中試運(yùn)行中的知識(shí)問(wèn)題緩解：行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理的作用

摘 要：中試在科技成果轉(zhuǎn)化中發(fā)揮重要作用，但不確定性、復(fù)雜性、模糊性3類知識(shí)問(wèn)題制約著中試的有效運(yùn)行。現(xiàn)有研究未明晰中試運(yùn)行情境下知識(shí)問(wèn)題破解機(jī)制，如何緩解中試運(yùn)行知識(shí)問(wèn)題有待深入探究。選取264份企業(yè)層面調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，識(shí)別3類知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試運(yùn)行有效性的影響，利用行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略緩解中試運(yùn)行過(guò)程中遇到的知識(shí)問(wèn)題。研究發(fā)現(xiàn)：①不確定性、模糊性對(duì)中試運(yùn)行有效性具有負(fù)向影響，且模糊性的負(fù)向影響更顯著，復(fù)雜性對(duì)中試運(yùn)行有效性的影響作用不顯著；②行動(dòng)者激活/解除策略與網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略均能夠有效緩解不確定性和模糊性對(duì)中試運(yùn)行的負(fù)向影響。研究結(jié)論不僅能夠彌補(bǔ)中試運(yùn)行管理研究的不足，還可為應(yīng)對(duì)和解決中試運(yùn)行中的知識(shí)問(wèn)題提供實(shí)踐啟示，促進(jìn)中試有效運(yùn)行進(jìn)一步明朗化。

關(guān)鍵詞：中試運(yùn)動(dòng)；知識(shí)問(wèn)題；行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：F124.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）17-0012-10

0 引言

我國(guó)實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)研究成果數(shù)量已進(jìn)入全球前列，但科技成果轉(zhuǎn)化率較低。大多數(shù)技術(shù)原型在實(shí)驗(yàn)室階段取得顯著成效，但也有部分技術(shù)由于工藝參數(shù)改變而導(dǎo)致技術(shù)性能下降、技術(shù)穩(wěn)定性不足而未順利進(jìn)入市場(chǎng)，在技術(shù)成熟之前便陷入“死亡之谷”[1]。中試作為實(shí)驗(yàn)室研發(fā)成果走向產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵“銜接者”，是科技成果轉(zhuǎn)化的重要驅(qū)動(dòng)力量。在實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的新技術(shù)或新產(chǎn)品只有經(jīng)過(guò)放大、工藝驗(yàn)證、結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)、小量試制試銷等中試環(huán)節(jié)才能成功進(jìn)入市場(chǎng)[2-3]。因此，中試是影響科技成果轉(zhuǎn)化的重要因素，科技成果轉(zhuǎn)化率經(jīng)過(guò)中試環(huán)節(jié)可達(dá)到80%[4]。

然而，中試有效運(yùn)行面臨著高度不確定性、復(fù)雜性和模糊性3類知識(shí)問(wèn)題[5]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)中試運(yùn)行管理的研究雖然取得豐碩成果，但多集中在學(xué)習(xí)、能力、資源、政策支持等方面，主要闡述中試對(duì)科技成果轉(zhuǎn)化的積極作用[2-4]，對(duì)中試運(yùn)行存在的挑戰(zhàn)和阻礙因素缺乏深入探析，尤其忽視了知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效運(yùn)行帶來(lái)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。不確定性、復(fù)雜性和模糊性3類知識(shí)問(wèn)題嵌入中試全過(guò)程，是阻礙中試有效運(yùn)行的關(guān)鍵因素。首先，中試運(yùn)行作為一種系統(tǒng)性、多過(guò)程迭代試錯(cuò)活動(dòng)，技術(shù)、市場(chǎng)、資金、組織和管理具有不可預(yù)測(cè)性，導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)有知識(shí)與目標(biāo)知識(shí)難以匹配，很難識(shí)別不充分、不完整的知識(shí)，更無(wú)法解決中試環(huán)節(jié)設(shè)備更新、工藝技術(shù)優(yōu)化等難題[6]，體現(xiàn)為不確定性知識(shí)問(wèn)題；其次，中試運(yùn)行多與高校、科研機(jī)構(gòu)以及上下游企業(yè)有關(guān)[7]，涉及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、工藝開(kāi)發(fā)、底層技術(shù)放大等關(guān)鍵技術(shù)，導(dǎo)致企業(yè)很難在短時(shí)間內(nèi)掌握和應(yīng)用多種類型知識(shí)；同時(shí)，中試運(yùn)行過(guò)程中技術(shù)放大、工藝與結(jié)構(gòu)驗(yàn)證、產(chǎn)品可靠性測(cè)試等復(fù)雜任務(wù)交織，導(dǎo)致很難厘清和確定任務(wù)優(yōu)先次序、中試運(yùn)行效率降低[8]，體現(xiàn)為復(fù)雜性的知識(shí)問(wèn)題；最后，中試是跨用戶、技術(shù)合作伙伴、設(shè)備供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行知識(shí)交流的活動(dòng)[9]，不同行動(dòng)者知識(shí)類型和結(jié)構(gòu)差異較大，大量信息沖突容易使行動(dòng)者忽略中試的主要目標(biāo)，難以平衡和協(xié)調(diào)利益，執(zhí)行中試項(xiàng)目易出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致中試項(xiàng)目很難確定最優(yōu)解決方案，甚至還有可能延遲或失敗[5，10]，體現(xiàn)為模糊性的知識(shí)問(wèn)題。因此，知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效運(yùn)行具有負(fù)向影響，如何管理知識(shí)問(wèn)題以提高中試有效性亟待深入研究。

基于網(wǎng)絡(luò)管理理論，中試通常嵌入在多重關(guān)系交織的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)中，是不同行動(dòng)者互動(dòng)、知識(shí)協(xié)調(diào)和復(fù)雜的決策過(guò)程，需要行動(dòng)者之間協(xié)作管理知識(shí)問(wèn)題[5，9]。若缺乏足夠的網(wǎng)絡(luò)管理策略，則很難解決知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試運(yùn)行造成的負(fù)向影響，因此有必要將行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理作為打開(kāi)中試有效運(yùn)行的“黑箱”[11-12]。行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理是指控制或引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)程，促使行動(dòng)者互動(dòng)與交流，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)位置以協(xié)調(diào)合作，在復(fù)雜的互動(dòng)和決策過(guò)程中實(shí)現(xiàn)良好的目標(biāo)[13-14]。因此，應(yīng)該部署有效和積極的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理策略，為中試運(yùn)行集聚關(guān)鍵知識(shí)資源提供保障，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)能力更強(qiáng)的行動(dòng)者應(yīng)對(duì)中試突發(fā)情況，促使行動(dòng)者提高合作和知識(shí)共享意識(shí)，幫助企業(yè)順利完成中試項(xiàng)目[5，12，14]。因此，為破解阻礙中試運(yùn)行的不確定性、模糊性、復(fù)雜性知識(shí)問(wèn)題，迫切需要引入有效的行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理策略，通過(guò)匯聚知識(shí)與資源、消除知識(shí)障礙、提高知識(shí)處理能力，提升中試有效性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)科技成果轉(zhuǎn)化。

本文梳理中試運(yùn)行情境下的知識(shí)問(wèn)題特征，厘清不同類型知識(shí)對(duì)中試有效運(yùn)行的差異化影響，引入行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理作為調(diào)節(jié)變量，可豐富中試運(yùn)行管理研究，并為緩解中試運(yùn)行知識(shí)問(wèn)題提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。

