組態視角下考慮伙伴重復性的聯盟組合創新績效提升路徑研究

黃春萍，毛 璐，婁云瑩，李爭光

(河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401)

0 引言

在競爭激烈的商業環境中，企業通常會借助多元化聯盟組合關系提高自身競爭地位[1]。聯盟組合是指企業與不同合作伙伴同時建立多個戰略聯盟[2]。新冠肺炎疫情暴發以來，以中國生物為核心的新冠疫苗聯合研發項目有序開展。企業、科研院所、生物醫學專家通力合作，多國參與臨床試驗，體現了聯盟組合構建的重要性和高效性。面對嚴酷的市場競爭，國內醫藥企業僅依靠單打獨斗無法實現全面發展，轉而涉足聯盟組合領域。醫藥企業構建聯盟組合面臨諸多挑戰，如聯盟組合數量不斷增加、過度依賴單個或少量合作伙伴、聯盟組合管理能力薄弱等。

如何構建聯盟組合并實現卓越的創新績效成為一個關鍵戰略問題[3]。關于聯盟組合配置的研究主要集中在規模配置[4]、結構配置[5]、關系配置[6]、合作伙伴配置[7]4個方面。當前，關于聯盟組合規模影響企業創新績效的研究存在爭議[8]。現有研究通常使用聯盟累計數量測量聯盟組合規模，僅考慮聯盟數量這一單維變量，較少考慮企業與合作伙伴合作次數(伙伴重復性)對聯盟組合的影響[9]。伙伴重復是一種包含重復聯盟的合作形式，與焦點企業存在多個聯盟合作關系即可被認定為伙伴重復(鄧渝等，2018)，它是反映聯盟數量和合作伙伴數量的二維復合變量。聯盟數量作為一維變量所發揮的作用極其有限，只有與合作伙伴構建聯盟組合才能深刻揭示聯盟組合配置的復雜性[10]。Wassmer等[11]研究發現，管理者不應僅通過有限的幾個合作伙伴獲取異質性資源。即使聯盟數量相等，合作伙伴數量和伙伴重復性不同，聯盟組合規模也不同。當前，學術界將聯盟數量和合作伙伴重復性一并納入聯盟組合規模進行研究。Lee等[12]指出，重復聯盟影響焦點企業對外部知識資源的獲取，會降低企業面對外部環境不確定性的能力，并阻礙企業創新發展[13]；Degener等[14]在研究伙伴重復性與聯盟創新績效關系時僅將活躍的聯盟數量設為控制變量，未引入伙伴重復性與聯盟數量指標探究聯盟組合規模對聯盟組合創新績效的影響。此外，強聯盟組合管理能力可以更好地應對不同聯盟組合挑戰。如果聯盟組合管理能力會影響聯盟組合創新績效[15]，那么引入伙伴重復性的聯盟創新績效關系是否也會受到聯盟組合管理能力的影響？如果影響效應存在，聯盟組合管理能力又如何影響它們之間的關系？為解答上述問題，本文從組態視角出發，應用模糊集定性比較分析法闡述聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力對聯盟創新績效的作用機理，進而揭示實現高創新績效的有效路徑。

1 文獻綜述與模型構建

周佳等[16]指出，聯盟組合的概念最早由Doz & Hamel提出，他將聯盟組合定義為與焦點企業合作的所有雙邊聯盟的集合。隨著聯盟組合研究的不斷深入，學者從不同角度和領域對聯盟組合內涵進行界定，并將其擴展為多邊聯盟，認為聯盟組合是存在多個主體、聯結程度更高的一種聯盟形式[17]。Mouri等[18]基于重復聯盟視角，認為聯盟組合是指與焦點企業或同一企業建立多個聯盟合作關系，強調聯盟組合跨組織協同效應，便于焦點企業對聯盟組合規模進行拓展。

不同于一般聯盟組織形式，聯盟組合表現為一種網絡形式，強調聯盟配置對聯盟創新績效的影響[3]。當前，關于聯盟組合配置對聯盟創新績效的研究多從聯盟組合內部和外部兩個方面予以闡述。其中，內部因素主要集中于聯盟管理[15]和網絡結構[4]；外部因素主要集中于聯盟伙伴選擇[19]和多樣性[20]所帶來的影響。本文重點對聯盟組合規模中的聯盟數量、聯盟伙伴重復性以及聯盟組合管理能力進行探討。

