创新效率与创新战略复杂性：一种权衡关系

《Omega ω》：Innovation efficiency and complexity of innovation strategy: A trade-off relationship

　　

企业的创新战略如何塑造其将创新投入高效转化为可市场化产出的能力，这一问题尚未明确。通常，创新战略被视为创新效率的外生、第二阶段决定因素，隐含假设企业的战略选择不直接塑造其创新生产前沿。本研究借鉴“从创新中获利”（Profiting from Innovation, PFI）框架，挑战了这一假设，认为创新效率内在地取决于企业在专有性（appropriability）和互补性（complementarity）战略方面的决策，尤其是在碎片化创新生态系统中。研究人员开发了一种整合性方法论方法，将企业的创新战略内生化地纳入效率估计过程。利用来自五个欧洲中度创新国家的社区创新调查（Community Innovation Survey, CIS）数据，涵盖4298家创新企业，研究人员开发了一种增强型数据包络分析（Augmented Data Envelopment Analysis, Augmented DEA）和一种新颖的启发式算法（heuristic algorithm），以识别具有异质性创新前沿的潜在分层结构企业群体。实证结果揭示了创新效率与创新战略复杂性之间的系统性权衡。追求窄知识产权（Intellectual Property Rights, IPR）组合的企业实现了更高的创新效率，并遵循竞争性寻租逻辑；而采用宽IPR组合的企业则经历与垄断性寻租行为相关的效率损失。在IPR密集型企业中，那些同时追求产品-过程二元性（product-process ambidexterity）的企业承受额外的效率惩罚，导致创新效率群体的分层结构。通过将创新效率与创新战略整合在一个统一的理论与实证框架中，研究人员证明了创新商业化战略的战略复杂性从根本上重塑了创新生产前沿，尤其是在以碎片化创新系统、弱互补性资产以及较高协调和行政成本为特征的中度创新经济体中。

**研究背景、问题与意义**
创新效率（Innovation Efficiency, IE）衡量企业将创新投入（如研发支出）转化为可市场化产出（如新产品销售收入）的能力，是创新管理领域的核心议题。现有文献通常将创新战略视为外生因素，在估计创新效率时采用两阶段方法：先估计创新生产前沿，再回归分析战略变量对效率的影响。这种隐含假设忽略了战略决策对创新生产前沿本身的塑造作用，尤其在企业面对碎片化创新生态系统时。根据Teece（1986）提出的“从创新中获利”框架（Profiting from Innovation, PFI），企业的专有性（appropriability）和互补性（complementarity）战略决策内在地影响资源分配、协调与组合方式，进而改变创新生产前沿的结构，而非仅影响企业距前沿的距离。然而，现有研究多采用事后聚类或回归方法，未能解决战略的内生性问题，导致效率估计有偏。为此，本研究旨在将创新战略内生化纳入效率估计，并揭示创新效率与战略复杂性之间的权衡关系。论文发表在《Omega ω》期刊，为理解中度创新经济体中企业如何平衡效率与战略复杂性提供了理论与实证依据。

**关键方法**
研究人员采用以下主要技术方法：（1）基于Banker和Morey（1986）的增强型数据包络分析（Augmented Data Envelopment Analysis, Augmented DEA），将非连续战略变量——知识产权组合宽度（IPR Breadth, BRIPR）和产品-过程二元性（Ambidexterity, AMB）——作为额外约束内生化地纳入线性规划，从而估计考虑战略偏好的创新效率。（2）开发一种启发式算法（heuristic algorithm），通过轮廓系数（Silhouette method）确定最优聚类数，结合k-means聚类识别潜在分层结构的企业群体，并利用DAPP和DAMB指数检验各组间战略差异，迭代直至无显著差异。（3）样本来源：2014年欧洲社区创新调查（Community Innovation Survey, CIS）中克罗地亚、希腊、匈牙利、立陶宛、葡萄牙五个中度创新国家的4298家创新企业。

**研究结果**
**5.1 创新效率异质性与知识产权组合宽度**
通过增强型DEA（ISDEA）估计创新效率，并结合轮廓系数和k-means聚类，研究发现每个国家内部存在两个效率群体：低效率组（Il,1）和高效率组（Ih,1）。低效率组的APP指数（IPR组合宽度指标）显著高于高效率组，表明其采用更宽泛的IPR组合，遵循垄断性寻租行为（monopoly rent-seeking），导致效率损失；高效率组则采用窄IPR组合，遵循竞争性寻租逻辑（competitive rent-seeking），效率更高。假设H1a和H1b在除克罗地亚外的所有国家中得到证实。

**5.2 创新效率与二元性**
对低效率垄断寻租企业进行进一步分层分析，发现这些企业可进一步分为两个子群体：低效率组（Il,2）和高效率组（Ih,2）。在希腊、立陶宛和葡萄牙，低效率组的AMB指数（二元性指标）显著高于高效率组，表明同时追求产品-过程二元性的企业遭受额外效率损失；而仅专注于产品创新的企业效率相对较高。假设H2a和H2b在三个国家中得到证实，匈牙利企业未表现出显著差异。

**5.3 稳健性检验**
采用传统DEA（CDEA）估计效率，发现未纳入战略变量时，效率值的区分能力显著降低。Tobit模型回归结果进一步确认，APP和AMB战略对创新效率有显著影响，且国家异质性显著，而企业规模和行业分布的影响不显著，验证了群体分层的稳健性。

**总结与讨论**
**讨论部分总结**：本研究将创新效率与创新战略文献整合，挑战了传统两阶段外生性假设。通过内生化战略变量，揭示了创新效率与战略复杂性之间的系统性权衡，并识别出分层结构：竞争性寻租企业（窄IPR组合）效率最高；垄断性寻租企业（宽IPR组合）效率次之；垄断性寻租且二元性企业效率最低。研究强调，在碎片化中度创新系统中，宽IPR组合和二元性战略带来高协调和成本负担，导致效率惩罚。实践上，管理者应权衡IPR保护与效率，避免过度扩张；政策上，应降低IPR成本、提供差异化补贴，并考虑国家创新系统特性。

**研究结论翻译**：实证结果表明，战略决策（如正式IPR组合宽度和产品-过程二元性）塑造了创新生产过程的内部配置，从而影响创新效率。这些结果确认了创新商业化战略与创新效率之间的联系。更具体地说，在碎片化且以中小企业为主的创新系统中，管理多样化IPR组合的行政和协调负担超过了潜在的封锁优势，从而放大了专有性宽度的战略成本。对于已经IPR密集且被迫内化更多创新支持功能的企业，同时追求多样化专有性和流程升级会带来不成比例的高边际成本，导致分层效率惩罚。因此，更广泛的正式IPR组合和产品-过程二元性增加了创新战略的复杂性，并施加了不成比例的高协调和能力建设成本，从而导致相应的效率惩罚。