知识异质性特征、研发投资策略与创新联盟稳定性

谢宗杰

(1.重庆大学 建筑与房地产管理学院，重庆 400030；2.重庆大学 可持续建设国际研究中心，重庆 400030)



知识异质性特征、研发投资策略与创新联盟稳定性

谢宗杰1，2

(1.重庆大学 建筑与房地产管理学院，重庆 400030；2.重庆大学 可持续建设国际研究中心，重庆 400030)

创新联盟的稳定性及其影响因素是企业战略联盟研究的核心问题之一，本文在知识异质性基础上，以企业利润最大化为导向，采用演化博弈的方法，对结成创新联盟企业的研发投资策略决策及其对联盟稳定性的影响进行了研究。研究结果表明：(1)创新联盟伙伴的知识创造能力越强，联盟采纳机会主义策略的概率越低，有助于联盟稳定性的提升；(2)联盟伙伴企业具有适当的知识距离，有助于创新联盟的稳定；(3)创新联盟的外部知识可转移程度越低，创新联盟越稳定；(4)合理的创新收益分配方案是维持联盟稳定性的关键因素，让具有较强知识创造能力的企业获取更多的创新收益，更有利于联盟的稳定性。以上研究结论为制定促进企业进行创新活动的政策、制度提供了理论依据。

创新联盟；知识距离；演化博弈；研发投资

一、引 言

随着全球知识经济的兴起与蓬勃发展，知识已经成为企业构建竞争优势、获得可持续发展的关键资源(Hamel,1991)。由于技术的飞速进步和研发成本的不断上升，使得创新联盟形式成为企业相互学习或合作、接触和补充外部知识的有效途径(Powell和Grodal,2005)。创新联盟具有分散风险和分担成本的优势，但由于创新具有的复杂性、成本沉没性、收益不确定性，并且考虑到企业间的未来竞争，结成创新联盟并进行研发合作对企业来说是一柄“双刃剑”，企业很容易因为分享知识或盟友具有较强的知识利用能力而丧失相对竞争优势(Ernst Fehr,2000)。因此，处于创新联盟中的企业必须做出对自身有利的投资决策(Khanna,2001)。在自利导向下产生的机会主义投资行为容易导致联盟的创新绩效下降，甚至创新联盟的瓦解(Khanna,2001;刘学等,2008;秦玮等,2011)。因而，联盟企业的研发投资决策、创新联盟的稳定性等问题，成为了研究的焦点和热点(Daellenbach和Davenport,2004;蒋樟生和郝云宏,2012)。

现有成果主要从联盟合作机制(Aspermont和Jacquemin,1988)、谈判能力(Inkpen和Beamish,1997)、信任机制(陈一君,2004;王蔷,2000)、知识分享机制(Jennifer,2003;Maura和Erik,2003)、企业知识能力差异(蒋樟生和胡珑瑛,2010)等方面，分别研究了创新联盟稳定性的变化和机理。但已有成果对企业通过研发投资进而形成不同知识能力的决策过程关注较少。研究指出，投资于不同的知识能力会产生不同的技术外溢效果。投资于知识利用能力可以更好地吸收外部知识和其他企业的技术外溢，而投资于知识创造能力会对别的企业产生技术外溢(Wesley,1989)。受知识利用能力很难产生核心竞争力的影响(Cohen,2009;Vega-Jurado,2008;张军果和任浩,2007)，学者们并没有重点关注企业如何形成和运用该能力。但中国“模仿经济”的成功充分显示出吸收和模仿等知识利用能力的重要性。相对于知识创造者而言，知识利用能力较强的模仿者在发明与创新的成本、风险和收益等方面均存在竞争优势(杨武和王玲,2006)。受资源有限条件约束，联盟中的企业需要对通过研发投资形成不同程度的知识利用能力和知识创造能力进行博弈和决策(Abiodun Egbetokun,2014;王晓科,2010;张春辉和陈继祥,2012)。而研究表明，知识距离(Bart,2006;陈涛等,2013)、知识特征(Simonin,1999;关涛,2012)、知识环境(Jeffrey,2003;毕强和韩毅,2008)等因素是影响企业的研发投资和博弈决策的重要因素。Simonin (1999)认为，多种知识特征维度混合可能产生新的知识特征(比如，隐性知识、专有知识和复杂知识的维度混合将产生模糊知识)，而新知识特征的产生将对战略联盟中企业知识转移产生关键影响。据此启示，现有研究中以隐性知识(Polanyi,1966;Nonaka,1998)、黏性知识(Von Hippel,1994)、专有知识(Reed和DeFillippi，1990)等单一知识特征维度的研究，均无法反映复合维度的知识特征，与现实情况存在差距。因此，本文在提出复合维度的知识框架的基础上，研究创新联盟中企业通过研发投资形成异质性知识能力的决策，及其对联盟稳定性的影响和机理。

