合作网络结构洞和探索式创新与企业技术创新能力

叶红雨 茅怡雯

摘 要：为了检验基于探索式创新关于合作网络结构洞对企业技术创新能力影响的中介作用以及股权集中关于合作网络结构洞和探索式创新对企业技术创新能力影响的调节作用，基于社会网络理论、知识基础理论，构建一个有调节的中介模型，利用我国信息传输、软件、信息技术服务业上市企业2007—2019年间申请的专利数据，从探索式创新的中介视角和股权结构的调节作用下实证检验了合作网络结构洞对企业技术创新能力的线性和非线性影响。实证分析表明：合作网络结构洞对企业技术创新能力产生正向影响;探索式创新在合作网络结构洞和企业技术创新能力之间起部分中介作用;股权集中在合作网络结构洞和企业技术创新能力之间呈倒U型的调节作用;股权集中在探索式创新对企业技术创新能力影响中呈U型的调节作用。

关键词：技术创新;合作网络;有调节的中介;探索式创新;结构洞;股权结构

中图分类号：F 273;F 224

文献标识码：A   文章编号：1672-7312（2021）05-0552-09

Structural Holes in Collaboration Network，Exploratory Innovation

and Enterprise Technological Innovation Ability

——Based on the Regulating Effects of Ownership Structure

YE Hongyu，MAO Yiwen

（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：To test how the mediation role of cooperation network structural holes based on exploratory innovation influencing enterprise technology innovation ability and regulating effect of the ownership concentration between ownership concentration and enterprise technology innovation ability，the paper，based on the theory of social network and knowledge-based theory，built a mediation model of regulation.Using information transmission，software，the patent data if information technology service industry in Chinas listed companies from 2007 to 2019，the paper，from the intermediary perspective of exploratory innovation and the regulatingt effect of the ownership structure，empirically tested the linear and non-linear impact of the cooperation network structure hole on the enterprises technological innovation capability.The results indicate that the cooperative network structure hole has a positive influence on the technological innovation ability of enterprises.Exploratory innovation plays a mediating role between the structure hole of cooperative network and the technological innovation ability of enterprises.The equity concentration between the cooperative network structure hole and the technological innovation ability of the enterprise has an inverted U-shaped regulating effect.Equity concentration plays a U-shaped regulating role in the influence of exploratory innovation on the technological innovation ability of enterprises.

Key words：technological innovation;collaboration network;adjustable intermediary;exploratory innovation;structural hole;ownership structure

0 引言随着经济由要素驱动不断转换为创新驱动，企业会受到自身知识基础和创新能力的制约[1]，很难通过自身闭门造车式的创新适应外部市场需求的变化，因而追求建立企业间的合作网络是企业提升技术创新能力的重要途径。周怀峰和陈晔（2017）研究得出网络各成员间建立合作可获得经济利益的最大化[2];陆健、蒲晓敏、李平（2020）基于资源依赖理论以及网络拼凑理论，企业间的合作为技术企业的创新提供动力[3]。企业需要突破企业的边界，在已有技术知识基础上，通过对新知识元素的学习、理解和组合获取新知识元素，实现探索式创新。现有关于合作网络对企业技术创新的研究不少，李健（2018）研究指出，企业外部间合作网络与创新活动密切相关，为企业获取外部信息提供了有效途径，正向促进了企业创新能力[4]。但多数研究合作网络对创新的直接影响，没有对企业的技术创新进行进一步区分，较少从探索式创新的中介视角分析合作网络与企业创新能力之间的关系。同时，伯利和米恩斯（1932）提出股权结构决定了企业内部权利的归属，也决定了利益的分配，因此在企业层面，股权结构是公司治理问题的逻辑起点。不同的股权结构意味着不同的公司治理模式，对高管产生不同的激励效果，从而影响企业的技术创新行为。现有关于公司治理层面研究企业创新的成果很多，但主要从单个企业的视角进行研究，且所得结论存在分歧。任海云（2010）研究得出股权集中正向促进企业创新研发投入;而熊焰初、王雨阳（2018）得出股权分散与企业创新投资呈正相关关系[5]。合作网络可以通过获取企业外部技术和知识资源，了解最新技术态势，与网络中的企业实现技术、知识和研发资源等共享等，来促进企业技术创新能力的提高，在整个过程中公司治理水平的高低也使得合作网络对企业技术创新的影响效果存在差异。目前关于合作网络结构洞对企业创新的影响研究忽视了股权结构在其中发挥的调节作用。为了解决以上不足，本文希望从以下方面进行改进，豐富现有的研究。

