趙 杰

一、問題提出

互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展帶來平臺經(jīng)濟(jì)繁榮的同時(shí)，也催生了大量平臺企業(yè)，使得開放式創(chuàng)新成為當(dāng)前創(chuàng)新的主流范式。Chesbrough將開放式創(chuàng)新理解為“利用有目的的知識流入和流出以加速內(nèi)部創(chuàng)新，并拓展外部創(chuàng)新的市場”。根據(jù)知識流動(dòng)的方向，開放式創(chuàng)新可以分為內(nèi)向型、外向型和耦合型三種模式。

內(nèi)向型開放式創(chuàng)新是知識從外部來源流入企業(yè)內(nèi)部，經(jīng)過消化、吸收、整合，進(jìn)而形成創(chuàng)新資源，產(chǎn)生創(chuàng)新產(chǎn)品。實(shí)際中企業(yè)采用的內(nèi)向型開放式創(chuàng)新模式主要有：專利獲得、引入許可權(quán)、購買知識產(chǎn)權(quán)、眾包、外部公司介入、早期供應(yīng)商整合等。外向型開放式創(chuàng)新則是企業(yè)內(nèi)部開發(fā)的知識流向外部實(shí)體。企業(yè)將自身知識和技術(shù)通過對外輸出，利用互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行商業(yè)化以此帶來創(chuàng)新績效。常見的外向型開放式創(chuàng)新模式以將內(nèi)部開發(fā)的技術(shù)商業(yè)化、對外授權(quán)、出售知識產(chǎn)權(quán)、內(nèi)部技術(shù)分拆等方式為主①Berhta V A“:Open Innovation and Innovation Intermediaries in Sub-Saharan Africa”， Sustainability， 2019， pp.1-18.。以上兩種均屬于單一的創(chuàng)新模式，而耦合型開放式創(chuàng)新則是兩種創(chuàng)新模式的組合，企業(yè)可以根據(jù)自身處于不同發(fā)展階段，靈活選擇內(nèi)向型和外向型創(chuàng)新模式在組織創(chuàng)新中的比重，比單一創(chuàng)新模式更加適應(yīng)社會經(jīng)濟(jì)變革對創(chuàng)新的要求。

開放度是從企業(yè)實(shí)施開放式創(chuàng)新中衍生出的一個(gè)概念。開放度在創(chuàng)新中有兩方面的作用，一是調(diào)節(jié)創(chuàng)新知識流的速度；二是管控創(chuàng)新知識流的數(shù)量。平臺企業(yè)通過平臺空間的“彈弓效應(yīng)”不斷向周邊行業(yè)滲透以致顛覆舊領(lǐng)域，獲取可持續(xù)發(fā)展的資源和能力。

目前學(xué)術(shù)界對開放式創(chuàng)新模式的研究，主要集中在內(nèi)向型或外向型單一模式上，極少關(guān)注兩種創(chuàng)新模式的耦合作用。此外，在平臺經(jīng)濟(jì)背景下，平臺開放度將極大影響平臺企業(yè)的創(chuàng)新模式選擇以及創(chuàng)新績效的獲取。學(xué)術(shù)界對平臺開放度的研究，主要集中在平臺開放度對企業(yè)績效的影響方面，對平臺開放度在耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)則鮮有涉及。

據(jù)此，本文將在前人研究的基礎(chǔ)上，探析耦合型開放式創(chuàng)新模式對創(chuàng)新績效的作用機(jī)理，從平臺開放廣度和深度兩方面入手，分析平臺開放度在耦合型開放式創(chuàng)新模式與創(chuàng)新績效關(guān)系之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

二、研究假設(shè)

（一）耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效的關(guān)系

創(chuàng)新理論認(rèn)為，全球化和日益增長的環(huán)境壓力帶來了企業(yè)內(nèi)部和企業(yè)間復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境，增加了對新的創(chuàng)新方向和創(chuàng)新策略組合的要求。從利益相關(guān)者角度來看，開放式創(chuàng)新是一種多主體參與的綜合創(chuàng)新，涉及大量松散參與者之間的協(xié)作。只有在創(chuàng)新過程中或之后很短時(shí)間內(nèi)為所有涉及的利益相關(guān)者產(chǎn)生價(jià)值，帶來顯性的創(chuàng)新績效，開放式創(chuàng)新才能持續(xù)保持。要實(shí)現(xiàn)這一結(jié)果，必須選擇耦合型開放式創(chuàng)新。

