楊震寧 侯一凡 耿慧芳

摘 要：以2017年國家科技部創(chuàng)新調(diào)查中的720家制造業(yè)企業(yè)為樣本，研究了知識深度和廣度對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的影響，并將社會聯(lián)結(jié)作為調(diào)節(jié)變量研究其作用機制。實證結(jié)果表明：知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在倒U型關(guān)系;知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系，知識廣度越高，越有利于企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新;知識深度和知識廣度之間的相互作用會對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)生影響;企業(yè)具有的機構(gòu)聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系，企業(yè)具有的市場聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系;企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)正向調(diào)節(jié)知識廣度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)論搭建了知識基礎(chǔ)理論與社會資本理論之間聯(lián)系的橋梁，同時豐富了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新理論，在實踐上為企業(yè)進行知識管理和創(chuàng)新管理提供了借鑒與啟示。

關(guān)鍵詞：知識深度;知識廣度;社會聯(lián)結(jié);企業(yè)創(chuàng)新

一、引言

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，中國特色社會主義進入新的發(fā)展階段，經(jīng)濟由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展（韋倩和李珂涵，2019）。創(chuàng)新是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的主要驅(qū)動力（葉建亮等，2019），也是企業(yè)在激烈競爭中存活和發(fā)展的核心競爭力。然而，中國的創(chuàng)新效率與發(fā)達經(jīng)濟體相比存在較大差距（陳勁，2018），中國創(chuàng)新正處于“低質(zhì)低效”的雙低困境（諸竹君等，2020），在重視創(chuàng)新速度和數(shù)量的同時，提升創(chuàng)新的質(zhì)量顯得尤為重要。除此之外，由于創(chuàng)新面臨著資源和環(huán)境的制約，越來越多的學(xué)者主張，企業(yè)應(yīng)當(dāng)通過更加廣泛的方式搜尋和利用知識資源，以彌補企業(yè)內(nèi)部技術(shù)和市場資源的不足（Chesbrough，2006），因此關(guān)于知識獲取、知識整合、知識分享、知識基礎(chǔ)等相關(guān)知識理論深刻地影響了企業(yè)的創(chuàng)新水平與競爭能力。知識基礎(chǔ)理論認為，企業(yè)現(xiàn)有的知識存量限制了其理解和將新知識應(yīng)用于重大創(chuàng)新的范圍和能力（Hill和Rothaermel，2003），因此對于知識基礎(chǔ)的討論，也是對于提高企業(yè)創(chuàng)新能力和水平的探索。知識深度和知識廣度共同構(gòu)成知識存量和知識基礎(chǔ)（Cohen和Levinthal，1990;McGrath和Nerkar，2004;West和Iansiti，2003），它們作為知識基礎(chǔ)的兩個不同維度，揭示了企業(yè)擁有的整體知識的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容（Zhou和Li，2012），是企業(yè)最為重要的競爭資源（Miller等，2007），在企業(yè)的創(chuàng)新活動中發(fā)揮著重要作用，最終能夠有效提高企業(yè)績效（Grant和Rober，1996），創(chuàng)新的成功和質(zhì)量很大程度上取決于企業(yè)的知識深度和知識廣度（Wu和Shanley，2009）。探索知識深度和廣度在企業(yè)創(chuàng)新中的作用以及如何利用知識深度和廣度來提高企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新水平已成為創(chuàng)新管理領(lǐng)域的重要問題。

知識深度和廣度是知識基礎(chǔ)的兩個維度，揭示了企業(yè)擁有的整體知識的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容（Zhou和Li，2012）。知識深度是指企業(yè)對特定技術(shù)或應(yīng)用領(lǐng)域的熟悉程度（Wu和Shanley，2009），它對企業(yè)意義重大，企業(yè)要形成并發(fā)展核心競爭力從而獲得競爭優(yōu)勢，就必須在少數(shù)專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展深厚知識（Prahalad和Hamel，1994）。近年來，知識深度仍然是一個熱點話題，部分學(xué)者就知識深度持積極態(tài)度，認為知識深度在促進企業(yè)知識重組（Fleming和Sorenson，2004）、“結(jié)構(gòu)式創(chuàng)新（Architectural Innovation）”（Henderson和Clark，1990）、知識創(chuàng)新（唐青青等，2018）和突破性創(chuàng)新（Laursen和Salter，2006）等方面具有重要意義。也有學(xué)者對此提出質(zhì)疑，認為主體的知識深厚程度高不一定會帶來積極的作用，甚至可能會產(chǎn)生負面的影響（Zhang和Fuller，2007;Cristina和Carlos，2008）。這些相互矛盾的研究結(jié)論既說明了問題的復(fù)雜性，也體現(xiàn)了對于連貫性結(jié)論的需求和相關(guān)深度研究的需要（Jin等，2015）。除知識深度以外，構(gòu)成知識基礎(chǔ)的另一個維度是知識廣度。知識廣度是指企業(yè)擁有專業(yè)知識的科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域范圍（Wu和Shanley，2009）。目前對知識廣度的研究主要集中在其積極作用方面。企業(yè)所擁有的多元化知識范圍越廣，越有利于滿足企業(yè)發(fā)展對異質(zhì)性信息的需要（Kogut和Zander，1992），可以提高企業(yè)的知識吸收能力（付敬和朱桂龍，2014）、技術(shù)合作能力（Zhang和Fuller，2007）和技術(shù)創(chuàng)新績效（楊震寧等，2016）。然而，知識深度和廣度作為知識基礎(chǔ)的兩個維度，除了可以單獨對主體產(chǎn)生影響，也存在共同作用于主體的可能性，那么在兩者共同作用于企業(yè)時，是發(fā)揮積極還是消極作用呢？對于這個問題，已有學(xué)者主張知識廣度和深度之間達到平衡可以對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生積極影響（Katila和Ahuja，2002;Laursen和Salter，2006）。

企業(yè)創(chuàng)新研究的另一個相關(guān)方面是社會聯(lián)結(jié)。社會聯(lián)結(jié)與社會資本、社會網(wǎng)絡(luò)等概念具有相似性。社會聯(lián)結(jié)定義為個體間的社會關(guān)系構(gòu)成的穩(wěn)定的社會系統(tǒng)（Wellman和Berkowitz，1988），或者可以定義為人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的對個體在社會中發(fā)展有影響的關(guān)系型資源（Burt，1992）。全球經(jīng)濟的快速發(fā)展及經(jīng)濟全球化進程的加快，使企業(yè)置身于更加激烈的市場競爭中，在新的創(chuàng)新環(huán)境下，越來越多的企業(yè)打破了最初的“封閉式創(chuàng)新模式”下的良性循環(huán)邏輯，形成了開放式創(chuàng)新的新邏輯，尋求外部社會資源，嘗試采取各種方式與外部主體開展交流與合作、建立社會聯(lián)結(jié)，來彌補企業(yè)內(nèi)部知識基礎(chǔ)的不足（Arora和Gambardella，2010）。隨著組織邊界的逐漸模糊，知識得以跨組織流動，企業(yè)除憑借自身的能力搜索、吸收外部知識之外，利用外部社會聯(lián)結(jié)來增加自身知識儲備、提高知識基礎(chǔ)的深度和廣度，從而獲取更多創(chuàng)新資源、縮短創(chuàng)新周期、降低創(chuàng)新風(fēng)險，成為另一種創(chuàng)新路徑（Lichtenthaler，2011）。

