韓軍輝，閆 藝

（1.太原理工大學 經(jīng)濟管理學院，山西 晉中 030600；2.山西晉商銀行，山西 太原 030053）

一、引言

進入21世紀以來，隨著各種科學技術(shù)的高度成熟化，創(chuàng)新逐漸成為個人、企業(yè)、高校甚至是一個民族和國家發(fā)展的動力和核心競爭力。知識經(jīng)濟時代的到來使得知識和技術(shù)已經(jīng)取代勞動力成為新型財富資本，知識創(chuàng)新成為一個組織進步的核心推動力。作為社會新型創(chuàng)新系統(tǒng)，高校和科研院所擁有各個專業(yè)領域最具前瞻性的科研人員和理論基礎，企業(yè)則占據(jù)了充足的資金優(yōu)勢。在這種背景下，產(chǎn)學研合作順勢而生。經(jīng)濟全球化的加速對創(chuàng)新的要求越來越高，產(chǎn)學研合作所帶來利益的直觀性使得產(chǎn)學研合作逐步進入大眾視野，同時完成了由單方向的線性合作方式向互相合作的網(wǎng)絡合作方式的轉(zhuǎn)變。

產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞是網(wǎng)絡主體間呈現(xiàn)的“空隙”。由于這些“空隙”中斷了網(wǎng)絡的連接，因此可能會對身處其中的企業(yè)創(chuàng)新活動產(chǎn)生重要影響。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置相當于扮演了一個連接橋的傳播樞紐角色，將中斷的網(wǎng)絡連通起來，使得網(wǎng)絡中的信息、知識、技術(shù)等資源流繼續(xù)順利地流通，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源共享。此時，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的主體擁有更多的機會接觸并累積更多的異質(zhì)性信息、知識等資源，從理論上講會對其創(chuàng)新活動產(chǎn)生一定的推動作用。但目前，我國產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中各主體的知識基礎參差不齊，且合作信任感較低以及投機行為嚴重（馬明，2010）。在已有研究基礎上，本文嘗試引入知識基礎變量進一步探究結(jié)構(gòu)洞影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機制，以期幫助企業(yè)能夠結(jié)合自身知識基礎優(yōu)化網(wǎng)絡合作關(guān)系，進而做出“正確”選擇，以實現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)出的最大化。

二、研究理論與假設

（一）結(jié)構(gòu)洞與企業(yè)二元式創(chuàng)新

網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞類似于物理電路中的絕緣體元件，能有效削弱兩邊主體的信息相互交流。如圖1 所示，左圖中A、B、C 之間兩兩相連，合作主體間的知識、技術(shù)、信息等可以自由流通，能夠有效實現(xiàn)信息共享，進而達到合作共贏的目的；但在右圖中，A 與C 沒有連接，B 占據(jù)了結(jié)構(gòu)洞位置的優(yōu)勢，A 與C 擁有不同的信息，而B 則能從A 和C 獲得非冗余的信息資源，而網(wǎng)絡中的參與方A 與C 則不能直接進行信息交流或合作，只能借助中介方B實現(xiàn)信息互換，加大了合作成本的同時降低了合作效率[1]。針對結(jié)構(gòu)洞特征，McEvily 和Zaheer（1999）指出，企業(yè)在網(wǎng)絡中所處的位置決定了其獲取資源的數(shù)量與質(zhì)量，結(jié)構(gòu)洞位置有助于信息流的獲取和控制。從理論上說，企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量與所獲取的異質(zhì)性信息資源成正比關(guān)系。在合作網(wǎng)絡中，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)擁有更多接觸新信息的機會，規(guī)避了網(wǎng)絡的密集性所帶來的重復信息，節(jié)省了對冗余信息的甄選費用，使得企業(yè)可以用最小的成本獲取最豐富的異質(zhì)資源。

