高技术集群企业知识网络关系特征影响知识转移的实证研究

＿＿＿　Ｌ—　Ｃ＝，　同　技术集群企业知识网络关系特征　影响知识转移的实证研究　孙　源　（北京交通大学经济管理学院，北京１０００４４）　【摘　要】　本研究根据对我国三个典型的高技术产业集群中５３７个集群企业３４５份有效调查问卷数据，　基于社会网络理论视角，实证研究知识网络关系特征对知识转移的影响，建立二者的关系模型，并运用相关性　分析法和多元回归分析法，重点分析知识转移动机的中介作用。本研究拓展了高技术集群企业知识网络和知识　转移领域的理论研究，同时弥补该领域实证研究的不足，为我国高技术产业集群在知识经济和网络经济背景下　提升知识转移效率提供有益的理论帮助和实践指导。　【关键词】　知识网络；知识转移；关系强度；关系质量；关系稳定性　【中图分类号】Ｆ２７６．４３　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００４—２７６８（２０１４）０３—００５１—０４　基于社会网络理论视角，高技术集群企业通　过对知识的经常性互动和交流形成知识链，知识　链之间的交互和联结构成知识网络，企业间的知　络结构和联接模式的制约。”【　ｌ‘‘个体行为是嵌入　在一个具体、实时的社会联系系统中的”［５］的前提　假设展开的。因此，在知识网络的组织情境中，参　与知识转移的行动者的认知和个性等会影响网络　识活动都通过知识网络实现。知识网络的关系特　征是从关系主义视角将知识网络看做知识和信息　的载体，关注网络行为主体间的社会性粘滞关系　和互动关系，通过关系强度、关系质量和关系稳定　行为主体的互动关系，但同时又会受到行为主体　间互动关系的影响和制约。ｆ６１现有关于集群企业　知识转移的研究大都停留在个体的微观层面，或　将集群企业视为一个整体，过度强调集群企业平　等享受群内知识转移为其带来的收益。本研究将　打破这一研究局限，重点探讨并实证分析在知识　网络的组织情境下，网络关系特征通过企业双方　性等，解释网络中的资源路径和网络传染性特征。　网络关系为企业带来信息收益。…知识转移是知　识资源在知识网络不同行为主体之间有目的、有　意识的动态传播和扩散。集群企业间知识转移是　不均匀并具有选择性的，【　】知识转移的动机是解　释知识转移问题的一个关键方面，『３】知识转移活　动参与各方的转移动机最终决定知识转移是否能　够顺利开展。　在组织理论中，对网络的分析是基于“联结对　行为的影响往往大于节点的属性。此外，节点的行　知识转移动机的中介作用，对高技术集群企业知　识转移效果的影响，弥补该领域理论研究和实证　研究的不足。　一一　、理论基础与研究假设　１．关系强度与知识转移双方的动机。在知识网　络的知识转移过程中，关系强度是参与转移的主　体之间交互作用、情感强度和互惠对等程度的函　为不仅受其直接联结的影响，还受更大范围的网　【收稿日期】２０１３—１２—０３　【基金项目】国家软科学研究计划基金资助项目“我国产业基地集群式创新机制研究”（Ｂ１２Ｂ４０００１０）　【作者简介】孙源（１９８８－），女，河南新乡人，北京交通大学经济管理学院博士研究生，研究方向：组织理论和知识管理。　数。它强调参与转移活动双方间一对一的联结关　转移的过程中发生的风险。可见，长期稳定的合作　系，这种联结关系具体体现在两方面：一是知识互　动的频率；二是知识交换的数量。集群企业间密切　频繁的互动建立起的紧密联结，更容易使双方形　关系，能有效减少知识转移中的障碍，降低沟通成　本，促进转移主体间的合作和信任，提升知识转移　双方的转移动机，进而影响知识转移的效果。由此　提出如下假设：　Ｈ５：关系稳定性能增强知识发送方的发送动　机，并最终对节点企业间知识转移效果产生正向　影响。　成共同的信念、态度和观点，从而减少知识转移主　体对知识转移过程中可能存在的风险的担忧，【７Ｊ　增强企业知识转移的动机，［８１因此，关系强度通过　知识转移双方的动机影响知识转移效果。基于了　解的互动对知识发送方和接收方的知识转移动机　Ｈ６：关系稳定性能增强知识接收方的接收动　具有正向影响，从而对转移的效果产生正向影响。　由此提出如下假设：　Ｈ１：关系强度能增强知识发送方的发送动机，　并最终对知识转移效果产生正向影响。　Ｈ２：关系强度能增强知识接收方的接收动机，　并最终对知识转移效果产生正向影响。　２．