正式與非正式知識(shí)搜索、知識(shí)屬性與產(chǎn)品創(chuàng)新

戴維奇 ，李 強(qiáng)

(1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江 杭州 310018； 2.浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015)

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正式與非正式知識(shí)搜索、知識(shí)屬性與產(chǎn)品創(chuàng)新

戴維奇1，李 強(qiáng)2

(1.浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江 杭州 310018； 2.浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015)

基于正式、非正式搜索的視角，以217家浙江中小型制造企業(yè)為樣本，研究外部知識(shí)搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制。實(shí)證結(jié)果表明：正式和非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效均具有顯著的正向影響，而知識(shí)緘默性正向調(diào)節(jié)正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效之間的正向關(guān)系，負(fù)向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效之間的正向關(guān)系；技術(shù)復(fù)雜性負(fù)向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。上述發(fā)現(xiàn)確認(rèn)了外部知識(shí)搜索在中小企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)中的重要作用，同時(shí)也從知識(shí)屬性角度識(shí)別了影響外部知識(shí)搜索效能的重要情境條件。

外部知識(shí)搜索；正式與非正式搜索；產(chǎn)品創(chuàng)新；知識(shí)緘默性；技術(shù)復(fù)雜性

一、引 言

在開(kāi)放式創(chuàng)新理念日益普及的背景下，企業(yè)越來(lái)越多的通過(guò)外部知識(shí)搜索提高產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效。以往研究探討了外部知識(shí)搜索與創(chuàng)新績(jī)效[1][2][3]和財(cái)務(wù)績(jī)效[4]等的關(guān)系，提出“過(guò)度搜索”的概念并尋找最優(yōu)搜索寬度與深度，分析了冗余資源、環(huán)境動(dòng)蕩性和產(chǎn)業(yè)類(lèi)別等因素對(duì)知識(shí)搜索的影響[5]，同時(shí)也從技術(shù)邊界跨越[6]和CEO任期[7]等角度分析外部知識(shí)搜索與創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的權(quán)變因素。最近，知識(shí)搜索文獻(xiàn)呈現(xiàn)情境化的特征，具體分析ICT行業(yè)[2]、產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)[8]、國(guó)際化企業(yè)[9]在知識(shí)搜索上的獨(dú)特議題。上述研究增進(jìn)了人們對(duì)于知識(shí)搜索現(xiàn)象的認(rèn)識(shí)，然而這一領(lǐng)域依然存在兩大理論缺口。其一，非正式搜索未引起足夠的重視。本文所稱(chēng)的“非正式搜索”是指在“正式合作方式”以外，不受正式規(guī)章制度、合同等約束，企業(yè)與其他企業(yè)(或組織)基于情感、文化、友誼、人情關(guān)系、親緣、地緣等形成聯(lián)系，并通過(guò)相互交流、員工跳槽、開(kāi)會(huì)等具體形式獲取企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新所需的技術(shù)、知識(shí)和信息。而“正式搜索”是指企業(yè)與其它企業(yè)(或組織)之間通過(guò)正式合同、契約、協(xié)議而形成技術(shù)交易關(guān)系、技術(shù)合同關(guān)系、技術(shù)服務(wù)關(guān)系和隸屬關(guān)系等，從而獲取產(chǎn)品創(chuàng)新的技術(shù)、知識(shí)和信息。以往知識(shí)搜索研究較多關(guān)注和強(qiáng)調(diào)企業(yè)采用戰(zhàn)略聯(lián)盟、合作、收購(gòu)等正式搜索方式獲取外部知識(shí)[10][11]。然而，對(duì)于部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)而言，由于企業(yè)規(guī)模和資源約束[12]，更傾向于低成本的、非正式的知識(shí)搜索方式。那么，與正式知識(shí)搜索相較，非正式知識(shí)搜索在驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新方面是否具有類(lèi)似的效能？這是有待探討的議題。其二，不同屬性的知識(shí)偏好不同的搜索和傳遞渠道，因而正式與非正式搜索在創(chuàng)新績(jī)效方面的有效性在很大程度上取決于企業(yè)所需知識(shí)的屬性，諸如知識(shí)緘默性和復(fù)雜性等。然而，已有研究在考察不同搜索策略與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系時(shí)，令人吃驚地忽略了上述屬性所可能產(chǎn)生的權(quán)變影響。這一理論上的缺口使得搜索研究無(wú)法引導(dǎo)企業(yè)依據(jù)所需知識(shí)的特點(diǎn)來(lái)選擇搜索策略，依據(jù)既有理論開(kāi)展實(shí)踐甚至可能會(huì)對(duì)企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響。因此，考察知識(shí)屬性對(duì)不用搜索策略效能的權(quán)變影響成為當(dāng)務(wù)之急。

