包容性文化視域下隱性知識多樣性對企業創新績效的作用研究

摘" 要：在建設創新型國家戰略背景下，提升企業創新績效成為重中之重。豐富多樣的知識是支持企業創新績效提升的核心資源，而隱性知識是企業知識資源中最具價值的部分。從豐富性、異質性、動態性三維度考察隱性知識多樣性，將創新績效分為探索式和利用式兩種，以2017—2021年1 613家中國A股上市公司為樣本數據來源，開展包容性文化視域下隱性知識多樣性對企業創新績效作用路徑的實證研究。結果表明，隱性知識豐富性正向影響企業創新績效，隱性知識異質性和動態性負向影響企業創新績效；在部分路徑上，包容性文化三維度（低權力距離、集體主義、低不確定性規避）具有顯著正向調節作用，能夠強化隱性知識多樣性的作用效果。對直接效應的進一步檢驗表明，研究結果具有穩健性，但在不同規模和技術水平的企業中存在一定異質性。研究結論有助于深化對隱性知識多樣性在創新情境中復雜作用機制的認識，豐富知識管理與創新管理理論，對企業組織建設包容性文化與開展創新管理實踐具有重要指導意義。

關鍵詞關鍵詞：創新績效；知識多樣性；隱性知識；包容性文化；實證研究

DOI：10.6049/kjjbydc.YXW202305110

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）""" 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F272.4

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）16-0107-11

收稿日期：2023-05-19" 修回日期：2023-08-02

基金項目：國家自然科學基金項目（71962021）；江西省宣傳思想文化領域高層次人才聯系服務專題項目（23ZXRC09）

作者簡介：喻登科（1985—），男，江西萬載人，博士，南昌大學公共政策與管理學院教授、博士生導師，研究方向為知識管理；熊曼玉（1996—），女，江西豐城人，南昌大學公共政策與管理學院博士研究生，研究方向為創新管理。

0" 引言

創新是我國創新型國家建設戰略的重要內容，也是企業核心競爭力與持續競爭優勢的來源。當我國大量投入人才與資本到創新發展實踐中時，提升企業創新績效就成為創新管理中亟需解決的重點難題。無論是國家還是企業層面，創新驅動發展的本質都是對人才與知識資源的競爭。企業發展的知識基礎觀認為，知識資源是支持組織創新發展與競爭制勝的關鍵無形資源。知識管理理論進一步指出，企業組織中存在顯性知識和隱性知識兩種知識資源，相對而言，隱性知識因更具情境依賴性、不可復制性和創造性而被認為更具價值。已有諸多研究證實，隱性知識對于企業創新發展與組織績效具有積極作用［1-2］。然而，已有實證研究大多考察的是隱性知識獲取、共享、轉移、轉化等流轉環節的重要影響［3-5］，而忽視了隱性知識自身的復雜構成、多樣性及其效應。

檢索發現，國內外均未發表專門測量隱性知識多樣性及其效應的研究成果，但在知識多樣性對團隊創造力與組織創新能力、創新績效以及經濟韌性的影響方面有較多積累［6-8］。大多數成果從信息決策視角支持知識多樣性對創新有利的觀點，認為知識多樣性意味著組織內有存量更為豐富、結構更為異質的知識資源，這為個體層面通過知識學習與共享、組織層面通過多類型知識整合與協同利用，從而更具廣度與深度地激發創意和創造性解決技術難題提供了可能［9］。然而，也有學者認為知識多樣性表現為組織成員之間的知識勢差和身份差異，而身份認同上的分歧或者知識勢差過大會使得個體之間知識共享與協作出現困難，從而給團隊與組織的技術創新帶來負面影響［10］。此外，隱性知識多樣性還可能導致更多知識孤島的存在，影響企業和諧文化與組織創新能力［11］。因此，持調和性觀點的學者認為，知識多樣性過高或過低都不利于充分發揮知識共享與整合作用，從而抑制企業技術創新，而適中的多樣性知識結構更利于提高知識共享廣度和深度，促進組織在良好的知識協作中實現最佳創新績效。也即，知識多樣性與企業創新績效之間呈倒U型關系［12］。知識多樣性對企業創新績效影響機制的復雜性以及隱性知識多樣性研究成果的稀缺性，凸顯了本研究的必要性和創新性。

隱性知識多樣性與企業創新績效的復雜關系喚起了學界對其邊界條件的思考。由于創新生態系統的復雜性，創新情境中隱性知識多樣性發生作用可能存在多種邊界條件，如文化、組織、制度、資本等?；诎菪栽鲩L理論與創新驅動發展理論契合性考慮，本研究重點討論包容性文化的重要意義。包容性文化可以分為內、外兩個觀察維度：一方面，管理者要在企業內部營造平等、自由、公正的文化氛圍，以此促進組織成員間的創新合作［13］；另一方面，外部環境中的資源支持與約束需要為企業創新提供較為彈性和寬容的發展空間［14］?，F有研究大多認為在內部視角的包容性文化氛圍中，員工個體的歸屬感和安全感等心理感受會更強，從而有助于激發個體和團隊創造力［15］。在實證研究方面，目前國內僅有少數幾篇文獻測量包容性領導對員工創新行為［16］（尤其是越軌創新行為［17］）的積極影響。文獻檢索結果表明，尚未有研究討論包容性文化在企業創新績效提升中的邊界機制。

