網絡嵌入與雙元學習如何提升供應商創新性

朱雪春 趙卓然 貢文偉

收稿日期：2022-06-06修回日期：2022-08-08

基金項目：江蘇高校哲學社會科學研究重大項目（2022SJZD028）；江蘇省教育科學“十四五”規劃課題（C-c/2021/01/04）；鎮江市軟科學研究項目（RK2021013）

作者簡介：朱雪春（1983-），男，江蘇張家港人，博士，江蘇大學管理學院副教授，研究方向為創新管理；趙卓然（1997-），男，江蘇徐州人，江蘇大學管理學院碩士研究生，研究方向為供應鏈創新；貢文偉（1967-），女，江蘇丹陽人，博士，江蘇大學管理學院教授，研究方向為供應鏈管理。

摘 要：供應商創新性在推動供應鏈創新發展中發揮重要作用。既有文獻側重研究單個或多因素對供應商創新性的凈效應，鮮有分析多因素對供應商創新性的協同效應。面對日益復雜和高度不確定的外部環境，需從整體角度探索供應商創新驅動路徑。基于組態視角，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），從網絡嵌入和雙元學習兩個層面探討4個前因條件對供應商創新性的聯動效應及其作用路徑。研究發現：關系嵌入、結構嵌入、利用式學習和探索式學習并不是構成企業提高或導致非高水平供應商創新性的必要條件，且單個前因條件對供應商創新水平的解釋力較弱，提高供應商創新性的影響因素是多方面的；存在4條驅動供應商創新性的路徑，即互動—學習模式、合作共創模式、學習驅動模式、探索－引領模式；導致非高水平供應商創新性的路徑有2條，且與供應商創新性提升路徑具有非對稱性；網絡嵌入與雙元學習的合理匹配，對提升供應商創新性具有重要作用。研究結論不僅可深化供應鏈創新、網絡嵌入和雙元學習相關理論，而且可為提高供應商創新性、促進供應鏈創新發展提供借鑒。

關鍵詞：供應商創新性；網絡嵌入；雙元學習；定性比較分析

DOI：10.6049/kjjbydc.2022060085

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F274

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）03-0123-10

0 引言

供應鏈創新發展是落實新發展理念的重要舉措，是供給側結構性改革的重要抓手，是引領全球化、提升競爭力的重要載體。供應商通過為企業提供零部件和原材料，為企業運營與創新發展提供重要物質保障，在供應鏈創新中發揮重要作用。受外界環境動態變化與創新風險的影響，越來越多的企業意識到與供應商高質量合作的重要性。如美妝巨頭歐萊雅集團建立了名為Cherry park的開放對話機制，旨在與供應商建立互信，依靠供應商碳回收公司LanzaTech和能源公司Total的支持，共同研發綠色包裝技術，通過合作共贏實現可持續發展。與供應商協同有助于促進企業整合資源，推動產品創新（李隨成等，2013），提高創新績效，進而促進供應鏈創新（李娜等，2017）。具有創新性的供應商不僅能為企業提供先進的產品和技術，還能通過企業互動促進雙方合作成功，同時，針對面臨的問題和風險提供解決方案^[1]，促進企業發展。

供應商創新性逐漸受到學界關注，一些學者探索了供應商創新性的驅動因素，識別出關系治理^[2]、制造商—供應商社會資本^[3]、知識共享^[4]和制造商可信^[5]等是驅動供應商創新性的重要因素。武夢超和李隨成^[6]聚焦三元采購策略，認為其有助于供應商實施創新貢獻行為；Jean等^[7]指出，供應商客戶導向、國際客戶控制和技術不確定性會顯著影響供應商創新性；李娜等^[8]從網絡層面研究發現，供應商嵌入性有助于提升供應商創新性。此外，信任、相互依賴、信息共享和承諾等合作要素也在供應商創新性發展中起重要作用^[9]。已有的供應商創新性研究為本文探索供應商創新性提升路徑提供了重要借鑒，但仍存在進一步探討的空間。

已有文獻基于企業與供應商的二元關系，從關系觀^[1]、社會資本理論^[2]和知識觀^[9]等角度對企業如何激發供應商創新性進行探索。由于供應鏈是上下游聯結的動態網絡組織^[11]，供應商基于創新性，從資源、戰略、行為和流程等方面為企業創新提供支持，對供應鏈創新起重要作用。社會網絡理論認為，企業與網絡中其他成員間的互動可傳遞出豐富的知識和信息并創造市場價值^[12]，進而引導企業與供應商互動以及整體網絡演進方向。為滿足客戶需求，企業與供應商互動共創，通過網絡向供應商傳遞新思想與新實踐成果，促進供應商創新性提升。如海爾與供應商結成高質量的互動網絡，以用戶為中心，驅動供應商主動創新，參與產品研發與設計，提升供應商創新性，共同滿足客戶需求。供應商管理研究也逐漸從供應商與制造商的二元關系延伸到網絡層面^[8]。如Feng等^[13]指出，網絡嵌入幫助企業深入理解供應商如何與它們聯結，有助于供應商吸引更多企業注意，體現了供應商與下游企業合作創新的重要作用；Antony&Miriam^[14]基于豐田公司供應商網絡的研究發現，結構嵌入有助于促進企業供應商網絡產生更多創新成果。可以看出，網絡嵌入與供應商創新性具有密切關系。更進一步，動態的供應鏈網絡由節點成員的網絡關系和節點間的社會關系構成^[15]，每個節點成員擁有的知識會對網絡知識與資源配置產生不同影響。同時，不同企業的網絡嵌入存在差異，企業對供應商的創新性要求也會不同，但現有文獻未能詳細闡釋。因此，網絡嵌入與供應商創新性關系有待進一步研究。

