跨界搜尋的創新驅動力：一個有調節的中介模型

鄧昕才，葉一嬌，吳 亮，孟洪林

(1.貴州師范大學 經濟與管理學院，貴州 貴陽 550001；2.深圳大學 管理學院，廣東 深圳 518060；3.上海大學 管理學院，上海 200444)

0 引言

在經濟全球化和信息扁平化背景下，越來越多的企業依靠開放式創新克服自身在資源和能力上的不足，構建持續性競爭優勢[1]。在競爭激烈和高動蕩性環境中，過度依賴組織內部經驗和知識積累已無法支撐組織持續創新，組織經常出現“核心僵固”現象，甚至陷入“創新者窘境”。因此，需要通過跨越組織邊界和技術邊界獲取外部資源與知識，從而激發組織創新潛能和動力[2]。開放式創新正是一種注重外部創新知識及資源導入和利用的創新范式，它突破了傳統封閉式創新桎梏，是組織獲取持續競爭優勢的重要保障[3]。跨界搜尋(boundary-spanning search)是開放式創新研究領域的重要研究議題，研究表明，跨界搜尋是企業獲取外部異質性知識的主要途徑，既能夠在知識探索、獲取整合、開發利用等創新流程中發揮重要作用[4]，又能夠幫助企業彌補自身資源稟賦不足與能力結構缺陷，推動組織不斷創新，從而更好地適應外部環境挑戰。因此，近年來，跨界搜尋成為開放式創新理論和實踐界關注的焦點[5-7]。

跨界搜尋相關研究成果大多來源于西方國家，樣本企業集中于高科技行業，對于傳統行業以及服務行業的研究較少，研究結論的普適性有待進一步檢驗[8]。事實上，中國企業所處外部經濟環境及所采用的增長模式均有別于西方發達國家。跨界搜尋能否以及在多大程度上提升我國一般組織(高科技和非高科技組織)技術創新水平是一個值得探討的問題。同時，組織搜索的結果變量主要集中于寬泛的企業創新、服務創新以及商業模式創新等方面，對于技術創新這一聚焦結果變量的研究較為缺乏[7,9]。此外，不同類型的跨界搜尋在幫助企業適應動態環境和促進企業技術創新方面是否存在差異有待進一步研究。鑒于此，本文第一個研究目的是探討在中國情境下不同類型跨界搜尋對于我國一般組織(高科技和非高科技組織)技術創新的影響。

在跨界搜尋中介機制方面，相關研究還處于起步階段。許多學者指出，未來重要研究方向是深入探討跨界搜尋影響組織后果變量的中介作用機制，以便更好地理解跨界搜尋作用過程。遺憾的是，學術界尚未將組織能力層面因素引入跨界搜尋與技術創新關系研究中[10]。因此，本文第二個目的是以動態能力理論為基礎，探討動態能力在兩類跨界搜尋與組織技術創新之間的中介作用，力求打開跨界搜尋對組織技術創新影響的中介機制這個理論“黑箱”，為組織搜尋提升技術創新路徑選擇提供理論支持，同時使兩類跨界搜尋影響組織技術創新獲得基于能力視角的研究解釋。

中國企業正處于全球化進程加快、科學技術日新月異的環境中，企業唯有突破固有封閉式創新模式，通過開放式創新才能應對外部環境變化。同時，跨界搜尋作為開放式創新領域的主要戰略范式，其作用過程往往與企業所處外部環境要素相聯系，組織能力培養和創新活動開展需要對外部環境不斷進行適應與匹配[11]。針對以往研究不足，本文第三個研究目的是考察技術動蕩對跨界搜尋與技術創新關系的權變影響，這對于更好地認識跨界搜尋的作用邊界具有重要意義。本文基于貴州、福建等地企業調研數據，嘗試從組織能力視角探究技術動蕩背景下兩類跨界搜尋對組織技術創新的作用機制，力圖明晰“搜尋—能力—創新”的完整路徑及相應作用邊界，打開作用機制理論“黑箱”，也為企業實踐提供實質性建議。

