推文人 | 赵传敏 

原文信息：Bellamy, M. A., Ghosh, S., & Hora, M. (2014). The influence of supply network structure on firm innovation. Journal of Operations Management, 32(6), 357-373.

 

 

研究背景和研究问题

 

公司的供应网络被视为创新的来源。例如，宝洁公司首席执行官A.G. Lafley在2002年表示 “我们将从宝洁公司外部收购我们技术和产品的50％”（Huston和Sakkab，2006年）。这些来源包括消费者，大学和供应商。在诸如电子等知识密集型行业中也有很多例子。例如，在2012年，戴尔在其逆向物流提供商GENCO的帮助下，与其多家供应商一起发起了产品和流程的创新（Gilmore，2012）。但是，很少有研究探究企业供应网络的基本结构特征以及这些特征是否对企业创新产出有任何影响。因此Bellamy, Ghosh和Hora研究了以下两个问题：

 

第一，企业的供应网络结构与创新产出之间的关联是什么？具体来说，本文研究了供应网络的两个重要结构特征：（1）供应网络的可及性supply network accessibility–企业与其供应网络之间的信息和知识交互的速度和有效性（图1）;（2）供应网络的互连性supply network interconnectedness–企业的供应网络合作伙伴之间相互影响的程度（图2）。

 

第二，企业的吸收能力及其供应网络合作伙伴创新性在这种关联中起什么调节作用？

 

 

研究假设

 

文章一共提出了五个假设（图3中进行了概括）：

 

假设1：公司供应网络中可及性的水平与其创新产出呈正相关。

 

假设2：公司供应网络中的相互联系程度与其创新产出呈正相关。

 

假设3：公司供应网络的相互联系加强了其供应网络可及性与创新产出之间的联系。

 

假设4：企业的吸收能力加强了其供应网络可及性与创新产出之间的联系。

 

假设5：公司供应网络合作伙伴的创新性加强了供应网络相互联系和创新产出之间的联系。

 

 

数据

 

作者从以下数据源构建了一个数据库：电子行业300（EB 300）名单，Connexiti数据库和Thomson Reuters SDC Platinum Joint Ventures/Alliances（SDC）数据库。在这些数据中为电子行业中的公司找到其活跃的供应商、客户和联盟合作伙伴关系。电子行业已经从由大型垂直集成公司（例如IBM，HP，东芝和富士通）主导转变为全球网络。此外，电子等行业具有市场不可预测性高、产品生命周期短和全球化的特征（Sodhi和Lee，2007年），并且更多地依赖外部供应商来整合知识和技术（Dedrick等人，2010年）。这种环境给企业施加了更大的压力，使他们不得不利用合作伙伴的知识和技术来不断创新。因此，本文认为电子行业中公司的供应网络是合适的研究对象。图4描绘了作者数据收集和构建供应网络的步骤。

 

与创新有关的变量，作者从美国专利商标局（USPTO）以及分类和搜索支持信息系统（CASSIS）数据库中检索了专利数据，并将数据按年份进行整理。表1给出了创新产出、企业特征、网络结构等变量的具体定义和计算方法，表2给出了这些变量的描述性统计。

 

图4 数据构建

 

模型

 

本文使用授权专利数量作为因变量来衡量企业的创新成果。这种计数数据使得线性回归模型不适用，因为它假定残差同分布且为正态分布的，这可能导致系数估计既有偏差又不一致（Greene，2003年）。泊松和负二项式回归是更适合计数数据的模型，不过由于本文的专利数据中存在过度分散现象，因此均值和方差相等的泊松回归假设不成立，负二项式模型可解决过度分散问题，并有助于避免因标准差被低估而导致的系数虚假的显著性（Cameron和Trivedi，1986）。通过似然比检验，作者发现负二项式模型比泊松模型更适合本文的数据（p <0.001）。模型设定如下：

上面的模型方程式以对数似然函数表示，这是计数模型的典型特征。在上述等式中，yi表示通过以专利数量衡量的结果变量，xi表示解释变量（公司规模，企业年龄，行业集中度，行业增长，以前的创新，知识广度，领先企业，供应网络可及性，供应网络互连性，吸收能力，供应网络伙伴创新性，供应网络可及性*供应网络互连性，供应网络可及性*吸收能力，供应网络互连性*供应网络伙伴创新性），α反映了异质性或过度分散参数的值，β表示模型系数。

