網絡結構洞、知識基礎與企業二元式創新

韓軍輝，閆 藝

（1.太原理工大學 經濟管理學院，山西 晉中 030600；2.山西晉商銀行，山西 太原 030053）

一、引言

進入21世紀以來，隨著各種科學技術的高度成熟化，創新逐漸成為個人、企業、高校甚至是一個民族和國家發展的動力和核心競爭力。知識經濟時代的到來使得知識和技術已經取代勞動力成為新型財富資本，知識創新成為一個組織進步的核心推動力。作為社會新型創新系統，高校和科研院所擁有各個專業領域最具前瞻性的科研人員和理論基礎，企業則占據了充足的資金優勢。在這種背景下，產學研合作順勢而生。經濟全球化的加速對創新的要求越來越高，產學研合作所帶來利益的直觀性使得產學研合作逐步進入大眾視野，同時完成了由單方向的線性合作方式向互相合作的網絡合作方式的轉變。

產學研合作網絡結構洞是網絡主體間呈現的“空隙”。由于這些“空隙”中斷了網絡的連接，因此可能會對身處其中的企業創新活動產生重要影響。占據結構洞位置相當于扮演了一個連接橋的傳播樞紐角色，將中斷的網絡連通起來，使得網絡中的信息、知識、技術等資源流繼續順利地流通，實現網絡資源共享。此時，占據結構洞位置的主體擁有更多的機會接觸并累積更多的異質性信息、知識等資源，從理論上講會對其創新活動產生一定的推動作用。但目前，我國產學研合作網絡中各主體的知識基礎參差不齊，且合作信任感較低以及投機行為嚴重（馬明，2010）。在已有研究基礎上，本文嘗試引入知識基礎變量進一步探究結構洞影響企業創新的作用機制，以期幫助企業能夠結合自身知識基礎優化網絡合作關系，進而做出“正確”選擇，以實現創新產出的最大化。

二、研究理論與假設

（一）結構洞與企業二元式創新

網絡結構洞類似于物理電路中的絕緣體元件，能有效削弱兩邊主體的信息相互交流。如圖1 所示，左圖中A、B、C 之間兩兩相連，合作主體間的知識、技術、信息等可以自由流通，能夠有效實現信息共享，進而達到合作共贏的目的；但在右圖中，A 與C 沒有連接，B 占據了結構洞位置的優勢，A 與C 擁有不同的信息，而B 則能從A 和C 獲得非冗余的信息資源，而網絡中的參與方A 與C 則不能直接進行信息交流或合作，只能借助中介方B實現信息互換，加大了合作成本的同時降低了合作效率[1]。針對結構洞特征，McEvily 和Zaheer（1999）指出，企業在網絡中所處的位置決定了其獲取資源的數量與質量，結構洞位置有助于信息流的獲取和控制。從理論上說，企業占據的結構洞數量與所獲取的異質性信息資源成正比關系。在合作網絡中，占據結構洞位置的企業擁有更多接觸新信息的機會，規避了網絡的密集性所帶來的重復信息，節省了對冗余信息的甄選費用，使得企業可以用最小的成本獲取最豐富的異質資源。

圖1 結構洞示意圖

企業二元式創新指的是探索式創新和利用式創新兩種活動。March在組織學習領域最早定義了探索式和利用式，提出兩者的本質區別在于，前者的目的是對新事物的學習嘗試，而后者強調的則是對現有知識的拓展。之后，二元式創新被正式定義，探索式創新強調的是“新”，包括開辟新市場、開發新產品、提供新服務等，這種創新更為徹底；而利用式創新強調的是“變”，包括對現有產品或服務的改進或拓展以及對現有客戶和市場的進一步開拓，這種創新是一種漸進式的創新活動。在此基礎上，劉春玉（2008）從創新的目的、過程、投入、產出、關注和層次等六個層面重新界定了探索式創新和利用式創新的概念。邢新朋和梁大鵬（2016）基于新創企業的實證研究表明探索式創新和利用式創新（開放式創新）以及二者之間的平衡均對新創企業的創新績效有較為明顯的積極推動作用。但相較于利用式創新而言，探索式創新對績效的促進作用更為明顯。

