协同创新网络、知识管理能力与企业创新绩效——来自创新集群的分析

徐维祥，江为赛，刘程军

(浙江工业大学 经贸管理学院，浙江 杭州 310023)



协同创新网络、知识管理能力与企业创新绩效
——来自创新集群的分析

徐维祥，江为赛，刘程军

(浙江工业大学 经贸管理学院，浙江 杭州 310023)

摘要：在知识经济时代，协同创新网络和知识管理能力已成为提高企业创新绩效的重要方式。通过文献回顾，构建了协同创新网络、知识管理能力与企业创新绩效三者之间关系的理论模型，并引入了企业领域、企业规模和研发比例等3个控制变量，以浙江省16个创新集群内448家企业作为研究对象，采用结构方程的方法(SEM)对该理论模型进行了实证检验。研究表明：协同创新网络对企业创新绩效存在正向关联作用；知识管理能力对企业创新绩效存在正向关联作用；知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效关系中存在部分中介效应；不同企业领域、企业规模和研发比例下，理论模型的检验结果存在差异。

关键词：协同创新网络；知识管理能力；企业创新绩效；创新集群

当前，由于技术创新的不确定性和复杂性，企业的创新模式已逐渐由过去的简单线性模式转变为复杂的网络模式，在可以预见的将来，知识共享将成为未来企业创新模式新的显著特征[1]。改革开放以来，我国流入了大量的国外直接投资，带来了较为先进的生产技术和管理经验，虽使国内企业的知识资源获得了极大的丰富，却未能形成长久的竞争优势[2]。知识管理能力是提高企业创新能力的关键因素，能为企业带来持续的竞争能力[3]。企业外部创新网络中存在大量的知识资源，企业若能获取这些外部知识并加以利用，将对快速提升企业在市场中的竞争优势产生积极作用，并最终体现为企业创新绩效的提高[4]。

创新网络的形成不仅提升了企业的战略柔性和资源使用效率，而且可以为企业的创新活动提供获取外部知识的有效平台[5]。协同创新网络是创新网络的一种特殊形式，相比于创新网络更加强调网络成员间的联系以及组织间的知识溢出。在快速变化的市场环境中，企业需要加强与相关机构之间的合作关系以共同应对外部环境的不确定性[6]。已有文献主要从企业与当地网络创新主体或国外网络创新主体的联系的单一视角，对协同创新网络与企业创新绩效之间的关系进行研究，少有文献系统的研究包含两类联系的协同创新网络如何对企业创新绩效之间产生影响。然而学者们开始意识到，企业间的相互影响是复杂且全面的[7]，仅从单一视角进行研究难以全面的衡量协同创新网络与企业创新绩效之间的关系。以往文献对于在知识管理能力条件下，协同创新网络如何影响企业创新绩效问题的关注也略显不足[3]。因此本研究拟结合本地创新网络(表现为与当地其他企业和网络主体、当地外资企业的合作)和全球创新网络(表现为与国外业务伙伴的合作)的双重视角，进一步地探讨高科技企业如何通过协同创新网络提升企业知识管理能力，并对提高企业创新绩效产生促进作用。

本研究将构建协同创新网络、知识管理能力与企业创新绩效之间的理论模型，运用结构方程模型的方法对该理论模型进行实证检验。以期丰富企业创新的相关理论研究成果，并为企业管理实务工作者提供决策支持。

