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摘要：外部知识网络对企业创新行为具有重要的影响作用，但是，知识网络内部结构对创新绩效的影响机制及边界条件尚不明晰。文章构建了知识网络结构、知识吸收能力与企业创新绩效之间的理论模型，并以皖江经济带377家知识密集型服务企业为研究对象，对模型进行了实证检验。结果表明，知识网络结构对创新绩效有显著正向影响；知识吸收能力对知识网络结构与创新绩效的关系具有调节作用。
关键词：知识网络；网络结构；知识吸收能力；创新绩效
中图分类号：F272.1 文献标识码：A 文章编号：1009—3060（2013）05一0110—07
创新是企业永恒的主题，也是企业的生命力所在。知识经济时代，企业想要提升创新绩效，就必须对外部环境的变化发展作出迅速且正确的有效反应。因此，知识网络在近几年来越来越受到人们的关注。知识网络是企业在寻求创造知识、转移知识的持续互动过程中形成的共同体，其与企业创新绩效的相关性明显。本文以知识密集型服务企业为研究对象，主要是因为这些企业显著依赖于专门领域知识的特性（Miles，1995；Bildereek，1998），且这类企业通常都是以知识作为产品或中间产品为社会与用户提供服务的。另一方面，知识密集型企业强调的是知识与信息的共享，这些企业从网络中获得大量具有关键作用的信息，如相关的专业领域知识、市场信息及客户信息等等，这样做既能使得企业能更好地控制信息收集的成本、避免重复信息，同时也能更好地提高知识密集型企业的声誉，扩大其在相关领域的知名度。可见，知识密集型企业之间的知识网络更为开放，企业在网络内的行为更为积极、有效。除此之外，由于这些企业之间存在着双向的互动关系，企业在网络中扮演着知识的提供者的同时，也发挥着“桥梁”的功能，连接着不同的企业，使之相互合作，这就使得知识密集型企业的知识网络更为动态化、复杂化和多样化。因此，以知识密集型服务企业作为研究对象研究知识网络与企业创新绩效之间的影响机制更具有代表意义。
现阶段，许多学者对知识网络、企业创新绩效等问题分别进行研究。对知识网络的研究主要体现在内涵、结构维度、驱动因素等方面。也有研究关注了知识网络对创新的影响，验证了企业知识网络对网络化创新的重要作用（李江，2008）。此类研究大多较为笼统。本研究试图在已有研究的基础上，通过对理论研究的有效整合，针对知识网络各维度中的网络结构，深入挖掘并构建“知识网络结构、知识吸收能力与创新绩效”的概念模型，进而通过问卷调查和结构方程模型来深入分析知识密集型服务企业间知识网络结构影响企业创新绩效的微观机理，为企业提升创新绩效提供理论指导。
一、理论模型与理论假设
1.知识网络结构的内涵及其纬度
知识网络结构是知识网络的基本构成要素及其相互关系的结构化表现形式（马德辉等，2007）。目前，大多学者在研究知识网络时采用网络结构和网络关系来解释知识网络。Burt（1982）最先提出了“结构一关系”的分析范式。Nooteboom和Gils—ing（2004）则通过对网络结构和网络关系的深度研究，进一步分析指出知识网络对企业成长的作用。通过对现有研究的整理与归纳，本文从网络异质性、网络开放性、网络居间度以及网络规模四个维度对知识网络结构进行刻画。
（1）网络异质性
知识网络中的企业和与自身联系的其它企业的性质越分散越多样，企业可以获得学习新技术、新管理方式和其它新资源的机会也更多，也就是说，网络内成员的特点差异越大，表示网络异质性越大，资源不同的可能性就越大（Franke，2005）。因此，知识网络的异质性能为处于网络中的企业带来更为专业的、全面的以及互补的创新知识。同时，企业对于网络中获得的这些知识可以有意向地选择或组合有利的创新要素。
因此，提出假设H1a：知识密集型服务企业所处的知识网络异质性越大，就越有利于企业创新。即知识网络的异质性对创新绩效有正向影响。
（2）网络开放性
