莫 琦 魏 冉

(1 常州大學(xué)教務(wù)處,江蘇 常州 213164;2 常州大學(xué)商學(xué)院,江蘇 常州 213159)

0 引 言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,經(jīng)濟(jì)全球化趨勢(shì)的日益深化在給各國(guó)帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇的同時(shí)也使得技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇。制造業(yè)作為實(shí)體支柱型產(chǎn)業(yè),是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的著力點(diǎn),制造業(yè)發(fā)展水平及科技創(chuàng)新能力代表了各國(guó)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的強(qiáng)弱,決定了其世界政治經(jīng)濟(jì)地位。而中國(guó)的制造業(yè)作為關(guān)鍵發(fā)展領(lǐng)域,其核心技術(shù)對(duì)外依賴性強(qiáng),創(chuàng)新體系整體技術(shù)成果產(chǎn)出效率較低,面臨大而不強(qiáng)的發(fā)展困境,必須盡快尋找提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新能力的工具,解決“卡脖子”問(wèn)題,從根本上提高企業(yè)科研水平與國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力。

黨的二十大報(bào)告提出,到2035年我國(guó)要實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng),進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列。從知識(shí)資源觀來(lái)看,創(chuàng)新是對(duì)知識(shí)的產(chǎn)生、傳遞與應(yīng)用的進(jìn)化過(guò)程,是對(duì)個(gè)體內(nèi)部現(xiàn)有知識(shí)與外部新知識(shí)進(jìn)行重組配置的過(guò)程,需要豐富的知識(shí)存量與信息來(lái)源。因此,單個(gè)企業(yè)閉門(mén)造車的獨(dú)立內(nèi)化創(chuàng)新模式會(huì)導(dǎo)致其缺乏合作交流,難以獲得最新外界信息,受到自身狹窄有限的知識(shí)儲(chǔ)備量限制,研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較高[1]。由此可見(jiàn),企業(yè)需要與高校、科研機(jī)構(gòu)、政府等部門(mén)建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系,通過(guò)資源與優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)式集成創(chuàng)新以形成強(qiáng)而有效的合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)[2],利用網(wǎng)絡(luò)中豐富的信息知識(shí)與資源獲取渠道提高自身知識(shí)存量,提升創(chuàng)新能力與效率,突破研發(fā)瓶頸。

創(chuàng)新績(jī)效代表著企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)效率與技術(shù)成果產(chǎn)出水平[3],創(chuàng)新系統(tǒng)中主體間合作創(chuàng)新產(chǎn)生的績(jī)效遠(yuǎn)大于各要素單獨(dú)作用,高效的協(xié)同創(chuàng)新行為是提高整體創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)鍵。創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)關(guān)系作為一種社會(huì)資本可以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)水平的非線性躍升[2],但關(guān)系強(qiáng)度的強(qiáng)弱會(huì)影響企業(yè)的創(chuàng)新效果與效率[4],網(wǎng)絡(luò)中的創(chuàng)新資源也并非均勻分布,不同的網(wǎng)絡(luò)中心化程度會(huì)造成不同的創(chuàng)新績(jī)效[5]。因此,研究企業(yè)在合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系強(qiáng)度與中心化程度對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)理,可以幫助企業(yè)挖掘并利用網(wǎng)絡(luò)潛在優(yōu)勢(shì),在優(yōu)質(zhì)的創(chuàng)新環(huán)境中高效開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)。對(duì)于完成提高產(chǎn)業(yè)整體資源配置效率與自主創(chuàng)新能力這一長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)來(lái)說(shuō),具有理論與現(xiàn)實(shí)意義。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)

創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的概念最早由Freeman提出,國(guó)內(nèi)學(xué)者王緝慈也有所補(bǔ)充,即創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)由不同創(chuàng)新主體以及節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系構(gòu)成,是各部門(mén)創(chuàng)新主體為進(jìn)行系統(tǒng)性創(chuàng)新而形成的網(wǎng)絡(luò)范式創(chuàng)新合作關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)包括企業(yè)、政府、高校和科研院所、中介機(jī)構(gòu)與金融組織等部門(mén)。創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)作為提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵路徑,其中集中的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和聯(lián)合創(chuàng)新活動(dòng)降低了企業(yè)創(chuàng)新的成本與風(fēng)險(xiǎn),使企業(yè)獲利于勞動(dòng)力紅利、規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)。

