伙伴間關系、知識轉移與知識聯盟成員績效研究

任麗麗++岳東林++彭玉榮

摘要：不同的伙伴間初始關系對隱性知識轉移存在顯著差異，對顯性知識轉移的影響不顯著，在知識聯盟成立初期，為獲得更多的隱性知識，組織會按照朋友>熟人>陌生人的順序選取聯盟伙伴達成知識聯盟。知識聯盟形成后階段，伙伴間的關系質量會顯著影響知識轉移。研究還發現，顯性知識轉移對知識探索性績效和知識改良性績效均有顯著的正向作用，其中對知識改良性績效的影響作用更大，隱性知識轉移對知識探索性績效具有顯著的正向影響，而對知識改良性績效的正向影響作用不顯著。本研究揭示了“關系→知識轉移/獲取→績效”的“黑箱”問題，進一步豐富和完善了關系管理、知識聯盟管理和知識管理相關理論，為改善知識聯盟組織績效、提升聯盟成員可持續競爭優勢提供了思路。

關鍵詞：伙伴間關系；關系質量；隱性知識轉移；顯性知識轉移；知識探索性績效；知識改良性績效

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2017）02-0081-08

一、引言

知識經濟時代，跨組織知識轉移與獲取已經成為戰略管理和組織理論研究的基本主題。國外有關跨邊界聯盟中組織間知識轉移的研究，主流觀點聚焦于企業戰略聯盟中知識轉移/共享的影響因素研究，包括知識的特征[1]、伙伴的特征[2]、伙伴間的互動[3][4][5]、聯盟治理結構[6]等對知識轉移的影響。而對于知識轉移與組織績效之間關系的研究，多數研究的實證結果支持了兩者之間的正向關系，然而若考慮要轉移的知識類型，則出現了一些相互沖突的結果。諸如，Dhanaraj等（2004）的研究發現，顯性知識轉移與合資企業的績效顯著正相關，隱性知識轉移則與合資企業的績效顯著負相關[5]。而Subramaniam和Venkatraman（2001）、Becerra等（2008）研究發現，隱性知識轉移和績效、聯盟成功之間存在正相關關系[7][8]。如此看來，現有研究并沒有就隱性知識轉移與知識接收方績效之間的關系得出一致的結論，因此，有必要深入探討隱性知識轉移的維度、績效的維度問題，并且采用大樣本數據進行檢驗?？偟目磥?，國外多數研究情境是基于企業戰略聯盟，較少涉及知識聯盟情境下組織間知識轉移的相關研究，但由于知識聯盟是戰略聯盟的一種高級形式[3]，也被稱為學習型聯盟，是由兩個或兩個以上的組織在一定的創新戰略目標指導下，通過知識的轉移、共享、整合與創新而結成的資源與能力優勢互補、風險共擔以試圖達到協同效應的一種新型組織形式[9][10]，因此這些理論與實證研究結果為本文的研究開展提供了指導與分析思路。

從國內研究來看，有學者探討了聯盟組織之間知識轉移/共享的各種影響因素[11][12][13][14]，有研究分析了知識聯盟激勵協同影響因素和知識聯盟協同創新影響因素與績效的關系[15][16]，還有的學者研究了知識聯盟中知識狀態演化路徑[17]，以及有的建構了知識聯盟運行績效評價的維度[18]。已有這些研究中鮮有單獨將伙伴間的初始關系及互動關系作為自變量考慮其對知識聯盟組織間知識轉移的影響，并且較少涉及知識聯盟成員績效與知識聯盟組織間知識轉移之間的關系研究。此外，已有的研究基本上是基于靜態視角考察知識聯盟處于某一發展階段組織間知識轉移的前因與結果，無法反映知識聯盟隨時間推移的動態變化特征。

本研究將知識聯盟的發展過程分為形成階段和形成后階段，關注不同階段伙伴間關系對組織間知識轉移的影響，進而對聯盟成員績效的影響，從而研究揭示“關系→知識轉移/獲取→績效”的“黑箱”問題。

