孫源
(北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京 100044)
基于社會網(wǎng)絡(luò)理論視角,高技術(shù)集群企業(yè)通過對知識的經(jīng)常性互動和交流形成知識鏈,知識鏈之間的交互和聯(lián)結(jié)構(gòu)成知識網(wǎng)絡(luò),企業(yè)間的知識活動都通過知識網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征是從關(guān)系主義視角將知識網(wǎng)絡(luò)看做知識和信息的載體,關(guān)注網(wǎng)絡(luò)行為主體間的社會性粘滯關(guān)系和互動關(guān)系,通過關(guān)系強度、關(guān)系質(zhì)量和關(guān)系穩(wěn)定性等,解釋網(wǎng)絡(luò)中的資源路徑和網(wǎng)絡(luò)傳染性特征。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系為企業(yè)帶來信息收益。[1]知識轉(zhuǎn)移是知識資源在知識網(wǎng)絡(luò)不同行為主體之間有目的、有意識的動態(tài)傳播和擴散。集群企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移是不均勻并具有選擇性的,[2]知識轉(zhuǎn)移的動機是解釋知識轉(zhuǎn)移問題的一個關(guān)鍵方面,[3]知識轉(zhuǎn)移活動參與各方的轉(zhuǎn)移動機最終決定知識轉(zhuǎn)移是否能夠順利開展。
在組織理論中,對網(wǎng)絡(luò)的分析是基于“聯(lián)結(jié)對行為的影響往往大于節(jié)點的屬性。此外,節(jié)點的行為不僅受其直接聯(lián)結(jié)的影響,還受更大范圍的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聯(lián)接模式的制約?!盵4]“個體行為是嵌入在一個具體、實時的社會聯(lián)系系統(tǒng)中的”[5]的前提假設(shè)展開的。因此,在知識網(wǎng)絡(luò)的組織情境中,參與知識轉(zhuǎn)移的行動者的認知和個性等會影響網(wǎng)絡(luò)行為主體的互動關(guān)系,但同時又會受到行為主體間互動關(guān)系的影響和制約。[6]現(xiàn)有關(guān)于集群企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的研究大都停留在個體的微觀層面,或?qū)⒓浩髽I(yè)視為一個整體,過度強調(diào)集群企業(yè)平等享受群內(nèi)知識轉(zhuǎn)移為其帶來的收益。本研究將打破這一研究局限,重點探討并實證分析在知識網(wǎng)絡(luò)的組織情境下,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征通過企業(yè)雙方知識轉(zhuǎn)移動機的中介作用,對高技術(shù)集群企業(yè)知識轉(zhuǎn)移效果的影響,彌補該領(lǐng)域理論研究和實證研究的不足。
1.關(guān)系強度與知識轉(zhuǎn)移雙方的動機。在知識網(wǎng)絡(luò)的知識轉(zhuǎn)移過程中,關(guān)系強度是參與轉(zhuǎn)移的主體之間交互作用、情感強度和互惠對等程度的函數(shù)。它強調(diào)參與轉(zhuǎn)移活動雙方間一對一的聯(lián)結(jié)關(guān)系,這種聯(lián)結(jié)關(guān)系具體體現(xiàn)在兩方面:一是知識互動的頻率;二是知識交換的數(shù)量。集群企業(yè)間密切頻繁的互動建立起的緊密聯(lián)結(jié),更容易使雙方形成共同的信念、態(tài)度和觀點,從而減少知識轉(zhuǎn)移主體對知識轉(zhuǎn)移過程中可能存在的風(fēng)險的擔(dān)憂,[7]增強企業(yè)知識轉(zhuǎn)移的動機,[8]因此,關(guān)系強度通過知識轉(zhuǎn)移雙方的動機影響知識轉(zhuǎn)移效果。基于了解的互動對知識發(fā)送方和接收方的知識轉(zhuǎn)移動機具有正向影響,從而對轉(zhuǎn)移的效果產(chǎn)生正向影響。由此提出如下假設(shè):
H1:關(guān)系強度能增強知識發(fā)送方的發(fā)送動機,并最終對知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
H2:關(guān)系強度能增強知識接收方的接收動機,并最終對知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
2.關(guān)系質(zhì)量對知識發(fā)送放和知識接收方的動機的影響。知識網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系質(zhì)量取決于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間的信任關(guān)系。信任是基于對對方行為的預(yù)期,愿意承擔(dān)對方有損自己的風(fēng)險與代價[8]如果知識轉(zhuǎn)移雙方不存在信任,知識發(fā)送方和接收方就會因為恐懼、懷疑、警惕等因素而降低知識轉(zhuǎn)移的動機,最終使知識轉(zhuǎn)移以失敗告終。因而,信任是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群中非常重要的生產(chǎn)性社會資本,它通過影響轉(zhuǎn)移雙方的心理過程,降低參與知識轉(zhuǎn)移的風(fēng)險,提高預(yù)期的收益,從而增加雙方的轉(zhuǎn)移意愿。[9]高技術(shù)集群企業(yè)間信任程度越高,知識轉(zhuǎn)移主體的知識轉(zhuǎn)移動機越強,對知識轉(zhuǎn)移效果的正向影響越顯著。由此提出如下假設(shè):
