企业创新网络结构嵌入性对协同创新能力影响的实证研究
DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.04
中图分类号：F2731 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）06-0016-04
Abstract：With a sample of 333 hightech enterprises， this paper analyzes the effect of enterprise innovation network structural embeddedness （EINSE） on the collaborativ innovation ability （CIA） based on the SEM （Structural equation model） and other related technologies. Besides， the mediation effect of symbiotic behavior in the relationship between EINSE and CIA is examined based on the symbiotic theory. The empirical results show that， the network size， network heterogeneity and network openness of EINSE are observed to be positively correlated to CIA and symbiotic behavior； the symbiotic behavior is positively correlation with CIA； the symbiotic behavior plays an fully mediated role between network openness and CIA， while plays an partially mediated role between network size， network heterogeneity and CIA.
Key words：enterprise innovation network； structural embeddedness； symbiotic behavior； collaborative innovation ability； mediation effect
引言
自1991年Freeman[1]提出创新网络概念之后，学术界兴起创新网络研究热潮，主要从结构嵌入性和关系嵌入性两个维度进行研究[2]。在创新网络结构嵌入性对创新能力的影响研究方面，学者们主要从区域[3，4]、集群[5，6]和企业[7-10]三个层次进行研究，构建创新网络结构嵌入性的评价指标体系，从节点度、中心度、异质性等维度探究其对创新能力的影响机理。此后，学者们开始将创新能力区分为自主创新能力[11]和协同创新能力[12，13]进行深入研究，但成果较少。
协同创新与创新网络之间存在紧密的现实联系和逻辑关系[13]，在关于创新网络研究的文献中学者们普遍认同网络成员间的创新协作效应。近年来，许多企业尝试打破传统线性创新活动，转而搭建企业创新网络，建构一个内外部资源整合的新框架，实现网络成员间的价值共享与创造，获取多样化的创新资源和创新思维，提高企业协同创新能力。
根据“网络结构、行为、能力”三者的逻辑关系[14]，创新行为在创新网络和创新能力间发挥着关键作用。在创新网络中，企业创新行为表现为一种“共生化”的创新行为[15，16]。但目前关于“共生化”创新行为与创新网络结构嵌入性和协同创新能力之间的作用机理并未探明。因此，本文结合共生理论，探讨企业创新网络结构嵌入性对协同创新能力的影响及共生行为在两者之间的中介作用，对创新网络理论研究和企业经营实践具有借鉴意义。
1理论模型与研究假设
11网络结构嵌入性与协同创新能力
协同创新能力指在识别合作企业、交流和内部协调的不断互动过程中所表现出来的组织能力，体现在从合作关系建立、执行到产生创新绩效的过程管理中[17]。对于已搭建创新网络的企业而言，网络结构合理，可为企业创造信息、知识流动和传递的学习平台，提高企业竞争优势。反之，将导致企业创新活动缺乏与其他成员及时有效沟通的良性环境，创新活动孤立而分散。以欧洲区域创新系统的调查研究为例，企业技术创新活动和商业创新过程可被看成是一个网络过程，相比那些没有与其他企业或者研究机构发生联系的企业而言，具有较好的网络结构嵌入性的企业显示出更好的创新能力[18]。据此，提出如下研究假设：
