夏 蕓, 馬 碩, 魏田苡薇, 林子昂

(1.暨南大學國際商學院, 珠海 519000; 2.清華大學經(jīng)濟管理學院, 北京 100084)

一、引言

黨的二十大報告中明確指出:“以中國式現(xiàn)代化全面推進中華民族偉大復興”。科技創(chuàng)新作為現(xiàn)代化的核心動力,成為實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和跨越式發(fā)展的關鍵要素?？萍紕?chuàng)新應在塑造全面發(fā)展新優(yōu)勢的過程中,充當“開路先鋒”,在構建新發(fā)展格局時,充當“助推引擎”。2021年我國規(guī)模以上工業(yè)實現(xiàn)技術創(chuàng)新企業(yè)數(shù)達到20.9萬家,占總體工業(yè)企業(yè)比重高達47.4%,整體創(chuàng)新活躍度接近歐盟平均水平,這印證了黨的二十大進一步明確支持企業(yè)科技創(chuàng)新政策的合理性。企業(yè)擁有靈活的組織結構、強大的技術研發(fā)能力和市場導向,能夠迅速響應市場需求,推動科技成果轉化和應用,是國家科技創(chuàng)新的主力軍和推動者,對于推動科技創(chuàng)新具有不可替代的作用。只有積極支持企業(yè)的科技創(chuàng)新活動,才能推動科技強國,實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化的崛起和繁榮發(fā)展。因此,要加強對企業(yè)創(chuàng)新的政策支持和激勵,提升企業(yè)在國家創(chuàng)新體系中的地位,為實現(xiàn)中華民族偉大復興和中國式現(xiàn)代化不斷注入科技創(chuàng)新的強勁動力。

目前學術界關于驅(qū)動企業(yè)技術創(chuàng)新的因素可歸納為以下幾個大類。首先,高層管理者在企業(yè)中扮演著至關重要的領導決策角色,其卓越的戰(zhàn)略決策、領導能力和溝通協(xié)調(diào)能力有助于促使企業(yè)形成積極的創(chuàng)新氛圍[1],為企業(yè)持續(xù)發(fā)展和競爭優(yōu)勢提供強大動力。其次,研發(fā)投入[2]和員工素質(zhì)[3]是企業(yè)技術創(chuàng)新不可或缺的要素,豐富的研發(fā)資源與高素質(zhì)的科研人員團隊為企業(yè)技術創(chuàng)新提供了堅實的資金與充足的人力支持。再次,企業(yè)文化[4]和組織結構[5]對技術創(chuàng)新產(chǎn)生了深遠影響。鼓勵創(chuàng)新和容忍失敗的企業(yè)文化能夠激發(fā)員工敢于嘗試新思路和新方法的勇氣,而靈活的組織結構有利于加強內(nèi)部協(xié)作和知識共享,創(chuàng)造出更加有利于技術創(chuàng)新的工作環(huán)境。最后,政府政策的支持和鼓勵在技術創(chuàng)新中發(fā)揮著關鍵作用[6],一方面,政府可以通過制定穩(wěn)定且有利于創(chuàng)新的政策,為企業(yè)提供更好的創(chuàng)新環(huán)境和條件,另一方面,政府可以通過采取稅收優(yōu)惠、資金補助等方式鼓勵企業(yè)增加技術研發(fā)投入,從而促進技術創(chuàng)新的積極發(fā)展。綜上所述,這些因素的有效結合和協(xié)同作用,將有助于推動企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新并保持競爭優(yōu)勢。

差異化戰(zhàn)略指組織內(nèi)部不同決策和做法的集合體,以實現(xiàn)企業(yè)的長期目標,被視為企業(yè)技術創(chuàng)新的催化劑。在競爭激烈且不斷變化的市場環(huán)境中,企業(yè)必須制定獨特的戰(zhàn)略以脫穎而出,并保持競爭優(yōu)勢。已有研究主要集中在以下幾個方面。首先,關注差異化戰(zhàn)略與內(nèi)部資本市場活躍度和功能發(fā)揮之間的關系,探討了差異化戰(zhàn)略對企業(yè)在資本市場上的表現(xiàn)和資源配置的影響,企業(yè)差異化戰(zhàn)略的實施與權益資本成本的增加[7]、融資約束的嚴重[8]以及分析師盈余預測誤差的提高[9]等現(xiàn)象密切相關。其次,研究者也關注了差異化戰(zhàn)略與企業(yè)內(nèi)部決策相關風險之間的關系,例如差異化戰(zhàn)略可能引發(fā)企業(yè)違約風險的增加[10]和成本黏性的提高[11]等問題。此外,還有研究探討了差異化戰(zhàn)略與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關聯(lián),如差異化戰(zhàn)略如何影響企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和社會責任履行水平[12]。然而,關于差異化戰(zhàn)略如何影響技術創(chuàng)新的相關研究仍顯有限,特別是對于技術創(chuàng)新的推動路徑、資源配置和組織變革等方面缺乏探討。因此,有必要深入研究差異化戰(zhàn)略對技術創(chuàng)新的影響及具體路徑機制。本文以2011—2021年我國上市公司為研究樣本,發(fā)現(xiàn)企業(yè)差異化戰(zhàn)略的強度與技術創(chuàng)新成果之間存在顯著的正相關關系,這種關聯(lián)主要通過提升動態(tài)網(wǎng)絡能力及推動數(shù)字化轉型的路徑機制得以實現(xiàn)。此外,環(huán)境的不確定性對于兩者之間的關系具有負向調(diào)節(jié)作用,拓展研究發(fā)現(xiàn),差異化戰(zhàn)略在提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量方面的效果較為有限。

