知識流動對企業(yè)創(chuàng)新的影響研究
——以ICT 產(chǎn)業(yè)為例

郭建杰，謝富紀(jì)

（1.上海商學(xué)院工商管理學(xué)院，上海 201400；2.上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030）

1 研究背景

“十四五”規(guī)劃綱要指出，完善科技創(chuàng)新體制機(jī)制要積極促進(jìn)科技開放合作。開放創(chuàng)新理論認(rèn)為，主體的創(chuàng)新開放度是提升創(chuàng)新產(chǎn)出的重要前提，而創(chuàng)新主體開放度的本質(zhì)體現(xiàn)是知識流動。專利作為知識創(chuàng)造和技術(shù)創(chuàng)新成果的重要表現(xiàn)形式，能夠在一定程度上反映組織擁有的知識存量，體現(xiàn)創(chuàng)新活動的狀況和水平。專利的引用則是組織間技術(shù)成果與方法吸收、再利用的過程，能夠反映發(fā)明創(chuàng)新、原始知識和技術(shù)的來源與基礎(chǔ)，是組織間知識流動的重要測度。通過專利引用關(guān)系產(chǎn)生技術(shù)和知識的流動，對于創(chuàng)新活動的探索、延伸具有重要意義［1］。而基于專利引用關(guān)系形成的專利引用網(wǎng)絡(luò)能夠從動態(tài)視角表征組織間知識流動的基本特征，并使其可視化。專利引用網(wǎng)絡(luò)不僅能夠反映知識吸收與知識擴(kuò)散的情況，同時可以從廣度和深度兩個維度更全面地分析知識流動特征及其對創(chuàng)新績效的影響。目前，愈來愈多的學(xué)者利用專利引用關(guān)系來探究不同知識元素、不同技術(shù)領(lǐng)域、不同類型組織間的知識流動及其對創(chuàng)新的影響［2］。其中，基于專利引用關(guān)系形成的知識流動網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)創(chuàng)新的研究備受關(guān)注，原因在于其復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點關(guān)系以及節(jié)點屬性等從多個層面對創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響，能夠更加全面地測度影響企業(yè)創(chuàng)新的影響因素。

學(xué)者Guan 等［2］、李乾瑞等［3］、Wu 等［4］發(fā)現(xiàn)，對專利引用網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中在技術(shù)層面、個人層面、組織層面、區(qū)域?qū)用婧蛧覍用妗；趯＠藐P(guān)系的知識流動網(wǎng)絡(luò)分析主要分為兩類，專利引用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的描述性研究和相關(guān)變量間影響的實證分析；同時，聚焦于區(qū)域和國家層面的研究頗多，從企業(yè)層面剖析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新績效關(guān)系的研究較少。此外，對于企業(yè)層面知識流動網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究，一方面是定性分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征或者演化特征［5］；另一方面是分析專利引用、被引次數(shù)或者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對創(chuàng)新的影響［6］，但是少有研究將知識流動的衡量指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)分，不能全面地分析專利引用網(wǎng)絡(luò)對企業(yè)創(chuàng)新的影響。因此，研究將知識流動中的知識吸收和知識擴(kuò)散分為廣度和深度兩個層面。與此同時，研究發(fā)現(xiàn)知識吸收與知識擴(kuò)散的廣度和深度僅能從網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)維度檢驗其對創(chuàng)新活動的影響，忽視了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)維度與關(guān)系維度對創(chuàng)新績效的疊加效果［7］，而聯(lián)系強(qiáng)度作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)系維度的重要變量，表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間關(guān)系的強(qiáng)弱，不僅對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生直接影響，同時會影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)因素與創(chuàng)新之間的關(guān)系。因此，將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要素與關(guān)系要素結(jié)合起來研究是有必要且有價值的。所以，為彌補(bǔ)研究不足，本文從社會網(wǎng)絡(luò)視角，探究信息與通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)中參與產(chǎn)學(xué)研合作的企業(yè)專利引用網(wǎng)絡(luò)中知識吸收廣度［8］、深度與知識擴(kuò)散廣度、深度對企業(yè)創(chuàng)新績效的綜合影響，同時探究企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用，進(jìn)而厘清專利引用關(guān)系與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的復(fù)雜影響機(jī)制。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 知識吸收與企業(yè)創(chuàng)新績效