利用式創新強調依托原有的知識和技術對現有的產品、工藝與服務進行整合，進一步挖掘企業現有客戶和市場。占據結構洞位置雖然能夠增加企業接觸異質性信息的機會，但不利于社會規范和信任的形成。正如王發明等（2006）所指出，企業間較低的信任度不利于抑制投機主義行為，不利于知識共享，從而會降低企業對現有知識資源的整合。由此，Jansen 等（2006）提出結構洞數量的減少能夠促進企業深度挖掘原有的資源，有利于企業開展利用式創新。相反，較多的結構洞不但不利于企業間知識共享，同時還會“干擾”企業自身的知識挖掘和整合。從信任層面出發，受中國傳統文化中謹慎性和專一性影響較大，對占據結構洞位置的接受度仍然比較小眾，認為占據結構洞優勢是一種投機取巧的行為，借由“橋”交流合作的潛在風險比較大。即結構洞的存在會增加各合作主體之間的信任風險，進而阻礙參與主體之間的深度合作[2]。而利用式創新是通過對現有知識、資源的深度拓展所實現的循序漸進式的改變。綜上所述，網絡結構洞的存在會抑制企業利用式創新活動的開展。由此，提出以下假設：

H1a：網絡結構洞數量對企業探索式創新具有正向顯著影響。

H1b：網絡結構洞數量對企業利用式創新具有負向顯著影響。

（二）知識基礎與企業二元式創新

知識基礎包含了企業的多種顯性或隱性知識。企業的創新活動的本質是知識的重新整合過程。因此，一定的知識基礎是企業吸收轉化外部知識的前提條件。Jaffe（1989）將知識基礎定義為企業內各種知識的總和以及所有個體所擁有知識的組合。由于專利是企業知識整合的成果，所以現有研究中大部分學者用專利測度企業的知識基礎。劉巖和蔡虹（2011）以我國的電子信息行業為研究背景，從深度、廣度和一致性三個角度分析了知識基礎對技術創新的影響，得出知識基礎廣度和一致性越高越有利于其技術創新；知識基礎深度對技術創新績效的影響呈現出先促進后抑制的倒U 形關系。張曉黎和覃正（2013）則在知識基礎寬度和深度的基礎上引入了行業領先度，對企業的知識基礎進行測度。林明和任浩（2013）選擇寧波儀表產業為研究樣本，通過對其合作網絡進行動態仿真，得出企業探索式創新與知識的專門化程度呈正相關關系。通過對企業所擁有知識的種類以及其知識的專門化程度直接影響著其對外來知識的選擇性吸收和吸收效率，進而作用于其創新活動的選擇方向和產出成果。薄弱的知識基礎不利于企業從合作中搜尋、獲取到的復雜多樣的外部知識中挖掘出有利于自身的有效非冗余知識，也會降低企業對這些知識的吸收、整合、轉化能力，從而阻礙其創新產出的提高。

Zhou 和Li（2012）將知識基礎的維度劃分為知識寬度和知識深度。知識寬度衡量的是企業知識的多樣性，一般用企業所申請并獲授權專利的種類測度，是對企業知識儲存量的橫向測量。知識深度指的是企業對自身現有知識、技術、信息等的掌握程度，現有研究中常借助技術比較優勢值RTA進行測量，是對企業知識儲存量的縱向衡量。本文的知識基礎更側重于知識寬度維度。企業的知識寬度越大，表明其合作的客戶對象、市場資源以及員工的受教育背景越多樣，對潛在交易對象的選擇權越大，接觸到非冗余知識、技術的機會也越大，有利于加大其創新產出。

進一步，企業知識寬度的增加也可能會促進利用式創新活動。畢竟，企業擁有的知識元素越豐富，新舊知識元素、內外部知識重疊的可能性越大、組合方式也越多，這直接導致企業從知識溢出中獲取利益的可能性就越大（Henderson et al，1994）。現實中，企業會更習慣使用探索的方式進行學習（陳祖勝，2014）。比如某企業在營銷、運營及管理方式等方面的知識寬度會直接影響其他方面的創新。企業的知識基礎越寬意味著企業掌握知識的種類越豐富，而利用式創新作為一種漸進式的創新活動，強調的是企業對現有客戶、市場、知識和技術等的改進與推展，多樣化的知識之間的碰撞、整合會急劇增加知識、技術的組合方式，進而促進企業利用式創新活動的順利開展。因此，“寬廣”的知識基礎有利于企業改進原有的產品和流程，提供延伸性的服務。由此，提出以下假設：

