知识与创新的关系精选(九篇)

第1篇：知识与创新的关系范文

[关键词] 部件知识 结构知识 知识转移 创新类型

一、引言

知识资源是企业技术创新的基础，但日新月异的技术革新和千变万化的市场需求使单一企业的有限知识资源无法满足创新的要求[1]。实证研究表明，知识转移是企业获取外部知识资源一条快捷高效的途径。它与创新之间的关系受到了学术界的广泛关注，以往的这些研究虽然承认知识转移在创新中的重要作用，但多数侧重于笼统地探讨知识转移活动与创新能力、绩效等之间的关系。但知识是多样化的，在转移过程中表现为不同类型，因此在研究中有必要细致地探讨不同类型知识的转移与创新之间的关系。另一方面，目前关于企业创新的研究，大多数都仅仅分析单个创新的发生机理，或将创新分为两类进行研究，系统地对创新类型进行的考查尚属鲜见。因此，根据Henderson& Clark(1990）的创新分类模型，我们提出了企业间知识转移类型与创新类型的关系模型，试图揭示部件知识或结构知识的企业间转移能否促进企业创新，以及产生怎样的创新。

二、企业间知识转移类型与创新类型的关系模型

1.知识与创新的分类

Henderson&Clark（1990）根据产品结构特点将知识划分为了部件知识和结构知识。前者有关某一产品中某一零件,还包括产品的各项核心设计概念以及这些概念如何在各部件上实施。后者是连接产品中各零件的知识，即如何将各部件完整系统地整合的知识。这种划分方法的最大优点在于部件知识与结构知识可以作为划分不同创新类型的重要依据。根据部件知识和结构知识的改变程度可以将创新区分为四类:渐进性创新、模块性创新、结构性创新和根本性创新。创新活动所运用的新知识可能强化也可能摧毁现有知识。

2.企业间不同类型的知识转移对创新类型的影响

（1)企业间部件知识转移对创新类型的影响

渐进性创新不改变产品的核心设计概念,也不改变组成部件间的连接方式,仅对现有产品的设计功能加以扩充。部件知识是渐进性创新的持续源泉。企业间部件知识转移后,接受企业在已有部件知识和新部件知识基础上强化或补充现有产品设计功能，进行一系列渐进性创新，满足消费者对产品性能或功能日益增强的需求。

模块性创新是在保持部件间连接方式不变的情况下，仅对组成部件(核心设计概念)进行变革，既可以表现为部件功能或功能实现方式的创新，也可以是新部件的组合创新。模块化使产品部件间相对自由,供应商只要基于接口规则对部件进行改革,就可以持续推动产品创新。然而,模块性创新要深入,产品结构必须做出适应性调整。当产品结构不能容纳创新时，产品结构必然破裂或重构，这就是为什么“产品组成部件的变革常常会触发结构性创新”。

（2)企业间结构知识转移对创新类型的影响

当一种新的主流设计被产业完全接受后，结构知识变得相对稳定，供应商在这种结构基础上独自运作，旗舰企业也将其继续保持。长期发展结构知识固化于企业组织结构和业务流程中，产品开发出现了路径依赖。当企业按固有方式工作时往往无法理解,甚至无法注意到结构性创新的存在。企业间的结构知识转移可以打破现有技术路径和运营规则的刚性，使企业抛弃部分旧的结构知识,将外部获得的新知识重组为新范式下的知识链，从而创造出新范式下的结构知识基础。当模块性创新的深入对产品结构产生了更大的协调要求，而现有的产品结构无法满足这种要求时,建立新的产品结构以容纳新的创新部件成为必要。结构性创新彻底打破产品原有组成结构,用新方式连接现有产品部件。可以说,模块性创新提高结构性创新能力,而结构性创新又推动模块性创新。

路径依赖性对于根本性创新的发生是致命的。随现有技术走向成熟，并逐渐接近自然和物理极限，产品部件和结构的改进与提高都越来越困难。在结构性创新过程中，创新性部件的引入便会导致根本性创新，出现全新的技术轨道。过去成功的经验、组织惯例等从某种意义上来说属于企业特有的结构知识，在一定程度上会约束外部新知识的吸收和消化，提高企业从外部获取知识的开放性可以打破知识的路径依赖性。以上讨论可总结为图所示的企业间知识转移类型与创新类型关系模型。

三、结论

根据上述分析，本文提出了一个面向企业创新的概念模型，探讨了企业间不同类型的知识转移（部件知识、结构知识）对企业创新类型（渐进性创新、模块性创新、结构性创新和根本性创新）的影响。首先，我们发现企业间的部件知识转移可以促进渐进性创新和模块性创新。部件知识转移水平较低时，企业倾向于进行渐进性创新，超过某一水平后模块性创新会随之发生。其次，结构知识在企业间转移将带来结构性创新，乃至根本性创新。这些结果对于理解和指导企业创新有一定的理论价值，在企业确定知识转移的类型和制订创新战略时也具有较强的借鉴意义。

参考文献:

[1] Powell WW,Koput KW,Smith-Doerr L.Interorganizational collaboration and the locus of innovation: networks of learning in biotechnology[J]. Administrative Science Quarterly,1996,41

第2篇：知识与创新的关系范文

Abstract: Technological innovation needs internal and external knowledge, and social capital is one of the main sources for enterprises to acquire knowledge. In this article, we analyzed the relationship between social capital, knowledge creation, absorptive capacity and technological innovation performance, then we put forward six hypothetical relationship, based on that we constructed a theoretical model between social capital and technological innovation performance. In the end, we pointed out that enterprises need to increase the accumulation of social capital in order to promote the ability of absorbing knowledge and creating knowledge, further to improve the technological innovation performance.

关键词： 社会资本；吸收能力；知识创造；技术创新绩效

Key words: social capital；absorptive capacity；knowledge creation；technological innovation performance

中图分类号：F273 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）01-0015-02

0引言

20世纪90年代以来，如何有效管理、利用知识来提高技术创新绩效成为理论界和实践界关注的一个问题。而对于中国这样一个注重关系的国家，从知识产生的社会情境因素和人际互动因素探讨在中国背景下如何提升技术创新绩效具有重要意义。90年代后期，社会资本的概念引入管理领域，Nahapiet和Ghoshal（1998）认为社会资本是镶嵌在个人或社会个体占有的关系网络中、通过关系网络可获得的、来自于关系网络的实际或潜在资源的总和。组织内外部的社会网络状态会显著影响组织知识（尤其是隐性知识）的获得、转移、整合及利用。企业要想成功的进行产品的创新，必须寻求与产品创新模式相匹配的社会资本。国内外已有不少学者对社会资本与技术创新之间的关系进行了研究，而且几乎都认为社会资本对企业技术创新活动具有促进作用。但是，大多数国内外学者将企业社会资本影响创新作为一个“黑箱”来处理，并没有对其影响机理进行系统分析。少数探索社会资本对技术创新绩效影响机制的研究将知识获取作为中介变量。但是，企业获取知识以后，还应整合内部拥有的资源和外部获取的知识以创造新知识，这样才能在激烈的竞争环境中立于不败之地，而当前文献对于知识创造这一概念仍然缺乏研究,尤其是系统的实证研究依然少见。基于此，本文引入吸收能力、知识创造这两个变量，从组织的内部与外部社会资本角度进行分析，探讨社会资本对组织技术创新绩效的影响机制。并试图回答两个问题：企业的内部与外部社会资本是怎样影响技术创新的？在这个过程中，知识管理机制又起到什么作用？

1研究现状

1.1 社会资本社会资本的概念最早是由社会学家布迪厄提出的，他认为社会资本是一种通过体制化关系网络的占有而获取实际的或潜在的资源的集中。还有学者从能力角度、功能角度、网络角度对社会资本进行定义。目前对于社会资本的定义没有统一的概念，但是研究者的定义中一般都包含了以下几个关键词：“网络”、“信任”、“合作”、“规范”。社会资本的研究维度以Nahapiet与Ghoshal对社会资本的划分影响最广，他们将社会资本分为结构维、关系维和认知维三个维度。结构维度主要研究影响信息共享、合作行为和决策形成的既定的社会角色、网络、规则、程序。关系维度指通过关系创造和利用的资产，包括信任、规范、认可等属性。认知维度指表征双方之间可通用语言、编码和叙述进行沟通的通用理解、解释和含义系统的资源。企业的内部社会资本形成于企业的内部员工之间。本文借鉴这一研究，使用结构维、关系维、认知维来衡量社会资本。在社会资本的分析层次上，按照张方华（2003）对企业社会资本的划分将社会资本分为外部社会资本与内部社会资本。

1.2 知识创造知识创造的定义是野中郁次郎和竹内弘高提出的，认为组织知识创造是指组织在企业内部或企业之间创造、分享新显性知识和隐性知识的持续过程。野中郁次郎和竹内弘高在将知识区分为隐性和显性的基础上提出了知识创造的SECI模型，该模型主要包括四个环节，即社会化（Socialization）、外部化（Externalization）、综合化（Combination）和内部化（Internalization）。知识创造以螺旋的形式向前发展，这一过程一般称为知识创造的Spiral-SECI过程，如图1所示。同时他们提出 “场”（Ba）的概念来解释SECI四种知识转化过程。他们认为“场”可2共享的空间或知识创造的基础，为个人或团体提供了知识创造平台。启动场、互动场、网络场和训练场分别对应前述四种知识转换过程，本文按照野中郁次郎和竹内弘高对知识创造的定义，认为知识创造过程包括社会化、外部化、综合化、内部化四个环节。

1.3 社会资本与技术创新关系的研究现状目前，对于社会资本的研究大部分是根据Nahapiet & Ghoshal（1998）提出的结构维、关系维和认知维三个维度进行分析的。大多数观点（Yli-Renko，Autio & Sapienza、张方华等）认为企业社会资本和技术创新、产品研究开发之间具有正相关的关系。如谢洪明等（2007，2008）对社会资本、知识能量、组织学习与组织创新的关系进行了研究，并发现内部社会资本虽然对管理创新没有显著的直接影响，但通过组织学习和技术创新对管理创新仍有显著的间接影响。外部社会资本对管理创新没有显著的直接影响，但通过技术创新对管理创新仍有显著的间接影响。但同时有少数学者认为这两者之间有着不确定的关系，或者说呈现出的是有条件的正相关。如Morten T.Hansen，Joel M.Podolny和Jeffrey Pfeffer（2001）对研发分类为探索性研发和利用性研发，认为企业社会资本对企业研发的作用需要根据研发特点的不同而有差别地看待，即企业社会资本有利于探索性研究，而对利用性研究的作用并不显著。总结以往的研究可以发现，国内外大部分的研究是针对社会资本与技术创新绩效，对于如何利用社会资本来提高技术创新绩效仍缺乏系统而全面的研究。少量的研究虽然探索了知识获取、资源获取等在社会资本对技术创新的影响机制中的作用，但是社会资本在影响技术创新的过程中是否存在其他变量以及这些变量是怎样发挥作用的还有待于进一步探索。

2社会资本对技术创新绩效影响的关系模型

2.1 企业的社会资本对知识创造的影响

2.1.1 企业的内部社会资本对知识创造的影响周小虎，陈传明（2004）认为企业社会资本对知识创造的影响体现在两方面，①通过信任、规范、义务等关系性嵌入影响企业的知识创造过程，具有较高关系性社会资本的行动者就使得他人具备了与其合作的动机，也就为知识创造过程提供了可能；②通过共同的语言、符号和共有的故事等社会资本的认知嵌入来影响企业的知识整合能力，为相互间的协作提供良好的前提。还有一种观点从另一个角度考虑：企业内部良好社会资本的积累有利于促进企业的知识转移和知识共享，企业成员之间良好的社会资本积累，一方面促进企业成员的沟通与交流，使成员可以接触到更多其他成员的知识，另一方面加强企业各部门的协调和联系，从而使企业的知识转移和知识共享成为可能。显而易见，这种良好的内部社会资本有助于企业成员将个人的隐性知识共享来创造新的隐性知识（社会化）、通过隐性的知识创造显性知识（外部化）、通过显性知识创造出更为复杂和系统的显性知识（组合化）、在显性知识的基础上创造出隐性知识（内部化）。所以，本文认为：H1a:企业内部的社会资本有利于知识创造。

2.1.2 企业的外部社会资本对知识创造的影响企业的外部社会资本指形成于企业外部的关系网络，主要包括客户、供应商、政府、大学和科研机构等。企业之间积累良好的社会资本对知识创造影响非常大。对一个企业来说可能是已有的知识，对另一企业来说可能还是新知识。Cohen与Levinthal（1990）认为，技术转移并非完全照搬技术供方所转移的技术，而是在转移的过程中隐含着组织通过外部知识来创造组织自身的知识。具有不易编码、不易传播、难以模仿特征的默示知识是知识创造的源泉。因此，企业与供应商、客户形成良好的信任关系，能使企业吸收更多的关于市场等方面的新知识，加速信息和知识的转移和扩散，有利于知识创造。而企业与政府建立有效的社会资本的情况下，政府通过为企业提供R&D资金、政策优惠等方面为企业的知识创造施加有利的影响。另外，中国大学和科研院所的研发力量约占到全国总量的62%，在人才、信息、技术、研究设备等方面也都拥有突出的优势。毫无疑问，与大学、科研院所建立良好的信任与合作关系也有利于企业员工创造新的知识。因此，本文认为：H2a:企业外部的社会资本有利于知识创造。

