“拉帮结派”有利于企业创新吗？——来自中国高端装备制造产业的证据

郑向杰

（商丘师范学院经济管理学院，河南商丘476000）

“拉帮结派”有利于企业创新吗？
——来自中国高端装备制造产业的证据

郑向杰

（商丘师范学院经济管理学院，河南商丘476000）

联盟创新网络中的局部集聚性是企业间“拉帮结派”的重要体现，这一结构对企业创新的影响已引起人们的关注。文章基于2000-2013年中国高端装备制造产业的企业间联盟数据，通过联盟关系构建创新网络，运用负二项回归模型分析派系和核心度对企业创新的影响进行分析。研究表明，联盟创新网络中派系数越多，嵌入企业的创新能力越强，且此影响具有明显的滞后性；企业的核心度对企业创新能力的影响呈现倒U形关系，即当核心度小于某一特定值时，企业的创新能力随着核心度的增加而增强；当核心度大于这一特定值时，企业的创新能力随着核心度的增加而下降。简言之，“拉帮结派”能够促进企业创新，但企业嵌入派系时要考虑适度规模的企业间关系以使自身创新收益的最大化。研究结论可为企业嵌入网络派系，相关政府部门制定联盟政策提供依据。

创新网络；派系；战略性新兴产业；高端装备制造产业

一、引言

进入21世纪，战略性新兴产业已逐渐成为世界各国经济和社会发展的重要推动力量。全球性金融危机的出现，凸显了发展实体经济的战略价值，高端制造的知识密集型产业已成为各国角逐的核心。不断涌现的新兴技术催使新一轮的产业革命正在兴起，发展战略性新兴产业已成为各国抢占经济和社会发展制高点的重要举措［1］。与此同时，我国政府也认识到发展战略性新兴产业的重要性，出台了支持发展战略性新兴产业的一系列政策，吸引了愈来愈多的高科技企业与相关从业人员参与并享用政策红利，进一步促进了战略性新兴产业的高速发展。然而随着市场国际化程度的提升，国内企业的相关产品与技术受到国际市场的强势冲击。产品与技术创新的复杂性增强使得更多的企业意识到自身的资源已不能满足国际竞争的需要，企业间纷纷选择合作，拉帮结派，创新已由个体企业行为逐渐转化为企业间合作创新的群体行为。

战略联盟是企业间合作创新的重要形式，在规避创新风险的同时，也在一定程度上促进企业的创新与发展。企业间以联盟为基础形成的创新网络已成为战略性新兴产业内企业创新的重要途径［2］。然而，这种网络不容易形成高密度，而是形成核心——边缘结构［3］，其中，基于互惠关系的网络成员之间相互选择而形成紧密结合的群体称为派系（cliques），它是创新网络演化过程中的局部网络集聚现象。目前涉及派系问题已经有较多学者以人际关系网络为研究对象，认为派系结构对于网络成员获得信息和资源在一定程度上起到边界限制作用［4］。在企业内部的人际关系网络中，具有中等水平的派系间联系会导致高水平的绩效［5］，人际关系网络中派系的形成提高了派系局内人的满意度，但降低了派系局外人的满意度［6］。仅有少数学者探索了企业间网络的派系问题。如我国学者罗家德（2014）研究了社会关系网中的“圈子”现象，并基于这个思想探索了企业间的社会网络结构与复杂适应［7］。与此同时，赵炎（2014，2016）等学者探析了中国汽车企业联盟网络抱团现象，认为这种抱团有利于企业的创新，在此基础上，探讨了派系与知识流动的耦合对企业创新能力的影响［8，9］。从目前的研究来看，在企业创新网络中有关凝聚子群的理论与实践仍处于探索阶段，虽然有学者已经尝试研究了企业间网络的派系问题，但是企业在面对派系选择时，多大程度上嵌入以及如何嵌入才能更加利于创新已成为企业抉择的难题。

