高新技術(shù)企業(yè)間知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響

鄭少芳，唐方成，葛安茹，劉銳劍

(1.北京交通大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100044； 2.淮陰師范學(xué)院 法律政治與公共管理學(xué)院，江蘇 淮安 223001；3.北京化工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100029)

0 引言

隨著工業(yè)4.0和創(chuàng)新3.0時代的來臨，3D打印技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新興技術(shù)加速應(yīng)用，科技創(chuàng)新已成為國民經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。高新技術(shù)企業(yè)具有知識密集型和技術(shù)復(fù)雜性的特點，在推動科技創(chuàng)新和加快創(chuàng)新型國家建設(shè)進程中扮演著重要的戰(zhàn)略角色。2017年《中國企業(yè)創(chuàng)新能力評價報告》指出：我國高新技術(shù)企業(yè)專利數(shù)量分布不均衡，只集中于少數(shù)企業(yè)中，大部分高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新能力較弱；同時，我國高新技術(shù)企業(yè)專利質(zhì)量不高，其中有效發(fā)明專利占全部有效專利的41.3%，與美日等發(fā)達國家相比(美國、日本分別為91.5%和85.6%)，還有很大差距[1]。由于創(chuàng)新過程的復(fù)雜性、動態(tài)性和高風(fēng)險性，依靠單一企業(yè)知識資源和能力很難實現(xiàn)突破性創(chuàng)新。因此，企業(yè)需要獲取互補商、大學(xué)、科研機構(gòu)和供應(yīng)商等外部創(chuàng)新主體的異質(zhì)性知識資源，通過協(xié)同創(chuàng)新取得成功。然而，知識差異性、復(fù)雜性和合作伙伴的利益沖突，導(dǎo)致知識在轉(zhuǎn)移和整合過程中易引發(fā)知識基礎(chǔ)性風(fēng)險[2,3]。因此，針對協(xié)同創(chuàng)新中的知識活動需要進行有效治理。

知識治理既是知識管理理論發(fā)展的新階段，也是治理理論發(fā)展的新方向。自Foss倡導(dǎo)把知識治理作為獨立研究領(lǐng)域以來，知識治理理論取得了長足發(fā)展，研究主要集中在知識治理機制設(shè)計和知識治理績效等方面。一方面，現(xiàn)有文獻主要圍繞采用何種治理機制對企業(yè)知識活動進行治理的問題開展相關(guān)研究。如Andreas[4]針對跨國公司研究提出結(jié)構(gòu)化(如集權(quán)、崗位設(shè)置等)、過程化(如知識管理策略、知識決策組織和知識活動監(jiān)督等)以及關(guān)聯(lián)化(側(cè)重于分析知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的聯(lián)系、領(lǐng)導(dǎo)和整合)的知識治理類型。另一方面，學(xué)者們對知識治理績效進行了探討。如Clifton[5]以企業(yè)間創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)為研究對象，分析知識治理機制對組織績效的影響。還有學(xué)者以企業(yè)能力成長作為知識治理績效評價指標(biāo)，更深層次地探討知識治理通過知識流動、知識整合等因素對企業(yè)成長能力的影響[6]。隨著研究深入，學(xué)術(shù)界對知識治理的研究擴展到企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域，如王睢[7]基于認(rèn)知視角對企業(yè)間開放式創(chuàng)新知識治理進行了多案例分析。

通過文獻梳理發(fā)現(xiàn)，知識治理理論雖取得了較多的研究成果，但以往研究還存在以下不足之處：第一，如何對企業(yè)間分散化、異質(zhì)化的知識資源進行治理，目前研究還較為缺乏。學(xué)者們對知識治理的研究大多集中于企業(yè)內(nèi)部，雖然也有學(xué)者對企業(yè)間的知識治理進行了理論分析，但他們的研究缺乏定量數(shù)據(jù)支持。第二，企業(yè)間知識治理能否促進協(xié)同創(chuàng)新績效提升。目前，鮮有文獻對兩者間關(guān)系進行研究，而且學(xué)者們對企業(yè)間知識治理的研究還未形成完整的理論框架。第三，企業(yè)間知識治理是如何促進協(xié)同創(chuàng)新績效的。目前，兩者之間的作用機制尚不清楚。已有研究表明，良好的制度環(huán)境有助于企業(yè)創(chuàng)新，但現(xiàn)有研究在探討知識治理過程中忽略了制度環(huán)境的作用。

針對前期研究不足，本文基于知識治理理論和資源依賴?yán)碚摚愿咝录夹g(shù)企業(yè)為樣本，研究企業(yè)間正式知識治理和非正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，探究知識轉(zhuǎn)移和制度環(huán)境在其中的作用路徑及影響機制。研究結(jié)果有利于進一步豐富知識治理理論，促進知識治理理論與協(xié)同創(chuàng)新理論融合，從而為高新技術(shù)企業(yè)知識治理實踐提供政策建議。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 知識治理

