企業創新戰略與知識特征的適配性研究

姚艷虹，劉金洋，閆倩玉

（湖南大學 工商管理學院，湖南 長沙 410082）

一、引 言

企業是科技創新的主體，而知識是企業創新活動的關鍵要素和資源[1]。如何最大化知識資源在創新活動中的推動作用已成為企業創新戰略選擇的出發點和落腳點。然而在我國產業結構調整和優化升級的大背景下，無視知識資源的基礎決定作用，盲目選擇創新戰略的情況普遍存在。如一些企業在選擇創新戰略時“拍腦袋”決策，或單純效仿行業標桿和競爭對手，致使創新戰略無法落地實施或流于形式，至今仍貼著“代工廠”或“山寨”的標簽，居于全球價值鏈最底端。事實上，企業正面臨困惑——企業創新戰略選擇的依據是什么？企業知識特征對創新戰略選擇和創新績效提升是否存在影響？這些問題的探討在理論上和實踐中意義重大。

創新戰略是企業進行技術創新活動的具有全局性、長遠性和方向性的規劃[2]。創新戰略從不同的角度有多種分類方法。本文基于創新過程中知識獲取和轉化方式的不同將創新戰略分為探索性創新（exploratory innovation）和利用性創新（exploitative innovation）[3]。已有研究表明，創新戰略的制定和實施受創新環境、創新資源和創新路徑等因素的影響[4]。但國內學者多從技術能力的角度探討創新戰略選擇問題，如從技術能力水平和結構的角度，探討其對創新戰略選擇和創新績效的影響[5-6]，從技術能力與領先市場兩個維度區分企業創新戰略選擇的4種情景[7]，從企業技術能力和市場需求多樣性兩個角度分析企業創新戰略選擇以及對國家自主創新戰略的影響[8]，或實證研究創新戰略和知識結構的匹配性對創新績效的影響[9]。企業技術能力本質上是一種知識能力，即企業整合和運用現有內外部知識的能力[10]。知識資源除了其存量水平和結構外，知識特征本身也制約和影響著創新戰略的選擇和創新績效水平的高低。換言之，只有識別自身的知識特征，選擇與企業知識特征相契合的創新戰略，發揮知識的比較優勢，才能有效提高創新績效。盡管國內外學者已分別對知識特征、創新戰略和創新績效開展了大量研究，而且針對知識特征、創新戰略、創新績效兩兩關系的研究已取得不少理論與實證研究成果[11-13]，但迄今為止專門研究知識特征、創新戰略和創新績效三者關系的文獻“寥若晨星”，此外，以往對知識特征的研究多從顯性和隱性的角度展開。本文提出全新的知識特征分類方法，從知識嵌入和知識距離兩個維度，將知識特征劃分為四種類型，更加深入細致地分析知識特征與創新戰略的內在適配性及其對創新績效的影響。

本文從知識特征、創新戰略與創新績效三者之間的相互關系入手，提出知識特征與企業創新戰略存在適配關系的觀點，深入探討創新戰略和知識特征適配度對創新績效的影響，在理論上豐富創新與知識管理相關研究，實踐中為企業合理選擇創新戰略，提升創新績效提供理論參考。

二、理論背景和研究假設

（一）文獻回顧

知識特征是對知識所具有特點的概括總結。以往關于知識特征的研究主要有隱性和顯性、嵌入性、模糊性、知識距離等，其中關于顯性和隱性的研究最多，如 Kogut＆Zander[14]，Nonaka[15]等。Cummings&Teng和雷井生則從嵌入性、模糊性和知識距離的角度來研究知識特征[16-17]，在此基礎上，本文以知識嵌入和知識距離作為知識的特征變量。Argote&Ingram系統研究了知識嵌入度對知識管理的影響，將知識嵌入度定義為知識與其載體不可分割、不可分離的程度[18]。Cummings&Teng則將知識距離定義為知識傳遞各方擁有相似知識的多少，知識距離越大，各方擁有的重疊知識越少。基于資源基礎理論，Urgal等人認為創新戰略的制定和實施在很大程度上受到知識資源的制約和影響[19]。Zahra進一步指出企業已有知識資源的特征決定了其在創新活動中識別新知識以及整合和運用新舊知識的有效程度[20]。Van Wijk研究發現，知識的水平流動會增加橫向知識存量，進而促進探索性創新；而縱向知識存量對探索性創新和利用性創新均具有促進作用[21]。知識特征通過影響企業知識轉移和共享的效率對企業核心技術能力的形成與發展發揮重要作用[22]。因此，探討企業知識特征對創新戰略制定和實施的影響，是提高創新績效首要和最基礎的問題。

