徐斌秀，謝榮見，張麗霞

(安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000)

知識經(jīng)濟時代，創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的源動力。知識員工作為企業(yè)創(chuàng)新的主體，已成為學界研究的熱點之一。彼得·德魯克最先提出知識員工概念，他指出知識員工是運用符號和信息，對知識進行分析、掌握和運用到工作中的人。知識員工具備專業(yè)的知識、教育和經(jīng)驗，通過獲取、分享和創(chuàng)造新知識等知識提升過程進行創(chuàng)新[1]。在企業(yè)實踐中，知識員工擅長新產(chǎn)品開發(fā)以及產(chǎn)品改進，可以有效解決組織面臨的市場危機，支持創(chuàng)新戰(zhàn)略[2]。因而知識員工創(chuàng)新績效的高低關系著企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展的可持續(xù)。社會網(wǎng)絡是人們之間的一種特定聯(lián)結關系，可以用來解釋和預測個體行為。知識員工都是處在一定的社會網(wǎng)絡環(huán)境中，其創(chuàng)新直接受到社會網(wǎng)絡成員的影響，網(wǎng)絡中的信息與資源有利于知識員工的創(chuàng)新。具體來說，社會網(wǎng)絡為知識員工提供了創(chuàng)新所必要的靈感、信息、資源和支持，促進知識員工間分享思想和協(xié)作創(chuàng)新，有效提高個人和組織創(chuàng)新績效[3]。社會網(wǎng)絡在知識員工創(chuàng)新績效中發(fā)揮著重要的作用?，F(xiàn)有的社會網(wǎng)絡研究大部分集中在團隊創(chuàng)新績效、企業(yè)整體創(chuàng)新績效層面，且主要研究對象是企業(yè)整體人力資本、研發(fā)團隊、高管等組織和團隊[4]。從社會網(wǎng)絡視角對個體層面的知識員工創(chuàng)新績效研究較少。如從上市企業(yè)人力資本社會網(wǎng)絡位置對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究，發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)人力資本社會網(wǎng)絡的中心度和結構洞與企業(yè)創(chuàng)新績效呈顯著正相關關系[5]；基于資源依賴視角研究了董事會社會網(wǎng)絡對CEO 知識稟賦與探索性創(chuàng)新關系的調節(jié)作用[6]；認知風格是解釋社會網(wǎng)絡位置與創(chuàng)新績效之間關系的一種關鍵偶然性[7]。由于知識員工較之其他員工具有更高的自主性和獨立性，從個體社會網(wǎng)絡層面研究知識員工更為合理。其中知識員工的最大價值在于從事創(chuàng)新性和創(chuàng)造性的工作，他們是創(chuàng)新、傳播和應用知識的主體，是組織中產(chǎn)品、服務和生產(chǎn)流程更新的智力源泉，其創(chuàng)新績效是組織生存和發(fā)展的關鍵因素[8]。因此基于社會網(wǎng)絡和知識管理理論，以知識員工為研究對象，引入知識共享和知識整合中介變量，利用結構方程模型探討兩個問題：一是研究社會網(wǎng)絡的不同特征如何影響創(chuàng)新績效；二是研究知識共享和知識整合在社會網(wǎng)絡和知識員工創(chuàng)新績效間的作用機制。研究一方面可以延伸知識員工創(chuàng)新績效和社會網(wǎng)絡等理論的研究領域，另一方面也可以有效解決大多數(shù)企業(yè)面臨的由于知識老化所帶來的創(chuàng)新力不足問題，進一步豐富知識員工創(chuàng)新績效的理論與實踐。

1 理論基礎與研究假設

1.1 概念界定

(1)社會網(wǎng)絡。人類學家Brown最先提出社會網(wǎng)絡(Social Network)這一概念，主要指人或組織在社會關系中所形成的各種網(wǎng)絡，進而給個人或組織帶來豐富的資源。社會網(wǎng)絡包括整體社會網(wǎng)絡和個體社會網(wǎng)絡。由于知識員工處在一個龐大的組織內外部社交網(wǎng)絡中，且具有較高的獨立性和自主性，從個體社會網(wǎng)絡視角去研究知識員工創(chuàng)新績效具有一定的實踐意義。參考Tichy[9]、周星[10]等的劃分，將知識員工社會網(wǎng)絡劃分為4個維度，即網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性。

