制造企业创新网络与双元性学习——基于垂直、水平创新网络的比较研究

齐 昕，刘 洪，张 军

(1.南京大学 商学院，江苏 南京 210093；2.安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243032)

一、 引 言

当前，中国制造正在实现由大变强的历史跨越，制造企业也面临着由追赶者到领先者的角色转型。在此过程中，企业不但需要专注于已有知识的精炼和整合，持续提高生产效率、降低生产成本，维持发展的稳定性；还需要不断获取与运用全新知识，以应对发达国家在位企业的技术封锁和价值链俘获。因此，实施有效的双元性学习，兼顾现有竞争优势和未来可持续发展，已成为我国制造企业克服后发劣势、跨越“追赶陷阱”的关键[1]。

另一方面，伴随着创新范式的网络化程度不断加深，以及知识创造活动的日益开放，使得企业利用创新网络突破单一企业资源需求约束和认知结构差异[2]，实现利用式学习和探索式学习的同步发展成为可能[3-4]。然而，如何构建创新网络进而提升企业的双元学习能力，相关研究结论却并不一致。一些研究发现，提升网络关系强度有利于利用式学习，但不利于探索式学习[5-6]；也有学者认为，网络关系强度对利用式学习和探索式学习均有正向影响[7]。在网络规模方面，现有研究大多认为，扩大网络规模可以同时促进利用式学习和探索式学习[7-8]，但另一些实证研究发现，网络规模对企业探索式学习有正向影响，而对利用式学习产生负面作用[9]，或是单独促进了企业的利用式学习[10]。因此，有必要探析企业创新网络对双元性学习的作用机制，回应理论的不确定性以及由此衍生的管理实践困惑。

通过对现有文献的考察发现，相关研究结论不统一的原因可能归结于以下三个方面：首先，以往研究大多从整体视角分析了企业创新网络对双元性学习的影响，忽视了企业创新网络的多样性，不同类型的创新网络，其效果存在差异[11-12]；其次，不同的创新网络特征同时存在，相互影响，仅从企业创新网络的单一或某几个特征探讨其对双元性学习的直接作用，无法全面地揭示企业创新网络对双元性学习的影响机制；最后，相关研究过于强调创新网络的外部效应，忽视了内部因素的权变作用，企业能否有效地构建良好的创新网络并获得积极效果，还取决于企业的网络管理能力[13-14]。基于此，本文将制造企业创新网络分为垂直创新网络和水平创新网络，通过分析网络强度、网络规模、网络质量这三种创新网络特征的相互关系，以及创新网络管理能力在其中的调节作用，厘清制造企业创新网络对双元性学习的影响机制，阐明有效提升双元性学习的相关创新网络特征，以期为企业合理构建创新网络，培育双元学习能力提供理论参考。

二、 理论基础与研究假设

(一) 创新网络强度、创新网络质量与双元性学习

创新网络强度与双元性学习的关系研究，成果极为丰富，相关结论却并不一致。如Huang和Wang[5]、潘松挺与郑亚莉[6]、窦红宾和王正斌[8]等发现，强关系常伴随着深度和有价值的知识与信息的交换，有利于企业的利用式学习；而弱关系伴随着广度和非冗余的知识与信息的交换，有利于企业的探索式学习。然而，这种一一对应的关系仍存有争议。魏江与郑小勇[15]指出，探索式学习具有较高的不确定性和风险，需要参与者间的频繁互动并形成高度信任的关系，这些都是强关系特征。刘学元等[16]、任胜钢[17]也认为，当前中国企业的创新网络组建还处于初级阶段，商务环境的信誉机制尚未完善，企业只有通过高强度的联系来增加彼此的信任感和合作度，促进隐性知识与复杂知识的共享与转移。这种情况下，强关系显然对探索式学习更为重要。

现有研究分歧的焦点在于，创新网络强度是否有利于探索式学习。然而，可以发现，持赞同观点的研究者在论述中，均隐含网络强度通过提高网络质量进而促进了探索式学习的思想，但在研究中却仅仅分析了网络强度对探索式学习的直接作用，并没有揭示网络质量在其中的中介机制。这可能是相关结论出现争议的原因之一。作为衡量企业创新网络构成主体间稳定性及信任、互惠程度的重要特征变量，网络质量被认为对组织双元性学习均具有积极的作用。稳定的网络有助于缩短网络成员间的技术距离，降低认知差异并促进知识转移和整合[18]；而网络间的信任和互惠氛围能够约束机会主义行为，提高企业间知识共享和扩散的意愿，降低合作伙伴保留技术的程度，使得企业能够获得更多、更广、更可靠的知识，这些都有利于双元性学习的提升[19]。