推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，需要將重心從創(chuàng)新數(shù)量向創(chuàng)新質(zhì)量轉(zhuǎn)變（趙玉林等，2021）。創(chuàng)新質(zhì)量的概念最早由Haner（2002）提出，指的是對組織內(nèi)各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新結(jié)果過程的評價以及對創(chuàng)新潛力和結(jié)果的比較，是對綜合創(chuàng)新績效的一種表述，具有特殊的動態(tài)特征。從創(chuàng)新質(zhì)量角度對創(chuàng)新進行評價時，可以將創(chuàng)新分為高質(zhì)量創(chuàng)新和低質(zhì)量創(chuàng)新，學(xué)者在使用專利申請量對創(chuàng)新質(zhì)量進行衡量時，普遍認為發(fā)明專利可以代表高質(zhì)量創(chuàng)新，實用新型專利與外觀設(shè)計專利相對來說技術(shù)含量較低，不能很好地代表高質(zhì)量創(chuàng)新（余明桂等，2016;田軒和孟清揚，2018;白旭云等，2019;吳堯和沈坤榮，2020;王靖宇等，2020）。對于高質(zhì)量創(chuàng)新的界定，趙玉林等（2021）認為高質(zhì)量創(chuàng)新指的是先進技術(shù)、核心技術(shù)以及具有高應(yīng)用價值和經(jīng)濟效益的創(chuàng)新;周陽敏和桑乾坤（2020）認為高質(zhì)量創(chuàng)新指的是以速度快、主體包容性強、自主性高為特征的創(chuàng)新;呂越等（2021）認為高質(zhì)量創(chuàng)新意味著創(chuàng)新由簡單模仿向自主研發(fā)的轉(zhuǎn)變、由重視速度向質(zhì)量和效益傾斜、由資源和資本導(dǎo)向轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。

目前研究知識深度和知識廣度對企業(yè)創(chuàng)新作用的文獻主要有幾種情況：一是只討論知識深度或知識廣度中的一方（唐青青等，2018）;二是將知識深度和知識廣度同時討論，并探討新知識和原有知識之間的一致性作用（劉巖和蔡虹，2011）;三是研究不同層次的知識深度和知識廣度的組合對其他因素的作用機理（盧艷秋等，2017）。然而，現(xiàn)有相關(guān)研究普遍存在三個特點和共性：一是主要圍繞“吸收能力”視角展開（Cohen和Levinthal，1990;劉巖和蔡虹，2011;鄒波等，2015;唐青青等，2018）;二是利用專利數(shù)據(jù)對知識深度和知識廣度進行測量（Ahuja和Katila，2001;Wu和Shanley，2009;劉巖和蔡虹，2011）;三是對企業(yè)創(chuàng)新進行研究時，往往以創(chuàng)新績效、創(chuàng)新效率、突破性創(chuàng)新、知識創(chuàng)新等為研究對象，較少結(jié)合中國經(jīng)濟高質(zhì)量增長的發(fā)展階段和時代要求對高質(zhì)量創(chuàng)新、創(chuàng)新質(zhì)量等加以研究。可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究缺乏從更廣泛的視角對知識深度和廣度與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系進行探索，并在知識深度和廣度之間建立聯(lián)系研究其對于企業(yè)創(chuàng)新的綜合作用，同時對于知識深度和知識廣度的測量不夠豐富。

基于上述理論背景和現(xiàn)實背景，本文認為有必要從一個新的視角對知識深度和廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的關(guān)系進行探討。在開放式創(chuàng)新的環(huán)境下，知識搜尋、知識積累、知識管理是值得關(guān)注的問題（王紅麗等，2011），社會聯(lián)結(jié)作為獲取知識的重要途徑（蘇敬勤和林海芬，2011），可以打破組織邊界，促進知識的跨組織流動，對知識深度和知識廣度產(chǎn)生深刻影響，同時對于企業(yè)創(chuàng)新起到不可忽視的作用。在經(jīng)濟由高速度向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變的階段，也對創(chuàng)新提出了更高的要求，創(chuàng)新在數(shù)量上的提升并不能夠客觀反映創(chuàng)新競爭力（張志強等，2020），創(chuàng)新的高質(zhì)量發(fā)展才是創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的綜合體現(xiàn)（張古鵬等，2011），是創(chuàng)新研究更值得關(guān)注的議題。知識深度和廣度作為知識基礎(chǔ)的兩個維度，用于衡量企業(yè)內(nèi)部所具有的知識特征，社會聯(lián)結(jié)衡量企業(yè)外部所具有的社會資源和社會資本，因此，將企業(yè)內(nèi)部知識基礎(chǔ)、外部社會聯(lián)結(jié)、企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新納入一個研究框架中加以討論，形成知識基礎(chǔ)、社會聯(lián)結(jié)和企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的一個完整邏輯，打破企業(yè)邊界的束縛討論知識與創(chuàng)新，具有理論和現(xiàn)實意義。

本文可能存在的貢獻在于：其一，以知識基礎(chǔ)、社會聯(lián)結(jié)、企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新為研究變量，探討企業(yè)內(nèi)部所具有的知識特征與企業(yè)外部所具有的社會資源的作用機理，以及知識特征對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的影響機制，豐富了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新理論、知識基礎(chǔ)理論、社會網(wǎng)絡(luò)理論和社會資本理論。其二，對知識基礎(chǔ)、社會聯(lián)結(jié)和企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新都進行了細分，討論具體的細分因素對于不同企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的具體影響，研究更加具體。其三，不僅研究知識深度和廣度這二者分別對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的影響，還探討知識深度和廣度之間的平衡對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的影響，形成知識基礎(chǔ)-社會聯(lián)結(jié)-企業(yè)創(chuàng)新之間一個完整的關(guān)系鏈條。其四，問卷數(shù)據(jù)和二手數(shù)據(jù)相結(jié)合，以問卷數(shù)據(jù)為主，并通過二手數(shù)據(jù)進行驗證。另外，本文所采用的制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新活動調(diào)查數(shù)據(jù)通過問卷形式獲取，問卷既結(jié)合了經(jīng)典量表，也進行了特色性更新，具有研究特色。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一） 知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新

知識深度是指企業(yè)對特定技術(shù)或應(yīng)用領(lǐng)域的熟悉程度（Wu和Shanley，2009），它對企業(yè)意義重大，企業(yè)要形成并發(fā)展核心競爭力從而獲得競爭優(yōu)勢，就必須在少數(shù)專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展深厚知識（Prahalad和Hamel，1994）。

