开放式创新、知识积累与高新技术企业半突破性创新绩效

2020-12-18 07:31杨立生
关键词:渐进性突破性内化

杨立生,陈 倩

(云南民族大学 管理学院,云南 昆明 650504)

《创新驱动发展战略》明确指出,我国在2020年进入创新型国家行列,2030年跻身创新型国家前列,到2050年建成世界科技创新强国,关键在于提升国家自主创新能力.高新技术企业拥有尖端知识技术,对创新发展有较强渗透性,是创新强国建设的重要载体.随着科技发展,封闭式创新模式已不能适应时代发展需求,易产生收支不平衡、被市场淘汰等风险,从而高新技术企业正由封闭式创新向开放式创新转变[1],开放式创新是社会快速进步发展并寻求突破的产物,无疑成为当下学者们研究的热点.

但随着开放式创新模式的转变,我国现阶段产品成功率低下、突破性创新水平低下依然是不容忽视的事实.West[2]认为,突破性创新是产品技术的重大变革,是对企业重新定位,组织层次结构变更的结果,而渐进性创新是由内部连续的小创新构成.同时,创新是长期目标而非短期目标[3].创新发展理论认为,企业都会经历从弱到强,从渐进到突破的创新成长过程[4].但在我国特殊经济转型背景下,多数企业都处于对现有知识技术、服务等调整改进和产业结构优化升级、研发创新的探索阶段,过于追逐突破性创新会降低创新效率,而安于渐进性创新将会减缓创新速度[5],因此,半突破性创新绩效是介于渐进性与突破性发展过程中间的一种过渡化状态,是提升我国高新技术企业创新发展的重要突破口.

熊彼特理论认为,知识是创新的源泉,是决定企业生存和实现利润的重要途径,高效知识管理成为衡量企业创新成功的重要标准[3].其中,知识积累是知识管理的重要组成部分.当前学术界关于知识积累与创新关系观点不一,Smith等[6]认为,知识积累是静态知识流与动态知识流共同作用的,主要是将知识进行加工变形,转换成另一种新知识,对于创新发展起着决定性作用.而Norman等[7]认为,知识积累集中于对知识存量的管理,对企业创新不产生实质性影响.针对上述观点,笔者认为,有必要进一步探究知识积累对高新技术企业创新发展的影响.

基于此,双向开放式创新对高新技术企业半突破性创新绩效产生何种影响?为提升半突破性创新绩效,企业应当选择何种开放式创新发展模式?知识积累在开放式创新模式与高新技术企业半突破性创新绩效间扮演何种角色?为分析以上问题,本文基于创新管理理论、知识管理理论,构建开放式创新与创新绩效研究框架,根据国家OECD标准选取258家高新技术企业进行问卷调查,探索双向开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效的关系,同时探索知识积累在开放式创新与半突破性创新绩效中的调节作用,最终得出研究结果及意义,并提出有利于当下企业发展的友好型建议.

1 文献回顾与研究假设

1.1 半突破性创新绩效

随着科技快速发展,高新技术企业由于其高成长、高创新特性,已成为我国创新系统建设的主要载体,中国科技部统计指出,2019年我国研发人员及研发支出均位于世界首位,但综合创新能力却在世界第17位.同时,我国专利申请量连续8年全球第一,但综合创新效率远低于美国、英国、德国等发达国家.根据《2018年世界知识产权指标》数据,2013—2018年间,中国高新技术企业在12个最重要产业领域中创新绩效处于中等偏下水平,而日本、韩国等发达国家则处于中等偏上水平.当前高新技术企业发展现状表明,实现产业结构重大突破、提升整体创新能力是长远战略目标并非短期目标.由于我国正处于经济转型特殊时期,创新发展中的企业不可能在短期内改变产品、服务等实现产业结构重大突破,难以获得显著突破性创新.创新管理理论认为,企业发展轨迹是由弱到强的渐变成长过程.当下多数企业都处于对现有知识技术、服务等调整改进及研发创新探索中,是循序渐进的创新过程中夹带着不定期突破性成果,较难实现稳定、持续的突破性成果.

