知识吸收能力视角下企业协同创新网络特征对企业创新南开管理评论.docx
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知识吸收能力视角下企业协同创新网络特征对企业创新南开管理评论
企业协同创新网络特征与创新绩效:
基于知识吸收能力的中介效应研究
摘要本文基于长三角地区379家电子信息企业的问卷调查数据,运用多元回归探讨了知识吸收能力对企业协同创新网络特征与创新绩效的中介效应。
研究结果表明:
知识吸收能力与企业创新绩效之间呈正相关关系;
协同创新网络特征的三个维度(网络规模、网络同质性、网络强度)均与企业创新绩效之间呈正相关关系;
知识吸收能力在协同创新网络特征与企业创新绩效之间存在着部分中介效应。
关键词协同创新网络;知识吸收能力;创新绩效;中介效应
中图分类号:
F091文献标识码:
A
引言
随着经济全球化的发展,技术的复杂性、技术创新的不确定性和创新技术的融合性加剧,单个企业的创新能力日益受到挑战。
由此,网络条件下的合作创新开始趋于普遍化,企业开始通过契约关系、合作网络、社会关系与企业、大学、科研机构、中介机构、政府等联结交互形成协同创新网络[1]。
为了有效地吸收和利用外部特有的资源,企业必须在保证自身资源开放性的同时不断地吸收企业外部的知识。
因此,知识吸收能力成为促进企业协同创新网络发展的一个重要因素。
国内外已有一些文献对企业创新网络与创新绩效、企业知识吸收能力与创新能力的关系作了相应研究。
然而,已有研究多是侧重企业创新网络与创新绩效、知识吸收能力与其创新能力之间的直接影响,而不同的协同创新网络特征对创新绩效的影响如何,知识吸收能力在企业协同创新网络与其创新绩效关系中的作用机理(中介或调节效应)如何,现有文献尚缺少系统的理论探讨和实证验证。
而这些是目前亟需探索的问题。
由此,基于已有研究的不足,本文将深入剖析知识吸收能力在企业协同创新网络特征与其创新绩效关系中的作用机理。
具体而言,主要探究以下问题:
第一,协同创新网络的多维特征对企业创新绩效是否有影响,影响程度如何?
第二,知识吸收能力对创新绩效是否有影响,影响程度如何?
第三,知识吸收能力在协同创新网络特征与企业创新绩效的关系中是否发挥了中介效应?
在理论上,本研究尝试将知识吸收能力纳入到企业协同创新网络研究中,探究其对协同创新网络特征与创新绩效的中介效应,这将突破以往的直接关系研究,将研究的层次推向深入。
在实践上,本研究基于长三角12个电子信息行业大规模的企业调研数据,针对目前我国企业内部创新动力不足问题,从外部视角、协同创新网络特征和知识吸收能力层面探索其解决方案,其研究结论对于提高企业协同创新能力、提升其创新绩效以及引导区域创新政策制定等都具有重要的现实意义。
一、理论回顾
1.吸收能力的理论回顾
在过去的二十年里,知识吸收能力的理论研究受到学者们的广泛关注。
在战略管理理论、组织理论以及创新理论领域中都出现了大量的关于吸收能力的研究文献[2],这些文献主要集中于知识吸收能力对组织学习、知识共享、创新能力的构建以及企业绩效方面的影响[3]。
“吸收能力”的概念是由Cohen和Levinthal在分析企业研发作用时首次提出的,他指出吸收能力概念的核心是对外部新知识价值识别的能力、消化知识的能力以及将新知识应用到商业终端的能力[4],这种划分为后续学者对知识吸收能力的研究提供了一个展新的框架。
Mowery和Oxley提出,知识吸收能力是企业获取从外部转移过来的隐性知识并吸收、转化这些技术中的隐性知识使之应用到企业中的能力[5]。
与前面学者提出的概念相比,该研究提出了知识吸收能力的新维度划分,增加了知识获取和知识转化的过程,既是已有研究的补充,也为后续知识吸收能力的研究提供了更加广阔的视野。
