知识要素特征对技术联盟内企业创新绩效的影响研究

摘要：从知识特征视角出发，研究技术联盟内知识模糊性、知识复杂性对企业创新绩效的影响。同时研究企业所面临的外部环境动态变化对上述关系的调节效应。利用淮安、南京六合、南京软件谷、浦口科技园的调查数据对所提的假设进行验证。实证结果表明：技术联盟内，知识模糊性对企业创新绩效具有显著的负向影响；知识复杂性对企业创新绩效具有显著的正向影响；环境动态性对知识模糊性、知识复杂性与企I创新绩效的关系起到正向调节作用。

关键词：知识要素特征；企业创新绩效；环境动态性；调节效应；技术联盟

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.07

中图分类号：F272；F273.1 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2017）05-0030-04

Research on the Influence of Knowledge

Characteristics on the Innovation Performance of

Enterprises in the Technology Alliance

――Based on the Moderating Role of Environmental Dynamics

WU Songqiang1，2 ， ZHOU Juanjuan2 ，ZHAO Shunlong2

（1.Management School， Nanjing University，Nanjing 211102；

2. Economical & Management Institute， Nanjing Technology University， Nanjing 211816）

Abstract： This paper studied the influence that knowledge ambiguity and knowledge complexity had on the enterprise innovation performance in technology alliance from the view of knowledge characteristics. At the same time， it studied the adjustment effect that the dynamic changes of the external environment had on the relationship. It used the survey data of Huaian， Liuhe in Nanjing， Nanjing software valley， Pukou science and technology Park verified the hypothesis. Empirical results showed that knowledge ambiguity was negatively related to the enterprise innovation performance and knowledge complexity was positively related to the enterprise innovation performance. In addition， the empirical results showed that environmental dynamics had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge ambiguity and the enterprise innovation performance and it had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge complexity and the enterprise innovation performance.

Key words：knowledge characteristics； innovation performance of enterprises； environmental dynamics； moderating effect； technology alliance

随着世界经济快速由工业经济向知识经济转化，消费者需求也逐渐趋向个性化、多元化，创新已成为企业、区域乃至国家获取竞争优势的基本途径。近年来，许多企业都选择与科研机构、高等院校及其他企业组建企业技术联盟，这也逐渐成为一种主流的创新模式。通过技术联盟，企业能够从外部获得丰富的资源和信息，而知识作为新的战略性资源，能够给企业的创新绩效带来巨大影响。为了可持续发展，企业应了解和把握知识要素特征，利用知识整合企业的技术基础，拥有新的技术和能力，不断适应环境变化和改善创新绩效。

技术联盟建立的直接目的在于建立一个“场”，进行企业和合作对象间相关技术知识的创造与转移，但要维持其稳定性，必须提高知识转换的效率，改善知识转换的效果[1]。企业只有能够识别和吸收外部有价值的知识并将其付诸实践，才能真正提高创新绩效。而要将知识付诸实践，必须要理解知识要素特征。模糊性是知识的一种重要属性，对于知识的接收者来说，知识的模糊性越低，越容易理解[2]。知识的复杂性是指知识有着多层次内部结构，组成知识的各内部要素具有异质性、多样性，且进化发展方式多样[3]。纵观以往相关研究，人们不难发现环境的动态变化是影响企业创新绩效的重要因素。例如范志刚等将环境的动态性作为调节变量，研究企业战略柔性与创新绩效的作用机制[4]。环境动态性很少直接作为调节变量进行研究，通常是作为环境不确定性中的一个维度进行研究。基于此，本文以环境动态性为调节变量，研究知识要素特征对技术联盟内企业创新绩效的影响机制，以期对提升企业创新绩效以及引导技术联盟内企业创新政策的制定等都具有重要的现实意义。

1 理论背景与研究假设

1.1 知识要素特征与技术联盟内企业创新绩效之间的关系

从知识特征的角度看，知识是一种包括文字化的资讯、结构化的经验以及专家见解的综合体。由于研究视角不同，对其要素特征的划分维度也不同，本文主要借鉴Bustamante的研究 [5]，同时结合具体研究的技术联盟下的企业，选取知识模糊性、知识复杂性两个维度来衡量知R要素特征。

关于技术联盟内知识模糊性与企业创新绩效的关系，国外有学者认为只有知识交换的双方都有较高的沟通能力交换才有效，对于知识的接收者来说，知识模糊性越低越容易理解，反之理解就比较困难[2]。知识的模糊性越强，越难以规范化和进行传递，阻碍企业创新活动。技术联盟内企业在创新过程中，知识的模糊性使得知识传播效率降低，不利于联盟内企业对知识的理解与利用，从而对企业创新绩效产生不利影响。因此，模糊性知识对于企业来说是不可延续的，知识较高的模糊性会不利于运用知识开展企业的创新活动。据此，本研究做出下列假设：

