物流產業網絡嵌入與創新績效:基于吸收能力的實證分析

鄧建高，朱蘭亭，王 敏,，張 杰

（1.河海大學 企業管理學院，江蘇 常州 213022；2.河海大學 商學院，江蘇 南京 211100；3.南京航空航天大學 人文與社會科學學院，江蘇 南京 211106）

1 引言

在環境不確定情況下，通過網絡嵌入獲取所需資源已成為物流產業績效創新的有效選擇[1]。物流產業總是嵌入在眾多主體相互影響的社會網絡中[2]，網絡的位置、密度、規模等結構特征決定了物流產業獲取資源的質量和數量，進而影響物流產業的績效水平[3]。已有文獻表明，網絡嵌入對物流產業績效的提高有一定的促進作用[4]，但網絡嵌入對物流產業績效影響的中間路徑還缺乏深入探析。

一方面，不同類型物流產業網絡的關系特征和網絡結構均不相同，其對物流產業創新績效的作用機理和影響程度也不同。然而，目前關于物流產業網絡嵌入與創新績效的關系研究較少結合特定的物流產業網絡類型，在物流產業網絡嵌入視角下，考察物流產業網絡對物流產業創新績效的影響，有助于進一步探析兩者間的關系。另一方面，基于權變理論，組織網絡聯結與績效的關系受組織吸收能力的影響[5]。在物流產業網絡聯結與物流產業創新績效關系的權變模型中，考察吸收能力的權變作用，更好地從理論上探究物流產業網絡嵌入與物流產業創新績效的關系。因此，本文引入吸收能力探析物流產業網絡嵌入與創新績效的關系，使研究更貼近物流產業現實，更具解釋力和預測力。

2 相關文獻與理論假設

2.1 物流產業網絡嵌入與創新績效的關系

物流產業網絡嵌入是研究物流產業社會網絡的重要變量，是物流產業互動過程中產生的持久性聯系。研究表明，組織的網絡嵌入影響組織績效[6]，且不同的網絡嵌入帶給組織不同的競爭結果，即組織嵌入網絡中的位置結構及關系強度不同帶來組織績效的差異[7]。

首先，物流產業網絡的結構嵌入起著信息傳遞渠道的作用，進而影響資源和信息流動的數量和速度。物流產業網絡嵌入還促使網絡內物流產業間產生互動，模糊部門和企業之間的界限，使得物流產業協作成為可能，進而提升協作效率。其次，網絡的關系嵌入也對物流產業創新績效產生積極影響。網絡內物流產業通過信任建構合作基礎，并通過相互信任和互動獲得共同的收益。信任能夠加快資源流動，提高物流產業合作效率，克服部分物流產業的成長劣勢。物流產業網絡的關系嵌入對獲取知識和信息至關重要。物流產業與其它產業互動的時間越久，頻率越高，越有利于提升物流產業相互間的認知能力，在共同語言的群體中，人們可以容易地從其他人那里獲得資源和信息，最終提高知識和信息轉移的動機和能力。因此，物流產業網絡的認知嵌入與物流產業創新績效水平的提升密切相關。由此，提出如下假設：

H1a：結構嵌入對物流產業創新績效具有正向影響；

H1b：關系嵌入對物流產業創新績效具有正向影響；

H1c：認知嵌入對物流產業創新績效具有正向影響。

2.2 吸收能力與物流產業創新績效的關系

已有研究表明，物流產業的創新績效不僅取決于物流產業積累的知識，更取決于物流產業把知識轉化為行動力的能力，這種轉化的工具即物流產業的吸收能力。吸收能力在提升組織的創新能力和創新績效方面至關重要，具有較好吸收能力的組織更容易將吸收的外部知識轉化為組織的創新產出，因而更易保持競爭優勢[8]。物流產業的吸收能力越強，越利于物流產業對外部環境和信息的掌控，進而更好地識別外部有益的信息并加以獲取和利用，同時創造出對物流產業和社會有價值的創新績效。由此，提出如下假設：

H2：吸收能力對物流產業創新績效具有正向作用。

2.3 物流產業網絡嵌入與吸收能力的關系

網絡嵌入是物流產業獲取信息和知識資源的重要途徑，但物流產業網絡中異質性知識資源的獲取、吸收和利用依賴于物流產業自身能力。吸收能力是組織識別、消化和運用外部新知識的能力。企業的吸收能力越強，企業從外部網絡中獲取的知識就越多，創新能力也就隨之提高。由此，提出如下假設：