基于此，本文的研究問(wèn)題是：非正式知識(shí)搜索對(duì)于中小企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新存在何種價(jià)值？在搜索具有不同屬性的知識(shí)時(shí)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何相機(jī)調(diào)用正式與非正式兩種搜索策略？對(duì)應(yīng)上述理論空缺和研究問(wèn)題，本文的核心思路是，將企業(yè)的外部知識(shí)搜索按照是否存在正式協(xié)議、契約或合同等，分為正式搜索和非正式搜索兩種，分別探討和檢驗(yàn)以上兩種創(chuàng)新搜索對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的影響。進(jìn)一步地，分析不同知識(shí)屬性情境下正式和非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的影響，明確外部知識(shí)搜索策略的影響效應(yīng)是如何受制于所需知識(shí)屬性的權(quán)變影響的。在理論分析的基礎(chǔ)上，本文以浙江省217家企業(yè)為研究樣本，對(duì)前述研究思路展開(kāi)實(shí)證檢驗(yàn)。本文的理論貢獻(xiàn)在于進(jìn)一步豐富了有關(guān)“知識(shí)搜索-產(chǎn)品創(chuàng)新”關(guān)系的知識(shí)。一方面，本文彰顯了非正式知識(shí)搜索在中小企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程中的重要意義。另一方面，本文強(qiáng)調(diào)知識(shí)搜索策略的選擇應(yīng)當(dāng)考量知識(shí)屬性的影響。上述理論發(fā)現(xiàn)對(duì)于實(shí)踐亦具有重要啟示。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

(一)外部知識(shí)搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新

企業(yè)通常難以擁有產(chǎn)品創(chuàng)新所需的全部知識(shí)。特別是，中小企業(yè)資源有限，難以通過(guò)內(nèi)部研發(fā)獲得所有知識(shí)與能力。在開(kāi)放式創(chuàng)新背景下，中小企業(yè)可通過(guò)外部知識(shí)搜索獲取所需的互補(bǔ)性知識(shí)，尤其是所謂的一般性知識(shí)。按Becker和Dietz(2004)[13]的觀點(diǎn)，企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中需要在特殊和一般兩種創(chuàng)新知識(shí)上進(jìn)行投資：特殊創(chuàng)新知識(shí)是指企業(yè)所特有的知識(shí)，例如技術(shù)要領(lǐng)或技術(shù)訣竅等；而一般知識(shí)并非是本企業(yè)所特有，可與第三方分享使用，例如通用技術(shù)、科學(xué)知識(shí)等。相較自主研發(fā)，中小企業(yè)從外部獲取創(chuàng)新所需的一般知識(shí)，不僅可以降低創(chuàng)新的成本，而且可使中小企業(yè)專(zhuān)注于某一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，有助于構(gòu)筑企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力[14]。換言之，外部知識(shí)搜索可使中小企業(yè)將研發(fā)精力集中在能給企業(yè)帶來(lái)核心競(jìng)爭(zhēng)力的特殊知識(shí)的創(chuàng)造，提高創(chuàng)新活動(dòng)的效率。

正式知識(shí)搜索就是通過(guò)與行業(yè)內(nèi)、外等多種知識(shí)來(lái)源建立正式合作關(guān)系從而獲取所需知識(shí)。通過(guò)對(duì)多種知識(shí)來(lái)源的正式搜索，企業(yè)可以獲得更廣泛的知識(shí)基礎(chǔ)，從而提高適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境所需的靈活性[15]，能夠從不同的技術(shù)路徑中進(jìn)行選擇[16]，以及避免陷入能力剛性或能力陷阱[17]。不僅如此，正式知識(shí)搜索能給中小企業(yè)帶來(lái)知識(shí)數(shù)量的增加和多樣性的提升[11]。后者有助于增加知識(shí)重新組合的可能性[12]。創(chuàng)新歷來(lái)被認(rèn)為是對(duì)已知知識(shí)和陌生知識(shí)的重新組合[18]。因此，正式知識(shí)搜索有助于提升產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效。據(jù)此，作者提出：

H1：正式知識(shí)搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效正相關(guān)。

考慮到建立相對(duì)正式的合作關(guān)系進(jìn)而實(shí)施正式知識(shí)搜索需要付出較多成本，而較為隨意的方式進(jìn)行非正式知識(shí)搜索成本較低，因而后者自然而然受到中小企業(yè)的關(guān)注。盡管是非正式的，具有臨時(shí)性和隨意性的特點(diǎn)，但在成本較低的前提下，企業(yè)可借助其接觸更為多樣化的主體，并了解與獲得研發(fā)、制造、營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)和其他技術(shù)商業(yè)化環(huán)節(jié)所需的互補(bǔ)性知識(shí)[11]。后者使得企業(yè)有更多的機(jī)會(huì)將外來(lái)知識(shí)與既有知識(shí)進(jìn)行新穎的重組。正如Hargadon和Bechky(2006)[19]所言，與多種類(lèi)型的外部知識(shí)源進(jìn)行接觸，能給企業(yè)帶來(lái)更多新的技術(shù)和顧客解決方案，從而有利于企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。據(jù)此，作者提出：

