图1 理论模型
摘 要：科技型小微企业嵌入于创新网络中，通过自主性发挥网络构建与管理能力，进一步分享创新网络资源，提高创新实力。基于中国软件谷(南京)及相关创业孵化园246家软件企业问卷调查结果，运用SPSS、LISREL软件进行统计分析，实证研究网络能力对嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效的中介效应。结果表明：①嵌入性创新网络稳定性有利于科技型小微企业创新绩效的提升；②嵌入性创新网络强度越大，科技型小微企业网络能力越强；③科技型小微企业网络能力越强，创新绩效提升越明显；④科技型小微企网络能力有助于促进嵌入性创新网络对创新绩效的提升作用。
关键词：嵌入性创新网络；网络能力；创新绩效；科技型小微企业
随着经济全球化、信息技术和知识型社会的深入发展，知识分立程度不断加强，创新过程日益复杂化，企业创新对外部环境的依赖程度越来越高。调查表明，中国企业技术创新30%源于企业内部，70%来自各种专业研发机构，创新网络化趋势对企业(尤其是科技型小微企业)创新过程具有重要影响。技术创新环境和创新活动的复杂化，使得技术创新难度和风险加大，客观上要求不同组织之间的联系日益紧密，嵌入性创新网络作为一种新组织形式得以迅速发展。科技型小微企业作为经济社会发展的重要组成部分，是科技创新的重要力量，是国家科技创新体系的关键组成部分。与传统行业相比，科技型小微企业更注重研发与创新，由于组织内部拥有的资源和能力十分有限，且在发展过程中面临受重视程度不够、抵御风险能力较弱、市场需求不足等问题，从而制约企业创新绩效的提升[1]。科技型小微企业运用嵌入性创新网络，对异质性、互补性知识进行融合，是企业当前成长和发展的通常路径，对其创新过程有重要影响。
国内一些文献对科技型小微企业进行了研究，然而大多只是关注科技型小微企业现状与融资问题，且多集中于案例研究，实证研究较少，更多侧重于创新网络对创新绩效的直接影响。而对嵌入性创新网络对科技型小微企业创新绩效的影响程度如何，网络能力在嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效关系中的作用机制如何等问题，当前，尚缺乏系统理论和实证研究，这正是目前需要解决的问题。
因此，基于现有研究不足，本文在前人研究的基础上，深入研究网络能力在嵌入性创新网络与科技型小微企业关系中的作用机制。具体而言，主要研究以下4个问题：一是嵌入性创新网络是如何影响科技型小微企业创新绩效的；二是嵌入性创新网络对网络能力的影响机制；三是网络能力是如何影响创新绩效的；四是网络能力在嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效机制中是否存在中介作用，以及如何发挥其中介机制。理论方面，本文将网络能力纳入到嵌入性研究中，探究其对嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效的中介效应，以突破嵌入性与创新绩效的直接关系研究。实践方面，本文以经济、科技比较发达的江苏地区科技型小微企业集群作为调研对象进行实证研究，以探索科技型小微企业创新动力，针对目前我国科技型小微企业创新动力不足、管理落后等问题，从外部和内部视角探索解决方案，对于政府优化科技型小微企业政策制定及调整自身发展战略具有重要实践意义。
嵌入性理论认为，任何个人或企业都不是孤立存在的，而是嵌入到与其合作伙伴共同形成的社会网络或组织网络中[2]，网络化是嵌入性的一种集合表现。1991年，Freeman[1]正式提出“创新网络”的概念，认为创新网络是应付系统性创新的一种制度安排。对于创新网络的概念，国内外学者目前尚未达成共识。徐华[3]将创新网络定义为多个中小企业为获取和分享创新资源而在共识和默契基础上相互形成的合作创新体系,这一概念改变了传统企业技术创新的封闭状态。Oliver等[4]认为，创新网络既可以看作是一种新型组织形式，又可以看作是补充内部能力的一种管理方式。中小企业之所以构建创新网络，主要是因为中小企业本身发展面临着诸多创新障碍，且其构建创新网络的目的在于分享创新资源、利用外溢效应、实现规模经济、突破技术障碍、降低创新风险[3]，构建创新网络是中小企业寻求技术创新的一个新突破口。结合国内外学者对嵌入性和创新网络的研究，本文认为嵌入性创新网络是指创新网络中各行为主体是嵌入于其所在创新网络中并受其影响和决定的。
