技术多元化、创新开放度与企业绩效——来自我国制造业上市公司的证据

张 辽，黄蕾琼

(杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018)

0 引言

面对当今日益激烈的市场竞争环境，企业唯有拥有良好的技术基础并开展持续性技术创新，才能在潜在竞争中立于不败之地，而这种竞争优势的获取有赖于技术多元化。为追逐范围经济效应和规模经济效应，企业在经营实践中往往偏好于将企业核心业务相关技术知识转移到新业务领域[1]。因而，企业只有在专业知识不断增长过程中才能实现技术多元化水平提升。不仅如此，技术多元化在企业整合内外部创新资源、减少技术研发不确定性等方面也具有积极作用。在实践中，技术多元化一直是企业改善经营绩效最为重要的方式，通过这种技术创新方式，企业可以不断生产出被市场认可的新产品，开发出满足消费者新偏好的产品或服务。但是，在互联网信息技术全面渗透的大环境下，企业不仅需要选择多元化技术创新方式以适应现代信息技术的快速发展，更要充分利用开放式创新这一更为新颖和高效的模式架构新企业创新生态体系。这是因为，企业技术创新活动往往受到固定创新网络边界的束缚，而创新开放程度提高让企业创新网络边界得以进一步拓展，有利于实现边界之外技术资源、人力资本等外部创新要素的内部化。尤其是“互联网+”时代，越来越多的企业积极推进内外部创新资源、创新主体相互联结，从而获得了更高的创新绩效。诸如华为、中兴等企业将自身创新活动中产生的诸多创意、专利技术向外输出，利用开放性创新网络实现商业化、产业化。显然，通过有计划的创新开放向外部输出创新成果能够显著提高企业自身绩效[2]。

可见，在复杂多变且相互依存的时代背景下，企业经营绩效提升压力与失败风险在竞争异常激烈的环境中被不断放大，唯有充分发挥企业在技术创新领域的高度颠覆性优势，才能满足其快速适应新格局的需要[3]。因此，企业需要主动适应新创新环境并改变传统技术创新策略。故而,企业可以借助相关多元化技术创新，对分布在不同领域的多样化技术资源进行重组和融合，在拓展企业技术创新活动中提升企业绩效。

基于此，本文在开放式创新范式下，引入与创新开放程度密切相关的技术多元化因素，系统探讨技术多元化及创新开放度对企业经营绩效的影响，旨在丰富和完善企业创新理论相关研究，并在一定程度上厘清我国制造业企业创新能力薄弱的症结，为企业在开放式创新环境中确定多样化技术创新策略、调整技术创新行为、提升创新绩效提供新思路和新方法。

1 理论分析与研究假设

1.1 概念界定

技术多元化概念最早出现在演化经济理论关于企业多元化战略的相关研究中。学术界最初基于知识基础扩张、知识多样性等静态视角诠释其内涵，认为技术多元化是指在某个特殊时期或节点企业拥有技术资产或能力的多样性。随着工业化社会大生产的形成与发展，产品设计、生产及供应链等环节包含的技术越来越复杂和多元化，越来越多的企业开始将战略管理和技术创新方向聚焦于多元化技术创新领域。进而，国内外学者对于技术多元化概念内涵的探讨进一步拓展和延伸，如基于动态能力、行业发展等视角将技术多元化的实质理解为企业技术基础和能力范围从一个领域向多个领域拓展的过程[4]。

就其本质而言，技术多元化是指企业技术创新活动在新技术领域的延伸，是企业在多技术领域强化自身技术能力优势的行为。相较于产品或市场多元化而言，技术领域多元化是企业在关注核心业务领域技术创新的基础上，对其核心领域之外进行技术资源投入。企业选择技术多元化而非技术专业化策略从根本上是产品差异化竞争趋势所致。所以，一些学者从战略管理学角度界定了技术多元化的本质与内涵，将其视为企业在建立竞争优势过程中，运用技术资源重新组合实现技术知识的多元化运用[5]。针对企业选择技术多元化战略的原因，已有文献主要从技术能力提升[6]、降低研发风险[7]及技术系统复杂性要求[8]等方面进行了解释。

