网络联结、知识产权保护与创新绩效

　　摘要：基于社会网络分析法，以2011—2016年创业板上市公司为对象，用独立董事间的连锁关系反映样本企业社会网络弱联结关系，用地理及行业关系反映社会网络强联结关系，以此检验不同网络联结强度对企业创新绩效的影响。结果显示，社会网络强联结和弱联结均能促进企业创新。在此基础上，利用5个指标构建我国省际知识产权保护水平指数，验证了知识产权保护对于网络联结强度和创新绩效存在一定调节效用。结论为企业创新发展提供了新视角。

　　关键词：网络联结;知识产权保护;创新绩效

　　0引言

　　社会网络理论认为，企业创新行为内嵌于社会网络[1]，组织之间通过关系联结形成的社会网络不仅能促进信息共享，还可以对企业相关行为进行传播[2]。关于网络联结强度，Granovetter[3]将其定义为不同主体通过交流而逐渐形成的一种关系纽带，并指出这种社会关系强度可根据主体之间交流时间(AmountofTime)、接触频繁程度(Intimacy)、情感亲密程度(Emo-tionalIntensity)以及互惠性(Reciprocal)划分。此后，网络关系强度成为学术界的研究热点之一，其被认为是经济主体之间进行知识共享与信息交流的决定性因素[4]。Feldman&Audretsch[5]指出，企业间信息流动贯穿创新过程始终。Larson[6]进一步认为强联结有助于传递感情、增进信任等，能通过促进隐性知识流动促进企业创新;Granovetter等[3]则认为弱联结关系具有非冗余信息传递优势，对于显性知识的传播更加有利，而异质性信息有助于提升创新绩效。显然，社会网络的强弱关系联结均有利于企业创新。尽管网络联结强度作为反映网络特征的重要指标，与企业创新密切相关，但当前对于网络联结强度的测度尚未形成统一标准。Haunschild&Beckman[7]认为，董事层关系是一种重要的社会关系，具有信息传递功能，独立董事之间的弱联结关系成为企业间传递信息的“纽带”。因此，对于由企业之间“连锁独立董事”形成的社会网络这一弱网络联结，可通过中心度指标测度。另外，企业不仅嵌于网络空间中，还处在一定的行业和地理空间内。地理及行业相近的企业之间更容易频繁接触，进而形成共同的技术范式[8]。基于此，本文认为地理接近度及行业接近度可以作为网络强联结的测度指标。

　　结合制度经济学有关理论，即创新是外部制度环境与企业内部活动相互作用的过程，而知识产权保护作为一项重要的制度因素，其与企业创新绩效的关系逐渐受到重视。但现有研究主要从国家层面对二者关系进行考察，对我国知识产权保护地区差异的关注十分有限。因此，本文基于省际层面，重新构建我国省际知识产权保护指数，对知识产权保护水平差异进行度量，并检验这种差异对网络联结与企业创新绩效关系的影响，旨在为理解社会学、法学、金融学、经济地理学及经济增长等领域相互融合和内在联系提供新的视角与思路。

　　1文献综述及研究假设

　　1.1网络弱联结与创新绩效

　　社会网络作为组织活动的主要特征，是企业之间信息交流、资源交换的重要渠道。Meagher&Rogers[9]基于弱联结优势理论指出，弱联结具有“桥”的衔接作用，在一定程度上决定了企业面临的机会和约束，进而影响企业信息获取、战略选择、风险承担和资源利用等活动。董事会通常掌握大量关于行业趋势、市场状况等关键信息，这些信息在董事会交往过程中互相流动，而独立董事之间的弱联结使得这一网络特征更加明显。正如Fama&Jensen[10]指出的，企业之间往往通过一种“friendofafriend”的董事网络相联结，它们之间的交流能对其公司董事相关行为产生影响;陈运森和谢德仁[11]进一步指出，弱联结关系将社会网络中没有直接联系的组织或个体联结起来，并且拥有信息控制优势;Mol[12]发现，网络联结较多的董事在进行战略决策时具有相对优势。在其它条件一定的情况下，网络联结中心度会对信息扩散产生影响，即拥有更多联结的企业更具网络势能优势，掌握着信息和知识流动的主动性，可以与更多企业建立联系。因此，弱联结位置中心度越高，越有助于企业利用信息及控制优势对信息进行整合，进而提高创新绩效[13]。同时，企业自身决定了通过社会网络传播的信息量、多样性及丰富性，进而影响其它相关企业获取创新价值。因此，社会网络弱联结具有信息优势，对企业创新绩效十分重要。基于此，本文从程度中心度(Degree)和中介中心度(Be-tweenness)两个维度对网络弱联结进行测度，并提出以下假设：