知識經(jīng)濟(jì)時代知識的更新速度不斷加快，企業(yè)不僅需要通過自主研發(fā)獲取競爭優(yōu)勢，同時需要從外界吸收、整合知識等資源提高綜合競爭力。創(chuàng)新主體可以通過技術(shù)、信息等的交流實現(xiàn)知識的轉(zhuǎn)移與再創(chuàng)造，進(jìn)而提高企業(yè)的開放程度［7］。同時，知識流動有利于組織間隱性知識和顯性知識的利用，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效［8］。由于不同企業(yè)的知識存量以及創(chuàng)新能力不同，它們之間存在著知識勢差，必然會造成處于低位的企業(yè)從高位企業(yè)獲取、吸收知識，處于高位的企業(yè)傳播、擴(kuò)散知識，促進(jìn)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中整體知識存量與創(chuàng)新能力間的平衡。

知識吸收表示企業(yè)對外部知識的探索式學(xué)習(xí)，是組織吸收、獲取、內(nèi)化及利用知識的復(fù)雜過程，包括知識吸收廣度和知識吸收深度兩個層面。專利引用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點入度及專利引用次數(shù)能夠分別衡量企業(yè)吸收外部知識的廣度和深度［9］，知識吸收廣度指的是企業(yè)從外界獲取知識的廣泛程度，能夠增加企業(yè)的知識寬度；知識吸收深度指企業(yè)授權(quán)專利中引用其他組織專利的次數(shù)，表征從外部汲取知識的深度，能夠增加知識的系統(tǒng)性與理解深度。一方面，知識吸收可以增加企業(yè)知識的廣度和深度，豐富現(xiàn)有知識基礎(chǔ)，增加協(xié)同創(chuàng)新的知識等資源，為企業(yè)創(chuàng)新活動提供基本的技術(shù)支持，有利于企業(yè)的自主創(chuàng)新，從而提高企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出［10］。知識吸收廣度越大，說明企業(yè)獲取外部資源的途徑越多，獲取更多多樣化、異質(zhì)性的知識，這些知識的融合能夠提升創(chuàng)新績效［11］。而知識吸收深度越大，表明處于知識勢差低位的創(chuàng)新主體與高位主體的聯(lián)系更加頻繁，會增加知識流動主體間的信任關(guān)系，交易成本更低［12］。同時，知識吸收廣度和深度越大的企業(yè)更容易掌握本領(lǐng)域知識的系統(tǒng)性與前瞻性，對外部知識進(jìn)行更加準(zhǔn)確的識別與判斷，進(jìn)行創(chuàng)新活動的知識基礎(chǔ)更強(qiáng)，更容易形成創(chuàng)新成果。總之，知識吸收廣度越大，越有利于企業(yè)知識基礎(chǔ)寬度的拓展和知識源類別的增加；知識吸收深度增強(qiáng)知識基礎(chǔ)的穩(wěn)定性，從而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。另一方面，知識吸收是企業(yè)與其他組織進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新，升級集成創(chuàng)新的基礎(chǔ)［13］。企業(yè)可以從其他企業(yè)、大學(xué)或者研究院所獲取外部知識，形成知識的互補(bǔ)，以彌補(bǔ)自身的知識短板，優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)，從而減少組織邊界對知識交流與共享產(chǎn)生的阻礙。知識吸收廣度與深度水平更高的企業(yè)其知識吸收能力更強(qiáng)，而知識吸收能力較強(qiáng)的創(chuàng)新主體更容易與外界發(fā)生知識聯(lián)系［14］，促進(jìn)企業(yè)與其他組織的協(xié)同創(chuàng)新，而協(xié)同創(chuàng)新是企業(yè)提升創(chuàng)新績效的重要途徑之一［2］。所以，知識吸收必然會成為企業(yè)與其他組織建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的基礎(chǔ)，從而提升企業(yè)創(chuàng)新能力，提升企業(yè)創(chuàng)新績效。因此，基于以上分析，提出以下假設(shè)：

