Research on the Impact of Knowledge Cross-Border Searching on Enterprises' Iterative Innovation in Digital context: The Moderating Roles of Relational Embeddedness and Government Support Policies

Zhou Huiping1,Yao Yanhong2

(1.School of Business Administration, Guangdong University of Finance and Economics, Guangzhou 510320,China;2. School of Business Administration, Hunan University, Changsha 410082,China)

Abstract：In the new era of digital economy, more and more companies have taken advantage of digital platforms to actively interact with customers to collect their feedback, iteratively upgrade and improve products. It has become an important path by acquiring and combining different areas of knowledge across organizational boundaries for firms' innovation success.

The existing literature mainly emphasizes the important role of heterogeneous knowledge acquisition and possession in the growth of enterprises and the construction of core competitiveness. But it fails to meet the needs of quickly identifying and repeatedly editing the knowledge elements required for enterprises from massive knowledge sources in the digital age. The resource arrangement theory puts forward that the dynamic process of creating sustainable competitive advantage for organizations by effectively arranging resources to realize the rational allocation of internal and external resources. From the perspective of resource arrangement, this paper defines two dimensions of knowledge cross-boundary searching: domain knowledge searching and architecture knowledge searching. Then, this paper aims to explore the different mechanism of knowledge coupling affects firm's iterative innovation, it also tries to verify the moderating effects of relationship embedding and government support policies on knowledge coupling- iterative innovation relationship.

This study collects data by means of on-site and online questionnaires . The samples are mainly from Hunan, Sichuan, Guangdong and Liaoning, involving six high-tech industries with knowledge intensive characteristics, such as machinery manufacturing, electronic information technology and biomedicine. Considering the subjects' understanding and familiarity with enterprise innovation activities, the respondents are mainly middle and senior managers and other comprehensive executives in technology R &D, production and manufacturing departments who have worked in the enterprise for a long time, as well as some core employees (such as technical backbone). Based on the empirical analysis of 262 high-tech enterprises from China, the empirical results are as follows. (1) Domain knowledge searching has a inverted U-shaped impact on firm's iterative innovation, while architecture knowledge searching has a positive influence on iterative innovation. (2) Relational embeddedness positively moderates the relationship between domain knowledge searching and iterative innovation. (3) The matching of government support policies and knowledge searching types can promote the result of firm's iterative innovation. Specifically, the performance is that when firms implement domain knowledge searching strategies, the government adopts fiscal and tax support policies to be more conducive to firm's iterative innovation; when enterprises adopt architecture knowledge searching strategies, the government can conduct innovation environment support policies to promote firm's iterative innovation.

This paper focuses on the differentiated effect of knowledge cross-border searching on enterprise's iterative innovation from the perspective of resource arrangement, and provides new insights for the cross-study of knowledge management and innovation strategy. In addition, this paper also puts forward a new view that the matching of knowledge search activities with government support policies is conducive to stimulating iterative innovation, which provides a fresh perspective for the research of government policies and enterprise innovation.

The design of this study also has some limitations, which provides a direction for future research. Firstly, the important role of knowledge search in enterprise innovation has been widely recognized by scholars. Future research can try to explore the impact of knowledge search on disruptive enterprise innovation. The ability of enterprises to use heterogeneous knowledge elements can provide new opportunities for them to subvert the existing technology trajectory to a certain extent. Therefore, researchers can explore whether the interaction of knowledge elements in different technical fields can promote enterprises to make profits in the process of technological disruptive innovation. Secondly, although the common variance problem is not serious in this paper, In future research, different personnel familiar with the enterprise can fill in different parts of the questionnaire to ensure the objectivity of the research data.