知性管理理論認為，知識資源與組織性格是企業組織最核心和最具價值的無形資源，分別主導企業的創造力和情緒力，進而作用于企業技術創新與商業模式創新雙驅動的可持續發展［18］。多項研究均證實，知識資源與組織性格的交互作用和協同治理對于企業創新績效實現具有積極影響［19-20］。根據Moore［21］的定義，組織性格被認為是企業組織成員集體人格在組織層面的涌現與固化，其與組織文化相互塑造，二者在內涵上存在很大重疊。包容性文化作為一種容忍員工集體多樣化人格的組織特質，與組織性格具有密切關聯。因此，本研究將包容性文化嵌入知性管理理論中，試圖構建理論框架（見圖1），探索隱性知識多樣性與包容性文化交互作用對企業創新績效的影響機制。在微觀機制層面，本研究從豐富性、異質性、動態性三維度考察隱性知識多樣性，從低權力距離、集體主義、低不確定性規避三方面測度企業包容性文化，并借鑒雙元創新理論將創新績效劃分為探索式和利用式兩部分。

本研究擬回答的科學問題是：隱性知識多樣性能否正向促進企業創新績效？作為邊界條件的包容性文化如何調節隱性知識多樣性對企業創新績效的影響？本研究可能的邊際貢獻在于：①測量隱性知識多樣性對企業創新績效的直接效應，有助于拓展知識多樣性理論的解釋邊界；②驗證包容性文化對隱性知識多樣性與企業創新績效間關系的調節效應，有助于豐富創新績效管理理論；③將隱性知識多樣性與包容性文化置于同一研究框架下進行討論，是知性管理理論的衍生性詮釋，能夠增進對知性管理理論的理解。

1" 研究假設

1.1" 隱性知識多樣性與企業創新績效

在現有大多數文獻中，知識多樣性的內涵等同于知識異質性［22］，強調系統內個體知識存量差異性與系統整體知識充裕性之間的正向關聯，由此主張通過知識多樣性的一個統計量反映系統中主體所擁有知識的結構狀況。也有部分學者從知識生態系統理論出發，采用Shannon指數或Simpson指數測度知識多樣性。在Shannon指數計算過程中，將知識多樣性視作種類豐富性和結構異質性的結合［23］，知識多樣性被分解成豐富性和均勻性兩個方面進行考量。后來，知識多樣性從空間維度拓展到時間維度，有學者提出將知識動態性也納入多樣性概念的范疇。例如，項麗瑤［24］、崔亞欣［25］從資源多樣性角度將知識分為豐富性、異質性和動態性3個維度。本研究借鑒這一概念的維度劃分形式測度企業組織內的隱性知識結構。在本研究中，隱性知識豐富性側重反映能夠提升創新績效的優質人才與知識資源數量優勢。相較于豐富性，隱性知識異質性更加強調企業組織的知識結構及組織內個體之間不同類型知識存量的相對差異。

知識豐富性不僅能刻畫知識存量在類別上的分布廣度，也能刻畫不同類別下知識存量的深度。相較于顯性知識在存儲載體與傳播媒介上的多樣性，隱性知識更多存儲于人的頭腦中。因此，目前關于隱性知識多樣性與企業創新績效關系的研究，大多聚焦高層管理團隊與企業員工兩個層面。一方面，基于高階梯隊理論，知識（學科、專業、工作經歷等）背景越豐富的高層管理團隊越不容易犯決策上的失誤，反而因具有長遠目光、寬闊視野而更傾向于作出鼓勵和推進創新的決策，重視創新投入和創新能力提升，從而幫助企業組織實現更高的創新績效。另一方面，企業或團隊內知識型員工數量越多，學科背景越豐富，就越有可能通過分享和整合知識資源，具備更強的創造性解決問題的能力，提高創新項目的成功率與效率。創新網絡中知識資源的豐富程度，與網絡提供的合作創新機會數量正相關，與合作者的合作意愿、合作深度也具有較強的相關性。由此，本文提出如下假設：

H1：隱性知識豐富性與企業創新績效正相關。

知識異質性在豐富性基礎上進一步凸顯不同類別下知識資源數量的內部差異性。豐富性更多地表征知識資源聚類的相似性，而異質性則反映整體差異。在一個企業或團隊中，員工之間的知識異質性將擴大其對創新任務的認知差異，由此形成團隊內部沖突并放大相互合作的主觀障礙，削弱團隊創新績效。而且，知識異質性也會增大知識分享、吸收、整合難度，削弱知識型組織的凝聚力與向心力。白景坤等［26］從高管團隊層面證實，高管成員教育背景異質性對企業戰略變革具有顯著負向影響。由此，本文提出如下假設：

