創新網絡嵌入、外部知識獲取與物流企業市場績效關系

崔海云，魏國辰

（北京物資學院商學院，北京市101149）

創新網絡嵌入、外部知識獲取與物流企業市場績效關系

崔海云，魏國辰

（北京物資學院商學院，北京市101149）

隨著商業模式生命周期的日益縮短，僅僅依靠內部知識已經難以滿足物流企業動態競爭的需要，創新網絡成為物流企業獲取市場知識和競爭情報的重要源泉。積極嵌入創新網絡，努力從組織外部獲取創新知識，有助于物流企業提升市場績效。物流企業在創新網絡內的嵌入方式與知識獲取方式成為影響其提升市場績效的重要因素。基于外部知識獲取視角，就物流企業結構性創新網絡嵌入與關系性創新網絡嵌入對物流企業市場績效的作用及其內部作用路徑進行實證檢驗可以發現，物流企業的結構性創新網絡嵌入與關系性創新網絡嵌入有利于物流企業提升市場績效。其中，結構性嵌入通過有償獲取作用于物流企業市場績效，而關系性嵌入通過無償獲取作用于物流企業市場績效，且關系性嵌入只能為物流企業帶來同質性的信息，而結構性嵌入卻可為物流企業帶來異質性的信息。

結構性嵌入；關系性嵌入；有償獲取；物流企業；市場績效

一、引言

產業競爭全球化時代，物流企業現有商業模式與經營策略的生命周期越來越短，市場競爭越來越激烈，物流企業僅僅依靠自身知識已經很難獲得并保持動態競爭優勢，積極嵌入創新網絡，全面開發和利用企業內外部知識與資源，是物流企業贏得市場競爭的重要路徑。創新網絡內知識的多元融合與資源互動關系有利于物流企業形成難以模仿的網絡創新能力。[1]然而，物流企業如何借助創新網絡來提升市場績效仍然是一個懸而未決的問題。

20世紀80年代以來，隨著社會網絡理論的日益成熟，一些重要的研究視角，如結構洞理論、弱聯系與強聯系理論、嵌入理論等，越來越受到相關研究者的青睞。本文將基于網絡嵌入（Network Embeddedness）理論，深入探討創新網絡內物流企業市場績效提升路徑。

二、文獻梳理與假設構建

（一）網絡嵌入與物流企業市場績效的關系

網絡嵌入理論認為，經濟主體和經濟行為總是嵌入在不斷發展的社會結構和社會關系之中，而這些社會結構與關系也會反過來影響經濟主體與經濟行為。在現實的經濟社會中，經濟主體和經濟行為既不可能完全受制于社會結構與社會關系，也不可能完全脫離社會環境，而是適度地嵌入于社會結構與社會關系。[2]網絡嵌入可分為結構性嵌入和關系性嵌入兩類。結構性嵌入主要用于分析社會網絡的內部結構及其影響，而關系性嵌入主要用于分析社會網絡內各經濟主體之間相互連接的關系特征及其影響，即網絡中各經濟主體之間的關系特征（如信任、互惠、合作、關系緊密程度、關系質量優劣等）是否以及如何影響其經濟行為和經濟績效。[2]格蘭諾維特（Granovetter M）[2]的分類框架清晰明了地描述了網絡嵌入的特征、維度及其作用，后續相關成果基本上繼承和發展了格蘭諾維特的研究視角，因此本文也將沿用格蘭諾維特對網絡嵌入的維度劃分，把網絡嵌入分為結構性嵌入、關系性嵌入兩類。

