产业集群内社会网络对知识资源获取的影响_基于西安光电子产业集群的实证研究

1、第5期（2011年5月）中国科技论坛-43-产业集群内社会网络对知识资源获取的影响基于西安光电子产业集群的实证研究窦红宾，王正斌（西北大学经济管理学院，陕西西安710127）摘要：本文以企业网络理论为基础，通过对西安光电子产业集群107家企业进行问卷调查所获数据，运用回归模型进行实证研究。结果表明协调机制在中心度、联结强度对显性知识资源获取影响中扮演部分中介的作用,协调机制在中心度、联结强度对隐性知识资源获取影响中扮演完全中介的作用。所以，企业应重视创建协调机制，充分利用网络这个知识丰富的平台，获取显性和隐性知识资源，提高企业的竞争力。关键词：网络结构；协调机制；知识资源获取中图分类号：G31

2、1文献标识码：ATheImpactofNetworkStructureonObtainKnowledgeResourcesinIndustryClusterDouHongbin,WangZhengbin（SchoolofEconomicsandManagement,NorthwestUniversity，Xian710127，China）Keywords:networkstructure；coordinationmechanism；obtainingknowledgeresources企业的经济行为具有社会嵌入性的特点，任何企业都处在不同的网络之中，在网络竞争环境下，企业必须建立不同的外部组织

3、网络，并通过这些网络有效获取各种显性知识和隐性知识资源，才能提高企业的技术创新能力、保持持续的竞争优势。另一方面，组织学习理论认为，组织要通过与其他组织合作来实现自己的学习目标，而良好的协调机制可以有助于知识的存储和应用，因而可以帮助组织提升知基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“西部企业发展中的障碍与制约机制研究”（05JJD790021），陕西省科学技术研究发展计划项目（2009KRM014）。收稿日期：2010-10-24作者简介：窦红宾（1978-），男，陕西黄陵人，西北大学经济管理学院博士生，讲师；研究方向：知识创新、产业集群。-44-中国科技论坛（2011年5月）第5期

4、识资源的获取效果。组织学习中涉及的很多知识为隐性知识，这些知识通常很难转移，只有通过不断地沟通、协调才能得到较好的效果。基于此，本文试图以网络结构为研究起点，将协调机制作为中间变量，通过对这些理论的有效整合来构建网络结构协调机制知识资源获取的概念模型，进而通过问卷调查实证分析网络结构影响企业知识资源获取的机理，以期为企业利用网络结构，提高知识资源获取效果提供理论借鉴。管理学者魁克哈特提出“强联结优势理论”，强联结观点认为，网络成员之间的交流越频繁，联结越紧密，他们之间的战略行动就越默契。与低质量的社会互动会导致低效率甚至冲突相比，强联结产生的信任，有助于企业之间的理解和共识，增强企业之间相互交

5、流学习的意愿，有效地提高知识转移的动机和能力4，有利于那些存在于网络中的粘滞性的、无法用语言精确表达的的隐性知识和信息的转移。强联结所具有的高情感性特点，能够降低企业对知识的保护意识，使得合作伙伴愿意分享一些私人性信息和知识，强联结通常伴随着深度的信息交换，能促进网络成员深层次的合作和交流，有利于组织获得、加工、记忆信息，使得信息和知识流通更加迅速和通畅，加快知识的转换5。基于以上的分析，本文作出如下假设：11.1研究假设网络结构与知识资源获取企业外部网络是企业维持长期关系的两个以上企业之间介于外部自由市场与内部组织层级间的一种联系方式。Burt认为“社会网络”是“联结行动者的一系列社会关系”

6、1，还有学者提出网络范围，网络中心性等变量2，Granovetter提出了“嵌入性”的概念，将嵌入分为关系嵌入和结构嵌入。其中，关系维度关注的是关系的强度、方向等；结构维度关注的是企业所处的网络结构的位置所具有的资源和对资源的控制力量。Gnyawali和Madhavan认为企业网络的结构特征表现出多层次，多维度3。综合以上学者的观点，本文分别从“关系”和“结构”两个维度选取网络中心度、网络联结强度和网络规模来衡量外部网络结构特征。（1）网络中心度与知识资源获取。首先，位于网络中心位置的网络成员能够有机会接触到更多的成员，因此拥有更多的信息渠道，企业可以获得大量丰富可靠的多元化的信息；占据网络中

