基于社会网络的知识员工创新绩效研究

徐斌秀，谢荣见，张丽霞

(安徽工程大学 管理工程学院，安徽 芜湖 241000)

知识经济时代，创新是企业发展的源动力。知识员工作为企业创新的主体，已成为学界研究的热点之一。彼得·德鲁克最先提出知识员工概念，他指出知识员工是运用符号和信息，对知识进行分析、掌握和运用到工作中的人。知识员工具备专业的知识、教育和经验，通过获取、分享和创造新知识等知识提升过程进行创新[1]。在企业实践中，知识员工擅长新产品开发以及产品改进，可以有效解决组织面临的市场危机，支持创新战略[2]。因而知识员工创新绩效的高低关系着企业战略发展的可持续。社会网络是人们之间的一种特定联结关系，可以用来解释和预测个体行为。知识员工都是处在一定的社会网络环境中，其创新直接受到社会网络成员的影响，网络中的信息与资源有利于知识员工的创新。具体来说，社会网络为知识员工提供了创新所必要的灵感、信息、资源和支持，促进知识员工间分享思想和协作创新，有效提高个人和组织创新绩效[3]。社会网络在知识员工创新绩效中发挥着重要的作用。现有的社会网络研究大部分集中在团队创新绩效、企业整体创新绩效层面，且主要研究对象是企业整体人力资本、研发团队、高管等组织和团队[4]。从社会网络视角对个体层面的知识员工创新绩效研究较少。如从上市企业人力资本社会网络位置对企业创新绩效的影响研究，发现上市企业人力资本社会网络的中心度和结构洞与企业创新绩效呈显著正相关关系[5]；基于资源依赖视角研究了董事会社会网络对CEO 知识禀赋与探索性创新关系的调节作用[6]；认知风格是解释社会网络位置与创新绩效之间关系的一种关键偶然性[7]。由于知识员工较之其他员工具有更高的自主性和独立性，从个体社会网络层面研究知识员工更为合理。其中知识员工的最大价值在于从事创新性和创造性的工作，他们是创新、传播和应用知识的主体，是组织中产品、服务和生产流程更新的智力源泉，其创新绩效是组织生存和发展的关键因素[8]。因此基于社会网络和知识管理理论，以知识员工为研究对象，引入知识共享和知识整合中介变量，利用结构方程模型探讨两个问题：一是研究社会网络的不同特征如何影响创新绩效；二是研究知识共享和知识整合在社会网络和知识员工创新绩效间的作用机制。研究一方面可以延伸知识员工创新绩效和社会网络等理论的研究领域，另一方面也可以有效解决大多数企业面临的由于知识老化所带来的创新力不足问题，进一步丰富知识员工创新绩效的理论与实践。

1 理论基础与研究假设

1.1 概念界定

(1)社会网络。人类学家Brown最先提出社会网络(Social Network)这一概念，主要指人或组织在社会关系中所形成的各种网络，进而给个人或组织带来丰富的资源。社会网络包括整体社会网络和个体社会网络。由于知识员工处在一个庞大的组织内外部社交网络中，且具有较高的独立性和自主性，从个体社会网络视角去研究知识员工创新绩效具有一定的实践意义。参考Tichy[9]、周星[10]等的划分，将知识员工社会网络划分为4个维度，即网络中心性、网络动态性、网络强度和网络异质性。

(2)知识共享。对于知识共享有两种看法：内容论和过程论。内容论的知识共享是指利用各类知识库和通信技术等手段创造和传递知识，将知识看作是一种实体[11]。过程论的知识共享认为知识共享是一个过程，是知识拥有者自愿将自己的知识传递给他人，并让他人理解的过程。如Rutten[12]等认为知识共享是个体愿意将自己获得和创造的知识共享给他人的意愿。大部分学者偏向过程论，从各种角度研究知识共享过程的影响因素，如个人特质、组织环境等。此研究偏向从过程论角度来理解知识共享。

