知識存量、雙元學習與企業(yè)績效關系研究

榮　健　劉西林　佟澤華

1(西北工業(yè)大學，西安　710072)　2(山東理工大學，淄博　255042)

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知識存量、雙元學習與企業(yè)績效關系研究

榮健1劉西林1佟澤華2

1(西北工業(yè)大學，西安710072)2(山東理工大學，淄博255042)

摘要〔〕知識是企業(yè)的戰(zhàn)略性資源，是企業(yè)競爭優(yōu)勢提升的重要源泉，但關于知識如何影響企業(yè)績效的內在機理尚不明晰。本文引入企業(yè)雙元學習中介，探索并檢驗知識存量對企業(yè)績效的作用過程。采用回歸方法分析了223家科研技術類企業(yè)數(shù)據(jù)后，本文得出結論：(1)企業(yè)知識存量對企業(yè)績效有著促進作用；(2)知識存量是通過作用于雙元學習而對企業(yè)績效產(chǎn)生影響；(3)企業(yè)規(guī)模在此過程中有著顯著調節(jié)作用。本文研究為企業(yè)有效開展知識積累及雙元學習活動提供啟示。

關鍵詞〔〕知識存量雙元學習企業(yè)規(guī)模企業(yè)績效交互效應雙元策略

引言

當前日益激烈的競爭環(huán)境對企業(yè)的生存與發(fā)展提出了更為嚴峻的挑戰(zhàn)，企業(yè)需加強其學習行為以做出及時的應對。

探索式學習、利用式學習是兩種基本組織學習方式，其選取的不合理會影響企業(yè)績效，如會讓企業(yè)陷入“失敗陷阱”或“能力陷阱”[1]，朱朝暉[2]、孫彪等[3]的研究也闡明兩種學習的不平衡導致國內企業(yè)處于創(chuàng)新的不利境地，進而影響了其績效產(chǎn)出。因此企業(yè)亟需開展雙元學習行為，有效利用現(xiàn)有知識的同時，對未來變動的技術趨勢也能有較好的把握。

企業(yè)學習的基礎是其具備的知識存量，積累的知識存量不僅會作為提升利用式學習的基礎，而且也經(jīng)常用于探索式學習的方向選擇及效率決策方面。但當前多是圍繞知識存量與探索或利用的某一方面展開分析，綜合知識存量與雙元學習的研究還較為少見。

而知識作為企業(yè)的重要戰(zhàn)略資源，研究其對于績效的作用過程也極具意義。是否企業(yè)的知識存量積累越多，其績效產(chǎn)出就越大？如何將知識存量有效的轉化為有形的績效收益？解構企業(yè)知識與績效間的“黑箱”對企業(yè)的運營及成長有著重要的價值。

基于此，本文采用實證方法，分析企業(yè)內部知識存量如何在雙元學習的中介作用下影響績效的產(chǎn)出，深入調研多家企業(yè)的數(shù)據(jù)后，本文得出了三者間較為明確的關系表述。

1理論分析與研究假設

雙元學習是當前組織理論關注的熱點，指的是探索學習、利用學習兩種基本學習方式的平衡。根據(jù)March的理論，探索學習是以“搜索、變異、冒險、實驗、應變、創(chuàng)新”等為特征的學習行為，強調新知識的創(chuàng)新與追求；利用學習則是以“提煉、篩選、生產(chǎn)、效率、執(zhí)行、實施”等為特征的學習行為，強調現(xiàn)有知識的利用與挖掘[4]。兩種學習方式牽涉到不同的學習過程，共同構成了企業(yè)生存及發(fā)展的基礎。

作為企業(yè)學習對象的企業(yè)知識，其對雙元學習影響的分析尚未有較多關注，本文深入探究雙元學習的知識前因及績效后果，考察基于績效提升的知識存量與雙元學習的匹配狀況。

