結構嵌入、集體學習與旅游企業創新績效關系研究

(中國農業大學 人文與發展學院，北京 100193)

旅游創新是解決旅游業發展問題，加速產業持續發展的重要途徑。旅游產業集聚與網絡、企業創新行為是旅游創新領域里最為重要的兩大主題[1]。旅游產業集聚是地域內企業間合作的結果[2]，其形成的網絡為企業創新提供了知識、市場、技術等資源。一方面，旅游企業創新作為一種復雜的經濟行為，必定受到企業所嵌入的經濟社會結構的影響，其創新績效很大程度上取決于所處企業網絡中信息的廣度和有效程度[3,4]，而結構又是網絡的主要特征。另一方面，當產業的知識基礎非常復雜且在不斷積累和擴張時，專有的知識源將會非常分散，創新往往不會出現在單個公司中，而是在學習的網絡中[5]，旅游企業創新活動將受到目的地其他企業共同形成的“馬歇爾空氣”的影響。可見，從網絡結構嵌入、集體學習視角研究旅游企業創新績效是一個可行的理論切入點。

目前，國內外學者基本認同網絡結構和集體學習是集聚企業創新績效的重要影響因素，特別是在傳統產業或高新技術產業集群研究方面。而關于旅游產業集聚下的企業創新研究，現有文獻大多還是定性的經驗性分析，與之相關的量化研究仍然很缺乏[6,7]。例如，Paget等以法國滑雪勝地的一家旅游企業為例，定性分析了該企業在組織網絡中的“傳遞領袖”(leader translator)位置有利于企業的創新行為[8]；Sundbo等對丹麥和西班牙的旅游企業調研后發現，旅游企業擁有多樣性的創新網絡在企業創新系統中至關重要[9]。另外，現有文獻的研究對象主要集中在國外或國內經濟水平較高的地區。例如，一些學者以杭州國際旅游綜合體[10]、山西平遙古城產業集群[11]、廣州嶺南國際企業集團[12]等為例來研究旅游企業創新行為，而缺乏對我國西部地區旅游企業的研究。為此，本文的研究目的在于探討網絡結構對集聚的旅游企業創新績效具有怎樣的影響，以及網絡結構是如何影響集聚企業創新績效的。在整合社會網絡理論、集體學習理論和創新績效理論的基礎上，構建了網絡結構與旅游企業創新績效的作用機制模型，并以劍門蜀道旅游目的地企業為樣本進行實證檢驗。

一 理論基礎與研究假設

(一)概念界定

1.結構嵌入

最早提出“嵌入性”概念的是經濟史學家Karl Polanyi，他認為：“‘嵌入’這個詞表達了這樣一種理念，即經濟并非像經濟理論中說的那樣是自發(autonomous)的，而是從屬于政治、宗教和社會關系的”[13]14。而真正推動“嵌入性”概念發展的是Granovetter，他在批評古典社會學家“過度社會化”以及經濟學家“社會化不足”的基礎上認為，個人(或廠商)的經濟行為是嵌入在不斷變化的社會關系和網絡之中的，同時區分了不同的嵌入性，即關系性嵌入(relational embeddedness)和結構性嵌入(structural embeddedness)[14]。旅游企業的嵌入性，則是指這些地域性(local)的企業在戰略選擇、日常運營和創新活動中受到區域制度文化、外界環境、企業網絡(結構性嵌入)以及網絡成員信任網絡(關系性嵌入)等方面的影響程度。結構嵌入性研究的重點是企業在網絡中的位置等網絡結構特征對企業行為和績效的影響[4]，而結構嵌入性研究的網絡關系是多維的[15]。旅游企業網絡結構嵌入的衡量也不例外，需要考察多種網絡聯系。

