开放度与网络能力对创新绩效的交互影响研究，本文主要内容关键词为：绩效论文,能力论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
“开放式创新(open innovation)”概念由Chesbrough在2003年提出[1]，概念提出后就获得了国内外学者的广泛认同，并成为近几年创新和管理领域学术研究的热点问题[2，3]。虽然先前的很多研究中都或多或少包含着开放式创新的元素，但并不是系统的。由于知识分散扩大、知识员工的流动性增强、风险投资兴起以及产品周期缩短等侵蚀性因素导致的创新环境变化，特别是随着许可、风险投资、开放源码、创新社群等新现象的出现，封闭式创新的局限性日益暴露出来，开放式创新逐渐成为主导范式。
但是，在开放式创新范式下，企业还面临着两大挑战：一是开放度的选择问题。开放度是测量企业开放式创新程度的指标，开放度过低使企业仍局限在封闭式创新的范式下，无法从根本上实现开放式创新的优势；而开放度过高将导致企业管理注意力配置分散、对外部技术的过度依赖以及内部技术知识的泄漏等问题；二是基于组织变化匹配新的能力问题。因为开放式创新在给企业带来开放度选择的问题的同时，也带来了新的组织变化基础：网络将面临更加模糊的组织边界、不断降低的知识流动限制、日益减少的内部R&D依赖性、高度复杂的界面。正如Chesbrough(2003)[1]所指出，开放式创新是建构在新的组织网络化关系基础之上的，而且较之封闭式创新下的网络在战略、过程、关系等方面更具复杂性，存在“战略动态规划”、“多流程冲突”和“共同创造治理”等多种矛盾[4]。即使是最有能力的R&D企业也必须识别、连接、应用外部知识，并将其作为创新的核心过程。对于开放式创新这种新型创新范式，企业更需要一种新的网络化的能力，即网络能力。因此，开放式创新的成功离不开网络能力的有效构建，而企业进行开放式创新的目的就是为了获取网络能力，充分利用内外部关系，提升竞争优势[5]。因此，开放式创新对创新绩效的影响是复杂的，必须综合考察开放度的选择与网络能力的交互作用才能真正理解开放式创新的影响机理。
尽管现有研究较为认同网络能力的重要性，对网络能力的构成维度、影响因素及其对创新绩效影响等方面的研究亦进行了一些有益的尝试。但是，这些研究并没有基于开放式创新范式下对网络能力与创新绩效的关系进行实证检验，亦没有回答开放度和网络能力之间的关系以及二者如何作用创新绩效。基于此，本研究将具体的网络能力维度纳入到创新绩效研究模型中，分析了它们对创新绩效的直接效应以及与开放度的交互效应对创新的影响，这些经验性分析将深化我们对开放式创新的理解，完善开放式创新绩效影响模型。一定程度上可以厘清企业开放式创新实践在组织中的缺憾和症结，为企业创新问题提供有益的启示和改进思路。
2 理论基础与研究假设
2.1 网络能力对创新绩效的影响
网络能力既是一种整体战略能力，能够提高焦点企业对整个外部网络环境的认识和理解[6]，帮助焦点企业跨越创新网络中的障碍；亦是一种关系管理能力，使企业实现在网络中的定位、选择合适的合作伙伴、利用伙伴的资源，以及管理与伙伴间的关系，从而建立与伙伴的信任和信息共享机制，最终获得更多服务于创新的机会和资源[7]。正如Ritter(2000)[8]所说，网络能力能够帮助企业评估不同外部关系的重要性和其中蕴含的机会，鼓励和协调网络中其他行动者的资源和能力，满足协同创新的要求，达到改善创新工艺和流程的目的。Ritter和Gemünden(2004)[9]认为，网络能力是增强技术能力的重要途径，对创新绩效的提升有显著作用。从外部环境特征来看，在市场变动剧烈、技术周期较短和竞争激烈的环境下，网络能力以其管理技巧能够减少外部环境的冲击，更有利于企业实现技术创新[10]。
