第一章 研究背景

第一节 现实背景

全球经济一体化的发展促进了生产要素、商品及服务在国家与国家之间、企业与企业之间的频繁流动，国际技术交流活动日益增多。伴随着技术更替迭代的加速，企业的技术创新面临更大的挑战，单个企业自行研发在资源、时间和效率上都不能满足市场需求及竞争需要（Teece,1986）。企业通过和外界不同主体间的协同与合作，获取外部技术创意及信息，实现快速创新的现象越来越普遍。大量的知名企业如思科、宝洁、苹果等已利用企业外部的创新资源获得了显著的收益（Chesbrough,2013; Chesbrough,Vanhaverbeke ＆ West,2006;Sakkab,2002; West ＆ Gallagher,2006）。英特尔在创新过程中应用外部资源，包括大学研究赞助、大学周边的开放式合作研究实验室（环境开放、部分研发项目公开）等，每年获取的专利都在增长，截至2005年，英特尔在全世界获得的专利数量大约为5000项。在中国，高铁技术的创新成功也依赖于与世界技术先进的高铁公司的合作，该技术研发前期，中国采用购买的方式获取了日本川崎重工、德国西门子、法国阿尔斯通和加拿大庞巴迪等企业的技术资源，通过工程师们将这些技术与原有的高速列车“长白山”号的技术积累进行整合再造，实现了高铁核心技术的新突破，取得了非常显著的成效。尽管如此，仍有近2/3的外企高管承认企业在从外部收集创新观点方面仍有潜力可挖，从外部吸收创意等行为蕴藏着巨大商机（Rigby ＆Zook,2002）。默克公司就提出公司的生物医学研究仅占世界的1%，为了利用剩下的99%，公司必须积极地去联系全世界的高校、研究机构及公司，以寻求最好的技术和有潜力的产品（切萨布鲁夫、范哈佛贝克、韦斯特，2010）。

实际上，从技术发展史中可以看出，任何创新活动都有对他人知识、技术的借鉴和吸收，技术获取、合作开发等模式已经广泛被企业采用，用以借鉴、吸收外部资源以进行技术创新。那么，当我们关注导致开放式创新以前所未有的广度及深度铺展开来的推手时，毫无疑问会聚焦于互联网尤其是移动互联网的发展。随着互联网的全球互通及其应用的快速普及，有价值的技术知识不仅聚集在科研院所、高校、大型企业的研发部门等少数专业研发领域，还广泛分布于产品价值链的每一个网络节点，存在于包括这些传统的技术研发领域及竞争对手、供应商、用户、网络创客等更大的群体之中（切萨布鲁夫、范哈佛贝克、韦斯特，2010）。众多企业利用互联网平台进行技术创新效果显著。据统计，截至2008年，互联网上的“创新中心”（innocentive.com）已经发布了800余个涉及40个学科的科技难题，包括化学、生命科学、计算机科学、清洁技术等领域，吸引了来自美国、俄罗斯等16500多名科学家及技术人员参与，其中被破解的难题超过348个，难题破解率超过40%，为波音、杜邦等公司解决了其依靠自身无法解决的研发难题（惠新宇、何亮坤，2011）。丹麦玩具制造商乐高公司于2008年在日本、2011年在全球推出乐高创意平台（LEGO IDEAS），并成立了乐高Mindstorm的交流社群，由乐高、麻省理工和使用者社群共同形成了一个包含供应者、合作伙伴顾问、外围制造商和专家等的完整生态系统。此外，建立了“design by me”的开放式的顾客共创平台，利用群体智慧集结新点子、新创作，配合开放式创新的政策与相关的知识产权保护，让每一个人都有可能成为产品设计师，从而成功地将产品开发时间由24个月缩短至9个月，还大大提升了顾客的满意度。中国海尔集团借助其在互联网上设立的开放创新生态系统（HOPE系统），在“天樽”空调的技术创新中通过与网络参与者之间的持续互动，实现了企业自身空调技术的加速创新。

然而，来自企业的一些经验显示，企业通过向外部获取技术进行创新也会带来负面影响，会产生过度依赖外部所提供的技术的不良后果（Johnsen ＆ Ford,2000），尤其是关键技术的引进会使企业受制于人（陈钰芬、陈劲，2008）。同时，在从外部组织获取资源的过程中不可避免地会产生诸如搜索成本、协调成本、监督成本等交易成本，从而导致企业有限的资源过于分散而影响企业的技术创新绩效（Katila ＆ Ahuja,2002；陈钰芬、陈劲，2008）。令企业棘手的是，通过采取与外部组织进行合作研发的方式来获取技术创意及资源的“开放悖论”（paradox of openness）现象，即合作中的大量实践带来的知识分享与超过合作范围的技术难以保护之间的矛盾（Knudsen,2006;Laursen ＆ Salter,2005），从而导致自身核心技术外泄的风险增加（Kline,2000、2003; Sapienza,Parhankangas ＆ Autio,2004）。此外，因双方合作失败而带来的风险也会招致企业产生巨额损失（罗炜、唐元虎，2001）。

