知識網絡穩定性對組織技術創新的影響

摘要：基于1985—2020年我國5G通訊領域專利申請數據，使用四年移動窗口逐年構建組織知識網絡，采用面板負二項回歸模型實證分析知識網絡穩定性對組織技術創新的影響以及知識網絡結構洞和中心性在此過程中的調節效應。結果表明：知識網絡穩定性對組織技術創新具有負向影響，知識網絡結構洞與知識網絡中心性均對該影響產生負向調節效應。最后，基于以上研究結論，從知識管理視角對提高組織技術創新提出相應政策建議。

關鍵詞：組織技術創新；知識網絡；穩定性；結構洞；中心性

中圖分類號：F270.7 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.04.002

0 引言

提升組織技術創新，是應對激烈復雜的國際競爭和統籌國家發展的重要戰略目標。《2021中國戰略性新興產業發展報告》指出，大力提升組織技術創新，不僅是“十四五”期間戰略性新興產業高質量發展的關鍵，而且是“十四五”期間及未來破解當前我國經濟高質量發展存在的不平衡、不充分問題的關鍵，對提升國家競爭力和國際影響力具有重要意義。因此，如何提升組織技術創新成為學術界與實務界廣泛關注的熱點領域。

羅家德［1］指出，個體是脆弱的，但網絡是穩健的。在提升組織技術創新的過程中，僅從組織自身考慮是不夠的，還應當考慮組織所嵌入的創新網絡。因此，基于創新網絡視角探討提升組織的技術創新逐漸引起學術界的關注。根據Wang等的研究，創新網絡包含合作網絡與知識網絡兩種主要形態［2-3］。以往研究分別討論兩種網絡的結構洞、中心性等靜態結構特征以及穩定性等動態特征對組織技術創新的影響［2-13］。然而，組織在兩種網絡中具有的結構特征含義并不相同，目前的研究也大多基于這兩種網絡分別探討網絡動態或靜態結構特征對組織技術創新的直接影響，鮮有研究將網絡的結構洞、中心性等靜態結構特征以及穩定性等動態特征整合到同一研究框架，在探討網絡結構特征的直接影響以及在影響組織技術創新過程中的交互作用中考慮不足。因此，本文重點討論在知識網絡中靜態結構特征（結構洞、中心性）和動態結構特征（穩定性）對組織技術創新的直接作用與交互作用，以期豐富和完善該領域的研究內容。

在現有研究基礎上，本文使用我國5G通訊領域的發明專利數據，探討知識網絡穩定性對組織技術創新的直接影響，并進一步考慮結構洞、中心性在網絡穩定性與組織技術創新間所起的調節作用。本文研究將網絡的結構洞、中心性等靜態結構特征以及穩定性等動態特征整合到同一研究框架，并且為提高我國組織技術創新提出相應管理建議，具有重要的理論貢獻和指導意義。

本文的創新之處主要體現在兩方面：一是將知識網絡的結構洞、中心性等靜態結構特征以及穩定性等動態特征整合到同一研究框架，豐富了網絡結構特征的直接影響以及在影響組織技術創新過程中的交互作用的相關研究；二是在計算結構特征指標時，基于知識網絡整體的分析，而非僅從組織個體角度考慮自身的結構特征指標。

1 理論分析與研究假設

1.1 知識網絡穩定性與組織技術創新的關系

網絡穩定性表現為新關系的形成與舊關系的淘汰，并反映了網絡在一定時間內的變化程度。知識網絡穩定性則表現為組織對新知識元素及組合關系的搜索能力與舊知識元素及組合關系的淘汰能力，并反映了知識網絡在一定時間內知識元素及組合關系的變化程度。當某一組織的知識網絡穩定性特征較為顯著時，通常該組織可能會使合伙人的知識元素及組合關系變得不那么有價值，因為隨著時間的推移，知識元素及組合關系在組織間持續流動，在他們的知識庫中創造出更大的共性。盡管這種共性可能會促進組織間關系的深化，但它在快速發展的技術環境中也可能造成鎖定和僵化，降低組織的創新潛力。

