2021年12月9日，中午11:30-13:00，由教育部、科技部“收入分配与现代财政学科创新引智基地”和科技战略与政策研究中心共同主办的希贤“创新云论坛”第五期在线上如期举行。哈尔滨工业大学(深圳)经济管理学院副教授、党委副书记火栋老师作为本期希贤“创新云论坛”的主讲嘉宾，带来了题为“局部搜索还是跨界?企业间技术距离对合作创新的影响”的学术演讲。本次论坛由科技战略与政策研究中心主任曾婧婧教授主持，共有来自哈尔滨工业大学、武汉大学、华中科技大学、中南财经政法大学等多所高校的百余名师生在线参加了本次学术论坛。
火栋老师此次带来的分享是基于他2021年发表在“Industrial and Corporate Change”上的一篇论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”。此次分享共分为5个部分：Introduction、Theory、Method、Results、Discussion and Conclusion。
Introduction部分，火栋老师首先指出跨组织边界的活动的优缺点。其优点表现为，关系型观点强调了伙伴关系在增强竞争优势中的重要性(Dyer & Singh，1998)，技术知识的企业间重组尤其促进创新(Kogut & Zander，1992);其缺点表现为，跨组织活动会使创新过程具有不确定性，共同发明的风险会更大。其次，受技术(Stuart and Podolny，1996)、地理位置(Jaffe et al.，1993)以及社会关系(Madhok，2006)等基础因素的影响，目前企业创新或联合创新活动的关注大多集中于local search(局部搜索)层面，但是最近的研究也表明，beyond local search(超越局部搜索)的技术、地理和社会的关系边界的创新活动也是有益的。如不同技术类型的企业合作，其技术多样性与创新绩效呈倒U型关系(Sampson，2007)。
基于以上研究背景，提出本研究的研究问题，即局部搜索/跨边界的知识搜索的两面性是什么，它们是如何作用并影响企业间创新活动的成功的。
而为了解释局部搜索/跨边界的知识搜索的二重性，火栋老师的研究选择了以企业间技术距离(TD)以及其适用条件为切入点，聚焦于企业间每一个共同发明作为共同创新的绩效或成功。火栋老师选择以TD作为切入点是因为，TD衡量的是认知差异，即两家公司超越同一技术边界的程度，而认知距离能直接影响学习过程和创新。地理和社会边界则是间接决定创新成功的两个条件。
本研究认为协同创新过程包括两方面：学习和创造。而技术距离对协同创新的二重性也是表现在学习效应的减少和创造效应的增加。一方面，技术相似性或重叠度(技术距离小)增加了一家公司访问吸收伙伴公司技术的知识吸收能力(Dyer & Singh，1998;Mowery et al.，1996)。另一方面，来自不同合作伙伴公司的多样的技术知识(技术距离大)会产生协同效应，极大增加不同技术的组合机会，其所创造出的新技术的价值会高于所有合作伙伴基于其禀赋各自所创造技术的价值的简单加总(Dyer & Singh，1998;Grant & Baden-Fuller，1995)。
跨区域和跨社会网络的伙伴关系也会影响创新过程(互补作用)。首先，地理和社会的邻近性有利于建立信任和规范的组织间学习环境，因此跨区域、跨社会关系的合作会造成学习效应的下降。这对于认知距离较远的合作伙伴尤其重要，因为认知距离较远的合作伙伴更多地依靠互动来获取、吸收、转化和利用来自合作伙伴的外部知识，而地理和社会关系的因素则会影响合作伙伴之间的互动。其次，从不同区域或社会网络中获取的特定的知识有助于创造效应的增强，即共同发明中可利用的技术知识的地域、社会属性变得更多样，使得变异性(variation)和选择性(selection)增强，从而产出高质量技术成果。
Theory部分火栋老师提出了四个研究假设：P1 学习效应的减少和创造效应的增加会相互抵消，最终表现为不显著;P2 创造效应的正增长超过学习效应的负增长;P3 学习效应的负增长超过创造效应的正增长;P4 学习效应和创造效应具有交互作用，呈现出倒U型趋势。
(本图来源于火栋老师的论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”)
本研究的数据来源于1993-2002年美国专利商标局(USPTO)颁发的发明专利，并将样本聚焦于两个受让人(公司)共同发明的专利，最终样本包含了6595家公司在1993-2002年间创造的18575项共同发明(专利)。该研究的因变量为Forward citations，即观察到的专利五年内的所有正向引用数量;自变量为Technological distance，即两家公司技术组合的余弦值，计算公式为：
(本图来源于火栋老师的论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”)
本研究的两个调节变量：Cross-regional，即跨国(cross-national)、洲际(cross-continental)或测地线距离(geodesic distance);和Cross-network，即在过去5年里如果两个共同发明的公司之间具有母公司-子公司、母公司-合资企业、子公司-子公司、兄弟公司或合作伙伴关系，则该变量为0，否则为1。本研究的控制变量包括：Claims、References、Inventors、Average prior patents、Average prior partners、Average experience、Year and technology dummies。研究所用方法为负二项回归。
(本图来源于火栋老师的论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”)