圖1 結(jié)構(gòu)洞示意圖

企業(yè)二元式創(chuàng)新指的是探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新兩種活動。March在組織學習領域最早定義了探索式和利用式，提出兩者的本質(zhì)區(qū)別在于，前者的目的是對新事物的學習嘗試，而后者強調(diào)的則是對現(xiàn)有知識的拓展。之后，二元式創(chuàng)新被正式定義，探索式創(chuàng)新強調(diào)的是“新”，包括開辟新市場、開發(fā)新產(chǎn)品、提供新服務等，這種創(chuàng)新更為徹底；而利用式創(chuàng)新強調(diào)的是“變”，包括對現(xiàn)有產(chǎn)品或服務的改進或拓展以及對現(xiàn)有客戶和市場的進一步開拓，這種創(chuàng)新是一種漸進式的創(chuàng)新活動。在此基礎上，劉春玉（2008）從創(chuàng)新的目的、過程、投入、產(chǎn)出、關(guān)注和層次等六個層面重新界定了探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的概念。邢新朋和梁大鵬（2016）基于新創(chuàng)企業(yè)的實證研究表明探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新（開放式創(chuàng)新）以及二者之間的平衡均對新創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新績效有較為明顯的積極推動作用。但相較于利用式創(chuàng)新而言，探索式創(chuàng)新對績效的促進作用更為明顯。

利用式創(chuàng)新強調(diào)依托原有的知識和技術(shù)對現(xiàn)有的產(chǎn)品、工藝與服務進行整合，進一步挖掘企業(yè)現(xiàn)有客戶和市場。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置雖然能夠增加企業(yè)接觸異質(zhì)性信息的機會，但不利于社會規(guī)范和信任的形成。正如王發(fā)明等（2006）所指出，企業(yè)間較低的信任度不利于抑制投機主義行為，不利于知識共享，從而會降低企業(yè)對現(xiàn)有知識資源的整合。由此，Jansen 等（2006）提出結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的減少能夠促進企業(yè)深度挖掘原有的資源，有利于企業(yè)開展利用式創(chuàng)新。相反，較多的結(jié)構(gòu)洞不但不利于企業(yè)間知識共享，同時還會“干擾”企業(yè)自身的知識挖掘和整合。從信任層面出發(fā)，受中國傳統(tǒng)文化中謹慎性和專一性影響較大，對占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的接受度仍然比較小眾，認為占據(jù)結(jié)構(gòu)洞優(yōu)勢是一種投機取巧的行為，借由“橋”交流合作的潛在風險比較大。即結(jié)構(gòu)洞的存在會增加各合作主體之間的信任風險，進而阻礙參與主體之間的深度合作[2]。而利用式創(chuàng)新是通過對現(xiàn)有知識、資源的深度拓展所實現(xiàn)的循序漸進式的改變。綜上所述，網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞的存在會抑制企業(yè)利用式創(chuàng)新活動的開展。由此，提出以下假設：

H1a：網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對企業(yè)探索式創(chuàng)新具有正向顯著影響。

H1b：網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對企業(yè)利用式創(chuàng)新具有負向顯著影響。

（二）知識基礎與企業(yè)二元式創(chuàng)新

知識基礎包含了企業(yè)的多種顯性或隱性知識。企業(yè)的創(chuàng)新活動的本質(zhì)是知識的重新整合過程。因此，一定的知識基礎是企業(yè)吸收轉(zhuǎn)化外部知識的前提條件。Jaffe（1989）將知識基礎定義為企業(yè)內(nèi)各種知識的總和以及所有個體所擁有知識的組合。由于專利是企業(yè)知識整合的成果，所以現(xiàn)有研究中大部分學者用專利測度企業(yè)的知識基礎。劉巖和蔡虹（2011）以我國的電子信息行業(yè)為研究背景，從深度、廣度和一致性三個角度分析了知識基礎對技術(shù)創(chuàng)新的影響，得出知識基礎廣度和一致性越高越有利于其技術(shù)創(chuàng)新；知識基礎深度對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響呈現(xiàn)出先促進后抑制的倒U 形關(guān)系。張曉黎和覃正（2013）則在知識基礎寬度和深度的基礎上引入了行業(yè)領先度，對企業(yè)的知識基礎進行測度。林明和任浩（2013）選擇寧波儀表產(chǎn)業(yè)為研究樣本，通過對其合作網(wǎng)絡進行動態(tài)仿真，得出企業(yè)探索式創(chuàng)新與知識的專門化程度呈正相關(guān)關(guān)系。通過對企業(yè)所擁有知識的種類以及其知識的專門化程度直接影響著其對外來知識的選擇性吸收和吸收效率，進而作用于其創(chuàng)新活動的選擇方向和產(chǎn)出成果。薄弱的知識基礎不利于企業(yè)從合作中搜尋、獲取到的復雜多樣的外部知識中挖掘出有利于自身的有效非冗余知識，也會降低企業(yè)對這些知識的吸收、整合、轉(zhuǎn)化能力，從而阻礙其創(chuàng)新產(chǎn)出的提高。

