鄧　渝，邵云飛

(1.西南政法大學管理學院，重慶　401120；2.電子科技大學經濟與管理學院，四川　成都　611731)

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創(chuàng)新網絡結構性社會資本對個人知識收益的影響

鄧渝1,2，邵云飛2

(1.西南政法大學管理學院，重慶401120；2.電子科技大學經濟與管理學院，四川成都611731)

本文分別探討個人與企業(yè)層次社會資本對個人知識收益的影響，并重點考察了企業(yè)層次社會資本跨層次的調節(jié)作用。實證結果表明：個人與企業(yè)層次的結構性社會資本對個人知識收益水平都會產生正向影響；企業(yè)層次結構性社會資本在個人層次社會資本與知識收益的關系之間發(fā)揮負向調節(jié)作用。研究結論對多層次社會資本的作用機制及個人知識收益成因的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

知識收益；結構性社會資本；社會網絡；多層次分析

1　引言

創(chuàng)新網絡中產生和傳遞的知識和信息能夠促進個人創(chuàng)造力水平的提升，也是企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的主要來源，因此個人和企業(yè)創(chuàng)新都越來越看重“你認識誰”——即形成與維護合作網絡以及在這一過程中所獲得的社會資本[1]。在高科技微型企業(yè)中，企業(yè)技術創(chuàng)新目標清晰，組織結構扁平、中心化程度較低，以技術人才為主的企業(yè)成員共同形成企業(yè)內部的員工創(chuàng)新網絡，嵌入創(chuàng)新網絡中的人際合作是激發(fā)產生個人知識收益的重要因素[2]。

在創(chuàng)新網絡效應的研究中，人們特別關注個體在創(chuàng)新網絡中處于怎樣的網絡位置最有利，部分學者強調“搶占”網絡中心位置的重要性[3]，另一些學者強調“構造”網絡結構洞更有利[4]，其基本理論邏輯都是特定網絡結構所代表的結構性社會資本對知識創(chuàng)新能夠產生積極的影響。但值得注意的是：一方面，網絡結構與社會資本能夠提供的只是潛在的資源與信息，潛在的機會能否轉化為現(xiàn)實的價值還會受到個人自身能動性和外部環(huán)境特征的影響，例如張華等學者明確提出“網絡中心性位置是不夠的”[5]；另一方面，無論是個人還是企業(yè)，投入時間、金錢等各種成本進行關系維護是積累社會資本的基礎，而這一投入和產出之間未必存在必然的因果關系。鑒于此，本文的研究目標主要是探究個人和企業(yè)結構性社會資本對個人知識收益跨層次的作用機制，以期在理論上對多層次社會資本的作用機制提供更全面的解釋，在實踐中促進高科技微型企業(yè)員工的知識收益水平。

2　文獻評述與研究假設

創(chuàng)新網絡環(huán)境下的個人知識收益是指在實現(xiàn)創(chuàng)新目標的過程中，個人通過人際網絡實現(xiàn)的知識獲取、知識共享和知識創(chuàng)造[2，6]。Nahapiet等[7]所定義的社會資本可以分解為結構資本、認知資本和關系資本等三個維度，本文主要關注其中的結構性社會資本——強調個人創(chuàng)新網絡中人際之間的連結模式，主要表現(xiàn)為網絡結構和網絡配置形式等。結構性社會資本對知識收益的作用已經取得了部分研究成果，如王三義等[8]的研究發(fā)現(xiàn)結構性社會資本能夠通過知識共享機會、動機和能力影響知識共享效果，仇中寧等[9]的研究提出結構性社會資本與組織績效關系的中介變量之一是市場知識共享。但現(xiàn)有研究過分重視單一層次視角下特定網絡位置的作用，鮮有探索不同層次結構性社會資本對個人知識收益的作用機理。企業(yè)等高層次的社會資本來源于低層次個體互動關系，個體互動行為又具有企業(yè)的嵌入性，因此無論是社會資本本身還是其前因和效應都具有多層次特征[10]，將不同層次社會資本進行整合研究，有助于我們深入理解社會資本的復雜效應。

