产业创新网络中核心企业的控制能否促进知识溢出？_中介变量论文

产业创新网络中核心企业控制力能够促进知识溢出吗？，本文主要内容关键词为：控制力论文,核心论文,产业论文,知识论文,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。

      一、问题的提出

      在开放创新条件下，产业创新网络是企业成长与发展，特别是企业竞争力孕育、强化的重要载体。国内外许多有竞争力的企业，几乎无一例外地依赖着其所在的产业创新网络。创新资源分布的分散性、创新主体行为的补偿性，以及基于历史或惯例形成的社会结构等因素，自然或不自然地影响着不同企业在产业创新网络中的位置：有的处于核心位置，拥有强大的影响力和控制力；有的处于从属地位。产业创新网络演化及其绩效，与这些企业地位变化相伴而生并相互强化。产业创新网络常常内嵌于某一个区域，呈现出很强的区域性和本地性。在核心企业所在地周围存在着一大批或紧密或松散的协作配套关联型中小企业——非核心企业，它们几乎无一例外地与这些核心企业有着各种联系，并存在着一种自发形成的“创新分工”现象：核心企业的“创新孵化器”功能和中小企业的“实验应用厂”功能。一些核心企业事实上发挥着“创新孵化器”的作用，培养了大量的技术骨干和新的创业者，后者逐渐融入到该核心企业的外围协作配套体系之中，承担着创新思想的实践功能。很多中小企业缺乏必要的研发设施和能力，然而却具有灵活的生产体系和快速的工程化能力，可以将核心企业的“设计思想”和图纸转化为现实产品，满足核心企业的协作配套需求。然而，在一个动态演进的产业创新网络中，这种创新分工与地位也在变化着。核心企业可能强化其核心地位和控制力，也可能弱化其地位和控制力。面对这种情形，非核心企业或者继续“锁定”于核心企业的控制力，或者“突破”这种锁定，而逐渐成为原或新产业创新网络中的核心。可以将这种现象称之为“核心企业控制力悖论”：一方面核心企业可以凭借规模经济、范围经济优势和知识转移等方式控制着网络中的非核心企业；另一方面随着技术和市场不断成熟，非核心企业借助于生产学习与技术累积的交互作用，其服务对象也不再局限于核心企业，而开始向核心企业以外的市场延伸，可能逐渐摆脱核心企业控制力的影响范围①。目前，这种现象还没有得到相关研究的关注。对于这种现象的解释，需要寻找一种新路径来加以分析，本文拟从产业创新网络、核心企业、知识溢出等相关理论方法的综合角度尝试着研究。

      创新产品的模块化和创新知识来源的多元化，使产业创新网络成为企业产品创新的重要途径(Perks & Moxey，2011)。企业在网络中的位置与其影响力，即控制力存在一定关系。创新网络中的核心企业位于中心位置，是网络中的知识转移和扩散的中心(Hansen，2002)，能影响网络成员的认知以及对新产品或服务的采用(Cho et al.，2012)，甚至在构建创新网络、选择网络成员和创新任务分配上具有一定的控制力(Perks & Moxey，2011)，但是如何界定和测度这种控制力，还鲜有深入研究。核心企业相关研究大多集中于创新网络的形成与核心企业成长(Boari，2001；Perks & Moxey，2011；郝斌、任浩，2011)、核心企业网络优势(Zaheer & Bell，2005；Adner & Kapoor，2010；Hansen，2002；符正平、曾素英，2008；钱锡红等，2010)等方面，而没有充分重视核心企业控制力问题。无论从理论上看，还是从实践经验上看，产业创新网络中核心企业控制力的强弱，与知识溢出效应存在很大关系。知识溢出是企业尤其是中小企业获取外部知识、提高创新能力和升级网络位势的重要途径，为中小企业摆脱核心企业控制创造了条件。但是，现有理论和方法关于知识溢出测度的研究十分有限，隐性知识和知识溢出的量化是艰难的(Castillo，2002)。本文力图通过对知识溢出的测度，来研究产业创新网络中核心企业控制力以及是否存在核心企业控制力悖论问题。我们先对沈阳机床集团、沈阳东药集团、沈阳气体压缩机股份有限公司、沈阳宇涛能源装备有限公司、沈阳市黎明增压器制造有限公司、辽宁太克液压机械集团有限公司等12家制造企业、16位受访者进行了深度访谈。然后，在对访谈记录进行文本分析基础上，提出了核心企业控制力的概念，获得了核心企业控制力、知识溢出和中介变量的操作性定义，以及中介变量的多维度划分，为本文的理论分析和量表开发提供了现实基础。本文余下内容将在界定产业创新网络中的核心企业控制力内涵基础上，构建一个核心企业控制力与知识溢出的理论模型，然后借助于深度访谈和问卷调查等方法进行实证分析，并得出相关结论。

