How Dose Strategic Consensus Influence Technological Innovation Performance of Supply Chain Enterprises:Effects of Knowledge Sharing and Supply Chain Collaboration

Shang Yanjie1, Pang Qinghua2

(1.School of Business, Soochow University, Suzhou 215021, China;2.School of Business, Hohai University, Changzhou 213022, China)

Abstract：In the dynamic and complex market environment, enterprises should not only attach importance to the internal innovation force, but also rely on external forces to form innovation force, so as to give full play to the role of external knowledge resources in innovation.Based on cognitive behavior theory, this paper uses multi-level regression and bootstrap methods to analyse the impact of strategic consensus, knowledge sharing and supply chain collaboration on technological innovation performance of supply chain enterprises.The empirical results show that both strategic consensus and knowledge sharing have positive impact on technological innovation performance, knowledge sharing plays a mediating role between strategic consensus and technological innovation performance, supply chain collaboration strengths the positive relationship between strategic consensus and knowledge sharing, it also moderates mediating effect of knowledge sharing.

Key Words:Supply Chain Enterprises; Strategic Consensus; Knowledge Sharing; Supply Chain Collaboration; Technological Innovation Performance

收稿日期：2020-09-19

修回日期：2021-01-08

基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目(19YJAZH068)；中央高校基本科研业务费专项项目(2018B25414)

作者简介：商燕劼(1983—)，女，江苏常州人，苏州大学东吴商学院博士研究生，研究方向为创新管理；庞庆华(1977—)，男，山东菏泽人，博士，河海大学商学院教授，研究方向为管理科学理论与方法。本文通讯作者：庞庆华。

DOI：10.6049/kjjbydc.2020090387

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(2021)11-0125-10

0 引言

随着科学技术不断发展和信息加速流动，新技术、新产品不断涌现，企业面临前所未有的生存压力和发展机遇，而创新是企业获得并保持竞争优势的关键。《中国制造2025》提出大力扶持科技创新，提升企业创新能力成为国家创新驱动发展战略的重要组成部分。为应对快速变化的商业经济环境，企业不仅应专注于自主研发以实现创新，还要通过外部合作推动创新发展。有学者研究企业网络位置[1]、知识重组[2]、研发投入[3]对企业技术创新绩效的影响，但鲜有学者探究战略共识与企业技术创新绩效间的关系。战略共识对供应链企业间的知识共享和技术标准统一具有积极推动作用。供应链是企业从外部获取信息、知识、管理理念的主要渠道[4]，供应链合作伙伴之间的协同可以帮助企业对市场变化作出快速响应[5]。例如，丰田汽车公司通过建立知识共享体系，与全球供应链合作伙伴进行知识共享，取得令人瞩目的业绩。供应链合作伙伴往往是拥有共同目标的利益相关者，它们之间的关系更加密切，可以有效开展协作。基于彼此的密切联系，以及共同目标追求，供应链合作伙伴之间达成战略合作与协同创新的可能性更大。因此，本文基于互联网时代企业开放合作日益频繁的现实情境，将战略共识范围拓展至客户、供应商等重要的外部利益相关者，关注供应链企业间战略共识对企业技术创新绩效的影响。

那么，供应链企业间战略共识影响企业技术创新绩效的作用机制是什么？战略共识是企业利益相关者群体对战略议题的共同理解，反映的是一种认知状态[6]。根据认知行为理论，认知决定个体面对外在环境刺激时的行为反应[7]，进而对结果产生影响。认知不仅存在于个体层面，也存在于组织层面[8]。魏虹和陈传明[9]认为，战略共识的主体范围应突破组织边界限制，包括股东、债权人、员工、供应商、零售商等重要利益相关者。企业是具有理性特征的战略决策主体，即使是有限理性，在重大关键性战略问题上，起主要作用的仍然是理性谋划，而非情感或情绪。战略共识能够加强企业双方承诺，减少机会主义行为，带来更高水平的联合创新能力。达成战略共识是供应链企业合作的持续动力，不断推动供应链发展。知识是重要创新资源[10]，战略共识推动知识主体进行知识共享[11]，由此带来的知识多样性对技术创新绩效提升具有重要作用。本文在全球化竞争日益激烈、市场环境高度动态变化的背景下，研究企业如何通过与供应商、客户等建立战略合作关系，获得富有价值的外部知识，以提高创新能力和绩效的作用机制。

随着社会分工不断细化，企业如何获取外部知识或资源愈发重要，内、外部知识在一定程度上处于同等重要的地位。由于信息不对称，企业获取外部知识的成本较高，而合作创新成效往往取决于成本收益比较。相对于完全外部市场环境，供应链情境中企业间的合作比较密切，信息与知识获取成本相对较低，特别是当企业之间达成战略共识时，可以通过外部知识共享提高技术创新绩效。基于此，本文以认知行为理论为基础，研究战略共识对企业技术创新绩效的影响，以知识共享为中介变量，明晰战略共识影响技术创新绩效的作用机制。同时，战略共识对知识共享和技术创新绩效的影响受外在环境的影响，组织协同是创新主体协调一致完成创新的重要保证[12]，有利于营造良好的交互氛围。本文引入供应链协同作为战略共识与知识共享、技术创新绩效关系研究的边界条件，结合情境化特征，进一步回答在什么情境下战略共识可以有效激励供应链合作伙伴进行知识共享，提高技术创新绩效。本文拓展了技术创新绩效前因变量研究，对有效发挥战略共识作用，提升供应链企业技术创新绩效具有重要的理论意义和实践价值。

