焦点企业知识存量对联盟组合分裂断层的影响：知识转移效率的中介作用

当今社会处在一个国内外环境日益变化、技术和信息不断更新的时代。为了提高自身竞争力，顺应时代发展潮流，企业必然走合作道路，因而战略联盟这一概念在管理领域得到进一步补充和完善，联盟之间进行再联盟的交互现象屡见不鲜。针对这种多个联盟之间组建联盟的现象，学者们的研究视角开始逐渐从单个联盟层面上升到整个联盟组合层面。孟卫东、杨伟明[1]认为，以焦点企业为中心形成多个联盟交互的形式被称为联盟组合。联盟组合中居于控制地位的是焦点企业，因此，焦点企业成为联盟组合研究的一个视角。焦点企业在整个联盟组合网络中占据着最有利的位置，掌握着最丰富的网络资源。因此，对于焦点企业的研究有助于推动整个联盟组合发展。

随着联盟组合研究的深入，一些学者开始关注联盟组合结构，发现联盟组合结构并不是始终不变的，有时会发生分裂断层。对分裂断层的探讨成为联盟组合新的研究视角。分裂断层定义为在联盟网络各节点之间的关系强度分布不均。Heidl等[2]从团队断层视角出发，认为依赖和过去合作伙伴建立长期稳固的联系，会使企业群体间产生隐性分裂断层，导致联盟中出现分裂和结派等现象，从而影响更加广泛的社会交易。分裂断层概念实际上是基于团队断层概念[2]演化而来的，即断层理论从团队层面拓展到组织层面。一般而言，大多数学者认为，分裂断层的产生会降低联盟或网络稳定性，给联盟或网络运行带来负效应，但少数学者认为分裂断层的产生会推动联盟或网络发展。此外，分裂断层的产生也会给联盟组合运行和发展带来重要影响。

联盟之间的交流与合作主要依赖于知识、技术传播，为促进联盟组合运行和发展，焦点企业与联盟伙伴之间需要进行知识转移和知识共享。Phelps[3]认为，高效率的知识转移活动能够保障企业和联盟平稳有序发展。一方面知识转移效率提高能够提升企业创新绩效，另一方面可以保证企业与合作伙伴之间的交流，因此，很多学者开始关注知识转移效率在企业管理中的作用。同时，企业情景嵌入性在知识转移过程中也发挥着作用，Shu-Hsien[4]指出，当企业所处的市场环境相对稳定时，知识转移活动有利于企业核心竞争力和竞争优势构建。企业环境适应性和环境稳定性正向影响知识转移，二者共同构成情景嵌入性并调节企业知识转移活动。

现有研究主要存在两方面缺口：一方面，学者们多关注于单个联盟层面分裂断层产生的原因以及分裂断层带来的影响，鲜有学者将分裂断层产生原因及影响上升到联盟组合层面；另一方面，现有文献大多从创新网络、子群极化等角度探讨分裂断层的产生及作用，而知识存量和知识转移效率对分裂断层的出现具有重要影响,先前研究缺乏从上述视角考察分裂断层形成原因。基于以上分析，本文着眼于联盟组合层面焦点企业知识存量对分裂断层的影响，并考察知识转移效率能够产生何种中介效应，同时加入情景嵌入性作为调节变量，探讨焦点企业知识存量与知识转移效率之间的关系，从而为焦点企业完善管理机制，联盟组合更好地运行和发展提供具有实践价值的建议。

1 理论研究评述

1.1 焦点企业

焦点企业与联盟组合概念息息相关。从累积整合角度，可以将联盟组合定义为与焦点企业有直接联系的所有联盟的简单加总。联盟组合伴随焦点企业应运而生，因此，对焦点企业的研究有利于完善和优化联盟组合治理。

目前，就如何定义焦点企业这一概念学者们尚未形成统一认识。朱嘉红等[5]认为，焦点企业是指在整个联盟组合中占据核心地位的企业。焦点企业作为联盟组合中各联盟之间的联系枢纽，能够及时获取丰富的异质性资源；殷俊杰、邵云飞[6]提出，联盟组合是以焦点企业为中心所形成的网络结构。这一概念反映出焦点企业在整个联盟组合中的支配力和控制力，凸显出其在联盟组合中的核心作用；姚春序等[7]认为，焦点企业的主要特征是在产业集群中发挥作用以及在集群内自身地位的异质性和特殊性。焦点企业占据着核心位置，需要在集群内发挥主导作用。同时，随着集群规模不断扩大，在整合、协调产业集群过程中焦点企业也会承担更多管理任务。

1.2 知识存量

知识存量[8]定义为在某一时间段，组织或系统所能获得且能为其带来一定价值的知识量集合。知识存量既可以从侧面反映组织经济活动能力，也能在一定程度上体现出组织竞争力。学者们主要从知识存量深度、广度以及增长方式对知识存量进行相关解释和探讨。

1.2.1 知识存量深度

知识存量深度表现为企业所拥有的知识资源专业化程度，知识专业性较强有利于企业开发新的知识资源，对企业发展具有巨大推动作用。Das & Teng[9]提出，为开拓企业思考问题的视角，必须提升企业知识存量深度，使其能够及时捕捉到新知识、新技术，从而提高其市场竞争力。他们认为，知识存量深度主要从知识价值性与专业人才数量两方面提高；魏玲等[10]通过研究得出，联盟知识资源能为联盟内企业带来多少价值主要取决于知识资源深度。知识具有价值性，企业通过对专业化程度高的知识进行研究与开发，能够实现知识增值，从而给自身带来更多利益；王斌[11]认为，一个组织中拥有的专业人才数量也可以衡量企业知识存量深度，优秀人才不仅自身掌握着核心知识资源，而且可以创造出新知识和价值。组织中专业人才数量多，有利于组织在内部对知识进行深入挖掘以实现知识升华，深化对原有知识的理解并加以应用，从而提高知识存量深度。

