企业内部合作网络对知识搜索的影响

陈 雷，武宪云

(1. 山东工商学院 煤炭经济研究院，山东 烟台 264005；2.山东能源经济协同创新中心，山东 烟台 264005；3. 山东工商学院 工商管理学院，山东 烟台 264005 )

一、引言

知识搜索是企业进行学习的重要部分，企业通过知识搜索发现解决问题的方法。前人对知识搜索已经进行了相关研究，部分学者从微观层面进行研究，主要集中于个人特征对知识搜索的影响；部分学者从宏观层面进行研究，主要集中于公司层面。例如企业的吸收能力及企业的年龄、规模等对知识搜索的影响[1]。但对研发人员所处的网络位置影响知识搜索的研究较少。本文基于企业合作网络，研究研发人员因为所处网络位置不同，对知识搜索产生的影响。重组现有知识能够获取新知识，研发人员对知识的接触、理解以及利用程度不同，导致其知识重组的能力不同[2]。本质上讲就是研发人员在合作网络中所处的不同位置，导致了不同的搜索行为[3]。本文将范围规定在一个企业内，对知识搜索的深度与广度进行研究。对于研发人员所处的网络位置，我们选择网络可达与结构洞两个指标来衡量。本文目的就是研究研发人员在合作网络中所处的不同位置对知识搜索行为的影响。

二、理论

(一)知识搜索维度

前人已对知识搜索进行了理论化的研究，Katila 和 Ahuja(2002)根据知识搜索的范围和深度将知识搜索划分为知识搜索广度和知识搜索深度[4]。知识搜索广度代表搜索新知识的广泛性，知识索搜深度表示对知识的利用程度。扩大知识搜索广度可以获取多样化的知识，组合出更多的选择[5]；增加搜索深度可以加深对现有知识的理解，并降低搜索过程中犯错的几率。对于知识搜索广度，本文具体选取地理广度来衡量，也就是知识搜索过程中引用专利所涉及的地理范围。在创新过程中，利用大量不同地理领域的知识时，则认为知识搜索具有较高的广度；利用数量较多的知识，则认为知识搜索具有较高深度。

(二)企业内部合作网络的可达性

网络可达指在合作网络中，某个节点与其他节点最短路径长度的倒数之和。在一个网络中，如果人员能够以较短的路径通达其他人就说明他具有较高的网络可达性[6]。研究表明网络可达影响知识流动，例如，在网络中具有较高网络可达的公司，将产生较高的绩效。

研发人员通过合作网络进行知识分享，高的网络可达能够以较短的距离接触到其他人员，快速接触到大量知识[7]。研发人员的动机受未来收益的影响，因此要增加其他人员对其知识的理解，增强自身影响力[8]。直接交流能够减少知识在传播过程中的失真，增加其他人员对知识的引用，提升研发人员的影响力。具有较高网络可达的研发人员对企业知识比较熟悉，有助于进行创新活动[9]。总之，随着网络可达的增加，研发人员能够接触和理解更多企业知识，提高将知识运用到创新活动中的动机。从动机与影响力两方面来说，增加研发人员的网络可达可以促进知识搜索的深度与广度。

(三)企业内部合作网络的结构洞

如果一个节点连接了两个相分离的节点，则这个节点占据结构洞。Burt(1992)认为处于焦点位置的成员将两个彼此分离的成员联系起来，能够增加其获益[10]。Mc Evily和 Zaheer(1999)在研究中发现，结构洞对企业信息具有控制作用，能够搜索到非冗余且多样的信息知识[11]。

在企业内部合作网络中,首先有较多结构洞的研发人员对知识具有较强的控制力。有较多结构洞的人员能通过联系彼此分离的人员，定位并接触到网络中不同且不相关的知识，并进行重组。其次，有较多结构洞的研发人员凭借中介效应获得更多的激励进行创新活动[12]。有较多结构洞的研发人员能够得到企业更多认可，促使他们将更多的知识运用到创新活动中[13]。有较多结构洞的研发人员可以从知识重组过程中获得更多益处[14]。由于能够与企业中不同人员进行联系，在知识传播过程中促进了其他人员对其知识的应用，增加在企业中的影响力。总之，增加研发人员的结构洞可以识别企业更多不同的知识，并激励他们进行知识重组。综合能力与动机两方面来说，增加研发人员的结构洞可以增加知识搜索的深度与广度。