网络化是企业不可避免的成长路径，本文将提高网络综合地位、处理特定网络关系的能力称为网络能力[5,6]。自Kansson于1987年提出网络能力的概念后，国内外学者对其内涵进行了拓展和深化，奠定了对网络能力进行结构分析的基础。Moller等[7]构建了网络构想、网络管理、组合管理和关系管理的网络管理理论框架，并提出了网络管理能力的概念。任胜钢[8]将企业网络能力定义为企业通过识别外部网络价值与机会，发展、维护与利用各层网络关系以获取信息和资源的动态能力，并将网络能力划分为网络愿景能力、网络构建能力、关系管理能力和关系组合能力4种。不同企业之间处理网络的能力存在显著差异。因此，深入分析企业网络能力对于提高企业竞争优势具有重要意义[6]。尽管关于企业网络关系和网络能力的研究日益增多，部分学者还将两者结合起来研究企业创新问题，但有些问题仍需进一步探索。随着企业网络理论研究的不断发展，需要从企业网络关系嵌入特点方面深刻揭示企业网络，尤其是创新网络对企业创新绩效的影响。
1.1 嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效之间的关系
创新网络嵌入性是指内在于创新网络中各主体之间的关系以及各类关系的密切程度。嵌入性创新网络是由核心科技型小微企业、外围辅助网络(客户、供应商、政府、大学、科研机构及各类中介服务机构)和创新网络面临的系统环境(经济基础、文化基础和制度基础)组成，科技型小微企业嵌入于其所在的创新网络中，并受创新网络经济、体制、网络关系的深刻影响，嵌入性创新网络的形成对于科技型小微企业发展和创新具有重要意义。网络强度是指网络成员在单位时间内的接触次数，也称为网络深度或接触频率[9]。高强度创新网络联结有助于缩短科技型小微企业创新平均路径，对于企业从外部获取创新资源、提升企业创新绩效具有重要促进作用[10]。科技型小微企业通过高强度嵌入于创新网络中，加强与网络内其它创新主体的沟通，促进各主体之间知识、信息、资源的交流，形成资源和能力互补优势。李志刚等[11]通过实证研究证实了网络强度与企业创新绩效之间存在显著正相关关系。网络稳定是网络中各节点企业之间长期、稳定合作的基础[12]，可有效降低创新网络内各主体进行创新活动的风险，从而有利于科技型小微企业在创新网络及更大的外部环境中更好地发挥创新能力，促进创新网络中各科技型小微企业个体与集体学习机制的形成，通过知识溢出效应推动个体创新效率的显著提升。基于以上分析，本文提出如下假设：
H1：嵌入性创新网络的构建有助于科技型小微企业创新绩效的提升；
H1a：网络强度与科技型小微企业创新绩效呈正相关关系；
H1b：网络稳定性与科技型小微企业创新绩效呈正相关关系。
1.2 嵌入性创新网络与科技型小微企业网络能力之间的关系
Ritter[13]指出，网络能力受组织因素的影响，如资源(经济、物质、人员和信息资源)获取途径、人力资源管理网络导向等。创新网络作为一种组织形式，对网络中各行为主体具有重要影响作用，科技型小微企业作为创新网络中的行为个体，自然受组织因素的影响。资源获取是企业运用资源的第一步，科技型小微企业通过高强度地嵌入于创新网络中[14]，可以较快地打开获取自身所需资源的途径，帮助组织以目标导向形式执行网络管理任务，提高网络管理能力。另外，创新网络的稳定性有利于企业频繁地进行交流与互动，受网络系统环境的影响，科技型小微企业可以由此对网络总体情况产生更多了解，促使组织提高网络构建和利用意识，从而促使人力资源管理在人员选择、开发和评估方面形成高强度的网络导向。因此，组织可通过雇佣和发展人力资源来提高网络规划、管理能力。基于以上分析，本文提出以下假设：
H2：嵌入性创新网络的构建有助于科技型小微企业网络能力的提高；
H2a:网络强度与科技型小微企业网络能力呈正相关关系；
H2b:网络稳定性与科技型小微企业网络能力呈正相关关系。
1.3 科技型小微企业网络能力与创新绩效之间的关系
