The Influence ofInnovation Network Embeddedness and the Sense of Community on Enterprise Innovation Performance

Dong Jinjin , Chen Guanju

(School of Economics and Management, Northwest University, Xi'an 710127, China)

Abstract：By introducing the sense of community as an antecedent variable of relationship embedding and structural embedding into the innovation network for analysis, a hypothetical model of the relationship between the sense of community, embeddedness and innovation performance is proposed.The corresponding variables were measured by the maturity scale in Chinese context, and 110 valid questionnaires from related enterprises in electronic digital, pharmaceutical, food and mechanical parts industries were analyzed by using the structural equation model constructed by SPSS25.0 and AMOS24.0.It shows that the sense of community has a significant positive impact on innovation performance; the sense of community has a significant positive impact on relationship embedding and structure embedding; relationship embedding has a significant positive effect on innovation performance.and between structural embedding and innovation performance the causal relationship is not significant; the relationship embedded part mediates the positive impact of the sense of community on innovation performance.According to the research conclusions, the corresponding innovation network management suggestions are proposed.

Key Words:Innovation Network; Structural Embeddedness ; Relationship Embeddedness; The Sense of Community; Innovation Performance

收稿日期：2019-05-28

基金项目：教育部人文规划基金项目(18YJA630007); 陕西省自然科学基金项目(2018JM7010)

作者简介：董津津(1987—)，男，安徽怀宁人，西北大学经济管理学院博士研究生，研究方向为技术创新管理；陈关聚(1970—)，男，山东聊城人，博士，西北大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向为技术创新管理。

DOI：10.6049/kjjbydc.2019040619

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F273.1

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2020)05-0077-10

0 引言

随着国家创新发展战略逐步实施，创新对经济发展的促进与提升作用日趋显著。熊彼特[1]指出，创新是一种建立新“生产函数”的过程，具体表现为将生产要素与生产条件引入生产体系，最终形成新的组合。因此，创新的基础在于生产要素或生产条件，而创新的关键则在于生产体系如何将创新基础转化为创新成果输出。Freeman[2]认为，创新网络是一种基本制度安排，其目的在于应对系统性创新，其网络框架包括合资企业和研究公司、合作研发协议、技术交流协议、研究协会及其它网络类型等。结合熊彼特对创新的定义，创新网络可被视为生产体系的重要组成部分。创新网络形成为异质性创新主体(企业、研发机构、大学、政府、企业协会及中介机构等)之间的知识、技术等资源流动提供了平台。

现有对创新网络与创新绩效的研究，大体可概括为以下3方个面：第一，区域创新网络和产业集群。Eisingerich[3]证明了网络开放度对集群绩效具有显著正向影响；于明洁等[4]在此基础上指出，网络规模扩大有利于创新资源获取，同时能提升网络成员异质性程度，进而影响创新网络的创新效率；盖文启等[5]则在国内较早论述了区域创新网络与创新能力的关系，认为通过构建区域创新网络实现内部各行为主体合作与知识增值创新，能有效提高中小企业创新能力。第二，技术创新网络。党兴华[6]提出，由不同创新主体合作形成的技术创新网络已经成为企业技术创新活动的重要组织形式；曾德明等[7]系统分析了网络结构与企业创新绩效之间的关系，指出网络结构的不同特征与不同技术创新类型适配将导致创新绩效差异。第三，协同创新网络。Nieto & Santamaría[8]通过对西班牙制造业企业数据研究发现，协同网络的协作程度与创新绩效正相关；解学梅、左蕾蕾[9]通过多元回归分析，研究知识吸收能力对协同创新网络特征及创新绩效的中介效应，并指出三者之间存在紧密联系。

上述研究均强调创新绩效形成的创新网络微观基础，即从微观层面分析创新网络中不同因素对创新绩效的影响。结合嵌入性理论对影响创新绩效的相关因素进行分析是此类研究的典型代表。但现有大部分研究都集中于从嵌入性外部寻求加入中介变量或调节变量以分析嵌入性与创新绩效之间的关系，例如庄彩云、陈国宏[10]通过添加企业双元学习能力作为中介变量，分析知识网络多维嵌入与创新绩效之间的关系；何郁冰、张迎春[11]提出将知识搜索和产学研合作行为作为中介变量，对网络嵌入性和知识协同绩效进行研究；李永周等[12]通过实证研究指出，创新效能感在网络嵌入与创新绩效之间起中介作用；吴楠等[13]研究内部社会资本对企业关系嵌入性与技术创新绩效之间的调节作用。事实上，嵌入性描述了创新主体植入创新网络的外在结果，表明创新主体是创新网络社区的重要有机组成部分。基于此，对嵌入性这种“外在结果”形成的影响因素及其不同维度进行分析就显得尤为必要，但目前涉及上述主题的研究数量较少。本研究从网络嵌入性形成的微观基础出发，分析创新网络嵌入性及各维度相关影响因素，并引入社区意识作为嵌入性产生的潜在外生变量，结合结构方程模型，研究社区意识、嵌入性及创新绩效三者之间的关系，分析嵌入性对社区意识与创新绩效的中介作用。同时，通过实证分析，研究不同嵌入性维度对创新绩效的影响。

