一 引 言

2019年初，中國工信部等四部委印發(fā)了《關于進一步完善新能源汽車推廣應用財政補貼政策的通知》，國家對新能源汽車的消費購置補貼退坡50%以上；2019年6月，北京市按照此通知要求，率先取消地方對新能源汽車(新能源公交車和燃料電池汽車除外)的購置補貼。政策變動的主要目的是提高新能源汽車的核心技術門檻，退出以“銷量、補貼”換“修補式創(chuàng)新”的低迷狀態(tài)，實現從“汽車大國到汽車強國”的轉變。與此同時，2019年世界新能源汽車大會上，習近平主席強調了中國新能源汽車產業(yè)的發(fā)展方向——深化產業(yè)合作，加速科技創(chuàng)新，爭創(chuàng)新能源汽車推廣的全球標桿。

實踐中，新能源汽車企業(yè)也越來越多地選擇合作創(chuàng)新，例如比亞迪與美國混合動力公司合作研發(fā)氫燃料電池客車，英特爾宣布與上汽集團合作研發(fā)自動駕駛技術，吉利汽車與沃爾沃再度聯手，成立技術合資公司。這些企業(yè)通過正式的官方合作或者非正式的鏈接構建了協(xié)作研發(fā)網絡。然而研究發(fā)現，這種協(xié)作研發(fā)并非總是有效(張紅娟和譚勁松，2014)[1]，協(xié)作研發(fā)網絡的結構會直接影響到網絡資源的配置，造成企業(yè)獲取資源、知識和信息的差異，進而導致企業(yè)創(chuàng)新績效的差異。國內外學者就協(xié)作研發(fā)網絡結構對創(chuàng)新績效的影響進行了豐富的研究，但沒有統(tǒng)一結論。張米爾等(2013)[2]研究認為企業(yè)擁有更多的合作伙伴會提高新技術的創(chuàng)造速度，使新技術、技能在數量和質量上加速涌現；袁慶宏等(2017)[3]認為企業(yè)處于網絡的核心位置或者擁有與其他企業(yè)的眾多聯結會獲取更多更有效的資源，能夠促進企業(yè)的創(chuàng)新績效；但張公一等(2017)[4]的研究結果表明占據較強的核心位置反而會使企業(yè)過度嵌入在某一研發(fā)網絡，不利于新知識、新技能的產生；曾德明和文金艷(2015)[5]、馮科和曾德明(2018)[6]認為較強的聯結會使少數優(yōu)勢企業(yè)處于壟斷地位，影響企業(yè)獲取新的、異質性的知識，從而抑制企業(yè)創(chuàng)新。還有學者，如Guan和Liu(2016)[7]基于納米能源專利合作研發(fā)網絡的研究顯示，企業(yè)在網絡結構中的地位與企業(yè)技術創(chuàng)新呈現“U”型關系；Dong和Yang(2015)[8]對美國醫(yī)藥產業(yè)研發(fā)網絡的研究表明，網絡地位對企業(yè)技術創(chuàng)新的作用并不確定，會受到合作伙伴所有制形式等因素的影響；同樣地，吳文清等(2014)[9]、涂靜等(2017)[10]的研究表明知識擴散或企業(yè)知識吸收的力度也會影響創(chuàng)新過程的進展，形成有差別的創(chuàng)新績效。

現實中，新能源汽車企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新活動呈現出梯隊狀態(tài)，部分龍頭企業(yè)敢于也有足夠的資金進行探索式創(chuàng)新，致力于以新技術、新產品來搶占市場，處于第一梯隊；部分企業(yè)意識到創(chuàng)新的重要性，但局限于現有能力，只能根據市場的反饋進行改正、改善式的創(chuàng)新，以不斷擴大市場份額，處于第二梯隊；在第三梯隊，大部分企業(yè)沒有實質的研發(fā)創(chuàng)新，處于生產狀態(tài)。這三個梯隊并不是連續(xù)性的，第一、二梯隊的企業(yè)數量少，呈現“斷崖”式特征，企業(yè)間的創(chuàng)新模式、知識吸收與擴散能力以及創(chuàng)新績效差距非常大。那么，不同的協(xié)作研發(fā)網絡結構是否會對企業(yè)創(chuàng)新產生不同的作用？企業(yè)的知識吸收與擴散等關鍵能力又會起到什么作用？本文基于2010-2017年嵌入在研發(fā)網絡中的71家新能源汽車的數據，從以下兩個層面展開研究：(1)分析協(xié)作研發(fā)網絡結構對企業(yè)不同創(chuàng)新模式下創(chuàng)新績效的影響；(2)引入知識吐納能力來表征企業(yè)知識吸收與擴散的能力狀態(tài)，并分析其在協(xié)作研發(fā)網絡結構與企業(yè)創(chuàng)新關系間發(fā)揮的作用。

