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        知識搜索對創(chuàng)新績效的影響:知識基礎(chǔ)的曲線調(diào)節(jié)作用

        2019-08-17 08:19:00張志鑫
        中央財經(jīng)大學學報 2019年8期
        關(guān)鍵詞:負向寬度基礎(chǔ)

        張志鑫 梁 阜

        一、引言

        創(chuàng)新是組織持續(xù)發(fā)展和追求卓越的關(guān)鍵驅(qū)動力量。知識搜索是組織創(chuàng)新的重要策略之一(瞿孫平等,2017[1]),組織通過知識搜索能夠解決創(chuàng)新進程所面臨的困境,有利于實現(xiàn)創(chuàng)新績效。目前,關(guān)于知識搜索與組織創(chuàng)新關(guān)系方面的研究取得了一系列成果,其中,通過將知識搜索劃分為知識搜索寬度和知識搜索深度以探討影響組織創(chuàng)新績效作用機理的問題已有學者涉足,但是在探討有關(guān)該影響過程究竟是線性關(guān)系還是存在某種“過猶不及”的非線性關(guān)系問題的結(jié)論上存在分歧,因此有必要進一步探討知識搜索寬度和知識搜索深度是如何影響組織創(chuàng)新績效以及是否具有普遍意義的“過猶不及”拐點效應問題。筆者基于知識基礎(chǔ)理論,深入探索知識基礎(chǔ)寬度和知識基礎(chǔ)深度如何曲線調(diào)節(jié)知識搜索與組織創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。

        二、文獻回顧與研究假設

        (一)文獻回顧

        創(chuàng)新搜索理論指出,組織借助知識搜索充實和完善知識存儲庫,并對知識要素進行開拓性融合和運用,旨在解決和治理組織創(chuàng)新問題(Laursen和Salter,2006[2])。Katila和Ahuja(2002)[3]提出知識搜索并非單一維度結(jié)構(gòu)體,而是由搜索寬度和搜索深度錨定知識搜索。知識搜索寬度是指組織挖掘和掃描外部領(lǐng)域新知識的寬泛幅度;知識搜索深度是指組織持續(xù)運用現(xiàn)有知識的頻率和強度。之后,學術(shù)界通過搜索寬度和搜索深度為切入方向,探討知識搜索影響組織創(chuàng)新的作用機理問題。其中:Chen等(2011)[4]通過對中國企業(yè)進行調(diào)研發(fā)現(xiàn),知識搜索寬度和搜索深度對組織創(chuàng)新具有重要影響。趙息和李文亮(2016)[5]通過對高新技術(shù)企業(yè)展開實證研究,結(jié)果表明知識搜索深度對突破式創(chuàng)新具有正向推動作用,而知識搜索寬度對突破式創(chuàng)新的影響并未得到數(shù)據(jù)支持。Laursen和Salter(2006)[2]認為知識搜索寬度有利于組織創(chuàng)新,但是過度的寬度搜索會抑制創(chuàng)新。Guo等(2015)[6]指出若外部環(huán)境具有高度動態(tài)性時,知識搜索深度在推動組織創(chuàng)新方面發(fā)揮正向作用。秦鵬飛等(2019)[7]認為知識搜索寬度和搜索深度對組織創(chuàng)新能力具有倒U型影響。李奉書和黃婧涵(2018)[8]以高新技術(shù)聯(lián)盟企業(yè)作為樣本并構(gòu)建調(diào)節(jié)中介模型,結(jié)果表明知識搜索寬度和知識搜索深度是技術(shù)創(chuàng)新績效的近端正向預測變量。

        通過文獻梳理可知,學術(shù)界關(guān)于知識搜索對組織創(chuàng)新的研究結(jié)論并未達成一致。部分學者認為知識搜索寬度和知識搜索深度對組織創(chuàng)新具有線性關(guān)系,但另外一些學者指出知識搜索寬度和知識搜索深度與組織創(chuàng)新呈現(xiàn)“過猶不及”效應。本文基于上述學術(shù)爭論以及創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的現(xiàn)狀,依據(jù)知識基礎(chǔ)理論進一步探討知識搜索如何影響組織創(chuàng)新績效及其邊界條件。

