魏 龍，黨興華

西安理工大學 經濟與管理學院，西安 710054

管理科學

網絡閉合、知識基礎與創(chuàng)新催化：動態(tài)結構洞的調節(jié)

魏 龍，黨興華

西安理工大學 經濟與管理學院，西安 710054

隨著經濟進入新常態(tài)，技術創(chuàng)新網絡逐漸進化成為不同類型創(chuàng)新角色相互協(xié)作構成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。創(chuàng)新催化作為網絡中創(chuàng)新產生的關鍵過程，目前研究將知識派系作為創(chuàng)新催化的支撐條件，然而鮮有考慮知識派系中網絡閉合和知識基礎雙重屬性的微觀構成及其作用悖論，忽略了支撐條件與創(chuàng)新催化之間的協(xié)同演化關系，進一步破解技術創(chuàng)新網絡的創(chuàng)新催化機制成為有待厘清的重要理論問題。

基于悖論整合視角，分析開放式和封閉式網絡閉合、專業(yè)化和多樣化知識基礎、結構洞生成和填充的創(chuàng)新悖論，通過網絡閉合和知識基礎的交互匹配，探討開放式專業(yè)化、開放式多樣化、封閉式專業(yè)化和封閉式多樣化4種網絡配置組合對創(chuàng)新催化的差異性影響以及結構洞生成和填充的調節(jié)作用。結合戰(zhàn)略聯(lián)盟數據庫SDC Platinum和專利數據庫UPSTO，以嵌入在高科技行業(yè)合作網絡中的中國企業(yè)為樣本，利用社會網絡和多元回歸分析方法進行實證檢驗。

研究結果表明，網絡閉合、知識基礎與動態(tài)結構洞的多維匹配是實現創(chuàng)新催化的最小功能集；開放式網絡情景下，組織嵌入在開放式專業(yè)化網絡具有顯著的創(chuàng)新催化作用，而開放式多樣化網絡存在信息過載的風險；封閉式網絡情景下，組織嵌入在封閉式多樣化網絡具有顯著的創(chuàng)新催化作用，而封閉式專業(yè)化網絡存在過度嵌入的缺陷；結構洞生成和結構洞填充強化了開放式多樣化和封閉式專業(yè)化網絡的創(chuàng)新催化效能，抑制了開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡對創(chuàng)新催化的促進作用；動態(tài)結構洞的調節(jié)效應存在時效差異，結構洞生成的促進作用能夠在較長一段時間內持續(xù)，結構洞填充的調節(jié)效應隨時間增加而逐漸減弱。

研究結論有助于揭示技術創(chuàng)新網絡的創(chuàng)新催化過程，識別創(chuàng)新催化的最優(yōu)網絡配置以及效能發(fā)揮的情景依賴性，對提升網絡組織的創(chuàng)新能力、構建中國情景下的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)具有重要實踐指導意義。

技術創(chuàng)新網絡；創(chuàng)新催化；網絡閉合；知識基礎；動態(tài)結構洞

引言

隨著知識經濟時代的到來，技術創(chuàng)新過程成為一種網絡化過程[1-2]。技術創(chuàng)新網絡作為多主體合作的復雜網絡，其本質是不同類型創(chuàng)新角色相互協(xié)作構成的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)[3-4]。已有研究表明網絡中成員扮演的角色存在差異，但是大多研究集中于主導的創(chuàng)新者角色[5-7]，忽略了創(chuàng)新支持者角色在激發(fā)伙伴活力、提升創(chuàng)造力中的輔助作用。因此，有必要對其催化創(chuàng)新的作用過程進行研究。

創(chuàng)新催化作為創(chuàng)新產生的關鍵過程，最早由MARTIN[8]提出的，TORTORIELLO et al.[9]首次注意到網絡中的創(chuàng)新催化現象，將其定義為支持其他網絡成員開展創(chuàng)新，實現催化劑角色的程度。已有研究僅從靜態(tài)單一的多樣化知識派系出發(fā)，驗證創(chuàng)新催化產生的支撐條件，不僅需要知識基礎的存量積累和流量更新實現競爭優(yōu)勢的資源攝入[10-12]，而且依賴于網絡閉合結構建立知識共享的意識和意愿[13-15]。然而已有研究忽略了創(chuàng)新催化中開放式和封閉式網絡閉合、專業(yè)化和多樣化知識基礎的微觀構成及其作用悖論，缺乏二維劃分下網絡閉合與知識基礎聯(lián)合作用的互補替代作用分析；同時忽視了動態(tài)結構洞的紐帶作用，結構洞生成和填充作為不可或缺的情景要素，不僅推動了網絡緊密性和稀疏性變化，而且影響組織汲取知識基礎的動態(tài)分布，促使創(chuàng)新催化效能隨之發(fā)生動態(tài)變化?；谏鲜龇治?，為了彌補已有研究不足，本研究探討網絡閉合與知識基礎的組合匹配對創(chuàng)新催化的差異化影響以及結構洞生成和填充的調節(jié)作用，揭示技術創(chuàng)新網絡的創(chuàng)新催化機制，構建創(chuàng)新的網絡生態(tài)系統(tǒng)。

1 相關研究評述

創(chuàng)新催化的產生需要多樣化、意識和意愿3種支持條件的共同作用，即獲得多樣化的外部知識，意識到成員的知識需求，具有知識分享的意愿[9]。根據TORTORIELLO et al.[9]的觀點，網絡閉合是實現創(chuàng)新催化的先決條件，其根源性影響在于促進成員間形成共同的知識基礎以及成員識別特定知識需求的意識[16-18]。然而，已有研究僅強調單一緊密網絡的創(chuàng)新優(yōu)勢，忽略了閉合特性差異誘發(fā)的開放式和封閉式網絡創(chuàng)新悖論[19-20]。一方面，以BURT[21]為代表的學者認為開放式結構獲取了非冗余信息和多樣化的選擇機會，具有整合仲裁收益的控制優(yōu)勢，但是存在信任缺失和重組效率降低的風險[22]。另一方面，以COLEMAN[23]為代表的學者認為封閉式結構能夠抑制機會主義行為，具有增加傳播渠道、緩解認知壓力的優(yōu)勢，但是存在認知鎖定的惰性風險[3,24]。基于以上分析，開放式網絡和封閉式網絡各有利弊，封閉式網絡對冗余信息的認知利用優(yōu)勢是開放式網絡所缺乏的，開放網絡中非冗余信息的多樣性優(yōu)勢是封閉式網絡所不具備的。因此，探討開放式和封閉式網絡閉合對創(chuàng)新催化的差異化影響，權變性發(fā)揮閉合結構的創(chuàng)新優(yōu)勢，有利于厘清創(chuàng)新催化的選擇偏好。

