1研究方法与变量度量
1．1研究方法
本文采用实地访谈、问卷调查来收集相关数据，然后用结构方程模型(SEM)来研究文中所述变量的关系。因为像企业环境、战略之类的变量都是潜变量，往往难以直接准确测量，需要用多个外显指标去间接测量。传统上对潜变量之间关系的实证研究，常采用多元回归方法，使得实证研究受到诸多限制，并且结论也不可靠。而结构方程模型能提供更佳的答案［24］。
1．2变量度量
(1)环境不确定性的测量量表。现有文献中，Miller和Friesen［25］开发的环境测量量表比较成熟，并得到了广泛推广。但这些文献对企业环境的测量都是基于外部环境观，忽略了潜在的有意义的内部环境［11］。Duncan［4］用人事、员工和职能单位、组织因素等三个维度来描述内部环境，但他的研究并没有对后期的研究者产生重要的影响。Priem［11］等人近期的研究重新关注内部环境，列举了一些跟内部环境相关的不确定性来源。本文综合Miller和Friesen［25］、Pri-em［11］等人、Zahra和Bogner［14］、Chesbrough［3］及赵锡斌［12］等学者的观点，初步形成基于系统环境观的环境不确定性测量量表。具体见表1。环境动态性和敌对性的测量题项中，标有“本行业……”的题项用来测量外部环境的动态性和敌对性，标有“本公司……”的题项用来测量内部环境的动态性和敌对性。(2)开放式技术创新战略的测量量表。关于技术创新战略的测量量表主要有Coop-er［26］、McCann［27］、Zahra［15］及Zahra和Bogner［14］等提出的题项。本文根据研究的需要，在借鉴、整合以上文献对技术战略测量量表的基础上，提出了测量开放式技术创新战略的量表。具体如表2。为了保证问卷应答者提供的数据是反映一种客观实际，而不是一种计划或希望，所以在题项中使用最近三年来的数据［15］。同时，量表测定参照企业主要竞争者的好处有两方面:一是这种方法认识到了战略是与竞争相关的词语。通过比较企业相对于主要竞争对手在某一具体指标上的差异，能得到企业在本行业竞争状况较为精确的估计。二是这种方法可以避免与相关行业变量数据相混淆。
2样本选择与数据收集
问卷设计修订完成后，2010年2月至8月，笔者以公司中的主要领导或技术负责人为调查对象，采用亲自走访企业、委托亲朋好友发放、邮寄信件和电子邮件的形式同时进行问卷的发放，共发放问卷621份，收回302份(其中电子问卷239份，纸质问卷63份)，有效问卷267份，总体回收率为48．63%，有效问卷率为43．0%。说明问卷调查有效，可以用来验证本研究提出的假设。
3实证分析
3．1样本的信度分析
本文采用“Cronbach’salpha”系数和题项———总体相关系数(CITC)来评价问卷量表的信度。在删除相关题项后，各变量的Cronbach’salpha达到最大，介于0．782到0．947之间，都大于0．7，各题项的CITC均大于0．5，说明量表具有较高的信度。在对环境的动态性进行信度分析时，删除EnvDyn6、EnvDyn7后量表具有较高的信度，这可能与我国高端人才市场的不完善，企业管理层和技术人员相对稳定有关。在对环境的敌对性进行信度分析时，删除EnvHos6后能提高信度，这可能与我国廉价的劳动力市场及原材料供应较为充足有关。删除EnvHos7后能提高信度，这可能与我国企业大多为制造企业，要求的技能相对稳定有关。在对技术领先态势进行信度分析时，删除StrPio5、StrPio6两个逆指标后能提高信度，这可能是逆指标未能引起答卷者的注意，没有将其作为逆指标来处理，造成结果与实际不符。在对外部创新资源的利用状况进行信度分析时，删除StrExt5后能提高信度，这可能与我国企业不重视自主创新能力的开发，倾向于单纯购买技术有关。同时，我国很多大学和研究所都建有自己的产业科技园或校办企业，较少与校外企业合作来进行创新。在对知识产权扩散程度进行信度分析时，删除StrPat1和StrPat3两个逆指标后能提高信度，说明这两个逆指标不足以表达知识产权的扩散程度这一维度。
3．2样本的效度分析
