知識(shí)搜尋對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響

馮立杰 李倩倩 王金鳳 張珂

摘 要：基于知識(shí)演化與技術(shù)創(chuàng)新流程的映射關(guān)系，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新解析為知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用的遞歸過(guò)程。通過(guò)對(duì)多家創(chuàng)新型企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)研，利用層次回歸分析法，探究知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度對(duì)不同階段技術(shù)創(chuàng)新的影響程度，以及聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證結(jié)果表明：知識(shí)搜尋寬度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新三階段均產(chǎn)生顯著正向影響，知識(shí)搜尋深度與知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。同時(shí)，關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度與技術(shù)創(chuàng)新三階段的關(guān)系，正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度與知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的關(guān)系。研究結(jié)論有助于為企業(yè)建立“聯(lián)結(jié)關(guān)系-搜尋策略-創(chuàng)新流程”的匹配組合、高效開展以精準(zhǔn)技術(shù)創(chuàng)新為導(dǎo)向的知識(shí)搜尋活動(dòng)提供理論參考與依據(jù)。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新流程；知識(shí)搜尋寬度；知識(shí)搜尋深度；關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度

DOI：10.6049/kjjbydc.2021090063

中圖分類號(hào)：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2023）13-0093-10

0 引言

在各類創(chuàng)新要素互動(dòng)、整合及協(xié)同過(guò)程中，技術(shù)創(chuàng)新日益呈現(xiàn)出復(fù)雜化、多變性和不確定性等特征，企業(yè)僅依靠?jī)?nèi)部有限資源與能力難以順利實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新目標(biāo)，需要通過(guò)知識(shí)搜尋方式獲取外部資源并與內(nèi)部資源整合，以提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效。因此，積極開展外部知識(shí)搜尋活動(dòng)，最大限度利用外部資源，彌補(bǔ)內(nèi)部創(chuàng)新資源不足，成為眾多企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、不斷提升技術(shù)創(chuàng)新能力的重要舉措［1］。

在開放式創(chuàng)新時(shí)代，技術(shù)創(chuàng)新是不同來(lái)源外部知識(shí)經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后，與企業(yè)內(nèi)部知識(shí)重新組合的過(guò)程［2］，而知識(shí)搜尋則是企業(yè)獲取外部知識(shí)的重要方式。關(guān)于知識(shí)搜尋，現(xiàn)有研究主要從搜尋寬度和搜尋深度兩個(gè)層面進(jìn)行度量。其中，搜尋寬度從橫向角度衡量企業(yè)知識(shí)搜索渠道數(shù)量和范圍，搜尋深度從縱向角度衡量企業(yè)從各渠道獲取知識(shí)的程度（貫君，徐建中，林艷，2019）。

此外，企業(yè)在跨越組織邊界開展知識(shí)搜尋活動(dòng)時(shí)，往往會(huì)與供應(yīng)商、顧客、競(jìng)合伙伴及科研機(jī)構(gòu)等外部知識(shí)源建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，而關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度直接影響組織知識(shí)轉(zhuǎn)移方式和效率［3］。因此，作為聯(lián)接不同組織的關(guān)系紐帶，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度是探究知識(shí)搜尋與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系時(shí)不容忽視的關(guān)鍵因素。將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度作為情境變量，引入知識(shí)搜尋，研究其對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響有助于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)嵌入理論與搜尋理論融合。

盡管知識(shí)搜尋對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要意義已引起學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，但現(xiàn)有研究仍存在一定不足：首先，從創(chuàng)新維度看，目前的主流研究大多從縱向角度出發(fā)，依據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)，分別將創(chuàng)新分為漸進(jìn)式創(chuàng)新與突破式創(chuàng)新［4］、探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新［5］、封閉式創(chuàng)新與開放式創(chuàng)新［6］等，卻忽略了創(chuàng)新活動(dòng)不斷演變的連續(xù)性與動(dòng)態(tài)性特征，缺乏對(duì)創(chuàng)新流程的橫向剖析，因此難以具象指導(dǎo)企業(yè)合理規(guī)避搜尋策略與創(chuàng)新流程不匹配的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。由于創(chuàng)新流程的不同階段具有異質(zhì)性，其所需資源、能力也存在諸多差異，因此有必要對(duì)其發(fā)展階段進(jìn)行針對(duì)性探討。其次，從知識(shí)搜尋過(guò)程看，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要聚焦于其對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效［7］、整體創(chuàng)新能力［8］等的影響，側(cè)重于以結(jié)果為導(dǎo)向的靜態(tài)概括性研究，忽視了搜尋的實(shí)質(zhì)是多個(gè)主體參與的多層次、多維度博弈，不同知識(shí)搜尋維度在知識(shí)形成及各演化階段產(chǎn)生的價(jià)值效應(yīng)也不同。考慮到企業(yè)資源有限性，有必要根據(jù)知識(shí)搜尋的不同維度展開深入研究，探究其在技術(shù)創(chuàng)新流程中的差異化效用，通過(guò)不同搜尋策略間的平衡與交互實(shí)現(xiàn)最佳創(chuàng)新效果。最后，從網(wǎng)絡(luò)關(guān)系看，企業(yè)的開放性與包容性有助于促進(jìn)組織交流及互動(dòng)，形成以知識(shí)共享為基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新為目標(biāo)、現(xiàn)代通信為支撐的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。建立關(guān)系是個(gè)復(fù)雜的交互過(guò)程，關(guān)系聯(lián)結(jié)并非總能促進(jìn)企業(yè)知識(shí)搜尋與創(chuàng)新活動(dòng)，需要與特定的搜尋策略相匹配，才能充分發(fā)揮效用。因此，有必要將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識(shí)搜尋納入統(tǒng)一研究框架，以全面系統(tǒng)地考察不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下知識(shí)搜尋不同維度在創(chuàng)新流程中的差異化影響。

