《Journal of Innovation & Knowledge》：Government as network architect or facilitator? Structural versus relational intervention efficacy in innovation network
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本研究应用网络干预理论（network intervention theory）概念化两种政府策略：结构性干预（structural intervention）和关系性干预（relational intervention）。研究人员的目的是阐明政府作为网络架构
本研究应用网络干预理论（network intervention theory）概念化两种政府策略：结构性干预（structural intervention）和关系性干预（relational intervention）。研究人员的目的是阐明政府作为网络架构师（通过改变网络连接的结构性干预）或促进者（通过建立信任和协作以诱导连接的关系性干预）影响其他行动者并引导现有网络朝向更有效结构或过程的机制。聚焦于以目标异质性为特征的产学研（industry-university-research, IUR）创新网络，本研究检验了政府网络干预的效能。使用来自中国制造业企业的调查数据，研究人员发现目标异质性正向影响合作创新绩效。此外，涉及组织间资源、知识和信息的互动在该关系中起中介作用。在资源互动主导的网络中，政府的结构性和关系性干预发挥互补作用，而在知识和信息互动主导的网络中，它们表现出相互抵消或削弱的替代效应。本研究将网络干预理论的应用扩展到创新网络研究领域，来自中国的证据证实了政府网络干预的复杂动态。研究结果揭示了干预策略之间的协同和冲突效应，并为政府设计有效创新政策提供了决策见解。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
在技术创新的学术讨论中，政府角色一直是核心议题。现有研究普遍认为创新是集体性、多组织协同的努力，政府不仅是外部监管者，更是重要参与者。然而，随着新一轮科技革命带来的复杂性，企业创新活动需融入各类创新网络，这些网络通常围绕核心企业构建，并包含国有企业、大学和研究机构等不同组织类型，各自具有异质性的目标（如利润追求、知识创造和社会责任）。这种目标异质性（goal heterogeneity, GH）影响了组织互动的广度和深度，而政府如何通过干预策略有效协调这些多元化网络，成为关键问题。现有研究缺乏对政府网络干预如何提升创新网络效能的系统理解，尤其在不同干预策略（结构性与关系性）的效能差异及其交互关系方面存在空白。为此，研究人员聚焦于中国产学研（industry-university-research, IUR）创新网络，提出三个核心问题：（1）政府的结构性和关系性干预在创新网络中的效能如何？（2）政府干预通过何种路径影响企业的合作创新绩效（cooperative innovation performance, CIP）？（3）两种干预策略之间是互补还是替代关系？
**研究内容与结论**
研究人员基于网络干预理论（network intervention theory）和嵌入性理论（embeddedness theory），将政府干预划分为结构性干预（structural intervention, GSI）和关系性干预（relational intervention, GRI），并构建了以目标异质性为自变量、合作创新绩效为因变量、组织间多重互动（资源互动RI、知识互动KI、信息互动II）为中介变量、政府干预为调节变量的概念模型。通过对中国354家制造业企业的问卷调查数据进行分析，得出以下结论：目标异质性对合作创新绩效具有显著正向影响；组织间资源互动和信息互动在目标异质性与合作创新绩效之间起完全中介作用，而知识互动中介效应不显著；政府结构性干预正向调节目标异质性与合作创新绩效的关系，并通过资源互动和信息互动路径实现调节效应；政府关系性干预对目标异质性与合作创新绩效的直接调节效应不显著，但通过正向调节目标异质性与信息互动的关系以及资源互动/知识互动与合作创新绩效的关系间接发挥作用。进一步分析发现，两种干预策略在不同互动主导的网络中表现出互补或替代关系：在资源互动主导的网络中互补，在知识互动主导的网络中关系性干预可缓解结构性干预的约束，在信息互动主导的网络中相互替代。
