公司技术投资组合的一致多元化

然而，产品并不是公司表现出多元化迹象的唯一领域，也没有逃脱学术界的关注，即企业技术范围的定义对于企业的战略意义，就如同关于进入市场数量和产品线走向市场的决定一样。自二十世纪最后几十年以来，人们认为这一点尤其正确，因为产品和生产过程越来越复杂（如Cohen等人，2000年；Rycroft和Kash，1999年），知识生产的专业化程度越来越高（Pavitt，1998年），许多行业的创新步伐也在加快。这使得“多样性特别是跨技术[…]不再是一种选择”（Fai，2004年）。3.2关联性3.2.1产品关联性Rumelt（1974）首次尝试在多元化的同时隐含解释关联性，后来又对其进行了重新定义，试图在公司战略和盈利能力之间建立联系（Rumelt，1982）。这意味着早期论文的视角发生了重大变化，这些论文仅通过观察到的商业活动范围的广度来衡量产业多样性。这种转变体现在人们对新工具越来越感兴趣，这些工具旨在通过测量企业多元化活动之间的距离来探索企业和行业的演变。鲁梅尔特采用了与前任不同的方法，并放弃了官方行业分类代码，以此来定义企业从事的一系列活动。相反，他专注于多元化战略的分类（而非指数），他根据对美国大型工业企业样本的历史观察进行了阐述。

特别是，作者首先评估了单一产品线的收入份额，然后确定了业务单位之间的关联程度（“缺少或存在共享设施、共同销售群体和其他试图利用共同生产要素的有形证据”），并最终根据综合指数将企业划分为不同类别，同时考虑产品多样性和最大的密切相关产品集团对公司收入的贡献。根据Rumelt（1982）的说法，解决相关性的重要性源于需要检验基于美国制造业轶事证据的假设，即在多样化的企业中，“最具竞争力的是那些主要在那些利用共同核心技能或资源的领域进行多元化的企业。”Teece et al.（1994）基于Rumelt（1974）的直觉，并接受这样的观点，即通过在分析中包括对公司活动整体一致性的评估，可以更好地理解公司和产业结构演变范围的影响。这种方法反映了更普遍的假设，即应考虑多元化背后的战略动机，以便建立企业类型的分类法，进而将其有效地纳入其进化理论。为此，他们借助于有关美国制造业工厂的人口普查数据，依靠的样本比他们的前任大得多。数据量大得多，迫使他们放弃了对“判定相关性”的依赖，而是采用标准的4位数SIC分类作为单个工厂活动分类的基础。

这意味着需要衡量相关性，而不是从外部信息中假设或推断。特别是，Teeceet等人（1994年）基于幸存者原则进行了衡量，即经济竞争最终将高效组织形式赶出市场的假设，从而通过依赖互补的技术能力促进相互融合的活动的共同发生。作者认为，根据生存原则，数据应显示出活动的有效组合，其发生频率明显高于纯粹随机性的预期。Teece et al.（1994）首先总结了二元矩阵C中的企业活动组合，从而将上述推理操作化∈ {0，1}F×P，其中非零值对应于企业经营所在的行业，然后使用C推导共现矩阵J∈ NP×P，使得JPPP0=XfCfpCfp0。（1） 随后，他们通过基于标准t检验的统计（τ）得出活动的显著组合，将JP细胞的值与其在完全随机差异假设下的预期值进行比较。顺便注意，我们在上述符号中添加了上标Pto，以突出说明这些度量值指的是产品。

统计数据τ表明“两个行业之间观察到的关联程度超过了将行业简单地随机分配给公司并导致定义的预期程度”，这使得作者能够定义单个多活动公司活动之间的一致性度量，称为加权平均关联度W ARp=Pp06=pτpp0ep0Pp06=pep0，（2）评估生产工厂的每个活动p与其所有其他活动的相关性p0 6=p作为其共同发生的平均显著性，由参与活动p0的员工的EP0份额加权。同一篇论文中提出的关联度的一个关联度量是加权平均邻居关联度（WARN），它度量类似于战争的活动之间的关联强度，但只关注通过计算与JP相关的最大生成树定义的最近邻居之间的关联。Teece等人已经表明，随着企业规模的增加，战争往往会减少，这意味着多活动企业所有活动之间的平均距离随着多元化而增长，而WARN则趋于保守，这表明关联度更高的活动之间的联系会变得更强。因此，作者得出结论，一致性很重要，因为关于战争和警告的结果共同表明，“如果企业变得更加多样化，他们会增加与现有活动部分相关的活动”（Teece et al.，1994）。3.2.2技术相关性正如多元化的情况一样，企业一致性最初应用于产品领域，但已经证明，从技术角度研究企业绩效和演变非常有意义（Engelsman和van Raan，1994；Joo和Kim，2010；Leten等人，2007；Piscitello，2000；Rigby，2015）。