3．2．1探索性因子分析测量环境不确定性子量表的KMO值为0.775，表明可以进行因子分析。同时Bartlett’s球形检验的χ2统计值的显著性概率小于1%，也说明该数据适宜做因子分析。在对测量环境不确定性子量表进行探索性因子分析时，有5个因子被识别出来。旋转以后5个因子共解释了变量的73.744%的方差。测量开放式技术创新战略子量表的KMO值为0.862，表示很适合进行因子分析。同时Bart-lett’s球形检验的χ2统计值的显著性概率小于1%，也说明该数据适宜做因子分析。在对开放式技术创新战略子量表进行探索性因子分析时，有5个因子被识别出来。旋转以后5个因子共解释了变量的81．065%的方差。3．2．2验证性因子分析本文利用LISＲEL软件对各潜变量进行验证性因子分析，拟合指数如表3所示，均满足评价标准，模型的拟合度良好，说明以上维度均可以很好地表示环境的不确定性和开放式技术创新战略。
3．3环境不确定性对开放式技术创新战略影响的实证检验
为了检验假设1、假设2、假设3是否成立，本文以开放式技术创新战略为内生潜变量，环境不确定性为外生潜变量，用结构方程模型来分析环境不确定性对开放式技术创新战略的影响。模型初次拟合时有些拟合指数没有达到评价标准，同时也发现一些路径参数的t检验不显著，这些都表明模型有修正的空间。从模型输出的BETA矩阵修正指数来看，内生潜变量StrNew与StrInv之间的修正指数很大(MI=29．10)，从理论上考虑，开放式技术创新战略的这两个维度之间可能存在相互之间的影响，一般来说，对Ｒ＆D资资水平(StrInv)越高，推出新产品的数量(StrNew)也会相应增加，因此考虑将这二者之间的关系参数纳入到模型中进行自由估计。从模型第二次拟合的结果来看，潜变量StrPio与StrInv之间的修正指数很大(MI=33．54)，从理论上来看，领先的技术态势(StrPio)和Ｒ＆D的投资水平(StrInv)之间，也存在正向的相关关系，因此将这二者之间的关系参数纳入到模型中进行自由估计。从模型第三次拟合的结果来看，潜变量StrExt与StrPat之间的修正指数很大(MI=22．65)，从理论上考虑，利用外部技术创新资源(StrExt)与知识产权的扩散程度(StrPat)也存在相互之间的正向影响。因此考虑将这二者之间的关系参数也纳入到模型中进行自由估计，模型进行第四次拟合。拟合的结构模型见图1。图中删除了不显著的路径。实证检验中，结构方程模型的有些路径不显著，可能与我国市场经济体制不完善，企业的开放意识弱，企业总体开放度比较小有关。本文问卷整理所得的变量基本统计表显示，开放式技术创新战略中企业利用外部技术创新源这一维度各题项的得分均值都很小，介于2．584至3．371之间(问卷题项采取李克特7点量表的形式)，说明我国企业利用外部创新源的程度很低。这与陈钰芬和陈劲［28］的研究结论是一致的。
4主要研究结论及启示
本文实证研究了环境不确定性对开放式技术创新战略的影响，得出的主要研究结论是:环境的动态性、敌对性和非均衡性基本上都驱动企业采取更加开放的技术创新战略，因而总体上可以断定环境不确定性能促进企业技术创新战略向开放式创新转变。但研究也发现，由于我国市场经济体制的不完善，企业的开放意识弱，企业总体开放度小等原因，使得环境不确定性的某些维度对开放式技术创新战略的影响并不显著。研究结论说明开放式创新的思维同样适用于我国企业技术创新的战略管理。因而在高度不确定的环境中企业要思考如何具体构建开放式技术创新战略。本文的研究结论为企业构建开放式技术创新战略提供了有益的思路和借鉴:构建开放式技术创新战略可以依据开放式技术创新战略的各个维度，即从树立技术领先的战略指导思想、贯彻积极的新产品开发战略、更广泛地利用外部创新资源、提高对Ｒ＆D的投资水平、促进知识产权的扩散等方面来构建。研究结果还显示我国企业整体开放度不高，企业开放的意识薄弱，阻碍了开放式技术创新战略在我国企业的应用。这种现状是与整个国内宏观环境的约束分不开的。因此，为提高我国企业的创新能力，增强企业的竞争优势，政府相关部门应营造良好的宏观环境，制定相应的政策来促进企业构建开放式技术创新战略，提高开放度。本研究也存在一些不足。一是由于缺乏对内部环境测量的文献，也缺乏条件对实际进行深入的调研，故在设计环境不确定性维度的测量量表时，有关内部环境的题项设计较少。二是本文还无力对样本进行随机抽样，只能通过笔者的社会资源收集样本。因此受样本抽样与容量的限制，可能导致本文分析结论存在一定的片面性和局限性。未来的研究可以通过大样本的调查来完善本研究的结论，同时也可人力资源管理以把企业战略理论的最新成果同开放式创新理论结合起来，研究如何具体构建开放式技术创新战略。
作者：唐国华 孟丁 单位：广东交通职业技术学院 广东外语外贸大学