二、理論分析與研究假設

（一）伙伴間初始關系與組織間知識轉移

根據Simonin（1997）和Gulati（1998）的研究[19][20]，在知識聯盟的不同階段，伙伴間關系對伙伴間知識轉移的影響，進而對聯盟成員績效的影響不同，故本文將知識聯盟的發展過程分為形成階段（包括聯盟的決策、伙伴的選擇、談判）和形成后階段（包括聯盟的運作、管理和評估結束）。

在知識聯盟中，組織之間知識轉移/共享是指將各聯盟伙伴所擁有的各種知識（包括顯性知識和隱性知識）通過聯盟伙伴間的交流、溝通、學習與合作，使知識從一個聯盟伙伴轉移、擴散到其他聯盟伙伴，并使獲取知識的聯盟伙伴理解、消化、吸收，并與其自身的知識資源相融合，從而創造出新知識的過程和行為[21]。因此，筆者認為，在構建知識聯盟時，組織需要考慮的首要問題便是伙伴的選取，是選擇與朋友、熟人還是陌生人達成知識聯盟，伙伴的選取作為一個關鍵環節，在知識聯盟的形成階段直接關系到知識轉移的程度、水平、效率及聯盟的成功[22][23]。研究還發現，隨著聯盟伙伴間的初始關系（陌生人、熟人、朋友）的不斷加深，其信任程度也不斷增強，但信息不對稱的程度卻不斷降低。信任程度的增強將更加有利于聯盟伙伴間的交流、溝通和協作以及內部知識、信息的轉移與共享，這將大大增加聯盟成員的績效[24]。但需提防聯盟伙伴的機會主義行為和對自身核心知識的盜取?；谏鲜龇治?，筆者提出如下假設：

假設1a：不同的伙伴間初始關系下，顯性知識轉移存在顯著差異。

假設1b：不同的伙伴間初始關系下，隱性知識轉移存在顯著差異。

（二）伙伴間互動關系與組織間知識轉移

已有的研究表明，知識發送方和接收方之間的密切關系是雙方進行知識轉移與交流的基礎[25]。而反映知識轉移雙方密切關系的變量包括關系質量、信任、關系強度，等等。筆者認為，關系質量的內涵要廣于關系強度和信任。實際上，關系在聯盟伙伴間可能扮演著一種催化劑的角色，通過營造一種濃厚的學習氛圍，從而實現知識的有效獲取、吸收與利用，進而促進聯盟成員績效的提升[26]。除此之外，由于伙伴間信任關系的存在使得伙伴之間更加開放與合作[27]，因此關系質量也會增進組織之間的相互理解、溝通和合作。聯盟伙伴間關系越密切，溝通越順暢，知識轉移，尤其是隱性知識轉移的速度就越快?；谝陨戏治?，筆者提出如下假設：

