学文网摘要：以RBV和KBV为理论基础，以最近10余年间我国上市公司公告的300多个新产品项目为样本，对新产品开发合作中多类外部伙伴之间的协同效应进行了研究。结果表明：上游供应商与下游客户企业之间的协同、下游客户企业与同行竞争者之间的协同、下游客户企业与第三方研究机构之间的协同都分别存在显著为正的市场效应（特殊收益）；上游供应商与同行竞争者之间的协同存在显著为负的市场效应；上游供应商、下游客户企业、第三方研究机构三者之间的协同仍存在显著为正的市场效应。
关键词：新产品开发；企业间合作；合作协同性；股票市场效应
DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.06.14
中***分类号：F273.7 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）06-0062-04
5上游供应商、下游客户企业、第三方研究机构三者之间的协同效应
X1X2X4与AR显著正相关（β=0011， ρ=0039），且是在X1、X2、X4、X1X2、X1X4分别对AR存在正效应前提下的结果。可见，核心企业同时与客户企业、供应商、第三方研究结构共同合作时，三类合作者之间的协同与AR仍存在额外的正效应。H5成立。
5结论和讨论
研究假设H1～H5都得到了支持，表明在核心企业同时与多类外部伙伴合作开发新产品时，除了核心企业与各类合作者之间的主效应外，下游客户企业与上游供应商、下游客户企业与同行竞争者、下游客户企业与第三方研究机构两两之间的协同对新产品合作带给核心企业的股票市场特殊收益存在显著为正的协同效应；上游供应商与同行竞争者的协同存在显著为负的协同效应；下游客户企业、上游供应商、第三方机构三者之间的协同仍存在显著为正的协同效应。
本文的理论价值主要有：①研究并证实了某些类别的外部合作伙伴之间的互动对所合作的新产品存在显著的协同效应。这不同于现有关于新产品外部合作的文献研究的是核心企业与外部伙伴之间的合作对新产品项目的主效应[3]。②在新产品项目层面研究和证实了这些协同效应的存在。这也不同于研究创新网络结构及其效果的研究文献，大多以企业为单位进行研究[14-15]。③采用事件研究法来度量新产品外部合作的绩效。这不同于现有关于新产品合作、创新网络的相关文献，绝大部分都是通过问卷调查来度量新产品或创新的绩效[4， 10， 16]。
本文的实践意义主要有：①核心企业为新产品开发选择外部合作伙伴时，不仅要考虑自身与该类伙伴之间的合作效应，也应考虑不同类别的合作者彼此之间的互动对新产品项目的协同效应。②核心企业应区分项目层面与企业层面的创新合作的异同。有时企业层面上的合作并无不妥，但在项目层面某些合作可能存在负的协同效应。
本文的局限性及下一步的研究方向：①本研究仅关注是否与某一类合作伙伴（如供应商）合作，并未关注该类合作伙伴的数量，也没有关注各类合作参与者的总数量。②参与合作的外部伙伴此前的合作经历，可能会对当前合作中的协同效应有影响。这些可以在今后进一步研究。
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Abstract：Based on the resourcebased view and knowledgebased view， collecting more than 300 samples of NPD project announced by publiclisted firms in China in the last 10 years， this paper explores relationships between synergies of external partners in NPD and abnormal returns to the NPD project. Results indicate that， there are three types of synergies which are positively related to abnormal returns to project，including upstream suppliers and downstream customers， customers and competitors， and customers and independent research institutes； there is negative synergy between suppliers and competitors on abnormal returns； there is positive synergy among customers， suppliers and research institutes on abnormal returns.