鉴于此，本文基于社会网络理论，提出研究假设，选择了2000-2013年的中国高端装备制造企业间联盟数据构建创新网络，在考虑整体网络中派系数量对嵌入企业创新影响的同时，也分析了个体网络中反映企业拉帮结派能力的核心度对其创新能力的影响。基于研究结论，提出了有利于联盟创新网络中企业嵌入与派系发展的政策建议。

二、理论与假设

（一）派系与企业创新

在传统的社会网络研究中，派系指“至少包含三个节点的最大完备子图”（Wasserman S，Faust K，1994），即派系中任何两个节点对之间都存在一条直接相连的线，且派系之外不存在另外的、同样连接这个派系中所有参与者的节点。派系中含有k个节点则成为k-派系。联盟创新网络中也广泛存在这种派系。图1所示是联盟创新网络中企业A、B、C、D组成的一个4-派系团体。

图1 一个4-派系示例

战略性新兴产业联盟的实践表明，企业间广泛的结盟活动，促进了合作网络内派系的形成与发展，并成为企业提高技术创新能力、增强核心竞争力的一种有效途径。网络内派系的形成，在提升企业间彼此信任的基础上，也为网络内知识的有效流动提供了结构基础［9］。一方面，基于互惠关系而形成派系内的企业间联系比与其他企业的联系更加频繁，这不但提升了知识流动的速度，而且通过对比多样性信息获取对企业更有价值的创新资源；另一方面，派系内企业间多层次的互惠关系，加深了彼此的了解和信任进而促使更深层次的合作，比如企业间技术人员的频繁互动与交流在一定程度上会诱使对创新起重要作用的隐性知识的传递。因此，联盟创新网络中的派系团体数越多，越有利于知识信息的扩散，嵌入派系内的企业能够从派系团体中获取较为丰富的创新资源。因此提出假设1。

H1：联盟创新网络中派系团体数量越多，嵌入企业的创新能力越强。

（二）核心度与企业创新

在社会网络分析中，如果一个子图的全部点都至少与该子图中的k个其他点邻接，则称这样的子图为k-核。如图2，是一个2-核子图。而每个节点的核心度（Coreness values，CV）是指此节点所在的凝聚子群中的k-核情况，图2中的节点E嵌入在2-核之中，其核心度即为2。

图2 一个2-核示例

同样，企业嵌入联盟创新网络，也在选择不同的凝聚子群。企业选择不同的伙伴结盟及关系数目影响子群内企业对创新资源获取的便利程度和选择的范围。当企业嵌入k-核的凝聚子群时，随着k值的增加，与其直接相连的关系数目就增加，企业嵌入网络的程度亦随之增强，由于凝聚子群中每个企业都至少与k个其他企业连接，这就会有利于子群内部企业间信息资源的流通，增加嵌入企业获取外部异质性资源的机会。然而，k值增加到一定程度，较多的企业间连接可能提高了企业获取冗余信息的概率，使企业从多条路径获取的知识资源变得一致和冗余，即使花费了大量的嵌入成本，也难以攫取有价值的创新资源［10］。随着企业间关系数量的增多，嵌入企业在担心自身有竞争力的核心技术被联盟伙伴获取的同时，也增加了共享知识被伙伴的伙伴攫取的机会，这会不但会间接增加竞争者的数量，也可能会提高竞争对手的竞争实力。此时，嵌入企业会有意识地保护自身核心知识和技术，减少知识的共享与交流［11］，进而影响嵌入企业有效的获取较高价值的知识资源，不利于企业的创新。因此提出假设2。

H2：嵌入企业的核心度对其创新能力的影响存在倒U形关系。

三、数据、变量与模型

（一）数据获取和处理

本研究所用数据主要有三类：一是联盟关系数据，借鉴国内外研究经验，基于美国SDC platinum数据库，按照中国战略性新兴产业中高端制造业的划分标准，构建中国高端装备制造产业联盟数据库（2000-2013），并利用互联网、商业报告以及报刊杂志进行修订、补充和完善；二是企业专利数据，通过国家知识产权局官方网站搜集样本企业的专利数据库（1995-2015年）；三是反映企业自身特征数据如企业是否上市，此数据可以通过企业官网查询。

