创新网络关系治理对科技型中小企业突破性创新的影响机理
——知识场活性的中介效应

姜 骞1,刘 强2,唐 震3

(1.辽宁工业大学 管理学院;2.辽宁工业大学 经济学院,辽宁 锦州 121001;3.河海大学 商学院,江苏 南京 210098)

摘 要:创新网络关系治理、知识场活性在科技型中小企业突破性创新过程中发挥着至关重要的作用。以“网络-知识-创新”为逻辑框架,构建了创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新的概念框架及研究假设,通过大样本数据调查,运用区间数拓展DEMATEL、SmartPLS结构方程模型对概念框架进行了信效度检验和结构方程模型分析。结果显示,创新网络关系治理(共生行为、联结强度和影响策略)对知识场活性具有显著正向影响;知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间具有显著正向关系。

关键词:创新网络;创新网络关系治理;科技型中小企业;突破性创新;知识场活性;区间数拓展

0 引言

在“大众创业、万众创新”的国家创新驱动战略下,科技型中小企业逐渐成为我国自主创新能力体系构建的重要载体。突破性创新作为一种能够持续改进企业技术轨迹和创新能力的跨越性创新方式,可以促进企业开发新市场、改变竞争规则甚至重塑竞争格局,其是科技型中小企业持续快速成长的重要驱动力[1]。创新是复杂社会网络中企业与外部多元参与主体相互联结情境下知识成功交换和交互作用过程的结果[2]。McEvily和Zaheer[3]明确指出,企业可以通过与外部组织构成的组织间网络获取价值性信息、捕捉新的商业机会、维持持续竞争优势。社会资本理论和社会网络理论的观点认为,企业通过外部组织间网络与供应商、分销商、竞争对手等主体实现资源互补与知识共享是企业绩效提升的核心要素[4]。战略管理领域的研究成果已经证明,企业对外部知识的储存能力直接决定其绩效水平,为了最大限度地从外部网络获取价值性知识,企业对外部组织间网络的管理、控制、协调和利用能力显得尤为重要[5][6]。创新网络关系治理作为一种正式契约机制的辅助机制,为企业建立、维系并利用各类合作伙伴关系的知识和技能提供了强有力的理论支撑[7]。科技型中小企业突破性创新是一种动态演变过程,是创新结果与现有知识交叉融合形成的非连续和非线性的“双非”创新过程[8]。科技型中小企业实现突破性创新的关键在于打破组织边界限制、聚合组织内外部创新要素、弥补创新资源缺失,形成多知识点主体间知识溢出、扩散和吸收的相互作用的“知识场”[9]。其中,各个主体的知识势能与知识节点交替转换,在“知识场”中完成知识传承和知识创新[10]。“场”效应的实现依赖于“知识场”中各节点主体与其它知识需求方或知识供给方形成以价值观念和共享愿景为基础,通过信任、理念、情感、使命等方式有效指导和促进显性知识与隐性知识互动的活性知识场[11],进而实现企业突破性创新。此外,突破性创新具有大量技术、知识和组织等动态性,对成长年限和资源积累周期较短、组织内部隐性知识匮乏的科技型中小企业而言,通过合理运用创新网络关系治理机制、促进组织间网络成员企业的信息交流和深度交互以及有效实施知识传承,可以与创新网络成员企业形成社会性互动和信任水平较高的活性“知识场”,对组织内部先验性知识和能力进行“深度挖掘”,对外部网络组织的异质性知识加以汲取和融合,获得组织内外部知识聚合效应,进而实现突破性创新。

鉴于科技型中小企业突破性创新的特殊地位,本研究以战略管理理论、创新网络理论、组织间关系理论以及知识管理理论为基础,探究创新网络关系治理与科技型中小企业突破性创新之间的影响关系,实证检验知识场活性在创新网络关系治理与科技型中小企业突破性创新关系中的中介作用,运用区间数拓展DEMATEL、Smart PLS结构方程模型,揭示创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间的影响机理,以期打破科技型中小企业创新资源“陷阱”和组织边界限制。

