知識要素特征對技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究

吳松強 +周娟娟 趙順龍

摘要：從知識特征視角出發(fā)，研究技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)知識模糊性、知識復(fù)雜性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。同時研究企業(yè)所面臨的外部環(huán)境動態(tài)變化對上述關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。利用淮安、南京六合、南京軟件谷、浦口科技園的調(diào)查數(shù)據(jù)對所提的假設(shè)進(jìn)行驗證。實證結(jié)果表明：技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)，知識模糊性對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的負(fù)向影響；知識復(fù)雜性對企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響；環(huán)境動態(tài)性對知識模糊性、知識復(fù)雜性與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系起到正向調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：知識要素特征；企業(yè)創(chuàng)新績效；環(huán)境動態(tài)性；調(diào)節(jié)效應(yīng)；技術(shù)聯(lián)盟

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.05.07

中圖分類號：F272；F273.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-8409（2017）05-0030-04

Research on the Influence of Knowledge

Characteristics on the Innovation Performance of

Enterprises in the Technology Alliance

——Based on the Moderating Role of Environmental Dynamics

WU Songqiang1，2 ， ZHOU Juanjuan2 ，ZHAO Shunlong2

（1.Management School， Nanjing University，Nanjing 211102；

2. Economical & Management Institute， Nanjing Technology University， Nanjing 211816）

Abstract： This paper studied the influence that knowledge ambiguity and knowledge complexity had on the enterprise innovation performance in technology alliance from the view of knowledge characteristics. At the same time， it studied the adjustment effect that the dynamic changes of the external environment had on the relationship. It used the survey data of Huaian， Liuhe in Nanjing， Nanjing software valley， Pukou science and technology Park verified the hypothesis. Empirical results showed that knowledge ambiguity was negatively related to the enterprise innovation performance and knowledge complexity was positively related to the enterprise innovation performance. In addition， the empirical results showed that environmental dynamics had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge ambiguity and the enterprise innovation performance and it had positive adjustment influence on the relationship between the knowledge complexity and the enterprise innovation performance.

Key words：knowledge characteristics； innovation performance of enterprises； environmental dynamics； moderating effect； technology alliance

隨著世界經(jīng)濟(jì)快速由工業(yè)經(jīng)濟(jì)向知識經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化，消費者需求也逐漸趨向個性化、多元化，創(chuàng)新已成為企業(yè)、區(qū)域乃至國家獲取競爭優(yōu)勢的基本途徑。近年來，許多企業(yè)都選擇與科研機構(gòu)、高等院校及其他企業(yè)組建企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟，這也逐漸成為一種主流的創(chuàng)新模式。通過技術(shù)聯(lián)盟，企業(yè)能夠從外部獲得豐富的資源和信息，而知識作為新的戰(zhàn)略性資源，能夠給企業(yè)的創(chuàng)新績效帶來巨大影響。為了可持續(xù)發(fā)展，企業(yè)應(yīng)了解和把握知識要素特征，利用知識整合企業(yè)的技術(shù)基礎(chǔ)，擁有新的技術(shù)和能力，不斷適應(yīng)環(huán)境變化和改善創(chuàng)新績效。

技術(shù)聯(lián)盟建立的直接目的在于建立一個“場”，進(jìn)行企業(yè)和合作對象間相關(guān)技術(shù)知識的創(chuàng)造與轉(zhuǎn)移，但要維持其穩(wěn)定性，必須提高知識轉(zhuǎn)換的效率，改善知識轉(zhuǎn)換的效果[1]。企業(yè)只有能夠識別和吸收外部有價值的知識并將其付諸實踐，才能真正提高創(chuàng)新績效。而要將知識付諸實踐，必須要理解知識要素特征。模糊性是知識的一種重要屬性，對于知識的接收者來說，知識的模糊性越低，越容易理解[2]。知識的復(fù)雜性是指知識有著多層次內(nèi)部結(jié)構(gòu)，組成知識的各內(nèi)部要素具有異質(zhì)性、多樣性，且進(jìn)化發(fā)展方式多樣[3]?？v觀以往相關(guān)研究，人們不難發(fā)現(xiàn)環(huán)境的動態(tài)變化是影響企業(yè)創(chuàng)新績效的重要因素。例如范志剛等將環(huán)境的動態(tài)性作為調(diào)節(jié)變量，研究企業(yè)戰(zhàn)略柔性與創(chuàng)新績效的作用機制[4]。環(huán)境動態(tài)性很少直接作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行研究，通常是作為環(huán)境不確定性中的一個維度進(jìn)行研究?；诖?，本文以環(huán)境動態(tài)性為調(diào)節(jié)變量，研究知識要素特征對技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機制，以期對提升企業(yè)創(chuàng)新績效以及引導(dǎo)技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新政策的制定等都具有重要的現(xiàn)實意義。

