戴維奇 ，李 強

(1.浙江財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江 杭州 310018； 2.浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015)

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正式與非正式知識搜索、知識屬性與產(chǎn)品創(chuàng)新

戴維奇1，李 強2

(1.浙江財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院，浙江 杭州 310018； 2.浙江大學(xué)城市學(xué)院，浙江 杭州 310015)

基于正式、非正式搜索的視角，以217家浙江中小型制造企業(yè)為樣本，研究外部知識搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的影響機制。實證結(jié)果表明：正式和非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效均具有顯著的正向影響，而知識緘默性正向調(diào)節(jié)正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正向關(guān)系，負向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的正向關(guān)系；技術(shù)復(fù)雜性負向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。上述發(fā)現(xiàn)確認了外部知識搜索在中小企業(yè)創(chuàng)新活動中的重要作用，同時也從知識屬性角度識別了影響外部知識搜索效能的重要情境條件。

外部知識搜索；正式與非正式搜索；產(chǎn)品創(chuàng)新；知識緘默性；技術(shù)復(fù)雜性

一、引 言

在開放式創(chuàng)新理念日益普及的背景下，企業(yè)越來越多的通過外部知識搜索提高產(chǎn)品創(chuàng)新績效。以往研究探討了外部知識搜索與創(chuàng)新績效[1][2][3]和財務(wù)績效[4]等的關(guān)系，提出“過度搜索”的概念并尋找最優(yōu)搜索寬度與深度，分析了冗余資源、環(huán)境動蕩性和產(chǎn)業(yè)類別等因素對知識搜索的影響[5]，同時也從技術(shù)邊界跨越[6]和CEO任期[7]等角度分析外部知識搜索與創(chuàng)新績效關(guān)系的權(quán)變因素。最近，知識搜索文獻呈現(xiàn)情境化的特征，具體分析ICT行業(yè)[2]、產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)[8]、國際化企業(yè)[9]在知識搜索上的獨特議題。上述研究增進了人們對于知識搜索現(xiàn)象的認識，然而這一領(lǐng)域依然存在兩大理論缺口。其一，非正式搜索未引起足夠的重視。本文所稱的“非正式搜索”是指在“正式合作方式”以外，不受正式規(guī)章制度、合同等約束，企業(yè)與其他企業(yè)(或組織)基于情感、文化、友誼、人情關(guān)系、親緣、地緣等形成聯(lián)系，并通過相互交流、員工跳槽、開會等具體形式獲取企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新所需的技術(shù)、知識和信息。而“正式搜索”是指企業(yè)與其它企業(yè)(或組織)之間通過正式合同、契約、協(xié)議而形成技術(shù)交易關(guān)系、技術(shù)合同關(guān)系、技術(shù)服務(wù)關(guān)系和隸屬關(guān)系等，從而獲取產(chǎn)品創(chuàng)新的技術(shù)、知識和信息。以往知識搜索研究較多關(guān)注和強調(diào)企業(yè)采用戰(zhàn)略聯(lián)盟、合作、收購等正式搜索方式獲取外部知識[10][11]。然而，對于部分企業(yè)尤其是中小企業(yè)而言，由于企業(yè)規(guī)模和資源約束[12]，更傾向于低成本的、非正式的知識搜索方式。那么，與正式知識搜索相較，非正式知識搜索在驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新方面是否具有類似的效能？這是有待探討的議題。其二，不同屬性的知識偏好不同的搜索和傳遞渠道，因而正式與非正式搜索在創(chuàng)新績效方面的有效性在很大程度上取決于企業(yè)所需知識的屬性，諸如知識緘默性和復(fù)雜性等。然而，已有研究在考察不同搜索策略與創(chuàng)新績效的關(guān)系時，令人吃驚地忽略了上述屬性所可能產(chǎn)生的權(quán)變影響。這一理論上的缺口使得搜索研究無法引導(dǎo)企業(yè)依據(jù)所需知識的特點來選擇搜索策略，依據(jù)既有理論開展實踐甚至可能會對企業(yè)帶來負面影響。因此，考察知識屬性對不用搜索策略效能的權(quán)變影響成為當(dāng)務(wù)之急。

基于此，本文的研究問題是：非正式知識搜索對于中小企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新存在何種價值？在搜索具有不同屬性的知識時，企業(yè)應(yīng)當(dāng)如何相機調(diào)用正式與非正式兩種搜索策略？對應(yīng)上述理論空缺和研究問題，本文的核心思路是，將企業(yè)的外部知識搜索按照是否存在正式協(xié)議、契約或合同等，分為正式搜索和非正式搜索兩種，分別探討和檢驗以上兩種創(chuàng)新搜索對于產(chǎn)品創(chuàng)新績效的影響。進一步地，分析不同知識屬性情境下正式和非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的影響，明確外部知識搜索策略的影響效應(yīng)是如何受制于所需知識屬性的權(quán)變影響的。在理論分析的基礎(chǔ)上，本文以浙江省217家企業(yè)為研究樣本，對前述研究思路展開實證檢驗。本文的理論貢獻在于進一步豐富了有關(guān)“知識搜索-產(chǎn)品創(chuàng)新”關(guān)系的知識。一方面，本文彰顯了非正式知識搜索在中小企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新過程中的重要意義。另一方面，本文強調(diào)知識搜索策略的選擇應(yīng)當(dāng)考量知識屬性的影響。上述理論發(fā)現(xiàn)對于實踐亦具有重要啟示。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

