产业集群网络、知识整合能力及创新绩效关系研究:基于福建省三个制造业集群的实证分析

蔡猷花 陈国宏 蔡彬清

(1.福州大学管理学院，福建福州 350108;2.福建工程学院管理学院，福建福州 350108)

一、引言

产业集群创新能力的提高已成为各国经济发展中人们日益关注的热点。Porter 认为，组织唯有不断创新，才能构建长期的竞争优势，适应环境的变迁。［1］新经济时代的到来，创新模式由线性范式走向网络范式，作为一种中间性网络组织，产业集群凭借网络优势促进企业同供应商以及其他战略伙伴在技术创新上开展广泛的协作已成为普遍现象。因此，从网络视角来探讨产业集群的创新问题具有现实意义。知识是创新的重要基础，产业集群在发展过程中，不能长期依赖土地、劳动力等传统的资源要素，而必须通过知识的获取与整合来提高集群的创新能力;集群网络作为知识传播、知识整合的环境，其网络结构和网络关系无疑会影响知识的传播、整合和运用。可见，集群网络、知识整合与集群企业创新之间必然存在某种联系，从定量角度对它们之间的关系开展实证研究具有一定的理论和实际指导意义。

目前对产业集群创新问题的研究主要从以下2 个角度出发:(1)从集群网络维度出发研究产业集群企业创新。Yamawak 通过实证研究证明了日本产业集群内的成员关系的确以网络形式存在，而且在提升创新能力方面，集群内部的网络连接比区域间联系和国际间交易更占优势。［2］蔡铂提出产业集群创新及绩效是由于社会网络增进了信任和联系，促进了信息和知识的流动。［3］这些研究揭示了集群网络对企业创新具有积极的作用。(2)从知识扩散角度出发研究集群企业的创新。杨菊萍指出对集群内部的中小企业而言，龙头企业扩散的知识可能意味着新知识的引入，增加了企业的知识存量，从而为企业的创新活动提供了前提。［4］也有一些学者，如 Breschi 和 Lissoni 等对产业集群知识扩散能够推动产业集群创新持怀疑观点。［5］但总的来说，大多数学者都认为，本地知识扩散对于集群的创新具有积极作用。

集群网络包括结构维度和关系维度，已有文献虽然研究了集群网络与创新绩效的关系，但多数研究仅仅考虑集群网络的单个维度，人们很少在操作层面检验集群网络结构和网络关系两个维度对企业创新绩效的影响。尽管不少文献研究了创新中知识的作用，但主要是基于案例或思辨分析来探讨组织间知识扩散与创新绩效的关系。多数文献关于知识扩散与创新绩效的关系研究，实质上暗含一个假设，即只要有知识扩散就会提高创新绩效。事实上，零散的知识对创新的作用是有限的，知识只有通过整合，将分散的知识加以连结，使知识以可用的形式呈现，才能提升创新能力。综上，尽管已有研究分别分析了集群网络和知识对促进集群企业创新的独立效果，但毫无疑问这种促进取决于两者共同作用，当前对这两者的共同作用的分析还没有引起学者们的足够关注。

本文将产业集群看作一个网络系统，从微观层面出发，对集群内部网络，集群内企业创新绩效，内外知识整合能力等关系开展研究，并以福建省三个典型的制造业集群调研数据为例进行实证分析。

二、研究框架与假设

1.研究框架

根据Rothwell 的研究，技术创新模式演化主要经历了五代:第一代是技术推动模式;第二代是市场拉动模式;第三代是市场拉动与技术推动共同作用的双向模式;第四代是一种整合的模式，特征为多项职能集成在一起的并行过程;第五代的技术创新过程进入一体化与扩展的网络模式，创新者企业不仅在内部更好地实现各功能的平行作业和一体化，而且同供应商和其他战略伙伴在技术创新上广泛地协作和外包。［6］近年来，学者们将集群创新研究的重点转移到企业间关系上来，网络视角为研究产业集群创新问题提供了一个有益的补充。黄中伟认为产业集群的网络结构是产业集群创新优势的源泉。［7］Reagans 等的研究也指出，网络结构的特征会影响知识转移的难易程度，进而影响到创新资源的获取。［8］