目前学术界对于创新绩效发展趋势分为渐进性及突破性创新,Dewarrd等[8]认为,突破性创新是新产品、技术流程的重大变革能满足新市场需求,渐进性创新是由企业内部连续的小创新构成.Dahlander等[9]将渐进性与突破性创新进行对比认为,渐进性创新是鼓励式的变化成果,突破式创新是对企业重新定位,产业结构变更的结果,是创新深度变化.Norman等[7]指出,渐进性创新对于企业来讲好比爬一座山,而突破性创新则是寻找另一座前所未知的高山作为目标去攀爬.Fores等[10]通过对大量高新技术企业调研发现,突破性创新具有高风险、高利益、高跃迁,渐进性创新给企业带来低风险、低利益、低变动.基于此,本文认为突破性创新是企业内重大突破与变革,渐进性创新是对原有知识技术进行调整,但创新绩效提升路径并非一蹴而就,是长期过程.由于高新技术产业发展较为复杂,传统突破性及渐进性创新不能完整描述发展趋势,因此,存在第三维度半突破性创新绩效.半突破性是介于渐进性与突破性发展中的过渡状态,企业在创新过程中注入新知识技术,在产业结构、服务或产品方面有进展性突破,同时对现有技术知识方案、服务等调整升级.但当前创新管理领域关于半突破性创新视角研究相对较少,本文基于现有渐进性与突破性创新特征及企业发展趋势进一步归纳认为,半突破性创新是企业稳定持续的产品技术优化升级中,带有不定期的重大突破与变革,如表1所示.

表1 企业三元创新维度区别

1.2 开放式创新对高新技术企业半突破性创新绩效的影响

Chesbrough最先提出开放式创新的概念,其认为开放式创新是系统的鼓励和探索创新机会的各种内部和外部来源,可划分为内向型及外向型开放式创新.目前学者多采用该分类方式,West[2]研究发现,内向型开放式创新是企业吸收外部技术经验用于自身研发,而外向型开放式创新是企业与供应商、客户等外部市场进行交流合作达成创新目标的过程.开放式创新的重点是将企业内外部资源合理有效整合[9],其与传统垂直集成模式相反[4],双向开放意味着有价值的想法可以来自公司内部或外部,也可以从公司内部或外部进入市场.因此,本文继续沿用Chesbrough研究成果,将开放式创新分为内向型和外向型开放式创新,开放式创新是企业与外部市场互动、取长补短相互成长的创新交流新模式,对高新技术企业创新绩效提升产生重要影响.

1) 内向型开放式创新对半突破性创新绩效的影响

内向型开放式创新是将外部市场有利于自身发展的知识技术吸收、运用,企业实施内向型开放式创新,从外部引进相关技术知识可节省研发时间精力等成本[2],利于创新资源合理配置,产生突破性成果.企业根据自身所需,寻找外部市场成功的技术知识,投入到创新发展中使用,能减少新技术实施产生的高风险[4],降低企业为研发活动投入的有形和无形成本,提高产品市场化速度[9],加快产品市场化周期,降低新产品市场化淘汰率,提升半突破性创新.同时,内向型开放需要企业不断感知外部市场发展趋势,提高环境洞察力及敏感度,跟进市场发展速度,外部资源可补给内部发展不足,提升产品优化升级能力并增强外部风险抵御能力,促进企业可持续创新.但随着开放程度加大,企业过度实施内向型开放,外部信息多样化会阻碍管理者决策,导致吸收的无效信息增加,战略实施成本增大,产生风险,阻碍创新.因此,适度内向型开放可提升企业环境敏感度,减少成本投入,保持可持续创新,提高研发成功率,增加突破性成果,但过度开放具有高风险、高成本,阻碍创新.基于此,本文提出假设:

H1a:内向型开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效呈倒U型关系.

