孫國強 楊 晶 閆緒嫻

1 引 言

逆境事件是組織韌性變得必要的重要前因（Williams等，2017［1］）,在當前多變性（volatility）、不確定性（uncertainty）、復雜性（complexity）、模糊性（ambiguity）（即VUCA）不斷加劇的大環(huán)境下，逆境事件頻發(fā)，特別是中美貿(mào)易摩擦和新冠肺炎疫情對全球經(jīng)濟造成了嚴重破壞，也對企業(yè)的生存和發(fā)展提出了嚴峻的考驗。在這一現(xiàn)象驅(qū)動下，如何培養(yǎng)和提升組織韌性成為一個研究熱點，為此國內(nèi)外學者展開了積極的探討。現(xiàn)有研究通過案例分析和實證分析分別從組織文化、領(lǐng)導者特征、工匠精神以及商業(yè)模式創(chuàng)新等方面研究了其對組織韌性的影響（Coutu，2002［2］；Buliga和Scheiner，2016［3］；宋耘等，2021［4］；趙思嘉等，2021［5］；段升森等，2021［6］）。

通過對已有文獻的梳理，我們發(fā)現(xiàn)已有研究大多是從微觀層面考慮單個企業(yè)內(nèi)部行為對組織韌性的影響，較少從中觀層面考慮單一企業(yè)的風險應對能力和嵌入在網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)抗風險能力有何不同，即對網(wǎng)絡(luò)嵌入與組織韌性之間的關(guān)系研究較少，這就為本文的研究提供了一定的空間。在探索建立網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性關(guān)系的作用模型時，借鑒網(wǎng)絡(luò)嵌入理論相關(guān)文獻，本文找到了知識搜索這把“鑰匙”，一方面，網(wǎng)絡(luò)嵌入拓展了企業(yè)知識搜索空間，對知識搜索的速度和質(zhì)量有促進作用（Golgecia等，2019［7］），這就為逆境事件中的企業(yè)進行應急方面的知識搜索提供了平臺。另一方面，企業(yè)進行應急方面的知識搜索是其發(fā)現(xiàn)并利用可應對突發(fā)事件知識的全過程，是其快速解決當前困境的組織行為（肖艷紅等，2020［8］），對保持組織平穩(wěn)運行，增強組織韌性十分重要。從這個角度，知識搜索很可能充當了網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性之間關(guān)系的橋梁，網(wǎng)絡(luò)嵌入可能會通過促進應急方面的知識搜索而進一步對組織韌性產(chǎn)生作用。

另外，隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字經(jīng)濟底層技術(shù)的迅速發(fā)展，企業(yè)紛紛響應時代號召進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，與此同時學者們發(fā)現(xiàn)數(shù)字化在面對疫情時所迸發(fā)出的超常韌性，在一定程度上提升了我國的經(jīng)濟抗風險能力，企業(yè)運用信息技術(shù)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型對平抑風險、提質(zhì)增效十分重要（王偉玲和吳志剛，2020［9］）。以奶茶行業(yè)為例，面對新冠疫情沖擊時，一向不怎么關(guān)注線上交易業(yè)務(wù)的茶顏悅色一口氣在外賣平臺上線13家門店，與這種急迫相比，注重數(shù)字化經(jīng)營的喜茶顯得更加從容，喜茶擁有自己的小程序，不僅不需要支付給外賣平臺抽成，還在疫情期間開展無接觸的新零售購物以及引導用戶提前預購以指導更高效的門店生產(chǎn)，展現(xiàn)出良好危機應對和適應能力。這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能會對組織韌性起到一定的影響。

基于上述分析和思考，本文嘗試將網(wǎng)絡(luò)嵌入、知識搜索和組織韌性作為研究主體，同時關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型在知識搜索和組織韌性之間可能存在的影響機制。主要探討以下三個層面的問題：企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)嵌入程度是否影響組織韌性？知識搜索對企業(yè)網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性的關(guān)系有何影響？數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否對知識搜索和組織韌性的關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用？