H3a：結構嵌入對吸收能力具有正向影響；

H3b：關系嵌入對吸收能力具有正向影響；

H3c：認知嵌入對吸收能力具有正向影響。

綜上所述，可得到物流產業網絡嵌入、吸收能力和創新績效關系的理論模型，如圖1所示。

圖1 物流產業網絡嵌入、吸收能力和創新績效關系的理論模型

3 研究方法

3.1 樣本和數據收集

為驗證上述研究假設與理論模型，以國內物流產業為調查對象進行問卷調查。調查前咨詢了相關專家，完善了調查問卷，發放問卷800份，回收有效問卷255份，有效率回收為31.88%，達到研究的基本要求。

3.2 變量的測度

本文使用的問卷采用Likert 7級打分法進行測度，得分越高代表情況與問卷題項越相符。結合以往研究和物流產業的特點，從結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入三個維度度量物流產業網絡嵌入程度，并且從物流產業的網絡密度（JGQR1）、物流產業網絡聯系的強弱（JGQR2）、物流產業網絡規模（JGQR3）、物流產業網絡位置的中心性（JGQR4）測量結構嵌入；用網絡內聯系的緊密度（GXQR1）、聯系的互動頻率（GXQR2）、聯系的持久性（GXQR3）測量關系嵌入；從共享的語言和符號（RZQR1）、共享的價值觀和愿景（RZQR2）、默會知識（RZQR3）測量認知嵌入；用獲取的新信息/新知識能夠快速流動（XSNL1）、能夠運用獲取的新知識/新技術有效解決問題（XSNL2）、能根據新知識引入工藝創新（XSNL3）、能將已消化的新技術與其它技術融合（XSNL4）測量吸收能力；用創新管理水平（CXJX1）、創新生產技能水平（CXJX2）、新產品銷售收入比例（CXJX3）、工藝創新比例（CXJX4）、產品創新比例（CXJX5）測量物流產業創新績效。

3.3 信度效度檢驗

為確保問卷結果的內部一致性，采用Cronbach’s a系數檢驗變量信度，結果表明，各變量的α值均達到0.7以上，表明收集的數據信度較高。由于本量表是在相關文獻研究的基礎上形成的，因此具有較高的內容效度；對于結構效度，采用KMO值和巴特利特球體檢驗指標來判斷，分析結果表明，因子的KMO值均大于0.6，具有合適的結構效度，詳見表1。

表1 信度和效度檢驗

3.4 相關分析

運用SSPS軟件對問卷采用Pearson相關法計算各變量間的相關系數。表2表明物流產業的網絡嵌入與吸收能力、創新績效顯著正相關；物流產業吸收能力和創新績效顯著正相關。由此，假設1、2、3得到初步驗證。

表2 相關分析結果

3.5 回歸分析

運用SSPS軟件對“結構嵌入、關系嵌入、認知嵌入、吸收能力”與物流產業創新績效的關系進行研究，回歸分析結果表明F檢驗達到顯著性，可認為回歸模型總體效果良好（見表3）。同時，回歸分析的方差膨脹因子（VIF）均小于10，表明本研究不存在共線性問題。

4 實證研究與結果分析

4.1 結構方程分析

表3 回歸分析結果

結構方程式集合通過分析數據分析工具，能夠彌補回歸分析的不足。因此，運用AMOS軟件，對物流產業網絡嵌入影響創新績效的內在機理進行結構方程分析。首先進行模型擬合檢驗，見表4，擬合結果表明模型擬合程度較好。其次，應用結構方程模型進行分析，得出的路徑系數如圖2所示。

表4 結構方程模型擬合參數

圖2 結構方程模型路徑系數圖

結構方程模型中，各潛變量對應理論假設的檢驗情況和路徑系數的分解見表5和表6。除假設H1a和H1b外，本文提出的其它假設均成立。模型分析結果表明，一方面，物流產業網絡嵌入對物流產業創新績效產生正向影響，物流產業網絡的結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入對物流產業吸收能力產生正向影響，物流產業吸收能力對創新績效產生正向影響。另一方面，在吸收能力下，物流產業網絡結構嵌入、關系嵌入對物流產業創新績效直接影響不顯著，認知嵌入對物流產業影響效應顯著，即吸收能力在物流產業網絡嵌入與創新績效之間起到部分中介的作用。

