楊敏，陳澤明

（1.貴州商學(xué)院管理學(xué)院，貴陽 550014；2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，貴陽 550001；3.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，重慶 400044）

0 引言

在企業(yè)創(chuàng)新過程中，內(nèi)外部知識主體明確的生態(tài)定位及因此而產(chǎn)生的功能性生態(tài)關(guān)系確立了企業(yè)的知識生態(tài)系統(tǒng)[1]。企業(yè)知識生態(tài)突出的是動態(tài)條件下企業(yè)知識內(nèi)生系統(tǒng)的具化關(guān)系和表現(xiàn)特征。有研究認(rèn)為企業(yè)知識投入能夠迅速改善企業(yè)的知識生態(tài)，提高企業(yè)的知識存量，擴(kuò)大企業(yè)的知識活動范圍，并獲取人才聚集優(yōu)勢，進(jìn)而創(chuàng)造價(jià)值；企業(yè)研發(fā)投入的創(chuàng)新效應(yīng)主要體現(xiàn)在新知識和新技術(shù)發(fā)生概率的提升，以及間接的知識識別、吸收、利用能力的提升[2]。從知識生態(tài)作用機(jī)制來看，知識關(guān)系強(qiáng)度對知識擴(kuò)散具有正向影響，知識結(jié)構(gòu)豐富會顯著提高企業(yè)的創(chuàng)新績效[3]。但也有研究提出了不同的觀點(diǎn)，認(rèn)為知識網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對利用式創(chuàng)新沒有顯著影響，知識多樣性通過協(xié)調(diào)式知識整合的中介作用提升團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力[4]。

綜上，學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)研發(fā)投入、知識生態(tài)、價(jià)值創(chuàng)造之間的作用機(jī)制，觀點(diǎn)并不一致?，F(xiàn)有研究大多致力于知識生態(tài)單一稟賦的直接或間接效應(yīng)與機(jī)制研究，鮮有從知識生態(tài)系統(tǒng)及其微觀機(jī)制角度對企業(yè)知識生態(tài)的有序性、異變性、耦合性及其作用機(jī)制進(jìn)行分析，并探索研發(fā)投入對價(jià)值創(chuàng)造的影響。相關(guān)學(xué)術(shù)觀點(diǎn)主要有三種：（1）大量研究支持研發(fā)投入正向強(qiáng)化企業(yè)績效；（2）少數(shù)研究認(rèn)為研發(fā)投入對于企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造存在異質(zhì)性影響，其正向的價(jià)值體現(xiàn)需要科學(xué)合理的要素配置；（3）部分研究致力于探索研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的非線性影響，但非線性影響的觸發(fā)機(jī)制卻不盡相同。

研發(fā)投入有別于有形的資源投入，更多的是通過激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新主體的活性，進(jìn)而催化企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。動態(tài)非平衡的企業(yè)知識生態(tài)是研發(fā)投入有效性的保證。企業(yè)研發(fā)投入、知識生態(tài)、價(jià)值創(chuàng)造之間的作用機(jī)制是本文關(guān)注的焦點(diǎn)。本文依托大樣本上市公司數(shù)據(jù)，在企業(yè)知識生態(tài)及其構(gòu)成分析的基礎(chǔ)上，通過對企業(yè)知識生態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的結(jié)構(gòu)化測度，構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的中介效應(yīng)模型，分析研發(fā)投入與知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的互動機(jī)理，并研究企業(yè)知識生態(tài)各維度對價(jià)值創(chuàng)造的影響。本文可能的貢獻(xiàn)主要有：（1）在知識基礎(chǔ)觀的基礎(chǔ)上，從知識生態(tài)系統(tǒng)的角度對企業(yè)知識生態(tài)進(jìn)行分解；（2）以大樣本上市公司為研究對象，實(shí)現(xiàn)對其知識生態(tài)的有效統(tǒng)計(jì)刻畫；（3）從知識多樣性、知識異變度、知識網(wǎng)絡(luò)密度三個(gè)維度，探索企業(yè)知識生態(tài)對于研發(fā)投入影響價(jià)值創(chuàng)造的中介效應(yīng)。

