非正式網絡對雙元創新的影響：吸收能力的中介作用和環境動態性的調節作用

奚 雷，彭 燦，李德強

（1.安徽科技學院管理學院，安徽蚌埠 233030；2.南京航空航天大學經濟與管理學院，江蘇南京 211106）

1 研究背景

雙元創新理論與實踐是當前創新管理領域學術界和企業界共同關注的熱點問題。所謂雙元創新，是指企業同時實施漸進性創新與突破性創新（或應用性創新與探索性創新）［1-3］。Awazu［4］指出在動態競爭的環境中，組織中知識的產生和消散無法僅從正式組織機制的范圍內理解，因此，從非正式網絡視角進行理解受到學術界的廣泛關注，非正式網絡的重要性逐漸凸顯。然而，就雙元創新可獲得性的理論分析與實證研究而言，正式網絡關系（或能力）與雙元創新之間的關系研究受到了較多創新管理領域學者的關注，但對非正式網絡與雙元創新之間關系的研究仍顯不足。肖東平等［5］指出，正式組織結構不利于組織中的知識轉移、共享與創新，而非正式網絡卻能夠為組織中員工之間交流、溝通和學習創造機會，如員工之間就業務活動、工作心得和工作經驗等方面的交流能夠有利于組織中隱性知識的傳遞。隱性知識是技術創新過程中極其寶貴的知識資源，非正式網絡又為企業隱性知識獲取提供了重要渠道，因此非正式網絡的重要性理應得到學術界的關注。基于此，黃海艷［6］從理論分析與實證兩方面研究了非正式網絡與個體創新行為之間的關系，指出非正式網絡與個體創新行為之間具有顯著的正向關系，然而卻未能夠對個體技術創新行為作進一步細分；而Shalley 等［7］和He 等［8］指出，不對技術創新類型進行區分將會影響研究結論的準確性。基于此，本研究將對技術創新類型進行區分，即依據技術創新行為的新穎程度將其劃分為漸進性創新與突破性創新，在此基礎上研究非正式網絡與雙元創新（漸進性創新與突破性創新）之間的關系。這是本研究試圖首先回答的問題，即探討非正式網絡對雙元創新的影響。

就非正式網絡與雙元創新之間的關系來說，現有研究指出吸收能力是影響企業知識獲取與組織創新的重要變量［9］。本研究認為，聯系非正式網絡與組織隱性知識獲取的關鍵在于組織的吸收能力，即非正式網絡與雙元創新之間的關系可能存在“非正式網路—吸收能力—雙元創新”這一發展路徑，據此，本研究將知識吸收能力納入研究框架，探究“非正式網絡—吸收能力—雙元創新”三者之間的關系。那么非正式網絡是否會通過對吸收能力的影響，進而對不同類型的企業技術創新行為產生差異化的影響。這是本研究試圖回答的第2 個問題，即研究吸收能力在非正式網絡與雙元創新之間發揮怎樣的中介作用。

此外，環境動態性常作為調節變量用來研究創新問題，本研究認為在動態的環境下，企業將注重利用非正式網絡來緩解實施雙元創新所面臨的創新知識資源窘境，進而影響漸進性創新與突破性創新，基于此，本研究還將環境動態性納入研究框架，研究環境動態性在非正式網絡與雙元創新之間關系的調節作用。這是本研究試圖回答的第3 個問題，即環境動態性在非正式網絡與雙元創新之間存在怎樣的調節關系。

2 理論分析與研究假設

2.1 非正式網絡與雙元創新

非正式網絡通過非正式溝通渠道建立聯系，作為組織正式網絡的重要補充，憑借自發性、興趣（或背景）的相似性、溝通效果好以及傳播速度快等一系列的特點，在促進組織隱性知識傳播過程中發揮著重要作用［10］。研究表明，非正式網絡能夠滲透到組織的方方面面，組織成員之間的非正式溝通和互動能夠促進組織間隱性知識的交流、分享與轉移，進而促進組織技術創新［11-12］。Fu 等［13］指出非正式網絡通常與地理上的鄰近性有關，能夠加速學習并實現動態的創新協同效應。黃海艷［6］在研究非正式網絡與創新之間的關系時指出，非正式網絡主要通過2 個方面影響組織創新活動，一是非正式網絡能夠促進組織隱性知識的共享，從而促進組織技術創新，二是非正式網絡能夠提高組織知識交流的成效，為技術創新活動的開展創造條件；而且進一步指出創新需要多樣化的資源輸入及具備資源整合方面的能力，而跨越正式組織結構的非正式網絡，有助于創新者從整個組織層次上搜索創新活動所需的資源，進而促進企業創新。本研究認為，非正式網絡所建立的非正式交流渠道能夠促進組織中的知識（尤其是對創新活動有重要影響的隱性知識）流動、分享、吸收、整合和積累，從而為企業雙元創新活動的開展儲備豐富的技術創新知識資源，進而有助于企業漸進性創新和突破性創新活動的開展。因此，提出如下研究假設：

