图1“资源-能力-关系”框架下网络能力与科技企业孵化器服务创新绩效概念框架
姜 骞1，唐 震2
(1.辽宁工业大学 管理学院，辽宁 锦州 121001；2.河海大学 商学院，江苏 南京 210098)
摘 要：以资源基础理论、组织学习理论、组织间关系理论及网络能力理论为基础，构建“资源-能力-关系”框架下网络能力、知识积累、知识基与科技企业孵化器服务创新绩效概念框架并提出研究假设，通过大样本数据调查，运用SPSS、Amos软件对概念框架进行信效度检验和结构方程模型分析。结果显示，网络能力(网络资源拼凑能力、网络组织学习能力和网络关系交互能力)对知识积累具有显著正向影响；知识积累与科技企业孵化器服务创新绩效之间具有显著正相关关系，知识基对知识积累与科技企业孵化器服务创新绩效关系具有显著正向调节作用。
关键词：网络能力；知识积累；知识基；科技企业孵化器；服务创新绩效
科技企业孵化器已成为全球范围内创新驱动政策的制度化组成部分，旨在推进创新、创业和经济增长[1]，其作为新常态下“大众创业、万众创新”战略情境中行业和企业创新能力提升与创新体系建设的重要载体，为我国科技型中小微在孵企业创造了优良的资源、知识、技术等专业化服务平台，促使在孵企业迅速成长为“瞪羚企业”，加速传统产业结构转型与创新。目前，全球约有7 000家科技企业孵化器，其中大部分孵化器由当地政府或中央政府运转与支持[2]。传统科技企业孵化器为在孵企业提供企业运行必需的资源和服务(基础设施、管理服务和技术知识等)，帮助在孵企业实现资源整合，扶持在孵企业在激烈的市场竞争中生存与发展[3]。科技企业孵化器通过服务创新进行升级和结构调整是在孵企业及孵化器自身获取异质性、差异化、可持续竞争力的最佳方法和可行路径，有望突破传统“保姆型”服务模式，实现跃迁式发展，提升孵化器服务能力，加速在孵企业成长。当前，知识已成为网络化及“互联网+”发展大背景下科技企业孵化器服务创新的关键要素和创新源泉，如何在产业转型升级进程中获取创新所需的价值性知识是企业服务创新过程中难以规避的焦点问题[4]。网络理论观点认为，源于企业外部创新网络的差异化知识对创新行为、过程和创新结果至关重要。创新被认为是在复杂社会网络中基于相互联结情境的不同参与主体异质性资源成功交换和交互作用过程的结果[5]，而服务创新特有的高交互性与高协同性典型特征促使企业注重伙伴关系管理和合作秩序构建。科技企业孵化器服务创新所需知识不仅依赖组织沉淀，更需要科技企业孵化器在开放性创新环境下跨越组织边界限制，从外部组织搜索、汲取新知识资源，不断更新自身知识的多样性和异质性，继而实现孵化功能创新。战略管理领域研究成果表明[6]，企业对外部知识的储存能力决定其绩效水平。为最大限度地从外部网络获取价值性知识，企业对外部组织网络的管理、控制、协调和利用能力(网络能力)尤为重要。此外，科技企业孵化器服务创新凸显出大量技术、知识和组织等多维度、多界面柔性特征，只有高效配置外部创新孵化网络，依靠自身网络能力开展跨组织深度交互，打破组织边界限制，实现知识流动、知识转移，持续性累积异质性知识，运用知识基与外部价值性知识进行整合和创新，才能产生组织内外部知识聚合效应，继而提升服务创新效率和效果。
鉴于科技企业孵化器在创新创业与产业转型升级过程中的特殊地位，本研究以战略管理理论、资源基础理论、网络能力理论及知识管理理论为基础，构建“资源-能力-关系”理论分析框架，研究“资源-能力-关系”耦合下网络能力与科技企业孵化器服务创新绩效之间的关系，实证检验知识积累的中介作用及知识基的调节作用，运用SPSS和Amos结构模型实证揭示“资源-能力-关系”耦合下网络能力、知识积累、知识基及科技企业孵化器服务创新绩效之间的影响机理，以解决科技企业孵化器服务创新“悖论”，促使其打破组织边界限制，时刻保持与外部环境变化相匹配的创新能力，实现孵化能力和孵化功能持续创新。
