企业网络位置、间接联系与创新绩效，本文主要内容关键词为：绩效论文,位置论文,企业论文,网络论文，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。
创新是企业的生命与不竭发展的动力，特别在技术迅猛发展的高技术产业中，只有持续创新的企业才能满足日益变化的市场需求，才能不断提高市场竞争力。随着创新复杂性和不确定性的增加，企业不能只在组织内部获取创新所需的信息与知识，创新活动的价值链也难以全部纳入到企业内部完成，“闭门造车”式的创新将明显无法适应产品更新换代的时代形势，企业不得不在创新的各个阶段寻求合作(Escribano et al.，2009)。因此，现代的创新模式发生了变化，创新不再是简单的原子式过程，而是一个交互合作的过程，也是一个不断形成企业合作创新网络的过程。
在合作创新网络中，每个企业在网络中所处的位置是不同的，占据良好网络位置(Network Position)的企业在信息收集与处理方面将更具优势。因此，近年来学者们开始逐渐关注合作创新网络中的网络位置对创新绩效的影响(Zaheer and Bell，2005；Bell，2005)。除网络位置变量外，学者们还发现企业的间接联系也是影响创新绩效的重要变量(Ahuja，2000；Salman and Saives，2005)。有关合作创新网络对企业创新绩效影响的研究无疑具有重要理论意义和实践价值，但开展该类研究需要同时掌握社会网络分析方法和管理学相关理论，跨学科理论与方法的应用无疑成为相关研究人员的一大挑战，因此，合作创新网络的研究近年来开始起步，但绝大多数还处在定性描述阶段，其量化研究仍然很少(谭劲松，何铮，2007)。针对这一研究现状，我们以深圳IC产业为例探讨了网络位置两个最重要的变量中心度(Centrality)和结构洞(Structural Hole)、间接联系(Indirect Ties)及它们的交互效应对企业创新绩效的影响，为企业提升创新绩效提供理论依据与指导。
一、文献回顾和研究假设
1.中心度与创新绩效
在合作创新网络中，各企业占据着不同的网络位置，不同的网络位置代表不同的获得新知识的机会，而新知识的获得是进行创新活动的关键所在，因此，网络位置对企业创新绩效有重要影响(Tsai，2001)。国内学者王宇露，李元旭(2009)也支持这一观点，他们的研究结果表明企业的网络位置是影响企业学习效果的重要因素；黄中伟，王宇露(2008)甚至认为，占据良好网络位置所拥有的资源通常比个人所拥有的资源更为有用，因为网络位置带来的资源是嵌入于组织网络中的，即使个体有所变化，资源依然依附在网络位置上，因此他们认为网络位置是企业的一种重要社会资本(位置资本)。
网络位置是行动者之间关系建立的结果，在社会网络分析中是一个关键性变量。在社会网络分析中，描述网络特征的指标通常分为两类，一类是衡量整体网络特征的指标，如网络密度、网络中心势、网络对等性等；另一类是衡量网络中个体位置的指标，如中心度、结构洞。在企业创新的相关研究中，中心度和结构洞从不同角度对企业个体网络位置进行刻画，受到了研究者的广泛关注(Zaheer and Bell，2005)，因而本研究也选择中心度和结构洞两个变量对企业网络位置进行分析。
在网络分析中，中心度是衡量个体行动者在网络中重要程度的变量，可用来考察企业充当网络中心枢纽的程度(Burt，1992)和对资源获取与控制的程度(Wasserman and Faust，1994)。企业在合作创新网络中的中心度反映了企业处在网络中心位置的程度，中心度高说明企业处于合作创新网络的核心位置，而中心度低则表明企业处在合作创新网络的边缘。中心度高的企业在创新方面拥有强大的优势，主要表现在下述方面：
(1)中心度高的企业在网络中更容易获取并控制与创新相关的新信息。在创新过程中，新信息对于解决设计和生产的问题非常重要(Ibarra，1993)，因此，中心度高的企业在创新活动中将明显占据信息优势(Powell et al.，1996)。而且，从组织学习的角度来看，中心度高的企业可以接触到众多的新信息，这将进一步增强企业学习的可能性，促进企业对外部信息与内部现存知识进行整合，从而开发出新知识，实现创新(Brown and Duguid，1991)。