Zhou 和Li（2012）將知識基礎的維度劃分為知識寬度和知識深度。知識寬度衡量的是企業(yè)知識的多樣性，一般用企業(yè)所申請并獲授權(quán)專利的種類測度，是對企業(yè)知識儲存量的橫向測量。知識深度指的是企業(yè)對自身現(xiàn)有知識、技術(shù)、信息等的掌握程度，現(xiàn)有研究中常借助技術(shù)比較優(yōu)勢值RTA進行測量，是對企業(yè)知識儲存量的縱向衡量。本文的知識基礎更側(cè)重于知識寬度維度。企業(yè)的知識寬度越大，表明其合作的客戶對象、市場資源以及員工的受教育背景越多樣，對潛在交易對象的選擇權(quán)越大，接觸到非冗余知識、技術(shù)的機會也越大，有利于加大其創(chuàng)新產(chǎn)出。

進一步，企業(yè)知識寬度的增加也可能會促進利用式創(chuàng)新活動。畢竟，企業(yè)擁有的知識元素越豐富，新舊知識元素、內(nèi)外部知識重疊的可能性越大、組合方式也越多，這直接導致企業(yè)從知識溢出中獲取利益的可能性就越大（Henderson et al，1994）?，F(xiàn)實中，企業(yè)會更習慣使用探索的方式進行學習（陳祖勝，2014）。比如某企業(yè)在營銷、運營及管理方式等方面的知識寬度會直接影響其他方面的創(chuàng)新。企業(yè)的知識基礎越寬意味著企業(yè)掌握知識的種類越豐富，而利用式創(chuàng)新作為一種漸進式的創(chuàng)新活動，強調(diào)的是企業(yè)對現(xiàn)有客戶、市場、知識和技術(shù)等的改進與推展，多樣化的知識之間的碰撞、整合會急劇增加知識、技術(shù)的組合方式，進而促進企業(yè)利用式創(chuàng)新活動的順利開展。因此，“寬廣”的知識基礎有利于企業(yè)改進原有的產(chǎn)品和流程，提供延伸性的服務。由此，提出以下假設：

H2a：知識基礎寬度對企業(yè)探索式創(chuàng)新具有正向顯著影響。

H2b：知識基礎寬度對企業(yè)利用式創(chuàng)新具有正向顯著影響。

（三）知識基礎的調(diào)節(jié)作用

上文假設結(jié)構(gòu)洞與探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新分別存在正向和負向的影響關(guān)系，但這種關(guān)系可能會受到知識基礎的影響。從理論上說，企業(yè)能夠從合作網(wǎng)絡中獲得重要的互補性知識，但原有知識如果不能與新知識高度融合將會制約企業(yè)的創(chuàng)新活動。而對獲取到的外部知識的有效吸收、與原有知識的整合轉(zhuǎn)化會受到企業(yè)吸收能力和組織障礙的影響。盡管眾多學者，如Dyer（2000）、Rowley（2000）等認為網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的減少有助于合作伙伴間形成更為緊密的聯(lián)系，并能夠有效抑制投機主義行為。但企業(yè)要對“優(yōu)勢位置”所帶來的新知識進行消化吸收需要投入一定資源；而過寬的知識基礎可能會導致企業(yè)資源過于分散，以至于無法在有限的時間內(nèi)吸收新知識。此外，組織慣性理論提出企業(yè)的組織慣性會隨著其現(xiàn)有知識累積量的增加而增加。知識基礎寬度越廣意味著企業(yè)擁有知識的種類越豐富，雄厚的知識儲備容易使企業(yè)滿足或習慣于現(xiàn)在的運作慣例、規(guī)范而不愿意或很難作出改變[3]。這會在一定程度上“干擾”結(jié)構(gòu)洞與探索式創(chuàng)新兩者之間的正向關(guān)系。進一步，企業(yè)知識基礎越寬，擁有的市場信息越多，在此基礎上進一步獲取新知識產(chǎn)生“激進式”創(chuàng)新的邊際收益會降低。