因此，企业在应对日益激烈的环境竞争以及技术创新的非线性的快速发展中，通过加强与外部组织的合作来获取更多技术创意及资源，能弥补自身创新能力不足从而加快企业的技术创新步伐。但如何在技术创新中享受开放带来的好处的同时，避免因过度开放带来的负面影响将是企业不得不直面的难题。

第二节 理论背景

一 技术创新理论中创新模式的转变

技术创新理论的代表M.卡曼和N.施瓦茨将企业进行技术创新的动机分为两类：垄断前景推动的创新以及竞争前景推动的创新，并认为这两种创新驱动使社会上的创新活动持续不断地进行下去。基于资源基础理论，这两类创新动机均依靠企业拥有的独特的异质性资源来实现。企业必须完成从研发人员和研发设备投入、产品设计、生产制造、销售、售后服务到技术支持的所有的程序和步骤，并独自承担由技术研发至技术商业化成果转化过程中所有的创新风险。随着知识分工日益精细化，企业所需创新涉及更广泛的知识领域，因而很难拥有进行技术创新所需的全部技术知识和资源来实现创新（Teece,1986、2004）。企业间的技术协作与交流日益增加，企业与供应商、经销商及用户等开展技术上的合作变得普遍（Granstrand,Patel ＆Pavitt,1997; Imai,Nonaka ＆ Takeuchi,1985; Ove Granstrand,1997;Von Hippel,1988、2005）。2003年，Henry Chesbrough在《开放式创新：进行技术创新并从中获利的新规则》中首次提出“开放式创新模式”（open innovation model）——“企业有意识地流入和流出知识以加速内部创新，并为外部创新的运用扩大市场”，并把此前的完全依赖自身能力进行创新的模式归纳为“封闭式创新模式”（closed innovation model）（Chesbrough,2003）。作为创新的新范式，开放式创新相对于传统的封闭式创新模式的最突出的特点就是企业能够充分利用包括技术和市场信息在内的外部创新资源（陈钰芬、陈劲，2008）。总之，开放式创新模式具有缩短创新时间、提高创新效率、降低创新风险等优势，可以获得更多创新效益，国内外众多学者对此进行了深入研究。

然而，有学者提出开放式创新已完全融入企业的技术管理当中，已经不存在不与外部组织发生技术或商业合作的企业（Huizingh,2011），因而开放式创新并不具有应用价值，也不能作为一种新的创新模式（Dahlander ＆ Gann,2010; Pénin,2008）。尽管如此，开放式创新也已经逐渐成为一个重要的研究领域（Hsin-Ning Su ＆ Pei-Chun Lee,2012），无论从理论上还是在实践中，其依然代表了企业技术创新的新方向，国内外关于开放式创新的理论研究也呈现迅速增长的态势，对开放式创新的理论分析框架也逐渐丰富和深化，内容包括开放式模式的概念、特点、对企业创新的意义以及对创新绩效的影响等。随着互联网对人们工作和生活方式影响的逐步深化，基于互联网的技术外包、技术众包等模式拉近了企业在技术创新中与网络参与者的距离（惠新宇、何亮坤，2011），以互联网为平台的开放式创新将成为创新范式的新的发展方向（雅克奎斯·布奇因、布拉德·约翰森，2008）。

二 开放式创新模式下最佳开放度的讨论

伴随着开放式创新理论研究的不断深入，有关创新开放度的研究得到了学者们的广泛关注。开放度（Openness）的研究最早来自Laursen和Salter的定义，他们首次从定量的角度定义创新开放度是“用于创新活动的外部知识资源的数量”，此后，他们进一步细化了对创新开放度的测量，认为创新开放度由开放广度和开放深度构成，其中开放广度是指企业获取创新资源的渠道数量，开放深度是指从不同渠道汲取创意的深度（Laursen ＆ Salter,2006）。Chesbrough和Crowther（2006）、van de Vrande和de Man（2011）在研究中探讨了开放式创新的强度，但并没有对创新开放强度给出深入的可操作性定义。此后学者们的研究中对开放度的定义各有不同，如对外部资源的依赖程度和对外部创新参与者的依赖程度等（Dahlander ＆ Gann,2010；游达明、孙洁，2008），在创新开放度的度量方面，曹勇和李扬（2011）认为，目前研究中存在创新开放度的度量范围远远小于其概念界定范围的情况，度量的单一性和不充分性也造成度量上存在偏差。

在创新开放度与创新绩效的关系研究方面，Laursen和Salter（2006）利用来自英国2700多家企业的数据证实，企业创新开放度与创新绩效的曲线关系符合倒“U”形特征，即企业创新开放度过低会影响企业的创新绩效，但开放度过高也会负向影响企业的创新绩效。陈钰芬和陈劲（2008）将企业划分为科技驱动型及经验驱动型两类，证实了我国科技驱动型企业的创新开放度与创新绩效的关系符合倒“U”形关系。由此，引发了开放式创新模式下是否存在“最佳开放度”的讨论（Knudsen,2006；切萨布鲁夫、范哈佛贝克、韦斯特，2010；吴波，2011）。然而，由于对企业关于创新开放度的决策的影响因素研究还不够深入，从而对最佳开放度的基础定义并不能很好地理解（Knudsen,2006）。可见，在当前开放式创新理论研究中，有关创新开放度的探索还有待深入。