知识存量、双元学习与企业绩效关系研究

荣　健　刘西林　佟泽华

1(西北工业大学，西安　710072)　2(山东理工大学，淄博　255042)



知识存量、双元学习与企业绩效关系研究

荣健1刘西林1佟泽华2

1(西北工业大学，西安710072)2(山东理工大学，淄博255042)

摘要〔〕知识是企业的战略性资源，是企业竞争优势提升的重要源泉，但关于知识如何影响企业绩效的内在机理尚不明晰。本文引入企业双元学习中介，探索并检验知识存量对企业绩效的作用过程。采用回归方法分析了223家科研技术类企业数据后，本文得出结论：(1)企业知识存量对企业绩效有着促进作用；(2)知识存量是通过作用于双元学习而对企业绩效产生影响；(3)企业规模在此过程中有着显著调节作用。本文研究为企业有效开展知识积累及双元学习活动提供启示。

关键词〔〕知识存量双元学习企业规模企业绩效交互效应双元策略

引言

当前日益激烈的竞争环境对企业的生存与发展提出了更为严峻的挑战，企业需加强其学习行为以做出及时的应对。

探索式学习、利用式学习是两种基本组织学习方式，其选取的不合理会影响企业绩效，如会让企业陷入“失败陷阱”或“能力陷阱”[1]，朱朝晖[2]、孙彪等[3]的研究也阐明两种学习的不平衡导致国内企业处于创新的不利境地，进而影响了其绩效产出。因此企业亟需开展双元学习行为，有效利用现有知识的同时，对未来变动的技术趋势也能有较好的把握。

企业学习的基础是其具备的知识存量，积累的知识存量不仅会作为提升利用式学习的基础，而且也经常用于探索式学习的方向选择及效率决策方面。但当前多是围绕知识存量与探索或利用的某一方面展开分析，综合知识存量与双元学习的研究还较为少见。

而知识作为企业的重要战略资源，研究其对于绩效的作用过程也极具意义。是否企业的知识存量积累越多，其绩效产出就越大？如何将知识存量有效的转化为有形的绩效收益？解构企业知识与绩效间的“黑箱”对企业的运营及成长有着重要的价值。

基于此，本文采用实证方法，分析企业内部知识存量如何在双元学习的中介作用下影响绩效的产出，深入调研多家企业的数据后，本文得出了三者间较为明确的关系表述。

1理论分析与研究假设

双元学习是当前组织理论关注的热点，指的是探索学习、利用学习两种基本学习方式的平衡。根据March的理论，探索学习是以“搜索、变异、冒险、实验、应变、创新”等为特征的学习行为，强调新知识的创新与追求；利用学习则是以“提炼、筛选、生产、效率、执行、实施”等为特征的学习行为，强调现有知识的利用与挖掘[4]。两种学习方式牵涉到不同的学习过程，共同构成了企业生存及发展的基础。

作为企业学习对象的企业知识，其对双元学习影响的分析尚未有较多关注，本文深入探究双元学习的知识前因及绩效后果，考察基于绩效提升的知识存量与双元学习的匹配状况。

1.1知识存量与企业绩效

知识存量指企业内部累积的知识元素数量，是知识储备的静态表征，通常嵌入于企业惯例、专业技术、组织雇员及其他组织资源中。知识存量是企业知识应用的基础，是创新活动的始点，特别是在动荡环境中，企业预期绩效取决于领域内知识积累状况[5]。

德鲁克指出知识是企业关键经济资源，是企业竞争优势的唯一来源[6]，很多学者也证明知识存量对于企业绩效产出的正向作用[7，8]。一般而言，知识存量水平越高，越利于促进知识的商业化[9]，有利于新产品开发，进而取得更多绩效；而作为企业知识存量重要组成的经验积累，能极大影响产品单位成本[10]，提高企业绩效；也有研究认为，企业知识存量能转化成企业能力[11]，如问题解决能力、战略选择能力、企业创新能力等，从而导致绩效的提升。

很多研究指出知识存量会与企业生命周期的演进相互关联。徐庆瑞[12]、张欣瑞[13]等的实证均证明知识的存量积累会推动企业发展，是企业持续成长的必要条件，企业生命周期每个阶段的跃进均需有知识存量的突破性提升，而企业的成长发展演进势必带来绩效的改进。

而且较大的知识存量也使得企业与其他企业相比具有更高的知识势差[14]，从而促进了知识在企业内外部的流动，进而能有效刺激企业内外部成员间的知识共享，能为企业绩效提升提供驱动力[15]；相对较高的知识势差也让企业更容易占据创新合作网络中的有利位置，从而更易于获取多样化的信息及互补性资源，这些都会促进企业绩效的提升。