基于技術(shù)創(chuàng)新的連續(xù)性與動(dòng)態(tài)性等特征，在創(chuàng)新活動(dòng)的不同階段對(duì)企業(yè)資源配置、知識(shí)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)造能力等有著不同訴求，因此要求企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中必須結(jié)合搜尋主體選擇、搜尋程度控制，遵循權(quán)變?cè)瓌t并決策。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度會(huì)對(duì)搜尋策略與創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系產(chǎn)生直接影響，但目前無(wú)論是理論界還是產(chǎn)業(yè)界，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中不同知識(shí)搜尋維度在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不同階段的作用效應(yīng)仍缺乏客觀考量，致使技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中企業(yè)決策失誤現(xiàn)象頻發(fā)，進(jìn)而陷入技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效難以提升的窘境。因此，不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度下知識(shí)搜尋如何影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程是知識(shí)管理理論研究與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)踐中亟待解決的一個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。

鑒于此，本文將參考已有研究成果，在構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新流程概念模型的基礎(chǔ)上，從知識(shí)演化視角分別剖析企業(yè)知識(shí)搜尋寬度、深度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響，并檢驗(yàn)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在其中的調(diào)節(jié)作用。進(jìn)一步地，本文將結(jié)合對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的深層次剖析，從多維度揭示不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度下知識(shí)搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系。這不僅有助于拓展搜尋理論的研究視角，也為關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、知識(shí)搜尋與創(chuàng)新流程之間可能存在的匹配效應(yīng)提供了理論推演和實(shí)證依據(jù)，從而能更好地指導(dǎo)企業(yè)在開放式創(chuàng)新背景下開展管理實(shí)踐。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 技術(shù)創(chuàng)新流程與概念模型

現(xiàn)有關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新流程階段劃分的研究成果頗豐，主要聚焦于從多角度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程進(jìn)行界定，并在此基礎(chǔ)上將技術(shù)創(chuàng)新視為重組企業(yè)現(xiàn)有資源以創(chuàng)造新價(jià)值的過(guò)程。如司春林等［9］從技術(shù)創(chuàng)新視角，分析創(chuàng)新流程與不同技術(shù)周期特征，并將技術(shù)創(chuàng)新流程概括為技術(shù)選擇、從主流設(shè)計(jì)到產(chǎn)品平臺(tái)和基于產(chǎn)品平臺(tái)的產(chǎn)品創(chuàng)新3個(gè)階段，認(rèn)為創(chuàng)新流程會(huì)隨著技術(shù)生命周期更替而循環(huán)；王勉等［10］利用VRIO模型，在分析創(chuàng)新戰(zhàn)略與模式的基礎(chǔ)上，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程分為創(chuàng)意生成、篩選、轉(zhuǎn)化和商業(yè)化4個(gè)階段。

另外，企業(yè)是知識(shí)產(chǎn)權(quán)的重要承載體和創(chuàng)造體，而技術(shù)創(chuàng)新是尋找知識(shí)或真理，通過(guò)開發(fā)與整合知識(shí)，創(chuàng)造出新產(chǎn)品并加以應(yīng)用的過(guò)程［11］。在此過(guò)程中，企業(yè)首先要廣泛搜尋各類知識(shí)以激發(fā)創(chuàng)意，通過(guò)整合利用外部獲取和內(nèi)部積累的知識(shí)資源，將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為具象的產(chǎn)品或服務(wù)，繼而通過(guò)商業(yè)化過(guò)程獲得創(chuàng)新收益。

基于此，本文認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新可以映射為不同層次的知識(shí)轉(zhuǎn)化過(guò)程，包括知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用等遞歸過(guò)程，由此構(gòu)建企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程模型，如圖1所示。

圖1從知識(shí)演化視角闡釋企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程。首先，知識(shí)溯源階段是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的起點(diǎn)，在明確界定創(chuàng)新問(wèn)題并規(guī)劃創(chuàng)新目標(biāo)后，應(yīng)多渠道搜尋并識(shí)別與創(chuàng)新相關(guān)的知識(shí)信息，通過(guò)頭腦“風(fēng)暴”等多種方法集思廣益，激發(fā)創(chuàng)意產(chǎn)生并權(quán)衡其效益與風(fēng)險(xiǎn)，篩選出符合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)且與企業(yè)資源匹配的創(chuàng)意；其次，知識(shí)轉(zhuǎn)換階段作為吸收整合各種知識(shí)資源的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，企業(yè)應(yīng)全面統(tǒng)籌各種外部協(xié)作和內(nèi)部研發(fā)活動(dòng)，遴選出多種可行備案，并在實(shí)施過(guò)程中不斷完善，將創(chuàng)意通過(guò)良好的創(chuàng)新文化及項(xiàng)目管理遞歸為最終的技術(shù)創(chuàng)新成果；最后，知識(shí)利用是技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值實(shí)現(xiàn)階段，呈現(xiàn)形式主要包括推出新產(chǎn)品或服務(wù)和完善現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)，并創(chuàng)造新知識(shí)、形成知識(shí)產(chǎn)權(quán)等。通過(guò)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新成果的商業(yè)化應(yīng)用，企業(yè)最終可獲得顯在或潛在的創(chuàng)新收益。

1.2 知識(shí)搜尋寬度與技術(shù)創(chuàng)新流程

知識(shí)搜尋寬度表征組織探索知識(shí)信息領(lǐng)域及渠道的廣泛性和多樣性，刻畫了企業(yè)外部知識(shí)搜尋所覆蓋的橫向范圍（貫君，徐建中，林艷，2019）。外部搜尋寬度越大，企業(yè)能夠接觸到的異質(zhì)性知識(shí)就越多［12］。企業(yè)知識(shí)邊界與基礎(chǔ)決定了其技術(shù)創(chuàng)新范圍和能力，而與外部知識(shí)源的交互則能夠跨越組織邊界，在更寬廣的空間搜尋并獲取技術(shù)創(chuàng)新所需資源，進(jìn)而開展高效的協(xié)同創(chuàng)新。