二 理論分析與研究假設

基于研發(fā)資源的配置與使用方式，以及當前技術知識路徑偏離與客戶路徑偏離的程度(曾德明等，2016)[11]，企業(yè)創(chuàng)新可以分為利用式和探索式兩種不同模式。利用式創(chuàng)新是建立在現有的知識技術軌跡之上的漸進式創(chuàng)新活動，通過改善產品質量、小幅度地改進產品設計或者拓寬營銷渠道等來最大限度地利用、整合和強化已有的技術、信息與知識(Danneel，2002)[12]，技術進程相對緩慢，以漸進式的技術改善來滿足現有市場需求。探索式創(chuàng)新則是一種幅度較大的突破性創(chuàng)新活動，基于未知的知識進行探索與理解，創(chuàng)新主體脫離已有知識技術軌道，在更大更寬范圍內進行知識技術的新組合(Carnabuci和Operti，2013)[13]，表現為通過新的產品、技術與服務以及新的營銷渠道優(yōu)先占領市場份額。

(一)網絡聯結強度與創(chuàng)新

在企業(yè)、科研機構、中介服務和政府等與企業(yè)研發(fā)相關的主體組成的協(xié)作網絡中，網絡結構是指整個網絡層面上主體間聯結的數量特征和質量特征(Mitchell，1969)[14]。數量特征表現為協(xié)作研發(fā)網絡中兩個節(jié)點之間的聯系頻率，反映關系嵌入程度，用聯結強度來表示；質量特征表現為協(xié)作研發(fā)網絡中網絡節(jié)點的位置，反映結構嵌入程度，用網絡中心度來表示。

網絡聯結強度反映出在某一聯結投入的情感程度、所花時間以及提供的互惠服務，會影響網絡成員間的社會資本、粘滯知識轉移。根據聯結關系的頻率和穩(wěn)定性等，可以區(qū)分聯結程度的強弱(楊慧軍和楊建君，2016)[15]，強聯結說明組織之間的知識、信息交流頻繁，弱聯結則說明組織之間互動交流相對較少。較強程度的聯結意味著較高的互動頻率、較多的情感投入與長期的接觸，企業(yè)間易形成相互信任的深入合作關系，能夠進行特定領域信息、知識和技術的深度交流、交換與挖掘，有利于知識技術發(fā)展軌跡相對固定且演進速度較慢的利用式創(chuàng)新。強聯結能很好地提高成員間的社會資本，方便企業(yè)以較低的成本與其他主體進行資源和信息交換，形成深入的了解、較高網絡凝聚力以及相近的企業(yè)文化與價值觀念，這種相互兼容的文化氛圍與社會資本能夠推進企業(yè)對已有產品或服務進行更好提升或改善。同時，強網絡聯結能夠降低創(chuàng)新環(huán)境的不確定性，網絡內成員間的合作更為穩(wěn)定，有助于網絡規(guī)范與準則的形成，提供持續(xù)的知識交互(任勝鋼等，2011)[16]。利用式創(chuàng)新是對已有知識與技術的強化和拓展，需要穩(wěn)定長期的信息和知識流來挖掘深層次的技術創(chuàng)新點，解決主題明確的問題，強網絡聯結能夠有效地滿足利用式創(chuàng)新模式下企業(yè)對知識信息的需求。由此，提出假設：

H1a：網絡聯結強度與利用式創(chuàng)新呈正相關關系。

適度的聯結強度可以使成員間有較多的接觸和互動，增加新知識和技術的搜索與交流(史麗萍等，2014)[17]，促進一定范圍的交流合作。但網絡聯結強度的過度上升將會造成信息知識的重復、冗余，容易將企業(yè)限定在一定范圍的知識與信息中，無法有效獲取創(chuàng)新所需要的新知識信息與新技術，形成過度嵌入。且企業(yè)與熟悉的合作者進行連續(xù)合作，久而久之易產生強聯盟的傾向，這種相對封閉的聯盟會限制企業(yè)的交流領域，將企業(yè)鎖定在“有限效率”的合作關系中(詹也和吳曉波，2012)[18]。隨著網絡聯結強度的進一步增加，合作者之間的知識高度同化，網絡節(jié)點間知識信息的勢能差欠缺，相對穩(wěn)定的網絡結構又無法讓企業(yè)接觸到異質性知識，而企業(yè)探索式創(chuàng)新依賴于新的、異質性的知識和信息的流入，因此，高網絡聯結強度會在一定程度上抑制探索式創(chuàng)新，降低企業(yè)的長期創(chuàng)新績效。