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 網(wǎng)絡(luò)嵌入對組織韌性的影響

韌性起源于物理學概念，后被引入社會科學研究領(lǐng)域。組織韌性的概念目前尚無明確定論。Hollnagel 等（2017）［10］認為組織韌性是組織在預見、準備、應對、適應環(huán)境突變和重大危機方面的能力，確保組織能得以存續(xù)，實現(xiàn)繁榮。王勇（2019）［11］把韌性視為組織持續(xù)預測和調(diào)整后能夠?qū)诵臉I(yè)務(wù)潛在盈利因素產(chǎn)生影響的能力。由于本文側(cè)重于研究組織在遭受突發(fā)打擊時的應急管理能力，故采用Vogus等（2007）［12］的觀點，認為組織韌性是組織在逆境時表現(xiàn)出的力量、耐受度和恢復力，被用來描述那些遭受突如其來的打擊后，能夠比其他組織更快做出反應、更快恢復或在脅迫下以更不尋常方式來發(fā)展業(yè)務(wù)的組織固有特征。企業(yè)的韌性越強，越容易抵抗和應對突發(fā)風險，從而迅速恢復到原有狀態(tài)甚至超越原有狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)嵌入反映了節(jié)點企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中的地位及與網(wǎng)絡(luò)中其他企業(yè)的關(guān)系（Uzzi，1997［13］）。Granovetter（1985）［14］將網(wǎng)絡(luò)嵌入分為結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入。結(jié)構(gòu)嵌入是指組織在整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的地位，主要包括結(jié)構(gòu)洞、中心性等，強調(diào)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系配置；而關(guān)系嵌入是指組織在合作過程中形成的直接或間接的關(guān)系以及相互理解、信任和承諾的程度，包括聯(lián)結(jié)強度、信任等。本研究也繼續(xù)沿用這一劃分方式。

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對組織韌性的構(gòu)建起著重要作用（李平和竺家哲，2021［15］），組織韌性在很大程度上受到社會關(guān)系的影響，積極的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)更有助于組織渡過難關(guān)和恢復運轉(zhuǎn)（Gittell等，2005［16］）。在結(jié)構(gòu)嵌入方面，當企業(yè)位于網(wǎng)絡(luò)中心位置或者合作伙伴較多時，更容易通過與其他企業(yè)建立合作關(guān)系來增強組織韌性。逆境事件發(fā)生時，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞和網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)能夠更加迅速的感知到風險，從而利用自身的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢和網(wǎng)絡(luò)能力協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部成員之間的關(guān)系，避免應激性失靈和結(jié)構(gòu)故障（俞國軍等，2020［17］），并且憑借企業(yè)的優(yōu)勢地位和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)也可以在短時間內(nèi)獲得外部資源，以解應急之需（Sarkar等，2001［18］）；在關(guān)系嵌入方面，企業(yè)通過良好的交互歷史形成了高度的信任、互惠，有利于合作雙方更有效的資源配置和知識轉(zhuǎn)移（Hagedoorn和Frankort，2008［19］）。同時，成員企業(yè)通過彼此的信任和承諾構(gòu)建起密切的關(guān)系，關(guān)系越密切持久，越有利于企業(yè)之間共同解決問題和緩解矛盾沖突，提升組織韌性。另外，頻繁的溝通、緊密的互動、多重項目的合作會促使企業(yè)更容易識別和運用具有潛在價值的資源，形成合理有效的風險共擔，從而遏制經(jīng)營風險，增強組織韌性（崔蓓和王玉霞，2017［20］）。

綜上，良好的結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入都對組織韌性的提升有重要影響，在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)良好網(wǎng)絡(luò)位置的企業(yè)以及有著較好網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的企業(yè)更容易在面對逆境事件時有優(yōu)勢。據(jù)此提出以下假設(shè)：

H1：企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)嵌入程度正向影響其組織韌性；

H1a：企業(yè)的結(jié)構(gòu)嵌入程度越高越有利于組織韌性的提升；

H1b：企業(yè)的關(guān)系嵌入程度越高越有利于組織韌性的提升。

2.2 知識搜索的中介作用

（1）網(wǎng)絡(luò)嵌入對知識搜索的影響

Nelson和Winter在1982年首次提出了知識搜索，認為知識搜索是指組織在不確定的事件中為了解決問題或者發(fā)現(xiàn)機會而對內(nèi)外部知識進行搜尋、獲取、整合與利用的活動過程（Nelson和Winter，1982［21］）?，F(xiàn)代企業(yè)置身于縱橫交錯的網(wǎng)絡(luò)之中，企業(yè)要從網(wǎng)絡(luò)中獲取所需的知識，必須與各伙伴建立聯(lián)結(jié)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)嵌入為企業(yè)提供了獲取知識、資源的平臺，這就為企業(yè)面對突發(fā)危機時進行應急方面的知識搜索提供了便利。

