创新生态系统模式对新创企业创新绩效的影响研究——基于平台与产品的双重视角

张 晶 刘 琼 于 渤

1（中国电子信息产业发展研究院，北京 100048）2（哈尔滨工业大学（威海）经济与管理学院，威海 264200）3（哈尔滨工业大学经济与管理学院，哈尔滨 150000）

近年来，我国推进创新驱动发展战略，经济进入高质量发展阶段，发展动力正在从以要素驱动和投资驱动为主，转移至以创新驱动为主。与成熟企业相比，新创企业作为处于初始阶段的企业，往往具有强劲的创新积极性，但其自身所具有的资源劣势又会制约其创新行为。尽管过往研究多将新创企业的创新过程描述为一个孤立企业的独立发展过程，但是越来越多的研究表明，新创企业获取互补性资源有助于提升其创新产出［1］。在此背景下，能够提供互补性资源的创新生态系统，逐渐吸引了学术界和商业界的广泛关注。

创新生态系统是由异质参与者的创新活动所构成的动态协调网络，通过系统内各利益相关者建立的相互依赖关系，进行共同创新，最终实现价值的分布式增值和创造［2，3］。

因此， 创新生态系统的交互网络和价值链条整合，是新创企业减少资源搜寻的时间和资金成本的重要路径。随着创新生态系统理论的不断发展，学者们逐渐将研究兴趣转向了对其细分模式的系统性探索上。如Mei等［4］依据 “核心-外围”，将创新生态系统模式划分为与杰出组织联系的核心系统和与服务中介机构联系的外围系统。Kapoor［5］依据资源获取途径，将生态系统划分为基于产品的生态系统和基于平台的生态系统。而新创企业的特性决定了从资源获取途径视角，来探讨创新生态系统模式是否对其创新绩效产生正面溢出效应具有理论和实践意义。

Gawer和 Cusumano［6］认为新创企业参与具有战略目标的平台型创新系统有利于提高自身公信力，推动企业发展。然而，王康等［7］指出嵌入平台型系统的行为也常常会给新创企业带来资源冗余和 “平台陷阱”等后果，进一步阻滞了其创新积极性。此外，Kapoor［5］还提出产品型创新系统可以为新创企业提供资源、信息和能力等要素的单边互动的机会，从而摆脱 “平台陷阱”所造成的竞争加剧和知识泄露，最终促进创新产出的提升。

本研究结合Kapoor［5］的研究，依据获取资源的途径将创新生态系统划分为基于平台的创新生态系统（平台型系统）和基于产品的创新生态系统（产品型系统）。基于平台的创新生态系统是指跨越产业边界所构建的能够整合外部厂商资源的平台，强调 “轮辐式”的相互依赖关系，其目的在于搭建协调多种价值关系，实现价值互动。基于产品的创新生态系统是指在围绕核心产品周围所构建的生态系统中，企业和系统内参与者之间构建的直接联系，强调 “点对点”的相互依赖关系，其目的是建立直接的价值关系，实现跨行业、多维度的价值捕获和创造［5］。

此外，尽管创新生态系统为新创企业提供了获取外部资源的途径，但其能否识别并整合价值资源还取决于自身的动态能力。动态能力能够确保新创企业在嵌入创新生态系统的过程中，实现资源整合和自我更迭，以在激烈的竞合环境下达到均衡状态［8］。同时，新创企业的成长过程具有动态复杂性，由此引发了学者从企业生命周期理论进行思考，而企业年龄作为反映新创企业的生命周期的重要指标［9］。已有研究对其与新创企业创新绩效之间的关系进行了初步探索，但就两者之间的关系目前尚未达成共识。

鉴于此，本文构建 “创新生态系统模式-动态能力-新创企业创新绩效”的逻辑链条，以深入探索创新生态系统模式对新创企业创新绩效的影响作用以及作用机理，并依据组织生命周期理论，来探索组织生命周期理论与新创企业创新间的关系。

1.1 创新生态系统模式与新创企业创新绩效

创新生态系统的理论发展为研究新创企业提供了新的视角。从资源获取角度来看，作为创新生态系统中的互补者，新创企业在实现系统目标的过程中会受到跨行业边界的相互影响，获得财务、管理以及关系网络等多方面的资源，进行实现创新［4］；
另外，从构建潜在网络的角度来看，创新生态系统为新创企业提供了与其他利益相关者建立联系的机会。如新创企业可以与系统中大学、孵化器等外部组织构建合作网络，通过网络效应和相互依赖关系，在拓展网络结构和节点的基础上获得异质性资源［10］，进而提升其创新产出。