Zahra和George则整合了Cohen和Levinthal、Mowery和Oxley等人的研究成果,提出了更加完整的知识吸收能力的概念,这个概念也是目前比较认可的,即吸收能力是指组织的一系列的动态过程,体现为企业对知识的获取、内化、吸收和利用的过程[6]。
由此可见,知识吸收能力是一种不断地获取、内化、吸收和利用知识的动态能力,是企业对其他企业以及内外部环境中的知识来源的探索性学习[7]。
2.协同创新网络特征理论回顾及维度划分
协同(Synergy)的概念是1965年由Ansoff首次提出的,他指出协同是指把各个相对独立的部分,用某种机制或者约束使其形成一个临时的总体,在此基础上进行资源共享和协调运作,从而达到组织的目标[8]。
而传统上将协同效应定义为“l+l>2”是不贴切的,因为协同强调的是系统通过子系统间的相互关系而产生的结构性效应,并非单个职能的效应。
因此,有些学者提出了协同是通过系统之间的相互作用以及通过资源共享以实现2+2>5的协同效益过程[9]。
Ansoff还指出,在企业管理中,协同不仅能够给企业带来价值增加,而且可以为企业创造新的价值[8]。
综上所述,协同概念从其外部的特征来看主要包括互动、合作、整合等一系列的过程,是互动、合作、整合的一个最终结果。
创新网络是由Freeman首先提出的,他指出创新网络是应付系统性创新的一种基本制度安排,其主要联结机制是企业间的创新合作关系[10]。
归结已有文献,企业创新网络主要是指一定区域内的企业与各行为主体(大学、科研院所、地方政府、中介机构、金融机构等)在交互式作用中建立的相对稳定的、能够激发创新的、具有本地根植性的、正式或非正式的关系总和[11]。
而国内外学者对企业协同创新网络的概念研究尚不多见,只是一些学者运用协同理念对创新网络进行相应界定。
例如,国外学者Hadjimanolis指出,企业协同创新网络是由企业和客户、供应商、中介机构等通过形成垂直或水平的关联节点所构成[12]。
国内学者解学梅认为,企业协同创新网络是指企业在创新过程中,同供应链企业、相关企业、研究机构、高校、中介和政府等创新行为主体,通过交互作用和协同效应构成技术链和知识链,以此形成长期稳定的协作关系,具有聚集优势和大量知识溢出、技术转移和学习特征的开放的创新网络[1]。
可见,同一般的企业创新网络相比,企业协同创新网络更强调创新行为主体间的知识交互和技术转移,更注重政府和制度环境在协同中的作用,更强调创新行为的协同效应。
关于网络结构特征方面的研究,Mitchell率先对网络特征进行了阐述,并给出了网络特征的框架体系,认为网络特征应从网络规模、网络结构以及网络互动性方面进行划分[13]。
邬爱其在研究网络特征与企业成长之间关系的过程中将网络特征划分为网络范围、关系强度和网络开放性三个维度[14]。
综合以上概念以及依据前人对网络结构特征的维度划分,本文将协同创新网络特征划分为网络规模、网络同质性、网络强度和网络开放性四个维度。
已有文献研究表明,网络的规模、同质性、强度和开放性四个特征对企业创新绩效具有重要的影响。
例如,研究结果表明,网络规模对企业的成长具有重要的作用,尤其是对新建企业而言,企业创新绩效随着网络规模的扩大而增加[15],适当的网络规模是企业创新绩效的一个重要保障[16]。
其次,研究发现,网络同质程度越高,企业间的竞争越激烈,并将直接或间接地影响企业间的合作关系,从而影响企业的创新绩效[17]。
罗志恒等基于我国中小企业的现状,对网络、资源获取和中小企业绩效关系进行了实证研究,结果显示网络强度与资源获取能力之间有显著的正相关关系,且随着资源获取能力的增强,企业创新绩效也明显提高[18]。
唐国华则认为,知识经济时代,高度不确定环境下的开放式创新是企业创新绩效的来源之一[19]。
3.创新绩效的理论回顾
虽然已有不少文献探讨了企业的创新绩效,但目前仍未形成一致认可的企业创新绩效测量指标。
