知识惯性一定会阻碍服务企业绩效的提升吗？——基于KIBS企业的实证

范　钧， 高孟立,2,3

(1. 浙江工商大学 工商管理学院， 浙江 杭州 310018；

2. 浙江树人大学 管理学院， 浙江 杭州 310015；3. 浙江省现代服务业研究中心， 浙江 杭州 310015)



知识惯性一定会阻碍服务企业绩效的提升吗？
——基于KIBS企业的实证

范钧1， 高孟立1,2,3

(1. 浙江工商大学 工商管理学院， 浙江 杭州 310018；

2. 浙江树人大学 管理学院， 浙江 杭州 310015；3. 浙江省现代服务业研究中心， 浙江 杭州 310015)

摘要:文章基于知识管理和组织学习理论，针对知识惯性悖论，以组织学习为中介变量，构建知识惯性影响服务企业绩效的概念模型，并对长三角和珠三角地区211家KIBS企业进行实证研究。研究结果显示：(1)程序惯性和资讯惯性均会直接阻碍服务企业绩效的提升，程序惯性还会通过利用式学习和探索式学习这两种组织学习活动间接阻碍服务企业绩效的提升，资讯惯性则仅通过利用式学习间接阻碍服务企业绩效的提升；(2)经验惯性不仅不会阻碍服务企业绩效的提升，反而会通过利用式学习和探索式学习间接促进服务企业绩效的提升；(3)利用式学习和探索式学习均会对服务企业绩效产生显著的直接促进作用。

关键词:知识惯性；组织学习；服务企业绩效；KIBS

一、 引言

随着我国现代服务业的迅速发展，知识密集型服务业(KIBS)在推动国家和区域经济发展的过程中发挥着越来越重要的作用。然而由于中国对外开放度的提高，进出口贸易限制的放宽，国际巨头开始纷纷抢占中国市场，这不仅直接加剧了国内终端企业激烈的竞争环境，而且还间接给KIBS企业带来巨大的市场压力。如何提高KIBS企业绩效，进而提升综合竞争实力，俨然已成为中国KIBS企业所需解决的迫切问题。

根据Chesbrough提出的开放式创新理念[1]，KIBS企业探索如何提升企业绩效时，开始从传统意义的单边创新范式转向跨越组织边界的交互式创新范式，这其中组织学习则受到了学术界的高度关注[2-3]。如何积极拓展组织边界，从而有力获取异质性的知识与资源，进而有效整合组织学习中所获得的各种创新思想，最终提高组织学习的效率，已成为提高KIBS企业绩效的关键之所在。然而袁静等[4]指出组织一般会延续使用原有的知识，外来的新知识不足以破坏原有知识的话，组织就会保持原来的状态，即知识惯性。知识惯性在某些情况下会妨碍组织对新知识的学习，具有一定的危害性。由此可见，知识惯性可能会对组织学习产生负向影响作用，进而阻碍企业绩效的提升。因此，在探讨组织学习和企业绩效问题时，不能忽视知识惯性给组织所带来的破坏现象[5]。

已有对企业绩效的研究大多运用资源依赖理论[6]、社会关系网络理论[7-9]、知识管理理论[10-11]及组织学习理论[2,12-13]等，来探讨企业绩效的正向影响因素，而较少以负向影响因素作为切入口进行研究，且研究对象大多为制造企业。已有知识惯性与企业绩效的关系研究，一般将知识惯性作为前因变量或调节变量，且同时存在正向影响和负向影响两种并不完全一致甚至是矛盾的研究结论。目前学术界这种并不一致的结论背后，很可能是因为忽略了知识惯性不同类型与组织学习方式之间的匹配问题。同时由于KIBS企业其产品往往具有独特性、不可复制性等特点，导致知识惯性对KIBS企业组织的负面影响很可能会更显著。

因此，本研究选取KIBS企业为研究对象，以组织学习为中介变量，分析知识惯性对服务企业绩效的影响机制。本研究探索性地将知识惯性划分为程序惯性、资讯惯性和经验惯性三种类型，以厘清不同知识惯性类型对服务企业绩效的作用路径关系，以期帮助服务企业合理利用或规避不同的知识惯性对绩效的影响，从而提高学习效率并提升企业绩效。

