網絡嵌入性、知識搜索與企業創新能力關系研究
——基于江蘇先進制造業集群的實證檢驗

吳松強，曹新雨，蔡婷婷

(1.無錫太湖學院 商學院，江蘇 無錫 214100；2.南京工業大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211816)

0 引言

先進制造業產業集群是引領國民經濟快速發展的中堅力量，在嵌入本地產業集群和全球價值鏈的同時，促進經濟快速發展和產業化水平提高。集群經濟已經成為經濟發展主流趨勢，企業僅依靠自身力量發展不僅增加了成本，也降低了效率。企業通過嵌入產業集群，不僅可以有效降低成本，減少價值鏈上低效率環節，還可以提升集群整體價值[1]。然而，先進制造業集群內部交流平臺和成員之間缺乏信任度，知識信息和技術信息交流不暢造成的弊端日益顯現。同時，集群企業創新能力培育被嚴重忽視也制約著先進制造業集群進一步發展。隨著大量企業涌入集群內部，一系列問題也隨之出現。主要原因在于先進制造業集群內部尚未構建有效的創新網絡，企業缺乏創新活力，制約集群企業長期發展。

先進制造業集群網絡嵌入性是構建有效創新網絡的重要因素，其強調企業在集群中的內外部聯系，要求企業通過自身知識搜索和知識吸收，將其進一步轉化為促進企業創新的源泉。面對開發新市場和新產品的壓力，企業必須提高知識搜索能力，不斷獲取和吸收知識，提升企業技術水平，找準創新時機和方向，持續提高企業創新能力。企業要想在競爭中取得優勢，必須提高技術水平和創新能力。目前，企業通過嵌入集群網絡提升競爭力的研究已經得到學術界認可，并形成了一定的研究成果，提出了一些影響網絡嵌入性與企業創新能力之間關系的中間因素，比如吸收能力、動態能力、學習能力等[2-4]，但研究結論還存在一些不足之處，如對于集群網絡嵌入性與企業創新能力之間關系的影響因素存在分歧，基于中國國情的先進制造業集群網絡嵌入性的影響機制研究尚不完善。考慮到各種中介變量影響機制不同，本文主要創新點在于將集群網絡嵌入性和企業創新引入先進制造業集群環境中進行研究，從雙元角度探索知識搜索對其關系的影響及作用路徑，對于深化企業創新能力前因研究具有重要意義。

為了解決上述問題，本研究以江蘇省先進制造業產業集群為例，深入探討企業創新能力前因變量，主要是探究集群網絡嵌入性、知識搜索和集群企業創新能力三者之間的關系，通過問卷調研、收集和分析數據并進行實證研究。從理論上，本文在分析先進制造業集群網絡特征基礎上，將知識搜索作為中介變量，探討在產業集群中網絡嵌入性對企業創新能力的影響機制；從實踐上，本文基于江蘇先進制造業集群，選取具有代表性的224家先進制造業集群企業為調查樣本， 研究結果可以有效指引經濟轉型時期江蘇先進制造業集群升級發展，促進資源共享，提高企業創新能力，實現集群內部共贏發展。

1 理論與假設

1.1 網絡嵌入性與企業創新能力

網絡嵌入性是集群網絡理論中的核心概念，企業在集群網絡中的嵌入效果決定了其在集群網絡中能夠獲取、配置資源的種類和數量，從而影響企業在集群網絡中的創新行為和績效。Gronovetter(1985)從結構和關系角度對嵌入性進行劃分，結構嵌入性主要包括網絡密度、網絡規模、中心度等，強調企業嵌入的集群網絡結構特征；關系嵌入性則關注企業嵌入的集群網絡與其它企業的關系特征，例如聯結強度、信任等[5-7]。企業創新能力起源于熊彼特的研究，熊彼特認為，創新是在原有組合上產生新組合的情況。基于此，國外學者從不同視角對創新能力展開研究，對其內涵進行界定。一種觀點認為，企業創新能力是一種推陳出新的能力。Lall(1992)指出，企業創新能力是企業通過知識吸收和利用，提升企業自身生產和創造技術的能力；Szeto(2000)提出，企業創新能力是企業以滿足顧客需要和市場需求為指引，以實現盈利為目標，從而研發新產品不斷創新的能力。另一種觀點認為，企業創新能力是一種資源或特征[8]，是組織部署創新戰略過程中存在的綜合特征，或是組織知識、技術、產品等創新資源的集合體。綜合國內外研究成果，本文贊同第一種觀點，從能力視角界定企業創新能力，認為企業創新能力是企業為實現創新戰略和滿足市場需求，對知識進行搜索、吸收和利用，從而系統完成與創新有關的各項活動，形成企業自身生產和創造技術的能力。國內外許多學者對網絡嵌入性與創新能力之間的關系進行研究并取得了一定成效。其中，李奉書和黃婧涵[9]研究得出，聯盟網絡嵌入性正向影響企業創新績效；劉雪峰等[10]認為，網絡嵌入性中的結構和關系嵌入直接作用于企業創新能力，分別對其產生正向影響。國外學者對網絡的研究多集中在關系(網絡大小)、結構(網絡中心位置)和空間3個方面，考慮到集群網絡本身要求企業在空間上形成集聚效應，空間嵌入影響較小，本文從“關系-結構”角度研究網絡嵌入性，并通過網絡聯結強度和位置中心度兩個變量研究關系嵌入性、結構嵌入性對創新能力的影響。

