曾凡益，青平

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

我國農(nóng)產(chǎn)品流通面臨小農(nóng)戶與大市場對接的矛盾，農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)格局總體呈現(xiàn)總量平衡和豐年有余，但仍然面臨諸多的供求困境，主要表現(xiàn)為局部的供求失衡帶來的農(nóng)產(chǎn)品滯銷、價(jià)格周期性波動和不對稱帶來的“谷賤傷農(nóng)”和“谷貴傷民”雙重困局[1]。2021 年中央一號文件繼續(xù)以全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興、加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化為關(guān)注點(diǎn)，明確提出要實(shí)現(xiàn)脫貧攻堅(jiān)成果和鄉(xiāng)村振興的有效銜接，農(nóng)產(chǎn)品流通現(xiàn)代化是農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收和農(nóng)村振興的關(guān)鍵要義，也是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定和質(zhì)量安全等國計(jì)民生的重要內(nèi)容。實(shí)踐表明，電子商務(wù)的出現(xiàn)為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、銷售和流通各環(huán)節(jié)有機(jī)整體的構(gòu)建提供了可能，是小農(nóng)戶與大市場實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量對接的有效途徑[2]。農(nóng)產(chǎn)品電商集群作為電子商務(wù)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民結(jié)合形成的新興發(fā)展模式，是推動農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和促進(jìn)農(nóng)村地區(qū)社會發(fā)展的關(guān)鍵動力和重要方式，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)在數(shù)量增長、空間分布和交易額等方面都呈現(xiàn)裂變式增長、集群化發(fā)展和大規(guī)模復(fù)制的特點(diǎn)[3]。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)字化變革的發(fā)展打破了農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)的管理邊界，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)依靠內(nèi)部資源獨(dú)立進(jìn)行創(chuàng)新管理已經(jīng)無法應(yīng)對復(fù)雜多變的外部環(huán)境，協(xié)同創(chuàng)新管理成為整合內(nèi)外部資源、協(xié)調(diào)內(nèi)外部利益、提升創(chuàng)新效率的關(guān)鍵舉措。

基于產(chǎn)業(yè)集群理論，地理集中度是企業(yè)有效獲取外部資源、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)的重要戰(zhàn)略手段。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同集群地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，但對其中的影響機(jī)制認(rèn)識存在一定的分歧。有學(xué)者提出產(chǎn)業(yè)集群地理集中度直接導(dǎo)致協(xié)同創(chuàng)新績效的提升[4]，但也有學(xué)者認(rèn)為地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效不發(fā)揮作用，產(chǎn)生影響的是基于產(chǎn)業(yè)集群建立起來的強(qiáng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[5-6]。已有關(guān)于地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新間關(guān)系的研究成果給本文較大的啟發(fā)，然而雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的引入為集群企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新研究提供了不同于以往的分析視角。已有研究主要關(guān)注地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效的直接作用，忽視中介機(jī)制的探究，對地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間影響機(jī)制的探討也大多停留在理論演繹和案例分析。知識資源是影響企業(yè)創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率的核心要素，關(guān)于集群內(nèi)知識資源嵌入對協(xié)同創(chuàng)新的影響路徑研究較少[7-8]。數(shù)字化變革的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步使得線上知識資源在創(chuàng)新發(fā)展中的驅(qū)動作用尤為明顯，關(guān)于線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效關(guān)系的探討較少[9-10]。本文還深入剖析情境因素對地理集中度、雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和協(xié)同創(chuàng)新績效關(guān)系的影響。資產(chǎn)專用性反映企業(yè)內(nèi)部有形資源和無形資源的投入與占有狀況[11]，雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入作為企業(yè)獲取知識資源的關(guān)鍵途徑，受到專用性資產(chǎn)的影響。同時(shí)，企業(yè)面臨的外部環(huán)境影響企業(yè)知識資源轉(zhuǎn)化的過程和效果[12-13]，影響企業(yè)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系。因此，為了進(jìn)一步厘清地理集中度、雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間關(guān)系的作用邊界，將資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性兩個(gè)情境因素納入研究框架中。

