I
湖 南 大 学
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高技术企业知识网络特征对二元式创新绩效的影响研究
II
摘要
“一带一路”战略的实施，为我国高技术企业“走出去”提供了从政策背景、贸
易环境到资金、文化等各方面的支持，也带来了多重发展机遇；“互联网+”推动移
动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代工业深度融合，将极大促进我国高
技术产业技术升级发展。实现产业转型升级战略目标的首要任务是提升企业自主
创新能力，加强关键核心技术研发，实现企业技术创新主体地位的强化。身处动
态变化的市场环境中，高技术企业需要充分利用已有技术以确保收益，也需要不
断探索新技术以获取新的发展突破口，寻求新经济增长点。知识基础作为高技术
企业拥有的关键创新资源，被认为是技术创新的基本元素，知识元素间的选择性
融合反映了高技术企业创新决策的差异性，并对创新绩效具有重要影响。因此，
本文围绕高技术企业知识网络特征、知识流动及其对二元式创新绩效的影响开展
了一系列研究，主要内容包括以下五个方面：
（1）高技术企业知识网络特征对二元式创新绩效影响的理论模型构建。基于
知识整合和知识组合配置视角提出了知识网络关系特征和聚集特征对二元式创新
绩效的影响路径；技术动态性和复杂性使得高技术企业对已有知识利用和新知识
获取策略越来越受到外部环境的影响，基于此，分别探讨了作为权变因素的创新
知识流动和标准知识流动对二元式创新绩效的影响路径
（2）高技术企业知识网络特征对二元式创新绩效的直接影响。以中国汽车产
业为例探讨了高技术企业知识网络构建过程，并对中国汽车产业知识网络关系特
征和聚集特征演变过程进行了分析；知识网络特征反映了知识整合和知识组合配
置能力水平，从而影响了未来的技术创新决策，由此分析了高技术企业知识网络
关系特征和聚集特征对二元式创新绩效的影响机理，并提出研究假设
（3）创新知识流动的调节作用。高技术企业通过创新知识的流入获取收益，
但也要承受创新知识流出带来的风险，利用博弈论通过数学建模和仿真实验分析
了创新知识流动对横向和纵向协作研发的重要性；创新知识流动为知识整合和知
识组合配置提供了更多选择和思路，由此分析了创新知识流动在高技术企业知识
网络关系特征和聚集特征与二元式创新绩效之间关系的权变作用，并提出研究假
设
（4）标准知识流动的调节作用。针对标准知识多阶段流动模型，提出了基于
技术影响力提升的高技术企业标准知识流动路径，并以比亚迪股份有限公司为例
对其合理性和有效性进行了检验；标准知识流动是高技术企业创新成果扩散的有
效途径，标准知识流动推动高技术企业研发活动的重新定位，进而影响技术创新
决策，由此分析了标准知识流动在高技术企业知识网络关系特征和聚集特征与二
博士学位论文
III
元式创新绩效之间关系的权变作用，并提出研究假设
（5）实证检验。利用中国汽车产业数据，实证检验高技术企业知识网络特征、
知识流动对二元式创新绩效的影响。研究发现：高技术企业知识网络关系广度与
利用式创新绩效呈倒U型关系，并负向影响探索式创新绩效；知识网络关系强度
正向影响利用式创新绩效，并负向影响探索式创新绩效；知识网络局部聚集与利
用式创新绩效和探索式创新绩效均呈倒U型关系；知识网络全局聚集正向影响利
用式创新绩效，并与探索式创新绩效呈倒U型关系。创新知识流动加强了高技术
企业知识网络关系广度与探索式创新绩效的负向关系，减弱了高技术企业知识网
络关系强度与利用式创新绩效的正向关系，减弱了高技术企业知识网络全局聚集
与探索式创新绩效的倒U型关系，但对高技术企业知识网络局部聚集与利用式创
新绩效的倒U型关系的调节作用不显著。标准知识流动加强了高技术企业知识网
络关系广度与利用式创新绩效的正向关系，加强了高技术企业知识网络关系强度
与利用式创新绩效的正向关系，减弱了高技术企业知识网络局部聚集与利用式创
新绩效的正向关系，并加强了高技术企业知识网络全局聚集与探索式创新绩效的
倒U型关系
本研究基于知识基础理论、动态能力理论、协同创新理论和标准经济学理论，
建立调节变量为创新知识流动和标准知识流动的高技术知识网络特征对二元式创
新绩效影响的机理理论框架，并通过计量经济分析方法利用中国汽车产业数据对
其进行了验证，研究结论不仅丰富和拓展了知识基础与创新绩效关系的研究，在实
践上还为高技术企业如何实现高效知识融合、如何借助多样化的知识流动方式加
强动态化能力建设以提升技术创新效率并加快产业转型升级步伐提供有价值的建
议
关键词：高技术企业；知识网络；二元式创新绩效；创新知识流动；标准知识流
动
高技术企业知识网络特征对二元式创新绩效的影响研究
IV
Abstract
The implementation of the Belt and Road Initiatives provides China's high-tech
firms with policy support, financial support, cultural support and favorable trade
environment for their going global, and also also brings multiple opportunities for
firms’ development. Meanwhile, the promotion of Internet Plus Initiative accelerates
the deep combination of modern manufacturing with mobile Internet, cloud computing,
big data and the Internet of Things, which greatly boosts the upgrade of China's high
technology industries. The primary task of realizing industrial transformation and
upgrading is to improve firms’ capability of independent innovation, strengthen R&D
activities of the core technologies and enhance high-tech firms’ status as the dominant
innovation subjects. In the dynamic market environment, high-tech firms should make
full use of existing technology to ensure the revenue, and also need to constantly
explore new technology to obtain breakthroughs. Knowledge base, the key innovative
resource of high-tech firms, is often regarded as basic elements of technology
innovation. Selective combinations of knowledge from different technology fields
reflect high-tech firms’ differential innovation strategies, and have an important effect
on the technology innovation performance. Therefore, this paper focuses on the impact
of knowledge network features and knowledge flow on high-tech firms’ dual-
innovation performance. The main contents include the following five parts:
1. The theoretical model construction of knowledge network features on high-tech
firms’ innovation performance
From the view of knowledge integration and configuration capability, this paper
proposed the influence paths of relational features and cohesive features on high-tech
firms’ dual-innovation performance. The dynamics and complexity of technology cause
the strategies of internal knowledge utilization and new knowledge acquisition to be
affected by the external environment. Thereby, this paper further discussed the
influence paths of innovation knowledge flow and standard knowledge flow which act
as contingent roles on high-tech firms’ dual-innovation performance.
2. The direct effect of knowledge network features on high-tech firms’ dual-
innovation performance
This paper used the data from Chinese automobile industry to illustrate the
construction process of knowledge network, and calculated the relational and cohesive
features to describe the evolution of knowledge network. As the knowledge network
features reflect the current capability of knowledge integration and configuration。