知識作為組織中最難以模仿的戰略資源，是組織保持可持續競爭力的關鍵^[16]。盡管網絡嵌入為企業豐富異質性知識提供了重要條件，但異質性知識在網絡內的流動仍面臨邊界封閉、知識難以被不同節點吸收等阻礙^[17]。雙元學習理論為各類知識穿越組織內外邊界，在不同網絡成員間流動與整合提供了理論支持。企業開展雙元學習即利用式學習和探索式學習，有助于平衡創新中效率需求與新穎性需求間的矛盾，避免“能力陷阱”與“創新陷阱”^[18]。但也有學者指出，利用式學習和探索式學習在企業創新中的作用存在差異。如 Siggelkow&Rivkin^[19]發現，利用式學習和探索式學習對企業績效具有倒U型作用；弋亞群等^[20]認為，利用式學習和探索式學習在提高新產品開發績效中發揮不同作用。近年來，組織與供應鏈管理研究將雙元學習理論拓展至供應商管理領域。如楊杰等^[21]關注到服務外包中供應商雙元學習與其創新能力的關系；Theodorakopoulos^[22]通過對英國供應鏈項目的研究發現，企業會通過組織學習實現邊界跨越，并針對供應商運營方案調整提出建議，幫助其開發創新型產品。實踐中，華為積極開展利用式學習和探索式學習，驅動供應商不斷探索，提升創新性。可以看出，企業雙元學習與供應商創新性緊密相關，但現有文獻未能分析企業雙元學習給供應商創新性提升帶來的示范和驅動效應，無法為引導供應商提升創新性提供充分指導。因此，有必要深入分析企業雙元學習與供應商創新性的關系。

既有研究分別探討了網絡嵌入與雙元學習對供應商創新性的作用機理，為本文提供了研究基礎和理論支撐。實踐中，網絡嵌入與雙元學習也密切相關，提升供應商創新性需要同時發揮網絡嵌入與雙元學習的作用。一方面，企業依托網絡嵌入，有助于搭建和利用高效的知識系統，通過外部網絡渠道中的知識、信息和經驗流動，促進雙元學習。同時，企業通過雙元學習也能更好地促進知識流動和擴散，強化企業在網絡中的嵌入性，形成“嵌入—學習”雙重機制^[23]，發揮網絡嵌入與雙元學習的協同效應，驅動供應商創新性提升。然而，現有研究多基于單一理論視角，探索某前因變量對供應商創新性的凈效應，未能從網絡嵌入與雙元學習多層協同的整體視角探索供應商創新性驅動路徑。供應商創新性受多重因素的影響，各因素間的不同組合也可能產生相同結果。組態視角的定性比較分析方法能克服傳統研究方法的局限，從系統視角深入探討多要素的組態效應^[23]。基于組態視角的定性比較分析方法（Qualitative Comparative Analysis，簡稱 QCA）作為全面分析多要素組態效應的新范式，已經在創新生態系統^[24]、企業創新^[25]、創新創業管理^[26]等多個管理學領域得到應用，非常適合本研究。因此，本文將基于組態視角，從網絡嵌入和雙元學習兩個層面、4個前因條件出發，采用模糊集定性比較分析方法深入探究影響供應商創新性的復雜因果機制。具體而言，本研究試圖回答以下問題：網絡嵌入和雙元學習是否為供應商創新性提升的必要條件？網絡嵌入和雙元學習如何協同影響供應商創新性？哪些路徑可以提升供應商創新性，哪些路徑會導致非高水平的供應商創新性？本研究不僅有助于深化網絡嵌入、雙元學習與供應商創新性關系的研究，還可為提升供應商創新性提供借鑒。

1 理論分析與研究框架

1.1 網絡嵌入與供應商創新性

供應商創新性是供應商搜索、計劃和應用新想法、新工藝、新流程的能力，以及探索新機會并投資新工藝、新技術以響應客戶需求，支持客戶引入本企業新產品的意愿（李娜等，2017）。供應商創新性有助于供應商為企業提供創新型產品，推動企業創新。當不同創新主體嵌入同一網絡時，有助于形成相互信任、信息共享的合作氛圍和共同面對困難、解決問題的意愿，從而營造利益共享、風險共擔、互利互惠的良好網絡環境。在此基礎上，學者們提出網絡嵌入概念，用以表示企業在創新網絡中如何基于聯系和合作而形成相對穩固的關系^[27]。由于網絡關系質量和結構搭建對網絡成員至關重要，本文借鑒Granovetter^[12]的觀點，將網絡嵌入分為關系嵌入與結構嵌入。

關系嵌入是組織在合作過程中形成的直接或間接關系以及相互理解、信任和承諾的程度，強調關系質量的作用^[12]。首先，企業與其他網絡成員形成和保持較高的關系嵌入有助于促進組織間信息傳遞，加快供應商研發新產品和新工藝^[28]，同時，為供應商與企業持續合作提供保障；其次，關系嵌入有助于供應商及時獲取行業信息，從而快速整合自身和周邊資源，如企業關系的專有投資可成為供應商創新活動的外部支持，幫助供應商降低交易成本與變革風險；最后，企業與供應商維持強連結關系，充分開展知識交流，有助于供應商掌握客戶需求與市場信息^[29]，同時，結合市場發掘和自身優勢為提升創新性創造條件。

結構嵌入反映組織在網絡中所處位置及地位，強調行動者的網絡位置、規模、密度等特征^[12]。首先，結構嵌入有助于企業在網絡中占據優勢位置，擁有較高知識權力、更廣搜索渠道和更多市場信息，同時，有助于保障網絡內知識的完整性和多元性，推動供應鏈上下游企業形成緊密聯系。此時，各成員有更多機會獲取創新性思維，促進供應商提升創新性。其次，結構嵌入有助于企業與更多供應商及其他合作伙伴溝通和交流，在網絡中發布企業需求，使更多供應商能夠根據企業需求及時調整和完善產品。最后，占據優勢網絡位置的企業往往具有更多話語權，為企業協調和治理網絡合作關系提供保障，確保與供應商合作順利，進而高效管理創新資源，提高供應商創新成果產出。

