知识视角下虚拟组织持续创新能力形成机理

互联网信息技术革命及消费者需求升级推动了虚拟组织诞生与发展，重新定义了企业组织边界、资源连接模式与企业间关系，企业间由昔日的委托代理式“赋权”关系逐渐向联盟合作合伙式“赋能”关系机制演进[1]。近年来，产业互联网、物联网与区块链技术的高速发展加速了B2B、F2B2C、O2O等在线企业的形成、扩容与跨界整合，对传统企业尤其是科技型中小企业经营模式及商业手法形成了一定的冲击与颠覆，迫使企业不断根据外部环境变迁重构创新资源基础，在低成本与差异化经营的同时，更加关注产品或服务创新速度与品质，尤其是知识经济背景下消费升级引发的产品定制化、个性化需求偏好回归，增加了市场不确定性与产品复杂性，促使组织资源连接方式与要素重组模式更加趋向于模块化、网络化、柔性化与速度化[2]。

虚拟组织作为企业间协同创新知识集合体，为成员企业吸收、转化、扩散前沿知识、专业技术、关键信息等创新资源提供引介与桥接[3]，通过扬长补短的能力协同效应跨越时空在全球范围内配置价值链资源，基于共同远景规划、模块化设计规则与高度信任文化集成共享企业间信息、知识、技术、品牌等创新要素，并赋予其协同创新的经济功能、比较优势及持续生命力[4]。模块化产品是互补性产品或服务，唯有通过系统集成与检测才能满足客户需求[5]，成员企业依据共享的客户需求信息、框架设计规则、知识模块职能、模块接口信息、业务流程等显性知识独立研发生产与更新，并将自身技术、经验及诀窍等隐性知识嵌入内化于知识模块，后由核心企业集成整合各专业知识模块并加以品测，形成产品完整的价值功能。可见，虚拟组织持续创新能力实质上是利用其组织柔性、敏捷性及动态性等组织属性，对分散共享于成员企业间知识资源的获取与集成能力，通过信任增强企业间知识共享存量与质量，通过学习提高知识吸收与转移的质量和效率，进而形成“知识生产—应用—再生产—再应用”的循环往复过程，为面向动态市场机遇与客户需求快速创造一系列高品质解决方案。

关于知识视角下虚拟组织持续创新能力的研究较少，主要聚焦于3个方面：①知识获取视角，主要集中于企业间知识共享意愿与动机、知识资源交换与吸收、知识资源转化与转移等通过影响知识资源获取质量，进而影响持续创新能力的过程[6-8]；②知识集成视角，主要强调企业间知识识别、获取、匹配、整理及组合等结构化过程，基于整体设计规则对成员企业知识模块进行功能集成与价值实现，研究变量主要集中在学习能力、吸收能力、关系信任等对知识集成效率的影响方面[9-12]；③知识创新视角，主要集中在通过知识集成应用创造新知识的过程、知识创新与创新能力的作用关系方面[13-15]。

通过文献梳理，发现影响持续创新能力的因素可归结为三大类：①主体因素，即成员企业对共享知识资源的获取与集成整合能力；②知识因素，即企业间共享的显性知识及隐性知识；③环境因素，即企业间学习环境、信任环境。现有文献为本研究提供了理论基础和研究借鉴，但是，局限于联盟网络创新的某一视角，忽略了虚拟组织自身柔性、敏捷性、动态性等创新属性以及高度信任的文化环境与高效的学习氛围影响其获取、集成成员企业间知识资源的创新能力，缺乏对虚拟组织持续创新能力影响因子的探索识别，以及虚拟组织持续创新能力的形成机理模型建构与探索性验证。

基于此，本文基于“知识获取—知识集成—创新能力”分析框架，探究成员企业间知识获取、知识集成、学习能力、信任对虚拟组织持续创新能力主效应、调节效应与中介效应之间的交互传导作用机制，提出并实证虚拟组织持续创新能力形成机理模型。这一研究成果将为科技型中小企业运用虚拟组织持续创新机理实现以小搏大、以快制慢的商业策略与成长路径提供新的理论、方法与路径。

