项目利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效影响研究

王金安，丁荣贵，王　磊

(山东大学管理学院，山东　济南　250199)



项目利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效影响研究

王金安，丁荣贵，王磊

(山东大学管理学院，山东济南250199)

基于197份问卷调查数据，探讨了项目利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效的影响。结果表明，科技创新项目利益相关方社会网络强度和网络互惠性对其绩效有显著的正向影响，其他网络特征参数对绩效的影响不显著，知识共享和知识整合在网络强度和网络互惠性对项目绩效的影响中起着完全中介作用。

科技创新项目；利益相关方；社会网络特征；知识管理；项目绩效

1　引言

知识经济时代，传统的劳动力、土地等资源的回报率日益减少，知识和信息已经成为财富的主要创造者[1]。科技创新作为知识增值的重要方式，是企业、国家在复杂多变的环境下保持竞争优势的关键，如何提高其绩效已成为研究和实践的热点和重点。

科技创新是以项目为实施方式的，项目实质上是“为完成临时性、独特性任务并满足其利益相关方需求而构建的社会网络平台”[2]。科技创新项目各利益相关方根据各自的需求、责任等在项目中承担相应的角色，这些角色通过项目的实施构成一个临时性的社会网络。社会网络特征是科技创新项目利益相关方之间关系的具体体现，利益相关方之间的关系最终会影响项目的绩效。而现有的研究主要集中在稳定的组织(企业)层面上[3-5]，临时性项目的利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效影响的研究未引起足够的重视。项目不同于稳定的组织，临时性的社会网络决定着具体项目的绩效。因此，有必要针对科技创新项目利益相关方社会网络特征对其绩效的影响进行研究。

尽管利益相关方社会网络特征会对科技创新项目绩效产生影响，但是其内在的关联关系是复杂的，需要对其内在的作用机制进行相应的分析。科技创新是以“知识”为基础，以知识创造为导向的创造性活动。Nonaka提出了知识创造的SECI过程，其过程可以分为知识共享、知识整合两部分[6]。以此为基础，本文在探讨利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效的影响时，认为知识共享和知识整合是连接利益相关方社会网络特征与科技创新项目绩效关系的中介变量。

2　理论基础与研究假设

通过以上的分析可以得到：知识共享与知识整合作为知识创造的重要过程，决定着科技创新项目的绩效；而从社会网络的角度来讲，知识共享和知识整合则在很大程度上受利益相关方之间关系的影响，这种关系最终体现在由其构成的社会网络的某些特征上。本文的研究模型可用图1表示。

图1　研究模型

2.1利益相关方社会网络特征对知识共享和知识整合的影响

知识共享与知识整合是知识创造过程中两个重要的组成部分，其中知识共享体现的是创新利益相关方分享个体知识的意愿和能力；而知识整合则是不同创新主体对共享的知识进行思考和识别，使不同的知识相互融合、转换从而创造新知识的过程。

从本质上来讲，科技创新项目利益相关方社会网络反映了各创新相关方之间的关系，物质、信息等资源就是通过这个纽带来传输的。Reagans认为，知识拥有者与知识接收方之间的联接越强，知识共享和知识整合程度越高[7]；李纲等提出强联接的社会网络有利于隐性知识的共享和整合，而弱联接的社会网络有利于显性知识共享和整合[8]；Droege等经过研究发现，网络密度越高，参与者之间的互动水平越高，知识的共享程度越高[9]；Verspagen认为，社会网络中的结构洞的减少有利于参与者之间而联系，提高知识共享和整合水平[10]。

通过以上的分析，本文提出如下假设：

H1：项目利益相关方社会网络特征对知识共享具有显著的正向影响作用

H2：项目利益相关方社会网络特征对知识整合具有显著的正向影响作用

2.2知识共享和知识整合对科技创新项目绩效的影响

Grant认为组织所拥有的知识资源决定了其未来营运的能力，也是组织创造竞争优势和提高绩效的重要基础[11]。一个组织不可能拥有创新所需要的所有关键知识资源，它必须不断从外部获取知识以满足创新活动对知识的需求。有效的知识共享和整合能够最大限度地利用知识进行创新，从而提高创新绩效。

众多研究者都通过实证研究验证了稳定性组织中知识共享和知识整合对创新绩效的作用。Thornhill S发现知识共享和整合能够给其他参与者提供相互学习和合作的机会，从而刺激知识的创造并增强组织的创新能力[12]；王志宁等通过对数据的收集和分析验证了知识共享和整合对创新绩效有直接的影响[13]；盛晓伟结合以往的研究，对组织中知识的共享程度和创新绩效的关联关系进行了实证研究[14]。

