外部联系、知识共享的有效性与团队创新绩效_正相关论文

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0 引言

随着外部环境动态性和复杂性的增强，创新已成为组织生存和发展的基础。知识作为创新的原材料，已成为组织的重要战略资源。随着社会分工的细化，组织掌握的知识越趋专门化，单个组织很难掌握创新的全部知识，因而通过建立外部联结来实现跨组织的知识共享显得尤为重要。

然而建立怎样的外部联结才能为组织创新提供不竭动力？早期研究曾从“关系嵌入”的强弱程度将外部联结分成了强联结与弱联结。Petersen、Saporta、Seidel认为，弱联结能够为组织提供更为新颖的知识，从而有效地促进创新[1]；然而Inkpen、Tsang认为，强联结可以使组织间的知识共享更为顺畅，知识共享的质量能够得到充分保障[2]。强弱联结究竟孰优孰劣的争论一直持续至今。本文认为对外部联结单一维度的划分可能是导致该争论的原因之一。同时，弱联结所带来的新颖性的优势从根本上讲与其说是因为“弱”，不如说是因为“广”。因而本文试图将外部联结划分为联结强度与联结广度2个维度，探讨其对创新绩效的作用，从而调和之前“强弱联结之争”。

知识的新颖性对创新至关重要，同时知识只有被接受者充分理解后才能真正对创新起到作用。联结广度和联结强度在这2个方面各有所长。本文从知识分享的效果出发，将知识共享划分为新颖性和理解程度2个维度，从而更为系统地检验外部联结对组织创新的内在机理。

1 理论基础和研究假设

1.1 外部联结与创新绩效的关系

组织间的交往并非完全是纯市场型的关系，持续交往的组织之间会形成基于互惠和信任的特殊的社会经济关系，这种关系对组织有着直接的影响。强联结意味两个团队之间彼此信任，具有频繁的交流、良好的人际关系。曾萍、张筱认为，信任氛围可以直接或者间接通过知识共享促进组织创新[3]。Suarez发现强联结的组织之间具有较高的资源承诺，这种高资源承诺体现在合作频率的提升以及互动时间的增加，尽可能满足了组织对于外部资源在量上的需求[4]。隐性知识也越来越受到学者的重视，McEvily、Marcus研究证明，强联结更有利于隐性知识以及敏感信息的传播，越有利于创造出新的知识，促进组织的创新绩效[5]。因此，本文提出如下假设：

假设1：联结强度与创新绩效呈正相关关系。

很多学者也认为弱联结基于其联结对象的广泛，可以避免信息冗余，为组织提供异质和新颖的资源，因此更适合成为组织间交换资源的纽带。本文认为，这种所谓的“弱联结的力量”其实是由联结的广泛性带来的。广泛的联结意味其可以为组织带来新颖的，非冗余的异质性资源，便于企业发现新的机会，促进创新的成功；促使组织与合作伙伴之间形成资源互补，提高了组织间相互交换资源的可能性[6]。王晓娟发现基于广泛的联结所带来的资源的异质性程度越高，不同类型的知识之间碰撞的机率越大，就越容易在相互碰撞的过程中产生新的知识，从而也就越有利于企业的技术创新绩效的提高[7]。

虽然众多学者认为联结广度对企业创新绩效有正相关作用，但联结广度越广，势必导致企业与企业之间的交流频率不高，知识共享的效果会受到影响；Uzzi研究关系嵌入时发现，关系嵌入对企业的影响呈倒U型，即“嵌入型不足”会导致企业间交易效率下降，而“过度嵌入”则可能局限行动者的视野[8]。Portes A发现由于焦点组织与广泛的联结搜索到的合作伙伴之前可能没有开展过任何合作或者合作不够深入，故双方合作的默契程度不够，双方的信任程度不高，双方采取机会主义做法的概率的较高，进而不利于组织的创新绩效[9]。再次，Goerzen、Beamish发现，广泛的外部联结会增加知识共享的复杂性和协调成本[10]。因此，本文提出如下假设：

