技术创新联盟影响因素与路径框架
——基于扎根理论的探索性研究
戴胜利，李迎春，张 伟
(华中师范大学 公共管理学院，湖北 武汉 430079)
摘要： 当前，加强科技创新已经成为世界各国的重大发展战略，技术创新联盟建设也逐渐成为科技创新趋势，而技术创新具有研发周期长、投入集中、过程复杂等特点，使得构建创新主体间的深层次合作很有必要。采用扎根理论对技术创新联盟建设影响因素进行挖掘，提炼相应范畴，进而构建技术创新联盟的“动机—过程—行为”影响因素及作用路径模型。结果表明，联盟建设影响因素中，资源投入是开展创新合作的重要前提条件，协作动机是促进技术创新联盟构建的内在驱动，组织环境是实施创新合作的基础性条件，技术创新协同过程则是联盟运行的重要支撑条件。在联盟构建过程中，协同过程起部分中介桥梁作用，资源投入因素与组织环境因素起调节作用。
关键词： 技术创新联盟；协同创新；扎根理论
0 引言
技术创新联盟对推动相关产业整合创新资源，实现复杂、高新领域重大技术突破，掌握自主知识产权核心技术，提升产业核心竞争力，促进产业结构优化升级等具有重要现实价值。当前，已有能源、化工以及高新技术等领域创新联盟的有效运行，为其它行业的技术创新提供了有效示范，以国家太阳能光热产业技术创新战略联盟为例，该联盟的产品和服务几乎覆盖太阳能热发电全产业技术创新链，截至2017年5月，联盟参与单位已达73家。在创新联盟运行过程中，政府部门的有效引导与创新主体间的有序协同，对实现协同创新各参与方的信息资源互补、重大科研问题有效决策，以及更高水平的技术创新协同具有重要作用。
技术创新联盟组建与运行受到较多因素影响，如在创新主体层面[1]，包括企业、高校、科研院所在内的主体皆有自身利益诉求；在创新环境层面[2]，国家创新政策、联盟内部行为规范机制等，皆不同程度地作用于技术创新联盟发展；在收益预期方面[3]，联盟成员对共同利益的看法影响联盟组建；在创新过程层面[4]，联盟组织结构及创新关系网络影响联盟决策的有效性。由此，梳理影响联盟有序运行的因素，探索各类影响因素的作用路径，理清影响因素间相互作用的整体框架，有助于联盟构建及其高效运转。
当前，学者们基于治理结构[4]、知识资源[5]、伙伴选择[6]、协同创新绩效[7]等视角，应用实证研究方法[3]对联盟从构建到解散过程进行分析，得出知识吸收能力影响联盟效率[5]、资源互补影响合作伙伴选择[1]、创新主体间关系[8]影响联盟有效运行等结论。由于技术创新联盟涉及主体较多，问题较为复杂，目前仍缺乏基于整体性视角的相关研究。本文以此为切入点，在前人理论贡献的基础上，从整体性视角出发，找出影响联盟运作的主要因素及其相互之间的关系结构框架，进而揭示技术创新联盟各影响因素间的内部作用机制，以期为政府部门有效引导技术创新联盟发展提供参考。
本文采用扎根理论开展研究，第一，通过访谈武汉市某高校科技园的部分企业、武汉市科技局的部分官员以及高校科研课题组的带头人，获取有关技术创新联盟建设的第一手资料；第二，对收集的数据进行逐级编码，包括3个级别的编码，即开放式编码、主轴编码以及选择性编码，梳理各主体参与创新联盟的内外部影响因素；第三，通过选择性编码提炼出技术创新联盟的“动机—过程—行为”影响因素及作用路径模型。
研究结论显示，技术创新联盟构建影响因素中，资源投入因素是开展技术创新合作的重要前提条件，协作动机是促进技术创新联盟构建的内在驱动力，组织环境因素是实施创新合作的基础性条件，技术创新协同过程因素则是联盟运行的重要支撑条件。在联盟构建过程中，协同过程因素起部分中介桥梁作用，资源投入因素与组织环境因素起调节作用。
1 文献回顾
产业技术创新战略联盟是指在一定的经济空间和时间内，为实现某些战略目标而进行的企业间合作安排[9]，是复杂环境下组织获取市场竞争优势的手段[10]，可理解为旨在为合作伙伴创造竞争优势的企业间合作协议[11]。通过创新联盟，小企业能够保持其创造性和灵活性并缩小负债规模，大企业能够利用外部相关优势创造技能，获取更多财富。因而，联盟作为复杂社会技术创新的必然选择，以及企业获取外部资源、提升竞争力的重要途径[12]，其重要性不言而喻。
就协商渠道而言，它分为政党协商、人大协商、政府协商、政协协商、人民团体协商、基层协商、社会组织协商等。协商民主的渠道突破了统一战线原有政治协商的范围，拓展了统一战线原有的政党协商、政协协商的渠道。
