与顶尖组织建立紧密联系有助于后来者开展探索性创新

《Journal of Business Research》：Close to star organizations promotes exploratory innovation for latecomers

星组织通过地理、社会和技术距离影响探索性创新，进入时间调节这种关系。基于23,671家组织专利数据，研究发现远离星组织的距离阻碍探索性创新，且进入时间影响这种关系。研究为创新生态系统管理提供理论支持与实践建议。

　　星组织，作为行业中具有显著影响力的领先创新者，在塑造知识扩散与创新方面发挥着关键作用。当前的研究多集中于合作伙伴之间的接近性，然而对于星组织所处的地理、社会与技术距离对创新的影响，关注较少。本研究通过分析35个技术领域中23,671个组织的专利记录，探讨这些距离如何影响探索性创新，以及进入时间如何调节这些影响。研究发现，与星组织之间的距离越大，探索性创新的难度越高，而后来者相较于早期进入者更依赖星组织。这项研究深化了对组织学习与创新的理解，揭示了星组织在创新网络中的复杂作用，并为管理者和政策制定者提供了促进创新生态系统发展的实际见解。

创新高度依赖于组织如何生成、整合和应用知识。知识作为竞争力和适应力的核心资源，能够实现新的知识重组，推动技术突破与战略更新。无论是隐性知识还是显性知识，尤其是它们之间的互动，都是组织创新的基础，使得组织能够开发难以复制的解决方案。然而，知识并不局限于组织内部。其价值通过在企业之间和生态系统中的扩散而增长，而地理和社会背景则影响知识的流动与积累。这些过程表明，创新本质上是跨组织的，依赖于知识在网络中的流动。

在各种类型的创新中，探索性创新尤为重要，因为它涉及对新知识领域的探索。尽管探索性创新成本高且风险大，但其努力能够开辟新的技术路径，增强组织的适应力，并带来长期收益，往往超过利用性创新的效益。在动态市场中，探索性创新使组织能够保持其反应能力与韧性，从而维持持久的竞争优势。以往的研究已经指出了探索性创新的多种前因变量，其中网络研究强调了组织的结构位置、连接性和关系资本如何影响其创新成果。这些研究突显了社会资本的重要性，但大多数研究仍聚焦于组织自身的网络特征，较少关注组织如何从有影响力的同行中学习和响应其创新行为。

在这一背景下，观察学习作为一种机制，使组织能够从行业领导者中汲取经验教训，从而促进探索性创新。然而，这一机制尚未得到充分研究。Duysters等人（2020）指出，组织的探索行为受到关键参考群体，如合作伙伴和竞争对手的创新模式的影响。此外，一些被称为“星组织”的机构在行业中脱颖而出，成为具有影响力的行为者，能够塑造行业轨迹和创新规范。这些组织拥有丰富的创新资源，广泛的协作网络，并对市场和政策变化表现出高度的敏感性，从而能够引导技术路径并为其他组织建立规范性标准。典型的例子包括三星在消费电子领域、IBM在计算领域以及英特尔在半导体领域。在本研究中，我们通过分析这些组织的技术产出，识别出在各自领域中专利申请量最高的机构作为星组织，并通过基于引用的影响力指标进一步验证这一分类。

星组织往往成为组织学习的核心。通过观察和学习其实践，其他组织可以复制其成功经验，减少潜在的风险，并加速自身的创新过程。然而，这种学习也伴随着权衡。与星组织的接近性降低了搜索成本，并增强了对前沿知识的获取能力，但同时也可能引导组织关注主流模式，强化主导的启发式方法。与星组织的对齐可能带来效率，但以牺牲探索的广度为代价。这些并非偶然的缺陷，而是由接近性引导注意力、解释和搜索行为所导致的结构性后果。因此，接近性的益处不仅取决于是否存在星组织，还取决于与之互动的方式和深度。

为了深入解析这些动态，我们将分析焦点从一般的网络结构转向星组织在地理、社会和技术空间中的位置距离。这种方法为接近性研究带来了更高的具体性，因为以往的研究多强调结构性凝聚力，而未能充分探讨从高影响力组织或行业领导者那里进行方向性学习的影响。以往的研究通常分析广泛的协作网络特征，而不是聚焦于核心组织与星组织之间的具体位置动态。这种区分至关重要，因为星组织不仅是知识的发出者，更是技术路径和行业规范的塑造者。理解与星组织之间的距离，有助于更清晰地认识组织如何获取和吸收前沿知识以推动探索性创新。