H2：非正式知識(shí)搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效正相關(guān)。

(二)知識(shí)緘默性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

正式與非正式知識(shí)搜索對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新的實(shí)際效用在很大程度上取決于知識(shí)的屬性。其中，知識(shí)的緘默性是一個(gè)重要維度。所謂知識(shí)緘默性，是指知識(shí)在多大程度上以正式的、系統(tǒng)的語(yǔ)言進(jìn)行編碼和傳遞的程度[20]。知識(shí)緘默性會(huì)影響知識(shí)在組織邊界傳遞的滲透性——低緘默性的顯性知識(shí)較易在組織間自由傳遞，而高緘默性的隱性知識(shí)則難以被評(píng)估、識(shí)別、溝通和共享[15]，使其在企業(yè)間的轉(zhuǎn)移變得異常困難。從根本上講是因?yàn)椋@性知識(shí)的特點(diǎn)是與人分離，因而可從知識(shí)庫(kù)中直接復(fù)制使用。而緘默知識(shí)是高度根植于個(gè)體的行為與經(jīng)驗(yàn)之中，或是嵌入在組織的員工、技術(shù)和工具所形成的特定情境之中[21]。也即，人是緘默知識(shí)的載體，人們難以從公開(kāi)信息源獲取。

諸如技術(shù)訣竅等緘默性高的知識(shí)難以被編碼，近乎達(dá)到“只能意會(huì)、不能言傳”的程度。為獲取緘默知識(shí)，企業(yè)需要經(jīng)歷一個(gè)累積的過(guò)程——需要長(zhǎng)期的觀察和實(shí)踐去領(lǐng)會(huì)相關(guān)的知識(shí)[22]。已有研究表明，獲得緘默知識(shí)比較有效的手段是“干中學(xué)”和共同解決問(wèn)題[22]，即通過(guò)潛移默化的方式習(xí)得知識(shí)。這就要求企業(yè)與其知識(shí)源建立較為穩(wěn)固的聯(lián)盟合作關(guān)系，進(jìn)而訴諸人員調(diào)動(dòng)、互訪(fǎng)、短期進(jìn)修學(xué)習(xí)等手段，掌握所需緘默知識(shí)。這意味著，在企業(yè)所需知識(shí)緘默性較高的情況下，正式搜索是較為有效的戰(zhàn)略，將有效獲得所需知識(shí)并進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)內(nèi)外部知識(shí)重組。據(jù)此，作者提出：

H3： 知識(shí)緘默性增強(qiáng)正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)知識(shí)的緘默性越高，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越強(qiáng)。

在知識(shí)緘默性較高的情況下，非正式搜索對(duì)于產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻(xiàn)將會(huì)下降。非正式搜索表現(xiàn)為隨意的、短暫的交流與訪(fǎng)問(wèn)，盡管有助于獲得感性印象以及編碼化的知識(shí)，但在習(xí)得緘默知識(shí)方面并無(wú)多少助益。這是因?yàn)椋R(shí)緘默性引發(fā)知識(shí)的“因果模糊性”，使得知識(shí)的接受者無(wú)法在短期內(nèi)完全了解行動(dòng)和結(jié)果、輸入和輸出、起因和影響之間的邏輯關(guān)系[23]。習(xí)得緘默知識(shí)需要一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，而在非正式搜索模式下，接受者無(wú)法掌握有效利用緘默知識(shí)的經(jīng)驗(yàn)，無(wú)法理解與緘默知識(shí)相關(guān)的術(shù)語(yǔ)和基本原理，或者不理解使用緘默知識(shí)的異質(zhì)情景特征[21]。非正式知識(shí)搜索主要發(fā)生在個(gè)別員工之間的知識(shí)交換或溝通交流，知識(shí)接受方獲取的大部分知識(shí)是非系統(tǒng)的知識(shí)或信息片段而非“全景知識(shí)”[24][22]。綜上，在企業(yè)所需知識(shí)的緘默性較高的情況下，非正式搜索所能獲得的知識(shí)有限，進(jìn)而對(duì)企業(yè)內(nèi)外部知識(shí)重組或產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻(xiàn)較低。據(jù)此，作者提出：

H4： 知識(shí)緘默性減弱非正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)知識(shí)的緘默性越高，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越弱。