1）从探索式创新的中介视角对于合作网络影响企业技术创新能力的作用机理进行进一步的剖析。

2）考察股权结构在合作网络对企业技术创新影响及以上中介作用中发挥的调节效应。

3）进一步从股权结构的调节作用视角考察合作网络对企业技术创新能力的非线性影响。

1 理论分析与研究假设

1.1 合作网络结构洞与企业技术创新能力企业间通过长期的相互联系和作用形成相对比较稳定的合作形态，但是由于信息交流的程度和频次不同，可以分为强关系企业和弱关系企业。GRANOVETTER（1973）提出弱关系企业间具有疏远的不频繁的联系，由于企业的异质性，促进企业获取更高质量和更多数量互补的网络资源，从而影响企业的决策行为[6]。BURT（1992）在弱关系力量假设的基础上，结合科尔曼的社会资本理论和怀特的市场理论提出结构洞理论，强调存在在人际网络中的结构洞可以给处于该位置的组织和个人提供信息和其他资源上的优势。该理论论证了结构洞承担了关键桥梁和中介的作用，可以作为信息流转的关鍵节点。网络间广泛存在的结构洞不仅可以使得占据结构洞的主体更快速灵活地应对外部环境带来的变化[7]，并且通过影响决策收益和成本影响结构洞中主体的行为[8]。国内学者也展开了大量的结构洞方面的研究，陈运森（2015）建立企业间的董事网络，研究得出企业间的结构洞越丰富，越正向促进企业经营效率和投资效率[9]。曾德明等（2019）研究得出在知识基础的中介作用下结构洞对新产品开发绩效具有明显促进作用[10]。熊正德等（2020）得出网络位置有助于制造业企业利用跨界搜索突破资源局限，快速推进服务创新[11]。然而

BATJARGAL（2013）认为由于合作网络中企业所能信任的合作组织数量较少，因此占据结构洞增加企业信息冗余，抑制企业技术创新[12]。由于现有研究结论存在不一致性，本文基于BURT（1992）的结构洞理论和HANSEN（1999）提出的企业间“强弱关系理论”进行假设研究。该理论认为强联系的企业之间由于联系密切频繁，企业网络重叠度越高，同质性增强，占据的结构洞中所获取的信息会增加企业信息高度冗余。由此产生大量重复信息导致集群现象，阻碍了企业对于复杂市场的灵活化应对;与此同时，弱联系带来的桥连接，有助于连接小群体之外的个人或群体，提供了新颖信息的交换和获取。弱联系的企业通过结构洞的作用可以获得更多决策权，更有机会获得对自身创新有益的信息或是资源，可以对知识元素的重新组合进行探索。在弱关系的企业中，复杂性的知识会给企业带来多样化的知识存量。结构洞中获得的知识之间相互碰撞，促进企业技术创新能力的提升。根据以上分析，本研究假设。

H1：合作网络结构洞对企业技术创新能力有正向影响。

1.2 合作网络结构洞与探索式创新随着技术、知识发展的速度越来越快，人们逐渐挖掘出知识元素的价值，从而将企业创新聚焦于基于知识元素的二元式创新。这是由DUNCAN（1976）在管理学领域组织二元性能力中首次提出[13]，随后