(2)中心度高的企业拥有多重的信息渠道与信息源。拥有多源的信息意味着可以通过独特新颖的信息组合实现创新(Dougherty and Hardy，1996)；同时，拥有多源的信息意味着更不容易丢失有价值的信息。此外，现实中作为信息源的竞争对手可能出于战略原因限制信息的外流或发出误导的信息，而处在网络中心位置的企业更容易获取准确的信息与信息源(Burt，1992)，也可以通过对不同信息源间的信息进行对比，从而对其准确性进行评估。
(3)中心度越高的企业越容易汇聚不同企业的互补性技能，越能争取到与优秀企业合作的机会。王燕梅(2006)对我国机床工业的分析表明，随着企业分工专业化的深入，企业借助与其他企业建立的稳定的分工协作关系网络，能够弥补单个企业内部能力的不足。创新过程需要同步使用不同的技术和知识，而在技术迅速变化的环境下，开发多种广泛的能力并维持这些能力对于单个企业来说非常困难，同时考虑到购买这些技术的难度或限制，合作开发就成为企业获得互补性知识或技能的可行方案。当中心度高的企业需要选择合作伙伴时，由于企业处在网络核心与多个企业有联系，因此可在众多有联系的企业中挑选出最合适的合作伙伴；另一方面，当其他企业挑选合作伙伴时，位于网络核心的企业由于可以迅速发现和接近正在进行有前景的创新活动的企业(Powell et al.，1996)，因此，将拥有更大的机会被挑选为合作伙伴，从而分享到创新带来的好处。综上所述，我们提出：
假设1：企业的中心度与创新绩效正相关。
2.结构洞与企业创新绩效
结构洞的关注点与中心度不同，中心度强调自我的直接联系的特性，而结构洞更为关注与自我联系的企业之间的关系模式。根据结构洞理论，如果自我与许多彼此不相连的个体有联结，那么这种结构对自我将非常有利；如果自我作为两个互不关联簇群间的桥梁，则这种结构带来的收益将进一步放大(Uzzi，1997)。例如我有一群出版社朋友团体甲，也有一群作家朋友团体乙，而团体甲和团体乙间彼此互不相识，那么我所处的位置就可以称为结构洞，可以通过某种形式从中获利。因此，结构洞就是行动者可以玩弄以获利的空间，一个网络间的“好位置”(罗家德，2005)。
在现实的网络中，个体间不可能两两都发生联系，因此结构洞在网络中是普遍存在的现象。Burt(1992)认为，占据结构洞位置的企业可以接触彼此不相连的合作伙伴，由此，可以接近许多不同的信息流，获得更多更新的非重复信息，并具持有和控制信息的优势；并且，从投资效率角度而言，合作关系最好是“非重复关系”，而结构洞能最小化合作伙伴之间的冗余联系，因此，占据结构洞位置的企业可以以最低的成本来构建有效且信息富足的网络。
在合作创新网络中，占据结构洞位置对企业创新绩效非常有利。一是占据结构洞位置的企业拥有非冗余的异质性联系，能触及到差异化的信息领域，从而可以从中进行筛选整合，进而实现创新(McEvily and Zaheer，1999)；二是占据结构洞位置的企业可以更方便地查明潜在交易伙伴或合作者的资质，更快地获知机会或威胁，从而避免创新失败，提升创新成功率(Uzzi，1997)；此外，与许多企业保持联系是有成本的，剔除冗余联系的企业可以把有限的管理精力投入到最值得维系的联系上(Gnyawali and Madhavan，2001；Soda et al.，2004)。综上所述，我们提出：
假设2：企业占据的结构洞数目与创新绩效正相关。
3.间接联系与企业创新绩效
Ahuja(2000)认为，企业的直接联系和间接联系都是影响创新绩效的重要变量。由于企业的直接联系数就是其程度中心度，有关直接联系对创新绩效的影响已隐含在本文关于中心度的论述中，因此，本部分着重分析间接联系对创新绩效的影响。间接联系是指企业间没有直接联系，只能通过一个或多个企业作为桥梁才能到达的企业关系。关于间接联系的论述可以追溯到Granovetter(1973)最初关于弱联系的研究，他认为，间接联系关系可以使行动者获得更多新信息和机遇，能够在企业与其他社会团体间搭建桥梁，提供企业在其直接联系里所不能获得的信息和资源。Granovetter(1973)这一思想对于间接联系的研究无疑非常具有启发意义。