Key Words：Domain Knowledge Searching; Architecture Knowledge Searching; Relational Embeddedness; Government Support Policies; Iterative Innovation

DOI：10.6049/kjjbydc.2021090525

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(2023)13-0113-10

收稿日期：2021-09-26

修回日期：2021-12-21

基金项目：国家自然科学基金面上项目(72174058);广东省基础与应用基础研究区域联合基金青年项目(2020A1515110775);广东省哲学社会科学规划青年项目(GD20YGL06)

作者简介：周惠平(1990-),女,湖南邵阳人,博士,广东财经大学工商管理学院讲师,研究方向为知识与创新管理;姚艳虹(1963-),女,湖南沅江人,博士,湖南大学工商管理学院教授,研究方向为知识与创新管理、组织人力资源管理。

0 引言

进入数字经济时代,越来越多的企业借助数字化平台与顾客互动,及时收集顾客反馈信息,不断对产品进行迭代升级和创新。例如,以小米、腾讯为代表的企业通过不断获取顾客诉求和意见,通过“模仿一代、开发一代、预研一代”的迭代创新模式获得巨大成功(魏龙,党兴华,2018)。迭代创新作为数字经济背景下企业基于循环、开放与迭代方式实现技术更替和升级的动态创新模式,具有广泛学习、不断试错和持续整合等特征(罗中伟,任国良,焦豪,等,2014)。现有文献大都采用定性研究方法探讨迭代创新的共性特征,尚未厘清迭代创新形成机制。因此,需要从定量视角揭示迭代创新机理。

组织创新的本质是不断的知识搜寻过程[1]。在大数据、物联网等数字技术驱动下,数字企业、数字市场、数字用户和数字政府等主体之间通过线上线下的交互,形成资源要素交互共享的数字生态系统[2]。数字生态系统突破了组织边界、技术距离限制,为企业跨界搜寻海量知识、寻求技术迭代和更新提供了大量机会。如华为的全球研发网络、苹果公司的“移动伙伴项目”。面对数字生态系统给商业实践带来的冲击,必须思考一个重要问题——数字化背景下组织如何开展知识跨界搜寻以实现迭代创新?

知识跨界搜寻是企业跨越组织边界和知识基础进行搜索并组合知识的过程[3]。既有研究主要从距离、方式、内容、时间等视角关注知识搜寻的主要特征及对企业创新的影响机制[1,4]。总体而言,现有文献主要强调异质性知识获取和占有对企业成长及核心竞争力构建的重要作用,无法满足数字化时代从海量知识源中快速识别、反复编辑企业创新所需知识的战略需求[1,4]。数字化时代实现了组织资源的反复利用和重新编辑,使企业获取持续竞争优势的驱动力量由对知识资源的占有转化为知识的跨界编排与组合[5]。资源编排理论强调通过有效编排实现内外部资源合理配置、为企业创造持续竞争优势的动态过程[5-6]。基于此,本文将从资源编排视角关注知识资源跨界编排与组合对企业迭代创新的驱动作用。

数字经济背景下企业与顾客、合作伙伴、竞争对手以及政府等主体通过构建互惠共生的数字生态系统实现知识跨界流动与共享。一方面,有学者提出关系嵌入可以有效促进合作主体间沟通和信任,助力知识资源跨界流动和组合,提升企业绩效(李丹,杨建君,2017)。另一方面,部分文献强调合作双方关系嵌入度越高,知识同质化程度也越高,反而不利于异质性知识重组和利用[7]。学者们对关系嵌入在企业创新中的作用存在争议,其根源是研究情境具有差异性。在数字化技术驱动下,组织如何利用数字生态系统中合作伙伴的松散耦合关系搜寻、组合知识资源,不断实现技术迭代,是企业维持竞争优势的重要课题。本文关注数字化背景下关系嵌入对知识跨界搜寻与企业迭代创新关系的调节作用,可为企业构建伙伴关系、提升知识搜寻效率提供参考。

政府支持政策是影响企业创新的重要制度因素,特别是在我国转型经济背景下政府控制了大量要素资源(康志勇,2013)。现有研究主要从政府财政补贴和税收优惠两方面探究政府支持对企业创新行为的影响[8]。但学者们尚未就政府支持政策与企业知识搜寻活动的适配性及其对企业创新的影响效果进行分类探讨。事实上,关注政府政策对企业创新行为的协同效应对提高政府支持政策的有效性具有重要现实价值和理论意义。