1 理论基础

1.1 嵌入性理论

最早对嵌入性开展研究的学者是Polanyi[14]，其在经济理论分析过程中指出：人类经济嵌入并缠结于经济与非经济的制度之中，互惠、再分配和交换3种经济活动形式在不同制度环境下的嵌入形态有所不同。该观点强调了嵌入性与制度环境之间的关系。此后，嵌入性理论并未受到学界重视，直到1985年Granovetter把嵌入性理论推向新的高度和领域。Granovetter[15]认为，经济活动是在社会网络内的互动过程中作出决定的，即经济行为嵌入于特定的社会关系中。这一论述使得嵌入性理论成为连接经济学、社会学与组织理论的桥梁。

在理论分析框架方面，Granovetter[15]指出，嵌入性可划分为结构嵌入性和关系嵌入性两个维度。其中，结构嵌入性是指人们或组织间的客观连接结构[16]，反映的是企业在网络中的相对位置，受到来自社会整体文化、价值观念等因素的影响；Burt[17]针对结构嵌入性提出了著名的结构洞理论，并指出在网络中企业占据的结构洞越多就越具有信息传递优势。关系嵌入性则更强调人们或组织间主观的信任、紧密程度及互动频率等因素如何缔结成关系。基于此，Granovetter提出了关系嵌入性的4个衡量指标，即联系强度、关系稳定性、关系质量及网络互惠性[18]。上述关于结构嵌入性和关系嵌入性的二维划分被称为嵌入性理论的经典分析框架。此外，虚联系视角和层次结构视角也是被学者们广泛运用的嵌入性理论分析框架。本研究采用Granovetter提出的结构嵌入性和关系嵌入性经典二维分析框架。

1.2 社区意识

社区概念的提出者Ferdinand Tönnies[19]指出，社区中共同的精神生活和在此基础上形成的共同精神纽带即为社区意识。它是社区成员的一种共同心理认同，是各类社区成员共同参与社区建设的结果[20]。

James H Dalton[21]在其所著的《社区心理学:联结个体和社区》中指出：社区是指具有某种互动关系和共同文化维系力的、在一定领域内相互关联的人群形成的共同体及其活动区域。结合创新网络相关定义，可以判定创新网络具有完全社区属性，表现在：从早期以地理邻近为条件的区域产业集聚(区域创新网络)到现今依靠信息手段组建和维系的虚拟创新网络社区，创新网络中各类创新主体、一定区域范围、一定特征文化等社区特征一应俱全。创新网络与社区两个概念的融合进一步凸显了各类创新主体共同意识的重要性，这种共同意识即为社区意识。Patrick Reinmoeller & Davide Ravasi(2018)在对意大利一个名为Working Together企业协会组建的超过34 000个创新主体的开放创新网络进行案例实证研究时指出，创新网络中的社区意识意味着共同价值观和规范，而不应仅仅局限于各类创新主体间的商业合作机会。构建共同的社区意识有助于减少创新网络中的机会主义行为(如搭便车行为)，能有效促进异质性创新主体之间的紧密联系[22]。

按照Granovetter对嵌入性的二维划分，结构嵌入性具体到创新网络层面是对各类创新主体整体互动关系结构特征的宏观反映。关系嵌入性也强调了个人或组织间交互、服务与信任等微观基础。基于此，可以判定嵌入性具备部分社区特征，是社区形成的重要途径。从更微观的层面看，正是由于共同社区意识的规范和约束，个人或组织才能基于共同价值观进行交互与联系，最终形成创新网络社区。

1.3 创新绩效

创新网络中的创新主体具备多样性特征，除企业外还包括科研院所、大学、政府、中介机构甚至个人等。因此，本研究中的创新绩效是指各类创新主体的创新绩效，即组织创新绩效。现有研究对创新绩效的定义主要分为3种，第一种观点侧重从微观层面阐述企业员工为保持竞争优势，不断获取与共享知识并获得成长的行为过程[23]；第二种观点则认为，创新绩效是组织利润的一个指标，描述的是通过创新活动达成利润产出目标的程度[24]。例如Ernst[25]、陈劲和陈钰芬(2006)等认为，创新绩效是对一个创新想法产生到成为市场产出全过程的描述，包括创意产生、研究开发、产品试制及新产品制造等环节；第三种观点认为，创新绩效是组织创新活动与创新环境相互作用的结果[26]。本文采纳上述第二种观点，即将组织创新绩效视为对组织创新过程结果的描述，主要通过产品销售收入比、产品创新比及工艺创新比等指标进行衡量。

2 研究假设

本研究在社区这一共同框架下，探讨创新网络社区形成的微观基础，分析社区意识与创新绩效之间的关系。同时，结合Granovetter对嵌入性的二维划分，研究结构嵌入性及关系嵌入性对社区意识与创新绩效之间的关系是否存在中介作用。

