基于企业生命周期的开放式创新能力与创新绩效关系研究

岳意定+罗琼

摘要：利用2007-2012年上市公司数据，考量不同生命周期阶段开放式创新能力对企业创新绩效的影响。结果显示：不同生命周期阶段开放式创新能力对企业创新绩效的作用存在差异，其中，吸收能力在成长期与成熟期对企业创新绩效显著正相关，在衰退期对创新绩效具有显著负效应；连接能力在成长期与成熟期对创新绩效具有显著正效应，在衰退期与创新绩效呈正相关，但不显著；解吸能力仅在衰退期对企业创新绩效有显著的积极效应，在成长期与成熟期与创新绩效存在正相关，但不显著。结果表明，目前中国上市公司在创新模式上更注重从外部获得新知识，然后通过自身的吸收能力将新知识内化为企业自身的知识，但未意识到保留知识对于企业未来发展的重要性，对企业解吸能力的提升重视不足。

关键词：开放式创新能力；创新绩效；企业生命周期；面板数据模型

中图分类号：F270 文献标识码：A 文章编号：

一、引言

创新是企业提升核心竞争力，实现经济增长方式转变的重要驱动力。传统的创新模式强调企业依靠内部持续的高强度的技术研发获得强大的竞争优势，但随着信息技术的高速发展，外部环境的不稳定性给传统的创新模式带来了挑战[1]。完全依靠自身资源开展的创新模式已不能适应日益复杂的外部环境，而善于利用外部资源的企业更容易获得创新成功[2]。2003年，Chesbrough[3]首次提出“开放式创新”的概念，认为有价值的创意可以由公司外部和内部同时获得，内部创意可以由公司内部或外部进行商业化，由此打破了传统的以自主研发为主的封闭式创新模式，开放式创新成为企业提高科研效率，实现资源共享和优势互补的一种主流模式。早期关于开放式创新的研究，多以欧美日等发达国家的大型技术密集型企业为研究对象，运用案例分析方法，分析开放式创新的机理及其对企业创新绩效的影响。如Chesbrough[4]对IBM、Intel、思科、朗讯等企业的创新实践进行了比较研究；Piller[5]对壳牌化学、惠普和飞利浦等企业进行了案例研究；陈劲[6]从组织变革的视角研究了中控集团的开放式创新实践。近年来对开放式创新的研究逐步转向计量检验。如Fey和Birkinshaw[7]以英国和瑞典的107家大型企业为研究对象，探讨研发管理模式、开放度和知识编码对创新绩效的影响；Laursen和Salter[8]通过对英国2707家制造类企业进行调查，实证研究了企业外部搜索对创新绩效的影响；陈劲和陈钰芬[9]分析了经济合作与发展组织的24个国家的开放式创新行为；郑登攀等[10]利用134家上市公司的面板数据，探讨企业开放度与网络能力对创新绩效的影响。

尽管学者对开放式创新进行了卓有成效的研究，但在开放式创新范式下，企业开放度的选择以及为实现开放式创新构建匹配组织变化的能力问题仍是研究的热点。一方面，过低的开放度会使企业仍局限在封闭式创新的范式下，无法从根本上实现开放式创新的优势，而过度的开放则会给企业带来知识流失、产权争议、商业机密泄漏、管理成本提升、合作中冲突升级等风险。另一方面，开放式创新模式下，企业将面临更加模糊的组织边界、不断降低的知识流动限制、日益减少的内部R&D依赖性、高度复杂的界面，而企业试图通过开放式创新来构筑持续的竞争优势就必须具有成功实施开放式创新所需的各种能力[11]。因此选择合适的开放程度以及提升与开放式创新匹配的各项能力是企业的难点。

