创新网络特征对创新绩效的影响——以知识流动为中介变量

瞿孙平，　石宏伟，　陈永梅

(1. 无锡职业技术学院， 江苏　无锡　214000; 2. 江苏大学， 江苏　镇江　212013;3. 双楼中专， 江苏　海安　226661)



创新网络特征对创新绩效的影响
——以知识流动为中介变量

瞿孙平1,2，石宏伟2，陈永梅3

(1. 无锡职业技术学院， 江苏无锡214000; 2. 江苏大学， 江苏镇江212013;3. 双楼中专， 江苏海安226661)

本研究旨在研究创新网络关系强度、知识流动、过程创新和产品创新四者之间影响关系，从知识流动的角度，分析创新网络关系强度对创新绩效的影响机制。运用结构方程模型方法对无锡211家企业的调查数据处理，结果表明：(1) 创新网络关系强度对创新绩效有着直接或间接的显著正向作用。(2) 知识流动有利于过程创新和产品创新。(3) 过程创新对产品创新有着直接的正向作用。

创新网络； 关系强度； 知识流动； 过程创新； 产品创新； 创新绩效

2015年11月3日新华社受权发布《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》，简称“十三五”规划(2016-2020年)。十三五规划全文中71次提到创新，可见如何实现规划的目标，创新起着关键的作用。“十三五”规划提出深化实施创新驱动发展战略，调动各创新主体的积极性，充分发挥科技创新的引领作用。

在20世纪，技术创新得益于公司内部的研发部门。AT&T、IBM等公司都通过内部研发获得的巨大成功。随着科技的不断进步，产品的知识含量越来越高，结构越来越复杂，但是产品的生命周期却不断缩短。在这种情况下，企业闭门造车，采取封闭式创新，会导致组织陷入能力陷阱与核心刚性[1]。因此，学者们提倡搜索和使用外部资源，以克服“非此地发明”的模式障碍[2]。开放式创新成为全球关注的焦点。 开放式创新是一种新的范式，它认为公司在技术创新的过程中，能够也应该既使用内部资源，也是用外部资源。而创新网络就是利用外部资源的一个有效途径。最早提出创新网络概念的是Freeman,他指出创新网络是创新主体之间相互合作关系，是一种制度安排[3]。史焱文等的研究表明企业合作创新网络为其他创新网络关系联系的基础,农业集群创新主要源于集群的弱关联带来的异质性资源,并通过强关联实现在集群内部的吸收与扩散[4]。由此可见创新网络为企业获取和利用外部资源提供了便利条件。现有的文献研究较多的是创新网络对创新绩效的直接影响。创新网络对知识流动的影响大部分是理论分析，实证分析很少。本研究旨在以知识流动作为中介变量，分析创新网络对创新绩效的影响。

1　理论基础与研究假设

1.1创新网络与知识流动

创新网络是可以看成是企业创新的一个平台。在这个平台里，企业相联系的成员为企业提供创新资源。社会网络理论认为创新网络是企业获取创新资源的重要影响因素[5]。陈劲等研究结果表明不同类型的外部伙伴对企业的创新起到不同的作用，企业合作的方向(合作组织的类型)是企业合作的一个重要指标[6]。Steinle 和 Sehiel认为创新网络的主要特征是通过网络内部的互动实现知识的产生、转移、积累的过程[7]。张方华分析了网络嵌入和知识获取的关系，结果发现结构型嵌入有利于显性知识获取，而不利于隐性知识获取；关系型嵌入则对两种知识的获取都有促进作用[8]。由此可见，创新网络为网络中的创新主体之间的知识的流动提供了便利。本文做出如下假设。