綜上,本文可能的邊際貢獻在于:首先,豐富了差異化戰(zhàn)略經(jīng)濟后果的相關研究,將差異化戰(zhàn)略與企業(yè)技術創(chuàng)新納入同一理論框架,從微觀視角出發(fā),探討中國式現(xiàn)代化背景下,差異化戰(zhàn)略能否能夠提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力。其次,通過路徑機制的檢驗,揭開了差異化戰(zhàn)略影響企業(yè)技術創(chuàng)新的“黑箱”,發(fā)現(xiàn)差異化戰(zhàn)略可以通過提高企業(yè)的動態(tài)網(wǎng)絡能力和推動企業(yè)進行數(shù)字化轉型來提升技術創(chuàng)新的表現(xiàn)。同時,還分析了企業(yè)實施差異化戰(zhàn)略傳遞至技術創(chuàng)新所需的外部環(huán)境條件,檢驗了環(huán)境不確定性對二者關系的調(diào)節(jié)作用。最后,采用專利被引用數(shù)量作為客觀、量化的評估方式來衡量技術創(chuàng)新,引入企業(yè)專利平均被引次數(shù)、優(yōu)質(zhì)專利指數(shù)以及多樣性等指標來評估技術創(chuàng)新的質(zhì)量,更全面地理解和評估技術創(chuàng)新的影響和價值,為企業(yè)技術創(chuàng)新提供新的視角和深入探討的空間,為科技強國目標與中國式現(xiàn)代化的實現(xiàn)提供有益的理論和實踐指導。

二、機理分析與假設分析

(一)差異化戰(zhàn)略與技術創(chuàng)新

企業(yè)戰(zhàn)略作為實現(xiàn)企業(yè)價值創(chuàng)造和卓越財務績效的關鍵手段,在經(jīng)濟管理領域具有重要地位。在競爭戰(zhàn)略的眾多理論中,最廣為接受并深具影響力的構想為Porter[13]將競爭戰(zhàn)略劃分為低成本領先戰(zhàn)略、差異化戰(zhàn)略和焦點戰(zhàn)略。同時,Barney[14]認為企業(yè)存在著異質(zhì)或差異性資源,正是這部分資源使得企業(yè)維持著競爭優(yōu)勢。有效的戰(zhàn)略能夠幫助企業(yè)高效配置內(nèi)外部組織資源,以應對迅速變化的環(huán)境需求,實現(xiàn)既定目標。在這一背景下,差異化戰(zhàn)略備受矚目,因為它在提升和維持企業(yè)技術創(chuàng)新方面具備顯著的優(yōu)勢。

差異化戰(zhàn)略對企業(yè)創(chuàng)新績效的驅(qū)動作用表現(xiàn)在以下三個方面:第一,根據(jù)合法性理論,實施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)可能面臨合法性方面的挑戰(zhàn),這是因為采取超越傳統(tǒng)戰(zhàn)略范疇的創(chuàng)新舉措,往往會導致監(jiān)管成本的增加[15]。因此,實施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)更傾向于采用得到監(jiān)管機構支持的方式,如科技創(chuàng)新,以降低法律合規(guī)風險[16]。同時,差異化戰(zhàn)略降低了企業(yè)借鑒行業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)驗模式和經(jīng)營方式的可能性,在同行業(yè)的經(jīng)驗共享和知識傳承方面可能遇到困難。因此,企業(yè)可能需要從其他行業(yè)獲取多樣化的技術創(chuàng)新靈感,通過跨行業(yè)跨領域的吸收借鑒,獲取解決方案,豐富其技術創(chuàng)新。第二,差異化戰(zhàn)略追求獨特的市場視角,以便在市場中占據(jù)領導地位。為了實現(xiàn)這一目標,企業(yè)必須專注于發(fā)展和利用所謂的“獨特能力”[17],具備高度的市場敏感性,深刻了解用戶需求,并能提供定制化的技術創(chuàng)新解決方案。第三,不可否認,差異化戰(zhàn)略所具有潛在的風險可能會導致企業(yè)績效的波動性增加。高風險必然要求高收益,促使投資者尋求對等的回報率[18]。因此,企業(yè)不得不更加積極地從事創(chuàng)新活動,投入資源進行技術創(chuàng)新,以滿足利益相關者的期望,向外傳遞積極信號,維護企業(yè)聲譽形象,實現(xiàn)高質(zhì)量的可持續(xù)發(fā)展。

因此,本文提出以下假設:

企業(yè)差異化戰(zhàn)略的強度與技術創(chuàng)新成果之間存在正相關關系(H1)。

(二)差異化戰(zhàn)略、動態(tài)網(wǎng)絡能力與技術創(chuàng)新

在瞬息萬變的市場環(huán)境中,動態(tài)網(wǎng)絡能力成為企業(yè)應對機遇和挑戰(zhàn)的核心要素。特別是在采用差異化戰(zhàn)略的情況下,企業(yè)必須持續(xù)開展對產(chǎn)品、服務和流程的創(chuàng)新。這要求企業(yè)不僅需要靈活配置資源以滿足各個領域的需求,還必須密切關注市場的動態(tài)變化。因此,動態(tài)網(wǎng)絡能力顯得尤為關鍵,它被廣泛定義為企業(yè)感知、抓住和轉換組織外部網(wǎng)絡關系的能力[19]。首先,動態(tài)網(wǎng)絡能力使企業(yè)能夠迅速獲取有關市場機遇的高質(zhì)量信息,推動新產(chǎn)品的快速響應[20],更好地把握市場的脈搏,捕捉新機遇,并將其轉化為實際業(yè)務創(chuàng)新。與此同時,動態(tài)網(wǎng)絡能力也有助于企業(yè)快速將資金投入有潛力的項目,同時避免不必要的資本束縛,這種高效的資本利用有助于企業(yè)更好地應對市場波動,支持創(chuàng)新和擴張。其次,基于資源依賴理論,企業(yè)的競爭優(yōu)勢依賴于其獲取和整合外部關鍵資源的能力[21],實施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)可能需要與供應商、合作伙伴和客戶建立更緊密的關系,動態(tài)網(wǎng)絡能力為這一過程提供了有力支持。一方面,動態(tài)網(wǎng)絡能力有助于削弱網(wǎng)絡結構的僵化性,使企業(yè)能夠突破原有的發(fā)展路徑[22],追求創(chuàng)新并探索新的業(yè)務方向;另一方面,動態(tài)網(wǎng)絡能力可以將企業(yè)管理者的視野拓展到廣泛的合作網(wǎng)絡中,從外部合作者導入的不同知識和技能[23],為技術創(chuàng)新的創(chuàng)造性重組和探索提供成分,推動技術的引進和應用,為更多的創(chuàng)新機遇和技術共享創(chuàng)造可能性。此外,通過與外部合作伙伴的互動,企業(yè)可以獲取來自不同領域的知識和觀點,激發(fā)內(nèi)部創(chuàng)新的火花,使員工在面對問題時能夠更具創(chuàng)造性思維,為企業(yè)的技術創(chuàng)新發(fā)展注入源源不斷的活力。

因此,本文提出以下假設:

實施差異化戰(zhàn)略可以增強企業(yè)的動態(tài)網(wǎng)絡能力從而提升技術創(chuàng)新表現(xiàn)(H2)。

(三)差異化戰(zhàn)略、數(shù)字化轉型與技術創(chuàng)新

在信息技術創(chuàng)新不斷迭代,數(shù)字化、網(wǎng)絡化和智能化深入發(fā)展的時代背景下,企業(yè)數(shù)字化轉型已然成為戰(zhàn)略規(guī)劃與技術演進的關鍵選擇。首先,差異化戰(zhàn)略作為一項尚未經(jīng)受充分檢驗且伴隨高度不確定性的戰(zhàn)略選擇[24],需要大量資金支持。同時,創(chuàng)新項目本身具有高風險、信息不對稱和投資周期長等特征[25],因此,在推進創(chuàng)新過程中,企業(yè)經(jīng)常會面臨來自外部融資約束的問題。因此,數(shù)字化轉型作為一種應對之道,其重要性不斷凸顯。一方面,通過數(shù)字化報告、交流以及數(shù)字化品牌建設,企業(yè)能夠為潛在投資者提供有關企業(yè)增長潛力和市場前景的詳細見解,從而吸引更多融資機會;另一方面,數(shù)字化轉型還在增強數(shù)據(jù)透明度、規(guī)范交易流程和提高身份認證安全等方面發(fā)揮作用,進一步完善了社會信用體系。其次,基于創(chuàng)新驅(qū)動理論的視角,差異化戰(zhàn)略所關注的核心目標是產(chǎn)品研發(fā)和市場占有率。數(shù)字化轉型通過提升企業(yè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣?使資源的獲取更加便捷[26],不僅降低了溝通所帶來的成本,還開拓了更多的創(chuàng)新機會,提高了創(chuàng)新效率。這種變革不僅僅是為了應對當前的挑戰(zhàn),更是為了未來的可持續(xù)創(chuàng)新奠定基礎,助推了企業(yè)技術的發(fā)展。技術創(chuàng)新已經(jīng)不再是孤立的過程,而是與企業(yè)的數(shù)字化轉型息息相關。

因此,本文提出以下假設:

實施差異化戰(zhàn)略可以推動企業(yè)數(shù)字化轉型從而提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力(H3)。

