内外向开放式创新非对称对产业创新网络抗毁性的影响

2020-11-08 11:00林海芬吕一博
管理学报 2020年10期
关键词:广度非对称开放式

李 莉 林海芬 程 露 吕一博

(1.大连理工大学工商管理学院;2. 大连海事大学航运经济与管理学院)

1 研究背景

随着经济全球化和开放式创新范式的盛行,企业创新活动逐渐从“封闭单一式”转型为“开放网络式”,产业创新网络作为创新载体的重要性凸显。然而,来自产业内部和外部多种风险因素的冲击,使得创新网络在发展过程中面临着较高的脆弱性甚至失败率,严重影响了其平稳有序运行。由此,如何构建具有抗毁性的产业创新网络,备受学者和实践者们的关注[1]。尽管网络抗毁性的影响因素来自不同的网络内部层级,但是近来学界逐渐意识到,治理微观层面企业的开放式创新活动,是决定创新网络抗毁性的关键突破口。大量有关开放式创新的研究发现,企业实施内向型开放式创新与外向型开放式创新活动呈现出不对称现象[2~4],并指出这种不对称的群体性表现会对产业创新网络呈现一定的影响。他们认为,虽然内向型开放式创新对产业技术追赶发挥着重要作用,但若长期忽视外向型开放式创新,将极易导致产业创新价值和技术路径的僵化甚至锁定,影响创新网络的平稳运行。

尽管如此,立足产业层面探究内外向开放式创新不对称及其与产业创新网络平稳运行关系的文献还相当薄弱[5],亟需开展深入研究。开放度被普遍认为是研究开放式创新程度的重要支点,因此本研究借鉴开放“广度-深度”框架,对企业内外向开放式创新非对称进行解构,并探索它们与产业创新网络抗毁性的影响关系。另外,随着企业间创新合作逐渐朝群体层面转变,技术群体成为产业创新网络演进过程中的一种普遍趋势,且是创新网络中观层级研究的焦点[6]。一些研究关注到技术群体间的桥关系对产业创新网络结构鲁棒性和创新扩散带来直接影响[7],却忽略了技术群体内部凝聚性在创新网络局部发挥的促进成员信任与互惠、消除机会主义行为以及知识深度共享的作用[8]。然而,从个体层的开放式创新到网络层的抗毁性,中观技术群体的网络局部效应是衔接二者的重要环节,因此,技术群体内部凝聚性不可避免地影响到企业内外向开放式创新非对称对产业创新网络抗毁性的作用效果。

综上分析,本研究力图解决以下问题:①基于开放度视角,探究内外向开放式非对称与产业创新网络抗毁性的作用关系;②剖析技术群体的内部凝聚性在上述关系中的作用。为此,本研究将立足整体网视角,构建内外向开放式创新非对称、技术群体内部凝聚性,以及产业创新网络抗毁性的关系模型,并采用新能源产业主要子技术领域的专利引用数据,构建138个产业创新网络为研究样本执行层次回归分析。

2 理论基础与假设提出

2.1 理论基础

(1)产业创新网络抗毁性产业创新网络是技术创新网络在某一产业中的应用,往往是由实施技术创新的主体合作形成,其根本目的是应对系统创新中的不确定性和复杂性。它不仅为技术、知识等创新资源的流动提供了结构性渠道,还具备实现技术增值、知识转移等功能。网络抗毁性的概念源自复杂网络领域,指当网络中的部分节点或边在发生随机故障或遭受蓄意攻击时,网络仍然能够继续维持其结构和功能的能力[9]。据此,本研究认为,产业创新网络的抗毁性,指创新网络在遭遇内源性故障或外部技术动荡、冲击时,仍能维持结构鲁棒性和运行效率的能力。