Lichtechaler[12]研究表明，吸收能力、连接能力与解吸能力是企业实现外部知识开发、利用和保留的三种重要能力，在开放式创新模式下吸收能力、连接能力和解吸能力对企业创新绩效具有正向影响。随后，一些学者进一步研究了各项能力对创新绩效的影响。如Zahra和George[13]研究发现，吸收能力对企业有效获取并利用新知识，拓展公司现有的知识储备，提升消化和利用信息的能力并最终增强公司创新绩效具有重要影响，是公司吸收外部知识的关键创新能力；Lane等[14]研究同样表明，吸收能力的强弱将直接影响企业创新绩效的高低。陈劲等[15]则以网络嵌入性为视角，研究了解吸能力对外向型开放式创新的影响；陈艳等[11]以中小企业为研究对象，调查了浙江温州154家企业发现，企业连接能力对企业创新绩效具有显著效应，而解吸能力对企业创新绩效影响不显著。尽管学术界对企业为实现开放式创新应具备的各项能力进行了研究，并探讨了其对创新绩效的影响，但多集中于探讨吸收能力对创新绩效的影响，对连接能力和解吸能力的研究较少，并缺乏实证研究。此外，在动态竞争环境中，创新是企业竞争优势最重要的来源，随着企业的演化如何对创新进行有效的管理是企业面临的挑战之一[16]。研究表明，由于企业在不同的生命周期阶段会表现出不同的组织特征，创新的强度也不同，各种组织要素对企业创新绩效的影响也必然有所差异[17]。基于已有研究中的不足点，本文拟从企业生命周期的角度出发，探讨在开放式创新模式下企业能力对创新绩效的影响，着重研究了吸收能力、连接能力以及解吸能力对企业创新绩效的影响，为企业可持续发展和不同生命周期阶段企业能力的提升提供参考。

二、研究假设的提出

Cohen和Lecvinthal[18]认为吸收能力是企业认识到新的外部信息的价值，并对该外部信息进行消化吸收，最后对它进行商业化应用的能力。连接能力是指企业保留外部知识的能力，包括联盟能力与关系能力，强调企业应以连接能力的方式来维持和管理外部知识，注重在外部进行知识维护，而不承担即时的向内进行知识转移[12][19]。作为对吸收能力的补充，Lichtechaler和Lichtechaler[20]提出了解吸能力的概念，并将之定义为组织基于外向型技术转移战略，识别技术转移机会和促进吸收方企业实现技术应用的能力。

1. 成长期企业能力对创新绩效的影响

吸收能力与企业开发外部知识有关，在不同生命周期阶段，吸收能力对企业创新绩效的影响存在差异。在企业初创期与成长期，由于企业刚刚建立需要大量的创新资源，促使企业从外部获取创新资源，现阶段企业的吸收能力较弱，但由于企业组织结构不稳定，暂未形成特有的企业文化和自主创新能力，因此企业对外部知识的包容性较强，企业吸收能力对创新绩效作用显著。企业确保优先接触外部知识，而不是直接获取它[21]。陈艳等[11]指出企业的连接能力越强，企业的开放度越高，获取外部知识就越方便，开放式创新的绩效就越高，广泛的外部联系是开放式创新的重要特征之一。在企业的初创期与成长期，企业主要的创新模式表现为产品创新，由于自身资源和影响力的限制，与企业联系较为密切的外部资源主要是上游企业与顾客，其连接能力较弱，企业更多的注重吸收能力，因此连接能力对企业创新绩效的影响较小。为了向合作伙伴转移和分享知识，企业应该发展自身的解吸能力，以此来降低知识转移的壁垒，促进知识在企业外部的应用，提高企业开放式创新的绩效。在企业的初创期和成长期，企业很少会将其技术（或专利）出售或转让，更多的吸收外部知识，企业解吸能力较弱。因此，基于上述分析，提出如下假设：

H1：在企业的成长期，吸收能力、连接能力、解吸能力均对企业创新绩效具有正向影响。

2.成熟期企业能力对创新绩效的影响

随着企业的不断成长和逐渐成熟，要求企业不断吸收新的知识和采用新的管理方法逐步实现企业组织结构的调整和优化，形成企业的组织文化，企业搜寻外部知识、吸收外部知识、整合外部知识的能力显著增强，吸收能力得到提升。张光磊、刘善仕等[22]指出强大的吸收能力可以使企业迅速将外部知识内化为组织知识，有助于企业开放式创新绩效的提升。同时，在企业进入成熟期后，企业规模逐渐扩大，为了保持竞争优势，要求企业与外部知识源，如顾客、上下游企业、同行、大学等组织建立联系，保持密切的双边和多边关系以确保获取创新知识，企业的连接能力愈强，企业对抗风险的能力就愈强，其对创新绩效的影响愈大。此外，在企业成熟期随着企业科研能力不断增强，拥有的新技术和专利数量逐渐增多，开发解吸能力有助于帮助提升企业输出型开放式创新绩效。因此，基于上述分析，提出如下假设：