本文以農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)為研究對象，以湖北、江西和浙江3 省為研究區(qū)域，利用358 份實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度、雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、資產(chǎn)專用性、環(huán)境不確定性與協(xié)同創(chuàng)新績效間關(guān)系的分析框架，采用多層次回歸分析和Bootstrap 分析方法，分析農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，檢驗(yàn)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的中介作用，探討資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性的獨(dú)立調(diào)節(jié)作用與聯(lián)合調(diào)節(jié)作用。研究充實(shí)了產(chǎn)業(yè)集群與協(xié)同創(chuàng)新的理論研究空間，以期為農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新管理和我國農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量現(xiàn)代化發(fā)展提供參考與借鑒。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效

集群是相互聯(lián)系的機(jī)構(gòu)和組織聚集在一起形成的產(chǎn)業(yè)集合[8]，我國農(nóng)產(chǎn)品電商集群主要表現(xiàn)為各縣市的電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園[14]。本文關(guān)注微觀層面的農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)，采用地理集中度來刻畫集群，將其操作化為企業(yè)間的地理距離。學(xué)術(shù)界關(guān)于協(xié)同創(chuàng)新績效的概念界定缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，解學(xué)梅等[15]提出狹義的協(xié)同創(chuàng)新是兩個(gè)或以上企業(yè)共同開展新產(chǎn)品研發(fā)和新技術(shù)開發(fā)而建立的合作關(guān)系，廣義的協(xié)同創(chuàng)新是兩個(gè)或以上企業(yè)通過知識共享和技術(shù)轉(zhuǎn)移活動進(jìn)行創(chuàng)新行為而形成的穩(wěn)定合作關(guān)系[16]。本文從協(xié)同性和創(chuàng)新性兩個(gè)維度界定協(xié)同創(chuàng)新績效。

早期研究主要探討距離（或位置）對營銷組合決策和分銷渠道設(shè)計(jì)的影響，重點(diǎn)關(guān)注買賣雙方的空間分布和物流成本。近期研究探究了地理集中度對企業(yè)關(guān)系的作用，發(fā)現(xiàn)地理距離接近的企業(yè)面臨著較低的交易成本，創(chuàng)新效率較高[17]。地理集中度是農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)提升協(xié)同創(chuàng)新績效的有效途徑，首先，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)依賴于地理和氣候自然資源，呈現(xiàn)地域分布特征，特殊的地緣關(guān)系是企業(yè)間建立協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系的基礎(chǔ)。其次，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)面臨高度不確定的數(shù)字技術(shù)信息環(huán)境，集群為企業(yè)間數(shù)字技術(shù)知識和互聯(lián)網(wǎng)市場信息的交流提供了場域支持，是企業(yè)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新管理的關(guān)鍵支撐。第三，地理上接近的企業(yè)容易產(chǎn)生模仿行為和協(xié)同效應(yīng)，有利于企業(yè)提升農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)運(yùn)營的協(xié)同創(chuàng)新效率[14]。因此，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度對其協(xié)同創(chuàng)新績效具有正向影響。

1.2 雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的中介作用

網(wǎng)絡(luò)嵌入性是主體在網(wǎng)絡(luò)中的位置及主體間的關(guān)系，包含結(jié)構(gòu)嵌入、關(guān)系嵌入和認(rèn)知嵌入三個(gè)維度[18-20]。魏江和徐蕾[21]提出產(chǎn)業(yè)集群企業(yè)知識網(wǎng)絡(luò)嵌入包含本地知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和超本地知識網(wǎng)絡(luò)嵌入兩個(gè)維度。王新華等[22]提出互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的知識網(wǎng)絡(luò)既嵌入企業(yè)間實(shí)體互動的線下網(wǎng)絡(luò)中，也嵌入以互聯(lián)網(wǎng)為載體的線上網(wǎng)絡(luò)中，將雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入界定為線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入兩個(gè)維度。

農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度會提升線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度，進(jìn)而提升企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效。地理集中度降低了有形物資運(yùn)輸?shù)慕煌ǔ杀?，縮小了信息搜索范圍，有利于企業(yè)突破本地知識網(wǎng)絡(luò)的資源限制，實(shí)現(xiàn)異質(zhì)性信息的共享，提升線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的深度和廣度[23]。線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入有利于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)溝通，增強(qiáng)溝通協(xié)調(diào)效率，優(yōu)化顯性知識共享的速度，實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同創(chuàng)新管理[24-25]。因此，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用。

