新兴产业联盟组合共时与次序双元学习影响机制及动态转换研究

The existing research on alliance portfolios in emerging industries ignores systematically investigating the behavioral rules of ambidextrous learning. In addressing this issue, this research program focuses on simultaneous ambidexterity and sequential ambidexterity from the perspective of dynamic view of ambidexterity, and constructs a systematic framework to demonstrate the influencing mechanism and dynamic transition of simultaneous and sequential ambidextrous learning in alliance portfolios from emerging industries. First, this research program adopts a cross-sectional time series feasible generalized least squares (FGLS) regression model to analyze the influence of slack resources and absorptive capacity on firms’ simultaneous ambidextrous learning in alliance portfolios from emerging industries, and then investigates the moderating effects of network attributes and knowledge attributes on the relationship between slack resources and absorptive capacity and simultaneous ambidextrous learning. Second, this research program conducts survival analysis to validate if there are three-way interactions between technological opportunity and competitive intensity, network attributes and knowledge attributes, and slack resources and absorptive capacity with regard to their influence on firms’ sequential ambidextrous learning in alliance portfolios from emerging industries. Third, this research program uses multinominal Logistic regression analysis and multi-agent simulation methodology to postulate how network attributes and knowledge attributes affect network and actors’ dynamic transition between simultaneous and sequential ambidextrous learning as to alliance portfolios from emerging industries. Above all, this research program aims to explore the rules of ambidextrous learning behavior in alliance portfolios from emerging industries, and further provide theoretical evidence for making emerging industry innovation policy in China.

已有新兴产业联盟组合研究缺少对于双元学习行为规律的系统性探讨，为此，本项目基于动态双元视角，重点关注共时双元和次序双元学习两种模式，构建新兴产业联盟组合共时双元与次序双元学习影响机制及动态转换的系统性分析框架。具体而言，本项目首先采用FGLS横截面时间序列回归分析方法，分析新兴产业联盟组合中冗余资源和吸收能力对于企业共时双元学习的影响，以及网络属性和知识属性对企业共时双元学习影响机制的调节效应；其次，运用生存分析方法，实证检验技术机会和竞争强度、网络属性和知识属性、以及冗余资源和吸收能力在对新兴产业联盟组合中企业次序双元学习的影响上是否存在三重交互效应；最后，采用多分类Logistic回归分析方法和多主体仿真方法，实证分析网络属性和知识属性对新兴产业联盟网络及个体双元学习动态转换的影响。由此，本项目试图揭示新兴产业联盟组合的双元学习行为规律，为制定新兴产业创新政策提供理论依据与借鉴。

已有新兴产业联盟组合研究缺少对于双元学习行为规律的系统性探讨，为此，本项目基于动态双元视角，深入考察新兴产业联盟组合中双元学习的影响机制，重点关注共时双元和次序双元学习两种模式，构建新兴产业联盟组合共时双元与次序双元学习影响机制及动态转换的系统性分析框架。一是基于组织学习和资源观等相关理论，实证探究新兴产业联盟组合中企业共时双元学习的影响机制，以及网络属性对共时双元学习的平衡维度和联合维度的影响机制。研究结果表明，不同类型的组织冗余对共时双元学习的影响不同，网络中心性在知识缄默性与共时双元学习平衡维度之间的关系发挥正向调节效应。二是从组织惯例理论出发，实证分析惯例视角下知识属性等因素对企业共时双元学习影响机制的调节效应。研究发现，知识缄默性在共时双元学习惯例平衡维度和联合维度与企业创新绩效之间的关系发挥调节效应，知识异质性对上述关系的调节效应不显著。三是从产业创新生态系统理论出发，探究基于用户互动的共时双元学习对新创企业成长的影响机制。研究发现，新产品开发数量在基于用户互动深度-广度的双元学习与新创企业成长之间发挥中介效应。四是实证探究新兴产业联盟组合中企业次序双元学习的影响机制。深入研究知识属性等情境因素对新兴产业联盟组合中企业次序双元学习影响机制的权变效应，在此基础上，本研究拓展构建了基于技术解构-技术重构的次序双元学习机制，研究结果表明，基于技术解构-技术重构的次序双元学习对产业追赶绩效存在影响，市场梯度和技术梯度对上述关系发挥调节效应。五是基于动态双元视角，探究新兴产业联盟网络及个体双元学习动态转换的影响机制。揭示了新兴产业联盟组合中企业应根据网络属性、知识属性对次序双元和共时双元学习进行动态转换，选择恰当的双元学习模式。这些研究结论为指导企业开展技术学习和实施成功的联盟组合管理、制定新兴产业创新政策以提升新兴产业创新能力提供有力的理论依据。

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