王崇鋒 劉 洋 許 杰

1（青島大學商學院，青島 266000） 2（青島大學數學與統(tǒng)計學院，青島 266000）3（中國海洋大學經濟學院，青島 266000）

引 言

“十四五”時期，中國企業(yè)在部分領域逐漸靠近世界科技前沿，創(chuàng)新發(fā)展的外部化環(huán)境也在發(fā)生鮮明變化［1］。2021年國務院印發(fā)的 《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》指出，要推動5G商用部署和規(guī)模應用，前瞻布局第六代移動通信（6G）網絡技術儲備，增強關鍵技術創(chuàng)新能力，提升產業(yè)競爭力。企業(yè)作為技術創(chuàng)新的主體，應努力提升技術創(chuàng)新能力，加強自主創(chuàng)新，發(fā)展核心技術［1］。因此，如何提高5G領域企業(yè)技術創(chuàng)新成為學術界與實務界共同關注的話題。

中國5G領域作為當今發(fā)展環(huán)境變化最為迅速的領域之一，領域內面臨著激烈的競爭和挑戰(zhàn)［2］。隨著移動通信技術的迅速發(fā)展，技術標準的確立具有無可替代性和全球通用性［3］；以及技術先發(fā)國家設置的技術壁壘造成中國企業(yè)強烈的對外技術依賴性［4］，極少企業(yè)掌握了核心技術能夠做到完全自主研發(fā)。在這樣技術變革日新月異且發(fā)展受制裁的環(huán)境中，具有 “韌性”的企業(yè)能夠抵抗外部打擊［5］，考慮到可能發(fā)生的變化事先做好準備，未雨綢繆；而缺乏 “韌性”的企業(yè)遇到挫折則容易因其沒有做好充分的準備而受到不利影響。如中興通訊公司于2016年和2018年兩次受到美國政府關于芯片的制裁，對其施加出口權限制令，由于沒有完全掌握芯片核心技術，使中興通訊業(yè)務在競爭中完全處于不利地位［4］。相比中興，華為技術有限公司自2004年起，針對芯片研發(fā)領域投入大量資金，2006年發(fā)布了第一款自主研發(fā)芯片 “K3V1”，2012年成為了繼高通之后世界上第二個開發(fā)多核芯片的廠家，2016年開發(fā)出了麒麟芯片。華為專注于研發(fā)芯片的本質是在提高自身的 “韌性”，使得同樣是在核心技術被封鎖的多變環(huán)境下，華為憑借出色的 “韌性”能力依然保持著良好的發(fā)展。那么在變化的環(huán)境中，企業(yè)的“組織韌性（Organization Resilience）”能否被看作企業(yè)技術創(chuàng)新的重要影響因素？企業(yè)的 “組織韌性”的提高是否僅給企業(yè)帶來正面影響？

事實上，學界已對組織韌性開展了廣泛討論［6-10］。20世紀90年代，“組織韌性” 的概念開始應用于企業(yè)管理領域，企業(yè)的 “組織韌性”被定義為企業(yè)面對變化帶來的沖擊時，吸收沖擊并從中恢復同時改變其結構的能力［11，12］。組織韌性能幫助企業(yè)適應環(huán)境變化和新技術的出現［8，9］，是當今企業(yè)在多變環(huán)境下的核心能力［10］，其對企業(yè)技術創(chuàng)新至關重要。聚焦于企業(yè)創(chuàng)新方面，學界現有研究認為組織韌性可以通過增加企業(yè)內部員工知識共享［6］、加強企業(yè)內員工之間信任等情感以及增加企業(yè)內部知識資源［7］，而對企業(yè)技術創(chuàng)新產生顯著積極影響。從組織韌性的衡量角度來看， Barabási等［13］在2000年提出通過隨機移除或者特定移除網絡中部分節(jié)點的方法測量網絡結構的變化，可以體現出網絡的抗毀性，這與組織韌性定義頗為相似。環(huán)境的變動會導致企業(yè)員工之間的網絡聯(lián)系以及整體網絡結構的變化［11］，其對員工之間合作關系的維持構成挑戰(zhàn)［14］，而合作網絡結構的穩(wěn)定體現了企業(yè)適應環(huán)境的能力，即組織韌性，進而有學者提出組織內員工形成的社會網絡特征適合作為組織韌性的衡量指標［11，5］。黃傳超和胡斌［15］根據員工間的朋友、合作等聯(lián)系構建了組織內員工間的社會網絡，通過隨機移除節(jié)點方式下網絡效率的變化衡量組織韌性。因此，本文將基于企業(yè)內部合作網絡視角，結合Barabási等［13］、Tsouri和 Pegoretti等［16］、 Fitzhugh 和 Butts［17］的研究，通過隨機移除和特定移除網絡中部分節(jié)點的兩種方式，以網絡直徑和孤立節(jié)點比例的變化衡量組織韌性，并探究其對企業(yè)技術創(chuàng)新產生的影響。