综上所述，本研究认为，创新网络强度促进了网络成员间深层次的合作和交流，有利于专有知识的深度开发和利用，进而正向影响利用式学习；创新网络强度还通过提高创新网络质量，进而对利用式学习产生间接正向影响。另一方面，创新网络强度可能使企业陷入关系锁定的状态，固化了企业的认知模式，不利于企业探索新颖知识，从而对探索式学习产生负面影响；然而，创新网络强度可以通过提高创新网络质量，进而正向影响探索式学习。同时，Haeussle等[20]、付丙海等[21]的研究发现，企业创新网络可以分为企业与供应商、经销商与客户的垂直创新网络，以及企业与政府、大学及科研机构、金融及中介机构的水平创新网络两种类型；不同类型的创新网络拥有异质性的资源禀赋、认知模式以及知识距离，因而相关网络特征对双元性学习的影响也可能存在差异。基于此，本文将企业创新网络强度分为垂直网络强度和水平网络强度，假设如下：

H1a：垂直网络强度正向影响利用式学习，它还通过正向影响创新网络质量进而间接促进利用式学习。

H1b：水平网络强度正向影响利用式学习，它还通过正向影响创新网络质量进而间接促进利用式学习。

H1c：垂直网络强度负向影响探索式学习，但它同时通过正向影响创新网络质量进而间接促进探索式学习。

H1d：水平网络强度负向影响探索式学习，但它同时通过正向影响创新网络质量进而间接促进探索式学习。

(二) 创新网络规模、创新网络质量与双元性学习

在创新网络规模与双元性学习的关系方面，现有研究大多认为，创新网络规模对利用式学习和探索式学习均有正向的促进作用。企业网络规模的大小意味着可以获取的知识、信息的广度和异质性程度，规模越大，表明企业有机会能够获得更多的多样化的新知识，从而有利于探索式学习[22-23]。大规模的创新网络通常包含较多的弱联结，且更有可能形成结构洞，确保了知识的非冗余性，也有利于探索式学习[24-25]。同时，扩大创新网络规模能够使企业构建更多的知识共享平台，通过比较、合理选择有价值的知识、信息，降低了风险和不确定性，增加了组织学习的深度，有利于组织开展利用式学习[8]。

但也有研究认为，网络规模并非没有负面作用。如McFadyen与Cannella[26]指出，识别、发展与维持关系需要大量的时间、精力成本，而组织的资源是有限的，过于追求关系的数量，可能是以牺牲关系的质量为代价。过大的网络规模还增加了关系管理的难度和整合成本，合作伙伴数量的增加意味着更多潜在的搭便车者，增加了道德风险和机会主义行为，不利于网络中信任机制的产生[10]。综上所述，本研究认为，创新网络规模提高了企业信息、知识的发现、获取与选择能力，有利于企业的利用式学习和探索式学习；然而，过大的创新网络规模可能损害了高质量网络关系的形成，进而对企业的利用式学习和探索式学习产生间接的负面影响。同上，本研究将企业创新网络规模分为垂直网络规模和水平网络规模，假设如下：

H2a：垂直网络规模正向影响利用式学习，但它还通过负向影响创新网络质量进而间接削弱利用式学习。

H2b：水平网络规模正向影响利用式学习，但它还通过负向影响创新网络质量进而间接削弱利用式学习。

H2c：垂直网络规模正向影响探索式学习，但它还通过负向影响创新网络质量进而间接削弱探索式学习。

H2d：水平网络规模正向影响探索式学习，但它还通过负向影响创新网络质量进而间接削弱探索式学习。

(三) 创新网络管理能力的调节作用

随着网络理论的发展，学者们逐渐注意到，仅从资源观视角分析创新网络及其带来的网络资源对组织学习的影响，无法解释拥有相似网络特征的企业在组织学习方面所表现出的差异，企业的创新网络管理能力，是企业能否有效地营造良好的创新网络并获得积极效果的重要情境变量[27]。在同等联结强度的情况下，创新网络管理能力较高的企业，在既定关系维护方面表现出更多“灵活性”和更高的效率，使企业更容易获得合作伙伴的认可，产生更多高质量的网络关系[28-29]。高创新网络管理能力还能使知识交流及合作活动更顺利地进行，使得企业通过深化合作和情感投入，产生“锁定效应”，提高了合作的稳定性，并培育信任、互惠的网络氛围[30]。即在高创新网络管理能力的情景下，企业创新网络强度对创新网络质量的正向直接效应及其对双元性学习的间接效应增大，可以提出如下假设：