1 理论模型与研究假设

1.1 知识资源获取与持续创新能力

知识依据其能否清晰表述和有效转移特性，分解为显性知识和隐性知识，虚拟组织成员企业间基于战略共识与规则认同，依据“产品模块化与业务归核化”法则配置价值链功能，利用在线信息技术共享市场机遇、顾客需求、设计规则、制度流程等显性知识，通过互动交流不断促进知识模块需求、设计规则流程与专业技能、经验诀窍等隐性知识匹配融合，通过创新优先排序与结构化分析，形成“问题定义—问题理解—协同解决”的创新能力，进而确立协同创新的界面规则与创新方向。虚拟组织依据知识模块需求及知识分工，不断自我调适网络结构与网络规模，网络模块决定知识存量，而网络结构位势则意味着社会资本与声誉，会吸引聚集创新资源并激发成员企业知识共享，有利于增进企业间知识资源获取数量与质量。在此过程中，成员企业间借助互联网信息技术提供的虚拟组织网络平台进行交流与讨论，强化彼此间了解与信任，分享更多心得、经验、惯例和信息，通过组织学习与SECI知识创新模型进行知识创新和价值创造，共同解决合作创新过程中遇到的难题，并形成交互关系记忆以增加企业创新所需知识存量。高效的知识获取能够扩大并改善参与企业现有知识基础，激励企业沿着知识模块高效集成的方向对外部获取知识与内部专长加以整合利用并在企业内部转化，将知识嵌入并内化在分配的专业模块上，提升专业模块的功能价值、性能、品质与集成效率，进而增强持续创新能力。另外，企业间互补性与异质性隐性知识一定程度上增强了成员合作创新的相互依赖性，使企业更能在多样化知识的获取、吸收与整合过程中增进知识记忆，创造生产新知识以减少企业获取知识的重叠性与相似性，提升知识获取品质，并节约企业识别处理同质知识的时间与精力。可见，虚拟组织成员企业间知识信息的高频互动，使得企业更能理解参与企业解决问题的思路风格、共性语言与行为方式，提升显性知识与隐性知识获取质量与效率，进而提升知识集成效能与持续创新能力。综上，提出以下假设：

H1：显性知识资源获取显著影响持续创新能力；

H2：隐性知识资源获取显著影响持续创新能力。

1.2 知识集成的中介作用

成员企业间知识信息连接的网络关系为虚拟组织持续创新提供了知识获取与知识集成应用的搜索地图。虚拟组织持续创新是显性知识与隐性知识交互对流产生新知识应用的往复迭代过程，显性知识与隐性知识资源分布并嵌入内化于参与个体、组织及组织间，单个企业难以通过自主创新实现价值链功能，需要通过显性知识共享与专业知识模块集成，联通技术和市场的桥接与联结以产生价值创新[5]，通过知识集成能够快速将参与企业在各自知识专长知识领域内提供的高性能、高品质、高效率专业模块联结组合，提升产品创新与价值转换速度以满足客户效能与感知价值，同时，增强客户对产品品牌的忠诚度与粘度，为探寻或捕捉客户隐性知识需求提供潜在机遇窗口，精准定义客户核心需求、布局通路渠道等市场创新能力以拓展或开辟新市场，同时，应用技术知识聚焦于创意概念、研发、制造与工艺、商业化应用及关联界面协调等创新战略环节以加速技术创新。因此，虚拟组织知识集成建立在组织战略引导和知识资源重构的基础上，对组织知识要素与创新资源进行有机关联和交互迭代，从而实现知识资源最大化创造与利用，进而提升组织持续创新能力。

从知识资源获取对知识集成的作用来看，虚拟组织知识集成建立在成员企业共享核心能力的基础上，并对各自提供的专业知识模块予以集成，凭借企业能力的协同创新与并行作业提高知识集成创新效率、创新速度与创新品质，这取决于成员企业彼此对共享知识资源的获取效率与获取质量，通过显性知识信息交互促使企业间共同理解设计规则，精准把握客户知识需求与潜在需求，尤其是成员企业专业模块间接口知识与核心企业系统设计架构知识的共享与获取质量，能够大幅提升产品模块性能和品质，获取的显性知识通过知识内化与嵌入，转移到隐性知识模块中去，以增强专业模块的功能价值。隐性知识模块主要功能是指导实现以产品模块或节点模块形成的知识模块与其它联盟企业形成的知识模块，共享集成形成产品或产品价值链的完整功能[16]。对于虚拟组织来说，隐性知识资源获取是指企业将内核知识嵌入专业模块，并以知识模块形式与其它企业专业模块进行共享和集成。通过知识集成有效提取、加工、整合分散的专业知识模块，提升知识的附加值进而创造新知识[17]。因此，企业间知识资源获取的数量与质量越高，成员企业对知识模块接口信息及专业模块信息的理解就越精准，相应的产品模块研发的知识路线图及材料需求清单就越清晰，这将有利于提高专业知识内化速度及产品模块性能品质，进而提升产品模块的集成质量与速度。由此提出以下假设：

