社会资本对跨境电商企业创新持续性的影响——以广东省244个跨境电商企业为样本

刘 晗

(广州工商学院 工商管理系，广东 广州 510850)

依据产业集群理论中关于分工基础的竞争性配套与合作的相关阐述，构建跨境电商生态系统表现出正向外部性，企业在系统内部获得更专业化的服务、优质的资源及充足的社会资本。但是，随着外部竞争及经济全球化的驱动，生态系统内部简单的服务、资源和成本等优势式微，企业开始在整个产业链上寻求持续性的创新优势。创新优势将使跨境电商企业长期具有产业核心竞争力，避免企业陷入“熟悉陷阱”阻碍其发展(1)Ahuja G，Morris L C, Entrepreneurship in the Large Corporation: A Longitudinal Study of How Established Firms Create Breakthrough Inventions, Strategic Management Journal，2001，No.6-7，pp.521-543.。而在创新优势的建立过程中，社会资本的持续性注入，将直接影响企业能否长期进行创新，是企业持续性创新的源动力。因此，针对社会资本对创新持续性的影响进行研究，将有效验证两者的关系，为今后跨境电商生态系统内社会资本投入效率与创新持续性的研究提供参考。

一、文献综述

目前，国内外研究者对社会资本、知识转移和企业创新绩效等领域已有广泛研究，而侧重于社会资本对跨境电商生态系统内企业创新持续性影响的研究还较少。本研究以知识转移为切入点，力图寻求跨境电商生态系统内部社会资本与企业创新持续性的关系。

李宇等(2016)认为，创新的本质是知识的融合及重组过程，通过对社会资本的有效利用，可以实现持续性的知识转移活动，尤其是那些难以通过技术交易获取的知识，将会成为企业创新的重要影响因素(2)李宇、周晓雪、张福珍：《产业集群社会资本对集群企业创新绩效影响的实证研究》，《产业经济研究》2016年第3期，第31-40页。。随着知识与理论的日渐丰富，众多研究者开始探寻知识转移与创新绩效之间的关系。研究表明，跨境电商生态系统内部企业通过知识转移对整个产业链进行资源整合及有效利用，促进了系统内企业创新绩效的实现，并在整个知识转移进而影响创新绩效实现的过程中，社会资本能提高知识转移的持续性，为企业创新活动提供源动力，对整个生态系统的创新绩效提升具有拉动作用(3)杜海东、梁海霞：《社会资本对技术创新的影响机理：一个理论模型的构建与检验》，《科学管理研究》2013年第1期，第92-96页。。

跨境电商生态系统具有特有的突破区域型结构，在进行知识融合与重组过程中易受到系统外部因素的影响，造成突破系统边界学习行为的出现，从而形成新的知识转移体系，促使整个系统持续的知识整合，不断形成新技术、新企业，表现出生态系统企业集聚衍生的基本形态(4)王福涛、钟书华：《创新集群的演化动力及其生成机制研究》，《科学学与科学技术管理》2009年第8期，第72-77页。。在整个生态系统运行中，企业集聚衍生极为重要，是整个系统保持活力的重要影响因素。赵凯(2015)认为，整个集群中的元素间存在关联性，以至于整个集群系统具备较高的信息流动及资源整合作用，其过程需要生态系统提供资本、政策和技术等支持(5)赵凯：《信息不对称时产业链企业研发投资行为及产业集群效应分析》，《产业经济研究》2015年第4期，第21-31页。。构建完善的生态系统、为整个创新活动提供氛围，都将为系统内部企业进行突破区域边界式学习奠定基础，最终将为整个生态系统持续性的创新提供动力。

综上所述，本研究试图在企业集聚衍生效应的作用下，考察生态系统内社会资本对企业创新持续性的影响，分析社会资本、知识转移和创新持续性的关系，构建起研究框架(见图1)。

图1 跨境电商生态系统内社会资本对企业创新持续性影响的关系框架

二、研究假设

(一)跨境电商生态系统内社会资本与知识转移的假设

Nahapiet等(1998)在阐述社会资本的研究维度时提出了认知维度、关系维度及结构维度(6)Nahapiet J， Ghoshal S, Social Capital， Intellectual Capital， and Organizational Advantage， Academy of Management Review， 1998， No.2， pp.242-266.的概念，笔者结合跨境电商生态系统特殊网络的特征，对每个维度进行描述。