創(chuàng)新催化不僅受到組織所嵌入的網絡結構的影響，而且取決于成員知識基礎的外部支撐[25-26]。REAGANS et al.[10]認為知識來源的外部壓力能夠迫使內部成員的知識基礎由均勻向不均勻分布轉化；MAJCHRZAK et al.[27]認為外部知識的內化吸收是合作網絡創(chuàng)新產生的重要輸入過程。然而已有研究僅強調多樣化知識的創(chuàng)新優(yōu)勢，忽略了成員知識探索范圍和方向的差異以及其誘發(fā)的知識專業(yè)化和多樣化創(chuàng)新悖論[28]。一方面，知識專業(yè)化作用下，組織聚焦于特定的知識領域，傾向于采取技術相似性的本地搜尋策略[4]，易于形成路徑依賴，導致組織慣性抑制探索式學習，陷入技術知識的能力陷阱[29]。另一方面，知識多樣化作用下，由于技術分散性，組織傾向于采取遠程搜尋策略[4,30]，但是技術范圍過廣會導致整合成本和不確定性風險增加，成為創(chuàng)新發(fā)展的桎梏[31-32]?；谝陨戏治?，知識專業(yè)化和知識多樣化各有利弊，知識多樣化能夠克服知識專業(yè)化的能力陷阱，而知識專業(yè)化能夠規(guī)避知識多樣化的不確定性風險。因此，同時考慮二維劃分下的知識基礎，厘清知識專業(yè)化和知識多樣化對創(chuàng)新催化影響機制的差異性，發(fā)揮知識基礎的互補優(yōu)勢，有利于拓展創(chuàng)新催化的支撐條件。

結構洞作為網絡演化的動力因素，其動態(tài)變化驅動了網絡閉合與知識基礎的動態(tài)更新[13,33]。動態(tài)結構洞與網絡閉合之間，YIN et al.[34]認為結構洞作用下冗余與非冗余關系的構建和斷裂會導致自中心網絡連通性的變化；TATARYNOWICZ et al.[1]認為緊密和稀疏網絡需求能夠通過結構洞的微觀變化展現。動態(tài)結構洞與知識基礎之間，TORTORIELLO[14]認為結構洞變化依賴于成員獲取的內外部知識，受技術非對稱分布的影響，成員會自適應開展網絡編織行為，促使結構洞的涌現和衰退；QUINTANE et al.[35]認為占據結構洞的經紀人角色會依據成員知識需求，形成臨時結構洞開展“漁翁得利”或“協(xié)調促進”策略。然而動態(tài)結構洞包括產生和維持的生成過程、衰退和消失的填充過程[35-36]，結構洞生成強調的是連接到兩個互不相連的改變者形成稀疏的跨越結構洞形態(tài)[20]，結構洞填充強調的是連接到兩個相連的改變者形成緊密三元閉包的結構洞消失機制[37]?；谝陨戏治觯Y構洞生成和填充過程相反，不僅推動了網絡緊密和稀疏性的變化，而且影響組織汲取的知識基礎，通過不同路徑強化了網絡閉合與知識基礎的動態(tài)分布，導致對創(chuàng)新催化的聯(lián)合效能發(fā)生動態(tài)變化。因此，探討結構洞生成和填充對網絡閉合與知識基礎交互作用的調節(jié)，有利于整合創(chuàng)新催化的動態(tài)過程，實現網絡閉合、知識基礎與動態(tài)結構的多維匹配。

綜上所述，已有研究存在以下兩點不足。①已有研究將宏觀一體化知識派系作為創(chuàng)新催化的充分條件，忽略了其網絡閉合和知識基礎雙重屬性的微觀構成及其聯(lián)合作用的差異性。由于網絡閉合存在封閉式和開放式網絡的創(chuàng)新悖論，知識基礎具有專業(yè)化和多樣化的選擇困境，兩者的協(xié)同組合會導致差異化的網絡配置涌現，單一多樣化知識派系不足以打開創(chuàng)新催化的過程黑箱。因此，探討開放式和封閉式網絡閉合、專業(yè)化和多樣化知識基礎的交互組合對創(chuàng)新催化的差異性影響，是破解創(chuàng)新催化選擇偏好的關鍵。②已有研究雖然意識到動態(tài)結構洞對網絡閉合和知識基礎的強化作用，但是忽略了網絡閉合、知識基礎、結構洞與創(chuàng)新催化之間的動態(tài)協(xié)同演化關系。由于結構洞生成和填充推動了網絡閉合的微觀變化和知識基礎的動態(tài)分布，從而導致創(chuàng)新催化效能隨之發(fā)生變化。因此，動態(tài)結構洞具有不可或缺的情景作用，探討結構洞生成和填充對網絡閉合和知識基礎的調節(jié)作用，是識別創(chuàng)新催化情景依賴性的重點。

圖1 研究概念框架Figure 1 Research Conceptual Framework

針對已有研究的不足，本研究將網絡閉合、知識基礎、動態(tài)結構洞和創(chuàng)新催化納入同一研究框架，形成“網絡閉合×知識基礎-創(chuàng)新催化”的作用路徑，探討開放式專業(yè)化、開放式多樣化、封閉式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡對創(chuàng)新催化的差異化影響以及結構洞生成和填充的調節(jié)作用，試圖剖析技術創(chuàng)新網絡創(chuàng)新催化多維協(xié)同演化的最優(yōu)匹配機制。本研究概念框架見圖1。

