[22]。并且，專精特新企業與合作伙伴保持穩定且緊密的合作研發關系達成創新聯盟，有利于抵御外部不確定性風險[23]，獲得外部創新資源，降低投機風險[24]，從而提高專精特新中小企業專利產出質量與數量。“專精特新”企業合作研發深度的持續深人，有助于其更好地進行市場定位。在這個過程中，后發企業必須通過優化合作研發策略與外界的網絡成員密切聯系，以便能夠及時發現目標市場的變化，彌補自身能力和知識上的缺陷。因此，專精特新企業與外部合作者的關系愈密切、互動愈頻繁，合作程度愈深入，則表示企業與合作者的溝通愈高效，對外部資源的使用率愈高，對外部的創新知識、技術和創意的理解也愈精準[25]，從而促進了專精特新企業專利產出數量和專利產出質量。綜上，本文提出如下假設：

H_2a ：合作研發深度促進專精特新企業專利產出數量；

H_2b ：合作研發深度促進專精特新企業專利產出質量。

1.2.3技術多元化的中介作用

專精特新企業通過技術多元化在特定領域保持技術專長，保證了其在行業的引領地位。多元化的技術背景可以為專精特新企業提供更豐富的知識儲備和資源支持，促進企業在其研發過程中進行持續的技術搜尋和擴展，通過不同的技術組合實現跨領域創新，有助于企業突破局部搜尋的限制，防止企業陷人組織惰性[26]。知識重組理論強調創新即是知識的積累以及知識的再組合。擁有廣泛關系網絡的“專精特新\"企業，往往具備更強的知識獲取能力，能夠拓展企業的技術視野，挖掘新的技術機會。憑借突出的信息優勢，專精特新企業能夠對信息進行全方位、深層次的研究與判斷，精準識別行業內部的發展方向與機遇，激勵企業突破現有的技術路徑，在關聯度較低的領域開展技術研發活動[27]。Subra-manian等[28]指出，合作企業之間相似的知識基礎，為企業獲取與吸收適用于未來整合創新的新知識和創意提供了重要契機。合作關系越強的“專精特新”企業能獲得越高的“隱性知識\"和“合作伙伴\"認知度，有助于企業更快發現、學習和理解服務于基礎研究的科學知識，加速其知識體系的積累與更新[29]，為開展跨領域研究創造有利條件。專精特新企業合作研發廣度越廣、合作研發深度越深，意味著企業將面對更多異質新知識，并重新審視其對某一領域的研究成果認知，從而有助于提升企業知識基礎的技術多元化水平。技術多元化的提升有助于增加專精特新企業與其合作研發伙伴間的知識基礎相似性，進而促進企業對不同合作伙伴所形成的合作研發網絡的有效嵌入，提升企業對不同合作伙伴新知識的學習與轉化效率，進而提高專利產出的數量與質量。基于此，本文提出以下假設：

H_3a ：技術多元化在合作研發廣度與專精特新企業專利產出數量之間起中介作用；

H_3b ：技術多元化在合作研發深度與專精特新企業專利產出數量之間起中介作用；

ΔH_3c ：技術多元化在合作研發廣度與專精特新企業專利產出質量之間起中介作用；

H_3d ：技術多元化在合作研發深度與專精特新企業專利產出質量之間起中介作用。

2 研究設計

2.1 數據來源

本文以中國滬深A股2012一2022年“專精特新”上市企業為研究對象。本文所選擇的“專精特新”企業，是指符合條件的上市企業自身，而非其母公司、子公司所認定的“專精特新”企業。企業專利數據來自CSMAR數據庫，企業財務數據來自CSMAR數據庫以及公開的上市企業年報。因此，本文擬采用以下方法對樣本進行處理： ① 剔除ST、ST兩類上市企業樣本； ② 剔除關鍵數據缺失的企業樣本； ③ 排除金融、保險業企業的樣本。最后，得到樣本企業598家，企業年觀察數據4172家。另外，為了避免出現異常極端值對研究結果的影響，對樣本中的各個連續變量做 1% 分位數水平上下的縮尾處理。

