數字化背景下創新績效提升的組態路徑研究

熊曼辰　宋書也　曹學晨

摘要：文章從數字創新生態系統出發，以中國A股上市航空裝備制造企業為樣本，采用模糊集定性比較分析的方法，找出航空裝備制造企業取得高水平企業創新績效的組態路徑。企業研發投入是取得高水平創新績效的關鍵，政府財政補貼和產學研合為企業取得高創新績效提供外部支撐，數字化發展水平是實現其他創新驅動要素協同的有效路徑。

關鍵詞：數字創新生態系統；裝備制造企業；創新績效；創新驅動要素；QCA

一、引言

2020年中國科學家座談會強調要改善科技創新生態，激發創新創造活力。創新主體之間形成了類似于大自然中相互作用、共同存亡的創新生態系統，如何將企業創新生態系統的現實實踐上升為理論基礎，成為企業、學者們等共同關注的問題。同時，數字化促使創新生態系統的行為邏輯發生變化，引發了學術界構建數字創新生態系統的思考。依托企業研發、政府驅動以及產學研合作等方式，我國航空裝備制造企業在國際競爭中取得了較大發展，但是與國際先進水平相比仍存在較大差距?；诖?，本文選取航空裝備制造企業為研究對象，在數字創新生態系統視角下，利用組態視角探究創新驅動要素作用機制，找出提升企業創新績效的有效組態路徑。

二、理論基礎與研究假設

基于張超等學者的研究成果，數字化進程與創新主體間的價值共創行為進行深度融合，創新生態系統開始具備數字實體特征。系統可視為由若干相互影響相互作用的子系統構成。本文將航空裝備制造企業的數字創新生態系統劃分為企業內部研發子系統、政府驅動子系統、創新合作子系統以及數字化子系統，探究子系統間創新驅動要素與創新績效的關系。

（一）企業內部研發子系統與數字化子系統

企業內部研發子系統中的創新驅動要素通過研發經費投入與研發人員配置兩方面觀察，數字化子系統中的創新驅動要素通過企業數字化投入來得以體現。本文認為，數字化與企業內部研發共同作用影響創新績效。一方面，數字化推進了知識孤島的相互連通，即數字化幫助企業消除個體、群體與組織之間知識交流的阻礙，企業更加掌握知識這一創新資源，同時，數字化有利于全球智力資源的充分利用，促進企業研發經費投入的增加。另一方面，數字技術對企業開展其他活動具有協同作用。隨著數字化的推進，數字技術的運用使企業有更高的能力配置研發人員。企業內部研發子系統中研發經費投入與研發人員配置和數字化子系統中的數字化發展水平存在協同效應和強弱配置形式，會對企業創新績效產生不同影響。因此，提出假設1。

H1a：高研發經費投入或高研發人員配置與高數字化發展水平的條件組態對航空裝備制造企業創新績效產生正向影響。

H1b：研發經費投入或研發人員配置與數字化發展水平均不高或一強一弱的條件組態對航空裝備制造企業創新績效產生負向影響。

（二）企業內部研發系統與創新合作子系統

本文選取產學研合作為企業創新合作子系統中的創新驅動要素。本研究認為研發投入與產學研合作共同影響企業創新績效，理由如下：首先，創新是將企業知識以新方式重組和整合的過程。企業開展產學研合作，研發經費投入增加，提高研發人員配置，增強企業對新知識、新技術的消化吸收能力；企業開展產學研合作，研發經費投入一部分流入合作研發，提高創新資本投入對專利產出的邊際貢獻。最后，當企業研發經費和人員投入低時，企業喪失在產學研網絡中的主導地位，會降低企業創新績效。航空裝備制造企業研發難度高于一般企業。當航空裝備制造企業研發投入高，而缺乏產學研合作時，企業缺少風險分擔伙伴，資金壓力增大，研發失敗的概率和風險上升，抑制企業創新績效的提升。因此，提出假設2。

