多層創新網絡結構洞特征對組織創新績效的影響
——來自新能源汽車領域的實證分析

王崇鋒，崔運周，尚 哲

(1.青島大學 商學院，山東 青島 266000；2.北京師范大學 政府管理學院，北京 100875)

0 引言

發展新能源汽車，是我國從汽車大國邁向汽車強國的必由之路，也是應對氣候變化、推動綠色發展的重要舉措。2012年國務院發布實施的《節能與新能源企業汽車產業發展規劃(2012-2020年)》指出，我國新能源汽車領域整車與核心零部件關鍵核心技術尚未完全掌握，應大力加強核心技術研究，鼓勵企業、高校與研究機構在新能源汽車基礎與前沿技術領域開展合作。經過多年努力，我國新能源汽車領域技術水平顯著提升，政府、高校、企業、行業、科研機構五位一體協同發展大幅提升國內新能源汽車企業競爭力，產銷量、保有量已連續4年居世界首位。隨著國內新能源汽車普及，地方和國家補貼大幅降低，而新能源汽車領域關鍵核心技術供應依然不足。其中，電池技術作為新能源汽車領域技術競爭的戰略核心[1]，已成為新能源汽車技術發展的最大瓶頸。在實踐中，我國動力電池市場依然是鋰離子電池主導，其中，比亞迪的磷酸鐵鋰動力電池與寧德時代的三元鋰電池占據國內乘用車裝機的主要市場，前者安全性高但能量密度低，后者能量密度高但穩定性差，均與國際技術水平有一定差距[2-5]。2019年工信部起草的《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035年)》(征求意見稿)進一步提出，實施動力電池技術突破行動，以融合創新為重點，大力突破核心技術，使我國進入汽車強國之列。因此，如何提升新能源汽車領域技術創新能力成為學界與實務界共同關注的問題[6-8]。

羅家德[9]指出，個體往往是脆弱的，而網絡常常是穩健的。在產學研用協同技術創新體系建立過程中，尤其應當考慮組織所嵌入的內外部創新網絡。因此，在知識經濟時代，基于創新網絡視角研究組織創新問題成為學界關注的熱點。根據節點與聯結不同，創新網絡主要分為組織合作網絡、成員合作網絡以及知識融合網絡[10-12]。目前，學界研究分別討論3類創新網絡的結構洞特征[13-15]、中心性特征[16-18]等網絡結構變量對組織創新績效的影響，并得出了豐富的研究結論。然而,現有研究大多集中討論組織合作網絡、成員合作網絡、知識融合網絡3類創新網絡對組織創新績效的直接影響，鮮有研究系統整合組織合作網絡、成員合作網絡、知識融合網絡于同一框架，對于多層創新網絡影響程度差異對比以及多層創新網絡在影響組織創新績效過程中的交互效應考慮不足。因此,本文重點討論3類創新網絡在影響組織創新績效過程中的交互作用，并基于3類創新網絡對組織創新績效的直接作用與交互作用的影響程度進行對比分析。

后文主要研究內容如下：第一部分為創新網絡研究闡述;第二部分分別論述組織合作網絡、成員合作網絡、知識融合網絡結構洞特征對組織創新績效的影響機理;第三、四部分為實證模型設定與實證結果分析;最后基于多層網絡特征優化視角對新能源汽車領域提出的相應建議。

1 文獻綜述

組織合作網絡以組織為網絡節點，以組織間技術合作關系為網絡聯結；成員合作網絡以組織內發明人為網絡節點，以發明人間技術合作關系為網絡聯結；知識融合網絡以組織擁有的知識要素為網絡節點，以知識要素間組合關系為網絡聯結。學界分別圍繞3類創新網絡對組織創新績效的影響展開討論。

早期研究主要聚焦于討論單一層次創新網絡的影響。就組織合作網絡而言，由于其在降低組織間交易成本與創新風險，以及促進組織間信息與知識資源獲取等方面的作用[19]，越來越多的學者將其視為組織長遠發展的關鍵[20]。Schiling&Phelps[21]研究發現，聚集性特征明顯且平均路徑長度較短的組織合作網絡有利于組織創新績效提高；李守偉和朱瑤[22]、其格其等(2016)認為，組織合作網絡的中介中心性特征、結構洞特征與聚集性特征均有利于組織創新績效提高。就成員合作網絡而言，Ahuja[23]、Yan等[24]分別就成員合作網絡關系特征與局部嵌入特征對創新績效的影響進行探究；王崇鋒等[25]指出，發明人在成員合作網絡位置嵌入、關系嵌入與結構嵌入正向影響組織創新績效。就知識融合網絡而言，張曉黎等(2013)研究發現，知識融合網絡結構洞特征有利于組織創新績效提高；徐霞允等[26]指出，知識融合網絡密度、網絡中心勢等特征與組織創新績效具有高度相關性。