按照创新网络遭受外部与内部冲击两个视角,以往研究大致围绕以下主题开展:面临产业政策改变、技术变革和市场重心转移等外部威胁的创新网络抗风险性[10],以及来自创新网络整体层、中观群体层和微观个体层的多种内部故障的抗毁性。其中,从创新网络整体网视角切入的文献,涉及网络全局结构属性,如网络层级性[11]、集聚结构[12]等。聚焦中观群体层的研究,关注网络社群、技术群体、联盟派系及其内部属性,如凝聚性、同质性以及相互之间的桥连接对知识扩散、网络抗毁性的重要影响[13]。从技术主体视角出发的研究,包括核心企业治理、主体间创新互动、创新主体行为等[1]。基于研究网络抗毁性的思路和防范内生性风险的重要性,内生性风险被认为是创新集群网络走向衰退的根本性因素,而外生性冲击则是创新集群网络脆弱或失灵的诱发性因素[10]。鉴于此,本研究从防范产业创新网络的内源性风险出发,重点探讨网络成员实施不同开放式创新策略下,所呈现出的群体效应对产业创新网络抗毁性的影响关系。

(2)基于开放度的内外向开放式创新非对称开放式创新被定义为有目的的知识流入和溢出,旨在加速内部创新和扩大创新的外部使用市场。根据知识跨企业边界的流向[14],由外向内的内向型创新、由内向外的外向型创新和内外兼具的耦合型创新,被普遍认为是开放式创新的3种模式。虽然由内而外的创新被视为开放创新的核心过程,大多数的研究仍侧重于内向型创新或耦合型创新,这是由于企业过分在意技术外溢及商业化的风险,从而忽略其潜在的技术、市场机遇造成的。例如,VAN DER MEER[2]研究发现,实施内向型开放式创新型企业占比高达74%,而采用外向型创新为54%。BIANCHI等[15]指出,60%以上的开放式创新活动均与内向型创新相关。MICHELINO等[3]研究表明,企业的内向型创新程度高于外向型创新程度。以上研究成果在一定程度上阐述了双向开放式创新活动不对称的现象,但没有完整界定其概念与内涵。MAZZOLA等[4]首次直接阐述了企业内外开放式创新非对称,他们采用“开放式创新流”,来表征组织平衡实施内外向开放式创新的态度,并根据知识从外向内流入与由内向外溢出的净差值程度,进一步细分为正的、负的和中立态度3种类型。鉴于创新开放度被普遍认为是衡量企业实施开放式创新水平的重要指标,本研究认为,开放式创新非对称,指技术主体实施内向型开放式创新与外向型开放式创新程度的不均衡水平。从产业创新网络的实际运行层面来看,这种非对称主要指强内向型-弱外向型开放式创新模式。

依据LAURSEN等[16]的开放式创新的广度-深度框架,本研究将开放式创新非对称解构为内外向创新广度/深度非对称两个维度。对产业创新网络中的每个技术主体而言,内外向创新广度非对称指,该主体在实施开放式创新活动中,知识流入来源对象的数量和知识溢出对象的数量差异;内外向创新深度非对称指,该主体在实施开放式创新活动中,知识流入强度与知识溢出强度的差异。以往的研究发现,学者们在独立探讨创新广度与深度,以及创新绩效、创新能力、竞争优势、研发活动等关系的同时,还注意到二者的关联属性。例如,陈钰芬等[17]研究显示,开放广度与开放深度呈现出较强的正相关关系。SIKIMIC等[18]发现,内向型创新的技术授权活动正向影响外向型创新的技术外向许可数量。鉴于此,本研究在独立探讨内外向创新广度、深度非对称与产业创新网络抗毁性关系时,还需要从开放度的整合视角,将内外向开放式创新非对称纳入研究。

2.2 研究假设

(1)内外向创新广度非对称与产业创新网络抗毁性内外向创新广度越趋于对称,产业创新网络的抗毁性将会越强:①较高的内外向创新广度非对称极易导致创新网络受少数核心主体主导,使网络缺乏应对核心主体失灵的抗毁性。具有较强获取能力的主体,通常能够掌握相对分散且丰富的技术知识,且在择优偏好机制的驱使下[19],其他主体更倾向于与其建立关系形成“滚雪球”效应。随着创新资源向少数核心主体集聚,产业创新网络的演进越来越对其形成依赖,导致当产业创新网络遭遇内外风险时具有较高的脆弱性。②较高的内外向创新广度非对称,极易发生创新合作中的机会主义行为,导致创新网络效率低下。内外向创新广度非对称表示技术主体所掌握的权力存在差距,这在整体网络层面表现为知识权力的集中程度。当具有高知识权力的技术主体与其他主体建立了非对称依赖关系,互惠性的缺失将使得双方在创新合作过程中极易发生搭便车和机会主义行为[20],因而降低产业创新网络中知识共享意愿和扩散,导致网络效率的下降。③较高的内外向创新广度非对称,极易形成主体间强制型治理关系,不利于网络关系稳定,降低了网络抗毁性。内外向创新广度非对称表示技术主体间存在地位高低的差距。处于优势网络地位的主体倾向借助地位优势控制其他技术主体,而处于低位劣势的主体则被主导或被操控,因而极易引起不满、冲突与反抗,导致网络关系的稳定性受损[21]。基于此,提出如下假设:

假设1内外向创新广度非对称程度越高,产业创新网络的抗毁性越弱。

(2)内外向创新深度非对称与产业创新网络抗毁性内外向创新深度越趋于对称,产业创新网络的抗毁性将会越强:①较高的内外向创新深度非对称,会引发与合作伙伴较强或较弱的知识交流程度的非均衡,从而使产业创新网络丧失结构鲁棒性。由于较为频繁的知识交互具有稳定性、持久性和路径依赖特征,而较弱的知识交流则具有间断性、临时性和自我保护特征,因此,内外向创新深度非对称可能造成网络整体结构的“割裂”,导致抗毁性较弱。②内外向创新深度非对称,会加剧产业创新网络中知识流入与溢出程度的差异,降低网络效率和稳定性。过高的知识获取将可能陷入技术主体的内部锁定,阻碍了知识在整个创新网络中的流动;而过高的知识溢出,则意味着网络中其他主体主动或被动受该类技术主体的知识主导,使网络被少数知识权力高的主体操控,不利于网络稳定[21]。③较高的内外向创新深度非对称,使得产业创新网络面临动荡技术环境时,弱知识交流关系极易被重新洗牌,降低了网络抗毁性。内外向创新深度非对称说明,技术主体在投入内外向型开放式创新上的资产专用程度存在高低水平的差异。当产业创新网络面对产业动荡和技术变革等外生性风险时,那些投入较低专用资产的合作主体,仅需较低的技术转换成本即可与当前技术主体切断网络联结,以建立新型伙伴关系,因而极易加剧产业创新网络的“洗牌”效应,不利于网络平稳运行。基于此,提出如下假设:

假设2内外向创新深度非对称程度越高,产业创新网络的抗毁性越弱。

(3)内外向开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性强内向型-弱外向型模式的开放式创新非对称,不利于产业创新网络的长期平稳运行:①较强的内向型开放式创新使技术主体面临过度搜索的风险,不仅阻碍创新效率的提升,还增加了创新网络的脆弱性风险。过度的内向型开放广度,虽然有助于技术主体从较为广泛的网络成员那里获取新知识促进其探索式创新,但这提升了识别有价值知识来源和分配资源的复杂性,由于企业的关注度有限,很难有效改进和提升创新效率;同样的,过度的内向型开放深度,说明技术主体较为频繁地重复利用现有知识资源,不仅难以拓宽创新网络的合作范围以增加创新的新颖性,还会增加对冗余资源的协调和管理成本[22]。这一群体性表现加大了创新网络的运行和维护成本,降低了网络效率。②较强的内向型开放式创新对技术主体的吸收能力要求较高,然而,对外部新知识的消化吸收和转化需要一个并不短暂的过程,如果这一过程中创新网络遭遇技术不确定风险的冲击,将难以有效应对和抵御。由于网络中外部成员的知识资源与自身的知识库存在着一定程度的不兼容性,因此在内向型开放度较广时,需要较强的吸收能力将新颖知识转化为企业自身可利用的知识,并应用于技术创新中;不仅如此,吸收能力仍在企业与合作伙伴的深度创新交互和知识共享、同化中扮演着重要角色,因为它有利于组织获取外部新颖知识,实现旧知识的重组和更迭。然而,即使企业能够吸收外部资源并将其内源化,但其转化为企业创新能力仍需要较长的周期。随着产品生命周期的缩短和技术的不确定性加剧,企业可能会面临脆弱或失败的风险,因此不利于创新网络的稳健性。基于此,提出如下假设:

假设3内外向开放式创新非对称程度越高,产业创新网络的抗毁性越弱。

(4)技术群体内部凝聚性的调节作用技术群体,指具有知识趋同性的创新主体经过频繁且紧密的交流,凝聚而成的网络社群。其结构特性表现为技术群体的内部成员间联系紧凑,而外部交互稀疏[12,13]。技术群体的涌现,将整个产业创新网络分割成多个不重叠的子群,技术主体及所掌握的资源也分配到了不同群体之中。那些掌握相似技术、知识和创新资源的主体,通过紧密的创新交互凝聚在一起,使得群内成员保持较高的资源同质性,而跨群体边界的成员,由于知识基础的差异和相对稀疏的群间联系,导致技术群体之间的资源异质性较高[23]。与地理邻近主导的产业集群相比,技术群体的概念聚焦知识、技术和资源等创新要素在群体内外部的流动特征,更强调非地理限制的技术相似性特征。技术群体的内部凝聚性反映了群内主体间互动联系的频繁程度,而外部桥接关系反映了群间互动联系的多样化水平。本研究认为,内外向创新广度、深度非对称与产业创新网络抗毁性之间的关系,还受到技术群体内部凝聚性的调节作用。

较高的技术群体内部凝聚水平,会缓解内外向创新广度非对称对产业创新网络抗毁性的负向影响:①高内部凝聚性增强了群体内部成员知识共享的意愿和动力,能够缓解资源被少数主体垄断或控制所引发的网络脆弱性风险;②高内部凝聚性带来技术主体之间的态度和结构趋同[8],不仅能减少机会主义发生的可能,还能促进技术主体之间的联合依赖水平,缓解网络效率低下的问题;③高内部凝聚性能够促进网络成员之间形成共同的社会规范,因而降低了群内技术主体之间知识交流的冲突和障碍,这更容易消除地位势差对网络关系的破坏。基于此,提出如下假设:

假设4技术群体的内部凝聚水平,负向调节内外向创新广度非对称对产业创新网络抗毁性的影响。

技术群体的内部凝聚水平,会缓解内外向创新深度非对称对产业创新网络抗毁性的负向影响:①高内部凝聚性增加了技术群体内部主体的连接频次和亲密程度,有利于形成紧密、稳定的网络关系,减少了弱知识交流引发网络断裂的可能性;②高内部凝聚性加强了技术主体间知识交流和共享的深度,能进一步促进隐性知识的转移和异质知识的交换概率,从而缓解内外向创新深度不对称造成的网络抗毁性低下;③高内部凝聚性能够促进技术主体之间的信任水平[19],有助于在面临高昂专用资产转换成本时,提升主体间共同承担风险的动力,进而减缓稀疏知识连接导致的网络洗牌风险。基于此,提出如下假设:

假设5技术群体的凝聚水平,负向调节内外向创新深度非对称对产业创新网络的抗毁性的影响。

3 研究设计

3.1 研究方法

本研究立足整体网视角,探究内外向开放式创新的非对称程度对网络抗毁性的影响关系,并考察群内凝聚水平在这一关系中的作用,其适用性体现在上述构念及作用关系均在产业创新网络整体层面开展论述。进一步地,本研究的分析单元为产业创新网络,且由于专利引用关系被普遍用来衡量知识流[24],美国专利商标局(USPTO)数据库的专利,被普遍认为具有较高的全球经济和技术价值,体现了高水平的技术创新。由此,选取USPTO数据库检索专利数据,根据主要专利权人之间的专利引用和被引关系来构造有向的产业创新网络。此外,网络抗毁性是连续型变量,其分布接近正态分布,因此采用SPSS 24.0执行层级回归分析进行实证检验。

3.2 样本获取与数据处理

为了构建产业创新网络进行实证检验,本研究获取新能源产业最为典型的11个技术子领域(见表1)的专利数据作为初始数据源[25]。原因有以下3点:①新能源产业作为全球战略性新兴产业,有着产业链的发展周期长、资本密集程度高的特征,其稳健发展对全球经济价值发挥着重要价值;② 21世纪以来,新能源产业进入成长阶段,企业实施创新的活跃性日渐高涨,并且呈现出较为清晰的社群化或团簇化的趋势,技术群体的结构显现;③新能源产业的技术创新多以专利为载体,且数量基本呈逐年增长的态势,有利于通过专利权人之间的专利引用关系构建创新网络。

