基于外部知識網(wǎng)絡視角的企業(yè)績效形成機理分析

[摘要] 外部知識網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系對企業(yè)績效有著顯著影響。針對制造業(yè)企業(yè)的實證研究表明，知識網(wǎng)絡關系較網(wǎng)絡結構對企業(yè)績效影響更為顯著，知識獲取和應用是知識網(wǎng)絡與企業(yè)績效的關鍵中介。因此，企業(yè)應從塑造與知識網(wǎng)絡成員關系以及培育內部知識平臺和創(chuàng)新氛圍等入手，確保外部網(wǎng)絡知識能夠被有效地吸收和利用，進而提升企業(yè)競爭優(yōu)勢。

[關鍵詞] 外部知識網(wǎng)絡 網(wǎng)絡結構 網(wǎng)絡關系 知識獲取 知識應用

1 引言

作為企業(yè)應對競爭的特定制度安排，網(wǎng)絡對企業(yè)創(chuàng)新行為和績效有著顯著的積極影響。既然企業(yè)的知識觀認為企業(yè)績效來自于對隱性知識的系統(tǒng)管理能力，那么企業(yè)所處的網(wǎng)絡特點和活動必然會對企業(yè)知識行為產(chǎn)生影響。本文嘗試以制造業(yè)企業(yè)為例，從企業(yè)知識行為的視角探討知識網(wǎng)絡構建與企業(yè)績效之間的關系，以期為企業(yè)網(wǎng)絡管理提供相應的對策。

2 相關文獻和假設

大量研究表明，以交互作用為特點的知識網(wǎng)絡日益成為企業(yè)創(chuàng)新的主要來源。研究者們對知識網(wǎng)絡建構和企業(yè)績效之間的關系進行過大量的探索，并呈現(xiàn)出網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系兩種視角。在網(wǎng)絡結構視角下，研究者們將焦點集中在自我網(wǎng)絡中的結構和關系的形式上[1]，重點分析企業(yè)所處網(wǎng)絡的規(guī)模、中心度和開放度等對績效的作用。網(wǎng)絡關系視角則將網(wǎng)絡視為企業(yè)間相互發(fā)生關系的通道，企業(yè)來自網(wǎng)絡的租金取決于網(wǎng)絡內的接觸頻率和關系質量等，高頻率的接觸和信任氛圍能夠通過企業(yè)間的學習效應強化彼此間的競爭優(yōu)勢[2]。從企業(yè)經(jīng)營實際看，上述兩種視角都對企業(yè)基于知識網(wǎng)絡的績效提升有顯著的解釋能力，網(wǎng)絡結構決定著企業(yè)獲取外部知識的范圍，而網(wǎng)絡關系則決定了企業(yè)間知識共享的程度，我們將整合兩種視角，考察網(wǎng)絡構建對企業(yè)知識活動和績效的影響。

企業(yè)所處知識網(wǎng)絡的結構對其知識管理行為有著顯著的影響。處于網(wǎng)絡中心位置的核心企業(yè)擁有較多的結構洞，他們構成了網(wǎng)絡中的其他節(jié)點活動的中介。核心企業(yè)因此既有創(chuàng)造價值所必須的專有性資產(chǎn)，同時也能夠成為網(wǎng)絡內的信息高地。在網(wǎng)絡內的資產(chǎn)和信息傳遞過程中，核心企業(yè)具有的選擇權也使其能夠獲取更多的聲譽、信息和創(chuàng)新機會。Bekkers等針對GSM產(chǎn)業(yè)的研究證實，企業(yè)在網(wǎng)絡中的核心位置有利于其獲取重要的技術和市場信息以及創(chuàng)新策略，并在市場占有率上表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢[3]。但也有學者指出，從網(wǎng)絡整體視角看，若知識和權力過于向少數(shù)個體集中則會導致知識分享頻率和績效的下滑[4]。我們傾向于認為，市場競爭賦予了網(wǎng)絡中的各利益主體更多的選擇權，減少了企業(yè)從網(wǎng)絡中的退出壁壘，價值鏈上知識的復雜性和多樣性等因素能夠避免網(wǎng)絡權力過于集中帶來的負面效應，并為網(wǎng)絡企業(yè)提供創(chuàng)新所必需的新思想和資源。