2.旅游企業創新

旅游企業創新，不僅包含了改變和適應的理念，即創新就是產生、接受和執行新想法、新產品、新服務的過程[7]，更強調了創新行為的市場價值實現[16]。同時，創新并不是企業簡單追求效率的經濟行為，區域經濟的規則、社會環境、文化傳統等也會對創新產生深遠的影響，其企業的創新活動是嵌入在當地網絡結構和關系之中的。旅游企業創新較一般制造業或高新技術企業的特殊性主要表現在：(1)創新主要表現為“軟”創新，如服務、管理和產品設計等方面創新；(2)創新行為易于傳播和效仿，具有公開性特點；(3)創新難以度量，具有(準)無形性，有形產品也是無形創新的載體，無法像制造業創新可通過專利數量來測定；(4)創新主體主要為旅游企業本身，與高校、科研院所合作創新的較少，而制造業創新“產—研”密切合作，合作研發較為普遍；(5)創新來源主要為與旅游者直接的“供—需”互動，旅游各行業企業都要直接面對旅游者，這使得企業能直接得到旅游者消費需求特點和變化信息，從而快速創新。

旅游企業創新的類型多種多樣。如按創新的激進程度，可分為常規性、細節性、改革性和結構性創新[17]；按創新的內容，可分為：旅游產品開發、技術路徑、管理模式、營銷模式、政策制度創新等[18]139。本文認為旅游企業創新主要包括三類：一是旅游產品創新，這類創新強調旅游者對產品變化的直接感知，如旅游景區采取多樣化的旅游產品(如文化遺產游、鄉村旅游、探險旅游等)，旅游娛樂企業增設新的娛樂設施和項目等；二是旅游服務創新，這類創新強調旅游企業與消費者之間溝通界面的變化，如旅游飯店對服務方式的改善，企業與攜程網、藝龍網等涉旅網站進行合作，以提高旅游者的自助服務能力等；三是旅游過程(管理)創新，這類創新強調旅游企業內部的組織變革和規則改變，如改變員工管理辦法、引入新的通信信息技術、使用新的營銷手段等，從而提高管理的效率。可以說，旅游企業的創新行為通過創意、設計等方式貫穿于旅游企業整個運作過程之中，在對其創新績效進行評價時也應考慮其特殊性和復雜性。

(二)結構嵌入對創新績效的影響

結構嵌入性關注網絡參與者(即旅游企業及相關輔助機構)間相互聯系的整體性結構，一方面關注單一節點在網絡中的結構位置，另一方面關注網絡整體功能與結構。旅游企業網絡中不僅包括旅行社、住宿業、餐飲業、交通運輸業、游覽娛樂業、旅游用品和紀念品銷售行業等與旅游者直接發生聯系并為之服務的企業，還包括民間非營利組織和事業單位類型的旅游企業(如旅游景區)、間接旅游企業和旅游配套企業，這些網絡節點之間由于縱向、橫向的分工與合作形成了網絡整體結構。

本文主要研究旅游企業所嵌入的網絡結構對企業創新績效的影響，主要關注網絡密度、網絡中心性、網絡規模和網絡穩定性四大變量。網絡密度(network density)，即網絡內各節點之間實際存在的連線占可能連線的比例，各節點之間連線越多，密度就越大。高密度的網絡結構，可以縮短信息傳遞的平均路徑,使信息流動速度變快,促使創新知識和成果的迅速傳播。一般說來，企業網絡密度越高，企業間的聯系就越廣泛。但也有學者提出，過高或過低的網絡密度都不利于集聚企業的發展，企業網絡結構的密度應該保持在一定的均衡范圍內，以免降低企業集聚的效益[19,20]。網絡中心性(network centrality)，即節點在整個網絡的中心程度，它表明整個網絡的集中或集權程度。一般來說，中心性越高的結點，在網絡中越處于有利位置，能掌握更多的網絡信息和資源，并控制其他節點的行為而受益，從而提升企業的創新績效。網絡規模(network scale)，即網絡成員與其他節點聯系的多少，反映網絡成員與外界接觸機會的多少，企業擁有的網絡規模越大，也就更有機會接觸更多的信息，創新選擇的方案就越多。網絡穩定性(network stability)，即網絡結構隨時間變化的特征，企業從培育、發展網絡關系到價值收獲需要一定的時間差，而穩定的網絡聯系對企業的發展至關重要，頻繁變化的網絡結構將會使企業無所適從[2]。基于上述分析，本文提出如下假設：