H1：知識吸收廣度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向影響。

H2：知識吸收深度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向影響。

2.2 知識擴(kuò)散與企業(yè)創(chuàng)新績效

知識擴(kuò)散指的是知識擁有者在互動過程中其知識被更多主體吸收、利用的過程［15］，包括知識擴(kuò)散廣度和深度兩個維度。專利引用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點出度與專利被引用次數(shù)能夠分別衡量企業(yè)擁有的知識向外部流出的廣度和深度［9］。知識擴(kuò)散廣度指的是某個企業(yè)擁有的知識被其他企業(yè)使用的廣泛程度；知識擴(kuò)散深度指的是知識被外部組織重復(fù)使用的程度或頻率。對于知識擁有者來說，知識擴(kuò)散是一把“雙刃劍”，一方面能夠通過知識擴(kuò)散使組織獲得聲譽［16］，吸引更多伙伴提升協(xié)同創(chuàng)新績效；通過擴(kuò)散效應(yīng)營造良好的知識創(chuàng)新氛圍，促進(jìn)其他企業(yè)的知識創(chuàng)造進(jìn)程，提高整體創(chuàng)造力。但另一個更重要的方面是，知識擴(kuò)散意味著技術(shù)、信息等知識被其他組織利用、內(nèi)化吸收，這就會增加企業(yè)的核心技術(shù)知識外溢的風(fēng)險，企業(yè)利潤與優(yōu)勢會被競爭對手侵蝕［13］，削弱企業(yè)核心技術(shù)的競爭力，競爭形勢越激烈，這種負(fù)面效應(yīng)就越高。Knott［17］的研究表明，知識擴(kuò)散雖然對知識的接收者產(chǎn)生有利影響，但對知識擁有者卻產(chǎn)生負(fù)面影響；從長遠(yuǎn)來看，還有可能失去某項核心技術(shù)專長，最終導(dǎo)致企業(yè)核心競爭力的減弱甚至消失。Iammarino 等［18］探究知識流入和知識流出分別給企業(yè)造成的正、負(fù)兩種效應(yīng)，認(rèn)為知識流入能夠促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展，但是知識流出（知識擴(kuò)散）會導(dǎo)致企業(yè)智力資本和無形資產(chǎn)的泄漏，而且這種負(fù)面影響是長期的［19］。此外，知識擴(kuò)散會導(dǎo)致知識創(chuàng)新激勵失效,這是由于企業(yè)在知識擴(kuò)散過程中無法有效執(zhí)行其擁有的知識產(chǎn)權(quán),知識共享減少了知識創(chuàng)新產(chǎn)生的個人回報，從而導(dǎo)致知識創(chuàng)新主體的積極性降低,從而破壞知識擴(kuò)散到知識創(chuàng)新的良性循環(huán)過程［13］。而ICT 產(chǎn)業(yè)中，企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新涉及更多的核心技術(shù)，而知識擴(kuò)散的廣度和深度越大，越容易導(dǎo)致企業(yè)核心競爭優(yōu)勢的減弱，從而降低企業(yè)創(chuàng)新績效。因此，提出以下假設(shè)：

H3：知識擴(kuò)散廣度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有負(fù)向影響。

H4：知識擴(kuò)散深度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有負(fù)向影響。

2.3 聯(lián)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用

聯(lián)系強(qiáng)度指的是不同組織間因知識交流形成的聯(lián)系頻率［7］。專利引用網(wǎng)絡(luò)中知識吸收和知識擴(kuò)散的廣度與深度是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的體現(xiàn)，聯(lián)系強(qiáng)度則是網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征的體現(xiàn)。Singh 等［20］認(rèn)為，知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系嵌入與結(jié)構(gòu)嵌入對企業(yè)創(chuàng)新存在交互作用。隨著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點聯(lián)系強(qiáng)度的不斷增加，節(jié)點間聯(lián)系頻率的增加使其信任度增強(qiáng)，機(jī)會主義減少，促進(jìn)知識的傳播［21］，推進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)程。一方面，知識吸收對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用，不僅取決于知識吸收的廣度與深度，還在很大程度上會依賴于企業(yè)對新知識的整合再造能力［22］，而網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的嵌入（聯(lián)系強(qiáng)度）程度又在一定程度上決定了知識主體對網(wǎng)絡(luò)中技術(shù)、信息等知識的吸收和整合［23］；另一方面，從影響企業(yè)創(chuàng)新的外部因素來講，知識流動網(wǎng)絡(luò)不僅會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生直接影響，同時還會作為情境因素影響網(wǎng)絡(luò)節(jié)點特征對創(chuàng)新的影響。因此，聯(lián)系強(qiáng)度調(diào)節(jié)知識吸收與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。企業(yè)的聯(lián)系強(qiáng)度越大表明他們之間的聯(lián)系更加緊密，更容易建立信任關(guān)系，增加關(guān)系伙伴分享知識的意愿［24］。聯(lián)系強(qiáng)度越大，企業(yè)獲得的共享信息、技術(shù)等知識就越豐富，知識的獲取更加具有深度與多樣化［25］，對于有價值的資源吸收、獲取就相對容易，從而降低獲取成本。雖然強(qiáng)聯(lián)系容易造成知識的冗余，導(dǎo)致知識搜索與篩選成本增加，但是隨著聯(lián)系強(qiáng)度的增加，企業(yè)能夠通過實踐經(jīng)驗從大量信息中識別有價值的知識，不斷提高信息甄選與吸收的速度，從而提高新、舊知識的整合效率［26］。因此，處于高聯(lián)系強(qiáng)度水平的企業(yè)對于新知識的整合能力更強(qiáng)，知識吸收對企業(yè)創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用能達(dá)到更好的效果。因此，提出以下假設(shè)：