此外，部分研究討論了多層創新網絡對組織創新績效的共同影響。Yayavaram[27]首次提出，創新活動同時嵌入合作網絡與知識融合網絡，應對其進行綜合考察。就組織合作網絡與知識融合網絡而言，Guan & Liu[28]探討組織合作網絡與知識融合網絡直接關系、間接關系及非冗余性特征對組織創新績效的共同影響。就成員合作網絡與知識融合網絡而言，Wang等[29]圍繞成員合作網絡、知識融合網絡的中心性特征與結構洞特征進行研究；付雅寧等(2018)研究知識融合網絡結構洞特征、中心性特征在成員合作網絡影響組織創新績效過程中的調節作用；李健等[30]通過對汽車領域的分析發現，知識融合網絡聚集性特征在成員合作網絡與組織創新績效間具有調節作用。

綜上所述，學界研究重點由討論單一層次創新網絡的影響逐步發展至討論多層創新網絡的影響。然而，現有研究依然以討論單一層次創新網絡結構特征對組織創新績效的直接作用為主，對于多層創新網絡影響組織創新績效過程中的交互效應鮮有涉及。此外，Burt[31]于1992年提出結構洞特征概念，以此刻畫網絡中的非冗余關系，隨后引起學界廣泛關注。在組織合作網絡與成員合作網絡中，結構洞特征反映了合作關系的非冗余性。在知識融合網絡中，結構洞特征反映了知識組合關系的非冗余性。張輝和蘇昕[32]、Guan & Liu[29]就組織合作網絡、知識融合網絡結構洞特征進行研究，分析兩類網絡非冗余關系對創新績效的影響。由于結構洞特征在多層創新網絡中具有明確含義，即結構洞特征反映了不同關系的非冗余性，而關系非冗余性對于組織創新具有重要影響[33]。因此，本文將3類創新網絡整合于同一研究框架中，基于1997-2019年我國新能源汽車領域專利申請數據，重點聚焦于結構洞特征，探討多層創新網絡對組織創新績效的影響，以期為新能源汽車領域創新發展提供理論支持，本文理論研究框架如圖1所示。

圖1 理論研究框架

2 理論基礎與研究假設

2.1 組織合作網絡結構洞特征對創新績效的影響

組織合作網絡結構洞特征描述了組織之間合作關系的非冗余性。當某一組織的組織合作網絡結構洞特征較為顯著時，通常與該組織合作的其它組織之間較少存在合作關系，即該組織擁有的合作關系具有較強的非冗余性。圖2中，組織A與組織B、C、D均存在合作關系，而組織B、C、D之間不存在合作關系，則組織A具有較為明顯的組織合作網絡結構洞特征。圖3中，組織B、C、D之間存在大量合作關系，組織A具有的組織合作網絡結構洞特征則相對較弱。當某一組織合作網絡結構洞特征較為顯著時，通常該組織可以獲得信息與控制兩方面的優勢。其中，信息優勢體現于該組織可獲得的信息資源具有較強的異質性；控制優勢體現于該組織可阻斷其它組織之間的信息資源傳遞，進而占據信息不對稱的優勢方[34]。對于組織創新而言，獲得異質性信息資源以及占據信息不對稱的優勢方均有利于組織創新績效提升。綜上，本文提出以下假設：

圖2 具有明顯結構洞特征的組織合作網絡

圖3 不具有明顯結構洞特征的組織合作網絡

H1：組織合作網絡結構洞特征正向影響組織創新績效。

2.2 成員合作網絡結構洞特征對創新績效的影響

與組織合作網絡結構洞特征類似，成員合作網絡結構洞特征描述了組織內部發明人之間合作關系的非冗余性。當某一發明人的成員合作網絡結構洞特征較為顯著時，通常與該發明人合作的其他發明人之間較少存在合作關系，即該發明人擁有的合作關系具有較強的非冗余性。由于組織通常包括多名發明人，因而探討成員合作網絡結構洞特征對組織創新績效的影響，需要將各發明人的成員合作網絡結構洞特征聚合于組織層面。當平均后組織發明人的成員合作網絡結構洞特征較為顯著時，各發明人獲取的信息資源異質性較強[35]，差異化信息資源使得發明人更易產生創造性想法，進而有利于組織創新績效提升。除此之外，較為顯著的成員合作網絡結構洞特征將促使組織內部發明人之間的溝通更有效率[36]。發明人之間對相似信息資源進行大量重復傳遞的情況會較少出現，從而有利于組織創新績效提升。綜上，本文提出以下假設：

