(中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

1 引言

随着知识经济和网络时代的到来，企业需要持续进行创新活动才能在日益激烈的市场竞争中立足。在信息传播速度加快的当今时代，及时获取企业内外信息是企业创新的源泉，也是提升创新绩效的关键。Chesbrough[1]提出了“开放式创新”的概念，认为企业不仅能够从内部获取知识，也可以从外部获取，强调通过整合内外部创新资源，促进知识流和信息流的自由流动。自Chesbrough[1]提出开放式创新的概念后，学界和企业界逐渐将此种范式作为竞争战略的主导模式之一，由此也衍生出了创新开放度与企业创新绩效的关系这一议题。在技术更新周期缩短，创新竞争激烈的市场环境下，研究如何通过开放式创新模式提升企业创新绩效具有重要的实践意义。对于企业创新来说，其实质是以知识资源为基础的技术、工艺创新，通过汲取内外部创新资源以获取资源优势。开放式创新更加强调对创新资源的获取，而在对创新资源的搜索与获取中，吸收并利用异质性知识资源至关重要[2,3]。由此，知识吸收能力在创新开放度与企业创新绩效关系间将发挥重要作用。同时，企业创新亦受到外部环境动态变化的影响[4,5]。环境动态性是企业所面对的外部环境的基本特征，是企业开展创新活动的前提。如客户需求的变化、技术的改进等要求企业摆脱对以往优势的依赖，通过开发新产品或新市场，增强创新力度以应对挑战。如何面对环境动态性所带来挑战，已经成为企业管理者在管理实践中面临的关键问题之一。因此，本文将环境动态性引入研究范畴，探索其对企业创新绩效的影响。

本文研究创新性主要体现在以下几点：首先，开放式创新模式下，创新开放度如何影响企业创新绩效？现有文献并未有充分研究。本研究厘清了创新开放度通过知识吸收能力对创新绩效的影响路径，为企业在开放式创新环境下利用吸收的内外部知识来提升创新绩效提供了参考。其次，本研究将环境动态性纳入模型，探讨环境动态性对创新开放度-知识吸收能力-企业创新绩效这一作用路径的边界影响效应，对提升企业创新能力和竞争能力具有重要的现实意义。

2 理论基础与研究假设

2.1 创新开放度与企业创新绩效的关系

Laursen和Salter[6]将创新开放度定义为“企业能够用于创新活动的来自外部环境不同主体的知识资源数量”，并将创新开放度进一步划分为开放广度和开放深度。开放广度是指企业合作的规模大小和范围宽广；而开放深度是指企业合作过程中相互交流的程度。开放式创新环境下，创新开放广度能够帮助企业打破资源约束，使企业从更广泛的领域获取所需创新资源，从而为创新提供更大程度的可能。同时，较高的开放广度可以为企业带来更广的知识、信息渠道，企业多数创新思想和意见来源于外界，通过拓展对各种外部组织间诸如客户、供应商、科研院所等的信息渠道，可以更好地帮助企业迎合市场需求，从而推动创新。此外，创新开放广度也能够加快创新资源的流动程度，促进内外资源的有效循环，从而提升企业创新绩效[7,8]。创新开放深度能够加强对外部创新资源的吸收、利用以及控制的程度[9]。首先，较强的创新开放深度能够增进企业间相互交流的频率，提升对新知识的识别和评价能力，从而使得企业能够从其他创新主体中获取有价值的、可靠的知识资源，提升企业创新能力。其次，较强的创新开放深度能够加深与合作伙伴之间的信任，打破交流合作中的资源壁垒，尤其是对隐性知识的获取，这将提升创新的效率[10]。再次，开放情境下深度的交流，有利于形成开放、高效的沟通机制，提升企业获取创新知识和技术的能力。由此，本文提出以下假设：

假设1创新开放度对企业创新绩效具有显著正向影响。

假设1a创新开放广度对企业创新绩效具有显著正向影响。

假设1b创新开放深度对企业创新绩效具有显著正向影响。

2.2 创新开放度与知识吸收能力的关系

创新环境下，企业进行开放式创新的主要目的是获取异质性资源，而异质性资源的获取与企业的知识吸收能力密切相关。首先，知识吸收能力的强弱取决于企业现有的资源以及经验累积，而开放式创新环境下所获取的异质性知识对企业经验积累具有显著的作用。Cohen和Levinthal[11]的研究认为，异质性知识的获取能够增加企业的知识基础，提升知识的互补性和多样性，增加企业知识的存量，这更有利于企业吸收和整合更多的新知识，提升企业的知识吸收能力。Zander和Kogut[12]的研究发现，创新开放度会提升企业知识的接收速度，有利于知识的转化利用。具体而言，创新开放广度能够拓宽企业接触的知识面，宽广的知识面有利于企业从外部获取更多的异质性知识，增加企业知识量，提升知识吸收能力；而创新开放深度则能够使企业深入地了解不同层面的新知识，增强对新知识的甄别、转化以及吸收的能力。由此，本文提出以下假设：

