资源整合还是竞争倒逼？竞合网络位置对企业绿色创新的影响机制

邵 鹏，张媛媛，马 冰

（西安工程大学管理学院，陕西 西安 710048）

绿色创新是一系列复杂知识创造的活动与结果，涉及产品研发、绿色工艺、管理标准和节能减排等多个领域的知识和技术。2019年5月，国家发展和改革委员会、科技部在《关于构建市场导向的绿色技术创新体系的指导意见》中明确指出，应强化企业绿色创新主体地位，激发高校、科研院所绿色创新活力，推进产学研深度融合。构建或融入专利网络是促进创新的重要方式，专利网络不仅有助于创新资源整合，还能为企业创新带来异质性信息。当然，企业绿色创新所面临的外部环境比较复杂，往往同时包括合作网络和竞争网络。以京东方（BOE）这家在绿色创新领域收获颇丰的企业为例，一方面其所在的由行业竞争产生的竞争网络非常密集，与其他同类企业存在大量竞争关系；
另一方面，该公司也与产业链内外合作伙伴构建了开放创新模式，形成合作网络。其不仅与同行业的洲明科技合作研究半导体显示，更是跨行业与奇瑞控股在车载智慧座舱领域进行知识合作研究。正是在竞争合作的复杂网络中，企业得以不断提升自身的吸收能力，在创新尤其是绿色创新领域形成自身的优势。

绿色创新是促进可持续发展的重要手段。现有文献对绿色创新的研究主要从政府层面、行业层面、企业层面开展。从国家或政府层面开展研究，探讨政府补贴、环境规制如何提升区域绿色技术创新水平，考察强制CSR披露对企业绿色转型的影响。针对某个行业、集群或区域的研究，探讨区域大数据发展对我国绿色技术创新的影响、能源产业集聚对绿色创新绩效空间效应的影响。近年来，将社会网络与企业创新结合的研究逐渐增多，如探讨合作网络对绿色创新的影响、网络密度对绿色创新的影响、网络嵌入性和网络多样性对绿色创新的影响。现有从网络视角开展的绿色创新研究通常只关注合作网络，且主要集中于网络位置对绿色创新的直接效应。事实上，企业是在复杂多重的网络环境中开展绿色创新的，需要综合考虑合作网络和竞争网络等更加复杂的环境特征。

基于“计算机、通信和其他电子设备制造业”上市公司绿色专利数据，本文探讨了合作网络位置和竞争网络位置对企业绿色创新的影响。总体而言，本研究的主要工作体现在以下3个方面：其一，通过专利合作关系构建企业合作网络，通过面向相同专利分类构建企业竞争网络，并分析网络位置对绿色创新的影响；
其二，在网络位置对绿色创新的影响中，考虑知识宽度和知识深度的调节作用；
其三，揭示吸收能力在网络位置与绿色创新之间的中介效应与遮掩效应。本研究的开展有助于揭示企业外部网络对绿色创新的影响机制，为企业在复杂现实环境中参与绿色创新提供针对性指导，也为政府制定相关政策提供决策支持。

1.1 网络位置与绿色创新

网络中心性是反映网络中企业重要性和影响力大小的重要指标，同时也可以衡量对资源的控制能力，如企业的合作网络中心性即反映其在网络中获取外部资源的多少。首先，当企业的合作网络中心性较高时，这意味着其拥有较多的合作伙伴。跨边界交流使企业享有更强的学习能力，也使其拥有多重的信息渠道和信息源。企业能够直接获取外部的新颖知识，具备更多机会将内部知识与外部知识进行有效整合，产生新知识并提升创新绩效。其次，高合作网络中心性有助于企业控制绿色创新所需的各种战略资源，如信息、知识、技术和管理技能等。绿色创新需要企业投入大量资金、知识和技术等资源，中心性高的企业有更多机会接触并获取绿色创新所需的关键资源，即网络中心性高的企业在绿色创新活动中具有一定的资源积累优势。最后，网络中心性高的企业可以降低与绿色创新所需资源相关的交易成本。企业位于网络核心位置，具有较高的网络声望和地位，能够吸引网络中的优质创新资源和合作伙伴，从而降低绿色创新过程的信息搜寻成本和交流合作成本。另外，与合作伙伴的直接连接有助于企业发明人对外部新知识进行有效识别和转移，进而提高绿色创新效率。综上，本文提出以下假设：