1 理論基礎與研究假設

1.1 跨界搜尋內涵

跨界搜尋源于組織搜索理論，組織搜索是指組織為發現新機會或解決現存問題而主動進行的知識和信息搜尋活動。現有研究根據搜索對象與組織原有知識基(Knowledge Base)的相似程度，將組織搜索分為本地搜尋和跨界搜尋[12]。本地搜尋(Local Search)是指組織在現有知識基附近搜尋的本地化活動，主要在組織邊界內或附近進行[12]。跨界搜尋的核心內涵是通過跨越組織和知識基邊界的組織搜尋獲取異質性知識，從而提升自身競爭優勢[4]。跨界搜尋與本地搜尋對于組織創新的影響具有顯著差異：本地搜尋在知識獲取、內化、應用方面具有顯著成本優勢[4,12]，使得組織搜尋具有路徑依賴性，即組織在很大程度上長期基于現有知識基進行組織活動[13]。長期本地搜尋會使組織束縛于固有知識體系，對于原有知識和鄰近知識的依賴使外部異質性知識難以涌入，進而削弱組織動態能力，使其喪失對動態環境的敏感性和適應能力，陷入“能力陷阱”的風險大大提升[14]，最終對組織創新的資源基礎和能力基礎造成顯著負向影響[12,13]。與本地搜尋相反，跨界搜尋通過搜尋組織外部不同的知識基(knowledge base)，消減組織邊界的屏蔽效應，促使更多有價值的新信息、新知識和外部支持等資源流入，從而為組織創新提供更為有利的外部異質知識資源和內部基礎條件[4]。

跨界搜尋內涵源自于組織搜索，在研究初期，學者們主要通過組織搜索維度劃分界定其維度，從搜尋廣度和搜尋深度兩個方面進行理論探索和實證研究[4,7]。也有學者嘗試采用新知識來源地域鄰近性劃分跨界搜尋的地理維度，上述劃分方式都忽視了對搜尋方向和搜尋知識類型的關注[15]。在資訊全球化和信息扁平化背景下，信息科技發展使得知識地域距離模糊化，也使得知識獲取成本差別逐漸縮小。因此，對跨界搜尋的關注僅停留在廣度和深度上是不夠的，而應指出具體方向和內容[16]。技術知識與市場知識是組織創新最重要的兩種戰略性知識源，兩者在構成性質、搜索途徑、轉化范圍等方面都具有較大差異，因而相應搜索行為的影響存在較大差異。因此，本文從知識搜尋內容和方向角度，將跨界搜尋分為技術知識和市場知識的兩類跨界搜尋進行研究[4,17]。

技術知識跨界搜尋是指跨越原有認知基礎和組織邊界，搜尋并識別有價值的技術、產品、生產工藝和方法等相關信息及新知識的活動[4,17]，搜尋對象集中于行業內外的相關企業、科研院所、技術服務機構、開放式研發平臺及高校等。市場知識跨界搜尋是指跨越現有市場經驗到組織外部搜尋新的產品信息、營銷渠道、商業模式以及顧客需求和偏好等市場知識的活動[4,17]，搜尋目標主要集中于外部市場顧客信息、同行企業信息、上下游生態企業、各種商業協會等。

1.2 跨界搜尋與技術創新

技術創新(Technical Innovation)是組織創新的重要部分，具體是指企業通過應用新知識、新技術、新工藝提高產品質量、開發新產品、提供新服務，并實現市場價值的一系列活動。跨界搜尋以低成本優勢彌補了自主研發和收購獲取兩種方式的不足，因而被認為是組織創新績效提高和競爭優勢確立的主要路徑[18]。在組織技術創新過程中，各部門跨越組織邊界從外部獲取創新所需的各種異質性資源，為技術創新提供新的知識和技術，通過對攝入知識的整合、吸收、利用，突破技術創新瓶頸[7]。

具體而言，一方面，技術知識跨界搜尋使組織能及時和廣泛掌握行業技術動態，避免陷入“熟悉陷阱”[5,19]，進而進行技術革新。外部異質知識涌入拓展了組織技術認知邊界，為組織突破原有技術發展軌跡，實現技術創新提供了強有力的知識支撐[19]。另一方面，技術知識跨界搜尋有利于組織突破固化的技術軌道，發現創新過程中存在的問題和障礙，為組織提供更多學習機會和資源，從而降低失敗概率和技術創新風險[15]。此外，市場知識跨界搜尋促使企業將目光轉向外部，及時掌握競爭對手信息和市場競爭態勢，提高市場危機意識并及時認識到組織在創新中的劣勢和不足，有的放矢地進行戰略和技術調整，從而有效提升組織創新的準確性和有效性。同時，完善的市場知識跨界搜尋能夠使組織從外部環境中搜尋創新機會，洞悉顧客潛在需求和市場發展趨勢，從而進一步明確自身技術發展方向。鑒于此，本文提出以下主效應假設：