2.1 社区意识与创新绩效

结合前文论述，在创新网络社区中，社区意识集中表现为各类创新主体对创新活动的共同价值观及对创新网络社区内创新活动参与行为规范的共同心理认同。从这一视角出发，构建创新网络社区意识有利于营造强烈的社区创新氛围、提升社区成员(创新主体)认同感及社区成员(创新主体)的主动性[27]。陈建军[28]认为，创新氛围形成需要组织内成员持续良性互动，并建立在共同目标和统一行为模式基础之上；Cheng & Krumwiede[29]指出，各类创新主体之间的合作创新氛围有利于企业等主体获取知识，从而提升创新绩效；Gnyawali & Srivastava则将创新氛围视为创新的驱动要素；解学梅(2014)通过实证研究指出，协同创新氛围对企业创新绩效有显著正向影响。对于社区成员认同感，Dukerich[30]研究指出，组织认同感对组织成员行为有显著影响，能够正向影响组织成员合作意图，并充当某些个体或组织变量与组织公民行为之间的桥梁。在社区成员主动性方面，Frese等[31]指出，主动性是指个体在主观意识的支配下，积极开展活动的一种行为表现。创新网络中，由社区意识支配的主动性能促使各异质性创新主体主动参与创新活动，寻求互补性知识、信息与资源，从而达成网络成员间协作，提升创新绩效。基于上述论述，本研究提出以下假设：

H1：社区意识正向影响创新绩效。

2.2 社区意识与嵌入性

社区意识是嵌入性形成的微观前因。Nambisan & Sawhney[32]指出，嵌入性是参与主体之间的整体联系，以及他们共享共同词汇、表征和解释方案与知识领域的程度；Patrick Reinmoeller & Davide Ravasi[22]通过案例实证研究指出，建立社区意识能有效促进网络成员间相互信任，以及鼓励网络成员相互协作。以创新活动为共同目标形成的共同价值观与规范使创新网络成员对创新有了高度一致的心理认同，进一步促使成员间的交互更为频繁与紧密；Granovetter[15]将结构嵌入性测量划分为4个维度，即网络规模、网络密度、网络异质性及网络中心性，关系嵌入性测量指标则划分为联系程度、关系稳定性、关系质量和网络互惠性。嵌入性的上述维度与社区成员参与、社区意识等因素也存在直接关联。例如，高度统一的社区意识可以促进网络成员间的相互信任与紧密联系，而这一促进作用在社区意识支配下通常是一种持续的共同价值观与规范作用的结果。据此，社区意识对关系嵌入性中的联系程度、关系质量及关系稳定性等维度均产生直接影响。同样，社区意识对结构性嵌入相关维度也存在此类直接影响。以网络密度为例，该维度是对企业与外部网络成员之间直接联系程度的衡量，描述了网络中实际存在的联系数量占到可能联系数量的比例[18]。Patrick Reinmoeller & Davide Ravasi[22]研究指出，缺乏社区意识的创新网络中普遍存在部分创新主体“搭便车”的行为(机会主义行为)，从而影响网络中实际存在的主体间联系数量。造成这一现象的主要原因在于，机会主义行为主体并没有从根本上认同该创新网络社区的创新目标、价值观及行为规范，其根源在于创新网络社区意识建设力度不足。因此，通过提升社区建设意识，降低相关机会主义行为能有效提升网络中实际存在的联系数量，提升网络密度，进而巩固结构嵌入性。基于此，本研究提出如下假设：

H2a：社区意识正向影响关系嵌入性；

H2b：社区意识正向影响结构嵌入性。

2.3 嵌入性与创新绩效

现有文献对嵌入性与创新绩效关系的研究较为多见，其中，大部分研究表明,嵌入性与创新绩效呈正相关关系。对结构嵌入性分析一般采用Burt提出的结构洞理论框架，将结构嵌入性分解为节点度、中介中心度和结构洞3个维度。上述3个维度均反映了组织在网络中的空间位置特征，由于组织空间位置特征差异，其对信息、知识及资源的获取与利用也存在异质性，故对创新绩效会产生影响。一方面，Tsal[33]研究发现，处于网络中心位置的业务单元往往具有最佳的创新能力和最好的效益；候仁勇等[34]通过构建知识网络模型和协同网络模型，指出创新绩效与结构洞存在正向相关关系。另一方面，按照Granovetter对结构嵌入性的分析框架，Zaheer[35]通过对加拿大共同基金公司的实证分析表明，结构嵌入性能促进公司绩效提升。从本质上看，结构嵌入性意味着个人或组织根据自身知识、信息及资源等特质介入到创新网络结构中，成为创新网络主体；Thorelli[36]指出，网络紧密程度会影响信息流动，结合异质性理论，这种异质性知识、信息及资源对创新网络主体间的协作创新是有利的，能够增强主体间知识、信息和资源的互补性，因而对创新绩效也会产生促进作用。据此，本研究提出以下假设：