具體而言，企業(yè)外部知識(shí)搜尋渠道主要包含以下幾種：①與供應(yīng)鏈垂直聯(lián)結(jié)以獲取產(chǎn)品或服務(wù)需求、原材料供應(yīng)等方面信息［13］，如小米公司通過(guò)“小米發(fā)燒友”鼓勵(lì)用戶參與產(chǎn)品創(chuàng)新，在產(chǎn)品迭代過(guò)程中確保緊隨顧客需求偏好的動(dòng)態(tài)發(fā)展；②與競(jìng)合伙伴水平聯(lián)結(jié)以獲取市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、發(fā)展趨勢(shì)等方面信息［14］，如福田汽車與濰柴動(dòng)力、德國(guó)BOSCH等企業(yè)締結(jié)國(guó)際化戰(zhàn)略聯(lián)盟，通過(guò)“集成知識(shí)、聯(lián)合創(chuàng)新”的發(fā)展模式整合資源，提升創(chuàng)新效率；③與科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行知識(shí)生產(chǎn)聯(lián)結(jié)以獲取產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工程技術(shù)和制造工藝等方面信息［15］，如阿里通過(guò)創(chuàng)新研究計(jì)劃與全球多所高校相結(jié)合，讓前沿技術(shù)在真實(shí)場(chǎng)景中快速迭代，共同攻堅(jiān)核心技術(shù)。

知識(shí)搜尋寬度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響主要體現(xiàn)在以下層面：

（1）在知識(shí)溯源階段，企業(yè)能夠通過(guò)外部知識(shí)搜尋豐富內(nèi)部知識(shí)儲(chǔ)備，為組織知識(shí)庫(kù)注入異質(zhì)性資源，進(jìn)而嘗試更多創(chuàng)新路徑［16］。顯然，當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，企業(yè)擁有的異質(zhì)性知識(shí)越多，各種知識(shí)元素的重組機(jī)率就越大，生成新穎性創(chuàng)意的能力就越強(qiáng)。

（2）在知識(shí)轉(zhuǎn)換階段，企業(yè)在利用內(nèi)部知識(shí)開展創(chuàng)新方案設(shè)計(jì)時(shí)，極易受到傳統(tǒng)創(chuàng)新思想的影響而產(chǎn)生路徑依賴效應(yīng)。通過(guò)外部搜尋獲取的多元化知識(shí)有利于突破思維瓶頸，提升戰(zhàn)略柔性，避免企業(yè)掉入創(chuàng)新路徑依賴陷阱（陳培禎，曾德明，李健，2018）。同時(shí)，通過(guò)對(duì)不同渠道獲取的知識(shí)進(jìn)行相互補(bǔ)充、印證與整合，有助于企業(yè)設(shè)計(jì)出更具創(chuàng)新性與可行性的創(chuàng)新方案。

（3）在知識(shí)利用階段，加大搜尋寬度有助于源源不斷地為企業(yè)帶來(lái)新知識(shí)、新信息，擴(kuò)展組織視野，使其能更加精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)市場(chǎng)供求及發(fā)展趨勢(shì)，順勢(shì)而為，占據(jù)市場(chǎng)領(lǐng)先地位［17］，并通過(guò)整合多技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)產(chǎn)生創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)、獲得最佳效益。

基于此，本文認(rèn)為，知識(shí)交互寬度對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新流程具有積極影響，并提出如下假設(shè)：

H1a：知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果具有正向影響；

H1b：知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果具有正向影響；

H1c：知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)利用階段的創(chuàng)新效果具有正向影響。

1.3 知識(shí)搜尋深度與技術(shù)創(chuàng)新流程

知識(shí)搜尋深度表征組織搜尋和獲取外部知識(shí)的聚焦程度與專業(yè)程度，刻畫了企業(yè)搜尋特定領(lǐng)域知識(shí)的持續(xù)性（貫君，徐建中，林艷，2019）。深度搜尋表示企業(yè)對(duì)同一知識(shí)源反復(fù)搜索、挖掘與調(diào)用，進(jìn)而深化其對(duì)有限知識(shí)束的認(rèn)知與理解，有助于提升創(chuàng)新能力。雖然現(xiàn)有研究廣泛認(rèn)可知識(shí)搜尋深度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的正面效用，但搜尋深度并非多多益善。受企業(yè)注意力等限制，過(guò)度搜尋會(huì)消耗企業(yè)稀缺資源，降低企業(yè)在更廣范圍內(nèi)搜尋到有用信息的可能性，使企業(yè)面臨競(jìng)爭(zhēng)加劇和市場(chǎng)變化的潛在風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)邊際效益遞減現(xiàn)象。如曾經(jīng)的行業(yè)巨頭諾基亞公司因固守原有的塞班系統(tǒng)而在智能產(chǎn)品層出不窮的市場(chǎng)中逐漸失去競(jìng)爭(zhēng)力，面臨收購(gòu)危機(jī)。

知識(shí)搜尋深度對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響主要體現(xiàn)在以下方面：

（1）在知識(shí)溯源階段，一方面，深度搜尋有助于企業(yè)在某技術(shù)領(lǐng)域積淀海量技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)，并逐步歸納外部知識(shí)吸收利用規(guī)律和范式，降低試錯(cuò)成本［18］，從而提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)識(shí)別能力與效率，更加精準(zhǔn)地把控創(chuàng)新方向，促使創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為具象的創(chuàng)新成果；另一方面，企業(yè)在特定領(lǐng)域加大搜尋深度會(huì)使其過(guò)多關(guān)注該領(lǐng)域技術(shù)知識(shí)而忽視整個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)而削弱其應(yīng)對(duì)外界復(fù)雜多變環(huán)境的技術(shù)創(chuàng)新能力。

（2）在知識(shí)轉(zhuǎn)換階段，一方面，針對(duì)技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中遇到的問(wèn)題，深度搜尋者往往能夠透過(guò)創(chuàng)新問(wèn)題表象辨識(shí)出內(nèi)在規(guī)律，繼而從先驗(yàn)視角探尋解決技術(shù)創(chuàng)新問(wèn)題的有效方案；另一方面，對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)的深度理解會(huì)形成創(chuàng)新認(rèn)知惰性，且過(guò)度依戀自身擅長(zhǎng)領(lǐng)域，陷入“技術(shù)鎖定怪圈”（曾德明，陳培禎，2017），阻礙企業(yè)創(chuàng)新知識(shí)組合以及創(chuàng)新技術(shù)探索，進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新靈活性。