H1：合作网络中心性对绿色创新具有正向影响。

企业的竞争网络中心性反映其在网络中竞争对手的数量。首先，当企业的竞争网络中心性较高时，表明企业面临较大的竞争压力。在面临被替代的风险时，企业只有积极开展各项创新活动，不断增强自身核心竞争力，才能在激烈的竞争中占据有利地位，确保企业实现长期稳定发展。其次，从动态竞争理论来看，激烈的竞争有利于企业间的知识传播。企业制定创新战略的有效性很大程度上取决于其预测竞争对手的能力。当企业面临更多的竞争对手时，企业预测竞争对手能力较强，这使其更容易产生危机感，因而会更积极主动地开展绿色创新以创造新的竞争优势。而可持续性创新与企业竞争力之间存在显著的积极关系。最后，市场竞争能够使企业有效评估自身的实力，企业面临的竞争压力越大，意味着其所拥有的竞争优势越小。此时，绿色创新成为企业与其竞争对手之间的一个区别因素。综上，本文提出以下假设：

H2：竞争网络中心性对绿色创新具有正向影响。

1.2 知识基础的调节作用

企业创新活动的实质是企业根据自身的知识基础和获取的外部知识形成创新结果的过程。在进行创新时，企业应充分考虑自身知识基础，以高效地创造出新产品和新技术。企业知识基础的特征会影响其对知识的识别和吸收效果，从而影响企业绿色创新。按照知识的横向范围和垂直深度，知识基础可被分为知识宽度和知识深度。本文从这两个维度，探究企业知识基础特征在其网络位置对绿色创新影响中的调节作用。

企业知识宽度是指其所掌握的知识单元数量，是企业横向知识多元水平的体现。首先，当企业合作网络中心性较高时，企业拥有更多的外部资源。但出于风险规避的考虑，企业在进行创新时会侧重于从熟悉的技术领域中寻求和挖掘机会。若企业现有资源因较宽的知识基础而较为分散，其会在数个熟悉的领域中摇摆，以至于无法有效吸收和巧妙运用外部创新资源，这会阻碍企业的研发进程，从而降低合作带来的效益。其次，从外部网络获取的资源可能与企业原有知识重叠，使其难以得到预期的异质性信息，从而减弱合作网络中心性的信息获取优势。此外，知识基础越宽意味着企业拥有的知识单元越丰富，雄厚的知识储备使企业容易满足或习惯于当前的运作模式而不愿意或很难做出改变。因此，知识宽度会削弱合作网络中心性对绿色创新的正向影响。

关于企业知识宽度与竞争网络中心性的关系，首先，当企业竞争网络中心性较高时，企业面临更大的竞争压力，企业自身资源配置分散，很可能无法对某一具体的技术领域拥有深层次的理解，使得跨层次的知识转移更为复杂。由于无法充分发挥内外部知识资源的整合能力，因而企业在甄别自身核心竞争力时将面临更大的协调成本。其次，绿色创新具有高风险性，企业自身知识基础较宽时，面对较多的创新选择，其会规避风险较大的创新转为投入风险低、收益快的创新研发中，导致竞争网络中心性对绿色创新的正向影响减弱。最后，在激烈的市场环境中用户需求和竞争者战略是实时变化的，企业较宽的知识基础对频繁的变化也是一种挑战。当知识基础较宽时，并非全部的知识信息都适用于提升企业自身竞争力，这要求企业必须筛选出对增强竞争优势有益的核心知识，但知识基础太宽导致企业无法迅速做出选择，从而削弱竞争网络中心性对绿色创新的正向影响。综上，本文提出以下假设：

