合作研发网络与企业二元创新——路径依赖导向的调节作用

（华南理工大学工商管理学院广州 5064）（澳门大学工商管理学院澳门 999078）

引 言

知识经济背景下，单一的行动者在工作效率和绩效产出中逐渐呈现出局限性，合作模式已然成为企业应对环境变化、提升竞争力的最佳模式之一。通过合作，企业能够从外界获取新的知识和信息，有利于更高效地了解并把握住当前行业的发展方向及创新路径，维持长期的竞争优势。与此同时，结合社会网络理论，学者们指出企业在众多合作关系网络中的不同位置为企业创新带来深远的影响［1-4］。 如钱锡红等［3］研究发现， 位于网络中心位置并占有丰富结构洞的企业在创新中具有优势；根据人力资本在不同企业间的流动，刘善仕等［4］构建了人力资本社会网络，并发现人力资本社会网络中心度和结构洞对企业创新具有显著的正向影响作用。

总体而言，大部分研究关注于企业网络位置对企业整体创新的影响，并得出了基本一致的结论：网络中心度和丰富的结构洞将显著提高企业创新绩效［1，2，4］。 然而， 从社会网络指标构建来看，网络结构洞衡量的是非冗余的异质性程度，从中获取的知识呈现异质、多样性；而中心度指标衡量的则是与企业直接有联结的关系，相较于网络结构洞，直接联结的企业间包含较多的同质性关系。因此，本文关注的焦点问题在于：合作研发网络中心度和结构洞对企业创新是否具有差异化的影响，又对不同实质类型的创新带来何种影响？而企业的创新导向（路径依赖导向）又起到什么作用？

结合社会网络理论，本文构建了上市企业间专利合作研发网络，分析了不同的网络位置对企业探索式和利用式创新的影响。

1 理论基础和研究假设

1.1 理论基础

企业创新活动有利于改善其自身绩效，是企业维持竞争优势的根本力量来源。依据其不同实质，创新可进一步划分为利用式创新与探索式创新。前者指企业通过对现有的生产方式或产品进行不断地 “修改、修复和完善”；而后者是 “根本性、彻底地”变更当前的解决路径或方法［5，6］。需要说明的是，部分研究也将其称作突破式创新和渐进式创新、激进式创新和开发式创新等。参照王凤彬等［6］的研究，本文将其称为探索式和利用式创新。

鉴于企业创新活动的重要性与复杂性，探索与揭示影响企业创新绩效的内外部因素一直是学界所关注的重要课题，已有相当的文献积累［4，7］。从社会关系网络角度来看，已有研究指出，企业处在不同的网络位置对其获取知识、信息具有重要影响，也会影响后续创新绩效。利用汽车产业上市公司数据，曾德明和文金艳［8］研究结果表明协作研发网络中心度与企业二元创新呈现倒U型关系。Phelps［5］的研究则表明联盟网络中企业的网络密度可改善企业的技术多样性，从而提升企业的探索式创新绩效。

从社会关系网络对探索式和利用式创新的影响来看，当企业关系网络呈现单一性，知识和技术合作呈现同质性时，社会网络对企业创新的影响体现在对利用式创新上；相反，当企业关系网络呈现非冗余的异质、多样性时，对创新的影响体现在探索式创新上［5］。下文将展开理论分析，并提出研究假设。

1.2 理论分析和研究假设

1.2.1 合作研发网络中心度与企业二元创新

网络中心度是指与行动者有直接联系的其他行动者的数量，用于衡量网络中行动者作为中心枢纽的 “显著性”［9］。企业合作研发网络中心度高的企业在获取关键性信息和知识方面具有强大优势。然而，结合已有研究，企业从直接联结关系中所获取的知识、信息呈现单一性，对利用式创新的影响大于对探索式创新的影响。