此外，隨著企業(yè)知識基礎寬度的增加，企業(yè)掌握的知識覆蓋面越廣，各種知識要素間相互重新組合的可能性越大。同時，企業(yè)對相關(guān)技術(shù)的內(nèi)部挖掘能夠有效地對知識要素進行組合，最終生產(chǎn)出創(chuàng)新型的技術(shù)和產(chǎn)品服務，即通過對現(xiàn)有知識和技術(shù)的重新整合達到對現(xiàn)存客戶、市場、產(chǎn)品或服務的拓展。此外，吸收能力理論提出企業(yè)的知識存量越大，對新知識、新技術(shù)的吸收轉(zhuǎn)化能力越高[4]。企業(yè)的知識寬度越大，表明企業(yè)所掌握的知識跨越的專業(yè)領域越廣，對知識的跨領域組合能夠有效吸收、消化。這可能會“抵消”結(jié)構(gòu)洞對利用式創(chuàng)新的部分負向影響?；诖耍岢鋈缦录僭O：

H3a：知識基礎對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞與企業(yè)探索式創(chuàng)新的正向關(guān)系具有負向調(diào)節(jié)效應。

H3b：知識基礎對網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞與企業(yè)利用式創(chuàng)新的負向關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

本文數(shù)據(jù)來源于佰騰專利檢索平臺。借鑒汪園（2016）的思路，分別以IPC 分類號、研究院和公司、公司和高校以及公司和研究所為關(guān)鍵字檢索下載我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)2009—2018年的信息安全、信息網(wǎng)絡、平板顯示器件和數(shù)字媒體技術(shù)等領域已申請并授權(quán)的中國發(fā)明型、實用型聯(lián)合專利申請數(shù)據(jù)，使用復雜網(wǎng)絡分析軟件Pajek 構(gòu)建網(wǎng)絡并計算本文所涉及的相關(guān)變量指標。在實際篩選中，發(fā)現(xiàn)有些“單位”，比如中國航天科技集團公司第五研究院五一八研究所雖然同時包含“公司”和“研究所”關(guān)鍵字，但其專利并非屬于合作而得。因此，在實際處理中將此類“單位”剔除掉，篩選出合作專利共4825項。以3年時間窗口為合作期構(gòu)建產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡，并從合作網(wǎng)絡中剔除專利數(shù)量多年為0 的企業(yè)，最終將2009—2018 年間183 個參與產(chǎn)學研合作的企業(yè)作為研究樣本。

