高技术企业价值网络属性与智力资本配置的实证研究

代海岩++吴晓云

摘要：探索价值网络的结构化属性对智力资本配置的影响，厘清作用机制和路径，以及战略开放性和文化距离的调节作用。以中国高技术企业为样本，通过多元（层级）线性回归分析发现：网络中心性均正向显著影响配置广度和稳定性；网络密度均正向显著影响配置广度和稳定性；战略开放性均正向显著调节网络中心性与配置广度之间、网络中心性与配置稳定性之间的关系；文化距离正向显著调节网络密度与配置广度之间的关系，而负向调节网络密度与配置稳定性之间的关系不显著。

关键词：价值网络；智力资本配置；网络中心性；网络密度

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.06

中图分类号：F276.44 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）05-0026-04

An Empirical Study on Value Network Attributes of Hightech

Enterprises and Intellectual Capital Configuration

DAI Haiyan，WU Xiaoyun

（ School of Business， Nankai University， Tianjin 300071）

Abstract： This paper explored the effects of structural attributes of value network on intellectual capital configuration， clarifying the mechanism and routine， as well as the moderating effects of strategic openness and cultural distance. Using Chinese hightech enterprises as the sample， with multivariate linear（hierarchical） regression， the results suggested that：network centrality both significantly had positive effects on breadth and stability； network density had the same effects as network centrality； strategic openness significantly and positively moderated the relationship between network centrality and breadth， as well as relationship between network centrality and stability； cultural distance significantly and positively moderated the relationship between network density and breadth， while negatively moderated the relationship between network density and stability.

Key words：value network； intellectual capital configuration； network centrality； network density

高技術企业在国民经济发展中扮演着先锋和主导作用，且往往与合作伙伴形成价值网络。智力资本作为重要的无形资源，对价值网络内企业的竞争优势获得不可或缺。

有限的智力资本怎样配置以对单个企业或价值网络整体的竞争优势产生影响，有哪些因素会影响智力资本的配置以及如何影响，这是新时代背景下值得思考的问题。

基于社会网络理论、资源基础观和智力资本观，探讨价值网络的结构化属性如何影响智力资本配置，厘清作用机制，同时分析有哪些因素会对结构化属性影响智力资本配置的关系产生调节作用。

1 相关研究述评

Bontis等认为人力资本间接影响绩效[1]，Cohen和Kaimenakis指出硬智力资产、功能智力资产和软智力资产均正向影响绩效[2]。李冬伟和汪克夷发现创新资本和流程资本为正向影响绩效[3]，Berzkalne和Zelgalve则验证了VAICTM与人力资本效率、结构资本效率正相关[4]，Cleary和Quinn也指出人力资本、结构资本、关系资本均正向影响绩效[5]。蒋天颖和王俊江发现人力资本直接影响创新绩效[6]，张慧颖和吕爽则发现结构资本正向影响渐进式创新[7]。

已有研究既有定性研究也有定量研究，大多集中于知识密集型产业或企业，关注智力资本子维度对绩效或创新的作用，但缺乏对价值网络情景下的研究以及智力资本配置的探讨。

2 理论与假设提出

2.1 网络中心性与智力资本配置

智力资本配置广度指价值网络内智力资本配置的项目类型或多样性[8]；智力资本配置稳定性指智力资本配置的长期持续投入[9]。

网络中心性指价值网络内企业直接联系的其他企业数量或规模。具有较高网络中心性的企业，接触到更多类型的智力资本，感知各方需求信息，协调并匹配到相应的研发、营销等环节，延伸到不同项目。

假设1：网络中心性正向影响配置广度。

较高网络中心性所对应的联系，使合作伙伴认同配置方案。横向上加强网络内部企业资源的双边和多边依赖，纵向上巩固路径依赖[10]，保证各方持续地投入智力资本于合作项目，提高配置的稳定性。

假设2：网络中心性正向影响配置稳定性。

2.2 网络密度与智力资源配置

网络密度指价值网络内部行动者之间相互联系的程度[11]。较高的网络密度易形成需求差异化，扩大配置所涉及的项目类型。同时智力资本可快速流动并分布到不同的时间段、空间范围或业务环节。

假设3：网络密度正向影响配置广度。

较高的网络密度产生信任，减少机会主义，降低交易成本。企业基于自身声誉和网络声誉，作出资源承诺[12]。同时减少智力资本的外流，确保智力资本的可得性和配置的连续性。

假设4：网络密度正向影响配置稳定性。

2.3 战略开放性的调节作用

战略开放性指企业在战略规划、实施和控制时主动利用组织外部的资源，以更好地实现战略的作用和效果[13]。

较高程度的战略开放性将拓展网络中心性影响智力资本配置时所涉及的范围，同时所获得的其他资源也将强化配置时的需求感知、有效匹配和精准响应。同时要求企业必须长期投入智力资本以支持研发与创新等，提高资源承诺[12]。