H5：聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

H6：聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收深度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

Proeger 等［27］認(rèn)為知識擴(kuò)散程度會受到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、聯(lián)系強(qiáng)度、信任程度、知識水平以及認(rèn)知水平等多種因素的影響，聯(lián)系強(qiáng)度這一網(wǎng)絡(luò)關(guān)系要素除了對企業(yè)創(chuàng)新有直接影響外，還會與結(jié)構(gòu)要素對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生交互作用。聯(lián)系強(qiáng)度較強(qiáng)的企業(yè)之間更容易建立互惠和信任關(guān)系［28］，有利于形成互利共贏的氛圍，減少知識搜索和篩選的成本［29］，能夠獲得更多有價值的信息，增強(qiáng)企業(yè)的競爭力，從而彌補(bǔ)知識擴(kuò)散給企業(yè)創(chuàng)新帶來的弊端。同時，互惠和信任減少企業(yè)對機(jī)會主義的擔(dān)憂，愿意承擔(dān)傳播與共享有價值信息帶來的機(jī)會成本［30］，不再過于關(guān)注企業(yè)自身的利益回報，知識創(chuàng)新主體的積極性提高，使得因知識擴(kuò)散造成的企業(yè)創(chuàng)新績效減少的幅度降低。此外，強(qiáng)聯(lián)系使得企業(yè)間的互動、溝通更加頻繁與緊密［31］，降低了組織邊界，溝通障礙減少，從而有利于節(jié)省轉(zhuǎn)移外部知識耗損的成本。同時具有高聯(lián)系強(qiáng)度的企業(yè)間能夠通過更加直接地溝通，減少中介環(huán)節(jié)導(dǎo)致的信息傳遞失真，并更加容易獲取伙伴企業(yè)的前沿、優(yōu)勢技術(shù)，從而彌補(bǔ)由于知識擴(kuò)散導(dǎo)致的核心技術(shù)外泄帶來的負(fù)面效應(yīng)。綜合以上分析，聯(lián)系強(qiáng)度能夠通過增加企業(yè)間相互信任，獲取伙伴企業(yè)更加前沿的技術(shù)、知識等，減弱知識擴(kuò)散對企業(yè)創(chuàng)新帶來的負(fù)面影響。因此，提出以下假設(shè)：

H7：聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

H8：聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散深度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

基于以上理論分析與研究假設(shè)，提出本文的研究模型，見圖1。

圖1 研究模型

3 數(shù)據(jù)與變量

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)獲取

ICT 產(chǎn)業(yè)具有創(chuàng)新性強(qiáng)和產(chǎn)學(xué)研合作廣泛的特征，因此選取ICT 產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)為研究樣本。由于專利從申請到授權(quán)有36 個月～48 個月的等待期［32］，同時一些專利授權(quán)的等待期超過48 個月，加上2001年以前專利數(shù)量較少。因此，為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，研究數(shù)據(jù)的時間跨度為2001—2018 年。最終篩選出參與產(chǎn)學(xué)研合作的4 346 家企業(yè)為研究對象，從社會網(wǎng)絡(luò)視角探究知識流動、聯(lián)系強(qiáng)度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系。本文數(shù)據(jù)來源包括兩部分，專利數(shù)據(jù)來源于國家知識產(chǎn)權(quán)局（CNIPA）和incoPat 數(shù)據(jù)庫；企業(yè)的成立時間和隸屬區(qū)域要源于國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)。