H1：旅游企業網絡結構嵌入對創新績效有顯著正向影響。

(三)集體學習在結構嵌入與創新績效關系中的中介作用

以往的學習理論主要研究組織邊界內部的學習行為，而隨著技術合作、戰略聯盟、產業集群的發展，集體學習理論應運而生。旅游企業集聚形成的集體學習，可以借鑒最早研究集體學習理論的魏江等國內學者的解釋，“以一系列共享的制度、規則、程序和規制為基礎，集群成員和個人通過相互協調行動以尋求解決問題時產生知識積累和轉移的社會化過程”[21]，強調了集體學習的社會性特征。

圍繞某一旅游目的地，涉及旅游吃、住、行、游、購、娛等要素的企業形成了交錯的商業和社會網絡，而成員間頻繁的正式和非正式互動有效地促進了旅游企業間的集體學習。旅游企業集聚形成的集體學習主要表現為兩種形式：正式和非正式集體學習。經驗證實，集聚主體間的結網將加速節點間知識的傳播和集體學習，從而積累旅游企業的知識水平、促進其創新績效的提升，但過度密集的結網也可能導致網絡的僵化和封閉，阻礙外部信息和資源的交流和傳播，產生大量重復的冗余信息。

旅游企業集聚的正式集體學習主要包括：企業的前后向(后向包括消費者)聯系、位于同一價值環節中的同行間學習以及與區域旅游創新的另一主體——政府間的學習。第一，旅游企業前后向的溝通有助于認識彼此間的創新縫隙，從而提出創新的新方向，如旅行社對景區的創新要求將推進旅游景區企業的產品創新(旅行社是景區客源的前向企業)，同時，旅游各行業企業的創新都要面對旅游者，“供—需”互動是企業重要的創新來源，所以，作為企業后向聯系的重要組成部分，消費者對旅游企業的服務創新需求將促使企業進行創新改善；第二，同行間的集體學習有助于創新的橫向集成，盡管旅游同行企業間有明顯的競爭關系，但有意識的合作和交流，將會使企業之間取長補短，共同分享創新的成果，從而優化各自的價值環節，提高區域旅游的創新水平；第三，我國部分旅游產品(如事業單位類型的景區)往往具有公共物品的性質，且政府在很大程度上影響著旅游經濟活動和區域旅游的整體水平，企業與政府部門互動并建立社會網絡，不僅有利于增強政府部門對企業的了解和信心，更能提供企業聲譽與合法性，提高集聚企業從其他主體那里獲取信息、知識和資源等要素的能力[22]。

旅游企業的非正式學習途徑主要為人員流動、非正式交往等。人員流動主要包括企業管理層和一般員工的流動，這種流動使創新知識外溢，促使不同企業間在已有知識基礎上，充分吸收其他經驗和知識，以形成新的創新；非正式交往的形式，主要為不同企業的管理者、技術人員等通過吃飯、沙龍、參加集會、走親訪友等形式進行交談，而工作的類似性和互補性，將有意無意地產生知識的溢出和傳播，這種旅游企業間的非正式學習將可能是企業創新的重要來源之一。基于上述分析，本文還有如下假設：