關(guān)于知識深度對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的促進作用，主要體現(xiàn)在四個方面：第一，創(chuàng)新型企業(yè)通常習(xí)慣于從少量的資源中深入汲取知識和想法，懂得深入使用關(guān)鍵性資源并與其保持良性溝通的企業(yè)往往具有更高的創(chuàng)新能力（Laursen和Salter，2006）。第二，企業(yè)專注于某一領(lǐng)域的深厚知識使其更容易識別和搜尋外界對自身有用的相關(guān)知識，有利于知識的積累和知識存量的增加，可以提升企業(yè)在專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)水平，提高創(chuàng)新績效（McFadyen和Albert，2004）。第三，當(dāng)企業(yè)完成了某一領(lǐng)域深厚專業(yè)知識的積累后，會在實踐中加以利用和改進，即對這些知識進行重新組合，形成自己需要并且適合自己的新知識，從而促進企業(yè)創(chuàng)新和再創(chuàng)新（Xu，2015）。第四，當(dāng)企業(yè)經(jīng)過多次對專業(yè)領(lǐng)域知識的搜尋、吸收、重組后，會形成嫻熟吸收和利用相關(guān)知識的能力，提高利用專業(yè)知識的效率，降低知識的搜尋和利用成本（唐青青等，2018）。由于高質(zhì)量創(chuàng)新是創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的綜合體現(xiàn)（張古鵬等，2011），由以上分析可知，知識深度對于企業(yè)創(chuàng)新能力、創(chuàng)新績效均具有促進作用，可以說知識深度對于企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新具有重要意義。

然而，企業(yè)的知識水平并不是越深越有利于創(chuàng)新，過于深厚的知識基礎(chǔ)可能還會對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)生反作用，主要體現(xiàn)在三個方面：第一，企業(yè)所擁有的知識層次越深，越難從中繼續(xù)挖掘和吸取有用知識，對新知識的搜尋難度越大，原有知識越來越難以運用于新的途徑，會導(dǎo)致創(chuàng)新機會的減少和產(chǎn)生創(chuàng)新突破的可能性降低（劉巖和蔡虹，2011），難以在以往創(chuàng)新的基礎(chǔ)上產(chǎn)生更加高質(zhì)量的創(chuàng)新;第二，某一方面過于集中的知識可能會導(dǎo)致核心能力僵化和路徑依賴，不利于企業(yè)產(chǎn)生新穎的想法，阻礙開拓性發(fā)明和創(chuàng)新（Cristina和Carlos，2008），開拓性發(fā)明受到阻礙即意味著高質(zhì)量創(chuàng)新受到制約;第三，企業(yè)過度專注于某一特定的專業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域，會使企業(yè)難以靈活應(yīng)對外部環(huán)境的變化，不利于技術(shù)創(chuàng)新績效的提升（劉巖和蔡虹，2011），創(chuàng)新績效是創(chuàng)新質(zhì)量的表現(xiàn)形式之一（張古鵬等，2011），從而不利于企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新。綜合以上文獻分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在倒U型關(guān)系。

（二） 知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新

知識廣度是指企業(yè)擁有專業(yè)知識的科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域范圍（Wu和Shanley，2009），它可以反映企業(yè)異質(zhì)性知識的水平維度（Luca和Atuahene-Gima，2007）。

不同于知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的倒U型關(guān)系，多數(shù)學(xué)者認為知識廣度對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新的影響是正向的。主要有以下幾個理由：其一，擁有廣泛知識基礎(chǔ)的企業(yè)對許多領(lǐng)域的知識都有所涉獵，多樣性知識對于企業(yè)解決正?；虍惓５娜粘＿\營問題至關(guān)重要（Henderson和Cockburn，1994），這些知識中的一部分可以幫助企業(yè)鎖定“資源位置”并確定“資源質(zhì)量”（Salavisa等，2012），一旦企業(yè)在某些方面遇到問題，這些知識就可以快速整合各種資源，為企業(yè)提供多種選擇（Jin等，2015）。其二，從競爭優(yōu)勢的角度考慮，學(xué)者Peteraf（1993）提出，聘用具有深度專業(yè)知識的專家本身并不太可能成為競爭優(yōu)勢的重要來源，現(xiàn)有企業(yè)更需要的是從新的和小的企業(yè)中學(xué)習(xí)并獲取大量的補充知識，而創(chuàng)新就是對現(xiàn)有知識進行不斷重新組合的過程（Fleming和Sorenson，2004）。其三，如果一個企業(yè)具有多樣性的知識庫，在與合作伙伴交流時，則可以將新知識與已有知識建立聯(lián)系，從而簡化對于新知識的吸收和消化，有利于企業(yè)嘗試更多路徑以探索新領(lǐng)域（Kauffman等，2000），增強對于新知識的識別能力（Arora和Gambardella，2010）、吸收能力（Cohen和Levinthal，1990）及對隱性知識的汲取能力（Moore，1958）;同時，通過將新知識與已有知識進行整合，可以提高自己對于知識的“架構(gòu)能力”（Henderson和Cockburn，1994），最終促進創(chuàng)新能力的提升。高質(zhì)量的創(chuàng)新需要這種對知識和資源的吸收、整合、利用能力（Guan和Liu，2016）。其四，知識廣度較高的企業(yè)會有強烈的意愿和充分的能力與其他企業(yè)建立技術(shù)合作關(guān)系（Zhang等，2007），有利于提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效（潘清泉和唐劉釗，2015）。其五，不同來源的知識對于企業(yè)不同方面的高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)生的積極作用可能是不同的，科學(xué)型知識和市場型知識對于探索式管理創(chuàng)新的積極作用更大，從供應(yīng)鏈合作伙伴處獲取的知識則對利用式管理創(chuàng)新具有更大的積極影響，多樣性的知識有利于企業(yè)進行多種形式的創(chuàng)新（余傳鵬等，2020）。由以上分析可知，知識廣度對于企業(yè)的創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效提升均具有積極作用，同時對于企業(yè)整合和利用資源、形成競爭優(yōu)勢、進行多種形式的創(chuàng)新方面亦有重要影響。由于高質(zhì)量創(chuàng)新是創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的綜合體現(xiàn)（張古鵬等，2011），可以由此推出，知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系。綜上，本文提出以下研究假設(shè)：

H2：知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系。

（三） 知識深度和知識廣度的平衡與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新

大多數(shù)研究表明，知識深度和知識廣度對于企業(yè)創(chuàng)新都是必要的，但是有學(xué)者提出，由于企業(yè)資源稀缺性的限制以及追求知識深度和廣度的行為具有自我強化機制，因此知識深度和廣度之間存在一定的張力（Katila和Ahuja，2002）。一方面，企業(yè)擁有的資源是有限的，因此企業(yè)探索知識深度和廣度的行為會爭奪資源，若是投入過多資源在知識廣度的拓展上，則會在知識深度的挖掘方面投入較少的資源，一定程度上損失知識深度在企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新方面帶來的積極作用（Jin等，2015）。另一方面，知識和創(chuàng)新行為具有自我增強和路徑依賴的特點，沒有協(xié)調(diào)好知識深度和廣度之間的平衡會使得企業(yè)很容易陷入自我增強和路徑依賴這兩種陷阱，從而對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生負面影響（Levinthal和March，1993）。因此，企業(yè)需要實現(xiàn)知識深度和知識廣度這兩個維度的平衡（Jin等，2015）。綜上，本文提出以下研究假設(shè)：