1 相關(guān)概念與研究假設(shè)

1.1 中試研究

中試是以實(shí)驗(yàn)室初步研發(fā)的研究成果為基礎(chǔ)，以大規(guī)模量產(chǎn)為最終目標(biāo)的一種風(fēng)險(xiǎn)性實(shí)驗(yàn)活動(dòng)[3，15]。通過(guò)將實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的產(chǎn)品在試點(diǎn)工廠進(jìn)行放大試制，可解決工業(yè)規(guī)模生產(chǎn)難題，優(yōu)化工藝流程，測(cè)試產(chǎn)品可靠性與用戶可行性，繼而將新技術(shù)和新產(chǎn)品順利推向市場(chǎng)[16-17]。中試以較低的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)組織進(jìn)行有效管理，有助于消除技術(shù)或生產(chǎn)方面的不確定性，在檢驗(yàn)技術(shù)和工藝成熟度的同時(shí)，還會(huì)檢驗(yàn)市場(chǎng)對(duì)新產(chǎn)品的接受度，縮短從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)化生產(chǎn)的距離，加速科技成果轉(zhuǎn)化[4，7]。

中試作為基礎(chǔ)知識(shí)與技術(shù)突破的“橋梁”，對(duì)于促進(jìn)新技術(shù)工業(yè)應(yīng)用和商業(yè)應(yīng)用發(fā)揮關(guān)鍵作用[7]。一方面，工廠通過(guò)對(duì)不同規(guī)模生產(chǎn)技術(shù)、產(chǎn)品工藝、機(jī)械裝備、生產(chǎn)流程進(jìn)行測(cè)試，可以優(yōu)化技術(shù)雛形和產(chǎn)品原型，保證技術(shù)可行性（劉波等，2017）；另一方面，工廠通過(guò)對(duì)產(chǎn)品原型進(jìn)行放大性試驗(yàn)，模擬接近全規(guī)模的生產(chǎn)狀態(tài)，可以測(cè)試用戶可行性與工藝制造可行性，試銷最終產(chǎn)品并測(cè)試市場(chǎng)反應(yīng)、用戶反饋和產(chǎn)品質(zhì)量，推動(dòng)科技成果進(jìn)入市場(chǎng)[2]。

1.2 中試情境下的知識(shí)問(wèn)題

知識(shí)問(wèn)題是指戰(zhàn)略行動(dòng)者所遇到的認(rèn)知障礙，表現(xiàn)為行動(dòng)者所面對(duì)的一個(gè)或多個(gè)方面異常問(wèn)題[16]。本文借鑒Stevens[17]的觀點(diǎn)，認(rèn)為知識(shí)問(wèn)題涉及不確定性、復(fù)雜性和模糊性3種類型。采用這一分類，主要是基于以下考慮：首先，基于中試?yán)碚撘约皣?guó)內(nèi)中試運(yùn)行研究的實(shí)際情況，多方面信息處理需求導(dǎo)致不確定性、復(fù)雜性和模糊性3類知識(shí)問(wèn)題在中試環(huán)節(jié)占據(jù)主導(dǎo)地位[10，16，18]，組織需要妥善解決以確保中試環(huán)節(jié)良好運(yùn)行；其次，Stevens[17]對(duì)知識(shí)問(wèn)題研究作出了突出貢獻(xiàn)，這3個(gè)維度得到學(xué)者廣泛驗(yàn)證[9-10，16，18]。知識(shí)問(wèn)題嵌入中試運(yùn)行過(guò)程，對(duì)中試的有效運(yùn)行和管理提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

（1）不確定性。不確定性是指企業(yè)實(shí)際可用知識(shí)和信息與完成目標(biāo)或任務(wù)所需知識(shí)、信息之間的差距[8]。中試本質(zhì)上是基于試錯(cuò)實(shí)驗(yàn)對(duì)工藝或技術(shù)阻礙因素不斷迭代與驗(yàn)證，在技術(shù)、制度、組織、市場(chǎng)等方面存在一定風(fēng)險(xiǎn)[7]。在中試情境下，技術(shù)驗(yàn)證、工藝優(yōu)化、產(chǎn)品測(cè)試不確定性通常與缺乏關(guān)鍵核心知識(shí)和信息有關(guān)，往往會(huì)導(dǎo)致很難識(shí)別關(guān)鍵問(wèn)題并提出有效解決方案[18]。

（2）復(fù)雜性。復(fù)雜性是指參與中試運(yùn)行的元素和部件數(shù)量相互作用的難度[19]。在中試運(yùn)行情境下，一方面，放大產(chǎn)品原型生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)系統(tǒng)及其與之交互的設(shè)備系統(tǒng)，在實(shí)際操作中某部分變化會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)和流程變化，導(dǎo)致企業(yè)很難解決多組件相互作用的復(fù)雜難題[9]；另一方面，涉及技術(shù)、市場(chǎng)、組織、制度等多種類型知識(shí)和信息，知識(shí)元素交互使企業(yè)很難在短時(shí)間內(nèi)掌握并應(yīng)用新技術(shù)[5]。

（3）模糊性。模糊性是指對(duì)目標(biāo)、情況或任務(wù)有多種明確但相互矛盾的解釋[20-21]。中試運(yùn)行由企業(yè)多方行動(dòng)者參與，行動(dòng)者知識(shí)背景和結(jié)構(gòu)差異較大，且不同行動(dòng)者的利益訴求和目標(biāo)不同，導(dǎo)致不同行動(dòng)者對(duì)獲取的數(shù)據(jù)、知識(shí)和信息缺乏共同理解，很容易產(chǎn)生混淆、分歧和沖突[10]。

1.3 知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的影響

基于知識(shí)觀和信息處理理論，知識(shí)是最持久和最具戰(zhàn)略性的資源，當(dāng)組織知識(shí)需求和內(nèi)部知識(shí)處理能力不平衡時(shí)，組織對(duì)知識(shí)的處理將會(huì)面臨挑戰(zhàn)[6，23，25]。高效的中試運(yùn)行需要知識(shí)獲取和信息處理雙重配合[20]。由于中試技術(shù)具有密集性、靈活性和迭代性特征，眾多知識(shí)和信息傳播容易出現(xiàn)不確定性、復(fù)雜性、模糊性等知識(shí)問(wèn)題，從而阻礙中試的有效運(yùn)行[5，17]。

（1）不確定性對(duì)中試有效性的影響。不確定性導(dǎo)致企業(yè)很難識(shí)別和解決問(wèn)題，從而降低中試運(yùn)行效率。第一，企業(yè)實(shí)際掌握的知識(shí)與完成中試目標(biāo)所需的技術(shù)、生產(chǎn)、市場(chǎng)知識(shí)存在偏差或無(wú)法完全匹配，會(huì)增加中試運(yùn)行管理成本、學(xué)習(xí)成本和時(shí)間成本，加大產(chǎn)品試制、設(shè)備開(kāi)發(fā)、工藝優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)[6]。第二，企業(yè)使用的技術(shù)、制造、工藝知識(shí)不完整或不充分，無(wú)法準(zhǔn)確提供產(chǎn)品原型在試生產(chǎn)過(guò)程中所需的工藝優(yōu)化、技術(shù)驗(yàn)證等知識(shí)和信息，企業(yè)很難及時(shí)解決新技術(shù)改進(jìn)、新產(chǎn)品制造等難題，不利于中試任務(wù)按時(shí)完成，甚至有可能導(dǎo)致項(xiàng)目失敗或企業(yè)破產(chǎn)[5]。第三，企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境兼容性、工藝流程需要?jiǎng)討B(tài)更新與優(yōu)化，但所需信息和知識(shí)庫(kù)沒(méi)有定期更新，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和新技術(shù)的效率下降[19]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1：不確定性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響。