H2：正式集體學習中介了結構嵌入對企業創新績效的作用；

H2a：正式集體學習對旅游企業創新績效有顯著正向影響；

H3：非正式集體學習中介了結構嵌入對企業創新績效的作用；

H3a：非正式集體學習對旅游企業創新績效有顯著正向影響。

基于上述分析和假設，本文構建了旅游企業網絡結構嵌入對創新績效影響機制的理論模型(見圖1)。

圖1.旅游企業網絡結構嵌入對創新績效影響機制的理論模型

二 實證分析與假設檢驗

(一)研究樣本

為檢驗旅游企業的網絡結構嵌入對其創新績效的影響及其作用機制，筆者分別于2013年8月至9月和2014年2月對四川劍門蜀道旅游目的地(劍門關景區)的旅游企業進行了實地調研。劍門關為劍門蜀道國家重點風景名勝區的核心景區，位于四川省廣元市劍閣縣內，2010至2012年劍閣縣的旅游產業區位熵分別為1.22、1.37和1.71①，旅游產業空間集聚態勢明顯。樣本包括與廣元市旅游局、劍閣縣旅游局以及劍門關景區管理局有聯系的廣元市和劍閣縣的旅行社，廣元市二星及其以上的與旅行社存在業務關系的酒店，劍閣縣內集聚的住宿業、餐飲業、購物店、娛樂場所等。在具體選擇時，采用概率抽樣中的分層隨機抽樣方法(按各行業數量分布)，除市縣兩級旅游局推薦的企業外，也在旅游目的地隨機進行選擇，以保證企業規模的多樣性。本次調研共發放問卷120份，回收112份，其中有效問卷93份。實證研究樣本的描述性統計結果見表1。

表1.樣本企業特征描述

從表1可以看出，研究樣本涉及住宿行業(酒店和客棧)31家、購物企業(旅游紀念品、土特產生產和銷售)21家、餐飲業18家、旅行社11家、娛樂行業7家、景點經營及其他企業5家。由于旅游交通僅有一家，且屬于廣元交通國際旅行社，故未單獨提出。在93家被調查的聚集企業中，2008年以前成立的占41.3%，企業的人數規模和經營規模都以中小企業為主②，樣本企業的產業分布特征符合我國旅游目的地企業聚集的現狀。問卷由中層及其以上的管理者(89.6%)填寫以保證問卷質量。為防范數據出現的同源誤差問題(common methods bias)，一是在研究設計上保證清晰無歧義的語句，二是保證問卷調研的匿名性，并告知被調查者答案無對錯之分，三是進行Harman單因素檢驗，發現通過主成分分析，可分析出3個因子并能解釋變量的74.97%，其中第一個因子可解釋30.80%的變異，并未出現單一的能解釋大部分變異的因子，可見本研究中不存在同源誤差情況。

(二)變量解釋

本文所有變量都使用了李克特5點量表方式，要求被訪者根據企業實際情況，選擇與題項的相符程度，由1至5表示符合程度逐步升高。

1.因變量。如前文所述，旅游企業創新主要包括產品創新、服務創新、過程(管理)創新，在對旅游企業創新績效進行評價時，需對旅游產品開發創新績效、服務創新績效、過程創新績效進行測量，具體以貴企業“經常推出新的產品/新的服務”、“對游客需求的把握比同行更好”、“比同行在市場推介和宣傳中做得更好”、“常根據實際需要改變經營模式和組織結構來提高企業效益”等指標來衡量。同時，旅游企業創新績效評價離不開對游客滿意度以及創新的經濟績效、社會績效和生態績效等結果因素進行評價，具體測量問題包括：“顧客很滿意貴公司的創新產品或服務”，“貴公司的產品/服務創新提高了企業的經濟效益”、“提高了社會效益”、“有良好的生態效益”等。本文編制的旅游企業創新績效量表參考了王兆峰[18]、郭丕斌等人[23]的實證研究，共計9個題項。

