合作创新网络对知识密集型服务企业创新绩效影响的研究

陈艳艳，王文迪

（中南大学 商学院，湖南 长沙 410083）

一、引 言

随着知识经济的快速发展，知识创新逐渐成为推动新型服务经济发展的重要基础，以知识为核心的新型服务业——知识密集型服务企业（Knowledge Intensive Business Service，KIBS）日益担当起未来经济增长发动机的功能。KIBS企业的特征之一是创新度高，近年来，随着技术创新复杂性及环境不确定性的增加，企业单纯依靠自身有限的资源和能力已不能满足创新需要，因此，构建合作创新网络以提高技术和产品研发速度成为KIBS企业的重要选择。在合作创新过程中，KIBS企业若能够将接触到的大量信息与知识进行内化并加以吸收和利用，将使企业在市场中拥有更多的竞争力。因此，吸收能力是企业创新能力的一个重要组成部分。

目前所有KIBS 企业均不同程度地参与了合作创新网络（王萍，魏江.2010）［1］，但理论上却鲜有对KIBS 企业合作创新网络与其创新绩效之间关系的研究。本文以KIBS企业为研究对象，研究合作创新网络与创新绩效的关系，并研究吸收能力在其中的作用。

二、文献回顾与研究假设

（一）知识密集型服务企业

Miles（1995）认为，KIBS的特征是：显著依赖于专业知识，运用自身所拥有或外界的信息和知识为客户服务，具有竞争优势［2］。Hipp（1999）认为，KIBS是指吸收外部信息并运用企业本身特有的知识将外部信息转化为对客户有用服务的企业［3］。OECD 认定那些技术和人力资本投入密度高、附加值大的服务行业为KIBS 企业［4］。国务院发展研究中心把KIBS概括为那些运用互联网、电子商务等信息化手段的现代知识服务业［5］。金学军等（2002）把KIBS定义为对信息流进行处理，将其转化为可用并为用户提供信息资源和信息管理的行业［6］。李红（2005）总结前人研究，将KIBS 分为两类：广义的KIBS泛指运用专业知识为客户提供以知识为基础的中间产品和服务的产业；狭义的KIBS则指运用新技术和新服务方式为客户提供以知识为基础的中间产品和服务的技术密集型产业［7］。

（二）吸收能力

Cohen 和Levinthal（1990）首次将吸收能力引入企业层次，并将吸收能力定义为企业运用存量知识来识别外部新知识的价值、同化并运用这种具有价值的新知识实现商业目的的能力［8］。Monwery 等（1996）认为，吸收能力是一系列技能的集合，包括将隐性知识转化为显性知识，将外部技术转化为企业所用的内部知识和技术等［9］。Zahra 和George（2002）基于动态能力理论，将吸收能力定义为“组织通过对知识的识别、消化、转化和利用，从而发展组织动态能力的一系列组织惯例与过程”［10］。同时，他们还区分了吸收能力的两个构成：潜在吸收能力强调获取和消化外部知识的能力；实践吸收能力强调转换与利用知识的能力。高展军和李垣（2005）通过对前人研究进行总结，将吸收能力的内涵定义为：在企业原有知识和经验的基础上，通过对获取的外部知识进行消化，并与企业原有知识进行整合利用的一系列组织惯例和过程［11］。Lane等（2006）提出，吸收能力是企业通过探索式学习、转换式学习、开发式学习这一过程应用外部知识的能力［12］。

（三）合作创新网络与吸收能力

Nonaka（1994）通过研究发现，网络结构的不同特征会影响企业资源与外部网络成员的交互作用，从而影响企业的吸收能力［13］。Tsai（2009）通过对美国石油化工业与食品制造业的实证研究，发现网络位置对企业创新绩效的影响取决于企业的吸收能力［14］。陈宇科等（2010）认为合作创新网络与吸收能力之间存在较强的相关性，合作创新网络作为一种有效整合创新资源的组织形式，可以利用网络的整体研发优势大大提高企业的吸收能力［15］。