中等程度的網絡聯結能為企業(yè)帶來異質性的信息和知識，提高企業(yè)信息和知識的多樣化水平，且不會將企業(yè)封鎖在固定的知識信息范圍內，有利于提高企業(yè)創(chuàng)新績效。綜合而言，極端的弱聯結和強聯結對企業(yè)探索式創(chuàng)新并不會起到積極的作用。由此，提出如下假設：

H1b：網絡聯結強度與探索式創(chuàng)新呈倒U型關系。

(二)網絡中心度與創(chuàng)新

協(xié)作研發(fā)網絡結構特征的中心度用來測度企業(yè)獲取與把控創(chuàng)新網絡內資源的程度，表征企業(yè)是否處于整個研發(fā)網絡的核心地位。在協(xié)作研發(fā)網絡中，企業(yè)不同的網絡節(jié)點位置代表著有差別的知識信息獲取機會，是企業(yè)是否能夠及時有效地獲取所需的新知識技能繼而進行創(chuàng)新的關鍵。中心度高的企業(yè)處于網絡的核心位置，能夠及時獲取優(yōu)勢資源，中心度低的企業(yè)處于協(xié)作研發(fā)網絡的邊緣位置，信息相對滯后、稀薄。已有研究表明，相對于網絡中心度低的企業(yè)，占據核心位置的企業(yè)可以獲取更多聯結，擁有更多的資源，具有信息控制優(yōu)勢，有能力調配自己所需的資源(錢錫紅等，2010)[19]，促進利用式創(chuàng)新。

同時，處于協(xié)作網絡核心位置的企業(yè)也往往具有更大的吸引力，能夠集聚更多的優(yōu)秀企業(yè)加入合作網絡，也擁有挑選有互補技能企業(yè)為合作者的優(yōu)先權。這樣網絡中心度高的企業(yè)就可以選擇最合適的伙伴進行深度合作，促進深層次的隱性知識交流，推動利用式創(chuàng)新活動的開展(徐露允等，2017)[20]。由此，提出假設：

H2a：網絡中心度與利用式創(chuàng)新呈正相關關系。

較高的網絡中心度代表企業(yè)擁有更多網絡結構洞數量，在網絡節(jié)點信息和知識傳遞過程中占據有利的地位(張悅等，2016)[21]。居于核心位置的企業(yè)擁有更多的資源聯結與信息渠道，可以快速有效地吸收新的知識技能，進一步形成知識、技術、資產快速交換流動的循環(huán)。此類企業(yè)往往能夠及時準確地掌握行業(yè)以及市場技術動態(tài)，先于其他企業(yè)作出產品、技術等的改進與變革，在一定程度上有利于探索式創(chuàng)新。

但是，研發(fā)網絡中心度對企業(yè)探索式創(chuàng)新的影響并非呈線性走向，中心度超過一定水平后會對企業(yè)創(chuàng)新產生消極影響。首先是企業(yè)對協(xié)作研發(fā)網絡內部資源的過度依賴。當企業(yè)產生信息、知識與技術需求時，考慮運行模式、技術路徑和搜尋成本，企業(yè)首選會在已有網絡內尋求資源，將自身限定在原有網絡中難以突破，陷入了“資源短視”，無法獲取更多更新的知識與技能，不利于探索式創(chuàng)新。其次是有限的吸收能力和處理轉化能力。高中心度帶來的是大量的結構洞，處于協(xié)作研發(fā)網絡邊緣位置的企業(yè)無法全程參與合作，使得企業(yè)間的知識交流不充分，而知識整合加工的任務都由核心企業(yè)完成，企業(yè)有限的吸收能力和信息處理能力并不能夠保障高質量完成這一任務，不利于探索式創(chuàng)新的展開(熊焰和李杰義，2015)[22]。最后是標準與聲望“鎖定”。高中心度企業(yè)往往是網絡規(guī)則和行業(yè)標準的制定者，然而這也會將企業(yè)束縛其中，沒有更強的動力進行大跨度寬范圍的創(chuàng)新(漆文璐和蔣軍鋒，2015)[23]。因此，適度的網絡中心度能夠為企業(yè)提供進行探索式創(chuàng)新的異質性知識與資源，但當過高中心度產生的消極影響大于其帶來的積極效應時，便會遏制探索式創(chuàng)新活動的展開。由此，提出如下假設：