H2a：高研發經費投入或高研發人員配置與高產學研合作水平的條件組態對航空裝備制造企業創新績效產生正向影響。

H2b：研發經費投入或研發人員配置與產學研合作水平均不高或一強一弱時，航空裝備制造企業喪失創新主導地位，創新成功的風險上升，阻礙企業創新績效的提升。

（三）政府驅動子系統與企業內部研發子系統

有時企業自身投入的資金并不足以支撐其創新活動，創新活動的連續性不能得到保障，其創新的積極性會降低。因此，政府驅動子系統中的創新驅動要素選取為政府財政補貼。本研究認為政府財政補貼與企業研發經費投入的組態影響企業創新績效的取得情況，理由如下：首先，航空裝備制造企業創新活動的特點，需要投入較之其他企業更多的資金以支撐創新活動的進行。政府財政補貼全局性、基礎性、戰略性的特點幫助企業解決基礎融資問題，同時政府補貼政策會給投資市場釋放利好信號，對企業創新績效產生正向作用。其次，政府財政補貼并不是越高越好，由于政府財政補貼擠出效應的存在，研發投入支出被擠出后，企業研發積極性降低，抑制創新績效的提升。最后，對于研發經費投入高而政府財政補貼低的航空裝備制造企業，企業容易陷入資金鏈斷裂的困境，無法保證創新項目的連續性，難以提升企業創新績效。因此，提出假設3。

H3a：高政府財政補貼和高研發經費投入的條件組態保障航空裝備制造企業創新活動資金，激發企業創新活力，促進企業創新績效的提升。

H3b：政府財政補貼和研發經費投入均不高或一高一低時，航空裝備制造企業易陷入尋租活動或資金困境，抑制企業創新績效的提升。

（四）政府驅動子系統、數字化子系統與創新合作子系統

作為企業內部研發之外的三個系統：政府驅動子系統、數字化子系統、創新合作子系統對企業創新活動的開展起著支持作用，三個系統中的創新驅動要素的條件組態會對航空裝備制造企業的創新績效產生影響。政府補貼增強企業產學研合作意愿，緩解企業融資約束，穩定產學研合作關系；有助于企業知識的識別、轉化和應用，推動企業創新績效提升。此外，由于信息不對稱性，產學研過程容易產生投機問題，資源配置無法達到最優狀態，數字化優化資源（產學研合作與政府財政補貼）配置，提升創新績效。最后，政府補貼提高企業和數字技術供應商的最優收益程度，間接提高企業的數字化水平。因此，提出假設4。

H4a：高政府財政補貼、高數字化發展水平的航空裝備制造企業通過產學研合作，有助于緩解融資和信息不對稱問題，加快知識和資源流動，促進創新資源有效配置，從而提高企業創新績效。

H4b：政府財政補貼、數字化發展水平和產學研合作水平三者有其一低水平時，航空裝備制造企業將面臨融資問題或信息不對稱問題，抑制企業創新績效的提升。

基于此，本文形成以核心企業為中心的研究框架。如圖1所示，數字經濟背景下，航空裝備制造企業想要實現創新績效的提升，數字創新生態系統中各子系統的創新驅動要素都發揮著重要作用。

三、研究設計

（一）研究方法

本研究采用定性比較分析方法（QCA）進行深入研究。定性比較分析方法從組態視角系統地探究前因變量之間的作用關系，同時解答因果之間的非對稱問題。

（二）變量選取

根據前文的分析，選取以下變量進行研究分析。

1. 結果變量。企業創新績效（Inn）采用企業的年專利申請量進行標度。由于企業創新活動的時滯性，采用t+1年的企業年專利申請數表示t年的創新績效。

2. 前因變量。數字化發展水平（Dig）采用企業的數字化重視程度標度。使用文本挖掘法對企業數字化程度進行量化。具體步驟如下：首先，使用Python提取年報文本內容；其次，通過人工整理和Python的中文分詞功能對文本進行分詞處理和詞頻統計，篩選出與企業數字化發展相關的高頻詞匯；最后，根據Gephi的圖譜分析構建關鍵詞圖譜，確定關鍵詞詞匯表。結果如表1所示。

