技術多元化、協作研發網絡中心度與企業創新績效

杜玉申，劉梓毓

(1.吉林大學 數量經濟研究中心；2.吉林大學 商學院，吉林 長春 130012)

0 引言

知識經濟時代，科技發展日新月異，技術更新換代加速，企業創新活動面臨前所未有的不確定性。作為應對不確定性的重要手段，技術多元化受到國內外學者的廣泛關注?，F有研究從理論與實證兩個方面證實了技術多元化對企業創新績效的積極影響。如Chiu等[1]認為，企業不僅可以通過提升研發組合多樣性降低經營不確定性，而且可以利用多領域研發活動的協同效應提高創新績效；Garcia-Vega[2]以544家歐洲上市公司為研究樣本，發現技術多元化與企業創新績效存在顯著的正相關關系。

構建多元化的技術體系需要以豐富的知識資源作為支撐，當企業內部的知識儲備無法滿足技術多元化需求時，協作研發網絡便成為企業獲取外部知識的重要渠道。協作研發網絡本質上是一種知識網絡，其通過網絡成員間的信息共享與知識傳遞，實現技術擴散與創新產生[3]。從社會網絡理論視角出發，信息與知識在協作研發網絡中的分布不均勻，其流動與傳遞過程也不對稱，這意味著企業所處的網絡結構對其能否及時、準確地捕獲網絡中有價值的信息與知識起著決定性作用。一些學者研究了技術多元化與協作研發網絡結構交互作用對企業技術創新的影響。如Mcevily等[4]對227個美國制造類企業進行問卷調查發現，占據結構洞位置的企業能夠接觸到更多的異質性知識，更易通過實施技術多元化戰略提升創新績效；王核成等[5]利用我國高新技術企業調研數據，檢驗了技術多元化與網絡位勢對企業創新活動的影響，發現兩者的交互作用能夠有效促進企業創新績效提升。

上述引入網絡結構變量的研究存在3點不足：第一，多數研究僅采用結構洞度量協作研發網絡結構，就其本質而言，結構洞反映了焦點企業控制信息流動與制造網絡內競爭程度的能力，但是在協作研發網絡中還存在諸如信息豐富程度、信息獲取成本、伙伴間信任水平等影響企業創新績效的因素，因此有必要引入更為豐富的網絡結構變量；第二，由于企業關系數據不易獲得，多數研究采用面向焦點企業的問卷調查法搜集協作研發網絡結構數據，其主觀性較強，無法完整地再現協作研發網絡結構全貌；第三，多數研究僅使用單一年份的截面數據，難以控制企業異質性。

為了彌補現有研究不足，本文采用2005-2018年中國信息與通信技術領域(ICT)專利數據，以三年為時間窗口，構建協作研發網絡，選取其中的302個A股主板上市公司為研究樣本，運用社會網絡分析方法與負二項回歸模型，實證分析技術多元化與協作研發網絡中心度交互作用對企業創新績效的影響。

與以往研究相比，本文的邊際貢獻表現為3點：首先，采用中心度指標取代結構洞指標以描述協作研發網絡結構，使得本研究能夠從信息豐富度、信息獲取成本、信息控制能力、伙伴間信任水平等多個維度解釋網絡結構對企業創新績效的影響；其次，本文并非將“中心度”概念籠統地視作一個整體，而是根據Freeman的研究，將其進一步區分為“度中心度”、“中介中心度”與“接近中心度”3個不同概念，并在此基礎上比較三者對技術多元化—企業創新績效關系的影響，在深化理論認識的同時，也為實務界提供了更具操作性的建議；最后，在技術發展日益不確定和強調動態能力的大趨勢下，越來越多的企業開始采用技術多元化戰略或研發聯盟戰略，本研究證實了兩種戰略綜合使用對提升企業創新績效的作用更顯著，這為企業有效應對復雜多變的技術環境提供了決策參考。

1 理論分析與研究假設

1.1 技術多元化與企業創新績效

技術多元化(technological diversification)的本質是技術能力多元化[6]，即企業將原有技術能力延伸至新技術領域的行為或狀態[7]，其結果表現為技術范圍拓寬[8]。本文認為技術多元化對企業創新績效存在正向影響，原因如下：首先，從知識基礎觀的視角看，創新往往來自對現有知識的創造性組合，因此擁有多元化技術的企業更易實現創新的范圍經濟[9]，以更低成本促進企業創新績效提升；其次，具有發展前景的新技術往往萌芽于邊緣技術領域，如果企業在某一時間缺乏特定領域的技術能力[10]，就難以及時發現并利用這些機會，長此以往，企業終將由于技術能力過時而被淘汰出局；最后，如果企業只關注自身核心技術領域，隨著技術深度增加，產生進一步突破的可能性會逐漸降低[11]，這不利于企業創新績效提升。