由于企业间联盟关系结束时间很少发布，国际研究惯例假定持续时间为3～5年，本研究折中选择4年创建时间窗，将2000-2013年划分为11个时间窗口来构建联盟创新网络（2000-2003年，2001-2004年，…，2010-2013年），计算相关结构指标并进行模型构建。具体处理方法：首先，利用Matlab、Eclipse等软件设计邻接矩阵自动提取算法，基于各时间窗口的联盟关系生成各时间窗口的邻接矩阵；其次，利用UCINET绘制联盟创新网络以及计算相关结构指标；最后，使用STATA软件进行变量的统计分析。

需要说明的是在本研究搜集的联盟关系数据中，只要有高端装备制造企业参与的联盟即为样本联盟，因此，参与联盟的企业会有部分国外、国内非高端装备制造企业。因此，为保证联盟创新网络的完整性，仍利用原始样本联盟构建网络并计算相关结构指标，而在统计分析中剔除部分国外企业和国内非高端装备制造企业以获取有效样本来保障结果的稳健性。各时间窗口的原始样本数和有效样本数见表1所列。图3是2010-2013年中国高端装备制造业联盟创新网络图。

表1 各时间窗的样本数据

图32010 -2013年中国高端装备制造业联盟创新网络（nodes=220）

（二）变量

1.因变量

专利数（Patents）。高端装备制造企业属于高科技企业，其创新成果较多体现在新产品或新技术的出现以及它们的应用上。随着信息技术的发展以及企业法律意识尤其知识产权意识的增强，企业更倾向于以申请专利来保护自身的创新成果。因此，企业的专利数在一定程度上能够体现其创新能力。本研究用企业当年申请并最终获批的专利数作为因变量。

2.自变量

（1）派系数（Cliques Number，CN）。派系是“最大的完全子图”，子图中任何一个企业都与其他企业相连，且该派系不能被其他任何派系所包含。因此，联盟创新网络中的派系数能够反映整体网络中企业“抱团”的程度，而网络中与结构洞相关联的企业间更有“三元闭合”的趋势，这一趋势也已成为联盟创新网络中企业间“拉帮结派”的重要体现［8］。所以，本研究用每一时间窗的联盟创新网络中的派系数作为自变量进入模型。基于社会网络分析中Luce R and Perry A（1949）、Bron C and Kerbosch J（1973）的计算方法［12-13］，利用UCINET等软件进行这一指标值的获取和分析。如图3中共有18个派系。

（2）核心度（Coreness Values，CV）。除派系之外，建立在点度基础上的k-核也是反映网络中凝聚子群的一个重要指标，它是通过限制子群中的每个成员的邻点个数而得到的［14］。嵌入不同的k-核，企业具有不同的核心度，为获取创新资源要处理和维护企业间关系的复杂程度也不甚相同。企业的核心度是基于企业个体而言的，体现了企业嵌入网络中的凝聚子群内企业间的“扎堆”程度。基于社会网络分析中Seidman S（1983）的计算方法［14］，利用UCI⁃NET等软件进行这一指标值的获取和分析。

3.控制变量

（1）创新积累（Presample5）。企业的原有创新成果为以后企业创新打下坚实的基础，因此，已拥有较多创新成果的企业创新能力较强［15-16］。利用企业在嵌入联盟创新网络之前5年的专利之和代表企业的创新积累作为控制变量进入模型。

（2）是否上市（public）。企业上市为其提供了利用资本市场募集创新资金的重要途径，上市企业会比一般企业拥有更多的创新机会［17］。本研究把企业是否上市作为控制变量进入模型，如果样本企业上市，则public=1，反之，public=0。