隨著知識經(jīng)濟發(fā)展，知識管理作為組織學(xué)習(xí)的重要手段，受到了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。Bassi[8]指出，知識管理是創(chuàng)造、獲取和利用知識的過程，目的在于提升組織績效； Diakoulakis等[9]認(rèn)為，知識管理即對組織現(xiàn)有知識進行適當(dāng)管理和創(chuàng)造，其重點在于對個人知識進行整合和協(xié)調(diào)；Frappaolo[10]指出，知識管理是指運用集體智慧提升組織應(yīng)變力和創(chuàng)新能力，通過新途徑幫助組織實現(xiàn)顯性知識和隱性知識共享。由上可知，知識管理重點關(guān)注個體知識和行為，通過知識獲取、利用和創(chuàng)造等過程，實現(xiàn)組織績效或創(chuàng)新能力提升。然而，在協(xié)同創(chuàng)新背景下，知識管理無法融合“異質(zhì)性知識”與“不同組織”的關(guān)系，王睢[7]也指出，在開放式創(chuàng)新中，企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)不再是知識管理而是知識治理問題。

知識治理的概念最早由Grandori[2]提出，他認(rèn)為知識治理是指協(xié)調(diào)和控制，是對企業(yè)內(nèi)部或企業(yè)之間知識交換、轉(zhuǎn)移和共享等知識活動的治理。Foss[3]認(rèn)為，知識治理是正式組織機制與非正式組織機制的集合，最終目的是促進組織成員貢獻知識，從而實現(xiàn)知識獲取、共享和分配等知識活動最優(yōu)化。盡管不同學(xué)者對知識治理的概念界定有所差異，但知識治理與知識管理相比，更側(cè)重于通過正式組織機制或非正式組織機制影響知識活動過程，通過制度設(shè)計對知識行為進行引導(dǎo)和激勵，從而實現(xiàn)知識效益最大化。因此，知識治理并不是對知識管理的割裂和摒棄，而是知識管理理論的拓展，從組織這一更高層面將知識管理方法和技術(shù)轉(zhuǎn)化為制度安排，為知識管理提供制度保障，從而更好地實現(xiàn)知識資源價值。

根據(jù)以上研究，本文將企業(yè)間知識治理界定為：運用正式或非正式的協(xié)調(diào)和控制機制對企業(yè)間各創(chuàng)新主體知識活動進行有效治理，以實現(xiàn)知識活動效益最優(yōu)化。依據(jù)Foss[3]對知識治理的界定，本文將企業(yè)間的知識治理分為正式知識治理和非正式知識治理兩個維度：正式知識治理傾向于運用專業(yè)化分工、知識產(chǎn)權(quán)保護、專利許可等契約制度，明確合作伙伴的權(quán)力和義務(wù)，對企業(yè)間知識活動進行協(xié)調(diào)和控制；非正式知識治理是指運用關(guān)系和信任等柔性的社會化方式，促進知識在企業(yè)間轉(zhuǎn)移和運用。

在知識治理機制方面，Mahnke &Pedersen[11]提出了科層制、利益共同體和激勵3種形式的知識治理機制；Choi等[12]認(rèn)為，知識治理是指影響知識轉(zhuǎn)移和流動的治理結(jié)構(gòu)，有交換、合法資格和贈與3種形式。以往文獻對知識轉(zhuǎn)移的前因研究主要集中于激勵機制、網(wǎng)絡(luò)嵌入和知識本身特性等方面，很少有學(xué)者從知識治理視角出發(fā)，探討知識治理對知識轉(zhuǎn)移的影響。知識治理理論認(rèn)為，知識轉(zhuǎn)移受到治理機制的影響[13]，企業(yè)間有效的知識治理機制可促進異質(zhì)性知識資源在創(chuàng)新伙伴之間轉(zhuǎn)移。因此，企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移行為既是一種行為過程，也是制度安排的結(jié)果。隨著知識治理理論發(fā)展，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，知識治理有助促進創(chuàng)新，如企業(yè)內(nèi)部知識治理機制既能促進低成本探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新[14]，也有利于企業(yè)實現(xiàn)突破式創(chuàng)新[15]。因此，在協(xié)同創(chuàng)新背景下，根據(jù)知識治理理論，本文構(gòu)建“知識治理機制→知識活動過程(知識轉(zhuǎn)移)→治理結(jié)果(協(xié)同創(chuàng)新績效)”的分析框架。

1.2 知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效

如何整合外部知識資源并將其轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新績效，成為高科技企業(yè)需要解決的關(guān)鍵問題。創(chuàng)新伙伴的機會主義行為易產(chǎn)生知識交易風(fēng)險，降低協(xié)同創(chuàng)新效果。正式知識治理能明確創(chuàng)新伙伴的職責(zé)范圍，具有嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)保護條款和專利許可協(xié)議，有助于減少合作伙伴的知識隱藏行為，降低協(xié)同創(chuàng)新中的不確定性，從而提高協(xié)同創(chuàng)新效果。有研究指出：完備的合同是遏制企業(yè)機會主義行為的重要工具，合同能有效降低價值共創(chuàng)中的風(fēng)險和不確定性[16,17]。契約治理能確保交易有效執(zhí)行，降低產(chǎn)品創(chuàng)新風(fēng)險，從而促進探索式產(chǎn)品創(chuàng)新和利用式產(chǎn)品創(chuàng)新[18]。