基于上述分析，本文提出以下假设：

假设1：合作创新网络结构与吸收能力之间存在显著的正向相关关系。

假设2：合作创新网络关系与吸收能力之间存在显著的正向相关关系。

（四）合作创新网络与创新绩效

Landry（2002）对蒙特利尔440 家制造企业进行研究，发现网络规模越大，可以为企业提供的网络资源越丰富，越促进企业技术创新［16］。Gilsing 和Nooteboom（2005）通过对传媒行业及生物制药行业的研究发现，创新网络中网络位置与网络密度共同作用于企业产品创新能力，对企业创新绩效有正向影响［17］。Cummings（2004）以500个通讯公司为样本，研究发现合作伙伴和创新资源的多样性使得企业拥有多样化的知识源，技术创新知识的多样性可以提高技术创新成功率［18］。

嵇登科（2006）通过案例分析与实证研究相结合的方式，验证了企业网络间联系的频繁密切程度对提升企业技术创新绩效有着积极显著的作用［19］。张熙悦、胡新平（2008）通过案例分析，发现合作网络中合作伙伴间的良好互动促使企业核心业务获得突破性创新成果［20］。Powell（1996）通过对美国生物制药企业进行实证研究发现，企业与合作伙伴间合作关系越长、越牢固，越有利于企业的创新［21］。

基于以上研究，本文提出以下假设：

假设3：合作创新网络结构与创新绩效间存在显著的正相关关系。

假设4：合作创新网络关系与创新绩效间存在显著的正相关关系。

（五）吸收能力与创新绩效

Cohen 和Levinthal 指出，若一个企业具有较好水平的吸收能力，它可以更积极有效地利用环境赋予的机会与资源，提高企业的创新绩效［8］。Cockbum和Henderson（1998）通过对制药企业创新绩效的实证研究发现，吸收能力越强，企业的技术创新能力越好，创新绩效越高［22］。Zahra 和George（2002）的研究发现战略联盟中吸收能力对于企业创新绩效有正向影响［10］。崔志等（2007）对黑龙江地区企业的实证研究发现，吸收能力与企业绩效之间存在显著相关关系，并且实践吸收能力对企业创新绩效有着积极显著的影响［23］。

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设5：吸收能力与知识密集型服务企业创新绩效间存在显著的正向相关关系。

本文理论模型如图1所示。

图1 理论模型

三、研究设计

（一）样本选择与数据采集

本研究主要以我国KIBS企业为调研对象，包括金融服务业、信息与通讯服务业、科技服务业、商务服务业四大类。

本研究采用实地调研和电子邮件相结合的方式收集数据，共发放问卷574份，回收314份，有效问卷为239份，问卷回收率和有效率分别为54.70%和41.64%。有效问卷中行业分布为：金融服务业占47.30%、信息与通讯服务业占13.45%、科技服务业占9.65%、商务服务业占29.60%。从被调研企业的地理分布来看，涵盖了东中西部地区。可以看出，调研企业在行业分布和地域分布等方面有着广泛性和代表性。

（二）变量测量

为确保测量的信度和效度，各变量的测量题项均建立在已有研究基础之上，再根据本文研究的需要、并参考相关专家的意见进行设计而得，问卷采用Likert7级量表，按照“1=非常不同意；2=不同意；3=比较不同意；4=一般；5=比较同意；6=同意；7=非常同意”进行打分。

合作创新网络的测量。本研究从网络结构与网络关系两个构面对合作创新网络进行测量。测量量表参考了Powell等［21］、Gilsing和Nooteboom［17］等的研究。合作网络结构包括网络规模、网络密度、网络中心度和网络异质性4个维度，共设置17个测量题项；网络关系包括关系强度、关系质量、互惠性和关系稳定性4个维度，共设置15个测量题项。