(一)外部知識搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新

企業(yè)通常難以擁有產(chǎn)品創(chuàng)新所需的全部知識。特別是，中小企業(yè)資源有限，難以通過內(nèi)部研發(fā)獲得所有知識與能力。在開放式創(chuàng)新背景下，中小企業(yè)可通過外部知識搜索獲取所需的互補性知識，尤其是所謂的一般性知識。按Becker和Dietz(2004)[13]的觀點，企業(yè)在創(chuàng)新過程中需要在特殊和一般兩種創(chuàng)新知識上進行投資：特殊創(chuàng)新知識是指企業(yè)所特有的知識，例如技術(shù)要領(lǐng)或技術(shù)訣竅等；而一般知識并非是本企業(yè)所特有，可與第三方分享使用，例如通用技術(shù)、科學(xué)知識等。相較自主研發(fā)，中小企業(yè)從外部獲取創(chuàng)新所需的一般知識，不僅可以降低創(chuàng)新的成本，而且可使中小企業(yè)專注于某一個或少數(shù)幾個技術(shù)領(lǐng)域，有助于構(gòu)筑企業(yè)核心競爭力[14]。換言之，外部知識搜索可使中小企業(yè)將研發(fā)精力集中在能給企業(yè)帶來核心競爭力的特殊知識的創(chuàng)造，提高創(chuàng)新活動的效率。

正式知識搜索就是通過與行業(yè)內(nèi)、外等多種知識來源建立正式合作關(guān)系從而獲取所需知識。通過對多種知識來源的正式搜索，企業(yè)可以獲得更廣泛的知識基礎(chǔ)，從而提高適應(yīng)動態(tài)環(huán)境所需的靈活性[15]，能夠從不同的技術(shù)路徑中進行選擇[16]，以及避免陷入能力剛性或能力陷阱[17]。不僅如此，正式知識搜索能給中小企業(yè)帶來知識數(shù)量的增加和多樣性的提升[11]。后者有助于增加知識重新組合的可能性[12]。創(chuàng)新歷來被認為是對已知知識和陌生知識的重新組合[18]。因此，正式知識搜索有助于提升產(chǎn)品創(chuàng)新績效。據(jù)此，作者提出：

H1：正式知識搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績效正相關(guān)。

考慮到建立相對正式的合作關(guān)系進而實施正式知識搜索需要付出較多成本，而較為隨意的方式進行非正式知識搜索成本較低，因而后者自然而然受到中小企業(yè)的關(guān)注。盡管是非正式的，具有臨時性和隨意性的特點，但在成本較低的前提下，企業(yè)可借助其接觸更為多樣化的主體，并了解與獲得研發(fā)、制造、營銷、財務(wù)和其他技術(shù)商業(yè)化環(huán)節(jié)所需的互補性知識[11]。后者使得企業(yè)有更多的機會將外來知識與既有知識進行新穎的重組。正如Hargadon和Bechky(2006)[19]所言，與多種類型的外部知識源進行接觸，能給企業(yè)帶來更多新的技術(shù)和顧客解決方案，從而有利于企業(yè)的創(chuàng)新績效。據(jù)此，作者提出：

H2：非正式知識搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績效正相關(guān)。

(二)知識緘默性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

正式與非正式知識搜索對于產(chǎn)品創(chuàng)新的實際效用在很大程度上取決于知識的屬性。其中，知識的緘默性是一個重要維度。所謂知識緘默性，是指知識在多大程度上以正式的、系統(tǒng)的語言進行編碼和傳遞的程度[20]。知識緘默性會影響知識在組織邊界傳遞的滲透性——低緘默性的顯性知識較易在組織間自由傳遞，而高緘默性的隱性知識則難以被評估、識別、溝通和共享[15]，使其在企業(yè)間的轉(zhuǎn)移變得異常困難。從根本上講是因為，顯性知識的特點是與人分離，因而可從知識庫中直接復(fù)制使用。而緘默知識是高度根植于個體的行為與經(jīng)驗之中，或是嵌入在組織的員工、技術(shù)和工具所形成的特定情境之中[21]。也即，人是緘默知識的載體，人們難以從公開信息源獲取。

諸如技術(shù)訣竅等緘默性高的知識難以被編碼，近乎達到“只能意會、不能言傳”的程度。為獲取緘默知識，企業(yè)需要經(jīng)歷一個累積的過程——需要長期的觀察和實踐去領(lǐng)會相關(guān)的知識[22]。已有研究表明，獲得緘默知識比較有效的手段是“干中學(xué)”和共同解決問題[22]，即通過潛移默化的方式習(xí)得知識。這就要求企業(yè)與其知識源建立較為穩(wěn)固的聯(lián)盟合作關(guān)系，進而訴諸人員調(diào)動、互訪、短期進修學(xué)習(xí)等手段，掌握所需緘默知識。這意味著，在企業(yè)所需知識緘默性較高的情況下，正式搜索是較為有效的戰(zhàn)略，將有效獲得所需知識并進而推動企業(yè)內(nèi)外部知識重組。據(jù)此，作者提出：