因此，本文提出假设：

H1：较高的知识存量水平有利于企业获取较高的绩效水平。

1.2双元学习的中介作用

知识存量会对企业绩效产生影响，但徐庆瑞等的研究也证明知识存量并不会直接带来绩效的提升[12]，如果缺少某些关键中介因素，过度的知识存量反而会阻碍企业的成长。

与知识存量联系最为密切的企业活动是企业学习，知识资源是企业学习活动的基础，因此本文从企业学习角度分析知识存量对企业绩效的影响。

先前研究指出，作为知识存量的企业经验积累有利于新机会的识别[16]，而新的技术/市场机会能给企业带来多样化、有价值的知识信息，从而推动企业探索式学习的开展；而且更全面、更具异质性的知识存量会促进知识间的相互交流，使得知识在企业内部相互激荡，更利于非预见性知识的产生，从而更益于企业的探索式学习。

利用式学习是在与先前知识相关的领域内开展的本地搜索行为，拥有更多的知识存量，说明企业有着更丰富的问题解决经验，从而利于现有知识能力的精炼、改进与集成，而专业技术知识的存量积累使得企业在现有知识挖掘、利用上更具潜力，因此较多的知识存量会更利于利用式学习的开展。

因此知识存量对企业探索学习、利用学习都有着积极推动作用。而学习能力是企业生存发展的关键能力之一，作为基本学习模式的探索学习与利用学习对企业绩效有着直接作用。

探索式学习会为企业带来新知识领域的技术，具备新技术知识能让企业更适应市场需求或者能让企业进入全新的细分市场，从而形成相对竞争优势，进而提升其绩效。故探索式学习对企业绩效特别是长期绩效有提升作用。然而许多研究也关注到探索学习与绩效间具有阈值效应，即过度探索会增加企业的知识成本，反而负向影响绩效。Sainio等通过209家芬兰企业的实证研究发现，将探索能力控制在合理范围内，更有利于企业长期绩效的提升[17]。

利用式学习侧重对企业现有知识基础的挖掘与利用，这会使得企业产品愈发成熟完善，会更好满足顾客需求，从而直接增长企业市场收益；而且利用学习所收获的短期收益会为探索学习提供资金保障，有利于企业长期绩效的获取。然而过分强调利用学习，则会让企业陷入“能力陷阱”，重复利用现有知识，导致路径依赖，影响企业的创新性。

故单一的探索或利用都不会达到最优绩效，需采取二元平衡的方式，即开展探索学习确保预期发展的同时也进行利用学习以提供当前的保障。成功的组织都是从单向思维向双元平衡转变的结果，党兴华等也通过实证研究发现平衡的双元能力更利于合作创新的开展[18]。

随着新媒体的快速发展，微信群成为家校沟通的重要渠道。管理班级微信群，与其要求家长在群里不能做什么，还不如与家长商讨能做什么，以及怎么做。开学初，我借助家长会，与各科老师以及家长充分探讨，最终确定了班级微信群每天“群聊”的话题。同时，这也被当作家长的一项“作业”来完成。

基于以上分析，本文就知识存量、双元学习能力及企业绩效之间关系进行深层次的探究：知识存量为企业绩效的获取提供基础支持，双元学习过程直接将存量知识转化为有形的收益，即知识存量积累通过双元学习能力对企业绩效产生显著的积极作用。

因此，本文提出假设：

H2：在知识存量影响企业绩效的过程中，企业双元学习发挥正向中介作用。

1.3企业规模的调节作用

企业规模是当前诸多研究最为关注的变量之一，确实大规模企业和小规模企业在创新行为及绩效产出方面各有差异。

许多学者认为小企业因其经营灵活性及管理相对自由而具备创新优势，也有些学者认为小企业因缺乏创新资源及应对外部环境变化的实力保障而不利于创新[19]。根据Cao等的研究，企业规模反应了企业拥有资源的状况，较大规模企业所拥有的充足资源能适当缓冲经营风险的冲击[20]，Schumpeter也认为大规模企业会更倾向开展创新活动[21]。然而Raisch、Birkinshaw等也指出企业规模是否有助于双元学习需要更深入的调研探讨[22]。

因为探索学习、利用学习代表了不同的组织创新过程，Tushman[23]等人认为企业需要在众多的部门单元间分配不同的学习方式以形成双元。此时，企业资源的支持显得尤其重要，大型企业通常拥有分工各异的众多业务部门，这有利于结构双元学习的开展。而小型企业缺少资源，部门单一，因而缺乏协调两种学习模式的实力保障，因而实施双元学习会更为困难。

