技术联盟企业的认知距离、吸收能力与创新绩效的关系研究.doc

技术联盟企业的认知距离、吸收能力与创新绩效的关系研究本文受到国家自然科学基金（基金号70673010）、江苏省2006年度青蓝工程骨干教师资助项目,江苏省2007年度高校哲社基金项目（07SJD630055）和南京信息工程大学校科研基金的资助吴先华12 郭际1 （1 南京信息工程大学经济管理学院 江苏 南京 210044）（2 东南大学集团经济与产业组织研究中心 江苏 南京 210096）Study on the Relationship between Cognition Distance, Absorptive Capacity and Innovation Performance in Technology-based AllianceWu Xianhua1 2 GuoJi 1 (1 Nanjing University of Information Science& Technology, School of Management and Economics, Nanjing, 210044)(2 Southeast University, Nanjing, 210096)Abstract: In this paper we reviewed the research literatures about technical learning and the knowledge creation in technology-based alliance, The key findings is that an inverted U-shaped effect of cognitive distance on innovation performance, then divides into the technology-based alliance the exploratory alliance and the exploitative alliance, and put forward three suppositions about the relationships between cognition distance, the technical capital and enterprise innovation achievements. Carried on the inference proof through mathematics method, and discussed how to conduct the real diagnosis research. Finally, proposed the research limitation and the further research direction. Key word: Innovation; Technology-based alliance; Cognition distance; Absorptive capacity; Exploratory and exploitative作者简介：1、吴先华（1977-），男，湖北省石首市人，讲师，南京信息工程大学经济管理学院人力资源管理系主任，东南大学集团经济与产业组织研究中心博士研究生。研究方向：管理科学与工程、知识管理。2、郭际（1978-），女，湖北省荆门市人，讲师，南京信息工程大学经济管理学院，南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生。研究方向：管理科学与工程、企业危机管理。联系方式：1、吴先华：Tel:小灵通），(0 Email:wxhua_77 或wxhua_77126.com2、通讯地址: 210044 南京信息工程大学经济管理学院 吴先华（收）技术联盟企业的认知距离、吸收能力与创新绩效的关系研究摘 要：本文首先对联盟企业之间的技术学习和知识创造的研究文献做了一个简单的回顾，认为企业之间的认知距离对创新绩效的影响呈倒U字型，然后将企业联盟分成探索型联盟（exploratory alliance）和利用型联盟（exploitative alliance）两种类型，就认知距离、技术资本等对企业创新绩效的影响提出了三条假设，通过数学方法进行了推理证明，并就如何进行实证研究进行了探讨。最后提出了研究的局限性和进一步的研究方向。关键词：创新、企业联盟、认知距离、吸收能力、探索和利用1前言1.1文献概述自1980年代以来，企业之间的技术学习和知识创造方面的联盟增长很快（Hagedoorn,1993;Duysters&de Man,2003）。