超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與集群企業(yè)知識學習績效

李文博，許秀玲，宋吉祥

(1.浙江師范大學 經(jīng)濟與管理學院；2.浙江師范大學 物理與電子信息工程學院,浙江 金華 321004)

0 引言

基于中國長三角、珠三角以及美國硅谷等區(qū)域大量高科技集群考察，發(fā)現(xiàn)集群企業(yè)嵌入的網(wǎng)絡層次和規(guī)模日益擴大，不僅嵌入于知識網(wǎng)絡，還嵌入于供應鏈網(wǎng)絡等其它關系網(wǎng)絡。這種由知識網(wǎng)絡、供應鏈網(wǎng)絡等多種關系網(wǎng)絡嵌套形成的異構(gòu)網(wǎng)絡被稱為知識超網(wǎng)絡(knowledge super network)[1]。超網(wǎng)絡嵌入拓展了企業(yè)知識獲取空間，對于知識學習績效具有顯著正向影響。一方面，阿里巴巴、美團、京東等企業(yè)通過超網(wǎng)絡嵌入與邊界拓展，在線上購物、移動支付、智慧物流、云計算等領域，通過豐富的多態(tài)性知識學習行為快速成長，逐漸演變?yōu)槠脚_型知識生態(tài)系統(tǒng)。另一方面，相當一部分集群企業(yè)在知識學習績效方面表現(xiàn)得不盡如人意，在激烈的熊彼特式競爭環(huán)境中敗下陣來。因此，需要從理論上對導致以上知識學習績效迥異圖景的邏輯機理作進一步詮釋。

數(shù)字經(jīng)濟時代，高品質(zhì)知識學習是集群企業(yè)通過快速獲得外部知識提升核心能力的戰(zhàn)略途徑，而知識學習績效成為表征企業(yè)核心競爭力的重要指標。雖然現(xiàn)有文獻對于集群企業(yè)知識學習績效進行了一定程度的探討，但存在以下局限：一是現(xiàn)有文獻中，基于知識網(wǎng)絡嵌入驅(qū)動知識學習績效提升的研究成果豐富，但將知識網(wǎng)絡嵌入放大到超網(wǎng)絡嵌入探討知識學習績效的研究成果鮮見。其中，知識網(wǎng)絡嵌入影響知識學習績效的代表性觀點主要有：企業(yè)通過嵌入知識網(wǎng)絡拓展了知識獲取空間，對于知識學習速度和質(zhì)量具有正向影響[2]；嵌入知識網(wǎng)絡的企業(yè)節(jié)點通過結(jié)構(gòu)洞、跨邊界拓展、數(shù)據(jù)挖掘等策略影響企業(yè)知識學習績效[3]；選擇性連接機制、知識交互機制、集成融合機制是知識網(wǎng)絡嵌入影響知識學習績效的典型運作機制[4]。二是邊界拓展是集群企業(yè)進行知識學習的典型實踐，比如集群企業(yè)通過組織邊界拓展可以獲得研發(fā)所必需的外部核心知識，即邊界拓展有助于企業(yè)知識學習績效提升。可見，邊界拓展可能在超網(wǎng)絡嵌入與集群企業(yè)知識學習績效間起中介傳導作用，這一邏輯機理需要實證研究加以驗證。

鑒于此，本文以軟件集群企業(yè)為調(diào)研樣本，系統(tǒng)研究超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與知識學習績效的關系，旨在為企業(yè)知識學習實踐提供指導。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 超網(wǎng)絡嵌入