由此可见，企业双元学习的绩效产出会受到企业规模的制约。

H3：企业规模会正向调节双元学习与企业绩效间关系。

假设变量间关系如图1所示。

图1　知识存量、双元学习、企业规模与企业绩效间关系图

2研究方法

2.1样本选取和数据搜集

本文选用2014年底在册的国内A股科研技术类上市公司(包括主板与创业板)作为主要分析对象，其年度资产收益率(ROA)代表其绩效，各企业年度专利数量表征其知识存量，专利相关引用情况用来体现其双元学习。

具体数据来源：企业相关财务数据来自于证交所公布的各公司年度报告(www.sse.com.cn)，专利数据来自于专利之星网站(www.patentstar.com.cn)及相关专利文献数据库(德温特、万方)，相关变量数据如企业规模、研发强度、负债比率、企业年龄等从万得资讯、中国统计年鉴及各门户网站数据的收集。

分析处理后，得到223组有效观测数据。

2.2变量解释与定义

2.2.1独立变量：企业绩效

选取企业年度资产收益率(ROA)衡量企业绩效。因为资产收益率与企业收入、企业市场状况等企业长期、短期绩效指标都密切相关，而且资产收益率指标极具客观性，可从各企业公布的报表中获取。收集到原始数据后对其进行标准化处理。

2.2.2非独立变量：中介变量及调节变量

许多研究表明企业知识存量可通过企业当前的技术状况来体现，如企业年度申请专利数目可用于衡量其知识积累状况。考虑到知识的贬值性，本文选取企业近五年(2009～2014年)的专利申请数目作为企业知识存量的衡量。

使用专利数据测量组织创新学习的方法已被广泛应用，本文也使用专利数据表征企业学习行为：探索式学习使用“过去五年内未有专利申请的专利类别中企业拥有的专利数量”测量，利用式学习使用“近五年内成功申请到专利的专利类别内企业所拥有的专利数量”测量，专利类别可依据IPC1-4位数字确定；然后将处理后的两类学习数据相乘，作为二者间交互以衡量企业双元学习。

企业规模则使用企业全职雇员数据来测度，根据《中小企业划型标准规定》将所选企业分为5档：0～50人(微小型)、51～100人(小型)、101～400人(中型)、401～1000人(大型)、多于3000人(特大型)，并依次赋值为1～5。

2.2.3控制变量

以往研究指出，企业前期绩效、研发强度、行业技术机会等会对双元学习及组织绩效产生影响，据此本文选择模型控制变量如下。

前期绩效控制双元学习与当前绩效间关系，使用ROAt-1来衡量，前期绩效越好，则企业资金及经验积累越多，对学习双元间矛盾的解决会更有信心；企业自创业至2014年底的年限为企业年龄，它会影响双元学习与绩效：经营时间愈长，则企业的知识存量越大，会更擅长处理探索与利用间的冲突；企业研发强度会对双元学习产生作用，使用“总研发投入/雇员数目”对其测度，研发强度越大说明企业更倾向于探索学习；行业技术机会根据样本企业所在行业平均研发强度对其进行设定，技术机会越多企业探索学习成功概率越大，预期绩效也越多；市场份额高的企业有着更充足的资金及技术支持，双元学习实施起来会更为高效，而市场份额低的企业缺乏实力保障，双元学习实施成功率较低，以“企业年度销售收入/行业内最大竞争者销售收入”衡量市场份额。

以上变量测算原始数据后都进行相应处理，使之具备统一的量纲，具体的变量名称、含义及方法如表1所示。

表1　相关变量说明

3实证结果分析

基于以上设定，本文使用SPSS相关软件对数据进行处理及分析。

3.1描述性统计分析

表2　描述性统计与相关性分析

续　　表

注：n=223；*p<0.1；**p<0.05；***p<0.01；****p<0.001；下同。

3.2假设检验分析

企业绩效的变量回归分析如表3所示。模型1a的解释变量包含控制变量、调节变量，6个变量解释了企业绩效方差的32.5%，说明所选取的解释变量对企业绩效有显著影响。

表3　企业绩效的回归分析结果

注：被解释变量为企业绩效；表中回归系数为标准化回归系数。

模型1b加入双元学习后，R2比模型1a有提升(0.325→0.332)，说明双元学习对企业绩效的解释作用，回归系数的计算表明双元学习对企业绩效的显著正向影响(β=0.098，p<0.05)。

模型1c加入知识存量后，R2比模型1a有提升(0.325→0.338)，说明知识存量对企业绩效的解释作用，回归系数的计算表明知识存量对企业绩效的显著正向影响(β=0.148，p<0.01)，假设H1得到支持。