(3)知识整合。Henderson[13]等最早提出知识整合，认为知识整合就是产品开发过程中对原有知识进行重新配置，并架构新知识的过程。随后知识整合的界定范围扩充到组织层面，分为组织内部整合和组织外部整合。首位运用知识整合进行深度研究的是Grant[14]，他从知识整合运行机制、作用、维度等方面进行分析，形成初步的有机体系。知识整合作为知识管理体系中的一部分，不断得到延伸和发展。如Chang[15]等指出知识整合过程分为识别、知识基因认知、知识融合与知识重构四部分。研究中界定的知识整合偏向个体角度，认为知识整合是一个动态的过程，是对外部获取或内部分享到的隐性、显性知识进行编码、融合和创造出新知识的过程。

(4)知识员工创新绩效。创新绩效的界定有过程论、结果论和综合论。过程论认为创新绩效是一个系统的过程，包括从产品设计、技术发明到投入市场所带来的绩效等过程[16]。结果论认为创新绩效是一个工作结果，包括产品、专利、工艺改良等带来的市场份额和财务盈利[17]。综合论认为创新绩效既包括过程，也包括结果，认为创新绩效既包括行为过程，也包括行为过程带来的能测量或感知的有价值的结果。知识员工创新可能性更大，其特点是工作成果不容易量化[18]。知识员工创新绩效是指员工在工作过程中产生的想法或提出改进产品或程序的方法是新颖独特的，并且可以应用到实践中产生一定的结果[19]。研究参考Janssen[20]界定的创新绩效测量评价指标，从“提出想法”“推展想法”和“应用想法”三方面来衡量知识员工的创新绩效，包括9个题项。

1.2 研究假设

(1)社会网络对知识员工创新绩效的影响研究。创新绩效由个体和组织产生，但也受到个体和组织所处环境的影响，包括社会网络、组织氛围等。员工在工作场所内嵌入社会网络，对创新绩效具有显著影响[21]。网络中心度作为社会网络的一个重要测量指标，网络位置越中心，表明获取信息的时间越短，获取的知识和信息资源越丰富[5]。处于网络中心位置的知识员工更容易获取包括隐性知识在内的核心知识等资源，产生较高水平的创新绩效。网络动态性反映员工社会关系网络不断更新、规模持续扩充。动态程度越高，接触的组织和个人越多，获取资源的途径越广泛，为知识员工创新绩效提供更多的资源支持。网络强度是社会关系网络中的其他节点与个体联系频率的高低。建立在信任与互惠基础上的强关系网络，可以为知识员工创新绩效提供创新灵感和情感支持。知识员工的网络强度对创新行为具有显著预测作用[21]。网络异质性是社会关系网络中的其他节点与自己的不同程度。异质性网络可以带来非冗余的知识、信息资源，使得交流与碰撞更有效率，产生更多新想法和创意，提高创新绩效[5]。综上所述，提出如下假设：

H1：社会网络对知识员工创新绩效具有正向作用。

H1a：网络中心性对知识员工创新绩效具有正向影响。

H1b：网络动态性对知识员工创新绩效具有正向影响。

H1c：网络强度对知识员工创新绩效具有正向影响。

H1d：网络异质性对知识员工创新绩效具有正向影响。

(2)社会网络对知识共享、知识整合的影响作用。社会网络是进行知识共享和整合，促进创新，获得竞争优势的来源。研究表明，知识共享有助于员工在最有效的时间内获取最有价值的资源，尤其那些具有强关系网络特征，处于中心位置的网络成员，与网络中其他成员更易分享更多知识和信息，有利于节省资源获取时间[22]。同时社会网络的动态性越高、差异性越大，知识员工更容易接触不同的信息源，越容易通过知识共享获取多元化的最新知识与信息动态。相对于线上社会网络，面对面的社会网络以多种方式促进知识共享，包括使用多种沟通方式、头脑风暴、学习和教学、培训、咨询和员工轮换[23]。