耦合型開放創(chuàng)新使信息交流由線性向網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)變。創(chuàng)新資源的獲取突破了時(shí)間和空間的限制，大大提高了創(chuàng)新效率，縮短了創(chuàng)新績效的展示時(shí)間。然而，內(nèi)向型開放式創(chuàng)新和外向型開放式創(chuàng)新的比重（即開放式創(chuàng)新的耦合度）與創(chuàng)新績效有什么關(guān)系？如何設(shè)置耦合度以達(dá)到最佳性能？這些問題都是值得研究的。對這些問題的明確回答將有助于企業(yè)做出正確的決策。

平臺企業(yè)的生命周期包括初始階段、發(fā)展階段和成熟階段。由于中小企業(yè)自身資源相對缺乏，處于起始階段和發(fā)展階段的中小企業(yè)（成長型企業(yè)）需要投入大量的各類創(chuàng)新成本，因此實(shí)施內(nèi)向型開放式創(chuàng)新更為有利；成熟企業(yè)因?yàn)橛幸欢ǖ募夹g(shù)和知識積累，更加適宜實(shí)行外向型開放創(chuàng)新。此外，由于耦合創(chuàng)新不是內(nèi)向型創(chuàng)新和外向創(chuàng)新的簡單疊加，耦合度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系應(yīng)該是非線性的。因此，我們提出以下假設(shè)：

H1：內(nèi)向型開放式創(chuàng)新正向影響成長型企業(yè)的創(chuàng)新績效，外向型開放式創(chuàng)新正向影響成熟型企業(yè)的創(chuàng)新績效，耦合度與創(chuàng)新績效呈非線性關(guān)系。

（二）平臺開放度的調(diào)節(jié)效應(yīng)

大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，平臺開放度的設(shè)置是一個(gè)復(fù)雜的問題，需要將平臺開放度置入具體的情境，才能解釋平臺開放度與企業(yè)績效的關(guān)系。平臺開放度的設(shè)置會影響平臺參與主體的數(shù)量和類型，關(guān)系到平臺企業(yè)創(chuàng)新方式的選擇及競爭優(yōu)勢的獲得。②Parker G：“Innovation， Openness， and Platform Control”，Management Science， 64（7）（2017）， pp.3015-3-32.

從開放資源視角，Boudreau將開放度從廣度和深度兩個(gè)維度進(jìn)行測量認(rèn)為平臺開放廣度代表平臺開放資源的數(shù)量范圍，開放深度代表平臺開放資源可供開發(fā)者利用的程度③Boudreau K：“How to manage outside innovation”， MIT Sloan Management Review， 50（4）（2009）， pp.68-77.。本文借鑒Boudreau的研究觀點(diǎn)，從平臺開放廣度和深度兩個(gè)維度分別探討平臺開放度對耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

1.平臺開放廣度對耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

平臺開放廣度反映了平臺經(jīng)濟(jì)中平臺企業(yè)開放資源的數(shù)量范圍，在一定的程度和條件下，平臺開放廣度越大，平臺接口連接的創(chuàng)新主體數(shù)量就越多，帶來可利用的平臺異質(zhì)性資源大量聚集，不僅可以為用戶提供更豐富多樣的平臺產(chǎn)品，而且在一定程度上還可以減少平臺內(nèi)部惡性競爭，有利于平臺企業(yè)在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的拓展應(yīng)用。此外，豐富的平臺資源將進(jìn)一步放大網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，吸引到更多開發(fā)者參與到平臺產(chǎn)品的開發(fā)中來，形成良性循環(huán)，為主導(dǎo)企業(yè)的長期收益奠定增長基礎(chǔ)。

然而當(dāng)平臺開放廣度過大，超過一定閾值，勢必會增加平臺治理難度。進(jìn)入穩(wěn)定成長階段的平臺企業(yè)為確保自身經(jīng)營績效，可能會采取排他性經(jīng)營策略，更有甚者會通過不正當(dāng)競爭和壟斷行為，限制和打壓新進(jìn)入平臺的初創(chuàng)企業(yè)健康發(fā)展，對耦合型開放式創(chuàng)新的創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H2：平臺開放廣度非線性調(diào)節(jié)耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效。