2) 外向型开放式创新对半突破性创新绩效的影响

外向型开放式创新是通过技术转让、授权、知识产权转让等形式将自身闲置资源投入市场,获得相应回报[3].企业实施外向型开放模式,对市场进行技术转让和资产分派,再由市场将效果反馈给研发部门,信息高效传递可促进企业可持续发展,确保渐进性创新,同时提高突破性创新成功率.外向型开放模式需要企业拥有成熟创新战略,根据市场发展趋势,通过协同创新网络、适当输出自身技术知识[11],一方面企业能提高声誉、地位,增强业内权威性,从而招募优秀员工进行研发创新活动,研发团队实力增强可提高突破性创新成功率;另一方面,企业通过授权和知识产权转让等方式输出技术知识可收获大笔资金,用于基本运转并进行阶段性产业优化升级[12],可保证稳定持续的渐进性创新实施,提升半突破性创新绩效.但当外向开放程度过大,易导致核心知识泄露,失去创新优势.同时,外向开放程度过大,易削弱研发人员信心,研发效率降低,企业内部信任度降低,半突破性创新绩效下降.基于此,本文提出以下假设:

H1b:外向型开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效呈倒U型关系.

1.3 知识积累对开放式创新与半突破性创新绩效的影响

知识是企业进行创新活动的核心资源.掌握多少知识资源决定着企业未来发展的高度,因而知识积累必然成为企业发展的关键.Laursen等[13]认为,知识积累包含生成、巩固、转化、扩散和应用.张军等[14]认为,知识积累过程包括积累和共享.本文认为知识积累是动态过程,企业根据发展所需进行市场知识技术识别、进而将识别到的资源进行内化,最后选择性存储,只有根据自身发展吸收有用的部分,吸收过的知识将会变成自己的资本逐渐积累起来,积累到一定程度后,知识会以质的变化表现出来.因此,文中将知识积累过程划分为3个维度,分别是识别、内化和存储.

加强外部市场知识识别有助于创新关系网络的建立,提升管理者市场洞察能力及敏锐度,扩大新产品市场[15].内向型开放式创新的实施,利于知识搜索行为的展开,为知识积累提供战略渠道.内向型开放模式能够提高知识识别能力,增加关键信息的存储,减少知识模糊性[16].内向开放模式下,知识积累更易促进创新制度环境的建设,增强整体创新意识,利于知识识别效率提升,同时也能提高员工创新意识,利于隐性知识转化获取,提升知识内化效率,利于获得创新优势,取得突破性成果[13].因而,知识识别、内化及存储的动态积累过程,能进一步促进内向型开放从外部市场识别所需知识,通过内化并存储形成自身创新优势,利于企业创新活动开展,促进半突破性创新绩效提高.同样,外向型开放式创新是将成熟知识技术输出,通过技术转移、授权等形式输出技术,以获取相应的利益和声誉[15],促进自身与其他企业之间技术知识交流,激励创新行为产生,当企业把自身知识公布于市场的同时,更利于促进企业寻找外界知识补充自己[17],强大自身在业界地位,提升市场洞察力及敏感度,提升创新能力,利于新一轮知识识别、内化、存储,是良性循环,对企业半突破性创新绩效产生促进作用.因此,本文提出以下假设:

H2:知识积累对内向型开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效关系正向调节.

H3:知识积累对外向型开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效关系正向调节.

基于以上分析,本文构建了开放式创新、知识积累和高新技术企业创新绩效研究模型,如图1所示.

2 研究设计

2.1 数据收集

本研究采用问卷调查方式对我国东部、中部等地区高新技术企业进行调研,采用函寄、访谈及电子邮件等方式收集数据.首先对高校商学院在读MBA进行问卷预调查,根据回收质量进行相应调整;其次,根据云南省科技厅提供的企业名单,按OECD标准选取五大行高新技术企业,并依托课题组来自云南省科技厅的成员以科技厅名义进行实地调研、访谈并发放问卷.为确保问卷信息的可靠性与准确性,问卷填写尽量邀请对该领域比较熟悉的高层、中层管理者或技术人员填写.本次研究共发出问卷450份,收回285份,回收率为63%,经过整理,最终获得有效问卷258份,详见表2.

表2 样本特征图

2.2 变量测量

本文测量量表均来源于国内外经典文献.首先,研读本领域权威文献,确定相关量表和题目;其次,为确保被调研者充分理解问卷题意,对高校MBA学生及10多家高新技术企业进行预调研,根据预调研结果进行相应调整;最后,大规模发放.问卷测量均采用李克特5点量表进行变量赋值,1表示“完全不同意”,5表示“完全同意”,见表3.

