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    “合作對”視角下合作伙伴知識基礎(chǔ)與企業(yè)知識獲?。褐R鄰近性的調(diào)節(jié)作用

    2024-05-04 23:26:23姜秀娟李琳琳張丞奭田利娜
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2024年6期

    姜秀娟 李琳琳 張丞奭 田利娜

    摘? ?要:運用知識基礎(chǔ)理論,基于納米能源領(lǐng)域?qū)@麛?shù)據(jù),篩選出企業(yè)合作對,探究合作伙伴的知識基礎(chǔ)特征對焦點企業(yè)知識獲取的影響,分析焦點企業(yè)與合作伙伴知識鄰近性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。負(fù)二項回歸分析結(jié)果表明,合作伙伴知識多樣性、知識組合機會對焦點企業(yè)知識獲取都具有促進(jìn)作用;合作伙伴知識組合潛力越大,焦點企業(yè)知識獲取越少;合作雙方的知識鄰近性弱化了合作伙伴知識組合潛力與焦點企業(yè)知識獲取的負(fù)向關(guān)系,強化了合作伙伴知識組合機會與焦點企業(yè)知識獲取的正向關(guān)系。

    關(guān)鍵詞:知識多樣性;知識組合潛力;知識組合機會;知識鄰近性;知識獲取

    中圖分類號:F273.1;F272? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2024)06-0019-04

    引言

    如今創(chuàng)新已經(jīng)成為時代發(fā)展的主題,企業(yè)要想在競爭中獲取優(yōu)勢,就必須加強知識創(chuàng)造和技術(shù)創(chuàng)新。很少有公司擁有成功和持續(xù)創(chuàng)新所需要的所有資源和能力。企業(yè)基于合作從外部獲取知識,并與內(nèi)部知識進(jìn)行整合,是提升企業(yè)自身創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的重要途徑。因此,在未來合作中知識獲取預(yù)期是企業(yè)在合作創(chuàng)新中選擇合作伙伴的重要考量因素。

    知識獲取越來越受學(xué)界的關(guān)注。已有研究按照知識獲取的知識源,將其劃分為內(nèi)部知識獲取和外部知識獲取。內(nèi)部知識獲取主要指基于企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)活動增加企業(yè)的新知識,外部知識獲取主要指通過企業(yè)并購、R&D聯(lián)盟、技術(shù)購買、人才引進(jìn)等方式從企業(yè)外部獲取知識。本研究的知識獲取指的是外部知識獲取。

    在知識獲取已有研究的基礎(chǔ)上,本文擬基于焦點企業(yè)的合作伙伴選擇視角,聚焦合作伙伴知識基礎(chǔ)特征及合作雙方的知識關(guān)系特征,探討兩類因素對焦點企業(yè)知識獲取的影響機理。當(dāng)前關(guān)于組織知識基礎(chǔ)特征的研究較多,主要探討組織知識基礎(chǔ)的多樣性、深度和廣度等特征對組織自身的影響,而研究合作伙伴知識基礎(chǔ)特征對焦點企業(yè)影響的很少。實際上,與不同的組織合作,焦點企業(yè)知識獲取情況會有不同。劉鳳朝等[1]研究發(fā)現(xiàn),合作伙伴的知識多樣性對焦點企業(yè)的創(chuàng)新績效有正向影響。關(guān)于合作雙方間的知識關(guān)系特征的研究大多圍繞雙方知識基礎(chǔ)的相似性(鄰近性)、互補性等特征,探討其對創(chuàng)新績效的影響。而專門研究合作雙方的知識關(guān)系特征對焦點企業(yè)知識獲取影響的很少。Rosenkopf等[2]認(rèn)為,組織間的技術(shù)相似性影響組織的學(xué)習(xí)效果??梢姡F(xiàn)有相關(guān)研究大多聚焦合作伙伴知識基礎(chǔ)特征及合作雙方的知識關(guān)系特征,對焦點企業(yè)知識獲取影響機理的探討還很少。而且,目前對合作創(chuàng)新的研究,在衡量合作伙伴的相關(guān)特征時,絕大部分文獻(xiàn)都是對企業(yè)的所有合作伙伴特征進(jìn)行平均化處理,忽略了不同合作伙伴之間的差異,對企業(yè)到底選擇什么樣的合作伙伴的指導(dǎo)意義降低。因此,本研究基于德溫特創(chuàng)新指數(shù)數(shù)據(jù)庫中納米能源領(lǐng)域的聯(lián)合申請專利,篩選出一對一的“合作伙伴—焦點企業(yè)”合作對,主要考察合作伙伴的知識基礎(chǔ)特征,包含知識多樣性、知識組合潛力與知識組合機會對焦點企業(yè)知識獲取的影響,并探究合作雙方知識鄰近性的調(diào)節(jié)作用,以期為企業(yè)選擇合作伙伴進(jìn)行合作創(chuàng)新提供理論依據(jù)。