与相关研究对比，本文的主要理论贡献在于：一是本文通过对企业知识特征的观察，提出以知识编码度和知识复杂度为基础的复合维度知识特征框架，丰富和发展了分析企业知识特征的框架，使对企业所处知识环境的描述更贴近现实；二是本文结合知识异质性和能力异质性，对企业通过研发投资形成知识创造能力和利用能力的权衡与决策，进而对创新联盟稳定性的影响进行了理论分析，丰富了创新联盟稳定性的研究成果。另外，从现实意义来看，本文的研究结论能为创新联盟伙伴企业的选择以及企业创新联盟相关政策的制定提供理论支持。

二、理论分析

从20世纪70年代开始，美国技术创新战略联盟蓬勃兴起，观察当时公司所处外界环境的变化就会发现，由于科技日新月异，导致研发成本和风险不断升高，市场竞争日益激烈，这些变化使得公司积极通过联盟形式追求合作，分享技术成果和信息，共同应对复杂的外部环境。这表明外部环境的变化导致了企业对创新联盟需求的增加。另外，美国公司在联盟伙伴的选择上也颇具特点。首先，美国公司十分注重伙伴与自身的互补性。比如，美国长于软件和创新，而日本则具有制造技术方面的优势，即是说美国公司的知识创造能力强，而日本公司的知识利用能力强，AMD与富士通、英特尔与夏普、IBM与东芝公司均是成功的范例。其次，美国大公司比较注重寻找知识创造能力强的小公司，以自己的知识利用能力优势获取和转化小公司的创新成果。例如，AstraAB是瑞典一家小制药公司，但它却有很强的创新能力并研究出一系列创新产品，而Merck制药厂是美国一家规模较大资金富足的制药厂，两家公司的合作实现了资金、技术、信息的互补，既发挥了中小公司的灵活和创新能力，又很好地展现了大公司的应用实力。这些实例表明，知识环境、知识能力和知识特征等内、外部因素都将对企业的联盟决策产生影响，而这些现象背后的机理则更值得深入分析。

(一)企业知识能力与联盟企业研发投资决策

从知识的角度，创新联盟是企业之间为了互换、分享联盟成员已有知识或者开发新知识而自愿结合的一种安排(Gulati,1998)。企业结成联盟的主要动力有两个：一是利用和创造知识；二是分担成本和分散风险(Khanna,2001)。从利用和创造知识方面看，Cohen和Levinthal(1989)研究指出，企业结成创新联盟后，有两类知识能力的投资选择：一是投资于知识利用能力，可以使企业更好地吸收外部知识和其他企业的技术外溢；二是投资于知识创造能力，在增加企业知识创新能力的同时，也会对别的企业产生技术外溢。由于联盟企业必须通过分享知识来换取接触伙伴企业知识的机会，但联盟中的合作伙伴很可能具有相对较强的知识利用能力，因而能迅速吸收知识并创新，可能形成对本企业不利的相对竞争优势(Ernst,2000)。因此对企业而言，结成联盟存在“两面性”，企业需要根据自身的资源条件和知识能力条件进行综合权衡和合理决策(Abiodun,2014;王晓科,2010;张春辉和陈继祥,2012)。

