(1.山東科技大學 文法學院,山東 青島 266590; 2.中國金融認證中心，北京 100054; 3.重慶工商大學 商務策劃學院,重慶 400067)

1 引言

伴隨全球化趨勢，企業(yè)之間的競爭愈加取決于是否能夠及時且經(jīng)濟地創(chuàng)造或利用知識，這在技術(shù)快速發(fā)展的行業(yè)表現(xiàn)更為突出[1]。創(chuàng)新在公眾認知領(lǐng)域獲得了巨大的合法性(legitimacy)，有些企業(yè)開始忽略新產(chǎn)品的商業(yè)可行性而“不計成本，不計后果”地進行研發(fā)投入[2]。在政府作為主導的中國式“國家創(chuàng)新體系”下，要加快建設創(chuàng)新型國家，創(chuàng)新更是被賦予了豐富的期望和含義。

在這種背景下，目前很少有實證研究關(guān)注創(chuàng)新的成本效益問題，或者說關(guān)注資源的分配與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系[3]。Lahiri和Narayanan[1]指出只有很少的實證研究表明創(chuàng)新與企業(yè)績效之間存在正向相關(guān)關(guān)系[4]，而且這種變量間的“相關(guān)關(guān)系”即使有一定的預測性，本質(zhì)上可能不是因果關(guān)系。Klingebiel和Rammer[3]的研究結(jié)論顯示更多的研發(fā)項目以及更審慎的項目選擇對新產(chǎn)品開發(fā)數(shù)目存在顯著正向影響，這可能是目前唯一從資源配置角度出發(fā)的研究文獻。但該研究沒有關(guān)注不同的創(chuàng)新分類，例如突破性創(chuàng)新和漸進性創(chuàng)新對資源的需求顯然存在較大的差異，不應一概而論。此外，可能受限于不能獲取更詳細的數(shù)據(jù)，現(xiàn)有研究幾乎很少涉入到項目級別，大多以“組織”為分析層次。然而，在資源配置問題上，以“項目”為分析層次更有針對性。

本研究不但關(guān)注組織研發(fā)投入的規(guī)模問題，更關(guān)注其配置問題，即更關(guān)心如何有效地利用現(xiàn)有的資源。本研究根據(jù)創(chuàng)新程度不同，區(qū)分了突破性性創(chuàng)新與漸進性創(chuàng)新，探究這兩類創(chuàng)新影響機制的異同。本文對資源配置策略不僅從寬度和選擇度進行研究分析，還引入了多樣性這一維度同時考察其對不同創(chuàng)新的影響，豐富了資源配置策略的理論內(nèi)涵。最后，本文探究行業(yè)與依托單位的差異性調(diào)節(jié)效應，有利于補足資源配置策略對創(chuàng)新績效影響機制的情境因素。

2 理論分析與研究假設

2.1 漸進性創(chuàng)新與突破性創(chuàng)新

按照創(chuàng)新強度的不同，創(chuàng)新可以被分為漸進性創(chuàng)新(incremental innovation)和突破性創(chuàng)新(radical innovation)兩種類型[5]。雖然按照吳曉波等[6]文獻，僅分為漸進性和突破性創(chuàng)新并不能滿足分類的完備性，但這樣分類便于操作，只需識別突破性創(chuàng)新，其它類別就可以列入漸進性創(chuàng)新[7]。本文沿用李占強[8]對突破性創(chuàng)新的定義：“突破性創(chuàng)新是以一套完全不同的科學原理或工程原理為主要基礎(chǔ)和主要驅(qū)動力，大幅度提升產(chǎn)品性能或創(chuàng)造全新產(chǎn)品，深刻影響現(xiàn)有市場、產(chǎn)業(yè)或創(chuàng)造新市場、新產(chǎn)業(yè)，更好滿足顧客需求的長期高風險技術(shù)商業(yè)化過程”。Garriga等[9]拓展了已有的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)在開放式創(chuàng)新中外部知識的豐富程度(abundance of external knowledge)對漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的影響不同。

