知識要素特征對技術聯盟內企業創新績效的影響研究

吳松強 +周娟娟 趙順龍

摘要：從知識特征視角出發，研究技術聯盟內知識模糊性、知識復雜性對企業創新績效的影響。同時研究企業所面臨的外部環境動態變化對上述關系的調節效應。利用淮安、南京六合、南京軟件谷、浦口科技園的調查數據對所提的假設進行驗證。實證結果表明：技術聯盟內，知識模糊性對企業創新績效具有顯著的負向影響；知識復雜性對企業創新績效具有顯著的正向影響；環境動態性對知識模糊性、知識復雜性與企業創新績效的關系起到正向調節作用。

關鍵詞：知識要素特征；企業創新績效；環境動態性；調節效應；技術聯盟

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.07

中圖分類號：F272；F273.1 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2017）05-0030-04

Research on the Influence of Knowledge

Characteristics on the Innovation Performance of

Enterprises in the Technology Alliance

——Based on the Moderating Role of Environmental Dynamics

WU Songqiang1，2 ， ZHOU Juanjuan2 ，ZHAO Shunlong2

（1.Management School， Nanjing University，Nanjing 211102；

2. Economical & Management Institute， Nanjing Technology University， Nanjing 211816）

Abstract： This paper studied the influence that knowledge ambiguity and knowledge complexity had on the enterprise innovation performance in technology alliance from the view of knowledge characteristics. At the same time， it studied the adjustment effect that the dynamic changes of the external environment had on the relationship. It used the survey data of Huaian， Liuhe in Nanjing， Nanjing software valley， Pukou science and technology Park verified the hypothesis. Empirical results showed that knowledge ambiguity was negatively related to the enterprise innovation performance and knowledge complexity was positively related to the enterprise innovation performance. In addition， the empirical results showed that environmental dynamics had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge ambiguity and the enterprise innovation performance and it had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge complexity and the enterprise innovation performance.

Key words：knowledge characteristics； innovation performance of enterprises； environmental dynamics； moderating effect； technology alliance

隨著世界經濟快速由工業經濟向知識經濟轉化，消費者需求也逐漸趨向個性化、多元化，創新已成為企業、區域乃至國家獲取競爭優勢的基本途徑。近年來，許多企業都選擇與科研機構、高等院校及其他企業組建企業技術聯盟，這也逐漸成為一種主流的創新模式。通過技術聯盟，企業能夠從外部獲得豐富的資源和信息，而知識作為新的戰略性資源，能夠給企業的創新績效帶來巨大影響。為了可持續發展，企業應了解和把握知識要素特征，利用知識整合企業的技術基礎，擁有新的技術和能力，不斷適應環境變化和改善創新績效。

技術聯盟建立的直接目的在于建立一個“場”，進行企業和合作對象間相關技術知識的創造與轉移，但要維持其穩定性，必須提高知識轉換的效率，改善知識轉換的效果[1]。企業只有能夠識別和吸收外部有價值的知識并將其付諸實踐，才能真正提高創新績效。而要將知識付諸實踐，必須要理解知識要素特征。模糊性是知識的一種重要屬性，對于知識的接收者來說，知識的模糊性越低，越容易理解[2]。知識的復雜性是指知識有著多層次內部結構，組成知識的各內部要素具有異質性、多樣性，且進化發展方式多樣[3]。縱觀以往相關研究，人們不難發現環境的動態變化是影響企業創新績效的重要因素。例如范志剛等將環境的動態性作為調節變量，研究企業戰略柔性與創新績效的作用機制[4]。環境動態性很少直接作為調節變量進行研究，通常是作為環境不確定性中的一個維度進行研究。基于此，本文以環境動態性為調節變量，研究知識要素特征對技術聯盟內企業創新績效的影響機制，以期對提升企業創新績效以及引導技術聯盟內企業創新政策的制定等都具有重要的現實意義。

1 理論背景與研究假設

1.1 知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效之間的關系

從知識特征的角度看，知識是一種包括文字化的資訊、結構化的經驗以及專家見解的綜合體。由于研究視角不同，對其要素特征的劃分維度也不同，本文主要借鑒Bustamante的研究 [5]，同時結合具體研究的技術聯盟下的企業，選取知識模糊性、知識復雜性兩個維度來衡量知識要素特征。