2.2 吸收能力与知识创造关于吸收能力引用最为广泛的定义是Cohen和Levinthal于1990年在《管理科学季刊》上提出的：“吸收能力是企业识别外部新知识的价值，并通过企业知识整合和应用，取得商业成果的能力”。关于吸收能力与知识创造二者之间关系的研究很少，大部分研究对吸收能力与知识获取之间的关系进行了探讨。但是，Midgley & Devinney（2004）认为组织知识吸收能力的提高不仅能导致获取更多的知识，而且能够提高问题的解决能力，创造新的知识。林筠（2009）认为企业的吸收能力越强，对于外界环境的经营掌握能力也就越高，就越能辨别外界有用信息的价值，能够更快地获取到企业所需的知识的信息，使得企业能够较竞争对手更快地获取目标客户与需求与其他关乎自身发展的信息。企业获取和消化知识之后，其中有多少知识被用来与现有知识整合进而为创造新事物提供知识基础，这是由企业的现实吸收能力决定的。从另一方面来说，由于组织知识创造是组织在企业内部或企业之间创造、分享新显性知识和隐性知识的持续过程，而吸收能力能促进企业的知识和技术转移。因此，本文认为：H3a:组织的吸收能力正向影响知识创造。

2.3 企业的知识创造对技术创新绩效的影响技术创新的概念由熊彼特在专著《经济发展理论》中首次提出：“创新是建立一种新的生产函数，即将技术发明应用到经济活动中所引起的生产要素与生产条件的重新组合，以获得潜在利润的过程”。当前很多研究中存在对知识创造与创新混淆使用的现象，樊治平、李慎杰（2006）对知识创造与知识创新的内涵和相互关系进行了深入的研究，认为知识创造注重的是新知识的产生，而知识创新注重的是新知识的实际应用，经过知识创造产生的新知识具有了实际应用价值，才是真正的知识创新。因此，可以认为知识创造是创新的前提。从另一方面来说，由于组织知识创造是组织在企业内部或企业之间创造、分享新显性知识和隐性知识的持续过程。而知识是企业获取竞争力的来源。在竞争越来越激烈的产业中，技术知识交换与整合得越好的企业，研发的效率和所创造的产品也越好。因此，组织成员之间共享与整合知识，有助于企业R&D活动，进一步有利于技术创新。基于此，本文认为：H4a:知识创造有利于技术创新。

2.4 吸收能力、社会资本与知识创造当前绝大部分关于吸收能力的研究都把吸收能力当作自变量来处理，关于吸收能力如何影响知识获取、知识创造的深入研究不多。Nieto& Quevedo（2005）的研究发现吸收能力对技术机会和创新努力程度之间的关系有调节作用。本文借鉴这一研究，社会资本可以促进不同来源的信息交流从而加强资源的获取，为企业提供发现机会、新产品观念测试以及相关资源获取的可能性，但是消化和吸收这些信息和知识却依赖于企业的吸收能力。企业的吸收能力越强，将获取的知识和信息用于知识创造的可能性就越大。因此，本文认为：H5a:吸收能力能促进内部社会资本对知识创造的影响；H5b:吸收能力能促进外部社会资本对知识创造的影响。

2.5 模型框架根据上述对社会资本、知识创造、吸收能力与技术创新绩效四者相互关系的分析，本文提出了一个社会资本对技术创新绩效的影响机制研究模型，如图2所示。

该模型表示，企业内部与外部社会资本的积累有利于知识创造，并进一步提高企业的技术创新绩效。另外，企业的知识吸收能力对内外部社会资本与知识创造之间的关系具有调节作用，而且企业知识吸收能力越强，越有利于知识创造。

3结论

正如Moran（2005）等学者指出的社会资本不像物质资本和金融资本那样容易让渡，也不像人力资本那样容易流动，而是与企业紧密相连，因而可以说是组织优势的最持久来源。因此，在企业技术创新的过程中，要充分利用企业内外部的社会资本来获取和创造用于技术创新的知识，以提高企业的技术创新绩效。在这个过程中，企业的吸收能力发挥着重要的调节作用，因而企业应该重视吸收能力的提高，通过组织学习等方式提高企业的整体吸收能力。本文从理论上分析了社会资本对技术创新绩效的影响机理，提出的理论模型和一些假设理论对于深入社会资本对技术创新机制的影响机制的相关研究具有理论意义。下一步我们将从实证方面进一步展开相关研究。

参考文献：

[1]边燕杰，丘海雄.企业的社会资本及其功效[J].中国社会科学，2000，（2）：87-99.

[2]谢洪明.社会资本对组织创新的影响:中国珠三角地区企业的实证研究及其启示[J].科学学研究，2006（24）:150-158.

[3]张方华.企业社会资本与技术创新绩效[J].研究与发展管理，2006,18(3).

[4]张明，江旭，高山行.战略联盟中战略联盟中组织学习、知识创造与创新绩效的实证研.2008，26（4）.

第3篇：知识与创新的关系范文

关键词：产业群聚；知识共享；生态创新；竞争优势

中图分类号：F270；F276文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）09-0074-04

Empirical Research on Industrial Cluster， Knowledge Sharing，

Ecoinnovation Impact on Competitive Advantage

WANG Jin

（School of Humanities and Political Education， Nanjing University of Chinese Medicine， Nanjing 210023）

Abstract： Research and Technology Park in east Chinese hightech enterprises in the empirical object， in interpreting the corporate ecoinnovation and knowledge sharing affect the formation of industrial clusters at the same time， to analyze the three businesses to build competitive advantage in levels play a utility. Empirical studies show that knowledge sharing and interactive relationship with ecoinnovation； knowledge sharing for the formation of industrial clusters have some positive effects； ecological innovation and the formation of industrial clusters has full positive impact； industry clusters competitive advantage for businesses the building has some positive effects； knowledge sharing and ecoinnovation is the establishment of a competitive advantage for enterprises with full positive impact.

Key words： industry clusters； knowledge sharing； ecoinnovation； competitive advantage

引言

党的“十”报告提出大力实施创新驱动发展战略，这意味着我国科技产业的发展必须具备足够的知识生产与创新能力，“知识等相关创新要素不同于物质要素，其使用具有规模报酬递增的特点，因而创新并不排斥新知识的广泛采用”[1]。知识的产生从内隐到符码化的过程通常需要透过学习流程来完成，产业群聚所营造出的生态氛围也是知识生产的关键要素之一，产业群聚的形成与企业竞争优势的确立更是企业自主创新能力的全面体现，以华东地区科技园中的上市高科技企业为研究样本，验证知识共享、生态创新与产业群聚内在的关联性以及三者对企业竞争优势所产生的影响效力。

1文献探讨与研究假设

1.1知识共享、生态创新与产业群聚的关系释义

产业群聚的内涵包括三个向度：地理空间向度体现为产业经济活动受到空间邻近因素吸引从而产生集中化的现象；经营策略向度意指产业群聚中企业的表现差异化与群聚所具备的竞争合作关系、资源依赖关系；网络特性向度表明产业群体聚集现象所具有的关联脉络关系。生态创新则指利用劳力分工与区域内高度的劳力流动性来超越单一企业知识能力的限制，并借由产业文化、密集性的资源投入产出、长期持续的专属技能以及交互学习机制等凝聚整合而成的创新系统。BAPTIST和COE的研究认为：“企业创新的意义在于经由群聚内部机构来增进科技环境的快速变革，企业与垂直合作产业的生态网络会推动群聚产业的共同发展”[2]。知识共享指将企业的知识与其他机构共同分享，透过知识市场机制的形成使得企业成员寻得本身需要的知识，进而提升企业的创新能力。“企业理应建立企业个体层次上的非正式合作网络关系，从而提高知识共享的效果”[3]。BAPTISTA的研究也指出：“知识具有内隐性，聚集区的企业可经由生态创新的学习流程、创新流程来达到知识外溢的效果”[4]。“知识型的企业员工能够通过知识共享获取自身创新所需的外部知识，最终实现企业创新绩效的提升与超越”[5]。BAGOAI指出：“知识共享的重要性在于促使群聚企业维系创新活动，知识共享效益的显现也必须在生态创新所营造的条件之下才能显现其独特价值”[6]。综合上述文献提出如下假设：

H1：生态创新对于产业群聚形成具有正向影响；

H2：知识共享对于产业群聚形成具有正向影响；

H3：生态创新与知识共享具有交互关联性。

1.2产业群聚、知识共享、生态创新对竞争优势的影响辨析

PORTER指出：“企业的竞争优势主要以生产要素、需求条件、企业策略、支援产业的交互影响来判断”[7]。由于企业自身资源的获得有其限制性，倘若在有限资源基础下发展出独特的竞争优势，则必须依赖企业氛围所营造出的生态创新来获得支持。“创新的本质是基于创新资源流动与交换而嵌入在组织层面的价值创新，不仅包含着开放式的价值创造，还涉及初期的价值识别与最终的价值获取”[8]。RACO指出：“知识是增进区域经济变革的关键因子，企业战略的转型在于成功塑造出具有竞争优势的知识共享机制”[9]。经济发展的动能来自于知识，知识经济成功的关键有赖于知识的利用生成、网络合作与社会经济机构的介入。“当企业所处的行业竞争激烈时，企业应注重对现有资源和技能的开发与利用，企业联盟关系的强度将会影响竞争优势的确立”[10]。SABOURIN和PINSONNEAULT指出：“企业群聚的策略性资源条件与竞争优势具有动态关系，其中的知识资源、技术设施与资金支持是群聚企业保持竞争优势的关键”[11]。综上所述提出如下假设：

H4：生态创新对于竞争优势具有正向影响；

H5：知识共享对于竞争优势具有正向影响；

H6：产业群聚对于竞争优势具有正向影响。

2研究架构

2.1研究设计的关联路径

基于上述文献探讨与研究推论汇整出生态创新、知识共享、产业群聚与竞争优势4个构面之间的关联图谱（如图1所示）。

2.2研究对象与信效度分析

本文以华东地区科技园中的企业中层主管为实证对象，实测企业所处省份比例如下：江苏占24%、上海占27%、浙江占20%、山东占10%、江西占9%、福建占3%、安徽占7%；企业类别中半导体产业占33%、光电产业占21%、电脑及周边产业占15%、精密机械产业占12%、通讯产业占14%、生物科技产业占5%；问卷回收1128份，扣除无效问卷44份，有效问卷计1084份。

研究采用主轴因素法与直交旋转变异最大旋转法，因素萃取以特征根大于1为判断准则，其绝对值应大于05，最后就萃取出的共同因素予以命名。各构面的信度检定以Raine（2010）所提出的Crobach’s α值为准，其值应大于06。产业群聚构面：财务资源的特征根为3188、累积解释变异量为39503%、Crobach’s α值为0798；内部及周边基础设施分别为3127、4833%、0808；高素质人力资源分别为2920、5601%、0789；需求链分别为1983、6232%、071。生态创新构面：创新流程的特征根为367、累积解释变异量为39406%、Crobach’s α值为0878；知识转移分别为3645、33251%、0874；学习流程分别为3057、47145%、0725；知识网络分别为1961、56058%、0696；弹性互补分别为1814、64302%、0608。知识共享构面：知识外部性的特征根为2858、累积解释变异量为2382%、Crobach’s α值为078；知识可及性分别为2383、43675%、0737；研发合作分别为1922、59692%、0627。企业竞争优势构面：品质的特征根为4308、累积解释变异量为26923%、Crobach’s α值为0922；资源技术分别为4016、52023%、0931；成本分别为3382、73157%、0866。在效度层面，各构面负荷量t值检定均大于2且χ2值差异检定均达显著水准，χ2值界于976245～1008836，P值小于0001；依据Anderson和Gerbing的评估准则，研究构面之间的收敛效度与区别效度均表现良好。

3研究结果

31多元回归模式分析

由表1分析可知，M1具有显著检定性（R2=0206，F=5665，P=0），其中知识转移、创新流程与弹性互补最具显著性，这表明生态创新对于产业群聚的财务资源具有正向影响，但学习流程与知识网络对于财务资源没有显著影响。M2具有显著检定性（R2=0174，F=4604，P=0001），以学习流程、知识移转与弹性互补最具显著性，显示生态创新对于产业群聚内部与周边基础设施有正向影响。M3具有显著检定性（R2=0232，F=6603，P=0），以创新流程与知识移转最具显著性，表明企业在知识创造、员工教育、产业创新活动层面的凝聚对于人力资源绩效的提升与产业体系的完善均有着显著影响。M4具有显著检定性（R2=0287，F=8765，P=0，以学习流程具有显著性。综合上述结果可知，生态创新对产业群聚的影响以创新流程、知识移转、学习流程与弹性互补较具影响性，以知识移转的影响最为关键，知识网络的影响最不明显。

