TMT 如何驱动探索式创新? 基于社会网络和认知交互的视角

王传征 葛玉辉

(上海理工大学 管理学院,上海 200093)

0 引言

探索式创新是企业创新的一种重要类型,它依靠新知识或者脱离既有知识,创造新市场,开发新的商业模式,来满足客户和市场的新需求,以确定未来公司活动的领域[1]。组织理论学者认为,公司开发探索式创新的能力对于保持竞争优势至关重要[2]。高层管理团队(TMT)有其自身的独特性,TMT 成员在创新战略选择对组织的影响上扮演着相对强大的角色,他们被认为是探索性创新的关键贡献者[3-4]。近年来,学界从TMT 特质,行为和团队过程等视角对企业探索式创新进行了理论研究[5-6],但由于对过程变量的选择、界定、测量不统一,以及探索式创新研究视角的不一致,TMT 特质和团队行为过程与探索式创新之间仍没取得统一明确的关系。一些学者敦促应在创新领域从描述表征组成和过程属性研究转向社会网络关系研究[7-8]。社会网络理论丰富了对组织行为的解释,是研究组织创新行为相关机制的重要价值工具[8]。TMT 社会网络提供了公司与其环境之间的联系,在协调创新战略决策更新,包括组织方向的调整,发挥了重要的作用,且与组织的创新探索能力密切相关[9-10]。然而,目前学界对TMT 社会网络研究尚在浅表,TMT 社会网络在探索式创新领域的重要价值有待于“聚焦、深化”,澄清两者之间的内在机理蕴藏着重要的理论突破机会。

文献表明提供相关信息的社会网络、决策所需的专业知识,以及在所采取的行动中的认知交互是高层动态管理能力的三个要素[11]。虽然既往研究已经分别调查了每一种要素对绩效的影响,但是在创新领域研究中,很少有研究关注它们之间的相互作用。事实上,TMT 内部社会网络的互动和信任,外部社会网络获得的新颖信息,对认知交互的形成起着积极作用。与此同时,认知交互对于创新机会的识别和解释非常重要[12]。认知交互不完善的决策团队可能会评估某个特定的情况,认为它具有威胁性,而另一个拥有认知交互特征的团队可能会在类似的情况下寻找机会[13]。认知交互提升了团队成员心智模型共享频率,成员在交互式网络关系中意识到自身局限性,会主动学习新知识和提升能力,并运用到创新过程中[14]。Benner 等[15]学者强调探索式创新需要新知识或偏离现有知识,与管理者认知交互过程密切相关。因此,认知交互在TMT 社会网络与探索式创新的关系中可能起到了一定的传导机制的作用,为了更深入地探讨TMT社会网络与探索性创新之间的联系,必须明确能够链接这种联系的重要中介因素。

综上,本研究从认知交互视角来整合TMT 社会网络与探索式创新研究,响应了Martin 等[11]呼吁关注动态管理能力不同要素相互作用的号召,开发出“TMT 社会网络→认知交互→探索式创新”的研究框架,超越了以往用TMT 人口统计数据、行为和过程属性来解释组织创新的研究,增强了对TMT 如何驱动探索式创新绩效的理解;并进一步将环境动荡性纳入模型中,将本研究的主效应作用机制研究向更深层次推进,以打开TMT 社会网络到探索式创新的“路径黑箱”,为企业开发探索式创新提供了有益的启示和改进思路。

1 理论分析与研究假设

1.1 TMT 社会网络与探索式创新

TMT 社交网络被定义为高层管理者与自己组织内的其他人(内部网络)和组织外的人(外部网络)拥有对公司有潜在价值信息的关系集[9-10]。Tiwana 等[16]指出外部社会网络的结构决定了获取信息与资源的能力,而内部社会网络促进知识整合。Adler 和 Kwon[17]认为应区分外部社会网络和内部社会网络,因为团队成员在公司内部和外部的网络联系上是不同的,信息来源的差异可能导致管理者做出不同的决策。因此,本研究分别从TMT 内部和外部社会网络来分析对探索式创新的影响。其中,TMT 内部社会网络是指企业TMT 与组织内部不同领域人员之间的交流、沟通、协作,互相学习和分享信息等内部网络互动关系集;TMT 外部社会网络是指企业TMT 与企业利益相关的协作方之间的交流、沟通、信息交换,合作开发等外部网络互动关系集。

