企业学习能力与开放创新绩效的关系研究精.docx
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企业学习能力与开放创新绩效的关系研究精
统计与决策2011年第14期（总第338期
基金项目:
国家社科基金资助项目（09CJY019
作者简介:
任爱莲（1972-,女,河南民权人,博士研究生,讲师,研究方向:
创新审计。
企业学习能力与开放创新绩效的关系研究
任爱莲
（河南财经学院工商学院,郑州450001
摘要:
在规模和人力资源质量等内部创新因素不同的企业里,它对创新绩效的影响是否具有
显著差异?
文章基于70多家电子类高新技术企业的数据,采用OLS层次回归方法对创新开放对象、学习能力和创新绩效之间的关系进行实证研究,并比较了企业规模和人力资源质量等内部创新因素对此的影响。
研究结果对企业尤其是高新技术企业的开放创新管理具有一定的参考价值。
关键词:
开放式创新;创新绩效;学习能力中图分类号:
F270
文献标识码:
A
文章编号:
1002-6487（201114-0182-03
0引言
创新是企业生存和发展的动力和源泉,由于资源和能力
的约束,开放式创新模式已蔚然成为创新管理领域中的主流。
Chesbrough于2003年提出开放式创新的概念,认为企业在创新活动中应该善于利用外部知识,结合内部创新资源和市场机会,促进新技术的发展,创造出更高的价值,开放的本质是外部创新资源的获取和利用,强调内外创新资源的整合
[1]
。
开放式创新的内涵包括两个层面:
一是由外而内,指企业
应尽量利用外部技术和构想提升其创新绩效,另一是由内而外,指企业将创新成果投入市场,让创新产生更大的效益。
相对于封闭式创新模式,开放式创新可以同时增加企业获利与降低成本[2]。
顾客、供应商、竞争者和科研院所是企业主要的开放对象,它们拥有不同的创新知识,对企业创新具有积极作用[3]。
学习能力指组织获取或创造知识、扩散学习成果、整合应用学习成果使之泛化并应用于新环境的能力,直接影响外部信息的利用效果从而影响开放创新绩效[4]。
开放创新对象和学习能力对企业创新绩效的影响引起了诸多学者的关注,他们从不同角度分别研究了两者对企业创新绩效的具体影响。
然而企业开放对象和学习能力并不是影响创新绩效的两个独立变量,高学习能力能够选取合理的开放对象,而合理的开放对象通过示范效应、竞争效应等途径提升学习能力。
那么两者交互作用会怎样影响企业创新绩效?
在规模和人力资源质量等内部创新因素不同的企业里,它对创新绩效的影响是否具有显著差异?
我国学者对此并没有进行深入探讨。
笔者基于70多家电子类高新技术企业的数据,采用OLS层次回归方法对创新开放对象、学习能力和创新绩效之间的关系进行实证研究,并比较了企业规模和人力资源质量等内部创新因素对此的影响。
研究结果对企业尤其是高新技术企业的开放创新管理具有一定的参考价值。
1研究假设
虽然学术界对学习能力没有一个统一和权威的概念,但
其对企业创新的影响一直创新研究的热点。
Huber、Slate和
Pilar等认为学习是一个经过信息获得、信息分发和信息解释
三个阶段,最终以组织记忆的方式贮存,并且在需要时重新提取进行在再加工的过程[5]。
Cohen等学者认为公司的学习能力包括知识获取能力、知识共享能力、知识吸收能力和组织记忆能力,是影响组织利用内外部知识进行创新的一种关键因素[6]。
Zahra等认为公司学习能力是创新能力的关键,学习能力不足将阻碍技术能力的发展,只有具备较高学习能力的公司才能有效获取并利用新知识,拓展公司现有的知识储备,提升消化和利用信息的能力并最终增强公司创新绩效[7]。
台湾学者Kuen-HungTsai认为企业的学习能力和外部开放对象相互影响,企业选择开放对象不能忽略自身的学习能力,同时企业在和开放对象合作的过程中通过示范效应、竞争效应和关联效应等途径提升学习能力[8]。