        (二)知識搜索寬度對組織創(chuàng)新績效的影響

        伴隨著知識搜索寬度的擴展,組織更容易捕獲相對豐富的、多樣化和特點鮮明的觀點、信息和資源,繼而提升知識的完備性和全面性,確保知識整合的質(zhì)量和效果。Chesbrough和Rosenbloom(2002)[9]認為組織需要從外部環(huán)境中獲取新技術(shù)和新市場知識,寬泛的外部知識搜索有助于組織收集和選擇跨邊界的外圍知識,為組織提供現(xiàn)有屬地之外的非冗余知識(March,1991[10])。Sofka和Grimpe(2010)[11]指出廣泛的外部知識搜索促使組織汲取有價值的、實用性的知識,不僅充實企業(yè)現(xiàn)有知識庫存的數(shù)量和種類,而且多重來源的知識有助于組織培育獨樹一幟的創(chuàng)新視角和獨具匠心的思維方式,并通過研發(fā)、設計和生產(chǎn)制造等流程實現(xiàn)組織創(chuàng)新。由此可見,知識搜索寬度對于提升組織創(chuàng)新績效具有重要作用。然而,若組織過于聚焦知識搜索寬度,則可能激發(fā)“過猶不及”的反轉(zhuǎn)效應,造成組織創(chuàng)新績效的降低。其原因在于:一是大面積的知識搜索寬度會降低組織控制知識搜索渠道源的靈活性,造成組織認知、解讀和運用知識的困難,導致組織難以激活創(chuàng)新“基因”,組織創(chuàng)新績效受到抑制(Leiponen和Helfat,2010[12]);二是知識搜索寬度的擴展勢必造成知識治理費用逐步遞增,加之組織難以預先辨識何種類別的知識對創(chuàng)新績效發(fā)揮推動作用和強化效果,導致創(chuàng)新邊際產(chǎn)出逐步減弱,以及降低知識規(guī)模作用并削弱其創(chuàng)新效應(Fleming和Sorenson,2004[13]),組織創(chuàng)新績效由此受阻;三是寬幅的知識搜索一旦超過組織現(xiàn)有的學習能力時,將降低組織對多元知識的吸收和攝取,極易誘發(fā)知識的“消化不良”,最終催生知識高度冗余性(葉江峰等,2015[14])。進一步地,伴隨著知識搜索面積的延伸,組織會持續(xù)獲取種類繁多的遠程知識,難以洞悉多元知識元素的內(nèi)涵、特質(zhì)、質(zhì)量以及潛在關(guān)聯(lián)(Kotha等,2012[15])。由此可知,過度的知識搜索寬度會導致組織創(chuàng)新遭遇高程度風險。

        假設1:知識搜索寬度對組織創(chuàng)新績效的影響呈倒U型。

        (三)知識搜索深度對組織創(chuàng)新績效的影響

        知識搜索深度強調(diào)組織在縱深方向上獲取知識的強度,以及整合、利用現(xiàn)有知識的能力。一方面,知識搜索深度增加組織識別、解讀和運用現(xiàn)有知識的能力,確保知識搜索深度所獲取知識的有效性。深度知識搜索幫助組織降低知識管理過程中無謂的成本損耗,為組織實施創(chuàng)新活動奠定良好基礎(chǔ)。另一方面,深度的知識搜索加速組織現(xiàn)有知識與外部知識的嵌入、交叉和嫁接,通過合理的利用、轉(zhuǎn)換和融合將零細化、無規(guī)則分布的信息、線索和情報等知識要素重構(gòu)為有序化、系統(tǒng)化和編制化的全新知識結(jié)構(gòu)體(韻江等,2015[16]),有效加強組織的適應性應對。進一步,深入窺探和挖掘特定知識領(lǐng)域,有利于組織更好地領(lǐng)悟知識的全貌、特點、適用范疇和潛在瑕疵,有效地將搜索的知識輸入至新產(chǎn)品開發(fā)、新穎方案設計和管理流程再造等創(chuàng)新活動中,提升知識“原材料”轉(zhuǎn)化至創(chuàng)造性“成品”的輸出“功率”(Kaplan和Vakili,2014[17])。由此可見,知識搜索深度提升組織創(chuàng)新績效。然而,知識搜索深度所帶來的良性結(jié)果并非持續(xù)存在,超過一定程度后,有可能產(chǎn)生逆轉(zhuǎn)并催生消極效應。一方面,創(chuàng)新搜索理論指出知識路線的拓展渠道具有范圍性,一旦接近固有極限,知識搜索行為會誘發(fā)邊際效用遞減(Dosi,1988[18])。過于強調(diào)深度知識搜索通常是對高度相關(guān)的、多重性的知識要素展開機械式搜尋,造成組織在現(xiàn)有知識存儲庫中無法獲取更多的邊際創(chuàng)造性和價值增值性。另一方面,知識搜索一旦過于聚焦縱深方向,易于將知識搜索視角局限于現(xiàn)有知識庫存內(nèi)部,形成認知慣性和功能定勢,陷入創(chuàng)新“核心剛性”的惡性循環(huán)當中(Wu等,2014[19])。