假设2a：联结广度与创新绩效呈正相关关系。

假设2b：联结广度与创新绩效呈负相关关系。

1.2 知识共享与创新绩效的关系

由于知识在创新中起着关键作用，知识共享得到了大量学者的关注。从知识的有效性角度来看，并非所有知识对于企业都是有用的。只有那些被认为是相对新颖的，易于理解的知识，才是有用的知识，才有可能成为企业竞争优势的来源。Nonaka认为，只有那些持续接触到新知识，将新知识传遍整个组织，并迅速开发出新技术和新产品的组织才能成功[11]。Mcdermott认为，获取外部新颖的知识可以使组织内部知识不断更新换代[12]。此外，企业发掘新知识的过程中可能获得新的视角，从而有利于组织创新[13]。组织获取的知识的新颖性越高，越容易对员工的传统观念提出挑战，因而有利于员工的创造力提升。因此，本文提出如下假设：

假设3：知识的新颖性与创新绩效呈正相关关系。

知识共享的根本目的在于学习新知识，提高自身的能力，将从外部获取的知识应用到自身的创新活动中去。Teece认为当这些外部知识是属于互补性知识时，对于知识接收方来说理解这些知识就更加具有难度，不利于运用到创新中去[14]。其次，知识往往是嵌入在具体组织中的，嵌入程度越高，理解越为困难[15]。因而，只有当从外部联结中获取的知识被充分理解和消化后，才能真正与组织原有知识进行有机的融合，进而推动组织的创新活动。因此，本文提出如下假设：

假设4：知识的理解程度与创新绩效呈正相关关系。

1.3 外部联结与知识共享

关于外部联结对知识共享的影响，基本达成了以下共识：强联结有助于非解码的、复杂知识的共享，弱联结则有助于对异质性、新颖信息的搜索。新颖性的知识往往是非常有价值的，一项新的研发成果是组织投入大量资源的产物，是组织核心竞争力的来源。对于这种新颖性知识，知识提供者往往不会轻易与他人分享。弱网络关系的市场交易关系，企业之间转移的是公共知识。但基于强网络关系，企业间形成了信任和互惠意识，企业更倾向于传递私人知识[16]。企业间建立强联结，把组织成员派遣到知识源中去，长期面对面的交流，这种交互式的学习有利于提升知识的新颖性[17]。故本文认为强联结可以提升知识的新颖性。

强联结意味着组织间是一种长期合作的关系，长期的合作过程会形成一定的情感依赖。这些都会使组织投入更多的时间和精力去促进知识的共享。强联结交流频率高、投入时间长、探讨程度深入，能促使组织和部门付出巨大努力以确保知识搜寻方或者接受方能够充分理解和使用新获取的知识。其次，强联结是一种相互信赖的关系，信赖使双方实事求是地提供技术或市场信息，使得组织也更愿意向对方提供敏感信息。在转移过程中，强联结的组织间能够及时获得对方的直接反馈，知识提供者可以及时纠正知识接受者对知识理解上的偏误。因此，本文提出如下假设：

假设5a：知识的新颖性在联结强度对创新绩效的影响中起中介作用。

假设5b：知识的理解程度在联结强度对创新绩效的影响中起中介作用。

关于联结广度对知识共享的理解程度的影响，一方面，广泛的联结意味着组织需要面对大量的信息，对于知识接收者来说需要从这些大量的信息中挖掘有价值的信息，这是一件困难的事情。组织的资源有限，知识接收者不可能在每一个信息上花费大量的时间，因而知识接收者不可能完全理解外部联结所传递的内容，甚至会忽视掉一些有潜在价值的信息；另一方面，广泛的联结所带来的新颖性和异质性知识相互之间与知识接收者原来所拥有的知识之间可能会有冲突，会对组织成员原有的知识结构产生冲击，使得知识接收者不能够正确理解相关的知识。

联结广度对所获取知识的新颖性的作用主要体现在2个方面：第一，广泛的外部联结跨越的领域范围较广，信息来源的渠道种类众多，通过这种广泛的联结获取的知识与组织本身所具备的知识的重叠性很低，具有很高的新颖性；第二，广泛的联结意味着组织的联结关系数量众多，组织捕捉新知识的渠道多，任何新技术新工艺的产生都可能被组织探测到，从而进行新知识的转移活动。因此，本文提出如下假设：