2.2 寬度(廣泛撒網(wǎng))與選擇度(重點培養(yǎng))對創(chuàng)新績效的影響

創(chuàng)新是非常耗費資源且風險極大的企業(yè)行為[10]，決策者并不能預知項目的結(jié)果，因此為獲取更多的機會，組織可能將資源分配給許多不同的項目。例如，SONY公司為了研發(fā)Video Tape Recorder就同時建立了20至30個項目組以增加市場成功的機會[11]。這種確定了研發(fā)領(lǐng)域，但研發(fā)產(chǎn)品則由不同項目組來定義的方式類似于“廣泛撒網(wǎng)”。與此不同的情形是，有些創(chuàng)新目標已經(jīng)非常明確，但其中存在技術(shù)難題，這需要集中精力的解決難題，也叫“科技攻關(guān)”，這在工程技術(shù)領(lǐng)域尤為常見。例如，天士力集團在復方丹參滴丸的有效成分提取和滴制工藝技術(shù)的持續(xù)投入，并最終取得突破性創(chuàng)新[8]。這種明確具體目標，集中所有資源解決問題的方式類似于“重點培養(yǎng)”。

寬度(breadth)是指組織平行開發(fā)項目的個數(shù)[3]，或者說將既定的資源投入到不同的項目上，寬度越大表示支持并行的項目越多，越偏向于“廣泛撒網(wǎng)”。選擇度(selectiveness)是指組織對不同項目的區(qū)別對待[3]，表現(xiàn)為對不同項目的投入力度差異，選擇度越高，表示組織對重點項目的重視程度較高，或者說更重視“重點培養(yǎng)”。顯然，“廣泛撒網(wǎng)”和“重點培養(yǎng)”的不同策略并不是互斥的，甚至是相輔相成且缺一不可的，兩者只是側(cè)重點不同。

一般來說，創(chuàng)新項目的寬度越大，組織獲得的機會越多，從而可能導致更多的漸進性創(chuàng)新，這類似于開放式創(chuàng)新領(lǐng)域研究中的搜索寬度。諸多研究也都已經(jīng)證明了搜索寬度對創(chuàng)新績效的正向影響[12]。同時，創(chuàng)新項目的選擇度越高，說明組織對重點項目給予了更多的重視，投入了更多的資源，更有利于突破性創(chuàng)新的孕育?；谏鲜龇治?，本研究提出如下假設：

H1寬度對漸進性創(chuàng)新存在顯著正向影響。

H2選擇度對突破性創(chuàng)新存在顯著正向影響。

2.3 多樣性對創(chuàng)新績效的影響

國家統(tǒng)計局在對研究與試驗發(fā)展(research and development, R&D)的定義中將其分為基礎(chǔ)研究、應用研究、試驗發(fā)展三類活動。在這個基礎(chǔ)上，根據(jù)CNERCs的特點，將R&D細化為：基礎(chǔ)研究，應用研究，試驗發(fā)展，生產(chǎn)試制與設計，示范推廣與服務以及生產(chǎn)性活動。根據(jù)2002年公布的Frascati Manual[13]中的建議，“國際上通常采用R&D活動的規(guī)模和強度指標反映一國的科技實力和核心競爭力”。在一個組織中，R&D表征了組織對研發(fā)活動的重視程度。

多樣性(diversity)也稱為異質(zhì)性(heterogenicity)。在網(wǎng)絡研究領(lǐng)域，已有諸多研究證明節(jié)點的多樣性能促進創(chuàng)新績效[14]。創(chuàng)新項目分屬不同的R&D類型，其多樣性具有網(wǎng)絡節(jié)點多樣性類似的效應。例如，基礎(chǔ)研究不能直接產(chǎn)生效益，應用研究和試驗發(fā)展等又建立在基礎(chǔ)研究的基礎(chǔ)上。因此，所有的類型應該都不可或缺，創(chuàng)新項目如何在這些類型中進行分配對創(chuàng)新績效產(chǎn)生一定的影響。

如果每一個創(chuàng)新項目都屬于不同的R&D類型，多樣性指數(shù)最高，反之則最低。多樣性程度高，表明創(chuàng)新項目在不同的R&D類型間分布越均勻，創(chuàng)新項目之間能形成更好的依賴關(guān)系，這無論對漸進性創(chuàng)新還是突破性創(chuàng)新都有利?；谏鲜龇治?，本研究提出如下假設：