H1a：技術知識跨界搜尋正向影響技術創新；

H1b：市場知識跨界搜尋正向影響技術創新。

1.3 動態能力的中介作用

(1)跨界搜尋與動態能力。動態能力(Dynamic Capabilities)是指組織為適應外部動態環境而對自身競爭資源和能力進行持續重組和構建的能力[20]。動態能力受多種因素影響，其中，組織知識更新是推動組織動態能力演變的重要源頭和基礎[13,21]。跨界知識搜尋是組織引入異質性知識和規避“核心剛性”的重要途徑。因此，本文認為，跨界搜尋對動態能力培養與演化起關鍵性作用。這是因為技術知識跨界搜尋為組織動態能力提供了“新鮮源泉”并投放了“重構元素”。首先，技術知識跨界搜尋為組織輸送了新技術、新工藝和新流程，更新和拓展了組織動態能力形成所需的知識基礎，增加了不同類別知識元素重構機會，避免組織出現“核心剛性”；其次，隨著技術知識跨界搜尋深入，對外部信息進行主動加工使組織更容易感知到相關技術機會，并由此培育出機會識別和利用的動態能力[21]；再次，技術知識跨界搜尋促進技術知識互動和融合，夯實組織和個體的學習基礎，從而為組織資源整合與能力更新提供智力基礎和人力保障。最后，Danneels[22]指出，本地搜尋與跨界搜尋分別是組織構建一階能力和二階能力的基礎，而動態能力是典型的組織二階能力。綜上所述，本文提出以下假設：

H2a：技術知識跨界搜尋正向影響動態能力。

市場知識跨界搜尋為組織動態能力提升輸送了“競創動力”并搭建了“外部橋梁”。這是因為：第一，組織搜尋具有路徑依賴，側重于熟悉市場的相關知識和信息積累，對于現有組織慣例起固化作用。市場知識跨界搜尋會使固化慣例得到沖擊和修正[23]，能夠有效降低組織惰性，進而強化動態能力；第二，市場知識跨界搜尋要求企業主動監控與預測市場、顧客以及競爭對手等重要外部環境因素的動態變化，洞察環境中的機會與威脅，大大強化了組織機會識別、感知能力和適應能力，而該能力正是動態能力的重要組成部分[24]；第三，市場知識跨界搜尋增強了組織市場危機意識，使其及時認識到自身劣勢和不足，有的放矢地進行戰略調整，通過組織資源重構趨利避害，這正是動態能力演化和發展的過程[25]。基于上述分析，本文提出以下假設：

H2b：市場知識跨界搜尋正向影響動態能力。

(2)動態能力與技術創新。諸多學者研究發現動態能力是有效促進組織創新績效提升的高階能力[22]。動態能力能夠從多方面促進組織技術創新：①動態能力有助于組織保持較高的環境敏感性和機會識別能力，使其把市場變動快速轉化為創新要素，迅速對工藝流程和產品服務進行改善與更新，降低技術創新成本；②動態能力使得組織對資源獲取與整合具有較強的掌控力，通過動態能力實現知識獲取和轉化，有利于組織迅速匯聚內外部技術創新所需的有效資源，促進新知識、新信息與原有基礎整合，從而為技術創新提供扎實的資源基礎[20]；③動態能力能重構組織能力，提高組織靈活性，使其能夠根據外部環境變化不斷重構、配置以及更新自身能力，在環境動態變化中維持有利于技術創新的動態優勢。綜上，本文提出以下假設：

H3：動態能力對技術創新具有顯著正向影響。

由上述分析可知，技術知識和市場知識跨界搜尋所提供的異質性知識與信息能夠為組織整合互補性資源創造機會，最終有效促進組織技術創新。但這并不意味著跨界搜尋就是組織技術創新的直接來源，其作用過程和機制不是簡單的直接聯系[26]。跨界搜尋所獲取的資源、信息以及知識能否被組織有效利用，關鍵在于組織能否通過能力重構實現外部資源有效開發和價值轉化。根據動態能力理論，跨界搜尋作為組織知識內化過程的邏輯起點，也是動態能力的認知基礎，外部異質性知識和信息能夠有效促使組織擺脫原始路徑依賴，注重對自身資源和能力的重構，從而使內部資源與外界需求相匹配[20]。同時，組織資源和能力重構實際上是動態能力培育過程和組織價值創造過程，能積極有效促進組織技術創新[20,26]。結合跨界搜尋內涵和功效特征，本文推斷，動態能力很大程度上在技術知識跨界搜尋和市場知識跨界搜尋對技術創新的影響過程中起中介作用。

從技術知識角度看，技術知識跨界搜尋為組織動態能力形成提供了“重構元素”——知識基礎。一方面，跨界搜尋導入新技術、新工藝和新流程，使組織更新和拓展其動態能力形成所需的知識基礎，增加了不同類別知識元素重構機會，提升了組織外部機會感知能力、把握能力和利用能力[27]。另一方面，跨界搜尋從外部獲取的技術知識與組織邊界內的知識具有一定的異質性，需要經過吸收、內化、整合等才能與組織內的知識體系、能力體系相匹配，而這一過程正是動態能力發揮其迭代更新功能的過程[4,20]。動態能力提升直接促進組織技術預判能力和響應能力提升，使組織能夠根據技術發展趨勢進行技術儲備和預先研發，找到自身技術和產品與相近領域技術進步的契合點及融合面[26]。通過對這一能力的內化和重構，外部跨界技術知識最終能夠幫助組織實現技術升級和創新。

