企业网络关系嵌入与技术创新绩效关系的实证研究
2016-05-14陈如芳徐卫星
陈如芳 徐卫星
摘要：基于对相关理论的梳理，构建关系嵌入、知识获取和技术创新绩效之间的理论研究框架，以189家企业为样本，运用结构方程模型探讨关系嵌入、知识获取和技术创新绩效之间的关系。结果显示，关系嵌入对知识获取有显著的正向影响；关系强度对技术创新绩效有显著的影响，但关系质量对技术创新绩效没有明显的作用；知识获取在关系嵌入和技术创新绩效之间有完全中介作用；知识获取对技术创新绩效有显著的正向影响。
关键词：关系嵌入；关系强度；关系质量；知识获取；技术创新绩效
DOI：lO.16315/j.stm.2016.04.012
中图分类号：F276.3 文献标志码：A
在技术快速发展和全球化竞争日益加剧的背景下，企业的创新活动由封闭式创新发展为开放式创新。随着企业之间的合作关系加强，跨越组织边界获取创新资源成为企业实现创新的关键。网络资源是企业获取竞争优势的重要资源，企业可以通过正式或非正式的交互式关系与外部行为主体建立联系，构建企业网络。而企业网络的关系嵌入特征对于资源获取的影响强于结构嵌入特征，所以关系嵌入是理解企业网络对经济行为影响的关键。
知识是创新的基础，外部知识获取为企业创新提供丰富的知识资源，是提升企业创新能力的关键。企业网络中企业的联结强度和亲密程度的不同会影响企业的外部知识获取能力，从而影响企业的技术创新绩效。一般学者认为关系嵌入促进信息交流和知识流动，推动企业的创新绩效。而有些学者认为关系嵌入对于创新绩效的影响是成倒“U”型的，当关系嵌入特别强或特别弱时，会阻碍创新绩效的提高。本文引入知识获取为中介变量，深入探讨关系嵌入对技术创新绩效的作用机理，为企业通过关系嵌入提高知识获取能力，进而提升企业的创新能力提供理论指导。
1文献回顾及相关概念界定
1.1关系嵌入
网络嵌入性是指企业在网络中的地位、位置及与网络成员间的关系，其决定了企业获取和利用资源的能力，从而影响企业的绩效。网络嵌入性已经广泛应用于社会经济学与管理学等领域，是研究企业网络的重要手段。网络嵌入性分为关系嵌入和结构嵌入，但由于结构嵌入对企业的影响是权变的，需根据企业间二元交易关系的情况而定，因而，关系嵌入成为理解企业网络关系对经济行为影响的着手点。
1973年，Granovetter副首次提出“关系嵌入”的概念，认为关系嵌入是交易双方对对方的需求和目标的重视程度，以及交易双方之间的相互信赖和信息共享程度，主要考察关系的强弱联结程度。在此基础上，Uzzit进一步将关系嵌入从3个维度来进行描述：信任、优质信息共享和共同解决问题的安排。有学者将关系嵌入界定为企业与供应商、客户及其他伙伴之间所形成的一种非正式网络，通过信息与知识分享，重视彼此互动过程，以追求长期合作关系。综上所述，本文认为高度的关系嵌入具有频繁的互动、良好的信任和信息共享的特点，即关系嵌入主要关注行为主体在企业网络中的关系强度和关系质量，关系强度描述地是企业间的互动频率、亲密和互惠程度，关系质量强调的是企业间的信任、信息共享与共同解决问题。
1.2知识获取
企业竞争优势一直是企业战略管理学研究的热点。企业竞争优势的来源主要包括3个观点：从资源基础观到能力观，再到知识基础观。随着技术创新的复杂化加剧，知识成为企业实现技术创新的关键。知识基础观认为企业是具有异质性的知识体，因而企业对知识的创造、存储及应用是企业获取竞争优势的来源。知识基础观是对资源基础理论的扩展和完善，强调了知识是企业唯一有意义的资源。