H3a：结构嵌入性正向影响创新绩效。

现有文献对关系嵌入性与创新绩效之间关系的研究仍存在一定程度的分歧，主要有两种观点：一种观点认为，关系嵌入性与创新绩效呈正相关关系。持该观点的学者认为，关系嵌入性是创新绩效的先决条件[37,38]，创新主体间关系越强，创新主体从网络中获取的知识与资源就越多[13]。另一种观点认为，关系嵌入性与创新绩效之间呈倒U型关系，即合适的关系嵌入存在一定的临界。Uzzi[39]和Zhou(2014)是该观点的支持者。国内学者孙国强基于Uzzi的研究成果，通过实证分析确定了关系嵌入性的适度嵌入点。从嵌入性经典分析框架出发，高关系嵌入性意味着创新网络社区中创新主体间的联系紧密、关系稳定性强、关系质量可靠且具有互惠性。这同样为创新基础——知识、信息和资源等要素流动与互补提供了可靠保障。基于上述分析，本研究提出如下假设：

H3b：关系嵌入性正向影响创新绩效。

2.4 嵌入性在社区意识与创新绩效之间的作用

社区意识的统一将促使创新网络社区形成对创新活动的共同价值观、心理认同和行为规范。大量现有研究表明，组织内创新氛围、员工对创新活动的认同感和主动性均对创新绩效有积极影响。产业集群、集群创新网络和协同创新网络研究表明，通过创新网络构建，网络成员创新绩效也受到显著影响。对创新网络而言，嵌入性强化了网络成员间的交互与联系，因此，其可视为创新网络形成的黏合剂。综合上述论述和前述假设，一方面，社区意识直接正向影响创新绩效；另一方面，社区意识强化了结构嵌入性和关系嵌入性，嵌入性能够强化创新网络主体间的交互联系，最终对创新绩效产生正向影响。基于此，本研究提出如下假设：

H4a：结构嵌入性部分中介了社区意识与创新绩效之间的关系；

H4b：关系嵌入性部分中介了社区意识与创新绩效之间的关系。

综合上述分析，本研究相关变量关系假设模型构建如图1所示。

3 研究设计

3.1 问卷设计与变量测量

为保证测量信度和效度，本研究问卷中所涉及的量表均为中国情境下使用过的成熟量表，所有题项度量均采用Likert五点量表进行，即“1=非常不同意，2=不同意，3=不好确定，4=同意，5=非常同意”。问卷分为人口统计特征(控制变量，共5道题项)与量表(自变量和因变量，共74道题项)两个部分。

(1)创新绩效量表采用的是于晓宇和蔡莉[40]借鉴Zhang & Li[41]研究成果开发的5题项问卷，该量表涉及创新速度和创新质量两个维度。

(2)对嵌入性的测量依据Granovetter的二维划分，分别测量结构嵌入性和关系嵌入性。结构嵌入性测量主要考察网络位置中心度和网络开放度两个维度，共6个题项，题项来源涉及Larson(1992)、Uzzi(1997)、Batjargal(2001)、Tasi(2004)、Giuliani(2005)、陈学光(2007)、王晓娟(2007)及李文博(2008)等的相关研究，由国内学者庄小将[42]引入并进行测量，本研究借鉴该量表对结构嵌入性进行测量。对关系嵌入性测量则采用国内学者韩宝山[43]开发的包含关系联结强度和关系联结质量的量表，该量表是韩宝山在综合Uzzi、Granovetter等的研究成果后提出的，共包含6个题项。

(3)现有研究对社区意识的测量尚未开发出权威量表，因而本研究按照社区意识形成机理及其反映要素，采用创新氛围量表、组织认同量表及主动性行为量表进行测量。创新氛围量表是由杨百寅等(2013)采用实证研究方法对国内企业创新氛围进行测量时开发的，包含36个题项8个维度，即理念倡导、市场引导、评价激励、学习培训、沟通合作、典型示范、资源保障和授权支持。组织认同感测量借鉴魏钧(2009)针对Chenney[44]开发的OIQ(Organizational Identification Questionnaire)进行翻译后的问卷量表，该量表包含成员感、忠诚度、相似性3个维度，共12个题项。主动性行为测量采用Griffin[45]开发的包含个人、团队和组织3个维度共9个题项的测评量表。

3.2 信度与效度

为了再次检验问卷信度与效度，本研究于2018年12月份进行了预调研。预调研问卷发放对象为具有实体企业工作经历的高校MBA及EMBA学员，共发放问卷80份，有效回收68份，有效回收率85%。由于本研究使用的问卷均由成熟量表构成，故预调研数据主要用来进行验证性因子分析，对预调研数据进行相关指标分析，结果如表1所示。

注：由于创新氛围量表包含多达36个题项，限于篇幅，只给出所有题项因子载荷值上限和下限，若有需要，请联系作者索取；上述题项均在p<0.001水平下显著

注：**表示P<0.01

通过SPSS25.0分析及表1数据可知，各量表的α信度分别为0.946、0.867、0.944、0.982、0.964、0.967，均大于0.8的评判标准值，表明量表具有较好的内部一致性；KMO值介于0.795～0.897之间，均大于0.6，表明上述量表适合进行因子分析；组合信度值介于0.901 4～0.969 1之间，大于0.6；平均萃取方差(AVE)分别为0.823 9、0.604 3、0.787、0.613 9、0.724 2、0.705 2，均大于0.5的推荐标准值。上述两项指标表明，量表具有较好的聚合效度。表2中的变量相关性分析表明，所有变量相关系数均小于对应的AVE平方根，故量表有较好的判别效度。本次预调研分析说明，问卷总体具有良好的信度和效度。