（2）復(fù)雜性對(duì)中試有效性的影響。在中試情境下，復(fù)雜性反映大量相互交織的活動(dòng)元素或組件情況，某一組件或元素變化會(huì)影響其它項(xiàng)目順利進(jìn)行[17]。首先，中試包含技術(shù)、市場(chǎng)、資金多領(lǐng)域知識(shí)，多類型知識(shí)元素涌現(xiàn)并相互交織使企業(yè)需要花費(fèi)大量時(shí)間消化關(guān)鍵知識(shí)，不利于中試運(yùn)行效率提升[5]；其次，中試運(yùn)行包含技術(shù)開(kāi)發(fā)、工藝驗(yàn)證、設(shè)備優(yōu)化活動(dòng)，多類型設(shè)備之間的相互作用會(huì)加劇工作復(fù)雜性、加大信息收集難度，一臺(tái)設(shè)備變化有可能會(huì)影響后續(xù)步驟[9]，新設(shè)備引入也有可能造成操作人員職責(zé)和工作流程調(diào)整，導(dǎo)致很難明確中試活動(dòng)優(yōu)先級(jí)并提出可行性解決方案[23]；最后，中試環(huán)節(jié)含有大量隱性知識(shí)，尤其是特定工藝技術(shù)[9]，知識(shí)固有粘性導(dǎo)致企業(yè)各部門溝通難度加大，阻礙知識(shí)分享、傳遞和吸收，不利于新技術(shù)測(cè)試與改進(jìn)、新產(chǎn)品可靠性驗(yàn)證[19]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H2：復(fù)雜性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響。

（3）模糊性對(duì)中試有效性的影響。在中試情境下，模糊性表現(xiàn)為行動(dòng)者由于知識(shí)結(jié)構(gòu)和利益訴求不同，經(jīng)常對(duì)完成某一任務(wù)存在不同看法，導(dǎo)致產(chǎn)生分歧和沖突，阻礙中試有效運(yùn)行[20]。一方面，企業(yè)不同成員在中試運(yùn)行早期階段關(guān)于用戶需求、項(xiàng)目范圍、技術(shù)解決方案的意見(jiàn)不一致，研發(fā)人員注重產(chǎn)品設(shè)計(jì)新穎性，工藝人員關(guān)注設(shè)備可操作性和可制造性，管理人員會(huì)從企業(yè)戰(zhàn)略和風(fēng)險(xiǎn)角度考慮中試運(yùn)行可行性，他們對(duì)中試項(xiàng)目?jī)?yōu)先排序的理解以及對(duì)知識(shí)和資源的依賴存在分歧與矛盾，會(huì)加劇中試目標(biāo)沖突與糾紛[10，20]；另一方面，企業(yè)會(huì)與跨邊界技術(shù)合作伙伴、設(shè)備供應(yīng)商及用戶等外部行動(dòng)者合作協(xié)同推進(jìn)中試運(yùn)行，但由于背景、經(jīng)驗(yàn)、資源和利益目標(biāo)存在較大差異[9]，缺乏信任和共同理解會(huì)使行動(dòng)者角色或任務(wù)偏離主要目標(biāo)，導(dǎo)致技術(shù)開(kāi)發(fā)和工藝設(shè)計(jì)與產(chǎn)品原型存在較大分歧，造成時(shí)間延誤和資源浪費(fèi)，從而對(duì)整個(gè)中試運(yùn)行產(chǎn)生阻礙[18]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H3：模糊性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響。

1.4 行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理的調(diào)節(jié)作用

中試嵌入多維行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)，不同行動(dòng)者知識(shí)交流、共享與應(yīng)用存在沖突或分歧，需要采取策略管理行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)[24]。行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理有利于行動(dòng)者充分引入資源，促進(jìn)知識(shí)交流和共享，對(duì)于緩解中試運(yùn)行知識(shí)問(wèn)題具有重要作用[5，13]。行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理是指網(wǎng)絡(luò)管理者采取新方式、新策略促使不同行動(dòng)者交流與互動(dòng)，對(duì)行動(dòng)者利益和偏好進(jìn)行引導(dǎo)、管理與控制，創(chuàng)造或調(diào)整網(wǎng)絡(luò)安排以有效實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)的過(guò)程[13-14]。Klijn[12]提出行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略。其中，行動(dòng)者激活/解除策略是指通過(guò)引入新行動(dòng)者為企業(yè)帶來(lái)更多關(guān)鍵知識(shí)和資源以使企業(yè)識(shí)別并破解中試難題，調(diào)動(dòng)資源、鼓勵(lì)行動(dòng)者合作以解決技術(shù)放大、工藝優(yōu)化等復(fù)雜難題，靈活調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，減少行動(dòng)者沖突和分歧[5，25]。網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略是指通過(guò)構(gòu)建一致性目標(biāo)促進(jìn)知識(shí)分享，擴(kuò)大企業(yè)現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)，解決企業(yè)現(xiàn)有知識(shí)與完成中試目標(biāo)所需知識(shí)之間的差距；設(shè)立明確目標(biāo)縮小選擇范圍并提出多樣化解決方案，使技術(shù)和工藝驗(yàn)證、市場(chǎng)擴(kuò)散等中試活動(dòng)按照優(yōu)先次序有效運(yùn)行；建立規(guī)章制度鼓勵(lì)不同行動(dòng)者分享看法和觀點(diǎn)，減少行動(dòng)者因缺乏共同理解而產(chǎn)生的矛盾[5]。因此，引入行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理策略，緩解不確定性、復(fù)雜性和模糊性知識(shí)問(wèn)題，對(duì)于促進(jìn)中試有效運(yùn)行具有重要意義。

（1）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理不確定性對(duì)中試有效性的調(diào)節(jié)作用。企業(yè)有選擇性地激活新行動(dòng)者，為中試帶來(lái)所需技術(shù)、市場(chǎng)、生產(chǎn)知識(shí)，不斷更新現(xiàn)有知識(shí)庫(kù)并提高信息可靠性，努力縮小與目標(biāo)所需知識(shí)的差距并進(jìn)行合理匹配[7]，及時(shí)識(shí)別并解決中試運(yùn)行在技術(shù)選擇、工藝優(yōu)化、市場(chǎng)擴(kuò)散等方面遇到的難題，填補(bǔ)當(dāng)前知識(shí)或技術(shù)差距[6]。另外，解除那些沒(méi)有作出貢獻(xiàn)或參與效率低的行動(dòng)者，降低知識(shí)固有黏性和知識(shí)分享惰性，為新知識(shí)引入與碰撞開(kāi)拓空間[12]，確保行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)得以良好運(yùn)行并獲得中試所需核心技術(shù)、市場(chǎng)、生產(chǎn)知識(shí)等重要資源，消除知識(shí)或信息不充分、不完整弊端，進(jìn)而提高中試項(xiàng)目成功的可能性[26]。