1.1 聯盟組合規模與聯盟數量

聯盟組合規模是指以焦點企業為中心形成的網絡規模，大多采用聯盟組合伙伴數量或聯盟合作整體數量測量[9]。Lavie[17]使用聯盟整體數量對聯盟組合規模進行測量發現，較大規模的聯盟組合有利于企業獲取異質性資源，進而推動聯盟合作創新；文金艷等[21]基于資源基礎理論，對汽車生產企業進行實證研究，認為聯盟組合規模有利于提升企業技術標準能力，推動企業技術創新發展；曹霞等[22]從聯盟組合穩定性角度出發，認為聯盟數量增多有助于減少聯盟內部機會主義行為，降低聯盟企業合作產生的高風險，推動聯盟穩定發展，促進聯盟合作創新。然而，當聯盟組合規模達到一定程度后，規模擴張將會加大企業協調成本和管理難度，減少企業創新資源，降低企業創新能力[23]。還有學者將聯盟組合規模設為調節變量探究伙伴多樣性與企業創新績效之間的關系。畢靜煜等[20]將伙伴多樣性劃分為地理位置多樣性和關系強度多樣性，探究聯盟組合規模的調節作用，發現聯盟數量增加有助于焦點企業獲取更加廣泛的異質性資源，并相應減少焦點企業與不同地理位置聯盟伙伴組建聯盟關系產生的成本費用，從而削弱地理多樣性對聯盟創新績效的正向影響。其中，強關系聯盟伙伴會提高共享稀缺資源的意愿以鞏固自身地位，弱關系聯盟伙伴也會提高資源共享意愿以開展聯盟合作。因此，聯盟規模擴大能夠推動聯盟伙伴之間的良性競爭，進而提高聯盟創新績效。雖然學者關于聯盟組合規模對聯盟創新績效的影響并未得出一致結論，但均認為聯盟組合規模對聯盟創新績效具有積極影響。

1.2 聯盟組合規模與伙伴重復性

重復聯盟是實現企業交互效應的重要聯盟組合方式之一，聯盟組合特征體現為同時存在的多重聯盟關系及其產生的交互效應[10]。從重復聯盟角度出發，學者常引用與同一伙伴建立的重復性聯盟數量衡量聯盟組合規模[18]。重復合作有利于增強聯盟伙伴之間的信任，推動聯盟伙伴進行知識共享，提高聯盟協作效率進而實現聯盟創新[24]。但也有學者持不同觀點，認為重復聯盟會影響焦點企業對外部資源的獲取，降低企業面對外部環境不確定性的能力，從而阻礙聯盟創新發展[12]。Zheng等[13]研究發現，重復聯盟與企業突破性創新之間存在倒U型關系，認為與有過聯盟合作的企業組建新聯盟存在一定的信任基礎，有利于企業產生資源共享行為，進而激發突破性創新。然而，與現有伙伴建立過多聯盟合作關系有可能會固化聯盟組織結構，使企業對聯盟形成路徑依賴，削弱企業獲取異質性資源和掌握新技術的能力，從而阻礙企業突破性創新。在此基礎上，鄧渝和韓煒(2018)從跨聯盟組織規范和聯盟關系兩個視角對兩者倒U型關系進行分析。從跨聯盟組織規范視角出發，作者認為焦點企業在與聯盟伙伴企業的多次合作過程中會形成解決聯盟特定問題的行為規范，有利于促進聯盟企業跨組織協作，提高聯盟創新能力和創新協作效率。但隨著聯盟合作水平的不斷提升，焦點企業與聯盟伙伴企業間的跨組織規范越來越結構化，固定思維模式會限制企業對創新知識和創新思維的引入，容易使企業陷入“熟悉陷阱”，從而影響企業創新；從聯盟關系視角出發，作者認為聯盟企業之間的重復合作有利于加深雙方聯盟關系，使聯盟關系由稀疏的弱關系變成緊密性和聯結程度更高的強關系，降低聯盟合作交易成本，減少機會主義行為，進而提高聯盟合作創新效率。但強聯盟關系容易出現過度依賴，不利于建立和更新聯盟組合配置，會削弱企業競爭優勢，降低企業創新效率；張運生等(2019)將聯盟組合類型設定為專利池聯盟組合，探究重復聯盟關系對聯盟組合創新績效的影響，認為重復聯盟關系可以增加聯盟企業關系資本，加強聯盟合作與互惠，抑制企業機會主義行為的產生，減少企業之間的惡性競爭，提升聯盟伙伴企業創新績效。但隨著聯盟關系的不斷增強，因專利池聯盟組合內部存在過多無效專利，聯盟學習產生的邊際效應遞減，專利池市場所帶來的超額利潤會降低企業創新積極性，減少企業創新動力，因此專利池重復聯盟關系與聯盟組合創新績效之間呈倒U型關系；梁杰等(2020)依據創新程度將聯盟組合創新績效劃分為突破性創新和漸進性創新，并將伙伴類型設為調節變量，探究重復合作對聯盟組合創新績效的影響，通過對中國醫藥制造行業61家公司聯盟組合樣本的實證研究發現，與同一家企業進行重復合作雖然有利于推動漸進性創新，卻會阻礙突破性創新發展。綜上所述，聯盟伙伴重復性對聯盟創新績效具有重要影響。