开放对象拥有的各种创新知识有利于企业创新,学习能力影响内外部知识的整合和利用从而影响企业开放创新,学习能力影响开放对象的选取,企业通过和开放对象合作提升其学习能力,两者交互作用影响企业创新绩效。
因此提出如下假设:
（H1学习能力越高,对供应商开放取得的创新绩效越高。
（H2学习能力越高,对顾客开放取得的创新绩效越高。
（H3学习能力越高,对竞争者开放取得的创新绩效越高。
（H4学习能力越高,对科研机构开放取得的创新绩效越高。
182
2研究方法
2.1研究模型
本研究的因变量是创新绩效（IP。
笔者选择新产品销售率指标测度创新绩效。
计算公式为:
新产品销售率=新产品销售收入/全部产品销售收入。
新产品包括重大创新产品和渐进创新产品,重大创新产品是指全新的产品,其预期的用途、性能特征、技术结构、设计材料和部件的使用都是新的或有实质性的改进,可以是全新的技术,也可以是组合已有的技术取得新的应用。
渐进性新产品是指性能得到改进或提升的已有产品。
为了分析学习能力和开放对象交互作用对企业创新绩效的影响,本研究设定了三个自变量:
一是企业各开放创新对象,即供应商（S、顾客（C、竞争者（P、科研院所（R。
该变量为虚拟变量,如果一个公司在创新过程中对某一对象开放,则该变量值为1,否则为0;二是企业学习能力（L,笔者选取反映知识储备的拥有大学及以上学位技术人员的平均研发额指标测度学习能力,计算公式为:
拥有大学及以上学位技术人员的平均研发额=公司近三年平均研发总支出/拥有大学及以上学位的技术人员总人数;三是学习能力和开放创新的交互影响变量,以学习能力变量和开放创新对象变量的乘积进行测度。
为了分析各自变量对因变量在不同公司的差异性,本研究设定人力资源质量（HQ和公司规模（FS为控制变量。
人力资源质量用公司拥有大学及以上学历的员工占总员工的比重进行测度;公司规模根据公司总人数进行判断,500人以上的为大企业,设定值1,500人以下为小企业,设定值为零。
上述研究变量之间的关系如图1所示:
根据上述研究假设,笔者采用三个多元回归模型逐步分
析各变量对企业创新绩效的影响:
第一步,利用模型Ⅰ:
IP=α1HQ+α2FS+ε,分析控制变量对创新绩效的影响,检验封闭式创新情况下创新战略、人力资源质量和规模和企业创新绩效的关系。
第二步,在模型Ⅰ中加入第一类和第二类自变量即开放创新对象和学习能力变量,构建模型Ⅱ:
IP=α1HQ+α2FS+α3S+α4C+α5P+α6R+α7L+ε
分析开放创新模式中开放对象和企业学习能力对企业创新绩效的影响,检验开放式创新情况下各变量与企业创新绩效的关系。
第三步,在模型Ⅱ的基础上增加学习能力和开放创新模式的交互影响,构建模型Ⅲ:
IP=α1HQ+α2FS+α3S+α4C+α5P+α6R+α7L+α8（S*L+α9（C*L+α10（P*L+α11（R*L+ε
分析在开放创新模式下,分析学习能力和开放创新模式的交互影响对创新绩效的作用,以此检验上述提出的四个假设是否成立。
2.2研究样本
创新是高新技术企业的基本特征,电子行业的技术和市场环境变化很快,竞争较为激烈,产品生命周期短,因此这类高新技术企业的创新需求较其它企业更为强烈,也更重视创新管理,为了提高创新成功率,他们更趋向于采取开放式模式。
根据研究的需要,笔者从《高新技术企业年鉴》中选取了70家电子类高新技术企业作为研究样本进行调研,数据主要来源于高新技术企业年鉴、高新技术企业期刊和各企业相关网站。
3实证结果
3.1总体实证结果
本研究利用SPSS统计分析软件,采用OLS层次回归方法逐步分析了三个模型（见表1。
可以看出增加了学习能力和开放创新对象的交互影响后,R2增加了0.015,F值为4.65,达到了1%的显著性水平,且模型中所有变量系数的VIF值均小于10,表明模型Ⅲ符合Mason和Perreault提出的拟合程度要求,可以解释因变量和自变量之间的关系。