H2：成員合作網絡結構洞特征正向影響組織創新績效。

2.3 知識融合網絡結構洞特征對創新績效的影響

知識融合網絡結構洞特征描述了組織擁有知識要素之間組合關系的非冗余性。當某一知識要素的知識融合網絡結構洞特征較為顯著時，通常與該知識要素組合的其它知識要素之間較少存在組合關系，即該知識要素擁有的組合關系具有較強的非冗余性[37]。與成員合作網絡結構洞特征類似，組織通常擁有多個知識要素，因而探討知識融合網絡結構洞特征對組織創新績效的影響，需要將各知識要素知識融合網絡結構洞特征聚合于組織層面。當平均后組織擁有知識要素的知識融合網絡結構洞特征較為顯著時，意味著組織擁有大量技術領域相近但未曾組合過的知識要素。在后續創新過程中，組織可以采用組合式創新模式對上述知識要素進行組合[38-39]，進而提升組織創新績效。綜上，本文提出以下假設：

H3：知識融合網絡結構洞特征正向影響組織創新績效。

2.4 多層創新網絡結構洞對創新績效影響的交互作用

H1、H2、H3分別討論了3類創新網絡結構洞特征對組織創新績效的直接作用,事實上，三者對組織創新績效也可能存在交互作用。就組織合作網絡與成員合作網絡而言，結構洞特征顯著的發明人在成員合作網絡中能夠獲得小范圍差異化信息資源，而結構洞特征顯著的組織在組織合作網絡中能夠得到更大范圍的差異化信息資源[40]，二者在促進組織創新績效過程中具有互補作用。就組織合作網絡與知識融合網絡以及成員合作網絡和知識融合網絡而言，兩類合作網絡顯著的結構洞特征可以保證組織在不同范圍內獲取差異化信息資源，而知識融合網絡結構洞特征則可以保證差異化信息資源間擁有大量組合機會，且上述組合機會在后續組織創新過程中具有較強的組合便利性[20,41]。因此，兩類合作網絡與知識融網絡的結構洞特征在促進組織創新績效提升過程中也具有互補作用。綜上，本文進一步提出以下假設:

H4：組織合作網絡結構洞特征與成員合作網絡結構洞特征對組織創新績效具有正向交互影響。

H5：組織合作網絡結構洞特征與知識融合網絡結構洞特征對組織創新績效具有正向交互影響。

H6：成員合作網絡結構洞特征與知識融合網絡結構洞特征對組織創新績效具有正向交互影響。

3 研究設計

3.1 多層創新網絡構建

本文所涉及的多層創新網絡包括組織合作網絡、成員合作網絡以及知識融合網絡3類。參考楊博旭等[38]的研究成果，一項專利通常包括多名發明人及專利權人，因而可以利用發明人間、專利權人間的合作關系構建成員合作網絡與組織合作網絡。其中，成員合作網絡以發明人為節點，以發明人間的合作關系為聯結；組織合作網絡以專利權人為節點，以專利權人間的合作關系為聯結。此外，一項專利通常涉及多個知識要素，參考Yayavaram等[27]的研究成果，將知識要素具體為專利分類號(IPC)后，可進一步構建以知識要素為節點，以知識要素間組合關系為聯結的知識融合網絡，3類創新網絡關系如圖4所示。

圖4 多層創新網絡間的邏輯關系

3.2 數據來源

本文使用的我國新能源汽車領域專利數據來源于專利信息服務平臺(searc.cnipr.com)，數據篩選與處理如下：

(1)我國專利申請包括發明專利、實用新型和外觀設計3個類別，相較于其它兩類專利,發明專利的創新性更強，在研究組織創新問題時被學界廣泛采用[42]。因此，本文僅選取發明專利展開后續研究，經篩選得到我國新能源汽車領域發明專利248 441項。

(2)剔除國省代碼標記錯誤數據，選取專利申請數量排名前20的組織作為本文研究樣本(見表1)，共包括專利申請數據20 141條。其中，14家高校與科研機構專利申請數量占比為65%，6家企業專利申請數量占比為35%。