已有研究通常认为，知识利用能力只是企业学习过程、知识管理、技术研发的副产物，很难产生核心竞争力(Cohen,2009;Vega-Jurado,2008;张军果和任浩,2007)。但中国汽车、手机等“模仿经济”行业的发展情况表明，吸收和模仿等知识利用能力和策略在竞争中发挥了重要作用，在现实市场经济中突现了知识利用能力的重要性。研究也表明，知识利用能力较强的模仿者在发明与创新的成本、风险和收益等方面同样存在竞争优势(杨武和王玲,2006)。March(1991)在研究中指出，从资产专用性角度来看，企业形成知识创造能力后，会面临较高的“资产专用性”约束，企业一旦形成对某一类知识的创造能力，就很难转移到对非同一类知识的创造上。但相对而言，知识利用能力的资产专用性约束较低，企业在对知识进行利用时，对知识类别的差异并不是非常敏感，转移相对容易。不仅如此，从成本和风险角度来看，Blaschke和Schoeneborn(2006)在研究中指出，企业形成知识创造能力，需要更大的投入成本和面临更高的不确定性风险。而相对而言，形成知识利用能力的成本投入和未来的不确定性风险都相对较低。虽然投资于知识利用能力可以更好的吸收外部知识和其他企业的技术外溢(Cohen,1989)，但是如果企业都投资于知识利用能力，则技术创新和社会进步无法实现，新产品和新技术也无法出现，也无法形成长期持续的核心竞争力(Reed和Defillippi,1990)。企业通常会在投资于知识利用能力和知识创造能力之间，根据自身情况进行相机选择(Siallagan等,2013)。

因此，结成创新联盟并进行研发合作对企业来说是一柄“双刃剑”，企业必须在投资资源有限的约束下，在具有异质性的知识能力投资中进行权衡和决策，才能达到企业利润最大化的目标。研究表明，联盟企业最终做出的投资决策通常划分两类：机会主义投资决策和互惠主义投资决策(Grant和Baden,2004)。机会主义投资基于知识利用理论，是指企业着重于对联盟成员中已有知识的利用(March,1991)，在这种情况下，联盟成员倾向于获取对方的知识存量，扩大知识互补，最大程度地利用对方的知识，同时保持自己专有知识的独特性，即企业投资于自身的知识利用能力。而互惠主义投资基于探索理论(March,1991)，是指企业着重于和联盟成员一起开发新知识，联盟成员倾向于把联盟作为学习的机会，联盟成员之间互相转化和吸收彼此的知识，共同进步。

在创新联盟企业做出研发投资决策的过程中，考虑到研发创新的复杂性、成本沉没性、收益不确定性以及未来的竞争形势，知识能力异质性和知识环境因素将会对企业的研发投资决策和博弈状态产生重要影响(Abiodun Egbetokun,2014;王晓科,2010)。因此，企业需要重点考虑这两类内外部影响因素，一是自身的知识能力能情况和伙伴企业的知识能力情况，二是创新联盟所处的知识环境情况，并基于不同的影响在投资于知识利用和知识创造能力之间做出权衡。

(二)知识异质性与知识转移度

知识得以发挥效用的前提是知识交流，而知识交流的本质就是知识的转移、共享和交换(梁启华和何晓红,2006)，知识转移可以为组织带来比较竞争优势(胡汉辉和潘安成,2006)。因此企业结成联盟的核心目标是共同创造和学习知识，互通有无，共同提高，增强企业竞争力。但由于知识的流动、转移并非易事，知识转移受知识自身的特性的影响非常明显(张睿和于渤,2009)。因而，如何更好地用知识特性来描述知识转移难易程度，是学者们关注的重点之一，也引发学者们从不同的知识特征角度来对知识进行分类。根据可编码的程度，知识可以划分为显性知识和隐性知识，隐性知识依赖于特定环境，难以表述，基于个人并且存在于行为中，而显性知识易于编码，易于转移(Nonaka,1998)。Von Hippel(1994)提出黏性知识的概念，它是指知识附着于它所产生和使用环境，知识的黏性程度也就是其难以从其产生地转移的程度。除此之外，学者们还发展出漏易知识(leaky knowledge)、内部粘性(inter stickiness)、知识模糊(knowledge ambiguity)等概念，用于反映知识转移的难易度(张永宁和陈磊,2007)。单一维度的分类方式虽然简便，易于理解和描述，但在现实当中也可能遇到某些知识很难用单一维度去描述其转移难易程度的情况。如在实验室中产生的知识和已经形成标准化的知识，虽然标准化知识的编码程度优于实验室知识，但其可转移度并不一定高于实验室的知识，反而会因为一些限制和保护，造成其转移成本高于实验室知识。不仅如此，Simonin(1999)认为，如果多种知识特征维度混合，可能产生新的知识特征(比如，隐性知识，专有知识和复杂知识的维度混合，将产生模糊知识)，而新知识特征的产生将对联盟中企业知识的转移产生关键影响。从联盟的角度来看，知识的转移指的是联盟中知识或能力从转移者到接受者的过程。由于企业在联盟中一方面要保护自己的知识以防对方模仿，另一方面在完成合作项目时要开放知识实现向对方的转移(Ho和Wang,2015)。因此，准确地了解知识转移度对联盟成员来说十分重要。

