创新网络特征与企业创新绩效关系探讨
2017-05-11祝木伟巩新宇
祝木伟+巩新宇
中图分类号:F270.7 文献标识码:A
内容摘要:本文通过建立“创新网络特征、知识吸收能力、企业创新绩效”三者间的理论模型并提出假设,对中国矿业大学科技园区215家企业进行问卷调查,运用多元回归分析对假设进行检验。结果表明:创新网络特征(网络中心度、关系强度、关系质量)、知识吸收能力(潜在吸收能力、现实吸收能力)均对创新绩效有正向影响;创新网络特征分别对知识吸收能力有正向影响;知识吸收能力在创新网络特征对创新绩效的作用关系中存在部分中介作用。
关键词:创新网络特征 知识吸收能力 创新绩效
引言
我国经济已从对自然资源利用的粗放型过渡到以创新驱动发展的新阶段,企业经营随市场竞争的加剧面临严峻挑战,单个企业无法具备发展所需的全部资源,寻求企业间的合作交流,成为越来越多企业的经营选择。创新是复杂的增量系统,包含大量的信息资源,随市场环境而变化,网络已成为企业获取与创新相关信息的重要途径。目前,多数企业仍偏好对已有知识的重复利用和模仿,缺乏对易于促进创新产生的网络作用机制的理解,导致网络关系不对等,影响网络发展和企业创新绩效的取得,增加了研究企业创新网络的必要性。
现今对创新网络特征与创新绩效间作用机制的相关研究较少,因此本文引入知识吸收能力概念,以已有研究为基础,探讨知识吸收能力与创新网络特征、创新绩效的关系,为改善企业管理现状,增强网络优势和提高创新绩效提供理论指导和借鉴。
理论回顾与研究假设
(一)创新网络特征与创新绩效
创新网络基于复杂的网络组成要素联结而成,是创新主体为适应复杂动态环境,通过正式或非正式合作协同互动而形成的综合性社会网络。Owen-Smith(2004)等将网络中心度作为衡量个体所处网络位置信息流动强弱的关键指标。Li(2013)认为企业创新绩效受限于所在网络的结构和关系,造成企业获取信息资源的差异。于淼(2014)认为关系质量作为影响企业创新绩效的特征要素之一,为企业的创新活动带来很多益处。基于以上学者观点,本文从网络中心度、关系强度、关系质量三个维度衡量创新网络并进行分析。
网络中心度与创新绩效。网络中心度是企业在所处网络中获取信息的重要指标,企业网络地位与其控制能力存在相互关系(王伟光,2015),处于中心位置的企业是知识转移和扩散的中心,具有节点优势,能优先吸收网络中的知识,对网络成员自我定位和采纳新的产品技术产生影响。中心企业通常与多个企业建立联系,充当企业间信息、资源交流的媒介, 获得技术研发优势。当竞争对手限制信息外泄或发布有误信息时,还可以对其进行有效的评估和甄别。因此提出假设H1a:网络中心度对企业创新绩效有正向影响。
关系强度与创新绩效。关系强度代表企业与顾客、竞争者等利益相关者间的联系频率,网络成员间联结关系的强弱影响对外部资源的获取(刘学元,2016)。在搜寻能够实现突破性创新信息时,强联结能够提高合作伙伴交换信息的意愿,增加企业间的交流学习,弱联结则提供异质性资源获取渠道。强联结在对创新影响中居于主导地位,推动信息资源的流动和整合,弱联结则通过扩大企业外部资源的获取范围和提供多样性的信息来影响企业绩效。因此提出假设H1b:关系强度对企业创新绩效有正向影响。
关系质量与创新绩效。关系质量用于衡量合作双方降低彼此不确定性提高安全感的程度。企业间良好的网络关系,为知识的扩散和转移创造条件,提高企业的环境适应性。王晓娟(2008)通过实证研究认为集群企业的创新绩效随着网络关系的改善而提高。良好的网络关系利于成员间形成承诺和信任,在合作解决问题的过程中,会形成彼此遵守的技术规范、标准以及共同语言,使企业更有效整合外部资源,在互动中实现双赢。因此提出假设H1c:关系质量对企业创新绩效有正向影响。
(二)创新网络特征与知识吸收能力