網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略有助于加強(qiáng)行動(dòng)者之間的交流與融合，厘清行動(dòng)者完成目標(biāo)所需的關(guān)鍵知識(shí)，降低知識(shí)不確定性。一方面，及時(shí)收集行動(dòng)者相關(guān)信息并了解行動(dòng)者的任務(wù)和利益訴求，有助于減少不同行動(dòng)者之間的矛盾并找到利益共同點(diǎn)，使中試關(guān)鍵目標(biāo)達(dá)成一致，明確完成中試所需的知識(shí)和資源，解決因知識(shí)和資源匱乏而導(dǎo)致的決策延誤[27]；另一方面，通過(guò)技術(shù)交流會(huì)、研討會(huì)等形式促使行動(dòng)者分享新思路和新觀點(diǎn)[12]，為中試貢獻(xiàn)更多關(guān)鍵性資源，精準(zhǔn)識(shí)別并解決知識(shí)與信息不對(duì)稱、不充分帶來(lái)的技術(shù)瓶頸、生產(chǎn)設(shè)備不可靠、制造流程不完善等問(wèn)題，以緩解因知識(shí)和信息缺乏而產(chǎn)生的負(fù)面效應(yīng)[28]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H4：行動(dòng)者激活/解除策略能夠緩解不確定性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

H5：網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略能夠緩解不確定性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

（2）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理復(fù)雜性對(duì)中試有效性的調(diào)節(jié)作用。能力強(qiáng)的新行動(dòng)者進(jìn)入中試環(huán)節(jié)可將復(fù)雜問(wèn)題分解成更小的單元，通過(guò)整合新知識(shí)促進(jìn)中試有效運(yùn)行[19]。引入并激活新行動(dòng)者可為企業(yè)帶來(lái)更多技術(shù)、市場(chǎng)、生產(chǎn)知識(shí)，新行動(dòng)者與現(xiàn)有行動(dòng)者交流可提高對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的理解，直擊復(fù)雜性問(wèn)題痛點(diǎn)[18]，通過(guò)將復(fù)雜問(wèn)題快速拆分為簡(jiǎn)單問(wèn)題，不同行動(dòng)者根據(jù)已有經(jīng)驗(yàn)處理自己擅長(zhǎng)的問(wèn)題，能夠有效克服復(fù)雜性弊端[5]。此外，解除效率不高或沒(méi)有成效的行動(dòng)者，為企業(yè)帶來(lái)能力更強(qiáng)的行動(dòng)者，通過(guò)對(duì)復(fù)雜知識(shí)重新編碼可發(fā)現(xiàn)新知識(shí)，并將分散知識(shí)由無(wú)序狀態(tài)整合為有序化的知識(shí)存量，進(jìn)而提升新產(chǎn)品性能、完善新技術(shù)設(shè)計(jì)（吳松強(qiáng)等，2017）。

網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略通過(guò)設(shè)定明確目標(biāo)或?qū)嵤┬Ч鼜?qiáng)的中試運(yùn)行計(jì)劃，將不太明確的技術(shù)或方法排除在外，限制企業(yè)選擇范圍[5]，使目標(biāo)更加明確、細(xì)致，保證中試運(yùn)行不被繁雜無(wú)用的知識(shí)和信息干擾，以快速確定中試運(yùn)行活動(dòng)的優(yōu)先次序，加速中試進(jìn)程[26]。此外，定期組織研討會(huì)分享不同行動(dòng)者的看法和觀點(diǎn)，促進(jìn)行動(dòng)者之間的思維碰撞和知識(shí)交互，可從多角度預(yù)見(jiàn)中試環(huán)節(jié)技術(shù)改進(jìn)、流程優(yōu)化、工藝路線等多樣化解決方案[5]，將復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)化，繼而分模塊、分層次逐一破解，確保獲取中試所需關(guān)鍵知識(shí)，減少中試運(yùn)行時(shí)間和成本[19]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H6：行動(dòng)者激活/解除策略能夠緩解復(fù)雜性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

H7：網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略能夠緩解復(fù)雜性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

（3）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理模糊性對(duì)中試有效性的調(diào)節(jié)作用。引入新行動(dòng)者組建新聯(lián)盟，不同行動(dòng)者建立聯(lián)系能夠吸引更多人力、技術(shù)、資金資源，提高企業(yè)共同解決問(wèn)題的能力[11]。新行動(dòng)者與現(xiàn)有行動(dòng)者通過(guò)積極互動(dòng)、討論和協(xié)商不同問(wèn)題，將中試核心知識(shí)與一般市場(chǎng)知識(shí)相結(jié)合，使所有行動(dòng)者熟悉產(chǎn)品參數(shù)與規(guī)格、技術(shù)特征、市場(chǎng)推廣流程，能夠達(dá)成共同理解，找準(zhǔn)并及時(shí)解決關(guān)鍵問(wèn)題[5，12]。解除參與效率不高或沒(méi)有成效的行動(dòng)者，減少無(wú)效知識(shí)和信息干擾，將對(duì)項(xiàng)目有巨大貢獻(xiàn)和參與率高的行動(dòng)者集中在一起，激發(fā)能力更強(qiáng)的行動(dòng)者鉆研關(guān)鍵性知識(shí)和多領(lǐng)域知識(shí)，有助于調(diào)整不同意見(jiàn)并達(dá)成一致決策[12]。

網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略通過(guò)處理行動(dòng)者目標(biāo)沖突實(shí)現(xiàn)行動(dòng)者之間的相互關(guān)聯(lián)[5]，通過(guò)減少模糊性形成行動(dòng)者對(duì)問(wèn)題的共同認(rèn)知，通過(guò)重新安排進(jìn)程明確行動(dòng)者共同的信息需求，將共同目標(biāo)聯(lián)合起來(lái)減少行為沖突以促進(jìn)高效合作[10]。另外，引導(dǎo)行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)交織，使行動(dòng)者充分闡明和澄清各自觀點(diǎn)[28]，減少參與和合作障礙并達(dá)成共同理解，緩解因利益沖突、理解有限而導(dǎo)致的模糊性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決中試運(yùn)行過(guò)程中遇到的難題[29]。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H8：行動(dòng)者激活/解除策略能夠緩解模糊性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

H9：網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略能夠緩解模糊性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。

綜上所述，本文構(gòu)建概念模型，如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量測(cè)量

為保證量表信效度，在走訪大量企業(yè)的基礎(chǔ)上，根據(jù)國(guó)內(nèi)外成熟量表設(shè)計(jì)、修訂本文題項(xiàng)內(nèi)容，經(jīng)過(guò)與課題組反復(fù)研討、對(duì)比，進(jìn)一步修改題項(xiàng)內(nèi)容，確保語(yǔ)言準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔、易懂。本文除控制變量外，均采用李克特5級(jí)量表測(cè)量。

（1）中試有效性?；贖ellsmark等[3]對(duì)中試概念的界定，借鑒林筠等（2018）編制的量表，設(shè)計(jì)“提高新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與量產(chǎn)效率““新產(chǎn)品與生產(chǎn)環(huán)境兼容性很好”“降低生產(chǎn)、制造與管理成本”等5個(gè)測(cè)量題項(xiàng)。

（2）知識(shí)問(wèn)題?；贔rishmmar等[5]對(duì)知識(shí)問(wèn)題的界定以及Park[30]、Rizova等[10]的量表，設(shè)計(jì)“所用知識(shí)不足以表達(dá)目的”“可用信息不完整”“提供的知識(shí)不能確定是否有用”等4個(gè)題項(xiàng)；復(fù)雜性參考吳松強(qiáng)等（2017）的研究量表，設(shè)計(jì)“所需關(guān)鍵知識(shí)涉及領(lǐng)域多且范圍廣”“關(guān)鍵知識(shí)需花費(fèi)大量時(shí)間和精力去理解與使用”“需要積累工作經(jīng)驗(yàn)和技巧以獲取關(guān)鍵知識(shí)”等4個(gè)題項(xiàng)；模糊性參考Eriksson等[20]、Carson等[31]的量表，設(shè)計(jì)“對(duì)可用信息具有不同解釋”“因不同解釋而對(duì)知識(shí)產(chǎn)生混淆”等4個(gè)題項(xiàng)。