通过以上的分析，本文针对科技创新项目这一临时性组织提出如下假设：

H3：知识共享对科技创新项目绩效具有显著的正向影响作用

H4：知识整合对科技创新项目绩效具有显著的正向影响作用

2.3知识共享和知识整合的中介效应

研究表明，在稳定的组织层面研究上，有效的网络结构能够更有效率地促进合作伙伴之间的互动，进而提高组织创新水平，而利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效的直接影响作用往往比较弱[15]。蔡莉等通过数据调查分析发现，企业创业网络能够促进知识的共享和转移，进而影响企业绩效[16]；谢洪明[17]、解学梅[18]等也通过实证研究证明了知识共享和整合在网络特征与创新绩效之间关系的完全中介作用。

因此，本文认为利益相关方社会网络特征对科技创新项目绩效的影响可能是通过知识共享和知识整合实现的，即知识共享和知识整合在利益相关方社会网络特征与科技创新项目绩效之间的关系中起着中介作用。

通过以上的分析，本文提出如下假设：

H5：知识共享在利益相关方社会网络特征与科技创新项目绩效之间起着中介作用

H6：知识整合在利益相关方社会网络特征与科技创新项目绩效之间起着中介作用

3　研究方法

3.1研究对象

科技创新主要是各利益相关方与网络中处于“中心地位”的利益相关方通过知识共享和知识整合产生的，这些利益相关方对科技创新项目绩效起着更为重要和直接的作用。因此，本研究的调研主要针对这些处于“中心地位”的创新利益相关方。

3.2变量测量

为确保测量工具的效度及信度，本研究尽量采用已经发表的学术研究中采用的量表，在此基础上进行修订，被调查者基于likert-5点评分方法进行评价。各变量的测量如下所述：

利益相关方社会网络特征：借鉴彭光顺[4]有关于社会网络特征测量量表，共7个题项，涵盖网络密度、强度、互惠性、稳定性等方面，示例问题如：“相对于其他参与人员与你联系的项目参与人员更多”、“相对于其他参与人员项目参与人员与你联系更加频繁”。

知识共享：采用Bart等[19]有关于知识共享的测量量表，共6个题项，包括知识贡献和知识获取两部分，示例问题如：“当我学到新东西时我会告诉项目其他参与人员”、“我会主动与项目其他参与人员共享我所获得的信息”。

知识整合：采用Collins等[20]的测量量表，共8个题项，涵盖知识的识别、吸收、合并、重组等内容，示例问题如：“我很清楚如何将与目标任务相关的不同零散知识有效结合起来”、“我能有效地将与目标任务相关的新知识和原先积累的知识结合起来”。

科技创新项目绩效：借鉴陈劲[21]有关于科技创新绩效的研究，共4个题项，涵盖新产品推出速度、专利数量、人才培养等内容，示例问题如：“新产品的推出速度很快”、“项目申请的专利数量很多”。

4　数据分析及结果

4.1描述性统计分析

本研究采用纸质版问卷，通过中国某科技集团组织的科研项目负责人项目管理培训课堂发放和收集问卷。共发放问卷242份，回收208份，剔除数据不完整等无效问卷11份，共回收有效问卷197份。样本结构方面，回答者中男性居多，占80.7%；年龄大部分介于31—50岁之间，占73.6%；工作年限上，77.1%的人具有3年及以上的工作经验；项目规模方面，有81.7%的项目人员数量介于51～100人之间。

本研究采用SPSS 20.0对收集的数据进行分析。表 1列出了各主要变量的相关系数、均值和标准差，从中可以看出，网络强度与知识共享(r=0.160，p<0.05)、知识整合(r=0.220，p<0.01)和项目绩效(r=0.230，p<0.01)呈现显著的正相关关系；网络互惠性与知识共享(r=0.320，p<0.01)、知识整合(r=0.328，p<0.01)和项目绩效(r=0.190，p<0.01)呈现显著的正相关关系；知识共享与知识整合(r=0.657，p<0.01)和项目绩效(r=0.475，p<0.01)之间呈现显著的正相关关系；知识整合与项目绩效(r=0.590，p<0.01)之间存在显著的正相关关系。研究没有发现网络密度、网络规模、网络居间性和网络稳定性与项目绩效有明显的相关关系(p>0.05)，本研究认为项目组织不同于稳定性的组织，项目组织的临时性导致其网络特征对绩效的影响不同于稳定性的企业等组织。因此，本研究将重点关注网络强度、网络互惠性对知识共享、知识整合和科技创新项目绩效的影响。此外，性别、年龄、工作年限和项目规模对科技创新项目利益相关方社会网络强度和网络互惠性没有造成明显的差异。

