企业联盟网络的多样性是否有利于合作创新：一种可调节的中介效应模型_组织绩效论文

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       如今，单一组织的有限资源难以满足产业重大技术创新的要求，[1]技术创新普遍出现跨国、跨领域、跨行业、跨组织的合作特征，合作研发逐渐成为企业技术战略的主流趋势。[2,3]当前，我国产业技术创新战略联盟(以下简称“产业创新联盟”)蓬勃兴起(据不完全统计，2010年年初成立的中关村产业技术联盟联席会就已拥有联盟会员48家①)，这主要是源于产业创新联盟这种组织形式得到了各方的认可。[4]与此同时，各产业创新联盟规模越来越庞大、成员单位日益增多，如TD产业联盟已有成员单位84家，国家半导体照明联盟的成员单位达173家。那么，这种多元化的发展倾向是否有利于联盟伙伴间的合作，尤其是创新合作？这是一个值得思考的问题。

       自1998年Gulati引用网络理论的观点，将组织间的联盟关系视为一种“联盟网络”(Alliance Network)形态后，联盟网络对联盟成员绩效的影响便成为许多学者所重视的研究议题。[5]现有研究指出，企业的联盟网络多元性(Alliance Network Diversity)是影响联盟成员绩效与行为表现的重要网络特质。[6,7]至于对联盟成员绩效的影响为何，近年来学术界形成了两种对立的观点：一种观点认为网络多元性有助于信息、知识的流动与整合，对联盟成员绩效存在着积极影响；[6,8]相反，一些学者则指出，联盟网络多元性将增加伙伴间的冲突，导致沟通与学习障碍，不利于联盟成员绩效的提升。[7,9]应当看到，这两种观点主要是建立在对西方企业间战略联盟进行数据检验的基础之上，那么这一研究结论对我国的产业创新联盟是否适用？特别是此种联盟由异质性组织(如企业、高校、科研院所、中介机构)共同组成，成员间差异巨大，联盟网络中具有广泛的异质资源与多元知识，那么企业的联盟网络多元性对其与联盟伙伴的合作创新又有何种影响？其中的影响机制如何？这都需要进一步的实证研究。

       尽管联盟数量增长很快，但联盟绩效却相当低，[10,11]其中一个重要原因就是联盟内部缺乏相互信任。[12]信任是合作的基础，可以有效降低组织间的交易成本，[13]有助于成员重要信息的交换与整合。[14]此外，信任更被视为一种社会资本，[15]愈被信任的组织，在取得信息、资源与商机等各方面都更为有利。如果缺乏信任，伙伴之间将会充满戒备和猜疑、冲突和矛盾，组织也面临由于伙伴的机会主义行为而带来的关系风险。[16]特别是在目前外部惩戒力度有限的制度环境下，建立和发展内部信任对于产业创新联盟来说可能更为重要和迫切。[17]

       与此同时，在我国目前的法律法规体系框架下，产业创新联盟尚难取得(或没有)有利于其发展的法律实体地位，是“非法人组织”。“有位才能有为”，追求合法性已成为绝大多数产业创新联盟当前最为迫切的想法和愿望。合法性是各种涉及授权或限制组织行为的管制性、正规性和认知性理论的中心概念。[18]一方面，制度理论主张“正当性地位”(或称“合法性地位”)是组织间合作的原因，[19]并且会影响合作网络的深化与整体绩效；[20]另一方面，合法性问题的存在表明了组织的存在、结构和行为受到由其他组织及组织中行动者的观念、规范、价值等构成的制度环境的影响和制约，需要得到各相关利益者的认可和承认。[21,22,23]作为一个特定的网络制度环境，产业创新联盟的合法性地位或联盟成员对产业创新联盟的合法性认知亦影响到了企业与联盟伙伴的创新合作。

       为此，本研究基于网络理论与制度理论，考察企业的联盟网络多元性对合作创新的影响，探究联盟信任与合法性认知在其中的作用路径及影响机制。值得注意的是，现有关组织间合作创新的研究，往往将结果变量聚焦为合作创新绩效，而本文则着重讨论合作创新行为。

