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智力资本与创新绩效:组织学习的中介作用

2017-06-19丁栋虹

关键词:智力资本利用

张 翔,丁栋虹

(中国科学技术大学 管理学院,合肥 230026)

智力资本与创新绩效:组织学习的中介作用

张 翔,丁栋虹

(中国科学技术大学 管理学院,合肥 230026)

将企业创新绩效区分为技术创新绩效与管理创新绩效,并将利用式学习、探索式学习作为中介变量引入到企业智力资本与这两类创新绩效的关系中。通过对215家高科技企业调查数据的实证分析,结果表明:智力资本的各部分对技术创新绩效均有显著的正向作用,而其中的结构资本、人力资本对管理创新绩效有显著的正向作用;探索式学习对两类创新绩效都有显著的正向作用,而利用式学习只对管理创新绩效有显著的正向作用;探索式学习在关系资本、人力资本与两类创新绩效的关系中有中介作用,而利用式学习只在人力资本、结构资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

智力资本;探索式学习;利用式学习;技术创新绩效;管理创新绩效

引言

智力资本是企业的一种核心战略资源,不仅是企业持续获取竞争优势的重要源泉,还是企业实现组织创新的关键所在[1]。智力资本包括了员工全部智力活动所创造的资产,这些资产对于企业价值的创造发挥着重要作用[2]。自从智力资本的概念被提出之后,有关智力资本与企业创新的研究成为知识管理领域的热点问题。智力资本不但有助于企业创新能力的提升[3],而且对企业创新绩效有着显著的正向作用[4]。还有研究验证了智力资本对企业的技术创新[5]、自主创新能力[6]、服务创新能力[7]等具体方面的积极作用。随着研究的不断深入,学者们开始关注于智力资本对企业创新绩效的作用机制,探讨智力资本是通过哪些变量来间接影响创新绩效的,其中组织学习的中介作用得到了相关研究的支持[1][8]。虽然智力资本与企业创新绩效的关系得到了学术界的广泛讨论[9],但是现有研究仍有许多地方值得深入分析。首先,越来越多的学者呼吁企业不仅要重视技术创新,也要重视管理创新[10],之前研究中的因变量多为企业创新绩效、技术创新绩效、创新能力等,很少涉及对管理创新绩效的分析,而区分智力资本对不同类型创新绩效影响的相关文献则更为鲜见。其次,探索式学习与利用式学习的二元式划分已成为组织学习研究的重要分析框架[11],这两类组织学习在本质上有很大的区别。当前研究很少考虑到智力资本对于探索式学习、利用式学习的影响,而有关智力资本的各维度对两类组织学习不同影响的具体分析则更为缺乏。最后,越来越多的学者认为探索式学习与利用式学习是同时存在于企业之中,并且是互补的关系[10][12][13]。在以往的研究中,只将组织学习的整体作为中介变量[1][8],没有区分不同类型的组织学习的中介作用以及分析其中可能存在的差异,这样会限制对智力资本的作用机制的完整理解。

鉴于当前研究的不足,本研究将企业创新绩效区分为技术创新绩效、管理创新绩效两种类型,同时考虑到当前学者呼吁智力资本应从子维度的视角展开具体分析的建议[9],探讨智力资本的三个部分(结构资本、人力资本、关系资本)对不同类型创新绩效的影响,并在上述关系中引入探索式学习、利用式学习作为中介变量,从而深入分析企业智力资本是如何通过不同类型的组织学习来影响不同类型创新绩效的作用机制。