1 企業(yè)知識生態(tài)的構(gòu)成與度量

1.1 知識多樣性

知識多樣性刻畫的是企業(yè)知識稟賦中的知識種類豐富程度，一般表達(dá)的是團(tuán)隊(duì)成員的經(jīng)驗(yàn)、專長、技能等方面的異質(zhì)性。知識的多樣性是企業(yè)知識元素間互動以及知識異變的基礎(chǔ)，從規(guī)模層面為知識互動和異變提供了可能?，F(xiàn)有研究一般認(rèn)為，知識多樣性水平越高，則知識空間結(jié)構(gòu)序度越差。但從耗散結(jié)構(gòu)論角度看，非平衡是有序之源，而多樣性則是非平衡的充分非必要條件。由此可見，知識多樣性是企業(yè)知識生態(tài)規(guī)模維度的一個(gè)重要描述。

知識多樣性有多種衡量方式，最常用的有IPC分類總數(shù)、HHI指數(shù)（BLAU’S指數(shù)）、赫芬達(dá)爾指數(shù)、熵指數(shù)等。熵指數(shù)源于信息論，具有平均信息量的含義，能夠更加準(zhǔn)確地反映企業(yè)知識多樣性。本文援用徐露允等（2018）[5]的熵指數(shù)測度方法，如下所示：

其中，n為企業(yè)按照IPC分類號劃分的專利類別總數(shù)，kdt為第t年的企業(yè)知識多樣性，wipci為企業(yè)第i類專利占專利總數(shù)的比重。該數(shù)值越大，則企業(yè)知識多樣性水平越高，表現(xiàn)為企業(yè)知識存量結(jié)構(gòu)的豐富性。

1.2 知識異變度

知識異變刻畫的是企業(yè)知識元素的動態(tài)變化過程，即不同的知識基因片段重新組合在一起形成新的知識基因的過程。它的表現(xiàn)形式是多樣化的，或?yàn)樾碌闹R的引入，或?yàn)楝F(xiàn)有知識的重組新生，或?yàn)殛惻f知識的新理解等等。知識的異變?nèi)襞c企業(yè)意志一致則外化為知識進(jìn)化，若與企業(yè)意志相逆則表現(xiàn)為知識變異（異變表達(dá)的是知識客觀的整體變化，變異表達(dá)的是與進(jìn)化相悖的歧途）。在描述企業(yè)知識生態(tài)的動態(tài)變化過程時(shí)，不能僅關(guān)注企業(yè)知識異變“好”的知識進(jìn)化方面，“壞”的知識變異方面亦要被考慮進(jìn)來。知識異變度是企業(yè)知識生態(tài)變化維度的一個(gè)關(guān)鍵變量。

關(guān)于知識異變度的量化，主要有知識進(jìn)化問卷量表法[6]、知識進(jìn)化模糊算法[7]、知識元素統(tǒng)計(jì)等方法。這些方法或基于過程、或基于結(jié)果在一定程度上反映了企業(yè)知識的異變，但仍舊過于間接，包含的有效信息較少。為有效度量企業(yè)知識的異變情況，本文引入變異系數(shù)構(gòu)建企業(yè)知識異變度統(tǒng)計(jì)量。

先將企業(yè)各年度專利按照IPC代碼進(jìn)行結(jié)構(gòu)分類，獲取分類數(shù)，并計(jì)算分類數(shù)的變異系數(shù)，反映了企業(yè)在不同領(lǐng)域知識分布的年度波動情況，即企業(yè)知識異變度，數(shù)值越大異變度越高。式（2）中，kmt為第t年企業(yè)的知識異變度，Nipct為第t年企業(yè)IPC分類規(guī)則下的企業(yè)知識分類序列，SDNipct為第t年企業(yè)IPC分類規(guī)則下的企業(yè)知識分類序列的標(biāo)準(zhǔn)差，AGNipct為第t年企業(yè)IPC分類規(guī)則下的企業(yè)知識分類序列的平均數(shù)。

1.3 知識網(wǎng)絡(luò)密度

知識網(wǎng)絡(luò)密度描述的是知識網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)知識元素之間關(guān)聯(lián)的緊密程度，是企業(yè)內(nèi)部知識元素組合關(guān)系的有效統(tǒng)計(jì)量，衡量的是企業(yè)內(nèi)部各知識元素間的互補(bǔ)關(guān)系。同屬知識經(jīng)過企業(yè)專門人員的“延展加工”形成新的技術(shù)功能，可被理解為利用性創(chuàng)新。不同屬知識通過企業(yè)專門人員的“跨界探索”形成新的技術(shù)功能，可被理解為探索性創(chuàng)新。這些“加工延展”與“跨界探索”活動即企業(yè)知識活動的具體表現(xiàn)，其交互迭代形成了企業(yè)知識活動的網(wǎng)絡(luò)空間。這一活動的網(wǎng)絡(luò)空間“致密性”即企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度，是企業(yè)知識生態(tài)關(guān)系維度的有效刻畫。