      二、理论分析与基本假设

      (一)产业创新网络中的核心企业及其控制力

      作为应对系统性创新的一种制度性安排(Freeman，1991)，产业创新网络通过正式和非正式的关系获得知识和互补性资产，促进网络中的知识创造与流动，为企业提供多元知识和系统资源，也为企业间多种类型的合作创新提供了机会。在众多类型的产业创新网络中，以核心企业为中心，以中小企业为外围的产业创新网络较为普遍。这种类型的创新网络是由异质性的网络利益相关者构成的多重、多层次嵌套网络关系的聚合体，其特征是隐匿于网络关系结构中的网络权力不对等。网络权力不对等源于企业资源禀赋差异(Hardy & Phillips，1998)或某些历史因素(Maskell & Malmberg，1999)。企业依托其有形资本、无形资本形成各种类型的强、弱关联，并逐渐转化为网络关系资本；关系资本在强化或分化企业有形资本、无形资本存量与增量的同时，也影响着网络行为、结构与绩效。基于上述思想，这里将产业创新网络中的企业，依托有形资本、无形资本以及关系资本演化形成的协调成员创新行为的能力，定义为企业控制力。

      在以核心企业为中心、中小企业为外围的产业创新网络中，不同企业控制力的强度和范围均存在差异，中小企业控制力的影响范围仅限于网络的局部，且控制强度有限。核心企业拥有资金、技术、设备、信息等关键资源，占据较多结构洞(Zaheer & Bell，2005)，可吸附诸多中小企业并使之处于相对劣势地位，从而产生基于技术或市场层面的路径依赖，即核心企业控制力。核心企业控制力使核心企业在网络成员选择、创新任务分配、技术知识转移等方面具有主导性，影响着网络创新发展方向与速度，也影响着中小企业与其他企业的关系缔结，并促进中小企业与核心企业利益共同体的关系结构演化，塑造着网络组织间的分工和协作体系。不同类型的体系结构又逆向影响着网络中核心企业的控制力。

      知识流动包括契约性的知识转移和非正式、未补偿的知识溢出(Ahuja，2000)。为防止“学习竞赛”诱发的机会主义行为(Khanna et al.，1998)，维持网络组织间的层级制，核心企业可能有选择地向中小企业进行知识转移，但仅转移有助于合作的一般性知识，而非技术专家、诀窍和高效管理方法等关键技术知识。由于核心企业对关键技术知识的保护失败，知识溢出为知识存量相对匮乏、R&D能力相对薄弱的中小企业提供了获取重要知识的渠道，促进了中小企业技术的成熟。知识溢出使得合作伙伴获得关键技术后脱离创新网络(吴绍波、顾新，2009)，为中小企业摆脱网络层级制“锁定”提供了可能。核心企业控制力维持网络结构和成员的稳定，一定程度上控制网络成员的行为活动，已得到国内外学者验证(Perks & Moxey，2011；郝斌、任浩，2011)；若能验证核心企业控制力促进知识溢出，则可证明核心企业控制力引发中小企业偏离核心企业控制阈，即“核心企业控制力悖论”现象存在。诚然，实力渐强的中小企业也可能“逆向”转移和溢出其专有知识。如果这种转移和溢出达到一定阈值，此时的中小企业将改变其在产业创新网络中的位置，逐渐脱离原来核心企业的控制，成为更高一级核心企业的附属群落单元，也可能成为新的核心企业，引致新产业创新网络的形成。限于篇幅和研究目的，本文暂不考虑这种复杂双向关系，而将重点放在核心企业控制力向非核心企业(中小企业)知识溢出的影响上，并从直接效应和中介效应两方面考查，其逻辑思路如图1所示。

      (二)核心企业控制力对知识溢出的直接效应

      知识溢出是无意识、非正式、未补偿的知识流动，使得知识创造者或持有者无法完全专用其知识(Ahuja，2000；Fallah & Ibrahim，2004)。知识溢出的难易程度依赖于知识的可编码程度，显性知识可在个人、公司、国家层面传播(Fallah & Ibrahim，2004)；隐性知识尚未编码、更具黏滞性和空间根植性，仅能在个人层面传播。知识溢出在一定程度上受地理范围的限制，地理位置毗邻的企业间的紧密合作更有利于包含专有资产性质的隐性知识溢出(王伟光等，2011)。产业创新网络中，以创新为目的的企业间交流、合作更为紧密，知识溢出现象显著，企业可以分享网络内有价值的知识，获得知识优势和竞争优势(李浩，2012)。资源有限的中小企业，可以通过网络关系实现信息共享和资源聚集，并获得更多的技术机会(Tomlinson & Fai，2013)。

      