實施探索性創新戰略或利用性創新戰略的企業，創新的側重點有所不同，從而決定了兩類企業獲取、消化吸收和應用知識的方式不盡相同[23]。探索性創新更加注重從外部獲取新知識，引入先進技術，拓展銷售渠道，滿足新興市場的需求[24]，因此需要以多元化的知識為基礎[25]。利用性創新通常基于企業已有知識、組織結構和運營流程，對現有的產品、服務和渠道等予以改進，滿足現有市場的需求，因此需要以深入扎實的專業知識為基礎。

已有關于知識特征與創新戰略的研究，通常僅限于討論單向的作用關系[11]。本文借鑒相關研究成果，基于中國本土企業的知識特征，對不同創新戰略選擇情境下的企業創新績效進行對比分析，試圖揭示蘊含在創新戰略與知識特征之間的內在適配關系，為企業提升創新績效提供理論依據和實踐指導。

（二）研究假設

知識特征是指組織內部知識的特點和屬性，代表組織特有的知識狀態。知識特征中的知識嵌入是知識流動過程中的情境依賴，代表知識與其載體不可分離的程度[18]；知識可以嵌入工具、人員、流程及相關子網絡中，載體的特點在一定程度上限制了知識共享和轉移的效率。而內部知識共享是組織創新的前提，如果組織成員不能很好地利用組織技術設備，無法與知識豐富的員工充分接觸交流，對于組織任務及流程不能較好地理解，則會造成組織知識流動不暢，組織創新難以順利開展。然而知識嵌入度高的企業通常具有高度專業化的知識，深厚的專業知識一方面讓企業在本領域具有獨特的技術優勢，有助于利用性創新的開展，另一方面卻不利于企業對其他技術領域知識的吸收與整合。當企業知識主要集中于某一技術領域，有可能面臨一系列技術創新風險，如“能力陷阱”、“路徑依賴”、“核心剛性”、“非本處發明的態度”等，該類企業通常傾向于利用內部知識開展創新，忽視對外部知識的整合[12]，進而抑制探索性創新的產生。知識特征中的知識距離代表各知識主體在知識類型、結構和層次方面的差異。知識距離較大時，組織成員間思維方式和溝通方式存在差異，對知識如何應用缺乏共識，進而造成組織知識共享和轉移困難，不利于利用性創新活動的開展。然而，知識距離較大，表明組織成員間重疊知識較少，組織成員的知識領域和知識位勢不盡相同，企業內部存在多元化的知識資源，有助于整合不同領域和層面的知識提出創新性的解決方案，推動探索性創新的開展。基于知識嵌入和知識距離水平的高低，本文認為知識特征可以劃分為四種類型：低嵌入低距離、低嵌入高距離、高嵌入低距離和高嵌入高距離，如圖1所示。

圖1 知識特征類型矩陣圖

高嵌入高距離知識特征，常見于大學、科研機構和新近成立的高新技術企業。組織不僅在本領域具有深入扎實的專業知識，而且很難被其他組織模仿和復制，同時成員間存在多元化的知識體系，知識資源較為豐富。但組織知識對情境的高度依賴降低了知識轉移的效率，員工間知識基礎和知識結構的巨大差異使溝通交流變得困難，知識流動速率和利用效率受到限制。提高創新績效的關鍵主要在于優化組織的知識狀態和知識分布。通過構建知識共享的組織情境，拓展知識的組織范圍，將外部知識內部化，結合組織內部多元化知識進行探索性創新，從而提升創新績效；另一方面可通過組織學習，建立知識共享通道，縮小組織成員間的知識差距，提高企業共享和利用已有知識資源的效率，實施利用性創新戰略以提升創新績效。因此，在高嵌入高距離知識特征下，綜合實施雙元性創新戰略有助于提高企業創新績效。基于以上分析，本文提出研究假設1。