(2)知識共享。對于知識共享有兩種看法：內容論和過程論。內容論的知識共享是指利用各類知識庫和通信技術等手段創(chuàng)造和傳遞知識，將知識看作是一種實體[11]。過程論的知識共享認為知識共享是一個過程，是知識擁有者自愿將自己的知識傳遞給他人，并讓他人理解的過程。如Rutten[12]等認為知識共享是個體愿意將自己獲得和創(chuàng)造的知識共享給他人的意愿。大部分學者偏向過程論，從各種角度研究知識共享過程的影響因素，如個人特質、組織環(huán)境等。此研究偏向從過程論角度來理解知識共享。

(3)知識整合。Henderson[13]等最早提出知識整合，認為知識整合就是產(chǎn)品開發(fā)過程中對原有知識進行重新配置，并架構新知識的過程。隨后知識整合的界定范圍擴充到組織層面，分為組織內部整合和組織外部整合。首位運用知識整合進行深度研究的是Grant[14]，他從知識整合運行機制、作用、維度等方面進行分析，形成初步的有機體系。知識整合作為知識管理體系中的一部分，不斷得到延伸和發(fā)展。如Chang[15]等指出知識整合過程分為識別、知識基因認知、知識融合與知識重構四部分。研究中界定的知識整合偏向個體角度，認為知識整合是一個動態(tài)的過程，是對外部獲取或內部分享到的隱性、顯性知識進行編碼、融合和創(chuàng)造出新知識的過程。

(4)知識員工創(chuàng)新績效。創(chuàng)新績效的界定有過程論、結果論和綜合論。過程論認為創(chuàng)新績效是一個系統(tǒng)的過程，包括從產(chǎn)品設計、技術發(fā)明到投入市場所帶來的績效等過程[16]。結果論認為創(chuàng)新績效是一個工作結果，包括產(chǎn)品、專利、工藝改良等帶來的市場份額和財務盈利[17]。綜合論認為創(chuàng)新績效既包括過程，也包括結果，認為創(chuàng)新績效既包括行為過程，也包括行為過程帶來的能測量或感知的有價值的結果。知識員工創(chuàng)新可能性更大，其特點是工作成果不容易量化[18]。知識員工創(chuàng)新績效是指員工在工作過程中產(chǎn)生的想法或提出改進產(chǎn)品或程序的方法是新穎獨特的，并且可以應用到實踐中產(chǎn)生一定的結果[19]。研究參考Janssen[20]界定的創(chuàng)新績效測量評價指標，從“提出想法”“推展想法”和“應用想法”三方面來衡量知識員工的創(chuàng)新績效，包括9個題項。

1.2 研究假設

(1)社會網(wǎng)絡對知識員工創(chuàng)新績效的影響研究。創(chuàng)新績效由個體和組織產(chǎn)生，但也受到個體和組織所處環(huán)境的影響，包括社會網(wǎng)絡、組織氛圍等。員工在工作場所內嵌入社會網(wǎng)絡，對創(chuàng)新績效具有顯著影響[21]。網(wǎng)絡中心度作為社會網(wǎng)絡的一個重要測量指標，網(wǎng)絡位置越中心，表明獲取信息的時間越短，獲取的知識和信息資源越豐富[5]。處于網(wǎng)絡中心位置的知識員工更容易獲取包括隱性知識在內的核心知識等資源，產(chǎn)生較高水平的創(chuàng)新績效。網(wǎng)絡動態(tài)性反映員工社會關系網(wǎng)絡不斷更新、規(guī)模持續(xù)擴充。動態(tài)程度越高，接觸的組織和個人越多，獲取資源的途徑越廣泛，為知識員工創(chuàng)新績效提供更多的資源支持。網(wǎng)絡強度是社會關系網(wǎng)絡中的其他節(jié)點與個體聯(lián)系頻率的高低。建立在信任與互惠基礎上的強關系網(wǎng)絡，可以為知識員工創(chuàng)新績效提供創(chuàng)新靈感和情感支持。知識員工的網(wǎng)絡強度對創(chuàng)新行為具有顯著預測作用[21]。網(wǎng)絡異質性是社會關系網(wǎng)絡中的其他節(jié)點與自己的不同程度。異質性網(wǎng)絡可以帶來非冗余的知識、信息資源，使得交流與碰撞更有效率，產(chǎn)生更多新想法和創(chuàng)意，提高創(chuàng)新績效[5]。綜上所述，提出如下假設：