大數(shù)據(jù)情景下，數(shù)據(jù)、信息與知識等異質(zhì)性資源的聚集速度和數(shù)量均呈超高速增長態(tài)勢，一般網(wǎng)絡系統(tǒng)已難以全面揭示錯綜復雜的知識網(wǎng)絡關系，因而越來越多的學者開始關注超網(wǎng)絡。學者們從相異視角對超網(wǎng)絡概念進行描述，如Denning[5]最早從計算機科學角度提出超網(wǎng)絡概念；郭秋萍等[6]從其特性出發(fā)，將超網(wǎng)絡描述為網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡，在層級、關系、目標、維度等方面具有復雜嵌套性。目前，知識超網(wǎng)絡主要應用于知識吸收、知識獲取、知識整合等方面，較多學者關注超網(wǎng)絡嵌入這一實踐現(xiàn)象和理論議題。

嵌入概念的提出者是Granovetter[7]，他認為嵌入的實質(zhì)是企業(yè)經(jīng)濟活動受社會網(wǎng)絡和社會結(jié)構(gòu)的制約與影響，由此將嵌入分為關系嵌入與結(jié)構(gòu)嵌入兩種類型；Dimaggio & Zukin[8]對嵌入概念作進一步拓展，增加了認知、文化和政治嵌入等維度。目前，大部分學者傾向于使用關系嵌入、結(jié)構(gòu)嵌入及認知嵌入的三維度分析法。基于上述概念邏輯，本文從超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入、關系嵌入、認知嵌入分析其對邊界拓展和知識學習績效的影響。

1.2 邊界拓展

企業(yè)嵌入的復雜網(wǎng)絡是有邊界的，網(wǎng)絡演化過程始終伴隨著邊界拓展過程。就邊界拓展內(nèi)容維度而言，現(xiàn)有文獻較多關注組織邊界拓展和知識邊界拓展兩個方面[9]。在實踐層面，組織邊界拓展的外部形態(tài)展現(xiàn)為柔性組織、網(wǎng)絡組織、戰(zhàn)略群組等，由此延展為外部邊界、水平邊界、垂直邊界和地理邊界4種類型[10]。通過外部邊界拓展，企業(yè)持續(xù)提升與外部供應商、客戶、中介機構(gòu)、競爭同行的聯(lián)結(jié)強度，并不斷獲取各類創(chuàng)新資源。

就知識邊界而言，主要涉及知識邊界深度、寬度兩個方面[11]。知識邊界深度衡量指標包括探索性知識利用效率、實驗性知識萃取、應用性知識商業(yè)化等；知識邊界寬度衡量指標包括知識聯(lián)盟形成、隱性知識范圍、共同價值觀效應等。通過知識邊界寬度和深度延展，企業(yè)能夠嵌入學習網(wǎng)絡，降低知識學習成本。

1.3 假設提出

Gulati等[12]認為，結(jié)構(gòu)嵌入是一種網(wǎng)絡成員間的非正式關系，主要考慮企業(yè)在整個網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中的地位。在超網(wǎng)絡中，占據(jù)網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)更容易進行水平方向的組織邊界拓展，通過與前向供應商和后向客戶的聯(lián)結(jié)擴大組織邊界規(guī)模。其次，占據(jù)網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)更容易進行垂直方向的組織邊界拓展，通過價值鏈躍遷結(jié)成柔性組織、戰(zhàn)略群組等，快速實現(xiàn)組織邊界拓展[13]。通過水平邊界與垂直邊界拓展，處于超網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)可以快速實現(xiàn)在橫向與縱向兩個維度上的組織邊界拓展[14]。因此，通過超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入，集群企業(yè)更容易進行水平邊界、垂直邊界等維度的組織邊界拓展行為。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對組織邊界拓展具有顯著正向影響。