MARCH（1991）明确定义了探索式创新和利用式创新的概念即彻底式变革学习能力与渐进式变革学习能力[14]。此后，二元创新的观点得到了更多学者的一致认可，BENNER和TUSHMAN（2003）重新定义探索式创新为企业为了满足新兴消费者和市场的需求，通过外部获取的新知识重新设计新产品、开辟新市场和探索新的分销渠道，通过着眼未来，寻求新的贏利点和发展机会[15]。李健（2018）定义探索式创新即指代企业每年所获的专利中新知识元素的数量，体现了研发的广度和深度。徐露允（2017）研究得出企业利用新知识元素经历获取、吸收，转化等复杂过程，推动企业进入新知识领域，带来重大技术突破[16]。日益加快的知识流动速率，导致企业内部知识存量不足、信息转化迟滞，企业需要不断从外界吸收整合知识，保持自身的资源优势。因此，企业合作网络提供的信息和资源优势有助于推动探索式创新。付雅宁（2018）从创新网络的社会属性和知识属性的双重视角，研究得出发明人合作网络结构洞与企业探索式创新呈显著正相关关系;曾德明（2015）[17]和徐露允（2017）分别研究得出合作网络的技术多元化、技术距离、研发强度以及网络中心势对二元创新均有促进作用。如前文所述，合作网络中的结构洞增加了企业的信息可获得性，企业占据更多的结构洞，扩大了合作网络中各个企业之间的广泛连接。在这种情形下，企业之间的知识要素会相互随着信息交流进行流通，组织的知识可以随着这些流动路径影响了一个企业的知识储备与重新组合。正是由于这些组织结构内部以及外部的交流模式形成了组织内部的知识结构;除此以外，结构洞有助于企业之间的沟通成本减少，交流壁垒降低，更易获得合作的机会，从而增加整合网络中的新知识元素的数量。倘若结构洞匮乏，说明企业间的知识元素已经被充分挖掘，很难获得新知识，发现其新的组合价值。长期发展下去形成知识惰性，满足现状，很难主动发掘新知识[18]。基于以上分析，本文假设：H2：合作网络结构洞对企业探索式创新有正向影响。

1.3 探索式创新的中介作用探索式创新是影响企业技术创新能力的关键因素，BOUMGARDEN（2012）指出目前关于探索式行为对于联盟创新绩效的影响得到了大多数研究的验证[19]，但是缺少对于两者之间直接作用关系和间接作用关系的区分研究。吴言波（2020）等提出战略联盟二元性对合作创新绩效有显著正向影响[20]。此外，曾德明（2015）、徐露允（2017）研究合作网络、知识网络对于二元创新的直接作用[21]。探索式创新在如何间接影响企业技术创新能力方面有待深入研究。合作网络结构洞有利于企业之间的交流和合作，有助于默会知识和隐性知识的扩散，从而提高知识共享的治理效率、形成完善的解决问题机制和共享的对话模式。企业通过探索式创新，搜寻更多的新知识元素，可以接触到更多差异化、优质有效、有价值的信息和知识[22]。探索式创新能充分晒选出结构洞中获得的互补性、全新的知识或信息，可以减少合作网络群体之间的沟通和协调成本，针对性地根据所获得的新知识元素提高企业技术创新能力。因此，新知识元素是促进企业创新能力的前因变量。创新能否实施不只在于能否利用企业内部的知识存量进行重构，更需要通过合作网络吸收、整合外部知识元素，增加自身的新要素。由此，可初步揭示合作网络结构洞对企业技术创新能力的作用机理：企业处于合作网络关键结构洞位置帮助获取一定数量和质量的互补性资源，有助于企业增加知识存量。其中，通过剔除冗余性连接和重复性知识的干扰，探索式创新对信息领域进行差异化区分、筛选和重整，利用新知识元素组合成企业创新产出，把有限的人力、物力资源投入到新的研究领域，最后提升了整体企业技术创新能力。据此，本研究假设：H3：探索式创新中介了合作网络结构洞与企业技术创新能力之间的正向关系。

1.4 股权结构的调节作用

1.4.1

股权结构关于合作网络结构洞对企业技术创新能力影响的调节作用分析

关于股权结构对企业技术创新能力的影响主要集中在2个方面：股权构成以及股权集中与创新能力的关系。其中股权集中对企业技术能力创新尚未有一致的结论，有的研究[23-24]表明两者之间存在正向关系;杨建君发现二者呈反向关系;毕克新，高岩（2007）发现企业技术创新与股权集中呈U型变化[25];此外冯根福，温军（2008）的研究结论证实股权集中与企业技术创新存在“倒U型”关系，适度集中的股权结构极大的促进企业技术创新[26]。首先，企业并非能够把所有结构洞中获取的信息全部转化为企业技术创新能力[27]，企业适度的股权集中增加企业效率、促进决策速度，帮助非冗余信息最大限度地转化为技术创新能力;其次，股权集中在个别或少数大股东手里导致堑壕效应即大股东独享的隐性收益，股权分散会导致股东短期投资视角注重短期获利性目的使得监督收益无法彌补监督成本。企业从合作网络中获取了非冗余的信息和资源，由于股权高度分散，各股东的监督收益不足以弥补监督成本，导致“搭便车”的情况产生，不利于企业技术创新。随着股权适度集中，大股东有效缓解了代理问题，使得企业更注重可持续的创新，积极主动地从结构洞位置中获取有利的信息和资源促进企业创新。然而股权集中过度提高反而大大增加了股东承担的风险成本，造成股东不再积极主动搜索信息支持企业的创新。据此，提出以下假设：H4：股权集中倒U型调节合作网络结构洞与企业技术创新能力之间的正相关关系。