H3：显性知识资源获取对知识集成有显著影响；

H4：隐性知识资源获取对知识集成有显著影响；

H5：知识集成对持续创新能力有显著影响，并在知识资源获取与持续创新能力之间起中介作用。

1.3 学习能力的调节作用

学习能力是促进组织创新过程的管理承诺、系统观点、开放试验与知识整合等延续新知识的能力集合，是为适应外部环境变化及内部创新所需知识的获取、吸收、内化、整合和创造过程，是个体、组织与组织间互动交流、交换知识资源并储存于关系记忆中，然后通过信息传导机制实现组织知识创造、扩散、应用与再创造的往复迭代过程。学习能力是处理知识的能力，是组织为改变行为与认知而学习的技能[18]，通过互动学习交流与多元化知识分享，增进双方心理认知及对共同语言的理解和释义，进而将学习吸收的新知识嵌入应用到产品研发以提升生产效率的能力。

基于学习能力理论，合作创新为企业提供了知识积累、知识更新与知识创造的网络平台[19]，随着企业间合作经验的不断学习积累及反复实践，成员企业对系统设计规则与合作创新流程的认知度与熟悉度也会持续性提高，相应地，对市场知识及技术知识进行信息辨别、分析、质疑，产生更多产品新概念、新创意及新工艺，尤其是面临技术快变与稍纵即逝的动态创新环境，通过学习交流更加精准理解客户需求的知识结构与知识范围，对新环境、新需求与新技术领域进行扫描、跟踪，并从合作创新的成员企业中引进该领域较为先进的知识、经验、产品、技术与信息[20]。可见，学习能力的作用结果即为组织输入与输出知识资产，学习能力能够更新并调节企业知识存量与知识结构，引导企业创新行为与文化认知，深层理解显性知识对产品创意、产品概念、产品模块技术方向与结构的改善和优化，以提升企业隐性知识的内化速度与转移效率，进而提升知识集成效能。综上，提出以下假设：

H6：学习能力正向调节显性知识获取对知识集成的影响，并且学习能力越强，显性知识资源获取对知识集成的影响越显著。

H7：学习能力正向调节隐性知识获取对知识集成的影响，并且学习能力越强，隐性知识资源获取对知识集成的影响就越显著。

1.4 信任的调节作用

信任效能的发挥依赖于合作创新氛围，它能激励企业遵守彼此承担风险、维系合作创新关系的承诺[21]。建构虚拟组织不仅能降低企业风险和运营成本，更为企业间有效知识交流与知识共享、知识资源获取提供了资源连接平台，使得合作企业以彼此能力和知识为杠杆，增强虚拟组织联盟企业合作的竞争力和生命力，而知识与信息能否通畅交流成为知识资源获取与知识共享集成的关键。虚拟组织企业间合作是基于核心能力的共享与交换。由于知识具有价值功能，所以成员企业会保护各自感知有价值的显性知识与隐性知识，以防范知识流失及未来市场竞争力消失，而企业间信任可以在一定程度上减少企业知识保护行为，促进企业间彼此知识流动及知识资源获取[22]。企业间合作创新氛围在很大程度上是由企业间关系行为引发并维持下去的，企业间关系主要有3个维度，即情感、贡献和忠诚，而情感和忠诚的直接表现就是信任[23]，因为信任能够降低网络联盟合作伙伴间机会主义倾向及沟通、交易成本，减少认知风险与环境不确定性，进而形成良好的学习氛围，增强企业间知识交换与共享意愿，同时，提升网络合作稳定性，调节并改善企业知识集成能力，特别是当虚拟组织面临环境不确定性、产品复杂性以及交易双方存在资源依赖的情景时，通过信任可以有效治理企业间合作创新关系。