H2b：網絡中心度與探索式創(chuàng)新呈倒U型關系。

(三)知識吐納能力的調節(jié)作用

在協(xié)作研發(fā)過程中，企業(yè)對知識的吸收消化和傳遞輸出能力就像港口(碼頭)的吞吐能力一樣，對資源的優(yōu)化配置和合理利用起到關鍵作用，也對企業(yè)自身創(chuàng)新績效的提升至關重要。然而，以往研究主要集中于知識吸收方或者知識擴散對接收方的影響，較少關注企業(yè)對知識吸收消化、轉化輸出的整體能力，本文引入企業(yè)的知識吐納能力這一概念，分析其在協(xié)作研發(fā)網絡中對企業(yè)創(chuàng)新的作用。

知識吐納能力是指企業(yè)吸收消化和轉化輸出知識的能力總和，是企業(yè)知識積累與儲存、應用與轉化的綜合能力反映，在企業(yè)創(chuàng)新價值鏈上必不可少。知識吐納不僅是知識在“量”上的簡單進與出，更是知識的吸收消化與傳播擴散，從協(xié)作研發(fā)網絡中一個決策單元傳遞到下一個決策單元的交流與互動(常西銀和孫遇春，2018)[24]，是促進創(chuàng)新要素流動、推動創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的重要途徑，使得知識接收方和輸出方均能夠獲益。

由前述分析可以得出，協(xié)作研發(fā)網絡結構的聯結強度和中心度對利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新產生影響的關鍵點是企業(yè)對知識、技術、信息等數量和質量的控制，而企業(yè)知識吐納能力的高低會影響到知識的交流與互換頻率，可以改變企業(yè)獲取知識的難度與多樣性，進而影響協(xié)作研發(fā)網絡聯結強度、中心度與創(chuàng)新的關系。

就弱聯結度而言，較低的知識吐納能力會稀釋研發(fā)網絡中企業(yè)相互聯結帶來的信息知識交換數量和質量。相對有限或者供應不足的知識信息會變得更加稀薄，不能滿足利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新對知識的需求。隨著企業(yè)知識吐納能力的不斷提升，圍繞企業(yè)的知識信息流動與周轉速度逐漸加快，企業(yè)所獲取的知識多樣性可能提高(趙炎等，2016)[25]，能夠有效地和企業(yè)的聯結強度形成交互作用，在一定程度上彌補聯結不足導致的協(xié)作研發(fā)網絡成員關系不緊密、合作水平低，為聯結伙伴提供有效的知識流，以滿足利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新對知識信息質和量的需求。

在強網絡聯結情況下，強的知識吐納能力使知識吸收更新速度加快與知識信息處理效率提高，在一定程度上減少強網絡聯結帶來的知識重復與冗余，緩解企業(yè)在特定強網絡聯結中的“過度嵌入”。這種知識的“吐”與“納”可以降低企業(yè)間知識勢差縮小的速度，緩減因長期強聯結帶來的知識同化，持續(xù)為利用式創(chuàng)新提供穩(wěn)定的知識信息源，也能夠有效緩減強網絡聯結對探索式創(chuàng)新的負面作用。故提出如下假設：

H3a：知識吐納能力在協(xié)作研發(fā)網絡聯結強度與利用式創(chuàng)新中具有調節(jié)作用，能夠加強網絡聯結強度對利用式創(chuàng)新的促進作用。

H3b：知識吐納能力在協(xié)作研發(fā)網絡聯結強度與探索式創(chuàng)新的倒U型關系中起到調節(jié)作用，能夠加強適度網絡聯結強度對探索式創(chuàng)新的正向影響，也能緩減過強網絡聯結對探索式創(chuàng)新的抑制作用。

