外部知識獲取與新產品開發績效:資源協奏與信息處理的視角

2019-10-31 04:02:26武夢超李隨成

預測 2019年5期

武夢超，李隨成，王瑋

(1.西安理工大學經濟與管理學院，陜西西安710054; 2.西安財經大學管理學院，陜西西安710100)

1 引言

知識經濟時代，知識的分散性、時間效用遞減性等促使企業不斷獲取外部知識，以促進新產品開發績效。然而，以往涉及外部知識獲取與新產品開發績效間關系的研究，考慮的多是“從哪些外部協同創新伙伴(如供應商、用戶、競爭者、大學等)處獲取知識最關鍵”且結論不一［1，2］，未深入到創新過程中，考慮企業對不同知識的獲取偏好問題。

研究指出，企業能從協同創新伙伴處獲取兩類知識:需求拉動型知識、科技推動型知識［3］，分別能支撐起企業兩種最基本的產品創新路徑/動因:用戶導向設計和設計驅動創新［4］，前者是由市場上用戶需求所驅動的拉式創新(pull innovation)，偏好獲取需求拉動型知識來洞悉用戶需求和迎合市場，即用戶需要什么就研發什么;后者是由企業所主導和發啟的推式創新(push innovation)，倚重前沿技術、專利等科技推動型知識來探索和試驗新研發路徑，即研發后再吸引用戶購買。根據資源協奏理論(resource orchestration theory)，資源類型與資源配置策略適配(fit)時，才能釋放資源全部價值［5］。然而，從適配角度探討“面向不同類型知識時，實施什么知識整合策略更有效”的研究仍然缺乏。

另外，組織信息處理理論(organizational information-processing theory)認為，不同外部知識(需求拉動型、科技推動型知識)有多樣化的知識整合需求，還需要相應的知識處理能力作為支撐［6］。知識動態能力正是這樣一種能力，關注知識向創新產出轉換的過程［7］。“資源-能力-績效”研究范式認為，組織能力的建立是為了利用組織資源來實現組織目標，發揮著轉換器(transformer)的作用［8］，知識動態能力作為將獲取和整合的知識動態地調整和應用于新產品開發中的關鍵要素，能夠有效“橋接”外部知識獲取-知識整合機制間適配與新產品開發績效間的作用關系，但目前研究對此探討不足。

據此，結合資源協奏理論和組織信息處理理論，探討兩種知識類型與知識整合機制間的適配關系，并依照“資源-能力-績效”研究范式揭示知識動態能力的中介效應。研究結果對加深產品開發過程規律的理解具有一定的理論與現實意義。

2 理論基礎與研究假設

Grant［9］提出四種知識整合機制:規則指示(rules and directives)、序列(sequencing)、慣例(routines) 和集體商議與決策(group problemsolving and decision making)，前三種機制關注知識整合的效率，屬于“結構化機制”，后一種屬于“溝通密集型機制”［10］。

資源協奏理論認為，企業管理者應根據資源的水平或類型，合理選擇與資源相關的流程或行動，即實現資源類型與策略部署相適配(fit)，使其新產品能在某些重要屬性上與現有產品區分開來［5］。應用于新產品開發情境下，本研究所關注的外部知識獲取-知識整合機制間適配關系正是上述論據中資源類型與資源相關行動間相互影響和適配關系的直觀體現。本研究將區分需求拉動型知識和科技推動型知識兩種不同類型知識，挖掘不同知識類型的最優知識整合機制配置。

2.1 外部知識獲取、知識整合機制與新產品開發績效

需求拉動型知識包括用戶需求變化趨勢、競爭企業創新動向、市場競爭情況等方面的知識［11］，獲取需求拉動型知識增強新產品開發績效的拉式創新路徑，即用戶需要什么就研發什么，這種創新路徑易于被競爭企業模仿和超越，因此強調盡可能快地推出產品，更關注成員間新知識的獲取與傳遞效率，對于這種任務執行目標明確而研發速度要求較高的情況，更需要低成本、低耗時的知識整合機制，結構化機制能弱化不必要的溝通，實現知識的快速、高效整合，因此通過穩定化地充裕知識、使用資源優勢利用型的結構化機制是相對有效的［5］。