H3a：知识宽度水平越高，合作网络中心性对绿色创新的正向影响越弱。

H3b：知识宽度水平越高，竞争网络中心性对绿色创新的正向影响越弱。

知识深度是指企业对自身已有技术知识的熟悉程度，反映了企业对自身所掌握的某一领域技术知识独特性、复杂性的熟悉程度。组织学习理论认为，深化知识基础能够提高企业对新知识的识别和吸收能力。企业以往积累的专业技术和知识能够提升其吸收能力，有利于企业从后续项目中获取知识。首先，知识深度在一定程度上由企业对熟悉领域知识的高频率使用而形成，在这一过程中，知识转移、扩散和运用的流程逐渐标准化和系统化。当企业的合作网络中心性较高时，其可以获取到更丰富的新知识。较深的知识基础可以有效提升企业识别、吸收和转化外部新知识的能力，强化合作网络中心性的正向影响。其次，企业知识基础越深，内部成员越能透彻理解新知识。即使通过合作网络获取的外部知识异质性较大，也可以将其编码到现有的符号体系中，从而提高知识整合的有效性。最后，当企业对某一技术领域掌握得十分精通时，其就在该领域具有一定的技术优势。利用网络中心的位置，企业可以扩大专业化技术领域的市场收益，巩固原有优势。在原有优势的基础上，企业能够更容易地将内外部知识进行融合，从而发现新的技术机会，形成新的绿色创新绩效。因此，知识深度可以强化合作网络中心性对绿色创新的正向影响。

当面临激烈的竞争环境时，企业需要不断进行创新以获得自身竞争优势，重复利用现有知识元素存在一定的局限性。当意识到这种局限性后，知识基础较深的企业通过长时间的学习和积累，对其所在技术领域有了深刻的理解，这种积累使得企业具备鉴别有价值知识元素的能力，其更容易通过先验知识的引导创造新的优势，强化竞争网络中心性的正向影响。企业知识基础越深，其新知识创造能力越强，对相关机理性知识的掌握程度越高，越有利于在技术环境及条件发生变化时利用既有的知识基础转变技术轨道，实现创新突破。即处于竞争压力下的企业若拥有较深的知识基础，则会增加企业开展绿色创新的可能性。另外，知识基础较深的企业对某一技术领域有长期积累，通常难以在原有领域通过显性知识强化或转移来继续实现技术突破。企业受到竞争压力的驱动，会从绿色经济方面寻求突破以提高自身核心竞争力。因此，知识深度可以强化竞争网络中心性对绿色创新的正向影响。综上，本文提出以下假设：

H4a：知识深度水平越高，合作网络中心性对绿色创新的正向影响越强。

H4b：知识深度水平越高，竞争网络中心性对绿色创新的正向影响越强。

1.3 吸收能力的中介作用

企业吸收能力被定义为企业识别外部信息并对信息进行消化和应用的能力。合作网络中心性越高，企业在网络中获取的外部资源就越多，获取有利信息的同时也促进了企业吸收能力的提升。首先，合作网络为企业间技术信息外溢创造了便利渠道，有助于企业获取知识与信息，也是企业间资金和知识转移的载体。合作网络能给企业带来外部异质性知识，而企业需要依靠自身的吸收能力去整合这些知识，因而合作网络中心性会对企业吸收能力产生影响。其次，合作网络是企业的一种资源，但这种资源在实际情况中会因为企业吸收能力的差异而产生利用差异。拥有强吸收能力的企业可以正确理解和运用信息，从而获取更高的创新绩效。吸收能力越强，其掌控外部环境的能力越强，便具备更多的机会将外部知识引入内部；
反之，企业即使占据网络主导位置，也难以从中识别有价值的知识并进行有效消化和吸收。因此，吸收能力可以通过合作网络将外部知识转移到内部来，支持企业绿色创新。