描述集群网络的变量可以分为描述个体行为者网络和描述整体网络两类。本文主要从微观层面出发，关注集群个体所拥有的社会关系网络而不是集群整体的社会网络特征。集群个体视角下，集群网络主要包括结构维度和关系维度。结构维度描述了个体或组织间各种联系所形成的网络结构，关注个体或组织所处的网络结构位置具有的信息价值和控制优势［9］［10］以及网络成员之间接触的频率，聚焦点在于节点间的结构属性，比如网络的中心性和关系强度;关系维度度量成员企业之间形成的相互信任关系，双方重视彼此间的需要和行动的一致性。现有研究中构建的网络变量大多以联系强度为基础，仅仅反映了社会网络的结构，但越来越多的研究者认为社会网络中还存在人际间情感好坏的关系特征，这种关系特征事实上反映了互动双方的关系质量。［11］因此，我们在研究集群网络对创新的影响时，应综合考虑集群网络的结构维度和关系维度。

基于创新的需求，企业创新人员不仅需要不断挖掘企业内部的知识，而且还要不断从企业外部获得新知识以支持创新，这些获得的知识的简单堆砌并不会自动产生支持创新成果的原创性知识，只有将这些获得的知识通过规划、整理、融合、重构等整合活动才能形成企业特有知识，从而支持企业的创新。Kogut 和Zander 认为知识整合是“对既有知识的新组合”，以及“运用为开发的潜在知识”。［12］Inkpen 把知识整合定义为“知识的联结”。［13］杜静认为知识整合是指组织将不同来源、不同载体、不同内容、不同形态的知识，通过新的排列组合、交叉和创造、实现知识应用和产生新知识的过程。［14］赵修卫从组织学习的角度认为:“知识整合是指知识的重构与综合”。［15］可见，知识整合是由知识获取、知识融合以及知识运用等一系列过程组成的，是组织在社会互动关系和组织学习的过程中综合运用已有知识并形成新知识的能力，包含外部知识整合与内部知识整合两个方面。［16］其中，外部知识整合主要是指组织从外部获取知识，内部知识整合包括对获取知识的融合以及运用等一系列过程。

综上可见，产业集群网络、知识整合都是影响产业集群企业创新绩效的重要因素，为了更好地理解集群网络、知识整合与企业创新绩效的关系，本文构建了它们之间关系的研究框架，如图1所示:

图1 集群网络、知识整合与创新绩效关系基本框架

2.研究假设

(1)集群网络与创新绩效

在产业集群研究中，网络视角为波特的集群竞争优势理论提供了一个补充，将集群竞争优势研究的重点从资源要素属性转移到企业间关系上来。运用社会网络分析方法、知识网络理论分析产业集群创新活动，揭示集群企业创新能力形成的原因目前正成为学术界研究产业集群的热点之一。Moran 认为当组织间有较强的关系镶嵌(强联结)时，更可能增大资源流转的数量，促进内隐与复杂知识的移转，并且更可能相互鼓励创新活动，因而能提高创新绩效。［17］Rowley et al 认为居于网络中心地位的公司拥有较高的权力且较能解决冲突，并对绩效有正向影响。［18］以上学者主要研究社会网络结构对创新的影响，但社会网络中还存在人际间情感好坏的关系特征，这种关系特征影响着互动双方对知识的获取，而这些知识又是创新的源泉。蔡铂提出产业集群创新及绩效是由于社会网络增进了信任和联系，促进了信息和知识的流动，有利于隐含知识和敏感信息的传播，带来了技术创新的优势。［19］据此，我们提出假设1:

H1:产业集群网络对创新绩效有正向的影响。其中:

H1a:产业集群网络结构对创新绩效具有正向的影响。

H1b:产业集群网络关系对创新绩效具有正向的影响。

(2)知识整合与创新绩效

集群创新实质上就是集群企业利用供应链纵横交错的网络渠道进行内外知识整合，从而实现创新价值、提高创新绩效的过程。［20］Von Hippel 研究发现，在一些产业(如半导体和印刷电路板)中，超过60%的创新可以追溯到用户的建议或想法，而在另外一些产业(如工业用气设备)中，超过40%的创新可以追溯到供应商。［21］因此，在用户、供应商和制造商之间建立良好的外部知识整合机制可以进行跨企业的“外部创新”。一项针对台湾中小制造业公司113 名执行官的问卷研究表明，基于市场导向、资源互补以及信息共享的知识整合对产品创新绩效影响显著。［22］Boer 等人指出，企业竞争的优势来自知识整合，而不是单一的知识，因为整合的知识才能指引企业在快速变动的环境中做好产品与市场的组合，快速而有效地开发产品以满足不同的市场需求。［23］知识整合是知识管理的关键环节，已有研究大多关注知识获取即外部知识整合对创新的影响，事实上，获取的知识只有通过内部整合，即将分散的知识重构、加以连结和运用，创新才能产生。Drucker 强调当代甚至是未来的社会，最重要的经济资源一定是知识，因为所有有价值的创造都将来源于创新，而创新则是知识应用的结果。［24］可见，知识是创新的重要源泉，新知识必须通过内外整合后融入现有知识结构中才能发挥作用。据此，我们提出假设2:

H2:知识整合对创新绩效有正向的影响。其中:

H2a:外部知识整合能力对创新绩效具有正向的影响。

H2b:内部知识整合能力对创新绩效具有正向的影响。

(3)知识整合对网络与创新绩效之间的调节作用

产业集群企业之间的网络结构、网络关系对知识整合的作用是协同的，研究产业集群知识整合应兼顾这两个变量组合的优势。一方面，产业集群内知识可以通过群内企业与机构间的沟通与协作传递、融合;另一方面，社会学的研究表明，产业集群组织成员间的信任关系也有利于个体获得更加丰富的知识来源，由于强联系的组织成员间往往也就有较高的社会认可，从而在知识共享方面就表现为较强的知识共享意愿。Grant 指出知识能够通过跨组织的关系网络进行外部整合，网络为组织接近和整合新知识提供了有效率的机制。［25］知识又是创新的重要基础，创新离不开知识的获取与整合运用。据此，我们提出本研究的假设3:

H3a:网络结构与知识整合能力正相关，知识整合与创新绩效正相关，网络结构通过知识整合影响了创新绩效。

H3b:网络关系与知识整合能力正相关，知识整合与创新绩效正相关，网络关系通过知识整合影响了创新绩效。

三、研究设计

1.研究样本

本研究的实证分析数据来自于我们2010年1月至2010年9月在福州青口汽车产业集群、福州光电产业集群和泉州微波通信产业集群的实地调研。本次实地调查前期咨询相关专家，分别确定了上述三个产业集群中的龙头企业，将除此之外的其他企业均视作该集群中的中小企业，并进行随机抽样，共走访160 家企业，回收有效问卷108份问卷，问卷有效率为67.5%。

2.变量设计

在参考国内外相关文献的基础上，课题组结合本研究的目的以及专家的建议，形成了调查问卷的初稿。在进行正式调查前，我们还选取了MBA 学员进行现场问卷预测试，认真听取了企业管理者对于问卷的意见，对问卷中相关题项的语言表述作了适当调整，尽可能减少问卷当中可能出现的诸如文字表述不清，指标设计不合理等漏洞。量表问卷条款均以Likert五点量表加以测量，其中1 代表非常不同意，5代表非常同意。

衡量网络关系的量表主要是从结构维度、关系维度两个方面进行测量。集群网络因素量表对比参考了周密、张首魁等曾经使用过的量表中的部分问卷条款。［26］［27］知识整合因素量表对比参考了Iansiti 和Clark、陈文春等曾经使用过的量表中的部分问卷条款，主要是从外部知识整合能力、内部知识整合能力两个方面进行测量。［28］［29］创新绩效衡量企业创新活动的实施效果，对企业技术创新绩效指标的确立，一直是学术界争论的焦点。虽然申请专利能够较好反映企业的研发能力，但集群内大多数企业由于各种原因，很少为自己的产品或技术申请专利。新产品销售比例虽然能够直接反映企业新产品开发所带来的经济效益，但是很多企业由于市场竞争需要，往往不愿透露真实数据。创新绩效量表主要自己设计并结合专家的意见修改拟定，并对本校MBA 学员进行过试调查，结果发现测量项目存在设计不合理之处并加以调整，最后主要从创新的效率、创新效果两个方面衡量创新绩效。具体变量测量与问题设计见表1:

表1 变量测量与问题设计

续表1

已有研究发现企业年龄对创新绩效有重要影响。企业年龄越大越有经验优势，或者越年轻的企业越有新知识产生的能力，越能促进创新。［30］因此，本文以企业年龄作为控制变量，企业年龄以企业成立到调查年份的时间差来表示。

四、实证分析

1.样本的信度与效度分析

问卷的信度是考查问卷测量的可靠性，是指测量所得结果的内部一致性程度。在对问卷进行数据分析前，必须分析其信度，以确保问卷的质量，研究问卷信度采用Cronbachα 系数进行检验。分析结果见表1。由于 Cronbachα 均大于0.7，表明问卷具有良好的信度。

