知识网络下的集群企业创新绩效研究
时间:2015-02-20
集群企业创新是推动国家和区域经济发展的主要动力,知识网络作为集群平台的核心,其作用不容忽视。本文首先深入探讨了集群企业创新中的竞争、合作与协同机制,接着识别了知识网络下集群企业创新绩效的关键影响因素及指标维度,并构建了相应的评价模型。最后,以上海张江IT集群企业为研究对象,采用SEI评价方法进行了实证分析,结果表明集群企业的学习能力、知识网络特征和网络能力均正向影响其创新绩效,为集群企业知识网络的建设提供了明确的发展方向和思路。
1 集群企业创新中的竞争与合作
在产业集群的环境中,集群企业之间不可避免地上演着竞争与合作。一方面,集群企业需要不断地创新,竞争的存在是企业创新的动力,在集群环境中这种竞争的压力更加直接;另一方面,创新反过来又要求集群企业间加强合作。创新依赖于信息、知识、技术等资源的获取。产业集群创新是一个复杂的、系统的过程,集群企业要进行创新活动离不开它们之间的竞争与合作。
从竞争的角度看,产业集群为同行企业提供了一个平台,集群企业间的竞争与非集群企业比更加激烈。由于处于同一行业,集群内存在许多提供同样产品的供应商,这使得购买者有更强的议价能力,加剧了供应商之间的竞争。而在地理接近的情境下,企业的产品展销会、新品推荐会等行为给竞争者带来观摩的机会,使得信息公开,其他企业通过模仿生产出类似的产品。竞争表现在对市场份额的争夺,资源的争夺和价格方面的博弈等。在这种竞争环境压力下,集群企业创新模式表现出赶超性,大家你追我赶,努力追求先发优势。
从合作的角度看,知识网络是集群企业创新的资源平台,集群企业需要合作来应对共同的市场趋势和技术发展趋势,原因在于现在创新的成本不是单个企业所能承受的。通过合作,集群企业取得优势互补、资源共享,共同促进集群创新。同时,竞争从企业层转到集群层来展开,集群之间这种大竞争的需求可以减少内部摩擦,进一步促使企业间加强合作。在这种外部合作关系下,集群企业创新模式表现出网络性和共生性。
2 知识网络下集群企业创新的特点
集群企业之间既竞争又合作的表现,使得集群企业创新模式具有赶超性、网络性和共生性的特点。在这种创新模式的影响下,知识网络环境中集群企业创新的特点有:第一,集群企业不会“自动”地创新,而是集群企业主动学习的结果,创新的效果如何取决于集群企业的学习吸收能力。在知识网络中,集群企业的学习能力体现了创新模式的赶超性。对知识网络来说,网络的生产学习机制是基本功能,是知识网络运行的重要环节。它首先表现为集群企业生产学习能力的提高,这不仅是技术创新,而且是工程师、技术人员和工人在生产实践中对技术创新和应用的综合能力提高,即“干中学”与“用中学”的能力增强。特别是一些专门的技术知识,只有在生产中不断挖掘积累,形成企业的知识库,最终成为集群企业特有的资产。它不仅为企业开发了质量更高、性能更优的产品和服务,而且在生产实践中丰富和发展了技术本身,极大地提高了企业产品竞争力。第二,知识网络构建及其特征会促进集群企业之间信任和嵌入程度的变化,进而影响到集群企业创新的绩效。在知识网络中,集群企业的结网能力体现了创新模式的网络性。知识网络是一种高嵌入度网络,成员之间地理区位邻近、生活习惯相似,故具有相似的价值观和共同的文化背景。产业集群在发展的初始阶段,集群企业通过血缘、地缘开始集聚,集群企业主的个人关系网络交织成一个关系网络体系并相互作用,这也就是知识网络的初始形态。随着集群的发展壮大,集群企业会成为紧密相关的地方化知识网络的一个嵌入式节点。集群企业容易让双方相互了解,可以比较准确地把握对方行为态度。知识网络本身的根植性,降低了交易成本,减少了机会主义倾向,增加了集群企业间的信任,促进了集群运营的效率。产业集群发展到一定阶段,集群的分工协作机制会逐步形成和完善,集群成员能专注于自身业务发展,将低价值、非核心的业务外包出去。通过构建知识网络,集群企业可以更有效地获取更多、更新的外部市场信息和技术知识,进而影响到集群企业创新绩效和实践。第三,知识网络的外部联系促进外部知识和技术向集群企业扩散和转移,这一般是通过集群核心企业来传递的。在知识网络中,集群企业的网络能力体现了创新模式的共生性。知识网络的动态性特征表明,知识网络是一个开放的动态平衡的结构系统,并不孤立发展。知识网络是集群企业创新的重要知识来源。在经济全球化的大背景下,分工专业化形成了全球生产网络,集群企业只有参与到全球分工协作的生产网络中,才能发展。知识网络则能为集群企业的创新提供大量新的技术和知识,这些信息的传导有利于集群企业了解行业科技水平,及时对生产线进行更新换代。 3 知识网络下集群企业创新绩效的影响过程模型