H2：隱性知識異質性與企業創新績效負相關。

知識動態性從時間維度呈現知識資源存量與結構變化。這種變化可能是企業組織根據外在環境變化作出的調整，也可能是內部知識網絡中的知識資源隨勢差流動而促成的。從動態能力角度看，知識動態性越高，意味著組織學習能力和適應能力也越強。然而，隱性知識動態性越高，也可能意味著人才流動性越大、流失率越高。而且，知識動態性帶來的不確定性和風險會增強企業員工在知識分享與創新決策上的謹慎和保守傾向。在知識快速更新的情境中，組織成員不愿與他人分享知識，以免自身所保有的知識資源被加速淘汰。此外，知識動態性還可能會限制長期穩定的創新探索以及有保障下的集體性大膽嘗試，壓縮技術創新空間。由此，本文提出如下假設：

H3：隱性知識動態性與企業創新績效負相關。

1.2" 包容性文化的調節作用

組織文化對員工個體創造力和組織集體創新績效具有重要意義。文化研究中最經典的是Hofstede［27］提出的五維度文化框架，分別是高/低權力距離、個人/集體主義、高/低不確定性規避、男性/女性主義、長期/短期取向。此后，這一框架被逐漸引入到組織層面［28］。同時，Nishii［29］從團隊層面概括組織包容性氛圍的內涵，包括雇傭公平、差異整合和決策兼容3個維度。其中，雇傭公平與權力結構有關，強調企業成員在分配資源、行使權力時應受到尊重和平等對待，類似于Hofstede［27］詮釋的低權力距離維度；差異整合強調通過共同愿景和兼容目標整合員工的認知與價值觀，是Hofstede［27］集體主義的反映；決策兼容體現出企業組織不畏風險以及對員工在創新中試錯的包容性，與Hofstede［27］主張的低不確定性規避較為契合。因此，Nishii［29］定義的組織文化三維度與Hofstede［27］提出的低權力距離、集體主義、低不確定性規避存在高度一致，都反映出組織的高層次文化，主要凸顯文化中的包容性特征：低權力距離反映個體對其他個體的包容，集體主義反映集體對個體的包容，低不確定性規避反映集體和個體共同對未來多樣性可能的包容［27］。由此，在當前鮮有文獻定義和測量企業包容性文化的情況下，本研究整合兩種見解，從上述3個維度探討企業組織的包容性文化。對于男性/女性主義和長期/短期取向兩個維度，前者屬于國家和民族層面的共性問題，在組織之間的個性化特征不明顯，后者與高/低不確定性規避可能存在部分含義重疊，因此不將二者納入包容性文化范疇。此外，權力距離和不確定性規避具有方向性（高/低），為使其概念內涵與包容性文化一致，本研究選擇“低”作為構念考察的基準方向。

權力距離感知是指個體對組織內部權力分配的感知程度，即個體感知到自身與高層之間的權力距離。當個體感知到組織內部權力分配相對平等、自身與權力高層之間距離較近時，會更愿意表達自己的意見和想法，從而積極與他人進行交流和合作，促進協作創新。反之，當個體認為自身與權力高層之間心理距離較大時，會感到自己的意見和想法不被重視，對領導、同事產生不信任甚至防范，從而抑制交流、合作和創新。樊治平和孫永洪［30］指出，隱性知識轉移困難使得知識型員工有了自主管理與決策需求，這要求企業組織必須逐漸將決策權下沉。由此，本文提出如下假設：

H4：低權力距離正向調節隱性知識多樣性與企業創新績效之間的關系。

在企業組織中，員工可能表現出集體主義或個體主義立場。個體主義強調員工個人自由、利益和自我價值實現，而集體主義更重視團隊合作、協調和共同利益取得。在集體主義文化中，個人需服從團隊目標和想法，通過知識分享與創新協作，互相激發、互相成就，最大化提升隱性知識資源的利用效率和團隊創新效率，促進整體性創新績效提升。在集體主義文化中，組織成員更注重凝聚力和穩定性，這將進一步強化成員之間的信任和合作，由此形成一個良性反饋的文化系統和知識生態，促進創新生態系統健康與可持續發展。由此，本文提出如下假設：

H5：集體主義正向調節隱性知識多樣性與企業創新績效之間的關系。

創新是一項擁抱冒險、具有高投入和不確定性產出特性的活動。因此，從風險控制視角出發，很多傳統企業會選擇更為穩妥的非創新型技術戰略和非變革型發展戰略。不確定性規避是指組織在面對不確定性時，傾向于選擇避免決策或較為穩定與可預測方案的程度。當不確定性規避程度較高時，組織擁有的多樣性隱性知識會被識別成維持企業經營利潤和競爭優勢的重要資源，由此更加不愿意額外承擔創新帶來的技術與經營風險。反之，當不確定性規避程度較低時，多樣性隱性資源會被認為是支撐企業創新發展的核心資源，由此增強企業組織選擇創新戰略的意愿，從而提升企業創新能力、水平和績效。由此，本文提出如下假設：