1 文献回顾与研究假设

1.1 供应链企业间战略共识与技术创新绩效

最初的战略共识研究主要探讨高管团队内部对企业战略的认知一致性程度[13]，随着研究不断深入，学者们进一步扩大了战略共识范围。战略共识不仅存在于企业内部，而且存在于组织之间，企业需要与战略合作伙伴达成战略共识[6]。运营商和制造商之间的战略共识是促进战略实现的重要手段[14]，供应链企业基于市场预期和企业价值观的共同认知达成战略共识，并进行战略合作。借鉴黄再胜[6]、魏虹和陈传明[9]对于战略共识的内涵界定，本文将供应链企业间战略共识定义为：企业经过理性计算，在事关长远发展或重大利益问题上，认为合作更符合自身利益要求，并且预期对方会给予正向回应，是企业双方对事关彼此战略利益方面协同合作、相互信任的认知一致性程度。信任和沟通是关系治理中的两个重要方面[15]，鉴于信任和沟通在企业开展战略合作过程中的重要作用[16]，本文从战略互信度和合作沟通两个维度讨论供应链企业间战略共识。

随着技术加速更迭，创新日益复杂，竞争从单一企业转向供应链网络，当供应链企业实现协调一致时，能够产生“1+1>2”的协同效应[17]，从而提高企业技术创新绩效。战略共识促进供应链合作企业从长远角度和共同利益出发进行战略思考与决策制定，共同致力于问题解决。基于战略共识形成的合作意愿，双方责任意识更强，可能在履行合同条款外付出更多，以帮助对方克服困难、跨越障碍[14]。创新是一项长期战略，也是每个企业应对市场变化的战略性技能，如果供应链成员能够共同构建良好的合作平台，成员间的信任感和合作意愿就会得到增强，进而推动企业协同创新，提升技术创新绩效。具体地，供应链企业间战略互信度和合作沟通均对企业技术创新绩效起促进作用。

一方面，供应链合作伙伴之间的战略互信能够加强供应链企业间的合作粘性，使合作关系更加稳定。得益于合作机制的稳定性，供应链成员共同参与创新的热情更高[18]。否则，由于信息不对称和创新本身的不确定性，合作双方无法对彼此行为作出完全准确的判断，可能在犹豫不决中丧失机会。如果预期对方会给予正向回报，则会在一定程度上降低合作的不可预见性，进而有利于企业迅速参与合作创新，及时准确地为对方提供支持。这能够加快创新速度，使双方在合作中实现双赢，同时增加合作伙伴转换成本，对供应链成员违约行为起到很好的约束作用。

另一方面，良好的合作沟通能为企业提供更多的信息，使其在创新过程中保持敏锐性，及时发现潜在机遇，以及可能面临的问题。具体来说，与供应商之间的密切商业联系给企业带来原材料和物流等方面的信息，与客户之间的密切联系给企业带来市场需求、产品市场反应等方面的信息[19]。与供应链合作伙伴的联系越密切，彼此沟通越频繁，企业就越能准确掌握创新市场认可度。基于对外在市场环境的共同判断，供应链合作伙伴相互协作，确定或调整创新方向，使彼此成为可以满足对方创新需求的上下游合作伙伴。因此，本文提出如下假设：

H1：供应链企业间战略共识正向影响技术创新绩效。

H1a：供应链企业间战略互信度正向影响技术创新绩效；

H1b：供应链企业间合作沟通正向影响技术创新绩效。

1.2 供应链企业间战略共识与知识共享

供应链是一张“知识供需网”，不仅能够为企业提供物料，而且是企业间知识共享的重要渠道[20]。面对市场变化和技术更新，企业不可能拥有所有创新所需的知识，为解决知识缺口问题，从外部获取知识成为其必然选择。从知识角度看，供应链是企业之间相互学习的知识系统[21]，为企业获取外部知识、赢得竞争优势提供了途经。当供应链合作伙伴之间达成战略共识，基于对市场环境和企业利益的共同分析，双方对彼此间协同合作、相互信任的认知一致性程度较高，突破企业边界共享知识的可能性较大。

一方面，供应链合作伙伴之间的战略互信是成员企业建立合作关系的重要条件，对知识共享具有重要意义。具有战略共识的上下游企业互信度较高，对彼此的认同促使双方为了解决问题而进行知识共享[22]。这种积极的知识共享可以促进知识在供应链高效流动，有利于减少机会主义行为，保障企业知识利益，提高供应链上合作伙伴通过知识共享所带来的收益。相反，如果供应链成员之间相互不认同、不信任，都试图通过欺骗对方获得知识技术，通过损害对方利益而使自身获利，那么知识交易的巨大风险将导致企业之间的知识共享机制失效，供应链整体利益和企业利益均无法得到保证。

另一方面，达成战略共识的合作伙伴之间往往沟通良好，而良好的合作沟通为供应链成员共享知识、联合解决问题提供了有力的保障。首先，良好的沟通可以提升供应链成员间的关系质量，随着企业间合作关系建立，上下游企业愿意进行知识共享，积极参与企业产品优化过程。其次，供应链合作伙伴在频繁且及时的交流过程中，能更好地理解对方知识表达，实现真正的知识共享[23]。面对市场变化或技术更新，达成战略共识的企业之间更可能分享知识，提供有效技术支持，抱团应对环境不确定性。因此，本文提出如下假设：