2.自變量。旅游目的地集聚企業，其網絡結構嵌入的測量主要包括網絡密度、網絡中心性、網絡規模和網絡穩定性四個方面。其中,對網絡密度和網絡中心性的測量包含了本地區的上游旅游企業、旅游鏈上其他企業(吃住行游購娛)、同類企業、下游旅游企業(或消費者)、金融機構、政府機構、旅游行業協會、其他機構(中介、高校/科研機構等)八種網絡聯系，測量問題以“相對于市/縣內同行業企業而言，貴企業與更多家機構(上述八種機構)有來往”或“很多要通過貴公司從中牽線”來測量網絡密度和中心性，這兩個變量的得分均為8個問題得分的平均值；網絡規模和網絡穩定性則用兩個問題：“相對于市/縣內同類企業而言，與貴公司正式和非正式聯系的組織更多”或“擁有的網絡聯系更加穩固”來衡量。量表共計18個題項。

3.中介變量。集體學習過程包括正式和非正式集體學習，前者包括旅游企業的前后向聯系(后向既包括旅游企業也包括終端消費者)、同行間學習以及與旅游創新的另一主體——政府間的學習，后者包括人員流動、非正式交往等。在參考江青虎[24]79對集聚經濟中集體學習的測量方法的基礎上，本文形成了6個題項的量表(見表2)。

4.控制變量。本文選取了行業性質、人員總數、年營業額為控制變量。

(三)樣本信度與效度

對獲得的93份有效問卷，采用SPSS.13.0統計軟件進行信度和效度的分析。鑒于問卷主體部分均以李克特量表進行測量，故應采用Cronbach’s系數來檢測量表信度。結果顯示，所有量表的信度均超過了0.8的標準，說明各因子測量變量具有較好的一致性，問卷顯示出較好的內部一致性。同時，對數據的效度分析表明，集體學習變量因子合成的KMO值為0.787，Sig.=0.000，非常適合做因子分析，集體學習的六條語句測量可得到兩個因子(見表2)，前三個語句可以表示為企業的正式集體學習，后三個語句可以表示為企業的非正式集體學習，與最初的旅游企業集體學習量表的設計維度一致。

表2.集體學習因子分析結果

(四)描述性統計及相關分析

本研究各變量的描述性統計和相關分析結果見表3。旅游企業創新績效與其網絡結構嵌入、正式和非正式集體學習均顯著相關(p<0.01)，與研究提出的假設基本相符。

表3.描述性統計與pearson相關系數

注：*p<0.05；**p<0.01。

(五)回歸分析與研究假設

為進一步探討各變量關系，驗證本研究的假設，在控制了企業的行業性質、人員總數、年營業額后，得出了層次回歸分析的結果。首先，模型1分析了自變量(結構嵌入變量)對旅游企業創新績效的影響，顯示了企業的網絡結構嵌入與其創新績效正相關；其次，模型2和模型3分別分析了正式集體學習和非正式集體學習兩個中介變量對企業創新績效的影響；再次，模型4和模型5將自變量和中介變量都納入進來分析自變量對因變量的作用機制。具體的統計分析結果見表4。

表4.回歸分析結果

注：*p<0.05；**p<0.01。

從模型1的回歸結果看，旅游企業的網絡結構嵌入與企業創新績效顯著正相關(β=0.808，p<0.01)，H1得到了驗證；從模型2和模型3的回歸結果看，正式集體學習和非正式集體對企業創新績效存在顯著的正相關(β1=0.63，p<0.01；β2=0.569，p<0.01)，H2a和H3a得到了驗證。

當集體學習兩個中介變量被逐步放入模型后，結構嵌入與企業創新績效的相關系數和模型解釋度都發生了變化。首先，當模型4放入中介變量正式集體學習后，結構嵌入與企業創新績效的關系系數從0.808下降至0.68，而模型解釋度(R2)從65%增加至67%，從而假設H2成立；其次，當模型5放入中介變量非正式集體學習后，結構嵌入與企業創新績效的關系系數從0.808下降至0.676，模型解釋度(R2)從65%增加到67.9%，從而假設H3獲得了支持。以上分析表明，旅游企業間的正式和非正式集體學習中介了結構嵌入對企業創新績效的作用。

