供应商网络中关系强度差异对采购企业知识获取的影响

闫泽斌 谢 恩 路江涌 卢 任

(1.广东财经大学工商管理学院； 2.同济大学经济与管理学院； 3.北京大学光华管理学院)

1 研究背景

当前关系强度文献通常基于二元关系视角，研究了单一采购企业与供应商关系强度对采购企业知识获取的影响[1,2]，但较少从网络层面研究采购企业与不同供应商的关系强度差异对采购企业整体知识获取的影响[3]。然而，不能将二元关系层面上不同强度关系的结果简单加总为网络层面上不同强度关系的整体结果。在供应商网络中，供应商之间存在较强的相互依赖关系，这致使网络中关系强度差异的整体结果可能大于或小于二元关系结果的加总，即产生正向或负向的网络效应[3]。因此，供应商网络中关系强度差异如何影响采购企业整体知识获取，仍需要进一步的理论解释和实证研究。

本研究将供应商网络中关系强度差异定义为，供应商网络中采购企业与不同供应商关系强度的差异程度。基于社会比较理论，本研究认为，网络结构位置的对等性和成员的社会接近性使供应商网络成为供应商相互比较的参照组[4,5]。由于采购企业与供应商的关系强度决定了供应商从采购企业优先获得资源分配的可能性[6]，关系强度差异引发的供应商相互比较，将会激发供应商竞争性地向采购企业转移知识，进而有利于采购企业整体知识获取[4]。此外，本研究将供应商网络技术异质性分为两类：供应商间技术异质性、采购企业与供应商技术异质性，并认为它们对关系强度差异的影响产生调节作用。

本研究将贡献于网络层面的关系强度和知识管理文献。首先，本研究关注了供应商网络中关系强度差异这一结构属性，并从社会比较理论的视角解释了其对采购企业从供应商网络整体知识获取的影响，因而丰富了网络层面的关系强度文献[4,7]。其次，通过揭示供应商网络技术异质性对网络中关系强度差异的调节作用，本研究整合了知识管理文献中成员属性和关系属性两个研究视角，强调网络中成员技术异质性和关系强度差异匹配对焦点企业知识获取的重要影响[8,9]。最后，从实践角度而言，本研究将启发管理者从整体角度考虑供应商管理，特别是考虑供应商网络中成员的社会比较过程对采购企业差异化关系管理的影响。

2 理论与假设

2.1 理论背景

理论背景主要包括两个方面：关系强度对知识获取的影响和供应商网络中成员的社会比较。

(1)关系强度对知识获取的影响知识获取是指企业从合作伙伴中获取知识资源的程度，这些知识资源包括技术、管理、产品和市场等方面的知识[1,10]。企业间关系强度是指企业间信任、支持和互惠程度[2,11]。当前关系强度文献通常基于二元关系视角，研究了单一关系中关系强度对企业知识获取的影响[1,2]。其中，一部分学者基于强关系和弱关系分类，探讨强关系和弱关系对企业知识获取的不同影响[12,13]；另一部分学者则认为，关系强度本质上是一个连续变化的概念，强关系和弱关系是关系强度的两个极端，关系强度与企业知识获取呈倒U形关系[1,14]。少数学者将关系强度从二元关系层面延伸到网络层面，研究了强关系和弱关系的网络构成对企业整体知识获取的影响[15]。他们通常将二元关系层面上强关系和弱关系的知识利益加总为网络层面上不同强度关系的整体利益，该方法的潜在假设是，不同强度关系对企业知识获取的影响是相互独立的。然而，当网络中不同强度关系之间存在较强的相互依赖关系时，不同关系强度对焦点企业从网络成员整体知识获取的影响，不能是二元关系层面上关系强度知识影响的简单加总。因此，网络中不同关系强度如何影响网络成员互动，进而影响焦点企业从网络成员整体知识获取水平，仍需要进一步研究。

(2)供应商网络中成员的社会比较社会比较理论认为，在缺乏客观信息时，社会个体通过与周边类似个体比较来获得自我相关信息并发现真实自我，社会比较的这种功能被称为比较性自我评估[16]。该理论进一步认为，社会比较的结果通常会激发社会个体努力改变自己所处的不利状态；而对于已处于有利状态的社会个体，出于向下流动的厌恶，该个体通常会更加努力维持自己的有利状态[17]。尽管社会比较理论起源于个体层面的研究，但近些年，社会比较理论的这些机理已被应用于组织间关系层面的研究中，并得到了实证支持[18]。在供应商网络中，无论供应商供给的是同类产品还是不同类产品，供应商频繁的、直接或间接的互动，都使得他们具有了网络结构位置的对等性和社会接近性，这导致供应商网络成为了供应商成员相互比较的参照组[4,5]。在参照组的作用下，供应商间的相互观察、相互比较影响着供应商对采购企业关系管理的感知，进而影响他们与采购企业的合作行为。采购企业的资源是有限的，采购企业与供应商的关系强度决定了供应商从采购企业优先获得资源分配的可能性[6]。因此，采购企业与不同供应商关系强度的差异更容易被供应商感知到，也更容易影响供应商与采购企业的合作行为[4]。