從結(jié)構(gòu)嵌入角度看，企業(yè)知識搜索的質(zhì)量和速度受其在網(wǎng)絡(luò)中所處位置的影響。處于網(wǎng)絡(luò)中心位置的企業(yè)能夠接觸到更多的知識資源，更容易通過知識搜索獲取大量的信息，并且接受信息的速度更快（Li和Bathelt，2017［22］），能夠消除信息不對稱帶來的弊端，促進外部知識在企業(yè)發(fā)展中融合創(chuàng)新，具有明顯的資源優(yōu)勢（Kim和Park，2010［23］）。占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的企業(yè)積累了不同領(lǐng)域的知識，其內(nèi)外部信息的整合和重組能力較強，可以提高知識搜索的效率，降低信息加工成本（Paruchuri和Awate，2017［24］）。

從關(guān)系嵌入角度看，企業(yè)之間的交流會產(chǎn)生不同程度的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)結(jié)強度，聯(lián)結(jié)強度作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)系嵌入的重要變量，表示網(wǎng)絡(luò)組織中各節(jié)點之間關(guān)系的緊密程度，是組織之間交流形成的一種紐帶關(guān)系（Granovetter，1973［25］）。強聯(lián)結(jié)可以增強節(jié)點企業(yè)間的信任，使其更容易接觸到彼此有價值的信息，同時降低溝通障礙，打通多種交流渠道，促進節(jié)點間知識轉(zhuǎn)移（黨興華等，2016［26］）。所以，良好的關(guān)系嵌入可以增進企業(yè)間的信任程度和資源共享意愿，進而促進知識的共享和整合（王新華等，2019［27］），對組織的知識資源搜索起到積極作用。

綜上，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)嵌入為企業(yè)遭遇逆境事件時進行應急知識搜索提供了平臺，網(wǎng)絡(luò)嵌入程度會對企業(yè)的知識搜索行為產(chǎn)生一定的影響。在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)結(jié)構(gòu)洞和中心位置的企業(yè)能獲得更深入、更廣泛的知識，同樣，擁有較多強聯(lián)結(jié)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)更容易與網(wǎng)絡(luò)中的其他企業(yè)進行知識共享。據(jù)此提出如下假設(shè)：

H2： 企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)嵌入程度越高越有利于知識搜索；

H2a：結(jié)構(gòu)嵌入正向影響知識搜索，即組織在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)越有利的地位就越有助于知識搜索；

H2b：關(guān)系嵌入正向影響知識搜索，即組織與其他網(wǎng)絡(luò)成員的關(guān)系數(shù)量越多、質(zhì)量越高越有利于知識搜索。

（2）知識搜索對組織韌性的影響

企業(yè)進行應急方面的知識搜索對保持組織平穩(wěn)運行，增強組織韌性十分重要。組織韌性不是靜態(tài)的，而是一個隨著時間變化的動態(tài)過程，大致可以分為逆境前、逆境中、逆境后三個階段，而知識搜索對應每個階段的作用機理如下：在第一階段（逆境前），組織需要做好充分的準備和防御，亦即 “居安思危”，進行應急方面的知識搜索有利于組織內(nèi)知識信息有效及時的流通并儲備相應的應急知識，提高對逆境察覺認知的可能性；在第二階段（逆境中），組織需要盡快適應并解決危機，專業(yè)領(lǐng)域的人員可以通過知識搜索快速有效制定出應對突發(fā)事件的有效解決方案（Ali等，2020［28］）；在第三階段（逆境后），組織韌性主要表現(xiàn)為復原和反超能力，組織通過對所搜索的應急知識進行學習和總結(jié)，一方面提升了感知預測和適應能力（Ortiz-De-Mandojana和Bansal，2016［29］），培養(yǎng)出了更強的預備和戒備能力來應對新的逆境和危機，為今后應對逆境事件積累經(jīng)驗，構(gòu)建長期韌性；另一方面，通過應急知識搜索，便于企業(yè)發(fā)現(xiàn)并及時彌補自身不足，從而“查缺補漏”，幫助企業(yè)恢復到比逆境事件之前更好的狀態(tài)。

總之，在逆境事件發(fā)生的各個階段，組織通過在所嵌入網(wǎng)絡(luò)中進行應急方面的知識搜索，能有效抵抗和解決突發(fā)逆境事件，從而恢復甚至超越原有狀態(tài)。據(jù)此提出如下假設(shè)：