1.2 雙元學習與供應商創新性

雙元學習是指組織同時開展探索式學習和利用式學習，不僅有利于保障組織生存，而且能促進組織繁榮^[30]，幫助企業降低創新成本，提高創新效率。具有高學習傾向的企業更樂意與供應商合作創新，為供應商提供學習機會，使其有機會接觸和吸收新知識，進一步促進供應商創新性提升，形成良性循環。本文借鑒March^[31]的研究，將雙元學習分為利用式學習和探索式學習。

利用式學習是組織根據現有知識基礎，挖掘、提煉和升華現有知識的學習行為，其本質是對已有知識與技能的直接使用及改造^[30]。利用式學習不僅能推動企業相互學習，取長補短，將合作伙伴的競爭優勢轉化為自身競爭優勢，還能提高與供應商的信任度，緩解雙方合作矛盾，保障雙方合作創新成功。同時，采用利用式學習的企業往往擁有穩定的市場和良好的短期績效，供應商與此類企業合作，不僅有助于推動合作順利開展，促進產品完善和服務升級，增強應對多元化市場需求的能力，而且有助于供應商獲得收益，為創新提供資金保障，提升其創新積極性。

探索式學習是組織利用與外部客戶、機構、供應商的關系，采用搜索、試驗、嘗試、發現和創新等方式開展的學習性行為，其本質是對新知識和新資源的探索與獲取^[30]。探索式學習有助于搜尋和獲取新穎性、前沿性知識及其它創新資源^[31]。供應商與這類企業合作有助于擴展知識庫，豐富創新知識來源，增強應對復雜外部環境的能力，提高創新成功率。特別是當供應商無法依靠現有產品獲取市場競爭優勢時，會更關注開展探索式學習的下游企業，一方面有助于其增進市場了解，及時獲取市場信息，另一方面通過與下游企業合作能更好地吸收新知識，為新產品研發提供知識來源，提升創新能力。

1.3 模型構建

供應商為企業提供生產支持，但無論是為企業直接提供零部件，還是在新產品開發過程中為企業提供新工藝、新技術支持等創新性貢獻，均無法獨立完成，需要與下游企業合作才能實現。在該過程中，網絡嵌入與雙元學習發揮重要作用。一方面，不同網絡關系是企業傳遞與獲取關鍵資源及信息的重要渠道。企業在與供應商合作過程中，一旦發現存在資源缺口，會通過與不同行為主體保持嵌入關系、提高雙方互動頻率，獲取所需資源并在與供應商的合作中應用這些資源，同時，供應商也會因此受益。由于關系嵌入與結構嵌入的功能及雙目標差異，對供應商創新性的影響也不相同。有研究表明，在企業嵌入既有創新網絡后，如果信息、資源等創新要素不能由網絡外部自由流入網絡內部，將無法推進創新網絡的整體演化^[32]。同時，有學者指出，不應忽視企業學習行為與網絡嵌入的匹配性及相互作用關系^[33]。一方面，網絡嵌入效果受雙元學習影響，企業通過雙元學習能更好地實現知識流動和擴散，使網絡成員有機會吸收和整合知識，彌補自身創新資源的不足，提升創新能力；另一方面，企業雙元學習與供應商創新性緊密相關，雙元學習效果也會受網絡嵌入的影響，如利用式學習注重穩固的網絡結構以及對其他成員資源的利用，而探索式學習更關注網絡動態結構和整體探索。因此，提升供應商創新性，需要網絡嵌入與學習行為實現最佳匹配。

由于資源缺口與創新需求存在差異（李杰義等，2019），供應商在選擇合作企業時也會有不同要求。當供應商發現自身資源異質性較顯著且缺口較大時，可能更傾向與占據高網絡位置、擁有豐富資源的下游企業開展合作。若供應商資源異質性較弱且缺口較小時，是否需要依賴下游企業跟蹤鄰近的既有技術軌道便成為值得考慮的問題。企業需合理匹配網絡嵌入與雙元學習，使雙方在合作中更高效地共享信息、知識及其它資源，進而提升供應商創新性。只有企業結合自身需求，統籌好關系嵌入與結構嵌入、探索式學習與利用式學習行為關系，才能更有效地驅動供應商創新性提升。

基于以上分析，本文認為網絡嵌入與雙元學習無法孤立地對供應商創新性產生影響，二者對供應商創新性的作用具有復雜性和系統性特征。本文將從組態視角，探索影響供應商創新性的復雜因果機制，嘗試解答關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習4個前因條件如何協同聯動提升供應商創新性，同時，構建理論模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 研究方法

定性比較分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）旨在探究多個前因條件間的非線性復雜關系以及解釋結果的組態路徑^[34]。相比傳統回歸方法，QCA方法通過分析具有相同結果的多條路徑探討多重并發因果關系，實現復雜環境下多變量的交互研究，從而有效支持現象驅動和理論驅動相結合的組態問題研究^[35]。QCA方法包括清晰集定性比較分析（csQCA）、多值集定性比較分析（mvQCA）與模糊集定性比較分析（fsQCA）。相比于csQCA和mvQCA，fsQCA更側重研究關系嵌入、結構嵌入、探索式學習和利用式學習等連續性前因條件不同程度變化對供應商創新性的影響，充分展示可能出現的組態路徑。同時，fsQCA可展現影響供應商創新性的非對稱性前因條件組合^[23]，有助于更全面和深入地理解供應商創新性驅動機制的復雜性。因此，本文采用fsQCA展開研究。

