開放式創新提升企業績效的中介路徑探討
——基于滬深A股上市公司統計數據的實證分析

史青春 徐 慧

一、引言

伴隨著產業結構的變革與數字經濟的發展，企業所面臨的商業環境正發生著深刻變化(Berchicci，2013[1])，組織邊界逐漸模糊，資源信息跨邊界流動，加之價值鏈活動重新整合(Masucci等，2020[2])，使得企業技術創新加快。企業僅僅依靠自身擁有的有限資源進行自主研發的封閉式創新模式已經無法適應新的經濟環境(Wang和Jiang，2019[3])，需要及時獲取領域內的技術和專業知識(Bogers等，2019[4])，因此，越來越多的企業開始轉向開放式創新模式以創造競爭優勢。開放式創新是指企業通過與外部組織合作獲取創新資源，進而將資源整合以實現創新效率與效益提升的一類創新模式(Chesbrough，2003[5])。在數字融合時代，很少有企業能夠主導所有的價值鏈活動(Bogers等，2019[4])，開放式創新搭建了企業與外部組織溝通的橋梁，幫助企業融入價值鏈創新，捕捉外部資源中蘊藏的價值。

目前學術界對開放式創新的研究，大多著眼于開放式創新模式分類(Hung和Chou，2013[6])、創新成果保護機制(應瑛等，2018[7])及其對企業績效的影響(Chen等，2015[8])等方面。對于開放式創新如何影響企業績效的研究結論還未達成一致，有學者認為開放式創新能夠幫助企業獲取市場信息資源和技術資源，使之與內部資源形成補充，進而對企業績效產生正面影響(陳鈺芬和陳勁，2009[9]；Knudsen和Mortensen，2011[10]；張振剛等，2015[11])，也有學者認為外部資源帶來多樣性的同時也增加了復雜性，從而導致企業管理成本增加，資源整合能力降低，結果反而造成開放式創新對企業績效的負面影響(Laursen和Salter，2005[12]；Faems等，2010[13]；譚云清等，2017[14])。這兩種觀點的分歧意味著，探究開放式創新對企業績效的影響關系，不能離開作用機理的研究。本文運用滬深A股上市公司數據實證研究開放式創新提升企業績效的中介路徑，以揭示開放式創新影響企業績效的機理。

二、文獻綜述及研究假設

(一)開放式創新對企業績效的影響

企業的發展離不開資源，當內部資源不能支撐企業發展時，獲取外部資源便成為企業的現實選擇，而開放式創新為企業獲取外部資源提供了渠道與機會。基于資源基礎理論，外部資源獲取是企業獲得資源的有效方式(趙鳳等，2016[15])，有利于企業與外部主體開展合作，由此建立起來的關系資本對創新具有重要的促進作用(李隨成和姜銀浩，2009[16])，企業可以借此獲取多樣化的資源，彌補其自身資源的不足與滯后，企業知識庫得以豐富。當然，也有學者指出，資源類型的不斷增加導致知識異質性過高，企業管理成本增加(Laursen和Salter，2005[12]；Faems等，2010[13])，致使創新過程趨于無序，甚至出現失敗的風險。之所以如此，很大程度上是因為企業缺乏動態能力，導致資源整合效率低下(譚云清等，2017[14])。但是，協同理論告訴我們，協同體現的是一種相互影響和相互促進的協作關系(任之光和高鵬斌，2020[17])。一方面，企業與外部主體可以通過建立的關系網絡進行溝通與互動，從而更有可能從多樣化的資源中提取到符合自身需求的信息，應用于產品研發活動，促使企業產生更有價值的創新成果(Lhuillery和Pfister，2009[18]；Walsh等，2016[19])。另一方面，外部資源輸入有助于增加企業知識存量，提高企業自身技術能力。Lane和Lubatkin(1998)[20]就認為，當企業擁有與外部資源相關的基本知識時，對外部資源的識別與利用將會更高效，這就是說，企業內外部知識的協同作用促使企業整合外部資源的效率得以提升，企業能夠在更為獨特的技術領域內取得創新，從而為企業創造長期競爭優勢(頡茂華等，2021[21])。更進一步地，開放式創新有利于產生更多新穎的技術或重要的發明(Walsh等，2016[19])，實現產品多元化(趙鳳等，2016[15])，提升企業在產品市場上的話語權。

