网络互惠程度与企业管理创新——基于知识流出视角的实证研究，本文主要内容关键词为：互惠论文,视角论文,管理创新论文,程度论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
创新是企业构建竞争优势的潜在源泉[1]。基于创新的复杂性，Damanpour[2]提出了双核心模式观点，将组织创新分为技术创新和管理创新，其中管理创新是技术创新的内在保障，其具有整合和优化生产要素的功能，有助于建立科学的技术创新决策和激励机制。谢洪明等[3]以我国华南地区企业为研究样本，发现技术创新需要通过管理创新才能对组织绩效产生显著的正面影响。可见，为了能够更好地发挥技术创新应有的作用，我国企业在强调技术创新的同时，应加快管理创新的步伐。但就目前而言，国内外大多学者更侧重于研究技术创新[4][5]，而较少关注企业管理创新的影响因素。由此可知，如何提升管理创新不仅是学术界的前沿话题，更是当今企业亟需解决的重要问题。
近些年，学者们对企业创新行为的关注焦点正转向外部因素[6][7]，集群与网络因此被逐步引入到创新研究领域[8-10]。而位于集群或网络内的企业，其必然与某些网络成员之间存在直接或间接的联系与合作。那么，应如何正确处理集群或网络成员之间的关系才能更好地提升企业管理创新绩效呢？网络结构作为企业间关系的结构模式，主要包括网络强度、网络密度、网络中心性、网络互惠性等多个维度。然而，目前关于网络互惠性与企业创新之间关系的研究相对比较缺乏，即学术界尚未系统、深入地挖掘网络互惠程度对企业管理创新的影响路径。彭光顺[11]研究表明，网络互惠程度越高，意味网络成员之间的相互依赖程度越强，信任机制也更加完善，这样可以促进企业间更多、更快、更有效的知识流动。而作为知识流动的一个方面，知识流出不仅可以避免企业的重复投资，还能通过与其他网络成员之间的共享扩大组织整体的知识存量，从而提升企业的创新能力[12]。可见，网络互惠程度能否提升企业管理创新在一定程度上可以取决于企业知识流出、传递和转化的有效性。因此，本文拟从知识流出的视角出发，探讨网络互惠程度与企业管理创新的关系，一方面在于弥补以往侧重于研究技术创新的不足，另一方面在于完善网络结构和组织创新相关理论体系。
1 理论基础与研究假设
1.1 网络互惠程度
自行为经济学提出互惠理论以来，Arrow、Camerer，Johnson等和Berg，Dickhaut等人相继发现经济个体的行为并不完全受到“理性人”的假设约束，而是存在一定的利他动机，即经济个体在考虑自身利益的同时，在一定程度上也会顾及他人利益和群体利益，而并不只是简单地把个人利益作为唯一的行为中心，其行为往往受到综合性意识的支配[13-15]。由此可知，在保证利益最大化的前提下，作为特殊经济个体的网络成员能够主动与其他成员构建一种互惠关系。网络成员之间的一般性互惠关系可以分为群体一般性交换(group-generalized exchange)和网络一般性交换(network-generalized exchange)两种类型[16]，其中群体一般性交换的网络成员主要通过资源共享获取利益，网络一般性交换的网络成员则主要通过初始信息的提供从其他网络成员处获取回报。然而，由于网络成员之间的互动往往会涉及两个或两个以上的组织联盟[17]，因此，本研究将网络互惠程度(network's reciprocity degree，简称NRD)界定为“网络成员与上游企业、下游企业、科研机构、非科研组织、金融机构之间相互协作、共同发展的程度”。
1.2 网络互惠程度对企业管理创新的影响
所谓管理创新(management innovation，简称MI)，是指企业创造的一种有效的资源整合范式，这种范式既可以是新的有效整合资源以达到企业责任和目标的全过程管理，也可以是新的具体资源整合及目标制定等方面的细节管理[18]。
基于资源的战略观点，管理创新可以看做是企业内部资源与企业外部网络创新资源之间的互动过程[19]。在互惠环境下，企业可以利用社会网络挖掘所需的显性或隐性知识，如技术、市场、政策以及供应关系的重大改变和趋势等[20]，同时能够通过资源的有效传递和共享促进组织学习[21]，进而提升企业的管理创新绩效。如Incent，Anokhin等[22]研究表明，企业与合作伙伴之间的互惠性有利于提升企业绩效。而网络互惠作用一般可以分为上游互惠和下游互惠[23]，上游互惠是指网络中的受惠方愿意向第三方企业传递信息，下游互惠则是指知识流出方通过建立被信任的形象而从其他企业获取更多开展创新活动的援助[24]。基于上述分析，提出以下假设：