(2)揭示了技术创新联盟影响因素作用路径。在现有研究的基础上，通过对扎根理论挖掘出的范畴进行选择性编码，构建联盟影响因素作用路径模型，发现联盟影响因素及作用路径符合IPO(Input-Process-Output)模型[39]。如图1所示，在技术创新联盟构建中，Input是指输入协作动机因素、资源投入因素以及组织环境因素，Process是指协同过程，Output即为联盟协同创新行为。在技术创新联盟中，通过输入包括共同愿景、风险预期、技术互补性、环境挑战性、协作效益预期等因素在内的协同动机，输入包括人力资源、财力资源与知识资源在内的联盟创建资源，输入包括组织文化氛围、组织规章制度、组织信任机制等在内的组织环境因素，再经过协同过程环节的处理，最终可输出相应的协同创新行为。
技术创新联盟影响因素包括：①知识因素，作为知识高度密集的创新形式，联盟的有效运转必须依赖合作各方将融入技术创新过程的知识进行有效整合，而联盟构建也有助于提升知识融入复杂产品创造过程的效率[23]。由于联盟存在和发展的前提是核心成员的知识边际收益足够大，且其他成员自觉根据边际收入转移知识资本[24]，因而知识因素在联盟构建、管理和终止等[5]过程中具有重要影响；②经济因素，建设联盟的一个重要动机在于应对市场竞争[25]，Young-Ybarra & Wiersema[7]从交易成本经济学视角提出经济因素影响联盟信任机制构建，认为联盟成员对共同利益的看法、对未来合作的预期以及是否存在双赢局面[3]皆作用于联盟构建的决定，联盟中的权力分配也随着各成员财政资源的增加而增加[26]；③文化背景，创新联盟失败的影响因素中最容易被忽视的便是文化因素[27]，联盟背景文化直接影响技术联盟形成，并调节技术不确定性与联盟形成的关系[28]。Hitt 等[2]认为，中国稳定、有利的制度环境使得中国企业在联盟伙伴的选择上更关注合作伙伴的无形资产以及技术和管理能力；④组织网络关系，联盟作为组织获取外部技术的重要机制[20]，其内部协作网络构建对于促使各参与方依赖外部创新资源[29]，实现高水平的技术创新至关重要[8]。通过组织网络获取的资源，诸如潜在伙伴信息获取程度等[30]，是联盟构建的重要催化剂，而包括沟通意愿、沟通行为和沟通质量在内的组织沟通[31]对联盟绩效也有显著影响；⑤联盟信任机制，联盟的高度不确定性、联盟成员的机会主义行为倾向以及成员间的相互依赖性使得信任尤为重要[32]。从组织学习和交易成本经济学视角看，随着联盟成员间的信任增加，成员间的知识保护逐渐减少[33]，其相互依赖程度与共同学习程度不断提升[34]，联盟收益以及绩效也会不断增加[35]。因此，较多学者提出应建立信任机制[36]，通过把握信任和控制的结合程度管理联盟运作风险[37]。
当前有关技术创新联盟的研究渐成体系，在概念与特征的界定上基本达成一致观点，即认可联盟对于企业获取外部资源、提升自身竞争优势的作用。在研究范围上，覆盖了联盟组织结构、治理模式、伙伴选择、影响因素等方面。在联盟影响因素层面，现有文献侧重于采用定量分析方法研究企业内部以及企业之间如何开展协同，缺乏对跨组织的政府、企业、高校等主体进行技术创新合作的影响因素及其作用路径的整合研究。本研究以此为切入点，在广泛搜集一手数据的基础上，运用扎根理论，从整体性视角出发，对技术创新联盟影响因素进行探究，进而在统一框架中构建影响因素作用路径模型，揭示其作用路径全景，逐步挖掘并构建影响因素理论，以期补充协同创新中有关联盟影响因素理论，从而为政府部门更好地开展技术创新联盟建设提供管理与决策参考。
2 研究设计
2.1 研究方法
(4)协同过程因素。技术创新协同过程因素是协同创新行为的重要支撑条件，包括3条作用路径：①协同模式。包括战略联盟模式、研发外包模式以及要素转移模式等在内的协同模式皆不同程度地影响协同创新行为进程，如受访者认为“将技术创新环节外包给学研机构，既可以降低我们的成本，也可以充分利用学研机构的优势”；②联盟运行。联盟内主体的知识吸收能力、联盟准入、信息互通以及联盟内部的合作层次皆作用于联盟的长效运行，如原始数据中被访者认为“识别、消化、应用从外部获得的信息与知识能帮助我们研发新产品”；③组织间联结关系。包括研发伙伴关系、合作关系持续性、创新网络关系与合作网络关系质量等因素能够推动技术创新联盟进程，如被访者认为“建立高水平的创新关系网络，能够降低磨合期的时间成本和经济成本，减少冲突”。
2.2 资料收集