关系质量对知识发送放和知识接收方的动机　的影响。知识网络中的关系质量取决于网络节点　间的信任关系。信任是基于对对方行为的预期，愿　意承担对方有损自己的风险与代价ｆ８］如果知识转　移双方不存在信任，知识发送方和接收方就会因　为恐惧、怀疑、警惕等因素而降低知识转移的动　机，最终使知识转移以失败告终。因而，信任是高　技术产业集群中非常重要的生产性社会资本，它　通过影响转移双方的心理过程，降低参与知识转　移的风险，提高预期的收益，从而增加双方的转移　意愿。［９１高技术集群企业间信任程度越高，知识转　移主体的知识转移动机越强，对知识转移效果的　正向影响越显著。由此提出如下假设：　Ｈ３：关系质量能增强知识发送方的发送动机，　并最终对知识转移效果产生正向影响。　Ｈ４：关系质量能增强知识接收方的接收动机，　并最终对知识转移效果产生正向影响。　３．关系稳定性对知识发送放和接收方的动机的　影响。知识网络节点企业间的关系稳定性是指企　业双方的熟悉程度和彼此间知识交流与合作的持　续程度。关系持久度越高，合作关系越紧密且持　久。张志勇、刘益ｌｌ０】认为网络稳定性的不断增强对　参与知识转移的主体的转移动机有提升作用。　ＨｅｌｍｓｉｎｇＩ“　指出，企业相信通过长期合作和知识的　共享能够产生新价值，基于这种想法，企业之间更　愿意互相分享有价值的知识，并承担在这种知识　机，并最终对节点企业间知识转移效果产生正向　影响。　二、研究设计　１．问卷设计。本研究的调查问卷是在大量文献　研究和对相关企业进行深入实地访谈的基础上，　征求学术团队和相关领域专家学者的意见进行设　计的。然后将问卷发放到进行实地访谈的３０家高　新技术企业中，对负责企业知识管理的中高层管　理人员进行预测试，根据预测试结果和反馈，修改　问卷，最终形成用于大规模调研的正式问卷。问卷　大致分为以下几个部分：（１）受调查企业的基本情　况；（２）集群知识网络中节点企业间关系特征的评　价；（３）知识转移双方动机的评价；（４）知识转移　效果的评价。　２．样本来源。本文选取我国三个发展较为成熟　的高技术产业集群：中关村科技园区、沈阳高新技　术产业开发区和郑州高新技术产业开发区作为研　究样本，筛选其中符合研究目标的企业进行调研。　共发放问卷５３７份，收回４４０份，其中有效问卷　３４５份，占回收问卷的７８．４％。　３．变量测量。本问卷按照定性与定量相结合的　方法进行设计采用七级李克特（７－Ｌｉｋｅｔ　Ｓｃａｌｅ）打　分法由被调查者打分，对相关变量进行测量。　对关系强度的测量参考Ｒｅａｇａｎｓ和ＭｃＥｖｉｌｙ　对关系强度测量指标的定义，从知识转移双方互　动频率、互动时间、信任度和资源依赖度进行测　量。对关系质量的测量参考Ｉｎｋｐｅｎ和Ｔｓａｎｇｔ　的研　究，从知识转移双方是否可以交换机密信息、是否　能积极协调解决问题和彼此信任度进行测量。对　关系稳定性的测量参考Ｍａｒｓｄｅｎ　ｒＭ］从双方的熟悉　程度和关系持久度两方面进行测量。　知识发送方的发送动机从满足自身成就感、　弥补自身知识缺陷、投人人财物和设定严格的风　险管控机制四方面进行测量。知识接收方的接收　动机从接收方面临较大的市场竞争压力、接收方　知识水平和技术能力有限、接收方对发送方充分　信任和投人人财物四方面进行测量。　参考Ｃｕｍｍｉｎｇ和Ｔｅｎｇ［　】对知识转移效果的测　量指标，从转移是否顺畅、接收方的满意感、接收　方竞争优势和市场地位的提升以及知识转移双方　知识能力和水平的提升这四方面进行测量。　４．信度和效度检验。对本研究各变量进行ＫＭＯ　样本测度和Ｂａｒｔｌｅｔｔ球度检验，得出各项数据均适　合做因子分析，然后采用主成分分析法和方差最大　化旋转进行因子提取并估计因子载荷，得出提取　的因子都能较好解释测量变量，本研究具有较好　的效度。然后根据Ｃｒｏｎｂａｃｈ’Ｓ　ａｌｐｈａ系数对测量题　目间的内部一致性指标进行测量，结果表明Ｃｒｏｎ—　ｂａｃｈ’Ｓ　ａｌｐｈａ系数均大于Ｏ．６，说明样本信度较好。　三、假设检验　为检验本文提出的假设，在进行回归假设检　验前，先采用Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析方法，对各研究变　量进行相关性检验。结果如表１所示：　表１　各变量的描述统计和Ｐｅａｒｓｏｎ相关系数　变　量均值标准差　１　２　３　４　５　６　１－关系强度　５．