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新产品合作研发战略与创业型企业创新绩效研究

2018-11-27 来源:《山东大学学报(哲学社会科学版)》 作者:王 涛 点击:
       摘要:在运用因子分析对企业创新绩效进行探索性构建的基础上,以山东省143家创业型企业为样本,分析了新产品在是否采用合作研发的不同情况下创业型企业创新绩效的表现及其影响因素。实证结果表明,产业集群、研究机构邻近、行业协会邻近、上下游企业邻近、信息调整作用、技术关系、研发经费投入、企业和行业的侵权水平以及行业集中度等因素对创业型企业的创新绩效产生了显著的作用,而新产品是否采用合作研发战略、高校邻近、同业邻近以及外溢技术的调整作用等没有对创新绩效产生显著影响。
       关键词:创业型企业;新产品;合作研发;创新绩效;集群
       创业型企业大都受管理、技术和金融资源的约束①,而研发战略具有高风险性和资源消耗性,研发战略的失误往往阻碍企业创新,使经营陷入困境,因此,研发战略被认为是创业型企业持续成长的关键战略②。创业型企业由于存在“小”的劣势和“新”的劣势③,相较于合作研发来说,如果采用其他研发战略如自主研发、委托研发以及技术引进等战略,往往要承担更大的风险。本文的研究目的就是以山东省为例,考察创业企业在是否采用合作研发战略的不同情况下创新绩效的表现及其影响因素。
一、理论分析与研究假设
       1.新产品开发战略的内涵。Firth和Narayanan(1996)认为,新产品开发战略涉及三个方面,一是新的可操作技术,二是新的市场应用,三是市场的创新,并且界定了新产品开发战略的关联者,比如创新者、技术投资者、新市场搜寻者等④。Barczak(1995)认为,新产品开发战略是通过新产品和技术进入新的市场,进而创造真正新的产品的战略⑤。Li和AtuaheneGima(2001)通过对创业型企业的实证考察,认为新产品开发战略是开发并营销本企业或市场全新产品的企业资源配置方式①。另外,Coviello和Jones(2004)从问卷设计的角度诠释了新产品开发战略,如企业多大程度从财务上支持产品开发;企业新产品开发的范围有多大;企业新产品投入市场的速度等②。对新产品开发战略类型的划分,学者们有不同的观点。Barc zak(1995)将新产品开发战略分为三类:市场领先者,迅速跟进者和后进入者;Miles和Snow(1978)认为产品开发战略包括反应型、防御型、分析型和观察型③;Dwyer和Mellor(1991)的划分方法更复杂,他们认为新产品战略包括公司适应性战略、防御型战略、非聚焦战略、差异化战略、技术进攻战略、高预算高风险战略和保守战略④。
       2.创业型企业新产品合作研发战略。研发战略是企业研发活动对环境的一种适应和调整,研发战略选择的合理与否会在很大程度上决定企业创新绩效的高低。上世纪80年代以来,随着国际分工的不断细化,各行业技术复杂程度不断提高,企业单纯依靠内部研发作为技术来源的做法不能适应技术创新发展的需要,全球范围内以合作研发为主要内容的研发模式得到了迅速发展,企业开始通过利用外部研发力量来满足企业的研发创新需求。
       创业型企业经常与其它企业达成合作的意向,比如合作研发开发新产品和营销新产品等,构建新产品开发的战略联盟,其目的是为了充分利用外部资源,降低自身资源的不足。这种合作研发联盟经常难以管理,往往因为合同和文化的差异及误解,导致稀缺资源和管理中心远离这种战略。尽管存在些问题,但新产品合作研发仍是产品创新的重要途径。关于合作行为对企业绩效的影响,往往有两种研究框架,一是交易成本经济学,一是战略行为理论(McGeeetal,1995)⑤。交易成本理论认为,企业间通过合作只要比竞争对手成本低,企业仍是有利可图的,即使合作成本比企业内部成本高。战略行为理论认为创业型企业选择合作伙伴和合作方式主要目的是为了改善他们的竞争地位。关于创业型企业合作研发战略,有很多实证研究都采用了上述两种理论⑥。KimandWong(2005)认为,中小型企业新产品开发经理人的经历对合作战略的成功起关键作用⑦。政治网络是指企业配置资源来发展与政府部门、银行和其它管理机构的关系。Xin&Pearce(1996)⑧以中国企业为例梳理了企业管理人员与政府的关系网络,认为与政治影响力的人的关系网络对组织获取外部资源具有非常重要的意义。