知识是人们在实践过程中形成的关于真理的经验和认识的总和。根据不同的分类标准，知识可以有多种不同的类型，本文采用Polanyi的分类方法，认为知识包括显性知识和隐性知识。显性知识是可以通过文字、图表、数据等方式明确表达的知识，隐性知识是以经验、诀窍、灵感等形式存在的难以用语言清晰表达出来的知识。
关于知识获取的定义，不同学者提出了不同版本。Norman认为知识获取是指联盟企业在与其他企业互动过程中获得市场、技术、管理等知识的过程。也有学者认为知识获取是从合作伙伴处获取知识的程度。本文认为知识获取是企业与网络成员互动的过程中对相关显性和隐性知识的取得、理解和应用。
1.3技术创新绩效
1912年，熊彼特首先提出了“创新”的概念，他认为创新是将一种新的生产要素和生产条件重新组合产生新的生产体系的过程。在此基础上，学者们从不同的视角对技术创新进行定义。Mansfield认为技术创新是从产生新产品的构思到出售新产品的过程。Freeman指出技术创新强调新产品或新系统的首次商业化应用。本文认为技术创新是从一种新思想的产生，到研究开发、产品试制、生产制造、首次商业化及扩散的全过程。技术创新绩效则是企业通过一系列技术创新活动后取得的成果。
近几年，国内外学者纷纷对企业技术创新绩效的评价体系展开了研究，但是研究结果仍然存在很大的差异。Hagedoom等采用R&D投入、申请的专利情况、引用的专利数、新产品的发布情况这四项测量指标来评价高新技术企业的技术创新绩效，并说明指标间存在着交叉重叠的现象，只要选取其中一项就可以实现测量。陈劲等认为技术创新绩效包括产品创新成功和过程创新成功。高建从产出绩效和过程绩效来评价技术创新绩效。更有学者认为技术创新绩效包括创新效益和创新效率。综上所述，本文主要从创新效率和创新效益两方面来衡量技术创新绩效，创新效率包括新产品的开发速度和成功率，创新效益包括新产品的数量、申请专利数和新产品占销售总额的比例。
2研究框架与研究假设
2.1研究框架
目前，企业的技术创新实质就是企业利用已有的知识去生产更新知识，同时随着技术创新的日益复杂化和市场需求的日益多元化，企业本身拥有的知识资源已经无法满足企业的创新活动，因此，外部知识的获取成为实现企业创新的关键。而关系嵌入是企业跨组织获取外部知识资源的重要保障，能够为企业的技术创新提供多元化的知识源，进而完善企业的知识体系，提升企业的创新绩效。因此，关系嵌入影响企业的技术创新绩效。本文的研究框架主要是将知识获取作为中介变量，考察了关系嵌入对技术创新绩效的作用机制。首先，研究关系嵌入对技术创新绩效的直接作用，分别考察关系嵌入各维度对技术创新绩效的影响；其次，知识获取的中介作用，分别检验知识获取各维度对关系嵌入与技术创新绩效关系的中介作用，如图1所示。
2.2研究假设
关系强度与技术创新绩效。关系强度体现了网络成员间的互动频率，有强、弱之分。Granovetter认为弱关系促使异质性资源的流动，更能提升企业的创新能力和绩效。而大部分学者认为强关系使得企业间信息交换更频繁，企业能够从外部获取更多有用的资源，提高企业的创新绩效和竞争优势。强关系实质是信任关系，能够有效抑制短视行为，巩固合作关系，形成彼此间的互惠关系，促进信息的共享，使得企业不断地获取新知识，有利于企业对外部环境的有效识别，进而提升企业创新活动的环境适应性。Hansen认为在识别外部环境变化时，强关系比弱关系更有效。企业与外部创新主体之间频繁的交流，有利于加强企业间的信任，促进知识的转移，降低知识搜索成本和创新风险，进而推动创新绩效。因此，本文提出如下假设：
H1a关系强度对技术创新绩效有正向影响。