農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度會提升線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效。地理距離的接近增加了企業(yè)面對面交流頻率，增強(qiáng)了線下實(shí)體互動，有利于合作信任關(guān)系的建立，從而促進(jìn)本地知識的傳遞，提升線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的強(qiáng)度和密度[26]。線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入有利于企業(yè)隱性知識共享和發(fā)掘集群本地優(yōu)勢，促進(jìn)企業(yè)突破內(nèi)部資源限制的壁壘，利用更少的學(xué)習(xí)成本實(shí)現(xiàn)更高效的技術(shù)交流和知識共享，實(shí)現(xiàn)企業(yè)本地隱性知識和超本地顯性知識的協(xié)同創(chuàng)新管理[27-28]。因此，線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用。

1.3 資產(chǎn)專用性的調(diào)節(jié)作用

資產(chǎn)專用性是特定資產(chǎn)能夠被重新投入其他用途或被其他使用者重新分配的可調(diào)配性[29]。專用性資產(chǎn)投入有利于企業(yè)形成獨(dú)特的資源競爭優(yōu)勢[11]。本文關(guān)注農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性對知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和協(xié)同創(chuàng)新績效的影響，因而將資產(chǎn)專用性分為無形的人力資產(chǎn)、知識資產(chǎn)和技術(shù)資產(chǎn)專用性以及有形的互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備投入資產(chǎn)專用性。

資產(chǎn)專用性影響知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的關(guān)系。資產(chǎn)專用性有利于知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效正向關(guān)系的增強(qiáng)。首先，資產(chǎn)專用性投入的增加，有利于企業(yè)形成競爭企業(yè)難以模仿的核心競爭力和難以超越的持續(xù)競爭優(yōu)勢，強(qiáng)化知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。第二，資產(chǎn)專用性投資具有鎖定效應(yīng)，有利于降低機(jī)會主義行為，避免尋租耗費(fèi)，增強(qiáng)知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。第三，企業(yè)能夠依托專用性資產(chǎn)投資優(yōu)勢獲得超額利潤，增強(qiáng)知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響[11]。但有學(xué)者認(rèn)為資產(chǎn)專用性投資的增加導(dǎo)致企業(yè)無法將更多的財(cái)務(wù)資源投入到協(xié)同創(chuàng)新活動中，降低了財(cái)務(wù)資源的靈活性，不利于協(xié)同創(chuàng)新管理[30]。然而，本文關(guān)注的研究對象為農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)，企業(yè)成立年限較短、規(guī)模較小，尚處于初級創(chuàng)新階段，資產(chǎn)專用性的投資較小，由此衍生的資產(chǎn)冗余較低，資產(chǎn)冗余帶來的負(fù)向影響還未形成。因此，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性正向調(diào)節(jié)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。

1.4 環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用

環(huán)境不確定性強(qiáng)調(diào)市場和競爭環(huán)境變化的不可預(yù)測性[31]。營銷學(xué)界重點(diǎn)關(guān)注市場交易環(huán)境帶來的不確定性，強(qiáng)調(diào)交易主體的機(jī)會主義行為帶來的交易環(huán)境波動，其中包括競爭對手策略的易變性、 合作企業(yè)的機(jī)會主義行為和顧客需求的難以預(yù)測 等[32]?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)字化變革的發(fā)展為企業(yè)環(huán)境增加了新的不確定性因素，強(qiáng)化了技術(shù)波動對企業(yè)創(chuàng)新的影響，本文基于復(fù)雜性和多變性共生的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，將農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)面臨的外部環(huán)境歸結(jié)為技術(shù)波動和市場競爭等不確定性因素。