研究伊始，通过设计非结构化问卷进行目的性抽样(Purposeful Sampling)，选取武汉市华中科技大学科技园内参与技术创新的3家企业、武汉市科技局的3个相关部门、高校及研究机构的3个科技创新研究团队作为研究对象，采用理论抽样(Theoretical Sampling)方法，按照分析框架与概念发展的要求抽取具体访谈对象。考虑到访谈法的应用需建立在受访者对研究问题有一定的认识，本文选择的访谈对象多为参与技术创新联盟或是对该领域有研究的中青年群体，最终选择27位组织成员作为具体访谈对象，进行一对一深度访谈并获得第一手资料。访谈围绕以下几个问题展开：①您所在团队最初加入技术创新联盟主要是基于哪些考量？②请描述最近1～2次参与联盟技术创新活动的经历；③请您就自身立场对该协同创新活动是否达到预期效用作出评价；④今后再开展类似协同创新活动，需要加强哪些方面的工作？每次访谈时间约为40min。在访谈前，简要介绍了技术创新联盟的基本内涵、过程与表现，并对受访者提出的疑问进行解释。为保证访谈数据信度，本文采用两位编码员分别登录原始数据的形式，当意见不一致时，双方讨论后录入原始数据，并通过联系受访者确定其原始意图。
3 资料分析
3.1 开放式编码
开放式编码(Open Coding)是将原始数据打散，使其逐步概念化和范畴化的过程。为避免该过程中因个人操作导致的信息失真，尽量悬置个人偏见与定见，用被访者的原话作为标签以发掘概念。通过数据登录，得到98条原始语句及相应的初始概念。但该环节提炼出的初始概念数量庞杂且存在重叠问题，因而本文对数据作进一步处理，剔除冗余、逻辑混乱以及出现频次少于2次的初始概念，对概念进行范畴化，从资料中提炼出20个范畴，并为每个范畴选择2～4条(共61条)原始资料语句及相应的初始概念(见表1)。
表1 开放式编码
续表1 开放式编码
注：T**代表第**位受访者
3.2 主轴编码
开放式编码的主要功能在于挖掘范畴，并未探讨范畴之间的关系，挖掘出的范畴彼此是相互独立的。主轴编码(Axial Coding)则是借助因果关系、序列关系、相似关系等联结关系对不同概念进行反复思考与分析，挖掘范畴之间的联系，整合出主要范畴，确定其性质与内涵，并以此作为“主轴”进行分析。通过对开放式编码的成果进行主轴编码，归纳出6个主范畴，即资源投入因素、协作动机因素、内部环境因素、外部环境因素、协同过程因素以及合作创新行为(见表2)。
表2 主轴编码
3.3 选择性编码
选择性编码(Selective Coding)是通过对主范畴进行归纳总结，以确定核心范畴，建立核心范畴与主范畴之间的联系，解释该联结关系并确定其内涵的理论构建过程。围绕核心范畴、主副范畴及其内涵构建的网络关系，便是研究结论的雏形。就本研究而言，首先，可以从资料中提炼出故事线。近年来，企业技术创新面临的环境风险性与复杂性不断提升，国家对技术创新联盟建设的支持力度也不断加大，再加上企业对于通过联盟获取更多收益的倾向日趋强烈，由此，无论是参与联盟的各方主体的协作动机、相关资源投入，还是组织环境等因素，皆不同程度地作用于联盟创新过程与合作行为。因而，本文认为“组织协同过程”更贴近故事线。其次，通过开放式编码和主轴编码，本文提炼出6个主范畴，即资源投入因素、协作动机因素、联盟内部环境因素、联盟外部环境因素、协同过程因素以及协同创新行为。在此基础上，继续对主范畴进行扎根分析，确定出具有中心性的核心范畴。在该过程中，本文发现协同创新行为这一范畴比较突出，因为无论是协作动机因素、资源投入因素还是组织环境因素，均作用于协同创新行为，因而将其作为核心范畴，将协作动机因素、资源投入因素以及协同过程因素当作支援范畴，联盟内部环境因素与联盟外部环境因素则属于情境条件。在此基础上，进一步理顺并验证核心范畴与主范畴之间的联结关系及作用路径，构建“动机—过程—行为”理论模型，如图1所示。
3.4 理论饱和度检验
云南是一个多山的省份，但由于盆地、河谷、丘陵，低山、中山、高山、山原、高原相间分布，各类地貌之间条件差异大，类型多样复杂。全省土地面积按地形划分，山地占84%，高原、丘陵约占10%，坝子(盆地、河谷)仅占6%。境内径流面积在100 km2以上的河流889条，分属长江、珠江、红河、澜沧江、怒江、伊洛瓦底江6大水系，另有滇池、洱海等30个高原湖泊，因此，云南省水资源总量丰富。但由于时空分布等原因,云南省岩溶石山地区占全省国土面积的28.14%，地表水渗漏严重，与全国形势一样，同样面临着严重的水资源挑战，因此，对稻资源耐旱性多样性的研究及优异耐旱稻资源的筛选可促进云南节水农业的发展。
