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研发开放度与企业创新绩效的关系研究:组织学习的中介作用

出处:论文网
时间:2017-05-18

研发开放度与企业创新绩效的关系研究:组织学习的中介作用

  中图分类号:F240; F27 文献标识码: A文章编号:1003-7217(2016)02-0099-07

  一、引 言

  知识经济和全球经济一体化在为企业提供新机遇的同时也对企业的生存和发展提出了许多新挑战。企业如果不能从日益动态变化的外部环境中获取和识别有效的市场机会及技术知识,就难以满足当前个性化和多样化的市场需求。以创新驱动战略指导企业构建核心竞争能力,特别是在引进和吸收国外先进技术的基础上着力提升企业自主创新能力是我国企业持续发展的关键[1]。企业创新绩效涉及诸多因素,包括研发资金投入、人力资本投入、创新活动氛围以及企业所处的产业环境和政策激励与导向等。尽管相关研究成果为促进企业发展和区域经济水平提升提供了宝贵的决策依据,但企业创新活动需要更加广泛的知识基础和视野,创新成果与企业研发活动及组织学习方式之间的关系愈发紧密。因此,从开放式创新和组织学习的整合视角分析企业研发活动及创新机制具有重要的理论和现实意义。

  为了揭示研发开放度和组织学习对企业创新绩效的作用机理,本文在整合开放式创新和组织学习两方面文献成果的基础上,深入分析和实证检验研发活动开放度和组织学习对企业管理创新绩效和技术创新绩效的作用以及两种组织学习模式所扮演的中介角色。

  二、文献综述与研究假设

  (一) 研发开放度

  研发活动是企业获取竞争优势的重要支撑,其开放程度反应的是企业在开放式创新背景下跨越组织边界的各种创新相关活动的定量化描述[2]。本文在已有文献的基础上着力研究企业研发活动的开放程度与企业创新绩效之间的关系。

  (二)组织学习

  March(1993)将组织学习的模式归纳为两类:一类是探索式学习(exploring learning);一类是利用式学习(exploiting learning)[3]。其中前者突出组织对将要被认识的知识和事物进行搜索和追求、开展前瞻性的研发项目、探索新技术或者是与企业最初技术基础具有很大差异的技术发展路径;而后者则强调对组织已经具有或掌握的知识和技术进行使用和开发、实施产品开放项目或者为现有技术搜索新的应用空间或市场。企业在学习过程中要充分思考探索式学习和利用式学习这两种学习模式的特点,同时协调好这两者之间的关系。

  (三)企业绩效

  尽管已有文献从各个不同方面对企业或组织的创新绩效进行了深入研究,但对于创新绩效的定义仍未形成统一意见。Coombs认为创新绩效反映的是企业研发活动的早期投入与在研发过程中组织学习的结果,它是研发人员对有效参与创新活动的刻画[4]。Hagedoorn and Cloodt从创新绩效内涵大小的角度将创新绩效划分为广义创新产出和狭义创新产出[5]。考虑到已有文献从各自研究特色出发对创新绩效进行定义,但基本的内涵是相似或相近的。本研究意在从研发活动和组织学习的角度考察影响企业整体创新绩效的因素,因此借鉴Chen and Huang的研究成果从企业的管理流程和知识技术再造这两个方面来定义和理解企业的创新绩效[6]。

  (四)研究假设

  相对于封闭式创新模式主张企业内部研发成果是企业最有价值的战略性资产且这种资产能够完全为企业所控制和拥有,开放式创新主张企业的研发活动必须跨越当前的组织边界,真正有价值的创新思想可能来源于组织边界之外而非从企业内部产生。不同思想和观念在组织边界内部和外部进行交换与融合能够帮助企业尽快获取有价值的研发项目,从而保证企业的研发活动的成果能够有效支撑企业的发展战略、提升企业创新绩效[7]。只有充分搜寻、获取、吸收组织外部的异质性知识来填补企业自身研发活动的不足,才能真正提升企业创新绩效。