一、概念界定与研究假设

(一)概念界定

1.协同创新网络的内涵与维度。游达明(2015)[8]将创新网络定义为企业在技术创新过程中与外部相关组织和网络节点的关系集合。与创新网络相比，协同创新网络更加注重网络内的知识溢出，以及企业与其他创新主体的联系所产生的协同作用。陈劲、吴航等(2011)[9]等提出，协同创新网络由核心要素(包括相关企业、科研机构)和辅助要素(包括中介机构、非赢利团体、政府、创新平台及金融机构等)两部分构成，通过知识创造主体与技术创新主体之间的协作关系，协同创新网络可以提高企业的资源使用效率，为企业带来创新绩效的非线性、叠加效应。刘丹、闫长乐(2013)[10]认为，协同创新网络由行为主体(包括相关企业、中介平台、科研机构等)和产业环境(包括企业创新所需资源、政府政策、社会整体经济状况等)两部分组成，行为主体与生产要素之间通过协同作用共同构成协同创新网络。根据以上研究成果，本研究将协同创新网络划分为与当地其他企业和网络成员的合作、与当地外资企业的合作和与国外业务伙伴的合作三个子维度。

2.知识管理能力的内涵与维度。已有文献研究表明，学者们对知识管理能力的内涵并没有一致意见。黄蕴洁、刘冬荣(2010)[11]将知识管理能力定义为企业在生产经营过程中对内、外部所需知识的获取、转移、分享和应用的能力。蒋天颖、雷剑(2012)[12]提出，知识管理能力是指企业在追求竞争优势的过程中，企业协调各种知识管理行为以及对存在于组织内外的知识的整合能力。侍文庚、蒋天颖(2012)[13]认为，知识管理能力包括知识的转移、共享、整合和创造四个维度。根据以上研究成果，本研究分别从知识的获取、创造、分享和应用四个方面设计相关题项对知识管理能力进行衡量，不再设置次级子维度。

3.企业创新绩效的内涵与维度。不同学者对企业创新绩效的内涵和维度划分存在一定的差异。大多数学者较为认同的一个观点是，企业创新绩效的衡量应同时考虑过程绩效与结果绩效两个方面[14]。过程绩效主要指新产品与服务的研发过程中所需的时间、企业将产品投入市场的速度以及顾客对产品的满意程度等；结果绩效主要侧重于新产品和服务所能为企业带来的竞争能力的提高和市场份额、利润率等相关指标的增长等。例如赵红岩、蒋双喜(2015)[15]认为企业创新绩效指企业在技术创新过程中的效率、产出的成果及其对商业成功的贡献。杨洪涛、杨平晓(2015)[16]指出，创新绩效是指产品或工艺创新过程中产出技术的效率和效果。根据以上研究成果，本研究将创新绩效划分为产品创新和过程创新两个子维度。

(二)研究假设

知识管理能力包括知识的获取、创造、分享和应用四个方面。协同创新网络中的企业具有较强的地理邻近性和关系邻近性的特点，有利于加强企业间人力资本、资金技术和市场信息等方面的联系，提高企业快速获取、整合和开发新知识的能力[17]。网络节点数量的增加有助于增加企业获取外部知识的渠道。通过与其他网络主体的合作，不仅有助于企业获得创新过程所必需的外部资源，提高企业间分享知识的意愿，合作过程中创造的新知识也会增加企业的知识存量[18]。基于以上分析，本研究提出以下研究假设：

H1：协同创新网络对提升企业知识管理能力具有积极正向影响。

根据熊彼特增长理论，新知识的创造对技术创新和经济增长存在重要影响。在企业的成长过程中，也需要不断地从外界获取新知识以促进其发展[19]。企业技术创新的过程伴随着知识持续的流动，一方面，良好的知识管理能力有助于增加企业的知识存量、带动新知识的创造，进而促进企业创新能力的提高[20]；另一方面，企业知识管理的过程有助于加快企业内部显性知识和隐形知识的相互转换，加快了知识的流转速度，并使得知识的价值增加，对企业创新模式的更新和创新效率的提高具有积极影响[21]。基于以上分析，我们提出以下研究假设：