Gulati(1995)的研究表明，间接联系是企业信息的来源之一，可以增大企业信息的涉猎范围并提供所需的有效信息，从而有助于获取互补性知识，提升创新绩效。Ahuja(2000)认为，间接联系通过两种形式来提升企业创新绩效：①间接联系充当信息收集的角色，间接联系使企业能够获得更多本研究领域内所发生的研究成败的消息，因此，有前景的技术路线和失败的经验教训都能够通过间接联系网络尽早获悉；②间接联系充当信息处理或过滤器的角色，合作网络中的每个企业都可能充当一个信息处理机制，该机制可用来吸收、筛选、分类新的技术发明，使不同技术领域的相关信息可以通过间接联系进入企业的视野。Salman and Saives(2005)的观点与Ahuja(2000)的大同小异，他们认为间接联系的作用主要表现在两个方面：①间接联系是企业的信息来源之一，并且是企业与更远的主体进行信息交流的渠道；②间接联系还可以作为监控外部环境以获取互补性知识和新机遇的工具。因此，企业间接联系无疑是企业创新的一种无形资产(Salman and Saives，2005)。综上所述，我们提出：
H3：企业的间接联系数与创新绩效正相关。
4.中心度的调节效应
间接联系对创新绩效的影响还依赖于企业在合作创新网络中的中心度，中心度低的企业比中心度高的企业从间接联系中能获得更多的收益。①位于网络边缘的低中心度企业直接联系比较少，从直接联系中获得的信息比较有限，而通过间接联系获得的额外信息在低中心度企业的较少信息总量中占有较大的比重，是一个明显的增量，因而影响更显著；但对位于网络中心的高中心度企业而言，这些企业已拥有了许多直接联系，从直接联系中就可获得较多的信息流量，因而通过间接联系获得的额外信息对它们庞大的信息总量来说仅仅是一个微不足道的增量。因此，位于网络边缘的低中心度企业比位于网络中心的高中心度企业更看重从间接联系中获得的信息。②Zaheer and Zaheer(1997)的研究表明，企业从信息中获益的大小由企业对信息的敏锐性、应变能力决定。显然，位于网络中心的高中心度企业由于受到众多繁乱信息的干扰，有限的精力大多花费在处理直接联系的信息上，而用于处理来自间接联系方面的信息的精力自然低于拥有较少直接联系的边缘企业(Ahuja，2000)。因此，位于网络边缘的企业比位于网络中心的企业能更好地处理和响应来自间接联系的信息。综上所述，本研究提出：
H4：企业的中心度负向调节间接联系与创新绩效的影响，即中心度越高的企业从间接联系中获益越少。
5.结构洞的调节效应
间接联系对企业创新绩效的影响还依赖于企业跨越的结构洞。为直观起见，我们以图1为例进行分析。在图1中，企业X和X′都有4个间接联系，但由于图1(b)中企业1和企业2存在直接联系，因此根据结构洞的定义，图1(b)中的企业X′拥有比图1(a)中的企业X更少的结构洞。进一步分析可发现，图1(a)中的企业X不但桥接企业1和企业2，还桥接了两个没有联系的簇群(一个簇群由企业1、3、4组成，另一个簇群由企业2、5、6组成)，完全掌控了两个簇群的信息交换通道；而在图l(b)中，由于企业l和企业2存在直接联系，因此企业X'对信息的掌控弱于图1(a)中的企业X。
根据结构洞理论，作为簇群的桥梁掌控信息交换通道可获得信息收益和控制收益(Burt，1997)。信息收益包括两方面：一方面是时效收益，在图1(a)中，企业X作为两个簇群间唯一的信息交流通道，可以在第一时间接收到信息，从而拥有比图1(b)中企业X′更高的时效收益；另一方面是提名收益，在图1(a)中，企业X作为两个簇群间唯一的联系人，将拥有更多被选为合作伙伴的机会，从而拥有比图1(b)中企业X′更多的提名收益。同时，图1(a)中企业X作为两个簇群间唯一的信息交流通道，在交流联系中居于垄断地位，可以根据需要战略性地控制信息的传递与否、传递的准确性等，从而获得比图1(b)中企业X′更高的控制收益。而且，根据Uzzi(1997)的研究，企业桥接两个互不关联的簇群比桥接两个互不关联的个体能带来更多收益，图1(a)中企业X桥接了两个互不关联的簇群，因此，企业X比企业X′更能从间接联系中获益。综上所述，我们提出：