组织之间的这种联系之所以增加很快，一个最常见的解释是，资源之间有相互依赖性和互补性（Richardson,1972;Pfeffer&Nowak,1976;Nohria&GarciaPont,1991）。这种现象与战略管理中最重要的资源观的理论是一致的（Wernerfelt,1984;Barney,1991;Teece et al.,1997;Rosenkopf&Nerkar,2001;Ahuja&Katila,2004）。这种观点可以追溯到Penrose（1959），他认为企业资源的异质性导致了企业绩效的差异，战略技术联盟可以帮助企业获得这种异质型资源（Porter,1990; Prahalad&Hamel,1990; Smith Ring&van de Ven,1994; Hagedoorn&Schakenraad,1994; Uzzi,1997; Ahuja,2000;Rowley et al.,2000）。尤其在高技术部门，联盟已经成为许多公司创新战略的基石。大部分的实证研究已经证明了联盟对企业增长（Powell et al.,1996）、创新速度（Hagedoorn，1993）、组织学习（Hamel，1991；Ahuja，2000；Rowley et al.,2000; Hagedoorn&Duysters,2003）等均具有积极影响。在国内针对技术战略联盟方面的研究不太多见。如薛澜、沈群红探讨了战略技术联盟研究中一些基本问题及其进展，张坚探讨了竞争性企业技术联盟中的知识共享效应，另外，陈浩然，李垣等研究了组织间知识学习等问题。郭国庆、吴剑峰采用权变观点分析了企业技术探索广度、知识库特征与创新绩效之间的关系等。从国内外有关资源异质型战略联盟的文献来看，多数集中在异质型资源从哪里来的，如何才能得到这些资源以及公司所拥有的各种机制的影响如何等问题（Rosenkopf & Nerkar,2001；Rosenkopf & Almeida,2003；Ahuja& Katila,2004）。这些研究忽视了两个重要的问题。例如，“这些异质型资源如何影响公司之间的学习过程？公司的创新绩效与异质型资源的关系如何？”等等。尽管Mowery et al.(1996)已经就技术的重叠问题对公司之间知识转移的影响做了探讨，但本文将从两个方面对以上研究做一些新的诠释。第一，Mowery et al.(1996)强调了小距离的认知或较大程度的技术重叠的有益影响。第二，作者强调了公司之间的知识转移过程，但对公司绩效的含义没有做太多的探究。Mowery et al.(1996，1998)认为认知距离是知识转移的障碍，而不是机会。本研究在于衡量了认知距离在不同情形时会出现的不同影响，并且当公司处于探索型（exploratory）创新和利用型（exploitative）创新等不同情况下的不同影响。这里研究了当吸收能力和认知距离不同时对创新绩效的不同影响。另一个问题是创新绩效是如何受到公司的R&D能力（技术资本）的影响的。换句话说，本论文旨在寻找创新绩效与异质型资源之间相互关系的背后驱动因素。1.2 认知距离（Cognitive distance）这里首先用认知距离这个概念来表示企业之间资源的异质型。所谓认知，指智力活动的统称。包括本体感受、感觉、分类、推断、价值判断、情感、感知等。从这里可以看出，认知概念是对世界的认识，Nooteboom (1992,2000)认为，从某种程度上说，人们沿着不同的生命路径和不同的环境，以不同方式解释、理解和评价着这个世界，这是人们之间认知距离概念的基础。另外的问题是这个概念如何应用于企业？组织为了达到一个共同的目的，人们并不需要统一个人目的，公司中的不同员工将有不同的知识。然而，他们需要分享一定的基础概念和价值足以将各自的能力和动机结成一体。即需要在分享由组织文化熏陶下得到的基本感知、解释和评价的基础上(Schein,1985)，拥有所谓的“解释系统”（Weick,1979,1995）、“分享价值系统”（Smircich,1983）、组织焦点（Nooteboom,2000）等。Nooteboom(1992,1999)认为认知距离与创新绩效之间的关系呈现倒U型。在第一个阶段，当认知距离增加时，它对互动学习有积极的影响。当有不同知识和视角的人进行互动时，他们能相互刺激和帮助，扩充他们的知识，将不同类的知识联结起来。这就是Vygotskys(1962)提到的“Zoped”（最接近发展区，Zone of Proximal Development）的概念，此处，导师可以帮助人们得到更多的认知。那么，认知距离可为互补资源形成新颖性组合提供了机会。然而，在某一个临界点，当认知距离太大时，将阻碍人们相互之间的理解，从而不能更好地利用机会。当然，合作需要一定程度的相互理解，熟悉在一定程度上能培育信任（Gulati,1995a），信任也有助于成功的合作。然而，太熟悉反而不利于创新。