因此我們假設：

H1：企業(yè)在網(wǎng)絡中的中心度對獲取知識能力有顯著影響。

H2：企業(yè)在網(wǎng)絡中的中心度對應用知識能力有顯著影響。

知識網(wǎng)絡的規(guī)模決定于網(wǎng)絡內相關利益群體的數(shù)量，群體數(shù)量越多，企業(yè)可獲取的知識的異質性和豐裕度就越高。來自供應商、用戶、科研機構、中介組織和競爭者等群體中的異質性的知識能夠為企業(yè)創(chuàng)新提供多樣化的來源[5]，并通過將知識整合進企業(yè)特定的知識軌道以避免知識僵化和路徑依賴的負效應。較大的網(wǎng)絡一方面為企業(yè)提供了更多的選擇機會和獲取知識的渠道，另一方面還會通過內部競爭機制對同類企業(yè)進行優(yōu)化選擇，激勵企業(yè)積極地獲取和應用特定的知識。不僅如此，大規(guī)模網(wǎng)絡會帶來更多的價值多元性和社會多元性，有利于不同企業(yè)間進行創(chuàng)新摩擦。

因此我們假設：

H3：企業(yè)所處網(wǎng)絡的規(guī)模對獲取知識的能力有顯著影響。

H4：企業(yè)所處網(wǎng)絡的規(guī)模對應用知識的能力有顯著影響。

網(wǎng)絡中企業(yè)相對于其他企業(yè)的比較優(yōu)勢在于網(wǎng)絡內的知識溢出，但當網(wǎng)絡中企業(yè)過于依靠內部知識溢出時則有可能陷入過度剛性和創(chuàng)新惰性[6]，這在因區(qū)位和文化等因素限制導致近交衰亡的企業(yè)集群中表現(xiàn)得尤為明顯。隨著價值創(chuàng)造過程的深度整合，企業(yè)間的競爭表現(xiàn)出企業(yè)所處商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)之間的整體競爭，特定網(wǎng)絡必須保持動態(tài)開放的特點才能在復雜競爭中立足。大量研究也證實了網(wǎng)絡的開放度和對外部市場的尋找是網(wǎng)絡持續(xù)發(fā)展的關鍵。開放的網(wǎng)絡能為企業(yè)增加異質性的潛在知識源，同時也能強化企業(yè)的戰(zhàn)略柔性能力，即當大量外部知識以片斷的形式進入企業(yè)內部知識庫時，企業(yè)需要動態(tài)整合內外知識，基于知識內化形成新的能力。

因此我們假設：

H5：企業(yè)所處網(wǎng)絡的開放度對獲取知識的能力有顯著影響。

H6：企業(yè)所處網(wǎng)絡的開放度對應用知識的能力有顯著影響。

Snijder和Kenny認為，網(wǎng)絡關系體現(xiàn)在企業(yè)與特定利益主體的關系聯(lián)結上，這種關系聯(lián)結一方面有助于企業(yè)獲取隱性知識，另一方面會導致參與方重視彼此之間的需求和行動的一致性[7]。企業(yè)知識網(wǎng)絡關系特征可用關系強度和關系質量等加以考察。

知識網(wǎng)絡中企業(yè)關系強度體現(xiàn)著組織間接觸的頻率和所交換資源的數(shù)量，學者們對關系強度影響交流效果的研究不一而足。人們傾向于認為，強關系者會比較主動地提供各種資源，減少彼此之間的交易成本和機會主義行為，但Granovetter認為弱關系能夠提供更有變化性和創(chuàng)意性的資源，在提供建議和解決問題中有較大的幫助[8]，后續(xù)學者的研究也發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡邊緣的弱關系更有可能產(chǎn)生創(chuàng)新。Brown和Reingen則認為，宏觀上微弱的關系確實有助于新信息的加入，但強關系才是微觀個體獲取信息的關鍵渠道[9]。實際上，從知識交流的深度和廣度看，強關系有利于企業(yè)間的深度交往，知識也能得到充分的傳遞，弱關系則擴大了企業(yè)獲取信息的渠道和產(chǎn)生偶發(fā)創(chuàng)新的可能。在本土文化背景下，強關系能夠使企業(yè)打消彼此間的心智壁壘，避免僅出現(xiàn)形式上的互動；多企業(yè)之間的強關系能夠通過聲譽機理形成強大的第三方監(jiān)控約束機制，減少企業(yè)間的機會主義行為；同時在信息過多的背景下，強關系者提供的信息更有可能被注意，進而產(chǎn)生深層次的交流。Larson的實證研究表明，強關系對企業(yè)間的信任、互動和共同的長期愿景有著顯著的預測能力，在強關系下，企業(yè)間有著更高的相互信任和包容性[10]。Parkhe從參與企業(yè)視角的研究證實，關系強度會帶給合作企業(yè)顯著的“鎖定”效應[11]，企業(yè)更傾向于在鎖定效應中進行交流和合作，從而有效地促成網(wǎng)絡內知識的流動和創(chuàng)新。