在效度检验方面，本研究对网络结构、网络关系、外部知识整合能力、内部知识整合能力、创新绩效等测量指标，进行探索性因子分析和验证性因子分析来对模型的结构效度进行检验。首先，采用SPSS17.0软件采用主成分分析方法，进行Varimax 正交旋转，提取特征值大于1 的因子作为公因子，并用KMO 样本测度指标来检验指标间的相关性。KMO 检验值为0.894，Bartlett 球度检验值为 350.832，相应的概率 p接近0，适合进行因子分析;然后，采用LISREL8.7 软件对所有的变量进行验证性因子分析，结果显示，所有因素的标准化载荷都显著不等于0(T 值从7.4 到10.85)，大多数载荷值(见表1)都大于0.7，最小值为0.64。验证性因子分析结果表明所有构面具有良好的结构效度。因此，本次研究的数据是可靠的，表明问卷具有良好的效度。

2.相关分析

为了了解产业集群网络结构、网络关系、外部知识整合能力、内部知识整合能力、创新绩效间所呈现的关系，以下运用Pearson 相关分析对这些变量之间的相关性展开检验。所有研究变量的均值、标准差和相关系数如表2所示。从各变量的相关分析结果看，集群企业的创新绩效与集群网络结构、网络关系、外部知识整合能力、内部知识整合能力均在0.01 水平下显著正相关，这与本研究提出的3 个假设基本一致。

表2 变量的均值、标准差与Pearson相关系数

3.回归分析

为了深入探讨产业集群网络、知识整合能力与创新绩效之间的关系，采用多元回归分析方法，模型1 分析了产业集群网络结构、网络关系两个维度对创新绩效的影响;模型2 分析了外部知识整合能力、内部知识整合能力两个维度对创新绩效的影响;模型3、模型4 分别是对知识整合能力与网络结构、网络关系进行的回归分析;模型5 分析了网络结构、外部知识整合能力、内部知识整合能力对创新绩效的影响;模型6 分析了网络关系、外部知识整合能力、内部知识整合能力对创新绩效的影响。

(1)以产业集群网络结构维度、产业集群网络关系维度两个构面为自变量，以创新绩效为因变量进行回归分析。

采用多元线性回归模型检验了知识网络结构与关系特征对集群企业创新绩效的影响，变量进入采用强制进入法，同时还进行了容忍度(TOL)、方差膨胀因素(VIF)、杜宾－瓦森(D－W)检验，以消除解释变量之间的多重共线性以及残差间的异方差，最终检验结果如表3所示:

表3 产业集群网络与创新绩效回归分析结果

从回归效果看，F=48.142＊＊＊(P＜0.001)，达到非常显著的水平。从R2 看，回归方程能解释总变异的60.6%。从容差、VIF 的检验结果可以看到，该回归模型解释变量之间共线性不严重，可以拒绝变量之间共线性假设。因此，根据以上分析可以看出，网络结构、网络关系对创新绩效有显著的直接正向影响，假设1 得到了支持。

(2)以外部知识整合能力、内部知识整合能力两个构面为自变量，以创新绩效为因变量进行回归分析，回归分析方法同上，最终检验结果如表4所示:

表4 产业集群知识整合能力与创新绩效回归分析结果

从回归效果看，F=70.52＊＊＊(P ＜0.001)，达到非常显著的水平。从R2 看，回归方程能解释总变异的69.2%。从容差、VIF 的检验结果可以看到，该回归模型解释变量之间共线性不严重，可以拒绝变量之间共线性假设。因此，根据以上分析可以看出，外部知识整合能力、内部知识整合能力对创新绩效有显著的直接正向影响，假设2 得到了支持。

为了检验知识整合的中介作用，本文采用Baron 和 Kenny 提出的方法［31］来检测这种影响。根据以上分析可知集群网络、知识整合均对创新绩效具有显著作用，根据该方法的基本思路，接下来要验证两个问题:首先，集群网络是否对知识整合具有显著作用;其次，当集群网络和知识整合变量同时进入对创新绩效的回归方程中时，集群网络对创新绩效的影响效应减少或者消失，但知识整合的作用依旧显著，这才可以认为知识整合在集群网络和创新绩效之间起到了中介作用。