对于技术多元化本质内涵的理解，学者们由于研究视角不同而各有侧重。当前普遍被接受的定义是将技术多元化实质等同于技术能力多元化，即企业在保持核心技术能力的前提下，将现有技术知识基础和技术创新活动拓展至其它技术领域的行为或状态。考虑到企业选择多元化技术而非单一技术策略往往是规避创新风险的知识探索行为，本文认为企业技术多元化并不单纯是技术知识领域范围的拓展，还应是企业成长过程中众多驱动变量之一，因此应考察企业进行多元化技术领域所处创新环境的开放性程度。

1.2 技术多元化与企业绩效

学者关于技术多元化对企业绩效影响机制及路径的探讨尚未达成一致，并形成了两种完全相反的观点。一种观点认为，得益于技术多元化过程带来的范围经济、规模效应和知识扩散效应，使得企业技术创新绩效及经营绩效都得到极大的提升。如Henry等[9]认为，技术多元化过程实现了不同专业技术知识的交叉组合和跨界应用，有利于帮助企业获取长期竞争优势。事实上，这种不同技术领域知识的融合不仅扩展了企业创新活动轨迹，还在一定程度上降低了单一领域开展技术创新的风险从而间接影响企业绩效;此外，Sun等[10]的实证研究证明，技术多元化与企业整体经营绩效间存在显著正相关关系。

尽管技术多元化能够给企业带来创新收益，但是过度多元化不仅分散了企业技术创新资源，还无形中增加了技术研发复杂性并产生了较高的融合、协同等管理成本[11]。由此可见，受制于跨领域间多元化技术配置、整合、协调和应用对组织管理成本的影响，企业在动态环境中探索技术多元化能否获益将是一个极具不确定性的议题。

上述研究表明，以往关于技术多元化与企业绩效间关系的研究并未形成一致性结论，理论上二者间关系存在不同作用机制，且学界针对技术多元化影响企业绩效内在机制问题进行了不同的分析与假设。一方面，部分研究以直接经济效应、研发不确定性、核心技术整合能力及动态能力调节等中介变量阐释了技术多元化提高企业绩效的内在机理。如Anderson[12]认为，基于单一技术锁定风险，技术多元化能够实现创新知识基础的重新组合并增强创新环境不确定变化下的企业多元选择能力；陈立勇等[13]从研发投资高度不确定性角度阐释了技术多元化有助于企业在竞争激烈及技术革新迅速的环境中减缓研发投资回报波动，进而预防“核心技术刚性”并改善财务绩效。不仅如此，企业拥有较强的多元化技术创新能力往往更容易融入国际化研发联盟，在大大降低研发成本的同时有效分散研发风险[14]；另一方面，技术多元化也会对企业绩效产生负面效应。原因在于，选择技术多元化意味着企业放弃专一化技术所能带来的在特定技术领域拥有的强大能力。可见，企业技术多元化策略存在一定的机会成本，较低程度的多元化或者专一化有利于企业专注于核心技术领域创新。还有一些学者研究表明，企业对跨领域多样化技术进行重组会导致技术整合成本大幅上升，在多样化技术组合边际收益递减与边际成本递增的共同作用下，最终成本收益不匹配使得技术多元化陷入“过度多元化”困境，从而对企业经营绩效产生负向效应[15]。

技术资源作为一种能够直接改变企业创新研发绩效和经营绩效的知识资源，那些注重技术创新资源投入的企业，其绩效普遍较好，但是技术资源唯有通过企业产品或服务生产并商业化转换后才能实现其价值。故而，技术多元化对企业绩效的作用过程十分复杂，既可能在多元化技术创新与整合中直接提升企业技术创新水平和效率，并显著提高企业产品市场销售业绩和盈利能力，又可能通过干预企业治理机制、获取外部知识等途径间接影响企业绩效[16]，但也有许多学者认为在二者关系研究中应考虑情境变量的中介调节作用。若企业不具有较强的知识吸收、技术研发及战略柔性等核心技术能力，技术多元化将难以推动组织绩效提升，甚至对企业绩效产生不利影响。不仅如此，环境动态性的中介调节作用也是探讨多元化技术企业绩效问题时不能忽略的重要情景因素[17]。高度的环境动态性往往导致企业难以协调不同技术领域知识资源分享、沟通和互动，从而表现出负向调节技术多元化与企业绩效间的关系。但是，陈立勇等(2016)指出环境动荡程度越高反而越有利于倒逼企业在竞争激烈的市场环境中持续创造新产品、新服务，而技术多元化恰恰为企业改善产品性能以及提供个性化产品提供了可能。此外，技术多元化战略需要企业以动态能力、技术整合能力、吸收能力等作为支撑才能最终实现企业经营绩效水平提升。如赵凤[18]指出，只有技术多元化战略与企业能力相匹配，才能将多元化技术转化为多元化产品，进而发挥多元化技术的作用。综上所述，本文提出如下假设：