本研究的数据收集、清洗和处理流程如下:①数据源。本研究选取USPTO数据库,通过关键词检索策略(包括标题和摘要),收集上述11个新能源技术子领域,时间跨度在2001~2018年的授权专利数据(2001年之前新能源产业的专利引用网络过于稀疏),共计得到53 015条授权专利数据。②构建专利引用网络。由于样本的专利数量较大,涉及专利权人数量较多,本研究选取新能源产业各技术领域内,专利持有总量占新能源产业专利总量0.25%以上的主要专利权人作为专利引用网络的节点[13](他们持有的专利总量均高于产业专利总量的25%,且余下专利权人所持有的专利数量较为稀疏、分散);网络有向关系由这些专利权人之间的专利引用和被引形成。专利引用的价值往往在5年内达到巅峰,因此,采用跨期5年的移动时间窗口组建专利引用网络[26]。基于此,分别构建了11个新能源技术子领域的14个时间序列(2005~2018年)专利引用网络,共计154个。③划分群体。根据块模型[8]的原理,划分专利引用网络中拓扑结构紧密联系的社群。为了研究的可行性,每个群体的成员不得少于2个,每个网络中的群体数目不应低于2个。由此,得到的合格样本数为138个网络。④计算与回归。网络层面的参数基于专利引用关系网络的非对称邻接矩阵得出;变量的描述性统计、相关分析,以及层次回归分析通过执行SPSS 24.0得到。

3.3 变量测量

3.3.1因变量

借鉴YANG等[27]的研究,产业创新网络抗毁性(NI),采用自然连通度和网络效率的乘积项来测量。自然连通度(NC),指网络中任意一对网络成员间关系可被替代的冗余性,能描绘网络抵御关系断裂的鲁棒性,通过加权计算该网络中所有闭合关系的长度之和得出[28]。网络效率(NE),指知识、信息等在网络中最快传播或扩散的速率,能反映出网络抵御内外风险冲击下的功能完整性的变动,通过计算网络中任意两个节点之间最短有向距离倒数的平均数进行测量[29]。考虑到专利引用存在滞后性,同时,开放式创新非对称作用于网络抗毁性需要一定时间方可体现,因此将抗毁性滞后1年纳入回归模型。计算公式为:

NIk(t+1)=NCk(t+1)×NEk(t+1)=

(1)

式中,λi表示邻接矩阵特征谱的第i个特征根;N表示特征根数;M表示网络规模;di→j表示技术主体i和j间的有向距离;k表示新能源内11个子技术领域;t表示时间窗口2005~2017年。

3.3.2自变量

学者们基于实践的视角,认为企业的专利获得授权许可,以及对外授权许可分别是内/外向型开放式创新最重要的活动之一,且被用于衡量创新开放度[13, 15]。本研究借鉴SHI等[30]的测量方法,创新开放度采用加权后的创新广度与创新深度乘积交互项的平方根来测度;内/外向创新广度用焦点技术主体输入,以及向外输出知识、技术或资源时合作的技术主体数量来测度;内/外向创新深度用焦点技术主体所引进,以及向外输出的多样化知识、技术或资源之间合作的强度来测度。由此,内外向创新广度非对称(BA)、内外向创新深度非对称(DA),以及内外向开放式创新非对称(OIA)分别由产业内所有技术主体内外向创新程度的平均差值得出,计算公式为:

(2)

(3)

OIAkt=

(4)

式中,S表示该网络中所有技术主体的集合;ICTPij和CTPij分别表示第i个技术主体专利引用和被引主体j的数量;ICTTij和CTTij表示第i个技术主体与j个主体之间的专利引用和被引总频次;TPi表示第i个技术主体持有的全部专利数量。

3.3.3调节变量

技术群体的内部凝聚性(IC)。较高的内部凝聚水平表明,技术群体的内部成员持续不断地进行着稠密的知识交流与共享活动,对增强网络凝聚力发挥着重要作用,因而当遇到风险冲击时不易遭受损毁[6]。群内凝聚性衡量了处于同一群内的伙伴之间关系的紧密程度。在创新网络层面,该指标可以计算为所有技术群体密度的平均值,公式如下:

(5)