假设H1：创新网络关系强度显著正向影响网络中的知识流动。

1.2创新网络关系强度与创新绩效

创新网络为企业创新带来了大量的异质性资源，可以弥补企业创新过程中的不足，提创新供成功可能性。网络关系强度对企业技术创新的影响得到了学术界的肯定。创新网络关系强度会直接或间接影响企业的创新绩效[9]，拥有良好的企业网络关系能有效推动企业与利益相关者之间的信息交流和知识共享，有利于技术创新能力的提升[10]。本文认为，创新网络主体间的合作，有利于创新资源的获取和吸收，能推进企业的技术创新。

假设H2：创新网络关系强度显著正向影响创新绩效。

假设H2a：创新网络关系强度显著正向影响过程创新绩效。

假设H2b：创新网络关系强度显著正向影响产品创新绩效。

1.3知识流动与创新绩效

知识是创新的源泉。知识在创新网络中的流动传播是创新网络能实现优势互补的重要途径。舒成利的研究表明知识获取能够帮助企业提升创新绩效[11]。叶江峰运用联盟管理能力高效获取和利用企业外部异质性知识,对于提升企业创新绩效具有重要意义[12]。知识流动对创新型产业集群绩效的影响体现在四个方面：创新氛围、创新动力、创新效率和创新频率。知识流动可以促进创新绩效的提高[13]。

假设H3：知识流动显著正向影响创新绩效。

假设H3a：知识流动显著正向影响过程创新绩效。

假设H3b：知识流动显著正向影响产品创新绩效。

1.4过程创新绩效和产品创新绩效

产品创新和过程创新是企业技术创新两个重要的方面。许庆瑞等分析了在产品研发、产品原型、产品试生产以及产品改进等产品创新阶段中工艺创新发挥的不同作用，认为工艺创新为产品创新的实现提供了保障[14]。毕克新等深入分析了制造业企业产品创新与工艺创新的协调机制和互动关系，并实证分析了产品创新与工艺创新协同发展的程度。过程创新为产品创新提供了技术支持。

假设H4：过程创新绩效正向影响产品创新绩效。

综合以上假设，创新网络关系强度对知识流动、过程创新和产品创新显著正向影响，知识流动对过程创新和产品创新显著正向影响，过程创新对产品创新显著正向影响。因此，本文的研究假设框架如图1所示。

图1　研究框架

2　研究方法

2.1变量的定义与衡量

2.1.1创新网络关系强度开放式创新中，创新网络分析已相当丰富。学者们从不同角度来衡量创新网络，如吴楠等从创新网络关系嵌入的角度，把创新网络关系嵌入分为商业网络嵌入、技术网络嵌入、政府网络嵌入[15]；孙冰等分析了网络关系强度对创新绩效的影响[16]；杨皎平等研究了文化嵌入、集群网络关系强度和集群网络开放程度对集群创新绩效的影响[17]。本研究参考陈劲等研究，将外部网络的合作伙伴分为十种：领先用户、大客户、供应商、竞争对手、高校和科研机构、技术中介机构、专利机构、风险投资机构、政府部门、其他行业的公司。题项均采用李克特7级量表，受访者对创新合作伙伴的合作程度打分，把十种合作伙伴的打分相加来衡量创新网络关系程度。

2.1.2知识流动涂振洲，顾新基于各创新主体知识行为的协同程度将产学研协同创新过程分为不同的知识流动阶段，将知识流动界定为知识共享、知识创造和知识优势形成三个递进演化阶段[18]。Ying li等从价值链的角度出发，将知识分为科学知识、技术知识和市场知识[19]。张晓棠等把知识分为技术知识和市场知识[20]。本文结合企业的现实情况，将知识分为技术知识和市场知识。相应的知识流动分为技术知识流动和市场知识流动。参考前人的研究，技术知识流动要四个题项表示，分别是“和竞争对手相比，(1)更了解我们行业的技术发展情况；(2)更了解与我们使用同类技术的行业的信息；(3)更清楚供应商的产品和流程的技术进步；(4)更了解竞争对手的技术信息”。市场知识流动用三个题项测量，分别是和竞争对手相比，(1)更了解顾客对我们产品或服务评价；(2)更了解竞争对手的市场信息；(3)更清楚那些提供互补性产品的公司的活动。