結(jié)構(gòu)嵌入可以使企業(yè)和合作方之間產(chǎn)生更多聯(lián)系，降低知識整合壓力，從而獲得和整合知識[15]。在超網(wǎng)絡中，占據(jù)網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)更容易進行知識邊界深度拓展。結(jié)構(gòu)嵌入中越趨于網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)越有利于獲得隱性核心知識，即良好的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入有助于價值性知識萃取[16]。其次，占據(jù)網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)容易進行知識邊界寬度拓展，包括冗余的同質(zhì)性知識和非冗余的異質(zhì)性知識。Koka等[17]研究表明，占據(jù)網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)更容易獲取冗余的同質(zhì)性知識，占據(jù)網(wǎng)絡中介位置的企業(yè)更容易獲取非冗余的異質(zhì)性知識。通過知識邊界深度與寬度拓展，處于超網(wǎng)絡中心位置的企業(yè)更容易進行知識邊界拓展行為。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響。

超網(wǎng)絡情景下，集群企業(yè)除結(jié)構(gòu)嵌入外，還存在大量關系嵌入。關系嵌入是指交易雙方對合作方需求和目標的重視程度，是雙方建立在信任、信賴和信息共享基礎上的需要程度和目標一致性[18]。關系嵌入程度高的企業(yè)為組織邊界拓展提供了更多可能性。關系嵌入程度高的企業(yè)意味著與供應商、同行業(yè)競爭者、中介機構(gòu)、消費者等外部主體具有更為緊密的互動關系，通過高頻次交互式學習，企業(yè)在組織邊界演化上更具優(yōu)勢[19]。換言之，關系嵌入程度高的企業(yè)容易跨越組織邊界，從超網(wǎng)絡中獲取互補性資產(chǎn)，豐富自己的知識基。基于關系嵌入的組織邊界拓展，在互聯(lián)網(wǎng)平臺型企業(yè)演進過程中扮演著重要角色[20]。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：超網(wǎng)絡關系嵌入對組織邊界拓展具有顯著正向影響。

超網(wǎng)絡關系嵌入程度高的集群企業(yè)，意味著與外部知識鏈有更多互動機會。一旦企業(yè)接觸到更廣泛的知識體系，就在知識邊界深度與寬度拓展上占據(jù)了有利的生態(tài)位[21]。一方面，對于知識邊界深度拓展具有驅(qū)動作用，通過交互式學習可以對原有知識基進行深度挖掘、重組和二次開發(fā)，并產(chǎn)生更具市場潛力的深度應用性知識；另一方面，對于知識邊界寬度拓展具有驅(qū)動作用，通過與外部知識的催化反應可以加速集群企業(yè)進行跨領域知識拓展，并形成良好的知識生成體系[22，23]。由此可見，集群企業(yè)通過超網(wǎng)絡關系嵌入可以利用學習到的知識進行知識邊界寬度和深度拓展，在新的知識領域獲得競爭機會。基于以上分析，本文提出如下假設：

H4：超網(wǎng)絡關系嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響。

認知嵌入反映了企業(yè)對于網(wǎng)絡內(nèi)價值觀的認同程度，通過高認知嵌入拓展企業(yè)組織邊界。已有研究證實，超網(wǎng)絡認知嵌入對組織地理邊界拓展具有影響效應[24]。通過組織邊界拓展形成“本地→超本地→國際化”的延伸路徑，在網(wǎng)絡上表現(xiàn)為“本地網(wǎng)絡→超網(wǎng)絡”的延伸路徑[25]。組織邊界拓展的常見表現(xiàn)形式是空間距離上的地理邊界拓展，如在集群外建立外部實驗室。Pearce 等[26]對外部實驗室進行系統(tǒng)識別，將其歸納為支持型實驗室、整合型實驗室和獨立實驗室3種類型。具有高認知嵌入性的集群企業(yè)更易于尋求戰(zhàn)略聯(lián)盟形式，開拓新的市場空間，從而促進組織邊界水平和垂直拓展。即認知嵌入的契合和交互可能成為組織邊界拓展的正向催化劑，進而提升組織邊界拓展速度。基于以上分析，本文提出如下假設：