H3:關(guān)系質(zhì)量能增強知識發(fā)送方的發(fā)送動機,并最終對知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
H4:關(guān)系質(zhì)量能增強知識接收方的接收動機,并最終對知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
3.關(guān)系穩(wěn)定性對知識發(fā)送放和接收方的動機的影響。知識網(wǎng)絡(luò)節(jié)點企業(yè)間的關(guān)系穩(wěn)定性是指企業(yè)雙方的熟悉程度和彼此間知識交流與合作的持續(xù)程度。關(guān)系持久度越高,合作關(guān)系越緊密且持久。張志勇、劉益[10]認為網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的不斷增強對參與知識轉(zhuǎn)移的主體的轉(zhuǎn)移動機有提升作用。Helmsing[11]指出,企業(yè)相信通過長期合作和知識的共享能夠產(chǎn)生新價值,基于這種想法,企業(yè)之間更愿意互相分享有價值的知識,并承擔(dān)在這種知識轉(zhuǎn)移的過程中發(fā)生的風(fēng)險。可見,長期穩(wěn)定的合作關(guān)系,能有效減少知識轉(zhuǎn)移中的障礙,降低溝通成本,促進轉(zhuǎn)移主體間的合作和信任,提升知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移動機,進而影響知識轉(zhuǎn)移的效果。由此提出如下假設(shè):
H5:關(guān)系穩(wěn)定性能增強知識發(fā)送方的發(fā)送動機,并最終對節(jié)點企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
H6:關(guān)系穩(wěn)定性能增強知識接收方的接收動機,并最終對節(jié)點企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果產(chǎn)生正向影響。
1.問卷設(shè)計。本研究的調(diào)查問卷是在大量文獻研究和對相關(guān)企業(yè)進行深入實地訪談的基礎(chǔ)上,征求學(xué)術(shù)團隊和相關(guān)領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者的意見進行設(shè)計的。然后將問卷發(fā)放到進行實地訪談的30家高新技術(shù)企業(yè)中,對負責(zé)企業(yè)知識管理的中高層管理人員進行預(yù)測試,根據(jù)預(yù)測試結(jié)果和反饋,修改問卷,最終形成用于大規(guī)模調(diào)研的正式問卷。問卷大致分為以下幾個部分:(1)受調(diào)查企業(yè)的基本情況;(2)集群知識網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點企業(yè)間關(guān)系特征的評價;(3)知識轉(zhuǎn)移雙方動機的評價;(4)知識轉(zhuǎn)移效果的評價。
2.樣本來源。本文選取我國三個發(fā)展較為成熟的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群:中關(guān)村科技園區(qū)、沈陽高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)和鄭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)作為研究樣本,篩選其中符合研究目標的企業(yè)進行調(diào)研。共發(fā)放問卷537份,收回440份,其中有效問卷345份,占回收問卷的78.4%。
3.變量測量。本問卷按照定性與定量相結(jié)合的方法進行設(shè)計采用七級李克特(7-Liket Scale)打分法由被調(diào)查者打分,對相關(guān)變量進行測量。
對關(guān)系強度的測量參考Reagans和McEvily[12]對關(guān)系強度測量指標的定義,從知識轉(zhuǎn)移雙方互動頻率、互動時間、信任度和資源依賴度進行測量。對關(guān)系質(zhì)量的測量參考Inkpen和Tsang[13]的研究,從知識轉(zhuǎn)移雙方是否可以交換機密信息、是否能積極協(xié)調(diào)解決問題和彼此信任度進行測量。對關(guān)系穩(wěn)定性的測量參考Marsden[14]從雙方的熟悉程度和關(guān)系持久度兩方面進行測量。
知識發(fā)送方的發(fā)送動機從滿足自身成就感、彌補自身知識缺陷、投入人財物和設(shè)定嚴格的風(fēng)險管控機制四方面進行測量。知識接收方的接收動機從接收方面臨較大的市場競爭壓力、接收方知識水平和技術(shù)能力有限、接收方對發(fā)送方充分信任和投入人財物四方面進行測量。
參考Cumming和Teng[15]對知識轉(zhuǎn)移效果的測量指標,從轉(zhuǎn)移是否順暢、接收方的滿意感、接收方競爭優(yōu)勢和市場地位的提升以及知識轉(zhuǎn)移雙方知識能力和水平的提升這四方面進行測量。