綜上所述，實施開放式創新使得企業能夠更加便捷地獲取外部資源，積極投入到產品研發活動，在提升自身技術能力的同時為企業獲取市場競爭優勢，最終促進企業績效提升，因此本文提出研究假設1：

H1：開放式創新與企業績效正相關。

(二)研發調整速度的中介效應

研發調整速度是指當實際研發支出偏離目標水平時，企業及時做出調整以便將其恢復至最優水平的速度(Chen，2018[22])，長期偏離最優水平將會導致企業價值降低。Coldbeck和Ozkan(2018)[23]認為，研發活動投入較大、周期較長以及不確定性風險較高的特點容易使企業受到融資約束，調整成本增加，導致研發調整速度變慢。開放式創新使得企業打開邊界吸收外部資源，改變了以往封閉式創新模式下企業自主研發的現狀，能夠在一定程度上緩解研發活動帶給企業的壓力，進而影響企業績效。

具體來說，開放式創新可能會通過以下方式對研發調整速度產生影響：首先，開放式創新為企業與外部主體的溝通搭建橋梁，企業可以經由交互平臺等形式從外部獲取資源(王金杰等，2018[24])，與此同時，得益于互聯網技術的進步，更大范圍內的資源逐漸在平臺聚集，企業內外部的溝通因此更加廣泛且深入，企業能夠便捷且快速地獲取外部資源，有效降低了傳統方式下企業因研發活動產生的信息搜尋成本(Berchicci，2013[1]；Cassiman和Valentini，2015[25])，作為調整成本的構成部分，信息搜尋成本的降低帶來調整成本的降低，企業有意愿以更快的速度對研發活動做出調整(Chen，2018[22])。其次，開放式創新涉及企業研發的許多環節(朱建明和郝克寧，2014[26])，研發活動是為產品創新服務，若要創新產品符合市場預期，必然要求企業在產品研發階段即能準確把握市場導向，此時僅僅依靠企業內部資源是不夠的，需要收集更多外部資源(龔璇等，2021[27])。例如，企業價值鏈上游供應商提供的隱性知識(李隨成和姜銀浩，2009[16])，以及價值鏈下游用戶提供的關于產品反饋的信息(梁海山等，2018[28]；劉海兵，2019[29])，均能幫助企業在一定程度上消除信息盲點，當企業將外部資源內化為自身技術存量后，便可與產品研發需求相匹配，進而及時對研發活動做出調整，研發過程中所面臨的不確定性問題得以有效解決，研發風險降低，研發進程加快，研發周期隨之縮短。更深入地，具有專業化知識背景的個體與組織參與研發創新可以為企業提供更為精細的領域里所需要的信息(林勇和張昊，2020[30])，他們能夠根據具體問題提出相應的解決方案，同時，來自市場的反饋信息可能反復被企業捕捉而后輸送至企業內部，企業據此對產品研發進行不斷調整，有利于提升產品迭代速度和創新效率，使得滿足客戶的動態化需求成為可能。

在不斷變化的市場環境中，調整速度更快的企業能夠迅速適應環境變化，從而創造并維持其競爭優勢(Chen，2018[22])，提高產品在市場上的認可度，進而提升企業績效。

總而言之，開放式創新聚集了更多外部資源，在一定程度上降低了企業在研發活動中需要承擔的成本和面臨的不確定性風險，促使企業在更短的時間內實現產品研發調整和創新，并且更加符合客戶需求和市場預期，進而提升企業績效，因此本文提出研究假設2：

H2：研發調整速度在開放式創新影響企業績效的過程中起到了中介作用。

(三)學習能力的調節效應

如前所述，開放式創新為企業與外部主體建立聯系，幫助企業獲取互補資源，而后將資源整合后應用于產品研發，降低了企業的研發成本和不確定性風險，也使企業產品在較短周期內走向市場，且更符合用戶需求，進而促使績效提升。對于學習能力較強的企業來說，必然能夠更快地從多樣化的外部資源中捕捉到符合自身需求的信息，也能夠更好地進行吸收與轉化。