具体地，从合作关系角度来看，行动者更有可能与自身相近或相似的其他行动者构建直接联系［10］。对于企业来讲，在构建合作关系时，更倾向于与自身知识结构、能力相匹配的企业构建直接联系，所构建的关系网络呈现单一性。同时，从关系强弱角度来看，相似的行动者之间更有可能构建出强关系，而差异化较大的行动者之间的关系为弱关系［11］。当企业倾向于与相似的强关系企业构建联结时，将排斥外在其他多样性合作关系，在创新过程中体现为对当前生产方式的改进和完善，即利用式创新。

从获取知识、信息和技术的角度来看，企业从单一的关系网络中获取的知识等呈现出同质性。这将导致企业陷入路径依赖导向，拘泥于已有的创新方法和创新模式，在坚持原有模式的同时，会使得他们很少从具有不同观念的批评者那里获取异质、多样性的知识［12］；同质性知识也使企业在应对外界动态环境时变得迟钝，不利于及时地发现并把握存在的突破性创新机遇。相反，企业更加关注于如何最大化利用现有的知识，或者如何改进既有方案等。需要说明的是，企业合作研发网络中心度同样对企业探索式创新带来影响，如从知识信息获取角度来看，相比于没有构建任何直接合作关系的企业，企业合作研发网络中心度高的企业同样获取相对较多的异质性知识①。

总的来看，构建直接联结关系的企业呈现单一性和知识结构的同质性，对利用式创新的影响作用强于对利用式创新的影响。因此，本文提出：

假设1：相比于探索式创新，企业合作研发网络中心度对企业利用式创新的正向影响作用更强。

1.2.2 合作研发网络结构洞与企业二元创新

不同于网络中心度，结构洞关注于与行动者相连接的其他行动者之间的关系模式。如果某个行动者与两个彼此不相连的行动者有联结，那么这种关系模式就是结构洞［9］。拥有丰富结构洞的企业在获取非冗余、异质性知识方面具有重要优势，并对知识的转移和共享具有 “控制优势”。拥有丰富结构洞的企业拥有非冗余的异质性联系［3］，能够获取与无直接联结的企业的知识和信息（如企业A1分别和A2和A3有直接联结，而A2和A3之间无直接关联），这些知识和信息常常存在较大的差异，有利于企业创新，尤其是探索式创新。获取多样、异质性知识同样能够促使企业重新审视现有知识储备的现状与不足，从新的角度充实和评估知识，打破用户固有的路径依赖导向［13］，利于企业探索式创新产出。拥有丰富结构洞的企业也具有知识和信息的 “控制优势”［14］。拥有丰富结构洞的企业由于与关系间断的其他企业之间有联结，可以对其他企业的知识获取加以干预，拥有知识传递的主动权。即企业可以自行选择将所获取的知识传递／不传递给另外一个企业，或者将其作为资源与其他企业进行交换，从而有利于创新绩效的提高。将其变为自身的独特优势，体现为差异化的创新模式和方法。

因此，结构洞丰富的企业拥有更多与彼此有差异的企业合作的机会，从中获取多样、异质性的知识，并对某些独特的信息具有 “控制优势”，对企业探索式创新的影响作用将更强。基于此，本文提出：

假设2：相比于利用式创新，企业合作研发网络结构洞对企业探索式创新的正向影响作用更强。

1.2.3 企业路径依赖导向的调节作用

企业的路径依赖导向是指企业的发展受到过去经验影响的程度［15］。一般而言，在面临高度动态化以及不确定性的外部环境时，企业更可能复制成功的经验，即倾向于按照原有的路径进行产品的研发、生产与推广［8］。研究指出，企业能够从合作研发网络中获取知识经验，但对后续创新的影响还受制于企业如何获取并高效地学习其中知识的方法和路径导向，这意味着企业创新导向决定着所获取的知识和技能等能否得到充分的发挥与利用。本文重点考虑了企业路径依赖导向对企业合作研发网络位置与企业二元式创新绩效间关系的调节作用。

具体地，当企业路径依赖导向较强时，企业将沿用原有的方法和路径进行创新行为，体现为对现有路径和方法的小幅度完善，有利于现有知识向利用式创新的转化；相反，较强的路径依赖导向使企业关注于使用原有的方法，不利于企业从不同的角度审视已有知识，利用差异化的方式进行创新行为，阻碍获取的新知识向探索式创新的转化。基于此，本文提出：