7、心位置的企业将明显占据信息优势。企业可以及时获得更多的信息和了解技术的最新变化，并控制相关的新信息。其次，知识转移过程中学习能力也是影响学习效果的一个重要因素。人们学习新知识并使之与已有的知识结构相联系，来创造新知识。如果知识拥有者与学习者具有共同的知识，则学习较为容易。处在网络中心位置的组织拥有更广泛的联系，与网络中的其他成员分享更多的共同知识和信息，更容易理解对方的语言，更容易与对方有共同的知识，从而更有利于知识转移。基于以上分析，本文做出如下假设：H2a：联结强度与显性知识资源获取正相关。H2b：联结强度与隐性知识资源获取正相关。（3）网络规模与知识资源获取。网络规模是指网络包含的节点的

8、数量。网络规模越大，企业与更多拥有多种技术和知识背景的网络成员建立联系，就有可能从多种渠道中获取异质性信息6。而且，大规模网络有利于信息共享，能增强对新信息和知识的吸收能力。此外，企业的网络规模越大，这个企业的战略决策受到嵌入的网络结构的影响越大，企业可以获得更多的重要信息和技术知识等。与较多的网络成员的直接合作能有效降低成本、风险，而且直接的合作关系有利于跨组织界面技术诀窍的转移。基于以上分析，本文提出如下假设：H3a：网络规模与显性知识资源获取之间存在着正相关关系。H3b：网络规模与隐性知识资源获取之间存在着正相关关系。1.2网络结构与协调机制协调机制是促使知识实现成功转移所使用的重要手段

9、和工具，企业需要设计有效的体系来保证企业的外部知识获取。此处协调机制主要包括信任、冲突协调和合作调整。位于网络中心位置的企业，与很多网络成员保持着频繁的联系，所以他们情感的联系更为紧密，互相依赖，任何一方都不太可能轻易做出伤害对方的行为，长此以往，彼此之间信任程度很高。Rowley等学者7认为中心企业与网络成员间的H1a：网络中心度与显性知识资源获取正相关。H1b：网络中心度与隐性知识资源获取正相关。（2）联结强度与知识资源获取。第5期（2011年5月）中国科技论坛-45-多重联结促进了网络成员间的资源承诺，这种高水平资源承诺促进成员间交互频率，提高了关系质量，有利于网络成员协调冲突，共同处理

10、解决问题。此外，中心位置的企业通常享有很高的威望，在网络中具有较高的地位，更容易建立新的价值关系。网络中心位置的成员将更多的组织成员凝结在一起形成密集的网络，这种特征有利于网络中合作规范的形成与调整。强联结使焦点企业更多的了解关于其他网络成员的能力和合作意愿，增强企业相互信任、承诺与知识分享。而且，强联结可以作为社会控制机制的部分规范伙伴行为。网络成员之间的联结强度越大，相互间的信任程度越高，越有助于控制机会主义行为，减少不确定性所造成的风险，有利于协调机制的建立。网络规模越大，越有利于企业理解什么是重要的知识，越有利于建立合作双方共享网络知识平台。大规模网络的企业拥有更广泛的联系，与网络中的

11、其他成员分享更多的共同知识和信息，更容易理解对方的语言，更容易与对方有共同的知识，从而有利于协调机制的建立。基于以上的分析，本文作出如下假设：的知识需要重构与整合才能适应接收方的需要。可见，有效的合作调整能促进知识转移的效率。基于以上的分析，本文作出如下假设：H7a：协调机制与显性知识资源获取之间存在着正相关关系。H7b：协调机制与隐性知识资源获取之间存在着正相关关系。1.4网络结构、协调机制与知识资源获取位于网络中心位置的组织与很多成员保持着频繁的联系，所以他们情感的联系更为紧密，有助于企业之间的理解和共识，知识的转移将更加默契。强联结能增强企业相互信任、承诺，与知识分享。大规模网络的企业与