一、 文献回顾与研究假设

(一) 智力资本与组织学习

智力资本是企业的一种核心战略资源,它是由人力资本、关系资本与结构资本3个部分所构成的[1][14][15]。其中,人力资本是指企业员工所拥有的知识、经验与技能的集合;结构资本是指蕴含了企业运营知识的协作整合机制,包括了企业的决策机制、组织系统、工作流程、文化氛围、管理制度与信息系统等;关系资本是指企业通过与利益相关者建立内外部的关系网络所带来的各类资源以及信息优势,涉及了员工关系、顾客关系、供应商关系、合作伙伴关系等[15]。智力资本的三个部分彼此之间是紧密联系的,只有它们相互支持时,才能发挥出智力资本最大的效用[16]。自从March[17]将组织学习划分为利用式学习、探索式学习两种类型之后,这两类组织学习的研究逐渐成为学术界关注的热点[11]。探索式学习强调了企业对新知识的搜寻、获取、创造与应用,而利用式学习强调了企业对已有知识的提炼、挖掘、整合与充分利用[18]。有许多学者认为这两类组织学习是同时存在于企业的,并且是互补的关系[10][12][13]。

有关智力资本与组织学习的关系,有学者验证了智力资本的三个部分对组织学习均有正向的促进作用[1],也有学者发现人力资本、关系资本、结构资本三者与组织学习能力都是正相关的[8]。同时,还有学者从理论上提出了人力资本、关系资本与结构资本三者之间的有机结合是推动探索式学习与利用式学习的关键;他们认为专业型人力资本、合作型关系资本、机械式结构资本的组合可以促进利用式学习,而通用型人力资本、创业型社会资本、有机式结构资本的组合可以促进探索式学习[19]。对于结构资本与两类组织学习的关系,有学者发现企业构建的交互记忆系统(对不同领域知识的编码、存储、检索与交流的共享分工系统)对探索式学习、利用式学习均有显著的正向作用[20];还有学者提出信息管理系统的有效构建对两类组织学习均有积极作用[21];也有学者验证了高绩效工作系统(可以有效配置与运用资源,能够有效满足市场需求,从而实现高绩效目标的组织系统)对两类组织学习都有显著的正向作用[22]。人力资本对两类组织学习的作用主要体现在以下几个方面:第一,无论是探索式学习,还是利用式学习,归根到底都离不开人作为载体,而企业拥有越多高知识储备、丰富经验以及高素质的员工,会为组织学习的有效开展提供优质的人力资源支持[23]。第二,利用式学习主要聚焦于对已有知识的挖掘、提炼与充分利用,而人力资本存量的提高有利于增加企业现有知识的储备[24],从而为利用式学习的开展奠定了良好基础。第三,探索式学习强调了企业对新知识的搜寻、获取与创造。对于具体的人力资本,研发型人力资本的提升有助于企业从外部获取新知识,管理型人力资本的提升有利于企业整合新旧知识[25],同时企业人力资本存量的提高对其新知识的创造有积极影响[26]。而在关系资本对两类组织学习的影响方面,现有研究发现顾客参与对利用式学习、探索式学习均有驱动作用[27],而与顾客保持良好关系的企业更能促使顾客积极参与其中。同时,有学者验证了本地社会关系资本有利于利用式学习,而超本地社会关系资本有助于探索式学习[28]。此外,还有研究指出企业间的战略联盟对两类组织学习都有显著的正向作用[29],而企业与合作伙伴之间的关系越强,越有利于战略联盟的建立与巩固。综上所述,提出如下假设:

H1a:智力资本中的结构资本对探索式学习有显著的正向影响。

H1b:智力资本中的人力资本对探索式学习有显著的正向影响。

H1c:智力资本中的关系资本对探索式学习有显著的正向影响。

H2a:智力资本中的结构资本对利用式学习有显著的正向影响。

H2b:智力资本中的人力资本对利用式学习有显著的正向影响。

H2c:智力资本中的关系资本对利用式学习有显著的正向影响。

(二) 智力资本与企业创新绩效

国外学者认为企业拥有的智力资本越多,越有益于其创新能力的提升[3],并验证了结构资本、人力资本与关系资本三者对新产品开发绩效的积极作用[4]。国内学者发现结构资本、人力资本、关系资本对企业创新绩效、知识创新绩效有促进作用[1][8],还有学者发现智力资本的三个部分对企业的根本性技术创新都有正向影响,而其中的人力资本、关系资本则对渐进式技术创新有积极影响[5]。相比技术创新而言,管理创新强调了企业在新的管理实践、流程、制度或结构等方面的生成与执行[10],而管理创新绩效表现了企业在其管理实践、组织结构、运行机制等方面所进行的各种创新活动的综合成效[30]。对于企业而言,结构资本是一种重要的无形资产,对于提高其系统效率、有效整合内外资源有重要价值[31]。同时,结构资本所蕴含的组织协作整合机制,有利于企业对其组织结构、流程、规范的不断改进,从而为其创新活动的顺利开展创造良好的条件[32]。而以人力资源培训为主要手段的人力资本提升途径可以帮助员工理解和认识企业管理创新的重要性,并有利于内部管理创新活动的实施[33]。另外,企业管理者素质、经验与能力的不断提升,为其从事管理创新活动奠定了良好基础[34]。关系资本对管理创新绩效的影响主要体现在以下几点:新制度、新规范或新组织结构的实施会给员工带来不确定性,而企业与员工保持良好的关系,有助于员工接受及配合企业的管理创新活动;企业通过已经建立的关系网络,与其利益相关者进行互动,从而及时收集到外部环境变化情况以及相关信息,从而为其管理实践的优化、组织结构的调整等提供了方向。另外,已有学者验证了企业的网络关系嵌入对其管理创新绩效显著的正向作用[35],而关系资本是影响其网络关系嵌入的重要因素[7]。综上所述,提出如下假设:

H3a:智力资本中的结构资本对技术创新绩效有显著的正向影响。

H3b:智力资本中的人力资本对技术创新绩效有显著的正向影响。

H3c:智力资本中的关系资本对技术创新绩效有显著的正向影响。

H4a:智力资本中的结构资本对管理创新绩效有显著的正向影响。

H4b:智力资本中的人力资本对管理创新绩效有显著的正向影响。

H4c:智力资本中的关系资本对管理创新绩效有显著的正向影响。

(三) 组织学习与企业创新绩效

已有的研究表明组织学习不仅对产品创新有促进作用[36],还对管理创新有积极影响[37]。对于两类组织学习与技术创新绩效的关系,有学者发现探索式学习、利用式学习对企业的技术创新绩效均有显著的正向作用[38]。另外,有学者对两类组织学习与管理创新之间的关系也进行了探讨,发现探索式学习、利用式学习都能促进企业的管理创新[10]。对于企业而言,探索式学习有助于企业从外部获取先进的管理知识、经验或方法,从而为内部的管理创新活动提供知识来源;利用式学习帮助企业对已有的生产、管理、销售等方面经验进行提炼与总结,有助于企业发现当前运营管理中存在的问题,从而为管理创新活动指明了行动的方向。基于此,提出如下假设:

H5a:探索式学习对技术创新绩效有显著的正向作用。

H5b:利用式学习对技术创新绩效有显著的正向作用。

H6a:探索式学习对管理创新绩效有显著的正向作用。

H6b:利用式学习对管理创新绩效有显著的正向作用。

(四)研究的概念模型

通过上文的文献回顾,发现智力资本的三个部分均对两类组织学习、两类创新绩效有积极作用,同时两类组织学习对两类创新绩效也都有正向作用。另外,已有学者提出智力资本可以通过组织学习来间接影响企业创新绩效[1],以及通过组织学习能力来间接影响知识创新绩效[8]。基于上述研究成果,本研究进一步区分了不同类型的组织学习作为中介变量以及不同类型的创新绩效作为因变量,并绘制出本研究的概念模型(见图1),并提出如下假设:

H7a:探索式学习在智力资本中的结构资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H7b:利用式学习在智力资本中的结构资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H7c:探索式学习在智力资本中的人力资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H7d:利用式学习在智力资本中的人力资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H7e:探索式学习在智力资本中的关系资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H7f:利用式学习在智力资本中的关系资本与技术创新绩效的关系中有中介作用。