       3.研究假设的提出。技术竞争从根本上来说是由企业所具有的研发能力和所投入的研发资源决定的,加之任何企业不可能在所有的相关领域都拥有较强的技术和研发实力,这些正是大多数创业型企业所缺乏的,而通过与其他企业的合作研发,就可以缓解创业企业对研发资金和资源的需求缺口;其次,技术和市场环境的快速变化使技术生命周期缩短、研发成本急剧上升导致研发失败的风险增大,在这种情况下,通过合作研发有利于实现资源的优势互补,同时建立有效的风险分担机制,实现风险共担以及利益共享;此外,合作研发还可以让研发人员相互亲密接触、交流以及学习,实现彼此间知识和技术的流动,在合作中实现新知识和新思路的碰撞,对处于技术劣势的创业企业来说,还是利用相对优势,低成本学习领先技术,实现技术跨越发展、提升自身竞争优势的有效途径。基于上述分析,提出以下假设:
       H1:采用合作研发战略的创业企业其创新绩效高于其它创业企业。
       作为一种介于企业和市场之间的中间性生产制度安排,产业集群以其独特的组织形态和运行机理获得了单个企业所不具有的竞争优势。首先,作为大量关联企业的集聚地,由于知识的累积性,会使知识和信息在集聚区内得到快速的传播,知识存量不断增加,进而产生更多的知识溢出并形成持续的竞争优势,这对于规模较小、研发资源缺乏的创业企业来说无疑大大降低了研发的成本和风险,缩短了研发周期,而且知识溢出使处于价值链不同环节、专业化分工明确的企业能够共享专业知识,并在知识的交叉处产生知识融合,从而有利于集群企业间的合作创新。其次,除了知识外溢、知识累积以及学习效应外,集群对企业研发创新的作用还表现在为其提供了所需要的支持网络,从市场需求到产品研发、从产品化到商业化的各个阶段,从而降低了企业的研发成本,增强了其创新的动力(周明和李宗植,2009)①。此外,产业集群的规模往往较大,对区域经济发展具有较大的影响力,因而往往更容易获得政府在各方面的扶持和帮助,比如财政补贴、政府采购以及财税减免等各种财税优惠政策,这对于创业企业来说特别重要。基于上述分析,提出以下假设:
       H2:产业集群对创业企业的创新绩效具有正向的提升作用。
       除了企业集群以外,创业企业与潜在合作研发对象如同业企业、上下游企业、高校以及科研院所等在空间地理位置上的邻近性使其与它们之间的接触更为方便、直接和频繁,也为创业企业与它们进发行合作研发提供了便利条件,如创业企业通过与邻近上下游企业之间紧密的链锁关系可以获得各种前向和后向的信息以及服务、科研院所和高校作为高技术信息集散中心,能及时地为企业提供大量具有发展潜力的技术种子等;地域的邻近性也使不同组织之间员工的社会关系网络化,从而扩大了员工之间非正式交流的范围和相互流动;此外,频繁而便利的沟通交流容易促成不同部门之间的协作,各种正式或非正式的合作协议和组织都有利于创业企业同这些部门的研发合作。此外,创业企业同相关行业协会越邻近,越容易了解和掌握相关技术的最新发展状况,越有利于技术创新水平的提高。基于上述分析,提出以下假设:
       H3a:创业企业与同业企业越邻近,其创新绩效越好;
       H3b:创业企业与上下游企业越邻近,其创新绩效越好;
       H3c:创业企业与高等院校越邻近,其创新绩效越好;
       H3d:创业企业与科研机构越邻近,其创新绩效越好;
       H3e:创业企业与行业协会越邻近,其创新绩效越好。