1.4.2

股权结构关于探索式创新对企业技术创新能力影响的调节作用分析

由上文假设可知，结构洞通过探索式创新的中介机制促进企业技术创新能力的提升。同时合作网络中的企业不同的股权结构，对探索式创新与企业技术创新能力产生了不同的作用机制，影响了新知识元素转化为创新成果的速度和程度。在新知识元素转化为企业技术创新能力的过程中，企业内部各部门协调整合，提高探索式创新的效率和效果从而推动企业技术能力的提升。然而有时过高的股权集中的股权结构导致部门间的结构固化、沟通减少，降低了各部门相互作用的灵活性，不利于创新成果的转换，呈负向调节的作用。同时在一定范围内随着股权集中的增加，适度的股权集中有助于企业内的股东在创新过程中进行全方位的考虑、评估所有的信息[28]，将探索式创新所获的新知识要素及时、高效运用于企业研发能力的提升，从而获得创新产品的输出。因此，当管理层决策权越集中，各部分资源配置效率高，增加了企业决策的协调性和一致性，促进企业整体朝着同一个目标方向努力、提高追求创新的动力，有利于企业创新能力的推进。因此，可以提出以下假设：H5：股权集中U型调节探索式创新与企业技术创新能力之间的正相关关系。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据收集信息传输、软件、和信息技术服务业[29]是近年来的经济增长新亮点。通讯企业等与科研机构、以及相互之间开展了广泛的合作并且申请了越来越多的专利，为本文提供了良好的实证研究情境。本文基于组织间合作申请的专利构建企业合作网络，利用社会网络分析法[30]以3年为时间窗口（t-3～t-1），企业间申请相同专利为企业间的合作。在不同的时间窗口构建0-1矩阵，若两个企业之间存在合作专利则赋值1，否则赋值为0.将所得矩阵导入Ucinet中，可以获得各个企业的结构洞指标，并且利用Netdraw可视化功能，可以得到合作关系网络图。同时通过借鉴相关的研究方法，以国际专利分类体系中技术分类代码的前4位来定义具体的知识元素，将企业在第t年之前所有专利中包含的知识元素作为企业的知识基础。本文数据均来源于国家重点产业专利信息服务平台和国泰安数据库等，检索出我国信息传输、软件、和信息技术服务业中上市公司在2007—2019年间所有专利数据和企业数据。

2.1 变量及其测度

2.2.1 被解释变量本文研究高技术企业信息传输、软件、和信息技术服务业的上市公司，在测量技术创新能力时，采用企业在第t年申请的专利数量[31]衡量企业的创新能力。

2.2.2 解释变量借鉴曾德明等（2014）[32]的研究方法，本文运用有效规模测量企业在合作研发网络中占据的结构洞

E=∑j（1-∑q，pi，q，mjq），q≠i，j

（1）

其中 E为衡量结构洞的指标——有效规模;j为与企业 i相连的所有点;q是除了i 或j 之外的每个第三者。

piqmjq

即为企业i 与组织q之间的信息冗余程度。

2.2.3 中介变量本文利用专利数据中IPC分类代码的前四位来作为企业的知识类别的基础。其中，第一次出现在企业知识基础中的知识元素定义为新知识元素。本文通过计算企业在第t年申请的专利中包含新知识元素的数量来测度探索式创新。