网络能力是由多方面体现的，通过分析可知，网络能力可以分成多个构成要素，但本文通过文献梳理及开放式创新的独特内容，将网络能力归纳为网络战略能力、网络过程能力和网络关系能力。其中，网络战略能力指企业从战略维度对网络态势和环境能够进行系统评估，寻找有利于组织自身发展的机会、资源和能力，并根据自身情况对开放度进行动态规划和变革的网络能力；网络过程能力指企业在开放式创新过程中适当利用由外向内、由内向外和双向流程的网络能力[11]；网络关系能力指企业在开放式创新过程中，处理与其他网络成员之间因共同创新而出现的机会主义、产权、协调等方面问题的网络能力。这三种网络能力从战略维度、过程维度和关系维度指导企业解决开放式创新中的障碍，共同促进创新绩效的提升。根据以上分析，本文提出假设：
H1：网络能力对创新绩效有显著的正向影响。
2.2 开放度和网络能力对创新绩效的交互影响
据上文论述，企业在开放式创新过程中需要通过网络能力，进行开放式创新的战略规划与变革、流程控制以及关系协调，以与其他创新伙伴保持适当的广度和深度[12]。因此，企业若有效实施开放式创新，无论开放度大小，均须发展相应的网络能力与之相匹配，共同促进企业创新绩效的提升。另一方面，网络能力是企业的一种特殊才能，它的强弱直接关系到企业资源获取、机会利用等行为[13]。这种影响在开放式创新过程中的表现是它决定着开放度大小的选择。企业会根据自身网络能力的强弱选择不同的开放广度和深度。通常，企业网络能力越强，掌握的资源就会越多，更有利于开发网络中的价值并抓住其中的机会，而且有更多的注意力去协调网络参与者之间的各种关系，因而越倾向于选择较大的开放广度和深度来提高创新能力；反之，企业倾向于选择较小的开放广度和深度。根据以上分析，本文提出假设：
H2：开放度和网络能力对创新绩效有正向的交互影响。
2.3 开放度和网络能力的关系
企业在实行开放式创新时会面临众多创新要素，需要一个不断试错的过程，从中选择有价值的创新要素作为创新伙伴，即企业开放广度的确定，这个过程实际上就是对网络环境不断评估、认识。而网络战略能力从战略维度对网络环境进行分析，能够给企业开放广度的确定提供依据。West和Gallagher(2006)[14]也指出，开放式创新需要企业系统地鼓励与探究广泛的内外部资源，并有意识地将探究与企业的能力资源整合到一起，广泛地多渠道开发创新机遇，即发展企业的网络战略能力来支持开放式创新的实施，以决定组织的开放程度。而当开放广度越大时，企业面临的吸收能力问题、时机问题和注意力配置问题也就越多[15]，企业为减少这些问题的出现，必须对网络环境有一个系统的评估，确定适当的开放时机，并对大量的创意进行识别、甄选和管理，此时便突出了网络战略能力的作用。根据以上分析，本文提出假设：
H3：开放广度越大，发展网络战略能力越有助于提高创新绩效。
当企业的开放深度较大时，能够与外部创新伙伴创造更多的创新机会，并产生更多的创意。然而，开放式创新中与创新伙伴的合作是一个涉及多主体的重复交易过程，因不同企业目标的异质性和不可预见性，创新伙伴之间存在价值观和文化冲突，合作过程中将会产生机会主义，而且企业面临核心技术泄密以及知识产权纠纷的风险[12]。而为了减少上述冲突与风险，与创新伙伴维持较深的伙伴关系，企业利用跨边界的新的管理技能[16]，即网络关系能力来解决开放深度较大时的困难。因为网络关系能力旨在解决企业在开放式创新过程中与创新伙伴之间因共同创造而出现的产权纠纷、机会主义等问题。所以，开放深度越大，企业越需要发展网络关系能力。根据以上分析，本文提出假设：
H4：开放深度越大，发展网络关系能力越有助于提高创新绩效。
3 研究设计
3.1 样本与数据
为验证理论假设，本研究采用问卷调查的方式收集数据，主要通过个人及组织单位的关系网络进行实地调查和电子邮件两种方式，调查对象为制造业企业的技术研发主管或者是高层管理者。本文采用李克特7级量表(1表示“非常不同意”，7表示“非常同意”)。共发放问卷310份，收回264份，回收率为85%，有效问卷206份，有效问卷率78%。从有效问卷的基本结构特征来看(如表1所示)，样本具有较好的代表性，符合本研究的对象要求。