H1：社會網(wǎng)絡對知識員工創(chuàng)新績效具有正向作用。

H1a：網(wǎng)絡中心性對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

H1b：網(wǎng)絡動態(tài)性對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

H1c：網(wǎng)絡強度對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

H1d：網(wǎng)絡異質性對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

(2)社會網(wǎng)絡對知識共享、知識整合的影響作用。社會網(wǎng)絡是進行知識共享和整合，促進創(chuàng)新，獲得競爭優(yōu)勢的來源。研究表明，知識共享有助于員工在最有效的時間內獲取最有價值的資源，尤其那些具有強關系網(wǎng)絡特征，處于中心位置的網(wǎng)絡成員，與網(wǎng)絡中其他成員更易分享更多知識和信息，有利于節(jié)省資源獲取時間[22]。同時社會網(wǎng)絡的動態(tài)性越高、差異性越大，知識員工更容易接觸不同的信息源，越容易通過知識共享獲取多元化的最新知識與信息動態(tài)。相對于線上社會網(wǎng)絡，面對面的社會網(wǎng)絡以多種方式促進知識共享，包括使用多種溝通方式、頭腦風暴、學習和教學、培訓、咨詢和員工輪換[23]。

社會網(wǎng)絡是知識整合和創(chuàng)新的重要驅動力[24]。社會網(wǎng)絡中心位置的員工可以獲得更多的信息交流機會，通過不同組織間成員的知識共享和知識整合產(chǎn)生新的想法[25]。強關系網(wǎng)絡特征促進成員間互信、互惠，從而獲得更深度的隱性和顯性知識，這是知識整合的先決條件[26]。動態(tài)性的社會網(wǎng)絡具有更強的網(wǎng)絡延展性，可以獲得較豐富的知識、信息資源，從而提升知識整合的有效性。網(wǎng)絡成員間知識的異質性，可以有效彌補知識員工資源的不足，促進知識整合。綜上所述，研究提出如下假設：

H2：社會網(wǎng)絡對知識共享和知識整合具有正向作用。

H2a：網(wǎng)絡中心性對知識共享具有正向影響。

H2b：網(wǎng)絡動態(tài)性對知識共享具有正向影響。

H2c：網(wǎng)絡強度對知識共享具有正向影響。

H2d：網(wǎng)絡異質性對知識共享具有正向影響。

H2e：網(wǎng)絡中心性對知識整合具有正向影響。

H2f：網(wǎng)絡動態(tài)性對知識整合具有正向影響。

H2g：網(wǎng)絡強度對知識整合具有正向影響。

H2h：網(wǎng)絡異質性對知識整合具有正向影響。

(3)知識共享對知識整合的作用。知識管理的本質是為了創(chuàng)造新的知識，其前提必須要有知識共享和知識整合。知識共享為組織成員進行知識整合提供良好的環(huán)境與氛圍[27]。組織內知識員工獲取組織內外部知識，通過有效的知識共享，將互補性的知識整合成新的知識，建立新的知識系統(tǒng)，有效彌補組織成員原有知識的不足，減少知識整合的盲目性，促進創(chuàng)新績效的提高[28]。野中郁次郎(Ikujiro Nonaka)和竹內弘高(Hirotaka Takeuchi)針對知識如何轉化提出著名的SECI模型即“潛移默化”“外部明示”“匯總組合”和“內部升華”4個階段。 Nonaka[29]等根據(jù)SECI模型提出第一、第二和第四階段涉及知識共享，而第三階段涉及知識整合。因此，知識共享是知識整合的前提和基礎。研究提出如下假設：