2.2 供应商网络中关系强度差异对采购企业知识获取的影响

供应商网络中关系强度差异是指供应商网络中采购企业与不同供应商关系强度的差异程度。高关系强度差异意味着采购企业与不同供应商建立不同强度的关系；相反，低关系强度差异意味着采购企业与不同供应商建立相同强度的关系。在访谈中，采购经理和供应商销售代表均表示，由于供应商资源及服务水平的差异，即便在核心供应商构成的网络中，采购企业与不同供应商的关系强度也存在较大差异。二元视角下，关系强度文献关注的是单一采购企业与供应商关系中关系强度的变化[1,14]，而关系强度差异关注的是供应商网络中采购企业与不同供应商关系强度的差异。

基于社会比较理论，本研究认为，供应商网络中关系强度差异正向影响采购企业从供应商网络获取知识。一方面，对于弱关系强度供应商而言，较弱的关系强度不能消除该供应商对采购企业机会主义行为的担心，他们不能确定采购企业是否会对其分享的知识实施机会主义行为，因而没有动机向采购企业转移知识[19]。然而，当考虑供应商网络的参照组作用时，关系强度差异将会引发供应商间相互比较，为了从采购企业优先获得资源分配，弱关系强度供应商愿意承担知识转移的风险。弱关系强度供应商的知识转移努力不仅能凸显资源的重要性，还可以展现出其在合作过程中的努力程度，进而有助于增强他们与采购企业的关系强度[10]。因此，关系强度差异引发的供应商间相互比较，增强了弱关系强度供应商向采购企业转移知识的动机。

另一方面，对于强关系强度供应商而言，较强的关系强度减弱了采购企业对该供应商监督、警觉和自我保护方面的努力，但也为这些供应商的自利行为提供了机会。随着企业监督力度的降低，供应商逐渐开始关注自己的投入。由于学习和转移新知识需要投入新的成本，因此强关系强度供应商学习并向采购企业转移新知识的努力就会相应减少。此外，先前合作过程中投入的成本也将减弱该供应商对现有技术改进、升级的动机。这些最终导致了采购企业与强关系强度供应商之间的知识冗余，进而阻碍采购企业从他们处获取知识。然而，当考虑供应商网络的参照组作用时，通过与弱关系强度供应商比较，强关系强度供应商会感受到来自弱关系强度供应商的威胁。一旦强关系强度供应商不能持续学习并向采购企业转移新知识，他们将会被努力知识转移的弱关系强度供应商或网络外部的其他供应商所替代。因此，关系强度差异引发的供应商间相互比较，也将激发强关系强度供应商持续学习并向采购企业转移知识，进而避免了他们与采购企业之间的知识冗余。

综合上述两个方面，本研究认为，供应商网络中关系强度差异引发的供应商间相互比较，激发了不同关系强度供应商竞争性地向采购企业转移知识，进而有利于采购企业的整体知识获取。由此，提出如下假设：

假设1供应商网络中关系强度差异正向影响采购企业知识获取。

2.3 供应商网络技术异质性的调节作用

本研究认为假设1逻辑中存在两个潜在假设：①供应商具有较高的相似性，如FESTINGER[17]所言，参照群体较高的相似性增强了社会比较信息的相关程度，进而对个体行为影响也更大，因此供应商相似性将会调节关系强度差异的作用力度；②采购企业具有较强的评估能力，只有采购企业有能力对供应商转移的知识进行准确评估，知识转移才更有可能成为供应商竞争的手段，因此，采购企业的评估能力也将会调节关系强度差异的作用力度。本研究将供应商网络技术异质性分为两类：供应商间技术异质性、采购企业与供应商技术异质性，他们分别与供应商相似性、采购企业评估能力相关[20]，因而会对关系强度差异与采购企业知识获取之间的关系产生调节作用。