国内一些学者指出,企业创新绩效可以由专利数、创新产品数量和创新产品销售比例等三项指标来衡量[1,20]。
而国外学者Hagedoorn和Kleinknecht等认为,创新绩效的衡量方法通常包括R&D投入、创新支出总额、专利引用、专利和新产品数量等[21,22]。
鉴于协同创新网络内部企业创新策略的差异,部分企业可能更倾向于工艺创新、劳动生产率的提高而不是采取专利为主的策略[23,24],并且不同的创新策略会导致企业创新绩效测量的多样性。
因此,本文主要采取“企业近三年内引进新设备、新材料、新技术数量,企业劳动生产率,专利增长率和新产品产值率(企业近三年内新产品产值占总产值比例)等四项指标对企业创新绩效进行测度。
二、研究假设
1.知识吸收能力与企业创新绩效的关系研究
已有研究表明,企业的创新绩效不仅取决于企业积累的知识,更取决于把知识转化为行动力的能力[25,26,27],而这种转化的工具即是企业的知识吸收能力。
Cohen和Levinthal提出,吸收能力在提升企业的创新能力以及创新绩效方面至关重要[3]。
Zahra和George则指出,具有较高的知识吸收能力的企业更能保持其竞争优势,因其更容易将企业所吸收的外部知识转化为企业的创新产出[6]。
在这个过程中,企业不仅需要管理和利用现有的知识,更需要不断地吸取新知识、新技术,并将其应用到产品和服务中[28],以此提高企业的创新绩效。
企业的吸收能力越高,企业对外部环境和信息的掌控能力越强,也就具备更多的能力去识别外部有益的信息并加以利用,同时创造出对企业和社会有价值的绩效。
而企业缺乏知识吸收能力,则会阻碍知识的转移,导致企业无法将外部的信息转化为知识资本,由此造成创新的停滞和绩效的下滑。
因此,在将知识转化为创新的过程中,知识吸收能力起着至关重要的作用[29]。
具体而言,即吸收能力强的企业更易于取得较高的创新绩效,而吸收能力弱的企业难以取得较好的创新绩效[30]。
需要指出,在实证研究的过程中,由于难以全面地捕捉到丰富的理论参数和多维度的知识吸收能力结构,为了改善对知识吸收能力的测度,需要概念化知识吸收能力的各个维度。
因此,本文主要根据Zahra等人的研究将知识吸收能力界定为企业获取、内化、转移和利用知识去生产的一个动态组织能力[3],而且这四个能力代表了知识吸收能力的四个维度,并在解释知识吸收能力如何影响企业创新绩效的过程中扮演了动态和互补的作用。
基于上述研究文献,提出如下假设:
假设H1:
企业知识吸收能力与其创新绩效呈正相关关系。
2.协同创新网络特征与企业创新绩效的关系研究
协同创新网络和创新绩效的关系研究成为近几年国内外学者关注的焦点。
学者解学梅通过对188家中小企业的实证研究指出,协同创新网络对企业创新绩效的提升具有显著的影响[1]。
本文将协同创新网络特征划分为网络规模、网络同质性、网络强度及网络开放性四个维度,下面将分别讨论四个维度与企业创新绩效的关系。
已有研究指出,企业拥有的网络规模越大,创新的合作伙伴越多,获得外部知识的渠道越多,就有越多的机会接触外部的信息[31],这样有利于企业了解市场动态和行业变化,提高企业的创新绩效[32]。
而高强度的网络联系可以通过促进复杂知识的转移,来保证产品和流程的创新成功,同时提高企业的创新绩效[33]。
谢洪明和刘少川的研究得出,网络强度对企业开发新产品、学习新技术和实现资源共享等创新能力有显著的正向影响[34],王晓娟通过对知识网络与集群企业创新绩效的关系研究中得出,网络的开放性越高,企业间的交流与合作的机会越多,企业更能够迅速地获得最新的技术变动信息以及尽快地掌握市场的需求变动[35]。
总之,企业协同创新网络的规模、强度、开放性等特征能够通过有效的资源配置,促进新产品的开发和提升企业的创新绩效[1]。
由此,提出以下假设:
假设H2:
协同创新网络特征(网络规模、网络同质性、网络强度、网络开放性)与企业创新绩效呈正相关关系。
假设H2a:
网络规模与企业的创新绩效呈正相关关系。
假设H2b:
网络同质性与企业的创新绩效呈正相关关系。
假设H2c:
网络强度与企业的创新绩效成呈正相关关系。
假设H2d:
网络开放性与企业的创新绩效呈正相关关系。
3.协同创新网络特征与知识吸收能力的关系研究
自1980年以来,企业已经把能够在外部网络中识别外部知识的能力看作是组织创新过程中的重要环节[36]。
知识吸收能力逐渐成为企业获取自身竞争优势和增强企业创新能力的一种特质资源,表现为识别外部技术知识、市场信息和相关政策、消化并整合内部资源。
由于商业环境的快速变化,依靠吸收外部知识来获取快速创新的能力在知识经济时代已经成为决定竞争优势的关键因素[37]。
目前已有相关研究表明,企业的吸收能力能够影响企业的创新活动[38],能够促进企业获得更好的创新源泉[39]。
因此,创新和知识吸收能力之间有着密不可分的关系。
已有文献研究表明,外部知识源可以为企业提供新的学习机制和方法,促进知识吸收和转化,并利用所消化的知识去促进新的组织创新[39]。
网络的规模越大,越有利于企业通过各种渠道去获得企业所需的知识资源;网络的关系强度越高则企业拥有的信息提供者的资源就越多,就越容易获取生存和发展所需的各项资源[40]。
而组织间的知识共享为相互间的学习和内部组织间的合作提供了机会,并激发了新知识的创造和企业创新[41]。
Jantunen的研究强调了使用外部知识能力的重要性,指出吸收能力影响了创新能力,并且和外部知识的相互作用的创新过程反过来又会促进吸收能力[42]。
由此,提出如下假设:
假设H3:
协同创新网络特征(网络规模、网络同质性、网络强度、网络开放性)与知识吸收能力呈正相关关系。
假设H3a:
网络规模与知识吸收能力呈正相关关系。
假设H3b:
网络同质性与知识吸收能力呈正相关关系。
假设H3c:
网络强度与知识吸收能力呈正相关关系。
假设H3d:
网络开放性与知识吸收能力呈正相关关系。
4.知识吸收能力在协同创新网络特征和企业创新绩效中的关系研究
面临当今知识密集型的商业环境,企业只有不断地依赖外部信息源才能有效地促进企业的创新和改善企业的创新绩效[43,44]。
Zahra和George将吸收能力界定为一种动态的能力,即促进知识创新并且利用创新过程中吸收的知识来加强企业的创新绩效[6]。
企业凭借吸收外部知识来提高其创新绩效,而创新绩效的提高同时又增加了知识的积累,提升了企业的吸收能力。
由此可见,企业吸收能力具有自加强机制,即拥有较强知识吸收能力的企业可以通过其前期的创新获取外部的新知识,继而进一步提高其创新绩效[45]。
Julien等人的研究指出,吸收能力在创造新知识的过程中扮演着一个中介的角色[46]。
即企业内部可以通过知识吸收能力对外部信息和技术的获取、整合和利用,促进企业创新能力的提升,最终提高企业的新产品开发效率[47]。
类似的,Kim也认为,企业的知识吸收能力能够提高企业的创新速度、创新频率以及创新强度,反过来企业创新产生的知识又会成为企业吸收能力的一部分,由此,企业凭借其吸收能力提高创新绩效[48]。
此外,Darroch和McNaughton也发现,知识吸收能力在影响创新绩效的过程中起到了间接的作用[49]。
综上研究表明,吸收能力在企业协同创新过程中起到了中介调节的作用。
本研究着重考察是否知识吸收能力在企业创新过程中扮演着中介效应的角色,并同时能够转化外部的知识流形成实际收益,以此作为一种实现优越创新的手段,进而直接或间接地提升企业创新绩效[50]。
基于以上对吸收能力的讨论,可以预期吸收能力在协同创新网络特征和创新绩效之间有适度的影响,且存在中介效应。
由此,提出如下假设:
假设H4:
知识吸收能力在协同创新网络特征与企业创新绩效的关系中具有中介效应。
假设H4a:
知识吸收能力在网络规模与企业创新绩效的关系中具有中介效应。