假设3：企业路径依赖导向在网络中心度、结构洞和利用式创新间起到正向调节作用。

假设4：企业路径依赖导向在网络中心度、结构洞和探索式创新间起到负向调节作用。

2 研究设计

2.1 数据来源和合作研发网络构建

研究使用的数据来源于He等［15］建立的中国专利数据工程（Chinese Patent Data Project，CPDP）数据库和中国国家知识产权局（SIPO）专利数据库。具体地，中国专利数据工程数据库收录了1990～2010年深圳和上海交易所主板上市的企业专利数据，详细专利信息记录数量达222651条。由于CPDP数据目前只更新到2010年，借鉴He等［15］的做法，本文从国家知识产权局检索匹配了2010年后的专利数据，将数据更新到2018年。数据包含了专利号、申请日期、申请人、申请单位、专利类别等。利用该数据，研究构建了上市企业专利合作研发关系网络。

具体地，根据同一个专利是否由两个及以上企业共同申请来确定企业间的合作研发关系，如企业A1和企业A2当年共同申请了专利W1，则认为A1和A2之间存在合作研发关系，构建两者之间的联结；而当企业A1和企业A3当年共同申请了专利W2，则认为A1和A3之间存在合作研发关系，如果企业A2和企业A3当年没有共同申请专利，则认为A2和A3之间为间接联结关系。根据该合作研发关系，研究构建了企业专利合作研发网络，并利用大型社会网络数据分析软件Pajek5.0计算了企业合作研发网络指标，中心度和结构洞指数的测量详见后文论述。

此外，企业财务等相关数据来源于国泰安（CSMAR）数据库，包括企业规模、年龄等指标；同时，为了消除极端值的影响，本文对所有的连续控制变量进行了1%和99%的Winsorize处理。本文的研究样本涉及2000～2018年期间共718个上市企业7013个观测值。

2.2 变量测量

探索式创新（Explore）和利用式创新（Exploit）： 参考 Gilsing 等［1］、 曾德明和文金艳［8］的做法，研究利用国际专利分类号（IPC）来测度企业的探索式创新和利用式创新。具体而言，在企业当年所申请的专利中，研究采用企业的国际专利分类号的前4位尚未在过去5年内出现的专利数量来测度企业的探索式创新；反之，用企业的国际专利分类号的前4位在过去5年内出现1次或者1次以上的专利数量来测量企业的利用式创新。

合作研发网络中心度（DC）： 借鉴Phelps［5］和刘善仕等［4］的研究，本文采用标准化的中心性指标度量企业合作研发网络中心度，如式（1）所示：

其中，i，j表示企业，i≠j；Xij表示企业i和j之间当年有专利合作研发；g表示当年参与构建合作研发网络的企业数量。

合作研发网络结构洞（SHD）：已有文献对结构洞指数的测量方法包括效率、约束系数和等级等。借鉴刘善仕等［4］学者的研究，本文采用约束指数作为度量结构洞丰富程度的指标，具体计算公式如下：

其中，i，j表示企业，i≠j；Ci表示企业i在当年合作研发网络中所受到的总约束，网络约束Ci越大，表示企业所占据的结构洞数量越少；本文利用Ci的相反数来测度企业结构洞丰富程度SHDi，SHDi越大说明结构洞指数越丰富；Cij表示企业i与企业j的直接关系与间接关系集合，pij表征直接关系，∑qpiqpqj表示间接关系。

路径依赖导向（Path）。当前企业的路径依赖导向的测量方法之一是利用专利的引用和被引用数据。如采用企业过去5年所申请的专利中自引用占总引用的比例来测量企业的路径依赖程度［12］。然而，本文所采用的中国专利数据工程数据集并未披露相关专利的引用量和被引用量。与此同时，由于本文采用企业专利的类别号来测量企业的探索式和利用式创新绩效，因此仍然采用企业专利的类别号以衡量企业的路径依赖程度。具体地，先计算出企业过去5年中新类别的专利数量与专利总数的比值，再用1减去这个比值来测度企业的路径依赖导向。参考已有文献，本文还加入了一系列控制变量，详细变量定义如表1所示。

