1、1基于结构方程模型的组织知识联系与企业创新绩效研究卢昭菲 李霞 林辉炎（天津工业大学经济学院，天津 300072）摘要：本文研究了组织之间的知识联系对于企业的创新绩效的影响，建立了以企业与供应商、客户、大学及研究机构、中介机构及相关组织、政府及相关部门的知识联系质量为自变量，以企业所在知识网络结构为中间变量，以企业技术创新绩效为因变量的结构方程模型。通过对 74 家中国软件企业一手调研数据的分析，我们发现组织之间的知识联系对于组织的知识网络结构有显著正向影响，而知识网络结构对于企业的技术创新绩效也有显著的正向影响。关键词：知识网络 知识联系 网络结构 创新绩效为了应对日益复杂和多变的市场和技术
2、环境，越来越多的企业开始实施外源化战略，即通过各种企业网络从外部获取关键的资源，这一趋势促成了企业技术创新过程从线性模型向网络化模式的根本性转变。近年来，对于企业网络的研究逐渐增多，并且开始涉及知识网络的探讨。在我国，关于网络化创新和知识网络的研究大多还处于理论探索阶段。本文在系统研究技术创新理论、企业网络理论、知识网络理论等领域的先进研究成果的基础上，从实证的角度，采用了大规模实证研究，利用因子分析、SEM 结构方程建模等现代统计分析工具验证了知识网络与技术创新绩效的内在作用机制，寻找出知识联系、网络结构以及绩效之间的路径联系。这一机理模型的提出有利于进一步完善知识网络理论，也为我国大量的企
3、业和产业园区提升网络化创新能力提供了具有实践指导意义的参考框架。一、 概念模型和理论假设1. 知识联系在企业知识网络中，知识联系是指知识主体之间的知识交互联系，它们为知识转移、创造和扩散提供了必要的渠道。这些知识网络联系从性质上分有三类，分别是基于信任的社会联系、基于契约的市场联系和基于联盟的交易联系。知识网络的企业网络从结构上可以分成垂直和水平两种，垂直联系是通过买和2卖的链条实现的，水平的则是通过互补产品和服务、使用相似的专业投入、技术或者制度等实现的。除了网络内部复杂的成员联系以外，网络成员还要通过开放的网络边界与外部环境进行物质和能量的交换，网络始终处在动态演化状态之中。在企业的外部知
4、识网络中，根据与企业进行交互的主体的性质不同，可以分为一下几种联系类型：（1） 企业企业企业是知识网络中最重要、也是数量最多的经济活动主体。从单个企业知识网络的角度出发，纵向主体包括供应商和用户企业。其中，供应商是企业知识的重要来源，设备供应商可向企业提供关于生产技术的最新知识，原材料供应商能提供原材料性能、设计等方面的知识。用户也是重要的知识来源，提供关于产品质量与市场方面的知识。横向则包括竞争对手和合作企业。包括潜在的竞争对手，搜集、分析竞争对手的技术知识，整合后进行模仿是企业的一种技术创新方式，对竞争者的基准化(bench-marking)是企业重要的知识管理活动，网络技术、群件技术等工
5、具有利于这一目标的实现。合作企业，包括产品合作企业、人力资源合作企业、技术合作企业等，与合作者的互动是企业创造新知识的来源。（2） 企业大学及研究机构大学和研究机构掌握着大量的知识和信息，因此企业要与专业的技术机构建立联系，并挖掘有关社会、市场、行业技术前沿等方面的知识。在较发达的创新区域，大学和研究机构的职能逐渐从单纯地侧重于生产和传播知识、研究开发新技术成果而直接转向技术成果转让、中试、衍生企业以及企业咨询和培训等方面，从而影响着本地产业群的结构、竞争和企业战略。各国领先全球的产业，往往和专业性研究机构或大学研究所保持联系，他们之间甚至具有地缘联系。正是大学、研究机构直接融入到本区域发展中
6、，与当地企业密切合作，为知识在区内的重新组合以及技术的不断扩散，提供了更多的创新机会。据统计，硅谷的一半收入是由斯坦福大学 600 多个衍生公司所提供的。如美国好莱坞的电影学校和荷兰的花卉种植与处理研究所等。这些研究机构也接受政府或企业的捐款及专业人才，形成解决产业问题的智力库，产生出比个别企业独立研发更快、更有力的效果。（3） 企业中介及服务机构中介机构一般包括半官方性质的企业联盟、行业协会、商会、创业中心(孵化器)、各种服务中心、律师事务所、会计师事务所等各种形式的中介组织，还包括银行、保险等金融服务部门等。中介机构是促进企业间网络联系、官产学研结合的纽带，它尤其在扶植高新技术中小企业方面