假設2a：聯盟伙伴間的關系質量與顯性知識轉移之間呈正相關關系。

假設2b：聯盟伙伴間的關系質量與隱性知識轉移之間呈正相關關系。

（三）聯盟成員績效與聯盟伙伴間知識轉移

知識聯盟情境下的知識轉移過程可被看作是聯盟伙伴間交互學習和知識共享的過程。知識聯盟伙伴間轉移和共享的知識包括新知識和現有知識兩種，所以知識轉移/共享過程既包括新知識的探索，也包括對現有知識的改良、拓展和應用。因此，根據March（1991）、Husted和Liyanage（2005）的研究，基于知識觀，從知識探索性績效（exploratory performance）和知識改良性績效（exploitative performance）兩方面探索知識聯盟中組織間知識轉移對聯盟成員績效的影響[28][29]。研究發現，知識轉移與共享會促進知識探索與知識改良和拓展相關的組織績效提升[29]。組織可以通過知識轉移與獲取，將所獲得的知識用于實際的作業流程和產品開發中，諸如從聯盟伙伴處獲取的先進技術知識，將會對知識接收方的創新性和創新能力產生影響（知識探索性績效）[30]。此外，通過知識轉移和獲取，能夠促進企業將現有的知識與新獲取的知識有機結合起來，從而產生許多關于新產品開發的新觀點和新思想[31][32]，縮短新產品的開發時間，提高新產品的市場競爭力。還有學者用元分析評價法論證了知識轉移與績效和創新性之間的正向關系[33]。同時，知識轉移與共享也會增加組織的財務上的回報（知識改良相關的績效）[34]。基于此，筆者提出如下假設：

假設3a：顯性知識轉移與探索性績效之間呈正相關關系。

假設3b：隱性知識轉移與探索性績效之間呈正相關關系。

假設4a：顯性知識轉移與改良性績效之間呈正相關關系。

假設4b：隱性知識轉移與改良性績效之間呈正相關關系。

三、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源

本研究采用問卷調查法收集數據以檢驗提出的研究假設。研究變量包括伙伴間初始關系（朋友、熟人、陌生人）、伙伴間互動關系（關系質量）、知識轉移（顯性知識轉移、隱性知識轉移）、聯盟成員績效（知識探索性績效、知識改良性績效）。自變量（除伙伴間初始關系外）和因變量都采用5級Likert打分法。問卷發放的對象是企業的中高層管理者，行業包括制造業、服務業和高技術行業等，諸如機械制造、新能源與節能技術、生物制藥、食品制造等，地點涉及河北、天津、北京、上海等地區。問卷通過現場、電子郵件、傳真形式發放173份。其中，現場發放問卷78份，對象是來自河北相關市縣的工業園區、經濟園區、科技局所轄的高技術企業，回收78份，有效問卷為78份。另外，以電子郵件和傳真方式向95家企業發放問卷95份，回收60份。剔除無效問卷，有效問卷為43份。共收到的有效問卷為121份，有效回收率為69.9%。在這些有效問卷中，員工人數在50人及以下的占25.6%，51～200人的占43%，201～500人的占23.1%，501～1 000人的占5.8%，1 000人及以上的占2.5%。經營年限在2～5年的占39.7%，5～10年的占26.4%，10～15年的占18.2%，15年以上的占15.7%。所屬行業中，高新技術企業所占比重最大，達67.8%。

（二）變量測度

1. 中間變量——知識轉移。已有的研究中對知識轉移/獲取的維度探討包括數量、程度、效率、效能、滿意度、質量以及不同知識類型與上述各維度之間的組合[35]。結合已有研究，筆者基于知識接收方的視角，從最常見的顯性知識轉移程度和隱性知識轉移程度兩維度對聯盟伙伴間知識轉移這一變量進行實際探索。在貴單位與聯盟伙伴達成知識聯盟過程中，在多大程度上學到了下列知識？每個項目采用1-5的等級分值，1表示非常小，3表示一般，5表示非常大。為了檢驗變量是否適合做因子分析，本文采用巴特利特球體檢驗和KMO值進行檢驗[35]。結果發現知識轉移的KMO值為0.772，大于0.7，巴特利特球體檢驗的χ2統計值的顯著性概率為0.000，小于0.001，即在顯著性水平0.001下具有統計意義上的顯著性，適合做因子分析。為了檢驗提出的兩維結構，筆者根據主成分分析法，按照特征根大于1的原則和最大方差法正交旋轉進行因子提取，結果支持這兩個維度，每個維度的特征值大于1，且總體方差解釋率為59.538%，總體Cronbach α系數為0.757，顯性知識轉移和隱性知識轉移的Cronbach α系數分別為0.649和0.806，每個項目的載荷系數均大于0.5，如表1所示。顯性知識轉移用相關專業技術的書面知識、相關管理技巧的書面知識、程序性手冊或技術手冊、相關數據庫、培訓材料等書面知識四個題項來測度，隱性知識轉移用技術/流程訣竅、管理經驗和訣竅、市場營銷訣竅三個題項來測度，題項代碼分別為c1～c4和d1～d3。