H1：企业创新网络网络结构嵌入性对协同创新能力存在正向显著影响。
12网络结构嵌入性与共生行为
在企业技术创新环境呈现出多元化、网络化趋势下，企业技术创新活动具有行为共生化、似生物种群等行为特征。在企业创新网络中，供应商、顾客、政府、科研院校等主体被看作“共生单元”，他们间通过共生界面进行创新资源传递、交换，产生共生能量并使用，实现企业间的优势互补和创新资源共享。共生行为是指企业在发展过程中与其他组织所发生的一系列互利合作、价值共享行为的集合。共生界面的差异反映企业在创新活动过程中与网络成员沟通交流渠道的差异，而共生能量的差异反映企业在创新活动过程中的物质、信息、能量能否实现合理配置。 共生行为发生的必要条件是企业搭建自己的创新网络结构，企业与网络中其他成员不断发生交互作用，促进企业整合创新资源。企业创新网络为企业搭建一个知识互动，信息共享的共生平台。在企业创新网络中，存在着与企业创新息息相关的各个共生单元，由于不同共生单元所拥有的资源禀赋、技术和知识不同，企业在创新活动过程中，通过与共生单元之间的交流与合作，实现知识传递、信息收集、技术集成，形成动态的、彼此交互的创新网络关系，并进一步作用于企业的创新活动与共生行为。据此，提出如下研究假设：
H2：网络结构嵌入性对共生行为存在正向显著影响。
13共生行为与协同创新能力
随着创新模式从简单线性的技术推动型向系统集成与网络化演变，企业创新行为不仅仅表现为自主创新或合作创新，更深层次地表现为共生行为。如果共生界面扩展较好，说明企业对平台搭建具有清晰的战略意识，培养各种共生介质（战略联盟、许可证协议等），比其他企业更先发现和获得机会，找到具有相似价值取向、资源互补的合作伙伴，提高协同创新能力。而共生能量分配较好，说明企业在知识分享和资源传递过程中阻力较小，资源传递效率高，且能够分配和吸收各种丰富的显性和隐性知识、资源，从而具备了组织内部资源整合的竞争优势，提高协同创新能力[19]。据此，提出如下研究假设：
H3：共生行为对协同创新能力存在正向显著影响。
14共生行为在网络结构嵌入性与协同创新能力间的中介作用企业创新网络为创新资源整合创造静态的外部环境，共生行为则为企业间的有效协作提供动态优势。在同样的网络结构嵌入性下，共生行为表现更好的企业更能促进协同创新能力的提高。网络结构嵌入性为显性知识、隐性知识的传递吸收创造外部条件，而企业利用共生能量分配行为更能增加企业间资源分配的互惠均衡性，提高资源传递效率，增加资源丰度，更利于隐性知识的获取和吸收，促进技术知识扩散，提高协同创新能力。据此，提出如下研究假设：
H4：共生行为是网络结构嵌入性与协同创新能力间的中介变量。
根据以上所有研究假设，构建了本文的理论模型如图1所示。2变量测量
本文所涉及的构念均采用国内外学者开发的成熟量表。
（1）企业创新网络结构嵌入性。在现有文献基础上，本文选取了三个维度来测量网络结构嵌入性：网络规模、网络异质性和网络开放度。本文主要采纳了任胜钢[20]等学者的测量题项，主要从供应商、客户、同行企业、政府部门、研究与培训机构方面来测量网络规模，共5个题项。本文遵循Cummings[21]等多数学者的观点，采用直接测度创新伙伴类别的方法来测量网络异质性，具体由4个测量题项构成：联系背景、伙伴类型、分布区域与行业分布。本文主要采纳Laursen、Salter[22]、Andreas[23]等学者的测量题项来测量网络开放度，共包括5个题项。
（2）共生行为。选用由陈佳莹等[24]开发的量表，将共生行为划分为三个维度，其中4个题项测试共生界面扩展、2个题项测试创新资源丰度、4个题项测试能量分配效率。
（3）协同创新能力。选用温珂等[17]开发的量表。该量表将协同创新能力划分为三个维度，其中5个题项测试合作主动性、4个题项测试关系治理、4个题项测试内部协调。
3数据收集与分析
31大样本数据收集
