摘要：基于社會網絡分析法，以2011—2016年創業板上市公司為對象，用獨立董事間的連鎖關系反映樣本企業社會網絡弱聯結關系，用地理及行業關系反映社會網絡強聯結關系，以此檢驗不同網絡聯結強度對企業創新績效的影響。結果顯示，社會網絡強聯結和弱聯結均能促進企業創新。在此基礎上，利用5個指標構建我國省際知識產權保護水平指數，驗證了知識產權保護對于網絡聯結強度和創新績效存在一定調節效用。結論為企業創新發展提供了新視角。

　　關鍵詞：網絡聯結;知識產權保護;創新績效

　　0引言

　　社會網絡理論認為，企業創新行為內嵌于社會網絡[1]，組織之間通過關系聯結形成的社會網絡不僅能促進信息共享，還可以對企業相關行為進行傳播[2]。關于網絡聯結強度，Granovetter[3]將其定義為不同主體通過交流而逐漸形成的一種關系紐帶，并指出這種社會關系強度可根據主體之間交流時間(AmountofTime)、接觸頻繁程度(Intimacy)、情感親密程度(Emo-tionalIntensity)以及互惠性(Reciprocal)劃分。此后，網絡關系強度成為學術界的研究熱點之一，其被認為是經濟主體之間進行知識共享與信息交流的決定性因素[4]。Feldman&Audretsch[5]指出，企業間信息流動貫穿創新過程始終。Larson[6]進一步認為強聯結有助于傳遞感情、增進信任等，能通過促進隱性知識流動促進企業創新;Granovetter等[3]則認為弱聯結關系具有非冗余信息傳遞優勢，對于顯性知識的傳播更加有利，而異質性信息有助于提升創新績效。顯然，社會網絡的強弱關系聯結均有利于企業創新。盡管網絡聯結強度作為反映網絡特征的重要指標，與企業創新密切相關，但當前對于網絡聯結強度的測度尚未形成統一標準。Haunschild&Beckman[7]認為，董事層關系是一種重要的社會關系，具有信息傳遞功能，獨立董事之間的弱聯結關系成為企業間傳遞信息的“紐帶”。因此，對于由企業之間“連鎖獨立董事”形成的社會網絡這一弱網絡聯結，可通過中心度指標測度。另外，企業不僅嵌于網絡空間中，還處在一定的行業和地理空間內。地理及行業相近的企業之間更容易頻繁接觸，進而形成共同的技術范式[8]。基于此，本文認為地理接近度及行業接近度可以作為網絡強聯結的測度指標。

　　結合制度經濟學有關理論，即創新是外部制度環境與企業內部活動相互作用的過程，而知識產權保護作為一項重要的制度因素，其與企業創新績效的關系逐漸受到重視。但現有研究主要從國家層面對二者關系進行考察，對我國知識產權保護地區差異的關注十分有限。因此，本文基于省際層面，重新構建我國省際知識產權保護指數，對知識產權保護水平差異進行度量，并檢驗這種差異對網絡聯結與企業創新績效關系的影響，旨在為理解社會學、法學、金融學、經濟地理學及經濟增長等領域相互融合和內在聯系提供新的視角與思路。

　　1文獻綜述及研究假設

　　1.1網絡弱聯結與創新績效

　　社會網絡作為組織活動的主要特征，是企業之間信息交流、資源交換的重要渠道。Meagher&Rogers[9]基于弱聯結優勢理論指出，弱聯結具有“橋”的銜接作用，在一定程度上決定了企業面臨的機會和約束，進而影響企業信息獲取、倡議選擇、風險承擔和資源利用等活動。董事會通常掌握大量關于行業趨勢、市場狀況等關鍵信息，這些信息在董事會交往過程中互相流動，而獨立董事之間的弱聯結使得這一網絡特征更加明顯。正如Fama&Jensen[10]指出的，企業之間往往通過一種“friendofafriend”的董事網絡相聯結，它們之間的交流能對其公司董事相關行為產生影響;陳運森和謝德仁[11]進一步指出，弱聯結關系將社會網絡中沒有直接聯系的組織或個體聯結起來，并且擁有信息控制優勢;Mol[12]發現，網絡聯結較多的董事在進行倡議決策時具有相對優勢。在其它條件一定的情況下，網絡聯結中心度會對信息擴散產生影響，即擁有更多聯結的企業更具網絡勢能優勢，掌握著信息和知識流動的主動性，可以與更多企業建立聯系。因此，弱聯結位置中心度越高，越有助于企業利用信息及控制優勢對信息進行整合，進而提高創新績效[13]。同時，企業自身決定了通過社會網絡傳播的信息量、多樣性及豐富性，進而影響其它相關企業獲取創新價值。因此，社會網絡弱聯結具有信息優勢，對企業創新績效十分重要。基于此，本文從程度中心度(Degree)和中介中心度(Be-tweenness)兩個維度對網絡弱聯結進行測度，并提出以下假設：