       一、研究假设

       1.企业的联盟网络多元性与合作创新

       组织间的合作是整合组织外部知识、资源的有效机制。[24]战略联盟的出现为联盟成员创造出一个良好的资源整合平台，给予了联盟成员相互整合联盟伙伴知识的最佳机会。[25]网络理论学者曾主张，战略联盟可被视为一种联盟网络，这种联盟网络由联盟成员以及正式且持续性的联盟成员间关系所组成，[5]而联盟成员的行为与绩效皆会受到联盟网络特质的影响。[26,27]

       网络多元性作为网络的一种重要特质，是新近兴起的一个重要概念。Goerzen等[7]、Owen－Smith等[8]从信息与知识的角度定义了联盟网络多元性，认为一个联盟网络能提供较多的异质性与多样性的信息或知识，则该联盟网络的多元性越高；[7,8]翁瑞宏等[28]将医院的联盟网络多元性定义操作化为：“医院联盟网络随着规模的增加，而与不同产业以及地区伙伴发生直接链接的产业与地区类别数。”而任一参与联盟的企业，其联盟网络多元性将受到联盟伙伴数、产业位置、区域、联盟伙伴性质的影响。换句话说，企业若拥有较高的联盟网络多元性，意味在其联盟网络当中会存在多种多样的信息、经验或知识。这样网络特质将会促使联盟伙伴间的相互了解与互动，进一步激发伙伴间的深层次的创新合作需求及整合创新资源的能力，从而产生联盟伙伴间的合作创新行为。由此可以推论，联盟网络多元性将会促进成员企业的合作创新。

       相反，一些学者则主张企业的联盟网络多元性会给成员间关系带来不利的影响。随着联盟网络多元性的增加，企业将面临更多的沟通与学习障碍，关系冲突也将随之出现并且疲于应付。[7,9]这样的障碍与冲突不仅会限制企业从联盟伙伴那里获取异质性的技术与知识，而且对合作创新带来直接的不利影响。并且，随着企业联盟网络多元性增加，伙伴间的差异将越来越大，使企业不得不花费更多的时间和精力去选择、评估合适的联盟伙伴，这将严重影响合作创新的达成。综合以上讨论，本研究提出两个对立的假设：

       H1a：企业的联盟网络多元性对合作创新有显著的正向影响

       H1b：企业的联盟网络多元性对合作创新有显著的负向影响

       2.企业的联盟网络多元性与联盟信任

       跨组织关系的相关文献对信任内涵的定义大致包括两类：对他人行为的可预测性的信心，或对他人善意的信心。[29]一些学者关注了联盟过程中信任的影响因素。如潘镇等[16]通过实证研究表明，影响联盟信任程度的因素可分为两类：伙伴的结构特征和伙伴的互动或者行为特征。其中，伙伴结构特征包括共同愿景、[30]资源互补，[5]在伙伴互动方面包括组织契合。又如，Das等[31]指出，伙伴之间的不匹配是导致联盟内部关系紧张的重要原因之一，而充分的正式和非正式交流可以避免信息被扭曲，增强伙伴间对于目标、任务以及责任的理解，提高协同处理问题的能力；[30,32]另外，信息共享也是影响联盟信任的重要因素。[33]

       企业的联盟网络多元性意味着在企业的联盟网络中与联盟伙伴差异巨大，特别是在产业创新联盟中，企业与高校、科研机构等异质联盟伙伴有着各自的目标价值取向，难以形成共同愿景，不利于联盟信任的形成；然而，与联盟伙伴的差异性越大，企业的联盟网络就越具有异质性的知识或信息，这将有助于企业与联盟伙伴实现资源互补，从而有利于发展联盟信任。从联盟伙伴的互动或行为特征看，企业多元化的联盟网络拥有更多数量的联盟伙伴、性质不同的伙伴、不同区域的伙伴、不同产业链位置的伙伴，因而可以加大企业与联盟伙伴实现匹配的可能性；然而，这一过程却需要耗费较高运行成本和较多时间，这对联盟信任的影响是不利的。因此，本研究提出两个对立的假设：