知識是一種關鍵的戰略資源，有助于企業實現競爭優勢(Grant，1996[31])。知識基礎觀(KBV)認為，創新的本質是知識創新，企業創新的實質是對獲取的知識進行管理和創造的過程(單曉紅等，2021[32])，這體現出企業的學習能力。學習能力是指企業識別外部信息、吸收信息并將其應用于商業目的的能力(Cohen和Levinthal，1990[33]；Cheng等，2016[34])。開放式創新為企業獲取外部資源，學習能力較強的企業能夠將內外部知識資源高效融合(李凡等，2022[35])，并且在知識融合過程中還有可能產生新的產品設計理念和想法(Das和Teng，2000[36])，企業知識庫因此得以豐富，能夠更好地適應外部環境變化，企業市場競爭力進一步提高，進而轉化為企業績效。

高照軍和張宏如(2017)[37]認為，學習能力固然促使企業充分利用資源以實現創新成果，但是，具備較強學習能力的企業往往更傾向于將知識與技術用以產品研發。趙鳳等(2016)[15]發現，學習能力越強，企業越能識別與捕捉外部資源中對自身有用的信息，也就對用戶需求理解得越深刻，因而企業在研發活動中面臨的不確定性和存在的風險將會進一步降低(Shaker和Gerard，2002[38]；Lichtenthaler，2009[39]；陽銀娟和陳勁，2015[40])，也就是說，企業具有更強烈的調整意愿(Coldbeck和Ozkan，2018[23])，也有能力做出更快的調整。因此，本文認為開放式創新與研發調整速度之間的關系以及開放式創新與企業績效之間的關系均受到了學習能力的調節作用。基于此，本文提出研究假設3a和研究假設3b：

H3a：學習能力可以強化開放式創新對研發調整速度的促進作用。

H3b：學習能力可以強化開放式創新對企業績效的促進作用。

以上所提研究假設與主要變量之間的關系如圖1所示。

圖1 概念模型圖

三、研究設計

(一)樣本與數據

本文以證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》作為參考，選擇滬深A股上市公司證券代碼含有C13～C43的樣本，樣本期間為2013至2020年。為確保數據有效性，我們針對樣本進行如下篩選：(1)剔除在樣本期間被ST、*ST、SST、S*ST及PT的上市公司；(2)剔除相關數據信息不完整的上市公司。經過篩選后，最終獲得3 361家上市公司的樣本。特別地，為縮小數據間的絕對差異，避免離群值產生的影響，對所有連續變量在上下1%分位數進行縮尾處理。同時，對企業績效做出如下處理：專利申請數/100。文中所使用數據均來自國泰安CSMAR數據庫和中國研究數據服務平臺CNRDS。

(二)變量測量

1.自變量。

開放式創新(Open Innovation，簡稱為OI)。參照蔣樟生(2021)[41]的做法，對該變量的衡量主要基于企業聯合申請專利，如果企業有聯合申請專利記錄，即認為該企業采取開放式創新活動，賦值為1，否則賦值為0。

2.因變量。

企業績效(Enterprise Performance，簡稱為EP)。在本文中，我們主要考慮的是企業基于開放式創新模式下與外部主體合作研發后實現的績效提升，故而采用企業創新績效來衡量。據以往的文獻來看，學者多采用創新產出來表示創新績效，具體使用的指標有兩種，即專利申請數和專利授權數(張曉琳等，2020[42]；孫林杰等，2021[43])。本文參照孫林杰等(2021)[43]的做法，以專利申請數作為創新績效的衡量指標。

3.中介變量。

研發調整速度(Speed of R&D Adjustment，簡稱為AS)。企業的研發調整速度主要表現為研發支出(R&D Expenditure，簡稱為RDE)趨向最優水平的調整速度。參照Coldbeck和Ozkan(2018)[23]、Chen(2018)[22]、楊靈等(2020)[44]以及謝喬昕和張宇(2022)[45]的做法，本文采用同時估計最優研發支出水平和研發支出調整速度的基準模型。