表1 樣本組織專利數量分布

(3)參考曾德明等(2020)的研究，本文以5年為時間窗口構建相應的多層創新網絡(如1997-2003年,1998-2004年等)?？紤]到早期新能源汽車領域發展緩慢且專利申請數量較少，以1997年為起始年份。

3.3 變量

3.2.1 因變量

組織創新績效有多種衡量指標，包括專利數量、新產品研發數量、新知識要素數量、新技術應用率、利潤率等[43]。其中，專利數量作為衡量組織創新績效最重要的指標[44]，計量簡便、易于理解，得到廣泛使用。一般來說，組織專利申請數量越多，組織創新績效越高。根據Guan&Liu[28]、田軒和孟清揚(2018)的研究成果，本文使用多層創新網絡窗口期次年的發明專利申請數量(N-NUMBER)作為組織創新績效的度量指標。例如，1997-2003年多層創新網絡結構洞特征對應組織2004年的創新績效。

3.2.2 自變量

(1)組織合作網絡結構洞特征(OSH)。Burt[45]采用結構洞約束衡量網絡中節點的結構洞特征，結構洞約束越低表明節點的結構洞特征越強，節點聯結的其它節點間的聯結越稀疏。根據Wang等[29]的研究成果，以2與結構洞約束的差值表示節點結構洞特征，該值越高表明結構洞特征越顯著。聚焦于組織合作網絡，結構洞特征計算如式(1)所示。

其中，OSHi表示組織結構洞特征數值，Pij表示在組織i的所有合作組織中組織j所分擔的精力占比。

在無權重組織合作網絡中，若組織i與包括組織j在內的其它3個組織具有合作關系，則Pij=1/3。Pik與Pki意義同上。

(2)成員合作網絡結構洞特征(MSH)與知識融合網絡結構洞特征(KSH)。成員合作網絡結構洞特征針對組織內部發明人，知識融合網絡結構洞特征則針對組織擁有的知識要素。組織通常擁有多個發明人與知識要素，因此，在計算出各發明人與知識要素的結構洞特征后，應將其聚合至組織層面，本文采用算數平均法對其進行聚合。例如，若組織有3個發明人，在成員合作網絡中其結構洞特征分別為A1、A2、A3，則聚合至組織層面的成員合作網絡結構洞特征值為(A1+A2+A3)/3，知識融合網絡結構洞特征計算與此類似。

3.2.3 控制變量

在組織合作網絡與成員合作網絡中，中心性特征反映了組織與研究人員在網絡中的地位和影響力，而在知識融合網絡中，中心性特征反映了知識要素的組合潛力[20,28]。鑒于中心性特征在網絡結構特征的重要性，參考Zhang等[46]、Guan等[47]的研究成果，本文將組織合作網絡度中心性(ODC) 、成員合作網絡度中心性(MDC) 以及知識融合網絡度中心性(KDC)作為控制變量。此外，還控制了組織在時間窗口內的發明專利申請數量(P-NUMBER)、組織性質(高校、企業、研究機構)、組織合作網絡中介中心性(OBDC)、成員合作網絡中介中心性(MBDC)以及知識融合網絡中介中心性(KBDC)。其中，度中心性是指與中心節點直接相連的節點數量，中介中心性是指節點出現在其它節點間最短路徑上的比例。與結構洞特征類似，成員合作網絡與知識融合網絡的中心性特征也需要聚合至組織層面。

4 實證分析

4.1 描述性統計分析及相關性分析

表2為本文主要變量描述性統計分析及相關性分析結果。組織創新績效(N-NUMBER)的平均值為69.87，標準差為61.20，可見平均而言，組織年發明專利申請數量為69.87項，表明我國新能源汽車領域的組織創新能力較強。此外，該變量在不同組織之間存在一定差異。就結構洞特征而言，組織合作網絡結構洞特征較為顯著，平均值為1.66；成員合作網絡與知識合作網絡的結構洞特征相對較弱，平均值分別為1.28、1.23。此外，多層創新網絡結構洞特征的變異性相對較弱。在各變量相關性方面，多層創新網絡的結構洞特征與組織創新績效顯著正相關，初步印證了本文H1-H3。此外，各變量間不存在過高的相關系數，無多重共線性問題。