2.2 變量選取與測度

2.2.1 被解釋變量

專利產出數量（ZLSL）：本文借鑒黎文靖等[30]的研究，以企業專利申請數量表示企業專利產出數量。為了模型處理方便，對專利申請數加1后取自然對數。

專利產出質量（ZLZL）：本文借鑒金培振等[31]的研究，以發明專利申請數占3類專利申請總數的比重來衡量企業專利產出質量。

2.2.2 解釋變量

合作研發廣度（HZGD）：指企業開展合作的合作伙伴數量，合作伙伴數量越多表明企業開展合作越廣泛，反之則越少。

合作研發深度（HZSD）：以合作伙伴數量與聯合申請專利次數之比衡量，描述了企業與合作伙伴共同申請專利的平均數量（即合作程度）。企業與外部組織合作聯合申請專利的平均次數越多，其合作研發程度就越高，反之合作程度就越低。

2.2.3 中介變量

技術多元化 （JSDY） ：在四位專利分類代碼的基礎上，企業的技術多元化程度通過赫芬達爾指數來衡量，即 ，其中 N_i 表示當年企業在 i 技術領域（四位專利分類碼）中申請的專利數，N 表示當年企業申請的專利總數。

2.2.4 控制變量

本文控制以下與企業專利產出相關的變量： ① 企業年齡 （AGE^? ），以觀測年度減去企業成立年度加1的自然對數來衡量； ② 企業規模（SIZE），以公司總資產的自然對數來衡量； ③ 財務杠桿 （LEV） ，以企業總負債與企業總資產的比值來衡量； ④ 現金流水平（CFO），以企業經營活動產生的現金流量凈額與企業總資產的比值來衡量； ⑤ 股權集中度（ ΔTOPΔ ），以企業第一大股東持股與企業總股本的比值來衡量； ⑥ 總資產利潤率（ ROA ，以企業總資產利潤率來衡量； ⑦ 企業成長性（GROWTH），以（本期營業收入一上期營業收入）／上期營業收入來衡量。變量具體測量方式如表1所示。

2.3 模型設定

2.3.1 基準模型

為了更直觀地進行合作研發對企業專利產出的影響分析，在現有文獻的基礎上，構建如下模型：

表1變量說明

ZLSL_it=α₀+α₁HZGD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

ZLSL_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

ZLZL_it=α₀+α₁HZGD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

ZLZL_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

2.3.2 中介模型

為了探究合作研發對企業專利產出的傳導機制或可能存在的中介變量，本節采用江艇[32]的做法，以技術多元化 （JSDY） 作為中介變量 M 進行實證分析，構建如下模型：

ZLSL_it=α₀+α₁HZGD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

M_it=α₀+α₁HZGD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

SL_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

M_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

ZLZL_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

M_it=α₀+α₁HZSD_it+α₄control_it+δ_i+ρ_t+ε_it

2.4描述性統計與相關性分析

本文進行了描述性統計分析來展現所選數據的基本特征，結果如表2所示。其中，專利產出數量的均值為1.575，專利產出質量的均值為0.501，表明專精特新中小企業已具備一定的創新成果。合作研發廣度和合作研發深度的均值分別為 0.601.0.277 ，表明許多專精特新企業已與外部伙伴建立起較為穩定的合作研發關系。

表2變量描述性統計結果

如表3所示，從整體上看各變量的相關系數均不接近一1或1，說明各個變量獨立性較好，對后續回歸分析產生負面影響的可能性較小。表明本文所選取的數據整體可靠，在一定程度上緩解了回歸方程共線性的問題，可進行后續的回歸分析。

表3變量相關性分析結果

注：***、**、*分別表示指在 1%.5%.10% 的水平下顯著

如表4所示，所有變量的VIF的值均小于10且1/VIF的結果也都大于0.1，MeanVIF為1.23，也小于10，因此說明各變量之間不存在多重共線性問題。

表4VIF多重共線性分析

3實證結果與分析

3.1合作研發廣度與合作研發深度對專精特新企業專利產出的影響分析

通過前文對指標的選取和模型設定及檢驗，基于非平衡面板數據進行實證分析，得出表5所示結果：

在表5列（1）中，專利質量（ZLZL）作為被解釋變量，合作廣度（ HZGD ）的系數為0.183，并且在 1% 的水平上顯著，表明合作廣度對專利質量有顯著的正向影響。因此，假設 H_la 成立。

在表5列（2）中，專利數量（ZLSL）作為被解釋變量，合作廣度（HZGD）的系數為0.013，在 5% 的水平上顯著，說明合作廣度對專利數量有正向影響，但顯著性較專利質量模型稍低。因此，假設 H_1b 成立。