        假設2:知識搜索深度對組織創(chuàng)新績效的影響呈倒U型。

        (四)知識基礎(chǔ)寬度的曲線調(diào)節(jié)作用

        知識基礎(chǔ)理論表明,組織是知識元素相互耦合的有機體,知識基礎(chǔ)促進組織高效地甄別、吸收和運用高價值的知識,提升知識的利用效果,改善組織創(chuàng)新水平(Sampson,2007[20])。以往研究將組織知識基礎(chǔ)劃分為知識基礎(chǔ)寬度和知識基礎(chǔ)深度,本研究同樣采用知識基礎(chǔ)寬度和知識基礎(chǔ)深度闡述組織知識基礎(chǔ)的曲線調(diào)節(jié)作用。

        知識基礎(chǔ)寬度是指組織所擁有知識的豐裕程度,凸顯知識基礎(chǔ)的橫向維度(蔡虹等,2013[21])。本研究認為,雖然過多的知識搜索深度對組織創(chuàng)新績效具有消極后效,但是知識基礎(chǔ)寬度可能會抑制此負向效應。首先,知識基礎(chǔ)寬度拓寬組織的創(chuàng)新渠道,促使組織準確地將知識搜索深度帶來的同質(zhì)性知識進行重組、內(nèi)化和整合,利于創(chuàng)新目標按照預定進度持續(xù)推進(Higgins和Rodriguez,2006[22]),從而實現(xiàn)創(chuàng)新資源的“帕累托最優(yōu)化”。其次,知識基礎(chǔ)寬度幫助組織對深度搜索獲取的知識、信息等元素歸納、總結(jié)和剖析,更為容易地識別、重構(gòu)和創(chuàng)造新知識,催生新穎創(chuàng)意和創(chuàng)新活動,由此增加組織創(chuàng)新成功的概率(George等,2008[23]),以及解鎖和釋放過多的知識深度搜索所引致的“核心剛性”錨定效應。最后,持續(xù)關(guān)注知識搜索深度意味著組織知識探索僅停留在熟識的、慣常的區(qū)域范圍內(nèi)部,誘發(fā)“短程搜索”傾向,不利于啟迪性、發(fā)散性和創(chuàng)造性思想的活躍、催化和涌現(xiàn)。但是知識基礎(chǔ)寬度幫助組織深度搜索不會完全框定在狹窄的局部界限內(nèi),由此減弱“短程搜索”的短視和缺陷(Rosenkopf和Nerkar,2001[24]),確保知識搜索的預期創(chuàng)新效果,以及激發(fā)更多數(shù)量和質(zhì)量的創(chuàng)新結(jié)果產(chǎn)出。

        假設3:組織知識基礎(chǔ)寬度緩沖過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響。

        本研究認為組織知識基礎(chǔ)寬度強化過多的知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的負向效應。其原因在于:一是組織在更廣泛的分布范圍內(nèi)展開搜索活動將獲取內(nèi)容雜亂的、結(jié)構(gòu)不完整的、差異性顯著的知識元素,加重組織內(nèi)部知識整合、吸收和消化的負擔,而伴隨著組織基礎(chǔ)寬度的增加,組織內(nèi)部就越難以塑造穩(wěn)定的知識框架體系,更難以將搜索的知識高效地轉(zhuǎn)移至創(chuàng)新進程中(曾德明等,2015[25]),最終抑制創(chuàng)新績效的涌現(xiàn);二是知識寬度搜索的掃描半徑越長,造成組織耗費更多的注意力資源和搜索成本,導致知識搜索代價超過預期收益(曹勇等,2017[26]),繼而掩蓋知識規(guī)模效應并削弱組織創(chuàng)新績效;三是過于強調(diào)知識寬度搜索造成組織難以針對特定領(lǐng)域的知識進行收集、探究和細化,容易忽視具有指向性的或是獨辟蹊徑的搜索方向(梁阜和張志鑫,2019[27]),知識基礎(chǔ)寬度越寬則越加劇組織盲目搜索而引致的創(chuàng)新低效和創(chuàng)新資源不必要的消耗。