H1：技术多元化水平与企业绩效间存在显著相关关系，但在情境变量的作用下呈现为非线性关系。

1.3 创新开放度的调节作用

知识经济时代，企业技术创新不仅依赖于组织内部知识、资源和要素，还需要在开放性创新环境中从外部获取创意、知识等创新资源才能强化自身创新能力，这种协同配置组织内外部有价值创意和知识的行为本质上即为开放式创新。Eelko&Huizingh[19]从企业内外部视角界定了开放式创新的内涵，认为所谓开放式创新是指企业有选择地利用组织内外部知识资源交叉融合实现组织自身创新水平提升。所以，创新开放水平较高的企业在创新网络环境下通过获得各种知识、理念、人力资本等提高技术研发效率和速度，从而有效降低创新活动的市场不确定性。

就创新开放度与企业绩效间关系而言，Lichtenthaler等[20]支持企业外部创新资源获取、吸收和利用对其创新绩效具有积极作用。另外，选择开放式创新模式的企业在自身创新能力和创新成果数量等方面均有显著提升；Keupp等[21]认为，创新开放广度和深度能够在较高程度上影响企业所提供新产品或服务的利润贡献率；Anokhin等[22]认为，企业在开放式创新过程中与外部组织进行共同技术研发，不仅可以实现闲置技术的外部产业化，还能创造显著的专利或授权许可收益；Faems等[23]利用制造业企业数据实证分析发现，在开放式创新模式中形成的企业技术联盟对企业产品创新绩效乃至财务绩效提升具有十分明显的效果；Hu等[24]也发现，开放式创新加强了组织内部创意和外部技术资源互补，有效降低了企业技术研发投入成本，改善了企业经营绩效。国内学者进一步深化了对二者间关系的认识，普遍认为创新开放程度提升不仅能够挖掘企业创新潜力，还能够在有效吸收外界知识过程中直接改善企业经营绩效。

但是，在开放式创新模式下企业作出不科学、不理性选择性判断的概率更高，企业绩效提升面临着更多不确定性挑战[26]。原因在于，企业在开放式创新环境中实现内外部创意、技术、知识等资源输入或输出，这种创新资源在组织内外转移或者再授权不可避免地面临创新开放程度选择问题。一旦企业决策导致过度的对外开放，不仅无形中增加了企业创新活动研发成本和交易成本，而且外部主体参与还会导致已有创新成果被竞争对手复制乃至发生核心技术泄漏风险，进而使得企业在市场竞争中处于不利地位(魏杰、张卓，2018)。可见，不同创新主体之间源于空间、文化和价值观等差异而难以规避相互间的竞争或利益冲突，创新开放度水平提高也可能给企业绩效带来诸多不利影响。此外，部分学者如张峰[26]在注意力理论框架下分析了创新开放度的弊端，即与过多主体进行创新合作会分散企业注意力，导致企业很难集中主要精力专注于某些更有价值的创新活动。

总结以往研究发现，伴随着企业技术多元化战略的兴起，技术多元化影响企业绩效的观点得到众多学者认可，但是就技术多元化与企业绩效二者间关系而言并没有得到一致性结论。其中，一类观点认为，技术多元化有助于企业进行多样化技术交叉融合，实现产品服务持续不断创新并最终改善企业经营绩效；另一类观点认为，技术多元化存在分散企业资源、增加企业协调成本、降低企业绩效等不利的一面。尽管还有部分学者从动态能力、技术整合能力、环境动态性等角度探讨了可能影响二者关系的中介变量和调节机制，但是相关研究普遍建立在发达国家成熟的市场环境或者国内成熟企业样本的基础上(张庆垒等，2014)，鲜有文献基于对企业创新绩效影响重大的外部创新环境进行相关探讨。综上所述，本文提出如下假设：