4.調節變量。

學習能力(Learning Ability，簡稱為LA)。學習能力指的是企業吸收外部資源并整合轉化的能力。趙鳳等(2016)[15]認為學習效果主要體現為企業研發力度的強弱，研發力度強則研發支出增加，如此，企業內部積累的經驗知識增加，對于外部知識的學習能力也隨之提高。本文參照趙鳳等(2016)[15]的做法，采用研發支出強度來衡量企業的學習能力，表示為研發支出與總資產的比值。

5.控制變量。

企業績效不僅受到開放式創新與研發調整的影響，還可能會受到其他組織特征的影響。為使自變量對因變量的影響作用更為準確，我們需要控制其他可能對因變量產生影響的變量，本文選擇企業規模、所有權性質、財務狀況、盈利能力、發展能力以及企業年齡作為控制變量，從而排除這幾個方面的因素對因變量的干擾作用。具體來說，我們用總資產的自然對數表示企業規模(Size)，表示為對年末總資產取自然對數；用是否為國有企業表示所有權性質(Soe)，是國有企業則取為1，不是國有企業則取為0；用資產負債率表示企業財務狀況(Lev)，表示為年末負債總額占年末資產總額的比例；用資產收益率表示企業的盈利能力(Roa)，表示為凈利潤除以平均資產總額；用營業收入增長率表示企業的發展能力(Growth)；用樣本年份2020年減去企業成立的時間并取自然對數表示企業年齡(Age)。

回歸模型中涉及的主要變量的計算方法見表1所示。

表1 變量定義表

(三)模型構建

為了檢驗前述假設，本文構建如下模型。

構建模型(1)檢驗開放式創新與企業績效的關系：

EPi,t=β0+β1OIi,t+β2Sizei,t+β3Soei,t+β4Levi,t

+β5Roai,t+β6Growthi,t+β7Agei,t

+β8∑Year+i,t

(1)

如果系數β1顯著，則說明開放式創新會對企業績效帶來正向影響。

根據新古典動態權衡理論，由于資本市場的不完善，導致調整過程出現延遲，最初的調整只是部分調整(Coldbeck和Ozkan，2018[23])，故而本文采用標準的部分調整模型來估計研發調整速度。借鑒已有文獻(Brown和Petersen，2009[46]；Coldbeck和Ozkan，2018[23]；Chen，2018[22]；楊靈等，2020[44]；謝喬昕和張宇，2022[45])的做法，本文構建如下模型：

(2)

與已有文獻(Brown和Petersen，2009[46]，2011[47]；Coldbeck和Ozkan，2018[23]；楊靈等，2020[44]；謝喬昕和張宇，2022[45])一致，本文采用如下模型來計算企業的最優研發支出：

(3)

其中，β是回歸系數向量，Xi,t-1是一系列與研發支出相關的企業特征變量。根據已有研究(Brown和Petersen，2009[46]，2011[47]；Coldbeck和Ozkan，2018[23]；楊靈等，2020[44]；謝喬昕和張宇，2022[45])，并結合中國的實際情況，本文選取了如下決定研發支出的企業特征變量：現金流(Cash Flow，簡稱為CF)、市場機會(用托賓Q值表示)、債務融資(用Loan表示)以及股權融資(用Stk表示)。其中現金流使用經營活動產生的現金流量凈額與總資產的比值進行測度，市場機會使用托賓Q值進行測度，債務融資使用非流動負債期末與期初的差額與總資產的比值衡量，股權融資使用吸收權益性投資收到的現金與總資產的比值衡量。

本文采用同時估計最優研發支出和研發支出調整速度的模型設定，即將公式(3)代入公式(2)，可以得到：

RDEi,t=λβXi,t-1+(1-λ)RDEi,t-1+i,t

(4)

本文通過模型(5)來檢驗開放式創新對研發調整速度的影響：

+β2Sizei,t+β3Soei,t+β4Levi,t

+β5Roai,t+β6Growthi,t+β7Agei,t

+β8∑Year+i,t

(5)