当然，从技术创新的角度来看，连贯性的含义不同于生产连贯性。尽管如此，这些概念在理解企业演化方面也是互补的，因此，对技术一致性感兴趣的学者从他们的研发人员的工具箱中借来也就不足为奇了，因为他们之前曾研究过产品。在一项著名的研究中，Breschi et al.（2003）恢复了Teece et al.（1994）的贡献，并以其中提出的方法论为基础，调查企业是否倾向于通过在与过去创新的技术领域共享共同知识库的技术领域申请专利，从而以一致的方式使其创新成果多样化。与Teece et al.（1994）类似，Breschi et al.（2003）分析了企业的技术多元化，采用了类似于方程式1的矩阵JP的共现矩阵JT0=XfMftMft0（3），并通过统计τ拒绝了随机多元化的零假设，它将观察到的技术间共现的数量与超几何分布下的预期进行比较。请注意，上述矩阵J是由二元矩阵M计算而成的，二元矩阵M与Teece et al.（1994）的矩阵C相似，不同之处在于，它将非零值与（企业，技术代码）对对应的拓扑位置MFTW关联，而企业f持有t领域的专利。在另一篇有趣的论文中，Nesta和Saviotti（2006）对美国制药行业的企业知识一致性进行了研究，结果表明，知识库的范围和一致性“对企业的创新绩效有着积极而显著的贡献”，这是通过其产生的专利数量和收到的引文数量来衡量的。作者进一步以Breschi等人的工作为基础。

（2003），并对其进行了调整，以确定企业内部知识一致性的衡量标准。特别是，他们采用了方程式2中定义的战争的技术对应物，其中技术领域之间的相关性现在由企业拥有的每个领域的专利份额加权。这使他们能够确定知识一致性asCOH=XtptPtptW ARt！。（4） 将COH与数据样本中企业的研发产出进行回归（以引用次数加权的拥有专利数量衡量），他们发现知识一致性和知识范围对因变量都有积极影响。（a） 能力在国家及其出口篮子之间起中介作用（b）由于能力是不可观察的，其作用必须从连接国家与产品的双边网络中推断出来。图1：无形能力的作用。3.2.3经济复杂性方法方程式1背后的直觉也是关于经济复杂性的文献中的核心，近年来，该研究试图解释从事国际贸易的国家出口篮子的组成和演变（例如，伊达尔戈等人（2007）的产品空间和扎卡里亚等人（2014）的分类网络），以及对国民经济未来增长轨迹的可靠预测（伊达尔戈等人，2007；塔切拉等人，2012）。所有上述贡献背后的假设是，国家出口篮子所揭示的竞争优势模式是无形国家级能力的结果（见图1），必须有效地拥有和组合这些能力，以便获得必要的实力，在全球竞争中茁壮成长。

这些方法旨在根据高效生产所需能力集的相似性重构网络链接产品。因此，如果一个国家单独在出口某一特定商品方面具有明显的竞争优势，那么可以推断该国家拥有所需的能力组合。为此，如果c国在出口产品p方面具有明显的比较优势（Balassa，1965），则可以定义一个二元矩阵，其中通用元素MCP取1。邻近度φ的测量是Hidalgo等人（2007）定义产品空间的关键，读取φpp0=minPcMcpMcp0up，PcMcpMcp0up0, （5） 上哪儿去≡PCMCP是产品p的普遍性，即出口产品p的国家数量。接近度代表了一种产品出口的条件概率的经验对应物，考虑到另一种产品的出口。同样，Zaccaria et al.（2014）提出的分类网络公式可以通过定义矩阵B以M表示∈ NP×PBpp0=最大（up，up0）xCMPCP0DC，（6）其中dc≡PPMCP是c国的多样化，即其出口的产品数量。从概率的角度来看，这里一个产品的出现频率不仅取决于另一个产品的存在，而且还根据随机二项式情况进行评估，其频率等于dc/P（通常忽略常数因子P）。根据Zhou et al.（2007），方程式6也可以解释为在三方productcountry产品网络上进行随机游走，从一种产品到另一种产品的概率。值得注意的是，在关联性和企业一致性的总体框架内，指导不同贡献作者的动机是相当不同的。

