第二节　创新网络嵌入与企业技术创新

一、基于创新网络嵌入理论的企业合作行为与技术创新

Freeman（1991）认为创新网络是企业超越自身组织边界，从外部获取技术和创新资源的重要方式。Gulati和Sytch（2007）指出关系嵌入与结构嵌入是研究创新网络中知识扩散的重要视角。关系嵌入体现为优质信息的直接关联关系，结构嵌入关注一个节点在创新网络结构中的位置。他们通过对创新网络嵌入与网络特征的探讨，分析了企业特征与网络演化对企业效率和产业创新的影响（Wassmer and Dussauge, 2012；Zhang and Li, 2010）。Hanaki, Nakajima和Ogura（2010）指出产业组织理论发现企业研发规模相似性、区位相似性以及网络拓扑结构是研发网络连接形成的决定因素。Pietrobelli和Rabellotti（2011）提出加入全球网络实现国内产业结构优化已成为制造业发展的趋势之一，发展中国家制造业可以从全球网络与全球价值链中获取产业发展所需的知识技能，提高创新能力。Herrigel, Wittke和Voskamp（2013）发现中国制造业部门通过嵌入全球网络，与国外企业相互学习、展开互动，有助于实现制造业部门的转型升级。Kohpaiboon和Jongwanich（2014）也发现在泰国的汽车行业和电脑硬盘生产行业存在通过融入全球制造网络成功进行产业技术升级的现象。Wassmer和Dussauge（2012）运用全球航空运输产业数据和事件分析法，发现市场会奖励嵌入网络的企业，网络内企业可以贡献创新资源，实现自身资源与网络内资源的协同性结合；Zhang和Li（2010）认为网络资源通过提升外部知识搜寻的维度以及降低搜寻成本为企业带来价值创造。Zirulia（2012）构建网络溢出模型，认为溢出是不完全的，受到隐性知识、技术距离的影响，并发现企业通过嵌入创新网络获得比较优势、不对称性网络优势以及技术能力。Galeotti等（2010）构建不完全信息下的网络博弈模型，刻画网络结构、主体的网络位置在不同博弈特征（战略替代与战略互补）条件，如何影响主体的信息获取与回报，并指出不完全信息条件可有效解决网络博弈的多重均衡问题，创新网络中的主体在对初始网络结构和网络位置具有不完全信息的条件下进行战略互动。Goyal和Joshi（2003）首次将创新网络与市场竞争结合，共同投入资源进行生产成本降低型研发合作，使企业在竞争中具有优势。Zhou和Chen（2016）提出不完全信息网络博弈模型，证明网络中心的节点在技术扩散中最具影响力。

围绕网络嵌入与创新涌现的国内研究中，阎海峰和罗志松（2003）指出策略性进入跨国公司网络中并提高学习效应，是全球化条件下我国企业赢得竞争优势的重要途径。姚小涛等（2004）构造了基于社会网络构建与演进的中小企业成长的复制演进模型和重构演进模型。钱锡红等（2010）应用社会网络分析方法，发现具有优势网络位置的企业，如位于网络中心并占有丰富结构洞的企业在创新方面将更具优势。谢洪明等（2012）认为企业网络关系强度对技术创新存在着显著的正向影响。杨震宁、李东红和范黎波（2013）指出，创业企业过度的网络嵌入，如同身陷“盘丝洞”，适度地进行社会网络关系嵌入、获得社会资本使组织更容易获取创业资源和知识。许晖、许守任和王睿智（2013）基于国际化过程理论，发现网络嵌入、组织学习和资源承诺是我国外贸企业国际化转型的关键要素。王伟光等（2015）整合产业创新网络和知识溢出相关理论，分析产业创新网络中核心企业控制力对产业知识溢出效应的传导机制。张竹、谢绚丽和武常岐（2016）等对多个中国跨国公司海外子公司的案例进行对比分析，基于对子公司内部嵌入与外部嵌入之间相互关系的识别，提出海外子公司在更发达国家发展的独特性路径。马述忠等（2016）从网络中心度、网络联系强度和网络异质性三个维度探索农产品贸易的全球价值链升级。

二、网络动力学的创新网络动态演化机制

网络动力学（network dynamic）解释了微观行为与宏观现象之间的关联，从而深化对网络演化背后推动因素的理解（Rowley and Baum, 2008）。社会网络的同质性偏好效应提出，网络中的行为人倾向于搜寻匹配与其最为相似的行为人进行网络连接（Monge and Contractor, 2003）。Pfeffer和Salancik（2003）提出资源依赖理论，他们认为行为人在进行网络嵌入的过程中，将选择那些具有更丰富资源的行为人形成连接。