與規則指示、序列、慣例等結構化機制相比，雖然溝通密集型機制通過開放性溝通、面對面會議、第一手互動等方式，囊括不同專業領域成員的參與，這些成員彼此互動與溝通以共同解決問題，但由于這是一種高互動、非標準化的協調機制，也將帶來更高成本，耗費更多時間與精力。基于以上分析，本研究認為需求拉動型知識與結構化機制存在較強匹配效應，屬于拉式創新情境下的最優配置，而溝通密集型機制存在附贅懸疣的缺陷。因此，本研究提出假設:

H1需求拉動型知識-結構化機制間適配對新產品開發績效具有正向影響。

本研究依據Grant［9］的研究，將結構化機制分為規則指示、序列、慣例三種機制，并通過三個子假設(H1a、H1b、H1c)來分別探討需求拉動型知識-結構化機制間適配對新產品開發績效的影響。

首先，規則指示包括產品規范、標準化信息與溝通系統、共享語言與溝通形式等具體實踐［9］。其中產品規范是對產品的書面描述，是跨邊界知識整合中可共享的邊界實體(boundary objects)，如計劃圖紙、標準、執行說明等，有助于成員建立對知識的共同理解，并使用標準化的統一格式，提前定義好項目技術范圍、產品規劃與工藝規格等，將抽象的用戶需求轉變為對產品的具體要求與功能描述，使用書面描述來使所有事項清楚透明化，一旦規范建立，企業間就無需密切互動［9］，從而提升需求拉動型知識整合效率;標準化信息與溝通系統則突出強調通過信息技術的應用為共享信息提供獲取渠道，從而提高溝通效率、減少溝通成本，如電子郵件、傳真、計算機輔助設計與制造系統(CAD/CAM)、電子數據管理與交換系統等;共享語言、符號溝通形式等是實現知識整合的前提［9］，可以使會議討論過程結構化和標準化，以避免分歧和矛盾的產生［12］，從而提升知識互動效率，使各方捕捉到的市場訊息及創新相關知識元素得到及時匯聚和有效融合。綜上，對于需求拉動型知識的整合，不論是明確制定產品計劃與過程規范，利用信息技術建立標準化信息溝通，還是構建企業間彼此共享理解的語言、符號系統等，都從客觀上減弱了潛在的摩擦與阻力，提高了組織間溝通與協調的效率，有助于更好辨識和整合需求拉動型知識來提升新產品開發績效。因此，本研究提出假設:

H1a需求拉動型知識-規則指示間適配對新產品開發績效具有正向影響。

知識序列(knowledge sequencing)是保證在創新過程的必要時機打開外部知識獲取入口的機制，這與Grant［9］所提出的理性經濟觀是相關聯的［12］，序列機制使需求拉動型知識能基于已有安排，在恰當的時間攝入，從而最大化減少不必要的溝通和相互依賴，是一種效率型、成本集約型機制。新產品開發過程中難以避免序列依賴性的存在，即新產品開發每一階段任務連續進行，前階段活動輸出將作為后階段活動輸入，是影響產品開發活動有序推進的重要因素［13］。具體而言，新產品開發過程中，想法產生階段需要廣泛收集用戶需求，這些知識將作為產品開發參考依據和研發方向，輸入到項目執行階段，進行詳細產品設計和模型建立，而所試制產品輸出到了投入使用階段，又需要重點收集用戶反饋對產品進行調整和改進。新產品開發過程使企業面臨著相互依賴性和管理復雜性，序列機制幫助企業更有效地管控需求拉動型知識的恰當涉入時機，以鮮明的“時間序列”特征，有效實現知識銜接與整合［9］，進而提升新產品開發績效。因此，本研究提出假設:

H1b需求拉動型知識-序列機制間適配對新產品開發績效具有正向影響。

慣例是企業利用資源解決特定問題的組織過程，體現為標準化操作流程或固定行為模式等［14］。利用需求拉動型知識促進新產品開發績效屬于拉式創新，產品開發是朝著既定、已經顯現的用戶需求展開的，其任務可分析性相對較好，同時需求拉動型知識多以市場需求分析、趨勢預估報告等形式呈現，無須復雜互動就可將知識直接交付于企業并為新產品開發所用，有助于企業快速搜尋并利用慣例產生特定結果［15］。企業將新獲取的需求拉動型知識快速納入企業知識體系，利用先驗知識和產品開發經驗，在企業有序運行的一套“游戲規則”(既定工作模式、產品工藝與流程等慣例)基礎上，依據明確市場需求做出相應調整，能提升新產品開發績效。因此，本研究提出假設:

H1c需求拉動型知識-慣例機制間適配對新產品開發績效具有正向影響。

科技推動型知識即關于產品研發、設計、知識產權、技術經驗、訣竅等方面的知識［11］，利用科技推動型知識促進新產品開發績效的推式創新路徑，研發周期長、不確定性程度高、研發任務復雜性高，因此應該保證有更復雜周密(耗費時間、溝通密集型)的知識整合機制予以輔助。

首先，對于利用科技推動型知識探索新的產品設計與研發路徑這種推式創新項目而言，其任務可分析性更差、任務復雜性更高，新產品產出無法全面預見，從外部獲取的科技推動型知識與企業先前經驗不相關程度高，多數為新度高、難編碼的隱形知識，如技術訣竅、科技發明等，企業缺乏經驗參照來制定應遵循的步驟，其要完成的任務與要解決的問題模糊性很高，正式的結構化機制在高度模糊性的情況下是不充分、不適用的，在深入解決較為復雜的推式創新任務時成效不佳，而溝通密集型機制強調具有不同知識儲備個體間的緊密協作與高水平信任［16］，尤其適用于任務復雜性高［9］、不確定程度高［4］、伙伴依賴性較強［17］的情況。在該情況下，集體商議與決策這種溝通密集型機制以及充裕的信息媒介如面對面溝通、人際接觸是必要的，其為成員間共同理解、問題討論以及建立共識等提供機會，從而帶來富有效力的新產品開發產出。

其次，推式產品創新需要企業探索和推敲科技推動型知識的潛在開拓性想法和新構思，而這些構想往往是偶發、瞬時出現的，在這種情況下，溝通密集型機制在探索與嘗試新路徑時尤其能發揮作用［9］，因為集體商議與決策這種溝通密集型機制是一種非正式化的知識整合機制，成員間知識交互能夠以一種更具自由度和靈活性的方式來展開，這種整合機制為成員創造了知識交互的輕松氛圍［12］，來自不同技術領域的成員通過集思廣益的方式來使科技推動型知識相互碰撞，充分發揮集體商議與決策這種溝通密集型機制的效果，進而提升新產品開發績效。因此，本研究提出假設:

H2科技推動型知識-溝通密集型機制間適配對新產品開發績效具有正向影響。

2.2 知識動態能力的中介作用

知識動態能力(knowledge-based dynamic capabilities)是指企業通過動態化地應用與調整企業知識基來感知與應對外部環境中機會與威脅［18］、響應與發啟變化［19］及獲取競爭優勢［20］的能力。Wang 和Ahmed［7］系統梳理動態能力相關研究，識別出三類主要能力:適應能力、吸收能力和創新能力。從動態能力概念衍生而來的知識動態能力，是動態能力的一種特殊形式，其將知識資源作為作用主體，相應地，適應、吸收和創新能力也延伸到知識層面［21］。其中適應能力是企業識別新機會并通過快速配置與協調知識以靈活適應變化的能力;吸收能力是企業識別知識價值、消化知識的能力;創新能力是企業利用知識產生創新想法并轉化為新產品/服務的能力［21，22］。