3.3 共同方法偏差检验

共同方法偏差是指由于同样的数据来源、测量环境、项目语境以及题项本身特征造成的预测变量与效标变量之间人为的共变[46]。本研究首先针对预调研数据采取Harman单因素检验法，对问卷原始数据进行特征值大于1的所有因子提取，结果显示，第一因子方差贡献率达到51.73%，高于50%的推荐标准值。考虑到Harman单因素检验法并非共同方法偏差的唯一评判标准且极度缺乏灵敏度[46]，继续采用无可测方法的方法因素作为潜变量的控制方法以检测共同偏差效应[12,46]，具体做法是：①构建单因素模型，将创新绩效、嵌入性及社区意识共6个量表题项负载到第一共变因子上，形成单因素模型；②设包含6个初始测量变量的模型为对照模型；③在对照模型的基础上加入共变因子，构建观察模型。采用AMOS24.0对上述3个模型进行拟合，结果表明：单因素模型各项拟合指标十分不理想，未能通过检验，说明题项间存在差异，不能归属于同一个变量。对照模型和观察模型相关拟合指标如表3所示。

表3观察模型数据表明，在加入共变因子变量后，模型各项拟合指标均没有得到改善，其中，RMSEA的值与评判界值偏离较大，拟合效果较对照模型更差。上述分析说明，该研究不存在严重的共同方法偏差。

3.4 正式调研及样本数据搜集

考虑到创新网络的技术特性及嵌入性测量的可行性，本研究选取电子数码、医药、食品及机械零部件等实体企业为调研对象。借助“问卷星”平台，通过人脉资源于2019年2—3月向来自北京、上海、江苏、浙江、安徽、广东等地区相关行业企业随机发放问卷127份，剔除选项高度一致的问卷17份，得到有效问卷110份，本次调研有效问卷率86.61%，有效问卷相关描述统计如表4所示。

4 假设验证

根据前述相关假设，本研究建立如表5所示的4组变量关系，并以此为基础构建相应模型。由于假设中存在中介效应检验，在本研究中，中介效应检验应满足如下3个条件[47]：①社区意识对创新绩效存在显著正向影响；②社区意识对嵌入性以及嵌入性对创新绩效均存在显著正向影响；③在以嵌入性为中介变量的条件下，社区意识对创新绩效是否存在显著正向影响，若是则为部分中介，若否则为完全中介。基于此，本研究根据实证调研数据并结合相应模型，按如下流程对前述各项假设依次进行验证。

根据表5中变量间的假设关系分别建立模型，同时借助Amos24.0进行模型拟合和修正，其中，模型1、模型2和模型3均采用极大似然法(ML)进行参数估计，模型4采用一般化最小平方法(GLS)进行参数估计。各模型最终拟合适配指标如表6所示。

表6给出的数据描述了4个模型的拟合适配情况，其中，模型2和模型4拟合情况较好，各项拟合指标均达到理想水平。模型1和模型3适合情况尚可，除个别指标没有达到理想水平外，整体拟合情况仍处在可接受范围内。

图2是通过Amos24.0进行拟合修正后的模型1，反映了外生变量社区意识与内生变量创新绩效之间的关系，图中路径系数均为采取标准化估计后的结果。模型1表明，社区意识对创新绩效的标准化路径系数为0.645(p<0.001，C.R=7.370>1.96)，且具备显著性，故H1得到验证，假设成立。继续构建模型2，经过多次拟合修正，得到图3的拟合模型，反映了社区意识与关系嵌入性及结构嵌入性之间的关系。

注：***代表p<0.001，下同

模型2中，社区意识到结构嵌入性的标准化路径系数为0.705(p<0.001，C.R=8.435>1.96)，社区意识到关系嵌入性的标准化路径系数为0.775(p<0.001，C.R=9.694>1.96)。上述结果表明，社区意识对结构嵌入性和关系嵌入性均存在显著正向影响，因此H2a、H2b得到验证，假设成立。在对模型3进行拟合的过程中发现，结构嵌入性与创新绩效之间关系不显著，且模型始终无法拟合，在剔除结构嵌入性与创新绩效的因果关系连接后，模型3的适配指标如表6所示。同时，得到关系嵌入性到创新绩效的标准化路径系数为0.538(p<0.001，C.R=6.658>1.96)。上述分析表明：结构嵌入性对创新绩效影响不显著，H3a未得到验证，该假设不成立；关系嵌入性对创新绩效存在显著正向影响，H3b得到验证，假设成立。此外，由于嵌入性在社区意识与创新绩效之间的中介作用验证需符合前文3个前提条件，而在本次假设验证过程中，结构嵌入性与创新绩效之间的关系假设未得到支持，第二个前提条件不具备，因此H4a不成立。