H1：高嵌入高距離知識特征下，探索性和利用性創新戰略與企業創新績效均正相關。

低嵌入高距離知識特征下，企業缺乏專業化的知識基礎，但知識活性較高，易于轉移和共享，同時員工間溝通交流雖存在一定障礙，卻為企業提供了多元化的知識資源。低知識嵌入的企業由于知識粘性和情境嵌入性較低，知識轉移的路徑依賴不強，知識在部門之間轉移和共享較為順暢，同時多元化的知識體系有利于員工進行思想碰撞，激發創意的產生，為企業開展探索性創新提供有利條件。而利用性創新強調整合和優化升級企業現有知識，由于員工間缺乏共同的知識基礎，在改進產品和服務的溝通交流上難以達成共識，同時受知識深度的限制，企業實施利用性創新戰略缺乏相應的資源支撐，難以取得有競爭力的產品或服務。基于此，本文提出研究假設2。

H2：低嵌入高距離知識特征下，相較于利用性創新，探索性創新戰略對企業創新績效有顯著的正向影響。

高嵌入低距離知識特征下，企業知識情境依賴性較強，轉移和共享難度較大，員工間知識差距較小，同質化程度較高。由于企業知識高度嵌入企業生產流程和運營網絡中，其應用途徑和范圍受到較大限制，但能帶來“專用性”效率。由于存在共同的知識基礎，員工間溝通交流較為順暢，容易就相關問題進行深入探討并達成共識，這為企業集中一點改進產品和服務創造了條件，因此，在該知識特征下，實施利用性創新戰略有助于提高企業創新績效。而探索性創新強調知識的高速自由流動，多元化的知識基礎以及對外部先進知識的甄選、消化吸收和利用的能力。顯然，高嵌入低距離知識特征下實施探索性創新戰略收效甚微。基于以上分析，本文提出研究假設3。

H3：高嵌入低距離知識特征下，相較于探索性創新，利用性創新戰略對企業創新績效有顯著的正向影響。

低嵌入低距離知識特征下，企業知識既可以在內部自由流動，同時能被全體員工學習和利用，知識轉移和共享效率較高。但低嵌入低距離，意味著企業既缺乏先進的專業化知識，同時員工個體知識同質化現象嚴重，企業知識存量和知識層次處于較低水平。這類企業雖然可以生存，但前景堪憂。通過加大知識投入，大力引進外部先進的專業技術知識，利用內部溝通渠道和知識交流平臺進行知識共享，有助于提升企業整體知識水平，在此基礎上實施利用性創新，對已有產品和服務進行優化升級，可以有效提高企業創新績效。此外，通過鼓勵探索性學習，增加企業知識的多樣性，開展創新思維培訓，組建跨部門研發團隊，實施探索性創新，將有助于創新績效的提升。基于此，本文提出研究假設4。

H4：低嵌入低距離知識特征下，探索性和利用性創新戰略與企業創新績效均呈正相關關系。

三、測量和數據

（一）研究樣本及數據收集

本研究采用方便抽樣的方式開展問卷調查，調查對象來自湖南、廣東、北京等地40多家企業不同層級的員工，在企業人力資源部的協助下完成發放，部分問卷的發放對象為某高校的EDP和EMBA學員。為了讓受訪者如實客觀作答，所有問卷采用無記名方式進行，同時向受訪者承諾對問卷結果嚴格保密。本研究共發放問卷560份，其中有效問卷400份，問卷有效回收率為71.4%。

（二）變量測量

此次問卷調查主要包括知識特征、創新戰略和創新績效三個變量，除控制變量外，所有變量的測量均采用Linkert 5級量表，“1”表示非常不符合，“5”非常符合。所用量表均為國外成熟量表，通過翻譯、回譯和調整的方式得到相應的中文量表。