H3a：创新网络管理能力正向调节了垂直网络强度对创新网络质量的直接效应及其对双元性学习的间接效应，即企业网络管理能力越强，垂直网络强度对创新网络质量以及双元性学习的正效应越大。

H3b：创新网络管理能力正向调节了水平网络强度对创新网络质量的直接效应及其对双元性学习的间接效应，即企业网络管理能力越强，水平网络强度对创新网络质量以及双元性学习的正效应越大。

同时，创新网络管理能力较高的企业，能够制定并充分运用合作规范和冲突解决机制，更加灵活地处理合作伙伴间发生的冲突，从而减少了因网络规模扩大带来的管理成本和机会主义行为[29]。拥有高创新网络管理能力的企业还能够通过评估关系的重要性以及资源的可得性来合理分配资源，通过选择性结网，减少“盲目联系”，缓解了因资源约束所引发的扩大网络规模对创新网络质量的负面效应[10]。因此，可以认为，在高创新网络管理能力的情景下，企业创新网络规模对创新网络质量的负向直接效应及其对双元性学习的间接效应减小。可以提出如下假设：

H3c：创新网络管理能力正向调节了垂直网络规模对创新网络质量的直接效应及其对双元性学习的间接效应，即企业网络管理能力越强，垂直网络规模对创新网络质量以及双元性学习的负效应越小。

图1 理论模型框架

H3d：创新网络管理能力正向调节了水平网络规模对创新网络质量的直接效应及其对双元性学习的间接效应，即企业网络管理能力越强，水平网络规模对创新网络质量以及双元性学习的负效应越小。

根据上述假设分析，得到本研究的理论模型框架，如图1所示。

三、 研究设计

(一) 数据收集

利用相关高校MBA学员及其他社会关系，对长三角地区的制造企业发放300份问卷，回收有效问卷217份，有效回收率为72.33%。问卷主要由企业研发部门主管或分管经理填写。企业成立10年以内的占19%,10～20年的占53%，20年以上的占28%；员工小于100人的企业占20%，100～200人的占24%，200～400人的占27%，400人以上的占29%；属于高新技术企业的占77%。

(二) 变量测量

研究量表均来自成熟研究文献，相关外文量表采用中英文双向互译并进行了语义修正。所有题项均采用7点式Likert量表记分，从1(非常不同意)到7(非常同意)。

1.创新网络强度。垂直网络强度主要包括企业与其供应商、经销商和客户创新合作的频繁程度，水平网络强度主要包括企业与政府、大学及科研机构、金融及中介机构等主体创新合作的频繁程度[20]。参考McFadyen与Cannella[26]开发的量表并进行修订，各包括3个题项，示例条目分别如“相对于其他同类企业，本企业与供应商的创新合作更频繁”“相对于其他同类企业，本企业与政府机构的创新合作更频繁”。

2.创新网络规模。垂直网络规模主要包括企业与其创新合作的供应商、经销商与客户的数量多少；水平网络规模主要包括企业与其创新合作的政府、大学及科研机构、金融及中介机构的数量多少[20]。参考McFadyen与Cannella[26]、解学梅与左蕾蕾[31]开发的量表并进行修订，各包括3个题项，示例条目分别如“相对于其他同类企业，本企业与更多的供应商创新合作”“相对于其他同类企业，本企业与更多的政府机构创新合作”。

3.创新网络质量。该变量主要参考陈学光[32]、蔡彬清和陈国宏[7]开发的量表进行修订而成，共包括7个题项，来衡量企业与其创新网络相关主体间的信任、满意和互惠程度，示例条目如“本企业与创新网络中的其他组织彼此信任”。

4.创新网络管理能力。该变量主要参考任胜钢[17]、Ritter与Gemünden[28]开发的量表进行修订而成，共包括6个题项，来衡量企业管理、优化、协调创新网络中相关主体间关系的能力，示例条目如“本企业经常与创新网络中的其他组织讨论合作关系进展”。