  企业研发活动的开放程度意味着企业从外界获取有价值技术和知识的程度。当前我国企业知识基础普遍较为薄弱,面对激烈的市场竞争和研发活动不确定性日益提升的现实情况,企业只有充分理解知识扩散和技术外溢机制,与组织外部环境中的不同知识来源紧密合作,积极从外部环境中搜索、获取和吸收有价值的知识才能够真正提升企业的创新绩效。企业提升研发活动的开放水平有助于将内部研发优势与外部资源优势进行结合,从而帮助企业科学制定研发目标并运用有效的方法实现创新目标。基于以上分析提出以下假设:

  假设1a:企业研发活动开放程度与管理创新绩效正相关。

  假设1b:企业研发活动开放程度与技术创新绩效正相关。

  当前企业的生存环境对企业的发展提出了严峻的挑战,创新能力成为企业获取持续竞争优势的关键。组织学习的目的就是为了从组织内部和外部吸收和消化知识以服务于企业的创新活动。从知识基础理论的视角来看,将隐性知识通过成员之间的互动与解构为显性知识,同时将显性知识通过各种“干中学”或“传帮带”的方式转化为隐性知识是组织学习的本质[8]。组织对知识的学习和积累过程是一个螺旋上升的过程,这个过程中的不同阶段都包含着组织的探索式学习和利用式学习。

  尽管组织的两种学习方式存在着显著差异,但这并不意味着企业在选择组织学习方式的时候只能选择其中的一种方式。近期的研究成果表明,企业对这两种学习方式的态度往往是追求一种平衡的学习过程,这种平衡的学习过程表明企业会同时运用探索式学习和利用式学习来解决其面对的各种问题[8]。尽管两种学习方式对企业已有的资源存量会有相互竞争的可能性,但充分发挥两种不同学习方式的优点和特点被认为是企业合理学习内外部知识的有效思路。例如Raisch and Birkinshaw [9]指出,组织的两种学习方式存在某种意义上的互补关系,探索式学习获得的新知识可以为利用式学习提供新的精炼方向,利用式学习总结和积累的知识可以为更好地获取和吸收探索式学习中发现的知识。不仅如此,企业灵活运用探索式学习和利用式学习能够增强组织行为的因果模糊性和复杂性,进而提升企业产品或服务的模仿难度、提升企业的产品竞争优势。正因为如此,组织的二元学习过程是企业竞争优势非常重要的来源。例如,Katila and Ahuja 对美国机器人生产行业中学习方式与创新活动成果之间关系的探讨和实证研究,他们基于专利数据的分析结果表明,当企业同时采用利用式学习和探索式学习的方式时可以显著地促进组织对知识的整合,进而促进企业的新产品开发效率[10]。基于以上分析,本研究提出如下假设:   假设2a:企业的利用式学习与管理创新绩效之间是正相关。

  假设2b:企业的利用式学习与技术创新绩效之间是正相关。

  假设3a:企业的探索式学习与管理创新绩效之间是正相关。

  假设3b:企业的探索式学习与技术创新绩效之间是正相关。

  通过上述对研发活动开放度和组织学习对企业创新绩效的作用机理分析过程来看,组织的两种学习模式在这个过程中可能起到中介的作用。具体而言,随着企业研发活动开放度的提升,企业对组织学习活动的投入必然有所增加。这主要是因为研发活动开放水平的提升将为企业带来更为丰富和复杂的外部信息与知识,只有对这些信息进行有效的筛选和过滤才能够为企业有效利用知识和创造新的知识打下坚实的基础。不仅如此,提高企业的研发活动开放度能够对组织学习产生积极的作用。一方面,从组织外部获取的技术与知识能够为企业进行探索式学习提供参考依据和方向。组织的探索式学习并不意味着漫无目的的探究和求索。通过提升企业研发活动开放度能够有效激发组织进行探索式学习的意愿并帮助企业明确探索式学习的目标。另一方面,由开放式研发活动获取的异质性知识有助于企业进一步开展利用式学习。因此本研究提出如下假设:

  假设4a:企业利用式学习在研发开放度与管理创新绩效之间的关系中起中介作用。

  假设4b:企业利用式学习在研发开放度与技术创新绩效之间的关系中起中介作用。

  假设4c:企业开放式学习在研发开放度与管理创新绩效之间的关系中起中介作用。

  假设4d:企业开放式学习在研发开放度与技术创新绩效之间的关系中起中介作用。三、研究设计

  (一)量表选择

  本研究在对企业研发开放程度进行测量时主要借鉴已有文献并结合我国企业的实际情况列出12种企业外部研发合作的主要渠道,企业在一定时期内使用的合作渠道总量代表着研发开放程度[8]。具体而言,这12种企业外部研发合作渠道包括:技术许可、吸收外国直接投资或合资、解剖目标产品(反求工程)、成为跨国公司的分包商、吸收华裔专家或归国专家、按照跨国买家的设计进行制造、向跨国采购的客户学习技术、基于跨国买家的设计、海外并购或投资、自主设计和制造、产学研合作、组织本公司员工海外培训、建立权力平等的跨国技术联盟。

  组织学习量表和企业创新绩效量表的编制主要从已有文献中辨别出比较常用或受到广泛认可的量表。通过与国内外同行学者的联系与探讨,最终选择了Hernández-Espallardo及其同事使用的组织二元学习量表(10题项)和Chen and Huang [6]所使用的管理创新绩效量表(4题项)和技术创新绩效量表(3题项)。在此基础上,本研究严格按照问卷翻译与回译的操作程序对量表各个题项进行翻译,同时根据本研究开展的具体情境进行了一些语义上的修改,以使得量表具有较高的辨识力。

  (二)数据收集

  研究采用简单随机抽样对湖南、广东、浙江、上海和北京等地的1000家不同行业、不同所有制企业进行问卷调查。本研究主要采用的问卷数据收集方法包括纸质问卷投递和邮寄、发送电子邮件以及到企业中现场发放与回收。共发放问卷1000份,其中电子问卷800份,纸质问卷200份,总计共回收481份,回收率为48.1%,有效问卷共312份,有效问卷回收率为31.2%。企业样本中大部分为内资企业(84%)并且半数以上的为集团企业,将近有50%的受访企业规模在1000人以上,67.6%的被试企业来自制造业。

  四、实证结果

  (一)量表信效度分析

  对样本数据的分析发现,组织学习整体的Cronbach’s α系数达到0.809,利用式学习的Cronbach’s α系数达到0.802、探索式学习的Cronbach’s α系数达到0.853,企业管理创新绩效的Cronbach’s α系数达到0.812,企业技术创新绩效的Cronbach’s α系数达到0.823。对组织学习和创新绩效的效度检验分为两个阶段进行。首先从312家样本企业中随机抽取156家企业样本进行探索性因子分析(EFA),在此基础上运用剩余的156家企业的样本进行验证性因子分析(CFA),从而评估变量的效度水平。对组织学习进行分析的结果表明KMO值达到0.80,Bartlett球形度检验的近似卡方值为462.09,自由度36,显著性为0,均通过检验,适合进行探索性因子分析。进一步通过主成分分析法和最大方差法进行因子旋转,得到2个公因子,累计解释度为65.85%,反映原变量的大部分信息,证明了问卷有效。

  为了进一步检验组织学习的区分效度,本研究对之前分割的另一部分样本(n=156)进行验证性因子分析以检验这些项目能够在多大程度上支持假设提出的组织学习两维度测量模型(利用式学习和探索式学习)。为了使验证性因子分析的结果更加科学有效,根据相关研究成果分别构建一因子模型、两因子模型(假设模型)、和三因子模型(按照EFA分析结果构建三个维度)。在此基础上各自编写Mplus程序进行运算并输出各种拟合指数和修正指数如表1所示。