其中，OI為虛擬變量，表示企業是否實施開放式創新。β1是研發支出偏離程度與開放式創新交互項的回歸系數，它衡量了開放式創新對研發調整速度的影響。如果系數β1顯著則說明企業實施開放式創新會使研發調整速度加快。

構建模型(6)檢驗研發調整速度對開放式創新影響企業績效的中介效應：

EPi,t=β0+β1OIi,t+β2λ+β3Sizei,t+β4Soei,t+β5Levi,t

+β6Roai,t+β7Growthi,t+β8Agei,t

+β9∑Year+i,t

(6)

其中，λ為估計的研發調整速度。如果模型(1)與模型(5)的系數β1均顯著，同時模型(6)的系數β2顯著，則說明中介效應顯著。

構建模型(7)檢驗學習能力對開放式創新影響研發調整速度的調節效應：

RDEi,t-RDEi,t-1=(β0+β1OIi,t+β2LAi,t+β3OIi,t

+β4Sizei,t+β5Soei,t+β6Levi,t

+β7Roai,t+β8Growthi,t+β9Agei,t

+β10∑Year+i,t

(7)

構建模型(8)檢驗學習能力對開放式創新影響企業績效的調節效應：

EPi,t=β0+β1OIi,t+β2LAi,t+β3OIi,t×LAi,t+β4Sizei,t

+β5Soei,t+β6Levi,t+β7Roai,t+β8Growthi,t

+β9Agei,t+β10∑Year+i,t

(8)

其中，Size、Soe、Lev、Roa、Growth和Age為控制變量，即企業規模、所有權性質、財務狀況、盈利能力、發展能力和企業年齡；Year為年度虛擬變量。

如果二次交互項OI×LA的回歸系數β3顯著且與系數β1符號相同，則表明企業學習能力能夠強化開放式創新對企業績效的影響。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計分析

表2列示了各項主要變量的描述性統計指標，包括均值、中位數、標準差、最小值和最大值。結果顯示，因變量企業績效(EP)的均值為0.274，其最大值為3.6，最小值為0.01，相比之下，均值與最小值更為接近，表明樣本企業的整體創新績效偏低。自變量開放式創新(OI)為虛擬變量，其均值為0.262，中位數為0，可見樣本企業中未采取開放式創新戰略者居多，由此也可在一定程度上解釋樣本企業整體創新績效偏低這一現象。調節變量學習能力(LA)的均值為0.028，中位數為0.024，表明樣本企業的研發投入強度較大。

表2 描述性統計分析

(二)相關性分析

表3列示了各主要變量之間的相關關系及其顯著性。結果顯示，開放式創新(OI)與企業績效(EP)的相關系數為0.130，在1%的水平上顯著，說明企業實施開放式創新會對其績效帶來提升。開放式創新(OI)與學習能力(LA)的相關系數為0.063，在1%的水平上顯著；學習能力(LA)與企業績效(EP)的相關系數為0.188，在1%的水平上顯著，說明學習能力與開放式創新與企業績效之間均存在一定的相關性。此外，開放式創新(OI)與企業成長能力(Growth)和盈利能力(Roa)之間的相關系數均不顯著，說明開放式創新與企業成長能力和盈利能力之間的相關性不高。

表3 相關性分析

(三)回歸分析

本文得到的模型回歸結果如表4所示。其中，模型(1)檢驗開放式創新(OI)對企業績效(EP)的影響，回歸結果顯示，開放式創新的系數為0.037，在5%的水平上顯著，說明企業實施開放式創新會對績效帶來顯著提升。假設1得到支持。

模型(5)檢驗開放式創新(OI)對研發調整速度(AS)的影響，回歸結果顯示，交乘項OI×RDE3的系數為0.100，在1%的水平上顯著，說明企業實施開放式創新會使研發調整速度加快。模型(6)檢驗研發調整速度(AS)對開放式創新(OI)影響企業績效(EP)的中介效應，回歸結果顯示，研發調整速度的系數為-0.009，在10%的水平上顯著，說明中介效應成立，實施開放式創新可以通過加快研發調整速度來提升企業績效。假設2得到支持。