參照戚聿東等的研究，構建相對指標。具體計算公式如下：

數字化發展水平（Dig）=

其中，x表示各航空裝備制造企業的數字化發展水平關鍵詞數量，i表示具體的某航空裝備制造企業。

政府財政補貼（Gov）借鑒已有研究，采用企業獲得的政府部門的資金來表示政府的資助水平。

研發經費投入（RD），為減少企業規模等因素對企業研發能力的影響，本文選取研發資金投入占營業收入的比重來衡量企業研發經費投入。

研發人員配置（Hr），對企業研發人員配置的衡量，常采用研發人員數量、研發人員占比等方法，本文采用研發人員占企業員工總數的比重衡量研發人員配置。

產學研合作水平（Ptr）參考張羽飛等學者的衡量方式，采用企業產學研聯盟中合作數量的幾何平均數進行衡量。首先，使用五年移動窗口來構建公司的年度產學研聯盟，即焦點公司從t-4年到t年建立的所有產學研聯盟；其次，計算5年內焦點公司產學研聯盟數量的幾何平均數。具體公式如下：

其中，P表示企業產學研合作水平的數量，i表示具體的焦點企業，N表示企業產學研聯盟中的合作伙伴數量。

各變量的定義詳情如表2所示。

（三）數據來源

作為高科技企業的航空裝備制造企業，數字化是其一直追求的目標。因此，本文以2020年國內A股上市的航空裝備制造企業為研究對象。剔除關鍵數據缺失的企業，篩選出28家作為研究樣本。其中，企業創新績效、政府財政補貼、研發經費投入、研發人員配置這三個變量的數據來源于CSMAR數據庫；數字化發展水平數據來源于企業對外披露的年報；產學研合作水平數據收集自企業披露的年報、公司官網、各大搜索引擎以及各省份公布的省級科技計劃擬立項項目（課題）公示清單。

（四）變量校準

在對數據進行分析之前，對選取的結果變量和前因變量進行數據校準，轉換成相應的模糊隸屬度。選擇樣本數據的95%，50%，5%分位值作為錨點，將一致性閾值設為0.8，得到原始數據的真值表。結果變量企業創新績效和前因變量數字化發展水平、政府財政補貼、研發經費投入、研發人員配置、產學研合作水平校準后分別記為：Inn_FZ、Dig_FZ、Dov_FZ、RD_FZ、Hr_FZ、Ptr_FZ。

四、實證分析

（一）必要性分析

首先，判定5個前因變量中是否存在結果變量——高（非高）企業創新績效的必要條件。當單一前因變量對取得高（非高）企業創新績效的一致性閾值要求達到0.9及以上時，判定該前因變量為必要條件。如表3所示，各前因變量對結果變量的一致性得分介于0.51～0.82之間，未達到0.9，表明5個前因變量均不是取得高（非高）企業創新績效的必要條件。

（二）組態分析

基于各前因變量均不是取得高（非高）企業創新績效的必要條件，對各前因變量與結果變量進一步進行組態分析。本研究將一致性閾值設為0.8，案例數閾值設定1。根據杜運周的研究，將PRI閾值設為0.7，得到復雜解、簡單解和中間解。依據中間解和簡單解中前因變量的出現情況，定義核心條件和邊緣條件。使用fsQCA3.0對28個樣本案例進行組態分析，得到表4。

從表4可以得知，航空裝備制造企業取得高企業創新績效的條件組態路徑有兩種，一致性分別為0.831和0.866，總體一致性為0.835，說明這兩種方案均是取得高企業創新績效的充分條件；總體覆蓋度為0.511，說明高企業創新績效取得的原因有51.1%可由這兩種方案解釋。對兩種方案的具體分析如下：方案1，Dig_FZ*Gov_FZ* Hr_FZ* Ptr_FZ。此方案表示企業的數字化發展水平較高，得到的政府財政補貼多，研究人員占員工總數比重較大且產學研合作水平深入時，可以忽略研發資金的投入比重，獲得較高的企業創新績效。該方案的覆蓋度為48.65%，一致性達到83.13%。此組態驗證了假設H1a、H2a和H4a，是3種假設的融合。方案2，Dig_FZ*Gov_FZ* RD_FZ * Ptr_FZ。此方案表示無論企業的研發人員占比多高，企業擁有高數字化發展水平、高政府財政補貼，積極開展產學研合作，航空裝備制造企業的創新績效就可以達到較高的水平。方案的覆蓋度為46.29%，一致性達86.60%，同時驗證了假設H1a、H2a、H3a、H4a，融合了4種假設。