知識特征的測量借鑒Cummingsa&Teng編制的知識特征問卷[16]，選取知識嵌入和知識距離兩個維度，共8個題項。

創新戰略的測量采用Jansen等編制的創新戰略問卷[26]，探索性創新和利用性創新各7個題項。

創新績效的測量采用Rundquist的創新績效問卷[27]，該問卷在Song等人問卷的基礎上改編而來，共6個題項。

（三）信效度檢驗

運用SPSS18.0對28個題項進行信度檢驗，各變量的Cronbach’sα系數和KMO值均超過0.8，累計解釋方差均大于0.5，表明具有較好的內部一致性信度，通過效度檢驗。同時，通過探索性因子分析得知，所有題項在其相應構念上的因子載荷值均大于0.5，表明研究問卷的聚合效度較好（表1）。

表1 各量表信度、效度分析結果

借助AMOS18.0進行驗證性因子分析來檢驗量表的判別效度和收斂效度。對照模型的評判標準[28]，表2的結果表明，各項擬合指標均較為理想，本研究所用問卷具有良好的效度。

表2 各量表驗證性因子分析結果

四、研究結果

（一）知識特征與創新戰略的相關性分析

按照圖1所示的知識特征類型矩陣，企業知識特征可以分為四種類型，參照已有研究關于高低特征的劃分依據[29]，對問卷中知識嵌入和知識距離的相關題項得分計算均值，兩個子維度的平均得分水平分別為3.52和3.48，由此可知市場上企業知識特征的總體平均水平在3.5左右，由此，我們得到企業知識特征高低的臨界值。據此，本研究對已調查企業的知識特征作出如下區分：

（1）低嵌入低距離：知識嵌入和知識距離測量值均小于或等于3.5；

（2）低嵌入高距離：知識嵌入測量值小于或等于3.5，知識距離測量值大于3.5；

（3）高嵌入低距離：知識嵌入測量值大于3.5，知識距離測量值小于或等于3.5；

（4）高嵌入高距離：知識嵌入和知識距離測量值均大于3.5。

上述四種知識特征類型的企業在樣本中的分布為168、51、58、123。四種知識特征類型的企業在樣本中均有體現，較為符合市場上的實際情況。

各變量的均值、標準差和相關系數（表3）顯示：背景變量、自變量和因變量之間都存在顯著的相關關系（p＜0.001）。具體而言，知識特征與探索性創新呈現顯著正相關關系（r=0.616，p＜0.001）；知識特征與利用性創新呈現顯著正相關關系（r=0.635，p＜0.001）；探索性創新與創新績效呈現顯著正相關關系（r=0.733，p＜0.001）；利用性創新與創新績效呈現顯著正相關關系（r=0.724，p＜0.001）。這些結果為相關變量之間的關系分析和模型檢驗提供了必要的前提。

表3 變量描述性統計及相關性分析

（二）不同知識特征下創新戰略與創新績效的回歸分析

本研究采用多層線性回歸模型對假設1-4逐條進行驗證（表4）。在模型A-H中，方差膨脹因子VIF取值范圍為1.610～2.832，容忍度取值范圍為0.353～0.905，均在允許的范圍內，表明相關變量間不存在較強的多重共線性問題。針對高嵌入高距離知識特征的企業，首先構建模型A，研究該類型企業采用探索性創新和利用性創新對創新績效的影響。結果表明，模型A較為顯著，F值為18.410（p＜0.001），R2為0.564。為避免自變量與控制變量之間可能存在的相關性，排除控制變量，對創新戰略和創新績效單獨回歸，得到模型B。其F值為66.844（p＜0.001），R2為0.527，探索性創新戰略和利用性創新戰略與企業創新績效存在顯著的正相關關系，回歸系數分別為0.459（p＜0.001），0.422（p＜0.001），假設1得到支持。依次建構模型C～H。其中，模型D的F值為9.919（p＜0.001），R2為0.265，利用性創新戰略與企業創新績效的關系較為顯著，回歸系數為0.421（p＜0.05），而探索性創新戰略與創新績效的關系不顯著（p＞0.05），假設3得到驗證。模型 E、F均顯著，F值為 2.376（p＜0.05）、8.501（p＜0.01），R2為0.312、0.262，低嵌入高距離模型中探索性創新戰略與企業創新績效的關系較為顯著，回歸系數為0.333（p＜0.05），而利用性創新戰略與創新績效的關系不顯著（p＞0.05），假設2得到驗證。模型G、H均顯著，F值為25.095（p＜0.001）、95.622（p＜0.001），R2為0.558、0.537，低嵌入低距離模型中探索性、利用性創新戰略與創新績效均相關（p＜0.000），假設4得到驗證。