（3）集聚系数（Clustering coefficient，CC）。集聚系数是一种关于局部网络结构的指标，其值大小主要用传递性比率来衡量，即封闭三方组的数量与可能三方组数量之比。集聚系数的大小会影响嵌入企业的创新能力已得到较多学者的证实［10，16］。计算公式如下：

此公式表示加权的集聚系数，分子表示包含结点i的三方组总数，分母表示包含结点i的可能三方组总数，乘以3以确保取值在0～1之间。

（4）中介中心度（Betweenness centrality，BC）。中介中心度是体现企业嵌入网络位置的重要指标，测量了一个点在多大程度上位于其他点的“中间”，此指标对企业创新的影响也已得到较多学者的证实［18］。计算公式为：

其中，gjk是j与k之间距离最短的路径数目；gjk（i）是j与k之间经过节点i距离最短的路径数目。

（5）网络密度（Network density，ND）。网络密度反映了整体网络中企业间关系数量的多寡，企业间资源信息传递的比率和范围受网络密度的影响［19-20］。计算公式为：

其中，l是联盟创新网络中关系数量；n是网络中企业节点数量。

（三）模型

研究发现，将计数型数据作为被解释变量进入模型，运用线性回归模型模拟可能会导致无效和有偏的估计，而专利数据是非负的计数型数据，可以考虑使用泊松模型，但泊松回归要求被解释变量的期望与方差相等或近似，而本研究因变量专利数的方差明显大于均值（见表2），存在“过度分散”，考虑使用“负二项回归”模型，即样本来自负二项分布，利用最大似然估计法进行估计。

表2 变量描述性与相关性统计（Obs=690）

企业嵌入联盟创新网络，从企业间关系的建立、合作运营与发展，到创新成果以专利形式申请并获批往往需要一段时间（1～2年）。所以，本研究考虑联盟当年的派系数、企业核心度以及相关的控制变量指标对滞后1年、2年的创新绩效的影响来构建模型。基本模型如下：

Patentsit+1（2）代表i企业在滞后1年、滞后2年专利数期望值。

四、结果分析

表2是变量的描述性统计与相关性分析。可以看出，专利数的方差（标准差的平方）明显大于均值，这表明使用泊松模型是不恰当的。各自变量间的相关系数的绝对值均小于0.7，说明各变量间不存在多重共线性问题。

表3是随机效应的负二项回归分析结果。Haus⁃man检验结果表明使用随机效应的负二项回归模型更加有效。经过拟合优度检验，当分散参数a=0时，负二项回归即为泊松回归，对每个模型的a=0进行似然比检验，可以得到p值很小，从而拒绝数据服从泊松分布的原假设，也就是说负二项回归是更恰当的。对模型进行整体显著性进行检验的LR-chi2（n）统计量的p值全部为0.000，表明所有模型的系数整体都很显著。

表3 随机效应的负二项回归结果（Obs=690）

续表3

模型1、4只包含了控制变量，模型2、5增加了自变量派系数，模型3、6又增加了自变量核心度。从模型1、4可以看出，企业自身的创新积累（Presample5）对其嵌入联盟创新网络后的创新绩效有显著的正向影响，这表明企业要创新，“打铁还需自身硬”，积极增加自身的知识储备，提升获取、吸收外部创新资源的能力，才能更好地促进创新。上市企业（public=1）拥有了较多的创新资本，创新能力也较强。而集聚系数（CC）对企业创新的影响不显著，这与Schilling等学者对美国高科技企业联盟创新网络研究所得的结论不同［16］，支持了赵炎等学者对中国高科技企业联盟创新网络的研究结论［10］。中介中心度（BC）对企业的创新绩效也没有显著的影响，这表明占据较优网络位置的企业并没有发挥出位置优势。而网络密度（ND）对企业创新呈现出显著的负向影响，这表明较多的网络关系不但不能促进嵌入企业的创新，反而阻碍了企业的发展。