2.平臺開放深度對耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

Mohamed等①M(fèi)ohamed S.， Mynors， D.“:Unearthing key drivers of knowledge leak-age”， International Journal of Knowledge Management Studies， 1（3/4）（2007）， pp.456-470.將知識流動(dòng)定義為知識泄漏，并根據(jù)流動(dòng)方向?qū)⒅R泄漏分為正向泄漏和負(fù)向泄漏。正向知識泄漏是指知識從外部正常流到企業(yè)內(nèi)部的過程。而負(fù)向知識泄漏是知識從唯一所有權(quán)源頭泄漏，其后果是知識所屬企業(yè)可能出現(xiàn)競爭優(yōu)勢喪失。

平臺開放的深度主要體現(xiàn)在企業(yè)對平臺資源使用上存在的限制程度，如界面授權(quán)、權(quán)限程度、訪問頻率限制等。從知識流動(dòng)的角度看，平臺開放的深度也是一種知識泄漏，但它是合法的、雙向的。對于平臺用戶，平臺開口深度屬于正向知識泄漏。平臺開放深度越高，企業(yè)獲得資源的自由度越高，創(chuàng)新成功的可能性就越大。但是，對于資源型企業(yè)來說，平臺開放的深度是一種負(fù)向知識泄漏，開放深度越大意味著企業(yè)對應(yīng)用端的控制力就越弱，這使得平臺生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性難以保持。另外，如果平臺開放的深度太高，可能會給平臺帶來一些不確定的風(fēng)險(xiǎn)，比如信息產(chǎn)權(quán)和隱私安全問題。由此，本文提出假設(shè)：

H3：平臺開放深度非線性調(diào)節(jié)耦合型開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新績效。

三、研究設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)預(yù)處理

（一）數(shù)據(jù)收集

本文采集的實(shí)證數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)的問卷方式獲取，互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)要求滿足：一是知識密集型企業(yè)，二是企業(yè)規(guī)模涵蓋大中小型企業(yè)，三是企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈上中下游基本均有分布。為了確保數(shù)據(jù)滿足樣本數(shù)量和質(zhì)量要求，問卷發(fā)放主要選取東部地區(qū)平臺經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，平臺開放度較高和互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)規(guī)模、數(shù)量和等級比較完整的10個(gè)城市：上海、南京、蘇州、杭州、寧波、南昌、福州、廈門、濟(jì)南、青島。

問卷共發(fā)放550份，實(shí)際收回453份，回收率為82.4%。為確保問卷樣本為互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)，調(diào)研人員對樣本問卷進(jìn)行了檢查核對，刪掉企業(yè)性質(zhì)不滿足要求，問卷填寫不完整等無效問卷，最后得到有效問卷421份，有效問卷回收率為76.5%。樣本基本情況見表1。

表1 樣本特征分析（N=421）

（二）變量測量

為保證測量工具的信度和效度，本文變量度量采用Liker5級量表形式，1～5分代表“完全不符合”至“完全符合”。調(diào)查問卷中主要包括以下量表:

（1）內(nèi)向型開放式創(chuàng)新

利用Sisodiya等①Sisodiya S“：Inbound open innovation for enhanced performance:Enablers and opportunities”， Industrial Marketing Management，42（5）（2013）， pp.836-849.和張振剛等②張振剛、陳志明、李云健：《開放式創(chuàng)新、吸收能力與創(chuàng)新績效關(guān)系研究》，《科研管理》2015年第3期。相關(guān)研究，采用3個(gè)測度題項(xiàng)（詳見表2）

（2）外向型開放式創(chuàng)新

采用陳志明的研究成果③陳志明：《企業(yè)外向型開放式創(chuàng)新對突破性創(chuàng)新績效的影響——組織協(xié)作機(jī)制的調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《科技管理研究》2016年第13期。，外向型開放式創(chuàng)新的測量采用2個(gè) 測度題項(xiàng)（詳見表2）