(1)關系嵌入性與集群企業創新能力。集群創新網絡中企業嵌入性指某一企業與整個集群網絡之間的嵌入性，處于集群創新網絡中的企業創新行為受到集群網絡影響[11]。集群網絡聯結強度作為網絡關系特征的重要變量，表示集群網絡中各節點之間關系的緊密程度，是組織之間交流形成的一種紐帶關系[12]。在集群網絡中，企業之間的交流會產生不同程度的網絡聯結強度，隨之獲得不同知識獲取途徑和渠道，并以此決定獲得資源的數量。集群網絡強聯結背景下企業之間更能產生信任，信任催生合作，合作帶來共贏，嵌入于集群網絡中的各企業更傾向于與其它成員共享技術創新方向和理論創新知識，促進集群網絡風險共擔和利益共享。蔡寧等(2008)通過實證分析發現，網絡關系強度對企業技術創新具有顯著正向影響；陳學光[13]通過對浙江高新技術企業創新網絡的實證探究，發現網絡聯結強度對技術創新有促進作用，聯結強度越高，越有可能提高企業創新能力。因此，本文以網絡聯結強度作為測量關系嵌入的主要變量，提出如下假設：

H1a：網絡聯結強度與集群企業創新能力具有正向關系；

(2)結構嵌入性與集群企業創新能力。位置中心度是企業在集群網絡中相對于網絡中心的位置水平，是分析集群網絡的一個關鍵變量。在集群網絡中，網絡整體和企業知識創新能力受節點企業及關聯組織分布情況的影響，集群網絡中處于不同位置中心度水平的企業在創新方面存在顯著差異[14]。本文采用位置中心度測量企業在先進制造業集群中的位置水平，企業創新能力可以被解釋為企業嵌入于集群網絡位置中心度的函數[15]。在集群網絡中處于中心位置的企業，能夠獲取多樣信息和資源，更容易消除信息不對稱帶來的弊端，具有明顯的資源優勢。Paruchuri[16]在研究位置中心度對集群網絡知識流動量的影響時，發現在網絡中處于中心位置的企業擁有更多獲取可靠信息的來源和渠道。因此，在集群網絡中，位置中心度越高的企業越可能產生創新，越可能獲取創新優勢。因此，本文以位置中心度作為測量結構嵌入的主要變量，提出如下假設：

H1b：位置中心度與集群企業創新能力具有正向關系。

1.2 網絡嵌入性與知識搜索

Sidhu[17]指出，知識搜索是企業以學習新技術、開發新產品、開拓新市場為目的進行的學習活動。學者們將二分法引入知識搜索研究中，根據現有知識利用和新知識開發探索兩種情況，將知識搜索分為利用型知識搜索和探索型知識搜索。利用型知識搜索即企業在已有技術和知識領域對知識進行利用、重組和修正；而探索型知識搜索則是研發新技術、開辟新的學習領域，實現從零到一的突破。同時，產業集群的典型優勢在于其空間集聚可以產生規模效益，集群網絡成員聯結強度提高，容易形成長期、穩定的網絡關系，實現集群企業的優質合作，快速協調集群網絡內部優勢資源，有助于知識和技術信息迅速傳播[18]。

(1)網絡聯結強度與雙元知識搜索。集群網絡內知識搜索的主體是各成員企業，企業想要從集群網絡中獲取新知識，必須與各伙伴建立聯結關系，關系產生溝通，溝通促進交流，交流分享知識[19]。知識搜索強調對特定領域知識的深度挖掘、吸收和利用，與網絡內其它組織保持高聯結強度的企業，有較多機會接觸到集群網絡內更多成員，通過技術交流和合作深入到其它組織內部，促進外部知識流入，而良好的交流和互動使差異化知識在組織之間流動和傳播，有利于企業從集群網絡合作伙伴中獲得自身創新所需資源。因此，本文提出如下假設：