基于此,本文借鉴资源编排理论,探讨知识耦合活动对企业迭代创新的影响机制。本研究主要关注两个问题:第一,采用资源编排理论,验证领域知识搜寻与架构知识搜寻两类知识跨界搜寻对企业迭代创新的差异化作用。现有文献无法准确反映不同类型知识源所提供知识元素的属性差异及其对企业创新的差异化影响[1]。本文从资源编排视角关注知识跨界搜寻对企业迭代创新的差异化作用,为知识管理与创新战略的交叉研究提供新见解。第二,通过探讨关系嵌入和政府支持政策对知识跨界搜寻与企业迭代创新关系的调节作用,试图为企业管理生态伙伴关系、实现知识耦合活动与政府支持政策的匹配、促进技术更替和迭代升级提供思想借鉴。此外,本文提出知识搜寻活动与政府支持政策的适配模型,可为政府政策及企业创新行为研究提供新视角。

1 理论分析与研究假设

1.1 知识跨界搜寻内容结构

在数字生态系统中,企业通过与顾客、合作伙伴、竞争对手、中介机构等主体构建协同合作关系,广泛搜寻异质性知识以实现创新目标。现有知识搜寻研究主要从距离、方式、内容、时间等视角划分知识跨界搜寻维度,刻画知识搜寻主要特征,探究知识搜寻影响企业创新的具体机制[4]。总体而言,既有研究主要分析知识资源占有对企业创新的促进作用,未能辨析不同类型知识元素的属性差异及其对创新的差异化影响[3]。这不利于企业根据所需知识类型,选择合适的搜寻策略开展跨界搜寻活动。在数字生态系统中组织面临海量差异化、可重复编辑、循环利用的知识资源,在此情境下,知识跨界搜寻要以整体目标为导向,从海量异质性知识中快速识别、组合企业创新所需特定知识。

资源编排理论提出对企业内外部资源进行编排,以促进资源基础构建,激励企业创新[6,9]。企业知识基础是由相互间具有特定结构关系的知识元素构成的集合,将不同领域与类别的知识元素进行组合对企业创新成功至关重要[10]。一方面,知识元素具有高度延展性,不同知识元素可通过多种方式重新组合,进而创造新发明[11]。另一方面,由先验知识重组形成的知识元素关系结构又构成了价值创造源泉[11]。在此基础上,Yayavaram等[10]从知识元素关系视角对知识源进行分类,提出企业创新搜寻中面临两种知识结构类型:①领域知识——不同技术领域拥有的知识元素;②架构知识——关于如何组合不同技术领域知识元素的知识。同时,来自外部的领域知识和架构知识通过深化或拓展组织知识基础促进创新成功[10]。基于资源编排理论对知识来源的分类为数字化背景下知识跨界搜寻研究提供了一个独特而新颖的视角。基于此,本文以资源编排理论为基础,从知识元素关系视角重新定义知识跨界搜寻的两类结构——领域知识搜寻和架构知识搜寻,以探寻数字经济背景下知识跨界搜寻影响企业迭代创新的作用机理。

1.2 知识跨界搜寻对企业迭代创新的影响

1.2.1 领域知识搜寻对企业迭代创新的影响

领域知识是指企业在不同技术领域拥有的知识元素,主要用来描述认知对象或构成要素[10]。参考前人研究成果,本文将领域知识搜寻界定为企业跨越组织和产业边界,从生态伙伴处搜寻体现产品核心设计理念和特定功能的知识,包括与组织特点相关的专业化资源、技术和能力。

迭代创新是指企业为加快创新速度,以最小成本和最低风险,通过多次迭代升级提高产品性能的创新模式(魏龙,党兴华,2018)。首先,资源编排理论强调对企业内外部资源的有效组合以促进资源增值,进而影响企业成长[6,9]。企业通过搜寻活动获取不同领域新知识,与组织现有知识进行重组,有利于企业淘汰旧知识,不断改进产品或服务。其次,由跨界搜寻活动获取的领域知识有助于提高企业产品或技术迭代速度。例如,有学者指出,异质性知识元素组合不仅有利于产生新创意和新思想,而且能深化企业对原有领域知识的认知,促使企业改进产品或实现技术升级[12]。最后,领域知识交互也为企业重组内部知识管理流程提供了新理念和动力,有利于推动企业通过优化资源分配和产品设计等活动,提高企业产品或技术研发速度,优化产品迭代升级流程。