信任作为根植于人际关系的信用资产，是促进知识共享意愿产生的关键因素，是企业间相互依赖和高效沟通交流的基础。企业间信任是基于彼此契约、能力和意愿建立起来的信心体系，契约信任要求合作企业遵守诺言并按协议行事，能力信任是对合作双方是否有能力发挥作用的预期，意愿信任是指合作双方希望能够相互承担责任。虚拟组织持续创新氛围的营造与培育某种意义上是基于高度信任的环境，信任能够提升企业间知识共享的默契程度及共同语言的交流频率。可见，企业间知识共享意愿与质量随着彼此信任程度的提升而提升，相应地，知识集成效率及持续创新能力也更高。信任对于专业知识的嵌入转移及基础知识的共享整合均有积极影响作用，也有利于提升企业间知识集成效率与持续创新能力。综上，提出以下假设：

H8：信任能够显著调节显性知识获取对知识集成的正向作用，且关系信任越强，显性知识资源获取对知识集成的正向作用程度就越高。

H9：信任能够显著调节隐性知识获取对知识集成的正向作用，且关系信任越强，隐性知识资源获取对知识集成的正向作用程度就越高。

因此，本文提出虚拟组织持续创新能力的形成机理模型，即显性知识资源获取、隐性知识资源获取在学习能力与信任的调节作用下通过知识集成对持续创新能力的正向作用效应。

2 研究设计

2.1 样本选择与收集

本文采用实地走访与问卷调查相结合的方法，样本对象主要选择运用虚拟组织合作创新的科技型中小企业，满足以下3个条件：①企业近3年价值创造过程中，在产品研发设计、模块化制造、渠道服务等节点有清晰的合作创新伙伴；②经营中存在外协、外包或承包、众包等创新业务；③在行业选定及区域圈层上选择电子商务较为发达、虚拟组织应用较多的行业及经济领域，行业选择以机械电子、生物医药、节能环保、汽车服务、智能家具等5个行业为主，区域选择以河南、北京、上海、浙江等区域为主。问卷借助组织创新关系网络予以发放与收集，问卷结构及题项设计重点参考已有文献中的成熟量表。本次问卷采用线下与线上方式发放，共发放315份，回收276份，剔除填答不全或不符合条件要求的25份，有效问卷回收共计251份，有效回收率79.68%，大于70%，可作为定量研究依据。样本特征结构见表1。

2.2 变量测量

本研究运用Likert-5分量表对设计题项进行度量，1表示“非常不符合”，5表示“非常符合”。为保证变量题项信度与效度，量表题项来源于国内外文献已开发的成熟量表，个别题项结合实地调研进行了适当修正与增减，每个变量的测量题项保证在3个及以上，假设检验前借助SPSS21.0和AMOS21.0依次测量各变量信度与效度，并进行变量间描述性统计分析。

(1)持续创新能力。持续创新能力是虚拟组织基于成员企业间互补知识共享获取→集成应用→知识生产→再共享获取循环往复的持续创新迭代系统，相较传统竞争组织，其具有市场响应敏捷性、组织资源柔性及合作创新速度性优势。因此，借鉴宋志红等(2010)对创新能力两两比较的研究量表，结合虚拟组织特性对个别测量题项进行微调，选用5个题项予以测量。

(2)知识资源获取。借鉴Tsang[24]、窦红宾[25]、马柯航(2015)的研究量表，结合实地调研情况分别引用3个题项对显性知识资源获取、隐性知识资源获取予以测量(见表3)。

(3)知识集成。借鉴王娟茹等(2005)、张小娣等(2011)、Kraaijenbrink(2007)等开发的成熟量表，选取6个题项进行测量。

(4)学习能力。借用Swee[26]和Pilar[27]开发的学习能力量表，从领导与授权、共同愿景、开放与试验、知识传递与融合4个维度，通过10个题项测量学习能力。