二、 理论基础与研究假设

(一) 概念界定

1.知识惯性

惯性最初源自物理学的概念：一切物体总保持匀速直线运动状态或静止状态，直到有外力迫使它改变这种状态为止。Kavcic等指出人类认知也存在着惯性，这种行为会促使人类拒绝改变目前的状态[14]。知识惯性(Knowledge Inertia)概念最初由Liao提出，是指当人们在解决问题的时候，会顺其自然地使用过去惯有的问题解决程序、僵化的知识来源以及过去的经验，包括程序惯性、资讯惯性和经验惯性[5]。程序惯性(Procedural Inertia)指的是组织解决问题时会使用过去惯行的问题解决程序，资讯惯性(Informational Inertia)指的是组织解决问题时会使用以往常用的知识源进行资讯搜索，经验惯性(Experiential Inertia)指的是组织处理问题时会使用过去的经验来解决当前的问题[5]。本文采用Liao对知识惯性的定义，并将其分为程序惯性、资讯惯性和经验惯性三种类型。

2.组织学习

吴晓波等[15]指出组织学习是指企业为了适应动态变化的环境，获得持续竞争优势，而对知识进行不断获取、储存、传递、整合、应用以及创新的组织行为。March提出了利用式学习和探索式学习两种组织学习模式[16]。利用式学习(Exploitative Learning)是指那些具有“提炼、筛选、生产、选择、实施、执行”等特征的学习活动[16]，往往是对现有知识的重复利用和深度开发[17]。探索式学习(Exploratory Learning)是指那些具有“探索、变化、风险、试验、尝试、应变、发现、创新”等特征的学习活动[16]，往往具有显著的冒险性和试验性导向[17]。前者强调组织在适应环境的过程中，为使风险降低，往往选择一些已被证实为有效的知识，且通过重复性行动对现有知识加以改进，从而提升组织绩效[18]；而后者强调组织对新技术或商业机会进行尝试，产生的知识与组织现有知识库中的知识存在较大的差异[19]，旨在追求新的知识来帮助组织适应环境[20]，从而提升组织绩效。本文采用吴晓波等对组织学习所下的定义和March对组织学习的分类，从利用式学习和探索式学习两个维度来探讨组织学习在知识惯性影响服务企业绩效中的作用机制。

3.服务企业绩效

已有专门针对服务企业特别是KIBS企业绩效的研究相对较少。服务企业绩效指的是服务企业的各种产出以及投入产出效率，但已有服务企业绩效相关研究主要集中在企业的服务绩效方面，特别是服务创新的绩效[21]。服务企业绩效与企业服务绩效是两个不同的概念，服务企业绩效除了其所提供的服务绩效之外，更应体现在服务企业的投入产出效率方面，即服务企业绩效更加强调服务企业在实际运行过程中能否形成有效的投入产出转化机制。对服务企业绩效的衡量，Kaplan和Norton[22]认为应该采用平衡记分卡的概念。本文认为服务企业绩效(Service Enterprise Performance)是指服务企业的各种产出以及投入产出效率。

(二) 知识惯性与组织学习的关系

由于社会运动比生物运动更具复杂性，因此在组织学习中发生的知识惯性现象也更加严重[4]。Liao[5]指出，组织在学习知识的过程中会受到知识惯性的作用，在解决问题时会使用过去的经验，排斥新知识，从而产生更高的惯性。周健明等[23]的相关研究发现程序惯性以及资讯惯性对组织开发新产品的过程会产生破坏作用，特别是产品创新时，惯性会对组织内外部知识学习产生负面的破坏作用。据此，本研究认为，当组织进行利用式学习和探索式学习活动时，由于受到知识惯性的影响，使得无论是对现有知识的深度加工还是对新知识的探索，都会受到知识惯性的影响从而对组织学习产生阻碍作用。基于上述理论分析，本文提出以下假设：