H2：集群網絡聯結強度與企業利用型知識搜索之間具有正向關系。

H3：集群網絡聯結強度與企業探索型知識搜索之間具有正向關系。

(2)位置中心度與雙元知識搜索。雙元知識搜索作為影響企業創新的重要行為，其作用受企業在集群網絡所處位置的影響。位置中心度強調企業在集群中的積極作用，使企業與集群成員進行不同關系網絡的連接，為企業發展提供資源。位置中心度高的企業，受到集群網絡約束較多，企業也因此能夠接觸網絡內不同信息，深入挖掘網絡創新資源，知識搜索渠道得到拓寬[20]；Kim&Park[21]指出，企業所處網絡位置能給企業帶來獲取差異化知識的機會。企業位置中心度越高，越能夠有效搜索網絡內現有知識與資源，促進外部知識在企業發展中融合創新。探索型知識搜索要求企業不斷尋找新知識和信息源，如果企業具有較高的位置中心度，就能多渠道地獲取各領域知識，提高信息的多元性。因此，本文提出如下假設：

H4：集群網絡位置中心度與利用型知識搜索之間具有正向關系。

H5：集群網絡位置中心度與探索型知識搜索之間具有正向關系。

1.3 知識搜索與企業創新能力

高效獲取、整合、利用組織外部知識是企業突破自身發展瓶頸，尋求創新的關鍵路徑[22]。創新搜索理論指出，企業利用知識搜索獲取外部知識能夠優化和完善自身知識儲備，以此培育和提高企業創新能力[23]。部分研究認為，知識搜索能夠促進企業創新績效。如Chen等[24]研究發現，知識搜索對企業創新具有正向影響；魏江等[25]認為，企業在資源、能力有限的情況下，必須構建自身知識搜索系統，深入挖掘已有知識價值，不斷對其進行重組、利用和完善，改善企業創新現狀。利用型知識搜索不涉及新業務領域，只對網絡內外部現有知識進行搜索、整合，進而促進技術和產品深度開發，通過深度傾聽和快速響應客戶需求，比競爭對手更快開發出具有競爭優勢的產品和服務；探索型知識搜索強調跨越慣例行為，探索一些與原有組織不接近或沒有關聯的前沿性知識和交叉性知識，風險性和不確定性更大。隨著集群環境變化越來越快，集群企業只有把握并利用集群資源優勢，搜索創新相關知識，對集群環境保持較高靈活性，而非一味模仿集群中其它企業，才能顯著提升企業在集群網絡中的創新優勢，創新績效才會更高。因此，本文提出如下假設：

H6a：企業利用型知識搜索與集群企業創新能力之間具有正向關系；

H6b：企業探索型知識搜索與集群企業創新能力之間具有正向關系。

1.4 雙元知識搜索的中介效應

與集群網絡內其它成員保持較高聯結強度的企業，可以接觸到集群內不同領域現有知識和信息。同樣，處于集群網絡中心位置的企業，通過改變網絡結構為自身帶來新資源，在與集群企業溝通、交流過程中獲得新知識，挖掘并利用這些知識，進而促進企業快速成長。胡保亮等[26]基于全球制造網絡和本地集群網絡集成的觀點，發現可以通過搜索寬度和搜索深度正向作用于創新績效；王盼等[27]以浙江制造業企業為樣本，揭示了知識搜索在關系嵌入和企業創新績效之間的中介效應，企業間基于相互信任關系促進知識產生和共享，在對知識重組、整合的基礎上實現知識再創造，從而刺激創新活動產生。集群網絡聯結強度因素和位置中心度因素通過企業利用型知識搜索和探索型知識搜索進一步促進企業市場份額擴大，使企業創新能力持續提升。因此，本文提出如下假設：