       H2a：企业的联盟网络多元性对联盟信任有显著的正向影响

       H2b：企业的联盟网络多元性对联盟信任有显著的负向影响

       3.联盟网络多元性、联盟信任与合作创新

       联盟信任有助于促进联盟成员间的合作创新。首先，信任有利于达成关系承诺，维持合作关系。有实证研究表明，信任对于联盟的关系承诺有着积极的作用，[16]Moorman等[34]也提出信任是促成关系承诺的前因变量。企业未来与联盟伙伴是否有继续合作的意愿乃是目前对伙伴信任程度的反射，当企业对伙伴越信任时，越愿意未来与伙伴维持合作关系。其次，信任可以降低联盟伙伴的保护行为。一项基于213家参与联盟合作的企业数据表明，信任可以在一定程度上降低企业的知识保护行为。[35]再次，信任有利于在外部环境发生变化时，促使合作各方采取合作的态度，相互协助推动突变战略决策的形成，降低创新活动的风险。一项以我国制药产业研究开发联盟为对象的研究发现，技术的不确定性越高，信任对联盟绩效的促进作用越显著。[33]由此可以推论，联盟信任对合作创新有显著的正向影响。

       前文已经指出，企业的联盟网络多元性对联盟信任与合作创新均可能存在正向影响，也可能存在负向影响，但无论如何，联盟网络多元性对联盟信任与合作创新的影响是存在的。信任在联盟内部建立起了一种社会化保护机制，这种机制可以作为正式约束的补充或替代，提高联盟的治理效率。[33,36]特别是在一个多元化的联盟网络当中，联盟成员将会接触到更多差异化的知识或信息，但要获取和充分利用这些知识或信息就需要这样一种保护机制，以抑制合作伙伴的机会主义倾向与搭便车行为，同时减少相互之间的沟通和协调成本。[37]由于相互之间的信任，联盟成员间将建立起长期合作的意愿，这将有利于充分挖掘与利用联盟网络当中的知识或信息以提高对合作创新成功的预期；或者是降低多元异质知识对于合作创新的负向影响，起到一种保护作用。因此，本研究提出如下假设：

       H3：联盟信任在联盟网络多元性与合作创新间起着中介作用

       4.合法性认知在联盟信任与合作创新中的调节作用

       制度理论认为，合法性是一种能够帮助组织获得其他资源的重要资源，在允许组织获取关键资源，如技术、经济、社会资本、市场、合作伙伴和顾客等方面发挥了关键作用。[38－40]同样，产业创新联盟的合法性地位或联盟成员对产业创新联盟的合法性认知对联盟成员间的合作存在重要影响。一方面，联盟成员若拥有高的联盟合法性认知，可以减少搜寻合作伙伴的成本，帮助联盟成员间相互吸引，[41]达成合作共识；另一方面，联盟成员若拥有高的联盟合法性认知，就不必在联盟伙伴资源动员方面投入很多的精力和花费较多的成本，不仅有助于提高合作双方集体行动效率，而且有利于防范集体行动方面出现的问题。[42]因此，对联盟的合作性认知将作为联盟关系治理的一种非正式控制机制，对联盟成员的行为或行动起到保护作用，使成员间的合作创新变得“名正言顺”，而联盟信任的功能将在一定程度上得到弱化。反之，若联盟成员拥有低的联盟合法性认知，联盟成员间的行为或行动将不再受到合法性的约束与调节，此时成员间的合作创新更加依赖于双方的信任水平，信任将成为正式控制机制的替代。[32]基于以上讨论，本研究提出如下假设：

       H4：对联盟的合法性认知在联盟信任与合作创新之间起着调节作用，即联盟成员若拥有高的联盟合法性认知，联盟信任对合作创新的影响将变小或弱化；联盟成员若拥有低的联盟合法性认知，联盟信任对合作创新的影响将变大或增强

       二、研究方法

       依据前述研究逻辑与研究假设，本研究提出图1所示的研究模型。

      

       图1 研究模型

       1.数据来源

       本研究主要采用问卷调查法(邮寄、电邮)获取产业创新联盟中的成员企业数据。为了聚焦于产业创新联盟这一新兴的非官方虚拟组织，本研究先选定产业创新联盟，然后再对这些联盟中的企业开展问卷调查。为此，按照三个标准选取联盟：第一，尽量选择处于高新技术产业中的产业创新联盟；第二，尽可能选择成立时间超过五年的联盟，如国家半导体照明联盟、TD产业联盟、长风联盟、闪联联盟等；第三，从国家科技部2010年确定开展试点工作的产业技术创新战略联盟当中选取。