表1　各主要变量的相关系数、均值和标准差

注：*在0.05水平(双侧)上显著相关,**在0.01水平(双侧)上显著相关。

4.2假设检验

对于提出的假设，本研究采用层级回归的方法分别对网络强度和网络互惠性对中介变量和因变量的影响进行检验。

层级回归结果如表 2、表 3所示，从中可以看出，网络强度对科技创新项目知识共享(β=0.162，p<0.05)、知识整合(β=0.209，p<0.01)和项目绩效(β=0.239，p<0.01)都有显著的正向影响，网络互惠性对科技创新项目知识共享(β=0.318，p<0.01)、知识整合(β=0.316，p<0.01)和项目绩效(β=0.199，p<0.01)都有显著的正向影响，支持H1、H2中网络强度和网络互惠性对中介变量的影响。两个验证模型中，知识共享(β=0.147，p<0.05)、知识整合(β=0.513，p<0.01)都对科技创新项目绩效有显著的正向影响，支持H3、H4。在加入中介变量之后，网络强度对科技创新项目绩效的影响转变为不显著，并且知识共享(β=0.147，p<0.05)、知识整合(β=0.513，p<0.01)对科技创新项目绩效有显著的正向影响；网络互惠性对科技创新项目绩效的影响也转变为不显著，并且知识共享(β=0.150，p<0.05)、知识整合(β=0.515，p<0.01)对科技创新项目绩效有显著的正向影响，H5、H6也得到验证。综上可知，利益相关方社会网络的网络强度和网络互惠性对科技创新项目绩效有显著的正向影响，知识共享和知识整合在其影响关系中起着完全中介作用。

表2　网络强度对科技创新项目绩效影响的层级回归结果

注：*p<0.05，**p<0.01。

表3　网络互惠性对科技创新项目绩效影响的层级回归结果

注：*p<0.05，**p<0.01。

5　讨论与建议

网络强度和网络互惠性反映了社会网络中各参与方联系的紧密程度和平等程度。基于以上的分析本研究认为，对于国家科技计划等科技创新项目，项目主管部门应重点进行以下方面的管理：

(1)将各项目利益相关方间的沟通机制纳入到项目立项评审和过程监督中来。创新本身是新知识产生的过程，不同思想的碰撞更有利于知识的融合和新知识的产生，而各利益相关方之间的交流是新知识产生的必备过程，这种沟通机制实际上也是检验科技创新项目实施过程和结果可靠性的重要标准。因此，必须将各利益相关方之间的沟通方式、频率等机制纳入到立项评审中来，对其建立的沟通机制的可行性和有效性进行评估，同时采取相应的沟通机制实施监管措施，以切实发挥沟通对于各利益相关方紧密联系和对科技创新项目整体绩效产出的作用。

(2)重视考查科技创新项目与其子项目间的交叉关联关系。目前，对于多个单位共同承担的科技创新项目，项目承担单位往往会通过设置子项目的方式将项目任务划分，每个单位承担相对独立的一部分，科技主管部门更多地对整个项目的承担单位进行监督和管理，对于子项目的承担单位的管理则交给整个项目的承担单位，这就造成了项目承担单位在项目实施期间的中心地位和其他单位之间的不平等性，子项目承担单位的积极性也因此受到很大的限制，同时，这也导致各单位之间的独立和“不协同”。因此，在设置子项目时，要充分考查项目与子项目之间的交叉关联关系，使得各承担单位相互依存，明确其他单位在本单位项目实施中的重要性。

(3)建立统一的知识共享平台。知识共享的有效性对科技创新项目绩效的产生有显著的正向影响，而知识共享平台则为区域或更大范围上以及某个专业技术的知识贡献和获取提供了途径，基于Web的网络知识共享管理门户则为该平台的实现提供了技术基础(知识共享平台的结构如图2所示)。在大数据背景下，区域知识共享平台对科技创新项目的实施显得更为重要。因此，科技管理部门注重构建有效的科技知识共享平台，以实现不同项目和组织之间知识贡献和获取的通畅性，切实发挥知识和信息的价值。

图2　基于Web的知识共享平台结构

6　结论

本研究分析了科技创新项目利益相关方社会网络特征对项目绩效的影响，通过问卷调研验证了社会网络特征中网络强度和网络互惠性对科技创新项目绩效的影响，以及知识共享和知识整合在网络特征对科技创新项目绩效影响关系中的中介作用。网络强度和网络互惠性的增加有利于科技创新项目知识共享和知识整合，从而促进科技创新项目绩效产出。因此，科技项目主管部门在进行项目管理时要将项目利益相关方之间的沟通机制纳入到立项评审和过程控制中来，注重加强项目各部分之间的关联关系，并通过构建统一的知识共享平台提高科技创新项目知识共享和知识整合水平，实现科技创新项目绩效的有效提高。

[1]GIBBONS M，LIMOGES C，NOWOTNY H，et al.The new production of knowledge：the dynamics of science and research in contemporary societies[M].Sage,1994.