       创业企业在获取外溢信息和技术时与相关企业(同行、上下游企业)或机构(高校、科研院所等)的关系以及所获得的信息和技术给产品开发、制造工艺等带来的调整作用显示了创业企业利用社会关系摄取稀缺资源以及重新认识机会的能力,这种能力很大程度上决定了创业企业合作研发成功的可能性,从而会对其合作创新绩效产生较大的影响。比如,对那些为创业企业提供了诸如新产品、新设备、新技术信息的企业或组织,如果同他们的关系较好且比较长久,而且从他们处获得的有关信息和技术使创业企业在产品研发上有了很大的调整和创新,说明创业企业能以较低的成本来获取信息、技术等外溢知识,从而提高创新的绩效。基于上述分析,提出以下假设:
       H4a:创业企业获取外溢信息时与相关组织的关系越好,其创新绩效越高;
       H4b:创业企业获取的外溢信息调整作用越大,其创新绩效越高;
       H4c:创业企业获取外溢技术时与相关组织的关系越好,其创新绩效越高;
       H4d:创业企业获取的外溢技术调整作用越大,其创新绩效越高。
二、研究设计
       1.样本选取与数据收集。本文的数据来源于实地调研问卷,相关变量涉及的题项均采用Likert五点量表进行设计。问卷共发放300份,地域涵盖山东省的济南、青岛、潍坊、聊城、济宁、临沂、枣庄和菏泽等8个地市,最后获得有效样本143个。其中,产业集群内的创业企业占73%,属于高新技术企业的占79%,从行业来看,电子信息类企业所占的比例最高,为47.6%;其次为生物与新医药行业、高新技术服务业,二者都为14%;高新技术改造传统产业企业占9.5%;新材料行业、资源和环境行业以及其它行业所占的比例均不到5%。
       2.创新绩效的衡量。有关创新绩效评价的研究始于上世纪80年代末(黄江明,2007)①,到目前为止已取得了相当丰富的研究成果,学者们对创新绩效衡量的标准也提出了不同的观点,如Griffin和Page(1996)认为,产品开发绩效的衡量包含3个维度:客户对衡量标准需求的满足、财务报酬以及技术(或流程)的效率②;Drivaetal.(2001)认为对创新绩效的度量可以从主观和客观两种角度来进行,主观度量包括管理者满意度、与竞争对手的比较、与预期时间、成本和质量的比较;而客观度量则可以由新产品开发成功率、新产品销售收入比以及相关的财务指标(如投资报酬率、利润、市场占有率)等组成③;陆宇建等(2003)认为产品开发绩效评价应以顾客需求为出发点,将“损益平衡时间”作为衡量的综合指标④;何山等(2006)则认为应从新产品的价格竞争力、质量竞争力、品种竞争力、信誉竞争力、时间竞争力和环保竞争力等方面建立评价指标(体系)⑤。
       尽管学者们提出了不同的观点,但总结起来无非是财务和非财务两种衡量标准。相对于像投资回报率、股东报酬率等财务指标来说,反映创新产出的非财务指标,如发明专利数、新产品的销售收入、新产品的市场占有率、员工创新能力等来衡量企业(或产品)的研发(或创新)绩效更直接,而且从理论上说更为合理,因为财务指标主要是从成本收益的角度反映企业在一定时期内取得的财务收益,其目标是追求企业价值或股东价值的最大化,所以往往不能直接、准确地反映企业的创新绩效。在对以往研究分析的基础上,本研究设计了8个题项来测量创业企业的创新绩效:(1)来自新产品的销售额不断上升;(2)新产品开发周期不断缩短;(3)来自新产品的利润不断上升;(4)新产品开发的成功率不断提高;(5)专利申请数量不断增加;(6)推出的新产品达到了预期的利润目标;(7)推出的新产品满足了客户的需求;(8)比竞争对手推出新产品的速度更快。