H1a：非正式網絡對漸進性創新有顯著的正向影響；

H1b：非正式網絡對突破性創新有顯著的正向影響。

2.2 吸收能力的中介作用

Cohen 等［14］指出，吸收能力定義為吸收識別外部新知識的價值，并將其吸收和應用于商業終端的能力。Zahra 等［15］將吸收能力劃分為潛在吸收能力和現實吸收能力，潛在吸收能力包括知識的獲取和吸收能力，現實吸收能力包括知識的轉化和利用能力。有研究指出，吸收能力為組織先前相關知識的函數［13，16］。黃海艷［6］指出，非正式網絡能夠促進組織隱性知識的分享和組織知識交流的成效，即非正式網絡能夠通過非正式交流渠道促進知識在組織內部充分分享，實現組織相關領域的知識積累，為吸收能力提升打好基礎。非正式網絡通過非正式交流渠道促進隱性知識在組織間分享，有助于促進組織知識獲取和吸收能力的提升，即非正式網絡能夠促進潛在吸收能力；而知識轉化和利用能力的提升又與組織內部知識運用能力密切相關，非正式網絡能夠提高組織知識交流的效果，提升了組織知識轉化與利用能力，即非正式網絡能夠提升企業的現實吸收能力。因此，提出如下研究假設：

H2a：非正式網絡對潛在吸收能力有顯著的正向影響；

H2b：非正式網絡對現實吸收能力有顯著的正向影響。

解學梅等［17］指出，吸收能力是企業面對知識的反應能力，是知識與創新之間的轉化工具。Cepeda-Carrion 等［18］研究指出，吸收能力對企業創新績效有顯著的正向影響，能夠促進知識轉化為新產品、服務或流程，為技術創新活動的開展奠定基礎。Kostopoulos 等［19］和Tsai 等［20］指出，吸收能力對技術創新有積極影響。Zahra 等［15］指出，具有較高吸收能力的組織更容易將獲取的外部知識轉化為創新產品或服務。李子彪等［21］指出，吸收能夠力強的企業能夠更好地市場化從組織外部獲取的知識，推動企業技術創新。Najafi-Tavani 等［22］指出，吸收能力好的企業能夠識別、交流和掃描（或者吸收）合作伙伴的資源，即當吸收能力處于較高水平時，企業能夠較好地掃描和利用從合作創新網絡獲得的組織外部知識，從而提高企業雙元創新能力。Chiu 等［23］認為，較強的吸收能力能夠促進組織對內外部知識的消化、吸收、整合和創造新知識，從而增強企業技術創新能力。而較強的潛在吸收能力有助于企業識別組織間的互補性資源，幫助企業較好地分析與理解組織間復雜的高階知識，促進企業知識更新，從而克服路徑依賴與能力陷阱［24］，故潛在吸收能力有助于促進企業開展漸進性創新和突破性創新。現實吸收能力有助于企業充分整合組織內外部知識，促進新想法、新創意的產生［25］，為企業雙元創新活動的開展提供豐富的創新知識源，并能夠啟發新想法、新思路，從而有利于提升企業的漸進性創新和突破性創新水平。因此，提出如下研究假設：

H3a:潛在吸收能力對漸進性創新有顯著的正向影響；

H3b:潛在吸收能力對突破性創新有顯著的正向影響；

H3c:現實吸收能力對漸進性創新有顯著的正向影響；

H3d:現實吸收能力對突破性創新有顯著的正向影響。

基于上述分析，筆者認為非正式網絡對雙元創新的影響存在以下路徑，即非正式網絡促進企業吸收能力（含潛在吸收能力和現實吸收能力）的提升，吸收能力的提升有助于企業獲取組織內外創新知識資源，為雙元創新實施奠定了較好的創新知識基礎，從而促進企業漸進性創新和突破性創新的開展。因此，提出如下研究假設：

