创新协同度、区域创新绩效与自主品牌竞争力

齐昕?刘家树

摘要：选择区域分析角度，借鉴复杂网络理论，运用加权集聚系数，从技术协同和资金协同两个维度测度我国各区域创新的协同程度；构建计量经济模型，分析创新协同程度、创新绩效与自主品牌竞争力三者的关系。研究发现，创新协同程度和创新绩效对自主品牌竞争力有显著的正效应；创新主体间协同程度越高，创新效率就越强，其对自主品牌竞争力的促进作用也越大；同时，不同的协同创新形式对自主品牌竞争力的影响存在差异，技术协同程度在资金协同程度对自主品牌竞争力关系中起完全中介作用。

关键词：创新协同度；区域创新绩效；自主品牌竞争力；中介效应

中图分类号：F061.5 文献标识码：

Innovation Synergistic Degree， Regional Innovation Performance

and Own -brand competitiveness

QI Xin， LIU Jia-shu

（School of Business，Anhui University of Technology， Maanshan 243032）

Abstract： This article chose a regional perspective， utilized the complex network theory and used of weighted clustering coefficient， measured the extent of regional collaborative innovation from technical and financial dimensions. Built an econometric model to analyze the relationship among the innovation synergistic degree， innovation performance and own -brand competitiveness. The study found that the innovation synergistic degree and innovation performance have a significant positive effect on the own -brand competitiveness， the higher the degree of synergistic， the stronger the innovation efficiency， and its role in promoting own- brand competitiveness is greater. Meanwhile， different forms of synergistic innovation have different effects for own-brand competitiveness， technology synergistic degree has a fully mediating effect between finance synergistic degree and own-brand competitiveness.

Key words： innovation synergistic degree； regional innovation performance； own-brand competitiveness； mediating effect

伴随着知识和网络经济的发展，创新的不确定性与复杂性日益增加，单纯依靠企业内部的资源进行高成本的创新活动与自主品牌创建，已经难以适应多变的市场需求以及日益激烈的企业竞争。有效整合内外部创新资源，提高创新绩效，成为实现自主品牌跨越式发展的关键所在。然而，现有研究大多侧重于单一企业内部创新与品牌竞争优势的联系，多主体、跨组织的协同创新对自主品牌影响的研究还不够深入，特别是协同程度与创新绩效和品牌竞争力的关系等方面，研究尚未多见；同时，将这一问题置于区域层面的研究鲜少。因此，本文选择区域分析角度，测度我国各区域协同创新的协同程度，实证分析协同程度、创新绩效与自主品牌竞争力三者的关系，在此基础上，提出相关对策建议，具有一定的理论与实践意义。

1 理论分析与研究假设

1.1 协同创新与区域创新绩效

众多研究发现，协同创新通过整合和有效配置区域内创新资源，进而提高区域创新绩效。区域创新绩效来自于协同剩余，使整体创新效率大于个体创新效率之和[1]，而协同剩余的产生和大小依赖于区域内各创新主体、创新要素的整合和互动程度，即创新协同度越高，协同效应越大[2]。一系列案例研究提供了定性的证据，发现区域组织间的合作强度与区域创新绩效之间呈现正相关关系[3]。高协同度也有助于组织间信任的产生，建立互惠、互利及共享的机制，提高知识转移数量和质量，促进创新要素扩散与创新产出的增加。组织间的劳动力流动、社会交往、信息共享、知识溢出等使得高组织合作的区域比低组织合作的区域的创新绩效高 [4]。于明洁等[5]也认为通过增强产学研间的链接强度，可以提高创新资源的利用率、创新熟练度以及创新经济成果的产业化水平。综上所述，区域创新协同程度越高，表明不同创新主体之间的合作创新意识越强，创新要素的共享程度越高，越有利于创新效率的提升，我们可以提出如下假设：

H1：区域创新协同程度越高，创新绩效越高。

1.2 协同创新与自主品牌竞争力

持续的品牌竞争力是企业有效资源配置的结果，来自于企业在产品开发、生产制造、市场营销等领域的不断创新，而单一企业的规模和能力难以迅速响应市场的需求，也难以消化高额研发投入带来的固定成本分摊，企业必须整合创新资源，进行多主体合作的协同创新，从而缩短研发周期、降低研发成本[6]。协同创新对品牌竞争力的促进作用是其产生在研发、制造、营销等环节竞争优势的累计效应，其机理如图1所示。首先，企业可以充分利用整个协同创新网络的互补性，获取相应的知识、信息等资源，从整个协同网络的角度来识别市场机会，快速响应市场需求并开发出与市场需求相耦合的产品，降低创新的风险和市场的不确定性。其次，协同创新模式根据各创新主体的比较优势对创新各环节进行专业化分工，使得企业日益专精于某一项技术， 提高了创新效率；同时，研发、生产等相关的高额投入可以在整体上摊销，降低创新的成本；而组织间的信任机制建立，减少了合作的交易成本。最后，以准确的市场信息为基础，合理定位目标市场，利用整个网络的渠道和营销模式的创新，将具有差异化优势和成本优势的产品快速导入市场，形成品牌的竞争优势。