科技企业孵化器服务创新很大程度上依赖于外部创新网络的价值性知识，服务创新网络动态、复杂的合作关系要求科技企业孵化器运用自身网络能力进行合理管理和控制，才能实现服务创新战略目标。自Ritter等提出网络能力概念以来，国内外诸多学者从多角度、多层次对网络能力维度结构[7]、网络能力与其它权变因素之间的影响机理[8]及不同情境下网络能力运作机理展开了广泛研究，但缺少多理论耦合视角下的融合研究。本研究对网络能力的解构从资源基础理论、能力理论和组织间关系理论3方面进行。资源基础理论认为，异质性资源是企业获取竞争优势的根源[9]。能力理论认为，价值产生于企业配置异质性资源的能力[10]。组织间关系理论认为，“关系式交易”可以从无序、混沌的外部关系中自发进行交互行为，将分布在创新网络关系中的异质性知识进行有效整合并创造出新知识[11]。在创新驱动情境下，科技企业孵化器服务创新本质上离不开孵化器运用合理的网络资源有效配置和协调外部创新网络中的异质性资源、知识和关系租金的能力，继而实现内外部知识交换、融合和再造。本文糅合资源基础理论、动态能力理论及组织间关系理论，从外部网络关系角度切入，提出“资源拼凑-组织学习-关系交互”理论分析框架，简称“资源-能力-关系”理论框架。
网络资源拼凑能力是指孵化器充分利用与开发内外部资源，并对现有资源进行重组及汲取利用的能力。科技企业孵化器网络资源拼凑能力既创造环境也与外部环境共同演化，其能够帮助孵化器识别资源形式、类型、替换性并开展资源评价，为在孵企业成长与发展提供有力的资源基础支撑，继而推动科技企业孵化器服务创新。网络组织学习能力是指科技企业孵化器为在孵企业提供创新学习、创客空间及第三方专业化服务(如技术支持、人才招聘、人才培训、生产管理、营销管理、企业咨询等)的能力，旨在为在孵企业迅速纠正错误组织行为并改变落后的组织惯例，以加速在孵企业毕业与成长，旨在实现科技企业孵化器服务创新。网络关系交互能力是指科技企业孵化器构建外部价值性关系网络的能力，旨在为在孵企业搭建高质量的网络关系平台，加速孵化器自身与网络关系合作伙伴形成“活性知识场”，促使在孵企业迅速嵌入价值性关系网络，更好地获取外部异质性资源、专用性知识和技能、服务等，加速在孵企业发展。
1.2.1 “资源-能力-关系”框架下网络能力与科技企业孵化器知识积累
企业发展和创新与内外部知识积累密切相关[7]。知识积累是企业将外部显性知识内化为隐性知识的过程，是企业在时间和空间上实现的异质性知识累积与集聚[12]。Romer[13]研究表明，知识是企业技术创新的根源。知识积累是企业创新能力提升的关键资源，知识积累溢出效应能够有效降低企业创新成本及知识搜寻成本(张军等，2014)。知识积累并不是自动生成的，而是依赖于企业与外部创新网络主体的深度交互及知识传承。Ritter和Gemunden[14]、邢小强和仝允桓[15]研究指出，网络能力是指企业通过认知网络价值与识别网络机会，塑造网络结构，开发、维持与利用多样化、多层次网络关系，继而获取外部稀缺资源及引导网络变化的动态能力。网络能力对跨组织合作过程中知识共享、转移、获取、扩散起等显著促进作用，为跨组织间知识传承与知识积累提供了坚实的理论基础[16]。
根据前文研究，科技企业孵化器网络能力从网络资源拼凑能力、网络组织学习能力和网络关系交互能力3个方面加以考查。网络资源拼凑能力能够帮助科技企业孵化器识别资源形式、类型、特征并实现资源评价，能够有效驱动价值性知识获取、吸收和累积，提升孵化器自身知识存量。企业横向资源、纵向资源共享、协调运作能够积累丰富的多样性知识资源，是孵化器服务创新灵感和创新机会产生的基础[17]。网络组织学习能力能够促使科技企业孵化器通过组织学习与外部创新网络主体构建良好的知识转移、吸收和共享平台，不断提升跨组织间知识交流程度与质量。李海凤(2015)认为，厂商通过基于契约的市场联系、基于联盟的交易联系及基于信任的社会联系等联结方式，为产业集群成员提供沟通和交流平台，有助于提高集群组织学习水平。简兆权和陈键宏[19]研究指出，建立在组织双方关系基础上的组织学习能够加强市场信息分享与共同理解能力，并将信息整合内化为共享记忆，继而实现跨组织间知识流动与积累。网络关系交互能力为企业建立、维系并利用各类合作伙伴关系提供了强有力的理论支撑。科技企业孵化器通过合理运用网络关系交互能力，与外部创新网络组织展开积极的信息交流与沟通，有利于形成具有较高社会性互动和信任水平的活性“知识场”，促使外部网络组织异质性知识向组织内部流动和传承，并实现组织内外部知识积累效应，继而提升服务创新绩效。网络资源拼凑能力、网络组织学习能力与网络关系交互能力作为科技企业孵化器网络能力的重要维度，无论是从“历时性”还是“集聚性”知识存量累积层面，均对科技企业孵化器知识积累具有显著影响作用。因此，在开放式创新背景下，可大幅提升科技企业孵化器从外部汲取价值性知识及从内部融合多元化知识的能力。综上所述，本文提出如下假设：