       本研究首先于2010年10月进行了预调查，共回收了30份联盟企业的问卷。预调查结果表明，变量的测量具有良好的信度与效度。同时，根据预调查的结果对量表项目、提问顺序、词语表达等方面所存在的问题进行了修改。在正式调查中，为了控制研究，作者联系了产业创新联盟秘书处，以获得联盟秘书处对本次调查的支持。参照以往有关联盟研究的经验与做法，[28]本次调查问卷要求企业中主管该联盟工作的高管或联盟管理者进行回答，为此设置了管理职位问项。

       本研究的正式调查问卷从2011年9月12日开始发放，到2011年12月28日回收截止，历时三个半月。本次调查共发放问卷497份，回收问卷164份，回收率为33.0％。通过筛选整理，本研究最终获得了145份有效问卷，有效回收率为29.2％，共涉及13家产业创新联盟。纵观以往学术界以问卷方式获取数据的战略联盟研究，其问卷回收率都不太乐观，如Muthusamy等[44]所做的联盟研究其有效问卷回收率为23.6％、翁瑞宏等[28]对医院创新联盟的研究有效问卷回收率为35.45％。可见，本研究的问卷回收率较为理想。

       按照Armstrong等[43]所提出的验证非回应偏差(Non－respondent Bias)的检验方法，本研究比较了10月份收集的64份问卷和12月份收集的45份问卷中的4个关键变量：企业性质、企业规模、联盟经验、管理职位。T检验结果表明两个样本之间没有显著差别，说明本研究的样本并没有严重的非回应性偏差。另外，一般而言，通过单一被试自我报告方式取得大部分信息的问卷，数据将会不可避免地出现同源误差(Common Method Variance)。因此，根据Podsakoff等[45]所提出的建议，本研究的问卷中联盟信任采用了反向编码问题，同时特别强调问卷的匿名性与数据用途，并尽量采用较为清晰明确的用语，这些措施在一定程度上都可以降低问卷数据的同源误差问题。

       2.研究测量

       本研究的测量量表与指标大多来自国际一流期刊的文献整理。为保证研究变量测量的有效性，作者邀请了两位管理学博士生做了“翻译—回译”工作，然后邀请了两位管理学副教授进行了语义上的校正与修改，最后五位联盟管理者对问卷的词义、语句进行了评估与修正，以保证语境和内容符合实践。

       一些学者提出了企业联盟网络多元性的测量指标。Goerzen等[7]发展了伙伴公司数、子公司当地伙伴公司数以及伙伴公司所属产业类别数等三个指标，测量日本跨国企业的联盟网络多元性。Owen－Smith等[8]也指出行动者的地理位置会影响联盟网络的信息流动特质。翁瑞宏等[28]共发展联盟伙伴数、联盟伙伴产业类别数与联盟伙伴地区类别数3项指标来测量医院的联盟网络多元性。由此，本研究将采用如下4个指标测度企业的联盟网络多元性：第一，联盟伙伴数，指产业创新联盟中与企业经常保持联系的联盟伙伴数目；第二，联盟成员异质性，指联盟中非企业组织(如高校、科研院所、中介组织，可视为技术群组的替代)的个数占联盟成员总数的比例，在由企业、高校、科研机构、中介组织构成的产业创新联盟当中，非企业组织越多，联盟网络则越具有多元性；第三，区域多元性，分地区性联盟、全国性联盟和跨国性联盟三种，分别计分为1、2、3，联盟成员地理区域分布越宽广，则越具有异质性的资源与多元的知识；第四，产业多元性，若企业的主营业务处于单一产业链位置则记分为1、处于两个产业链位置记分为2、处于全产业链位置计分为3，若企业的主营业务产业链越长，则其更能接触到联盟网络中不同产业链位置上的知识与信息。尽管联盟成员异质性、区域多元性两个指标是就产业创新联盟整体而言，但对参与该联盟的所有企业来说都能享受到这种相同的多元性，因而可以应用于企业层次。

       联盟信任参考已有研究者对联盟信任的测量指标，将其分为善意信任与能力信任两个维度。[16,33]其中，善意信任有3个题项，如“当与联盟伙伴合作研发时，我们相信合作伙伴将会信守诺言”；能力信任采用两个问题进行测量，如“当与联盟伙伴合作研发时，我们对合作伙伴的研发能力高度信任”。