在協(xié)作研發(fā)網絡中，中心度較低，處于網絡邊緣的企業(yè)并不具有信息資源優(yōu)勢，低的知識吐納能力致使本就不充分的知識也無法有效集中，不能快速傳遞輸出，造成知識信息獲取和轉移成本上升。知識吐納能力提高表明企業(yè)對于知識信息整合利用輸出的能力加強，在企業(yè)集散的知識數量增多，吸收轉化的知識質量提升，可以在一定程度上緩減低中心度造成的知識信息困境。同時企業(yè)知識吐納能力也會和企業(yè)在研發(fā)網絡中的位置形成交互作用，吐納能力越高，學習吸收和轉化能力越高，知識流動的速度加快，知識信息成本不斷降低，集中在企業(yè)周圍的資源也會不斷增加，有助于企業(yè)網絡中心度的提高(朱貽文等，2017)[26]。對于網絡中心度不高的企業(yè)，這既有利于利用式創(chuàng)新，也有利于探索式創(chuàng)新。

而對于高中心度的企業(yè)，強的知識吐納能力表明作為協(xié)作研發(fā)網絡核心樞紐的企業(yè)能夠有效地吸收處理流動過往的知識信息，長期獲取新的異質性知識；同時強的知識吐納能力也能夠加速整個協(xié)作研發(fā)網絡知識流動，使協(xié)作研發(fā)網絡處于不斷與外界進行交換和更新的狀態(tài)，有效緩減由于知識信息過度集中造成的“路徑鎖定”和對固定信息資源的依賴，在促進利用式創(chuàng)新的同時也能夠減弱高中心度對探索式創(chuàng)新的消極作用。故提出假設：

H4a：知識吐納能力在協(xié)作研發(fā)網絡中心度與利用式創(chuàng)新關系中具有調節(jié)作用，能夠加強網絡中心度對利用式創(chuàng)新的促進作用。

H4b：知識吐納能力在協(xié)作研發(fā)網絡中心度與探索式創(chuàng)新的倒U型關系中起到調節(jié)作用，能夠和低網絡中心度相互作用，對探索式創(chuàng)新產生正向影響，也能減弱過高網絡中心度對探索式創(chuàng)新的消極作用。

三 實證研究設計

(一)變量測量

1.探索式創(chuàng)新(EIit)和利用式創(chuàng)新(UIit)。借鑒曹潔瓊等(2015)[27]的研究，本文將企業(yè)申請專利的IPC分類(國際專利分類表)號前4位代表所屬的專利技術類別，如該企業(yè)在過去5年未授權過同種專利技術類別則視為探索式創(chuàng)新，授權過同種專利技術類別則視為利用式創(chuàng)新。EIit表示i企業(yè)在t年的探索式創(chuàng)新，它等于該年授權專利與T-5至T-1年授權的不同技術類別數量，UIit表示i企業(yè)在t年的利用式創(chuàng)新，它等于該年授權專利與T-5至T-1年授權的同技術類別數量?？紤]到滯后效應，本文采用當年和滯后一年的專利數作為因變量計入模型。

2.網絡聯結強度(NETTS)。現有研究中，網絡聯結強度多用企業(yè)間的互動頻率來表征，借鑒Phelps(2010)[28]以“企業(yè)與其合作伙伴的平均合作次數”來測度網絡聯結強度的方法，本文采用專利合作的平均次數來測量網絡聯結強度。

3.網絡中心度(NETBC)。常用來衡量網絡中心度的指標有度數中心度、中間中心度、接近中心度等，但結果較為接近。本文借鑒張丹丹(2016)[29]的做法，選擇度數中心度計算網絡中心度，通過UCINET軟件計算。

NetworkCentralityit=∑j

式中gjk(ni)表示在協(xié)作研發(fā)網絡中j點和k點經過點i的最短路徑數，gjk表示j、k兩點之間的最短路徑數量。

4.企業(yè)知識吐納能力(KTC)。本文選取專利合作3年時間窗內的引用次數和專利被引次數的和來表示知識納入與輸出，為了保證統(tǒng)計窗口時間統(tǒng)計結果的準確性，選取其時間窗口的算術平均和來替代時間窗內專利引用量和被引量的總和。

5.控制變量。選取企業(yè)年齡(Age)和專利發(fā)明者人數(Lninv)作為控制變量，以控制企業(yè)成長周期、知識沉淀以及研發(fā)人員投入對創(chuàng)新績效的影響。