2 研究假設

2.1開放式網絡、知識基礎與創(chuàng)新催化

開放式專業(yè)化網絡是低網絡閉合與低知識基礎組合而成的網絡配置，兼具低連通性、橋式弱聯(lián)結和知識領域聚焦的特點。強調通過稀疏網絡密集的橋接關系和知識深度組合的互補效應，強化組織對非冗余控制的需求，刺激并增強組織間的知識共享，提升鄰域組織的創(chuàng)新性。首先，開放式專業(yè)化網絡通過開放性結構彌補了自中心與改變者相同領域的知識勢差，通過知識深度交換和重組保障了創(chuàng)新催化的多樣化優(yōu)勢。LEE et al.[38]認為開放結構融合了參與者與改變者的認知差異，能夠更新認知，防止局域性偏差的產生。其次，開放式專業(yè)化網絡中，成員憑借稀疏的橋連接形成，基于相似性的信任關系，強化了組織間的認知基礎和信息分享意愿。GULATI et al.[4]認為富含結構洞的網絡中改變者關注同一知識領域，更容易建立信任。最后，開放式專業(yè)化網絡具有高度的延伸性和自治性，在提升自身技術、組織和市場變革能力的同時，通過相似領域的先驗知識，能夠意識到并解讀鄰域組織的創(chuàng)新需求。WAL et al.[39]認為即使缺乏深度依賴的第三方知識共享，接受熟悉合作組織的信息，依然能夠確保組織的內外化整合，制定高質量的戰(zhàn)略決策。開放式專業(yè)化網絡以蘋果公司智能手機業(yè)務的發(fā)展為例，從iphone開始推出到最新的iphone 7，蘋果公司始終堅持單一產品策略，采用自主研發(fā)的IOS手機操作系統(tǒng)，創(chuàng)建了唯一的App Store軟件平臺，即采用知識專業(yè)化的創(chuàng)新戰(zhàn)略。為鞏固行業(yè)的領導地位實施了“移動伙伴項目”的關系構建策略，不斷擴張，創(chuàng)建開放式網絡，合作伙伴覆蓋全球多個國家和地區(qū)，帶動了合作企業(yè)的創(chuàng)新收益。因此，蘋果公司不僅形成了開放式專業(yè)化網絡，而且通過這種網絡配置成為手機行業(yè)領導者，具有較高的創(chuàng)新催化效能。

開放式多樣化網絡是低網絡閉合與高知識基礎組合而成的網絡配置，兼具低連通性、橋式弱聯(lián)結和知識領域分散的特點。與開放式專業(yè)化網絡相比，雖然多樣化知識有利于支持伙伴的創(chuàng)新過程，但是與開放式結構的組合過程中存在相互擠出的替代效應，自中心與改變者間難以形成共同的認知模式，存在信息超載的網絡風險。首先，多樣化的知識基礎弱化了組織對非冗余控制優(yōu)勢的需求，組織由于缺乏深度合作無法支持海量信息的充分交換和重組，對知識的吸收和理解程度受限。GHOSH et al.[40]認為組織在高度開放和多樣化的網絡中，知識內化、外化、組合化和社會化進程緩慢。其次，開放式多樣化網絡由于缺乏冗余的第三方聯(lián)系，導致社會關系薄弱，僅通過單一的橋接強關系或橋接弱關系無法替代齊美爾連接的知識分享優(yōu)勢。張巍等[41]認為齊美爾連接具有減輕自利、促進合作和解決沖突的作用，但是需要多樣性知識的動態(tài)整合才能提升伙伴的創(chuàng)新績效。最后，信息超載風險致使組織陷入了認知模式與先驗知識不匹配的決策困境，削弱了組織的知識需求意識及其創(chuàng)新支持力度。WAL et al.[39]認為缺乏第三方信息共享的多樣化網絡中創(chuàng)新組織存在難以匹配的復制困境。開放式多樣化網絡以三星公司智能手機業(yè)務的發(fā)展為例，三星手機包括蓋樂世S系列、Note系列、C系列和On系列等多條產品線，手機操作系統(tǒng)涵蓋Symbian、Windows Mobile和Android，采用知識多樣化的創(chuàng)新戰(zhàn)略。合作伙伴遍布全球，占據了手機市場“半壁江山”，采用引進-模仿-改進-超越的模式，不斷打造開放式創(chuàng)新網絡。然而在帶動伙伴創(chuàng)新的同時替代了以東芝為代表的伙伴企業(yè)，2016年又陷入Note 7的爆炸丑聞，導致合作企業(yè)受到重挫。因此，三星公司雖然形成了開放式多樣化網絡，但是受限于網絡配置的信息超載風險，缺乏長遠競爭力和持續(xù)合作伙伴，創(chuàng)新催化效能明顯低于蘋果公司。

基于以上分析，本研究認為開放式專業(yè)化網絡與創(chuàng)新催化之間存在較強的敏感性匹配，屬于開放式情景下的最優(yōu)網絡配置，而開放式多樣化網絡存在信息過載的風險，二者對比見圖2。圖2中，A、B、C為自中心節(jié)點(ego)，D、E、F、G為改變者節(jié)點(alters)，節(jié)點的顏色越深多樣化程度越高，反之專業(yè)化程度越高，下同。

(a)開放式專業(yè)化 (b)開放式多樣化

圖2開放式專業(yè)化網絡與開放式多樣化網絡的對比
Figure2ComparisonofOpen-specializedNetworkandOpen-diverseNetwork

因此，本研究提出假設。

H1開放式網絡情景下，嵌入在開放式專業(yè)化網絡對創(chuàng)新催化具有顯著的正向影響。

2.2封閉式網絡、知識基礎與創(chuàng)新催化

封閉式多樣化網絡是高網絡閉合與高知識基礎組合而成的網絡配置，兼具高連通性、緊密強聯(lián)結和知識領域分散的特點。強調緊密網絡豐富的閉包關系和知識廣度組合過程中的互補效應，組織雖然受到封閉的嵌入關系影響，但是多樣化知識能夠強化成員的認知優(yōu)勢，提升知識共享頻率和鄰域組織的創(chuàng)新性。首先，封閉式多樣化網絡具有自中心與改變者間不同領域的知識勢差，促使組織在對自身知識領域反思的同時，擴大共同知識基礎的選擇域。GHOSH et al.[40]認為組織嵌入在多樣化的網絡結構中，通過知識碰撞能夠刺激組織反思，突破現有理論的禁錮。其次，豐富的第三方連接提升了組織間信任，阻礙了錯誤信息的傳播擴散，明確了自中心與改變者間知識需求的認知意識。TORTORIELLO[14]認為雙方信息交換需要花費大量的時間和精力，第三方連接的存在改變了溝通方式，能夠從封閉的網絡中獲取多元化信息。最后，共享的第三方冗余簡化了分布式交互，僅依賴于封閉的三元結構強化知識分享意愿。GAVETTI et al.[42]認為緊密網絡提供了多樣化的信息平臺，反映了成員的集體認知，能夠通過冗余聯(lián)系識別和推斷自身知識的準確性。封閉式多樣化網絡以小米公司智能手機業(yè)務的發(fā)展為例，作為2010年成立的國產品牌，確定了“為發(fā)燒而生”的品牌戰(zhàn)略，采用基于Android深度定制的MIUI操作系統(tǒng)，推出了小米系列、Note系列和紅米系列多條手機產品線，始終采用知識多樣化的創(chuàng)新戰(zhàn)略。作為新興的中國企業(yè)，雖然市場和合作伙伴主要集中在中國，即嵌入在封閉式網絡中，但是依然催生了華米、智米、飛米等互聯(lián)網企業(yè)的發(fā)展。因此，小米公司形成了封閉式多樣化網絡，借助于這種網絡配置重塑了智能手機的商業(yè)模式，占據了中國市場的領先地位，具有較高的創(chuàng)新催化效能。