1.认知维度对信息转移的影响。这里的影响主要是指在跨境电商生态系统下系统元素之间在频繁的接触过程中享有便利的通讯优势，并在整个生态系统内部形成具有共同价值观及标准的通讯行为准则。这些因素使知识接收元素能理解、处理所接收的知识信息，并将其运用到知识的融合、重组过程中。Cohen等(1990)认为，生态系统内各组成元素间的知识共享对其知识获取能力具有正向影响(7)Cohen W M, Levinthal D A, Absorptive Capacity: A New Perspective on Learning and Innovation，Administrative Science Quarterly，1990，No.1，pp.128-152.。因此，在信息转移毫无阻滞的跨境电商生态系统中，知识的传递、共享都能达到较高的质量。

2.关系维度对知识共享的影响。这里的影响主要是指可衡量整个跨境电商生态系统元素间的信任程度、受尊敬程度及亲密程度等影响关系质量的因素。李志宏等(2009)就社会资本对知识转移影响机制的研究得出三个结论：一是密切的互动关系可使系统元素之间减少沟通壁垒，使信息共享顺利进行，降低元素间知识转移的成本及竞争；二是较高质量的关系可为系统元素间最初进行信息转移及共享行为提供动力，为未来更高层次的信息共享提供条件；三是高质量的关系为未来双方建立固定的知识转移模式以及准确、快速的知识共享奠定基础(8)李志宏、李军、徐宁等：《社会资本对个体间非正式知识转移的影响机制研究》，《图书情报工作》2009年第5期，第55-58页。。

3.结构维度对知识转移的影响。这里的影响主要是指跨境电商生态系统元素之间、元素与外部境之间的关联形式，主要通过影响知识转移的便利性及适应性发挥作用。假如生态系统内元素之间具有更加合理的组织结构，那么元素之间可顺利构建起紧密的合作关系，知识转移、重组、融合的效率可大大提高。不仅如此，系统内各元素在整个生态系统内不断进行互动，增加知识转移的经验，理解能力也会不断增强，从而更好地提高其知识转移能力。基于以上三个维度的分析，提出以下假设：

H1：跨境电商生态系统内社会资本对知识转移具有正向影响。

H1a：跨境电商生态系统内社会资本的认知维度对知识转移具有正向影响。

H1b：跨境电商生态系统内社会资本的关系维度对知识转移具有正向影响。

H1c：跨境电商生态系统内社会资本的结构维度对知识转移具有正向影响。

(二)跨境电商生态系统内社会资本与创新持续性的假设

创新持续性依赖于创新绩效及创新成本。Tsai等(1998)认为，社会资本对创新绩效的提升具有促进作用，表现为显著正相关性(9)Tsai W，Ghoshal S, Social Capital and Value Creation: The Role of Indra-firm networks， Academy of Management Journal， 1998, No.4, pp.464-476.。Maskell(2000)通过研究企业与其他组织合作进行创新活动后发现，社会资本的投入能明显降低创新成本(10)Maskell P, Social Capital， Innovation, and Competitiveness， Oxford University Press， 2000， pp.111-123.。综上所述，跨境电商生态系统内部社会资本对企业创新持续性具有正效用，能为企业持续性的创新活动提供源动力。

与此同时，针对社会资本的三个维度与创新持续性的研究表明：认知维度源于共同的行为规范、态度与意识形态，在同一个生态系统内大致相同的认知，将为企业带来更多的互动机会，从而保持有效的持续性合作；关系维度的前提是信任，它为企业顺畅的沟通提供保障，生态系统内部企业能进行持续的创新活动，依赖于整个生态系统高效的知识流动，也是企业构建竞争优势的关键；结构维度通常通过信息共享、网络属性来测量(11)林筠、刘伟、李随成：《企业社会资本对技术创新能力影响的实证研究》，《科研管理》2011年第1期，第35-44页。，整个生态系统的结构越合理，企业越容易从社会资本中获取推动力，进而保持企业创新的持续性。

因此，跨境电商生态系统内社会资本作为影响企业创新行为的关键因素，需要通过共同的认知、良好的关系及创新网络结构共同作用，发挥其最大效用，激发企业从事创新活动的积极性，助推企业持续提升创新绩效。基于以上分析，提出以下假设：

