合作研发的治理机制、知识转化和能力获取实证研究

陈守忠，蒋 兵，李天旭

引言

在动态竞争环境下，单纯的企业内部研发存在边际回报递减的规律，旨在外部技术获取的开放式创新已成为企业发展的必然选择[1]，甚至能够成长为企业独有的核心技术能力。 改革开放以来，我国企业虽然利用硬件技术获取快速培育了批量制造能力，但是由于所引进的生产技术都以不易观察的物理形式而存在，很难在简单的生产操作中生成期望的研发能力[2]。 目前我国企业更多的采用合作研发模式来外部驱动研发学习，虽然有助于近距离观察和学习合作方的研发行为，进而压缩研发技术的积累时间和学习成本，但是对合作方团队研发操作的简单模仿和单一复制并没有产生预期的学习效应，甚至陷入合作研发“能力陷阱”诅咒。 这主要是由于合作研发中的技术知识具有很强的因果模糊性[3]，常知其然但不知其所以然，其学习是跨合作团队乃至跨组织知识创新和知识转移的复杂并发过程[4]；同时出于对企业核心技术保密需要，合作研发中也会发生大量阻碍研发学习的机会主义行为[5]，迟滞了研发制造能力的获取。

既有研究发现合作研发具有更为直接的能力获取效应，如 Hurtado－Torres 等(2018)指出合作研发能够带来具有组织内部隐性知识特征的互补性能力[6]。 李梅和卢程(2019)提出当技术距离适中时，合作双方间的能力获取效应最大[7]。 这主要是由于合作研发中存在显著的知识转移现象而产生的，如Hsu 等(2015)认为遵循相同技术路径的企业在合作研发中存在彼此间的知识流动[8]。 Belderbos 等(2015)发现无论是渐进式还是突破式合作研发，能力获取均是通过跨组织的知识传递和知识转化实现的[9]。 而合作双方间的共有契约设计和关系资本建构能够显著改善企业间能力获取的治理环境，如Schilke 和Lumineau(2014)提出契约治理和信任治理能够约束合作中优势方的机会主义行为，促进了知识转移和知识转化[10]。 Cao 和 Lumineau(2015)认为契约治理和社会治理能够有效驱动合作行为，其中社会治理更是促进了组织间的隐性知识转移[11]。 虽然上述研究初步阐释了治理机制、知识转移与转化和能力获取间的关系，但缺乏整合型的研究框架设计和研究模型建构，无法科学诠释合作研发中的能力获取机理，更缺乏立足中国国情的深度研究。

针对现有研究存在的短板，本研究将在我国企业特有的技术追赶情境下，以能力获取型合作研发为研究对象，通过对合作研发中知识转化形式的界定，深入探讨合作治理机制、研发学习和能力获取间的动态关系，以此阐释我国企业如何利用合作研发的学习窗口效应，快速学习和培育自主研发制造能力。 本文对推动中国情境下合作研发学习的研究进展，加深对能力获取机理的诠释和理解，对我国企业通过合作研发加快外部研发资源整合，快速进入自主创新轨道具有重要的现实意义。

一、 理论基础与研究假设

(一) 研究构念界定

1.合作研发的治理机制

由于能够直接参与研发工作，合作研发学习具有高度的过程、情境和人员嵌入性，面对面的团队交流和互动更有助于研发能力的企业间转移[5]，但也带来了合作方旨在为获取经济利益而严防能力流失的机会主义行为。 对此机会主义通常需明确那些核心技术和能力超越了合作界限，并持续和动态监测合作方的能力需求及所激发的学习行为[12]，甚至还会设置和采取一系列的保护机制和防御措施，降低合作过程的透明度[13]。 合作透明度代表了由合作方的能力共享意愿所决定的组织开放程度，当合作透明度过低时，将难以观测到彼此间的能力差距及学习行为，抑制了学习效应的激发[14]。 因此合作双方应通过良好的治理机制设计，建立彼此间的契约责任和组织互信，从而将合作研发的透明度管控在相互可接受的合理水平[15]。 合作研发的治理机制包括了契约治理和信任治理。 契约治理是通过事前谈判订立研发合同来确立合作目标、责任、任务以及对不合作行为强制实施或惩罚的一系列制度性安排，强调以政策、规则和程序的正式规范来约束合作行为[11][16]。 当期望获取完整技术或者获取全新技术时，合同安排变得更为重要[17]。 但是任何契约均具有不完全性，无法预见和规避所有潜在的合作风险。 信任治理是指合作双方对彼此合作意图、语言和行为的积极预期，并愿意以此为基础寻求目标达成、履行先前承诺和承担不确定损失，强调以善意、认同和信心的非正式规范来支持合作行为[18－19]。 两种治理机制之间不是彼此孤立排斥的，而是相互协同的互补关系[16][20]，对合作行为具有激励和约束的双重治理作用。