2. 自變量——伙伴間關系。采用Li等（2008）[24]并借鑒鄭景麗（2012）[36]的研究將伙伴間的初始關系劃分為朋友、熟人、陌生人關系，以合作次數為依據進行測度。在過去5年內，合作次數在3次及以上（不含本次合作，下同）將其劃為朋友，合作次數為2次，則將其歸為熟人，若在過去5年內沒有合作過，則將其歸為陌生人。根據分析將伙伴間初始關系變量進行虛擬賦值，陌生人為1，熟人為2，朋友為3。筆者采用關系質量這一變量對知識聯盟形成后伙伴間的互動關系進行測度。關系質量是指知識來源方和接收方之間關系的密切和相互信任的程度，象征著知識轉移的質量。結合已有的研究，筆者從知識聯盟伙伴間的信任程度和溝通容易程度方面對關系質量進行測度[35]。每個項目采用1-5的等級分值，1表示完全反對，3表示無意見，5表示完全同意。為了檢驗變量是否適合做因子分析，筆者采用巴特利特球體檢驗和KMO值進行檢驗。結果發現關系質量的KMO值為0.811，大于0.7，巴特利特球體檢驗的χ2統計值的顯著性概率為0.000，小于0.001，即在顯著性水平0.001下，具有統計意義上的顯著性，適合做因子分析。根據主成分分析法，按照特征值大于1的標準，使用最大方差法正交旋轉提取因子，結果得到1個因子，各題項與指標設計時的變量結構基本一致。總體Cronbach α系數為0.867。關系質量因子包括我們在與聯盟伙伴接觸過程中，雙方都沒有提出嚴重損害對方利益的要求、雙方從來都不互相欺騙，從不相互利用對方的弱點、雙方都信守承諾、由于我們合作已久，所以我們與聯盟伙伴之間溝通起來很容易。

3. 因變量——聯盟成員的績效。根據March（1991）、Husted和Liyanage（2005）的研究[28][29]，從知識探索性績效和知識改良性績效兩維度六項目探索知識聯盟中組織間知識轉移對聯盟成員績效的影響[37]。每個項目采取Likert-5量表形式，1表示完全反對，3表示無意見，5表示完全同意。為了檢驗變量是否適合做因子分析，本文采用巴特利特球體檢驗和KMO值進行檢驗。結果發現聯盟成員的績效的KMO值為0.789，大于0.7，巴特利特球體檢驗的χ2統計值的顯著性概率為0.000，小于0.001，即在顯著性水平0.001下具有統計意義上的顯著性，適合做因子分析。為了檢驗提出的兩維結構，根據主成分分析法，按照特征根大于1的原則和最大方差法正交旋轉進行因子提取，結果支持這兩個維度，每個維度的特征值大于1，且總體方差解釋率為69.334%，總體Cronbach α系數為0.812，知識探索性績效和知識改良性績效的Cronbach α系數分別為0.770和0.756，每個項目的載荷系數均大于0.5，如表2所示。知識探索性績效因子包括與聯盟伙伴合作過程中學到的知識有助于優化決策過程、提高創新性、提高產品或服務的質量三個題項，強調的是不斷探索獲取新知識和應用新知識帶來的有關創新方面的組織績效。知識改良性績效因子包括與聯盟伙伴合作過程中學到的知識有助于增加收益、擴大業務領域、降低成本三個題項，強調的是學到的知識對現有知識和技能的擴展以及應用現有知識帶來的組織財務方面的影響。題項代碼分別為e1～e3和f1～f3。