關于技術聯盟內知識模糊性與企業創新績效的關系，國外有學者認為只有知識交換的雙方都有較高的溝通能力交換才有效，對于知識的接收者來說，知識模糊性越低越容易理解，反之理解就比較困難[2]。知識的模糊性越強，越難以規范化和進行傳遞，阻礙企業創新活動。技術聯盟內企業在創新過程中，知識的模糊性使得知識傳播效率降低，不利于聯盟內企業對知識的理解與利用，從而對企業創新績效產生不利影響。因此，模糊性知識對于企業來說是不可延續的，知識較高的模糊性會不利于運用知識開展企業的創新活動。據此，本研究做出下列假設：

H1：知識模糊性特征與技術聯盟內企業創新績效負相關。

知識的復雜性包括結構復雜性、運動復雜性、組分復雜性，組成知識的各內部要素具有異質性、多樣性，具有多樣的進化發展方式[3]。關于技術聯盟內知識復雜性與企業創新績效的關系，王長峰指出知識的復雜性對企業創新績效起正向作用，企業通過對復雜性知識的吸收與利用，能夠提高自身能力，從而有利于企業創新績效的提高[6]。技術聯盟中的企業在創新過程中，對復雜的知識不斷探索、利用，有利于其形成自身競爭優勢，提高企業創新績效。據此，本研究做出下列假設：

H2：知識復雜性特征與技術聯盟內企業創新績效正相關。

1.2 環境動態性的調節作用

環境動態性是指環境要素的變化幅度、變化速度、變化頻率以及其不可預見的程度[7]。在知識經濟時代，環境的動態性特征更加明顯，如消費需求的變化、技術更新換代的速度以及企業之間的激烈競爭，都要求企業不斷提高自身的調整能力和應變能力，及時整合資源。

企業賴以生存和發展的外部環境具有很大的不確定性，這種不確定性會影響知識要素特征和創新績效的關系。動態環境下市場需求和技術發展的不斷變化使得企業面臨巨大的創新壓力，企業需要運用新的知識與技能來解決這一問題，然而技術聯盟內企業知識模糊性卻使得知識的傳播、理解變得困難，企業之間溝通難度加大，無法得到創新所需的知識與技術等資源，創新績效無法提升。因此，環境的動態性會使得企業知識模糊性對創新績效的不利影響進一步強化。而知識的復雜性可以使得企業不斷對現有知識進行理解、吸收、運用，從中發現新的創新點，推動創新活動的展開，從而提高自身創新績效，形成競爭優勢，因此環境動態性會進一步強化知識復雜性對創新績效的正向作用。據此，提出如下假設：

H3：環境動態性正向調節技術聯盟中知識模糊性與企業創新績效之間的關系。

H4：環境動態性正向調節技術聯盟中知識復雜性與企業創新績效之間的關系。

綜上所述，本文的研究模型與相應的假設可用圖1來描述。

圖1 研究模型與相應假設

2 研究設計

2.1 變量測量

為保證所用測量量表的內容效度，依照 LIKERT5點量表對測評題項進行量化，在已成熟的量表基礎上結合調查對象作了調整。針對每個題項與實際情況的匹配程度進行打分，答題者對題項表述的符合程度從“1表示完全不符合”到“5表示完全符合”中選擇。

2.1.1 自變量：知識要素特征

知識模糊性的測量主要借鑒王長峰和王瑛的測度量表[6，8]。對知識復雜性的測度主要借鑒王長峰的研究成果，從知識的獲取、知識的理解、知識的廣度、知識的應用4個角度來衡量知識的復雜性[6]。

2.1.2 因變量：企業創新績效

主要借鑒 Vonderembse、Ritter的測度量表，從產品創新和工藝創新兩個維度進行測量，用企業新產品開發的成功率、新產品的市場反應、新產品的技術含量3個測量指標衡量產品創新績效，用企業作業流程、彈性生產能力、產品的生產成本3個測量指標衡量工藝創新績效[9，10]。

2.1.3 調節變量：環境動態性

借鑒Jaworsk和范志剛研究的量表進行適度的調整，從技術、顧客、市場考慮，對環境動態性進行具體衡量，主要包括4個題項[4，11]。

2.1.4 控制變量

回顧有關企業創新績效的實證研究，選擇了4個控制變量：企業成立時間、企業性質、主導行業和員工人數。

2.2 問卷設計與數據收集

2.2.1 問卷設計

根據已有的文獻資料和理論數據，確定問卷的調查框架，完成問卷初步設計；選擇技術聯盟內20家企業進行實地訪談，并與專業老師、專家進行討論，對問卷進行修改，保證問卷的可行性；將修改好的問卷再次發放給實地訪談的20家企業，根據企業反饋的信息對問卷進行完善，確定正式的調查問卷。