在竞争网络中，企业需要提升自身吸收能力以应对竞争对手所采取的措施。首先，企业研发创新是为了应对市场竞争而采取的一种竞争战略，因而企业面临的竞争压力必然影响着研发投入。竞争压力会促使企业提高产品或服务的差异性，树立良好的社会威信。为获得更高的市场份额，企业会加大研发投入并增强自身吸收能力。已有研究发现，处于竞争压力下的企业会增加创新研发投入。而加大研发投入可以被看作企业积极应对竞争压力的行为，即通过提升自身吸收能力来适应激烈的竞争环境。因此，企业面临的竞争压力越大，越倾向于加大研发投入以应对竞争。其次，自身的吸收能力在创新战略实施过程中发挥着重要作用。随着吸收能力的增强，企业能够更好地利用现有知识以及整合吸收新知识，不断推动绿色创新。强大的吸收能力不仅有助于提升企业的技术创新效率和创新水平，也有助于企业培育自身的核心竞争力并持续保持核心竞争优势。竞争压力使得企业不得不提升自身吸收能力，而提升吸收能力并不是企业的最终目的，其需要通过吸收能力来创造绿色创新绩效，以获得可持续竞争优势。综上，本文提出以下假设：

H5a：吸收能力在合作网络中心性与企业绿色创新之间具有中介作用。

H5b：吸收能力在竞争网络中心性与企业绿色创新之间具有中介作用。

基于以上分析和假设，本研究的理论模型如图1所示。

图1 理论模型

2.1 变量测度

2.1.1 被解释变量。绿色创新：参考林赛燕等的研究，采用绿色专利数量表示企业的绿色创新。专利数量常被用来测度企业在一定时间内的创新情况，可以客观地反映企业的技术水平和创新活力。我国专利主要分为发明专利、实用新型和外观设计3类，其中发明专利的创新性最高。本研究将企业申请的发明专利的IPC分类号与IPC绿色清单（IPC Green Inventory）进行匹配，统计绿色专利数量。

2.1.2 解释变量。合作网络构建与网络位置：联合申请的专利是企业间基于合作创新关系而得到的重要产出，一定程度上能够代表合作关系。因此，本研究根据联合申请专利数据构建合作网络，分析企业合作网络的结构特征。如果两家企业联合申请了同一个专利，则建立这两家企业的连接关系，从而构建合作网络。考虑到合作关系的连续性，本研究以3年为时间窗口（即以2012—2014年的合作研发网络测度企业2014年的网络数据）。合作网络位置用Freeman的中间中心度指数来表示，该指标可以衡量成员对资源的控制程度。

昌乐的蓝宝石矿可分为原生矿和次生矿，所谓原生矿就是含有蓝宝石矿体的石头，多富集在2米至4米的浮土层及古河床。经过千百万年的地壳运动，裸露在旷野中的原生矿逐渐被风化，矿石中的蓝宝石晶体被剥离出来，随着洪水的冲刷与搬运，在火山附近的山沟河床、农田村庄里形成了蓝宝石的次生矿，当地人也叫沙矿。

竞争网络构建与网络位置：通过企业申请的专利行业代码来确定技术领域，然后基于企业间技术领域的相似性来构建竞争网络。如果两家企业拥有同一个领域的专利，则建立这两家企业的连接关系，从而构建竞争网络。考虑到竞争关系的连续性，本研究亦以3年为时间窗口。中间中心度即一个节点在整个网络结构中所处的位置，本文选择中间中心度来表示企业在组织间的竞争网络位置。

2.1.3 调节变量。知识宽度：作为知识类别的代表，专利分类号往往被用于度量企业的知识特征。本研究以当前时间窗口内发明专利IPC分类号小类数量来衡量知识宽度。

知识深度：用赫芬达尔指数度量企业知识深度。计算公式为：Depth=（P/P）²，其中P表示企业在当前时间窗口内的专利申请中，其主要知识单元（IPC小类）为的专利申请数，P表示其在当前时间窗口内的专利申请总数。该指标取值介于0～1之间，取值越高表示技术分布越集中。

2.1.4 中介变量。吸收能力：研发强度准确地反映了企业用于知识创造和资源开发的投入强度。本文选取研发强度这一指标表示企业的吸收能力，通过企业研发投入金额进行测量。

2.1.5 控制变量。有关研究表明，不同类型、不同规模的企业在绿色创新中的表现会有所差异；
企业年龄的差异会导致其拥有不同的市场资源，进而影响到绿色技术的开发；
财务情况也可能对企业的环境管理和技术创新产生影响。考虑到上述因素，本研究选择企业性质、企业规模、企业年龄及资产负债率作为控制变量。