關(guān)于企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度的測算，學(xué)術(shù)界較為常見的做法是構(gòu)建企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)空間，以知識元分類關(guān)聯(lián)路徑與知識空間總體關(guān)聯(lián)路徑之比作為企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度的統(tǒng)計(jì)量：

其中，kit為企業(yè)第t年的知識網(wǎng)絡(luò)密度，KCt為第t年企業(yè)專利累積數(shù)，NKCt是企業(yè)第t年專利累積的總體關(guān)聯(lián)路徑數(shù)，Cipct是第t年企業(yè)按照IPC分類形成的知識元分類數(shù)，NCipct則為第t年企業(yè)按照IPC分類形成的知識元分類關(guān)聯(lián)路徑數(shù)。在一個(gè)無向空間中，NKCt的總關(guān)聯(lián)路徑數(shù)為。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 研發(fā)投入強(qiáng)度與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造

企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造過程是知識鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、價(jià)值鏈耦合的結(jié)果，需要諸多要素的加持。在此過程中，需要使用大量的研發(fā)資金、投入大量的研發(fā)人員，進(jìn)行創(chuàng)造性試驗(yàn)。雖然研發(fā)存在失敗的可能，但一旦研發(fā)成功，企業(yè)將在新產(chǎn)品、新技術(shù)、新模式等諸多方面獲益，即顯性知識存量增加，并創(chuàng)造價(jià)值。研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的正向影響得到了學(xué)術(shù)界的一致認(rèn)可[8]。但現(xiàn)實(shí)中，不同的企業(yè)在相同的研發(fā)投入強(qiáng)度下所表現(xiàn)出來的價(jià)值創(chuàng)造能力并不相同。產(chǎn)生異質(zhì)性的原因是多樣性的，例如行業(yè)屬性、人員素質(zhì)、企業(yè)文化、發(fā)展階段、知識生態(tài)等等。由此，本文提出：

假設(shè)1：研發(fā)投入強(qiáng)度對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造存在正向影響。

2.2 研發(fā)投入強(qiáng)度與知識多樣性、知識異變度、知識網(wǎng)絡(luò)密度

研發(fā)投入與企業(yè)知識生態(tài)之間存在某種復(fù)雜的微觀機(jī)制。企業(yè)的研發(fā)投入最直接的效果即通過與外部主體的互動，實(shí)現(xiàn)“知識增量投放”，即顯性知識產(chǎn)權(quán)的內(nèi)移，增加企業(yè)知識的多樣性，激發(fā)其突破現(xiàn)有技術(shù)軌道，在新的領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)活動。研發(fā)投入還可以“知識催化劑”的形式作用于企業(yè)生產(chǎn)與服務(wù)鏈，使企業(yè)有形要素投入集的形態(tài)、功能發(fā)生形變，產(chǎn)生一定比例的異質(zhì)性知識應(yīng)用和技術(shù)。此外，研發(fā)投入為研發(fā)人員的創(chuàng)新活動提供了條件，將激發(fā)研發(fā)人員的“知識創(chuàng)造熱情”。

可見，研發(fā)投入對企業(yè)知識生態(tài)的影響，從規(guī)模維度看，主要表現(xiàn)為企業(yè)知識屬種、品類、數(shù)量的增加，即知識多樣性的豐富。從結(jié)構(gòu)維度看，其主要表現(xiàn)為企業(yè)知識屬種、品類的相對構(gòu)成關(guān)系，以及這種構(gòu)成關(guān)系的動態(tài)變化趨勢，即知識異變的增加。從效率維度看，主要表現(xiàn)為企業(yè)知識節(jié)點(diǎn)間的互動頻度，以及連接緊密性，即知識網(wǎng)絡(luò)密度的提升。由此，本文提出：

假設(shè)2：研發(fā)投入強(qiáng)度正向影響知識網(wǎng)絡(luò)密度。

假設(shè)3：研發(fā)投入強(qiáng)度正向影響知識異變度。

假設(shè)4：研發(fā)投入強(qiáng)度正向影響知識多樣化。

2.3 知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性與企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造