为创建和维持企业在嵌入性创新网络中的竞争优势，科技型小微企业整合、配置内外部资源以适应网络环境的能力尤为重要。网络能力涵盖科技型小微企业关系管理活动的各个环节，具体体现为迅速找到合适的合作伙伴形成合作关系，对关系网络进行全局规划、协调和控制，以及为技术创新提供坚实基础的能力。网络构建能力和网络管理能力是一般性网络能力。其中，网络构建能力是指企业抓住获取竞争优势的战略机会，利用关系网络选择合作伙伴，在相关领域建立促进企业发展的网络结构，通过嵌入创新网络，共享网络资源，这是科技型小微企业内部创新市场化导向的第一步，有助于增强企业与相关机构之间的联结；网络管理能力是指企业利用各种关系技巧和合作技巧，适应环境和组织权变因素，动态管理、协调、控制、整合企业网络关系的能力。网络构建能力和网络管理能力不仅是科技型小微企业开发新技术的基础，也是创新绩效提高的关键。因此，本研究提出以下假设：
H3：科技型小微企业网络能力与创新绩效呈正相关关系。
1.4 嵌入性创新网络、科技型小微企业网络能力与创新绩效之间的关系
科技型小微企业嵌入于创新网络中可以帮助企业获取更多信息与资源，加强企业与合作伙伴建立创新网络的意愿与动机。企业在与合作伙伴构建创新网络中表现出更多信任，能够有效降低企业之间产生的信息交换风险，使科技型小微企业能够迅速整合和利用内外部资源，构建企业内部创新网络，并迅速对市场作出反应，持续推进创新网络动态管理。科技型小微企业与其它企业关系网络的迅速形成，为后期网络再构建和网络管理能力的提高奠定了良好基础，最终有益于科技型小微企业创新绩效的提升。因此，本研究提出以下假设：
H4：科技型小微企业网络能力在嵌入性创新网络与创新绩效的关系中起中介作用。
综合上述分析，本文构建如下研究模型，如图1所示。
图1 理论模型
2.1 样本选取与数据收集
为验证文中所提假设，本文通过问卷调查形式收集实证研究所需数据，以科技型小微企业中高层管理人员作为调研对象。为确保样本数据的可靠性和有效性，本研究问卷设计主要包括3个阶段。首先，根据已有文献资料和理论数据确定问卷框架，设计问卷题项，初步完成问卷设计；其次，待问卷初步设计完成后，随机选择20家科技型小微企业进行实地访谈，通过与管理人员、技术人员进行深入交流，与专家对问卷内容进一步讨论、修正，以保证问卷的可行性；最后，将修改好的问卷再次发放给实地访谈的20家科技型小微企业，根据企业反馈信息进一步完善问卷，最终确定本研究调研问卷。
在数据收集过程中，本研究采取随机抽样方法对科技型小微企业进行随机抽样，主要采取两种途径：一是在不同的创业孵化园对科技型小微企业中高层管理人员发放问卷；二是在南京软件谷对科技型小微企业中高层管理人员发放问卷。本文历时四个月，通过问卷邮寄、上门访问和电子邮件等方式，共发放问卷350份，回收280份，回收率为80%。其中，有效问卷246份，有效问卷回收率为84.83%。通过样本描述性统计，从公司成立时间看，3年以下及3～5年的企业占据样本主体，表明科技型小微企业目前生命周期较短。从业人数反映企业规模，从数据结果看，10～50人的企业占多数，说明我国科技型小微企业规模较小，还有很大发展空间(见表1)。
表1 样本描述性统计情况
指标类别样本数占比(%)公司成立时间3年以下12751.623-5年6325.625-10年3514.2310年以上218.54从业人数 10人以下2610.5710-50人9438.2150-100人8434.15100人以上4217.07
2.2 变量测量
问卷中每个变量使用的题项都是借鉴国内外相对成熟的量表，并经过专家调研访谈进行适当调整后的结果。因此，调查问卷量表具有较好的内容效度。嵌入性创新网络变量测度主要借鉴Powell等[15]的研究成果，并结合前人对创新网络的划分，从网络强度和网络稳定性两个维度对其进行测量。网络能力变量测度主要根据朱秀梅等人的研究，选择3个题项对其进行测量。创新绩效一般是指对企业技术创新活动效率和效果进行评价，具有一定的抽象性，现有研究考虑到其复杂性、多样化和阶段性特征，尚未形成一致的指标体系。部分研究采用单一指标测量，而另外一些研究则采用多指标测量方式，很多战略管理研究者都强调运用多指标测度绩效的重要性。为了更加全面地掌握科技型小微企业创新效果，本文借鉴相关学者的研究成果，采用多个指标对企业创新绩效进行测量，与Man & Duysters[16]的建议一致，本文主要参考陈钰芬等人的问卷设计，用5个题项对科技型小微企业创新绩效进行测度。同时，为控制其它因素对嵌入性创新网络影响科技型小微企业创新绩效的机制产生影响，本文在实证分析时，选用企业年龄和企业规模两个指标作为控制变量。企业年龄用企业成立年数表示，企业规模是指企业员工人数。本研究所用量表均采用李克特5点刻度进行评价，从“5=非常同意”到“1=非常不同意”，具体测量指标如表2所示。