H2a：知識基礎寬度對企業探索式創新具有正向顯著影響。

H2b：知識基礎寬度對企業利用式創新具有正向顯著影響。

（三）知識基礎的調節作用

上文假設結構洞與探索式創新和利用式創新分別存在正向和負向的影響關系，但這種關系可能會受到知識基礎的影響。從理論上說，企業能夠從合作網絡中獲得重要的互補性知識，但原有知識如果不能與新知識高度融合將會制約企業的創新活動。而對獲取到的外部知識的有效吸收、與原有知識的整合轉化會受到企業吸收能力和組織障礙的影響。盡管眾多學者，如Dyer（2000）、Rowley（2000）等認為網絡結構洞數量的減少有助于合作伙伴間形成更為緊密的聯系，并能夠有效抑制投機主義行為。但企業要對“優勢位置”所帶來的新知識進行消化吸收需要投入一定資源；而過寬的知識基礎可能會導致企業資源過于分散，以至于無法在有限的時間內吸收新知識。此外，組織慣性理論提出企業的組織慣性會隨著其現有知識累積量的增加而增加。知識基礎寬度越廣意味著企業擁有知識的種類越豐富，雄厚的知識儲備容易使企業滿足或習慣于現在的運作慣例、規范而不愿意或很難作出改變[3]。這會在一定程度上“干擾”結構洞與探索式創新兩者之間的正向關系。進一步，企業知識基礎越寬，擁有的市場信息越多，在此基礎上進一步獲取新知識產生“激進式”創新的邊際收益會降低。

此外，隨著企業知識基礎寬度的增加，企業掌握的知識覆蓋面越廣，各種知識要素間相互重新組合的可能性越大。同時，企業對相關技術的內部挖掘能夠有效地對知識要素進行組合，最終生產出創新型的技術和產品服務，即通過對現有知識和技術的重新整合達到對現存客戶、市場、產品或服務的拓展。此外，吸收能力理論提出企業的知識存量越大，對新知識、新技術的吸收轉化能力越高[4]。企業的知識寬度越大，表明企業所掌握的知識跨越的專業領域越廣，對知識的跨領域組合能夠有效吸收、消化。這可能會“抵消”結構洞對利用式創新的部分負向影響?；诖?，提出如下假設：

H3a：知識基礎對網絡結構洞與企業探索式創新的正向關系具有負向調節效應。

H3b：知識基礎對網絡結構洞與企業利用式創新的負向關系具有正向調節效應。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據收集

本文數據來源于佰騰專利檢索平臺。借鑒汪園（2016）的思路，分別以IPC 分類號、研究院和公司、公司和高校以及公司和研究所為關鍵字檢索下載我國信息技術產業2009—2018年的信息安全、信息網絡、平板顯示器件和數字媒體技術等領域已申請并授權的中國發明型、實用型聯合專利申請數據，使用復雜網絡分析軟件Pajek 構建網絡并計算本文所涉及的相關變量指標。在實際篩選中，發現有些“單位”，比如中國航天科技集團公司第五研究院五一八研究所雖然同時包含“公司”和“研究所”關鍵字，但其專利并非屬于合作而得。因此，在實際處理中將此類“單位”剔除掉，篩選出合作專利共4825項。以3年時間窗口為合作期構建產學研合作網絡，并從合作網絡中剔除專利數量多年為0 的企業，最終將2009—2018 年間183 個參與產學研合作的企業作為研究樣本。