H3：知識深度和知識廣度之間的平衡與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新存在正相關(guān)關(guān)系。

（四） 社會聯(lián)結(jié)的調(diào)節(jié)作用

社會聯(lián)結(jié)定義為個體間的社會關(guān)系構(gòu)成的穩(wěn)定的社會系統(tǒng)（Wellman和Berkowitz，1988），或者可以定義為人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中對個體在社會中發(fā)展有影響的關(guān)系型資源（Burt，1992）。企業(yè)通過社會聯(lián)結(jié)可以進行資源交換和知識分享（Reagans和Mcevily，2003），從而促進產(chǎn)品創(chuàng)新（Tsai和Ghoshal，1998）和新產(chǎn)品開發(fā)（Yli-Renko等，2001），提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率（谷磊等，2019），是企業(yè)在競爭中立于不敗之地的基礎(chǔ)性因素（周小虎和馬莉，2008）。企業(yè)通過社會聯(lián)結(jié)可以產(chǎn)生一種集聚效應(yīng)，推動技術(shù)外部性和知識溢出，從而提高企業(yè)引進、消化、吸收、再創(chuàng)新的能力（陳智和吉亞輝，2019）。在社會聯(lián)結(jié)的分類方面，可以分為產(chǎn)業(yè)界內(nèi)的社會聯(lián)結(jié)（企業(yè)與客戶、供應(yīng)商、競爭對手、其他企業(yè)）和產(chǎn)業(yè)界外的社會聯(lián)結(jié)（企業(yè)與政府、大學(xué)、科研機構(gòu)）（戴勇和朱桂龍，2011）;或者可以分為橫向關(guān)系聯(lián)結(jié)（企業(yè)與客戶、供應(yīng)商）、縱向關(guān)系聯(lián)結(jié)（企業(yè)與競爭對手、其他企業(yè)）和社會關(guān)系聯(lián)結(jié)（企業(yè)與大學(xué)、科研機構(gòu)、中介組織、政府部門、行業(yè)協(xié)會、金融機構(gòu)、風(fēng)險投資機構(gòu)）（張方華，2005）。

本文對社會聯(lián)結(jié)的分類，一定程度上借鑒了張方華（2005）、戴勇和朱桂龍（2011）以及楊震寧和趙紅（2020）的定義，將企業(yè)的社會聯(lián)結(jié)分為機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)。機構(gòu)聯(lián)結(jié)包括高校、政府或公共科研機構(gòu)、咨詢公司和私立研發(fā)機構(gòu)以及專業(yè)行業(yè)協(xié)會，市場聯(lián)結(jié)包括設(shè)備、原材料、零部件或軟件供應(yīng)商、客戶或消費者以及市場競爭者或同行其他企業(yè)。

本文認為，企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的倒U型關(guān)系。當(dāng)企業(yè)所具有的知識深度較低時，意味著企業(yè)對于本行業(yè)的知識了解得不夠深厚和透徹，此時通過建立機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)可以幫助企業(yè)了解本行業(yè)的初級和中級知識，這些知識中的大多數(shù)對于企業(yè)來說是新穎的，沒有與企業(yè)原有專業(yè)知識構(gòu)成過多重疊，因此增加了企業(yè)的知識深度（Jin等，2015）。但是，企業(yè)一定時間內(nèi)所能吸收的知識是有限的，在企業(yè)知識深度處于中低水平時，社會聯(lián)結(jié)帶來的豐富專業(yè)知識不能很快被企業(yè)吸收，與企業(yè)自己從外界獲取的專業(yè)知識量并沒有顯著不同，反而因為知識的重疊導(dǎo)致吸收效率變低（唐青青等，2018），一定程度上減緩了知識深度較低時對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新所產(chǎn)生的正效應(yīng)。企業(yè)的知識積累到一個較高水平時，企業(yè)自己獲取、學(xué)習(xí)和吸收的知識存在重復(fù)和冗余，知識的新穎性降低，有效吸收的知識變少（潘清泉，2015）。這時候通過建立社會聯(lián)結(jié)，可以從其他主體中吸收前沿知識，借鑒其他主體解決冗余知識的思路，同時在機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)的幫助下對所需專業(yè)知識的搜尋范圍擴大，更容易搜索到企業(yè)所需的特定深度知識，深度和專業(yè)知識搜索的成功率有所提高（唐青青，2018），一定程度上緩解了知識深度過高對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新所產(chǎn)生的負效應(yīng)。綜上，本文提出以下研究假設(shè)：

H4：企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的倒U型關(guān)系。

本文認為，企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)正向調(diào)節(jié)知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系。前面已經(jīng)分析到，知識廣度對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新有正向促進作用：第一，知識廣度可以帶來異質(zhì)性信息，對于企業(yè)解決日常運營問題至關(guān)重要（Henderson和Cockburn，1994）;第二，創(chuàng)新一直被認為是已有知識和新知識的重組（Katila和Ahuja，2002），知識廣度越大，企業(yè)重組和整合不同知識的機會就越大（Fleming和Sorenson，2004）;第三，知識廣度越大，捕獲信息的區(qū)域就越廣，信息轉(zhuǎn)化為新想法、新思想和新觀點的可能性就越大（Jin等，2015）;第四，當(dāng)企業(yè)的知識廣度較高時，可以從研發(fā)、制造、營銷和金融等其他領(lǐng)域的聯(lián)系中獲得各種互補的知識和信息，從而開展創(chuàng)新活動，降低創(chuàng)新成本（Narula，2001）。當(dāng)企業(yè)建立了機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)后，獲取知識的區(qū)域?qū)⒆兊酶訌V闊，更容易獲得異質(zhì)性知識和其他領(lǐng)域的互補知識，有利于企業(yè)將廣度知識轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新的想法，促進企業(yè)創(chuàng)新能力的提升以及創(chuàng)新績效的增長，從而推動企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新。可以發(fā)現(xiàn)，社會聯(lián)結(jié)可以增強知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系。綜上，本文提出以下研究假設(shè)：

H5：企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）正向調(diào)節(jié)知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的正相關(guān)關(guān)系。