        假設4:組織知識基礎(chǔ)寬度增大過多的知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的負向影響。

        (五)知識基礎(chǔ)深度的曲線調(diào)節(jié)作用

        知識基礎(chǔ)深度是指組織對擁有知識的熟悉程度,凸顯知識基礎(chǔ)的縱向維度。本研究認為知識基礎(chǔ)深度能夠緩沖過多的知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的負向影響。其原因在于:第一,足夠的知識基礎(chǔ)深度表明組織對相關(guān)領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和特點較為熟悉,知識存量相對豐富,便于對知識寬度搜索所帶來的知識元素進行辨識、選擇和判定,有利于知識元素的組合和創(chuàng)造(Rosenkopf,2001[24]);第二,知識基礎(chǔ)深度越深,表明現(xiàn)有知識的利用循環(huán)較為頻繁,組織內(nèi)部形成對知識溝通、轉(zhuǎn)移的規(guī)則以及規(guī)范化的知識運用步驟(Macher和Boerner,2012[28]),有利于知識元素的流通、滲透和躍遷,強化組織創(chuàng)新能力;第三,知識搜索掃描范圍越大,組織會收獲攜有革新潛質(zhì)的遠距離知識,難以在有限的認知條件下探明不同知識元素的內(nèi)涵、特征以及潛在相關(guān)性,而知識基礎(chǔ)深度幫助組織在廣域范圍內(nèi)實現(xiàn)對復雜知識的“即興”作用(Bingham和Eisenhardt,2011[29]),推動寬度搜索獲取的知識與創(chuàng)造進程有效結(jié)合。

        假設5:知識基礎(chǔ)深度緩沖過多的知識寬度搜索對創(chuàng)新績效的負向影響。

        本研究認為知識基礎(chǔ)深度能夠擴大過多的知識深度搜索對創(chuàng)新績效的負向影響。首先,知識深度搜索強化組織“本地搜索”傾向,而知識基礎(chǔ)深度誘使組織無法跨越知識邊界進行開發(fā)、挖掘和探索,極易造成知識的“新瓶裝舊酒”,降低組織對多樣化知識的重構(gòu)、整合和加工能力(Kotha和George,2012[15]),阻礙組織創(chuàng)新能力的產(chǎn)生。其次,組織知識基礎(chǔ)深度具有路徑依賴的慣性,造成組織知識基礎(chǔ)缺乏足夠彈性。一味的深度知識搜索消磨組織能量和精力,加之過多的資源被用來搜索功能重疊的知識元素,導致組織“投入-產(chǎn)出”未能處于平衡狀態(tài),繼而抑制創(chuàng)新效率(劉洋等,2013[30])。最后,創(chuàng)新目標的實現(xiàn)離不開異質(zhì)性知識的生成、共振和調(diào)諧(Perry-Smith和Shalley,2003[31]),長期關(guān)注知識搜索深度通常是對現(xiàn)有知識源的單向檢索、收集和拓展,阻礙異質(zhì)性知識的獵取、捕獲和占有,導致組織不善于運用多樣化思維方式進行觀察、反思和推理,最終限制組織創(chuàng)造力的萌發(fā)。

        假設6:知識基礎(chǔ)深度增大過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響。

        三、研究設計

        (一)研究程序與樣本

        本次調(diào)研需確保被試成員是企業(yè)管理以及負責創(chuàng)新的管理人員,鑒于組織知識基礎(chǔ)需要長期的時間積累,本研究排除成立年限在3年以內(nèi)的企業(yè)。問卷發(fā)放過程中向被試成員承諾本次調(diào)研遵守保密原則,不會向第三方透露任何信息,同時反復表明本次調(diào)研屬于匿名答題以及答案無正誤對錯,以便打消被試成員的顧慮。本研究發(fā)放300份問卷,回收280份問卷,剔除作答不規(guī)范的問卷后,有效問卷共203份,回收率為67.67%。通過對調(diào)研樣本進行描述性分析發(fā)現(xiàn),組織成立年限方面,3年至10年的占40.9%,11至20年的占47.3%,20年以上的占11.8%;員工數(shù)量方面,100至300人的占47.8%,301至500人的占43.4%,500人以上的占8.8%;行業(yè)方面,互聯(lián)網(wǎng)及IT行業(yè)占17.7%,生物醫(yī)藥行業(yè)占26.6%,電子及通信信息行業(yè)占22.2%,新能源行業(yè)占28.1%,其他行業(yè)占5.4%。