H3a多樣性對漸進性創(chuàng)新存在顯著正向影響。

H3b多樣性對突破性創(chuàng)新存在顯著正向影響。

2.4 依托單位的調(diào)節(jié)效應

國家工程技術(shù)研究中心主要依托于行業(yè)、領(lǐng)域科技實力雄厚的重點科研機構(gòu)、科技型企業(yè)或高校，依托單位的性質(zhì)類型對創(chuàng)新績效會有不同的影響效應。已有研究發(fā)現(xiàn)依托單位與國家重點實驗室具有互動關(guān)系[15]，還有研究指出依托單位在科學基金管理體系和運行機制中的戰(zhàn)略定位[16]。

根據(jù)國家政策要求依托單位分級分類管理，因此對依托單位進行分類是實現(xiàn)分級分類管理的前提。在國家自然科學基金依托單位的研究中，劉多等[17]根據(jù)依托單位的隸屬關(guān)系、性質(zhì)、規(guī)模等分類標準，指出在不同情境中可加入更多分類要素[19]。CNERCs從集中在高校與研究所，發(fā)展到企業(yè)參與，近年來改制研究所占比重逐漸增多。從資源配置角度來看，高校和研究所的性質(zhì)趨同，更多體現(xiàn)國有和非營利特征，本文定義其為依托教研單位的組織，由于他們的管理模式相對程序化，如果獲得更多財力人力的支持(即寬度)在促進漸進性創(chuàng)新上的效果更好；同時，更多的選擇度將更有利于促進突破性創(chuàng)新。企業(yè)與改制研究所性質(zhì)逐漸趨同，體現(xiàn)一定的市場化成分，本文定義其為依托非教研單位的組織，他們更傾向于市場化的管理模式，自由度相對較高，因此，上述兩種關(guān)系的影響效果會相對更弱?；谏鲜龇治觯狙芯刻岢鋈缦录僭O：

H4a依托單位對寬度與漸進性創(chuàng)新之間的關(guān)系產(chǎn)生差異性調(diào)節(jié)效應，依托教研單位的資金寬度(H4a1)和人力資源寬度(H4a2)與漸進性創(chuàng)新之間關(guān)系更強。

H4b依托單位對選擇度與突破性創(chuàng)新的關(guān)系上產(chǎn)生差異性調(diào)節(jié)效應，依托教研單位的選擇度與突破性創(chuàng)新之間關(guān)系更強。

2.5 行業(yè)的調(diào)節(jié)效應

諸多研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)屬性的變化在一些變量關(guān)系中會起到重要的調(diào)節(jié)效應。當前，對行業(yè)的劃分，以各自獨特的內(nèi)在屬性為劃分依據(jù)，比較通用的一種是分為動態(tài)型和穩(wěn)定型兩種類型[18]。在知識管理領(lǐng)域，Williams和Lee[19]研究發(fā)現(xiàn)開發(fā)和利用新知識對穩(wěn)定的行業(yè)更為有利。由此可知，行業(yè)因素會影響創(chuàng)新績效。

行業(yè)的不同可能意味著競爭程度、技術(shù)更新速度或創(chuàng)新機會等不同[10]，楊林[20]通過研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)環(huán)境對創(chuàng)業(yè)戰(zhàn)略具有一定影響，動態(tài)型產(chǎn)業(yè)環(huán)境在高管團隊垂直對差異上影響效應更大。由此延伸到創(chuàng)新領(lǐng)域，那么組織所在的行業(yè)不確定性越小，即穩(wěn)定型行業(yè)，越傾向于進行更多的漸進性創(chuàng)新；換言之，在穩(wěn)定行業(yè)中，變化情境相對更少，如果要取得漸進性創(chuàng)新，需要在資源配置上相對提供更多的多樣性，才能彌補行業(yè)情境帶來的不足?；谏鲜龇治?，本研究提出如下假設：