H3： 知識緘默性增強正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)知識的緘默性越高，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越強。

在知識緘默性較高的情況下，非正式搜索對于產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻將會下降。非正式搜索表現(xiàn)為隨意的、短暫的交流與訪問，盡管有助于獲得感性印象以及編碼化的知識，但在習(xí)得緘默知識方面并無多少助益。這是因為，知識緘默性引發(fā)知識的“因果模糊性”，使得知識的接受者無法在短期內(nèi)完全了解行動和結(jié)果、輸入和輸出、起因和影響之間的邏輯關(guān)系[23]。習(xí)得緘默知識需要一個長期的過程，而在非正式搜索模式下，接受者無法掌握有效利用緘默知識的經(jīng)驗，無法理解與緘默知識相關(guān)的術(shù)語和基本原理，或者不理解使用緘默知識的異質(zhì)情景特征[21]。非正式知識搜索主要發(fā)生在個別員工之間的知識交換或溝通交流，知識接受方獲取的大部分知識是非系統(tǒng)的知識或信息片段而非“全景知識”[24][22]。綜上，在企業(yè)所需知識的緘默性較高的情況下，非正式搜索所能獲得的知識有限，進而對企業(yè)內(nèi)外部知識重組或產(chǎn)品創(chuàng)新的貢獻較低。據(jù)此，作者提出：

H4： 知識緘默性減弱非正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)知識的緘默性越高，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越弱。

(三)技術(shù)復(fù)雜性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

技術(shù)復(fù)雜性是指由子系統(tǒng)、定制零部件和設(shè)計方案的數(shù)量、技術(shù)所融合的學(xué)科數(shù)目以及開發(fā)過程的非線性所帶來的知識和技能難以被理解的程度[25]。技術(shù)復(fù)雜性增加了獲得相應(yīng)技術(shù)的難度。一方面，McEvily和Chakravarthy(2002)指出復(fù)雜技術(shù)知識由多個不同的、獨特的和相互依賴的要素所組成，對局部知識的了解并不意味著在整體上理解不同要素間的運作[26]。另一方面，復(fù)雜技術(shù)的各要素具有在不同行業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)廣泛分布的特點，通常無法被某一個專家或某一個企業(yè)完全掌握, 需要融合不同學(xué)科的專家、不同企業(yè)的知識和技能[27]。因此，在高技術(shù)復(fù)雜性的情境下，正式知識搜索即與不同技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)供應(yīng)商或與廣泛的知識源建立正式合作關(guān)系才可給企業(yè)帶來有機聯(lián)系和分布廣泛的互補性知識要素[28]。后者作為一個整體與企業(yè)內(nèi)部既有知識重組，能驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新。據(jù)此，作者提出：

H5：技術(shù)復(fù)雜性增強正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)的復(fù)雜性越高，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越強。

非正式搜索具有隨意性和短暫性的特征，難以與各個知識源建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系。而吸收和轉(zhuǎn)移復(fù)雜技術(shù)知識需要企業(yè)聯(lián)合多方，形成相對穩(wěn)定的關(guān)系或架構(gòu)，并得到多方面的協(xié)作與配合。這無疑是非正式搜索力有不逮的。因此，在高技術(shù)復(fù)雜性的情形下，非正式搜索難以為企業(yè)帶來所需外部知識，更遑論將其與企業(yè)內(nèi)部知識整合進而推動產(chǎn)品創(chuàng)新。據(jù)此，作者提出：

H6： 技術(shù)復(fù)雜性減弱非正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系。即企業(yè)所需技術(shù)的復(fù)雜性越高，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的正向關(guān)系越弱。

三、研究方法

(一)樣本與數(shù)據(jù)收集

我們從企業(yè)名錄上隨機選擇了300家中小企業(yè)，并通過統(tǒng)計局系統(tǒng)向其發(fā)放和回收問卷。我們要求問卷填寫者必須在該企業(yè)工作一年以上，并且是從事企業(yè)新產(chǎn)品或技術(shù)研發(fā)活動的主管或負責(zé)人。此外，為減少從單一被試獲取數(shù)據(jù)所出現(xiàn)的共同方法偏差，我們采用了A、B卷——由兩位被試分別填寫解釋變量和被解釋變量的題項。最終，我們收到了243份問卷，問卷回收率81%。部分問卷由于存在較多的缺項，被我們放棄。這使得我們得到了217份有效問卷，有效問卷的回收率是72.3%。上述較高的回收率得益于政府統(tǒng)計部門的配合。樣本企業(yè)來自紡織服裝、木材加工和金屬制品等傳統(tǒng)行業(yè)。其中，企業(yè)年齡在6-15年的占60%；員工人數(shù)在50-199人的占56.7%；年銷售額在2000-9999萬的占54.9%；民營企業(yè)占67.3%。