2.合作研发中知识转化

企业知识观认为技术是企业知识的特殊形式，其发展可以通过知识创新来理解[21]。 研究开发是研发团队利用已有研发知识解决技术问题的知识创新过程。 在合作研发中，研发知识不仅创新为预期的技术解决方案，而且也实现了跨组织的知识转移，其本质是研发知识在不同知识形式和跨组织知识载体间演变的动态转化过程。 在薄弱技术基础制约下，我国企业的合作研发常是从外部技术源获取研发能力的单向知识流动，即能力获取导向型合作研发。 由于研发知识以不同的知识形式和载体呈现(如图1 所示)，涵盖了显性知识、隐性知识和物化知识三种知识存在[22－23]。因此研发学习也可以分为显性转化、隐性转化和物化转化。 显性知识是以设计图纸、文件及数据等专有技术资料为载体对研发制造活动及成果有序记录的编码知识。 显性转化是对合作方的专有技术资料获取、消化和应用的知识内化过程，如通过产品原理图纸学习产品设计理念及知识。 隐性知识是深度嵌入研发团队的经验诀窍、思维模式和行为惯例，以主观无意识的难以表述形态驱动研发团队行动的知识存在。 隐性转化是与合作方研发团队间沟通交流、共同实践和思维碰撞的知识社会化过程，如双方研发人员间的技术指导和研讨。 此外，产品及其零部件等技术物化物也通过自身功能的物理实现形式承载了研发知识[24]，称之为物化知识。 由于难以直接观测和理解，物化转化是通过对物理形态的产品及零部件进行分拆、测试和试验来探求未知前因的知识逆向学习过程，如基于产品工作过程的动态数据分析产品设计思路。

图1 合作研发中的研发知识

(二)研究假设提出

1.合作研发的治理机制对知识转化作用

良好的合作研发治理机制能够有效降低知识保护的机会主义和营造开放分享的合作氛围[25－26]。 合作契约治理通过事前的研发谈判，在合作合同中列明对专有技术资料的需求清单，以此约定合作方所需提供的设计图纸、文件和数据等显性知识，有效激发了研发知识的显性转化[26]。 此外契约治理还能够以合同条款形式，约定合作双方间沟通、指导和协作的技术内容、形式和频次，通过推动面对面的互动学习促进隐性转化。 如大连机车在高铁合作研发合同中硬性规定合作方必须给与特定数量人时的现场研发指导，指导内容由大连机车根据自身需要设定和调整。由于隐性知识难以在契约中清晰界定和定价，将出现严重的契约不完备性问题，因此契约治理更有助于显性知识转移[16]。 鉴于契约治理难以对所有的合作细节做出事前的明确约定，对此还需要充分发挥信任治理的激励作用。 特别是当学习需要更多的非正式给予和获取时，严格遵守合同将不能满足特殊问题的应对和解决[25]。 合作研发中的信任治理能够提升合作方对专有技术资料的共享意愿。 当共享意愿越强时，合作方所提供的专有技术资料范围越广博、细节越丰富，知识的系统性和诠释性越强，越有助于显性转化。 此外信任治理还能够显著提升合作方对面对面团队互动的参与意愿，当参与意愿越强时，合作方将给予更广泛、更详尽的语言告知和行为示范，研发操作的知识表达力将更强，将会传递更多的研发经验和团队惯例，促进隐性转化[25]。 由上述分析，可以提出如下研究假设。

