创新生态系统结构对核心企业创新绩效的影响
——组织正念和政府研发补贴的视角

耿合江，李 冲

(1.安阳师范学院 商学院，河南 安阳 455000;2.河南中烟工业有限责任公司 安阳卷烟厂，河南 安阳 455000)

0 引言

在经济处于新旧动能关键换挡期，企业创新范式也从企业内源性线性创新(创新1.0)转变到企业开放式外部资源协同创新体系(创新2.0)，再到以客户为导向政产学研用共生的创新生态系统(创新3.0)。第一代和第二代创新范式仍然局限于企业和相关生产者之间的协作创新，而以市场客户为导向的创新3.0将彻底改变创新范式的内在结构[1]。创新生态系统不仅关注外部政策与市场因素，也关注核心企业与政学研及上下游企业的互动关系，更好地揭示了创新的本质[2]。创新2.0跃升到创新3.0时代的必然结果是形成创新生态系统，创新形式也从线性模式转变为非线性的复杂动态模式，创新生态系统结构演变为以客户为导向的政产学研用共生模式。创新生态系统结构中，核心企业的上游供应商可以共享创新生态系统中的产品创新资源，而客户及时反馈的市场需求为企业创新提供了源泉[3]，高校和科研机构为企业创新提供有益于企业创新的隐性知识和经验丰富的创新人才，持续推动创新资本的高效利用[4-5]。政府为核心企业的创新提供了政策支持和保障，而政府通过研发补贴和政策支持等多种方式为核心企业的创新活动提供有益的环境氛围，具有激励作用。许多学者研究发现企业能力是企业创新绩效的前因变量，开放式创新条件下，企业动态能力能快速提升企业创新能力，是企业微创新实现技术追赶的支撑机制[6]。但是企业能力是企业员工和团队本身所具有的创新能力的客观特征，是与企业创新有必然因果关系的影响因素，上述研究并没有真正解释企业创新绩效的提升中，企业员工和团队的心理运演过程和内在机制。起源于东方文化的正念，近年来被广泛应用于心理学、组织行为学和管理学的研究，并产生了丰富的研究成果。正念是个体、团队和组织共同具有的属性[7]。组织正念是组织面对威胁环境时，表现出的识别细节差异性以及采取创造性回应的行动能力[8]。已有研究发现正念对企业专注力和创造性以及好奇心有积极影响，但是并没有揭示组织正念影响企业创新绩效的内在机制，关于正念和企业创新绩效的实证研究更鲜有发现。因而本文致力于探讨两个核心问题：一是在创新生态系统结构中下游客户、供应商、科研机构和政府研发补贴如何影响核心企业创新绩效？二是组织正念在企业创新绩效中如何发挥作用？

1 理论分析与研究假设

创新生态系统演变为以客户为导向的政产学研用共生系统，系统结构由多主体组成，包括企业、客户、政府部门、科研机构等，创新生态系统的核心是实施创新活动的企业[9]。

1.1 下游客户与企业创新绩效

依据客户创新理论，在适宜的开放式创新情景网络中，下游客户与核心企业以创造各自独特价值为导向，通过创新资源合作交换，实现企业创新绩效提升[10]。下游客户与核心企业合作创新的前提是互信，互信不仅促进了有效沟通，也消解了客户信息的粘滞性，使核心企业能充分利用了客户的创新信息和能力。客户的参与创新程度和质量，一定程度上影响着企业创新产品的市场表现[11]。当下游客户集中程度高时，核心企业与下游客户的互动更为密集，共同的利益诉求表达导向创新合作的紧密性。下游客户相对于核心企业的位置更接近市场终端消费者，及时信息反馈能有效弱化创新的市场风险。

提出以下研究假设：

H1：下游客户集中度越高越能促进核心企业创新绩效。

1.2 供应商与企业创新绩效

李丹蒙等(2017)发现供应商的集中度对于核心企业的R&D投入影响显著为负，解释了对机会主义的顾虑，抑制了企业对创新资产的专用性投资[12]。而供应商创新资源对核心企业产品创新有正向影响[13]。高供应商集中度，能激发其创新响应性，有益于核心企业战略的实施[14]。供应商集中度的提高，核心企业倾向于进行上下游供应价值链的整合，促进了合作过程中知识、技术和创新资源的共享，极大提高了创新产品的质量[15]。郑登攀和章丹(2016)实证研究发现，供应商集中度提升抬高了其议价能力，不利于上市公司的创新[16]。随着供应商集中度提高，其议价能力增加，核心企业无法完全掌控原材料的质量和成本，抑制了核心企业对产品创新性改进的积极性。如果保持供应商集中度在适度范围内，有益于提升核心企业的创新绩效[17]。