(三)技術(shù)復(fù)雜性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

技術(shù)復(fù)雜性是指由子系統(tǒng)、定制零部件和設(shè)計(jì)方案的數(shù)量、技術(shù)所融合的學(xué)科數(shù)目以及開(kāi)發(fā)過(guò)程的非線(xiàn)性所帶來(lái)的知識(shí)和技能難以被理解的程度[25]。技術(shù)復(fù)雜性增加了獲得相應(yīng)技術(shù)的難度。一方面，McEvily和Chakravarthy(2002)指出復(fù)雜技術(shù)知識(shí)由多個(gè)不同的、獨(dú)特的和相互依賴(lài)的要素所組成，對(duì)局部知識(shí)的了解并不意味著在整體上理解不同要素間的運(yùn)作[26]。另一方面，復(fù)雜技術(shù)的各要素具有在不同行業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)廣泛分布的特點(diǎn)，通常無(wú)法被某一個(gè)專(zhuān)家或某一個(gè)企業(yè)完全掌握, 需要融合不同學(xué)科的專(zhuān)家、不同企業(yè)的知識(shí)和技能[27]。因此，在高技術(shù)復(fù)雜性的情境下，正式知識(shí)搜索即與不同技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)供應(yīng)商或與廣泛的知識(shí)源建立正式合作關(guān)系才可給企業(yè)帶來(lái)有機(jī)聯(lián)系和分布廣泛的互補(bǔ)性知識(shí)要素[28]。后者作為一個(gè)整體與企業(yè)內(nèi)部既有知識(shí)重組，能驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。據(jù)此，作者提出：

H5：技術(shù)復(fù)雜性增強(qiáng)正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)的復(fù)雜性越高，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越強(qiáng)。

非正式搜索具有隨意性和短暫性的特征，難以與各個(gè)知識(shí)源建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作關(guān)系。而吸收和轉(zhuǎn)移復(fù)雜技術(shù)知識(shí)需要企業(yè)聯(lián)合多方，形成相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系或架構(gòu)，并得到多方面的協(xié)作與配合。這無(wú)疑是非正式搜索力有不逮的。因此，在高技術(shù)復(fù)雜性的情形下，非正式搜索難以為企業(yè)帶來(lái)所需外部知識(shí)，更遑論將其與企業(yè)內(nèi)部知識(shí)整合進(jìn)而推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。據(jù)此，作者提出：

H6： 技術(shù)復(fù)雜性減弱非正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)的復(fù)雜性越高，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越弱。

三、研究方法

(一)樣本與數(shù)據(jù)收集

我們從企業(yè)名錄上隨機(jī)選擇了300家中小企業(yè)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)局系統(tǒng)向其發(fā)放和回收問(wèn)卷。我們要求問(wèn)卷填寫(xiě)者必須在該企業(yè)工作一年以上，并且是從事企業(yè)新產(chǎn)品或技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的主管或負(fù)責(zé)人。此外，為減少?gòu)膯我槐辉嚝@取數(shù)據(jù)所出現(xiàn)的共同方法偏差，我們采用了A、B卷——由兩位被試分別填寫(xiě)解釋變量和被解釋變量的題項(xiàng)。最終，我們收到了243份問(wèn)卷，問(wèn)卷回收率81%。部分問(wèn)卷由于存在較多的缺項(xiàng)，被我們放棄。這使得我們得到了217份有效問(wèn)卷，有效問(wèn)卷的回收率是72.3%。上述較高的回收率得益于政府統(tǒng)計(jì)部門(mén)的配合。樣本企業(yè)來(lái)自紡織服裝、木材加工和金屬制品等傳統(tǒng)行業(yè)。其中，企業(yè)年齡在6-15年的占60%；員工人數(shù)在50-199人的占56.7%；年銷(xiāo)售額在2000-9999萬(wàn)的占54.9%；民營(yíng)企業(yè)占67.3%。