1.3 聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效

聯盟組合管理能力是指在聯盟組合內部，企業能夠有效識別聯盟合作伙伴、協調聯盟伙伴之間關系、推動聯盟活動協調發展并實現聯盟收益增長的能力[25]。薛捷和張振剛[26]、Sarkar等[27]認為，聯盟組合管理能力是動態能力的一種特殊表現形式，從組織管理視角出發，認為聯盟組合管理能力包括組織間協調、聯盟組合協調、組織間學習、組織感知和聯盟組合變革5種能力；Degener等[14]從價值創造視角出發，認為聯盟組合管理能力包括合作主動性、關系治理和聯盟組合協調3種能力；在此基礎上，龐博等[28]應用此方式對聯盟組合管理能力進行劃分，認為聯盟組合管理能力應體現企業的全局性和系統性，表現為對聯盟關系進行掌控和利用的能力，同時貫穿于聯盟組合構建、演化及終止的全過程。

(1)聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效存在直接關系。薛捷等[26]指出，聯盟組合管理能力對聯盟組合績效具有積極影響；李奉書等[30]將聯盟組合管理能力劃分為協調能力、溝通能力和關系能力，發現聯盟組合管理能力對企業創新具有顯著正向影響；Marhold等[31]指出，協調能力能夠識別和管理聯盟組合企業之間的相互依賴關系，為企業技術創新創造高效互動合作模式，減少聯盟合作沖突；溝通能力能夠增強聯盟企業之間的交流頻率，加快信息傳播，提高企業創新合作效率，促進企業技術創新發展；關系能力有利于增強企業之間的信任，減少聯盟組合中的機會主義行為，促進聯盟組合穩定發展；楊偉明等[32]將聯盟組合管理能力劃分為伙伴選擇能力、聯盟治理能力和組合協調能力，指出3種能力通過聯盟開發式合作與探索式合作兩種模式對聯盟組合創新績效產生差異化影響。

(2)聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效的中介機制。龐博等[28]以吸收能力作為中介變量，探究聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效之間的關系，認為聯盟組合管理能力有利于企業獲取豐富的外部資源，再通過獲取、消化、吸收和利用將外部資源轉化為市場所需的創新產品。因此，吸收能力在聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效之間發揮中介效應[15]。此外，龐博等[28]從網絡嵌入性結構和網絡關系兩個維度分別引入結構洞及關系質量兩個中介變量，探究聯盟組合管理能力對企業創新績效的影響，通過戰略性新興企業問卷調研數據進行實證研究發現，聯盟組合管理能力能夠顯著促進企業創新績效提升，同時結構洞和關系質量在其中發揮部分中介作用；張敬等[26]從資源基礎觀視角出發，發現知識權力和關系學習對聯盟組合管理能力與聯盟組合創新績效關系具有間接中介效應。