H7：利用型知識搜索在集群網絡嵌入性與集群企業創新能力關系中發揮中介效應。

H8：探索型知識搜索在集群網絡嵌入性與集群企業創新能力關系中發揮中介效應。

根據以上論述，本文構建如圖1所示的概念模型。

圖1 概念模型

2 研究設計

2.1 問卷設計與數據收集

問卷設計作為一項基本工作，是影響實證研究總體設計的重要因素，本研究問卷設計主要經歷了3個階段。第一階段是通過梳理相關文獻測量量表，形成問卷初稿，第二階段和第三階段是在此基礎上，與所在科研團隊進行討論，并征詢部分企業人員意見，形成問卷二稿和三稿，因此，問卷設計充分考慮了數據收集的科學性和合理性。另外，本研究樣本來自江蘇先進制造業集群企業，問卷獲取主要通過線上和線下方式展開，選取泰州醫藥城、中國軟件谷(南京)、南通船舶產業集團等江蘇先進制造業集群企業發放問卷，共發放問卷300份。

2.2 變量測量

本文將網絡嵌入性劃分為網絡聯結強度和位置中心度兩個維度，主要借鑒Uzzi[28]、劉蘭劍等[29]、張秀娥等[30]、孟迪云等[31]的研究成果，分別采用3個測量題項測量網絡聯結強度和位置中心度。為了探討雙元知識搜索的影響機制，從利用型知識搜索和探索型知識搜索的雙元視角出發，借鑒March[32]、朱朝暉[33]的量表，并根據研究目的進行適當調整，分別采用3個測量題項。因變量企業創新能力的測量，借鑒禹海慧[34]的研究成果，利用“兩兩比較”概念，采用3個測量題項進行測量。為使研究結論更具科學性，選取企業從業人數和企業成立時間作為控制變量，企業從業人數和企業成立時間都是影響先進制造業集群企業創新能力的重要指標，企業從業人數越多、規模越大，獲得創新資源的機會就越多，而企業成立時間直接影響企業創新經驗積累。整個測量量表都采用Likert5點量表。

3 實證分析

3.1 描述性統計分析

本研究向泰州醫藥城、中國軟件谷(南京)、南通船舶產業集團等企業發放問卷300余份，回收256份，回收率為85.33%，為了保證數據收集的科學性和合理性，課題組仔細審查回收問卷，剔除32份回答不完整、前后矛盾等無效問卷，最終224份問卷數據納入實證分析。對樣本數據進行描述性統計分析，結果如表1所示。

表1 樣本描述性統計結果(N=224)

3.2 信效度分析

本文以Cronbach′s α作為檢驗量表信度標準，通過SPSS軟件分析，得出各變量維度的Cronbach′s α系數都處于0.6～0.7之間(見表2)，說明該量表信度較好。對于效度分析，首先檢驗量表的內容效度，由于本文量表都是借鑒前人研究成果，因此具有良好的內容效度；其次檢驗量表的結構效度：通過對量表的KMO和Bartlett球體檢驗值判斷是否適合作因子分析，結果顯示，網絡嵌入性、雙元知識搜索、企業創新能力的KMO值和Bartlett球體檢驗值分別為0.819和402.971、0.715和344.160、0.659和143.069，并且在p<0.001水平上顯著，因此，本研究量表適合作因子分析；采用探索性因子分析法對各題項因子載荷進行分析，結果基本都符合要求，因此無需刪除量表相關題項。集群網絡嵌入性、雙元知識搜索及企業創新能力的因子累積方差貢獻率分別為67.778%、66.137%和64.804%(見表2)，因子解釋度高，通過效度檢驗。

3.3 回歸分析

(1)集群網絡嵌入性與雙元知識搜索、企業創新能力的關系。首先判斷是否存在多重共線性問題，一般以容忍度或方差膨脹因子作為共線性診斷指標，容忍度值一般介于0～1之間，如果值太小，說明自變量之間存在共線性問題；VIF值越大，則共線性問題越明顯，一般以10為依據。經過數據分析，模型1、2、3的容忍度、VIF值為0.755和1.325，說明不存在多重共線性問題，可以進行線性回歸。解釋變量為集群網絡嵌入性的兩個維度，被解釋變量為雙元知識搜索的兩個維度和企業創新能力。回歸分析結果顯示，模型1的F值為16.038，Durbin-Watson值為1.673(1～4之間)，網絡聯結強度標準化系數為0.174，顯著性概率為0.017(<0.05)，位置中心度標準化系數為0.236，顯著性概率為0.001(<0.01)，表明先進制造業集群網絡嵌入性的兩個維度(網絡聯結強度和位置中心度)對利用型知識搜具有正向影響，H2和H4得到支持。模型2的F值為49.541，Durbin-Watson值為1.890(1～4之間)，聯結強度的標準化系數為0.387，顯著性概率為0(<0.001)，位置中心度標準化系數為0.252，顯著性概率為0(<0.001)，表明先進制造業集群企業網絡嵌入性的兩維度對探索型知識搜索具有顯著正向作用，H3和H5得到驗證。模型3的F值為24.008，Durbin-Watson值為1.993(1～4之間)，聯結強度標準化系數為0.302，顯著性概率為0.000(<0.001)，位置中心度標準化系數為0.182，顯著性概率為0.010(<0.05)，表明先進制造業集群企業網絡嵌入性的兩維度正向影響企業創新能力，H1a和H1b得到支持。