（3）平臺開放深度和廣度

本文采用10個(gè)題項(xiàng)對平臺開放度進(jìn)行測量（詳見表2），把10個(gè)題項(xiàng)編碼為啞變量，用0替換題項(xiàng)得分1，用1替換得分2，3、4、5，所得題項(xiàng)得分之和表示平臺開放廣度；用0替1、2、3，用1替換4、5，所得題項(xiàng)得分之和表示平臺開放廣度。為了客觀反映企業(yè)所屬城市的平臺開放情況，本文用同一個(gè)城市所有企業(yè)的平均值代替城市所屬企業(yè)的平臺開放度。

（4）創(chuàng)新績效

引用張慧穎、王貝芬④Zhang hui-ying， Wang bei-fen：“The relationship between the open innovation strategy and the performance of new products”，Journal of Industrial Engineering/Engineering Management， 1（2019）， pp.94-101.研究成果，用3個(gè)指標(biāo)測度創(chuàng)新績效（詳見表2）

（三） 數(shù)據(jù)分析方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性函數(shù)逼近方面具有非凡的能力，特別適合于處理開放創(chuàng)新耦合度、平臺開放度與創(chuàng)新績效之間非線性系統(tǒng)關(guān)系，因此本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來映射企業(yè)創(chuàng)新績效與耦合創(chuàng)新及平臺開放度之間的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，共分三層，輸入層（i層）4個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中I1表示內(nèi)向型開放式創(chuàng)新，I2表示外向型開放式創(chuàng)新，X1表示平臺開放廣度，X2表示平臺開放深度；隱含層（j層）設(shè)置7個(gè)節(jié)點(diǎn)；輸出層（k層）1個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出y表示企業(yè)創(chuàng)新績效。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

選擇Sigmoid函數(shù)為激勵(lì)函數(shù)，即：

設(shè)輸入矩陣為X，隱含層與輸入層之間的連接權(quán)值矩陣為A，隱含層與輸出層之間的權(quán)值矩陣為W，隱含層閾值矩陣為B，輸出層閾值為c，則網(wǎng)絡(luò)方程為：

采用BP算法進(jìn)行訓(xùn)練，取優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

式中y為實(shí)際輸出，為訓(xùn)練輸出。

根據(jù)發(fā)展特點(diǎn)，處于成長與處于成熟階段的企業(yè)對于創(chuàng)新資源的獲取能力是不相同的，為了得到有針對性的結(jié)論，本文把這兩類企業(yè)分開進(jìn)行訓(xùn)練，其中成長型企業(yè)取200份樣本作為訓(xùn)練集，42份樣本作為檢驗(yàn)集；成熟型企業(yè)取130份樣本作為訓(xùn)練集，49份樣本作為檢驗(yàn)集。

（四）信度效度檢驗(yàn)

運(yùn)用軟件SPSS21.0計(jì)算出各變量的Cronbach α系數(shù)，通過SPSSAU在線分析平臺進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，結(jié)果如表2所示。

表2中，各變量的Cronbach α值均大于0.7，說明變量具有較好的信度。采用驗(yàn)證性因子分析可知，各測量題項(xiàng)的因子載荷均大于0.6，而且每個(gè)變量的AVE值大于50%，變量具有較高的聚合效度；同時(shí)，由表3可知，每個(gè)變量的AVE的開方值（表中對角線上的粗斜體字）均大于其所在行和列的相關(guān)系數(shù)，表明變量具有較好的區(qū)分效度。

表2 信度與效度校驗(yàn)

本研究調(diào)研過程中，強(qiáng)調(diào)問卷匿名性，并針對回收問卷進(jìn)行Harman單因子檢驗(yàn)，結(jié)果顯示第一個(gè)主成分解釋方差占總方差＜50%，說明不存在嚴(yán)重的同源偏差。表3中，各變量之間的相關(guān)系數(shù)均低于0.7，表明變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)

（五）平臺開放度的計(jì)算

由于企業(yè)對本地平臺開放度的評價(jià)存在不同理解，本文取屬地企業(yè)的平均值作為當(dāng)?shù)仄脚_開放度的數(shù)據(jù)，并按照啞變量處理原則計(jì)算平臺開放深度和廣度，結(jié)果如表4所示。在進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證時(shí)，各企業(yè)的平臺開放度數(shù)據(jù)統(tǒng)一用企業(yè)所屬地的平臺開放度進(jìn)行替換，以真實(shí)反映平臺環(huán)境的影響。