從市場知識角度看，開放式創新范式對組織提出了新的挑戰，大量紛繁的外部知識源導入增加了組織內部識別風險和協調成本，而動態能力為組織提供了資源整合和知識利用機制，能有效化解內外部知識沖突，促進新舊知識流動、融合和利用[27,28]。具體而言，市場知識跨界搜尋能有效沖擊和修正組織內部慣性認知，提高組織內部成員對于顧客以及競爭對手等重要外部環境因素的敏感度，使組織能夠洞察環境中的機會與威脅，提升機會識別能力、感知能力和適應能力，它們正是動態能力的重要構成要素[26]。動態能力提升是組織復雜市場信息識別和市場機會捕捉的基礎，能使其在不同時期快速、準確地定位顧客需求，完善自身技術體系和產品生態以滿足多變的市場需求，避免陷入創新者窘境[28]。

因此，以動態能力理論為基礎，基于以上論述可以進一步推論：動態能力正是跨界搜尋在組織適應動態環境、擺脫路徑依賴、克服能力約束的內化過程、能力體現及必經之路。動態能力是跨界搜尋對組織技術創新影響機制中的重要中介因素。由此，本文提出以下假設：

H4a：動態能力在技術知識跨界搜尋和技術創新的關系中起中介作用；

H4b：動態能力在市場知識跨界搜尋和技術創新的關系中起中介作用。

1.4 技術動蕩的調節作用

技術動蕩是指企業所在產業環境中的技術要素更新速度和不可預測的不確定狀態[29]。在產業技術日新月異的信息時代，外部環境中技術動蕩的影響更加顯著，高技術動蕩意味著產品設計和技術范式具有較多的不確定性，存在創新機會的同時也潛伏著更多風險。動態能力內涵本質上與環境動態性概念密不可分，因而其作用的發揮在很大程度上具有外部情景依賴性，在不同程度的技術動蕩環境中所發揮的作用具有較大差異[26]。因此，動態能力與技術創新之間的關系很可能受技術動蕩的影響。

首先，當技術動蕩程度較高時，產業環境中會出現更多信息與機遇，技術知識更新速度難以預測，技術創新模式可能隨之改變。此時，動態能力中機會識別能力的作用更加突出，能讓組織快速捕捉到外部市場信息和外部創新機會，引入和吸收更多有利于技術創新的驅動因素[30]；其次，高技術動蕩意味著快速的技術發展和更短的技術生命周期，在此環境中，動態能力強調的組織資源整合能力可以得到更充分的發揮，讓組織更好、更迅速地重組和利用內外部資源，進而形成適應環境條件的必要技能與資源能力，走在技術創新的前端，把握稍縱即逝的機會窗口[27]；最后，技術動蕩程度較高時，組織擁有的動態能力優勢更容易得到體現，組織的高靈活性更加突出，進而對組織技術創新的貢獻更顯著。基于此，本文提出以下假設：

H5：技術動蕩在動態能力與技術創新之間起正向調節作用，即組織面臨的技術動蕩程度越高，動態能力對技術創新的正向影響就越顯著。

在以上論述中，本文假定：①動態能力在跨界搜尋與技術創新之間起中介作用；②技術動蕩會強化動態能力對技術創新的正向影響(調節第二階段的影響)，但不會影響跨界搜尋與動態能力之間的正向關系(不調節第一階段的影響)。當技術環境相對平穩時，組織創新面臨的問題更加一般化和結構化，此時可以利用原有慣例及能力整合外部導入的異質性知識和信息，從而實現創新目標[27]。因此，動態能力橋接跨界搜尋與技術創新的作用可能會受到一定限制，效果不顯著。但是在高技術動蕩環境中，組織需要及時對不斷變化的技術環境進行響應，處理和利用外界新知識和信息。此時，動態能力尤其有價值。高技術動蕩為組織動態能力提供了用武之地，從而強化了動態能力在跨界搜尋與技術創新關系中的作用[30]。基于此，可以推論技術動蕩程度越高，技術知識跨界搜尋和市場知識跨界搜尋通過動態能力對技術創新產生的正面效應(間接效應)就越強。因此，本文提出如下假設：

H6a：技術動蕩程度越高，動態能力在技術知識跨界搜尋與技術創新之間所起的中介效應就越強；

H6b：技術動蕩程度越高，動態能力在市場知識跨界搜尋與技術創新之間所起的中介效應就越強。

綜上所述，本文構建研究模型，如圖1所示。

圖1 理論模型

2 研究方法

2.1 研究對象

本文采用大規模企業問卷調查方式驗證提出的假設。為確保研究信度和效度，對調研各環節進行嚴格控制：首先，在調研之前，研究小組對參與調研的高管身份(董事、副總、總助、總秘、總監等)進行嚴格確認，確保調研對象為了解企業情況的高管人員。其次，在調研過程中，研究小組向高管人員強調調研的自愿性、匿名性和學術用途。此外，本次調研采用紙質問卷，嚴控問卷填答對象所在區域和職位。