假设1:合作研发的契约治理有效促进了知识的转化，具体表现如下。

假设1a:合作研发的契约治理有效促进了隐性知识的转化。

假设1b:合作研发的契约治理有效促进了显性知识的转化。

假设2:合作研发的信任治理有效促进了知识的转化，具体如下。

假设2a:合作研发的信任治理有效促进了知识的显性转化。

假设2b:合作研发的信任治理有效促进了知识的隐性转化。

2.合作研发中知识转化动态过程

在合作研发中，研发参与方针对自身的能力需求D，以既有知识存量KS 为基础，通过从隐性转化到显性转化再到物化转化的研发学习，实现了研发能力的企业间转移，如图2 中的知识转化链C。 以f 和F 为标志的知识反馈链确保了整个合作研发过程都存在对能力需求的觉察和反馈，以随时反馈矫正合作研发的学习方向。 在上述过程中，研发知识的学习始于隐性转化，是研发参与方团队在与主持方团队间的不断知识交互(1→KI1→2)中，通过共同的“现场互动”参与到研发问题的探索、分析和解决中，实现了对一系列研发操作的近距离观察、实践和感悟，推动了对主持方团队语言模式、行为模式和认知模式的知识模仿(KI1→KS1→3)，同时也积累了大量嵌入研发过程的显性技术资料。 由于研发工作中的多数信息无法记录，隐性转化扮演了更为重要的作用[27]，能够通过交互式的问题解决，发展专属性的关系直觉和特有语言传递更为复杂的知识[18]。 以隐性转化为知识基础，研发参与方团队还需要对获取的产品设计图纸、实验报告和计算数据等显性研发制造知识深度学习，通过技术实践情境下的知识应用(1→KI2→2)形成对知识认知、反馈和修正的学习过程，最终经实践验证后的显性研发制造知识将以行为固化的知识经验形态存储，完成知识记忆(KI2→KS2→3)。 当隐性转化越充分时，对研发知识的隐性理解越深刻，有助于后续显性知识的阐释，推动了显性转化[28]。 针对难以理解和掌握的研发知识，还需要通过物化转化进一步挖掘，通过对物理形态产品及零部件的逆向拆解测绘和性能测定的知识反求(1→KI3→2)获取产品设计数据，进而依据产品物理细节探求设计前因的知识解释(KI3→KS3→3)过程。 在产业崛起的关键时期，韩国企业正是通过大规模的逆向工程实现了跨越式的产业技术追赶[29]。 当隐性转化和显性转化强度越大时，对合作研发技术的知识积累效应越强，更有助于旨在内在技术逻辑和技术原理挖掘的物化转化。 由此可以做出研究假设3，具体表现如下。

图2 合作研发中研发知识转化的动态过程

假设3a:合作研发中隐性转化有效促进了显性转化。

假设3b:合作研发的隐性转化有效促进了物化转化。

假设3c:合作研发的显性转化有效促进了物化转化。

3.合作研发中知识转化和能力获取

产品研发需经历从产品开发、工艺设计、质量策划、试生产到批量生产的复杂技术过程。 由于新产品的生产制造对后发企业如同重大创新对领先者一样全新而又复杂[30]，尤其是当涉及到合作企业的专有生产技术(生产工艺和加工技术)时。因此，我国企业在能力获取型合作研发中的学习不仅发生于研发环节，而且还需向生产环节延伸。研发能力获取是指通过学习产品研发模式、流程和方法等研发知识，建立产品功能设计和实验验证等研发体系的动态过程，为研发产品快速投入生产和解决质量问题夯实了知识基础。 生产能力获取是指通过学习将产品设计转化为产品实物的生产工艺、生产装备、生产加工等制造知识，以期望的效率和质量建立批量生产体系的动态过程。当合作研发中可利用的外部知识资源数量越多、质量越高时，能力获取越成功[31]。 而转移知识只有被理解、吸收和应用才能转化为能力[32]，是由知识复制和知识改造驱动的知识网络重构[33]。嵌入合作研发过程的隐性转化、显性转化和物化转化通过从“干中学”到“用中学”再到“研究中学”的复杂学习历程，实现了研发制造知识的不断复制、改造和创新，推动了研发知识的持续、滚动积累，有效驱动了研发能力和生产能力的获取。根据上述分析，可以得到假设4 和假设5。