知识密集型服务企业的一大特征便是高互动，而过度依赖区域内知识不利于企业交互式的学习与创新。过度内视会使得企业过分陷入现有的刚性网络，这不利于企业获取新的知识，从而可能错过新的创新机会。频繁的互动可以为企业带来很多知识与能力，能帮助知识密集型服务企业交付最佳方案（Bettencou，2002）。而开放性的知识网络则有利于企业及时获取新的知识和技术。
因此，提出假设Hlb：知识密集型服务企业所处的知识网络开放性越大，就越有利于企业创新。即知识网络的开放性对创新绩效有正向影响。
（3）网络居间度
网络位置是指企业通过在网络中的结构镶嵌，创造出有利于企业运用网络中知识资源的关系，以便于建立竞争优势（Lissoni，2000）。根据社会网络理论，网络中的特定个体会有大量的连接，成为网络的中心枢纽。处在网络中关键位置的节点，可掌握信息优势和控制优势（Burt，1992），而“居间度”是Freeman提出的用于测度网络中心性的指标，也是最为常用的指标。它衡量了企业在所嵌入的网络中的位置情况，表示了节点在网络中的权力系数，即在多大程度上可以通过阻断信息流动或在信息传递中扭曲信息的内容控制他人的思想和行为（李志刚等，2007）。居于中间位置的企业通常是知识的集散点，由于中间位置企业四周的企业总是会比其他企业更及时地获得重要信息与知识，因此，居间度高的企业更容易在网络中获取、吸收并控制与创新相关的知识。
因此，提出假设H1c：知识密集型服务企业在知识网络中越居于中间位置，其创新绩效越高。即知识网络的居间度对创新绩效有正向影响。
（4）网络规模
网络规模是指与个体直接有关的个体的数目，描述了网络内存在联系的数量。网络规模越大，企业可获取的资源越多越丰富，那么可以为企业创新提供的帮助就越大。大规模的知识网络提供了大量的信息、知识及资源，企业与外部知识网络联系的数量越多，这种信息知识就越丰富，因此就越有利于企业搜索和学习，从而提高企业的创新能力。在其他条件相同的情况下，企业能够获得的知识量与企业知识网络连接的数目成正比，即网络规模越大，越有利于创新。 因此，提出假设H1d：知识密集型服务企业所处的知识网络规模越大，就越有利于企业创新。即知识网络的规模对创新绩效有正向影响。
2.知识吸收能力
创新是企业成长的动力之源，而知识则是企业创新的重要来源，这些知识大多来源于企业外部，因此，企业必须具备相应的知识吸收能力。企业获取外部知识进行创新活动并保持竞争优势的一大关键因素在于吸收知识（Cohen and Levinthal.1989）。外部资源对企业获取独特资源至关重要，企业如果要动态地占有独特资源，必须保持对企业外部资源的开放和不断地吸收。Tsai（2001）认为企业创新绩效的提升是企业外部网络和企业内部吸收能力共同作用的结果。知识网络为企业获取更多、更有价值的知识提供了可能，而企业内部只有具备较强的吸收能力才能使这种可能性变为现实，使企业能更有效地获取和利用知识。吸收能力作为企业内部十分重要的一种能力，它能影响组织间的学习、知识转移，进而能影响企业创新绩效的提升。
因此，提出假设H2：知识吸收能力对创新绩效具有正向影响。
此外，知识吸收能力可以帮助企业更好地利用知识网络从而达到创新的目的。吸收能力有助于调节网络结构对创新的作用。首先，企业知识网络中拥有的知识越多样越广泛，就越能利用强大的吸收能力从网络获取各类与企业本身互补的知识。其次，企业知识网络的开放程度越高，拥有强大吸收能力的企业就越能从开放的网络中获取有助于企业发展的知识。再者，越是居于网络中间位置的企业就更能及时地发现重要的知识源，这也就需要更高的能力来吸收这些知识。最后，企业所处的知识网络规模越大，可供企业选择的知识源就越多，吸收能力强的企业就越能从中获益。
因此，提出假设H2a：吸收能力强的企业，知识网络异质性对创新绩效具有更大的正向影响。H2b：吸收能力强的企业，知识网络开放性对创新绩效具有更大的正向影响。H2c：吸收能力强的企业，知识网络居间度对创新绩效具有更大的正向影响。H2d：吸收能力强的企业，知识网络规模对创新绩效具有更大的正向影响。