H1：网络成员之间互惠程度越高，越有利于促进企业管理创新。
1.3 知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间的中介作用
随着经济体制改革的不断加深以及市场竞争的日益激烈，企业制胜的关键已不在于所掌握的自然资源数量，而在于所拥有智力资源的质量。知识作为一种特殊的智力资源，能够通过在企业之间的流动或相互转移减少组织的不确定性，进而为组织带来比较竞争优势[25]。基于张晓燕等[26]的观点，由于缺乏强烈的转移动机，相对于外部企业知识流入而言，企业内部知识的流出往往是一种自发状态，其容易导致知识转移效果的非理想化。因此，现实中的很多企业都不愿与其他组织共同分享自身所拥有的内部知识。然而，过多地吸收外部企业的知识流入可能会增加企业筛选知识的成本，甚至造成知识剩余，而适当的知识流出不仅有利于企业从外部获取作为回报的新知识，还能够促进企业与网络中其他成员之间的正式与非正式交流，提高网络成员互惠关系形成或者加固的可能性，这在一定程度上会因网络成员之间信任机制的建立实现知识的传递与共享，进而产生循环累计因果效应(如图1所示)。
图1 循环累计因果效应图
注：实线表示直接作用；虚线表示间接作用。
其中在网络互惠成员之间传递与共享的知识可以分为显性知识和隐性知识：显性知识主要包括员工之间的非正式交流和相关部门提出的政策建议等；隐性知识则主要包括非正式联盟企业之间的交流[27]。在显性知识的影响下，企业会根据互惠成员的战略行为变化而适时调整自身的发展策略[28]，以不断完善管理创新体制建设；而在隐性知识的影响下，企业会通过扩大组织内部的知识存量来降低组织信息的不对称性，从而加快企业的管理创新[29]。
(1)网络互惠程度对知识流出的影响
虽然目前学术界尚未深入探讨网络互惠程度与知识流出的关系，但已有学者基于网络结构视角对知识流动进行了研究[30][31]，且形成了以下两种主要观点：一种观点以Granovetter[32]为代表，其通过对二元层次的联系力量和网络层次的结构洞研究，发现不同的网络结构会对企业知识流动产生不同的影响，其中具有较强同质性的强联系网络往往会提供重复和无效的知识信息，而由相互疏远的企业构成的弱联系网络则更可能提供有利于创新的知识信息；另一种观点认为，企业通过社会网络与一系列外部机构(如客户、供应商、政府部门、研究机构等)建立的广泛联系不仅有利于企业获取对自身有益的知识和信息，还可以提高企业之间信息交换和转移的质量，以及降低企业之间信息传递的成本和风险[33]。而作为网络结构的其中一个重要维度，网络互惠强调网络成员间利益的平衡与协调，也就是说，若企业对其他网络成员存在知识需求时，为了实现彼此间利益的均衡化，其必须对该网络成员流出相应的、有价值的知识。因此，对于网络互惠程度与知识流出的关系，本文更倾向于Daskalakis and Kauffeld-Monz[33]的观点，即互惠关系较强的企业之间更容易向对方流出知识。基于上述分析，提出以下假设：
H2：网络成员之间互惠程度越高，企业越容易向外部流出知识。
(2)知识流出对企业管理创新绩效的影响
知识流动作为组织知识管理的核心组成部分[34]，其可以分为知识流入和知识流出，其中知识流出(knowledge flow out，以下简称KFO)是指网络中其他成员从本企业获得的知识[35]。
基于对知识转移与组织学习互动效应的实证研究，吴晓波等[36]发现知识转移对组织学习存在正向影响。而组织的学习要素又能在微观路径上对企业竞争能力要素(技术竞争能力、整合竞争能力、市场营销竞争能力)产生激励作用[37]，这在一定程度上可以促进企业的管理创新。同时，T
dtling，Lehner等[38]研究表明，组织通过将自行创造或摸索出来的经验、知识与其他组织进行互动和交流，可以实现知识的积累、转移与扩散，进而提升企业的创新绩效。可见，企业向网络互惠成员或外部流出知识越主动，其越容易从外部获取作为回报的、对自身管理创新有益的知识。基于上述分析，提出以下假设：
H3：企业向外部流出知识越多，越有利于促进企业管理创新。
1.4 控制变量的影响