封閉式專業(yè)化網絡是高網絡閉合與低知識基礎組合而成的網絡配置，兼具高連通性、緊密強聯(lián)結和知識領域聚焦的特點。與封閉式多樣化網絡相比，雖然專業(yè)化知識也能支持伙伴的創(chuàng)新過程，但是與封閉式結構的組合過程中存在相互擠出的替代效應，缺乏異質性信息的持續(xù)涌入，成員受到群體思維的限制，導致過度嵌入的網絡缺陷。首先，網絡組織受到同質性知識基礎的認知束縛，無法克服封閉式專業(yè)化網絡的過度嵌入缺陷，固化了伙伴間知識共享模式，難以激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)意的持續(xù)涌現。WANG et al.[18]認為封閉式網絡缺乏非冗余信息的支撐，網絡成員容易受到慣性思維的限制。其次，封閉式專業(yè)化網絡內部稠密、外部稀疏的結構特征，加劇了相似成員的派系聚集，產生分裂斷層的破壞性影響，抑制了成員間的知識共享意愿。HEIDL et al.[43]認為分裂斷層的派系邊界誘發(fā)了合作沖突和聯(lián)盟消散的風險。最后，過度緊密的網絡結構會致使三元閉包功能失效，易于制定出片面甚至錯誤的決策，專業(yè)化知識的價值和準確性難以保障，進而無法識別合作伙伴的知識需求。YIN et al.[34]認為封閉式網絡中的三元關系會強化錯誤性認知，導致第三方核對無法校驗更正。封閉式專業(yè)化網絡以黑莓公司智能手機業(yè)務的發(fā)展為例，黑莓作為加拿大的手機品牌，2006年曾在美國市場占有率高達48%，與蘋果公司相同，始終堅持采用自主研發(fā)的OS系統(tǒng)，注重單一產品升級的知識專業(yè)化創(chuàng)新戰(zhàn)略。由于研發(fā)更新速度緩慢，知識攝入有限，雖然有一定數量的跨國合作企業(yè)，但是與蘋果和三星公司相比，開放性嚴重不足，手機事業(yè)不斷下滑，難以提升合作伙伴的創(chuàng)新性。因此，黑莓公司形成了封閉式專業(yè)化的網絡配置，受限于網絡配置的過度嵌入缺陷，2017年甚至永久退出了智能手機行業(yè)的歷史舞臺，其創(chuàng)新催化效能嚴重不足。

基于以上分析，本研究認為封閉式多樣化網絡與創(chuàng)新催化之間存在較強的敏感性匹配，屬于封閉式情景下的最優(yōu)網絡配置，而封閉式專業(yè)化網絡存在過度嵌入的缺陷，二者對比見圖3。

因此，本研究提出假設。

H2封閉式網絡情景下，嵌入在封閉式多樣化網絡對創(chuàng)新催化具有顯著的正向影響。

2.3動態(tài)結構洞的調節(jié)作用

結構洞生成有利于網絡組織間弱聯(lián)系和橋連接的形成，提升了鄰域組織多樣化知識的供給，但是對于4種網絡配置存在顯著差異。首先，結構洞生成強調的是“漁翁得利”的控制策略，通過異質性信息的傳播渠道，打破了封閉式專業(yè)化網絡過度嵌入的束縛，有利于產生創(chuàng)新性的觀點和創(chuàng)意。DAHLANDER et al.[37]認為結構洞生成緩解了緊密網絡知識流動性不足的缺陷。其次，結構洞生成強調開放式和多樣化的雙重結構特性，推動了網絡配置沿著不同路徑向開放式多樣化網絡轉換。BURT[13]認為結構洞生成憑借聯(lián)系的差異化策略，豐富了自身的創(chuàng)新機會和社會資本。最后，隨著時間推移，結構洞生成的數量越多，開放式和多樣化的結構特性愈明顯，網絡組織難以逃脫信息過載的沖擊，創(chuàng)新效能無法持續(xù)維系。WAL et al.[39]認為過度多樣化會導致網絡組織的風險增加，結構洞的生成數量呈現出衰減趨勢。

(a)封閉式專業(yè)化 (b)封閉式多樣化圖3 封閉式專業(yè)化網絡與封閉式多樣化網絡的對比Figure 3 Comparison of Closed-specialized Network and Closed-diverse Network

結構洞填充有利于網絡組織間弱聯(lián)系和三元閉包的形成，強化信任關系的同時傳遞給鄰域組織支持創(chuàng)新的信號，但是這一激勵機制對于4種網絡配置存在顯著差異。首先，結構洞填充強調的是通過第三方關系的“協(xié)調促進”策略形成稠密網絡，憑借隱性的慣例機制破解信息超載困境。OBSTFELD[44]認為協(xié)調促進行為有利于隱性和復雜知識的傳遞。其次，結構洞填充與生成的演化路徑相反，由于創(chuàng)新催化的最優(yōu)網絡配置存在較高的脆弱性，迫使其向強化的封閉式專業(yè)化結構特性轉變。孫笑明等[36]認為結構洞填充在稀疏網絡中的控制整合優(yōu)勢更強，但是難以適應過度緊密的外部網絡。最后，隨著時間推移，結構洞填充的數量越多，對于完全獨立的網絡組織，始終依賴于自主創(chuàng)新，可以完全規(guī)避過度嵌入、路徑鎖定的網絡風險。INGRAM et al.[45]認為結構洞填充無法保障網絡中新思想、新創(chuàng)意的持續(xù)性涌現。

基于以上分析，本研究認為結構洞生成和填充弱化了最優(yōu)網絡配置的創(chuàng)新催化效能，分別向開放式多樣化、封閉式專業(yè)化網絡轉換，見圖4，相應的作用機制難以持續(xù)。因此，本研究提出假設。

H3a結構洞生成強化封閉式專業(yè)化網絡對創(chuàng)新催化的影響，抑制開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡的創(chuàng)新催化效能，放大了開放式多樣化網絡的信息超載風險，這種作用關系隨時間的增加而減弱；

H3b結構洞填充強化開放式多樣化網絡對創(chuàng)新催化的影響，抑制開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡的創(chuàng)新催化效能，放大了封閉式專業(yè)化網絡的過度嵌入缺陷，這種作用關系隨時間的增加而減弱。