图1 复合特征的知识框架

知识基础论认为，企业是知识的集合，企业所拥有的难以交易和模仿的知识能够产生竞争优势独有资源(Barney,1991)，该观点对资源基础论和核心能力论进行了提炼和升华。而企业对隐性知识的积累、显性知识的明确和对知识编码的协同进化过程，是形成企业能力的必然过程(Zollo和Winter,2002)。观察企业对知识的积累、明确和编码的过程，我们发现企业组织中存在着如下几类知识：第一类知识深深根植于企业的组织和经营惯例，并且涉及企业的各个部门，比如企业的动态能力和核心竞争能力。该类知识具有编码度低，同时复杂度高的特征，我们称其为能力类知识。第二类知识往往集中在企业的研发部门但并没有在企业内部形成企业的生产模式，所涉及的部分也相对较少，比如研发部门申请的新专利或新开发的未经推广的新产品。该类知识编码度低且复杂度低，我们称之为实验类知识。第三类知识往往以文档或信息系统的方式保持，需要企业各部门合作或执行，比如企业的质量管理条例或办公处理系统等。该类知识编码度高，同时复杂度高，我们称之为标准类知识。第四类知识以文档或信息系统的方式保持，且不需要涉及企业各部门，比如企业采购政策。该类知识是编码度高且复杂度低的知识，我们称之为信息类知识。结合以上知识特性，我们可以判断得出知识转移难度的差异，即知识转移难度沿“能力类知识→实验类知识→标准类知识→信息类知识”的方向降低，如图1所示，其中虚线方向代表各类知识的转移难度变化。本文接下来的讨论将基于本知识分类的概念框架，用一个变量(θ)来表示企业所面临的知识环境中知识转移难度的异质性特征。

三、研究假设、变量及参数设置

知识的创造、转移和学习是企业获得竞争优势的重要方式，而创新联盟的本质正是为企业间知识转移、知识获取和学习提供良好的机会(Alvaro,2003)，除此之外，结成联盟还能够分担成本、分散风险，通过互补和协同实现企业能力提升，获得市场竞争优势(Sampson,2007)。因而，市场中的企业都愿意与其他企业建立创新联盟。

现设有多家企业存在于一个完全竞争的市场中，其中某部分企业为了获得市场竞争优势，通过结成创新联盟，进行创新研发合作，希望借此取得技术创新的突破来支撑企业未来的可持续发展。设结成联盟的各方企业都具有自利趋向，并且只是有限理性，因此会在博弈中观察对方的行为。设企业间的信息是不完全对称的，因此企业只能获知合作企业的行为概率分布。为简单起见，只考虑两家企业结成的创新联盟的情况。用i代表企业1和企业2(i=1,2)。