1.2.2 知识存量广度

在知识社会中，拥有丰富知识资源的企业在市场竞争中会获得更大优势。Zhou&Li[12]认为，重要节点知识序列是由异质性知识组成的。大量异质性知识能够拓展知识存量广度，拓宽企业知识范围。在知识网络中，节点企业数量与知识存量广度呈正相关，因而可以采用网络密度测量知识存量广度。如果知识网络中节点企业分布较为密集，则有更多异质性信息和知识流入知识网络，丰富的异质性知识会拓展知识存量广度。知识网络理论提出，企业所提供的产品或服务范围与知识存量广度呈正相关。企业提供的多样化产品或服务能够不断拓宽自身知识范围，寻找新知识以满足产品开发需求，随之会拓展知识存量广度。知识广度拓展能够使企业掌握更多方面的知识资源，从而增加企业知识存量。

1.2.3 知识存量增长

知识存量增长需要企业不断从内部和外部开发知识资源，使知识存量水平不断提高。Ahuja等[13]认为，知识联盟内的知识存量具有遗传性和变异性，随着时间推移，知识存量表现出历史累积性特征，说明知识存量是逐步积累的，在增长过程中具有持续性和渐进性；王斌[14]提出，知识存量需要经过4个阶段的演化过程。知识存量增长需要经过一定演化阶段，知识存量在演化过程中呈现出破缺与平衡的特点，但最终会达到稳定状态；曹兴等[15]将知识存量增长划分为外部获取和内部开发两种方式。企业从外部获取新的知识资源能够实现知识存量快速增加，从表现形式上看，企业会获得更多不同的新知识，需要对其进行吸收和整合以提高知识存量。企业进行内部开发可以提高知识利用率，对原有知识形成进一步理解，从而增加企业知识存量。企业应该灵活运用上述两种方式实现知识存量增长。

1.3 知识转移效率

知识转移效率主要表现为知识转移过程中双方主体的合作意愿、知识转移频率和速度等方面。目前，大多数学者从知识转移速度和知识转移频度两个方面对知识转移效率进行研究，事实上，知识转移意愿对于知识转移效率也有重要影响，双方较强的知识转移意愿可以促进知识转移活动发生，提高知识转移速度和频率。

1.3.1 知识转移意愿

知识转移效率能够从侧面反映出合作方之间的合作意愿。Barbara等[16]认为，主体间共享契约、合作双方转移态度、目标明确性能够正向影响知识转移效率。只有当合作方之间产生强烈的知识转移意愿时，才能促使知识转移活动开展。合作方之间的知识转移活动主要基于双方利益，为了更新技术、获取新知识、实现盈利目标，企业之间必须开展合作。在利益驱使下，主体间的知识转移意愿增强，从而使知识转移效率提高。陈伟等[17]提出，要加强合作方之间的知识共享意愿，提高知识转移效率，加快知识转移进程。知识转移是一个交互过程，需要知识源和知识受体共同努力完成，双方只要具有知识转移意愿，不断提高自身能力，就能提高知识转移效率。

1.3.2 知识转移速度

知识转移速度是知识转移效率的重要组成部分，其反映知识从知识源传递到知识受体的快慢程度。从知识转移速度构成要素看[18]，网络节点个数、知识源编码能力和知识受体吸收能力共同构成知识转移速度。节点个数反映出节点之间的地理距离，距离较近则转移速度较快。同时，企业自身能力对知识转移速度也有重要影响。Li等[19]认为，知识发送方的传输能力和接收方的吸收能力提高是知识转移速度提升的关键；杨栩、肖蘅等(2014)认为，粘滞的知识也会阻碍知识转移速度提高，因此，降低联盟中知识粘性对于知识转移效率提高是非常必要的；邓春平、毛基业(2012)通过研究发现，相比于显性知识转移，隐性知识转移会遇到更多困难，转移速度也更慢。企业在进行知识转移前应准确界定知识主体特性和属性，采用灵活的方法提升隐性知识转移速度，从而提高知识转移效率。

1.3.3 知识转移频度

学习理论将知识转移频率定义为联盟内合作方之间进行知识转移的频度，知识转移频度能体现出知识转移过程中双方主体互动次数。合作方之间的转移频度很大程度上影响双方沟通与交流，对知识转移效率具有重要影响。徐国军等(2018)认为，沟通方式会影响合作方之间的知识转移效率。当合作双方使用恰当方式进行知识转移时，主体间会有更多沟通和交流，知识转移频度得以提升，进而提高知识转移效率；陈伟等[17]通过研究得出，加强联盟内各成员间的互动关系能够促进联盟内知识传递、知识利用等行为，从而提升知识转移频度与知识转移效率。知识转移频度越高即主体之间的互动程度越高，就越能加强双方沟通与合作，最终促进知识转移效率提升。

1.4 分裂断层

分裂断层是对团队断层概念的演化和拓展，即将个体间关系断裂上升至整个组织或系统层面。断层最初被定义为基于一个及以上个体特征，将团体或组织分类成两个及以上群体的虚拟分界线。断层对企业合作伙伴选择、管理机制制定、创新绩效提升都有重要影响，因此，分裂断层研究能够给企业和联盟提供具有实践价值的帮助。