H3：企業(yè)進行知識搜索有利于組織韌性的提升。

（3）知識搜索的中介作用

知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性之間發(fā)揮著橋梁和中介作用。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)知識搜索的主體是各成員企業(yè)，企業(yè)要從網(wǎng)絡(luò)中獲取所需應對逆境事件的應急知識，必須與各伙伴建立聯(lián)結(jié)關(guān)系。從結(jié)構(gòu)嵌入角度看，根據(jù)交易成本理論，企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的優(yōu)勢地位越明顯，知識的搜索寬度越廣，那么企業(yè)接觸到的信息面則越廣，掌握的知識元素則更加多元化，從而更容易找到有效應對危機事件的知識，幫助企業(yè)解決危機并提升組織韌性。從關(guān)系嵌入角度看，關(guān)系嵌入程度越高，企業(yè)與網(wǎng)絡(luò)中其他成員企業(yè)之間的信任程度更高，聯(lián)結(jié)強度更強，從而搜索知識的深度越深，獲取外部知識的渠道越多。同時較強的關(guān)系嵌入有利于網(wǎng)絡(luò)成員之間相互了解，從而降低了溝通障礙，有利于知識資源的整合和利用以及企業(yè)對所獲取知識的學習與吸收（肖丁丁和朱桂龍，2016［30］），這也為逆境事件發(fā)生時組織通過知識搜索來有效應對危機，提升組織韌性提供了幫助。

綜上，知識搜索起著連接網(wǎng)絡(luò)嵌入與組織韌性的作用，網(wǎng)絡(luò)嵌入程度越高，知識搜索的范圍越廣，深度越深，從而更容易獲得有效應對逆境事件的應急知識，助力危機的有效解決和組織韌性的提升。據(jù)此提出以下假設(shè)：

H4： 知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性的關(guān)系之間起中介作用；

H4a：知識搜索在結(jié)構(gòu)嵌入和組織韌性之間起中介作用；

H4b：知識搜索在關(guān)系嵌入和組織韌性之間起中介作用。

2.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)作用

中國將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為“十四五”期間數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展的重中之重，所謂企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)利用新一代信息技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、處理和反饋的閉環(huán)，打通不同層級與不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)壁壘，提高行業(yè)整體的運行效率。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對知識搜索和組織韌性之間的關(guān)系有著一定的影響。肖艷紅等（2020）［8］將知識搜索的過程劃分為知識挖掘、知識吸收、知識整合和知識利用四個階段，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在前三個階段都發(fā)揮著重要作用。在知識挖掘階段，企業(yè)以應急需求為依據(jù)鎖定知識搜索范圍，而通過數(shù)字平臺進行知識搜索可以獲取到更加豐富的知識信息（Alarayedh等，2017［31］），同時利用數(shù)據(jù)引擎進行數(shù)據(jù)挖掘能夠提高企業(yè)知識搜索效率（Tong和Yuan，2018［32］）；在知識吸收階段，企業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力對網(wǎng)絡(luò)資源的獲取、整合和利用具有支撐作用（唐彬等，2020［33］），可以幫助企業(yè)排除冗余和干擾信息，有效篩選和儲存所需應急知識；在知識整合階段，企業(yè)在數(shù)字技術(shù)支撐下將篩選的來自于組織內(nèi)外的應急知識進行分類、轉(zhuǎn)化和整合，數(shù)字技術(shù)縮短了知識的距離，增加知識間融合性和深度轉(zhuǎn)化的可能性。在知識搜索的最后一個階段即知識利用階段，企業(yè)需要把整合加工后的應急知識應用到突發(fā)事件當中，從而快速有效的應對突發(fā)事件，增強組織韌性。而這一結(jié)果取決于知識挖掘、吸收、整合階段所獲得應急知識的速度和質(zhì)量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的影響貫穿這一過程，從而也影響著組織韌性的提升。另外，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對提升組織韌性也有一定幫助，數(shù)字技術(shù)對增強企業(yè)韌性具有突出作用（馬文秀和高周川，2021［34］），數(shù)字技術(shù)的使用大大提高了組織面對變化的反應力（Henry等，2018［35］）。由此得到網(wǎng)絡(luò)嵌入、知識搜索、組織韌性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的作用機制如圖1所示。