3.1 信度与效度检验及相关性分析
信度检验是对测度稳定性和一致性的检验，采用Cronbach a系数和组合信度CR进行验证，其中Cronbach a系数和组合信度CR值都超过0.7才能证明变量的有效性。如表3所示，本文各变量的Cronbach a系数及组合信度CR均在0.9左右，说明文中所用变量具有良好的内部一致性，量表信度得到检验。
表2 研究变量
变量测量指标文献来源网络强度 企业与其它成员间的联系频度Dyer等[17];潘松挺等[18]企业与其它成员间的相互信任程度企业与其它成员间的密切合作程度网络稳定性与创新网络内企业进行长期、持续合作Dyer等[17];张方华[19]创新网络内核心成员稳定程度创新网络内企业合作关系稳定程度网络能力 通过各种途径搜集潜在合作伙伴信息朱秀梅等(2010);方刚(2011)利用不同策略与潜在合作伙伴建立关系企业明确每个关系对企业的贡献创新绩效 本企业新产品数量陈钰芬等(2009);朱朝晖等[20];梁靓等(2013)本企业新产品开发速度本企业创新项目成功率本企业专利申请数量本企业新商品销售占销售总额的比重
内容效度检验包括收敛效度检验与区分效度检验两种。其中，收敛效度是指同一因子所包含各题项间的相关程度，通过平均方差萃取值(AVE)进行检验。若AVE大于或等于0.5，则认为该变量的度量指标有收敛效度。如表3所示，本文的AVE值均在0.7左右，且各测量指标的标准化因子载荷均大于0.7，表明量表的收敛效度较好。验证性因子分析结果显示，本文测量模型拟合指数比较理想(
=3.14;RMSEA=0.078;RMR=0.051；NFI=0.95；CFI=0.97；IFI=0.97；NNFI=0.96；RFI=0.94)。区分效度用于反映因子中每个题项的唯一性和独特性及其与其它题项间的不相关程度。从表4相关分析中可以看出，各变量在0.01水平下相关性较为显著，初步表明模型具有一定的合理性，适合进一步检验各变量间的内在关系。
3.2 回归分析与假设检验
(1)嵌入性创新网络对创新绩效的回归结果。本文以嵌入性创新网络的两个维度(网络强度、网络稳定性)为自变量，以创新绩效为因变量，采用强迫进入法进行回归分析。回归结果如表4所示，多重共线性检验容忍度均大于0.1，VIF值均小于10，条件索引也均小于30。因此，不存在多重共线性问题，可进一步进行回归分析。
表3 量表测量指标、信度与效度检验
变量测量指标载荷AVE值αCR网络强度 企业与其它成员间的联系频度0.870.7290.9400.891企业与其它成员间的相互信任程度0.81企业与其它成员间的密切合作程度0.88网络稳定性与创新网络内企业进行长期、持续合作0.870.7440.9270.897创新网络内核心成员的稳定程度0.88创新网络内企业合作关系的稳定程度0.84网络能力 通过各种途径搜集潜在合作伙伴信息0.890.7520.8370.900利用不同策略与潜在合作伙伴建立联系0.83企业明确每个关系对企业的贡献0.88创新绩效 本企业新产品数量0.810.8590.8120.948本企业新产品开发速度0.81本企业创新项目成功率0.87本企业专利申请数量0.83本企业新商品销售占销售总额的比重0.87
表4 变量描述性统计分析与Pearson相关系数
变量名称网络强度网络稳定性网络能力创新绩效网络强度 1网络稳定性0.603**1网络能力 0.784**0.516**1创新绩效 0.889**0.766**0.759**1
注：**表示在0.01水平(双侧)上显著
由表6可知，F值为20.783，显著性概率为0.000，模型DW值为1.908，在1～4之间。因此，模型1的回归效果达到显著性水平，说明嵌入性创新网络对创新绩效具有显著正向影响，假设H1得到支持。然而，如表4所示，网络强度的标准化系数为0.099，显著性概率为0.129，大于0.05，不具有统计学意义。因此，不能说明网络强度对创新绩效具有显著影响作用，假设H1a未被证实。网络稳定性的标准化系数为0.276，显著性概率为0.000，小于0.05，说明网络稳定性对创新绩效具有显著正向影响，假设H1b得到验证。