H6：低不確定性規避正向調節隱性知識多樣性與企業創新績效之間的關系。

2" 研究設計

2.1" 變量測量

（1）因變量：企業創新績效（EIP）。根據創新的新穎程度，企業創新可分為探索式創新和利用式創新，即雙元創新。探索式創新是一種具有變革性、風險高、見效慢但潛在收益高的創新活動，通常是對工藝、產品、服務等的徹底改造，獲得滿足市場需求的新路徑。利用式創新是一種持續積累、風險低、見效快但收益相對更低的創新活動，通常是對現有工藝、產品、服務的改良或調整，以提高性能、降低成本或拓展市場。借鑒潘子成和易志高［31］、李梅和盧程［32］的做法，本文選擇發明專利申請數測度探索式創新績效（ErIP），采用實用新型和外觀專利申請數衡量利用式創新績效（EiIP）。為滿足回歸模型的假設條件，對兩個指標取自然對數。

（2）自變量：隱性知識多樣性（TKV）。本文從豐富性、異質性和動態性三方面測度隱性知識多樣性。隱性知識是潛藏于個體大腦中的認知與技能，無法通過語言或文字等表達出來。因此，隱性知識具有非常強的個體性與情境性，即個體在特定情境（如工作情境與創造情境）中才能產生作用，發揮價值。本研究認為，員工個體的認知能力與其受教育水平相關，而工作技能與其專業經驗相關，因而從受教育水平和專業經驗兩方面對隱性知識多樣性進行測量。其中，受教育水平的編碼規則包括博士、碩士、本科、?？?、高中及其它層次，在專業經驗維度上將員工分為研究人員和非研究人員。本文區分研究人員與非研究人員，主要是從企業創新績效進行逆向思考，認為研究人員對創新績效的貢獻一般比非研究人員大，而且這種分類方式也更容易滿足數據可獲取性要求。

為凸顯擁有更高教育背景和相關專業背景的人員對企業創新績效的重要性，本文將隱性知識豐富性（TKR）表示為擁有優質隱性知識資源數量超過閾值的類別數量，選擇對創新績效實現更加有利的本科及以上學歷人數和研究人員人數兩個指標測量隱性知識豐富性。本文將閾值定義為全部觀察樣本的均值，如某企業研究人員人數超過全體樣本的均值，則該項的隱性知識豐富性被定義為1，以此累計。因此，隱性知識豐富性被定義為取值在0～2之間的離散型變量。與隱性知識豐富性強調知識的高端性與優質性不同，隱性知識異質性更加強調知識結構的完備性與差異性。因此，隱性知識異質性（TKU）要同時考察受教育的不同層次以及專業上的不同經歷，即同時考察8個分類（受教育水平六層次+專業經驗兩維度），并采用改進香農—維納指數算法進行測量。首先，在隱去均值以下數據的基礎上計算香農指數；然后，以香農指數除以豐富度的自然對數，得到表征隱性知識結構同質程度的均勻度統計量，取值范圍在0～1之間；最后，用1減去均勻度統計量，由此構造出TKU測量指標，即TKU=1+∑piln（pi）/lnR。其中，pi為樣本企業在第i類上擁有的隱性知識資源占比；R為豐富度，同樣根據平均值進行0～1累計賦值，但與前文TKR不同的是，此處類別更加細分，即R的取值范圍在0～8之間。因此，當只考慮隱性知識的8個類別（i=8）時，TKU的取值范圍在0～1之間，取值越大表示異質性越強。隱性知識動態性（TKD）是指知識豐富性和異質性的變化率［32］，與異質性相同，綜合考慮隱性知識的8個分類，在計算得到各期香農指數的基礎上，采用當期減上一期數據的絕對值作為衡量當期TKD的工具。

（3）調節變量：包容性文化（IC）。從低權力距離（LPD）、集體主義（CM）和低不確定性規避（LUA）3個維度刻畫包容性文化。權力距離反映企業員工被監督管理時的心理接受狀態，監督管理者人數越多，員工感受到的上級權力越大。因此，本文用董事會、監事會、高層管理團隊總人數與員工總人數的比值表示權力距離［33］。為刻畫LPD，對其數據進行逆向化處理。集體主義表示企業以激勵多數人利益為目標，這種激勵體現為薪酬、股權等［34］。因此，本文選擇企業一般員工平均年薪與監管層平均年薪的比值作為集體主義的測量指標。不確定性規避反映企業組織對未知風險的保守性，企業高層管理者的態度決定組織冒險程度。朱晉偉等［35］以高階梯隊理論為指導，找到了一個合適的工具變量——CEO年齡，用于衡量組織冒險程度，CEO年齡越小，越敢于冒險，CEO年齡與企業Ramp;D投入強度顯著負相關。因此，本文以CEO年齡作為低不確定性規避的測量指標，并采用逆向化處理后的數據表征LUA，逆向化處理采用極值法實現。