因此我們假設：

H7：網(wǎng)絡關系強度對企業(yè)獲取知識的能力有顯著影響。

H8：網(wǎng)絡關系強度對企業(yè)應用知識的能力有顯著影響。

網(wǎng)絡關系質量是以企業(yè)間信任和承諾為核心的關系表征，并體現(xiàn)在高頻率的彼此互動中。信任意味著企業(yè)對交易方規(guī)避機會主義行為的預期。相對于短期以市場為基礎的交易，嵌入網(wǎng)絡關系中的商業(yè)交換能夠加深彼此對未來的信任[6]。承諾則是網(wǎng)絡中企業(yè)對彼此關系的自我約束，高承諾狀態(tài)下的企業(yè)會出現(xiàn)主動知識貢獻和戰(zhàn)略互動等行為。網(wǎng)絡關系質量能夠有效地減少企業(yè)間的交易成本，尤其是減少隱性知識和跨組織邊界傳遞中的各種認知障礙。網(wǎng)絡內部高信任程度會使企業(yè)具有合作者不會限制知識溢出的預期，從而將大量資源投入學習過程中，及時獲取技術和市場等方面的信息[12]，并將這些信息納入到企業(yè)內部的創(chuàng)新流程中。彼此間的承諾則有助于發(fā)揮網(wǎng)絡信息的協(xié)同效應，使網(wǎng)絡獲得動態(tài)柔性能力。當跨企業(yè)的價值創(chuàng)造活動被嵌入到相應的信任和承諾中時，網(wǎng)絡中的利益主體能夠平衡自身利益和群體利益之間的關系，特定的隱性知識能夠得到充分的轉移，同時不同利益主體之間的相互嵌套也擴大了企業(yè)進行知識創(chuàng)新和價值創(chuàng)新的效率，使得不同合作伙伴的知識能夠有效地匯集，并擴大知識應用的范圍和渠道。

因此我們假設：

H9：網(wǎng)絡關系質量對企業(yè)獲取知識的能力有顯著影響。

H10：網(wǎng)絡關系質量對企業(yè)應用知識的能力有顯著影響。

企業(yè)知識觀認為，知識特別是隱性知識構成了企業(yè)競爭優(yōu)勢的基礎，企業(yè)績效很大程度上維系在企業(yè)獲取和應用知識的能力上。Tasi的研究表明，知識吸收能力不僅有助于組織創(chuàng)新，同時也是企業(yè)持續(xù)競爭優(yōu)勢的來源[13]。多樣化的知識獲取源和跨組織學習能夠有效地擴充企業(yè)的知識儲備，提高企業(yè)應對不確定因素時的柔性能力。知識應用則是包括集成、整合和調用知識在內的系統(tǒng)過程，有效的知識應用能夠增加產(chǎn)品的創(chuàng)新效率和對顧客需求的反應力，進而提升企業(yè)績效。

