资源约束下技术创新、组织学习和企业创新绩效关系研究

徐红涛 吴秋明

(1. 福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116； 2. 贵州电子信息职业技术学院， 贵州凯里 556000)

一、引言

企业的成长离不开技术创新，尤其在知识经济时代，技术创新更是被赋予了重要意义。企业的技术创新脱离不了资源约束性，比如：成本和风险约束、新技术和组织约束、人力资源性局限、信息约束等。[1]如果不考虑资源约束性，无疑任何方式任何时候的技术创新同创新绩效之间都是正相关，但这种置资源性约束于不顾的技术创新无疑是偏颇和理想化的，本文后面所提到的技术创新都是资源约束下的技术创新。组织学习在日益复杂的市场环境下，已经成为企业整合和利用关键性资源的重要一环。通过组织学习，企业的技术攻关能力得到了提高、运用新技术迅速占领市场的行动力也得以加强，从而实现了竞争优势。因此可以看出，技术创新是在创新的驱动下，利用自身能动性，不断进行组织学习，从而增强核心竞争力实现创新绩效的过程。但是，由于组织自身学习能力的局限性，对新技术由出现到运用这一过程的促进作用，并非一帆风顺。弄清技术创新对企业创新绩效的作用路径及这一过程中组织学习所担当的角色，在当下“以创新谋发展”的大潮下凸显重要。

国内外的学者，对企业技术创新的研究很多。Dacey Ralph G通过对技术创新前后企业财务及技术研发时间的变化的比较，系统地论证了企业技术创新同创新绩效的关系，并对技术创新对创新绩效的积极影响给予较高的评价。[2]Biancuzzo M认为，在技术创新过程中，企业社会资本及研发的投入是一方面，除此之外，还有一些要素也非常重要，一个是组织文化，另一个是组织学习，尤其是组织学习，它对创新绩效的提升有很大作用。[3]Bernstein Mark和Bampoe Joseph通过对创新政策进行设计，提出建立由组织学习为媒介的技术创新范式。[4]Shaker A等基于需求函数理论，构建了企业创新、组织学习和创新绩效的动态模型。[5]李怡从R&D双面性特点出发，探讨了R&D活动与吸收能力、企业组织内外学习能力以及综合因素影响下的企业创新绩效之间的关系。[6]

通过对现有文献的分析整理发现，在技术创新同企业创新绩效的关系研究上，大多数探讨只停留在技术创新对创新绩效积极性层面；在探讨技术创新的创新模式和路径上，对组织学习的作用只停留在对其重要性的肯定层面。为了切实理清它们之间的关系，本文通过提出假设、设置假设变量及对假设进行验证，最终得到结论：资源约束下科研型和经验型技术创新对企业创新绩效有倒U影响；资源约束下科研型和经验型技术创新对组织学习有倒U影响；组织学习对企业创新绩效有正向影响；在资源约束下的科研型和经验型技术创新与企业创新绩效关系上，组织学习是它们之间的中介变量。理清了这些关系，对我们提高企业创新绩效有重要作用。这些成果的取得，期待能为我国企业技术创新提供参考和借鉴。

二、 文献综述和假设提出

(一) 技术创新与企业创新绩效

张永安和闫瑾运用技术创新理论，通过构建基于柯布-道格拉斯生产函数的多元回归模型，阐明了技术创新对企业创新绩效的影响作用，并认为企业的利润一大部分来自于技术创新，利润的增加部分再投入到新一轮的技术创新中，如此良性循环，不断地使产品推陈出新、技术更新换代。[7]但是，市场化环境中，企业间的竞争是越来越激烈，它们在创新之路的探索中也是跌跌撞撞、障碍重重。比如：信息安全问题、人才流失问题、用户偏好的研究局限等，企业内外的这些风险接踵而来，冲击着企业正在进行的技术创新。 Riskin Daniel J等提到，伴随技术创新复杂性增加，创新绩效呈边际递减性而成本呈边际递增性。[8]曾德明等通过研究发现联结强度、网络密度以及网络中心性的不同及其所传递的知识信息特征、创造的创新环境等的差异,会对创新绩效产生极大变动。[9]James John S在对技术创新方式的比较中，提出技术创新的两种形式[10]，即基于科学研究的技术创新(科研型技术创新)和基于经验的技术创新(经验型技术创新)。科研型技术创新，注重技术的革新和关键技术的突破，这种类型的技术创新需要科研工作组，同时对科研设备的要求也是很高的；经验型技术创新，同科研型技术创新相比，主要依赖于员工的经验，其创新形式多是在生产过程或同用户沟通过程中，发现产品或流程的不足而进行完善，从而实现的技术创新。本文从研发型技术创新和经验型技术创新两维度来阐明其同创新绩效、组织学习之间的关系。无论哪一种技术创新，都离不开组织的识别、分析和解决问题的能力。在实现创新绩效上，前者是组织学习在技术研发起作用的过程；后者是组织学习在改进技术方面起作用的过程。[11]