(四)環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用

在百年未有之大變局之際,變化已然成為唯一恒常,而環(huán)境的不確定性也已成為企業(yè)在生存與發(fā)展中所必須直面的現(xiàn)實特征[27]。環(huán)境不確定性指的是企業(yè)對所處的市場環(huán)境和技術環(huán)境的未來發(fā)展變化難以進行準確感知與判斷。而環(huán)境所提供的信息是引導企業(yè)決策行為走向的重要因素,深刻影響企業(yè)的技術創(chuàng)新活動[28]。首先,環(huán)境不確定性可能導致企業(yè)難以準確預測市場趨勢、顧客需求以及競爭對手的行為,從而影響了對技術的市場適應性和商業(yè)化前景的預測,這可能會使企業(yè)在制定和實施戰(zhàn)略時感到猶豫,擔心投入過多資源而無法獲得預期的回報與創(chuàng)新成果。因此,決策不確定性的風險增加,可能導致企業(yè)陷入“觀望”狀態(tài),推遲決策[29],從而錯失了技術創(chuàng)新的良機。同時,差異化戰(zhàn)略和技術創(chuàng)新均需要有效的資源配置。然而,在高度不確定性的環(huán)境中,企業(yè)難以預測哪些資源會在未來的市場環(huán)境中變得更加重要,缺乏對資源進行重新配置和轉變的能力[30],導致資源的不合理分配和浪費。此外,高度的環(huán)境不確定性將對市場造成壓縮效應,抑制創(chuàng)新活力,進而削弱整體經(jīng)營環(huán)境的活躍度。在這種受抑制的環(huán)境中,企業(yè)難以釋放創(chuàng)新潛力,這可能會限制差異化戰(zhàn)略推動技術創(chuàng)新方面的效果。

因此,本文提出以下假設:

環(huán)境不確定性對差異化戰(zhàn)略與企業(yè)技術創(chuàng)新能力之間的關系產(chǎn)生負向調(diào)節(jié)作用(H4)。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2021年我國上市企業(yè)為研究樣本,并對研究樣本進行了如下處理:① 剔除處于特殊狀態(tài)(ST)和*ST的企業(yè)樣本;② 剔除金融行業(yè)企業(yè)樣本;③剔除數(shù)據(jù)異常的樣本;④剔除主要變量指標缺失的樣本。

本文的數(shù)據(jù)來源于以下途徑:① 差異化戰(zhàn)略數(shù)據(jù)來自WinGo財經(jīng)文本數(shù)據(jù)平臺(中文名為文構財經(jīng)文本數(shù)據(jù)平臺);② 專利數(shù)據(jù)主要來自中國研究數(shù)據(jù)服務平臺(CNRDS);③其他變量均來源于中國經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。為了排除異常值對結果的影響,本文在數(shù)據(jù)分析過程中對連續(xù)變量進行了上下尾部縮尾處理,分別截取了數(shù)據(jù)分布的1%和99%分位點范圍內(nèi)的觀測值。在數(shù)據(jù)的預處理和模型的估計過程中,本文選擇采用Stata17.0進行分析。

(二)變量定義

1. 被解釋變量

技術創(chuàng)新:借鑒李健等[25]的研究方法,在基準回歸中選擇采用專利授予量作為度量企業(yè)技術創(chuàng)新水平的指標。專利申請必須經(jīng)過審查程序,以確保其符合一定的技術標準和創(chuàng)新要求。獲得專利意味著該技術經(jīng)過了驗證,有助于辨別出真正有影響力的技術創(chuàng)新。這一度量方法被廣泛認可,能夠反映企業(yè)在技術領域的創(chuàng)新努力,更全面地分析企業(yè)的技術創(chuàng)新表現(xiàn)。

2.核心解釋變量

差異化戰(zhàn)略:借鑒胡楠等[31]的研究方法,從上市公司披露的財務報告中挖掘企業(yè)競爭戰(zhàn)略的相關信息。為了高效地分析上市公司的描述性競爭戰(zhàn)略信息披露情況,結合財經(jīng)文本語境構建了有效的測度體系。具體而言,本文計算了描述性差異化戰(zhàn)略在年度財務報告文本中所占的總詞數(shù)與總文本詞數(shù)的比例,并將該比例乘以100,從而得到描述性差異化戰(zhàn)略信息披露質(zhì)量的指標。

3.機制變量

(1)動態(tài)網(wǎng)絡能力(DNC)。借鑒Teece[19]的做法,本文對動態(tài)網(wǎng)絡能力的評估劃分為三個維度:學習吸收能力、商務互動能力和資本周轉能力。學習吸收能力是通過研發(fā)人員比例來衡量,揭示企業(yè)在技術創(chuàng)新與研發(fā)方面的投入程度,從而反映其在動態(tài)網(wǎng)絡中推動前沿技術研究與創(chuàng)新的潛力。商務互動能力以應付賬款、應付票據(jù)和預收賬款之和為基礎,評估企業(yè)在商業(yè)合作、供應鏈管理以及客戶關系方面的發(fā)展程度,進一步反映企業(yè)在動態(tài)網(wǎng)絡中協(xié)調(diào)資源、推進商務互動的能力。資本周轉能力通過計算總資產(chǎn)周轉率,衡量企業(yè)資產(chǎn)的有效利用程度,從而展示企業(yè)在動態(tài)網(wǎng)絡中高效配置資源、實現(xiàn)資本回報的能力。這三項指標在進行歸一化處理后,經(jīng)過綜合加權計算,生成一個全面評估動態(tài)網(wǎng)絡能力的綜合指數(shù)(DNC)。