问题就在于合作伙伴之间要有足够的认知距离，这样才有利于创新，但也不能太远，太远反而阻碍了相互之间的理解。Cohen and Levinthal（1990）提出过描述吸收能力的曲线，认为吸收能力将随着认知距离的增加而下降，相互合作之间的新颖性由一条直线表示，新颖性随着认知距离而增加，具体请见下图1所示。 认知距离新颖性价值学习吸收能力最优认知距离图1 Cohen and Levinthal（1990）的最优认知距离图13探索（Exploration）与利用（exploitation）在不同的情形下，倒U字型曲线关系具有不同的适用程度。因此，这里区分了探索（Exploration）与利用（exploitation）两种不同的情形， Marchs (1991)认为，这两种不同的情形对公司的资源和能力有不同的要求。我们认为，在探索（Exploration）型关系下，认知距离对新奇性价值（novelty value）具有积极的影响，同时创新显得更为重要。在利用型（exploitation）关系下，认知距离对新奇性价值（novelty value）具有负面的影响，如果仅是就已有的技术来提高生产的效率，那么，认知距离就会具有负面影响。因此，这里希望能区分探索（Exploration）与利用（exploitation）两种不同情形，探讨认知距离对创新绩效的不同影响。本文的结构如下，首先，在理论部分探讨了有关知识和学习的理论，并提出了相应的假设。然后，从数学方面对假设进行了验证，并尝试了实证研究的可能。最后，给出了主要的结论及对未来研究的展望。2理论和假设21认知距离与创新绩效在最近的文献中，越来越多的学者认为资源的异质性为学习和创新提供了潜力。同时，战略技术联盟能被看成利用该潜力的有效机制(Hagedoorn, 1993; Powell et al., 1996; Ahuja, 2000a; Rowley et al., 2000; Rosenkopf and Almeida, 2003)。这种看法的理论依据是以资源为基础的战略观（RBV）。在这种框架下，多数实证研究的焦点在于比较产业和合作中的公司的不同特征。然而，这些研究不能解释公司为什么具有不同的绩效表现，其背后的驱动因素是什么等问题（(Hoopes et al., 2003）。因此，类似于“公司的异质性资源是从哪里来的，它们是怎样影响公司的创新绩效的”等问题至今未能得到解决。最近的一些文献开始着手研究异质性资源的来源，他们是怎样得到的，以及不同的研究机制对绩效的影响如何等（Rosenkopf and Nerkar, 2001; Rosenkopf and Almeida, 2003; Ahuja and Katila, 2004）。换句话说，这些研究聚焦于异质性资源的来由及对公司创新绩效的影响问题。除了这些问题之外，当不同资源集中到一起之后，公司之间的学习过程也成为一个新的研究课题。因为资源的合并会产生新的知识。为了填补这个空白，我们对学习过程的驱动因素进行了研究。这些因素将有助于我们理解当资源是类似的、可替换的或非常不同的情况下对创新绩效的不同影响。为了更好地理解异质的内涵，这里特地用了认知距离（cognitive distance）这个概念。为什么说认知距离（cognitive distance）这个概念有助于我们理解学习过程，下面有两个理由。第一个理由是知识的社会结构化理论。根据该理论，在不同的环境或条件下，人们以不同的方式解释、理解和评估世界（Berger and Luckmann,1966; Nooteboom, 1992, 2000）。从公司的视角来看，这意味着公司的发展沿着特定的路径，决定了其组织的重点。结果，公司从不同的技术环境中发展起来，由此产生了不同的认知距离（cognitive distance）。这是公司之间资源异质性的来源。相对于资源差异（resource heterogeneity）的概念，认知距离（cognitive distance）这个概念详述了认知差异的原因，提供了一个更好的分析的着眼点以及为实证分析提供了一个更清晰的向导。第二个理由，正如前面第一大部分所提到的，认知距离（cognitive distance）有助于我们理解，随着认知距离（cognitive distance）的增加，知识的吸收能力递减而新奇性价值会随之增加。换句话说，认知距离（cognitive distance）的增加既创造了机会同时制造了障碍。其他大量的创新文献认为，距离是障碍而非机会。例如在半导体产业的技术联盟的研究文献中，Stuart (1998)认为，最有价值的联盟在那些有共同技术和类似市场的公司之间产生。而公司之间的距离对有效的合作产生了抑制作用。