内部社会网络的社会互动、紧密联系、相互信任和共享目标在协调必要的互补性、识别和抓住新的创新战略机遇方面发挥着重要作用[18]。首先,TMT 社会网络结构中的不同成员(如负责不同业务的副总经理等)由于分管不同的业务会掌握不同的知识和资源并占据着网络结构中不同的节点位置,明确的职责分工与角色轮换,使TMT 成员之间可以形成良性的互动和有效协作[19],从而能够更好地协商和分配公司现有的资源以应对探索性追求。良好的内部社会网络鼓励拥有不同技能、信息和经验的人之间建立联系,这种内部联系在组织中架起了结构上的桥梁,从而增强了其创造性行动的能力。例如,紧密的联系有助于建立信任,能够交换和收集复杂及敏感的信息,进行更多的合作,更频繁地互动,这种牢固的关系导致TMT 内部更多的信息共享和共同决策[5],有助于促进探索式创新开发。陈逢文等[20]认为通过与网络成员之间建立起的信任关系,社会网络不仅能提供足够的内部讯息和有价值的见解,还能在产品与技术转化为优良绩效的过程中提供资源并及时反馈,进而提升企业开发新产品、开拓新市场等冒险行为的信心。其次,TMT 内部社会网络中,具有分享、协作和共同决策精神的团队成员更有可能接受成员的差异,接受不同的解释可以让团队有更大的潜力来搜索和发现创新的机会[21]。Collins 等[10]研究发现高水平的内部联系也使得TMT 能够意识到组织内部的信息储备和不同组织区域的信息需求,进而从他们识别机会和追求产品创新的警觉性中获益更多。可见,组织内跨越不同部门的联系提高了TMT 解决新问题的能力,增强了TMT 学习和内部吸收新知识的能力,提升了企业进行探索式创新开发的能力。基于此,本研究提出以下假设:

H1aTMT 内部社会网络对探索式创新有正向影响。

如果TMT 的知识基础狭窄或同质,它就会忽视外部环境中的关键机遇和迹象,会阻碍企业进行探索式创新,而建立多样化的外部社会网络,有利于增加识别机会并获得探索式创新所需的信息。研究表明,由于在不同的环境中工作,组织外的联系人对环境的扫描和所关注的信息可能也会有所不同。因此,与组织外社会网络的关系提供了TMT 一个更广阔的视角,以分析不断变化的商业环境中当前和未来的机遇[22]。Wincent 等[23]指出与组织外部的参与者的联系提供了访问新奇的、非冗余的信息和知识体的端口,也为高层管理人员提供接触新产品、客户、市场、技术,甚至战略逻辑的机会。例如,TMT 通过外部社会网络可以了解企业的市场地位、竞争产品和服务、企业的优势和劣势等,帮助高层管理者形成多样化的认知,提高高层管理者制定战略的能力,使之偏离行业内的惯例[10,22]。这意味着TMT 通过外部社会网络有助于获取探索性创新需要的完全不同于企业通常用于追求其他类型创新的全新知识。此外,与不同行业经理的互动性增强了TMT 理解和欣赏各种知识的能力。外部联系的桥梁使TMT 可以在探索式创新过程中更快地获得知识和新的理解[9],不仅使TMT 有可能沿着新知识开辟的新技术轨迹寻找潜在的和新兴的客户和市场,而且有助于理解这些客户和市场的需求[24]。最新研究表明,丰富非冗余关系的外部社会网络代表着联系自主权的获得,可以规避一些互动行为的限制,更快地识别探索式创新机会[25]。总之,从组织外的社会网络中,TMT 获得了不同的信息和视角,这种与组织外的相互作用,为更大的创新开辟了道路,有助于探索式创新的开发。基于以上分析,本研究认为:

H1bTMT 外部社会网络对探索式创新有正向影响。

1.2 认知交互与探索式创新

在文献中,认知交互可以定义为团队成员之间为学习、记录和交流其不同方面的相关知识而进行的工作合作[26]。Lee 等[27]认为当一个人能让群体中的其他成员有效地利用他们的记忆和知识时,就形成了一个群体认知交互系统的基础。认知交互为创新过程中产生新想法和解决行动问题提供了一种机会结构。