1 理论基础与研究假设

1.1 理论基础

日本学者Nonaka将知识转移、分享、利用、创新时所创造的情境定义为“知识场”。知识场活性是具有扩散和吸收属性的价值性知识被以价值观念和共享愿景为基础的知识主体通过理念、心理契约、情感动机等交互方式在知识空间实现有效流动过程中所表现出的具有较大辐射范围和驱动力的“媒介”情境物质总和[12]。知识场活性来自创新网络的物质空间(办公室等基础设施)、虚拟空间(网络群组、Email等)和精神空间(共享理念、愿景等),抑或是三维知识空间的随机组合。知识场活性的大小取决于知识分布空间范围内各知识主体知识扩散、知识传承以及知识聚合的意愿程度。创新网络关系治理作为跨组织合作过程中的非契约式治理机制,能够有效解决组织差异、关系风险等组织间冲突问题,有利于创新网络成员形成较高的知识场活性。创新网络成员间形成活性知识场效应是突破性创新发生裂变的必要条件,科技型中小企业突破性创新的实现依赖于不断与创新网络成员进行知识转移、传承、创新的融合和聚集。而创新网络关系治理和知识场活性是科技型中小企业获取突破性创新的关键要素和核心模块。基于相关研究成果,本文认为共生行为、联结强度和影响策略作为创新网络关系治理的有效路径,直接影响科技型中小企业与创新网络成员企业间知识场活性,能够缓解关系风险带来的潜在组织间冲突、增强科技型中小企业与创新网络成员企业的“场”效应,为突破性创新奠定基础。遵循“关系治理—知识场活性—突破性创新”的理论逻辑,本文提出创新网络关系治理、知识场活性对科技型中小企业突破性创新影响机理的理论框架,如图1所示。

图1 创新网络关系治理、知识场活性对科技型中小企业突破性创新的影响机理概念框架

1.2 创新网络关系治理与知识场活性

1.2.1 共生行为与知识场活性

共生理论由生物学与社会学交叉衍生而来,是指共生单元之间在一定共生环境中按某种共生模式形成的关系。网络理论和共生理论的观点认为,共生行为是企业与创新网络成员深度交互、知识聚合的联合行动[13]。科技型中小企业与创新网络成员通过异质性共生单元的互动交流实现知识传承、信息共享和创新要素集聚,通过共生行为构建有利于共生单元的交互与合作平台,实现共生单元间“知识场”效应。共生行为是科技型中小企业与创新网络成员跨组织间资源聚合的基础,能够反映创新网络成员合作过程中知识流动与技术转移的共享意愿,增强创新网络成员间稳定性和互信水平,增强跨组织间深度交互和知识集聚,便于建立以信任为基础的网络关系[14]。李煌华和武晓锋等[15]指出,优化共生单元、选取共生模式、培育共生环境、建立协同创新共生界面是实现创新生态系统稳定协同创新的重要途径。林少疆和徐彬[16]认为,共生行为可以增强企业间资源分配的互惠均衡性,提高资源传递效率,便于隐性知识汲取和融合,促进技术知识扩散,提高协同创新能力。共生行为是创新网络成员企业间协调一致的基本条件,能够有效规避组织间冲突,为科技型中小企业与外部网络创新合作提供良好环境。科技型中小企业通过共生界面与创新网络成员企业进行创新要素流转与交换,产生共生能量,继而形成良好的合作氛围和创新环境。Morgan和Hunt[17]认为,联盟信任关系与关系承诺的形成源于联盟伙伴之间的共生行为。科技型中小企业可以与创新网络成员企业形成较为稳定的共生关系,通过彼此的共生行为,形成跨组织的高水平活性知识场。综上所述,本文提出如下假设:

H1:共生行为对知识场活性具有显著正向影响。

1.2.2 联结强度与知识场活性

联结强度的本质是关系契约的进一步体现,主要涉及创新网络组织联结时长、情感强度、关系亲密度以及互惠互利程度。高水平的联结强度意味着创新网络组织间密集的相互作用,网络成员间相互信任,愿意开展协作活动,形成较强的凝聚力和集体认同感[18]。解学梅等[19]指出,较好的联结强度可以促使组织间形成高水平信任关系、相互依赖性和深度交互行为,增强组织间知识流动和互动沟通。此外,高水平的联结强度能够促进创新网络成员间信息流动,为科技型中小企业提供具有较高附加价值的信息和知识,降低创新过程中的关系风险和不确定性,促使跨组织合作形成共同愿景和价值认知。高水平的联结强度有利于企业在跨组织网络关系中的深度嵌入,提升组织间社会规制和管控效率与效果,大幅度提升组织间互信水平,形成较强活性的知识场效应[20]。池仁勇[21]指出,创新网络节点间较高的联结强度可以促进组织间创新要素共享、风险分担、信息流动、技术合作和技术分工等,继而提升创新绩效。强联结强度促使结构洞企业较容易感知创新网络成员的创新能力和合作意愿,增强创新网络成员间双重信任、相互依赖、组织承诺和知识传递[22]。科技型中小企业在创新合作网络中的嵌入强度由弱变强,可以增强科技型中小企业与创新网络成员企业的交互频率和互动深度,有利于组织学习能力的提升,对创新成果转化、创新能力提升具有重要推动作用[23]。综上所述,本文提出如下假设:

H2:联结强度对知识场活性具有显著正向影响。

1.2.3 影响策略与知识场活性

影响策略是指跨组织合作企业之间的组织设置、组织行为调整过程和输出结果[24]。企业运用合适的影响策略改变创新网络组织的理念或愿景,确保跨组织合作行为常规化、制度化,保障组织间学习、风险共担及合作创新的持续性。特别是中国转型经济背景下,企业构建合理的“微观”制度(影响策略),增强跨组织间合作的互信水平和组织承诺水平,可以弥补外部社会制度的不足[25]。韦慧民和龙立荣[26]认为,控制策略对于组织间信任的建立与发展具有至关重要的作用。Schoorman[27]指出,影响策略可以大幅降低组织间合作不确定性,增强可预测性,继而推动组织间信任的迅速建立。Chen和Lin等[28]认为,供应链联盟合作伙伴组织间信任关系的建立有赖于彼此之间的影响策略。张峰[29]指出,社会化控制为企业创新提供支持性环境,可以增进创新合作关系的社会化和交互化,降低监督和契约成本。王婷和杨建君等[30]指出,交互性控制可以灵活应对跨组织合作过程中产生的组织间冲突。科技型中小企业通过自身的组织间权力或关系专用性投资(价值性信息、异质性资源、技术诀窍等创新要素),对创新网络成员产生潜在影响力,构建良好的组织间氛围,形成活性知识场效应。影响策略直接关系到创新网络关系的发展方向和发展深度,能够决定创新网络成员跨组织间合作的决策制定和创新行为,影响策略是组织间合作的知识场活性形成与构建的关键路径。综上所述,本文提出如下假设:

H3:影响策略对知识场活性具有显著正向影响。

1.3 知识场活性与突破性创新

突破性创新产生于显性知识、隐性知识、活性知识以内在化、外在化、社会化以及组合化的方式进行深度交互的过程中,知识场活性为知识创新过程提供了强有力的支撑平台。知识场活性强调组织间知识创造过程中凸显出的差异性主体间知识转移、扩散、汲取和融合的动机、态度以及组织学习意愿等社会性因素,知识场活性是突破性创新过程持续稳定运行的动力保障。知识场活性的高低取决于组织间网络主体间抵制知识共享的意愿、氛围以及组织间网络的互信水平、凝聚力等,知识场活性越高,就越能增加知识供体和受体的知识点互动机会。知识场活性导致个体分享知识的内在动机和意愿产生差异,说明知识场活性对知识流动与自主研发具有导向性影响[31]。吴价宝[32]指出,组织知识场活性越高,对组织外部产生的影响力就越强,继而在个体间、组织内部、组织间产生创新叠加效应。史丽萍等[33]认为,知识活性能够有效促进知识嵌入,继而影响知识集成。许学国和梅冰青[34]认为,具有较高活性的知识场可以提升知识节点间知识辐射效应。分散、凌乱的异质性知识在知识场活性较高的创新环境下深度交互,有利于企业的先验性知识与外部价值性知识聚合融入企业产品和创新中[35]。 综上所述,本文提出如下假设:

H4:知识场活性对科技型中小企业突破性创新具有显著正向影响。

2 研究设计

2.1 研究样本与数据收集

本文聚焦于创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新的影响机理,使用多重变量测度概念模型,采用李克特七分量表设计调查问卷,问卷题项设计以相关研究成果为基础,参考同行专家、业界高管建议以及问卷预测试反馈意见,保证问卷题项的正确性和有效性。选择辽宁工业大学科技园、辽宁省锦州市高新技术产业园区、江苏省常州市高新产业园3个科技型中小企业聚集园区进行实地调研,并对相关调研对象进行深度访谈。主要通过实地访谈、发放调查问卷、Email等方式要求企业中高层管理人员根据所在企业实际情况作答,共发放问卷500份,实际收回问卷328份,去掉有填写错误、缺失值和极端答项的问卷65份,最终得到有效问卷263份,问卷有效率为52.6%。样本企业规模、员工数量、资产总额具有一定的代表性,企业年龄大致呈正态分布,样本企业符合国家出台的有关科技型中小企业划分标准,行业分布包括生物与医药(11.3%)、电子与信息(28.8%)、新能源与新材料(23.2%)、高技术服务(19.4%)、节能与环保(17.3%)。从被调研对象的岗位职责来看,战略情报部门主管占35%,项目经理占47%,创新团队成员占18%。使用独立样本t进行检验,结果显示先后填写的问卷不存在显著性差异,调研回收问卷不存在回复偏差现象。

2.2 变量测量

(1)共生行为。根据陈佳莹(2014)以及林少疆等(2016)的研究成果,共生行为采用4个题项进行测度:①我们与创新网络成员的合作具有明晰的创新意识;②我们与创新网络成员具有共同的创新目标;③我们与创新网络成员具有相当的资源传输效率;④我们与创新网络成员具有协调一致的联合行动。

(2)联结强度。根据Claro(2003)、谢永平(2014)以及Xuemei Xie等(2016)的研究成果,联结强度采用4个题项进行测度:①我们与创新网络成员共同面对逆境与挑战;②我们与创新网络成员致力于构建伙伴型关系;③我们与创新网络成员具有较高的关系性投资;④我们与创新网络成员的组织间矛盾通过持续协商化解。

(3)影响策略。根据陈谢平(2012)、Chien(2014)以及罗逾兰等(2016)的相关研究,影响策略的测量采用4个题项:①我们与创新网络成员之间采用正式契约或协议规制彼此的创新行为和活动;②我们与创新网络成员之间的交互具有相应标准和规范;③我们与创新网络成员之间在面对困境时存在协商与激励机制;④我们与创新网络成员之间具有相应的战略控制措施。

(4)知识场活性。根据Grayr(2001)、Senoo 等(2007)以及王坤(2012)的研究成果,知识场活性采用4个题项进行测度:①我们与合作伙伴具有较高的凝聚力;②我们与合作伙伴具有高水平的互动沟通水平;③我们与合作伙伴形成良好的团队氛围;④我们与合作伙伴形成较高的互信水平。

(5)突破性创新。根据Chandy(1998)、尹惠斌(2014)以及裴旭东等(2015)的研究成果,科技型中小企业突破性创新采用4个题项进行测度:①我们非常重视研发性能全新的产品;②我们经常在产品研发中引入新理念和想法;③我们非常重视全新产品的开发和引入;④我们经常是新技术的创造者。

3 实证研究结果

3.1 描述性统计分析

采用SPSS18.0软件对概念模型和测量题项进行描述统计分析,以创新网络关系治理(共生行为、联结强度和影响策略)作为自变量,科技型中小企业突破性创新作为因变量,知识场活性作为中介变量。调查问卷的均值、标准差和相关系数如表1所示。实证结果表明,创新网络关系治理、知识场活性、科技型中小企业突破性创新之间具有明显的相关关系,后续假设检验可以此为基础。此外,共生行为、联结强度、影响策略、知识场活性以及突破性创新5个测量变量的相关系数均小于0.7,不存在共线性问题,可以实施进一步的实证检验。