知识吸收描述企业从外部获取知识并转化为生产所需资源的过程,企业获得创新能力和持续竞争优势的基础是知识吸收能力。Zahra和George(2002)认为吸收能力是企业将知识从外部引进内部的动态组织能力,并将其划分为潜在吸收能力和现实吸收能力。潜在吸收能力是现实吸收能力的基础和前提,前者强调对外界知识的获取与吸收,后者则包括对知识的转化与应用。
网络中心度与知识吸收能力。企业获取新知识的程度取决于网络位置,中心位置企业网络链接的数量多,易形成完善的外部连接流程机制。信息和资源依附于网络,知识来源路径的长短影响个体企业收益,处于网络中心的企业能够获取发展资源与合作机会,促进成员间多层面知识交流,增强对知识的吸收利用。在网络成员向中心企业寻求帮助、解决技术或市场问题的过程中会发生知识的扩散和转移,包含了知识的获取、消化、利用。因此提出假设H2a:网络中心度对潜在吸收能力有正向影响;H2b:网络中心度对现实吸收能力有正向影响。
关系强度与知识吸收能力。网络成员间频繁的交流过程伴随知识的扩散和吸收,Cohen(1990)认为企业外部的强联结能够增加知识流动的密度和强度,形成独特的分享路径,促进知识在网络成员间跨边界转移。借助强联结,企业能够在合作中运用累积的经验知识提高双方满意度,降低合作成员投机的预期收益。随着合作的加深,企业对知识的敏感性增强,有助于企业对新知识的吸收和利用,为合作伙伴带来实质性利益。因此提出假设H3a:关系强度对潜在吸收能力有正向影响;H3b:关系强度对现实吸收能力有正向影响。
关系质量与知识吸收能力。组织间的信任、承诺以及冲突管理能力影响合作交流(王伟光,2015),提高网络成员间的关系质量可以帮助企业更容易识别、吸收外部新知識。张首魁(2009)认为良好关系是知识转移过程中的必要条件,符合创新要求,可以实现网络的整体绩效。良好的关系拓宽企业知识获取的广度,加深知识基础的深度,强化合作双方在更深层面上对知识的交流与应用的意愿,帮助企业了解市场需求,提高环境适应力。因此提出假设H4a:关系质量对潜在吸收能力有正向影响;H4b:关系质量对现实吸收能力有正向影响。
(三)知识吸收能力与创新绩效
“创新绩效”是对企业完成某种创新活动或产出的综合评价,企业创新伴随对知识的吸收、应用,具备吸收能力是企业高效利用外部资源获取竞争力的前提。潜在吸收能力帮助企业获取、吸收信息资源和经验技能,维持动态环境中的竞争优势,现实吸收能力是对现有知识与新知识的融合,将被转化的知识整合应用到组织合作中(Zahra和George,2002)。潜在吸收能力是知识积累的基础和前提,并不直接作用于创新,而是通过对创新网络中流动的知识信息加以捕捉、整合,以提高企业的创新潜力和知识存量水平。现实吸收能力以网络成员间的合作、交流以及对知识价值的经济化为基础,真正影响企业的创新活动。
吸收能力是横跨于企业内外部的资源整合能力,为企业获取稀缺价值资源并转化为生产力提供了机会,使企业能对变化的外部环境做出灵活反应,具备对外部环境的战略柔性。因此提出假设H5a:潜在吸收能力对企业创新绩效有正向影响;H5b:现实吸收能力对企业创新绩效有正向影响。
(四)知识吸收能力的中介作用
资源的稀缺和有限决定了企业无法拥有自身发展所需的全部资源,不断从网络中获取新知识才能提升组织绩效。中心度提高网络资源整合优势,为企业提供权利基础,界定了创新要素的网络位势,引导网络知识流向,对企业的决策方式产生影响。企业间持续、频繁的合作能够增加彼此信任,减少成员间的阻碍,加速企业对知识的获取、吸收和整合。紧密的网络联结和丰富的知识存量是企业实现突破性创新的前提,刘学元(2016)实证研究认为关系强度通过作用于知识吸收能力影响企业创新绩效。以关系质量为基础的网络合作,是由无序变为有序并形成合作双方认可的规范标准的过程,良好关系有利于资源的共享和成果的扩散,从而推动企业发展。