適應能力體現為知識可獲取性的內在柔性及應用知識的柔性兩個方面［7］。一方面，外部知識獲取-知識整合機制間的適配結果是使企業更好地獲取和整合知識，以提升知識富集程度和知識質量，這會增強企業知識可獲取性;另一方面，有效獲取和整合外部知識為企業提供了充沛知識基，有助于企業精準掃描市場與技術分析，以更好地識別機會、洞悉用戶需求、把握市場環境和技術脈動，從而靈活應用和配置知識資源。因此，外部知識獲取-知識整合機制間適配能增強企業的適應能力。

適應能力進一步決定了新產品開發績效提升的可能性。具備更強適應能力的企業能夠快速識別市場機會［23］，將內部知識資源與外部需求相匹配，比競爭者更快、更敏捷地利用與配置知識以適應市場需求，目的是為了先發制人和盡可能快地占據位置優勢，這種機敏性與響應能力使企業能夠及時抓住機會，促進新產品開發績效。因此，本研究提出假設:

H3a適應能力在外部知識獲取-知識整合機制適配與新產品開發績效間發揮中介作用。

面向不同類型知識實施相適配的知識整合機制，能為接觸多樣化的互補性外部知識提供條件，有利于企業更好地過濾、釋義和理解知識，并將新獲取的外部知識與企業自身知識基相結合，強化知識的吸收。另外知識整合這種學習機制為知識互動和深入學習提供平臺，有利于促進企業對外部所獲取知識的吸收和消化［24］，進而有效提升企業吸收能力。

吸收能力會進一步促進新產品開發績效。一方面，較強的吸收能力能夠通過企業知識基的擴充和對知識的充分消化，防止企業犯上“近視癥”和削弱陷入剛性的風險［25］，從而提升新產品開發績效。另一方面，擁有較強吸收能力的企業具有較強的學習能力，能將外部吸納和整合的知識成功應用于新產品研發過程中［26］，促進新產品開發績效提升。因此，本研究提出假設:

H3b吸收能力在外部知識獲取-知識整合機制適配與新產品開發績效間發揮中介作用。

創新能力反映了企業是否有能力將知識以新產品、新工藝等形式呈現出來［7］。使用合適知識整合機制集成外部有價值知識，是填補企業知識空缺、充實企業知識庫的過程，而創新靈感往往需要深厚的知識積淀與醞釀，且知識整合機制為企業提供了知識交互與新想法試驗和碰撞的場所，有助于企業創新能力的提升。

創新能力對于提升新產品開發績效是非常重要的。一方面，具備更高創新能力的企業傾向于將環境變化視為一種控制增強的機會而非控制削弱的威脅［27］，企業往往勇于探索和冒險，利用技術含量及新度較高的知識，為嘗試新創意與非常理化出牌提供可能，扭轉新產品研發的被動態勢。另一方面，創新能力強的企業愿意耗費大量成本與精力，潛心研發尖端產品，這限制了外部模仿的可能性，無形中創造了一種隔離機制［21］，為提升新產品開發績效提供強大屏障。因此，本研究提出假設:

H3c創新能力在外部知識獲取-知識整合機制適配與新產品開發績效間發揮中介作用。

綜合上述分析，本研究概念模型如圖1 所示。

圖1 概念模型

3 研究設計

3.1 變量測量

為確保量表測量的有效性，沿用以往研究中的成熟量表，經過翻譯再回譯、審讀再修正的過程形成初始量表。在正式問卷調查前，利用教學平臺對本校EMBA、MBA 學員進行小樣本測試，根據回收的79 份問卷及被試者相關反饋對初始量表進行修改和調整，部分描述含糊的題項出現跨因子負載，對此予以剔除，與被訪者溝通各題項陳述方式是否合適，并按照方便理解的表達習慣進行調整，另外針對部分題項所描述情況與國內企業實際情況有較大出入的，咨詢相關專家教授意見，重新構造題項或從相近量表中選取部分題項進行替換，確定了最終測量量表。采用Likert 5 級量表進行評價。