已有研究表明，企业规模的大小会影响网络结构和企业管理创新绩效的关系[39]。而研发(research and development，简称R&D)能力是企业重要的技术推动者和创新者[40]，企业在研发投入上的多少往往会影响企业的自主创新能力和后续的专利活动[41]。此外，集聚程度(geographic concentration，简称GC)是企业从外部网络获取知识和资源的重要调节者[24]。Carayol和Roux[42]表明，由于地理位置上的接近，高集聚度可以降低企业之间知识流动的成本。基于上述分析，提出以下假设：
H4：企业规模、研发投入以及集聚程度作为控制变量会对网络互惠程度、知识流出和企业管理创新三者之间的关系产生影响。
2 研究设计
2.1 研究框架和研究方法
基于前面的理论基础与研究假设，确定本研究框架如图2所示：知识流出包括向上游企业流出、向同类企业流出、向研发机构流出、向非研发机构流出、向金融机构流出五个维度，企业管理创新包括用人与管理创新(PMI)和组织与规划创新(OPI)两个维度。一方面，网络互惠程度对企业管理创新存在直接的正向影响；另一方面，网络互惠程度通过知识流出对企业管理创新产生间接影响。同时，考虑企业规模、研发投入、集聚程度作为控制变量对网络互惠程度、知识流出和企业管理创新三者之间关系的影响作用。
由于上述变量之间的因果关系较为复杂，以及问卷调查所收集的数据难免存在误差，常见的典型相关分析、联立方程模型等多元传统计量方法不能明确地解释测量误差，而结构方程模型(structural equation model，SEM)不仅可以同时估计和处理多个因变量之间的结构关系，还能容许自变量和因变量存在测量误差。因此，本研究拟采用结构方程模型对各变量之间的关系作进一步的检验与分析。
2.2 变量的操作化定义和测量
在变量的操作化定义和测量上，本研究尽量采用国内外现有文献已使用过的关于网络互惠程度、知识流出和企业管理创新的测量量表，再根据本研究目的进行了适当的修改，以作为搜集实证资料的工具。
网络互惠程度(NRD)的量表主要参考Ekeh[16]，刘军[43]等的研究，共12个问题项；知识流出(KFO)的测量问题主要借鉴罗筱秋[35]，Anderson等[44]和李志刚等[45]的研究成果，共5个问题项；管理创新(MI)主要参照林义屏[46]、谢洪明等[47]的量表，共9个问题项。
2.3 研究样本
基于对变量的适用性和实践的可操作性，本研究选取2008-2009年申报广东省高新技术企业(共2714个)和民营科技型企业(共764个)的企业作为研究样本。在广东省科技厅高新技术发展与产业化处、政策法规处的协助下，以邮寄方式共发放问卷2000份，收回问卷482份，问卷回收率为24.1%；其中填答不全的无效问卷24份，有效问卷为458份，有效回收率为22.9%。
而对于研究样本的基本特性，包括与同行相比的规模、企业对新产品的研发投入以及集聚程度，本文主要使用频数分配等方法进行统计分析，具体如表1所示。其中研发投入是指近三年来新产品研发费用占公司营业额的比例，投入的多少在一定程度上可以反映企业创新的意愿；集聚程度是指与本企业来往的上游企业、下游企业、同类企业、研发机构、非研发机构以及金融机构是否大部分与本企业分布在同一个地区内。
2.4 量表的信度与效度分析
为了更好地验证假设，本研究运用SPSS16.0软件对问卷调查所得数据进行了统计分析，结果如表2所示：网络互惠程度、知识流出、企业管理创新的均值和标准差表明被调查者在填写问卷时始终保持着较为一致的态度，而网络互惠程度、知识流出和企业管理创新三者之间的相关系数则说明两两变量之间存在着显著的相关关系。
在量表的信度检验方面，本研究主要采用Cronbach's α系数和因素分析累计解释量来进行检验。对于Cronbach's α系数，Nunnally[48]表明应不低于0.70；而对于因素分析累计解释量，张世勋[49]指出应大于0.40。通过运用SPSS16.0软件，发现网络互惠程度、知识流出、用人与管理创新和组织与规划创新的Cronbach's α系数分别为0.69，0.69，0.86，0.79；因素分析累计解释量分别为0.40，0.45，0.66，0.61，均处于可接受的水平，说明各变量的量表具有较高的信度。