1.1知識存量與企業(yè)績效

知識存量指企業(yè)內部累積的知識元素數(shù)量，是知識儲備的靜態(tài)表征，通常嵌入于企業(yè)慣例、專業(yè)技術、組織雇員及其他組織資源中。知識存量是企業(yè)知識應用的基礎，是創(chuàng)新活動的始點，特別是在動蕩環(huán)境中，企業(yè)預期績效取決于領域內知識積累狀況[5]。

德魯克指出知識是企業(yè)關鍵經(jīng)濟資源，是企業(yè)競爭優(yōu)勢的唯一來源[6]，很多學者也證明知識存量對于企業(yè)績效產(chǎn)出的正向作用[7，8]。一般而言，知識存量水平越高，越利于促進知識的商業(yè)化[9]，有利于新產(chǎn)品開發(fā)，進而取得更多績效；而作為企業(yè)知識存量重要組成的經(jīng)驗積累，能極大影響產(chǎn)品單位成本[10]，提高企業(yè)績效；也有研究認為，企業(yè)知識存量能轉化成企業(yè)能力[11]，如問題解決能力、戰(zhàn)略選擇能力、企業(yè)創(chuàng)新能力等，從而導致績效的提升。

很多研究指出知識存量會與企業(yè)生命周期的演進相互關聯(lián)。徐慶瑞[12]、張欣瑞[13]等的實證均證明知識的存量積累會推動企業(yè)發(fā)展，是企業(yè)持續(xù)成長的必要條件，企業(yè)生命周期每個階段的躍進均需有知識存量的突破性提升，而企業(yè)的成長發(fā)展演進勢必帶來績效的改進。

而且較大的知識存量也使得企業(yè)與其他企業(yè)相比具有更高的知識勢差[14]，從而促進了知識在企業(yè)內外部的流動，進而能有效刺激企業(yè)內外部成員間的知識共享，能為企業(yè)績效提升提供驅動力[15]；相對較高的知識勢差也讓企業(yè)更容易占據(jù)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡中的有利位置，從而更易于獲取多樣化的信息及互補性資源，這些都會促進企業(yè)績效的提升。

因此，本文提出假設：

H1：較高的知識存量水平有利于企業(yè)獲取較高的績效水平。

1.2雙元學習的中介作用

知識存量會對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，但徐慶瑞等的研究也證明知識存量并不會直接帶來績效的提升[12]，如果缺少某些關鍵中介因素，過度的知識存量反而會阻礙企業(yè)的成長。

與知識存量聯(lián)系最為密切的企業(yè)活動是企業(yè)學習，知識資源是企業(yè)學習活動的基礎，因此本文從企業(yè)學習角度分析知識存量對企業(yè)績效的影響。

先前研究指出，作為知識存量的企業(yè)經(jīng)驗積累有利于新機會的識別[16]，而新的技術/市場機會能給企業(yè)帶來多樣化、有價值的知識信息，從而推動企業(yè)探索式學習的開展；而且更全面、更具異質性的知識存量會促進知識間的相互交流，使得知識在企業(yè)內部相互激蕩，更利于非預見性知識的產(chǎn)生，從而更益于企業(yè)的探索式學習。

利用式學習是在與先前知識相關的領域內開展的本地搜索行為，擁有更多的知識存量，說明企業(yè)有著更豐富的問題解決經(jīng)驗，從而利于現(xiàn)有知識能力的精煉、改進與集成，而專業(yè)技術知識的存量積累使得企業(yè)在現(xiàn)有知識挖掘、利用上更具潛力，因此較多的知識存量會更利于利用式學習的開展。

因此知識存量對企業(yè)探索學習、利用學習都有著積極推動作用。而學習能力是企業(yè)生存發(fā)展的關鍵能力之一，作為基本學習模式的探索學習與利用學習對企業(yè)績效有著直接作用。