組織間的聯結與合作網絡是企業獲取外部知識的重要渠道，特別是時間緊迫和精力有限的情況下，組織間合作網絡對企業快速獲取資源具有重要作用。[3]創新網絡具有系統化、協同化、集成化等特點，有利于實現物流資源利用的最大化和網絡運作成本的最優化。[4]物流企業可以通過組織間合作從企業外部獲取內部無法創造或提供的知識和資源，而物流企業間的合作行為以及合作的網絡環境對市場知識與信息的創造、轉移、擴散以及運用具有重要的促進作用。因此，物流企業必須與產業領域內的其他組織建立良好聯系，以獲取市場競爭所需要的各種知識、信息以及其他資源。筆者認為，得益于外部創新網絡的信息優勢，物流企業能夠迅速獲取競爭領域的新情報，加速產品與服務創新，不斷提高服務質量，從而不斷提升物流企業市場績效。因此，本文提出如下假設：

假設1a：結構性嵌入有利于物流企業市場績效的提升；

假設1b：關系性嵌入有利于物流企業市場績效的提升。

（二）外部知識獲取及其影響機制

物流企業競爭所需要的知識資源不僅可以來自企業內部，而且可以來自企業外部。供應商、客戶與外部知識來源可以豐富公司自身的知識基礎，進而提升企業自身的競爭實力。[5]此時，有價值的新創意不僅可以來自企業本身，還可能來自與企業相關的供應商、客戶、高校、政府機構乃至競爭對手。恩克爾（Enkel E）等[6]通過對144家公司的調查發現，其外部知識來源最多的依次是客戶、供應商、競爭者以及公共商業研究機構。根據外部知識獲取過程中是否存在經濟交易，可將外部知識獲取劃分為有償獲取、無償獲取兩種類型。[7]

有償獲取是指，通過接受技術或市場授權、購買技術知識或市場信息等方式來獲取外部知識資源。從組織外部購買知識或者接受授權，不僅有助于降低物流企業自身的知識成本與信息風險，而且可以幫助物流企業解決僅僅依靠自身力量難以解決的問題。積極從外部獲得知識資源并將之與企業內部資產合理匹配，不僅可以提高物流企業的信息能力，而且可以提高物流企業的競爭能力。無償獲取是指，企業從組織外部免費獲得相關技術知識與市場信息。一般情況下，在進行內部知識開發之前，企業往往會對外部環境中的相關領域進行調查和搜索，以摸清現有知識水平以及那些可以直接利用的創意和知識。外部知識與內部創新流程的有效結合將有利于開發出更高質量的新產品或新服務。

筆者認為，外部創新網絡只是物流企業重要的知識源泉，而知識的內部吸收和消化才是物流企業保持活力的根本。因此，物流企業只有將創新網絡資源內化為企業內部知識與資源，才能真正促進市場績效的提升。在創新網絡中，物流企業有針對性地識別、獲取、利用外部知識和信息，并充分運用組織內外部知識資源開發新知識，有利于物流企業開發和獲取競爭所需要的稀缺資源，從而提升其競爭能力與市場績效。因此，本文提出如下假設：

假設2a：結構性嵌入通過有償獲取作用于物流企業市場績效；

假設2b：關系性嵌入通過有償獲取作用于物流企業市場績效；

假設2c：結構性嵌入通過無償獲取作用于物流企業市場績效；

假設2d：關系性嵌入通過無償獲取作用于物流企業市場績效。

本文研究框架具體參見圖1。

圖1 研究框架

三、數據收集與變量測量

本次調研包括預調研和正式調研兩個階段。預調研于2015年7月在北京地區的物流企業中展開，通過核心管理者訪談以及問卷調查等方式，完善研究結構和問卷設計。正式調研于2015年9月到2015年11月在北京、天津、河北、江蘇、安徽、內蒙古等地的物流企業中展開。正式調研共發放問卷300份，回收有效問卷186份，有效率為62%。調研問卷采用李克特7分量表，變量測量題項具體如下：

（一）被解釋變量：物流企業市場績效

借鑒有關績效以及市場的一般理論，本文的“物流企業市場績效”包括五個題項，一是貴公司相對市場占有率顯著提高；二是貴公司營銷渠道網絡覆蓋面更加廣泛；三是貴公司市場占有率不斷提高；四是貴公司品牌忠誠度更高；五是貴公司銷售利潤增長較快。