在模型5中，派系数（CN）对嵌入企业创新绩效有显著的正向影响，因此，假设1被支持，即联盟创新网络中派系数量越多，嵌入企业的创新能力越强。但在模型2中，派系数的系数不显著，说明这种影响存在滞后效应。同样，由模型6可以得出，核心度（CV）的一次项系数为正，而二次项系数显著为负，这表明核心度对企业创新绩效的影响呈现倒U形关系，因此，假设2也被支持。但在模型3中，核心度的二次项系数不显著，表明了这种影响也存在滞后性。

派系数和核心度对企业创新绩效的影响都存在滞后性，一种可能的解释是企业从派系内其他企业获取创新资源需要一定的过程。一方面，知识具有黏性，尤其是对创新起重要作用的隐性知识传播需要较高的媒介，只有当企业间人员彼此熟悉，深入沟通与交流才能使其在企业间传递成为可能，而这都需要时间；另一方面，企业从派系内联盟伙伴那里获取、学习、消化与吸收异质性知识也需要一定的时间才能完成。

为了清晰的说明核心度对企业创新绩效的倒U形影响，基于模型6的分析结果绘制核心度与企业创新的关系图。在仅考虑影响因素核心度时（其他因素为0），Patentsit+2=exp（a0+a7CVit+a8）=exp（1.830+0.16 CVit-0.034），等式两端同时取自然对数可得，LN（Patentsit+2）=1.830+0.16 CVit-，再向下平移1.830个单位，于是得到图4。

图4 核心度对企业创新绩效的倒U形影响

当核心度小于2.35时，随着核心度的增加，嵌入企业的创新绩效得到明显提高；当核心度大于2.35时，嵌入企业的创新绩效逐渐降低；当核心度等于2.35时，嵌入企业的创新绩效最好。

五、结论与启示

目前，战略性新兴产业代表新一轮科技革命和产业变革的方向，是支撑全球经济复苏增长的核心力量和取得未来竞争新优势的关键领域。在国际环境复杂多变、国内经济进入新常态的局面下，战略性新兴产业已成为中国在经济下行压力下逆势增长的一股重要力量并逐渐成为我国经济发展的新引擎，在稳定经济增长、促进新旧动能转换、引领创新发展方面发挥了重要作用。然而，我国战略性新兴产业在发展过程中也存在一些亟须解决的问题，例如科技转化能力有待提升；产业关键核心技术需要加强；支持产业发展的政策环境也有待完善等等，这些问题都已经成为制约我国战略性新兴产业进一步发展的瓶颈。在市场的驱动下，一些企业为了自身发展寻找突破口，认识到获取创新资源的重要性，于是企业间纷纷选择合作进行创新的资源共享和优势互补来提升自身的创新能力。为了分析企业间的合作是否有利于创新能力的提升，本文基于资源依赖理论，利用社会网络分析方法，以中国高端装备制造产业联盟创新网络为研究对象，分析了企业间“拉帮结派”对企业创新绩效的影响，主要结论是：整体网络中较多的派系数能够有效提升嵌入企业的创新绩效，但这种影响具有明显的滞后性，在企业嵌入网络的第2年才显现出来；而企业核心度对其创新的影响则呈现倒U形关系，即只有当企业嵌入适度的k-核子图中，企业才能有最好的创新产出，这种影响也在企业嵌入网络的第2年显现出来，当k约为2.35时，企业可以获得最好的创新绩效。

研究结果表明，网络中建立较多的具有互惠关系的派系团体，有利于企业创新。由于子群间桥连接作用的节点较少（见图3），虽然有学者尝试探索了不同节点属性下的子群关系如何影响网络资源的流动［21］，但是对企业创新起作用的知识往往只局限于派系内分享与流动，而终止于派系的边界，创新主要发生在子群内而非子群间［22-23］，本研究也支持了这一观点。市场竞争的加剧，企业间个体层面的竞争已逐渐转化为以派系为单元的网络层面竞争，派系内的合作机制、路径选择以及市场份额等都会影响派系内企业的竞争力和利益，甚至对派系外企业的认知、行为与绩效也产生重要影响，比如企业是否重新选择其他派系更新联盟创新网络中的关系来获取更多的创新收益。