(二)變量測(cè)量

(1)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效(product innovation performance)：借鑒Tsai(2001)[29]、Knudsen和Mortensen(2011)[30]等對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效測(cè)量的成熟量表，采用李克特五點(diǎn)量表，由問(wèn)卷填寫(xiě)者根據(jù)所在企業(yè)近三年內(nèi)創(chuàng)新績(jī)效的平均情況來(lái)進(jìn)行主觀評(píng)分。(2)正式外部知識(shí)搜索(formal external search)和非正式外部知識(shí)搜索(informal external search)：測(cè)量方法主要參考以往學(xué)者對(duì)于創(chuàng)新搜索的測(cè)度[3][1]。首先，我們?cè)趭W斯陸創(chuàng)新手冊(cè)(2005)的基礎(chǔ)上總結(jié)了12種企業(yè)使用的外部市場(chǎng)類(lèi)和公共機(jī)構(gòu)類(lèi)知識(shí)源，包括用戶(hù)/分銷(xiāo)商、設(shè)備供應(yīng)商、原材料/零部件供應(yīng)商、行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)、咨詢(xún)顧問(wèn)/咨詢(xún)公司、商業(yè)實(shí)驗(yàn)室/專(zhuān)門(mén)從事研發(fā)的企業(yè)、風(fēng)險(xiǎn)投資公司、大學(xué)或者其他高等教育機(jī)構(gòu)、政府各部門(mén)、公共研究院以及公共創(chuàng)新服務(wù)機(jī)構(gòu)等。然后，我們具體解釋了“正式搜索”和“非正式搜索”的含義，并要求被訪(fǎng)者分別評(píng)估兩種搜索情境下12種外部知識(shí)源的作用。具體而言，我們要求被訪(fǎng)者按使用程度或頻繁程度從0(完全沒(méi)有)到5(非常頻繁)打分。最后，我們通過(guò)兩個(gè)步驟生成變量。第一步，把每種外部知識(shí)來(lái)源的使用程度設(shè)置為二進(jìn)制變量——當(dāng)某一外部知識(shí)來(lái)源得分為0時(shí)，將其編碼為0；當(dāng)知識(shí)來(lái)源得分大于1時(shí)，將其編碼為1。第二步，將每種外部知識(shí)來(lái)源上的得分進(jìn)行累計(jì)相加，得出正式或非正式搜索的得分。(3)知識(shí)緘默性(knowledge tacitness)：我們參考了Hansen等人(2005)[31]的量表，從知識(shí)傳遞依賴(lài)于文本和人員經(jīng)驗(yàn)的程度等方面，設(shè)計(jì)了四個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行測(cè)度，并采用李克特五點(diǎn)量表進(jìn)行評(píng)價(jià)。(4)技術(shù)復(fù)雜性(technological complexity)：我們采用了Hobday( 2000,1998)[32][25]對(duì)于復(fù)雜性產(chǎn)品系統(tǒng)(CoPS)中復(fù)雜性程度的刻畫(huà)，從產(chǎn)品涉及的子系統(tǒng)和定制零部件的數(shù)量、設(shè)計(jì)方案的數(shù)量、技術(shù)新穎度、新知識(shí)領(lǐng)域的跨度等方面，采用李克特五點(diǎn)量表對(duì)知識(shí)復(fù)雜性進(jìn)行評(píng)價(jià)。(5)控制變量分企業(yè)和行業(yè)兩個(gè)層面。企業(yè)層變量包含企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、研發(fā)強(qiáng)度和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。我們使用企業(yè)員工總數(shù)的自然對(duì)數(shù)值來(lái)表征企業(yè)規(guī)模[1]，用企業(yè)自成立至2013年(問(wèn)卷發(fā)放年份)所經(jīng)歷年數(shù)的自然對(duì)數(shù)值對(duì)企業(yè)年齡進(jìn)行測(cè)度。研發(fā)強(qiáng)度使用題項(xiàng)“企業(yè)近三年來(lái)，研發(fā)投入占銷(xiāo)售額的比例大約為：1%以下；1%-1.99%；2%-4.9%；5%-9.9%；10%-19.9%；20%-29.9%；30%以上”進(jìn)行測(cè)量，并根據(jù)填寫(xiě)情況轉(zhuǎn)換為李克特七點(diǎn)量表進(jìn)行測(cè)度。企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)主要使用虛擬變量“1=民營(yíng)企業(yè)”進(jìn)行控制。行業(yè)層面的控制變量包括行業(yè)類(lèi)型、競(jìng)爭(zhēng)密度和技術(shù)不確定性。我們將所有行業(yè)按照其相近程度進(jìn)一步歸類(lèi)分為紡織與服裝業(yè)、木材與家具制造業(yè)等七個(gè)行業(yè)，使用6個(gè)虛擬變量對(duì)行業(yè)類(lèi)型進(jìn)行控制。對(duì)于技術(shù)不確定性，我們參考了Jaworski和Kohli(1993)[33]對(duì)于環(huán)境擾動(dòng)性的測(cè)量，采用3個(gè)題項(xiàng)加以測(cè)度。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)密度是指企業(yè)在其行業(yè)中所面對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)壓力的程度，我們使用Jaworski和Kohli(1993)[33]的量表來(lái)測(cè)量，題項(xiàng)涉及被試企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)內(nèi)的價(jià)格戰(zhàn)、競(jìng)爭(zhēng)激烈程度和產(chǎn)品差異化等行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情況。

(三)信效度分析

如表1所示，本研究所有變量的a系數(shù)均大于0.7，表明量表具有較好的信度。CFA的擬合結(jié)果顯示：χ2/df值為2.87(其中χ2=695，df=242)，小于5；CFI、TLI、IFI的值均大于0.8；RMSEA的值為0.09，小于0.1；各路徑系數(shù)均在P<0.001的水平上顯著。由此推斷，各構(gòu)念具有構(gòu)思效度。