企业能否获得宝贵的、稀缺的、不可模仿的和不可替代的（VRIN）的资源［11］对于提升竞争力至关重要，现有研究表明新创企业参加行业协会、国际组织、技术平台、孵化器［10］等第三方平台，有助于其获取异质性资源，并实现价值互动。然而，部分学者提出对 “平台陷阱”的担忧，指出新创企业作为平台型系统的互补者，在实现系统目标和自身目标这一 “双重目标”的过程中，容易因过度关注系统目标而陷入 “平台陷阱”［7］，阻滞其发现市场中的新机会的可能性。据此，引发了学者对新创企业嵌入异质性创新生态系统模式的关注。分开来看：

平台型系统能够帮助新创企业克服其发展初期所面临的缺乏业务经验、合作渠道以及各类资源等问题。从企业内部的平台型系统来看，企业内部所召开的交流会议或搭建的资源信息分享平台，能够创造资源和信息的流动机会，进而降低新创企业获取资源的资金、时间以及机会等各方面的成本。从外部的平台型系统来看，新创企业嵌入包含行业协会、国际组织以及孵化平台等组织，能够促使其及时了解行业政策变动、追踪技术发展轨迹、学习先进的管理经验，通过拓展获取资源的渠道，进而降低其支出成本，压缩研发周期［5］，最终实现创新产出的提升。

此外，产品型系统能够缓解平台型系统对新创企业创新积极性的消磨，促进新创企业创新绩效的提升。（1）新创企业嵌入产品型系统内在要求企业以核心技术或产品为纽带，依据特定需求与供应链中的上下游厂商、科研院所和顾客等系统中参与主体建立 “点对点”的交互联结。在交互过程中，新创企业能够及时地识别自身发展所需的资源，及时调整商业战略，并通过缩短信息传递的层级［5］，进而实现价值创造和产品创新；
（2）产品型系统的战略目标和动态剔除功能内在要求新创企业保持持续性创新［4］，以满足系统中领导者的产品需求。因此，产品型系统能够帮助新创企业构建差异性和难以仿制的优势集合，从而帮助新创企业从起步期快速成长直至成熟阶段，提升创新绩效。因此，本研究提出如下假设：

H1：基于平台的创新生态系统对新创企业创新绩效有显著的正向影响。

H2：基于产品的创新生态系统对新创企业创新绩效有显著的正向影响。

1.2 动态能力的中介效应

动态能力是企业整合、构建和拓展外部以及内部商业机会并建立与之相匹配的商业环境的能力集合。依据 Wilden和 Gudergan［12］的研究，将动态能力划分为机会识别能力和重构转变能力。其中，机会识别能力是对组织边界的各类技术、知识以及资本等各类创新要素的识别能力，重构转变能力是将组织边界的创新要素与新构思、新资源和新知识组合重构的能力。

平台型系统为新创企业提供组织内和组织间信息交互的机会，为新创企业提供了将内外部异质性知识和资源等转化为新产品和新技术的商业机会。然而，现实情境中所呈现的现状往往是平台型系统所提供的资源、信息以及知识并不能主动带来新创企业创新绩效的提升，还需要企业自身具备机会识别能力和重构转化能力。机会识别能力能够帮助嵌入平台型系统的新创企业及时发现、识别市场机会与发展机遇，从而拓宽创新要素的来源窗口。此外，借助重构转变能力，嵌入平台型系统的新创企业能够将所识别的新构思、新资源和新知识与创新要素基础进行重构，从而达到资源的有效联动，提升创新绩效。最终，嵌入基于平台的创新生态系统正向培养了新创企业的动态能力。因此，本研究提出如下假设：

H3a：机会识别能力对基于平台的创新生态系统与新创企业创新绩效间的关系具有中介作用。

H3b：重构转变能力对基于平台的创新生态系统与新创企业创新绩效间的关系具有中介作用。

动态能力在产品型系统与新创企业创新绩效的提升路径中发挥着保护和集成的作用。（1）产品型系统所建立的点对点相互合作关系，为新创企业提供了一定的供需对接机会，具备机会识别能力、能够快速响应外部环境变动的新创企业能够及时识别系统中领导者的需求，减少了无效沟通的成本损耗，有助于提升自身的创新绩效；
（2）具备重构转变能力的新创企业能够在识别市场需求和获取关键性资源的基础上，将异质性的互补资源进行重构转变，以探索和实现新产品、新服务以及商业模式等业务的改进与创新，有助于提升嵌入产品型系统的新创企业的创新资源利用效率。因此，本研究提出如下假设：