（二）研究變量選取

1.被解釋變量

企業(yè)探索式創(chuàng)新（EXP1）和利用式創(chuàng)新（EXP2）[5-6]。文獻對探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的度量主要是基于調(diào)查問卷數(shù)據(jù)，如Van Beers（2014）曾采用產(chǎn)品創(chuàng)新指標來度量企業(yè)的二元式創(chuàng)新。近年，基于專利數(shù)據(jù)的相關(guān)研究逐漸增加[7-9]。具體有以下兩種情況：一是采用引用專利數(shù)據(jù)衡量創(chuàng)新類型。即通過計算新引用專利與引用專利總數(shù)比值來確定企業(yè)兩種創(chuàng)新活動的創(chuàng)新程度。如果該比值接近1，則說明企業(yè)探索式創(chuàng)新程度較高；反之，則表示企業(yè)的利用式創(chuàng)新程度較高。二是采用專利分類號衡量創(chuàng)新類型[10-11]。用分類號的前3 或前4 位代表企業(yè)的技術(shù)類別，統(tǒng)計企業(yè)一定時期內(nèi)申請的各技術(shù)類別的專利。對于某項專利，如在之前的5—7年內(nèi)相關(guān)或類似專利沒有被申請，則定義為探索式創(chuàng)新；反之，則定義為利用式創(chuàng)新。在我國，專利的引用數(shù)據(jù)很難統(tǒng)計。因此，本文借鑒Gilsing et al（2008）的研究，利用上面第二種方法度量企業(yè)的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。

2.解釋變量

（1）結(jié)構(gòu)洞（SH）：如果產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中某兩個節(jié)點之間的最短連接中有且僅有一個節(jié)點時，那么我們可以說這個節(jié)點所處的位置就是結(jié)構(gòu)洞。本文使用Pajek計算企業(yè)所占據(jù)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞，其計算公式如下：

其中SH 值表示產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中企業(yè)所占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量。Pab代表節(jié)點a與節(jié)點b之間的聯(lián)系強度。Pac是節(jié)點a、c之間的關(guān)系與節(jié)點a全部連接關(guān)系的比值。Pcb是節(jié)點c、b 之間的關(guān)系強度，其值為節(jié)點c 到節(jié)點b 的關(guān)系值除以節(jié)點c 到其他點的關(guān)系中的最大值，取值范圍為[0，1]。當節(jié)點c 到節(jié)點b之間無關(guān)系時，Pcb=0；而存在關(guān)系時，Pcb=1。

（2）知識基礎寬度（KB）：這里參考George et al（2008）的思路，將IPC 分類號前四位看作知識基礎元素。2009—2018年每年所擁有的發(fā)明、實用型專利所涉及的非重復IPC號的專利數(shù)量代表知識基礎寬度。企業(yè)的IPC 分類號數(shù)量越多，說明企業(yè)的知識基礎寬度越廣。

3.控制變量

（1）研發(fā)人員數(shù)量（INV）：從理論上講，企業(yè)研發(fā)人員總體數(shù)量會影響企業(yè)的創(chuàng)新活動。但由于本文樣本中的研發(fā)人員數(shù)量無法獲得，這里我們將專利發(fā)明人數(shù)量作為企業(yè)研發(fā)人員的替代指標。畢竟，在現(xiàn)實中多數(shù)專利發(fā)明人直接參與了企業(yè)研發(fā)活動。在后續(xù)操作中將其取對數(shù)放入回歸模型。

（2）企業(yè)專利積累（PRE5）：企業(yè)前期的專利代表了一定的知識積累，會對后期的創(chuàng)新發(fā)明產(chǎn)生影響。為了控制原有專利累積對企業(yè)后續(xù)專利產(chǎn)出的作用，這里參考陳祖勝的研究思路，將企業(yè)前5年的專利數(shù)相加作為控制變量，取對數(shù)代入回歸模型。

（3）中介中心性（BC）：該指標表示網(wǎng)絡中某一節(jié)點相對于相互連接節(jié)點的中心程度。節(jié)點的中心度越高，說明在網(wǎng)絡中所處的位置越重要，就越有可能獲得異質(zhì)性知識，并且對周圍網(wǎng)絡各節(jié)點的控制力越強。其計算公式如下：

其中mbc（na）表示產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中b 和c 兩節(jié)點經(jīng)過節(jié)點a的最短路徑數(shù)量，mbc表示產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中b和c兩個節(jié)點之間的最短路徑數(shù)量。