从科研型技术创新的特点可以看出，研发人员及组织内部的深层次学习是技术攻关的关键。这类的创新，是往技术纵深层次发展，体现为强度高、难度大。为了谋求某种技术的一个层面的突破，科研型技术创新还需同高校、研究所等进行类似产学研的合作。[12]基于此特征，这种技术创新势必召唤更深度的组织学习。目前，随着大数据、物联网的应用普及，知识的传播加速，让科研型技术创新的多主体间合作变得更加容易。这种以科技突破为意向的合作，不仅丰富了创新要素，间接也加强了科研团队的实力。在此基础上，进行科研型技术创新的企业在对内外资源进行整合时，才能发挥组织学习的作用，让创新绩效的实现成为现实。

考虑到资源约束，随着科学研究为主导的技术创新的深入，使组织中的隐性局限凸显出来，比如技术设备的局限、人才资源的缺乏、研发机制的不协调等，容易给组织学习能力的提升形成新的瓶颈。故在资源约束下这种增加的创新所产生的不确定性，反而会降低企业的创新绩效。

基于此，本文提出假设1：科研型技术创新与企业绩效之间有倒U关系。

经验型技术创新，由于自身的特点，不需要形成像科研型技术创新那样的科研团队，但它注重的是员工的工作经验及企业与用户之间的交流。经验型技术创新，最终指向对企业外部的知识搜集及根据组织需要所进行的经验性吸收和改进。[13]一方面，企业借助用户反馈或供应商建议等外部渠道得到的信息，通过经验的分析和改造，将产品的内涵进一步丰富，这一过程中，在给企业带来创收的同时，对科研层面也起到激发作用。另一方面，经验型技术创新涉及面广、参与员工多(同科研型技术创新相比)，每一次技术上的修修补补所产生的业绩都是对员工创新行为的肯定，这样容易在整个企业内部形成人人参与创新的氛围。总之，利用经验推动的技术创新，可以推进绩效的提升。

在资源约束性下，如果盲目地去追求经验型技术创新，同研发型技术创新相似，其对创新绩效的作用也可能会适得其反。比如经验型技术创新需要对企业工艺技术、产品流程非常熟悉的“关键性”人才，而多元化的合作主体中往往会隐藏着潜在的竞争对手，不排除他们会通过分析对手输出创新成果来了解其研发及业务方向，然后把对手的“关键性”人才“挖走”。这样的经验型技术创新的结果只能因“关键性”人才的流失，而影响企业的技术创新能力。

基于此，本文提出假设2：经验型技术创新与企业绩效之间有倒U关系。

(二)组织学习的中介变量作用

康丽和石盛林以201家江苏民营制造企业为研究样本，探讨了组织学习对技术创新与企业绩效关系的调节效应。[14]Tim Coelli等提出企业之所以存在差异，就是源于组织内组织学习能力的不同。[15]知识为关键性资源的今天，企业需要对内外部的资源进行利用，让其成为企业内部的知识，而知识数量的多少就成为组织学习能力大小的关键体现。[16]Manuel Montes认为组织学习的目标之一就是增加企业知识存量。[17]Churchill JRGA等认为对知识存量的增加只是组织学习的一方面，组织学习的最终目是通过建立动态学习型组织，让新知识在个体间传播，在这一过程中让新知识扩散于组织的每个角落中，第一步，是组织对新知识的认知和吸收，第二步，通过组织学习对新知识进行显性化，显性化的过程则是新知识的价值商业化。从局部看，组织学习是增加企业知识存量；从全局来看，组织学习是整合知识。[18]本文将从组织学习的全局层面探讨其中介效应。