由表2阐释可知，M5具有显著解释力（R2=0298，F=36，P=0016），其中知识外部性对财务资源有显著影响，知识可及性与研发合作层面对财产资源较不具有影响性。M6具有显著解释力（R2=0144，F=6221，P=0001），其中知识外部性对产业群聚内部及周边基础设施最具影响性，知识可及性与研发合作层面的影响较不显著。M7体现出知识共享对于产业群聚内高素质人力资源最具有影响性（R2=0311，F=16622，P=0），研发合作层面对于高素质人力资源的影响较不显著。M8解释力未达显著水准（R2=0206，F=1637，P=0185），这表明知识共享对于产业群聚需求链不具有直接影响性，因此知识创新的研发移转活动虽然可以促进产业知识的获取，但对于商业化的需求活动并无直接影响效果。综上分析可知，知识共享对于产业群聚的整体影响具有显著性，其中以知识外部性与知识可及性最具影响性，而需求链的影响无法获得支持。由表3分析可知，M9具有显著解释力（R2=0223，F=6250，P=0），其中以知识移转对企业竞争优势较具有影响性，表明企业在增进员工教育层面对于维持产品品质具有正向影响。M10具有显著解释力（R2=0308，F=9708，P=0），以创新流程与知识移转对资源技术最具影响性，显示企业在创新流程、知识投入、产业合作层面的发展将正向影响资源技术的竞争优势。M11具有显著解释力（R2=0l22，F=3015，P=0014），其中知识移转对成本因素具有显著影响，表明企业若能加速知识转化并满足高素质的人力需求，则能使自身产出更大的经济效益。综合以上分析结果，生态创新对于企业竞争优势具有显著影响性，其中知识移转对于企业竞争优势里的各个因素最具有影响性，表明知识移转层面的生态创新对于企业竞争优势的提升具有关键性影响。

其中知识外部性与知识可及性较具有影响性，这说明企业在研发专利与知识产权获取层面的关注将有利于差异化优势的形成。M14具有显著解释力（R2=0121，F=5098，P=0002），各因素均具有显著影响性，这表明企业透过知识的开发获取以及研发合作关系的建立将能促进自身取得规模经济效益。综上分析，知识共享对于企业竞争优势的品质、资源技术与成本具有显著的正向影响，企业之间处于知识共享的情境下能够使其取得产品差异化与降低成本的优势。

由表5得知，M15具有显著解释力（R2=0155，F=5032，P=0001），以财务与高素质人才资源对企业竞争优势最具影响性，表明企业若具有财务与人力两项充足的资源将对产品品质提升具有正向影响。M16具有显著解释力（R2=0164，F=5395，P=0001），其中财务资源、内部及周边基础设施较具影响性，说明企业在取得充足财务资源与良好基础设施的情境下对于建立自身的核心技术优势有正向影响。M17解释力未达显著水准（R2=0054，F=1581，P=0184），表明产业群聚的4个因素对成本的影响未达显著水准。综上分析，产业群聚虽然在成本优势上较不显著，但就整体而言，产业群聚对于企业在品质与资源技术的竞争优势层面仍有一定的正向影响。

32线性结构路径的检验

线性结构路径主要是探讨生态创新、知识共享、产业群聚与竞争优势“四位一体”模型的配适性，4个构面的效果分析如图2所示。结果显示企业竞争优势的影响主要来自两条路径：第一条为生态创新产业群聚竞争优势；第二条为知识共享产业群聚竞争优势。第一条路径分析结果为：生态创新对竞争优势有正向的直接与间接影响效果；影响的间接路径为生态创新产业群聚与产业群聚竞争优势，其值为0392（0827×0474）；影响的直接路径为生态创新竞争优势，其值为0419，故总影响效果为0811（0392+0419）；各影响效果均达显著水准，表明生态创新的显著特性会正向影响产业群聚的形成。第二条路径解析结果为：知识共享对竞争优势有正向的直接与间接影响效果；影响的间接路径为知识共享产业群聚与产业群聚竞争优势，其值为0294（0620×0474）；影响的直接路径为知识共享竞争优势，其值为0160，故总影响效果为0454（0294+0160），各影响效果均达检定水准，表明知识共享效果的加强在一定程度上会促进产业群聚的形成。4研究结论

41知识共享、生态创新对产业群聚的影响

由多元回归与线性结构分析表明，生态创新对于产业群聚的形成具有正向影响，H1获得全部支持，产业群聚内的企业营造出的生态创新氛围将对产业群聚的形成与效应有所助益。企业的生态创新活动、知识移转过程对于财务资源、基础设施与高素质人力资源的获取均有正向影响，这意味着高科技企业若能有效地专注于技术市场与创新策略的发展，则有助于获得稳定的外部融资投入、增进基础设施的完善以及吸引高素质的人才。

知识共享对产业群聚具有不完全正向影响，H2获得部分支持。群聚区域企业对于创新发展所需的知识生产与知识扩散作用越强烈则越能促使产业群聚形成。知识共享效果是镶嵌在外部硬体设施与资源基础上的，企业若能在外部知识的开发以及知识生产者的工作满意度上取得成效，则会对周边邻近性企业的人力资源管理产生好的衍生效果。这表明企业在智慧财产权的禀赋与知识价值创造上所展现的外溢效果越明显，则越有助于产业群聚的形成与发展。

生态创新与知识共享具有交互关联性，H3获得全部支持，这意味着生态创新的显著特性与知识共享的效应强度之间具有交互作用，群聚区域的企业在创新活动、技术获取、知识网络与弹性策略层面会与其外部知识的扩散、研发合作的开展有着交互影响。

第4篇：知识与创新的关系范文

关键词：社会网络；知识共享；技术创新；对策建议

当前我国企业技术创新能力不强已成共识。2010全球创新指数报告（GII）中中国排名43名，远远落后于发达国家。提升企业技术创新能力迫在眉睫。虽然社会网络与企业技术创新的关系被大量的研究过，但是很少有全面关注社会网络对企业技术创新影响的过程。学界虽认识到了社会网络、知识共享与企业技术创新存在关系，但现有文献多从某一方面研究了企业技术创新能力，尚未将社会网络、知识共享纳入一个整体的研究框架。

一、相关概念的定义

社会网络的定义：罗家德认为社会成员在互动的过程中形成了一种较为稳定的社会关系，它包涵了人际关系和网络的结构特征对社会中的现象解释。总的来说社会网络是企业与网络内其他各成员（如政府部门、科研机构、金融部门及其他中介组织）所形成的各种资源和关系的集合。它包括网络结构和网络关系层面。

知识共享的定义：员工个人的知识（显性和隐性）通过各种各样的交流方式被企业内其他成员共同分享，进而转变为企业的知识财产。这个过程包含了个人与个人的知识交流，知识在个人，组织和网络内的循环流动过程。

技术创新的定义：熊彼特《经济发展理论》一书中将技术创新分为产品、工艺、原材料、市场和组织的创新等。企业技术创新能力的核心是拥有专业知识的员工、管理系统的技能、技术系统及企业价值观。

二、社会网络、知识共享与技术创新维度的划分

社会网络维度的划分： Burt于1982年提出“关系-位置”网络分析模型：结合了分析的方法和分析的对象提出了位置分析和关系分析方法。它主要研究对象是：网络成员处于网络中的关系及其强度、行动者在网络中的位置。本文也采用关系位置法将社会网络分为网络结构、关系强度两个方面。网络结构包括网络中心性、网络密度和网络的范围（尹享邑，2009；王霄云，2005）。关系强度具体包含了连接稳定性，互动频率和互惠性（Grnaovetter，1990）。

知识共享维度的划分： 当前对知识共享的测量有两种常规方法，一种是倾向从知识存在形式（显性知识和隐性知识）的分享程度来衡量知识共享的水平。第二种主要是从知识的传播形式，包括知识的获取和知识的提供来衡量知识共享的程度。本文选择第二种形式，即从知识的搜索和知识的转移两个方面考虑知识共享。

技术创新的维度划分：通常情况下，国外学者用专利使用数量与专利的应用情况来衡量创新绩效。如Davidson&Mcfetridge（1987）以技术取得的范围、速度来衡量创新能力。Hagedoom&Cloodt（2003）用R&D投入、申请和引用专利的数量和新产品数量来衡量创新绩效。国内学者张方华（2006）从创新效率这一角度考虑，用新产品开发速度、年创新产品数、创新产品的成功率、每年申请的专利数、新产品占总销售额的比重这五个指标来衡量技术创新能力。本文从产品创新和工艺创新两个层面考虑。

三、社会网络、知识共享与技术创新的相互关系

（一）社会网络与技术创新的关系

主流方向主要从网络结构和网络关系两个方面来研究与技术创新能力的关系。从网络结构方面来看，主要从网络中心度，网络范围，网络密度来考察与技术创新能力的关系。企业如果在网络中占据的结构洞越多，则企业在整个信息网络传输中占据的地位越有利，企业能够更多的了解技术的变化，并作出相应的技术决策，所以企业在技术创新方面就会占据较大的优势。Powell（1996）认为网络中心度的高低与企业和其他团体单位合作技术开发程度、市场信息的流动速度呈正相关，最终影响到企业技术创新的效率。另外，绝大本分研究（Bauxn，Calabrese & Silverman，2000；彭新敏，2009）认为，网络范围越大，意味着获得的关系资源越丰富，企业在创新过程中能有更多的方法获得知识，形成一种创新规模效应。在网络密度方面，赵晓庆和许庆瑞（2002）认为企业能与更多的组织成员产生联系则企业的网络密度会更大，企业能够获得更多的资源，随着联结强度的增强，企业间的信任感提高，有利于彼此之间的互利，形成长期的合作关系。从以上观点分析可以看出：社会网络的中心性与企业技术创新能力成正相关关系；社会网络的范围与技术创新能力成正相关；社会网络的密度与技术创新能力成正相关。

从网络关系方面来看，主要是通过研究关系强度、关系质量与技术创新的关系。一般情况下认为关系强度越强，越能加深与其他合作组织的情感和信任，因为这样可以减少其在技术创新创新过程中产生的不确定性风险。网络关系强度包括网络各个节点之间交流的时长、感情的密切程度、认识程度和互惠性，网络的关系强度和企业技术创新能力存在显著的正相关关系。彭新敏（2009）认为比较强的社会关系，有利于高质量知识和隐性知识的扩散，赵晓庆和许庆瑞（2002）比较强的社会关系是信任和互利的基础，可以规范合作伙伴行为，有利于创新活动的开展。从以上观点可以看出：社会网络关系的联结稳定性和技术创新能力存在正相关关系；社会网络关系的互动频率能够促进技术创新能力的提升；社会网络关系的互惠性性对技术创新有显著的促进作用。

（二）社会网络和知识共享的关系

主要从网络结构与网络关系两个方面来探讨二者的关系。从网络中心性方面来看，根据前文涉及的结构洞理论，在较为松散的网络结构中，容易产生较多的结构洞。网络中处于“桥”的一方能够获得更新更广泛的信息，能够促进新知识在组织内部的不断双向流动，进而能够促进网络内部的知识共享。中心性对知识共享的正向影响被很多人研究过，如Hansen（2002），Perry-Smith & Shaller（2003）等。一般认为，较高的网络中心性的个体往往在组织中有较高的权威，一定程度上可以支配其他的员工，促使他愿意知识共享。由于中心性较高的个人或团体具有核心的地位，其他成员或组织对其知识能否共享的期望也很大，中心性较高的个人或团体为了维护自己的威望和地位，会努力实现与大家知识共享的愿望，最终促进了网络中的知识共享。例如Perry-Smith & Shaller团队中越是处于核心位置的个人就越能掌握越多资源，知识共享的效果也越明显。

从网络密度来看，蔡铂、聂鸣认为密集的网络加深企业之间的相互信任，方便了隐性知识和敏感信息的交流，促进信息和知识在企业之间的流动，有助于企业的知识共享。谢鸿明等（2009）认为，网络密度越大越有利于团队获取外部知识，网络内部的知识交流也更充分。朱丽亚（2009）的研究表明，在企业知识转移的过程中，知识发送端的网络中心度促进知识的发送，网络密度促进接收端知识的接受，而网络范围可以促进接收端知识的吸收。

从网络范围来看，Reagans认为随着网络范围的扩大，网络成员有更多的机会获得知识源，进而有了显隐性知识相互转换的机会，促进知识共享。

在社会网络中，作为网络一个节点的企业如果能够占据网络的中心位置，就可以控制更多的相关资源，获取其他成员提供的知识和技术；为了维护自己的威望和地位，中心性较高的企业也会努力实现与大家知识共享的愿望，最终促进了网络中的知识共享。同时，企业不仅仅要与高校、科研院所、银行、中介组织建立联系，还要扩大与供应商、大型客户和其他企业的相互联系，尽可能的挖掘出潜在的关系，从而拥有更多的信息获得和分享渠道，促进网络成员的知识共享。因此网络的结构和知识共享有如下关系，社会网络的结构（中心性、网络范围、密度）与知识共享（知识搜索、知识转移）成正相关关系。