在此基础上检验企业双元学习的中介作用。首先检测知识存量与企业绩效间的显著关系，已得到证明；接着检测知识存量对双元学习的效应，由表4中模型2b可见此效应也有显著影响(β=0.139，p<0.05)；然后在前述的双元学习对企业绩效存在显著正向作用的基础上，分析知识存量对企业绩效的影响在控制双元学习的情境下是否有显著降低，由模型1d中可见双元学习此时对企业绩效作用是正向且显著(β=0.082，p<0.1)，但知识存量对企业绩效的影响已明显降低(β=0.148→0.137)。由此可见双元学习在知识存量与企业绩效间有着部分中介作用，即假设H2得到支持。

表4　双元学习的回归分析结果

注：被解释变量为双元学习；表中回归系数为标准化回归系数。

模型1a中显示企业规模对企业绩效有显著影响(β=0.206，p<0.001)，模型1e中增加了双元学习及双元学习与企业规模的交互项，数据显示此交互项系数为正且较为显著(β=0.121，p<0.05)，说明企业规模对双元学习与企业绩效间的关系具有较为显著的正向调节作用。在企业规模的调节下，双元学习对企业绩效的正向作用明显增强(β=0.098→0.121)。因此假设H3得到支持。

为了更直观描述企业规模的调节效应，使用平均数加减一个标准差的方法将企业规模分组，从而绘制变量间交互效应图(图2)。由图可见，大规模企业(图中实线)的绩效受双元学习的影响更大(斜率更大)，因为大型企业具备更雄厚的技术实力，更宽泛的部门分工，从而更能支持双元学习的开展。因此假设H3得到验证。

图2　企业规模在双元学习与企业绩效间的调节效应

4结语

本文研究了企业知识存量、双元学习对企业绩效的作用过程，研究发现：(1)企业知识存量在企业绩效提升过程中发挥着重要作用，但知识存量对企业绩效的影响并不是直接的，它是以双元学习作为中介，即知识存量通过企业双元学习为中介正向促进企业绩效。知识存量积累越多，则企业开展探索学习、利用学习的知识保障越多，从而有着更高水平的双元学习能力，企业对内部知识的挖掘及外部市场机会有更好的把握，从而提升了企业绩效；(2)企业双元学习与绩效间关系会受到企业规模的调节。与小型企业相比，大型企业有着更为充足的资源储备及更为协调的伙伴关系，从而能更好地支持双元学习的开展以获取企业绩效。

本文的理论贡献在于从双元学习的角度解构了企业知识存量积累正向作用于企业绩效的“黑箱”，弥补了当前对双元学习研究的不足，增强了人们对于如何从知识基础角度提升企业绩效的认识。同时本文也有着重要的管理实践意义：(1)管理者应注重本企业的知识积累，不能一味从市场角度获取效益，知识存量也会促进企业绩效；(2)企业运营过程中应有效地协调好探索学习与利用学习间关系，单纯的探索或利用均不能获取最优绩效；(3)也要考虑到自己企业的规模以选取合适的双元策略，大规模企业可同时开展探索与利用(即结构双元)，小规模企业可采取间断平衡的方式(序贯双元)，从而更能推动企业绩效的提升。

本文样本只选取了科技类企业，结果能否适用于其他行业企业还有待开展更深入的研究。此外未来研究还可对相关变量细化以取得更为精确的结果，如知识存量可细分为知识存量深度、宽度，企业绩效可细分为长期绩效、短期绩效等。这些都为后续研究的开展提供了启示。

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Research on Relationship of Knowledge Stock，

Ambidexterity Learning and Firm Performance

Rong Jian1Liu Xilin1Tong Zehua2

(1．Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China；

2．Shandong University of Technology，Zibo 255042，China)

〔Abstract〕Knowledge is an important source of competitive advantage,but the internal mechanism of the stock of how it affects business performance knowledge is not yet clear.This paper introduces ambidexterity learning as mediator to explore the influence of knowledge stock on firm performance.After using the regression method to analyze the 223 scientific research and technology enterprise data,the paper concludes that:(1)the knowledge stock could promote corporate performance;(2)the influence of knowledge stock on firm performance is mediated by ambidexterity learning;(3)firm size has a significant moderating role in this process.This paper has meaningful significant for firms on effective knowledge accumulation and ambidexterity learning.

〔Key words〕knowledge stock;ambidexterity learning;firm size;firm performance;interaction effect;dual strategy

(责任编辑：史琳)

作者简介：荣健，西北工业大学管理学院博士研究生。研究方向：知识管理。刘西林，西北工业大学管理学院教授，博士生导师。研究方向：知识管理、系统仿真。佟泽华，山东理工大学图书馆副教授。研究方向：知识管理。

基金项目：国家社会科学基金项目“复杂动态环境下产业集群创新中的群体知识协同行为与机制研究”(项目编号：13CGL012)。

收稿日期：2015—11—15

中图分类号〔〕F270〔

文献标识码〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．010