表4 平臺開放度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

（六）模型訓(xùn)練

1.模型輸入

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中每個(gè)企業(yè)樣本的輸入變量I1，I2和輸出數(shù)據(jù)變量y分別由相應(yīng)測度題項(xiàng)加權(quán)平均得到，權(quán)值由因子載荷決定，即：

式中Fx為測度題項(xiàng)x的因子載荷。

為了消除企業(yè)主觀因素的影響，企業(yè)樣本輸入變量X1和X2用表4中企業(yè)所屬城市的平臺開放度平均值來替換。

2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

采用Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變換，把原始數(shù)據(jù)映射到[0，1]區(qū)間，以便與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激勵(lì)函數(shù)相適應(yīng)。以創(chuàng)新績效為例，設(shè)最大值和最小值分別為ymax和ymin，則某樣本的創(chuàng)新績效標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為：

3.訓(xùn)練結(jié)果

經(jīng)過上述處理后，得到242份成長型企業(yè)樣本數(shù)據(jù)和179份成熟型企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，分別取200份和130份按照批處理方式進(jìn)行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練誤差小于預(yù)設(shè)閾值，訓(xùn)練結(jié)束，用檢驗(yàn)集進(jìn)行模型檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢驗(yàn)結(jié)果

由圖2可知，兩個(gè)模型的輸出誤差都很小，表明模型具有較好的泛化能力，能夠映射輸入與輸出的關(guān)系，可被用來替代實(shí)際的系統(tǒng)進(jìn)行研究。

四、假設(shè)驗(yàn)證

開放方式創(chuàng)新的耦合度指的是外向型（或內(nèi)向型）創(chuàng)新在開放式創(chuàng)新中的比重。企業(yè)的耦合創(chuàng)新策略無疑對企業(yè)資金投入、經(jīng)營理念具有導(dǎo)向作用，從而帶來不同的創(chuàng)新績效。為了研究耦合度對創(chuàng)新績效的影響，可令前述模型中的輸入I1=x，I2=1-x，x∈[0，1]，觀察當(dāng)x變動(dòng)時(shí)，模型輸出如何變化。曲線y=f（x）隨平臺開放度的移動(dòng)軌跡則反映了平臺開放度的調(diào)節(jié)作用?；谶@一思路的實(shí)證研究結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 耦合型開放式創(chuàng)新對成長型企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

圖4 耦合型開放式創(chuàng)新對成熟型企業(yè)創(chuàng)新績效的影響

由圖3可知，當(dāng)x從0逐漸增加到1時(shí)，輸出y隨之增加，直到x=0.85達(dá)到其峰值，然后略有下降。這表明，在一定范圍內(nèi)，內(nèi)向型開放創(chuàng)新對成長型企業(yè)的創(chuàng)新績效有顯著的正向影響，增長率逐漸下降，最終在x=0.85處形成拐點(diǎn)，這是一種典型的非線性關(guān)系。從圖4可以看出，隨著x的增加，成熟企業(yè)的創(chuàng)新績效首先增長緩慢，斜率很低，然后按照指數(shù)規(guī)律逐漸下降，這意味著對于成熟企業(yè)來說，外向型開放創(chuàng)新對創(chuàng)新績效有顯著的正向影響，且呈非線性關(guān)系。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

在圖3（a）和圖4（a）中，平臺開放廣度設(shè)置為固定值（X1=0.5）， 平臺開放深度逐漸增加（X2∈[0.35，0.75]）。可以看出，當(dāng)X2＜0.7時(shí)，在相同耦合度下，隨著平臺開放深度的增加，企業(yè)創(chuàng)新績效顯著提高；而當(dāng)X2＞0.7后，增長幅度趨于飽和。假設(shè)3得到了驗(yàn)證。

圖3（b）和圖4（b）中的平臺開放深度設(shè)置為固定值（X2=0.5），平臺開放廣度逐漸增加。圖像顯示，創(chuàng)新績效變化不大。這表明，平臺開放廣度的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著，假設(shè)2不成立。這是一個(gè)出乎意料的研究發(fā)現(xiàn)，它表明平臺開放的廣度也許并不像人們想象的那么重要。