 

结果分析

 

负二项式回归的结果显示在下表中。在模型1-5中按顺序引入了变量，以确保模型的稳定性并确保任何显著的影响都对包含其他变量具有鲁棒性。对于每个模型，我们基于零假设（即先前模型中不存在的所有估计系数均等于零）执行Wald检验。模型1仅包含控制变量，企业规模和知识广度对创新产出水平产生正向影响。相反，企业年龄和行业集中度对创新产出有负面影响，这表明较老的企业倾向于更多地依赖现有技术，而较少依赖于对新创新申请专利，而更集中的行业则具有较少的创新产出。模型2包括供应网络可及性、供应网络互连性、吸收能力和供应网络合作伙伴创新性的主要影响。结果表明，创新产出水平随着供应网络可及性的增加而增加，从而为假设1提供了支持。该模型显示了供应网络互连性与创新产出之间不存在显著的关系，表明缺乏对假设2的支持。供应网络可及性与创新产出之间的正相关关系（假设1）贯穿于整个模型。同样，反映供应网络互连性影响的系数都如预期的一样为正（假设2），尽管只有在模型5中才显著。模型3中新加入的交互项正且显著，为假设3提供了部分支持。此外，结果表明，企业的吸收能力对供应网络可及性与创新产出之间的关系有正向影响，从而为假设4提供了支持。最后，伙伴的创新性对供应网络互连性与创新产出之间的关系有正向影响，表示支持假设5。

 

 

作者还使用感兴趣变量的交互图，来丰富每种调节作用的解释。本文分别使用变量值均值之上和之下的一个标准偏差来表示高值和低值，用每个相应变量的变化来看预测的创新输出。比如说下图显示了企业的供应网络可及性与其互连性之间的交互关系图。“Low SN interconnect”线涉及供应网络互连性的调节作用，并描绘了当供应网络互连性的值设置为低于其平均值的一个标准差时，供应网络可及性对专利产出的影响的斜率。相比之下，“High SN interconnect”该线反映了当供应网络互连性的值设置为高于其平均值的一个标准差时，供应网络可及性对创新产出的影响的斜率。高的供应网络互连性可以增强供应网络可及性对公司创新产出的影响。其他变量也可以进行类似的分析。

 

 

结论

 

与供应网络合作伙伴的集成和协作不仅被认为可以提高产品质量、服务水平和收益，而且还可以作为创新的主要来源。本文通过研究供应网络的结构特征及企业的供应网络可及性和互连性及其创新产出之间的关系来扩展该文献。结果表明，供应网络的可及性与公司的创新产出有着显著的关联。结果还表明，相互连接的供应网络加强了供应网络可及性与创新产出之间的联系。而且，这两个结构特征对创新产出的影响可以通过企业的吸收能力和供应网络合作伙伴创新水平来增强。通过解决更深入的结构分析的需求，本研究通过考虑供应网络中联系的内在本质，并说明这些结构特征如何影响企业供应网络中的知识和信息流，为供应链研究做出了贡献。

 

Abstract

 

In this study, we examine the structural characteristics of supply networks and investigate the relationship between a firm's supply network accessibility and interconnectedness and its innovation output. We also examine potential moderating effects of absorptive capacity and supply network partner innovativeness on innovation output. We hypothesize that firms will experience greater innovation output from (1) higher levels of supply network accessibility and supply network interconnectedness, (2) the interaction between the levels of these two structural characteristics, (3) the moderating role of absorptive capacity on supply network accessibility and the moderating role of supply network partner innovativeness on supply network interconnectedness. Supply network partner relationships are drawn in the context of the electronics industry using data from multiple sources. We use social network analysis to create measures for each supply network structural characteristic. Using regression techniques to test the relationship between these structural characteristics and firm innovation for a sample of 390 firms, our findings suggest that supply network accessibility has a significant association with a firm's innovation output. The results also indicate that interconnected supply networks strengthen the association between supply network accessibility and innovation output. Moreover, the influence of the two structural characteristics on innovation output can be enhanced by a firm's absorptive capacity and level of supply network partner innovativeness. By addressing the need for deeper structural analysis, this study contributes to supply chain research by accounting for the embedded nature of ties in supply networks, and showing how these structural characteristics influence the knowledge and information flows residing within a firm's supply network.