在創(chuàng)新實踐中，默會性知識具有復(fù)雜性特征，而且在雙邊道德風(fēng)險下，供應(yīng)鏈企業(yè)之間基于知識交易的正式契約不能有效激勵交易雙方共同投入[19]。因此，除正式知識治理外，還需要關(guān)系、信任和認(rèn)同等非正式知識治理制約創(chuàng)新伙伴的知識領(lǐng)地行為，提高協(xié)同創(chuàng)新效率。Pemsel & Müller[20]研究指出，在知識創(chuàng)造過程中，非正式知識治理機制比正式知識治理機制更有效；王雎[7]對開放式創(chuàng)新的案例研究結(jié)果顯示：關(guān)系性知識產(chǎn)權(quán)有助于化解開放式創(chuàng)新中的知識占有風(fēng)險，緩解創(chuàng)新者利益沖突，進而保障創(chuàng)新持續(xù)性，擴大創(chuàng)新規(guī)模。由此可知，在協(xié)同創(chuàng)新過程中，非正式知識治理的運用能減少創(chuàng)新伙伴的機會主義行為，幫助企業(yè)從創(chuàng)新伙伴處獲得異質(zhì)性知識資源，從而提高協(xié)同創(chuàng)新效果。綜合以上研究，本文提出以下研究假設(shè)：

H1a：正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效有顯著正向影響；

H1b：非正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效有顯著正向影響。

1.3 知識轉(zhuǎn)移的中介作用

知識轉(zhuǎn)移是指知識發(fā)送者將知識傳遞給知識接收者且被知識接收者消化、整合和應(yīng)用的過程，包含知識傳遞、吸收和利用3個階段[21]。由于知識具有復(fù)雜性、異質(zhì)性和嵌入性特征，在協(xié)同創(chuàng)新背景下，創(chuàng)新伙伴之間因知識基礎(chǔ)差異、利益沖突和認(rèn)知差異等因素很難實現(xiàn)有效交流，此時知識轉(zhuǎn)移就會受到損害。根據(jù)知識治理理論，知識轉(zhuǎn)移會受到治理機制的影響[13]，學(xué)者們實證研究也發(fā)現(xiàn)，市場機制如知識交易契約對知識轉(zhuǎn)移有積極影響[22]。在協(xié)同創(chuàng)新過程中，正式知識治理提供了明確的專業(yè)分工和契約協(xié)議，憑借有力的法律條款，可以為合作伙伴協(xié)同創(chuàng)新提供合作基礎(chǔ)，尤其是在專利許可、技術(shù)轉(zhuǎn)讓等層面促進顯性知識轉(zhuǎn)移。同時，正式知識治理有嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)保護，能防止知識泄露或濫用等機會主義行為，增強創(chuàng)新伙伴合作意愿，降低知識粘性，減少企業(yè)間知識接受能力和吸收能力差異，從而促進隱性知識傳遞。

企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移需要通過信任和關(guān)系等非正式知識治理手段，加強合作伙伴的互動交流以整合和吸收多樣化知識資源，從而促進新知識產(chǎn)生和應(yīng)用。一方面，在跨邊界合作中，企業(yè)很難監(jiān)督合作伙伴的知識轉(zhuǎn)移行為尤其是隱性知識轉(zhuǎn)移[23]，因為隱性知識根植于企業(yè)內(nèi)部經(jīng)驗和技巧，具有組織慣性，難以被編碼和轉(zhuǎn)化。而信任能使合作伙伴減少對合作伙伴機會主義的擔(dān)憂[24]，增強知識轉(zhuǎn)移意愿，拓展聯(lián)盟成員知識交流深度和廣度，有利于降低知識轉(zhuǎn)移難度[25]。當(dāng)知識轉(zhuǎn)移雙方建立高度信任時，知識接收者更相信知識發(fā)送者知識的準(zhǔn)確性，知識接收者的接受意愿更強烈，從而能對知識進行更好的吸收和應(yīng)用，知識轉(zhuǎn)移效果會進一步提高。另一方面，跨越企業(yè)邊界的知識轉(zhuǎn)移會由于企業(yè)在技術(shù)和管理方面的差異，導(dǎo)致知識接收者很難消化和吸收合作伙伴的互補性知識，從而容易引發(fā)知識轉(zhuǎn)移障礙。關(guān)系質(zhì)量對于合作雙方的知識和資源交換至關(guān)重要[26]，與合作伙伴維持良好合作關(guān)系是長期合作的重要基礎(chǔ)。在長期合作中，企業(yè)間廣泛的溝通互動有利于關(guān)系雙方培養(yǎng)術(shù)語、規(guī)范等方面的默契，促進隱性知識擴散和吸收(包鳳耐、彭正銀，2015)，進而提高知識轉(zhuǎn)移績效。由上可知，非正式治理能促進創(chuàng)新伙伴間深度溝通和密切合作，提高知識接收能力和吸收能力，減少知識轉(zhuǎn)移障礙，增強知識轉(zhuǎn)移效果。因此，本文提出如下假設(shè)：