綜上，在實現航空裝備制造企業取得高創新績效的兩種有效方案中，均要求企業四種創新驅動要素協同，原因可能是航空裝備制造企業的特殊性，需要多種要素的協同，才能高效實現創新活動的成功。

另外，對于非高企業創新績效的取得，條件組態方案有5種，總體一致性為0.898，這5種方案可作為非高企業創新績效的充分條件；總體覆蓋度為0.711，說明這5種方案解釋了71.1%非高企業創新績效取得的原因。對該5種條件組態的具體分析如下：

方案3，Hr_FZ* RD_FZ*～ Ptr_FZ。該方案表示航空裝備制造企業在研發人員占比高，研發投入強度大時，單一依靠內部研發忽略產學研合作水平將不能取得高企業創新績效。方案3覆蓋度為47.07%，在所有方案中覆蓋度最高，一致性達91.76%，驗證了H2b。

方案4，～Dig_FZ*～Gov_FZ* ～Hr_FZ* ～RD_FZ * ～Ptr_FZ。該方案表示當企業數字化發展水平低、獲得的政府財政補貼低、研發人員占比和研發投入強度低并且缺少產學研合作水平時，企業將無法獲得高水平的創新績效。方案4覆蓋度為37.16%，一致性達95.05%，驗證了假設H1b、H2b、H3b、H4b，并是四者的結合。5個子系統的創新驅動要素均缺失，航空裝備制造企業失去創新支撐架構與活力，難以取得高水平的創新績效。

方案5，Dig_FZ*Gov_FZ*～Hr_FZ*～RD_FZ*～Ptr_FZ。方案5表示數字化發展水平高，獲得的政府財政補貼力度大的企業，研發人員占比低、研發經費投入少、缺少產學研合作水平時，企業的創新績效無法達到高水平。該方案覆蓋率為28.34%，一致性達94.94%，驗證了假設H1b、H2b、H3b、H4b，并將四者結合起來。

方案6，Dig_FZ*～Gov_FZ* ～Hr_FZ* ～RD_FZ * Ptr_FZ。方案6表示政府財政補貼力度小、企業內部研發人員占比與研發資金投入強度都低時，即使企業擁有高水平的數字化發展和產學研合作水平，也無法取得高水平的企業創新績效。該方案的覆蓋度為31.24%，一致性達到了93.83%，驗證了假設H1b、H2b、H3b、H4b，并將四者結合起來。

方案7，～Dig_FZ*～Gov_FZ* ～Hr_FZ* RD_FZ * Ptr_FZ。方案7表示企業內部研發投入強度大，積極開展產學研合作水平，但是數字化發展水平不高，政府財政補貼力度不大并且在人力資源結構中研發人員占比不高時，企業獲得低創新績效。該方案覆蓋度為27.19%，一致性達到了94.34%，驗證了假設H1b、H2b、H3b、H4b，并將四者結合起來，但似乎與H2a矛盾，原因可能是，企業缺少政府財政補貼資金保障和研發人員配置對知識的有效轉化吸收，高研發經費投入和產學研合作只會加重企業的財務負擔；此外，數字化發展水平不高，信息不對稱問題加劇，資源之間不能取得最優解。

綜上，在5種取得非高企業創新績效的方案中，方案3的原始覆蓋度最高（47.07%），可理解為此種條件組態下，航空裝備制造企業取得高創新績效的可能性最低，其特點是企業內部研發投入高而缺少產學研合作。

（三） X-Y散點圖分析

根據本文QCA取得的結果，繪制我國航空裝備制造企業2020年取得高企業創新績效結果的條件組態方案對應的X-Y散點圖，如圖2所示。從X-Y散點圖可以看出，樣本案例多數集中在散點圖的左上方，說明組態1和組態2均為航空裝備制造企業取得高水平創新績效的充分條件。