（3）在知識(shí)利用階段，一方面，深度搜尋有利于企業(yè)與外部知識(shí)源建立合作默契與共同認(rèn)知，在協(xié)調(diào)互助的過(guò)程中逐漸形成依賴、信任、承諾等社會(huì)資本［19］，進(jìn)而提升企業(yè)軟實(shí)力，為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)開展提供隱形保障；另一方面，從搜尋成本視角看，過(guò)度的知識(shí)搜尋會(huì)產(chǎn)生額外的信息獲取與關(guān)系維護(hù)成本，消耗企業(yè)有限資源和精力，加大外部知識(shí)吸收整合難度［20］，降低邊際效應(yīng)，使得企業(yè)無(wú)法及時(shí)高效地利用已有信息，增加技術(shù)創(chuàng)新不確定性。

基于此，本文認(rèn)為，知識(shí)搜尋深度對(duì)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新流程具有雙重影響，因此提出以下假設(shè)：

H2a：知識(shí)搜尋深度與知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系；

H2b：知識(shí)搜尋深度與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系；

H2c：知識(shí)搜尋深度與知識(shí)利用階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。

1.4 關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用

通過(guò)與供應(yīng)商、顧客、競(jìng)合伙伴及科研機(jī)構(gòu)等知識(shí)源建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，企業(yè)能夠跨越組織邊界開展外部知識(shí)搜尋活動(dòng)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)組織關(guān)系的信任度、質(zhì)量及穩(wěn)定性等特征，關(guān)系聯(lián)結(jié)可以劃分為強(qiáng)聯(lián)結(jié)和弱聯(lián)結(jié)兩種［21］。不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識(shí)轉(zhuǎn)移方面具有不同特點(diǎn)：強(qiáng)聯(lián)結(jié)更有助于復(fù)雜、深度及高質(zhì)量的知識(shí)信息轉(zhuǎn)移，弱聯(lián)結(jié)更有助于隱性、非冗余及多樣化知識(shí)信息轉(zhuǎn)移，由此導(dǎo)致在不同創(chuàng)新階段需要與不同知識(shí)搜尋策略相契合方能發(fā)揮最大效用。

當(dāng)側(cè)重搜尋寬度時(shí)，弱聯(lián)結(jié)更能夠促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)開展。一方面，寬度搜尋策略需要與多領(lǐng)域組織建立多樣化的信息獲取渠道，而新關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立和維持需消耗大量精力與成本，弱聯(lián)結(jié)則能夠最大限度地幫助企業(yè)降低關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立與維護(hù)成本，緩解多組織協(xié)同中的關(guān)系鎖定與關(guān)系沖突（周飛，孫銳，2015）。另一方面，寬度搜尋策略強(qiáng)調(diào)獲取信息資源的新穎性與多元化，而較強(qiáng)的關(guān)系聯(lián)結(jié)往往建立在反復(fù)搜尋、試錯(cuò)的基礎(chǔ)上，這會(huì)令組織人員產(chǎn)生較強(qiáng)的路徑依賴心理，扼殺組織成員積極性與創(chuàng)造力（孫永磊，宋晶，謝永平，2014），不利于新穎性與多元化知識(shí)產(chǎn)生及轉(zhuǎn)移。因此，弱聯(lián)結(jié)與寬度搜尋策略的匹配更有助于創(chuàng)新活動(dòng)開展。

當(dāng)側(cè)重搜尋深度時(shí)，強(qiáng)聯(lián)結(jié)更能夠促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)開展。一方面，深度搜尋策略強(qiáng)調(diào)對(duì)外部知識(shí)的反復(fù)挖掘、提取與調(diào)用，而強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)作為知識(shí)搜尋與轉(zhuǎn)移的載體，其自身就蘊(yùn)含知識(shí)流動(dòng)記憶，能夠強(qiáng)化已有資源的共享與整合［22］。此外，強(qiáng)聯(lián)結(jié)組織之間的高度依賴、信任與穩(wěn)定關(guān)系，能夠有效降低既有網(wǎng)絡(luò)間的知識(shí)搜尋與關(guān)系協(xié)調(diào)成本，使其在知識(shí)篩選與關(guān)系維持上無(wú)需耗費(fèi)過(guò)多時(shí)間、精力。另一方面，深度搜尋策略強(qiáng)調(diào)獲取信息資源的復(fù)雜性與專業(yè)性，而強(qiáng)聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)組織間擁有較高程度的認(rèn)知與行為默契，更能夠形成規(guī)范共識(shí)［23］，以推動(dòng)關(guān)鍵信息資源沿著網(wǎng)絡(luò)渠道高效、有序轉(zhuǎn)移。同時(shí)，強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)往往以契約為基礎(chǔ)［24］，有助于促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)組織間的穩(wěn)定交流與信息共享，并有效降低投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會(huì)主義，提升高質(zhì)量信息轉(zhuǎn)移效率［25］。因此，強(qiáng)聯(lián)結(jié)與深度搜尋策略契合更有助于創(chuàng)新活動(dòng)開展。

然而，強(qiáng)聯(lián)結(jié)與深度搜尋的契合并非總能促進(jìn)創(chuàng)新。強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系在促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)成員間信息轉(zhuǎn)移的同時(shí)，也易使組織產(chǎn)生路徑依賴心理。由前述可知，過(guò)度的深度搜尋會(huì)降低企業(yè)創(chuàng)新靈活性，削弱企業(yè)應(yīng)對(duì)外界復(fù)雜多變環(huán)境的技術(shù)創(chuàng)新能力。此時(shí)，其與強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系的組合會(huì)進(jìn)一步抑制組織成員創(chuàng)造力，形成創(chuàng)新認(rèn)知惰性，進(jìn)而阻滯突破性與顛覆性創(chuàng)新成果產(chǎn)生。綜合來(lái)看，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度會(huì)強(qiáng)化搜尋深度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程的倒U型作用。

基于此，本文認(rèn)為，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，因此提出如下假設(shè)：

H3a：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)溯源階段創(chuàng)新效果的影響；

H3b：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響；

H3c：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的影響；

H4a：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)溯源階段創(chuàng)新效果的影響；

H4b：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響；

H4c：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的影響。

基于前述系列假設(shè)，構(gòu)建本文理論研究模型，如圖2所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)搜集