从网络关系的角度来说，格兰诺维特将关系分为强弱两种，两种关系在知识的搜素和转移中作用相异。NooteBoom对美德两国的企业进行实证研究时发现，企业合作机制稳定性越高则网络成员之间有信任感越强，从高有利于知识共享。一些研究表明企业联系的稳定性、关系的互惠性和联系频率的增加可以使企业与合作伙伴建立长期的合作机制，增强彼此的互信，推动网络内部的知识和信息资源的分享，增强知识共享的意愿。因此网络关系与知识共享之间存在下面的的关系，社会网络的关系（联结稳定性、互动频率、互惠性）与知识共享（知识搜索、知识转移）成正相关关系。

（三）知识共享与技术创新的关系

企业技术创新能力提升的过程中最大的障碍是缺乏知识和经验，知识共享在企业技术创新过程中减少学习中的各种障碍。Henson和Mors（2005）从知识共享的过程出发，将知识共享分为三个过程：是否共享的决策、知识转移和知识搜索。是否共享的决策就是决定是否向组织外部吸收新的知识；知识搜索是指组织内成员寻找所需要的知识的过程；知识转移当找到了所需要的创新知识后，把知识吸收整合为组织内部的知识同时应用于实践中。主流研究者普遍认为，知识的获取对企业技术创新能力的提升极端重要（如Yli-Renko，Antio&Sapienza，2001）。Yli-Renko（2001）认为与合作伙伴间的相互交流可以得到知识，这些技术知识的消化和吸收能够为高新技术企业新产品的开发提供强有力支持（Yli-Renko，2001）。Wu&Tsai（2005）提出知识转移作为知识共享的重要方式，可以营造企业内部的知识共享氛围，有利于企业的学习。Tsai认为知识转移能提供给成员之间交流合作的机会，在这一过程中能够显著刺激知识的再创造和提高组织创新能力，知识转移可以将新产品开发需要的知识转移给所需要的成员 。知识共享可以帮助企业通过不同的渠道不同的发送者将知识流转移到技术创新的团队中，增加了企业的技术创新知识存量。在社会网络中，企业间的交流和企业内部的交流共同促进知识的吸收和转换。知识共享的过程可以营造良好的学习氛围，减少技术创新失误，增加知识存量，从而提高了企业的技术创新能力。因此得出如下结论：知识共享（知识转移、知识搜索）对企业技术创新能力产生显著正向影响

（四）知识共享的中介作用

网络关系方面，Inkpen和Tsang认为网络关系有利于信息和知识的流动，企业可以更好的吸收和研发新技术，有利于企业获得更好的技术创新能力。其他研究也发现了知识共享在网络关系与技术创新之间的中介作用。如余红剑研究新创企业时发现，新创型企业与合作组织之间的良好网络关系能够增进双方之间的知识共享意愿，提高企业的学习与整合应用能力，促进企业技术创新能力的提升 。左惟和李丽研究酒店连锁企业时，从社会资本理论角度探讨了网络关系、认知维度与企业内部组织间知识共享对知识资本和组织绩效的影响程度。基于以上分析可以得到，在网络关系对企业技术创新能力的影响中知识共享产生中介作用。网络结构方面，Ahuja发现网络成员的联系强度越大，知识在网络内部的扩散程度越大，网络成员越容易获取知识，从而提高了知识整合能力，促进了新产品和新技术的产出。Paruchuri认为企业在网络中心的位置可以改变网络内部的知识流动，从而影响企业的创新活动。国内的李随成和高攀认为网络中心性与知识获取机会成正相关。位置中心较大的成员能够缩短知识搜寻和获得的时间，提高知识的整合能力，从而促进了企业创造新知识的能力。陈伟和杨早立从知识共享和知识整合的视角探讨了网络的结构与企业核心能力的相互关系。因此得出如下结论：知识共享在网络结构和网络关系对技术创新能力的影响中有中介作用。

四、结论与建议

社会网络的结构（包括网络中心性、网络范围、网络密度）与技术创新存在正面相关关系，且知识共享具有中介作用；社会网络的关系（包括联结稳定性、互动频率、互惠性）与技术创新存在正面相关关系，且知识共享具有中介作用。根据以上的结论，可以从提高企业技术创新能力的角度提出如下建议。网络结构方面：企业要占据更多的结构洞，使企业的网络中心性更高，具体来说就是提高企业知名度，与更多的企业合作，提供给其他企业更多帮助，充当网络中介的作用，保证本企业在网络成员中的威望和地位；网络关系方面：加强与科研机构、政府部门、中介组织和其他企业的联系的次数，保持较长久的联系，且相互交流时尽可能的提供安全可靠且对方所需要的信息，要促进网络成员建立互惠互利的交流环境，避免企业的机会主义和“搭便车”现象。知识共享层面要建立知识共享网络，促进企业集体学习，增强企业的知识搜索能力和知识转移能力，建立学习型组织。

参考文献：

[1]闫莹，陈建富.网络关系强度与产业集群竞争优势关系的实证研究[J].软科学，2010（12）.

[2]李随成，高攀.战略采购对制造企业知识获取的影响研究：供应商网络视角[J].管理评论，2012（06）.

[3]吴枫韵，陈国宏，蔡猷花.产业集群网络、知识整合与创新绩效的关系研究[J].中国管理科学，2011（10）.

[4]左惟，李丽.团队间知识分享对知识资本及组织绩效影响的实证[J].统计与决策，2009（08）

第5篇：知识与创新的关系范文

关键词:企业－顾客在线互动;知识共创;新产品开发绩效

中图分类号:F273．1 文献标识码:A

1引言

新产品开发是企业生存发展的关键环节和竞争优势的重要来源。随着企业创新活动逐渐从封闭走向开放，“共同创造”作为一种汇聚各方力量的创新模式，开始应用于新产品开发实践。顾客无疑是重要的“合作创造者”之一，其与企业的合作主要通过互动来实现［1，2］。Muller和Zenker［3］指出，企业与顾客间蕴含着一种“共生关系”，“企业－顾客互动”的界面是企业与顾客共创价值的新场所。在价值共创的创新层面，创新过程也是参与主体的知识增加过程，是知识的共同创造［4］。因此，通过与顾客的互动来整合双方知识和潜能并实现知识共创，是提升企业新产品开发绩效的重要途径。互联网和信息技术的高速发展，使企业与庞大顾客群体的在线实时零距离互动成为可能，企业－顾客互动的广度、深度和频度大大增强，越来越多的企业开始通过企业－顾客在线互动来进行新产品开发［5］。与此同时，出于对现有产品不满等原因，顾客也希望通过便利的在线工具与企业互动并共创价值［2］。在线顾客群体拥有大量的消费知识、市场信息和技术诀窍［6］;企业－顾客在线互动可充分利用顾客的异质性知识和创造力，在思想碰撞中激发创新风暴［7］。企业—顾客合作创新是创新领域的新兴重要研究方向，涉及创新管理、服务管理、营销管理等多个学科。已有研究主要从顾客参与创新、顾客导向、价值共创、服务主导逻辑等视角展开，其中顾客参与创新研究最为多见。虽然“顾客创新工具箱”、“虚拟顾客环境”、“基于社区的创新”等互联网环境下的顾客在线参与创新，已开始引起学界关注［6，8，9］;但传统的顾客线下实体性参与创新研究，目前仍处于主流地位。已有研究基本肯定了企业—顾客合作对创新绩效的积极作用，但大多从顾客单向性参与企业创新视角出发，将顾客仅仅视为企业创新活动中的信息提供者，主要关注企业如何获取顾客信息以提升创新绩效，低估了顾客的“合作创造者”角色［2］。企业—顾客合作创新的本质是互动［1］;隐性、粘性的知识和洞察力很难与产生它的社会背景分离，因而需要更深入的双向互动和沟通过程［10］。Sigala［11］的案例研究也发现，创意并非预先存在，而是在企业与顾客互动、对话过程中产生的。Sawhney等［12］、Lundkvist和Yakhlef［10］、Kohler等［13］、闫幸和常亚平［14］对企业－顾客互动进行了概念界定和维度划分;Bonner［15］、张若勇等［16］、王琳［17］从信息质量、组织学习和知识整合视角，分析了企业—顾客互动与创新绩效的作用关系;Kohler等［13］、Mo-haghar等［18］对知识共创进行了界定，并强调了其在新产品开发中的重要性。但企业—顾客互动与新产品开发绩效研究总体尚处于起步阶段，且以线下实体性互动及两者间的直接影响关系研究为主，对知识共创及其在两者关系中的重要作用尤其缺乏足够关注。本文将企业—顾客合作创新的情景，从传统的顾客线下实体性和单向性参与，延伸至网络虚拟环境下的企业－顾客在线双向互动。同时深入到企业—顾客合作创新的本质层面，从知识共创这一新颖视角出发，就企业－顾客信息导向、关系导向和任务导向在线互动，对外向型、内向型知识共创及新产品开发绩效的具体作用机制，做较系统的理论和实证研究。本文进一步深化和拓展了企业—顾客合作创新的理论研究，在研究情景、研究视角和研究内容方面有一定的创新性和理论贡献，对后续相关研究也有一定借鉴意义;同时还为企业如何有效利用网络虚拟环境下的企业－顾客在线互动，来实现知识共创并提升新产品开发绩效提供了一定的实践指导。

2研究设计

2．1企业－顾客在线互动与知识共创的关系

假设企业－顾客在线互动是企业与顾客基于互联网和社会化媒体，围绕特定创新任务而进行的持续交流与协作活动，可分为信息导向、关系导向和任务导向互动三个维度。信息导向互动是企业与顾客在线分享和交换创新信息的活动;关系导向互动是以建立双方持久关系和满足情感需求为目标的在线互动;任务导向互动是企业与顾客围绕特定创新任务开展的在线合作。知识共创是企业与顾客通过互相启发、诱导、激励，共同构建和发展新知识的过程，可分为内向型和外向型知识共创两类。内向型知识共创指企业获取顾客知识，在企业内部经过共享、整合、利用，进而创造出新的知识;外向型知识共创指顾客利用企业提供的知识和资源，与自身拥有的知识与技能相融合，进而创造出新的知识。(1)企业－顾客信息导向互动与知识共创。信息交换与分享是知识共创的前提和基础。显性知识可以方便地通过现实或虚拟环境进行传播;而隐性知识的分享难度则相对较大，需要通过更为复杂的互动和沟通过程来实现［10］。在网络技术帮助下，部分隐性知识也有可能在虚拟环境中进行分享，从而有利于知识共创。通过与顾客信息导的在线向互动，企业能获取顾客关于市场需求、竞争对手、产品使用经验等海量的异质性信息。这些信息与企业原有知识相结合，经过提炼、整合和升华，能进一步发展出新的知识。与此同时，为有效贡献自己的知识，顾客需要获得企业的专门知识并理解其含义。信息导向互动为企业创造了对顾客进行背景知识和技能辅导的便利机会，从而有利于顾客进行与企业的知识共创［19］。因此，假设如下:H1a:企业－顾客信息导向互动对内向型知识共创有显著正向影响。H1b:企业－顾客信息导向互动对外向型知识共创有显著正向影响。(2)企业－顾客关系导向互动与知识共创。企业与顾客进行关系导向的在线互动，有利于培养顾客信任并促进其分享高质量的知识。信任是知识管理和创造的关键变量，是刺激知识分享、促进知识共创的重要因素之一［20，21］。在网络虚拟环境下，企业与顾客通过在线互动建立起友善、信任的合作关系，能有效促进企业与顾客的信息交换与相互沟通，进而提升顾客群体的创造力，并诱发更多新知识的创造［22，23］。如通过网络开展对顾客创意的奖励活动，既有助于企业建立起与顾客的情感联系，又激励和引导了顾客创造力。Payne等［24］指出，企业与顾客在互动过程中彼此影响、相互学习，尤其当顾客的意见、建议被企业聆听或采纳时，会让其体验到愉悦和满足并进一步激发创造热情。因此，假设如下:H2a:企业－顾客关系导向互动对内向型知识共创有显著正向影响。H2b:企业－顾客关系导向互动对外向型知识共创有显著正向影响。(3)企业－顾客任务导向互动与知识共创。Mohaghar等［18］认为，顾客对自身的产品相关知识和信息是无意识的，企业应为他们提供一个场景来提取所需知识。王莉和任浩［7］指出，顾客拥有新产品开发所需的重要信息和资源，但受专业能力所限而无法准确表达;开展创新任务导向的在线互动，有利于企业引导并获得顾客的知识贡献。Kristensson等［25］指出，通过与企业的互动，普通用户能产生更具原始性和价值的创意，专业开发者和高级用户能产生更可行的创意。企业－顾客任务导向的在线互动，使顾客自身无法思考和表达的知识，在交流、沟通过程中迸发，并创造出新的思想［26］。如企业在网络创新社区创意征集帖子后，顾客可跟帖回复提交自己的创意，或对他人的创意发表评论。通过社区成员互相评论和思想启迪，有价值的创意和想法会源源不断地产生。因此，假设如下:H3a:企业－顾客任务导向互动对内向型知识共创有显著正向影响。H3b:企业－顾客任务导向互动对外向型知识共创有显著正向影响。