**重要意义**
本研究将网络干预理论的应用扩展到创新网络研究领域，丰富了网络治理理论，并通过中国证据揭示了政府网络干预的复杂动态，为政府设计有效创新政策提供了决策见解。论文发表在《Journal of Innovation》。
**主要关键技术方法**
本研究采用结构化问卷调查方法，数据收集于2019年8月至2020年12月（COVID-19疫情期间），样本来源为中国制造业企业中与国有企业、大学和研究机构进行合作创新的企业，调查对象为熟悉企业技术创新活动的中高层管理人员。最终回收有效问卷354份（有效回收率83.1%）。研究使用SPSS 25进行信效度检验、Harman单因子检验、相关分析和回归分析，并采用PROCESS宏（Model 4和Model 10）进行中介效应和调节中介效应分析，以及Bootstrap方法（5000次样本）检验路径系数和间接效应。
**研究结果**
**5.1. 主效应与中介效应检验**
通过回归分析，研究人员发现目标异质性（GH）对合作创新绩效（CIP）具有显著正向影响（β=0.233, p<0.001），支持假设H1。进一步中介效应检验显示，资源互动（RI）和信息互动（II）在GH与CIP之间起完全中介作用，而知识互动（KI）的中介效应不显著。多重中介路径比较表明，RI和II的间接效应显著强于KI，但RI与II之间无显著差异。
**5.2. 政府干预的调节效应**
**5.2.1. 结构性干预（GSI）的效应**
GSI正向调节GH与CIP的关系（β=0.061, p<0.05），支持假设H3a。调节中介效应检验表明，GSI通过正向调节GH与RI、GH与II的关系，以及正向调节KI与CIP的关系，间接影响CIP，部分支持假设H3b。
**5.2.2. 关系性干预（GRI）的效应**
GRI对GH与CIP的直接调节效应不显著，假设H4a未获支持。探索性分析显示，GRI正向调节GH与II的关系，正向调节RI与CIP、KI与CIP的关系，但负向调节II与CIP的关系。
**5.3. 进一步检验与路径分析**
通过添加调节效应和调节的中介效应检验，研究人员发现GSI和GRI在调节GH与RI的关系上互补，在调节GH与KI、GH与II的关系上替代，在调节GH与CIP的关系上互补。Bootstrap条件过程分析显示，在不同干预水平组合下，间接效应存在显著差异。
**讨论与结论**
**讨论部分总结：** 本研究验证了目标异质性对合作创新绩效的正向影响，并明确了资源互动和信息互动作为中介路径的作用，其中知识互动中介效应较弱。政府结构性干预通过直接调节资源与信息互动路径增强创新绩效，而关系性干预主要间接调节互动过程。进一步分析揭示两种干预策略的互补与替代关系取决于网络主导互动类型：资源互动主导网络中互补，知识互动主导网络中关系性干预缓解结构性干预的约束，信息互动主导网络中相互替代。这些发现为政策制定者提供了情境化干预策略的决策框架，强调在国家级、区域级和产业集群级需采取差异化的干预组合。
**研究结论翻译：** 本研究阐明了组织目标异质性、组织间互动与政府网络干预之间的复杂互动关系，这些因素共同影响产学研网络中的合作创新绩效。研究结果证实，合作伙伴之间的目标异质性并非障碍，而是创新成果的重要正向驱动因素，主要通过促进组织间资源、知识和信息的互动实现。本研究的一个主要贡献是对政府干预策略的细致分析。研究表明，结构性和关系性干预通过不同路径运作，并可能表现出互补或替代关系。具体而言，在资源互动主导的网络中，结构性和关系性干预策略协同作用；在知识互动主导的网络中，关系性干预可缓解结构性干预的约束；而在信息互动主导的网络中，两种策略相互平衡。这些见解推进了创新网络中网络干预的理论理解。从实践角度看，本研究为政策制定者提供了决策框架，强调干预策略的情境化应用，要求通过平衡、排序和选择性应用干预策略来培育协作创新生态系统。
