一 引言及文獻(xiàn)述評

在國家實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的時代背景下，知識作為實現(xiàn)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，既是出發(fā)點又是歸宿點。然而創(chuàng)新所需的知識元素并非全部存在于組織內(nèi)部，許多關(guān)鍵資源游離于組織之外。因此，為了獲取關(guān)鍵資源，組織往往需要通過產(chǎn)學(xué)研合作的方式，獲取外部異質(zhì)性知識(Maggitti et al., 2013)[1]。產(chǎn)學(xué)研合作不僅可以幫助參與者分擔(dān)大規(guī)模投資成本，降低研發(fā)風(fēng)險(Guan和Wei，2015)[2]，還可以拓展知識來源，促進合作伙伴之間的信息和知識流動，從而提高參與者的創(chuàng)新績效(Schiling，2015)[3]。在產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新中，高校作為國家創(chuàng)新體系中的關(guān)鍵一環(huán)，是知識創(chuàng)造和擴散的重要載體(劉亭亭等，2012)[4]，為國家經(jīng)濟發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。

國內(nèi)外關(guān)于知識積累與創(chuàng)新、產(chǎn)學(xué)研合作與創(chuàng)新的研究成果較為豐富。關(guān)于知識積累與創(chuàng)新發(fā)展的研究，多遵循熊彼特的創(chuàng)新增長理論，即知識儲備的積累有利于創(chuàng)新能力的提升，最終通過創(chuàng)造新產(chǎn)品和新工藝來促進經(jīng)濟增長(嚴(yán)成樑和龔六堂，2009)[5]。知識基礎(chǔ)觀往往強調(diào)主體內(nèi)部知識的運用效果，而忽略了外部知識的吸收利用在創(chuàng)新中的作用(唐青青等，2015)[6]。近年來，隨著社會網(wǎng)絡(luò)理論的廣泛應(yīng)用，更多學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)的角度探討產(chǎn)學(xué)研合作對提高主體創(chuàng)新產(chǎn)出的重要性。張藝等(2016)[7]利用中國科學(xué)院與高校和企業(yè)聯(lián)合參與發(fā)表的 SCI 論文文本數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)主體在合作網(wǎng)絡(luò)中的位置影響其產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效。部分學(xué)者融合主體內(nèi)部知識基礎(chǔ)與外部知識獲取的相關(guān)理論，考慮知識積累與合作網(wǎng)絡(luò)特征對創(chuàng)新績效的交互作用。唐青青等(2018)[8]基于吸收能力的視角，探究了合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和關(guān)系嵌入強度對知識深度與創(chuàng)新績效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用?？偟膩碚f，現(xiàn)有研究基于知識基礎(chǔ)觀，探索了知識積累與創(chuàng)新績效的關(guān)系，但實證結(jié)果并不一致，且忽略了主體作為一個開放性組織可能受到外部因素的作用。

本文結(jié)合知識基礎(chǔ)觀和社會網(wǎng)絡(luò)理論，創(chuàng)新性地把合作網(wǎng)絡(luò)特征作為中介變量，深入地研究知識積累對產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的影響路徑。研究發(fā)現(xiàn)：(1)知識積累并不直接影響合作創(chuàng)新績效；(2)知識積累可以促進合作廣度的擴大，但對合作深度的影響不夠明顯；(3)合作廣度與深度能夠有效提高產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效，兩者存在正向的交互效應(yīng)；(4)合作廣度在知識積累與合作創(chuàng)新績效之間起中介作用?？紤]了合作廣度和合作創(chuàng)新績效的內(nèi)生性之后，本文結(jié)論沒有發(fā)生變化。