環(huán)境不確定性阻礙農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的提升，對知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的關(guān)系產(chǎn)生影響。首先，環(huán)境不確定性較高時(shí)，市場競爭程度較高，數(shù)字化技術(shù)更新?lián)Q代快，知識網(wǎng)絡(luò)嵌入帶來的技術(shù)知識共享會產(chǎn)生滯后和延遲效應(yīng)，企業(yè)無法迅速做出反應(yīng)，不利于知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新效率正向作用的發(fā)揮。第二，環(huán)境不確定性較高意味著信息不對稱程度較高，機(jī)會主義行為增加，削弱了知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向作用。第三，企業(yè)在面臨技術(shù)波動大的外部環(huán)境時(shí)，為了保證生存與發(fā)展，無法兼顧內(nèi)外部企業(yè)的協(xié)同關(guān)系，不利于內(nèi)外部協(xié)同創(chuàng)新，知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響降低。第四，環(huán)境不確定性較高時(shí)，企業(yè)對環(huán)境的感知難度增加，降低了決策準(zhǔn)確性，無法實(shí)現(xiàn)知識嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的促進(jìn)作用[12-13]。因此，環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。

1.5 資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性的聯(lián)合調(diào)節(jié)作用

企業(yè)內(nèi)部資產(chǎn)專用性和外部環(huán)境不確定對知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系具有組合影響。郭文鈺等[11]強(qiáng)調(diào)要通過組合的方式探討在不同內(nèi)外部因素配置下的績效變化，企業(yè)在不同的環(huán)境變換中選擇相對應(yīng)的專用性資產(chǎn)投資對企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效協(xié)同創(chuàng)新管理至關(guān)重要。在環(huán)境不確定性較高時(shí)，企業(yè)依靠投資專用知識設(shè)備資產(chǎn)創(chuàng)造利潤的風(fēng)險(xiǎn)加大，知識資源的配置效率降低，不易形成持續(xù)穩(wěn)定的競爭優(yōu)勢，知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向作用發(fā)揮不充分[33]。同時(shí)，數(shù)字技術(shù)變動大，企業(yè)專用性資產(chǎn)更新?lián)Q代較快，用于知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的有形設(shè)備資產(chǎn)投資成本提高，導(dǎo)致企業(yè)用于維護(hù)協(xié)同關(guān)系和維持創(chuàng)新行為的資金減少，從而削弱了知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向關(guān)系[34]。因此，環(huán)境不確定會緩解農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性對雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用。即當(dāng)環(huán)境不確定性較高且資產(chǎn)專用性較低時(shí)，雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向關(guān)系最弱，當(dāng)環(huán)境不確定性較低且資產(chǎn)專用性較高時(shí)，雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向關(guān)系最強(qiáng)。

綜合上述分析，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度、雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的理論分析框架如圖1 所示。

圖1 理論分析框架Fig. 1 Theoretical analysis framework

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究采用問卷調(diào)查法，于2020 年6—10 月前往湖北、江西和浙江3 省16 個(gè)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園進(jìn)行調(diào)研，調(diào)研對象為園區(qū)內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)企業(yè)。問卷由農(nóng)產(chǎn)品電商企業(yè)負(fù)責(zé)人或主管填寫，在負(fù)責(zé)人或主管填寫問卷之前，研究人員對其進(jìn)行簡單的訪談，確保問卷填寫者對企業(yè)近一年的運(yùn)營狀況足夠了解，保證問卷的真實(shí)性和有效性。為避免共同方法偏差和自我報(bào)告等問題，研究采用封閉式問題，并采用配對調(diào)研法，即A 問卷完成農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度、雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性等題項(xiàng)的測量，B 問卷完成協(xié)同創(chuàng)新績效的測量。2 份問卷要求問卷填寫者分別獨(dú)立填寫。問卷A 和B 按照1 ∶1 比例發(fā)放，共發(fā)放問卷480 套，經(jīng)整理和篩選，回收有效問卷358 套，問卷有效回收率為74.58%。樣本基本特征見表1。

2.2 變量測量

1）被解釋變量。研究關(guān)注的被解釋變量為農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效。本文借鑒解學(xué)梅等[15]的研究，主要從協(xié)同性和創(chuàng)新性兩個(gè)維度測量協(xié)同創(chuàng)新績效。量表共包含4 個(gè)題項(xiàng)（表2）。

表1 樣本基本特征Table 1 Basic characteristics of samples

2）核心解釋變量。研究關(guān)注的核心解釋變量為地理集中度。主要考察農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響。根據(jù)Ganesan 等[5]的研究，通過要求研究對象報(bào)告他們認(rèn)為是關(guān)鍵知識提供企業(yè)的位置和距離來測量地理集中度。通過距離計(jì)算應(yīng)用程序計(jì)算研究對象企業(yè)和關(guān)鍵知識提供企業(yè)間的實(shí)際地理距離來確認(rèn)這一自報(bào)距離，并在必要的時(shí)候進(jìn)行調(diào)整。為了控制實(shí)際地理距離分布的偏斜度，在數(shù)據(jù)分析過程中對地理距離進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換來刻畫地理集中度，具體方法為：