5.双元性学习。参考潘松挺和蔡宁[33]的研究，从知识获取、吸收、共享、利用四个方面，分别设计4个题项对双元性学习进行了测量。利用式学习能力示例条目如“本企业能够有效地吸收现有技术领域的知识”，探索式学习能力示例条目如“本企业能够有效地吸收不同领域的知识”。

研究还对可能影响企业双元性学习的企业性质(高新技术企业为0，非高新技术企业为1)、经营时间(以企业经营的年数表征)、规模(以企业员工数表征)等因素进行了控制。

四、 实证分析

(一) 共同方法偏差检验与信、效度分析

表1 测量指标信度和效度

对于可能的共同方法偏差问题，利用单一方法潜因子法进行检验。构建方法偏差潜因子(CMV)，进行验证性因子分析后计算得出，方法偏差潜因子占总体解释变异量的比例为13.8%，小于25%的标准[34]，表明本研究不存在严重的共同方法偏差问题。

如表1所示，研究各构念的Cronbach’sα系数基本大于0.7，表示信度良好；各构念组合信度值基本大于0.8，各构念平均萃取方差AVE基本大于0.5，表明收敛效度良好。验证性因子分析结果(如表2)发现，八因子模型比其他模型具有更好的模型拟合度，且其匹配指标较好，说明本研究具有良好的区分效度。

表2 验证性因子分析结果

注：八因子模型：纵向网络强度、横向网络强度、纵向网络规模、横向网络规模、网络质量、探索式学习能力、利用式学习能力、网络管理能力；七因子模型1：纵向网络强度+横向网络强度、纵向网络规模、横向网络规模、网络质量、探索式学习能力、利用式学习能力、网络管理能力；七因子模型2：纵向网络强度、横向网络强度、纵向网络规模+横向网络规模、网络质量、探索式学习能力、利用式学习能力、网络管理能力；七因子模型3：纵向网络强度、横向网络强度、纵向网络规模、横向网络规模、网络质量、探索式学习能力+利用式学习能力、网络管理能力；六因子模型1：纵向网络强度+横向网络强度、纵向网络规模+横向网络规模、网络质量、探索式学习能力、利用式学习能力、网络管理能力；六因子模型2：纵向网络强度+横向网络强度、纵向网络规模、横向网络规模、网络质量、探索式学习能力+利用式学习能力、网络管理能力；五因子模型：纵向网络强度+横向网络强度、纵向网络规模+横向网络规模、网络质量、探索式学习能力+利用式学习能力、网络管理能力；四因子模型：纵向网络强度+横向网络强度、纵向网络规模+横向网络规模、探索式学习能力+利用式学习能力、网络质量+网络管理能力。

(二) 描述性统计与相关分析

描述性统计与相关分析如表3所示，垂直网络强度、水平网络强度、垂直网络规模与创新网络质量以及双元学习能力正相关；水平网络规模与创新网络质量以及双元学习能力负相关，创新网络质量与双元学习能力正相关，相关性分析结论与研究假设基本一致。

表3 描述性相关统计分析

注：*、**分别表示在5%、1%的水平上显著。

(三) 假设检验

首先，采用层级回归以及中介效应检验三步法，初步检验企业网络强度、网络规模对企业双元学习能力的影响机制。利用Spss20.0进行层级回归分析，结果如表4所示。由模型2、模型5、模型6可以看出，垂直网络强度、垂直网络规模对利用式学习能力有正向的直接效应和间接效应，水平网络强度、水平网络规模对其影响效应均不显著。由模型2、模型8、模型9可以看出，垂直网络强度、水平网络强度对探索式学习能力有正向影响，且其效应被创新网络质量完全中介；垂直网络规模对探索式学习能力有正向的直接效应和间接效应，水平网络规模对其效应不显著。

其次，通过mplus7.0软件，采用Bootstrap法进一步检验间接效应。经过2000次反复抽样后发现，在95%置信区间内，垂直网络强度、水平网络强度经由创新网络质量作用于企业利用式学习的间接效应均显著(0.253;95%CI[0.161,0.375])、(0.122;95%CI[0.029,0.230])；但水平网络强度对利用式学习的直接效应不显著(0.016;95%CI[-0.164,0.208])，假设H1a成立、H1b部分成立。垂直网络强度、水平网络强度经由创新网络质量作用于企业探索式学习的间接效应均显著(0.310;95%CI[0.208,0.412])、(0.150;95%CI[0.032,0.267])；但它们对探索式学习的直接效应均不显著(-0.043;95%CI[-0.196,0.114])、(0.054;95%CI[-0.135,0.269])，假设H1c、H1d部分成立。