H2：知识管理能力对提高企业创新绩效具有积极正向影响。

根据开放式创新理论，企业创新活动已不再局限于自身的资源限制，与产业链上企业、科研机构、政府、高校等之间的合作已成为企业获取外部知识的一个重要来源[22]。隐性知识在创新网络中更容易得到传播，而这些隐性知识往往对提高企业创新绩效存在关键作用。创新网络中无处不在的知识溢出也有利于企业获得最新的市场信息和行业先进知识[23]。协同创新网络是创新网络的一种特殊形式，通过协同创新网络，可以降低企业的信息搜索成本、交易成本、讨价还价成本等，从而提升企业创新绩效[18]。基于以上分析，本研究提出以下研究假设：

H3：协同创新网络对提高企业创新绩效具有积极正向影响。

本研究的概念框架如图1所示：

图1　概念框架

二、实证研究设计

(一)数据收集

本研究通过对浙江省16个高科技产业园区的考察和调研，覆盖了电子信息技术、生物与新医药技术、航空航天技术、新材料技术、高技术服务业、新能源及节能技术、资源与环境技术以及高新技术改造传统产业等国家重点支持的八大高新技术产业，共发放了1000份问卷，回收了487份问卷，共得到448份有效问卷，有效问卷回收率为44.8%。企业规模和研发比例一向被认为会对企业创新绩效产生影响，因此在研究的过程中有必要将它们作为控制变量加入到模型中。(1)以员工数作为企业规模的衡量指标，将企业划分为两个级别：分别是300人以下企业和300人以上企业，各有288家和160家企业。(2)以企业研发总经费支出占全年销售收入比例为衡量指标，研发投入比例在0～6.9%之间和6.9%以上的企业数分别是310家和138家。本研究将从事于高技术服务业、高新技术改造传统产业等两类行业领域划分为非战略性新兴产业，共有203家；其余六类技术领域归类为战略性新兴产业，共有245家。

(二)问卷设计

问卷采用李克特7点量表，其中1表示完全不赞同，7表示完全赞同。为确保测量工具的信效度，尽量采用已发表的成熟量表，并根据研究的目的做适当修改。本研究对企业创新绩效的测量主要参考了赵红岩(2015)[15]的量表，包括产品创新和过程创新两个子维度，共设计了5个题项。由于多变量的设置可能会造成知识管理能力与企业创新绩效之间过多的交互影响，本研究对知识管理能力的测量不设置子维度，共设计了6个题项，相关量表主要借鉴自马宏建(2005)[24]。本研究对协同创新网络的测量主要参考了Fosfuri， Tribo(2008)[25]的研究成果，包括与当地其他企业和网络成员的合作、与当地外资企业的合作和与国外业务伙伴的合作三个子维度，共设计了9个题项。

(三)研究方法

考虑到变量的测量误差、模型评价等方面的限制，本研究采用结构方程模型(SEM)进行实证分析。统计软件采用SPSS19.0和AMOS17.0。在求解方程组的同时测算路径系数并计算各项模型拟合指标，以检验提出的关系假设。

本研究采用了近年来十分流行的拔靴法(bootstrapping)对知识管理能力的中介效应进行了检验。由于非标准化表示斜率，更加符合统计意义，故本研究选择了95%偏差修正法下的非标准化值对中介效应进行检验。

三、实证分析与结果

(一)信度、效度检验

信度检验：本研究以Cronbach’s α值来检验问卷的信度(如表1)，结果显示各变量Cronbach’s α值均达到可接受范围，说明问卷具有较好的信度。

效度检验：效度检验分为内容效度和结构效度两个方面。本研究在参考国内外成熟量表的基础上，征询了相关领域的学者，联系浙江省高新技术产业园区的实际情况，设计了调查问卷的初稿。在将问卷分发给浙江工业大学MBA班学员进行试调查后，根据结果作出了适当修改，因此问卷具有较好的内容效度。通过验证性因子分析的方法，对各个主要研究构念的结构效度进行了实证检验，各项指标均高于标准值，显示了问卷较好的结构效度(如表2)。