H1a：程序惯性对利用式学习有显著的负向影响。

H1b：程序惯性对探索式学习有显著的负向影响。

H1c：资讯惯性对利用式学习有显著的负向影响。

H1d：资讯惯性对探索式学习有显著的负向影响。

H1e：经验惯性对利用式学习有显著的负向影响。

H1f：经验惯性对探索式学习有显著的负向影响。

(三) 组织学习与服务企业绩效的关系

组织学习的最终目的是实现组织知识更新与创新能力形成[24]，也就是企业绩效的提升。随着与外部企业合作紧密性的增加，KIBS企业通过组织学习，获取外部创新思维，更新已有知识，提高企业绩效[25]。然而在开放式创新环境下，企业发展不仅需要对现有知识的深度挖掘，而且更需要通过探索式学习来创造变异能力[20]，所以从二元化的视角把组织学习活动分为利用式学习和探索式学习，更能体现组织的战略主动性，并且能够与企业的绩效密切相关[26]。

1.利用式学习与服务企业绩效的关系

March认为利用式学习是对既有知识和技术的改进与提高，可以在较短时间内带来回报，增加企业的当前收入[16]。因此，企业往往更加注重短期的运营效率[27]，倾向于深度开发已有知识。采用利用式学习的服务企业，完善了现有产品或服务的知识、流程以及工艺[28]，实现对企业现有服务能力、技术的提升和拓展，从而提高服务企业绩效。基于上述理论分析，本文提出以下假设：

pa：利用式学习对服务企业绩效具有显著的正向影响。

2.探索式学习与服务企业绩效的关系

探索式学习是对新事物、新知识的发现和尝试[29]，通过这种学习活动，组织能够获取外部的新知识和新创意，使企业赢得新的发展机遇，从而增强自身可持续性竞争优势。尽管这种组织学习活动所产生的知识与企业现有知识体系之间所存在的差异会导致风险的增大[17]，但是企业只要制定长期周密的战略规划，加强对创新各环节的监控和调整，可以提升企业的绩效[18]。探索式学习虽然有风险，但是能够显著提升企业的财务绩效水平[29]，而且还与企业的战略绩效密切相关，能够增强企业的长期竞争力、增加未来的收益[16]。基于上述理论分析，本文提出以下假设：

pb：探索式学习对服务企业绩效具有显著的正向影响。

3.知识惯性与服务企业绩效的关系

周健明等[23]认为知识惯性会对知识在企业解决社会问题、开发新产品的过程中产生极大的负面影响作用。Liao[5]也指出知识惯性深刻地影响员工知识的选择以及知识获取的途径，从而影响知识在解决实际问题时所发挥的作用。所以在一个快速变革的环境中，已有的组织实践和惯例可能会减少企业适应新变革的灵活性[30]，因此知识惯性可能会阻碍企业获取新的知识来适应环境的动态变革，进而影响企业绩效的提升。基于上述理论分析，本文提出以下假设：

h1a：程序惯性对服务企业绩效具有显著的负向影响。

h1b：资讯惯性对服务企业绩效具有显著的负向影响。

h1c：经验惯性对服务企业绩效具有显著的负向影响。

根据上述推理，本研究构建了如图1所示的概念模型。

图1　本研究的概念模型

三、 研究设计

(一) 样本与数据收集

本文采用企业问卷调查的方法进行数据的搜集工作，调查区域为中国的长三角和珠三角地区，以信息服务业、金融服务业、科技服务业和商务服务业四大类KIBS企业为样本，受访对象仅限于了解服务企业经营状况的高管、部门经理或项目负责人。在当地相关协会负责人等协助下，采取电话预约，上门调研以及问卷邮寄相结合的办法，从2014年10月～2015年5月，发放问卷600份，回收问卷280份，其中剔除无效问卷69份，有效问卷共计211份，有效回收率为35.17%。样本企业来源地区构成：长三角占57.82%，珠三角地区占42.18%；行业类型构成：信息服务业占23.70%，金融服务业占36.02%，科技服务业占18.48%，商务服务业占21.80%；存续年限构成：5年以下企业占17.06%，6～10年企业占29.86%，11～20年企业占34.12%，21年以上企业占18.96%；员工数量构成：50人以下企业占34.12%，51～300人企业占30.33%，301～1000人企业占17.54%，1001人以上企业占18.01%；年销售额构成：100万以下企业占11.37%，101～500万企业占20.85%，501～1000万企业占14.69%，1001～1亿元企业占20.85%，1亿元以上企业占32.23%。