此外，組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響還有可能受到企業(yè)內部知識異質性的調節(jié)。企業(yè)內部合作網絡是由員工構成的，但不同員工所擁有的知識并不相同，并最終表現為不同企業(yè)在內部知識異質性上的差異。段光等的研究表明，知識異質性較高的員工之間更難以形成合作關系［18］，并且存在著較高的交流成本，因此，企業(yè)內部知識異質性可能削弱組織韌性通過提高信息溝通效率、穩(wěn)定合作網絡連帶等機制而對企業(yè)技術創(chuàng)新所產生的積極影響。然而，過高的組織韌性也通常伴隨著較高的知識冗余性。此時，較高的員工知識異質性也可能彌補知識冗余性所帶來的消極影響。本文還進一步考慮了企業(yè)內部知識異質性在組織韌性影響企業(yè)技術創(chuàng)新過程中的調節(jié)效應?；谏鲜鲇懻摚疚牟捎?989～2020年我國5G領域的專利申請數據，從企業(yè)內部合作網絡視角出發(fā)，探究了組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，以及知識異質性對上述關系的調節(jié)效應。

1 理論基礎與研究假設

1.1 組織韌性與技術創(chuàng)新

組織韌性較高的企業(yè)能及時發(fā)現問題，迅速做出反應，并防止錯誤的傳播，但Van Der Vegt等［5］、李平和竺家哲［11］均指出應不僅看到組織韌性對企業(yè)的正面影響，其作用邊界與負面局限十分值得探討和研究。本文認為組織韌性對于企業(yè)技術創(chuàng)新是一把 “雙刃劍”，原因如下： （1）組織韌性的增加能加快各類知識信息在研發(fā)人員之間的傳播速度，更好地保證了研發(fā)人員的信息溝通［19］。研發(fā)人員通過有效快速交流獲取關鍵信息，采納彼此意見，及時采取行動解決問題［20］；（2）當環(huán)境發(fā)生變化時，由于多種風險沖擊可能會誘發(fā)合作關系破裂［19］。組織韌性的增加有利于培養(yǎng)研發(fā)人員之間的信任，維持更為穩(wěn)定的合作關系，降低企業(yè)技術創(chuàng)新過程中的不確定性。

但隨著組織韌性越來越高，企業(yè)合作網絡內部存在越來越多冗余且同質的信息，增加了研發(fā)人員保持冗余聯(lián)系和處理信息的成本［20］。這將降低研發(fā)人員在收集和利用新信息時的效率，最終使得企業(yè)的合作網絡變得僵化［11］，不利于企業(yè)技術創(chuàng)新。另外，組織韌性過高也使得研發(fā)人員在創(chuàng)新過程中易形成路徑依賴與認知捷徑，傾向于形成一致的觀點和標準，難以形成獨特認知［11，21］，降低企業(yè)技術創(chuàng)新的積極性。根據以上分析，本文提出：

H1：組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新有倒U型影響。

1.2 知識異質性的調節(jié)作用

技術創(chuàng)新本質上是企業(yè)重組現有的知識元素來產生新的技術應用［22］，盡管基于合作網絡視角衡量組織韌性體現了企業(yè)適應環(huán)境變化的調整能力，但企業(yè)能否充分有效地發(fā)揮組織韌性的作用來影響企業(yè)技術創(chuàng)新，還受到企業(yè)內研發(fā)人員知識異質性的影響。本文認為，知識異質性對上述兩者關系的調節(jié)效應主要體現在以下兩方面。