郭建杰等將合作網(wǎng)絡(luò)分為產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)與產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò),并認(rèn)為不同性質(zhì)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)與知識(shí)鏈條中傳遞著不同比例的同質(zhì)化與異質(zhì)化知識(shí)[6]。楊雪等構(gòu)建了成都高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化模型[7]。企業(yè)間知識(shí)共享需求的存在結(jié)合正式的組織制度可以催生出知識(shí)交流合作網(wǎng)絡(luò),產(chǎn)生知識(shí)溢出效應(yīng)[8]。創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中隱性知識(shí)的傳播幫助企業(yè)家增進(jìn)各自才能與生產(chǎn)管理能力,最終提高企業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率與核心研發(fā)能力[4]。同時(shí),知識(shí)資源的流動(dòng)為企業(yè)進(jìn)行研發(fā)與非研發(fā)活動(dòng)奠定了基礎(chǔ),非研發(fā)活動(dòng)如改良產(chǎn)品生產(chǎn)線與包裝等,有效延長(zhǎng)了創(chuàng)新成果的生命周期,提高了技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效[9]。

1.2 度數(shù)中心度與技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效

中心性可以衡量企業(yè)距離網(wǎng)絡(luò)中心位置的遠(yuǎn)近,是對(duì)于組織權(quán)力的量化分析,反映企業(yè)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中社會(huì)資源的掌控程度[10]。度數(shù)中心度代表網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系的范圍與寬度,是衡量企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)中心化程度的關(guān)鍵指標(biāo)[5]。Kim研究了網(wǎng)絡(luò)位置對(duì)企業(yè)創(chuàng)新方式與效率的影響,發(fā)現(xiàn)較高的度數(shù)中心度會(huì)使企業(yè)擁有一定的信息獲取優(yōu)勢(shì)[11]。李敏等以江西為例,實(shí)證研究證實(shí)了處于創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中不同位置的企業(yè)擁有不同類型與數(shù)量的資源,位于中心位置的企業(yè)技術(shù)產(chǎn)出水平最高,節(jié)點(diǎn)中心度正向影響技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效[12]。

高度數(shù)中心度的企業(yè)位于網(wǎng)絡(luò)中心位置,建立了較多的外部合作關(guān)系且能夠接觸豐富多樣的知識(shí)資源,在開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)將互補(bǔ)性技術(shù)與知識(shí)進(jìn)行整合吸收,可以提高技術(shù)創(chuàng)新效率[13]。同時(shí),企業(yè)獲取信息的渠道越多,對(duì)外界行業(yè)動(dòng)態(tài)與環(huán)境變化情況的感知度越高,能夠及時(shí)掌握社會(huì)需求并調(diào)整研發(fā)方向,因此創(chuàng)新的不確定性與風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低[14]。綜上所述,本文提出假設(shè)H1:度數(shù)中心度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效有正向影響。

1.3 網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度與技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效

吳松強(qiáng)等將創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體與其他主體之間的聯(lián)系密切程度定義為網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度[15],可以衡量企業(yè)在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的嵌入程度[4]。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度根據(jù)企業(yè)與其合作方之間的合作時(shí)間長(zhǎng)短和范圍大小可以分為強(qiáng)關(guān)系與弱關(guān)系。強(qiáng)關(guān)系代表企業(yè)間頻繁接觸,有長(zhǎng)期互利關(guān)系以及持續(xù)、重復(fù)且穩(wěn)定的深度合作,管理者之間高度信任,資源共享程度較高,通常容易獲得最新的知識(shí)與技術(shù)資源,因此強(qiáng)關(guān)系對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是一種有利的社會(huì)資本。而弱關(guān)系不需要關(guān)系承諾與投資,資源共享與互惠程度較低,因此企業(yè)難以獲得技術(shù)多元化所需的外部創(chuàng)新資源[13]。李言睿等分析了創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響路徑,研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度正向影響企業(yè)知識(shí)存量,合作過(guò)程中知識(shí)的流動(dòng)與共享助力企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效[3]。黃艷等對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,證實(shí)網(wǎng)絡(luò)成員間信任程度會(huì)隨著其建立聯(lián)系的時(shí)間的推移而遞增,強(qiáng)關(guān)系有利于網(wǎng)絡(luò)中隱性知識(shí)的傳播與擴(kuò)散,關(guān)系強(qiáng)度正向影響創(chuàng)新績(jī)效[4]。綜上所述,企業(yè)之間關(guān)系聯(lián)結(jié)越緊密,信任度越高,可以有效避免機(jī)會(huì)主義行為的發(fā)生,降低組織成本和信息搜索成本,獲取信息與控制收益,提高創(chuàng)新活動(dòng)的效率與成功的可能性。因此,本文提出假設(shè)H2:網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效有正向影響。