假设4:合作研发中知识转化有效促进了生产能力获取，具体如下。

假设4a:合作研发中知识隐性转化有效促进了生产能力获取。

假设4b:合作研发中知识显性转化有效促进了生产能力获取。

假设4c:合作研发中知识物化转化有效促进了生产能力获取。

假设5:合作研发中知识转化有效促进了研发能力获取。

假设5a:合作研发中知识隐性转化有效促进了研发能力获取。

假设5b:合作研发中知识显性转化有效促进了研发能力获取。

假设5c:合作研发中知识物化转化有效促进了研发能力获取。

二、研究方法

(一)研究样本

山东和辽宁是我国北方地区的装备制造大省，区域内装备制造企业众多，目前正处于产业转型升级的关键时期。 近年来该地区装备制造企业的技术创新活动日益频繁，技术创新投入逐年增长，但由于研发基础相对薄弱，合作研发构成了企业外部技术获取的重要方式。 因此研究选择了青岛、济南、淄博、大连和沈阳等重点城市展开调研。本文对调研对象的选择主要遵循了以下原则:其一，调研企业全部来自于装备制造业，具有资本密集和技术密集的产业特征；其二，所有的合作研发项目均指向企业的关键产品及技术，甚至是核心产品及技术，对于企业发展至关重要；其三，研发能力获取是合作研发的目的之一，为交互型合作研发，即合作过程中存在大量的研发学习，而非单纯的研发外包；其四，合作研发技术均进入了批量生产阶段，研发学习基本终结。 研究先后通过企业实地调研、校友会、EMBA/MBA 教育网络和政府委托调研发放问卷578 份，共回收问卷413 份，剔除不合格问卷149 份，共获得231 家企业264个合作研发项目，所调查合作研发项目的概况见表1。

表1 合作研发项目概况

(二)变量测量

为了确保研究量表的信效度，问卷设计采取了参照已有研究及成熟量表的开发方法，并针对本研究的目的和情境进行了适用性开发。 合作治理机制量表参照了Poppo 和Zenger(2002)学者的研究成果[15]。 知识转化量表参照了 Zander 和Kogut(1995)、Cummings 和 Teng(2003)、Zhao 和Anand(2009)等学者的研究成果[34－36]。 能力获取量表参照了 Wong 和 Shaw(1999)、Figueiredo(2003)等学者的研究成果[37－38]。 初始问卷设计采用了“双向翻译”方法，由研究者将问卷题项翻译成中文，再由外文专家翻译回英文，然后对比分析后修正。 邀请本领域资深学术专家对初始问卷审阅，并根据意见不断完善题项设计。 借5 家企业实地调研时机，邀请企业技术副总、研发主管和项目负责人对问卷提出改进建议，修改后最终定稿。 最终问卷中契约治理和信任治理分别包含了4 个题项，隐性转化、显性转化和物化转化分别包含了3 个题项，生产能力获取和研发能力获取分别包含了3 个题项。

三、数据检验和研究结果

(一)量表的检验

首先分析了量表的信度，遵循了内部一致性信度(Cronbach α 系数)和组合信度(CR 值)均大于0.7 的检验标准，通过表2 可知所有研究构建的α 系数和CR 值均大于0.7，说明研究量表的信度较高。 对研究量表进行样本充分性检验，经计算KMO 值为0.777，Bartlett 球形检验卡方值为2720.295，其显著性为0.000，适宜做因子分析。研究进一步采用验证性因子分析开展效度检验，因子分析模型拟合质量较好(X2/df ＝1.2028<3、GFI＝0.9260>0.9、AGFI＝0.9022>0.9、NFI＝0.9106>0.9、CFI ＝ 0.9834>0.9、IFI ＝ 0.9837>0.9、RMR ＝0.0417<0.05 和 RMESA ＝ 0.0278<0.05)。 由表 2可知各研究构念测量题项的因子载荷均大于0.5，且各研究构念所对应的平均方差提取量(AVE)亦均大于0.5，说明各研究构念的收敛效度较好。对于代表研究构念间特质差距的区别效度，由表3可知各研究构念的AVE 平方根(研究构念间对角线数值) 大于该研究构念与其他研究构念间的相关系数(研究构念间非对角线数值)。 最后采用Harman 单因素检验方法探查研究量表的共同方法偏差，通过对研究问卷所有题项的未旋转因子分析，产生了7 个特征值均大于1 的公因子，且得到的第一个公因子解释了21.116%的总方差，表明研究不存在显著的同源误差。

表2 信度和效度分析结果

表3 描述性统计分析

(二)描述性统计

由描述性统计分析可得各研究构念的平均值、标准差和相关系数值。 由表3 可知，契约治理与显性转化(r＝0.344，P<0.01)正向相关，但与隐性转化(r＝0.117，P>0.05)不相关；信任治理与隐性转化(r＝0.248，P<0.01)和显性转化(r ＝0.226，P<0.01)正向相关；隐性转化与显性转化(r ＝0.281，P<0.01)和物化转化(r＝0.234，P<0.01)正向相关；显性转化与物化转化(r ＝0.061，P>0.05)不相关；隐性转化(r＝0.261，P<0.01)和显性转化(r＝0.282，P<0.01)与生产能力获取正相关，但物化转化(r ＝0.037，P>0.05)与生产能力获取不相关；隐性转化(r ＝ 0.332，P<0.01)、显性转化(r ＝0.280，P<0.01)和物化转化(r＝0.272，P<0.01)与研发能力获取均正向相关。 上述相关分析对本研究的理论模型验证提供了初步证据，分析结果对多数研究假设具有正向支持作用。