4 讨论
4.1 模型阐释
上述“动机-过程-行为”影响因素及作用路径模型可以用以解释联盟影响因素的作用机制，具体内容如下：
图1 技术创新联盟“动机—过程—行为”路径模型
结果表明：因两种模式下收入和成本结构有较大区别，故敏感系数排序不同，新模式单价和单位变动成本是绝对敏感因素，风险最大。销售量次之，固定成本垫后。新模式下，单价和单位变动成本都低于
一是以德服众。自古以来，成事者德在先。在新中国成立以来的高等教育发展改革过程中，有几位原本是“职业革命”者的大学领导，由于他们高尚的道德和执着的追求，把他们所领导的大学办得“风生水起”。以朱九思先生为例，他从一位“革命者”转行办大学，把一所名不见经传的华中工学院办成轰轰烈烈的华中科技大学。个中原由固然很多，但有一点是他最大的“取胜之道”，即他的德性影响力——尊重人才、敢于用人，以身作则、凝聚人心。“以才治人，一时一地；以德治人，方能久胜。”这是中外经验的总结，更是我们治理大学的根本之道。所以我们在选任中层管理者的过程，“考”其德一点都不能马虎，否则就会影响一个院(系)，一个部门的改革发展。
(2)协作动机因素。协作动机是技术创新联盟的内在驱动力，主要从以下5条路径发挥作用：①共同愿景。互惠互利与树立良好的行业声誉是联盟运行的重要内在动力，如原始数据中被访者提出“尽管要追求的目标有些许偏差，但建立长期、稳定、共生的协作关系能够使我们互惠互利”；②风险预期是技术创新合作的障碍性因素，如被访者担心“存在信息不对称，我们全身心投入，对方可能会搭便车”；③技术互补性有助于技术创新联盟构建，如被访者认为“缺乏必要的产业技术供给促使我们主动与学研机构开展合作”；④任务挑战性，即合作项目难度、内部激励以及技术匹配程度等是创新联盟的重要驱动力，被访者认为“遇到难度大的项目时，我们会优先考虑经费以及和学研机构合作的问题”；⑤效益预期，包括提升企业竞争力、降低交易成本、提高科研工作的社会服务满意度、获得更多经费支持与招生指标等在内的预期能够促进协同创新，如原始数据中被访者认为“从合作方学到新的技术与市场经验，能够提升我们的市场竞争力”。
(3)组织环境因素。组织环境因素是技术创新合作的基础性条件，包括内部环境因素与外部环境因素。内部环境因素通过以下4条路径发挥作用：①组织协同文化氛围。联盟内的学习型组织文化、协商型工作作风、协同氛围以及良好的人际网络等对于协同创新行为具有促进作用，如企业方的被访者认为“团队里为了同一目标共同努力的氛围让我愿意一起努力”；②利益分配机制。明确的利益分配与协调制度能够促进技术创新联盟行为产生，如受访者提到“明确的利益分配制度会激励我们创新，也有助于协同创新能力提升”；③组织规章制度。完善产权归属、知识转化、组织管理以及协同创新合同等制度，能够推动协同创新行为落实，如被访者提出“通过中介机构商定细致的协同创新合同，规定创新成果分配原则，对我们以及其他参与方都能够形成有效的激励”；④组织信任机制。高层之间的互信、契约联结下的信任、内部信任水平等信任机制构建，有助于促进联盟可持续发展，如被访者认为“高层领导之间相互信任意味着组织之间，甚至我们每个人都会交流信息、共享知识”。外部环境因素主要通过以下3条路径发挥作用：①政策完备性。完善包括创新优惠政策、财税优惠政策以及相关激励政策在内的政策体系，能够促进创新合作行为，如原始数据中“我们坚持做研发还有一个很大的因素是政府研发退税政策”；②协作平台建设。构建技术创新公共服务平台、行业协会，以及“中介走廊”有助于创新联盟完善，如被访者提出“确实需要建设一些能使各参与创新主体进行交流、互通信息的公共服务平台”；③技术市场发育。完善的技术市场与市场规则能够有效推动协同创新成果转化，如被访者提出“完善技术市场能够促进技术有效流动，也是我们进行技术成果转化的前提”。
本研究采用美国著名社会学家Barney Glasser& Anselm Strauss于20世纪60年代提出的扎根理论(Grounded Theory，GT)作为研究方法。它是一种在质化方法指导研究中引入量化手段的探索性研究，强调研究问题及理论的自然涌现，要求研究者扎根于经验数据并通过规范、严谨的研究程序构建理论。作为一种挖掘理论的方法，扎根理论的基本步骤包括搜集原始材料，带着研究问题通过编码分析从原始材料中归纳出概念和范畴，依据范畴之间的关系确定主范畴，构建影响因素模型解释范畴之间的联结关系，总结相关理论，运用预留数据进行理论饱和度检验，进而归纳并得出结论。扎根理论应用中最重要的一环是对资料进行逐级编码，包括3个级别的编码，即开放式编码、主轴编码以及选择性编码[38]。该方法对于当前技术创新联盟影响因素相关研究的分散性与不充分性现状具有较强的适用性。