随着领域知识交互或组合程度不断提高,也会对企业迭代创新产生消极影响。尽管不同领域知识组合有助于创造新知识、新技术,但也会加大企业管理成本,不利于迭代创新活动。第一,搜寻不同技术领域知识会面临经验与能力缺乏、搜索范围较宽泛等高度不确定性因素,导致企业产生错误决策的概率增大[12];第二,领域知识组合也会在一定程度上破坏组织原有惯例,产生大量沟通、协调成本;第三,当企业将知识搜寻活动拓展到新技术领域时,需要投入大量成本和精力,这将分散企业研发资源,不利于企业迭代创新能力和速度提升。

综上,本文提出如下研究假设:

H1a:领域知识搜寻与企业迭代创新呈倒U型关系。

1.2.2 架构知识搜寻对企业迭代创新的影响

架构知识是指企业拥有的关于如何组合不同技术领域知识元素的知识,主要用来描述不同认知对象或其构成要素之间的关系[10]。本研究将架构知识搜寻界定为企业跨越组织和产业边界,从生态伙伴处搜寻涉及组织内部分享、学习、创造的有关整体结构或流程的知识,包括交流渠道、信息“过滤器”和问题解决策略。

架构知识搜寻对企业迭代创新的影响,是通过更新企业内部知识架构和管理流程,逐步改进与升级产品或技术实现的。首先,企业跨越组织边界,从生态伙伴处获取关于内部沟通渠道和问题解决策略的架构知识时,往往能加深对现有知识体系的理解,促进企业有效组合关键知识资源并应用于产品改进和流程升级,以加快产品或技术更新换代速度。其次,大量架构知识相互作用并产生新知识,为企业改进产品性能提供新思路或新方案,在一定程度上能避免陷入“熟悉陷阱”,促进产品迭代和升级[13]。最后,将生态伙伴有关内部运营和信息过滤的架构知识进行组合,能够增强企业核心竞争力,并通过知识编排实现新旧知识迭代和知识库动态更新,有助于提炼出有效知识,缩短产品或技术开发周期,提高企业产品或技术迭代效率。

基于此,本文提出以下研究假设:

H1b:架构知识搜寻与企业迭代创新正相关。

1.3 关系嵌入的调节作用

关系嵌入体现数字生态伙伴的联结规模、强度、密度等,主要用来反映创新主体间的关系内容、质量及密切程度[14]。在数字生态系统中,关系嵌入度决定企业从生态伙伴处搜寻、组合知识的程度。企业通过数字化平台与合作伙伴构建自组织生态系统,有利于促进知识、技术等资源在生态系统中流动与交互,帮助企业实现产品、技术迭代升级与创新。首先,企业与生态伙伴的关系嵌入度越高,越有利于促进数字生态系统中各类知识资源共享,帮助企业根据内部知识基础,搜寻迭代创新所需知识结构类型,提高知识组合与利用效率,加快技术升级速度。其次,生态伙伴间深度的嵌入关系有助于提高彼此信任和默契度,减少交易成本和组织冲突,促进知识资源组合,为企业解决产品升级中的问题提供新思路和新方法。最后,合作主体间深度的关系嵌入还能促进异质性知识组合,催生更多新知识,及时识别顾客需求变化,加快产品和技术更新速度。总之,生态伙伴间的关系嵌入有利于促进知识跨界搜寻活动,提高企业迭代创新效率。

基于此,本文提出以下研究假设:

H2a: 关系嵌入正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系;