结果如上图所示，模型(1)-(4)中的技术距离估计值始终不显著(P>0.10)，支持P1。模型(5)-(7)，当包括相互作用项时，技术距离的估计在统计学上变得显著和负(β=-0.58，P<0.001)，并且两个相互作用项在统计学上显著且正(β=0.89，P<0.001;β=0.45，P<0.05)。这表明，技术距离的净效应取决于跨国和跨网络合作关系。
因此最终结论如下图所示，不同国家不同网络情况下，创造效应的正增长会超过学习效应的负增长(1)，支持预测2，这表明随着技术距离的增加显著有利于专利获得正向引用;在相同国家相同网络的情况下，学习效应的负增长超过创造效应的正增长(4)，支持预测3，这表明技术距离的增加显著减少专利获得正向引用;而在不同国家相同网络和相同国家不同网络这两种情况下(2)(3)，两种效应相互抵消，支持预测1。预测4则没有证据能证明。
(本图来源于火栋老师的论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”)
为排除有关企业宏观经济特征的选择偏差、有关区域的测量以及有关企业未观察到的创新能力的内生性的潜在影响，火栋老师进行了多个的稳健性检验。第一个稳健性检验是针对宏观经济特征的企业合作伙伴的选择性偏差，某些企业在合作伙伴的选择上会存在地理、社会关系、技术水平、研发支出等方面的偏好。因此，火栋老师选取了经济合作与发展组织(OECD)关于国民国内生产总值(GDP)、国内研发支出总额(GERD)、企业研发支出总额(BERD)和外国直接投资(FDI)等宏观经济特征数据，并将其统计数据平均化，再纳入美国、日本、德国、澳大利亚、加拿大和新西兰等虚拟变量，通过Probit(基于两个调节变量是独立的假设)和Biprobit模型(基于两个调节变量非独立的假设)预测跨国合作伙伴关系。除此之外，OECD数据的纳入和缺失也被作为该稳健性检验中的一项。最终该稳健性检验结果与前文分析一致，确保了结果的稳健性。第二项稳健性检验是针对区域的选择性测量问题。火栋老师以cross-continental和geodesic distance作为替代，以检查结果在不同的地理尺度下是否稳健。最终结果也是稳健的。
第三项稳健性检验是针对企业创新能力的内生性问题，即仅控制平均已有专利、平均已有合作伙伴和平均已有经验可能不足以解决企业不可观测的创新能力所带来的内生性问题(Hamilton and Nickerson, 2003)。由于生产高/低质量专利的公司中未观察到的异质性会影响跨界活动和共同发明质量，火栋老师在选择模型和主模型中加入了额外的控制变量——平均质量，遵循Pre-sample Mean方法(Blundellet al.， 2002)。结果如下图所示，稳健性检验结果与前文一致。但是发现当平均质量被控制时，平均已有专利、平均已有合作伙伴和平均已有经验对专利前向引用的影响减弱并变得不显著。
(本图来源于火栋老师的论文“Local search or beyond? The influence of interfirm technological distance on co-innovation success”)
最后，本研究的结论就是技术距离(TD)和创新之间的关系取决于合作方跨区域或跨社会边界的程度。当单跨界时，学习效应和创造效应互相抵消，技术距离对创新的作用并不显著;当双跨界时，创造效应的影响大于学习效应的影响，技术距离会激发高质量创新;当双局部时，学习效应大于创造效应，技术距离将不利于合作创新。而学习效应和创造效应的交互效应(倒U型)并没有体现。
本研究的贡献在于：1.在跨组织边界的创造性活动中，阐明了跨越技术(或认知)边界的过程是如何被跨越地理和社会边界来影响的;2.关注每个具体共同发明的质量，为共同创新过程提供了更详细的理论分析;3.从理论上阐明了共同创新过程中决定共同创新成功的两种对立的作用机制：学习效应和创造效应;4.基于专利进行了严格的实证检验，提供了充足的证据，有助于进一步加深学界对于局部搜索与跨边界搜索的认识。
火栋老师还介绍了该研究的一些值得讨论之处：1.为什么跨边界条件下技术距离的正净效应不太可能归因于学习的改善。因为跨越地理和社会边界逻辑上讲会扩大而不是缩短认知差异，从而导致企业间的不信任问题。相反，将正向的净作用归因于增强的创造作用是合乎逻辑的，因为创造作用将会丰富组合机会(即变异性)并强化创新的选择决策(即选择性)。2.为什么在跨区域和跨网络伙伴关系的背景下，创造效应的正向强化程度会大于学习效应的负向强化程度?因为在跨边界的合作伙伴关系中，共同发明的公司的一般吸收能力可能更大，这使它们能够克服跨界伙伴关系所带来的障碍。此外，创造重组机会在创造性活动中至关重要。3.关于无倒U型效应问题。学习效应的降低可能与任务相关，而不是与关系相关。否则，后者更有可能损害合作中的信任，并对知识创造机制产生负面影响。
本研究的局限性在于：首先，用专利来衡量公司的技术基础可能会有偏差。其次，绩效作为最终结果，往往是由不止一种前因机制造成的，因此目前对内生性的处理有一定局限。最后，当考察与产品、服务和营销等其他目的相关的创新时，结果可能会有所不同。在相反的两种潜在效应相互抵消之后，净效应可能取决于合作创新的项目本身是学习密集型还是创造力密集型。
尽管存在这些局限性，但当前研究的结果仍然具有重要意义。首先，传统上管理被认为是非常依赖沟通的(Zack, 1993)，但当前许多发达的通讯技术手段使得这个缺点可能已变得不那么重要。其次，研究结果表明合作创新的成功更多地取决于开发新的机会，而不是克服不确定性。因此，企业应更加注重不断发展和加强其独特的创新能力和竞争力(即扬长)，而不要为了避免风险(即避短)与其他企业同质化。
最后，本次讲座圆满结束。