(三)假设的检验

研究应用软件AMOS 22.0 的结构方程分析对研究理论模型(图3)进行实证检验。 可得代表研究模型和观察数据间拟合程度的一系列拟合指标，分别为 X2/df ＝ 1.1841<3、GFI ＝ 0.9244>0.9、AGFI＝0.9039>0.9、NFI＝0.9086>0.9、CFI ＝ 0.9844>0.9、IFI ＝ 0.9846>0.9、RMR ＝ 0.0458<0.05 和RMESA＝0.0265<0.05。 综合各项拟合指标可知结构方程分析的拟合程度较好，可用来求证研究假设。 由此进一步采用结构方程分析输出的临界比值C.R.，对各研究假设对应的路径系数进行统计显著性检验。 当C.R.值大于参考值1.96 时，路径系数估计值的显著性水平P<0.05，达到显著水平；当路径系数估计值的显著性水平P<0.001 时，P 值输出为“***”，当 P>0.001 时则输出 P 真实值。 由表 4 可知，契约治理对显性转化(β ＝0.352，P<0.001)具有正向作用，但对隐性转化(β＝0.113，P>0.05)的正向作用不显著；信任治理对隐性转化(β ＝ 0.277，P<0.001)和显性转化(β ＝0.199，P<0.01)具有正向作用；隐性转化对显性转化(β ＝0.260，P<0.001)和物化转化(β ＝ 0.284，P<0.001)具有正向作用；显性转化对物化转化(β＝－0.056，P>0.05)的正向作用不显著；隐性转化(β ＝0.213，P<0.05)和显性转化(β ＝ 0.238，P<0.01)对生产能力获取具有正向作用，但物化转化(β ＝－0.038，P>0.05)的正向作用不显著；隐性转化(β ＝0.246，P<0.01)、显性转化(β ＝ 0.222，P<0.01)、物化转化(β ＝0.286，P<0.001)对研发能力获取具有正向作用。 由上述分析可知，假设H1a、H2a、H2b、H3a、H3b、H4a、H4b、H5a、H5b和 H5c获得支持，其他假设未获通过。

表4 研究假设验证情况

图3 合作研发的治理机制、知识转化和能力获取研究模型

四、研究讨论

(一)结论

在技术追赶背景下，我国企业的外部技术获取模式正由生产技术引进向产品合作研发转变，但目前多数合作研发仍处于简单的研发模仿阶段，制约了我国企业的能力获取。 对此本研究从企业知识观视角将合作研发中的学习行为界定为知识转化的动态过程，通过对本土企业合作研发的实证分析，阐释了在合作治理机制驱动下的知识转化对研发制造能力获取的作用关系，揭示了基于合作研发的能力获取机理和动态规律，如图3 所示，得出的主要结论如下。

1.合作研发的治理机制有效驱动了研发参与方的知识转化

契约治理显著促进了研发制造知识的显性转化，这与显性知识易于观察和测量是紧密相关的。双方能够通过事前的合同约定来对可转移技术资料达成一致，不仅包括了设计图纸、技术标准等结果型技术资料，甚至还会涉及实验数据、计算模拟等原理型技术资料。 但是仅依靠正式给予是不够的，对于关键技术资料还要有更多的非正式获取，因此信任控制也显著促进了显性转化。 这主要是因为合作研发过程亦是技术资料不断收集和整理的过程，彼此的信任更有助于研发过程中的技术资料积累，而不仅仅是研发结束后的整体移交。对于隐性转化，信任治理具有显著的推动作用，这主要是因为隐性知识难于表达和理解，因此隐性转化离不开高强度的面对面互动，而信任则可以更多的激发“教与学”的互动行为。 但契约治理则难以驱动隐性转化，这主要是因为隐性转化依赖于知识主体的高度自觉性和积极性，而契约治理无法对知识主体有效控制，正如大连机车虽然通过高铁合同约定了外方技术指导，但仍要付出大量努力争取对方团队的信任。