圖1 作用機制圖

綜上所述，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對知識搜索和組織韌性之間的關(guān)系起到一定的作用。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型深刻影響著企業(yè)的經(jīng)濟活動，促使企業(yè)在組織外開展知識搜索；另一方面，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也為有效應對危機提供了有力支持，企業(yè)利用數(shù)字工具和數(shù)字技術(shù)進行知識搜索有利于快速準確找到應對逆境事件的應急知識資源，有效解決突發(fā)危機，恢復原有狀態(tài)。據(jù)此提出以下假設(shè)：

H5：企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向調(diào)節(jié)知識搜索和組織韌性的關(guān)系,即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，知識搜索對組織韌性的正向影響就越強。

根據(jù)上文理論假設(shè)，得到理論模型如圖2所示。

圖2 理論模型

3 研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文重點關(guān)注不同網(wǎng)絡(luò)嵌入程度下知識搜索對企業(yè)組織韌性的影響，為了驗證假設(shè)，選擇具有網(wǎng)絡(luò)合作背景與特征的企業(yè)作為調(diào)研對象，并通過問卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)。在正式調(diào)研之前首先進行預調(diào)研，通過征求學術(shù)界、企業(yè)界相關(guān)專家的意見，對問卷存在的問題進行修改和完善，從而確定出最終問卷的內(nèi)容和形式。在正式調(diào)研階段，為了保證調(diào)研質(zhì)量，問卷主要向熟悉公司整體運營狀況的中高層管理者發(fā)放，一方面通過校友群聯(lián)系符合調(diào)研條件的校友，向他們發(fā)放問卷163份，另一方面向擔任中高層管理職務(wù)的MBA學員發(fā)放問卷247份，共發(fā)放問卷400份，回收問卷384份，回收率為96%，其中有效問卷共計260份，有效率為68%。樣本的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 樣本的描述性統(tǒng)計

3.2 變量測量

為了確保變量的測度選擇具有較好的信度和效度，本文選用的量表均采用國內(nèi)外成熟量表，并結(jié)合研究的具體情境進行適度調(diào)整。在問卷設(shè)計方面，除了公司及個人基本信息之外，各題項均采用李克特五級量表（1=完全不符合，5=完全符合），為了確保被調(diào)查者清楚理解每一個問題，問卷的設(shè)計盡量通俗易懂，并附有一些相關(guān)名詞的解釋。

① 自變量。網(wǎng)絡(luò)嵌入包括結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入兩個維度，采用解學梅（2020）［36］研究網(wǎng)絡(luò)嵌入的量表，共計6個題項，其中包括測量結(jié)構(gòu)嵌入程度的3個題項，分別測度網(wǎng)絡(luò)密度（SE1）、中心性（SE2）和結(jié)構(gòu)優(yōu)勢（SE3），測量關(guān)系嵌入程度的3個題項，分別測度與合作企業(yè)之間的互動頻率（RE1）、信任（RE2）和關(guān)系密切程度（RE3）。

②中介變量。知識搜索參考蘇道明（2017）［37］研究外部知識搜索的量表，并對其做出符合本文情境的一些調(diào)整，最后確定出5個題項，分別測度知識搜索寬度（KS1和KS2）和知識搜索深度（KS3-KS5）。

③因變量。本文的重要變量組織韌性參考王勇（2019）［11］、張秀娥（2021）［38］等人的研究，確定了6個題項，分別從適應能力（OR1、OR2）、預期能力（OR3、OR4）和情景意識（OR5、OR6）進行測量。

④調(diào)節(jié)變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型參考胡青（2020）［39］的量表，并根據(jù)本文研究內(nèi)容做出適當調(diào)整，確定出7個題項，分別測度企業(yè)數(shù)字化技術(shù)的開發(fā)（DT5）、推廣（DT4和DT6）、應用（DT1-DT3、DT7）。

⑤ 控制變量。由于我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展依然延續(xù)三產(chǎn)業(yè)優(yōu)于二產(chǎn)業(yè)、二產(chǎn)業(yè)優(yōu)于一產(chǎn)業(yè)的特征，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對組織韌性的影響在不同產(chǎn)業(yè)可能有所不同，故本文將所屬行業(yè)類型作為一個控制變量，將描述性統(tǒng)計中的企業(yè)所屬行業(yè)進行劃分，其中第一產(chǎn)業(yè)包括農(nóng)林牧漁，占比11.2%，第二產(chǎn)業(yè)包括電力、煤氣及水的生產(chǎn)與供應業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)，占比28.9%，除第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的產(chǎn)業(yè)為第三產(chǎn)業(yè)，占比59.9%。另外，本文還選取企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模作為控制變量。其中企業(yè)年齡通過企業(yè)存續(xù)年限來測量，企業(yè)規(guī)模通過企業(yè)員工的數(shù)量來測量。