（1）當組織韌性較低時，知識異質性較高不利于研發(fā)人員之間的信息傳遞。知識差異過大會使得研發(fā)人員理解彼此的知識存在更多困難，需要更多的時間和精力，增加知識交換的成本。從而知識異質性較高會降低研發(fā)人員交換知識的意愿，形成信息溝通障礙［18］。因此研發(fā)人員之間較高的知識異質性會削弱組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的促進作用。

（2）當組織韌性過高時，知識異質性較高有利于降低企業(yè)的知識冗余程度。知識異質性高說明企業(yè)內研發(fā)人員擁有的技術知識更廣泛、專業(yè)背景更多樣化［23］，從而打破研發(fā)人員對知識獲取路徑的依賴，有利于其識別、理解、消化、吸收異質知識［24］。此外，研發(fā)人員之間不同的思想碰撞也更容易產生新的思路或重構現有知識之間的聯(lián)系［18］。因此研發(fā)人員之間較高的知識異質性會削弱組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的抑制作用?；谝陨戏治觯疚奶岢觯?/p>

H2：知識異質性削弱了組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的倒U型影響。

2 研究樣本、變量與方法

2.1 樣本與數據

本文使用1989～2020年國內5G領域專利申請數據作為研究樣本，其中專利數據來自于專利信息服務平臺（search.cnipr.com），數據篩選與處理如下：

（1）數據收集。①本文參考楊武和楊大飛［25］的研究，將5G領域所涉及的IPC分類號限定為H04B、 H04H、 H04J、 H04L、 HO1K、 H04M、 H04Q、H04R、H04N、H04S、H04W，于 2020年 12月 31日在專利信息服務平臺（search.cnipr.com）進行專利數據檢索；②專利數據分為實用型專利和發(fā)明型專利，發(fā)明型專利比實用型專利更代表技術創(chuàng)新能力，因此本文將發(fā)明專利作為研究對象；③考慮到專利授權時間滯后且不可控，從而會導致某年組織所授權的專利不能代表該年的技術創(chuàng)新能力，因此本文限定申請日檢索，共檢索到864483條發(fā)明專利數據。此外需要說明的是，受新冠肺炎疫情的影響，2020年數據量僅為36792條，相較于2019年數據量下降46.97%。然而，由于本文所涉及的組織韌性、知識異質性、企業(yè)技術創(chuàng)新等核心變量均基于發(fā)明專利申請這一同源數據計算而得，因此，新冠肺炎疫情所產生的系統(tǒng)性影響將更多的作用于變量絕對數值而非變量間的關系上。綜上，結合提高數據量與數據時效性的考慮，本文并未將2020年數據予以剔除。

（2）數據清洗。①剔除國省代碼標記錯誤、無法獲得國省代碼的樣本，僅考慮國內數據：省級行政區(qū)、直轄市、自治區(qū)、港澳臺，共34個；②由于研究對象為企業(yè)，因此剔除專利權人為個體的數據；③由于H04B分類號的專利數量相較于其他分類號在檢索年份期間僅含有極少的專利，屬于異常數據，因此將H04B分類號下的專利數據剔除。

（3）數據匹配。①考慮到早期我國移動通信技術發(fā)展緩慢且專利申請數量較少，本文以1989年為起始年份，選取1989～2020年作為研究樣本；②參考張勝平等［26］的研究，本文采用3年移動時間窗口構建相應的企業(yè)內研發(fā)人員合作網絡；③由于研發(fā)人員數量過少使企業(yè)內形成的網絡結構過于簡單不利于組織韌性的研究；反之研發(fā)人員數量過多使組織韌性的計算過于復雜，且研發(fā)人員數量大于1000的企業(yè)占比不到0.1%。因此，本文選取1989～2020年中研發(fā)人員數量在10～1000的企業(yè)作為研究樣本。