H3：知識共享對知識整合具有正向影響。

(4)知識共享、知識整合對知識員工創(chuàng)新績效的影響作用。知識管理的最終目的就是創(chuàng)新績效[30]。知識管理活動不僅可以提高知識員工創(chuàng)新績效，也可以提高他們的工作幸福感[31]。知識共享和知識整合作為知識管理的核心內容，是取得創(chuàng)新績效的關鍵。知識共享可以增加研發(fā)團隊成員知識存量，提高知識創(chuàng)新能力，產(chǎn)生累積創(chuàng)新[32]。而知識隱藏與團隊創(chuàng)新具有負向關系[33]。知識整合通過影響知識間結構對結構創(chuàng)新和根本創(chuàng)新產(chǎn)生較大作用[32]，特別是對于高度創(chuàng)新的產(chǎn)品，組織內成員的知識整合在提高新產(chǎn)品性能方面起著至關重要的作用[24]?？鐚W科的知識整合更有利于批判性思維和創(chuàng)新型想法的形成[34]。網(wǎng)絡中的知識員工通過共享顯性和隱性知識，對這些知識進行有效整合從而轉化為新知識，形成螺旋式的向上發(fā)展態(tài)勢，同時根據(jù)外部市場的動態(tài)變化，及時更新知識，做好產(chǎn)品與外部市場的銜接工作，為創(chuàng)新績效提供足夠的智力支持。研究提出如下假設：

H4：知識共享、知識整合對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

H4a：知識共享對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

H4b：知識整合對知識員工創(chuàng)新績效具有正向影響。

(5)知識共享、知識整合的中介作用。知識員工工作本質就是知識，需要不斷獲取和更新知識。在社會網(wǎng)絡中，知識的交流行為可以將社會網(wǎng)絡中的人關聯(lián)起來[35]。知識員工通過個人或企業(yè)網(wǎng)絡關系與他人進行知識交流和溝通，利用整合并轉化的新知識，有效提高創(chuàng)新績效。一方面，社會網(wǎng)絡通過組建組織內外部交流平臺，提高知識員工進行知識資源共享的深度和廣度，為知識整合提供豐富的知識儲備；另一方面，通過有效的知識共享和知識整合，增加知識員工知識存量，提高創(chuàng)新能力，有助于結構創(chuàng)新和根本創(chuàng)新，最終提高創(chuàng)新績效。研究提出如下假設：

H5：知識共享與知識整合在社會網(wǎng)絡和知識員工創(chuàng)新績效中具有中介作用。

H5a：知識共享在社會網(wǎng)絡和知識員工創(chuàng)新績效中具有中介作用。

H5b：知識整合在社會網(wǎng)絡和知識員工創(chuàng)新績效中具有中介作用。

綜上所述，研究的變量關系如圖1所示。

圖1 研究變量關系

2 研究設計

2.1 樣本分布與數(shù)據(jù)收集

以知識員工為研究對象，經(jīng)過預調研和正式調研兩個階段，主要采用訪談、問卷調查方式，其中問卷調查以問卷星和紙質問卷形式發(fā)放和填寫。正式調研樣本覆蓋到安徽、江蘇、浙江、福建、山東、上海等省份，2018年3～6月，共發(fā)放問卷350份，有效問卷300份，有效率為85.7%。樣本以本科及以上學歷的技術型員工和管理型員工為知識員工代表，主要來自制造、教育、科研、金融、計算機、軟件等領域。從調查結果來看，管理型員工占比47.3%，技術型員工占比62.7%；20～30歲占比51%，31～40歲占比39%，40歲以上占比10%；男性占比55.67%，女性占比44.33%。

2.2 變量設計

為確保量表的信效度，研究選取成熟的量表來進行調查。通過小范圍的試調研，對問卷發(fā)現(xiàn)的問題進行細節(jié)修正。為方便進行統(tǒng)計，問卷采用李克特量表，從1～5顯示不同程度的意見。具體量表如下：

(1)社會網(wǎng)絡。研究根據(jù)周星[10]編制的社會網(wǎng)絡問卷，主要分為4個維度即網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡異質性、網(wǎng)絡動態(tài)性和網(wǎng)絡強度，每個維度以3個題目來測量，共12個題目。

(2)知識共享。研究在Bock[36]等開發(fā)的成熟量表基礎上，根據(jù)文獻資料和訪談結果，將知識共享分為隱性知識和顯性知識，修訂了部分題項。隱性知識由6個題項構成，顯性知識由4個題項構成。

(3)知識整合。直接采用史江濤[37]編制的量表，共8個題項，該量表是在Tiwana和Smith& Collins設計的量表基礎上進行修訂的。

(4)創(chuàng)新績效。創(chuàng)新績效量表從“提出想法”“推展想法”和“應用想法”三方面來衡量員工的創(chuàng)新行為，主要采用Janssen[20]的創(chuàng)新工作行為測量量表體現(xiàn)員工的創(chuàng)新績效情況，該量表共9個題項。