可以看出，创新主体间的协同程度影响着资源的获取与整合，进而影响竞争优势的形成。从广度上看，合作主体的多样性与企业所能获得资源的数量及互补程度相关；从深度上说，合作主体关系的密切程度与企业所能获得资源的质量及资源整合效率相关。因此，我们可以提出如下假设：

H2：区域创新协同程度越高，自主品牌竞争力越强。

1.3 区域创新绩效与自主品牌竞争力

创新是品牌建设的重要内涵，品牌竞争力不仅是创新能力的体现，也是创新成果的载体。大量研究证明，创新通过开发新产品与新服务，改进现有产品、服务的质量并形成差异性，提升产品、服务的技术含量和附加值等途径，促进品牌竞争力的提升。持续的渐近性创新会不断地提高新产品的质量，使其性能得到逐步改进，加强了新产品的市场地位并提升了其品牌竞争力[7]。王俊峰等 [8]认为技术创新为产品的综合质量提供了技术上、物质上的保证，并实证分析了区域创新对品牌价值的影响。自主创新通过掌握具有自主知识产权的核心技术，可以赋予品牌高科技含量的形象，形成较高的品牌美誉度和品牌附加值，产生专有性、价值性、垄断性资产（黄永春，2012）[9]。因此，从区域层面出发，我们可以认为区域创新绩效对品牌竞争力的有重要影响，并提出如下假设：

H3：区域创新绩效越高，自主品牌竞争力越强。

2.2 其他变量的测度

（1）创新绩效。本文中关于创新绩效测度的指标体系以及评价方法及数据来源于2013年《中国区域创新能力报告》（该报告所有指标的计算基于2011年数据），包括企业研究开发投入综合指标、设计能力综合指标、技术合作与改造投入综合指标、新产品销售收入综合指标5个综合指标共24个基础指标。

（2）知识创造。知识创造用来衡量区域持续创造新知识的能力；若区域的知识创造能力强，产生的新知识就越多，必然会对知识的应用、新产品、工艺的研发产生促进作用，进而影响创新绩效和自主品牌竞争力。本文中关于知识创造测度的指标体系以及评价方法及数据也来源于2013年《中国区域创新能力报告》。

（3）自主品牌竞争力。本文中关于自主品牌竞争力测度的指标体系以及评价方法及数据来源于《中国企业品牌竞争力指数报告（2011～2012）》，该报告对于自主品牌竞争力的评价主要从品牌财务表现、市场表现的视角展开。对测得的所有样本企业品牌竞争力分区域综合，得出2011年全国各个区域的品牌竞争力得分。

2.3 计量模型构建

结合理论分析，为考量创新协同程度、创新绩效、知识创造能力等因素对自主品牌竞争力的影响，本文建立以下计量模型：

（5）

其中， 表示自主品牌竞争力， 表示区域协同创新程度， 表示区域创新绩效， 表示区域知识创造能力。 本文数据通过国家知识产权局的专利检索与服务系统，2012年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》，《中国企业品牌竞争力指数报告（2011～2012）》，《中国区域创新能力报告2013》相关数据整理得到。

3 实证分析

3.1 分析结果

本文主要考察创新协同程度、区域创新绩效、自主品牌竞争力三者的关系。依据公式（5），对自主品牌竞争力与各个变量之间的关系进行回归分析，估计结果如表3所示。回归（1）、（2）显示了创新协同程度与自主品牌竞争力的关系，回归（3）、（4）显示了创新协同程度和创新绩效与自主品牌竞争力的关系。可以看出，无论是否控制知识创造能力，创新协同程度都在1%的水平上显著，创新绩效在5%或1%的水平上显著，表明创新协同程度和创新绩效对自主品牌竞争力有显著的正效应。

回归（5）～（10）进一步考察不同类型的协同创新程度对自主品牌竞争力的影响，无论是否加入创新绩效以及知识创造能力两个变量，技术协同程度和资金协同程度对自主品牌竞争力的影响都在1%的水平上显著；然而它们一起进入回归模型时，无论是否加入创新绩效以及知识创造能力两个变量，资金协同程度都未通过显著性检验，这可能因为它们之间存在中介作用等其他关系，需要通过中介效应检验进行进一步阐释。

3.2 中介效应检验

本研究按照Baron的三步法来进行中介效应检验：

第一步，验证资金协同程度与自主品牌竞争力的关系，由回归（6）、回归（8）看出，无论是否加入其他变量，其回归系数在1%的水平上显著；

第二步，验证资金协同程度与技术协同程度的关系，由回归（11）看出，其回归系数在1%的水平上显著；

第三步，验证资金协同程度、技术协同程度与自主品牌竞争力的关系，由回归（9）、回归（10）看出，无论是否加入其他变量，技术协同程度的回归系数在10%的水平上显著，而资金协同程度的回归系数都不显著，这就表明技术协同程度在资金协同程度对自主品牌竞争力关系中起完全中介作用。这种在协同创新过程中知识技术协同匹配的关键作用，与Lee等人 [12]的研究结论基本一致。