(二)變量測量

(1)產(chǎn)品創(chuàng)新績效(product innovation performance)：借鑒Tsai(2001)[29]、Knudsen和Mortensen(2011)[30]等對產(chǎn)品創(chuàng)新績效測量的成熟量表，采用李克特五點量表，由問卷填寫者根據(jù)所在企業(yè)近三年內(nèi)創(chuàng)新績效的平均情況來進行主觀評分。(2)正式外部知識搜索(formal external search)和非正式外部知識搜索(informal external search)：測量方法主要參考以往學(xué)者對于創(chuàng)新搜索的測度[3][1]。首先，我們在奧斯陸創(chuàng)新手冊(2005)的基礎(chǔ)上總結(jié)了12種企業(yè)使用的外部市場類和公共機構(gòu)類知識源，包括用戶/分銷商、設(shè)備供應(yīng)商、原材料/零部件供應(yīng)商、行業(yè)內(nèi)競爭對手、行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)、咨詢顧問/咨詢公司、商業(yè)實驗室/專門從事研發(fā)的企業(yè)、風(fēng)險投資公司、大學(xué)或者其他高等教育機構(gòu)、政府各部門、公共研究院以及公共創(chuàng)新服務(wù)機構(gòu)等。然后，我們具體解釋了“正式搜索”和“非正式搜索”的含義，并要求被訪者分別評估兩種搜索情境下12種外部知識源的作用。具體而言，我們要求被訪者按使用程度或頻繁程度從0(完全沒有)到5(非常頻繁)打分。最后，我們通過兩個步驟生成變量。第一步，把每種外部知識來源的使用程度設(shè)置為二進制變量——當(dāng)某一外部知識來源得分為0時，將其編碼為0；當(dāng)知識來源得分大于1時，將其編碼為1。第二步，將每種外部知識來源上的得分進行累計相加，得出正式或非正式搜索的得分。(3)知識緘默性(knowledge tacitness)：我們參考了Hansen等人(2005)[31]的量表，從知識傳遞依賴于文本和人員經(jīng)驗的程度等方面，設(shè)計了四個題項進行測度，并采用李克特五點量表進行評價。(4)技術(shù)復(fù)雜性(technological complexity)：我們采用了Hobday( 2000,1998)[32][25]對于復(fù)雜性產(chǎn)品系統(tǒng)(CoPS)中復(fù)雜性程度的刻畫，從產(chǎn)品涉及的子系統(tǒng)和定制零部件的數(shù)量、設(shè)計方案的數(shù)量、技術(shù)新穎度、新知識領(lǐng)域的跨度等方面，采用李克特五點量表對知識復(fù)雜性進行評價。(5)控制變量分企業(yè)和行業(yè)兩個層面。企業(yè)層變量包含企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、研發(fā)強度和企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。我們使用企業(yè)員工總數(shù)的自然對數(shù)值來表征企業(yè)規(guī)模[1]，用企業(yè)自成立至2013年(問卷發(fā)放年份)所經(jīng)歷年數(shù)的自然對數(shù)值對企業(yè)年齡進行測度。研發(fā)強度使用題項“企業(yè)近三年來，研發(fā)投入占銷售額的比例大約為：1%以下；1%-1.99%；2%-4.9%；5%-9.9%；10%-19.9%；20%-29.9%；30%以上”進行測量，并根據(jù)填寫情況轉(zhuǎn)換為李克特七點量表進行測度。企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)主要使用虛擬變量“1=民營企業(yè)”進行控制。行業(yè)層面的控制變量包括行業(yè)類型、競爭密度和技術(shù)不確定性。我們將所有行業(yè)按照其相近程度進一步歸類分為紡織與服裝業(yè)、木材與家具制造業(yè)等七個行業(yè)，使用6個虛擬變量對行業(yè)類型進行控制。對于技術(shù)不確定性，我們參考了Jaworski和Kohli(1993)[33]對于環(huán)境擾動性的測量，采用3個題項加以測度。行業(yè)競爭密度是指企業(yè)在其行業(yè)中所面對的競爭壓力的程度，我們使用Jaworski和Kohli(1993)[33]的量表來測量，題項涉及被試企業(yè)主營業(yè)務(wù)內(nèi)的價格戰(zhàn)、競爭激烈程度和產(chǎn)品差異化等行業(yè)競爭情況。

(三)信效度分析

如表1所示，本研究所有變量的a系數(shù)均大于0.7，表明量表具有較好的信度。CFA的擬合結(jié)果顯示：χ2/df值為2.87(其中χ2=695，df=242)，小于5；CFI、TLI、IFI的值均大于0.8；RMSEA的值為0.09，小于0.1；各路徑系數(shù)均在P<0.001的水平上顯著。由此推斷，各構(gòu)念具有構(gòu)思效度。