2.1.3创新绩效过程创新和产品创新是企业技术创新两个重要方面。参考相关研究文献，产品创新用四个题项衡量，分别是“近两年来，与竞争对手相比，(1)公司经常创造在性能上全新的产品并在市场中销售；(2)在产品研发上经常会引入不同于竞争对手的新思路；(3)与竞争对手比，产品表现出较高的差异化程度；(4)为吸引潜在客户，对不同的客户群引入新的产品理念”。过程创新用四个题项衡量，分别是“近两年来，与竞争对手相比，(1)公司经常在式样、服务等方面创造新产品并销售；(2)公司经常在现有的技术基础上进行改进和提高；(3)公司是新工艺的创造者为公司节约了成本；(4)工艺流程的改进，为公司节约了材料投入”。

所有知识流动和创新绩效的题项，均采用李克特7级量表测量。受访者按是否同意题项的描述打分，1表示完全不同意，7表示完全同意。相关题项得放相加得到对应的指标得分。

2.2研究样本

本研究的样本来自江苏无锡的企业，一个原因是笔者工作单位在无锡，对相关企业的情况比较熟悉，另一个原因是无锡是江苏的经济重镇，企业科技含量高，创新能力强。问卷的获取主要是通过电子邮件、纸质问卷和现场访谈等形式。填写问卷的人员大部分是企业的技术管理人员，在企业的工作年限长，对企业的情况比较了解。本研究共发放问卷400份，收回问卷265份，有效问卷211份。211家企业的基本情况表1所示。

2.3信度和效度检验

2.3.1信度检验本研究采用内部一致性系数(Cronbach's sα系数)来检验数据的可靠性, 测量同一构面下各变项间的一致性以及量表整体的一致性(如表2所示)。各分量表及总量表的Cronbach' s α值均满足不小于0.70的要求, 表明研究的变量或因素具有较好的信度, 适合进行下一步相关与回归分析。

2.3.2效度检验效度检验方面，本研究以验证性因素来验证本研究各量表的建构效度。本研究采用KMO样本充足度测量值来检验各指标的相关性, 用以衡量数据是否适合因子分析。通常采用如下标准:KMO在0.9以上, 非常适合；0.8～0.9很适合；0.7～0.8适合；0.6～0.7 比较适合。从表3可以看出, 研究变量具有较好的建构效度。

表1　样本基本情况

表2　信度检验

注: Cronbach's Alpha值大于0.6, 则表明各个测量条款的内部一致性是可以接受的, 如果Cronbach's Alpha值大于0.7, 则表明各个测量条款具有较好的内部一致性。

表3　效度检验

3　研究结果

3.1描述性统计与相关分析

从表4创新网络关系强度得分的描述统计量可以看出，企业和供应链的上游供应商，下游领先用户和大客户的合作比较密切，网络关系强度的打分超过了4。企业和其他类型的网络关系强度较低，这说明企业获取知识的主要来源是企业的上游和下游。

为了弄清变量之间关系，本研究计算了变量之间的pearson相关系数，如表5所示。从计算结果可以看出变量之间的相关系数在0.470～0.698之间，而且都是在1%的水平上显著相关。这说明变量之间有一定的依存关系。

3.2模型检验

本文最初以图1为模型，用AMOS运行调查所得数据。模型拟合优度为CMIN/DF 2.421，CFI 0.852，RMSEA 0.052，TLI 0.862，GFI 0.861，IFI 0.891，模型的拟合优度可以接受(标准[21]：CMIN/DF<3，CFI>0.85，RMSEA<0.05，TLI>0.85，GFI>0.85，IFI >0.85)，所得模型见图2。