（3）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理。行動(dòng)者激活/解除策略參考Klijn[12]的量表，設(shè)計(jì)“吸引行動(dòng)者人力、資金等資源”“解除參與效率不高或沒(méi)有成效的行動(dòng)者”“引導(dǎo)更多新行動(dòng)者加入”等4個(gè)題項(xiàng)；網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略參考Klijn[12]的量表，設(shè)計(jì)“制定規(guī)章制度減少行動(dòng)者沖突”“提出多樣化和包容性技術(shù)解決方案”“分享并闡述不同成員看法”等4個(gè)題項(xiàng)。

（4）控制變量。借鑒以往科技成果轉(zhuǎn)化、中試有效性研究[1，16，32]，將企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、工作部門、企業(yè)生命周期、企業(yè)所處地區(qū)設(shè)置為控制變量。

2.2 樣本選取與數(shù)據(jù)收集

鑒于中試活動(dòng)多存在于制造業(yè)企業(yè)[3]，因此本文將調(diào)研對(duì)象定位于制造業(yè)企業(yè)。樣本選取條件包括：①樣本企業(yè)具有正在進(jìn)行或已完成的中試項(xiàng)目并擁有一定的中試經(jīng)驗(yàn)；②樣本企業(yè)覆蓋多個(gè)行業(yè)類型，涉及機(jī)械電子工業(yè)類、資源加工工業(yè)類和輕紡工業(yè)類行業(yè)，每個(gè)企業(yè)發(fā)放不超過(guò)10份問(wèn)卷；③被試人員為參與或熟悉企業(yè)中試活動(dòng)的科研、技術(shù)、生產(chǎn)及管理人員。對(duì)初始問(wèn)卷進(jìn)行小規(guī)模訪談和預(yù)調(diào)研，收集被試人員反饋情況，反復(fù)推敲、完善、細(xì)化問(wèn)卷結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。

（1）預(yù)試問(wèn)卷分析。預(yù)試調(diào)研依托課題組與陜煤集團(tuán)、西北有色金屬研究院等典型制造業(yè)的長(zhǎng)期聯(lián)系進(jìn)行小規(guī)模調(diào)研，采用線上線下兩種形式發(fā)放調(diào)研問(wèn)卷，共收集到222份問(wèn)卷，剔除62份無(wú)效問(wèn)卷后，剩余預(yù)測(cè)問(wèn)卷160份。運(yùn)用SPSS23.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行分析，信度檢驗(yàn)中因題項(xiàng)刪除后α系數(shù)小于總α系數(shù)，故刪除復(fù)雜性第4題和行動(dòng)者激活/解除策略第3題。探索性因子分析結(jié)果顯示，模糊性第4題、網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略第2題正交旋轉(zhuǎn)載荷量均大于0.45，出現(xiàn)跨維度現(xiàn)象，故予以剔除。其余題項(xiàng)均符合信效度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，最終形成包含25個(gè)題項(xiàng)的正式調(diào)研問(wèn)卷。

（2）正式問(wèn)卷調(diào)研。正式問(wèn)卷發(fā)放時(shí)間集中在2021年3月6日—7月22日，采取線上線下兩種形式發(fā)放問(wèn)卷。樣本類型包含機(jī)械電子制造業(yè)、資源加工業(yè)和輕紡業(yè)三類制造業(yè)，樣本數(shù)據(jù)覆蓋東部、中部和西部地區(qū)。調(diào)研對(duì)象主要為在企業(yè)從事并熟悉中試研究活動(dòng)的研發(fā)、技術(shù)、生產(chǎn)和管理人員，數(shù)據(jù)來(lái)源真實(shí)可靠。首先，實(shí)地發(fā)放問(wèn)卷主要集中在工業(yè)園區(qū)和高校招聘雙選會(huì)，問(wèn)卷采用現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放、現(xiàn)場(chǎng)填寫(xiě)、現(xiàn)場(chǎng)回收的方式，以保證數(shù)據(jù)回收質(zhì)量。筆者所在團(tuán)隊(duì)曾4次前往工業(yè)園區(qū)，包括瞪羚谷產(chǎn)業(yè)園、環(huán)普科技產(chǎn)業(yè)園、中興產(chǎn)業(yè)園、西咸新區(qū)產(chǎn)業(yè)園，考察企業(yè)是否具有中試環(huán)節(jié)，尋找合適的企業(yè)發(fā)放問(wèn)卷，如西安力邦制藥有限公司、中國(guó)重型機(jī)械研究院股份公司、中國(guó)航天動(dòng)力研究所、中國(guó)一汽集團(tuán)等，主要發(fā)放對(duì)象為企業(yè)技術(shù)研發(fā)和生產(chǎn)部門。在各大理工類學(xué)校招聘雙選會(huì)上，選擇具有中試環(huán)節(jié)的企業(yè)發(fā)放問(wèn)卷，符合調(diào)研要求。線下共發(fā)放問(wèn)卷262份，回收問(wèn)卷229份，剔除無(wú)效問(wèn)卷后得到有效問(wèn)卷173份；其次，對(duì)在校和已畢業(yè)EMBA、MBA、同學(xué)、朋友所在技術(shù)研究院、科研部門以及涉及科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目的學(xué)員發(fā)放電子問(wèn)卷，尤其是涉及中試工作的學(xué)員，利用問(wèn)卷星以“滾雪球”的方式多輪收集問(wèn)卷，線上共發(fā)放問(wèn)卷177份，回收134份，剔除無(wú)效問(wèn)卷后回收有效問(wèn)卷91份。

最終，共計(jì)發(fā)放問(wèn)卷439份，回收問(wèn)卷363份，剔除填寫(xiě)不完整、答案一致、問(wèn)卷數(shù)據(jù)集中分布的無(wú)效問(wèn)卷，回收有效問(wèn)卷264份，有效問(wèn)卷回收率為72.73%。樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 信效度分析

采用SPSS23.0和Amos 19.0對(duì)所有變量進(jìn)行信效度分析，結(jié)果如表2所示。從中可見(jiàn)，所有變量的Cronbach′s α系數(shù)和CR值均大于0.7，說(shuō)明量表具有較高信度。效度檢驗(yàn)包括聚合效度和區(qū)別效度，結(jié)果顯示所有題項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值介于0.703～0.921之間，所有變量的AVE取值均大于0.5，表明該量表具有較高的聚合效度。

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析與同源偏差檢驗(yàn)

各變量平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)結(jié)果如表3所示，各變量的AVE開(kāi)根號(hào)值均大于該列相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明本文量表具有較高的區(qū)分效度。表3數(shù)據(jù)顯示，中試有效性與不確定性、復(fù)雜性、模糊性的相關(guān)系數(shù)分別為-0.395、-0.228、-0.454，表明不確定性、復(fù)雜性、模糊性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響，假設(shè)H1～H3得到初步驗(yàn)證。