分裂断层[20]往往源于联盟或组织中的机会主义行为、信任机制不完善、地理距离较远等因素，联盟组合中分裂断层的产生会给焦点企业带来很多负面影响。杨毅等[8]认为，在合作方选择过程中所产生的分裂断层会抑制组织间知识共享。在伙伴选择过程中，伙伴企业间的高信任水平会加强网络局部范围内的联系，可能阻碍企业获取更广泛的知识资源[21]。从关系紧密性角度，Heidl等[2]认为，分裂断层本质上是企业在联盟中开展合作时与各方信任程度存在差异所致。企业之间可以发展互信关系，当数量较多的成员之间的关系分布不均时，网络内部会分裂成多个子群。网络中关系强度分布不均会产生子群极化等现象，导致网络内出现分裂断层甚至消亡。合作方之间在完善信任机制、增进关系的同时，应避免分裂断层产生，促进企业平稳运行和发展。

分裂断层产生与否取决于企业采取何种方式开展创新活动。利用式创新和探索式创新是企业创新活动的两种主要形式，其中，利用式创新促使企业深度开发已有资源，与原有合作伙伴进行更深入的互动和联系。Heidl等[2]认为，在利用式创新过程中，企业更愿意与过去伙伴建立深入合作关系，这有助于保持原有网络结构；林明等[22]提出，企业开展探索式创新会促使分裂断层发生。在这一过程中，企业会主动寻求联盟中的合作伙伴以开发新的知识资源。当企业寻求与外界合作时会主动打破原有平衡，此时企业可能更倾向于开发新的合作伙伴，探索新知识和新技术，从而忽略对原有合作伙伴关系的维持，最终导致分裂断层产生。

1.5 情景嵌入性

目前，很多学者从外部环境角度对情景嵌入性进行相关研究。情景嵌入性具有复杂性和包容性两个特征[23]。其中，复杂性反映外部环境稳定程度，具体可以解释为市场竞争力度、市场动荡程度以及技术进步不均衡程度。包容性具体表现在对当地制度的适应程度、对当地商业规则的适应程度以及能否融入当地产业氛围等方面。情景嵌入最重要的使命在于要融入当前所处环境中，外部环境稳定性和企业自身适应性共同决定知识情景嵌入性。

1.5.1 环境稳定性

稳定的外部环境有利于企业更好地适应当前发展模式并获取和开发更多知识资源，从而提高知识情景嵌入性。Volberda[24]把环境不确定性拆解为不可预见性、动态性以及复杂性3个指标。不可预见性是影响环境稳定性的重要指标，环境稳定性是相对的，取决于企业能否预见和把握未来环境走向；动态性和复杂性两个指标反映出外部环境充满不确定因素，这些不确定因素会降低环境稳定性。为了提高知识情景嵌入性，企业在学习和利用新知识过程中应该通过以上3个指标衡量外部环境稳定性，以此判断未来环境发展和变化。

1.5.2 环境适应性

知识情景嵌入水平很大程度上取决于组织环境适应性，基于组织学习能力角度，Edmondson等[25]提出，环境适应程度与企业学习能力有着密切联系，企业学习过程体现在内部成员通过积极利用已获取的知识与信息进行规划并采取措施的过程，同时也是提高企业环境适应能力的过程。组织学习与环境变化是一种共同演化过程，外部环境的多变性促使组织通过知识资源获取适应环境，而组织通过不断学习和提升反过来影响外部环境的未来走向。从企业管理角度，蓝海林(2009)通过对中国企业战略管理行为的研究发现，组织在改变战略时一方面可以看作是其为了适应外部环境作出的一种妥协，另一方面也是其积极作出改变，改造外部环境的过程。因此，外部环境变化与组织适应能力提升是相辅相成的，而非企业单方面被动选择的过程。

通过以上理论回顾发现，目前国内外学者对知识存量、知识转移效率以及分裂断层的研究多停留在单个联盟视角，对于联盟组合中上述变量的作用和机理还缺乏深入研究。同时，鲜有学者关注3种变量之间的关系，以及情景嵌入性作为一个单独变量应用于研究模型的具体作用。针对上述问题，本文将构建理论模型并作出相关假设，通过实证研究解释以上变量间的关系。

2 研究假设

2.1 焦点企业知识存量与知识转移效率

由于联盟组合是由多个战略联盟组成的，各联盟之间以焦点企业为中介点进行知识转移，因而焦点企业知识存量会对知识转移效率产生影响。从知识存量深度看，当焦点企业拥有大量专业技术人才或所持有的知识资源价值较高时，说明企业拥有的知识资源专业化程度高，在利益驱使下会吸引多个联盟与其展开合作，增强联盟与焦点企业知识转移意愿；从知识存量广度看，焦点企业若要拓宽知识存量广度，需要积极寻找联盟伙伴并建立合作关系，拓展企业自身产品和服务范围。一方面，联盟伙伴数量增加会加强整个联盟组合内的沟通和交流。另一方面，在合作与开发过程中会有大量异质性知识资源流入焦点企业，从而促使联盟提升与焦点企业知识转移频度；从知识存量增长过程看，随着焦点企业知识存量不断增加，焦点企业知识编码能力和知识发送能力提高，通过筛选、翻译、编码等一系列加工，焦点企业可以把去粗取精后的知识传递给接收方，知识接受者能够快速对知识进行解码和吸收，从而提高知识转移速度。因此，焦点企业知识存量增加能够提高联盟组合内知识转移效率。通过以上分析，本文提出：