H2：跨境电商生态系统内社会资本对创新持续性具有正向影响。

H2a：跨境电商生态系统内社会资本的认知维度对创新持续性具有正向影响。

H2b：跨境电商生态系统内社会资本的关系维度对创新持续性具有正向影响。

H2c：跨境电商生态系统内社会资本的结构维度对创新持续性具有正向影响。

(三)跨境电商生态系统内知识转移对创新持续性的研究假设

企业进行创新活动的本质就是知识转移、融合与创造，只有积累足够的知识资源，才能进行持续性的创新活动，最终实现创新目标。Cavusgil等(2003)认为，企业之间的合作深度、经验以及有效的隐形知识传递，对企业的创新能力、创新绩效及创新的持续性具有显著的正向影响(12)Cavusgil S T，Calantone R J，Zhao Y, Tacit Knowledge Transfer and Firm Innovation Capability， Journal of Business & Industrial Marking， 2003， No.1， pp.68-82.。Cassiman等(2006)认为，通过获取外部知识的创新活动对于创新绩效及创新的持续性有明显的促进作用(13)Cassiman B， Veugelers R, In: Search of Complementarity in Innovation Strategy: Internal R&D and External Knowledge Acquisition， Management Science， 2006， No.5， pp.68-82.。企业根据自身知识储备情况，互补式地获取外部知识，从而使整个创新知识结构更加合理，确保创新的持续性。因此，当跨境生态系统内进行知识转移时，企业获取知识与资源进行有效整合，持续提升企业的创新能力，增加整个生态系统的创新活力。

知识的转移是一个动态的过程，主要是企业之间进行知识资源的传递。在跨境电商生态系统内部，企业通过系统结构及各种联系进行知识转移。由于系统结构能促使企业加速知识转移，企业在吸收相关知识后可快速、持续地进行创新活动，提高整个系统的活力。Malik(2012)认为，当合作企业数量逐渐增多，知识转移数量就会不断增加，从而提升创新能力(14)Malik T, Non-exclusive Attention Structure for Inter-organizational Knowledge Flow and Performance of the Pharmaceutical Firm， Journal of Knowledge-based Innovation in China， 2012， No.1， pp.18-35.。在跨境电商生态系统内部知识转移的过程中，知识资源不断经过融合、整理及发展，最终有利于企业吸收。综上所述，提出以下假设：

H3：跨境电商生态系统内知识转移对创新持续性具有正向影响。

H4：跨境电商生态系统内知识转移在社会资本与创新持续性之间起中介作用。

(四)跨境电商生态系统内部企业集聚衍生效应调节作用的研究假设

跨境电商生态系统内企业集聚的衍生效应，通常发生在企业间进行知识与资源共享阶段，通过知识的转移与融合明确创新方向，提高创新持续性。高雪莲(2008)认为，企业的衍生效应主要表现为集群中的企业不断增加与壮大，企业规模在不断扩大的过程中推动整个产业的持续性发展(15)高雪莲：《产业集群衍生效应的若干理论问题探讨——以高科技产业集群为例》，《云南师范大学学报(哲学社会科学版)》2008年第4期，第100-105页。。张福珍(2015)的研究表明，在产业集聚环境中，衍生效应促进企业技术、工艺等内容的创新，加快知识传递的速度并扩大其范围，产业规模与企业数量得以扩张，整个产业链更加完善，进而丰富知识转移的渠道(16)张福珍：《社会资本对集群企业创新绩效的影响机制研究》,东北财经大学2015年硕士学位论文，第19-21页。。这种衍生效应主要在生态系统内部出现，为整个跨境电商生态系统营造了良好的创新氛围，提升了企业间知识互动的频率和效率，有利于生态系统内部企业进行持续的创新活动。综上所述，跨境电商生态系统内部企业集聚的衍生效应越好，对知识转移的正向影响效果越大，进而对企业创新的持续性产生更大的促进作用。基于以上分析，提出以下假设：