H2：在企业的成熟期，吸收能力、连接能力、解吸能力均对企业创新绩效具有正向影响。

3. 衰退期企业能力对创新绩效的影响

当企业进入衰退期后，企业组织结构形成惯性，企业文化显现出刚性，企业倾向于吸收匹配企业结构与文化的外部知识，而排斥吸收不符合企业文化的新知识，由此吸收能力反而成为提升企业创新绩效的障碍。在企业进入衰退期后，企业创新强度与广度都很弱，在市场竞争中逐渐失去有力位置，为了继续生存下去，企业不再扩大企业规模[23]，而更强调运用现有的资源进行创新，这就要求企业注重对企业内外部知识的维护，企业对外的连接能力越强，对企业创新绩效的提升效果愈明显。研究表明尽管创新知识（或技术）转移并非大多数公司的核心活动，然而，企业可以通过这种知识外溢形式，获得良好的收益[15]。而在企业进入衰退期后，解吸能力得到进一步强化，企业亟需调整创新模式将已有的而不能创造利润的技术或知识流向更能发挥其价值的外部组织，由此来改善企业的经营状况，提高企业绩效。因此，基于上述分析，提出如下假设：

H3：在企业的衰退期，连接能力与解吸能力对企业创新绩效均具有正向影响，而吸收能力对企业创新绩效具有负向影响。

现有的研究结果认为企业开发、利用和保留外部知识的各项开放式创新能力对企业创新绩效的提升具有积极效应，但结论有待进一步检验，主要包括如下三个部分：第一，很少从企业生命周期的角度研究不同开放式创新能力对企业创新绩效的影响；第二，大多数研究集中于探讨吸收能力对创新绩效的影响，缺乏对连接能力与解吸能力的研究；第三，现有的研究能力与开放式创新关系的文献多为规范研究，研究方法多以问卷调查的方式进行，缺乏用面板数据进行的实证研究。本文试图克服以往文献的不足，进一步研究不同生命周期阶段开放式创新能力与创新绩效之间的关系，将企业看作处于生命周期的某一阶段来实证研究不同生命周期阶段开放式创新能力与创新绩效的关系，并以我国上市公司2007-2012年的面板数据为样本，使用面板数据模型进行实证研究。

三、指标选取与数据说明

1. 样本的数据说明

本文选取了我国上市公司为样本，其原因在于证券交易所要求所有上市企业披露其创新活动，因此绝大部分企业都披露了最近几年的研发投入和技术产出情况，企业研发投入和专利数据容易获得。而且上市公司的年报须经注册会计师的审计，比起通过调查问卷方式获取相关研发数据更为客观。此外，为保证研究数据的完整性和真实性，本文的研究样本包括了2007-2012年在深圳和上海证券交易所上市的所有主板公司，为保证数据的有效性，对原始样本进行筛选的标准如下：选择这一期间持续经营的上市公司为样本，使所研究的样本保持必要的持续性；剔除样本中未进行研发的企业；剔除样本中数据遗漏不全，或者样本中指标出现异常的企业；剔除样本中因为并购重组等行为改变主业或者进行较大的资产置换的公司。因为如果将这些异常的公司纳入样本，将极大地影响结论的可靠性和一致性。筛选得出最终的研究样本包括359家上市公司，共2154个样本数据。样本企业的各项指标数据主要来自金融网（由手工收集完成）。本文使用Excel、Eviews6 .0等数据分析软件对数据进行处理。