H2：供应链企业间战略共识正向影响知识共享。

H2a：供应链企业间战略互信度正向影响知识共享；

H2b：供应链企业间合作沟通正向影响知识共享。

1.3 知识共享与技术创新绩效

在高度不确定性经济环境中，行业基础知识更新迭代速度加快，知识结构复杂，渠道多样，创新往往是基于多个企业知识共同积累实现的。知识共享是知识拥有者和知识接收者之间的互动，通过供应链伙伴之间的知识共享，企业突破知识资源限制，实现创新质量、创新速度及由此带来的创新绩效提升[24]。供应链企业间知识共享对技术创新绩效的促进作用，具体体现在以下3个方面：

(1)知识共享影响企业知识存量变化，进而对创新绩效产生积极影响[25]。面对日益复杂的创新技术，单个企业特别是中小企业无法掌握创新所需的全部知识，需要外部知识资源支持。通过知识共享，企业与供应链合作伙伴讨论技术标准，交流技术诀窍，共享专业经验，以此提高创新能力。知识共享是企业进行知识补充的重要方式[26]，能够推动组织学习，促进技术创新绩效提升。

(2)在知识共享过程中，企业不仅能够获取供应链合作伙伴的现有知识，还可能创造出新知识。通过供应链企业之间的密切合作，企业贡献原有知识储备，同时收集其它企业知识，这个过程有利于企业完成新知识创造的复杂活动(冯长利等，2016)。知识资源不会因重复使用而出现边际报酬递减的情况，伴随着知识交互过程，企业不断进行知识积累，促进自有知识与外部知识融合。新知识有助于企业找到问题解决方案，从而进一步提升自身问题解决能力和创新绩效。

(3)知识共享为企业提供学习机会，帮助企业克服单一知识积累可能导致的能力刚性问题[27]。在创新知识日益复杂的经济环境下，在某个方面形成自己特有的知识优势能够为企业带来独特的竞争优势。但是，如果企业过度专注于单一路径的知识积累，可能会产生“非此处创造”的路径依赖，从而不利于企业创新能力提升。供应链合作伙伴间的知识共享可以促进知识协调优化，缓解内部知识压力，帮助企业高效利用外部知识实现创新。因此，本文提出如下假设：

H3：知识共享正向影响技术创新绩效。

1.4 知识共享的中介作用

达成战略共识的供应链合作伙伴之间彼此信任、沟通良好，这种关系特质为企业间的知识共享创设了重要前提条件。供应链企业间战略共识是指双方在事关长远发展或重大利益问题上，认为合作更有利的共同认知。这种共同认知可以促进供应链企业之间加强创新合作，在动态复杂的市场环境中创造收益，而知识共享是企业合作的重要方式。基于战略共识，供应链合作伙伴往往在合作过程中投入更多专用性资产，双方形成强关系，而强关系是企业进行资源共享的重要基础[28]。当企业间达成战略共识时，双方对彼此协同合作、相互信任的认知一致性程度较高，彼此相互认同，在此基础上进行知识共享的可能性较大。通过知识共享，多样化和差异化知识在供应链上下游企业之间流动，为企业创新提供丰富的知识资源，对技术创新绩效提升至关重要。供应链企业间的知识共享不仅是指企业相互交换知识，还包括对交换知识进行整合利用，进而转化为自有知识。在上述过程中，知识共享增加了企业知识储备，对企业技术创新绩效发挥正向促进作用[29]。知识共享为供应链企业带来多元化知识，使企业处于持续学习和不断进行知识更新的状态。在上述状态下，企业及其成员有机会接触更多不同知识，进而可以借助自身和合作伙伴的力量解决问题。随着知识共享不断开展，供应链合作伙伴之间实现优势互补，相互支持，从而促进技术创新绩效提升。战略共识通过影响企业与供应链合作伙伴之间的知识共享，对技术创新绩效产生影响。因此，本文提出如下假设：

H4：知识共享在供应链企业间战略共识与技术创新绩效的关系中起中介作用。

H4a：知识共享在供应链企业间战略互信度与技术创新绩效的关系中起中介作用；

H4b：知识共享在供应链企业间合作沟通与技术创新绩效的关系中起中介作用。

1.5 供应链协同的调节作用

供应链协同是指企业与供应商、客户等共同努力，在新产品设计、采购和生产过程中共同决策，运用供应链上下游企业的技术资源、反馈信息和生产能力的协同过程[30]。供应链协同的调节作用主要表现在以下两个方面：

(1)供应链协同促进供应链合作伙伴基于战略共识实现更多知识共享。企业之间的战略共识度越高，双方对协同合作和相互信任的认知越趋于一致，就越有利于稳定合作关系形成。通过外部组织协同，企业之间达成共同目标[31]，为制定问题解决方案进行更多互动交流。供应链协同推动供应链合作伙伴之间的密切合作，促进合作伙伴进行联合规划并优化企业产品开发过程。企业为联合解决问题，会给对方提供技术、资金等方面的支持，这为知识共享创设了良好的交互情境。在这种良好的互惠关系中，企业往往更注重长远回报，彼此之间相互信任并形成长期承诺，知识共享得到更多支持。相反，如果供应链协同程度较低，企业与供应商、顾客之间的信息、技术、资金等协同不充分，企业之间则缺乏互惠交流。鉴于许多知识往往难以被清晰表达，更可能在实际问题解决过程中传递，因而在供应链协同程度不高的情况下，即使企业之间达成战略共识，也无法真正实现知识共享和战略合作。可见，良好的供应链协同使战略共识对知识共享的促进作用得到加强。因此，本文提出如下假设：