H2b: 关系嵌入正向调节架构知识搜寻与企业迭代创新关系。

1.4 政府支持政策的调节作用

政府支持与企业创新关系是学术界关注的重点。随着市场环境无序性、不确定性和复杂性加剧,政府在维护市场正常秩序中起关键作用,但关于政府“如何”及“多大程度”上支持创新仍存在较大争议(杨浩昌,李廉水,2019)。虽然现有研究对政府支持在企业创新中的重要作用已达成一定共识,但尚少探究不同类型支持政策对创新效果的差异化影响,进而影响了政府政策支持的有效性。本文将政府支持政策概括为财税政策和创新环境两种类型[15]。其中,财税政策主要涉及税收优惠、资金补贴、政府采购等直接经济手段,创新环境主要包括经济金融服务、知识产权保护、人才激励政策等间接制度环境。

政府财税政策主要通过激励手段对企业创新机制产生积极影响。这主要是因为政府提供的财税支持和政策引导有助于企业优化管理系统、流程与制度,促进技术改进和产品迭代[16]。一方面,政府通过税收减免、财政补贴等手段支持企业研发活动,能够减轻企业资金负担,降低其创新过程中面临的风险和不确定性,促进企业专注于搜寻有助于改进产品设计、开发出核心技术的关键知识,提升迭代创新效率。另一方面,政府支持和补贴也向外界传递与释放了积极信号,有助于推动企业与各类生态伙伴合作,促进各类异质性知识搜寻与整合,提升企业解决现有技术瓶颈或问题的能力,为其迭代创新活动提供有效支撑。

但也有部分学者提出,政府的财税支持并不能促进企业创新,反而会对企业创新活动产生“挤出效应”[17]。这主要是因为政府创新目标与企业创新目标存在不一致性。一般来说,政府更倾向于支持那些基础性、长期性且能够带动某产业或技术领域发生创新性变革的前瞻性项目。相较于政府要求的探索式项目,企业会权衡收益与风险之间的利弊关系,更倾向于将政府的财税支持用于技术或产品迭代等活动,这将占用探索新技术的资源渠道和内部流程,影响原来的创新活动。此外,有研究表明,政府的补贴支持也会滋生企业寻租行为(陈德球,金雅玲,2016),导致其通过行贿、利益输送等手段伪装成创新型企业,滥用沟通渠道与内部程序,损害企业技术改进与升级绩效及结果。

因此,本文提出以下研究假设:

H3a: 财税政策支持正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系;

H3b: 财税政策支持负向调节架构知识搜寻与企业迭代创新关系。

大量学者提出,制度因素会对企业创新产生重要影响[18]。这主要是因为政府支持能够优化企业营商环境,促进企业跨界合作和创新协同,增强企业创新能力[19]。部分研究强调,来自政府的环境政策支持是企业创新系统建设和创新活动顺利开展的重要保障[20]。首先,良好的创新支持政策有助于企业在复杂、动荡的市场环境中顺利开展创新活动,并引导企业根据市场需求不断吸收、学习外界新知识和新技术,畅通和加速内部沟通渠道与信息处理流程,促进企业技术迭代和提升产品开发效率。其次,法律法规完善有利于保护合作伙伴利益和知识产权,拓宽组织间知识交流和共享渠道,促进各类异质性知识整合与吸收,有利于企业产品改进和技术升级。

然而,也有学者提出,政府环境支持并不一定有利于企业组合同类知识,甚至限制创新发展(杨昌浩,李廉水,2019)。这是由于政府创新发展目标往往与企业创新目标存在差异,政府的一些金融、人才激励政策很难完全契合特定企业的创新需求,只能带动某些基础性、共性技术领域或产业发展,不利于激发企业搜索、组合解决关键问题的核心领域知识,进而对企业技术迭代升级产生阻碍。因此,本文提出以下研究假设:

H3c: 创新环境政策支持正向调节架构知识搜寻与企业迭代创新关系;