式中：DL 表示地理集中度，是[0, 1]之間的連續(xù)型數(shù)值變量；GL 表示農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)與關(guān)鍵知識提供企業(yè)的距離（km）。

3）中介變量。研究關(guān)注的中介變量為雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入。借鑒王新華等[22]編制的量表，主要從線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入兩個(gè)維度測量雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入。線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入量表各包含3 個(gè)題項(xiàng)（表2）。

表2 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Variable definitions and descriptive statistics

4）調(diào)節(jié)變量。研究關(guān)注的調(diào)節(jié)變量為資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性。采用Anderson 和Weitz[29]編制的量表對資產(chǎn)專用性進(jìn)行測量，量表包含3 個(gè)題項(xiàng)。采用彭珍珍等[31]編制的量表對環(huán)境不確定性進(jìn)行測量，量表包含3 個(gè)題項(xiàng)（表2）。

5）控制變量。研究控制了企業(yè)員工人數(shù)、成立年限、前1 年經(jīng)營收入和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使用年限等4 個(gè)可能影響企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的變量。

變量具體定義及描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

2.3 計(jì)量模型設(shè)定

基于研究目的和研究假設(shè)，構(gòu)建檢驗(yàn)變量間關(guān)系的計(jì)量模型為：

式中：JX 表示被解釋變量，DL 表示核心解釋變量，ME 表示中介變量，MO 表示調(diào)節(jié)變量，CON 表示控制變量，β 是待估計(jì)系數(shù)，ε 是隨機(jī)誤差項(xiàng)，i 代表第個(gè)i 樣本。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效分析

由表3 可知，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度的平均值為0.859，處于較高水平，原因在于農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)受到農(nóng)業(yè)自然資源的限制，具有較強(qiáng)的地域分布特征，地理集中度較高。線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的平均值為3.512，線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的平均值為3.061，均處于中等水平，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的平均值略高于線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入，原因在于農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)平臺開展農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)活動，通過線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入獲取信息較為便利，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度要高于線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度。資產(chǎn)專用性的平均值為3.985，處于中等水平，原因在于農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)的成立年限較短、企業(yè)規(guī)模較小，企業(yè)對專用性資產(chǎn)的投資尚未達(dá)到高水平階段，同時(shí)也驗(yàn)證了專用性資產(chǎn)冗余較低，資產(chǎn)冗余帶來的負(fù)向影響還未形成。環(huán)境不確定性的平均值為3.507，由消費(fèi)者需求、同行競爭和技術(shù)波動共同構(gòu)成的外部環(huán)境處于中等不確定性水平。協(xié)同創(chuàng)新績效的平均值為4.132，處于較高水平，說明農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)與集群企業(yè)合作進(jìn)行產(chǎn)品開發(fā)和技術(shù)研發(fā)實(shí)現(xiàn)了較高水平的協(xié)同創(chuàng)新管理。

從相關(guān)系數(shù)可以看出，地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.283（表3），地理距離越接近，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)越容易開展合作創(chuàng)新活動，協(xié)同創(chuàng)新績效越好。線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.511，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度越深，協(xié)同創(chuàng)新績效越好；線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.544，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度越深，協(xié)同創(chuàng)新績效越好，總的來說，雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入程度越高，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)從外界所能獲取的信息和資源越豐富，越有利于協(xié)同創(chuàng)新管理的實(shí)現(xiàn)。資產(chǎn)專用性與協(xié)同創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.564，專用性資產(chǎn)投資越多，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)越容易形成可持續(xù)競爭優(yōu)勢，協(xié)同創(chuàng)新績效越高。環(huán)境不確定性與協(xié)同創(chuàng)新績效顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.461，環(huán)境不確定性越大，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)面臨的消費(fèi)者需求變化越快、同行競爭越激烈、技術(shù)波動越大，協(xié)同創(chuàng)新活動投入越少，協(xié)同創(chuàng)新績效越低。以上相關(guān)性分析結(jié)果為進(jìn)一步的假設(shè)檢驗(yàn)提供了支撐，具體關(guān)系有待后續(xù)回歸分析的驗(yàn)證。

