技术合作对企业创新绩效的影响研究——以我国装备制造业为例

马　双，曾　刚

（华东师范大学 中国现代城市研究中心，上海 200062）

·理论·实务

技术合作对企业创新绩效的影响研究
——以我国装备制造业为例

马双，曾刚

（华东师范大学 中国现代城市研究中心，上海 200062）

文章通过对我国175家装备制造企业的问卷调查，探讨了技术合作对创新绩效的影响。与已有利用二元变量（即技术合作与创新是否存在）来研究二者关系不同的是，文章采用多维度和多标量的方法，更详细地揭示了二者间的关系。研究发现：装备制造企业与学研机构的合作关系对企业创新的作用最大，垂直合作关系的重要性次之，水平合作关系对创新绩效的促进作用也比较重要。最后，针对实证研究提出一些政策建议和研究展望。

技术合作；创新绩效；装备制造企业

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.05.025

一、引　言

随着经济全球化的发展，技术的复杂性、创新的不确定性和创新技术的融合性加剧，单个企业的创新能力日益受到挑战。由此，企业更趋向于与客户、供应商、学研机构甚至是同行进行合作，以获取新产品构思或产品技术。作为企业自主研发和内部创新的关键补充，企业与其他创新主体的技术合作正日益受到学术界的关注。理论层面，已有文献主要从交易成本［1］、创新源理论［2-3］和创新网络理论［4-5］几个方面探索技术合作与创新之间的关系；实证层面，已有研究集中于特定产业或跨产业研究，依照合作对象的差异划分出不同类型的合作方式，并探究不同类型的技术合作和创新绩效之间的关系［6-8］。本文在借鉴相关研究成果的基础上，划分垂直、水平和产学研三种合作形式，以我国175家装备制造企业作为研究对象，探索技术合作对企业创新绩效的影响，试图对影响企业创新绩效的三种技术合作方式进行重要性评价，以期对后续研究有所启发，并为装备制造企业的技术合作和创新提升提供政策参考。

二、文献综述、研究假设和研究框架

（一）企业的垂直联系及其对创新绩效的影响

学术界已普遍认为基于垂直联系的企业合作能够极大地激发创新和生产效率。Hippel（1988）强调在科学仪器和半导体制造等诸多行业中，客户在产品创新方面扮演了重要角色［9］。Tether（2002）认为基于价值链的密切合作有利于知识和技术诀窍在客户和供应商之间转移［10］。Ahuja（2000）对美国化学产业的研究也有类似的结论，并且还发现诸如垂直联系的直接关系对创新有显著影响，而间接关系只产生次要的影响［11］。Soosay（2008）通过与23位经理人的半结构化访谈得出结论：企业和客户、供应商在产业链上的合作方式是多样的，基于产业链的垂直合作能够提供持续的创新能力［12］。由于知识吸收和传递的易达性［13］、知识库的异质性［14］以及企业间互惠信任的存在［15］，垂直联系对企业创新绩效的影响基本呈现出正向的积极影响。基于上述文献，本文提出假设1-2。

H1：企业与客户的垂直联系能够有效提升企业的创新绩效；

H2：企业与供应商的垂直联系能够有效提升企业的创新绩效；

（二）企业的水平联系及其对创新绩效的影响

由于知识库同质性水平较高、企业间信任不足以及知识产权和利益分配等问题，企业与同行的水平合作对创新绩效的影响往往不尽如人意。Miotti （2003）通过实证研究发现，企业与竞争者的合作创新较少，而且与产品创新绩效之间存在不显著的负相关［16］。Un（2010）对871家制造业企业1998-2002年的合作创新进行了分析，结果表明企业与同行的合作在短期内是负相关的［17］。Nieto（2006）对西班牙制造业的研究结果表明，不同的合作网络模式对企业创新产生不同的效应。总体而言，与客户、供应商和研究机构的合作能够有效提升创新水平，而与竞争者的合作却对创新产生消极的影响［18］。大多数学者认为水平合作对创新的提升作用极为有限，只有少数学者提出不同意见。Belderbos（2004）采用荷兰创新企业的大样本数据进行了实证分析，结果显示企业与同行的水平合作能够促进企业新产品销售收入的增长［19］。基于上述文献，本文提出假设3。