H2:创新开放程度对技术多元化影响企业绩效具有中介调节作用，在开放式创新环境下，企业技术多元化会因为过高的协调成本和跨领域技术整合成本而对企业绩效产生不利影响。

为便于理解各变量间的关系，本文构建理论关系模型，如图1所示。

图1 理论框架

2 模型、变量与数据选取

2.1 企业绩效测量方法

梳理相关文献发现，国内外学者分别选择不同指标从主观和客观两个方面评价企业绩效，但已有研究对于企业绩效的测度无论是方法还是指标选取上均没有形成一致结论。特别是在企业社会责任日益受到广泛关注的当前，企业绩效评价被赋予了新内涵。所以，针对目前企业绩效评价体系存在的缺陷与不足，本文认为需要全面考虑企业综合绩效水平。参考范金、赵彤[27]的方法并充分考虑数据可获得性，将企业综合绩效划分为企业经济绩效和社会绩效两个维度。如表1所示，选择两个一级指标和8个二级指标综合衡量上市公司绩效水平。

首先，运用Cronbach's α信度方法对经济绩效和社会绩效各衡量指标有效性及指标间内在一致性进行检验。计算发现，Cronbach's α系数均大于0.85，说明本文选择的8个二级指标可信度较高，能够很好地解释企业综合绩效。其次，利用主成分分析方法计算企业综合绩效水平，具体方法是先按照特征值大于1的准则分别提取经济绩效和社会绩效主成分函数Zj(j=1,2,...k)，并以各影响因子方差贡献率Wj为权重，按照式(1)计算企业i不同年份的综合绩效水平值(Fj)。

(1)

表1 企业综合绩效评价指标体系

2.2 模型设定与估计方法

上述理论分析表明，企业技术多元化水平能够在一定程度上影响自身经营绩效，而且这种影响在开放式创新环境下还与企业创新开放度水平密切相关。为进一步量化这种客观效应，本文建立以下计量模型，估计技术多元化与企业绩效间的关系。

(2)

其中，i为企业，t为时间，qyjx为被解释变量企业绩效，核心解释变量dyh代表企业技术多元化水平。为考察二者间的非线性关系，期望技术多元化二次项系数为负，从而能够验证假设H1。μit为残差项；CVit为影响企业绩效的其它控制变量，本文选取企业成长性(czx)、资本结构(zbjg)、公司规模(qygm)、企业年龄(age)和股权集中度(gqjzd)等变量。

为进一步考察创新开放度的中介调节作用，以验证假设H2,本文加入创新开放度(cxkfd)与技术多元化(dyh)的交叉项，构建如下面板数据模型：

(3)

其中，cxkfdit表示企业i在t时期的创新开放程度，当技术多元化与企业创新开放度的交叉项回归系数α1显著为正时，说明创新开放程度提高放大了企业技术多元化战略对企业绩效的影响，从而验证了假设H2，其它控制变量定义与上式相同。

为得到无偏、一致和有效估计结果，本文采用Wooldridge检验法分别对模型(1)和模型(2)残差项是否存在序列相关进行检验。结果显示，χ2统计量伴随概率均很小，因此模型(1)和模型(2)在各种情况下均存在序列相关问题，以上静态模型变量有可能存在自回归和内生性问题而得不到无偏有效一致的估计结果。因此，需要将上述静态模型(1)和模型(2)修正为包含滞后一阶被解释变量的动态模型(3)和模型(4)。

(4)

(5)

2.3 变量选取与数据来源

对于核心解释变量企业技术多元化水平(dyh)的测度，国内外学者普遍采用企业专利在各个技术领域的分布广度予以衡量，已有文献表明企业技术多元化计算方法主要有赫芬达尔指数法和熵指数法两种。相比较而言，赫芬达尔指数法应用更为广泛(张庆垒等，2014；徐娟，2017)。故而，本文采用赫芬达尔指数法(Herfindahl)，并依据万方专利数据库采用的IPC国际专利分类中的主分类号作为分类标准。具体计算方式如下：

(6)

对于调节变量企业创新开放度(cxkfd)的测量，大多数文献同样基于专利技术角度，从创新开放广度和深度两个方面对企业创新开放程度进行衡量(魏杰、张卓，2018)。本文借鉴王建等[28]的研究，用企业与其它单位合作申请的专利个数S表征创新开放度。即：

(7)

控制变量方面，企业成长性(czx)用企业主营业务收入增长率表示；资本结构(zbjg)用企业债务总额占资产总额的比重衡量；公司规模(qygm)借鉴曹裕等(2012)的方法，采用企业注册资本作为企业原始规模衡量指标，对各企业注册资本求对数以消除数据数量级差异造成的系统性误差；股权集中度(gqjzd)用上市公司第一大股东持股比例表示。此外，企业存续时间长短是衡量企业生存能力强弱的有效指标。由于本文选取样本时间跨度为2000-2017年，故企业第t年的企业年龄(age)为注册时间至第t年12月，并进行四舍五入取整数。