(5)信任。信任是组织间产生知识共享意愿的前提条件，参考贾生华等(2007)、龙勇等[28]对联盟伙伴间信任关系的测量题项，采用5个题项进行测量。

(6)控制变量。组织经营年限不仅反映企业存续经营时长，也反映企业经营管理中知识、经验与方法的积累程度，可能会影响虚拟组织创新所需存量知识资源的规模与结构；所属行业决定了电子商务与在线网络应用的发达程度，可能影响虚拟组织持续创新的本质属性；企业规模关联存量知识的结构分布，可能影响虚拟组织存量知识结构与规模。因此，选取企业年龄、所属行业与企业规模作为控制变量。其中，企业年龄值设置为2019减去创立年份值，用“1代表2年内，2代表3～5年，3代表6～10年，4代表11～15年，5代表15年以上”进行赋值；所属行业中“信息电子行业”电子商务程度及在线信息技术程度较高且比重达39.39%，为此，将电子信息行业赋值为1，其它行业赋值为0；虚拟组织持续创新所需知识嵌入于个体终端，因而企业规模选择员工数量作为测量值，200人以内赋值为1，201～1 000人赋值为2，5 000人以上赋值为5，其它类推。

3 数据分析与结果

3.1 信度与效度检验

本文运用SPSS21.0分析软件，对因变量、自变量、中介变量与调节变量的信度及效度进行检验(见表2)。各变量信度检验采用学界公认的α系数和CITC系数的评价标准，从检验结果可知，各变量α值在0.744～0.947之间，均大于0.7，表明测定的各变量有较高的稳定性与可靠性，信度检验通过。

效度主要用于评价测量结果与真实情况的符合程度。通过表2检验结果可以看出，测量变量的各题项因子载荷系数(CITC)均大于0.5(在0.65～0.87之间)，组合信度(CR)值均大于0.6(在0.861～0.952之间)，且均值方差(AVE)抽取量均大于0.5(在0.861～0.952之间)，表明各个测量题项效度具有一定收敛性。此外，各变量拟合指数值(CFI、TLI、IFI)均大于0.9(在0.919～0.999之间)，且所有变量近似误差均方根RMSEA值均小于0.08(在0.018～0.069之间)，表明效度检验通过。此外，χ2指数与自由度Df的比值在2<χ2/Df<3区间，χ2/Df∈[1.141，2.859]，说明因子之间有较好的区分效度。

3.2 同源方法方差检验

本研究调查问卷所测变量的各个题项在每份问卷填答过程中均由同一个人单独完成，填答过程可能存在同源方法方差问题。为检验问卷是否存在显著同源方法方差情况，采用AMOS21.0统计软件作进一步分析，将显性知识资源获取、隐性知识资源获取、知识集成、学习能力、信任与持续创新能力等所有变量测量题项合并成为单个因子的测量题项予以测量，同源方法方差检验结果见表3。从检验结果数据发现，单因子模型拟合值为χ2=1 723.189，Df=209，p<0.01，TLI=0.501，CFI=0.557，RMSEA=0.173，表明单因子模型匹配效果不理想。进一步采用Harman单因子分析法，对所有变量的测项进行探索性因子分析，结果发现最大的因子解释了29.136% 的方差变异量，表明本次收集的有效问卷没有显著的同源方法方差问题。同时，通过同源方法方差检验，发现六因子模型(χ2=239.827，df=181，p<0.01，TLI=0.936，CFI=0.987，RMSEA=0.019)相比其它组合因子模型拟合较好，充分表明本文提出的理论模型变量因子间有较好的区分效度。

3.3 描述性统计分析

在假设检验前，首先对各变量之间可能存在的相关关系进行描述性统计分析(见表4)。从表4统计结果发现，各变量间相关系数既小于0.5，又小于各变量均值(AVE)，且各变量方差膨胀因子(VIF)值都小于10，由此，排除了变量间多重共线性存在的可能。表4统计数据显示，显性知识资源获取与持续创新能力(r=0.29，p<0.01)、知识集成(r=0.34，p<0.01)显著正相关；隐性知识资源获取与持续创新能力(0.37，p<0.01)、知识集成(r=0.36，p<0.01)显著正相关；知识集成与持续创新能力(r=0.49，p<0.01))显著正相关；学习能力与显性知识资源获取(r=0.26，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.39，p<0.01)显著正相关；信任与显性知识资源获取(r=0.31，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.42，p<0.01)显著正相关，说明信任与学习能力能够提升企业间知识获取效率与质量，信任能增强成员企业间知识共享意愿，学习能力能够促进企业间知识吸收、知识生产及应用。企业年龄与显性知识资源获取(r=0.27，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.33，p<0.01)均有显著正相关关系，说明知识存量增长是企业发展过程中知识不断积累的结果；所属行业(r=-0.08)、企业规模(r=-0.19)与显性知识资源获取关系不显著，与隐性知识资源获取也不存在显著相关关系。