因此我們假設：

H11：獲取知識的能力對企業(yè)績效有顯著影響。

H12：應用知識的能力對企業(yè)績效有顯著影響。

3 研究方法

在問卷設計中，我們盡可能地借鑒和參考國內外已有研究中使用過的測量工具，并根據(jù)前期調研的成果加以微調。網(wǎng)絡中心度參考了Giuliani和Bell的研究[14]，設計了7個測項加以測量，舉例測項為“本企業(yè)在經(jīng)營網(wǎng)絡中處于主導地位”和“其他企業(yè)能夠較為容易地與本企業(yè)建立交流關系”等；網(wǎng)絡規(guī)模參考了Szulanski的研究，從企業(yè)與供應商、客戶、政府部門和其他相關利益主體等進行知識交流的數(shù)量加以考察[15]；網(wǎng)絡開放度則借鑒了Uzzi 等的研究，設計了4個測項[6]，舉例測項為“每年有很多企業(yè)進入本企業(yè)的商業(yè)活動圈”等。網(wǎng)絡關系強度借鑒了Nahapiet和Ghoshal的研究，設計了6個題目，分別考察企業(yè)與不同利益主體交流的平均頻率[16]；網(wǎng)絡關系質量借鑒了Inkpen和Tsang的研究設計了7個題目[12]，舉例測項為“在與其他企業(yè)進行交往時，雙方都盡量避免提出有害對方利益的要求”和“在與其他企業(yè)進行交往時，彼此都能履行承諾”等；知識獲取能力參考了Dyer等的研究，設計了6個題目加以測量[17]，包括企業(yè)對外部市場和技術的感知以及從外部獲得新知識的成本等；知識應用能力借鑒了Laursen和Salter等的研究，從改進技術、創(chuàng)新產(chǎn)品和調整戰(zhàn)略等方面設計了7個題目加以測量[18]；企業(yè)績效則從技術創(chuàng)新度、顧客滿意度和利潤增長三方面設計了6個題目加以測量。問卷中的所有項目均采用Likert7點計量尺度。

本研究問卷收集采取以下兩種方式：一是依靠研究者的社會關系網(wǎng)絡通過“滾雪球”收集問卷，二是選取兩家高校的MBA班集中進行問卷發(fā)放。調查持續(xù)2個月，共發(fā)出問卷190份，收回174份，通過對回收問卷回答質量和制造業(yè)樣本的甄別，共得到有效問卷152份。有效問卷的數(shù)量符合本研究的要求。其中企業(yè)成立時間和從業(yè)人員數(shù)量分布具有較好的統(tǒng)計多樣性。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 信度分析

本研究通過計算Cronbach α系數(shù)衡量測度模型的信度，結果發(fā)現(xiàn)各個變量的信度系數(shù)均大于臨界值0.7，表明本研究量表的信度較高。

4.2 探索性因子分析

我們首先使用SPSS13.0進行探索性因子分析。KMO值為0.824，并通過Barlett’s球形檢驗，表明數(shù)據(jù)適合進行因子分析。我們用主成分分析法，采用方差最大化正交旋轉，并以特征根大于1為標準來截取數(shù)據(jù)。結果顯示共有8個因子的特征根大于1，這些因子的累計方差解釋比例達到73.18%，其中網(wǎng)絡中心度和網(wǎng)絡關系質量量表各出現(xiàn)了一個測項負載低于0.4，我們予以刪除。

4.3 內容效度和結構效度分析

本研究所使用問卷項目是通過前期訪談研究和整理以往文獻形成的，因此具有較好的內容效度。構造效度主要通過收斂效度和區(qū)別效度體現(xiàn)。我們使用LISREL8.54軟件分別對各變量進行確認性因子分析，結果發(fā)現(xiàn)所有計量指標在各自計量的變量上的因子負荷都高度顯著，各變量的AVE值（平均提煉方差）不僅大于0.5，而且各變量AVE的平方根都大于該變量與其他變量間的相關系數(shù)，這表明本研究的計量尺度具有較好的會聚效度和判別效度。

4.4 模型檢驗和競爭模型分析

本研究用LISREL8.54軟件對假設模型進行檢驗，各假設驗證情況如表1所示，用以衡量模型擬合程度的各主要指標數(shù)值如下： =2.04（＜3）；RMSEA=0.056（＜0.08）；GFI=0.90（＞0.80）；NFI=0.93（＞0.90）；CFI=0.93（＞0.90），均在可接受區(qū)間內，這說明模型與數(shù)據(jù)擬合較好。

先前大量研究表明企業(yè)所處網(wǎng)絡結構和關系對績效存在著復雜的影響，本研究的結果表明，知識網(wǎng)絡建構對企業(yè)績效的影響通過知識獲取和知識應用實現(xiàn)。為更好地驗證知識網(wǎng)絡對企業(yè)績效的作用機理，我們在原假設模型的基礎上重新設計變量關系形成新的模型，通過對比不同模型的擬合優(yōu)度考察網(wǎng)絡構建對企業(yè)績效的影響。其中直接作用模型是在原模型中刪除了獲取知識能力和應用知識能力兩變量，增加網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系對企業(yè)績效的直接關系。部分中介模型是在原模型的基礎上增加了網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系對企業(yè)績效的直接關系。