      图1 核心企业控制力与知识溢出的框架模型

      创新网络内企业创新绩效的提升，依赖于合理的结构安排和治理系统设计(Arranz & de Arroyabe，2012)。具有较强的网络组织和管理能力的核心企业，能够增强网络成员的响应能力、财务绩效、效率、效用以及创新性(Spralls III et al.，2011)。核心企业控制力使核心企业与中小企业保持着相对稳定的联系，形成了产业创新网络层级制结构及适宜的治理系统，客观上有助于提高创新网络的整体绩效。核心企业控制力越强，核心企业越易于影响网络组织间的生产、创新合作行为，加强多重、多层次嵌套网络关系的集中化和结构化程度，加深企业间创新合作交流的深度和广度，促进内隐于网络关系、结构中的知识、信息的流动与创造。这也为知识溢出在组织间R&D合作、人才流动以及企业家创业过程中实现创造了条件。企业基于自身能力、日常活动以及发展战略等方面累积的经验和知识(Nelson & Winter，1982)是难以复制、相对独立和稀缺的专有创新资源。企业间密切的、深层次的“面对面”R&D合作及人才流动(Howells，2002)，有助于核心企业向中小企业的知识溢出，是中小企业获取异质性创新资源的重要途径。尤其是，基于供应链关系形成的网络关系更有助于增强中小企业的创新能力(Tomlinson & Fai，2013)。本文将从非书面化隐性知识、社会和文化隐性知识、语言化隐性知识、睿智和显性知识等5种知识的不同形式测度知识溢出，并提出如下假设。

      H1：产业创新网络中的核心企业控制力促进核心企业向中小企业的知识溢出。

      (三)核心企业控制力对知识溢出的中介效应

      1.中介变量一：吸收能力

      吸收能力是企业甄别评估、消化外部新知识并使之商业化应用、再开发和创新的能力，受到组织知识基础、组织与外部环境的交流结构、组织内部知识分布、知识识别和选择等因素的影响(Cohen & Levinthal，1990)。吸收能力是一种知识创造和利用的动态能力，包含知识获取、吸收、转换和利用4个维度(Zahra & George，2002)，可以从知识基础、内部沟通环境、外部交流网络、知识扫描4个方面来测度吸收能力(Tu et al.，2006)。战略目标、技术互补性、研发周期等因素驱使中小企业进入产业创新网络，并向具有资源和结构优势的核心企业学习；但外部知识不会成为企业的免费商品(Leahy & Neary，2007)，知识学习的效果受控于中小企业的吸收能力。核心企业控制力越强，中小企业知识学习的意愿越强，中小企业提升其吸收能力的积极性越高，更注重对组织知识基础、知识分布结构的优化。中小企业的吸收能力越强，其获取外部知识、运用外部知识的能力越强，核心企业向中小企业知识溢出越显著。据此，本文提出如下假设。

      H2a：产业创新网络中的核心企业控制力对中小企业吸收能力具有正影响。

      H2b：中小企业吸收能力对核心企业向中小企业的知识溢出具有正影响。

      2.中介变量二：关系质量

      关系质量是衡量关系满意程度的指标，是商业关系中合作双方关系的综合评价(Johnson，1999；Holmlund，2001)，涉及信任和满意两个维度(Crosby et al.，1990)，也与冲突管理(Mohr & Spekman，1994)、无机会主义行为(Johnson，1999)等维度密切相关。基于这些思想，本文将关系质量界定为核心企业与中小企业关系的综合评价，包括信任、满意和冲突管理3个方面。信任是指在不监督和控制情况下，当事方愿意承担另一当事方作为受委托方所造成的风险(Mayer et al.，1995)。尽管信任不是合作的必要条件，但信任能够提高合作效率，降低合作成本。满意是对先前合作行为评估的情绪表达(Crosby et al.，1990)，组织间的满意是企业对其合作伙伴能力和努力程度的一个长期的、复杂的动态评估。任何合作中都会出现冲突，冲突管理对于组织间合作至关重要。组织间的信任、满意以及完善的冲突管理可以增强合作双方的交流，促进核心企业向中小企业的知识溢出。所以，本文提出如下假设。