本研究調研企業涉及貴州(經濟后發趕超的西部代表省份)、福建(沿海外向型經濟典型省份)、湖北(中部傳統工業強省)、江蘇(東部經濟發達代表省份)4個省份的不同行業和規模企業。主要調研途徑為企業拜訪、個人校友網絡企業、高校MBA和EMBA學員現場作答等方式，由一家樣本企業的一名高管完整作答所有題項。共發650份調研問卷，收回475份問卷，最終得到357份有效問卷，問卷有效回收率為54.92%。其中，企業平均年齡為21.06(SD=16.55)，企業的平均人數為2 041.45(SD=5 085.53)；29.13%為國有企業，59.66%為民營企業，11.20%為外資企業；制造企業占比70.59%，服務企業占比29.41%。

2.2 研究工具

本文采用的量表均來源于國內外實證研究中的權威量表，除控制變量外，均采用Likert 5點量表進行測試。

(1)跨界搜尋。本文采用Sidhu等[5]開發的兩個維度的10個題項量表。本文中，技術知識跨界搜尋和市場知識跨界搜尋的Cronbach's α系數分別為0.79、0.80，表明兩個變量測量信度符合要求。跨界搜尋一階驗證性因子分析顯示，兩因子模型與數據擬合程度良好：χ2(df=34)= 103.55，TLI=0.92，CFI=0.94，RMSEA=0.076，各因子載荷均高于0.5，表明技術知識跨界搜尋和市場知識跨界搜尋具有較好的結構效度。

(2)動態能力。本文采用陳志軍等[27]的研究量表，該量表包含8個題項。本文中，動態能力的Cronbach's α系數為0.88，表明動態能力測量具有較高的信度。

(3)技術創新。本文采用謝洪明等[31]的8個題項量表，技術創新的Cronbach's α系數為0.90，表明其測量具有較好的信度。同時，二階驗證性因子分析結果表明，兩因子模型與數據擬合程度良好，技術創新測量具有較好的結構效度：因子載荷均高于0.7且χ2(df=19)=55.59，TLI=0.96，CFI=0.98。

(4)技術動蕩。本文采用Jaworski & Kohli[29]的3個題項量表。本文中，技術動蕩的Cronbach's α系數為0.83，表明其測量具有較高的信度。

(5)控制變量。基于芮正云和羅瑾璉[9]、肖丁丁和朱桂龍[21]的研究成果，本研究選取4個控制變量：所有制形式、企業所屬行業、企業年齡和企業規模。其中，所有制形式劃分為國有企業、外資企業和民營企業3類，企業所屬行業劃分為制造業和服務業，在數據分析中兩者均為虛擬變量；企業年齡使用調研數據中的企業實際成立時間，企業規模按照總人數取以10為底的對數，即企業規模=lg(企業總人數)。

2.3 數據分析方法

本研究綜合運用結構方程模型、巢模型分析、拔靴法(bootstrapping)等方法對假設進行檢驗。在結構方程模型分析中，理論模型共有5個潛變量(共計26個測量指標)，總樣本量為357個，滿足研究飽和覆蓋度的要求。此外，為確保假設檢驗的可靠性，本研究通過Harman單因素檢驗法和非可測潛在方法因子法(Unmeasured Latent Methods Factor)對數據同源方程進行檢驗，同時利用平均方差抽取量(average variance extracted，AVE)和驗證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis，CFA)對量表區分效度與結構效度進行檢驗。在檢驗有調節的中介作用時，本文采用拔靴法(bootstrapping)分析調節變量對中介作用的影響[32]。

3 數據分析與結果

3.1 共同方法偏差控制與檢驗

本文各變量是通過企業高管同批填答形式收集的問卷數據，可能存在一定的共同方法偏差[33]。因此，為降低共同方法偏差的影響，本文采取了以下措施：一方面，在問卷發放前詳細說明研究目的以及填答方式，并采用匿名調研方式，由參與調研的各企業高層管理人員對跨界搜尋、動態能力、技術動蕩及技術創新等變量進行評價，以確保問卷填答質量，較好地控制調研偏差；另一方面，參照Harman單因素檢驗標準和過程，本文將問卷中除去控制變量的26個題項(5個關鍵變量)放入SPSS24.0進行探索性因子分析，檢驗結果中最大的因子方差只解釋了38.83%的變異量，解釋率遠小于50%的標準值。進一步地，采用非可測潛在方法因子法(Unmeasured Latent Methods Factor)評估共同方法偏差[34]。具體而言，將共同方法因子視為潛變量納入結構方程模型，并允許所有題項載荷到共同方法因子上，形成含有CMV因子的六因子模型，如表1所示。若添加了共同方法因子的模型比原假設模型的CFI和TLI提高幅度超過0.02，或RMSEA降低幅度超過0.05，即表示存在被共同方法偏差影響的風險[33-35]。從表2可以看出，含有共同方法因子(五因子模型+CMV)的模型(χ2(338)=597.58，RMSEA=0.046，CFI=0.95，TLI=0.94)與五因子模型(χ2(367)=701.64，RMSEA=0.050，CFI=0.93，TLI=0.93)相比，CFI、TLI和RMSEA的變化均未超過臨界值，表明模型擬合數據未得到顯著改善。綜上所述，本研究中共同方法偏差的影響風險在可接受范圍內，不會對研究結論產生嚴重影響。