(一)企业研发投资决策假设

Egbetokun(2014)的研究指出企业获得技术创新突破主要有两种途径：一是企业具有较好的知识利用能力，可以从外部知识中吸取企业所需要的知识，吸收消化后取得技术创新成果；二是企业可以直接投资知识创造能力，进而取得技术创新突破。本文沿用Egbetokun(2014)研究将知识利用能力和知识创造能力视为相互独立的能力并可以分别进行投资的思路。在本文的研究中，企业的研发投资分为两类：一类是投资于企业的知识利用能力，另一类是投资于企业的知识创造能力。由于企业的研发投资资源有限，将有限的资源用于投资这两种能力时，就需要在考虑企业自身情况、联盟企业情况和知识环境等因素的基础上，对投资于某种能力进行权衡。如，仅投资于知识利用能力，或只投资于知识创造能力，或者在两种能力的投资比例上进行权衡。

(二)企业投资成本假设

(三)企业投资收益假设

如果双方企业都仅投资于自身的知识利用能力(即均采用机会投资策略)，双方的利润为π1,π2。同时，为简单起见，假定只要有任何一家企业投资于知识创造能力，联盟将获得技术突破(暂时不考虑投资失败的情况)，并在市场获得超额利润Δπ。设超额利润为联盟成员共同分享，其中企业1可获得的份额为α，企业2获得的份额为1-α。

考虑到联盟中的企业均有{机会主义，互惠主义}*在本文中，机会主义行为、机会策略、机会主义投资、机会投资策略等相关名词均指企业投资于知识利用能力的策略，同理，互惠策略、互惠主义、互惠投资等相关名词均指企业投资于知识创造能力的策略。的策略集，则存在如下三类情况：(1)如果双方均选择互惠主义的投资策略，则按上述原则分担成本，分享利益；(2)如果双方均选择机会主义投资策略，则双方不会获得超额利润，也不会产生成本；(3)如果一方采取机会主义投资策略，另一方采取互惠主义投资策略，则采取机会主义投资策略的一方企业所承担的知识创造能力投资成本为0，靠利用和吸收对方知识的企业可能得到的超额收益最高为s。企业的知识利用能力分别为ac1、ac2(0

(四)企业知识特征假设

本文的企业特征主要指企业的知识存量、知识距离和外部知识转移度，这些特征会影响到企业的研发投资决策。首先，由于企业的知识利用能力与企业的知识量紧密相关，设ki代表企业的知识存量，它由研发投资产生的企业内部知识和来自企业外部的知识构成。外部知识被定义为：市场中其他公司知识创造能力的投资总数，经过非自愿溢出系数调整后的知识总和(Egbetokun,2014)。于是企业的知识存量即为：

(1)

其中ξ表示知识创造能力对知识的边际贡献；设结成创新联盟的企业间具有技术溢出，包括非自愿和自愿的，δc表示企业间合作的自愿性溢出，而非自愿性溢出用δn表示，不合作企业间只有非自愿溢出，无自愿溢出；e代表公共知识。

其次，相关研究表明知识利用能力还受企业知识存量(刘常勇和谢洪明,2003)、知识距离(Egbetokun,2014)、知识编码和知识粘性(Schmidt,2010)等因素的影响。在本文的研究中，设企业的知识利用能力为aci=aci(Iac,ki,θ,dij)，其中，ki表示企业知识存量，dij表示认知距离，θ表示知识转移难度*见前一节关于知识转移难度的分析。。同时，设创新联盟中的各企业对合作方的知识距离dij和研发总投资Ii具有完全信息。借鉴Abiodun Egbetokun(2014)对知识距离的定义，本文对企业间知识与外界知识的知识距离定义为：

(2)

表1 变量汇总表

四、模型、命题及推论

(一)创新联盟企业的演化博弈

根据以上设定，则企业双方博弈的策略集均为：{互惠主义投资策略、机会主义投资策略}，双方博弈的可能策略组合为：{互惠、机会}、{互惠、互惠}、{机会、机会}三种，则创新联盟的收益支付矩阵如表2所示。

表2 创新联盟企业的博弈收益支付矩阵

以上博弈存在两个纯策略纳什均衡的条件为(3)和(4)同时成立：

(3)

(4)

也即αΔπ-ac1s>0且(1-α)Δπ-ac2s>0。

企业1互惠和机会策略的期望收益和总收益：

(5)

(6)

(7)

同理，企业2互惠和机会策略期望收益和总收益：

(8)

(9)

(10)