探索式學習會為企業(yè)帶來新知識領域的技術，具備新技術知識能讓企業(yè)更適應市場需求或者能讓企業(yè)進入全新的細分市場，從而形成相對競爭優(yōu)勢，進而提升其績效。故探索式學習對企業(yè)績效特別是長期績效有提升作用。然而許多研究也關注到探索學習與績效間具有閾值效應，即過度探索會增加企業(yè)的知識成本，反而負向影響績效。Sainio等通過209家芬蘭企業(yè)的實證研究發(fā)現(xiàn)，將探索能力控制在合理范圍內，更有利于企業(yè)長期績效的提升[17]。

利用式學習側重對企業(yè)現(xiàn)有知識基礎的挖掘與利用，這會使得企業(yè)產(chǎn)品愈發(fā)成熟完善，會更好滿足顧客需求，從而直接增長企業(yè)市場收益；而且利用學習所收獲的短期收益會為探索學習提供資金保障，有利于企業(yè)長期績效的獲取。然而過分強調利用學習，則會讓企業(yè)陷入“能力陷阱”，重復利用現(xiàn)有知識，導致路徑依賴，影響企業(yè)的創(chuàng)新性。

故單一的探索或利用都不會達到最優(yōu)績效，需采取二元平衡的方式，即開展探索學習確保預期發(fā)展的同時也進行利用學習以提供當前的保障。成功的組織都是從單向思維向雙元平衡轉變的結果，黨興華等也通過實證研究發(fā)現(xiàn)平衡的雙元能力更利于合作創(chuàng)新的開展[18]。

隨著新媒體的快速發(fā)展，微信群成為家校溝通的重要渠道。管理班級微信群，與其要求家長在群里不能做什么，還不如與家長商討能做什么，以及怎么做。開學初，我借助家長會，與各科老師以及家長充分探討，最終確定了班級微信群每天“群聊”的話題。同時，這也被當作家長的一項“作業(yè)”來完成。

基于以上分析，本文就知識存量、雙元學習能力及企業(yè)績效之間關系進行深層次的探究：知識存量為企業(yè)績效的獲取提供基礎支持，雙元學習過程直接將存量知識轉化為有形的收益，即知識存量積累通過雙元學習能力對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的積極作用。

因此，本文提出假設：

H2：在知識存量影響企業(yè)績效的過程中，企業(yè)雙元學習發(fā)揮正向中介作用。

1.3企業(yè)規(guī)模的調節(jié)作用

企業(yè)規(guī)模是當前諸多研究最為關注的變量之一，確實大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)在創(chuàng)新行為及績效產(chǎn)出方面各有差異。

許多學者認為小企業(yè)因其經(jīng)營靈活性及管理相對自由而具備創(chuàng)新優(yōu)勢，也有些學者認為小企業(yè)因缺乏創(chuàng)新資源及應對外部環(huán)境變化的實力保障而不利于創(chuàng)新[19]。根據(jù)Cao等的研究，企業(yè)規(guī)模反應了企業(yè)擁有資源的狀況，較大規(guī)模企業(yè)所擁有的充足資源能適當緩沖經(jīng)營風險的沖擊[20]，Schumpeter也認為大規(guī)模企業(yè)會更傾向開展創(chuàng)新活動[21]。然而Raisch、Birkinshaw等也指出企業(yè)規(guī)模是否有助于雙元學習需要更深入的調研探討[22]。

因為探索學習、利用學習代表了不同的組織創(chuàng)新過程，Tushman[23]等人認為企業(yè)需要在眾多的部門單元間分配不同的學習方式以形成雙元。此時，企業(yè)資源的支持顯得尤其重要，大型企業(yè)通常擁有分工各異的眾多業(yè)務部門，這有利于結構雙元學習的開展。而小型企業(yè)缺少資源，部門單一，因而缺乏協(xié)調兩種學習模式的實力保障，因而實施雙元學習會更為困難。