1 理論背景與研究假設(shè)

1.1 知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系

從知識特征的角度看，知識是一種包括文字化的資訊、結(jié)構(gòu)化的經(jīng)驗以及專家見解的綜合體。由于研究視角不同，對其要素特征的劃分維度也不同，本文主要借鑒Bustamante的研究 [5]，同時結(jié)合具體研究的技術(shù)聯(lián)盟下的企業(yè)，選取知識模糊性、知識復(fù)雜性兩個維度來衡量知識要素特征。

關(guān)于技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)知識模糊性與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，國外有學(xué)者認(rèn)為只有知識交換的雙方都有較高的溝通能力交換才有效，對于知識的接收者來說，知識模糊性越低越容易理解，反之理解就比較困難[2]。知識的模糊性越強，越難以規(guī)范化和進(jìn)行傳遞，阻礙企業(yè)創(chuàng)新活動。技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)在創(chuàng)新過程中，知識的模糊性使得知識傳播效率降低，不利于聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)對知識的理解與利用，從而對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生不利影響。因此，模糊性知識對于企業(yè)來說是不可延續(xù)的，知識較高的模糊性會不利于運用知識開展企業(yè)的創(chuàng)新活動。據(jù)此，本研究做出下列假設(shè)：

H1：知識模糊性特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效負(fù)相關(guān)。

知識的復(fù)雜性包括結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、運動復(fù)雜性、組分復(fù)雜性，組成知識的各內(nèi)部要素具有異質(zhì)性、多樣性，具有多樣的進(jìn)化發(fā)展方式[3]。關(guān)于技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)知識復(fù)雜性與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，王長峰指出知識的復(fù)雜性對企業(yè)創(chuàng)新績效起正向作用，企業(yè)通過對復(fù)雜性知識的吸收與利用，能夠提高自身能力，從而有利于企業(yè)創(chuàng)新績效的提高[6]。技術(shù)聯(lián)盟中的企業(yè)在創(chuàng)新過程中，對復(fù)雜的知識不斷探索、利用，有利于其形成自身競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)創(chuàng)新績效。據(jù)此，本研究做出下列假設(shè)：

H2：知識復(fù)雜性特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效正相關(guān)。

1.2 環(huán)境動態(tài)性的調(diào)節(jié)作用

環(huán)境動態(tài)性是指環(huán)境要素的變化幅度、變化速度、變化頻率以及其不可預(yù)見的程度[7]。在知識經(jīng)濟(jì)時代，環(huán)境的動態(tài)性特征更加明顯，如消費需求的變化、技術(shù)更新?lián)Q代的速度以及企業(yè)之間的激烈競爭，都要求企業(yè)不斷提高自身的調(diào)整能力和應(yīng)變能力，及時整合資源。

企業(yè)賴以生存和發(fā)展的外部環(huán)境具有很大的不確定性，這種不確定性會影響知識要素特征和創(chuàng)新績效的關(guān)系。動態(tài)環(huán)境下市場需求和技術(shù)發(fā)展的不斷變化使得企業(yè)面臨巨大的創(chuàng)新壓力，企業(yè)需要運用新的知識與技能來解決這一問題，然而技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)知識模糊性卻使得知識的傳播、理解變得困難，企業(yè)之間溝通難度加大，無法得到創(chuàng)新所需的知識與技術(shù)等資源，創(chuàng)新績效無法提升。因此，環(huán)境的動態(tài)性會使得企業(yè)知識模糊性對創(chuàng)新績效的不利影響進(jìn)一步強化。而知識的復(fù)雜性可以使得企業(yè)不斷對現(xiàn)有知識進(jìn)行理解、吸收、運用，從中發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)新點，推動創(chuàng)新活動的展開，從而提高自身創(chuàng)新績效，形成競爭優(yōu)勢，因此環(huán)境動態(tài)性會進(jìn)一步強化知識復(fù)雜性對創(chuàng)新績效的正向作用。據(jù)此，提出如下假設(shè)：

H3：環(huán)境動態(tài)性正向調(diào)節(jié)技術(shù)聯(lián)盟中知識模糊性與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。

H4：環(huán)境動態(tài)性正向調(diào)節(jié)技術(shù)聯(lián)盟中知識復(fù)雜性與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。