H1：焦点企业知识存量与知识转移效率存在显著正相关关系。

2.2 知识转移效率与分裂断层

知识转移效率提高能巩固焦点企业与联盟间的信任关系，进而避免机会主义行为出现。当焦点企业与联盟之间知识转移意愿较弱时，前者对于寻找合作伙伴持消极态度，此时整个联盟组合内缺乏合作与交流。在合作过程中，如果只依赖与过去联盟伙伴进行互动，提升联盟组合中局部范围信任水平和关系紧密度，可能会导致联盟组合中出现关系强度分布不均的现象，形成关系断层。

知识转移速度加快可以提高整个联盟组合知识转移效率，焦点企业知识转移速度提升后会相应增加其与各联盟之间的沟通频率，促进整个联盟组合内的交流与合作。此外，联盟要提高自身知识转移能力，克服在知识编码、知识发送、知识吸收以及利用整合方面的困难，从而促进知识转移效率提高，避免创新断层出现。否则在合作伙伴开发过程中，焦点企业可能会一味地开拓新的合作关系，忽视对原有合作关系的维持，从而导致创新断层出现。因此，本文认为，如果知识转移效率较高，焦点企业就会与各联盟间的信任程度较高且关系较为密切，从而缓解联盟组合中关系强度分布不均问题。如果知识转移效率较低，焦点企业就不能保证与整个联盟组合内所有联盟进行持续互动和交流，可能会衍生出严重的分裂断层现象。综上所述，本文提出以下假设：

H2：知识转移效率对联盟组合分裂断层有显著负向影响。

2.3 焦点企业知识存量与分裂断层

从知识存量增长角度看，焦点企业知识存量增长主要通过内部挖掘和外部获取两种方式实现。当焦点企业选择向外部寻求新的知识资源时，会与更多联盟进行合作，此时焦点企业会衍生出更多合作伙伴。当联盟伙伴数量增加时，会有更多异质性知识资源流入焦点企业，从而实现焦点企业知识存量增长。随着知识存量不断提高，一方面会有更多联盟伙伴基于新知识开发、利益获取等主动与焦点企业建立联系。另一方面，为获得新的知识存量，焦点企业会提升与合作伙伴关系紧密度，从而减缓联盟组合内关系强度分布不均问题，即焦点企业知识存量高可以有效避免联盟组合中分裂断层出现。因此，焦点企业知识存量高可以有效减少联盟组合内的分裂断层。根据以上分析，本文提出以下假设：

H3：焦点企业知识存量对分裂断层有显著负向影响。

由于焦点企业与联盟之间的交流主要依赖于知识转移过程，故知识转移效率会在知识存量与分裂断层间发挥重要作用。一方面，知识转移活动开展主要基于企业想要获取新的知识以提高自身知识存量，知识存量增加又会带动知识转移效率提高。知识存量增加会促使企业学习更多知识，提高自身知识发送和整合能力；另一方面，知识转移效率提升味着整个联盟组合的合作意愿、信任程度和关系紧密性增强，从而能够尽量避免联盟组合内关系断层出现。当焦点企业开展创新活动时，知识转移速度和频度提升能够维持原有合作关系的稳定，防止联盟组合内创新断层产生。知识存量增加能够促进知识转移效率提升，高效的知识转移又可以促进联盟组合内的交流和共同创新，从而避免分裂断层现象出现。通过以上分析，本文提出以下假设：

H4：知识转移效率在焦点企业知识存量与分裂断层之间起中介作用。

2.4 情景嵌入性的调节作用

焦点企业与联盟之间的知识共享、知识传递活动需要考虑外部环境变化，而外部环境具有多变性和不确定性，影响知识情景嵌入性。知识情景嵌入性与环境稳定程度、企业自身适应能力密切相关，对知识发送和接收过程也有重要影响。一方面，当焦点企业知识存量较低时，一个稳定的外部环境会帮助企业更好地学习新知识和信息，加快知识编码、接收、整合速度，从而提高知识转移速度；另一方面，如果焦点企业具有较强的环境适应性，则可以利用自身高度适应性应对不确定环境带来的变化和挑战。因此，知识情景嵌入性可以促进知识转移效率提高，调节焦点企业知识存量与知识转移效率之间的关系。综上所述，本文提出以下假设：

H5：情景嵌入性在焦点企业知识存量和知识转移效率间起调节作用。

根据以上分析，本研究认为，在联盟组合中焦点企业知识存量能够通过知识转移效率显著减少分裂断层现象。此外，在情景嵌入性的影响下，焦点企业知识存量对知识转移效率的促进作用得到强化。据此，本研究构建焦点企业知识存量、知识转移效率、分裂断层、情景嵌入性关系理论模型，探讨焦点企业知识存量对联盟组合中分裂断层影响的内在机理，如图1所示。

3 研究设计

3.1 数据获取

本文着重研究焦点企业知识存量对联盟组合分裂断层的影响机理，在实证研究过程中主要针对一些规模较大且拥有一定数量联盟伙伴的企业进行调研。此外，考虑到问卷填写者必须熟悉企业内部运营、知识管理以及内外部环境，故选择企业中高层管理者填写调查问卷。由于大多数学者认为战略性新兴产业、高新技术行业是最接近于联盟组合的现实存在，因此，本研究聚焦于知识转移需求强烈的高新技术产业，从中选择拥有两个及以上跨行业联盟伙伴且成立5年以上的企业作为调查样本，并挑选样本企业中的中高层管理人员作为问卷调查对象。

