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结构洞、输出型开放式创新与企业技术能力

2016-06-17 10:26 来源: 互联网 作者:崔海云 施建军 浏览次数 4837


  结构洞(structural holes)反映的是网络内成员之间的连接程度(Burt,1992;Koka & Prescott,2008[18])。在社会网络的数据分析中,通常采用二分法分析结构洞,即存在联系或不存在联系(Borgatti,Everett & Freeman,2002)。在早期的实证研究中,也有学者用结构洞约束指数(structural holes constraint)(Burt,1997;Obstfeld,2005)和间接约束指数(indirect constraint)(Lechner et al.,2010[19])来测量结构洞的连接程度。在近些年的实证研究中,学者们开始用“控制信息流的能力”(Tsai,2001[20])或者“与同行对比,网络集中的趋势与程度”(Gilsing & Duysters,2008[21])来测度结构洞。本文在对企业的创新网络结构洞进行测量时,借鉴了前人的研究成果,开发了调研问卷。企业网络结构洞包括2个题项:(1)创新网络内的其他企业之间的技术交流必须经过贵公司。(2)贵公司在外部创新网络内拥有一定的地位和影响力。
    
3.中介变量:输出型开放式创新 
  输出型开放式创新分为授权和免费释放,Lichtenthaler(2008,2009)等学者对授权作了大量的研究工作,并且开发了比较成熟的测度量表,这些量表得到了学术界的广泛认可,并一再被改进引用。与授权相比,学者们对实体经济中的免费释放的研究相对较少,相关的可借鉴的量表也较少。然而,学者们普遍认为,知识的外向免费释放与内向的知识获取是一个相对的过程,只是知识传递的方向恰恰相反,而知识获取型的内向型开放式创新的相关研究已经非常成熟,相关的可借鉴的量表也得到了很好的开发好运用(陈钰芬,2008)。此外,Stam(2009)在对社会参与和网络社区参与进行研究的过程中,也开发了相关的测度量表。 
  因此,在对企业的输出型开放式创新进行测量时,本项研究借鉴了Lichtenthaler(2008,2009)[22][23]、陈钰芬(2008)[24]和Stam(2009)[25]等学者的研究成果,并结合本文的研究主题开发了调研问卷。授权包括2个题项:(1)贵公司经常出售专利或者进行专利授权。(2)贵公司只出售或对外授权那些非核心技术。免费释放包括2个题项:(1)贵公司经常主动到其他企业进行创新项目的介绍和报告。(2)贵公司愿意为其他企业或组织的创新工作提供建议和帮助。 
  4.控制变量 
  除了创新网络和输出型开放式创新外,还有许多因素影响着企业技术能力的提升。为了保证研究结果的可靠性和有效性,本文将企业规模、企业年龄和企业家精神作为控制变量处理。本次调查问卷所有问项均采用Likert7分量表,受访者根据对这些题项的赞同程度进行1—7分量表打分,问卷详见表1。 
  四、实证分析和假设检验 
  (一)信度与效度分析 
  首先,我们对模型的拟合水平进行了检验。结果显示,绝对拟合指数 X2/DF为 2.57,在 2~5范围之内。近似误差均方根RMSEA也达到 0.05 的理想水平。拟合优度指数GFI 超过了 0.8,AGFI 虽没有达到0.8,却已经很接近,相对拟合指数 NNFI 达到了理想水平 0.9 以上,NFI 非常接近理想水平,CFI 也达到了 0.9。可见,多数拟合优度指标都在可接受的范围内,说明设定模型的结构是合理的。在此基础上,我们进一步检验变量测量的信度与效度。本项研究采用因子分析检验变量测量的信度与效度。 
  因子分析的前提是样本数据的KMO值大于0.7,且Bartlett统计值显著异于0(马庆国,2002)。结构洞、授权型、免费释放、技术吸收能力、技术创新能力五个变量的KMO值为0.782,且Bartlett统计值显著异于0,适合做因子分析。本研究使用主成分法依据特征根大于1提取因子,采用极大方差法(varimax)旋转载荷矩阵。因子分析共提取出5个因子:结构洞、授权、免费释放、技术吸收能力、技术创新能力,累积解释变差63.3%,如表2所示。因子分析结果表明,各题项都落在预设的因子上,并且因子载荷均在0.7以上,表示变量测量具有较好的聚合效度与区分效度。表2也给出了各变量的Cronbach's α系数。结构洞、免费释放的Cronbach's α系数略低(分别为0.793、0.786),但仍然在可接受范围之内。授权、技术吸收能力、技术创新能力的Cronbach's α系数均在0.8以上(分别为0.832、0.813、0.836),可知数据具有良好的信度。上述分析表明本项研究的变量具有较好的效度和信度,适宜进一步做回归分析与假设检验。 
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