(2)數(shù)字化轉型(DT)。依托于吳非等[32]的研究,將數(shù)字化轉型在企業(yè)中的界定涵蓋了底層技術運用與技術實踐運用這兩大關鍵領域。本文通過計算數(shù)字化轉型特征詞在企業(yè)年度報告中的出現(xiàn)頻率,并利用文本分析方法構建了一套關于企業(yè)數(shù)字化的綜合指標體系。

4.調(diào)節(jié)變量

環(huán)境的不確定性(EU)。借鑒莊旭東和段軍山[33]的研究,通過計算企業(yè)過去5年銷售收入的標準差,并對其進行了行業(yè)調(diào)整,以衡量企業(yè)所面臨的環(huán)境不確定性程度。

表1 主要變量定義表

5.控制變量

為剔除其他因素對數(shù)據(jù)分析以及模型回歸結果的影響,本文借鑒夏蕓等[34]的研究,選取盈利能力(ROA),公司規(guī)模(Size),資產(chǎn)負債率(Lev),托賓Q值(TobinQ),公司成立年限(FirmAge),管理層持股比例(Mshare),股權制衡度(Balance),是否國有企業(yè)(SOE),兩職合一(Dual)作為控制變量。

(三)模型設定

1. 基準模型

為驗證假設H1,構建基準回歸模型(1)。

Inventioni,t=α0+α1Diffi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(1)

其中:Invention為企業(yè)技術創(chuàng)新的業(yè)績水平;Diff為企業(yè)實現(xiàn)差異化戰(zhàn)略的程度;α0為模型截距項;α1為差異化戰(zhàn)略Diff的回歸系數(shù);Controls為一系列控制變量;ε為隨機誤差項;i、t分別為企業(yè)個體及年份;本文對年份(Year)、行業(yè)(Industry)進行固定。當α1顯著為正時,H1得到驗證。

2.渠道機制模型

為驗證假設H2和假設H3,分別檢驗動態(tài)網(wǎng)絡能力和數(shù)字化轉型的渠道機制效應,構建模型(2)～模型(5)。

DNCi,t=β0+β1Diffi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(2)

Inventioni,t=γ0+γ1Diffi,t+γ2DNCi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(3)

DTi,t=θ0+θ1Diffi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(4)

Inventioni,t=η0+η1Diffi,t+η2DTi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(5)

其中:DNC為企業(yè)動態(tài)網(wǎng)絡能力;DT為數(shù)字化轉型能力。在模型(1)的基礎上,若α1顯著為正,則說明差異化戰(zhàn)略能促進技術創(chuàng)新。為進一步檢驗二者之間的渠道機制,構建差異化戰(zhàn)略對動態(tài)網(wǎng)絡能力的回歸模型(2)以及差異化戰(zhàn)略對數(shù)字化轉型的回歸模型(4),若β1和θ1顯著為正,說明差異化戰(zhàn)略能夠提高企業(yè)動態(tài)網(wǎng)絡能力或推動企業(yè)數(shù)字化轉型。進而構建模型(3)和模型(5),若γ2顯著為正或η2顯著為正,且系數(shù)γ1或η1的絕對值比α1有所降低,表明企業(yè)實施差異化戰(zhàn)略能夠提高動態(tài)網(wǎng)絡能力或推動數(shù)字化轉型,進而提高技術創(chuàng)新能力,即假設H2、假設H3得到驗證。

3.調(diào)節(jié)機制模型

為驗證假設H4,檢驗環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)效應,構建模型(6)為

Inventioni,t=χ0+χ1Diffi,t+χ2EUi,t+χ3Diffi,t×EUi,t+∑Controls+∑Year+∑Industry+ε

(6)

其中:EU代表環(huán)境的不確定性。此模型的主要焦點在于評估交互項系數(shù)的統(tǒng)計顯著性,若差異化戰(zhàn)略與環(huán)境不確定性的交互項(Diff×EU)的系數(shù)χ3顯著為負。那么可得出結論,環(huán)境不確定性負向調(diào)節(jié)差異化戰(zhàn)略與企業(yè)技術創(chuàng)新能力之間的關系,也就是說,在高度環(huán)境不確定性的情境下,差異化戰(zhàn)略對企業(yè)技術創(chuàng)新能力的影響效果顯著減弱,即假設H4得到驗證。

四、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計

本文主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表2。Invention均值為3.2301,且標準差為1.5587,表明我國企業(yè)每年的專利授予數(shù)量存在顯著個體差異。Diff的均值為0.4653,這反映出我國企業(yè)在實行差異化戰(zhàn)略方面的力度相對較低。DNC的最小值為0.0910,最大值為1.4523,且均值為0.4538,表明企業(yè)之間的動態(tài)網(wǎng)絡能力整體水平存在顯著差距。DT的最小值為0.0000,最大值為5.4027,均值為1.8031,表明絕大部分企業(yè)已經(jīng)開始進行數(shù)字化轉型,但轉型程度尚不高,有進一步提升空間。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