假设2创新开放度对知识吸收能力具有显著正向影响。

假设2a创新开放广度对知识吸收能力具有显著正向影响。

假设2b创新开放深度对知识吸收能力具有显著正向影响。

2.3 知识吸收能力的中介作用

究其本质上讲，知识吸收能力是企业获取、整合以及利用异质性资源的动态能力[13,14]。知识吸收能力对企业创新绩效会产生何种影响。首先，企业本身所拥有的知识体系和经验能够有效地对所获取的异质性资源进行识别和利用，而新知识的增加则更进一步促进了对异质性资源的甄别、利用，从而使企业能够提升创新产出。其次，企业获取、整合以及利用资源的能力作为企业竞争优势的主要来源之一，其本身就是企业一种稀缺性资源，能为企业创造出更高的绩效。Fosfuri和Tribo[15]认为，吸收能力对企业创新绩效具有显著的正向影响作用。基于前文论述，创新开放度(开放广度和开放深度)对知识吸收能力具有显著正向作用，而知识吸收能力对企业创新绩效具有显著正向作用，知识吸收能力可以作为创新开放度提高创新绩效的作用机制。由此，本文提出以下假设：

假设3知识吸收能力对企业创新绩效具有显著正向影响。

假设4知识吸收能力在创新开放度与企业创新绩效关系间起中介作用。

假设4a知识吸收能力在创新开放广度与企业创新绩效关系间起中介作用。

假设4b知识吸收能力在创新开放深度与企业创新绩效关系间起中介作用。

2.4 环境动态性的调节作用

知识信息时代，企业面临着越来越复杂变化的市场环境，环境动态性是企业所必须面对的影响因素。Dess和Beardd[16]认为环境动态性是指环境变化的不可预测性。我国学者陈国权和王晓辉[17]认为环境动态性是企业利益相关者行为需求的变化，产品与服务、技术等的变化速度。本文认为，当环境变化速度快，且不易被预测时，则环境具有高动态性。高环境动态性能够拓宽企业视野，推动企业产生新的想法或创意，从而提升创新绩效[18]。当企业具有高环境动态性时，面临的市场环境复杂，技术、产品更新速度快，企业必须增强对知识资源的吸收能力，否则，原本关键的知识资源将会变得不再重要。因此，在高动态环境下，知识吸收能力的作用效果更强，其对创新绩效的影响也更高[19,20]。而当企业具有低环境动态性时，面临的市场变化和技术都处于一种稳定性的状态，既有的经验知识能够满足市场需求，企业不需要主动去寻求知识资源，也会较少去主动探索新资源。因此，在低动态环境下，知识吸收能力作用效果变弱，其对创新绩效的影响也变低。由此，本文提出以下假设：

假设5环境动态性对知识吸收能力和企业创新绩效的关系具有正向调节作用。

基于前文分析，知识吸收能力中介了创新开放度(开放广度和开放深度)与企业创新绩效之间的关系，环境动态性正向调节了知识吸收能力与创新绩效之间的关系。由此，本文推论，环境动态性调节知识吸收能力在创新开放度(开放广度和开放深度)与企业创新绩效之间的中介作用。由此，本文提出以下假设：

假设6环境动态性正向调节知识吸收能力在创新开放度与企业创新关系间的中介作用。

假设6a环境动态性正向调节知识吸收能力在创新开放广度与企业创新关系间的中介作用。

假设6b环境动态性正向调节知识吸收能力在创新开放深度与企业创新关系间的中介作用。

由此，本文的理论模型如图1所示。

图1 理论模型

3 研究设计

3.1 数据来源与样本

本文以各地高新产业园区的企业为调研对象，主要原因在于这些企业具有更强的创新性，对知识、信息等资源较为关注，且创新开放程度更高。问卷中的测量题项均来源于国内外较为成熟的已经被验证的量表，国外量表采用了翻译-回译的形式，以确保语义的准确性，保证测量题项能够清楚表达变量的含义。正式调研之前，选取京津地区35家企业进行预调研，结果显示问卷题项均较为合理。正式调研始于2019年3月，终于2019年5月，采用实地、E-mail以及微信等形式发放、收集问卷。问卷填写者为从事创新活动的企业人员。为了保证调研的真实性与准确性，对问卷实行不记名方式。共发放问卷440份，回收377份，其中有效问卷338份，有效回收率为76.82%。