2.2.4 调节变量本文参照文芳（2008）[33]的研究运用第一大股东持股数与总股数比例测度股权集中。

2.2.5 控制变量

1）企业年龄。成立时间较长的企业，在众多特定技术领域有一定部分的技术存量，并且知识的整合、配置、流通具有丰富的经验。企业创新过程中，成立年限较长的企业知识存量较多，更倾向于利用式创新，反之则倾向于探索式创新。因此本文使用企业成立时间到观测期的时间为企业年龄，并将企业年龄作为控制变量纳入回归分析中。2）企业规模。企业规模反映了企业的实力，规模越大的企业获得更多的知识积累和经验，在合作网络中的处于优势地位，更有可能占据结构洞位置，为企业带来信息和控制优势，促进企业的创新。本文使用企业职工人数对数测度企业规模。3）研发强度。不同企业对于研发投入的量有所不同，研发投入强的企业更注重创新的发展。研发投入的增加，促进企业从外部获取不同的知识要素，由此在企业内部进行整合，增加探索式创新产出，降低内部的利用式创新。因此本文使用研发投入与销售之比测度企业研发强度。4）企业所有权类型。企业性质决定企业在资金、技术、政策等方面的投入程度和大小，在一定程度上影响了企业创新策略选择。国有企业在资金、政策上具有优势，而外资企业具有较大的技术优势，更容易获取外部的创新要素。由此，本研究引入虚拟控制变量，即是否为国有企业。若是则赋值为1，否则为0。5）全局凝聚度。借鉴XU[34]和李健等的研究方法，运用加权网络密度来测量合作网络全局凝聚度

D=∑i∑jlij

n（n-1）/2，i≠j

（2）

式中：lij为网络节点i 网络节点j 之间关系强度。D取值越高，网络全局凝聚程度越高。6）局部凝聚度。运用网络内部加权平均聚集系数测度合作网络局部凝聚度，其取值越高表明网络局部凝聚程度越高。2.3 模型的构建本文的因变量是专利数，即离散的非负整数，所以本文为计数模型。因此采用负二项分布或泊松分布模型对面板数据进行检验。又因为本文数据的均值和方差并不能满足相等的约束条件，因而采用负二项回归模型。

3 实证分析本文的数据为面板数据，借助Hausman检验，所得p值为0.428 5，无法拒绝随机效应模型。因此本文采用了随机效应的负二项回归模型对数据进行回归分析，所有结果均来自STATA 15。

3.1 描述与相关性统计表1为各变量的描述性统计分析和相关性分析。各个变量间的相关性系都小于0.7，说明多重共线性的威胁较低。被解释变量技术创新能力的均值为9.675远小于标准差20.35，因此验证了本文选择的回归模型为负二项分布模型。

3.2 假设检验

3.2.1 主效应的检验 运用负二项回归结果进行分析，见表2。首先，将控制变量引入模型1和模型3，其次，将自变量结构洞加入模型2和4中。对计数项企业技术创新能力进行回归，结果展示出合作网络结构洞对探索式创新和技术创新能力均回归系数显著为正（β=0.008，p<0.1;β=0.016，p<0.05）。由此可得，假设1和假设2得到验证。

3.2.2 中介效应的检验参照徐建中（2020）[35]、BARON和

KENNY（1986）等[36]的方法，见表2，模型2证明合作网络结构洞正向影响探索式创新（β=0.008，p<0.1）。同时，模型5表明探索式创新对企业技术创新能力的回归系数（β=0.167，p<0.01）。当引入中介变量探索式创新后，可从模型6看出网络结构洞对技术创新能力的回归系数由0.016降为0.011（p<0.05），说明探索式创新在结构洞与企业技术创新能力之间起到部分中介作用，H3得以验证。