3 研究設計

3.1數據來源

(1)合作數據。通過SDC Platinum數據庫，選取創(chuàng)新活動頻繁的高科技生物制藥、通信、計算機設備和電子信息行業(yè)聯(lián)盟合作數據，提取企業(yè)間合作關系，使用3年移動時間窗口，形成合作關系的鄰接關系矩陣，生成該時間窗口下的合作關系網絡，進而對其拓撲結構進行可視化處理。其中，通過標準產業(yè)分類代碼SIC確定聯(lián)盟合作的行業(yè)類型，在此基礎上，為了避免企業(yè)樣本重復，合并母公司與子公司聯(lián)盟的數據，篩選出聯(lián)盟國為中國的212家企業(yè)作為研究樣本的焦點企業(yè)。

(2)專利數據。由于中國知識產權局SIPO專利數據庫并不包含中國企業(yè)間的專利引用數據，因此本研究選擇美國的專利數據庫UPSTO，包括專利申請?zhí)柎a、申請人代碼、專利申請日期、專利授予日期和專利引用等數據。2000年之前的數據存在缺失，同時由于發(fā)明專利從申請日到公開日有2年～3年的時滯，2015年至今的數據并不完全，最終選取2001年至2014年作為研究的時間區(qū)域，識別、提取上述聯(lián)盟合作網絡中的樣本焦點企業(yè)，篩選企業(yè)申請授權的專利和引用數據。

圖4 結構洞生成和結構洞填充的調節(jié)作用Figure 4 Moderating Effect of Generations of Structural Holes and Closing of Structural Holes

階段1：焦點組織創(chuàng)新支持階段2：領域組織實施創(chuàng)新階段3：焦點組織催化感知圖5 創(chuàng)新催化的階段劃分Figure 5 Stage Division for Catalyst of Innovation

3.2變量測量

(1)創(chuàng)新催化(catalyst of innovation,CI)。測量組織在多大程度上實現催化劑角色，幫助其他組織開展創(chuàng)新的程度。TORTORIELLO et al.[9]的研究中采用問卷題項“與該組織的合作過程中很容易產生新想法或創(chuàng)造性的解決方案”，要求調查組織評估與網絡中所有其他組織的創(chuàng)新催化程度，但是由于網絡中的組織數目眾多，實施問卷方式難度較大。因此，本研究根據技術創(chuàng)新網絡的特點，依賴專利數據針對創(chuàng)新催化的概念測量進行改進，將其過程分解為：焦點組織創(chuàng)新支持、鄰域組織實施創(chuàng)新、焦點組織催化感知3個階段，見圖5。鄰域組織引用焦點組織專利獲得創(chuàng)新支持，通過申請專利實施創(chuàng)新。同時由于合作關系的雙向性，焦點組織能夠得到鄰域組織的創(chuàng)新反饋，感知自身承擔催化劑角色的程度。

①焦點組織創(chuàng)新支持階段。為了評估焦點組織對鄰域組織的創(chuàng)新貢獻，采用過去3年時間窗口下鄰域組織引用焦點組織專利數占鄰域組織總引用專利數的比值表示，其計算式為

(1)

其中，PCi,j,t為t年i焦點組織促進j組織創(chuàng)新的貢獻比率，RPi,j,k為k年j組織引用i焦點組織專利的數量，TPj,t為t年j組織引用的所有專利數量。

②鄰域組織實施創(chuàng)新階段。為了評估鄰域組織開展創(chuàng)新的程度，采用專利申請授權數據表征組織的創(chuàng)新性。由于專利授權具有時滯期，搜索鄰域組織在3年內申請并授權的發(fā)明專利數，對其進行自然對數轉換，令Pj,t為t年j組織申請并授權的發(fā)明專利數。

③焦點組織催化感知階段。即鄰域組織引用焦點組織專利開展創(chuàng)新，申請專利后焦點組織得到的反饋。借鑒TORTORIELLO et al.[9]的加權處理方法，采用焦點組織對鄰域組織創(chuàng)新的貢獻比率與鄰域組織創(chuàng)新性相乘，表征焦點組織自身感知到催化鄰域組織的創(chuàng)新程度。其計算式為

CIi,j,t=PCi,j,t·lnPj,t

(2)

其中，CIi,j,t為t年i焦點組織感知到自身對j組織的創(chuàng)新催化程度。

(2)網絡閉合(network closure,NC)。由于網絡閉合是判斷結構開放性和封閉性的標準，可以通過焦點組織局部的自中心網絡緊密程度表征。借鑒WAL et al.[39]的研究成果，采用組織間關系數與所有可能關系數總和的比值表示，其計算式為

(3)

(3)知識基礎(knowledge base,KB)。由于知識基礎是判斷知識專業(yè)化和多樣化的標準，通過測量組織在不同技術知識領域的資源分配比率表征。借鑒LAHIRI[46]和劉巖等[47]的研究成果，采用不同類別專利占比的信息熵進行測量，熵值越小表示組織的技術知識集中于單一領域，知識專業(yè)化程度高，熵值越大知識多樣化程度越高。其計算式為

(4)

其中，KBi,t為t年i焦點組織的知識基礎值，m為國際專利分類的大類，pi,m,t為t年i焦點組織在m專利分類上發(fā)明專利數占所有專利數的比例，N為專利分類的類別總數。

(4)動態(tài)結構洞(dynamic structural holes,DSH)。由于動態(tài)結構洞需要表征限制系數的變動趨勢[21]，因此，采用各組織不同時刻的限制系數差值表示，忽略未發(fā)生變動的組織(即限制系數差值為0)。其計算式為

q≠i≠j

(5)

其中，ΔCi(t+1),it為(t+1)年與t年i焦點組織自中心網絡限制系數的差值，q為i和j共同的第三方鄰域組織，pi,j,(t+1)為(t+1)年i焦點組織所有鄰域組織中j所占的權重比率，pi,j,t為t年i焦點組織所有鄰域組織中j所占的權重比率，pi,q,(t+1)為(t+1)年i焦點組織的所有鄰域組織中q所占的權重比率，pi,q,t為t年i焦點組織的所有鄰域組織中q所占的權重比率，pq,j,(t+1)為(t+1)年q組織的所有鄰域組織中j所占的權重比率，pq,j,t為t年q組織的所有鄰域組織中j所占的權重比率。

結構洞生成(generations of structural holes,GSH)。網絡組織的限制系數減幅越大的組織越多，結構洞生成的數量越多。其計算式為

(6)

其中，GSHt+1為(t+1)年的結構洞生成指數，表示網絡中I個組織限制系數降低的平均程度；I為網絡中限制系數降低的組織總數。ΔCi(t+1),it<0表示i組織的限制系數降低。

結構洞填充(closing of structural holes,CSH)。與結構洞生成相反，網絡中限制系數增幅越大的組織越多，填充的結構洞數量越多。其計算式為

(7)

其中，CSHt+1為(t+1)年的結構洞填充指數，表示網絡中D個組織限制系數增加的平均程度；D為網絡中限制系數增加的組織總數。ΔCi(t+1),it>0表示i組織的限制系數增加。