3.4 假设检验

本文借助SPSS21.0层级回归方法对研究假设进行检验，结果见表5。

(1)主效应检验。为验证假设H1和H2，根据层级回归方法与步骤，设定持续创新能力为因变量，依次将控制变量、自变量放入回归方程，结果见模型7，发现控制变量企业年龄(r=0.04)、所属行业(r=-0.01、企业规模(r=-0.02)对持续创新能力影响不显著，而显性知识资源获取(r=0.17，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.24，p<0.01)对持续创新能力正向作用非常显著。从主效应检验结果看，隐性知识获取(r=0.24，p<0.01)相比显性知识获取(r=0.17，p<0.01)对持续创新能力的正向作用更大。假设H1和H2得到验证。

(2)中介效应检验。检验假设H3、H4、H5，验证知识集成在显性知识资源获取、隐性知识资源获取与持续创新能力之间的中介效应。①将知识集成设置为因变量，而后依次放入控制变量、自变量进行回归，结果见模型1，发现显性知识资源获取(r=0.21，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.16，p<0.01)分别对知识集成有非常显著的作用效应，从影响程度来看，显性知识资源获取相比隐性知识资源获取对知识集成的影响程度更大，充分说明知识集成对显性知识获取、吸收与转移的速度和效率相对较高，而隐性知识因为不易编码与表达，需要企业间高频互动与共同理解方可进行知识吸收和转移；②将持续创新能力设为因变量，将控制变量、中介变量放入回归方程，结果见模型8，发现知识集成(r=0.43，p<0.01)对持续创新能力影响非常显著，说明知识集成分别在显性知识获取与创新能力、隐性知识获取与创新能力之间起中介作用，验证了H3、H4和H5。

为了明确知识集成在知识资源获取对持续创新能力作用过程中发挥的是部分中介作用效应，还是完全中介作用效应,进行如下验证确认：仍设定持续创新能力为因变量，依次将控制变量、自变量、中介变量放入回归方程，结果见模型9，发现显性知识获取(r=0.12，p<0.05)对持续创新能力有显著正向作用效应，隐性知识资源获取(r=0.09)对持续创新能力无显著作用，知识集成对持续创新能力(r=0.37，p<0.01)的影响非常显著。这说明知识集成在显性知识资源获取对持续创新能力的影响过程中起部分中介作用，而在隐性知识获取与创新能力之间起完全中介作用，充分表明虚拟组织持续创新能力的本质即为对各成员企业部分显性知识资源的获取与隐性知识资源的集成。

上述检验结果验证了知识集成在显性知识资源获取、隐性知识资源获取分别对持续创新的中介效应程度，但检验结果并未反映知识集成中介效应的显著性。为此，本文借助Sobel(1982)中介效应显著性检验方法进行验证，结果表明知识集成分别在显性知识获取(z1=3.11，p<0.01)、隐性知识获取(z2=2.89，p<0.01)与持续创新能力之间起显著中介作用，检验结果进一步支持了假设H5。

(3)调节效应检验。为验证H6、H7、H8、H9，检验前先对调节变量与自变量进行标准化处理，再计算自变量与调节变量的交互项，以消除共线性影响。①将知识集成设为因变量，依次将控制变量、自变量和调节变量放入回归方程，结果见表5模型2、模型3，发现自变量对中介变量知识集成有显著正向作用效应，且学习能力(r=0.32，p<0.01)、信任(r=0.33，p<0.01)对知识集成正向作用非常显著；②依次将控制变量、自变量、中介变量、调节变量、自变量与调节变量交互项放入回归方程，结果见表5模型4、模型5、模型6。模型4用学习能力单独调节知识资源获取对知识集成的作用效应，发现显性知识资源获取(r=0.17，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.15，p<0.01)与学习能力交互项对知识集成的正向作用非常显著，模型5用信任单独调节知识资源获取对知识集成的作用效应，发现显性知识资源获取(r=0.18，p<0.01)、隐性知识资源获取(r=0.14，p<0.05)与信任交互项对知识集成有显著正向作用效应。模型6用学习能力与信任同时调节自变量对中介变量的作用效应，发现知识资源获取对知识集成作用显著，且学习能力(r=0.16，p<0.01)与信任(r=0.28，p<0.01)对知识集成正向作用非常显著，显性知识资源获取与学习能力交互项(r=0.18，p<0.01)、与信任交互项(r=0.14，p<0.05)对知识集成正向作用显著，而隐性知识资源获取与学习能力交互项(r=0.17，p<0.01)、与信任交互项(r=0.13，p<0.05)对知识集成正向作用显著。这表明学习能力与信任均能够正向调节显性知识资源获取、隐性知识资源获取对知识集成的作用效应，且学习能力与关系信任度越高，显性知识与隐性知识获取分别对知识集成的作用程度越显著，假设H6、H7、H8、H9通过检验。