表3報告了本文研究變量之間的Pearson相關性分析結果。從相關性分析結果來看,差異化戰(zhàn)略(Diff)與企業(yè)技術創(chuàng)新(Invention)之間的相關系數(shù)為0.028,且在1%的水平上顯著,初步表明差異化戰(zhàn)略與企業(yè)技術創(chuàng)新具有正向關系,與假設H1預期一致。變量之間的相關系數(shù)絕大多數(shù)均小于0.5,表明變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 相關性分析

(三)基準回歸分析

多重共線性檢驗VIF值(1.29)小于10,進一步說明了變量間不存在嚴重的多重共線性關系。為了減輕異方差對研究結論的影響,本文運用了穩(wěn)健標準誤對多元回歸模型進行了分析,表4匯報了差異化戰(zhàn)略對企業(yè)技術創(chuàng)新的基準回歸結果。

列(1)未加入控制變量,差異化戰(zhàn)略(Diff)的回歸系數(shù)為0.2239,且在1%的水平上顯著;列(2)僅加入控制變量,初步判斷控制變量對被解釋變量的影響程度,發(fā)現(xiàn)絕大部分控制變量對企業(yè)技術創(chuàng)新均有顯著影響,表明本文所選的控制變量合適;列(3)在列(2)的基礎上加入核心解釋變量,發(fā)現(xiàn)差異化戰(zhàn)略(Diff)的回歸系數(shù)為0.7076,且在1%的水平上顯著;列(4)進一步固定行業(yè)和年份,差異化戰(zhàn)略(Diff)對企業(yè)技術創(chuàng)新(Invention)的回歸系數(shù)達到0.8820,且在1%的水平上顯著為正,表明差異化戰(zhàn)略確實能夠促進企業(yè)的技術創(chuàng)新,假設H1得到驗證。

表4 基準回歸結果

(四)渠道機制分析

本文渠道機制檢驗結果如表5所示。列(1)顯示,差異化戰(zhàn)略顯著地推動了企業(yè)技術創(chuàng)新績效的提升。為了深刻理解這兩者之間的作用機制,分別檢驗了動態(tài)網(wǎng)絡能力與數(shù)字化轉型渠道。

表5 渠道機制檢驗結果

列(3)中差異化戰(zhàn)略(Diff)及動態(tài)網(wǎng)絡能力(DNC)對企業(yè)技術創(chuàng)新(Invention)的回歸系數(shù)為0.8523和0.7629,列(2)顯示,差異化戰(zhàn)略(Diff)對動態(tài)網(wǎng)絡能力(DNC)的回歸系數(shù)為0.0390,表明差異化戰(zhàn)略有助于提高企業(yè)動態(tài)網(wǎng)絡能力,從而促進技術創(chuàng)新,假設H2得到驗證。

列(5)中差異化戰(zhàn)略(Diff)及數(shù)字化轉型(DT)對企業(yè)技術創(chuàng)新(Invention)的回歸系數(shù)為0.6750和0.1536,列(4)顯示,差異化戰(zhàn)略(Diff)對數(shù)字化轉型(DT)的回歸系數(shù)為1.3479,均在1%的水平上顯著,表明差異化戰(zhàn)略能夠推動企業(yè)數(shù)字化轉型從而促進技術創(chuàng)新,假設H3得到驗證。

(五)調(diào)節(jié)效應分析

為檢驗環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)效應,本文對模型(6)進行回歸分析。結果如表6顯示,列(1)表明差異化戰(zhàn)略與環(huán)境不確定性的交互項(Diff×EU)的回歸系數(shù)為-0.206,且在1%的水平上顯著。這表明,隨著環(huán)境不確定性的增加,差異化戰(zhàn)略對企業(yè)技術創(chuàng)新能力表現(xiàn)的促進作用會減弱,假設H4得到驗證。

表6 調(diào)節(jié)效應檢驗結果

五、穩(wěn)健性檢驗

(一)個體固定效應

企業(yè)可能存在不隨時間變化且難以量化的個體效應。為了控制這種影響,本文進行了含有個體固定效應的回歸分析,結果如表7所示,差異化戰(zhàn)略(Diff)的系數(shù)在1%的水平上依舊顯著且為正,結果沒有發(fā)生實質(zhì)性的變化,結論依舊穩(wěn)健。

表7 個體固定效應

(二)替換因變量

專利申請量在評估創(chuàng)新活動水平方面具有重要意義,反映了特定領域內(nèi)的創(chuàng)新活躍程度。更多的專利申請通常暗示著企業(yè)在該領域內(nèi)積極參與創(chuàng)新活動,這可以作為衡量技術創(chuàng)新的關鍵指標之一。為避免技術創(chuàng)新評價方法的差異對結果產(chǎn)生影響,在穩(wěn)健性檢驗中選擇專利申請量作為因變量的替代度量方式。如表8所示,基準回歸、機制回歸以及調(diào)節(jié)回歸的結果均與原結論相符,說明在改變因變量衡量方式后,本文結論依舊穩(wěn)健。