考察关系嵌入性对社区意识与创新绩效的中介作用是否存在。H1、H2a和H3b的成立表明，关系嵌入性已满足中介社区意识与创新绩效之间关系的前两个条件，说明中介效应是存在的，为进一步辨别关系嵌入性是起部分中介作用还是完全中介作用，本研究需要对第三个条件进行验证。由于结构嵌入性对创新绩效不存在显著影响，因此，在本次检验过程中直接剔除结构嵌入性对创新绩效的因果关系，重点考察社区意识、关系嵌入性及创新绩效之间的关系，据此构建模型4，如图4所示。

从中介效应检验的前提条件看：首先，社区意识对创新绩效存在显著正向影响(H1已验证)；其次，社区意识对关系嵌入性存在显著正向影响(H2a已验证)，且关系嵌入性对创新绩效也存在显著正向影响(H3b已验证)；最后，根据图4中模型4的路径分析和表6中模型4的拟合指标数据，以关系嵌入性作为中介变量的条件下，社区意识对创新绩效的标准化路径系数为0.471(p<0.001，C.R=5.023>1.96)，表明社区意识对创新绩效存在显著正向影响。值得注意的是，关系嵌入性作为中介变量时，其到创新绩效的标准化路径系数为0.205(p=0.02<0.05，C.R=2.331>1.96)，该条路径的显著性一般，可能与样本量选取较少有关。进一步衡量关系嵌入性作为社区意识与创新绩效的中介变量的中介效应为(0.781×0.205)/(0.781×0.205+0.471)=25.37%，综上分析可以得到如下结论：关系嵌入性部分中介了社区意识与创新绩效之间的关系，H4b得到验证，假设成立。

综上所述，本研究相关假设检验情况如表7所示。

其中，结构嵌入性与创新绩效之间因果关系不显著，假设未得到验证，可能原因包括：样本量获取不足，现有样本数据无法拟合出显著性结果；可能存在未知完全中介变量中介了结构嵌入性与创新绩效之间的关系。结构嵌入性部分中介社区意识与创新绩效之间关系的假设不成立，由于该假设成立的前提条件之一为H3a，如上所述H3a不成立，故结构嵌入性作为中介变量的假设亦不成立。

5 结语

5.1 结论

本研究首先从理论角度阐述创新网络的社区属性，同时引入社区意识、嵌入性及创新绩效变量，并以现有文献为基础分析了三者间的关系。在理论分析的基础上，通过结构方程模型对创新网络嵌入性、社区意识及创新绩效之间的关系进行实证分析。

(1)社区意识对创新绩效存在显著正向影响，其标准化路径系数为0.645(p<0.001)。以往研究侧重从创新氛围、组织认同感等角度分析其对创新绩效的影响，较少考虑创新网络的社区属性，忽略了在创新网络社区(地理邻近创新网络和虚拟网络)框架下除创新氛围、组织认同感外的其它微观因素及其关联。本研究通过阐述创新网络的社区属性，将社区心理学中的社区意识概念作为潜在外生变量纳入研究。对社区意识的测量则是从其3个反映型指标(创新氛围、组织认同感及主动性行为)展开的，实证分析表明，上述3个指标均对创新绩效具有显著正向作用。

(2)社区意识对嵌入性存在显著正向影响，其中，社区意识对结构嵌入性标准化路径系数为0.705(p<0.001)；社区意识对关系嵌入性标准化路径系数为0.775(p<0.001)。对嵌入性与创新绩效的研究大多将嵌入性作为自变量，通过引入其它中介或调节变量分析其与创新绩效之间的关系。从创新网络形成角度看，嵌入性提升了创新网络的联结度和稳定性。但不论是结构嵌入性还是关系嵌入性，必然存在促使其形成的前因变量。本研究正是从这一视角出发，提出社区意识对嵌入性正向促进作用的假设，并最终得到验证。

(3)关系嵌入性对创新绩效存在显著正向影响，其标准化路径系数为0.538(p<0.001)，结构嵌入性与创新绩效无显著因果关系。一方面，现有文献对关系嵌入性与创新绩效的关系有较大争议，本研究结论验证了部分研究者关于关系嵌入性对创新绩效具有显著正向作用的论断。另一方面，现有研究及结构洞理论均认为，结构嵌入性与创新绩效显著正相关，但在本研究中该论点并未得到验证。结合前文理论阐述，产生这一结果可能的原因包括：样本量选取不够、结构嵌入性与创新绩效二者间可能存在中介变量，且是完全中介效应。

(4)关系嵌入性在社区意识与创新绩效二者之间起部分中介作用，中介效应值为25.37%；结构嵌入性不能作为社区意识与创新绩效的中介变量。一方面，社区意识对创新绩效存在显著正向促进作用，表现为直接效应；另一方面，社区意识通过关系嵌入性对创新绩效产生显著正向促进作用，表现为间接效应。由于结构嵌入性与创新绩效二者间的因果关系不显著，因此，本研究中断了其作为中介变量的假设验证。

5.2 启示与建议

本研究阐述了创新网络中社区意识、关系嵌入性及创新绩效之间的紧密联系，并指出社区意识除能直接对创新绩效产生促进作用外，还可以通过关系嵌入性的间接效应对创新绩效产生正向影响。因此，在创新网络治理过程中，不论是处于中心位置的核心企业还是创新网络中介都应认识到关系嵌入性与社区意识在创新绩效提升过程中的积极作用，并由此开展创新网络治理，形成促进创新绩效提升的长效机制。