Key words：new product development （NPD）； interfirm collaboration； partners synergy； NPD performance
1引言
与多种类别的外部伙伴（客户/渠道商、供应商、同行竞争者、第三方研究机构等）合作是企业越来越常采用的新产品开发策略[1]。除了与核心企业的合作主效应外，这些合作参与者彼此之间的互动是否对所合作的新产品存在协同效应（交互作用）呢？对此，本文在SSCI、CSSCI源刊文献中尚未找到直接的研究文献。
与这个问题较为相关的文献主要有两大类。第一类为研究多类外部企业参与一个核心企业主导的新产品项目开发时，核心企业分别与不同类别合作者所产生的主效应[2，3]。第二类为研究企业创新网络的结构特征影响企业的创新绩效[4，5]。与这些文献不同，本文主要研究当核心企业同时与多类外部伙伴共同合作开发新产品时，不同类别外部合作伙伴之间的互动是否对新产品项目的市场价值存在协同效应？并基于RBV、KBV，以2002～2013年间我国上市公司公告的308个新产品项目为样本，对上述问题进行了探究，得到了一些很有价值的结果。
2相关文献与研究假设
21研究框架
根据已有文献[2，4]，可以用***1概略地表示本文的研究框架。***1研究框架
22协同效应的度量：核心企业股票市场的特殊收益
企业之间新产品合作策略的效果没有直接的客观数据来进行度量，因为开发阶段新产品还没有上市销售。根据有效市场理论，股票市场在短期内就能充分“消化”上市公司的相关决策信息，并把该决策在当期和未来将产生的综合效果折现，通过股票价格的短期变化体现出来（事件研究法） [1，2]。我国股票市场的有效性已得到相关文献的支持[6～8]。这种方法虽有局限性，但它具有客观性以及不因人而异且不随时间的推移而改变等特征。因此，本文也采用这种方法，具体在后文的“因变量度量”中说明。
23上游供应商、下游客户企业之间的协同效应
在核心企业自身的资源和能力有限的情况下，同时与上游供应商、下游客户企业合作开发新产品，客户企业的需求信息有利于供应商深刻、直接地理解市场需求，供应商可以运用自身的知识和技能高效率地协助核心企业提供优质的解决方案，甚至提供超出客户预期的价值[9]。同时，供应商参与合作，客户企业就能更好地理解核心企业和供应商的资源和相关能力，容易激发出此前未曾清晰地表述甚至未曾明确意识到的需求，有些处理效率还非常高[3， 10]。所以，核心企业同时与价值链上、下游两方共同合作，就很容易产生分别合作所不容易产生的协同效应。因此，提出如下研究假设：
H1：在新产品开发合作中，当核心企业同时与上游供应商、下游客户企业共同（而非分别）合作时，两类合作者之间的协同与新产品合作引起的核心企业股票市场的特殊收益显著正相关。
24下游客户企业、同行竞争者之间的协同效应
如前所述，企业客户参与合作能帮助核心企业更准确地把握客户的需求，甚至激发出客户未曾明确表述的潜在需求，以便新产品能给客户带来更高的满意度。与同行竞争者的合作主要是为了分享同行的相关资源、能力和经验。在一些情况下，客户本身就已经是同行竞争者共同的客户。比如，对大型净化自来水设备的制造商来说，某一城市的自来水公司本来就已经同时是多家制造商的客户，这类客户往往不可能只是某一家设备厂商独占的客户。这样，如果核心企业在与客户合作的过程中，与某些同行进行合作，分享同行的某些关键能力和资源，则能为客户提供更高价值的新产品[1，5]。由于同行竞争者与客户企业也很熟悉，他们之间的相互了解和熟悉会让核心企业获得分别与两者合作更大的价值，提高新产品的开发绩效[3， 4]。因此，提出如下研究假设：
H2：在新产品开发合作中，当核心企业同时与下游客户企业、同行竞争者共同（而非分别）合作时，两类合作者之间的协同与新产品合作引起的核心企业股票市场的特殊收益显著正相关。
25上游供应商、同行竞争者之间的协同效应
在新产品合作中，供应商能帮助核心企业解决新产品开发过程中某些需要由零部件供应商来共同完成的开发任务[9]。同行竞争者与核心企业处在价值链的相似位置上，与同行企业合作通常是因为核心企业在某些关键的资源、能力方面明显不足。这种不足在价值链分工中又不是供应商、渠道商擅长的，而是价值链中与自己平行的同行竞争者拥有这种能力[1]。如果核心企业同时与供应商、竞争者共同合作，通常是两者都具有某些关键的、不可或缺的资源或能力。这时，同行竞争者也就有机会与关键的供应商进行深入的交流。这会让同行竞争者更全面、深刻地了解合作开发的新产品的关键技术、资源和零部件的供应商，同行竞争者模仿该新产品甚至改进和推出更优新产品的难度就大大下降[1， 11]。这将损害所合作新产品的市场价值。因此，提出如下假设：
H3：在新产品开发合作中，当核心开发企业同时与上游供应商、同行竞争者共同（而非分别）合作时，两类合作者之间的协同与新产品合作引起的核心企业股票市场的特殊收益存在显著的负向关系。
26下游客户企业、第三方研究机构之间的协同效应