2．2知识共创与新产品开发绩效的关系假设

Sawhney和Prandelli［27］指出，更大的创新潜能、更好的市场需求契合、更高的顾客满意度和更低的信息模糊性，是企业跨边界知识创造的最显著结果。Gibbert等［28］的研究发现，与顾客共同创造知识能有效提升企业新产品开发能力。与顾客合作共同创造知识，还有助于企业深入理解顾客潜在需求，从而更快更好地响应顾客。Sawhney等［12］提出了知识经济时代顾客作为知识共创者的重要角色，与顾客共创知识既有利于企业新产品开发，又对顾客满意和顾客忠诚有积极作用;知识共创的良性循环，还能增加企业知识的独特性和不可模仿性，并成为潜在的企业租金自我更新源泉。Mohaghar等［18］也指出，与顾客共创知识是企业确保新产品开发成功的现实需要。因此，假设如下:H4a:内向型知识共创对新产品开发绩效有显著正向影响。H4b:外向型知识共创对新产品开发绩效有显著正向影响。

2．3企业－顾客在线互动与新产品开发绩效的关系假设

(1)企业－顾客信息导向互动与新产品开发绩效。顾客与企业互动过程中提供的信息，能帮助企业有效评估和满足顾客需求，从而降低新产品失败风险［29］。在网络虚拟环境下，企业与顾客可以进行高效的双向交流和互动，顾客能通过文字、图片、视频等载体，方便快捷地与企业分享知识和信息。通过信息导向的在线互动，企业能及时更新和深化顾客信息，获取顾客分享的创意和知识，从而使产品需求映射更加精准［30］。Fil-ieri［31］指出，在创意产生和筛选阶段，通过与顾客在线互动获取的顾客原始、新颖和可行的想法，对企业开发出更好满足顾客需求的新产品十分关键。企业与顾客信息导向的在线互动，还有利于增加顾客知识存量，加深其对产品的理解和认识，从而能为新产品开发提出更切实可行的想法和建议。因此，假设如下:H5:企业－顾客信息导向互动对新产品开发绩效有显著正向影响。(2)企业－顾客关系导向互动与新产品开发绩效。企业与顾客间开展关系导向的在线互动，有利于双方通过社会交往和情感交流构建起亲密关系，激发顾客的品牌情感和共鸣，满足顾客被关怀、认同和尊重的心理需求，增强顾客感知价值和企业认同度，从而进一步提高顾客参与企业新产品开发的积极性。与顾客建立亲密的关系，能为企业提供获取新产品开发所需信息和知识的渠道［32］。企业与顾客间关系导向的在线互动，是双方建立信任关系的有效途径［26］。合作创新是一个资源整合过程，以合作各方的彼此信任为基础。企业与顾客间的相互信任，能降低交易成本和机会主义行为风险，从而提高合作创新和新产品开发绩效。因此，假设如下:H6:企业－顾客关系导向互动对新产品开发绩效有显著正向影响。(3)企业－顾客任务导向互动与新产品开发绩效。企业－顾客任务导向的在线互动，是一种积极的市场导向新产品开发策略。Jeppesen［33］指出，企业将特定开发任务交给顾客，允许他们创造自己期望的产品特征，能提高顾客满意度和新产品开发绩效。与顾客开展产品讨论、问题解决等在线互动合作，鼓励顾客提出、评价、讨论、票选创意和新产品改进思路，能帮助企业及时发现、理解和满足顾客潜在需求，获取更广泛的顾客知识和新产品开发创意。任务导向的在线互动使顾客能有效参与创新相关任务，获得更大的自由空间去探索、发现和创新，为企业提供更多满足顾客潜在需求的创新性解决方案，从而有利于提高新产品开发成功率［34］。因此，假设如下:H7:企业－顾客任务导向互动对新产品开发绩效有显著正向影响。

2.4模型构建

在理论假设基础上，本文构建了企业－顾客在线互动、知识共创和新产品开发绩效关系的概念模型(见图1)。2.5研究方法(1)变量测量。本研究采用Likert7点量表形式，对变量进行测量。量表在借鉴已有研究的成熟量表基础上，根据本研究需要和企业新产品开发实际进行适当修改。经小样本测试和问项净化后，形成最终量表(见表1)。企业－顾客在线互动主要参考Bonner［15］、Kohler等［13］的测量方法，从信息导向、关系导向和任务导向互动三个维度进行测量，共12个问项;知识共创主要参考Mo-haghar等［18］、王莉和任浩［7］的测量方法，从内向型和外向型知识共创两个维度进行测量，共6个问项;新产品开发绩效主要参考Cooper和Klein-schmidt［35］的测量方法，共3个问项。(2)数据获取。本研究以浙江省内具有企业－顾客在线互动经历的新产品开发项目为实证分析对象，通过对相关企业中高层管理者及参与过新产品开发项目的研发部门、营销部门、客户服务部门人员的问卷调查来获取研究数据。问卷调查历时两个多月，采用实地发放和电子邮件方式进行。共发放调查问卷312份，回收问卷246份，回收率78.5%;其中有效问卷202份，有效率82.1%。样本企业中，制造业占38.2%，软件和信息技术服务业占20.5%，金融业占18.6%，其他服务业占22.7%。(3)分析方法。由于本研究使用的变量测量量表已相对较为成熟，故直接采用验证性因子分析法(CFA)来检验测量模型的收敛效度和区别效度。同时考虑到本研究涉及的变量相对较多，且变量间的因果关系较为复杂，通过问卷调查获取的研究数据也带有一定的主观性，故采用结构方程模型分析法(SEM)对研究假设进行检验，以系统分析各变量间的具体作用关系。

3实证分析

3.1信度与效度分析

使用SPSS17.0、AMOS7.0软件对样本数据进行信度与效度检验，结果显示(见表1):各变量的Cronbach’sα系数均大于0.8，说明量表具有较好的内部一致性;所有问项在其所属变量上的标准化载荷系数均大于0.6，t值均大于2.0，组合信度CR值均大于0.8，平均提取方差AVE均大于0.5;测量模型的各拟合指数也均基本达到要求，显示模型拟合良好。由此可见，本研究使用的量表具有较好的信度与效度，关系模型和研究假设有一定合理性，可对各变量作用关系做进一步分析。

3.2结构方程模型分析

使用AMOS17.0软件对样本数据进行结构方程模型分析和假设检验。初始模型中，“内向型知识共创关系导向互动”、“新产品开发绩效关系导向互动”两条假设路径未达到拟合要求。依次删除上述两条路径后，获得的结构方程模型及分析结果如图2、表2所示。修正模型的拟合指标显示，虽然P=0.000＜0.05，但χ2/df的值为2.080＜3，因此可对χ2不显著的要求忽略不计;RMSEA为0.073，小于0.08的参考值;NFI为0.904，CFI为0.947，均大于0.9;AGFI为0.814，GFI为0.858，均接近0.9;所有显变量和潜变量间的标准化路径系数均大于0.5，对应的C.R.值均大于1.96的临界值，至少在P=0.05水平上具有统计显著性;所有内生潜变量和外生潜变量间的路径C.R.值均大于1.96，至少在P=0.05水平上具有统计显著性。由此可见，修正模型拟合良好且比初始模型有所改善，已无进一步修正必要。结构方程模型分析结果显示，除假设H2a和H6外，其余假设得到有效验证。

4结论与启示

4.1研究结论

(1)企业－顾客在线互动各维度对知识共创各维度的影响存在一定差异。实证分析结果显示，企业－顾客在线互动的信息导向、关系导向和任务导向互动三维度，对外向型知识共创均有显著正向影响，其中关系导向互动对外向型知识共创的正向影响相对较小;信息导向和任务导向互动两维度对内向型知识共创有显著正向影响;关系导向互动对内向型知识共创的正向影响则并不显著。由此可见，以信息分享和交换为主要内容的信息导向互动，及围绕特定创新任务开展的任务导向互动，是促进外向型和内向型知识共创的主要途径。关系导向的在线互动，虽能通过激发顾客的知识创造热情来促进外向型知识共创，但其积极作用更多地体现在维系双方信任合作关系及满足顾客情感需求等方面。(2)知识共创各维度对新产品开发绩效均有显著正向影响。实证分析结果显示，企业－顾客外向型和内向型知识共创，均对企业新产品开发绩效产生显著的正向影响。由此可见，顾客无疑是企业最重要的外部创新合作主体之一;且在企业—顾客在线合作创新中，外向型知识共创与内向型知识共创具有同等重要的作用和地位。但已有研究往往偏重于基于企业逻辑的内向型知识共创，而忽视了基于顾客逻辑的外向型知识共创。因此，充分利用网络虚拟环境，通过与顾客的各种在线互动来促进知识互补和相互启迪，以同时实现企业—顾客外向型和内向型知识共创，是企业提升新产品开发绩效的重要战略选择。(3)企业－顾客在线互动各维度对新产品开发绩效的影响路径存在一定差异。实证分析结果显示，信息导向和任务导向互动对企业新产品开发绩效有显著的直接正向影响;关系导向互动对企业新产品开发绩效的直接影响未得到有效验证。外向型和内向型知识共创在信息导向、任务导向互动与新产品开发绩效关系中起部分中介作用，间接效应和总效应分别为0.239、0.227和0.438、0.550;关系导向互动则以外向型知识共创为完全中介而间接正向影响新产品开发绩效，间接效应为0.042。由此可见，企业－顾客在线互动对新产品开发绩效的积极作用，在较大程度上是通过促进外向型和内向型知识共创来实现的，且信息导向和任务导向互动的积极作用大于关系导向互动。

4.2管理启示

第6篇：知识与创新的关系范文

关键词：汽车；内部创新网络；创新绩效

一、 引言

汽车核心企业内部创新网络在整车研发中发挥着决定性作用，该内部创新网络具有系统性和复杂性。目前研究中，虽有文献关注到了企业内部创新网络在企业创新中的关键作用，但是大多从社会资本理论视角研究，具有一定局限性。本文依据Nahapiet 和Ghoshal，Tsai和Ghoshal提出的内部网络三维度理论，即认知维度的共同愿景、结构维度的社会互动纽带和关系维度的信任和可靠性，根据知识异质性理论，将内部创新主体之间的知识异质性纳入到研究框架中来，依据汽车核心企业样本数据，更全面研究汽车核心企业创新网络对创新绩效的作用机理，具有理论价值和现实意义。

二、 研究假设

1. 汽车核心企业内部网络共同愿景。

（1）企业内部网络共同愿景与网络结构。

企业内部网络共同愿景是指企业内部组织中所有成员的共同目标和愿望。内部网络结构是指企业内部各单元间联结的结构和模式。如果企业内部创新职能部门间能够建立起网络式连接，则有助于收集产品创新全面的信息和知识，提高创新的效率和质量，这在汽车产品的创新过程中显著体现。而企业内各单元间的共同愿景有助于创新单元间建立连接。因为当各创新主体拥有共同目标和方向时，他们会形成创新共识，具有达到目标的动力，进而积极主动克服部门间信息、知识传递障碍，提高产品创新的效率和质量。如李燕华认为，当企业内部网路中共同愿景形成时，网络中的人员会同其他成员进行互动产生共识，进而有利于内部成员间建立连接关系进行想法和注意的交换。

假设1a：汽车企业内部网络共同愿景与网络结构正相关，即如果企业内部创新主体拥有共同愿景，那么内部创新网络的关系连接数量就会增多、网络密度较高。

（2）企业内部网络共同愿景与网络关系。

企业内部网络关系是指企业内各创新主体间关系本身性质以及根植于这些关系的资产，例如信任、交流频次等。企业内部网络共同愿景不仅有利于创新主体间连接的建立，更有利于主体间关系的维护和强度的增加。如上述，当企业内部创新主体拥有共同愿景时，他们对创新就拥有共同的认识和追求，为达到这个共同目标，对彼此之间的必要互动就会形成共识， 进而形成了最基本的信任，促使了部门之间及具体人员之间的频繁交流，提高信息和知识的共享及溢出。如Tsai和Ghoshal论述，企业内部成员间的共同愿景导致他们倾向于之间建立信任关系，通过合作达到共同目标。

假设2b：汽车企业内部创新网络共同愿景与网络关系正相关，即企业内部创新主体之间的共同愿景有助于他们之间信任关系的建立和交流频次增加。

（3）企业内部网络共同愿景与知识共享与整合。

知识共享和整合过程是企业竞争力的真正来源，对于汽车核心企业更是如此，因为汽车产品拥有七十多个模块、上万个组件，之间联系紧密，企业不可能但靠自己进行每个组件自主创新完成整车创新，内部每个单元也不可能隔离开来进行单独创新而不顾其他组件的匹配性，加之外部环境的快速变动，产品生命周期的缩短，这就特别突出了整车创新中知识共享与知识整合的关键性。而企业内部网络的共同愿景却有利于该过程中知识的共享与整合。因为共同愿景促使各创新单元对于创新任务具有共同的认识，促使他们在共同学习过程中的学习效率更高，知识整合效果更好，正如谢洪明等认为，企业内部共享愿景对知识学习和整合有直接促进作用。