五、研究結論與展望

本文選取2020年國內A股上市的航空裝備制造企業為研究樣本，通過梳理數字創新生態系統中影響航空裝備制造企業創新績效的主體與創新驅動要素構成，采用模糊集定性比較分析的方法探究了影響航空裝備制造企業創新績效的創新驅動要素的影響機制，通過對企業內部研發子系統、數字化子系統、政府驅動子系統以及創新合作子系統的分析，提出航空裝備制造企業取得高（或非高）創新績效的假設，揭示了數字創新生態系統中創新驅動要素對于航空裝備制造企業取得高（或非高）企業創新績效的復雜因果機制，得到了企業取得高和非高創新績效的條件組態。

本文的理論意義在于：首先，以數字創新生態系統為基礎，分析各子系統中創新驅動要素間的驅動機制，利用定性分析方法得出航空裝備制造企業各創新驅動要素與創新績效之間的“因果非對稱性”；其次，識別出航空裝備制造企業取得高企業創新績效的條件組態，以及導致企業創新績效無法達到高水平的條件組態及原因；最后，得出以下結論，航空裝備制造企業高企業創新績效的取得離不開多種因素的協同作用，各子系統缺一不可。關注各系統之間的相互作用，將數字創新生態系統視為一個整體，針對企業的具體情況進行要素投入，才能有助于企業創新績效的提升。

本文實踐啟示在于：第一，航空裝備制造企業高創新績效的取得離不開科技創新，但是僅依靠科技創新投入并不一定會取得理想的創新績效，因此，企業應當在加大研發投入的同時，加強對產學研合作和數字化發展的重視，合理利用政府財政補貼；第二，數字化的發展為創新活動提供了新模式，創造了新機會，但是企業內部研發活動、產學研合作仍然是企業創新的支撐性要素，企業應當鞏固產學研合作，提升內部研發實力，同時有計劃有規劃地開展數字化轉型，避免出現注重數字化形式，失去數字化利用實質的現象，避開“IT悖論”陷阱；第三，相較于其他裝備制造業，航空裝備制造企業的特殊性導致政府部門對其關注度更高。在進行財政補貼時，政府部門應當在注重對基礎性，戰略性項目的長期投資，避免加劇擠出效應，注重對企業多方面信息的考量。

本文還存在許多不足，第一，本文采用文本挖掘或者使用數據庫的二手數據，相較于問卷調查收集的數據，存在一定的局限性；第二，在考慮數字創新生態系統時，只將其分為四個子系統，未考慮當地數字化產業、數字宏觀環境等外部因素對航空裝備制造企業的影響。在未來可通過進行問卷調查、企業訪談等方式完善數據來源，并結合外部宏觀因素加以考察，完善研究結果。

參考文獻：

[1]蔣石梅，呂平，陳勁.企業創新生態系統研究綜述——基于核心企業的視角[J].技術經濟，2015，34（07）：18-23+91.

[2]Beltagui A，Rosli A，Candi M.Exaptation in a digital innovation ecosystem：The disruptive impacts of 3D printing[J].Research Policy，2020，49（01）：103833.

[3]馬文聰，侯羽，朱桂龍.研發投入和人員激勵對創新績效的影響機制——基于新興產業和傳統產業的比較研究[J].科學學與科學技術管理，2013，34（03）：58-68.

[4]石麗靜.研發強度與企業創新績效——政府資源與知識產權保護的調節作用[J].經濟與管理評論，2017，33（06）：144-152.

[5]張潔.企業研發投入、資源特征與創新績效關系研究——組織“行為—特征”匹配視角[J].科技進步與對策，2018，35（02）：82-89.

[6]李春林，聶銀菊，李慧.政府作用對共性技術協同研發績效的影響——基于航空裝備制造業的實證研究[J].科技管理研究，2018，38（15）：46-52.

[7]尚洪濤，黃曉碩.政府補貼、研發投入與創新績效的動態交互效應[J].科學學研究，2018，36（03）：446-455+501.