关系质量与技术创新绩效。关系质量体现了关系嵌入的本质，反映了网络成员间能否形成与共同目标、信息共享和共同解决问题相关的伙伴间的信任。Yli-Renko认为，网络成员间的关系质量对成员间的知识共享和转移有重要的影响，彼此间的信任程度越高，关系更密切，彼此间的信息交流越开放，双方更愿意分享敏感信息，提高双方的创新成功率和创新水平。同时，信任的存在降低了搭便车等机会主义行为，使得企业愿意与合作伙伴进行更多的创新活动，进而提升企业的创新能力。因此，本文提出如下假设：
H1b关系质量对技术创新绩效有正向影响。
从知识的性质角度，Polanyi将知识分为显性知识和隐性知识。显性知识是可以用语言、表格等形式明确表达的知识，隐性知识是无法编码的、难以明确表达的知识。
关系嵌入性与显性知识获取。企业可以参与和构建企业网络，巩固合作伙伴间的合作关系，这种嵌入性的合作关系能够提升企业间的信任，形成互惠关系，推动企业间的知识共享，降低企业的知识搜索成本。在企业网络中，网络成员可以从中获取企业的规章制度、产品生产标准、生产流程、商品说明等编码化知识，进而企业理解和消化获取的新知识，并将其转化为可以用语言、图表等表示的显性知识。企业间的交流越频繁，越可能导致更多的企业规章制度、生产标准、管理流程等显性知识的溢出，企业越容易从网络中获取所需的显性知识。企业间的高质量关系意味着企业间的信任程度较高，网络成员不会利用其他成员的弱点获取不正当的利益，这样就会降低企业共享知识所带来的风险，企业间的知识和技术交流水平就会提高，企业能够更轻易地获取显性知识，有利于企业更好地把握市场和技术的发展趋势。因此，本文提出如下假设：
H2a：关系强度对显性知识的获取有正向影响；
H2b：关系质量对显性知识的获取有正向影响；
关系嵌入性与隐性知识获取。隐性知识是企业获得竞争优势的特殊资源，是企业核心竞争力的主要来源，隐性知识的生产、转移和使用对技术创新而言是不可或缺的，这是企业获取关键创新能力的重点。但由于隐性知识具有比较强的粘性，在交流的过程中不易被转移，所以隐性知识的获取需要网络成员保持良好的信任环境和持久的互动。在企业网络中，网络成员的频繁交流，有利于企业获取关键知识和前沿的技术开发知识和市场开拓信息，较强的嵌入关系是推动合作及复杂知识共享、流动的重要保证。在获取复杂知识时，强关系比弱关系能更有效地处理不能编码的知识。关系质量是网络成员进行深度合作的前提，与合作伙伴建立良好的关系，能够帮助企业及时地获取有价值的信息和知识。信任是网络成员间高质量关系的根本特征，信任的存在能够维持网络成员间的合作和降低知识分享的风险。网络成员间的信任程度越高，企业越愿意将隐性知识与其他成员共享，越不会担心对方会做出不利于自己的行为。随着信任的加强，网络成员间就会形成基于共同目标的互惠观，彼此间往往会分享敏感信息，如企业目标、盈利情况、未来发展战略等，网络成员间更可以通过员工的互换来实现隐性知识的交流和转移。张方华认为，关系嵌入性对企业外部知识的获取有促进作用，尤其是对创新所需的隐性知识的获取至关重要。因此，本文提出如下假设：
H3a：关系强度对隐性知识的获取有正向影响。
H3b：关系质量对隐性知识的获取有正向影响。
企业的技术创新实际上是对现有知识的生产更新，因此，企业想要提高创新能力，必须充分利用现存知识和有效获取外部新知识。外部知识和企业本身具备的知识可能会形成一种互补关系，这种互补性的知识是提高企业技术创新的前提，通过促进不同知识背景的组织和人员的交流，推动不同领域知识的转移和获取，使得企业获取其所欠缺的技术、知识，有利于知识的互补和创新，从而促进企业的技术创新绩效的提升。通过多种渠道获取外部知识，企业能够扩展自身的知识基础，并且更好地处理技术创新过程中的高成本、高复杂性问题。同时，企业快速地获取市场需求信息，为企业的创新活动提供新思维，从而缩短企业的产品开发周期，加快新产品的上市速度，提升企业创新绩效。朱秀梅通过研究集群企业的学习过程，发现集群企业员工可以将从合作伙伴获取的显性知识与原有知识结合，从而形成新的创新理念，并把它应用于企业创新，这样对企业技术创新绩效的提高有直接的促进作用。Sen-ker认为隐性知识是企业实现技术创新的关键，因此，隐性知识的获取比显性知识更有价值，更能促进企业创新绩效的提升。因此，本文提出如下假设：