綜合以上分析，本文提出如下假設：

H1：技術多元化正向影響企業創新績效。

1.2 協作研發網絡中心度與企業創新績效

從社會網絡理論視角出發，協作研發網絡有利于企業間信息流動，有助于企業獲得對創新活動至關重要的異質性知識[12]。然而，網絡中的知識分布不均勻[13]，企業所處的網絡結構會對其外部知識獲取數量與質量產生重大影響。中心度是度量網絡結構的重要指標，根據測度視角，Freeman[14]將其區分為度中心度、中介中心度與接近中心度3種。

度中心度(degree centrality)是指與節點直接相連的網絡成員數量，反映節點直接信息來源的多寡。本文認為，度中心度對企業創新績效存在正向影響，原因如下：首先，度中心度較高的企業與大量網絡成員建立了協作研發關系，擁有更豐富的信息來源[15]，可以通過整合不同來源信息產生新知識，從而促進企業創新績效提升；其次，度中心度較高的企業與大量網絡成員保持直接且頻繁的接觸，有利于提升其它網絡成員對企業的信任感[16]，有利于隱性知識傳播，為企業提供更多的異質性創新資源，從而促進企業創新績效提升；最后，度中心度較高的企業在協作研發網絡內擁有廣泛的知名度，能吸引優秀的合作者[17]，也更易于從網絡中獲得研發資金與互補技術[18]，間接促進企業創新績效提升。

中介中心度(betweenness centrality)是指節點位于其它網絡成員聯系的最短路徑上的次數，反映節點對網絡內信息流動的控制程度。本文認為中介中心度對企業創新績效存在正向影響，原因如下：一方面，中介中心度較高的企業頻繁地占據其它網絡成員聯系的必經之路，因此對網絡內的信息流動具有較強的控制權，可以通過較快獲取信息的獨占價值[19]實現創新績效提升；另一方面，中介中心度較高的企業通常在網絡中扮演信息樞紐的角色[20]，控制著網絡內信息交流的主干道，這賦予了企業更高的網絡地位，有助于企業作出對自身更有利的資源交換，從而促進創新績效提升。

接近中心度(closeness centrality)是指網絡規模與最短路徑長度之和的比值，反映節點獲取外部知識的效率。本文認為接近中心度對企業創新績效存在正向影響，原因如下：一方面，接近中心度較高的企業能夠通過建立較少的聯系接觸到更多網絡成員，這有助于企業以較低成本獲取更多異質性知識，為企業創新活動提供知識基礎，有助于企業創新績效提升；另一方面，接近中心度較高的企業可以通過少數節點與大量網絡成員建立聯系，這在很大程度上降低了信息傳播過程中的失真風險[3]，有助于企業通過對比準確獲得信息源[21]，從而促進企業創新績效提升。

綜合以上分析，本文提出如下假設：

H2a：度中心度正向影響企業創新績效；

H2b：中介中心度正向影響企業創新績效；

H2c：接近中心度正向影響企業創新績效。

1.3 協作研發網絡中心度與技術多元化的交互作用

知識轉移包括知識獲取與知識吸收兩個環節[22]，協作研發網絡中心度為企業獲取新知識提供了有利條件，但知識轉移效果還取決于企業知識吸收能力。Cohen等[23]指出，企業的吸收能力可視為技術范圍的函數，因此本文認為協作研發網絡中心度與技術多元化的交互作用對企業創新績效存在正向影響。

度中心度較高的企業與大量網絡成員建立了協作研發關系，此類企業往往可以在合作研發過程中獲取豐富的技術知識，這些技術知識與企業多元化的技術體系交互融合，能夠有效促進企業創新績效提升。此外，由于度中心度度量的是與企業直接相連的網絡成員數量，因此與其它中心度相比，度中心度可以視為強關系的一種，而根據社會網絡理論，強關系不僅擁有信息傳遞功能，而且擁有弱關系不具備的資源共享功能(如研發資金支持、研發人員流動、研發設備共享等)，這有助于企業突破技術多元化戰略的資源約束，促使企業產出更多創新成果。而與之相對應，度中心度較低的企業往往處于協作研發網絡邊緣，難以獲得足夠的外部創新資源，導致企業的技術多元化戰略目標難以實現；同樣地，技術單一的企業通常不具備較強的吸收能力，導致難以充分利用較高度中心度帶來的創新資源優勢，也難以實現創新績效提升。綜合以上分析，本文提出如下假設：