根据演化博弈框架，企业的博弈策略是时间t的函数，企业1和企业2投资策略构成的动态变化系统可以用如下的复制动态方程表示：

(11)

(12)

图2 企业研发投资策略演化博弈相位图

根据微分方程的“稳定性定理”(王高雄,2007)和演化策略的性质(Wolfram Elsner,2015;谢识予,2002)，则可得：

(二)命题、推论及解释

从参与形成创新联盟企业的投资策略选择来看，长期演化博弈的结果是(互惠，互惠)，或(机会，机会)。如果两家企业的初始状态落入区域Ⅰ(区域D1D2D5D4)，则动态系统朝着机会策略D1演化，如果两家企业的初始状态落入区域Ⅱ(区域D2D5D4D3)，则动态系统朝着互惠策略D3演化。由于矩形D1D2D3D4的面积恒定为1，因此，区域Ⅰ面积增大时，区域Ⅱ面积相应减少，此时双方采取机会策略的概率增大，联盟稳定性降低；同理，区域Ⅰ面积减少时，区域Ⅱ面积相应增大，双方均采取互惠策略的概率增大，联盟稳定性升高。用SI,SⅡ分别代表区域的面积，得到命题一如下：

命题一：若SⅠ=SⅡ，则联盟企业采取两类策略的概率均等；若SⅠ>SⅡ，则联盟企业采取机会投资策略的概率大，联盟稳定性降低；若SⅠ

因为D5的坐标确定，区域Ⅰ面积大小可表示为：

(13)

在下文中，我们将进一步分析创新联盟稳定性的影响因素和变化趋势，为促进企业创新联盟的活动提出指导性建议。

1.企业知识利用能力与联盟稳定性。我们首先讨论企业知识利用能力对于企业采用不同投资策略的影响，根据式(13)有：

推论Ⅰ：选择知识利用能力弱、知识创造能力强的企业作为创新联盟伙伴，联盟企业采纳机会主义策略的概率会较低，联盟的稳定性会较高。

根据前文的设定与讨论，企业在联盟中的研发投资决策并非仅取决于企业的知识利用能力和创造能力，还受到多类因素的综合影响。其中一个非常重要的因素就是企业的知识距离和知识环境。

2.知识距离与创新联盟稳定性。首先我们讨论知识距离对企业研发投资决策的影响，据(13)式有：

推论Ⅱ：存在明显知识距离的企业结成创新联盟时，联盟企业选择互惠投资策略的概率增加，创新联盟更加稳定。

推论Ⅱ与在现实生活中“强强联合”的一般思维习惯存在不同，这预示着企业应该寻找存在知识距离的合作伙伴，更有利于创新联盟的发展。结合前文的四种知识分类来说，当企业处于多种知识类型的环境中时，更趋向于结成创新联盟共同发展，而企业处于单一知识类型的环境中时，更趋向于选择机会投资策略，其合作意愿较小。

推论Ⅲ：企业面临的外部知识环境的知识转移难度越高，联盟企业越趋向于选择互惠投资策略，结成的创新联盟越稳定。

推论Ⅲ表明，在知识转移难度高的知识环境中，企业仅靠自身无法获得技术创新的突破，因而更容易结成联盟，共同寻求突破，获得收益，实现可持续发展。结合前文的四种知识分类来看，当企业处于能力知识类型的环境中时，更趋向于结成创新联盟共同发展，而企业处于信息知识类型的环境中时，更趋向于选择机会投资策略，投资于企业知识利用能力，去接纳外部信息。与已有研究相比，我们的研究结论更综合地考虑了知识的转移难度，使得结论更加贴近现实。

4.收益分配与创新联盟稳定性。除以上研究的因素以外，收益分配是另一个影响企业研发投资决策的重要因素。根据(13)式，有

(14)

(15)

(16)

(17)

继续分析(17)式与知识利用能力的关系，可以得到，

除此之外，再考察知识距离的影响，有

(18)

(19)

上式表明，在联盟中与外界知识环境具有较小知识距离的企业，将获得更多的收益分配，并且创新联盟中存在知识距离上占优势的企业，更有利于联盟企业选择互惠投资策略，此时，联盟更加稳定，企业从中受益。