4.信度和效度檢驗。對本研究各變量進行KMO樣本測度和Bartlett球度檢驗,得出各項數(shù)據(jù)均適合做因子分析,然后采用主成分分析法和方差最大化旋轉(zhuǎn)進行因子提取并估計因子載荷,得出提取的因子都能較好解釋測量變量,本研究具有較好的效度。然后根據(jù)Cronbach's alpha系數(shù)對測量題目間的內(nèi)部一致性指標進行測量,結(jié)果表明Cronbach's alpha系數(shù)均大于0.6,說明樣本信度較好。
為檢驗本文提出的假設(shè),在進行回歸假設(shè)檢驗前,先采用Pearson相關(guān)分析方法,對各研究變量進行相關(guān)性檢驗。結(jié)果如表1所示:
表1 各變量的描述統(tǒng)計和Pearson相關(guān)系數(shù)
由檢驗結(jié)果可知,高技術(shù)集群企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系強度與知識接收方的動機顯著正相關(guān)(r=0.098,p<0.05),初步驗證了假設(shè)H2;而關(guān)系強度和知識發(fā)送方的動機的相關(guān)系數(shù)不顯著,與本研究的預(yù)期假設(shè)有所不同,所以假設(shè)H1沒有得到支持。關(guān)系質(zhì)量與知識接收方的接收動機顯著相關(guān)(r=0.101,p<0.05);關(guān)系質(zhì)量與知識發(fā)送方的發(fā)送動機顯著相關(guān)(r=0.102,p<0.05),初步驗證研究假設(shè)H3和H4。知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系穩(wěn)定性與知識接收方的動機呈顯著正相關(guān)(r=0.097,p<0.05),初步驗證了研究假設(shè)H6;而關(guān)系穩(wěn)定性與知識發(fā)送方的動機的相關(guān)系數(shù)不顯著,與本研究的預(yù)期假設(shè)不同,所以研究假設(shè)H5沒有得到支持。
在本研究中,將知識轉(zhuǎn)移雙方的動機視為知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征和知識轉(zhuǎn)移效果之間的中介變量,中介變量的檢驗采用溫忠麟等[16]給出的檢驗程序,對知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移動機在知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征影響知識轉(zhuǎn)移效果中的中介作用進行檢驗,設(shè)定如下回歸模型,回歸分析采用逐步多元回歸分析:
EKT=a1*RS+a2*RQ+a3*RST+e1
KSM=b1*RQ+e2
KAM=c1*RS+c2*RQ+c3*RST+e3
EKT=a'1*RS+a'2*RQ+a'3*RST+d1KSM+d2KAM+e4
其中,EKT代表知識網(wǎng)絡(luò)中的知識轉(zhuǎn)移,KSM代表知識發(fā)送方的發(fā)送動機,KAM代表知識接收方的接收動機,RS代表關(guān)系強度,RQ代表關(guān)系質(zhì)量,RST代表關(guān)系穩(wěn)定性。a1、a2、a3分別代表知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征即關(guān)系強度、關(guān)系質(zhì)量和關(guān)系穩(wěn)定性對知識轉(zhuǎn)移效果的歸回系數(shù)。b1、c1-c3分別代表集群知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征對知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移動機的回歸系數(shù)。d1-d2分別代表知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移動機對知識轉(zhuǎn)移效果的回歸系數(shù)。a1'-a3'分別代表引入知識轉(zhuǎn)移雙方的轉(zhuǎn)移動機變量后,知識轉(zhuǎn)移雙方的關(guān)系特征對知識轉(zhuǎn)移效果的回歸系數(shù)。e1-e4是各模型的隨機誤差項。
知識轉(zhuǎn)移雙方動機的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果如表2所示。
表2 知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征、知識轉(zhuǎn)移雙方動機、知識轉(zhuǎn)移效果的回歸結(jié)果
根據(jù)表2,四個模型中各回歸變量的VIF值均沒有超過1.6,遠遠小于10,所以均在可接受的范圍內(nèi),說明回歸變量之間不存在嚴重的多重共線性。各模型的F值對應(yīng)的P值均小于0.01,說明模型設(shè)定較為合理。進而可以根據(jù)模型的回歸結(jié)果進行分析和驗證前文提出的假設(shè)。
根據(jù)表2模型一中的回歸結(jié)果可知,知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征對企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移效果的直接回歸中,關(guān)系強度、關(guān)系質(zhì)量和關(guān)系穩(wěn)定性的回歸系數(shù)均為正,且分別在0.01和0.05的水平下顯著。根據(jù)模型二的回歸結(jié)果可知,知識轉(zhuǎn)移雙方的關(guān)系質(zhì)量對知識發(fā)送方的發(fā)送動機有顯著的正向影響,回歸系數(shù)在0.01的水平下顯著。由模型三可知,知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征對知識接收方的動機有顯著的正向影響,且回歸系數(shù)在0.05水平下顯著。