假设3c：汽车企业内部网络共同愿景有利于创新主体知识共享与整合，对其具有正向影响作用。

2. 企业核心企业内部网络结构属性。

网络联结是知识扩散的通道，否则知识共享和整合就无从谈起，特别是对于复杂产品，汽车产品模块和组件的多样性及其之间联系的紧密性和匹配性，同时需要及时把握一线市场信息，这就要求内部各创新单元在创新过程中及时进行信息、知识的传递、反馈及融合，如果企业内各创新主体能够通过各种平台在创新中同其他创新主体建立联系，及时进行信息、知识交流，那么其知识整合效率和质量会大大提高。如Michael等指出，汽车核心企业内部各创新主体之间的及时信息、知识交流，对研发绩效拥有非常大促进作用。

假设2：汽车企业内部创新网络结构与研发过程中知识共享与整合正相关，即内部创新网路的高密度、高聚集度有利于知识共享与整合创新。

3. 汽车企业内部网络关系属性。

创新主体间建立连接为其提供了获取知识和信息的可能性，但不能保障其学习和整合知识的效率性和有效性。在整车创新中，创新主体没有及时、高频次进行信息、知识互换，那么在并行研发模式下，可能会扭曲知识创新方向，造成上游部门由于对下游部门的了解不够而对图纸的返工，下游部门由于没有及时获取上游部门的知识创新方向而造成知识创新方向出现偏差，这就阻碍了知识的有效整合。所以在整车创新过程中，内部创新主体间的信任和多频次知识交流和碰撞，对知识共享和整合有直接的促进作用。Bradach和Eccles在研究中也得出相似结论。

假设3：汽车企业内部网络的关系属性与研发过程中的知识共享与整合正相关，即创新主体之间的高交流频度、高信任度有利于知识的整合与创新。

4. 汽车核心企业内部网络知识共享与整合。

价值创造是通过资源交换和整合来完成，为了创造新产品，企业需从新分配资源，进行对现有知识的整合或者创造新资源。所以知识共享与整合在产品创新中发挥着关键性作用，一定程度上决定着企业的创新绩效。如Lansiti和West指出竞争激烈的产业中，企业产品创新所需技术往往来不及自行建立，通过技术学习和整合是这类企业发展的必然趋势，并且技术整合越好，所创造产品也就越好；Cohen和Levinthal认为技术知识系统化的整合能力和内部化的学习机制与产品创新呈正相关关系；Sivadas等指出企业无法达到创新目标的根本原因之一是其知识整合能力不足。

假设4：汽车企业内部创新网络的知识共享与整合跟创新绩效正相关。

5. 汽车核心企业内部网络知识异质性。

Rodan和Galunic3提出了知识异质性概念，将知识异质性作为网络内容研究其在产品创新绩效作用，并最终得出二者呈现正相关关系。此后，学术界对知识异质性在企业创新中的作用展开了研究，对该理论进行了进一步拓展和深化，例如Borenzitein等、倪旭东、梦非等的知识异质性调节作用，但是观点相异。本文结合Borenzitein的发展门槛理论，认为在汽车企业内部研发中，主体之间的知识异质性在内部创新网络作用于创新绩效过程中具有调节作用，但是该调节作用并非是正向调节作用，而是负向。因为汽车企业内部创新是一个环环相扣、紧密复杂的研发过程，各创新组件既有差异又有联系，当各创新单元对彼此间创新对象的基础知识比较了解时，那么他们之间就更容易进行知识交流和学习，内部网络结构维度和关系维度所发挥的作用就会更大一些，知识整合和创新效率会更大一些。Amconc和Galdwell得出相似结论：知识异质性造成了信息交流的鸿沟，对于内部研发创新来说，团队知识异质性过高，不利于其信息交流互动对创新绩效的正向影响。

假设5a： 汽车企业内部网络主体间的知识异质性负向调节了内部网络共享愿景与知识共享与整合的正相关关系；

假设5b：汽车企业内部网络主体间的知识异质性负向调节了内部网络结构与知识共享与整合的正相关关系；

假设5c：汽车企业内部网络主体间的知识异质性负向调节了内部网络关系与知识共享与整合的正相关关系。

三、 研究方法

1. 样本选择与数据获取。

本文以我国自主品牌汽车企业和合资品牌汽车企业为数据源获取数据。鉴于我国汽车企业的数量有限，最后共发放167份问卷，收回82份，有效问卷79份，回收率为49.1%，有效率为47.3%。虽然数量比较少，但是由于汽车企业的基数很小，所以79份问卷也很具有代表性，也能够说明一定的问题。

2. 变量测量。

本文的变量设计和测度以国内外相关研究中比较成熟的题项为参考，部分题项根据国内外权威文献整理而成。共同愿景参照Tsai和Ghoshal2，Calantone等的研究，设计了3个题项；网络结构参照Nahapiet和Ghoshal1，Khoja的研究，设计了4个题项；网络关系参照了Jaworski 和Kohli的研究，设计了3个题项；知识共享和整合参照了Collins和Smith的研究，设计了4个题项；知识异质性参照了Rodan和Galunic3；梦非等13的研究，设计了3个题项；创新绩效参照了解学梅的研究，设计了3个题项。

四、 信度与效度分析

关于信度，本文通过SPSS18.0对问卷数据进行信度分析。其中，量表总体信度Cronbach’s Alpha值为0.893，量表各分量的信度均大于0.7，表明量表的整体信度和各分量的信度较高；最后，量表各分量中，每个题项与总分量的相关系数也较高。可见，该量表具有较高的一致性和可靠性。

关于效度，本文利用Amos17.0软件通过验证性因子分析来评价结构效度。结果表明：在99%的置信度下，所有因子负荷系数具有统计显著性，C.R.（T）值均大于1.96，说明整体模型的结构效度较好。同时，在拟合指数中，CFI，NFI和NNFI均大于0.9，RMSEA小于0.08，GFI小于0.9，均达到了参考标准，SRMR即使没有达到标准，但是也是十分接近，说明应测量模型和数据具有较好的拟合度，进一步证明了模型具有较好的拟合度，进而可以进行下一步模型的评价和检验。

五、 模型评价和检验

依据上述分析，利用Amos17.0软件，参数估计结果（见表1）。分析如下。

1. 汽车核心企业内部创新网络对知识共享与整合的影响分析。

表1可看出，企业内部网络共享愿景与网络结构的路径系数为0.562，在p

2. 知识共享与整合对创新绩效的影响及中介作用分析。

表1可看出，知识共享与整合过程对创新绩效的影响路径系数为0.916，在p

3. 知识异质性的调节作用分析。

由于假设1c不成立，所以假设5a也就失去意义。所以这里仅需检验假设5b和5c。

对于知识异质性调节作用的检验，参考了温忠麟对调节效用的研究，首先，将自变量和调节变量做中心化处理，进行共线性检验，发现其膨胀因子VIF都小于3，满足小于10临界值的要求；接着进行层次回归的四步骤进行分析，通过回归方程中交互效应的显著性水平进行检验，判断调节效应是否显著。其分析结果如表2所示。

表2以知识共享与整合为因变量进行了回归分析，发现网络结构和知识异质互项与因变量的相关系数显著（β=-0.221，p

六、 研究结论

企业内部创新网络对创新绩效起决定性作用。本文以我国汽车企业为样本探究了汽车核心企业内部创新网络对创新绩效的作用机理。结论为：第一，汽车研发创新中，内部创新主体之间的知识差异并非越大越有利于提高知识的共享和整合创新效率，各创新单元之间应该对彼此创新的基础知识具有了解和掌握的基础上，才能更有效的沟通进行知识共享和创新；第二，汽车研发创新中，内部创新主体的共享愿景在整车创新过程中的基础性作用，虽然不能直接推动知识的共享与整合，但是它是创新主体之间建立连接、强化关系的基本条件之一，所以企业应注重共享愿景在提高创新绩效中的基础性推动作用；第三，汽车研发创新中，内部创新网络的网络密度越高、关系强度越强，越有利于知识的共享和整合；第四，汽车研发创新中，对于复杂汽车产品创新来讲，信息知识共享和整合的重要角色，一定程度上决定着企业的创新绩效。

参考文献：

1. Simon Rodan，Charles Galunic. More than Network Structure： How Knowledge Heterogeneity influences Managerial Performance and Innovativeness[J]. Strategic Management Journal，2004，25： 541╞562.

2. 李燕华，宋福烨.企业外部社会资本对企业间知识转移的影响分析.统计与决策，2007（21）：179-182.

3. 谢洪明，吴隆增，王成. 组织学习、知识整合与核心能力的关系研究. 科学学研究，2007，25 （2）： 312-318.

4. Sivadas E，Dwyer F R. An Examination of Organizational Factors Influencing New Product Success in Internal and Alliance-based Processes. Journal of Marketing， 2000， 64 （1）：31-49.

5. 倪旭东. 知识异质性对团队创新的作用机制研究. 企业经济，2010，（8）：57-63.

6. 梦非，魏建良.关系如何影响知识转移——中介效应和调节效应的实证研究. 情报杂志，2011，30（11）：101-104.

7. Calantone R.J.，Cavusgil S.T.，Zhao Y. Learning orientation，firm innovation capability and firm Performance.Industrial Marketing Management，2002，31（6），515-524.

8. Jwaorski B.J.，Kohli A.K.. Market orientation： antecedents and consequences. The Journal of Marketing，1993，57（7）：53-70.

9. Collins C.J.，Smith K.G. Knowledge exchange and combination： The role of human resource Practices in the Performance of high-technology firms. Academy of Management Journal，2006，49（3）：544-560.

10. 解学梅. 中小企业协同创新网络与创新绩效的实证研究. 管理科学学报，2010，13（8）：51-64.

11. 温忠麟，侯杰泰，张雷. 调节效应与中介效应的比较和应用. 心理学报2005，37（2）：268-274.

基金项目：国家自然基金重点项目“基于CAS的焦点企业核型结构产业集群创新网络演化机理”（项目号：70972115）。

第7篇：知识与创新的关系范文

关键词：不确定性规避；知识转移；创新绩效；中介作用

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.10.25

中图分类号：C936；F27292 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）10-0113-05

Abstract：Taking science and technology employees as the object， based on 370 valid questionnaires，using hierarchical regression analysis method，this paper analyzes the effect of uncertainty avoidance（UA） on employees innovation performance（IP），and discusses the mechanism of knowledge transfer（KT） between them. The main conclusions are as follows， UA has a negative impact on KT and IP， KT has a positive influence on IP. KT plays a part intermediary role between UA and IP. It has reference and guidance significance for scientific and technological enterprises through the management and intervention of KT of scientific and technological employees to improve IP.

Key words：uncertainty avoidance； knowledge transfer（KT）； innovation performance； intermediary role

企业科技创新能力依赖于员工创新绩效，如何有效提升个体创新绩效是实务界和学术界共同关注的焦点。创新投入与产出之间的不确定性及创新项目的内在不确定性是创新活动的两个典型特点，这些特点使得企业难以准确预期创新的投资回报率，在实施创新过程中会产生较大的压力。为了实现创新目标，企业将这些压力传递到员工层面，使员工的工作不确定性增加、安全性降低，这就造成不确定性容忍度较低的管理者和员工往往倾向消极地预测或估计，表现出更少的协作性和工作热情投入，严重阻碍创新绩效的提升。已有学者从国家层面和组织层面研究不确定性规避对创新的影响，发现不确定性规避与创新绩效之间存在一定的联系，但从个体层面系统证实这一观点的研究成果很少。

知识转移作为一个过程变量，常被作为中介变量研究其他变量与创新绩效之间的关系，目前尚未见研究知识转移在不确定性规避与员工创新绩效间关系中作用的文献[1]。知识转移可以增加知识储备量、提高知识质量、优化知识结构，为企业提升创新绩效奠定基础[2]。个体是知识转移的起点和载体，不同层面的知识转移通过个体才能发挥作用。因此，研究个体层面的知识转移对创新绩效的影响具有重要意义。不确定性规避作为个体文化价值观的重要维度，会影响知识转移的效果。较高的不确定性规避不利于隐性知识的转移；知识传播方和知识接收方的文化价值观差异对知识转移效果有重要的影响，只有双方都是低不确定性规避时，知识转移的效果才能达到最好。基于此，本研究试图探讨不确定性规避是否会降低员工创新绩效，以及知识转移在两者关系中具体的作用机制，以期为企业提升员工创新绩效提供理论支持。