      H3a：产业创新网络中的核心企业控制力对关系质量具有正影响。

      H3b：关系质量对核心企业向中小企业的知识溢出具有正影响。

      3.中介变量三：知识转移

      创新网络中个人关系和组织关系并存，二者共同作用影响创新网络中创新扩散的动态变化(Cecia & Iubatti，2012)。知识转移是个人、团体或组织之间，为实现技术、知识、产品或权利交换而进行的蓄意的、有目的的交互作用(Amesse & Cohendet，2001)，是知识持有者有意识的知识流动(Fallah & Ibrahim，2004)。知识转移包括知识获取、交流沟通、学习应用、接受、内化为企业能力五阶段(Albino et al.，1998)。测度知识转移既涉及技术依赖、技术学习、吸收效果等因素(Simonin，1999)，也包括接受方对知识的认知、理解、转换以及使用效率等环节(Tortoriello et al.，2012)。本文将知识转移界定为企业间有目的、契约性的知识、技术或权利的交换，并通过知识转移意愿、学习态度、效果等方面测度知识转移的水平。产业创新网络中，位于网络结构中心并占据较多结构洞，拥有丰富关系资本的核心企业，承担着网络知识资源汇聚和扩散中心的功能，并通过核心企业控制力影响网络组织间的各种强、弱关联和网络的结构化程度。核心企业控制力越强，越易于通过关系资本和结构优势促进组织间合作关系的缔结，加强网络的结构化程度，促进网络组织间有目的、计划的知识转移。知识的模糊性使组织间的知识转移需要借助多层次技术人员、管理者之间的“面对面”交流来实现；知识转移过程中，合作双方的意愿和努力程度影响着知识的内隐性和复杂性，为非关键知识的溢出创造了条件。本文提出如下假设。

      H4a：产业创新网络中的核心企业控制力对知识转移具有正影响。

      H4b：知识转移对核心企业向中小企业的知识溢出具有正影响。

      4.中介变量四：技术重叠

      合作开发新技术和新产品的联盟企业，在技术基础(Stuart & Podolny，1996)和技术能力(Mowery et al.，1998)方面的相似程度，即是技术重叠，能降低合作伙伴间的技术学习成本，促进专有技术的开发和交换，同时也将增强企业内部化合作伙伴新技术的能力(Mowery et al.，1998)。合作者之间的地理邻近能够最为贴切地体现合作者之间的交互作用、学习和技术、社会的相似性(Cantner & Graf，2006)，可以将合作企业在某一技术领域共享的专利情况作为测度标准(Nooteboom et al.，2007)。组织在不同的经验基础、技术积累、市场环境以及组织历史下会形成不同的认知结构(Nooteboom et al.，2007)，它影响着组织的技术能力、技术学习和创新水平。产业创新网络中，核心企业控制力对网络组织的创新发展方向和创新行为产生一定的影响，并在某种程度或一定范围内形成网络共同的创新战略，最终实现基础性资源、价值观念、隐性知识、经验的共享，共同构筑R&D合作的技术基础。在这种条件下，核心企业控制力扩大网络组织间的技术重叠，推动创新知识、资源的流动与新组合。组织间相似的技术能力有助于外部知识、技术的内部化，促进非自愿的知识溢出。本文提出如下假设。

      H5a：产业创新网络中的核心企业控制力对企业间的技术重叠具有正影响。

      H5b：技术重叠对核心企业向中小企业的知识溢出具有正影响。

      三、实证分析

      (一)研究方法和数据来源

      由于与主题相关的数据难以直接获得，而且可以参考的资料文献相对较少，本文开发了知识溢出量表、核心企业控制力量表和知识溢出中介变量多维度量表。量表开发分为4个阶段：预试量表编写、预试量表施测、预试量表检测及正式量表施测。在对沈阳机床集团、沈阳东药集团、沈阳气体压缩机股份有限公司、沈阳宇涛能源装备有限公司、沈阳市黎明增压器制造有限公司、辽宁太克液压机械集团有限公司等12家制造企业、16位管理者进行深度访谈基础上，本文进行了预试量表的编写，主要包括题库建立、专家评价、题项包含性确认三步骤(德威利斯，2004)。首先，在对深度访谈录音资料的质化分析基础上，本文参考相关研究的量表或观点，建立了核心企业控制力题库、知识溢出题库和知识溢出中介变量题库。然后，邀请3位相关领域的专家对题库和量表内容进行评价，并给出了修改建议。最后，本文根据专家建议对题库进行修改，并删除了部分非必要的题项，形成预试量表。知识溢出预试量表包括5题；核心企业控制力预试量表包括5题；知识溢出中介变量预试量表包括31题。其中，知识溢出中介变量量表初步划分为吸收能力、冲突管理、关系质量、知识转移和技术重叠5个维度。

      本文先对35家制造企业进行了预试量表施测。预试量表检测阶段，知识溢出题项和核心企业控制力题项均通过项目分析，但是，知识溢出中介变量题项的项目分析显示8个题项未通过检验，经调整后保留25题。采用主成分分析法对中介变量进行探索性因子分析(EFA)，并用方差最大法进行因子旋转，最初因子的分类，以特征根大于1作为因子提取标准。分析结果显示，25个题项被抽取5个主要因子，可解释73%的方差。题项多集中于4个因子中，最后一个因子仅包含1个题项，且许多题项落入非对应因子中。鉴于此，本文选择抽取4个主要因子，重新进行EFA。分析结果显示，25个题项被抽取4个主要因子，可解释68%方差；删除因子载荷量较低的题项1题，余下24题项的分布大致与预期符合，形成了吸收能力、关系质量、知识转移和技术重叠四维度。本文最终获得了5题项的知识溢出正式量表、5题项的核心企业控制力正式量表和24题项四维度的知识溢出中介变量量表(表1)。