如表2所示，相對于直接作用模型，原模型和部分中介模型擬合優(yōu)度更好。通過進一步對比能夠看出，原模型不僅比部分中介模型更為簡潔，同時在前三個指標上更優(yōu)，因此我們傾向于接受原模型，即網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系通過企業(yè)的知識獲取和應用能力對企業(yè)績效產(chǎn)生影響。

5 結論和討論

本研究通過實證分析表明，網(wǎng)絡結構和網(wǎng)絡關系都能夠影響企業(yè)獲取和應用知識的能力，進而影響企業(yè)績效。本研究提出的假設除H4和H7外均得以證實。網(wǎng)絡的規(guī)模盡管能夠增加企業(yè)的知識來源，但與企業(yè)應用知識能力之間的直接關系沒有通過驗證，我們推測其中的原因在于企業(yè)應用知識的能力很大程度上取決于內部企業(yè)家精神和管理能力以及企業(yè)現(xiàn)有知識的儲備，大規(guī)模的網(wǎng)絡拉大了彼此之間的認知距離，增加了企業(yè)進行外部管理的難度和邊緣化的風險。盡管企業(yè)能夠吸納新的知識，但新舊知識之間的沖突很可能使企業(yè)無法獲得知識應用的優(yōu)勢。網(wǎng)絡關系強度對企業(yè)獲取知識能力的影響沒有通過驗證，我們推測原因是強弱關系在企業(yè)知識管理過程中的作用存在差別，在信息搜尋階段中具有比較優(yōu)勢的是弱關系，此時弱關系能夠為企業(yè)提供大量非重復的信息，而強關系的優(yōu)勢在于信息集成和應用階段，此時企業(yè)需要就隱性知識與合作伙伴之間進行高密度的互動，這在本研究的H8中得到驗證。

通過本研究可得到以下結論和管理啟示：①企業(yè)在網(wǎng)絡中的中心度、網(wǎng)絡開放性以及網(wǎng)絡關系強度和質量都對企業(yè)知識管理能力有顯著影響，從影響強度看，網(wǎng)絡關系更為顯著。因此，企業(yè)尤其是核心企業(yè)在保持自身網(wǎng)絡位勢和網(wǎng)絡開放度的基礎上，強化網(wǎng)絡感知和識別能力，針對現(xiàn)有和潛在的伙伴行為分配自身的資源，重視與關鍵合作伙伴之間的關系質量，充實網(wǎng)絡社會資本。②知識管理行為是企業(yè)網(wǎng)絡和績效之間的關鍵中介，企業(yè)基于網(wǎng)絡的競爭優(yōu)勢取決于自身知識管理行為。因此企業(yè)在構建自身網(wǎng)絡的同時，需要有效優(yōu)化內部知識，使企業(yè)知識庫保持動態(tài)的柔性狀態(tài)，減少新舊知識之間的消極沖突。③企業(yè)知識管理應系統(tǒng)地包括知識獲取和應用，從來源看，網(wǎng)絡能夠顯著強化企業(yè)的知識獲取能力，但知識應用對績效有更強的預測力。因此企業(yè)應對知識進行充分的整合和調用，通過開放式的組織文化、良好的創(chuàng)新氛圍和夯實知識基礎等強化企業(yè)應用知識的能力，最大化網(wǎng)絡知識資源的價值。

本研究實證分析了網(wǎng)絡建構對企業(yè)知識行為和績效的影響機理。未來的研究方向包括：考察企業(yè)知識基礎在網(wǎng)絡知識內部化中的作用，通過內外知識匹配為企業(yè)尋求有效運用網(wǎng)絡知識的機理；將企業(yè)生命周期等因素納入考察，綜合分析企業(yè)在不同發(fā)展階段中網(wǎng)絡位勢和建構行為的差異；整合研究企業(yè)網(wǎng)絡和核心人員的個人商業(yè)網(wǎng)絡，為企業(yè)獲取更多的網(wǎng)絡資源提供對策。

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[作者簡介] 于偉，男，1981年生，講師，博士，發(fā)表論文15篇。

張彥，女，1979年生，講師，博士研究生，發(fā)表論文10篇。