假设5c：知识的理解程度在联结广度对创新绩效的影响中起中介作用。

假设5d：知识的新颖性在联结广度对创新绩效的影响中起中介作用。

2 研究方法

2.1 模型

以现有的研究成果、前期的个案访谈为基础，将外部联结、知识共享与创新绩效等变量整合在一个框架之中(见图1)。用结构方程来深入分析变量之间的关系。

图1 外部联结对创新绩效作用机制的概念模型

2.2 样本及抽样方法

由于工作关系，本研究团队在汽车行业有很多合作伙伴和朋友，他们在各自的部门中都担任重要职位，因此调研对象都是通过工作关系或介绍，由本研究团队以当面发放和电子邮件等方式收集数据。本次调查共发放问卷221份，回收问卷191份，有效问卷181份。本次调查的对象基本覆盖了我国自主品牌的几大企业及其供应商网络，包括上海汽车、比亚迪、奇瑞、长城汽车等，具有较好的代表性。被调查企业中，项目团队成员在0～10人、11～20人的团队占了绝大部分，样本数分别是74(40.9%)、70(38.7%)。新能源汽车领域的企业占比33.7%，传统汽车领域占比66.3%；在开发周期方面，分为4类：半年内、半年至1年、1年～2年和2年以上，占比分别是：1.1%、4.4%、42.5%和51.9%；在创新类型方面，分为了3类：产品改进或优化、换代型新产品开发以及全新产品研发，占比分别是13.3%、26.0%和60.7%。

2.3 变量的测量

为确保测量工具的效度及信度，本文采用国内外公开发表文献使用过的量表，本研究对变量的测度均采用Likert7级量表打分法处理。数字1至7依次表示从完全不同意向完全同意过渡。本文通过文献回顾，并结合实地调研所获取的信息，设计了多个问题对各变量进行测度。主要变量的测量如下：

(1)创新绩效。根据Desh Pande、Ahuja、Ritter和Gernunden、方刚使用的量表[18]共4个题项，包括创新目标的完成情况、项目突破性进展、市场反应以及团队创新能力。该问卷的α系数为0.939。取4个题项的均值作为创新绩效分值。

(2)联结广度。根据Hansen、Ray Reagans和Bill McEvily、周长辉和曹英慧使用的量表[19]，共3个题项，“在该项目中，我们的合作伙伴数量较多”、“在该项目中，我们的合作伙伴类型较多”、“在该项目中，我们的合作伙伴跨越了多个学科领域”。该问卷的α系数为0.870。取均值作为联结广度分值。

(3)联结强度。根据Granovetter、Gilsing和Nooteboom、Capaldo、王家宝使用的量表[20]，共4个题项，包括经常合作、交流、人际关系和信任程度。该问卷的α系数为0.920。取均值作为联结强度分值。

(4)新颖程度。根据Hansen、Phelps、周浩军以及李艳华的量表[13]，共3个题项。包括“合作伙伴提供的知识相对于我们团队原有的知识而言具有较高的新颖性”、“合作伙伴提供的知识与我们团队原有的知识形成了良好的互补”以及“从不同的合作伙伴那里获取的知识具有较大的差异性”。该问卷的α系数为0.849。取均值作为新颖程度分值。

(5)理解程度。根据Zahra、Liliana Pérez-Nordtvedt和Ben Kedia开发的量表[21]，共3个题项，包括“我们对从合作伙伴那里获取的知识的理解很充分”、“我们将从合作伙伴那里获取的知识与自己原有的知识进行了良好的融合”以及“我们把从合作伙伴那获取的知识准确应用到了项目中”。该问卷的α系数为0.910。取均值作为理解程度分值。

控制变量。项目的完成情况，职务，团队成员数量，所在领域，开发周期与创新类型是本文的控制变量。团队规模会影响到知识共享以及创新绩效。如同企业规模对企业创新绩效的影响一样，规模较大的团队拥有更多的人力、物力和财力，因此能够投入更多的创新资源。也有人认为较小规模的团队或者企业具有更强的灵活性，这种灵活性能够为团队或者企业带来创新优势。本研究的企业规模按照团队成员的数量来划分，划分为1～10人、11～20人、21～30人、31～40人、40人以上5个等级。