H5：超網(wǎng)絡認知嵌入對組織邊界拓展具有顯著正向影響。

集群企業(yè)知識邊界拓展是一種“知識尋租”行為，這種長距離的知識獲取會增加企業(yè)知識搜索成本，而認知嵌入在一定程度上降低了知識成本[27]。一方面，具有高認知嵌入性的企業(yè)有利于團隊知識領域和知識類型增加，即知識寬度拓展。通過認知嵌入在超網(wǎng)絡內(nèi)易形成若干凝聚子塊，上述凝聚子塊具有稠密的經(jīng)濟能量，在探索性知識領域拓展上具有開拓創(chuàng)新性。另一方面，具有高認知嵌入性的企業(yè)有利于知識復雜性及知識專業(yè)化程度提升，即知識深度拓展[28]。認知嵌入程度高的企業(yè)基于良好的網(wǎng)絡合作關系，能夠加速異質(zhì)性知識溢出與融合，在處理復雜知識系統(tǒng)方面更具有戰(zhàn)略優(yōu)勢[29]。基于以上分析，本文提出如下假設：

H6：超網(wǎng)絡認知嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響。

超網(wǎng)絡嵌入與產(chǎn)業(yè)集群在邏輯機理上具有內(nèi)在一致性，大量產(chǎn)業(yè)集群蓬勃發(fā)展為超網(wǎng)絡嵌入提供了廣闊空間，超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對知識學習績效具有正相關作用。關于這一研究命題，目前已得到眾多學者認可。對于結(jié)構(gòu)嵌入的集群企業(yè)而言，其節(jié)點中心度越高，所接觸的外部知識源越多，越容易激勵企業(yè)獲得新知識，知識學習績效就越顯著[30]。此外，對反映結(jié)構(gòu)嵌入的中介性指標進行分析，發(fā)現(xiàn)中介性高的集群企業(yè)占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞越多，就越容易獲得豐富、非重疊的知識收益，即結(jié)構(gòu)洞對知識學習績效的正向影響得到實證研究的支持[31]。基于以上分析，本文提出如下假設。

H7：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對知識學習績效具有顯著正向影響。

超網(wǎng)絡關系嵌入拓展了企業(yè)學習空間，增加了企業(yè)可以獲取的外部知識資源，進而影響知識學習績效。在測量指標上，關系強度、聯(lián)結(jié)強度等均是表征關系嵌入的重要指標。程聰?shù)萚32]從網(wǎng)絡關系強度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)不同企業(yè)間的關系網(wǎng)絡有助于企業(yè)異質(zhì)性知識獲取，通過增強網(wǎng)絡關系促進企業(yè)對外部知識的吸收和整合，進而促進企業(yè)學習能力提升，有利于知識學習績效提升；Hulsink等[33]從雙元學習概念出發(fā)，探索網(wǎng)絡聯(lián)結(jié)強度與雙元學習的關系，發(fā)現(xiàn)組織網(wǎng)絡間強、弱聯(lián)結(jié)分別有利于雙元學習中的利用式學習和探索式學習，也有利于提升知識學習績效。基于以上分析，本文提出如下假設：

H8：超網(wǎng)絡關系嵌入對知識學習績效有顯著正向影響。

Eggers[34]認為，網(wǎng)絡認知嵌入屬于微觀層面，是指網(wǎng)絡節(jié)點之間對于網(wǎng)絡核心價值觀的認同程度。認知嵌入注重網(wǎng)絡節(jié)點之間在非物質(zhì)層面的協(xié)同與互動，對于提升網(wǎng)絡合作效率具有積極影響。認知嵌入程度高的企業(yè)，其學習績效良好，在實踐層面，美國硅谷、中國長三角區(qū)域的若干集群提供了有力的佐證。代表性成果有：認知嵌入對企業(yè)績效具有顯著積極作用，是形成企業(yè)商業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源[35]。Lin等[36]認為，那些難以規(guī)范化且無法用語言精確表達的隱性知識可以通過認知嵌入在網(wǎng)絡中進行有效傳遞和共享，高質(zhì)量隱性知識學習是企業(yè)取得卓越績效的重要支撐。基于以上分析，本文提出如下假設：