在量表的效度检验方面，由于本研究所依赖的问卷重点参考了过去学者的相关研究成果，且根据试测的结果和相关专家建议进行了部分修改，说明本问卷具有较好的内容效度。同时，本研究所使用的量表都是相关研究所发展出来的，已获得大部分学者的认同和采用，能够符合准则效度的要求。但考虑文化等因素的影响以及本土的适用性，本文运用AMOS16.0软件，以验证性因素对各量表的建构效度进行检验，发现各变量的GFI值(均＞0.9)、CFI值(均＞0.9)、RMSEA值(均＜0.1)以及P值(均＜0.05)等都处于可接受的范围，说明各变量的量表具有较好的建构效度。
3 研究结果
通过构建直接影响模型(Model 1)和中间变量模型(Model 2)，本研究采用结构方程模型来检验网络互惠程度对企业管理创新的直接影响，以及知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间的中介作用。同时，在Model 2中分别加入企业规模、研发投入和集聚程度作为控制变量构建了Model 3、Model 4和Model 5，以探讨企业规模、研发投入和集聚程度是否以及如何影响网络互惠程度、知识流出和企业管理创新三者之间的关系。检验结果如表3所示。
由表3可知，5个模型的拟合指标(absolute fit measures)都在可接受的范围之内，表明所有模型都具有较好的拟合度，可对假设作进一步地验证。
在Model1中，网络互惠程度和企业管理创新之间的路径系数为0.243(P=0.001＜0.05)，表明网络互惠程度对企业管理创新具有显著的正向影响，假设H1获得支持。
在Model2中，网络互惠程度和知识流出之间的路径系数为0.494(P=0.000＜0.05)，表明网络互惠程度对知识流出具有显著的正向影响，假设H2获得支持；知识流出和企业管理创新之间的路径系数为0.611(P=0.000＜0.05)，表明知识流出对企业管理创新也存在显著的正向影响，假设H3获得支持；但网络互惠程度和企业管理创新之间的路径系数为-0.029(P=0.712＞0.05)，表明网络互惠程度对管理创新不存在直接的正向影响，假设H1未获得支持，说明知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间起到完全中介作用。
在Model3中，对于大规模企业而言，知识流出和企业管理创新之间的路径系数为0.152(P=0.130＞0.05)，表明知识流出对企业管理创新不存在直接的正向影响，假设H3未获得支持；对于小规模企业而言，网络互惠程度和知识流出之间的路径系数为0.305(P=0.163＞0.05)，表明网络互惠程度对知识流出不存在直接的正向影响，假设H2未获得支持；对于中规模企业而言，网络互惠程度和知识流出之间的路径系数为0.463(P=0.000＜0.05)，知识流出和企业管理创新之间的路径系数为0.697(P=0.000＜0.05)，网络互惠程度和企业管理创新之间的路径系数为-0.093(P=0.313＞0.05)，即假设H2和H3成立，假设H1不成立。可见，中规模企业的知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间仍起完全中介作用，而大规模和小规模企业的知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间不再起中介作用。
在Model 4中，对于研发投入比例较低的企业而言，知识流出对企业管理创新的路径系数为0.314(P=0.198＞0.05)，表明知识流出对企业管理创新不存在直接的正向影响，假设H3未获得支持，即知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间不再起完全中介作用；对于研发投入比例较高的企业而言，网络互惠程度和知识流出之间的路径系数为0.417(P=0.000＜0.05)，知识流出和企业管理创新之间的路径系数为0.637(P=0.000＜0.05)，网络互惠程度和企业管理创新之间的路径系数为-0.031(P=0.691＞0.05)，即知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间仍起完全中介作用。
在Model 5中，对于高集聚度企业而言，知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间仍起完全中介作用，但比Model 2有所减弱(0.452＜0.494)；而对于低集聚度企业而言，知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间也仍然起完全中介作用，但比Model 2表现得更为强烈(0.603＞0.494)。