表1 变量定义表

2.3 研究模型

为检验研究假设，本文构建了以下研究模型：

式（5）用来检验研究假设1和2；式（6）用来检验研究假设3和4。Control表示一系列控制变量，Year、Industr、Property分别表示年份、行业和产权性质的固定效应，为误差项。考虑到创新产出存在一定的时滞效应，本文对解释变量均采取了滞后一期处理。

3 实证分析

表2为描述性统计。企业利用式创新（Exploit）和探索式创新（Explore）均值分别为2.384和1.741，方差分别为1.641和0.831，表明不同企业的二元创新存在一定差异。企业路径依赖（Path）均值为0.708，方差为0.766，表明企业均有较强的路径依赖导向， 与 Gilsing等［1］和 Jain［7］研究结果相一致。控制变量同样与现有研究基本保持一致。本文也对自变量之间是否存在共线性进行了VIF检验，最大值为2.225（＜10），表明自变量间存在共线性的可能性不大。

表2 变量描述性统计

3.1 回归结果③

表3为主回归结果。模型1和模型2是企业合作研发网络中心度对企业利用式创新和探索式创新的影响。企业合作研发网络中心度系数分别为7.443和4.187，均在1%水平上与企业利用式创新和探索式创新显著正相关，表明企业合作研发网络中心度能同时提高企业的利用式创新和探索式创新。进一步地，从系数来看，企业合作研发网络中心度对利用式创新的影响显著大于对探索式创新的影响，在借鉴Li等［16］的路径比较分析法进行检验后结果依旧保持一致。因此假设1得到证实：相比于探索式创新，企业合作研发网络中心度对企业利用式创新的正向影响作用更强。

模型3和模型4为企业合作研发网络结构洞与二元创新的回归结果。从中可以看出，企业合作研发网络结构洞系数分别为0.312和0.392，均在1%水平上与企业利用式创新和探索式创新显著正相关。表明企业合作研发网络结构洞能同时提高企业二元创新。同时，相比于利用式创新，合作研发网络结构洞对企业探索式创新的正向影响作用更为明显，研究假设2得到证实。

表3 合作研发网络中心度和结构洞与二元创新

表4为企业路径依赖导向的调节作用，模型1和模型2为路径依赖导向在合作研发网络中心度和企业二元创新中的调节作用，模型3和4为路径依赖导向在合作研发网络结构洞和企业二元创新的调节作用。具体地，从模型1和模型3中可以看出，企业合作研发网络位置与企业路径依赖交互项系数分别为13.798和0.437，均在1%水平上与企业利用式创新显著正相关。因此，本文假设3得到证实，企业路径依赖导向在合作研发网络位置和企业利用式创新间起到正向调节作用。类似地，从模型2和模型4中可以看出，企业合作研发网络位置与路径依赖导向交互项系数分别为-3.837和-0.531，均在1%水平上与企业探索式创新显著负相关。因此，本文假设4得到证实，企业路径依赖导向在合作研发网络位置和企业探索式创新间起到负向调节作用。

3.2 稳健性检验

本文利用不同方法进行了稳健性检验：

（1）主回归中使用了一般的OLS模型，稳健性检验中使用固定效应模型进行检验，回归结果如表5所示。从模型1和2中可以看出企业合作研发网络中心度对企业利用式创新的影响更大；从模型3和模型4中可以看出，企业合作研发网络中心度对企业探索式创新的影响更大，与主回归结果保持一致。

表4 路径依赖导向的调节作用

表5 固定效应模型

（2）本文使用了3年期来测量企业利用式创新和探索式创新，即企业当年申请的专利类别在过去3年内尚未出现则计作探索式创新，反之则视作利用式创新。回归结果如表6所示。从模型1和模型2、模型3和模型4中可以看出，企业合作研发网络中心度对企业利用式创新的影响作用更为明显，而企业合作研发网络结构洞对探索式创新的影响作用更大，与前文分析保持一致。