H5：供应链协同正向调节供应链企业间战略共识与知识共享之间的关系。

H5a：供应链协同正向调节供应链企业间战略互信度与知识共享之间的关系；

H5b：供应链协同正向调节供应链企业间合作沟通与知识共享之间的关系。

(2)当供应链协同程度较高时，供应链企业间战略共识通过知识共享提高技术创新绩效的作用更加显著。一方面，供应链协同可以增强供应链企业之间的合作意愿，促进企业知识共享和创新合作。跨企业知识共享机制可以激发企业创意，提高企业技术创新绩效[32]。达成战略共识的企业能够在供应链协同作用下形成合力，有助于提高企业组织柔性和适应能力，促进企业在动态变化的环境中创新和发展。供应链协同可以缩短知识转化时间，加快知识转化速度，从而提高技术创新效率和成功率。外部整合程度较高的企业可以利用合作伙伴的信息系统和资源[33]，减少重复投资，降低企业成本和运营风险。另一方面，供应链协同可以促进企业对有价值的复杂知识的吸收和利用，进而提高企业技术创新绩效。良好的供应链协同使企业通过技术信息进行更多交流互动，这种互动有利于企业之间交互记忆系统形成，进而促进组织实现更高水平的发展[34]。在供应链协同作用下，供应链企业间战略共识可以有效推动知识共享，提高企业设计和制造能力，进而实现创意的商业化开发，为企业和整个供应链创造效益。因此，本文提出如下假设：

H6：供应链协同正向调节知识共享在战略共识与技术创新绩效间的中介作用。

H6a：供应链协同正向调节知识共享在战略互信度与技术创新绩效间的中介作用；

H6b：供应链协同正向调节知识共享在合作沟通与技术创新绩效间的中介作用。

本文研究理论模型如图1所示。

2 数据搜集与变量测量

2.1 量表设计

为确保测量工具的效度和信度，本文在供应链企业间战略共识、知识共享、供应链协同以及技术创新绩效等概念操作与测量方法上，借鉴现有国内外公开发表文献中已使用过的成熟量表，并根据研究目的进行适当修改，形成初始测量量表。对于外文量表部分，采用“翻译—回译”程序确保问卷条目的准确性。题项测量采用主观感知方法，均使用Likert 5分量表法，1表示“完全不同意”，5表示“完全同意”，以所有变量测量指标的平均值对各变量进行赋值。

2.1.1 供应链企业间战略共识

供应链企业间战略共识是指企业双方在事关长远发展或重大利益问题上，形成协同合作、相互信任的一致性认知。关于供应链企业间战略共识的测量，本文参考Romijn&Albaladejom[35]、Luo[36]、许婷和杨建君[37]的测量量表，从战略互信度、合作沟通两个维度，包括“在遵守战略合作协议方面，供应链企业之间可以相互信任”、“在各种活动中，本单位得到合作伙伴的信任”、“供应链合作伙伴能够信守承诺”等8个题项，其中反向题1个。

2.1.2 知识共享

知识共享测量借鉴冯长利等[20]的量表，主要关注企业与供应链合作伙伴的知识共享，包括“与供应链合作伙伴交流很多产品技术相关的知识”、“与供应链合作伙伴交流很多生产流程相关的知识”、“面对环境变化，本单位与供应链伙伴会及时沟通”等8个题项。

2.1.3 供应链协同

供应链协同测量借鉴Wong等[38]、Huo等[39]的研究量表，包括“通过信息技术与主要合作伙伴共享信息”“与主要合作伙伴进行联合规划和预测”“供应链合作伙伴在采购和生产过程中向我们提供信息”等4个题项。

2.1.4 技术创新绩效

技术创新绩效测量按照同类研究的一般做法，借鉴Zhang&Li[40]、党兴华和常红锦(2013)、张方华和陶静媛(2016)的研究量表，主要从专利和新产品等方面加以考察。具体包括专利申请数量、新产品开发数量、新产品开发成功率、向市场投放新产品的速度和新产品销售额占比等5个题项。

此外，将可能影响技术创新绩效的企业规模、企业年龄、研发能力等作为控制变量[25，41]。

2.2 数据收集

在初始量表设计完成后，本文进行问卷预测试，对回收的57家企业有效样本进行量表检验。运用探索性因子分析检验测量工具的建构效度，再通过Cronbach's α系数进行信度检验。采用SPSS22.0进行初测样本信度和效度检验。

通过预测试样本的信效度检验，供应链企业间战略共识量表删除“本单位与供应链伙伴之间沟通充分”1项，其它7个题项被保留，提取出两个因子，因子1包含4个题项，测量企业之间的战略互信度，因子2包含3个题项，测量企业之间的合作沟通。知识共享量表删除“与合作伙伴交换财务绩效等敏感信息”“与供应链合作伙伴交流所需的其它方面的知识”两个题项，其它6个题项被保留，被归为一个因子。供应链协同和技术创新绩效测量题项没有发生变化，由此形成最终调查问卷。

问卷主要由企业高管填写，调研企业主要来自江苏、浙江、上海等经济发达地区。问卷发放和回收依托研究团队的力量，力求取得企业支持，主要采用以下方式：一是在地方主管部门工作人员的协助下，采取电话联系、上门调研与邮寄问卷相结合的方法；二是使用滚雪球方法，向上述企业的上下游伙伴发放问卷；三是通过企业项目培训现场进行问卷发放。共发放问卷600份，回收312份，剔除数据不完整和质量欠佳问卷，最终得到有效问卷283份，有效问卷回收率47.17%。