7、发挥着重要的作用。中介3机构的特点是：专业化程度高、活动能量大、组织形式先进(多为各方合作、股份制运作、政府支持和参与等)。由于集聚了信息、技术、投资、管理等各方面的专家，为企业提供专业化服务，帮助企业获得市场机会和投资，可以有效地降低中小企业成长初期的风险，使科技发明尽快进入到相关经济领域。在众多的专业化企业中，咨询和中介服务机构尤为重要，它发挥着一种“黏合剂”的作用。（4） 企业政府及公共部门无论是波特的“菱形”构架，还是社会经济网络理论中的网络模型，政府及附属公共部门都是网络中必不可少的重要结点。从根本上说，政府影响技术创新活动的主要机制，是通过它影响技术创新资源的配置来改变技术创新的速
8、度、方向和规模的。但是，政府却增加了技术创新的不确定性。按照埃兹科维茨和雷德斯多夫提出的大学(或研究机构)、企业、政府三位一体有效系统整合后的三重螺旋模式，政府的职能是发挥技术创新主体的自主性，促进区域内大学与产业的联系。如果是严密的等级管制，则限制了活跃的技术创新活动。所以，政府干预技术创新的有效性体现在两方面，即技术创新障碍的排除譬如，可以拨款给大学和实验室，支持基础研究和发明创造，为科技和经济的发展提供源源不断的新思路、新成果，也可以为新技术中小企业提供担保，使企业获得贷款，进行技术创新。另外，一些政府部门拥有大量的知识资源，提高政府对企业的信任、充分运用政府政策与知识资源是低成本的知识
9、获取方式。总之，在企业的知识网络中，由相关企业、大学和研究机构、中介服务机构和政府及公共部门组成了主要结点，中介服务机构和政府等公共部门虽然没有或很少直接参与技术创新活动，但是他们为企业的技术创新活动提供资金支持或专业化的服务，为企业提供良好的技术创新环境。企业与相关组织之间的知识联系构成了企业的外部知识网络，因此知识联系的属性对于网络结构具有直接的影响。组织之间知识联系的特征主要表现在如下几个方面：联系的重要性。联系的重要性描述了企业对于联系的依赖程度，即对该联系所传递的信息和知识的依赖性。联系的重要性程度决定了企业对于构建某个联系所投入的时间、资本和精力。联系的频繁性。网络联系强度的大小描
10、述了行为主体联系频率的高低，是组织之间情感亲密度的衡量指标。自从 Granovetter 将网络联系区分为强连结与弱连结以来，关于网络联系强度与企业创新绩效的联系一直是一个重点研究课题。其中，强连结的定义是组织间连结的时间、情感投入和紧密程度（相互信任）都较强。对于横向联盟，我们一般用伙伴间相互作用的频率和对联系的资4源投入水平来测量连结强度。强连结如股权安排、制造性合资和合作研发项目，它们在投资和相互作用上比起销售合资和技术许可等合作方式，有较大的宽度和深度。联系稳定性。联系的稳定性衡量了联系随时间进化的特征。从投入产出的角度理解，企业培育和扶植网络联系属于投入阶段，而从网络联系中攫取价值则
11、属于产出阶段，从投入到产出是需要一定时间的，所以在一定时间段内保持稳定的网络结构对企业更有价值。对于企业创新而言，稳定的网络联系可以帮助企业稳定地吸收伙伴成员的创新信息，有利于企业创新绩效的提升，而频繁变动的网络结构可能会使得企业无所适从。联系互惠性。Wong Siulun 和 Salaff 认为网络资本是一种资产，有时采取各类联合的制度形式，但一般地可以看作互惠联系。联系联系的互惠性衡量了联系双方地位的平等性。良好的互惠联系能促进企业间知识共享的培育，知识网络实质上是一种知识资源的共享机制，它应通过知识资源的共享与转移，使各参与组织从中获得收益。这是知识网络构建的前提条件，也是知识网络运作的
12、内在动力。Oliver(1990) 指出，互惠性强调组织间合作、联合及协调，而不是命令、权力与控制。在互惠的基础上，组织间的成员均愿为共同的利益与目标而努力，因此更能促进合作创新的产生。因此，我们认为，如果网络成员间彼此地位平等，他们就更愿意相互交流和共享信息，进而有助于创新绩效的提升。2. 知识网络结构知识网络结构是知识网络的基本构成要素及其相互联系的结构化表现形式。完善的知识网络结构能够为网络中的组织提供更为丰富和及时的信息和知识，从而提升企业的技术创新能力。一般来说，可以通过如下几个方面来测度企业知识网络结构的特征。（1） 网络多元化程度知识网络的多样性，即与企业联系的其它主体的性质与分