H5：跨境电商生态系统内企业衍生效应对社会资本与知识转移具有正向调节作用。

H6：跨境电商生态系统内企业衍生效应对知识转移与创新持续性具有正向调节作用。

三、研究设计

(一)数据收集

本研究以广东省跨境电商企业为样本，围绕跨境电商生态系统创新的持续性展开。问卷的发放与回收、座谈在2018年6月至8月进行，主要发放对象为跨境电商企业法人、高层经理等。问卷通过线上进行发放与回收，共发放312份，回收268份，其中有效问卷244份，有效率为78.21%。与此同时，与12个跨境电商企业法人、高层经理进行座谈，得到相应的调查数据。最终，本研究共获取有效样本256个，具体的样本描述性统计见表1。

表1 样本描述性统计

(二)变量测定

1.跨境电商生态系统内社会资本的测定。本研究以认知维度、关系维度及结构维度为基本框架测定社会资本变量，分三个步骤进行：一是以系统内部企业沟通的效率和企业间的价值取向为题项，测定认知维度；二是以系统内部企业间合作真诚度、企业恶性竞争倾向及企业间的信任程度为题项，测定关系维度；三是以系统内部企业互动的频率、联系的密切程度及互动企业数量为题项，测定结构维度。

2.跨境电商生态系统内知识转移的测定。该测定参考Yli-Renko等(2001)的知识转移绩效测量表(17)Yli-Renko H，Autio E，Sapienza H J, Social Capital，Knowledge Acquisition，and Knowledge Exploitation in Young Technology-based Firms，Strategic Management Journal， 2001， No.6-7， pp.587-613.。在跨境电商生态系统内企业知识转移的过程中，以企业获取知识的数量、质量及利用效率为题项，测定知识转移。

3.跨境电商生态系统内企业衍生效应的测定。该测定参考张福珍(2015)及高雪莲(2008)对企业聚集衍生效应维度的划分。本研究以跨境电商生态系统内企业数量的增长情况、生态系统完善程度和产业链发展程度等方面为题项，测定企业衍生效应。

4.跨境电商生态系统内企业创新持续性的测定。参考凌凤游(2017)关于创新持续性影响因素的分析(18)凌凤游：《企业技术创新持续性的影响因素研究——基于状态依赖性视角的实证分析》，南京大学2017年硕士学位论文。，设置测量题项对创新持续性进行测定。本研究采用Likert的量表评分方法，为“非常同意”“同意”“基本同意”“一般”“基本不同意”“不同意”“非常不同意”设置1-7分。受访者依据自身对产业的了解程度作出主观评价。

四、数据分析

(一)信度与效度检验

本研究采用Nunnally判断信度分级的Cronbach’s α系数进行问卷内部一致性检验。通过测定，各变量的Cronbach’s α系数均在0.85以上，表示各变量在测定题项时具有较好的一致性。

通过因子分析法对各变量的收敛程度进行检验，主要测定方法如下：通过KMO及Bartlett球形检验判断变量是否适合进行因子分析，然后运用主成分分析法和最大方差法正交旋转提取特征根大于1的因子。结果显示，各变量测定量表的KMO均大于0.7，组合信度值CR均大于0.85，平均变异萃取量AVE均大于0.6，显示变量表的解释能力较好、效度较高；数据各测项因子负荷量均大于0.5，累计贡献度大于60%的最小临界值，显示各变量测定量表具有较强的结构效度，问卷结果具有一定参考价值(见表2)。

(二)描述性统计

跨境电商生态系统内社会资本三个维度与知识转移存在显著正相关，相关系数β11=0.476，P<0.01；β12=0.456，P<0.01；β13=0.388，P<0.01。跨境电商生态系统内知识转移与创新持续性存在显著正相关，相关系数β21=0.617，P<0.01。跨境电商生态系统内社会资本三个维度与创新持续性存在显著正相关，相关系数β31=0.536，P<0.01；β32=0.595，P<0.01；β33=0.658，P<0.01(见表3)。所以，通过测定相关性结果显示，跨境电商生态系统内部社会资本、知识转移与创新持续性均存在显著相关性。

表2 变量的探索性因子分析结果

续表2

表3 社会资本、知识转移与创新持续性变量相关性分析

注：*表示P<0.1；* *表示P<0.05；* * *表示P<0.01。

(三)主效应、中介效应及调节效应检验

本研究参考韩晨等(2018)的研究方法(19)韩晨、高山行：《创业导向、创新模式与双维企业绩效——多重中介效应的实证检验》，《科学学研究》2018年第1期，第114-122页。，通过多元线性回归进行中介假设的检验，研究跨境电商生态系统内的知识转移在社会资本与创新持续性之间的中介检验。