Harman單因素檢驗結(jié)果表明，在因子分析未旋轉(zhuǎn)時共得到特征根值大于1的因子個數(shù)為6，其中第一個因子方差解釋度為32.9%，未出現(xiàn)單個因子方差解釋度過高的情況，因此本研究數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問題[34]。

表1 主要量表及其信度分析

四、研究結(jié)果分析

由于因變量是產(chǎn)品創(chuàng)新績效(采用李克特五點量表測量)，我們使用多元線性回歸分析。在進行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析時，我們將解釋變量和調(diào)節(jié)變量進行中心化處理，并將處理后的解釋變量與調(diào)節(jié)變量兩兩相乘作為交互項，進入層級回歸模型。另外，在對回歸分析的結(jié)果進行分析之前，我們通過計算方差膨脹因子(VIF)來判斷多重共線性問題，發(fā)現(xiàn)中心化處理后回歸模型各主要變量的VIF指數(shù)均小于2，因此不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

(一)相關(guān)分析

本研究主要變量的描述統(tǒng)計和相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示。兩個調(diào)節(jié)變量知識緘默性與技術(shù)復(fù)雜性的相關(guān)系數(shù)較高(r=0.35, P<0.01)，為降低甚至規(guī)避多重共線問題的影響，我們在回歸分析時，將兩者分開納入回歸模型。

表2 均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)

注：行業(yè)控制變量受篇幅限制未報告；“** ”表示P<0.01，“* ”表示P<0.05，雙尾檢驗。

(二)層次回歸分析

正式搜索與非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效作用機制的實證分析結(jié)果如表3所示。模型1的解釋變量包括控制變量。在此基礎(chǔ)上，模型2-5加入了解釋變量、調(diào)節(jié)變量以及交互項。從模型1可以看出，在控制變量中，企業(yè)規(guī)模、研發(fā)強度和技術(shù)不確定性對產(chǎn)品創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響，競爭密度對產(chǎn)品創(chuàng)新績效具有顯著的負向影響。模型2中正式搜索和非正式搜索的回歸系數(shù)為0.07和0.05，在P<0.001水平上顯著。模型4中正式搜索和非正式搜索的回歸系數(shù)為0.05和0.03，也分別在P<0.01和P<0.05水平上顯著。因此H1和H2得到驗證。在模型3中，正式搜索和知識緘默性交叉項的回歸系數(shù)為0.05，在P<0.1水平上不顯著。但其t值的絕對值等于1.667，接近P<0.1的顯著性水平。因此，盡管模型3未驗證H3，但我們?nèi)钥梢栽谝欢ǔ潭壬贤茢嘀R緘默性對“正式搜索—產(chǎn)品創(chuàng)新”兩者存在正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。同時，模型3顯示，非正式搜索和知識緘默性交叉項的回歸系數(shù)為-0.04，在P<0.05水平上顯著，因此H4通過驗證。表明知識緘默性越高，非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的正向效應(yīng)越弱。在模型5中，正式搜索和技術(shù)復(fù)雜性交叉項的回歸系數(shù)為0.04，在P<0.1水平上不顯著，因此H5沒有通過驗證。而非正式搜索和技術(shù)復(fù)雜性交叉項的回歸系數(shù)為-0.04，在P<0.05水平上顯著，因此H6得到實證研究支持。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為檢驗以上結(jié)果的穩(wěn)健性，我們使用客觀數(shù)據(jù)作為因變量再次檢驗研究假設(shè)。由于因變量“新型產(chǎn)品銷售額”是0到8的整數(shù)序列變量，因而采用序列回歸分析對模型進行檢驗。

模型2顯示，正式與非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新在P<0.05水平上正相關(guān)，與表3結(jié)果一致。模型3顯示，知識緘默性正向調(diào)節(jié)正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系(P<0.05)，這為我們前述的判斷提供了進一步的依據(jù)。同時，知識緘默性負向調(diào)節(jié)非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系(P<0.05)。因此，H3和H4均得到驗證。模型5顯示，技術(shù)復(fù)雜性對正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系并未有顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)(P>0.10)，不支持H5，但其對非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系具有負向調(diào)節(jié)作用(P<0.10)，因而驗證H6。綜上，表4的發(fā)現(xiàn)與表3是一致的，這表明前述層次回歸的分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表3 層次回歸分析

注：“*** ”表示P<0.001，“** ”表示P<0.01，“* ”表示P<0.05，“+”表示P<0.1，雙尾檢驗;括號內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤。下同。

表4 序列邏輯回歸分析

圖1 知識緘默性對正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

為進一步直觀地顯示調(diào)節(jié)效應(yīng)，我們基于表3中模型3的結(jié)果，繪制了在知識緘默性較高(變量均值加上一個標(biāo)準(zhǔn)差)和較低(變量均值減去一個標(biāo)準(zhǔn)差)的兩種情況下，正式與非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的線性回歸線，如圖1、2所示。同時，基于表3中模型5的結(jié)果，繪制技術(shù)復(fù)雜性較高和較低情況下，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績效的線性回歸曲線，如圖3所示。