3.创新绩效
鉴于创新过程与创新产出的复杂性和多样性，目前尚未形成关于创新绩效的公认的概念体系。知识密集型服务企业具有知识溢出与知识共享的特点，企业间以相应模式进行合作而形成的创新绩效需要更符合其特点的评价。在相关的研究中，也有学者认为专利数是用于测量创新绩效的重要指标，之后，Hagedoom和Cloodt（2003）以高技术产业为研究对象，通过R&D、申请的专利数、引用的专利数以及新产品发布数四项指标来评价创新绩效。结合以知识溢出和知识共享为特征的研究背景，以及该背景下企业对商业利益的追求，本文将创新绩效界定为专利数、新产品数（包括试验报告、设计图纸等）、创新效率三个方面。
二、研究设计
1.变量测量及效度、信度分析
本文理论模型中有三个变量，即知识网络结构、知识吸收能力和创新绩效，各个变量的来源及其信度和效度分析如表1所示。为了使问卷更加符合中国人的阅读思维，设计量表时在参考国内外文献的基础上，更深入地研究了国内学者对其的翻译和应用。量表设计采用李克特（Likert—type）5级度量方法，针对不同的题项根据企业的实际情况分别从1～5选择打分。
2.研究样本和数据收集
本次调研的地域范围是以合肥市为中心的皖江经济带，以合肥、铜陵、芜湖等十二个市、县为主要样本对象。调查问卷主要采取电子版形式发放，共发放470份问卷。问卷回收430份，经过对回收的问卷的检查和审核，包括逻辑审查和技术审核，发现有53份问卷不符合规定要求，其中17份是企业技术含量低、企业经营不涉及知识网络和创新绩效的内容，另有36份问卷回答不完整。最后得到有效问卷377份，有效回收率为80.21%。为了保证所获得信息能准确反映被调查企业的实际情况，问卷由企业的技术主管或者高层管理者填写。
三、研究结果
1.描述性统计分析
本文运用SPSS17.0对样本进行描述性统计分析，得出了各变量的平均值、标准差以及Pearson相关分析结果。表2的平均值、标准差反映了数据分布情况较好地符合正态分布的特点，为下一步数据分析提供了良好的基础。Pearson相关分析结果可以表明各个变量之间存在显著的线性相关关系，即考察了研究中涉及的变量是不是“趋于一致”，当变量的相关系数大于0.9时，可以认为这两个变量过于相似而合并为一个变量使用。Pearson相关系数分析结果只能说明相关性的强弱，没有方向性，因此只能作为研究最后结果分析的一个参考。表2的研究结果显示，本文所涉及的各个变量之间存在显著的线性正相关关系。
2。结构模型检验分析
本文使用AMOS17.0对概念模型进行结构方程分析，并进一步验证研究假设。一般情况下，选取有代表性的样本的意义比选取不具代表意义但样本数较大的样本更为重要（吴明隆，2003），所以，本文采用Boomsma（1982）中最低样本要求的观点，即满足样本容量最少大于100的要求。本研究的样本数为377个，完全符合样本数的最低要求。
为了验证知识吸收能力在模型中的调节作用，先后使用三个不同的模型X、Y、Z来拟合数据。第一个模型，即模型X中，各个路径在两个样本间均可以自由估计。第二个模型Y中，各条路径的大小和共同方法误差在两个样本中均被设定为相等估计。在第三个模型Z中，路径关系的设定是完全基于理论假设的。三个模型的拟合结果见表3。
如表3所示，虽然单看模型X和模型Z的各项统计拟合指标都比较合理，但鉴于最优性原则，模型Y是最优模型。在模型Y中，知识网络结构与企业创新绩效之间的关系路径出现了不同的变化趋势，如表4所示。