社会网络是知识整合和创新的重要驱动力[24]。社会网络中心位置的员工可以获得更多的信息交流机会，通过不同组织间成员的知识共享和知识整合产生新的想法[25]。强关系网络特征促进成员间互信、互惠，从而获得更深度的隐性和显性知识，这是知识整合的先决条件[26]。动态性的社会网络具有更强的网络延展性，可以获得较丰富的知识、信息资源，从而提升知识整合的有效性。网络成员间知识的异质性，可以有效弥补知识员工资源的不足，促进知识整合。综上所述，研究提出如下假设：

H2：社会网络对知识共享和知识整合具有正向作用。

H2a：网络中心性对知识共享具有正向影响。

H2b：网络动态性对知识共享具有正向影响。

H2c：网络强度对知识共享具有正向影响。

H2d：网络异质性对知识共享具有正向影响。

H2e：网络中心性对知识整合具有正向影响。

H2f：网络动态性对知识整合具有正向影响。

H2g：网络强度对知识整合具有正向影响。

H2h：网络异质性对知识整合具有正向影响。

(3)知识共享对知识整合的作用。知识管理的本质是为了创造新的知识，其前提必须要有知识共享和知识整合。知识共享为组织成员进行知识整合提供良好的环境与氛围[27]。组织内知识员工获取组织内外部知识，通过有效的知识共享，将互补性的知识整合成新的知识，建立新的知识系统，有效弥补组织成员原有知识的不足，减少知识整合的盲目性，促进创新绩效的提高[28]。野中郁次郎(Ikujiro Nonaka)和竹内弘高(Hirotaka Takeuchi)针对知识如何转化提出著名的SECI模型即“潜移默化”“外部明示”“汇总组合”和“内部升华”4个阶段。 Nonaka[29]等根据SECI模型提出第一、第二和第四阶段涉及知识共享，而第三阶段涉及知识整合。因此，知识共享是知识整合的前提和基础。研究提出如下假设：

H3：知识共享对知识整合具有正向影响。

(4)知识共享、知识整合对知识员工创新绩效的影响作用。知识管理的最终目的就是创新绩效[30]。知识管理活动不仅可以提高知识员工创新绩效，也可以提高他们的工作幸福感[31]。知识共享和知识整合作为知识管理的核心内容，是取得创新绩效的关键。知识共享可以增加研发团队成员知识存量，提高知识创新能力，产生累积创新[32]。而知识隐藏与团队创新具有负向关系[33]。知识整合通过影响知识间结构对结构创新和根本创新产生较大作用[32]，特别是对于高度创新的产品，组织内成员的知识整合在提高新产品性能方面起着至关重要的作用[24]。跨学科的知识整合更有利于批判性思维和创新型想法的形成[34]。网络中的知识员工通过共享显性和隐性知识，对这些知识进行有效整合从而转化为新知识，形成螺旋式的向上发展态势，同时根据外部市场的动态变化，及时更新知识，做好产品与外部市场的衔接工作，为创新绩效提供足够的智力支持。研究提出如下假设：

H4：知识共享、知识整合对知识员工创新绩效具有正向影响。

H4a：知识共享对知识员工创新绩效具有正向影响。

H4b：知识整合对知识员工创新绩效具有正向影响。

(5)知识共享、知识整合的中介作用。知识员工工作本质就是知识，需要不断获取和更新知识。在社会网络中，知识的交流行为可以将社会网络中的人关联起来[35]。知识员工通过个人或企业网络关系与他人进行知识交流和沟通，利用整合并转化的新知识，有效提高创新绩效。一方面，社会网络通过组建组织内外部交流平台，提高知识员工进行知识资源共享的深度和广度，为知识整合提供丰富的知识储备；另一方面，通过有效的知识共享和知识整合，增加知识员工知识存量，提高创新能力，有助于结构创新和根本创新，最终提高创新绩效。研究提出如下假设：