本研究认为，供应商间技术异质性将会减弱关系强度差异的正向影响。供应商间技术异质性与供应商相似性负相关，不仅减弱了供应商间社会比较信息的相关性，同时也减弱了供应商对比较信息的反应力度。供应商间技术异质性使得供应商将网络中关系强度差异归因于供应商间技术的差异，而不是知识转移努力程度上的差异。弱关系强度供应商会认为自己之所以与采购企业关系强度低，是因为自身技术对采购企业不重要，因而不愿意承担知识转移的潜在风险。供应商间技术异质性也让强关系强度供应商感受不到来自弱关系强度供应商的威胁，他们可以借助自身知识的独特性来掩盖知识转移的不努力。总之，供应商间技术异质性减弱了关系强度差异对供应商社会比较及其竞争性知识转移的影响，进而减弱了关系强度差异对采购企业从供应商网络知识获取的正向影响。由此，提出如下假设：

假设2供应商间技术异质性将减弱关系强度差异对采购企业知识获取的正向影响。

本研究认为，采购企业与供应商技术异质性也将减弱关系强度差异的正向影响。采购企业与供应商技术异质性，和采购企业对供应商转移知识的评估能力正相关。对于弱关系强度供应商而言，采购企业较弱的知识评估能力使得其转移的知识得不到准确评估，因此，供应商通过向采购企业转移知识来提升其与采购企业关系强度很难取得成效。纵然关系强度差异能够激发供应商相互比较，并产生相应的竞争行为，但由于采购企业无法对供应商转移的知识进行准确地评估，供应商可能选择其他手段而非知识转移来改变自身关系劣势。类似地，对于强关系强度供应商而言，采购企业较弱的知识评估能力也减少了他们将持续学习并向采购企业转移新知识作为维持自身关系优势手段的可能性。总之，采购企业与供应商技术异质性将会减少供应商将知识转移用于竞争的可能性，进而减弱了关系强度差异对采购企业从供应商网络知识获取的正向影响。由此，提出如下假设：

假设3采购企业与供应商技术异质性将减弱关系强度差异对采购企业知识获取的正向影响。

本研究的概念模型见图1。

3 研究设计

3.1 样本与数据

本研究以中国制造企业的供应商网络为样本，由位于北京、山东和河南3所大学的合作者联合收集数据。首先，上述3所大学合作者提供了当地可获得的制造企业名单。为了避免因存在特殊样本而导致统计偏差，本研究剔除了年龄小于两年的企业和大型央企。其次，为了更好地抓住供应商成员相互依赖、相互影响的过程，本研究将供应商网络成员限定于采购企业的核心供应商。通过电话和邮件询问名单上的企业，本研究保留了至少拥有5家核心供应商，并且愿意参与调查的企业，最终确定232家制造企业参与调研。最后，采用结构化问卷和直接访谈方式，本研究团队对样本企业及其供应商网络情况进行了调研。

调查问卷由两部分组成。一部分由制造企业采购经理填写，采购经理首先对供应商网络整体合作情况进行评价，这包含了制造企业从供应商网络整体知识获取情况；其次，采购经理依次对该企业与网络中每家供应商的交易关系进行评价，这包含了采购企业与每家供应商的关系强度、技术异质性和合同控制，以及每个供应商与其他供应商技术异质性等情况。考虑到问卷填写质量，参照现有文献做法[21]，本研究将供应商网络成员数量限定为5，即要求采购经理识别5家核心供应商，并依次对其与每家供应商的交易关系进行评价。另一部分问卷由制造企业总经理或其他高管对该企业面临的行业竞争和战略情况进行评价，这部分问卷包含了制造企业面临的技术环境不确定情况。

扣除变量缺失值和异常值，有158家制造企业及其供应商网络数据进入模型。这些供应商网络共包含了753家供应商成员，其中，127家制造企业的供应商网络包含了5名成员，25家制造企业的供应商网络包含了4名成员，6家制造企业的供应商网络包含了3名成员。供应商与制造企业合作平均时间为8.692年，网络中供应商总供给占制造企业总采购比例的平均水平为72.0%。供应商网络的样本统计性描述见表1。

表1 供应商网络的样本统计性描述

3.2 变量测量

本研究变量主要来自文献中成熟量表，测量时采用李克特量表。其中，采购企业知识获取和技术环境不确定来自于量表的直接测量；供应商网络中关系强度差异、采购企业与供应商技术异质性、供应商间技术异质性、整体关系强度、合同控制，是基于供应商网络中单个采购企业与供应商关系层面变量的计算而获得的。