(1)外部知識獲取參考Mu 和Di Benedetto［28］相關研究，根據研究需要對表述做了相關調整。需求拉動型知識(DPK)示例問題如“本企業從合作伙伴處獲悉最前沿的用戶需求信息”，Cronbach’s α 值為0.880?？萍纪苿有椭R(SPK)示例問題如“本企業學習合作伙伴所持有的新產品研發經驗與技術訣竅”，Cronbach’s α 值為0.891。

(2)結構化機制包括規則指示、序列和慣例等機制［9］，根據研究需要，結構化機制在Rosell［16］，Grant［9］相關研究的基礎上進行了調整。規則指示(RD)示例問題如“本企業通過制定產品規范來指導和約束與合作伙伴間的活動”，Cronbach’s α 值為0.836;序列(SE)示例問題如“本企業將明確制定與合作伙伴間的工作流程與接口安排”，Cronbach’s α 值為0.902;慣例(RT)示例問題如“本企業會持續地分析之前產品開發的相關案例”，Cronbach’s α 值為0.881。

(3)溝通密集型機制包括集體商議與決策(GPD)［9］，參考Revilla 和Knoppen［29］相關研究，示例問題如“本企業在重要決策過程中與合作伙伴展開頻繁溝通與交流”，Cronbach’s α 值為0.894。

(4)知識動態能力測項參考Monferrer 等［21］相關研究，并針對新產品開發情境進行了調整。適應能力(ADC)示例問題如“本企業能靈活配置知識來快速響應勘測到的變化”，Cronbach’s α 值為0.839;吸收能力(ASC)示例問題如“本企業能很好地理解與消化知識”，Cronbach’s α 值為0.801;創新能力(INC)示例問題如“本企業善于運用知識來啟發創意”，Cronbach’s α 值為0.861。

(5)新產品開發績效(NPDP)測項參考Ma等［17］相關研究，通過產品創新性(PI)、面市速度(SM)和市場績效(MP)三方面來測量新產品開發績效，并根據研究需要在措詞上進行了微調。產品創新性示例問題如“該產品富有創造力”，Cronbach’s α 值為0.891;面市速度示例問題如“該產品比本行業中其他產品更快面市”，Cronbach’s α 值為0.845;市場績效示例問題如“該產品銷售額可觀”，Cronbach’s α 值為0.819。

(6)控制變量。以往關于新產品開發的相關研究指出，企業規模(Size)、企業年齡(Age)、行業類型(Ind)等控制變量影響了企業在新產品開發中的創新投入水平、是否要進行產品創新的意愿以及企業對創新方式的選擇等，因此將上述變量納入控制變量考慮。

3.2 研究樣本與數據收集

由于本研究涉及外部知識獲取、知識整合等知識管理活動，因此研究對象為知識密集型企業，選取的具體標準為:廣泛展開產品研發及知識管理活動，同時企業中科研類人員占企業總人數的比例大于10%。從2016 年10 月～2017 年3 月，采用“滾雪球抽樣”的抽樣方法，分兩階段獲得數據。第一階段，研究團隊通過奔赴北京、山東、河南、廣東、陜西等地的知識密集型企業，進行實地發放問卷或經由郵件聯系，回收問卷293 份，同時邀請被試企業推薦一些符合研究需要的相關企業，并盡可能提供聯系方式及地址;第二階段，通過上一階段企業協助發放及研究團隊積極聯系被薦企業等方式，回收問卷146 份。兩階段共回收439 份問卷，其中有效問卷316 份，有效回收率為71.982%。

同源方差檢驗結果表明，未旋轉時析出的第一個因子方差解釋度并不高(28.887%)，因此本研究不存在嚴重的同源方差問題。

4 研究結果與討論

4.1 信效度檢驗

信度方面，變量測量部分中各變量的Cronbach’s α 值均大于0.700，表明量表信度較高。效度方面，由于借鑒成熟量表并考慮多種情況修正，因此內容效度得到保證;驗證性因子分析結果顯示，各量表主要擬合指標(χ2/df、RMSEA、CFI、GFI、NFI、TLI 等)處在合理范圍區間，因此量表收斂效度較好;同時，各變量AVE 的平方根均大于其與其他因子間的相關系數，故量表區分效度較好。