H3a：度中心度與技術多元化交互作用正向影響企業創新績效。

中介中心度較高的企業通常作為協作研發網絡內部的信息樞紐而存在，這意味著此類企業會接受與處理大量信息，而技術多元化程度較高的企業對外部信息有著強大的過濾與吸收能力，更易于在紛繁復雜的信息中甄選出對自身有價值的知識，也更善于將外部知識融入自身技術體系以實現創新績效提升。與之相對應，技術多元化程度較低的企業并不具備吸收、處理大量信息的能力。因此，由高中介中心度帶來的信息優勢不能被企業充分利用，甚至在某種情況下成為企業負擔，不利于企業創新績效提升。此外，中介中心度測度了企業在協作研發網絡中作為信息傳遞媒介的能力值[24]，其值越大，表明企業對網絡內信息流動的控制程度越高，意味著此類企業往往能夠比競爭對手更及時地獲取有價值的信息，因此可以憑借時間優勢與信息優勢更高效地實施技術多元化戰略，實現創新績效提升。綜合以上分析，本文提出如下假設：

H3b：中介中心度與技術多元化交互作用正向影響企業創新績效。

接近中心度較高的企業能夠以較低成本接觸到更多網絡成員，使得此類企業能夠在第一時間接觸到處于技術前沿的企業、高校與科研機構，更全面、及時地了解技術發展前景與趨勢，有助于企業針對性地實施技術多元化戰略，實現創新績效提升。此外，接近中心度較高的企業與大多數網絡成員的關系距離較近，有助于降低信息與知識傳播過程中的數據失真概率，使企業獲得清晰且真實的信息，為企業技術多元化戰略的順利實施提供高質量的知識基礎，有助于企業創新績效提升。相反，接近中心度較低的企業往往處于協作研發網絡邊緣位置或孤立的子網絡內，使得此類企業在網絡內處于信息流動與知識傳遞劣勢地位，難以及時獲得清晰與準確度較高的信息及知識，不利于企業實施技術多元化戰略。綜合以上分析，本文提出如下假設：

H3c：接近中心度與技術多元化交互作用正向影響企業創新績效。

基于上述分析，本文構建理論研究框架如圖1所示。

圖1 研究框架

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

專利協作數據被廣泛應用于協作研發網絡的實證研究[3,13]。本文通過在中國知識產權網專利信息服務平臺檢索，下載2005-2018年中國(不考慮港澳臺地區)ICT領域(包括電信/無線電、計算機/辦公機器、消費電子以及其它ICT技術4個子領域)的專利數據，從2005-2016年(2017與2018年的專利數據用作計算因變量)的專利數據中篩選出申請人為兩個及以上組織的專利，生成專利協作關系矩陣，以3年為時間窗口，建立協作研發網絡(有研究表明，協作研發關系平均持續3.4年[25])，選取其中的302個A股主板上市公司作為研究樣本，使用社會網絡分析軟件Pajek計算網絡結構性指標，提取專利國際分類號計算企業的技術多元化程度，企業特征數據來源于萬得(Wind)數據庫。

2.2 變量測量

2.2.1 因變量

企業創新績效(EIP)。專利是企業創新成果的重要表現形式，是測量企業創新績效的常用指標[26]，其優點在于數據客觀真實、可得性較高[27]。與專利申請相比，專利授予過程存在較大風險與不確定性[28]，也更容易受到行政因素的干擾[29]，這意味著相比專利授予數量，專利申請數量能更真實地反映企業實際創新水平，因此本文使用專利申請數量測量企業創新績效?？紤]到自變量對因變量影響的時滯效應與單一年份專利申請數量的偶然性，同時，為了緩解潛在的內生性問題，本文使用t年、t+1年、t+2年專利申請數量之和測量企業創新績效。

2.2.2 自變量

技術多元化(TD)。本文借鑒Huang等[30]的方法，首先根據專利國際分類號的前四位確定專利所屬技術領域，然后使用赫芬達爾指數的倒數測量企業技術多元化程度。假設企業在n個技術領域擁有N項專利，其中，在i技術領域擁有Ni項專利，那么技術多元化的計算公式如式(1)所示。TD值為1，說明企業當年技術全部集中在一個領域，TD值越大，說明企業技術多元化程度越高。