H5行業(yè)對多樣性與漸進性創(chuàng)新的關(guān)系上產(chǎn)生差異性調(diào)節(jié)效應，穩(wěn)定型行業(yè)的多樣性與漸進性創(chuàng)新之間關(guān)系更強。

綜上所述，本研究提出如下概念模型(見圖1)。

3 數(shù)據(jù)與方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

本研究的分析數(shù)據(jù)為2007年1月1日至2016年12月31日CNERCs的運行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的來源主要包括：(1)訪談數(shù)據(jù)，訪談了85家CNERCs，積累了約400小時的現(xiàn)場訪談資料，整理出近80萬字的訪談記錄。(2)CNERCs官方網(wǎng)站(http://www.cnerc.gov.cn/)。(3)科技部科技評估中心官方網(wǎng)站(http://www.ncste.org/)。(4)各CNERCs及其主管部門(國家科技部)的官方網(wǎng)站。不僅如此，還利用公開的檔案數(shù)據(jù)進行了核對。(5)科學技術(shù)獎勵的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(國家科學技術(shù)獎勵工作辦公室，http://www.nosta.gov.cn)。(6)專利統(tǒng)計數(shù)據(jù)(國家知識產(chǎn)權(quán)局官方網(wǎng)站，http://www.sipo.gov.cn/tjxx/)。(7)專利檢索數(shù)據(jù)庫(http://www.sipo.gov.cn/zljs/)。

根據(jù)2017年10月24日“國科發(fā)基(2017)322號文件”精神，科技部不再批復新建國家工程技術(shù)研究中心，截至2016年12月31日，共建成國家工程中心360個，這360個國家工程中心分布在各重要行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。除去該時間段內(nèi)成立的數(shù)據(jù)不全的觀察樣本，剩余248個樣本，另有74個因各種原因數(shù)據(jù)缺失，最后能計入分析的共174個，涵蓋11類行業(yè)：農(nóng)業(yè)37個，材料43個，資源11個，能源6個，交通5個，先進制造26個，信息通訊19個，醫(yī)藥衛(wèi)生14個，環(huán)境保護5個，輕工4個，建筑4個；這174個樣本中依托高校39個，研究院所42個，轉(zhuǎn)制院校53個，依托企業(yè)40個 ；這174個樣本中主管部門為國家部委/省政府的有55個，央企/部屬研究院所34個，部委/省政府下的廳局60個，省屬國企/研究院所/央企二級企業(yè)17個，民營企業(yè)8個。

3.2 變量及其測量

(1)因變量

本文選擇用國家科學技術(shù)獎勵作為突破性創(chuàng)新(Yradical-Inno)的代理變量，因為李占強[8]的突破性創(chuàng)新的定義與《國家科學技術(shù)獎勵條例實施細則》中對國家科學技術(shù)獎勵的評定準則基本一致。已有的研究[21]多用專利作為創(chuàng)新績效的代理變量，但是專利的缺點是顯而易見的，就是更著眼于“新”，而不是“創(chuàng)造性”，也不一定能夠轉(zhuǎn)化成實際的產(chǎn)品[22]，實際上更適合作為漸進性創(chuàng)新(Yincremental-Inno)的代理變量。其中專利為計數(shù)模型，獲獎為虛擬變量，如果在2007～2016年期間獲得了國家科學技術(shù)獎的5大獎項之一或多項，值為1，否則為0。

(2)自變量

寬度(Xbreadth)的測量修改自Klingebiel和Rammer[3]的方法，計算公式為

Xbreadth-expendi=N/Expenditure

(1)

Xbreadth-employee=N/Employee

(2)

其中N為創(chuàng)新項目的總數(shù)，Expenditure為組織創(chuàng)新項目的總投入，Employee為組織的員工總數(shù)，這兩個數(shù)值分別表征單位資金與單位人力資源所承擔的項目數(shù)。