3.2 样本信度与效度分析

运用SmartPLS软件进行可靠性检验,验证测度量表的结构效度和内部一致性。各观测变量的验证性因素分析(CFA)结果如表2所示,包括Cronbach's α系数、组合信度(CR)、平均变异萃取量(AVE)。结果显示,共生行为、联结强度、影响策略、知识场活性以及突破性创新的Cronbach's α系数分别为0.815、0.824、0.863、0.891、0.878,各个变量的Cronbach's α系数全都符合大于0.7的标准;共生行为、联结强度、影响策略、知识场活性以及突破性创新5个变量的AVE值分别为0.709、0.713、0.695、0.711、0.735,全都大于0.5,说明调查问卷和测量题项具有良好的信度与效度,符合进一步实施结构方程模型检验的条件。

表1 变量均值、标准差与Pearson相关系数

测量变量均值标准差共生行为联结强度影响策略知识场活性突破性创新共生行为4.6891.1271联结强度4.7421.2160.588**1影响策略4.7181.2820.576**0.593**1知识场活性4.9351.3440.572**0.607**0.644**1突破性创新4.8871.3590.613**0.685**0.691**0.668**1

表2 变量信度和效度

变量指标数Cronbach'sαCRAVE共生行为40.8150.9130.709联结强度40.8240.9220.713影响策略40.8630.8870.695知识场活性40.8910.9240.711突破性创新40.8780.9330.735

注:所有系数均达到0.5的统计显著性

3.3 基于区间数拓展DEMATEL的概念框架中变量间因果关系检验

科技型中小企业为了实现突破性创新,充分利用外部创新网络资源及网络关系治理,形成有利于跨组织间创新合作的活性知识场,提升突破性创新效率和效果。本文采用区间数拓展DEMATEL方法识别创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间的内部影响机理,主要基于以下两点原因:①区间数拓展DEMATEL方法既可以考虑影响因素关联性,又可以确定影响因素的重要程度,并识别各影响因素是属于原因还是结果,可以有效弥补定性研究中创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间关系研究方法论的不足;②由于科技型中小企业突破性创新影响因素自身复杂性属性,探讨各种变量因素对突破性创新影响机理的研究成果存在相悖之处,无法实现对创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间影响关系的精确评价。使用模糊数评判较为科学,但模糊数的隶属度难以确定,同时,考虑计算便捷性[36],本文采用区间数(退化的模糊数)评价创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新间直接影响关系。

区间数拓展DEMATEL法主要以区间数范围的方式处理复杂性、模糊和不确定因素,识别因变量(目标变量)的影响因素对因变量(目标变量)的重要程度,以及重要影响因素之间的逻辑因果关系,确定哪些影响因素是原因变量,哪些影响因素是结果变量。区间数拓展DEMATEL法具体步骤如下:

步骤1:构造区间数直接影响矩阵。

设系统指标体系为{S1,S2,···,Sn},区间数表示第i个影响因素对第j个影响因素的直接影响,区间数直接影响矩阵A如下所示:

(1)

步骤2:构造区间数综合直接影响矩阵。

对矩阵A作标准化处理,得到标准化区间数直接影响矩阵

X=λA

(2)

(3)

然后,得到标准化的区间数综合直接影响矩阵。

=[X-(1-X-)-1,X+(1-X+)-1]

(4)

T=(X-(1-X-)-1,X+(1-X+)-1)

步骤3:计算影响因素与因变量(目标变量)间的中心度Gi(i=1,2,3,…,n),影响因素与影响因素之间的原因度Hi(i=1,2,3,…,n)。

矩阵T每行之和为:

T每列之和为:

步骤4:遵循可能度排序方法,比较Gi(i=1,2,3,…,n)的大小,根据影响因素对因变量(目标变量)的重要程度进行排序。若Hi(i=1,2,3,…,n)大于0,则属于原因因素(该影响因素影响其它影响因素);否则,属于结果因素(该影响因素受其它影响因素的影响)。

可能度排序步骤如下:

首先,计算ab的可能度。区间数a=[a-,a+],b=[b-,b+],L(a)=a+-a-L(b)=b+-b-

p(ab)=

(5)

然后,依据区间数构造可能度互补矩阵:

P=(pij)n×npij=P(aiaj) i,j=1,2,…,n

最后,求解P=(pij)n×n的排序向量ωi。依据ω=(ω1,ω2,…,ωn)以及的大小进行排序。

ωi= i=1,2,…,n

(6)

邀请相关领域专家和科技型企业中高层管理人员共计15人组建专家小组,每位专家对创新网络关系治理、知识场活性与科技型中小企业突破性创新的直接影响关系进行赋值,以区间数范围的形式对创新网络关系治理与知识场活性以及知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间直接影响关系的强弱进行打分,打分数值范围在[0,0](最弱)和[1,1](最强)之间。区间数拓展DEMATEL排序结果如表3所示。通过Matlab仿真软件,依据中心度和原因度指标,得到影响因素对目标变量的重要程度排序结果,初步确定原因变量和结果变量。对知识场活性而言,原因变量是创新网络关系治理,结果变量是知识场活性。对于科技型中小企业突破性创新而言,创新网络关系治理是原因变量,知识场活性是结果变量,区间数拓展DEMATEL的排序结果初步验证了理论假设。

表3 基于区间数 DEMATEL的中心度和原因度排序结果

目标变量(因变量)影响因素指标排序结果知识场活性共生行为、联结强度和影响策略中心度联结强度>影响策略>共生行为共生行为>0>知识场活性突破性创新共生行为、联结强度和影响策略中心度联结强度>0>知识场活性影响策略>0>知识场活性

3.4 结构方程模型分析

运用SmartPLS软件验证了概念模型的路径系数、T值,并进行拟合优度分析。表4的拟合优度结果表明,该结构模型的自由度为120,χ2=321.325,df=136,χ2/df=2.363,拟合优度指标为:TLI=0.934,CFI=0.942。这两个指标都大于0.9,而RMSEA=0.070 5<0.10,因此,本文研究假设全部得到数据支持,模型整体拟合良好。共生行为对知识场活性具有显著正向影响;联结强度对知识场活性具有显著正向影响;影响策略对知识场活性具有显著正向影响;知识场活性对科技型中小企业突破性创新具有显著正向影响(见图2)。

表4 结构方程模型分析结果

路径假设路径系数T值结果拟合优度系数共生行为→知识场活性H1(+)0.1852.892**支持χ2=321.325χ2/df=2.363联结强度→知识场活性H2(+)0.1943.453**支持TLI=0.934影响策略→知识场活性H3(+)0.1960.299**支持CFI=0.942知识场活性→突破性创新 H4(+)0.1912.932**支持RMSEA=0.0705

注:*表示p<0.05;**表示p<0.01;***表示p<0.001

图2 结构模型的标准路径系数

4 结语

根据实证研究结果可知,本研究概念模型中4个假设全部通过了统计检验,本文提出的概念模型得到了较好的验证。在科技型中小企业突破性创新过程中,创新网络关系治理通过知识场活性的中介作用对科技型中小企业突破性创新产生正向影响。本文研究结论对科技型中小企业跨组织关系管理以及创新氛围营造和创新绩效提升具有重要的指导意义与理论价值。