（二）研究變量選取

1.被解釋變量

企業探索式創新（EXP1）和利用式創新（EXP2）[5-6]。文獻對探索式創新和利用式創新的度量主要是基于調查問卷數據，如Van Beers（2014）曾采用產品創新指標來度量企業的二元式創新。近年，基于專利數據的相關研究逐漸增加[7-9]。具體有以下兩種情況：一是采用引用專利數據衡量創新類型。即通過計算新引用專利與引用專利總數比值來確定企業兩種創新活動的創新程度。如果該比值接近1，則說明企業探索式創新程度較高；反之，則表示企業的利用式創新程度較高。二是采用專利分類號衡量創新類型[10-11]。用分類號的前3 或前4 位代表企業的技術類別，統計企業一定時期內申請的各技術類別的專利。對于某項專利，如在之前的5—7年內相關或類似專利沒有被申請，則定義為探索式創新；反之，則定義為利用式創新。在我國，專利的引用數據很難統計。因此，本文借鑒Gilsing et al（2008）的研究，利用上面第二種方法度量企業的探索式創新和利用式創新。

2.解釋變量

（1）結構洞（SH）：如果產學研合作網絡中某兩個節點之間的最短連接中有且僅有一個節點時，那么我們可以說這個節點所處的位置就是結構洞。本文使用Pajek計算企業所占據的網絡結構洞，其計算公式如下：

其中SH 值表示產學研合作網絡中企業所占據的結構洞數量。Pab代表節點a與節點b之間的聯系強度。Pac是節點a、c之間的關系與節點a全部連接關系的比值。Pcb是節點c、b 之間的關系強度，其值為節點c 到節點b 的關系值除以節點c 到其他點的關系中的最大值，取值范圍為[0，1]。當節點c 到節點b之間無關系時，Pcb=0；而存在關系時，Pcb=1。

（2）知識基礎寬度（KB）：這里參考George et al（2008）的思路，將IPC 分類號前四位看作知識基礎元素。2009—2018年每年所擁有的發明、實用型專利所涉及的非重復IPC號的專利數量代表知識基礎寬度。企業的IPC 分類號數量越多，說明企業的知識基礎寬度越廣。

3.控制變量

（1）研發人員數量（INV）：從理論上講，企業研發人員總體數量會影響企業的創新活動。但由于本文樣本中的研發人員數量無法獲得，這里我們將專利發明人數量作為企業研發人員的替代指標。畢竟，在現實中多數專利發明人直接參與了企業研發活動。在后續操作中將其取對數放入回歸模型。

（2）企業專利積累（PRE5）：企業前期的專利代表了一定的知識積累，會對后期的創新發明產生影響。為了控制原有專利累積對企業后續專利產出的作用，這里參考陳祖勝的研究思路，將企業前5年的專利數相加作為控制變量，取對數代入回歸模型。

（3）中介中心性（BC）：該指標表示網絡中某一節點相對于相互連接節點的中心程度。節點的中心度越高，說明在網絡中所處的位置越重要，就越有可能獲得異質性知識，并且對周圍網絡各節點的控制力越強。其計算公式如下：

其中mbc（na）表示產學研合作網絡中b 和c 兩節點經過節點a的最短路徑數量，mbc表示產學研合作網絡中b和c兩個節點之間的最短路徑數量。

表1 變量間的描述性統計、相關系數及VIF值

四、研究結果

（一）描述性統計

表1 列出了各變量的平均值、標準差以及相關性分析結果。探索式創新均值等于1.154，利用式創新均值等于28.303。后者均值明顯高于前者，說明我國信息技術行業企業主要的創新活動依然是對已有技術、產品的優化改造，對新知識、新技術的探索還處在起步階段。結構洞均值為0.831，這表明產學研合作網絡中企業占據的結構洞數量較大。而中介中心度均值較低，僅為0.019，表明企業在產學研合作網絡中基本不占據中心位置。探索式創新、利用式創新與知識基礎寬度的相關系數分別為0.24、0.36，說明知識基礎寬度與兩種創新形式之間均存在正相關關系。結構洞與知識基礎寬度的相關系數為-0.371，表明兩者間存在負相關關系。而結構洞和探索式創新、利用式創新的相關系數均為負（-0.07、-0.28），表明結構洞與兩類創新形式呈現負相關。這與之后的回歸結果不符，這里的相關系數僅供參考，具體結論應以負二項回歸結果為準。此外，所有變量兩兩之間的相關系數的絕對值均小于0.8，并且VIF 檢驗的結果均遠小于10，說明各變量之間不存在嚴重的相關關系，可列入回歸方程進行分析。