13、散程度。利用利用多样性的知识联系，企业可以获得学习新技术、新的管理方式和其它增强竞争能力的机会。由于连结主体的多样性和分散性，使他们的信息和知识是高度非剩余的，这样使企业能够获得各种不同的信息和创新机会。5（2） 网络规模与强度网络规模描述了网络内存在的联系的数量。一般说来，特定行动者凝聚的联系数量越多，该主体在网络中就越重要。网络强度描述了网络内实际存在的联系数量占到可能联系数量的比例，也可称为凝聚性（Cohesion）根据网络密度不同，可以将网络分为密集网络和稀疏网络。Coleman 认为，高密度网络会产生大量的企业间联系，网络内信息和资源将更快速地流动；高密度的网络更容易发展出相互信任联
14、系、共享准则，以及共同的行为模式。从拓扑学角度理解，高密度网络缩短了信息传递的平均路径，加快了信息流动，有利于创新知识和成果的迅速传播。高密度网络可以作为社会控制机制的一部分，规范伙伴行为。组织间的战略联盟有一种潜在的危机，因为企业间的合作没有一种控制和协调机制，参与企业总会担心受到机会主义的威胁。组织间连结有利于规范在网络中扩散，结果嵌入到高密度连结的网络中的组织会发展出共同的行为预期。假如一个产业中所有企业都保持相互关联，企业间的信息流将很快导致合作规范的产生。在这样密集的网络中，关于错误行为的信息会广为流传，通过肇事者声誉的下降使错误行为被惩罚。在这里，企业行为被声誉所规范：如果两个企业
15、都与第三者关联，那么它们不可能欺骗其伙伴，因为它们在第三者的声誉对它们以后的经营是很重要的。企业相信网络会支持共同的监督和惩罚，于是导致合作的有效激励。这样，高密度网络使企业间保持相互信任，而相互连结能够在网络中创造规范使合作得以维持，这些便是企业赖以生存的社会资本。（3） 网络居间度网络位置是指企业通过在网络中的结构镶嵌，创造出有利于企业运用网络中知识资源的联系，以利于建立竞争优势。在知识网络中，知识主体所拥有的知识连结以及由此所决定的主体所能拥有的知识决定了其在网络中的地位和权力。例如，部分企业虽然在于集群地理范围之内，却不在集群的知识网络之中，不能参与知识网络中知识的扩散和共享。Burt
16、 认为，处在网络中关键位置的节点，可以享有信息优势和控制优势。在较为稀疏网络中，各个企业所能获得的知识存在很大差别。其中，横跨许多结构洞(处于未连结的网络成员之间)的企业具有信息效率和对网络的控制力。这个企业对所需要的信息而言，很少有多余的连结。同时，处于结构洞中的企业往往是其它企业的信息中介，能够控制信息的流动。因此，网络中许多企业将依靠它来接受和发送信息和资源。“居间性”是 Freeman 提出的三个用于测度网络中心性( centrality)的指标之一，也是最常用的指标。它衡量了企业在所嵌入的网络中的位置情况，6表示了节点在网络中的权力系数，即在多大程度上可以通过阻断信息流动或在信息传递
17、中扭曲信息的内容，控制他人的思想和行为。（4） 网络外向度一些学者指出过度强调知识网络内企业的根植性是危险的。Arthur (1989) 认为这种危险来自知识网络的路径依赖和技术锁定的问题。对区域内知识资源的过度依赖不利于交互式的学习和创新。知识网络内企业的过度内视会在一定程度上削弱其学习能力，从而丧失创新能力和对于变化的反应能力。研究表明，如果知识网络内企业之间的联系过于紧密可能会表现出过度排外和刚性化，反而会威胁到知识网络内企业的市场竞争力。在实证研究中，Uzzi(1997) 发现过度嵌入的现象。他指出供应商和当地顾客的紧密的社会联系只有在某种程度上是有利的，许多供应商嵌入同一类顾客的强度