H5：知识共享与知识整合在社会网络和知识员工创新绩效中具有中介作用。

H5a：知识共享在社会网络和知识员工创新绩效中具有中介作用。

H5b：知识整合在社会网络和知识员工创新绩效中具有中介作用。

综上所述，研究的变量关系如图1所示。

图1 研究变量关系

2 研究设计

2.1 样本分布与数据收集

以知识员工为研究对象，经过预调研和正式调研两个阶段，主要采用访谈、问卷调查方式，其中问卷调查以问卷星和纸质问卷形式发放和填写。正式调研样本覆盖到安徽、江苏、浙江、福建、山东、上海等省份，2018年3～6月，共发放问卷350份，有效问卷300份，有效率为85.7%。样本以本科及以上学历的技术型员工和管理型员工为知识员工代表，主要来自制造、教育、科研、金融、计算机、软件等领域。从调查结果来看，管理型员工占比47.3%，技术型员工占比62.7%；20～30岁占比51%，31～40岁占比39%，40岁以上占比10%；男性占比55.67%，女性占比44.33%。

2.2 变量设计

为确保量表的信效度，研究选取成熟的量表来进行调查。通过小范围的试调研，对问卷发现的问题进行细节修正。为方便进行统计，问卷采用李克特量表，从1～5显示不同程度的意见。具体量表如下：

(1)社会网络。研究根据周星[10]编制的社会网络问卷，主要分为4个维度即网络中心性、网络异质性、网络动态性和网络强度，每个维度以3个题目来测量，共12个题目。

(2)知识共享。研究在Bock[36]等开发的成熟量表基础上，根据文献资料和访谈结果，将知识共享分为隐性知识和显性知识，修订了部分题项。隐性知识由6个题项构成，显性知识由4个题项构成。

(3)知识整合。直接采用史江涛[37]编制的量表，共8个题项，该量表是在Tiwana和Smith& Collins设计的量表基础上进行修订的。

(4)创新绩效。创新绩效量表从“提出想法”“推展想法”和“应用想法”三方面来衡量员工的创新行为，主要采用Janssen[20]的创新工作行为测量量表体现员工的创新绩效情况，该量表共9个题项。

3 实证研究结果

3.1 信度效度分析(同源方法偏差检验)

(1)信度检验。测量模型指标检验如表1所示。由表1可知，社会网络、知识共享、知识整合、创新绩效4个变量总体信度Cronbach'a系数均大于0.8，其构成维度二级变量的信度也在0.6以上，组合信度均在0.8以上，表明4个变量具有较好的信度，模型内部变量比较可靠。

(2)效度检验。5个变量的平均方差抽取量AVE均大于0.5，表明这些变量具有较好的收敛效度。在每个变量的验证性因子分析指标中，χ2/DF、RMSEA 、AGFI值均在合理范围内，表明这些变量验证性因子模型具有较好的拟合效度。

(3)同源方法偏差检验。尽管在问卷设计中通过专家审阅、量表顺序打乱、预调研等措施控制同源方法偏差，但还是需要进行验证性因子分析检验，确保同源方法偏差较小。研究采用单因素检验和不可测量潜在方法因子效应控制法分别建立了单因素、八因素和九因素验证性因子模型。同源方法偏差检验如表2所示。从表2数据中可以看出，八因素和九因素验证性因子模型的指标数据明显比单因素模型数据要合理，侧面说明同源方法偏差不大；另外九因素模型并没有明显比八因素模型指标数据要合理，说明同源方法偏差问题不严重。

表1 测量模型指标检验

表2 同源方法偏差检验

3.2 描述性及相关性分析

5个变量的描述性指标和相关系数如表3所示。由表3可知，社会网络与创新绩效、知识共享和知识整合呈正相关，知识共享与知识整合呈正相关，知识共享、知识整合与创新绩效呈正相关，验证了假设1、假设2、假设3和假设4，为后续研究奠定了基础。

表3 描述性与相关性分析

3.3 中介效应检验

(1)中介效应模型构建与优化。利用Amos 21.0软件初步建立一个知识共享和知识整合的原始中介模型。通过原始模型的15条回归系数可以看出，网络中心性→知识共享，知识共享→创新绩效两条回归系数不显著(P>0.05),其余13条回归系数均显著。为了进一步优化原始模型，逐步删除上述两条不显著的回归路径，因此重新建立了修正模型，具体模型适配指数如表4所示。通过表中的适配指标数据可以看出，修正模型的拟合度比原始模型更佳。