表4　创新网络合作伙伴得分描述统计量

表5　变量相关性

注: **. 在置信度(双测)为 0.01 时，相关性是显著的。

图2　模型中变量之间的关系

3.3结果分析

如表6所示，创新网络关系强度对知识流动的影响的路径系数为0.593，在1%的水平上显著，这就支持了假设H1。同理，H2a、H3a和H4得到支持。知识流动对产品创新的影响系数0.264，p值为0.063，在10%的水平上显著，因此也接受假设H3b。

表6　假设检验结果

注: ***表示在1%的水平上显著。

从计算结果可以看出，创新网络合作能促使知识在创新网络中的流动，促进过程创新。知识的流动也有利于过程创新和产品创新。H2b没有得到支持，创新网络关系强度对知识流动和过程创新产生正向影响，但是对产品创新没有直接影响，而是分别通过知识流动和过程创新对产品创新产正向影响。

从以上研究，我们可以得到以下推论：

推论1：创新网络关系强度通过知识流动，对产品创新绩效正向影响。推论2：创新网络关系强度通过知识流动，对过程创新绩效正向影响。创新网络合作有利于知识在创新网络成员之间的共享，为企业带来异质性知识提供的便利的条件，而异质性知识获取是企业创新的关键，从而推动了过程创新和产品创新。推论3：创新网络关系强度通过过程创新，对产品创新绩效正向影响。创新网络合作也有利于过程创新的推进。过程创新的积累，提高的企业的技术能力，为企业的产品创新奠定了良好的基础。

4　结论

本研究旨在研究创新网络成员之间的合作对创新绩效影响的机制和路径。通过对无锡211家企业的调查访问，利用结构方程模型，对创新网络合作、知识流动、过程创新和产品创新间的关系进行了研究，结果表明：(1)创新网络关系强度对创新绩效有着直接或间接的显著正向作用。创新网络关系强度对过程创新有直接作用，同时通过作用于知识流动，间接作用于过程创新。网络关系强度，以知识流动和过程创新为中介，对产品创新有间接的正向作用。(2)知识流动有利于过程创新和产品创新。(3)过程创新对产品创新有着直接的正向作用。

本研究还存在一些不足之处：(1)数据仅来源于无锡，地域性因素影响无法反应。以后可以以此研究为基础，扩大研究范围。(2)本研究主要研究的是创新网络关系特征对知识流动和创新绩效的影响，没有考虑企业自身的科研能力、企业的文化等因素。(3)创新绩效影响的因素很多，J West等把创新绩效的产生过程分为获取创新资源、整合创新资源、创新商业化及相互作用四个部分[22]。知识流动知识其中很小的一个环节，企业获取知识以后的整合利用，商业化还有待研究。

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责任编辑俞林

The impact of innovation network on innovation performance——Taking knowledge flow as mediator

QUSunping1,2,SHIHongwei1,CHENYongmei3

(1 Wuxi Institute of Technology, Wuxi214000， China; 2. Jiangsu University,Zhenjiang212013， China; 3. Shuanglou Secondary College, Haian226661， China)

This study aims to research the relationship among relationship strength of innovation network, knowledge flow, process innovation and product innovation . From the knowledge management perspective, this paper the impact of innovation network on innovation performance. Using SME to analyze the date of 211 companies in Wuxi, the result shows: firstly，innovation network relationship strength has direct or indirect significant positive effect on innovation performance. Secondly，knowledge flows contribute to the process innovation and product innovation.Thridly，process innovation has direct and positive effect on product innovation.

innovation networks; relationship strength; knowledge flows; process innovation; product innovation; innovation performance

2016-01-14

瞿孙平(1981—)，男，江苏兴化人，讲师，博士研究生，研究方向：创新管理，统计学；

石宏伟(1966—)，男，江苏泰兴人，教授，博士生导师，研究方向：三农问题的理论与实践，企业管理；

10.13750/j.cnki.issn.1671-7880.2016.02.013

F 27

A

1671-7880(2016)02-0043-06

项目来源：无锡市科协软科学研究项目立项课题(KX15-B-32)

陈永梅(1983—)，女，江苏海安人，助理讲师，研究方向：企业管理，语言文学。