(1)

度中心度(DC)。度中心度是指與節點直接相連的網絡成員數量，其規范化計算公式如式(2)所示。其中，Xij表示節點i與節點j直接相連的情況，分別用1與0表示。其中，1表示兩者直接相連，0表示兩者沒有直接聯系。

DCi=∑jXij

(2)

中介中心度(BC)。中介中心度是指節點位于其它網絡成員最短聯系路徑上的次數，其規范化計算公式如式(3)所示。其中，gjk表示節點j與k之間的最短路徑條數，gjk(ni)表示節點j與k之間的最短路徑中經過節點i的條數。

BCi=∑j

(3)

接近中心度(CC)。接近中心度是指網絡規模與最短路徑長度之和的比值，其規范化計算如公式(4)所示。其中，n表示節點i所處最大連通子圖內節點的個數(網絡規模)，d(i,j)表示節點i到節點j的最短路徑長度。

CCi=(n-1)/∑d(i,j)

(4)

2.2.3 控制變量

企業專利積累(EPA)。企業專利積累是指企業過去5年內申請的專利數量(取自然對數)。除本文研究的技術多元化、協作研發網絡中心度等變量外，還有企業文化、企業組織結構等諸多因素會對企業創新績效產生影響[31,32]，考慮到分別控制的難度，本文使用企業專利積累作為測量企業創新效能的代理指標。

專利活動年期(PAD)。專利活動年期是指企業申請第1項專利的年份至統計當年的年限，本文使用專利活動年期控制企業專利活動經驗對創新績效的影響。

企業地理位置(LOC)。處于經濟發達地區的企業創新活動較活躍[33]，如果企業處于三大經濟圈(長三角經濟圈、珠三角經濟圈、環渤海經濟圈)內，則LOC=1，反之LOC=0。

結構洞度(SHD)。結構洞度是指節點之間的非冗余聯系，占據結構洞位置的企業能夠獲得更多異質性知識[34]。學術界通常使用限制度(constrain)測量企業結構洞度，使用Pajek軟件可直接計算該指標值。由于限制度是結構洞度的反向測量且其值處于0～1之間，考慮到邏輯的簡潔性，本文使用1與限制度的差值測量企業結構洞度。

聚集系數(CLC)。聚集系數是指節點自我中心網絡內聯系的緊密程度，高聚集網絡能夠實現知識的快速轉移，其規范化計算如公式(5)所示。其中，n表示節點i的度，l表示節點i在自我中心網絡內存在的關系數量。

CLCi=2l/n(n-1)

(5)

2.3 模型設定

由于本文因變量企業創新績效為非負型計數變量，因此線性回歸模型不適合本文。泊松回歸模型適用于非負型計數變量，但其包含變量均值等于方差的強假設。由表1的描述性統計結果可知，本文因變量企業創新績效的方差遠遠大于均值，呈現出高度的離散狀態，因此泊松回歸模型也不適合本文。負二項回歸模型是泊松回歸模型的一般形式，允許高度離散狀態的存在，因此本文選用負二項回歸模型進行回歸分析。Hausman檢驗結果表明，隨機效應模型不適合本文，因此本文采用固定效應負二項回歸模型處理數據。

3 實證結果與分析

3.1 描述性統計與相關性分析

由表1可知，企業創新績效的均值為246.872，標準差為1 075.271，表明總體上ICT領域的創新行為較活躍，然而不同企業創新績效差異較大；技術多元化的均值為3.035，表明樣本企業技術多元化程度整體較高；度中心度、中介中心度與接近中心度的均值大于中位數，呈現出右偏分布狀態，表明少數企業占據了大量中心位置，這符合現實情況；企業地理位置的均值為0.745，表明74.5%的樣本企業集中在三大經濟圈內，意味著行業存在過度飽和的風險。由表2可知，變量間相關性系數的絕對值均在0.7以下，表明模型不存在多重共線性問題。

表1 變量描述性統計結果

表2 變量相關性分析結果

3.2 回歸結果分析

回歸結果如表3與表4所示，其中，模型1-模型4檢驗自變量對因變量的影響，模型5-模型7檢驗交互項對因變量的影響。

表3 固定效應負二項回歸模型回歸結果(模型1-模型4)

表4 固定效應負二項回歸模型回歸結果(模型5-模型7)