4 研究结论及讨论

基于企业间的合作研发关系，本文构建了企业间的合作研发网络，并探讨了不同网络位置对企业二元创新的影响。研究发现，企业合作研发网络的中心度和结构洞与二元创新绩效显著正相关。然而，不同网络位置对企业利用式和探索式创新具有差异化的影响，企业合作研发网络中心度对利用式创新的影响作用大于对探索式创新的影响，而结构洞对探索式创新的影响作用大于对利用式创新的影响。研究也发现，企业路径依赖导向在企业合作研发网络和利用式创新间起到正向调节作用，但对探索式创新起到负向调节作用。

本文研究贡献包括以下几个方面：（1）基于企业专利合作研发申请关系，研究构建了企业合作研发网络，并指出在以专利数量衡量企业创新的研究中，使用专利合作研发网络探讨对企业创新的影响是最为直接的。这是因为，专利申请和授权一般被视作企业维持优势的重要来源，涉及信息和技术的保密。当企业间有专利层面的合作研发时，合作对象间的关系强度更强，或者双方已达成互相信任关系，更利于知识信息的转移；在一般的合作关系中，如战略联盟网络，合作的创新成果并不一定都体现在专利申请上，直接使用专利数量测量企业创新存在一定的不足；（2）现有探讨企业网络位置对创新绩效的研究关注于对企业整体创新的影响，忽略了同一个网络指标对不同实质创新的差异化影响，或不同网络指标对同一类型创新的影响差异。本文关注于企业合作研发网络中心度和结构洞对企业二元创新的影响，并指出企业合作研发网络中心度对利用式创新的影响作用更为明显，而企业合作研发网络结构洞对探索式创新的影响作用更为明显；（3）研究也贡献于网络位置和企业创新关系间边界因素的探讨。具体地，本文检验了企业路径依赖导向在企业合作研发网络（中心度和结构洞）和二元创新间的调节作用，并发现企业路径依赖导向在企业合作研发网络指标和利用式创新间起到正向调节作用，但在企业合作研发网络指标和探索式创新间起到负向调节作用。

表6 合作研发网络与二元创新（3年期）

除了上述研究贡献，本文还可以提供以下管理启示：（1）研究发现，中心度越高和结构洞数目越丰富的企业，其利用式和探索式创新绩效也将越高。因此，企业可以通过拓宽与其他企业合作研发来获取知识、信息等以提高自身的创新绩效；（2）鉴于企业合作研发网络中心度和结构洞对二元创新的影响差异，企业可以根据自身的发展阶段，适当改变其合作对象和合作模式以提高不同类型的创新。如当企业需要最大化利用现有的知识和资源进行利用式创新时，企业可以与自身相似的企业构建合作关系；而当企业需要突破现有的创新模式，进行探索式创新时，企业应当寻求差异化、多元化的合作对象；（3）企业路径依赖导向在合作研发网络和二元创新间起到差异化的调节作用，研究也为企业如何平衡二元创新提供有益的启示。企业创新，尤其是探索式创新作为维持企业长期可持续发展优势的重要来源，随着年龄和规模的增长，企业路径依赖导向愈发严重，从而阻碍探索式创新。企业在创新过程中应适当打破固有的路径依赖导向，变更当前的创新模式等。

研究还存在以下方面的不足：（1）本文关注于企业专利层面的合作研发网络对企业二元创新的影响。其他合作网络，如战略联盟网络也对其获取知识和信息带来影响，与合作研发网络存在交互作用等。因此，未来研究中可以进一步关注不同类型的企业合作网络间的关系对企业创新的影响； （2）除了路径依赖导向存在的调节作用外，其他因素如企业外部的营商环境和内部的企业结构也对上述关系存在调节作用，因此未来研究可以进一步探讨存在的边界条件。

注释：

①鉴于钱锡红等［3］和刘善仕等［4］详细论述了网络位置对创新的影响，本文重点关注对二元创新的影响差异。

②因篇幅所限，本文省略了控制变量的回归结果，如需要可向作者索取。