3 實證研究結果

3.1 信度效度分析(同源方法偏差檢驗)

(1)信度檢驗。測量模型指標檢驗如表1所示。由表1可知，社會網(wǎng)絡、知識共享、知識整合、創(chuàng)新績效4個變量總體信度Cronbach'a系數(shù)均大于0.8，其構成維度二級變量的信度也在0.6以上，組合信度均在0.8以上，表明4個變量具有較好的信度，模型內部變量比較可靠。

(2)效度檢驗。5個變量的平均方差抽取量AVE均大于0.5，表明這些變量具有較好的收斂效度。在每個變量的驗證性因子分析指標中，χ2/DF、RMSEA 、AGFI值均在合理范圍內，表明這些變量驗證性因子模型具有較好的擬合效度。

(3)同源方法偏差檢驗。盡管在問卷設計中通過專家審閱、量表順序打亂、預調研等措施控制同源方法偏差，但還是需要進行驗證性因子分析檢驗，確保同源方法偏差較小。研究采用單因素檢驗和不可測量潛在方法因子效應控制法分別建立了單因素、八因素和九因素驗證性因子模型。同源方法偏差檢驗如表2所示。從表2數(shù)據(jù)中可以看出，八因素和九因素驗證性因子模型的指標數(shù)據(jù)明顯比單因素模型數(shù)據(jù)要合理，側面說明同源方法偏差不大；另外九因素模型并沒有明顯比八因素模型指標數(shù)據(jù)要合理，說明同源方法偏差問題不嚴重。

表1 測量模型指標檢驗

表2 同源方法偏差檢驗

3.2 描述性及相關性分析

5個變量的描述性指標和相關系數(shù)如表3所示。由表3可知，社會網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效、知識共享和知識整合呈正相關，知識共享與知識整合呈正相關，知識共享、知識整合與創(chuàng)新績效呈正相關，驗證了假設1、假設2、假設3和假設4，為后續(xù)研究奠定了基礎。

表3 描述性與相關性分析

3.3 中介效應檢驗

(1)中介效應模型構建與優(yōu)化。利用Amos 21.0軟件初步建立一個知識共享和知識整合的原始中介模型。通過原始模型的15條回歸系數(shù)可以看出，網(wǎng)絡中心性→知識共享，知識共享→創(chuàng)新績效兩條回歸系數(shù)不顯著(P>0.05),其余13條回歸系數(shù)均顯著。為了進一步優(yōu)化原始模型，逐步刪除上述兩條不顯著的回歸路徑，因此重新建立了修正模型，具體模型適配指數(shù)如表4所示。通過表中的適配指標數(shù)據(jù)可以看出，修正模型的擬合度比原始模型更佳。

表4 中介效應原始模型與修正模型適配指標比較

(2)假設檢驗與分析。修正模型的路徑系數(shù)如表5和圖2所示。具體的假設檢驗與分析如下：

①社會網(wǎng)絡的4個維度都對創(chuàng)新績效產(chǎn)生直接正向影響作用，系數(shù)值分別為0.249、0.223、0.258、0.385， H1假設全部得到支持。社會網(wǎng)絡為知識員工提供豐富的異質化信息來源，網(wǎng)絡關系越強大，獲得的信息越多，創(chuàng)新靈感和情感支持越多，知識員工創(chuàng)新績效越明顯。

②社會網(wǎng)絡對知識共享和知識整合具有不同影響作用。社會網(wǎng)絡中的網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性對知識共享的回歸系數(shù)值為0.299、0.355、0.248，P值均顯著，但網(wǎng)絡中心性對知識共享的回歸系數(shù)并不顯著，H2假設中除了H2a，H2b、H2c和H2d假設均得到驗證。社會網(wǎng)絡的4個維度對知識整合的回歸系數(shù)為0.223、0.249、0.299、0.237，均達到顯著水平，H2假設中H2e、H2f、H2g、H2h得到支持，說明社會網(wǎng)絡為知識員工的知識共享和知識整合提供了良好的資源環(huán)境，有利于知識共享和知識整合。但處于網(wǎng)絡中心性的員工由于具有良好的中心位置，能夠獲得較多的核心知識資源，可以直接對知識進行整合分析，并不愿意對其他成員進行知識共享，組織需要考慮這些因素，有針對性地進行引導。