對(duì)變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，不確定性和模糊性均值小于3，復(fù)雜性均值大于3。參考李克特5點(diǎn)量表，企業(yè)不確定性和模糊性未達(dá)到平均水平，復(fù)雜性高于平均水平，說(shuō)明企業(yè)更重視復(fù)雜性對(duì)中試運(yùn)行的影響。但不確定性和模糊性系數(shù)值大于2.5，超過(guò)中間水平，說(shuō)明這兩類知識(shí)問(wèn)題在中試運(yùn)行中普遍存在，企業(yè)并未忽視這兩類知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試運(yùn)行的影響。中試有效性均值大于3，高于平均水平，表明企業(yè)普遍意識(shí)到中試的關(guān)鍵作用。

采用潛在誤差變量控制法檢驗(yàn)同源偏差問(wèn)題，將所有變量載荷到一個(gè)未度量的潛在因子上，發(fā)現(xiàn)擬合度變化差異較小（△χ2/df=0.018，△GFI=0.006，△NFI=0.011，△IFI=0.007，△TLI=0.001，△CFI=0.001，△RMSEA=0.001），說(shuō)明本數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的同源偏差問(wèn)題。

3.3 多元回歸分析與調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)本文所提假設(shè)，采用多元線性回歸法檢驗(yàn)知識(shí)問(wèn)題、中試有效性和行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理之間的關(guān)系，回歸結(jié)果如表4所示。為避免多重共線性問(wèn)題，在回歸分析時(shí)加入共線性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各模型VIF最大值小于臨界值5，說(shuō)明變量間相互關(guān)系不會(huì)對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生重要影響。

模型2回歸結(jié)果顯示，不確定性與模糊性對(duì)中試有效性具有顯著負(fù)向影響（β=-0.169，plt;0.05；β=-0.333，plt;0.01），假設(shè)H1、H3得到驗(yàn)證。與此同時(shí)，利用Z檢驗(yàn)證實(shí)模糊性比不確定性對(duì)中試有效性的負(fù)向作用更大。復(fù)雜性對(duì)中試有效性的影響不顯著（β=0.082，pgt;0.05），假設(shè)H2未得到驗(yàn)證。模型4結(jié)果顯示，行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略對(duì)不確定性與中試有效性關(guān)系的調(diào)節(jié)作用顯著（β=0.302，plt;0.001；β=0.155，plt;0.05），假設(shè)H4、H5得到驗(yàn)證；模型4結(jié)果表明，行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略對(duì)復(fù)雜性與中試有效性關(guān)系未發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H6、H7未得到驗(yàn)證。模型4結(jié)果顯示，行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略在模糊性與中試有效性之間的調(diào)節(jié)作用顯著（β=0.334，plt;0.001；β=0.197，plt;0.05），假設(shè)H8、H9得到驗(yàn)證。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本研究探究不確定性、復(fù)雜性、模糊性3類知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的影響以及行動(dòng)者激活/解除策略、網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略的調(diào)節(jié)作用，通過(guò)對(duì)存在中試環(huán)節(jié)的企業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

（1）知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響，且不同知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的影響存在差異。首先，不確定性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響。企業(yè)沒(méi)有足夠的可用知識(shí)滿足中試需求，不能及時(shí)識(shí)別和解決中試運(yùn)行難題，會(huì)造成中試環(huán)節(jié)資源浪費(fèi)、時(shí)間延遲。模糊性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響。行動(dòng)者之間的知識(shí)基礎(chǔ)、解決方案、利益訴求不同容易造成中試各方不信任和缺乏共同理解，導(dǎo)致企業(yè)識(shí)別新機(jī)會(huì)和新領(lǐng)域的方向不明朗，缺乏共享目標(biāo)，從而阻礙中試的有效運(yùn)行。其次，相比于不確定性，模糊性對(duì)中試的負(fù)向影響更顯著。通過(guò)信息收集和分析雖然可顯著減少中試運(yùn)行中的不確定性，但也會(huì)加劇行動(dòng)者對(duì)信息理解的分歧、矛盾與混淆。而中試運(yùn)行又迫切需要完整的知識(shí)、信息和資源，因此需要不同行動(dòng)者達(dá)成共識(shí)，因此模糊性對(duì)中試的負(fù)向作用更顯著。最后，復(fù)雜性對(duì)中試有效性的影響不顯著。原因可能在于：復(fù)雜性問(wèn)題大多是定義明確和可預(yù)測(cè)的問(wèn)題[5，9，17-18]，在中試運(yùn)行過(guò)程中涉及大量知識(shí)元素、組件的交互作用，這是技術(shù)和知識(shí)密集性的體現(xiàn)。中試項(xiàng)目生產(chǎn)線和工藝流程細(xì)化、部門結(jié)構(gòu)改善主要是為應(yīng)對(duì)復(fù)雜性，使企業(yè)可以盡早預(yù)見(jiàn)并同時(shí)考慮不同元素之間的關(guān)系，并合理安排專門行動(dòng)者處理這些復(fù)雜情況。不同行動(dòng)者利用已有知識(shí)存量對(duì)可分解的復(fù)雜問(wèn)題進(jìn)行拆分，聯(lián)合解決不可分解的復(fù)雜問(wèn)題，因此中試情境下復(fù)雜性知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的影響作用不顯著。

（2）行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理策略正向調(diào)節(jié)不確定性、模糊性對(duì)中試有效性的負(fù)向影響。首先，行動(dòng)者激活/解除策略鼓勵(lì)新行動(dòng)者加入，可為企業(yè)吸引和聚集更多知識(shí)、信息和資源，有效緩解因缺乏知識(shí)、信息和資源而產(chǎn)生的不確定性，更好地識(shí)別和解決復(fù)雜問(wèn)題；另外，還能促使不同行動(dòng)者形成相互信任的緊密關(guān)系，增強(qiáng)分享知識(shí)的意愿，緩解行動(dòng)者目標(biāo)、背景、知識(shí)結(jié)構(gòu)差異帶來(lái)的沖突與分歧；其次，網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略通過(guò)激勵(lì)行動(dòng)者合作、促使行動(dòng)者貢獻(xiàn)更多信息緩解不確定性，通過(guò)鼓勵(lì)行動(dòng)者進(jìn)行頭腦風(fēng)暴和思維碰撞促使利益與目標(biāo)達(dá)成一致，進(jìn)而緩解中試情境下因缺乏共同理解而產(chǎn)生的模糊性問(wèn)題。

4.2 理論貢獻(xiàn)

（1）明晰中試運(yùn)行過(guò)程中面臨的知識(shí)問(wèn)題與破解機(jī)制，豐富了中試運(yùn)行管理研究。現(xiàn)有文獻(xiàn)多探討影響中試有效性的學(xué)習(xí)、能力、資源等關(guān)鍵因素[3，26]，鮮有文獻(xiàn)對(duì)識(shí)別和緩解中試運(yùn)行情境下的知識(shí)問(wèn)題進(jìn)行深入探究。本文以中試運(yùn)行面臨的不確定性、復(fù)雜性、模糊性3類知識(shí)問(wèn)題為切入點(diǎn)，研究3類知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的影響。在Frishammar等[7]、Hellsmark等[3]對(duì)中試流派、類型、作用、功能進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，從知識(shí)理論視角出發(fā)為挖掘中試影響因素與運(yùn)行管理提供了新窗口，為完善中試運(yùn)行實(shí)現(xiàn)機(jī)制提供了理論證據(jù)。