表4 不同知識特征下創新戰略與創新績效的回歸分析

（三）知識特征與創新戰略的適配性分析

基于表4的實證檢驗結果，可以發現在不同的知識特征類型下，探索性和利用性創新戰略對創新績效的影響存在顯著差異：在高嵌入高距離知識特征下，探索性和利用性創新均能獲得較高的創新績效；在高嵌入低距離知識特征下，相較于探索性創新戰略，利用性創新戰略能帶來更高的創新績效；在低嵌入高距離知識特征下，相較于利用性創新戰略，探索性創新戰略能帶來更高的創新績效；低嵌入低距離知識特征下，探索性和利用性創新戰略與創新績效均正相關，說明雙元性創新能為該類型企業帶來較好的創新績效。基于以上分析，可以用圖2來表示創新戰略與知識特征之間存在的適配關系。

圖2 知識特征與創新戰略的適配模型

從適配模型可以看出：以高創新績效為目標，低嵌入高距離知識特征與探索性創新戰略適配，高嵌入低距離知識特征與利用性創新戰略適配，高嵌入高距離知識特征及低嵌入低距離知識特征與兩種創新戰略均適配。

五、結論與啟示

（一）研究結論與討論

從知識管理的角度研究組織創新問題，在管理研究中方興未艾。本研究以方便抽樣法對企業不同層次員工進行問卷調查，探索知識特征與創新戰略之間的適配關系，以及基于適配關系的創新戰略選擇對創新績效的影響。通過理論分析和實證研究，得出以下結論：

（1）知識特征與探索性創新和利用性創新均存在顯著的正相關關系，探索性創新和利用性創新與創新績效顯著正相關。該結果補充和擴展了以往學者關于知識特征與創新戰略關系的研究。除隱性和顯性[11]、知識專門化[12]、知識儲備之外，知識嵌入和知識距離也是影響創新戰略制定與實施的知識特征變量。

（2）企業創新戰略與知識特征的適配能有效提高創新績效。其中，高嵌入低距離知識特征下，選擇利用性創新戰略，低嵌入高距離知識特征下，選擇探索性創新戰略，將會有更高的創新績效。高嵌入高距離和低嵌入低距離知識特征的企業，實施二元式創新能獲得較高的創新績效。該結論從“知識自身特征”的角度，佐證了國內外關于知識資源與創新戰略的研究[30]，是對資源基礎理論的有利支持和發展[19]。

本文研究結論對中國企業創新管理有重要意義。改革開放以來，以“三來一補”為代表的外向型代工企業帶動沿海經濟飛速發展。然而隨著國內外經濟環境的變化，這些代工企業面臨著要么戰略轉型要么被淘汰的命運。增強自主創新能力，實現創新驅動發展不僅成為國家戰略方針，也是企業在全球化背景下謀求生存和發展的必由之路。如何制定和實施適合企業實際情況的創新戰略成為企業管理者的棘手問題。基于本研究結論，知識特征在企業攀登全球價值鏈高端的過程中發揮著基礎導向作用。低嵌入高距離知識特征的企業，因其知識轉移和共享的高效率和多元化，更適合采用探索性創新戰略；高嵌入低距離知識特征的企業在專業知識深度和溝通交流學習方面具有優勢，因此更適合采用利用性創新戰略；高嵌入高距離知識特征的企業專業知識深度和廣度方面均具有比較優勢，但在知識轉移、共享和利用效率上存在劣勢，而低嵌入低距離知識特征的企業則剛好相反，因此這兩種類型的企業需要綜合實施二元式創新能夠獲得較好的創新績效。