H8a:探索式学习在智力资本中的结构资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

H8b:利用式学习在智力资本中的结构资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

H8c:探索式学习在智力资本中的人力资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

H8d:利用式学习在智力资本中的人力资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

H8e:探索式学习在智力资本中的关系资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

H8f:利用式学习在智力资本中的关系资本与管理创新绩效的关系中有中介作用。

二、研究设计

(一)数据搜集

本研究通过调查问卷来搜集数据,选择长江三角洲区域内的高科技企业作为调查对象。为了确保问卷的有效性,先在当地的高新技术开发区进行了预测试,并依据预测试的结果对初始问卷进行了修正。在正式调查阶段,本研究选择长江三角洲的上海、南京、苏州等9个城市作为调研地,对这些城市的国家级、省级高新技术开发区的部分入驻企业展开调查。通过现场发放纸质问卷以及邮件发送电子问卷链接的形式,共发出问卷357份,回收问卷267份,其中有效问卷数为215份。在有效问卷中,被调查的企业情况具体如下:(1)在企业成立时间方面,5年之内的有15家(占比7.0%),5~10年的有54家(25.1%), 10~15年的有69家(32.1%),15~20年的有43家(20.0%),20年以上的有34家(15.8%);(2)在企业规模方面,100人以内的有29家(13.5%),100~499人的有51家(23.7%),500~999人的有57家(26.5%),1000~1499人的有38家(17.7%),1500人以上的有40家(18.6%);(3)在企业所属行业方面,涉及新能源及新材料业的48家(22.3%)、生物医药业50家(23.3%)、IT行业59家(27.4%)、精密制造业26家(12.1%)以及其他类型的高科技业32家(14.9%),上述行业类型基本覆盖了高科技所涉及的几个主要领域。

(二)变量测量

本研究选择国内外成熟量表作为测量变量的工具,并结合研究的主题进行适当修改,量表全部采用7级李克特量表的形式。

智力资本的测量采用的是蒋天颖与王俊江[1]的量表,该量表是基于Hsu与Fang[39]的成熟量表改编而成的,包括3个部分:人力资本、关系资本与结构资本。在本研究中,每个部分各有4个指标。对于探索式学习与利用式学习的测量,采用的是Su等[11]开发的量表,两类组织学习各有5个指标。关于技术创新绩效的测量,改编自Ritter与Gemundend[40]的量表,综合考虑了企业产品创新、工艺创新两方面的绩效,有5个指标,分别是:与主要竞争对手相比,公司新产品的数量、市场反响、技术含量、开发成功率以及生产设备采用了一流的先进技术。管理创新绩效的量表是来自Chen与 Huang[30]的成熟量表,有4个指标。

为了控制重要外生变量的潜在影响,参考以往的相关研究[30],选择企业年龄(成立时间)、企业规模(全职员工数)、企业的行业类型作为控制变量。其中,行业类型作为“哑变量”来处理,即属于该行业则为1,不属于则为0。

三、数据分析与假设检验

(一)同源误差检验

本研究采用Harmon单因子方法来检验样本数据的同源误差问题,结果表明:样本数据共提炼出7个特征值大于1的公因子,累计解释了方差的75.16%,其中最大特征值的公因子只解释了方差的29.04%。该结果说明了样本数据不存在严重的同源误差问题。

(二)信度与效度分析

利用SPSS的可靠性分析获得各量表的Cronbach’s α值,其中结构资本、人力资本与关系资本的值分别为0.872、0.902、0.896,探索式学习与利用式学习的值各为0.903、0.894,技术创新绩效与管理创新绩效的值各是0.913、0.886。各量表的Cronbach’s α值均在0.85以上,说明有很好的信度。同时,利用AMOS进行验证性因子分析,结果如表1所示。通过表1可以看出:各变量的标准化因子载荷值没有小于0.7的,且平均变异萃取量(AVE)都超过了0.5的标准要求。由此,表明了各变量具有良好的结构效度。