H1：网络资源拼凑能力对科技企业孵化器知识积累具有显著正向影响；
H2：网络组织学习能力对科技企业孵化器知识积累具有显著正向影响；
H3：网络关系交互能力对科技企业孵化器知识积累具有显著正向影响。
1.2.2 知识积累与科技企业孵化器服务创新绩效
知识积累是企业通过探索、开发、交流和学习增加整个企业知识存量的过程。知识积累是开放式创新背景下企业创新能力跃迁的基石，直接影响企业创新进程和创新结果(王丽平等，2016)。企业先验性知识的有限性决定了其将外部异质性知识转移、吸收和应用到知识创新中的能力和范围。知识积累为企业创新提供了良好的渠道和路径。科技企业孵化器服务创新源于对组织内外部异质性知识内在化、外在化、社会化及组合化方式的深度探索与利用。知识积累为科技企业孵化器服务创新提供了强有力支撑。张军和许庆瑞认为，企业知识积累不仅是知识深度水平积累，更是知识多样性水平积累，企业知识积累是企业创新能力提升的关键。Sirmon和Hitt等[20]指出，通过重组现有知识资源和能力或者变革现有知识资源能够实现价值创造。江旭和高山行[21]认为，知识积累与外部获取是企业增加知识存量的两个基本途径，二者交互作用影响企业创新行为。陈恒和侯建(2016)指出，企业知识积累水平跨越一定门槛值后，自主研发创新对科技绩效的驱动效应将逐渐转向有利。科技企业孵化器横向知识、纵向知识的共享和协调运作，能够带来丰富和多样化的信息资源，有助于激发企业创新灵感并发现独特的创新机会，为服务创新提供基础。创新网络行为中的心理资本及智力资本在科技企业孵化器知识积累过程中具有明显表征，创新的关键就在于隐含在组织内部的大量隐性知识，对于科技企业孵化器服务创新和服务能力转化及提升具有重要推动作用。综上所述，本文提出如下假设：
H4：知识积累对科技企业孵化器过程创新具有显著正向影响；
H5：知识积累对科技企业孵化器结果创新具有显著正向影响。
1.2.3 知识基的调节作用
服务创新是科技企业孵化器历史演进过程中面临外部环境质变时的一种动态调整，通过服务创新满足在孵企业服务需求，可以有效提升孵化绩效和持续竞争优势。服务创新不同于其它创新之处在于创新产品或服务方式和方法体系的变革，不仅涉及科技企业孵化器创新技术问题，还需要企业充分利用外部创新孵化网络关系资本，把握创新方向和进程(白鸥等，2015)。创新的一个核心假设就是企业管理、保持和创造知识的能力直接决定产品创新成效。科技企业孵化器依靠自身单一的知识积累很难满足服务创新需求，还需要有效吸收、解释、消化并利用积累的知识资源[22]，只有成功激活累积的异质性知识才能使科技企业孵化器获益，并最终将存量知识转化为创新能力。知识基是企业搜寻创新解决方案时所依赖的信息、投入、诀窍及能力等[23]，其能够有效提升企业对存量知识的整合和利用能力。Massimo和Prencipe等[24]指出，复杂产品知识凸显出复杂性、内隐性、粘滞性和路径依赖性等典型特征，需要多重知识基才能将多样性知识加以整合和利用，知识基是复杂产品系统的发动机。Asheim和Gertler[25]将知识基划分为解析知识基和合成知识基两种类型，并认为企业和行业创新都显著依赖于特定的知识基。党兴华和张巍(2011)指出，企业知识基是技术创新的关键要素。魏江和寿柯炎(2015)认为，企业内部知识基与外部创新网络内外匹配能够有效提升创新绩效演进过程和内在逻辑。科技企业孵化器知识基能够放大与外部创新孵化网络合作的关系租金。拥有较强知识基的科技企业孵化器具有较强的探索性学习能力，有助于识别、汲取和转化累积的存量知识，有利于科技企业孵化器有选择地进行知识激活，以创造出更多服务性创新知识，继而提升服务创新绩效。另外，知识具有路径依赖特征，科技企业孵化器现存知识基宽度、深度的增加和拓展，有利于其识别那些具有价值性、稀缺性、难以模仿和难以替代性的存量知识，可有效提升知识整合效率和效果，进而提高服务创新绩效[26]。综上所述，本文提出如下假设：
H6：知识基在知识积累与科技企业孵化器服务过程创新绩效之间具有显著调节作用；
H7：知识基在知识积累与科技企业孵化器服务结果创新绩效之间具有显著调节作用。
本文构建“资源-能力-关系”框架下网络能力与科技企业孵化器服务创新绩效之间的影响机理框架，具体如图1所示。