12、伙伴间的多重联结促进了伙伴间的资源承诺，提高了关系质量，有利于合作伙伴协调冲突，共同处理解决问题。另一方面，企业通过外部网络获得的一些关键资源或技术诀窍越来越倾向于以隐性知识方式在企业间进行转移，这就需要有效的协调机制，提高知识转移的效率。Ritter（2003）8等一些学者也认为知识获取依赖于网络间的良好沟通、协调。社会网络是企业知识资源获取的平台，但能否有效利用集群这个知识资源丰富的平台，还依赖于协调机制。在上文的分析中，网络结构影响了协调机制，协调机制又是影响知识资源获取的关键因素，所以结合网络结构对协调机制以及协调机制对知识资源获取两个方面影响的论证，本文认为协调机制在网络结构对知识资

13、源获取起着中介作用。基于上述分析，本文提出以下假设：H4c：中心度与协调机制之间存在着正相关关系。H5c：联结强度与协调机制之间存在着正相关关系。H6c：网络规模与协调机制之间存在着正相关关系。1.3协调机制与知识资源获取协调机制可以促进信息整合，高效的协调机制可以提高知识转移的速度。在知识资源获取中，知识源和知识接收者在制度、文化等方面的不同，使得双方对问题的理解、处事方式等方面差异很大，影响了知识转移。合作双方只有不断地沟通，相互信任，才能提高知识资源获取的效果。信任可以使企业相互了解彼此的运作方式与管理方法，有利于迅速提高资源和信息交换水平。此外，合作双方的信任能够降低企业对知识的保护意

14、识，使得合作伙伴愿意分享一些私人信息和知识。在知识转移过程中，知识源和知识接收者在组织、关系等方面存在差异，这些差异导致双方存在一定的冲突，冲突的协调是保证企业知识资源获取效果的关键因素。对合作的调整具体包括对现有的组织机构、规章制度进行调整，以及通过创造环境等方式使知识资源获取更加便利，转移H8a：协调机制中介了中心度对显性知识资源获取的影响。H9a：协调机制中介了联结强度对显性知识资源获取的影响。H10a：协调机制中介了网络规模对显性知识资源获取的影响。H11b：协调机制中介了中心度对隐性知识资源获取的影响。H12b：协调机制中介了联结强度对隐性知识资源获取的影响。H13b：协调机制中介了

15、网络规模对隐性知识资源获取的影响。根据理论推演和分析得到网络结构、协调机制与知识资源获取的整合模型（见图1）。-46-中国科技论坛（2011年5月）第5期研发知识的能力、创新管理知识的能力、市场开发知识的能力3个指标衡量隐性知识资源获取；网络结构变量主要包括网络中心度、联结强度和网络规模等3个因素。网络中心度的测量在文献10的研究基础上，课题组修改讨论完成4个题项。联结强度的量表11在Gilsing，V.、Nooteboom，B.（2005）等的研究基图1理论框架图础上，课题组修改讨论完成5个题项。网络规模的量表在Batjargal（2001）12等的研究基础上课题组修改讨论完成3个题项。协调

16、机制的测量题项设计主要参考了Szulanski13的研究，衡量协调机制的量表由22.1研究设计样本选择与数据收集首先，需要收集网络结构、协调机制和知识资源12个问题项组成，包含信任沟通、协调冲突和合作调整3个因素。为了提高问卷的信度和效度，在问卷正式定稿与调查之前，我们选取了6个企业进行现场问卷预测试和深入访谈，认真听取了企业管理者对于问卷的意见，对问卷中相关题项的语言表述作了适当调整，尽可能减少问卷当中可能出现的诸如文字表述不清，指标设计不合理等漏洞。最后，根据受访者意见对问卷进行讨论、修改，最终定稿。获取方面的数据，我们采用调查问卷的方法收集数据。西安光电子产业集群是以从事光电子一体化仪器

17、设备、光电转化等技术为主的光电子产业。现已有西安光电科技产业园、西安光电子专业孵化器、西北光学仪器厂、西古光缆公司、陕西华光光电股份公司、解放军1001厂等几百家光电子企业，产业集聚发展比较成熟。我们这次选取西安光电子产业集群作为研究对象，来研究其产业集群内网络结构、协调机制和知识资源获取之间的关系。本次调研活动从2.3信度与效度检验本研究采用Cronbachs系数来检验量表的信度，检验结果中各变量值都在可接受的范围（系数都大于0.7），说明本研究的量表具有很好的信度（由于篇幅所限，具体数据省去）。在效度检验方面，由于本研究所使用问卷项目全部来自过去的文献，很多学者都曾使用这些量表测量相关变量