H3d: 创新环境政策支持负向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系。

综上所述,本文绘制研究框架如图1所示。

2 研究方法

2.1 样本与数据搜集

本研究采用问卷调查方式搜集数据,样本主要来自湖南、四川、广东和辽宁等地,涉及具有知识密集特征的机械制造、电子信息技术、生物医药等6个高新技术产业。考虑到被试者对企业创新活动等方面的了解和熟悉程度,调查对象主要为在企业工作年限较长的技术研发、生产制造等部门的中高层管理者和其它综合型高管,以及部分核心员工(如技术骨干)。通过学生、校友等途径发放问卷,委托样本企业的人力资源部收集数据,选用现场或在线填答方式完成。本次数据搜集涉及3个阶段:第一阶段是预测试,主要用于对问卷题项及因子进行分析,通过MBA和EMBA课堂现场发放问卷100份,得到有效问卷81份。第二阶段是正式调查,用于理论假设检验。为了降低共同方法偏差,研究变量的测试分为两个步骤完成。首先,让被试填写问卷的“知识跨界搜寻”、“关系嵌入”以及样本特征、控制变量等部分内容,第三阶段在一周后进行,邀请同一被试者填答“政府支持”和“迭代创新”量表。本轮发放问卷250份,收回205份,回收率为82%。在剔除不完整和无效问卷24份后,本次调研共回收到有效问卷262份。样本分布情况如表1所示。

2.2 研究变量

除控制变量外,其它变量测量均采用李克特5点量表。问卷调查所用测量指标均基于国内外成熟量表,再根据研究需要调整、修改而成,具体见表2。

知识跨界搜寻量表借鉴姚艳虹和李扬帆[21]、Yayavaram等[10]的研究成果调整、编制而成。最终,知识跨界搜寻量表包含领域知识搜寻和架构知识搜寻两个维度,分别包括6个和5个题项。

迭代创新测量参考李全升和苏秦[22]、Dou等[23]的研究成果,调整后得到6个题项。

关系嵌入引用许冠南等[24]和杨栩等[25]的研究成果,整理形成4个题项。

政府支持政策借鉴Shu等[26]的研究成果,调整后,得到财税政策支持和创新环境支持两个维度,分别包含4个和5个题项。

为排除对研究结果的潜在干扰,引入企业成立年限、企业规模、技术动荡3个控制变量。

3 数据分析与结果

3.1 信效度分析

进行数据搜集后,对每个构念进行效度分析。第一,本研究模型拟合指数如下:χ2=722.546,df=338,χ2/ df=2.153,RMSEA=0.058,CFI=0.934,IFI=0.951,TLI=0.948,表明该模型拟合度较好。第二,探索性因子分析。所有构念的Cronbach's α和综合信度系数(CR)均大于0.8,表明模型内部一致性较高,具体见表2。第三,本文中所有题项的因子载荷均大于0.7,每个潜变量的平均提炼方差(AVE)都大于0.5,表明模型具有较高内聚效度。第四,模型中各变量AVE的平方根均大于该变量与其它变量的相关系数,具体见表3,说明测量模型具有较高判别效度。

为了检验是否存在共同方法偏差,采用Harman单因素分析方法进行事后统计分析。对所有关键变量进行探索性因子(无旋转)分析发现,未出现变量加载到同一系数上,或者变量总系数占据大部分的协方差(3个变量中最高解释方差占总方差解释量的19.807%)。因此,共同方法偏差问题在本文中并不严重。

3.2 模型检验

3.2.1 知识跨界搜寻对企业迭代创新的直接效应检验

表3为变量描述性统计及相关分析结果。通过构建多层回归模型,验证知识跨界搜寻对企业迭代创新的直接影响。回归分析结果如表4所示,可以发现,模型1为只包含控制变量的基准模型;模型2显示,领域知识搜寻的回归系数为正(β= 0.306, p<0.001);根据模型3的结果,加入领域知识搜寻平方项后,领域知识搜寻与领域知识搜寻平方项的回归系数分别为正(β=0.301, p<0.001)和负(β= -0.143, p<0.01),表明领域知识搜寻与企业迭代创新呈倒U型关系,假设H1a得到支持。同理,模型4显示,架构知识搜寻的回归系数为正(β= 0.277, p<0.001);根据模型5的结果,加入架构知识搜寻平方项后,架构知识搜寻的回归系数为正(β= 0.260, p<0.001),架构知识搜寻平方项的回归系数不显著(β= -0.109, p> 0.05),表明架构知识搜寻与企业迭代创新呈正相关关系,假设H1b得到支持。