綜上所述，本文的研究模型與相應(yīng)的假設(shè)可用圖1來描述。

圖1 研究模型與相應(yīng)假設(shè)

2 研究設(shè)計

2.1 變量測量

為保證所用測量量表的內(nèi)容效度，依照 LIKERT5點量表對測評題項進(jìn)行量化，在已成熟的量表基礎(chǔ)上結(jié)合調(diào)查對象作了調(diào)整。針對每個題項與實際情況的匹配程度進(jìn)行打分，答題者對題項表述的符合程度從“1表示完全不符合”到“5表示完全符合”中選擇。

2.1.1 自變量：知識要素特征

知識模糊性的測量主要借鑒王長峰和王瑛的測度量表[6，8]。對知識復(fù)雜性的測度主要借鑒王長峰的研究成果，從知識的獲取、知識的理解、知識的廣度、知識的應(yīng)用4個角度來衡量知識的復(fù)雜性[6]。

2.1.2 因變量：企業(yè)創(chuàng)新績效

主要借鑒 Vonderembse、Ritter的測度量表，從產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新兩個維度進(jìn)行測量，用企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)的成功率、新產(chǎn)品的市場反應(yīng)、新產(chǎn)品的技術(shù)含量3個測量指標(biāo)衡量產(chǎn)品創(chuàng)新績效，用企業(yè)作業(yè)流程、彈性生產(chǎn)能力、產(chǎn)品的生產(chǎn)成本3個測量指標(biāo)衡量工藝創(chuàng)新績效[9，10]。

2.1.3 調(diào)節(jié)變量：環(huán)境動態(tài)性

借鑒Jaworsk和范志剛研究的量表進(jìn)行適度的調(diào)整，從技術(shù)、顧客、市場考慮，對環(huán)境動態(tài)性進(jìn)行具體衡量，主要包括4個題項[4，11]。

2.1.4 控制變量

回顧有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新績效的實證研究，選擇了4個控制變量：企業(yè)成立時間、企業(yè)性質(zhì)、主導(dǎo)行業(yè)和員工人數(shù)。

2.2 問卷設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

2.2.1 問卷設(shè)計

根據(jù)已有的文獻(xiàn)資料和理論數(shù)據(jù)，確定問卷的調(diào)查框架，完成問卷初步設(shè)計；選擇技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)20家企業(yè)進(jìn)行實地訪談，并與專業(yè)老師、專家進(jìn)行討論，對問卷進(jìn)行修改，保證問卷的可行性；將修改好的問卷再次發(fā)放給實地訪談的20家企業(yè)，根據(jù)企業(yè)反饋的信息對問卷進(jìn)行完善，確定正式的調(diào)查問卷。

2.2.2 數(shù)據(jù)收集

本研究對江蘇淮安、南京六合、中國軟件谷（南京）、南京浦口科技園中多家技術(shù)聯(lián)盟的企業(yè)進(jìn)行隨機抽樣，共選取了300家進(jìn)行調(diào)研。經(jīng)過三個多月的時間向企業(yè)一線知識型員工、研發(fā)人員以及企業(yè)管理人員共發(fā)放問卷300 份，回收問卷179 份、回收率為59.67%，其中有效問卷157份、有效回收率為87.71%。通過樣本的描述性統(tǒng)計看，企業(yè)成立時間大多數(shù)集中在1～5年和6～10年這兩個年齡段、分別為45.22%和36.31%，而成立時間在20年以上的企業(yè)較少、為18.47%；企業(yè)性質(zhì)多樣，民營企業(yè)較多、占63.06%；企業(yè)擁有的員工數(shù)差異較大，50人以下占8.28%，51～100人占43.95%，101～200人占35.03%，200人以上占12.74%；企業(yè)分布在各個行業(yè)，主要集中在軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、加工制造業(yè)，前者占46.5%，后者占22.29%，從整體上來看，樣本的分布涉及到各大規(guī)模的企業(yè)。