在具有认知交互的TMT 中,TMT 成员之间知识检索、交换的协调性和对专业知识的可信度有助于更有效地结合知识,使TMT 能够形成一种高层次的能力,从而适应探索式开发活动的复杂性。例如,认知交互帮助团队成员相互理解,协调、有效地组织知识,使团队能够更深入地讨论不断变化的环境和相关机会[28],整合对新机会的不同观点,从而促进企业开发新的创造性想法。认知交互允许不同成员所持有的有区别但互补的任务信息项可以以新颖的方式组合起来,为创新决策提供了丰富多样的知识储备和见解,进而从这些知识和见解中发现创新机会[29]。事实上,与认知交互较低的团队相比,高认知交互团队成员对专业知识有着更准确和广泛的认识[30],而成员间广泛知识的交流、转移和结合,能够产生公司探索式创新战略选择的新见解[31]。已有研究表明认知交互高的群体可以增强其快速推出新产品的能力[32]。另一方面,认知交互有利于TMT 在内部互动过程中将集成的资源和能力融入新任务并形成新的知识资源与能力[33],帮助TMT 从各种角度处理复杂的问题,进而更容易地对市场中的创新机会做出反应,从而为探索式创新决策做出更合适的解释。此外,Heavey 等[34]研究发现如果缺乏与认知交互相关的专业化和协调性,TMT 从有限的知识和洞察力中,更容易陷入创新追求过程的熟悉性和亲和力陷阱,对探索式创新起到负面影响。考虑到认知交互这些属性,再加上文献中关于认知交互与创新绩效之间的一致关系,本研究做出以下假设:

H2认知交互对探索式创新有正向影响。

1.3 TMT 社会网络与认知交互

内部社会网络可以促进认知交互的发展,因为内部社会网络中TMT 成员之间良好的互动,协调和信任,可以提供特权信息和访问机会,并允许网络中的人员获取资源,进而能够好地利用知识,而这是认知交互的先决条件。首先,认知交互提供了关于“谁知道什么”的提示,组织内部社会网络可以创建分布式知识,其中每个成员负责一定的知识,当与其他成员协调时,减少了一个人必须知道一切的问题[35]。Liu等[36]研究发现TMT 内部网络关系中成员之间的信息交流、有效沟通、合作、协商、协调、讨论等互动行为有利于TMT 成员彼此之间逐渐形成关于团队成员认知能力、认知专长的分布式认知,并逐步识别“谁知道什么”“擅长什么”“谁的认知辨识能力强”“谁的认知调试能力强”等信息并在具体的战略决策过程中彼此共享种认知能力、认知专长。其次,Katz等[37]认为内部社会网络提供识别和探索专业知识的机会,促进了组织内部的未来互动,帮助组织内成员保持联系,有助于组织内成员之间信任、合作和协调的联系功能构建,而这些行为与认知交互有积极的关系[38]。具体来说,良好的内部社会网络中,TMT 成员之间不断地沟通交流,提高了团队之间的可信度,当TMT 成员信任每个成员的能力时,他们会觉得接受建议和分享信息更舒服,有助于促进认知交互中专业化的创建[34]。此外,TMT 与组织内成员密切的社会关系有利于促进协调与合作,激励TMT 成员承担不同专业领域的责任,并发展他们与任务相关的专业知识,对认知交互的出现有积极的影响。基于此,本研究做出以下假设:

H3aTMT 内部社会网络对认知交互有正向影响。

广泛的外部关系有助于提高TMT 判断动态环境中出现的威胁和机会的准确性,提升了高管洞察力[39],使TMT 更容易发展出为资源的最佳分配所必需的认知交互能力。一方面,TMT 进行跨界活动的同时也必然伴随和推动着外部学习的过程[40],外部学习可以增强网络成员间交流互动和知识分享的意愿,对认知交互有着积极的影响[35]。Argote 等[41]认为当组织外的合作伙伴具有不同的工作相关专业知识时,参与者能够学习和回忆更多的信息,并协调和组合不同于他们自己领域的信息,增强了认知交互过程。刘喜怀等[42]指出与企业外部利益相关者(债权人、供应商、经销商、客户、战略伙伴、政府、特殊社会组织和团体等)之间的信息交流、有效沟通、合作、协商、协调等互动行为,有利于提升企业的TMT 从纷繁复杂的外部环境中辨识出对战略决策有用信息并灵活运用到战略决策中的能力,有利于促进企业TMT 成员之间的认知互依性,进而提升认知能力和认知需要的共享水平。另一方面,团队外部社会网络带来高价值的信息和资源将有助于团队顺利完成任务,从而减少团队情感冲突和任务冲突,进一步促进团队成员间感情融洽与互动协助[43],对认知交互有着积极的影响。Heavey 等[14]也发现强大的外部联系通过使每个管理者更新他们的知识,同时传授更新的参考框架来解释环境,可以增强TMT 的认知交互。本研究认为随着TMT 外部社会关系网络规模的提升,需要执行更复杂的信息搜索和处理程序,提供了更多的机会来发展TMT专业知识分布的认知交互。同时,为了处理信息,TMT 必须关注信息,然后通过编码过程对信息进行结构化和解释,在必要时通过存储过程从内存中检索信息,这个过程会激发更多的认知交互。因此,本研究假设:

H3bTMT 外部社会网络对认知交互有正向影响。

1.4 认知交互的中介作用

综上所述,TMT 社会网络中成员的沟通,交流、合作和协调,以及从社会网络中优先获得的外部资源和知识,对TMT认知交互系统有积极作用;而一个运作良好的认知交互系统可以将专业化、内隐协调和灵活集成等相互关联的知识过程结合起来,增强探索式创新潜能[44],这个过程体现了认知交互的中介效应。因此,本研究提出如下假设:

H4a认知交互在TMT 内部社会网络与探索式创新关系中发挥中介作用。

H4b认知交互在TMT 外部社会网络与探索式创新关系中发挥中介作用。

1.5 环境动荡性的调节作用

在动荡环境或面临危机的情况下TMT 必须能够很好地互动,进行系统的、深思熟虑的信息处理,以便做出快速有效的创新决策,以保持组织的竞争力[45]。当团队成员参与认知交互时,信息处理能更强,更有可能避免群体思维,从而消除一些威胁僵化效应[13]。认知交互可以作为在高压力和动荡环境中表现的重要预测因子。例如,在稳定的环境中,变化不那么频繁,而且更可预测,信息处理障碍也可能较低,创新决策效率较少依赖于综合和协调的知识。相对缓慢的市场发展与稳定的环境,也为高管提供了更长的时间来评估机会,探索式创新决策制定和任务执行更容易实施,因此认知交互对探索式创新的作用可能较低。而当市场遭遇动荡时,不同专业知识之间的流动决策、整合和协调至关重要,通常要求TMT 具有支持整个团队信息流的组合能力,TMT 需要随时能够获得作出有效创新决策所需的信息。而认知交互允许更快地定位嵌入到团队中的专业知识,支持实时生成创造性的解决方案[30],以响应TMT 对探索式创新决策的判断。综上,随着环境变得越来越动荡,认知交互能够为TMT 在面临探索式创新过程中的快速变化和不确定性中提供信息处理能力,为提升探索式创新决策绩效带来更高程度的影响。因此,本研究假设:

H5环境动荡性调节了认知交互与探索式创新的正向关系,即环境越动荡,这种关系越强。

在前面的假设模型中本研究预测TMT 社会网络、认知交互和探索式创新之间存在条件间接关系。作为一个整体模型,本研究进一步认为在高动荡环境下TMT 内部和外部社会网络通过认知交互与探索式创新之间可能能够建立更强的间接关系,从而做出以下假设:

H6环境动荡性正向调节(a)TMT 内部社会网络和(b)外部社会网络与探索式创新之间通过认知交互的中介关系的强度,即在高环境动荡性下,这种中介关系更强。

基于上述的理论背景和研究假设,研究的理论模型如图1 所示。

图1 理论模型Figure 1 Theoretical model

2 研究设计

2.1 数据收集

本研究的研究对象是企业高级管理人员,问卷填写人员限定为具有高级职位或头衔的管理者或者对企业重大经营活动具有决策权的企业下属部门主管。调研数据一是通过课题组成员在上海高校的MBA 和EMBA 培训班上(必须属于企业高管的学员)进行问卷调查;二是在课题组对企业开展咨询、培训时对高层管理人员进行问卷调查。调查共发放问卷500 份,回收问卷405 份,剔除无效问卷57 份,共获得有效问卷348 份,有效回收率为69.6%。样本分析显示:民营企业占比最高,为62.8%;从企业年限上看,6～9 年的占比最大,为30.2 %;从员工人数看,101～500 人的占比最大,为49.2 %;高管性别方面,男性占77.6%;学历方面,本科占比最高,为47.6%。总体来看,样本分布较为广泛,具有一定的代表性。