(5)控制變量。選取網絡規(guī)模、知識儲量和中介中心性作為控制變量。網絡規(guī)模是不同時間窗口下的企業(yè)數量，直接反映網絡中知識資源的豐富程度；知識儲量采用樣本企業(yè)過去3年內獲批的專利數量進行測量，直接反映了企業(yè)以往的創(chuàng)新積累；中介中心性越大反映了節(jié)點的知識控制和傳播能力越強，對提升伙伴企業(yè)的創(chuàng)新能力具有重要影響。

4 數據分析和結果

4.1網絡結構的描述性統(tǒng)計

根據3年的時間窗口，2001年至2014年可劃分為12個創(chuàng)新網絡，計算每一移動時間窗口下的網絡結構特征，包括網絡規(guī)模、邊數、網絡密度、平均路徑長度、平均聚集系數和模塊化Q值，具體數據見表1。

由表1可知，網絡規(guī)模的節(jié)點數和邊數不斷增長，網絡密度逐年降低，平均路徑長度呈現出波動性增長的趨勢，平均聚集系數先減少后增加。模塊性指標Q值均大于0.300，存在明顯的社群現象，呈現出多社群的聚合趨勢，焦點企業(yè)作為研究樣本嵌入在復雜的合作網絡內。圖6給出2004年～2006年、2008年～2010年和2012年～2014年3個時間窗口下的整體網絡結構。

各個測量變量的描述性統(tǒng)計和相關系數見表2，變量間不存在較強的相關關系，相關系數均小于0.700。方差膨脹因子取值范圍均小于上限閾值10，容忍度大于下限閾值0.100，結果表明變量間不存在明顯的多重共線性。

4.2回歸分析

本研究采用多元回歸分析驗證研究假設，共構建6個子模型，模型1檢驗控制變量對創(chuàng)新催化的影響，模型2檢驗自變量的直接效應，模型3檢驗網絡閉合與知識基礎的交互效應，模型4和模型5分別檢驗結構洞生成和填充的調節(jié)作用，模型6加入所有交互項。回歸分析結果見表3。

表1 網絡結構特征Table 1 Characteristics of Network Structure

(a)2004年～2006年 (b)2008年～2010年 (c)2012年～2014年

圖6 不同時間窗口下的整體網絡結構Figure 6 Global Network Structures under Different Time Window

注：*為p<0.050，**為p<0.010，***為p<0.001，下同。

4.3檢驗結果和討論

(1)網絡閉合與知識基礎對創(chuàng)新催化的交互作用檢驗

由模型2可知，網絡閉合和知識基礎對創(chuàng)新催化的直接效應不顯著，在模型3中加入交互項，網絡閉合與知識基礎的交互對創(chuàng)新催化存在顯著正向影響，β=0.294,p<0.001。說明單一的網絡閉合和知識基礎均無法激活組織間的創(chuàng)新催化，只有在兩者的協(xié)同作用下才能促進創(chuàng)新催化的效能發(fā)揮。網絡閉合的結構特性和知識基礎的資源特性是創(chuàng)新催化劑作用發(fā)揮的條件。

由于單純交互效應的顯著性無法判斷組織對網絡閉合和知識基礎的選擇性偏好，需要對開放式、封閉式網絡閉合以及專業(yè)化、多樣化知識基礎的二元組合進行分析。以網絡閉合和知識基礎的均值加減一個標準差代入回歸模型中，圖7為網絡閉合與知識基礎的交互作用圖示。

圖7 網絡閉合與知識基礎的交互作用Figure 7 Interaction Effects between Network Closure and Knowledge Base

由圖7可知，一方面，在網絡閉合較低的條件下，嵌入在開放式專業(yè)化網絡比開放式多樣化網絡具有較高的創(chuàng)新催化作用。在網絡閉合較高的條件下，嵌入在封閉式多樣化網絡比封閉式專業(yè)化網絡具有較高的創(chuàng)新催化作用。另一方面，當組織的知識多樣化程度較高時，網絡閉合與創(chuàng)新催化正相關，當組織的知識專業(yè)化程度較高時，網絡閉合與創(chuàng)新催化負相關。因此，開放式專業(yè)化網絡和封閉式多樣化網絡是網絡閉合與知識基礎的最優(yōu)匹配，能夠最大程度地催化組織創(chuàng)新。H1和H2得到驗證。結論也驗證了TATARYNOWICZ et al.[1]、WAL et al.[39]和徐可等[48]的觀點，創(chuàng)新組織存在著網絡結構與知識基礎的雙重選擇偏好。同時，圖7顯示，封閉式多樣化網絡的創(chuàng)新催化效能高于開放式專業(yè)化網絡。但是受到組織嵌入的網絡結構或自身知識基礎限制，網絡組織難以同時追求兩方面的改進，實現網絡閉合與知識基礎的優(yōu)勢互補是實現創(chuàng)新催化的有效途徑。為了提升組織的創(chuàng)新催化效能，當組織嵌入在封閉式網絡時，需要依賴遠程搜尋加深探索式學習，提升知識的多樣化水平；當組織嵌入在開放式網絡時，需要依賴本地搜索穩(wěn)固組織的利用式學習，提升知識的專業(yè)化水平，這也符合悖論整合理論的權變思想[49]。

(2)結構洞生成的調節(jié)作用檢驗

由模型4可知，結構洞生成、網絡閉合與知識基礎的三項交互對創(chuàng)新催化存在顯著負向影響，β=-0.136,p<0.010；由模型5可知，結構洞填充、網絡閉合與知識基礎的三項交互對創(chuàng)新催化存在顯著負向影響，β=-0.101,p<0.050；完整的回歸模型6中得到同樣的結果。為了清晰呈現這一交互作用，根據結構洞生成和結構洞填充值小于或大于平均值，將樣本分別集結為低、高結構洞生成組和低、高結構洞填充組，應用方差分析檢驗，結果顯示低結構洞生成與高結構洞生成組間數據存在顯著差異，F=185.214,p<0.001；低結構洞填充與高結構洞填充組間數據存在顯著差異，F=327.214,p<0.001。圖8和圖9分別為結構洞生成和填充對網絡閉合與知識基礎交互效應的調節(jié)作用圖示。