本文采用問(wèn)卷調(diào)查方式收集數(shù)據(jù)。在正式調(diào)研前，首先通過(guò)文獻(xiàn)回顧、專家咨詢和企業(yè)訪談等方式，選取成熟量表中信度和效度較高的題項(xiàng)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行初步設(shè)計(jì)，并在初步開發(fā)量表后選取部分企業(yè)進(jìn)行預(yù)調(diào)研。在此基礎(chǔ)上，基于預(yù)測(cè)試數(shù)據(jù)分析結(jié)果及反饋意見，對(duì)問(wèn)卷層次、題項(xiàng)內(nèi)容及表達(dá)措辭等進(jìn)行完善，最終得到正式測(cè)量題項(xiàng)。量表采用Likert 5點(diǎn)評(píng)分法（1為“完全不符合”，5為“完全符合”）。

本次問(wèn)卷調(diào)查主要面向華中地區(qū)的部分高新技術(shù)企業(yè)，其主要分布在電子信息、生物制藥、軟件開發(fā)、機(jī)械儀器等市場(chǎng)化程度較高、技術(shù)更迭速度較快的行業(yè)。問(wèn)卷發(fā)放對(duì)象為熟悉企業(yè)研發(fā)管理及技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的相關(guān)人員，以提高問(wèn)卷調(diào)查內(nèi)容的準(zhǔn)確性。問(wèn)卷數(shù)據(jù)獲得主要采取網(wǎng)絡(luò)調(diào)研和實(shí)地調(diào)查相結(jié)合的方式。同一家企業(yè)配對(duì)樣本數(shù)超出標(biāo)準(zhǔn)時(shí)進(jìn)行聚合分析，以確保一家企業(yè)只收取一份問(wèn)卷。調(diào)研時(shí)間集中在2020年9月至2021年1月，歷時(shí)5個(gè)月。調(diào)研對(duì)583家企業(yè)發(fā)送問(wèn)卷，共回收461份問(wèn)卷，剔除填答不完整或存在明顯規(guī)律等無(wú)效問(wèn)卷后，剩余352份有效問(wèn)卷，問(wèn)卷有效率達(dá)76.36%。

2.2 變量測(cè)量

首先，本文被解釋變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程，主要包括知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用3個(gè)階段的創(chuàng)新效果。衡量指標(biāo)參考Penide等［26］的研究成果：在知識(shí)溯源階段，主要衡量企業(yè)利用內(nèi)外部知識(shí)產(chǎn)生獨(dú)特創(chuàng)意的能力，共5個(gè)題項(xiàng)；在知識(shí)轉(zhuǎn)換階段，側(cè)重衡量企業(yè)將創(chuàng)意轉(zhuǎn)換為創(chuàng)新成果的過(guò)程中被采納創(chuàng)意比例以及方案實(shí)施成功率，共4個(gè)題項(xiàng)；在知識(shí)利用階段，主要衡量企業(yè)通過(guò)創(chuàng)新成果商業(yè)化獲得的收益，共5個(gè)題項(xiàng)。

其次，本文解釋變量為知識(shí)搜尋寬度和知識(shí)搜尋深度。參考Danneels等［27］的量表，知識(shí)搜尋寬度側(cè)重衡量企業(yè)從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)者、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會(huì)及專業(yè)會(huì)議等外部信息渠道獲取知識(shí)的多樣性，共5個(gè)題項(xiàng)；參考Li［28］等的量表，知識(shí)搜尋深度主要衡量企業(yè)搜尋知識(shí)資源的持續(xù)性和努力程度，共6個(gè)題項(xiàng)。

再次，本文調(diào)節(jié)變量為關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度。參考楊慧軍等［3］的研究成果，從組織關(guān)系的質(zhì)量、信任度、持久性及穩(wěn)定性等層面衡量聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，共6個(gè)題項(xiàng)。

最后，控制變量的選取主要考慮市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)自身兩個(gè)層面。市場(chǎng)環(huán)境層面的控制變量包含競(jìng)爭(zhēng)狀況和環(huán)境動(dòng)蕩性。其中，競(jìng)爭(zhēng)狀況測(cè)度參考陳勁等（2019）的研究成果（1為“完全壟斷”，5為“完全競(jìng)爭(zhēng)”狀況），分值越高說(shuō)明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈；環(huán)境動(dòng)蕩性采用張明珍等（2019）的研究成果，主要從技術(shù)動(dòng)蕩性和市場(chǎng)動(dòng)蕩性兩方面測(cè)量。企業(yè)層面的控制變量主要有企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模及研發(fā)強(qiáng)度，其中，企業(yè)年齡用企業(yè)創(chuàng)立至問(wèn)卷回收時(shí)的年限表示，企業(yè)規(guī)模用員工人數(shù)衡量，研發(fā)強(qiáng)度用企業(yè)研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入的比例衡量。

3 實(shí)證分析

本文采用Amos 25.0和SPSS26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，并得出相應(yīng)結(jié)論。

3.1 信度與效度檢驗(yàn)

對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度檢驗(yàn)可以確保研究結(jié)論的可靠性和有效性，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

對(duì)于信度檢驗(yàn)，本文采用內(nèi)部一致性Cronbach's α系數(shù)和組合信度CR作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。結(jié)果顯示，所有變量的α值均在參考值0.7以上，組合信度的CR值均大于0.8，說(shuō)明本文設(shè)定的變量測(cè)量具有較高內(nèi)部一致性。

效度檢驗(yàn)主要包括內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和區(qū)分效度檢驗(yàn)。其中，針對(duì)內(nèi)容效度，本文初始量表設(shè)計(jì)在參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對(duì)已有成熟量表作了部分修訂，同時(shí)，結(jié)合對(duì)企業(yè)相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新人員的深度訪談、意見反饋和結(jié)果預(yù)測(cè)試，完善了對(duì)應(yīng)題項(xiàng)，以確保問(wèn)卷內(nèi)容效度；針對(duì)結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)中，如表2所示，KMO值為0.853，采用因子分析法判斷，本文提取的公因子數(shù)量、結(jié)構(gòu)與量表設(shè)計(jì)時(shí)的維度一致，且提取公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率高于70%，表明量表結(jié)構(gòu)效度通過(guò)檢驗(yàn)；在針對(duì)區(qū)分效度的檢驗(yàn)中，由表2可知，各變量均方差提取量AVE的算術(shù)平方根均大于變量所在行列的相關(guān)系數(shù)，表明變量間具有良好的區(qū)分效度。