綜上所述，本文的理論框架如圖1所示。

三、研究設(shè)計

（一） 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)主要來源于2017年國家科技部關(guān)于制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新調(diào)查所獲取的截面數(shù)據(jù)，調(diào)查方式是發(fā)放問卷，對象是科技部選取的具有典型創(chuàng)新行為和活動的來自全國43個城市、30個細分制造業(yè)領(lǐng)域的1407家企業(yè)，內(nèi)容是制造業(yè)企業(yè)過去三年間所進行創(chuàng)新活動的基本情況，問卷填寫人員為對本企業(yè)創(chuàng)新活動較為了解的相關(guān)中高層管理者。刪除成立時間以及企業(yè)年齡等變量中存在不合理數(shù)據(jù)的企業(yè)樣本、刪除本文所需條目中存在缺失值的樣本后，最終保留720家樣本企業(yè)的數(shù)據(jù)。同時，將這720家企業(yè)的名稱與《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和國家知識產(chǎn)權(quán)局的專利數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)名稱進行匹配，確認了問卷中相關(guān)條目的真實可靠性。樣本的描述性統(tǒng)計特征如表1所示。

（二）變量測量

本文選取企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新作為因變量。從產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效兩個維度來衡量企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新，這么做是因為：本文所基于的調(diào)查問卷的對象是制造業(yè)企業(yè)，新產(chǎn)品和新工藝的產(chǎn)生和開發(fā)非常適合衡量制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新績效（楊震寧和趙紅，2020）。產(chǎn)品創(chuàng)新績效通過問卷條目衡量，將產(chǎn)品創(chuàng)新績效分為三個等級——僅對企業(yè)而言是新的、只在中國大陸是新的、在世界范圍都是新的。工藝創(chuàng)新績效通過問卷條目衡量，基于過去三年企業(yè)推出工藝創(chuàng)新的次數(shù)將工藝創(chuàng)新績效分為四個等級——0次、1～4次、5～10次、10次以上。除此之外，企業(yè)的專利申請數(shù)量可以反映企業(yè)的創(chuàng)新能力（顧海峰和卞雨晨，2020），而發(fā)明專利相較于實用新型專利和外觀設(shè)計專利而言，由于獲取難度更大、技術(shù)含量更高，所以可以更好地反映企業(yè)的創(chuàng)新能力、創(chuàng)新水平以及創(chuàng)新質(zhì)量，可以更好地代表企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新（余明桂等，2016;田軒和孟清揚，2018;白旭云等，2019;吳堯和沈坤榮，2020;王靖宇等，2020）。因此，為了證明模型及結(jié)果具有穩(wěn)健性，本文將發(fā)明專利申請數(shù)量作為替代因變量進行回歸分析（Aggarwa，2020;王泓略等，2020;李波等，2020）。

本文選取知識深度、知識廣度、知識深度和知識廣度的平衡作為自變量。對知識深度的測量借鑒Jin等（2015）、劉景東和黨興華（2013）、張志鑫和梁阜（2019）的測量方式，將知識深度分為三個方面——企業(yè)對本行業(yè)的了解程度、企業(yè)對本行業(yè)技術(shù)知識的掌握程度、企業(yè)對本行業(yè)綜合知識的掌握程度。對知識廣度的測量借鑒Jin等（2015）、劉景東和黨興華（2013）、張志鑫和梁阜（2019）的方法，將知識廣度分為三個方面——企業(yè)所擁有的市場廣度、與企業(yè)建立聯(lián)系和知識交換的客戶類型多樣性、企業(yè)中技術(shù)人員的技術(shù)背景多樣性。

對于兩變量之間的平衡關(guān)系的研究，已應(yīng)用于開放式創(chuàng)新（Ferrary，2011）、跨國組織學(xué)習(xí)（Russo和Vurro，2010）、創(chuàng)新組織（McCarthy和Gordon，2011）、全面質(zhì)量管理（Luzon和Pasola，2011）等多個領(lǐng)域，管理學(xué)界已有相關(guān)成果：He和Wong（2004）在研究組織靈活性時，通過構(gòu)造乘積項來建立起探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的平衡，從而探討兩種創(chuàng)新戰(zhàn)略之間的平衡對于因變量銷售增長的影響。Cao等（2009）同樣構(gòu)造了二者乘積項來研究探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的平衡對公司績效的影響。Jin等（2015）構(gòu)建了知識深度和知識廣度的乘積項來表示其平衡效應(yīng)，在研究知識深度和知識廣度單獨作用的同時，還探討兩個維度之間的平衡對于探索式創(chuàng)新績效和利用式創(chuàng)新績效的影響。本文借鑒以上學(xué)者的研究方法，即構(gòu)造知識深度和知識廣度的乘積項來表示這兩個維度之間的平衡。

本文選取社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)、市場聯(lián)結(jié)）作為調(diào)節(jié)變量。借鑒張方華（2005）、戴勇和朱桂龍（2011）以及楊震寧和趙紅（2020）對社會聯(lián)結(jié)的分類并做出適當(dāng)調(diào)整，將企業(yè)的社會聯(lián)結(jié)分為高校，政府或公共科研機構(gòu)，咨詢公司和私立研發(fā)機構(gòu)，專業(yè)行業(yè)協(xié)會，設(shè)備、原材料、零部件或軟件供應(yīng)商，客戶或消費者以及市場競爭者或同行其他企業(yè)7項。

本文選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)總額、所有制類型、細分行業(yè)、所在地區(qū)作為控制變量。通過對企業(yè)從業(yè)人數(shù)的測量來衡量企業(yè)規(guī)模，并將企業(yè)規(guī)模分為三個等級——300人以下、300～2000人、2000人以上;用企業(yè)的成立時間來衡量企業(yè)年齡，即用問卷調(diào)查的年份2017減去企業(yè)成立年份并取自然對數(shù);將企業(yè)資產(chǎn)總額分為三個等級——4千萬以下、4千萬～4億、4億以上;將所有制類型分為八類——國有企業(yè)、集體企業(yè)、私營企業(yè)、股份合作企業(yè)、股份有限公司、有限責(zé)任公司、其他內(nèi)資公司、外商及港澳臺投資企業(yè)，并采用啞變量來衡量;細分行業(yè)，分為30個細分制造業(yè)領(lǐng)域，并采用啞變量來衡量;所在地區(qū)，根據(jù)企業(yè)注冊地來確定其所在城市，并采用啞變量來衡量。

（三）模型選擇

本文數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，變量除調(diào)節(jié)變量外基本均為離散數(shù)值，因變量產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效是有序整數(shù)，因此本文采用Stata15.1對變量進行有序邏輯回歸（Ordinal Logistic Regression）構(gòu)建層次回歸模型。除此之外，本文使用發(fā)明專利數(shù)量作為替代因變量進行穩(wěn)健性分析時，模型選擇分為三步：首先，考慮到發(fā)明專利數(shù)量為非負整數(shù)，適合采用泊松回歸或者負二項回歸進行分析;其次，由于因變量的方差大于期望，即存在“過度分散”，適合采用負二項回歸而不是泊松回歸進行分析;最后，很多企業(yè)過去三年間的發(fā)明專利數(shù)量為0，存在很多“0”值，適合采用零膨脹負二項回歸（Zero-inflated Poisson Regression，ZIP）進行分析（陳強，2014）。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