表8 穩(wěn)健性檢驗——替換因變量

(三)剔除公共衛(wèi)生事件的影響

2020年初,公共衛(wèi)生事件爆發(fā)對企業(yè)差異化戰(zhàn)略和技術創(chuàng)新產(chǎn)生了重要影響。企業(yè)在公共衛(wèi)生事件期間面臨嚴峻挑戰(zhàn),因此對戰(zhàn)略與技術創(chuàng)新的決策更為謹慎,這可能對實證結果產(chǎn)生干擾。為了降低公共衛(wèi)生事件對研究結果的影響,排除2020年的樣本數(shù)據(jù),結果詳見表9。列(1)基準回歸結果顯示在1%的顯著水平下,差異化戰(zhàn)略(Diff)對技術創(chuàng)新(Invention)的回歸系數(shù)為0.8979,表明結果仍然穩(wěn)健可靠。列(2)～(5)和列(6)分別驗證了本文所構建的渠道機制和調(diào)節(jié)效應的穩(wěn)健性。

表9 穩(wěn)健性檢驗——剔除公共衛(wèi)生事件的影響

(四)滯后自變量

基準回歸結果表明,采取差異化戰(zhàn)略有助于激發(fā)企業(yè)進行技術創(chuàng)新,而高水平的技術創(chuàng)新成果不僅能夠顯著提升企業(yè)的經(jīng)濟績效,還可能推動企業(yè)采取更積極的差異化戰(zhàn)略,占據(jù)更多市場。為緩解雙向因果問題,考慮到滯后期的差異化戰(zhàn)略不易受當期技術創(chuàng)新的影響,因此,本文將差異化戰(zhàn)略的滯后一期、滯后二期、滯后三期分別作為核心解釋變量。表10匯報了基準回歸結果。列(2)～(4)差異化戰(zhàn)略(Diff)的回歸系數(shù)分別為0.7735、0.7681及0.7325,均在1%水平上正向顯著,證明了差異化戰(zhàn)略所帶來的技術創(chuàng)新能力的提升效應具有較為深遠的影響,也在一定程度上緩解了內(nèi)生性問題。

表10 穩(wěn)健性檢驗——滯后自變量

(五)傾向得分匹配

為了排除潛在的選擇性偏倚,本文使用1∶1最近鄰匹配的方法驗證差異化戰(zhàn)略對企業(yè)技術創(chuàng)新的影響。首先,我們根據(jù)差異化戰(zhàn)略的平均數(shù)將樣本分為兩組,分為強差異化戰(zhàn)略組(Diff>0.4653)與弱差異化戰(zhàn)略組(Diff≤0.4653)。然后,通過1∶1最近鄰匹配的方式,使用所有控制變量進行匹配。結果顯示ATT差異值(Difference)為0.216,且T為5.27。此外,本文對匹配變量進行平衡性檢驗,結果顯示匹配后所有變量的標準化誤差均小于5%。最后,我們使用匹配后的樣本進行回歸。如表11所示,結果表明,差異化戰(zhàn)略的系數(shù)符號與顯著性都未發(fā)生根本性改變,與原結果保持一致,驗證了本文結論的可靠性。

表11 穩(wěn)健性檢驗——傾向得分匹配

六、拓展研究

專利的申請量和授予量并不完全能全面反映企業(yè)技術創(chuàng)新能力,相比之下,選擇專利的被引用量更能有效代表創(chuàng)新技術水平。在拓展研究中,選擇對企業(yè)專利被引用量進行研究。但是,專利的被引用量可能隨著時間的推移而增加,這可能涉及到時間偏倚或者所謂的“時間窗口效應”,因為較早的專利相對來說有更多的時間被后續(xù)的專利引用,從而導致它們的被引用量相對較高。因此,本文采用了特定的方法來評估專利發(fā)明年份對技術創(chuàng)新能力的影響。方法一,由于專利發(fā)明的實際時間更接近申請日期,而不是隨后的授予日期,因為發(fā)明人有強烈的動機在創(chuàng)新完成后盡快申請專利,而授予日期取決于專利局的審查過程[35]。因此,借鑒何歡浪等[36]研究的基礎上,本文將企業(yè)在專利公開后的前4年內(nèi)被引用的次數(shù)總和,按照企業(yè)和年份進行了統(tǒng)計,這一方法能夠更客觀地評估專利的技術創(chuàng)新水平(lncitations)。方法二,借鑒萬小麗[37],引入了優(yōu)質(zhì)專利指數(shù)來代替被引用次數(shù)的多寡,將所有專利按照申請時間和行業(yè)進行分類,并將四年內(nèi)被引用次數(shù)排名前25%的專利定義為優(yōu)質(zhì)專利,然后計算某企業(yè)擁有的優(yōu)質(zhì)專利數(shù)量占其專利總數(shù)的比例(quality_patents_ratio)。方法三,由于企業(yè)的創(chuàng)新活動涵蓋了多個知識領域,將專利知識寬度加總至企業(yè)級別進行計算(Breadth)。表12給出了這一結果,列(1)結果顯示差異化戰(zhàn)略(Diff)系數(shù)為正且顯著,列(2)差異化戰(zhàn)略(Diff)為正但不顯著,表明差異化戰(zhàn)略在提升企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量方面的效果較為有限。列(3)結果顯示Diff系數(shù)為負且顯著,表明差異化戰(zhàn)略對專利知識寬度存在抑制作用。