问卷调查过程分为预调研阶段和正式调查阶段。首先，本研究以样本企业中的中层管理者作为中介，在其同事及朋友中挑选出20位符合要求的企业高管作为调研对象，以电话访谈的形式与调研对象分别进行一个小时以上的沟通；其次，根据预调研结果和学术专家的建议设计问卷题项内容，形成正式调查问卷。调查主体是分布于郑州地区的民营企业和国有企业，主要包括高端装备制造业和信息技术行业，采用现场填写、电子邮件和网上填写方式完成。最终发放200份问卷(现场填写48份，电子邮件21份，网上填写131份)，其中回收有效问卷153份，有效回收率为76.5%。行业类别方面，高端装备制造业占比46.67%，信息技术行业占比53.33%。

3.2 变量测量

本研究采用的问卷题项均参考国外成熟量表，并根据预调研结果与学术专家、企业中高层管理者反复探讨，最终形成既符合问卷填写者语言习惯又能够反映调查内容的正式调查问卷。问卷填写形式采用李克特5点量表，1～5分分别代表“完全不同意”至“完全同意”，依次递增。

(1)自变量：焦点企业知识存量(KS)。本文从知识存量深度、知识存量广度及知识存量增长3个维度描述焦点企业知识存量。借鉴韩翼等[26]的研究，使用11个题项测量知识存量深度(KS1)、知识存量广度(KS2)、知识存量增长(KS3)。

(2)因变量：分裂断层(SF)。本文从关系断层和创新断层两个方面刻画联盟组合中的分裂断层。借鉴Castro等[27]的研究成果，采用6个题项测量联盟组合中的关系断层(SF1)和创新断层(SF2)。

(3)中介变量：知识转移效率(KTE)。本文从知识转移意愿、知识转移速度、知识转移频度3个维度描述知识转移效率。借鉴彭新敏等[28]的研究成果，运用11个题项测量知识转移意愿(KTE1)、知识转移速度(KTE2)、知识转移频度(KTE3)。

(4)调节变量：情景嵌入性(SE)。本文从环境稳定性和环境适应性两个角度分析情景嵌入性。借鉴Chen[29]、Ensley等的研究量表，利用8个题项测量环境稳定性(SE1)、环境适应性(SE2)。

(5)控制变量：企业规模(FS)和联盟规模(AS)。本研究聚焦于焦点企业知识存量对联盟组合分裂断层影响的内在机理。因此，采用企业在职员工数量的自然对数值测量企业规模，以企业所拥有的联盟伙伴数量的自然对数值测量联盟规模。

4 实证分析与结果

4.1 探索性因子分析

本研究采用SPSS 21.0对问卷调查数据进行探索性因子分析及信度和效度分析。运用主成分分析方法，按照特征值大于1的准则进行探索性因子分析，结果如表1所示。从表1中可知，对于焦点企业知识存量子量表，样本充分性检验结果显示，KMO=0.837、χ2=317.491、sig.=0.000，适宜作因子分析。同时，Cronbach′s α系数均大于0.7，说明该量表能够很好地测量焦点企业知识存量；知识转移效率子量表检验结果显示，KMO=0.833、χ2=360.431、sig.=0.000，适宜作因子分析。Cronbach′s α系数均大于0.7，说明该量表能够很好地测量知识转移效率；分裂断层子量表检验结果显示，KMO=0.871、χ2=194.997、sig.=0.000。Cronbach′s α系数皆大于0.7，说明该量表能够很好地测量分裂断层；情景嵌入性子量表检验结果显示，KMO=0.835、χ2=286.131、sig.=0.000。Cronbach′s α系数全部大于0.7，说明该量表能够很好地测量情景嵌入性。

4.2 信度与效度分析

如表1所示，本研究采用的量表由4个因子、10个维度(36个题项)构成。总体量表样本充分性检验结果显示，KMO=0.791、χ2=1834.979、sig=0.000，说明该量表适宜作因子分析。

本文采用Cronbach′s α系数、校正的项总相关性(CITC)检验量表信度，测试结果如表1所示，4个变量的Cronbach′s α系数皆大于0.7，且大部分题项的CITC值大于0.5，说明量表信度较高。此外，表1显示，所有题项的因子载荷皆大于0.5，明确凝聚于4个变量，同时能解释60%以上的方差，反映该量表效度较高。由上述分析可知，本研究采用的问卷具备良好的信度和效度，可以准确反映变量实质。

4.3 假设验证

未引入控制变量前，各变量之间的相关性如表2所示。其中，焦点企业知识存量与分裂断层(r=-0.773,p<0.01)、知识转移效率与分裂断层(r=-0.764,p<0.01)之间具有显著负相关关系；焦点企业知识存量显著正向影响知识转移效率(r=0.726,p<0.01)。因此，验证结果初步支持H1、H2和H3。