2. 企业生命周期的划分

企业生命周期阶段大致划分为创业期、成长期、成熟期和衰退期[24]，考虑到主板上市公司不可能处在创业期，因此本研究将企业生命周期阶段分为成长期、成熟期和衰退期，并运用三分位法将企业进行划分，考虑到三分位法适用于分析同行业的数据，为保证数据之间的可比性，因此在运用三分位法划分企业阶段之前，将企业进行分类，然后考虑销售收入增长率、资本支出率（固定资产净额/销售收入净额）、总资产增长率、管理费用收入比4项变量来判断企业所处的生命周期阶段[25]。具体而言，首先将企业分类后，汇总上述4个变量的6年数据（2007-2012年），运用三分位法，将每个变量划分为高、中、低三组，划分标准为数据的相对大小；其次，根据表1的内容，针对不同的生命周期阶段，对每个变量的高、中、低三组，赋予不同的分值，在成长期，企业的销售增长较快，管理费用比例和资本支出比例较高；在成熟期，各指标趋于稳定；在衰退期，销售增长率较小，销售费用比例和资本支出比例较小，股利支付率较高。然后，将各公司4个变量的得分，分年度加总；最后按照成长期（0-2分）、成熟期（3-6分）和衰退期（7-8分）的方式，确认每个样本公司在各年度所属的生命周期阶段。为避免误判，采用多数决定原则，逐一确定其所属的生命周期阶段。最终得到处在成长期、成熟期、衰退期的企业分别为116个、138个、105个。

3. 变量界定与测量

（1）吸收能力

吸收能力是企业获取、消化并内化外部知识的能力，吸收能力的测度通常从人力资本、研发强度等维度展开。Borensztien、Gregorio和Lee[20]研究认为人力资本是衡量企业对外部知识获取的重要指标，Cohen和Levinthal[18]进一步研究表明研发强度是衡量企业消化并内化知识的重要指标。因此本文拟用人力资本与研发强度两个变量来衡量企业的吸收能力，其中采用企业技术人员或研发人员的数量来反映企业的人力资本，用企业研发支出来反映企业的研发强度。吸收能力则通过对技术人员的平均研发额取对数来进行转换测度，计算公式为：ln（技术人员的平均研发额）=ln（公司的研发总支出/技术人员总人数）[26]。

（2）连接能力

连接能力反映了企业维持外部知识的能力，表现为企业的联盟能力以及关系能力。Heimeriks和Duysters[27]认为联盟能力是企业获取、共享、传播和应用联盟管理诀窍和惯例的能力，是企业为了实现特定的战略目标，与外部企业形成的优势互补、风险共担、要素双向或多向流动的能力，反映为与外部企业合作的能力。Lorenzoni和Lipparini[28]认为企业关系能力是企业通过与合作伙伴建立以信任为基础的关系，以降低成本，获取特定知识，建立企业竞争优势的能力，包括横向关系能力与纵向关系能力[29]。横向关系能力意味着与企业上下游企业建立合作关系，而纵向关系能力则意味着通过联盟等方式与竞争对手、大学科研机构、中介机构以及政府部门建立良好的合作关系，共享知识和资源、分担新产品开发风险，由此提升新产品开发绩效。连接能力强的公司具有更高的市场知识能力，有助于降低产品开发周期与成本，拉近与市场先行者之间的差距。因此，企业连接能力反映为与其他组织建立联系的能力，本文采用报表中与企业建立联系的关联方的数量来衡量企业的连接能力。

（3）解吸能力

解吸能力强调企业对内部知识识别和转移的能力。企业应具有识别知识转移机会的能力，而企业人力资本的质量是影响企业识别知识转移机会的重要因素。识别出知识转移机会后，企业进入将知识向知识吸收方转移的阶段，转移的知识包括各项技术以及专利等[30]。转移过程并不只包括单纯的输出行为，还包括吸收方企业对外部知识的吸收行为，需要创新源企业积极参与，帮助吸收方企业成功应用转移的知识[15]。考虑到数据的可获取性，参考Lichtechaler[22]、陈劲[15]、陈艳[11]等对解吸能力的定义与衡量，设置“是否存在技术公开”、“是否存在专利公开”、“是否存在技术转让”、“是否存在专利转让”、“是否存在信息共享平台”五个题项来衡量公司的解吸能力，“是”为1，“否”为0，公司解吸能力的强弱用这五项的累计值来代替，数值越大，代表公司的解吸能力愈强。