（二）解釋變量：結構性嵌入與關系性嵌入

結構性嵌入主要用于分析物流企業所嵌入創新網絡的內部結構及其影響，這一構念主要通過網絡規模、密度、中心度、中介度等定量指標進行分析和描述；而關系性嵌入則主要用于分析物流企業所嵌入創新網絡內各經濟主體之間的關系特征及其影響，如聯系頻率、互惠程度、信任、沖突、機會主義行為、關系緊密度以及關系質量優劣等，并通過關系強度、關系質量、關系內容等指標進行分析和描述。具體來說，本文的“結構性嵌入”包括三個題項，一是貴公司是其他組織之間信息交流的必經之地；二是貴公司是創新網絡內具有話語權和影響力的重要成員；三是貴公司擁有龐大的外部創新網絡。“關系性嵌入”包括兩個題項，一是貴公司經常與其他組織交流溝通；二是貴公司與其他組織關系密切。

（三）中介變量：有償獲取和無償獲取

依據達蘭和江恩（Dahlander L&Gann D M）[7]的劃分標準，有償獲取和無償獲取主要通過知識獲取的有償性和無償性來衡量。其中，“有償獲取”包括兩個題項，一是貴公司經常有償購買組織外部的市場信息；二是貴公司經常有償購買組織外部的技術知識。“無償獲取”包括兩個題項，一是貴公司經常無償獲取外部市場信息；二是貴公司能夠無償獲取相關產業的最新信息。

（四）控制變量

為獲得可靠而有效的研究結果，本文將企業規模、企業年齡、企業家精神等變量作為控制變量處理。

調研問卷具體可參見表1。

表1 調研問卷

四、實證檢驗

（一）信度與效度分析

本文的信度與效度檢驗通過因子分析的方法來實現。物流企業市場績效、結構性嵌入、關系性嵌入、有償獲取、無償獲取五個變量的KMO值為0.728，且巴特利特（Bartlett）統計值顯著不等于0，符合馬慶國[9]指出的因子分析的前提條件。因子分析共提取出五個因子，即物流企業市場績效、結構性嵌入、關系性嵌入、有償獲取、無償獲取，累積解釋變差66.7%，因子分析結果以及各變量的克隆巴哈α系數（Cronbach's α）可參見表2。由表2可以看出，本文變量的信度和效度較好，可以進行回歸分析。

（二）描述性統計與相關系數分析

表3是變量的描述性統計和相關系數矩陣。由表3可知，結構性嵌入、關系性嵌入與市場績效的相關系數分別是0.543、0.385，有償獲取與市場績效、結構性嵌入、關系性嵌入的相關系數分別是0.269、0.532、0.379，無償獲取與市場績效、結構性嵌入、關系性嵌入、有償獲取的相關系數分別是0.571、0.568、0.526、0.159。

（三）假設檢驗

本文采用層次回歸法對研究假設進行檢驗，并采用溫忠麟等[10]建議的方法對中介變量進行檢驗。其分析結果可參見表4、表5。

表2 因子分析與信度分析結果

表3 描述性統計與相關系數分析結果

表4 有償獲取的中介效應檢驗結果

表5 無償獲取的中介效應檢驗結果

模型1和模型2（模型9和模型10同理）分別是被解釋變量對控制變量以及被解釋變量對控制變量和解釋變量（結構性嵌入）做回歸（回歸系數顯著，p＜0.05），由模型2的F值和△R2值可知，假設1a成立。同理，模型5和模型6（模型13和模型14同理）分別是被解釋變量對控制變量以及被解釋變量對控制變量和解釋變量（關系性嵌入）做回歸（回歸系數顯著，p＜0.05），由模型6的F值和△R2值可知，假設1b成立。