18、。因此，问卷具有较好的内容效度，考虑跨文化管理和当地企业的具体情况，本研究对网络结构、协调机制、知识资源获取等测量指标，进行二阶验证性因子分析来验证各量表的建构效度，各项指标均达到可接受水平（由于篇幅所限，具体数据省去）。网络结构、协调机制、知识资源获取的信度和效度检验结果都比较好。所以，以单一衡量指标取代多重衡量指标是可行的。因此，本文在协调机制等指标衡量模式上，以第一级因素作为各因素的衡量题项得分的均值作为该因素的值，再由第一级各因素作为第二级变量的多重衡量指标。这样可以有效地缩减衡量指标的数目。2009年10月开始，到2010年6月结束，本次调查共向107家光电子企业发放了214份调查问

19、卷（每个企业发两份，高级经理一份，高级工程师一份），经过调查后，在回收的202份问卷中，根据要求，剔除了信息填写不全或存在明显虚假信息的问卷，共有183份符合要求（有效率为90.59%）。从被调查企业规模来看，50人以下8家（7.48%）、50人至100人47家（43.93%）、100人至500人40家（37.38%）、500人以上12家（11.21%）；可见，样本具有较广的分布，达到本研究的基本要求。受访者89%为中高级职称，这在很大程度上保证了本研究问卷的真实性和可靠性。2.2研究变量及其测量为确保测量工具的效度及信度，研究尽量采用国内外现有文献已使用过的量表，再根据本研究的目的加以适当修

20、改。在问卷设计方面，采用了李克特3研究结果与讨论为了检验文中假设，主要利用SPSS的回归分析7分量表设计。知识资源获取的测量在Tsang等9的研究基础上修改完成，包含显性知识资源获取和隐性知识资源获取两个因素，共6个指标，通过市场需求信息的能力、技术发展信息的能力、政府政策信息的能力3个指标衡量显性知识资源获取；通过技术考察各个变量之间的关系；利用层级回归验证协调机制在网络结构对知识资源获取影响中所扮演中介角色。由表1和表2得出以下结论：第5期（2011年5月）表1网络结构与协调机制的回归模型中国科技论坛-47-能了解更多的关于其他网络成员的能力和合作意愿，也可以让更多的组织有一致的知识诠释，

21、增强企业间相互信任、承诺与知识分享，这些都有利于协调机制的建立。（3）网络规模对于协调机制作用不明显。H6c没有通过验证，分析原因，网络规模大的企业可能要耗费大量的时间和精力去处理大量的多元化信息，从而牺牲了用于企业间相互交流，联系的时间和精力，导致网络成员关系质量差，信任程度低，冲突协调和合作调整差，因此，大规模的网络不利于协调机制的建立。（4）协调机制对于显性知识资源获取和隐性知识资源获取有正面影响。H7a和H7b通过验证。协调机制可以促进信息整合，高效的协调机制可以提高知识转移的速度。信任是企业间知识转移的基础，可以降低机会主义倾向，导致更多的知识交换。信任的建立能够加深双方之间彼此的认

22、同，能够有效降低沟通中的冲突和误解，提高知识的转移效率。冲突的协调和合作的调整有利于降低网络成员的沟通成本，使得知识转移更容易、成本更低。（5）中介作用的检验。根据Kenny研究的建议，若中介作用存在，则在本研究中：中心度、联结强度与知识资源获取之间要有显著相关性；协调机制与知识资源获取之间要有显著相关性；中心度、联结强度与知识资源获取之间本来显著的关系将因协调机制而不再显著。由于网络规模对协调机制的影响不显著，因此更谈不上中介作用，所以这里只做中心度与知识资源获取、联结强度与知识资源获取的中介作用检验。使用注：*p<0.01。表2协调机制与知识资源获取的回归模型注：*p<0.01