(1)构建创新网络社区交流平台，提升创新主体沟通效率。创新氛围、组织认同感及主动性行为是建立在社区成员(创新主体)感知到社区存在这一微观基础之上的。创新主体只有明确创新网络社区存在的“实体感”才会逐步形成社区意识，并通过创新氛围、组织认同感和主动性行为反映出来。常态化和高效的社区交流平台(社区日常通讯网络平台、定期举办的企业间匹配活动、创新网络社区论坛等)能进一步促进社区意识形成，使社区创新氛围得到有效提升，增强成员的组织认同感和主动性，最终增益创新绩效。同时，具有较高一致性的成员社区意识能有效避免部分创新主体“搭便车”的机会主义行为，减少那些“形式嵌入”创新网络的现象。

(2)借助社区意识，强化创新网络治理。嵌入性理论指出，结构嵌入性与关系嵌入性均会对创新绩效产生显著正向影响。虽然本研究只验证了关系嵌入性与创新绩效的关系，但并未证伪结构嵌入与创新绩效的正向作用(只验证了两者间无直接因果关系)，不排除结构嵌入性与创新绩效二者间存在完全中介的可能。因此，创新网络治理者应从巩固社区意识出发，强化创新网络关系嵌入性与结构嵌入性，使各类创新网络异质性主体联结更紧密与稳定。这与嵌入性既有理论对“强关系”与“弱关系”的论述并不矛盾，只要创新网络治理得当，即使是高度一致性社区意识促成的“强关系”也依旧广泛存在异质性资源，仍有形成更高创新绩效的可能。

(3)重视关系嵌入性在社区意识与创新绩效之间的中介作用。高关系嵌入性意味着创新主体间的互动更加紧密、联系更加频繁，同时存在更多互惠互利与互信。因此，组织管理者和创新网络治理者应尽力寻求不同组织对各类资源的需求信息，并设法促成互补性资源匹配，促使创新网络关系嵌入性进一步提升，从而提升组织创新绩效。

5.3 不足与展望

本研究将社区心理学中的社区意识概念作为嵌入性前因变量引入创新网络，通过理论阐述与实证分析指出该变量与创新网络嵌入性、创新绩效等变量间的关系，为组织管理者与创新网络治理者提升创新绩效提供了理论支撑，但受限于客观原因，尚存在以下不足：

(1)采用结构方程模型进行分析一般要求大样本数据采集，本研究样本数量只达到基本要求，在进行部分假设(如结构嵌入性与创新绩效的关系)验证时，已凸显出样本量不足的劣势。

(2)没有针对样本人口统计特征进行分类研究，不排除本研究结论在不同人口统计特征(控制变量)条件下存在差异的可能。

针对上述两点不足，未来研究将进一步按照行业、组织规模等控制变量分类进行大样本数据采集和分析，深入研究不同行业、组织规模等控制变量条件下社区意识、嵌入性及创新绩效之间的关系。

参考文献:

[1] 约瑟夫·熊彼特.经济发展理论[M].上海:立信会计出版社，2017:12-14.

[2] FREEMAN C .Networks of innovators :a synthesis of research issues[J].Research Policy,1991,20(5):499-514.

[3] EISINGERICH A B, BELL S J, TRACEY P.How can clusters sustain performance? the role of network strength, network openness, and environmental uncertainty[J].Research Policy, 2010,39(2):239-253.

[4] 于明洁, 郭鹏, 张果.区域创新网络结构对区域创新效率的影响研究[J].科学学与科学技术管理, 2013(8):56-63.

[5] 盖文启, 王缉慈.论区域创新网络对我国高新技术中小企业发展的作用[J].中国软科学, 1999(9):102-106.

[6] 党兴华, 张首魁.模块化技术创新网络结点问耦合关系研究[J].中国工业经济, 2005(12):85-91.

[7] 曾德明, 文金艳, 禹献云.技术创新网络结构与创新类型配适对企业创新绩效的影响[J].软科学, 2012, 26(5):1-4.

[8] NIETO M J, SANTAMARA L.The importance of diverse collaborative networks for the novelty of product innovation[J].Technovation, 2007, 27(6):367-377.

[9] 解学梅, 左蕾蕾.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[J].南开管理评论, 2013, 16(3):47-56.

[10] 庄彩云, 陈国宏.产业集群知识网络多维嵌入性与创新绩效研究——基于企业双元学习能力的中介作用[J].华东经济管理, 2017, 31(12):53-59.

[11] 何郁冰, 张迎春.网络嵌入性对产学研知识协同绩效的影响[J].科学学研究, 2017, 35(9):1396-1408.

[12] 李永周, 高楠鑫, 易倩，等.创新网络嵌入与高技术企业研发人员创新绩效关系研究[J].管理科学, 2018, 31(2):3-19.

[13] 吴楠, 赵嵩正, 张小娣.中小企业关系嵌入与技术创新绩效的关系研究——内部社会资本的调节作用[J].未来与发展, 2014(12):103-109.