具体变量如表1所示。

表1 变量定义

2.2 样本选取与数据来源

国家发改委在2017年1月印发了《生产者责任延伸制度推行方案》（EPR制度），电子产品是首批推行EPR的重点产品。本研究选取证监会2012版行业分类中的“计算机、通信和其他电子设备制造业”的144家上市公司为样本。此类企业具有较强的创新能力，且受到严格的生产者责任延伸制度约束，符合本研究需要。

数据来源主要包括Innojoy专利数据库和CSMAR数据库。其一，本文使用的绿色专利数据来自大为公司Innojoy专利搜索引擎软件，通过Innojoy专利搜索引擎软件检索得到144家企业2014—2020年在国家知识产权局专利数据库（SIPO）申请的发明专利数据。其二，上市公司基本信息与财务数据来自CSMAR数据库，政府环保补助来自上市公司年报。

2.3 创新网络构建与描述

图2 双层创新网络示意

用网络节点代表企业，用连线表示企业之间的关系，根据企业专利数据绘制了创新网络图（见图3）。从图中可以看出，随着时间的变化，无论是合作网络还是竞争网络，都表现得更加密集。

图3 创新网络

进一步使用UCINET软件计算整体网络的指标（见表2）。网络中各节点间彼此的联系是不相同的，而网络密度可以用来衡量节点间互动的程度。通过整体网络密度可以清楚地看出合作网络和竞争网络在每一年的整体情况以及网络中各企业间互动的平均程度。密度值越大，企业间互动程度越高。整体网络中心度则表明网络中各节点间联系的紧密程度。中心度越高，各节点联系越紧密，网络凝聚力越高。从表中可以看出，合作网络在2014年、2017年、2020年的整体密度均较低，但整体网络中心度随着时间不断增加，说明各企业间联系越来越紧密，网络凝聚力也越来越高。竞争网络在2014年、2017年、2020年的整体密度分别为0.406、0.487和0.564，且整体网络中心度较高，表明近几年该行业企业间的竞争越来越激烈。

表2 整体网络密度与中心度

2.4 数据描述

运用Stata 16.0软件对所涉及的变量进行描述性统计分析及相关性分析，结果如表3所示。可以发现：不同企业的绿色专利数量存在离散现象，说明企业间绿色创新差异较大；
合作网络中心性、竞争网络中心性与绿色创新均表现出显著的正相关关系；
此外，本研究所选解释变量、调节变量与控制变量间均不存在明显的多重共线性问题。

表3 描述性统计与相关性分析

3.1 绿色创新影响因素分析

由于本文所选被解释变量为非负计数数据，而对于标准差大于二倍均值的过度离散数据，泊松回归模型可能会低估其均方根误差并高估其显著性水平，故本文选用负二项回归模型进行回归分析（见表4）。对于绿色创新，合作网络中心性（模型1）与竞争网络中心性（模型2）的回归系数均在1%的水平上显著为正，假设H1、H2得到验证。相对于合作网络中心性，竞争网络中心性的影响程度较高，即相对于合作网络中心性带来的资源整合作用，竞争网络中心性带来的信息资源更能倒逼企业进行绿色创新。

表4 绿色创新影响因素分析

模型3和模型4是对知识宽度调节作用的检验结果，结果显示：知识宽度与合作网络中心性、竞争网络中心性的乘积项对被解释变量的影响均显著为负，即知识宽度负向调节合作网络中心性对绿色创新的影响，知识宽度负向调节竞争网络中心性对绿色创新的影响，假设H3a、H3b得到验证。模型5和模型6是对知识深度调节作用的检验结果，结果显示：知识深度与竞争网络中心性的乘积项对被解释变量的影响显著为正，即知识深度正向调节竞争网络中心性对绿色创新的影响，假设H4b得到验证；
然而，知识深度与合作网络中心性的乘积项对被解释变量的影响显著为负，即知识深度水平越高，合作网络中心性对绿色创新的正向影响越弱，假设H4a得到相反验证。为了进一步分析知识深度的负向调节作用，考虑通过样本分组的方式进行讨论。