模型(7)檢驗學習能力(LA)對開放式創新(OI)影響研發調整速度(AS)的調節效應，回歸結果顯示，交乘項OI×LA×RDE3的系數為5.195，在1%的水平上顯著，并且與交乘項OI×RDE3的系數為同向，說明學習能力對開放式創新影響研發調整速度的關系起到顯著的正向調節作用，企業學習能力越強，實施開放式創新后研發調整的速度會更快。假設3a得到支持。

模型(8)檢驗學習能力(LA)對開放式創新(OI)影響企業績效(EP)的調節效應，回歸結果顯示，交乘項OI×LA的系數為2.281，在1%的水平上顯著，并且與自變量OI的系數為同向，說明學習能力對開放式創新影響企業績效的關系起到顯著的正向調節作用，企業學習能力越強，實施開放式創新帶來的績效提升就會越明顯。假設3b得到支持。

表4 模型回歸結果

(四)穩健性檢驗

1.Bootstrap檢驗。

為了進一步檢驗研發調整速度對開放式創新影響企業績效的中介效應，本文采用Bootstrap檢驗方法，隨機抽樣次數為500，置信區間為95%，結果如表5所示。中介路徑檢驗結果區間為[0.037 4，0.159 0]，不包含0，說明中介效應顯著，即企業實施開放式創新可以通過加快研發調整速度來促使績效提升，因此前文中得到的結論是比較穩健的。

表5 中介效應Bootstrap檢驗結果

2.分組回歸。

為了進一步檢驗調節效應，本文將學習能力按照平均數分為學習能力較強的一組(H_LA)和學習能力較弱的一組(L_LA)，分別進行回歸。為克服傳統Wald檢驗的小樣本偏誤，本文采用“自抽樣法”(Bootstrap)來檢驗組間差異的顯著性，檢驗的統計量是采用Bootstrap法計算出的經驗p值(連玉君等，2010[48])。對于假設3a，檢驗的重點在于相比于學習能力較弱的企業而言，學習能力較強的企業是否能夠在實施開放式創新后更快地向最優研發支出調整；對于假設3b，檢驗的重點在于相比于學習能力較弱的企業而言，學習能力較強的企業是否能夠在實施開放式創新后為企業績效帶來更為明顯的提升。檢驗結果分別如表6和表7所示。

表6 調節效應分組回歸結果

表6檢驗結果顯示，OI×LA×RDE3的回歸系數均在1%的水平上顯著，但兩者作用方向不同，H_LA組的系數為3.055，而L_LA組的系數為-6.679。同時，由Bootstrap法得到的經驗p值為0.002，在1%的水平上顯著，進一步證實了上述差異在統計上的顯著性。說明學習能力強化了企業開放式創新對研發調整速度的促進作用。

表7 調節效應分組回歸結果

表7檢驗結果顯示，OI的系數在兩組中存在較大的差異，H_LA組的系數為0.067，在5%的水平上顯著，而L_LA組的系數為0.020，并不顯著。同時，由Bootstrap法得到的經驗p值為0.057，在10%的水平上顯著，進一步證實了上述差異在統計上的顯著性。這說明學習能力強化了開放式創新對企業績效的促進作用。整體而言，分組回歸之后得出的結論與前文結論一致，說明結果是比較穩健的。

五、研究結論與展望

(一)研究結論

開放式創新作為新經濟環境下出現的一類創新模式，受到中國企業尤其是制造業企業的青睞。本文應用2013—2020年間滬深A股制造業上市公司相關數據，實證檢驗了實施開放式創新經由研發調整速度對企業績效的影響機理，并考察了這一關系在具有不同學習能力的企業中的差異，得到以下主要研究結論。