本次调查从样本池中随机抽取了450个作为调查样本（约占总数的42%），采取滚动取样法（Snowball Sampling）获取样本数据，经两个多月的问卷发放工作，共回收问卷411份，其中无效问卷76份，有效问卷335份，有效问卷回收率为8612%。本次调查的企业范围涵盖了高新技术领域的主要产业，包括约15%软件开发技术、27%电子信息及通信设备制造技术、11%生物与新医药技术、16%新材料技术、21%机械制造、10%化工纺织技术等，主要涉及大型企业、中小型企业的中高层管理者。样本选取来自于经济发展水平不同的东中西部地区以及技术类型不同的产业，并覆盖了国家级和省级高新技术企业，保证了样本选取的代表性和合理性。并且，所有测量数据的偏度系数与峰度系数都比较接近0，可认为本文的数据近似地服从正态分布。
32信度检验
采用 SPSS190和AMOS170软件对量表信效度进行检验。通过KMO值和Bartlett球形检验结果表明，KMO值为0900，且Bartlett球形检验的统计值显著性概率为0000。据特征根大于1原则提取因子，共提取3个因子，解释变异总量约为714%。方差最大法旋转后，各题项载荷系数均大于07，具体结果如表1所示。
33效度分析
对335份问卷数据使用AMOS170进行验证性因子分析，结果显示共生行为和协同创新能力两个量表均具有较好的建构效度（见图2、图3）。图2协同创新能力的二阶CFA分析
采用AMOS170对变量进行验证性因子分析，结果显示CMIN/DF=24，DF=179，CFI=096，TLI=095，RSMEA=006，说明五因素模型拟合较好，各变量之间具有较好的区分效度（见图4）。图4所有潜变量的CFA分析
如表3所示，各变量的α值介于0767～0. 922之间，均高于07，表明量表信度很好。本文在借鉴前人开发的成熟量表的基础上又使用双盲翻译和专家评判等方法进行了完善，显示量表具有很好的内容效度。各变量的AVE值均大于04，各变量的组合信度均大于057，说明量表的收敛效度较好。
本文使用AMOS170 软件对假设进行检验（见图5）。首先，构建网络结构嵌入性对共生行为的直接作用模型。在该模型中，网络规模、网络异质性和网络开放度至共生行为的标准化路径系数分别为0276（P<0001）、0288（P<0001）、0375（P<0001），说明网络规模、网络异质性和网络开放度对共生行为均具有显著正向影响，H1成立。接着，构建网络结构嵌入性对协同创新能力的直接作用模型。在该模型中，网络规模、网络异质性和网络开放度对协同创新能力的标准化路径系数分别为0289（P<0001）、047（P<0001）、0203（P<0001），说明网络规模、网络异质性和网络开放度对共生行为均具有显著正向影响，H2成立。最后，将共生行为加入到网络结构嵌入性与协同创新能力之间后，网络开放度对协同创新能力的影响由显著变得不显著（β=.025， P=0715>01），说明共生行为在两者间充当了完全中介作用，其中介效应值为017。网络规模、网络异质性与技术创新绩效间的相关程度变小但仍然显著，分别为（β=018***， β=033***， P<0001），即共生行为在网络规模与协同创新能力间、网络异质性与协同创新能力间起到部分中介作用，其中介效应分别为013、014，总效应分别为031、047，中介效应分别占总效应的比值约42%、30%，这说明网络规模、网络异质性对协同创新能力的影响一方面会通过共生行为而间接影响协同创新能力，另一方面也会直接影响协同创新能力。图5中介作用模型（标准化路径系数） 4结论与展望
本文研究结果表明：创新网络结构嵌入性的网络规模、网络异质性、网络开放度三个维度与协同创新能力、共生行为之间均存在显著正相关；共生行为与协同创新能力之间存在显著正相关；并且，共生行为在网络开放度与协同创新能力间起到完全中介作用，在网络规模、网络异质性与协同创新能力间起到部分中介作用。
本文研究结论具有重要的实践启示。企业创新活动更依赖于其所处的创新网络，创新行为不再强调自主创新，而是逐渐表现为一种基于创新网络的共生模式，企业也比以往任何时候都强调协同创新能力。因此，要提高企业协同创新能力，可从以下两方面着手：（1）从创新网络结构嵌入性分析，企业需尽量扩大其所在网络规模，提高资源异质性，构建更开放的创新网络。（2）从企业自身行为来看，网络结构嵌入性是一种相对静态优势，主要指企业既有的社会资源禀赋、技术和资金等要素的组合。共生行为是企业的动态优势，企业进行创新活动过程中需优化资源配置模式，扩展共生界面，提高知识、信息、能量在创新网络中流动的效率和速率，最终提高企业协同创新能力。
本文研究存在以下不足：第一，调查样本选取的是高新技术企业，具有行业局限性，研究结论的普适性需要进一步分析和检验。第二，本文仅从创新网络结构嵌入性角度切入研究，关于共生行为是否在创新网络关系嵌入性与协同创新能力间发挥中介效应，有待探讨。