本文使用Stata15.1對變量進行了描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，各自變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)均小于0.8，不存在嚴重的多重共線性（Rockwell，1975）。同時，對自變量進行了方差膨脹因子（VIF）檢驗，各自變量的方差膨脹因子均小于10，再次證明了不存在嚴重的多重共線性。

（二）共同方法偏差檢驗

由于本文所采用的問卷由同一人完整填寫，可能會存在同一來源數(shù)據(jù)的共同方法偏差的問題（Podsakoff等，2003），因此采用Harman單因素檢驗的方法來檢驗是否存在此問題，即對本文所采用的所有問卷測量條目進行主成分因素分析（Harman，1967）。結(jié)果表明，旋轉(zhuǎn)后的第一主成分所解釋的方差比例為21.675%，低于40%，不存在嚴重的共同方法偏差問題。

（三）回歸分析

表3為以產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效作為因變量進行有序邏輯回歸的結(jié)果。模型1～模型5為以產(chǎn)品創(chuàng)新績效為因變量的回歸結(jié)果，模型6～模型10為以工藝創(chuàng)新績效為因變量的回歸結(jié)果。

在模型1中，知識深度一次項的系數(shù)為正且顯著（系數(shù)=1.742，p < 0.01），二次項的系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.126，p < 0.01），表明知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間存在倒U型關(guān)系，曲線拐點約為6.91;在模型6中，知識深度一次項的系數(shù)為正且顯著（系數(shù)=1.271，p < 0.01），二次項的系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.082，p < 0.01），表明知識深度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間存在倒U型關(guān)系，曲線拐點約為7.75，綜合模型1和模型6的結(jié)果，H1得到驗證，即知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在倒U型關(guān)系，這與劉巖和蔡虹（2011）、潘清泉和唐劉釗（2015）、唐青青等（2018）所得結(jié)論一致。

在模型2中，知識廣度的系數(shù)為正且顯著（系數(shù)=0.296，p < 0.01），表明知識廣度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間存在正相關(guān)關(guān)系，知識廣度每增加一個單位，企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效的變化幅度為1.34倍（通過e系數(shù)求得，下同）;在模型7中，知識廣度的系數(shù)為正且顯著（系數(shù)=0.357，p < 0.01），表明知識廣度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間存在正相關(guān)關(guān)系，知識廣度每增加一個單位，企業(yè)工藝創(chuàng)新績效的變化幅度為1.43倍，綜合模型2和模型7的結(jié)果，H2得到驗證，即知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系，這與劉巖和蔡虹（2011）、潘清泉和唐劉釗（2015）、曾德明和陳培禎（2017）、唐青青等（2018）、Jin等（2015）所得結(jié)論一致。

在模型3中，知識深度和知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.074，p < 0.01），表明知識深度和知識廣度之間的平衡與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效存在負相關(guān)關(guān)系，知識深度和廣度的平衡程度每提高一個單位，企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效的變化幅度為0.93倍;在模型8中，知識深度和知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.044，p < 0.05），表明知識深度和知識廣度之間的平衡與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效存在負相關(guān)關(guān)系，知識深度和廣度的平衡程度每提高一個單位，企業(yè)工藝創(chuàng)新績效的變化幅度為0.96倍，綜合模型3和模型8的結(jié)果，結(jié)論與假設(shè)方向相反，H3未得到驗證。Jin等（2015）的文章也研究了知識深度和廣度的平衡對創(chuàng)新績效的影響，將創(chuàng)新績效分為利用式創(chuàng)新績效和探索式創(chuàng)新績效，結(jié)論為二者平衡對利用式創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，但是對探索式創(chuàng)新績效的影響不顯著，可見，對創(chuàng)新績效的不同研究視角會導(dǎo)致這個結(jié)論具有差異，也顯示出平衡性研究結(jié)論的穩(wěn)健性還有待加強。

在模型4中，機構(gòu)聯(lián)結(jié)與知識深度二次項構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.133，p < 0.05），市場聯(lián)結(jié)與知識深度二次項構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.135，p < 0.05），表明企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系，即知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的關(guān)系隨著社會聯(lián)結(jié)的增強而削弱;在模型9中，機構(gòu)聯(lián)結(jié)與知識深度二次項構(gòu)成的交互項系數(shù)為負但不顯著（系數(shù)=-0.064），市場聯(lián)結(jié)與知識深度二次項構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且顯著（系數(shù)=-0.138，p < 0.05），表明企業(yè)具有的市場聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系，但機構(gòu)聯(lián)結(jié)對知識深度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)并不顯著，綜合模型4和模型9的結(jié)果，H4得到部分（四分之三）驗證。假設(shè)未得到完全驗證的原因可能是將社會聯(lián)結(jié)和企業(yè)創(chuàng)新都進行了細分，填寫問卷的企業(yè)處于不同的發(fā)展時期，大多數(shù)企業(yè)雖具有社會聯(lián)結(jié)，但部分企業(yè)可能對于其細分因素機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)有不同的側(cè)重，比如有的企業(yè)具有很強的機構(gòu)聯(lián)結(jié)和較少的市場聯(lián)結(jié)，對于機構(gòu)聯(lián)結(jié)的相關(guān)問卷條目可以進行熟練和精確填寫，而對于市場聯(lián)結(jié)的相關(guān)問卷條目只能進行粗略估計，類似地，部分企業(yè)可能對于產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效有不同的側(cè)重，因此這個假設(shè)大部分可以被驗證，少部分未得到有效驗證。

在模型5中，機構(gòu)聯(lián)結(jié)與知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且不顯著（系數(shù)=-0.029），市場聯(lián)結(jié)與知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且不顯著（系數(shù)=-0.039），方向與假設(shè)相反且不顯著，表明企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）對知識廣度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系并沒有顯著的調(diào)節(jié)作用;在模型10中，機構(gòu)聯(lián)結(jié)與知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且不顯著（系數(shù)=-0.038），市場聯(lián)結(jié)與知識廣度構(gòu)成的交互項系數(shù)為負且不顯著（系數(shù)=-0.031），方向與假設(shè)相反且不顯著，表明企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）對知識廣度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系并沒有顯著的調(diào)節(jié)作用，綜合模型5和模型10的結(jié)果，H5未得到驗證。

由于H5沒有得到有效驗證，因此本文借鑒Jin等（2015）所采用的對調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗方法，試圖通過更適合檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)的方式來進一步驗證H5。具體方法是，將機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)分為兩組，低于平均值的樣本劃分為低值組，高于平均值的樣本劃分為高值組，以和上文相同的方式進行有序邏輯回歸分析，結(jié)果如表4所示。關(guān)于社會聯(lián)結(jié)對知識廣度和企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的調(diào)節(jié)作用（即H5），模型給出了不同于表4的解釋。對比模型11和模型12，可以發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)機構(gòu)聯(lián)結(jié)程度的增加，知識廣度與產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間系數(shù)的顯著性得到提高;類似地，對比模型15和模型16，可以發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)市場聯(lián)結(jié)程度的增加，知識廣度與產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間系數(shù)的顯著性得到提高，說明企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)（機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)）正向調(diào)節(jié)知識廣度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系，但社會聯(lián)結(jié)對知識廣度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效的調(diào)節(jié)效應(yīng)并未得到驗證，因此H5得到部分（二分之一）驗證，假設(shè)未得到完全驗證的原因可能與上文對H4的分析類似。