通过数据分析，知识吸收能力所起的调节效应的假设得到了证明，即知识网络结构与企业创新绩效的关系在两个样本（强知识吸收能力与弱吸收能力）中有差异。具体表现为以下几点： 首先，知识网络异质性与创新绩效正向相关。其中，与弱吸收能力的企业相比，具有强吸收能力的知识密集型企业有更显著的影响（强吸收能力的企业为0.36，弱吸收能力的企业为0.23）。因此，假设H2a得到了支持。其次，知识网络开放性与创新绩效正向相关，且强吸收能力的企业更为显著（强吸收能力的企业为0.22，弱吸收能力的企业为0.14）。由此，假设H2b得到了支持。第三，知识网络居间度与创新绩效正向相关，且强吸收能力的企业更为显著（强吸收能力的企业为0.36，弱吸收能力的企业为0.18），假设H2c得到支持。最后，网络规模与创新绩效之间的关系不是非常明确，通过表4可以看出，网络规模对创新绩效具有正向影响，但在吸收能力的调节效应的验证上，假设H2d得到了相反的结果，即强吸收能力的企业为0.10，弱吸收能力的企业为0.12。因此，假设H2d被拒绝。
四、理论意义与实践启示
1.理论意义
通过本文的研究发现，知识密集型服务企业的知识网络结构对创新绩效的影响较为显著：企业知识网络结构的异质性越强，创新绩效越高；知识网络结构的开放性越强，创新绩效越高；知识网络的居间度越强，创新绩效越高；知识网络的网络规模越大，创新绩效越高。企业的知识吸收能力对知识网络结构与创新绩效之间的关系有着重要影响：知识吸收能力越强的企业，其知识网络结构对创新绩效的影响也越为显著。
本文的理论意义主要有以下两点：
（1）在知识网络结构方面，本文在现有研究的基础上，对知识网络的界定与划分进行了有效的解释，聚焦于目前理论界划分的知识网络的两种维度之一的网络结构进行理论研究与实证分析。从异质性、开放性、居间度和网络规模四个方面出发，研究知识网络结构与企业创新之间的关系，这对现有的关于企业知识网络、知识网络结构的理论有所完善。此外，研究以知识吸收能力为切入点，研究不同知识吸收能力的企业在知识网络结构与创新的影响作用上是否有所区别，这对于现有的研究是一次新的尝试。
（2）在创新绩效方面，通过整合现有文献研究，本文对创新绩效的测量有所改进和完善。结合知识密集型服务企业这一研究对象在知识共享、知识溢出等方面的特殊性，本文将创新绩效界定为专利数、新产品数（包括试验报告、设计图纸等）、创新效率三个方面。这与以往研究文献中多数以专利数或新产品数为测量方式更为全面和有效。
2.实践启示
21世纪的经济是以全球化、信息化的快速发展为显著特征的。在这种背景下，企业越来越难以以单个存在的形式开展业务并维系发展，企业对于快速有效地掌握信息、获取知识和开发最新技术的需求促使知识网络在实践中渐渐涌现。正是基于这一现实背景，本文试图研究企业知识网络与创新绩效之间的关系，研究具有不同知识吸收能力的企业如何通过知识网络促进自身的创新行为和创新绩效。本文紧密结合了中国目前企业的现实情况，关注新兴的知识密集型服务企业该如何完善知识网络，以提高自身的创新绩效，在全球化的发展中构建和保持竞争力，因此，本文的研究具有较为深刻的实践意义，对中国企业构建知识网络从而提升自身创新绩效具有如下启示：
首先，企业有必要根据自身及环境的特点，在探索合适的技术战略与市场战略的同时，注重大规模的知识网络的构建，在保持网络的异质性、开放性的同时，注意企业自身在网络中的位置。这样，通过其中心位置的优势，与各类型的企业建立信息交流及知识共享渠道，搜索异质信息和知识，提高企业的创新能力与创新水平。其次，从本文研究结果可以看出，企业自身具有的知识吸收能力在企业通过知识网络提升创新水平的过程中有着不可忽视的作用。企业在自身学习与技术研发的过程中增强了知识吸收能力，即提升了企业获取新知识的能力，以及将知识产品化、经济成果化的能力，从而转化为新的创新绩效。也就是说，企业提高自身的知识吸收能力可以促进其创新能力，进一步地加速企业间知识获取→传递→吸收→利用→产生新知识或技术这一过程的有效循环。企业在这一循环过程的加速也势必对知识网络中的其他成员起到正面影响，在激励其他成员企业的同时，为知识网络带来更多更有价值的知识与信息资源，从而促进知识网络中其他成员企业的创新行为。