表1　各变量测量问项、因子载荷及Cronbach’s α系数

(二) 变量测量

本文对变量的测量主要采用国内外现有文献中已经使用过的成熟量表，并根据本研究的实际问题对相关问项进行了适当修改(具体见表1)，问卷采用通用的Likert-5级量表：

(1)知识惯性的测量主要参考Liao等[5,31]的研究，包括程序惯性(Procedural Inertia，PI)、资讯惯性(Informational Inertia，II)和经验惯性(Experiential Inertia，EI)三个子维度，各有5个测量问项，对应PI1～PI5、II1～II5和EI1～EI5。

(2)组织学习的测量主要参考March[16]、Atuahene-Gima和Murray[32]等学者的研究，包括利用式学习(Exploitative Learning，EEL)和探索式学习(Exploratory Learning，EYL)两个子维度，各有5个测量问项，对应EEL1～EEL5和EYL1～EYL5。

(3)服务企业绩效(Service Enterprise Performance，SEP)的测量主要参考Kaplan&Norton[22]、Brentani[33]的研究，共有4个测量问项，对应SEP1～SEP4。

(4)控制变量主要有：行业类型、存续年限、员工数量以及年销售额。

四、 数据分析

本研究采用SPSS19.0与AMOS7.0统计软件进行数据处理。对数据进行同源偏差检验后，对潜变量进行信度和相关性分析，对测量模型进行验证性因子分析(CFA)。在此基础上，运用结构方程模型进行路径分析，对本研究所提出的假设进行验证。

(一) 共同方法偏差分析

问卷调研时所有问项在均由同一个被调查者所填写的情况下，容易出现共同方法偏差(common method variance，简称CMV)，也就是同源方差问题[34]。为了解决共同方法偏差问题，本研究首先通过程序控制方法(答题者匿名作答、设置多重问题等)尽量提高事前预防措施，其次运用Harman单因子方法进行检测。全部测量问项放在一起做因子分析，在未旋转时得到的第一个主成分所占有的载荷量是24.02%，说明共同方法偏差并不严重。

(二) 信度、效度分析

1.信度分析

本文采用Cronbach’s α系数来检验变量的信度，经过计算各潜变量的Cronbach’s α系数如下：程序惯性0.808，资讯惯性0.877，经验惯性0.795，利用式学习0.863，探索式学习0.895，服务企业绩效0.806，均大于0.7，表明使用本量表所搜集到的数据是可靠的。变量间的描述性统计结果以及相关系数矩阵见表2。

表2　变量间的描述性统计与相关系数

注：*表示显著性水平P<0.05，**表示显著性水平P<0.01，***表示显著性水平P<0.001(双尾检验)。

2.效度分析

三个量表的测量问项主要来自国内外学者已经开发并使用的成熟量表，可以认为具有较好的内容效度。本研究通过AMOS7.0对三个量表进行验证性因子分析，以此来分析收敛效度：知识惯性使用二阶三因素模型，其验证性因素分析结果如下，χ2/df=1.427，RMSEA=0.058，GFI=0.881，AGFI=0.832，NFI=0.901，CFI=0.939，TLI=0.928，IFI=0.932，PNFI=0.655，PGFI=0.649。组织学习使用二阶双因素模型，其验证性因素分析结果如下，χ2/df=1.342，RMSEA=0.049，GFI=0.879，AGFI=0.813，NFI=0.921，CFI=0.927，TLI=0.920，IFI=0.917，PNFI=0.647，PGFI=0.638。服务企业绩效使用单因素模型，其验证性因素分析结果如下，χ2/df=1.681，RMSEA=0.044，GFI=0.862，AGFI=0.809，NFI=0.890，CFI=0.925，TLI=0.911，IFI=0.909，PNFI=0.618，PGFI=0.599。知识惯性标准化因子载荷处于0.572～0.838之间，且在P<0.05水平下显著，CR值处于0.825～0.897之间，均大于0.6的标准，AVE介于0.621～0.689之间，均大于0.5的标准。组织学习标准化因子载荷处于0.647～0.893之间，且在P<0.05水平下显著，CR值为0.879、0.920，均大于0.6的标准，AVE为0.640、0.718，均大于0.5的标准。服务企业绩效标准化因子载荷处于0.590～0.761之间，且在P<0.05水平下显著，CR值为0.880，大于0.6的标准，AVE为0.587，大于0.5的标准。因此三个测量模型具有较好的收敛效度。