（4）控制變量。借鑒唐春勇等［36］、劉風朝等（2021）的研究，本文選擇企業年齡（Age，2021減去企業成立年份后取自然對數）、企業運營能力（ROA，用資產收益率表征）、所屬行業（Industry，制造業賦值為1，否則賦值為0）、企業規模（Size，以總資產衡量）為控制變量。

2.2" 樣本與數據

以中國A股上市公司為研究對象，時間窗口選擇2017—2021年。樣本選擇依據包括：①上市公司比非上市公司擁有更為豐富的隱性知識資源和更為穩健的組織文化；②從平均水平看，上市公司的創新績效水平比非上市公司高；③A股上市公司最能反映中國企業特色，相較于B股、H股上市公司更具代表性；④選擇上市公司作為研究樣本能滿足數據可獲取性要求。此外，剔除金融行業企業、具有退市風險的ST與*ST企業、數據異常和缺失數據較多的樣本企業。對于個別缺失數據，用同一企業其它年份的平均值補齊。最終，篩選得到1 613個樣本數據。

數據來源情況如下：員工教育結構數據來源于Wind數據庫，專利數據來源于CNRDS數據庫，其它數據來源于CSMAR國泰安經濟金融數據庫。為降低數據波動性影響，對5年數據進行平均處理。為避免數據極端值帶來的影響，借鑒葉初升等［37］的做法，對變量進行雙側2.5%的縮尾處理。數據處理由Stata17.0軟件完成。

2.3" 數據分析方法與模型

本研究建立多元線性回歸分析模型測量變量間的相關關系，并引入自變量與調節變量的交互項測量調節效應。在穩健性檢驗中，采用負二項回歸、縮尾處理以及替換變量等方法，在異質性分析時，根據企業技術水平和規模水平，對樣本進行分組檢驗。內生性問題一般采用工具變量法解決，但本研究樣本數據是截面數據，不適宜采用內生性檢驗，而且，限于上市公司隱性知識多樣性工具變量的可選擇性，也很難開發出恰當的工具變量實施內生性檢驗。此外，有研究表明，知識基礎的內生性問題即使存在，也不會對創新績效結果產生顯著影響［38］。因此，本文不考慮對內生性問題進行檢驗。本研究所有數據分析過程均在Stata 17.0工具中完成。

為測量隱性知識多樣性對企業創新績效的直接效應，檢驗H1～H3，設計公式如下：

EIPi=αi+∑4j=1βijCj+μi" i=1，2（1）

EIPi=αim+∑4j=1βijCj+γmTKVm+μim" i=1，2; m=1，2，3 （2）

其中，i對應因變量EIP的編號，i=1表示ErIP，i=2表示EiIP；m對應自變量TKV的編號，m=1表示TKR，m=2表示TKU，m=3表示TKD。式（1）為基準模型，只納入控制變量，對應后文模型M1、M2；式（2）為納入自變量的直接效應測量模型，對應后文模型M3～M8。

為測量隱性知識多樣性與包容性文化的交互效應，檢驗H4～H6，設計式（3）。為避免多交互項導致可能存在的多重共線性問題，本研究采取逐一將交互項納入模型的方式進行參數估計。

EIPi=αimn+∑4j=1βijCj+γmTKVm+δmnTKVmICn+μimn" i=1，2; m=1，2，3; n=1，2，3（3）

其中，n對應調節變量包容性文化IC的編號，n=1表示LPD，n=2表示CM，n=3表示LUA。式（3）對應后文模型M9～M26。

3" 實證分析

3.1" 描述性統計與相關分析

變量的描述性統計和相關分析結果如表1所示。統計樣本中，探索式創新績效、利用式創新績效的均值分別為2.596和2.892，后者略高，說明中國企業更傾向于開展利用式創新活動，能夠取得更多成果，這與潘子成和易志高［31］的研究結果較為相似。探索式創新績效與利用式創新績效顯著正相關且相關系數達0.661，這暗示二者在實現機制上趨于同質，因而本研究不著力討論兩種創新績效實現機制的異質性也就有了合理之處。隱性知識豐富性與隱性知識異質性、動態性均顯著負相關，隱性知識豐富性與探索式、利用式創新績效均正相關，而隱性知識異質性、動態性與兩種創新績效均顯著負相關，這與H1～H3的推斷趨于一致。包容性文化中，低權力距離和集體主義與企業創新績效顯著正相關，與隱性知識多樣性的三維度也存在相關性，這為其調節作用檢驗提供了前提。變量間相關系數均不超過0.70，故不存在嚴重的多重共線性。而且，后文模型均會檢測VIF值（方差膨脹系數），發現所有模型的VIF值均遠低于10，表明不存在多重共線干擾。