由此可見，企業(yè)雙元學習的績效產(chǎn)出會受到企業(yè)規(guī)模的制約。

H3：企業(yè)規(guī)模會正向調節(jié)雙元學習與企業(yè)績效間關系。

假設變量間關系如圖1所示。

圖1　知識存量、雙元學習、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)績效間關系圖

2研究方法

2.1樣本選取和數(shù)據(jù)搜集

本文選用2014年底在冊的國內A股科研技術類上市公司(包括主板與創(chuàng)業(yè)板)作為主要分析對象，其年度資產(chǎn)收益率(ROA)代表其績效，各企業(yè)年度專利數(shù)量表征其知識存量，專利相關引用情況用來體現(xiàn)其雙元學習。

具體數(shù)據(jù)來源：企業(yè)相關財務數(shù)據(jù)來自于證交所公布的各公司年度報告(www.sse.com.cn)，專利數(shù)據(jù)來自于專利之星網(wǎng)站(www.patentstar.com.cn)及相關專利文獻數(shù)據(jù)庫(德溫特、萬方)，相關變量數(shù)據(jù)如企業(yè)規(guī)模、研發(fā)強度、負債比率、企業(yè)年齡等從萬得資訊、中國統(tǒng)計年鑒及各門戶網(wǎng)站數(shù)據(jù)的收集。

分析處理后，得到223組有效觀測數(shù)據(jù)。

2.2變量解釋與定義

2.2.1獨立變量：企業(yè)績效

選取企業(yè)年度資產(chǎn)收益率(ROA)衡量企業(yè)績效。因為資產(chǎn)收益率與企業(yè)收入、企業(yè)市場狀況等企業(yè)長期、短期績效指標都密切相關，而且資產(chǎn)收益率指標極具客觀性，可從各企業(yè)公布的報表中獲取。收集到原始數(shù)據(jù)后對其進行標準化處理。

2.2.2非獨立變量：中介變量及調節(jié)變量

許多研究表明企業(yè)知識存量可通過企業(yè)當前的技術狀況來體現(xiàn)，如企業(yè)年度申請專利數(shù)目可用于衡量其知識積累狀況?？紤]到知識的貶值性，本文選取企業(yè)近五年(2009～2014年)的專利申請數(shù)目作為企業(yè)知識存量的衡量。

使用專利數(shù)據(jù)測量組織創(chuàng)新學習的方法已被廣泛應用，本文也使用專利數(shù)據(jù)表征企業(yè)學習行為：探索式學習使用“過去五年內未有專利申請的專利類別中企業(yè)擁有的專利數(shù)量”測量，利用式學習使用“近五年內成功申請到專利的專利類別內企業(yè)所擁有的專利數(shù)量”測量，專利類別可依據(jù)IPC1-4位數(shù)字確定；然后將處理后的兩類學習數(shù)據(jù)相乘，作為二者間交互以衡量企業(yè)雙元學習。

企業(yè)規(guī)模則使用企業(yè)全職雇員數(shù)據(jù)來測度，根據(jù)《中小企業(yè)劃型標準規(guī)定》將所選企業(yè)分為5檔：0～50人(微小型)、51～100人(小型)、101～400人(中型)、401～1000人(大型)、多于3000人(特大型)，并依次賦值為1～5。

2.2.3控制變量

以往研究指出，企業(yè)前期績效、研發(fā)強度、行業(yè)技術機會等會對雙元學習及組織績效產(chǎn)生影響，據(jù)此本文選擇模型控制變量如下。

前期績效控制雙元學習與當前績效間關系，使用ROAt-1來衡量，前期績效越好，則企業(yè)資金及經(jīng)驗積累越多，對學習雙元間矛盾的解決會更有信心；企業(yè)自創(chuàng)業(yè)至2014年底的年限為企業(yè)年齡，它會影響雙元學習與績效：經(jīng)營時間愈長，則企業(yè)的知識存量越大，會更擅長處理探索與利用間的沖突；企業(yè)研發(fā)強度會對雙元學習產(chǎn)生作用，使用“總研發(fā)投入/雇員數(shù)目”對其測度，研發(fā)強度越大說明企業(yè)更傾向于探索學習；行業(yè)技術機會根據(jù)樣本企業(yè)所在行業(yè)平均研發(fā)強度對其進行設定，技術機會越多企業(yè)探索學習成功概率越大，預期績效也越多；市場份額高的企業(yè)有著更充足的資金及技術支持，雙元學習實施起來會更為高效，而市場份額低的企業(yè)缺乏實力保障，雙元學習實施成功率較低，以“企業(yè)年度銷售收入/行業(yè)內最大競爭者銷售收入”衡量市場份額。