下游企业客户参与合作能带来最直接的市场需求信息、客户的购买行为特征。第三方研究机构在新产品合作中通常是提供某些关键技术、开发市场所需要的重要策略，其核心能力是某些特定的技术或经营策略，他们通常并无动力开发相似的完整的最终产品[4]。比如，上海交通大学的汽车工程研究院就曾被申沃汽车公司邀请参与其新能源公交车的开发，并且与最终用户城市公交公司共同进行了很好的互动。这种共同参与能有效地融合三方各自的知识和能力，提高开发效率，产生协同效应[2]。可见，这三方的合作能让第三方研究机构的技术与知识优势更好地与客户的需求结合，进而提高新产品的市场优势。因此，提出如下假设：
H4：在新产品开发合作中，当核心开发企业同时与下游客户企业、第三方研究机构共同（而非分别）合作时，两类合作者之间的协同与新产品合作带来的核心企业股票市场的特殊收益显著正相关。
27上游供应商、下游客户企业、第三方研究机构三者之间的协同效应
在H1、H4的基础上，上述三类合作者共同参与核心企业的新产品开发项目，客户企业是连结上游供应商、第三方研究机构的重要桥梁。当核心企业没有掌握新产品开发所需的某些重要技术，而某些第三方机构正好掌握了相关的技术或技术基础时，相互合作就是水到渠成的事[2， 4]。关键技术的解决需要落实到相关零部件的供应。零部件的工程实现与供应往往是供应商的优势。没有客户的参与，供应商和研究机构的合作缺乏现实的需求，并不一定能产生协同效应；客户的共同参与能使研究机构具有明确的需求导向，而不是单纯地从技术到零部件的工程实现[3， 4， 10]。因此，这三者的协同性会产生超过H1、H4以外的协同效应。因此，提出如下假设：
H5：在新产品开发合作中，当核心企业同时与上游供应商、下游客户企业、第三方研究机构共同（而非分别）合作时，三类合作者之间的协同与新产品合作引起的核心企业股票市场的特殊收益显著正相关。
3研究方法
31收集、整理样本
采用历史数据和文档研究法[1， 12]，收集2002～2013年中国上市公司公告的新产品合作与相关开发的信息，经整理得到研究样本。①利用“Wind资讯”等上市公司信息库，收集上市公司在上述时间段内公告的新产品各方面的信息；②以企业为单位，把该企业所有新产品的全部信息归为一个子集；③再按新产品的不同，把该企业的新产品信息区分形成各个新产品项目的信息小集；④收集每一个相关企业的基本信息；⑤收集各证券指数的具体信息。
最终整理、筛选出医疗设备业、制药业、汽车业、电力设备业、家用电器业、通讯设备业、电子器件业、消费电子业、精密仪器等行业116家公司的308个新产品的相关信息，共有2117条公告信息。
32度量变量
321关键自变量
与下游客户企业合作（X1）：在一个新产品的开发过程中，是否有下游的客户企业或渠道商参与这个项目的合作。1表示有，0表示无。
与上游供应商合作（X2）：是否有上游供应商参与项目合作。1表示是有，0表示无。
与同行竞争企业合作（X3）：是否有同行竞争者参与该项目的合作。1表示有，0表示无。
与第三方研究机构合作（X4）：是否有第三方研究机构参与合作。1表示有，0表示无。
322控制变量
新产品创新的程度（C1）：开发中的新产品与现有相关产品对比，对购买者来说有价值的差异性、独特性。本文参照许多文献常用的二分法[1， 13]分为全新性新产品、改进性新产品，分别用1和0表示。
企业规模的大小（C2）：采用国家证监会分类准则分为大、中、小企业，分别用3、2、1表示。
企业成为上市公司的年数（C3）：首次该新产品的年份减去该企业IPO的年份。
高管是否持有股份（C4）：在新产品开发过程中，企业最核心的管理者是否是该企业的列名股东。1代表是，0代表否。
323因变量度量
开发阶段的新产品还没有开始销售，也就没有直接数据可以方便地度量合作成效。参照文献[1]、文献[2]、文献[19]，这里用事件研究法中的FFM4模型来衡量核心企业所的一个新产品项目的全部信息带给该企业的股票市场价值的特殊收益。用5天的时间窗口来求每一条新产品信息带给该企业股票市场的特殊收益。
特殊收益（ARit）是一条信息前后5天中某天的市场实际收益减去假如该信息没有被的正常收益。计算方法参考文献[2]：
ARit=Rit-Rft-[αi+β1iUMDt+β2iHMLt+β3i***Bt+β4i（Rmt-Rft）]it（1）
其中t是5天中某一天；i是一条新产品相关的信息被（一个事件）；Rit是该企业股票在信息i的第t天的实际收益率；UMDt是企业在第t天的股价动量；HMLt是第t天高市净率企业群的市场收益率减去低市净率企业群的市场收益率；***Bt是第t天小企业群的市场收益率减去大企业群的市场收益率； Rft是第t天的资本市场的无风险利率；Rmt是第t天相关证券市场指数的变化率；α 、β1i、β2i、β3i、β4i是系数，通过某一条信息的前1年每天该企业的实际收益率来估计。
一条信息的累计特殊收益是该信息前后共5天（-2， +2）的特殊收益求和：
CARi=∑t=+2t=-2ARit（2）
最后，对一个新产品项目的全部信息的特殊收益进行求和，得到该新产品项目总的特殊收益，即因变量的值。
324因变量的统计
对308个样本运用上述方法计算各自的特殊收益，结果为：（-2， +2）的特殊收益为1266%，（-1， +1）为1128%，两者均显著大于0，其中：第-2天为0085%，第-1天为0625%，第0天（当天）为0482%，第+1天为0021%，第+2天为0053%。
4统计、分析及结果
41分析模型及回归结果
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