3.2" 直接效應分析

表2為直接效應檢驗的OLS回歸結果。奇數項模型的因變量為探索式創新績效，偶數項模型的因變量為利用式創新績效。模型M1、M2為基準模型，只引入控制變量，M3～M8分別納入隱性知識豐富性、異質性和動態性變量。為避免異方差影響，在模型中均采用穩健標準誤進行分析。結果顯示，隱性知識豐富性與企業探索式、利用式創新績效均顯著正相關，隱性知識異質性、動態性與企業雙元創新績效均顯著負相關，H1～H3得到驗證。比較M3、M4的回歸系數和R2，發現隱性知識豐富性對探索式創新績效的影響程度比利用式創新高，這也符合認知。將M3～M8分為3組進行回歸系數的比較分析，發現隱性知識豐富性的影響程度遠高于隱性知識異質性和動態性，而后兩者的影響程度基本相當，說明在隱性知識管理維度，存量是基礎，其重要性高于結構。

3.3" 調節效應分析

為檢驗調節效應，在回歸模型中引入調節變量與自變量的交互項，結果如表3～5所示。表3展示了低權力距離的調節效應。結果顯示，所有模型中，低權力距離與企業創新績效均正相關，說明低權力距離表征的包容性文化確實有利于企業創新績效提升。M9、M10中，隱性知識豐富性與低權力距離的交互項系數顯著為正，而M11～M14中交互項的回歸系數均顯著為負，這些交互項系數與表2中自變量回歸系數（直接效應）的方向一致，說明低權力距離確實正向調節隱性知識多樣性與企業創新績效之間的關系。

表4展示了集體主義的調節效應。結果顯示，僅M17的交互項系數顯著，且系數的方向與表2中自變量直接效應的作用方向一致，說明集體主義正向調節隱性知識異質性對企業探索式創新績效的影響。但是，集體主義與隱性知識豐富性、動態性的交互關系以及集體主義對利用式創新績效的邊界作用未被證實。此外，集體主義對利用式創新績效的直接效應顯著為負，但對探索式創新績效的直接效應不顯著。可能的原因在于：一方面，探索式創新更多需要依靠個體創造天賦，與文化的關聯度偏低；另一方面，持有集體主義價值觀的員工不愿對現有產品、工藝、技術等進行改進，因為這可能傷及一些部門或同事的既得利益，從而對利用式創新起抑制作用，這一發現與Goncaloamp;Staw［39］的觀點一致。

表5展示了低不確定性規避的調節效應。結果顯示，低不確定性規避對企業創新績效的直接效應不顯著，也未能顯著調節隱性知識豐富性、動態性對企業創新績效的作用。但是，M23、M24中交互項的系數與M7、M8中自變量回歸系數的方向一致，說明低不確定性規避顯著正向調節隱性知識異質性對企業探索式和利用式創新績效的影響。這意味著低不確定性規避的組織文化能夠更好地釋放隱性知識異質性帶來的創新潛能，卻不會干預隱性知識存量（豐富性與動態性）的作用。

綜上，低權力距離顯著正向調節隱性知識豐富性、異質性、動態性對探索式和利用式創新績效的影響，H4得到證實；集體主義顯著正向調節隱性知識異質性對探索式創新績效的影響，H5部分通過驗證；低不確定性規避顯著正向調節隱性知識異質性對探索式和利用式創新績效的影響，H6部分通過檢驗。也即，包容性文化整體而言確實能夠顯著調節隱性知識多樣性對企業創新績效的影響，但包容性文化的不同維度在企業創新績效實現機制中的邊界作用存在較大差異。

3.4" 穩健性檢驗

本文從3個方面進行穩健性檢驗：首先，借鑒劉鳳朝等（2021）、項麗瑤［24］的做法，對因變量不作自然對數處理，因而是離散的正整數，適合開展負二項回歸分析，結果見表6。其次，為排除異常值干擾，在最小二乘回歸分析模型中對所有連續變量進行5%雙側縮尾處理，結果見表7。最后，為排除自變量處理過程對研究結果的干擾，調整自變量賦值規則。將高于閾值的隱性知識豐富性指標數據賦值為5，否則賦值為1，隱性知識異質性賦值也作類似處理，隱性知識動態性改用其標準差度量，參數估計結果見表8。上述結果均顯示，隱性知識多樣性對企業雙元創新績效的直接效應顯著，與前文研究結果基本保持一致，說明H1～H3的驗證結果具有穩健性。