为了保证验证结果的科学性和严谨性，本研究采用层级回归分析对主效应、中介效应以及调节效应进行验证，结果如表3所示。

从模型4可以看出，在加入控制变量企业规模(FS)和联盟规模(AS)的前提下，焦点企业知识存量(KS)仍然显著负向影响分裂断层(SF)(β=-0.420，p<0.001)，由此证实了H3。知识转移效率(KTE)的中介作用采用Kenny[30]提出的方法进行检验。首先，对自变量焦点企业知识存量与中介变量知识转移效率的相关关系进行检验，如模型1所示，焦点企业知识存量与知识转移效率之间存在显著正相关关系(β=0.626，p<0.001)，H1得到验证；其次，对自变量焦点企业知识存量与因变量分裂断层之间的相关关系进行检验，如模型4所示，二者呈现显著负相关关系；再次，对中介变量知识转移效率和因变量分裂断层之间的关系进行相关性检验，如模型5所示，二者呈显著负相关关系(β=-0.476，p<0.001)。由此，可以说明知识转移效率显著负向影响分裂断层发生，支持H2；最后，考察知识转移效率的中介作用。如模型6所示，知识转移效率与分裂断层之间仍然存在显著负相关关系(β=-0.270，p<0.001)，虽然焦点企业知识存量也显著负向影响分裂断层发生，但是相关系数降低(β=-0.251，p<0.001)。通过上述实证结果分析可以得出，知识转移效率在焦点企业知识存量与分裂断层之间起部分中介作用，H4通过验证。

对情景嵌入性(SE)的调节效应采用层级回归方法进行检验。首先，从模型1可以看出，焦点企业知识存量与知识转移效率之间存在显著正相关关系；其次，同时验证焦点企业知识存量、情景嵌入性和知识转移效率之间的相关性。从模型2可以看出，焦点企业知识存量与知识转移效率之间(β=0.291，p<0.05)存在正相关关系，情景嵌入性与知识转移效率之间(β=0.584，p<0.01)存在显著正相关关系；最后，在模型2的基础上加入焦点企业知识存量与情景嵌入性的交互项(交互项中的两个变量预先进行中心化处理)，得到模型3，交互项回归系数为1.445(p<0.05)。综上所述，情景嵌入性在焦点企业知识存量与知识转移效率之间具有显著调节作用，支持H5。

5 案例分析

基于以上理论基础和实证结果，本文以腾讯公司为案例进一步阐述焦点企业知识存量与分裂断层之间的关系，从而为焦点企业平稳运行发展提供实践参考。

5.1 案例背景

腾讯公司(Tencent)[31]成立于1988年11月，初创人是马化腾和张志东。成立之初，腾讯公司的市场竞争力并不强，但是经过日积月累的成长和发展，腾讯公司犹如一个苏醒的巨人，在互联网行业占据了龙头地位。2004年6月，腾讯公司在香港联交所主板成功上市，如今腾讯市值超过千亿美元，在互联网行业中排名全国前三、世界前十。腾讯公司的巨大成就离不开所结交的众多联盟伙伴，后者构成了以腾讯公司为焦点企业的联盟组合。以腾讯公司为焦点企业的联盟组合规模庞大，其联盟伙伴主要分布于金融业、体育业和互联网行业，如图2所示。此外，腾讯每年还开办“腾讯全球合作伙伴大会”以吸引更多联盟伙伴加入。

5.2 腾讯公司联盟组合运行

5.2.1 腾讯公司知识存量对分裂断层的影响

相比于其它行业公司，腾讯公司可以较为容易地获得更多信息和技术。此外，腾讯公司作为互联网行业的标杆企业，能够吸引很多高学历人才和专业技术人员加入。此外，该公司在发展过程中积极进行内部开发以提高自身知识存量。2007年10月，腾讯公司斥资上亿元成立了国内首家互联网研究院——腾讯研究院，腾讯研究院设立“互联网+”创新中心、产业与经济研究中心、法律研究中心等，并开设博士后科研工作站。一方面，有利于腾讯公司实现知识存量增长；另一方面，也促进了腾讯公司与国内外科研院所之间的合作与交流。联盟组合运行离不开联盟伙伴的加入和支持，2015年10月，腾讯宣布投入100亿元开启“腾讯云合作伙伴生态计划”以招募更多企业和联盟。截至2018年11月，腾讯云合作伙伴数量增长了16.1倍。合作伙伴数量增加能够扩大联盟组合规模，为腾讯公司提供丰富的异质性知识资源，拓宽其知识存量广度，知识存量增加可以有效避免联盟组合内分裂断层现象出现。

5.2.2 腾讯公司知识转移效率的中介作用

知识转移效率是腾讯公司与联盟伙伴之间合作与交流的重要保障。首先，腾讯公司属于互联网行业，掌握着先进传播技术，旗下拥有门户网站QQ通讯工具、QQ邮箱以及微信等能够满足交流需求的产品。其次，腾讯公司信息基础设施比较完善[32]，内部员工基本人手一台或者多台电脑，且内部员工之间及与外部企业之间使用腾讯通RTX进行交流，上述设备提高了项目团队之间、联盟伙伴之间的沟通、交流速度与频度。信息、人才、基础设施等知识存量的完备性提高了腾讯公司与联盟伙伴之间的知识转移效率。

腾讯公司与联盟伙伴合作机制建立过程中，还制定了相关制度以增强双方知识共享意愿。腾讯公司在例会制度中明确规定必须定期举行会议，会议由各部门领导主持并负责。在例会过程中，要对各自工作成果与未来发展进行总结和展望，同时对发展过程中出现的问题进行讨论，形成总结性意见以提高合作和发展质量。上述制度不仅增强了腾讯公司与联盟伙伴之间的合作意愿，也提升了双方关系紧密度，避免关系断层出现，从而使以腾讯公司为焦点企业的联盟组合在快速变化的行业环境下实现稳定发展。