供应商网络中关系强度差异变量的测量分两步：①采购经理依次对该企业与供应商网络中5名供应商的关系强度进行评价；②计算供应商网络中采购企业与不同供应商关系强度的标准差和均值。为了控制均值大小的影响，本研究用标准差除以均值来反映采购企业与不同供应商关系强度的差异程度[22]。采购企业与供应商技术异质性、供应商间技术异质性、整体关系强度、合同控制的测量，均是对供应商网络中二元关系层面变量测量后求均值[21]。另外，企业年龄采用其自然对数，企业规模采用序数变量，1：企业人数≤300，2：企业人数300～2 000，3：企业人数2 000以上。

采购企业知识获取来自采购经理对制造企业从供应商网络成员中整体知识获取情况的评价，企业面临的技术环境不确定来自于制造企业总经理的评价，这两个变量分别涉及供应商网络和企业层面的数据，样本量为158。采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性、供应商间技术异质性、合同控制变量，涉及采购企业与供应商关系、供应商个体层面的数据，样本量为753。由于样本量不同，分别对两组变量进行验证性因子分析。模型中变量题项及部分信效度指标见表2。

表2 变量题项及信效度指标

3.3 量表信效度检验

本研究采用多种方法检验量表的信效度。由于采购企业知识获取、技术环境不确定变量的样本量，和采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性、合同控制变量样本量不同，本研究分别对这两组变量的信效度进行检验。

在采购企业知识获取和技术环境不确定变量的信效度检验中，由表2可知，一阶验证性因子分析结果显示模型整体拟合程度较好(χ2(13)=28.448 (p<0.01),CFI=0.971,IFI=0.972,RMSEA=0.087)，标准化因子载荷系数在0.610～0.893之间，均在0.01水平下显著，组合信度大于0.800，这些指标表明这两个变量的测量具有较好的信度[25]。就效度而言，通过比较这两个变量的方差抽取量均值(AVE)和最大共有方差(HSV)，可知AVE显著大于HSV[26]；通过比较未限制模型和限制模型的卡方值，可知未限制模型的卡方值显著小于限制模型的卡方值(χ2(1) =148.433,p<0.01)[25]。

采用相同方法，本研究检验了采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性、合同控制变量的信效度。由表2可知，一阶验证性因子分析结果显示模型整体拟合程度较好(χ2(41)=226.670 (p<0.01),CFI=0.973,IFI=0.973,RMSEA=0.078)，因子载荷系数在0.578～0.939之间，均在0.01水平下显著，组合信度均大于0.800。此外，3个变量的AVE均显著大于HSV，未限制模型的卡方值显著小于限制模型的卡方值(比如，采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性：χ2(1)=1 502.198,p<0.01)。总之，结果显示这些变量的测量具有较好的信效度。

3.4 共同方法偏差问题检验

本研究采取Harman单因子检验法和“未测量潜在方法因子效应控制法”两种方法检验变量间的共同方法偏差问题[27]。由于样本量不同，分别检验采购企业知识获取、技术环境不确定和采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性、合同控制变量的共同方法偏差问题。

首先对采购企业知识获取和技术环境不确定变量的共同方法偏差问题进行检验。在Harman单因子检验中，对这两个变量所有题项进行主成因子分析，结果显示前两个主成因子解释了71.7%变异，其中，第一个因子解释了37.0%变异，第二个因子解释了34.7%变异，没有单个因子出现，也没有一个因子解释过多变异，这说明两个变量的潜在共同方法偏差问题不明显。“未测量潜在方法因子效应控制法”检验中，在验证性因子分析模型中加入了一个方法因子，并允许该因子与所有题项相关；随后，将该模型与验证性因子分析模型进行比较，结果显示方法因子确实提升了模型的拟合度，增加了6.3%解释比例，但少于WILLIAMS等[28]提出的25%临界值。因此，该方法进一步显示这两个变量的共同方法偏差问题不明显。

采用相同方法，本研究检验了采购企业与供应商关系强度、采购企业与供应商技术异质性、合同控制变量的共同方法偏差问题。Harman单因子检验显示，前3个主成因子解释了78.0%变异，其中，第一个因子解释了29.7%变异，第二个因子解释了25.8%变异，最后一个因子解释了22.5%变异。“未测量潜在方法因子效应控制法”检验中，方法因子增加了6.5%解释比例，小于临界值25%。这些方法也均显示这3个变量的共同方法偏差问题不明显。

4 实证结果分析

本研究采用逐步层次回归方法，该方法允许分别观察主效应和调节效应的解释力度[29]。为了减少潜在的多重共线性，交乘项构造前所有变量都去中心化，检测结果显示，模型变量的膨胀因子值介于1～2之间，小于临界值10，因此，多重共线性不是本模型的主要问题。变量均值、标准差与相关系数见表3，标准系数的回归结果见表4。

表3 变量均值、标准差与相关系数(N=158)

表4 逐步层次回归结果(N=158)