表3 变量量表

1) 因变量.本研究以高新技术企业半突破性创新绩效为研究对象,由于半突破性是介于渐进性与突破性发展中的过渡状态,是企业稳定持续的产品技术优化升级中,带有不定期的重大突破与变革,因此,借鉴Laursen等(2006)[13]、张振刚等(2015)[16]研究,综合利用“提高现有产品/服务质量”、“调整产品结构”衡量企业稳定持续的优化过程,利用“专利申请数量”衡量企业取得的突破性成果.

2) 自变量.通过归纳总结高技术企业创新绩效影响因素,本文主要从2个维度衡量开放式创新,以Chesbrough(2003)[1]、Lichtenthaler(2011)[3]研究为基础,结合当下企业发展实际情况对文献进行整合,内向型及外向型开放式创新分别采用3个题项进行测量.

3) 调节变量.调节变量为知识积累,本文借鉴Smith等(2005)[6]、张军等(2014)[14]等研究成果,对知识识别、内化及存储进行测度.

4) 控制变量.根据对高技术企业创新绩效相关文献回顾,为建立稳定假设关系,本文从个体水平和组织水平2个维度设置控制变量,即从被测试者和被测试企业两个维度,被测试者主要包括职位,受教育程度等因素,被测试企业主要包括企业规模、行业属性.

2.3 量表信度效度分析

本研究采用SPSS25.0软件对数据进行信度效度测量,测量结果如表4所示.

表4 信度与效度检验结果

信度采用Cronbachα值与组合信度指数进行测量,如表4所示,所有变量Cronbachα系数均大于0.7,有较好的内部一致性,各变量组合信度均大于0.5,因此,量表具有良好的信度;效度采用KMO及巴特利特球形度检验进行测量,所有变量KMO值在显著性水平下均大于0.5,累计方差贡献率均大于50%,因此,量表具有良好效度.本研究为减少同源误差现象存在,问卷通过匿名方式,并采用Harman单因子检验,结果显示:从主要变量的15个题项中抽取3个特征值大于1的因子,累计解释44.27%的变异量,其中第1个因子解释8.56%,因此,不存在解释大部分变异量的单个因子,也就不存在明显的同源误差现象.

2.4 相关性分析

本文通过Pearson双侧检验对变量进行相关性分析,结果如表5所示,各变量显著正相关,并且各相关系数均是小于0.7的中度相关水平,可以进行回归分析.但为防止多重共线性发生,本研究对变量进行中心化处理,进一步检验发现各变量的方差膨胀因子VIF在5.217~6.963之间均小于10的临界标准值,因此,不存在严重的多重共线性问题.

表5 均值、标准差与相关系数

3 实证研究

本文采用层级回归方式进行分析,以企业规模、行业属性、职位、受教育程度为控制变量,构建基础模型a;在基础模型上引入自变量及其平方项构建模型b、模型c;再引入调节变量及其交互项构建模型d~g,共建立7个模型,如表6所示.

表6 开放式创新、知识积累与半突破性创新绩效层级回归分析

模型b显示,内向型开放式创新平方项对半突破性创新绩效显著负相关(β=-0.197,p<0.1),同时模型拟合度良好,因此,内向型开放式创新与高技术企业创新绩效呈显著倒U型关系,假设H1a成立.模型c加入外向型开放式创新及其平方项,结果表明外向型开放式创新与半突破性创新绩效显著正相关(β=0.159,p<0.1),但其平方项与半突破性创新绩效不显著(β=-0.223,p>0.1),假设H1b不成立,原因可能在于我国正处于经济转型阶段,外向型开放式创新模式实施需要企业拥有成熟发展战略,而大部分企业创新发展都处于探索阶段,仅少数企业达到该门槛,因此,结果与假设产生偏差.