在表5列（3）中，專利質量（ZLZL）作為被解釋變量，合作深度（ HZSD ）的系數為0.195，在 1% 的水平上顯著，表明合作深度對專利質量有顯著的正向影響。因此，假設 H_2a 成立。

在表5列（4）中，專利數量（ZLSL）作為被解釋變量，合作深度（ HZSD） ）的系數為0.025，在 10% 的水平上顯著，說明合作深度對專利數量有正向影響，但顯著性較專利質量模型稍低。因此，假設 H_2b 成立。

表5基準回歸結果

續表5

注：括號內數值為t值；**、**、*分別表示指標在 1%.5%.10% 的水平下顯著

3.2 技術多元化的中介效應檢驗

表6為技術多元化作為傳導機制的回歸結果，根據中介效應檢驗步驟，合作研發對企業專利產出的影響與上述基準回歸結果一致，不再贅述。表6列（1）表示合作廣度對技術多元化的實證回歸結果，其回歸系數為0.016，且在 1% 的水平下表現出顯著性。表6列（2）表示合作深度對技術多元化的實證回歸結果，其回歸系數為0.006，且在 10% 的水平下表現出顯著性。合作廣度的增加為企業提供了更廣泛的技術信息來源和多樣化的創新思路，使企業能夠在多個技術領域內進行探索和積累，增強了企業的技術多樣性。合作深度有助于企業在技術學習過程中進行更有效的知識轉移和共享，促進了企業在技術專長上的多元化發展。因此，假設 H_3a 、H_3b?H_3c?H_3d 成立。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替換方法為OLS

替換方法為OLS之后，檢驗結果如表7所示，合作研發廣度與合作研發深度與專利產出數量和質量的回歸結果方向與原有回歸一致且顯著，這表明即使替換研究方法，本文結論依舊穩健。

3.3.2 二階段最小二乘法

為避免互為因果關系而導致的內生性問題，采用工具變量二階段最小二乘法，重新估計合作研發對企業專利產出影響的作用，以避免實證回歸中產生的估計偏誤。工具變量選擇須滿足一定的條件：工具變量與內生變量相關，與隨機干擾項不相關，與其余解釋變量不相關，存在不止一個工具變量時，多個工具變量之間不相干。選取滯后一期列（1）至列（4）與滯后二期列（5）至列（8）的解釋變量作為工具變量，檢驗結果如表8所示，得出合作研發對企業專利產出的正向影響在2SLS回歸中依舊顯著。因此所得結論相比于前文并無實質性差異。

表6中介效應檢驗

注：括號內數值為t值；***、**、*分別表示指標在 1%.5%.10% 的水平下顯著

表7穩健性檢驗結果

注：括號內數值為t值；***、**、*分別表示指標在 1%.5%.10% 的水平下顯著

表8內生性檢驗結果

注：括號內數值為t值；***、**、*分別表示指標在 1%.5%.10% 的水平下顯著

4結論、啟示與展望

4.1 研究結論

本文以598家專精特新上市企業為研究對象，結合知識溢出理論與知識重組理論，基于 2012-2022 年專利申請數據，分析了合作研發廣度與合作研發深度對專精特新上市企業專利產出的作用機理，以及企業技術多元化的中介效應，得出以下結論： ① 合作研發廣度促進專精特新企業專利產出數量和質量，其中對專利產出質量的影響更顯著； ② 合作研發深度促進專精特新企業專利產出數量和質量，其中對專利產出質量的影響更顯著； ③ 技術多元化在合作研發廣度和深度與專利產出的關系中起中介作用。

4.2 管理啟示

4.2.1專精特新企業應積極尋求外部伙伴開展合作

專精特新企業應積極尋求外部伙伴開展合作以促進自身專利產出數量和專利產出質量。專精特新企業需以“開放協同十自主掌控”為原則，通過多元化合作對象設計、體系化能力建設及資源整合，將外部知識有效轉化為專利競爭力。建議制定年度合作研發路線圖，分階段落實上述策略，并建立創新成果量化評估體系，持續優化合作效能。專精特新企業在研發活動中應采取擴展合作研發廣度，積極與各種組織進行合作，獲取足夠的異質資源充實自身知識儲備，減少研發合作的費用，進而提高企業的專利產出數量和專利產出質量。