18、越大，企业失败的可能性越大。越来越多的人意识到地理上的开放（与区域外部的知识网络连结）是知识网络内企业生存的前提。通过构建非本地的知识网络，获得通往外部世界的渠道来避免知识网络内的锁定。Maillat (1998) 认为当地企业应当与外部信息源建立系统的联系来以确保关于市场趋势和新技术等方面的重要信息持续地进入，否则，知识发展就会面临停滞的风险。同样的，Scott (1998) 指出当地生产系统的绩效取决于恰当的网络内部和外部的交易的混合，适当增强网络内外部的市场和生产知识网络内联系，有助于企业的发展。Kern (1996) 强调为了有利于外部信息的流入，网络内企业有意识地拓宽网络联系，并且对
19、于传统的解决方法保持某种程度的怀疑，对于避免锁定是重要的。基于上述分析本研究提出假设：假设 H1：企业知识网络的知识联系的质量（各类联系的重要性、频繁性、稳定性、互惠性）对完善的企业知识网络结构有正向影响。假设 H2：企业知识网络的结构（多元化程度、强度、居间度、外向度）对创新绩效有正向影响。根据上述相关理论的研究，本研究组归纳出企业知识联系对企业创新绩效的概念模型。如图 1 所示：图1 知识网络与创新绩效的概念模型知识联系质量重要性频繁性稳定性互惠性知识网络结构多元化强度居间度外向度技术创新绩效7二、 数据收集与描述1. 问卷设计问卷是管理学科调查收据数据的最重要工具。本研究的问卷设计，主要
20、围绕着知识网络的作用机制而展开，要求问卷能为研究内容提供所需要的有效数据，运用因子分析、结构方程模型对这些数据进行统计分析，从而研究知识联系对于企业创新绩效的影响。围绕这些研究目的和研究内容，所设计的调研问卷包括如下几个方面的基本内容：（1） 问卷介绍与填写说明；（2） 问卷填写者与企业的基本信息；（3） 企业知识联系的实际情况；（4） 企业知识网络结构特征；（5） 企业的技术创新绩效。2. 变量设计与指标选择（1） 被解释变量在本研究中，创新绩效为被解释变量。对于创新绩效的度量，一般不能采用单一的指标，因为单一指标往往只能反映企业创新绩效的某一方面，而技术创新是一个复杂的系统工程。技术创新活
21、动的阶段性、多样性以及各创新活动间的层次性，决定了创新绩效评价指标体系的多角度性。因此，采用多指标从多个角度和层面来反映企业技术创新绩效更加科学。本研究在 Cooper 和Kleinschmidt（1996） 、陈钰芬（2007）等人的研究基础上，用 5 个题项对企业的创新绩效进行衡量，要求企业判断在过去 3 年（或成立以来） ，与国内同行业的主要竞争对手相比，企业在新产品开发速度、新产品数量、创新项目成功率、专利（软件著作权）申请数和新产品销售收入占销售总额的比重这 5 个方面所处的地位。对每个题项，从 1 分到 7 分表示非常低到非常高。（2） 中间变量本研究设计了 4 个题项对企业知识网
22、络结构的合理性进行衡量，即网络多元化程度、网络规模、网络外向度、网络居间度。4 个题项分别为：与区域内其他同行企业相比、与公司进行信息和知识交流的机构种类、与公司进行信息和知识交流的机构的数量、公司与区域外相关机构进行信息和知识交流的次数、从公司获取信息和知识的企业和机构。对每个题项，从 1 分到 7 分表示非常少8到非常多。（3） 解释变量联系的重要性描述了企业对于联系的依赖程度。联系的重要性程度决定了企业对于构建某个联系所投入的时间、资本和精力。本研究利用 7 个题项衡量了企业与客户、供应商、其他相关企业、大学和研究机构、中介及服务机构、政府部门 7 个相关机构之间联系的重要性。7 个题项
23、均为：贵公司与下列机构进行信息和知识交流，对公司创新的重要性。对每个题项，从 1 分到 7 分表示非常不重要到非常重要。本研究利用 7 个题项衡量了企业与客户、供应商、其他相关企业、大学和研究机构、中介及服务机构、政府部门 7 个相关机构之间联系的频繁性。7 个题项均为：贵公司与下列机构进行信息和知识交流的频繁性。对每个题项，从1 分到 7 分表示非常不频繁到非常频繁。本研究利用 6 个题项衡量了企业与客户、供应商、其他相关企业、大学和研究机构、中介及服务机构、政府部门 6 个相关机构之间联系的稳定性。6 个题项均为：贵公司与下列机构进行信息和知识交流的稳定性。对每个题项，从1 分到 7 分表