由表4可知，所有控制变量解释了总变异的23.5%(F=7.994,p<0.01)。模型2加入自变量后，增加了2.8 %解释力度(p<0.05)；模型3和模型4依次加入两个调节变量交互效应，同模型2相比，R2得到了显著增加(模型3, ΔR2=0.034,p<0.01; 模型4,ΔR2=0.034,p<0.01)。将自变量和两个调节变量交乘项同时加入到模型5，该模型的R2额外增加4.8%(p<0.05)，总的解释变异达31.1%。这些变异的增加显示出主效应和调节效应对因变量的显著影响[29]。模型2中，供应商网络中关系强度差异系数显著为正(β=0.221,p<0.05)。模型3～模型5中，供应商网络中关系强度差异系数依然显著为正(比如，模型5,β=0.282,p<0.01)。因此假设1得到支持。

模型3显示，供应商间技术异质性与供应商网络中关系强度差异交乘项的系数显著为负(β=-0.227,p<0.05)；模型5结果仍然显示该交乘项系数显著为负(β=-0.162,p<0.1)。因此假设2得到支持。为了进一步观察供应商间技术异质性的调节效应，参照AIKEN等[29]的方法，本研究将供应商间技术异质性分为两组：高供应商间技术异质性组(高于均值一个标准差)和低供应商间技术异质性组(低于均值一个标准差)；然后，基于模型5画出了假设2的调节效应图(见图2)，并计算不同组线斜率。结果发现，低供应商间技术异质性线的斜率为0.440(p<0.01)，显著大于高供应商间技术异质性线的斜率。这些结果进一步支持了假设2。

模型4显示，采购企业与供应商技术异质性和供应商网络中关系强度差异交乘项的系数显著为负(β=-0.219,p<0.01)；模型5结果仍然显示该交乘项系数显著为负(β=-0.156,p<0.05)。采用相同方法，本研究画出了采购企业与供应商技术异质性的调节效应图(见图3)，并计算了不同组线斜率。结果显示，低采购企业与供应商技术异质性线的斜率为0.440(p<0.01)，显著大于高采购企业与供应商技术异质性线的斜率。这些结果进一步支持了假设3。

5 结语

本研究运用社会比较理论，探讨供应商网络中关系强度差异对采购企业知识获取的影响。实证结果显示，供应商网络中关系强度差异正向影响采购企业从供应商网络知识获取，供应商间技术异质性、采购企业与供应商技术异质性均会减弱关系强度差异的正向影响。

本研究结论将丰富网络层面的关系强度和知识管理文献。一方面，当前网络层面的关系强度文献，通常将二元关系层面上强关系和弱关系的知识利益直接加总为网络层面上不同强度关系的整体结果[3,15]，忽略了不同强度关系成员之间相互依赖对焦点企业整体获取知识的影响。本研究关注了供应商网络中关系强度差异这一结构属性，并从社会比较理论视角解释了其对采购企业从供应商网络整体知识获取的影响，因而丰富了网络层面的关系强度文献[4,7]。另一方面，网络层面的知识管理文献有两个不同视角：一个关注网络成员的个体属性[20,21]，另一个关注企业与网络成员的关系属性[8]。本研究整合了上述两个视角，揭示了供应商网络中关系强度差异与技术异质性对采购企业知识获取的交互影响，因而进一步丰富了网络层面的知识管理文献。

本研究结论具有一定的管理启示。在供应商管理过程中，管理者不应孤立地看待单一供应商关系及其结果，而应从整体角度考虑供应商管理。本研究强调供应商网络扮演的参照组角色，并认为网络中关系强度差异引发的社会比较，激发了供应商竞争性的知识转移，进而有利于企业整体知识获取。因此，管理者可以充分利用网络成员的社会比较，以激发供应商间竞争，进而更好地实现自身目标。此外，本研究还发现，网络中供应商技术异质性影响了供应商社会比较及其应对策略的选择，因此，供应商网络管理还应注意网络中关系特征与成员特征的匹配。

本研究还存在一定的局限性需要未来进一步完善：①仅强调供应商相互比较引发的供应商竞争性地向采购企业知识转移这一理论机理，但并未对该机理进行检验。尽管两个调节变量的结论与该理论机理预测一致，从侧面印证了其存在，未来研究仍需要进行检验。②当前实证结果是基于制造类企业数据得出的，存在一定的行业局限性，未来研究可以扩展至其他行业。③本研究的重点是供应商网络中关系强度差异，并没有从知识类型的角度区分采购企业知识获取的类型，未来可以考虑关系强度差异对不同类型知识获取的影响[30]。