(1)创新网络关系治理(共生行为、联结强度和影响策略)对知识场活性具有显著正向影响,知识场活性作为中介变量对科技型中小企业突破性创新具有显著正向影响。网络结构、关系契约、结构洞等前置变量与创新绩效之间的关系已经得到广泛关注,本研究选择从创新网络关系视角探讨其对知识场活性的影响机理。科技型中小企业在突破性创新过程中,与外部创新网络中多元化主体形成紧密合作关系,形成易于跨组织间知识流动、传递、扩散的活性知识场效应,并将外部异质性知识与自身先验性知识进行融合,使得创新网络组织间显性知识、隐性知识和活性知识以多层面、多层次的组合化方式实现突破性创新。①科技型中小企业突破性创新实现的关键是在与创新网络成员合作过程中构建协调一致的共生行为,形成高度一致的共生界面和共生关系,降低共生阻力,提升共生能力分配效率和效果。通过跨组织间协同合作,促使科技型中小企业与创新网络成员形成较高的知识共享意愿、网络关系稳定性和互信水平,实现场效应下的知识高速流转;②科技型中小企业与创新网络成员强知识场活性的构建以跨组织间联结强度为基础。国内外诸多研究已经证明联结强度或关系强度是组织间成功合作的必要条件,一方面,通过恰当的关系契约治理机制与外部创新网络组织形成以信任为基础的伙伴型关系,另一方面,应注重与外部创新网络成员从多维度、多层面(信息流、技术流、资源流等)形成强联结关系;③科技型中小企业应实施有效的影响策略,充分融合和合理配置权力性影响策略与非权力性影响策略,致力于共同的协同创新和价值共创,彼此之间紧密合作、相互依赖,为企业实现活性知识场效应以及深度组织间学习和跨组织合作奠定基础。

(2)知识场活性与科技型中小企业突破性创新之间具有显著正向关系。这一研究结果表明,科技型中小企业对外部异质性知识的获取、吸收、整合与再创造,对于突破性创新的实现具有非凡意义。在中国转型经济的超竞争市场环境下,科技型中小企业突破性创新以获取和利用外部价值性知识、不断提升技术能力和知识存量为基础。对科技型中小企业而言,突破性创新面临的最大挑战是对有异质性知识的获取和整合,以互信水平、凝聚力、组织承诺、共同愿景、价值共创等理念为典型特征的活性知识场为科技型中小企业突破性创新奠定了扎实的平台基础,较强的活性知识场效应可以有效促进组织间知识资源的流动、传承和整合,继而实现科技型中小企业突破性创新。

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(责任编辑:万贤贤)

The Impact of Innovation Network Relationship Governance on Radical Innovation of Scientific and Technological SMEs——The Mediating Effect of Knowledge Field Activity

Jiang Qian1,Liu Qiang2,Tang Zhen3

(1.School of Management,Liaoning University of Technology;2.School of Economic,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,China;3.Business School,Hohai University,Nanjing 210098,China)

Abstract:Innovation network relationship governance and knowledge field activity are central to radical innovation of SMEs, on the basis of network-knowledge-innovation theoretical framework, this study constructs theoretical framework and hypotheses of the impact of innovation network relationship governance on radical innovation of SMEs, testing the hypotheses using large data sample from High-tech SMEs operating in China, using interval number extension DEMATEL method and smart PLS software to verify and demonstrate reliability and validity test and structural equation model analysis of conceptual framework. The results show that innovation network relationship governance have significantly positive roles on knowledge field activity, and knowledge field activity has significantly positive mediating function on radical innovation of SMEs.

Key Words:Innovation Network; Relationship Governance; Scientific and Technological SMEs; Radical Innovation; Knowledge Field Activity; Interval Number Extension

收稿日期:2016-10-20

基金项目:国家社会科学基金青年项目(14CGL005);辽宁省社会科学规划基金项目(L15CGL003,L15CJL001);辽宁省教育厅项目(W2015207,W2015209);江苏省哲学社会科学研究规划项目(2014508511)

作者简介:姜骞(1983-),男,辽宁锦州人,满族,博士,辽宁工业大学管理学院副教授,研究方向为组织与创新管理;刘强(1986-),男,辽宁鞍山人,博士,辽宁工业大学经济学院副教授,研究方向为质量管理与创新管理;唐震(1976-),女,江苏淮安人,博士,河海大学商学院教授、博士生导师,研究方向为战略管理、技术战略与创新管理。

DOI:10.6049/kjjbydc.2016080226

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)12-0078-07