H4a:潛在吸收能力在非正式網絡與漸進性創新之間具有中介作用；

H4b:潛在吸收能力在非正式網絡與突破性創新之間具有中介作用；

H4c:現實吸收能力在非正式網絡與漸進性創新之間具有中介作用；

H4d:現實吸收能力在非正式網絡與突破性創新之間具有中介作用。

環境動態性指組織外界環境變化的速度與難以預見的程度。環境動態性大多是因外部技術變革與消費者的市場需求改變等引發的［26］。在高度動態的外部環境下，企業能夠從外部環境的快速變化中尋找技術創新靈感、技術演化趨勢以及捕捉市場機會，這為企業通過非正式網絡獲取組織外部知識提供了極好的機會，不但能夠拓寬企業獲取組織外部知識的邊界，還能夠有效擴充與豐富企業技術創新知識庫，提升企業的雙元創新能力，有利于企業漸進性與突破性兩類創新活動的開展。企業為了更好地適應動態的外部環境，將會更多地利用非正式網絡促進組織內外知識的消化、吸收和整合，從而促進企業雙元創新水平的提升。因此，提出如下研究假設：

H5a:環境動態性正向調節非正式網絡與漸進性創新的關系；

H5b:環境動態性正向調節非正式網絡與突破性創新的關系。

2.3 研究概念模型

根據上述理論與研究假設，構建了非正式網絡、吸收能力、環境動態性和雙元創新之間關系的研究模型，如圖1 所示。

圖1 本研究概念模型

3 研究方法

3.1 研究樣本與數據收集

本研究選取江蘇、山東和安徽等地的高新技術企業為研究對象，問卷發放采用現場發放與網絡發放相結合的方式，現場調研問卷與網絡問卷內容一致。高新技術企業選擇主要依據《高新技術企業認定管理辦法》（2016 年），測量問卷由企業研發人員填寫。為確保研究問卷的質量，選擇南京市部分高新技術企業進行預測試，再依據預測試情況對問卷進行反復研討、修改和完善，確定最終測量問卷。預測試問卷不計入最終問卷。問卷正式調研從2019年7 月中旬開始至2019 年11 月上旬結束，歷時近4個月。具體獲取的問卷情況如下：現場發放280 套問卷、收回165 套，有效問卷152 套。網絡發放對象選擇依據《中國企業名錄》，發放問卷350 套、收回95 套，有效問卷75 套。總共發放問卷630 套，收回260 套，其中有效問卷227 套，有效回收率為36.03%。進一步對調研企業的行業分布情況進行分析，樣本企業總計227 家，其中電子信息產業48 家，占比21.15%；新能源產業42 家，占比18.50%；航天工業40 家，占比17.62 %；新材料產業37 家，占比16.30%；生物醫藥業33 家，占比14.54%；其他產業27 家，占比11.89%。綜上，樣本數據具有較好的代表性。

本研究還運用T 檢驗方法檢驗了未能回收問卷的偏差，檢驗結果表明樣本企業的年齡與規模等指標沒有明顯差異，即不存在未反應誤差。此外，采用隱匿答卷者信息與反向條目法來預防同源偏差問題，采用Harman 單因子法檢驗樣本數據同源偏差，因子分析所得到的第一主成分載荷量為25.52%，即同源偏差基本不影響研究結論。

3.2 變量測量

（1）非正式網絡。參考王燕夷等［27］和柯江林等［28］的研究，采用互動強度、網絡密度、溝通質量和網絡信任4 個維度共16 個題項進行測量。

（2）雙元創新。參考Atuahene-Gima［29］開發的量表并進行改編，漸進性創新和突破性創新均采用3 個題項進行測量。

（3）吸收能力。參考趙健宇等［30］的研究，用潛在吸收能力和現實吸收能力2 個維度來測量吸收能力，并且每個維度均采用3 個題項進行測量。

（4）環境動態性。借鑒Miller［31］的量表，使用5 個題項進行測量。

除控制變量（企業年齡、規模）外，所有變量測量問卷均采用李克特的七點計分法進行測量，其中1 表示完全不同意，7 表示完全同意。

3.3 信度、效度檢驗

為檢測問卷調查的信度與效度，對非正式網絡、潛在吸收能力、現實吸收能力、漸進性創新、突破性創新和環境動態性等變量進行因子分析（見表1），結果表明：各變量的KMO 值在0.698～0.887 之間，滿足大于或接近0.700 臨界值要求；Bartlett 球體檢驗結果顯著異于0，滿足因子分析條件。變量的Cronbach’s系數在0.730～0.907之間，組合信度（CR）值在0.832～0.931 之間，滿足高于臨界值0.700 要求，表明研究量表具有較高的信度水平。各題項的因子載荷在 0.720～0.907之間，滿足高于0.500要求，表明研究量表具有較好的聚合效度。平均萃取變異量（AVE）值處于0.554～0.745 之間，高于臨界值0.500，表明各研究量表的辨別效度明顯。