H4a：机会识别能力对基于产品的创新生态系统与新创企业创新绩效间的关系具有中介作用。

H4b：重构转变能力对基于产品的创新生态系统与新创企业创新绩效间的关系具有中介作用。

1.3 企业年龄的调节效应

由于企业成长具有动态复杂性，发展过程具有自组织特性，能够在交互过程中施行适应性行为，因此从动态视角研究新创企业创新绩效的提升具有重要的理论意义。已有研究从企业生命周期的理论框架出发，提出新创企业生命周期的不同阶段下的商业模式、网络联系和对创新模式的选择不尽相同［13］。企业年龄作为反映新创企业生命周期的重要指标［9］，已有研究对其与创新绩效之间的关系进行了初步探索，但研究结论不尽一致。大部分研究认为企业年龄与新创企业创新绩效间呈正向相关，即新创企业长期的经营发展能够帮助其累积创新所需的资源禀赋和互补性网络，有助于提升其创新绩效［14］。然而，少部分学者提出新创企业的企业年龄与其创新绩效之间呈负向相关，即在企业发展的早期阶段新创企业参与创新以提高市场份额的意愿和动机最强，此时其创新绩效的表现最好［15］。

在新创企业发展的起步阶段，平台型系统能为新创企业的发展提供包含行业政策变动、技术发展经验以及先进的管理经验等一系列的资源选择，这种资源广度的拓展也为新创企业的持续创新奠定了基础。随着企业年龄的增长，新创企业常常不得不面对 “资源冗余”［7］，需要耗费时间和成本等来筛选互补性资源，而这往往又与新创企业存在资源窘境和 “小而弱性”的特征相违背。此外，新创企业频繁地接触平台型的开放系统也会使其自身面临无形资产流失、技术壁垒被动降低等一系列风险，进而降低自身产品的竞争力，最终影响了新创企业的再创新的意愿。因此，企业年龄对基于平台的创新生态系统与新创企业的创新绩效间的关系起倒U型调节作用。假设如下：

H5a：企业年龄对基于平台的创新生态系统与新创企业的创新绩效间的关系起倒U型调节作用。即随着新创企业年龄的增长，其对基于平台的创新生态系统与创新绩效之间的促进作用将呈现先提升后下降的趋势。

由于我国本土要素市场不发达、知识产权保护意识薄弱以及组织间的信任度较低，新创企业与系统内利益相关者所建立的稳固的合作关系是其获取外部资源的主要途径。随着企业年龄和其嵌入产品型系统的年龄增长，降低了彼此获取异质性资源的时间和机会成本；
另外所累积的经验、能力和资源以及相互之间的反馈循环也为新创企业依据产品型系统的需求，提供新产品、新服务和商业模式等方面的创新行为提供了保障。综上，企业年龄对产品型系统与新创企业创新绩效间关系具有正向调节作用。因此，提出如下假设：

H5b：企业年龄正向调节基于产品的创新生态系统与创新绩效间的关系。即随着新创企业年龄增长，新创企业参与基于产品的创新生态系统与创新绩效之间的促进作用将会增强。

综上所述，本文构建了创新生态系统模式、动态能力及企业年龄与新创企业创新绩效的理论模型，如图1所示。

图1 研究的整体框架

2.1 样本选择和数据收集

本研究的数据收集对象为新创企业。基于现有研究，将成立时间在8年内的企业视为新创企业［16］。研究采用调查问卷方式，于2020年8月～2021年8月，通过实地访谈、电子邮件和邮寄等方式对全国各地的新创企业的中高层管理者发放调查问卷。其中，被调研企业的中高层管理者需在本企业工作5年以上，以确保中高层管理者充分了解本企业的情况。

基于上述程序，本次调研共发放625份问卷，剔除不符合研究情境和缺失值较多的无效问卷，最终收回有效问卷366份，有效率为58.6%。问卷无效的主要原因是企业成立年限低于2年以及问卷填写率低于95%，样本特征见表1。

表1 样本分布

2.2 变量测量

本研究中每个题项的测量均采用Likert5级评分法来衡量。其中1表示非常不符合，5表示非常符合。该研究的测量量表详见表2。

表2 描述性分析

（1）创新生态系统的测量

研究遵循量表开发程序，基于平台的创新生态系统的测量量表借鉴Kappor［5］、Shipilov和Gawer［2］的研究，形成了6个题项分别为：本企业 “建立组织和生产网络的模块化管理平台”、“召开内部交流会议”、“搭建资源信息分享平台”、“参加行业协会或国际组织”、“技术平台或数字平台”、“孵化平台”。基于产品的创新生态系统的测量量表借鉴 Kapoor［5］、 Nambisan 和 Baron［17］的研究，最终形成了6个题项，分别为本企业 “与供应链的上游厂商建立直接联系”、 “与供应链的下游厂商建立直接联系”、 “与顾客以及领先用户建立直接联系”、“与大学、科研院所建立直接联系”、 “与成熟企业合作并获得生产或技术指导”、“与成熟企业合作并获得管理经验”。