選擇度(Xselectiveness)用重點項目的資金投入占組織創(chuàng)新項目總投入的比例表征。重點項目為CNERCs自行劃定，分布在1至5項之間，樣本中匯報5項重點項目的有134個，4項的有21個，3項的有10個，2項的有7個，1項的有2個。選擇度的測量方法與已有研究的方法略有不同，本研究偏重同一時間截面組織對不同項目的關(guān)注程度區(qū)別，已有相關(guān)研究[3]以連續(xù)投入作為測度，更偏重組織對不同項目關(guān)注的持續(xù)程度，這兩種測度本質(zhì)上是一致的，都表征了組織對項目的選擇。

熵指數(shù)(Entropy)是測量多樣性(異質(zhì)性)的最常見方法之一[23]，本研究沿用了Palepu[24]在測量戰(zhàn)略多樣性時給出的熵指數(shù)計算公式。多樣性(Xdiversity)的計算公式如下

(3)

其中(R&D)i%為創(chuàng)新項目能夠歸入第i類R&D的百分比，在本文中R&D共分為6類。

(3)調(diào)節(jié)變量

CNERCs分布于材料、先進制造等15個行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。本研究借鑒已有相關(guān)研究做法[18,19]，同時考慮各樣本的技術(shù)領(lǐng)域特征，行業(yè)(Mdomain)的測量是將樣本劃分為動態(tài)型與穩(wěn)定型兩類行業(yè)類型。其中動態(tài)型行業(yè)類型涉及以下行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域：先進制造、信息通訊、醫(yī)藥衛(wèi)生與環(huán)境保護，共64家；其余的行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域歸類為穩(wěn)定型行業(yè)類型，共110家。

由收集的樣本數(shù)據(jù)可知，依托單位劃分為四種類型，基于前述理論假設分析部分內(nèi)容，本研究將依托單位 (Msupport)劃分為教研單位組織和非教研單位組織兩種類型。如果依托單位為高校與科研院所，歸類為教研單位組織，共81家；其他為非教研單位組織，共93家。

(4)控制變量

楊典[25]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)雖然沒有行政級別，但是其隸屬組織的行政級別不同可能導致績效不同，因此本文將主管部門(Cgovern)作為控制變量。此外，本研究結(jié)合已有研究的方法以及本研究問題的需要，建立時間越長的組織可能越規(guī)范[26]，具有法人資格的組織可能具有更大的自主權(quán)，因此建立時長(Cage)和是否法人(Clegal)也作為控制變量。

3.3 方法與模型

專利個數(shù)為經(jīng)典計數(shù)模型，符合Poisson分布，因此以漸進性創(chuàng)新為因變量的回歸方程應采用泊松回歸模型(Poisson regression model)[27]。獲獎為虛擬變量且可能存在偏態(tài)，因此選用Logit回歸。為了驗證假設，本文構(gòu)建了計量模型模型1至模型5

模型1: Poisson(Yincremental-inno)=λ0+λ1Xbreadth-expendi+

模型2: Poisson(Yincremental-inno)=β0+β1Xbreadth-employee+

模型3: Logit(Yradical-inno)=α0+α1Xselectiveness+

模型4: Poisson(Yincremental-inno)=θ0+θ1Xdiversity+

模型5: Logit(Yradical-inno)=η0+η1Xdiversity+

4 實證結(jié)果與討論

4.1 描述性統(tǒng)計

本文對自變量和因變量進行了均值、標準差和相關(guān)分析等描述性統(tǒng)計。其中漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的相關(guān)系數(shù)顯著(0.321，p<0.01)，這符合邏輯上的預期，這兩者雖然存在很大差異，但整體上創(chuàng)新還是遵循大致相似的路徑。同時除了Xbreadth-expendi和Xselectiveness之間的相關(guān)系數(shù)為0.167(p<0.05)之外，自變量之間的相關(guān)系數(shù)普遍比較低。由于相關(guān)系數(shù)過高可能會伴隨多重共線性，和Lin[23]的做法一致，本研究采用方差膨脹因子(variance inflation factor，VIF)值以判斷模型中是否存在嚴重的多重共線性，具體結(jié)果發(fā)現(xiàn)各自變量的VIF值在1.013～1.043之間，都逼近1.0，說明不存在嚴重的多重共線性。