3.2 效度分析

本研究主要從3個方面進行效度分析：①內容效度。本研究采用較為成熟的權威量表，充分征詢了來自學術界、實業界專家的意見和建議，通過細節修訂進一步保證量表的內容效度；②聚合效度。技術知識跨界搜尋、市場知識跨界搜尋、動態能力、技術創新和技術變動性的AVE分別為0.54、0.51、0.52、0.58、0.61，潛變量的平均方差抽取量均大于0.5，表明研究量表匯聚效度良好；③區分效度。本文通過對關鍵變量的驗證性因子分析(CFA)評估各變量間的區分效度。各變量的KMO(Kaiser-Meyer-olkin)值檢驗和Bartlett's球形檢驗結果如下：技術知識跨界搜尋、市場知識跨界搜尋、動態能力、技術動態性和技術創新的KMO值分別為0.807、0.814、0.917、0.719、0.913且卡方統計值顯著。可見，各變量具備進行驗證性因子分析的前提條件。驗證性因子分析結果如表1所示，所有題項因子載荷均達到顯著水平(p <0.05)，且五因子模型(χ2(367)=701.64，RMSEA=0.050，CFI=0.93，TLI=0.93)數據擬合程度顯著優于其它競爭模型，驗證了各變量間良好的區分效度。

表1 驗證性因子分析結果

3.3 相關分析

表2為各變量平均值、方差與相關系數，從中可以看到：技術知識跨界搜尋與動態能力(r=0.59,p<0.01)、技術創新(r=0.54,p<0.01)正向相關；市場知識跨界搜尋與動態能力(r=0.61,p<0.01)、技術創新(r=0.56,p<0.01)顯著正相關，同時動態能力與技術創新具有顯著正相關關系(r=0.65,p<0.01)。

表2 描述性統計結果與相關系數矩陣

3.4 假設檢驗

(1)主效應檢驗。本文借鑒Cortina等[36]的研究方法，在模型中設定交互項的殘差及因子載荷。在理論模型結構方程分析中，其數據擬合程度符合要求：χ2(512)= 845.28；CFI=0.94，TLI=0.93，RMSEA=0.043，為進一步明確變量關系的巢模型檢驗提供了可行的初始模型。為驗證H1a和H1b，本文構建了跨界知識搜尋對技術創新影響的主效應結構方程模型，如圖2所示。主效應模型各擬合指數符合要求：χ2(130)= 274.57; CFI=0.95，TLI=0.94，RMSEA=0.056，技術知識跨界搜尋對技術創新具有顯著正向影響(β= 0.44,p<0.01)，H1a成立；市場知識跨界搜尋對動態能力具有顯著正向影響(β= 0.46,p<0.01)，H1b成立。

圖2 主效應檢驗

(2)巢模型檢驗與競爭模型比較分析。本文利用巢模型檢驗進一步探索動態能力在兩類跨界搜尋與技術創新之間的中介作用[37]。具體而言，通過比較理論基準模型(完全中介模型)和相應競爭巢模型(部分中介模型)的數據擬合程度，判斷與實證數據最相符的實際作用機制模型(最優模型)。相較于理論基準模型,競爭巢模型1(M1)加入了技術知識跨界搜尋對技術創新的直接路徑，競爭巢模型2(M2)加入了市場知識跨界搜尋對技術創新的直接路徑。巢模型檢驗結果如表3所示：M1模型擬合度與M0模型擬合度沒有顯著差異(△χ2(1)= 2.11; P>0.05)，而M2模型的擬合度則顯著優于M0模型的擬合度(△χ2(1)= 5.57; P<0.05)。基于此，本研究判定M2模型為最優模型，即在假設模型M0的基礎上增加市場知識跨界搜尋到技術創新的路徑。