（2）动态能力的测量

借鉴了 Wilden 和 Gudergan［12］、 吴航［8］的研究，将其划分为机会识别能力和重构转变能力。其中机会识别能力包含5个题项，分别为本企业密切关注 “竞争对手的创新”、“行业内技术最新成果”、“前沿技术应用”、“依据已建立的流程来识别目标市场的需求，实施创新举措”、“支持员工借鉴企业内部成功经验”。重构转变能力包含6个题项，分别为本企业及时改进或实施 “新的战略”、“新的管理办法”、 “营销策略”、 “引进新技术设备、制造流程或服务流程”、“适时调整业务运作流程”、“及时改进或实施新程序或系统”。

（3）新创企业创新绩效的测量

借鉴了付丙海等［14］和高俊光等［18］的研究，形成了新创企业创新绩效的5个测量题项，分别为与同类企业相比 “新产品的开发服务速度更快”、“新产品的服务市场接受度更高”、“创新项目成功率更高”、“新产品质量更好”、“市场反应更敏捷”。

（4） 控制变量

考虑到企业规模（size）和企业类型（type）会对新创企业的创新绩效产生一定的影响［19］。因此，研究选取企业规模和企业类型作为控制变量。

2.3 同源偏差检验

本研究采用Harman单因素分析法进行同源偏差检验，检验结果显示，未旋转第一个主成分的载荷量为32.71%。因此，可以推断本研究的数据符合同源偏差的要求。

2.4 信度与效度检验

利用SPSS和Amos软件检验信度和效度。各变量的Cronbach"s α系数均高于0.7，测量量表具有可信度。研究进行了探索性和验证性因子分析，其中KMO值、各变量的CR值均高于0.8，各题项分布于同一因子下，且所有题项的因子载荷均大于0.7，AVE值大于0.5，表明该测量模型的内核效度符合标准。同时，各变量的AVE的平方根（详见表2）大于所在行和列的相关系数值，表明了该量表具有良好的判别效度。

3.1 描述性分析

样本的均值、标准差及各变量间的相关系数见表2。结果显示创新生态系统模式、动态能力与新创企业创新绩效间均存在显著相关性，为分析变量间的关系提供了必备前提。

3.2 主效应检验结果与分析

为了验证研究假设，本研究采用STATA软件对样本数据进行了层次回归分析（详见表3），且所有回归模型的VIF值低于10，模型不存在严重的多重共线性问题。同时，为了降低多重共线性的影响，本研究所涉及的交互项均进行了中心化处理。

表3 回归分析结果

在回归分析中，模型1为仅包含控制变量的基础模型；
模型2和模型3分别为加入自变量平台型系统（platf）和产品型系统（prod）对新创企业创新绩效（innova）的影响。由模型2和模型3可知，平台型和产品型系统分别对新创企业创新绩效具有显著的正向影响（β＝0.198；
β＝0.178），H1和H2得到了验证。

有限混合模型（FMM）作为一种将多元分析和聚类分析结合的分析方法，能够及时探明模型中尚未被观察到的影响因素。据此，本研究采用FMM法对企业类型和企业规模这两类控制变量进行进一步地探索，依据AIC和BIC准则，可以看出企业规模能够影响新创企业创新绩效（见表4）。当企业规模较小时，14.1%和55.8%的新创企业分别选择嵌入平台型和产品型的创新生态系统，平台型系统对创新绩效回归系数显著，为-0.650，产品型系统对创新绩效的回归系数显著，为0.372；
当企业规模较大时，85.9%和44.2%的新创企业分别选择嵌入平台型和产品型的创新生态系统。此时，平台型系统对创新绩效的回归系数为0.441，而产品型系统对创新绩效的回归系数为0.396。

表4 有限混合模型分析结果

3.3 中介效应的检验结果与分析

研究依据温忠麟和叶宝娟［20］的分析流程，采用三步法对动态能力的中介效应进行检验。模型4（表 3）、 模型 14（表 6）和模型 5（表 3）检验了机会识别能力（sens）对平台型系统和创新绩效的中介效应，回归系数均为正且显著（β＝0.227；
β＝0.514；
β＝0.161），因此，H3a得到了支持。模型6、模型15及模型7检验了重构转变能力（reconf）对平台型系统与创新绩效的中介效应，回归系数均为正且显著（β＝0.165；
β＝0.500；
β＝0.115），H3b得到了支持。模型8、模型16及模型9检验了机会识别能力对产品型系统与创新绩效的中介效应，回归系数均为正且显著（β＝0.227；
β＝0.486；
β＝0.183），H4a得到了支持。