2.2 合作網絡構建

本文構建的是企業(yè)內研發(fā)人員的合作網絡。一個企業(yè)通常會申請多個專利，而每個專利的發(fā)明人可能是1個或多個，因而可以利用發(fā)明人之間共同申請專利作為合作關系的表征構建企業(yè)內合作網絡［25］。其中發(fā)明人為節(jié)點，發(fā)明人間的合作關系為連接，如圖1所示。

圖1 合作網絡示意圖

2.3 變量與測量

2.3.1 因變量

企業(yè)技術創(chuàng)新（TIit）。企業(yè)技術創(chuàng)新有多種衡量指標，其中專利數據被廣泛使用［26］。在企業(yè)實踐中，專利作為保護知識產品產權的一種重要途徑，其創(chuàng)新性和應用價值均得到認可［29，30］。專利從申請到授權有一定的時間間隔，本文采用專利申請時間而非授權時間以保證及時性。本文使用3年移動時間窗口期次年的發(fā)明專利申請數量作為企業(yè)技術創(chuàng)新的度量指標［24］。如1989～1991年的組織韌性對應著1992年的技術創(chuàng)新。

2.3.2 自變量

組織韌性（OR），合作網絡視角下的組織韌性通常由合作網絡結構的變化來衡量。本文結合Barabási等［13］、 Tsouri和 Pegoretti［16］、 Fitzhugh 和Butts［17］的研究方法，主要采用隨機和按照節(jié)點中心度大小兩種不同的節(jié)點移除方式，移除5%的節(jié)點后合作網絡的平均路徑長度的倒數（ORREF、ORCEF）、非孤立節(jié)點比例（ORRIF、ORCIF）共兩個結構特征的變化刻畫組織韌性。其中隨機移除方式［13］是指節(jié)點按均勻隨機順序被移除。按照節(jié)點中心度大小移除方式［13］是指按照節(jié)點的中心度降序排列，等度節(jié)點順序隨機均勻選取移除的節(jié)點，節(jié)點的中心度就是與節(jié)點有直接連接的其他節(jié)點個數。

（1）平均路徑長度的倒數的變化值（ORREFit、ORCEFit）［16］。企業(yè)內部合作網絡的平均路徑長度的倒數，即網絡中所有節(jié)點與其他任意節(jié)點的最短路徑值的算術平均值的倒數。計算節(jié)點移除前后平均路徑長度的倒數變化的差值，公式如下：

其中， Rit（m，n）和Nit分別代表在時間t企業(yè)i的內部合作網絡中節(jié)點m與節(jié)點n之間的最短路徑長度和研發(fā)人員數量； Rrit（m，n）、 Nrit、 lrit和Rcit（m，n）、 Ncit、 lcit分別代表在時間 t企業(yè) i的合作網絡中隨機移除和按度大小移除5%的節(jié)點后節(jié)點m與節(jié)點n之間的最短路徑長度、研發(fā)人員數量以及平均路徑長度倒數變化的差值。

（2）非孤立節(jié)點比例的變化值（ORRIFit、ORCIFit）［17］。企業(yè)內部合作網絡的非孤立節(jié)點比例，即網絡中沒有與任何其他節(jié)點建立連接的節(jié)點所占的比例。計算節(jié)點移除前后非孤立節(jié)點比例變化的差值，公式如下：

其中，Nit和Iitm分別代表在時間t企業(yè)i的內部合作網絡中研發(fā)人員的數量和節(jié)點m是否與其他節(jié)點有連接，是為1，否則為0；Nrit、Iritm、Arit和Ncit、Icitm、Acit分別代表在時間t企業(yè)i的內部合作網絡中隨機移除和按節(jié)點中心度大小移除5%的節(jié)點后研發(fā)人員的數量、節(jié)點m是否與其他節(jié)點有連接，是為1，否則為0，以及非孤立節(jié)點比例變化的差值。

2.3.3 調節(jié)變量

研發(fā)人員的知識異質性（KD），是根據AK矩陣的列計算的赫芬達爾指數［24］。計算公式如下：

其中，witk指在時間t企業(yè)i中擁有知識k的研發(fā)人員數量。AK（m，k）代表研發(fā)人員i是否擁有知識k，是為1，否則為0，Wit指知識與研發(fā)人員總連接次數。