3.2.3 调节效应的检验为了验证股权集中对技术创新能力的倒U型调节作用，本文借鉴杨弘博（2020）的方法，采用依次检验回归模型[37]。首先，在模型7中加入股权集中度、合作网络结构洞为自变量，以技术创新能力为因变量，得到模型的显著性系数分别为0.009和0.008.再次，分别在模型7内加入调节变量股权集中的平方项、结构洞和调节变量的交互项、结构洞和调节变量平方项的交互项。模型8中交互项的系数显著（β=0.082，p<0.05;β=-0.002，p<0.05），且显著性系数0.011明显大于0.009，表明股权集中对结构洞和技术创新能力的调节效应显著，且为倒U型关系，假设4得以验证。将回归方程中含有合作网络结构洞的合并同类项，该项的系数是关于股权集中的非线性函数，而该函数为开口向下的“倒U型”曲线。且在[0.006，0.158]（股权集中变量的取值范围）范围内，设该曲线为关于股权集中（CR）的函数Z，则Z=-0.095+0.006CR-0.000 1CR2，顶点坐标B1（30.05，-0.000 71）在值域范围内，故Z的值随着CR的不断上升而呈现先上升后下降的变化。为了更好地体现股权集中的调节作用，将其在“倒U型”曲线左右两边分别相隔2个标准差的A1（28.05，-0.001 1）和C1（32.05，-0.001 1）点分别取值。由于CR以A1→B1→C1的变化顺序取值依次变大，绘制股权集中对企业技术创新能力关系的改变。根据胡平（2020）等研究方法作图1，可得中等程度股权集中比低程度股权集中斜率降低，而高程度又比中等程度显著增加。验证了假设4中股权集中对结构洞和技术创新能力的调节效应显著，且为“倒U型”关系。

3.2.4 对中介变量的调节效应的检验依据庞博（2019）等认为建立有调节的中介效应模型[38]，采用温忠麟（2014）方法多元层次检验方法进行依次对中介变量的调节效应进行检验[39]，见表3。①首先检验股权集中的调节效应，以技术能力创新为因变量，结构洞和股权集中为因变量构建模型2，结构洞系数呈显著正效应（β=0.016，p<0.05）;②随后，将探索式创新中介变量作为因变量再进行检验，如模型1所示，自变量结构洞系数仍然显著为正（β=0.008，p<0.1）;③接着检验股权集中的中介效应，在模型2的基础上加入中介变量股权集中构建模型3，其中中介变量系数显著为正（β=0.165，p<0.001）;④最后在模型4中加入股权集中的平方项、探索式创新和股权集中的交互项、探索式创新和股权集中平方项的交互项，结果显示探索式创新和股权集中平方项系数呈负向显著（β=-0.000 1，p<0.1）。通过交互项系数我们可以得知股权集中对探索式创新中介变量呈U型调节，假设五得到验证。由此，可以得知调节变量调节了直接效应和中介作用的后半路径，验证了本文为有调节的中介模型，且呈U型调节。為了更清晰地显示股权结构对中介作用的调节效应，图2为股权集中对中介变量调节的作用示意图，可以看到中等程度股权集中度比低等程度股权集中度斜率增加，而高等程度股权集中相比中等程度股权集中度斜率减少，验证了股权集中对探索式创新中介变量呈U型调节。

3.3 稳健性检验为了保证结果的稳健性，进一步考察使用的评价方法和指标能否具有信服力，不同的指标和方法能否使回归结果保持一致，因此需要对结果进行稳健性检验主要包含两种常见方法：替换变量和更换方法[40]。首先，根据郑丽（2017）、张振刚（2016）等人的创新绩效衡量方式，企业专利申请包括发明专利、实用新型和外观设计三种类型，本文由于样本的典型性，剔除了外观型专利。在稳健性检验里，针对每种类型的专利对于创新具有不同程度的贡献，将发明专利、实用新型和外观设计进行权重赋值，分别为 0.5、0.3、0.2，之后以各专利的加权之和替换原来的专利申请量作为创新绩效的衡量变量，重新验证本文的假设，所得结果与原文内容基本一致。其次，用最常用的OLS代替本文的负二项回归。但是由于采用OLS模型需要具备被解释变量为连续变量的条件，所以将本文的专利数据采用加一后取对数的方法，回归结果也与前文基本一致。因此，本文结果具有一定的稳健性。

4 结论

4.1 研究结论本文基于合作网络和知识基础观理论，利用信息传输、软件、信息技术服务业上市企业2007—2019年间的面板数据，实证检验基于探索式创新关于合作网络结构洞对企业技术创新能力影响的中介作用以及股权集中关于合作网络结构洞和探索式创新对企业技术创新能力影响的调节作用，研究结果表明1）合作网络结构洞对企业提高技术创新能力具有正向促进作用。说明网络中的企业占据有利的结构洞位置，可以获得更多的信息优势和控制优势，更好地促进多家企业的研发，从而提高网络中企业技术创新能力。