以上變量測算原始數(shù)據(jù)后都進行相應處理，使之具備統(tǒng)一的量綱，具體的變量名稱、含義及方法如表1所示。

表1　相關變量說明

3實證結果分析

基于以上設定，本文使用SPSS相關軟件對數(shù)據(jù)進行處理及分析。

3.1描述性統(tǒng)計分析

表2　描述性統(tǒng)計與相關性分析

續(xù)　　表

注：n=223；*p<0.1；**p<0.05；***p<0.01；****p<0.001；下同。

3.2假設檢驗分析

企業(yè)績效的變量回歸分析如表3所示。模型1a的解釋變量包含控制變量、調節(jié)變量，6個變量解釋了企業(yè)績效方差的32.5%，說明所選取的解釋變量對企業(yè)績效有顯著影響。

表3　企業(yè)績效的回歸分析結果

注：被解釋變量為企業(yè)績效；表中回歸系數(shù)為標準化回歸系數(shù)。

模型1b加入雙元學習后，R2比模型1a有提升(0.325→0.332)，說明雙元學習對企業(yè)績效的解釋作用，回歸系數(shù)的計算表明雙元學習對企業(yè)績效的顯著正向影響(β=0.098，p<0.05)。

模型1c加入知識存量后，R2比模型1a有提升(0.325→0.338)，說明知識存量對企業(yè)績效的解釋作用，回歸系數(shù)的計算表明知識存量對企業(yè)績效的顯著正向影響(β=0.148，p<0.01)，假設H1得到支持。

在此基礎上檢驗企業(yè)雙元學習的中介作用。首先檢測知識存量與企業(yè)績效間的顯著關系，已得到證明；接著檢測知識存量對雙元學習的效應，由表4中模型2b可見此效應也有顯著影響(β=0.139，p<0.05)；然后在前述的雙元學習對企業(yè)績效存在顯著正向作用的基礎上，分析知識存量對企業(yè)績效的影響在控制雙元學習的情境下是否有顯著降低，由模型1d中可見雙元學習此時對企業(yè)績效作用是正向且顯著(β=0.082，p<0.1)，但知識存量對企業(yè)績效的影響已明顯降低(β=0.148→0.137)。由此可見雙元學習在知識存量與企業(yè)績效間有著部分中介作用，即假設H2得到支持。

表4　雙元學習的回歸分析結果

注：被解釋變量為雙元學習；表中回歸系數(shù)為標準化回歸系數(shù)。

模型1a中顯示企業(yè)規(guī)模對企業(yè)績效有顯著影響(β=0.206，p<0.001)，模型1e中增加了雙元學習及雙元學習與企業(yè)規(guī)模的交互項，數(shù)據(jù)顯示此交互項系數(shù)為正且較為顯著(β=0.121，p<0.05)，說明企業(yè)規(guī)模對雙元學習與企業(yè)績效間的關系具有較為顯著的正向調節(jié)作用。在企業(yè)規(guī)模的調節(jié)下，雙元學習對企業(yè)績效的正向作用明顯增強(β=0.098→0.121)。因此假設H3得到支持。

為了更直觀描述企業(yè)規(guī)模的調節(jié)效應，使用平均數(shù)加減一個標準差的方法將企業(yè)規(guī)模分組，從而繪制變量間交互效應圖(圖2)。由圖可見，大規(guī)模企業(yè)(圖中實線)的績效受雙元學習的影響更大(斜率更大)，因為大型企業(yè)具備更雄厚的技術實力，更寬泛的部門分工，從而更能支持雙元學習的開展。因此假設H3得到驗證。