      

      正式量表形成后，向辽宁97家制造业企业发放了问卷，收回有效问卷71份，问卷有效回收率为73.20%。样本基本信息见表2。选择辽宁企业为调研对象，一是，辽宁是全国最重要的制造业基地之一，拥有沈阳机床、沈阳重型等众多大型制造企业以及与之配套的中小企业，在多年的生产、技术合作过程中，形成了较为稳定的产业创新网络。这些创新网络多属于以核心企业为中心，中小企业为外围的格局，符合本文考查对象。二是，经过多年的积累，研究团队与许多企业建立了基于信任的较好的网络关系，能够保证问卷质量，为实证分析提供有效支撑。

      

      

      (二)PLS-SEM模型

      本文选择了偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)对核心企业控制力与知识溢出作用进行因果分析。与大多数理论探索性研究一样，本研究样本容量相对小些，PLS-SEM模型针对探索性研究特点，应用非参推断方法，样本数据不需要满足正态分布(Hair et al.，2011)，适宜本文实证分析。本文运用SmartPLS2.0软件，构建了PLS-SEM模型(Ringle et al.，2005)。其中，知识溢出(ZSYC)为内生潜在变量，核心企业控制力(HXFSL)为外生潜在变量，吸收能力(XSNL)、关系质量(GXZL)、知识转移(ZSZY)、技术重叠(JSCD)为中介变量。PLS-SEM模型的检验包括测量模型检验和结构模型检验，测量模型检验包括信度检验和效度检验。在信度检验方面，Cronbach α信度系数和复合信度结果显示各潜在变量具有较好的信度；指标信度结果显示，知识转移第3题的因子载荷为0.69，略低于0.70，但删除该题项影响知识转移的内容效度，根据Hair等人(2011)的观点，将此题项保留(表3)。在效度检验方面，各潜在变量的平均方差提取值(AVE值)均大于0.5，模型通过收敛效度检验。各潜在变量的AVE值均大于潜在变量间的相关系数平方值，符合Fornell-Larcker准则假设，模型通过区分效度检验；各题项因子载荷均高于它所有的交叉载荷，再次验证模型通过区分效度检验。

      PLS-SEM结构模型检验包括拟合优度(

)和路径系数显著性检验。内生变量知识溢出的

值为0.72，具有较高的拟合优度(Hair et al.，2011)，模型中其他变量对知识溢出的解释能力较强。各潜在变量得分的描述性统计分析见表4。结构模型的路径系数显著性是由bootstrapping procedure估计得到。本文PLS-SEM模型共有9条路径，6个路径系数显著、3个路径系数不显著(表5)。

      (三)实证结果

      核心企业控制力与知识溢出之间具有显著的直接效应，即核心企业控制力能够促进知识溢出，假设H1得到实证结果支持。两变量之间的路径系数在1%显著水平下显著，且系数高达0.55，此路径系数是模型中最大的。在1%显著水平下，假设H2a、H3a、H3b、H4a、H4b均得到实证结果支持，知识转移和关系质量是核心企业控制力与知识溢出的中介变量，核心企业控制力对吸收能力具有正向促进作用；H2b、H5a、H5b在10%显著水平下不显著，实证结果不能证明吸收能力和技术重叠是核心企业控制力与知识溢出的中介变量，吸收能力对知识溢出的影响不显著。知识转移、关系质量的中介效应分别为0.12、0.067，知识转移中介效应更为突出。核心企业控制力对知识溢出的整体效应为0.74，直接效应的影响效果更为突出(图2)。

      PLS-SEM模型证明了核心企业控制力对核心企业向中小企业的知识溢出具有直接效应和中介效应，且直接效应强于中介效应。为深入讨论核心企业控制力不同方面对不同类型知识溢出的影响程度及其差异，本文还构建了以非书面隐性知识、社会文化隐性知识、语言化隐性知识、睿智和显性知识等5种类型的知识溢出为因变量、以企业规模、人力资本、技术、结构洞和机会感知等5个方面的核心企业控制力为自变量的偏最小二乘模型(PLS)②。PLS模型实证结果显示企业规模和人力资本两个解释变量的VIP值大于1，技术、结构洞和机会感知等变量VIP值接近于1。这表明企业规模和人力资本对5种类型的知识溢出影响最为显著，其余3个解释变量影响程度排序如图3所示。