相對于當(dāng)前國內(nèi)外的研究，本文的貢獻(xiàn)主要在：(1)對現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新研究的一個有益補充。本文立足于高校視角，研究產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的影響因素。目前國內(nèi)學(xué)者關(guān)于知識積累與產(chǎn)學(xué)研合作對創(chuàng)新績效影響的研究主要集中于某一行業(yè)內(nèi)的企業(yè)或某一領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者，對于高校創(chuàng)新績效的研究比較匱乏，僅局限于高?？蒲袌F隊核心能力(馬衛(wèi)華，2011)[9]、知識吸收能力(劉亭亭等，2012)[4]和科研效率等內(nèi)部因素。(2)融合知識基礎(chǔ)觀和社會網(wǎng)絡(luò)理論兩種觀點，探討知識積累影響產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的相關(guān)路徑，進一步豐富了創(chuàng)新理論分析框架。區(qū)別于以往研究，本文關(guān)注知識積累對合作網(wǎng)絡(luò)的反作用，論證知識積累能夠促進合作廣度的擴大，從而有助于合作創(chuàng)新績效的增加，為知識是創(chuàng)新的關(guān)鍵因素提供證據(jù)。(3)為高校、企業(yè)、科研機構(gòu)制定產(chǎn)學(xué)研合作戰(zhàn)略提供理論依據(jù)。本文研究證明，選擇擁有豐富知識積累的合作對象，有助于提升產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新產(chǎn)出。對于高知識積累的組織來說，擴大合作寬度有利于激活知識要素對創(chuàng)新的正向促進作用。

本文余下部分安排：第二部分為知識積累和合作網(wǎng)絡(luò)特征的理論背景與研究假設(shè)；第三部分為樣本數(shù)據(jù)來源、主要變量及相應(yīng)統(tǒng)計模型；第四部分為實證分析及結(jié)果檢驗；最后是結(jié)論和相關(guān)建議。

二 理論背景與研究假設(shè)

知識經(jīng)濟時代，知識是組織最重要的資源。知識創(chuàng)新理論認(rèn)為，獲取、利用和共享有價值的知識是主體成功創(chuàng)新的關(guān)鍵。合作網(wǎng)絡(luò)是獲取外部知識的有效途徑(Wang，2016)[10]，知識積累則決定了主體吸收外部網(wǎng)絡(luò)資源的能力?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)反映合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和嵌入特征的合作廣度和合作深度，與知識積累之間存在交互作用，能夠正向影響主體的創(chuàng)新績效(楊慧軍和楊建君，2016)[11]。因此，本文將從理論背景入手，探究知識積累、網(wǎng)絡(luò)特征與創(chuàng)新績效三者之間的關(guān)系。

(一)知識積累與網(wǎng)絡(luò)特征

知識積累是將外部顯性知識轉(zhuǎn)化為內(nèi)部隱性知識的過程, 是組織在時間和空間上實現(xiàn)的異質(zhì)性知識累積與集聚(張軍和許慶瑞，2015)[12]?；谖漳芰Φ挠^點，組織現(xiàn)有的知識積累決定其對外部新知識的識別、吸收和整合效率(張洪石和陳勁，2005)[13]，對產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)的形成具有重要影響。高校知識積累的總量越大，表明高校的知識多樣化程度越高, 有利于高校從外部搜尋并獲取更多的知識，實現(xiàn)內(nèi)部與外部知識的互補。當(dāng)高校掌握了多個領(lǐng)域的異質(zhì)性知識時,能夠提高高校與外部不同組織的對話能力(鄒波等，2015)[14],從而有利于高校與更多的外部組織建立合作關(guān)系。因此，本文提出研究假說H1。

H1:高校知識積累可以促進其產(chǎn)學(xué)研合作的廣度。

高校知識積累的總量越大，也表明高校擁有的專業(yè)化知識越多，有利于高校對特定專業(yè)知識的獲取、轉(zhuǎn)化和吸收, 實現(xiàn)知識整合。當(dāng)高校對核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域有深入了解時，高校與該領(lǐng)域內(nèi)其他組織知識庫的相似性將會增加，共同的知識庫促進高校與外部組織之間頻繁的互動和親密的接觸，從而形成深層次合作(Argote et al.，2003)[15]。因此，本文提出研究假說H2。