2.2.2 數據收集

本研究對江蘇淮安、南京六合、中國軟件谷（南京）、南京浦口科技園中多家技術聯盟的企業進行隨機抽樣，共選取了300家進行調研。經過三個多月的時間向企業一線知識型員工、研發人員以及企業管理人員共發放問卷300 份，回收問卷179 份、回收率為59.67%，其中有效問卷157份、有效回收率為87.71%。通過樣本的描述性統計看，企業成立時間大多數集中在1～5年和6～10年這兩個年齡段、分別為45.22%和36.31%，而成立時間在20年以上的企業較少、為18.47%；企業性質多樣，民營企業較多、占63.06%；企業擁有的員工數差異較大，50人以下占8.28%，51～100人占43.95%，101～200人占35.03%，200人以上占12.74%；企業分布在各個行業，主要集中在軟件和信息技術服務業、加工制造業，前者占46.5%，后者占22.29%，從整體上來看，樣本的分布涉及到各大規模的企業。

從調查看，企業技術聯盟一般有五種基本類型：①前向聯盟。企業與消費者聯盟，如浦口科技園的跨國企業之間的聯盟，如阿特拉斯·科普柯集團、博世汽車部件（南京）有限公司研發中心、薩蒂揚軟件技術（南京）有限公司。②后向聯盟。企業與供應商之間的聯盟，如浦鎮海泰制動設備、天印專用汽車、南車自動化之間的聯盟。③同位聯盟。一種是企業與配套生產商聯盟，另一種是企業與競爭對手聯盟，如南京軟件谷、浦口科技園的代表企業，海思瑞克汽車零部件、通鐵路設備、海高德鐵路設備之間的聯盟。④企業與高校科研機構聯盟。如南京軟件谷的代表企業戴爾、潤和軟件、三胞集團、中興通訊與南京高校的科研合作聯盟。⑤企業與政府部門聯盟。如江蘇淮安的鹽化工新材料產業的代表企業，江蘇省井神鹽業有限公司、福斯特化工有限公司、南風化工有限公司與淮安市政府建立的合作基地。

3 實證分析

3.1 信度與效度檢驗

一般來說，通過α值與KMO值分別判別量表的信度與效度，兩者均大于0.7，認為研究變量的信度和效度都可以。表1結果顯示知識模糊性、知識復雜性、環境動態性、創新績效的α系數均大于0.7，各量表信度較好，效度一般（KMO>0.7）。

知識模糊性企業解決問題大多憑經驗決定且實施過程很難標準化企業所需關鍵知識只有少數專業人員掌握而其他人感覺很高深企業所需關鍵知識很難被復制0.8970.721

知識復雜性企業所需關鍵知識的獲取需長期積累的工作經驗和技巧企業所需關鍵知識的理解與掌握需花費大量時間和精力企業所需關鍵知識涉及多個知識領域且范圍很廣企業所需關鍵知識的應用需要多個領域的專家及多個部門成員之間的共同合作0.8800.836

環境動態性所在行業領域技術變化速度很快企業所在的業務領域，客戶對產品、服務偏好的變化很快新客戶對產品、服務的相關需求與原有的客戶明顯不同市場上不斷產生很多對企業的產品和服務有需求的新客戶0.8210.746

創新績效與同行業近似規模技術聯盟外的企業相比：企業新產品開發的成功率較高企業新產品的市場反應較好企業新產品的技術含量較高企業作業流程較快企業具有較高的彈性生產能力企業產品的生產成本較低0.9350.824

3.2 假設檢驗

表2給出了對研究變量進行相關分析得到的相關系數矩陣。數據表明，知識模糊性與創新績效間存在顯著負相關關系，知識復雜性與企業創新績效之間存在顯著正相關關系。相關系數分別為知識模糊性-0.324（p<0.01），知識復雜性0.769（p<0.01）。