4.2 主效應的回歸結(jié)果分析

主效應方程的回歸結(jié)果如表1所示。

(1)寬度對漸進性創(chuàng)新的影響分析

模型1與模型2利用兩個不同的代理變量檢驗了寬度對漸進性創(chuàng)新的影響，支持了假設H1。無論是以資金還是以人力資源表征的寬度都得到了相同的結(jié)論，說明組織將資金和人力投放到更多的項目，會產(chǎn)生更好的漸進性創(chuàng)新績效，這可能是因為創(chuàng)新本身是一個目標不清晰的活動，在創(chuàng)新項目的開始，很難判斷項目的走向，最好的辦法就是“將雞蛋放入不同的籃子”。雖然與Klingebiel和Rammer[3]的測度略有不同，本文的研究結(jié)論與該文獻也保持了一致，說明無論是企業(yè)還是研究機構(gòu)，為提高漸進性創(chuàng)新的績效，都應該盡量擴大創(chuàng)新項目的寬度。

(2)選擇度對突破性創(chuàng)新的影響分析

H2的驗證通過模型3，由表1可知，與理論預期不同，回歸結(jié)果不支持H2，即高的選擇度并不會促進突破性創(chuàng)新的績效。這實際上對H1而言是一個佐證，在創(chuàng)新成果面世之前，能夠準確地預測“哪塊云彩會下雨”非常困難，“廣泛撒網(wǎng)”式的策略正是基于這種考慮。由于基于“科技攻關(guān)”的邏輯所提出的假設與經(jīng)驗數(shù)據(jù)并不相符，因此需要進一步的探討：既然高選擇度對突破性創(chuàng)新沒有顯著影響，那么多資助一些創(chuàng)新項目是否對突破性創(chuàng)新有影響，即寬度對突破性創(chuàng)新存在什么影響？以及選擇度對漸進性創(chuàng)新存在什么影響？基于此，重新構(gòu)造了模型3(1)與模型3(2)，具體如下

模型3(1): Logit(Yradical-inno)=δ0+δ1Xbreadth-expendi+

模型3(2): Poisson(Yincremental-inno)=μ0+μ1Xselctiveness+

如表1所示，由模型3(1)可知，資金寬度對突破性創(chuàng)新績效的影響在p<0.05的標準下顯著，即資金寬度對突破性創(chuàng)新績效具有一定的解釋能力。由模型3(2)可知，選擇度對漸進性創(chuàng)新績效的影響僅在p<0.1水平上顯著，而沒有達到p<0.05的顯著性，這意味著選擇更多的創(chuàng)新項目或者在組織自認為重點的項目上投入更多會對漸進性創(chuàng)新有所影響，但沒有達到非常顯著的影響，這也再次佐證了創(chuàng)新的復雜性和預測的難度。

(3)多樣性對創(chuàng)新績效的影響分析

模型4與模型5分別檢驗了本文的H3a與H3b，創(chuàng)新項目的多樣性對突破性創(chuàng)新和漸進性創(chuàng)新都存在顯著的正向影響。這說明不同類型的研發(fā)項目是相互補充，相互促進的，應該均衡發(fā)展。其中基礎(chǔ)研究一般不會產(chǎn)生立竿見影的績效，其績效一般也不會用專利等表征，而是用公開發(fā)表的科技論文等成果來衡量，這并沒有計入本研究的創(chuàng)新績效測量中。但是多樣性對創(chuàng)新績效的正向影響顯著至少說明，不直接產(chǎn)生績效的基礎(chǔ)研究也不能偏廢。

表1 主效應回歸結(jié)果

注：***表示p<0.001，**表示p<0.01，*表示p<0.05，+表示p<0.1。下同。

4.3 調(diào)節(jié)效應分析

根據(jù)溫忠麟等[28]，自變量如果是連續(xù)變量，調(diào)節(jié)變量是分類變量，那么在檢驗調(diào)節(jié)效應時，不是使用自變量和調(diào)節(jié)變量相乘的交互項，而是采用分組回歸的方法。調(diào)節(jié)效應的結(jié)果如表2所示。