H5：企业跨越的结构洞数目正向调节间接联系与创新绩效的关系，即结构洞越丰富的企业从间接联系中获益越多。
图1 结构洞的调节作用对比分析
二、研究设计
1.研究样本
本研究涉及创新与合作网络，因此研究对象最好具有明显的创新与企业间合作的特征。我们认为，IC产业技术更新速度快、企业创新能力强，行业内有“摩尔定律”的说法，即产品性能每隔18个月翻一番，可见创新在该行业具有重要地位；另外，在IC产业中，上游的设计企业属智力密集型，中游的制造企业属资本技术密集型，而下游的封装、测试企业属劳动密集型，三种不同类型的企业为了充分发挥各自的优势天然般地形成了密切合作的特点。通常，一个IC新产品的诞生需经过设计企业和制造企业的多次交流往返，并通过测试后才可以进入批量生产阶段。因此，IC产业具有创新力强、企业间合作广泛的特点，符合本研究的要求。在我国IC产业中，深圳市经过近几年的大力发展，IC产业整体规模迅速扩大，2008年仅设计类企业的产值就达61亿元，位居全国首位，产业逐渐完善成熟，呈现出明显的产业集聚现象。考虑到资料收集的便利性与研究对象的影响力，本研究以深圳市IC产业为例进行实证分析。
本研究的数据采用问卷调查的方法获得，问卷发放对象为深圳市IC产业中的典型企业，问卷发放和回收在2009年6月下旬到2009年9月进行，问卷发放过程得到了广东省相关政府部门与企业界朋友的大力支持，共发放问卷143份，回收139份，其中有效问卷121份，有效问卷回收率为84.62％。样本企业的基本特征见表1。
2.变量与测量
(1)自变量及调节变量的测量。本研究的自变量和调节变量包括中心度、结构洞和间接联系，为了测量这些变量，我们应用提名生成法(Name-generator)获得相关数据。提名生成法应用相当广泛，目前已经形成一套成熟的流程和处理方法，被证明具有较高的信度和效度(Campbell et al.，1986)。具体而言，我们通过问卷询问被调查企业分别在深圳市内、国内、全球范围内“与贵企业进行密切技术合作的企业有哪些？”，要求各填写3—10家企业。通过这种提名的方法，我们在121份有效问卷中共得到335个企业名称，并根据335家企业之间是否存在合作关系进行0—1编码，0代表企业间无合作关系，1代表企业间存在合作关系。经编码我们得到一个335×335的0—l矩阵，对称化处理后应用UCINET 6.214软件即可计算各企业的相关网络指标。由于我们关注的是有效问卷的121家企业，因此本研究仅用它们的数据进行实证分析。
中心度的测量。常见用来衡量中心度的指标有程度中心度、中介中心度和接近中心度。罗家德(2005)认为，接近中心度指标仅对完全相连图(网络中任一节点都可以通过若干个中介到达其他所有节点)有效，当网络图不是完全相连时，接近中心度毫无意义可言。由于本研究的企业合作网络图不是完全相连的，因此，我们不采用接近中心度指标，而选用程度中心度和中介中心度两个指标，并利用主成分分析法抽取出一个公共因子来衡量企业的中心度。结果显示，抽取的公共因子解释总变异量达96.930％，表明用一个公共因子来衡量企业中心度是合适的。
结构洞的测量。在衡量结构洞的众多指数中，“约束”指数是最受关注并应用最广泛的。“约束”是一个高度概括性的指数，能够有效地测量企业结构洞的匮乏程度。“约束”越高，表明企业拥有的结构洞越少，因此“约束”通常与绩效呈反向关系(Burt，2005)。同时，因为“约束”指数的最大值为1，为方便起见，学者们常用1与“约束”的差来衡量结构洞丰富程度(Zaheer and Bell，2005)。在本研究中，我们利用UCINET6.214软件计算出各被调查企业的约束值，进而通过计算1与“约束”值的差得到对应企业的结构洞丰富程度。