2.合作研发学习是从隐性转化到显性转化再到物化转化的知识积累过程

由于合作研发能够参与具体的研发过程，因此隐性转化具有更为直接的研发学习效应。 一方面隐性转化促进了后续的显性转化。 这主要是因为图纸、数据、文件等显性知识的形成是研发团队隐性知识不断编码化的结果，但是多数研发经验、惯例等隐性知识难以编码化，因此隐性转化能够通过参与研发过程来获取难以编码化的隐性知识，为显性转化提供了大量依赖研发过程而存在的情境知识；另一方面隐性转化推动了后续的物化转化。 这主要是由于物化转化的本质是由结果到前因的逆向“研究中学”，是隐性转化驱动的正向“研究中学”的延续，因此嵌入正向研发情境的隐性转化构成了逆向研发情境下物化转化的吸收能力基础。 对于物化转化，显性转化的促进作用不显著，这与物化转化作为复杂的逆向研发学习过程，对于研发制造知识积累要求较高，和研发过程中大量的隐性知识因难以编码化而被显性知识“遗漏”乃至“忘却”是紧密相关的。

3.合作研发中的知识转化有效驱动了研发参与方的能力获取

对于生产能力获取，隐性转化和显性转化均具有显著的促进作用，但物化转化的促进作用不显著。 这主要是由于生产能力获取旨在批量化制造新产品并解决出现的质量问题，对于研发制造知识的积累要求相对较低，即使在对新产品知识没有完全消化吸收的条件下也能完全实现。 因此仅通过隐性转化在研发过程中的“干中学”和显性转化在技术资料整合中的“用中学”，便完成了服务生产的研发制造知识积累。 对于研发能力获取，隐性转化、显性转化和物化转化的促进作用均显著，这与研发能力获取是“吃透”产品技术原理的复杂学习过程是紧密相关的，因此不仅需要通过隐性转化和显性转化的正向研发学习形成相对吸收能力，缩小技术距离，更需要通过物化转化的“研究中学”逆向推导未知的产品技术原理，正如大连机车的高铁合作研发项目经理所说:“对方更多的只是给出技术参数值，想要搞懂内在设计依据，就需要由果及因的实验验证和归纳总结。”

(二)启示

1.基于合作研发的能力获取本质是跨组织知识转化的过程

通过企业知识观可以将企业技术解构为由隐性知识、显性知识和物化知识构成的复杂集合体，在合作研发中分别对应了顺序接替的隐性转化、显性转化和物化转化，其中隐性转化形成了促进显性转化和物化转化的必要知识积累。 在知识转化中，隐性转化和显性转化驱动了研发制造技术的正向学习，而物化转化则推动了研发制造技术的逆向学习，由此合作研发中的能力获取是从正向学习到逆向学习的转变过程，其中充分的正向学习促进了生产能力获取，而正向学习和逆向学习的高效整合则又实现了研发能力获取，由此物化转化在研发能力获取中具有关键的核心作用。

2.简单的研发操作模仿无法达成预期学习目标

这主要是因为出于自我能力的保护，合作主持方常会发生隔绝学习的干扰行为而造成的，因此科学的合作治理机制能够通过调控合作行为来促进研发学习。 合作治理既包括了共有合同设计的契约治理，又涵盖了关系资本建构的信任治理。由于契约治理强调由外而内的客观要求和行为控制，因此适宜于管理能够直接观察和测量的显性知识及显性转化。 而信任治理则强调由内而外的主观意愿和行为激发，由此不仅适用于因有序编码而易于诠释的显性知识及显性转化，亦适用于因无法编码而难以衡量的隐性知识和隐性转化。

(三)研究局限

尽管本研究揭示了合作研发中知识转化的治理机制及其对研发能力获取的动态作用，在理论和实践上对我国企业的合作研发管理提供了直接的参照和借鉴，但研究仍存在一定的局限性，尚有很多不完备、不成熟之处。 其一，对合作研发中的能力获取仅是简单划分为研发能力获取和生产能力获取，没有系统剖析能力构成及形成机理，无法深度诠释知识转化和能力形成间的作用关系，如可以借鉴Kusunoki 和Nonaka 的“要素—架构—程序”能力观展开深入研究。 其二，合作研发中的知识转化作为跨组织的学习行为，治理机制对其促进作用受到技术特征、技术差距复杂因素的影响，需要进一步展开研究。 其三，本文调研对象主要集中在山东和辽宁北方两省，也没有区分国际合作研发和国内合作研发，对于研究样本的差异性关注不足，未来可以扩展到更广泛的样本群体开展细分研究，更有助于提升我国企业的合作研发管理。