由于筆者采取問卷調查法收集數據，所以可能存在共同方法偏差問題。為此，我們采用Harman單因素檢驗方法來檢驗是否存在可能的共同方法偏差問題[38]。通過因子分析，檢驗所得出的因子對變異的解釋差異來驗證共同方法偏差的影響。根據上述原因，本文分別對知識轉移、聯盟伙伴的績效題項進行了因子分析，考察未旋轉的因子分析結果，根據上述因子分析得出的結果，發現知識轉移、聯盟伙伴的績效中并沒有出現單一因子解釋絕大部分變異的情況，因此可認為不存在嚴重的共同方法偏差問題。

4. 控制變量。根據之前的研究，企業規模和企業經營年限等因素都會對伙伴間知識轉移和企業績效產生影響[35]。因此，本文將其作為控制變量進行相關分析和回歸分析。其中，企業規模根據企業員工人數來確定，50人及以下、51～200人、201～500人、501～1 000人、1 000人及以上，分別賦值1、2、3、4、5。企業經營年限中，不足2年、2～5年、5～10年、10～15年、15年以上，分別賦值1、2、3、4、5。

四、實證結果與分析

本研究旨在了解知識聯盟的不同發展階段，伙伴間關系對知識轉移，進而對聯盟成員績效的作用，表3反映了這些變量之間的相關程度。

為了檢驗伙伴間初始關系對顯性知識轉移和隱性知識轉移的影響，筆者采取了單因素方差分析法（ANOVA）。結果見表4。根據表4可知，在伙伴間初始關系對顯性知識轉移的ANOVA分析中，F值為0.583，p=0.560>0.05，所以認為在不同的伙伴間初始關系下，顯性知識轉移不存在顯著的差異。假設1a沒有得到支持。在伙伴間初始關系對隱性知識轉移的ANOVA分析中，由于F值為8.938，p=0.000<0.05，所以認為在不同的伙伴間初始關系下，隱性知識轉移存在顯著的差異。假設1b得到支持。同時進行方差齊性檢驗，結果發現，Levene統計量對應的p值為0.276大于0.01，因此不同的伙伴間初始關系滿足方差齊性的結論。根據LSD檢驗結果，陌生人間達成的知識聯盟與熟人間達成的知識聯盟對隱性知識轉移的影響存在顯著差異，p=0.035<0.05。陌生人間達成的知識聯盟與朋友間達成的知識聯盟對隱性知識轉移的影響存在顯著差異，p=0.000<0.05。熟人間達成的知識聯盟與朋友間達成的知識聯盟對隱性知識轉移的影響存在顯著差異，p=0.029<0.05。這一點從隱性知識轉移的均值也可看出。

在進行回歸分析之前，筆者采取方差膨脹因子（VIF）進行多重共線性檢驗，發現這些自變量、控制變量和中間變量的VIF在1.049和1.404之間，均小于10，表明是可接受的范圍。為了檢驗假設2a和2b，對顯性知識轉移、隱性知識轉移分別進行回歸（如表5中的模型1到模型4所示）。模型1、模型3表示只有控制變量進入回歸模型，模型2和模型4表示將控制變量與自變量——關系質量同時進入回歸模型，從模型1和模型2、模型3和模型4可以看出，調整后的R2在逐漸增加，說明當把自變量逐步加入到回歸方程中之后，模型解釋因變量的能力在不斷地增加。從模型2可以發現，關系質量對顯性知識轉移的影響是顯著的（標準化回歸系數為 0.280，p<0.01），因此，假設2a得到支持。同樣地，從模型4可以發現關系質量對隱性知識轉移的影響是顯著的（標準化回歸系數為0.445，p<0.01），因此，假設2b得到支持。