2.2 变量测量

本研究在梳理国内外相关文献基础上,借鉴文献中成熟量表来测量主要变量。指标均采用李克特7 级量表。

(1)TMT 社会网络。基于Li[9]和邓新明等[46]对TMT 社会网络的研究,采用Subramaniam 和Youndt 的测量方法[47],将TMT 内部和外部社会网络各设置4 个题项。其中TMT 内部社会网络典型题项如“我们的高层管理团队成员与公司不同领域的人进行互动和交流”等,TMT 外部社会网络典型题项如“我们的高层管理团队成员与客户、供应商、联盟伙伴等分享信息、合作开发解决方案”等。

(2) 认知交互。本研究基于余浩等[33]对认知交互的研究,用交互记忆系统作为高管团队认知交互的代理变量,采用Heavy 和 Simsek[34]从可信、协调和专业化三个维度对TMT 交互记忆系统测量的量表。典型题项如“我们的高层管理团队成员相信其他成员的知识是可信的”;“我们的高层管理团队成员知道哪些成员在特定领域有专长”等。

(3) 探索式创新。探索式创新的测量已经比较成熟。本研究沿用了Jansen 等[48]的五个项目来衡量探索式创新。典型题项如“开发新产品,为行业提供新思路”等。

(4) 环境动荡性。基于Wang 等[49]对环境动荡性的定义,本研究通过评估技术变革、市场动荡和竞争动荡的六个项目来进行测量。典型题项如“市场上现有的产品过时速度越来越快”等。

(5) 控制变量。借鉴之前的研究,本研究纳入了可能对探索式创新具有影响的控制变量,可以在一定程度上排除对探索式创新变化的其他替代解释。本研究选择了企业规模、企业年限,TMT 团队规模和受教育程度作为控制变量。企业规模按员工总人数测量,100 人及以下取值为1,101～500 人取值为2,501～1000 人取值为3,1001 人及以上取值为4;企业年限采用公司注册至今的时间测量,2～5 年取值为1,6～9 年取值为2,10～13 年取值为3,14 年及以上取值为4。团队规模用“1”代表3 人以下,用“2”代表3～5人团队,用“3”代表6～7 人团队,用“4”代表7 人以上团队。大专及以下学历取值为1,本科学历取值为2,研究生及以上学历取值为3。

3 数据分析与结果

3.1 信度与效度分析

表1 的结果显示,五个变量的Cronbach′α 范围区间为0.839 到0.927,均大于0.7,组合信度(CR)从0.844 到0.909,表明量表的内部一致性和组合信度良好。同时,所有题项的因子载荷值均大于 0.6,AVE 大于0.5,表明问卷具有较好的聚合效度和结构效度。整体模型的拟合度指标(χ2/DF=1.336;RMSEA=0.037;GFI=0.908;IFI=0.977;CFI=0.951)都在参考范围内,且优于单因子嵌套模型(将所有题项合并为1 个因子),说明各变量结构效度良好,整体模型符合数据分析的要求。此外,表2 结果显示,主要变量的相关系数值均小于对应行与列的 AVE 值的平方根,由此说明各变量之间具有较好的区分效度。

表1 变量信度、效度检验结果Table 1 Test results of reliability and validity of variables

3.2 变量的描述性统计分析

表2 给出了研究变量的均值、标准差和相关系数矩阵。结果表明,TMT 内部、外部社会网络与认知交互和探索式创新均显著正相关,认知交互与探索式创新也显著正相关,这些结果为本研究假设提供了初步的支持。

表2 变量的描述性统计与相关矩阵Table 2 Descriptive statistics of variables and correlation matrix