表4 中介效应原始模型与修正模型适配指标比较

(2)假设检验与分析。修正模型的路径系数如表5和图2所示。具体的假设检验与分析如下：

①社会网络的4个维度都对创新绩效产生直接正向影响作用，系数值分别为0.249、0.223、0.258、0.385， H1假设全部得到支持。社会网络为知识员工提供丰富的异质化信息来源，网络关系越强大，获得的信息越多，创新灵感和情感支持越多，知识员工创新绩效越明显。

②社会网络对知识共享和知识整合具有不同影响作用。社会网络中的网络动态性、网络强度和网络异质性对知识共享的回归系数值为0.299、0.355、0.248，P值均显著，但网络中心性对知识共享的回归系数并不显著，H2假设中除了H2a，H2b、H2c和H2d假设均得到验证。社会网络的4个维度对知识整合的回归系数为0.223、0.249、0.299、0.237，均达到显著水平，H2假设中H2e、H2f、H2g、H2h得到支持，说明社会网络为知识员工的知识共享和知识整合提供了良好的资源环境，有利于知识共享和知识整合。但处于网络中心性的员工由于具有良好的中心位置，能够获得较多的核心知识资源，可以直接对知识进行整合分析，并不愿意对其他成员进行知识共享，组织需要考虑这些因素，有针对性地进行引导。

③知识共享并没有直接作用于创新绩效，而是通过作用于知识整合间接影响创新绩效。知识共享对知识整合的回归系数为0.299，假设H3得到支持；知识共享对创新绩效的回归系数不显著，H4a没有得到支持，但知识整合对创新绩效影响显著，其回归系数为0.258，H4b得到支持。通过社会网络等平台共享到的知识，如果没有自我的消化、吸收和整合等二次运用，很难转化为自身的业绩，说明知识管理是一个动态转化过程，遵循着著名的SECI模型的客观规律。

④社会网络的4个维度不仅直接作用于创新绩效，还通过知识共享和知识整合，间接作用于创新绩效。其中网络中心性通过作用于知识整合间接作用于创新绩效的效果值，即网络中心性→知识整合→创新绩效的两条回归系数值相乘为0.077；网络动态性、网络强度和网络异质性间接作用于创新绩效有两条线路，即社会网络→知识共享→知识整合→创新绩效和社会网络→知识整合→创新绩效，其效果值之和分别为0.087、0.104、0.080，H5假设得到验证。除了网络中心性，网络动态性、网络强度和网络异质性较强的知识员工不仅可以直接将获取的网络知识进行自我消化和整合，增加自身知识存量，提高创新绩效；还可以将自己获取的一手或二手知识共享给他人或与网络成员交流共享他人知识，利用共享的知识进行再次消化、整合，转化为自己的创新绩效成果。但位于网络中心的知识员工，由于拥有信息来源中心等地理位置优势，更容易获取创新绩效的灵感信息，并进行加工处理等，从而提高创新绩效，故更容易发生“信息垄断”，不愿意共享信息。

表5 修正模型路径系数

注：***表示 P<0.001，**表示 P<0.05(双侧检验)