间接联系的测量。按照间接联系的定义，间接联系的测量可通过计算与企业距离为2及以上的节点数目，但这一方法忽视了企业间关系随距离的增大而减弱的事实，因此，同等对待不同距离的间接联系是不科学的(Ahuja，2000)。我们认为，间接联系的作用随企业间距离的增加而将发生明显衰减，距离大于2的间接联系所产生的作用已小至可以忽略不计，因此，本研究仅考虑距离为2的间接联系，这一数据可以应用UCINET6.214软件计算得到。
(2)因变量的测量。本研究的因变量为企业创新绩效，在企业创新绩效的经验研究中，有些学者采用专利数作为创新绩效的衡量指标，然而，使用专利数来测量创新绩效存在一定缺陷(Griliches，1990)。一是申请专利的条件比较严格，可能会低估一些企业的创新绩效；二是某些企业出于战略原因不愿对创新产出申请专利(例如防范信息过早外泄)；三是企业申请专利积极性的差异也会影响这一指标测量创新绩效的准确性。因此，本研究不选用专利数指标，而根据Bell(2005)、Ritter and Gemünden(2004)的研究，采用5个5分值题项对创新绩效进行测量。为得到创新绩效因子，我们应用主成分分析法进行公共因子提取。经检验，KMO值为0.859，Bartlett球形检验值为471.159，显著水平为0.000，表明非常适合进行因子提取。表2为创新绩效的探索性因子分析结果。结果表明，公共因子解释了总变异量的77.048％，说明本创新绩效量表具有良好的建构效度。同时，创新绩效的α信度为0.924，说明本量表是可靠的。
(3)控制变量的测量。本研究选择企业年龄和企业规模作为控制变量。有学者认为创办时间长的企业由于有充分的时间来积累知识，因此拥有更多的创新产出(Sorensen and Start，2000)。本研究认为，企业年龄可能对创新绩效产生影响，但不是本文的研究重点，因此，本文将企业年龄作为控制变量处理。按学界的普遍做法，我们用2009年(问卷回收年份)与企业创办年份的差作为企业年龄。同时，企业规模一直被认为对创新绩效有影响作用，在分析企业创新绩效时有必要对企业规模进行控制(Cohen and Levinthal，1990)。Ahuja(2000)认为，企业规模作为创新绩效的控制变量时可用雇员人数来测量。本研究按雇员人数将企业规模分为四个级别，具体而言，以l代表100人以下，2代表100—499人，3代表500—1000人，4代表1000人以上。
三、实证结果
表3是本研究主要变量的均值、标准差以及相关系数。为检验本研究提出的各个假设，我们用软件SPSSl5.0对企业创新绩效进行逐步多元回归分析：①引进控制变量对创新绩效的影响(Step 0)，接着引进自变量间接联系(Step 1)，②分别引进调节变量中心度(Step 2a)和结构洞(Step 2b)，③在Step 2a和Step 2b的基础上分别引进间接联系与中心度的交互项(Step 3a)和间接联系与结构洞的交互项(Step 3b)，即自变量与调节变量的交互项。为了避免加入交互项带来的多重共线性问题，我们首先对自变量与调节变量做中心化处理，再计算其交互项并代入回归方程中，从而有效地避免了多重共线性问题(Friedrich，1982)。回归分析结果如表4所示。
从表4中的Step 0可看出，企业年龄对企业创新绩效有显著正向影响，支持了Sorensen and Start(2000)的观点，即企业创办时间与创新绩效正相关；同时Step 0的结果还显示，企业规模对创新绩效没有显著影响，这可能与IC产业中设计类企业规模不大但创新能力较强有关。由Step 1可看出，在控制变量的基础上引入自变量间接联系，模型的解释力显著增加(Δ
