利用和探索作为自变量产生的结果

5．3．2　第二类研究：利用和探索作为自变量产生的结果

该类研究以不同的维度来把网络或联盟划分为探索性网络（联盟）和利用性网络（联盟），考察二者分别对企业不同层面绩效的影响。根据划分利用与探索的标准，可以把该类研究再细分为两类。

（1）以参与网络或联盟动机或联盟的主要活动来划分利用和探索

Rothaermel（2001a）利用美国32家生物技术企业的889个战略联盟的纵向数据研究了探索性联盟和利用性联盟与企业新产品开发及绩效的关系。利用性联盟包括制造、营销和供应，是典型的产品市场知识。研究认为，对在位企业而言，利用合作伙伴互补资产的网络战略比探索新技术的网络战略具有更高的绩效，不过这种网络战略随着联盟强度的增加而呈现出边际报酬递减倾向。

Rothaermel ＆ Deeds（2004）又利用美国325家生物技术企业的2565个联盟的纵向数据研究了生物技术企业开发新产品的路径。其中研发联盟是探索性的，商业联盟是利用性的。他们发现许多企业在新产品开发过程中从探索型联盟（exploration alliances）演变成了开发型联盟（exploitation alliances）；同时他们发现企业规模对其具有负向的调节作用，即随着企业的成长，企业越来越倾向于利用内部垂直整合来完成产品开发。

Wadhwa ＆ Kotha（2006）利用美国电信设备制造商的数据考察了组织探索性活动与知识创造的关系，他把企业的创业投资看成探索性活动，发现探索性活动在超越某一点后，边际回报便变成负值；另外企业对创业资本投资的高投入能够导致更多知识的创造。

（2）从企业网络因素来划分利用性网络或探索性网络

2002年，Hagedoorn ＆ Duysters（2002）以全球计算机产业为对象，研究了基于效率的网络行为和基于学习的网络行为对企业技术绩效的影响。他们用联结多重性、桥联结、结构对等性和网络地位来度量这两种类型的网络。结果表明，在一个动荡的环境中，与学习相关的探索性网络比与效率相关的利用性网络对技术绩效有更大的影响。

Faems，Van Looy ＆ Debackere（2005）采用Tobit分析方法对221家比利时制造企业的探索导向伙伴和利用导向伙伴对创新绩效的影响进行了实证研究，他们从网络成员身份来判别探索和利用，比如与大学或科研机构合作是探索性的，如与供应商和客户合作则是利用性的。结果发现：（1）企业的合作伙伴越具有探索性，则组织间合作越有利于新产品或新技术的开发或者说有利于企业的根本性创新；（2）企业的合作伙伴越具有利用性，则组织间合作越有利于利用已有技术和未开发的产品或者说越有利于企业的渐进性创新。

Gilsing ＆ Nooteboom（2006）通过对产业层面的案例研究，考察了创新中的探索和利用对产业演变的影响，从能力、治理、网络、联结强度和转换过程5个方面区分了探索和利用，并提出“发现循环”来说明探索和利用是相互作用的。

Dittrich ＆ Duysters（2007b）采用半结构深度访谈的案例法对诺基亚的创新网络进行了研究。探索性创新网络是与具有不同技术的新伙伴建立非股权联盟，利用性创新网络是与具有相似技术的已有伙伴建立股权联盟。研究发现诺基亚在不同发展阶段适当实施了探索性创新网络和利用性创新网络战略，从而从容地应对了快速变化的市场条件和捕捉到了新的战略机遇并最终取得了移动电话生产商的世界领导地位。