表1 變量信度和效度檢驗結果

表1 （續）

3.4 分析方法及結果

考慮到涉及調節作用的檢驗，本研究采用研究結論更為可靠的多元線性回歸來檢驗整體模型，采用SPSS 軟件來進行數據分析。

（1）相關分析。選用SPSS19.0 對變量進行均值及相關分析，初步驗證本文提出的假設。結果如表2 所示，非正式網絡、潛在吸收能力、現實吸收能力、漸進性創新、突破性創新和環境動態性的均值處于4.386～4.677 之間，即調查的非正式網絡、潛在吸收能力、現實吸收能力、漸進性創新、突破性創新和環境動態性均值處于中等之上水平，能夠較好地滿足研究需要，且從其之間相關系數來看，均呈顯著的正向相關關系，能夠初步驗證本文所提出的部分研究假設。

表2 變量的相關分析結果

（2）非正式網絡、環境動態性和雙元創新之間關系的檢驗如表3 所示，采用模型1、模型2、模型3 檢驗非正式網絡、環境動態性和漸進性創新之間的關系，模型4、模型5、模型6 檢驗非正式網絡、環境動態性和突破性創新之間的關系。其中，模型1和模型4 分別檢驗控制變量對因變量的影響，模型2、模型5 檢驗自變量對因變量的影響，模型3、模型6將自變量、調節變量以及自變量和調節變量的交互項同時納入研究模型，檢驗環境動態性的調節效應。結果表明：模型1～模型6中變量的D-W值均接近2，VIF 值低于3，表明變量不受自相關與多重共線性的影響；模型2、模型5 證實了非正式網絡對漸進性創新和突破性創新均具有顯著的正向影響，即假設H1a、H1b成立；模型3、模型6 證實了環境動態性在非正式網絡與漸進性創新、突破性創新之間均起正向調節作用，假設H5a、H5b成立。

表3 樣本企業雙元創新的非正式網絡、環境動態性與雙元創新的回歸分析

為了更清晰地展示調節效應，給出環境動態性在非正式網絡與雙元創新之間的調節效應圖，具體分別如圖2、圖3 所示。

圖2 環境動態性在樣本企業雙元創新的非正式網絡與漸進性創新之間的調節效應

圖3 環境動態性在樣本企業雙元創新的非正式網絡與突破性創新之間的調節效應

（3）吸收能力在非正式網絡與雙元創新之間的中介效應檢驗。采用Baron 等［32］給出的中介效應檢驗4 步驟進行檢驗，即先檢驗自變量（非正式網絡）對因變量（漸進性創新、突破性創新）的影響，接著檢驗自變量（非正式網絡）對中介變量（潛在吸收能力、現實吸收能力）的影響，然后檢驗中介變量（潛在吸收能力、現實吸收能力）對因變量（漸進性創新、突破性創新）的影響，最后將自變量（非正式網絡）與中介變量（潛在吸收能力、現實吸收能力）同時納入研究模型，檢驗兩者對因變量影響的變化。由以上分析可知，非正式網絡對漸進性創新、突破性創新均具有顯著的正向影響，即滿足了中介效應檢驗中自變量對因變量具有顯著影響的要求。檢驗結果表明，模型中變量的D-W 值接近2，VIF 值小于3，說明變量之間不存在自相關和多重共線性。如表4 所示，非正式網絡對潛在吸收能力和現實吸收能力均具有顯著的正向影響，即假設H2a、H2b得到證實，滿足了中介效應檢驗條件的自變量對中介變量顯著影響條件。

表4 樣本企業雙元創新中非正式網絡對潛在吸收能力和現實吸收能力影響的回歸分析

如表5 的模型7、模型9、模型11 和模型13 所示，潛在吸收能力對漸進性創新與突破性創新均具有顯著的正向影響，假設H3a、H3b均得到證實；現實吸收能力對漸進性創新、突破性創新均具有顯著的正向影響，假設H3c、H3d均得到證實。而由表5的模型8、模型10、模型12 和模型14 可見：模型8中非正式網絡對漸進性創新回歸系數相比模型2 的結果下降，即潛在吸收能力在非正式網絡與漸進性創新之間起部分中介作用，假設H4a通過檢驗；模型12 中非正式網絡對突破性創新回歸系數由模型5中的顯著變得不再顯著，表明潛在吸收能力在非正式網絡與突破性創新之間起完全中介作用，假設H4b通過檢驗；模型10 中非正式網絡對漸進性創新影響仍然顯著，但回歸系數相比模型2 的結果下降，即現實吸收能力在非正式網絡與漸進性創新之間起部分中介作用，假設H4c通過檢驗；模型14 匯總非正式網絡對突破性創新的回歸系數相比模型5 的結果下降，即現實吸收能力在非正式網絡與突破性創新之間起部分中介作用，假設H4d通過檢驗。