同样，Tanriverdi and Venkatraman（2005）认为，最有效率的合作是有相关的知识和技术的公司之间的合作，或是已具有类似能力的领域中的合作（(Penner-Hahn and Myles Shaver, 2005）。在国际商业领域，主流的观点也认为认知距离（cognitive distance）是有待克服的障碍。Johanson and Vahlne (1977, 1990)曾用心理距离（psychological distance）的概念反映跨文化交流的负面效果。许多研究学习的文献都认为，通过跨国合作来积累经验以应付国家之间的差异（如Barkema et al., 1997），而没有把差异看成是学习和交换母国产品或实务的潜在资源。总体而言，从认知距离（cognitive distance）的文献来看，学者们强调了其负面的影响，而且过分强调了同质性资源的好处，并忽视了同质性资源的负面影响（如限制了新奇性价值），忽视了异质性资源的积极影响（如较大的新奇性价值）。因此，认知距离（cognitive distance）为我们理解异质性资源的作用提供了更全面的视角。本文主要聚焦于新技术发展和创新，探讨了在战略联盟中认知距离（cognitive distance）的角色。这里对认知的概念做了抽象，用技术知识（technological knowledge）来近似替代认知。根据上面的论述，在这里，联盟伙伴之间技术知识的差距，对创新而言既是机会也孕育着潜在的障碍。由此可以提出以下假设：假设1.在技术联盟中，技术认知距离和创新绩效之间关系可以比喻成一个倒U字型的函数。这是本文要重点验证的假设。一是要观察在技术认知距离和创新绩效之间是否有这种关系存在。二是如果有这种关系存在，那么这种关系是否在不同的情形下都适用。因此，这里定义了探索（exploration）和利用型（exploitation）两种不同的情形。本文认为，在这两种不同的情形下，认知距离（cognitive distance）的角色是完全不同的。22探索（exploration）和利用型（exploitation）情形下认知距离对创新绩效的不同影响March (1991)曾对探索（exploration）和利用型（exploitation）之间差别做了讨论。简单而言，利用型（exploitation）是对已有技术的提炼和扩展，而探索（exploration）是对新技术的实验。既然探索（exploration）和利用型（exploitation）在本质上是有差异的，认知距离（cognitive distance）在这两种不同的学习类型下的角色是完全不同的。利用型（exploitation）是既定型的学习，是对公司的知识基础和能力的递增而没有改变行为的基础本质（Rowley et al., 2000; Hagedoorn and Duysters, 2002），为了快速达到协调并减少误差，这种行为需要公司之间能很好地相互理解。认知距离（cognitive distance）创造了不确定性和复杂性，这是合作双方所不愿意看到的。当然，适当的认知距离（cognitive distance）是必要的，以便使双方产生一定的适应性。探索型（exploration）关系是对已有设计的突破和对已有规则、制度、行为和路线的转换。根据熊彼特的创新组合理论，公司为了寻求新颖性，不得不超越本地研究以克服本地研究的局限性（Stuart and Podolny, 1996;Almeida and Kogut, 1999; Fleming, 2001; Rosenkopf and Nerkar, 2001; Rosenkopf and Almeida, 2003），从本质上讲，超越本地研究并不是增加当前行为的效率，这是一个新的、追求以技术为基础的商业机会的不确定性过程（(Nooteboom, 2000; Hagedoorn and Duysters, 2002）。这也需要获取和吸收新的观点和知识。假设2.相比较利用型情形，在探索型情形下认知距离（cognitive distance）对公司创新绩效的正面影响更强一些。23吸收能力、认知距离对创新绩效的影响知识吸收能力的概念最早是由Cohen和Levinthal (1989，1990)提出来的。他们认为吸收能力是企业将新的外部知识进行评价、消化和商业化运用的能力，并认为，吸收能力是企业的基本学习过程，是企业具有创新能力的关键性要素。他们指出，吸收能力在企业和外部环境之间、企业之间和企业内部构成要素之间发挥着作用，它的发展建立在成员各自吸收能力的先前投资上，具有累积性和路径依赖性，由知识分享和内部沟通的组织能力决定。自Cohen&Levinthal在1989年提出吸收能力概念之后，吸收能力与企业创新绩效的关系一直受到学者们的关注。Cohen&Levinthal（1990）认为吸收能力对企业的最重要意义在于其提高了企业的创新能力及创新绩效。