表5 嵌入性创新网络与创新绩效的回归系数
变量非标准化系数B标准误差标准系数BetaTSig.共线性统计量容忍度VIF条件指标网络强度 0.0610.0400.0991.5210.1290.6601.5149.501网络稳定性0.1890.0400.2764.7240.0000.8151.27714.087
注：因变量：创新绩效
表6 嵌入性创新网络对创新绩效的回归结果
模型RR2调整R2标准估计误差FSig.Durbin-Watson10.4160.1730.1650.66220.7830.0001.908
注：预测变量：网络强度、网络稳定性；因变量：创新绩效
(2)嵌入性创新网络对网络能力的回归结果。以嵌入性创新网络3个维度为自变量，以创新绩效为因变量，采用强迫进入法进行回归分析，回归结果如表7所示。从中可见，多重共线性检验的容差值均大于0.1，VIF值均小于10，条件索引也均小于30。因此，不存在多重共线性问题，可进行回归分析。
根据表8，F值为15.368，显著性概率为0.000，模型DW值为1.780。因此，模型2的回归效果达到显著性水平，说明嵌入性创新网络对网络能力有显著正向影响，假设H2得到验证。然而，如表7所示，网络稳定性的显著性概率为0.053，大于0.05，不具有统计意义。因此，不能说明网络稳定性对网络能力有影响作用，假设H2b未被证实。网络强度的显著性概率为0.010，小于0.05。因此，网络强度对网络能力有显著正向影响，假设H2a得到验证。
表7 嵌入性创新网络与网络能力的回归系数
变量非标准化系数B标准误差标准系数BetaTSig.共线性统计量容忍度VIF条件指标网络强度 0.1370.0530.1552.5940.0100.8151.27714.087网络稳定性0.1030.0530.1291.9470.0530.6601.5149.501
注：因变量：网络能力
表8 嵌入性创新网络对网络能力的回归结果
模型RR2调整R2标准估计误差FSig.Durbin-Watson20.3660.1340.1250.87215.3680.0001.780
注：预测变量：网络强度、网络稳定性；因变量：网络能力
(3)网络能力对创新绩效的回归结果。以网络能力为自变量，以创新绩效为因变量，采用强迫进入法进行回归分析，回归结果如表9所示，F值为40.043，显著性概率为0.000，模型DW值为1.993。因此，模型3的回归效果达到显著性水平，说明网络能力对创新绩效具有显著正向影响，假设H3得到验证。
表9 网络能力对创新绩效的回归结果
模型RR2调整R2标准估计误差FSig.Durbin-Watson30.460.2110.2060.64640.0430.0001.993
注：预测变量：网络能力；因变量：创新绩效
(4)中介效应分析。在中介变量分析中，本文采用三步中介回归分析法。由上述分析可知，嵌入性创新网络和网络能力对创新绩效均有显著影响，回归系数分别为0.393和0.459。将嵌入性创新网络和网络能力作为自变量一起进行回归分析时发现，R2由0.151上升到0.256，回归系数则降至0.260，但仍然比较显著，说明嵌入性创新网络和网络能力一起作为自变量，比嵌入性创新网络一个自变量能够更好地解释创新绩效。因此，网络能力在嵌入性创新网络与创新绩效间起中介作用。
4.1 研究结论与理论贡献
本研究基于南京软件谷及其它相关创业孵化园问卷调研数据，实证分析嵌入性创新网络影响科技型小微企业创新绩效的作用机制，将嵌入性创新网络、网络能力与创新绩效联系起来，主要得出以下研究结论：①嵌入性创新网络稳定性对于科技型小微企业创新绩效具有显著正向影响；②嵌入性创新网络强度与网络能力间呈正相关关系；③科技型小微企业网络能力与创新绩效正相关；④网络能力在嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效的关系中起中介效应。