　　H1：网络弱联结与企业创新绩效正相关。

　　H1a：网络程度中心度与企业创新绩效正相关;

　　H1b：网络中介中心度与企业创新绩效正相关。

　　1.2网络强联结与创新绩效

　　网络强联结更加关注联结企业之间相似的关系模式，反映了创新信息在企业之间动态传播过程，揭示了创新资源在社会网络联结群体间扩散并获取收益的方式，有助于提升空间转移效果，对创新绩效具有积极影响[14]。Antonelli[15]基于经济地理学相关理论指出，地理接近程度有利于组织间互动交流，促进知识传播，进而提升创新绩效;Argyres&Silverman[16]在组织经济学中特别阐明了相对集中的研发活动通过节约企业沟通成本，促进规模经济效应形成;Butler等[17]和Teo[18]也证实了地理接近程度在信息交换中的作用，认为地理位置越接近的企业之间互动越频繁。此外，强联结关系对创新的积极作用还体现在行业接近性上，企业技术领域相近有助于吸收其它企业的隐性知识，以及挖掘社会网络关系中的专有知识，进而促进创新[19]。Raut[20]认为研发外部性主要产生于同行业企业之间，信息在同行业企业之间共享的可能性更大。因此，地理及行业相近有助于企业之间形成更加频繁的知识传递，这种强联结关系能促进企业通过“干中学”实施创新。基于此，本文从地理接近度(GeographyPropinqui-ty)及行业接近度(IndustryPropinquity)两个维度对社会网络强联结进行测度，并提出以下研究假设：

　　H2：网络强联结与企业创新绩效正相关。

　　H2a：网络地理接近度与企业创新绩效正相关;

　　H2b：网络行业接近度与企业创新绩效正相关。

　　1.3知识产权保护的调节效应

　　组织的经济活动内嵌在社会网络中，而社会网络内嵌于社会制度之中。Peng[21]根据制度基础观提出，企业战略选择是外部制度环境与组织内部环境相互作用的结果;Acquaah[22]指出，社会网络对于企业创新绩效的作用应结合其它因素的权变影响来考察。知识产权保护作为一项重要的制度因素，为服务创新而生，而网络联结主要通过知识传递促进创新。那么，由知识产权引起的知识、技术排他性及垄断性势必会影响知识传播，其与组织之间的动态关系也必然会对企业创新产生影响。

　　一方面，Helpman[23]认为知识产权保护制度强调创新独占性，通过限制知识溢出，降低企业间技术、知识等资源的扩散效应及创新成果的可转让性，抑制知识和信息共享及传播[24]。因此，知识产权保护会在一定程度上抑制信息扩散传播，且网络联结中心度越高，抑制效应越明显;另一方面，Aldrich&Zimmer[25]指出，企业发展是外部环境与组织自身的一种匹配关系，一旦超越匹配关系适宜的度，就会导致创新过程中出现技术锁定或认知偏差[26]。具体而言，由于知识产权保护水平在我国呈显著的省际差异，在不同地域制度环境约束下，地理接近度越高，其对企业合作过程中信息交换和共享的抑制效应越明显。另外，行业接近度越高，溢出效应越明显，信息传播的杠杆效应越显著，其对外部环境约束的敏感性越强。本文认为，知识产权保护水平越高，制度约束力较强，对网络联结与企业创新绩效二者之间的抑制作用越明显。由此，提出如下假设：

　　H3：知识产权保护对网络联结与企业创新绩效的关系具有负向调节效应。

　　H3a：知识产权保护对程度中心度与创新绩效的关系具有负向调节效应;

　　H3b：知识产权保护对中介中心度与创新绩效的关系具有负向调节效应;

　　H3c：知识产权保护对地理接近度与创新绩效的关系具有负向调节效应;

　　H3d：知识产权保护对行业接近度与创新绩效的关系具有负向调节效应。

　　综合上述分析，构建本文研究的理论模型，如图1所示。

　　2研究设计及数据来源

　　2.1网络弱联结

　　根据陈运森[27]对社会网络的定义：至少有一名独立董事同时在两个董事会任职，或虽然两个企业没有直接联结，但分别与第三个企业有共同的独立董事，就可以认为这两个企业之间有联结。本文基于2011—2016年252家创业板上市公司全部独立董事的背景资料，构建样本企业社会网络关系的[0，1]矩阵，并绘制独立董事社会网络关系图，如图2所示。