2.2 數據來源

本研究通過問卷調查方法收集數據，涉及汽車、電子、機械、通訊、家電等行業，主要包括長三角地區和珠三角地區，發放對象主要是供應鏈、采購、研發、質量部門等與供應商有工作往來的員工。調研分為預調研與正式調研兩個階段：預調研階段，通過對部分企業的調查獲取反饋、匯總問題與分析、完善問卷并形成正式調查問卷；正式調研通過現場發放和網絡發放兩種方式收集數據。最終發放問卷302份，回收問卷271份，剔除填答明顯有誤、題項遺漏等無效問卷50份，實際回收有效問卷221份，有效回收率為73.2%。其中，在受訪者學歷方面，專科及以下占25.3%，本科占57.0%，碩士研究生及以上占17.7%；在受訪者職位方面，普通員工占43.0%，基層管理者占37.1%，中層管理者占14.5%，高層管理者占5.4%；在企業規模方面，100人以下占13.6%，100-499人占21.3%，500-999人占22.6%，1 000-5 000人占32.1%，5 000人以上占10.4%；在企業年齡方面，5年以下占18.6%，5-10年占25.8%，10-20年占39.8%，20年以上占15.8%；在企業性質方面，國有及國有控股占19.0%，中外合資占14.9%，外商獨資占9.5%，民營企業占52.0%，其它占4.6%。

2.3 變量測量

本研究借鑒國內外成熟量表并不斷完善，形成最終量表，包括供應商創新性、關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習。其中，供應商創新性（SI）量表主要參考李娜等（2017）的研究，共5個題項，如“該供應商經常積極探索新的解決思路”等。關系嵌入（RE）與結構嵌入（SE）量表主要參考Iurkov、Benito^[29]與郭韜等^[36]的研究，各包含4個題項，如“貴公司與合作企業經營理念及組織文化具有相融性”，“貴公司在關系網絡中處于核心地位”等。利用式學習（UL）與探索式學習（EL）量表主要參考陳國權等^[37]的研究，各包含5個題項，如“貴公司通常搜尋常用的和獲得有效驗證的方法來開發新產品”，“貴公司會收集超越現有市場和技術經驗范圍的新信息或新想法”等。

2.4 描述性統計

關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習與供應商創新性相關關系如表1。由表1可知，各前因變量均與供應商創新性顯著相關，符合預期。

2.5 信度與效度測量

量表信度和效度檢驗結果如表2。可以發現，各變量的Cronbach's ɑ系數和組合信度CR均大于0.7，說明量表具有較高信度。同時，關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習、供應商創新性的因子載荷均大于0.6，各變量平均變異萃取量AVE均大于0.5，說明量表具有較高的聚斂效度。同時，表1顯示，AVE的平方根大于變量間相關系數，說明量表具有較高的區分效度。

3 實證分析

3.1 數據校準

QCA分析中的數據校準主要包括兩種方法，一是直接校準法，通過直接確定的3個錨點對各變量進行校準；二是結合樣本實際分布情況、理論知識或實踐經驗，對數據賦值，被稱為間接校準法^[38]。本文所有變量均采用5點李克特量表測量，其刻度設計可以作為校準參考，故更適合使用直接校準法。依據Jacobs等^[39]的研究，本文將“5”定為完全隸屬錨點，“3.5”為分界線，“1”為完全不隸屬錨點，使用fsQCA3.0軟件中的Calibrate（x，n1，n2，n3）函數將原始數據轉化為隸屬度，通過校準得到特定變量屬于“高”或“低”的程度。

3.2 必要條件檢驗

當某條件是結果變量的必要條件時，該條件便會出現在組態分析產生的各條路徑中，因此應盡量避免該情況。本文將一致性（Consistency） 水平大于0.9的前因條件確定為導致結果變量的必要條件，反之則不構成必要條件^[40]，必要性分析結果如表3。結果顯示，單個前因條件對高水平供應商創新性或非高水平供應商創新性的一致性水平均低于0.9，對結果變量的解釋力較弱，不構成必要條件，說明單個前因條件不能導致結果發生。

3.3 真值表分析

檢驗必要性條件后，設定充分條件閾值，形成真值表。本文采納杜運周和賈良定^[24]的研究建議，將總樣本數的1.5%即3設定為頻數閾值，同時，將原始一致性門檻值設置為0.8，進行篩選，樣本數大于或等于3且原始一致性大于0.8的邏輯條件組合可保留。此外，根據PRI一致性分值進行重新編碼，當PRI一致性大于或等于0.7時，保留結果變量1，當PRI一致性小于0.7時，將該組合對應的結果變量手動更改為0^[41]。分析得到復雜解、中間解和簡約解，對中間解和簡單解進行嵌套對比，得到最終組態結果，具體結果見表4。

3.4 組態分析

3.4.1 高水平供應商創新性組態

Ta構型可命名為互動－學習模式，該組態強調不同學習模式和關系嵌入發揮協同作用。具體來看，組態Ta₁可命名為吸收融合模式，符合該路徑的企業具有對現有知識的應用能力，能通過利用式學習對已有知識進一步提煉和挖掘。開展利用式學習的企業需具備穩定的技術、經驗來源，因此會加大對外部關系的專有性投資，增強網絡成員與企業交流互動和知識分享的意愿，吸引供應商參與合作創新，助力知識流向供應商（李國強等，2019）。同時，企業僅靠自身力量獲取外部資源并非易事，而供應商創新性是供應商創新能力與創新意愿的有機結合，因此高水平的供應商創新性往往伴隨企業間協同合作。企業與供應商構建親密關系，有助于雙方合作順利并持續從外部獲取資源。基于以上分析，本文認為該路徑強調企業通過建立資源吸收融合與再利用機制，驅動知識在企業與供應商間流動，從而增強供應商合作創新意愿及創新能力，提升供應商創新性，因此將其命名為吸收融合模式。

Ta₂路徑可命名為合作共創模式。強關系嵌入意味著企業需提前投資特定關系，雖然需要支付一定成本，增加了企業投資風險，但同時也利于增進供應商對下游企業的信任，有利于雙方企業合作。一方面，由關系嵌入產生的企業信任可作為治理機制的一部分，雖然關系資產投資可能成為沉沒成本，卻是供應商避免下游企業機會主義行為的一種有效手段。另一方面，信任、穩固的關系有助于提高供應商對企業知識的認可，促進知識共享。探索式學習通常面臨全新知識，很難直接照搬以往經驗，因此企業會傾向于與供應商合作創新以解決問題，從而助推供應商創新性提升。相對于利用式學習，探索式學習成本更高，會限制企業獲取高網絡地位的意愿與能力，而傾向于強化與合作伙伴的關系質量，從而投入更多資源及精力深化與供應商合作并提升其創新性。基于以上分析，并結合組態 Ta₁、Ta₂相同的核心條件和解釋邏輯，本文提出如下研究假設：