知識網(wǎng)絡(luò)密度越大意味著企業(yè)知識創(chuàng)新“極性”越強(qiáng)，反之則意味著企業(yè)知識元素的分散，形成“合力”的可能性越低。但也有學(xué)者提出了不同的觀點(diǎn)，認(rèn)為知識網(wǎng)絡(luò)密度高使得企業(yè)內(nèi)部知識元素關(guān)系過于復(fù)雜，阻礙了知識發(fā)現(xiàn)和利用的可能性[9]，還有學(xué)者認(rèn)為企業(yè)內(nèi)部技術(shù)知識網(wǎng)絡(luò)密度和市場知識網(wǎng)絡(luò)密度均與突破性產(chǎn)品創(chuàng)新能力呈“倒U”型關(guān)系[10]。知識源于個(gè)體經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)造和總結(jié)。但這種創(chuàng)造并非憑空產(chǎn)生，或多或少需要在一定的知識基礎(chǔ)之上進(jìn)行能動改造，或疊加、或借鑒、或顛覆、或衍生。這些活動可歸為知識關(guān)聯(lián)關(guān)系的發(fā)展。企業(yè)要在其主營業(yè)務(wù)屬性上創(chuàng)造價(jià)值必然要求企業(yè)知識生態(tài)具有一定的集中收斂特性，即企業(yè)的知識元素以及知識主體間的互動關(guān)系應(yīng)圍繞其主營業(yè)務(wù)展開。圍繞主營業(yè)務(wù)的知識關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，知識積累越快，價(jià)值創(chuàng)造越大。因此，本文提出：

假設(shè)5：知識網(wǎng)絡(luò)密度對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造有正向影響。

企業(yè)所擁有的全部知識、智力資源被描述為知識基，是企業(yè)知識活動的約束邊界。知識異變是組織知識基因發(fā)生重組和突變的過程。知識異變拓展了企業(yè)的知識基，令組織的知識生態(tài)性狀產(chǎn)生變化[11]。從熱力學(xué)熵增原理看，封閉條件下，企業(yè)創(chuàng)新向外部系統(tǒng)做功伴隨企業(yè)內(nèi)部創(chuàng)新能量的衰減，即知識熵增[12]。一般而言，企業(yè)基于行業(yè)屬性與業(yè)務(wù)范疇，其知識稟賦存在一定的路徑依賴，進(jìn)而使企業(yè)不斷趨近“死寂結(jié)構(gòu)”。要擺脫這一“宿命”，企業(yè)有兩個(gè)辦法，其一是企業(yè)成為一個(gè)開放系統(tǒng)，從外界引入負(fù)熵知識流，其二，即發(fā)揮企業(yè)知識主體的主觀能動性，獲取知識異變，從而在企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)生負(fù)熵知識。由此，本文提出：

假設(shè)6：知識異變對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造有正向影響。

較多的研究認(rèn)為，知識多樣性有利于提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效[13]，能夠?yàn)閳F(tuán)隊(duì)帶來更廣泛的知識、經(jīng)驗(yàn)與技能，形成富有創(chuàng)造性的觀念或解決方案，通過協(xié)調(diào)式知識整合的中介作用提升團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造力[4]。但也有研究認(rèn)為知識多樣性的外部性在不同地區(qū)或企業(yè)表現(xiàn)不一。不同組織主體對于新技術(shù)的產(chǎn)生存在主體間的認(rèn)知距離，企業(yè)有效吸收知識多樣性帶來的外部性的前提條件是其知識稟賦與新知識具有足夠的親和性。認(rèn)知距離的存在反而會對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生抑制作用[14]。知識網(wǎng)絡(luò)中，技術(shù)知識多樣性會影響網(wǎng)絡(luò)中可用知識的相對新穎性和企業(yè)識別利用知識的難易程度。本文認(rèn)為，知識多樣性為企業(yè)探索性創(chuàng)新和利用性創(chuàng)新提供了足夠的素材，在此條件下，企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造將得到激發(fā)。由此，本文提出：

假設(shè)7：知識多樣性對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造有正向影響。

結(jié)合假設(shè)1至假設(shè)7可知，企業(yè)研發(fā)投入帶來知識多樣性增加、知識網(wǎng)絡(luò)密度的提升、知識異變度的增加，將正向促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。因此，本文提出：

假設(shè)8：知識網(wǎng)絡(luò)密度在研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有中介效應(yīng)。