3.2 變量測量

（1）因變量。企業(yè)創(chuàng)新績效（Pa）為因變量，用專利數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新績效［33］。由于企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有時滯性，對因變量進(jìn)行了滯后一期處理，即如果企業(yè)的自變量測量的是2002 年專利引用網(wǎng)絡(luò)中知識流動情況，因變量就是該企業(yè)2003 年的專利數(shù)量。

（2）自變量。知識流動能夠從動態(tài)視角分析知識搜索、共享在創(chuàng)新中起到的作用，選取知識吸收和知識擴(kuò)散測度知識流動［13］，知識吸收被劃分為知識吸收廣度（Ind）與知識吸收深度（Indw），知識擴(kuò)散被劃分為知識擴(kuò)散廣度（Outd）和知識擴(kuò)散深度（Outdw）兩個方面［9］。

知識吸收廣度反映企業(yè)從組織外部獲取知識的廣泛程度［12］，用專利引用網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點入度（indegree）衡量；知識吸收深度反映企業(yè)汲取外部知識的頻繁程度，用該企業(yè)的專利引用數(shù)量測度。知識擴(kuò)散廣度反映其他企業(yè)獲取企業(yè)內(nèi)部知識的廣泛程度，用專利引用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點出度衡量（outdegree）；知識擴(kuò)散深度反映企業(yè)內(nèi)部知識被使用的頻繁程度，用專利被引用數(shù)量表示。

（3）調(diào)節(jié)變量。聯(lián)系強(qiáng)度（Qd）指企業(yè)間由于知識交流形成的聯(lián)系頻率，本文以測度聯(lián)系強(qiáng)度的主流方法為基礎(chǔ)，使用某個企業(yè)與其他組織專利引證專利、被引證次數(shù)的平均值來測量［7］。計算公示如下：

其中，i表示網(wǎng)絡(luò)中的第i個企業(yè)，n表示與之聯(lián)系的企業(yè)個數(shù)；表示某年與企業(yè)i發(fā)生聯(lián)系的總頻數(shù)。

需要強(qiáng)調(diào)的是，雖然自變量知識吸收、知識擴(kuò)散與聯(lián)系強(qiáng)度在一定程度上會存在相關(guān)性，但并不代表知識吸收或知識擴(kuò)散水平越高，聯(lián)系強(qiáng)度就越大。因為聯(lián)系強(qiáng)度是一個加權(quán)的聯(lián)系程度，如果一個企業(yè)知識吸收水平較高，聯(lián)系強(qiáng)度總體水平可能會很低，原因在于其知識擴(kuò)散水平極低，也會導(dǎo)致聯(lián)系強(qiáng)度很低。因此，自變量和因變量之間在理論上不存在多重共線性，變量間相關(guān)性檢驗也進(jìn)一步證實了這一解釋。

（4）控制變量。除知識吸收、知識擴(kuò)散和聯(lián)系強(qiáng)度3 個解釋變量外，增加可能影響企業(yè)創(chuàng)新績效的其他控制變量，見表1。控制變量從企業(yè)屬性和網(wǎng)絡(luò)屬性兩個方面選取：其中，企業(yè)屬性變量包括樣本前專利（Pp）、企業(yè)年齡（A）和隸屬區(qū)域（Sf）；網(wǎng)絡(luò)屬性變量包括專利引用網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（Si）、網(wǎng)絡(luò)直徑（Zj）和聚類系數(shù)（Jl）。