4 實證分析

4.1 信度與效度檢驗

①信度檢驗。本文采用Cronbach'α系數(shù)檢驗變量各題項之間的一致性。首先通過SPSS軟件計算了整個問卷的Cronbach'α系數(shù)，得到的結(jié)果是0.941，大于0.9，說明問卷的內(nèi)部一致性非常好。接下來又分別計算了每一個變量的Cronbach'α系數(shù)，從表2可知，所有變量的α值均在0.8以上，說明各變量都具有較好的信度。

續(xù)表

②效度檢驗。首先，本文采用的量表均以成熟量表為基礎(chǔ)，結(jié)合本文的背景進行適當?shù)男拚?，并通過咨詢專家意見和問卷試調(diào)研之后形成，較好反應了變量的內(nèi)涵，具有良好的內(nèi)容效度。其次，驗證性因子分析（EFA）的結(jié)果顯示（見表2），各個題項的因子載荷均在0.6以上，且AVE值均大于0.5，CR值均大于0.8，說明量表具有較好的聚斂效度。另外，擬合參數(shù)CIMN/DF=1.524、RMSEA=0.04、NFI=0.931、CFI=0.975、RFI=0.922、TLI=0.972，說明結(jié)構(gòu)效度也良好。最后，如表3所示，各變量平均方差抽取量AVE的平方根（對角線位置的數(shù)值）都大于0.7且大于相關(guān)系數(shù)，說明量表的區(qū)分效度良好。

表3 變量的平均值、標準差和相關(guān)系數(shù)與AVE的平方根

4.2 共同方法偏差檢驗

本文采用單因子的驗證性因子分析方法，通過對比全變量模型和單變量模型的擬合效果，來檢驗可能存在的共同方法偏差。將所有參與假設(shè)檢驗的量表題目一起做知識搜索這一單因子的驗證性因子分析，得到結(jié)果如下：CIMN/DF=9.126,RMSEA=0.177,NFI=0.517,CFI=0.597,RFI=0.530,TLI=0.559。通過結(jié)果可以看出，與全變量模型相比，單變量模型顯然擬合度較差，這說明本文不存在嚴重的共同方法偏差，可以忽略共同方法偏差為后續(xù)的研究帶來的影響。

4.3 相關(guān)性分析

本文采用SPSS 對各變量的均值、標準差及Pearson相關(guān)系數(shù)進行分析，結(jié)果如表3所示。從表中可以看出，各變量之間均存在著顯著的相關(guān)關(guān)系，結(jié)構(gòu)嵌入與知識搜索（r=0.690,p＜0.01）和組織韌性（r=0.633,p＜0.01）分別有顯著的正相關(guān)關(guān)系，關(guān)系嵌入與知識搜索（r=0.679,p＜0.01）和組織韌性（r=0.594,p＜0.01）也有顯著的正相關(guān)關(guān)系，知識搜索與組織韌性（r=0.781,p＜0.01）是顯著正相關(guān)的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與知識搜索（r=0.365,p＜0.01）和組織韌性（r=0.523,p＜0.01）之間也存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。以上結(jié)果為后續(xù)的假設(shè)性檢驗提供了初步的驗證。

4.4 假設(shè)檢驗

本文采用層次回歸分析對假設(shè)進行檢驗，以此驗證網(wǎng)絡(luò)嵌入對組織韌性的主效應、知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性之間的中介效應和數(shù)字化轉(zhuǎn)型對知識搜索和組織韌性的調(diào)節(jié)效應。在整個回歸過程中共設(shè)計了8個模型，其中模型1和模型2的因變量為知識搜索，模型3至模型8的因變量為組織韌性，回歸分析的結(jié)果如表4所示。為了避免多重共線性問題，在進行回歸分析之前對變量進行了標準化處理，并利用VIF值檢驗各模型潛在的多重共線性問題，檢驗結(jié)果顯示所有模型的最大VIF值均小于5，因此存在多重共線性問題的可能性較小。

①主效應。我們將組織韌性設(shè)為因變量，其次加入控制變量（企業(yè)所屬行業(yè)類型、成立年限、企業(yè)規(guī)模），最后將結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入放入回歸方程。從表4可以看出，結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入對組織韌性（模型4，β1=0.429，β2=0.375，p＜0.001）有顯著的正向影響，說明H1a和H1b成立。

