1基本概念界定
1.1共生行为
从企业创新网络和共生理论的角度来看，企业与外部环境存在着物质、信息、知识等的交互作用，构成了纵向和横向的创新网络。企业创新网络由供应商、顾客、政府、科研院校等多个主体构成，这些主体又被看作“共生单元”，他们之间不断利用共生行为，通过共生界面进行创新资源传递、交换，产生共生能量并使用，实现了企业间的优势互补和创新资源共享。据此，本文将共生行为划分为共生能量分配和共生界面扩展两个维度，这对共生行为的量化研究奠定了基础。
1.2企业创新网络关系特征
关系特征分析的重点是企业与其他网络主体间建立的知识合作或交流关系的性质及特征，分析时可以不考虑网络结构的影响，学者们一般采取关系强度、关系久度和关系质量等来描述关系特征。⑴关系强度被认为是企业与网络内其他成员间建立技术合作或交流的频率高低程度，具体可定义为主体之间互动频度、互动久暂、亲密性以及主体间的信任程度。Granovetter(1985)通过互动的频率，感情强度，亲密程度和互惠交换程度来定义关系强度，并将其划分为强关系和弱关系两类。⑵与关系强度不同，关系持久度是衡量网络关系稳定性程度的重要指标，是指焦点企业与其合作交流的时间跨度。武志伟(2007)指出，关系持久性是指合作双方合作关系可察觉的时间维度，包括合作关系已持续的时间和合作双方对将来合作的预期两个维度。⑶关系质量是测度网络关系特征的一个重要指标，反映出网络成员是否愿意为预期目标付出时间和精力进行沟通，共同解决问题。多数研究围绕着双方的关系本质、关系的管理来构建各自的维度模型，信任、承诺与满意是所有关系质量维度结构中的核心维度。
2理论模型与研究假设
如果企业对创新资源共享与创造平台进行合理的搭建、维护和优化，并对技术、知识和信息等创新资源进行有效的优化配置，可能会产生如下作用：⑴清晰的平台意识促进企业创新网络实现共同演化。⑵种类丰富的共生介质提供了多样化的创新资源。通过共生界面扩展来提高共生介质丰度，使得企业可以与创新伙伴采取多种合作形式，如实体的或虚拟联盟的合作，契约式的或生产销售流程的合作。⑶较小的共生阻力利于企业之间的沟通，提高创新资源的传递效率。⑷知识和信息在企业之间的均匀分配有助于共生关系的互惠和均衡。⑸共生能量分配行为更能增加企业间资源分配的互惠均衡性，提高资源传递企业管理效率，增加资源丰度，促进知识、信息等在企业之间的高速流动和优化配置。可见，共生行为促进了创新资源的共享和创造，使得处于创新网络中的企业较其他企业具有更强的技术创新优势。据此，本文提出如下研究假设：H1：共生行为在关系强度与技术创新绩效间起到中介作用。H2：共生行为在关系久度与技术创新绩效间起到中介作用。H3：共生行为在关系质量与技术创新绩效间起到中介作用。根据以上所有研究假设，我们构建了本研究的理论模型
3变量测量
3.1企业创新网络关系特征
国内外学者对关系强度的测量最早始于Granovetter(1973)，本文究依据Granovetter(1973)和潘松挺(2010)等成熟测量量表，分别选取“关系强度、关系久度与关系质量”三个维度来衡量企业创新网络的关系特征。
3.2共生行为
共生界面是共生单元交流的载体，而共生能量是共生单元交流的内容，这两者都是企业共生关系建立的必要条件。因此，本文从共生界面扩展、共生能量分配两个维度来测量共生行为。（1）共生界面扩展。国内外学者已在共生界面和界面管理方面进行一些尝试，为后续的量化研究奠定基础。本文认为共生界面扩展属性的测评包括对平台意识清晰性、共生介质丰度、共生阻力大小的测评。（2）共生能量分配。技术创新绩效不仅取决于共生界面的扩展属性，也取决于信息、知识等创新资源的丰度和传递效率等。本文对共生能量分配属性的测量主要包括分配方向、资源丰度、传递效率三个方面。
3.3技术创新绩效