综上所述，外部知识网络结构与企业创新绩效之间的研究是一个新颖的、深具理论价值和现实意义的研究方向，本文在外部知识网络结构对创新绩效的影响机制上进行了一些创新性的研究与探讨，除了得到一些有意义的结论外，也发现了一些值得更加深入钻研的研究方向。在本文研究基础上，后续研究可以进一步考察外部知识网络关系通过企业具备的其他创新能力对创新绩效的影响机制，也可以在研究企业层面的基础上，进一步在产业层面探讨分析知识网络的内部作用机制。
（责任编辑：周淑英）
关键词：知识网络；网络结构；知识吸收能力；创新绩效
中图分类号：F272.1 文献标识码：A 文章编号：1009—3060（2013）05一0110—07
创新是企业永恒的主题，也是企业的生命力所在。知识经济时代，企业想要提升创新绩效，就必须对外部环境的变化发展作出迅速且正确的有效反应。因此，知识网络在近几年来越来越受到人们的关注。知识网络是企业在寻求创造知识、转移知识的持续互动过程中形成的共同体，其与企业创新绩效的相关性明显。本文以知识密集型服务企业为研究对象，主要是因为这些企业显著依赖于专门领域知识的特性（Miles，1995；Bildereek，1998），且这类企业通常都是以知识作为产品或中间产品为社会与用户提供服务的。另一方面，知识密集型企业强调的是知识与信息的共享，这些企业从网络中获得大量具有关键作用的信息，如相关的专业领域知识、市场信息及客户信息等等，这样做既能使得企业能更好地控制信息收集的成本、避免重复信息，同时也能更好地提高知识密集型企业的声誉，扩大其在相关领域的知名度。可见，知识密集型企业之间的知识网络更为开放，企业在网络内的行为更为积极、有效。除此之外，由于这些企业之间存在着双向的互动关系，企业在网络中扮演着知识的提供者的同时，也发挥着“桥梁”的功能，连接着不同的企业，使之相互合作，这就使得知识密集型企业的知识网络更为动态化、复杂化和多样化。因此，以知识密集型服务企业作为研究对象研究知识网络与企业创新绩效之间的影响机制更具有代表意义。
现阶段，许多学者对知识网络、企业创新绩效等问题分别进行研究。对知识网络的研究主要体现在内涵、结构维度、驱动因素等方面。也有研究关注了知识网络对创新的影响，验证了企业知识网络对网络化创新的重要作用（李江，2008）。此类研究大多较为笼统。本研究试图在已有研究的基础上，通过对理论研究的有效整合，针对知识网络各维度中的网络结构，深入挖掘并构建“知识网络结构、知识吸收能力与创新绩效”的概念模型，进而通过问卷调查和结构方程模型来深入分析知识密集型服务企业间知识网络结构影响企业创新绩效的微观机理，为企业提升创新绩效提供理论指导。
一、理论模型与理论假设
1.知识网络结构的内涵及其纬度
知识网络结构是知识网络的基本构成要素及其相互关系的结构化表现形式（马德辉等，2007）。目前，大多学者在研究知识网络时采用网络结构和网络关系来解释知识网络。Burt（1982）最先提出了“结构一关系”的分析范式。Nooteboom和Gils—ing（2004）则通过对网络结构和网络关系的深度研究，进一步分析指出知识网络对企业成长的作用。通过对现有研究的整理与归纳，本文从网络异质性、网络开放性、网络居间度以及网络规模四个维度对知识网络结构进行刻画。
（1）网络异质性
知识网络中的企业和与自身联系的其它企业的性质越分散越多样，企业可以获得学习新技术、新管理方式和其它新资源的机会也更多，也就是说，网络内成员的特点差异越大，表示网络异质性越大，资源不同的可能性就越大（Franke，2005）。因此，知识网络的异质性能为处于网络中的企业带来更为专业的、全面的以及互补的创新知识。同时，企业对于网络中获得的这些知识可以有意向地选择或组合有利的创新要素。
因此，提出假设H1a：知识密集型服务企业所处的知识网络异质性越大，就越有利于企业创新。即知识网络的异质性对创新绩效有正向影响。
（2）网络开放性
知识密集型服务企业的一大特征便是高互动，而过度依赖区域内知识不利于企业交互式的学习与创新。过度内视会使得企业过分陷入现有的刚性网络，这不利于企业获取新的知识，从而可能错过新的创新机会。频繁的互动可以为企业带来很多知识与能力，能帮助知识密集型服务企业交付最佳方案（Bettencou，2002）。而开放性的知识网络则有利于企业及时获取新的知识和技术。