Harman單因素檢驗(yàn)結(jié)果表明，在因子分析未旋轉(zhuǎn)時(shí)共得到特征根值大于1的因子個(gè)數(shù)為6，其中第一個(gè)因子方差解釋度為32.9%，未出現(xiàn)單個(gè)因子方差解釋度過(guò)高的情況，因此本研究數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問(wèn)題[34]。

表1 主要量表及其信度分析

四、研究結(jié)果分析

由于因變量是產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效(采用李克特五點(diǎn)量表測(cè)量)，我們使用多元線(xiàn)性回歸分析。在進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析時(shí)，我們將解釋變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行中心化處理，并將處理后的解釋變量與調(diào)節(jié)變量?jī)蓛上喑俗鳛榻换ロ?xiàng)，進(jìn)入層級(jí)回歸模型。另外，在對(duì)回歸分析的結(jié)果進(jìn)行分析之前，我們通過(guò)計(jì)算方差膨脹因子(VIF)來(lái)判斷多重共線(xiàn)性問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)中心化處理后回歸模型各主要變量的VIF指數(shù)均小于2，因此不存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

(一)相關(guān)分析

本研究主要變量的描述統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示。兩個(gè)調(diào)節(jié)變量知識(shí)緘默性與技術(shù)復(fù)雜性的相關(guān)系數(shù)較高(r=0.35, P<0.01)，為降低甚至規(guī)避多重共線(xiàn)問(wèn)題的影響，我們?cè)诨貧w分析時(shí)，將兩者分開(kāi)納入回歸模型。

表2 均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)

注：行業(yè)控制變量受篇幅限制未報(bào)告；“** ”表示P<0.01，“* ”表示P<0.05，雙尾檢驗(yàn)。

(二)層次回歸分析

正式搜索與非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效作用機(jī)制的實(shí)證分析結(jié)果如表3所示。模型1的解釋變量包括控制變量。在此基礎(chǔ)上，模型2-5加入了解釋變量、調(diào)節(jié)變量以及交互項(xiàng)。從模型1可以看出，在控制變量中，企業(yè)規(guī)模、研發(fā)強(qiáng)度和技術(shù)不確定性對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效具有顯著的正向影響，競(jìng)爭(zhēng)密度對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效具有顯著的負(fù)向影響。模型2中正式搜索和非正式搜索的回歸系數(shù)為0.07和0.05，在P<0.001水平上顯著。模型4中正式搜索和非正式搜索的回歸系數(shù)為0.05和0.03，也分別在P<0.01和P<0.05水平上顯著。因此H1和H2得到驗(yàn)證。在模型3中，正式搜索和知識(shí)緘默性交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.05，在P<0.1水平上不顯著。但其t值的絕對(duì)值等于1.667，接近P<0.1的顯著性水平。因此，盡管模型3未驗(yàn)證H3，但我們?nèi)钥梢栽谝欢ǔ潭壬贤茢嘀R(shí)緘默性對(duì)“正式搜索—產(chǎn)品創(chuàng)新”兩者存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時(shí)，模型3顯示，非正式搜索和知識(shí)緘默性交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.04，在P<0.05水平上顯著，因此H4通過(guò)驗(yàn)證。表明知識(shí)緘默性越高，非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的正向效應(yīng)越弱。在模型5中，正式搜索和技術(shù)復(fù)雜性交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)為0.04，在P<0.1水平上不顯著，因此H5沒(méi)有通過(guò)驗(yàn)證。而非正式搜索和技術(shù)復(fù)雜性交叉項(xiàng)的回歸系數(shù)為-0.04，在P<0.05水平上顯著，因此H6得到實(shí)證研究支持。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)以上結(jié)果的穩(wěn)健性，我們使用客觀數(shù)據(jù)作為因變量再次檢驗(yàn)研究假設(shè)。由于因變量“新型產(chǎn)品銷(xiāo)售額”是0到8的整數(shù)序列變量，因而采用序列回歸分析對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

模型2顯示，正式與非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新在P<0.05水平上正相關(guān)，與表3結(jié)果一致。模型3顯示，知識(shí)緘默性正向調(diào)節(jié)正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系(P<0.05)，這為我們前述的判斷提供了進(jìn)一步的依據(jù)。同時(shí)，知識(shí)緘默性負(fù)向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系(P<0.05)。因此，H3和H4均得到驗(yàn)證。模型5顯示，技術(shù)復(fù)雜性對(duì)正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系并未有顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)(P>0.10)，不支持H5，但其對(duì)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用(P<0.10)，因而驗(yàn)證H6。綜上，表4的發(fā)現(xiàn)與表3是一致的，這表明前述層次回歸的分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表3 層次回歸分析

注：“*** ”表示P<0.001，“** ”表示P<0.01，“* ”表示P<0.05，“+”表示P<0.1，雙尾檢驗(yàn);括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