②中介效應。首先，基于Baron和Kenny的方法對知識搜索的中介效應進行檢驗（Baron和Kenny，1986［40］）。首先將知識搜索設(shè)為因變量，其次加入控制變量（企業(yè)所屬行業(yè)類型、成立年限、企業(yè)規(guī)模），最后將結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入放入回歸方程，從表4可以看出，結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入對知識搜索（模型2，β1=0.495，β2=0.467，p＜0.001）有顯著的正向影響，H2a和H2b得到驗證。另外，知識搜索對組織韌性（模型5，β=0.718，p＜0.001）也有顯著的正向影響，證明H3成立。在加入中介變量知識搜索后，結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入對組織韌性（模型6，β1=0.264，β2=0.219，p＜0.001）仍有顯著的正向影響，但是回歸系數(shù)明顯降低，知識搜索對組織韌性（模型6，β=0.334，p＜0.001）也有顯著的正向影響。這說明，知識搜索在結(jié)構(gòu)嵌入、關(guān)系嵌入和組織韌性間起部分中介作用，H4a和H4b成立。

表4 層次回歸分析結(jié)果

③調(diào)節(jié)效應。首先將組織韌性設(shè)為因變量，然后依次加入控制變量（企業(yè)所屬行業(yè)類型、成立年限和企業(yè)規(guī)模）、自變量（結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入）、中介變量（知識搜索）和調(diào)節(jié)變量（數(shù)字化轉(zhuǎn)型），最后加入知識搜索和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項。從表4可以看出，知識搜索和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互項對組織韌性（模型8，β=0.197，p＜0.001）有顯著的正向影響，這說明，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，知識搜索和組織韌性之間的正向關(guān)系就越強，H5成立。

根據(jù)以上實證分析，本文所提出的五個假設(shè)全部通過驗證。

4.5 穩(wěn)健性檢驗

① 中介效應。溫忠麟等認為，層次回歸方法驗證中介效應存在檢驗率低的問題，而采用非參數(shù)百分位Bootstrap 方法直接檢驗系數(shù)乘積的顯著性所計算的系數(shù)乘積置信區(qū)間相對來說有更高的檢驗力（溫忠麟和葉寶娟，2014［41］）。因此，本文在上述檢驗基礎(chǔ)上又使用 Bootstrap 法檢驗系數(shù)乘積的顯著性，以進一步驗證中介作用是否成立。本文采用的Bootstrap 分析均為 5000 次重復取樣，構(gòu)造 95%偏差校正的置信區(qū)間。若置信區(qū)間（CI）的下限和上限之間不包括零，則證明效應顯著。從表5、表6可以看出，置信區(qū)間均大于零，說明知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性之間的不完全中介作用顯著，H4a、H4b具有穩(wěn)健性。

表5 基于Bootstrap的總效應、直接效應及中介效應分解表（自變量為結(jié)構(gòu)嵌入）

表6 基于Bootstrap的總效應、直接效應及中介效應分解表（自變量為關(guān)系嵌入）

②調(diào)節(jié)效應。為了進一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在知識搜索和組織韌性之間的調(diào)節(jié)作用，將知識搜索作為自變量，組織韌性作為因變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為調(diào)節(jié)變量，選擇Process插件中的模型1進行檢驗（所得結(jié)果如表7所示）并做調(diào)節(jié)效應斜率圖（見圖3）。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型正向調(diào)節(jié)應急知識搜索和組織韌性的關(guān)系，相較于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度低的企業(yè)，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度高的企業(yè)中，知識搜索和組織韌性的正向關(guān)系更為顯著，H5具有穩(wěn)健性。

圖3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對知識搜索和組織韌性的調(diào)節(jié)作用檢驗

5 研究結(jié)論與展望

5.1 研究結(jié)論

本文基于網(wǎng)絡(luò)嵌入理論和知識搜索理論，探討了組織面對逆境事件時恢復和反超能力的運用機制，研究表明：其一，網(wǎng)絡(luò)嵌入對組織韌性既有直接影響又有間接影響，即存在多重影響關(guān)系；其二，企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)嵌入行為對提升組織韌性有著積極影響，嵌入水平越高組織韌性越強；其三，處于網(wǎng)絡(luò)組織中的企業(yè)在面對突發(fā)打擊和逆境事件時，會利用自己在網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)優(yōu)勢和關(guān)系優(yōu)勢積極獲取所需應急知識和關(guān)鍵應急資源，從而幫助自身迅速恢復正常狀態(tài)，形成組織韌性，即知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性的關(guān)系中發(fā)揮部分中介作用；其四，數(shù)字化轉(zhuǎn)型為企業(yè)應對危機時快速有效獲得所需應急知識，提升組織韌性提供了助力，即企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度正向調(diào)節(jié)知識搜索和組織韌性之間的關(guān)系。