表12 拓展研究——創(chuàng)新質(zhì)量

七、結論與建議

(一)研究結論

差異化戰(zhàn)略在塑造企業(yè)競爭態(tài)勢、推動技術創(chuàng)新以及實現(xiàn)長期可持續(xù)發(fā)展方面發(fā)揮著至關重要的作用。在中國式現(xiàn)代化的進程下,本文通過對2011—2021年我國上市公司的研究樣本進行實證分析,探討了企業(yè)差異化戰(zhàn)略對技術創(chuàng)新的影響。研究結果清晰顯示,差異化戰(zhàn)略在中國式現(xiàn)代化進程中扮演著重要的角色,是推動科技創(chuàng)新的核心動力。實際上,企業(yè)差異化戰(zhàn)略的強度與技術創(chuàng)新成果之間存在顯著正相關,即采取差異化戰(zhàn)略有助于激發(fā)企業(yè)的技術創(chuàng)新潛力,差異化戰(zhàn)略通過激發(fā)企業(yè)提高動態(tài)網(wǎng)絡能力和深化數(shù)字化轉型進程,從而促進技術創(chuàng)新。此外,研究還揭示了環(huán)境不確定性對差異化戰(zhàn)略與技術創(chuàng)新之間的關系產(chǎn)生負向調(diào)節(jié)作用。這表明,在高度不確定的環(huán)境下,差異化戰(zhàn)略對技術創(chuàng)新的促進作用會減弱。拓展研究發(fā)現(xiàn),差異化戰(zhàn)略對技術創(chuàng)新質(zhì)量的提升效果相對疏弱,甚至可能對專利知識的寬度產(chǎn)生負向作用。

(二)研究建議

基于以上研究結論,為了進一步發(fā)揮科技創(chuàng)新作為中國式現(xiàn)代化的核心動力,可以采取以下建議:

針對企業(yè)而言,首先,積極構建與高等院校和科研機構等建立緊密的合作關系,致力于打造企業(yè)主導的產(chǎn)學研深度融合創(chuàng)新聯(lián)合體,以實現(xiàn)資源和知識共享,充分利用外部資源,滿足自身需求。同時,優(yōu)化數(shù)字化轉型策略,加快布局“數(shù)智化”轉型,構建快速響應市場變化的機制,以實現(xiàn)差異化戰(zhàn)略的有效落地,提升技術創(chuàng)新的推進效率。其次,調(diào)整創(chuàng)新組織架構,建立適應差異化戰(zhàn)略和技術創(chuàng)新的組織架構,鼓勵各部門間的協(xié)作,促進知識分享和技術交流,從而加速創(chuàng)新成果的落地。接著,建立風險管理與適應策略,將風險管理融入企業(yè)管理和業(yè)務流程中,采用靈活的方法,避免過度保守的風險規(guī)避。鼓勵創(chuàng)新團隊在合適的風險范圍內(nèi)探索新領域,允許試錯并從中學習;同時,培養(yǎng)員工的創(chuàng)新意識,使其在日常工作中能夠積極適應風險,推動創(chuàng)新的實現(xiàn)。最后,牢牢把握“專利質(zhì)量是企業(yè)創(chuàng)新”這條生命線,將專利質(zhì)量置于首要位置,一方面,應明確要求專利團隊在申請專利前進行深入的技術評估,確保專利的創(chuàng)新性和實用性,并確保每一個專利都具備真正的技術創(chuàng)新和商業(yè)潛力;另一方面,促使專利團隊與法律專家合作,確保專利的法律合規(guī)性和有效性。

對于政府而言,首先,政府首先致力于創(chuàng)造有利于技術創(chuàng)新和差異化戰(zhàn)略的生態(tài)環(huán)境,通過發(fā)展科技園區(qū)、提供研發(fā)基礎設施等舉措,匯聚優(yōu)秀企業(yè)和人才,進一步優(yōu)化科技創(chuàng)新生態(tài),從而推動國家科技創(chuàng)新綜合績效的提升,促進持續(xù)創(chuàng)新,以實現(xiàn)卓越的創(chuàng)新生態(tài),并推動其參與科技創(chuàng)新生態(tài)治理。其次,政府應采取多重措施來支持創(chuàng)新企業(yè)。一方面,政府應強化風險投資機制,撬動吸引更多社會資本有序進入風險投資和創(chuàng)業(yè)投資行業(yè)。另一方面,政府通過對創(chuàng)新企業(yè)實施稅惠政策、創(chuàng)新補助等措施,為實施差異化戰(zhàn)略的企業(yè)提供資金支持,降低技術創(chuàng)新的財務風險,促進長期穩(wěn)定的發(fā)展。最后,政府應建立環(huán)境不確定性的政策緩沖機制,防范化解重大風險,維護經(jīng)濟社會大局穩(wěn)定,制定靈活的政策,以減少環(huán)境不確定性對企業(yè)創(chuàng)新決策的負面影響,維護創(chuàng)新動力。