本文选择沪深两市高技术上市公司2004-2018年数据为分析对象。同时，借鉴多数学者的做法，对全样本企业进行如下筛选：①剔除ST 或* ST企业；②为避免数据重复，剔除同时发行B股或H股的上市公司；③部分上市公司相关变量数据存在一定程度缺失或者极端值，为避免企业异常情况对统计分析造成的影响，将这类上市公司排除在样本企业之外；④由于本文以专利数据为基础，因此剔除2004-2018年没有专利申请数据的上市公司。经过反复筛选和对比，共获得沪深两市176家高技术上市企业样本数据。具体行业分布为：航天航空器制造业18家、电子及通信设备制造业49家、电子计算机及办公设备制造业62家、医药制造业和医疗设备及仪器仪表制造业等行业47家。

本文涉及到的上市公司专利数据来源于WIND数据库、万方专利数据库、中国知识产权网(CNIPR)，财务数据来源于国泰安公司开发的《中国上市公司财务报表数据库(CSMAR)》、《中国上市公司财务指标分析数据库》，资本结构、股权集中度等控制变量数据来源于证券交易所网站、WIND金融数据库、巨潮资讯等提供的上市公司年报信息，相关变量均采用对数化方法进行处理。

3 实证检验

3.1 基准回归结果

由于模型中引入被解释变量企业绩效(qyjx)滞后一期为解释变量，因此常规估计方法不能保证参数回归结果的一致和无偏。因此，本文采用Blundell & Bond提出的广义矩估计(GMM)方法进行估计，并以OLS估计结果作为对照，如表2所示。从全样本回归结果看(Panel A)：无论是在静态模型OLS估计还是动态方程SYS-GMM估计结果中，技术多元化与企业绩效间均呈现显著正相关关系，表明企业技术多元化水平越高，越有利于企业技术创新能力提升，并显著提高企业绩效。但是，技术多元化对企业成长的影响并非是简单的线性关系，表现在技术多元化平方项(dyh2)估计系数显著为负，即技术多元化与企业绩效间呈现倒“U”型关系。可见，多元化技术对企业绩效的作用过程十分复杂，一定程度的多样化技术有利于改善企业市场销售业绩和盈利能力，过度的多元化技术不仅不能给企业带来范围经济规模效应，相反还会导致企业过高的组织协调成本和资源约束，从而降低企业绩效水平。相比较而言，创新开放度(cxkfd)估计系数显著为正且远远大于技术多元化边际效应。所以，企业深度参与开放式创新无需为创意、技术、知识等资源流失而担忧，反而对企业产品创新绩效乃至财务绩效提升具有十分明显的促进作用。此外，在方程(2)和方程(4)中加入多元化技术与创新开放程度的交乘项。据估算，企业技术多元化程度每上升50%，企业绩效水平将分别增加0.213个百分点。交乘项系数表明，企业创新开放程度越高，其技多元化水平提升对于企业绩效的正向促进作用越显著。从数值上看，企业创新开放度提高10%，引致技术多元化程度上升50%，对企业绩效水平分别增加0.011个百分点。

从创新开放度分类回归结果看：随着企业创新活动所处开放性环境变化，技术多元化对企业绩效水平的边际效应呈现明显变化。首先，在创新开放程度低于平均水平子样本回归结果中(Panel B)，技术多元化水平(dyh)提升对企业绩效提升的贡献较低，二者相关性系数在模型(3)和模型(4)中仅为0.088、0.107，而在创新开放程度较高样本中(Panel C)两者相关系数达到0.337、0.311。进一步从企业绩效滞后效应看，无论是在开放度高的样本还是在低开放度样本，企业绩效滞后一期变量与当期企业绩效间呈显著正相关关系。上述实证结果进一步表明，技术多元化水平对企业绩效的影响与企业自身创新开放程度密切相关。