H₁：關系嵌入對企業提升供應商創新性至關重要，當企業在網絡中具有較高關系嵌入時，利用式學習、探索式學習更易與關系嵌入發揮協同效應，提升供應商創新性；

H_1a：當擁有穩定的網絡關系嵌入時，具備利用式學習能力的企業更傾向采納吸收融合模式提升供應商創新性；

H_1b：當擁有穩定的網絡關系嵌入時，具備探索式學習能力的企業更傾向以合作共創模式提升供應商創新性。

組態Tb可命名為學習驅動模式。Ta₁路徑和Ta₂路徑已經證明，通過利用式學習或探索式學習與其它前因條件的協同效應均能提高供應商創新性。然而，面對創新加快、知識更新周期變短等外部壓力，單純依賴某種學習行為難以滿足企業所有創新需求。因此，部分企業選擇在合作中將有限資源相對均衡地分配給兩種學習行為，并最終形成以探索式學習為主、利用式學習為輔的學習驅動模式。探索式學習和利用式學習具有互補性，探索式學習為企業與供應商提供更多合作交流機會，促使供應商深入了解與學習下游企業知識。而利用式學習則有利于企業將自身競爭優勢與供應商競爭優勢相結合，延伸供應商產品價值。此外，由于企業可支配資源有限，雖然結構嵌入使企業有機會接觸更多異質性知識，但企業謀取優勢網絡地位的行為可能會消耗很多資源，放大探索式學習與利用式學習協同中的資源矛盾，導致網絡嵌入缺席。基于上述理論分析，并結合組態Tb的核心條件和解釋邏輯，本文提出以下研究假設：

H₂：在結構嵌入水平不高時，企業同時強化利用式學習和探索式學習兩種學習模式是提升供應商創新性的有效路徑。

Tc路徑命名為探索－引領模式。雖然企業可通過利用式學習獲取網絡內其他成員知識并利用這些知識，但此類學習方式可能使企業故步自封，降低合作意愿。企業在與供應商合作過程中接觸到許多異質性知識，需通過探索式學習將這些異質性知識整合并應用于實踐。特別是當供應商現有產品不能實現進一步開發并擁有市場競爭優勢時，企業可依靠知識整合并利用高網絡位置并將部分創新資源低成本傳遞給供應商，豐富供應商知識積累，幫助其開發新產品，提高創新績效。基于上述分析，并結合組態Tc的核心條件和解釋邏輯，本文提出以下研究假設：

H₃：當企業利用式學習能力不足時，充分發揮結構嵌入和探索式學習的協同效應是企業引導供應商創新性提升的有效路徑。

3.4.2 非高水平供應商創新性組態

NTa路徑：該路徑表明無論企業是否致力于建立基于承諾、信任和共贏的彈性合作關系，當企業與供應商不能對現有知識深入挖掘且企業已有資源無法支撐其在網絡中占據優勢位置、識別以及吸收異質性知識時，則會抑制供應商創新性提升。其可能的原因是，盡管一些企業會與供應商頻繁交流互動、分享隱性知識和技術訣竅，但缺乏對這些知識的整合與再開發能力，因此很難有效利用這些知識。同時，不注重維持有利網絡位置也會加大企業學習和吸收難度，增加企業為維持關系強度而投入的知識流動成本，從而不利于供應商創新性提升。根據上述分析，本文提出以下研究假設：

H₄：結構嵌入與雙元學習能力缺失可能導致供應商無法低成本地從下游企業獲取知識，不利于供應商創新性提升。

NTb路徑：該路徑表明即使企業在網絡中位于相對核心位置，能接觸到足夠多異質性知識，同時，企業內部也能充分理解與利用現有資源。但利用式學習強調企業加深對已掌握資源的理解，同時結合外部資源實現資源拼湊，而結構嵌入通常會為企業帶來許多異質性知識。因此，利用式學習與結構嵌入難以產生協同效應。雖然企業積極尋求優勢網絡位置并與供應商建立了資源搜索、技術模仿與反求機制等合作范式，但因缺乏與供應商的專有投資支撐，也缺乏對外部知識與企業原有知識的整合，致使雙方建立的合作機制成為無源之水，企業在利用式學習與結構嵌入行為中投入的資源也無法發揮作用，不利于供應商創新性提升。根據上述分析，本文提出以下研究假設：

H₅：當面對結構嵌入與利用式學習帶來的機會時，無法維持足夠關系嵌入且不具備探索式學習能力的企業，將較難建立有效的供應商創新性提升機制。

3.5 穩健性檢驗

為確保研究結果可靠，借鑒杜運周等^[24]的研究，采用調整一致性水平（由0.80上升至0.85）和調整案例頻數為4的方法進行穩健性檢驗，并依據QCA結果穩健的兩個標準，即不同組態的集合關系狀態和不同組態的擬合參數差異進行判斷。新模型結果顯示，高水平供應商創新性組態為原模型高水平供應商創新性組態的完美子集，非高水平供應商創新性組態與原模型一致，一致性值和覆蓋率值均無明顯變動，表明上述條件組態構型可靠。

4 結論與討論

4.1 研究結論

本文基于組態視角，采用fsQCA方法，通過整合關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習4個前因條件，探討影響供應商創新性的復雜因果機制，研究結論如下。

（1）關系嵌入、結構嵌入、利用式學習、探索式學習均不是單獨構成高、非高水平供應商創新性的必要條件，表明單個前因條件不足以完全揭示高、非高水平供應商創新性形成原因，前因條件對供應商創新性的凈效應僅在特定情境下成立。供應商創新性受多因素共同作用，符合集合論本質。