区分效度主要依据AVE的算术平方根大于潜变量间相关系数的绝对值。知识惯性测量量表的区分效度结果为，程序惯性变量AVE的算术平方根为0.662，资讯惯性变量AVE的算术平方根为0.689，经验惯性变量AVE的算术平方根为0.621，均大于三个变量间的相关系数，这说明知识惯性三个测量变量具有较好的区分效度。组织学习测量量表进行区分效度分析后发现，两个变量间的相关系数r=0.557，AVE的算术平方根分别为0.640和0.718，说明两个变量AVE的算术平方根均大于其相关系数绝对值，说明利用式学习和探索式学习对组织学习的测量具有较好的区分效度。

五、 实证结果

(一)知识惯性与服务企业绩效的关系

首先运用SPSS19.0软件，分别以程序惯性、资讯惯性和经验惯性为自变量，服务企业绩效为因变量，进行回归分析，结果见表3所示。程序惯性、资讯惯性和经验惯性与服务企业绩效之间的标准化回归系数分别为-0.319，-0.181和0.119，且都通过了显著性检验，说明程序惯性、资讯惯性和经验惯性三个自变量与服务企业绩效之间关系显著，h1a、h1b得到了验证，h1c尽管通过了显著性检验，但发现其系数为正，实证结果正好与原假设相反。

表3　知识惯性与服务企业绩效的回归分析

注1：*表示显著性水平P<0.05，**表示显著性水平P<0.01，***表示显著性水平P<0.001(双尾检验)。

(二) 整体理论模型检验

本研究探讨知识惯性、组织学习和服务企业绩效三者之间的关系，采用结构模型对三者间的路径系数进行了相应分析。本研究使用AMOS7.0对整体模型进行了检验，具体结果从以下三个方面进行分析：(1)基本适配度：本研究具体测量问项的因子载荷均处于0.50～0.95之间，且均达到了显著性水平，误差项也均大于0，达到基本的适配标准要求。(2)整体模型适配度：χ2/df=1.435，RMSEA=0.045，GFI=0.873，AGFI=0.829，NFI=0.925，CFI=0.946，TLI=0.932，IFI=0.947，PNFI=0.676，PGFI=0.652，可以看出模型的检验指标基本上达到了理想的标准，尽管GFI=0.873<0.9、AGFI=0.829<0.9，但都超过了0.80的标准，均达到了最低可接受的标准，模型具有良好的整体模型适配度。(3)内在结构适配度：本研究六个变量的CR值为0.825～0.920，均大于0.6的标准，而因素解释量处于0.65～0.82之间，均大于0.5的标准，达到了最低可接受的水平，模型具有良好的内在结构适配度。据此本文所构建的理论模型是合适的，可以用于对研究假设的检验。

图2　修正后的结构方程模型注1：各条路径旁依次列出了标准化路径系数值；2：*表示显著性水平P<0.05，**表示显著性水平P<0.01，***表示显著性水平P<0.001(双尾检验)。

(三) 假设检验

基于本研究所构建的理论模型，使用AMOS7.0建立初始结构方程模型，尽管从相关评价指标看，拟合度良好，可以用来检验研究假设。然而在初步拟合结果中发现资讯惯性对探索式学习影响，经验惯性对服务企业绩效影响这两条路径不显著，故逐条删除H1d和h1c假设所对应的路径，同时观察拟合指标的变化情况，逐步进行模型的修正，最终修正后的模型见图2，修正后整体模型适配度指标如下：χ2/df=1.432，RMSEA=0.044，GFI=0.872，AGFI=0.830，NFI=0.925，CFI=0.946，TLI=0.933，IFI=0.947，PNFI=0.677，PGFI=0.652，表明模型拟合效果较好。本研究修正后理论模型的路径系数和假设检验具体见表4。