假设H4b:
知识吸收能力在网络同质性与企业创新绩效的关系中具有中介效应。
假设H4c:
知识吸收能力在网络强度与企业创新绩效的关系中具有中介效应。
假设H4d:
知识吸收能力在网络开放性与企业创新绩效的关系中具有中介效应。
综上所述,本研究的理论假设模型见图1。
图1理论假设模型
三、实证分析
1.变量来源和测度
协同创新网络特征的变量测度主要是借鉴Mitchell和邬爱其的研究成果,并结合协同创新网络特性以及前人对网络结构特征的划分,从网络规模,网络同质性,网络强度,网络开放性四个维度来阐述企业协同创新网络的结构特征[13,14]。
在变量的具体测度中,主要运用Likert五级量表,其中网络规模被分为五个等级(1=“<5”,2=“5-10”,3=“11-15”,4=“16-20”,5=“>20”),四个区分度较高的问题来测度,而网络同质性、网络强度、网络开放性三个变量同样分为五个等级(1=很不同意,2=不同意,3=一般,4=同意,5=很同意),十个区分度较高的问题来测度(详见表1)。
知识吸收能力的变量测度主要是根据Zahra等人的研究,用知识获取、知识吸收、知识转化、知识利用四项指标来度量[3]。
在变量的具体测度中,运用Likert五级量表将其分为五个等级:
即1=很不同意,2=不同意,3=一般,4=同意,5=很同意,并要求被调查者对其企业知识吸收能力的四个维度,根据五个等级做出评价(详见表1)。
关于创新绩效的测量,鉴于协同创新网络内部企业创新策略的不同,且不同的创新策略会导致企业创新绩效测量的多样性,因此本文借鉴国外学者Fischer等人的相关研究,用企业近三年内引进新设备、新材料、新技术数量,企业劳动生产率,专利增长率,新产品产值率(企业近三年内新产品产值占总产值比例)等四个指标来度量企业的创新绩效[51](详见表1)。
在变量的具体测度中,主要运用Likert五级量表将其分为五个等级,即与企业的主要竞争对手相比,其技术创新水平大体所处的地位:
1=明显偏低,2=稍低,3=差不多,4=稍高,5=明显偏高。
表1研究变量
变量
测量指标
文献来源
网络规模
网络中企业的数量
陈学光,2007[20];Lechner&Leyronas,2007[16];任胜钢等,2011[33];Mitchell,1969[13]
网络中政府机构的数量
网络中研究机构的数量
网络中中介机构(如行业协会)数量
网络同质性
产品有很大的相似性
陈学光,2007[20];邬爱其,2006[14]
技术有很大的相似性
企业文化有很大的相似性
共同分享市场
网络强度
长期的合作关系
Eisingerichetal.,2010[52];罗志恒等,2009[18];邬爱其,2006[14]
资源共享频繁
信息交流频繁
网络开放性
与不同规模的企业联系广泛
Eisingerichetal.,2010[52];唐国华,2010[19]
与不同区域的企业联系广泛
与不同行业的企业联系广泛
知识吸收能力
知识获取
Cohen&Levinthal[4];Mowery&Oxley[5];Flattenetal.,2011[3];Zahra&George,2002[6]
知识同化
知识转换
知识利用
企业创新绩效
新设备、新材料、新技术数量
Hagedoorn&Cloodt,2003[21];Kleinknechtetal.,2002[22];解学梅,2010[1]
企业劳动生产率
专利增长率
新产品产值率
2.样本选择与数据收集
本文以长三角电子信息产业为实证对象,依据国家发改委《长江三角洲地区区域规划方案》,长三角包括上海市,江苏省的南京、苏州、无锡、常州、扬州、镇江、南通、泰州等8个地级市,浙江省的杭州、宁波、湖州、嘉兴、舟山、绍兴、台州等7个地级市,共16个城市;依据《电子信息产业行业分类注释(2005-2006)》,电子信息产业包括12个大行业,分别是:
雷达工业行业、通信设备工业行业、广播电视设备工业行业、电子计算机工业行业、软件产业、家用视听设备工业行业、电子测量仪器工业行业、电子工业专用设备工业行业、电子元件工业行业、电子器件工业行业、电子信息机电产品工业行业、电子信息产品专用材料工业行业。
之所以选择长三角电子信息产业,主要考虑到长三角地区电子信息产业发达,具有较好的代表性。
本研究主要采取实地调研、E-Mail调查和校友调研三种方式。
对于一些上海本地以及苏州企业,主要通过现场实地调研方式;为提高问卷发送和回收效率以及降低成本,同时采用E-Mail调查方法;对上海大学管理学院在长三角地区电子信息企业担任管理职位的校友进行问卷调研。
本次调查共发出1500份问卷,回收420份,其中,有效问卷为379份,有效回收率为25.27%(见表2)。
表2问卷回收情况
调查方式
问卷发放(份)
问卷回收(份)
有效问卷(份)
有效回收率
600
119
105
17.50%
实地调研
300
142
136
45.33%
校友调研
600
159
138
23.00%
合计
1500
420
379
25.27%
3.样本基本统计
被调查企业的基本概况除地区分布外,还包括被调查者从事的职位、工作年限、受教育程度;企业成立年限、企业性质、企业规模、年销售额和研发经费投入与研发人员投入等,详见表3。
表3研究样本特征
分类
企业概况
企业数
百分比
分类
企业概况
企业数
百分比
来源
地区
上海
143
37.70
成立
年限
3年以下
28
1.40
浙江
80
21.10
3-5年
42
11.10
江苏
156
41.20
6-10年
118
31.10
当前
职位
高层管理者
11
2.90
11-15年
100
26.40
中层管理者
125
33.00
15年以上
91
24.00
基层管理者
128
33.80
人员
投入
5%以下
60
15.80
技术或研发人员
115
30.30
5%-10%
95
25.10
工作
年限
3年以下
110
29.00
10%-15%
108
28.50
3-5年
121
32.00
15%-20%
51
13.50
6-10年
107
28.20
大于20%
65
17.20
10年以上
41
10.80
经费
投入
5%以下
47
12.40
教育
程度
专科及以下
81
21.30
5%-10%
87
23.00
大学本科
258
68.10
10%-15%
125
33.00
硕士及以上
40
10.60
15%-20%
70
18.50
资产
总额
1000万以下
46
12.10
大于20%
50
13.20
1000-4000万
101
26.60
销售额
1000万以下
67
17.68
4000万-4亿
132
34.80
1000-3000万
105
27.70
4亿以上
100
26.40
3000万-3亿
125
32.98
企业
性质
国有
53
14.00
3亿及以上
82
21.64
集体
30
7.90
企业
规模
50以下
59
15.60
民营
172
45.40
50-300
135
35.60
三资企业
124
32.70
301-2000
185
48.80
表3的基本统计结果表明,从职位分布来看,管理者占69.7%;从工作年限来看,三年以上工龄的占71%;从受教育程度来看,本科及以上学历占78.7%。
管理者、工龄较长的员工能够对公司技术创新及整个公司的运营状况有较好的了解,而良好的受教育程度有助于对调查问卷的理解,这在一定程度上保证了回答问题的客观性和准确性;从被调查对象的职位、从事本职位工作的年限以及受教育程度等信息可知,问卷的质量能够得到保证。
此外,
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