[2]丁荣贵,高航,张宁.项目治理相关概念辨析[J].山东大学学报(哲学社会科学版).2013(2):132-142.

[3]解学梅.中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究[J].管理科学学报，2010,13(8):51-64.

[4]彭光顺.网络结构特征对企业创新与绩效的影响研究[D].华南理工大学,2010.

[5]吴俊杰.企业家社会网络,双元性创新与技术创新绩效[D].浙江工商大学,2013.

[6]IKUJIRO Nonaka，HIROTAKA Takeuchi.The knowledge-creating company：How Japanese companies create the dynamics of innovation[M].New York：Oxford University Press,1995.

[7]REAGANS R，MCEVILY B.Network structure and knowledge transfer：the effects of cohesion and range[J].Administrative science quarteriy，2003，48(2):240-267.

[8]李纲,纪曼,陈璟浩,等.基于社会网络的知识共享研究综述[J].信息资源管理学报,2013,3(2):50-58.

[9]DROEGE S B，HOOBLER J M.Employee turnover and tacit knowledge diffusion：a network perspective[J].Journal of managerial issues，2003,15(1):50-64.

[10]VERSPAGEN B，DUYSTERS G.The small worlds of strategic technology alliances[J].Technovation，2004,24(7):563-571.

[11]GRANT R M.Toward a knowledge-based theory of the firm[J].Strategic management journal,1996,17:109-122.

[12]THORNHILL S.Knowledge，innovation and firm performance in high-and low-technology regimes[J].Journal of business venturing,2006,21(5):687-703.

[13]WANG Z N.Knowledge sharing，innovation and firm performance[J].Expert systems with applications，2012,39(10):8899-8908.

[14]盛晓伟.知识共享与创新绩效的实证研究[D].西南财经大学,2012.

[15]RITTER T，GEMÜNDEN H G.Network competence：its impact on innovation success and its antecedents[J].Journal of business research,2003,56(9):745-755.

[16]蔡莉,单标安,刘钊,等.创业网络对新企业绩效的影响研究:组织学习的中介作用[J].科学学研究,2010,28(10):1592-1600.

[17]谢洪明,赵华锋,张霞蓉.网络关系嵌入与管理创新绩效之间的关系:基于知识流入的视角[J].技术经济,2012,31(5):18-23.

[18]解学梅,左蕾蕾.企业协同创新网络特征与创新绩效:基于知识吸收能力的中介效应研究[J].南开管理评论,2013,16(3):47-56.

[19]BART VAN DEN Hooff B，DE RIDDER J A.Knowledge sharing in context：the influence of organizational commitment，communication climate and CMC use on knowledge sharing[J].Journal of knowledge management,2004,8(6):117-130.

[20]COLLINS C J，SMITH K G.Knowledge exchange and combination：the role of human resource practices in the performance of high-technology firms[J].Academy of management journal,2006,49(3):544-560.

[21]陈劲.协同创新[M].杭州:浙江大学出版社,2012.

(责任编辑刘传忠)

Study on the Impact of Features of Project Stakeholder Social Network on the Performance of Science Innovation Project

Wang Jinan，Ding Ronggui，Wang Lei

(School of Management，Shandong University，Jinan 250199,China)

Based on 197 survey results，this paper studies the impact of features of stakeholder social network to performance of science innovation project.The empirical results show that the network strength and reciprocity，rather than other features，have significant positive influence on the performance of science innovation project while knowledge sharing and knowledge integration act as complete mediators.

Science innovation project；Stakeholder；Features of social network；Knowledge management；Project performance

国家自然科学基金“倒向协同创新项目治理网络研究”(71572094)；国家软科学研究项目“地方工业技术研究院协同创新和治理方式研究”(2013GXS5D199-3)；山东省自然科学基金“协同创新项目治理网络结构风险管控研究”(ZR2015GM015)；山东省人文社会科学课题“山东产业技术创新战略联盟构建与治理体系研究”(15-ZZ-GL-11)。

2015-07-27

王金安(1988-)，男，山东潍坊人，山东大学管理学院博士研究生;研究方向：项目治理、科技创新项目管理。

C931

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