        (二)測量工具

        1.知識搜索。知識搜索借鑒蘇道明等(2017)[32]采用的量表,知識搜索寬度包括4個題項,知識搜索深度包括5個題項。全部問題均使用Liket5級量表,即從“非常不符合-1”到“非常符合-5”。

        2.知識基礎(chǔ)。知識基礎(chǔ)借鑒劉景東等(2013)[33]開發(fā)的量表,知識基礎(chǔ)寬度和知識基礎(chǔ)深度各有3個題項。全部問題均使用Liket5級量表,即從“非常不符合-1”到“非常符合-5”。

        3.組織創(chuàng)新績效。組織創(chuàng)新績效借鑒Sanz-Valle等(2008)[34]修訂的量表,共有9個題項。全部問題均使用Liket5級量表,1分至5分代表與競爭對手相比,從“遠低于競爭對手”到“遠高于競爭對手”。此量表廣泛應用于跨文化情景中,普適性得到大量實證研究支持,在中國情景下具有較高的信效度(梁阜等,2018[35])。

        4.控制變量。選擇組織年限、組織規(guī)模和行業(yè)類型作為控制變量。組織年限用組織成立年數(shù)進行表征;組織規(guī)模用員工人數(shù)來衡量;行業(yè)類型選取互聯(lián)網(wǎng)及IT行業(yè)、生物醫(yī)藥行業(yè)、電子及通信信息、新能源行業(yè)和其他行業(yè)。本研究控制組織市場資源變量,組織市場資源借鑒Yalcinkaya等(2007)[36]的3題項量表,示例題項為“組織開發(fā)了一套行之有效的市場調(diào)研規(guī)劃”。本研究將組織間知識共享作為控制變量,組織間知識共享參考Bock等(2005)[37]采用的量表,示例題項為“組織與合作伙伴會共享解決問題的竅門和專有技術(shù)”。

        四、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

        (一)相關(guān)分析

        變量描述性統(tǒng)計分析如表1所示,知識搜索寬度與知識搜索深度呈顯著正相關(guān)(r=0.11,P<0.01);知識搜索寬度與知識基礎(chǔ)寬度呈顯著正相關(guān)(r=0.29,P<0.05);知識搜索寬度與知識基礎(chǔ)深度并無顯著相關(guān)性(r=0.15,n.s.);知識搜索寬度與組織創(chuàng)新績效呈顯著正相關(guān)(r=0.38,P<0.01);知識搜索深度與知識基礎(chǔ)寬度呈顯著正相關(guān)(r=0.27,P<0.05);知識搜索深度與知識基礎(chǔ)深度呈顯著正相關(guān)(r=0.31,P<0.01);知識搜索深度與組織創(chuàng)新績效呈顯著正相關(guān)(r=0.30,P<0.01);知識基礎(chǔ)寬度與知識基礎(chǔ)深度呈顯著正相關(guān)(r=0.35,P<0.05),知識基礎(chǔ)寬度與組織創(chuàng)新績效呈顯著正相關(guān)(r=0.36,P<0.01),知識基礎(chǔ)深度與組織創(chuàng)新績效呈顯著正相關(guān)(r=0.41,P<0.01)。

        表1 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

        (二)信效度分析

        本研究量表信效度檢驗結(jié)果詳見表2。全部測量變量的Cronbach’s α系數(shù)的區(qū)間范圍處于0.753~0.910之間,均高于0.7的標準閾值。全部測量題項因子載荷的區(qū)間范圍處于0.568~0.923之間,均高于0.5的標準閾值;組成信度(Composite Reliability;C.R.)的區(qū)間范圍處于0.836~0.922之間,均高于0.7的標準閾值;平均方差析出量(Average Variance Extracted;AVE)的區(qū)間范圍處于0.511~0.779之間,均高于0.5的標準閾值,變量之間具有良好的聚斂效度。

        本研究運用驗證性因子分析(CFA)驗證變量的區(qū)分效度,結(jié)果如表3所示,五因子模型擬合效果相對較好(χ2/df=1.984;CFI=0.895;IFI=0.903;RMSEA=0.060;AIC=632.710),本研究測量變量具有良好的區(qū)分效度。