綜上所述，聯盟組合規模中的聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力均對聯盟組合創新績效具有積極影響，因此需要考慮多因素的協同作用。為此，本文從多元、整體視角對聯盟組合創新績效這一復雜問題進行探究，運用fsQCA方法尋找引發聯盟組合高創新績效的前因條件，并構建研究模型，如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research model

2 研究設計

2.1 研究方法

定性比較分析法(Qualitative Comparative Analysis，QCA)最早由社會學家Ragin在1987年提出，指出結果是由各種原因條件組成的整體，因此應關注條件組態與結果之間的復雜因果關系[34]。當前，QCA方法在管理學領域得到廣泛應用[35]。張敬等[36]應用模糊集定性比較分析法探究制度距離、跨國并購經驗、行業相關性與社會責任行為對跨國并購績效的組合效應，并識別出理性趨同型、主動迎合型和嵌入發展型3種跨國企業高績效組態路徑；吳建祖和華欣意[35]應用該方法探究外部環境、企業資源和能力、高管團隊交互作用對企業雙元創新的影響，識別出驅動企業雙元創新的不同構型；張明等(2020)應用模糊集定性比較分析法探尋企業戰略變革原因，檢驗CEO來源、CEO權力、TMT異質性、企業前期績效和環境復雜性對戰略變革的組態效應，以及不同組態對企業創新績效的影響。總之，管理學領域學者應用單個變量凈效應實證研究方法以及比較新穎的fsQCA方法探討多個相互關聯、層層遞進的研究問題。QCA 根據變量類型可劃分為清晰集定性比較分析法(csQCA)、多值定性比較分析法(mvQCA)和模糊集定性比較分析法(fsQCA)。相較于csQCA和 mvQCA，fsQCA不僅能夠處理類別問題，還能夠處理程度變化和部分隸屬問題。而且，fsQCA將模糊集數據轉換為真值表，保留了處理定性數據、有限多樣性數據和簡化組態等優勢，具有質性分析和定量分析的雙重屬性。

聯盟組合創新是一個復雜的動態過程，是聯盟組合規模、聯盟伙伴和聯盟組合管理能力等多種因素交互作用的結果，因此需要基于整體性分析視角，從多種因素交互作用過程中找出實現聯盟組合高創新績效的組態路徑。組態分析強調條件變量對結果變量的影響，要實現聯盟組合高創新績效僅依靠單個條件變量的作用極其有限，其是多個條件變量相互作用的結果。因此，本文從組態視角出發，采用模糊集定性比較分析(fsQCA)法揭示創新績效影響因素之間的復雜因果關系，分析聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力的組合作用，識別實現高創新績效不同路徑、不同條件組態之間的關系。

2.2 樣本選取與數據收集

QCA方法是以案例為導向的研究方法，遵循理論抽樣原則而非隨機抽樣原則。案例選取需要考慮兩個因素:①選取的案例背景或特征具有高度相似性；②案例之間存在一定異質性，具備一定程度的多樣化特征[37]。結合本文研究情境和研究問題，選取所屬一級工業行業醫藥制造企業為研究對象，因近兩年新冠肺炎疫情暴發對醫藥行業產品需求加大，產品創新要求隨之增加，加之制造行業是國民經濟的重要組成部分，對醫藥制造行業創新績效提升路徑進行研究具有重要現實意義。由于聯盟組合持續時間通常為5年且終止時間很少對外界披露，因此結合現有研究，將聯盟活動移動時間窗口設置為5年[38-39]，即焦點企業第t年聯盟組合包含第t-5年至第t-1年參與的所有聯盟組合。考慮到企業聯盟數據不全，且專利申請存在一定時滯性(張運生等，2020)，需要預留年份以觀測聯盟組合創新績效，因此本文選用聯盟組合活動持續兩年內的專利總量衡量。2009-2018年的聯盟活動數據可形成2014-2020年的聯盟組合數據，剔除數據嚴重缺失的研究樣本，最終篩選出15家國內醫藥制造企業，數據來源于東方財富網和國泰安數據庫，為增加數據可靠性和可信度，根據企業年報以及巨潮資訊網對相關數據進行驗證。

2.3 變量測量

在選擇條件時，需要優先考慮條件選擇原因和數量。條件數量需要與案例數量平衡，中等案例樣本分析一般擇3～9個條件變量。本文結合理論視角法和文獻歸納法，從已有文獻中歸納并推導出一個混合的條件組合庫，將條件變量設為聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力3個細分變量，將聯盟組合創新績效設為結果變量。