2.1個人層次社會資本效應

個人層次的結構性社會資本可以由焦點個人在網絡中所處的位置進行衡量[11]，處于網絡中心位置的個人與更多的網絡成員直接相連，更有利于接近和控制網絡中的信息和資源，所擁有的社會資本更豐富。社會網絡分析中有不同類型衡量網絡中心性的指標，其中中介中心性描述了焦點個人為那些并不直接聯(lián)結的網絡成員充當中間人的特征，更加突出了焦點個人在網絡中的影響力[12]，因此本文采用中介中心性這一指標對個人層次結構性社會資本進行表征。中介中心性可能對個人知識收益產生顯著影響：一方面，中介中心性水平越高，則他能夠與更廣泛比例的其他網絡成員產生聯(lián)系，獲取資源與信息時可供利用的網絡關系更廣泛，對其所處的團隊或企業(yè)內部而言，其他網絡成員與之進行信息分享彌補知識差距的需求更突出；對其所聯(lián)接的外部網絡而言，非冗余的知識和信息更容易通過個人的中心性位置向團隊或企業(yè)內部滲透，產生更高水平的知識收益。另一方面，中介中心性水平越高就更容易促進內外部網絡成員間的互動和信息交換的頻率，這樣其自身吸收和擴展知識的能力也就更強，由此提出假設1：個體層次的中介中心性對個人知識收益水平會產生正向影響。

2.2企業(yè)層次社會資本效應

如果說個體層次社會資本強調的是社會網絡所提供的資源特征，企業(yè)層次社會資本則突出了嵌入網絡中的資源和信息的可獲得性。企業(yè)層次結構資本通常用整體網絡結點的接近程度進行表征，因此網絡密度可以用來衡量整體網絡結構性社會資本。隨著整體網絡密度的提高，網絡中任意兩個結點間交流的可能性更高，各種資源和信息更容易經由網絡傳遞到網絡中的每個角落；網絡密度越高的網絡更容易發(fā)展和建立起網絡成員共同認可的群體文化，形成更高效的行為規(guī)范和對機會主義行為的抵制，這樣人際間的信任水平更高，不確定性程度更低，個人分享知識和獲取知識的意愿會更高，最終幫助個人知識收益水平的提高，由此提出假設2：企業(yè)層次的網絡密度對個人知識收益水平會產生正向影響。

2.3企業(yè)社會資本的跨層次效應

組織社會資本的多層次效應促使我們進一步思考，個人層次結構性社會資本與個人知識收益的關系是否會受到組織結構性社會資本的影響？蔣天穎等[13]研究發(fā)現(xiàn)，在不同類型產業(yè)集群中，網絡嵌入與知識共享的關系、知識共享與知識創(chuàng)造的關系都不一樣，已經提示我們對上述問題的回答有利于更全面的理解社會資本與知識收益的關系。當個人處于一個密度較低的整體網絡時，網絡成員聯(lián)接比較稀疏，整體網絡的中心分布會更加不均勻，在這種情況下，一個占有中心位置的焦點個人意味著他與許多其他網絡成員建立了聯(lián)接，而其余網絡成員彼此之間則沒有建立聯(lián)接，每個網絡成員并不是均等的分享所有網絡資源和信息，因此中介中心性水平更高的個人能夠獲得最大的網絡收益。在一個密度較高的整體網絡中，幾乎所有網絡成員彼此之間都建立了比較平衡的聯(lián)接，網絡中心在整體網絡中處于均勻分布的狀態(tài)，此時占據(jù)中心位置的個人所獲得的網絡收益則不夠明顯。組織階層理論也提供了與之類似的假設即中心化的溝通結構為組織提供了最高效的信息分布和傳遞方式[14]，由此提出假設3：整體網絡密度對個人層次的中介中心性與個人知識收益之間產生跨層次的負向調節(jié)作用，在密度越高的整體網絡中，個人層次的中介中心性對個人知識收益的正向影響越不顯著。