綜上，可以發(fā)現(xiàn)，H1和H2可以得到完全驗證，這與目前已有的研究結(jié)論一致。H3未得到驗證，可能是由于對于兩變量之間平衡的研究較少，對于知識深度和知識廣度之間平衡的研究更少，因此缺少理論支撐，另外也可能是由于問卷填寫企業(yè)的特性導(dǎo)致，如受訪企業(yè)均是制造業(yè)企業(yè)、均是國內(nèi)企業(yè)等。H4和H5得到部分驗證，這兩個假設(shè)用來驗證調(diào)節(jié)效應(yīng)，未被完全驗證的原因可能在于，本文將社會聯(lián)結(jié)細分為機構(gòu)聯(lián)結(jié)和市場聯(lián)結(jié)，將企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新細分為產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效，假設(shè)用于驗證機構(gòu)聯(lián)結(jié)與產(chǎn)品創(chuàng)新績效、機構(gòu)聯(lián)結(jié)與工藝創(chuàng)新績效、市場聯(lián)結(jié)與產(chǎn)品創(chuàng)新績效、市場聯(lián)結(jié)與工藝創(chuàng)新績效這四種調(diào)節(jié)效應(yīng)，可能太過于具體，受訪企業(yè)在填寫問卷時，存在側(cè)重于某一方面的情況，也存在企業(yè)未對這些問題進行細致劃分的可能性，導(dǎo)致問卷填寫存在偏差，使得調(diào)節(jié)效應(yīng)的兩個假設(shè)大部分得到驗證，但未被完全驗證。

（四）穩(wěn)健性檢驗

（1）替換因變量：為了進一步驗證所得回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將發(fā)明專利申請數(shù)量作為替代因變量進行零膨脹負二項回歸，此數(shù)據(jù)通過問卷獲得，并通過國家知識產(chǎn)權(quán)局的專利數(shù)據(jù)庫進行驗證，結(jié)果如表5所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，對于所有假設(shè)的驗證結(jié)果均與表3一致，表明本文的回歸結(jié)果比較穩(wěn)健，具體結(jié)果此處不再贅述。

（2）分樣本檢驗：考慮到研發(fā)投入可能會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響（楊震寧和趙紅，2020），本文以研發(fā)投入的中位數(shù)為分界點，將研發(fā)投入分為高、低兩組，再次進行主效應(yīng)檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗，以處理遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。由于以產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效為因變量的檢驗結(jié)果相似，為簡便起見，此處僅以產(chǎn)品創(chuàng)新績效為因變量做回歸，回歸結(jié)果如表6所示。可以發(fā)現(xiàn)，對于所有假設(shè)的驗證結(jié)果均與表3一致，本文的回歸結(jié)果比較穩(wěn)健，具體結(jié)果此處不再贅述。

（3）改變回歸方法：本文改變表3所用的有序邏輯回歸方法，采用OLS回歸方法對主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)再次進行驗證，由于以產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效為因變量的檢驗結(jié)果相似，為簡便起見，本文僅以產(chǎn)品創(chuàng)新績效為因變量做回歸，回歸結(jié)果均與表3一致，表明本文的回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。限于篇幅，此次不展示具體回歸結(jié)果，若讀者感興趣，可聯(lián)系作者索取。

五、研究結(jié)論、啟示與展望

（一）研究結(jié)論

本文探討了知識深度和知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的關(guān)系，并加入了企業(yè)社會聯(lián)結(jié)作為調(diào)節(jié)變量，提出了知識深度和知識廣度、社會聯(lián)結(jié)和企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間關(guān)系的相關(guān)假設(shè)，得到以下五個結(jié)論：

第一，知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在倒U型關(guān)系。當(dāng)企業(yè)具有的知識深度比較低時，隨著知識深度的提高，專注于某一領(lǐng)域的深厚知識使其更容易識別和搜尋外界對自身有用的相關(guān)知識，有利于知識的積累和知識存量的增加，提升企業(yè)在專業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)水平;同時將專業(yè)知識在實踐中加以利用和改進，對這些知識進行重新組合，形成自己需要且適合自己的新知識;并形成嫻熟吸收和利用相關(guān)知識的能力，提高利用專業(yè)知識的效率和創(chuàng)新能力，使得創(chuàng)新績效得到提升，最終有利于企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新。然而，當(dāng)知識深度的提高達到一定程度之后，若知識深度繼續(xù)增加，則會加大新知識的搜尋難度，同時可能會導(dǎo)致核心能力僵化和路徑依賴，不利于企業(yè)產(chǎn)生新穎的想法，最終導(dǎo)致創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效的降低，不利于企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新。

第二，知識廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間存在正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)的知識廣度越高，涉獵的領(lǐng)域越廣，其對于新知識的識別能力、吸收能力、整合能力和架構(gòu)能力越強，有利于新知識的吸收，從而使得自身所擁有的知識類型具有多樣性和異質(zhì)性，提高企業(yè)應(yīng)對各種情況和危機的能力，最終有利于企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新。

第三，知識深度和知識廣度之間的相互作用會對企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新產(chǎn)生影響。當(dāng)企業(yè)想要提高創(chuàng)新質(zhì)量時，尤其要注意的是，要將知識深度和廣度控制在合理范圍，并使二者達到平衡。知識深度不能過高，否則會降低知識廣度帶來的正效益，使得總體效益降低，因此要找到本企業(yè)知識深度和知識廣度能夠帶來最佳價值的最優(yōu)平衡點。

第四，企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的倒U型關(guān)系。具體而言，企業(yè)具有的機構(gòu)聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系;企業(yè)具有的市場聯(lián)結(jié)負向調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效和工藝創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系。可以發(fā)現(xiàn)，市場聯(lián)結(jié)可以調(diào)節(jié)知識深度與企業(yè)工藝創(chuàng)新績效之間的倒U型關(guān)系，而機構(gòu)聯(lián)結(jié)卻不能，造成這種差異的原因可能是產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新特征的不同。對于工藝創(chuàng)新而言，其重點在于運用新的方式方法來提高企業(yè)的生產(chǎn)水平和生產(chǎn)效率，因此在這種情況下，企業(yè)通過建立市場聯(lián)結(jié)可以了解市場情況，明白自己的產(chǎn)品在哪些工藝上需要進行細小的調(diào)整和改變才能更加適應(yīng)市場的需求，促使企業(yè)獲取工藝改進方面的知識，從而提高企業(yè)的工藝創(chuàng)新績效。