由圖8和圖9可知，當結構洞生成(結構洞填充)較低時，開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡的創(chuàng)新催化效能高于開放式多樣化和封閉式專業(yè)化網絡。當結構洞生成(結構洞填充)較高時，開放式多樣化和封閉式專業(yè)化網絡的創(chuàng)新催化效能高于開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡。因此，隨著結構洞生成(結構洞填充)指數的不斷增加，雖然抑制了網絡閉合與知識基礎對創(chuàng)新催化促進作用的最優(yōu)匹配，但是加強了開放式多樣化和封閉式專業(yè)化兩種非最優(yōu)匹配的創(chuàng)新催化效能。H3a和H3b的調節(jié)效應得到部分驗證，并未放大開放式多樣化網絡信息過載和封閉式專業(yè)化網絡過度嵌入的風險，究其原因可能是結構洞過度的生成和填充行為導致網絡結構的功能缺失，僅能依賴自身和伙伴的知識基礎開展創(chuàng)新，實現創(chuàng)新角色的逐步轉換。

(3)調節(jié)作用的時效性檢驗

為了進一步檢驗動態(tài)結構洞調節(jié)作用的時間持續(xù)性，分別以(t+1)、(t+2)和(t+3)各年的創(chuàng)新催化程度為因變量進行分組回歸分析，結果見表4。

無論低或高結構洞生成，t年網絡閉合與知識基礎的交互項對之后連續(xù)3年創(chuàng)新催化的影響顯著，在低結構洞生成的樣本組中顯著為正，(t+1)年,β=0.325,p<0.010；(t+2)年,β=0.313,p<0.010；(t+3)年,β=0.304,p<0.010。在高結構洞生成的樣本組中顯著為負，(t+1)年,β=-0.285,p<0.010；(t+2)年,β=-0.281,p<0.010；(t+3)年,β=-0.197,p<0.050。因此，H3a中的調節(jié)效應的時效性假設未得到驗證，結構洞生成的調節(jié)作用能在較長一段時間內保持。究其原因，結構洞生成的弱聯(lián)系和橋連接優(yōu)勢遠大于信息超載的負面效應，網絡組織依賴這一控制優(yōu)勢能夠克服時間束縛，促使效能發(fā)揮更加持久。

(a)低結構洞生成 (b)高結構洞生成圖8 結構洞生成的調節(jié)作用Figure 8 Moderating Effects of Generations of Structural Holes

(a)低結構洞填充 (b)高結構洞填充圖9 結構洞填充的調節(jié)作用Figure 9 Moderating Effects of Closing of Structural Holes

無論低或高結構洞填充，t年網絡閉合與知識基礎的交互項僅對(t+1)年創(chuàng)新催化的影響顯著。在低結構洞填充的樣本組中，(t+1)年,β=0.264,p<0.010；(t+2)年,β=0.221,p>0.050；(t+3)年,β=0.209,p>0.050。在高結構洞生成的樣本組中，(t+1)年,β=-0.306,p<0.010；(t+2)年,β=-0.264,p>0.050；(t+3)年,β=-0.233,p>0.050。因此，H3b中的調節(jié)效應的時效性假設得到驗證，結構洞填充的調節(jié)作用會隨時間的增加而減弱。這也驗證了XIAO et al.[50]和孫笑明等[36]的觀點，結構洞填充雖然對提高創(chuàng)新績效具有重要作用，但是這一促進效能僅在較短的時間內維持。

5 結論

創(chuàng)新催化需要發(fā)揮二維網絡閉合和知識基礎的創(chuàng)新優(yōu)勢，同時結合結構洞的動態(tài)協(xié)同演化過程才能實現網絡成員創(chuàng)新催化劑角色的轉變。本研究基于悖論整合視角，研究網絡閉合與知識基礎的交互對創(chuàng)新催化的差異性影響以及結構洞生成和填充的調節(jié)作用，結合中國合作創(chuàng)新實踐數據進行實證分析。研究結果表明，①開放式和封閉式網絡閉合、專業(yè)化和多樣化知識基礎與動態(tài)結構洞生成和填充的多維匹配是實現創(chuàng)新催化的最小功能集，其內部構成的悖論整合是破解創(chuàng)新催化選擇偏好的關鍵途徑。②開放式專業(yè)化網絡和封閉式多樣化網絡是創(chuàng)新催化的最優(yōu)網絡配置，對創(chuàng)新催化均存在顯著的正向作用，而開放式多樣化和封閉式專業(yè)化網絡存在信息過載和過度嵌入的網絡缺陷，難以形成支持創(chuàng)新和催化伙伴創(chuàng)新的過程。③結構洞生成和填充負向調節(jié)網絡閉合與知識基礎對創(chuàng)新催化的交互效應，并且存在作用效能的時效差異。結構洞生成和填充強化了開放式多樣化和封閉式專業(yè)化網絡的創(chuàng)新催化效能，抑制了開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡對創(chuàng)新催化的促進作用。結構洞生成的促進作用能夠在較長一段時間內持續(xù)，而結構洞填充的調節(jié)效能隨時間的增加而減弱。

表4 分組回歸分析結果Table 4 Regression Analysis Results of Different Groups

研究結論具有重要的理論意義。①聚焦于創(chuàng)新催化劑的關鍵生態(tài)角色，選取網絡閉合和知識基礎的微觀構成作為切入點，系統(tǒng)全面地揭示開放式和封閉式網絡閉合與專業(yè)化和多樣化知識基礎的交互組合對創(chuàng)新催化的影響，拓展和豐富了技術創(chuàng)新網絡中創(chuàng)新催化涌現的支撐條件及其網絡選擇偏好。跳出了現有創(chuàng)新催化研究中TORTORIELLO et al.[9]對于多樣化知識派系宏觀一體化的條件認知，采用權變組合策略整合了微觀構成的創(chuàng)新悖論，形成了創(chuàng)新催化開放式專業(yè)化、開放式多樣化、封閉式專業(yè)化和封閉式多樣化4種網絡配置的支撐條件，識別了開放式專業(yè)化和封閉式多樣化網絡的選擇偏好，這一發(fā)現為破解創(chuàng)新催化的過程黑箱、構建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)提供了重要的理論依據。②將結構洞生成和結構洞填充兩種動態(tài)變化納入到創(chuàng)新催化的研究框架，探討動態(tài)結構洞在網絡閉合與知識基礎交互與創(chuàng)新催化之間的調節(jié)作用，厘清了動態(tài)結構洞在促進創(chuàng)新催化網絡配置間的轉化機制。已有研究大多集中于結構洞在推動網絡演化中的關鍵作用[13,51]，本研究響應了QUINTANE et al.[35]對于動態(tài)結構洞的呼吁，將創(chuàng)新催化與動態(tài)網絡理論相關聯(lián)，識別出了結構洞生成和結構洞填充負向調節(jié)作用的共性、差異和時效特征，研究結論確認了動態(tài)結構洞在網絡閉合和知識基礎與創(chuàng)新催化協(xié)同演化過程中的締結作用，豐富了動態(tài)結構洞的作用邊界探討，詮釋了創(chuàng)新催化效能發(fā)揮的情景依賴性。