H3：企业与同行的水平联系对企业创新绩效无影响或起负面影响。

（三）企业的产学研联系及其对创新绩效的影响

虽然产学研合作会因为创新主体目标冲突、政府过度干涉、产权利益纠纷等问题而导致创新效率低下，但由于资源依赖、技术知识的供给和需求、交易成本等诸多因素，产学研合作对企业创新仍发挥着积极影响。建立产学研合作能够使得只掌握在少数企业手中的核心技术通过大学和科研机构这些创新主体实现转移和扩散［20］。Lööf（2002）从新产品销售收入的角度考察了产学研合作对企业的影响，他们以瑞典制造企业为研究对象，结果表明企业的新产品收入比重随产学研合作密切程度的提高而上升［21］。这个结论也得到了Georgea（2002）研究的认同，他对147家生物技术企业缔结的2 457个联盟进行的研究结果表明，开发新产品数量与产学研合作创新效果之间存在正相关性［22］。此外，也有少部分学者认为学研机构对企业创新绩效的影响并不十分突出，学研机构并没有给企业提供更多的创新机会，只是在帮助企业选择研发项目或确定研发方向方面发挥了作用［23］。基于上述文献，本文提出假设4。

H4：企业与学研机构的合作联系能够提升企业的创新绩效。

除了外部创新合作会对企业创新绩效产生显著影响外，企业的内部创新能力同样对创新绩效产生影响。吸收能力能够评价、同化、应用外部新知识并最终实现商业化，会强烈地影响企业的内部创新能力，因而是技术创新的关键［24］。一部分研究者认为过程视角的吸收能力难以预测，因此基于资源基础观来理解吸收能力的文献也越来越多［25-26］。诸多研究者从资源基础观的角度将吸收能力理解为开放式创新过程中的组织资源，进而从研发资本［27］、社会资本［28］、人力资本［29］等不同维度探讨了吸收能力对创新绩效的影响。企业投入更多的研发资金，就能购入更多的先进设备并吸引更加优秀的人才，进而提升竞争力实现更高的创新绩效；企业成立的时间越长，拥有的网络关系和社会资本也越多；而企业中研发人员的数量越多、创新经验越丰富、知识类别越多，他们所能解释的信息就越多样，也越能解决较困难的问题。因此，企业内部资源越丰富，吸收能力就越强，企业能够轻易地掌控外部环境和信息，并对这些信息加以识别和利用；而缺乏吸收能力的企业无法将外部知识和信息进行吸收、转化，因此阻碍了企业的创新活动。总之，企业的吸收能力越强，产出水平和创新绩效就越高；反之就越低。

综上所述，本文将企业内部资源和吸收能力作为控制变量，着重考察企业与其他创新主体的技术合作能否对企业创新绩效产生影响。与此同时，对三种不同类型的合作创新进行重要性排序。基于以上假设及研究目的，本文提出研究框架如图1所示。

图1　技术合作与企业创新绩效间关系的研究框架

三、数据来源和研究方法

（一）数据来源

自1999年创办以来，中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）就一直是中国装备制造业最具影响力的国际工业品牌展。工博会现已成为我国装备工业面向世界的重要窗口，是扩大经贸交流和技术合作的平台，近三年的展出面积都在10万平方米以上，每年平均吸引超过1 600家国内外企业和超过11万人次的专业观众参展，其影响力可见一斑。课题组借助2015年第十七届工博会举办之际，对代表企业参展的技术人员、研发人员或总经理发放了调查问卷，问卷的内容涉及产品信息、企业合作伙伴、创新活动情况以及企业概况四个方面，每张问卷的填写都有调研人员在旁边进行解释和监督，在问卷填写完毕后还进行了10～20分钟不等的对话访谈。本文的研究对象限定于产品属于通用设备和专用设备的整机设备生产企业，生产零部件以及不具备研发能力的企业不在本研究范围内。经过5天时间的调研，共发放问卷298份，回收298份，回收率100%；经过筛选后的有效问卷为175份，有效率为58.7%。受访企业的地域分布、所有制形式、企业性质、年销售额以及受访者的职位等信息详见图2和表1所列。

图2　2015年工博会参与调研企业的地域分布

表1　受访企业基本信息

（二）研究方法

（1）模型的设定。本文模型是在已有标准知识生产函数和前人研究的基础上［30-31］设定的，同时增加了独立预测变量（即合作变量），模型公式如下：

（2）因变量：创新。目前，还没有一个被学术界广泛认可的创新测度指标。一些研究将专利数作为创新的测度指标，其优点在于数据较易获取，但这种方法的缺点在于关注面过窄，许多技术领先的大企业出于技术保护的考虑而不申请专利，而且专利创新也会因企业和产业的不同而产生差异［32］。另一些研究则利用调查问卷的方法直接询问受访者，以获取绝对指标。虽然这些指标区分了“渐进式”创新与“激进式”创新，但是这种结果很大程度上取决于调查者和受访者对问题的理解和认知［33］。

在创新过程中，过程创新通常涉及企业生产制造和工艺流程的各个环节，产品设计和生产过程中的任何变化都可能影响到产品创新，因此产品创新实际上代表了最终的创新产出［34］。对于发展中国家而言，虽然过程创新比产品创新显得更为重要也更容易实现［39］，但过程创新在实践中很难直接衡量。基于此，本文参照已有文献［36-37］，利用2015年新产品（新产品指2013-2015年进入市场销售的产品）销售额占企业总销售额的比例来表示创新绩效。