3　研究方法

3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

本研究理想的研究對象具有以下特征：企業(yè)規(guī)模小、企業(yè)成員的主體由技術開發(fā)人員構成、企業(yè)內部成員之間有一定的熟悉度且企業(yè)成員通過合作完成工作任務。因此本研究將研究對象限定在高新技術行業(yè)內的微型企業(yè)。我們總共聯(lián)系了75家企業(yè)，經確認愿意配合調查的企業(yè)共有61家，于是我們在這61家企業(yè)進行了調研。這61家高科技微型企業(yè)大多創(chuàng)辦時間在兩年以內，從事的業(yè)務包括移動網絡應用開發(fā)、網絡系統(tǒng)開發(fā)、移動通訊技術咨詢和服務等。在進行社會網絡分析時，如果需要考慮整體網絡特征則需要收集80%以上的網絡結點數(shù)據(jù)，因此我們剔除了員工反饋率不足80%的被調查企業(yè)。最后的樣本總數(shù)包括39家微型企業(yè)共計476名企業(yè)員工，規(guī)模最大的企業(yè)有員工人數(shù)18人，最小的有員工8人，均值為 12人，標準差為1.68，其中男性員工占比為72%，女性員工占比為28%，被調查員工的平均年齡為30.6歲，他們的平均工作年限為6.2年。樣本特征的分布情況如表1所示。

3.2變量與測量

本項目兩個層次的自變量是通過結構取向的社會網絡特征變量對結構性社會資本進行測量，因此需要通過社會網絡量表來收集數(shù)據(jù)，同時用分析軟件計算分析。參考Obstfeld的方法[15]，我們采用提名生成的方法獲得結構性社會資本的數(shù)據(jù)，具體包括4個測量題項。通過對提名生產的方法得到的名稱進行編碼，個人層次和企業(yè)層次的相關網絡指標能夠通過UCINET6.214分析軟件計算獲得。中介中心性通過焦點個人為那些并不直接聯(lián)結的網絡成員充當中間人的程度表征其占有網絡有利位置的水平；整體網絡密度用某一具體企業(yè)中企業(yè)成員實際擁有的連接數(shù)與最多可能擁有連接數(shù)的比值進行計算。個人知識收益包括知識獲取與知識共享兩個維度，其中知識獲取主要參考了Yli等和Yu等的研究[16-17]，共六個項目進行測量；知識共享主要參考了Lu等的研究[18]，共五個項目進行測量。

表1　樣本特征的分布情況

4　實證分析結果

本文參考Raudenbush和Bryk(2002)的步驟進行多層線性模型檢驗。第一步估計一個沒有包含預測變量的零模型，以此對個人知識收益在不同企業(yè)間是否存在顯著的組間差異，由表2知，結果變量知識獲取和知識共享的組間隨機方差分別等于0.24(χ2= 65.8，df= 38，p< 0.05)和0.37(χ2= 115.4，df= 38，p< 0.05)，卡方檢驗顯示組間的差異是顯著的，這表明個人知識獲取和知識共享的變異存在于組間，整體的多層線性模型是成立的。

表2　多層線性模型分析結果

注：*表示p< 0.05，**表示p< 0.01。

圖1　網絡密度對中介中心性與知識獲取關系的調節(jié)作用

圖2　網絡密度對中介中心性與知識共享關系的調節(jié)作用

5　結論與討論

本文從多層次的視角，揭示了企業(yè)層次和個人層次社會資本通過不同的作用機制對個人知識收益產生影響，同時構建了一個跨層次的調節(jié)作用模型，證明企業(yè)層次結構性社會資本會對個人層次社會資本與知識收益關系之間起到負向的調節(jié)作用。與以往研究結論不同，本文強調個人與企業(yè)層次社會資本的結構性匹配會對個人知識收益產生重要影響。

本文的理論貢獻在于：①推進了社會資本的跨層次理論研究，揭示了創(chuàng)新網絡中個體獲取知識收益過程中企業(yè)與個人層次社會資本的不同作用，有利于更精確、更全面的研究組織中的社會資本效應；②通過強調整體網絡密度對個人知識收益的積極作用擴展了人們對網絡結構的認識，豐富了社會網絡的結構優(yōu)化理論研究，這也是結合個人中心網和整體網絡的一次有益嘗試；③驗證了企業(yè)社會資本在個人社會資本與知識收益之間的跨層次調節(jié)作用，強調了嵌入與維護社會網絡的成本投入，有助于推進中國情景下對個人社會資本更高效的管理。

[1]馬鴻佳，張倩.創(chuàng)業(yè)團隊社會資本，知識社會化與知識分享關系研究[J].中國科技論壇，2014(5)：137-142.

[2]BECKMANCM，HAUNSCHILDPR.Networklearning：Theeffectsofpartners’heterogeneityofexperienceoncorporateacquisitions[J].Administrativesciencequarterly，2002，47(1)：92-124.