本文聚焦于网络能力、知识积累、知识基与科技企业孵化器服务创新绩效之间的影响机理，运用多重观测变量测度所提概念模型，借鉴国内外成熟量表设计和编制调查问卷，并借助某高校在职工程硕士、MBA、EMBA等学生共91人进行预测试，依据预测试结果对问卷题项进行完善和修正，形成最终调查问卷。本次调研对象以科技企业孵化器高管(董事长、总经理和高层管理人员)、在孵企业高管及创新团队核心成员为主，调研区域涉及江苏省常州市高新产业园等国家级科技企业孵化器、辽宁省锦州市滨海电子商务产业基地和辽宁工业大学科技园，从2016年1月至8月，课题组分6次对调研对象进行深度访谈，并发放调研问卷。同时，借助Email、邮寄方式对目标企业进行问卷调查，共发放问卷500份，最终回收问卷425份，剔除无效问卷83份，最终获取有效问卷342份，问卷有效率为68.4%。样本描述性统计如下：从性别看，被调研对象男性占63.29%，女性占36.71%；从被调研企业规模看，员工数量大于500人占12%，301～500人占19%，151～300人占23%，50～150人占28%，小于50人占18%；从被调研者职位看，高管占5.8%，部门主管占28.71%，项目经理占42.94%，创新团队成员占22.55%。
图1“资源-能力-关系”框架下网络能力与科技企业孵化器服务创新绩效概念框架
本研究变量测量采用李克特5分量表制，1～5表示从“完全不同意”到“完全同意”。其中，网络资源拼凑能力借鉴Senyard和Baker(2009)、秦剑(2012)、何一清和崔连广(2015)及吴亮和赵兴庐等的研究成果，使用以下4个题项进行测量：①面对在孵企业创新需求等新挑战时，能够利用孵化网络资源制定解决方案；②能够通过对现有资源和孵化网络资源的整合与利用应对新挑战；③能够通过整合利用原本用于其它方面的现有资源有效应对孵化难题；④可以有效利用任何先验性资源应对创新孵化过程中出现的新问题或新机会。网络组织学习能力测度借鉴陈国权和周为(2009)及张徽燕和姚秦等(2015)的研究成果，使用4个题项进行测度：①能快速、准确地从孵化网络中获取价值性知识和经验；②擅长提出具有创造性的改进措施和方案；③能够有效建立孵化器范围内共享知识、经验方法、系统和平台；④经常对过往工作进行反思，总结出相应经验和教训。借鉴Ritter 和Wilkinson(2002)、杨锐和李伟娜(2010)、任胜钢和孟宇等(2011)、李伟铭和黎春燕等(2013)的研究成果，网络关系交互能力采用以下4个题项进行测度：①擅长发现掌握大量关系资源的中介；②设置了专门处理对外合作关系的职能部门；③经常以各种形式与外部孵化网络组织进行沟通和交流；④根据经验持续性构建、深化、改善与外部孵化网络组织的关系。对于知识积累的测量，由于科技企业孵化器知识积累是某个时间截面上的知识结果，单从研发强度、专利数量和工程师人数等传统测量指标上难以准确描述科技企业孵化器知识存量状况，根据Barrales-Molina(2010)、Saenz(2009)及张军和徐庆瑞(2014)的相关研究，结合实地访谈与调查，知识积累采用以下4个题项进行测量：①拥有针对员工和在孵企业的周密性年度培训计划；②毫不保留地共享与传承专用性知识；③定期对创新孵化过程中的“经验”进行总结与推广；④不断消化、吸收和整合从外部获取的价值性知识并将其应用于实践。本文从知识基宽度和深度两个层面解构科技企业孵化器内部知识资源特征。其中，知识基宽度是指科技企业孵化器拥有的孵化技术、能力和知识跨越行业程度；知识基深度是指在核心领域，科技企业孵化器专用性知识的精细化水平和复杂化水平。根据Moorthy和Polley(2010)及魏江和寿柯炎(2015)的研究成果，结合科技企业孵化器知识特征及实地调查，知识基采用以下3个题项进行测量：①具有较为先进的资源基础和专业孵化知识；②具有较高水平的技术支持能力；③具有较强的知识吸收能力和整合能力。服务创新绩效不同于技术创新绩效，其不但具有创新特性，而且具有服务属性，市场定位、服务特性和创新努力都会直接影响测度结果。借鉴Glenn和Zannie(2000)、Cooper和Kleinschmidt(2007)、王琳和魏江等(2015)及蒋楠和赵篙正等(2016)的研究成果，科技企业孵化器服务创新绩效测度从财务和非财务两个层面测量，共6个题项：①新服务满足在孵企业动态性需求；②新服务质量和水平超出在孵企业预期；③在孵企业对孵化器提供的新服务质量感到满意；④在孵企业对新服务实施与合作感到满意；⑤服务创新使孵化器的孵化能力得到较大提升；⑥服务创新有助于孵化器实现经营目标和长期战略。