另外，基于个体中心网考虑企业嵌入的凝聚子群，应考虑处理的联盟关系数，适度的企业核心度，可有效提升企业创新能力。较少的联盟关系可能导致企业间信息交流不便，甚至会中止一些关键创新资源的有效流动。而较多的联盟关系不但使企业获得的知识变得一致和冗余，而且使企业担心自身核心知识和技术会由于伙伴企业频繁的外部联盟而迅速溢出，为避免增加不必要的市场竞争，企业会有意识地减少知识的共享与交流，这些行为都不利于嵌入企业有效的获取外部创新资源。因此，企业在嵌入联盟创新网络时不但要争取嵌入拥有较多派系的网络中，而且还应充分考虑自身所融入的凝聚子群的k-核情况，选择嵌入一个拥有适度规模关系的子群。

战略联盟作为企业间知识共享与交流的重要途径，相关政府部门要鼓励企业间建立互惠的联盟关系，形成紧密合作的派系团体，提升企业获取创新资源的水平。一方面，要健全知识产权保护法律法规，建设企业信任机制，为企业间合作创新提供良好的社会环境的同时，抑制联盟合作中机会主义行为和“搭便车”现象的发生；另一方面，鼓励企业间合作要注重创新产品与技术的扩散，在确保知识产权不受侵害的前提下，着重实现创新的溢出效应，促进经济的快速发展，推动社会的进步。然而，在具体实施的过程中，相关政府部门在政策引导的同时，也要进行配套的金融支持，可以通过支持符合条件的企业债券融资、相关税收优惠政策、推进股票市场注册制改革（设立战略新兴版）等拓宽企业的融资渠道。

此外，本研究主要分析了国内企业间的“拉帮结派”对其创新绩效的影响，而经济、科技的全球化促使企业充分利用全球的创新资源来弥补自身技术短板，已成为战略性新兴产业进一步发展突破的必要条件，急需加大相关工作力度，加速国际化创新体系建设。

然而，本研究探讨了“拉帮结派”对企业创新的影响，但企业间因履行合作关系而产生的知识流动还有待深入量化研究。同时，以中国高端装备制造产业为样本得出的研究结论推广到其他产业需持谨慎的态度。

［1］吕政.《中国战略性新兴产业发展研究》评介［J］.经济学动态，2012（4）：160.

［2］郑准，余亚军，王国顺.战略性新兴产业内企业联盟网络的演化机理——基于耗散结构论的视角［J］.财经科学，2012（6）：54-61.

［3］Rank C，Rank O.Integrated versus core-periphery struc⁃tures in regional biotechnology networks［J］.European Man⁃agement Journal，2006，24（1）：73-85.

［4］Singh J，Hansen M T.The world is not small for everyone：Inequity in searching for knowledge in organizations［J］. Management Science，2010，56（9）：1415-1438.

［5］Fang C，Lee J.Balancing exploration and exploitation through structural design：The isolation of subgroups and organiza⁃tional learning［J］.Organization Science，2010，21（3）：625-642.

［6］王海珍，刘新梅，张永胜.派系形成对员工满意度的影响及机理：社会网络视角的研究［J］.管理评论，2011，23（12）：116-123.

［7］罗家德，张田，任兵.基于“布局”理论视角的企业间社会网络结构与复杂适应［J］.管理学报，2014，11（9）：1253-1264.

［8］赵炎，孟庆时.创新网络中基于结派行为的企业创新能力评价［J］.科研管理，2014，35（7）：35-43.

［9］赵炎，冯薇雨，郑向杰.联盟网络中派系与知识流动的耦合对企业创新能力的影响［J］.科研管理，2016，37（3）：51-58.

［10］赵炎，郑向杰.网络聚集性、连通性与企业知识创新——基于中国10个高科技行业的联盟关系网络分析［J］.科学学与科学技术管理，2013，34（3）：23-32.