表5 樣本企業雙元創新中潛在吸收能力與現實吸收能力的中介效應檢驗

表5 （續）

4 研究結論、啟示和展望

4.1 研究結論

本研究以高新技術企業中的研發人員為實證調研對象，探討了以非正式網絡為自變量、吸收能力（含潛在吸收能力和現實吸收能力）為中介變量，環境動態性為調節變量，雙元創新為因變量，即非正式網絡對雙元創新的影響機理，通過多元回歸分析對研究假設進行了檢驗，結果表明所提出的研究假設均得以證實。研究表明：非正式網絡對雙元創新均有顯著的正向影響，即作為雙元創新重要前因變量非正式網絡，能夠緩解雙元創新面臨的資源困境，有利于提升企業的漸進性創新水平與突破性創新水平，這充分體現了非正式網絡對雙元創新的重要促進作用；環境動態性在非正式網絡與漸進性創新、突破性創新之間均具有顯著的正向調節作用，這意味著動態環境將使得非正式網絡對雙元創新作用發揮得更為充分；現實吸收能力能夠在非正式網絡與漸進性創新、突破性創新之間均起部分中介作用；潛在吸收能力在非正式網絡與漸進性創新間起部分中介作用，在非正式網絡與突破性創新之間起完全中介作用。中介效應表明，非正式網絡對雙元創新作用的充分發揮依賴于企業的吸收能力（潛在吸收能力和現實吸收能力）水平，具有較強吸收能力的企業，非正式網絡對雙元創新的積極作用將會發揮得更為顯著。因此，吸收能力（潛在吸收能力和現實吸收能力）在非正式網絡與雙元創新之間的中介作用不容忽視。

4.2 啟示

本研究基于前人相關文獻和有關理論（非正式網絡理論、雙元創新理論與吸收能力理論），對非正式網絡（自變量）、雙元創新（因變量）、吸收能力（中介變量）和環境動態性（調節變量）四者之間的關系進行了理論分析和實證研究，深化與拓展了雙元創新前因、中介與調節變量研究，對雙元創新管理實踐得到一定的啟示：

第一，企業管理者應重視非正式網絡。具體措施：（1）積極營造組織員工分享知識的氛圍。如在企業內部成立各種興趣小組，定期開展活動，不僅有益于企業員工的身心健康，還有利于組織成員之間進行更為充分的知識分享和交流。（2）將人際技能引入員工選拔與績效考評中。對于員工來講，要想取得較好工作績效，人際技能必不可少，因此，將人際技能引入員工選拔及績效考評，有利于企業成員重視人際技能的培養，從而提升員工的工作績效。

第二，企業高管應密切關注動態的企業外部環境。要認識到環境動態性在非正式網絡與雙元創新之間的正向調節作用，企業面臨的外部環境動態性水平越高，則越應該充分利用非正式網絡獲取組織內外創新知識資源，實現企業創新知識資源的積累，達到提升企業雙元創新水平的目的。

第三，企業高管應重視企業吸收能力水平的提升。具體措施：（1）鼓勵分享的文化，引導員工進行知識分享，對積極進行知識分享的員工進行表彰和獎勵；（2）加強知識管理，實現組織內外部的知識積累，為企業吸收能力提升奠定良好的知識基礎。

4.3 研究局限與展望

（1）本研究樣本選取存在地域局限性，即僅選擇江蘇、山東和安徽等地的高新技術企業，研究結論的普適性有待于進一步證實。（2）本研究僅考察了吸收能力的中介作用以及環境動態性的調節效應，未來可進一步考察其他中介變量和調節變量，如學習能力的中介效應以及變革型領導風格、交易型領導風格對非正式網絡與雙元創新之間關系的調節效應。（3）本研究將自變量非正式網絡視為整體變量進行研究，而結果變量主要圍繞雙元創新的漸進性創新和突破性創新這2 個維度進行研究，未來可研究非正式網絡的4 個具體維度對雙元創新之間的影響以及非正式網絡作為整體變量在雙元創新平衡性、雙元創新互補性之間的調節關系，從而進一步豐富雙元創新理論。