H1：知识模糊性特征与技术联盟内企业创新绩效负相关。

知识的复杂性包括结构复杂性、运动复杂性、组分复杂性，组成知识的各内部要素具有异质性、多样性，具有多样的进化发展方式[3]。关于技术联盟内知识复杂性与企业创新绩效的关系，王长峰指出知识的复杂性对企业创新绩效起正向作用，企业通过对复杂性知识的吸收与利用，能够提高自身能力，从而有利于企业创新绩效的提高[6]。技术联盟中的企业在创新过程中，对复杂的知识不断探索、利用，有利于其形成自身竞争优势，提高企业创新绩效。据此，本研究做出下列假设：

H2：知识复杂性特征与技术联盟内企业创新绩效正相关。

1.2 环境动态性的调节作用

环境动态性是指环境要素的变化幅度、变化速度、变化频率以及其不可预见的程度[7]。在知识经济时代，环境的动态性特征更加明显，如消费需求的变化、技术更新换代的速度以及企业之间的激烈竞争，都要求企业不断提高自身的调整能力和应变能力，及时整合资源。

企业赖以生存和发展的外部环境具有很大的不确定性，这种不确定性会影响知识要素特征和创新绩效的关系。动态环境下市场需求和技术发展的不断变化使得企业面临巨大的创新压力，企业需要运用新的知识与技能来解决这一问题，然而技术联盟内企业知识模糊性却使得知识的传播、理解变得困难，企业之间沟通难度加大，无法得到创新所需的知识与技术等资源，创新绩效无法提升。因此，环境的动态性会使得企业知识模糊性对创新绩效的不利影响进一步强化。而知识的复杂性可以使得企业不断对现有知识进行理解、吸收、运用，从中发现新的创新点，推动创新活动的展开，从而提高自身创新绩效，形成竞争优势，因此环境动态性会进一步强化知识复杂性对创新绩效的正向作用。据此，提出如下假设：

H3：环境动态性正向调节技术联盟中知识模糊性与企业创新绩效之间的关系。

H4：环境动态性正向调节技术联盟中知识复杂性与企业创新绩效之间的关系。

综上所述，本文的研究模型与相应的假设可用图1来描述。

图1 研究模型与相应假设

2 研究设计

2.1 变量测量

为保证所用测量量表的内容效度，依照 LIKERT5点量表对测评题项进行量化，在已成熟的量表基础上结合调查对象作了调整。针对每个题项与实际情况的匹配程度进行打分，答题者对题项表述的符合程度从“1表示完全不符合”到“5表示完全符合”中选择。

2.1.1 自变量：知识要素特征

知识模糊性的测量主要借鉴王长峰和王瑛的测度量表[6，8]。对知识复杂性的测度主要借鉴王长峰的研究成果，从知识的获取、知识的理解、知识的广度、知识的应用4个角度来衡量知识的复杂性[6]。

2.1.2 因变量：企业创新绩效

主要借鉴 Vonderembse、Ritter的测度量表，从产品创新和工艺创新两个维度进行测量，用企业新产品开发的成功率、新产品的市场反应、新产品的技术含量3个测量指标衡量产品创新绩效，用企业作业流程、弹性生产能力、产品的生产成本3个测量指标衡量工艺创新绩效[9，10]。

2.1.3 调节变量：环境动态性

借鉴Jaworsk和范志刚研究的量表进行适度的调整，从技术、顾客、市场考虑，对环境动态性进行具体衡量，主要包括4个题项[4，11]。

2.1.4 控制变量

回顾有关企业创新绩效的实证研究，选择了4个控制变量：企业成立时间、企业性质、主导行业和员工人数。

2.2 问卷设计与数据收集

2.2.1 问卷设计

根据已有的文献资料和理论数据，确定问卷的调查框架，完成问卷初步设计；选择技术联盟内20家企业进行实地访谈，并与专业老师、专家进行讨论，对问卷进行修改，保证问卷的可行性；将修改好的问卷再次发放给实地访谈的20家企业，根据企业反馈的信息对问卷进行完善，确定正式的调查问卷。

2.2.2 数据收集

本研究对江苏淮安、南京六合、中国软件谷（南京）、南京浦口科技园中多家技术联盟的企业进行随机抽样，共选取了300家进行调研。经过三个多月的时间向企业一线知识型员工、研发人员以及企业管理人员共发放问卷300 份，回收问卷179 份、回收率为59.67%，其中有效问卷157份、有效回收率为87.71%。通过样本的描述性统计看，企业成立时间大多数集中在1～5年和6～10年这两个年龄段、分别为45.22%和36.31%，而成立时间在20年以上的企业较少、为18.47%；企业性质多样，民营企业较多、占63.06%；企业拥有的员工数差异较大，50人以下占8.28%，51～100人占43.95%，101～200人占35.03%，200人以上占12.74%；企业分布在各个行业，主要集中在软件和信息技术服务业、加工制造业，前者占46.5%，后者占22.29%，从整体上来看，样本的分布涉及到各大规模的企业。