2.3 研究样本信度与效度检验

对283份样本数据信效度的检验结果如表1所示。由表1可见，战略互信度、合作沟通、知识共享、供应链协同、技术创新绩效的Cronbach's α系数均高于公认的最低临界水平0.7，说明量表内部一致性水平较高，具有良好的信度。效度方面，各题项标准化因子载荷均值均大于0.5。除战略互信度外，变量的平均抽取变异量AVE值大于0.5，SRAVE(平均抽取变异量的平方根)均大于该变量与其它变量之间的相关系数，说明测量量表具有良好的效度。

本文通过主观报告方法进行变量测量，尽管在问卷设计过程中采用反向题设计(MT1)、向被调查者承诺保密等措施以确保数据收集的有效性，但仍然可能存在共同方法偏差问题。因此，本文使用Harman单因子检验方法，将所有题项打包进行探索性因子分析，共产生5个因子(而非1个)。其中，第一个因子解释了25.487%的总方差，低于50%的判别标准。进一步地，表2结果显示，五因子模型的拟合指数(χ2/df=1.255，RMSEA=0.030，CFI=0.984，TLI=0.982)优于其它模型，各变量之间的区分效度良好，进一步表明同源偏差问题不会严重影响研究结果。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计与相关性分析

表3为各变量均值、标准差和相关系数。由表3可知，供应链企业间战略共识(战略互信度、合作沟通)与知识共享显著正相关(r=0.287，p<0.001；r=0.304，p<0.001)，与技术创新绩效也显著正相关(r=0.434，p<0.001；r=0.305，p<0.001)，知识共享与技术创新绩效显著正相关(r=0.506，p<0.001)，与本文预期相同，有进一步深入研究的价值。

3.2 回归分析与假设检验

本文采用层级线性回归分析进行假设检验，结果如表4、表5所示。各主要变量之间的相关系数均小于0.7，对回归模型进行方差膨胀因子(VIF)检验发现，模型各变量的VIF值均低于5，说明不存在严重的多重共线性问题。

3.2.1 知识共享的中介作用检验

表4的模型1和模型4为仅包括控制变量的基础模型，模型5和模型6说明供应链企业间战略共识(战略互信度和合作沟通)对技术创新绩效具有显著正向影响(M5，β=0.410，p<0.001；M6，β=0.283，p<0.001)，H1、H1a、H1b得到验证，战略共识能够增进供应链成员间的信任，强化其合作意愿，与供应链合作伙伴之间的密切联系和频繁沟通，使企业更可能对市场作出准确判断，进而迅速响应，最终提升技术创新绩效。模型2和模型3说明，战略互信度、合作沟通对知识共享具有显著正向影响(M2，β=0.273，p<0.001；M3，β=0.293，p<0.001)，H2、H2a、H2b得到验证，供应链合作伙伴之间的战略互信促进其开展知识共享并共同解决问题，良好的合作沟通使双方能够更好地理解所分享的知识，进而提高知识共享收益。模型7说明，知识共享对技术创新绩效具有显著正向影响(M7，β=0.484，p<0.001)，H3得到验证，知识共享为企业提供更丰富的知识资源，弥补自有知识不足，在知识交互过程中激发新知识产生，从而有利于技术创新绩效提升。模型8在包含控制变量的基础模型4的基础上，同时加入战略互信度和知识共享，知识共享的影响仍显著(β=0.403，p<0.001)，战略互信度对技术创新绩效的影响由原来的0.410(p<0.001)下降至0.301(p<0.001)。模型9在基础模型4的基础上，同时加入合作沟通和知识共享，知识共享的影响仍显著(β=0.438，p<0.001)，合作沟通对技术创新绩效的影响由原来的0.283(p<0.001)下降至0.155(p<0.01)。由此可见，知识共享在供应链企业间战略共识与技术创新绩效间起部分中介作用，H4、H4a、H4b得到验证。

为了进一步检验中介作用，本文采用Preacher & Hayes[42]提供的Process宏插件，利用Bootstrap方法检验知识共享的中介效应是否显著。本文将Bootstrap样本量设为5 000，置信区间设为95%，供应链企业间战略共识(战略互信度和合作沟通)—知识共享—技术创新绩效检验结果显示，知识共享在战略共识(战略互信度和合作沟通)与技术创新绩效间中介作用的95%非对称置信区间不包含0(置信区间分别为[0.082，0.211]和[0.085，0.233])，说明中介效应显著，H4、H4a、H4b得到验证，战略共识通过推动供应链合作伙伴之间的知识共享，进而提高企业技术创新绩效。

3.2.2 供应链协同的调节作用检验

为避免可能产生的多重共线性问题，先将自变量与调节变量进行去中心化处理，再引入乘积项进行回归分析。

首先，检验供应链协同对战略共识与知识共享关系的调节作用，以知识共享为因变量，表5中的模型10、模型11结果显示，调节变量供应链协同与自变量供应链企业间战略共识(战略互信度和合作沟通)的乘积项回归系数显著(M10，β=0.169，p<0.01；M11，β=0.163，p<0.01)，供应链协同对战略共识(战略互信度和合作沟通)与知识共享关系的调节作用显著，H5、H5a、H5b得到验证，供应链协同程度较高的情况下，供应链合作伙伴达成战略共识对知识共享的促进作用更显著。