3.2.2 关系嵌入与政府支持政策的调节效应检验

本文采用多层回归模型验证关系嵌入与政府支持政策的调节作用。为避免多重共线性问题,先对各变量进行标准化处理。此外,各变量的VIF值均小于2,表明多重共线性问题并不严重。回归分析结果如表5所示,模型1为只包含控制变量的基准模型。

首先,对比模型2和模型3发现,加入两类知识跨界搜寻结构与关系嵌入的交互项后,领域知识搜寻与关系嵌入的交互项系数显著(β= 0.159,p<0.01),表明关系嵌入正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系,假设H2a得到支持;架构知识搜寻与关系嵌入的交互项系数不显著(β= 0.063, p> 0.05),表明关系嵌入未调节架构知识搜寻与企业迭代创新关系,假设H2b未得到支持。

其次,对比模型4和模型5发现,加入知识耦合与政府支持政策的交互项后,领域知识搜寻与财税政策支持的交互项系数为0.196(p<0.001),而架构知识搜寻与财税政策支持的交互项系数为-0.153(p<0.01),表明财税政策支持正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系,而财税政策支持负向调节架构知识搜寻与企业迭代创新关系,假设H3a和H3b得到支持。同理,领域知识搜寻与创新环境支持的交互项系数为-0.356(p<0.001),架构知识搜寻与创新环境支持的交互项系数为0.281(p<0.001),表明创新环境支持负向调节领域架构知识搜寻与企业迭代创新关系,而创新环境支持在架构知识搜寻与企业迭代创新的关系上发挥正向调节作用,假设H3c和H3d得到验证。

通过对比表5中不同政府支持政策对知识跨界搜寻与企业迭代创新关系的调节作用,可以得出:企业在开展领域知识搜寻策略时,政府出台财税支持政策更有利于企业迭代创新;当企业采用架构知识搜寻策略时,政府出台创新环境支持政策更能促进企业迭代创新。因此,在加快迭代创新的目标下,政府支持政策与知识跨界搜寻策略之间存在适配关系,如图2所示。

3.3 稳健性检验

为进一步检验上述研究结果的稳健性,借鉴前人方法[27],采用OLS回归模型对多层回归模型所涉及的控制变量和自变量回归系数重新估计。对比分析表4、表5和表6模型结果,可以发现,尽管由于模型估算方法不同导致回归系数存在细微差别,但除关系嵌入调节领域知识搜寻与迭代创新关系的显著性水平有所下降外,领域知识搜寻与架构知识搜寻的显著性系数以及政府支持政策调节作用的显著性系数均与原有研究结果高度一致,表明本文研究结果具有较强稳健性。

4 研究结论与展望

4.1 结论与讨论

本文采用资源编排理论,研究数字生态系统中知识跨界搜寻对企业迭代创新的差异化影响,以及关系嵌入和政府支持政策的调节作用。通过对262份企业调查问卷的实证分析,本研究得出以下结论:

(1)领域知识搜寻与企业迭代创新呈倒U型关系,且架构知识搜寻正向影响企业迭代创新。研究结果表明,不同领域知识元素耦合程度较低有利于企业迭代创新,当领域知识搜寻提升到一定水平时,反而不利于企业迭代创新。该结论拓展了在特定行业或环境中知识元素组合对企业创新结果可能产生负向影响[10]的观点,表明组合不同领域知识元素并不一定导致更高创新水平。这可能是由于跨界搜寻不同领域知识元素的行为成本会对企业自主研发成本产生一定程度的“挤出效应”,该研究结果丰富了知识管理和创新搜寻理论。本文实证结果显示,架构知识元素搜寻有助于加快企业迭代创新。这可能是由于当企业跨界搜寻问题解决策略和内部沟通渠道的架构知识时,有利于企业更新知识库,淘汰旧知识,不断提升企业产品与技术更新迭代速度,避免陷入“熟悉陷阱”。本文研究结果表明知识元素的搜寻结构对企业迭代创新产生差异化影响,拓展了资源编排理论在知识搜寻研究中的应用[6,9]。