模型10、模型17以及模型11检验重构转变能力对产品型系统与创新绩效的中介效应，回归系数均为正且显著（β＝0.165；
β＝0.346；
β＝0.136）， H4b得到了支持。

表5 回归分析结果

表6 中介效应分析结果

3.4 调节效应的检验结果与分析

模型12和模型13检验了企业年龄（fage）对创新生态系统模式与新创企业创新绩效的调节效应，分析结果显示平台型系统与企业年龄的平方的交互项的回归系数为负且显著（β＝-0.080），平台型系统与企业年龄交互项的回归系数为正且显著（β＝0.188）。同时，产品型系统与企业年龄的交互项的回归系数为正且显著（β＝0.215），因此，H5a、H5b得到了验证。

4.1 结论与讨论

本研究以新创企业作为研究对象，来探讨新创企业嵌入两类创新生态系统模式对其创新绩效的作用机理。主要研究结论如下：

（1）新创企业嵌入基于平台和基于产品的创新生态系统对其创新绩效具有正向影响。验证了创新生态系统模式对其创新绩效的直接作用路径，证实了获取外部的异质性资源有助于新创企业实现创新产出。

（2）不同企业规模的新创企业选择异质性创新生态系统模式对创新绩效产生差异化影响。研究指出当新创企业规模较小时，嵌入平台型系统会对其创新绩效产生负向影响，而嵌入产品型系统会对创新绩效产生正向影响。当企业规模较大时，嵌入平台型系统模式对其创新绩效所起到的正向效用会高于嵌入产品型系统的效用。

（3）验证了 “创新生态系统-动态能力-创新绩效”的作用路径，指出了机会识别能力和重构转变能力在创新生态系统模式与新创企业创新绩效的作用路径中所扮演的中介角色。

（4）指出企业年龄倒U型调节了基于平台的创新生态系统与新创企业创新绩效间的正向作用，而正向调节了基于产品的创新生态系统与新创企业创新绩效间的正向作用。尽管平台型系统有助于增加新创企业接触异质性资源的机会，但随着新创企业的年龄增长，企业面临技术壁垒下降以及 “资源冗余”的局面，将会削弱其创新绩效。而随着年龄增长，参与产品型系统将有助于降低新创企业获取异质性资源的成本，巩固与系统内参与者的稳固关系，进而降低企业的资源搜寻成本，以实现价值创造。

4.2 贡献与启示

本研究的理论启示在于：（1）研究探讨了两类创新生态系统模式对新创企业创新绩效所产生的正面溢出效应，打破了将创新生态系统视为统一系统的整体认识。此外，研究还揭示了企业规模的差异化影响，明晰了资源阈值与新创企业创新之间的联系；
（2）现有研究虽然提供了一定的创新生态系统的理论框架，但大多数研究仅聚焦于单一案例，并未展开实证研究［5］，本研究基于“创新生态系统模式-动态能力-新创企业创新绩效”的研究逻辑链，揭示了创新生态系统模式对新创企业创新绩效的作用路径，明晰了在内外部环境中，资源交换和价值主张与动态能力间的联系；
（3）从权变理论和企业生命周期理论出发，进一步地验证了陈寒松等［13］关于组织生命周期理论与企业创新间联系，打破了对现有企业年龄与新创企业创新绩效的认识，本研究在陈寒松［13］、付丙海［14］、 Coad 等［15］研究的基础上， 指明企业年龄对于创新生态系统模式与新创企业创新绩效的倒U型影响，深化了从企业生命周期理论对新创企业成长的理解。

本研究的实践启示主要在于：（1）研究提出异质性的创新生态系统模式均可以为新创企业提升自身的创新产出提供较为有利的资源支撑，且企业规模和企业年龄均对创新生态系统模式和新创企业创新绩效存在内在关联。这启发了新创企业管理者在选择嵌入创新生态系统模式时，应该依据自身的特征，来权衡其内在创新生态系统模式的组织行为，以实现价值创造；
（2）研究所揭示的动态能力的中介作用，有助于新创企业明确创新生态系统模式与其创新绩效间的转换机制。对于新创企业来说，虽然这类企业通常具有资源约束的特性，但其仍需要创造多重机会以培育自身的动态能力，发挥组织结构灵活的优势，及时采取行动，来取得先发优势。

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