    一、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

    (一)合作伙伴知識多樣性與焦點企業(yè)知識獲取

    知識基礎(chǔ)理論強調(diào)知識是企業(yè)的重要資源。近年來,隨著合作創(chuàng)新趨熱,有學(xué)者開始關(guān)注合作伙伴知識基礎(chǔ)特征對焦點企業(yè)的影響。Ravichandran和Giura[3]認(rèn)為,聯(lián)盟伙伴的知識基礎(chǔ)越龐大,焦點企業(yè)可以接觸的知識組合數(shù)量就越多,從而會增加其在知識重組活動中使用聯(lián)盟伙伴知識的可能。合作伙伴擁有的知識元素多樣性程度高(見圖1),說明他們的知識分布在不同的領(lǐng)域,與知識集中分布在單一領(lǐng)域的企業(yè)相比,這些組織知識分布較廣,技術(shù)更加靈活,能夠更好地將不同領(lǐng)域的知識結(jié)合起來進(jìn)行創(chuàng)新,在與其他組織進(jìn)行合作時他們更受歡迎。作為焦點企業(yè),與知識多樣化程度高的企業(yè)合作時,更有可能獲取和整合適合他們的知識。因此本文提出假設(shè):

    H1:合作伙伴知識多樣性的提升對于焦點企業(yè)知識獲取具有促進(jìn)作用。

    (二)合作伙伴知識組合潛力與焦點企業(yè)知識獲取

    合作伙伴知識組合潛力表示合作伙伴知識元素在知識網(wǎng)絡(luò)中的位置特征(見圖1)依賴于知識元素之間的聯(lián)系,而這種聯(lián)系通常取決于該知識元素的組合歷史。學(xué)者們通常用知識元素在網(wǎng)絡(luò)中的度中心位置表示知識組合潛力,知識元素度中心性越大,代表知識的組合潛力越大[4,5]。Brennecke等[4]認(rèn)為,過去已經(jīng)廣泛結(jié)合的知識元素,發(fā)明者對它們比較熟悉,被認(rèn)為其不再提供許多重組的可能性,所以發(fā)明人知識元素的高組合潛力使他們成為同事的顧問的吸引力降低。同樣地,在企業(yè)層面,合作伙伴擁有較高的知識組合潛力,說明內(nèi)部的知識元素在整個行業(yè)中處于中心位置,并且已經(jīng)與其他知識元素之間擁有很多聯(lián)系,進(jìn)行了豐富的組合,未來這些知識元素被組合的可能性降低。因此,與低的知識組合潛力的合作伙伴相比,焦點企業(yè)在與高知識組合潛力的合作伙伴合作時,能夠進(jìn)行知識組合的機會更少。因此提出假設(shè):