为了尽可能避免同源偏差的影响，我们在数据搜集过程中除保证问卷的匿名性外，还使用通俗的用语，并告知调查对象答案无对错之分，只需根据企业实际情况填写。而且我们采用Harman单因子测试来检验是否存在同源偏差。如果一个总因子的特征值在变量中占有绝大多数协方差的比率，则表明存在显著的同源偏差[17]。我们对测量变量的所有项目进行主因子分析，发现有五个因子的特征值都大于1，累计解释率为79.286%，其中第一个因子的方差解释率为18.049%，不存在单一因子和协方差比率占绝大多数的因子。因此，本文的数据不存在同源偏差问题。
3.2 变量测量
(1)网络能力。
有些学者对网络能力的构架及测量进行了研究，如M
ller和Halinen(1999)[7]将网络能力分为网络构想能力、网络管理能力、关系集合管理能力和单项关系管理能力，Ritter(1999)[18]认为网络能力包含任务执行和资质条件两个维度。但是，这些研究建立在封闭性创新的背景或范式下，是一种静态构架亦没有体现开放式创新的内容和价值。因此，在Mller和Halinen(1999)[7]、Ritter等(2002)[19]、Levin和Cross(2004)[20]等学者对网络能力的测量题项基础上，并根据Gassmann和Enkel(2004)[11]等学者对开放式创新现象的描述，本文对网络能力添加了开放式创新的创新流程、知识的分散与整合、IP许可等独特内容，从战略维度、过程维度和关系维度出发，共用13个题项测量网络能力。其中，战略维度包括塑造网络愿景、发掘网络资源、网络定位和网络更新；过程维度包括创意双向流动、平衡知识分布、利用外部资源和控制知识分散的风险；关系维度包括构建合作关系、建立正式契约、建立信任、明确产权归属和协调沟通。
(2)开放度。
企业技术创新的开放度包括开放的广度和深度两个方面。开放的广度指企业的创新伙伴的种类数量，开放的深度指企业与外部各创新要素合作时关系的深浅程度。
对于开放广度的测量，本文根据Laursen和Salter(2006)[12]及陈钰芬和陈劲(2008)[16]的测量方法，将外部创新要素分为客户、供应商、竞争者、科研机构和院校、技术中介组织、政府部门、金融机构和咨询服务机构等八大类，企业在技术创新活动过程中与上述组织如果有合作关系，记为1，无合作关系则记为0，将得数相加即为开放广度。
对于开放深度的测量，Laursen和Salter(2006)[12]用合作伙伴的种类数表示深度，这种测量方法仍然局限在广度的界限里。然而，我们从中可以发现，他们用“伙伴关系”作为衡量深度的标准，实际上试图从关系视角来测量。但是，仅仅用是否为“伙伴关系”作为开放度“深”的判断标准过于简单。为克服以上测量弊端，本文将延续Laursen和Salter(2006)[12]的关系视角，并借鉴Granovetter(1973)[21]、Walter等(2006)[22]、陈学光(2008)[10]等学者对关系程度的量表题项来测量开放深度，包括利用互补资源、共享知识产权和敏感信息、充分信任以及长期合作。
(3)创新绩效。
创新绩效是技术创新活动产出的、能客观测度和感知的一些成果绩效，包括创新产生的直接经济效益(如新产品销售率、新产品利润率等)，也囊括那些间接经济效益的产出(例如技术诀窍、专利等)。本文在对创新绩效的测量方面参考了Ritter和Gemünden(2003)[23]、Gemünden等(1999)[24]学者对创新成功的测量量表以及国内学者陈学光(2008)[10]对创新绩效的测量量表，采用研发速度、研发成功率、新产品数以及新产品的市场反应四个指标来测量创新绩效。
(4)控制变量。