(3)知识整合能力分别与网络结构、网络关系进行了回归分析。

我们将知识整合分别与网络结构、网络关系进行了回归分析。数据表明网络结构与知识整合显著存在正相关，回归系数为 13.282 (P ＜0.001)，达到非常显著的水平(模型5)，见表5;同时网络关系与知识整合存在显著正相关，回归系数为8.632(P ＜0.001)，也达到非常显著的水平(模型6)，见表6。最终检验结果如表7所示。

表5 产业集群网络结构、知识整合能力与创新绩效回归分析结果

表6 产业集群网络关系、知识整合能力与创新绩效回归分析结果

表7 样本分组回归分析结果汇总

(4)以网络结构、外部知识整合能力、内部知识整合能力为自变量，以创新绩效为因变量进行回归分析。

在模型5 中，外部知识整合能力、内部知识整合能力的加入，使得网络结构变量对创新绩效的积极作用有所降低，回归系数为2.096，小于模型3 的回归系数13.282;但外部知识整合能力、内部知识整合能力与创新绩效显著正相关，回归系数分别为2.566、4.500。这一结果表明:知识整合在网络结构对创新绩效率的影响中具有部分中介效应，也就是说，网络结构与知识整合正相关，知识整合与创新绩效正相关，网络结构通过知识整合影响了创新绩效。

(5)以网络关系、外部知识整合能力、内部知识整合能力为自变量，以创新绩效为因变量进行回归分析。

在模型6 中，外部知识整合能力、内部知识整合能力的加入，使得网络关系变量对创新绩效的积极作用有所降低，回归系数为2.209，小于模型4 的回归系数8.632，同时知外部知识整合能力、内部知识整合能力与创新绩效显著正相关，回归系数分别为3.307、4.621。这一结果表明:知识整合在网络关系对创新绩效率的影响中具有部分中介效应，也就是说，网络关系与知识整合正相关，知识整合与创新绩效正相关，网络关系通过知识整合影响了创新绩效。

五、结果及讨论

在影响产业集群创新绩效的众多因素中，集群网络、知识整合成为人们关注的重点，本研究探讨了集群网络、知识整合能力分别对企业创新绩效产生怎样的影响以及集群网络如何通过知识整合影响创新，主要得出如下结论:

(1)产业集群网络结构、网络关系对创新绩效有显著的正向影响。产业集群网络结构主要体现在网络成员地位的中心性以及成员之间信息、资源交流的强度，网络中心度高的企业具有一定的控制能力，在整个集群研发中发挥领头羊的角色，能够与供应商、客户不断进行互动式交流，进而降低企业创新的成本和风险。企业创新活动通常是特定企业在解决问题过程中渐进累积学习的结果，其创新路径受企业之间技术相关性和企业活动类型的制约，而网络成员之间的反复互动和接触，有利于企业产生新的创新思想;产业集群网络关系主要体现在网络成员之间形成相互信任关系，双方重视彼此间的需要和行动的一致性。产业集群网络关系越强，网络成员之间越容易达成相似的理解，联系双方之间的信任也可以减少对机会主义行为的担忧。

(2)外部知识整合能力、内部知识整合能力对创新绩效有显著的正向影响。知识整合能力首先体现为组织获取知识的能力，任何一个组织不可能拥有创新所需的全部知识，需要从外部不断获取新的市场和技术知识。较强的知识获得能力能够保证企业在恰当的时间从伙伴企业那里获取合适的知识资源以弥补其知识短缺、缩短研发时间，从而促进其创新;随着信息技术的普及以及人们对知识的重视程度的提高，事实上，很多企业的困惑不再是对知识的匮乏，而是如何对这些知识进行重构、融合以及运用。组织需要协调各种不同的隐性知识、显性知识、个人知识、组织知识以及集群知识并能将这些知识进行有机结合，使知识以可用的形式呈现，进而提升创新能力。

(3)网络结构、网络关系都与知识整合能力正相关，知识整合能力与创新绩效正相关，网络结构、网络关系通过知识整合影响了创新绩效。集群网络通过知识整合能力中介效应间接影响企业创新绩效，因此，产业集群企业要在加强与集群内其它组织横向和纵向之间的联系的基础上，充分利用集群网络这个知识和信息的平台，通过网络获取外部知识进而对知识进行融合、运用，才能最大化地发挥知识的效用，提高自己的创新绩效。

本文的研究虽然采用实证方法验证了预期的假设，但是关于集群网络是如何影响企业的外部知识整合能力以及内部知识整合能力，集群网络对这两个方面的影响程度是否一致，有待于进一步研究。由于知识整合是集群网络影响创新的中间变量，因此，接下来的研究需要进一步比较不同产业之间的网络特征是否存在差异，如果存在差异，那么，这种网络的差异是如何通过知识整合的两个方面影响创新的。

注释:

［1］Porter，M.E.，“What Is Strategy?”，Harvard Business Review，no.6(1996)，pp.62－78.