表2 描述性統計及相關性分析結果

4.2 面板負二項回歸分析

由于本文所選變量為非負計數數據，故不應采用一般線性回歸模型，而對于標準差不等于均值的數據分布，泊松回歸模型可能會低估均方根誤差并高估顯著性水平。因此，應選用負二項回歸模型進行回歸分析。此外，由于面板固定效應模型控制了無法觀測的個體異質性，本文最終采用基于固定效應的面板負二項回歸模型以及Stata14軟件進行后續回歸分析，結果如表3所示。

表3 實證回歸結果

模型1為僅考慮控制變量的基準模型，模型2～4分別在模型1的基礎上添加了成員合作網絡結構洞特征(MSH)、知識融合網絡結構洞特征(KSH)以及組織合作網絡結構洞特征(OSH)。模型5～7則進一步考慮了多層創新網絡結構洞特征的交互作用?？ǚ綑z驗及對數似然值表明，各模型均具有較強的解釋力度。在僅考慮直接作用時，模型3與模型4表明在5%的顯著性水平下，知識融合網絡結構洞特征(KSH)與組織合作網絡結構洞特征(OSH)對組織創新績效具有顯著正向影響(回歸系數分別為3.121、1.279)，H1與H3得到驗證。進一步對知識融合網絡結構洞特征(KSH)、組織合作網絡結構洞特征(OSH)與組織創新績效回歸系數進行對比發現，知識融合網絡結構洞特征在歸回系數大小與顯著性程度上總體優于組織合作網絡，即知識融合網絡對組織創新績效的促進作用更顯著。

在進一步考慮交互作用后，模型5～7表明在5%的顯著性水平下，組織合作網絡、成員合作網絡以及知識融合網絡結構洞特征的兩兩交互項對組織創新績效具有顯著正向影響，H4-H6得到驗證。其中，成員合作網絡與知識融合網絡結構洞特征交互項(MSH*KSH)的回歸系數為1.848；組織合作網絡與成員合作網絡結構洞特征交互項(OSH*MSH)的回歸系數為0.873；組織合作網絡與知識融合網絡結構洞特征交互項(OSH*KSH)的回歸系數為0.997。通過比較交互項回歸系數大小發現，成員合作網絡與知識融合網絡間的交互作用對組織創新績效的影響更大。上述實證結果表明，組織可通過優化其在多層創新網絡中的結構洞特征實現創新績效提高的目標。在多層創新網絡結構洞特征較弱階段，優化過程主要考慮組織合作網絡結構洞特征(OSH)與知識融合網絡結構洞特征(KSH)的直接作用；在多層創新網絡結構洞特征較顯著階段，優化過程可進一步考慮3類創新網絡結構洞特征間的交互作用。

4.3 穩健性檢驗

本文使用多層創新網絡的聚集性特征作為結構洞特征的替代變量進行穩健性檢驗。聚集性特征反映了節點間的聚集程度，通常網絡中聚集性特征顯著的節點，其結構洞特征較弱，二者具有較強的負相關關系。因此，本文采用聚集系數特征作為結構洞特征的替代變量并進行穩健性檢驗。以組織合作網絡為例，如圖5所示，組織B與相鄰組織ACD形成多個三元閉合，該組織聚集性特征較為顯著而結構洞特征較弱；組織E相鄰組織間不存在三元閉合，其聚集性特征較弱而結構洞特征顯著。本文采用基于固定效應的面板負二項回歸模型進行穩健性檢驗，若多層創新網絡結構洞特征對組織創新績效的影響具有穩健性，則將其替換為聚集性特征后，回歸模型應得出相反的回歸系數。本文穩健性檢驗結果如表4所示。

表4 穩健性檢驗結果

圖5 聚集性特征與結構洞特征關系

模型1a至模型3a中，成員合作網絡聚集性特征(MCC)、知識合作網絡聚集性特征(KCC)、組織合作網絡聚集性特征(OCC)的回歸系數分別為-2.061、-2.703以及-0.766，且均在5%的顯著性水平下顯著。模型4a至模型6a中，成員合作網絡與知識融合網絡聚集性特征交互項(MCC*KCC)的回歸系數為-3.256；組織合作網絡與成員合作網絡聚集性特征交互項(OCC*MCC)的回歸系數為-1.079；組織合作網絡與知識融合網絡聚集性特征交互項(OSH*KSH)的回歸系數為-1.071，且均在5%的顯著性水平下顯著。在各模型中，聚集性特征回歸系數均與表3中對應的結構洞特征回歸系數符號相反。因此，多層創新網絡結構洞特征對組織創新績效的影響具有一定的穩健性。此外，通過比較回歸系數發現，僅考慮直接影響方面，知識融合網絡對組織創新績效的影響更大；在考慮交互作用后，成員合作網絡與知識融合網絡交互效應對組織創新績效的影響更大，與前文研究結論基本一致。