[14] POLANYI K .The great transformation:the political and economic origins of our time[M].Boston, MA:Beacon Press, 1944.

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

[16] MORAN P.Structural vs.relational embeddedness:social capital and managerial performance[J].Strategic Management Journal, 2010, 26(12):1129-1151.

[17] BURT R S.Structural holes:the social structure of competition[M].Cambridge, MA:Harvard University Press, 1992.

[18] 张悦, 梁巧转, 范培华.网络嵌入性与创新绩效的Meta分析[J].科研管理，2016,36(11):80-88.

[19] 斐迪南·滕尼斯.共同体与社会[M].北京：商务印书馆，1999:74.

[20] 王亮.社区意识——社区共同体的灵魂[J].广西社会科学, 2006(4):176-178.

[21] 詹姆斯·H·道尔顿.社区心理学：联结个体和社区[M].北京：中国人民大学出版社，2010:117.

[22] GIUDICI A, REINMOELLER P, RAVASI D.Open-system orchestration as a relational source of sensing capabilities:evidence from a venture association[J].Academy of Management Journal，2018,61(4):1369-1402.

[23] 韩翼，廖建桥，龙立荣.雇员工作绩效结构模型，构建与实证研究[J].管理科学学报，2007，10(5):62-77.

[24] AMAR A, O'BRIEN M, GRICE P, et al.Changing land management of lowland wet grasslands of the UK:impacts on snipe abundance and habitat quality[J].Animal Conservation, 2010, 11(4):339-351.

[25] ERNST H.Patent applications and subsequent changes of performance:evidence from time-series cross-section analyses on the firm level[J].Research Policy, 2001, 30(1):143-157.

[26] AGGERI F.Environmental policies and innovation :a knowledge-based perspective on cooperative approaches[J].Research Policy, 1999, 28(7):699-717.

[27] DYNE L V, GRAHAM J W, DIENESCH R M.Organizational citizenship behavior:construct redefinition, measurement, and validation[J].Academy of Management Journal, 1994, 37(4):765-802.

[28] 陈建军, 李国鑫, 王正沛,等.中国宇航企业创新认知影响因素研究[J].中国软科学, 2017(5):92-100.

[29] CHENG C C, KRUMWIEDE D.The role of service innovation in the market orientation——new service performance linkage[J].Technovation, 2012, 32(7-8):487-497.

[30] DUKERICH J M, GOLDEN B R, SHORTELL S M.Beauty is in the eye of the beholder:the impact of organizational identification, identity, and image on the cooperative behaviors of physicians[J].Administrative Science Quarterly, 2002, 47(3):507-533.

[31] FRESE M, FAY D.Personal initiative:an active performance concept for work in the 21st century[J].Research in Organizational Behavior, 2001, 23(2):133-187.

[32] NAMBISAN S, SAWHNEY M.Orchestration processes in network-centric innovation:evidence from the field[J].The Academy of Management Perspectives,2011,25:40-57.

[33] LAMY D, TSAL Y.On the status of location in visual attention[J].European Journal of Cognitive Psychology, 2001, 13(3):305-342.

[34] 候仁勇, 严庆.双重网络嵌入与企业创新绩效——结构视角的实证研究[J].科技进步与对策，2018,24(12):1-7.

[35] ZAHEER A, BELL G G.Benefiting from network position:firm capabilities, structural holes, and performance[J].Strategic Management Journal, 2005, 26(9):809-825.

[36] THORELLI H B.Networks:between markets and hierarchies[J].Strategic Management Journal, 1986, 7(1):37-51.

[37] DYER J H, NOBEOKA K.Creating and managing a high performance knowledge -sharing network:the Toyota case[J].Strategic Management Journal, 2000, 21:345-367.

[38] MCEVILY B, MARCUS A.Embedded ties and the acquisition of competitive capabilities[J].Strategic Management Journal, 2005(26):1033-1055.

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

[40] 于晓宇, 蔡莉.失败学习行为、战略决策与创业企业创新绩效[J].管理科学学报, 2013, 16(12):37-56.

[41] ZHANG Y, LI H.Innovation search of new ventures in a technology cluster:the role of ties with service intermediaries[J].Strategic Management Journal,2010,31(1):88-109.

[42] 庄小将.结构嵌入性对集群企业技术创新绩效的影响[J].技术经济与管理研究, 2016(2):19-24.

[43] 韩宝山.关系嵌入性、企业吸收能力对组织间知识转移的影响研究[D].济南：山东财经大学, 2013:41.

[44] GEORGE CHENEY, PHILLIP K.Tompkins.coming to terms with organizational identification and commitment[J].Central States Speech Journal, 1987,38(1):1-15.

[45] GRIFFIN M A, NEAL A, PARKER S K.A new model of work role performance:positive behavior in uncertain and interdependent contexts[J].Academy of Management Journal, 2007, 50(2):327-347.

[46] 周浩, 龙立荣.共同方法偏差的统计检验与控制方法[J].心理科学进展, 2004, 12(6):942-942.

[47] 温忠麟，刘红云，候杰泰.调节效应和中介效应分析[M].北京:教育科学出版社, 2012:73-76.

(责任编辑：张 悦)