其次，检验供应链协同对知识共享在战略共识与技术创新绩效间的中介作用的调节效应。表5中的模型12结果显示，供应链协同对战略互信度与技术创新绩效关系的调节作用显著(M12，β=0.236，p<0.001)，模型13在模型12的基础上加入中介变量供应链知识共享，交互项对技术创新绩效的正向作用由原来的0.236(p<0.001)下降到0.179(p<0.001)；表5中的模型14结果显示，供应链协同对合作沟通与技术创新绩效关系的调节作用显著(M14，β=0.253，p<0.001)，模型15在模型14的基础上加入知识共享，交互项对技术创新绩效的正向作用由原来的0.253(p<0.001)下降到0.192(p<0.001)。因此，供应链协同调节知识共享在供应链企业间战略共识(战略互信度和合作沟通)与技术创新绩效间的中介作用，H6、H6a、H6b得到验证。

本文采取Bootstrap方法进一步检验被调节的中介作用。本文分别检验高供应链协同和低供应链协同情况下知识共享的中介作用，并对两种情况下知识共享的中介作用加以比较，结果如表6所示。

当供应链协同程度高时，知识共享在战略互信度与技术创新绩效关系中的间接效应的95%置信区间为[0.109，0.273]，不包括0，说明在高供应链协同情况下，知识共享的中介作用显著；当供应链协同程度低时，知识共享在战略互信度与技术创新绩效关系中的间接效应的95%置信区间为[-0.049，0.100]，包括0，说明低供应链协同情况下，战略互信度通过知识共享影响企业技术创新绩效的间接作用不显著。两类情况下，知识共享中介作用差异性的95%置信区间为[0.033，0.153]，不包括0，说明存在被调节的中介作用。同样地，当供应链协同程度高时，知识共享在合作沟通与技术创新绩效关系中的间接效应的95%置信区间为[0.112，0.316]；当供应链协同程度低时，知识共享在合作沟通与技术创新绩效关系中的间接效应的95%置信区间为[-0.043，0.126]。两类情况下，中介作用差异性的95%置信区间为[0.029，0.173]，说明被调节的中介作用存在。高供应链协同能够促进企业对外部知识的吸收和利用，此时知识共享的中介作用显著。当供应链协同程度低时，企业间的交流互动可能无法实现，知识转化速度无法得到保证，这可能是知识共享无法充分发挥中介作用的原因。由此，H6、H6a、H6b得到验证，供应链协同程度越高，知识共享在供应链企业间战略共识(战略互信度和合作沟通)与技术创新绩效间的中介作用越显著。

本文采用简单斜率法进行分析并绘制调节效应图，以更加直观地显示供应链协同的调节作用。以供应链协同为变量，计算样本数据在各测项上的平均分，利用SPSS22.0中的K-均值聚类程序对数据进行聚类分析，得到高供应链协同和低供应链协同的两类样本，并对两类情况下企业间战略共识与知识共享的关系进行描绘，结果见图2和图3。如图2所示，当供应链协同程度较高时，战略互信度和知识共享的回归斜率为0.280(p<0.001)，当供应链协同程度较低时，战略互信度和知识共享的回归斜率为0.120(p>0.1)，表明相对于低供应链协同，高供应链协同对战略互信度与知识共享关系的影响更大。如图3所示，当供应链协同程度较高时，合作沟通和知识共享的回归斜率为0.292(p<0.001)，当供应链协同程度较低时，合作沟通和知识共享的回归斜率为0.188(p<0.1)，相对于低供应链协同，高供应链协同对合作沟通与知识共享关系的影响更大。

4 结语

4.1 研究结论

供应链合作伙伴是企业主要外部合作对象，与供应链合作伙伴建立战略共识对技术创新绩效提升具有重要作用。本文利用调研数据进行假设检验，结果表明：供应链企业间战略共识对知识共享、技术创新绩效具有促进作用，知识共享在供应链企业间战略共识与技术创新绩效关系中起部分中介作用，供应链协同正向调节战略共识与知识共享的关系，并正向调节知识共享在供应链企业间战略共识与技术创新绩效间的中介作用。具体地，企业之间的合作更加注重互惠互利，供应链企业间战略共识包括战略互信度和合作沟通两个维度。供应链企业间战略互信度、合作沟通都与知识共享、技术创新绩效显著正相关。供应链协同正向调节战略共识与知识共享的正相关关系，为技术创新绩效提升营造良好的情境，并且在供应链协同程度高的情境中，战略共识通过知识共享提高技术创新绩效的作用更加显著。

4.2 理论意义

(1)拓展了战略共识内涵。以往研究中，战略共识范围从最初的高管团队内部向中层和基层管理者拓展，最新研究更是涵盖企业全体员工，也有研究者将战略共识范围拓展至外部重要利益相关者。开放合作成为互联网时代下企业的重要选择，企业之间协同创新实践越来越多，其基于对环境的共同判断开展合作，共同推动企业创新并开拓市场。企业之间基于战略共识的合作关系，更多的是理性计算之后的选择，是在考虑企业长远利益的基础上作出的决策，彼此互信合作才可能带来双赢结果。本文借鉴已有研究成果，探讨供应链合作伙伴之间的战略共识。