由模型1可知，技術多元化正向影響企業創新績效(回歸系數為0.079，顯著性為1%)，H1得證；由模型2可知，度中心度正向影響企業創新績效(回歸系數為0.056，顯著性為1%)，H2a得證；由模型3可知，中介中心度正向影響企業創新績效(回歸系數為13.808，顯著性為10%)，H2b得證；由模型4可知，接近中心度正向影響企業創新績效(回歸系數為2.153，顯著性為1%)，H2c得證。

從控制變量看，企業專利積累對創新績效存在顯著正向影響，這與以往研究結果一致。與以往研究結果不一致的是，地處三大經濟圈對企業創新績效有顯著的負向影響，這可能是由于經濟發達地區的ICT行業競爭較激烈，企業難以將大量資金投向研發創新領域。結構洞度與聚集系數對企業創新績效都存在顯著正向影響，原因可能是處于結構洞位置的企業擁有更多非冗余聯系，更易于通過協作研發網絡獲得高質量的異質性知識；聚集系數較高的協作研發網絡可以實現知識的快速轉移，有利于企業吸收對創新活動至關重要的默會知識，因此可以有效促進企業創新績效提升。

由模型5可知，技術多元化與度中心度的交互項正向影響企業創新績效(回歸系數為0.010，顯著性為5%)，H3a得證；由模型6可知，技術多元化與中介中心度的交互項正向影響企業創新績效(回歸系數為12.047，顯著性為1%)，H3b得證；由模型7可知，技術多元化與接近中心度的交互項正向影響企業創新績效(回歸系數為0.265，顯著性為5%)，H3c得證。

值得注意的是，在單獨分析協作研發網絡中心度對企業創新績效的影響時，中介中心度的顯著性僅為10%，明顯低于其它兩個中心度，而在分析技術多元化與協作研發網絡中心度交互作用對企業創新績效的影響時，中介中心度與技術多元化交互項的顯著性為1%，反而高于其它兩個交互項，這意味著中介中心度自身對企業創新績效的提升作用較弱，但當中介中心度與技術多元化相結合時，其對企業創新績效的提升作用要優于其它兩個中心度與技術多元化相結合時的提升作用。

為了更直觀地展現技術多元化與協作研發網絡中心度的交互作用，本文繪制了交互作用效果圖。當度中心度增大時，技術多元化與企業創新績效的關系曲線趨于陡峭(圖2a),說明度中心度強化了技術多元化對企業創新績效的正向影響，接近中心度的促進作用與度中心度類似(圖2c)。中介中心度的影響較復雜(圖2b)，總體而言，中介中心度也能夠提升技術多元化對企業創新績效的正向影響，其特殊之處在于，當技術多元化程度較低時，中介中心度較低的企業反而擁有更高的創新績效，隨著技術多元化程度提升，中介中心度的促進作用才開始顯現出來。原因可能是技術多元化程度較低的企業不具備吸收與處理大量信息的能力，由高中介中心度帶來的大量信息反而增加了企業的信息篩選成本；而技術多元化程度較高的企業對外部信息有著強大的吸收與過濾能力，能夠有效利用由高中介中心度帶來的信息優勢，促進創新績效提升。

圖2 技術多元化與協作研發網絡中心度的交互作用

4 結論與管理啟示

本文基于2005-2018年中國ICT領域專利數據，運用社會網絡分析方法量化協作研發網絡的結構特征，使用固定效應負二項回歸模型實證分析了技術多元化與協作研發網絡中心度對企業創新績效的影響以及兩者的交互作用。研究發現，技術多元化與協作研發網絡中心度對企業創新績效都存在顯著正向影響，且兩者的交互作用可以進一步促進企業創新績效提升；中介中心度與技術多元化交互作用對企業創新績效的提升效果最顯著，但這種提升作用僅存在于技術多元化程度較高的企業中，如果企業的技術多元化程度較低，高中介中心度反而會成為企業的負擔；企業專利積累對創新績效存在顯著的正向影響，處于三大經濟圈對企業創新績效有著顯著負向影響；聚集系數較高的協作研發網絡具有更高的知識轉移效率，結構洞度較高的企業能夠獲得冗余度更低的外部知識，因此兩者都有利于企業創新績效提升。