［11］郑向杰，赵炎.联盟创新网络中企业间知识共享的博弈分析［J］.软科学，2013，27（10）：83-96.

［12］Luce R，Perry A.A method of matrix analysis of group structure［J］.Psychometrika，1949，14（7）：95-116.

［13］Bron C，Kerbosch J.Finding all cliques of an undirected graph［J］.Comm of the ACM，1973，16（9）：575-577.

［14］Seidman S.Network structure and minimum degree［J］. Social Networks，1983，5（3）：269-287.

［15］Blundell R R，Griffith R，Van Renee J.Dynamic count da⁃ta models of technological innovation［J］.The Economic Journal，1995，105（9）：333-344.

［16］Schilling M A，Phelps C C.Inter-firm collaboration net⁃works：the impact of large scale network structure on firm innovation［J］.Management Science，2007，53（7）：1113-1126.

［17］赵炎，郑向杰.网络嵌入性与地域根植性对联盟企业创新绩效的影响——基于中国高科技上市公司的实证分析［J］.科研管理，2013，34（11）：9-17.

［18］赵炎，刘忠师.联盟中企业网络位置与资源位置对创新绩效影响的实证研究——基于中国化学药品行业联盟的分析［J］.研究与发展管理，2012，24（5）：73-82.

［19］Yamaguchi K.The flow of information through social net⁃works：Diagonal-free measures of inefficiency and the structural determinants of inefficiency［J］.Social Net⁃works，1994，16（1）：57-86.

［20］池仁勇.区域中小企业创新网络形成、结构属性与功能提升：浙江省实证考察［J］.管理世界，2005（10）：102-112.

［21］Lewis K，Kaufman J.Tastes，ties，and time：A new social network dataset using Facebook.com［J］.Social Networks，2008，30（4）：330-342.

［22］Staudenmayer，Tripsas.Inter-firm modularity and the im⁃plications for product development［J］.Journal of Product Innovation Management，2005，22（4）：303-321；

［23］Kajikawa Y，Takeda Y.Multiscale analysis of inter-firm networks in regional clusters［J］.Technovation，2010，30（3）：168-180.

Is“Cliques”Conducive to Corporate Innovation？—Evidence from China’s High-end Equipment Manufacturing Industry

ZHENG Xiang-jie
(School of Economics and Management,Shangqiu Normal University,Shangqiu 476000,China)

Local agglomeration in alliance innovation network is an important embodiment of the“cliques”between enterprises.The im⁃pact of this structure on corporate innovation has attracted a lot of attention.Based on the data of the inter enterprise alliance of China’s high-end equipment manufacturing industry from 2000 to 2013,the innovation network is constructed through the alliance relationship, and the impacts of the cliques and the coreness values on corporate innovation are analyzed by using the negative binomial regression mod⁃el.The study shows that the more the number of the cliques in the alliance innovation network,the stronger the embedded enterprises’in⁃novation capability,and this impact has an obvious hysteresis;the impact of the coreness values on the corporate innovation capability presents the inverted U type relationship,namely when the coreness values are less than a certain value,the corporate innovation capabili⁃ty increases with the increase of the coreness values,when the coreness values are greater than the certain value,the corporate innovation capability decreases with the increase of the coreness values.In short,the“cliques”can promote corporate innovation,but when enterpris⁃es embed the cliques,they should consider the appropriate scale of inter-firm relationship in order to maximize their own innovation in⁃come.The study conclusions can provide the basis for the enterprises to embed the network cliques and the relevant government depart⁃ments to formulate the alliance policy.

innovation network;cliques;strategic emerging industries;high-end equipment manufacturing industry

F273.1

A

1007-5097（2017）08-0146-07

［责任编辑：欧世平］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.08.021

2017-04-26

国家社会科学基金项目（15CGL007）；河南省软科学研究计划项目（162400410442）

郑向杰（1983-），男，河南周口人，讲师，管理学博士，研究方向：战略联盟与技术创新。