Model 3、Model 4和Model 5的实证检验结果表明，企业规模、研发投入以及集聚程度作为控制变量会对网络互惠程度、知识流出和企业管理创新三者之间的关系产生影响，即假设H4成立。
4 结论与讨论
作为企业的核心竞争能力，管理创新日益受到企业管理者的广泛关注[50]。本文基于知识流出视角探讨了网络互惠程度对企业管理创新的影响作用，并通过结构方程模型获得了上述实证检验结果，进而形成以下主要研究结论：
(1)基于Model 1和Model 2的检验结果，发现知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间起完全中介作用。这说明网络成员之间的互惠程度越高，向对方流出有价值的知识资源的可能性就越大，尤其是有关企业管理的经验和知识，而且随着知识的相互传递和交流，彼此之间的合作关系会得到不断加强，这不仅有助于企业间信任机制的建立，还能促进网络成员之间形成更强的互惠性战略伙伴关系，从而扩大彼此之间的知识存量，为企业管理创新活动的开展提供支持。因此，企业在构建或加强与其他网络成员之间的互惠关系时，应注重适当的知识流出，以获取更多作为回报的有利于自身管理创新的知识资源。
(2)基于Model 3的检验结果，发现大规模和小规模企业的知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间不再起中介作用，即在大规模企业中，网络互惠程度对知识流出存在显著的正向影响，但知识流出对企业管理创新不存在直接的正向影响；在小规模企业中，网络互惠程度对知识流出不存在直接的正向影响，而知识流出对企业管理创新存在显著的正向影响。究其原因，虽然大规模企业向外公开的信息资源比较多，且往往处于网络的中心位置，更易与其他网络成员建立良好的互惠关系，进而获取更多作为回报的知识资源，但由于其更加专业化和部门化的管理方式，组织对于所获取的知识往往难以进行全面整合，一定程度上阻碍了管理创新活动的开展。而小规模企业由于受到资金、技术、市场等条件的限制，其自身所拥有的知识资源较少；同时基于成本的考虑，其不愿从外部获取过多的知识资源。因此，小规模企业会通过减少内部知识的流出来降低互惠合作伙伴的知识流入。该结论启示我们：企业应根据自己规模的大小，一方面适当调整与其他网络成员之间的关系；另一方面提高对知识资源的利用能力，以促进企业的管理创新。
(3)基于Model 4的检验结果，发现低研发投入企业的知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间不再起中介作用，即网络互惠程度对知识流出存在直接的正向影响，而知识流出对企业管理创新不存在直接的正向影响。该研究结果表明，网络互惠程度越高，低研发投入企业越容易向外部流出知识，而基于互惠关系的公平、对等原则，低研发投入企业往往能从外部获取更多作为回报的知识资源，但由于缺乏研发费用，其很难对这些知识开展有效地吸收和整合。由此可知，低研发投入企业若要成功实现管理创新，其必须适当增加研发费用，以提高知识的整合效率。
(4)基于Model 5的检验结果，发现高集聚度企业会减弱知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间的完全中介作用，而低集聚度企业则会加强知识流出在网络互惠程度和企业管理创新之间的完全中介作用。原因在于，高集聚度意味企业集中于某一地理区域(如图3所示)，这样企业之间容易受到对方的影响，甚至进行简单地模仿，使得彼此间相互交流的知识资源中包含过多重复和无用的信息，不利于企业的管理创新。而低集聚的企业之间由于在地理位置上相距较远，其往往存在区域文化、资源条件等方面的差异，从而能为本企业带来更加多元化的信息，实现优势互补。可见，企业之间的集聚程度对于企业管理创新的提升具有重大意义，即一个企业处于社会网络中的哪个位置，与其他企业拥有什么样的关系等，是企业加快管理创新的关键因素之一。因此，企业可以通过选择合适的地理位置使自己在网络中获取更多的创新优势。
图3 集聚分布图
研究结论不仅丰富了知识和创新管理理论体系，更为我国企业更好地处理网络关系提供了指导性意见。