创新是企业成长的动力和竞争优势的来源。创新绩效反映了企业创新活动的成果,是企业创新能力的直接体现。Nonaka和Takeuchi(1995)将创新分成四类,分别是产品创新、流程创新、组织创新和战略创新,并从这四个角度来衡量创新绩效。Vincent(2005)和Ari(2005)认为企业创新绩效是因为产品创新或工艺创新活动所带来企业绩效的提高。毕克新等(2006)总结了前人关于中小企业技术创新绩效评价的研究角度,包括创新投入产出角度、创新的技术及小角度、企业R&D投入角度、创新行为的过程角度、创新的效益角度及标准定位角度。
文章探讨的创新绩效是集群企业在实现资源新的配置之后,所取得的效果和表现出的生产效率的变化,用创新活动对集群企业盈利性的提高、对市场份额的开拓以及对企业员工素质提高的贡献来表达。创新绩效的主要影响因素包括集群企业的学习能力、网络特征和集群企业网络能力。
3.1 学习能力的维度 Zahra和George(2002)将学习能力看作是一种动态能力,包括获取知识、内化知识、转化知识和利用知识四个阶段。集群企业创新知识的来源是知识网络,其学习能力的高低决定了企业能从集群知识网络中获益的程度,学习能力可划分为知识溢出、知识转移和相似价值观三个维度。
3.1.1 知识溢出 知识溢出是知识扩散过程中的一种外部性,是指知识学习者将学到的知识和原有知识相融合后形成新的知识的现象。马歇尔最早关注到知识溢出现象,认为产业区空气中弥漫着一种创新氛围。Jaffe(1997)认为知识溢出是指因为模仿者通过与知识提供者之间的信息知识交换而获取收益。侯汉平和王浣尘(2001)指出知识是一种非排他性的公共物品,R&D知识可以被一个厂商使用,也可以被其他厂商使用,当R&D知识的效用被挖掘出来,它会马上传播分散并实现社会生产力和技术的进步。一旦有新的产品或工艺技术出现在集群中,就会得到快速传播、溢出和渗透,从而将单个企业的创新活动发展成一群企业的创新活动。因此,可提出知识网络中知识溢出与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设1:在知识网络中知识溢出与集群企业的创新绩效正相关
3.1.2 知识转移 知识转移是集群企业与集群外部企业互动交流过程中,知识以不同的方式在不同的组织之间转移或传播,最大化利用知识资源,最终实现知识增值的过程。Kogut和Zander(1992)认为知识转移的目的是吸收和有效利用新知识,将那些使组织获益的知识转移来加速运用以便让组织获得竞争优势。Nonaka和Takeuchi
(1995)提出了著名的知识转移的知识螺旋(SECI)模型,即组合化、内化、社会化和外化的过程。张亮(2005)研究和分析了影响企业知识转移的因素:知识可获取性、与联盟企业的互动关系、联盟企业学习能力、联盟企业之间的差异性等。可见,知识网络中知识转移与集群企业创新绩效之间的关系可假设如下:
假设2:在知识网络中知识转移与集群企业的创新绩效正相关
3.1.3 相似价值观 相似价值观是集群企业文化的核心,是对于事物的认知和态度。拥有相似价值观的企业更加容易互相信任和合作交流,员工之间的交流也更容易进行。价值观是企业文化的核心,在企业发展过程中起着不可替代的作用。价值观是企业中占主导地位的管理意识,能够规范企业员工的行为。集群企业之间的合作的前提是有效的沟通和一致的目标,成员的相似价值观有助于企业的知识交流、消化和创新能力的提高。价值观为全体员工提供一种共同的创新意识,也给他们参与创新、调整在创新过程中的行为提供了指导方针。本文提出知识网络中相似价值观与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设3:在知识网络中相似价值观与集群企业的创新绩效正相关
3.2 网络特征的维度 知识网络是集群企业创新的重要知识来源。知识网络首先是一种网络,Mitche(1969)认为可以从网络规模、网络结构、互动关系和互动过程等角度分析网络特征。Granovetter(1985)在研究网络特征时将嵌入性分为关系嵌入和结构嵌入。周立新、李传昭
(2003)将网络结构分为四个层次:网络调查焦点、网络成员间联系密度、网络成员间联系难易度和网络成员间社会异质性范围。本文认为网络特征有关系质量、网络规模及网络开放度三个主要维度。