2.3.4 控制變量

為了控制其他因素對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，本文的控制變量從整體合作網絡特征和節(jié)點研發(fā)人員特征兩個方面選取。（1）企業(yè)的中心研發(fā)人員的直接連接強度（NDS）［31］，即中心研發(fā)人員與其他研發(fā)人員的重復合作次數；（2）平均聚類系數（NAC）［32］，即所有節(jié)點局部集聚系數的均值；（3） 企業(yè)合作網絡的網絡規(guī)模（NS）［33］， 即不同時間窗口下企業(yè)內研發(fā)人員的數量；（4）企業(yè)合作網絡中連接的數量（NN），即網絡所有節(jié)點之間形成連接的數量；（5）企業(yè)合作網絡的網絡密度（ND），即網絡中實際連接的數量比上所有節(jié)點能形成的連接數量。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計

本文對變量進行描述性統(tǒng)計及相關性分析，結果如表1所示。TI的平均值為30.189，標準差為102.883，說明平均而言企業(yè)年發(fā)明專利申請數量為30.189項，各企業(yè)間每年發(fā)明專利申請數量差別較大，這便于研究網絡特征對其的影響。此外，測量OR的各個指標平均值都較接近1，KD的平均值為0.742。由初步相關性分析可以看出，TI與OR呈顯著相關性，具備進一步進行回歸分析的可行性。OR與KD之間有顯著負相關性，初步印證了本文的假設2。此外，變量的相關系數都較小，相關性較弱，可排除多重共線性的影響。

表1 描述性統(tǒng)計與相關性分析

3.2 實證分析結果

由于因變量為非負計數數據，負二項回歸模型適用于因變量為非負計數數據且均值小于標準差的情形［34］。此外，由于面板固定效應模型控制了無法觀測的個體異質性［34］。因此本文最終采用了基于固定效應的面板負二項回歸模型探究企業(yè)組織韌性對其技術創(chuàng)新的影響，具體步驟和結果如表2和表3所示。

表2中模型1僅考慮控制變量的基準模型，模型2～5相對于模型1增加了OR及其平方項OR2，由卡方檢驗值表明各模型均具有較強的解釋性。模型2中OR和OR2的系數均不顯著；模型3中OR2的系數顯著為負（β＝-8.899， p＜0.001）； 模型4中OR2的系數顯著為負（β＝-4.676， p＜0.001）； 模型5中OR2的系數顯著為負（β＝-3.187， p＜0.001），均說明TI與OR存在倒U型關系。因此，H1得到驗證。

表2 回歸分析結果

由于KD的平均值為0.7，因此調節(jié)效應檢驗是篩選出所有KD大于0.7的企業(yè)后，再進行回歸分析的結果。由表3可知，模型7中OR和OR2的系數均不顯著；模型8中OR2的系數顯著為負（β＝-7.015， p＜0.1）； 模型9中OR2的系數顯著為負（β＝-3.147， p＜0.001）； 模型 10 中OR2的系數顯著為負（β＝-2.242，p＜0.001）。由模型8和模型3、模型9和模型4以及模型10和模型5的回歸系數結果對比可知，OR2的系數仍顯著為負，但明顯增大，說明KD增大會削弱OR對TI的影響。因此，H2得到驗證。

表3 調節(jié)效應結果

根據模型4、模型9繪制調節(jié)效應圖。圖2中的圖像顯示了不同知識異質性對組織韌性與企業(yè)技術創(chuàng)新間關系的倒U型曲線的影響，較高的知識異質性明顯弱化了兩者的倒U型關系，使倒U型曲線變得更平緩。

圖2 調節(jié)效應圖

3.3 穩(wěn)健性檢驗結果

從合作網絡視角出發(fā)衡量組織韌性，是以移除網絡中固定比例節(jié)點后網絡的變化程度來衡量的，而移除的比例不同通常會使組織韌性略有差別。因此，為了驗證結果的穩(wěn)健性，本文采用改變測量組織韌性方法中的移除節(jié)點比例為10%，進行穩(wěn)健性檢驗。本文穩(wěn)健性檢驗結果表略。