本文运用SPSS22.0软件各个题项的均值、标准差和Pearson相关系数进行描述性统计分析，从而判断量表中各题项的基本水平和数据分布状态，统计分析结果如表1所示。从中可见，各题项均值和标准差均满足正态分布条件，问卷回收数据可以直接用于信效度等统计学分析。“资源-能力-关系”视角下网络能力、知识积累、科技企业孵化器服务创新之间具有显著相关关系，后续假设检验可以在此基础上进行。此外，本研究中提出的网络资源拼凑能力、网络组织学习能力、网络关系交互能力、知识积累、知识基、过程创新及结果创新7个变量的相关系数均小于0.7，不存在共线性问题，可进行下一步检验。
表1描述性统计分析与各变量Pearson相关系数
注：*表示p<0.05；**表示p<0.01
为确保本研究概念模型拟合度评价和假设检验的有效性，进一步进行信效度分析。本文采用克朗巴哈(Cronbach's Alpha)信度系数，对各测量题项的一致性程度进行检验。网络资源拼凑能力、网络组织学习能力、网络关系交互能力、知识积累、知识基、过程创新、结果创新7个因素36个测量题项的Cronbach's Alpha系数如表2所示 。从中可见，网络资源拼凑能力、网络组织学习能力、网络关系交互能力、知识积累、知识基、过程创新、结果创新的Cronbach's Alpha值分别为0.861、0.898、0.899、0.924、0.895、0.858、0.896，均大于0.7，表明各维度具有良好信度。本文采用探索性因
素分析(Exploratory factor analysis，EFA)检验测量量表结构效度，运用KMO(KMO>0.7)和Bartlett's 球形检验(Sig.<0.005)对测量量表结构进行有效性检验。计算结果为KMO=0.898>0.7，Bartlett's 球形检验值显著(Sig.<0.001)，表明问卷数据符合因子分析前提。各因素解释能力分别为12.836%、12.359%、12.355%、11.516%、10.159%、10.156%、9.378%，总解释能力达到78.759%，大于50%， 表明筛选出来的7个因素具有良好的代表性。隐藏因素负荷量系数小于0.4，各测量题项因素负荷量均大于0.5，且交叉载荷均小于0.4，每个题项均落到对应因素中，表明测量量表具有良好的结构效度。
表2量表信度与效度检验
注：采用主成分法提取特征根大于1的因子，采用最大方差旋转方法,KMO值均大于0.70，巴特利特球形检验均比较显著
为揭示网络能力3个子维度即网络资源拼凑能力、网络组织学习能力与网络关系交互能力对知识积累、服务创新绩效的作用机理，中介变量知识积累对于网络资源拼凑能力、网络组织学习能力与网络关系交互能力不同强度的中介地位和作用，本文构建初始结构方程模型，运用AMSO22.0执行SEM分析。CMIN/DF为1.638，小于3以下标准， GFI、NFI、NNFI、IFI、CFI均达到0.9以上标准，RMSEA为0.047，小于0.08， AGFI为0.897，小于0.9，未达到理想值，其它指标均达到理想值。因此，模型需要修正。在e24与e25之间添加相关路径，增加相关路径后需要重新估计模型，修正后模型如图2所示，修正后模型拟合度估计如表3所示。根据修正后实证分析结果可知，CMIN/DF为1.507，小于3以下标准， GFI、AGFI、NFI、NNFI、IFI、CFI均达到0.9以上标准，RMSEA为0.039，小于0.08，各拟合指标均符合一般研究标准。因此，认为模型适配度良好。
由表3可知，网络资源拼凑能力对知识积累(β=0.24，p<0.001)具有显著影响，表明网络资源拼凑能力越强，知识积累越多，假设H1成立；网络组织学习能力对知识积累(β=0.211，p<0.01)具有显著影响，表明网络组织学习能力越强，知识积累越多，假设H2成立；网络关系交互能力对知识积累(β=0.243，p<0.001)具有显著影响，表明网络关系交互能力越强，知识积累越多，假设H3成立；知识积累对过程创新(β=0.432，p<0.001)和结果创新(β=0.377，p<0.001)具有显著影响，表明知识积累越高，过程创新和结果创新越显著，假设H4和H5成立。
图2 修正后的结构方程模型
表3路径系数