因此，提出假设Hlb：知识密集型服务企业所处的知识网络开放性越大，就越有利于企业创新。即知识网络的开放性对创新绩效有正向影响。
（3）网络居间度
网络位置是指企业通过在网络中的结构镶嵌，创造出有利于企业运用网络中知识资源的关系，以便于建立竞争优势（Lissoni，2000）。根据社会网络理论，网络中的特定个体会有大量的连接，成为网络的中心枢纽。处在网络中关键位置的节点，可掌握信息优势和控制优势（Burt，1992），而“居间度”是Freeman提出的用于测度网络中心性的指标，也是最为常用的指标。它衡量了企业在所嵌入的网络中的位置情况，表示了节点在网络中的权力系数，即在多大程度上可以通过阻断信息流动或在信息传递中扭曲信息的内容控制他人的思想和行为（李志刚等，2007）。居于中间位置的企业通常是知识的集散点，由于中间位置企业四周的企业总是会比其他企业更及时地获得重要信息与知识，因此，居间度高的企业更容易在网络中获取、吸收并控制与创新相关的知识。
因此，提出假设H1c：知识密集型服务企业在知识网络中越居于中间位置，其创新绩效越高。即知识网络的居间度对创新绩效有正向影响。
（4）网络规模
网络规模是指与个体直接有关的个体的数目，描述了网络内存在联系的数量。网络规模越大，企业可获取的资源越多越丰富，那么可以为企业创新提供的帮助就越大。大规模的知识网络提供了大量的信息、知识及资源，企业与外部知识网络联系的数量越多，这种信息知识就越丰富，因此就越有利于企业搜索和学习，从而提高企业的创新能力。在其他条件相同的情况下，企业能够获得的知识量与企业知识网络连接的数目成正比，即网络规模越大，越有利于创新。 因此，提出假设H1d：知识密集型服务企业所处的知识网络规模越大，就越有利于企业创新。即知识网络的规模对创新绩效有正向影响。
2.知识吸收能力
创新是企业成长的动力之源，而知识则是企业创新的重要来源，这些知识大多来源于企业外部，因此，企业必须具备相应的知识吸收能力。企业获取外部知识进行创新活动并保持竞争优势的一大关键因素在于吸收知识（Cohen and Levinthal.1989）。外部资源对企业获取独特资源至关重要，企业如果要动态地占有独特资源，必须保持对企业外部资源的开放和不断地吸收。Tsai（2001）认为企业创新绩效的提升是企业外部网络和企业内部吸收能力共同作用的结果。知识网络为企业获取更多、更有价值的知识提供了可能，而企业内部只有具备较强的吸收能力才能使这种可能性变为现实，使企业能更有效地获取和利用知识。吸收能力作为企业内部十分重要的一种能力，它能影响组织间的学习、知识转移，进而能影响企业创新绩效的提升。
因此，提出假设H2：知识吸收能力对创新绩效具有正向影响。
此外，知识吸收能力可以帮助企业更好地利用知识网络从而达到创新的目的。吸收能力有助于调节网络结构对创新的作用。首先，企业知识网络中拥有的知识越多样越广泛，就越能利用强大的吸收能力从网络获取各类与企业本身互补的知识。其次，企业知识网络的开放程度越高，拥有强大吸收能力的企业就越能从开放的网络中获取有助于企业发展的知识。再者，越是居于网络中间位置的企业就更能及时地发现重要的知识源，这也就需要更高的能力来吸收这些知识。最后，企业所处的知识网络规模越大，可供企业选择的知识源就越多，吸收能力强的企业就越能从中获益。
因此，提出假设H2a：吸收能力强的企业，知识网络异质性对创新绩效具有更大的正向影响。H2b：吸收能力强的企业，知识网络开放性对创新绩效具有更大的正向影响。H2c：吸收能力强的企业，知识网络居间度对创新绩效具有更大的正向影响。H2d：吸收能力强的企业，知识网络规模对创新绩效具有更大的正向影响。
3.创新绩效