從調(diào)查看，企業(yè)技術(shù)聯(lián)盟一般有五種基本類型：①前向聯(lián)盟。企業(yè)與消費者聯(lián)盟，如浦口科技園的跨國企業(yè)之間的聯(lián)盟，如阿特拉斯·科普柯集團(tuán)、博世汽車部件（南京）有限公司研發(fā)中心、薩蒂揚軟件技術(shù)（南京）有限公司。②后向聯(lián)盟。企業(yè)與供應(yīng)商之間的聯(lián)盟，如浦鎮(zhèn)海泰制動設(shè)備、天印專用汽車、南車自動化之間的聯(lián)盟。③同位聯(lián)盟。一種是企業(yè)與配套生產(chǎn)商聯(lián)盟，另一種是企業(yè)與競爭對手聯(lián)盟，如南京軟件谷、浦口科技園的代表企業(yè)，海思瑞克汽車零部件、通鐵路設(shè)備、海高德鐵路設(shè)備之間的聯(lián)盟。④企業(yè)與高?？蒲袡C構(gòu)聯(lián)盟。如南京軟件谷的代表企業(yè)戴爾、潤和軟件、三胞集團(tuán)、中興通訊與南京高校的科研合作聯(lián)盟。⑤企業(yè)與政府部門聯(lián)盟。如江蘇淮安的鹽化工新材料產(chǎn)業(yè)的代表企業(yè)，江蘇省井神鹽業(yè)有限公司、福斯特化工有限公司、南風(fēng)化工有限公司與淮安市政府建立的合作基地。

3 實證分析

3.1 信度與效度檢驗

一般來說，通過α值與KMO值分別判別量表的信度與效度，兩者均大于0.7，認(rèn)為研究變量的信度和效度都可以。表1結(jié)果顯示知識模糊性、知識復(fù)雜性、環(huán)境動態(tài)性、創(chuàng)新績效的α系數(shù)均大于0.7，各量表信度較好，效度一般（KMO>0.7）。

知識模糊性企業(yè)解決問題大多憑經(jīng)驗決定且實施過程很難標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)所需關(guān)鍵知識只有少數(shù)專業(yè)人員掌握而其他人感覺很高深企業(yè)所需關(guān)鍵知識很難被復(fù)制0.8970.721

知識復(fù)雜性企業(yè)所需關(guān)鍵知識的獲取需長期積累的工作經(jīng)驗和技巧企業(yè)所需關(guān)鍵知識的理解與掌握需花費大量時間和精力企業(yè)所需關(guān)鍵知識涉及多個知識領(lǐng)域且范圍很廣企業(yè)所需關(guān)鍵知識的應(yīng)用需要多個領(lǐng)域的專家及多個部門成員之間的共同合作0.8800.836

環(huán)境動態(tài)性所在行業(yè)領(lǐng)域技術(shù)變化速度很快企業(yè)所在的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，客戶對產(chǎn)品、服務(wù)偏好的變化很快新客戶對產(chǎn)品、服務(wù)的相關(guān)需求與原有的客戶明顯不同市場上不斷產(chǎn)生很多對企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)有需求的新客戶0.8210.746

創(chuàng)新績效與同行業(yè)近似規(guī)模技術(shù)聯(lián)盟外的企業(yè)相比：企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)的成功率較高企業(yè)新產(chǎn)品的市場反應(yīng)較好企業(yè)新產(chǎn)品的技術(shù)含量較高企業(yè)作業(yè)流程較快企業(yè)具有較高的彈性生產(chǎn)能力企業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本較低0.9350.824

3.2 假設(shè)檢驗

表2給出了對研究變量進(jìn)行相關(guān)分析得到的相關(guān)系數(shù)矩陣。數(shù)據(jù)表明，知識模糊性與創(chuàng)新績效間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，知識復(fù)雜性與企業(yè)創(chuàng)新績效之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)分別為知識模糊性-0.324（p<0.01），知識復(fù)雜性0.769（p<0.01）。

本文主要針對多個變量進(jìn)行變量間調(diào)節(jié)效應(yīng)的驗證，采用層級線性回歸方法對假設(shè)進(jìn)行驗證，如表4所示。在4個模型中，模型1與模型3在兩個自變量的基礎(chǔ)上加入了調(diào)節(jié)變量，研究其對因變量企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，即對X、W、Y模型的分析；模型2與模型4是在兩個自變量的基礎(chǔ)上加上自變量乘以調(diào)節(jié)變量，具體研究對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，構(gòu)建了相關(guān)回歸模型（即對X、XW、Y模型的分析）。

如表4所示，模型2與模型1相比，顯著性水平明顯提升（0.498*與0.448相比）。此外，自變量知識模糊性的系數(shù)值在增加，R2顯著性水平雖然沒有提高，但其值也在增加（0.333>0.306），因此技術(shù)聯(lián)盟中知識模糊性與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系受環(huán)境動態(tài)性的正向調(diào)節(jié)，即假設(shè)H3得到驗證。模型4與模型3相比，顯著性水平明顯提升（0.302*與0.129相比），R2的值在同一顯著性水平上有所增加（0.619>0.605），因此技術(shù)聯(lián)盟中知識復(fù)雜性與企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系受環(huán)境動態(tài)性的正向調(diào)節(jié)，即假設(shè)H4得到驗證。