23、。（1）中心度对于协调机制有正面影响。H4c通过验证，中心位置企业处理复杂知识的能力相对比较高，经常可以给其他企业提供技术建议和支持，这使得中心位置企业容易得到其他企业的尊重与信任。网络中心度高的企业享有信息优势和控制利益，能吸引其他企业与之进行频繁交流和联系，密切的联系就会增强彼此之间的知识认可，有利于促进关系中的信任，使得行为者更加遵守规范，有利于冲突协调，此外，中心位置的成员将更多的组织成员凝结在一起形成密集的网络，这种特征会有利于网络中合作规范的形成与调整。（2）联结强度对于协调机制有正面影响。H5c通过验证，网络成员联结越紧密，他们之间的战略行动就越默契，越有利于冲突的协调和合作的调

24、整。强联结下，网络成员之间长期紧密的互动，有利于提高相互间的信任程度，而且企业之间重复的交互过程使焦点企业注：*p<0.01，*p<0.1。SPSS软件，将中心度、联结强度等分别与显性和隐协调机制的中介作用的检验表3-48-中国科技论坛（2011年5月）第5期性知识资源获取回归，加入协调机制变量后，再与显性和隐性知识资源获取回归，分别构建中心度与显性和隐性知识资源获取、联结强度与显性和隐性知识资源获取中介作用检验（见表3）。中心度、联结强度、网络规模对显性知识资源获取有显著性影响（p<力。良好的协调机制下，企业可以充分利用多样化的网络联系，从中获取隐性知识资源。4启示与建议集

25、群中企业通过与外部组织建立的各种网络关系的一个主要目的，就是在不断发现、获取和整合外部知识。较好的中心度和较强的联结强度使集群企业在网络中具有了通畅的知识流通渠道，而较好的协调机制则决定了知识流通渠道中知识的运载能力，网络结构和协调机制共同决定了企业从外部网络中获取知识资源，对于产业集群中的企业而言，要更好地获得自己需要的知识资源，一方面应重视网络结构变量，另一方面应重视建立良好的协调机制。本文通过研究分析得到如下几点启示。（1）从网络结构方面考虑，由于企业在产业链中所处地位的差异，企业各种网络的规模、联结强度以及企业在网络中的中心度不尽相同，对企业获取外部知识资源影响很大。中心度对显性知识资

26、源获取和隐性知识资源获取具有显著的正向影响。基于此，集群企业应该努力争取网络中的有利位置，加强与网络内拥有较强技术优势的企业联系与合作，努力提升自己的技术水平，并逐步建立自身在网络中的技术优势和中心地位。联结强度对显性知识资源获取和隐性知识资源获取具有显著的正向影响。基于此，集群企业应与自身发展具有重要战略意义的合作伙伴建立密切的联结，保持长期、稳定的关系，加强彼此间的信任，培育更多的共有知识，促进显性和隐性知识资源获取。网络规模对于显性知识具有显著的正向影响。网络规模对于隐性知识影响不显著。分析原因如下：首先，大规模网络的企业经常进行新知识的搜寻，导致企业知识库不断地向不同的领域延伸；企业要

27、耗费大量的时间和精力去处理多元化信息，从而减少了自身用于吸收、整合新颖知识的时间和精力，影响企业对现有知识资源的利用。而且牺牲大量时间、精力为代价，可能导致企业之间交流机会少，联系不紧密，相互之间信任程度低，使得企业不愿意花费较多精力来传递复杂性知识和隐性知识，知识传递主要以简单知识为主。隐性知识是对组织成长发展起关键作用的知识。基于此，集群企业不宜盲目地选择大规模的网络，追求与其他组织建立广泛的联系。应保持适度的网络规模和较强网络联结强度，保证有效获取对组织成长发展至关重要的隐性知识。0.1，假设H1a，H2a，H3a通过验证），中心度、联结强度对隐性知识资源获取有显著性影响（p<0.