(2)关系嵌入正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系,但在架构知识搜寻与企业迭代创新关系间并不发挥调节作用。该研究结果表明,企业通过与生态伙伴维持高水平嵌入关系,有助于开展专业化知识及技能搜寻,进而利于企业技术开发与产品迭代。关系嵌入对架构知识搜寻与迭代创新关系的调节作用未得到证实,可能存在两个原因:一是高度嵌入的合作网络中存在大量同质化知识,虽然能在一定程度上更新与拓展企业知识基础,但搜寻与获取大量高度相似性知识并不能为企业解决技术瓶颈与破解困难提供新思路或方法,不利于其迭代创新。二是架构知识主要涉及影响企业创新活动的管理流程与信息过滤渠道,从外界获得的架构知识需要与组织原有惯例和流程进行内化耦合,才能对技术或产品改进活动产生积极影响[28]。现有文献对关系嵌入在企业创新中是否发挥积极作用仍存在争议,本文的实证结果对先前研究进行了补充和拓展[7]。

(3)不同政府支持政策对知识搜寻策略与企业迭代创新关系存在不同调节效应。实证分析结果表明:财税政策支持正向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系,但在架构知识搜寻与企业迭代创新关系中发挥负向调节作用;创新环境支持负向调节领域知识搜寻与企业迭代创新关系,但在架构知识搜寻与企业迭代创新关系中发挥正向调节作用。该结果显示,企业在实施领域知识搜寻策略时,政府采用财税支持政策更有利于提升企业迭代创新;当企业采用架构知识搜寻策略时,政府采用创新环境支持政策更能促进企业迭代创新。因此,本文提出政府支持政策与知识跨界搜寻策略相匹配才有利于企业迭代创新的新观点。现有研究对政府支持是否影响以及如何影响企业创新尚未达成共识[8]。本研究从政府支持政策与知识搜寻策略适配的视角分析企业创新,充分考虑了政府政策对企业创新的协同作用,深化了政府支持在知识管理与企业创新交叉研究中的应用。

4.2 管理启示

本文研究结果对企业知识搜寻和创新战略选择有以下启示:

首先,企业应意识到不同领域知识元素组合与编排对企业创新的重要作用。在数字经济背景下,企业越来越需要与各类创新主体构建良好的合作关系,以促进异质性知识跨界搜寻与组合。一方面,企业可充分利用与生态伙伴的高度嵌入关系,适度探索并组合不同领域核心技术和知识,以更有效地改进现有产品或技术。另一方面,企业需密切关注生态系统中协同伙伴的内部运营架构和知识管理流程,以帮助企业完善内部沟通渠道和提升技术迭代效率。

其次,管理者应充分发挥政府支持政策对企业创新的匹配作用。企业可根据自身知识搜寻战略选择适配的支持政策,当企业拟开展不同领域专业化知识搜寻与组合活动时,可利用政府财税优惠政策缓解内部资金压力;当企业侧重于完善内部运营流程和沟通渠道时,可发挥政府环境支持政策的协同作用,促进内部知识库更新和技术迭代。

总之,本文通过探索政府支持政策、关系嵌入在知识跨界搜寻与企业迭代创新关系中的调节作用,为数字经济背景下企业针对性开展知识搜寻活动、提升迭代创新能力提供了理论参考,也为企业有效维持与政府、合作伙伴等主体间的良好关系,更好地促进知识增值和实现创新目标提供了指导及建议。

4.3 研究局限与展望

本研究尚存在一些局限,这为未来研究提供了方向。首先,知识搜寻对企业创新的重要作用已获得学者们的广泛认同。企业对异质性知识元素的利用与整合能力在一定程度上为颠覆现有技术轨迹提供了新机会,因此,未来研究可尝试探讨知识搜寻对企业颠覆式创新的影响。其次,尽管本文中的共同方差问题并不严重,但未来研究可以考虑将问卷不同部分分别由熟知企业的不同人员来填写,以保证研究数据的客观性。

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(责任编辑：胡俊健)