        本研究對共同方法偏差進行相應的檢驗,Harman單因子探索結(jié)果顯示,第一成分載荷占17.70%,并未存在某個特定公因子解釋多數(shù)變異的情形。潛在誤差變量控制法顯示,包含潛在誤差變量的結(jié)構(gòu)方程模型相關(guān)指標(χ2/df=1.580,CFI=0.920,IFI=0.932,RMSEA=0.051,AIC=584.169)并未對原五因子模型產(chǎn)生根本性的優(yōu)化和改善。因此,本研究不存在突出的共同方法偏差問題。

        表2 測量題項信效度檢驗

        續(xù)前表

        變量題項因子載荷Cronbachs αC.R.AVE知識基礎(chǔ)深度組織對本行業(yè)相當熟知和了解0.871組織已經(jīng)獲取了本行業(yè)足夠的專業(yè)知識0.923組織對本行業(yè)領(lǐng)域知識的掌握相當全面和深入0.8520.8570.9130.779組織創(chuàng)新績效組織推出新產(chǎn)品或新服務的數(shù)量0.737組織推出的新產(chǎn)品或新服務所處的領(lǐng)先位置0.799組織對新產(chǎn)品或新服務的研發(fā)投入0.774組織流程中所引入的革新程度0.694組織在流程創(chuàng)新方面所處的領(lǐng)先位置0.670組織在人、財、物、團隊及培訓等方面所付出的創(chuàng)新努力0.847組織管理系統(tǒng)的新穎程度0.864組織在管理系統(tǒng)優(yōu)化方面所作出的努力程度0.596組織在業(yè)內(nèi)引入創(chuàng)新管理系統(tǒng)所處的領(lǐng)先位置0.7720.7550.9220.570

        表3 驗證性因子分析結(jié)果

        注:單因子模型將所有題項合并;三因子模型將知識搜索寬度和知識搜索深度合并為一個因子,知識基礎(chǔ)寬度和知識基礎(chǔ)深度合并為一個因子,組織創(chuàng)新績效作為一個因子;五因子模型將知識搜索寬度、知識搜索深度、知識基礎(chǔ)寬度、知識基礎(chǔ)深度、組織創(chuàng)新績效各作為一個因子。C代表潛在誤差。

        (三)假設檢驗

        由于涉及非線性關(guān)系的調(diào)節(jié)效應,本研究采取多層次調(diào)節(jié)回歸模型展開假設驗證。若自變量平方項對因變量存在顯著影響,表明曲線效應通過驗證;若自變量平方項和調(diào)節(jié)變量乘積項對因變量存在顯著影響,表明曲線調(diào)節(jié)效應通過驗證。一般而言,當高階調(diào)節(jié)效應存在時,低階調(diào)節(jié)效應不再是關(guān)注的重點。

        假設1提出知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的影響呈倒U型,假設2提出知識搜索深度對創(chuàng)新績效的影響呈倒U型。表4模型2顯示,知識搜索寬度對創(chuàng)新績效具有正向影響(β=0.238,P<0.05),但知識搜索寬度平方對創(chuàng)新績效不具有顯著影響(β=-0.037,n.s.),假設1并未得到數(shù)據(jù)驗證。表5模型2顯示,知識搜索深度對創(chuàng)新績效具有正向影響(β=0.229,P<0.05),但知識搜索深度平方對組織創(chuàng)新績效不具有顯著影響(β=-0.056,n.s.),假設2并未得到數(shù)據(jù)驗證。

        假設3提出組織知識基礎(chǔ)寬度會緩沖組織過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響,假設4提出組織知識基礎(chǔ)寬度會增大組織過多的知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的負向影響。表5模型4顯示,知識搜索深度平方與知識基礎(chǔ)寬度的交互項對創(chuàng)新績效具有正向影響(β=0.198,P<0.05);表4模型4顯示,知識搜索寬度平方與知識基礎(chǔ)寬度的交互項對創(chuàng)新績效具有負向影響(β=-0.211,P<0.05)。本研究以調(diào)節(jié)變量正負一個標準差繪制在不同程度的知識基礎(chǔ)寬度下,知識搜索深度、知識搜索寬度分別與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。圖1顯示,當知識基礎(chǔ)寬度程度高時,知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)平緩下降又穩(wěn)步上升的U型曲線關(guān)系,而知識基礎(chǔ)寬度程度低時,知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)先上升后下降的倒U型曲線關(guān)系。圖2顯示,當知識基礎(chǔ)寬度程度高時,知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)先上升后下降的倒U型曲線關(guān)系,而知識基礎(chǔ)寬度程度低時,知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)平緩下降又穩(wěn)步上升的U型曲線關(guān)系。換言之,在知識基礎(chǔ)寬度不同水平下,知識搜索寬度、知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系存在顯著差異,假設3和假設4通過數(shù)據(jù)驗證。