       在对数据整理的基础上,以主成分方法抽取、最大正交方法旋转对上述8个题项进行了探索性因子分析,结果显示KMO值为0.745,适合进行因子分析。然后,根据特征值的大小和方差解释比例(67.37%)提取了2个因子。旋转后的因子载荷矩阵表明各题项对公因子的实际解释意义较强(表1)。其中,题项⑥、③、⑤、①在第一个公因子上的载荷较大,将其命名为“创新效益”;指标②、⑧、④、⑦在第二个公因子上的载荷较大,将其命名为“创新效率”。随后在2个因子得分的基础上,以因子方差解释比例为权重计算每个样本的创新绩效,即创新绩效=FAC_1*0.39812+FAC_2*0.27558。
       3.变量选取。为了实证分析基于合作研发战略下创业型企业的创新绩效(pfmc),本文以创新绩效为因变量,并选取以下变量为自变量:(1)是否采用合作研发战略(cooprd):虚拟变量,采用合作研发战略时取1,其余取0;(2)是否处在产业集群内(inclus):虚拟变量,创业企业处在产业集群内时取1,否则取0;(3)与相关组织的地理邻近性(geognear):包括同行邻近(smind)、上下游企业邻近(updwstrm)、高校邻近(univ)、科研院所(insti)邻近和行业协会(associ)邻近,预期符号为正;(4)外溢信息和技术的获取关系及其调整作用(inftech):包括获取外溢信息时与相关组织的关系(infrel)、外溢信息的调整作用(infadjst)、获取外溢技术时与相关组织的关系(techrel)、外溢技术的调整作用(techadjst),预期符号为正。
        同时引入以下相关控制变量:(1)研发资金投入(fundinv):企业进行研发活动一般需要较强的资金实力和较高的研发投入,否则就有可能导致研发过程中的高风险或失败率,所以研发资金投入越多,企业的创新绩效也会越高。(2)侵权水平(Tort):侵权导致研发投入与研发产出的不一致性,从而降低了对企业研发活动的激励,也降低了企业的创新绩效。侵权水平可以从企业产权保护水平(cprprot,反向变量)和行业侵权水平(indtort)两个方面来度量,企业产权保护水平越高,行业侵权水平越低,企业的创新绩效越高。(3)行业集中度(indcon):行业集中度越高,表明市场势力越强,企业竞争程度越低。尽管不同学者对市场结构与创新绩效的关系提出了不同的观点,但是本文认为企业的市场势力越强,通过研发活动会进一步加强其市场力量,从而使其创新绩效更好。
三、新产品合作研发战略与创新绩效实证分析
       1.新产品合作研发战略统计描述。从表2可以看出,有28%的样本企业采用了合作研发战略;从样本企业与相关组织的地理邻近性看,与上下游企业最为邻近(均值为3.51,最小值为2),其它依次分别为高校、科研院所、同业企业和行业协会,与行业协会地理邻近性得分最低很大程度上是由于其数量相对较少造成的。从外溢信息和技术获取时与相关组织的关系及其调整作用来看,外溢技术关系得分最高(均值为3.54),其他依次分别为外溢技术作用、外溢信息关系和外溢信息作用。从企业的研发投入水平来看,平均得分2.87,在一定程度上说明创业企业往往受资金所限。样本企业的产权保护平均得分2.91,而行业侵权度为2.75,说明企业有明显的产权保护意识,但由于制度环境的不完善等原因,外部侵权水平仍然较高。行业集中度平均值为3.54,说明样本企业所在的行业竞争度并不是特别高。
       2.新产品合作研发战略相关性分析。从变量之间的两两相关性来看,作为因变量的绩效(pfmc)除了与行业侵权度、上下游企业邻近无显著相关外,与其它各变量均在0.05和0.01的水平上显著相关,说明对这些变量的选择具有较强的合理性,也与相关的假设一致。从控制变量之间、控制变量与解释变量、解释变量之间的相关性来看,其最大的相关系数分别为0.446、0.288和0.574,说明这些变量之间相关程度较低,在同时纳入回归模型时不会存在严重的多重共线性。
       3.新产品合作研发战略回归分析。在上述研究假设和设计的基础上,建立多元线性回归模型并通过运行SPSS13.0统计软件包进行实证检验,结果如表3所示。