通过对跨境电商生态系统内社会资本和创新持续性的关系进行回归分析，结果显示社会资本与创新持续性呈现出显著的正相关(β=0.517，P<0.01)；通过对跨境电商生态系统内社会资本和知识转移的关系进行回归分析，结果显示社会资本与知识转移呈现出显著的正相关(β=0.498，P<0.01)；通过对跨境电商生态系统内社会资本、知识转移和创新持续性的关系进行回归分析，结果显示三者之间呈现出显著的正相关，其中社会资本对创新持续性呈现出显著正影响(β=0.480，P<0.01)，知识转移对创新持续性也具有显著正影响(β=0.189，P<0.01)(见表4)。

主效应检验通过模型1及模型6进行回归分析，结果显示，主效应的假设全部通过检验。另外，对模型4与模型6的数据进行对比，跨境电商生态系统内社会资本与创新持续性的相关性系数从0.517下降到0.480。由此得出，在系统内企业进行创新活动的过程中，知识转移在社会资本与创新持续性之间起到中介作用，且sig<0.05，表现为部分中介效应。

通过层次回归分析法检验回归方程的复相关系数是否具有显著的区别，用来检验跨境电商生态系统内企业衍生效应的调节作用。在模型2基础上加入社会资本×企业衍生效应(社会资本及企业衍生效应交互项)后，模型3的调整R2少量降低，即整体解释力减少(见表4)。与此同时，因模型3社会资本×企业衍生效应对企业知识学习、转移及融合的影响不明显(β=-0.075，P>0.1)，故衍生调节效果不明显，假设H5不成立。

另外，利用相同方法在模型7的基础上加入知识转移×企业衍生效应(知识转移及企业衍生效应交互项)后，模型8的调整R2少量增加，即整体解释力上升。因模型8知识转移×企业衍生效应对企业创新持续性存在明显正影响(β=0.110，P<0.01)，故衍生调节效果明显，假设H6成立。

表4 主效应、中介效应及生态系统内企业衍生效应的调节检验

注：*表示P<0.1；* *表示P<0.05；* * *表示P<0.01。

五、结果讨论

本研究针对社会资本三个维度、知识转移、企业衍生效应和创新持续性四个关系提出12个研究假设，其中有11个研究假设通过检验(见表5)。

(一)企业资本对知识转移的影响

通过对跨境电商生态系统内社会资本三个维度对知识转移的影响研究发现，认知维度、关系维度和结构维度均对知识转移具有显著的促进作用。所以，在市场环境不确定的前提下，企业要进行知识转移、重组和融合等活动，应积极利用系统内社会资本条件，通过相同意识形态、高度信任和高效的系统结构优势实施知识转移，使其成为系统内企业获取创新资源的有效途径。综上所述，假设H1、假设H1a、假设H1b、假设H1c均成立。

表5 检验结果

(二)企业资本对创新持续性的影响

企业持续性的进行创新活动要具备多个内生、外生影响条件，鲍新中等(2016)认为，企业要进行持续性创新，其内生动力机制包括“成功者更成功”效应、知识累积与动态规模效应、研发投入的沉没成本效应，其外生动力机制包括企业规模、行业特征、市场特征、组织创新及其他因素(20)鲍新中、屈乔、尹夏楠：《企业持续创新动力机制和影响因素的国外研究综述》，《华东经济管理》2016年第7期，第167-172页。。与此同时，通过对跨境电商生态系统内社会资本的三个维度对创新持续性影响的研究表明，社会资本的认知维度为创新过程中高效率的沟通提供条件。另外，社会资本的关系维度及结构维度不但使企业更加便捷地获取创新资源，并且持续刺激企业进行创新活动。综上所述，假设H2、假设H2a、假设H2b、假设H2c均成立。

(三)知识转移对创新持续性的影响及其中介作用

跨境电商生态系统内部知识的转移、重组和融合的过程，是企业间有效互动、知识共享的过程。随着企业知识资源的不断整合与发展，企业的创新绩效及创新持续性都将得到提升。与此同时，在社会资本影响创新持续性的机制中，企业受到系统内社会资本三个维度的影响，不断为知识转移活动提供技术支持，持续地为企业的创新活动提供源动力。因此，企业应重视社会资本使用效率和知识转移效率，发挥知识转移在社会资本与创新持续性之间的中介作用。所以，假设H3、假设H4均成立。