模型Ⅲ的回归结果表明:
（1学习能力和供应商乘积变量的系数为0.103,且达到了1%的显著性水平,说明两者的交互影响能提高创新绩效,假设1是成立的。
进一步使用Aiken提出的程序检验学习能力均值上下两类样本公司开放创新策略对创新绩效的影响差异,发现学习能力高的公司,和供应商合作能够取得高的创新绩效;而学习能力在均值以下的公司采用这种策略不仅不能改善创新绩效,反而会降低创新绩效。
（2科研院所开放模式与学习能力的乘积的系数是正的,也达到了显著性水平,支持假设4。
使用Aiken程序进行同样的分析发现,学习能力高的公司对科研院所开放能够显著改善创新绩效,吸收能力低的公司对科研院所开放降低创新绩
Var
Intercept
HQ
FS
S
C
P
R
L
L*S
L*P
L*P
L*R
R2
Adj-R2
F-value
△R2
F-valuefor△R2
ModelⅠ
0.002
0.023**
0.041
0.091
0.082
7.21**
ModelⅡ
-0.004（0.02
0.043**0.002**0.014（0.04*0.016（0.03*-0.005（0.020.011（0.020.418（0.03**
0.4790.45641.7*0.388106.42*
ModelⅢ
-0.013（0.02
0.045
0.012**0.015（0.030.011（0.030.002（0.0020.008（0.020.449（0.034**0.103（0.02*0.016（0.0150.034（0.040.092（0.047**
0.494
0.481
35.54*
0.015
4.65*
VIF1.073
1.7911.3871.3431.1061.1121.1131.4511.1181.421
表1总体回归分析结果（n=70
（1括号中的数值为标准差。
（2显著性水*P<1%,**P<5%
183
统计与决策2011年第14期（总第338期
效,但是并不显著。
（3学习能力和顾客乘积变量的系数为
0.016,但没有达到显著性水平;学习能力和竞争者乘积变量的系数为0.034,也没有达到5%的显著性水平,说明学习能力并不能显著改善这两种开放创新模式的创新效果。
3.2企业间差异
和大公司相比,小公司更易受到创新资源的制约,因此也需要采用开放式创新模式。
同时,拥有低质量人力资源的公司其创新知识和能力往往不如拥有高质量人力资源的公司,在创新活动中更需要依赖外部组织。
本研究分公司规模和人力资源质量进一步分析模型Ⅲ。
和前期研究一致,本研究把总人数超过500人的大企业,没有超过500人的为小企业。
大学及以上学历占总人数的比重超过样本企业平均值的为高人力资源企业,没超过平均值的为低人力资源企业。
利用模型Ⅲ对每组企业进行多元回归,通过比较各变量的系数
判断不同企业间的差异。
回归分析的结果如表2所示。
从表2的回归结果可以看出:
（1开放变量和学习能力的交互影响对大公司创新绩效的影响并不显著的,四个假设在大公司中均不能成立。
（2对中小公司来说,对供应商和顾客开放与学习能力的交互影响对创新绩效具有积极显著的作用,支持第一和第二个研究假设。
这些表明,无论大公司的学习能力高低,他们都没有通过和对外开放提升其创新绩效;相反,中小企业则在开放创新过程努力向供应商和顾客学习取得了较好的创新绩效。
但是可能由于中小企业的竞争能力低下和已有知识储备薄弱,它们和竞争者及科研院所的合作不仅并没有显著改善创新绩效,反而产生了不明显的副作用。
（3高人力资源的企业能够和科研机构合作提升其创新成功率,假设4在这类企业中成立。
但其它开放对象和企业学习能力的交互影响与创新绩效存在不显著的负相关关系。
（4和中小公司一样,低人力资源公司在对供应商及顾客的开放创新中提升了创新绩效,假设1和假设2在这两类企业中均成立。