第一，實施開放式創新能夠有效提升企業績效。筆者采用不同于以往研究中調查問卷以及案例研究的方法，而是在構建開放式創新影響企業績效的研究模型的基礎上，收集來自國泰安數據庫和中國研究數據服務平臺的上市公司數據，檢驗了開放式創新如何影響企業績效。研究發現，實施開放式創新為企業提供了獲取多樣化外部資源的渠道，促使企業產生更有價值的創新成果，從而使企業績效有了較為明顯的提升。

第二，實施開放式創新為企業獲取了外部資源，降低了企業研發風險與成本，使得企業研發調整速度加快，績效顯著提升。筆者突破以往研究對于研發效率的關注，將焦點聚集在研發調整速度這一中間路徑，研究發現通過實施開放式創新帶來的外部資源能夠在一定程度上降低企業在研發活動中面臨的不確定性風險，進而降低企業的研發成本，企業因此具有較為強烈的意愿和能力加快研發調整速度，縮短研發周期。

第三，實施開放式創新對于研發調整速度的促進作用和對企業績效的提升作用在學習能力不同的企業中呈現的效果不一樣。學習能力較強的企業往往能夠更加高效地吸收來自外部的資源與知識，并將其應用于產品創新研發，降低研發失敗的風險，由此為企業帶來的效益較學習能力弱的企業而言也會更高。

(二)管理啟示

本文的研究結論對企業管理實踐具有一定的啟示，主要表現在：

第一，對于企業而言，應當要增強開放式創新的意識。從本文所選取的樣本中可以看到，采取開放式創新策略的企業居于少數，大部分企業仍然固守自身的發展模式。在當前數字經濟發展迅速的大背景下，企業可以通過與數字經濟的嫁接與融合來實現新的效率提升，所以管理者應該打開眼界，從長遠視角考慮，充分認識到開放式創新可能會為企業帶來的良好發展前景，從根本上開始重視，從而抓住機遇，突破自身資源邊界，通過資源交互平臺甚至是創新生態系統與外部主體展開廣泛合作。

第二，明確產品研發在企業生產鏈上所處的重要地位，有意識地挖掘用戶的潛在需求。產品創新往往需要經歷較長的周期，產品研發作為企業生產鏈上的一個中間環節，扮演著承接內外部資源與促使產品價值轉換的角色，如果企業能夠在該過程中注入來自外部的較為精準的需求信息，實現較為快速的調整和推進，那么將會對整個生產鏈產生重要的作用，企業能夠更快實現產品研發，進而快速推向市場，把握用戶，以時間優勢在競爭激烈的市場上占據一席之地，同時也能夠有效對沖長周期所帶來的不確定性與風險。此外，企業應當看到用戶及其他主體參與產品設計的強烈意愿，也要意識到自身存在讓用戶及其他主體參與設計的強烈需求，所以管理者應當更加關注相關利益群體，允許更多專業的個體或組織參與平臺交互，從而挖掘其潛在價值，這也符合企業商業模式創新的重要理念。

第三，企業應當注重自身能力的提升，加強自身知識積累，提高學習能力。如同依靠內部資源進行閉門造車式的自主研發模式一樣，企業僅僅依靠吸收外部資源以謀求提升績效的目標也是無法實現的，現代化的企業往往是具備多面性的綜合體，能夠在能力范圍內實現較為多元的發展，所以管理者應當打開格局，統籌管理，對內部創新與外部創新給予同樣的重視，在兩者之間實現相對平衡，只有自身能力扎實穩定，面對外部資源進入時才能夠實現盡可能最大化地吸收與借鑒，進而使其轉化為自身的價值。

(三)局限與展望

本文旨在研究開放式創新影響企業績效的作用機理，但仍然存在一些局限，需要在未來進行進一步的研究：第一，僅從產品研發的角度考察了開放式創新產生的經濟效應，未來可以考慮將產品研發與商業模式創新相互聯系，拓展開放式創新影響企業績效的中介路徑研究。第二，開放式創新可以促使企業對研發過程做出調整來實現績效提升，本文探討的重點在于研發調整速度，事實上，研發過程中可能還存在其他方面的調整，例如研發投入金額的調整等，未來可以針對這些調整過程進行研究，進而對開放式創新與研發調整之間的關系形成更為全面的認知。