此外，本文采用Harman單因子檢驗(yàn)方法對(duì)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行共同方法變異檢驗(yàn)。全部技術(shù)創(chuàng)新變量的未旋轉(zhuǎn)主成分因子分析結(jié)果顯示，本文提取的6個(gè)特征值大于1的因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為68.581%，其中，解釋方差最大的第一個(gè)因子解釋了20.429%，說(shuō)明不存在單個(gè)因子解釋大部分方差變異量的情況。由此表明，本文較好地控制了研究數(shù)據(jù)的共同方法變異問(wèn)題。

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表3為影響技術(shù)創(chuàng)新主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)和對(duì)應(yīng)分析結(jié)果，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)。由表3可知，知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度和聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的均值分別為3.432、3.307以及3.410，均處于較高水平，說(shuō)明樣本企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中積極開展知識(shí)搜尋活動(dòng)以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。

另外，在知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用階段，各企業(yè)創(chuàng)新效果均值均分布在3.3～3.4之間，說(shuō)明樣本企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新流程中均取得良好創(chuàng)新效果，且創(chuàng)新能力較強(qiáng)?？傮w而言，描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果與現(xiàn)實(shí)觀察結(jié)果相吻合。

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)

在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)前，首先檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新變量是否符合正態(tài)性假設(shè)和隨機(jī)誤差項(xiàng)與方差的要求。共線性檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量方差的膨脹因子VIF值均小于5，由此可以認(rèn)為變量間不存在顯著的多重共線性。

本文主要采用層次回歸分析法進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證，在對(duì)影響技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后構(gòu)建各相關(guān)平方項(xiàng)和交互項(xiàng)。

3.3.1 主效應(yīng)檢驗(yàn)

層次回歸分析結(jié)果見表4。

模型1、模型5、模型9為只包含控制變量的基準(zhǔn)模型，模型2、6、10分別在模型1、5、9的基礎(chǔ)上增加自變量知識(shí)搜尋寬度、深度和深度平方項(xiàng)。與基準(zhǔn)模型相比，模型2、模型6和模型10的R2均顯著增加，說(shuō)明本文選取的自變量提高了方程的解釋力，對(duì)各自的被解釋變量產(chǎn)生影響。

由模型2可知，知識(shí)搜尋寬度系數(shù)為正，且在1%的置信水平上顯著（β=0.352、p<0.01），說(shuō)明知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果產(chǎn)生顯著正向影響，假設(shè)H1a得到驗(yàn)證。

另外，知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)溯源階段創(chuàng)新效果的影響系數(shù)為正，知識(shí)搜尋深度平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，二者均在0.1%的置信水平上顯著（β=0.108、p<0.001；β=-0.071、p<0.001），說(shuō)明知識(shí)搜尋深度與知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，假設(shè)H2a得到驗(yàn)證。

同理，在模型6中，知識(shí)搜尋寬度與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)為β=0.197、p<0.001，說(shuō)明知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果具有顯著正向作用，假設(shè)H1b得到驗(yàn)證。

此外，知識(shí)搜尋深度及其平方項(xiàng)與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)分別為β=0.256、p<0.05；β=-0.039、p<0.01，說(shuō)明知識(shí)搜尋深度與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系，二者間存在閾值效應(yīng)，假設(shè)H2b得到驗(yàn)證。

在模型10中，知識(shí)搜尋寬度與知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)為正，且在1%的置信水平上顯著（β=0.324、p<0. 01），說(shuō)明知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)利用階段的創(chuàng)新效果具有顯著正向作用，假設(shè)H1c得到驗(yàn)證。

知識(shí)搜尋深度平方項(xiàng)與知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的相關(guān)性未能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（β=0.103、p>0.05；β=-0.012、p>0.05），說(shuō)明知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)利用階段的創(chuàng)新效果并不具備曲線效應(yīng)，假設(shè)H2c未通過(guò)檢驗(yàn)。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，模型3、7、11分別在模型2、6、10的基礎(chǔ)上增加了調(diào)節(jié)變量聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，模型4、8、12分別在模型3、7、11的基礎(chǔ)上增加了聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度、知識(shí)搜尋深度平方項(xiàng)的交互項(xiàng)。其中，模型3、7和11分別驗(yàn)證聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識(shí)溯源（β=0.118、p<0.01）、知識(shí)轉(zhuǎn)換（β=0.145、p<0.01）和知識(shí)利用（β=0.194、p<0.05）階段的創(chuàng)新效果具有顯著正相關(guān)性。

模型4檢驗(yàn)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對(duì)知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度與知識(shí)溯源階段創(chuàng)新效果的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，知識(shí)搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)（β=-0.174、p<0.01）對(duì)知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果具有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對(duì)知識(shí)搜尋寬度與知識(shí)溯源階段創(chuàng)新效果的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H3a得到驗(yàn)證；另外，知識(shí)搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)（β=0.127、p<0.05；β=-0.022、p<0.01）對(duì)知識(shí)溯源階段的創(chuàng)新效果作用顯著，假設(shè)H4a得到驗(yàn)證。

模型8驗(yàn)證聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對(duì)知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，知識(shí)搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)和知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果存在顯著關(guān)系（β=-0.133、p<0.05），假設(shè)H3b通過(guò)檢驗(yàn)；知識(shí)搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)對(duì)知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)分別為β=0.179、p<0.01；β=-0.031、p<0.05，說(shuō)明聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識(shí)搜尋深度與知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)作用，H4b通過(guò)檢驗(yàn)。

模型12檢驗(yàn)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對(duì)知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度與知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，知識(shí)搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的交互項(xiàng)對(duì)知識(shí)利用階段的創(chuàng)新效果具有顯著負(fù)向作用（β=-0.175、p<0.01），知識(shí)搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的交互項(xiàng)對(duì)知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的影響并不顯著，假設(shè)H3c得到驗(yàn)證，而H4c未得到驗(yàn)證。

4 研究總結(jié)