3.2 变量测量

本文采用Likert 1～5点计分制量表考察变量测量的具体题项，运用SPSS 20.0和AMOS 17.0软件进行数据的处理。

创新开放度参考Keupp和Gassmann[21]，陈钰芬和陈劲[22]的研究成果，并将创新开放度划分为创新开放广度和创新开放深度两类，其中创新开放广度共5个题项，测量题项如“创新过程中非常重视与供应商的合作”，其一致性系数为0.894；创新开放深度共5个题项，测量题项如“经常邀请供应商等参与创新”，其一致性系数为0.902。知识吸收能力采取Lichtenthaler[23]开发的量表，共8个题项，测量题项如“识别商业机会，能迅速调用已有的技术知识”，其一致性系数为0.922。环境动态性采取Kohli和Jaworski[24]编制的量表，共5个题项，测量题项如“行业内技术变化很快”，其一致性系数为0.864。企业创新绩效参考Tsai等[25]的研究成果，共5个题项，测量题项如“企业新产品开发速度较快”,其一致性系数为0.898。同时，我们对企业性质、企业规模等特征变量加以控制。

4 实证分析

4.1 信效度分析

为了避免多个测量变量数据来源于同一问卷填写者造成共同方法偏差，本文研究采用Harman单因子检验法，发现在未经旋转时得到的第一个主成分占总方差的25.149%，低于50%水平，说明共同方法偏差问题不严重。量表解释的均方差均大于55%，主要变量的内部一致性系数均大于0.8，量表具有较好的信度。所有因子的AVE均大于因子间相关系数的平方，量表具有较好的判别效度。

4.2 验证性因子分析

本文研究采用验证性因子分析(CFA)检验量表的区分效度，结果显示五因子模型的各项拟合指标最好，且达到了推荐的标准：χ2/df=2.176；RMSEA=0.072，TLI=0.895，GFI=0.903，CFI=0.897，并显著优于四因子模型、三因子模型以及单因子模型等其他模型，量表具有良好的区分效度。

4.3 描述性统计和相关性分析

描述性统计结果显示，各主要变量的均值、标准差均在可控范围内，未有异常值出现。相关性分析结果显示，创新开放广度与知识吸收能力(r=0.385，p<0.01)和企业创新绩效(r=0.372，p<0.01)均呈显著正相关关系；创新开放深度与知识吸收能力(r=0.352，p<0.01)和企业创新绩效(r=0.363，p<0.01)均呈显著正相关关系；知识吸收能力与企业创新绩效(r=0.405，p<0.01)呈显著正相关关系；环境动态性与企业创新绩效(r=0.317，p<0.01)呈显著正相关关系。由此可见，主要变量间均存在显著的相关关系，可以进行进一步的回归分析。

4.4 假设检验

(1)主效应和中介效应检验

主效应的回归结果如表1所示：模型3为仅包括控制变量的基准模型，引入自变量创新开放广度和开放深度后形成模型4，结果显示，创新开放广度与企业创新绩效呈显著正相关关系(β=0.327，p<0.001)，创新开放深度与企业创新绩效呈显著正相关关系(β=0.318，p<0.001)，假设1a和假设1b均得到支持。

中介效应的回归结果如表1所示：依据Edwards和Lambert[26]提出的方法，检验知识吸收能力的中介效应。模型2回归结果显示，创新开放广度与知识吸收能力呈显著正相关关系(β=0.311，p<0.001)，创新开放深度与知识吸收能力呈显著正相关关系(β=0.296，p<0.001)，假设2a和假设2b均得到支持。在模型4的基础上引入中介变量知识吸收能力后形成模型5，结果显示，知识吸收能力与企业创新绩效呈显著正相关关系(β=0.317，p<0.001)，且创新开放广度和开放深度的影响系数和显著性均有所降低，即知识吸收能力起到了部分中介作用。假设3、假设4a和假设4b均得到支持。

表1 主效应和中介效应检验

注:回归系数为标准化回归系数；括号内为t值;*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001。下同。

(2)调节效应检验

调节效应的回归结果如表2所示：由模型6可知，知识吸收能力与企业创新绩效呈显著正相关关系(β=0.337，p<0.001)。由模型7可知，环境动态性与企业创新绩效呈显著正相关关系(β=0.250，p<0.01)。在模型7的基础上加入知识吸收能力与环境动态性的交互项后形成模型8，结果显示，知识吸收能力与环境动态性的交互项对企业创新绩效具有显著正向影响(β=0.182，p<0.05)，假设5得到支持。