H2: 高校知識積累可以促進其產(chǎn)學(xué)研合作的深度。

(二)網(wǎng)絡(luò)特征與合作創(chuàng)新

產(chǎn)學(xué)研合作廣度指高校與企業(yè)或研究機構(gòu)等不同類型主體進行合作的多樣性及廣泛化程度。通過與其他組織的廣泛合作，高校可以汲取跨層次跨學(xué)科的異質(zhì)性知識，豐富知識獲取渠道，拓寬知識源種類。許多研究表明，創(chuàng)新主體在跨組織網(wǎng)絡(luò)中研發(fā)合作廣度會顯著影響其創(chuàng)新績效。國外學(xué)者Powell et al.(1996)[16]指出利用網(wǎng)絡(luò)平臺進行廣泛地合作可以促進異質(zhì)性資源的獲得，有利于降低創(chuàng)新過程中涉及的成本和風(fēng)險，提高所有合作參與者的的創(chuàng)新產(chǎn)出。Zahra和George(2002)[17]提出多樣化的合作能夠帶來新的知識和信息，使主體以一些新的方式整合現(xiàn)有的知識，進而推動知識庫更新，幫助主體拋棄過時知識，避免陷入“能力陷阱”。Vanhaverbeke et al.(2002)[18]認(rèn)為與直接合作伙伴進行技術(shù)合作可以產(chǎn)生信息利益，有助于合作雙方互補性技能和知識的應(yīng)用，從而提升合作創(chuàng)新績效。因此，高校在產(chǎn)學(xué)研合作中與更多的企業(yè)或科研機構(gòu)建立聯(lián)系，越有可能獲得期望的信息資源，通過提供外部信息和新思想來促進以后的創(chuàng)新和研究。由此，本文提出研究假說H3。

H3: 高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度正向影響其合作創(chuàng)新績效。

產(chǎn)學(xué)研合作深度指高校與其他組織聯(lián)系的緊密程度和合作的平均次數(shù)。合作深度的增加有利于創(chuàng)新主體之間建立緊密的信任關(guān)系，促進隱性知識的高效共享，提升創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)移效率，從而提高創(chuàng)新績效(馬艷艷等，2014)[19]。同時，深層合作也可以減弱資金緊張、技術(shù)不確定性的影響，減少知識共享過程中出現(xiàn)的重復(fù)性和冗余性，進而降低決策風(fēng)險，使創(chuàng)新決策更加準(zhǔn)確，增加高校創(chuàng)新產(chǎn)出。馬艷艷等(2014)[19]發(fā)現(xiàn)隨著合作深度的增加，合作雙方易產(chǎn)生高度信任并形成合作默契和合作慣性，進而有利于隱性知識和關(guān)鍵技術(shù)知識的轉(zhuǎn)移、整合與共享，并運用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)驗證了合作深度的增加能夠加強企業(yè)對新知識和新技術(shù)的準(zhǔn)確理解力，提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。曹潔瓊(2017)[20]認(rèn)為與某一創(chuàng)新組織平均合作次數(shù)越多，主體對自身研發(fā)所需的創(chuàng)新技術(shù)和合作伙伴的創(chuàng)新資源了解越深入，從而在合作過程中越能針對性地汲取創(chuàng)新知識，降低搜尋成本和甄別成本，減少同質(zhì)性知識的傳播，提高創(chuàng)新績效。因此高校產(chǎn)學(xué)研合作深度越高，越有利于合作各方建立信任關(guān)系，促進知識共享，降低合作成本，引導(dǎo)合作行為，從而促進創(chuàng)新績效。由此，本文提出研究假說H4。

H4: 高校產(chǎn)學(xué)研合作深度正向影響其合作創(chuàng)新績效。

(三)網(wǎng)絡(luò)特征的中介效應(yīng)

知識基礎(chǔ)觀認(rèn)為知識是最寶貴的戰(zhàn)略資源，創(chuàng)新來源于知識的重新組合，知識積累越多，產(chǎn)生知識新組合的可能性就越大，創(chuàng)新則越多(Grant，1996)[21]。但Leonard-Barton(1996)[22]提出的知識剛性理論認(rèn)為，知識積累具有路徑依賴性，即組織更傾向于積累與現(xiàn)有知識相關(guān)的知識，而創(chuàng)新還需要新的甚至是跨行業(yè)知識的加入。因此知識剛性負(fù)向作用于創(chuàng)新能力。那么知識積累到底如何影響合作創(chuàng)新績效？

實證研究表明，內(nèi)部知識積累與外部知識獲取共同促進創(chuàng)新(楊菲等，2017)[23]。一方面，知識積累決定了組織在創(chuàng)新過程中理解和應(yīng)用新知識的范圍與能力(Ansari和Krop，2012)[24]，是組織進行外部知識搜索、評估、獲取、吸收的關(guān)鍵；另一方面，外部知識的獲取能夠激活組織知識積累，從外部獲取的差異化知識，可以突破知識剛性對創(chuàng)新能力的限制，從而促進創(chuàng)新績效(Kogut和Zander，1992)[25]。張軍和許慶瑞(2015)[12]基于系統(tǒng)動力學(xué)仿真方法進行實證分析，結(jié)果表明知識積累通過外部知識的共享顯著提升創(chuàng)新能力，從而正向影響企業(yè)的知識創(chuàng)造。在產(chǎn)學(xué)研合作中擁有豐富知識積累的高?？梢宰R別、理解更多來自其他組織的知識和信息，并通過與外部組織廣泛、多頻次的合作來創(chuàng)造新價值。因此，本文提出研究假說H5和H6。