式中,mi表示技术群体i的规模;li表示该群体内部的实际关系数;n表示技术群体数。

3.3.4控制变量

(1) 网络密度(ND)网络密度表示网络中成员间联系的紧密程度。网络越稠密,网络中知识流动的通路越多,主体间知识交流就越频繁,网络的结构抗毁性和功能抗毁性就越强。网络密度计算的是实际关系数与所有可能的直接关系数的比值,计算公式为:NDkt=l/(M(M-1))。

(2) 技术群体规模(CS)产业创新网络中较大的技术群体规模,意味着群体间交互所发生的成本和复杂性较高,影响网络的长期稳定。

4 结果分析与讨论

4.1 样本信息

本研究的专利引用网络信息见表1。由表1可知,各子技术领域内专利持有量大于0.25%的技术主体数在50个上下波动,最大节点数为67,最小为43。

表1 样本信息(N=138)

4.2 相关分析

变量的均值、标准差和相关系数见表2。由表2可知,各变量之间的相关系数基本在0.7以内,说明不存在变量自相关的问题。在进入回归模型之前,本研究首先对自变量进行标准化处理,然后构建交互项执行层次回归分析。结果显示,所有变量VIF值都在可接受的范围内,未表现出明显的多重共线性。

表2 变量的均值、标准差和相关系数(N=138)

4.3 假设检验

层次回归分析结果见表3。在表3的模型1中,仅包含控制变量;模型2~模型4分别检验内外向创新广度、内外向创新深度,以及开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性的直接作用;模型5和模型6、模型7和模型8分别检验技术群体内部凝聚性的调节作用。

4.4 结果与讨论

模型1的结果显示,技术群体规模(β=0.379,p<0.001)、网络密度(β=0.140,p<0.1)、技术群体间桥接关系(β=0.358,p<0.001)均正向作用于网络抗毁性。这表明技术群体规模越大,具有相似技术源的主体凝聚为一个团簇的程度比较高,局部联系较为紧密,因而网络的结构鲁棒性越强;较高的网络密度说明成员间交流的密切程度和频度越大,技术主体之间的资源共享和知识扩散水平越高,因而会正向影响产业创新网络抗毁性;较高的桥接关系能够为网络搭建更多的知识流动渠道,并促进异质知识的扩散,有利于增强产业创新网络的平稳运行。

表3 层次回归分析结果(N=127)

(1)内外向开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性模型2的结果显示,内外向创新广度非对称对产业创新网络抗毁性表现出显著负向影响(β=-0.323,p<0.001),假设1得证。这一结果与李莉等[12]的观点一致,若网络向某特定核心组织过度集聚将使得网络脆弱或不稳定,还证实了权力不对称将导致网络稳定关系受损。这说明技术主体的内外向创新广度非对称程度越高,产业创新网络中发生机会主义行为和强制型治理的可能性较高,网络也更易被少数核心主体操控,不利于抗毁性的提升。另外,从模型3可知,内外向创新深度非对称与网络抗毁性呈现负相关关系 (β=-0.377,p<0.001),因此,假设2得证。这说明技术主体的内外向创新深度非对称程度越高,创新网络的结构越脆弱,且网络中知识流入与溢出的不对称会降低网络效率和稳定性。模型4的结果说明,内外向开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性之间为负的线性关系(β=-0.385,p<0.001),因此,假设3得到验证。这表明强内向型-弱外向型开放式创新模式的产业创新网络面临着较高的管理成本,长此以往难以应对技术不确定冲击,导致脆弱性较高。这一结果从创新网络的抗毁性层面,拓展了杨慧军等[22]关于企业过度实施内向型创新的潜在风险所引发的网络效应研究。

(2)技术群体内部凝聚性的调节效应模型5和模型6的结果显示,技术群体的内部凝聚性与内外向创新广度非对称的交互项与网络抗毁性的回归系数为显著负向 (β=-0.452,p<0.001),模型的拟合优度扩大了4.9%(ΔAdj-R2=0.049),因此,假设4通过检验。模型7和模型8的结果显示,技术群体的内部凝聚性与内外向创新深度非对称的交互项显著负向作用于网络抗毁性 (β=-0.295,p<0.01),模型的解释程度得到增强(ΔAdj-R2=0.029),假设5通过检验。这说明技术群体的内部凝聚性带来的共同规范和深度知识扩散意愿,能够削弱网络成员之间的资源过度倾斜、地位势差以及知识权力不对称,不仅如此,它还促进了成员间的信任和知识共享,能够降低网络关系断裂、知识流动效率低下和网络洗牌等弊病,进而缓解内外向创新广度、深度非对称对产业创新抗毁性的负向影响。