笔者以近期完成的某光伏发电站建设项目为例，讨论该项目压覆矿产资源的评估。该项目用地范围为一不规则多边形，根据海南省国土资源厅提供的矿业权资料和现场调查验证，评估区建设项目用地范围与1个锆钛砂矿区范围发生重叠。
(1)资源投入因素。资源投入是技术创新联盟的重要前提条件，主要从以下3条路径发挥作用：①人力资源投入。通过吸引人才加入、进行人才委培并给予优厚待遇等能够促进联盟行为落实，如政府方面的被访者提出“考虑以更为灵活的方式，吸引省外乃至国际上的科研机构人才加入”；②财力资源投入。政府科研投入、企业投入以及企业贷款融资能力等为联盟提供了重要资金支持，企业方被访者就指出“研发投入较大，我们就会考虑技术创新合作”；③知识资源。包括创新主体间知识差异与开放的知识态度等因素对于技术创新合作行为具有促进作用，如被访者认为“我们在盈利方面确实具有优势，但高校的科研知识、专业知识很丰富，这也正是我们需要知识转移、共同促进知识增长的前提”。
(5)合作创新行为。上述各类影响因素最终作用于技术创新合作行为，包括以下两个方面：①知识共享行为，即组织开放程度以及知识与技术共享行为，如被访者提出“如果其他参与协同的主体愿意进行知识分享的话，我们也会主动分享学习经验”；②多层次互动与合作，包括加强联系、定期召开例会以及战略合作等，如原始数据中有被访者提出“当合作层次上升到战略高度时，创新行为效率最高”。
4.2 理论贡献
本文在综合现有研究的基础上，应用扎根理论方法对技术创新联盟影响因素进行探索性研究，理论贡献如下：
(1)拓展技术创新联盟影响因素研究视角。现有技术创新联盟影响因素研究或是致力于探索个别影响因素是否显著，或者专注于企业内部与企业之间开展联盟的影响因素等方面，从整体性视角进行研究的文献鲜见。本文则采取质性研究的扎根理论方法，从整体出发挖掘政府相关部门、企业以及学研机构参与技术创新联盟的影响因素，并构建影响因素作用路径模型以探索其作用路径。
在技术创新联盟组织层面，联盟的有效管理对于企业获得竞争优势和创造更多经济价值至关重要[13]。现有研究在联盟的组织结构、伙伴选择、联盟寿命等方面均有所建树，而大多数都集中在联盟组织结构上[14]。①丰富的组织形式使联盟能够在复杂多变的竞争环境中保持独特性和灵活性[15]，良好的组织结构不仅有助于联盟内部处于不同地位的伙伴合理分配权力[16]，促使联盟在保持充分的知识交流以实现共同目标的同时，控制知识流动，从而避免核心技术意外泄露[17]，影响联盟决策的有效性[4]；②合作伙伴选择能够影响联盟知识共享行为[6]，合作伙伴的适应性、开放性及其学习能力[18]，更是决定联盟成功与否的重要因素[19]。Soh & Roberts[1]认为，资源互补是选择合作伙伴的重要前提，即组织在选择战略伙伴时，应优先考虑那些与其他主体存在牢固关系的伙伴，以弥补自身所处合作网络的漏洞[20]；③在联盟寿命问题上，Elmuti & Kathawala[21]指出，战略联盟项目常常因为管理层战术失误而失败，Li等[22]则从社会交换理论的视角出发，指出采用前瞻式治理的多边联盟的寿命长于治理机构不对称的联盟。
随着新媒体的快速发展，微信群成为家校沟通的重要渠道。管理班级微信群，与其要求家长在群里不能做什么，还不如与家长商讨能做什么，以及怎么做。开学初，我借助家长会，与各科老师以及家长充分探讨，最终确定了班级微信群每天“群聊”的话题。同时，这也被当作家长的一项“作业”来完成。
本研究按照理论饱和(Theoretical Saturtaion)原则确定样本数量，即当理论中各部分已经建立相关、合理的联系，新抽取样本不再提供新的重要信息时停止抽样。研究共访谈27位组织成员，其中T01-T09为政府部门工作人员，T10-T18为企业工作人员，T19-T27为学研人员。在开放性编码阶段，政府层面访谈对象到T07后便不再提供新的信息，企业层面的访谈对象到T17后不再提供新的信息，学研层面的访谈对象到T26后也不再提供新的信息。并且，访谈对象T08、T09、T18与T27的访谈数据，如T18认为“研发退税和一些鼓励成果转化的政策，对我们来说很有诱惑力”，T27认为“团队氛围很影响大家的创造性与学习的积极性”等观点，仍然可以反映在上述“动机—过程—行为”影响因素作用路径模型中，并未产生新的重要范畴与关系。由此可以判断，上述影响技术创新联盟的6个主范畴构成的“动机—过程—行为”影响因素作用路径模型在理论上是饱和的。