由模型四綜合回歸的結(jié)果可知,知識轉(zhuǎn)移雙方的動機對知識轉(zhuǎn)移效果的回歸系數(shù)均為正,且在0.01的水平下顯著。同時,對比模型一至三的回歸結(jié)果可以看出,知識轉(zhuǎn)移雙方的動機的引入,使得知識轉(zhuǎn)移雙方的關(guān)系強度、關(guān)系質(zhì)量和關(guān)系穩(wěn)定性對知識轉(zhuǎn)移效果的影響不再顯著(顯著性概率分別由0.00、0.038和0.042變?yōu)?.112、0.392和0.282)。由此可以判斷,知識轉(zhuǎn)移雙方的知識轉(zhuǎn)移動機在集群知識網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征對知識轉(zhuǎn)移效果的影響中具有完全的中介作用。
由上述分析可知,本文提出的假設(shè)H2、H3、H4和H6得到了進一步驗證。
本文的研究結(jié)果,對我國高技術(shù)集群企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)的知識轉(zhuǎn)移實踐具有如下啟示:(1)在知識經(jīng)濟和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟背景下,高技術(shù)集群企業(yè)管理者在管理實踐中必須轉(zhuǎn)變單一的管理模式和管理思維,充分考慮企業(yè)所處知識網(wǎng)絡(luò)這一組織情境,通過與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他企業(yè)組織的有效互動增進彼此了解,著力建立知識轉(zhuǎn)移雙方的信任關(guān)系,合理安排知識資源的分配和使用,為建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系打好基礎(chǔ)。(2)為使知識轉(zhuǎn)移動機在知識轉(zhuǎn)移過程中發(fā)揮良好的中介作用,知識轉(zhuǎn)移雙方應(yīng)當努力提升知識學(xué)習(xí)和知識創(chuàng)新的能力,減少溝通成本和對轉(zhuǎn)移過程中不確定因素的擔(dān)憂,使知識轉(zhuǎn)移達到良好效果。
[1]王曉娟.知識網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)競爭優(yōu)勢:浙江產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)驗研究[M].上海:上海科學(xué)院出版社,2009:79-105.
[2]E GIULIANI,M BELL.The micro-determinants of meso-level learning and innovation:evidence from a Chilean wine cluster[J].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):82-111.
[4]W RICHARD SCOTT,GERALD F DAVIS.組織理論[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2011:298-323.
[5]M GRANOVETTER.Economic action and social structure:the problem of embeddedness[J].American journal 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 al.Ambidexterity and Performance in Small-to Medium-Sized Firms:The Pivotal Role of Top Management Team Behavioral Integration[J].Journal of Management,2006,32(5):646-672.
[8]MAYER R C,DAVIS JH,SCHONAN F D.An Integration Model of or ganizational Trust[J].Academy of Management Review,1995(20):709-734.
[9]汪永星,趙西萍,周密,等.人際信任、知識特性在知識轉(zhuǎn)移作用機制中的調(diào)節(jié)效應(yīng)研究[J].軟科學(xué),2012(9):28-33.
[10]張志勇,劉益.基于網(wǎng)絡(luò)視角的企業(yè)間知識轉(zhuǎn)移研究[J].情報雜志,2007(11):72-74.
[11]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.Social capital,networks,and knowledge transfer[J].Academy of management review,2005,30(1):146-165.
[14]PETER V MARSDEN.Network Data and Measurement[J].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 technology management,2003(20):39-68.
[16]溫忠麟,侯杰泰,張雷.調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的比較和應(yīng)用[J].心理學(xué)報,2005(2):128-134.