表4 序列邏輯回歸分析

圖1 知識(shí)緘默性對(duì)正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

為進(jìn)一步直觀地顯示調(diào)節(jié)效應(yīng)，我們基于表3中模型3的結(jié)果，繪制了在知識(shí)緘默性較高(變量均值加上一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差)和較低(變量均值減去一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差)的兩種情況下，正式與非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的線(xiàn)性回歸線(xiàn)，如圖1、2所示。同時(shí)，基于表3中模型5的結(jié)果，繪制技術(shù)復(fù)雜性較高和較低情況下，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的線(xiàn)性回歸曲線(xiàn)，如圖3所示。

圖2 知識(shí)緘默性對(duì)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

圖3 技術(shù)復(fù)雜性對(duì)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

五、討論和結(jié)論

(一)研究結(jié)果的討論

本文有針對(duì)性的以中小企業(yè)為研究對(duì)象，將知識(shí)搜索策略分為正式與非正式兩類(lèi)，并進(jìn)一步考察知識(shí)屬性對(duì)于知識(shí)搜索策略與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的影響。實(shí)證結(jié)果顯示，中小企業(yè)從多個(gè)知識(shí)來(lái)源進(jìn)行正式和非正式搜索都會(huì)促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效。這表明，搜索能給缺乏資源的中小企業(yè)帶來(lái)互補(bǔ)性知識(shí)，減少信息冗余風(fēng)險(xiǎn)，提高創(chuàng)新活動(dòng)效率[35]；另外，多個(gè)知識(shí)來(lái)源也能提高知識(shí)的多樣性，提高了因知識(shí)重組而帶來(lái)更多創(chuàng)新想法的可能性，避免陷入能力陷阱[17]。這一結(jié)果與Laursen和Salter(2006)的結(jié)論一致[3]。同時(shí)，研究結(jié)果還顯示，知識(shí)屬性也會(huì)影響外部知識(shí)搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效之間的關(guān)系。具體而言，當(dāng)知識(shí)緘默性越高，則正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的正向影響增強(qiáng)，這是因?yàn)檎剿阉鹘?gòu)了強(qiáng)關(guān)系，可保證兩方在協(xié)議、合同的規(guī)范下，在相互信任的氛圍中進(jìn)行大量溝通與合作，了解對(duì)方的慣例，從而形成一條“知識(shí)走廊”，促進(jìn)嵌入在情境中的緘默性知識(shí)的傳遞[35]。相應(yīng)的，在知識(shí)緘默性較高的情形下，非正式搜索難以擔(dān)負(fù)轉(zhuǎn)移和吸收知識(shí)的重任，因而其與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強(qiáng)度下降。最后，技術(shù)復(fù)雜性也是一個(gè)重要的權(quán)變因素，能影響非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新正向關(guān)系的強(qiáng)度。當(dāng)技術(shù)復(fù)雜性較高時(shí)，非正式搜索在推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新上的作用下降。

(二)研究意義與管理啟示

本文的理論貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。首先，基于中國(guó)背景確認(rèn)了開(kāi)放式創(chuàng)新模式對(duì)于中小企業(yè)的意義，是對(duì)以往開(kāi)放式創(chuàng)新與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系討論的有益補(bǔ)充。以往學(xué)者認(rèn)為由于小企業(yè)在合作管理能力、資源等自身特征的一些限制[12]，并不適合開(kāi)展開(kāi)放式創(chuàng)新。后者主要由大企業(yè)進(jìn)行實(shí)踐與運(yùn)用[36]。Rosenbusch等(2011)甚至發(fā)現(xiàn)外部合作并不會(huì)提高中小企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效[36]。與之相對(duì)，本文的實(shí)證證據(jù)表明中小企業(yè)通過(guò)搜索從多個(gè)外部知識(shí)源獲取技術(shù)知識(shí)可以顯著提高企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效。考慮到文獻(xiàn)中支持這一觀點(diǎn)的實(shí)證分析相對(duì)較少[7]。本文的結(jié)論是對(duì)這一空缺的回應(yīng)。其次，有別于以往研究，本文明確區(qū)分了正式和非正式兩種知識(shí)搜索策略，并證實(shí)了兩者對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的重要影響，這豐富了有關(guān)知識(shí)搜索與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的討論。與Kang和Kang(2009)[37]的研究結(jié)論相似，本文亦發(fā)現(xiàn)通過(guò)非正式網(wǎng)絡(luò)獲取大量外部信息有利于中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效。最后，本文確認(rèn)了知識(shí)緘默性和技術(shù)復(fù)雜性是影響外部知識(shí)搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的重要權(quán)變因素，從而明確了外部知識(shí)搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系的邊界條件。第一，在知識(shí)緘默性較高的情況下，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強(qiáng)度上升。而在知識(shí)緘默性較低的情況下，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強(qiáng)度提高。第二，技術(shù)復(fù)雜性也是影響知識(shí)搜索策略效能的重要權(quán)變因素。特別是當(dāng)技術(shù)復(fù)雜性比較高的情況下，非正式搜索對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新的助益有限。而在技術(shù)復(fù)雜性較低的情形下，加強(qiáng)非正式搜索對(duì)企業(yè)有利。本文未驗(yàn)證技術(shù)復(fù)雜性對(duì)于正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新兩者關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用。其中一個(gè)原因可能是，在技術(shù)復(fù)雜性較高的情況下，企業(yè)為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新，不僅要獲取知識(shí)，而且還要采取有效策略整合與重組所獲知識(shí)[38]。而本文樣本企業(yè)中紡織、木材、機(jī)械等中低技術(shù)行業(yè)企業(yè)占43%以上，知識(shí)整合與重組能力或受到限制，這可能使得正式搜索所得知識(shí)難以有效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品創(chuàng)新。