为便于显示调节变量与自变量的交互项对中介变量的调节效应，本文以均值为基数上调和下调一个标准差作为基准范围，直观绘制学习能力和信任强度对知识获取与知识集成之间的调节作用效应(见图1-图4)。

从图1和图2中学习能力调节作用程度看，学习能力对隐性知识资源与知识集成的调节强度高于对显性知识资源与知识集成的调节强度，表明隐性知识资源获取与整合需要增强企业间互动学习交流，增强对专业知识与设计经验的理解与吸收，并与企业自身知识匹配重组转化为新知识。

从图3和图4调节效应检验结果看，企业间信任对显性知识资源获取与知识集成的调节强度高于对隐性知识资源与知识集成的调节强度，表明信任能够增强企业间知识、信息交换与共享意愿，进而提升显性知识获取质量与效率，而隐性知识基于其缄默性与隐含性等属性，需要通过高频学习交流方能被吸收转移。

4 结论与展望

4.1 研究结论

本文借助251家科技型中小企业研究样本，基于知识视角构建了虚拟组织持续创新能力形成机理模型，运用SPSS21.0及AMOS21.0对持续创新能力的影响因子与形成机理进行了实证检验，得出以下研究结论：

(1)知识视角下虚拟组织持续创新能力形成过程，即在学习能力与信任的调节作用下，显性知识资源与隐性知识资源获取通过知识集成对持续创新能力的作用过程。

(2)知识资源获取是形成虚拟组织持续创新能力的基础与前提。实证结果发现，显性知识资源获取与隐性知识资源获取对持续创新能力的正向作用非常显著，且隐性知识获取相比显性知识获取对持续创新能力的影响程度更高，说明隐性知识资源是维系与保持虚拟组织持续创新的主要创新资源来源，也是核心能力形成的基础。

(3)知识集成是虚拟组织持续创新能力形成的核心。实证结果发现，显性知识获取与隐性知识获取对知识集成的正向作用均非常显著，知识集成对持续创新能力的正向影响也非常显著，表明虚拟组织持续创新能力本质上是对企业间共享知识资源的集成能力。此外，知识集成在显性知识资源获取与持续创新能力之间起部分中介作用，在隐性知识资源获取与持续创新能力之间起完全中介作用，表明知识集成过程实质上是对显性知识信息经过获取吸收与隐性知识融合嵌入于专业知识模块之间的集成整合过程。

(4)学习能力与信任是形成和提升虚拟组织持续创新能力的关键。实证结果发现，学习能力在显性知识资源获取、隐性知识资源获取与知识集成之间具有正向调节作用，且学习能力越强，显性知识资源获取、隐性知识资源获取与知识集成之间的正向作用就越强；信任对显性知识获取、隐性知识资源获取与知识集成之间的关系具有正向调节作用，且信任关系越强，显性和隐性知识资源获取与知识集成之间的正向作用就越强。

4.2 管理启示

探究虚拟组织持续创新能力形成机理，为科技型中小企业持续创新资源的搜索、连接、获取及整合等成长与发展难题提供理论支撑与破解之道。对企业建构、运营虚拟创新组织有以下重要启示：

(1)如何在战略目标上形成共识关系到虚拟组织资源配置与协同创新效率。就科技型中小企业来说，构建虚拟组织主要是为了实现自身战略需求在“资短与能缺”条件下的外部资源与能力联结，即“融资与融智”，成员企业也是在各自战略需求下，为降低成本或获取能力租金、提高资源利用效率、抓住市场战略机遇等参与虚拟组织创新。因此，利用虚拟组织开展持续创新时，应做到：①强调共同的战略机遇能够实现成员企业的战略需求，基于持续合作、品牌共享、声誉约束等管道，强化成员企业对知识资源的贡献与共享，以提升模块性能与品质，追求资源与能力作用方向的统一与聚焦；②在建构与运营虚拟创新组织时，根据客户知识需求变迁不断更新合作伙伴选择、关系发起与关系调整，此时，合作伙伴的信息搜索与数据库建设对知识获取、知识集成与持续创新具有重要影响。