图1 调节效应图

技术群体内部凝聚性对内外开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性关系的负向调节效应见图1。由图1可知,当技术群体的凝聚性较高时,较低的内外向创新广度、深度非对称更能增强产业创新网络的抗毁性,并且随着开放式创新非对称程度的升高,其调节效应呈现逐步减小的趋势。

5 研究结论与启示

通过对138个新能源产业主要子技术领域的专利引用网络进行实证研究,本研究探讨了内外向开放式创新非对称与创新网络抗毁性的作用关系,以及群内凝聚性的调节效应,得出以下主要结论:①内外向创新广度、深度非对称以及内外向开放式创新非对称的程度越高,产业创新网络的抗毁性越低。内外向创新广度非对称强调技术主体在资源获取与输出能力,以及所掌握的知识权力、地位存在差距性,会引发网络被少数核心主体操控、内部关系冲突以及创新扩散效率低等风险,造成产业创新网络的抗毁性不高。内外向创新深度非对称,强调技术主体与伙伴的知识联系频率、技术资产专用投入,以及获取和溢出知识的差异程度,会引发网络整体结构断裂、知识内部锁定,或受少数主体主导以及大洗牌的风险,导致产业创新网络的抗毁性不强。内外向开放式创新非对称,不仅使创新网络面临高昂的管理和协调成本,还导致其缺乏对技术不确定风险的应对能力,因此抗毁性不足。②技术群体的内部凝聚性,会负向调节内外向创新广度、深度非对称对产业创新网络抗毁性的影响。较高的技术群体内部凝聚水平,会促进形成共同的规范、良好的创新互惠氛围和知识深度共享,因而能够缓解内外向创新广度、深度非对称对产业创新网络抗毁性的负向作用,且技术群体内部凝聚在开放式创新非对称较低时的作用效果更明显。

本研究在以下方面丰富了现有理论:①响应BOGERS等[5]关于拓展开放式创新理论在产业层面的研究呼吁,本研究聚焦内外向开放式创新非对称对产业创新网络抗毁性的影响关系,拓展和深化了企业内向型、外向型创新非对称的广度和深度在创新网络层面的研究;②通过剖析技术群体的内部凝聚水平,在内外向开放式创新非对称与产业创新网络抗毁性的调节作用中,本研究将LYU等[13]有关技术群体的内部凝聚性扮演的情境角色,拓展到产业创新网络层面进行实证研究,有助于从中观技术群体的情境视角,建立开放式创新理论与创新网络抗毁性理论的联系。

本研究为产业部门引导创新网络的稳健发展提供了如下管理启示:①推动兼具“由外至内”和“由内至外”的双向开放式创新模式,来增强产业创新网络的抗毁性。倡导和鼓励企业在整合、利用创新网络成员的技术、知识和资源的同时,要擅于将内部资源“外部化”,以获取更高的技术市场的地位和价值,进而促进内外向创新资源在产业创新网络中的转移和扩散,以避免网络僵化。②干预和引导企业实施双向开放式创新的程度,形成广泛和深度的内向输入和外向输出来促进产业创新网络的抗毁性。企业在广泛搜索拥有互补外部技术源的合作伙伴,并获取、输入其知识的同时,还要重视拓展外部合作伙伴将自身技术知识输出。③引导技术群体增强内部凝聚水平,为技术主体实施较为对称的内外向开放式创新活动营造良好的创新合作氛围和知识共享动力,进而提升产业创新抗毁性。

本研究也存在一些局限性:关注单一时间窗口下网络内部微观技术主体的内外向创新广(深)度非对称、技术群体如何作用于创新网络抗毁性,未能考虑网络外部冲击以及动态演化的作用机制。后续研究可以围绕以下两点进一步扩展:①沿着“整体网”的研究视角,进一步探索开放式创新对创新网络抗毁性作用关系的黑箱,挖掘其可能存在的网络宏观结构或中观技术群体层面的中介因素等;②考虑创新网络阶段性的动态演化特征,以检验不同产业发展阶段网络内外部多重因素与开放式创新活动、网络抗毁性这一关系的影响机制。

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