除了团队的规模之外，项目周期同样会影响到组织的创新绩效。一般而言，项目周期越长，项目的复杂程度也就越高，其创新成果也会更加丰富。此外随之时间的推移，团队的知识和能力在不断积累，团队的经验也在不断丰富，这种长期的积淀势必会帮助团队取得突破性进展，因此本文对项目的周期同样进行控制。此外由于本研究针对的是汽车行业，本文也对行业性质进行了控制。

3 数据分析与结果

本文将使用统计分析软件SPSS19.0进行描述性统计、相关分析等分析工作。以Cronbach's α系数来检验变量的信度，各效度结果：联结强度为0.920，联结广度为0.870，新颖性为0.849，理解程度为0.910，创新绩效为0.939。各变量、因素的α值都大于0.799，说明所用的测量工具具有良好的信度。表1是本研究主要变量的均值、标准差及相关系数。

相关性分析结果表明，联结强度与创新绩效正相关(r=0.290，p＜0.01)，与理解程度正相关(r=0.486，p＜0.01)，与新颖性正相关(r=0.414，p＜0.01)。联结广度与新颖性正相关(r=0.624，p＜0.01)，与理解程度负相关(r=-0.056，p=0.452)，与创新绩效正相关(r=0.060，p=0.422)。新颖性与创新绩效正相关(r=0.267，p＜0.01)，理解程度与创新绩效正相关(r=0.583，p＜0.01)。

本文使用层次回归来分析检验本文的假设。为了检验假设5a～假设5d，本文严格使用检测中介变量的惯例。决定一个变量的中介效应有4个指标：(1)当中介变量未被加入模型时，自变量要显著影响因变量；(2)中介变量必须显著影响因变量；(3)自变量要显著影响中介变量；(4)当加入中介变量后，自变量对因变量的影响降低。完全中介意味着加入后自变量的影响变0，若非0意味着是部分中介。

外部联结对创新绩效的总效应：如表2所示，联结强度对创新绩效具有正向影响(模型3：β=0.341，p＜0.001)，假设1得到支持；而联结广度与创新绩效的相关性不显著(模型3：β=-0.031，p＞0.05)，假设2a，假设2b均未得到支持。

新颖性和理解程度对创新绩效的影响：新颖性与创新绩效正相关(模型4：β=0.236，p＜0.001)，理解程度与创新绩效正相关(模型4：β=0.559，p＜0.001)；假设3，假设4得到支持。

中介效应：(1)联结强度对新颖性有正影响(模型2：β=0.265，p＜0.001)，新颖性对创新绩效有正影响(模型4：β=0.236，p＜0.001)，当引入新颖性后，联结强度对创新绩效的影响变小(模型5：β=0.219，p＜0.001)，通过sobel检验可以进一步验证新颖性在联结强度和创新绩效之间的中介效应显著(β=3.022，p＜0.01)，假设5a得到数据支持。(2)联结强度对理解程度有正影响(模型1：β=0.560，p＜0.001)，理解程度对创新绩效有正影响(模型4：β=0.559，p＜0.001)，当引入理解程度后，联结强度对创新绩效的影响变小(模型6：β=0.001，p＞0.05)，通过sobel检验进一步验证理解程度在联结强度和创新绩效之间的中介效应显著(z=5.534，p＜0.001)，假设5b得到数据支持。(3)联结广度对理解程度有负影响(模型1：β=-0.184，p＜0.001)，理解程度与创新绩效正相关(模型4：β=0.559，p＜0.001)，通过sobel检验进一步验证理解程度在联结广度和创新绩效之间的中介效应显著(z=2.804，p＜0.01)，假设5c得到数据支持。(4)联结广度对新颖性有正影响(模型2：β=0.454，p＜0.001)，新颖性对创新绩效有正影响(模型4：β=0.236，p＜0.001)，通过sobel检验进一步验证新颖性在联结广度和创新绩效之间的中介效应显著(z=3.551，p＜0.001)，假设5d得到数据支持。