表2 调节效应检验

同时，依据Aiken和West[27]的方法，绘制了环境动态性的调节效应图，如图2所示。图2显示高环境动态性代表的实线斜率要大于低环境动态性代表的虚线斜率，说明环境动态性越高，知识吸收能力与企业创新绩的正向关系就越强，反之则越弱，即环境动态性在知识吸收能力与企业创新绩效关系间起正向调节效应。假设5进一步得到支持。

图2 环境动态性的调节效应

(3)有调节中介效应检验

有调节中介效应检验结果如表3所示。基于拔靴法(Bootstrapping method)计算有调节的中介效应，结果显示，在高环境动态性情境下，知识吸收能力在创新开放广度与企业创新绩效关系间的间接效应(β=0.13，p<0.05)显著，而在低环境动态性情境下，知识吸收能力在创新开放广度与企业创新绩效关系间的间接效应(β=0.03，ns)不显著，两者之间呈现显著差异性(Δβ= 0.10，p<0.05)，即有调节的中介效应成立，假设6a得到支持。同理，在高环境动态性情境下，知识吸收能力在创新开放深度与企业创新绩效关系间的间接效应(β=0.12，p<0.05)显著，而在低环境动态性情境下，知识吸收能力在创新开放深度与企业创新绩效关系间的间接效应(β=0.03，ns)不显著，两者之间呈现显著差异性(Δβ=0.10，p<0.05)，即有调节的中介效应成立，假设6b得到支持。

表3 有调节的中介效应检验

5 结论与启示

5.1 研究结论

本文以338家高新技术企业为研究样本，检验了创新开放度、知识吸收能力与企业创新绩效之间的关系，以及环境动态性的调节作用。实证结果表明：创新开放广度和创新开放深度正向影响企创新绩效；知识吸收能力正向影响企业创新绩效，且在创新开放度(广度和深度)与企业创新绩效关系间起部分中介作用；环境动态性正向调节了知识吸收能力与企业创新绩效之间的关系，且正向调节了知识吸收能力在创新开放度(广度和深度)与企业创新绩效关系间的中介作用。本文研究结果对于企业实施创新开放战略具有重要的借鉴作用。

5.2 理论贡献

本文的理论贡献主要体现在：(1)在创新开放度研究方面，突破了传统把创新开放度作为整体变量探讨其作用机制，本文将创新开放度划分为创新开放广度和开放深度两个维度，丰富了开放式创新的研究视角。(2)本文研究构建了“创新开放度-知识吸收能力-企业创新绩效”的影响路径，发现了知识吸收能力的中介作用，这一结论为创新开放度与创新绩效关系的研究提供了一个新的视角，同时也扩充了知识吸收能力的研究范畴。(3)将环境动态性引入模型，本文研究分析了环境动态性的调节作用，为系统解释创新开放度以及知识吸收能力对企业创新绩效的影响提供了有益的借鉴价值。

5.3 管理启示

本文的管理启示主要体现在：(1)创新开放广度和开放深度对企业创新绩效具有显著的影响，因此需要引起企业足够的重视。企业应扩大信息资源的广度与深度，加强对资源的整合、利用，同时吸收、转化有价值的创新资源，提升企业创新绩效。(2)开放式创新环境下，企业可能会产生交易成本、信息搜集成本等，企业需要通过加强学习能力以降低成本，从而提升知识吸收能力，促进企业对新知识和新技术的识别、消化以及利用，使企业获得创新绩效的提高。(3)环境动态性与创新的关系直接反映了创新的适应机制，这种适应机制要求企业管理人员在进行创新决策时不仅要考虑企业内部的因素，还要考虑与外部环境的匹配，唯有如此，才能更好地开展创新活动。

5.4 研究不足与展望

首先，本文研究问卷采用自我评分，问卷填写者可能会存在一定的主观倾向，评分偏向于有利于企业的选项，由此产生社会称许性偏差，后续的研究可采用360度全视角考核法，从全方位的角度进行评价，以提高问卷的准确性和客观性。其次，本文研究中的量表多为西方情境下的量表，在中国文化情境下的适应性有待商榷，未来研究中可考虑开发基于中国情境的量表。再次，本文研究证实了知识吸收能力的中介作用，但其仅起到了部分中介，这说明还有其他变量会起到中介作用，未来研究可以进一步引入其他变量诸如知识互补性等来丰富创新开放度对创新绩效的影响机制。