4.2.2專精特新企業應加強與合作伙伴的合作深度

專精特新企業應加強與合作伙伴的合作深度，以促進自身專利產出數量和專利產出質量。專精特新企業需以“技術互補 + 風險可控”為原則，通過分層合作體系構建、技術融合機制設計、信任保障措施落地，將合作研發深度轉化為專利競爭力。建議制定階段年份合作研發深度提升計劃，明確各階段目標與資源投入，配套建立創新成果轉化跟蹤機制，持續優化合作模式。專精特新企業通過加深合作研發深度，與合作者建立信任，增加隱性知識、技術、經驗等傳遞與分享，強化合作的深度與頻次，增強其合作關系，進而促進企業專利產出數量和專利產出質量。

4.2.3專精特新企業應提升企業技術多元化能力

專精特新企業應基于合作關系特征選擇適配的合作模式，提升企業技術多元化能力。盡管在合作研發中，專精特新企業能夠獲取外部知識資源，但事實上，在合作研發中，專精特新企業難以保證對外部知識的有效監測、轉化和消化。而通過技術多元化，可以將外部技術知識儲備庫轉變為自身的儲備，并將其延伸到新的技術領域，從而促進企業專利產出數量和專利產出質量。專精特新企業在有較多合作伙伴的情況下，宜選取“擴大合作研發廣度一技術多元化能力提升”戰略。在與外界進行廣泛合作的過程中，一方面要提升企業對產業鏈各細分領域的理解與接納程度，幫助企業識別、整合更優質的資源；另一方面，通過引入新的技術要素，為企業的知識聚集與重構提供新的技術要素，從而提升企業的創新能力。企業應該以長期可持續發展為基礎，充分利用良好的合作關系所獲取的資源優勢，以及相關領域的技術框架，推動技術融合，讓企業的技術創新水平得到提升，進而促進企業專利產出數量和專利產出質量。當專精特新企業與合作伙伴多次合作的情況下，宜采取“加深合作研發深度一技術多元化能力提升”策略。通過與同一外部組織進行多次合作研發，提高合作關系的強度，加強雙方之間的信任與情感基礎，從而使合作研發的隱性資源更易于流向企業。此外，高信任度還能提高專精特新企業在合作研發過程中接受異質知識的程度，有利于多樣化的知識分享與創新活動順利開展，促進專精特新企業專利產出數量和專利產出質量的提升。

綜上所述，專精特新企業應該根據其所重視的合作研發關系特點，構建適宜的合作研發模式，通過偏向性的技術多樣化能力提升路徑，促進企業自身專利產出數量和專利產出質量，從而在市場競爭中獲取優勢。

4.3 研究局限與展望

本研究存在如下不足：第一，對變量的度量有一定的限制。專利能夠很好地體現企業的創新成果，然而由于商業秘密和技術保護等原因，難以獲取企業核心技術的相關情報，因此，在今后的研究中，可以進一步改進這種度量方法，選擇其他諸如公司財務績效等指標來衡量，從而提高研究的可信度。第二，樣本數據存在限制。由于客觀條件所限，本文所選取的樣本數據以“專精特新”上市企業為主體，且多數上市時間為最近5年，導致部分數據受到時間等因素的影響，存在一定的遺漏。未來的研究還可擴展研究樣本，對全國范圍專精特新企業的創新發展進行整體把握。

參考文獻：

[1] 連俊華.積極推動專精特新中小企業高質量發展[J].宏觀經濟管理，2024（4）：78-84.

[2] 劉一泓張凱瑩.跨境跨界合作對提升科技園區新質生產力的影響[J.科技創業月刊，2025，38（2）：58-64.

[3] JONESGK，LANCTOTAJ，TEEGERHJ.Determi-nants and performance impacts of external technologyacquisition[J].Journal of Business Venturing，2oo1，16（3）：255-283.

[4] LAURSEN K，SALTER A.Open for innovation：the roleof openness in explaining innovation performance among UKmanufacturing firms[J].Strategic Management Journal，2006，27（2）：131-150.

[5] KEUPP M M，GASSMANN O. Determinants and archetypeusers of open innovation[J].Ramp;D Management，2oo9，39（4）：331-341.

[6] LEE S，PARK G，YOON B，et al. Open innovation inSMEs：an inter mediated network model[J].ResearchPolicy：A Journal Devoted to Research Policy，ResearchManagement and Planning，201o，39（2）：290-300.

[7]劉婷，張海雪.創新開放度對企業創新績效的影響：一項Meta分析[J].科技進步與對策，2019，36（8）：93-100.