      

      图2 核心企业控制力对知识溢出的整体效应

      

      图3 核心企业控制力不同方面对知识溢出的直接效应

      (四)实证结果分析

      在PLS-SEM模型中，核心企业控制力5个题项的因子载荷较高，实证结果支持核心企业控制力存在。核心企业控制悖论现象之所以存在，在很大程度上源于核心企业控制力对知识溢出的作用。其中，核心企业控制力对知识溢出具有显著的直接效应，其中，企业规模和人力资本对知识溢出影响最为重要；关系质量和知识转移是核心企业控制力与知识溢出的中介变量，其中，知识转移中介效应更为明显。

      1.核心企业控制力能够直接促进知识溢出

      实证结果支持H1a假设，即产业创新网络中核心企业控制力的存在，能够显著促进核心企业向非核心企业的知识溢出。核心企业控制力之所以对知识溢出的直接效应更为显著，与产业创新网络中的企业规模和人力资本两个观测变量有密切联系。产业组织、创新理论等认为，规模比较大的企业在研发投资与组织、市场开发、重要技术创新等方面具有明显的规模经济效应，而中小企业在某些突破性创新、模仿创新等方面表现突出。不同规模企业构成的产业创新网络在一定程度上能够促进它们之间的“创新分工”。作为创新网络联系中的重要因素，人力资本不仅是不同创新利益主体从事研究开发活动的关键资源，也是整个网络技术累积、技术学习的基础之一。在辽宁制造业创新网络中，不同规模企业之间的相关合作关系有着较长的历史，调查显示，60%以上的企业已有10年以上的经营时间。这些企业中，绝大多数与核心企业存在着各种复杂的关系，超越了简单的市场交易关系。这意味着，较长的合作期限客观上在降低网络中企业间交易成本的同时，可能又进一步增强了“企业规模”和“人力资本”两个变量的累积性作用，即核心企业的地位得到进一步强化，而中小企业的规模扩张能力和人力资本积累水平相对滞后，短时期内尚无法大规模摆脱对核心企业的依附关系。

      2.核心企业控制力能够借助关系质量和知识转移等因素间接促进知识溢出

      在核心企业控制力是否需要借助于中介变量的作用，来促进核心企业向非核心企业的知识溢出，实证结果支持了8个假设中的5个，即验证了H2a、H3a、H3b、H4a、H4b假设，但是拒绝了H2b、H5a、H5b假设。结果表明，核心企业控制力对知识溢出的中介效应，主要借助于关系质量和知识转移两个变量的影响。核心企业多为大型制造企业，集聚了大量的创新资源，具有较强核心企业控制力。核心企业在提升创新网络整体绩效的同时，还衍生、分裂出不少与之有诸多渊源的中小企业。这些中小企业凭借它们与核心企业固有的多重关系，使得不同规模企业间的知识技术和创新联系更加紧密。而且这种关系的紧密程度直接影响着产业创新网络中的“关系质量”。基于多重关系的网络不仅增加了企业间的知识流动，也为持续知识流动创造了共同平台，例如对某些关键技术和产品的网络层面的共识，将会显著改善创新的协同性。良好和稳定的关系质量则强化了企业间创新合作的连续性，为核心企业向中小企业转移技术提供了便利条件。人员之间的交流、工艺图纸或某些技术诀窍的共享，以及其他类型的非正式合作方式，一方面能够保证以最快的速度向市场提供产品，另一方面也降低了知识溢出成本。借助于这些“有意”的知识溢出，伴随着市场空间扩大和技术演化路径趋同，部分中小企业在为核心企业提供配套协作的同时，也开始尝试通过外包、技术合作和转移等方式，将市场范围向外拓展，表现出了突破核心企业控制力锁定的某些迹象③。

      吸收能力(H2b)是核心企业控制力中介变量的假设未得到实证结果的完全支持。实证结果接受假设H2a、拒绝假设H2b，核心企业控制力提高了中小企业的吸收能力，但吸收能力却未能促进知识溢出，这与以往研究存在差异。这表明，在产业创新网络中，核心企业控制力相对强大，能够直接对知识溢出效应发挥作用，而不必借助于吸收能力这一非常重要的中介变量；也可能是核心企业控制力所带来的溢出效应，并没有包含着很多隐含知识。调研中发现，有的核心企业通过多种形式的技术合作和知识转移，让中小企业快速吸收其成熟技术，快速形成规模化生产能力，以满足其产品链的整体性需求。在这种情况下，中小企业被动地提高了与“来样生产或来样加工”相关的吸收能力，仅仅是完成了从技术应用到生产的转换阶段。多数中小企业还没有进入到主动获取外部知识，消化吸收再创新的阶段，它们仍处于为核心企业提供简单初加工产品或零部件阶段，其总体技术水平和市场渗透与扩散能力尚无法达到摆脱核心企业控制的阶段。换言之，在知识溢出效应显著的条件下，核心企业控制力足够强大，足以吸附和控制外围企业，中小企业一般很难借助于吸收能力提高其在网络中的位置。如果中小企业的吸收能力得不到显著提高，它们将进一步强化对核心企业的依赖，并随产业创新网络演化进一步被锁定于既定产业技术—市场轨迹之中。从长期看，虽然这种锁定有助于维持一种稳定的合作关系，但是这种锁定将不利于培育更加具有持续创新动力和竞争力的中小企业，其结果将影响核心企业创新绩效和竞争力的提高，进而影响创新网络的整体发展。