95%置信区间内，垂直网络规模对利用式学习的直接效应(0.287；95%CI[0.154,0.410])和间接效应(0.064;95%CI[0.007,0.129])均显著，但间接效应为正；水平网络规模对利用式学习的直接效应(-0.002;95%CI[-0.155,0.186])和间接效应(-0.043;95%CI[-0.130,0.035])均不显著，假设H2a部分成立、H2b不成立。垂直网络规模对探索式学习的直接效应(0.153;95%CI[0.017,0.293])和间接效应(0.078;95%CI[0.007,0.160])均显著，但间接效应为正；水平网络规模对探索式学习的直接效应(0.071;95%CI[-0.119,0.281])和间接效应(-0.052;95%CI[-0.156,0.046])均不显著，假设H2c部分成立、H2d不成立。

表4 模型回归结果

注：*、**分别表示在5%、1%的水平上显著。

调节效应方面，根据模型3乘积项系数的显著性，发现网络管理能力可能在垂直网络强度、水平网络规模与创新网络质量的直接关系及其与双元性学习的间接关系中起调节作用。借鉴Edwards与Lambert[35]的方法，进行进一步检验，结果如表5。在低网络管理能力的情况下，在95%置信区间内，垂直网络强度对创新网络质量的影响(0.136;95%CI[0.026,0.250])及其经由创新网络质量对利用式学习(0.071;95%CI[0.017,0.139])、探索式学习(0.087;95%CI[0.021,0.169])的间接效应均显著；在高网络管理能力的情况下，垂直网络强度对创新网络质量的影响(0.516;95%CI[0.406,0.630])及其经由创新网络质量对利用式学习(0.269；95%CI[0.184,0.370])、探索式学习(0.329;95%CI[0.236,0.435])的间接效应也均显著；三种情况下的差异值也均显著，表明网络管理能力正向调节了垂直网络强度和创新网络质量的直接效应及其与利用式学习、探索式学习的间接效应，H3a成立。

在低网络管理能力的情况下，水平网络规模对创新网络质量(-0.177;95%CI[-0.317,-0.052])及其经由创新网络质量对利用式学习(-0.092;95%CI[-0.188,-0.031])、探索式学习(-0.113;95%CI[-0.214,-0.036])的效应均显著；在高网络管理能力的情况下，水平网络规模对创新网络质量(0.133;95%CI[-0.047,0.305])及其经由创新网络质量对利用式学习(0.069;95%CI[-0.024,0.166])、探索式学习(0.085;95%CI[-0.029,0.199])的效应均不显著；但三种情况下的差异值均显著，表明网络管理能力正向调节了水平网络规模和创新网络质量的直接效应及其与利用式学习、探索式学习的间接效应，H3d成立。研究也证实，95%置信区间内，高、低网络管理能力情况下，水平网络强度与垂直网络规模对创新网络质量与双元性学习的差异值均不显著，H3b、H3c不成立。调节效应图如图2至图5所示，图中虚线表示关系不显著。

表5 有调节的中介效应分析结果

注：路径一、二的第一阶段指垂直网络强度对创新网络质量的影响，路径三、四的第一阶段指水平网络规模对创新网络质量的影响，第二阶段指创新网络质量分别对利用式学习或探索式学习的影响，间接效应指垂直网络强度、水平关系规模经由创新网络质量对利用式学习或探索式学习的间接影响，即第一阶段与第二阶段的乘积项。直接效应指垂直网络强度、水平网络规模对利用式学习或探索式学习的直接影响，总效应指间接效应与直接效应之和。低网络管理能力指低于均值一个标准差，高网络管理能力指高于均值一个标准差，显著性检验采用Bootstrap方法，**表示在0.01显著性水平下显著，*表示在0.05显著性水平下显著。