       合作创新借鉴Schreiner等[46]的研究，通过评估企业与联盟伙伴共同完成不同创新任务或创新活动的活跃与紧密程度来测量，包括了4个题项，主要涉及合作共同完成创新任务、合作开发新产品等，条目举例如“我们与联盟伙伴在研发项目活动领域保持着紧密的合作关系”。

       合法性认知则借鉴熊会兵等[47]对组织合法性的测量，共8个题项，选择并修改为对联盟的合法性认知，表明企业对问卷来源所在的联盟是否具有合法性的内在态度、看法与评价。条目举例为“我们都清楚联盟获得了政府或行业授予的各种荣誉称号或头衔”。

       联盟信任、合作创新与合法性认知都是采用五点量表方式计分。除上述研究变量外，本研究采用了4个控制变量：企业年数、企业规模、[48]企业性质和联盟经验[49,50]等。其中，联盟经验以企业参与问卷来源所在的联盟的年数为指标。

       三、研究结果

       1.信度与效度检验

       从表1中可以看到，联盟信任的Alpha系数为0.898、合法性认知的Alpha系数为0.913、合作创新的Alpha系数为0.861。对联盟信任、合法性认知和合作创新进行验证性因子分析，以检验聚合效度。其中，联盟信任的6个拟合指标(

/df＝4.529、RMSEA＝0.096、GFI＝0.931、CFI＝0.952、NFI＝0.944、TLI＝0.909)都达到了模型可接受的标准；合法性认知的6个拟合指标(

/df＝4.722、RMSEA＝0.076、GFI＝0.903、CFI＝0.911、NFI＝0.896、TLI＝0.907)也达到了模型可接受的标准；合作创新的6个拟合指标(

/df＝1.355、RMSEA＝0.050、GFI＝0.991、CFI＝0.997、NFI＝0.990、TLI＝0.992)同样达到了可接受的标准。同时，本研究通过比较各构念的AVE平方根与其他两构念间的相关系数来进行区分效度的检验。表1中的任一构念的AVE平方根均要高于与其它构念的相关系数，这就说明本研究的各构念具有较好的区分效度。

       2.变量间的描述性统计

       从表1中可以看出，联盟网络性与联盟信任、合法性、合作创新均为显著负相关(p＜0.01)，相关系数分别为－0.196、－0.736、－0.272；联盟信任与合法性、合作创新均是显著正相关(p＜0.01)，相关系数分别为0.274、0.289；合法性与合作创新也呈现正相关(p＜0.01)，相关系数为0.281。

      

       3.假设检验

       在进行回归分析前，本研究对共线性问题进行诊断。结果表明，所有控制变量与研究变量的VIF值均在10以下，可见共线性问题并不严重。由表2中模型2和模型4可以看出，联盟网络多元性对联盟信任的标准化回归系数为－0.195(p＜0.01)，对合作创新的标准化回归系数为－0.302(p＜0.01)，并且都达到了统计上的显著水平。因此，企业的联盟网络多元性对联盟信任和合作创新存在显著的负向影响，本研究H1b和H2b成立。

       采用温忠麟等[51]提出的有调节的中介效应模型的检验方法进行H3和H4的假设检验。有调节的中介效应显著意味着：(1)做因变量对自变量和调节变量的回归，自变量的系数显著(见模型5)；(2)做中介变量对自变量和调节变量的回归，自变量的系数显著(见模型3)；(3)做因变量对自变量、调节变量和中介变量的回归，中介变量的系数显著，到此为止说明中介变量的中介效应显著(见模型6)；(4)做因变量对自变量、调节变量、中介变量和调节变量与中介变量乘积的回归，调节变量与中介变量乘积的系数显著(见模型7)。如表2所示，模型5中联盟网络多元性对合作创新的负向作用显著(β＝－0.219，p＜0.01)，模型3中联盟网络多元性对联盟信任的负向作用显著(β＝－0.175，p＜0.01)，模型6合作创新对联盟网络多元性、合法性认知和联盟信任的回归模型中，中介变量联盟信任的标准化系数为0.212且达到显著性水平(p＜0.01)，而自变量的系数(绝对值)较之模型4有显著性降低，说明联盟信任在联盟网络多元性与合作创新间存在部分中介效应，假设3得到了支持。从模型7来看，当调节变量与中介变量乘积进入回归模型后，合法性认知与联盟信任乘积的标准化系数为0.019且p＜0.05，说明有调节的中介效应显著，经过联盟信任的中介效应受到了合法性认知的影响，假设4得到了支持。