H9：超網(wǎng)絡認知嵌入對知識學習績效具有顯著正向影響。

企業(yè)通過組織邊界拓展，一方面，可以獲得探索性知識，對知識學習速度具有提升效應；另一方面，知識學習網(wǎng)絡進一步擴大，對知識學習質(zhì)量具有提升效應。知識學習速度和質(zhì)量提升，對于知識學習績效具有正向驅(qū)動效應[37]。尤其對于國際化擴張的企業(yè)而言，通過組織邊界拓展，加強與本地化知識網(wǎng)絡多樣化聯(lián)結(jié)，可以快速發(fā)現(xiàn)互補性知識和資產(chǎn)，并加快不同節(jié)點之間的知識轉(zhuǎn)移，對于知識學習績效提升具有促進作用。尤其在面對復雜程度較高的知識時，企業(yè)通過組織邊界拓展，知識學習績效表現(xiàn)更為優(yōu)異[38]。基于以上分析，本文提出如下假設：

H10：組織邊界拓展對知識學習績效具有顯著正向影響。

企業(yè)通過知識邊界拓展可以獲得超網(wǎng)絡溢出效應，如華為公司嵌入英國、烏克蘭等國際研發(fā)超網(wǎng)絡，利用知識溢出效應提升知識學習績效。在橫向方面，知識邊界拓展表現(xiàn)為知識寬度(相關領域)增加，有利于企業(yè)獲得運用性知識，正向驅(qū)動知識學習績效提升[39]；在縱向方面，知識邊界拓展表現(xiàn)為知識深度(復雜性和專業(yè)化程度)增加，有利于企業(yè)獲得探索性知識，正向驅(qū)動知識學習績效提升[40]。基于知識邊界拓展，企業(yè)萃取二元知識的可能性顯著提升，知識學習績效表現(xiàn)上更為優(yōu)異。基于以上分析，本文提出如下假設：

H11：知識邊界拓展對知識學習績效具有顯著正向影響。

2 研究設計

2.1 研究模型

基于前文理論分析，構(gòu)建如圖1所示的研究模型，共涉及超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入、組織邊界拓展等6個變量和11個研究假設。

圖1 研究模型

2.2 變量測量

上述整體研究模型涉及超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與知識學習績效3個構(gòu)念和6個變量。每個變量設計若干問題項進行測量，打分采取李克特5點量度法，1～5表示“完全不同意”到“完全同意”。所有問題項在已有成果的基礎上進行適度調(diào)整，以適應本研究情景。

對于超網(wǎng)絡嵌入，參考Packard等[41]的研究成果進行開發(fā)，共設計12個問題進行測量。超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入的Cronbach's α系數(shù)為0.921，超網(wǎng)絡關系嵌入的Cronbach's α系數(shù)為0.905，超網(wǎng)絡認知嵌入的Cronbach's α系數(shù)為0.936。驗證性因子分析指標如下：CFI=0.907，TLI=0.937，RMSEA=0.049，x2/df=2.239。

對于邊界拓展，參考Cooper & Fox等[42]的研究進行開發(fā)，共設計8個問題進行測量。組織邊界拓展的Cronbach's α系數(shù)為0.910，知識邊界拓展的Cronbach's α系數(shù)為0.920，驗證性因子分析指標如下：CFI=0.913，TLI=0.922，RMSEA=0.051，x2/df=2.242。

對于知識學習績效，參考Lam等[43]的研究進行開發(fā)，共設計4個問題進行測量。知識學習績效的Cronbach's α系數(shù)為0.899，驗證性因子分析指標如下：CFI=0.908，TLI=0.932，RMSEA=0.047，x2/df =2.239。