本研究的主要貢獻在于：首先，提出了新的知識特征分類模型，綜合考慮知識嵌入和知識距離水平的高低，將知識特征分為低嵌入低距離、低嵌入高距離、高嵌入低距離和高嵌入高距離四種類型，為解讀企業的知識特征和狀態提供了一個全新的思路，豐富了知識資源理論的研究視角。其次，通過理論分析，提出企業知識特征與創新戰略存在內在適配關系的假設，運用實證數據驗證了兩者的適配性對創新績效的影響，豐富和拓展了企業知識管理和戰略管理、創新管理領域的交叉性研究。

（二）管理啟示

上述研究結論表明企業創新戰略與其知識特征是否適配對創新績效水平的高低具有重要影響，由此我們可以得到以下啟示。

第一，識別企業知識特征類型，對企業創新戰略制定發揮著基礎決定和制約作用。知識資源是創新活動最重要的投入要素之一，知識的特征決定了知識資源能在多大程度上被吸收、運用并轉化成新的知識成果，如專利技術、工藝訣竅等。企業一方面應識別并盡量結合自身知識資源的特征類型制定和實施創新戰略，使創新戰略契合企業的實際情況；另一方面，應根據創新戰略實施對知識資源的要求，有針對性地加強知識體系建設，調整和優化知識結構，為創新戰略的落地實施做好知識儲備工作。

第二，結合企業知識特征對創新戰略進行優選和動態調整，是提高企業創新績效水平的有效途徑。企業在制定創新戰略時，應充分考慮并發揮已有知識資源的優勢，選擇符合企業發展需要又兼具可行性的戰略方針，并在戰略實施過程中加大對緊缺知識資源的投入，加強知識資源庫和知識共享平臺建設，努力將企業內外部的知識資源轉化為切實的創新績效。同時，企業在不同發展階段，知識狀態和知識結構會發生改變，企業應定期做好知識資源庫的梳理和規劃工作，結合新的內外部形勢對創新戰略進行動態調整，使創新戰略和企業知識狀態實現動態匹配，實現螺旋式上升的良性循環。

（三）研究局限和未來展望

本文雖取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足，需要在后續研究中不斷改進和完善。

（1）問卷發放采用的是方便抽樣法，樣本的代表性和由此得來的研究結論的普適性存在一定的局限和不足。

（2）本研究的樣本數據來源橫跨多個行業，而行業差異的存在會使得研究結論對特定行業的借鑒意義和價值有所影響。

（3）通過同一受訪者獲得數據，可能存在同源誤差，未來的研究可由熟悉企業實際情況的人員分別填寫相應的版塊，增強數據的客觀性。

（4）本研究的模型沒有將外部環境因素納入進來。企業創新戰略的制定和創新績效水平的高低與外部環境息息相關，在今后的研究中，可以進一步探討外部環境和內部資源的交互作用對創新戰略制定和創新績效的影響。

[1]Nonaka L.A dynamic theory of organizational knowledge creation[J].Organization Science，1994，5（1）：14-37.

[2]許慶瑞.研究、發展與技術創新管理[M].北京：高等教育出版社，2000.

[3]Gibson C B，Birkinshaw J.The antecedents，consequences，and mediating role of organizational ambidexterity[J].Academy of management Journal，2004，47（2）：209-226.

[4]王良，楊乃定，姜繼嬌.知識聯盟與知識型企業的知識創新戰略[J].軟科學，2005，19（3）：79-81.

[5]彭燦，楊玲.技術能力、創新戰略與創新績效的關系研究[J].科研管理，2009，30（2）：26-32.

[6]何建洪，賀昌政.企業技術能力、創新戰略對創新績效的影響研究[J].軟科學，2012，26（6）：113-117.

[7]邢小強，王玉榮，吳家喜.全球領先市場視角下的企業創新戰略選擇[J].科技進步與對策，2010，27（17）：106-109.