(2)知識搜索對企業創新能力的回歸分析。如表4所示，模型4的解釋變量是雙元知識搜索的兩個維度，被解釋變量為企業創新能力，得到的結果是：F值為16.168，Durbin-Watson值為1.955(1～4之間)，利用型搜索標準化系數為0.277，顯著性概率為0.000(<0.001)，探索型搜索標準化系數為0.164，顯著性概率為0.012(<0.05)，驗證了雙元知識搜索兩個維度對企業創新能力的作用，H6a和H6b得到支持。

表2 信效度分析結果

表3 網絡嵌入性與知識搜索、企業創新能力的回歸結果

3.4 中介效應分析

為了檢驗知識搜索在網絡嵌入性與企業創新能力之間的中介效應，本文采用三步中介回歸分析法，控制企業從業人數和企業成立時間兩個變量，分別分析利用型知識搜索和探索型知識搜索在先進制造業集群環境下對企業創新能力的影響機制。

(1)利用型知識搜索的中介作用。中介效應檢驗分三步：①對集群網絡嵌入性與企業創新能力進行回歸，探討集群網絡嵌入性對企業創新能力的影響；②對集群網絡嵌入性與利用型知識搜索進行回歸，探討集群網絡嵌入性對利用型知識搜索的影響，再對利用型知識搜索與企業創新能力進行回歸分析，探討利用型知識搜索對企業創新能力的影響；③以集群網絡嵌入性和利用型知識搜索一起作為自變量對企業創新能力進行回歸分析，探討集群網絡嵌入性、利用型知識搜索對企業創新能力的影響。結果如表5所示：集群網絡嵌入性對企業創新能力的回歸系數為0.464***，說明集群網絡嵌入性對企業創新能力正向影響顯著；集群網絡嵌入性對利用型知識搜索的回歸系數為0.342***，說明集群網絡嵌入性對利用型知識搜索正向影響顯著；利用型知識搜索對企業創新能力的回歸系數為0.321***，說明利用型知識搜索對企業創新能力正向影響顯著；集群網絡嵌入性對企業創新能力的回歸系數為0.401***，利用型知識搜索對企業創新能力的回歸系數為0.184**，集群網絡嵌入性對企業創新能力的回歸系數減小，R2增加0.248，說明引入利用型知識搜索之后，模型解釋力得到提升，因此，利用型知識搜索在集群網絡嵌入性與企業創新能力之間起部分中介作用，H7得到驗證。

表4 雙元知識搜索與企業創新能力的回歸結果

(2)探索型知識搜索的中介作用。探索型知識搜索替換利用型知識搜索進行同樣的檢驗步驟，結果如表6所示：集群網絡嵌入性對企業創新能力的回歸系數為0.464***，說明集群網絡嵌入性對企業創新能力正向影響顯著；集群網絡嵌入性對探索型知識搜索的回歸系數為0.531***，說明集群網絡嵌入性對探索型知識搜索正向影響顯著；探索型知識搜索對企業創新能力的回歸系數為0.252***，說明探索型知識搜索對企業創新能力正向影響顯著；集群網絡嵌入性對企業創新能力的回歸系數為0.464***，探索型知識搜索對企業創新能力的回歸系數為0.001(不顯著)，探索型知識搜索在集群網絡嵌入性與企業創新能力之間的中介作用沒有得到驗證，H8未得到支持。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文以江蘇先進制造業集群企業為調研樣本，對構建的理論模型進行實證檢驗，主要結論如下：

(1)先進制造業集群網絡嵌入性正向影響集群企業知識搜索能力和創新能力，主要表現為企業在集群網絡中與其它企業的聯結程度以及位置中心度。企業在集群中與內部其它企業聯結程度越高，越處于集群中心位置，其知識搜索能力和創新能力越突出，在面臨轉型期時擁有更多優勢，核心競爭力更強。企業通過改變自身在集群網絡中的結構特征和關系特征，可以獲得搜索異質性知識的更多渠道和途徑，進而提升企業創新能力，保持競爭優勢，積極應對轉型壓力。