(四)网络可达与结构洞之间的交互作用

研发人员的结构洞和网络可达不是单独对知识搜索深度与广度产生影响，它们之间存在相互作用。增加网络可达可以快速接触到大量分散的知识，加强对知识的理解[15]。有较多结构洞的研发人员，由于所处位置也能够接触到大量分散的知识，两者产生作用冗余[16]。较少结构洞时缺少接触知识的桥梁，此时网络可达的作用就会更明显。高网络可达可以快速直接的接触企业知识，促进较少结构洞的研发人员以特有的视角利用企业知识。因此，当研发人员有较少的结构洞时，网络可达的作用较明显。高网络可达能够更好的识别企业知识，在创新活动中取得更大影响力，从而增加利用企业知识的动力。有较少结构洞时，增加网络可达能够提高研发人员对知识的鉴别能力和其他人员的认可度[17]。相反，有较多结构洞时已经具有一定的影响力，再增加其网络可达并不会新增加认可度。因此得出：当研发人员有较多数量的结构洞时，网络可达的作用受到限制。

有较多结构洞的研发人员连接彼此分离的人员，其创造的知识更容易被其他人员理解[18]。此时，增加研发人员的网络可达只是促进了交流，并没有新增理解其知识的人员。有较少结构洞的研发人员，因为其所处的位置，创造的知识仅能被一小部分人接受与理解[19]。这时增加网络可达能够使研发人员以多样的方式与更多的人员进行知识交流。因此增加研发人员的网络可达可以增加其对企业知识的利用能力，这一作用在较少结构洞时较明显。增加网络可达能够接触到更多的知识，有较多结构洞的研发人员也能够接触到更多知识，这样两者的作用就产生了冗余。增加有较少结构洞研发人员的网络可达可以使其接触到更多的知识，并且能够高效率的利用企业知识。总结得出，结构洞的作用在较低网络可达时较明显，较高网络可达时结构洞的作用受到限制。

三、研究方法

(一)样本与数据

本文的数据样本集是联想公司2000-2016年底在USPTO申请的2069条专利数据。根据研发人员的合作关系，基于3年移动时间窗利用Sci2Tool构建合作网络，(例2001-2003,2002-2004,……,2012-2014)，共构建12个网络，构建时剔除了孤立点。本文也搜集了2001年之前以及2017、2016年的数据，但这部分数据过于稀疏或存在部分缺失，为了数据的完整性，我们进行了剔除。

(二)变量及其测量

1．因变量

本文因变量有知识搜索深度与知识搜索广度。两个变量都是基于对先前专利的引用，包括研发人员对自身专利的引用。我们计算研发人员每年所申请的专利对先前专利的引用情况。知识搜索深度指本年度研发人员申请专利中所引用专利的数量。知识搜索广度是指研发人员申请专利中所引用专利所属地的范围。现有研究用地理广度来表示，即计算所申请专利中引用先前专利知识不同位置的数量[20]。

2．自变量

企业内部研发人员相互合作形成合作网络，并通过网络进行知识传播与交流，利用占据的网络位置进行知识搜索。处于不同位置的研发人员对知识的理解程度和利用程度存在一定的差异，从而导致其知识搜索行为的不同。本文通过合作网络计算研发人员的网络可达与结构洞。

我们使用Pajek软件来计算研发人员网络可达(公式(1))，dij表示研发人员i与研发人员j之间的测地距离。

(1)

研发人员的结构洞也使用Pajek软件来计算，测量公式采用Burt(2004)提出的限制度来进行计算[21]。限制度用公式(2)计算，再用2减去限制度便得到节点的结构洞，公式(3)。

(2)

si=2-ci

(3)

3．控制变量

本文主要研究企业内部研发人员的合作网络指标如何影响知识搜索。但同时还存在其他因素会影响知识搜索。为了严谨性，我们对其他因素的影响进行控制，变量如表1所示。

表1 控制变量

4．模型选择

本文因变量知识搜索深度与广度是计数型变量，可以采用负二项模型或者泊松模型进行回归分析[22]。利用泊松回归模型要求数据的均值等于方差，这意味着Var(Yi)=E(Yi)=μi。然而我们的数据过于分散，两个因变量的均值与标准差都不相等，因此，选择负二项模型更合适。此外，我们还需要对标准的负二项回归模型和零膨胀的负二项回归模型进行选择。我们进行了Vuong检验，Vuong值 |V| 远远小于1.96，选择负二项模型。本文使用的是2004-2015年的短面板数据，我们利用豪斯曼(Hausman)检验对随机效应模型和固定效应模型进行选择，结果p=0.000，因此选择固定效应模型。