（2）供應商創新性受多因素作用，具有“多重并發”和“殊途同歸”的特點。本研究發現，有三類驅動高水平供應商創新性的構型，概括為互動－學習模式、學習驅動模式與探索—引領模式。其中，互動－學習模式又可分為吸收融合模式與合作共創模式。此外，非高水平創新績效的驅動路徑有兩條，且與高水平創供應商創新性驅動路徑存在非對稱關系。

（3）網絡嵌入與雙元學習的合理匹配，對提升供應商創新性具有重要作用。“網絡嵌入、雙元學習能積極推動供應商創新”已得到Antony & Miriam^[14]以及王永貴等^[42]的驗證，本文在此基礎上進一步分析網絡嵌入與雙元學習的協同效應，有助于拓展供應商創新性的前因研究。不同企業在資金、技術、資源等方面存在差異，當企業具有較高水平關系嵌入時，利用式學習、探索式學習更易與關系嵌入發揮協同效應，促進供應商創新性提升；而當企業結構嵌入水平不高時，同時強化利用式學習和探索式學習，有助于提升供應商創新性。此外，當企業利用式學習能力不足時，充分協同結構嵌入與利用式學習是企業提升供應商創新性的有效路徑。

4.2 研究貢獻

（1）本文突破現有文獻未深入闡釋企業供應商管理中多構件相互依賴的分析局限，通過破解供應商創新性提升瓶頸問題，揭示供應商創新性提升的復雜因果作用機制。經過梳理已有研究，在社會網絡理論與雙元學習理論基礎上衍生出影響供應商創新性的4個前因條件，構建了分析供應商創新性復雜因果關系的研究框架，為實證分析多重前置因素協同影響供應商創新性奠定了基礎。同時，本文明確了前因條件相互匹配的綜合作用結果，通過組態效應分析打開供應商創新性提升過程的“黑箱”，有助于豐富供應商創新性研究，深化供應鏈管理理論。

（2）本文從組態視角，詳細分析企業網絡嵌入與雙元學習兩層面要素影響供應商創新性的協同效應，豐富了模糊集定性比較分析方法在供應商創新性研究中的應用。一方面，響應李娜等^[8]將供應商創新性研究情景從二元關系觀拓展到網絡視角的倡議，從結構嵌入、關系嵌入等因素角度探索供應商創新性驅動路徑；另一方面，不同于現有研究側重分析單因素或多因素間的因果關系，忽視供應商創新性所需的外部資源來源與內部挖掘的綜合作用，本研究將供應商創新性驅動模式從關注組織某層面前因條件轉向關注組織內部及組織間關系多重前因條件的綜合作用上，在開放式創新下探索組織內部學習與外部網絡共同驅動供應商創新性提升的作用機制，有助于彌補現有文獻僅從單一層面探索供應商創新性前置因素的局限，豐富模糊集定性比較分析方法的應用。

（3）本研究能有效識別不同前因構型實現相同目標結果的情景機制，為深入探索供應商創新性提升機制、解釋既有分歧提供新視角。已有研究對網絡嵌入與雙元學習提升供應商創新能力及創新意愿，進而提升其創新性提供了理論基礎，但二者的影響效果仍存在分歧。本文發現在高水平供應商創新性組態中，網絡嵌入與雙元學習對供應商創新性的作用效果存在差異，研究結論有助于彌補現有研究多關注單一前因要素對供應商創新性的凈效應，而忽視不同情境各要素間存在協同、互補關系的不足，為解釋研究分歧提供了新思路。

4.3 管理啟示

本文研究網絡嵌入與雙元學習如何提升供應商創新性問題，對企業供應商管理具有一定管理啟示。

（1）企業提升供應商創新性的思路應從“定向優化”調整為“組態協調”。在明確關系嵌入、結構嵌入、利用式學習及探索式學習等前因要素并非是提升供應商創新性的必要條件基礎上，結合自身資源、能力優勢以及所處環境，從組態視角立足于前因條件間的適配性，合理分配資源，適時完善自身雙元學習模式與網絡嵌入程度，因地制宜地探尋與發展合適的供應商作為合作伙伴并制定協同創新發展戰略，形成有針對性的供應商創新性提升策略。

（2）企業應加大關系專用性投入，構建開放包容的組織文化。中國的文化價值觀相對西方更強調集體主義。集體主義更容易促使供應商接受關系緊密企業的合作請求，同時，為保證個體與集體一致性，供應商也會積極與網絡內高關系嵌入企業開展深度合作。因此，企業應增強網絡成員信任、承諾與互惠，為實現與供應商的知識交流、價值共創提供便利。企業除關系專用性投資外，還可建立更加開放、包容的組織文化以支持企業關系嵌入活動，為企業與供應商協同合作夯實基礎。同時，企業應針對不同來源、異質的知識和信息選擇不同學習模式并完善資源配置，實現雙元學習與網絡嵌入有效匹配。

（3）形成高水平供應商創新性和非高水平供應商創新性的組態路徑具有非對稱性，企業管理者不能僅靠經驗總結判斷導致非高水平供應商創新性原因的反面就是導致高水平供應商創新性的原因。為避免抑制供應商創新性，企業需采用組態思維深入了解網絡嵌入與雙元學習間的復雜關系，從多路徑中尋找與把握核心因素。企業管理層應當意識到，探索式學習不足是導致供應商創新性缺失的重要原因。因此，積極嘗試和探索新的可行技術與合作模式，不斷完善創新激勵機制，為員工自主學習創造條件，激發成員的探索與學習欲望，同時，寬容創新失誤，減輕個體嘗試與探索的心理負擔，是企業避免供應商創新性缺失的有效手段。

4.4 研究局限與展望

本研究也存在一定局限，需要進一步完善。一方面，本文分析了供應商創新性部分前因條件的影響，由于樣本數量和細化程度的約束，其它因素是否能促進企業供應商創新性提升有待進一步探討。另一方面，本文運用fsQCA方法對供應商創新性因素的多重交互作用進行分析，由于環境不斷變化，供應商創新性也會發生改變，未來需要針對供應商創新性的動態演化展開深入研究。

參考文獻：

[1] AZADEGAN A， DOOLEY K J. Supplier innovativeness， organizational learning styles and manufacturer performance： an empirical assessment[J].Journal of Operations Management， 2010， 28（6）： 488-505.