=0.322，p＜0.01)，并且间接联系与企业创新绩效存在显著正相关关系(β=0.597，p＜0.01)，从而支持了假设3。由Step 2a可知，模型引入中心度变量后，模型的解释力显著增加(Δ=0.296，p＜0.01)，并且中心度与企业创新绩效存在显著正相关关系(β=0.866，p＜0.01)，从而支持了假设l。由Step 2b可知，模型引入结构洞变量后，模型的解释力显著增加(Δ=0.25l，p＜0.01)，并且结构洞与企业创新绩效存在显著正相关关系(β=0.653，p＜0.01)，从而支持了假设2。由Step 3a可知，模型在Step 2a的基础上引入间接联系与中心度的交互项后，模型的解释力显著增加(Δ=0.054，p＜0.01)，并且中心度显著负向调节间接联系与企业创新绩效关系(β=-0.362，p＜0.01)，从而支持了假设4。由Step 3b可知，模型在Step 2b的基础上引入间接联系与结构洞的交互项后，模型的解释力显著增加(Δ=0.042，p＜0.01)，并且结构洞显著正向调节间接联系与企业创新绩效关系(β=0.384，p＜0.01)，从而支持了假设5。
为了更直观地揭示中心度和结构洞的调节作用，我们分别在图2(a)、图2(b)中画出具体的交互作用效果。图2(a)为中心度对间接联系与企业创新绩效的调节作用图，具体而言，对中心度低的企业，间接联系对企业创新绩效的正向作用比较强烈，而对中心度高的企业，间接联系对企业创新绩效的正向作用变得比较微弱；这说明中心度的增大削弱了间接联系对企业创新绩效的正向影响，从而表现出中心度负向调节间接联系与创新绩效的关系。图2(b)是结构洞对间接联系与企业创新绩效的调节作用图，具体而言，对结构洞较少的企业，间接联系对企业创新绩效的正向作用比较微弱，而对结构洞较丰富的企业，间接联系对企业创新绩效的正向作用变得比较强烈；这说明较多的结构洞放大了间接联系对企业创新绩效的正向影响，从而表现出结构洞正向调节间接联系与创新绩效的关系。
图2 中心度与结构洞的调节作用
四、讨论与结语
在传统的企业理论中，企业被假定为原子式个体，即各个企业之间是一种孤立、零散的关系；但在现代企业理论中，企业最终的价值创造和实现要依赖于利益相关者之间的合作，合作的质量越高、范围越广、程度越深，则企业的发展空间和潜力也就越大(李海舰，郭树民，2008)。钱锡红等(2009)的研究表明，企业间关系网络已是目前影响企业发展的最重要的关系网络类型，并且随着市场机制的进一步完善，企业间关系网络的影响还将进一步加强。企业间关系网络的重要性反映在创新实践中，即表现为创新的源泉不仅仅存在于企业内部，还存在于企业与其他行动者的关系之中(Powell et al.，1996)，Astra Zeneca公司首席执行官Tom McKillop甚至认为“99％令人兴奋的想法都出现在研究室之外”(Escribano et al.，2009)。因此，如何通过企业间合作网络进行知识交换、如何构建和占据有利的网络位置并利用好间接联系以提升企业创新绩效无疑是一个具有重要理论意义和实践价值的课题。
(1)在合作创新网络中，不同的网络位置代表企业在获取创新性知识方面面临不同的机遇，位于网络中心并占有丰富结构洞的企业将在信息获取方面拥有显著优势。Von Hippel(1988)认为，新知识对于开发新产品和引致创新性想法至关重要，而知识的交换与获取需要合作关系的建立，需要行动者占据有利的网络位置。本研究结果验证并发展了这一观点，认为占据有利的网络位置确实有助于企业创新绩效的提高，具体而言，企业通过占据高中心度和丰富结构洞的网络位置，在学习、知识转移和信息交换方面拥有更好的机遇，从而显著提升创新绩效。
(2)本研究实证结果表明企业占据结构洞有利于提升创新绩效，这一结论与Ahuja(2000)提出的结构洞与创新绩效负相关的看法相反，从而支持了开放式网络有利于企业创新绩效的观点。事实上，学术界关于结构洞与创新的关系一直存在两种代表性观点：一种观点认为富含结构洞的开放式网络有利于创新，另一种相反的观点强调闭合网络有利于创新。支持开放式网络的学者认为，跨越结构洞的企业通过与多个相互隔离的个体或簇群发生联系，并利用这些联系获取新颖和非冗余的信息，从而提升创新绩效(Burl，1992)。支持闭合式网络的学者认为，紧密联结而结构洞较少的闭合网络能够培育企业间信任、强化合作惯例并降低机会主义行为，因而有利于创新绩效提升(Coleman，1990)。我们认为，对创新活动异常活跃、产品生命周期非常短的高技术产业而言，不断为产品和技术的开发注入新鲜的想法、知识和信息尤显重要，因此，在对IC产业的实证分析中，富含结构洞的开放式网络有助于创新就不难理解了。