具體來看，一方面，從組織對新知識元素及組合關系的搜索能力角度出發，知識網絡穩定性越低表明組織對新知識元素及組合關系的搜索能力越強，提高了網絡中知識多樣性的水平。熊彼特［14］的創新理論認為，創新來源于知識元素的重新組合。但并非知識元素間所有的組合都能產生組織技術創新［15-16］。組織對知識元素的利用通常會經歷獲取、整合以及評估等一系列過程［17］，其中整合環節組織會在知識網絡中搜索具有創新價值的組合關系［18］。搜索能力強的組織往往能建立更多具有創新價值的組合關系，進而促進對其知識元素的整合過程［19-20］，提升網絡中知識多樣性的水平，有利于組織的技術創新。

另一方面，從組織對舊知識元素及組合關系的淘汰能力角度出發，知識網絡穩定性越低表明組織對舊知識元素及組合關系的淘汰能力越強，避免了網絡中長期知識同質化的問題盡管知識元素間已有的組合關系可能會為其再次組合提供一定的經驗優勢［21］，但Kim 和Kogut［22］通過半導體公司專利研究的研究發現知識元素間的多次組合會導致其創新價值的降低。穩定的組合關系還會使組織陷入知識慣性［23］，淘汰的舊組合關系則可以緩解這種負面影響。同時對組織而言，由于組織探索知識元素的組合需要一定的成本，所以淘汰部分創新價值低的組合關系會使組織在資源有限的情況下達到更高的技術創新水平。據此，提出假設：

假設1：知識網絡穩定性對組織技術創新產生消極影響。

1.2 知識網絡結構洞在穩定性影響組織技術創新過程中的調節效應

結構洞特征描述了網絡中節點之間的非冗余性［24］，即與某個節點相連的其他節點相互之間尚未建立連接的程度。在以知識元素為節點的知識網絡中，具有明顯結構洞特征的知識元素與該知識元素直接相連的其他知識元素之間存在較多未連接的狀態，這就為知識元素的組合提供了潛在的組合關系［25-26］（圖1所示）。Wang等［2］研究發現，這些潛在的組合關系或可用于將來的創新研究。

當組織具有明顯的結構洞特征時，通常具有信息優勢和控制優勢，主要體現在充滿結構洞的網絡結構能夠比較和對比不同公司提供的信息的準確性，從而提高了組織可獲得的信息的質量。并且由于對新知識元素及組合關系的搜索能力是知識網絡穩定性的具體表現之一。在對新知識元素及組合關系的相同的搜索能力下，與沒有明顯結構洞特征的組織相比較，具有明顯結構洞特征的組織憑借其信息優勢和控制優勢，搜索到具有創新價值的高質量知識元素及組合關系的幾率更高，有利于提升組織技術創新。同時，考慮到學習具有漸進性和聯系性［27］，具有明顯結構洞特征的組織擁有更多間接相連的知識元素，這些知識元素通常具有相似的主題。盡管它們并非都可以組合產生技術創新，但是相較于隨機的某些知識元素，這些間接相連的知識元素更有可能發生創新組合［28］。據此，提出假設：

假設2：知識網絡結構洞負向調節知識網絡穩定性對組織技術創新的影響。

1.3 知識網絡中心性在穩定性影響組織技術創新過程中的調節效應

中心性描述了節點在網絡的位置特征［29］。在知識網絡中，具有明顯中心性特征的知識元素有較多的節點與其相連，一方面反映了知識元素的組合能力較強［30］，即知識元素更容易與其他的知識元素發生創新組合；另一方面也反映了組織對知識元素掌握程度較高［31］，即對知識元素的多次開發利用使得組織對知識元素的技術內容有更深刻的理解［11］。

當組織具有明顯的中心性特征時，該組織知識網絡中知識元素的平均組合能力較強。張振剛和楊玉玲［32］研究發現，組織對知識元素的組合能力有利于組織發現新的創新組合。因此，在組織網絡穩定性相同的情況下，即組織對新知識元素即組合關系的搜索能力相同時，與沒有明顯中心性特征的組織相比較，具有明顯中心性特征的組織憑借對知識元素較強的組合能力，可以對搜索到的新知識元素進行組合，提高了產生具有創新價值的組合關系的可能性。同時，組織知識網絡中心性較高還說明組織對自身知識元素的掌握程度較高，組織對知識元素的理解和過往組合經驗會為知識元素的再次組合提供借鑒［33］，使組織更容易找到新的有效組合，有利于提升組織技術創新水平。據此，提出假設：