H2a：正式知識治理對知識轉(zhuǎn)移有顯著正向影響；

H2b：非正式知識治理對知識轉(zhuǎn)移有顯著正向影響。

資源依賴?yán)碚撝赋觯M織需要與外部資源擁有者進行交換和共享，以獲得組織生存和發(fā)展所需要的關(guān)鍵性資源[27]，如知識資源、技術(shù)資源等。在復(fù)雜動態(tài)的創(chuàng)新環(huán)境下，企業(yè)需要與外部合作伙伴交換異質(zhì)性知識資源，以協(xié)同創(chuàng)新方式實現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新。現(xiàn)有文獻雖然證實了治理對創(chuàng)新結(jié)果的影響，但對兩者之間作用機制的研究關(guān)注不足。已有實證研究表明，外部知識獲取和整合有助于提高創(chuàng)新績效，而知識轉(zhuǎn)移是企業(yè)獲取外部知識的有效途徑，知識轉(zhuǎn)移效果會直接影響到聯(lián)盟企業(yè)創(chuàng)新績效[28,29]。結(jié)合資源依賴?yán)碚摽梢园l(fā)現(xiàn)，企業(yè)創(chuàng)新伙伴間知識轉(zhuǎn)移可以成為治理與創(chuàng)新結(jié)果的橋梁。最近也有學(xué)者指出，在合作開發(fā)新產(chǎn)品創(chuàng)新過程中，如何克服企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移障礙是治理機制設(shè)計需要考慮的一個重要問題[30]。Volberda等[31]指出，成功的知識轉(zhuǎn)移對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有顯著積極效應(yīng)。因此，本文提出以下假設(shè)：

H3：知識轉(zhuǎn)移對協(xié)同創(chuàng)新績效有顯著正向影響。

由前文可知，知識治理對知識轉(zhuǎn)移和協(xié)同創(chuàng)新績效可能存在正向影響。正式知識治理明確了創(chuàng)新伙伴的職責(zé)范圍，通過詳細(xì)的契約條款，降低雙方知識的模糊性并減少知識轉(zhuǎn)移障礙，有助于企業(yè)獲得并吸收創(chuàng)新伙伴的互補性知識資源，提高協(xié)同創(chuàng)新效果；非正式知識治理通過信任和關(guān)系等柔性的社會化方式，促進創(chuàng)新伙伴相互學(xué)習(xí)，實現(xiàn)更深層次交流，減少創(chuàng)新伙伴之間的認(rèn)知差異，加速可編碼性和復(fù)雜性的互補性知識與企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新資源整合，促進知識轉(zhuǎn)移，進而提高協(xié)同創(chuàng)新績效。根據(jù)以上分析，本文提出如下假設(shè)：

H4a：知識轉(zhuǎn)移在正式知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用；

H4b：知識轉(zhuǎn)移在非正式知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用。

1.4 制度環(huán)境在知識治理、知識轉(zhuǎn)移與協(xié)同創(chuàng)新績效間的調(diào)節(jié)作用

戰(zhàn)略管理對制度環(huán)境的理解主要來源于經(jīng)濟學(xué)和社會學(xué)領(lǐng)域。以North[32]為代表的經(jīng)濟學(xué)學(xué)派認(rèn)為，制度是對人們相互關(guān)系進行約束的規(guī)則和規(guī)范，包括正式約束(如法律、法規(guī)和合約等)和非正式約束(如習(xí)俗、慣例和倫理規(guī)范等)兩個組成部分。Scott[33]指出，制度屬于社會結(jié)構(gòu)范式，是社會中指導(dǎo)與限制商業(yè)活動的規(guī)則、社會規(guī)范和文化認(rèn)知，包括規(guī)制、規(guī)范和認(rèn)知4個要素。其中，規(guī)制性要素主要是指明確的外在管制性規(guī)則，如正式的法律法規(guī)和政府政策等；規(guī)范性要素是指社會中具有說明性、評價性和義務(wù)性的制度，如道德規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)化程序等；認(rèn)知性要素是指對社會事實和社會建構(gòu)意義的共同理解與認(rèn)知，如共同的價值觀和信仰等。也有學(xué)者從政府干預(yù)、金融發(fā)展水平、知識產(chǎn)權(quán)保護和中介組織發(fā)育程度等方面對企業(yè)創(chuàng)新所面臨的制度環(huán)境進行探討[34]。基于以上認(rèn)知，本文從企業(yè)外部因素方面對制度環(huán)境進行研究，認(rèn)為制度環(huán)境是企業(yè)發(fā)展需遵循的正式制度和非正式制度的總和，主要包括法律法規(guī)、慣例、社會習(xí)俗、文化傳統(tǒng)和價值認(rèn)知等。

根據(jù)資源依賴?yán)碚摚髽I(yè)作為開放式系統(tǒng)，其創(chuàng)新發(fā)展受外部環(huán)境的影響。外部制度環(huán)境是影響企業(yè)創(chuàng)新的權(quán)變因素，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，高水平的制度環(huán)境擁有強健的產(chǎn)權(quán)保護體系，能促進新產(chǎn)品開發(fā)[35]。因此，高新技術(shù)企業(yè)間要實現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新績效提升，除需要從合作伙伴獲得知識資源外，還需要良好的制度環(huán)境。已有研究表明，互補性資源價值取決于公司所在的制度環(huán)境[36]。在良好的正式制度環(huán)境下，企業(yè)通過與政府的高效交流和互動，可以獲得政府法律和創(chuàng)新政策等相關(guān)支持，從而為企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新提供穩(wěn)定的保障機制；同時，嚴(yán)格的法律法規(guī)可以降低知識泄露風(fēng)險，有利于異質(zhì)性知識資源在合作伙伴之間成功轉(zhuǎn)移，從而提高協(xié)同創(chuàng)新績效。在中國市場環(huán)境中，當(dāng)?shù)厣鐣?xí)俗和文化傳統(tǒng)等非正式制度也深刻影響著企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)越了解當(dāng)?shù)匚幕瘋鹘y(tǒng)和風(fēng)俗習(xí)慣，就越能與消費者達成一致的價值認(rèn)知，降低創(chuàng)新過程的不確定性，進而使協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)品更能滿足顧客需求，得到市場認(rèn)可。基于上述分析，本文提出如下研究假設(shè)：