科研机构和学习能力的交互影响与地人力资源公司的创新绩效存在显著的负相关关系,这可能是因为企业在对科研机构开放时,由于学习能力较低并没有学习到有利于创新的知识,反而为此花费了创新资源。
4结论与建议
本研究以70家高新技术企业为样本,采用多元回归分析法检验了企业开放创新对象、学习能力及其相互作用对创新绩效的影响。
结果表明,学习能力在不同的开放创新模式下其影响是不同的:
学习能力显著提升对供应商和科研院所开放的创新绩效,高学习能力的公司更能在开放创新中获取供应商和科研院所的信息从而改善其创新绩效,而学习能力低的公司则非但不能从中获取收益,甚至还对创新产生不利影响。
大公司的学习能力和开放对象的交互作用不能提升其创新绩效,高人力资源的企业如果具有很高的学习能力,和科研机构合作能够显著改善创新绩效,中小公司和低人力资源企业对供应商和顾客开放的创新绩效和学习能力正相关,但对竞争者和科研机构开放则对其创新绩效具有副作用。
以上研究结果可以看出公司的学习能力和开放创新对象不仅直接影响创新绩效,还通过影响外部信息的吸收和利用间接影响创新绩效,但这种间接影响在不同的开放模式中是有差异的,因此丰富了知识和创新管理理论,同时对创新管理实践具有一定的参考价值。
因为随着市场竞争愈演愈烈,创新对企业生存和发展愈发重要,创新资源的有限性致使开放式创新成为企业主要的创新模式。
本研究证明,不同的开放对象提供的创新信息对公司创新绩效影响是不同的,学习能力能够影响某些外部信息的创新效果。
管理者在创新活动中应该选择合适的开放伙伴,同时要采取诸如增加研发支出、改善学习环境等措施提升公司的学习能力,这样才能够充分吸收和利用在开放创新中其它主体提供的创新知识,增加企业创新的成功率。
参考文献:
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（责任编辑/易永生
Var
HQFSSCPRLL*SL*CL*PL*RAdj-R2F-value△R2F-valuefor△R2
大企业
（20
0.096（0.068
0.181（0.071*
-0.048（0.076
-0.038（0.08
-0.047（0.081
0.017（0.072
0.399（0.093*
-0.074（0.05
-0.005（0.06
0.109（0.07
0.046（0.07
5.61
7.21**
0.032
1.95
小企业
（50
0.06（0.028
-0.024（0.03
0.005（0.031
0.032（0.03
-0.017（0.028
0.016（0.027
0.241（0.034**
0.222（0.027**
0.042（0.017**
-0.119（0.065
-0.009（0.074
0.484
41.7*
0.05
17.78*
高人力资源
企业（42
0.054（0.033
0.071（0.04
0.018（0.037
-0.007（0.037
-0.063（0.044
0.039（0.034
0.594（0.049
-0.065（0.04
-0.025（0.024
-0.083（0.134
0.174（0.074*
0.446
47.87*
0.011
2.56
低人力资源企业（280.13（0.040.067（0.038-0.046（0.045-0.002（0.0440.027（0.041-0.011（0.040.283（0.042*0.092（0.028**0.216（0.042**-0.064（0.04-0.125（0.06*0.42524.05*0.09117.04
表2大企业的回归分析结果括号内位标准差,*P<0.01,**P<0.05
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