行为人倾向于与连接数量多的节点进行连接，成为偏好依附规则（Barabasi and Albert, 1999）。已有学者基于网络动力学与多主体动态仿真方法，从网络视角研究并购整合与知识扩散的动态演化过程（Kim and Park, 2009；Parkhe, Wasserman and Ralston, 2006；Yamanoi and Sayama, 2013）。网络资源（Wassmer and Dussauge, 2012）、网络连接（Capaldo, 2007）和网络结构（Kim and Park, 2009）是网络演化的核心推动因素。在非合作行为网络生成模型中，行为人的努力对网络的生成涌现具有极大的影响（Goyal and Vega-Redondo, 2005），并影响网络动态演化中的网络密度、集聚性和网络规模（Vega-Redondo, 2006）。Mirc（2012）通过社会网络的方法对并购案例访谈数据构建网络，描述了企业并购整合过程中不同时点的合作网络的演化，分析了网络中心度、结构洞等指标在不同时点的变动。Zhou等（2013）借助文化惯例的视角分析海外并购后的文化整合，通过对三种不同文化适应性策略的描述，利用多主体仿真进一步分析了不同的网络路径长度和节点集中度对于并购文化整合中冲突者的产生概率的影响。Cho、Hwang和Lee（2012）运用社会网络方法与阈值模型，研究网络中的核心企业对网络内技术创新扩散的影响，仿真结果发现，社交性强的核心企业更有助于网络内技术创新的扩散速度，而中心度高的核心企业更有利于网络技术创新扩散的范围，同时这些影响依赖于社会网络和创新类型的特征。

三、创新网络嵌入位置与企业技术创新

Degbey和Pelto（2013）指出，在网络环境下，海外并购整合后企业的行为人、行动和资源都发生改变，由于网络中企业的相互依赖性，并购双方整合的二元关系的改变将引发其网络合作伙伴作出直接反馈行为，进而这些改变会连锁传递到并购双方的间接关系产生更广泛的网络效应，改变网络结构与网络位置。钱锡红、杨永福和徐万里（2010）应用社会网络分析方法，以深圳市IC（集成电路）产业为例进行实证分析，发现具有优势网络位置的企业，如位于网络中心并占有丰富结构洞的企业在创新方面将更具优势，而企业知识获取、消化、转换和应用能力能有效推动企业创新绩效的提升，并且知识获取和知识消化能力越强，则企业通过改善网络位置而获得的创新收益越大。王伟光、冯荣凯和尹博（2015）整合产业创新网络和知识溢出相关理论，分析产业创新网络中核心企业控制力对产业知识溢出效应的传导机制，以及吸收能力、关系质量、技术重叠和知识转移的中介作用。网络理论发现，占据优势网络位置的企业对资源的控制能力更强，在进行创新活动时更具优势（Lin et al.，2009），得到学界广泛研究并最能反映网络位置影响创新绩效的变量是中心度和结构洞（Zaheer and Bell, 2005）。

创新网络中心度是指核心企业在与其他网络成员的关系中占据中心地位的程度（Lin et al.，2009），Cho、Hwang和Lee（2012）研究发现位于网络中心位置的企业更能促进产业网络内新知识的扩散与新产品的采用。全球创新网络中心度高的并购方，承担着网络知识资源汇聚和扩散中心的功能（王伟光、冯荣凯和尹博，2015）。相比网络边缘的企业更快地接收到新的知识（Borgatti and Halgin, 2011），资源获取更有效率（Guan et al.，2016），全球创新网络中心度高的企业享有更高的地位与声誉（Koka and Prescott, 2008）；网络中心度高的企业对网络资源的控制力更强，并购方能以较低的搜寻成本对发达国家已掌握的关键技术片段进行学习渗透（Rowley and Baum, 2008），网络中心度高的并购方拥有更为丰富的关系与社会资本、技术资本与商业资本（Vonortas, 2009）。

结构洞是指在两个彼此不相连的网络之间起到桥梁作用的位置，拥有非冗余的异质性连接（Lin et al.，2009），占据结构洞地位的企业获得具有动态性、时效性和社会性特征的信息（Wang et al.，2014）。并购方运用恰当的整合策略，能够触及目标方创新网络的差异化的信息领域，与具有异质性资源的合作伙伴进行连接（McEvily and Zaheer, 1999）。Burt（1992）提出跨越结构洞的企业“有能力前瞻、有广阔的视角、能够在不同群体间传播知识”，能够比其他企业更快地识别和把握技术发明潜在机会。结构洞丰富的企业，具有信息优势，能够获得发散性的信息以及汇聚非冗余的知识流，比较不容易受到已有技术认知框架的限制（Wang et al.，2014）。围绕创新网络嵌入理论影响知识溢出的网络要素综述见表1-1。

表1-1　围绕创新网络嵌入理论影响知识溢出的网络要素综述