对研究结果进一步讨论如下：①嵌入性创新网络的稳定性对科技型小微企业创新绩效具有显著正向影响。创新网络内部环境越稳定，嵌入其中的各行为主体的创新机制也越稳定，科技型小微企业可依赖其稳定的网络环境，与网络内其它企业构建信任和承诺关系，从而增加企业社会资本，提升企业创新绩效；②嵌入性创新网络强度与网络能力之间呈正相关关系。在创新网络内部，科技型小微企业与其它企业之间的联系越频繁，关系越密切，越便于寻找创新所需新网络，并不断完善与其它行为个体之间的协调机制，加强创新网络管理能力，提高管理有效性；③科技型小微企业网络能力与创新绩效正相关。科技型小微企业网络能力越强，其有效利用外部资源的能力也就越强，越有助于为其创新机制的实施奠定基础，使得企业内部创新更具市场导向，从而进一步提升其创新绩效；④网络能力在嵌入性创新网络与科技型小微企业创新绩效关系中起中介效应。科技型小微企业与创新网络内其它企业合作关系的迅速构建，能够为后续网络管理奠定良好基础，最终有益于创新绩效的显著提升。
本文理论贡献主要体现在以下3个方面：①构建嵌入性创新网络、网络能力与创新绩效三者关系框架模型，探讨网络强度和网络稳定性两个维度，进而提出相关假设；②推进企业创新绩效的前因研究。本研究运用社会网络理论探究嵌入性创新网络对创新绩效的影响，从而有助于加强对创新绩效前因的认识；③突破对嵌入性、创新网络与创新绩效直接关系进行的研究，深化研究层次，将网络能力纳入到嵌入性、创新网络研究中，探究其对嵌入性创新网络与创新绩效的中介作用；④有助于丰富科技型小微企业研究内容，并扩展前人对科技型小微企业内涵、融资等理论的研究成果。
4.2 实践价值与管理启示
本文基于中国软件谷(南京)及相关创业孵化园多家软件企业的调研数据，针对目前我国科技型小微企业产品创新动力不足、管理落后等问题，从外部和内部视角探索解决方案具有以下意义：①指导政府优化科技型小微企业管理与政策制定，认清嵌入性创新网络对创新绩效的影响机制，有助于政府改善以工业园和科技园为基础的科技型小微企业管理；②使科技型小微企业更好地了解嵌入性创新网络、网络能力与创新绩效之间的关系，企业可以选择适合自身的创新网络或调整自身战略以适应所在社会网络，吸收网络内关键性资源，更好地处理与创新网络的关系，以促进企业成长。
基于以上分析，本文对管理实践提出如下启示：
(1)科技型小微企业应促进创新网络主体之间的信息交流。信息交流是创新网络内主体沟通的主要方式，顺畅的信息交流渠道一方面可以加强与创新网络内主体的信任关系，有助于加强网络内合作并提高科技型小微企业创新绩效；另一方面，足够的信息交流可以加强企业个体间的充分了解，为进一步打开企业间的合作通道提供契机。
(2)科技型小微企业应提升嵌入性创新网络构建与管理能力。科技型小微企业本身存在很多发展局限，嵌入性创新网络的存在，为科技型小微企业发展开辟了一个新成长空间。在嵌入性创新网络环境下，可以充分发挥自身潜力，吸纳创新网络内部资源。但是，科技型小微企业不能仅仅将创新网络看作温床，如果在稳定的创新网络环境中，不能保持创新的先进性，也会被创新网络逐渐排斥。因此，科技型小微企业作为行为个体，也应该保持创新与发展的能动性，在管理嵌入性创新网络过程中，寻找与网络内其它合作伙伴合作共赢的新机制。同时，还应该主动寻找新的合作活动，促进更加完善的创新网络群的形成。
(3)政府应改善公共设施，吸引更多企业。地方政府应出台多项产业扶持政策，加强产业园区建设，引导产业配套升级，完善区域内水、电、物流运输等基础设施建设，改善企业发展土地问题，解决企业金融贷款、融资担保等难题。公共设施和经营环境的改善，有助于吸引新企业入驻，从而带来新知识、新信息和新技术，为科技型小微企业创新和发展增加活力。
(4)政府应推进并完善创新网络内外部信用体系建设。信任作为一种非正式制度，能有效保障和促进创新网络内部各行为主体之间协同创新行为的开展，对于科技型小微企业创新能力的提升和保持竞争优势具有重要意义。为了从根本上改善网络各行为主体之间的信任关系，政府应努力完善创新网络信用体系建设，对嵌入于创新网络内部的各经济行为体的表现进行信用等级评定，逐渐规范网络内各利益相关者的动机与行为。
4.3 研究不足与展望
本文尽管在一定程度上丰富了现有文献，但仍然存在以下局限：首先，受条件限制，本文从方便获取样本角度考虑进行问卷调查，样本存在随机性，会影响研究结果的准确度。未来可拓宽实证研究样本范围，进一步深入探讨网络结构嵌入性对产品创新绩效的影响，以及关系嵌入性与结构嵌入性的交互项对产品创新绩效的影响；其次，虽然本文量表是借鉴前人研究成果，并且也采用了严格方法保证量表的有效性，但李克特量表本身就存在主观性，不可避免地存在误差。在今后研究中，可采用更加客观的指标进行测量，以提高结论的有效性。