      

       四、研究讨论

       1.企业的联盟网络并非“多多益善”

       如今，在政府相关部门的直接推动下，我国的产业技术创新战略联盟迅速兴起且成员规模越来越庞大、覆盖地域越来越宽广、入盟门槛越来越低，进而使参与联盟的企业编织着宽而广、多而杂的联盟网络。然而，本研究结果表明，企业的联盟网络多元性对联盟信任、合作创新均具有显著的负向影响，即联盟网络多元性不利于增进成员间的信任及合作创新。这意味着，联盟伙伴数量越多、联盟伙伴的差异性越大、空间距离越远、自身产业链越长，越会增加企业联盟网络中联盟关系的管理成本、知识或信息的传递成本，且这种成本要大于其本身所带来的收益与好处，从而不利于成员间信任的发展与合作创新。在组织间战略互动中，企业的联盟网络多元性拉大了企业与联盟伙伴间的社会距离，社会距离越大意味着参与者之间越不亲近，[52,53]社会距离越大，参与者对其他成员利益的关心就会越弱，成员对关系的认同度就会越低，相应的奉献精神会被削弱，随之双方的合作也会变得越来越困难。[54]并且，在日益扩大且多样化的联盟网络中，联盟成员对联盟伙伴的机会主义、搭便车行为表现更为担忧。因此，企业应当有选择性地加入那些小而精的产业创新联盟，联盟网络并非“多多益善”。

      

       图2 合法性的调节作用示意图

       2.联盟信任：合作创新的社会化保护机制

       合作创新行为的发生主要来自各种不同来源知识的合并，而大量研究表明，成员间信任度越高，越是愿意参与社会交换及合作互动。[54]随着联盟网络多元性的提升，联盟企业将面临着广泛的知识获取机会，[55]也意味着联盟伙伴具有更多独特的知识，联盟成员能够通过彼此间的创新合作来产生更多的新颖知识。[56]因此，尽管企业的联盟网络多元性对合作创新存在负面效果，但如何利用联盟网络多元性的正面效果，仍然非常重要。本研究发现，联盟信任在企业的联盟网络多元性对合作创新的影响当中有部分中介作用。这表明：一方面，企业的联盟网络多元性对合作创新有直接的负效应，即联盟网络越是多元，合作创新越不活跃；另一方面，企业的联盟网络多元性通过联盟信任对合作创新产生间接作用。尽管仅存在部分中介效应，但联盟信任却降低了联盟网络多元性对合作创新的负向影响，并且企业与联盟伙伴间的信任水平与关系资本将提升合作创新意愿。[26,57]这也印证了Gulati[36]和刘学等[33]所提出的观点，即信任在联盟网络内部建立起了一种社会化保护机制，这种机制可以提高联盟的治理效率，降低网络中不良特质的负面影响。

       3.合法性认知：联盟信任的替代机制与合作创新的保护机制

      

       图3 合作创新的二维矩阵图

       本研究发现，对联盟的合法性认知在联盟信任对合作创新的影响中有显著的调节作用，即联盟信任与合作创新之间的关系受到了联盟合法性地位的影响。从图2可以看出，联盟成员若拥有高的联盟合法性认知，合作创新受联盟信任的影响非常小，即无论高联盟信任还是低联盟信任，创新合作都非常活跃，联盟信任的作用不再显现或得到弱化；联盟成员若拥有低的联盟合法性认知，合作创新受联盟信任的影响非常大，即联盟信任越低，创新合作将越不活跃；联盟信任越高，创新合作就会越活跃，联盟信任对创新合作的作用就会非常明显、非常关键。基于以上讨论，可以建立一个合作创新的二维矩阵(见图3所示)。二维矩阵表明，一方面，联盟信任与合法性认知只要有一方得分较高，那么联盟成员间的合作创新就会越频繁、越活跃；另一方面，只要合法性认知得分高，无论是在低信任程度还是高信任程度的联盟网络中，合作创新都会非常明显。这意味着合法性认知是联盟成员间合作创新的保护机制，亦是联盟成员合作创新过程中联盟信任的替代机制。