  从表1中不难看出,从单一维度到三维度的模型过程中,模型的卡方(Chisquare)值的水平并没有随着模型所包括维度的增加而呈现显著地递减趋势。对比各个维度模型的卡方值不难看出,符合理论假设的两因子模型的卡方值最小,仅为32.70。另一方面,各个模型拟合参数的水平的对比表明两因子模型的结构维度最为贴近数据的真实情况,各个指标都反映出较好的拟合水平,因此本研究选择两因子模型作为组织学习的测量模型。

  此外,对企业管理创新绩效和技术创新绩效的EFA结果表明,两个构念所对应各个题项的因子载荷都在0.7以上,CFA结果表明创新绩效的两因子模型对样本数据的拟合水平较好(如表2所示)。

  (二)共同方法偏差   共同方法偏差是由于对同一调查对象使用同一调查工具所可能导致的人为共变。因此在本研究的问卷设计与回收过程中,研发活动开放度、组织学习的测量问卷与企业创新绩效问卷(包括企业特征问项)分别由同一家企业的两位不同中高级管理人员填写,力求在数据收集方法上尽量减小共同方法偏差的影响。不仅如此,本研究还使用验证性因子分析检验同源数据是否存在严重共变性。如果数据中的同源误差情况较为严重,则很有可能出现问卷中的大部分题项的变异量都被同一个因子所解释,若模型的所有变量接受单因子模型,则说明同源数据存在严重的共同变异。本研究中,对问卷中自变量和因变量测量项进行的验证性因子分析结果并不接受单因子模型(χ2/df=4.33、CFI=0.55、 TLI=0.46、RMSEA=0.138、SRMR=0.122),表明没有严重的共同方法偏差。

  (三)相关分析

  表3的相关分析结果显示,研发开放度、知识共享能力、知识应用能力与技术创新绩效之间存在着较大的相关性,说明解释变量与因变量之间具有较强的相关关系。由于自变量之间的相关水平低于0.7,可以认为自变量之间的多重共线性水平较低。

  (四)研发开放度和组织学习的直接作用

  对变量的正态性假设及随机误差项方差检验的结果表明其符合回归分析的要求。为了最大限度的减小自变量之间的多重共线性对回归结果的影响,本研究采用逐步回归方法进行估计。如表4所示,模型1到模型4以管理创新绩效为因变量,模型5到模型8以技术创新绩效为因变量。首先在模型1中加入企业特征变量,模型1对于企业技术创新绩效的解释水平R2为4%。其中,企业研发投入强度的Sig值小于0.01,表明其对企业管理创新绩效具有显著影响。在模型2中加入研发开发开放度后解释水平达到6%,其中研发开放度对企业管理创新绩效具有显著的积极作用(β=0.16,p<0.05),假设1a得到支持。在模型3中加入组织利用式学习和探索式学习后解释水平达到20%,并且它们对企业管理创新绩效都具有显著的积极作用,假设2a和假设3a都得到支持。在模型4中同时加研发开放度、组织利用式学习和组织探索式学习三个解释变量后,回归模型对于企业管理创新绩效的解释水平R2达到21%,其中研发开放度、组织利用式学习和组织探索式学习的回归系数均显著大于0,说明模型2和模型3的回归结果是稳健的。

  类似的,在以企业技术创新绩效为因变量的情况下首先在模型5中加入企业特征变量,模型5对于企业技术创新绩效的解释水平R2为12%。其中,企业规模、是否为外商投资企业及企业研发投入强度的Sig值小于0.01,表明它们对企业技术创新绩效具有显著影响。在模型6中加入研发开发开放度后解释水平达到17%,其中研发开放度对企业技术创新绩效具有显著的积极作用(β=0.24、p<0.01),假设1b得到支持。在模型7中加入组织利用式学习和探索式学习后解释水平达到34%,并且它们对企业管理创新绩效都具有显著的积极作用,假设2b和假设3b都得到支持。在模型8中同时加研发开放度、组织利用式学习和组织探索式学习三个解释变量后,回归模型对于企业管理创新绩效的解释水平R2达到36%,其中研发开放度、组织利用式学习和组织探索式学习的回归系数均显著大于0,说明模型6和模型7的回归结果是稳健的。