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(责任编辑：王敬敏)
Embedded Innovation Network and Technology-Based Small and Micro Enterprises' Innovation Performance:the Mediating Effect of Network Capacity
Abstract：Technology-based small and micro enterprises embedded in the innovation network, further sharing the innovation network's resources to improve innovation strength, through playing the role of network construction and management capability. Based on the questionnaire data of 246 software enterprises in China software valley (Nanjing) and other incubation parks, this paper uses SPSS and LISREL software for statistical analysis, and explores the mediating effect of network capability on the embedded innovation network and technology-based small and micro enterprises' product innovation performance. The results show that: the stability of embedded innovation networks helps to enhance innovation performance of technology-based small and micro enterprises; the greater the intensity of embedded innovation networks, the stronger the network capability of technology-based small and micro enterprises;the stronger the network capability, the more obvious of innovation performance improvement;the network capability of technology-based small and micro enterprises can enhance the role of embed innovation network in innovation performance.
Key Words:Embedded Innovation Network；Network Capability; Innovation Performance; Technology-Based Small and Micro Enterprises
DOI：10.6049/kjjbydc.2016100022
中图分类号：F276.3
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)17-0099-07
收稿日期：2016-11-22
基金项目：国家社会科学基金项目(13CGL044；14BGL068)；国家自然科学基金项目(71473120)；52批国家博士后基金项目(2012M521055)；“第六批”国家博士后基金特别项目(2013T60527)；江苏省高校“青蓝工程”中青年骨干教师项目(苏教师[2014]1号)