H5: 高校知識積累通過合作廣度的中介效應(yīng)正向影響其合作創(chuàng)新績效。

H6: 高校知識積累通過合作深度的中介效應(yīng)正向影響其合作創(chuàng)新績效。

(四)網(wǎng)絡(luò)特征的交互效應(yīng)

合作廣度表示高校獲取網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)勢地位，合作深度代表高校對異質(zhì)性知識的學(xué)習(xí)強度，兩者協(xié)同作用才能實現(xiàn)互補，并最大限度地促進網(wǎng)絡(luò)的有效運作。Katila和Ahuja(2002)[26]通過專利引用信息區(qū)分搜尋深度和搜尋廣度，發(fā)現(xiàn)搜尋深度與搜尋廣度及兩者的交互作用對創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響。

具體而言：(1)在合作廣度和深度均較小時，合作網(wǎng)絡(luò)為高校所提供的外部知識多為某一領(lǐng)域內(nèi)的初、中級知識且挖掘價值較低(Jin et al.，2015)[27]，對合作創(chuàng)新績效的影響不大。(2)在合作廣度較大而合作次數(shù)較少的情況下，高校從合作伙伴中吸收的新知識量有所增加但沒有質(zhì)的提升，且吸收效率低，對合作創(chuàng)新的促進作用有限。(3)在合作廣度較低而合作深度較高的環(huán)境中，高校獲取外部知識和技術(shù)的渠道被限制，雖然合作深度的增加能夠促進知識的共享和轉(zhuǎn)移，但隨著現(xiàn)有知識價值挖掘難度的提高，高校創(chuàng)新績效邊際效益遞減。(4)在合作廣度和深度均較大的環(huán)境中，高校與更多的企業(yè)或研究機構(gòu)直接相連，更易獲得差異化、多樣化的知識或信息，深入了解和挖掘合作雙方的資源，創(chuàng)造出新的價值，提高創(chuàng)新產(chǎn)出。由此，本文提出研究假說H7。

H7：高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度和合作深度交互效應(yīng)對合作創(chuàng)新績效有正向影響。

系統(tǒng)梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，知識積累與網(wǎng)絡(luò)特征中的合作廣度和深度緊密聯(lián)結(jié)，共同作用于產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效。鑒于此，本文構(gòu)建“知識積累-網(wǎng)絡(luò)特征-合作創(chuàng)新績效”的中介效應(yīng)模型和“合作廣度*合作深度-合作創(chuàng)新績效”的交互效應(yīng)模型，來探究三者對高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的影響路徑，如圖1所示。

圖1 關(guān)系理論模型

三 研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源及樣本基本情況

本文選取中國首批進入985工程的重點高校作為研究樣本，原因在于:(1)雖然985高校數(shù)量較少，但其創(chuàng)新能力在全國高等學(xué)校中最為突出。(2)985高校與科研實力較強的研究機構(gòu)及創(chuàng)新能力突出的民營高科技企業(yè)建立了持久穩(wěn)定的合作關(guān)系(劉鳳朝等，2011)[28]。因此，把“985高?！弊鳛檠芯繕颖究疾熘R積累對產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的影響具有較強的代表性，對中國產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新發(fā)展具有重要意義。本文以聯(lián)合申請發(fā)明專利衡量高校的產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效，與實用新型和外觀設(shè)計專利相比，發(fā)明專利的科技創(chuàng)新水平較高。在專利申請信息中，如果專利申請人中擁有包含某高校的多個申請人，就認(rèn)為該高校與其他申請人之間存在專利合作關(guān)系。專利數(shù)據(jù)來源于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局(CNIPA)，由于從申請專利到獲得批準(zhǔn)需要18個月的時間，考慮到數(shù)據(jù)的完整性，考察期為2006-2015年，檢索得到10年中34所高校各自的專利申請信息，進而識別其參與的專利合作。