4 研究結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

從知識管理視角出發(fā)，通過實證分析方法，研究了知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系，并深入探討環(huán)境動態(tài)性對其調(diào)節(jié)作用。對所提出的假設(shè)進(jìn)行了驗證，獲得了一些有價值的成果。

（1）明確了知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系。知識模糊性對技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生負(fù)向影響，知識復(fù)雜性對技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生正向影響。技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)在創(chuàng)新過程中，知識的模糊性使得知識在聯(lián)盟企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部進(jìn)行傳播時的效率大大降低，給知識轉(zhuǎn)移造成阻礙，同時也不利于聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)對知識的理解與利用，從而對企業(yè)的創(chuàng)新績效產(chǎn)生不利影響。

（2）明確了環(huán)境動態(tài)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)。環(huán)境動態(tài)性正向調(diào)節(jié)知識模糊性、知識復(fù)雜性與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系。企業(yè)需要運用新的知識與技能來解決創(chuàng)新壓力，知識模糊性卻使得知識的傳播、溝通難度加大，無法獲得新資源，創(chuàng)新績效無法提升。知識復(fù)雜性使得企業(yè)不斷對現(xiàn)有知識進(jìn)行進(jìn)一步理解、吸收、運用，發(fā)現(xiàn)新的創(chuàng)新點，從而提高自身創(chuàng)新績效，形成競爭優(yōu)勢。

4.2 理論意義

理論研究主要體現(xiàn)在兩個方面。①檢驗了知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在中國經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的背景下，知識要素特征對技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的提升有至關(guān)重要的作用。將技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)的企業(yè)作為研究對象，提供了知識要素特征影響技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效的經(jīng)驗數(shù)據(jù)，豐富了相關(guān)實證研究。②已有研究往往局限于單個企業(yè)的知識模糊性和復(fù)雜性各自對企業(yè)創(chuàng)新績效的作用，而本文探討了知識要素特征對技術(shù)聯(lián)盟這一大環(huán)境下企業(yè)創(chuàng)新績效的相互影響情況。

4.3 實踐意義

（1）為提升企業(yè)創(chuàng)新績效，技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)應(yīng)該充分發(fā)掘和利用知識要素特征的價值，加強與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)其他企業(yè)的交流、溝通與聯(lián)系，加強彼此的信任與合作，結(jié)合具體的知識特征，確定合適的知識傳遞、共享方式，促進(jìn)彼此之間更深層次的合作創(chuàng)新活動。

（2）若企業(yè)的知識比較模糊，則需要警惕其在知識的傳遞、共享中可能帶來的不利影響，應(yīng)采取書面等方式使之清晰；若企業(yè)的知識比較復(fù)雜，則企業(yè)需要多花時間、精力去探索、研究，從中整合出新的知識并加以利用，使之成為企業(yè)的創(chuàng)新點，提高創(chuàng)新績效，形成自身的優(yōu)勢。

（3）企業(yè)發(fā)展必須充分考慮環(huán)境動態(tài)性的調(diào)節(jié)作用。企業(yè)需要不斷調(diào)整對知識特征的把握來適應(yīng)外部環(huán)境的變化，從而使知識要素特征與企業(yè)創(chuàng)新活動相匹配，獲取并理解新的知識，提高企業(yè)的創(chuàng)新績效。

4.4 研究局限與未來展望

本研究也存在一定的局限性，這為未來研究指出了方向。①研究的樣本數(shù)據(jù)太少，且覆蓋面較小，缺乏代表性，因此得出的結(jié)論有待在更大區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)一步驗證。②采用調(diào)查問卷方式收集數(shù)據(jù)，僅僅獲得了橫截面數(shù)據(jù)，只是對變量間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，并未探討其因果關(guān)系。在后續(xù)研究中，可憑借案例研究，搜集縱向數(shù)據(jù)來探討其因果關(guān)系。③在考慮知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效時，只考慮了外部環(huán)境動態(tài)性的調(diào)節(jié)作用，而外部環(huán)境還具有復(fù)雜性、競爭性等特征，同時也忽略了企業(yè)內(nèi)部環(huán)境對于知識要素特征與企業(yè)創(chuàng)新績效的作用。在后續(xù)研究中，可以同時考慮企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境，深入分析其對知識要素特征與技術(shù)聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的影響。

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