模型d、e分别加入知识积累及其与内向开放平方的交互项,结果显示,内向开放平方项与知识识别、知识内化、知识存储交互项显著负相关,分别是(β=-0.083,p<0.05)、(β=-0.156,p<0.1)、(β=-0.096,p<0.1),表明内向型开放式创新与半突破性创新绩效倒U型关系受到知识积累正向调节,即高知识积累时,二者倒U型关系被显著强化,因此,假设H2成立,见图2.

模型f、g分别加入知识积累及其与外向开放的交互项,由于外向开放平方项与半突破性创新绩效不显著,从而直接加入一次项与知识积累交互项.结果表明,知识积累与外向开放交互项显著为正,因此,知识积累正向调节外向型开放式创新与半突破性创新绩效的关系,假设H3成立,见图3.

4 讨论与结语

4.1 研究结论

本文以加快建设创新型强国为目标,以创新驱动发展战略为背景,研究开放式创新对高新技术企业半突破性创新绩效的影响,首先对半突破性创新绩效、开放式创新概念进行阐述,其次加入知识积累三维度,知识识别、知识内化、知识存储作为调节变量具有一定新意,并选择258家不同行业高新技术企业作为研究样本进行问卷调查,通过假设检验,最终得出以下结论.

1) 内向型开放式创新与高新技术企业半突破性创新绩效呈倒U型关系,而外向型开放式创新与半突破性创新绩效显著正相关.目前我国正处于经济转型特殊时期,高新技术企业需要大量吸收、积累外部资源,知识流入的内向开放较易实施且已达成熟阶段,并呈现非线性状态,但外向型开放对企业自身发展要求较高,知识流出方式较难实施,因此实证结果主要反映外向开放战略初期的正相关状态,未来需不断跟进高新技术企业发展状态,探索其可能呈现的非线性变化.

2) 知识识别、知识内化、知识存储能正向调节双向开放式创新与半突破性创新绩效关系,较高知识识别、内化、存储水平能够强化内向型开放式创新与半突破性创新绩效的倒U型关系.同时,知识识别、内化、存储水平能够显著正向调节外向型开放式创新与半突破性创新绩效正相关关系,本文采用知识积累三维度动态过程进行验证,打破了当前学术界关于知识积累与创新关系静态研究的局面,进一步丰富了知识管理理论.

4.2 研究创新点

1) 不同于以往创新绩效二维度研究,文章以渐进性、突破性创新间的第三维度,半突破性创新绩效为研究对象.由于我国正处于经济转型的特殊时期,高新技术企业从渐进性到突破性创新并非一蹴而就,是长期过程,文章认为存在渐进性与突破性创新的中介过渡阶段半突破性创新,且课题组经调研发现,半突破性创新是符合我国大部分企业发展现状,因此,第三维度半突破性创新研究进一步丰富了创新管理理论.

2) 文章打破传统开放式创新与创新绩效研究黑箱,认为二者间不是片面线性关系,而是存在复杂非线性关系.随着企业不断发展,开放程度提高,双向开放式创新与半突破性创新绩效间不仅仅是正相关关系,可能因为开放过度出现绩效下降趋势,因此理论假设为倒U型关系,但实证结果表明内向开放易实施且较成熟,符合倒U发展规律,但外向开放较难实施,门槛高,只处于初期发展阶段,呈正相关趋势.

3) 文章利用知识积累动态过程作为调节变量,相比于以往知识积累静态研究,具有创新性.知识积累动态过程分为知识识别、内化、存储3个步骤,分别利用曲线交互图表示知识积累动态过程对内向型与外向型开放式创新的调节作用,更具有科学性与严密性.

4.3 研究局限性

本文研究以东部、中部地区高新技术企业为样本,部分企业间综合实力悬殊、差异性明显,所得实证结果是否具有普适性,适用于所有高新技术企业还有待进一步验证;本文仅采用横截面数据进行实证研究,所得结果过于静态,未来可增加时间序列数据检验开放式创新与创新绩效动态关系,将二者相互演化、相互影响过程更详细表述出来;同时,开放式创新对高新技术企业创新绩效的影响还存在外界环境因素,但本文只考虑了知识积累,未考虑外界环境特征等因素,未来可把环境动荡性等加入模型,一并探讨以确保模型的完善性.

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