　　H1：網絡弱聯結與企業創新績效正相關。

　　H1a：網絡程度中心度與企業創新績效正相關;

　　H1b：網絡中介中心度與企業創新績效正相關。

　　1.2網絡強聯結與創新績效

　　網絡強聯結更加關注聯結企業之間相似的關系模式，反映了創新信息在企業之間動態傳播過程，揭示了創新資源在社會網絡聯結群體間擴散并獲取收益的方式，有助于提升空間轉移效果，對創新績效具有積極影響[14]。Antonelli[15]基于經濟地理學相關理論指出，地理接近程度有利于組織間互動交流，促進知識傳播，進而提升創新績效;Argyres&Silverman[16]在組織經濟學中特別闡明了相對集中的研發活動通過節約企業溝通成本，促進規模經濟效應形成;Butler等[17]和Teo[18]也證實了地理接近程度在信息交換中的作用，認為地理位置越接近的企業之間互動越頻繁。此外，強聯結關系對創新的積極作用還體現在行業接近性上，企業技術領域相近有助于吸收其它企業的隱性知識，以及挖掘社會網絡關系中的專有知識，進而促進創新[19]。Raut[20]認為研發外部性主要產生于同行業企業之間，信息在同行業企業之間共享的可能性更大。因此，地理及行業相近有助于企業之間形成更加頻繁的知識傳遞，這種強聯結關系能促進企業通過“干中學”實施創新。基于此，本文從地理接近度(GeographyPropinqui-ty)及行業接近度(IndustryPropinquity)兩個維度對社會網絡強聯結進行測度，并提出以下研究假設：

　　H2：網絡強聯結與企業創新績效正相關。

　　H2a：網絡地理接近度與企業創新績效正相關;

　　H2b：網絡行業接近度與企業創新績效正相關。

　　1.3知識產權保護的調節效應

　　組織的經濟活動內嵌在社會網絡中，而社會網絡內嵌于社會制度之中。Peng[21]根據制度基礎觀提出，企業倡議選擇是外部制度環境與組織內部環境相互作用的結果;Acquaah[22]指出，社會網絡對于企業創新績效的作用應結合其它因素的權變影響來考察。知識產權保護作為一項重要的制度因素，為服務創新而生，而網絡聯結主要通過知識傳遞促進創新。那么，由知識產權引起的知識、技術排他性及壟斷性勢必會影響知識傳播，其與組織之間的動態關系也必然會對企業創新產生影響。

　　一方面，Helpman[23]認為知識產權保護制度強調創新獨占性，通過限制知識溢出，降低企業間技術、知識等資源的擴散效應及創新成果的可轉讓性，抑制知識和信息共享及傳播[24]。因此，知識產權保護會在一定程度上抑制信息擴散傳播，且網絡聯結中心度越高，抑制效應越明顯;另一方面，Aldrich&Zimmer[25]指出，企業發展是外部環境與組織自身的一種匹配關系，一旦超越匹配關系適宜的度，就會導致創新過程中出現技術鎖定或認知偏差[26]。具體而言，由于知識產權保護水平在我國呈顯著的省際差異，在不同地域制度環境約束下，地理接近度越高，其對企業合作過程中信息交換和共享的抑制效應越明顯。另外，行業接近度越高，溢出效應越明顯，信息傳播的杠桿效應越顯著，其對外部環境約束的敏感性越強。本文認為，知識產權保護水平越高，制度約束力較強，對網絡聯結與企業創新績效二者之間的抑制作用越明顯。由此，提出如下假設：

　　H3：知識產權保護對網絡聯結與企業創新績效的關系具有負向調節效應。

　　H3a：知識產權保護對程度中心度與創新績效的關系具有負向調節效應;

　　H3b：知識產權保護對中介中心度與創新績效的關系具有負向調節效應;

　　H3c：知識產權保護對地理接近度與創新績效的關系具有負向調節效應;

　　H3d：知識產權保護對行業接近度與創新績效的關系具有負向調節效應。

　　綜合上述分析，構建本文研究的理論模型，如圖1所示。

　　2研究設計及數據來源

　　2.1網絡弱聯結

　　根據陳運森[27]對社會網絡的定義：至少有一名獨立董事同時在兩個董事會任職，或雖然兩個企業沒有直接聯結，但分別與第三個企業有共同的獨立董事，就可以認為這兩個企業之間有聯結。本文基于2011—2016年252家創業板上市公司全部獨立董事的背景資料，構建樣本企業社會網絡關系的[0，1]矩陣，并繪制獨立董事社會網絡關系圖，如圖2所示。