此外，他们还指出，吸收能力可以使企业更加准确地预测技术知识的本质及商业化潜力。企业的吸收能力水平越高，企业就会越积极地利用环境中的机会。尽管学者们一致认为吸收能力对企业创新活动的重要促进作用，但吸收能力如何直接影响创新绩效还很模糊（Ari，2005），也许吸收能力对创新绩效的间接影响要大于直接影响（Darroch&McNaughton，2003）。许多其他学者也提出了企业吸收能力可能会对创新绩效具有间接作用的观点。CohenLevinthal（1989）最先指出吸收能力有助于提高对知识溢出的吸收，因为外部知识不能马上被企业应用，需要具备一定的吸收能力才能将企业的外部知识转化为可应用的知识。Griliches（1998）指出，知识不像一座矿藏，等在那让人开采，外部知识就是各种交织在一起的、错综复杂的信息流，对于某一企业，只有一小部分知识在某一时点对其是有用的，企业必须具备一定的吸收能力才能接近、获得、消化、吸收这部分知识，进而转化为企业的创新。所以企业对外部知识溢出的利用绝不是免费的，如果企业没有吸收能力，那么知识溢出对其是毫无意义的。Rajesh（2004）将影响知识转移的因素归纳为三个：一是知识本身的特征（Szulanski，1996；Zander&Kogut，1995），二是知识溢出源与接受企业的动机（Szulanski，1996），三是企业吸收能力（Cohen&Levinthal，1990；Lane，Balaji&Pathak，2002）。对这些因素的进一步研究揭示了吸收能力的重要性，知识的特性的确影响知识转移，但知识的特性是知识与生俱来的，企业无法改变。知识溢出源与接受者的动机固然重要，但没有吸收能力，动机无法单独发挥作用，所以吸收能力成为获取外部知识的最关键因素。总体来看，知识吸收能力的影响因素非常多，包括企业的先验知识、如过去累计的知识水平、员工知识、企业RD活动、组织管理因素和企业的外部网络关系等等。但在实证研究中，一般将技术资本（TC）简单代表企业的吸收能力。这里的技术资本包括累计的技术水平、现有的技术能力、技术活动状况、技术组织管理水平和内外部的技术环境等内容。一般而言，技术资本对企业的创新绩效有正相关关系，但在企业联盟中，如果企业之间的认知距离太大，重叠知识太多或太少，可能都不利于企业的创新。因此，这里提出假设3：假设3. 技术资本（TC）对企业创新绩效（L）的影响与认知距离密切相关，技术资本与企业创新绩效（L）之间可能呈现非线性关系。3数学证明3.1 基本模型可以用A表示公司的吸收能力，即用向下的斜线表示：； (1)其中，是公司与其联盟伙伴之间的平均认知距离。可以用N表示新颖性价值，即用向上的斜线表示： (2)将（1）式和（2）式相乘，所得结果即为公司的创新绩效： (3)公式（3）可以用来作为分析的基本模型。3.2 验证假设1从公式（3）可以分析得，若别无其它情形，即使的值相同，我们仍然希望在探索型情形下的联盟的的一次方和二次方的系数都比利用型情形下要大。在仅有效率生产的联盟中，没有创新，认知距离的新颖性价值为零（），而且在这种情况下，合作创新绩效随着认知距离增加而下降。从上（3）式，可以得到最优的认知距离CD*： （4）最优的创新绩效L*为： (5)从（4）式可以看出，若要使最优认知距离为正值，必须有，从（4）式和（5）可知，相比较利用型联盟，探索型联盟b2越大，最优的认知距离和最优的创新绩效也更大，具体证明如下：考虑到对最优认知距离(CD*)和创新绩效（L*）的影响 (6)这说明随着的增加，最优认知距离也随之增加。 （7）当为正值（即）时，上式(7)成立。可见随着b2的增加，最优创新绩效也随之增加。因此，假设1中认为技术认知距离和创新绩效之间关系可以看作一个倒U字型函数，已经得到验证。3.3 验证假设2对探索型联盟来讲，认知距离对新颖性价值的积极影响（2）式中的斜率）比利用型联盟的要大，即：分别表示探索型联盟和利用型联盟情形下的新颖性价值直线的斜率。那么,根据(3)式，认知距离对创新绩效的边际影响为： （8）在探索型联盟和利用型联盟中，可假定相同，但有差别，将探索型联盟和利用型联盟下对的边际影响值相减，得到下式： （9）其中，分别表示探索型联盟和利用型联盟中对的边际影响。可见，当时，即当企业的初始吸收能力大于对吸收能力的边际影响的2倍时，（9）值大于零。也就是说，当企业的初始吸收能力较大时，在探索型情形下，随着认知距离（）增加，公司的创新绩效增加得更快，可见，尽管适当的认知距离有利于公司联盟之间的创新，但公司必须有足够的吸收能力。即假设2在时成立，即假设2在一定条件下成立。3.4 验证假设3首先，就技术资本与企业吸收能力的关系而言，企业的技术资本越雄厚，其初始吸收能力越强，但随着技术资本的增加，企业的吸收能力可能反而不如新兴企业的吸收能力增加得快；就技术资本与新颖性价值的关系来说，技术资本越强，企业所认为的新颖性价值反而可能越小，因此技术资本与新颖性价值之间的关系可能为负。