       从表3各模型的检验指标来看,VIF的最大值为3.041,说明解释变量和控制变量不存在严重的共线性问题;各模型的D.W.值均集中在2左右,表明不存在一阶自相关①;各模型的F值在0.01的水平上显著,总体上可以认为模型具有较强的解释能力。此外,随着模型中解释变量的增加,Adj-R2逐渐增大,模型4的Adj-R2为0.814,表明模型的拟合度很好,创业企业创新绩效的大部分变异都可以由模型来解释。
       从各模型的回归系数来看,控制变量中除行业侵权水平在模型1和2中不显著外,研发资金投入水平、企业产权保护水平和行业集中度均与假设一致,且表现出了很强的稳健性,说明研发资金投入越多、企业产权保护水平越高、行业侵权水平越低、行业集中度越高,创业企业通过研发活动获得的创新绩效越好。
       从自变量的回归系数来看,合作研发战略虚拟变量在各模型中均未通过显著性检验,假设H1未得到支持,这表明对于创业型企业来说,采用合作研发战略并不比采用其它战略能取得更好的创新绩效。产业集群虚拟变量通过显著性检验,且比较稳健,假设H2得到支持,表明对于创业型企业来说,处于产业集群内部会享受到集群带来的各种优势条件,从而创造出比非集群企业更高的创新绩效。从创业企业与相关组织的地理邻近性来看,上下游企业邻近、科研机构邻近和行业协会邻近均在0.01的水平上通过显著性检验,且非常稳健,但上下游企业邻近的回归系数为负,假设H3b得到反向支持,而假设H3d和H3e得到正向支持,此外,高校邻近的回归系数均未通过显著性检验、同业邻近的回归系数只在模型3中通过显著性检验,假设H3a得到部分支持,而H3c未得到支持,这表明创业型企业与科研机构和行业协会越邻近,与上下游企业空间距离越远,越有利于创新绩效的提升。从外溢信息和技术的获取关系及其调整作用来看,信息调整作用、技术关系都在0.01的水平上统计显著,而信息关系和技术调整作用未通过显著性检验,假设H4b和H4c得到支持,而H4a和H4d未得到支持,表明创业型企业与相关组织在获取外溢技术时的关系越好,信息对产品的调整作用越明显,越利于企业创新绩效的提高。
四、结论与建议
       以山东省为例,本文检验了基于合作研发战略下创业企业创新绩效的表现及其影响因素。结果表明,采用合作研发战略并没有取得比其它研发战略更高的创新绩效,这可能是由于合作主体不愿意和创业企业分享其专有性技术或知识、专用性投资产生“准租”问题以及组织间的适应性等问题造成的(柯红梅,张爱武,2003)。
       产业集群内创业企业的创新绩效显著高于非集群内企业,这说明产业集群作为一种重要的创新机制,其知识溢出和集体学习等效应为创业企业创新绩效的提升发挥了应有的作用,所以应大力促进产业集群的发展,并鼓励创业型企业到集群内发展和进行创新活动。从创业企业与相关组织的地理邻近性来说,与科研机构和行业协会邻近会显著提高其创新绩效,与上下游企业邻近对其创新绩效不利,而与高校邻近无显著作用,说明在“产学研”结合的过程中“学”的作用还相对薄弱;从外溢信息和技术的获取关系及其调整作用来说,应重视加强吸收外部信息对内部产品或工艺进行调整、改造的能力,同时加强与那些为企业提供技术或解决了重要技术问题的企业的关系。
       鉴于研发资金投入对创新的重要性,同时这又是创业型企业所缺乏的,所以在融资方面一是应为其提供更多的财政资金支持和税收优惠,二是进一步拓宽其融资渠道,包括引入风险投资、成立专项基金、创新金融机构融资模式等。最后,提高知识产权保护水平。实证结果表明,企业产权保护水平越高、行业侵权水平越低,创业企业的创新绩效水平越高,所以加强知识产权保护,降低侵权水平,可以鼓励创业型企业的创新活动。
       作者简介: 王涛, 山东大学管理学院企业管理博士研究生, 山东大学学术研究部助理研究员( 济南 250100) 。(本文2012年发表于《山东大学学报(哲学社会科学版)》)
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