(1)依托單位的調(diào)節(jié)效應分析

主效應中H2未被驗證，因此，依托單位的調(diào)節(jié)效應中，只檢驗調(diào)節(jié)效應H4a。本研究H4a中自變量寬度是連續(xù)變量，調(diào)節(jié)變量依托單位是分類變量，因此，依托單位對資金寬度與漸進性創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)效應根據(jù)構(gòu)建的模型1，依托單位對人力資源寬度與漸進性創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)效應根據(jù)構(gòu)建的模型2，采取分組回歸法，也就是對依托教研單位和非教研單位兩組樣本分別進行Poisson回歸，檢驗每組樣本中寬度對漸進性創(chuàng)新的關(guān)系效應的差異。

在模型1(1)中，即在依托教研單位的樣本中，資金寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為26.34%(Chi2=1195.13，p<0.001)；而在模型1(2)中，即在非依托教研單位的樣本中，資金寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為13.92%(Chi2=825.12，p<0.001)；在這兩組樣本中，資金寬度對漸進性創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為：41.3410(p<0.001)、26.3578(p<0.001)。因此，依托教研單位的樣本組其資金寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力大于非依托教研單位的樣本組，上述結(jié)果驗證了H4a1。

在模型2(1)中，即在依托教研單位的樣本中，人力資源寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為43.28%(Chi2=1963.72，p<0.001)；而在模型2(2)中，即在非依托教研單位的樣本中，人力資源寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為40.84%(Chi2=2420.28，p<0.001)；在這兩組樣本中，人力資源寬度對漸進性創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為：0.3674(p<0.001)、0.3863(p<0.001)。因此，依托教研單位的樣本組其人力資源寬度對漸進性創(chuàng)新的解釋力與依托非教研單位的樣本組差別不大，拒絕H4a2。

(2)行業(yè)的調(diào)節(jié)效應分析

本研究H5中的自變量多樣性是連續(xù)變量，調(diào)節(jié)變量行業(yè)是分類變量，因此，對多樣性與漸進性創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)效應根據(jù)構(gòu)建的模型4采取分組回歸法，也就是對穩(wěn)定型行業(yè)和動態(tài)型行業(yè)兩組樣本分別進行Poisson回歸，檢驗每組樣本中多樣性對漸進性創(chuàng)新的關(guān)系效應的差異。

在模型4(1)中，即在穩(wěn)定型行業(yè)的樣本中，多樣性對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為42.36%(Chi2=1861.13，p<0.001)；而在模型4(2)中，即在動態(tài)型行業(yè)的樣本中，多樣性對漸進性創(chuàng)新的解釋力PseudoR2為25.86%(Chi2=1329.22，p<0.001)；在這兩組樣本中，多樣性對漸進性創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為：4.6193(p<0.001)、2.1213(p<0.001)。因此，穩(wěn)定型行業(yè)的樣本組其多樣性對漸進性創(chuàng)新的解釋力大于動態(tài)型行業(yè)的樣本組，上述結(jié)果驗證了H5。

表2 調(diào)節(jié)效應回歸結(jié)果

4.4 穩(wěn)健性分析

本文中利用VIF值對多重共線性進行了診斷，所有的VIF值都逼近1.0，說明不存在嚴重的多重共線性。而且，回歸模型的D-W值(Durbin-Watson)都逼近2.0，可見也不存在顯著的自相關(guān)性。在設計階段，為提高模型的穩(wěn)健性，本文對寬度采用了兩個不同代理變量，分別從“人力”和“物力”兩個方面去刻畫寬度這個構(gòu)念，主效應回歸結(jié)果顯示，兩者沒有顯著的差異。在數(shù)據(jù)處理階段，本文選用負二次項回歸模型(Negtive binomial regression model)代替Poisson回歸，用Probit回歸代替Logit回歸，結(jié)果也基本保持了一致。此外，隨機刪除部分樣本，重新做回歸，結(jié)果也無實質(zhì)差異。