假设5a：战略开放性正向调节网络中心性与配置广度之间的关系；

假设5b：战略开放性正向调节网络中心性与配置稳定性之间的关系。

2.4 文化距离的调节作用

文化距离指国家间国家文化系统和文化规范的不一致[14]。文化距离越大，将增加匹配范围，增强网络密度对配置广度的正向影响。然而，文化距离所带来的多样性和异质性，將加大网络内部企业对彼此了解的障碍和隔阂，机会主义行为增加，由此弱化配置的长期承诺[15]。

假设6a：文化距离正向调节网络密度与智力资本配置广度之间的关系；

假设6b：文化距离负向调节网络密度与智力资本配置稳定性之间的关系。

综合上述讨论，提出研究的理论模型如图1所示。

3 研究设计

3.1 样本和数据收集

本研究采用问卷调查方法，选取上海、浙江、山东、天津、北京、河北等地。正式调查前做了预调查，完善了问卷。由企业高管填写问卷。共发放问卷500份，实际有效问卷211份，有效回复率为42.2%。样本信息如表1所示。

3.2 变量测量

网络中心性（NC）：借鉴Wichmann等的研究[16]，用程度、封闭性、中间性衡量。

网络密度（ND）：借鉴Felipe和Vanitha的研究[11]，用企业间相互联系的程度、沟通程度、信任程度衡量。

智力资本配置广度（RB）：借鉴Klingebiel和Rammer、Sirmon等的研究[8，17]，用配置的类型、多样性衡量。

智力资本配置稳定性（RS）：借鉴Robson等的研究[9]，用持续提供、贡献承诺衡量。

战略开放性（SO）：借鉴Rosell的研究[13]，用主动利用外部资源、外部企业参与企业运营、外部资源影响企业决策及战略衡量。

文化距离（CD）：借鉴Tae和Park、Sousa和Tan的研究 [14，18]，用文化多样性、文化吸收、不确定性避免衡量。

控制变量：研究对成立时间（FAGE）和企业性质（FNAT）进行控制，两个控制变量均以选择题的形式让被访者给出所在区间和企业所属性质。

3.3 信度和效度检验

Cronbachs α系数均大于0.7，KMO值为0.845，单一标准化因子载荷都在0.6以上，6个变量的AVE值都大于

0.5，且对角线上AVE值都大于不在对角线的变量间相关系数的平方（如表2所示），表明测量有较高的内部一致性、聚合效度和区分效度。具体拟合指标：χ2= 494.58，df= 215，χ2/df=2.3004，RMSEA=0.079，NFI=0.92，NNFI=0.94，CFI=0.95，表明拟合优度较高。

4 统计结果

4.1 描述性统计值与Pearson相关系数

对控制变量即成立时间和企业性质作虚拟变量处理，各产生3项虚拟变量，表2给出了主要变量的描述性统计值（均值、标准差），以及Pearson相关系数矩阵。

4.2 回归分析结果

4.2.1 网络属性与智力资本配置

研究采用多元（层级）回归分析方法，统计结果如表3所示，模型1-1和模型1-2表明网络中心性和网络密度均正向显著影响智力资本配置广度，假设1和假设3均得到支持。模型2-1和模型2-2表明网络中心性和网络密度均正向显著影响智力资本配置稳定性，假设2和假设4均得到支持。

4.2.2 战略开放性和文化距离的调节作用

如表4所示，模型3-1和模型3-2表明战略开放性正向调节网络中心性与智力资本配置广度之间的关系，文化距离正向调节网络密度与智力资本配置广度之间的关系，假设5a和假设6a均得到支持。模型4-1和模型4-2表明战略开放性正向调节网络中心性与智力资本配置稳定性之间的关系，而文化距离负向调节网络密度与智力资本配置稳定性之间的关系不显著，假设5b得到支持，假设6b不支持。

5 讨论和结论

5.1 结果讨论

5.1.1 网络属性对智力资本配置的影响

网络中心性均正向显著影响配置广度和稳定性，网络密度也均正向显著影响配置广度和稳定性。网络中心性和网络密度这两个网络属性，均对智力资本配置产生正向影响。

5.1.2 战略开放性和文化距离的调节作用

战略开放性均正向显著调节网络中心性与配置广度之间、网络中心性与配置稳定性之间的关系；文化距离正向显著调节网络密度和配置广度之间的关系，而负向调节网络密度与配置稳定性之间的关系不显著。