五、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

基于實(shí)證結(jié)果，我們得出以下結(jié)論：

1.耦合開放創(chuàng)新對不同類型的企業(yè)有不同的影響。對于處于初創(chuàng)期、成長期和轉(zhuǎn)型期的企業(yè)來說，內(nèi)向型開放式創(chuàng)新對創(chuàng)新績效的影響更大。一般說來，內(nèi)向型創(chuàng)新的比例越高，這類企業(yè)的創(chuàng)新績效就越高。但它們之間的關(guān)系是非線性的，存在一個(gè)極值點(diǎn)。 超過極值點(diǎn)，創(chuàng)新績效就會下降。主要原因是這類企業(yè)的實(shí)力還比較弱，只能依靠外部資源。但是，如果引入過多的外部資源，創(chuàng)新成本會急劇上升，創(chuàng)新投入的邊際效應(yīng)就會減弱，從而導(dǎo)致創(chuàng)新績效的下降。而對于成熟企業(yè)，創(chuàng)新績效主要受外向型開放創(chuàng)新的影響。這是因?yàn)槌墒炱髽I(yè)有一定的技術(shù)和知識積累，而外向型開放式創(chuàng)新可以在一定程度上降低創(chuàng)新成本和風(fēng)險(xiǎn)。但是，如果外向型創(chuàng)新比重過大，會因?yàn)槿狈?nèi)外部溝通而束縛創(chuàng)新能力。因此，極值點(diǎn)仍然存在。企業(yè)應(yīng)該通過成本效益分析找到自己的最佳耦合度，并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行經(jīng)營決策，以達(dá)到最佳的績效。

2.本文將平臺開放性分為廣度和深度兩個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，平臺開放廣度對耦合型開放創(chuàng)新與創(chuàng)新績效的調(diào)節(jié)作用不顯著。主要原因是平臺開放廣度的擴(kuò)大必然會增加一系列創(chuàng)新成本，如外部搜索成本、知識交易成本、合作企業(yè)之間的協(xié)調(diào)成本、創(chuàng)新識別的試錯(cuò)成本等，這將大大削弱創(chuàng)新績效的提升。平臺開放深度對耦合型開放創(chuàng)新與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系具有顯著的調(diào)節(jié)作用。平臺開放程度越深，內(nèi)外部知識的合作越緊密，對創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用越顯著。然而，平臺開放深度對開放創(chuàng)新與創(chuàng)新績效耦合的調(diào)節(jié)作用存在一個(gè)最佳閾值。超過這個(gè)閾值，隨著平臺開放深度的增加，企業(yè)內(nèi)部的創(chuàng)新慣性增加，導(dǎo)致對外部資源的過度依賴，創(chuàng)新績效的提升將不再顯著。

（二） 研究建議

在互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)方興未艾的背景下，耦合型開放式創(chuàng)新將成為企業(yè)贏得持續(xù)競爭力的最佳選擇。為有效實(shí)施耦合創(chuàng)新，我們提出以下建議：

1.企業(yè)應(yīng)建立評價(jià)體系和機(jī)制，定期對耦合創(chuàng)新進(jìn)行評價(jià)，及時(shí)調(diào)整耦合度，尋找最佳匹配值，以獲得最大的創(chuàng)新績效。

2.作為市場和社會開放創(chuàng)新的重要載體，平臺將形成開放創(chuàng)新的宏觀動(dòng)力體系，為開放創(chuàng)新質(zhì)量不斷提高提供環(huán)境支持。管理者應(yīng)該更加關(guān)注平臺開放的深度，因?yàn)榕c平臺開放的廣度相比，平臺開放深度對創(chuàng)新績效的調(diào)節(jié)作用更為顯著。企業(yè)也應(yīng)該更加關(guān)注自己感興趣的平臺資源，進(jìn)行深度挖掘，獲取有效的創(chuàng)新知識，而不是一味追求資源的廣度。

（三）研究局限

實(shí)證樣本選擇集中在東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，研究結(jié)論代表性還有待實(shí)踐檢驗(yàn)。在平臺開放深度調(diào)節(jié)效應(yīng)的研究中，還沒有深入考慮企業(yè)如何構(gòu)建選擇性知識資源的披露原則以保護(hù)自身利益，這也是未來的研究方向。