2）探索式创新在结构洞和企业技术创新能力中起到部分中介作用。表明企业的合作促进了企业内部新知识元素的产生，企业通过更好地利用新知识元素组合成更多的创新产品和盈利产品，促进了企业创新绩效。

3）股权集中倒U型调节合作网络结构洞和创新能力的关系，即在一定程度上随着股权集中度的提高可以提升决策效率，有助于企业股东和经理人目标一致，坚持研发创新投入，促进将合作网络结构洞中获得的优势转化为企业创新动力;但是过高的股权集中度会导致管理层滥用职权、短视投资等不当行为，注重眼前利益抛售所持有股份，反而负向调节了结构洞对企业技术创新能力影响。

4）股权集中U型调节了探索式创新和技术创新能力的关系，即刚开始过高的股权集中并不是促进探索式创新和创新能力的纽带，企业可能更多地依赖于企业内部知识部门的重新配置和整合，股权集中反而降低了企业内部各部门之间沟通协作的弹性，从而起到负向调节作用;但当股权结构达到一定低水平后随着股权结构的提高，管理层决策权足够集中，各部分资源配置效率提高，促进企业技术创新能力的提升。

4.2 实践启示

1）合作网络中的信息交流与沟通有助于通过知识重组以及获取新知识从而推动企业创新，因而企业需要通过更多的产学研合作或是建立企业之间的合作网络。

2）在提升企业技术创新能力的时候，不仅关注已有知识元素重新组合所产生的创新产出，更需关注利用新知识元素进行创新，促进企业长期可持续发展。

3）各企业在创新生产过程中需要将股东股权比例控制在合理范围内，避免不当的股权集中导致管理层缺位或滥用职权，为企业谋取长远的发展。

4）政府可以出台相应的优惠或扶持政策，如提供专项资金扶持高技术企业间的合作研发项目、降低符合要求的企业相关税率等，有效支持高技术企业之间通过合作促进技术的更新迭代，增加企业效益。

参考文献：

[1] 张胜平，姜秀娟，高玉峰.知识基础多元度对企业探索式创新的影响——基于合作网络中心性与合作创新强度的调节作用[J].软科学，2020，34（06）：33-71.[2]周怀峰，陈晔.科技企业孵化网络成员的合作基础[J].技术与创新管理，2017，38（02）：159-164.

[3]陆健，蒲晓敏，李平.基于扎根理论的平台企业与技术新创企业合作创新过程路径研究[J].技术与创新管理，2020，41（03）：231-236.

[4]李健，余悦.合作网络结构洞、知识网络凝聚性与探索式创新绩效：基于我国汽车产业的实证研究[J].南开管理评论，2018，21（06）：121-130.

[5]熊焰初，王雨阳.股权结构、创新投资和创新产出——基于创业板上市公司数据的实证研究？[J].南大商学评论，2018，42（2）：118-131.[6]

KOGUT B，ZANDER U.Knowledge of the firm，combinative capabilities，and the replication of technology[J].Organization Science，1992，3（03）：383-397.[7]GARGIULO M，

BENASSI M.Trapped in your own net？Network cohesion，structural holes and the adaptation of social capital[J].Organization Science，2000，11（02）：183-196.

[8]JACKSON M.Advances in economics and econometrics：Theory and applications.Volume 1[R].Cambridge，MA：Cam-bridge University Press，2006.

[9] 陈运森.社会网络与企业效率——基于结构洞位置的证据[J].会计研究，2015，2（01）：48-55.

[10]陈培祯，曾德明.网络位置、知识基础对企业新产品开发绩效的影响[J].管理评论，2019，31（11）：128-138.

[11]熊正德，魏唯，顧晓青.网络位置、跨界搜索与制造企业服务创新绩效[J].科学学研究，2020，38（07）：1304-1316.

[12]BATJARGAL B，ANNE S，JUSTIN W，et al.Institutional polycentrism，entrepreneurs social networks and new venture growth[J].Academy of Management Journal，2013，56（04）：1024-1049

.[13]DUNCAN R B.The ambidextrous organization：Designing dual structures for innovation[J].Management of Organization，1976（01）：167-188.

[14]MARCH J G.Exploration and exploitation in organization learning[J].Organization Science，1991，2（01）：71-87.