假設(shè)9：知識異變度在研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有中介效應(yīng)。

假設(shè)10：知識多樣性在研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有中介效應(yīng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

為驗(yàn)證上述假設(shè)，本文借助祝樹金和湯超（2020）[15]的方法，構(gòu)建三步中介效應(yīng)模型，驗(yàn)證知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性是否為企業(yè)研發(fā)投入影響價(jià)值創(chuàng)造的中介變量，以及中介效應(yīng)的顯著性和特點(diǎn)。

其中，模型（1）為基準(zhǔn)模型，模型（2）至模型（4）為中介變量模型，模型（5）為中介效應(yīng)模型。被解釋變量vcit為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造，企業(yè)研發(fā)投入(rdit)、知識多樣性(kdit)、知識異變度(kmit)、知識網(wǎng)絡(luò)密度(kiit)為核心解釋變量。ctritk為控制變量集，包括企業(yè)償債能力(crit)、企業(yè)運(yùn)營能力(trit)、地區(qū)人均GDP(cgit)。β1至β8為核心變量估計(jì)系數(shù)，k為控制變量個(gè)數(shù)，i和t分別為企業(yè)和時(shí)間。中介效應(yīng)檢驗(yàn)過程中，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷以及數(shù)據(jù)特點(diǎn)，擬采用差分GMM動態(tài)面板模型分別對基準(zhǔn)模型、中介變量模型、中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。首先，若基準(zhǔn)模型顯著，則進(jìn)行下一步，若不顯著則概念模型設(shè)計(jì)錯(cuò)誤，即不存在中介效應(yīng)；其次，對中介變量模型分別進(jìn)行中介變量檢驗(yàn)，若中介變量模型不顯著，則該變量不是中介變量；最后，對中介效應(yīng)模型進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，若顯著則證明kiit、kmit、kdit在rdit對vcit的影響中存在中介效應(yīng)。

3.2 變量與數(shù)據(jù)

被解釋變量企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造(vcit)，以企業(yè)凈利潤表示，數(shù)據(jù)源于國泰安金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。核心解釋變量企業(yè)研發(fā)投入(rdit)以企業(yè)R&D支出表示，數(shù)據(jù)源于國泰安金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。知識多樣性(kdit)、知識異變度(kmit)、知識網(wǎng)絡(luò)密度（kiit）通過前文的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行度量，基礎(chǔ)專利數(shù)據(jù)源于中國專利之星檢索系統(tǒng)（https://cprs.patentstar.com.cn）?？刂谱兞科髽I(yè)償債能力(crit)由企業(yè)流動比率表示，企業(yè)運(yùn)營能力(trit)由企業(yè)資金周轉(zhuǎn)率表示，數(shù)據(jù)源于國泰安統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫；地區(qū)人均GDP(cgit)數(shù)據(jù)源于國研網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

本文選擇2011年之前在中國A股上市，且目前正常經(jīng)營的（非ST公司）的648家工業(yè)類上市公司作為研究樣本。樣本幾乎涵蓋中國證監(jiān)會所有的工業(yè)行業(yè)分類，同時(shí)包括國營、中外合資、民營三大類公司。樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2014—2020年。所有數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后取對數(shù)處理以減少異方差，同時(shí)通過Stata 15進(jìn)行縮尾處理以減少異常值對模型的影響。

4 實(shí)證分析

4.1 相關(guān)性與單位根檢驗(yàn)

本文所取樣本數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，在進(jìn)行中介效應(yīng)與門檻效應(yīng)檢驗(yàn)之前，需對變量的相關(guān)性進(jìn)行分析。根據(jù)Pearson相關(guān)性分析，模型涉及的各變量間的相關(guān)性顯著。同時(shí)，中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)檢驗(yàn)之前需要進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)。假設(shè)各變量既包含時(shí)間趨勢項(xiàng)又包含個(gè)體固定效應(yīng)項(xiàng)，分別選用LLC和IPS檢驗(yàn)各變量的單位根情況。結(jié)果發(fā)現(xiàn)各變量均不存在單位根，可進(jìn)行進(jìn)一步的回歸檢驗(yàn)（篇幅所限，表略）。

4.2 面板中介效應(yīng)檢驗(yàn)