圖2 知識緘默性對非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

圖3 技術(shù)復(fù)雜性對非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

五、討論和結(jié)論

(一)研究結(jié)果的討論

本文有針對性的以中小企業(yè)為研究對象，將知識搜索策略分為正式與非正式兩類，并進一步考察知識屬性對于知識搜索策略與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的影響。實證結(jié)果顯示，中小企業(yè)從多個知識來源進行正式和非正式搜索都會促進產(chǎn)品創(chuàng)新績效。這表明，搜索能給缺乏資源的中小企業(yè)帶來互補性知識，減少信息冗余風(fēng)險，提高創(chuàng)新活動效率[35]；另外，多個知識來源也能提高知識的多樣性，提高了因知識重組而帶來更多創(chuàng)新想法的可能性，避免陷入能力陷阱[17]。這一結(jié)果與Laursen和Salter(2006)的結(jié)論一致[3]。同時，研究結(jié)果還顯示，知識屬性也會影響外部知識搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。具體而言，當(dāng)知識緘默性越高，則正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新的正向影響增強，這是因為正式搜索建構(gòu)了強關(guān)系，可保證兩方在協(xié)議、合同的規(guī)范下，在相互信任的氛圍中進行大量溝通與合作，了解對方的慣例，從而形成一條“知識走廊”，促進嵌入在情境中的緘默性知識的傳遞[35]。相應(yīng)的，在知識緘默性較高的情形下，非正式搜索難以擔(dān)負轉(zhuǎn)移和吸收知識的重任，因而其與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強度下降。最后，技術(shù)復(fù)雜性也是一個重要的權(quán)變因素，能影響非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新正向關(guān)系的強度。當(dāng)技術(shù)復(fù)雜性較高時，非正式搜索在推動產(chǎn)品創(chuàng)新上的作用下降。

(二)研究意義與管理啟示

本文的理論貢獻體現(xiàn)在以下幾個方面。首先，基于中國背景確認了開放式創(chuàng)新模式對于中小企業(yè)的意義，是對以往開放式創(chuàng)新與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系討論的有益補充。以往學(xué)者認為由于小企業(yè)在合作管理能力、資源等自身特征的一些限制[12]，并不適合開展開放式創(chuàng)新。后者主要由大企業(yè)進行實踐與運用[36]。Rosenbusch等(2011)甚至發(fā)現(xiàn)外部合作并不會提高中小企業(yè)的創(chuàng)新績效[36]。與之相對，本文的實證證據(jù)表明中小企業(yè)通過搜索從多個外部知識源獲取技術(shù)知識可以顯著提高企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新績效?？紤]到文獻中支持這一觀點的實證分析相對較少[7]。本文的結(jié)論是對這一空缺的回應(yīng)。其次，有別于以往研究，本文明確區(qū)分了正式和非正式兩種知識搜索策略，并證實了兩者對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的重要影響，這豐富了有關(guān)知識搜索與企業(yè)創(chuàng)新績效關(guān)系的討論。與Kang和Kang(2009)[37]的研究結(jié)論相似，本文亦發(fā)現(xiàn)通過非正式網(wǎng)絡(luò)獲取大量外部信息有利于中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新績效。最后，本文確認了知識緘默性和技術(shù)復(fù)雜性是影響外部知識搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新關(guān)系的重要權(quán)變因素，從而明確了外部知識搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新績效關(guān)系的邊界條件。第一，在知識緘默性較高的情況下，正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強度上升。而在知識緘默性較低的情況下，非正式搜索與產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)系強度提高。第二，技術(shù)復(fù)雜性也是影響知識搜索策略效能的重要權(quán)變因素。特別是當(dāng)技術(shù)復(fù)雜性比較高的情況下，非正式搜索對產(chǎn)品創(chuàng)新的助益有限。而在技術(shù)復(fù)雜性較低的情形下，加強非正式搜索對企業(yè)有利。本文未驗證技術(shù)復(fù)雜性對于正式搜索和產(chǎn)品創(chuàng)新兩者關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用。其中一個原因可能是，在技術(shù)復(fù)雜性較高的情況下，企業(yè)為實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新，不僅要獲取知識，而且還要采取有效策略整合與重組所獲知識[38]。而本文樣本企業(yè)中紡織、木材、機械等中低技術(shù)行業(yè)企業(yè)占43%以上，知識整合與重組能力或受到限制，這可能使得正式搜索所得知識難以有效轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品創(chuàng)新。

本文對管理實踐也有諸多啟示。首先，結(jié)果表明開放式創(chuàng)新對中小企業(yè)創(chuàng)新同樣具有重要意義。因而中小企業(yè)可同時采用正式與非正式搜索從外部知識源獲取知識[27]。其次，確認了非正式搜索在提升中小企業(yè)創(chuàng)新績效方面的積極作用?？紤]到非正式搜索的成本較低，而中小企業(yè)通常受到資源的約束，因而非正式搜索是中小企業(yè)實施開放式創(chuàng)新的重要形式。再次，研究結(jié)果也表明，正式和非正式搜索各有所長，相互間無法完全替代。當(dāng)企業(yè)在外部搜索創(chuàng)新知識時，要根據(jù)目標(biāo)知識的特征來作出相機的抉擇。在知識緘默性較高的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強正式搜索以提升產(chǎn)品創(chuàng)新績效。而在知識緘默性較低的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強非正式搜索。最后，研究結(jié)果同樣表明中小企業(yè)應(yīng)依據(jù)技術(shù)復(fù)雜性的程度來相機選擇知識搜索策略。