(2)构建了整体理论框架，发展了技术创新联盟的中层理论。本研究从整体性视角出发，将各影响因素放到“动机—过程—行为”理论框架中进行分析，在得出的结论中，资源投入因素与组织环境因素在技术创新联盟中起调节作用，与现有部分研究观点大致吻合，而协同过程因素在技术创新联盟中起部分中介桥梁作用则是一个全新的观点，这也是本文贡献之一。具体而言，一是资源投入因素与组织环境因素在技术创新联盟中起调节作用。前文已述及，资源投入是开展创新合作的重要前提条件[40]，而包括内部环境与外部环境在内的组织环境因素则是重要支撑条件，二者通过影响协作动机与协作过程、协作过程和创新行为之间的关系，即影响技术创新方向与技术创新力度发挥作用，触发协同创新行为。现有研究中，Rai等[41]认为，政府政策、文化因素、人力资源管理等是联盟有效运行的重要影响因素，经过分析发现，政府政策作为组织外部环境因素，文化因素作为组织内部环境因素，人力资源管理作为资源投入因素，皆对联盟创新行为起调节作用；二是协同过程因素在技术创新联盟中起部分中介桥梁作用。在“动机—过程—行为”这一模型中，协同动机因素主要通过协同过程因素触发协同创新行为，因而协同过程因素在技术创新联盟中发挥中介桥梁作用，由于协同动机因素可直接作用于协同创新行为，因此，协同过程因素在该模型中起部分中介桥梁作用。现有研究认为，知识吸收能力[42]、组织沟通协调机制[31]等因素影响联盟效率，本研究发现，联盟知识吸收能力、沟通协调以及开放性等因素主要通过协同过程发挥作用。
4.3 实践价值
本研究为政府相关部门及创新联盟的管理者提供了在技术创新联盟组建与运行中更好发挥作用的建议。
(1)保证充分的资源投入。政府相关部门应加强技术创新人才培育与引进等人力资源管理，发挥政府财政投入的引领与杠杆作用，拓宽联盟经费来源渠道，强化联盟人力与财力资源保证。作为联盟管理者，在保证联盟资源投入充分的情况下，注重从把握共同愿景、降低风险预期、增进技术互补、提升效益预期等途径强化参与者协作动机。
2.1.1 量表的内部一致性信度 对量表中睡眠/精力维度、困扰/关注维度及总量表的内部一致性进行检验，结果见表1。量表各维度得分与总分做Spearman相关分析，睡眠/精力、困扰/关注维度与总量表的相关系数分别为0.843与0.715，均具有统计学意义(P<0.05)。
(2)营造良好的创新环境。如前文所述，创新环境建设在联盟构建与运行中发挥重要的调节作用，对于联盟内部环境，创新联盟管理者可通过制定合理的包括利益分配机制在内的组织规章制度，构建组织信任机制以及营造协同创新的组织文化氛围。对于联盟外部环境因素，政府相关部门可通过制定创新联盟优惠与激励政策、构建联盟协作平台、完善创新联盟中介建设、促进技术市场发育等途径，营造有助于技术创新联盟建设的外部环境。
(3)加强联盟过程管理。为提升联盟运作效率，联盟管理者可针对联盟采用的协同模式，制定具体的联盟准入规则、参与者间的信息互通规则，并维持研发伙伴关系的持续性，促进联盟知识转移与吸收，构建高水平的创新联盟关系。
1)该铁矿石为低硅低硫磷的酸性富铁矿，矿石氧化严重，有用矿物以磁铁矿为主，次为褐铁矿、假象赤铁矿，矿物组成较复杂。磁性分析表明，该矿磁性良好，可通过弱磁选实现去杂提纯的目的。
4.4 展望
扎根理论强调理论建构中研究者的客观与中立，但在实际操作中难免受到研究者个人经历等因素影响，因而本文在研究过程中尽量悬置个人看法，选择从原始数据中提炼概念，力求客观，但仍会存在一些不足，后续研究应根据技术创新联盟的发展情况，不断对模型本身进行审视与完善。此外，在进一步研究中，可采用量化方法对挖掘出的联盟影响因素及各因素之间的作用关系进行分析，以构建更为牢靠、更具普适性的理论。
参考文献:
[1] SOH P H, ROBERTS E B. Technology alliances and networks: an external link to research capability [J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2005, 52(4): 419-428.