[8]王敏，銀路.企業技術創新戰略選擇及其對國家自主創新戰略布局的影響——基于技術能力和需求多樣性的分析[J].科學學與科學技術管理，2007（2）：63-68.

[9]姚艷虹，李揚帆.企業創新戰略與知識結構的匹配性研究[J].科學學與科學技術管理，2014，35（10）：150-158.

[10]王毅.企業技術核心能力增長：以華北制藥、長虹為例[J].科研管理，2002，23（3）：1-6.

[11]劉春玉，楊蕙馨.二元式創新的知識屬性與網絡安排[J].科技進步與對策，2008，25（4）：139-143.

[12]朱亞萍.企業知識專門化與探索式創新績效：研發網絡知識整合的悖論[J].寧波大學學報：人文科學版，2014，27（2）：102-107.

[13]楊玲，彭燦.技術能力、創新戰略與創新績效的關系研究[J].科技進步與對策，2009，26（7）：106-108.

[14]Kogut B，Zander U.Knowledge of the firm，combinative capabilities，and the replication of technology[J].Organization science，1992，3（3）：383-397.

[15]Nonaka I.A dynamic theory of organizational knowledge creation[J].Organization science，1994，5（1）：14-37.

[16]Cummings J L，Teng B S.Transferring R＆D Knowledge：The Key Factors Affecting Knowledge Transfer Success[J].Journal of Engineering and Technology Management，2003，20（1）：39-68.

[17]雷井生.中小企業知識資本績效實現的影響因素——基于實證視角的分析[J].經濟管理，2009，31（5）：80-88.

[18]Argote L，Ingram P.Knowledge transfer：A basis for competitive advantage in firms[J].Organizational behavior and human decision processes，2000，82（1）：150-169.

[19]Urgal B，Quintás M A，Arévalo-Tomé R.Knowledge resources and innovation performance：the mediation of innovation capability moderated by management commitment[J].Technology Analysis&Strategic Management，2013，25（5）：543-565.

[20]Zahra S A，George G.Absorptive capacity：A review，reconceptualization，and extension[J].Academy of management review，2002，27（2）：185-203.

[21]Van Wijk R，Jansen J J P，Van Den Bosch F A J，et al.How firms shape knowledge to explore and exploit：a study of knowledge flows，knowledge stocks and innovative performance across units[J].Technology Analysis&Strategic Management，2012，24（9）：929-950.

[22]Birkinshaw J，Nobel R，Ridderstr?le J.Knowledge as a contingency variable：do the characteristics of knowledge predict organization structure[J].Organization science，2002，13（3）：274-289.

[23]Lane P J，Koka B R，Pathak S.The reification of absorptive capacity：a critical review and rejuvenation of the construct[J].Academy of management review，2006，31（4）：833-863.

[24]Benner M J，Tushman M L.Exploitation，exploration，and process management：The productivity dilemma revisited[J].Academy of management review，2003，28（2）：238-256.

[25]Phelps C C.A longitudinal study of the influence of alliance network structure and composition on firm exploratory innovation[J].Academy of Management Journal，2010，53（4）：890-913.

[26]Jansen J J P，Van Den Bosch F A J，Volberda H W.Exploratory innovation，exploitative innovation，and performance：Effects of organizational antecedents and environmental moderators[J].Management science，2006，52（11）：1661-1674.

[27]Rundquist J.The ability to integrate different types of knowledge and its effect on innovation performance[J].International Journal of Innovation Management，2012，16（2）：1-32.

[28]Hu L Bentler P M．Cutof criteria for fit indexes in covarian ce structure analysis：Conventional criteria versus new alternatives[J].Structural Equation Modeling：A Multidisciplinary Journal，1999，6（1）：1-55.

[29]朱青松.員工與組織的價值觀實現度匹配及其作用的實證研究[D].成都：四川大學，2007.

[30]Laursen K，Salter A.Open for innovation：the role of openness in explaining innovation performance among UK manufacturing firms[J].Strategic management journal，2006，27（2）：131-150.