[2] 李勃，王叢迪，和征.綠色產品協同創新中契約形式對供應商創新性的影響——供應商綠色創新資源優先配置的中介及產品復雜性與技術新穎性的調節[J].科技進步與對策， 2021， 38（19）： 100-109.

[3] 崔賀珵，李隨成，喬建麒，等.供應商創新性提升機理：制造商—供應商社會資本作用研究[J].科技進步與對策， 2020， 37（13）： 92-101.

[4] PIHLAJAMAA M， KAIPIA R， AMINOFF A， et al. How to stimulate supplier innovation？insights from a multiple case study[J].Journal of Purchasing and Supply Management， 2019， 25（3） ： 100536.

[5] 李勃，和征，李隨成.制造商可信對供應商創新性的影響研究——基于紡織工業的證據[J].軟科學，2018， 32（5）： 68-71.

[6] 武夢超， 李隨成. 三元采購情境下供應商創新貢獻誘發機理研究[J].南開管理評論， 2022， 25（2）： 113-125.

[7] JEAN R， SINKOVICS R R， KIM D. Antecedents and outcomes of supplier innovativeness in international customer-supplier relationships： the role of knowledge distance[J].Management International Review， 2017， 57（1）： 1-31.

[8] 李娜， 李隨成， 崔賀珵. 供應商創新性的利用機制：企業網絡化行為的作用[J].南開管理評論， 2018， 21（1）： 39-53.

[9] MATANDA M J， NDUBISI N O， JIE F. Effects of relational capabilities and power asymmetry on innovativeness and flexibility of Sub‐Sahara Africa small exporting firms[J].Journal of Small Business Management， 2016， 54（1）： 118-138.

[10] SIKOMBE S， PHIRI M A. Exploring tacit knowledge transfer and innovation capabilities within the buyer-supplier collaboration： a literature review[J].Cogent Business & Management， 2019， 6（1）： 1-22.

[11] NAJAFI-TAVANI S， NAJAFI-TAVANI Z， NAUDEP， et al. How collaborative innovation networks affect new product performance：product innovation capability， process innovation capability， and absorptive capacity[J].Industrial Marketing Management， 2018， 73（8） ： 193-205.

[12] GRANOVETTER M. Economic action and social structure：the problem of embeddedness[J].American Journal of Sociology， 1985， 91（3）： 481-510.

[13] FENG H L， LU J C， HUNG T T. Suppliers' local network embeddedness and buyers' joint innovation[J].International Marketing Review， 2019， 36（3）： 342-364.

[14] ANTONY P， MIRIAM W. Exploring supplier-supplier innovations within the Toyota supply network：a supply network perspective[J].Journal of Operations Management， 2020， 66（7-8）： 797-819.

[15] 于茂薦，孫元欣.供應商網絡技術多元化如何影響企業創新績效——中介效應與調節效應分析[J].南開管理評論， 2020， 23（2）： 51-62.

[16] GRANT R M. Prospering in dynamically-competitive environments： organizational capability as knowledge integration[J].Organization Science， 1996， 7（4）： 375-387.

[17] 葉江峰，任浩，郝斌.企業間知識異質性、聯盟管理能力與創新績效關系研究[J].預測，2015，34（6）：14-20.

[18] YUAN C， XUE D， HE X. A balancing strategy for ambidextrous learning， dynamic capabilities， and business model design， the opposite moderating effects of environmental dynamism[J].Technovation， 2021， 103（3）： 102225.

[19] SIGGELKOW N， RIVKIN J W. When exploration backfires： unintended consequences of multilevel organizational search[J].Academy of Management Journal， 2006， 49（4）： 779-795.

[20] 弋亞群， 谷盟， 劉怡， 等. 動態能力、雙元學習與新產品開發績效[J].科研管理， 2018， 39（1）： 74-82.

[21] 楊杰， 汪濤， 王新. 服務外包中組織雙元學習對供應商創新能力的影響——治理機制的調節作用[J].科技進步與對策， 2021， 38（20）： 73-80.

[22] THEODORAKOPOULOS N， RAM M， SHAH M， et al. Experimenting with supply chain learning （SCL）： supplier diversity and ethnic minority businesses[J].The International Entrepreneurship and Management Journal， 2005， 1（4） ： 461-478.

[23] 芮正云，羅瑾璉，甘靜嫻.新企業網絡導向如何影響其創業導向[J].管理評論， 2020， 32（1）： 119-131.

[24] 杜運周， 賈良定. 組態視角與定性比較分析（QCA）： 管理學研究的一條新道路[J].管理世界， 2017， 33（6）： 155-167.

[25] BACON E， WILLIAMS M D， DAVIES G. Coopetition in innovation ecosystems： a comparative analysis of knowledge transfer configurations[J].Journal of Business Research， 2020， 115（7）： 307-316.

[26] 曲小瑜. 組態視角下網絡嵌入、行為策略和認知柔性對中小企業樸素式創新績效的影響研究[J].管理學報， 2021， 18（12）： 1814-1821.

[27] 杜運周， 劉秋辰， 程建青. 什么樣的營商環境生態產生城市高創業活躍度——基于制度組態的分析[J].管理世界， 2020， 36（9）： 141-155.

[28] HAKANSSON H. Industrial technological development： a network approach[M].London： Routledge， 1987.

[29] IURKOV V， BENITO G. Domestic alliance networks and regional strategies of mnes： a structural embeddedness perspective[J].Journal of International Business Studies， 2018， 49（8）： 1033-1059.

[30] 張婧， 杜明飛. 網絡能力對供應商價值獲取的影響： B2B情境下顧客參與型創新項目的實證研究[J].預測， 2018， 37（4）： 9-16.