3.2 量表信度、效度和共同方法偏差檢驗(yàn)分析

信度分析結(jié)果顯示，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、資產(chǎn)專用性、環(huán)境不確定性和協(xié)同創(chuàng)新績效的Cronbach’s α 值均大于0.7（表4），說明量表具有較高的信度。

表3 農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效相關(guān)性結(jié)果Table 3 Correlation analysis results of collaborative innovation performance of clustered agricultural e-commerce firms

效度分析結(jié)果顯示，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入、資產(chǎn)專用性、環(huán)境不確定性和協(xié)同創(chuàng)新績效的KMO 值均大于0.6（表4），說明量表具有較高的結(jié)構(gòu)效度。各變量的AVE 值均大于0.6，表明變量具有較好的收斂效度。同時(shí)，量表均來源于國內(nèi)外學(xué)者驗(yàn)證通過的量表，具有較高的內(nèi)容 效度。

表4 量表信度和效度檢驗(yàn)Table 4 Reliability and validity test of the scale

Harman 單因子檢驗(yàn)結(jié)果顯示，一共有4 個(gè)因子特征根大于1，最大因子的方差解釋值為31.909%，小于臨界值40%，說明研究數(shù)據(jù)不存在共同方法偏差問題。

3.3 地理集中度和雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響分析

運(yùn)用SPSS 22.0 統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用多層次回歸分析和Bootstrap 分析方法逐步對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸分析結(jié)果顯示VIF 值均小于2，不存在明顯的多重共線性問題。隨著變量的逐步引入，模型R2顯著改變，且F 值均顯著，說明中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。

由表5 可知，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度 顯著正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=0.218，P＜0.001）。地理集中度顯著正向影響線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入（β=0.322，P＜0.001），線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入顯著正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=0.247，P＜0.001）。模型2（β=0.142，P＜0.001） 相 比 于 模 型1（β=0.218，P＜0.001），地理集中度對協(xié)同創(chuàng)新績效的影響降低但仍然顯著，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在其中發(fā)揮部分中介作用。Bootstrap 分析法分析結(jié)果顯示，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的中介效應(yīng)值為0.091，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.021，95%的置信區(qū)間為[0.052, 0.136]，不包含0，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用，即地理集中度正向影響線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入，進(jìn)而正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效。同理，線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮中介作用。

表5 地理集中度和雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效影響的回歸結(jié)果Table 5 Regression analysis results of the impact of geographical concentration and dual knowledge network embedding on collaborative innovation performance

3.4 資產(chǎn)專用性與環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用分析

表6 結(jié)果顯示，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與資產(chǎn)專用性的交互項(xiàng)顯著正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=0.138，P＜0.001）。簡單斜率檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)資產(chǎn)專用性較低時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響不顯著（β=0.046，Τ=1.038，P＞0.1），當(dāng)資產(chǎn)專用性較高時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響顯著（β=0.257，Τ=8.348，P＜0.001），資產(chǎn)專用性對線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，即資產(chǎn)專用性越高，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響越強(qiáng)，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性正向調(diào)節(jié)線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。同理，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性正向調(diào)節(jié)線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。

線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)顯著負(fù)向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=-0.099，P＜0.001）。簡單斜率檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)環(huán)境不確定性較低時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響顯著（β=0.291，Τ=9.011，P＜0.001），當(dāng)環(huán)境不確定性較高時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響顯著（β=0.112，Τ=2.871，P＜0.01），環(huán)境不確定性對線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的關(guān)系發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即環(huán)境不確定性越高，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入對協(xié)同創(chuàng)新績效的正向影響越弱，環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。同理，環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效的正向關(guān)系。