綜合上述結論，本文提出以下管理啟示：

(1)實證研究表明，技術多元化對企業創新績效存在著顯著正向影響，這意味著企業應該在條件允許的范圍內合理配置研發資源、開拓技術領域，促進創新績效提升。在知識經濟時代，科學技術的迅猛發展和用戶需求的日益多元化給企業帶來了更多的技術不確定性與市場不確定性，如果企業長期局限于已有的技術能力而止步不前、忽視新興領域的技術機會，那么現有技術儲備會逐漸形成核心剛性，從而喪失與時俱進能力[35,36]，在劇烈震蕩且充滿不確定性的市場環境中，企業終將由于其核心能力過時而被淘汰出局；而具有多元化技術基礎的企業在較為寬闊的技術領域內進行技術創新與市場開發，能夠及時發現并利用外部環境變化帶來的機遇，建立穩固的競爭優勢。因此，企業應該正確認識技術多元化與企業創新績效的關系，進一步加大研發資金投入力度，廣泛引進不同領域的科研人才，提高研發活動組織水平，在多個技術領域內開展知識探索與技術創新，充分利用技術變革帶來的戰略機遇，打造強勁的技術競爭力，實現從“中國制造”到“中國創造”的跨越。

(2)實證研究表明，協作研發網絡中心度對企業創新績效存在顯著正向影響，這意味著企業應該主動選擇中心度較高的網絡位置。從現實情況看，為了應對日益激烈的技術競爭，越來越多的企業開始尋求與各種不同類型的外部組織(如高校、科研機構或其它企業)建立協作研發關系，而在這種基于協作研發形成的社會網絡中，企業所處的網絡位置決定了其獲取外部知識或創新資源的數量、質量與效率。當前，技術創新能力已經成為企業核心競爭力的重要組成部分，企業應該采用科學有效的手段不斷提升自身的網絡中心地位，實現創新績效提升。具體來說，提升協作研發網絡中心度的方式包括3種：首先，獨占異質性知識是構建協作研發網絡優勢地位的基礎，因此企業應該注重開發與積累獨特、先進、有價值的知識，同時，加強對這些知識的管理與控制，防止其在合作交流過程中外泄，這有助于加深其它網絡成員對自身的依賴，憑此形成持續競爭優勢；其次，企業應該廣泛地與網絡成員直接建立聯系，占據其它網絡成員間聯系的最短路徑，搭建便捷的信息傳輸通道，增進與合作伙伴間的交流、溝通與信任，廣泛吸收不同來源的異質性知識，實現自身創新績效提升；最后，政府與行業協會應該牽頭建設協同創新平臺，促進跨組織、跨學科、跨領域的知識轉移與共享，營造出有利于協作研發的社會氛圍，將原本孤立存在的子群連接成一個整體，實現知識增值與企業創新能力提升。

(3)實證研究表明，技術多元化與協作研發網絡中心度的交互作用對企業創新績效存在顯著正向影響(其中，技術多元化與中介中心度交互作用對企業創新績效的提升效果最顯著)，這意味著企業在提升技術多元化程度的同時，應該注重構建自身在協作研發網絡中的中心地位，特別是占據網絡成員聯系的最短路徑。從現實情況看，隨著技術進步的頻率越來越快以及傳統行業邊界的模糊化，企業需要多元化的研發以催生新技術。但是，多元化技術體系的構建需要以大量資源作為支撐，當企業內部資源儲備無法滿足技術多元化需求時，協作研發網絡便成為企業獲取外部資源的重要渠道。因此，多元化的技術基礎與協作研發網絡內優勢地位是影響企業創新績效的兩個重要因素，兩者相輔相成，缺一不可。如果企業在缺少優質外部知識來源的情況下盲目實施技術多元化戰略，可能會面臨嚴重的資源約束與技術瓶頸，不僅難以實現戰略目的，而且容易造成研發資源浪費。同樣地，如果企業在協作研發網絡中占據了中心度較高的位置但是不具備較強的吸收能力，信息優勢不僅不能被企業有效利用，在某些情況下還可能變為信息劣勢，成為企業負擔。因此，企業應該在實施技術多元化戰略的同時，注重構建自身在協作研發網絡中的優勢地位，兩者協同作用才有助于企業創新績效提升。

本文存在3點局限性：第一，本文以專利協作數據為基礎構建協作研發網絡，然而專利協作數據只能涵蓋部分協作研發關系，難以刻畫協作研發網絡的全貌；第二，本文使用專利申請數量測量企業創新績效，然而并非所有的創新成果都以專利文本形式存在(如很難用圖像、文字表達的默會知識)，而且企業采用不同的創新獨占策略(專利、商業機密、先動優勢等等)也會使實際測量效果有偏差；第三，本文研究結論是基于中國ICT領域的專利數據，然而不同國家、不同行業的發展水平不同，因此在進行結論推廣時應持謹慎態度。