研究結論可以為創(chuàng)新企業(yè)的網絡化成長提供新思路，實踐啟示包括：①建立企業(yè)管理者對創(chuàng)新生態(tài)角色的權變性認知，從傳統(tǒng)創(chuàng)新者向創(chuàng)新催化者轉變。由于中國高科技企業(yè)深受儒家自中心思想束縛，網絡化的合作模式難以突破技術創(chuàng)新發(fā)展的瓶頸。為了推動企業(yè)獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢，創(chuàng)新催化的關鍵角色就顯得尤為重要，網絡中先發(fā)企業(yè)通過創(chuàng)新論壇、創(chuàng)新咖啡等活動向后發(fā)企業(yè)提供知識資源支撐，后發(fā)企業(yè)向先發(fā)企業(yè)反饋提供互補性資產，形成健康運轉的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。②強化企業(yè)管理者對技術與合作的戰(zhàn)略組合型決策，政府相關部門根據網絡化需求制定政策引導合作平臺構建。由于中國高科技企業(yè)處于高權力距離的制度背景中，為了激活企業(yè)間的協(xié)同創(chuàng)新戰(zhàn)略，創(chuàng)新催化的最優(yōu)網絡配置就顯得不可或缺。針對技術范圍單一的高技術企業(yè)，增加研發(fā)投入，制定政策支持孵化器和科技園等基礎設施建設，組建合作聯(lián)盟打造開放式網絡。針對技術范圍分散的高技術企業(yè)，適度的縮減研發(fā)投入，制定政策抬高技術準入門檻，限制聯(lián)盟擴張，鼓勵深化現有合作，打造封閉式網絡。③實施與企業(yè)嵌入網絡化環(huán)境相匹配的關系模式，通過“尋洞策略”和“補洞策略”實現創(chuàng)新共贏。由于中國高科技企業(yè)強調集體主義奉獻文化，與西方個人主義文化下單一結構洞生成的合作傾向不同，需要權變性觸發(fā)結構洞生成和填充。在緊密的合作圈子中開展“尋洞策略”，鼓勵較大技術距離的企業(yè)間合作，加強圈外聯(lián)系，防止發(fā)生過度嵌入現象；在松散的合作聯(lián)盟中開展“補洞策略”，推動相似技術企業(yè)的深化合作，穩(wěn)固關系紐帶。

本研究尚存在一定局限性。①研究采用專利申請和引用數據間接測量組織的創(chuàng)新催化感知程度，未采用組織間的調查問卷獲取創(chuàng)新催化的評估矩陣。②研究忽略了網絡閉合與知識基礎的交互對創(chuàng)新與創(chuàng)新催化之間的差異性比較，以及演化過程中網絡閉合時間序列的因果關系。因此，在未來的研究中可采取專利數據與問卷調查兩種相結合的方式測量創(chuàng)新催化，擴展分析創(chuàng)新與創(chuàng)新催化的協(xié)同演化機理是進一步的研究重點。

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FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China(71372171,71572146,71502090)

Biography:WEI Long is a Ph.D candidate in the Economics and Management School at Xi′an University of Technology. His research interests include technological innovation management and complex network. His representative paper titled “The impact of routines replication on technological innovation network evolution” was published in theStudiesinScienceofScience(Issue 1, 2017). E-mail：15446655@qq.com

DANG Xinghua, doctor in management, is a professor in the Economics and Management School at Xi′an University of Technology. His research interests include governance theory of network organization and technological innovation management. His representative paper titled “Impacts of ambidextrous innovation on network routines in different inter-organizational trust contexts” was published in theJournalofManagementScience(Issue 4, 2013). E-mail：gsg1005@sina.com

NetworkClosure,KnowledgeBaseandtheCatalystofInnovation:TheModeratingEffectofDynamicStructuralHoles

WEI Long，DANG Xinghua

Economics and Management School, Xi′an University of Technology, Xi′an 710054, China

With Chinese economic development has entered the New Normal, technological innovation network has evolved into an innovative ecosystem with different types of innovation roles. The catalyst of innovation is the key process that relies on the diverse knowledge clique. However existing studies ignored not only the micro composition of knowledge base and network closure, but also the innovation paradox between them. The research on dynamic co-evolution among knowledge base, network closure and the catalyst of innovation is still far from expected. To uncover the catalyst of innovation mechanism in technology innovation network is becoming an important unresolved theoretical problem.

From the perspective of paradox integration, this paper first analyzed not only innovation paradox of network closure between open networks and closed networks, but also knowledge base between specialized knowledge and diverse knowledge. Then this paper investigated the interaction effects between network closure and knowledge base. It also examined the moderating effect of dynamic structural holes. Then an empirical test was conducted by social network analysis and multiple regressions model with strong R&D cooperation intensity industry. Our study empirically analyzed the data from SDC Platinum and UPSTO with the high-tech firms in China.

The results show that: Network closure, knowledge base and dynamic structural holes are the key conditions for the catalyst of innovation. The open-specialized network has significant positive relationship with catalyst of innovation, meanwhile the open-diverse network may cause information overload. The closed-diverse network has significant positive relationship with catalyst of innovation, meanwhile the closed-specialized network may cause over-embedded. The generations of structural holes and closure of structural holes enhance the promotion effect on open-diverse network and closed-specialized network, yet have inhibitory effect on open-specialized network and closed-diverse network. The moderating effect of generations of structural holes can persist yet the moderating effect of closure of structural holes will evade over time.

The above results can reveal the mechanism of innovation catalyst and the best network configuration with different situation. This study provides practical guidance for network organizations to improve their innovation performances so as to construct innovative ecosystem given the context of China.

technology innovation network；catalyst of innovation；network closure；knowledge base；dynamic structural holes

Date:November 10th, 2016

DateApril 16th, 2017

F273.1

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2017.03.008

1672-0334(2017)03-0083-14

2016-11-10修返日期2017-04-16

國家自然科學基金(71372171,71572146,71502090)

魏龍，西安理工大學經濟與管理學院博士研究生，研究方向為技術創(chuàng)新管理和復雜網絡等，代表性學術成果為“慣例復制行為對技術創(chuàng)新網絡演化的影響研究”，發(fā)表在2017年第1期《科學學研究》，E-mail：15446655@qq.com

黨興華，管理學博士，西安理工大學經濟與管理學院教授，研究方向為網絡組織治理和技術創(chuàng)新管理等，代表性學術成果為“不同信任情景下雙元創(chuàng)新對網絡慣例的影響”，發(fā)表在2013年第4期《管理科學》，E-mail：gsg1005@sina.com

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