［2］Hideki Yamawaki，“The evolution and structure of industrial clusters in Japan”，Small Business Economic，no.18(2002)，pp.121－ 140.

［3］［19］蔡 铂、聂 鸣:《社会网络对产业集群技术创新的影响》，《科学学与科学技术管理》2003年第7 期。

［4］杨菊萍、贾生华:《知识扩散路径、吸收能力与区域中小企业创新——基于浙江省3 个传统制造业集群的实证分析》，《科研管理》2009年第9 期。

［5］Breschi S.，Lissoni F.，Malerba F.，“Knowledge Relatedness in Firm Technological Diversification”，Research Policy，no.32(2003)，pp.69－ 87.

［6］Rothwell，R.，“ Successful industrial innovation:Critical factors for the 1990’s”，R ＆ D Management，vol.22，no.3(1992)，pp.221－ 240.

［7］黄中伟:《产业集群的网络创新机制和绩效》，《经济地理》2007年第1 期。

［8］Reagans R.，Zuckerman E.，McEvily B.，How to make the team?Social networks vs.demography as criteria for designing effective projects，Working paper，Columbia University Graduate School of Business，2003.

［9］Burt R.，Structural Holes:The Social Structure of Competition，Cambridge:Harvard University Press，1992.

［10］Granovetter M.，“Economic action and social structure:the problem of embeddedness”，American Journal of Sociology，no.91(1985)，pp.481－ 510.

［11］［26］周 密、赵西萍、司训练:《团队成员网络中心性、网络信任对知识转移成效的影响研究》，《科学学研究》2009年第9 期。

［12］Kogut B.，Zander U.，“Knowledge of the Firm，Combinative capabilities and the Replication of Technology”，Organization Science，vol.3，no.3(1992)，pp.383－397.

［13］Inkpen C.，“Creating Knowledge through Collaboration”，California Management Review，vol.39，no，1(1996)，pp.123－140.

［14］杜 静、魏 江:《知识存量的增长机理分析》，《科学学与科学技术管理》2004年第1 期。

［15］赵修卫:《组织学习与知识整合》，《科研管理》2003年第3 期。

［16［29］陈文春、袁庆宏:《关系原型对组织知识整合能力形成的作用机制:基于组织学习的视角》，《科学管理研究》2009年第12 期。

［17］Moran，P.，“Structural VS.Relational embeddedness:social capital and managerial performance”，Strategic Management Journal，no.6(2005)，pp.1129－1151.

［18］Rowley，T.J.(eds.)，“Competing in groups”，Managerial and decision economics，no.3(2004)，pp.453－471.

［20］Krugman Paul，“Increasing returns and economic geography”，Journal of Political Economy，vol.99，no.3(1991)，pp.3－499.

［21］［22］Von Hippel，“The sources of innovation”，McKinsey Quarterly，no.1(1988)，pp.72－79.

［23］Boer，M.，Bosch，F.A.J.and Volberda，H.W.，“ Management Organizational Knowledge Integration in the Emerging Multimedia Complex”，Journal of Management Studies，vol.36，no.3(1999)，pp.379－398.

［24］Drucker P.F.，Post－Capitalist Society，London:Oxford Butter worth Heinemann Harper Business，1993.

［25］Grant R.M.，“Toward a Knowledge－based Theory of the Firm”，Strategic Management Journal，vol.17，Winter Special Issue (1996)，pp.109－122.

［27］张首魁、党兴华:《关系结构、关系质量对合作创新企业间知识转移的影响研究》，《研究与发展管理》2009年第3 期。

［28］Iansiti M.，Clark K.B.，“Integration and dynamic capability:evidence from development in automobiles and main frame computers”，Industrial and Corporate，no.3(1994)，pp.557－605.

［30］王晓娟:《知识网络与集群企业创新绩效——浙江黄岩模具产业集群的实证研究》，《科学学研究》2008年第8 期。

［31］Baron，R.M.and D.A.Kenny，“The moderator－ mediator－ variable distinctionin social psychological research:conceptual，strategic and statistical consideration”，Journal of Personality and Social Psychology，vol.51，no.6(1986)，pp.1173－1182.