4.2 描述性統計與相關分析

由于本研究驗證的是雙變量間適配對因變量的影響，以及中介變量在雙變量間適配與因變量間的中介作用，因此，單個變量與因變量的相關系數并不能證實相關研究假設，但變量間還是顯示出了不同程度的相關性，如DPK 與新產品開發績效各維度(PI、SM、MP)呈現不同的相關關系(r=0.037，p ＞0.05;r=0.115，p ＜0.05;r=0.125，p ＜0.05)，RD 與新產品開發績效各維度(PI、SM、MP)顯著正相關(r=0.396，p ＜0.001;r=0.350，p ＜0.001;r=0.377，p ＜0.001)。為了驗證適配關系的存在和知識動態能力發揮的中介作用，還需做進一步驗證。

4.3 假設檢驗

4.3.1 外部知識獲取-知識整合機制間適配對新產品開發績效的影響

采取交互與偏差分數并行的方法對適配關系進行檢驗。當二者交互項對新產品開發績效有正向影響、二者之差絕對值對新產品開發績效有負向影響時，表明二者是適配關系。對所有自變量、因變量和中介變量進行中心化處理，以避免多重共線性干擾。

4.3.2 知識動態能力的中介作用檢驗

由于適配關系得到證實，后文中使用“×”表示適配關系，并進一步檢驗知識動態能力的中介作用，結果如表1 所示。

表1 回歸分析結果

(1)DPK×RD 對知識動態能力各維度(ADC、ASC、INC)有正向影響(β=0.262，p ＜0.001;β=0.156，p ＜0.05;β=0.170，p ＜0.01)，DPK×SE 對知識動態能力各維度有正向影響(β=0.619，p ＜0.001;β=0.157，p ＜0.05;β=0.378，p ＜0.001);而知識動態能力各維度對新產品開發績效有正向影響(β=0.263，p ＜0.001;β=0.259，p ＜0.001;β=0.299，p ＜0.001);加入中介變量后，DPK×RD 對新產品開發績效的影響由原本的0.280(p ＜0.001)變得不顯著(β=0.032，p ＞0.05)，DPK×SE 對新產品開發績效的影響由原本的0.417(p ＜0.001)變得不顯著(β=0.124，p ＞0.05)，說明知識動態能力(ADC、ASC、INC)在DPK×RD 與新產品開發績效間、DPK×SE 與新產品開發績效間均發揮了“完全中介作用”。

(2)DPK×RT 僅對ASC 維度有正向影響(β=0.156，p ＜0.05);ASC 對新產品開發績效有正向影響(β=0.259，p ＜0.001);加入中介變量后，DPK×RT 對新產品開發績效的影響(β=0.297，p ＜0.001)有所削弱但仍顯著(β=0.158，p ＜0.01)，說明ASC 在DPK×RT與新產品開發績效間發揮了“部分中介作用”。

(3)SPK×GPD 僅對ASC(β=0.453，p ＜0.001)、INC(β=0.520，p ＜0.001)兩個維度有正向影響;ASC(β=0.259，p ＜0.001)、INC(β=0.299，p ＜0.001)對新產品開發績效有正向影響;加入中介變量后，SPK×GPD對新產品開發績效的影響(β=0.237，p ＜0.001)有所削弱但仍顯著(β=0.127，p ＜0.05)，說明ASC、INC 在SPK×GPD 與新產品開發績效間起發揮了“部分中介作用”。