H4a显性知识获取对技术创新绩效有正向影响；
H4b：隐性知识获取对技术创新绩效有正向影响。
3研究设计
3.1数据收集
本文采用问卷调查的方式收集样本，问卷的题项根据李克特5点量表设计。问卷主要通过直接走访企业、朋友圈以及MBA课堂进行发放，共发放412份，回收236份，回收率为57.3%，其中有效问卷为189份，有效率为45.9%。样本企业的基本情况，如表1所示。
3.2变量测量
本文借鉴Granovetter等、MeEvily等和吴晓冰的研究成果，从关系强度和关系质量2个维度共6个题项对关系嵌入进行测量；参考Lyles等、Norman等、张方华的研究，通过6个指标测量知识获取的2个维度；参照Hagedoom等、Brouwer等和张方华的研究，采用5个测量指标对技术创新绩效进行测量。
此外，根据已有研究发现，企业规模、企业年龄和所属行业等均对创新绩效产生影响，因此，本文将企业规模和企业年龄作为控制变量，企业规模通过企业的员工人数作为划分标准，企业年龄为企业自成立起到2015年止所经历的年数。
4实证研究
4.1信度和效度分析
本文采用Cronbachs α系数进行信度分析，由表2可得，各个变量的Cronbachsα系数都大于0.7，代表各个量表的内部一致性较高，量表具有较好的信度。
对于同批次回收的问卷数据，合理的做法是先用部分数据作探索性因子分析，剩下的数据再进行验证性因子分析。一般认为，对于进行探索性因子分析所需的最低样本容量为变量数的5倍～10倍，或者达到变量中题项数的5～10倍即可。由于本文因子分析需要处理的变量数是3，变量的最多题项为5，随机抽取50个样本即可满足要求。各量表的KMO值均大于0.7，且Bartlett球体检验结果达到显著水平（P<0.001），说明各个量表适合进行因子分析，然后通过因子分析计算得到各测量指标在其潜变量上的因子载荷，因子载荷均大于0.7，说明变量的测量有较好的收敛效度，如表2所示。
本文还对剩下的139份样本进行验证性因子分析，如表3所示。TLI和CFI均大于0.9，接近于1；RMSEA均小于0.1；X2/df都小于3。各项指标均在可接受范围内，说明各个量表的建构效果良好。
4.2相关性分析
本文采用Pearson相关系数进行相关性分析，如表4所示。各变量间存在显著的正相关关系，说明已有模型和假设具有一定合理性，适合对变量间的关系作进一步分析。
4.3结构方程模型分析
4.3.1初始结构方程模型构建
根据已有理论模型和假设，初步建立了关系嵌入、知识获取和技术创新绩效三者之间的结构方程模型，如图2所示。
4.3.2结构方程模型的分析与检验
初始结构方程模型的卡方自由度之比和CFI值均在可接受范围，分别为2.73和0.91，但TLI略小于0.9，RMSEA的值为0.111。因此，有部分指标（TLI、RMSEA）不在标准范围内，需要对初始模型进行修正。