（3）自变量：合作。现有研究利用指标表征合作时常使用“是或否”的二分法，但是这种用法可能会忽略诸如合作程度和伙伴重要性等一些关键信息。在本文中，笔者使用通用的李克特五点量表对其进行衡量，使其反映合作的信息范围更大了（1代表最低水平合作，5代表最高水平合作）。与已有的研究［38-39］有所差别的是，本文对合作的构建进行了总体量化而并未细分具体的行为（如劳动力培训、信息交流等），即利用重要性、联系频率、关系亲密度三个维度来表征合作。重要性表征合作创新的广度，联系频率表征合作创新的频度，关系亲密度表征合作创新的深度。

（4）控制变量。通过之前的文献整理可知，企业内部资源和吸收能力与创新绩效成正相关关系。因此，本文将企业规模、成立时间、研发资金与人员投入列为控制变量以控制企业内部资源对企业创新产生的影响。

（5）样本信度和效度检验。信度是指测验工具所得结果的一致性或稳定性，量表的信度愈大，其测量的标准误差就愈小。本文采用一致性指数（通常用Cronbach's alpha值表示）对信度进行检验。效度即有效性，是指测量工具或手段能够准确测量所需测量事物的程度。目前常用的效度分析方法主要是构建效度，通过对量表进行KMO检验和巴特利特球体检验［40］。经检验，本文的数据质量达到了上述样本信度和效度的统计要求（见表2）。

（6）两变量相关。表3是描述性统计的分析结果，可以看出合作自变量之间存在着显著的相关性。对变量多重共线性进行测试，结果表明模型中所有变量系数的VIF值均小于10（表4），可以忽略自变量之间的敏感性引起的估值问题，本研究所设定的模型符合拟合要求。

四、结果及讨论

本文首先对各变量进行了描述性统计分析并计算了各变量的Person相关系数，表3列出了分析结果。可以看出样本企业与学研机构的合作程度最高（mean=3.10），与同行合作的程度最低（mean= 2.70）。与供应商和同行的合作能够显著改善公司的创新绩效，与科研院所和客户的合作与创新绩效之间的正相关关系不显著。此外，创新绩效与研发支出比重、研发人员比重呈现显著的正相关，但与企业规模和企业成立年数则呈现出不显著的负相关。

表2　各变量及其构建方法描述表

表3　均值、标准差和相关系数矩阵（N=175）

logit回归模型作为限值因变量模型的一种，其突出的优点在于克服了多重（多元）线性回归的许多限制条件［41］；而且，问卷中大部分变量的答案都用数字来表示程度，具有明显的序次特点，因此本文采用有序logit模型（Ologit模型）对样本数据进行多元回归分析，首先将代表内部吸收能力的企业规模等控制变量对因变量进行回归分析，然后相继加入本文的预测变量（即与不同创新主体的技术合作关系）进行回归。表4列出了多元回归分析的结果。

从表4的回归结果可知，在未加入预测变量之前，研发支出比重和研发人员比重在模型中具有正向的统计显著性，而企业规模和企业成立年数却显现出负向相关性，其中企业规模具有统计显著性。其原因可能是一些企业虽然规模庞大、员工众多、发展历程也较长，但是生产出的新产品只在产品销售中占据较小的比例，大多数企业还是会依托较为成熟的产品来稳定占据市场份额，达到“活下去”的目的。此外，本研究采用基于频次的方法对产品创新进行度量，这一方法的缺点在于无法区分产品创新的种类，尤其是对高价值增值产品创新与低价值增值的产品创新之间的区分。

在加入预测变量之后，调整R2统计量从0.305增加至0.360，F统计量值为3.599，呈现出统计显著性。与客户、供应商、同行和学研机构的合作均呈现出正向关系，其中与供应商、同行和学研机构的合作通过显著性检验，说明在不考虑企业内部创新能力和资源的情况下，与这三者的合作能够显著改善企业的创新绩效，而与客户的合作并不能显著改善企业的创新绩效。由此可以得知，假设2和假设4成立，而假设1和假设3不成立。