(三)局限與研究機會

本研究不可避免的存在一些不足。首先，研究樣本存在地域和行業(yè)類型的限制，從而影響研究結(jié)論的概化效度。未來可在更為廣泛的地理和行業(yè)范圍內(nèi)開展研究。其次，采用的是截面數(shù)據(jù)，無法反映企業(yè)外部知識搜索隨時間而變化的動態(tài)性。未來研究可引入縱向研究方法，對企業(yè)不同時期的搜索策略進行跟蹤研究。例如，企業(yè)在不同產(chǎn)品生命周期階段，如何調(diào)整外部知識搜索策略？當(dāng)企業(yè)從模仿到創(chuàng)新過程中，知識搜索策略又如何調(diào)整？這些都是值得未來研究探索的問題。

[1] Chiang, Y. H., Hung, K. P. Exploring open search strategies and perceived innovation performance from the perspective of inter-organizational knowledge flows[J]. R & D Management,2010,40(3),pp.292-299.

[2] Hwang, J., Lee, Y. External knowledge search, innovative performance and productivity in the Korean ICT sector[J]. Telecommunications Policy,2010,34(10),pp.562-571.

[3] Laursen, K., Salter, A. Open for innovation: The role of openness in explaining innovation performance among UK manufacturing firms[J]. Strategic Management Journal, 2006, 27(2),pp.131-150.

[4] Cruz-González, J., López-Sáez, P., Navas-López, J. E., Delgado-Verde, M. Open search strategies and firm performance: The different moderating role of technological environmental dynamism[J]. Technovation,2015,35,pp.32-45.

[5] Drechsler, W., Natter, M. Understanding a firm’s openness decisions in innovation[J]. Journal of Business Research, 2012, 65(3),pp.438-445.

[6] Wu, J., Wu, Z. Local and international knowledge search and product innovation: The moderating role of technology boundary spanning[J]. International Business Review, 2014, 23(3),pp.542-551.

[7] Wu, J. The effects of external knowledge search and CEO tenure on product innovation: Evidence from chinese firms[J]. Industrial and Corporate Change,2014,23(1),pp.65-89.

[8] Wu, A. Q., Wei, J. Effects of geographic search on product innovation in industrial cluster firms in China[J]. Management and Organization Review,2013,9(3),pp.465-487.

[9] Morris, S., Hammond, R., Snell, S. A microfoundations approach to transnational capabilities: The role of knowledge search in an ever-changing world[J]. Journal of International Business Studies,2014,45(4),pp.1-23.

[10] Nicholls-Nixon, C. L., Woo, C. Y. Technology sourcing and output of established firms in a regime of encompassing technological change[J]. Strategic Management Journal,2003,24(7),pp.651-666.

[11] Nieto, M. J., Santamaría, L. The importance of diverse collaborative networks for the novelty of product innovation[J]. Technovation,2007,27(6-7),pp.367-377.

[12] Parida, V., Westerberg, M., Frishammar, J. Inbound open innovation activities in high-tech SMEs: The impact on innovation performance[J]. Journal of Small Business Management,2012,50(2),pp.283-309.

[13] Becker, W., Dietz, J. R&D cooperation and innovation activities of firms-evidence for the German manufacturing industry[J]. Research Policy,2004,33(2),pp.209-223.

[14] Narula, R. R&D collaboration by SMEs: New opportunities and limitations in the face of globalisation[J]. Technovation,2004,24(2),pp.153-161.

[15] Grant, R. Toward a knowledge-based theory of the firm[J]. Strategic Management Journal, 1996, 17(S2),pp.109-122.

[16] Metcalfe, J. Competition, Fisher’s principle and increasing returns in the selection process[J]. Journal of Evolutionary Economics,1994,4(4),pp.327-346.

[17] Ahuja, G., Morris Lampert, C. Entrepreneurship in the large corporation: A longitudinal study of how established firms create breakthrough inventions[J]. Strategic Management Journal,2001,22(6-7),pp.521-543.

[18] Katila, R., Ahuja, G. Something old, something new: A longitudinal study of search behavior and new product introduction[J]. Academy of Management Journal,2002,45(8),pp.1183-1194.

[19] Hargadon, A. B., Bechky, B. A. When collections of creatives become creative collectives: A field study of problem solving at work[J]. Organization Science, 2006, 17(4),pp.484-500.

[20] Kogut, B., Zander, U. Knowledge of the firm and the evolutionary theory of the multinational corporation[J]. Journal of International Business Studies, 1993, 34(4),pp.625-645.