此外，进入创新活动的时间也引入了另一个复杂层面。组织自进入该领域以来积累的经验和资本，深刻影响其利用外部知识要素和识别其价值的能力。早期进入的成熟组织拥有丰富的创新资源和关系资本，而后期进入的新兴组织虽然经验较少，但可能面临较少的既有路径约束，从而能够以更少的路径依赖性追求新兴想法。这些差异决定了组织如何响应和学习星组织的创新行为。

因此，本研究探讨了星组织在地理、社会和技术距离上的影响，以及进入时间如何调节这一关系。本研究的创新之处在于理论化了星组织距离与进入时间之间的相互作用，如何塑造探索性创新。这一框架填补了接近性文献中的空白，并为理解创新生态系统中的跨组织学习动态提供了新的视角。

本研究通过分析专利数据，揭示了星组织在知识扩散中的关键作用。这些数据涵盖了多个技术领域，提供了广泛的样本基础。研究结果表明，与星组织之间的距离越远，探索性创新的难度越大。后来者相较于早期进入者更依赖星组织，这可能是由于他们缺乏足够的经验，难以独立开发新技术，因此更倾向于借鉴星组织的成功经验。然而，这种依赖也可能带来一定的局限性，使得后来者在创新过程中过于关注现有模式，缺乏探索新领域的主动性。

为了验证这一发现，我们采用了多种方法。首先，我们基于专利数据识别了星组织，并对其在不同技术领域的影响力进行了评估。其次，我们测量了地理、社会和技术距离，并分析了这些距离如何影响探索性创新。我们还考虑了进入时间对这一关系的调节作用，探讨了不同阶段的组织如何响应星组织的创新行为。这些分析结果不仅揭示了星组织在创新网络中的复杂角色，还为管理者和政策制定者提供了实际的策略建议。

此外，我们还进行了稳健性检验，以确保研究结论的可靠性。稳健性检验包括对模型进行不同的设定，以及对变量进行不同的测量方式。这些检验结果表明，我们的研究结论在不同条件下仍然稳健，支持了我们的主要发现。同时，我们还进行了额外的分析，探讨了其他因素对探索性创新的影响，例如组织的规模、行业专注度和战略方向。这些分析进一步验证了星组织在创新生态系统中的关键作用，并揭示了地理、社会和技术距离对探索性创新的复杂影响。

在理论层面，本研究为组织学习和创新理论做出了重要贡献。首先，我们定义了星组织作为参考点，并探讨了与星组织之间的距离如何影响探索性创新。这一研究不仅深化了对组织学习机制的理解，还揭示了星组织在创新网络中的结构性作用。其次，我们考虑了进入时间对这一关系的调节作用，探讨了不同阶段的组织如何响应星组织的创新行为。这一研究为理解组织学习的动态过程提供了新的视角，并丰富了关于创新生态系统的研究。

在实践层面，本研究为管理者和政策制定者提供了有价值的见解。首先，管理者应认识到星组织在创新生态系统中的关键作用，并采取相应的策略，以促进组织之间的知识流动。其次，政策制定者应关注如何通过政策支持，促进创新生态系统的健康发展。例如，通过提供资金支持、建立合作平台和鼓励知识共享，可以增强组织之间的互动，促进探索性创新。此外，管理者还应关注进入时间对组织创新的影响，并制定相应的策略，以支持不同阶段的组织发展。

在总结本研究时，我们发现星组织在创新生态系统中的作用远比以往研究所揭示的更为复杂。地理、社会和技术距离不仅影响组织的创新能力，还决定了其在创新网络中的位置和角色。进入时间则进一步调节了这些影响，使得不同阶段的组织在面对星组织的创新行为时有不同的反应。因此，管理者和政策制定者应综合考虑这些因素，以制定更有效的创新战略。

本研究的局限性在于，它主要基于专利数据进行分析，可能忽略了其他形式的知识流动。此外，研究样本主要集中在特定技术领域，可能无法全面反映不同行业的情况。未来的研究可以进一步探讨其他形式的知识流动，以及不同行业中的星组织如何影响探索性创新。同时，研究还可以关注其他因素，如组织的规模、行业专注度和战略方向，以更全面地理解创新生态系统中的动态过程。

总之，星组织在创新生态系统中的作用至关重要，它们不仅影响知识的流动和创新的方向，还决定了组织在创新网络中的位置和角色。通过分析地理、社会和技术距离对探索性创新的影响，以及进入时间对这一关系的调节作用，本研究为理解创新生态系统中的跨组织学习动态提供了新的视角，并为管理者和政策制定者提供了实际的策略建议。未来的研究可以进一步拓展这一领域的研究，以更全面地理解创新生态系统的复杂性。