根据知识深度和知识宽度可以将企业创新划分为4种类型（见图4），其中多元创新（低知识深度&高知识宽度）和专业创新（高知识深度&低知识宽度）是较为常见的。在专业创新类型中，根据是否集中于绿色专利领域，高知识深度企业也可以被划分为两类。第Ⅰ类企业集中面向绿色专利领域开展创新，第Ⅱ类企业集中面向非绿色专利领域开展创新。为了进一步探讨知识深度的调节作用，将样本企业进行分组。由于绿色专利占专利总数之比能够体现该企业是否集中面向绿色专利领域开展创新，以该指标中位数（a1）将样本划分为两组：低绿色专利（绿色专利比＜a1）和高绿色专利（绿色专利比＞a1）。

图4 创新类型划分

表5中模型7显示，当绿色专利占比低时，在合作网络中心性对绿色创新的影响中，知识深度具有负向调节作用。当企业核心知识元素集中于一些非绿色专利领域时，知识基础较深使得企业难以将创新资源用于新领域的研发，企业通过合作网络中心性更多获取的是非绿色领域的创新资源。因此，对于低绿色专利企业，知识深度的增加会降低合作网络中心性对企业绿色创新的积极影响。模型8显示，知识深度在竞争网络中心性对绿色创新影响中的调节作用不显著。当企业在某些领域具备较深的知识基础时，考虑到资源的有限性，通常会将资源集中在这些技术领域进行投资，尽管面临巨大的竞争压力，该企业仍然专注于在其原有技术领域搜寻机会。因此，知识深度并不会增强竞争网络中心性对绿色创新的积极影响。

表5 知识深度调节作用的分组讨论

当绿色专利占比高于中位数时，企业原本就重点面向绿色专利领域开展创新活动。因此，模型9显示，在合作网络中心性对绿色创新的影响中，知识深度的调节作用为正但不显著。模型10显示，在竞争网络中心性对绿色创新的影响中，知识深度具有显著正向调节作用。对于重点面向绿色专利领域开展创新活动的企业而言，竞争倒逼机制会使其以绿色创新为方向提升竞争优势。

3.2 吸收能力的中介作用分析

选择依次检验方法进行中介效应的检验。首先，已经验证了合作网络中心性及竞争网络中心性对绿色创新的影响显著（见表4中模型1、模型2）；
其次，从表6可以看出，合作网络中心性（模型11）及竞争网络中心性（模型12）对吸收能力的影响为正向显著（分别为0.705、0.179）；
最后，分别控制合作网络中心性及竞争网络中心性，发现吸收能力对绿色创新具有显著影响（模型13、模型14）。

表6 吸收能力的中介作用

模型14显示，吸收能力在竞争网络中心性与绿色创新之间的作用机制为中介效应，假设H5b得到验证。企业被竞争倒逼时，不得不寻找新的发展领域，绿色创新就成了企业发展的选择。

然而，模型13显示，在合作网络中心性对绿色创新的影响中，吸收能力产生了遮掩效应，即控制吸收能力会显著增大合作网络中心性对绿色创新的影响。吸收能力通过研发投入进行测度，当企业不断增加研发投入时，企业期望未来能够获得更多的收益回报。然而，企业绿色研发

投入可能不会直接迅速地产生经济利益，此时高合作网络中心性的企业拥有更多资源，其可能会更倾向于那些能快速产生经济效益的项目。由于网络中心性带来的资源可能导致企业忽视绿色专利方面的投入，而较强的吸收能力更是促使了这种机制发挥作用，即吸收能力产生了遮掩效应。从表3可以看出，吸收能力与知识宽度呈正相关，与知识深度呈负相关，这对吸收能力的遮掩效应也具有支撑意义。即吸收能力强的企业可能也具有较高水平的知识宽度和较低水平的知识深度，此类企业可能面向很多领域开展多元创新，从而导致绿色专利数量下降。

原模型通过中间中心度测度网络中心性，使用度数中心度替换中间中心度对模型进行检验。结果显示，合作网络中心性、竞争网络中心性均显著正向影响绿色创新，且竞争网络中心性对其影响更大，与前文结果基本保持一致（见表7）。原模型分别研究了合作网络中心性和竞争网络中心性对绿色创新的影响。基于两种中心性构建竞合网络中心性（CCC），对模型进行进一步检验。其中，竞合网络中心性是该节点合作网络中心性与竞争网络中心性之和。结果显示，竞合网络中心性对绿色创新具有显著的正向影响，与前文结果基本保持一致。