四、研究结果

(一)回归结果

表2展示了变量的均值、最大值、VIF以及相关系数等。从表中可以看出，多重共线性不是特别大的问题。并得出企业内部合作网络中研发人员的网络可达与知识搜索深度正相关(r=0.15,p<0.01)，结构洞与知识搜索深度正相关(r=0.05,p<0.1)。研发人员的网络可达与知识搜索广度正相关(r=0.18,p<0.01)，结构洞与知识搜索广度正相关(r=0.06,p<0.1)。

表3展示了知识搜索深度与广度负二项回归的结果，分为6个模型，在进行交互项计算之前对变量进行了中心化处理。为了使得结果更具有代表性，在进行回归时，利用Stata进行了Bootstrap处理。模型1与模型4都是基本模型，只包含控制变量。模型2与模型5在控制变量的基础上加入研发人员的网络可达和结构洞。模型3与模型6分别表示全模型，两个模型包含了所有的自变量与控制变量。

(二)研究结果分析

表3中的模型5与模型6都表明，在p<0.1的显著性水平下，企业内部研发人员的网络可达正向影响知识搜索广度。因此当企业内部研发人员的网络可达越高时，知识搜索广度就越广。

模型2与模型3都表明，在p<0.1的显著性水平下，企业内部研发人员的网络可达正向影响知识搜索深度。说明研发人员的网络可达越高时，其进行知识搜索的深度就越深。

从模型5与模型6可以看出，知识搜索广度在p<0.01的显著水平下显著，表明企业内部研发人员的结构洞正向影响知识搜索广度。

从模型2与模型3可以看出，知识搜索深度在P<0.01的显著水平下显著，表明企业内部研发人员的结构洞正向影响知识搜索深度。因此可得出，当研发人员有较高的结构洞数量时，其知识搜索行为的深度与广度会随之加大。

从模型3和模型6可以看出，在P<0.01的显著水平下显著，系数为负，即存在负相关，因此表明，结构洞负向调节网络可达性和知识搜索广度之间的关系；结构洞负向调节网络可达性和知识搜索深度之间的关系；网络可达负向调节结构洞和知识搜索广度之间的关系；网络可达负向调节结构洞和知识搜索深度之间的关系。

(三)交互效应

根据企业内部合作网络特征的平均数分为高、低组，可刻画出结构洞和网络可达之间的交互作用如何影响知识搜索深度与广度的关系。根据http://www.jeremydawson.co.uk/slopes.htm提供的在线模板画出交互作用图。

表2 描述性统计与相关系数

注：***p<0.01；**p<0.05；*p<0.10。

表3 固定效应负二项回归结果

注:N=2059，括号中是标准差；***p < 0.01；**p < 0.05；*p < 0.10。

从图1上面两个图可得出，当结构洞低时，网络可达与知识搜索深度与广度成正相关，且作用随网络可达增大而变强。当结构洞变高时，网络可达与知识搜索深度与广度变为负相关，且随着网络可达变高作用减弱。从图1下面两个图可得，当网络可达低时，结构洞与知识搜索为正相关，且随着结构洞变高作用增强。但当网络可达高时，结构洞与知识搜索变为负相关，而且之间的作用随着结构洞的增大被削弱。

五、研究结论

利用企业现有知识创造新知识是企业进行创新的主要方式，企业进行知识搜索的实质是内部研发人员的知识搜索行为，因此我们要研究导致内部研发人员不同的搜索行为原因。本文主要研究在内部合作网络中处于不同位置的研发人员对知识搜索行为的影响。

本文通过研究得出三点结论，第一，在企业内部合作网络中具有高网络可达的研发人员比低网络可达的研发人员产生更多的知识搜索行为；第二，在企业内部合作网络中结构洞数量多的研发人员比结构洞数量少的研发人员产生更多的知识搜索行为；第三，网络可达与结构洞除单独对知识搜索行为产生影响以外，两者还存在负向作用来调节知识搜索行为。

图1 结构洞与网络可达交互效应图

本文基于一个企业内部范围对知识搜索进行研究，其理论意义是为研究企业创新活动提供了新视角。前期的研究只是单纯强调利用企业知识进行创新活动，没有研究创新活动结果存在差异的原因。一个企业有许多研发人员，但他们的创新行为各不相同。本文基于研发人员所处位置不同而对知识的利用程度不同，也就是研发人员具有不同的网络可达和结构洞从而导致对企业知识的利用程度不同进行研究。

企业的知识搜索行为影响企业的创新活动，研究认为企业内部研发人员所处的位置会影响他们的知识搜索行为，也就影响了企业的创新活动。这就为企业提高其创新能力提供了借鉴。基于研发人员所处的不同位置影响知识搜索行为的结论，促使管理者在企业内部进行企业知识分享时就会有所侧重，选择性地增加某类研发人员接触到企业知识的机会。