[15]BENNER M J，TUSHMAN M L.Exploration and exploitation and process management：The productivity dilemma revisited[J].Academy of Management Review，2003，28（02）：238-256.

[16]徐露允，曾德明，李健.知识网络中心势、知识多元化对企业二元式创新绩效的影响[J].管理学报，2017，14（02）：221-228.

[17]曾德明，张丹丹，金艳.基于专利合作的网络技术多样性对探索式创新的影响研究——网络结构的调节作用[J].情报杂志，2015，34（02）：104-110.

[18]魏龙.网络闭合、知识基础与创新催化：动态结构洞的调节[J].管理科学，2017，30（03）：83-93.

[19]BOUMGARDEN P，NICKERSON J，ZENGER T R.Sailing into the wind：exploring the relationships among ambidexterity，vacillation，and organizational performance[J].Strategic Management Journal，2012，33（06）：587-610.

[20]吴言波，邵云飞，殷俊杰.战略联盟双元性对合作创新绩效的影响——有调节的中介效应[J].科技进步与对策，2020，42（24）：1-10.

[21]曾德明，文金艳.协作研发网络中心度、知识距离对企业二元式创新的影响[J].管理学报，2015，12（10）：1479-1486.

[22]舒成利，胡一飞，江旭.战略联盟中的双元学习、知识获取与创新绩效[J].研究与发展管理，2015，27（06）：97-106.

[23]BAYSINGER B D，KOSNIK R D，TURK T A.Effects of board and ownership structure on corporate R&D strategy[J].Academy of Management Journal，1991，34（01）：205-214.

[24]HOSONO K，TOMIYAMA M，MIYAGAWA T.Corporate governance and research and development：Evidence from Japan[J].Economics of Innovation and New Technologies，2004，13（02）：141-164.

[25]毕克新，高岩.我国制造业企业治理结构对技术创新影响的实证研究[J].中国科技論坛，2007，12（12）：43-45.

[26]冯根桶，温军.中国上市公司治理与企业技术创新关系的实证分析[J].中国工业经济，2008，7（12）：91-101

.[27]LIAO Y C，PHAN P H.Internal capabilities，external structural holes network positions，and knowledge creation[J].The Journal of Technology Transfer，2016，41（05）：1148-1167.

[28]ALLEN F.Strategic management and financial markets[J].Strategic Management Journal，1993，14（14）：11-22.

[29]刘岩，蔡虹，沈聪.技术知识基础网络结构对企业成为关键研发者的影响——基于中国电子信息行业的实证分析[J].研究与发展管理，2020，32（04）：61-72

.[30]林卓玲.PM2.5研究领域科研人员合作的社会网络分析[J].技术与创新管理，2015，36（05）：512-518.

[31]赵炎，王琦.联盟网络的小世界性对企业创新影响的实证研究——基于中国通信设备产业的分析[J].中国软科学，2013，4（04）：108 -116.

[32]冯科，曾德明，周昕，等.创新网络结构洞非均衡演进对技术创新的影响[J].系统工程，2014，32（08）：110-116.

[33]文芳.股权集中度、股权制衡与公司R&D投资一一来自中国上市公司的经验证据[J].南方经济，2008，4（04）：41-52.

[34]XU L，LI J，ZHOU X.Exploring new knowledge through research collaboration：The moderation of the global and local cohesion of knowledge networks[J].The Journal of Technology Transfer，2019，43（03）：822 -849.

[35]徐建中，李奉书，黄嫡涵.齐美尔连接、知识密度与企业颠覆式创新[J].科研管理，2020，41（41）：79-89.

[36]BARON R M，KENNY D A.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research：Conceptual，strategic，and statistical considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology，1986，51（06）：1173-1182.

[37]杨弘博，胡平，陈小卉.网络关系维持成本对求职讨论网的倒U型调节作用分析[J].软科学，2020，51（07）：27-32.

[38]庞博.多维视角下联盟组合管理能力对企业创新绩效的影响研究[D].四川：电子科技大学，2019.

[39]温忠麟，叶宝娟.有调节的中介模型检验方法;竞争还是替补？[J].心理学报，2014，46（05）：714-726.

[40]李昕.网络嵌入、创新联盟选择与企业创新绩效研究[D].辽宁：辽宁大学，2019.

（责任编辑：许建礼）