如果技术基础越深厚，需要更大的认知距离以产生新颖性。换句话说，这也可以称为“厌倦性假设”（boredom hypothesis）：一个人知道的越多，能激发其兴趣的内容要更具有新奇性。公式（3）中没有技术资本（）项，下面分几种情况进行讨论。情形1：技术资本（）减少了新颖性价值的截距，设有如下表达式： （10）将该式代入公式（3）得到： (11)将L对TC求导，得到下式： （12）说明，TC对L的边际影响与认知距离密切有关：（1） 当时，此时，边际影响为正，说明在企业联盟之间的认知距离超过临界值后，企业的技术资本对创新绩效有正的影响；（2） 当时，此时，边际影响为负，说明在企业联盟之间的认知距离小于临界值时，企业的技术资本对创新绩效的影响为负值；情形2：技术资本（）减少了新颖性价值直线的斜率，设有如下表达式： （13）将该式代入公式（3）得到： (14)将L对TC求导，得到下式： （15）说明，TC对L的边际影响与认知距离有关：（1） 当时，此时，边际影响为正，说明在企业联盟之间的认知距离超过临界值后，企业的技术资本对创新绩效有正的影响；（2） 当时，此时，边际影响为负，说明在企业联盟之间的认知距离小于临界值时，企业的技术资本对创新绩效的影响为负值； 情形3：技术资本（）增加了吸收能力直线的截距，设有如下表达式：; c1, c20 (16)代入公式（3），我们得到： （17）同样，将L对TC求导，得到下式： （18）说明，TC对L的边际影响为正，但与新颖性价值密切相关，在不变的情况下，其边际影响随着新颖性价值的增加而增加。 情形4：技术资本（）与吸收能力直线的斜率之间不仅仅是一种简单的线性关系。随着企业技术资本的增加，企业的吸收能力会不断增强，但是，如果企业的技术资本过于丰厚，企业内部可能会出现一种组织的惰性（Nooteboom，B.et al.,2007）对外界刺激的反应下降，吸收能力反而没有新生小企业强，因此，它们之间可能呈现一种曲线关系。设有如下表达式： （19）将上式代入公式（3），计算创新绩效为： （20）将L对TC求导，得到下式： （21）说明技术资本对创新绩效的边际影响与认知距离有关，进一步有以下结论：（1）因为，在时，技术资本对企业创新绩效的边际影响为正值。说明当企业的技术资本处于一定的范围内时，随着技术资本的增加，企业的吸收能力也随之增加，由此促使企业的创新绩效也不断提高。（2）当时，技术资本对企业创新绩效的边际影响为负值。说明当企业的技术资本超出一定的范围时，随着技术资本的增加，企业的吸收能力反而下降，由此导致企业的创新绩效也不断下降。因此，在第（1）、（2）、（3）种情形下，技术资本与对企业创新绩效的影响与认知距离密切相关，在第（4）种情形下，技术资本与企业创新绩效之间呈现非线性关系，由此，假设3得以验证。4实证探讨如果要进行实证研究，关键问题是技术资本、新颖性价值、创新绩效、认知距离、利用型联盟、探索型联盟等几个关键指标变量如何衡量和数据如何得到。在具有代表性的Nooteboom,B.et al（2007）的研究中，用化学、汽车制造业等行业的116家公司，采集了这些公司从1986年到1997年12年的数据，使用了非平衡面板数据（unbalanced panel）。有关技术联盟的数据来自MERITCATI数据库，116家公司是从这三个行业中筛选出来的有技术联盟的最大公司，因为小的私有公司的技术联盟的信息很难获取，以前关于公司间联盟的研究也侧重分析行业中的领先公司（Ahuja,2000a;Gulati,1995b; Gulati and Garguilo,1999）。Nooteboom,B.et al（2007）的研究中，将探索型联盟的专利和利用型联盟的专利看作因变量，每年的专利被用来分成探索型和利用型的专利数据。所有公司的技术方面的数据都来自给定年份的每5年一次的专利数据。每5年的滚动数据是衡量技术影响的合适的时间框（time frame）（Podolny and Stuart,1995;Stuart and Podolny,1996;Henderson and Cockburn,1996; Ahuja,2000a）。研究R&D贬值问题的文献(Griliches,1979,1984)认为，知识资产贬值很快，5年内将损失大部分的经济价值。该变量不仅捕捉了了过去的R&D的影响，还描述了知识的内部交流和生产机制。因为这些有利于公司的技术资本（Cohen and Levinthal,1990）。专利库可以分成400余个，总共可分成两种类型，即探索型和利用型。如果公司提交专利时在最近5年来曾有专利提交，那么最近提交的专利被称为是利用型的，如果公司在最近5年没有专利提交，那么被称为是探索型的专利。