(2)揭示供应链企业间战略共识影响技术创新绩效的作用机制，为企业在实践中通过战略共识促进技术创新绩效提升提供一定的指导和帮助。战略共识能够促进供应链合作伙伴之间的创新合作，提升企业技术创新绩效。战略共识的形成需要企业家及高管沟通协调，在实现过程中往往会遇到困难和障碍，需要花费一定的时间成本、物质成本等。如果企业不理解战略共识对技术创新绩效的影响机理，不能促成各利益相关方达成战略共识，就无法获得战略共识所带来的切实利益。本文将知识共享作为中介变量并将供应链协同作为调节变量纳入战略共识影响技术创新绩效的作用机制分析中，在供应链企业间战略共识、知识共享、供应链协同和技术创新绩效之间建立起整体联系，帮助企业家认识战略共识在促进创新活动及提升技术创新绩效中的作用。

4.3 实践启示

(1)企业要积极整合外部资源，与供应链合作伙伴建立战略共识。当供应链合作伙伴之间对协同合作和相互信任形成一致性认知时，企业间的协作有效性得以提高。企业要加强与供应链合作伙伴的沟通，及时有效的合作沟通有助于降低合作的不确定性。随着沟通不断深入，供应链合作伙伴之间彼此更加信任，合作更加密切，双方可能达成更高程度的战略共识。企业应与供应链合作伙伴共同努力，构建稳定的沟通机制，使用多样化沟通方式提高沟通频率并降低沟通成本。在选择合作伙伴前，通过信用评估、战略商谈等方式筛选出以长远利益为目标的合作伙伴，以提高战略互信度。

(2)企业要积极与合作伙伴进行联合规划和预测，邀请后者参与产品开发过程，为知识在不同企业之间的流动提供便利，为战略共识促进知识共享、提高企业技术创新绩效创造良好条件。企业要与上下游企业进行信息交换和知识交流，保持对市场需求和技术发展的敏锐性。合作双方应主动增进了解，在签订战略合作协议时需要尽量考虑周全，避免因后期机会主义行为而导致技术创新绩效下降。同时，企业要警惕个别利益相关方可能出现“搭便车”的机会主义行为。

(3)企业要提高自身知识利用水平，让对方确信被共享的知识能够充分发挥作用，创造商业价值。供应链合作伙伴之间业务互动频繁，知识边界相对模糊，在达成战略共识的前提下，双方知识共享动力得到增强，而知识共享对提升供应链整体竞争力和成员企业创新优势具有重要作用。互惠共赢是供应链企业开展合作的主要预期，当预期合作能够带来回报时，企业双方会形成协同合作、相互信任的一致性认知。企业在关注外部沟通并积极构建战略共识的同时，不能忽视自身能力提升，要注重内外部同步发展。

4.4 研究局限与未来展望

本文将战略共识作为影响企业技术创新绩效的逻辑起点，分析供应链企业间战略共识对企业技术创新绩效的作用机理，获得比较丰富的研究结论。但本文仍然存在以下不足：一是研究样本均以一位被调研者的回答代表该企业，仅采用单一被试者取样具有一定的局限性，横截面研究的固有局限不可避免。未来研究可以尝试以典型企业为研究对象进行深度剖析，以弥补横截面数据的不足；二是仅考察了知识共享的中介作用，未考虑可能存在的其它变量，如组织学习等因素，未来可以进一步拓展中介机制研究；三是在实证分析讨论时，未能对不同行业企业进行分类考察，所得结论多适用于通用性企业管理实践。未来研究可以针对不同行业进行调研分析，以提出更具操作性的政策建议。

参考文献:

[1] 李明星,苏佳璐,胡成.产学研合作中企业网络位置与关系强度对技术创新绩效的影响[J].科技进步与对策,2020,37(14):118-124.

[2] 王泓略,曾德明,陈培帧.企业知识重组对技术创新绩效的影响：知识基础关系特征的调节作用[J].南开管理评论,2020,23(1):53-61.

[3] 杨武,杨大飞,雷家骕.R&D投入对技术创新绩效的影响研究[J].科学学研究,2019,37(9):1712-1720.

[4] 龙勇,潘红春.供应链协同对企业创新的影响效应研究——基于知识共享视角[J].科技进步与对策,2014,31(3):138-143.

[5] GLIGOR D M, HOLCOMB M C.Antecedents and consequences of supply chain agility:establishing the link to firm performance[J].Journal of Business Logistics, 2012,33(4):295-308.

[6] 黄再胜.战略共识理论研究述评[J].外国经济与管理, 2010,32(3):11-17+39.

[7] BANDURA A.Social foundations of thought and action: a social cognitive theory[M].NJ: Pearson Education, 1986.

[8] 李旭文,齐中英.认知视角下企业战略变革过程中的冲突形成研究[J].管理评论, 2019，31(4):162-174.

[9] 魏虹,陈传明.企业家社会资本对利益相关者战略共识的影响分析[J].南京社会科学, 2013，24(10):21-28.

[10] 李柏洲,夏文飞.知识属性、技术创新能力与企业创新绩效关系的实证研究——基于环境动态性的调节效应[J].预测, 2019, 38 (6):17-23.

[11] LYU C, YANG J, ZHANG F, et al.How do knowledge characteristics affect firm's knowledge sharing intention in interfirm cooperation? an empirical study[J].Journal of Business Research, 2020(4):48-60.

[12] 何郁冰.产学研协同创新的理论模式[J].科学学研究, 2012，30(2):165-174.

[13] BOURGEOIS L J.Performance and consensus[J].Strategic Management Journal, 1980,1(3): 227-248.