吸收能力的测量。本研究参照Zahra 和George［10］的划分方法，将从潜在吸收能力与实践吸收能力两个维度对吸收能力进行测量。测量量表的设计参考了韦影（2007）［24］、Jansen（2005）［25］等的研究，共10个题项，每一维度由5个题项测量。

创新绩效的测量。测量创新绩效量表的设计参考了许世芳（2005）［26］、刘元芳（2006）［27］等的研究，包括8个题项。

（三）信度和效度分析

本文运用SPSS15.0进行信效度分析。结果显示，各变量的克尔巴哈α 系数均超过了0.7，达到了社会科学量表信度的可接受范围，具有较高的信度。

在效度检验方面，由于本研究所使用的问卷题项全部来自于过去的文献，很多学者都曾使用过这些量表测量相关变量。因此，问卷应当具有较好的内容效度。鉴于样本选择为KIBS企业，本研究将运用二阶验证性因子分析来检验各量表的结构效度。各项指标如表1 所列，P值、GFI、CFI、RMESA均能达到要求。

表1 测量模型拟合优度指标汇总表

四、假设检验与结果分析

研究采用AMOS7.0统计软件，运用结构方程模型方法对各变量之间的关系进行验证，整体的理论模型参见图2（图中路径系数为标准化系数）。

（一）理论模型适配性检验

如图2 所示，各一阶潜在因子衡量指标负荷量均位于0.75～0.95之间的标准状态，达到显著水平，各指标的衡量误差为正值，可见本文的理论模型符合基本的拟合标准。

图2 初始结构方程模型拟合结果

整体模型的适配度如下：①绝对拟合指数：P=0.328，GFI=0.847，RMSEA=0.009，除GFI 稍小于0.9 的标准值外，其他指标都达到了标准要求；②相对拟合指数：TLI=0.998，NFI=0.911，CFI=0.998，IFI=0.998，均大于0.9 的标准；③简要拟合指数：AIC=1411.906，理论模型AIC 的值小于饱和模式AIC 的值2550.000 和独立模式AIC 的值13348.068，标准卡方值（X2／df）=1.018，位于1.0～2.0 之间。综合各项指标可以看出，本文理论模型的整体模型拟合度较好，可以用于检验研究假设。

（二）假设检验

根据对统计结果的分析，可得到表2 理论模型的路径系数和假设检验情况：网络结构和网络关系对吸收能力的作用分别为0.279和0.432，显著性水平小于0.05，假设1和假设2得到验证；网络结构对创新绩效的作用为0.058，其显著性概率大于0.05，作用不显著，假设3 没有得到验证；网络关系、吸收能力对创新绩效的作用分别为0.713 和0.391，显著水平小于0.05，假设4和假设5得到验证。网络结构对吸收能力的作用为0.279，吸收能力对创新绩效的作用为0.713，而网络结构对创新绩效没有直接的作用，说明合作网络结构必须通过吸收能力才能对创新绩效产生影响，即吸收能力在合作网络结构对创新绩效的影响中起着完全中介作用。合作网络关系对吸收能力的作用为0.432，吸收能力对创新绩效的作用为0.391，合作网络关系对创新绩效的作用为0.713，说明合作网络关系部分通过吸收能力对技术创新产生影响，即吸收能力在合作网络关系对创新绩效的影响中起部分中介作用。

表2 初始理论模型分析结果

将理论模型中不显著的路径删除，得到修正后的模型，见图3。表3为修改后理论模型分析结果。修正后模型与修正前的卡方值差为0.388，相差不大，并且各假设显著性水平低于0.05，假设得到验证，本文采用修正后的模型。