（2）厘清不確定性、復(fù)雜性、模糊性3類知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試有效性的差異化影響，識(shí)別阻礙中試有效運(yùn)行的關(guān)鍵因素，深入了解中試情境下知識(shí)問(wèn)題的作用方式?，F(xiàn)有文獻(xiàn)較少研究中試面臨的阻礙和挑戰(zhàn)，本文分析中試情境下不同知識(shí)問(wèn)題的表現(xiàn)方式，發(fā)現(xiàn)不確定性和模糊性對(duì)中試有效性具有負(fù)向影響且模糊性的影響作用更顯著，復(fù)雜性對(duì)中試有效性影響的不顯著，呼應(yīng)了Frishammar等[5]對(duì)中試運(yùn)行情境下知識(shí)問(wèn)題差異化的討論，為制定知識(shí)問(wèn)題緩解策略提供了理論基礎(chǔ)。

（3）從行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理角度提出中試運(yùn)行關(guān)鍵策略，豐富了行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理作為調(diào)節(jié)變量的實(shí)證研究。一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)僅關(guān)注知識(shí)問(wèn)題的內(nèi)涵和作用形式，對(duì)于如何緩解知識(shí)問(wèn)題的研究較少，本文采用行動(dòng)者激活/解除策略和網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)策略緩解中試運(yùn)行知識(shí)問(wèn)題，拓展了Simms等[19]對(duì)知識(shí)管理問(wèn)題的研究，為有效管理中試運(yùn)行提供了新思路；另一方面，以往研究多關(guān)注行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理前因及后果[3，25]，本文將行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理作為調(diào)節(jié)變量，豐富了Klijn[12]關(guān)于行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理的研究。

4.3 實(shí)踐啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下實(shí)踐啟示：

（1）企業(yè)應(yīng)明確中試運(yùn)行情境下的知識(shí)問(wèn)題差異，系統(tǒng)了解中試有效運(yùn)行面臨的挑戰(zhàn)。當(dāng)前，多數(shù)企業(yè)將中試運(yùn)行不確定性等同于復(fù)雜性、模糊性，導(dǎo)致企業(yè)不能精準(zhǔn)識(shí)別中試運(yùn)行中的知識(shí)問(wèn)題，盲目選擇解決方案，效果適得其反。因此，企業(yè)應(yīng)定期復(fù)盤(pán)并分析中試運(yùn)行情境下各類知識(shí)問(wèn)題的具體表現(xiàn)特征，明確不確定性、復(fù)雜性和模糊性對(duì)中試運(yùn)行的作用方式及影響差異，在此基礎(chǔ)上制定并選擇與之相匹配的解決策略。

（2）重視行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理，破解中試運(yùn)行情境下的知識(shí)問(wèn)題。中試運(yùn)行不僅包含企業(yè)內(nèi)部成員，還包括跨企業(yè)邊界與供應(yīng)商、用戶和技術(shù)合作伙伴等外部行動(dòng)者。受到不同類型資源的影響，企業(yè)應(yīng)從行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理角度出發(fā)考慮破解中試運(yùn)行知識(shí)問(wèn)題的策略。當(dāng)面對(duì)不確定性時(shí)，企業(yè)應(yīng)積極引入新行動(dòng)者，通過(guò)建立聯(lián)盟、研討、技術(shù)對(duì)接交流會(huì)、學(xué)術(shù)會(huì)議等方式獲取中試運(yùn)行所需的關(guān)鍵知識(shí)、信息和資源，降低知識(shí)信息偏差。當(dāng)面對(duì)模糊性問(wèn)題時(shí)，企業(yè)應(yīng)通過(guò)合約、會(huì)談等方式掌握行動(dòng)者信息，找到利益共同點(diǎn)以保證目標(biāo)一致性，促進(jìn)合作伙伴不斷溝通，使行動(dòng)者之間獲得信任、合作與支持。

4.4 不足與展望

本文存在如下不足：首先，本研究?jī)H關(guān)注知識(shí)問(wèn)題對(duì)中試運(yùn)行的差異化影響，未來(lái)應(yīng)研究不同類型知識(shí)問(wèn)題來(lái)源，探究如何從源頭上破解這些知識(shí)問(wèn)題；同時(shí)，本文僅考慮企業(yè)規(guī)模、性質(zhì)、生命周期等常規(guī)控制變量，未來(lái)應(yīng)加入其它控制變量，以使研究結(jié)論更嚴(yán)謹(jǐn)；其次，未來(lái)應(yīng)關(guān)注影響中試有效性的其它前因因素，如知識(shí)整合能力、知識(shí)溢出效應(yīng)以及不同類型學(xué)習(xí)的影響作用，引導(dǎo)企業(yè)正確利用知識(shí)創(chuàng)造尖端創(chuàng)新成果；最后，未來(lái)應(yīng)采用多輪數(shù)據(jù)收集等方式完善橫截面數(shù)據(jù)，深入分析知識(shí)問(wèn)題動(dòng)態(tài)和分布，研究企業(yè)如何緩解知識(shí)問(wèn)題從而驅(qū)動(dòng)中試有效運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)：

[1] 張茹鑫， 林筠， 李隨成，等. 工業(yè)規(guī)模試制有效性： 行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)管理與組織學(xué)習(xí)的作用[J]. 運(yùn)籌與管理， 2023， 32（2）： 233-239.

[2] BACKSTROM K. What are the innovation effects of pilot and demonstration plants？ the case of advanced biofuels in the transport sector[C]. European Biomass Conference and Exhibition， 2015： 1433-1447.

[3] HELLSMARK H，F(xiàn)RISHAMMAR J，SODERHOLM P， et al. The role of pilot and demonstration plants in technology development and innovation policy[J]. Research Policy， 2016， 45（9）： 1743-1761.

[4] 邱超凡. 基于中試資源共享的科技成果轉(zhuǎn)化戰(zhàn)略[J]. 中國(guó)發(fā)展觀察， 2015，11（9）： 54-55.

[5] FRISHAMMAR J， SODERHOLM P， HELLSMARK H， et al. A knowledge-based perspective on system weaknesses in technological innovation systems[J]. Science and Public Policy， 2019， 46（1）： 55-70.

[6] SJODIN D R， FRISHAMMAR J， ERIKSSON P E. Managing uncertainty and equivocality in joint process development projects[J]. Journal of Engineering and Technology Management， 2016， 39（5）： 13-25.

[7] FRISHAMMAR J， SODERHOLM P， BACKSTROM K， et al. The role of pilot and demonstration plants in technological development： synthesis and directions for future research[J]. Technology Analysis amp; Strategic Management， 2015， 27（1）： 1-18.

[8] NORDQVIST S， FRISHAMMAR J. Knowledge types to progress the development of sustainable technologies： a case study of Swedish demonstration plants[J]. International Entrepreneurship and Management Journal，2019， 15（1）： 75-95.

[9] SJODIN D R. Knowledge processing and ecosystem co-creation for process innovation： managing joint knowledge processing in process innovation projects[J]. International Entrepreneurship and Management Journal， 2019， 15（1）： 135-162.

[10] RIZOVA P S， GUPTA S， MALTZ E N， et al. Overcoming equivocality on projects in the fuzzy front end：bringing social networks back in[J]. Technovation， 2018， 78（10）： 40-55.

[11] CHEN P C， HUNG S W. An actor-network perspective on evaluating the Ramp;D linking efficiency of innovation ecosystems[J]. Technological Forecasting and Social Change， 2016， 112（11）： 303-312.

[12] KLIJN E H. Managing commercialised media attention in complex governance networks： positive and negative effects on network performance[J]. Policy amp; Politics， 2016， 44（1）： 115-133.

[13] MOSSBERG J， FRISHAMMAR J， SODERHOLM P， et al. Managerial and organizational challenges encountered in the development of sustainable technology： analysis of Swedish biorefinery pilot and demonstration plants[J]. Journal of Cleaner Production， 2020， 276（35）： 124150.