線上知識網(wǎng)絡(luò)、資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)顯著負(fù)向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=-0.171，P＜0.001），即資產(chǎn)專用性對線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向調(diào)節(jié)作用減弱，環(huán)境不確定會緩解農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)資產(chǎn)專用性對線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用。即當(dāng)環(huán)境不確定性較高且資產(chǎn)專用性較低時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向關(guān)系最弱，當(dāng)環(huán)境不確定性較低且資產(chǎn)專用性較高時(shí)，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向關(guān)系最強(qiáng)。線下知識網(wǎng)絡(luò)、資產(chǎn)專用性和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)顯著正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效（β=0.148，P＜0.001），即資產(chǎn)專用性對線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的正向調(diào)節(jié)作用增強(qiáng)?？赡艿脑蛟谟诰€下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入依賴于企業(yè)與合作企業(yè)間社會關(guān)系的建立，這種社會關(guān)系有效減少了環(huán)境不確定性帶來的機(jī)會主義行為，因而環(huán)境不確定性的負(fù)向調(diào)節(jié)作用被抵消，呈現(xiàn)出正向聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表6 資產(chǎn)專用性、環(huán)境不確定性對協(xié)同創(chuàng)新績效的調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果Table 6 Regression results of the moderating effects of asset specificity and environmental uncertainty on collaborative innovation performance

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

研究表明，農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)地理集中度正向影響協(xié)同創(chuàng)新績效，農(nóng)產(chǎn)品電商集群作為新興的產(chǎn)業(yè)集群模式，內(nèi)部產(chǎn)品競爭和區(qū)域競爭效應(yīng)尚未形成，集群內(nèi)部企業(yè)間地理距離的接近有利于企業(yè)提升協(xié)同創(chuàng)新績效。雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入在地理集中度與協(xié)同創(chuàng)新績效間發(fā)揮部分中介作用，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入強(qiáng)調(diào)企業(yè)基于互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行的超本地化顯性知識、信息和技術(shù)資源獲取，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代地理集中度發(fā)揮作用的關(guān)鍵路徑；線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入強(qiáng)調(diào)企業(yè)基于實(shí)體合作信任關(guān)系進(jìn)行的本地化隱性知識、信息和技術(shù)的交流，是集群發(fā)揮協(xié)同創(chuàng)新作用的關(guān)鍵介質(zhì)。

資產(chǎn)專用性正向調(diào)節(jié)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入和協(xié)同創(chuàng)新績效間的關(guān)系，專用性資產(chǎn)投資是企業(yè)維持競爭力和保持競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵邊界條件，有利于企業(yè)線下實(shí)體合作信任關(guān)系的維護(hù)，也有利于企業(yè)線上互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的保存，優(yōu)化協(xié)同創(chuàng)新效率。環(huán)境不確定性負(fù)向調(diào)節(jié)雙重知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的關(guān)系，數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代環(huán)境不確定性包含技術(shù)波動和市場競爭兩個(gè)鮮明特征，高度的環(huán)境不確定性不利于線上知識網(wǎng)絡(luò)顯性的技術(shù)知識交流，也不利于線下知識網(wǎng)絡(luò)隱性的市場信息共享，對協(xié)同創(chuàng)新績效的提升具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。環(huán)境不確定和資產(chǎn)專用性對知識網(wǎng)絡(luò)嵌入與協(xié)同創(chuàng)新績效間的關(guān)系具有聯(lián)合調(diào)節(jié)作用，一方面，線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入需要互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備資源的投入，專用設(shè)備資源的投入和線上知識網(wǎng)絡(luò)嵌入存在較強(qiáng)的重疊效應(yīng)，環(huán)境不確定性在其中發(fā)揮的負(fù)向作用更加顯著，呈現(xiàn)負(fù)向聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)；另一方面，線下知識網(wǎng)絡(luò)嵌入的加強(qiáng)有利于維持企業(yè)間的合作信任關(guān)系，降低機(jī)會主義行為，從而對環(huán)境不確定性具有一定的抵消作用，資產(chǎn)專用性的正向調(diào)節(jié)作用更加顯著，因而呈現(xiàn)正向聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)。

4.2 建議

1）農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)要突破組織邊界，加強(qiáng)與集群內(nèi)部企業(yè)合作創(chuàng)新，發(fā)展松散耦合的協(xié)同創(chuàng)新環(huán)境，借助集群地理集中的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢和區(qū)位資源，內(nèi)化吸收集群關(guān)系資源和知識資源，形成資源獲取與協(xié)同創(chuàng)新的良性循環(huán)，實(shí)現(xiàn)效益最大化。要突破空間限制，獲取集群外部產(chǎn)業(yè)資源和知識資源，提升數(shù)字化技術(shù)水平和互聯(lián)網(wǎng)信息能力，形成集群吸引資源與促進(jìn)創(chuàng)新，資源積累和協(xié)同創(chuàng)新又帶動集群轉(zhuǎn)型升級與創(chuàng)新發(fā)展的良性互動，謀求集群效益最優(yōu)化。