本文對(duì)管理實(shí)踐也有諸多啟示。首先，結(jié)果表明開(kāi)放式創(chuàng)新對(duì)中小企業(yè)創(chuàng)新同樣具有重要意義。因而中小企業(yè)可同時(shí)采用正式與非正式搜索從外部知識(shí)源獲取知識(shí)[27]。其次，確認(rèn)了非正式搜索在提升中小企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效方面的積極作用?？紤]到非正式搜索的成本較低，而中小企業(yè)通常受到資源的約束，因而非正式搜索是中小企業(yè)實(shí)施開(kāi)放式創(chuàng)新的重要形式。再次，研究結(jié)果也表明，正式和非正式搜索各有所長(zhǎng)，相互間無(wú)法完全替代。當(dāng)企業(yè)在外部搜索創(chuàng)新知識(shí)時(shí)，要根據(jù)目標(biāo)知識(shí)的特征來(lái)作出相機(jī)的抉擇。在知識(shí)緘默性較高的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)正式搜索以提升產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效。而在知識(shí)緘默性較低的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)非正式搜索。最后，研究結(jié)果同樣表明中小企業(yè)應(yīng)依據(jù)技術(shù)復(fù)雜性的程度來(lái)相機(jī)選擇知識(shí)搜索策略。

(三)局限與研究機(jī)會(huì)

本研究不可避免的存在一些不足。首先，研究樣本存在地域和行業(yè)類(lèi)型的限制，從而影響研究結(jié)論的概化效度。未來(lái)可在更為廣泛的地理和行業(yè)范圍內(nèi)開(kāi)展研究。其次，采用的是截面數(shù)據(jù)，無(wú)法反映企業(yè)外部知識(shí)搜索隨時(shí)間而變化的動(dòng)態(tài)性。未來(lái)研究可引入縱向研究方法，對(duì)企業(yè)不同時(shí)期的搜索策略進(jìn)行跟蹤研究。例如，企業(yè)在不同產(chǎn)品生命周期階段，如何調(diào)整外部知識(shí)搜索策略？當(dāng)企業(yè)從模仿到創(chuàng)新過(guò)程中，知識(shí)搜索策略又如何調(diào)整？這些都是值得未來(lái)研究探索的問(wèn)題。

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(責(zé)任編輯:聞 毓)

Formal and Informal Knowledge Search, Knowledge Attributes and Product Innovation

DAI Wei-qi1， LI Qiang2

(1.School of Business Administration, Zhejiang University of Finance & Economics, Hangzhou 310018, China;2.Business School, Zhejiang University City College, Hangzhou 310015, China)

Building upon the perspective of formal and informal search, this paper uses the data from a survey of 217 manufacturing SMEs in Zhejiang province to explores the influence of external search on product innovation performance. The empirical results show that both formal and informal search have significant positive effects on product innovation performance. Knowledge tacitness positively moderates the relationship between the formal search and product innovation, but negatively moderates the relationship between the informal search and product innovation. Technological complexity negatively moderates the informal search-product innovation link. These findings contributes to the literature on innovation search in the following two ways. First, these findings confirm the importance of formal and informal search for SMEs’ product innovation performance. Second, these findings explore the boundary of the external knowledge search and innovation performance by including knowledge attributes as a crucial contingency.

external knowledge search; formal or informal search; product innovation; knowledge tacitness; technological complexity

2016-03-30

浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地浙江工商大學(xué)浙商研究中心課題(15JDZS03YB)；浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY16G020020)；浙江省軟科學(xué)研究項(xiàng)目(2016C35017)

戴維奇(1977-)，男，浙江杭州人，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院副教授；李強(qiáng)(1980-)，男，浙江湖州人，浙江大學(xué)城市學(xué)院商學(xué)院講師。

F270

A

1004-4892(2016)09-0081-11