提出以下研究假设：

H2：供应商集中度与核心企业创新绩效呈倒U型关系。

1.3 科研机构与企业创新绩效

黄菁菁和原毅军(2018)研究认为高校、科研机构为企业提供了有益于创新的隐性知识，这种隐性知识很难直接从市场上获得；此外科研机构的独特创新人才使得企业的突破性创新更容易实现[4]。吴菲菲等(2020)从创新理念及多元化创新支持和服务视角，对科研机构推动企业创新资本的高效利用及创新知识和成果的转化进行了研究[5]。创新生态网络中，科研机构与核心企业之间的聚簇系数是指二者之间的联系密度，高聚簇度有助于提升企业创新绩效[18]。

提出以下假设：

H3：科研机构参与度越高对核心企业创新绩效正向作用越大。

1.4 组织正念的中介效应

组织正念有助于打破思维定势、接受新观念、激发创新理念和创造性思维[19]。组织情境下的正念能够对员工创造力和绩效产生积极影响[20-21]。研究发现个体好奇心促使个体在接触到新鲜事物时产生强烈的参与意识[22]。高正念提升主体的环境开放性[23]。Weick & Sutcliffe(2006)认为，组织正念既可以增强组织对环境复杂性的理解，形成耦合致密性，还有助于组织为保持领先优势而持续进行的环境适应性探索[24]。正念对发散思维和聚合思维都有显著影响，发散思维是创新思维活动的内核，能颠覆惯性思维，产生多种创新方案。正念对聚合思维的积极影响体现在对主体全局性思维的认知重构，这种认知重构能突破思维僵局，促成顿悟[25]。创新生态系统中，以客户为导向的价值诉求，会形成核心企业关注顾客需求的正念思维，企业随时关注顾客的当前价值诉求信息，积极参与到创新活动中，融合内外部创新资源满足顾客需求。

提出以下研究假设：

H4：组织正念对企业创新绩效有正向作用。

H5：组织正念在下游客户和企业创新绩效间起中介作用。

H6：组织正念在供应商和企业创新绩效倒U型关系中起中介作用。

H7：组织正念在科研机构和企业创新绩效之间起中介作用。

1.5 政府研发补贴的调节作用

政府研发补贴对战略性新兴产业企业的创新产出水平和创新绩效有促进作用[26-27]。樊琦和韩民春(2011)实证研究结论表明我国政府科技研发投入显著促进制造企业创新[28]。部分学者发现，政府研发补贴对企业创新绩效激励不足甚至有抑制效应[29]。政府研发补贴具有显著信号导向性，能撬动企业获得外部多渠道创新资金。政府研发补贴使企业的创新资金更为充足、研发风险相对降低。核心企业获得政府研发补贴比例越高，越能激发上下游企业及合作科研机构参与创新活动的积极性；相反，核心企业获得政府研发补贴降低，会减弱上下游企业及合作科研机构参与创新活动的积极性。巫强和刘蓓(2014)对战略性新兴产业创新研究发现，定额研发补贴对创新产出的影响不明显，而比率研发补贴对原始创新更有效[30]。在我国市场机制不断发展完善的阶段，政府研发补贴会促进创新绩效的提升[27]。

基于此，提出以下研究假设：

H8：政府研发补贴正向调节下游客户集中度与企业创新绩效的关系。

H9：政府研发补贴强化了供应商集中度与企业创新绩效之间的倒U型关系。

H10：政府研发补贴正向调节科研机构参与度与企业创新绩效的关系。

2 研究设计

2.1 样本与数据收集

本研究依托作者研究课题，选取江苏省和河南省制造企业、商贸企业、科研院所以及政府单位等作为研究对象。在进行大规模调研之前，进行了小样本预调研两次，进一步修订并定稿调研问卷。于2021年5月至2021年6月进行大规模调研，共计发放 360 份问卷，收回259份，其中有效问卷238份，有效率为66.1%。

2.2 变量选取

本研究参考已有研究文献，采用Likert七点法设计调研量表。

2.2.1 被解释变量

企业创新绩效，本文用新产品销售收入度量[4]。由于专利数的度量具有时滞性，而新产品销售收入是创新绩效的显性指标，因此选取新产品销售收入来衡量企业创新绩效相对准确，并设计4个测量题项。