(1) 验证知识基在知识积累对过程创新影响中的调节作用。以知识积累为自变量、以过程创新为因变量、以知识基为调节变量进行层次回归分析，结果如表4所示。第一步，知识积累进行回归分析时，R2为0.144，回归系数比较显著；第二步，在第一步基础上加入知识基进行回归分析，发现R2增至0.173，且回归系数均比较显著；第三步，在第二步基础上加入知识积累与知识基的交互项(知识积累*知识基)进行回归分析，R2增至0.189，且回归系数均比较显著，交互项标准化回归系数为0.142。因此，得到知识基在知识积累对过程创新影响中具有正向调节作用，假设H6成立。
(2)验证知识基在知识积累对结果创新影响中的调节作用。以知识积累为自变量、以结果创新为因变量、以知识基为调节变量进行层次回归分析，结果如表5所示。第一步，对知识积累进行回归分析时,R2为0.118，回归系数比较显著。第二步，在第一步基础上加入知识基进行回归分析，发现R2增至0.131，且回归系数均比较显著；第三步，在第二步基础上加入知识积累与知识基的交互项(知识积累*知识基)进行回归分析，R2增至0.152，且回归系数均比较显著，交互项标准化回归系数为0.163。因此，得到知识基在知识积累对结果创新影响中具有正向调节作用，假设H7成立。
表4知识基在知识积累对过程创新影响中的调节作用
注：*表示p<0.05;**表示p<0.01;***表示p<0.001，下同
根据实证结果可知，本研究概念模型中的7个假设全部通过统计检验。结果表明，本文提出的概念模型得到较好的验证。科技企业孵化器在服务创新过程中，网络能力(网络资源拼凑能力、网络组织学习能力和网络关系交互能力)通过知识积累的中介作用对科技企业孵化器服务创新绩效产生显著正向影响，知识基在知识积累与科技企业孵化器服务创新绩效间发挥显著调节作用。本文研究结论对于创新孵化网络关系治理及创新资源高效配置、科技企业孵化器服务创新绩效提升具有重要理论意义和实践价值。
表5知识基在知识积累对过程创新影响中的调节作用
(1)“资源-能力-关系”框架下网络能力(网络资源拼凑能力、网络组织学习能力和网络关系交互能力)对知识积累具有显著正向影响，知识积累作为中介变量对科技企业孵化器服务创新绩效具有显著正向影响。科技企业孵化器在服务创新过程中，与外部创新孵化网络中的多样性知识主体构建基于信任的跨组织网络合作关系，科技企业孵化器只有充分利用自身多维度、多模块网络能力，对组织间网络关系进行规划、协调与运营，进而有利于不同源头的异质性知识持续地流动、传递、转移和积累，依赖知识基将累积的存量知识与先验性知识进行融合和创造，才能满足在孵企业现实需求、提升孵化能力并获取持续竞争优势。其一，科技企业孵化器服务创新实现的关键在于充分汲取和利用创新孵化网络关系中的各种价值性资源。科技企业孵化器利用网络资源拼凑能力有助于促使外部横向和纵向创新资源集聚与共享，提升异质性资源流动与转移效果，实现开放性创新网络背景下的资源高效配置与知识高速流转；其二，科技企业孵化器知识积累的实现基于创新孵化网络组织学习能力。网络组织学习能力是科技企业孵化器获取外部创新网络价值性知识的重要方法和路径，可以有效促使孵化器汲取和存储知识。同时，通过知识整合，将新知识、新技术内化为自身知识能力，为在孵企业提供优质孵化服务，继而实现服务创新；其三，科技企业孵化器充分利用网络关系交互能力，通过全方位、多维度、多层次深度互动和交流，最大程度上融合与配置创新孵化网络关系，致力于构建价值共创“关系租金”创新网络，彼此之间紧密合作、相互依赖，为科技企业孵化器置身于活性“知识场”奠定基础，继而实现知识积累，达成服务创新目标。
(2)知识积累与科技企业孵化器服务创新绩效之间具有显著正相关关系。科技企业孵化器对于外部创新孵化网络中价值性知识的吸收、传承、整合、扩散与再创造，对孵化能力与服务创新绩效提升具有重要影响。当前，新常态与创新驱动战略背景下，科技企业孵化器服务创新以从创新孵化网络关系中持续进行知识集聚为必要条件，科技企业孵化器知识积累不仅是知识深度积累，同时也是知识宽度(知识多样性)累积。科技企业孵化器服务创新持续跃迁的最大难题是如何有效地从外部创新孵化网络中不断获取异质性知识，其中网络资源拼凑能力、网络资源学习能力与网络关系交互能力为科技企业孵化器服务创新绩效的实现提供了现实操作平台，知识积累效应越好，科技企业孵化器与外部创新网络之间知识流动、转移和集聚效率和效果越好。