表4　各自变量与因变量的综合分析结果（N=175）

由于本文的研究对象限定于生产整机设备的装备制造企业，因此对供应商的要求比较高，创新合作依赖程度也较高。许多关键零部件如驱动系统、控制装置、系统集成等核心部件，中国大多数本土企业无法生产，需要从国外购买并通过逆向工程实现渐进式创新，或者也会通过与大学和科研机构的合作研发达到激进式的自主创新目的。从系数的大小和显著性水平来看，装备制造企业与科研机构的合作创新是最为重要的，这与前述文献的结论较为一致。然而，企业与客户的关系并不十分密切，两者间的联系可能主要是基于业务关系往来。由于和国际装备制造业巨头还有较大差距，高端市场难以进入，本土装备制造企业的产品主要还是供应国内和国外发展中国家等中低端市场，客户对企业产品的技术要求并不高，创新合作也较少。此外，与同行企业的创新合作能有效提升创新绩效，这一结果与之前的一些研究有所不同。由于装备制造业属于资金和技术密集型产业，企业成立和生存门槛较高，行业内的企业均具一定的规模且数量不会太多，不少企业都有国企背景且相互间的熟知程度较高，因此与一些传统产业相比会更加注重与同行的创新合作。

总体而言，表3和表4的结果为合作关系对企业创新绩效具有重要作用提供了支持。由于装备制造业本身所具备的特殊产业属性，合作关系与企业创新绩效之间的关系也呈现出有趣的现象。其中，与学研机构的合作关系对企业创新的作用最大，垂直合作关系的重要性次之，而与其他文章结论不同的是，装备制造企业间的水平合作关系对创新绩效的积极影响也较为重要。

五、结论及展望

在梳理相关文献的基础上，本文指出了以往研究倾向于使用“有或无”的二元分法来反映创新水平和合作间关系的缺陷，并认为应对数据搜集及分析工作采用多维度和多标量的方法以更详细地揭示合作关系与创新绩效间的关系。基于此，本文借助第十七届工博会举办期间实地调研所获取的数据信息，对我国175家装备制造企业技术合作和创新绩效间的关系进行了多元回归分析。结果表明，企业与客户、供应商、同行和学研机构的合作均能改善企业的创新绩效，其中与供应商、同行和学研机构的合作能够较为显著地改善企业的创新绩效。从重要性程度的角度看，装备制造企业与学研机构的合作关系对企业创新的作用最大，垂直合作关系的重要性次之，水平合作关系对创新绩效的积极影响也比较重要。对于企业决策者和政策制定者而言，合作关系曾经一度被视为克服交易成本和防止寡头垄断的一种方式，但现在已成为企业技术创新的重要来源。企业间的技术合作不仅能够保障技术转移、知识溢出和共同学习的顺利进行，而且也有利于创新绩效的提升。因此，企业应积极推进与客户、供应商、同行和学研机构等各种创新主体的合作联系，尤其要加强同学研机构的创新网络关系。考虑到装备制造业实现激进式创新需要较好的技术支持，政府应积极搭建产学研合作平台，将深处象牙塔内的先进知识和人力资源同企业的技术研发有效地结合起来。此外，与其他产业“同行是冤家”的传统观点有所不同，由于装备制造业属于资金和技术密集型产业，企业成立和生存门槛较高，不少企业都有国企背景且相互间的熟知程度较高，因此会更加注重与同行企业的创新合作。这预示着，政府要更加注重装备制造业领域的产业联盟、行业协会等组织所发挥的关键作用。最后，本文只针对装备制造业这一特定行业进行深入分析，且样本企业大多集中于长三角地区，由于行业特殊性和地域情境性的存在，其研究结论的普适性还有待更多实证研究的检验。此外，本文对于数据结果的原因解释主要建立在简单的对话访谈的基础上，因此，结合企业深度访谈，加强技术合作与创新之间作用机理的探讨将是未来的研究方向。

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［责任编辑：欧世平］

A Study on the Impact of Technical Cooperation on Innovation Performance —Evidence from Equipment Manufacturing Industry in China

MA Shuang，ZENG Gang
（Center for Modern Chinese City Studies，East China Normal University，Shanghai 200062，China）

Drawing on the survey data of 175 questionnaires in equipment manufacturing industry，this paper discusses the impact of technical cooperation on innovative performance.Different from other studies which are based on binary variables（i.e. whether there exist technical cooperation and innovation），this study applies a multi-dimensional and multi-scalar approach to reveal in more detail the relationship between the two.The empirical study shows that the cooperative relationship with universities and research institutes has the most important impact on equipment manufacturing enterprises'innovative performance，the vertical cooperative relationship ranks the second，and the horizontal cooperative relationship is also more important.Finally，the paper proposes some policy recommendations and research prospects.

technical cooperation；innovation performance；equipment manufacturing enterprises

F273；F272.5

A

1007-5097（2016）05-0160-06

2016-02-27

国家自然科学基金面上项目（41371147）；德国科学基金会项目（LI981/8-1AOBJ：595493）

马双（1990-），男，浙江江山人，博士研究生，研究方向：产业集群与创新网络；曾刚（1961-），男，湖北武汉人，教授，博士，研究方向：生态经济。