2.2.2 解释变量

参考吉利和陶存杰(2019)的方法，下游客户集中度以核心企业当年前5个主要客户销售额占全部销售额的比重来衡量[31]，并设计前5家客户销售收入占销售总收入的比重等4个测量题项；同样，根据前5家供应商的采购比重，设计4个测量题项度量供应商集中度。科研机构参与度，用企业当年与科研机构的合作研发投入占总研发投入来衡量，该变量体现了双方协作关系密切程度并且具有变量的连续特征[32]，并设计企业与科研机构合作研发投入占比等5个测量题项。

2.2.3 中介变量和调节变量

组织正念用核心企业对创新生态系统中合作伙伴创新信息资源的开放敏感性和利用程度来度量[33]。参照Weick & Sutcliffe(2001)组织正念量表(Mindfulness Organizing Scale)，设计企业对创新潜在问题的意识程度等5个题项对组织正念进行衡量[33]。政府研发补贴反映企业获得政府补贴的程度，政府研发补贴用政府研发补贴占企业研发经费比例来衡量[30]，设计政府研发补贴比例激励企业创新效果等4个测量题项。

2.2.4 控制变量

在创新生态系统结构中，核心企业的规模、年龄、成长性、性质等体现着其对协作创新伙伴的影响力，进而会对企业创新绩效产生影响。因而，选取企业规模、年龄、成长性和所有制性质作为控制变量。参考曾德明等(2019)、史会斌等(2018)的研究[34-35]，企业规模用企业全体员工的数量进行测量；企业成长性采用当期销售收入相对于上年的增长率来测量；企业性质用国有企业、外资控股企业和民营企业三个虚拟变量测量。

3 实证检验与结果分析

3.1 信度和效度检验

研究分别采用Spss23和AMOS23对量表信度和效度进行检验。如表1，企业创新绩效、下游客户集中度、供应商集中度、科研机构参与度、组织正念和政府研发补贴等变量的Cronbach’s 系数分别为0.915、0.876、0.921、0.904、0.793和0.826均大于0.7，表明所用调研量表内部一致性较好，信度良好。如表1，各测量题项对应的因子载荷介于0.73～0.92之间(P<0.01)，且AVE值均在0.5以上，因而收敛效度较好。如表2所示，观察并与表1相关行列对比AVE的平方根值，表示量表有良好的区分效度。

表2 描述性统计与Pearson相关性分析

3.2 描述性统计与Pearson相关性分析

表3 主效应与中介效应回归分析检验(1)

变量的描述性统计和Pearson相关性如表2，可看出，下游客户集中度、供应商集中度、科研机构参与度均与企业创新绩效呈现显著的正相关关系(r=0.132，p<0.01；r=0.118，p<0.01；r=0.364，p<0.01)，H1、H2与H3得到初步验证。同样，组织正念与下游客户集中度、供应商集中度、科研机构参与度均和企业创新绩效存在显著正相关关系，H4、H5、H6、H7得到初步验证。政府研发补贴与下游客户集中度、供应商集中度、科研机构参与度均和企业创新绩效也存在显著正相关关系，H8、H9、H10得到初步验证。研究假设的合理性还需要多元回归分析进一步检验。

3.3 假设检验与结果

本研究采用层次回归方法来验证假设。本文需要检验下游客户集中度、供应商集中度和科研机构参与度对企业创新绩效的影响，组织正念在这一影响机制中的中介作用，以及政府研发补贴对下游客户集中度、供应商集中度和科研机构参与度与企业创新绩效关系的调节效应。在进行回归分析之前，对回归模型中的相乘项和平方项进行了均值中心化处理，同时，检验变量的膨胀因子显示可以进行回归分析。

表4 主效应与中介效应回归分析检验(2)

3.3.1 主效应和中介效应的检验

表3、表4给出了主效应和中介效应的多元回归检验结果。表3中，组织正念作为被解释变量，模型1是仅加入控制变量的实证检验，模型2加入了下游客户集中度，实证结果表明下游客户集中度与组织正念显著正相关(r=0.193，p<0.01)；同样，模型3和模型4分别加入了供应商集中度和供应商集中度的平方项，实证结果显示供应商集中度的平方与组织正念显著负相关(r=-0.295，p<0.01)，该结果说明供应商集中度与组织正念之间呈现出倒U型的关系。模型5加入科研机构参与度，实证结果表明科研机构参与度与组织正念显著正相关(r=0.217，p<0.01)。上述检验为后续中介效应验证打下了基础。