模型3和模型4分別是中介變量對解釋變量做回歸以及被解釋變量對解釋變量和中介變量做回歸，模型3中介變量對解釋變量的回歸系數不顯著，而模型4被解釋變量對中介變量的回歸系數顯著，需進行索伯（Sober）檢驗。索伯檢驗（雙尾）的統計值為2.583（p＜0.05），索伯檢驗效應顯著，假設2a成立。模型7、模型8的實證檢驗方法與模型3、模型4同理，模型7中介變量對解釋變量的回歸系數不顯著，而模型8被解釋變量對中介變量的回歸系數顯著，索伯檢驗（雙尾）的統計值為0.086（p＞0.1），索伯檢驗效應不顯著，假設2b不成立。模型11、模型12以及模型15、模型16的實證檢驗方法與模型3、模型4同理，回歸結果顯示，模型11中介變量無償獲取對解釋變量結構性嵌入的回歸系數不顯著，而模型12被解釋變量對中介變量無償獲取的回歸系數顯著，索伯檢驗（雙尾）的統計值為0.078（p＞0.1），說明索伯檢驗效應不顯著，假設2c不成立。模型15中介變量無償獲取對解釋變量關系性嵌入的回歸系數不顯著，而模型16被解釋變量對中介變量無償獲取的回歸系數顯著，索伯檢驗（雙尾）的統計值為3.281（p＜0.05），說明索伯檢驗效應顯著，假設2d成立。

五、管理啟示

本研究基于外部知識獲取視角深入探討創新網絡嵌入對物流企業市場績效的影響及其作用機制，主要分析了物流企業在創新網絡的結構性嵌入和關系性嵌入對物流企業市場績效的影響，并重點檢驗和探討了有償獲取與無償獲取兩種外部知識獲取方式的中介效應。本研究得出的管理啟示如下：

第一，物流企業在創新網絡的結構性嵌入和關系性嵌入有利于物流企業市場績效的提升。物流企業可以通過構建并實施結構性和關系性的創新網絡嵌入戰略提升市場績效。創新網絡的結構性嵌入有助于物流企業快速獲取市場信息，快速獲取各類市場資訊，有效應對市場潛在風險，高效利用市場獲利機會，提高物流企業對市場行情的掌控能力和應變能力，從而更快更好地制定市場競爭戰略，提升市場競爭績效。因此，物流企業應積極構建在創新網絡中的中介位置，拓展創新網絡規模，從而發揮創新網絡結構性嵌入對物流企業市場績效提升的積極作用。同時，創新網絡關系性嵌入能夠有效監控網絡伙伴機會主義行為，降低網絡內沖突水平，提升伙伴間信任水平，增強伙伴間互利互惠意愿，營造物流企業順利獲取外部知識的良好條件和氛圍，使物流企業能夠快速而高效地獲取外部市場情報，積極引領或應對市場競爭，進而提升市場競爭績效。因此，物流企業應積極保持與創新網絡其他伙伴之間的高頻率互動，加強與其他伙伴之間的交流溝通，提升彼此之間的信任水平，培育網絡內互利互惠的關系，從而發揮創新網絡關系性嵌入對物流企業市場績效提升的積極作用。

第二，結構性嵌入通過有償獲取作用于物流企業市場績效，而在關系性嵌入與物流企業市場績效的關系上，有償獲取并不發揮中介效應。有償獲取是指物流企業通過向外部市場購買技術知識或市場信息等方式來獲取外部知識資源。物流企業在創新網絡的結構性嵌入可為物流企業帶來更多不同類型的合作伙伴，有利于物流企業進行知識的跨界搜索。然而，由于其特有的信息壁壘或知識產權保護機制，來自不同類型合作伙伴的異質性知識很難被物流企業無償獲取，此時有償獲取是必須的。因此，有償獲取在結構性嵌入與物流企業市場績效的關系中發揮中介效應。然而，物流企業在創新網絡的關系性嵌入為物流企業帶來的更多是同質性信息，此時創新網絡內部各成員間所擁有的也是同質性信息流，物流企業及創新網絡內其他成員有償獲取知識和信息的意愿不高，因此有償獲取在關系性嵌入與物流企業市場績效的關系中未發揮中介效應。