綜上，ADC 僅在DPK×RD、DPK×SE 與新產品開發績效間存在中介作用，即H3a 得到部分支持;ASC 在DPK×RD、DPK×SE、DPK×RT、SPK×GPD 與新產品開發績效間均存在中介作用，即H3b 得證;INC 僅在DPK×RD、DPK×SE、SPK×GPD 與新產品開發績效間存在中介作用，即H3c得到部分支持。

5 研究結論與啟示

5.1 研究結論

本研究結合資源協奏理論和組織信息處理理論，基于適配概念，整合了一個兼顧適配與中介作用路徑的細致模型。既強調外部知識獲取-知識整合機制間適配在促進新產品開發績效中的重要作用，也揭示了知識動態能力在不同適配關系與新產品開發績效關系間的橋接作用差異。主要結論有:

(1)需求拉動型知識-規則指示、需求拉動型知識-序列的適配需要通過“知識動態能力”的橋梁作用才能增強新產品開發績效。表明需求拉動型知識和規則指示、序列等結構化機制的適配結果是更好地獲取和整合知識，這些知識必然經過企業對知識的適應、吸收和創新等過程，才能轉化為新產品開發績效的良好結果。

(2)吸收能力在需求拉動型知識-慣例間適配與新產品開發績效間扮演部分中介作用，但適應能力和創新能力的中介作用未獲支持?？赡茉驗?遵循慣例機制、依賴熟悉的先驗知識容易使組織固化并產生惰性，而適應能力表現為一種自適應、柔性敏捷式的知識響應，慣性與柔性是兩個相互對立的概念，這種“隱性沖突”可能致使企業適應能力較差。另外，慣例機制帶有路徑依賴屬性，會約束企業對潛在構思的嘗試和新奇想法的產生，因此不足以增強創新能力。

(3)吸收能力、創新能力在科技推動型知識-溝通密集型機制間適配與新產品開發績效之間扮演部分中介作用，而適應能力的中介作用未獲支持。整合科技推動型知識需要付出較多代價，企業與合作伙伴間需要開展往復循環的搜尋學習以及密集分布的開放性討論、面對面會議、研討等，會延遲企業對外部機會與變化的響應，因此適應能力的效力會不斷削弱。

5.2 理論貢獻與管理啟示

通過系統的文獻評述和針對性的實證研究，本研究的主要理論貢獻有:(1)以外部知識獲取和知識整合機制的微觀構成作為切入點，區分需求拉動型、科技推動型兩種知識類型和溝通密集型、結構化兩類知識整合機制，并依據資源協奏理論，形成了外部知識獲取-知識整合機制間適配的多種配置，旨在更好地解決現有研究對外部知識獲取與新產品開發產出關系的爭論問題，同時進一步回應了研究者的呼吁，即印證了將資源管理策略與資源類型相適配/協奏具有重要研究價值［5］。(2)根據組織信息處理理論，將知識動態能力以中介的方式恰當地引入“外部知識獲取×知識整合機制-新產品開發績效”的適配作用路徑中，探明了新產品開發績效提升的過程機制，并對比三種知識動態能力對主效應路徑所產生的不同橋梁作用，豐富了知識動態能力的作用探討。

本研究對企業展開產品研發具有重要的實踐啟示。(1)企業管理者需要建立對產品研發過程的權變性認知，由于攝入的知識類型不同，企業在部署知識整合機制時需要更加慎重，為了增強新產品開發績效，企業須主動設計和匹配合適的知識整合機制，以提升不同類型知識的整合效力。(2)在新產品開發過程中，企業需要依據不同知識類型，以相應的知識整合機制進行適配，并有針對性地培養適應能力、吸收能力和創新能力中的一種或多種，為增強新產品開發績效找準“著力點”。

5.3 研究局限與展望

首先，本研究依據推、拉創新路徑對知識需求的重心不同來劃分知識類型，后續研究可考慮其他知識類別與特征，進一步為提升新產品開發績效提供理論借鑒;其次，本研究基于組織信息處理理論，從組織自身角度考察了知識動態能力的中介作用，未來研究可以繼續挖掘外部環境因素和其他一些重要內部因素，進行更深入考察。