表1顯示了2006-2015年10年間34所高校專利申請數(shù)，產(chǎn)學(xué)研合作專利申請數(shù)及其所占比例，其中中國人民大學(xué)在2010-2012年間沒有進行產(chǎn)學(xué)研合作，為了保證數(shù)據(jù)的一致性，故進一步分析時刪除中國人民大學(xué)。

表1 985高校專利申請信息

(續(xù)上表)

985高校專利數(shù)合作專利數(shù)產(chǎn)學(xué)研合作百分比天津大學(xué)99465255.28%中國人民大學(xué)12564.80%西北工業(yè)大學(xué)44281363.07%吉林大學(xué)57951622.80%哈爾濱工業(yè)大學(xué)131133262.49%

(二)變量選取與測量

1.因變量。本文研究對象為產(chǎn)學(xué)研合作中的33所985高校。在測度高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效時，使用2011-2015年高校在產(chǎn)學(xué)研合作中的專利申請數(shù): 即高校i在t年的產(chǎn)學(xué)研合作專利申請數(shù)量，作為因變量。

2.自變量。Nooteboom et al.(2007)[29]認(rèn)為組織的研發(fā)積累以及形成的專利技術(shù)文檔都是知識積累的體現(xiàn)。因此本文使用高校前五年的專利申請數(shù)作為其知識積累: 即高校i在t-5至t-1年的專利申請數(shù)量。

3.中介變量。本文共包含兩個中介變量——合作廣度與合作深度。參照現(xiàn)有研究，本文以高校具有的直接合作者數(shù)量來度量其合作廣度:即高校i在t-3至t-1年產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)的度數(shù)中心性。參照現(xiàn)有文獻(xiàn)中合作深度的主流度量方法，使用高校與各合作者的合作次數(shù)之和除以合作者數(shù)量后的值表示合作深度，計算式如下：

(1)

式(1)中,N表示合作者的個數(shù),i表示第i個合作者,Pi表示高校與第i個合作者在三年移動窗口內(nèi)的合作次數(shù)。

4.控制變量。本研究數(shù)據(jù)涵蓋33所985高校2006-2015年專利申請數(shù)量，為了控制面板數(shù)據(jù)中可能存在的時間影響，添加年份作為控制變量。

(三)計量模型

本文參考溫忠麟等(2005)[30]提出的中介效應(yīng)和交互效應(yīng)檢驗程序，根據(jù)理論模型建立回歸模型如下:

X2=k1X1+e1

(2)

X3=k2X1+e2

(3)

Y=aX2+bX3+cX2X3+dX4+e3

(4)

其中Y為合作創(chuàng)新績效，X1表示知識積累，X2與X3分別表示中介變量合作廣度和合作深度，他們在知識積累對合作創(chuàng)新績效的間接影響中起到完全中介作用，X2X3代表合作深度與合作廣度的交互項，X4表示控制變量年份。

目前,有兩種構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型的方法: 一種是基于極大似然估計的協(xié)方差結(jié)構(gòu)分析方法，如LISREL；另一種則是將主成分分析與多元回歸結(jié)合起來的迭代估計法，即PLS (偏最小二乘法) 。相比于LISREL，當(dāng)樣本量較小、數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布、模型較為復(fù)雜時,PLS是最可行的方法(凌元辰等，2009)[31]。本研究中樣本量不大、不符合正態(tài)分布且同時存在中介效應(yīng)和交互效應(yīng)，完全符合PLS的特點。因此，選擇使用PLS方法構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，使用Smart-PLS軟件進行分析。

四 結(jié)構(gòu)方程模型與實證分析

(一)描述性統(tǒng)計及相關(guān)分析

表2顯示了各研究變量的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)。知識積累與合作廣度和深度在99%的置信水平下顯著正相關(guān);合作創(chuàng)新績效與合作廣度、合作深度在99%的置信水平下顯著正相關(guān)。假說H1、H2、H3、H4均得到了初步支持 ，這為后續(xù)建立結(jié)構(gòu)方程模型提供了必要前提。

表2 研究變量的描述性統(tǒng)計及相關(guān)系數(shù)

注:*、**、***分別表示在 10%、5%、1%統(tǒng)計水平上顯著。

(二)結(jié)構(gòu)方程模型

本研究測量模型均為單一指標(biāo)，無需進行信度和效度分析,故直接利用Smart PLS2.0軟件中的Bootstrapping算法, 根據(jù)圖1所示的理論模型，計算出結(jié)構(gòu)模型的路徑系數(shù), 結(jié)果整理后如圖2所示。