24、示非常不稳定到非常稳定。本研究利用 6 个题项衡量了企业与客户、供应商、其他相关企业、大学和研究机构、中介及服务机构、政府部门 6 个相关机构之间联系的互惠性。6 个题项均为：贵公司与下列机构进行信息和知识交流的互惠性。对每个题项，从1 分到 7 分表示非常低到非常高。3. 问卷回收与描述性统计这次调查共方法问卷 233 份，回收问卷 89 份，其中有效问卷 74 份，回收和有效问卷分别为 39.9和 31.8。从表 3 的初步描述性统计可以看出，除了拥有专利及著作权数量的指标以外，其余各项指标均超过 4，初步表明样本整体上的创新绩效较好，其中新产品开发速度和创新项目的成功率的平均值接近 5，
25、表明样本企业的创新绩效在这两项指标上高于行业平均水平。但是，样本企业拥有的专利及著作权数量的平均值为 3.905，低于行业平均水平，说明部分企业在专利申请上不够重视，缺乏自主知识产权。总体而言，样本企业的创新绩效较好。9表 1 变量的定义与分类表R11 企业与客户知识交流的重要性R12 企业与与客户知识交流的频繁性R13 企业与与客户知识交流的稳定性与客户联系R1R14 企业与与客户知识交流的互惠性R21 企业与供应商知识交流的重要性R22 企业与与供应商知识交流的频繁性R23 企业与与供应商知识交流的稳定性与供应商联系R2R24 企业与与供应商知识交流的互惠性R31 企业与其他相关企业知识交
26、流的重要性R32 企业与与其他相关企业知识交流的频繁性R33 企业与与其他相关企业知识交流的稳定性与其他相关企业联系R34 企业与与其他相关企业知识交流的互惠性R41 企业与大学和研究机构知识交流的重要性R42 企业与与大学和研究机构知识交流的频繁性R43 企业与与大学和研究机构知识交流的稳定性与大学和研究机构联系R4 R44 企业与与大学和研究机构知识交流的互惠性R51 企业与中介及服务机构知识交流的重要性R52 企业与与中介及服务机构知识交流的频繁性R53 企业与与中介及服务机构知识交流的稳定性与中介及服务机构联系R5 R54 企业与与中介及服务机构知识交流的互惠性R61 企业与相关政府部
27、门知识交流的重要性R62 企业与与相关政府部门知识交流的频繁性R63 企业与与相关政府部门知识交流的稳定性知识联系质量R与相关政府部门联系R6 R64 企业与与相关政府部门知识交流的互惠性S1 与贵公司进行信息和知识交流的机构种类S2 与贵公司进行信息和知识交流的机构的数量S3 贵公司与区域外相关机构进行信息和知识交流的次数网络结构S 结构完善度SS4 从贵公司获取信息和知识的企业和机构P1P1新产品开发速度创新绩效P技术创新绩效P P2 新产品数量新产品数量10P3 创新项目成功率P4 专利（软件著作权）申请数P5 新产品销售收入占销售总额的比重表 2 样本企业的描述性统计指标表企业情况 样
28、本数 百分比天津 29 39.19北京 20 27.03上海 9 14.86广东 11 12.16企业所在地区西安 4 5.41合计 73 100%10 亿元人民币以上 11 14.86110 亿元人民币 7 9.465000 万1 亿元人民币3 4.0510005000 万元人民币19 25.685001000 万元人民币 11 14.86企业规模（年销售收入）500 万元人民币以下 20 27.03合计 71 95.9510 年以上 25 33.78510 年 26 31.0825 年 18 24.3224.32企业经营年限2 年以内 5 6.766.76合计 74 100%软件产品行业 35 47.30%系统集成行业 6 8.11%软件技术服务行业 20 27.03%嵌入式系统软件行业 9 12.16%主营业务IC 设计行业 3 4.05%合计 73 98.56表 3 样本企业创新绩效测度指标的基本描述性统计表指标 样本量最小值最大值 均值 标准差新产品的开发速度 74 1 7 4.608 1.383新产品的数量 74 1 7 4.149 1.449创新项目的成功率 74 1 7 4.716 1.319拥有专利及著作权数量 74 1 7 3.905 1.673