圖2　企業(yè)規(guī)模在雙元學習與企業(yè)績效間的調節(jié)效應

4結語

本文研究了企業(yè)知識存量、雙元學習對企業(yè)績效的作用過程，研究發(fā)現(xiàn)：(1)企業(yè)知識存量在企業(yè)績效提升過程中發(fā)揮著重要作用，但知識存量對企業(yè)績效的影響并不是直接的，它是以雙元學習作為中介，即知識存量通過企業(yè)雙元學習為中介正向促進企業(yè)績效。知識存量積累越多，則企業(yè)開展探索學習、利用學習的知識保障越多，從而有著更高水平的雙元學習能力，企業(yè)對內部知識的挖掘及外部市場機會有更好的把握，從而提升了企業(yè)績效；(2)企業(yè)雙元學習與績效間關系會受到企業(yè)規(guī)模的調節(jié)。與小型企業(yè)相比，大型企業(yè)有著更為充足的資源儲備及更為協(xié)調的伙伴關系，從而能更好地支持雙元學習的開展以獲取企業(yè)績效。

本文的理論貢獻在于從雙元學習的角度解構了企業(yè)知識存量積累正向作用于企業(yè)績效的“黑箱”，彌補了當前對雙元學習研究的不足，增強了人們對于如何從知識基礎角度提升企業(yè)績效的認識。同時本文也有著重要的管理實踐意義：(1)管理者應注重本企業(yè)的知識積累，不能一味從市場角度獲取效益，知識存量也會促進企業(yè)績效；(2)企業(yè)運營過程中應有效地協(xié)調好探索學習與利用學習間關系，單純的探索或利用均不能獲取最優(yōu)績效；(3)也要考慮到自己企業(yè)的規(guī)模以選取合適的雙元策略，大規(guī)模企業(yè)可同時開展探索與利用(即結構雙元)，小規(guī)模企業(yè)可采取間斷平衡的方式(序貫雙元)，從而更能推動企業(yè)績效的提升。

本文樣本只選取了科技類企業(yè)，結果能否適用于其他行業(yè)企業(yè)還有待開展更深入的研究。此外未來研究還可對相關變量細化以取得更為精確的結果，如知識存量可細分為知識存量深度、寬度，企業(yè)績效可細分為長期績效、短期績效等。這些都為后續(xù)研究的開展提供了啟示。

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Research on Relationship of Knowledge Stock，

Ambidexterity Learning and Firm Performance

Rong Jian1Liu Xilin1Tong Zehua2

(1．Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China；

2．Shandong University of Technology，Zibo 255042，China)

〔Abstract〕Knowledge is an important source of competitive advantage,but the internal mechanism of the stock of how it affects business performance knowledge is not yet clear.This paper introduces ambidexterity learning as mediator to explore the influence of knowledge stock on firm performance.After using the regression method to analyze the 223 scientific research and technology enterprise data,the paper concludes that:(1)the knowledge stock could promote corporate performance;(2)the influence of knowledge stock on firm performance is mediated by ambidexterity learning;(3)firm size has a significant moderating role in this process.This paper has meaningful significant for firms on effective knowledge accumulation and ambidexterity learning.

〔Key words〕knowledge stock;ambidexterity learning;firm size;firm performance;interaction effect;dual strategy

(責任編輯：史琳)

作者簡介：榮健，西北工業(yè)大學管理學院博士研究生。研究方向：知識管理。劉西林，西北工業(yè)大學管理學院教授，博士生導師。研究方向：知識管理、系統(tǒng)仿真。佟澤華，山東理工大學圖書館副教授。研究方向：知識管理。

基金項目：國家社會科學基金項目“復雜動態(tài)環(huán)境下產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新中的群體知識協(xié)同行為與機制研究”(項目編號：13CGL012)。

收稿日期：2015—11—15

中圖分類號〔〕F270〔

文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．010