本文沿用Ritter和Gemünden(2003)关于创新成功的比较成熟的测度量表，以及国内学者陈学光(2008)等对创新绩效的测量量表，分别从新产品数、研发速度、研发成功率及新产品的市场反应三个指标对其进行测量。
4数据分析
4.1问卷的信度与效度分析
本文采用Cronbach'sAlpha结构效度检验，将问卷数据导入到SPSS进行信度、效度检验，各个测量题项的信度和效度较为理想。并且，本研究得到总体量表的KMO值为0.949>0.8，表示问卷收集的数据通过了结构效度检验。Cronbach'sAlpha值为0.962>0.8，表示问卷收集的数据准确性较高，通过了信度检验。
4.2探索性因子分析
共生行为的数据通过KMO值和Bartlett球形检验结果表明，KMO值为，大于0.8，且Bartlett球形检验的统计值显著性概率为0.000，表示该数据适合因子分析。采用主成分分析法萃取因子，根据特征根大1的原则提取出三个因子，解释了总方差变异的73.756%(见表1)。虽然该量表所提取的因子没有遵照研究设计，但是得到的结果并不与其矛盾，为保证数据不丢失，本文采用这三个维度来测量共生行为。
4.3研究变量之间的皮尔逊相关系数检验
本文采用Pearson相关系数分析研究变量之间的相关关系(见表2)，分析结果表明在p<0.01的置信度水平下，关系强度、关系久度和关系质量对技术创新绩效有显著正向影响；共生行为对技术创新绩效有显著正向影响；关系强度、关系久度和关系质量对共生行为有显著正向影响。接下来进行中介作用检验。
4.4共生行为的中介作用检验
本研究采用结构方程中的Bootstrap法检验共生行为在企业创新网络关系特征与技术创新绩效之间的中介作用。模型拟合指数显示该模型有良好的适配度，可被接受(见图2)。通过路径分析可知，关系强度和关系久度对技术创新绩效的直接影响由显著变得不显著(p=0.058;p=0.065)，这表明共生行为在关系强度和关系久度与技术创新绩效之间充当了完全中介作用。而关系质量对技术创新绩效的直接影响仍然显著(p=0.008)，但是影响作用降低，这表明共生行为在关系质量与技术创新绩效之间充当了部分中介作用。故此，共生行为在关系强度与技术创新绩效之间的中介效应β1=0.23×0.42=0.10***；共生行为在关系久度与技术创新绩效之间的中介效应β2=0.30×0.42=0.13***；共生行为在关系质量与技术创新绩效之间的中介效应β3=0.42×0.42=0.18***。因此，假设H1、H2、H3均得验证。
5结论
通过实证分析，对本研究理论模型和研究假设进行了检验，得出如下结论：
（1）从SEM中的路径分析可以得到共生行为对技术
创新绩效有显著正向影响，其影响系数达到0.42***。为提高技术创新绩效，企业应从共生界面扩展、共生资源丰度和资源分配效率三个方面注重培养共生行为。例如，为缩小共生界面上的知识流动阻力，降低“知识粘滞”，企业应采用“解析-重构”处理复杂的粘滞知识，先将其拆分为多个独立模块，再重构成能够理解和使用的新知识，并采用测量指标不断考核知识的吸收和内化程度。
（2）中介效应检验得到关系强度、关系久度和关系质
量都通过共生行为对技术创新绩效产生影响(β=0.10***;β=0.13***;β=0.18***)，这说明企业在技术创新过程中与创新伙伴建立联系，但这种关系网络需通过共生行为才能实现技术创新绩效的提高，这可能是因为，当企业处于增加合作伙伴种类和数目的阶段时，共生行为有利于创新资源共享与创造平台的搭建、维护和优化，促进企业挖掘、整合外部创新资源，从而提高技术创新绩效；而当企业处于巩固与合作伙伴良好合作关系的阶段时，共生行为有助于维持合作伙伴稳定、紧密的合作关系，降低“知识粘滞”，促进隐性知识的吸收和内化，从而提高技术创新绩效。
作者：陈佳莹 林少疆 单位：四川大学商学院
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