表1 控制變量說明

表1（續(xù)）

4 實證檢驗

4.1 相關(guān)性檢驗與分析方法

表2 為研究使用Stata14.1 軟件對數(shù)據(jù)做的描述性統(tǒng)計和各變量間的相關(guān)性分析，并分析了變量間的多重共線性。結(jié)果表明，自變量間的系數(shù)均小于0.7，方差膨脹因子（VIF）數(shù)值介于1.01～2.79 之間，小于最大臨界值5，因此變量之間不存在多重共線性。測量創(chuàng)新績效的專利數(shù)據(jù)是任意非負(fù)整數(shù)的計數(shù)數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)的離散程度較大，不服從正態(tài)分布，符合泊松分布或者負(fù)二項分布，線性模型不再適用，否則會導(dǎo)致結(jié)果有偏。此外，因變量標(biāo)準(zhǔn)差（29.09）遠(yuǎn)大于均值（12.55），不滿足泊松回歸均值等于方差的約束條件。因此，采用負(fù)二項回歸進(jìn)行變量間關(guān)系的檢驗。

表2 變量描述性統(tǒng)計與相關(guān)系數(shù)

4.2 回歸分析

表3 為變量間負(fù)二項回歸結(jié)果，其中，模型1僅包含控制變量，是基礎(chǔ)模型。其中，樣本前專利與企業(yè)創(chuàng)新績效正相關(guān)，說明企業(yè)的知識存量能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模與創(chuàng)新績效正相關(guān)，原因在于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大，使網(wǎng)絡(luò)中的資源越豐富，節(jié)點間能夠獲得的知識等資源就越多，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。網(wǎng)絡(luò)直徑越大，企業(yè)創(chuàng)新績效越大，說明網(wǎng)絡(luò)直徑的增加使得信息能夠到達(dá)的節(jié)點更遠(yuǎn)，更能獲得異質(zhì)性資源。聚集系數(shù)與企業(yè)創(chuàng)新績效正相關(guān)，原因在于鄰居節(jié)點之間聯(lián)系越緊密，越容易獲得有價值的資源，有利于企業(yè)創(chuàng)新。企業(yè)年齡與企業(yè)創(chuàng)新績效負(fù)相關(guān)，說明雖然企業(yè)成立時間越長越能夠積累更多的知識等，但從大量知識中篩選有價值信息需要消耗大量成本，反而不利于企業(yè)創(chuàng)新績效。企業(yè)隸屬區(qū)域?qū)ζ髽I(yè)創(chuàng)新沒有表現(xiàn)出促進(jìn)作用，原因可能在于我國不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r差距越來越小，能夠獲得的知識等資源差距也在減小，因此處于東部地區(qū)的企業(yè)創(chuàng)新績效較中部與西部地區(qū)沒有增加。

表3 負(fù)二項回歸分析結(jié)果

表3（續(xù)）

模型2 在模型1 的基礎(chǔ)上增加了知識吸收廣度變量，模型3 在模型2 的基礎(chǔ)上增加了知識吸收深度變量，用以檢驗知識吸收對創(chuàng)新績效的影響。由模型2 的回歸結(jié)果可知，知識吸收廣度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響（β=0.000 2，P＜0.05），假設(shè)1 得到驗證；由模型3 的回歸結(jié)果可知，知識吸收深度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響（β=0.263 3，P＜0.001），假設(shè)2 得到驗證。以上結(jié)果說明，專利引用網(wǎng)絡(luò)中知識吸收能夠增強(qiáng)企業(yè)對外部知識的獲取、消化與利用［34］，擴(kuò)大自身知識存量的寬度與深度，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升。

模型4 是在模型3 的基礎(chǔ)上增加知識擴(kuò)散廣度變量，模型5 在模型4 的基礎(chǔ)上增加知識擴(kuò)散深度變量，用以檢驗知識擴(kuò)散對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。由模型4 的回歸結(jié)果可知，知識擴(kuò)散廣度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著負(fù)向影響（β=-0.000 4，P＜0.05），假設(shè)3 得到驗證；由模型5 的回歸結(jié)果可知，知識擴(kuò)散深度對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著負(fù)向影響（β=-0.252 5，P＜0.001），假設(shè)4 得到驗證。以上結(jié)果表明，知識擴(kuò)散可能會導(dǎo)致企業(yè)的核心知識泄露，削弱企業(yè)的綜合競爭力［13，19］，對企業(yè)創(chuàng)新績效的提高具有抑制作用。