4.1 研究結(jié)論

基于知識(shí)演化視角，本文將技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)映射為知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用的遞歸過(guò)程，實(shí)證研究了外部知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新各階段創(chuàng)新效果的影響以及關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對(duì)上述影響的調(diào)節(jié)作用，得出如下結(jié)論：

（1）寬度搜尋策略對(duì)技術(shù)創(chuàng)新中知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用3個(gè)階段的創(chuàng)新效果均具有顯著正向作用。該結(jié)論與知識(shí)基礎(chǔ)觀［29-30］的論點(diǎn)相呼應(yīng)，表明企業(yè)需要通過(guò)搜尋外部知識(shí)以獲取異質(zhì)性資源，拓寬技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)基礎(chǔ)，并在思想碰撞過(guò)程中激發(fā)創(chuàng)新靈感，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)變革。同時(shí)，擁有多元化知識(shí)的企業(yè)能夠更好地進(jìn)行信息識(shí)別和吸收利用，繼而降低技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)及成本。

（2）深度搜尋策略與技術(shù)創(chuàng)新中知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。知識(shí)搜尋深度有助于深化企業(yè)對(duì)有限知識(shí)束的認(rèn)知與理解，但搜尋深度一旦達(dá)到特定閾值將會(huì)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來(lái)負(fù)面影響。該結(jié)論進(jìn)一步驗(yàn)證了已有研究成果（芮正云，羅瑾璉，甘靜嫻，2017）中的某些觀點(diǎn)：一是在經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域進(jìn)行深度搜尋有助于提升企業(yè)對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)的掌握能力，過(guò)濾知識(shí)信噪，便于企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會(huì)；二是過(guò)度的知識(shí)搜尋會(huì)耗散企業(yè)資源與關(guān)注力，使其產(chǎn)生路徑依賴，進(jìn)而降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新靈活性。此外，值得注意的是，樣本中大多數(shù)企業(yè)知識(shí)搜尋深度與知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的關(guān)系并不顯著，可能的原因是企業(yè)在知識(shí)利用階段多側(cè)重于對(duì)創(chuàng)新成果的營(yíng)銷以提升創(chuàng)新收益，這要求企業(yè)對(duì)產(chǎn)品特性、競(jìng)爭(zhēng)狀況及市場(chǎng)供求等信息有較為準(zhǔn)確和全面的了解。因此，在此階段應(yīng)側(cè)重知識(shí)搜尋寬度而非深度。

（3）聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋寬度對(duì)知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換和知識(shí)利用階段創(chuàng)新效果的影響，正向調(diào)節(jié)知識(shí)搜尋深度對(duì)知識(shí)溯源、知識(shí)轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響。該結(jié)論符合現(xiàn)有研究［31］觀點(diǎn)，表明弱聯(lián)結(jié)—寬度搜尋、強(qiáng)聯(lián)結(jié)—深度搜尋的組合更能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)開展。作為組織間的聯(lián)結(jié)元素，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度以其在知識(shí)轉(zhuǎn)移中的不同特征對(duì)知識(shí)搜尋與創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系產(chǎn)生不同影響，是探究二者關(guān)系時(shí)不可忽視的關(guān)鍵因素。

4.2 研究貢獻(xiàn)與管理啟示

本文立足于知識(shí)搜尋多維性和技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)性等特征構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新流程概念模型，具象刻畫了知識(shí)搜尋寬度、知識(shí)搜尋深度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新不同階段的差異化影響以及關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用，充分驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在企業(yè)知識(shí)搜尋策略中的重要地位，揭示了不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下知識(shí)搜尋對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程的動(dòng)態(tài)影響機(jī)理，從權(quán)變理論角度為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供了動(dòng)態(tài)指導(dǎo)。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面：首先，基于知識(shí)演化視角揭示創(chuàng)新的本質(zhì)特征，從橫向角度建立企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程模型，并賦予技術(shù)創(chuàng)新流程以新的闡釋，豐富了技術(shù)創(chuàng)新理論體系研究；其次，不同于現(xiàn)有以結(jié)果為導(dǎo)向的靜態(tài)概括性研究，本文立足于技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程，聚焦于不同知識(shí)搜尋維度在技術(shù)創(chuàng)新各階段的差異化效能，將知識(shí)搜尋維度與技術(shù)創(chuàng)新階段進(jìn)行效用匹配，全面深入探討了多維知識(shí)搜尋對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程的具象作用，有助于將知識(shí)搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程的相關(guān)理論系統(tǒng)化；最后，引入關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度作為調(diào)節(jié)變量，將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與外部知識(shí)搜尋納入同一研究框架，分情境考慮關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)弱與搜尋寬度、深度的契合性，以綜合系統(tǒng)地考察不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下外部知識(shí)搜尋在創(chuàng)新流程中的差異化效能，有助于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)嵌入理論與搜尋理論的融合研究，也有利于指導(dǎo)企業(yè)在創(chuàng)新實(shí)踐中建立“聯(lián)結(jié)關(guān)系—搜尋策略—?jiǎng)?chuàng)新流程”的匹配組合。

本文研究結(jié)論對(duì)企業(yè)知識(shí)管理與創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)具有一定啟示。第一，應(yīng)重視聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、搜尋策略與創(chuàng)新流程之間的匹配效應(yīng)，動(dòng)態(tài)識(shí)別外部知識(shí)選擇機(jī)會(huì)。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、外部知識(shí)搜尋策略與技術(shù)創(chuàng)新所處階段存在適配性，在制定企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略時(shí)，管理者和研發(fā)人員需意識(shí)到不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下外部知識(shí)搜尋對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)影響的復(fù)雜性，全面考量技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展，因地制宜地實(shí)施差異化搜尋策略，并及時(shí)調(diào)整與合作伙伴之間的關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，不斷優(yōu)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果。第二，優(yōu)化知識(shí)搜尋結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)創(chuàng)新資源。知識(shí)搜尋深度與創(chuàng)新活動(dòng)之間的倒U型關(guān)系提醒管理者在實(shí)踐中要將搜尋深度維持在合理水平，強(qiáng)化對(duì)已有知識(shí)資源的挖掘與利用，不能過(guò)度依賴外部知識(shí)來(lái)源，避免過(guò)猶不及。此外，由于企業(yè)注意力等資源約束和限制，知識(shí)搜尋寬度與深度往往具有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，換言之，企業(yè)在搜尋寬度上配置過(guò)多注意力，可能導(dǎo)致其對(duì)某一領(lǐng)域的精通程度不足，反之亦然。在此情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視知識(shí)搜尋不同維度的差異化效能及協(xié)同效應(yīng)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)創(chuàng)新資源，精準(zhǔn)開展以需求為導(dǎo)向的搜尋活動(dòng)，達(dá)到事半功倍的創(chuàng)新效果。