圖2 結(jié)構(gòu)模型的路徑分析結(jié)果(T檢驗)

1.解釋程度。R2表示回歸模型對內(nèi)生變量數(shù)值變化的解釋程度，是判斷PLS-SEM質(zhì)量的中心標(biāo)準(zhǔn), R2在取值范圍 (0～1)內(nèi)越大表明模型的擬合優(yōu)度越大, 外生變量對內(nèi)生變量的解釋程度越高。內(nèi)生潛變量合作創(chuàng)新績效的R2大于0.8，可見結(jié)構(gòu)模型的解釋功能較好。但自變量知識積累對中介變量合作廣度和深度的解釋程度大不相同，其中合作深度的R2僅為0.044，說明知識積累對合作深度并無明顯作用，且此路徑刪除后模型的R2無變化。因此，假說H2沒有得到充分支持。

圖3 修正后的結(jié)構(gòu)模型的路徑分析結(jié)果(T檢驗)

2.預(yù)測程度。交叉驗證冗余度量Q2可以用來評估整體模型的預(yù)測效用，Q2大于零，即具有預(yù)測相關(guān)性。計算得出合作創(chuàng)新績效和合作廣度的Q2分別為0.8644和0.6720，均大于0.36(Martin et al.，2009)[32]，因此修正后的結(jié)構(gòu)模型整體適配度較強。

3.路徑系數(shù)。在刪除知識積累與合作深度之間路徑后的修正模型中，只有控制變量年份和知識積累與合作創(chuàng)新績效之間的路徑系數(shù)接近于0，其他潛變量之間都是正向影響。在T值方面, 也只有年份和知識積累與合作創(chuàng)新績效的路徑系數(shù)沒有達(dá)到顯著性水平 (T<1.96) 。因此，假說H1、H3、H4均未被拒絕。

(三)中介效應(yīng)檢驗

在刪除知識積累與合作深度之間的路徑后，只需檢驗網(wǎng)絡(luò)特征中合作廣度的中介效應(yīng)。在開始中介分析之前，需要測試知識積累通過合作廣度對合作創(chuàng)新績效間接影響的顯著性。Bootstrapping的結(jié)果顯示，知識積累對合作創(chuàng)新績效間接影響的P值小于0.001(T>3.29)，即間接影響顯著。而知識積累對合作創(chuàng)新績效直接影響的P值大于0.05(T<1.96)，即直接影響不顯著。根據(jù)中介效應(yīng)分析程序，若間接影響顯著而直接影響不顯著，則中介變量為完全中介變量，即合作廣度對知識積累具有完全中介作用，假說H5得到驗證。

表3 間接效應(yīng)與直接效應(yīng)

(四)交互效應(yīng)檢驗

在修正后的結(jié)構(gòu)模型路徑分析結(jié)果中,合作廣度與合作深度的交互對合作創(chuàng)新績效存在顯著正向影響(β=0.3561,T=4.5024,P<0.001)，假說H7得到驗證。網(wǎng)絡(luò)特征之間的交互效應(yīng)如圖4所示，顏色越淺代表合作創(chuàng)新績效越高。由圖4可知對于網(wǎng)絡(luò)特征較低的高校，其合作創(chuàng)新績效也處于較低水平；對于擁有較低合作廣度的高校來說，合作深度與合作創(chuàng)新績效之間存在較弱的正向作用；對于較高合作廣度的高校來說，合作深度與合作創(chuàng)新績效之間的正向作用明顯增強。

(五)穩(wěn)健性檢驗

對于擁有較高合作創(chuàng)新績效的高校，其極大可能占據(jù)有利的網(wǎng)絡(luò)位置，從而與更多的合作伙伴建立相互聯(lián)系。如果存在這種內(nèi)生性問題，內(nèi)生解釋變量的誤差項將與因變量的誤差項相關(guān)，從而導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的偏差和不一致。為了檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性,本研究采用兩階段最小二乘法(2SLS)對模型進行重新估計。

首先，在修正后的結(jié)構(gòu)模型中，以在5%顯著性水平下與合作創(chuàng)新績效沒有顯著相關(guān)性的知識積累和年份作為工具變量，并以合作廣度作為第一階段的因變量進行回歸和預(yù)測。

Y1=mX1+nX4+e4

(5)