表4中，模型2加入了下游客户集中度，实证结果表明下游客户集中度与核心企业创新绩效在p<0.01水平下显著正相关(r=0.285，p<0.01)，假设H1通过检验。模型3加入了供应商集中度，模型4加入供应商集中度的平方项，实证结果表明供应商集中度的平方与核心企业创新绩效在p<0.01水平下显著负相关(r=-0.163，p<0.01)，假设H2检验通过。模型5加入科研机构参与度，实证结果表明科研机构参与度与核心企业创新绩效显著正相关(r=0.331，p<0.01)，假设H3检验通过。

表5 政府研发补贴调节效应检验

表4中，在模型6中加入组织正念作为中介变量后，实证结果表明组织正念与核心企业创新绩效在p<0.01水平下正相关(r=0.187，p<0.01)，假设H4得到验证。同样，在模型7中加入组织正念作为中介变量后，组织正念与核心企业创新绩效在p<0.01水平下正相关(r=0.129，p<0.01)，而且下游客户集中度对企业创新绩效的回归系数有所下降，影响有所减弱但仍然显著(r=0.097，p<0.05)，实证结果表明组织正念在下游客户集中度与企业创新绩效之间起到部分中介效应，假设H5得到验证。同理，在模型8中加入组织正念作为中介变量后，表明组织正念在供应商集中度与企业创新绩效之间的倒U型关系中起到部分中介作用，假设H6通过检验。同理，在模型9中加入中介变量组织正念后，组织正念在科研机构参与度与企业创新绩效之间起到部分中介效应，假设H7得到验证。

3.3.2 调节效应检验

检验政府研发补贴的调节效应之前，对变量的乘数项(交互项)进行了标准化处理。结果如表5所示，在模型2中，增加政府研发补贴变量后，在P<0.01条件下，ΔR2=0.062表明模型效力显著增强，政府研发补贴显著提升了企业创新绩效(r=0.124，P<0.01)。同样，模型3中，增加下游客户集中度与调节变量政府研发补贴的交互项后，调节效应模型效力显著增强(ΔR2=0.019，P<0.01)，假设H8通过检验。同样，检验模型8、模型9和模型10，政府研发补贴对科研机构参与度与企业创新绩效起正向调节作用，假设H10通过检验。

关于对倒U型调节效应的具体影响，通过交互效应图1可以发现，在供应商集中度从低到中的区域，相对于弱政府研发补贴，强政府研发补贴更能促进供应商集中度提升企业创新绩效；在供应商集中度从中到高的区域，强政府研发补贴相对于弱政府研发补贴,起到了抑制了供应商集中度影响企业创新绩效的作用，因此假设H9得到了支持。

图1 政府研发补贴对供应商集中度与企业创新绩效的调节效应

4 结论与启示

本研究从创新生态系统结构的角度，深入探讨了下游客户集中度、供应商集中度和科研机构参与度与核心企业创新绩效之间的关系，对组织正念影响企业创新绩效的内部组织行为和政府研发补贴调节创新生态系统绩效的环境因素进行了研究。研究结论为企业系统性思考创新绩效提升提供了新的思路，也为政府研发补贴政策制定提供了参考。

首先，创新生态系统主效应关系具有动态复杂性。下游客户集中度对核心企业创新绩效有显著的积极影响。实际调研也发现，高客户导向性的企业创新绩效明显具有效率优势。供应商集中度对核心企业创新绩效的倒U型影响显著，揭示了核心企业创新过程中，优化供应链管理对创新绩效的积极意义。科研机构的参与度显著提升核心企业的创新绩效，验证了高校和科研院所等科研机构与核心企业在创新方面的协同具有资源互补性，二者的深度合作更有利于核心企业创新绩效的可持续性。

其次，组织正念具有部分中介效应。组织正念在下游客户集中度、供应商集中度和科研机构参与度与核心企业创新绩效之间部分中介效应的验证，揭示了内部组织行为影响企业创新绩效的心理运演机制。结论也验证了企业文化中创新包容性、专注失败探究和尊重创新人才等价值理念对创新绩效的积极影响，这一结论与包容性创新理论有一致性。

最后，政府研发补贴调节效应检验。这一结论表明政府研发补贴的信号导向作用较为明显，能够传达鼓励创新的政策信息、撬动创新资源协同融合的杠杆效应。而政府研发补贴对供应商集中度与核心企业创新绩效倒U性关系强化效应的验证，显示研发补贴激励效果的复杂性，调研中也发现，部分企业更加关注研发补贴政策的落实程度和宣传效应。