(3)本研究的实证结果表明，企业的间接联系是促进创新绩效提升的一个重要因素。创新是一个涉及信息收集与处理的信息密集型活动，单凭企业自身的实力只能掌握有限的知识和技术，而企业的间接联系使得企业能够在更广阔且灵活的范围内对技术、信息进行监控。通过间接联系，企业一方面，可以扩大知识搜寻范围并获得所需的互补性知识；另一方面，这些信息当中可能有一些是未曾预料到的有用信息，具有激发企业变革和创新的巨大潜能(Granovetter，1973)。正是基于间接联系的重要作用，Salman and Saives(2005)认为，间接联系是企业创新绩效的源泉，也是企业的一种重要无形资产。因此，我们不应对宝贵的间接联系视而不见，而应充分重视和利用好这一无形资产。
(4)间接联系与创新绩效的关系受企业中心度和结构洞数目的调节。间接联系对企业创新绩效的影响逐渐引起学界的关注，但目前对间接联系的相关研究还不多(Salman and Saives，2005)。Ahuja(2000)较早地进行了这方面的研究工作，提出间接联系价值的大小还依赖于特定的网络情况。本研究验证并发展了这一观点，认为企业间接联系对创新绩效的影响随中心度的大小和结构洞的多少而发生变化。具体而言，中心度低的企业相比中心度高的企业从间接联系中获得的创新绩效更高，即高中心度削弱了间接联系对企业创新绩效的正向影响，从而表现出中心度负向调节间接联系与创新绩效的关系；结构洞较多的企业相比结构洞较少的企业从间接联系中获得的创新绩效更高，即较多的结构洞放大了间接联系对企业创新绩效的正向影响，从而表现出结构洞正向调节间接联系与创新绩效的关系。
本研究结果对企业实践和相关管理部门也有重要启示。对企业而言：①本研究表明占据网络中心和富含结构洞的网络位置有利于企业创新绩效提升，因此，企业一方面要积极构建广泛的企业间合作创新网络，争取成为网络中的核心企业；另一方面要努力剔除冗余联系，积极与不同类型的组织建立合作关系，从而提升企业拥有的结构洞数目。②本研究显示企业的间接联系也是促进创新绩效不可忽视的因素之一，因此，企业不但要建立直接的合作网络，还要积极促进合作伙伴与其他企业进行联盟，充分做好有关间接联系的信息收集与管理工作。③本研究发现网络边缘的企业比网络核心的企业从间接联系中能获得更多的创新收益，因此，对处在边缘位置的企业而言，应更重视与拥有众多合作伙伴的企业建立联盟关系，从而通过众多的间接联系增加信息来源进而提高创新绩效；本研究还发现占据较多结构洞的企业比占据较少结构洞的企业能从间接联系中获得更多的创新收益，因此，占据较多结构洞的企业需更加注意利用自身垄断信息交换通道的优势，从不同簇群的间接联系信息交换中获得更多创新收益。对相关管理部门而言，一方面，要努力改善企业间合作创新环境，通过制度保障(如知识产权保护)来消除企业间合作创新的顾虑；另一方面，要鼓励企业主动走出去建立广泛的合作联盟，打造开放式的合作创新网络。
本研究的局限主要表现在三方面：①本研究的样本数据来自创新力较强的高技术产业，因此研究结论若推广到传统产业时需持谨慎态度；②本研究数据源自同一份测量问卷，可能存在共同方法偏差(Common Method Bias)而产生系统误差；③本研究收集的是横断面数据，所得结论本质上是变量间的相关关系，更为严谨的因果关系还需要纵向研究加以检验。
对于未来的研究，我们的建议：①现实中的企业合作关系是动态变化的，因此对网络的动态演化进行探讨无疑是一个很有趣的研究方向；②良好的网络位置和间接联系在信息收集方面为企业创新提供了优势，但企业如何获取、消化、转换和应用这些外部知识也是一个重要影响因素，如何将这两方面因素结合起来进行研究无疑是一个具有广阔前景的方向。