图2 路径一调节效应图

图3 路径二调节效应图

图4 路径三调节效应图

图5 路径四调节效应图

五、 结论与启示

(一) 结论与讨论

本研究将制造企业创新网络细分为垂直创新网络与水平创新网络两种类型，探讨了网络强度、网络规模、网络质量等创新网络特征的相互关系及其对组织双元性学习的影响机制，分析了企业网络管理能力这一组织因素在影响过程中的权变作用，基本研究结论如下：

1.不同类型的创新网络对双元性学习的影响效果存在差异。在网络强度方面，其差异主要体现在影响程度的大小。垂直网络强度对利用式学习、探索式学习的直接效应和间接效应远大于水平网络强度对双元学习的影响。而在网络规模方面，其差异则体现为影响效应的有无。垂直网络规模对利用式学习、探索式学习均有正向的直接效应和间接效应；而水平网络规模对利用式学习、探索式学习的效应均不显著。结论印证了Haeussle等[18]的研究，即相对于垂直创新网络，水平创新网络包含了更多的异质性信息，认知差异和技术距离等因素都会影响企业对所获知识的吸收与利用，从而降低了组织学习的效果。

2.网络质量在制造企业创新网络对双元性学习的影响中起关键作用。研究发现，垂直网络强度、水平网络强度对利用式学习与探索式学习有正向的间接效应，但只有垂直关系强度对利用式学习有正向的直接效应，且其远小于间接效应。因此，网络强度对双元性学习的影响，主要体现在通过密切的交流来提升创新网络质量，进而促进双元性学习。同时，研究还发现，网络规模并没有如研究假设所述，不利于创新网络质量并对双元性学习产生的负面的间接影响，可能的原因在于，本研究样本企业大多是中小型企业，其创新网络发展水平较低，规模远未达到“过度”的程度，并没有突破对网络质量产生负面效应的“阈值”。

3.网络管理能力是制造企业创新网络与双元性学习关系的重要权变因素。研究发现，创新网络管理能力强化了垂直网络强度对利用式学习的积极影响，即随着创新网络管理能力由低到高，其影响由弱转强(如图2)。创新网络管理能力还触发了垂直网络强度对探索式学习的积极影响，即随着创新网络管理能力由低到高，其影响由无到有(如图3)。创新网络管理能力还弱化了水平网络规模对利用及探索式学习的消极影响，即随着创新网络管理能力由低到高，其影响由有到无(如图4和图5)。这一发现解释并回答了过往研究结论不一致的可能原因，即在不同的网络管理能力情况下，网络强度、网络规模对双元性学习的影响存在差异，相关研究需结合一定的边界条件来考量企业创新网络与双元性学习的关系。

(二) 管理启示

研究结论不仅为创新网络与组织学习的相关理论研究提供了一些新的洞见，也给旨在提升双元性学习能力的制造企业创新网络构建带来了管理启示。

其一无论是在网络强度还是网络规模方面，企业垂直创新网络对双元性学习的影响均优于水平创新网络，说明对于组织学习而言，供应商、经销商和客户等垂直创新网络更为重要，其知识互补性和技术相似性能更直接、更显著的影响双元性学习。因此，在内部资源约束的情况下，制造企业应该侧重发展其垂直创新网络，从而有效提升组织学习绩效。

其二提升网络质量是企业利用创新网络增强学习能力的关键环节。因此，制造企业在创新网络构建过程中，不能简单地追求交流的数量与频率，还需要不断开展合作研发、共性问题解决、机构共建等高层次合作模式，提高合作交流的深度与稳定性；通过完善主体间的信任、互惠等机制，提升创新网络主体间的合作质量。

其三网络管理能力正向调节作用表明，只有在较强的网络管理能力情境下，创新网络强度才能够促进探索性学习，并规避网络规模的消极影响。因此，制造企业在构建外部创新网络的过程中，还需要注重网络规划、运作、更新等能力的培育，从而激发网络强度的正面影响；同时，企业还应该依据自身网络管理能力，权变地选择合作伙伴的数量和范围，做到“量力而行”，以避免网络规模过大而造成的负面效应。

(三) 局限与展望

本研究还存在测量来自同一被试、样本量较小且来自单一区域等不足，一定程度上影响了研究结论的精度与普适性。同时，企业创新网络特征包括了结构特征、关系特征以及位置特征等多重维度，虽然本研究选择了网络强度、规模、质量等较为重要的特征变量，但从网络密度、结构洞、中心度等方面比较分析不同类型的创新网络及其特征对组织双元性学习的影响，也是未来深化研究的一个重要方向。