表1 變量間的描述性統(tǒng)計、相關(guān)系數(shù)及VIF值

四、研究結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表1 列出了各變量的平均值、標準差以及相關(guān)性分析結(jié)果。探索式創(chuàng)新均值等于1.154，利用式創(chuàng)新均值等于28.303。后者均值明顯高于前者，說明我國信息技術(shù)行業(yè)企業(yè)主要的創(chuàng)新活動依然是對已有技術(shù)、產(chǎn)品的優(yōu)化改造，對新知識、新技術(shù)的探索還處在起步階段。結(jié)構(gòu)洞均值為0.831，這表明產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量較大。而中介中心度均值較低，僅為0.019，表明企業(yè)在產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中基本不占據(jù)中心位置。探索式創(chuàng)新、利用式創(chuàng)新與知識基礎寬度的相關(guān)系數(shù)分別為0.24、0.36，說明知識基礎寬度與兩種創(chuàng)新形式之間均存在正相關(guān)關(guān)系。結(jié)構(gòu)洞與知識基礎寬度的相關(guān)系數(shù)為-0.371，表明兩者間存在負相關(guān)關(guān)系。而結(jié)構(gòu)洞和探索式創(chuàng)新、利用式創(chuàng)新的相關(guān)系數(shù)均為負（-0.07、-0.28），表明結(jié)構(gòu)洞與兩類創(chuàng)新形式呈現(xiàn)負相關(guān)。這與之后的回歸結(jié)果不符，這里的相關(guān)系數(shù)僅供參考，具體結(jié)論應以負二項回歸結(jié)果為準。此外，所有變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值均小于0.8，并且VIF 檢驗的結(jié)果均遠小于10，說明各變量之間不存在嚴重的相關(guān)關(guān)系，可列入回歸方程進行分析。

（二）回歸分析結(jié)果

由于專利數(shù)據(jù)為非負整數(shù)，在實際中，一般采用泊松回歸和負二項回歸模型；但方差等于期望是泊松回歸的前提和要求。通過對樣本數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)專利數(shù)的方差遠大于其均值，呈現(xiàn)過度“分散”的狀態(tài)，如表1 所示。此時，可以考慮負二項回歸。同時，運用豪斯曼檢驗來確定使用固定效應或隨機效應。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，表2 和表3 中的模型1—8均在0.01水平上接受了固定效應模型。此外，模型1—8 統(tǒng)計量LR-chi2 的P 均小于0.001。為此，通過建立非平衡面板數(shù)據(jù)的固定效應負二項回歸模型依次驗證上述提出的6 個假設。具體來說，利用Stata14.0采用“逐步”回歸法進行分析。首先對3個控制變量進行回歸（模型1和模型5），然后在此基礎上加入解釋變量（模型2、模型3、模型6 和模型7），而模型4和模型8引入了解釋變量的交叉項對調(diào)節(jié)效應進行檢驗。具體結(jié)果見表2和表3。

（1）結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對兩種創(chuàng)新活動均存在顯著影響。在加入控制變量基礎上，模型2 和模型6 檢驗了結(jié)構(gòu)洞對兩種創(chuàng)新活動的影響。模型2的結(jié)果表明，產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對企業(yè)探索式創(chuàng)新有顯著正向影響（β=0.986，p＜0.01），假設H1a得證。這說明在產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中，企業(yè)所處的結(jié)構(gòu)洞位置有利于開展探索式創(chuàng)新，這和章丹的研究結(jié)論一致。模型6 的結(jié)果顯示，產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞位置不利于企業(yè)利用式創(chuàng)新的開展（β=-0.45，p＜0.05），假設H1b 得證。實際上，產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的加大會降低企業(yè)與合作伙伴間的信任度，一定程度上加劇了產(chǎn)學研合作中的機會主義行為，不利于企業(yè)知識共享和利用式創(chuàng)新的產(chǎn)生。進一步，探索式創(chuàng)新回歸方程中的結(jié)構(gòu)洞系數(shù)絕對值（0.986）大于相應的利用式創(chuàng)新回歸方程中的結(jié)構(gòu)洞系數(shù)絕對值（0.45），這表明每增加一單位的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量，相較于對利用式創(chuàng)新的負向影響，企業(yè)會更加傾向于探索式創(chuàng)新。由此說明，在產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)擁有更多新穎、異質(zhì)性信息。相比于連接密集的網(wǎng)絡，稀疏的網(wǎng)絡連接具有更大的創(chuàng)新優(yōu)勢（Akbar et al，2009）。同時，模型3和模型7檢驗了知識基礎寬度對兩類創(chuàng)新活動的影響，結(jié)果顯示，知識基礎寬度在p＜0.01 的顯著性水平上能夠促進企業(yè)探索式創(chuàng)新（β=0.189），假設H2a得證。但其對利用式創(chuàng)新的促進作用不顯著，假設H2b不成立。