        假設5提出知識基礎(chǔ)深度能夠緩沖過多的知識寬度搜索對創(chuàng)新績效的負向影響,假設6提出知識基礎(chǔ)深度會增大組織過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響。表4模型4顯示,知識搜索寬度平方與知識基礎(chǔ)深度的交互項對創(chuàng)新績效具有正向影響(β=0.180,P<0.05);表5模型4顯示,知識搜索深度平方與基礎(chǔ)深度的交互項對創(chuàng)新績效具有負向影響(β=-0.156,P<0.05)。本研究以調(diào)節(jié)變量正負一個標準差繪制在不同程度的知識基礎(chǔ)深度下,知識搜索寬度、知識搜索深度分別與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系。圖3顯示,當知識基礎(chǔ)深度程度高時,知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)平緩下降又穩(wěn)步上升的U型曲線關(guān)系,而知識基礎(chǔ)深度程度低時,知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)先上升后下降的倒U型曲線關(guān)系。圖4顯示,當知識基礎(chǔ)深度程度高時,知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)先上升后下降的倒U型曲線關(guān)系,而知識基礎(chǔ)深度程度低時,知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間呈現(xiàn)平緩下降又穩(wěn)步上升的U型曲線關(guān)系。換言之,在知識基礎(chǔ)深度不同水平下,知識搜索寬度、知識搜索深度與組織創(chuàng)新績效之間的關(guān)系存在顯著差異,假設5和假設6通過數(shù)據(jù)驗證。

        表4 知識基礎(chǔ)寬度和基礎(chǔ)深度在知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間的調(diào)節(jié)效應表

        注:模型1~模型4的因變量均為創(chuàng)新績效;表中回歸系數(shù)均為非標準化系數(shù)。

        表5 知識基礎(chǔ)寬度和基礎(chǔ)深度在知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間的調(diào)節(jié)效應表

        注:模型1~模型4的因變量均為創(chuàng)新績效;表中回歸系數(shù)均為非標準化系數(shù)。

        圖1 知識基礎(chǔ)寬度不同程度下知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系

        圖2 知識基礎(chǔ)寬度不同程度下知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系

        圖3 知識基礎(chǔ)深度不同程度下知識搜索寬度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系

        圖4 知識基礎(chǔ)深度不同程度下知識搜索深度與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系

        綜上分析,假設1和假設2并未通過數(shù)據(jù)檢驗,即知識寬度搜索、知識深度搜索對組織創(chuàng)新績效并不存在普遍意義的“過猶不及”曲線關(guān)系。而假設3、假設4、假設5以及假設6通過數(shù)據(jù)檢驗,即知識基礎(chǔ)在上述主效應中發(fā)揮曲線調(diào)節(jié)的作用。

        五、研究結(jié)論與展望

        (一)研究結(jié)論與啟示

        本研究試圖探索知識搜索寬度和知識搜索深度對組織創(chuàng)新績效的影響及其邊界條件,通過相關(guān)的實證分析得出以下結(jié)論。

        第一,知識搜索寬度和知識搜索深度對組織創(chuàng)新績效并不具有普遍意義“過猶不及”的拐點效應。與現(xiàn)有知識搜索對組織創(chuàng)新具有倒U型曲線關(guān)系的結(jié)論不一致(芮正云,2017[38])。原因可能在于,借助新興技術(shù)的應用,組織展開知識寬度搜索的成本得到有效的控制和節(jié)約,而深度搜索的知識利用和轉(zhuǎn)化效率也相應地提高,組織能夠更好地將外部搜索的新知識進行培育、組合和再造,更有針對性地甄別和使用現(xiàn)有知識庫存內(nèi)部的優(yōu)質(zhì)知識元素并作用于創(chuàng)新活動。此外,組織知識搜索活動要與自身的內(nèi)部因素緊密耦合,片面地探討知識搜索寬度和搜索深度對組織創(chuàng)新績效的正向影響和消極后效難以發(fā)現(xiàn)一般的普適性結(jié)論,需要考慮知識搜索與組織知識基礎(chǔ)的適配情況。另外,伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和共享經(jīng)濟的興起,組織間邊界被打破而變得模糊,行業(yè)內(nèi)外的組織核心技術(shù)、信息和知識等資源的隔離保護機制被削弱,組織創(chuàng)新需要更加復雜、全面和系統(tǒng)的知識體系,因此知識搜索寬度和搜索深度不太可能出現(xiàn)“過度”搜索的情況。本研究結(jié)果是對以往研究成果有益的補充和擴展,豐富和充盈知識搜索視角下組織創(chuàng)新績效的研究文獻,推動創(chuàng)新搜索理論在組織創(chuàng)新領(lǐng)域的應用。