H5：制度環(huán)境正向調(diào)節(jié)知識轉(zhuǎn)移在知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效之間的中介作用，即制度環(huán)境越好，知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)越強。

根據(jù)以上研究邏輯，本文構(gòu)建理論模型如圖1所示。

圖1 理論模型

2 研究設(shè)計

2.1 樣本來源

本研究采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，選取江蘇地區(qū)30家高新技術(shù)企業(yè)進行預(yù)調(diào)查并修正完善，形成最終問卷。對北京、上海、廣州、南京、蘇州、鄭州等地區(qū)的高新技術(shù)企業(yè)展開調(diào)研，問卷調(diào)查對象被限定為高新技術(shù)企業(yè)的中高層管理者和對外有緊密聯(lián)系的技術(shù)人員，以保證調(diào)查者對企業(yè)知識資源利用狀況、協(xié)同創(chuàng)新績效和制度環(huán)境具有準(zhǔn)確的認(rèn)知。本文正式調(diào)查時間為2018年5—9月，歷時5個月。采用紙質(zhì)和電子兩種方式進行問卷發(fā)放，以紙質(zhì)問卷為主，電子問卷為輔。其中，發(fā)放紙質(zhì)問卷260份，回收220份，有效問卷170份。通過整理篩選，剔除不符合要求的問卷，最終獲得有效問卷206份。樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 樣本描述性統(tǒng)計結(jié)果(n=206)

2.2 問卷測量

本研究問卷量表設(shè)計主要參考國內(nèi)外較為成熟的量表并根據(jù)研究實際情況進行適當(dāng)修改。在問卷設(shè)計過程中，征求了多位企業(yè)中層管理者和專家的意見。本文對潛變量的測量均采用李克特5點量表方式計分，“1”代表“完全不同意”，“5”代表“完全同意”。

(1)知識治理量表。在借鑒Foss[3]理論觀點的基礎(chǔ)上，參考向陽和曹勇[22]的研究成果，包含正式知識治理和非正式知識治理兩個維度。正式知識治理包括3個題項，如“與外部合作中，企業(yè)以合法途徑和合理價格獲得合作伙伴的專利等知識資源”、“與外部合作中，企業(yè)與合作伙伴有詳盡的合作協(xié)議和契約(如期望水平、責(zé)任范圍和知識產(chǎn)權(quán)保護等)”等；非正式知識治理包括4個題項，如“與外部合作中，企業(yè)與合作伙伴具有相互的信任”、“與外部合作中，企業(yè)與合作伙伴保持較好的溝通”等。

(2)知識轉(zhuǎn)移量表。參考包鳳耐和彭正銀(2015)以及王婷和楊建君(2018)的研究成果，將其分為顯性知識轉(zhuǎn)移和隱性知識轉(zhuǎn)移兩個維度，共6個題項。顯性知識轉(zhuǎn)移有3個題項，如“企業(yè)從合作伙伴獲取了技術(shù)相關(guān)的知識”、“企業(yè)與合作伙伴交流產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢相關(guān)信息”等；隱性知識轉(zhuǎn)移有3個題項，如“合作雙方經(jīng)常訪問各自的工廠和觀察現(xiàn)場作業(yè)”、“從直接接觸中，合作雙方學(xué)習(xí)到很多管理技能知識”等。

(3)制度環(huán)境量表。參考Scott[33]提出的3種制度要素(規(guī)制、規(guī)范和文化)和金永生等[37]的研究成果，修訂后形成本研究量表，包括正式制度環(huán)境和非正式制度環(huán)境兩個方面，共有6個題項，如“當(dāng)?shù)卣雠_了很多支持企業(yè)創(chuàng)新和發(fā)展的政策法規(guī)”、“企業(yè)能夠?qū)οM者心理和行為方式有良好的認(rèn)知”等。

(4)協(xié)同創(chuàng)新績效量表。綜合Schoenmakers & Duysters[38]和張敬文等[39]的研究成果，共設(shè)置4個題項，主要包括：“與外部合作，我們新技術(shù)和新產(chǎn)品研發(fā)速度快于行業(yè)平均水平”、“與外部合作的新技術(shù)和新產(chǎn)品研發(fā)成功率和市場認(rèn)可度得到了顯著提高”等。

3 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

3.1 同源方差分析

根據(jù)謝宗曉等的研究成果，Harman單因子檢驗方法對同源偏差檢驗有明顯缺陷，除非存在非常嚴(yán)重的同源方差問題，否則一般不會出現(xiàn)一個公因子解釋大部分變量變異的情況[40]。因此，本研究運用不可測量潛在方法進行因子檢驗，將有共同方法偏差的模型與沒有共同方法偏差的模型進行比較，如果后者擬合指數(shù)更好，則表明各變量數(shù)據(jù)不存在共同方法偏差問題。運用MPLUS7.4進行驗證性因子分析，結(jié)果如表2所示。