(二)數據來源

借鑒楊仲基等(2017)[30]的做法，在國家知識產權局官方網站檢索專利。首先確定摘要檢索策略，將與新能源有關的相關技術詞語填入摘要，并在申請人專欄中將大學、研究機構、企業(yè)兩兩聯合填入，確保專利是聯合申請，并刪除單一申請人，最終檢索到566條專利數據，篩選出具有聯合專利的71家企業(yè)(去除只有1條聯合申請專利的企業(yè))。然后，將專利數據進行二次篩選清洗，以新能源汽車企業(yè)2010-2017年的472條聯合申請專利數據作為樣本，得出兩類數據，一類是2010-2017年期間產學研聯合申請專利數據，用于構造協(xié)作研發(fā)網絡，實際以專利合作網絡代替；另一類是反映企業(yè)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新績效的專利數據，具體為每家企業(yè)在2010-2017年間每年專利申請所屬的IPC分類號前四位。參考 Schilling和Phelps(2007)[31]的研究，專利合作關系一般在專利合作之前的一年前就已確立，并且這種合作關系將會延續(xù)下去，基于此，本文以3年時間窗口建立研發(fā)協(xié)作網絡，并設計無向的二元鄰接矩陣自動提取算法，利用UCINET軟件計算所需要的各種網絡結構特征指標。

(三)計量模型

本文探討協(xié)作研發(fā)網絡結構的聯結強度和中心度對利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新的影響，并分析知識吐納能力在其中的調節(jié)作用，構建如下模型：

(1)

(2)

(3)

(4)

其中，UIit(t, t+1)表示i企業(yè)的利用式創(chuàng)新，EIit(t, t+1)表示i企業(yè)的探索式創(chuàng)新，i表示企業(yè)，t表示年份。模型(1)說明聯結強度與利用式創(chuàng)新的關系，并驗證知識吐納能力在聯結強度和利用式創(chuàng)新之間的調節(jié)作用，模型(2)說明聯結強度與探索式創(chuàng)新的關系，并驗證知識吐納能力在聯結強度和探索式創(chuàng)新之間的調節(jié)作用，模型(3)說明網絡中心度與利用式創(chuàng)新的關系，并驗證企業(yè)知識吐納能力在網絡中心度和利用式創(chuàng)新之間的調節(jié)作用，模型(4)說明網絡中心度與探索式創(chuàng)新的關系，并驗證企業(yè)知識吐納能力在網絡中心度和探索式創(chuàng)新之間的調節(jié)作用。

四 結果分析

表1為描述性統(tǒng)計分析和Person相關性分析，其中企業(yè)年齡、發(fā)明者人數標準差較大，說明協(xié)作研發(fā)網絡內，企業(yè)成立時間、擁有的專家和發(fā)明者數量差別較大；聯結強度標準差較大說明網絡中可能存在著某些龍頭企業(yè)，其周圍建立了與眾多企業(yè)的聯結，而其他企業(yè)聯結相對較少；知識吐納能力標準差較大也符合在協(xié)作研發(fā)網絡中“強者越強”這一現象。各變量間的相關系數較為合理，同時對各變量進行共線性統(tǒng)計分析(見表2)，VIF均小于10，表明變量間基本上不存在嚴重的共線性問題，可進行后續(xù)分析。

表1 變量的描述性統(tǒng)計與相關性分析

(續(xù)上表)

變量均值標準差企業(yè)年齡發(fā)明者人數聯結強度中心度知識吐納能力利用式創(chuàng)新聯結強度5.66414.8120.0300.136-網絡中心度2.8793.2190.0930.2700.406-知識吐納能力13.47028.5290.0310.3730.0870.279-利用式創(chuàng)新4.3936.5370.0800.2480.0840.3090.337-探索式創(chuàng)新1.3302.4200.0230.2160.2530.4060.1280.382

表2 各變量的多重共線性分析

表3-表6為回歸結果。模型1只有控制變量，模型2加入了自變量，模型3加入自變量的平方項，驗證自變量與因變量之間是否存在倒U型關系，模型4加入了知識吐納能力，模型5加入知識吐納能力與自變量的乘積項，驗證知識吐納能力的調節(jié)作用。