３０３８　０．５１９７４　１　２＿关系质量４．８６４７　０．４９４８２　０．５６５”　１　３－关系稳定性４．７７１１　０．５８５６１　Ｏ．０９９　０．２５８　１　４．￣ｔａ接收方的动机４．９５７７　０．５８８３５　０．０９８　Ｏ．１０１　０．０９７＊　１　５僦Ｒ发送方的动机５．３５０８　０．５８１１６　０．０５１　０．１０２＂０．０６１　Ｏ．１０８　１　６枷只转移效果　５．０６８３　０．６１６５２　０．３３９＊＊０．２９３＊＊０．１２９＂Ｏ．１５５”Ｏ．１３７　１　注：　在０．０１的水平上显著相关，　在０．Ｏ５的水平上显著相关　由检验结果可知，高技术集群企业知识网络　的关系强度与知识接收方的动机显著正相关　（ｒ＝０．０９８，ｐ＜Ｏ．０５），初步验证了假设Ｈ２；而关系强　度和知识发送方的动机的相关系数不显著，与本　研究的预期假设有所不同，所以假设Ｈ１没有得　到支持。关系质量与知识接收方的接收动机显著　相关（ｒ＝０．１０１，ｐ＜０．０５）；关系质量与知识发送方的　发送动机显著相关（ｒ＝０．１０２，ｐ＜０．０５），初步验证研　究假设Ｈ３和Ｈ４。知识网络的关系稳定性与知识　接收方的动机呈显著正相关（ｒ＝０．０９７，ｐ＜０．０５），初　步验证了研究假设Ｈ６；而关系稳定性与知识发送　方的动机的相关系数不显著，与本研究的预期假　设不同，所以研究假设Ｈ５没有得到支持。　在本研究中，将知识转移双方的动机视为知　识网络关系特征和知识转移效果之间的中介变　量，中介变量的检验采用温忠麟等『１６】给出的检验　程序，对知识转移双方的转移动机在知识网络关　系特征影响知识转移效果中的中介作用进行检　验，设定如下回归模型，回归分析采用逐步多元回　归分析：　ＥＫＴ＝ａｌ　ＲＳ＋ａ２　ＲＱ＋ａ￣　ＲＳＴ＋ｅ　ｌ　ＫＳＭ＝ｂ　１　ＲＱ＋ｅ２　ＫＡＭ＝ｃｌ　ＲＳ＋ｃ２　ＲＱ＋ｃ３　ＲＳＴ＋ｅ３　ＥＫＴ＝ａ＇Ｉ＊ＲＳ＋ａ＇２＊ＲＱ＋ａ＇３＊ＲＳＴ＋ｄ１ＫＳＭ＋ｄ２ＫＡＭ＋ｅ４　其中，ＥＫＴ代表知识网络中的知识转移，ＫＳＭ　代表知识发送方的发送动机，ＫＡＭ代表知识接收　方的接收动机，Ｒｓ代表关系强度，ＲＱ代表关系质　量，ＲＳＴ代表关系稳定性。ｎ　、　、　分别代表知识　网络关系特征即关系强度、关系质量和关系稳定　性对知识转移效果的归回系数。ｂ　、Ｃ１－Ｃ　分别代表　集群知识网络的关系特征对知识转移双方的转移　动机的回归系数。ｄ　一ｄ２分别代表知识转移双方的　转移动机对知识转移效果的回归系数。ａｌ＇－ａ３’分别　代表引入知识转移双方的转移动机变量后，知识　转移双方的关系特征对知识转移效果的回归系　数。ｅｌ－ｅ　是各模型的随机误差项。　知识转移双方动机的中介效应检验结果如　表２所示。　表２知识网络关系特征、知识转移双方动机、　知识转移效果的回归结果　注：　和　分别表示在０．０１和０．０５的水平下显著　根据表２，四个模型中各回归变量的ＶＩＦ值均　没有超过１．６，远远小于１０，所以均在可接受的范　围内，说明回归变量之间不存在严重的多重共线　性。各模型的Ｆ值对应的Ｐ值均小于Ｏ．０１，说明模　型设定较为合理。进而可以根据模型的回归结果　进行分析和验证前文提出的假设。　根据表２模型一中的回归结果可知，知识网　络的关系特征对企业间知识转移效果的直接回归　中，关系强度、关系质量和关系稳定性的回归系数　均为正，且分别在０．０１和０．０５的水平下显著。根　据模型二的回归结果可知，知识转移双方的关系　质量对知识发送方的发送动机有显著的正向影　响，回归系数在０．０１的水平下显著。由模型三可　知，知识网络的关系特征对知识接收方的动机有　显著的正向影响，且回归系数在０．０５水平下显　著。由模型四综合回归的结果可知，知识转移双方　的动机对知识转移效果的回归系数均为正，且在　０．０１的水平下显著。同时，对比模型一至三的回归　结果可以看出，知识转移双方的动机的引人，使得　知识转移双方的关系强度、关系质量和关系稳定　性对知识转移效果的影响不再显著（显著性概率　分别由０．００、０．０３８和０．０４２变为０．１１２、０．３９２和　０．２８２）。由此可以判断，知识转移双方的知识转移　动机在集群知识网络的关系特征对知识转移效果　的影响中具有完全的中介作用。　由上述分析可知，本文提出的假设Ｈ２、Ｈ３、　Ｈ４和Ｈ６得到了进一步验证。　