[2] HITT M A, AHLSTROM D, DACIN M T, et al. The institutional effects on strategic alliance partner selection in transition economies: China vs. Russia [J]. Organization Science, 2004, 15(2): 173-185.
[3] SADOWSKI B, DUYSTERS G. Strategic technology alliance termination: an empirical investigation [J]. Journal of Engineering & Technology Management, 2008, 25(4): 305-320.
[4] KOK R A W, CREEMERS P A. Alliance governance and product innovation project decision making [J]. European Journal of Innovation Management, 2008, 11(4): 472-487.
[5] AWAZU Y.Managing technology alliances:the case for knowledge management [J]. International Journal of Information Management, 2006, 26(6): 484-493.
[6] SANTORO M D, MCGILL J P. The effect of uncertainty and asset co-specialization on governance in biotechnology alliances [J]. Strategic Management Journal, 2005, 26(13): 1261-1269.
[7] YOUNG-YBARRA C, WIERSEMA M. Strategic flexibility in information technology alliances: the influence of transaction cost economics and social exchange theory [J]. Organization Science, 1999, 10(4): 439-459.
[8] NIETO M J, SANATAMARIA L. The importance of diverse collaborative networks for the novelty of product innovation [J]. Technovation, 2007, 27(6): 367-377.
[9] LIN B W, CHEN C J. The effects of formation motives and interfirm diversity on the performance of strategic alliance [J]. Asia Pacific Management Review, 2002, 7(2): 139-165.
[10] CRAVENS D W, SHIPP S H, CRAVENS K S. Analysis of co-operative interorganizational relationships, strategic alliance formation, and strategic alliance effectiveness [J]. Journal of Strategic Marketing, 1993, 1(1): 55-70.
[11] DEALTRY R, NICOLOSI M, ELMUTIl D, et al. An overview of strategic alliances between universities and corporations [J]. Journal of Workplace Learning, 2005, 17(1/2): 115-129.
[12] AN X, DENG H, CHAO L, et al. Knowledge management in supporting collaborative innovation community capacity building [J]. Journal of Knowledge Management, 2014, 18(3): 574-590.
[13] IRELAND R D, HITT M A, VAIDYANATH D. Alliance management as a source of competitive advantage [J]. Journal of Management, 2002, 28(3): 413-446.
[14] JUDGE W Q. The shared leadership challenge in strategic alliances: lessons from the U.S. healthcare industry [J]. The Academy of Management Executive (1993-2005), 2001, 15(2): 71-79.
[15] CYR D. High tech, high impact: creating Canada's competitive advantage through technology alliances [J]. Academy of Management Executive, 1999, 13(2): 17-26.
[16] BODNARUK A,MASSA M,SIMONOV A.Alliances and corporate governance [J]. Journal of Financial Economics, 2009,107(3):671-693.
[17] OXLEY J E, SAMPSON R C. The scope and governance of international R&D alliances [J]. Strategic Management Journal, 2004, 25(89): 723-749.
[18] TAYLOR A.An operations perspective on strategic alliance success factors: an exploratory study of alliance managers in the software industry[J]. International Journal of Operations & Production Management, 2005, 25(5): 469-490.
[19] SHAH R H,SWAMINATHAN V.Factors influencing partner selection in strategic alliances: the moderating role of alliance context [J]. Strategic Management Journal, 2008, 29(5): 471-494.
[20] VERSPAGEN B,DUYSTERS G.The small worlds of strategic technology alliances [J]. Technowation, 2004(24): 563-571.
[21] ELMUTI D, KATHAWALA Y. An overview of strategic alliances [J]. Management Decision, 2001, 39(3): 205-218.
[22] LI D, EDEN L, HITT M A, et al. Governance in multilateral R&D alliances [J]. Organization Science, 2012, 23(4): 1191-1210.
[23] GRANT R M, BADEN-FULLER C. A knowledge accessing theory of strategic alliances [J]. Journal of Management Studies, 2004, 41(1): 61-84.
[24] JIANG Z S, HU L Y, CHEN K K. Decisions of knowledge transfer in technology innovation alliance: a stackelberg leader-followers model [J]. Operational Research, 2010, 10(2): 231-242.
[25] NUENO P, OOSTERVELD J. Managing technology alliances [J]. Long Range Planning, 1988, 21(3): 11-17.
[26] LERNER J, MERGES R P. The control of technology alliances: an empirical analysis of the biotechnology industry [J]. Journal of Industrial Economics, 1998, 46(2): 125-156.
[27] KIM D Y. A study of strategic alliance research on culture factors affecting-for the focus of liner shipping [J]. Journal of Korean Navigation & Port Research, 2011, 35(8): 691-699.
[28] STEENSMA H K.The influence of national culture on the formation of technology alliances by entrepreneurial firms [J]. Academy of Management Journal, 2000, 43(5): 951-973.