上述指標數(shù)據(jù)說明，各變量信度滿足實證要求。

2.3 研究樣本

根據(jù)研究議題，選擇浙江杭州、寧波、義烏等發(fā)達城市軟件企業(yè)作為調(diào)查樣本。浙江誕生了阿里巴巴等一大批世界知名軟件企業(yè)，擁有較為成熟的軟件產(chǎn)業(yè)集群，軟件企業(yè)數(shù)量較多，在超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與集群企業(yè)知識學習績效方面，具有差異化的多態(tài)性實踐。本次調(diào)查共發(fā)放調(diào)查問卷800份，主要通過網(wǎng)絡調(diào)查和實地調(diào)查兩種方式，回收問卷307份，問卷回收率為38.4%。其中，有效問卷192份，占比為62.5%。從調(diào)查樣本屬性看，創(chuàng)立時間5年以上的企業(yè)有136家，占比為70.8%；處于快速成長階段的企業(yè)有121家，占比為63 %。

3 實證分析

3.1 整體理論模型檢驗

對于圖1的研究模型，主要從3個方面進行整體檢驗，以確定模型適配性。首先，進行基本適配性檢驗，最小載荷量為0.49，各變量載荷量如圖2所示。數(shù)據(jù)表明：模型基本適配性滿足要求，通過第一階段檢驗。接下來，進行整體模型適配檢驗。該階段檢驗重點考慮簡約擬合度、相對擬合度和絕對擬合度指標。簡約擬合度指標數(shù)據(jù)如下：PNFI=0.067，PGFI=0.059，AIC=378.85；相對擬合度指標數(shù)據(jù)如下：TLI=0.899，IFI=0.910，CFI=0.915；絕對擬合度指標數(shù)據(jù)如下：GFI=0.859，RMR=0.084，RMSEA=0.071。上述指標數(shù)據(jù)說明，模型通過第二階段檢驗。最后，進行內(nèi)在結(jié)構(gòu)適配檢驗。計算每個變量的Cronbach's α系數(shù)，具體說來，對于超網(wǎng)絡嵌入構(gòu)念，結(jié)構(gòu)嵌入、關系嵌入和認知嵌入的Cronbach's α系數(shù)分別為0.85、0.91、0.89；對于構(gòu)念邊界拓展，組織邊界拓展和知識邊界拓展的Cronbach's α系數(shù)分別為0.88、0.91；對于構(gòu)念知識學習績效，該系數(shù)為0.92，上述數(shù)據(jù)說明：模型具備較好的內(nèi)在結(jié)構(gòu)適配性。

圖2 各變量載荷

3.2 路徑系數(shù)與假設驗證

根據(jù)模型運算結(jié)果得到路徑系數(shù)，如表1所示。其中，獲得支持的假設是：H1：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對組織邊界拓展具有顯著正向影響(P<0.01)；H2：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響(P<0.001)；H3：超網(wǎng)絡關系嵌入對組織邊界拓展具有顯著正向影響(P<0.001)；H4：超網(wǎng)絡關系嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響(P<0.05)；H6：超網(wǎng)絡認知嵌入對知識邊界拓展具有顯著正向影響(P<0.05)；H10：組織邊界拓展對知識學習績效有顯著正向影響(P<0.001)；H11：知識邊界拓展對知識學習績效有顯著正向影響(P<0.001)。可見，未獲得支持的假設是H5、H7、H8和H9。