(1)聯盟組合創新績效。聯盟組合創新績效采用聯合專利衡量[40]。因為專利能夠直觀體現聯盟組合創新成果，并在以往研究中得到廣泛應用(孫玉濤等，2017)。相比于其它類型專利，聯盟組合發明專利更具有創新性，同時專利數量和其它類型創新績效代理變量存在高度相關性，因此本文采用專利數量作為測量指標[41]。因專利成果存在一定滯后性，故選取聯盟組合活動持續兩年內的專利總量測量。

(2)聯盟數量。聯盟數量作為聯盟組合規模的一個維度，本文將聯盟組合活動持續時間窗口設置為5年[38-39]，收集2014—2020年案例企業聯盟組合數量和聯合專利數量，結合聯盟組合活動持續時間，將同一家企業超出活動持續時間組建的聯盟數量認定為不同案例。

(3)伙伴重復性。伙伴重復性作為聯盟組合規模的另一個維度，參考Zheng & Yang[13]的研究，采用聯盟組合內部焦點企業重復聯盟的幾何平均數進行測量，公式如下：

伙伴重復性=(ΠRi)1/N

(1)

式(1)中，Ri代表焦點企業與同一聯盟伙伴企業建立聯盟合作關系的數量，N為焦點企業合作伙伴數量。

(4)聯盟組合管理能力。該條件變量包含以下指標：聯盟組合經驗、是否有聯盟組合高級管理者、是否有專門的聯盟組合管理機構、是否有成熟的聯盟組合管理慣例。采用二分法，對擁有以上部分能力的企業編碼為1，否則為0[42]。

2.4 變量校準

本文采用直接校準法對變量數據進行模糊集校準，使用3個重要定性錨點進行結構化校準: 完全隸屬閾值(1)、完全不隸屬閾值(0)以及交叉點(0.5)[34]。各變量校準情況如下：①聯盟數量處理：聯盟數量0=-|聯盟數量-19|；②伙伴重復性處理：伙伴重復性0=-|伙伴重復性-1.21|；③創新績效處理：聯合專利≥20，將其定義為高創新績效；④聯盟數量1校準錨點：calibrate(聯盟數量0,-2,-5,-15)；⑤伙伴重復性1校準錨點：calibrate(伙伴重復性0,-0.02,-0.1,-0.2)；⑥聯盟組合管理能力1采用二分類(0,1)。最終，條件編碼結果如表1所示。根據數據校準規則，本文利用軟件fsQCA3.0對原始數據進行校準，原始數據與校準數據結果如表2所示。

表1 條件編碼解釋Tab.1 Condition coding interpretation

表2 原始數據與校準數據結果Tab.2 Raw data and calibration date

3 實證結果分析

3.1 必要性分析

本文對聯盟組合創新績效提升必要條件進行檢驗，結果如表3所示。如果條件變量成為結果變量的必要條件，則要求一致性水平達到0.9。由表3可知，每個單獨條件變量一致性水平均小于0.9，說明其不能單獨構成影響聯盟組合創新績效提升的必要條件。這表明，單獨條件變量對聯盟組合創新績效的解釋力較弱，將這些條件變量納入fsQCA，進一步分析多個條件變量對聯盟組合創新績效的影響。

表3 必要性檢驗結果Tab.3 Necessity test

3.2 真值表構建

為便于研究者對分析過程進行控制，本文對研究變量進行真值分析，根據樣本規模數量，參考Schneider等[43]的觀點，將原始一致性閾值設定為0.75。在fsQCA軟件中構建真值表，將得到的模糊集數據直接導入軟件，將結果變量設置為聯盟組合創新績效，刪除沒有案例的條件組合，保留100%的條件組合，得到結果變量為聯盟組合創新績效的真值表，如表4所示。