[14] KLIJN E H， STEIJN B， EDELENBOS J. The impact of network management on outcomes in governance networks[J]. Public Administration， 2010， 88（4）： 1063-1082.

[15] 吳鵬飛， 林筠. 實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證對(duì)技術(shù)轉(zhuǎn)移影響研究： 雙元學(xué)習(xí)視角[J]. 科研管理， 2022， 43（3）： 164-172.

[16] TOWNSEND M， HUNT A， MCMULLEN S， et al. Uncertainty， knowledge problems， and entrepreneurial action[J]. Academy of Management Annals， 2018， 12（2）： 659-687.

[17] STEVENS E. Fuzzy front-end learning strategies： exploration of a high-tech company[J]. Technovation， 2014， 34（8）： 431-440.

[18] GAMA F， SJODIN D， PARIDA V， et al. Exploratory and exploitative capability paths for innovation： a contingency framework for harnessing fuzziness in the front end[J]. Technovation， 2022， 113（5）： 102416.

[19] SIMMS C， FRISHAMMAR J， FORD N. The front end in radical process innovation projects： sources of knowledge problems and coping mechanisms[J]. Technovation， 2021， 105（7）： 102214.

[20] ERIKSSON E， PATEL C， SJODIN D， et al. Managing interorganizational innovation projects：mitigating the negative effects of equivocality through knowledge search strategies[J]. Long Range Planning， 2016， 49（6）： 691-705.

[21] FLORES-GARCIAE， BRUCH J， WIKTORSSON M， et al. What guides information consensus？ approaching the reduction of equivocality in process innovations[J]. International Journal of Manufacturing Research， 2020， 15（1）： 73-89.

[22] ZACK M H. If managing knowledge is the solution， then what's the problem[M].Knowledge Management and Business Model Innovation， IGI Global， 2001.

[23] SNIHUR Y，TARZIJAN J.Managing complexity in a multi-business-model organization[J].Long Range Planning， 2018， 51（1）： 50-63.

[24] LEENDERS R， DOLFSMA W. Social networks for innovation and new product development[J]. Journal of Product Innovation Management， 2016， 33（2）： 123-131.

[25] NEWELLl D， SANDSTROM A， SODERHOLM P. Network management and renewable energy development： an analytical framework with empirical illustrations[J]. Energy Research amp; Social Science， 2017， 23（1）： 199-210.

[26] SODERHOLM P， HELLSMARK H， FRISHAMMAR J， et al. Technological development for sustainability： the role of network management in the innovation policy mix[J]. Technological Forecasting and Social Change， 2019， 138（1）： 309-323.

[27] SPIETH P， JOACHIM V. Reducing front end uncertainties： how organisational characteristics influence the intensity of front end analysis[J]. Technological Forecasting and Social Change， 2017， 123（10）： 108-119.

[28] PELLIZZONI E， TRABUCCHI D， FRATTINI F， et al. Leveraging stakeholders′ knowledge in new service development： a dynamic approach[J]. Journal of Knowledge Management， 2020， 24（2）： 415-438.

[29] PENA HAUFLER B， GLOBOCNIK D， LANDAETA SALDIAS P， et al. Rapid validity testing at the front end of innovation[J]. Journal of Product Innovation Management， 2021， 38（4）： 447-472.

[30] PARK Y. Uncertainty， equivocality and integrative practices in a product development context[D].Toledo：University of Toledo， 2011.

[31] CARSON J， WU T， MOORE L. Managing the trade off between ambiguity and volatility in new product development[J]. Journal of Product Innovation Management， 2012， 29（6）： 1061-1081.

[32] 林筠， 劉冰蕊， 蔡穎， 等. 不同類型知識(shí)整合對(duì)中試有效性的影響[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2023，40（24）：123-132.

責(zé)任編輯

（責(zé)任編輯：王敬敏）

Mitigation of Knowledge Problems in Pilot and Demonstration Plants： The Role of Actor Network Management

Lin Jun，Wu Ting， Zhang Ruxin， Cai Ying

（School of Economic and Management， Xi′an University of Technology， Xi′an 710054， China）

Abstract：A large number of lab-developed technologies fail to make it to market smoothly because of a lack of funds and paying customers. The pilot and demonstration plants serve as an important driving force for the transformation of scientific and technological achievements by acting as a key link for the industrialization of laboratory research and development results. After experiencing process verification， structural inspection， small-quantity trial production and marketing， the conversion rate of scientific and technological achievements can reach 80% ， so the pilot and demonstration plants are a crucial factor affecting the speed and range of scientific and technological transformation， and their key role cannot be ignored. However， the effective operation of the pilot and demonstration plants has to tackle three kinds of knowledge problems： high uncertainty， complexity and fuzziness. These problems are embedded in the whole process of the pilot and demonstration plants， which is what hinders their effective operation. Uncertainty makes it difficult for enterprises to identify and solve the problems in pilot and demonstration plants ; complexity makes it confusing for enterprises to master a variety of key knowledge and clarify the priority of tasks in a short period of time; and fuzziness makes it challenging to balance and coordinate the interests of actors. Therefore， the knowledge problem has a serious negative impact on the effective operation of the pilot and demonstration plants，but the existing literature lacks in-depth discussion on how to manage the knowledge problem to improve the effectiveness of the pilot and demonstration plants.

The pilot and demonstration plants are usually embedded in multi-actor networks with interwoven relationships based on the theory of network management. Therefore， the management of the actor network is an essential element in opening the \"black box\" that hinders the effective operation of the pilot and demonstration plants. Actor network management refers to the control or guidance of network processes， the promotion of interaction among actors， the creation and adjustment of network arrangements to coordinate cooperation， exchange and communication， and the achievement of good goals in complex interaction and decision-making processes. Hence，key knowledge and resources could be introduced to the pilot and demonstration plants， and the network structure could be optimized to stimulate more capable actors to respond to the pilot and demonstration plants emergencies， encourage adequate communication among actors to strengthen the sense of cooperation and knowledge sharing， improve the effectiveness of the pilot and demonstration plants，and realize the transformation of scientific and technological achievements.

Therefore， this paper sorts out and excavates the connotation and characteristics of the three types of knowledge problems in the operation of the pilot and demonstration plants， studies and clarifies the differential impacts of different knowledge problems on the operation of the pilot and demonstration plants， and uses actor activation/disactivation strategies and network goal realization strategies to mitigate the knowledge problems in the pilot and demonstration plants. The questionnaire is designed based on the mature scales at home and abroad， and a pre-survey is conducted to ensure the reliability and validity of the scale. Then a total of 264 enterprise survey data is collected by questionnaires distributed online and offline. SPSS21.0 and Amos 21.0 are used to carry out data analysis， and nine hypotheses are tested by the empirical analyses.

The results show that （1） uncertainty and fuzziness have negative effects on the effectiveness of the pilot and demonstration plants， and the negative effect of fuzziness is stronger， and complexity has no significant effect on the effectiveness of the pilot and demonstration plants; （2） both the actor activation/disactivation strategies and the network goal realization strategy can effectively mitigate the negative impact of uncertainty and fuzziness on the pilot and demonstration plants. The study not only makes up for the deficiency of the study on the operation management of pilot and demonstration plants， but also provides practical insights for better coping and solving knowledge problems ， which is helpful to further clarify the effective operation of the pilot and demonstration plants.

Key Words：Pilot and Demonstration Plants; Knowledge Problem; Actor Network Management