2）農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)在進(jìn)行專用性資產(chǎn)投資的過程中要注重?cái)?shù)字化技術(shù)設(shè)備的投入和更新，一方面通過合理配置降低專用性資產(chǎn)轉(zhuǎn)化的風(fēng)險(xiǎn)，提高風(fēng)險(xiǎn)管理建設(shè)能力，規(guī)避專用性資產(chǎn)不可轉(zhuǎn)移帶來的劣勢。另一方面要充分利用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代紅利，利用數(shù)字化變革和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，拓展互聯(lián)網(wǎng)信息共享渠道，提升大數(shù)據(jù)運(yùn)用成熟度，利用數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制、柔性化生產(chǎn)，提升產(chǎn)品開發(fā)能力、技術(shù)開發(fā)速度和市場響應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)新管理，發(fā)掘?qū)Ｓ眯再Y產(chǎn)投資帶來的不可模仿的優(yōu)勢。

3）知識網(wǎng)絡(luò)嵌入是農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)構(gòu)建以知識資源為基礎(chǔ)的競爭優(yōu)勢的重要手段，要營造良好的知識共享環(huán)境氛圍并提供必要的條件保障，強(qiáng)化企業(yè)間知識共享意愿。通過定期舉行企業(yè)參觀和現(xiàn)場觀察等活動，搭建線上線下知識共享平臺，營造濃厚的知識共享氛圍，為知識流動提供硬件支撐。通過構(gòu)建多層次知識交流渠道，將不易編碼和不易傳遞的隱性知識通過網(wǎng)絡(luò)視頻和電話會議等線上形式進(jìn)行學(xué)習(xí)與探討，增強(qiáng)知識吸收和轉(zhuǎn)化的效率，以更新完善知識系統(tǒng)。同時(shí)，政府要高效采集具有層次性和地域性特點(diǎn)的知識資源，構(gòu)建系統(tǒng)有序的知識資源保存體系，將有價(jià)值的顯性知識以文檔的形式存儲在知識庫，助力農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)實(shí)現(xiàn)知識資源的高效存檔、獲取和利用。政府還可以對孤立分散的知識資源進(jìn)行有序整合，構(gòu)建具有公共產(chǎn)品屬性的知識地圖，建立日趨成熟的知識組織和服務(wù)模式，為農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)提供知識資源索取便利，提升知識獲取效率。

4）農(nóng)產(chǎn)品電商集群企業(yè)要善于發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造環(huán)境不確定性中的發(fā)展機(jī)遇，規(guī)避不利風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，做到積極作為、英明決策和高效規(guī)劃，堅(jiān)持以數(shù)字技術(shù)變革推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，力圖在動態(tài)多變復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)時(shí)代獲得更多的數(shù)字技術(shù)收益和市場風(fēng)險(xiǎn)收益。通過建立內(nèi)外部責(zé)任協(xié)調(diào)溝通機(jī)制，提高經(jīng)營的透明度，獲取利益相關(guān)企業(yè)的認(rèn)可和支持，建立廣泛的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。綜合利用數(shù)字化技術(shù)實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品投融資和保險(xiǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的積累、整合和開放共享，提升農(nóng)產(chǎn)品投融資風(fēng)險(xiǎn)評估和農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)精算可信度，構(gòu)建多元化多層次的農(nóng)產(chǎn)品電商保險(xiǎn)手段，同時(shí)要制定合適有效的社會責(zé)任發(fā)展戰(zhàn)略，建立并完善企業(yè)社會責(zé)任協(xié)作機(jī)制，充分發(fā)揮企業(yè)社會責(zé)任承擔(dān)行為贏得經(jīng)營穩(wěn)定性保險(xiǎn)效應(yīng)，降低外部環(huán)境不確定性進(jìn)而提升協(xié)同創(chuàng)新效率。