3.5" 異質性分析

本研究從技術水平和企業規模兩方面考察隱性知識多樣性對企業創新績效的異質性影響。首先，根據Ramp;D投入強度對企業技術水平進行劃分，以中位數為臨界點，將企業劃分為知識密集和非知識密集兩種類型，考察隱性知識多樣性對兩類企業雙元創新績效的影響，結果見表9。結果顯示，無論是知識密集型還是非知識密集型企業，H1～H3的觀點均被證實，說明研究結果的魯棒性較強。相較于知識密集型企業，隱性知識多樣性對非知識密集型企業利用式創新績效的作用效果更顯著，這可能是因為非知識密集型企業的知識表達更為隱性，而知識密集型企業的知識表達更為顯性，非知識密集型企業的創新活動對隱性知識多樣性的依賴性更強。相較于利用式創新績效，隱性知識多樣性對兩類企業探索式創新績效的異質性影響更大。從微弱差異上進行比較，隱性知識豐富性、異質性對探索式創新績效的影響在非知識密集型企業中更顯著，而隱性知識動態性對探索式創新績效的影響在知識密集型企業中更顯著。這說明非知識密集型企業的探索式創新對隱性知識豐富性與異質性更為依賴，而知識密集型企業對隱性知識動態性變化更為敏感。

本文將員工數量作為考察企業規模的依據，以員工數量的中位數為臨界點，將樣本分為大規模企業和中小規模企業兩組，測量隱性知識多樣性對兩組企業雙元創新績效的影響，結果見表10。結果顯示，在兩種不同規模的企業中，隱性知識多樣性對雙元創新績效的影響存在較強的異質性。具體地，隱性知識多樣性與大規模企業雙元創新績效之間的關系分析結果與全樣本得出的結論相同，但是在中小規模企業中，隱性知識動態性對雙元創新績效的影響變為正向作用，這暗示中小規模企業需要在追求隱性知識存量與結構的動態變化中獲得雙元創新績效提升機會，因而動態變化的隱性知識對于中小規模企業而言，不是風險與發展障礙，而是必須面對甚至需要追求的一種“新常態”。隱性知識異質性對探索式創新績效的負向影響在中小規模企業中更顯著，說明中小企業難以抑制隱性知識異質性帶來的挑戰，其知識管理能力無法滿足多樣化、異質性人才與知識資源整合和管理的要求。隱性知識豐富性對雙元創新績效的正向影響在大規模企業中更顯著，說明大規模企業的雙元創新更多需要依靠豐富多樣的隱性知識驅動，這是大規模企業相較于中小規模企業所具備的資源優勢。

4" 研究結論

本研究采集1 613家中國A股上市企業數據，采用回歸分析方法檢驗研究假設，得到以下主要研究結論：第一，隱性知識多樣性對企業雙元創新績效具有顯著影響，但其內在機制具有多重性。隱性知識豐富性對探索式和利用式創新績效均具有顯著正向影響，而隱性知識異質性、動態性對雙元創新績效的直接效應顯著為負。第二，包容性文化在隱性知識多樣性與企業雙元創新績效之間起調節作用，其內在調節機制也具有多重性。低權力距離正向調節隱性知識多樣性各子維度與企業雙元創新績效之間的關系，低不確定性規避與隱性知識異質性能夠正向交互，而集體主義只在隱性知識異質性對探索式創新績效的影響中起增強作用。第三，隱性知識多樣性與企業創新績效的關系因企業技術水平和人員規模不同而存在差異，知識密集型企業與非知識密集型企業、大規模企業與中小規模企業在隱性知識驅動雙元創新績效實現路徑上宜采取差異化策略。

企業是技術創新的主體，在建設創新型國家的戰略目標下，大力提升企業創新績效勢所必然。知識管理理論的興起與繁榮，使得知識資源對于企業創新和可持續發展的決定性作用日益凸顯。在創新生態系統理論指引下，諸多學者開始探索知識多樣性對創新績效的影響［6-7］。然而，對于二者之間的關系，已有文獻得出的結果并不一致，甚至出現相悖的結論。本研究致力于澄清這一關系，探索知識多樣性與企業創新績效之間的多重作用機制。不同于以往研究成果，本研究的創新之處體現在以下方面：第一，將知識多樣性深入到隱性知識層次，專注于討論隱性知識多樣性的影響；第二，將隱性知識多樣性分解為豐富性、異質性、動態性3個維度，將企業創新績效分解為探索式和利用式創新績效，通過3*2的結構化分析框架設計，測量隱性知識多樣性子維度與企業創新績效子維度之間的多重、差異化作用機制，深化對二者之間復雜作用關系的理解；第三，引入包容性文化作為邊界條件，討論隱性知識多樣性作用于企業創新績效的激發條件與增強機制。

相較于以往研究僅簡單討論知識多樣性與創新績效之間的正向、負向或倒U型關系，本研究深入到隱性知識多樣性構成維度和創新績效二元性的討論能夠給予實踐者更多啟發。根據研究結論，提出以下建議：第一，企業組織需深刻認識到隱性知識多樣性具有的多維度內涵以及不同維度對企業創新績效的差異化影響。企業組織需要適當提高隱性知識的豐富性，但也要適度調控隱性知識的異質性和動態性。第二，企業組織可以從低權力距離、集體主義、低不確定性規避維度營造包容性文化，需要理性認識包容性文化構成維度在激發與增強隱性知識多樣性對企業雙元創新績效影響中的差異化作用，選擇契合企業實際和目標的包容性文化建設策略。第三，面對創新績效提升目標，企業組織需要考慮自身技術水平和人員規模等條件，在選擇隱性知識多樣性和包容性文化建設策略時要有所差異。