本文根据修正指数和变量间的实际意义对模型进行调整，删除C.R值小于1.96，标准化路径系数不显著的路径。基于此，本文删除了“技术创新绩效←关系质量”这条路径。修正后模型的相关拟合指标如下，X2/df的值是1.91，小于2，TIL和CFI的值分别为0.953和0.964，均大于0.9，RESEA的值为0.074，小于0.08，这些拟合指标均满足拟合要求。同时，各变量间的路径C.R值均大于1.96，至少在显著性水平P为0.05下显著。因此，经过修正以后的模型拟合效果良好，无需进一步调整。修正后的理论模型及各变量间的路径系数，如图3所示，变量间的标准化路径系数及相应的P值，如表5所示。
关系质量对企业技术创新绩效没有产生直接的显著影响，需要通过知识获取对企业技术创新绩效产生显著的正向影响，而关系强度能够实现对企业技术创新绩效的直接影响，假设H1b没有得到验证，而假设H1a得到验证。显性知识获取和隐性知识获取均对企业技术创新绩效有显著的正向作用，假设H4.和H4b通过了统计检验。关系强度和关系质量均对显性知识获取和隐性知识获取产生显著的正向影响，假设H2a、H2b、H3b与H3b得到了统计检验的显著支持，如表6所示。
5结论
首先，企业网络关系嵌入的关系强度和关系质量两维度对企业技术创新绩效产生不同的影响。企业网络关系强度对企业技术创新绩效产生正向的影响，在企业网络中，强关系可以增强网络成员分享知识的意愿，促进知识的流动与转移，提高企业对知识的可获得性，为企业创新活动提供更多的知识基础，进而提升企业的技术创新绩效。网络成员间频繁的互动，为企业获取新创意、新想法提供了可能。但是关系质量对于企业技术创新绩效的影响并不显著，可能是由于关系嵌入与企业绩效的关系是成倒U型的，而非简单的直线型。
其次，显性知识获取和隐性知识获取均对企业技术创新绩效产生显著的影响，且隐性知识获取对企业技术创新绩效的作用更大。显性知识的获取为企业技术创新提供了市场需求和技术发展趋势的信息，提高企业对外部环境的敏感性，快速掌握市场需求和把握市场机会。隐性知识是企业技术创新的关键，是提升企业创新能力的重要资源，它比显性知识更具价值。企业通过对外部知识获取，获得互补性知识，扩大企业内部的知识储备，降低企业的创新成本，为企业成功开发新成品奠定基础，进而提升企业绩效。
最后，关系强度和关系质量对显性知识获取和隐性知识获取有显著的影响。强关系意味着企业间的频繁往来，促成互惠观的形成，有利于知识的交流和转移，企业更容易从网络中获取知识。同时，企业间建立高质量的网络关系，提升网络成员间的信任关系，信任是网络成员间长期合作的结果，而长期的接触和交流是促进隐性知识流动的关键，在长期合作中，彼此间形成一些共同语言，这样复杂的隐性知识更能被对方接收和理解。同时，由于信任环境还能够降低搭便车等机会主义，处于网络中的企业更愿意分享知识，促进知识的自由流动，为企业获取外部知识奠定基础。
针对上述结论，本文提出如下启示：第一，企业应该根据自身发展需要积极构建以自我为中心的企业网络，与网络成员建立高质量的关系，与网络成员开展广泛的交流，有效获取和利用外部知识，从而实现企业的技术创新活动；第二，提高企业的知识获取能力。在与网络成员交流的过程中，企业应该快速识别关键知识，提高企业辨别市场机会和威胁的能力，且能够实现外部知识与原有知识的有效融合，为实现企业的进一步创新提供条件。
许多研究已证明关系嵌入性对企业技术创新绩效有影响，但对其具体的作用机制研究仍然较少。虽有研究将知识获取作为这种关系的中介变量，但本文从显性知识获取和隐性知识获取两维度衡量知识获取，这能更深入地探讨知识获取的不同维度的中介作用，并通过实证分析从深层次上探讨关系嵌入、知识获取与技术创新绩效之间的关系。
本文也具有一定的局限性，样本数据的获取是基于某一时点，但是关系嵌入是一个动态过程，其会随着时间变化，本文忽略了这种动态性；同时本文没有区分技术创新的类别，未来可以对不同类型的技术创新进行深入研究。