（4）创新绩效

创新绩效是技术创新活动产出的、能客观测度和感知的一些成果绩效，包括创新产生的直接经济效益（如新产品销售率、新产品利润率等），也囊括那些间接经济效益的产出（例如新产品开发、专利等）。考虑到数据的可获取性，参考Ritter和Gemnden[31]对创新绩效的测量方式，采用专利授权数量作为评价企业创新绩效的主要指标。

（5）控制变量

韵江等人指出企业的创新绩效除了受到其企业能力的影响外，还会受到企业年龄、行业属性等因素的影响[17]。企业成立时间越久，企业规模越大，就越具有经验和声誉优势，企业的规模效应越明显，其创新绩效也会较好[32]。相对于传统行业，高新技术行业的创新绩效更高。而从本研究的样本基本结构特征来看，所选样本在企业年龄和行业属性方面也确实存在差异。因此为了降低这些因素对研究结果产生的影响，更加突出本研究所选用变量对企业创新绩效的影响效应，本文将这些因素作为控制变量。对企业年龄的测度以企业从成立之年到2012年的时间跨度这一单一测量指标来测量。用虚拟变量来表征企业所属的行业，1表示企业所属行业为高新技术行业，0表示企业所属行业为传统行业，其中高新技术行业主要包括信息技术、生物技术、新材料技术三大行业。

4. 面板数据模型

面板数据模型选择的样本为2007-2012年间有完整数据的上市公司，根据上述研究假设和研究框架，本文构建了2个研究模型：模型l检验控制变量和创新绩效之间的关系，模型2在模型l的基础上增加了开放创新能力变量，检验假设l至假设3是否成立，具体模型如下：

在模型中， 为截距， 为模型回归系数， 为成立时间， 为行业类型， 为企业吸收能力， 为企业连接能力， 为企业解吸能力， 为企业创新绩效， 为随机变量，代表影响企业创新绩效的其他变量。其中， ，代表第 家上市公司； 代表第 个时间序列观察值； 表示第 年第 个公司的 ，其他变量的下标计意义与 相同。

四、实证分析

1. 描述性统计与相关分析

为了从整体上比较不同阶段开放式创新能力和企业创新绩效的差异，对数据进行描述性统计，列出各阶段各指标的均值和标准差，如表2所示。由表2可知，从均值来看，企业的吸收能力在逐步变弱，成长期和成熟期的吸收能力强于衰退期的吸收能力；企业连接能力则是由弱变强，再有强变弱，其中成熟期的连接能力强于成长期和衰退期；企业的解吸能力则是在逐步变强，衰退期的解吸能力强于成长期与成熟期。而从标准差来看，各变量的标准差均表现出一定的波动性。

为了更加直观的了解各变量之间的关系，进行初步的经验检验。进一步描绘处在不同生命周期阶段的企业在2007-2012 年间，企业开放式创新能力与创新绩效之间的关系。由于吸收能力、连接能力与创新绩效的数量级相对较大，为了更清楚地反映吸收能力、连接能力以及解吸能力与企业创新绩效之间的关系，将吸收能力、连接能力以及创新绩效的数值均缩小10倍，结果如图1、图2、图3所示。从图中可知，吸收能力、连接能力与解吸能力在成长期、成熟期以及衰退期与创新绩效的变化趋势均相同。具体而言，吸收能力在成长期和成熟期的上升趋势比在衰退期明显；连接能力在成长期、成熟期和衰退期均表现出稳定的上升趋势；解吸能力在衰退期的变化趋势较成长期和成熟期明显。

进行相关性分析，结果如表3所示。结果表明：结果表明：吸收能力与解吸能力、创新绩效以及企业成立时间之间存在显著相关性；连接能力与解吸能力、创新绩效、企业成立时间以及企业行业类型之间存在显著相关性；解吸能力与创新绩效和企业成立时间之间存在显著相关性；企业成立时间与创新绩效间存在显著相关性，其他变量之间均不存在显著相关性。

2. 面板数据模型类型判别

根据上述的理论假设及模型设定，在每个生命周期阶段，提出了如下的4个统计模型，其中：模型A检验控制变量对创新绩效的影响，模型B在控制变量的基础上引入吸收能力变量，检验其对创新绩效的影响，模型C在控制变量的基础上引入连接能力变量，检验其对创新绩效的影响，模型D在控制变量的基础上引入解吸能力变量，检验其对创新绩效的影响。