按照三步法進(jìn)行中介效應(yīng)回歸檢驗(yàn)。對中介效應(yīng)模型（模型5）進(jìn)行靜態(tài)面板回歸并進(jìn)行固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)，并通過Hausman檢驗(yàn)判斷。結(jié)果表明，固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型下各自變量對因變量的影響均在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上顯著。企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造有正向促進(jìn)作用，但知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性對價(jià)值創(chuàng)造具有負(fù)向抑制作用。Hausman檢驗(yàn)P值為0，選擇固定效應(yīng)模型可能更好。固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果與本文假設(shè)以及現(xiàn)實(shí)機(jī)制相去甚遠(yuǎn)，可能需要考慮面板的動態(tài)性。

基于總體樣本，采用差分動態(tài)面板模型分別對基準(zhǔn)模型、中介變量模型、中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見下頁表1。結(jié)果顯示，通過將被解釋變量的2階滯后變量與控制變量設(shè)置為工具變量，模型1各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，AR（2）為0.142，不拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)P值為0.189，不拒絕原假設(shè)，即工具變量不存在過度識別，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。其中，企業(yè)研發(fā)投入(rd)對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造(vc)的影響系數(shù)為0.124?？梢哉J(rèn)為，不同企業(yè)可能由于行業(yè)屬性以及知識稟賦的不同，而創(chuàng)新效率不同，但研發(fā)投入終將具有一定的產(chǎn)出效應(yīng)。由此，基準(zhǔn)模型驗(yàn)證通過，假設(shè)1得證，可進(jìn)行第二步的中介變量模型驗(yàn)證。

表1 差分GMM回歸結(jié)果（總體）

在中介變量模型中，本文的中介變量有三個(gè)，分別是知識網(wǎng)絡(luò)密度(ki)、知識異變度(km)、知識多樣性(kd)?；貧w結(jié)果顯示，通過將被解釋變量的1階滯后變量與控制變量設(shè)置為工具變量，模型2、模型3、模型4各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，AR（2）為0.912、0.560、0.591，不拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)P值分別為0.167、0.601、0.381，即工具變量不存在過度識別，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。企業(yè)研發(fā)投入對知識網(wǎng)絡(luò)密度的影響系數(shù)為0.136，即可認(rèn)為企業(yè)通過研發(fā)投入，為企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造條件，進(jìn)而激發(fā)內(nèi)部研發(fā)人員探索性和利用性創(chuàng)新行為，而這些行為在知識系統(tǒng)層面看，直觀表現(xiàn)為知識網(wǎng)絡(luò)密度的提升。此外，上期知識網(wǎng)絡(luò)密度對當(dāng)期知識網(wǎng)絡(luò)密度的影響系數(shù)為0.061，即企業(yè)知識主體之間的關(guān)聯(lián)往往表現(xiàn)出一定程度的慣性。企業(yè)研發(fā)投入對知識異變度的影響系數(shù)為0.041，可認(rèn)為企業(yè)通過研發(fā)投入擴(kuò)大了企業(yè)知識吸收的規(guī)模和深度，帶來了新的知識基因，或者在此過程中，因知識碰撞、共享、跨界、嫁接、擬合等行為使得知識異變的可能性增大。同時(shí)，上一期的知識異變對當(dāng)期知識異變的影響非常大，影響系數(shù)為0.415。由此可見，知識異變存在明顯的累積效應(yīng)，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)破壞式創(chuàng)新創(chuàng)造了條件。企業(yè)研發(fā)投入對知識多樣性的影響系數(shù)為0.043，可認(rèn)為企業(yè)通過研發(fā)投入擴(kuò)大了企業(yè)知識稟賦的種類，并且上期知識多樣性對當(dāng)期知識多樣性的影響系數(shù)為0.731，這是由于知識結(jié)構(gòu)樹的發(fā)散特性導(dǎo)致的“倍增效應(yīng)”。由此，中介變量模型驗(yàn)證通過，假設(shè)2、假設(shè)3、假設(shè)4得證。

第三步的中介效應(yīng)模型對應(yīng)表1中的模型5。回歸結(jié)果顯示，通過將被解釋變量的1階滯后變量與控制變量設(shè)置為工具變量，模型5各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，AR（2）為0.135，不拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)P值為0.463，不拒絕原假設(shè)，即工具變量不存在過度識別，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。其中，企業(yè)研發(fā)投入(rd)對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造(vc)的影響系數(shù)為0.021。知識網(wǎng)絡(luò)密度(ki)、知識異變度(km)、知識多樣性(kd)對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響系數(shù)分別為0.013、0.054、0.059。由此可知，研發(fā)投入(rd)、知識網(wǎng)絡(luò)密度(ki)、知識異變度(km)、知識多樣性(kd)對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造具有正向影響。由此，中介效應(yīng)模型驗(yàn)證通過，假設(shè)5、假設(shè)6、假設(shè)7得證。