表1　变量的信度

表2　变量的效度

(二)模型检验

本研究利用Amos 17.0对各模型的拟合指标进行了检验，结果显示各个模型的整体拟合优度较好。具体结果如表3所示。

表3　模型的拟合指标( n=448)

本研究构建了协同创新网络对企业创新绩效影响的直接模型和中介变量模型，并引入企业领域、企业规模和企业研发比例作为控制变量，运用结构方程模型(SEM)的方法检验了变量之间的影响关系与知识管理能力的中介效应。具体如表4、表5所示。

Model 1用来检验协同创新网络对企业创新绩效的直接影响。经过检验发现，协同创新网络对企业创新绩效的路径系数为0.56***，H3通过检验，即协同创新网络对企业创新绩效存在正向影响。

Model 2用来检验知识管理能力在协同创新网络对企业创新绩效关系中的中介作用。经过检验发现，协同创新网络对知识管理能力的路径系数为0.70***；知识管理能力对企业创新绩效的路径系数为0.48***，H1、H2通过检验。间接效应下，P<0.05；直接效应下，P<0.05，说明知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效的关系中存在部分中介效应。

Model 3用来检验企业领域对中介变量模型的影响。经过检验发现，相比于从事非战略性新兴产业的高科技企业，在从事于战略性新兴产业的高科技企业中，知识管理能力对企业创新绩效的影响水平下降明显(0.36***<0.54***)，而协同创新网络对企业创新绩效的影响显著增强(0.48***>0.27***)。不同企业领域对知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效之间的中介效应也存在明显的影响。在战略性新兴产业中，知识管理能力在二者间存在部分中介作用，而在非战略性新兴产业中，知识管理能力在二者间存在完全中介作用。

Model 4用来检验企业规模对中介变量模型的影响。经过检验发现，相比于规模在300人以下的企业，当企业规模大于300人时，协同创新网络对企业创新绩效的正向影响更强(0.42*>0.18***)；与此同时，知识管理能力对企业创新绩效的正向影响却有较大幅度的下降(0.38*<0.61*)。不同企业规模下，知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效之间的中介效应不同。当企业规模小于300人时，知识管理能力在二者关系间存在完全中介作用；当企业规模大于300人时，知识管理能力在二者关系间不存在中介效应(间接效应下，P>0.05)。说明随着企业规模的增大，知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效的关系中的中介效应减弱。

Model5用来检验研发比例对中介变量模型的影响。经过检验发现，相比于研发比例在0～6.9%的企业，当企业的研发比例高于6.9%时，知识管理能力对企业创新绩效的影响更强(0.64***>0.45***)。协同创新网络对企业创新绩效的影响作用随着研发比例的不同而存在差异。当研发比例处于0～6.9%时，协同创新网络对企业创新绩效存在显著的正向影响(0.36***)，而当研发比例高于6.9%时，协同创新网络对企业创新绩效的影响不再显著(0.16，P>0.05)。不同研发比例下，知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效之间的中介效应不同。当研发比例处于0～6.9%时，知识管理能力在二者关系间存在部分中介作用；当研发比例高于6.9%时，知识管理能力在二者关系间存在完全中介作用。

表4　模型假设验证结果

注:表格内数字为路径系数标准化值，***表示P<0.001，**表示P<0.01，*表示P<0.05。

表5　中介变量报告表格

四、结论与展望

本研究利用浙江省16个高科技产业园区内企业的调查数据，构建了知识管理能力、协同创新网络与企业创新绩效之间的理论模型，验证了本研究提出的所有假设。主要形成以下结论：

第一，协同创新网络对企业创新绩效存在正向关联作用。企业与网络成员之间的合作越紧密，企业创新绩效越高，这进一步证实了赵波、徐昳(2014)[26]等学者的研究结果。但是，目前学术界就协同创新网络与企业创新绩效间的相关关系尚未获得一致结论。Lee(2009)[27]认为，研发比例较高的行业(如高科技行业)的排他性更强，减少了协同创新网络中关键性技术的扩散，协同创新网络并不能提高企业的创新绩效。本研究认为，随着企业协同创新网络的扩大，企业获取外部知识的途径增加，企业更容易获得行业前沿信息、先进生产技术与管理经验，从而有益于提高企业创新绩效。