表2 固定效應負二項回歸模型(探索式創(chuàng)新)

表3 固定效應負二項回歸模型(利用式創(chuàng)新)

（2）知識基礎寬度對結(jié)構(gòu)洞與利用式創(chuàng)新的關(guān)系存在顯著調(diào)節(jié)作用。模型4和模型8引入了知識基礎寬度與結(jié)構(gòu)洞的交叉項驗證知識基礎寬度的調(diào)節(jié)效應。從模型8 的結(jié)果可知，結(jié)構(gòu)洞與知識基礎寬度的交互項對利用式創(chuàng)新的影響程度（β=0.036）在p＜0.1 的水平上顯著，即假設H3b 得到驗證。模型4用來驗證知識基礎寬度對結(jié)構(gòu)洞與探索式創(chuàng)新的調(diào)節(jié)作用，結(jié)果不顯著，假設H3a不成立。

為更加直觀地展示知識基礎寬度對結(jié)構(gòu)洞與利用式創(chuàng)新之間的調(diào)節(jié)作用，采用對數(shù)線性回歸模型畫出如圖2所示的調(diào)節(jié)效應圖。“High KB”線段代表利用知識基礎高于其均值一個標準差的樣本所得到的結(jié)構(gòu)洞對企業(yè)利用式創(chuàng)新產(chǎn)出（取EXP2 以10為底的對數(shù)）的影響；同理，“Low KB”代表利用知識基礎低于其均值一個標準差的樣本所得到的結(jié)構(gòu)洞對企業(yè)利用式創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。當知識基礎寬度處于低水平時，結(jié)構(gòu)洞對企業(yè)利用式創(chuàng)新有比較明顯的負向作用；但隨著知識基礎寬度的增加，結(jié)構(gòu)洞對企業(yè)利用式創(chuàng)新產(chǎn)出的負向作用在降低。這進一步驗證了知識基礎寬度顯著的正向調(diào)節(jié)效應。因此，假設H3b得到了很好的驗證。

圖2 知識基礎對結(jié)構(gòu)洞影響企業(yè)利用式創(chuàng)新的調(diào)節(jié)效應圖

（3）通過檢驗控制變量發(fā)現(xiàn)，企業(yè)前5年專利累積以及企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量對探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新均存在顯著的正向促進影響。而企業(yè)的中介中心度越大，越有利于探索式創(chuàng)新的開展，但不利于利用式創(chuàng)新的開展。

五、管理啟示

通過檢索下載我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)183 家企業(yè)2009—2018年間申請并獲授權(quán)的專利數(shù)據(jù)，采用基于面板數(shù)據(jù)的固定效應負二項回歸模型實證檢驗了產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞對企業(yè)二元式創(chuàng)新的影響以及知識基礎在其中的調(diào)節(jié)效應。從企業(yè)和政策兩個層面可提供如下管理啟示：

（一）企業(yè)應根據(jù)自身創(chuàng)新需求，相機選擇“結(jié)構(gòu)洞”決策

實踐中，企業(yè)應根據(jù)自身需要適時調(diào)整結(jié)構(gòu)洞數(shù)量，整合自身資源，促進企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出。如果企業(yè)需要從其他研究領域獲得新的信息資源、增強資源的異質(zhì)性，應盡可能多地占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置，增加自身接觸網(wǎng)絡中非重復信息的機會。具體做法是，企業(yè)要提高自身的全局意識，縱觀整個合作網(wǎng)絡，設立專門的部門通過實地走訪、考察的方式確保接觸到新的、非重復資源的機會。企業(yè)如果要對現(xiàn)有的知識進行整合改進，那么增加合作網(wǎng)絡的信任度，減少網(wǎng)絡間的投機主義行為，增加產(chǎn)學研合作網(wǎng)絡中的知識交流頻率則更為重要。此時，就需要企業(yè)盡量避免占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置，與固定的合作伙伴維持長期的合作關(guān)系，以增加其信任感。