表7 稳健性检验表

原模型研究计算机、通信和其他电子设备制造业上市企业2014—2020年的面板数据，剔除2014年、2015年的数据，使用上市企业2016—2020年的面板数据进行回归检验。结果显示，合作网络中心性、竞争网络中心性均显著正向影响绿色创新，且竞争网络中心性的影响更大，与前文结果基本保持一致。

原模型通过负二项回归模型进行回归分析，稳健性检验中使用一般线性回归模型进行回归分析。结果显示，合作网络中心性、竞争网络中心性均显著正向影响绿色创新，且竞争网络中心性依然对其影响更大，与前文结果基本保持一致。

5.1 结论与讨论

本研究基于2014—2020年我国计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司发明专利数据，探究合作网络中心性带来的资源整合与竞争网络中心性带来的竞争倒逼对企业绿色创新的影响及作用机制。

第一，发现合作网络中心性与竞争网络中心性对绿色创新具有不同的影响机制，并分析了知识基础的调节作用。首先，区别于专利合作网络的研究，本研究发现，合作网络中心性带来的资源整合作用、竞争网络中心性带来的信息资源均对绿色创新有正向影响，且后者的影响程度更高。其次，不同于将知识基础作为解释变量，本研究验证了知识宽度对合作网络中心性和竞争网络中心性与绿色创新之间关系的负向调节作用；
同时验证了知识深度对合作网络中心性和竞争网络中心性与绿色创新之间关系的差异化调节作用。此外，本研究进一步发现，对于鲜于涉及绿色专利的企业，知识深度在合作网络中心性对绿色创新的影响中具有负向调节作用；
对于较为专注绿色创新的企业，知识深度在竞争网络中心性对绿色创新的影响中具有正向调节作用，揭示了竞争倒逼机制会使高绿色专利企业更专注于绿色创新，以获得竞争优势。

第二，对吸收能力进行中介效应检验，发现吸收能力在两类专利网络中有着不同的作用机制。首先，在合作网络中，吸收能力的作用机制体现为遮掩效应。即当企业不断提升吸收能力时，企业期望更多的收益回报，但绿色创新周期长且收益不确定，高合作网络中心性的企业，可获取的资源和信息增多，研发便会投向能够更快、更多产生回报的项目，可能会忽略绿色创新方向。其次，在竞争网络中，吸收能力的作用机制体现为中介效应。即被竞争倒逼时，企业不得不寻找新的发展领域，绿色创新成为企业发展的新选择，因而企业会在绿色专利领域增加研发投入，以获得竞争优势。

5.2 建议与启示

企业是绿色创新的主体，而绿色创新具有正外部性，使得政府也成为绿色创新的推进方。基于研究发现，本文从企业和政府两方面提出建议。其一，企业层面。为了提升绿色创新水平，企业应广泛开展技术合作并提高合作网络中心性，努力在市场竞争过程中占据信息中介的主导位置。采取知识多元化战略的企业应更加注重内部资源的合理利用，对外部合作投入过多可能会削弱其原有优势。当处于竞争激烈的环境中时，企业应聚焦自身创新领域，涉足领域过宽会导致竞争优势不明显。企业还应充分认识到吸收能力的重要性，将培育自身吸收能力置于战略高度，建立全方位的吸收能力培育机制。其二，政府层面。政府应积极引导企业开展绿色创新，避免企业因为自身认知缺陷而忽视绿色创新；
支持产学研合作平台搭建，促进绿色专利合作研发；
营造竞争开放的创新环境，通过竞争机制倒逼企业开展绿色创新。

本研究选取创新能力强且EPR制度重点涵盖行业的上市公司，主要探讨企业自身特征对绿色创新的影响。然而，绿色创新可能受地区经济发展、环境政策等因素影响。因此，未来研究可讨论EPR制度在其中的效应。另外，关于吸收能力在知识网络中的遮掩效应，未来也可进行更深入的探究。

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