5 結語

5.1 研究結論

本文基于1997-2019年我國新能源汽車領域專利申請數據，采用面板負二項回歸模型實證分析組織合作網絡、成員合作網絡以及知識融合網絡結構洞特征對組織創新績效的影響，得到如下結論：

(1)僅考慮直接作用時，組織合作網絡與知識融合網絡的結構洞特征對組織創新績效具有顯著正向影響，且知識融合網絡對組織創新績效的影響最大。對于組織合作網絡而言，擁有顯著結構洞特征說明組織在網絡中具有良好的靈活性以及較大的網絡權力，有利于與不同主體進行技術資源交換，如高校、研究所等，從而獲得多樣化信息資源及控制優勢，從而提高組織創新績效[48-49]；對于知識融合網絡而言，結構洞特征顯著則意味著知識融合網絡中存在大量未聯結的知識要素，提供了大量組合機會，也意味著網絡中知識搜索行為受到的約束較小，有利于組織開展創新活動[20]。

(2)在進一步考慮交互作用后，組織合作網絡、成員合作網絡以及知識融合網絡結構洞特征的兩兩交互項均對組織創新績效具有顯著正向影響，且成員合作網絡與知識融合網絡的交互作用對組織創新績效影響最大。組織所擁有顯著結構洞特征為其內部成員合作網絡與知識融合網絡提供了更大范圍內的差異化信息和知識資源。同時，知識融合網絡顯著的結構洞特征為外部輸入的差異化知識資源提供了更多組合機會。

5.2 理論貢獻

本文理論貢獻主要體現以下兩個方面：第一，將網絡視角下組織創新績效的影響因素由單一層次創新網絡拓展至多層次創新網絡。研究結果顯示，多層次創新網絡對組織創新績效具有影響。不同于現有研究僅考慮組織創新績效的直接影響因素[28]，本文考慮組織合作網絡、成員合作網絡與知識融合網絡結構洞特征之間交互效應對組織創新績效的影響，拓展了相關理論研究。第二，本文基于不同創新網絡的直接作用與交互作用對組織創新績效的影響程度差異進行了對比分析。

5.3 管理啟示

(1)鼓勵組織構建非冗余性的多層創新網絡并發揮其優勢。新能源汽車領域正處于電動化、綠色化、網聯化、智能化、共享化“五化”協同創新的重要階段，高校與科研機構作為創新主力軍，與企業合作能夠真正實現科技成果現實轉化[16]。因此，應堅持產學研戰略發展方向(王鈺瑩等，2020)，積極與能源、互聯網、電子通信等各領域開展技術合作，降低組織合作網絡冗余性，如銀隆新能源與武漢理工大學建立研發中心。此外，本研究表明，知識融合網絡對組織創新績效的影響更大，因而該領域內不同類型組織可通過國內外產學研合作進行知識共享，積極獲取外部異質性知識資源，提升組織知識融合網絡結構洞水平，增加內部知識要素組合機會，并進一步結合我國網聯化、智能化優勢提升組織創新績效。

(2)積極發揮成員合作網絡與知識融合網絡的交互作用。成員合作網絡中的研發人員既是組織內部創新活動主體，也是知識要素載體。因此，新能源汽車領域各組織應加強對研發人員的管理，構建非冗余成員合作網絡，促進多學科知識溝通與交流。具體來說，一方面，高校應加強相關領域學科建設，培養技術型人才。企業應健全內部人才培養體系，鼓勵與外部科研院所開展技術合作。另一方面，各組織可通過人才計劃聘請具有獨特知識要素的國內外創新型研究人員，擴展組織知識庫，通過增加組織原有知識要素組合機會與組合類型促進組織創新績效提升。

5.4 不足與展望

本文研究組織合作網絡、成員合作網絡及知識融合網絡對組織創新績效的直接影響與交互效應，豐富了已有研究，但依然存在研究局限：首先，本文樣本為新能源汽車領域創新能力較強的組織，未來相關研究可進一步拓展研究樣本，探究對處于不同領域、具有不同創新能力的組織而言，多層創新網絡的影響是否存在差異。其次，在網絡特征方面，本文著重探討結構洞特征的影響，未來研究可進一步豐富網絡特征量化方式，探討不同網絡特征對組織創新績效的影響。