      在技术重叠方面，实证结果拒绝了假设H5a、H5b，这表明核心企业与中小企业技术差距较大，核心企业控制力尚未促进企业间共同研发的技术基础形成，表明辽宁产业创新网络中的合作创新活动不活跃(例如，R&D合作较少且不深入，合作更多地集中在生产配套领域)。在辽宁老工业基地中，国有企业客观上扮演着产业创新网络的“核心企业”角色，占据着“技术中心”地位或担负着“创新孵化器”功能。尽管某些产业进入成熟期或者步入衰退期，但是国有企业为代表的核心企业的技术先进性，还没有受到为之配套的中小企业的根本性挑战。中小企业技术基础相对薄弱的状况在近一段时间内并未得到根本性改善，难以从合作中获得最大限度的知识溢出，也没有将这种溢出与其原有技术基础整合起来，无法将获得的某些“干中学”效应转化为更转换到新的技术轨迹中去。从理论上看，地理接近为企业间技术合作和知识转移提供了条件，有助于构筑共同的技术基础和增加技术重叠性，影响着知识溢出。实证结果并未支持这种假设。上述结论表明，由于规模化的生产性导向影响，企业间技术合作没有扩展到更深层次。尽管政府在促进企业进行本地化的合作创新方面的政策较多，但政策传导性弱，尚未能实现产业创新网络利益共同体的联合利益最大化，政策的有效性有待加强。

      四、结论和启示

      (一)主要结论

      通过继承和集成相关研究成果，结合调研和问卷调查，本文从知识溢出角度分析了产业创新网络中核心企业控制力问题，得出了如下3个主要结论。首先，产业创新网络中存在核心企业控制力，其本质是核心企业、非核心企业与产业创新网络协同演化过程中的一种现象。创新资源分布的分散性、创新主体行为的补偿性，以及基于历史或惯例形成的社会结构等因素诱发产业创新网络的形成。产业创新网络激发企业获取、整合和内部化蕴含于网络内部的创新资源，并通过交流、合作、学习、吸收等方式不断提高自身技术积累和创新能力。产业创新网络降低了企业间创新合作的不确定性风险，也降低了企业的生产成本，并影响着网络异质性和专有性水平，而后者在产业网络演化进程中发挥着重要作用。其次，产业创新网络中的核心企业控制力能够直接或间接促进知识溢出。产业创新网络中的核心企业控制力及其悖论在一定程度上源于核心企业控制力对知识溢出的直接效应和中介效应。其中，核心企业控制力对知识溢出的直接效应更大；关系质量和知识转移是核心企业控制力与知识溢出的中介变量，而知识转移中介效应更为明显。最后，核心企业和非核心企业在产业创新网络中的位置不是一成不变的，这种位置变化在一定程度上与核心企业向非核心企业的知识溢出有关。有些企业的学习、吸收和再创新能力比较强，开始尝试着摆脱原有产业创新网络中核心企业控制力的势力范围，或寻求为其他网络中的核心企业提供配套服务，或寻求构筑自己为中心的新网络。尽管有这种趋向，但是从实证结果看，这种现象上处于萌发状态。