第三，關系性嵌入通過無償獲取作用于物流企業市場績效，而在結構性嵌入與物流企業市場績效的關系中，無償獲取并不發揮中介效應。物流企業在創新網絡的關系性嵌入可為物流企業帶來更多的密切合作伙伴，合作伙伴間較高的信任水平與共享意愿營造了彼此間互惠互利的共同發展機制。同時，物流企業在創新網絡的關系性嵌入為物流企業帶來的更多是冗余的同質性信息，此時伙伴間信息共享意愿較高，使得包括物流企業在內的創新網絡內部成員有可能以較低的成本甚至以免費的方式接觸到網絡內各種類型的信息流和知識流，也更加有利于物流企業無償獲取其他創新合作伙伴的新穎性、多樣化信息。因此，關系性嵌入通過無償獲取作用于物流企業市場績效。這就意味著，物流企業可以通過與創新網絡合作伙伴建立高頻互動和親密聯系來無償獲取組織外部的技術或市場信息。然而，值得注意的是，物流企業在創新網絡的結構性嵌入為物流企業帶來的更多是異質性信息，創新網絡內部各成員之間所擁有的也是異質性信息流，異質性信息的稀缺性、珍貴性導致創新網絡內部成員免費分享信息的意愿不高，因此物流企業在創新網絡的結構性嵌入很難通過無償獲取信息來提升物流企業市場績效。

綜上所述，當物流企業以結構性方式嵌入創新網絡時，接受技術或者市場授權、購買技術知識或者市場信息等方式成為物流企業獲取外部知識資源的主要路徑；當物流企業以關系性方式嵌入創新網絡時，免費獲得相關技術知識和市場信息成為物流企業從組織外部獲取知識資源的主要路徑。然而，這并不意味著物流企業總是可以通過關系性嵌入來獲取外部知識，也不意味著物流企業可以放棄結構性嵌入而僅僅通過關系性嵌入來獲得自身發展所需要的所有知識和信息。這是因為，關系性嵌入只能為其帶來同質性信息，而結構性嵌入卻可以帶來異質性信息。

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責任編輯：陳詩靜

Study on the Relationships among Innovation Network Embeddedness，External Knowledge Acquisition and Logistics Enterprises’Market Performance

CUI Hai-yun and WEI Guo-chen
（Beijing Wuzi University，Beijing101149，China）

Business model life cycles are getting shorter today，so the internal knowledge alone has been difficult to meet the needs of logistics enterprises in dynamic competition，and the innovation networks become an important source for logistics enterprises to acquire market knowledge and competitive intelligence.Actively embedded into the innovation network and strive to acquire knowledge from outside become an important strategic choice for logistics enterprises to enhance market performance. The way that the logistics enterprises embedded and the mode logistics enterprises acquiring knowledge are the important factors affecting market performance.Based on the perspective of external knowledge acquisition，the authors empirically test the relationship among innovation network embeddedness，logistics enterprises’market performance and its internal mechanism.It is found that the innovation network structural and relational embeddedness play a positive role in promoting logistics enterprises’market performance.The media for the first one is paid acquisition；and the media for the second one is free acquisition.The relational one can only bring logistic enterprise with homogeneous information，and the structural one can bring them with heterogeneous information.

structural embeddedness；relational embeddedness；paid acquisition；logistics enterprise；market performance

F253

A

1007-8266（2017）01-0041-07

2016-10-26

國家社會科學基金重大項目“‘十二五’時期我國發展的創新驅動戰略研究”（11&ZD004）；北京物資學院高級別科研項目培育基金“創新網絡對后發企業技術能力的作用機理研究”（GJB20164002）；北京市優秀人才培養資助青年骨干項目“京津冀協同創新網絡對首都企業創新能力的作用機理研究”

崔海云（1981—），女，內蒙古自治區呼和浩特市人，北京物資學院商學院教師，博士，主要研究方向為創新管理、市場營銷；魏國辰（1964—），男，河南省新密市人，北京物資學院商學院院長，教授，主要研究方向為物流管理。