[8]Szucs F.Do research subsidies crowd out private R&D of large firms？Evidence from European Framework Programmes[J].Research Policy，2020，49（03）：103923.

[9]Zhang S M，Yuan C H，Han C.Industry－university－research alliance portfolio size and firm performance：the contingent role of political connections[J].The Journal of Technology Transfer，2020，45（05）：1505-1534.

[10]劉婷婷.企業跨組織合作研發績效的影響因素研究——基于制造業上市企業數據的實證分析[J].河北經貿大學學報，2019，40（04）：104-109.

[11]張羽飛，原長弘，張樹滿.產學研融合程度對科技型中小企業創新績效的影響[J].科技進步與對策，2022，39（09）：64-74.

[12]肖振紅，范君荻.區域R&D投入、產學研耦合協調度與科技績效[J].系統管理學報，2020，29（05）：847-856.

[13]張超，陳凱華，穆榮平.數字創新生態系統：理論構建與未來研究[J].科研管理，2021，42（03）：1-11.

[14]吳菲菲，童奕銘，黃魯成.組態視角下四螺旋創新驅動要素作用機制研究——基于中國30省高技術產業的模糊集定性比較分析[J].科學學與科學技術管理，2020，41（07）：62-77.

[15]Kuester S，Konya-Baumbach E， Schuhmacher M C.Get the show on the road： Go-to-market strategies for e-innovations of start-ups[J].Journal of Business Research，2018，83：65-81.

[16]王?；?，杜梅.數字技術、員工參與與企業創新績效[J].研究與發展管理，2021，33（01）：138-148.

[17]Lei S，Cong S，Muhammad A.Role of Servitization，Digitalization，and Innovation Performance in Manufacturing Enterprises[J].Sustainability，2021，13（17）：9878-9895.

[18]黃節根，吉祥熙，李元旭.數字化水平對企業創新績效的影響研究——來自滬深A股上市公司的經驗證據[J].江西社會科學，2021，41（05）：61-72+254-255.

[19]Hajli M，Sims J M，Ibragimov V.Information technology（IT）productivity paradox in the 21st century[J].International Journal of Productivity and Performance Management，2015，64（04）.

[20]Gomez J， Salazar I， Vargas P.The Role of Extramural R&D And Scientific Knowledge In Creating High Novelty Innovations：An Examination of Manufacturing and Service Firms In Spain[J].Research Policy，2020，49（08）：104030.

[21]Long X，Pelloni A.Factor income taxation in a horizontal innovation model[J].Journal of Public Economics，2017，154：137-159.

[22]Kleer R.Government R&D subsidies as a signal for private investors[J].Research Policy，2010，39（10）：1361-1374.

[23]李苗，劉啟雷.政府補貼和技術擴散對資源配置效率的影響——基于產學研協同創新視角[J].技術經濟，2019，38（02）：9-15+39.

[24]賓厚，馬全成，王歡芳.政產學研協同創新模式與產業技術創新質量[J].湖南科技大學學報（社會科學版），2020，23（04）：70-79.

[25]張樹滿，原長弘，韓晨.產學研聯盟組合伙伴多樣性與企業創新績效：經營環境與國有股權的調節作用[J].管理工程學報，2021，35（04）：51-60.

[26]王建華，明云莉，孫俊.不同激勵契約下的產學研合作協調研究[J].科技管理研究，2021，41（11）：115-124.

[27]Zhang W，Zhao S Q，Wan X Y.Industrial Digital Transformation Strategies Based on Differential Games[J].Applied Mathematical Modelling，2021：90-108.

[28]Vilmos F， Misangyi et al. Embracing Causal Complexity[J].Journal of Management，2017，43（01）：255-282.

[29]杜運周，李佳馨，劉秋辰，趙舒婷，陳凱薇.復雜動態視角下的組態理論與QCA方法：研究進展與未來方向[J].管理世界，2021，37（03）：180-197+12-13.

（作者單位：熊曼辰，昆明理工大學管理與經濟學院、昆明理工大學民航與航空學院；宋書也、曹學晨，昆明理工大學管理與經濟學院）