[31] MARCH J G. Exploration and exploitation in organizational learning[J].Organization Science， 1991， 2（1）： 71-87.

[32] FARZANEH M， GHASEMZADEH P， NAZARI J A， et al.Contributory role of dynamic capabilities in the relationship between organizational learning and innovation performance[J].European Journal of Innovation Management， 2020， 34（3）： 655-676.

[33] UZZI B， Social structure and competition in interfirm networks：the paradox of embeddedness[J].Administrative Science Quarterly， 1997， 42（1） ： 35-67.

[34] 李支東，金輝. 企業產品創新與網絡嵌入——組織學習的中介作用[J].管理評論， 2016， 28（1）： 62-72.

[35] RAGIN C C．The comparative method： moving beyond qualitative and quantitative strategies[M].Berkeley： University of California Press， 1987．

[36] 郭韜，李盼盼，喬晗，等.網絡嵌入對科技型企業成長的影響研究——組織合法性和商業模式創新的鏈式中介作用[J].外國經濟與管理， 2021， 43（7）： 97-110.

[37] 陳國權，劉薇. 企業環境對探索式學習、利用式學習及其平衡影響的實證研究[J].中國軟科學，2017，31（3）： 99-109.

[38] RAGIN C C. Redesigning social inquiry： fuzzy sets and beyond[M].Chicago：University of Chicago Press， 2008.

[39] JACOBS S， CAMBR?B. Designers' road（s） to success： balancing exploration and exploitation[J].Journal of Business Research， 2020， 115（7）： 241-249.

[40] FISS P C. Building better causal theories： a fuzzy set approach to typologies in organization research[J].Academy of Management Journal， 2011， 54（2）： 394-420.

[41] MISANGYI V F， ACHARYA A G. Substitutes or complements？ a configurational examination of corporate governance mechanisms[J].Academy of Management Journal， 2014， 57（6）： 1681-1705.

[42] 王永貴， 趙春霞， 趙宏文. 服務外包情境下供應商創新的形成機制——對顧客創新性、供應商依賴與兩種組織學習角色的實證研究[J].經濟管理， 2016， 38（12）： 100-111.

（責任編輯：胡俊健）

How do Network Embeddedness and Dual Learning Improve Supplier

Innovativeness？A Fuzzy Set Qualitative Comparison Analysis

Zhu Xuechun， Zhao Zhuoran， Gong Wenwei

（School of Management， Jiangsu University， Zhenjiang 212013， China）

Abstract：Innovation is the primary engine of development and the strategic support for constructing modern a economic system. Supply chain innovation is an important measure to implement the new development strategy. Supply chain innovation requires collaborative research between upstream and downstream of supply chain. Supplier innovativeness plays an important role in supply chain innovation.

Supplier innovativeness has been paid more and more attention by scholars. However， the research on the antecedent factors of supplier innovativeness is not rich at present. Existing literature cannot provide sufficient guidance for enterprises to enhance supplier innovativeness. It calls for further research on how to improve supplier innovation needs. Drawing on social network theory and dual learning theory， scholars explore the important role of network embeddedness and dual learning in enterprise innovation and supplier innovativeness. Network embeddedness helps enterprises deeply understand how suppliers connect with them to attract more attention from enterprises. It reflects the important role of cooperative innovation between suppliers and enterprises. Dual learning can help enterprises integrate knowledge across borders and help suppliers develop new products. However， the existing literature focuses on the net effect of single or multiple factors on supplier innovativeness， and rarely analyzes the synergistic effect of multiple factors on supplier innovativeness. In face of increasingly complex and highly uncertain external environment， it is necessary to explore the innovative driving path of suppliers from the holistic perspective. From the configuration perspective， the study uses the fuzzy set qualitative comparative analysis to discuss the linkage effect and its action path on supplier innovativeness from two levels of network embeddedness and dual learning.It uses a questionnaire survey to collect data which is divided into two stages including a pre-survey and a? formal survey， with 221 valid questionnaires obtained.

It is confirmed that，firstly， relational embeddedness， structure embeddedness， utilization learning and exploratory learning are not necessary conditions for high or non-high supplier innovativeness. A single antecedent condition has weak explanatory power on supplier innovativeness. There are many factors to improve supplier innovativeness. Secondly， there are four paths of high supplier innovativeness including interaction learning mode， cooperation co-creation mode， learning-driven mode and exploration-leading mode. There are two paths of non-high supplier innovativeness which are asymmetric with the path of supplier innovativeness improvement. Lastly， the reasonable matching between network embeddedness and dual learning plays an important role in improving the supplier innovativeness. The results can not only deepen the relevant theories of supply chain innovation， network embeddedness and organizational learning， but also provide ideas and references for improving supplier innovativeness and promoting the development of supply chain innovation.

The research breaks through the limitations of the existing literature that fails to fully explain the analysis of multi-component interdependence in supplier management. It breaks the bottleneck in supplier innovativeness improvement and reveals the complex causal mechanism of supplier innovativeness improvement. At the same time， from the perspective of configuration， the paper analyzes the synergistic effect of enterprise network embeddedness and dual learning on supplier innovativeness. It can enrich the application of fuzzy set qualitative comparative analysis method in supplier innovativeness， and effectively identify the scenario mechanisms for different antecedent configurations to achieve the same goal. Thus it provides a new perspective for exploring promotion mechanisms of supplier innovativeness and explaining the differences in existing research.

There are practical implications for enterprises. Firstly， the thoughts of enhancing supplier innovativeness should be changed from "targeted optimization" to "configuration coordination". Secondly， enterprises need to strengthen the investment in specific relationships and build an open and inclusive organizational culture. Thirdly， the configuration paths between high supplier innovativeness and non-high supplier innovativeness are asymmetric. Enterprises cannot rely on experience to conclude that the reverse of non-high supplier innovativeness is the cause of high supplier innovativeness.

Key Words：Supplier Innovativeness; Network Embeddedness; Dual Learning; Qualitative Comparative Analysis