其它控制变量方面，无论是全样本回归还是不同开放水平下的子样本分类回归，控制变量对企业绩效都表现出不同程度的影响。以子样本回归结果(Panel B和Panel C)为例，企业成长性(czx)、公司规模(qygm)对企业绩效的影响在两类创新开放程度下均表现出显著正向促进作用。作为公司治理机制的重要内容，股权集中度(gqjzd)在较高创新开放程度样本中对企业绩效具有促进作用，但是在低开放度环境下却没有通过显著性检验。所以，其在一定程度上反映了企业内部股权制衡对企业绩效的影响并非简单线性关系。此外，资本结构(zbjg)、企业年龄(age)在回归模型中均不显著。

表2 基准回归结果

注：①小括号内为t值或者z值；②*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著

3.2 内生性处理

为克服内生性问题对回归结果的影响，本文采用工具变量法(IV)对基准回归过程进行修正，工具变量选择方法如下：采用熵指数衡量技术多元化程度，根据我国专利分类号特点，专利IPC的前 4 位代表技术小类，用来测量技术多元化，具体计算如下：

(8)

其中，Pij表示企业i专利中属于技术小类j的专利所占的比例，N表示企业专利包含技术小类的个数。

借鉴魏杰、张卓(2018)的方法，选择企业每年对外专利技术许可数据衡量企业创新开放度。IV-GMM回归结果如表3所示。一方面，与基准回归结果相比可以发现，在引入技术多元化(dyh)、创新开放度(cxkfd)工具变量控制模型可能存在的内生性问题后，IV-GMM估计系数显著性水平有大幅提升,但模型的IV-GMM回归系数绝对数值较GMM估计结果普遍表现出一定程度的下降。如技术多元化(dyh)提高1%导致企业绩效水平在模型(3)和模型(4)中仅上升0.118%、0.096%；另一方面，同时考虑dyh、cxkfd为内生变量与仅考虑某一变量为内生变量相比，估计系数显著性水平也发生了一定程度提升。例如，在模型(3)估计结果中，同时引入两个工具变量后，技术多元化(dyh)显著性水平近乎是不考虑变量创新开放度(cxkfd)内生性情形的2倍。此外，在模型(4)的IV-2SLS报告结果中，多元化技术与创新开放程度的交乘项(dyh×cxkfd)系数估计值仍显著大于零，这与基准回归结果完全一致，表明创新开放程度影响企业技术多元化战略，从而强化了技术多元化对企业绩效的正向促进作用。

表3 IV-GMM回归结果

注：①小括号内为t值，中括号内为P值；②*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著；③限于篇幅，此表仅报告主要变量估计结果

4 稳健性检验

4.1 使用不同数据来源的稳健性检验

为进一步考察实证分析结果是否保持适当的稳健性，并消除模型内生性的不利影响，本文将研究样本和数据基础由上证和深证 A股高技术制造业企业扩展为《中国工业企业数据库》中的技术密集型制造业企业。对海量原始企业数据参照谢千里等[31]的处理方法进行剔除，并在最终匹配结果中剔除两端各1%的样本企业，以避免少量异常值对最终结果的影响，最终得到3 662个观测值。

由于研究样本数据基础涉及的制造业企业存在解释变量技术多元化水平(dyh)有大量零值的问题，因此本文采用Heckman两步法进行稳健性检验。第一阶段使用企业是否进行技术多元化虚拟变量DU作为被解释变量，采用Probit模型对全部样本企业进行回归以考察企业技术多元化决策；第二阶段对第一步中所有专利技术分散于不同技术领域的企业进行回归。两阶段回归模型具体设定如下：

第一阶段，所有样本企业技术多元化决策回归：

prob(DUit=1)=Φ(czxit,zbjgit,qygmit,gqjzdit,ageit,yfqdit,wbhjit,czjjdit)

(9)

在第一阶段回归中加入影响企业是否选择技术多元化的决策，以及影响企业技术多元化水平的变量。其一，采用企业所处行业竞争强度反映外部环境对技术范围选择的影响，测度企业外部竞争环境(wbhj)的方法是按照企业销售收入占行业平均销售额；其二，引入企业研发强度(yfqd)并以研发费用与营业收入的比值予以度量；其三，考虑到企业是否实施纵向一体化战略对企业获取多元化知识和技术具有一定影响，所以，本文还测度了垂直集成度(czjjd)，并利用增加的附加价值除以企业销售额对其进行衡量。

第二阶段，依据第一阶段回归结果计算出逆米尔斯比率λ(θXit)，将其作为独立变量以控制样本选择性误差进行回归。

(10)

(11)