在建立面板模型前，要先对模型的类型进行判别。其中，F检验用于判别模型中是否存在个体固定效应，该检验的原假设是真实模型是混合模型，备择假设是真实模型是个体固定效应模型，P值小于0.05，则拒绝原假设，即建立个体效应模型是合适的。Hausman检验用于判别应建立随机效应模型还是固定效应模型，该检验的原假设是应建立个体随机效应模型，备择假设是应建立个体固定效应模型，P值小于0.05，则拒绝原假设，即建立固定效应模型是合适的。具体检验结果如表4所示，表明企业生命周期各阶段的模型A、模型B、模型C、模型D均适合采用个体固定效应模型。

3. 面板数据模型参数估计

利用个体固定效应模型，采用Eviews6.0 软件对各统计模型进行数据分析，结果见表5、表6和表7所示。从回归结果的F值来看，所有回归模型均高度显著，模型拟合优度较好， 模型的整体 最低为0.64，整体 最高为0.84，说明回归方程的解释能力至少大于64%，即不论企业处在不同的生命周期阶段，吸收能力、连接能力、解吸能力、成立时间、企业规模以及企业类型能够对企业创新绩效的64%以上作出解释。

从成长期来看，企业吸收能力以及连接能力对企业的创新绩效具有显著的正效应，解吸能力对企业创新绩效的影响不显著。处在成长期的企业，资源相对较少，企业内部知识存量不足，自主研发创新的难度较大，企业更多的依靠知识探索来寻求和发现新知识，在这个过程中企业吸收外部知识能力的大小对企业创新绩效具有重要作用，而连接能力反映了企业与外部组织之间关系的紧密程度，在企业将新产品成功商业化的过程中起着重要的辅助作用，因此连接能力对企业创新绩效影响显著。但由于成长期企业内部技术不成熟，专利产出较少，因此企业的解吸能力较弱，对企业创新绩效的贡献不显著。

从成熟期来看，企业吸收能力以及连接能力对企业创新绩效具有显著的正向效应，解吸能力对企业创新绩效的影响不显著。处在成熟期的企业，具有较为稳定的市场占有率，企业的生产规模有所扩大，销售收入稳定，现金流充足。稳定的市场占有率使企业拥有很强的资金能力，较高的知名度和良好的企业形象为企业从外部获得支持和寻求合作伙伴相对容易，为企业进行开放式创新创造了条件，但企业内部结构规范化，管理分权化，企业对创新的重视程度下降，企业更倾向于从外部获得新知识，而不是从企业内部，因此此时企业的创新主要来源于吸收能力与连接能力。

从衰退期来看，企业吸收能力对企业创新绩效均存在显著负效应；连接能力对创新绩效具有正向效应，但均不显著；解吸能力对创新绩效存在显著正效应。进入衰退期的企业，企业的主要产品即将或已被市场汰淘，销售和利润严重下降，企业吸收外部知识以及从外部获取支持的能力急速下降，企业为了可以持续经营，强调转移企业内部低效率的产品、技术或者专利，降低企业的研发成本，将资金集中运用于某种产品的研发以期实现企业的转型，但由于企业经过长期发展，必然会形成稳定的组织结构与企业文化，而企业内部固有的结构惯性与文化刚性会在一定程度上阻碍企业的转型。因此，在这个阶段，企业的吸收能力和连接能力下降，而解吸能力对创新绩效的影响更为显著。

由此可见，假设H1得到完全验证，假设H2和假设H3得到部分验证。同时，从表5、表6、表7中还可以看出，在企业的不同周期阶段，企业成立时间均对企业创新绩效具有显著的正向影响；而企业行业类型仅在成长期对企业创新绩效具有显著的正向影响，在成熟期与衰退期影响均不显著。

五、研究结论及启示

本文基于企业生命周期理论，探讨在不同生命周期阶段的企业，其开放式创新能力对企业创新绩效的影响，采用359家上市企业在2007-2012年的面板数据，着重研究吸收能力、连接能力以及解吸能力对企业创新绩效的影响。研究结果表明：