对理论模型的路径系数以及显著性水平分析，本研究的假设H1a、H1b、H1c、h1a、h1b、pa和pb获得了支持；而假设H1d、H1e、H1f和h1c则没有获得支持，尽管H1e、H1f和h1c路径显著，但是其标准化路径系数为正值，实证结果与已有假设不符。程序惯性对利用式学习具有显著的负向影响(P<0.05)；程序惯性对探索式学习具有显著的负向影响(P<0.01)。资讯惯性对利用式学习具有显著的负向影响(P<0.05)；资讯惯性对探索式学习没有显著的负向影响(P>0.05)，说明原假设未获得支持。经验惯性对利用式学习具有显著的正向影响(P<0.01)，说明结论与原假设相反；经验惯性对探索式学习具有显著的正向影响(P<0.01)，说明结论与原假设相反。程序惯性对服务企业绩效具有显著的负向影响(P<0.001)；资讯惯性对服务企业绩效具有显著的负向影响(P<0.05)；经验惯性对服务企业绩效的影响不显著(P>0.05)，说明原假设未获得支持。利用式学习对服务企业绩效具有显著的正向影响(P<0.001)；探索式学习对服务企业绩效具有显著的正向影响(P<0.01)。

表4　修正后模型的路径系数与假设检验

注：*表示显著性水平P<0.05，**表示显著性水平P<0.01，***表示显著性水平P<0.001(双尾检验)。

(四)中介作用及影响效应分析

知识惯性三个变量对服务企业绩效的直接影响效应分别为程序惯性-0.23，资讯惯性-0.13，经验惯性0；间接影响效应分别为程序惯性-0.0888(利用式学习为-0.0448，探索式学习为-0.0440)，资讯惯性-0.0392(利用式学习为-0.0392，探索式学习为0)，经验惯性0.0968(利用式学习为0.0588，探索式学习为0.0380)；总效应分别为程序惯性-0.32，资讯惯性-0.17，经验惯性0.10。由此可知，利用式学习在程序惯性和资讯惯性影响服务企业绩效中起到部分负向中介的作用，在经验惯性影响服务企业绩效中起到完全正向中介的作用；探索式学习在程序惯性影响服务企业绩效中起到部分负向中介的作用，在资讯惯性影响服务企业绩效中的中介作用不显著，在经验惯性影响服务企业绩效中起到完全正向中介的作用。

六、 结论、启示与展望

(一) 研究结论

虽然已有研究普遍认为知识惯性对企业绩效具有负向的影响作用，但是由于研究视角、变量选取角度的差异导致文献的结论并不完全一致。为了明确知识惯性与服务企业绩效之间的关系，探索知识惯性影响服务企业绩效的内在机理，本文通过详细梳理文献构建理论模型，并选取长三角和珠三角地区211家KIBS企业作为实证样本，探讨了知识惯性、组织学习与服务企业绩效之间的关系，结果发现：

首先，程序惯性不但会直接阻碍服务企业绩效的提升，还会通过利用式学习和探索式学习这两种组织学习类型，间接阻碍服务企业绩效的提升。资讯惯性可以直接阻碍于服务企业绩效的提升，也可以通过利用式学习这一中介变量间接阻碍服务企业绩效的提升，但是通过探索式学习这一中介变量间接阻碍服务企业绩效的提升作用并不显著。

其次，经验惯性对服务企业绩效没有直接的显著影响，但是会通过利用式学习和探索式学习对服务企业绩效产生正向影响，间接地促进服务企业绩效的提升。这一结论与以往的研究结论并不一致，但也进一步证实了周健明等[23]，Liao[31]等学者的研究结论。

最后，组织学习包括利用式学习和探索学习，均能直接促进服务企业绩效的提升。这种提升效果利用式学习要比探索式学习更加明显，也就是说利用式学习对服务企业绩效的提升效果比探索式学习要强。利用式学习在程序惯性和资讯惯性阻碍服务企业绩效提升的过程中发挥了部分中介的作用，而探索式学习只在程序惯性阻碍服务企业绩效提升的过程中发挥了部分中介的作用；利用式学习和探索式学习在经验惯性促进服务企业绩效提升的过程中发挥了完全中介的作用。