一方面，一些研究的普遍目的是确定企业多元化战略和组织结构的分类，从中推断行业的动态特性（Bottazzi和Pirino，2010；Teece et al.，1994）。另一方面，一系列相关的文章关注差异、一致性和绩效之间的关系（Breschiet等人，2003；Nesta和Saviotti，2006；Rumelt，1982），旨在推断微观层面上的差异化战略对绩效的影响。本论文对技术组合中企业一致性的广泛文献进行了补充，提出了一致性多元化的企业层面衡量方法，该方法受Teeceet等人（1994）提出的基于能力的方法的启发，并使用了Zaccaria等人（2014）提出的公式。4连贯多样性本文的贡献在于有关企业连贯性的文献（尤其是Nesta和Saviotti，2006）与对经济复杂性文献的贡献之间的交叉点。特别是，我们的目标是将Zaccaria et al.（2014）提出的相关性定义在企业层面上进行转换，并将其提出的度量（方程式6）应用于公司专利投资组合，以揭示底层技术空间的结构。这将如图2所示：公司技术投资组合隐藏了关于可行产出篮子的信息。对技术组合进行建模，以了解产品篮子的基本结构，这在操作上与学者们所承担的任务类似，他们的目标是从代理商生产的产出组合的构成中了解无形能力的相关性（见图2）。

然而，请注意，正如图1所示，这两项任务在概念上是不同的，能力是经济主体与其产出之间的实际中介，而这里的产品是隐藏层。作为垫脚石，在我们的数据集中阐述企业连贯的技术多样性的衡量标准，我们可以用它来检验它与绩效的关系。最后，我们提出的分析也遵循了Teece et al.（1994）的思路，即我们通过构建企业层面的技术能力是成功多元化的驱动因素这一前提来分析企业多元化中相关性的相关性。同时，它与Teece et al.（1994）在两个方面有所不同：i）它集中于分析与技术进步生产相关的能力所产生的公司技术组合，而不是集中于传统的能力概念，这涉及到产品创造和开发中的专有技术，和ii）采用Zaccaria等人（2014）中使用的不同CO发生公式。如图2及其与图1的比较所示，为技术组合建模以了解产品篮子的结构在操作上与学者们所做的任务类似，学者们的目标是从代理商生产的产出组合的构成中了解无形能力的相关性。然而，在概念上，这两个努力（a）矩阵M。圆圈代表企业，三角形代表构成其技术组合的技术领域。（b） 矩阵b。图中的三角形节点对应于一个技术领域，并上色以突出与Heyar所连接的更频繁发生（因此更相关）的技术的接近程度。图3：基本矩阵。有很大不同。

请注意，在图1中，功能是经济代理与其输出之间的实际中介。图2将产品描述为隐藏层，但从产品在代理和技术领域之间起中介作用的推断是错误的，因为这等于假设生产对研发有帮助，而关系显然必须朝着相反的方向发展。此外，图2说明了我们对技术组合的可能一致结构的看法。左边的公司生产电脑和智能手机。一些基础技术仅用于特定产品，我们使用相同的颜色（橙色或浅蓝色）对其进行着色。然而，由于从技术角度来看，这两种产品高度相关，我们可以假设，制造一种产品所需的许多能力也将对另一种产品有用。这种情况也将描述专利活动，其中技术领域有时会在产品线之间共享（参见图2中的条带化技术）。从这个角度来看，图2中的coherentcompany par excellence是一家专注于单一产品的公司，因此只需要与业务活动相关的技术。相反，权利方的公司生产不相关的产品；这将导致不连贯的技术组合。在接下来的内容中，我们将测试一家公司的绩效是否不仅与多元化相关，还与其技术能力的一致性相关。为此，我们将引入一个公式来表示技术投资组合的此类特征，图4：B的最小生成树。图中的节点表示IPC子部分，并根据它们所属的部分进行着色。