(3)知识基在知识积累与科技企业孵化器服务创新之间具有显著调节作用。科技企业孵化器知识基水平越高，越有利于提高科技企业孵化器对外部累积知识的汲取和利用，其对服务创新的贡献也就越大。这一观点再次验证了国外学者Cohen 和Levinthal的研究成果，即先验性知识是企业吸收和解析外部差异性知识的基础。科技企业孵化器应重点关注影响自身知识基水平的重要因素，如科技企业孵化器可通过增加内部创新资源投入，构建有利于服务创新的组织创新文化，动态调整组织结构，形成具有可操作性和建设性的问题与冲突解决机制，这既是提升知识基水平的有效路径，也是科技企业孵化器获取持续竞争优势的关键。
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Jiang Qian1, Tang Zhen2
(1.School of Management, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China; 2.Business School of Hohai University, Nanjing 210098,China)
Abstract：On the basis of RBV, OLT, IRT and NCT, this study constructs theoretical framework and hypotheses of the impact of network capability within "resource-capability-relationship" perspective, knowledge accumulation, knowledge base on service innovation performance of STBI, testing the hypotheses using large data sample from STBI operating in China, using SPSS and AMOS software to verify and demonstrate reliability and validity test and structural equation model analysis of conceptual framework. The results show that network capability (network resource patchwork, network organizational study and network relationship interaction) have significantly positive roles on service innovation performance of STBI through knowledge accumulation, knowledge base has significantly positive moderating function between knowledge accumulation and service innovation performance of STBI.
Key Words:Network Capability; Knowledge Accumulation; Knowledge Base; Science and Technology Business Incubator; Service Innovation Performance
DOI：10.6049/kjjbydc.2017040664
中图分类号：F272.2
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)05-0126-08
收稿日期：2017-06-26
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)；辽宁省教育厅项目(W2015207)；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；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。
(责任编辑：王敬敏)