1研究假设与概念模型

11不确定性规避与创新绩效

不确定性规避是指个体在未确定或未知的情境中感受到威胁的程度，从而产生对变化的回避[3]。不确定性为创新提供可能，员工常在不确定的条件下做出创新决策。创新绩效是创新行为和创新结果的结合体。不确定性规避较高的员工在面对一些模糊的、不可预测的情境时会感到紧张、焦虑和不安，对新的、不同的想法、方法和概念容忍度较低[4]；在决策时受到不确定性因素的负面影响较大，表现为对未来不良预期的发生概率和成本做出较高估计，导致识别、接收和加工信息的能力受损，决策出现偏差，从而产生焦虑情绪并选择消极应对的策略[5]。不确定性规避可以理解为成员依赖企业制度、规则和程序来缓解未来不确定性事件对自身造成压力的程度。不确定性规避在探索性创新和利用式创新与公司绩效之间的关系中具有负向调节作用，创新依赖于企业的制度环境，创新对企业文化环境具有较强的敏感性[6]。不确定性规避较高的个体在识别创新机会、产生创新想法、执行创新行为、支持他人创新等方面表现出较低的积极性，甚至拒绝接受这方面的想法和行为，从而影响创新绩效的提升[7]。基于此，本研究提出以下假设：

H1：不确定性规避与创新绩效呈负相关关系

H1a：不确定性规避与创新行为呈负相关关系

H1b：不确定性规避与创新结果呈负相关关系

12不确定性规避与知识转移

知识转移是不同个体之间为满足自身需求而进行的知识交流和互动的过程，一方将知识传播出去，另一方接收到知识并消化吸收、转化为对自己有用的知识，提升个人能力或完成工作任务[8]。不确定性规避差异对知识转移渠道丰富性与知识转移效果间的关系存在负向调节作用，表明不确定性规避对知识转移有重要影响[9]。不确定性规避较高的个体对新颖的想法和观点的容忍度较低，认为吸收新知识存在风险，进行知识转移的主动性和意识较弱；不确定性规避较低的个体通常相信事情会有更好的解决办法，期望通过知识转移获取新的知识从而不断充实、提升自己。

知识转移双方的文化差异会影响知识转移，不确定性规避对知识转移的影响体现在转移主体的文化与所转移知识特征的匹配，不确定性规避程度较高的文化不利于隐性知识的转移[10]。知识传播方和知识吸收方在不确定性规避文化上的相似性或知识传播方的文化情景都会影响知识转移的效果，当双方都倾向于低不确定性规避时，知识转移容易进行，否则，二者之间的知识转移过程中会有阻力，较高的不确定性规避会增加知识转移的成本[11]。基于此，本研究提出以下假设：

H2：不确定性规避与知识转移呈负相关关系

H2a：不确定性规避与知识传播呈负相关关系

H2b：不确定性规避与知识吸收呈负相关关系

13知识转移与创新绩效

目前，学者们普遍认为知识转移对创新绩效有积极影响。知识转移有助于个体间的知识共享和交流，增加个体的知识存量，为创新提供知识基础。交流和共享知识为个体提供相互学习与合作的机会，有助于组织内部进行知识的交换和转移，会激发个体创造知识的动机并增强个体的创新能力[12]。个体间的知识转移推动转移知识的集成和整合，从而提升个体创新绩效。研究证实，知识转移为激发员工的核心能力提供推动力量，为员工创新活动提供知识储备，促进创新绩效的提升[13]。隐性知识对个体创新绩效的提升有重要作用，隐性知识转移越多，个体创新能力越强，创新绩效也越高[14]。基于此，本研究提出以下假设：

H3：知识转移与创新绩效呈正相关关系

H3a：知识传播与创新行为呈正相关关系

H3b：知识吸收与创新行为呈正相关关系

H3c：知识传播与创新结果呈正相关关系

H3d：知识吸收与创新结果呈正相关关系

14知识转移的中介作用

知识转移过程中具有不可避免的不确定性和模糊性，甚至存在一定的风险。具有较高不确定性规避的传播方，其知识转移意愿、转移能力较低，对知识接收方的信任度不高，知识保护的意识强，但这会阻碍知识转移，增加知识转移成本；具有较高不确定性规避的知识接收方对知识的接收动机、吸收能力、挖掘能力比较低，知识转移要在这些个体中发生，必须有重大介入，否则影响知识转移的效果。知识转移促进知识共享，有利于开拓思维、产生新思想、新创意。知识转移的效果越好，知识被吸收和挖掘的程度就越高，知识存储量就越多，越有助于创新思维的产生，创新行为就越多，创新绩效会逐步提升。可见，不确定性规避对知识转移产生阻碍作用，知识转移对创新绩效产生促进作用，由此推断，知识转移是不确定性规避影响员工创新绩效的主要途径。基于此，本研究提出以下假设：

H4：知识转移在不确定性规避与创新绩效间起中介作用

H4a：知识传播在不确定性规避与创新行为间起中介作用

H4b：知识吸收在不确定性规避与创新行为间起中介作用

H4c：知识传播在不确定性规避与创新结果间起中介作用

H4d：知识吸收在不确定性规避与创新结果间起中介作用

综合以上文献回顾与研究假设，本研究构建了理论模型，如图1所示。

2研究设计

21样本选取

科技型企业重视员工的创新绩效，研发活动较多，员工创新活动也较多，所以本研究选取科技型企业从事科研和技术工作的员工作为调查对象。2015年8月，对来自新疆乌鲁木齐、石河子、昌吉、克拉玛依等城市的29家科技型企业和高新技术企业进行了纸质问卷调查，共发放问卷450份，收回431份，最终有效问卷370份，有效回收率为858%。此次调查中，学历为高中、中专的占81%，大专的占281%，本科的占505%，硕士及以上的占111%，其他占22%；普通员工占503%，基层管理者占195%，中层管理者占181%，高层管理者占59%，其他占62%；年收入在3万元以下的占156%，3～6万元的占519%，6～10万元的占222%，10～15万元的占54%，15万元以上的占49%。

22测量工具

所有变量均采用国内外成熟且信效度良好的量表进行测量，问卷设计采用李克特 5 点量表法，由调查对象对题项表述的符合程度从“1表示完全不符合”到“5表示完全符合”中选择。

（1）不确定性规避。采用Jung和Kellaris编制的单维度量表，包括7个题项，如“比起灵活多变的工作任务和要求，我更喜欢固定、事先确定好的工作内容和流程”[15]。该量表的内部一致性系数为0863。

（2）知识转移。采用唐辉开发的二维度量表，分别是知识传播和知识吸收，其中，知识传播包括5个题项，知识吸收包括5个题项，如“我经常与同事、客户和专家有效沟通来解决问题”[16]。该量表的内部一致性系数为0887。

（3）创新绩效。采用姚艳虹和衡元元开发的二维度量表，分别是创新行为和创新结果，其中，创新行为包括6个题项，创新结果包括11个题项，如“工作中，我能提供改进技术、流程、服务或生产、销售、管理等方面的新想法”[17]。该量表的内部一致性系数为0945。

（4）控制变量。学历、工龄、职位和收入等变量不同程度地影响不确定性规避、知识转移和员工创新绩效，本研究选取学历、职位和年收入作为控制变量。

3数据分析和结果

31变量的结构效度检验

通过AMOS 210软件，使用模型拟合指标评价变量的结构效度，X2/df

32变量的描述性统计、相关分析与区分效度检验

使用SPSS190软件对数据进行相关分析，分析结果见表2。从相关矩阵看出：（1）不确定性规避与知识传播、知识吸收、创新行为、创新结果均呈现显著负相关（p

33回归分析和假设检验

运用SPSS190软件进行层级回归分析，利用膨胀因子（ VIF） 和容忍度检验多重共线性问题。各回归模型的VIF均小于10，容忍度均大于01，再次表明变量之间不存在共线性问题。假设检验的结果如下：

（1）不确定性规避对创新绩效及其维度的影响。模型M1、M2、M3回归分析结果表明，不确定性规避对创新绩效、创新行为、创新结果均呈现显著的负相关

（β=-0460，p

（2）不确定性规避对知识转移及其维度的影响。模型M4、M5、M6回归分析结果表明，不确定性规避对知识转移、知识传播、知识吸收均呈现显著的负相关（β=-0561，p

（3）知识转移及其维度对创新绩效及其维度的影响。模型M7、M9、M11回归分析结果表明，知识转移对创新绩效呈现显著的正相关（β=0652，p

（4）知识转移的中介作用。分别对比模型M1和M8，模型M2和M10，模型M3和M12的分析结果，中介变量的效应显著而自变量的效应减弱明显。这说明知识转移在不确定性规避与员工创新绩效的关系中起部分中介作用，其中知识传播和知识吸收在不确定性规避与创新行为的关系中起部分中介作用，知识传播和知识吸收在不确定性规避与创新结果的关系中起部分中介作用，见表4。假设H4、H4a、H4b、H4c和H4d得到验证。

4结论与讨论

41结论

本研究以科技型企业的员工为研究对象，实证检验了不确定性规避、知识转移与创新绩效间的关系假设，主要得到以下结论：

（1）不确定性规避对知识转移及其维度（知识传播和知识吸收）有显著的负向影响。不确定性规避较高的个体，无论是知识传播方，还是知识接收方，在知识转移过程中都会表现出较低的知识转移意愿和较弱的接收动机，这种不愿配合的内在心理动机严重阻碍知识转移的进度，增加知识转移难度或成本，导致知识转移难以达到预期效果。只有在知识传播方和知识吸收方的不确定性规避程度都比较低的情况下，知识转移的效率才最高。

（2）知识转移及其维度（知识传播和知识吸收）对创新绩效及其维度（创新行为和创新结果）有显著的正向影响。知识转移对创新行为和创新结果都有重要的影响，知识转移激发创新动机，推动创新成果的产生。知识转移对创新绩效有重要的促进作用，知识传播和知识吸收对创新行为和创新结果存在正向影响，这与现有关于知识转移与创新绩效关系研究的结论一致。

（3）知识转移及其维度（知识传播和知识吸收）在不确定性规避与创新绩效及其维度（创新行为和创新结果）的关系中起着部分中介作用。不确定性规避通过知识传播和知识吸收间接对创新行为和创新结果产生影响。实证检验结果与前文的理论分析一致，这一研究结论扩展了个体层面创新绩效的影响机理，也揭示了个体文化价值观对创新绩效的重要影响。

42管理启示

（1）塑造“创新型”文化价值观，全面提升员工创新绩效。低不确定性规避文化价值观与创新型文化价值观的内涵和表现有许多相似之处。企业要塑造员工的低不确定性规避文化价值观，使高不确定性规避的员工看到创新成功带来的变革，弱化未知情况带来的恐惧和压力感，为提高员工创新绩效提供内在引擎。针对不同水平的不确定性规避的员工提供不同的制度规范和工作要求，尽量安排不确定性规避较低的员工从事与创新活动相关性强的工作，不确定性规避较高的员工从事一些对创新需求相对较小的工作。

（2）选择文化价值观与知识特性相匹配的员工，提高知识转移效率。目前很多企业认为知识转移仅是技术问题，建立知识交流平台就可以实施知识转移，这种观念是片面的。知识所有者常考虑自己所掌握的知识所有权、所处的优势地位等，或者担心得不到共享知识后的适当回报，最终不愿与他人共享自己的知识。实践表明，仅通过建立知识交流平台提高知识转移效率的作用很有限，为知识主体提供适当或比当前更高的利益是促进隐性知识转移的关键。

（3）优化知识转移环境，建立员工之间信任。个体层面的知识转移对员工创新有更直接的影响。个体间的知识转移通常在双方自愿、彼此信任的情况下进行，有利于隐性知识的转移。建立一个气氛活跃、沟通畅通的工作环境培养员工间的信任，使员工能够自由、轻松分享知识与经验，可以将知识转移绩效纳入绩效考核体系，建立有效维护知识转移双方利益的政策，避免知识转移导致使员工间的组织关系发生改变或产生利益冲突。

43研究局限与未来研究方向

本研究存在的不足之处：一是本研究仅限于科技型企业，未能在其他行业展开调查，未来的研究可以扩大调查范围，提高研究的代表性；二是本研究仅限于个体层面，未来可以开展跨层次研究，探索不确定性规避与创新绩效在个体层面和组织层面之间的内在关系，从而使理论模型更加完善、解释力更强，更好地为企业管理实践提供指导。

参考文献：

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[4]刘追，郑倩.不确定性规避与员工创新行为：创新自我效能感的中介作用[J].科技进步与对策，2016（3）：149-155.