表2 驗證性因子分析結(jié)果(n=206)

由表2可知，單因子模型擬合指標(biāo)：CFI=0.555, TLI=0.511,RMSEA=0.121，均沒有達到可接受標(biāo)準(zhǔn)，而沒有共同方法偏差的五因子模型各擬合指標(biāo)優(yōu)于其它4個有共同方法偏差的模型，說明本研究各變量不存在明顯的共同偏差問題。

3.2 信度與效度檢驗

本研究運用SPSS20.0對各量表進行信度分析，采用Cronbach's α系數(shù)作為內(nèi)部一致性判斷標(biāo)準(zhǔn)。分析結(jié)果顯示，正式知識治理、非正式知識治理、顯性知識轉(zhuǎn)移、隱性知識轉(zhuǎn)移、正式制度環(huán)境、非正式制度環(huán)境和協(xié)同創(chuàng)新績效各量表的Cronbach's α系數(shù)分別為：0.758、0.794、0.784、0.809、0.714、0.702、0.923，均大于0.7，說明本文量表具有較好的信度。量表中，各題項因子載荷均大于0.6，正式知識治理、非正式知識治理、顯性知識轉(zhuǎn)移、隱性知識轉(zhuǎn)移、正式制度環(huán)境、非正式制度環(huán)境和協(xié)同創(chuàng)新績效各量表的AVE值分別為0.575、0.619、0.524、0.660、0.563、0.597、0.813，均大于0.5，因此，本研究變量具有較好的聚斂效度。另外，根據(jù)表2驗證性因子分析結(jié)果，五因子模型的擬合度最優(yōu)(χ2/df =1.69，CFI=0.936，TLI=0.922，RMSEA=0.068)，表明各變量間具有良好的區(qū)分效度。

3.3 描述性統(tǒng)計分析

由表3可知，正式知識治理與知識轉(zhuǎn)移、協(xié)同創(chuàng)新績效均呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系(p<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為0.447、0.339；非正式知識治理與知識轉(zhuǎn)移、協(xié)同創(chuàng)新績效均為顯著正相關(guān)(p<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為0.499、0.354；知識轉(zhuǎn)移與制度環(huán)境、協(xié)同創(chuàng)新績效均顯著正相關(guān)(p<0.01)，相關(guān)系數(shù)分別為0.268、0.588；制度環(huán)境與協(xié)同創(chuàng)新績效也呈現(xiàn)正相關(guān)(p<0.01)，相關(guān)系數(shù)為0.411。

表3 變量均值、標(biāo)準(zhǔn)差與相關(guān)系數(shù)(n=206)

3.4 假設(shè)檢驗

(1)知識轉(zhuǎn)移的中介作用分析。侯杰泰等[41]指出，結(jié)構(gòu)方程模型更能直接實現(xiàn)中介效應(yīng)檢驗。因此，本研究以正式知識治理和非正式知識治理為自變量，知識轉(zhuǎn)移為中介變量，協(xié)同創(chuàng)新績效為因變量，采用結(jié)構(gòu)方程模型對知識轉(zhuǎn)移的中介作用進行驗證。通過最大似然估計法，采用MPLUS7.4構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，分析結(jié)果如圖2所示。模型的擬合指數(shù)：χ2/df=2.39，CFI=0.920，TLI=0.904，RMSEA=0.064，SRMR=0.055，模型各項指標(biāo)均符合適配標(biāo)準(zhǔn)，說明本模型達到了可接受范圍，具有較好的預(yù)測效果。由圖2可知，正式知識治理與非正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑系數(shù)分別為0.078(P>0.05)和0.015(P>0.05)，路徑系數(shù)均達到顯著水平，說明正式知識治理與非正式知識治理并不直接對協(xié)同創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響。因此，H1a和H1b不成立。正式知識治理與非正式知識治理對知識轉(zhuǎn)移的路徑系數(shù)分別為0.316(P<0.01)和0.425(P<0.001)，說明正式知識治理和非正式知識治理對知識轉(zhuǎn)移均具有促進作用，研究結(jié)果支持H2a和H2b。知識轉(zhuǎn)移對協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑系數(shù)為0.621(P<0.001)，說明知識轉(zhuǎn)移對協(xié)同創(chuàng)新績效具有顯著正向影響，H3得到驗證。

韓瑩等[42]指出，逐步檢驗法和SOBEL檢驗法都存在不足。因此，本文為規(guī)避中介效應(yīng)的非正態(tài)抽樣分布問題，通過Mplus7.4，運用Bootstrap方法對知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)進行更深層次的分析，知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果如表4所示。間接效應(yīng)的Bias-corrected的95%置信區(qū)間[0.058，0.320]和[0.140，0.424]均不包含零，因此，知識轉(zhuǎn)移在正式知識治理和非正式知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效之間的中介效應(yīng)成立，H4a和H4b得到驗證。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型檢驗結(jié)果