③知識共享并沒有直接作用于創(chuàng)新績效，而是通過作用于知識整合間接影響創(chuàng)新績效。知識共享對知識整合的回歸系數(shù)為0.299，假設H3得到支持；知識共享對創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)不顯著，H4a沒有得到支持，但知識整合對創(chuàng)新績效影響顯著，其回歸系數(shù)為0.258，H4b得到支持。通過社會網(wǎng)絡等平臺共享到的知識，如果沒有自我的消化、吸收和整合等二次運用，很難轉化為自身的業(yè)績，說明知識管理是一個動態(tài)轉化過程，遵循著著名的SECI模型的客觀規(guī)律。

④社會網(wǎng)絡的4個維度不僅直接作用于創(chuàng)新績效，還通過知識共享和知識整合，間接作用于創(chuàng)新績效。其中網(wǎng)絡中心性通過作用于知識整合間接作用于創(chuàng)新績效的效果值，即網(wǎng)絡中心性→知識整合→創(chuàng)新績效的兩條回歸系數(shù)值相乘為0.077；網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性間接作用于創(chuàng)新績效有兩條線路，即社會網(wǎng)絡→知識共享→知識整合→創(chuàng)新績效和社會網(wǎng)絡→知識整合→創(chuàng)新績效，其效果值之和分別為0.087、0.104、0.080，H5假設得到驗證。除了網(wǎng)絡中心性，網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性較強的知識員工不僅可以直接將獲取的網(wǎng)絡知識進行自我消化和整合，增加自身知識存量，提高創(chuàng)新績效；還可以將自己獲取的一手或二手知識共享給他人或與網(wǎng)絡成員交流共享他人知識，利用共享的知識進行再次消化、整合，轉化為自己的創(chuàng)新績效成果。但位于網(wǎng)絡中心的知識員工，由于擁有信息來源中心等地理位置優(yōu)勢，更容易獲取創(chuàng)新績效的靈感信息，并進行加工處理等，從而提高創(chuàng)新績效，故更容易發(fā)生“信息壟斷”，不愿意共享信息。

表5 修正模型路徑系數(shù)

注：***表示 P<0.001，**表示 P<0.05(雙側檢驗)

圖2 中介效應修正模型路徑系數(shù)

4 研究結論與討論

4.1 研究結論

(1)社會網(wǎng)絡為知識員工創(chuàng)新行為提供豐富的知識、信息資源，顯著提高創(chuàng)新績效，但社會網(wǎng)絡不同維度的影響路徑具有差異性。社會網(wǎng)絡4個維度對創(chuàng)新績效既有直接作用，也有間接作用。網(wǎng)絡位置越中心，網(wǎng)絡動態(tài)程度越高，成員互動越頻繁且知識員工間秉性差異越大，越容易通過社會關系網(wǎng)絡獲取創(chuàng)新所需的多元化、異質性、動態(tài)性知識和信息資源，即可以直接驅動創(chuàng)新績效，也可以通過知識共享、知識整合間接驅動創(chuàng)新績效。該結論與前期學者研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡正向影響個人與組織績效是一致的。但社會網(wǎng)絡4個維度的間接作用路徑不同：網(wǎng)絡中心性只通過知識整合間接作用于創(chuàng)新績效，而網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性需要通過知識共享和知識整合中介變量，間接作用于創(chuàng)新績效。這是由于處于網(wǎng)絡中心位置的知識員工因為特殊的位置獲得較多的資源，可以直接進行知識的自我整合和消化，便捷開展創(chuàng)新活動，顯著提高創(chuàng)新績效。這些數(shù)據(jù)也間接反映了目前在我國大部分組織中，許多信息資源擁有者并不愿意共享自己的最新知識，喜歡獨立創(chuàng)新，獨享成果，因此造成知識資源的“信息不對稱”。企業(yè)不能僅靠“個人英雄主義”，更需要團體的智慧和合作。一方面，企業(yè)應該積極幫助知識員工搭建各類有助于創(chuàng)新活動開展的社會網(wǎng)絡平臺，打破各種信息壟斷；另一方面，企業(yè)管理層需要通過一定的激勵和考核方式鼓勵網(wǎng)絡中心者通過分享自己的最新知識，達到資源的最優(yōu)配置，創(chuàng)造更高的個人和團隊創(chuàng)新績效，從而在激烈的市場競爭中贏得核心競爭力。