（二）回歸分析結果

由于專利數據為非負整數，在實際中，一般采用泊松回歸和負二項回歸模型；但方差等于期望是泊松回歸的前提和要求。通過對樣本數據進行分析，發現專利數的方差遠大于其均值，呈現過度“分散”的狀態，如表1 所示。此時，可以考慮負二項回歸。同時，運用豪斯曼檢驗來確定使用固定效應或隨機效應。經檢驗發現，表2 和表3 中的模型1—8均在0.01水平上接受了固定效應模型。此外，模型1—8 統計量LR-chi2 的P 均小于0.001。為此，通過建立非平衡面板數據的固定效應負二項回歸模型依次驗證上述提出的6 個假設。具體來說，利用Stata14.0采用“逐步”回歸法進行分析。首先對3個控制變量進行回歸（模型1和模型5），然后在此基礎上加入解釋變量（模型2、模型3、模型6 和模型7），而模型4和模型8引入了解釋變量的交叉項對調節效應進行檢驗。具體結果見表2和表3。

（1）結構洞數量對兩種創新活動均存在顯著影響。在加入控制變量基礎上，模型2 和模型6 檢驗了結構洞對兩種創新活動的影響。模型2的結果表明，產學研合作網絡中的結構洞數量對企業探索式創新有顯著正向影響（β=0.986，p＜0.01），假設H1a得證。這說明在產學研合作網絡中，企業所處的結構洞位置有利于開展探索式創新，這和章丹的研究結論一致。模型6 的結果顯示，產學研合作網絡結構洞位置不利于企業利用式創新的開展（β=-0.45，p＜0.05），假設H1b 得證。實際上，產學研合作網絡中結構洞數量的加大會降低企業與合作伙伴間的信任度，一定程度上加劇了產學研合作中的機會主義行為，不利于企業知識共享和利用式創新的產生。進一步，探索式創新回歸方程中的結構洞系數絕對值（0.986）大于相應的利用式創新回歸方程中的結構洞系數絕對值（0.45），這表明每增加一單位的結構洞數量，相較于對利用式創新的負向影響，企業會更加傾向于探索式創新。由此說明，在產學研合作網絡中占據結構洞位置的企業擁有更多新穎、異質性信息。相比于連接密集的網絡，稀疏的網絡連接具有更大的創新優勢（Akbar et al，2009）。同時，模型3和模型7檢驗了知識基礎寬度對兩類創新活動的影響，結果顯示，知識基礎寬度在p＜0.01 的顯著性水平上能夠促進企業探索式創新（β=0.189），假設H2a得證。但其對利用式創新的促進作用不顯著，假設H2b不成立。

表2 固定效應負二項回歸模型(探索式創新)

表3 固定效應負二項回歸模型(利用式創新)

（2）知識基礎寬度對結構洞與利用式創新的關系存在顯著調節作用。模型4和模型8引入了知識基礎寬度與結構洞的交叉項驗證知識基礎寬度的調節效應。從模型8 的結果可知，結構洞與知識基礎寬度的交互項對利用式創新的影響程度（β=0.036）在p＜0.1 的水平上顯著，即假設H3b 得到驗證。模型4用來驗證知識基礎寬度對結構洞與探索式創新的調節作用，結果不顯著，假設H3a不成立。

為更加直觀地展示知識基礎寬度對結構洞與利用式創新之間的調節作用，采用對數線性回歸模型畫出如圖2所示的調節效應圖?！癏igh KB”線段代表利用知識基礎高于其均值一個標準差的樣本所得到的結構洞對企業利用式創新產出（取EXP2 以10為底的對數）的影響；同理，“Low KB”代表利用知識基礎低于其均值一個標準差的樣本所得到的結構洞對企業利用式創新產出的影響。當知識基礎寬度處于低水平時，結構洞對企業利用式創新有比較明顯的負向作用；但隨著知識基礎寬度的增加，結構洞對企業利用式創新產出的負向作用在降低。這進一步驗證了知識基礎寬度顯著的正向調節效應。因此，假設H3b得到了很好的驗證。