表4 真值分析結果Tab.4 Truth analysis results

3.3 組態分析

組態是指對導致結果變量產生的不同條件變量進行組合，組態分析則是探究組態是否隸屬于結果集合中的子集[36]。fsQCA方法通過分析條件組態與結果之間的復雜因果關系得出相關研究結論[35]，旨在分析不同條件、不同條件組態與結果充分或必要的子集關系[44]。本文運用fsQCA方法分析國內15家醫藥制造企業實現高創新績效的不同組態路徑，組態分析結果如表5所示。從中可見，存在兩種高創新績效組態解，兩種組態一致性系數值分別為0.84和0.89，均高于普遍接受的一致性標準0.80。由組態分析結果可知，有兩種組態能夠實現聯盟組合高創新績效，且兩者有一個共同的核心條件：中等聯盟數量。本文結合相關理論研究成果闡述每種組態背后的邏輯關系，并通過fsQCA方法回溯每種組態覆蓋的案例。

表5 實現高創新績效的組態路徑Tab.5 Configuration producing high innovation performance

(1)組態路徑1：當聯盟數量和伙伴重復性都達到中等水平時能夠產生高創新績效。組態結果顯示，中等水平聯盟數量為核心條件，說明應重點對聯盟數量進行控制。聯盟數量增加有利于企業獲取異質性資源，推動聯盟合作創新，但達到一定規模后，也會相應增加協調和管理成本，導致聯盟組合創新績效下降。因此，應合理控制聯盟組合規模，使其達到中等聯盟數量后更有利于促進聯盟合作創新[23]。伙伴重復性作為邊緣條件，中等伙伴重復性雖然可以產生高創新績效，但通過分析可知，在沒有中等伙伴重復性的前提下，僅考慮中等聯盟數量不會產生高創新績效，表明伙伴重復性與聯盟組合創新績效呈倒U型關系，這與鄧渝等(2018)的研究結論一致。聯盟數量與伙伴重復性組態典型案例如眾生藥業2、康恩貝和恩華藥業，這3個企業的共同特點是雖然為中等聯盟數量、中等伙伴重復性且不具備聯盟組合管理能力，卻產生了高創新績效。這說明，這3家企業無論是通過股權合作還是簽訂合作協議構建聯盟組合，總能保持適當的伙伴重復性，且沒有出現快速構建聯盟組合的現象，這是產生高創新績效的核心條件，說明沒有聯盟組合管理能力仍可產生高創新績效。

(2)組態路徑2：當聯盟數量達到中等水平且具備較高的聯盟組合管理能力時便能夠產生高創新績效。在此組態路徑中，聯盟數量為核心條件，聯盟組合管理能力為邊緣條件，高聯盟組合管理能力能夠產生高創新績效。近幾年來，聯盟組合管理能力逐漸得到學者重視，現有文獻指出聯盟組合管理能力與創新績效正相關[29]并在部分研究中呈現調節效應[15]。薛捷等[26]指出，如果聯盟組合具備一定管理能力，則能夠有效利用聯盟伙伴資源進行創新。然而，該組態反映在聯盟數量較多情況下，聯盟組合管理能力也會出現效力失靈。典型案例如華潤三九，該企業的一個明顯特征就是聯盟伙伴重復性較低，但是由于具備較強的聯盟組合管理能力，最終也產生了高創新績效。這種案例在國內比較少見，說明國內企業在構建聯盟組合過程中未重視聯盟組合管理能力的作用。結合實踐發現，如果企業不具備聯盟組合管理能力，則可以相應減少這部分支出，以節約管理成本，減少資源浪費，避免組織冗余。因此，企業應時刻關注聯盟組合動態發展狀況，當需要擴大聯盟組合規模或者伙伴重復性面臨“卡脖子”難題時，可以著重提高聯盟組合管理能力。

3.4 穩健性檢驗

進一步，本文對QCA分析結果進行穩健性檢驗。在參考已有研究的基礎上，對結果變量低水平因素進行組態分析[45]，探尋是否會出現導致結果變量高水平和低水平的同一因素，如果出現，則認為其并非構成結果變量的充分條件。通過對聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力真值結果進行分析，發現組態非中等聯盟數量和低聯盟組合管理能力產生低創新績效的一致性為0.89，未出現致使創新績效高低水平同時產生的現象，說明本文研究結論穩健。

4 結論與展望

4.1 研究結論

為探究影響聯盟組合創新績效的多重并發因素和復雜機制，本文以我國15家醫藥制造企業為案例研究對象，基于組態思維，應用模糊集定性比較分析法探究聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力3個條件變量對聯盟組合創新績效的影響機制，得出如下研究結論：