    H2:合作伙伴知識組合潛力的提升對于焦點企業(yè)知識獲取具有抑制作用。

    (三)合作伙伴知識組合機會和焦點企業(yè)知識獲取

    Wang等[6]認(rèn)為,知識間的潛在組合機會與知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞豐富程度息息相關(guān)。高知識組合機會代表組織擁有的知識元素與其他知識元素相連,而這些其他知識元素本身并沒有在一項發(fā)明中被組合,說明它們在主題上很可能是相關(guān)的(見圖1),因此,組織或發(fā)明人通過中介知識元素搜索其他相關(guān)知識元素和組合機會比較便利。Brennecke等[4]研究表明,發(fā)明者的知識元素提供的組合機會越多,就有越多的人向發(fā)明者尋求與工作相關(guān)的建議。類似的,知識組合機會越大的組織為未來的知識重新組合提供了更多的機會。焦點企業(yè)在與其他企業(yè)合作創(chuàng)新時,一方面看重伙伴的知識組合經(jīng)驗和能力,另一方面尋求知識的互補或融合。合作伙伴知識組合機會越多,越能激發(fā)焦點企業(yè)的學(xué)習(xí)動機,獲取更多知識。因此提出假設(shè):

    H3:合作伙伴知識組合機會的提升對于焦點企業(yè)知識獲取具有促進(jìn)作用。

    (四)合作雙方知識鄰近性的調(diào)節(jié)作用

    關(guān)于知識鄰近性,組織之間知識鄰近性程度高代表組織具有相同或相近領(lǐng)域的知識較多(見圖1)。研究發(fā)現(xiàn),知識鄰近性增加了一家公司利用另一家公司知識的可能性[2]。首先,當(dāng)合作伙伴擁有的知識多樣化程度較高時,焦點企業(yè)理解或吸收合作伙伴知識的難度增加,企業(yè)需要付出更大的努力和成本去學(xué)習(xí)合作伙伴的知識。但如果焦點企業(yè)與合作伙伴具有較高的知識鄰近性,那么焦點企業(yè)對合作伙伴知識的理解和組合也會更容易。其次,如果合作伙伴的知識組合潛力較高,且焦點企業(yè)與合作伙伴的知識鄰近性較高,則意味著焦點企業(yè)和合作伙伴所處的知識領(lǐng)域有較大重疊,有利于焦點企業(yè)深入理解合作伙伴細(xì)分領(lǐng)域的知識,并且有利于較好進(jìn)行整合。最后,知識組合機會較高的合作伙伴,其在知識網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)大量的結(jié)構(gòu)洞,這為未來的知識重組創(chuàng)造機會。當(dāng)焦點企業(yè)尋求外部的知識重組以創(chuàng)造新發(fā)明時,與低的知識鄰近性相比,其與合作伙伴的知識鄰近性越高,越有利于焦點企業(yè)對合作伙伴知識的深入的理解,向合作伙伴尋求新的知識組合機會的成本也越低,更有利于焦點企業(yè)向合作伙伴學(xué)習(xí)。故本文提出以下假設(shè):

    H4a:知識鄰近性越高,合作伙伴知識多樣性對焦點企業(yè)知識獲取的促進(jìn)作用越強。

    H4b:知識鄰近性越高,合作伙伴知識組合潛力對焦點企業(yè)知識獲取的抑制作用越弱。

    H4c:知識鄰近性越高,合作伙伴知識組合機會對焦點企業(yè)知識獲取的促進(jìn)作用越強。

    圖1 變量示圖

    基于以上的研究假設(shè),總結(jié)本研究的理論模型如圖2所示。

    圖2? 理論模型

    二、研究設(shè)計

    (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

    本文針對納米能源領(lǐng)域開展合作創(chuàng)新的企業(yè)進(jìn)行實證研究,使用德溫特創(chuàng)新索引數(shù)據(jù)庫提取納米能源專利數(shù)據(jù),借鑒Guan和Liu[7]的關(guān)鍵詞檢索策略對納米能源專利進(jìn)行檢索。本文選取2005—2020年作為研究區(qū)間,經(jīng)數(shù)據(jù)清洗,篩選出專利24 404條。