表3 聯結強度對利用式創(chuàng)新回歸結果分析

注： *、**、***分別代表p<0.05、p<0.01、p<0.001。

從表3可以看出：在模型2中，聯結強度對利用式創(chuàng)新沒有顯著影響，假設1a沒有得到支持，說明利用式創(chuàng)新對聯結強度的反應不敏感，企業(yè)利用式創(chuàng)新大多依賴對自身現有技術的再次加工、提煉，對與外界產生的交流頻率不敏感；在模型3中加入了聯結強度的平方項，結果顯示不顯著，說明聯結強度與利用式創(chuàng)新不存在倒U型關系。在模型5中，可以發(fā)現知識吐納能力與聯結強度的交乘項系數不顯著，說明知識吐納能力對聯結強度與利用式創(chuàng)新的關系沒有明顯調節(jié)作用，假設3a沒有得到支持。

表4 聯結強度對探索式創(chuàng)新回歸結果分析

注： *、**、***分別代表p<0.05、p<0.01、p<0.001。

圖1 知識吐納能力對聯結強度與探索式創(chuàng)新關系的調節(jié)效應

從表4可以看出：在模型2中，聯結強度對探索式創(chuàng)新的影響系數為0.129，且在p<0.01的條件下顯著，表明聯結強度對探索式創(chuàng)新產生了明顯的正向作用。為了驗證聯結強度與探索式創(chuàng)新之間是否存在倒U型關系，在模型3中加入了聯結強度的平方項，結果顯示聯結強度平方項系數為-0.384(p<0.01)。這里的聯結強度一次項系數為正，平方項系數為負，因而聯結強度與探索式創(chuàng)新存在倒U型關系，假設1b得到驗證。為了驗證知識吐納能力在聯結強度與探索式創(chuàng)新之間是否存在倒U型的調節(jié)效應，在模型5中加入了知識吐納能力與聯結強度平方的交乘項，交乘項系數為-1.343，且在p<0.01的水平下顯著，說明對于探索式創(chuàng)新而言，知識吐納能力顯著地調節(jié)聯結強度與探索式創(chuàng)新的關系。圖1顯示了知識吐納能力的調節(jié)效應，在高知識吐納能力情況下，倒U型曲線的斜率更大，拐點向右且向上移動，說明企業(yè)高的知識吐納能力可以和聯結強度互動，更有效率且在更高水平上促進企業(yè)探索式創(chuàng)新，也能夠推遲倒U型曲線拐點的到來，在一定范圍內有效緩減過強網絡聯結給探索式創(chuàng)新帶來的不利影響，假設3b得到驗證。而在達到倒U型曲線拐點時，這種抑制作用更為明顯。

表5 網絡中心度對利用式創(chuàng)新回歸結果分析

注： *、**、***分別代表p<0.05、p<0.01、p<0.001。

從表5可以看出，在模型2中，網絡中心度對利用式創(chuàng)新的影響系數為0.344，且在p<0.001的水平下顯著，這與假設2a相符，說明處于網絡中的有利地位可以促進利用式創(chuàng)新。在模型3中，網絡中心度平方項系數不顯著，說明網絡中心度與利用式創(chuàng)新不存在倒U型關系，這與前文假設相符。知識吐納能力與網絡中心度交乘項為正，且系數在p<0.001的水平下顯著，說明知識吐納能力正向調節(jié)網絡中心度與利用式創(chuàng)新的關系，假設4a得到支持，調節(jié)效應如圖2所示。表明高知識吐納能力有助于網絡中心度對利用式創(chuàng)新的正向影響。

圖2 知識吐納能力對網絡中心度與利用式創(chuàng)新關系的調節(jié)效應

表6 網絡中心度對探索式創(chuàng)新回歸結果分析

注： *、**、***分別代表p<0.05、p<0.01、p<0.001。

從表6可以看出：在模型2中，網絡中心度對探索式創(chuàng)新的影響系數為0.167，且在p<0.001的條件下顯著，在模型3中加入了網絡中心度的平方項，結果顯示網絡中心度平方項系數為-0.681(p<0.05)，說明網絡中心度與探索式創(chuàng)新存在明顯的倒U型關系，假設2b得到驗證。為了驗證知識吐納能力在網絡中心度與探索式創(chuàng)新之間是否存在倒U型的調節(jié)效應，在模型5中加入了知識吐納能力與網絡中心度平方的交乘項，交乘項系數為-1.214，且在p<0.01的水平下顯著，說明對于探索式創(chuàng)新而言，知識吐納能力可以顯著地調節(jié)網絡中心度與探索式創(chuàng)新的倒U型關系。圖3顯示了知識吐納能力在網絡中心度與探索式創(chuàng)新關系中的調節(jié)效應，在高知識吐納能力情況下，倒U型曲線的斜率更大，拐點向左且向上移動。這說明在倒U型曲線拐點之前，知識吐納能力可以和網絡中心度交互作用，更有效且在更高水平上促進企業(yè)探索式創(chuàng)新，但同時也加速了拐點的到來，這與前述假設并不一致，假設4b得到部分驗證。在達到拐點之后，交互作用對探索式創(chuàng)新的抑制作用更明顯。也就是說強的知識吐納能力會將企業(yè)加速推動到協(xié)作研發(fā)網絡的中心位置，成為整個網絡的核心，這一過程雖然能夠在一定程度上提高企業(yè)探索式創(chuàng)新的績效，但也更快將企業(yè)鎖定在一定的技術領域內，居于“高處不勝寒”的位置，抑制了在更大范圍展開探索式創(chuàng)新。