(四)企业衍生效应的调节作用

跨境电商生态系统规模的逐渐扩大、系统内企业数量的不断增加和产业链的逐渐完善，促进系统内的沟通及资源流动，这些都是实施持续性创新行为的前提条件，表明系统内企业的衍生效应对知识转移与创新持续性之间的关系具有正向调节作用。因此，生态系统的扩大、系统内各项机能的逐步完善，有利于企业高效的互动与顺畅的知识转移，从而促使创新行为持续进行。所以，假设H6成立。

由于在跨境电商生态系统内企业社会资本的丰富程度受到自身能力的影响较大，社会资本与知识转移之间的关系不受系统规模、企业数量以及产业链完善程度的影响，企业的衍生效应对社会资本与知识转移之间的关系影响较小，无法起到调节作用。所以，假设H5不成立。

(五)研究结论

本研究结果显示，生态系统内积累了大量非企业集聚的社会资本，这些社会资本为生态系统内知识转移及创新持续性产生具有显著的正向影响。企业间活跃的互动行为能促使持续的知识转移，知识转移的方式为企业对知识资源的集成、重组、融合及利用，进而不断地为企业创新活动提供源动力。

当生态系统内企业足够庞大、企业间互动足够频繁时，会形成企业集聚的衍生效应，研究结果表明，跨境电商生态系统企业的衍生效应对创新持续性具有显著的正向影响。生态系统内企业集聚为衍生效应提供基础，政府有针对性的政策、整个系统升级的创新基础设施、高校及研究机构的知识转移支持以及系统内成员之间良好的合作氛围，都为知识转移及持续创新提供动力。因此，随着生态系统内企业的不断增加，企业间应通过各种方式和渠道进行合作，彼此交换所需资源、交流经验、分享创新成果，达到降低创新成本、延长创新时间的目的(21)朱建民、史旭丹：《产业集群社会资本对创新绩效的影响研究——基于产业集群生命周期视角》，《科学学研究》2015年第3期，第449-459页。。

六、对策分析与研究展望

(一)对策分析

1.企业间应增加交流，建立起稳固互信的合作关系，进而更加便捷地开展创新活动。系统内部企业提升认知维度、关系维度和结构维度的强度，有助于企业高效率的知识转移，进而提升整个生态系统的创新持续性。企业在实际操作中可通过各种会议及活动，增加生态系统内部企业间的沟通，增加了解并提升信任度，建立高效率的互补性合作关系。

2.企业应更多关注产业内部资本的注入，更加快速地吸收利用，更好地作用于创新活动。在跨境电商生态系统内部不断注入社会资本，有助于企业更好地进行互补性合作并充分利用创新资源，刺激整个生态系统内部的创新活动。在实际运用过程中，企业更应关注区位生态系统社会资本的筹集和利用，使企业创新活动具备充足的资金，并施以激励行为，从而更好地为创新行为创造条件。

3.企业应扬长避短，与系统内优势企业谋求合作，更加高效地进行创新活动。在实际社会资本的注入以及知识的学习过程中，企业应结合自身特征，高效利用资本及知识，抛弃自身难以完成或不擅长完成的业务，通过协同解决现存问题，从而以最少的成本持续地开展创新活动，使整个生态系统具有低成本、高效率、全方位和连续性的特征。

(二)研究不足与展望

本研究存在着三个方面的不足。一是因素分析的局限性。本研究以社会资本为切入点，以知识转移为中介条件分析其对创新持续性的影响，但影响创新时间及效果的因素是多方面的，如管理者偏好、市场行情和企业的战略导向等，本研究未逐个进行分析。二是问卷设计的局限性。本研究以文献分析为前提，通过问卷调查并得到相应数据，但问卷设计还欠完善，有待在后续研究中加入客观指标，更准确地反映真实情况。三是样本选取的局限性。本研究的样本局限在广东地区，不同区域的跨境电商生态系统存在差异性，可能会对社会资本的三个维度产生影响，这有待未来研究的进一步完善，从而使整个研究更具说服力。