(二) 管理启示

第一，KIBS企业在日常经营过程中往往比较重视对外在智力资本的利用，或者存在过多地“借用”外部思想的不良现象，然而企业为了长远的发展必须充分发挥利用式学习、探索式学习这两种组织学习方式，着重培养自身的核心竞争力。我国KIBS企业在实际经营活动过程中比较注重利用类似于产学研合作、企业间联合开发等外部智力资本，由于这类外部智力资本往往能产生相对短期的运营绩效，所以企业往往会采用利用式学习方式对现有知识采取深度开发或重复使用，以此来完善现有产品知识、流程等，提升现有服务能力，拓展现有市场，进而提高服务企业绩效。当然这也从另外一个侧面说明中国KIBS企业在实际经营过程中，可能存在过多“复制”已有产品，“借用”外部思想或创意等不良现象。KIBS企业不能忽视企业的探索式学习这种组织学习方式。探索式学习尽管是试验性的、冒险性的，具有一定的风险存在，但是这种学习方式只要与企业的战略绩效密切结合，使企业跨越组织边界，吸收更多的新知识或新创意，开拓更为宽阔的市场，赢取更多的发展空间，进而提升企业的长远竞争力，增加未来的企业收益。

第二，KIBS企业在日常经营活动过程中，应极力避免诸如惯例处理问题的程序、条条框框的制度程序、一些潜在的办事规则和审批程序等程序惯性的破坏作用，同时在服务创新过程中，必须加强企业内外的团队协作，拓展知识源的来源渠道，以及新知识的获取途径，防止资讯惯性所产生的破坏作用。程序惯性对服务企业绩效的总影响效应值为-0.32，由此可见程序惯性阻碍服务企业绩效提升的影响作用远远高于资讯惯性对服务企业绩效的阻碍作用，企业在组织创新、市场拓展、日常经营等过程中，必须首先打破陈规条框的束缚，建立一套紧密围绕市场动态变化的服务开发流程和管理机制。资讯惯性对服务企业绩效的总影响效应值为-0.17，相比程序惯性对服务企业绩效的阻碍作用要小，而且不会通过探索式学习对服务企业绩效产生阻碍作用，只会通过利用式学习间接阻碍服务企业绩效，这种间接影响效应所占的比重为23.53%，也不容忽视。主要因为探索式学习活动特征与资讯惯性之间具有一定程度上的冲突性，因此资讯惯性并不能通过探索式学习来间接阻碍服务企业绩效的提升，实证所得出的这个结论与管理实践活动中所积累的经验是相一致的。

第三，KIBS在经营过程中，以往成功业务的经验或具有丰富经验的项目负责人对KIBS企业绩效的提升能发挥关键性的作用。实证研究发现经验惯性不但不会阻碍服务企业绩效的提升，反而会通过利用式学习和探索式学习促进服务企业绩效的提升，这与原先假设正好相反。表明KIBS企业在经营过程和服务创新过程中，还是比较依赖以往的经验惯性。尽管严格来讲KIBS企业的产品或服务往往具有独特性、定制化的特点，但是其所属行业和客户企业的要求往往会呈现出一定的共性，这就导致KIBS企业为了节省研发费用，开始借用类似于制造业中批量化生产的思想，为某一大类客户企业提供相似的产品或服务，于是KIBS企业以往的成功经验就可以“复制”到新的市场和业务中去。随着成功实践经验的不断积累，KIBS企业能够“复制”和使用的经验资本也就越来越丰富，最终促进了自身绩效的提升。