　　2.2網絡強聯結

　　社會環境中的各個系統間存在著相互影響而又互相合作的關系。協同是經營者有效利用資源的一種方式，主要通過隱性資產，特別是核心技術擴散實現。Goold&Campbell[29]認為，當一個組織中積累的資源可以被同時且無成本地應用于其它組織時，協同效應就發生了。另外，邱國棟和白景坤[30]發現，協同效應的實現需要空間安排和技術關聯。基于此，本文利用地理接近度和行業接近度對社會網絡強聯結行測度。

　　(1)地理接近度。地理接近度即協同效應的空間安排要素。Sorenson&Stuart[31]基于經濟地理學理論，強調了協同定位的重要性及其在信息和資源共享中的作用。為進一步闡明與創新相關的信息在企業間傳播的方式，本文分別計算樣本企業中位于同一地區的所有聯結企業數量，即地理接近度。具體劃分為華北地區、華東地區、東北地區、華中地區、華南地區、西南地區、西北地區。

　　(2)行業接近度。行業接近度即協同效應的技術關聯要素。根據McPherson[32]提出的社會網絡同質性中“物以類聚”的相關理論，信息更有可能在具有相似特征的組織或個體間共享，信息傳遞與擴散也更有可能發生于同行業企業之間，即行業接近度。本文分別計算樣本中屬于同一行業的所有聯結企業數量，行業按照所屬Wind一級行業進行劃分。

　　2.3省際知識產權保護水平

　　GP指數[33]為國際知識產權保護定量研究奠定了基礎，然而由于我國立法與司法之間不完全同步，該指標在我國適用性不佳。之后，韓玉雄和李懷祖[34]對GP方法進行了修正，測算出1984—2002年間我國知識產權保護的修正水平(簡稱HL方法)。但隨著我國知識產權市場規范化程度日益提高，HL方法以“地區經濟發展水平”度量知識產權保護水平已不太合適。本文在綜合已有研究的基礎上，通過以下5個方面重新構建知識產權保護指數：①司法保護水平(IPR1)，以一省專職律師數占該省總人口數(萬人)的比例衡量;②知識產權保護執法力度(IPR2)，以專利侵權案件結案率衡量，即“當年累計專利糾紛結案數除以當年累計立案數”;③知識產權中介機構發展情況(IPR3)，以知識產權代理公司密度衡量，具體測度方法為“一省知識產權代理公司數目除以當年該省總人口數”;④知識產權市場規范化程度(IPR4)，以技術市場轉讓規模衡量，具體測度方法為“一省技術市場成交合同金額除以該省當年地區生產總值”;⑤知識產權保護社會意識(IPR5)，以知識產權保護未被侵權率衡量，具體測度方法為“1減去一省當年受理的專利侵權糾紛案件數除以該省截至當年累計授權專利數”，專利未被侵權率越大表示社會知識產權保護意識越好。最后，基于上述5個指標(IPR1—IPR5)，采用主成分分析方法構建各省知識產權保護指數。在此基礎上，根據5個指標的解釋百分比加權計算出各省知識產權保護水平指數，并以2011—2016年各省總得分的算術平均數作為省際知識產權保護平均水平指數。圖3為2011—2016年間我國29個省、自治區、直轄市知識產權保護平均水平指數(港、澳、臺及數據缺失的西藏、寧夏5個地區未納入計量)。

　　推薦閱讀：旅游知識產權保護

　　摘 要：隨著旅游業不斷發展，旅游知識產權的重要性日益突出。當前，旅游知識產權保護方面的問題愈發嚴重，主要表現為景區名稱商標頻被搶注，旅游線路、旅游活動安排及旅游商品抄襲嚴重等。解決這些問題需要從多方面入手，既要強化旅游管理部門工作職能，又要提高旅游企業知識產權保護能力，同時還需要修改完善相關法律法規。

　　表1為2011—2016年我國省際知識產權保護水平描述性分析，顯示出顯著的時間序列縱向差異及各省知識產權保護水平之間的橫向差異，其中平均得分、標準差分別根據各省2011—2016年得分求得。可以看出，2011—2016年我國各省知識產權保護水平穩步提高，北京市知識產權保護水平遙遙領先于其它地區，平均得分達到3.297;上海、浙江、天津、廣東、江蘇分列2～6位，基本與地區經濟發展水平相吻合;江西省保護水平最低，甚至落后于青海、甘肅、貴州等省份，平均得分僅為0.333。為驗證知識產權保護水平對社會網絡和創新績效關系的調節效應，分別加入IPR(知識產權保護水平指數)及其與解釋變量的交乘項。