在模型3的结果中，联结广度对创新绩效的总效应并不显著，然而这并不能说明联结广度对创新绩效没有影响。事实上，通过中介机制的分析可以发现，联结广度通过新颖性对创新绩效具有正向影响(模型5)，而通过理解程度对创新绩效具有负向影响(模型6)，两种效应相互抵消导致了联结广度对创新绩效的总主效应不显著。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文的研究结果表明，联结强度与知识新颖性、理解程度正相关；联结广度与新颖性正相关，与理解程度负相关。该结论的意义在于：外部联结是企业获取外部知识的渠道，紧密的联结可以促进高频率的交流，促进知识的理解与吸收，双方是高信任的，对于新知识也乐于共享；其次，广泛的联结促进知识异质性的搜集，增加碰撞出新知识的可能性，但联结数量过多也会导致知识的理解程度不够。本文通过数据结果表明，新颖性与理解程度在联结强度、联结广度与创新绩效的关系中起中介作用。新颖性对创新的影响有2方面，一是元素创新，即将新知识应用到原来的框架结构中，替换过去同类陈旧的知识；二是结构创新，即对原有的知识进行重构。对于知识的理解程度，知识要被充分理解，不仅仅取决于知识本身是否利于理解，还在于理解知识的思考过程有助于人们形成一种思维方式、一个方法论、一个新的理念，进而可能会提升人们的智慧或经验。而这种智慧或经验不仅可以对当前的创新活动提供帮助，对后续的创新活动也会起到非常积极的作用。

4.2 理论贡献与实践启示

外部联结是实现组织创新的知识源泉，然而外部联结对组织创新的影响一直存在着诸多争论。强联结可以使组织间的知识共享更为顺畅，而弱联结则能够为组织提供更为新颖的知识。本文通过将外部联结划分为联结强度和联结广度，取代了以往外部联结的单一视角[19]，把强弱联结的对立转为两类联结特征的协同，为解释先前的强弱联结的悖论提供了新的思路。

通过将知识共享有效性划分为理解程度和新颖性2个维度，较为细致地揭示了外部联结影响创新绩效的内在机理。特别地，对于联结广度对创新绩效的影响而言，其总效应并不显著，然而正是对知识共享有效性的维度划分，才使得其内在逻辑得以清晰呈现。这为从联结强度和联结广度2个角度解释先前“强弱联结之争”提供了一定的理论基础。

根据本文研究结论，企业应提升与外部实体间合作的强度，加强双方的信任度，促进企业间的有效沟通，提升知识共享的有效性。在提升联结强度的同时，也要注意保持一定的联结广度。

本文的研究结论表明，联结广度对知识共享的有效性影响是双面的，企业应该根据当前企业外部知识共享的情况，及时调整外部联结的结构。例如，当企业间交流的技术知识不是最新前沿时，应该适当的提升联结的广度，而当知识共享的过程不够顺畅时，则应适度加强联结的强度。

4.3 研究局限与未来研究展望

当前，跨组织合作和知识共享是创新管理的研究热点之一。然而，鉴于所研究问题的复杂性以及笔者个人能力以及研究时间所限，本文的研究中仍存在诸多局限，其主要表现在以下几个方面：(1)本文的研究所选研究对象为我国的汽车行业，所得出的结论可能只适用于汽车行业，因而结论的外部效度受到了一定的影响。另外，不同行业之间的创新机制也会有所差异，因而对知识的需求以及外部联结的构建也应当不同。未来的研究通过对创新类别的划分，可以更加深化外部联结对创新绩效的作用机制的研究。(2)本文的研究模型还没有进一步完善，Lane、Salk、Lyles认为吸收能力越高，组织间学习的效率越高，说明吸收能力能促进组织的知识共享效率[22]；Pisano认为系统化能力使得组织获取的新知识能够与组织原有知识以同样的方式组织在一起，使得新知识迅速固化在组织内部，同组织原有的知识一样，共同对组织的创新起到推动作用[23]。所以未来的研究可以探索调节变量的作用机制。(3)本文以知识的有效性角度看检验知识共享的效果，缺乏考虑知识共享的效率性因素(如知识共享的速度，成本等)，未来研究还可以构建更为复杂的模型，同时考虑知识共享的效果与效率因素对组织创新绩效的影响。

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