[29] MARKUS P,WALSH K.University-industry relationships and open innovation: towards a research agenda [J]. International Journal of Management Reviews, 2007, 9(4): 259-280.
[30] GULATI R. Network location and learning: the influence of network resources and firm capabilities on alliance formation [J]. Strategic Management Journal, 2015, 20(5): 397-420.
[31] LIU W, LIAO B. Understanding the impacts of inter-organizational communication on strategic alliance performance and stability [J]. African Journal of Business Management, 2015, 9(21): 735-740.
[32] DAS T K, TENG B S. Between trust and control: developing confidence in partner cooperation in alliances [J]. Academy of Management Review, 1998, 23(3): 491-512.
[33] NORMAN P M. Knowledge acquisition, knowledge loss, and satisfaction in high technology alliances [J]. Journal of Business Research, 2004, 57(6): 610-619.
[34] YBARRA C E, TURK T A. The evolution of trust in information technology alliances [J]. Journal of High Technology Management Research, 2009, 20(1): 62-74.
[35] LAI C, CHEN C, CHIU C, et al. The impact of trust on the relationship between inter-organisational collaboration and product innovation performance [J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2011, 23(1): 65-74.
[36] DAELLENBACH U S, DAVENPORT S J. Establishing trust during the formation of technology alliances [J]. Journal of Technology Transfer, 2004, 29(2): 187-202.
[37] DAS T K, TENG B S. Trust, control, and risk in strategic alliances: an integrated framework[J]. Organization Studies, 2001, 22(2): 251-283.
[38] CORBIN J M, STRAUSS A. Grounded theory research: procedures, canons, and evaluative criteria[J]. Qualitative Sociology, 1990, 13(1): 3-21.
[39] ILGEN D R, HOLLENBECK J R, JOHNSON M, et al. Teams in organizations: from input-process-output models to IMOI models[J]. Annual Review of Psychology, 2005, 56(1): 517.
[40] DUNNE D D, GOPALAKRISHNAN S, SCILLITOE J L. An empirical study of the impact of firm resources on alliance governance structures[J]. Journal of Engineering & Technology Management, 2009, 26(3): 181-195.
[41] RAI A, BORAHS, RAMAPRASAD A. Critical success factors for strategic alliances in the information technology industry: an empirical study [J]. Decision Sciences, 1996, 27(1): 141-155.
[42] TSAI K H. Collaborative networks and product innovation performance: toward a contingency perspective [J]. Research Policy, 2009, 38(5): 765-778.
Antecedents of Technology Alliance Collaborative Innovation ——an Exploratory Research based on Grounded Theory
Dai Shengli, Li Yingchun, Zhang Wei
(College of Public Administration, Central China Normal University, Wuhan 430079, China)
Abstract ：At present, strengthening scientific and technological innovation has become a major development strategy of all countries around the world, and construct technological innovation alliance has gradually become the trend of technological innovation. Due to the long R&D period, the huge capital investment, and the complex process, the technological innovation of enterprise should depend on the alliance. In this study, we adopt grounded theory to reveal antecedents of collaborative innovation by construct an integrative conceptual framework of the alliance. Our findings show that resource input is an important prerequisite for achieving collaborative innovation, cooperative motivation is the internal driving force to promote the construction of technology alliance, and organizational environment is the basic requirement for implementing innovation cooperation, the collaborative process of technological innovation is the important supporting factor of the alliance operation. As for the mechanism of technology alliance, the collaborative process partly plays a role of bridge, and the resource input as well as organizational environment factor play the moderating role.
Key Words :Technology Innovation Alliance; Collaborative Innovation; Grounded Theory
收稿日期： 2019-05-05
基金项目： 国家自然科学基金项目(71804056；71672111)；国家社会科学基金重点项目(18AZD004)；湖北省技术创新专项(软科学研究)项目(CXRK2018000318)；教育部人文社会科学项目(18YJC630250)；湖北省软科学项目(2018ADC154)；华中师范大学中央高校基本科研业务费专项项目(CCNU17ZK09)；中央高校基本科研业务费专项项目(2019Z0208)
作者简介： 戴胜利(1977-)，男，安徽亳州人，博士，华中师范大学公共管理学院教授、博士生导师，研究方向为区域治理与协同创新；李迎春(1994-)，女，安徽阜阳人，华中师范大学公共管理学院硕士研究生，研究方向为区域治理与协同创新；张伟(1986-)，男，湖北京山人，博士，华中师范大学公共管理学院副教授，研究方向为创新创业管理与知识管理。
DOI ：10.6049/kjjbydc.2018100383
开放科学(资源服务)标识码( OSID)： 
中图分类号： F124.3
文献标识码： A
文章编号： 1001-7348(2019)19-0017-09
(责任编辑：张 悦)
标签：技术创新联盟论文; 协同创新论文; 扎根理论论文; 华中师范大学公共管理学院论文;