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第8篇：知识与创新的关系范文

国内对产业集群的研究始于20世纪90年代末期。仇保兴（1999）详细剖析了以浙江省乡镇企业为代表的小企业集群的形成机理、演进过程及趋势，提出了小企业集群的发展方向和政府在这个过程中应承担的角色和应发挥的作用。王缉慈（2001）拓展了产业集群的内涵，并对我国产业集群和区域发展提出了一系列中肯的建议；盖文启（2002）利用创新网络理论探讨产业集群的形成与发展的机制，解析了产业集群如何实现外部经济性、交易成本降低、竞争优势的获得等，并提出了集群今后发展的趋势和区域政策。张辉系统地研究了全球价值链下地方产业集群的转型和升级问题。王志敏(2007)分析了产业集群的形成过程及动因；王晓清(2008)揭示了企业的区位选择与产业集群的关系；叶华光(2009)研究了横向产业集群形成的外部动力机制与内部动力机制。

产业集聚区创新机制研究

经济与合作发展组织（OECD）专门设立项目深入研究产业集群创新系统，研究指出创新网络及网络中的互动对创新具有十分重要的作用，产业集群的创新特征影响甚至决定了国家创新系统的特征。阿歇姆（Asheim,2002）对产业集聚区创新机制的研究主要是从知识传播、技术转移、学习机制等角度研究创新机制内各要素的互动关系、知识传播与技术转移的途径等问题。欧洲创新环境研究小组研究认为，区域的发展更多地依赖于区域创新环境的改善。他们认为区域内企业、研究机构、大学等创新主体之间具有强大和稳定的创新协同作用，其实现途径包括企业内衍生、人才在当地企业间的流动、当地企业之间的结网和互动等过程。

国内学者胡志坚（2002）分析了产业集群与企业技术创新之间的关系，探讨了不同类型的产业集群与创新模式。浙江大学魏江教授（2004）系统研究了集群创新系统，提出“集群创新系统”的概念并对其构成要素、结构，以及集群创新系统与企业创新系统的关系进行了分析和阐述。他认为，集群成员之间的知识外溢作用产生了产业集群的创新活力和绩效。蔡铂认为，社会网络增进了信任和联系，促进了信息和知识的流动和传播，为产业集群带来了技术创新的优势。雷如桥（2004）从网络结构的角度对产业集群的网络结构及其创新机制进行了研究，为产业集群创新网络和创新系统研究提供了重要基础。玉文(2009)认为，在合作创新的集群联盟中，合作创新成败的关键在于成员之间的相互信任、良好沟通及协同努力。王勇、张界、冯长利(2009)指出，随着知识经济时代的到来以及新技术复杂性的不断升级，为了实现创新，越来越多的企业采用联盟的方式。

刘春芝认为，通过相互竞争与合作，集群内企业产生创新集聚效应，进而获得创新优势。从整体来看，产业集群内部的共生机制为创新活动提供了一种其他组织模式难以获得动力来源和传播途径，提高了集群内组织获得创新资源的能力，从而极大地促进了创新活动的发展。纵观国内外的研究，可以认为，集群内的技术创新在同一区域、行业内的溢出、扩散、传播，其动力主要来自集群内存在的良性竞争挤压、快速的模仿机制、纵向的追赶效应和拉拢效应。

产业集群知识流动与创新的关系研究

在发达国家，从纯外部性的“溢出与集体学习”视角到“新熊彼特主义I视角”再到“新熊彼特主义II”视角，使人们对集群中知识流动及其对集群竞争优势的影响有了一个较明晰的思路与理解（李琳，2005）。日本学者竹内广隆和野种郁次郎曾提出了著名的SECI模型，对组织内知识转化和创造的问题进行了深入地研究。在发展中国家，经历了从“集体效率”（schmitz，1999)到“外部知识源”(Hulnphrey，sclunitZ，2001)再到“国家或地方创新系统（”Edquist,1997）的研究观点演化过程。StePhen5.CohenandCinziaDalZotto(2007)认为，信息和通信技术的大规模发展促进新知识的交流和传播，知识吸纳能力和信息管理系统对于组织创新和知识转移具有重要作用。

李琳（2005）认为发展中国家的集群企业如何将获得的外部知识转化为企业创新，与群内企业的吸收能力息息相关。李正锋（2006）认为，产业集群通过组织间信息的交流、知识的共享与传播、人才的流动等为产业内组织的知识创新提供了适宜的环境和强大动力。沈静(2009)深入分析了企业合作创新所涉及的知识转移的影响因素，构建了企业合作创新知识转移机制。刘满凤(2009)将知识的共享行为看作是公共物品的供给，建立了不完全信息下的共享知识供给博弈模型。金潇明（2010）构建了产业集群合作创新的四螺旋知识共享分析框架，产业集群经过“隐性一显性一隐性”的知识螺纹，前后衔接，实现知识由低级向高级的变化，最终实现知识共享与创新的螺旋式上升。

一般情况下，知识在不同主体之间流动的过程中，由于接受能力的差异，知识有可能会减少，也有可能会增加。知识在流动中增加的途径主要有以下三种：（1）通过学习，学习者吸收了知识。（2）在知识流动的相互作用中激发新知识的创造；（3）由于主体间知识和信息的不对称，会导致传递者的知识在接受者那里得到新的理解；正是因为知识在流动中会促进旧知识的转化和新知识的创造，一个良好的创新系统才具有源源不竭的创新来源。

产业集群中知识网络的演化研究

在知识经济时代，产业集群竞争力的根本源泉是知识创新。作为一个动态开放系统的集群中的知识网络，能为集群中的组织提供广阔的学习界面，在集群企业相互学习的过程中，增强了集群的技术创新能力。在产业集群中，参与者为了从知识网络中获得收益、获取新技术，必须加快学习过程，降低交易成本，取得协作经济效益，分散创新风险。各类参与者知识和信息不断交互的动态网络演化过程就是知识网络的演化过程。

20世纪90年代中期，一些专家或学者就开始了知识网络的研究，如Bech-mann认为，进行科学知识生产和传播的机构和活动就是知识网络。Aguirre将企业记忆的知识作为在网络中进行知识存储和提供知识服务的重要手段，并建立了基于多智能体的知识网络模型。史占中、李勇等指出，企业自身吸收能力、所转移的知识特性等多方面因素影响网络的知识转移效率。Cowan比较了参与者随机交互转移知识和在正式体系下的交互转移知识两种方式对知识网络演化的影响，并仿真研究了相应的模型。姜照华等将知识网络与网络外部，以及参与者之间的知识流量作为知识网络演化的重要变量，构建了产业集群知识网络演化的动力学模型；从区域经济角度出发，他们认为知识网络是区域创新体系的骨架，而高等学校、企业、政府、中介机构等则是区域知识网络结构上的一个个节点单元。

综上所述，已有研究主要具有以下几个特点：

（1）国内外的研究重点已经逐步转向集群内知识流动与创新的关系研究，但是具体研究成果不多，且大都停留在国家层面。

（2）产业集聚区知识网络与集群企业竞争优势、集群企业创新之间有何种互动关系缺乏深入探讨。

（3）深入研究某一具体产业集聚区创新机制构建的文献亦不多见。

第9篇：知识与创新的关系范文

关键词：国际采购知识共享企业创新

一、引言

随着知识经济时代的到来，知识已经变成企业生存和发展的关键性资本，企业更加注重对知识和智力资源的管理。但是由于信息和技术的全球化发展，知识资源却越来越分散到全球的不同区位，知识的有限性已经成为企业发展的瓶颈，如何在全球范围内获得企业生存和发展所需的知识资源，已经成为企业急需解决的关键性问题。国际采购作为企业间关系网络的一个分支，对知识共享有重要的加强和促进作用，能为企业提供技术创新和产品创新的新视角和新观点，给企业带来多样性和异质性的知识和技能。因此，在全球环境下，企业必须重视国际采购的重要性，加强与国际采购商的交流与合作，促进知识共享，提高企业创新绩效，构建竞争优势。

本文是在前人论述和研究的基础上，从国际采购这支具体的网络关系形成出发，研究知识共享和企业创新绩效的关系。

二、相关文献和理论回顾

1.知识共享

目前，对知识共享的研究主要从企业外部获取和企业内部交流两个方面入手。相应的研究有：陈剑峰等提出集群内企业间的知识共享是技术创新集群存在和发展的关键；刘敏，徐凯等指出企业应该将资源获取建立在外部价值网络上，以促进企业产品创新；gao认为，对于不复杂的创新，可以通过外部获取可以避免自身开发与结果的不确定性。konght和zander指出企业通过知识共享获取的外部技术和新知识可以提高企业的知识储备，降低企业自身技术研发的成本负担，有效地提高企业创新能力等。

2.国际采购

自20世纪80年代以来，国际采购就已经受到学术界的广泛关注。monczka和trent把国际采购定义为战略进化的最终阶段；在考虑是否采用国际采购时，monczka，trent 和nassimbeni等学者是以产品的购买价格作为主要的影响因素；handfield等将更多的因素考虑在内，如较长时间的前置时间、运输成本、关税以及文化差异和交流问题；weber et al考虑了净价格、质量、服务和灵活性；das和handfield等讨论了国际采购的实时性和不相容性；matthias holweg , andreas reichhart等学者将国际采购影响因素归纳为静态成本、动态成本和隐性成本，并通过建立总成本模型加以计算。

三、通过文献和理论回顾推出的结论

在本文中，为了便于本文的研究，将影响国际采购的因素重新划分：损失因素，得益因素和宏观条件。损失因素是指进行国际采购可能的弊端，包括采购的运输成本、关税、及时性、文化差异、交流问题以及服务等；得益因素是指国际采购相对于国内采购的优势因素，包括低成本的资源、先进技术和设备，更高质量的产品服务，稀缺资源等；宏观条件是除损失因素和得益因素以外的主客观条件因素，包括采购方的全球态度战略，在全球立足的可能性，获得国际竞争等以及供应方的企业品牌和产品品牌，政治经济环境等。

1.损失因素与知识共享的关系

影响国际采购的损失因素，会让采购商在采购过程中有形或无形地增加采购的成本和风险，会对采购商的决策产生消极的影响，往往由于考虑到这些因素，致使采购商拒绝与国外供应商合作，而选择与当地供应商合作

结论1：损失因素与知识共享是负相关的

2.得益因素与知识共享的关系

企业出于对得益因素的考虑，才加强了进行国际采购的决心和信心，于是积极地与国际供应商联系和合作，加强企业间知识的交流和分享。　结论2：得益因素与知识共享是正相关的

3.宏观条件与知识共享的关系

很多时候，即使是进行国际采购的损失因素大于得益因素，即企业面临着成本和风险的增加，企业也会进行国际采购，主要原因就是宏观条件的影响，如企业制定全球战略，想在某一地区开发新市场，就通过国际采购加强对这一地区的了解和在这一地区的树立形象扩大影响。宏观条件对企业间关系网络的建立和知识共享有一定的影响。

结论3：宏观条件与知识共享是正相关的

4.知识共享与企业创新绩效的关系

由于竞争压力不断提高，企业没有足够的时间和资源积累相应的创新需要的知识，并且进行自主创新具有高风险性，所以企业要想构建竞争优势，就必须进行外部学习，加强对知识的外部获取和整合，从而实现知识积累，推动企业技术和产品的创新。知识获取为企业创造了新的“生产机会”，而知识共享又为知识的外部获取提供了一条便捷而行之有效的途径，所以知识共享能促进企业的技术创新和产品创新。

结论4.1：知识共享与企业技术创新绩效是正相关的

结论4.2：知识共享与企业产品创新绩效是正相关的

四、建议和结论

1.重视国际采购的影响因素与知识共享和企业创新绩效的关系

国际采购与知识共享和企业创新绩效有着直接或间接的关系，它可以在一定程度上左右知识共享，影响企业创新绩效，从而进一步影响企业的竞争优势和企业绩效，所以我国在进行国际贸易时，必须重视国际采购的影响因素，并且要根据国际企业采购考虑的因素，增强得益成本的作用，削弱损失成本的影响，并改善国际采购的相对应的宏观条件，积极主动的自我更新和创新，来增加与国际企业的合作，承接更多的国际采购，促进知识共享，提高企业创新绩效。

2.加强与国际公司的合作，积极构建关系网络

在经济全球化的今天，知识资源和技术资源越来越分散到世界各地，尤其是分散在国际化大企业之中。企业要想获得生存和发展，就必须加强与他们的联系和合作，通过参与国际采购的相关活动，积极构建企业之间的知识网络，促进有效知识的交流和共享，提高技术和管理水平，形成竞争优势。只有这样才能引进和学习先进的知识为我所用，大力发展我国企业的竞争优势。

3.在知识共享过程中，要积极的获取，吸收，并进行自主创新，实现真正的企业创新

我国企业的技术，管理水平等很多方面，较之于国外大企业还有很大的差距，而且现在的企业创新水平也相对较低，所以在日益激烈的市场竞争中，要想获得一种持久的竞争优势，符合采购方的要求和需求，达成长期的采购合作关系，就必须重视知识要素的积累，进行自主创新，通过技术升级实现产品升级，使我国的产品或服务由产业链的中端向两端攀升，即由贴牌生产（oem）向研发与自主设计制造（odm）、研发专利技术和国际贸易、自主品牌制造（obm）转移。

本文通过对知识共享和国际采购等相关文献和理论的研究，分析和归纳了国际采购影响因素，知识共享和企业创新绩效之间的关系，其结果对我国企业如何根据国际采购的影响因素，调整我国产业结构，以加强与国际企业的交流和合作，从而在知识共享的关系网络中获取企业发展所需的知识和技术，构建我国企业的竞争优势有一定的帮助。

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