5.2.3 腾讯公司情景嵌入的调节作用

以腾讯公司为焦点企业的联盟组合经历了不同发展阶段。在发展初期，腾讯公司知识存量非常有限，但是当时的互联网行业外部环境稳定性相对较高。在这一背景下，腾讯公司先效仿ICQ软件开发QQ通讯软件，又进入网游市场(如QQ游戏大厅)和电子商务市场(SOSO、拍拍等)。此外，腾讯公司向Facebook、Yahoo等行业中的领先者主动进行学习和交流，在模仿过程中，加入自己独有的创新元素，从而使开发出的产品得到广大用户的喜爱。在这一阶段，腾讯公司即使缺乏一定的知识存量，但凭借稳定的外部环境，依旧能够快速吸收和整合所获取的知识与技术资源。

随着互联网行业的巨大潜力被越来越多的人关注，腾讯公司所处的市场环境变得复杂，为了保持自身竞争优势，使联盟组合得以持续平稳发展，该公司不仅要把握未来环境发展方向，还要积极扩大自己的联盟组合规模，主动适应外部环境变化。2007年5月，为了提升搜索引擎技术，腾讯公司主动寻求谷歌公司进行搜索技术方面的合作。2007年12月，为了防范互联网病毒侵入，腾讯公司主动寻找金山公司成立“安全战略联盟”。2008年，腾讯公司与英特尔公司签订了长期战略合作备忘录以达成技术和服务器方面的合作。

上述举措反映出腾讯公司具备出色的学习能力和适应能力，能够通过采取签订合约、建立伙伴关系等战略举措提高自身情景嵌入性，从而进一步提升自身与联盟伙伴之间的知识转移效率。

6 结论与展望

6.1 研究结论

本文基于学习理论视角，将知识转移效率作为中介变量，研究焦点企业知识存量对联盟组合分裂断层的作用及影响机理，探讨将情景嵌入性作为调节变量对三者之间关系的影响，得到以下结论：

(1)焦点企业知识存量对分裂断层产生显著负向影响。这一结论证实了焦点企业只有拥有更多知识才能保证联盟组合平稳运行。事实上，在焦点企业拥有足够多的智力资本及知识和技术后，一方面会吸引更多联盟加入并合作；另一方面，为了使自身知识存量不断增长，焦点企业会积极寻找新的联盟伙伴，扩大以自己为中心的联盟组合规模。例如，腾讯公司为了开发新市场、掌握新技术，与谷歌、金山、英特尔等建立联盟伙伴关系，从而在获得知识存量增长的同时，也扩大了自身联盟组合规模。

(2)知识转移效率在焦点企业知识存量与分裂断层之间发挥部分中介作用。这一结论表明，首先，知识转移效率在焦点企业知识存量与分裂断层之间起中介作用，由于知识转移效率反映了焦点企业与联盟伙伴之间进行知识转移活动的有效性，因而可以合理解释焦点企业知识存量与联盟组合分裂断层之间的内在机理；其次，由于本次调研中的样本企业均属于高新技术产业，信息技术设施比较完善，联盟组合中的知识转移速度较快、频度较高，因而知识转移效率不能起完全中介作用。

(3)情景嵌入性在焦点企业知识存量与知识转移效率之间起正向调节作用。这可能是因为当外部环境比较稳定时，一方面，企业可以根据外部环境变化趋势对知识进行编码，并以适当的方式传递给联盟伙伴；另一方面，当知识与外部环境融合度较高时，联盟伙伴会更容易接受焦点企业所传递的知识和信息资源，能够快速吸收和整合所接受的知识，从而提高整个过程中的知识转移效率。

6.2 理论贡献

(1)不同于现有研究仅仅将知识存量、分裂断层及知识转移效率等变量局限在单个联盟层面，本文从多层面视角进一步拓展了知识理论和断层理论研究。

(2)本研究构建了“知识存量→知识转移效率→分裂断层”理论模型。以往研究多关注于分裂断层会产生哪些影响，给组织带来哪些利益或危害，却很少研究为何会产生分裂断层以及哪些因素会对分裂断层造成影响。

(3)引入情景嵌入性作为调节变量，进一步解释焦点企业知识存量与知识转移效率之间的内在联系，将外部环境和企业自身适应性融合并对二者关系进行深入剖析。由此，明晰焦点企业知识存量减少联盟组合中分裂断层产生的路径，拓展联盟组合管理研究框架，丰富知识理论和断层理论研究体系。

6.3 管理实践启示

通过案例分析和实证结果表明，焦点企业在进行联盟组合治理时应该在以下方面努力。

(1)在具体实践过程中，首先，管理者要考察在整个联盟组合内与各联盟伙伴之间的关系强度是否均匀，即考察整个联盟组合中分裂断层是否存在及其断裂程度。其次，企业应采取一系列措施吸引与留住专业技术人才和高学历人才，并不断开发、获取新技术与知识，因为人才、技术和知识是提高企业知识存量的关键因素。

(2)焦点企业在联盟组合治理过程中应该保证与联盟伙伴进行知识传递、知识共享的有效性，一方面在知识转移时要借助有效的媒介加快知识转移速度，另一方面要建立完善的合作机制保障知识转移频度。此外，焦点企业应该帮助联盟伙伴更好地理解和吸收所发送的知识资源以提高知识转移效率。

(3)当焦点企业知识存量不高时，管理人员应该考虑提高组织环境适应性并把握外部环境变化趋势，从而使企业更好地适应环境，学习和利用新的知识与技术。

本研究尚存在一定的不足。本文从焦点企业知识存量视角出发，未探讨焦点企业之间存在的异质性，具有一定的研究局限。在数据方面，尽管选择的样本企业和问卷填写者符合研究条件，具有一定的科学性和严谨性，但从数据分析可以看出，不同行业企业发展状况以及联盟规模等各不相同，会对变量测量结果产生一定的影响。因此，针对上述局限性，未来研究可以进一步考虑对不同类型的焦点企业进行划分，更深入地探讨焦点企业知识存量对联盟组合中分裂断层会造成哪些影响，并进一步揭示焦点企业知识存量影响分裂断层的动态演化过程。

[1] 孟卫东,杨伟明.联盟组合中资源整合、双元合作与焦点企业绩效关系研究[J].科学学与科学技术管理,2018,39(2):85-94.