表3 巢模型與競爭模型比較分析結果

(3)中介效應檢驗。對最優模型M2作路徑系數檢驗，結果如圖3所示：技術知識跨界搜尋對動態能力具有顯著正向影響(β= 0.44,p<0.01)，H2a得到支持。同時，市場知識跨界搜尋對動態能力具有顯著正向影響(β= 0.32,p<0.01)，H2b成立。動態能力對技術創新具有顯著正向影響(β= 0.43,p<0.01)，H3成立。此外，比較分析巢模型檢驗與競爭模型可判定M2模型為最優模型，即動態能力在技術知識跨界搜尋與技術創新之間發揮完全中介作用，而在市場知識跨界搜尋與技術創新之間起部分中介作用。因此，H4a成立，H4b部分成立。最后，本文運用PRODCLIN程序[38]進一步檢驗中介效應的顯著性，動態能力在技術知識跨界搜尋與技術創新之間中介效應99.50%的置信區間為[0.22,0.45]，不包括零；在市場知識跨界搜尋與技術創新之間中介效應99.50%的置信區間為[0.16,0.38]，不包括零。以上檢驗結果表明，動態能力在技術知識跨界搜尋、市場知識跨界搜尋與技術創新之間所起的中介效應都是顯著的，H4a和H4b進一步得到驗證。

圖3 最優模型檢驗

(4)調節效應檢驗。從表4還可以看出，技術動蕩與動態能力的交互項對技術創新具有顯著正向影響(β= 0.16,p<0.01)，H5獲得數據驗證。同時，本文以高于和低于均值一個標準差為基準,繪制不同技術動蕩水平下動態能力對技術創新的影響差異示意圖。如圖4所示，動態能力對技術創新的正向影響在高技術動蕩環境下更顯著(β= 0.77,p<0.01)，而在低技術動蕩環境下表現較弱(β= 0.33,p<0.01)。

表4 最優模型路徑系數

圖4 技術動態性的調節效應

(5)有調節的中介效應檢驗。本文采用拔靴法(bootstrapping)分析在不同技術動蕩水平下，動態能力在技術知識跨界搜尋、市場知識跨界搜尋與技術創新之間的中介效應[32]，結果如表5(技術知識跨界搜尋為自變量)和表6(市場知識跨界搜尋為自變量)所示。由表5可知，技術知識跨界搜尋對技術創新的正向間接影響(通過動態能力)在高技術動蕩環境下更顯著(β= 0.19,p<0.01)，在低技術動蕩環境中則較弱(β= 0.06,p<0.01)，且這兩個影響系數之間存在顯著差異(△β= 0.13,p<0.05)。此外，表6說明市場知識跨界搜尋對技術創新的間接影響(通過動態能力)在高技術動蕩環境下更顯著(β= 0.24,p<0.01)，在低技術動蕩水平時則較弱(β= 0.14,p<0.01)，且兩者之間具有顯著差異(Δβ= 0.10,p<0.05)。因此，H6a和H6b成立。

表5 有調節的中介效應分析結果

表6 有調節的中介效應分析結果

4 結語

4.1 結論

本文從組織層面出發，對動態能力視角下跨界搜尋對技術創新的作用機理進行探索，主要結論如下：①主效應：立足于中國組織情境，驗證跨界搜尋的兩類搜尋(技術知識和市場知識)對技術創新均具有顯著正向影響，這一結論與張文紅[39]等的研究結論一致。同時，本文實證發現，兩類跨界搜尋對組織動態能力具有顯著促進作用；②中介機制：動態能力分別在技術知識跨界搜尋和技術創新之間、市場知識跨界搜尋與技術創新之間起完全中介、部分中介作用。組織跨界搜尋獲取的外部技術知識不能直接對技術創新產生立竿見影的作用，這些和組織原有知識基具有較大差異的隱形知識，只有通過組織內化吸收、整合轉化為動態能力才能對現在和未來技術創新產生促進作用。市場知識跨界搜尋導入的顧客、競爭對手和經銷商等相關信息，在一定程度上可以讓組織及時認識到創新過程中的劣勢和不足，從而改進產品和工藝。同時，上述信息能讓組織洞察潛在需求和市場發展趨勢，從而明確技術創新方向；③調節邊界：技術動蕩正向調節動態能力與技術創新的關系，即技術動蕩程度越高，動態能力對技術創新的正向影響就越顯著。此外，技術動蕩還調節動態能力在跨界搜尋與技術創新之間的中介作用，即技術動蕩程度越高，技術知識跨界搜尋和市場知識跨界搜尋通過動態能力對技術創新產生的正向效應(間接效應)就越顯著。動態能力能夠幫助組織有效應對外部環境變化，本文從技術動蕩強化動態能力的直接作用及其中介作用兩個方面論證了這一點。

4.2 理論貢獻

(1)跨界搜尋作為組織搜尋和創新搜尋的重要研究分支，受到學者們的廣泛關注，但針對技術創新的相關實證研究還比較匱乏[33]。本文以中國經濟體制轉型背景下多行業背景組織(高科技和非高科技組織)為研究對象，從組織內外部邊界入手，引入跨界搜尋揭示組織技術創新影響因素，豐富了相關經驗證據。