2 模型設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)獲取

江浙滬地區(qū)是中國(guó)的創(chuàng)新活躍地帶,位于該地區(qū)的企業(yè)將知識(shí)產(chǎn)權(quán)以專利形式進(jìn)行保護(hù)的概率較高。將江浙滬地區(qū)的制造業(yè)上市公司與中國(guó)科學(xué)院發(fā)布的2022年智能制造50強(qiáng)中的上市公司作為研究樣本,剔除ST、*ST的樣本,得到479家制造業(yè)A股上市公司。專利數(shù)據(jù)的公開(kāi)一般存在一年半的滯后期,選擇2017—2021年作為樣本研究區(qū)間。以此為基礎(chǔ),在國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的專利分析與檢索界面手動(dòng)檢索各企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)據(jù),剔除多年無(wú)專利產(chǎn)出以及連續(xù)5年沒(méi)有合作專利的公司,最終得到135家上市公司作為研究樣本。

2.2 因變量測(cè)度方法

專利作為保護(hù)知識(shí)產(chǎn)出的有效機(jī)制,專利數(shù)據(jù)具有權(quán)威性、公開(kāi)性,是與新產(chǎn)品新技術(shù)密切相關(guān)的指標(biāo),在實(shí)證論文中多被用來(lái)測(cè)度企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。專利從申請(qǐng)到授權(quán)需要18～36個(gè)月,在此期間容易受外部環(huán)境影響導(dǎo)致授權(quán)失敗,專利申請(qǐng)數(shù)比授權(quán)數(shù)更能代表企業(yè)的實(shí)際創(chuàng)新能力[10],因此使用專利申請(qǐng)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)。專利分為發(fā)明專利、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利三種類型。其中,發(fā)明專利與實(shí)用新型專利的技術(shù)含量較高,很大程度上代表了企業(yè)的技術(shù)成果產(chǎn)出效率與能力,而外觀設(shè)計(jì)專利與企業(yè)科技研發(fā)能力的相關(guān)性較低,因此僅用發(fā)明專利與實(shí)用新型專利的申請(qǐng)數(shù)量衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效。

2.3 自變量測(cè)度方法

聯(lián)合申請(qǐng)專利指兩個(gè)或以上創(chuàng)新主體共同申請(qǐng)的專利,可以反映知識(shí)與信息在主體間的流動(dòng),且具有規(guī)范化與標(biāo)準(zhǔn)化的特征[6],因此可用聯(lián)合申請(qǐng)專利數(shù)代表創(chuàng)新主體間的合作關(guān)系與協(xié)同創(chuàng)新情況。

度數(shù)中心度(PC)分為相對(duì)度數(shù)中心度與絕對(duì)度數(shù)中心度。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)度數(shù)中心度用與該節(jié)點(diǎn)建立直接合作關(guān)系的節(jié)點(diǎn)數(shù)量表示,但這種測(cè)量方法沒(méi)有考慮到整體合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò),因此具有局部性[6]。相對(duì)度數(shù)中心度以絕對(duì)度數(shù)中心度與網(wǎng)絡(luò)中最多可能存在的關(guān)系數(shù)之比計(jì)算得出,在網(wǎng)絡(luò)總節(jié)點(diǎn)數(shù)不同的情況下可以有效衡量節(jié)點(diǎn)中心性,因此使用相對(duì)度數(shù)中心度測(cè)量企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的中心化程度。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度(RE)指創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)中主體之間聯(lián)系的深度。胡欣悅等用兩個(gè)行為主體間建立合作關(guān)系的次數(shù)衡量網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度,主體間信息交換與知識(shí)共享行為越多,網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度越高[16]。借鑒相關(guān)學(xué)者的研究,下文將網(wǎng)絡(luò)中各類創(chuàng)新主體作為節(jié)點(diǎn),兩個(gè)主體之間建立合作關(guān)系的次數(shù),即合作申請(qǐng)專利數(shù)量,作為節(jié)點(diǎn)連線數(shù)值。將一個(gè)節(jié)點(diǎn)的合作頻次之和與其合作主體數(shù)量之比作為測(cè)度節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度的指標(biāo)[17]。