3.3 假设检验

层级回归结果如表3 所示。模型2 的结果表明,TMT 内部和外部社会网络均对探索式创新有显著的统计学正影响(β=0.351,p＜0.01;β=0.395,p＜0.01),结果支持H1a 和H1b。模型3 的结果表明,认知交互对探索式创新有正向影响(β=0.560,p＜0.01),H2 得到支持。在模型8 中,TMT 内部和外部社会网络对认知交互有显著的正向影响(β=0.325,p＜0.01;β=0.401,p＜0.01),结果支持H3a 和H3b。根据中介效应成立的条件,结合模型2,模型3 和模型8 的检验结果,与模型4 对比,结果表明加入中介变量认知交互后,TMT 内部和外部社会网络对探索式创新的影响减弱(β=0.256,p＜0.01;β=0.278,p＜0.01),且认知交互对探索式创新(β=0.292,p＜0.01)回归系数依然显著,证明存在部分中介效应,H4a 和H4b 得到支持。模型6 中,环境动荡性与认知交互的乘积项对探索式创新有显著的正向影响(β=0.220,p＜0.01),说明环境动荡性对认知交互与探索式创新间的关系具有正向调节作用,H5 成立。为了进一步说明该调节效应,绘制了调节效应曲线,通过在平均值上和平均值下的一个标准差(SD)值来表示环境动荡性的高低水平。所示图2,高动荡环境下,认知交互与探索式创新的关系强于环境动荡性在水平低时,因此,H5 得到进一步支持。

图2 调节效应曲线Figure 2 Moderated effect curve

表3 层级回归结果Table 3 Hierarchical regression results

H6 提出在高环境动荡性下,TMT 社会网络与探索式创新之间的间接关系更强。为了检验这个假设,本研究运用Bootstrap 分析,采用 5 000 次重复取样,构建 95%偏差校正的置信区间,并通过 PROCESS 运算得出调节变量不同取值下的间接调节效应。结果如表4 所示,低环境动荡性下,由认知交互中介的TMT 内部社会网络与探索式创新之间的间接效应系数为0.042,但不显著(95%CI [-0.002,0.101]);高环境动荡性下,间接效应系数为0.152 且显著(95%CI[0.094,0.231]),两种条件之间的差异系数为0.055 且显著(95%CI [0.030,0.088])。同样,在低环境动荡性下,由认知交互中介的TMT 外部社会网络与探索式创新之间的效应系数为0.052,但不显著(95%CI [-0.004,0.114]);而在高环境动荡性下间接效应系数为0.188 且显著(95%CI[0.116,0.281]),两种条件之间的差异系数为0.068,置信区间不包括0,差异性显著(95%CI [0.032,0.110])。环境动荡性从低到高时,间接效应从不显著到显著,表明环境动荡性正向调节TMT 内部和外部社会网络与探索式创新之间通过认知交互的中介关系强度,即在高环境动荡性下,这种中介关系更强。因此,H6 得到支持。

表4 有调节的中介效应的 Bootstrapping 分析结果Table 4 Analysis results of bootstrapping with moderated mediation effects

4 研究结论与讨论

4.1 研究结论

本研究从认知交互视角为TMT 社会网络和探索式创新提供了一个新的分析思路,研究结论如下:

(1)TMT 内部社会网络对探索式创新具有显著正向影响。这说明TMT 内部社会网络提供了自由地沟通、发现和讨论不同创新方法的良好互动氛围,促进了知识和资源在公司决策者内部的互动和交换。TMT 内部社会网络关系中的信任和互动可能是及时和敏感信息交换的必要润滑剂,特别是探索式创新需要的信息交换。该结论不但从社会网络视角印证了刘喜怀等[42]强调的TMT 内部沟通更有可能分享信息,表达不同意见,有助于创新战略决策的制定,同时也反映出TMT 良好的内部网络中的规范、协调、信任与组织探索式创新息息相关。(2)TMT 外部社会网络对探索式创新有正向影响。这一发现证实了Li 等[9]的研究结果,与外部合作伙伴联系紧密的TMT,由于其多样性的认知框架和更加开放的管理模式,因此也具有更多的探索式创新。(3)认知交互分别在TMT 内部和外部社会网络对探索式创新关系中具有中介效应。这个结论说明通过组织内部网络关系建立联系的TMT 成员更容易接触彼此,他们也更有动力参与双向互动,提升认知交互;而TMT 与外部社会网络沟通合作、获取资源的过程中,TMT 会主动学习,进而能够从与外界的交互中获益,促进了认知交互能力,增强了吸收隐性知识的机会,有助于TMT 发现机会和追求探索式创新。(4)环境动荡性在认知交互和探索式创新的关系中起显著的调节作用,且高环境动荡性下认知交互中介效应会更强。这说明,相对于稳定的环境,动荡环境下具有信任、协调和专业化分布式知识的认知交互对探索式创新将会起到更强的作用。