模型6～模型9 用以檢驗聯(lián)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。模型6 在模型1 的基礎(chǔ)上增加知識吸收廣度和知識吸收廣度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項，用以檢驗聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，知識吸收廣度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項系數(shù)顯著為負(fù)（β=-0.001 3，P＜0.01），即聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系沒有起到正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)5 沒有得到驗證。原因在于知識吸收廣度增加了企業(yè)的知識深度與知識存量［11］，而高水平的聯(lián)系強(qiáng)度也使企業(yè)處于資源豐富、更加容易獲取的環(huán)境中，這樣反而會造成企業(yè)知識的冗余，再加上受企業(yè)吸收能力的限制，使得企業(yè)創(chuàng)新受到阻礙。

模型7 在模型1 的基礎(chǔ)上增加知識吸收深度和知識吸收深度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項，用以檢驗聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收深度與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，知識吸收深度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項系數(shù)顯著為正（β=0.004 2，P＜0.001），即聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收深度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系起到了正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)6 得到驗證，見圖2。說明聯(lián)系強(qiáng)度較高時，組織間交流更加頻繁，共享的知識更加多樣化與深化［25］，加上較高知識吸收深度，使得知識基礎(chǔ)的深度與寬度不斷增強(qiáng)，促進(jìn)創(chuàng)新。

圖2 聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收深度與創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

模型8 是在模型1 的基礎(chǔ)上增加知識擴(kuò)散廣度和知識擴(kuò)散廣度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項，用以檢驗聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明知識擴(kuò)散廣度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項系數(shù)并不顯著（β=-0.001 1，P＞0.1），即聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效間的負(fù)相關(guān)關(guān)系沒有起到顯著的調(diào)節(jié)作用，假設(shè)7 沒有得到驗證。原因在于知識擴(kuò)散廣度越大，企業(yè)創(chuàng)新知識被外部組織廣泛認(rèn)知與使用，大大增加了的核心技術(shù)泄露風(fēng)險［13］，而通過增強(qiáng)聯(lián)系強(qiáng)度不足以彌補(bǔ)該風(fēng)險對創(chuàng)新績效造成的負(fù)面影響。

模型9 在模型1 的基礎(chǔ)上增加知識擴(kuò)散深度、知識擴(kuò)散深度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項，用以檢驗聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散深度與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，知識擴(kuò)散深度與聯(lián)系強(qiáng)度的交互項系數(shù)顯著為正（β=0.005 0，P＜0.001），即聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散深度與企業(yè)創(chuàng)新績效間的負(fù)相關(guān)關(guān)系負(fù)起到了正向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)8 得到驗證，見圖3。說明，聯(lián)系強(qiáng)度的增加使得企業(yè)間信任水平提升［21］，獲取有價值信息更加容易，彌補(bǔ)了知識擴(kuò)散深度對企業(yè)創(chuàng)新帶來的負(fù)面效應(yīng)。

圖3 聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散深度與創(chuàng)新績效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

5 結(jié)論與啟示

研究以ICT 產(chǎn)業(yè)參與產(chǎn)學(xué)研合作的企業(yè)為研究對象，構(gòu)建專利引用網(wǎng)絡(luò)，并將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要素與關(guān)系要素結(jié)合，分析知識流動與聯(lián)系強(qiáng)度對企業(yè)創(chuàng)新績效的綜合影響，得出一些有價值的研究結(jié)論與研究啟示。

5.1 結(jié)論與實踐啟示

通過以上研究，得出以下基本結(jié)論與實踐啟示：

（1）知識吸收對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響。企業(yè)獲取外部知識的廣泛程度及深化程度能夠維持與拓展企業(yè)知識基礎(chǔ)，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績效的提高。因此，企業(yè)在知識管理過程中，不僅要重視從外部識別、獲取知識的廣度，同時也要兼顧吸收外部知識的深化程度，才能夠加深對外部知識的充分把握，避免由于知識理解片面造成對外部知識的濫用，不利于企業(yè)創(chuàng)新甚至阻礙企業(yè)的發(fā)展。

（2）知識擴(kuò)散對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著負(fù)向影響。企業(yè)內(nèi)部知識被外部組織識別、獲取與利用的廣泛程度越大、程度越深，越容易阻礙企業(yè)創(chuàng)新。原因在于企業(yè)內(nèi)部知識的擴(kuò)散容易造成核心技術(shù)的外泄，使企業(yè)失去綜合競爭力［35］。因此，企業(yè)在進(jìn)行知識共享的同時，要重視知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)，控制核心技術(shù)知識擴(kuò)散的程度，避免由于知識過度擴(kuò)散造成的不利影響。