科研团队对新技术进行突破过程中，也是组织对新知识学习、吸收与积累的过程。通过建立学习型组织，促进全体成员的自我学习和自我发展；对于研发人才，通过机制建立，使他们不断更新知识、新信息，激发了科研人员的创造积极性，推动企业更有效地进行技术创新。

但是，资源约束性的存在，盲目地开展科研型技术创新，也会给组织学习带来一定的困扰，如科研型技术创新需要大量的资金投入的同时，给组织学习也增加了成本，诸如甄别信息的成本。随着信息数量的涌现，原有组织在学习中吸收知识的压力就会随之大增，这种加大的压力，无形中给组织学习带来新的障碍。[19]环境越复杂，科研成果愈难实现，而这种盲目，更增加了失败的比率，从而势必造成人心的受挫、组织学习热情的减退。

基于此，本文提出假设3：科研型技术创新与组织学习之间有倒U关系。

关于经验型技术创新，往往以企业内部技能大赛、工艺流程创新比赛、用户调查分析等方式为载体产生，同科研型技术创新相比，这种类型的创新同组织学习关联性要更加密切。特别是大数据时代下，通过云计算，使经验型技术创新的内涵丰富起来，有助于组织学习能力的增强。多角度、多渠道的经验型技术创新形式，促进了组织学习主体间的交流。这种低门槛的创新，使员工的参与度极大增强，众多灵感的激发，使组织学习效率得以提升。在这种氛围、精力和关注度的共同作用下，不仅增强了组织学习，同时这种高效、务实的组织学习反过来又促进了经验型技术创新。由于资源约束性，过度地追求经验型技术创新反而效果不佳，比如，因人员层次和专业结构的不协调，在新知识涌现面前容易造成组织学习的“水土不服”[20]等问题，从而抑制组织学习能力的提升。

基于此，本文提出假设4：经验型技术创新与组织学习之间有倒U关系。

关于组织学习在技术创新中的作用及对企业创新绩效的影响上的研究，能直接证明三者关系的文献不多。企业获得市场地位，保持其竞争优势，一方面应进行技术挖掘、创新，另一方面要以组织学习为保障。只有通过组织学习对新技术、知识的一系列整合才能使企业形成新的技术架构，这种技术架构(知识体系)的形成深化了企业的发展。由此可见，实现高效率的技术创新，组织学习是关键。组织学习通过自主资源整合，给价值链赋予了新内涵，不仅节省了企业技术创新成本，而且为企业下一步获取新技术突破积累了一手资料。Swee C等认为，没有组织学习参与的企业创新注定是失败的创新。[21]可见组织学习是由技术创新到绩效实现的中介变量。

基于此，本文提出假设5：组织学习对企业创新绩效有正向影响。

因此，组织学习是企业技术创新和企业创新绩效的中介变量。

通过以上假设及结合现有的文献，在资源约束下，企业技术创新、组织学习与企业创新绩效三者关系上，可以构建以下研究框架：

企业技术创新、组织学习与企业创新绩效关系研究框架

三、假设的设计

(一) 问卷调查

为了进行假设检验，我们通过对360家从事高新技术研发或生产、服务的企业设计问卷，进行问卷调查。这些企业或国有或合资或其他产权属性。调查的准备阶段，我们先用设计好的问卷随机对相关领域的人员进行预测试，根据他们的建议对题项进行改进和完善。同时，为了避免同源误差，技术主管填写技术创新行为、组织学习情况及控制变量；由于部门经理对于创新绩效有切实掌握，故由其填写创新绩效。问卷共设计发放了360份，由于部分被访者工作忙而没有将问卷发回来，最终回收了342份。去除没按要求填写的44份，最终形成有效问卷298份，有效回收率为82.7%。

(二)变量设置与度量

企业创新绩效，借鉴文献[22][23]，从新产品数量、新产品销售率、新产品市场占有率、新产品技术含量、新产品开发周期及专利申请数量来度量。资源约束，借鉴文献[24]，从成本和风险约束、新技术和组织约束、人力资源短板、信息约束、内部创新制度障碍及税收负担约束来度量。科研型技术创新，借鉴文献[25][26]，从R&D投入与营业收入比率、科研团队专业结构及科研团队技术层次来度量。经验型技术创新，借鉴文献[27][28]，从工艺操作熟练度、流程熟练度及技术资源获取能力来度量。组织学习，借鉴文献[29]，从学习意图、吸收能力、知识转移能力及运用能力来度量。