    根據(jù)對專利權(quán)人這15年中專利總量進(jìn)行排序,由于本文主要研究企業(yè)的知識獲取,因此按照德溫特分配給專利權(quán)人的唯一標(biāo)準(zhǔn)代碼識別焦點企業(yè),選取專利授權(quán)數(shù)量在20條及以上的企業(yè)進(jìn)行研究,最終得到51家焦點企業(yè)。將這些企業(yè)在研究期間的納米能源專利下載后,根據(jù)每一條專利的專利權(quán)人識別焦點企業(yè)的合作伙伴,并同樣選取專利數(shù)量20及以上的具有標(biāo)準(zhǔn)代碼的合作伙伴,而后形成合作對組合,例如A企業(yè)有兩個合作伙伴B和C,本文將得到A-B和A-C兩個合作對。使用五年時間移動窗口t-5至t-1年來測量自變量和調(diào)節(jié)變量,考慮到學(xué)習(xí)效果的滯后性,本研究的因變量滯后一年,取t年,最終得到110個一對一合作對的772個觀測值。

    (二)變量測度

    1.因變量

    因變量為焦點企業(yè)對合作伙伴的知識獲取(CN),本文借鑒、Kok等[8]的研究,焦點企業(yè)第t年的知識獲取用該企業(yè)第t年的專利引用合作伙伴專利的總數(shù)來衡量。本文認(rèn)為,焦點企業(yè)從合作伙伴那里學(xué)習(xí)和吸收知識需要時間,因此該變量相對于自變量對應(yīng)的時間窗口滯后了一年。

    2.自變量

    本文根據(jù)Wang等[6]的做法,將合作伙伴知識多樣性(KD)用合作伙伴申請的專利中包含的知識元素的數(shù)量來測度,即合作伙伴專利中前四位IPC種類數(shù)量越多,知識多樣性越大。

    對于知識組合潛力(DC)的測度參照Brennecke等[4]的做法,用合作伙伴的所有知識元素在整個行業(yè)的知識網(wǎng)絡(luò)中的度中心性的平均值來表示,度中心性的平均值越大,其知識組合潛力越大。

    知識組合機會(SH)用結(jié)構(gòu)洞來衡量。根據(jù)付雅寧等[9]的做法,用2與限制度的差值來衡量節(jié)點結(jié)構(gòu)洞的豐富程度。并取合作伙伴所有知識元素的結(jié)構(gòu)洞均值作為該合作伙伴的結(jié)構(gòu)洞測量值,該值越大,其知識組合機會越大。

    3.調(diào)節(jié)變量

    為了計算知識鄰近性,本文采用Jaffe[10]的計算方法,按照國際專利分類標(biāo)準(zhǔn),以專利的大類為基礎(chǔ),得出知識鄰近性的計算公式如下:

    KS=■f■f■/ ■

    其中,fik和fjk分別是組織i和組織j以前三位IPC分類號表示的技術(shù)類別k技術(shù)領(lǐng)域申請的專利數(shù)量,n為所有三位數(shù)IPC分類號表示的技術(shù)類別;KS代表知識鄰近性,取值在0與1之間,數(shù)值越大,說明組織i與組織j之間的知識鄰近性越高。

    4.控制變量

    焦點企業(yè)創(chuàng)新能力(NFP),用每個時間窗口下焦點企業(yè)的專利數(shù)量衡量其創(chuàng)新能力。焦點企業(yè)合作經(jīng)驗(FCA),使用焦點企業(yè)在時間窗口下的合作伙伴數(shù)量來測度此變量。合作伙伴創(chuàng)新能力(NPP)用合作伙伴的專利數(shù)量衡量其創(chuàng)新能力。雙方合作次數(shù)(NCP),雙方合作次數(shù)越多,意味著彼此有更多的信任,用五年內(nèi)合作總次數(shù)來衡量此變量。

    三、實證分析

    (一)描述性統(tǒng)計與相關(guān)性檢驗

    本研究采用Stata16.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析及相關(guān)性檢驗,結(jié)果顯示,知識多樣性與知識獲取正相關(guān)(β=0.127),知識組合潛力與知識獲取負(fù)相關(guān)(β=-0.154)。為了進(jìn)一步檢驗變量間的多重共線性問題,本文計算了每個變量的方差膨脹因子(VIF),最小值1.31,最大值3.45,小于5,因此變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