表5 利用型搜索中介效應檢驗結果

表6 探索型搜索中介效應檢驗結果

(2)知識搜索可以提升先進制造業集群網絡企業創新能力。先進制造業區別傳統制造業的關鍵在于產業發展依賴于先進技術，而物聯網、IT通訊、先進設備制造等先進技術在先進制造業集群中具有普適性。集群內企業通過對行業技術及知識進行寬度、深度并存的利用型知識搜索和探索型知識搜索，深入了解現有產業技術發展水平和前端發展方向，針對客戶需求，把握產品研發方向，從而改變現有知識庫結構，釋放創新活力，最終促進創新能力提升。

(3)利用型知識搜索在先進制造業集群網絡嵌入性與企業創新能力關系中具有中介效應，而探索型知識搜索在其關系中具有部分中介效應。先進制造業所需先進技術的學科交叉性和前沿性較強，企業多從學科領域交叉點進行創新。目前，江蘇先進制造業集群處于上升期，集群內部多為中小企業，創新水平還比較低，在集群中能接觸的知識和資源有限，因此企業創新對已有知識利用度較高，對前沿領域和交叉領域知識探索相對較少，利用型知識搜索發揮了良好作用。從創新目標來看，企業需拓展知識創新資源來源渠道，先進制造業集群環境為企業拓展知識搜索渠道提供了更多機會，促使企業突破創新邊界，提升創新能力。

4.2 理論貢獻與管理啟示

本文主要理論貢獻在于：在前人研究基礎上，從雙元視角對知識搜索理論進行了補充，將知識搜索概念轉變為易于操作的測量指標，并運用問卷調查法實證探究雙元知識搜索在網絡嵌入性與企業創新能力之間的影響機制；選取先進制造業集群企業為調研對象，進一步拓展學術界相關研究樣本范圍，提升嵌入性理論和知識搜索理論對中國本土企業研究的適用性；引入雙元知識搜索作為中介變量，進一步豐富了企業創新能力前因研究，探索影響企業創新能力的前因變量，揭示知識搜索對先進制造業集群企業的重要作用。本文對已有知識搜索理論進行總結和歸納，構建和檢驗了知識搜索測量量表，通過實證分析深入剖析知識搜索在集群企業創新過程中的作用機制。

本文研究成果對于提升本土先進制造業集群企業創新能力有一定實踐指導意義。

(1)積極構建集群網絡，增強網絡嵌入性。先進制造業集群企業要加強與集群成員間的知識共享和協同合作，一方面提升與成員企業的聯結強度，發揮集群優勢，另一方面努力使自身處在集群網絡中心位置，以便深刻影響集群成員，獲得更高質量知識和資源，掌握更多有利于企業創新的知識要素和技術要素獲取渠道，促進先進制造業集群創新發展。

(2)提升知識搜索能力，獲得創新競爭力。集群內企業要擺脫低附加值狀態，應對日益激烈的市場競爭，必須不斷提升創新能力，而創業創新能力的提升離不開對集群內創造性知識的獲取和吸收。為了獲得集群內具有創新潛力的知識和資源，企業必須積極從外部環境開展創新知識搜索，不斷優化自身知識環境和質量，將其轉化為企業創新的源泉，在集群和市場競爭中保持優勢。

(3)調整知識搜索重心，適應企業階段性需求。先進制造業集群發展正經歷不同階段，不同階段的知識需求不盡相同，獲得創新優勢也處在動態之中。雙元知識搜索對企業創新能力提升有顯著促進作用，但集群發展成熟度會影響網絡嵌入強度，進而影響創新知識搜索的有效性。在集群發展上升期，企業普遍創新水平較低，接觸的知識和資源有限，會更加依賴利用型知識搜索；而在集群發展成熟階段，網絡內部知識和資源流動頻繁，要求更重視提高探索型知識搜索能力。

4.3 研究不足與展望

本文取得了一定研究成果，但由于資源和時間限制，還存在一定不足：調研樣本的局限性，本文調查主體是江蘇先進制造業集群企業，地域和產業差異都可能帶來不一樣的研究結論，因此還需進一步拓展和驗證，將研究結果和對策推廣到更廣泛的地域和產業；所使用的量表都是借鑒國內外已有研究成果，其適用性還需進一步觀察，后期研究需要不斷驗證和調整，形成適合中國本土企業的測量量表；只引入雙元知識搜索作為中介變量，沒有考慮其它變量可能的影響，后續研究可考慮納入其它變量。