表1 变量验证性因子分析的检验结果

(三)描述性统计与相关性分析

变量的描述性统计与相关性分析,其结果如表2所示。依据表2,可以看出:智力资本的3个方面不仅与探索式学习均有正相关关系,还与利用式学习也都有正相关关系;同时,智力资本的3个方面与技术创新绩效、管理创新绩效均是正相关的;探索式学习、利用式学习不但均与技术创新绩效正相关,而且都与管理创新绩效正相关。同时,通过比较各变量AVE值的平方根与任意两个变量间的相关系数,发现前者远高于后者,表明了各变量具有良好的区分效度。

表2 变量的描述性统计与相关性分析结果

注:**p<0.01;括号内为各变量对应AVE值的平方根。

(四)分层回归分析

利用SPSS进行分层回归分析,构建如下10个多元回归方程,如表3所示。其中,M1、M2的因变量各自是探索式学习、利用式学习,M3到M7的为技术创新绩效,而M7到M10的为管理创新绩效。各回归方程的DW检验值均在2左右,表明回归方程不存在严重的序列自相关问题。同时,各方程中变量的方差膨胀因子(VIF)都在1.041~2.682之间,也说明了变量之间不存在严重的多重共线性问题。通过表3的M1、M2可知:人力资本、关系资本均对探索式学习有显著的正向影响(系数都是正值,且p都小于0.01);结构资本、人力资本对利用式学习都有显著的正向影响,支持了假设1b-1c与假设2a-2b的成立。依据表3的M4、M8,结构资本、人力资本、关系资本都显著正向影响着技术创新绩效,仅有结构资本、人力资本两者对管理创新绩效有显著的正向影响,验证了假设3a-3c、假设4a-4b。同时,表3中的M5、M9说明:探索式学习对技术创新绩效有显著的正向影响,而探索式学习、利用式学习对管理创新绩效都有显著的正向影响,支持了假设5a、假设6a-6b。在M6的回归方程中,人力资本、关系资本的系数都是显著的,同时中介变量探索式学习的系数也是显著的,由此说明探索式学习部分中介了人力资本、关系资本与技术创新绩效的关系,验证了假设7c、7e。另外,在M10的方程中,结构资本的系数由M8的显著变成了不显著,但人力资本、探索式学习与利用式学习的3个系数依然显著,由此表明探索式学习、利用式学习完全中介了结构资本与管理创新绩效的关系,同时两者也部分中介了人力资本与管理创新绩效的关系,支持了假设8a-8b、8c-8d的成立。

表3 分层回归分析的结果

注:*p<0.05,**p<0.01;行业类型1—4分别是指新能源与新材料、生物医药、IT与精密制造4个行业类型。

(五)结构方程模型分析

考虑到SPSS在分析多中介变量与多因变量时不够直观,所以本研究利用AMOS进行假设验证的结构方程模型(SEM)分析。构建如图1所示的结构方程模型(原始模型),运行AMOS程序,获得模型的拟合指标:χ2/df =1.628, GFI=0.895, NFI=0.904, IFI=0.947,CFI=0.947, RMSEA=0.054。统计结果显示:结构资本到探索式学习(β=0.150,p>0.05)、关系资本到利用式学习(β=0.076,p>0.05)、关系资本到管理创新绩效(β=0.014,p>0.05)、结构资本到管理创新绩效(β=0.090,p>0.05)以及利用式学习到技术创新绩效(β=0.096,p>0.05)5个路径是不显著的。依据原始模型的结果,去掉不显著的路径后,重新运行程序,得到的拟合指标为:χ2/df =1.574, GFI=0.903, NFI=0.912, IFI=0.969,CFI=0.969, RMSEA=0.052,表明模型的拟合效果比较好。修正模型的统计结果如图2所示。由图2可知:探索式学习不仅在关系资本、人力资本与技术创新绩效的关系中起到了部分中介的作用,还在人力资本与管理创新绩效的关系中发挥着部分中介的作用,同时它也在关系资本与管理创新绩效的关系中起到了完全中介的作用;利用式学习在人力资本与管理创新绩效的关系中发挥着部分中介的作用,而在结构资本与管理创新绩效的关系中起到了完全中介的作用。