（3）網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度對知識吸收深度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系中具有顯著正向調(diào)節(jié)作用，而在知識吸收廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系中沒有起到調(diào)節(jié)作用。知識吸收的廣度越大，企業(yè)從更多企業(yè)獲得異質(zhì)性知識，加之高水平的聯(lián)系強(qiáng)度也會增加異質(zhì)性資源［36］，不利于企業(yè)對知識的整合，使得企業(yè)消耗人力、物力資本來識別有價值信息，降低創(chuàng)新效率，導(dǎo)致聯(lián)系強(qiáng)度的增加并不能正向調(diào)節(jié)二者之間的關(guān)系。而知識吸收深度越大說明企業(yè)對其他組織知識的熟悉程度更高，理解更深，加上高水平聯(lián)系強(qiáng)度使得異質(zhì)性資源豐富度增加，能夠同時增加知識寬度與深度，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。因此，從知識流動視角促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，知識吸收深度較強(qiáng)的企業(yè)要充分發(fā)揮聯(lián)系強(qiáng)度的積極作用，而知識吸收廣度較強(qiáng)的企業(yè)要盡量規(guī)避聯(lián)系強(qiáng)度帶來的負(fù)向效應(yīng)，才能充分發(fā)揮知識吸收與聯(lián)系強(qiáng)度對企業(yè)帶來的積極作用。

（4）網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散深度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系中具有顯著正向調(diào)節(jié)作用，而在知識擴(kuò)散廣度與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系中沒有起到調(diào)節(jié)作用。知識擴(kuò)散深度的增加使外部組織更充分了解企業(yè)內(nèi)部技術(shù)、知識，減少企業(yè)的核心競爭力，也造成了“搭便車”的社會惰性［37］，但聯(lián)系強(qiáng)度從建立信任關(guān)系的途徑增加了企業(yè)獲取其他企業(yè)競爭優(yōu)勢的機(jī)會，減弱了二者之間的負(fù)向關(guān)系；而知識擴(kuò)散廣度的增加意味著更多的組織參與企業(yè)知識的吸收、利用，相較于知識擴(kuò)散深度核心技術(shù)的泄漏較更不容易控制，無法彌補(bǔ)其帶來的負(fù)面效應(yīng)。因此，對于知識擴(kuò)散深度較強(qiáng)的企業(yè)，可以通過增加聯(lián)系強(qiáng)度提升企業(yè)創(chuàng)新績效，而知識擴(kuò)散廣度強(qiáng)的企業(yè)應(yīng)適當(dāng)控制與外部組織的聯(lián)系強(qiáng)度，減弱其對創(chuàng)新帶來的技術(shù)泄露等弊端。

5.2 理論貢獻(xiàn)

研究具有以下理論貢獻(xiàn)：

（1）基于社會網(wǎng)絡(luò)視角，將結(jié)構(gòu)要素與關(guān)系要素結(jié)合，探究知識流動與聯(lián)系強(qiáng)度對企業(yè)創(chuàng)新的綜合影響，拓展了企業(yè)創(chuàng)新影響因素的研究視角。

（2）將知識吸收和知識擴(kuò)散細(xì)分為廣度和深度兩個維度，更加全面衡量企業(yè)的知識流動，彌補(bǔ)既有研究僅關(guān)注單一維度變量的不足，豐富知識流動測度的相關(guān)研究。

（3）研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，聯(lián)系強(qiáng)度并非總能起到積極作用，在知識流動廣度和深度對企業(yè)創(chuàng)新中產(chǎn)生不同的作用，是對既有文獻(xiàn)關(guān)于聯(lián)系強(qiáng)度對企業(yè)創(chuàng)新影響的研究拓展與延伸。

研究結(jié)論雖然具有一定的理論貢獻(xiàn)與實踐啟示，也存在一定的不足之處。研究以ICT 產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)為研究對象，未來將研究拓展到更多領(lǐng)域，使研究結(jié)論更加具有普適性；專利數(shù)量并非衡量企業(yè)創(chuàng)新績效唯一指標(biāo)，未來將在研究中納入產(chǎn)品、服務(wù)、論文等更多創(chuàng)新成果。