2.4 控制變量的選擇與測(cè)度方法

借鑒相關(guān)學(xué)者的研究,選擇與公司基本情況相關(guān)的指標(biāo)作為控制變量以控制個(gè)體特征可能對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生的影響,具體包括:企業(yè)成立年限、研發(fā)人數(shù)、財(cái)務(wù)杠桿、市場(chǎng)勢(shì)力。本文對(duì)設(shè)計(jì)的主要指標(biāo)進(jìn)行梳理,變量定義與說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 變量定義與說(shuō)明

2.5 模型構(gòu)建與方法選擇

由于因變量技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效屬于整數(shù)計(jì)數(shù)變量,需要使用泊松回歸或負(fù)二項(xiàng)回歸模型來(lái)分析變量之間的關(guān)系。使用泊松回歸分析方法要求數(shù)據(jù)的均值與方差接近[6],而表2的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,專利數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)差1 316.388是均值345.8的3.8倍,不滿足泊松回歸的數(shù)值等離散要求。進(jìn)一步使用數(shù)據(jù)分析軟件stata15檢驗(yàn)數(shù)據(jù)存在過(guò)度離散的可能性,結(jié)果顯示因變量過(guò)度離散,因此泊松回歸模型不適用于本文。為避免參數(shù)估計(jì)誤偏,本文采用更適合處理分散數(shù)據(jù)的負(fù)二項(xiàng)回歸模型進(jìn)行回歸分析。對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),結(jié)果表明隨機(jī)效應(yīng)模型不適用于本文,因此研究中所有模型均使用年份固定效應(yīng)進(jìn)行回歸分析。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)與多重共線性檢驗(yàn)結(jié)果

綜上,建立的回歸方程如下:

patent=β0+β1RE+β2PC+β3age+β4person+β5Lev+β6MP+ε

(1)

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)描述

由表2變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的均值為345.8,說(shuō)明總體上制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新行為較活躍。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的標(biāo)準(zhǔn)差為1 316.388。標(biāo)準(zhǔn)差可以體現(xiàn)數(shù)據(jù)的離散程度,標(biāo)準(zhǔn)差較大說(shuō)明創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)間創(chuàng)新能力存在一定差距,個(gè)別企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效有較大的提升空間,需要制定相應(yīng)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展戰(zhàn)略。相對(duì)度數(shù)中心度的均值為0.007,表示創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中每家企業(yè)平均與0.007個(gè)組織建立直接合作關(guān)系,合作伙伴較少。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度的均值為10.886,表明很多企業(yè)擁有固定合作對(duì)象,企業(yè)間信任程度的高低較大程度影響合作關(guān)系的再次建立。

采用方差膨脹因子對(duì)變量間多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表2。發(fā)現(xiàn)所有變量的VIF值都小于2,變量間相關(guān)性符合要求,模型不存在多重共線性,使用該模型進(jìn)行擬合估計(jì)得到的回歸結(jié)果可信。

3.2 回歸分析

對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析,進(jìn)一步檢驗(yàn)變量間相關(guān)關(guān)系,表3是基于固定效應(yīng)的負(fù)二項(xiàng)回歸結(jié)果。模型1只加入控制變量與被解釋變量,模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入解釋變量網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度,模型3在模型1的基礎(chǔ)上加入解釋變量度數(shù)中心度,模型4在模型3的基礎(chǔ)上加入解釋變量網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度,包括所有變量。

表3 變量的固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)回歸結(jié)果

由模型3可知,度數(shù)中心度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響系數(shù)值為26.258,在1%水平上顯著(β=26.258,p<0.01),假設(shè)H1成立。企業(yè)在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中的度數(shù)中心度越高,創(chuàng)新能力越強(qiáng),技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效越高。說(shuō)明處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)擁有較高的網(wǎng)絡(luò)權(quán)力與多元化的科技資源,位于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置的企業(yè)可以主動(dòng)與位于中心位置的企業(yè)建立合作互利關(guān)系,向網(wǎng)絡(luò)中心位置發(fā)展從而提高創(chuàng)新績(jī)效[6]。