式(5)中，Y1表示合作廣度的預(yù)測值，X1為知識積累，X4為年份。

其次，用第一階段得出的預(yù)測值取代原模型中合作廣度的值，再次進行Bootstrapping運算，結(jié)果如圖5所示，與上述分析相同。因此,可以認(rèn)為本文的結(jié)構(gòu)方程是合理的，合作廣度與合作創(chuàng)新績效之間的關(guān)系具有較強的穩(wěn)健性，據(jù)此所得出的結(jié)論是可靠的。

五 結(jié)論與建議

(一)結(jié)果分析與討論

本文以中國2006-2015年34所985高校專利申請數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，實證檢驗知識積累、合作網(wǎng)絡(luò)中合作廣度和深度3個要素對高校產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的影響，驗證了合作廣度的中介效應(yīng)，以及網(wǎng)絡(luò)特征的交互效應(yīng),揭示了三者的作用路徑。結(jié)論及相關(guān)說明主要有兩點。

首先，研究表明知識積累對合作創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)很小，但可以通過產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)特征的中介效應(yīng)間接影響合作創(chuàng)新績效。知識積累決定了高校理解和應(yīng)用新知識的范圍與能力，是其進行合作伙伴識別和選擇的關(guān)鍵，豐厚的知識積累可以擴大合作關(guān)系的廣泛程度。但是知識積累對合作深度的提升效果不夠明顯，其主要因為目前產(chǎn)學(xué)研合作中大多為校企或研企合作，主體熱衷于通過外部合作來獲取異質(zhì)性知識，而深度合作大多存在于同質(zhì)機構(gòu)中，如學(xué)校與研究機構(gòu)或其下屬企業(yè)。

其次，產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征和嵌入特征對創(chuàng)新績效的正向影響得到了驗證。合作廣度可以幫助高校汲取更多異質(zhì)性知識，突破知識剛性對創(chuàng)新能力的限制，組合新知識與現(xiàn)有知識，從而實現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效的增加。重復(fù)合作有利于創(chuàng)新主體之間建立緊密的信任關(guān)系，促進關(guān)鍵知識的共享和轉(zhuǎn)移，降低創(chuàng)新風(fēng)險和技術(shù)不確定性，從而提高產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新績效。此外高校產(chǎn)學(xué)研合作廣度和合作深度對合作創(chuàng)新績效有正向交互影響，即隨著合作廣度的增加，合作深度對合作創(chuàng)新績效影響效果也會增加。對于擁有廣泛合作者的高校來說，其不僅可以獲得差異化、多樣化的知識或信息，而且能夠通過深度合作深入了解和挖掘合作伙伴的創(chuàng)新資源，創(chuàng)造出新的價值，提高創(chuàng)新產(chǎn)出。

(二)政策建議

根據(jù)上述結(jié)論，提出推動高校開展產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新以及提高合作創(chuàng)新績效的政策建議:

1.創(chuàng)新績效與知識積累水平密切相關(guān)，知識經(jīng)濟時代中，隨著市場競爭和科技變革的愈加激烈，知識積累在產(chǎn)學(xué)研合作中發(fā)揮著越來越重要的作用。高校應(yīng)該重視自身知識積累水平，充分挖掘現(xiàn)有知識的價值，更好地利用相關(guān)知識創(chuàng)造新的價值。

2.在合作雙方高度參與的前提下，雙方進一步的相互理解和信任會帶來良好的合作效果。因此，高校應(yīng)該加強與現(xiàn)有合作伙伴的聯(lián)系，增加雙方科研方面的交流和探討，邀請優(yōu)秀合作伙伴開展創(chuàng)新活動，如大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽等。這既有利于加強產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系，又有利于引導(dǎo)高?？蒲腥藛T科研成果轉(zhuǎn)化，最終提高高校的創(chuàng)新績效。

3.高校應(yīng)尋求更多的合作伙伴，建立更多的合作關(guān)系。一方面，高校自身的知識積累需要通過與合作伙伴交流和共享差異化、多樣化的知識，才能充分發(fā)揮作用;另一方面，廣泛和緊密的合作關(guān)系可以為高校注入新的知識，創(chuàng)造新的價值。高校可以參與到各個層面的產(chǎn)學(xué)研合作交流中，鼓勵本校科研人員與外界合作，同時邀請更多企業(yè)和科研機構(gòu)參與校內(nèi)的創(chuàng)新活動。