為了檢驗假設3a、3b、4a、4b，對聯盟伙伴的績效進行回歸分析（如表6中的模型1到模型6所示）。模型1和模型4表示只有控制變量進入回歸模型，模型2和模型5表示將控制變量與自變量之一——隱性知識轉移同時進入回歸模型，模型3和模型6表示將控制變量與自變量（隱性知識轉移、顯性知識轉移）同時進入回歸模型。從調整后的R2值看，模型1到模型3、模型4到模型6呈逐漸增加趨勢，說明當把自變量逐步加入到回歸方程中之后，模型解釋因變量的能力在不斷地增加。從模型3可以發現，隱性知識轉移對知識探索性績效的影響是顯著的（標準化回歸系數為0.277，p<0.01），顯性知識轉移對知識探索性績效的影響是顯著的（標準化回歸系數為0.170，p<0.1），因此，假設3a、3b得到支持。從模型6可以發現顯性知識轉移對知識改良性績效的影響是顯著的（標準化回歸系數為0.224，p<0.05），而隱性知識轉移對知識改良性績效的影響是不顯著的（標準化回歸系數為0.010，p>0.1）。因此，假設4a得到支持，假設4b沒有得到支持。

五、結論

不同的伙伴間初始關系下，隱性知識轉移存在顯著差異，而顯性知識轉移不存在顯著性差異，這是因為不管企業選取何種關系的聯盟伙伴，在聯盟契約或協議下，顯性知識均會通過一定途徑和方式轉移給聯盟伙伴。而隱性知識的轉移和獲取與伙伴的高可信賴感密切相關。即聯盟伙伴雙方合作的次數越多，合作持續時間越長，聯盟伙伴間的關系密切程度越大，則隱性知識轉移的程度越大。因此，在知識聯盟成立初期，為獲得更多的隱性知識，企業會按照朋友>熟人>陌生人的順序選取聯盟伙伴達成知識聯盟。

知識聯盟形成后，伙伴間的關系質量會顯著影響知識轉移，這就極大驗證了已有的研究結論[25][39][40][41]。知識聯盟成立后，通過伙伴雙方的密切互動，在聯盟伙伴雙方會產生一種共同語言，從而使得知識，尤其是隱性知識能夠得到更好的理解、吸收與利用，從而實現知識轉移的效果，即提升聯盟伙伴的績效。因此，企業要加強與聯盟伙伴間的緊密合作關系，從伙伴方獲取更多的技術和管理支持與幫助，盡可能深度地獲取伙伴的先進技術知識和管理技巧，加強與伙伴間的溝通、交流和互動的頻次，增加與伙伴間的相互信任，減少機會主義行為和不確定性，化解雙方的沖突與矛盾，從而達到與聯盟伙伴友好合作的目的。但信任要適度，以免出現一方核心知識被惡意攫取的情況發生。

顯性知識轉移對知識探索性績效和知識改良性績效均有顯著的正向作用，其中對知識改良性績效的影響作用更大（0.224>0.170），隱性知識轉移對知識探索性績效具有顯著的正向影響，而對知識改良性績效的正向影響作用不顯著。這一結論可以在一定程度上解釋已有的研究中關于隱性知識轉移與知識接收方的績效之間的不一致關系。本研究發現，通過顯性知識轉移，可以更有效地促進聯盟成員的改良性績效，而通過隱性知識轉移，可以有效地促進知識探索性績效。因此，通過盡可能多的顯性知識轉移，可以增加知識接收方的收益、降低成本、擴大業務領域，通過有效地轉移隱性知識，可以使得知識接收方優化決策過程、提高創新性、提高產品或服務質量。這也就提示我們，要想方設法促進知識轉移方的知識轉移意愿和能力，根據知識的特征，通過營造有利于知識轉移和獲取的情境，采取有利于知識轉移與獲取的途徑、方式與機制，促進顯性知識和隱性知識更大程度地轉移，從而促進聯盟成員的績效提升。當然，這也離不開聯盟伙伴間的強大關系質量，通過密切的關系和相互信任，促進隱性知識的轉移程度，進而提升基于知識的聯盟成員績效。

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責任編輯：張增強