第五，企業(yè)具有的社會聯(lián)結(jié)正向調(diào)節(jié)知識廣度與企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正相關(guān)關(guān)系。知識廣度可以為企業(yè)進行日常運營和產(chǎn)品創(chuàng)新帶來異質(zhì)性信息，促進對不同知識的重組和整合，并且可以從研發(fā)、制造、營銷和市場等領(lǐng)域中獲得各種互補的知識和信息，這對于新產(chǎn)品的研發(fā)和舊產(chǎn)品的改進至關(guān)重要，最終促進企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新績效的提升。

（二）研究啟示

本文豐富了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新理論、知識基礎(chǔ)理論、社會網(wǎng)絡(luò)理論和社會資本理論，對于企業(yè)進行知識管理和創(chuàng)新管理提供了借鑒與啟示，具體體現(xiàn)在以下三點：

首先，企業(yè)要合理運用知識深度和知識廣度的不同點和特色來推動企業(yè)的高質(zhì)量創(chuàng)新。企業(yè)在創(chuàng)新初期要深入學(xué)習(xí)專業(yè)領(lǐng)域的知識，提高自身的專業(yè)能力，聚焦于自己擅長的領(lǐng)域，不斷鉆研，精益求精。隨著專業(yè)水平的提高，企業(yè)不能固步自封，當(dāng)自身所在領(lǐng)域呈現(xiàn)出飽和狀態(tài)時，要勇于吸收更多領(lǐng)域的異質(zhì)性知識，減小核心能力僵化帶來的副作用，將多樣性的知識運用于自己所在的領(lǐng)域，在必要時候可以適當(dāng)進行轉(zhuǎn)型，提高企業(yè)的適應(yīng)能力和靈活性。與此同時，企業(yè)需要結(jié)合自身情況，調(diào)整知識深度和知識廣度之間的平衡，尋找知識深度和知識廣度的最優(yōu)平衡點，利用知識深度和知識廣度的綜合作用促進企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新。

其次，企業(yè)要合理運用社會聯(lián)結(jié)所具有的調(diào)節(jié)效應(yīng)。若企業(yè)處于發(fā)展初期，知識深度和廣度都比較低，此時可以充分提高自身社會聯(lián)結(jié)的質(zhì)量和水平，強化知識廣度對于高質(zhì)量創(chuàng)新的提升作用，雖然可能會一定程度上減緩知識深度對于高質(zhì)量創(chuàng)新的提升速度，但是知識深度和廣度對于高質(zhì)量創(chuàng)新的積極作用均處于不斷提高的狀態(tài)。若企業(yè)處于發(fā)展后期，知識深度已經(jīng)達到了較高水平，知識深度的繼續(xù)提升可能會損害高質(zhì)量創(chuàng)新，這時候企業(yè)依然要充分利用社會聯(lián)結(jié)的作用來減緩知識深度對于高質(zhì)量創(chuàng)新的負向作用，同時推動知識廣度對于產(chǎn)品創(chuàng)新績效的積極作用。

最后，企業(yè)要注重創(chuàng)新的質(zhì)量，促進高質(zhì)量創(chuàng)新。黨的十九屆五中全會審議通過的“十四五”規(guī)劃建議提出“以創(chuàng)新驅(qū)動、高質(zhì)量供給引領(lǐng)和創(chuàng)造新需求”，可見高質(zhì)量創(chuàng)新在國家發(fā)展戰(zhàn)略中的重要地位。從傳統(tǒng)的要素驅(qū)動到效率驅(qū)動再到創(chuàng)新驅(qū)動，以高質(zhì)量創(chuàng)新引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展，科技創(chuàng)新在我國的發(fā)展藍圖中占據(jù)著決勝制高點。在這種時代要求下，企業(yè)僅追求創(chuàng)新效率、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出是不夠的，應(yīng)該注重增強自主創(chuàng)新能力，培養(yǎng)核心技術(shù)并減少核心技術(shù)“空心化”，重視高質(zhì)量的發(fā)明專利的產(chǎn)出，不斷加強高質(zhì)量創(chuàng)新。

（三）未來展望

雖然本文具有理論意義和實踐啟示，但仍存在一些不足：第一，對于平衡性的研究，所得結(jié)果與假設(shè)和Jin等（2015）的研究結(jié)果相反，希望未來研究可以探索出更多的衡量平衡效應(yīng)的方法。除此之外，我們的研究僅描述了知識深度和廣度與企業(yè)高質(zhì)量創(chuàng)新之間的靜態(tài)關(guān)系。然而，從更現(xiàn)實的角度來看，這些關(guān)系的“平衡”和“不平衡”是一個動態(tài)的過程。因此，需要進一步研究知識廣度和深度發(fā)展的演化路徑，從而尋找知識深度和廣度之間的最佳平衡。第二，本文對于知識深度和廣度的測量是基于特色性的問卷數(shù)據(jù)，是對被采訪者的主觀評估，具有一定的主觀色彩，希望在未來研究中可以獲取到更加客觀的數(shù)據(jù)再次進行驗證，并且，本文對知識深度和廣度進行測量時為了更加準確地測量深度和廣度，將每個變量分成三個方面，每個方面又包含多個小問題，意味著將每一個條目賦予了等權(quán)重，這種方法是否存在不合理的地方還有待商榷，期望未來研究能夠給予回答。第三，本文使用的是問卷數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)，由于水平所限，未能找到合適的方法解決內(nèi)生性問題。另外，調(diào)節(jié)變量可能不是一個典型的外生變量，很有可能也存在內(nèi)生性問題，因此希望未來的相關(guān)研究能夠更好地解決本文存在的內(nèi)生性問題。

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Knowledge Depth and Breadth， Social Connections and High Quality Corporate Innovation

——Evidence from Manufacturing Companies

Yang Zhenning1， Hou Yifan1 and Geng Huifang2

（1. Business School， University of International Business and Economics;

2. Department of International Relations， University of International Business and Economics）

Abstract：This paper uses 2017 manufacturing enterprise innovation activity survey database， patent database and 'China Industrial Enterprise Database' to study the impact of the knowledge depth and breadth on high-quality innovation of companies， and uses social connection as a moderating variable to study its mechanism. The empirical results show that： （1） There exists an inverted U-shaped relationship between knowledge depth and high-quality corporate innovation; （2） There exists a positive correlation between knowledge breadth and high-quality corporate innovation; （3） The interaction between knowledge depth and knowledge breadth will have an impact on high-quality corporate innovation; （4） Institutional connections will negatively regulate the inverse U-shaped relationship between knowledge depth and product innovation performance， while market connections will negatively regulate the inverse U-shaped relationship between knowledge depth and corporate innovation performance; （5） Social connections of the companies will positively regulate the positive relationship between knowledge breadth and product innovation performance. The research conclusions of this paper build a bridge between the knowledge-based theory and the social capital theory， and， at the same time， enrich the theory of enterprise technology innovation. The research provides reference value and enlightenment for enterprise knowledge management and innovation management in practice.

Key Words：Knowledge Depth; Knowledge Breadth; Social Connection; Corporate Innovation

責(zé)任編輯 郝 偉