[3]TSAIW.Knowledgetransferinintraorganizationalnetworks：Effectsofnetworkpositionandabsorptivecapacityonbusinessunitinnovationandperformance[J].Academyofmanagementjournal，2001，44(5)：996-1004.

[4]BURTRS.Structuralholes：Thesocialstructureofcompetition[M].HarvardUniversityPress，2009.

[5]張華，郎淳剛.以往績效與網絡異質性對知識創(chuàng)新的影響研究——網絡中心性位置是不夠的[J].科學學研究，2013，31(010)：1581-1589.

[6]MCEVILYB，MARCUSA.Embeddedtiesandtheacquisitionofcompetitivecapabilities[J].Strategicmanagementjournal，2005，26(11)：1033-1055.

[7]NAHAPIETJ，GHOSHALS.Socialcapital，intellectualcapital，andtheorganizationaladvantage[J].Academyofmanagementreview，1998，23(2)：242-266.

[8]王三義，劉新梅，萬威武.社會資本結構維度對企業(yè)間知識轉移影響的實證研究[J].科技進步與對策，2007，24(4)：105-107.

[9]仇中寧，陳傳明.內部社會資本影響組織績效的機制——基于市場知識轉移視角[J].經濟管理，2013(4)：7.

[10]莊玉梅.多層次視角的組織社會資本研究回顧與拓展[J].科研管理，2015(1)：12.

[11]LECHNERC，F(xiàn)RANKENBERGERK，F(xiàn)LOYDSW.Taskcontingenciesinthecurvilinearrelationshipsbetweenintergroupnetworksandinitiativeperformance[J].Academyofmanagementjournal，2010，53(4)：865-889.

[12]SCOTTJ.Socialnetworkanalysis[M].Sage，2012.

[13]蔣天穎，叢海彬，王崢燕，等.集群企業(yè)網絡嵌入對技術創(chuàng)新的影響——基于知識的視角[J].科研管理，2014(11)：4.

[14]SASIDHARANS，SANTHANAMR，BRASSDJ.Theeffectsofsocialnetworkstructureonenterprisesystemssuccess：alongitudinalmultilevelanalysis[J].Informationsystemsresearch，2012，23(3-part-1)：658-678.

[15]OBSTFELDD.Socialnetworks，thetertiusingensorientation，andinvolvementininnovation[J].Administrativesciencequarterly，2005，50(1)：100-130.

[16]YLIRenkoH，AUTIOE，SPIENZAHJ.Socialcapital，knowledgeacquisition，andknowledgeexploitationinyoungtechnology‐basedfirms[J].Strategicmanagementjournal，2001，22(6-7)：587-613.

[17]YUY，HAOJ，DONGX.Amultilevelmodelforeffectsofsocialcapitalandknowledgesharinginknowledge-intensiveworkteams[J].Internationaljournalofinformationmanagement，2013，33(5)：780-790.

[18]LUL，LEUNGK，KOCHPT.Managerialknowledgesharing：theroleofindividual，interpersonal，andorganizationalfactors[J].Managementandorganizationreview，2006，2(1)：15-41.

(責任編輯劉傳忠)

The Effects of Innovation Network Structure Social Capital on Knowledge Benefit

Deng Yu1,2，Shao Yunfei2

(1.SchoolofManagement，SouthwestPoliticalScienceandLaw，Chongqing401120,China；2.SchoolofManagementandEconomics，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Chengdu611731,China)

Thisstudyexaminestheimpactofdifferentlevelsocialcapitalonanindividualknowledgebenefit.Theempiricalresultsrevealthatsocialcapitalatbothlevelsjointlyinfluencesanindividualknowledgebenefit.Especiallynetworkdensitynegativelymoderatestheimpactsofindividual-levelsocialcapitalonindividualknowledgebenefit.

Knowledgebenefit；Socialcapital；Socialnetwork；Multilevelanalysis

重慶市社科規(guī)劃博士項目(2015BS026),教育部人文社科青年基金項目(15YJC630015)，國家自然科學基金面上項目(71572028)，中國博士后科學基金面上項目(2015M572468)，重慶市教委人文社科項目(15SKG017)。

2015-10-22

鄧渝(1978-)，男，四川南充人，管理學博士，副教授，電子科技大學博士后；研究方向：聯(lián)盟與創(chuàng)新網絡。

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