进一步，考察知识转移难度，有

(20)

(21)

上式表明，外部知识环境会对联盟企业的收益分配造成影响。当外部知识环境更加复杂时，知识创造能力较强的企业将获得更多的收益分配。此时，双方企业选择互惠投资策略的概率更大，更加有利于创新联盟的稳定。由以上推导可得出推论Ⅳ。

推论Ⅳ：外部知识的转移难度越高、企业的知识距离越大时，具有较强知识创造能力的企业分得较多的创新收益，有利于联盟企业选择互惠投资策略，创新联盟也更加稳定。

五、结 语

本文的研究分析讨论了企业结成创新联盟后，企业研发投资策略的决策机理，以及对联盟稳定性的影响及其机理。本文的研究推论为更深入地理解企业创新联盟稳定性的影响因素及作用机理提供了理论支撑，并从知识异质性的角度丰富了已有研究成果。本文提出的知识环境分类框架更好地刻画了企业所处的复杂知识环境，实现了对现有成果侧重于从单一维度刻画知识环境的有益补充。同时，本文的研究推论对现实中企业如何选择创新联盟伙伴，以及如何进行制度设计来维持联盟的稳定性并从中获益具有一定的启示意义。首先，企业只有在面临复杂的外部知识环境时，才会更有意愿寻找企业结成创新联盟，并保持联盟的稳定，以获得技术突破，形成竞争优势。其次，企业在选择创新联盟伙伴时，应该跳出“强强联合”的惯性思维，依据自身知识利用能力和知识存量的情况，选择与自身具有一定知识距离的企业进行合作，可以增加互惠合作的成功率和联盟稳定性。第三，利益的分配在企业结成联盟时扮演了决定性角色，因而通过完备的制度设计(如知识产权保护、科技服务、科技孵化等服务体系的健全和完善)，才能更好地保证企业的创新收益，进而更能促进企业互惠动机的增强和合作意愿的增加。从前述启示来看，我国进一步加大经济改革、开放和创新的力度，将使我国的企业处于更加复杂多变的知识环境当中，企业会有更大的内在动力结成创新联盟，从事互惠性的创新活动，增加自身的市场竞争力。只有在联盟合作中注重企业的能力、知识的互补性，才能更好地发挥出创新联盟的真正价值。

在本文的基础上，未来值得深入研究的方向是：针对企业知识利用能力和知识创造能力进行企业间和企业内的进一步比较，更深入地分析两类能力在影响创新联盟稳定性中的交互效用及其机理，并设计相关的实证研究。

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(责任编辑：度 生)

Knowledge Heterogeneity,R&D Investment Strategy and the Stability of an Innovation Alliance

Xie Zongjie1,2

(1.SchoolofConstructionManagementandRealEstate,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China;2.InternationalResearchCenterforSustainableConstruction,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China)

The stability of an innovation alliance and its determinants is a core issue in firm strategy alliance research.Based on knowledge heterogeneity,this paper regards profit maximization as the orientation and employs evolutionary game theory to study R&D investment strategy of firms in an innovation alliance and its effect on alliance stability.It arrives at the conclusions as follows: firstly,stronger knowledge creation capability of innovation alliance partners leads to lower probability of the adoption of opportunistic strategy,resulting in the increase in alliance stability; secondly,there is an appropriate knowledge distance between firms in the alliance,resulting in the increase in alliance stability; thirdly,lower transferability of external knowledge leads to more stable innovation alliance; fourthly,a reasonable allocation plan of innovation gains between firms in the alliance is the crucial factor of the maintenance of alliance stability,that is to say,to allocate more innovation gains to firms with a high level of knowledge creation capability is more beneficial to alliance stability.The findings above-mentioned provide theoretical implications for the formulation of policy and systems of promoting innovative activities.

innovation alliance; knowledge distance; evolutionary game theory; R&D investment

2015-03-18

教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC630189); 中央高校基本科研业务费专项项目(2015CDJXY)

谢宗杰 (1976-),女,重庆大学建筑与房地产管理学院、重庆大学可持续建设国际研究中心讲师。

F270

1001-4950(2015)08-0065-13