(2)知識共享、知識整合在社會網(wǎng)絡和知識員工創(chuàng)新績效中發(fā)揮著部分中介作用。網(wǎng)絡中心性、網(wǎng)絡動態(tài)性、網(wǎng)絡強度和網(wǎng)絡異質性通過知識共享和知識整合對創(chuàng)新績效發(fā)揮間接作用，說明知識資源也需要適當?shù)呐渲煤凸芾?。自日本學者野中郁次郎等提出著名的知識轉化SECI模型，大部分學者也認同知識發(fā)揮作用是一個動態(tài)過程。社會網(wǎng)絡4個維度通過知識共享和知識整合等有效的知識轉化過程對創(chuàng)新績效發(fā)揮間接作用，并且知識共享并沒有直接作用于創(chuàng)新績效，而是需要作用于知識整合間接作用于創(chuàng)新績效。知識共享是知識整合的前提和基礎，知識整合是知識共享的升華階段，助推創(chuàng)新績效。從實踐中也驗證了著名的SECI模型。企業(yè)可以通過引進具有豐富網(wǎng)絡資源的知識員工和相關專家，通過開展知識交流會、設定知識交流和轉化等績效考核指標、引進或搭建豐富的專業(yè)知識庫系統(tǒng)、強化網(wǎng)絡學習等有效措施引導員工知識分享意識，提高知識消化和整合能力，助推創(chuàng)新績效。

4.2 研究價值與局限性

研究以社會網(wǎng)絡、知識管理等理論為基礎，引入知識共享和知識整合中介變量，探討社會網(wǎng)絡與創(chuàng)新績效之間的關系以及知識共享、知識整合在二者之間的作用機理。主要理論貢獻有：從知識員工個體層面的社會網(wǎng)絡視角研究創(chuàng)新績效，彌補了現(xiàn)有研究的局限性即從團隊或企業(yè)整體層面的社會網(wǎng)絡研究創(chuàng)新績效。數(shù)據(jù)結果表明個體社會網(wǎng)絡是知識員工創(chuàng)新績效的重要驅動因素。深入研究社會網(wǎng)絡的不同維度如何通過知識共享和知識整合作用于創(chuàng)新績效，豐富了社會網(wǎng)絡和知識管理的相關理論，也驗證了著名的SECI模型。

實踐意義主要有：各類組織或企業(yè)應該學習如何改善知識員工社會網(wǎng)絡和提高知識員工的知識分享、整合意識，為知識員工搭建具有廣度和高度的社會網(wǎng)絡平臺，最大程度產(chǎn)出高水平創(chuàng)新績效。通過構建特定的網(wǎng)絡并設置資源獲取模式，強化成員創(chuàng)造力，獲取企業(yè)核心競爭力[38]。企業(yè)要堅持“走出去”和“引進來”發(fā)展政策，充分利用外界發(fā)展平臺，推薦本企業(yè)知識員工走出去交流，尤其是最新的知識前沿系列，有效擴充知識員工的智力網(wǎng)絡平臺；同時也要引進高端人才和最新技術，組建企業(yè)內部知識交流的社會關系網(wǎng)絡，并通過制度建設保證其持續(xù)性，深化現(xiàn)有員工知識庫系統(tǒng)，有效彌補知識老化所帶來的創(chuàng)新力不足。加強組織內外部社會網(wǎng)絡間的交流氛圍，強化知識整合，促進知識的有效轉化。企業(yè)應鼓勵知識員工分享自己的最新進展，在保證其知識權益的前提下提高學習能力和知識整合能力，進而創(chuàng)造良好的創(chuàng)新績效。諸如采用團隊考核、知識產(chǎn)權化等手段激勵員工進行知識共享，提升知識整合能力。

研究樣本并沒有覆蓋到全國，且沒有采用概率性抽樣方法抽取樣本，故樣本的代表性存在問題，數(shù)據(jù)結論還需要進一步擴大范圍進行驗證。未來可以從移動互聯(lián)網(wǎng)絡、復雜網(wǎng)絡等視角進一步研究知識員工創(chuàng)新績效，同時結合大數(shù)據(jù)分析方法，提高解釋的信度和效度。