图2 中介效应修正模型路径系数

4 研究结论与讨论

4.1 研究结论

(1)社会网络为知识员工创新行为提供丰富的知识、信息资源，显著提高创新绩效，但社会网络不同维度的影响路径具有差异性。社会网络4个维度对创新绩效既有直接作用，也有间接作用。网络位置越中心，网络动态程度越高，成员互动越频繁且知识员工间秉性差异越大，越容易通过社会关系网络获取创新所需的多元化、异质性、动态性知识和信息资源，即可以直接驱动创新绩效，也可以通过知识共享、知识整合间接驱动创新绩效。该结论与前期学者研究发现社会网络正向影响个人与组织绩效是一致的。但社会网络4个维度的间接作用路径不同：网络中心性只通过知识整合间接作用于创新绩效，而网络动态性、网络强度和网络异质性需要通过知识共享和知识整合中介变量，间接作用于创新绩效。这是由于处于网络中心位置的知识员工因为特殊的位置获得较多的资源，可以直接进行知识的自我整合和消化，便捷开展创新活动，显著提高创新绩效。这些数据也间接反映了目前在我国大部分组织中，许多信息资源拥有者并不愿意共享自己的最新知识，喜欢独立创新，独享成果，因此造成知识资源的“信息不对称”。企业不能仅靠“个人英雄主义”，更需要团体的智慧和合作。一方面，企业应该积极帮助知识员工搭建各类有助于创新活动开展的社会网络平台，打破各种信息垄断；另一方面，企业管理层需要通过一定的激励和考核方式鼓励网络中心者通过分享自己的最新知识，达到资源的最优配置，创造更高的个人和团队创新绩效，从而在激烈的市场竞争中赢得核心竞争力。

(2)知识共享、知识整合在社会网络和知识员工创新绩效中发挥着部分中介作用。网络中心性、网络动态性、网络强度和网络异质性通过知识共享和知识整合对创新绩效发挥间接作用，说明知识资源也需要适当的配置和管理。自日本学者野中郁次郎等提出著名的知识转化SECI模型，大部分学者也认同知识发挥作用是一个动态过程。社会网络4个维度通过知识共享和知识整合等有效的知识转化过程对创新绩效发挥间接作用，并且知识共享并没有直接作用于创新绩效，而是需要作用于知识整合间接作用于创新绩效。知识共享是知识整合的前提和基础，知识整合是知识共享的升华阶段，助推创新绩效。从实践中也验证了著名的SECI模型。企业可以通过引进具有丰富网络资源的知识员工和相关专家，通过开展知识交流会、设定知识交流和转化等绩效考核指标、引进或搭建丰富的专业知识库系统、强化网络学习等有效措施引导员工知识分享意识，提高知识消化和整合能力，助推创新绩效。

4.2 研究价值与局限性

研究以社会网络、知识管理等理论为基础，引入知识共享和知识整合中介变量，探讨社会网络与创新绩效之间的关系以及知识共享、知识整合在二者之间的作用机理。主要理论贡献有：从知识员工个体层面的社会网络视角研究创新绩效，弥补了现有研究的局限性即从团队或企业整体层面的社会网络研究创新绩效。数据结果表明个体社会网络是知识员工创新绩效的重要驱动因素。深入研究社会网络的不同维度如何通过知识共享和知识整合作用于创新绩效，丰富了社会网络和知识管理的相关理论，也验证了著名的SECI模型。

实践意义主要有：各类组织或企业应该学习如何改善知识员工社会网络和提高知识员工的知识分享、整合意识，为知识员工搭建具有广度和高度的社会网络平台，最大程度产出高水平创新绩效。通过构建特定的网络并设置资源获取模式，强化成员创造力，获取企业核心竞争力[38]。企业要坚持“走出去”和“引进来”发展政策，充分利用外界发展平台，推荐本企业知识员工走出去交流，尤其是最新的知识前沿系列，有效扩充知识员工的智力网络平台；同时也要引进高端人才和最新技术，组建企业内部知识交流的社会关系网络，并通过制度建设保证其持续性，深化现有员工知识库系统，有效弥补知识老化所带来的创新力不足。加强组织内外部社会网络间的交流氛围，强化知识整合，促进知识的有效转化。企业应鼓励知识员工分享自己的最新进展，在保证其知识权益的前提下提高学习能力和知识整合能力，进而创造良好的创新绩效。诸如采用团队考核、知识产权化等手段激励员工进行知识共享，提升知识整合能力。

研究样本并没有覆盖到全国，且没有采用概率性抽样方法抽取样本，故样本的代表性存在问题，数据结论还需要进一步扩大范围进行验证。未来可以从移动互联网络、复杂网络等视角进一步研究知识员工创新绩效，同时结合大数据分析方法，提高解释的信度和效度。