(2)本文基于中國情境拓展了組織搜索理論研究視角，使跨界搜尋和組織創新間的中介過程得到基于能力視角的研究解釋。現有文獻僅僅勾勒了跨界搜尋對組織創新的直接作用，對于跨界搜尋影響組織能力、組織創新的內在機理缺乏理論闡述和實證研究[18]。本文將跨界搜尋作為前因變量，將動態能力作為中介變量，實證分析跨界搜尋、動態能力與技術創新的作用關系，搭建企業中“搜尋—能力—創新”三者之間的重要傳導機制與影響路徑，進一步完善組織搜索理論和創新管理理論研究。此外，將動態能力理論引入組織搜尋研究也是對張文紅等[39]提出的采用不同理論解釋跨界搜尋作用機制研究倡議的回應。

(3)本文注意到中國轉型經濟情境下環境動態性對跨界搜尋的影響，將技術動蕩作為調節變量進行實證分析。而以往相關研究大多忽視了組織外部環境動態變化對于組織知識搜尋與能力轉化以及組織創新的重要影響[13]。本文實證結果突出了經濟轉型背景下技術動蕩在跨界搜尋影響技術創新過程中的重要作用，明確了跨界搜尋對技術創新的影響邊界，擴展了組織搜索研究理論視角。

(4)豐富了動態能力理論實證研究成果。動態能力前因研究尚處于探索階段，本文證明跨界搜尋對于動態能力形成和發展具有極其重要的作用，從組織搜索視角拓展了動態能力成因研究，為后續研究奠定了基礎。同時，本文為動態能力理論在組織創新方面的應用作出了一定貢獻。

4.3 管理啟示

本研究對于企業通過跨界搜尋促進技術創新具有重要啟示。在開放式創新中，通過跨界搜尋汲取外部知識已被很多企業認同并采納。

(1)跨界搜尋是戰略管理、創新管理、知識管理等研究領域的熱點，在開放式創新和產業轉型升級情境下具有重要的實踐意義。因此，企業應適時摒棄封閉式創新中的狹隘戰略，積極通過技術知識和市場知識并重的跨界搜尋體系，汲取新知識和新技術，重視發揮外部知識源在組織動態能力提升過程中的重要作用，進而為組織技術創新奠定堅實的資源和能力基礎。

(2)動態能力是跨界搜尋有效發揮作用的關鍵環節。因此，企業應重視動態能力培育和發展。第一，企業應在跨界搜尋實施過程中，關注外部知識和資源向動態能力轉化，借“外力”練“內功”，強化動態能力在跨界搜索和技術創新中的橋梁作用；第二，企業領導者可以通過組織變革與慣例更新等具體方式促進企業動態能力提升；第三，企業應該具有危機意識，嘗試擺脫原始路徑依賴，注重自身資源和能力重構，以適應復雜多變的市場環境。

(3)企業應有效協調匹配外部環境，促進跨界搜尋、動態能力提升。企業在進行跨界搜尋和發展動態能力時應保持對外部技術環境的敏感性，根據技術變動情況，適當調整企業跨界搜尋活動和動態能力水平。當技術動蕩程度較高時，應充分揮企業動態能力，從而強化跨界搜尋對技術創新的正向影響；當技術動蕩水平較低時，可以適當減少跨界搜尋和動態能力相關投入，以盡可能低的成本實現對外部環境的有效應對。

4.4 不足與展望

本研究還存在以下不足之處：①因變量選取。一方面，對于組織創新的描述對象不應止步于技術創新，未來應借鑒組織搜尋和知識管理研究，加入管理創新、服務創新、利用式創新和探索式創新等因變量。另一方面，本文優先從組織創新角度考察跨界搜尋的影響力，但跨界搜尋對于企業的作用不限于此，還應關注組織績效、競爭優勢以及新產品開發績效等重要結果變量；②機制研究。在組織能力層面，本文僅選取動態能力作為影響路徑進行實證研究，未來應關注其它相關重要中介變量，例如組織雙元能力、核心能力、戰略柔性和組織慣例更新等，以打開跨界搜尋作用機制的“黑箱”。同時，應進一步考察市場競爭性、市場動態性和環境不確定性等外部條件作用路徑，使跨界搜尋影響邊界更加明晰；③研究方法與調研樣本。本研究樣本數據來源于貴州、福建、湖北和江蘇等地企業，而不同地區的技術創新特點可能會有所區別，特別是具有創新代表性的長三角、珠三角和環渤海三大經濟圈。因此，需要更加廣泛的數據支持研究模型。同時，本文采用的是橫截面數據，在表征跨界搜尋對技術創新滯后的影響方面以及動態能力動態演化方面具有一定的局限性。因此，未來可以通過收集企業縱向跟蹤數據進一步檢驗本研究結論。