三 研究結論及建議

國內外旅游企業創新研究尚處于起步階段，一方面，旅游企業創新已逐漸進入旅游研究者的視角，被認為是推動旅游業持續發展的重要因素，是一個極具潛力的研究方向；另一方面，與其相關的實證分析、理論機理研究卻少之又少。在這一背景下，本文綜合了社會網絡理論、集體學習理論和創新績效理論，對旅游企業的網絡結構嵌入性與企業創新績效間的關系和作用機制進行了分析和探討，并基于四川劍門蜀道旅游企業樣本對相關理論進行了實證檢驗。

研究發現：(1)以旅游目的地為核心的旅游企業網絡結構嵌入與企業創新績效呈正相關。可見，日益復雜的旅游創新活動，不是單個企業可以獨立完成的過程，需要以企業社會網絡的各節點聯系為前提，通過政府、消費者、上下游企業等機構之間的互動，提高網絡的密度、規模、中心性和穩定性，來改善企業的創新績效；(2)集體學習在網絡結構嵌入與企業創新績效關系中起中介作用，由此企業應該重視自身的網絡關系來促進企業間的集體學習，通過正式和非正式的學習交流得到企業創新所需的新知識、新技術，從而在一定程度上提高企業的創新績效；(3)集體學習對旅游企業創新績效有正向影響，企業不應只將學習界定在組織邊界內部，旅游企業間的正式學習以及人員流動等非正式學習都會促進旅游企業創新績效的提升。

基于上述結論，本文提出如下建議。(1)以旅游目的地為中心的聚集企業，應充分發揮區域網絡的價值，拓展和加強與上下游旅游企業、同行業企業、旅游鏈上其他企業、金融機構、政府機構、旅游行業協會等各種成員的聯系和互動，它們都可能成為企業創新知識的來源。同時，欠發達地區的旅游企業應注意增進網絡成員間的網絡密度、網絡規模，從而縮短信息傳遞的平均路徑以接觸更多的信息和機會，并盡量在網絡中占據關鍵位置并保證穩定性，以實現信息的控制優勢。(2)旅游目的地政府和企業，應共同構建組織間學習和知識生成的有效機制。例如，政府通過提供各種服務，如建立中介機構、信息中心，提供各種優惠政策措施，來促進旅游企業橫向和縱向間的合作與競爭，鼓勵旅游企業間的聯盟與協作，為企業與消費者之間的良性互動提供良好的外部環境，從而提高企業的創新活力。(3)旅游產業集聚區的企業和機構，可以通過各種活動，如企業家交流會，來建立各種非正式交流網絡，促進跨組織人員間的信息傳播與溝通，以創造良好的集體學習環境，推動區域旅游產業創新的持續增進。另外，旅游目的地聚集的企業為防止地方化知識的鎖定而導致的網絡失靈，需要延伸集聚的邊界，加強網絡的外部聯系，構建跨區域的學習機制，促進區域旅游企業的持續健康發展。

本文仍存在一些不足之處。首先，樣本量還是偏少，這對統計結論的效度有一定的影響；其次，本文的研究為靜態分析，對網絡結構的演化與企業創新績效的動態分析還值得進一步探討；最后，本文通過對西部欠發達地區的旅游目的地企業分析得到的結論具有一定的特殊性，可能存在發達地區的網絡結構嵌入太高反而不利于集聚企業發展的情況。

注釋：

①根據產值區位熵的計算公式，劍閣縣旅游收入區位熵的計算公式為：Q=(劍閣縣旅游收入/劍閣縣國內生產總值)/(四川省旅游收入/四川省國內生產總值)，Q>1表示旅游產業的專業化水平越高，集聚程度較高。

②旅游業中小企業是我國旅游業發展中的重要力量，但至今仍然沒有明確的劃分標準，參見蓋玉妍著《旅游業中小企業的劃分標準及其適用性分析》，《商業研究》2009年第4期，鑒于其不是本文的重點，故不多做討論。

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