另外，我们还设置了控制变量。网络能力，借鉴文献[30][31]，从关系网络中心位置、参与创新网络积极性及与合作伙伴间粘合力来度量；环境动态性，借鉴文献[32]，从产业迭代速度、用户偏好变化及用户对性能需求变化来度量；企业规模，从大型、中型及微型来度量；企业性质，则从国有、合资和其他三种来度量。

四、假设检验与分析

(一)信度和效度检验

根据表1的测量值，结合邱皓政对信度等级的划分和判定标准的释解[33]，可以看出变量中的 α值都在0.8以上，说明它们在信度上比较优。在效度测量上，我们采用主成份分析法对样本中的各变量进行的检验，用Bartlett来检测各变量的显著性水平。由表1可以看出所有变量的Bartlett测值都在0.001以下，结合杨国枢对显著性水平的划分和判定标准的释解[34]，可以得出所有变量显著性水平都较高。表1的9个变量指标的KMO数值中，分布在[0.6,0.7)的有2个，分布在[0.7,0.8)的有4个，分布在[0.8,1)的有3个，结合叶启政对KMO值分布划分和判定标准的释解[35]，即可判定所有变量的KMO值都在可接受范围之内。按特征值大于1进行提取因子，通过极大方差转载荷矩阵，得出公因子和积累方差率，由于表1的因子载荷都在0.6之上且Cumulative值均在57%以上，结合王文中对效度检验的判定标准释解[36]，可以得出表1的测量量表具有较好的构建效度。

(二) 描述性统计分析

从表2所示的相关系数矩阵中，可以看出所有的自变量相关系数均未超过0.58，因变量与自变量是显著正相关。

续表1

变量测量题项载荷经验型技术创新α=0．8334工艺操作熟练度0．901流程熟悉度0．847Cumulative%：68．75；KMO：0．850技术资源获取能力0．785Chi-Square：263．465；df：8；Sig．0．000组织学习α=0．8511学习意图0．671吸收能力0．737知识转移能力0．785Cumulative%：69．41；KMO：0．766运用能力0．849Chi-Square：125．437；df：4；Sig．0．000创新绩效α=0．9105新产品数量0．865新产品销售率0．832新产品市场占有率0．797Cumulative%：71．25；KMO：0．714新产品技术含量0．904Chi-Square：186．374；df：6；Sig．0．000新产品开发周期0．868专利申请数量0．893企业性质α=0．8002国有企业0．874合资企业0．736Cumulative%：67．34；KMO：0．796其他类型0．793Chi-Square：657．233；df：10；Sig．0．000网络能力α=0．8325关系网络中心位置0．699参与创新网络积极性0．701Cumulative%：70．21；KMO：0．718与合作伙伴间粘合力0．735Chi-Square：214．354；df：6；Sig．0．000环境动态性α=0．8528产业迭代速度0．768用户偏好变化0．779Cumulative%：80．22；KMO：0．685用户对性能需求变化0．732Chi-Square：156．349；df：3；Sig．0．000企业规模α=0．8162大型企业0．780中型企业0．793Cumulative%：75．36；KMO：0．611微型企业0．885Chi-Square：174．854；df：5；Sig．0．000

表2 相关系数矩阵

MEANSDⅠⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧⅨⅠ4．781．241Ⅱ5．020．950．42∗∗1Ⅲ4．681．170．32∗∗0．52∗∗1Ⅳ5．111．070．46∗∗0．43∗∗0．47∗∗1Ⅴ5．241．160．44∗∗0．50∗∗0．51∗∗0．57∗∗1Ⅵ5．171．020．45∗∗0．56∗∗0．46∗∗0．52∗∗0．48∗1Ⅶ5．130．930．54∗0．57∗∗0．53∗∗0．56∗∗0．53∗∗0．55∗1Ⅷ4．961．270．45∗∗0．36∗0．46∗∗0．52∗∗0．39∗∗0．58∗∗0．54∗∗1Ⅸ4．870．570．490．440．530．430．570．510．490．561