(1)聯盟組合創新績效是多重因素組合并發的結果，聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力3個因素均不是單獨構成高創新績效的必要條件，表明單個條件變量對創新績效的解釋力較弱，只有多因素的共同作用才會產生高創新績效。

(2)產生聯盟組合高創新績效的兩條路徑都強調應重點控制聯盟數量，研究發現聯盟數量與創新績效呈倒U型關系，說明中等聯盟數量對創新績效的提升作用最大。

(3)中等聯盟數量和中等伙伴重復性這一路徑體現了伙伴重復性的重要性，研究發現伙伴重復性與創新績效也呈倒U型關系，表明伙伴重復性能夠增強聯盟伙伴之間的信任，推動聯盟創新活動順利開展，但伙伴重復性較高也會增加企業外部風險，阻礙企業聯盟組合協同創新。

(4)中等聯盟數量和高聯盟組合管理能力路徑強調聯盟組合管理能力的作用，認為企業聯盟組合管理能力越強，對聯盟組合創新績效的提升作用越大。

4.2 理論貢獻

本文理論貢獻主要體現在以下幾個方面：

(1)豐富了聯盟組合創新績效影響機制研究。以往研究多關注單一因素對聯盟組合創新績效的作用機制，忽視了不同因素之間的協同作用，本文將聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力3個因素納入同一研究框架，分析其對聯盟組合創新績效的影響，并得出產生高創新績效的兩條路徑，為分析聯盟組合規模和聯盟組合管理能力對聯盟組合創新績效的影響奠定了理論基礎。

(2)以往學者多采用聯盟數量測量聯盟組合規模，忽視了合作伙伴數量與聯盟數量的共同作用。本文通過構建二維量表測量聯盟組合規模與聯盟組合管理能力所構成的不同條件組合，探究影響聯盟組合創新績效的組態路徑，發現中等聯盟數量與中等伙伴重復性以及中等聯盟數量與高聯盟組合管理能力可以產生高創新績效，為聯盟組合與創新績效研究提供了一種新視角。

(3)采用模糊集定性比較分析(fsQCA)法，從組態視角研究多個因素之間的相互作用關系，探究聯盟數量、伙伴重復性和聯盟組合管理能力對聯盟組合創新績效的影響機制，彌補了傳統實證研究方法的不足。

4.3 管理啟示

根據上述研究結論，本文提出如下啟示：

(1)應采取一定措施控制聯盟組合數量，以產生高創新績效。首先，應對聯盟組合定期進行考察，及時篩選出對聯盟組合創新績效貢獻低的企業，減少或終止與其組建聯盟。通過考察聯盟伙伴企業聯合專利數量，選擇沒有聯合專利或聯合專利數量較少的伙伴企業終止聯盟，因為聯合專利更能直觀體現聯盟組合創新成果(孫玉濤等，2017)，擁有較多聯合專利更能反映聯盟具有較高創新績效；其次，冗余資源會抑制企業創新績效提升[46]，因此需要考慮伙伴相似性，對相似的聯盟伙伴企業終止聯盟合作。聯盟伙伴企業為焦點企業提供的相似資源會降低聯盟組合價值，使焦點企業很難從聯盟組合中獲取新資源及新知識，從而無法提高聯盟組合創新績效。同時，相似的聯盟伙伴企業還會增加聯盟組合管理成本，加大聯盟協調難度，降低聯盟組合創新績效；最后，還需要考慮伙伴重復性問題，與聯盟伙伴企業重復合作意味著聯盟企業匹配度較高，具有豐富的聯盟組合經驗，有利于降低聯盟管理難度，從而獲取更高的聯盟組合創新績效。