本研究存在一定局限性：第一，本文采用普通線性回歸模型而不是面板模型（考慮到5年數據在時間上不夠長）進行關系測量，損失了時間維度上關于推斷關系的差異化信息，未來可考慮進一步擴展收集數據的時間窗口，采用面板模型檢驗本文假設；第二，關于隱性知識多樣性、包容性文化和雙元創新績效的測量指標與方法，未來還可以考慮進行替換，以進一步檢驗研究結果的穩健性；第三，本研究分析框架未考慮中介變量，未來可適當引入吸收能力、協作能力等作為中介變量，以豐富理論成果的內涵。

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（責任編輯：陳" 井）

The Role of Tacit Knowledge Diversity on Enterprise Innovation Performance" from the Perspective of Inclusive Culture

Yu Dengke， Xiong Manyu

（School of Public Policy and Administration， Nanchang University， Nanchang 330031， China）

Abstract：Against the strategic backdrop of building an innovation-oriented country， improving enterprise innovation performance becomes the top priority. The knowledge-based view holds that rich and diverse knowledge is the core resource to support the improvement of enterprise innovation performance， and tacit knowledge is the most valuable part of enterprise knowledge resources. Many studies have confirmed the positive effect of tacit knowledge on enterprise innovation and development as well as organizational performance. However， most of the existing empirical studies have studied the important influence of tacit knowledge acquisition， sharing， transfer and transformation， while ignoring the complex composition and diverse effects of tacit knowledge. In addition， for high-risk innovative behaviors， inclusive culture is an activation condition. Most existing studies have proposed that from an internal perspective， the psychological feelings of belonging and security of individual employees are enhanced in an inclusive cultural atmosphere， thus helping to stimulate individual and team creativity. Intellectual management theory holds that knowledge and organizational personality are the most valuable intangible resources of an enterprise， and they respectively dominate the creativity and emotion of the organization， and then affect the sustainable development driven by technological and business model innovations.

Therefore， the study introduces the construct， inclusive culture as a measure of organizational personality into intellectual management theory， and explores the role of tacit knowledge diversity on firm innovation performance and discusses the boundary mechanism of inclusive culture. It attempts to answer two questions. Can tacit knowledge diversity positively promote enterprise innovation performance？ How does inclusive culture， as a boundary condition， moderate the impact of tacit knowledge diversity on firm innovation performance？ The study examines the diversity of tacit knowledge from three dimensions of richness， unevenness and dynamics， measured innovation performance from the two aspects of exploration and exploitation， and then it takes 1 613 Chinese A-share listed companies from 2017 to 2021 as sample data sources to carry out an empirical study on the measurement of the effect of tacit knowledge diversity on enterprise innovation performance from the perspective of inclusive culture. In the study， a multiple linear regression analysis model is established to measure the correlation between variables， and the moderating effect is measured by introducing the interaction terms between independent variables and moderating variables. In the robustness test， negative binomial regression， tail reduction and alternative variables are introduced， and in heterogeneity analysis， the sample group test is conducted according to the technical and scale level of the sample enterprises.

The results show that the richness of tacit knowledge positively affects firm innovation performance， while the unevenness and dynamics of tacit knowledge have negative effects. In some paths， the dimensions of inclusive culture （low power distance， collectivism， and low uncertainty avoidance） have significant positive moderating effects and strengthen the effect of tacit knowledge diversity. The results remain robust in further investigation of the direct effects， but they are certainly heterogeneous among firms of different sizes and technology levels. The theoretical contributions of this study lie in three aspects： first， it measures the direct effect of tacit knowledge diversity on firm innovation performance， expanding the explanatory boundary of knowledge diversity theory; second， it clarifies the moderating effect of inclusive culture on the relationship between tacit knowledge diversity and innovation performance， which enriches the theory of innovation performance management; and finally， the discussion of tacit knowledge diversity and inclusive culture within the research framework is a derivative interpretation of intellectual management theory and improves the understanding of intellectual management theory.

There are still limitations to the study. First， it adopts the ordinary linear regression model to measure the relationship without choosing the panel model， and thus the differentiated information about the inferred relationship is lost. In future research， it can be considered to further expand the time window for data collection and use the panel model to test the hypotheses. Second， the measurement indicators and methods can be changed to further test the robustness of the results. Third， mediating variables are not considered in the framework， and therefore absorptive capacity and collaborative ability can be introduced as mediating variables in the future to enrich the connotation of theoretical results.

Key Words：Innovation Performance; Knowledge Diversity; Tacit Knowledge; Inclusive Culture; Empirical Study