表1 路徑系數(shù)與假設驗證

將上述未得到支持的關系路徑刪除，保留得到支持的關系路徑，得到修正后的模型，如圖3所示。

圖3 修正后模型

3.3 討論

(1)超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對于邊界拓展的影響。數(shù)據(jù)表明：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對于組織邊界拓展具有正向影響，路徑系數(shù)為0.34。大數(shù)據(jù)情景下，組織邊界越來越模糊，很多情況下會延伸到其它行業(yè)，實現(xiàn)組織邊界的跨行業(yè)拓展。當企業(yè)結(jié)構(gòu)嵌入于知識超網(wǎng)絡時，其組織邊界拓展速度將大大提升。例如，釘釘軟件結(jié)構(gòu)嵌入于阿里巴巴知識超網(wǎng)絡系統(tǒng)，疫情期間，其組織邊界獲得快速拓展，企業(yè)成長非常迅速。訪談中，釘釘軟件表示，“受益于阿里巴巴的龐大商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，我們更容易獲得平臺的支持，在大數(shù)據(jù)以及復雜知識系統(tǒng)背景下，釘釘可以比競爭對手成長得更快。”

數(shù)據(jù)表明：超網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)嵌入對于知識邊界拓展具有正向影響，路徑系數(shù)為0.29。大數(shù)據(jù)情景下，知識類型越來越復雜，知識數(shù)量越來越龐大，當企業(yè)結(jié)構(gòu)嵌入于知識超網(wǎng)絡時，異質(zhì)性知識獲取速度更快，知識邊界在廣度上得到進一步拓展。在訪談中，也證實了這一觀點：“軟件企業(yè)研發(fā)對于知識需求越來越復雜，我們處于大網(wǎng)絡的中心位置，聯(lián)系的外部企業(yè)越來越多，包括很多跨行業(yè)企業(yè)，獲取的前沿知識越來越多。”

(2)超網(wǎng)絡關系嵌入對于邊界拓展的影響。數(shù)據(jù)表明：超網(wǎng)絡關系嵌入對于組織邊界拓展具有正向影響，路徑系數(shù)為0.32。當企業(yè)以強關系嵌入于知識超網(wǎng)絡時，組織邊界更易于從一個區(qū)域延伸至另一個區(qū)域，甚至參與全球化價值鏈競爭。通過杭州軟件企業(yè)實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在歐美國家開設研發(fā)分支機構(gòu)的企業(yè)越來越多，說明企業(yè)通過強關系嵌入知識超網(wǎng)絡對于其全球化成長和區(qū)域擴張具有驅(qū)動效應。

數(shù)據(jù)表明：超網(wǎng)絡關系嵌入對于知識邊界拓展具有正向影響，路徑系數(shù)為0.31。當企業(yè)以強關系嵌入于知識超網(wǎng)絡時，更易于獲得異質(zhì)性知識，對于知識邊界拓展具有驅(qū)動效應。例如，支付寶嵌入于強關系超網(wǎng)絡，知識邊界由支付知識向出行、外賣等社交知識拓展，與美團知識邊界越來越重疊。其內(nèi)在機理在于：大數(shù)據(jù)情景下，知識復雜系統(tǒng)成為新常態(tài)，強關系嵌入使企業(yè)更易于獲取最新前沿知識，實現(xiàn)知識邊界拓展。

(3)超網(wǎng)絡認知嵌入對于邊界拓展的影響。數(shù)據(jù)表明：超網(wǎng)絡認知嵌入對于知識邊界拓展具有正向影響，路徑系數(shù)為0.28。其邏輯機理在于：第一，超網(wǎng)絡是指知識網(wǎng)絡與關系網(wǎng)絡等多種類型網(wǎng)絡嵌套，相較于單一知識網(wǎng)絡認知，其它關系網(wǎng)絡認知嵌入更易于促使企業(yè)進行知識邊界拓展；第二，大數(shù)據(jù)情景下，企業(yè)成長對于知識系統(tǒng)復雜性的要求越來越高，而知識超網(wǎng)絡的存在可以集成多種異質(zhì)性知識資源，解決傳統(tǒng)知識網(wǎng)絡低效率問題，有利于前沿知識獲取和集成，為知識邊界拓展提供更廣闊的空間；第三，從動態(tài)演化視角考量，超網(wǎng)絡認知嵌入可以促使企業(yè)更快速地獲取外部知識并響應知識行為，對于知識邊界速度提升具有正向促進效應。