Heckman两步回归法估计结果如表4所示，第(1)-(4)列分别表示不同技术多元化水平下的回归结果。对比Heckman两步法和GMM回归结果发现，使用两种方法得到的结论完全一致。

4.2 使用不同样本类型的稳健性检验

考虑到异质性行业技术多元化水平提升动机存在差异，本文依据行业技术密集属性和行业产权结构属性划分标准对样本企业进行分组，从技术异质性和产权结构异质性双重视角进行检验。为避免内生性问题，采用上文构造的工具变量进行IV-GMM估计。

(1)按行业技术密集属性分类。借鉴Brandtet等[32]的处理思路，将全部制造业样本企业细分为低技术密集型、中度密集型、高技术密集型3类并分别进行工具变量IV-GMM估计。表5分组回归Ⅰ给出了不同技术密集类型下各变量对企业绩效的影响系数。模型(3)估计结果表明，高技术密集型企业技术多元化(dyh)每提高1%，促使相关企业经营绩效水平实现高达0.252%的攀升幅度，而对中技术密集型行业的作用仅为0.109%，技术多元化(dyh)在低技术密集型企业中未呈现显著正向促进作用。不同技术密集属性企业样本估计结果表明，现阶段我国制造业企业利用多元化技术创新对分布在不同领域的多样化技术资源进行重组以提升企业绩效的行为，不能忽视不同制造业行业的技术性质和特征。而创新开放度(cxkfd)提升无论是在中低技术密集型行业还是高技术行业都显著引起了企业绩效改善。

(2)按行业产权结构属性分类。将样本企业分为高国有化行业和低国有化行业两类，分别进行工具变量IV-GMM估计，结果见表5分组回归Ⅱ。从中可以发现，制造业企业技术多元化战略经营绩效提升作用具有明显的行业产权结构异质性。对比来看，国有化比重高的制造业企业技术多元化(dyh)估计系数明显低于低国有化类型企业。一般来讲，企业采用多元化技术可以发挥异质性技术资源比较优势，实现技术资源合理配置，提高企业绩效。但这需要相应的组织管理机制改革、有效的治理机制和灵活清晰的战略导向。反观高国有化企业文化和组织机制在长期发展过程中逐渐固化，柔性资源缺乏使得高国有化企业在实施技术多元化战略过程中相对于低国有化企业而言存在明显的束缚因素，但多元化技术与创新开放程度交乘项(dyh×cxkfd)系数在高国有化样本企业却十分显著，所以提高创新开放度进而强化技术多元化的绩效提升作用对于国有化比重高的企业而言不失为明智之举。

表4 技术多元化水平与企业绩效Heckman回归结果

注：①小括号内为t值；②*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著

表5 子样本回归结果(工具变量IV-GMM)

注：①小括号内数值为t值，中括号内数值为相应统计量的p值;②限于篇幅，没有报告各变量的估计结果

5 结论与对策建议

5.1 结论与贡献

本文从经济绩效和社会绩效两个方面构建企业综合经营绩效水平指标体系，利用沪深两市高技术上市公司2004-2018年面板数据进行实证分析。结果显示，技术多元化对于企业成长的影响并非是简单的线性关系，而是呈倒“U”型关系。相比较而言，企业创新开放程度越深，其技术多元化水平上升对于企业绩效的正向促进作用越大。本文理论贡献如下：

(1)受制于跨领域间多元化技术配置、整合、协调和应用对组织管理成本的影响，关于技术多元化对企业绩效影响机制及其效应的探讨在学术界形成了两种完全相反的观点(Anderson，2011)。不同于以往文献从动态能力、技术整合能力、吸收能力等角度研究技术多元化的正面效应或负面效应，本文充分揭示了开放式创新环境对技术资源整合能力的影响，从开放式创新角度探寻技术多元化影响企业绩效的微观机制，并证实了技术多元化与企业绩效间的非线性关系，进而回应了企业在动态环境中探索技术多元化能否获益这一极具不确定性的议题。

(2)企业在开放式创新环境中实现内外部创意、技术、知识等资源输入或输出，这种创新资源在组织内外部转移或者再授权不可避免地面临创新开放程度选择问题(Hu et al，2015)，这意味着创新开放程度在企业技术多元化发展过程中起到重要媒介作用，而以往有关技术多元化对企业绩效影响的文献忽略了创新开放程度的中介作用。本文研究结果拓展并厘清了“创新开放程度→企业技术多元化行为→企业绩效”影响路径，进一步丰富了情境变量研究。