第二，知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效的关系中存在部分中介效应。这一结果进一步证实了吴岩(2014)[3]等学者的研究结论。然而，学术界对知识管理能力在协同创新网络与企业创新绩效之间的中介作用存在争议。张振刚等(2015)[28]认为，企业从外部获取新知识需要投入较大的搜寻成本和交易成本，同时由于外部知识的适用性风险，有可能会造成企业知识的冗余；而从外部搜寻新知识也存在不确定性风险，即成本可能超过收益，对企业创新绩效带来负面影响。本研究认为，企业的发展离不开知识的更新，知识管理能力的提升无论是对于提高企业发现和创造新知识的能力，还是对于企业整合已有知识的能力均具有重要意义，从而有利于企业在知识管理与技术创新之间形成一个良性的循环机制，提高企业的创新绩效。

第三，在控制变量的影响研究中，企业类型、企业规模和研发比例对理论模型的影响不同。在战略性新兴产业中或企业研发比例处于0～6.9%之间时，知识管理能力在二者间存在部分中介作用，而在非战略性新兴产业中或企业研发比例高于6.9%时，知识管理能力在二者间存在完全中介作用。在规模小于300人的企业中，知识管理能力存在完全中介效应，而当企业规模在300人以上时，知识管理能力不存在中介效应。

当然，本研究也存在一些不足之处。一是本研究仅仅从知识管理能力的角度研究协同创新网络对企业创新绩效的影响，实际上影响企业创新绩效的因素可能是多方面的，如人力资本、制度环境、创业导向等，可以进一步进行探索；二是由于人力、物力等因素的影响，本研究只能运用单时间数据进行分析，而协同创新网络对企业创新绩效的影响是一个动态的过程，今后的研究可通过时间序列进一步检验各变量之间的关系；三是由于客观限制，本研究仅仅对浙江省内的创新集群进行调研，未对其他省市样本进行分析。

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(责任编辑：薛蓉)

Study on the influence of collaborative innovation network,knowledge management capacity of enterprise innovation performance——Surveys from innovation clusters

XU Weixiang, JIANG Weisai, LIU Chengjun

(College of Economics and Management，Zhejiang University of Technology， Hangzhou310023，China)

Abstract:In the era of knowledge economy, collaborative innovation network and knowledge management capacity are important ways to improve the enterprises innovation performance. Through the literature review, this study build a theoretical model of collaborative innovation network，knowledge management capacity and enterprise innovation performance, with enterprise field，enterprise scale and R&D proportion as control variables. An empirical test of the model is conducted by taking the 448 enterprises in 16 innovation clusters in Zhejiang as respondents with the method of SEM. The study shows that: collaborative innovation network has a statistically positive effect on enterprise innovation performance; knowledge management capacity has a statistically positive effect on enterprise innovation performance; knowledge management capacity has partial intermediary effect between collaborative innovation network and enterprise innovation performance. The inspection results vary when enterprise field，enterprise scale or R&D proportion altered.

Keywords:collaborative innovation network；knowledge management capacity；enterprise innovation performance；innovation clusters

中图分类号：F270

文献标志码：A

文章编号：1006-4303(2016)01-0011-07

作者简介：徐维祥(1963—)，男，浙江东阳人，教授，博导，博士，从事产业经济与空间计量研究；江为赛(1993—)，男，浙江苍南人，硕士研究生，从事创新集群与区域创新研究；刘程军(1987—)，男，湖南邵阳人，博士研究生，从事创新管理与区域创新研究。

基金项目：国家自然科学基金项目(71273243、71473224)；浙江省高校重大人文社科项目(2013GH010)

收稿日期：2016-01-15