Nooteboom,B.et al（2007）的研究还将5年期限改成了3年，但对实证结果没有大的影响。另外，将认知距离（专利数据的技术相关性）、技术资本（以前累计的专利）等作为自变量。还设置了一些控制变量，如R&D费用、公司规模、公司年限、时间、国别影响等。以上主要变量的取值情况，请见下表1所示。表1 自变量和因变量的定义 Nooteboom,B.et al.,Optimal cognitive distance and absorptive capacity, Research Policy(2007),doi:10.1016/j.respol.2007.04.003变量名变量的描述因变量利用型专利在既定的专利库中，公司在最近5年内已经提交过专利，公司在给定的年份t在该专利库中的专利的数量。探索型专利在既定的专利库中，公司在最近5年内没有提交过专利，公司在给定的年份t在该专利库中的专利的数量。自变量认知距离公司与其联盟伙伴之间技术侧面（technology profiles）上的平均相关性。技术侧面在每个公司的相关技术优势而技术专业化的基础上进行计算。取值在0到100之间，值越大，表明认知距离越大。认知距离2上面的变量的平方值。累计的专利指公司在过去5年内（t-5到t-1）成功提交的专利的数量。该变量代表了公司已有专利或技术资本的状况。控制变量年限公司已存在的年份公司规模（收益）公司在t-1年的总销售额的自然对数值R&D强度公司在t-1年的R&D投入费用除以总销售额年份在观察期即1986-1997年间的年份，哑变量。化学公司公司是否是化学公司，哑变量。汽车制造商公司是否是汽车制造商，哑变量。欧洲公司是否是总部设在欧洲的公司，哑变量。美国公司是否是总部设在美国的公司，哑变量。在我国，类似的实证很难进行。主要是国家的专利数据不完全，企业的专利较少，另外企业的改制、合并等变动较大，很难收集某较长时间段的数据。另外，企业之间的联盟非常复杂，形式各异，技术上的联盟仅仅占其中一部分，所以数据难以采集。5小结和研究展望5.1 全文小结 本研究考虑了技术联盟关系中的公司的创新绩效与认知距离之间的关系。最近的文献强调了异质性资源的重要性（Ahuja and Katila,2004; Rosenkopf and Nerkar,2001; Rosenkopf and Almeida,2003), 认为随着认知距离增加，新颖性价值也随之增加。然而，这种战略也有风险，即对创新绩效可能有负面的影响。因为认知距离并不一定越大越好，而是应该有一个临界点，该观点在文章的多处都得到了证明。这里还考虑了公司之的知识的差异性，通过数学证明，认知距离对公司的创新绩效的影响是一个倒U字型的关系。而且，我们发现在探索型联盟中，该影响比在利用型联盟中更大。早期的文献研究了创新性与公司规模之间的关系，一般认为公司规模与创新性并不一定成正比。根据本文的证明，可以把企业联盟分成两种类型，较大规模的公司更侧重于利用性联盟，而较小的公司更多的探索性联盟，在不同的联盟中，认知距离对公司创新绩效的影响是不同的。另外，技术资本（TC）对企业创新绩效（L）的影响与认知距离密切相关，技术资本与企业创新绩效（L）之间可能呈现非线性关系。技术资本的影响是综合的，它可能增加了吸收能力，但随着技术资本的增加，也可能减少了企业的知识吸收能力。技术资本减少了新颖性价值的水平（直线的截距项）的影响，它也减少了认知距离对新颖性价值的影响（新颖性价值直线的斜率）。不管在理论上还是在实践上，其含义都是重要的。具有较好技术积累的公司应该意识到，技术积累可能增强了知识的吸收能力，并不一定能提高知识的新颖性价值。在创新过程中，更应该向新兴的中小企业学习。要强调的是，在早期的商业文献中，认知距离的正面影响都被忽视了。基于此，公司应该寻找最佳认知距离的合作伙伴。他们可以通过检查其专利组合来评估联盟伙伴。这种最优距离并不是固定的，而是与其过去在技术知识领域的投资有关。而且，在利用型创新中，年限越久、规模较大的公司的竞争力可能越强。5.2 局限性和研究展望首先，本研究一个局限在于研究的可实证性。如技术资本、新颖性价值、创新绩效、认知距离、利用型联盟、探索型联盟等几个关键概念难以找到对应的衡量指标。有的文献采用了公司作为分析单元，但应该将联盟作为一个分析单元，分析联盟对于创新的影响。但这样就很难将专利作为度量创新绩效的指标（因为专利只与公司有关而与联盟无关）。除了认知距离对创新绩效有影响之外，联盟的持续期长短也对创新绩效的影响非常大。如果联盟持续得长，那么认知距离也将缩短（Wuyts et al.，2005）。