4.3 研究局限與未來(lái)展望

盡管本文得出的結(jié)論具有一定理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐價(jià)值，但仍存在一些不足之處，有待于在后續(xù)研究中加以完善。

首先，本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)大多為截面數(shù)據(jù)，難以直觀反映知識(shí)搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系隨時(shí)間推移的動(dòng)態(tài)變化。所以，未來(lái)需要在進(jìn)一步擴(kuò)大樣本容量的基礎(chǔ)上，采用動(dòng)態(tài)案例跟蹤及包含時(shí)間跨度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以增強(qiáng)研究結(jié)果的全面性及可靠性。

其次，本文以知識(shí)基礎(chǔ)特征為依據(jù)，將知識(shí)搜尋劃分為搜尋寬度與搜尋深度。未來(lái)研究需要從空間距離、時(shí)間邊界及互動(dòng)方式等多個(gè)層面對(duì)知識(shí)搜尋展開深入剖析，并綜合考慮知識(shí)搜尋多維度組態(tài)效應(yīng)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響。

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（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

英文標(biāo)題The Influence of Knowledge Search on the Enterprise Technology Innovation Process：The Moderating Effect of Linking Intensity

英文作者Feng Lijie1，2，Li Qianqian1，Wang Jinfeng2，Zhang Ke1

英文作者單位（1.School of Management Engineering， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China；? 2.Institute of Free Trade Zone Supply Chain， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

英文摘要Abstract： It has become an important measure for enterprises to keep improving the ability of technological innovation by actively carrying out external knowledge search activities， and maximizing the use of external resources to make up for the lack of internal innovation resources. Current research mostly focuses on the static， results-oriented exploration from a vertical perspective， with little attention paid to the continuous and dynamic characteristics of the continuous evolution of innovation activities， and there is a lack of a horizontal analysis of the innovation process. Furthermore， the establishment of network relationships is a complex interactive process whose strength directly affects the way and efficiency of knowledge transfer between organizations， and it is a key factor to explore the relationship between knowledge search and technological innovation so as to avoid innovation risks. Therefore， an analysis of the influence mechanism of knowledge search on the technological innovation process under different coupling intensities is helpful to guide enterprises in carrying out technological innovation activities against the backdrop of open innovation.

Therefore， this paper makes a systematic review of the connotation characteristics， dimension division and interaction relationship of knowledge search， innovation process and network connection. On this basis， a conceptual model of the technological innovation process of "knowledge traceability—knowledge transformation—knowledge utilization" is constructed from the perspective of knowledge evolution. Then， it explores the differential effect of multidimensional knowledge search on each stage of technological innovation process and the moderating effect of network connection strength on the above relationship. A series of research hypotheses are proposed. The study conducts a questionnaire survey of 583 high-tech enterprises in central China， and the collected questionnaire data is statistically analyzed by the multiple regression analysis method.

According to the empirical results， it is concluded that （1） the width-search strategy has a significant positive effect on the innovation effect in the three stages of technological innovation： knowledge tracing， knowledge transformation and knowledge utilization. In addition， when the knowledge search width changes to a certain extent， the innovation effect in the knowledge tracing stage is affected by it to the greatest degree， and the innovation effect in the knowledge transformation stage is affected by it to the least degree. （2） There is an inverted U-shaped relationship between the deep search strategy and the innovation effect in the knowledge tracing and knowledge conversion stages of technological innovation. Knowledge search depth is helpful to deepen cognition and understanding of the limited knowledge bundle， but once the search depth reaches a specific threshold， it will have a negative impact on the technological innovation of the enterprise. （3） The connection strength negatively moderates the influence of knowledge search width on the innovation effect of knowledge traceability， knowledge transformation and knowledge utilization stages and positively moderates the relationship between knowledge search depth and the innovation effect of knowledge traceability and knowledge transformation stages. The combination of weak connection-width search and strong connection-depth search can promote the development of enterprise innovation activities.

In practice， enterprises should focus on the matching effect between knowledge search strategy， technological innovation process and network connection strength， and follow the contingency principle to carry out dynamic management; it is also essential to maintain the search depth at a reasonable level， adhere to the independent mastery of core technologies， and not over-rely on external knowledge sources to avoid going too far. In addition， There is a certain tension between different dimensions of knowledge search. Enterprises should focus on the differential efficiency and synergistic effect of each dimension of knowledge search， maintain the dynamic balance of supply and demand， and avoid the stereotypical mechanized thinking that affects the output of innovation achievements.

By focusing on the differentiated effectiveness of different dimensions of knowledge search in each stage of technological innovation and considering the compatibility of the strength of relationship connection with the width and depth of search by context， this study provides implications for enterprises to establish the matching combination of "connection relation-search strategy-innovation process" in innovation practice.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Technology Innovation Process; Knowledge Search Width; Knowledge Search Depth; Linking Intensity

收稿日期：2021-09-02? 修回日期：2021-11-14

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71472171）；國(guó)家科技部創(chuàng)新方法工作專項(xiàng)（2016IM010400，2018IM020300，2019IM020200）；鄭州大學(xué)青年人才企業(yè)合作創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃項(xiàng)目（132-323204）

作者簡(jiǎn)介：馮立杰（1966-），男，河南焦作人，博士，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院、上海海事大學(xué)自貿(mào)區(qū)供應(yīng)鏈研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新與管理；李倩倩（1997-），女，河南許昌人，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橹R(shí)管理；王金鳳（1963-），女，河南焦作人，博士，上海海事大學(xué)自貿(mào)區(qū)供應(yīng)鏈研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣I(yè)工程與創(chuàng)新方法；張珂（1994-），女，河南新鄉(xiāng)人，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新管理。