28、1，假设H1b，H2b通过验证），网络规模对隐性知识资源获没有显著性影响，H3b没有通过验证。而加入协调机制变量后，中心度、联结强度对隐性知识资源获取的显著性影响消失，这说明协调机制在中心度、联结强度与隐性知识资源获取间有完全中介作用（H11b和H12b通过验证）。而加入协调机制变量后，中心度、联结强度对显性知识资源获取的显著性水平不变，只是回归系数有所减少，这说明协调机制在中心度、联结强度与显性知识资源获取间有部分中介作用（H8a和H9a通过验证）。对协调机制在中心度、联结强度与显性知识资源获取间扮演部分中介的作用，分析如下：显性知识在网络中的传递不一定是必须通过建立起网络中信任、协调机制得

29、以实现的。因为没有直接联系的双方可以通过第三方联系间接地传递显性知识，企业不一定要和每个企业都建立信任关系、协调机制。他们可以通过第三方联系间接的获取显性知识。基于此，集群中的企业可以有意识地结识一些与焦点企业也有联结的企业，通过建立广泛的第三方联结，来间接地获取显性知识。对于协调机制在中心度、联结强度与隐性知识资源获取间扮演完全中介的作用，分析如下：为了保持自己的竞争优势，保护核心资源，复杂性知识和隐性知识的持有人或企业在与外部网络成员交流的过程中会有意识地加以保留。此外，隐性知识和复杂知识具有“隐性”和“粘着性”等特点，使其很难转移，往往需要通过双方加强联系，建立强联结基础上的信任关系，进

30、行深度交流，才有可能成功。社会网络是企业知识资源获取的平台，但能否有效利用集群这个知识资源丰富的平台，还依赖于协调机制。企业在网络中处于越有利的网络位置，就越能接触到越广泛的知识源，需要更高的协调机制来保证其知识资源获取。如果沟通不好，信任差，冲突处理不好，网络多样性的增加对企业来说可能是一种负担，因为企业处理这些多样化的联系需要付出大量的时间和精第5期（2011年5月）中国科技论坛-49-（2）显性知识不可缺少，隐性知识则更加重要。但隐性知识较难转移，隐性知识转移需要靠协调机制。隐性知识比显性知识更难获取。隐性知识是提升组织核心能力的关键。实际中，很多知识都是以隐性的形态存在，往往是公司专有

31、的并在商业上是非常敏感的，企业对这些专有知识保护意识很强，这些知识很难被竞争对手模仿和获取，很难在不同主体之间进行转移，通过协调机制的建立，增强企业间的彼此信任，培育相互间更多的共同语言、共有知识、共同的价值观、共同的行为准则等，使交往的各方都愿意向对方提供有价值的知识和信息，提高隐性知识转移效果。这种协调机制的作用和实现，不仅高效率，而且持续效果长、成本低。从这个角度上说，建立协调机制对集群企业提高知识资源获取，特别是隐性知识资源获取的效果而言，具有长期的重要意义。集群企业建立协调机制应做好以下几点：首先，企业应诚信守约，建立和维护自身在产业内的良好声誉，以此获得网络成员更多的信任。其次，应

32、加强与领先用户、供应商、销售商、中介组织、大学和科研机构等的交往。通过频繁的沟通与交往，建立彼此间的信任，而且应及时协调冲突，进行合作调整，提高知识转移的效率。此外，组织内部的信息交流与沟通对于知识资源获取同样十分重要。企业内部网络的沟通能够建立部门间信任，提供跨部门合作和互相学习的机会，因此，企业应建立有利于知识沟通和共享的组织结构，在企业内部建立互信合作、鼓励交流的企业文化氛围，创建学习型组织，创造有利于知识资源获取的企业内部环境。比如经常举办一些经验交流会、讲座，促进组织内部学习与知识共享。建立轮岗制度，减少不同部门人员之间的距离感，提高沟通的效率。通过建立有效的协调机制，使集群企业能积

33、极有效地从外部获取有用的显性和隐性知识资源，并使企业内部各部门或员工能及时地共享这些知识，从而极大地提高显性和隐性知识搜寻和获取的效率，提高组织的绩效。参考文献：1BurtR.StructuralHolesM.Cambridge，MA:HarvardUniversityPress，1992.302.2TsaiW，GhoshalS.Socialcapitalandvaluecreation:theroleofintrafirmnetworksJ.AcademyofManagementJournal，1998，41（4）:464-476.3GnyawaliD,MadhavanR.Cooperativenetworksandcompetitivedynamics:astructuralembeddednessperspectiveJ.AcademyofManagementReview,2001，（3）:43-45.4JuliaL.Lin,etal.NetworkembeddednessandtechnologytransferperformanceinR&Dcons