      (二)主要贡献

      首先，界定了核心企业控制力范畴。以往多数研究很关注各种类型的核心企业，鲜有重视核心企业的控制力及其作用机理。本文在继承和集成产业创新网络、知识溢出等相关理论基础上，认为核心企业控制力是产业创新网络中核心企业形成的主导非核心企业(主要是中小企业)的技术、市场选择，影响着网络创新发展方向与速度，也影响着非核心企业与其他企业关系缔结的能力。核心企业控制力在理论上可以通过其对非核心企业的知识溢出水平来进行衡量。其次，发现了非核心企业控制力悖论的现象。对于处在产业创新网络中从属、依附位置的非核心企业而言，存在两种基本成长模式：锁定模式和突破模式。锁定模式是指在核心企业控制力影响下，非核心企业由于资源、技术和市场等方面的不对称性，自愿锁定于核心企业控制力范围之内，获取着稳定收益的一种成长路径。突破模式是指非核心企业充分利用与核心企业的技术经济联系，充分吸收核心企业有意或无意的知识溢出，逐渐形成自己的专有知识基础，变革原有技术和市场体系，从而摆脱核心企业控制力范围的一种成长路径。其结果或是替代原有核心企业位置而成为产业创新网络的新核心，或是以自己为核心形成一个新网络。最后，关于吸收能力和技术重叠理论的贡献。以往研究大都认为，吸收能力、技术重叠对于企业间知识溢出具有积极作用，然而本文研究发现，结果并非如此。其原因可能是以往类似研究没有充分考量行业属性和产品的技术属性，更没有将产业创新网络中的核心企业控制力因素纳入其中。研究表明，在某些产业创新网络中，核心企业控制力在对知识溢出的影响过程中，与技术水平没有显著关系。因为，在规模经济显著的某些制造业领域，相对于技术创新能力而言，快速生产能力更为重要，即整个产业尚未进入到创新驱动发展新阶段。与产业发展层次低相对应，产品技术附加值率也较低。在市场需求相对稳定、核心企业发展态势较好的情境下，非核心企业没有必要付出更大努力即可获得满意成长机会，将“自愿”锁定于核心企业控制力范围之内。当这种风险相对较少的成长路线选择成为普遍现象时，吸收能力和技术重叠对知识溢出的影响将受到很大限制。

      (三)经验启示

      核心企业控制力及其悖论的存在，是企业在开放创新和竞争环境下，顺应产业创新网络演化的一种行为选择。面对产业转型升级和创新驱动发展的需求，包括辽宁制造企业在内的中国制造企业，需要建设多种类型的产业创新网络，需要形成一批有控制力的核心企业，也需要具有一定创新精神和行为的非核心企业的积极参与。有了非核心企业与核心企业在创新体系中的良好互动和耦合，网络的总体绩效水平才有可能处于一个相对较高的阈值区间。毫无疑问，构建一种良好企业间合作的产业创新网络，将是提高产业整体绩效的重要途径。一是，激发产业创新网络中核心企业的知识溢出效应。核心企业占据着创新价值链的关键环节，并控制着创新价值链其他环节的众多中小企业，主导创新网络内部的创新分工与协作，在塑造网络及其企业形成独特的、专业化竞争优势的同时，不仅可以加快网络中整体知识积累和扩散速度，也逐渐形成了内嵌于本地社会文化及惯例之中的商业环境。尽管知识溢出削弱了核心企业控制力，但“控制悖论”现象是区域创新体系活力的关键组成部分，对企业、产业乃至区域经济的发展具有重要作用。二是，强化产业网络内非核心企业即中小企业的技术积累和吸收能力。在全球化竞争大背景下，一个产业的竞争不仅需要有核心企业特别是大企业的介入，还需要一大批与之关联的中小企业支持与合作。有些网络之所以竞争力不足，并不在于核心企业不够强大，而在于中小企业技术积累不够和缺乏足够的吸收能力，不足以支撑核心企业产品谱系在市场上展现出更强大的竞争力。三是，构建产业创新网络中的技术共享平台。产业创新网络整体绩效的提升需要企业间拥有便捷、高效的技术知识共享平台。该平台的本质是能够为网络中的企业提供共同的技术基础和技术交易，形成一种有助于知识溢出效应释放的技术重叠区间。四是，构建适宜的知识产权保护机制。对处于大规模成熟技术应用和模仿创新阶段的多数企业而言，需要一种适宜的知识产权制度。相对灵活的适宜性知识产权机制能够在促进原创行为的同时，也能够最大限度地降低网络内部的创新成本和技术扩散成本。

      作为一项基于长期调研的探索性研究，本文研究验证了中心—外围式结构的制造业网络中核心企业控制力及其对知识溢出的影响，但是在以信息技术为平台的现代服务业创新网络是否也存在类似现象，有待进一步研究。除了样本容量需要加大外，各种潜在变量间的更深层次关系还需要进一步探索。当然，本文开发的量表为新创量表，也需要进一步维护、检验和完善。

      ①从长期看，随着创新网络中技术—市场演化，特别是知识溢出效应的增强，这种“创新分工”结构可能会出现变化，出现“控制悖论”现象，即中小企业逐渐偏离核心企业控制阈，成为新网络核心，或者在专有技术等方面逆向影响甚至替代原来所依附的核心企业及其网络。

      ②PLS模型在处理小样本数据方面具有优势，适宜本文实证分析。

      ③近10年来，辽宁一直是中国技术交易中的“净技术输出地”(技术购买小于技术出售)，在很大程度上源于核心企业控制力对知识溢出的中介效应。

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