[2] HEIDL R A，STEENSMA H K，PHELPS C.Divisive fault lines and the unplanned dissolutions of multipartner alliances[J].Organization Science，2014，25(5):1351 -1371.

[3] PHELPS CC.A longitudinal study of the influence of alliance network structure and com position on firm exploratory innovation[J].Academy of Management Journal，2010，53(4)：890-913

[4] SHUHSIEN LIAO, TA CHIEN HU.Knowledge transfer and competitive advantage on environmental uncertainty:an empirical study of the Taiwan semi conductor industry[J].Technovation.2007( 27):402-411.

[5] 朱嘉红,邬爱其.基于焦点企业成长的集群演进机理与模仿失败[J].外国经济与管理,2004(2):33-37.

[6] 殷俊杰,邵云飞.联盟组合管理能力对焦点企业合作创新绩效的影响研究[J].管理学报,2018,15(6):865-873.

[7] 姚春序,朱亚梅.焦点企业网络对产业集群升级的影响[J].科技进步与对策,2015,32(1):55-60.

[8] 杨毅,党兴华,成泷.技术创新网络分裂断层与知识共享:网络位置和知识权力的调节作用[J].科研管理,2018,39(9):59-67.

[9] DAS T K，TENG B.Instabilities of strategic alliance：in internal tensions perspective[J].Organization Science，2000 (11)：77-101.

[10] 魏玲,郭新朋.知识存量的动态量化测度研究[J].科技进步与对策,2018,35(5):120-125.

[11] 王斌.基于知识领地行为的创新网络中知识存量排序形成机理研究[J].软科学,2019,33(4):99-104.

[12] ZHOU KZ，LI C.How knowledge affects radical innovation：knowledge base，market knowledge acquisition，and internal knowledge sharing[J].Strategic Management Journal，2012，33(9)：1090-1102.

[13] AHUJA G，SODA G，ZAHEER A.The genesis and dynamics of organizational networks[J].Organization Science，2012，23 (2):434-448.

[14] 王斌.知识转移存量演化机理模型构建的研究[J].技术经济与管理研究,2018(9):8-12.

[15] 曹兴,郭志玲.企业知识存量增长与技术核心能力提升的作用分析[J].科学决策,2009(8):41-47.

[16] BARBARA WEBER, CHRISTIANAW EBER.Corporate venture capital as a means of radical innovation:relational fit, social capital and knowledge transfer[J].Engineering Technology Management，2007(24):11-35.

[17] 陈伟，杨早立，张永超.网络结构与企业核心能力关系实证研究：基于知识共享与知识整合中介效应视角[J].管理评论，2014，26(6) ：74-82.

[18] GOROVAIA N，WIND SPERGER J.The use of knowledge transfermechanisms in franchising[J].knowledge and Process Management，2010，17(2)：12-21.

[19] LI Y，WEI Z，LIU Y.Strategic orientations，knowledge acquisition，and firm performance：the perspective of the vendor in cross border outsourcing[J].Journal of Management Studies，2010，47(8)：1457-1482.

[20] 党兴华，成泷，魏龙.技术创新网络分裂断层对子群极化的影响研究——基于网络嵌入性视角[J].科学学研究，2016，34(5):781-792.

[21] LAU DC.MURNIGHAN J K.Demographic diversity and fauhlines:the compositional dynamics of organizational groups[J].Academy of Management Review，1998，23(2)：325-334.

[22] 林明,戚海峰,李兴森.混合所有制企业高管团队断裂带对突破性创新绩效的影响:基于混合高管结构权力平衡的调节效应[J].预测,2016(4):15-21.

[23] KOKA，MADHAVAN，PRESCOTT.Social capital, prospects for a new concept[J].Academy of Management Review, 2006, 27(1).

[24] 亨克·傅博达.创建柔性企业——如何保持竞争优势[M].项国鹏，译.北京：人民邮电出版社，2005：53-55，175-181.

[25] EDMONDSONA,MOINGEONB.From organizational learning to the learning organization [J].Journal of Managenment Learning,1998.29(1):5-20

[26] 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.

[27] CASTRO I,ROLDAN J L.Alliance portfolio management:dimensions and performance[J].European Management Review,2015,12(2):63-81.

[28] 彭新敏, 吴晓波.基于全球价值链的知识转移影响因素研究[J].重庆大学学报(社会科学版),2008, 14(1):40-45.

[29] PAULRAJ A, CHEN I J.Environmental uncertainty and strategic supply management:a resource dependence perspective and performance implications [J].Journal of Supply Chain Management, 2007, 43(3):29-42.

[30] BARON R M,KENNY D A.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research:conceptual, strategic, and statistical considerations [J].Journal of Personality and Social Psychology, 1986, 51(6):1173-1182.

[31] 刘鸣.联盟组合动态演化过程[D].重庆:西南政法大学,2016.

[32] 闫昱.基于知识集成的企业竞争优势研究[D].长春:东北师范大学,2009.