创新网络为企业提供接近外部知识的机会,知识吸收能力为企业提供知识获取渠道(Zahra和George,2002),知识经过吸收转化,成为企业创新潜力。吸收能力在创新网络与企业绩效间充当桥梁,吸收能力越强,两者间相互作用的效果就越明显。因此提出假设:
H6a:潜在吸收能力在创新网络特征(网络中心度、关系强度、关系质量)对企业创新绩效影响关系间有中介作用;H6b:现实吸收能力在创新网络特征(网络中心度、关系强度、关系质量)对企业创新绩效影响关系间有中介作用。
经归纳整理,本文构建的创新网络特征、知识吸收能力、企业创新绩效的理论模型如图1所示。
研究设计
(一)样本选择和数据收集
中国矿业大学科技园成立于2000年并被评定为国家级科技园,目前园区有426家企业,涵盖包括计算机软件、广告文化、金融等相关行业。本文以科技园内企业为研究对象,历时两个月,对园区内每个企业实地发放纸质问卷共300份,经筛选和整理,剩余215份符合要求,问卷的有效率为70.67%。
对研究样本统计分析发现,企业成立年限集中于3-10年(占60.5%),企业规模多处于50-150人之间(占59.5%)。被调查人员中高层管理者占80.9%,工作年限多分布于3-10年(占68.8%),说明其工作经验丰富,对企业自身和市场了解全面,确保问卷答案能够反映企业的真实情况,增加研究结果的可信度。
(二)研究变量的选取及测量
本文以既有文献研究为基础设计调查问卷,正式发放前,进行预调查,根据调查结果及专家意见修改并最终确定问卷题项,采用Likert五级量表,测度变量“1-5”分别代表“非常不同意-非常同意”。题项来源:一是创新网络特征参考(网络中心度、关系强度、关系质量)刘学元(2016)等人的研究;二是知识吸收能力(潜在吸收能力、现实吸收能力)参考Zahra和George(2002)等人的研究;三是创新绩效参考王晓娟(2008)等人的研究,均与同行业企业相比,本企业最近三年内的经营状况为描述方式进行测量。
数据分析
(一)相关性及信度、效度检验
对创新网络特征、知识吸收能力和企业创新绩效各变量进行相关性、信度、效度分析。表1显示,三者间存在显著相关关系,量表整体信度大于0.9,且各维度系数大于0.8,整体KMO值接近0.9,建构效度较好,所获数据信度、效度得分高。
通过主成分分析和正交旋转,创新网络特征、知识吸收能力、创新绩效分别抽取变异70.202%、75.793%、69.084%,且各维度变量的共同度均大于0.6,说明因子分析提取的公共因子能够反映原始变量60%以上的信息,因子载荷均大于0.7,量表的效度理想,因子分析效果较好,研究各维度划分合理(见表2)。
(二)回归分析
本文采用多元回归分析法,借助SPSS21.0,探讨创新网络特征、知识吸收能力、企业创新绩效之间的作用关系以及中介效应,重点比较创新网络特征与企业创新绩效回归分析的显著性以及在有、无知识吸收能力两种情况下变量数值的增减变化。
各维度变量对创新绩效、创新网络特征对知识吸收的回归分析。分别对创新网络特征与创新绩效、知识吸收能力与创新绩效、创新网络特征与知识吸收能力进行回归检验分析(见表3)。
模型A显示网络中心度、关系强度、关系质量均对创新绩效有正向影响,其中关系质量的作用最显著(β=0.288,P<0.001),关系强度的影响程度最小(β=0.174,P<0.01),F值为26.584,回归方程显著,假设H1a-H1c得到验证。
模型B顯示潜在吸收能力、现实吸收能力的系数显著,表示创新绩效均有正向影响,F值为48.985,回归方程显著,假设H5a-H5b得到验证,与现实吸收能力(β=0.489,P<0.001)相比,潜在吸收能力(β=0.268,P<0.01)的作用效果较小,说明现实吸收能力在企业创新过程中起主导作用,与已有研究结论一致。