鉴于创新过程与创新产出的复杂性和多样性，目前尚未形成关于创新绩效的公认的概念体系。知识密集型服务企业具有知识溢出与知识共享的特点，企业间以相应模式进行合作而形成的创新绩效需要更符合其特点的评价。在相关的研究中，也有学者认为专利数是用于测量创新绩效的重要指标，之后，Hagedoom和Cloodt（2003）以高技术产业为研究对象，通过R&D、申请的专利数、引用的专利数以及新产品发布数四项指标来评价创新绩效。结合以知识溢出和知识共享为特征的研究背景，以及该背景下企业对商业利益的追求，本文将创新绩效界定为专利数、新产品数（包括试验报告、设计图纸等）、创新效率三个方面。
二、研究设计
1.变量测量及效度、信度分析
本文理论模型中有三个变量，即知识网络结构、知识吸收能力和创新绩效，各个变量的来源及其信度和效度分析如表1所示。为了使问卷更加符合中国人的阅读思维，设计量表时在参考国内外文献的基础上，更深入地研究了国内学者对其的翻译和应用。量表设计采用李克特（Likert—type）5级度量方法，针对不同的题项根据企业的实际情况分别从1～5选择打分。
2.研究样本和数据收集
本次调研的地域范围是以合肥市为中心的皖江经济带，以合肥、铜陵、芜湖等十二个市、县为主要样本对象。调查问卷主要采取电子版形式发放，共发放470份问卷。问卷回收430份，经过对回收的问卷的检查和审核，包括逻辑审查和技术审核，发现有53份问卷不符合规定要求，其中17份是企业技术含量低、企业经营不涉及知识网络和创新绩效的内容，另有36份问卷回答不完整。最后得到有效问卷377份，有效回收率为80.21%。为了保证所获得信息能准确反映被调查企业的实际情况，问卷由企业的技术主管或者高层管理者填写。
三、研究结果
1.描述性统计分析
本文运用SPSS17.0对样本进行描述性统计分析，得出了各变量的平均值、标准差以及Pearson相关分析结果。表2的平均值、标准差反映了数据分布情况较好地符合正态分布的特点，为下一步数据分析提供了良好的基础。Pearson相关分析结果可以表明各个变量之间存在显著的线性相关关系，即考察了研究中涉及的变量是不是“趋于一致”，当变量的相关系数大于0.9时，可以认为这两个变量过于相似而合并为一个变量使用。Pearson相关系数分析结果只能说明相关性的强弱，没有方向性，因此只能作为研究最后结果分析的一个参考。表2的研究结果显示，本文所涉及的各个变量之间存在显著的线性正相关关系。
2。结构模型检验分析
本文使用AMOS17.0对概念模型进行结构方程分析，并进一步验证研究假设。一般情况下，选取有代表性的样本的意义比选取不具代表意义但样本数较大的样本更为重要（吴明隆，2003），所以，本文采用Boomsma（1982）中最低样本要求的观点，即满足样本容量最少大于100的要求。本研究的样本数为377个，完全符合样本数的最低要求。
为了验证知识吸收能力在模型中的调节作用，先后使用三个不同的模型X、Y、Z来拟合数据。第一个模型，即模型X中，各个路径在两个样本间均可以自由估计。第二个模型Y中，各条路径的大小和共同方法误差在两个样本中均被设定为相等估计。在第三个模型Z中，路径关系的设定是完全基于理论假设的。三个模型的拟合结果见表3。
如表3所示，虽然单看模型X和模型Z的各项统计拟合指标都比较合理，但鉴于最优性原则，模型Y是最优模型。在模型Y中，知识网络结构与企业创新绩效之间的关系路径出现了不同的变化趋势，如表4所示。
通过数据分析，知识吸收能力所起的调节效应的假设得到了证明，即知识网络结构与企业创新绩效的关系在两个样本（强知识吸收能力与弱吸收能力）中有差异。具体表现为以下几点： 首先，知识网络异质性与创新绩效正向相关。其中，与弱吸收能力的企业相比，具有强吸收能力的知识密集型企业有更显著的影响（强吸收能力的企业为0.36，弱吸收能力的企业为0.23）。因此，假设H2a得到了支持。其次，知识网络开放性与创新绩效正向相关，且强吸收能力的企业更为显著（强吸收能力的企业为0.22，弱吸收能力的企业为0.14）。由此，假设H2b得到了支持。第三，知识网络居间度与创新绩效正向相关，且强吸收能力的企业更为显著（强吸收能力的企业为0.36，弱吸收能力的企业为0.18），假设H2c得到支持。最后，网络规模与创新绩效之间的关系不是非常明确，通过表4可以看出，网络规模对创新绩效具有正向影响，但在吸收能力的调节效应的验证上，假设H2d得到了相反的结果，即强吸收能力的企业为0.10，弱吸收能力的企业为0.12。因此，假设H2d被拒绝。