企业的创新绩效除了受到其网络能力和开放度的影响之外，还可能会受到企业年龄、企业规模、行业属性等因素的影响。企业成立时间越久，相对来说越有经验优势，其创新绩效也会较好[25]；企业规模越大，企业的规模效应和声誉优势就越明显，则创新绩效可能越好[26]；一般认为，高新技术行业的创新绩效相对于传统行业的创新绩效更高。而从本研究的样本基本结构特征来看，所选样本在企业年龄、企业规模和行业属性方面也确实存在差异，因此，为了减少这些因素对研究结果产生的影响，更加突出本研究所选用变量对企业创新绩效的影响效应，本文将这些因素作为控制变量。对企业年龄的测度以企业从成立之年到2010年的时间跨度这一单一测量指标来测量。企业规模通过对企业员工数取自然对数来进行转换测度，即企业规模=ln(企业员工数量)[27]。用虚拟变量来表征企业所属的行业，1表示企业所属行业为高新技术行业；0表示企业所属行业为传统行业。
4 实证分析与结果
4.1 问卷的信度与效度分析
本研究使用SPSS16.0和AMOS17.0软件对问卷进行信效度分析。信度检验通过Cronbach α 系数和总相关系数(CITC)来评价。变量的Cronbach α系数均大于0.7，各题项的CITC均大于0.5，具有较高的内部结构一致性，符合信度要求。在KMO测度和Bartlett's球体检验基础上，运用主成分分析法进行分析，结果显示各变量的测量具有良好的效度。其中，对网络能力提取出3个因子，累计解释率为85.97%。而且三个因子和网络战略能力、网络过程能力及网络关系能力相对应。由于本文对网络能力三个维度的提出属于探索性的，因此需要对其进行验证。通过验证性因子分析发现，
/df为1.569，GFI为0.955，IFI为0.989，TLI为0.983，CFI为0.988，RMSEA为0.045，说明该模型拟合良好。
4.2 假设检验
为检验上文提出的假设，本文采用多元回归分析，建立了3个模型：模型1是控制变量对创新绩效的回归模型；模型2是控制变量、自变量对创新绩效的主效应模型；模型3是加入交互效应后的全效应模型。为了避免多重共线性问题，我们对交互项的自变量进行了中心化处理。回归结果如表2所示。
表2中的模型1检验了控制变量与创新绩效的关系。检验结果显示企业年龄、企业规模对创新绩效有显著的正向影响(β=0.136，P＜0.05；β=0.187，P＜0.05)。而企业所属行业对创新绩效的影响却不显著(β=0.058，P＞0.1)，这或许是由所选样本均是制造类企业所致，虽有高新技术行业与传统行业之分，但它们均把创新视为企业发展的重要战略，缩小了创新绩效的差距。
模型2显示了网络战略能力、网络过程能力和网络关系能力对创新绩效均有显著的正向影响(β=0.088，P＜0.1；β=0.310，P＜0.01；β=0.332，P＜0.01)，即网络能力对创新有显著的正向影响，假设H1通过检验。
模型3显示了网络战略能力、网络关系能力与开放广度、开放深度对创新绩效有显著的正向交互影响(β=0.105，P＜0.1；β=0.086，P＜0.1；β=0.089，P＜0.1；β=0.123，P＜0.1)，说明开放广度和深度越大，网络战略能力、网络关系能力对创新绩效的作用越明显。而网络过程能力与开放广度、开放深度对创新绩效的交互影响不显著(β=0.023，P＞0.1；β=0.008，P＞0.1)，即假设H2没有完全通过检验。可能的原因是我国企业对创新流程的使用比较单一，仍然只重视由外向内流程，而忽略了开放式创新中内向外流程和双向流程，从而使网络过程能力普遍较低，进而影响了其与开放度对创新绩效的交互影响。在各交互项中，网络战略能力与开放广度以及网络关系能力与开放深度的交互项的β值明显要大(由于网络过程能力与开放度对创新绩效的交互影响不显著，因此此处不再考虑它们的交互项)，而且调整后R[2]显著提高，这意味着开放广度越大，网络战略能力与创新绩效的正向关系越强，因此，企业发展网络战略能力越有助于提高创新绩效；开放深度越大，网络关系能力与创新绩效的正向关系越强，企业发展网络关系能力越有助于提高创新绩效，即假设H3和H4通过检验。
为进一步探索网络能力、开放度和创新绩效的关系，我们利用交互图形来做分析。
图1 网络战略能力和开放度对创新绩效的交互影响
Fig.1 The interaction effect of network strategic capability and openness on innovation performance