注：Ⅰ.创新绩效;Ⅱ.资源约束;Ⅲ .科研型技术创新;Ⅳ.经验型技术创新;Ⅴ.组织学习;Ⅵ.企业性质 Ⅶ.网络能力;Ⅷ.环境动态性;Ⅸ.企业规模 。**、*分别表示p< 0.01、p< 0.05,下同。

(三)假设检验

采用SPSS16.0软件，运用层次回归方法对假设进行检验，如表3所示。

对于假设1的验证，主要是通过模型1和模型2进行的。对于模型1，首先将控制变量置于其中，然后放入企业创新绩效、科研型技术创新和科研型技术创新平方，由模型2导出的数值β=-0.368**，即假设1科研型技术创新与企业创新绩效呈倒U型关系得证。

对于假设2的验证，是通过模型3和模型4进行的。同理将控制变量置入前一个模型，然后放入其它相关变量，由模型4导出的数值β=-0.401**，即假设2经验型技术创新与企业创新绩效呈倒U型关系得到验证。

表3 假设检验的层次回归

对于假设3的验证，是通过模型6和模型7进行的。同理将控制变量置入前一个模型，然后放入其它相关变量，由模型7导出的数值β=-0.293**，即假设3科研型技术创新与组织学习呈倒U型关系得到验证。

对于假设4的验证，是通过模型8和模型9进行的。同理将控制变量置入前一个模型，然后放入其它相关变量，由模型9导出的数值β=-0.203**，即假设4经验型技术创新与组织学习呈倒U型关系得到验证。

对于假设5的验证，只是通过模型5进行的，将控制变量、企业创新绩效、组织学习先后置入模型，导出β=0.511**，即假设5组织学习与企业创新绩效正相关得到验证。

由模型1和模型3，模型6和模型8，可知自变量科研型技术创新、经验型技术创新与因变量企业创新绩效及与组织学习都显著正相关。从模型5可以看出组织学习与因变量企业创新绩效也显著相关。这时，我们可以加入组织学习变量，从模型1和模型10的分析可以看出此时的科研型技术创新与创新绩效的回归系数值由0.411**降为0.237**。同理，经验型技术创新与创新绩效的回归系数值，由0.341**降为0.137**(见模型3和模型12)。从以上加入组织学习后引起的回归系数的变化上可以得出：组织学习在技术创新和企业创新绩效之间起到部分中介作用，假设得证。

五、主要结论与管理启示

(一) 主要结论

根据前文数据分析的结果，结合余民宁对回归系数的释解[37](回归系数为正，变量之间为正相关；回归系数为负，变量之间为负相关)，可以得出以下结论：

(1)科研型技术创新同创新绩效之间呈倒U型关系。

(2)经验型技术创新同创新绩效之间呈倒U型关系。

(3)科研型技术创新同组织学习之间呈倒U型关系。

(4)经验型技术创新同组织学习之间呈倒U型关系。

(5)组织学习对企业创新绩效有正向影响且在技术创新同创新绩效之间起部分中介作用。

该研究契合了国家以技术创新来驱动企业发展的思想方针，期待该成果为我国企业提高创新能力提供借鉴。

(二)管理启示

(1)研发型技术创新同企业创新绩效和组织学习都呈倒U型关系。在资源约束环境下，企业进行与自身实力相匹配的R&D活动，这时的研发型技术创新带给企业创新绩效和组织学习才是正相关：不仅会获得科研技术的突破、取得创新成果，还会激发组织学习热情、增加组织凝聚力，进而循序渐进不断地推动技术创新的发展。过度追求创新成果而进行的脱离实际的研发型技术创新，不仅会使成本和风险边际增加，而且原有的内部创新机制因被冲击而变得异常脆弱，严重地阻碍组织学习的正常运行。同时，因这种行为而造成的组织内耗和机能损伤，最终会反映到创新绩效上去，其结果不言而喻。