  (五)组织学习的中介作用检验

  如表5所示,通过参数自助法对组织利用式学习与开放式学习的中介效应同时检验的结果表明,利用式学习对研发活动开放度作用的中介效果并不显著,其对管理创新绩效和技术创新绩效的估计值分别为0.02和0.04,并且其偏差校正的95%置信区间中都包含了0。这些结果说明利用式学习的中介效果无法得到支持,即假设4a和假设4b都不能得到支持。然而,组织的探索式学习对研发活动开放度的积极作用具有显著的中介效果,其对管理创新绩效和技术创新绩效的估计值分别为0.08(p=0.002)和0.12(p<0.001),并且其偏差校正的95%置信区间分别为[0.03, 0.16]和[0.05, 0.20],都不包含0。这些结果说明探索式学习的中介效果得到支持,即假设4c和假设4d都得到支持。

  五、结论与启示

  (一)结论

  本文的实证分析结果表明,研发活动开放度对企业创新绩效具有积极作用。这一发现不仅为开放式创新战略在发展中国家企业实际运用效果的讨论提供了新的实证成果,同时我国企业正确理解研发活动开放水平与创新绩效之间的关系提供了参考依据。与此同时,组织的两种学习模式对企业管理创新绩效与技术创新绩效都具有显著的正向作用。这不仅与本研究的理论假设保持一致,同时也印证了组织学习理论关于组织学习模式与创新之间紧密关系的论断。在此基础上,本文进一步分析发现,企业的利用式学习并没有在研发开放度与两种创新绩效中间起中介作用,而探索式学习的中介效应假设则得到了支持。这是本研究得到的重要发现之一。其中可能的原因在于,随着企业研发活动开放度的提升,企业能够获取更多的异质性知识,并且这些异质性知识获取的目的往往在于帮助企业发现新的研发方向或支撑探索式的研发活动。在这种情况下,组织的利用式学习所产生的中介效应并不显著,相反探索式学习在吸收和消化开放式研发活动所获取的知识并运用于创新活动最终产生创新绩效的过程中发挥着重要的中介作用。

  (二)启示

  1.本文建议企业管理者通过提升研发活动开放程度来更好地获取组织外部环境中的异质性知识,从而应对不断加剧的竞争和产品技术快速更新的挑战。企业管理者可以通过正式和非正式的途径与外部资源拥有者建立联系,并在此基础上与外部创新者就企业当前技术研发过程中遇到各种问题进行广泛的沟通和讨论。这样不仅有助于企业接触和收集各种技术资源同时能够帮助企业提升技术创新绩效。

  2.在有限的资源配置水平情况下,企业应该持续地开展组织学习活动,这样不仅有助于吸收和消化已有的知识基础,同时能够帮助企业更有效的运用从外部环境中所获取的异质性知识。本研究的结论表明,企业的利用式学习和探索式学习都可以帮助企业提升创新绩效,这就意味着企业管理者不仅要注重对全新知识的探索,同时也要注意对已有知识基础的深入发掘和对现有知识要素的整合创新。   (三)研究局限与未来研究方向

  本文使用的横截面数据可能削弱了变量之间的因果联系,后续研究可以通过搜集企业面板数据来检验本文的结论。其次,本文主要考察研发活动广度对企业技术创新绩效的作用,但企业研发活动的内涵相当丰富,不同内容的研发活动以及不同组织形式的研发活动都可能对企业创新绩效产生作用。未来研究可以进一步发掘企业研发活动的特点并探讨这些特点对创新产出的作用机理。

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