图3 修正后结构方程模型拟合结果

表3 修正后结构方程模型分析结果

（三）结果讨论

1.合作创新网络与吸收能力

合作创新网络结构特征与关系特征对吸收能力的标准化路径系数分别为0.336和0.438，C.R值、P值均符合标准，假设1 和2 得到证实。同时，可以看出，关系特征对吸收能力的影响更大（0.438＞0.336）。这与惠青和邹艳（2010）［28］的研究结果并不一致。根据惠青和邹艳的研究，产学研企业中，网络结构、网络关系对知识整合的标准化路径系数分别为0.75、0.32，即网络结构对知识整合的影响更大。出现这种差异可能的原因如下：本文研究中吸收能力包括知识整合这一维度，而惠青和邹艳将知识整合单独作为中介变量进行分析；KIBS 企业以知识为核心，良好的关系特征更有益于企业进行互动，获取、吸收并利用外部知识，对吸收能力的提升更明显。

2.合作创新网络与创新绩效

初始结构方程模型中，网络结构特征对创新绩效的C.R值小于1.96，显著性水平P大于0.05，假设3未得到验证。根据修正的结构方程模型，网络关系特征对创新绩效的标准化路径系数为0.678，C.R 值与P 值均可接受，假设4 得到证实。这表明，合作创新网络结构特征对知识密集型服务企业创新绩效没有直接影响，而关系特征对创新绩效则有显著的正面影响。这与Powell［21］等对生物技术企业的研究结论不同，这种差异恰好反映了知识密集型服务企业生产经营的特性，KIBS 企业均不同程度地参与构建合作创新网络，网络结构渐渐趋同，对创新资源的直接获取及创新绩效的直接影响甚微，而良好的网络关系特征更有利于企业获取创新资源，从而提高企业创新绩效。

3.吸收能力与创新绩效

根据修正后结构方程模型，吸收能力对创新绩效的标准化路径系数为0.467，C.R 值与P值均在接受范围内，假设5得到证实，这与Zahra 和George［10］、Nonaka［13］等的观点基本一致。这表明，潜在吸收能力与实践吸收能力是组织竞争优势的必要条件，两者对提升企业创新绩效有直接正面的影响。因此，为提升创新绩效，KIBS企业需创造更多获取和利用外部信息与知识的机会，以提升自身的吸收能力。

4.吸收能力的中介作用

修正后结构方程模型拟合结果显示，吸收能力在合作创新网络对知识密集型服务企业创新绩效影响过程中发挥着中介作用。其中，在网络结构特征对创新绩效的影响过程中发挥完全中介作用，在网络关系特征对创新绩效的影响过程中发挥部分中介作用。根据相关路径系数，网络结构对创新绩效的直接效应为0，间接效应为0.336×0.467=0.157；网络关系对创新绩效的直接效应为0.678，间接效应为0.438×0.467=0.205，占总效应的23.2%。这与王国顺和杨昆（2011）［29］的研究结论相一致，即企业吸收能力越高，合作创新网络对创新绩效的正面影响越显著，吸收能力在合作创新网络对KIBS企业创新绩效影响过程中发挥较强的中介作用。

五、结 论

本文在相关文献研究的基础上，研究了KIBS企业合作创新网络、吸收能力和创新绩效之间的关系。实证结果表明，构建合作创新网络对KIBS 企业创新绩效有着显著的正面影响，且吸收能力在这个影响过程中发挥中介作用。

KIBS企业的特点之一是高创新度。在如今竞争激烈的市场环境中，KIBS企业若想保持创新的速度与质量，就应积极主动地参与构建合作创新网络，密切联系合作伙伴，吸收、利用外部知识，整合外部资源，才能更好地为企业技术与产品创新提供支持，从而提高创新绩效。同时，KIBS企业也可以通过有意识地加大与咨询机构、大学等网络内相关者的联系、适当地增加研发投入、组织员工学习培训、扩大企业中高学历员工的比例、构建学习型组织结构等方法提高自身吸收能力，将参与合作创新网络与培育吸收能力相结合，使其在互动中实现价值最大化，最大限度地提升KIBS 企业创新绩效。

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