四、理论意义与实践启示
1.理论意义
通过本文的研究发现，知识密集型服务企业的知识网络结构对创新绩效的影响较为显著：企业知识网络结构的异质性越强，创新绩效越高；知识网络结构的开放性越强，创新绩效越高；知识网络的居间度越强，创新绩效越高；知识网络的网络规模越大，创新绩效越高。企业的知识吸收能力对知识网络结构与创新绩效之间的关系有着重要影响：知识吸收能力越强的企业，其知识网络结构对创新绩效的影响也越为显著。
本文的理论意义主要有以下两点：
（1）在知识网络结构方面，本文在现有研究的基础上，对知识网络的界定与划分进行了有效的解释，聚焦于目前理论界划分的知识网络的两种维度之一的网络结构进行理论研究与实证分析。从异质性、开放性、居间度和网络规模四个方面出发，研究知识网络结构与企业创新之间的关系，这对现有的关于企业知识网络、知识网络结构的理论有所完善。此外，研究以知识吸收能力为切入点，研究不同知识吸收能力的企业在知识网络结构与创新的影响作用上是否有所区别，这对于现有的研究是一次新的尝试。
（2）在创新绩效方面，通过整合现有文献研究，本文对创新绩效的测量有所改进和完善。结合知识密集型服务企业这一研究对象在知识共享、知识溢出等方面的特殊性，本文将创新绩效界定为专利数、新产品数（包括试验报告、设计图纸等）、创新效率三个方面。这与以往研究文献中多数以专利数或新产品数为测量方式更为全面和有效。
2.实践启示
21世纪的经济是以全球化、信息化的快速发展为显著特征的。在这种背景下，企业越来越难以以单个存在的形式开展业务并维系发展，企业对于快速有效地掌握信息、获取知识和开发最新技术的需求促使知识网络在实践中渐渐涌现。正是基于这一现实背景，本文试图研究企业知识网络与创新绩效之间的关系，研究具有不同知识吸收能力的企业如何通过知识网络促进自身的创新行为和创新绩效。本文紧密结合了中国目前企业的现实情况，关注新兴的知识密集型服务企业该如何完善知识网络，以提高自身的创新绩效，在全球化的发展中构建和保持竞争力，因此，本文的研究具有较为深刻的实践意义，对中国企业构建知识网络从而提升自身创新绩效具有如下启示：
首先，企业有必要根据自身及环境的特点，在探索合适的技术战略与市场战略的同时，注重大规模的知识网络的构建，在保持网络的异质性、开放性的同时，注意企业自身在网络中的位置。这样，通过其中心位置的优势，与各类型的企业建立信息交流及知识共享渠道，搜索异质信息和知识，提高企业的创新能力与创新水平。其次，从本文研究结果可以看出，企业自身具有的知识吸收能力在企业通过知识网络提升创新水平的过程中有着不可忽视的作用。企业在自身学习与技术研发的过程中增强了知识吸收能力，即提升了企业获取新知识的能力，以及将知识产品化、经济成果化的能力，从而转化为新的创新绩效。也就是说，企业提高自身的知识吸收能力可以促进其创新能力，进一步地加速企业间知识获取→传递→吸收→利用→产生新知识或技术这一过程的有效循环。企业在这一循环过程的加速也势必对知识网络中的其他成员起到正面影响，在激励其他成员企业的同时，为知识网络带来更多更有价值的知识与信息资源，从而促进知识网络中其他成员企业的创新行为。
综上所述，外部知识网络结构与企业创新绩效之间的研究是一个新颖的、深具理论价值和现实意义的研究方向，本文在外部知识网络结构对创新绩效的影响机制上进行了一些创新性的研究与探讨，除了得到一些有意义的结论外，也发现了一些值得更加深入钻研的研究方向。在本文研究基础上，后续研究可以进一步考察外部知识网络关系通过企业具备的其他创新能力对创新绩效的影响机制，也可以在研究企业层面的基础上，进一步在产业层面探讨分析知识网络的内部作用机制。
（责任编辑：周淑英）