(2)知识资源获取是虚拟组织持续创新的动力基础。在虚拟组织创新过程中，知识来源于企业个体、组织知识库与企业间共同设计规则、客户需求、制度流程等显性知识，以及由核心能力形成的专业模块等隐性知识。显性知识信息的及时共享和充分交流，对专业知识模块性能与品质改善、新需求与新机遇创造具有显著作用效应，由此彰显了虚拟组织对外部环境变异感知及市场机遇反应的敏捷性。具有较强异质性与互补性的核心技术知识转移内化于专业模块，核心技术知识转移量及转移效率对提升模块集成效率与集成价值具有显著作用效应。因此，运用虚拟组织持续创新要关注以下几点：①适度控制虚拟组织规模。选取合作伙伴时要就其知识量、知识结构、先验合作、网络声誉等知识信息进行评估，尤其要特别关注企业能力的互补性与异质性是否与核心战略匹配；②系统设计虚拟组织规则与流程。核心企业要基于信息网络和参与企业或组织充分沟通，必要时将模块分解、职能分工及标准要求以电子资料形式储存，以文档知识库或建立知识索引地图进行共享与传递，设计规则的清晰与有效执行直接影响知识集成效率；③建立显性知识库与知识地图。对于创新过程中共享传递有价值的显性知识以文档形式存储于知识库，并建立知识地图以方便查询，提升知识获取效率；④建构多层次知识交流渠道。基于隐性知识的不易编码及不易传递特性，隐性知识获取需通过网络视频、电话会议、研讨会等形式进行互动学习与经验探讨，增强知识吸收与转化率以更新改善知识系统。

(3)学习能力是虚拟组织持续创新的关键。学习能力能够调节知识资源获取对知识集成的正向作用效应，同时也能够强化知识集成在知识资源获取与持续创新能力之间的中介效应。通过互动学习可以增加企业间知识存量并产生知识交互效应，从而提升显性知识资源与隐性知识资源获取质量和效率。因此，运用虚拟组织持续创新必须重视以下3个方面：①提供并创造企业间互动交流平台与学习培训机会。如借助自媒体与在线网络技术构建学习交流平台，通过企业间互动学习获取外部环境及新技术领域的扫描与认知，搜索并捕捉市场机遇、先进知识、产品、技术等信息；②营造良好的学习环境与有利于互动交流的企业文化氛围。可以借助互联网平台开展多种形式的交流活动，用于加强“个人—组织—组织间”知识交流转化机会与沟通效率，缩短合作组织间、个体间情感距离，并形成自身有机知识体系，进而提升持续创新能力。

(4)信任是虚拟组织关联界面协调的润滑剂及界面关系治理的有效工具。高度信任的双边合作关系能够促进企业间共享技术、市场和管理等知识深度与宽度，增强企业间知识转移意愿与转移能力，以及识别、理解、诊断系统与模块中的问题和机会，进而有利于多元知识获取与整合。因此，虚拟组织持续创新需要建构多层次信任激励机制以协调治理界面关系：①基于认证体系的信息网络信任机制，为虚拟组织成员企业提供可信任的信息数据共享环境；②基于价值网络和组织公平可信的利益分配机制，建立一种能力投资租金与创新绩效激励相容的成员企业间信任机制；③基于参与虚拟组织创新的在线企业、人员分布范围广且跨越时空限制，建立人际信任与虚拟社区信任机制。

4.3 不足与展望

本文基于知识视角，探索性提出并实证了虚拟组织持续创新能力形成机理模型，但限于主客观条件的影响，仍存一定的不足之处，未来可以从以下两个方面开展深入研究：一是探讨显性知识资源与隐性知识资源保持怎样的组合效应能够更加促进对持续创新能力的影响；二是本文聚焦虚拟组织资源、能力的连接与创新属性，实质上虚拟组织兼具以组织为节点连接的社会网络与以知识要素为节点连接的知识网络双重功能，社会网络与知识网络对科技型中小企业持续创新的交互赋能机制是未来研究的重要课题。

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