(2)经验型技术创新同企业创新绩效和组织学习都呈倒U型关系。同研发型技术创新的专业化研发团队相比，经验型技术创新实施的基础不仅建立在对工艺技术和流程的非常熟悉的“关键性”人才上，而且还取决于企业对行业内其他企业、用户偏好、用户需求等的了解和认知程度。经验型技术创新是外部影响和内部经验融合作用的结果，从某种意义上讲，同科研型技术创新相比，在资源约束上要求更甚。在进行该维度的技术创新时，要深入对企业内外部知识、技术等资源进行搜索、学习、积累和整合。企业在重视对外部创新资源的获取的同时，也要结合自身吸收消化能力等，将这种创新资源带来的信息控制在合理范围。在资源约束环境下，对产品、工艺、流程上的缺陷进行完善和改进。如果违背经验型技术创新的路径，盲目进行经验型技术创新挖掘，易因“知识性枯竭”而引发组织学习的精神茫然，不利于组织学习能力的提高，不利于企业产生创新绩效。

(3)组织学习在技术创新和企业创新绩效间起中介作用。组织学习在技术创新和企业创新绩效间的角色，通过验证得以确认。鉴于组织学习的特殊性，我们在以后的技术创新中，应对组织学习有一个清晰的定位，要对组织学习有一个统筹性的规划和设计。可将知识信息的搜索、选择、获取、消化吸收、集成、创造和应用作为创新惯例，来加强组织学习机制的形成。总之，要高度重视技术创新中组织学习的重要性，不断地加强组织学习能力，重视学习型组织的建立，不断改进组织学习，以期其在技术创新和企业创新绩效间所起中介作用越来越凸显。

注释：

[1] Nelson R. R.,AnEvolutionaryTheoryofInnovationChange, Swiss University, 2012, p.76.

[2] Dacey R. G.,“Strategies for Technological Innovation with Learning and Adaptation Costs”,JournalofEconomicsandManagementStrategy, vol. 5, no. 1(2006), pp. 25-67.

[3] Biancuzzo M.,“ Implementing Innovation”,AcademyofManagementJournal, vol. 2, no. 48 (Spring, 2006), pp. 814-829.

[4] Bernstein Mark, Bampoe Joseph,“Technological Innovation or Technological Evolution”,JournalofManagement, vol. 100, no.1(2010), pp. 95-99.

[5] Shaker A., Zahra,Anders P. Nielsen,“Sources of Capabilities, Integration and Technology Commercialization”,InternationalJournalofEntrepreneurialBehaviour&Research, vol. 4, no. 5(2002), pp. 131-139.

[6] 李 怡: 《R&D双面性与组织学习、创新绩效关系研究》, 《经营管理者》2016年第26期。

[7] 张永安、闫 瑾：《技术创新政策对企业创新绩效影响研究——基于政策文本分析》，《科技进步与对策》2016年第1期。

[8] Riskin Daniel J., Longaker Michael T., Krummel Thomas M.，“The Ethics of Innovation in Business”，JournalofEconomicsandManagementStrategy, vol. 15, no. 4(2006), pp. 89-94.

[9] 曾德明、文金艳、禹献云：《技术创新网络结构与创新类型配适对企业创新绩效的影响》，《软科学》2012第5期。

[10] James John S.,Alliance Portfolio,“Diversity and Firm Performance”,JournalofStrategicManagement, vol. 412, no. 7(2005), pp. 25-31.

[11] Wright Jane,“The Theory on the Seven Stages of Innovation”,JournalofManagement, vol. 68, no. 8(2005), pp. 820-848.

[12] George E. Battese, “Frontier Production Functions and Technical Efficiency: A Survey of Empirical Applications”,InternationalJournalofBusiness, vol. 16, no. 3(2014), pp. 75-78.

[13] McKneally M. F., Gleeson S., Balch C. M., et al,“Absorptive Capacity:New Perspective on Learning and Innovation”,JournalofAdministrativeScience, vol. 81, no. 4(1996), pp. 42-50.

[14] 康 丽、石盛林：《组织学习对技术创新绩效的调节效应——基于江苏民营制造企业的实证研究》，《华东经济管理》2012年第10期。

[15] Tim Coelli,Sergio Perelman,“The Efficiency of Organizational Learning: The Transation Cost Approach”,JournalofAppliedEconomics, vol. 72, no. 15(2014), pp. 21-26.

[16] Battese G. E., Coell T. J.,“A Comparison of Parametric and Non-Parametric in Organizational Learning: With an Information Processing Model”,EuropeanJournalofManagementResearch, vol. 12, no. 2(2013), pp. 43-49.