表5 模型的路徑系數與假設檢驗

表6 模型的效應分解

4.2 結果分析

4.2.1 物流產業網絡嵌入對物流產業創新績效的影響分析。以往的研究中，較少關注物流產業網絡結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入對物流產業創新績效的影響。本文的研究結果表明，從結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入三個維度描述物流產業網絡嵌入特征是合理的，三個維度均正向影響物流產業的創新績效，對創新績效影響的總效應分別是0.302、0.344和0.416，說明物流產業需要嵌入到社會網絡中，充分發揮結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入對物流產業創新績效的顯著影響作用，不斷提升物流產業的創新績效。

4.2.2 吸收能力對物流產業創新績效的影響分析。根據結構方程模型的分析，吸收能力對創新績效的標準化路徑系數為0.60，標準誤差和臨界比為0.118和4.215，均在接受范圍內，假設H2得到支持，吸收能力對物流產業創新績效有顯著的正向影響。這表明，吸收能力的提升有助于物流產業的創新。因此，物流產業在網絡嵌入的基礎上，適當提高自身的吸收能力，充分發揮吸收能力對物流產業創新績效的影響。

4.2.3 物流產業網絡嵌入對吸收能力的影響分析。由表5、表6可知，在吸收能力下，結構嵌入和關系嵌入對創新績效的直接影響效應不明顯，為0.11和0.08，遠小于對創新績效的間接影響效應（0.192和0.266），因此吸收能力在物流產業結構嵌入、關系嵌入與創新績效之間起到完全中介的作用。在吸收能力下，物流產業認知嵌入對創新績效的直接影響和間接影響效應分別為0.23和0.186，吸收能力在物流產業認知嵌入影響創新績效過程中起到部分中介的作用。因此，物流產業需要根據網絡嵌入狀態和自身吸收能力，適時進行雙向調整，以獲取最大的創新績效。一方面，當物流產業在結構嵌入和關系嵌入上具有優勢時，表明物流產業在網絡中處于中心位置，應注重吸收能力的提高，增強對知識的吸收。另一方面，當物流產業吸收能力較弱時，應加強認知嵌入，提高網絡內的關系質量，促進認知嵌入對物流產業創新績效的提升。

5 結論

本文運用結構方程模型探究了物流產業網絡嵌入與創新績效的關系，并分析了吸收能力的中介效應。研究發現結構嵌入、關系嵌入、認知嵌入正向影響物流產業的創新績效，且該影響關系的發揮依賴于物流產業的吸收能力。上述研究結論，對進一步加深物流產業網絡嵌入與創新績效關系的研究，進而指導物流產業的創新活動，具有一定的啟發和借鑒意義。首先，物流產業需要構建良好的網絡環境，提升結構嵌入、關系嵌入和認知嵌入的質量，以增加獲取異質性資源的機會和渠道；其次，物流產業需要加強培育自身的吸收能力，有利于充分吸收外部的知識和信息等資源；最后，物流產業應適時進行網絡嵌入狀態和吸收能力的雙向動態調整，以實現兩者的有效匹配和協調發展。

[1]張鵬.模塊化全球生產網絡與我國戰略性物流產業嵌入發展[J].技術經濟,2013,32(7):47-52.

[2]王珊珊,許艷真,李力.物流產業技術標準化:過程、網絡屬性及演化規律[J].科學學研究,2014,32(8):1 181-1 188.

[3]McEvily B,Marcus A.Embedded ties and the acquisition of competitive capabilities[J].Strategic Management Journal,2005,26(11):1 033-1 055.

[4]程聰,謝洪明.集群企業社會網絡嵌入與關系績效研究:基于關系張力的視角[J].南開管理評論,2012,15(4):28-35.

[5]Owen-Smith J,Powell W W.Knowledge networks as channels and conduits:The effects of spillovers in the Boston biotechnology community[J].Organization science,2004,15(1):5-21.

[6]Chiu Y H.How network competence and network location influence innovation performance[J].Journal of Business&Industrial Marketing,2009,24(1):46-55.

[7]Soh P H.Network patterns and competitive advantage before the emergence of a dominant design[J].Strategic Management Journal,2010,31(4):438-461.

[8]解學梅,左蕾蕾.企業協同創新網絡特征與創新績效:基于知識吸收能力的中介效應研究[J].南開管理評論,2013,16(3):47-56.