5.2 理論意義

根據(jù)以上結(jié)論，本文的邊界貢獻主要表現(xiàn)在以下三個方面：首先，本文從結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入兩個方面剖析了網(wǎng)絡(luò)嵌入對組織韌性的積極影響，在組織網(wǎng)絡(luò)中處于優(yōu)勢地位的企業(yè)在面對危機時能夠較快做出反應，利用網(wǎng)絡(luò)能力協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的成員關(guān)系，另外良好的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有利于企業(yè)之間的相互信任和風險共擔，對提升組織韌性有著積極影響。這一發(fā)現(xiàn)豐富了網(wǎng)絡(luò)嵌入的相關(guān)研究，從網(wǎng)絡(luò)組織視角深化了組織韌性的前因研究。其次，本文驗證了知識搜索在網(wǎng)絡(luò)嵌入和組織韌性關(guān)系中的部分中介作用，深化了知識搜索對網(wǎng)絡(luò)嵌入如何促進創(chuàng)新績效提升的內(nèi)在機理詮釋，進一步完善了知識搜索的理論范疇。最后，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入研究框架，拓展了企業(yè)組織韌性提升的路徑和情境機制。雖然目前已有較多關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究，但將其納入實證模型的研究相對較少，本文通過探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型在知識搜索和組織韌性之間的正向調(diào)節(jié)作用，豐富了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實證研究，為后續(xù)研究的開展提供了參考。

5.3 管理啟示

本文以組織韌性為出發(fā)點，通過引入網(wǎng)絡(luò)嵌入作為前因變量、知識搜索為中介變量，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型為調(diào)節(jié)變量，詮釋了企業(yè)面對逆境事件時提升韌性的作用機制。研究結(jié)果對管理者的啟示如下：

1. 企業(yè)應該從結(jié)構(gòu)嵌入入手，重新考量企業(yè)在所處網(wǎng)絡(luò)中的地位，通過增強與網(wǎng)絡(luò)中合作伙伴的聯(lián)系，充分利用網(wǎng)絡(luò)組織內(nèi)的資源并盡可能占據(jù)有利網(wǎng)絡(luò)地位，以此增加獲取知識和資源的機會，從而降低搜索成本，提高搜索效率，增強組織韌性。另外，良好的結(jié)構(gòu)嵌入也能幫助企業(yè)擁有更大的網(wǎng)絡(luò)權(quán)力，以便在遭遇危機時更好的協(xié)調(diào)網(wǎng)絡(luò)成員之間的關(guān)系，將危機的影響程度降到最低。

2. 企業(yè)應與合作伙伴建立起基于信任的長期有效網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，注重與合作伙伴保持相互依存關(guān)系，以便在危機中形成風險共擔，共同解決問題和緩解矛盾沖突。另外，良好的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)有利于合作伙伴之間相互了解，從而有利于對所搜索到的知識的理解與吸收，為通過知識搜索提升組織韌性提供幫助。

3. 從數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高的企業(yè)，在面對逆境事件時展現(xiàn)出的韌性越強。因此企業(yè)應重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型對自身可持續(xù)發(fā)展的重要作用，適時進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?？赏ㄟ^加入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等方式深化與行業(yè)內(nèi)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)先企業(yè)的合作，獲取先進的數(shù)字化知識與技能，降低轉(zhuǎn)型期內(nèi)的不確定性，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此增強企業(yè)的韌性。

5.4 研究局限與展望

本文存在以下局限。首先，本文采用問卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)，具有一定局限性，未能揭示變量之間長期、動態(tài)的關(guān)系，未來研究可以嘗試跟蹤調(diào)研、扎根理論等方法，繼續(xù)深化本項研究。另外，本文分別探討了結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入對組織韌性的影響，文中實證分析發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入間具有一定相關(guān)性。未來可以嘗試從結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入的交互項與組織韌性的關(guān)系進行進一步的研究。