[17] Manuel Montes,“Organizational Learning as a Determining Factor in Business Performance”,JournalofLearningOrganization, vol. 55, no. 13(2005), pp. 102-116.

[18] Churchill J.R.G.A.,“Transformational Leadership Influence on Organizational Performance through Organizational Learning and Innovation”,JournalofBusinessResearch, vol. 76, no. 7(2011), pp. 61-76.

[19] Qingmin Hao,Helmut Kasper,Juergen Muehlbacher,“How does Organizational Structure Influence Performance through Learning and Innovation in Austria and China”,JournalofChineseManagementStudies, vol. 43, no. 1(2013), pp. 23-31.

[20] William E., Baker, James M. Sinkula,“The Synergistic Effect of Market Orientation and Enviroment on Organizational Performance”,InternationalJournalofEntrepreneurialBehaviour&Research, vol. 124, no. 2(2012), pp. 62-69.

[21] Swee C., Goh, Catherine Elliott, Tony K.,“The Relationship between Learning Capability and Organizational Performance: A Meta-Analytic Examination”,JournalofLearningOrganization, vol. 54, no. 6(2011), pp. 29-38.

[22] 马 宁、官建成: 《影响我国工业企业技术创新绩效的关键因素》, 《科学学与科学技术管理》2000年第3期。

[23] Samuel Kai Wah Chu, Kin Hang Chan, Wendy W.Y.,“Charting Intellectual Capital Performance of Technological Innovation”,JournalofIntellectualCapital, vol. 36, no. 2(2011), pp. 64-78.

[24] Szymanski D. M., Troy L. C., Bharadwaj S. G.,“Order of Entry and Business Performance: An Empirical Synthesis and Reexamination”,JournalofMarketing, vol. 25, no. 19(1995), pp. 29-38.

[25] Li-An Ho,“What Affects Organizational Performance: The Linking of Resourse Management”,JournalofIndustrialManagement&DataSystems, vol. 7, no. 9(2007), pp. 54-67.

[26] Jan Brinckmann, Dietmar Grichnik, Diana Kapsa,“Should Entrepreneurs Plan or Just Storm the Castle A Meta-Analysis on Contextual Factors Impacting the Business Planning-Performance Relationship in Small Firms”,JournalofBusinessVenturing, vol. 12, no. 1(2008), pp. 39-46.

[27] Victor J.,“The Influence of CEO Perceptions on the Level of Organizational: Single-loop and Double-Loop Learning”,InternationalJournalofManpower, vol. 21, no. 6(2010), pp. 117-138.

[28] Hurtado-Torres,“Influence of Transformational Leadership on Innovation and Performance Depending on the Level of Organizational Learning in the Pharmaceutical Sector”,JournalofOrganizationalChangeManagement，vol. 9, no. 2(2008), pp. 43-58.

[29] Chin-Yen Lin, Tsung-Hsien Kuo,“The Mediate Effect of Learning and Knowledge on Organizational Performance”,JournalofIndustrialManagement&DataSystems, vol. 11, no. 7(2007), pp. 99-108.

[30] Jo Rhodes, Peter Lok, Richard Yu-Yuan,“An Integrative Model of Organizational Learning and Social Capital on Effective Knowledge Transfer and Perceived Organizational Performance”,JournalofWorkplaceLearning, vol. 8, no. 4(2008), pp. 82-98.

[31] Ngoc Thuy Pham, Fredric William Swierczek,“Facilitators of Organization Network Design”,JournaloftheAcademyofMarketingScience, vol. 67, no. 2(2006), pp. 112-120.

[32] Andrea Fosfuri, Josep A.,“Managing External Network: The Moderating Role of Absorptive Capacity”,JournalofR&DManagement, vol. 21, no. 1(2004), pp. 13-20.

[33] 邱皓政：《量化研究法》， 台北：双叶书廊出版社， 2005年，第24-27页。

[34] 杨国枢：《科学研究的基本概念》，台北：东华书局出版社, 1989年，第85-90页。

[35] 叶启政：《 因径分析》，台北：东华书局出版社, 1989年，第102-110页。

[36] 王文中：《资料分析与统计 》，台北：博硕出版社, 1997年， 第86-92页。

[37] 余民宁：《潜在变项模式：SIMPLIS的应用》， 台北：高等教育出版社，2006年，第110-115页。