本文主要針對多個變量進行變量間調節效應的驗證，采用層級線性回歸方法對假設進行驗證，如表4所示。在4個模型中，模型1與模型3在兩個自變量的基礎上加入了調節變量，研究其對因變量企業創新績效的影響，即對X、W、Y模型的分析；模型2與模型4是在兩個自變量的基礎上加上自變量乘以調節變量，具體研究對企業創新績效的影響，構建了相關回歸模型（即對X、XW、Y模型的分析）。

如表4所示，模型2與模型1相比，顯著性水平明顯提升（0.498*與0.448相比）。此外，自變量知識模糊性的系數值在增加，R2顯著性水平雖然沒有提高，但其值也在增加（0.333>0.306），因此技術聯盟中知識模糊性與企業創新績效之間的關系受環境動態性的正向調節，即假設H3得到驗證。模型4與模型3相比，顯著性水平明顯提升（0.302*與0.129相比），R2的值在同一顯著性水平上有所增加（0.619>0.605），因此技術聯盟中知識復雜性與企業創新績效之間的關系受環境動態性的正向調節，即假設H4得到驗證。

4 研究結論與討論

4.1 研究結論

從知識管理視角出發，通過實證分析方法，研究了知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效的關系，并深入探討環境動態性對其調節作用。對所提出的假設進行了驗證，獲得了一些有價值的成果。

（1）明確了知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效的關系。知識模糊性對技術聯盟內企業創新績效產生負向影響，知識復雜性對技術聯盟內企業創新績效產生正向影響。技術聯盟內企業在創新過程中，知識的模糊性使得知識在聯盟企業網絡內部進行傳播時的效率大大降低，給知識轉移造成阻礙，同時也不利于聯盟內企業對知識的理解與利用，從而對企業的創新績效產生不利影響。

（2）明確了環境動態性的調節效應。環境動態性正向調節知識模糊性、知識復雜性與技術聯盟內企業創新績效的關系。企業需要運用新的知識與技能來解決創新壓力，知識模糊性卻使得知識的傳播、溝通難度加大，無法獲得新資源，創新績效無法提升。知識復雜性使得企業不斷對現有知識進行進一步理解、吸收、運用，發現新的創新點，從而提高自身創新績效，形成競爭優勢。

4.2 理論意義

理論研究主要體現在兩個方面。①檢驗了知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效之間的關系，發現在中國經濟體制轉型的背景下，知識要素特征對技術聯盟內企業創新績效的提升有至關重要的作用。將技術聯盟內的企業作為研究對象，提供了知識要素特征影響技術聯盟內企業創新績效的經驗數據，豐富了相關實證研究。②已有研究往往局限于單個企業的知識模糊性和復雜性各自對企業創新績效的作用，而本文探討了知識要素特征對技術聯盟這一大環境下企業創新績效的相互影響情況。

4.3 實踐意義

（1）為提升企業創新績效，技術聯盟內企業應該充分發掘和利用知識要素特征的價值，加強與技術聯盟內其他企業的交流、溝通與聯系，加強彼此的信任與合作，結合具體的知識特征，確定合適的知識傳遞、共享方式，促進彼此之間更深層次的合作創新活動。

（2）若企業的知識比較模糊，則需要警惕其在知識的傳遞、共享中可能帶來的不利影響，應采取書面等方式使之清晰；若企業的知識比較復雜，則企業需要多花時間、精力去探索、研究，從中整合出新的知識并加以利用，使之成為企業的創新點，提高創新績效，形成自身的優勢。

（3）企業發展必須充分考慮環境動態性的調節作用。企業需要不斷調整對知識特征的把握來適應外部環境的變化，從而使知識要素特征與企業創新活動相匹配，獲取并理解新的知識，提高企業的創新績效。

4.4 研究局限與未來展望

本研究也存在一定的局限性，這為未來研究指出了方向。①研究的樣本數據太少，且覆蓋面較小，缺乏代表性，因此得出的結論有待在更大區域范圍內進一步驗證。②采用調查問卷方式收集數據，僅僅獲得了橫截面數據，只是對變量間的相關關系進行分析，并未探討其因果關系。在后續研究中，可憑借案例研究，搜集縱向數據來探討其因果關系。③在考慮知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效時，只考慮了外部環境動態性的調節作用，而外部環境還具有復雜性、競爭性等特征，同時也忽略了企業內部環境對于知識要素特征與企業創新績效的作用。在后續研究中，可以同時考慮企業內外部環境，深入分析其對知識要素特征與技術聯盟內企業創新績效關系的影響。

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（責任編輯：張 勇）