(4)邊界拓展對于知識學習績效的影響。數(shù)據(jù)表明：組織邊界拓展對于知識學習績效具有正向影響，路徑系數(shù)為0.33。從多家軟件企業(yè)調(diào)研得到證實，“軟件企業(yè)不像傳統(tǒng)制造企業(yè)有嚴格的邊界限制，受益于大數(shù)據(jù)技術迅猛發(fā)展，我們的企業(yè)邊界正變得越來越模糊，但正是這種模糊的邊界，使得我們的知識學習績效比競爭對手更快一些”。這可以解釋為什么一些新創(chuàng)企業(yè)通過快速學習標桿企業(yè)的溢出性知識在成長速度、成長質(zhì)量方面表現(xiàn)非常卓越。

數(shù)據(jù)表明：知識邊界拓展對于知識學習績效具有正向影響，路徑系數(shù)為0.42。其內(nèi)在邏輯機理在于：一是知識邊界拓展速度越快，在獲得外部異構(gòu)性知識量方面越具有優(yōu)勢，就越有利于知識學習績效提升；二是知識邊界拓展程度越深，就越有利于大數(shù)據(jù)情景下知識復雜系統(tǒng)重構(gòu)，進而正向驅(qū)動知識學習績效提升；三是知識邊界拓展廣度越大，越有可能獲取前沿性知識和交叉性知識，就越有利于知識學習績效提升，在研發(fā)速度和質(zhì)量等外顯指標上表現(xiàn)卓越。

4 結(jié)語

4.1 結(jié)論

本文以浙江軟件集群企業(yè)為調(diào)研對象，實證研究超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與知識學習績效3個變量間的邏輯關聯(lián)，得到以下結(jié)論：

(1)組織邊界拓展和知識邊界拓展對于知識學習績效具有正向影響，并且知識邊界拓展的影響更為顯著。說明對于集群企業(yè)而言，其知識學習績效提升有賴于知識邊界拓展。相較于現(xiàn)有文獻較多關注組織邊界拓展，本文研究表明：企業(yè)通過知識邊界拓展進行交互式學習并獲取超網(wǎng)絡中的有價值知識資源，有利于其知識學習績效提升。

(2)驗證了邊界拓展在超網(wǎng)絡嵌入與知識學習績效之間的部分中介效應。一方面，在超網(wǎng)絡嵌入影響知識學習績效過程中，超網(wǎng)絡嵌入可以有效促進組織邊界拓展和知識邊界拓展，進而提升集群企業(yè)知識學習績效。另一方面，超網(wǎng)絡認知嵌入對于組織邊界拓展的影響并不顯著，說明邊界拓展在超網(wǎng)絡嵌入與知識學習績效間起不完全中介作用。

4.2 貢獻與展望

本研究的理論貢獻主要在于：一是基于超網(wǎng)絡嵌入理論，實證研究集群企業(yè)知識學習績效問題，豐富了知識學習理論，拓展了超網(wǎng)絡嵌入理論在知識學習領域的應用；二是提出并驗證超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與知識學習績效之間的影響機制，豐富了知識學習績效提升路徑，尤其是邊界拓展中介作用的驗證，對于現(xiàn)有研究框架是有益的補充；三是基于軟件集群企業(yè)實證研究，進一步揭示了超網(wǎng)絡嵌入影響知識學習績效的7條強關系路徑，為集群企業(yè)知識學習實踐提供了具有執(zhí)行性的策略指引。

未來研究可從以下方面展開：一是選取典型單案例，針對超網(wǎng)絡嵌入、邊界拓展與知識學習績效3個變量開展縱向時間序列的跟蹤研究，以提煉更具穿透力的研究觀點；二是擴大研究樣本行業(yè)范圍，針對新興制造業(yè)等行業(yè)收集大樣本問卷并開展跨行業(yè)對比研究，以提煉更具普適性的命題。