　　2.2网络强联结

　　社会环境中的各个系统间存在着相互影响而又互相合作的关系。协同是经营者有效利用资源的一种方式，主要通过隐性资产，特别是核心技术扩散实现。Goold&Campbell[29]认为，当一个组织中积累的资源可以被同时且无成本地应用于其它组织时，协同效应就发生了。另外，邱国栋和白景坤[30]发现，协同效应的实现需要空间安排和技术关联。基于此，本文利用地理接近度和行业接近度对社会网络强联结行测度。

　　(1)地理接近度。地理接近度即协同效应的空间安排要素。Sorenson&Stuart[31]基于经济地理学理论，强调了协同定位的重要性及其在信息和资源共享中的作用。为进一步阐明与创新相关的信息在企业间传播的方式，本文分别计算样本企业中位于同一地区的所有联结企业数量，即地理接近度。具体划分为华北地区、华东地区、东北地区、华中地区、华南地区、西南地区、西北地区。

　　(2)行业接近度。行业接近度即协同效应的技术关联要素。根据McPherson[32]提出的社会网络同质性中“物以类聚”的相关理论，信息更有可能在具有相似特征的组织或个体间共享，信息传递与扩散也更有可能发生于同行业企业之间，即行业接近度。本文分别计算样本中属于同一行业的所有联结企业数量，行业按照所属Wind一级行业进行划分。

　　2.3省际知识产权保护水平

　　GP指数[33]为国际知识产权保护定量研究奠定了基础，然而由于我国立法与司法之间不完全同步，该指标在我国适用性不佳。之后，韩玉雄和李怀祖[34]对GP方法进行了修正，测算出1984—2002年间我国知识产权保护的修正水平(简称HL方法)。但随着我国知识产权市场规范化程度日益提高，HL方法以“地区经济发展水平”度量知识产权保护水平已不太合适。本文在综合已有研究的基础上，通过以下5个方面重新构建知识产权保护指数：①司法保护水平(IPR1)，以一省专职律师数占该省总人口数(万人)的比例衡量;②知识产权保护执法力度(IPR2)，以专利侵权案件结案率衡量，即“当年累计专利纠纷结案数除以当年累计立案数”;③知识产权中介机构发展情况(IPR3)，以知识产权代理公司密度衡量，具体测度方法为“一省知识产权代理公司数目除以当年该省总人口数”;④知识产权市场规范化程度(IPR4)，以技术市场转让规模衡量，具体测度方法为“一省技术市场成交合同金额除以该省当年地区生产总值”;⑤知识产权保护社会意识(IPR5)，以知识产权保护未被侵权率衡量，具体测度方法为“1减去一省当年受理的专利侵权纠纷案件数除以该省截至当年累计授权专利数”，专利未被侵权率越大表示社会知识产权保护意识越好。最后，基于上述5个指标(IPR1—IPR5)，采用主成分分析方法构建各省知识产权保护指数。在此基础上，根据5个指标的解释百分比加权计算出各省知识产权保护水平指数，并以2011—2016年各省总得分的算术平均数作为省际知识产权保护平均水平指数。图3为2011—2016年间我国29个省、自治区、直辖市知识产权保护平均水平指数(港、澳、台及数据缺失的西藏、宁夏5个地区未纳入计量)。

　　推荐阅读：旅游知识产权保护

　　摘 要：随着旅游业不断发展，旅游知识产权的重要性日益突出。当前，旅游知识产权保护方面的问题愈发严重，主要表现为景区名称商标频被抢注，旅游线路、旅游活动安排及旅游商品抄袭严重等。解决这些问题需要从多方面入手，既要强化旅游管理部门工作职能，又要提高旅游企业知识产权保护能力，同时还需要修改完善相关法律法规。

　　表1为2011—2016年我国省际知识产权保护水平描述性分析，显示出显著的时间序列纵向差异及各省知识产权保护水平之间的横向差异，其中平均得分、标准差分别根据各省2011—2016年得分求得。可以看出，2011—2016年我国各省知识产权保护水平稳步提高，北京市知识产权保护水平遥遥领先于其它地区，平均得分达到3.297;上海、浙江、天津、广东、江苏分列2～6位，基本与地区经济发展水平相吻合;江西省保护水平最低，甚至落后于青海、甘肃、贵州等省份，平均得分仅为0.333。为验证知识产权保护水平对社会网络和创新绩效关系的调节效应，分别加入IPR(知识产权保护水平指数)及其与解释变量的交乘项。

《网络联结、知识产权保护与创新绩效》

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