       至此，可以得出一个更为系统完整的作用机制：企业的联盟网络多元性负向影响了联盟信任与合作创新，但联盟信任降低了联盟网络多元性对合作创新的不利影响；但如果联盟成员拥有高的联盟合法性认知，那么处于某一特定的产业创新联盟网络当中的成员，将会被认为更具有价值、更可预测以及更加可信，[18]企业与之合作创新的行为就越频繁；反之有可能陷入低合法性认知—低联盟信任的困境，最终阻碍合作创新。因此，产业创新联盟在具备合法性基础且联盟成员有高度认知的情况下，可以构建更加多元化的网络，从而不仅可以扩大联盟自身的影响力与代表性，而且可以提高联盟网络中多元、异质性知识的存量与流量；否则，应尽量避免多元化网络的扩展，从而保护联盟网络中的信任水平以及成员间的合作创新。总之，对产业创新联盟而言，不断提升合法性水平及联盟成员认知，都是有益的。

       五、研究结论与管理建议

       综上，本文基于网络理论与制度理论，探讨了企业的联盟网络多元性对合作创新的影响，并厘清了联盟信任与合法性认知在其中的作用机制，在前人的研究基础上取得了一定的进展：第一，虽然过去网络理论学者大多研究网络结构特性所带来的知识利益与限制，[7]但却未厘清其对组织创新的影响机制。[42]另外，现有许多研究文献关注了信任对联盟绩效、创新的影响，却忽视了在不同网络特质下信任对合作创新的影响。本研究则明确了企业的联盟网络多元性对合作创新存在负向作用，发现了联盟信任在联盟网络多元性与合作创新间起着部分中介作用，从而揭示了联盟网络多元性对合作创新的影响机制，深化了创新理论中组织间合作观点的完整性。第二，先前研究关注合法性对自身组织行为与绩效的作用，[41]忽视了合法性对利益相关者的影响。本研究将合法性概念应用于产业创新联盟，关注联盟成员对联盟的合法性认知对成员间合作创新的影响，并发现了合法性认知将显著调节联盟信任与合作创新的关系，厘清了合法性认知对合作创新的影响机制，繁衍了有关组织合法性的理论研究成果。第三，许多研究指出，在组织间合作过程中，信任与控制是替代关系。[33]本研究进一步发现，在某一特定的产业创新联盟所形成的网络中，对该联盟的合法性认知是成员间合作创新的保护机制，亦是合作创新过程中联盟信任的替代机制，从而为联盟关系治理找到了新路径，在一定程度上丰富了战略联盟治理的研究成果。

       基于研究发现，本研究提出以下四点管理建议：(1)企业发展联盟网络多元性应视联盟伙伴合法性认知的高低而论，并非“多多益善”。若联盟伙伴具备高的联盟合法性认知，企业则可以构建规模更大的多元化网络以充分利用其正面效果，反之则应尽量避免联盟网络的多元化扩展。(2)所谓“路遥知马力，日久见人心”，长期持久的网络互动，势必会增进联盟成员之间的相互了解与熟悉，这将会缩短社会距离，促进关系纽带的形成，提高成员间的信任水平，从而促进合作创新的达成。(3)合法性认知不仅有助于保护成员间的合作创新，而且是联盟信任的替代机制，因此产业创新联盟应不断追求合法性并提升联盟成员对自身的合法性认知。(4)政府相关部门应注意到产业创新联盟的合法性需求，可以考虑适当放宽对此类联盟组织的登记制度，改善此类联盟的法律地位。

       当然，本研究也存在以下研究局限：首先，本研究除企业的联盟网络多元性是客观数据外，其他变量均是采用自我报告、自我评价的方式获得，难免会造成由个人主观意见所带来的偏差。其次，本研究虽然力争由联盟管理者或主管联盟工作的高层填答问卷，但并不能保证填答人身份的真实性。最后，本研究仅考察了成员企业的联盟网络特质对合作创新的影响，是一种资源观，未考虑成员企业自身的能力因素。未来的研究可以探讨企业的联盟管理能力与联盟网络多元性对合作创新的影响。

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