4.2 理论贡献

本研究的理论贡献在于:(1)本研究从社会网络视角对TMT 的效能进行了更全面的解释,证明了网络理论在TMT研究中的应用;通过对TMT 社会网络与探索式创新相关潜在机制的洞察,增强了对TMT 如何使用与他人的联系中获得资源信息的理解;打开了TMT 社会网络如何驱动探索式创新的黑箱,为今后研究TMT 社会网络提供了良好的前景。(2)本研究引用心理学的认知交互概念,强调了在复杂的信息交流过程中的认知交互效应,揭示了TMT 社会网络通过认知交互促进探索式创新的作用机理,为企业应如何结合社会网络和认知交互能力以促进探索式创新提供了一个更完整的理解,并在一定程度上回应了Heavey 等[34]强调需要更多的关注来理解高层管理者之间谨慎互动的认知交互效应。(3)认知交互正向影响创新绩效已经得到广泛认可,但是对于影响这种关系的边界因素知之甚少。本研究探讨了环境动荡性对认知交互和探索式创新的调节效应,揭示了在高低动荡环境下TMT 社会网络通过认知交互对探索式创新的间接影响,有效回应了Ren 等[50]强调需要更多的研究来理解调节认知交互和创新绩效之间关系的因素,拓展了认知交互与探索式创新关系的边界条件。(4)本研究首次将社会网络和认知交互这两个不同的视角整合在一个模型中,具有一定的学术价值,因为它有助于学界对TMT 如何影响公司层面的探索式创新,形成更完整、更准确的观点。

4.3 管理实践意义

本研究对于管理实践具有指导意义:(1)鉴于TMT 社会网络与探索式创新的正向作用关系,TMT 应该与组织内部的成员保持良好的互动关系,鼓励TMT 成员之间的连通性,增强TMT 与组织核心成员的信息交流与互换。企业要避免TMT 可能把注意力集中在外部关系而不是内部关系上,应鼓励和发展有助于TMT 内部网络联结的企业文化。另一方面,在探索式创新过程中TMT 为了能够访问细粒度的、敏感的或及时的信息,要重视与外部社会网络的联系,可以有选择地与一系列外部参与者建立牢固的、信任的关系。但是,新关系的建立可能是一个漫长的过程,企业可以通过创造一个鼓励外部联系的组织环境来建立一个更开放的氛围,培育TMT 与外部社会网络参与者之间的信任、共同目标和文化。此外,基于有限理性,在增强与外界网络关系强度和亲密度的同时也要注意适度性,避免外部社会网络关系的过度嵌入,对企业探索式创新造成负面影响。

(2)对任何公司的TMT 来说,弄懂手头的所有信息,挑出相关的信息并加以利用,是一项难以克服的任务。因此,除了加强TMT 社会网络的构建外,企业还应该鼓励TMT 培养和提升认知交互能力。人性化的交互对于帮助认知交互的出现是至关重要的[35],因此,企业应该确保TMT 成员经常见面,拉近TMT 成员的心理距离,促进合作互动,加强认知交互所必需的协调和沟通,建立有利于认知交互的合作协调环境。企业也可以基于TMT 成员的独特专业知识,让TMT对探索式创新过程中任务的特定部分负责,促进认知交互发挥最大作用,实现更高正效应。

(3)另外,市场波动程度越高,预测的准确度越低,给企业带来的动荡性也就越大。在这样的环境中,TMT 成员之间的认知交互更加重要,应加速认知交互的开发,并放大其表现潜力。认知交互背后的行为和过程可能会得到鼓励和奖励的影响,有形诱因也可能机械地加速认知交互的出现[51]。因此,动荡环境下,企业可以通过奖励TMT 认知交互的过程和结构的行为,促进认知交互能力的增强,使企业能够在处于动态的环境中加快信息处理和开发探索式创新,以保持企业竞争优势。

4.4 研究不足与未来方向

本研究存在以下局限:(1)本研究使用了截面数据,虽然量表测试了信度和效度,但数据可能反映了受访者的偏见,未来可以采用纵向研究方法进一步检验假设的因果关系,如在时间序列背景下研究环境动荡性的变化效应,以支持对调节效应的进一步验证。(2)认知交互是较为复杂的过程,本研究借助于交互记忆系统作为代理变量,测量方法存在局限性,未来可以关注开发出中国情境下的认知交互量表。(3)高管对组织的影响力并不一致,管理层的自由裁量权会影响TMT 对创新决策结果的影响,未来进一步的研究可以探讨权力视角下社会网络与探索式创新之间的关系及其整合的形式。