[8]辛沖，張梅琪，吳怡雯.外部研發合作廣度與新產品開發績效：一個有調節的中介模型[J].科技進步與對策，2022，39（7）：73-81.

[9]HENDERSON R M，JAFFE A B，TRAJTENBERG M.Geographic localization of knowledge spillovers as evi-denced by patent citations[J].Quarterly Journal of Eco-nomics，1993，108（3） ：578-598.

[10]SCHUMPETER J A. Business cycles[M]. New York：McGraw-Hill，1939.

[11]NELSON R R， WINTER S G. An evolutionary the oryof economic change[M].London：Harvard UniversityPress，1985.

[12］FLEMING L. Recombinant uncertainty in technologicalsearch[J]. Management Science，2001，47（1） ：117-132.

[13]ARTHUR W B. The structure of invention[J]. Researchpolicy，2007，36（2）：274-287.

[14]KAUFFMAN S，LOBO J，MACREADY W G. Optimalsearch on a technology landscape[J]. Journal of EconomicBehavior amp; Organization，200o，43（2）：141-166.

[15]YAYAVARAM S，CHEN W. Changes in firm knowl-edge couplings and firm innovation performance： themoderating role of technological complexity[J]. StrategicManagement Journal， 2015，36（3） ：377-396.

[16]JANSEN J JP，VAN DEN BOSCHF A J，VOLBER-DA H W. Managing potential and realized absorptivecapacity： how do organizational antecedents matter？[J].The Academy of Management Journal，2005，48（6） ：999-1015.

[17]郭海，韓佳平.數字化情境下開放式創新對新創企業成長的影響：商業模式創新的中介作用[J].管理評論，2019，31（6） ：186-198.

[18]DUAN Y，LIU S，MU C，et al. The moderating effectof managerial discretion on cross-border knowledgesearch and the innovation quality of high-tech firms in aglobal health emergency： evidence from China[J].Journal of Knowledge Management， 2023， 27（1）：121-155.

[19]LANZOLLA G，PESCE D，TUCCI C L. The digitaltransformation of search and recombination in the innovation tunction：tensions and an integrative tramework[J]. Journal of Product Innovation Management，2021，38（1）：90-113.

[20]CHEN J，CHEN Y，VANHAVERBEKE W. The in-fluence of scope，depth，and orientation of external tech-nology sources on the innovative performanceofChinese firms[J].Technovation，2011，31（8）：362-373.

[21]馬亮，張淑敏，仲偉俊.協作研發與在位企業突破性技術創新及代際知識橋的中介作用——以汽車行業為例[J].管理學報，2022，19（2）：225-234.

[22]BAHEMIA H，SQUIRE B. A contingent perspective ofopen innovation in new product development projects[J].International Journal of Innovation Management，2010，14（4） ：603-627.

[23]李凡，霍春鵬，鄒茉.研發合作對高技術企業雙元創新的影響——數字化轉型的調節作用[J].工業技術經濟，2025，44（6）：139-149.

[24]KILDUFF M，BRASS D J. Organizational social networkresearch： core ideas and key debates[J].Academy of Man-agement Annals，2010，4（1）：317-357.

[25]XU L，LI J， ZHOU X. Exploring new knowledge throughresearch collaboration：the moderation of the global andlocal cohesion of knowledge networks[J]. The Journal ofTechnology Transfer，2019，44（3）：822-849.

[26] ZHEN J，CAO C，QIU H，et al. Impact of organiza-tional inertia on organizational agility： the role of ITambidexterity[J].Information Technology and Manage-ment，2021，22：53-65.

[27]劉立，黨興華.企業知識價值性、結構洞對網絡權力影響研究[J].科學學與科學技術管理，2014，35（6）：164-171.

[28]SUBRAMANIAN A M，BO W，KAH-HIN C. The roleof knowledge base homogeneity in learning from strategicalliances[J].Research Policy，2018，47（1）：158-168.

[29]何郁冰，張迎春.網絡嵌入性對產學研知識協同績效的影響[J].科學學研究 2017，35（9）：1396-1408.

[30]黎文靖，鄭曼妮.實質性創新還是策略性創新？—宏觀產業政策對微觀企業創新的影響[J].經濟研究，2016，51（4）：60-73.

[31]金培振，殷德生，金樁.城市異質性、制度供給與創新質量[J].世界經濟，2019，42（11）：99-123.

[32]江艇.因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應[J].中國工業經濟，2022（5）：100-120.

（責任編輯：周媛）