表4 中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

通過比較表4的兩條路徑的間接效應(yīng)值，可以看出知識轉(zhuǎn)移在非正式知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效間存在更強的中介效應(yīng)。由于加入知識轉(zhuǎn)移后，正式知識治理和非正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑系數(shù)均未達到顯著水平，說明知識轉(zhuǎn)移在正式知識治理和非正式知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響中存在完全中介效應(yīng)，知識治理的總效應(yīng)等于間接效應(yīng)之和，總效應(yīng)值為0.46。

(2)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗。Hays &Preacher 開發(fā)了Process程序，本研究運用SPSS Process3.3對模型進行有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗。在該程序中，可以運用Bootstrapping分析法分析中介和調(diào)節(jié)組合模型，這在國際上也得到了越來越多學(xué)者的關(guān)注和運用[43]。本研究檢驗當(dāng)制度環(huán)境變化時(分別取均值減1個標(biāo)準(zhǔn)差、均值、均值加1個標(biāo)準(zhǔn)差)，考察知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)是否顯著。根據(jù)本文理論模型，只需檢驗被調(diào)節(jié)的后半段，采用Hayes提出的Model 14，將自變量(知識治理)、中介變量(知識轉(zhuǎn)移)、因變量(協(xié)同創(chuàng)新績效)、調(diào)節(jié)變量(制度環(huán)境)和控制變量(企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模和合作經(jīng)驗)同時放入回歸方程進行整體模型分析，結(jié)果如表5所示，模型擬合指數(shù)，R2=0.439，F(xiàn)=22.120 4，df=7, P=0.000 0。由表5可知，隨著制度環(huán)境變好，知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)的系數(shù)由0.322提高至0.547，且在低值、中值和高值水平下，知識轉(zhuǎn)移系數(shù)的置信區(qū)間均不包含零，說明高水平制度環(huán)境更有利于增強知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)。僅依賴條件間接效應(yīng)不能完全判定制度環(huán)境是否存在有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。根據(jù)Process運算得到的INDEX指標(biāo)顯示，制度環(huán)境對知識轉(zhuǎn)移間接關(guān)系的調(diào)節(jié)指數(shù)為0.179，置信區(qū)間為[0.015,0.342]，不包括零，說明有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)達到顯著水平，H5得到支持。

表5 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)分析結(jié)果(后半段)(重復(fù)抽取5000次)

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)果討論

在動態(tài)復(fù)雜的創(chuàng)新環(huán)境下，高新技術(shù)企業(yè)需要通過知識治理降低知識交易風(fēng)險，促進知識資源在企業(yè)間有效轉(zhuǎn)移，從而提高協(xié)同創(chuàng)新績效。本文理論價值如下：提出運用正式知識治理和非正式知識治理方式，整合企業(yè)間分散的異質(zhì)性知識資源；首次建構(gòu)了企業(yè)間知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效影響的完整模型，進一步促進知識治理理論與協(xié)同創(chuàng)新理論深度融合，深化了知識治理理論和協(xié)同創(chuàng)新理論研究成果；實證研究揭示了企業(yè)間知識治理通過知識轉(zhuǎn)移作用于協(xié)同創(chuàng)新績效的路徑，進一步強化了異質(zhì)性知識資源對創(chuàng)新的價值；將外部制度環(huán)境納入知識治理研究領(lǐng)域，拓展了制度環(huán)境適用范圍。

(1)高新技術(shù)企業(yè)間知識治理對知識轉(zhuǎn)移具有積極促進作用，非正式知識治理的作用更為凸顯。Gooderham等[13]指出，治理機制能促進不同組織間知識轉(zhuǎn)移，本研究結(jié)論支持并拓展了該觀點，區(qū)分了不同知識治理機制對知識轉(zhuǎn)移的效應(yīng)。結(jié)果顯示：正式知識治理和非正式知識治理均有利于加速知識轉(zhuǎn)移，但非正式知識治理的作用更強，本文研究范圍更加廣泛，更符合中國高新技術(shù)企業(yè)實踐。高新技術(shù)企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新涉及大量專利轉(zhuǎn)讓和技術(shù)交易，在完備的合同和合理的分工機制等正式知識治理機制約束下，有助于合作伙伴之間開展知識交易行為。但在中國情境下，“關(guān)系圈”更能幫助企業(yè)獲得創(chuàng)新所需異質(zhì)性知識資源，與包鳳耐和彭正銀的研究結(jié)論相一致。合作伙伴之間關(guān)系越緊密，越容易形成信任的創(chuàng)新氛圍，促使企業(yè)更開放地分享知識資源，進而對外部復(fù)雜的、編碼化的異質(zhì)性知識資源加以吸收和利用。因此，非正式知識治理在知識轉(zhuǎn)移過程中具有更大的價值。

(2)知識轉(zhuǎn)移在知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系中發(fā)揮完全中介作用。該結(jié)論豐富和拓展了王睢[7]的研究成果，高新技術(shù)企業(yè)間知識治理并不能對協(xié)同創(chuàng)新績效產(chǎn)生直接影響，知識治理對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響必須通過知識轉(zhuǎn)移這一中介機制實現(xiàn)。這主要是由于知識治理能減少企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移障礙，從而使企業(yè)更好地吸收利用合作伙伴的知識資源，提高知識轉(zhuǎn)移效果。而知識轉(zhuǎn)移作是企業(yè)創(chuàng)新能力的優(yōu)勢來源[44]，促進協(xié)同創(chuàng)新成果產(chǎn)生。盡管有觀點認(rèn)為，知識轉(zhuǎn)移容易使企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生技術(shù)依賴性，但本文認(rèn)為，知識轉(zhuǎn)移帶來了多樣化知識資源，有助于形成協(xié)作一致的創(chuàng)新方案。