假設3：知識網絡中心性負向調節知識網絡穩定性對組織技術創新的影響。

綜上所述，本研究設計框架如圖2所示。

2 研究設計

2.1 數據來源

近年來我國在高新技術領域尤其是5G通訊領域發展迅速［34］，該領域知識網絡波動明顯。因此本文采用5G通訊領域的數據作為研究樣本。其中專利數據容易獲取，而且專利的產生與技術創新密切相關。因此，使用專利數據衡量組織技術創新被廣泛應用于創新網絡的相關研究中［4-5］。我國專利數據包括發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三種類別。其中發明專利的技術創新性更強，在研究創新網絡時學界廣泛采用發明專利［6，8］。專利申請數據更能代表組織技術創新，而且與專利授權數據相比沒有時間上的滯后性。本文選取5G通訊領域發明專利的申請數據來構建知識網絡展開后續研究。

本文使用的數據下載自專利信息服務平臺（http：?search.cnipr.com/）。具體數據篩選與處理過程如下：首先，參考楊武等［34］的研究，確定5G通訊領域所屬的IPC代碼（限定為H04B、H04H、H04J、H04L、HO1K、H04M、H04Q、H04R、H04N、H04S、H04W）。其次，于2020年12月31日通過限定IPC代碼在專利信息服務平臺進行專利數據檢索。考慮到該類專利自1985年后才開始出現并逐漸增多（圖3所示），因此本文下載了1985—2020年的864 483條專利申請數據。最后，刪除國省代碼標記錯誤數據，選取國省代碼為中國省、自治區、直轄市以及特別行政區的專利數據，最終得到了中國的5G通訊領域642 000條專利申請數據。

2.2 網絡構建

組織知識網絡反映了在過去組織創新過程中知識元素間的組合關系和搜索渠道［12］。研究中構建了以知識元素為節點基于組合關系相互連接而形成的知識網絡。借鑒Fleming［20］的研究，為表示每一項專利的知識元素組成，用專利所屬技術子類即國際專利分類體系IPC代碼作為知識元素的代表。每一個子類反映了一種技術主題。在研究中學者通常選取IPC代碼的前四位作為一個知識元素，原因在于使用IPC代碼的前四位可以充分代表專利的技術特征［35］。因此，本文也采用IPC代碼的前四位作為5G領域的知識元素。這樣在對每個專利的IPC代碼進行提取和去重操作后，每個專利中可以包含一個或多個四位IPC代碼的專利子類。

本文采用連續四年的專利數據構建滑動窗口反映組織知識網絡的狀態。網絡的聯系可能衰減或消失，因此過長的窗口期可能無法揭示網絡關系的變化，因此本文以四年窗口期平滑處理逐年構建了1985—2020年組織內部知識網絡。例如，使用1985—1988年樣本數據構建第一個知識網絡，1986—1989 年樣本數據構建第二個知識網絡，1987—1990 年樣本數據構建第三個知識網絡，以此類推。在一個專利中可能出現多個知識元素，而每個知識元素又可能同時出現在多個專利當中，進而形成相互連通的知識網絡，如圖4所示。

2.3 變量及測量

2.3.1 被解釋變量

本研究的被解釋變量為組織技術創新（innovation）。參考王崇鋒等［7］的研究，組織技術創新的衡量采用組織發明專利申請數量來計算。選取專利申請數據而非專利授權數據的原因是專利的申請量可以較完整地反映出組織的發明成果數量；而專利的授權會有不確定的滯后期并且還可能受到其他因素的干擾［5-6］。因為專利的發明需要較長時間，在研究中使用解釋變量與后一年的被解釋變量進行回歸分析，即使用（t-4到t-1）時間窗口樣本專利數據構建的知識網絡的各個指標對第t 年組織技術創新進行回歸［33］。