5 研究結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

本文以2007～2016年度的國家工程技術(shù)研究中心(CNERCs)的數(shù)據(jù)為研究樣本，探討了資源分配的三個維度，即寬度、選擇度和多樣性，對漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的不同影響，并檢驗了行業(yè)與依托單位的差異性調(diào)節(jié)效應。研究結(jié)果表明：(1)寬度對漸進性創(chuàng)新績效存在顯著正向影響。(2)選擇度對突破性創(chuàng)新績效無顯著影響。(3)多樣性對漸進性創(chuàng)新績效和突破性創(chuàng)新績效都存在顯著正向影響。(4)依托單位調(diào)節(jié)資金寬度與漸進性創(chuàng)新的關(guān)系，行業(yè)調(diào)節(jié)多樣性與漸進性創(chuàng)新的關(guān)系。

5.2 理論貢獻

本文的主要理論貢獻如下：其一，本文將創(chuàng)新按照程度分為漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新，檢驗了資源配置策略對這兩種不同創(chuàng)新方式的影響異同。其二，本文拓展了資源配置策略的研究維度，不僅探究了寬度和選擇度這兩個維度，還引入了多樣性的維度，研究結(jié)果驗證了多樣性對漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的績效都存在顯著正向影響；寬度對漸進性創(chuàng)新績效存在顯著正向影響，這與Klingebiel和Rammer[3]保持了一致；高的選擇度對突破性創(chuàng)新和漸進性創(chuàng)新績效均不存在顯著影響，這佐證了創(chuàng)新活動的復雜性及其難以預測性；在進一步的探索中發(fā)現(xiàn)，重點項目的投入總額對突破性創(chuàng)新存在顯著影響。其三，本文發(fā)現(xiàn)了行業(yè)與依托單位的調(diào)節(jié)效應，豐富了資源配置策略對創(chuàng)新績效影響機制的情境因素限定，研究驗證了在穩(wěn)定型行業(yè)中資源配置的多樣性更能促進漸進性創(chuàng)新，這與已有相關(guān)研究的結(jié)論[18]相一致。

5.3 管理啟示

根據(jù)本文結(jié)論，主要管理啟示如下：第一，由于創(chuàng)新程度不同而導致的資源配置策略的影響異同，這有利于創(chuàng)新組織根據(jù)自身戰(zhàn)略選擇不同的資源配置策略；鑒于寬度對漸進性創(chuàng)新績效的顯著正向影響，由于創(chuàng)新活動的目標并不清晰，難以量化，準確判斷哪些項目會有什么樣的成果并不現(xiàn)實，所以適當擴大創(chuàng)新項目的寬度可有效提高漸進性創(chuàng)新績效。第二，研究發(fā)現(xiàn)重點項目的投入總額對突破性創(chuàng)新存在顯著影響，這可能與本研究以國家科技獎項作為代理變量有關(guān)系，明確的“科技攻關(guān)”主要還是取決于資源投入程度；結(jié)合寬度的研究結(jié)論，組織對創(chuàng)新項目不應該有“預設的”或“過度自信的”判斷，而應該盡可能在自身擅長的領(lǐng)域內(nèi)“廣泛撒網(wǎng)”；基于多樣性對漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的績效都存在顯著的正向影響，因此組織應注意研究類型之間的平衡，不能一味追求短期績效而忽視研究類型之間的搭配。第三，根據(jù)本文發(fā)現(xiàn)依托教研單位的樣本組資金寬度更能促進漸進性創(chuàng)新，建議在依托高校與科研院所的資源配置策略中適當加大資金寬度投入力度，對取得漸進性創(chuàng)新績效將更為有效；實踐中，對穩(wěn)定型行業(yè)，進行更為多樣性的資源配置將是取得更為有效的漸進性創(chuàng)新績效的可行路徑。

5.4 研究不足與展望

本研究存在一定局限與不足。首先，本研究樣本取的是CNERCs為樣本，這只是我國創(chuàng)新體系中的一類組織，仍需要未來做進一步的多種類型樣本的研究，來提高研究結(jié)論的普適性。其次，由于在本研究中用了不同的回歸模型，不能直接比較多樣性對漸進性創(chuàng)新和突破性創(chuàng)新的影響大小，在后續(xù)的研究中可以繼續(xù)探討。再者，本研究在探究行業(yè)與依托單位的調(diào)節(jié)效應中，并未驗證對突破性創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應，未來研究可繼續(xù)拓展。