[21] Szulanski, G. Exploring internal stickiness: Impediments to the transfer of best practice within the firm[J]. Strategic Management Journal, 1996, 17(S2),pp.27-43.

[22] Reed, R., Defillippi, R. J. Causal ambiguity, barriers to imitation, and sustainable competitive advantage[J]. Academy of Management Review, 1990, 15(1),pp.88-102.

[23] Luca, L. M. D., Atuahene-Gima, K. Market knowledge dimensions and cross-functional collaboration: Examining the different routes to product innovation performance[J]. Journal of Marketing, 2007, 71(1),pp.95-112.

[24] Fey, C. F., Birkinshaw, J. External sources of knowledge, governance mode, and R&D performance[J]. Journal of Management, 2005, 31(1),pp.597-621.

[25] Hobday, M. Product complexity, innovation and industrial organisation[J]. Research Policy, 1998, 26(6),pp.689-710.

[26] Mcevily, S. K., Chakravarthy, B. The persistence of knowledge‐based advantage: An empirical test for product performance and technological knowledge[J]. Strategic Management Journal, 2002, 23(4),pp.285-305.

[27] Lee, S., Park, G., Yoon, B., Park, J. Open innovation in SMEs-An intermediated network model[J]. Research Policy, 2010, 39(2),pp.290-300.

[28] Macher, J. T. Technological development and the boundaries of the firm: A knowledge-based examination in semiconductor manufacturing[J]. Management Science, 2006, 52(6),pp.826-843.

[29] Tsai, W. Knowledge transfer in intraorganizational networks: Effects of network position and absorptive capacity on business unit innovation and performance[J]. Academy of Management Journal, 2001, 44(5),pp.996-1004.

[30] Knudsen, M. P., Mortensen, T.B. Some immediate-but negative-effects of openness on product development performance[J]. Technovation, 2011, 31(1),pp.54-64.

[31] Hansen, M. T., Mors, M. L., L?V?s, B. Knowledge sharing in organizations: Multiple networks, multiple phases[J]. The Academy of Management Journal, 2005, 48(5),pp.776-793.

[32] Hobday, M. Project-based organisation: An ideal form for managing complex products and systems?[J]. Research Policy, 2000, 29(7-8),pp.871-893.

[33] Jaworski, B. J., Kohli, A. K. Market orientation: Antecedents and consequences[J]. Journal of Marketing, 1993, 57(3),pp.53-70.

[34] Podsakoff, P. M., Organ, D. W. Self-reports in organizational research: Problems and prospects[J]. Journal of Management, 1986, 12(4),pp.531-544.

[35] Bianchi, M., Campodall’Orto, S., Frattini, F., Vercesi, P. Enabling open innovation in small-and medium-sized enterprises: How to find alternative applications for your technologies[J]. R&D Management, 2010, 40(4),pp.414-431.

[36] Rosenbusch, N., Brinckmann, J., Bausch, A. Is innovation always beneficial? A meta-analysis of the relationship between innovation and performance in SMEs[J]. Journal of Business Venturing, 2011, 26(4),pp.441-457.

[37] Kang, K. H., Kang, J. How do firms source external knowledge for innovation? Analysing effects of different knowledge sourcing methods[J]. International Journal of Innovation Management, 2009, (13),pp.1-17.

[38] Vrande, V. V. D., Jong, J. P. J. D., Vanhaverbeke, W., Rochemont, M. D. Open innovation in SMEs: Trends, motives and management challenges[J]. Technovation, 2009, 29(6-7), pp.423-437.

(責(zé)任編輯:聞 毓)

Formal and Informal Knowledge Search, Knowledge Attributes and Product Innovation

DAI Wei-qi1， LI Qiang2

(1.School of Business Administration, Zhejiang University of Finance & Economics, Hangzhou 310018, China;2.Business School, Zhejiang University City College, Hangzhou 310015, China)

Building upon the perspective of formal and informal search, this paper uses the data from a survey of 217 manufacturing SMEs in Zhejiang province to explores the influence of external search on product innovation performance. The empirical results show that both formal and informal search have significant positive effects on product innovation performance. Knowledge tacitness positively moderates the relationship between the formal search and product innovation, but negatively moderates the relationship between the informal search and product innovation. Technological complexity negatively moderates the informal search-product innovation link. These findings contributes to the literature on innovation search in the following two ways. First, these findings confirm the importance of formal and informal search for SMEs’ product innovation performance. Second, these findings explore the boundary of the external knowledge search and innovation performance by including knowledge attributes as a crucial contingency.

external knowledge search; formal or informal search; product innovation; knowledge tacitness; technological complexity

2016-03-30

浙江省哲學(xué)社會科學(xué)重點研究基地浙江工商大學(xué)浙商研究中心課題(15JDZS03YB)；浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY16G020020)；浙江省軟科學(xué)研究項目(2016C35017)

戴維奇(1977-)，男，浙江杭州人，浙江財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院副教授；李強(1980-)，男，浙江湖州人，浙江大學(xué)城市學(xué)院商學(xué)院講師。

F270

A

1004-4892(2016)09-0081-11