（二）企業(yè)應注重知識積累，進而克服結(jié)構(gòu)洞數(shù)量對利用式創(chuàng)新的抑制作用

現(xiàn)實中，企業(yè)應從戰(zhàn)略上重視對自身知識基礎的積累，縮短企業(yè)與合作主體間的知識距離。首先，企業(yè)在尋找合作伙伴時，應該盡量選擇知識、技術(shù)的含量或水平均與自身相差不大的組織，以提高企業(yè)對新知識的甄別、吸收能力，進而優(yōu)化企業(yè)累積知識的效率。其次，在產(chǎn)學研合作中，企業(yè)應該請合作高校的權(quán)威科研人員定期到公司舉行專業(yè)知識講座，并對參會人員進行課后測試，對于成績優(yōu)秀的員工給予一定的金錢獎勵，以此豐富公司員工的知識儲備量，從根本上豐富公司的知識基礎。再次，企業(yè)可以通過職位晉升或增加薪資等方式激勵員工積極開展技術(shù)創(chuàng)新，例如規(guī)定申請并獲得授權(quán)一項專利對應一定的具體獎勵，且如果專利類型突破了公司的技術(shù)壁壘應加大獎勵力度，以此鼓勵員工進行多樣性創(chuàng)新，以增加其知識基礎寬度。這將在一定程度上削弱結(jié)構(gòu)洞對利用式創(chuàng)新活動的阻礙作用。此外，企業(yè)結(jié)構(gòu)洞數(shù)量的增加也加大了網(wǎng)絡稀疏性。此時，企業(yè)需要提升對新知識的敏感度和洞察力，提高對非重復知識的吸收效率，增加企業(yè)知識的多樣性，進而發(fā)揮知識基礎寬度的正向調(diào)節(jié)作用。

（三）政府應進一步采取措施優(yōu)化產(chǎn)學研合作環(huán)境

基于現(xiàn)代信息技術(shù)，政府應該對參與產(chǎn)學研合作的企業(yè)給予一定的優(yōu)惠，例如對其辦公場所的占地成本或租金進行適當減免、為其提供一定的創(chuàng)新補貼等，以進一步加強產(chǎn)學研協(xié)同創(chuàng)新平臺的建設；政府可以通過宣傳手冊、廣告、講座等方式向社會各界積極宣傳誠信合作的重要性，營造誠實守信的商業(yè)氛圍；應加強對中介組織的監(jiān)管，建立激勵機制，對能夠做到共享資源的主體實施優(yōu)惠政策。政府可以根據(jù)實際發(fā)展需要，強制性規(guī)定某些項目的承辦人須為企業(yè)和高?；蚱髽I(yè)和科研院所共擔，通過使企業(yè)、高校和科研院所從產(chǎn)學研合作中實際獲益引導產(chǎn)學研合作工作的開展。同時也要進一步加強知識產(chǎn)權(quán)保護，允許合作專利或著作的所有權(quán)和使用權(quán)為企業(yè)和高?；蚩蒲袡C構(gòu)共有，為產(chǎn)學研合作主體營造公平的市場環(huán)境。最后，在如今的網(wǎng)絡經(jīng)濟時代，政府應該引導社會各方積極利用網(wǎng)絡的便利性，建立虛擬產(chǎn)學研合作平臺，通過電話視頻、釘釘會議、騰訊會議等各種工具開展遠程合作，不僅可節(jié)省合作成本，而且可降低人工成本和時間成本，進而提高了合作效率。線上合作和線下合作的同步進行可以加速產(chǎn)學研合作的普及化。