4.3 面板中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)——替代變量

為驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性，將原模型中的解釋變量企業(yè)研發(fā)投入(rd)替換成企業(yè)研發(fā)人員投入(hrd)，分別對基準(zhǔn)模型、中介變量模型、中介效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，見表1?；鶞?zhǔn)模型回歸結(jié)果顯示，通過將被解釋變量的2階滯后變量與控制變量設(shè)置為工具變量，模型6各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，AR（2）為0.111，不拒絕原假設(shè)，即隨機(jī)擾動項(xiàng)不存在二階自相關(guān)，Hansen檢驗(yàn)P值為0.211，不拒絕原假設(shè)，即工具變量不存在過度識別，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。其中，企業(yè)研發(fā)人員投入(hrd)對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造(vc)的影響系數(shù)為0.037且顯著。由此，可進(jìn)行第二步的中介變量模型驗(yàn)證。中介變量模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，模型7、模型8、模型9的AR（2）、Hansen檢驗(yàn)通過，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。企業(yè)研發(fā)人員投入(hrd)對企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的影響系數(shù)分別為0.609、0.008、0.016且顯著。中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型10各參數(shù)估計(jì)的P值均顯著，且AR（2）、Hansen檢驗(yàn)均通過，模型是一個(gè)有效的無偏估計(jì)。企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性在研發(fā)人員投入對價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有部分中介效應(yīng)。通過替代解釋變量進(jìn)行差分動態(tài)面板二階段回歸，發(fā)現(xiàn)面板中介效應(yīng)模型設(shè)定與檢驗(yàn)是穩(wěn)健的。

4.4 面板中介效應(yīng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)——分組

依據(jù)上述研究思路分別對國有企業(yè)、民營企業(yè)知識生態(tài)的中介效應(yīng)進(jìn)行分析和比較，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，結(jié)果見表2。

表2 差分GMM回歸結(jié)果（企業(yè)屬性分組）

在企業(yè)屬性分組的基準(zhǔn)模型中（模型11、模型16），國有企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造有正向影響，系數(shù)為0.105。民營企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造也有正向影響，系數(shù)為0.019。可進(jìn)行中介變量模型檢驗(yàn)。

在中介變量模型中（模型12至模型14、模型17至模型19），國有上市企業(yè)研發(fā)投入對知識網(wǎng)絡(luò)密度有正向影響，系數(shù)為0.056，且上期知識網(wǎng)絡(luò)密度對當(dāng)期知識網(wǎng)絡(luò)密度的影響系數(shù)為0.131，即企業(yè)知識主體之間的關(guān)聯(lián)存在慣性。民營上市企業(yè)研發(fā)投入對知識網(wǎng)絡(luò)密度有正向影響，系數(shù)為0.188，且上期知識網(wǎng)絡(luò)密度對當(dāng)期知識網(wǎng)絡(luò)密度的影響系數(shù)為0.65。由此可見，民營上市企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度的影響更大，民營上市企業(yè)研發(fā)投入的針對性可能更強(qiáng)，更能激發(fā)創(chuàng)新主體的活力和效率。同時(shí)，民營上市企業(yè)的知識性活動能夠保持更好的延續(xù)性。國有上市企業(yè)研發(fā)投入對知識異變度有正向影響，系數(shù)為0.058，且上期知識異變度對當(dāng)期知識異變度的影響系數(shù)為0.499，即企業(yè)知識異變帶來的知識體系變革具有時(shí)滯。民營上市企業(yè)研發(fā)投入對知識異變度有正向影響，系數(shù)為0.346，且上期知識異變度對當(dāng)期知識異變度的影響系數(shù)為0.586。由此可見，民營上市企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)知識異變度的影響更大，民營上市企業(yè)研發(fā)投入帶來新的知識門類可能更廣。同時(shí)，民營上市企業(yè)知識異變度的時(shí)滯效應(yīng)要小于國有上市企業(yè)，可能的原因是民營企業(yè)在甄別、淘汰變異知識上效率更高。國有上市企業(yè)研發(fā)投入對知識多樣性有正向影響，系數(shù)為0.032，且上期知識多樣性對當(dāng)期知識多樣性的影響系數(shù)為1.001。民營上市企業(yè)研發(fā)投入對知識多樣性亦有正向影響，系數(shù)為0.176，且上期知識多樣性對當(dāng)期知識多樣性的影響系數(shù)為0.963。相比之下，民營上市企業(yè)研發(fā)投入帶來的知識多樣性更多，可能的原因是民營企業(yè)在市場上受到的體制性制度約束更少，在相同水平的研發(fā)投入下，民營企業(yè)的“市場嗅覺”和對知識的捕捉更靈敏。