第四，KIBS企业必须建立动态管理机制和学习机制，不仅要消除诸如条条框框、逐层审批等潜在程序惯性的束缚，同时还要积极培育研发人员和研发团队，或是积极引进高层次人才，努力拓展企业研发所需的资讯来源。KIBS企业在组织学习的过程中，必须高度重视程序惯性和资讯惯性的破坏作用，建立相应的动态管理机制以应对企业内部所产生的这两类知识惯性，尽量减少程序惯性和资讯惯性给企业所带来的负面影响，切实保障企业自身绩效的稳步提升。与此同时，KIBS企业还需要建立和完善内部的利用式学习和探索式学习机制，通过对组织机构的优化来制定适合这两种机制发挥作用的组织规则，正确处理是对现有技术和业务领域知识的获取、传播、整合和应用的学习，还是对新技术和未来业务领域知识的探索、试验、尝试和创新的学习。同时企业还要构建有效的新旧知识管理机制，明确是对现有知识的重复利用和深度开发，还是对新知识的积极尝试和勇敢试验，切实推进企业的组织学习活动，从而提升企业绩效。并且在此基础上，重视对企业经验惯性的保护和开发，通过企业内部的组织规则和知识管理机制，将企业在以往成功业务上所积累的经验惯性进行深度挖掘或勇敢试验，充分发挥其对服务企业绩效提升的促进作用。

(三) 研究局限与展望

本研究也存在一些不足之处：一是本研究所选取的样本企业来自长三角和珠三角地区，导致调研所获得的数据可能存在一定的局限性，今后的研究如有可能应该尝试在更广的范围内进行调研，以进一步验证本研究所构建理论模型的合理性。二是本研究选取了包括信息服务业、金融服务业、科技服务业和商务服务业所组成的KIBS企业展开研究，尽管这四类服务业都属于KIBS范畴，但是互相之间势必存在着一定的差异，然而本文在研究过程中未把这种差异性因素考虑在内。在今后的研究中有必要进一步细化行业，分别以此四类服务业为研究对象考察本文所构建模型，剖析四大类KIBS之间是否存在差异性，以进一步验证本研究结论的科学生和普适性。

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(责任编辑束顺民)

Will Knowledge Inertia Surely Hinder the Promotion of Service Enterprise Performance?——Based on the Empirical Study of KIBS Enterprises

FAN Jun1, GAO Meng-li1, 2,3

(1.SchoolofBusinessAdministration,ZhejiangGongshangUniversity,Hangzhou310018,China;2.SchoolofManagement,ZhejiangShurenUniversity,Hangzhou310015,China;3.ModernServiceIndustryCenterZhejiang,Hangzhou310015,China)

Abstract:Base on knowledge management and organizational learning theory, this paper proposes a conceptual model about the mediating effects of organizational learning on the relationship of knowledge inertia and service enterprise performance to solve the paradox about knowledge inertia. 211 KIBS enterprises are chosen as the research objects to implement this empirical study from Yangtze River Delta region and Pear River Delta region. The result shows:(1) Procedural inertia and informational inertia will hinder the promotion of service enterprise performance directly, the procedural inertia also can indirectly hinder the promotion of service enterprise performance through two kinds organizational learning activities of exploitative learning and exploratory learning, the informational inertia can indirectly hinder the promotion of service enterprise performance only through exploitative learning.(2) Experiential inertia not only won’t hinder the promotion of service enterprise performance, instead will indirectly promote the service enterprise performance through exploitative learning and exploratory learning.(3) In addition, the organizational learning including exploitative learning and exploratory learning both take directly positive effects on the promotion of service enterprise performance.

Key words:knowledge inertia; organizational learning; service enterprise performance; knowledge-intensive business service

中图分类号:F270

文献标识码:A

文章编号:1000-2154(2016)04-0028-11

作者简介:范钧,男,教授,管理学博士,博士生导师,主要从事服务创新、营销管理研究;高孟立,男,副教授,博士研究生,主要从事服务创新、知识管理研究。

基金项目:浙江省科技计划软科学重点基金项目“浙江KIBS企业服务创新能力提升机理及对策研究：外部创新氛围视角”(2016C25040)；国家社会科学基金项目“知识共创视角下的顾客在线参与新服务开发研究”(14BGL197)；浙江省自然科学基金项目“顾客在线参与服务创新氛围及其对顾客创造力的影响研究”(LY15G020004)；浙江省高校重大人文社会科学项目“生产性服务业集聚效应对制造业产业结构优化升级的影响研究”(2013QN074)

收稿日期:2015-10-27