另外，将探索型专利和利用型专利对立起来也有局限性（Katila and Ahuja，2002； Nerkar，2003； Rosenkopf and Nerkar，2001），有的专利很难截然分为探索型和利用型，可能应该用间隔变量来表示专利的探索型程度，这种变量所包含的信息要比前面所用的两种变量类型更丰富一些。另一个局限在于吸收能力的概念。Cohen and Levinthal(1990)认为吸收能力的概念不仅指组织获取或同化信息，还指组织利用信息的能力，一个组织的吸收能力不仅依赖于组织和外部环境和组织之间的交流，还包括组织内部创新战略和R&D组织能力，这些决定了组织内部技术知识的特征和分布(Levinthal and March, 1993; Argyres and Silverman,2004)。本研究没有考虑吸收能力的这个角度，因为当前的数据库并没有提供所关注公司的创新战略和组织的信息。而是在未来的研究所必须关注的（Bamford et al.,2003;Foss et al., 2005;Zhang et al.,2006）。在知识基础理论中，认知被认为是一个广泛的概念，包括狭义上的智力概念、感知和推论，以及广义上的反思（sense of reflexive）、标准化（normative）和情感行为（emotional behavior）等推理（perception）、归因（attribution）和价值判断（value judgments）等。但在这里，仅仅采用了狭义上的概念，并且从专利数据中可以得到的数据。在进一步的要研究中，可以将认知的不同纬度进行区分，Wuyts et al.(2005)利用该方法做了研究。另外一个可以扩展的研究是可以结合网络理论研究联盟伙伴之间的技术距离对企业创新绩效的影响。如研究联盟网络的位置（中心度）和总的网络密度等，从此角度研究联盟中企业的新颖性知识的创造和吸收能力等问题。主要参考文献：1 薛澜,沈群红.战略技术联盟研究的基本问题及其新进展.经济学动态.2001年06期2 张坚.竞争性企业技术联盟的知识共享效应研究.数学的实践与认识.2006年12月.第36卷第12期.3 陈浩然,李 垣,谢 恩.不同技术差异条件下组织间学习过程的模型分析.系统工程. 2007年4月,第25卷第4期.4 郭国庆、吴剑峰.企业知识库、技术探索与创新绩效关系研究：基于美国电子医疗设备行业的实证分析.南开管理评论.2007年第3期5 Acs,Z.,Audretsch,D.B.,1991.Innovation in large small firms: an empirical analysis. American Economic Review 78, 678690.6 Ahuja,G.,2000a.Collaboration networks, structural holes, and innovation: a longitudinal study. Administrative Science Quarterly 45, 425455.7 Ahuja,G., 2000b.The duality of collaboration: inducements and opportunities in the formation of inter firm linkages. Strategic Management Journal 21(3),317343.8 Ahuja,G., Katila,R.,2001.Technological acquisitions and the innovation performance of acquiring firms: a longitudinal perspective. Strategic Management Journal 22(3), 197220.9 Ahuja,G., Katila,R.,2004.Where do resources come from? The role of idiosyncratic situations. Strategic Management Journal 25(89), 887907.10 Barkema,H.G.,Shenkar,O.,Vermeulen,F.,Bell,J.H.J.,1997.Working abroad, working with others: how firms learn to operate international joint ventures. Academy of Management Journal 40,426442.11 Barney,J.B.,1991.Firm resources and sustained competitive advantage. 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