在中介效應(yīng)模型中（模型15、模型20），國有上市企業(yè)研發(fā)投入、知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性對價(jià)值創(chuàng)造存在正向影響，影響系數(shù)分別為0.011、0.029、0.109、0.121。民營上市企業(yè)研發(fā)投入、知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性對價(jià)值創(chuàng)造的影響系數(shù)分別為0.033、0.009、0.057、0.065?？梢?，民營上市企業(yè)研發(fā)投入對價(jià)值創(chuàng)造的影響要大于國有上市企業(yè)，而在知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性對價(jià)值創(chuàng)造的影響上，民營上市企業(yè)卻要小于國有企業(yè)?？梢岳斫鉃閲衅髽I(yè)的研發(fā)投入對于企業(yè)知識生態(tài)的優(yōu)化效率更高，但知識成果轉(zhuǎn)化為市場價(jià)值的能力卻低于民營企業(yè)。

4.5 面板中介效應(yīng)結(jié)果

根據(jù)上述中介效應(yīng)模型回歸結(jié)果，可以確定知識生態(tài)在企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有中介效應(yīng)。模型5中解釋變量系數(shù)顯著，故為部分中介效應(yīng)。總體分組中知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的中介效應(yīng)占比分別為7.76%、9.53%、10.81%。國有上市企業(yè)分組中知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的中介效應(yīng)占比分別為12.80%、36.54%、25.85%。民營上市企業(yè)分組中知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的中介效應(yīng)占比分別為4.88%、37.41%、25.74%。解釋變量對被解釋變量的總效應(yīng)、知識生態(tài)的中介效應(yīng)、直接效應(yīng)、間接效應(yīng)的結(jié)果見表3。由此，中介效應(yīng)假設(shè)驗(yàn)證通過，假設(shè)8、假設(shè)9、假設(shè)10得證。

表3 中介效應(yīng)結(jié)果

5 結(jié)論

本文依托大樣本上市公司數(shù)據(jù)，在企業(yè)知識生態(tài)及其構(gòu)成分析的基礎(chǔ)上，通過對企業(yè)知識生態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的結(jié)構(gòu)化測度，構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的中介效應(yīng)模型，驗(yàn)證知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性在企業(yè)研發(fā)投入影響價(jià)值創(chuàng)造過程中的中介效應(yīng)，得到如下結(jié)論：

（1）企業(yè)研發(fā)投入對于企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造具有明顯的正向促進(jìn)作用，雖然不同企業(yè)可能由于行業(yè)屬性以及知識稟賦的不同，而創(chuàng)新效率不同，但研發(fā)投入終將具有一定的產(chǎn)出效應(yīng)。企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)知識生態(tài)的影響，從規(guī)模維度看，主要表現(xiàn)為知識多樣性的豐富；從結(jié)構(gòu)維度看，主要表現(xiàn)為知識異變的加劇；從效率維度看，主要表現(xiàn)為企業(yè)知識節(jié)點(diǎn)間的互動頻度以及連接緊密性，即知識網(wǎng)絡(luò)密度的提升。

（2）企業(yè)研發(fā)投入、知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造具有正向影響。知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性在企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的影響中具有部分中介效應(yīng)。

（3）相比國有企業(yè)，民營上市企業(yè)研發(fā)投入對企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)密度、知識異變度、知識多樣性的影響更大，可能的原因是民營上市企業(yè)研發(fā)投入的針對性可能更強(qiáng)，更能激發(fā)創(chuàng)新主體的活力和效率，帶來新的知識門類更廣，在甄別、淘汰變異知識上效率更高，在市場上受到的體制性制度約束更少，在相同水平的研發(fā)投入下，民營企業(yè)的“市場嗅覺”和對知識的捕捉更靈敏。