四、结论和管理启示　本文的研究结果，对我国高技术集群企业知　识网络的知识转移实践具有如下启示：（１）在知识　经济和网络经济背景下，高技术集群企业管理者　在管理实践中必须转变单一的管理模式和管理思　维，充分考虑企业所处知识网络这一组织情境，通　过与网络内其他企业组织的有效互动增进彼此了　解，着力建立知识转移双方的信任关系，合理安排　知识资源的分配和使用，为建立长期稳定的合作　关系打好基础。（２）为使知识转移动机在知识转移　过程中发挥良好的中介作用，知识转移双方应当　努力提升知识学习和知识创新的能力，减少沟通　成本和对转移过程中不确定因素的担忧，使知识　转移达到良好效果。　【参考文献】　【１］王晓娟．知识网络与企业竞争优势：浙江产业集群的经验研　究［Ｍ】．上海：上海科学院出版社，２００９：７９—１０５．　［２】Ｅ　ＧＩＵＬＩＡＮＩ，Ｍ　ＢＥＬＬ．Ｔｈｅ　ｍｉｃｒｏ－ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ　ｏｆ　ｍｅｓｏ－ｌｅｖｅｌ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ：ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｍｍ　ａ　Ｃｈｉｌｅａｎ　ｗｉｎｅ　ｃｌｕｓｔｅｒ　ｆＪ１．　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｐｏｌｉｃｙ，２００５，３４（１）：４７—６８．　［３】ＭＯＲＴＥＮ　Ｔ，ＨＡＮＳＥＮ．Ｔｈｅ　Ｓｅａｒｃｈ—Ｔｒａｎｓｆｅｒ　Ｐｒｏｂｌｅｍ：Ｔｈｅ　Ｒｏｌｅ　ｏｆ　Ｗｅａｋ　Ｔｉｅｓ　ｉｎ　Ｓｈａｒｉｎｇ　Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ａｃｒｏｓｓ　Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｕｂｕｎｉｔｓ【Ｊ】．　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ，１９９９，４４（１）：８２—１　１　１．　【４］Ｗ　ＲＩＣＨＡＲＤ　ＳＣＯＴＴ，ＧＥＲＡＬＤ　Ｆ　ＤＡＶＩＳ．组织理论【Ｍ】．北京：中　国人民大学出版社，２０１１：２９８—３２３．　【５］Ｍ　ＧＲＡＮＯＶＥＴＦＥＲ．Ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ａｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｏｃｉａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ［Ｊ］．Ａｍｅｒｉｃａｎ　ｊｏｕｍａｌ　ｏｆ　ｓｏｃｉｏｌｏｇｙ，１９８５，９１（３）：　４８１—５１０．　【６】ＢＲＩＡＮ　ＵＺＺＩ，ＲＹＯＮ　ＬＡＮＣＡＳＴＥＲ．Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ　Ｅｍｂｅｄｄｅｄｎｅｓｓ　ａｎｄ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ：Ｔｈｅ　Ｃａｓｅ　ｏｆ　Ｂａｎｋ　Ｌｏａｎ　Ｍａｎａｇｅｒｓ　ａｎｄ　Ｔｈｅｉｒ　Ｃｌｉｅｎｔｓ【Ｊ】．　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００３，４９（４）：２７６—２９０．　【７】ＭＩＣＨＥＡＬ　Ｈ　ＬＵＢＡＴＫＩＮ，ＺＥＫＩ　ＳＩＭＳＥＫ，ＹＡＮ　ＬＩＮＧ　ｅｔ　ａ１．　Ａｍｂｉｄｅｘｔｅｒｉｔｙ　ａｎｄ　Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｉｎ　Ｓｍａｌｌ－ｔｏ　Ｍｅｄｉｕｍ—Ｓｉｚｅｄ　Ｆｉｍｒｓ：　ｈＴｅ　Ｐｉｖｏｔａｌ　Ｒｏｌｅ　ｏｆ　Ｔｏｐ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｔｅａｍ　Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　【Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００６，３２（５）：６４６－６７２．　