（1）由穩(wěn)健性檢驗結果可知，OR和OR2的系數均不顯著；OR2的回歸系數顯著為負（β＝-2.376， p＜0.001）；OR2的回歸系數顯著為負（β＝-2.011，p＜0.001），均與表2中對應的組織韌性平方項的回歸系數符號一致。因此OR對TI的影響具有一定的穩(wěn)健性。

（2）再考慮調節(jié)效應的穩(wěn)健性。OR和OR2的系數均不顯著；OR2的系數顯著為負（β＝-1.778，p＜0.001）；OR2的系數顯著為負（β＝-1.324， p＜0.001）。由回歸系數結果對比可知，OR2的系數仍顯著為負，但明顯增大，說明KD增大會削弱OR對TI的影響，與前文的研究基本一致。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文以組織韌性為出發(fā)點，通過對1989～2020年企業(yè)在5G領域內的專利申請數據進行實證研究，探討了組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響，以及企業(yè)內部知識異質性對其影響的調節(jié)效應。主要研究結論如下：

（1）組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新有倒U型的影響。對于企業(yè)內部的合作網絡而言，組織韌性能體現企業(yè)面對多變環(huán)境的反應程度和適應能力。擁有適度的組織韌性，不僅有利于研發(fā)人員之間的合作交流、信息的及時傳遞，使得在變動的環(huán)境下研發(fā)人員能有效快速溝通信息，相互信任，采納對方意見，積極解決問題［18］；而且能保持企業(yè)內有一定的信息資源冗余，使其居安思危地做好準備，以應對逆境事件發(fā)生時帶來的信息資源緊張［4］。

（2）在進一步考慮調節(jié)效應后，知識異質性對組織韌性與企業(yè)技術創(chuàng)新的影響有負向調節(jié)效應。當組織韌性較高時，如果企業(yè)內研發(fā)人員知識異質性較高，則會一定程度上阻礙研發(fā)人員的溝通交流，降低信息傳遞效率，從而削弱組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的正向影響。當組織韌性過高時，如果企業(yè)內研發(fā)人員知識異質性較高，能打破研發(fā)人員對于認知途徑的過度依賴，有利于對異質知識的吸收和理解，同樣削弱了組織韌性對企業(yè)技術創(chuàng)新的負向影響。

4.2 管理啟示

基于本文的研究結論，對我國5G通信領域企業(yè)提出以下管理啟示：

（1）為實現適度的組織韌性，企業(yè)應加強未雨綢繆的意識，健全企業(yè)合作網絡的調控機制。通過引導研發(fā)人員之間培養(yǎng)信任，加強探索、交流、合作，提高整體合作網絡的韌性。同時要注意到監(jiān)控整個網絡的結構，對于研發(fā)人員之間長期持續(xù)的強信任關系要防范路徑依賴帶來的僵化，避免知識和資源的過度集中或聚集。倡導松弛有度的合作網絡模式，保持適度的組織韌性，提升企業(yè)對外部環(huán)境變化的適應能力。

（2）企業(yè)在內部知識布局時，要結合組織韌性來適當調節(jié)企業(yè)內員工的知識異質性。若企業(yè)組織韌性較低時，應適當降低研發(fā)人員知識異質性，弱化異質性可能帶來的交流障礙，加強研發(fā)人員之間信任、認同感等，形成良好的知識共享氛圍和合作交流環(huán)境。若組織韌性過高時，可考慮提高研發(fā)人員知識異質性。企業(yè)可以鼓勵研發(fā)人員參加各類知識技術講座和研討會，或多招募不同專長的研發(fā)人員或培養(yǎng)研發(fā)人員的技術專長性等。

4.3 研究不足與展望

本文在為理論研究和實踐應用提供一定的參考的同時，也存在一些局限性，有待進一步拓展：（1）樣本數據研究不可避免的特殊性，只能在一定程度上為一些領域的企業(yè)合作網絡提供實踐價值指導。因此，未來的研究中可以不僅局限于5G領域企業(yè)的研究，為組織韌性提供具有普遍性的研究成果；（2）組織韌性是一個復雜的構念，單純從一個視角來衡量組織韌性并分析其對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響可能不夠全面，未來的研究可結合多種衡量視角或其他衡量維度來推動關于組織韌性的更系統(tǒng)的研究。