(3)制度環(huán)境正向調(diào)節(jié)知識轉(zhuǎn)移在知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效之間的中介作用。研究結(jié)果說明，如果企業(yè)處于良好的制度環(huán)境，知識轉(zhuǎn)移的中介作用會更強；如果企業(yè)處于較差的制度環(huán)境，則會削弱知識轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)。以往有關(guān)知識治理與創(chuàng)新的文獻，如Clifton等[5]、朱雪春和陳萬明[14]的研究均未關(guān)注制度環(huán)境這一情景因素，本研究彌補了這一不足。在中國情境下，企業(yè)與政府的關(guān)系、企業(yè)對消費者及當(dāng)?shù)匚幕?xí)俗的熟悉程度等外部制度環(huán)境會影響創(chuàng)新過程。因此，良好的制度環(huán)境是企業(yè)進行協(xié)同創(chuàng)新的重要保障。

4.2 管理啟示

(1)創(chuàng)新企業(yè)間知識治理機制。在協(xié)同創(chuàng)新過程中，應(yīng)發(fā)揮正式知識治理和非正式知識治理的“雙重”效應(yīng)。首先，要創(chuàng)新正式知識治理機制，在分工模式、技術(shù)專利、知識保密與共享等方面，建立完善的知識產(chǎn)權(quán)契約，防范知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險，加速知識過程；其次，本文發(fā)現(xiàn)，非正式知識治理更有利于增強知識轉(zhuǎn)移效果。因此，管理者應(yīng)充分重視非正式知識治理的作用。例如，與合作伙伴定期開展交流會，分享先進管理經(jīng)驗，促進相互學(xué)習(xí)，建立互信互惠機制，提高合作伙伴之間的信任感和認(rèn)同感。只有合作伙伴對協(xié)作方案產(chǎn)生強烈認(rèn)同，才能更開放地分享知識資源，減少知識領(lǐng)地行為，提高知識轉(zhuǎn)移效果。

(2)注重知識轉(zhuǎn)移策略。本研究發(fā)現(xiàn)，高新技術(shù)企業(yè)間多樣化知識資源是提高協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)鍵。因此，企業(yè)在協(xié)同創(chuàng)新過程中，應(yīng)重視知識轉(zhuǎn)移策略。一方面，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)建立跨邊界的學(xué)習(xí)機構(gòu)，減少由于知識默會性和差異性帶來的知識溝通障礙，降低企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移成本損耗，高效吸收整合創(chuàng)新伙伴的異質(zhì)性知識資源，從而提高協(xié)同創(chuàng)新績效；另一方面，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)積極實施知識轉(zhuǎn)移戰(zhàn)略，通過建立跨邊界協(xié)調(diào)管理機構(gòu)，制定統(tǒng)一的技術(shù)轉(zhuǎn)移標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)造有利于知識轉(zhuǎn)移的機會，實現(xiàn)知識轉(zhuǎn)移效果最優(yōu)化。

(3)優(yōu)化外部制度環(huán)境。良好的外部制度環(huán)境是企業(yè)間開展協(xié)同創(chuàng)新的重要基礎(chǔ)，有助于提高異質(zhì)性知識資源的創(chuàng)新價值。具體策略如下：第一，政府應(yīng)出臺相關(guān)政策法規(guī)支持高新技術(shù)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，簡化與創(chuàng)新相關(guān)的行政審批程序，健全法律法規(guī)體系，為高新技術(shù)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新提供良好的政治制度環(huán)境；第二，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)與政府形成良好的溝通模式，減少溝通成本，熟悉地方法律法規(guī)，使創(chuàng)新符合規(guī)制合法性要求；第三，高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)充分了解消費者心理需求和社會文化習(xí)俗，積極關(guān)注市場動向，與消費者和公共協(xié)調(diào)組織形成良好的互動關(guān)系，使企業(yè)間協(xié)同創(chuàng)新行為符合社會價值規(guī)范，協(xié)同創(chuàng)新產(chǎn)品得到消費者一致認(rèn)可，從而提高市場占有率。

4.3 不足與展望

受主客觀條件的影響，本文還存在以下不足之處：第一，樣本主要來源于北京、上海、廣州、南京、蘇州、鄭州等地區(qū)，后續(xù)可以在全國更大的范圍內(nèi)開展調(diào)研，以驗證本文所提出的理論模型，提高研究結(jié)果的普適性；第二，本文對制度環(huán)境的研究僅從外部制度環(huán)境視角進行了探討，未關(guān)注企業(yè)內(nèi)部制度環(huán)境對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，未來研究可將兩者結(jié)合起來進行更深層次的探討；第三，本文分析了知識轉(zhuǎn)移對知識治理與協(xié)同創(chuàng)新績效關(guān)系的影響，而知識治理還可能通過其它中間變量(如機會主義、交互能力等)對協(xié)同創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響，未來可進一步深化知識治理的作用機制研究。