(3)产业内技术特征与行业间技术特征有着本质区别，相同产业链上不同层次企业的技术特征亦存在显著差异(徐娟，2016)。因此，考虑到已有研究普遍忽略行业异质性差异，本文使用不同数据来源和不同样本类型进行更为严谨的多行业比较分析，证实高技术密集型企业技术多元化水平提升对于促进企业经营绩效水平攀升的幅度远远高于中、低技术密集型行业。另外，提高创新开放程度进而强化技术多元化的绩效提升作用对于国有化比重的高企业而言不失为明智之举。

5.2 管理启示

(1)企业在高度不确定的开放式创新环境中，应实施技术多元化战略。企业实现多个知识领域融合以及各类创新资源整合，不仅能够给企业带来显著的规模经济效应、范围效应和协同效应，进而借助高效率产品和服务创新在激烈的市场竞争中迎合快速变化的需求，甚至还能降低单一技术可能存在的锁定风险。同时，应避免过度的技术多元化，过高水平技术多元化必然导致企业协调成本、搜寻成本及转换成本上升，在企业知识吸收能力有限情形下势必造成不同技术之间的不匹配。因此，企业应在自身核心技术能力基础上整合多元化技术资源，特别是加强核心技术与其它技术之间的适应性管控，积极谋求多元化技术水平最优值及其与企业最大绩效间的最佳平衡点。

(2)企业在选择技术多元化策略时应注重创新开放度水平所发挥的正向调节作用。较高的创新开放程度意味着企业拥有适应外部环境的能力，尤其是发现市场机会并预测外部环境变化的能力，从而有利于提升企业绩效水平。技术多元化企业在开放式创新环境中能否对企业技术、知识等创新资源进行有效重构和整合极大地依赖于企业创新开放度水平。目前，我国大多数制造业企业虽处于开放性创新环境中，但没有基于自身组织结构建立内外沟通的知识交流机制，虽然存在知识、技术共享、学习和转移行为，但未能通过较高层次的开放性平台实现多样性知识的聚集、整合。所以，应关注创新开放度水平对企业多元化技术应用的系统、长远影响。

(3)不同类型企业应重视技术多元化战略实施路径与条件的差异性，结合自身不同行业技术特征与产权属性实现多元化技术水平最优值。一方面，对于拥有更多创新资源的中、高技术密集型企业而言，切忌在自身优势多元化技术基础上对技术创新资源进行均衡分配，而应更好地学习和内化企业多元化技术资源，注重多个技术领域技术能力的增进；另一方面，对于低技术密集型企业或者初创企业而言，尽管创新资源偏少，但是不应丧失多元化技术开发、应用意识和动力，应适当扩大技术选择范围，着力提升自身外部技术吸收能力，积极谋求通过多元化技术的范围经济效应提升企业经营绩效。过度追求无关技术领域多元化不仅会增加企业经营管理成本，还将最终稀释企业经营绩效。

5.3 不足与展望

不同于以往文献，本文从开放式创新视角检验创新开放度对技术多元化与企业绩效关系的中介调节效应，补充并完善了技术多元化理论，可为企业多元化技术创新战略提供理论参考。然而，本研究仍然存在以下不足：①技术多元化水平提升是一个长期性、渐进性的企业行为，其对企业绩效水平的直接影响或间接影响在企业经营过程中可能持续存在，且这种效应具有一定的滞后性，而本文尽管选择了时间跨度为15年的样本企业数据，但依然不能保证研究结果完全体现技术多元化对企业绩效的影响；②技术多元化是一个系统化、抽象性概念，难以用某单一指标进行准确衡量，本文运用企业专利数据测度技术多元化，考虑到有些企业为保护商业机密而不选择申请专利保护的行为，以及国内专利数据库并未公布专利被应用次数等信息，导致采用专利数量而非专利质量所表征的企业技术多元化水平存在一定的偏差(陈立勇，2016)，无法系统、全面地涵盖企业全部技术选择及创新行为。

结合本文不足，未来研究可从以下两个方面推进：一是探索技术多元化对企业绩效更为长远的影响，尤其是从动态视角挖掘除创新开放度以外的其它情景变量；二是区别不同技术之间的相关性，分别从相关技术多元化和非相关技术多元化角度探索企业技术多元化战略的影响。