3.3 稳健性检验与假设检验

为了检验区域创新协同程度与创新绩效、自主品牌竞争力的关系的研究结论的可靠性，需要进行稳健检验。本文采用变量替换来检验研究结论的稳健性，选择《中国区域创新能力报告》中的创新绩效指标，来代替本次研究的创新绩效变量，用 表示，估计结果见表4。由回归（12）～（17）看出，各变量系数的显著性指标并没有发生实质性的改变，表明本文实证结果具有较强的稳健性。

由回归（18）、回归（19）看出，无论是否控制知识创造能力，创新协同程度对创新绩效的影响都在1%的水平上显著，表明创新协同程度对创新绩效有显著的正效应，假设H1成立。回归（1）～（4）反映了创新协同程度对自主品牌竞争力有显著的正效应，假设H2成立。回归（3）、（4），回归（7）、（8），回归（10）均反映了创新绩效对自主品牌竞争力有显著的正效应，假设H3成立。

4 结论

基于上述分析，本文得到以下基本结论：（1）创新对自主品牌竞争力的驱动作用得到证实；同时，伴随着技术、产品开发的复杂性日益增强，品牌竞争力的提升愈发依赖于企业内外部创新资源的有效整合，多主体、跨组织的协同创新能有效提升创新绩效和自主品牌竞争优势。（2）创新主体间的协同程度对创新绩效和自主品牌竞争力有显著的影响，创新主体间协同程度越高，创新效率就越强，其对自主品牌竞争力的促进作用也越大。（3）不同的协同创新形式对自主品牌竞争力的影响存在差异，技术协同程度在资金协同程度对自主品牌竞争力关系中起完全中介作用。

本文的政策含义在于：首先，协同创新是提升我国自主品牌竞争力的可靠选择。通过加强区域内各创新主体、产业化各环节间以及企业内部创新要素的有机衔接，资源整合、优势互补，可以形成在研发、制造、营销等环节的竞争优势，从而提升品牌核心竞争力。

其次，创新主体间的协同程度影响着品牌竞争优势的形成。需要厘清各创新主体的主要职能，通过市场和政府的双向协调，合理配置创新资源，完善创新主体间的信任、协调、沟通、学习、分配等机制，促进各创新主体的深入协作与耦合，实现最佳的协同效应。

最后，创新主体间的技术协同是提升自主品牌竞争力的关键。主体间的技术合作与知识扩散不仅能加快新产品和新工艺的研发速度，而且，具有自主知识产权的核心技术形成的专用性、价值性的品牌资产，是品牌竞争力的源泉。因此，在整合创新资源、构建创新系统时，要注重相关主体的知识互补和技术相关，而不是简单的资金融通。

需要指出的是，本研究尚存在一些不足与局限。由于数据的可得性等诸多限制，本文仅从专利合作和资金融通两个方面来衡量区域创新协同程度，而且本文的研究是基于横截面数据的基础上开展的，没有考虑时序维度的创新协同程度对创新绩效及自主品牌竞争力影响的变化，这些问题值得在后续研究中作进一步的探讨。

参考文献：

[1] Arndt O， Sternberg R. Do Manufacturing Firms Profit From Interregional Innovation Linkages？ An Empirical Based Answer [J]. European Planning Studies， 2000，8（4）： 465-485.

[2] 姚艳红，夏敦.协同创新动因——协同剩余：形成机理与促进策略[J].科技进步与对策，2013 （20）： 1-5.

[3] Saxenian A. Regional Advantage——Culture and Competition in Silicon Valley and Route 128 [M]. Cambridge， MA： Harvard University Press， 1998.

[4] Cainelli G， Mancinelli S， Mazzanti M. Social Capital and Innovation Dynamics in District-

based Local Systems [J]. The Journal of Socio-Economics， 2007， 36（6）： 932-948.

[5] 于明洁，郭鹏，张果.区域创新网络结构对区域创新效率的影响研究[J].科学学与科学技术管理，2013 （8）：56-63.

[6] 王燕妮，张永安.自主品牌汽车核心企业成长过程中创新网络作用规律研究[J].软科学，2012（11）：

10-14.

[7] Klaus J. Intellectual Property Management： The Role of Technology-Brands in the Appropriation of Technological Innovation [M]. Physical-Verlag， a Springer Company， 2004.

[8] 王俊峰，程天云. 技术创新对品牌价值影响的实证研究[J].软科学，2012（9）：10-14.

[9] 黄永春，郑江淮，任志成，佘海峰.企业自主知识产权名牌的生成机制研究——基于PLS-SEM模型的实证

分析[J].科学学与科学技术管理，2012（4）：156-165.

[10]Onnela J P， Saramaki J， Kertesz J， Kaski K. Intensity and Coherence of Motifs in Weighted Complex Networks [J]. Physical Review E， 2005，71（6）： （1-4）.

[11] Watts D J， Strogatz S H.Collective Dynamics of “Small-word” Networks [J]. Nature， 1998，393（6684）： 440-442.

[12] Lee S， Park G， Yoon B， et al. Open innovation in SMEs： An intermediated net work model [J]. Research Policy， 2010， 39（2）： 290-300.