对假设6b未得到支持的原因进行分析：由于网络内部企业之间连接关系产生的沟通交流，抵消了文化距离差异带来的过多不确定性，文化距离的调节作用得到缓和；由于高技术企业往往具有高的专用性投资，导致价值网络内部企业形成合作专用性投资，将鞭策这些企业着眼长期决策和回报，提高智力资本投入和配置的韧性，也缓和了文化距离的调节作用。

5.2 管理建议

（1）合理构建价值网络的结构属性。高技术企业在价值网络形成过程中应主动筛选合作伙伴，保证构建的网络有良好的结构化参数。

（2）充分关注网络内外部因素。给予网络内外部因素足够关注，既要有战略层面的规划，也需掌控影响权重大的环境因素。

（3）形成智力资本、内部网络和配置“三重”结构。智力资本所包含要素、价值网络、配置都应当有合理的结构，依据RBV的观点，这将提高因果模糊性，增强高技术企业和网络整体的竞争优势。

5.3 研究局限和未来展望

（1）样本量较少，从而结论的普适性受到影响。

（2）欠缺对其他结构属性的关注，如网络规模等。

未来研究可增加样本数量，或探索其他结构属性对智力资本配置，亦可采用纵向研究，提高结论的稳健性和可推广性。

参考文献：

[1]Bontis N， et al. Intellectual Capital and Business Performance in Malaysian Industries[J]. Journal of Intellectual Capital， 2000， 1（1）：85-100.

[2]Cohen S， Kaimenakis N. Intellectual Capital and Corporate Performance in Knowledge-Intensive SMEs[J]. Learning Organization， 2007， 14（3）：241-262.

[3]李冬伟，汪克夷.智力资本与高科技企业绩效关系研究——环境的调节作用[J]. 科学学研究， 2009， 27（11）：1640，1701-1707.

[4]Berzkalne I， Zelgalve E. Intellectual Capital and Company Value[J]. Social and Behavioral Sciences， 2014， 110：887-896.

[5]Cleary P， Quinn M. Intellectual Capital and Business Performance-an Exploratory Study of the Impact of Cloud-Based Accounting and Finance Infrastructure[J]. Journal of Intellectual Capital， 2016， 17（2）：255-278.

[6]蔣天颖，王俊江.智力资本、组织学习与企业创新绩效的关系分析[J]. 科研管理， 2009， 30（4）：44-50.

[7]张慧颖，吕爽.智力资本、创新类型及产品创新绩效关系研究[J]. 科学学与科学技术管理， 2014， 35（2）：162-168.

[8]Klingebiel R， Rammer C. Resource Allocation Strategy for Innovation Portfolio Management[J]. Strategic Management Journal， 2014， 35（2）：246-268.

[9]Robson M J， Schlegelmilch B B， Bojkowszky B. Resource Deployment Stability and Performance in International Research and Development Alliances： Self Determination Theory Explanation[J]. Journal of International Marketing， 2012， 20（1）：1-18.

[10]Sydow J， Schreygg ， Koch J. Organizational Path Dependence： Opening the Black Box[J]. Academy of Management Review， 2009， 34（4）： 689-709.

[11]Felipe T， Vanitha S.What Goes Around Comes Around： The Impact of Marketing Alliances on Firm Risk and the Moderating Role of Network Density[J]. Journal of Marketing， 2015， 79（5）：63-79.

[12]Wadhwa A， Basu S. Exploration and Resource Commitments in Unequal Partnerships： An Examination of Corporate Venture Capital Investments[J]. Journal of Product Innovation Management， 2013， 30（5）：916-936.

[13]Rosell D T. Implementation of Open Innovation Strategies： A Buyer Supplier Perspective[J]. International Journal of Innovation Management， 2014， 18（6）：1-23.

[14]Tae T W， Park S. The Effect of Cultural Distance on International Marketing Strategy： A Comparison of Cultural Distance and Managerial Perception Measures[J]. Journal of Global Marketing， 2011， 24（1）：18-40.

[15]Akremi A， Mignonac K， Perrigot P. Opportunistic Behaviors in Franchise Chains： The Role of Cohesion Among Franchisees[J]. Strategic Management Journal， 2011， 32（9）：930-948.

[16]Wichmann B K， Carter C R， Kaufmann L. How to Become Central in an Informal Social Network： An Investigation of the Antecedents to Network Centrality in an Environmental SCM Initiative[J]. Journal of Business Logistics， 2015， 36（1）：102-119.

[17]Sirmon D G， et al. Resource Orchestration to Create Competitive Advantage： Breadth， Depth， and Life Cycle Effects[J]. Journal of Management， 2011， 37（5）：1390-1412.

[18]Sousa C M P， Tan Q. Exit from a Foreign Market： Do Poor Performance， Strategic Fit， Cultural Distance， and International Experience Matter？[J]. Journal of International Marketing， 2015， 23（4）：84-104.

（責任编辑：张 勇）