由模型2可知,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)被解釋變量技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響系數(shù)值為0.010,在1%水平上顯著(β=0.01,p<0.01),假設(shè)H2成立。企業(yè)在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系強(qiáng)度越大,技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效越高。說(shuō)明企業(yè)間長(zhǎng)期合作關(guān)系的建立有利于關(guān)鍵知識(shí)與隱性知識(shí)的傳播,增加企業(yè)知識(shí)存量,最終實(shí)現(xiàn)提高技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的目標(biāo)。

模型4包括了所有變量。由模型4可知,度數(shù)中心度對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響系數(shù)值為19.758,大于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)于創(chuàng)新績(jī)效的影響程度(0.008)。說(shuō)明創(chuàng)新主體建立更多的合作關(guān)系要比加深現(xiàn)有合作關(guān)系的深度更利于企業(yè)進(jìn)行突破式創(chuàng)新。可能是因?yàn)殛P(guān)系維護(hù)需要成本,強(qiáng)關(guān)系的互惠性要求企業(yè)為合作方的利益考慮,會(huì)在一定程度上影響其對(duì)于研發(fā)活動(dòng)的投入。同時(shí),強(qiáng)關(guān)系為企業(yè)提供的信息重復(fù)率較高,同質(zhì)化知識(shí)多于異質(zhì)化知識(shí)的數(shù)量,知識(shí)與信息的可利用價(jià)值偏低,因此網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響程度較低。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

創(chuàng)新資源投入后,從創(chuàng)新思想的產(chǎn)生到成果產(chǎn)出需要一定時(shí)間,即創(chuàng)新成果產(chǎn)出具有一定程度的滯后性。因此對(duì)被解釋變量技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效做滯后一期處理,回歸結(jié)果見(jiàn)表4。發(fā)現(xiàn)在穩(wěn)健模型中核心解釋變量相對(duì)度數(shù)中心度與網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)被解釋變量技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的影響系數(shù)值依然為正,且在1%水平上顯著,因此結(jié)論仍然成立,回歸結(jié)果穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

4 結(jié)論與啟示

度數(shù)中心度與網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度分別代表合作聯(lián)系寬度與深度,兩者均對(duì)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效有正向影響。因此企業(yè)要擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)視野并實(shí)施技術(shù)多元化發(fā)展戰(zhàn)略,在開(kāi)放式經(jīng)濟(jì)背景下,積極尋求基于共同利益的企業(yè)間合作機(jī)會(huì)。在維持現(xiàn)有合作關(guān)系并不斷加深合作深度的同時(shí),注意突破網(wǎng)絡(luò)邊界,建立新合作聯(lián)系,憑借雄厚的社會(huì)資本形成獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

高校和科研院所擁有豐富的知識(shí)資源與人力資源,是知識(shí)傳遞的重要樞紐與交換池。企業(yè)協(xié)同高校建立創(chuàng)新聯(lián)盟有利于高校掌握最新社會(huì)需求,及時(shí)更新研究方向與發(fā)展領(lǐng)域,提高科技成果轉(zhuǎn)化率。企業(yè)也可以借助高校先進(jìn)的科研資源幫助自身進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng),做到合作共贏。

對(duì)于政府而言,一要注重科研人才培養(yǎng)工作,提供相應(yīng)的資金支持與政策保障,不斷擴(kuò)大科研隊(duì)伍。二要主動(dòng)擔(dān)任信息橋角色,因勢(shì)利導(dǎo),幫助企業(yè)與其他創(chuàng)新主體建立合作創(chuàng)新關(guān)系,并建立完備的創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施,使創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮出最大優(yōu)勢(shì)。三要不斷優(yōu)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策,只有企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)得到保護(hù),研發(fā)的成果得到保障,企業(yè)開(kāi)展科技研發(fā)的積極性才會(huì)提高,最終達(dá)到提高產(chǎn)業(yè)整體技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效的目的,助力中國(guó)進(jìn)入創(chuàng)新型國(guó)家前列。