(2)保持適度原則，提升伙伴重復性。首先，應從原有聯盟伙伴中篩選出部分企業構建新聯盟。依據伙伴企業之間的關系屬性，如關系強度、關系質量等，選擇關系強度較高、關系質量較好、資源更加匹配的聯盟伙伴企業重復建立聯盟關系，提高聯盟伙伴重復性。已有聯盟伙伴擁有豐富的聯盟合作經驗，與焦點企業資源更加匹配和契合，建立新聯盟關系可減少摩擦或沖突，降低聯盟管理難度，有效整合資源和技術，從而提高聯盟組合創新績效；其次，參考聯盟伙伴企業自身屬性特征，對聯盟伙伴企業研發能力、抗風險能力和認知能力進行評估。如聯盟伙伴企業具有較高研發能力能夠提升聯盟組合創新效率，抗風險能力能夠增強對外部不確定性環境的適應性，認知能力能夠幫助焦點企業迅速捕捉市場需求，有針對性地研發新產品；最后，應在契約治理的基礎上，采用恰當的關系治理機制維護已有伙伴關系。如通過持續互動增強彼此之間的信任與承諾，減少重復聯盟伙伴企業的機會主義行為，維持聯盟關系持續與穩定，避免優質聯盟伙伴流失，從而提高伙伴重復性。值得注意的是，伙伴重復性并非越高越好，當伙伴重復性達到一定程度后，焦點企業從聯盟伙伴處獲得新知識、新技術、新資源的概率逐漸降低，焦點企業與聯盟伙伴創造性思維的碰撞也會逐漸減少，會負向影響聯盟組合創新績效。因此，在實踐中，企業需要掌握適度原則，過高或過低的伙伴重復性均不利于企業創新績效提升。當伙伴重復性過高時，焦點企業應避免聯盟伙伴過度嵌入，努力發揮伙伴重復性的正向影響作用。

(3)針對聯盟組合管理能力不同維度提出相應提升策略。從聯盟組合過程視角出發，可將聯盟組合管理能力劃分為前瞻規劃能力、組合構建能力、關系優化能力和組合協調能力4個維度[15]。在前瞻規劃能力方面，應加強對各種關鍵資源和聯盟合作機會的關注，培養聯盟組合高級管理人員；在組合構建能力方面，企業應該深入拓展與外部組織之間的關系，以適當方式主動拜訪潛在聯盟伙伴，并與潛在聯盟伙伴保持一定聯系，向潛在聯盟伙伴展示自身優勢，建立廣泛、多樣和持久的聯盟組合關系；在關系優化能力方面，企業應該與聯盟成員建立信任關系，學習不同企業聯盟組合管理人員的管理經驗，采取柔性和非正式治理機制提高聯盟關系質量；在組合協調能力方面，企業應設立專門的聯盟組合管理部門負責聯盟戰略合作、開發及維護工作，部門應對聯盟組合實施集中管理，協調內部資源，提高合作優先級，建立便捷的合作溝通機制，形成合理高效的聯盟組合，從而產生最大化創新績效。

(4)完善相應保障機制，確保優化方案順利實施。為提高焦點企業聯盟組合管理能力，應減少聯盟組合數量，提升聯盟企業伙伴重復性，從人力資源、資金、制度、組織文化4個方面制定相關保障措施。在人力資源保障方面，首先應優化企業組織架構，完善人才引進政策，重視人才培養，建立完善的績效考核機制，為員工工作提供保障。在資金保障方面，應投入資金對企業軟硬件進行升級，及時作好預算，充分保證方案實施所需資金及時到位，對資金進行有效控制，避免過度開支，提高企業員工認識度和參與度，保證優化方案的順利實施。在制度保障方面，應完善企業規章制度，在制定制度之前，要做好部門調研，確保制定內容的可行性；在制定執行過程中，當出現與制度目標不符或者偏差時要及時修正；同時，要做好各部門宣傳和傳達工作。在組織文化保障方面，企業文化是企業信念和精神所在，要培育優秀的企業文化，使員工了解自身職責和使命，增強企業軟實力，提高企業創新績效。

4.4 不足與展望

本文存在如下不足:①由于案例數量有限，采用的前因條件數量受到一定限制，未來可考慮更加復雜的內部機制，增加前因變量，豐富理論模型；②僅關注聯盟數量、伙伴重復性、聯盟組合管理能力對聯盟組合創新績效的影響，未來可納入其它影響因素，為提升聯盟組合創新績效提供更加全面的路徑；③未深入探討聯盟組合創新績效低下的原因，未來可拓展研究樣本數量并對其進行深入分析，以提高研究結論的普適性。