图1显示了网络战略能力和开放度对创新绩效的交互影响。从中可以看出，网络战略能力与创新绩效成正相关关系，而且，实线(代表高开放广度和深度)斜率大于虚线(代表低开放广度和深度)斜率，这说明，开放度越大，网络战略能力对创新绩效的作用越明显。同样，通过对网络关系能力和开放度的交互影响分析可以发现(如图2所示)，开放度越大，网络关系能力对创新绩效的作用越明显。
图2 网络关系能力和开放度对创新绩效的交互影响
Fig.2 The interaction effect of network relationship capability and openness on innovation performance
在图1和图2开放广度与网络战略能力、网络关系能力对创新绩效的交互影响中，根据实线斜率的大小可以判断出，在高开放广度下，网络战略能力对创新绩效的促进作用要强于网络关系能力的作用。同样，图1和图2中开放深度与网络战略能力、网络关系能力对创新绩效的交互影响表明，在高开放深度下，网络关系能力对创新绩效的作用要强于网络战略能力的作用。因此，假设H3和H4得到了进一步检验。
5 结论
本文针对开放度和网络能力之间的关系以及它们如何作用于创新绩效等问题，通过选择我国制造业的206家企业作为研究样本对所提出的理论假设进行了检验，得出如下结论：
(1)网络能力水平的不同会导致企业开放式创新绩效存在差异。Ritter和Gemünden(2003)[23]认为，构建并发展网络能力是创新成功的关键。本文的实证研究结果支持了这一观点，认为网络能力能够直接推动企业创新绩效的提升，企业从战略、过程和关系维度构建并发展网络能力，可以解决开放式创新带来的“战略动态规划”、“多流程冲突”和“共同创造治理”等多种矛盾[4]。
(2)在不同的开放度下，网络能力对创新绩效的影响是不同的。虽然Hagedoorn等(2006)[13]的研究表明，企业在高开放度下更能充分表现网络能力的作用。但他们的研究仅是探索性的，而本文展现了更为具体的结果：相对于开放度低的企业，高开放度的企业通过发展网络战略能力和网络关系能力所获得的创新绩效更明显。因而，企业应在一定程度上扩大开放度，以充分发挥网络战略能力和网络关系能力的效力，进而更有效地提升创新绩效。
(3)就开放度具体而言，开放广度和深度不同，企业应重点发展的网络能力类型也有所差异。West和Gallagher(2006)[14]等学者虽然在一定程度上指出了开放度与网络能力的关系，但是缺少必要的实证检验。而本文弥补了前者的不足，并认为开放广度越大，企业越应发展网络战略能力；而开放深度越大，企业越应发展网络关系能力。这表明企业在增加创新伙伴、拓展网络范围和网络规模阶段中，对整个网络的战略规划是最重要的，有利于企业获取发展的机会、资源和能力，因此应重点发展网络战略能力；而在巩固与创新伙伴良好的合作关系阶段中，解决合作中出现的各种障碍是最重要的，有利于维持开放式创新的稳定性与持久性，因此应重点发展网络关系能力。
因此，综上所述，本文的创新点主要包括以下三点：(1)明晰了开放式创新下的网络能力的构架，从网络战略能力、网络过程能力和网络关系能力三个维度突破了封闭式创新的静态局限，深入探讨了网络能力各维度对创新绩效的影响，体现了其在开放式创新中的独特价值；(2)本文将网络能力和开放度结合起来探讨二者对创新绩效的交互影响，超越了网络能力和开放式创新孤立研究的不足，从多个角度更为全面理解了对创新绩效的作用机理；(3)运用实证方法为开放度和网络能力的关系提供了经验支持，初步厘清和建立了二者的内部关系，从而得到较为系统的创新绩效影响模型。但是，本文也存在着一些局限性：由于样本的局限性，本文未能探索出网络过程能力和开放度的内在关系；企业决策开放度的大小不仅要依据自身网络能力的强弱，还要考察外部环境特征、企业战略导向等因素，而本文未将这些因素包括在内，缺乏对它们关系的研究。这些内容将是我们以后进一步研究的方向。