【８］ＭＡＹＥＲ　Ｒ　Ｃ，ＤＡＶＩＳ　Ｊ　Ｈ，ＳＣＨＯＮＡＮ　Ｆ　Ｄ．Ａｎ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｏｒ　ｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌ　Ｔｒｕｓｔ［Ｊ】．Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｒｅｖｉｅｗ，１９９５　（２０）：７０９—７３４．　【９］汪永星，赵西萍，周密，等．人际信任、知识特性在知识转移作　用机制中的调节效应研究…．软科学，２０１２（９）：２８—３３．　【１０］张志勇，刘益．基于网络视角的企业间知识转移研究【Ｊ１．情报　杂志，２００７（１１）：７２—７４．　【１　１】Ｂ　ＨＥＬＭＳＩＮＧ．Ｅｘｔｅｒｎａｌｉｔｉｅｓ，ｌｅａｒｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ：ｎｅｗ　ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ　ｏｎ　ｌｏｃａｌ　ｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｊ】．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｎｄ　Ｃｈａｎｇｅ，２００１．３２（２）：２７７—３０８．　［１２］ＲＥＡＧＡＮＳ　Ｒ　Ｅ，Ｂ　ＭＣＥＶＩＬＹ．Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｔｒａｎｓｆｅｒ：Ｔｈｅ　ｅｆｆｅｃｔｓ　ｏｆ　ｃｏｈｅｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｒａｎｇｅ【Ｊ］．Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ．２００３（４８）：２４０—２６７．　【１３】ＩＮＫＰＥＮ　Ａ　Ｃ，ＴＳＡＮＧ　Ｅ　Ｗ　Ｋ．Ｓｏｃｉｌａ　ｃａｐｉｔａｌ，ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｎｄ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｔｒａｎｓｆｅｒ［Ｊ】．Ａｃａｄｅｍｙ　ｏｆ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｒｅｖｉｅｗ，２００５，３０　（１）：１４６—１６５．　［１４】ＰＥＴＥＲ　Ｖ　ＭＡＲＳＤＥＮ．Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｄａｔａ　ａｎｄ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ［Ｊｊ．Ａｎｎｕａｌ　Ｒｅｖｉｅｗ　ｏｆ　Ｓｏｃｉｏｌｏｇｙ，１９９０（１６）：４３５—４６３．　【１５】ＣＵＭＭＩＮＧ　Ｊ　Ｌ，ＴＥＮＧ　Ｂ　Ｓ．Ｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ　Ｒ＆Ｄ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ：Ｔｈｅ　ｋｅｙｓ　ｆａｃｔｏｒｓ　ａｆｆｅｃｔｉｎｇ　ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　ｔｒａｎｓｆｅｒ　ｓｕｃｃｅｓｓ【Ｊ】．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　ｔｃｅｈｎｏｌｏｇｙ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．２００３（２０）：３９—６８．　【ｌ６】温忠麟，侯杰泰，张雷．调节效应与中介效应的比较和应用　【Ｊ］．心理学报，２００５（２）：１２８—１３４．　（责任编辑：Ｌ校对：Ｑ）