第一，在企业的成长期与成熟期，吸收能力对创新绩效均具有显著的正效应，在衰退期对创新绩效表现为负效应；连接能力在成长期与成熟期对企业创新绩效具有显著的正效应，且在成熟期对创新绩效的影响最为显著。表明从外部获得新知识、新技术，通过自身的吸收能力将新知识内化为企业自身的知识仍是我国企业提高创新绩效的重要手段。在这种创新模式下，吸收能力对于新知识的转化就显得尤为重要，直接决定着企业开放式创新的绩效。同时也应该注重连接能力对企业创新绩效的影响，在企业进入成熟阶段后，企业的规模及其影响力不断扩大，企业与外部组织建立联盟关系的能力将会越来越强，企业可以通过战略联盟的形式实现各企业之间内部知识的转移与利用，打破组织边界，降低知识在组织之间转移和利用的交易成本，由此来提供企业的创新效率，并且企业应注意正确地引导新知识的转化过程。

第二，在企业的成长以及成熟期，解吸能力对企业创新绩效的影响不显著，在衰退期显著。2012年，欧洲专利局在布鲁塞尔发布的年度成果报告显示，向欧洲专利局申请专利数量占世界总量比例最高的前5个国家分别是美国（24.6%）、日本（20.1%）、德国（13.3%）、中国（7.3%）和韩国（5.6%），其中中国的专利申请数量同比增长11.1%，是专利申请数量增速最快的国家[33]。由此可见，中国企业已成为促使欧洲专利局专利申请数量增长的最大动力，但专利的数量愈多并不代表能为企业带来的收益愈多。在我国许多企业还没有意识到知识保留对于企业未来发展的重要性，多数企业忽视了对知识在企业内部的传播、共享以及对知识的编码和保留，企业通常没有专人进行知识的推广与保留，对核心员工进行培训的结果是增加了个人依仗专业知识与企业主进行讨价还价的资本，个人知识难以在企业内共享和推广，专利的实际使用效率较低。而事实是许多跨国公司通过对外资解投资内部化实现其技术转移，不仅使得其本身在经济活动中获得利益，还为东道国带来了外部经济，减少了跨国公司在东道国的发展障碍，大大缩短了其技术转化为收益的周期。因此，在开放式创新模式下，企业应该重视通过外部商业化的方式来提高企业的创新绩效，鼓励员工去识别其技术的新的应用机会，提高技术专利的使用效率，为企业创造出更多的价值。

基于本文的研究，未来的拓展完善可从如下三个方面进行：一是，尽管本文参考了许多成熟研究，但关于吸收能力、连接能力、解吸能力和创新绩效的测量指标仍有待完善，当然这也受限于所能获得的统计数据；二是连接能力分为横向连接与纵向连接，这两种连接能力的强弱对创新绩效的影响是否存在差别，有待进一步研究；三是拓宽实证分析的时间范围，这样的话控制变量的选择需要进一步深入，可引入诸如宏观政策等方面的因素，以期取得更加科学、明晰的理论解释。

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Effect of open innovation capability on innovation performance from enterprise life cycle perspective

Yue Yi-Ding Luo Qiong

（Business School， Central south university， Changsha Hunan 410083 ）

Abstract： This article studies the effect of open innovation ability on enterprise innovation performance from firm life cycle perspective， by using the 2007-2012 panel data of the listed companies in China. Our results show that： The relationship between open innovation ability and innovation performance is different in different stages of the enterprise life cycle. Absorptive capacity has significant positive effect on innovation performance in the growth period and mature period， and has significant negative effect on innovation performance in the recession period； connection capacity has significant positive effect on innovation performance in the growth period and mature period， and has positive but not significant effect on innovation performance in the recession period； desorption capacity has significant positive effect on innovation performance only in the recession， and it has positive but not significant effect on innovation performance in the growth and maturation. The results also indicate that the listed companies pay more attention to gain new knowledge from outside， and then make new knowledge into their own knowledge through its absorption ability， but are not aware of the importance of preserving knowledge for the future development， and pay little attention to desorption ability.

Key words： open innovation ability； innovation performance； enterprise life cycle； panel data model