[14] MIRZAEI N E, FREDRIKSSON A, WINROTH M.Strategic consensus on manufacturing strategy content including the operators' perceptions[J].International Journal of Operationsand Production Management, 2016,36(4):429-466.

[15] 谷盟,张晓洁,王栋晗.创业团队行业经验异质性、治理模式与创业企业成长绩效关系研究[EB/OL].https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ & dbname=CAPJLAST&filename=KJJB2020112600A&v=9n%25mmd2FNq1%25mmd2Bs1a2mNqVU3gYy2SomNn H6F1CamcGB4zVSg8Sme4RmoV6NrZA%25mmd2BWkH bJxRI,2020.

[16] 杨震宁,白春叶.跨国技术战略联盟的信任、冲突与联盟稳定[J].科研管理, 2018,39(7):34-42.

[17] 宋华,陈思洁.供应链整合、创新能力与科技型中小企业融资绩效的关系研究[J].管理学报, 2019,16(3):379-388.

[18] LUO J, CHONG Y L, NGAI E W T, et al.Reprint of "green supply chain collaboration implementation in China: the mediating role of Guanxi"[J].Transportation Research Part E Logistics and Transportation Review,2015, 74(2):37-49.

[19] 张振刚,袁斯帆,李云健,等.高层商业关联、创新合作与创新绩效的关系研究——以产品质量认证为调节变量[J].管理学报, 2017,14(6):842-849.

[20] 冯长利,张明月,刘洪涛,等.供应链知识共享与企业绩效关系研究——供应链敏捷性的中介作用和环境动态性的调节作用[J].管理评论, 2015,27(11):181-191.

[21] LAMBRECHTS F, TAILLIEU T, GRIETEN S, et al.In-Depth joint supply chain learning: towards a framework[J].Supply Chain Management: An International Journal, 2012,17(6): 627-637.

[22] 苏涛,陈春花,崔小雨,等.信任之下,其效何如——来自Meta分析的证据[J].南开管理评论, 2017,29(4):179-192.

[23] 喻登科,周子新.普适性信任、知识共享宽度与企业开放式创新绩效[J].科技进步与对策, 2020,37 (1):112-121.

[24] HERNANDEZ-ESPALLARDO M,SANCHEZ-PEREZ M,SEGOVIA-LOPEZ C.Exploitation and exploration-based innovations:the role of knowledge in inter-firm relationships with distributors[J].Technovation,2011,31(5-6): 203-215.

[25] 龙勇,汪谷腾.模块化组织知识共享对创新绩效影响机制的实证研究[J].管理工程学报, 2018,31(3):43-51.

[26] BOGERS M.The open innovation paradox:knowledge sharing and protection in R&D collaborations[J].European Journal of Innovation Management, 2011, 14(1): 93-117.

[27] KAMASAK R, BULUTLAR F.The influence of knowledge sharing on innovation[J].European Business Review, 2010,22(3):306-317.

[28] 孙世强,陶秋燕.小微企业关系强度、知识共享与其创新绩效关系研究——吸收能力的调节效应[J].科学决策, 2019,26(5):15-33.

[29] RITALA P, OLANDER H, MICHAILOVA S, et al.Knowledge sharing, knowledgeleaking and relative innovation performance: an empirical study[J].Technovation, 2015(35): 22-31.

[30] DROGE C, JAYARAM J, VICKERY S K.The effects of internal versus external integration practices on time-based performance and overall firm performance[J].Journal of Operations Management, 2004,22(6):557-573.

[31] ZHAO L, HUO B, SUN L, et al．The impact of supply chain risk on supply chain integration and company performance: a global investigation[J].Supply Chain Management: An International Journal, 2013,18(2):115-131.

[32] ESTRADA I, FAEMS D, DE FARIA P.Coopetition and product innovation performance:the role of internal knowledge sharing mechanisms and formal knowledge protection mechanisms[J].Industrial Marketing Management, 2015,53(2):56-65.

[33] 刘超,刘新梅,李彩凤.吸收能力、组织整合、创造力与创新绩效的关系研究[J].科研管理, 2017,38(10):76-84.

[34] HEAVEY C, SIMSEK Z.Distributed cognition in top management teams and organizational ambidexterity:the influence of transactive memory systems[J].Journal of Management, 2017,43(3): 919-945.

[35] ROMIJN H,ALBALADEJOM.Determinants of innovation capability in small electronics and software firms in southeast England[J].Research Policy, 2002,31(7):1053-1067.

[36] LUO Y.Procedural fairness and interfirm cooperation in strategic alliances[J].Strategic Management Journal, 2008,29(1):27-46.

[37] 许婷,杨建君.企业间信任、合作模式与合作创新绩效——知识库兼容性的调节作用[J].华东经济管理, 2017(12):35-43.

[38] WONG C Y, BOON-ITT S, WONG C W Y.The contingency effects of environmental uncertainty on the relationship between supply chain integration and operational performance[J].Journal of Operations Management, 2011,29 (6):604-615.

[39] HUO B, HAN Z, ZHAO X, et al.The impact of institutional pressures on supplier integration and financial performance:evidence from China [J].International Journal of Production Economics, 2013,146 (1): 82-94.

[40] 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.

[41] 钱锡红,杨永福,徐万里.企业网络位置、吸收能力与创新绩效——一个交互效应模型[J].管理世界, 2010,26(5):118-129.

[42] PREACHER K J, HAYES A F.Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models[J].Behavior Research Methods, 2008,40(3):879-891.

(责任编辑：张 悦)