3.2.1 关系质量 关系质量是集群企业作为经济活动的主体,在知识网络中与其他企业或组织发生各种联系时所产生的信任、认可和规范等属性。集群企业之间的信任关系能够有效促进合作关系的建立,而且有助于合作关系的长期延续。关系质量一般被认为企业之间进行深层次合作的前提。Hagedoorn等(1994)研究发现高新技术企业之间建立合作关系的动因是为了获得合作者市场渠道,和有市场影响力的企业建立具有信任、忠诚和承诺等特征的长期关系对企业的持续创新极其重要。马刚(2004)实证了产业区企业的关系质量对企业的创新能力有显著正向影响。本文提出知识网络中关系质量与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设4:在知识网络中关系质量与集群企业的创新绩效正相关
3.2.2 网络规模 网络规模一般指企业在经济行为过程中形成的网络关系数量总和的大小。网络规模的大小表明企业可以获取的创新资源的富裕程度(Aen,2000)。
网络规模越大意味着集群企业可以获得的资源就越丰富,也就越有利于企业创新。Shan等(1994)通过对生物医药企业之间的合作关系研究分析得出,合作关系数量对企业的创新绩效有显著正向影响。知识网络的网络规模越
大,集群企业能获取的资源就越多,这有助于集群企业创新活动的开展和研发能力的提升。因此,可提出知识网络中网络规模与集群企业创新绩效之间的假设关系如下: 假设5:在知识网络中网络规模与集群企业的创新绩效正相关
3.2.3 网络开放度 网络开放度着眼于集群企业与网络外部企业和组织机构建立知识合作和交流关系。如果集群企业仅仅依赖于集群内部的知识溢出而不重视外部知识交流,那么很可能导致知识网络的封闭性,集群企业之间相互模仿、低价竞争会成为企业的主要竞争方式,使整个集群陷入创新惰性的泥潭。知识的创造不仅需要在本地人与人之间面对面交流,也需要建立全球的知识通道,产业集群的新知识创造是较近和较远距离互动组合的结果。网络开放度越高,集群企业获取的知识资源的来源也就越广阔,集群企业的创新能力也就越强。因此,可假设关系如下:
假设6:在知识网络中网络开放度与集群企业的创新绩效正相关
3.3 网络能力的维度 网络能力最早是由Hakansson(1987)提出的,他研究发现不同企业处理外部网络关系的技巧和效果是不同的,有的企业稳健,有的企业外行。他认为网络能力包含企业改善其网络位置的能力和处理某单个关系的能力这两个方面。Moer和Hainen(1999)将网络能力分为网络愿景、网络管理能力、组合管理能力和关系管理能力这四个层次。因此,网络能力是企业在知识网络中开发、维持和利用与各种外部组织机构关系的能力,以获取不同资源来支持企业发展,可将网络能力分为动态竞合、社会资本和整合能力三个维度。
3.3.1 动态竞合 在知识经济时代,创新的速度越来越快,环境的高度不确定性促使集群企业之间动态竞合。集群企业之间的合作与竞争行为是影响集群竞争力的关键因素。集群企业之间的动态竞合有利于集群企业培育支持创新的企业文化和企业家精神,有利于集群企业的知识流动和知识创造,最终对集群企业的竞争优势有积极影响。动态竞合有利于知识网络的资源更新,有利于集群企业创新能力的提高。本文提出知识网络中动态竞合与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设7:在知识网络中动态竞合与集群企业的创新绩效正相关
3.3.2 社会资本 社会资本最初作为经济学术语出现的,后来被引入到社会学。Nahapiet和Ghosha(1998)认为社会资本可分为结构维、关系维和认知维这三个维度,并指出社会资本是从社区中的人际连带网络关系发展出来的信任合作与集体行为。周小虎(2005)提出企业的社会资本是指那些能够被企业所掌握控制的,有助于企业实现目标及活动的,嵌入企业网络结构中的现行和潜在的资源集合。社会资本根植于企业网络,是集群企业的社会资源,具有非排他性。社会资本是集群企业自发和主动投资管理的结果,其大小取决于企业管理和运作能力。本文提出知识网络中社会资本与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设8:在知识网络中社会资本与集群企业的创新绩效正相关
3.3.3 整合能力 整合能力就是集群企业在知识网络中有效利用网络中各种资源来发展自身的能力。整合能力代表着集群企业和知识网络的契合程度,利用资源的有效程度。整合能力越强,集群企业获得的资源也就越多,其创新绩效也就越好。本文提出知识网络中整合能力与集群企业创新绩效之间的假设关系如下:
假设9:在知识网络中整合能力与集群企业的创新绩效正相关
综上所述,可得出知识网络下集群企业创新绩效的影响过程模型如图1。
4 实证研究
4.1 问卷和研究方法的设计 知识网络中的企业吸收能力、网络特征和网络能力对集群企业创新绩效有影响,因此,调查问卷的主要内容就包括这些方面的问题。变量的测度指标如表1所示。
调查问卷的设计参考了国内外已有的研究文献,最终形成问卷初稿。为确保问卷的语言便于理解,采取先到一家公司进行试调研,通过与被调查者面对面的问卷调查,及时发现问卷填答过程中遇到的问题,并按照被调研者的意见反馈,进一步修改,形成正式调查问卷。本次调查问卷发出257份,共收回193份问卷,剔除一些无效问卷,共有172份有效问卷。
结构方程模型是一种验证性多元统计分析技术,为验证研究假设,首先将调查得到的有效问卷录入电脑建立数据库,开始进行统计分析,运用SPSS17.0版本对各个变量要素进行方差分析、因子分析等操作。然后采用AMOS4.0统计软件对本文提出的结构方程模型进行检验。
4.2 数据分析
4.2.1 信度和效度分析 一般而言,只有满足信度和效度要求的实证分析的结果才具有说服力,故信度分析通常是实证研究的一个重要步骤。
因素的信度分析按照Cronbach's α系数方法进行检测分析,结果如表2。
从信度分析的结果看,(Item-to-tota)相关系数均大于0.3,且各项Cronbach's α系数都大于0.7,表明上述各个变量的信度分析符合统计要求。
4.2.2 效度分析 效度表示量表的指标能够准确反映出研究人员所要衡量事物的真实程度。本研究通过因子分析法进行效度分析,用主成分分析法得到因子,通过极大方差法旋转,最后得到每个指标项的因子载荷结果如表3。
从表3的因子载荷表可以看出,各测量指标的因子负荷基本符合要求。各变量的KMO都大于0.60,Bartett显著性概率均为0.000,表明上述变量的测度量表的效度检测都符合统计要求。
4.2.3 结构方程模型分析 测量指标的信度和效度得到检验后,可采用验证性因子分析对过程模型进行验证,可以根据一系列拟合指数的组合来拟合分析检验模型,即表4。
从表4的拟合结果来看,各拟合系数符合要求。
各拟合系数均接受的情况下,概念模型可以用验证性因子分析对进行验证。对于和路径系数相应的临界值C.R.大于1.96时,证明该路径数据在p?燮0.05的水平上具有统计显著性。 知识网络对集群企业创新绩效影响的概念模型拟合分析结果如表5。
可得到图2。
从结果来看,知识溢出、知识转移、相似价值观、关系质量、网络规模、网络开放度、动态竞合、社会资本和整合能力对集群企业创新绩效有显著积极影响,验证了原定的假设。其中动态整合、知识溢出和网络规模的影响系数分别为0.137,0.132和0.129,是比较明显的,而相似价值观、关系质量和整合能力的影响系数分别为0.083,0.102和0.107,相对来说影响稍小些。
5 研究结论与局限性
根据实证分析结果可以看出,假设全部通过检测。集群企业知识网络的形成、规模和开放度对集群企业创新绩效有正向影响,证实这些知识网络的微观因素对集群企业创新绩效的影响,它们之间形成互动的、紧密的关系。
当然,本研究也有局限性。考虑了影响集群企业创新的微观因素,但对于其所处的环境和文化氛围的影响没有深入探讨。如果能考虑,将更能提高模型的解释力。同时,数据获取有难度,研究样本的调查范围就限制在上海浦东张江高科园区IT类的部分企业,未能涉及其他城市,可能会对模型的最终检验产生一定的影响,故未来的研究方向可以选取更多城市、更多类型的集群进行研究。
参考文献
[1]马刚. 基于战略网络视角的产业区企业竞争优势实证研究[D]. 浙江大学, 2004.
[2]周立新.李传昭. 西方企业家网络理论研究述评[J]. 当代财经, 2003(1): 90.
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[4]修复后的内容如下:.
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[6]马刚. 基于战略网络视角的产业区企业竞争优势实证研究[D]. 浙江大学, 2004.
[7]周立新.李传昭. 西方企业家网络理论研究述评[J]. 当代财经, 2003(1): 90.