    (二)負(fù)二項回歸分析

    由于因變量知識獲取是一個離散型非負(fù)計數(shù)變量,因此選擇使用負(fù)二項回歸模型來檢驗假設(shè)。為了減小多重共線性問題,對涉及交互項的變量進(jìn)行了中心化處理?;貧w分析結(jié)果見表1。

    模型1是基礎(chǔ)模型,只加入了控制變量,從結(jié)果中可看出,合作次數(shù)、合作伙伴創(chuàng)新能力對焦點企業(yè)知識獲取都有顯著影響;模型2的結(jié)果顯示,合作伙伴知識多樣性與焦點企業(yè)知識獲取呈顯著的正相關(guān)關(guān)系,H1得到驗證。合作伙伴知識組合潛力和知識組合機會對焦點企業(yè)的知識獲取分別有顯著的負(fù)向影響和正向影響,因此H2和H3得到驗證。由模型3回歸結(jié)果可以看出,知識鄰近性對合作伙伴知識多樣性與焦點企業(yè)知識獲取的關(guān)系的調(diào)節(jié)作用不顯著,H4a未通過驗證。原因可能是,雖然知識鄰近性能夠使焦點企業(yè)更好地理解合作伙伴的知識,但是可能并未增強其對合作伙伴知識獲取的動機。模型4回歸結(jié)果顯示,知識鄰近性越高,合作伙伴知識組合潛力對焦點企業(yè)知識獲取抑制作用減弱,因此H4b得到支持。模型5的結(jié)果說明隨著焦點企業(yè)與合作伙伴之間的知識鄰近程度增高,合作伙伴知識組合機會對焦點企業(yè)的知識獲取的促進(jìn)作用也會提高,H4c得到驗證。

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    為了進(jìn)一步確定模型檢驗結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性,本文將因變量換為滯后2年(t+1年)的焦點企業(yè)對合作伙伴的專利引用(CN2),同樣采取負(fù)二項回歸模型進(jìn)行檢驗,檢驗結(jié)果與之前的回歸結(jié)果基本一致,因此,模型的結(jié)果是比較穩(wěn)定的。

    四、結(jié)論與啟示

    本研究得到以下結(jié)論與啟示。

    第一,合作伙伴的知識多樣性對焦點企業(yè)知識獲取具有正向影響,合作伙伴知識組合潛力抑制焦點企業(yè)的知識獲取。因此,焦點企業(yè)在選擇合作伙伴時,在同等條件下,要優(yōu)先考慮知識領(lǐng)域廣泛多樣、知識元素組合潛力低但組合機會高的合作伙伴。

    第二,本研究發(fā)現(xiàn),合作雙方高知識鄰近性削弱了合作伙伴知識組合潛力對企業(yè)知識獲取的負(fù)向影響,增強了合作伙伴知識組合機會對企業(yè)知識獲取的正向影響。因此,當(dāng)擬合作伙伴知識組合潛力越高時,或者擬合作伙伴知識組合機會越低時,焦點企業(yè)越應(yīng)該審視雙方的知識鄰近性。如果知識鄰近性很低的話,很可能與對方的合作并不能帶來自身知識基礎(chǔ)的有效擴展;如果焦點企業(yè)尋求合作的目的并非是為了互補專業(yè)化,那么選擇與自身的知識領(lǐng)域具有一定鄰近性的合作伙伴,可以避免太大的技術(shù)距離帶來的學(xué)習(xí)困難以及過高的學(xué)習(xí)成本,并且可以帶來較好的學(xué)習(xí)效果。

    第三,對于合作伙伴來說,在合作過程中,其知識基礎(chǔ)特征影響著對方的學(xué)習(xí)效果。因此,在合作之前,組織應(yīng)對合作發(fā)起方的知識基礎(chǔ)有系統(tǒng)的了解,并且與自身的知識基礎(chǔ)進(jìn)行對比,充分考慮合作帶來的收益及可能的知識溢出情況,再斟酌是否接受合作邀請。

    參考文獻(xiàn):

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