圖2 知識基礎對結構洞影響企業利用式創新的調節效應圖

（3）通過檢驗控制變量發現，企業前5年專利累積以及企業研發人員數量對探索式創新和利用式創新均存在顯著的正向促進影響。而企業的中介中心度越大，越有利于探索式創新的開展，但不利于利用式創新的開展。

五、管理啟示

通過檢索下載我國信息技術產業183 家企業2009—2018年間申請并獲授權的專利數據，采用基于面板數據的固定效應負二項回歸模型實證檢驗了產學研合作網絡結構洞對企業二元式創新的影響以及知識基礎在其中的調節效應。從企業和政策兩個層面可提供如下管理啟示：

（一）企業應根據自身創新需求，相機選擇“結構洞”決策

實踐中，企業應根據自身需要適時調整結構洞數量，整合自身資源，促進企業的創新產出。如果企業需要從其他研究領域獲得新的信息資源、增強資源的異質性，應盡可能多地占據結構洞位置，增加自身接觸網絡中非重復信息的機會。具體做法是，企業要提高自身的全局意識，縱觀整個合作網絡，設立專門的部門通過實地走訪、考察的方式確保接觸到新的、非重復資源的機會。企業如果要對現有的知識進行整合改進，那么增加合作網絡的信任度，減少網絡間的投機主義行為，增加產學研合作網絡中的知識交流頻率則更為重要。此時，就需要企業盡量避免占據結構洞位置，與固定的合作伙伴維持長期的合作關系，以增加其信任感。

（二）企業應注重知識積累，進而克服結構洞數量對利用式創新的抑制作用

現實中，企業應從戰略上重視對自身知識基礎的積累，縮短企業與合作主體間的知識距離。首先，企業在尋找合作伙伴時，應該盡量選擇知識、技術的含量或水平均與自身相差不大的組織，以提高企業對新知識的甄別、吸收能力，進而優化企業累積知識的效率。其次，在產學研合作中，企業應該請合作高校的權威科研人員定期到公司舉行專業知識講座，并對參會人員進行課后測試，對于成績優秀的員工給予一定的金錢獎勵，以此豐富公司員工的知識儲備量，從根本上豐富公司的知識基礎。再次，企業可以通過職位晉升或增加薪資等方式激勵員工積極開展技術創新，例如規定申請并獲得授權一項專利對應一定的具體獎勵，且如果專利類型突破了公司的技術壁壘應加大獎勵力度，以此鼓勵員工進行多樣性創新，以增加其知識基礎寬度。這將在一定程度上削弱結構洞對利用式創新活動的阻礙作用。此外，企業結構洞數量的增加也加大了網絡稀疏性。此時，企業需要提升對新知識的敏感度和洞察力，提高對非重復知識的吸收效率，增加企業知識的多樣性，進而發揮知識基礎寬度的正向調節作用。

（三）政府應進一步采取措施優化產學研合作環境

基于現代信息技術，政府應該對參與產學研合作的企業給予一定的優惠，例如對其辦公場所的占地成本或租金進行適當減免、為其提供一定的創新補貼等，以進一步加強產學研協同創新平臺的建設；政府可以通過宣傳手冊、廣告、講座等方式向社會各界積極宣傳誠信合作的重要性，營造誠實守信的商業氛圍；應加強對中介組織的監管，建立激勵機制，對能夠做到共享資源的主體實施優惠政策。政府可以根據實際發展需要，強制性規定某些項目的承辦人須為企業和高?；蚱髽I和科研院所共擔，通過使企業、高校和科研院所從產學研合作中實際獲益引導產學研合作工作的開展。同時也要進一步加強知識產權保護，允許合作專利或著作的所有權和使用權為企業和高校或科研機構共有，為產學研合作主體營造公平的市場環境。最后，在如今的網絡經濟時代，政府應該引導社會各方積極利用網絡的便利性，建立虛擬產學研合作平臺，通過電話視頻、釘釘會議、騰訊會議等各種工具開展遠程合作，不僅可節省合作成本，而且可降低人工成本和時間成本，進而提高了合作效率。線上合作和線下合作的同步進行可以加速產學研合作的普及化。