        第二,雖然以往研究指出知識基礎(chǔ)在組織創(chuàng)新中是至關(guān)重要內(nèi)部因素(黃勁松,2010[39]),但是知識基礎(chǔ)寬度和基礎(chǔ)深度作為組織創(chuàng)新邊界條件的研究成果相當匱乏。本研究將知識基礎(chǔ)變量作為權(quán)變因素引入“知識搜索-組織創(chuàng)新”的反應式中,發(fā)現(xiàn)知識基礎(chǔ)寬度和基礎(chǔ)深度的調(diào)節(jié)作用具有差異性。結(jié)果表明,不同高低程度的知識基礎(chǔ)寬度和基礎(chǔ)深度會導致知識寬度搜索、知識深度搜索與組織創(chuàng)新績效呈正U型的“浴缸曲線”還是倒U型的“雨傘曲線”。雖然知識搜索寬度和搜索深度對組織創(chuàng)新績效的倒U型主效應假設未得到數(shù)據(jù)驗證,但將組織知識基礎(chǔ)變量引入到知識搜索與組織創(chuàng)新績效的反應式中,還是再現(xiàn)了“過猶不及”的曲線調(diào)節(jié)關(guān)系。組織知識基礎(chǔ)寬度會緩沖組織過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響,但是會增大組織過多的知識搜索寬度對創(chuàng)新績效的負向影響。組織知識基礎(chǔ)深度能夠緩沖過多的知識寬度搜索對創(chuàng)新績效的負向影響,但是會增大組織過多的知識搜索深度對創(chuàng)新績效的負向影響。本研究通過雙元效應的分析,證實不同的組織知識基礎(chǔ)應與不同的知識搜索策略相匹配,從而拓展知識基礎(chǔ)觀在知識搜索影響組織創(chuàng)新的理論研究,為后續(xù)開展以知識基礎(chǔ)為視角探討組織創(chuàng)新的研究課題奠定了基礎(chǔ)。

        本研究結(jié)論具有如下管理啟示。一方面,高新技術(shù)組織若想獲取創(chuàng)新績效,既需借助知識搜索寬度來獲取潛在價值的技術(shù)和資源,豐富和提升非冗余知識的存量和質(zhì)量,還應充分利用知識搜索深度促使外部新知識融入現(xiàn)有知識庫中,產(chǎn)生知識資源增量。此外,組織還應強化自身的知識吸收能力,旨在激活并高效運用知識,從而提升創(chuàng)新績效(陶鋒,2018[40])。另一方面,研究結(jié)果提醒高新技術(shù)組織,知識搜索策略并非總是能夠發(fā)揮良好效果,組織應將知識搜索策略與現(xiàn)有知識基礎(chǔ)進行匹配和結(jié)合。組織具有足夠的知識基礎(chǔ)寬度時,應聚焦于知識搜索深度策略。與此相反,若組織具有足夠的知識基礎(chǔ)深度時,應聚焦于知識搜索寬度策略,由此實現(xiàn)組織創(chuàng)新績效的最優(yōu)化。

        (二)局限與展望

        首先,本研究初步探討知識搜索寬度和搜索深度分別對組織創(chuàng)新績效的影響,后續(xù)研究應深入探討知識搜索雙元平衡和聯(lián)合如何影響組織創(chuàng)新績效,完善和擴展本研究結(jié)論。其次,本研究并未考察理論模型的中介傳導機制,后續(xù)研究可以引入組織情緒能力、知識吸收能力和組織認同等中介變量,從而豐富模型的解釋力度。最后,本研究僅僅考察知識基礎(chǔ)的曲線調(diào)節(jié)作用,而組織情景因素同樣可能發(fā)揮權(quán)變效果,如組織創(chuàng)新氛圍、組織建言氛圍和領(lǐng)導成員關(guān)系等,未來的研究可以探討上述變量與知識搜索和組織創(chuàng)新績效的關(guān)系。

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