图2 修正后的结构方程模型分析结果

四、 结论与讨论

(一)研究结论

通过对215家高科技企业调查数据的实证分析,得到如下结论:(1)智力资本的各部分(关系资本、人力资本与结构资本)对技术创新绩效均有积极的促进作用,同时智力资本中的结构资本、人力资本对管理创新绩效也都有积极的促进作用;(2)人力资本、关系资本对探索式学习发挥着正向作用,而结构资本、人力资本对利用式学习发挥着正向作用;(3)探索式学习不仅对技术创新绩效有积极作用,还对管理创新绩效有积极作用,而利用式学习只对管理创新绩效发挥着促进作用;(4)探索式学习不但在关系资本、人力资本与技术创新绩效的关系中起到了部分中介的作用,而且在人力资本与管理创新绩效的关系中也发挥着部分中介的作用,同时还完全中介了关系资本与管理创新绩效的关系;(5)利用式学习在结构资本与管理创新绩效的关系中发挥着完全中介的作用,同时在人力资本与管理创新绩效的关系中还起到了部分中介的作用。另外,利用式学习对技术创新绩效的影响不显著,这与刘建湘与单汨源[38]的结论相悖,可能的原因是研究样本的差异:本研究的样本是高科技企业,而他们的样本主要来自制造业企业。许多研究表明利用式学习对突破性创新的影响并不显著甚至是负向的[28],而高科技行业的性质决定了这类企业在技术创新方面主要以突破性创新为主,所以利用式学习在本研究中的作用并不明显。

(二)研究贡献

第一,扩展了智力资本对组织学习的研究内容。以往学者在分析智力资本与组织学习的关系时,没有充分考虑其对不同类型的组织学习的影响。自从March[17]提出探索式学习与利用式学习的二元式划分以后,这种划分方式逐渐成为组织学习研究领域的重要分析框架。本研究具体分析了智力资本的不同部分对这两类组织学习的影响,从而更深入地了解企业智力资本对组织学习的内在影响。

第二,推进了组织学习对企业创新绩效影响的研究。虽然许多学者充分讨论了组织学习以及不同类型的组织学习对企业创新绩效的影响,但在以往的相关文献中,多是将产品创新绩效、新产品开发绩效、技术创新绩效或者企业整体的创新绩效作为研究对象,而将管理创新绩效明确作为因变量的文献则比较少见。 越来越多的学者呼吁企业不仅要重视技术创新,还要重视管理创新。当前的研究也表明组织学习对管理创新有积极作用[10,37],但涉及不同类型的组织学习对管理创新绩效的影响,则少有学者展开深入分析。本研究不仅讨论了两类组织学习对技术创新绩效的不同影响,还分析了它们对管理创新绩效的影响,从而推进了当前研究的深入。

第三,探究了智力资本对不同创新绩效的作用机制。在当前的研究中,有学者虽然讨论了智力资本是如何通过组织学习来影响企业的创新绩效或知识创新绩效的[1][8],但并没有分析不同类型的组织学习在上述关系中的中介作用以及可能存在的差异,也没有区分不同类型的企业创新绩效。本研究针对当前研究的局限,深入讨论了智力资本的各部分是如何通过两类组织学习来影响企业不同类型的创新绩效的过程,完整分析了智力资本的各部分对技术创新绩效、管理创新绩效的作用机制。

(三)管理启示

依据本研究的结论,对于高科技企业的创新,提出如下几点建议:

1.高科技企业要重视企业智力资本的积累。本研究的结论不仅验证了智力资本对企业的技术创新绩效与管理创新绩效的积极影响,还发现其可以通过探索式学习与利用式学习来发挥积极作用。因此,该类企业要重视智力资本的建设与积累,努力通过各种有效的措施来提高员工的个人素质、技能以及知识储备,积极扩展、巩固与加强与企业利益相关者的关系,改善企业当前的组织架构、运营机制,从而实现企业智力资本的不断增长。

2.高科技企业要重视通过探索式学习来促进其的技术创新绩效。本研究的结论表明高科技企业的探索式学习对其的技术创新绩效有积极的促进作用。因此,该类企业需要在其的研发部门或者创新团队积极营造探索式学习的氛围,从而激发他们的创造力,并在组织层面建立配套的学习保障体系、学习奖励制度与创新转化机制,积极支持与鼓励研发人员的学习行为,并努力推动他们的学习成果向创新产出的有效转化。同时,企业应该提倡全体成员积极搜集、获取与整理外部的市场及技术环境中的有用信息,及时掌握国内外最新的市场变化与技术发展情况,并积极引入先进的技术与工艺设备,从而获得良好的技术创新绩效。

3.高科技企业要重视通过两类组织学习来提升其的管理创新绩效。本研究的结论发现高科技企业的探索式学习和利用式学习对其的管理创新绩效均有显著的正向影响。因此,企业在其的管理实践方面,应该通过利用式学习对现有的研发、生产与销售等方面经验进行有效总结,从而找出当前存在的问题,并在问题识别的基础上,通过对相关制度、流程及组织结构的改进,在内部建立高效的管理机制,为提升企业的创新效率奠定良好的基础。同时,为了实现企业的可持续创新,还需要通过探索式学习来积极引入最新的管理思想、方法与工具,促进各级管理者的发散性思考,并激发他们的创新意识,从而为建立创新型的组织制度、结构与文化提供有效的支持。

(四)研究局限与未来方向

本研究仍有一些局限性,未来可以改进:(1)研究的样本是来自长江三角洲区域的高科技企业,并没有包括其他区域的高科技企业,因此未来可以扩大样本的覆盖范围,使其也包括其他区域的高科技企业,从而增强研究结论的适用性;(2)研究中对智力资本的各要素、技术创新绩效以及管理创新绩效的测量,采用的是自我报告的量表形式,未来可以在这些变量的测量上采用更为精确的客观数据,从而进一步提高研究的准确性;(3)本研究没有考虑外部情境变量(如环境动态性)在上述关系中可能存在的调节作用,未来可以在此方向展开深入讨论。(4)本研究使用的是横向调查数据,未来可以使用纵向数据进行研究。

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(责任编校:朱德东)

Intellectual Capital and Innovation Performance: The Mediating Role of Organizational Learning

ZHANG Xiang, DING Dong-hong

(School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China)

Innovation performance is divided into technological innovation performance and management innovation performance; exploratory learning and exploitative learning as mediating variables are introduced into the relationship between intellectual capital and innovation performance. The results of the empirical analysis of 215 high-tech enterprises show that intellectual capital has a significantly positive effect on technological innovation performance, that structural capital and human capital have a significantly positive effect on management innovation performance, that exploratory learning has a significantly positive effect on two types of innovation performance, but exploitative learning only affects management innovation performance; that exploratory learning mediates the relationships between relation between human capital and two types of innovation performance, and that exploitative learning only mediates the relationship between human / structural capital and management innovation performance.

intellectual capital; exploratory learning; exploitative learning; technological innovation performance; management innovation performance

10.3969/j.issn.1672- 0598.2017.03.010

2016-12-17

教育部博士点基金资助项目(20133402110040)

张翔(1989—),男,合肥人;中国科学技术大学管理学院博士生,主要从事知识管理研究。 丁栋虹(1963—),男,安庆人;博士,中国科学技术大学管理学院教授、博士生导师,主要从事知识管理研究。

C931.6

A

1672- 0598(2017)03- 0061- 10

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