圖3 知識吐納能力對網絡中心度與探索式創(chuàng)新關系的調節(jié)效應

五 結論及其啟示

本文以新能源汽車產業(yè)為例，探討了協(xié)作研發(fā)網絡結構的聯結強度、中心度對企業(yè)創(chuàng)新的影響作用以及知識吐納能力的調節(jié)作用。結果表明：協(xié)作研發(fā)網絡的聯結強度和中心度對不同類型的創(chuàng)新會產生不同的影響。網絡聯結強度對利用式創(chuàng)新沒有顯著作用，網絡中心度對利用式創(chuàng)新有顯著正向作用；而網絡聯結強度和網絡中心度對探索式創(chuàng)新都有顯著的倒U型作用。這說明對于企業(yè)的探索式創(chuàng)新而言，企業(yè)在協(xié)作研發(fā)網絡中的聯結強度和中心度都要適“度”，并不是水平越高越好，水平過高會產生一定程度的負面影響，限制企業(yè)自主創(chuàng)新。在引入知識吐納能力作為調節(jié)變量時的研究結果顯示：高知識吐納能力能夠正向影響網絡中心度對利用式創(chuàng)新的積極作用；高知識吐納能力能夠加強適度網絡聯結強度對探索式創(chuàng)新的積極影響，也能夠在一定范圍內緩減強網絡聯結對探索式創(chuàng)新的消極影響；高知識吐納能力能夠加強網絡中心度對探索式創(chuàng)新的積極影響，但也會加速負面影響的到來。

本研究對企業(yè)創(chuàng)新可能有如下啟示：(1)積極構建協(xié)作研發(fā)網絡。如上研究表明，企業(yè)在協(xié)作研發(fā)網絡中的中心度可以顯著提升其利用式創(chuàng)新績效，適度的網絡聯結強度和網絡中心度都能夠積極地影響企業(yè)的探索式創(chuàng)新。企業(yè)應與科研機構、大學建立廣泛的合作關系，促進彼此間知識、技術、經驗等的交流互動，提高企業(yè)技術思想的開放性，融合新的創(chuàng)意與想法，以增強企業(yè)的技術研發(fā)能力。(2)在協(xié)作研發(fā)網絡的構建與延續(xù)發(fā)展過程中，要形成與不同的企業(yè)、研究機構建立多樣的互動溝通關系。通過這樣一種關系不斷擴大研發(fā)網絡，吸收新的成員，不過度“嵌入”或“把控”某一特定的合作關系，時刻保持新的、異質性的知識不斷涌入，以此來有效促進企業(yè)自主創(chuàng)新。(3)加強企業(yè)知識吐納能力。當網絡聯結強度與網絡中心位置達不到預期狀態(tài)時，加強知識吐納能力可以形成有效的互補。如促進研發(fā)人員之間的知識交流互動，鼓勵研發(fā)人員到不同的企業(yè)、研究所、大學進行交流學習，加強知識信息整合流動的同時也能擴大研發(fā)協(xié)作研發(fā)網絡的范圍。

本文還存在以下幾點不足：在模型構建中考慮并控制了企業(yè)年齡、專利發(fā)明者人數等因素，但難以充分模擬現實中的協(xié)作研發(fā)網絡；一些控制變量如網絡規(guī)模、網絡運行規(guī)則也需在未來的研究中進一步考慮；網絡聯結強度和網絡中心度對探索式創(chuàng)新都有倒U型影響，而對倒U型曲線的拐點會在什么情形或者什么層面上出現，以及企業(yè)知識吐納能力對倒U型曲線拐點移動的幅度等，沒有進行具體分析或模擬。這些都有待在未來研究中作進一步的探索。