馮立杰 李倩倩 王金鳳 張珂

摘 要：基于知識演化與技術(shù)創(chuàng)新流程的映射關(guān)系，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新解析為知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用的遞歸過程。通過對多家創(chuàng)新型企業(yè)進(jìn)行問卷調(diào)研，利用層次回歸分析法，探究知識搜尋寬度、知識搜尋深度對不同階段技術(shù)創(chuàng)新的影響程度，以及聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證結(jié)果表明：知識搜尋寬度對技術(shù)創(chuàng)新三階段均產(chǎn)生顯著正向影響，知識搜尋深度與知識溯源、知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。同時(shí)，關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度與技術(shù)創(chuàng)新三階段的關(guān)系，正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度與知識溯源、知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的關(guān)系。研究結(jié)論有助于為企業(yè)建立“聯(lián)結(jié)關(guān)系-搜尋策略-創(chuàng)新流程”的匹配組合、高效開展以精準(zhǔn)技術(shù)創(chuàng)新為導(dǎo)向的知識搜尋活動(dòng)提供理論參考與依據(jù)。

關(guān)鍵詞：技術(shù)創(chuàng)新流程；知識搜尋寬度；知識搜尋深度；關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度

DOI：10.6049/kjjbydc.2021090063

中圖分類號：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）13-0093-10

0 引言

在各類創(chuàng)新要素互動(dòng)、整合及協(xié)同過程中，技術(shù)創(chuàng)新日益呈現(xiàn)出復(fù)雜化、多變性和不確定性等特征，企業(yè)僅依靠內(nèi)部有限資源與能力難以順利實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新目標(biāo)，需要通過知識搜尋方式獲取外部資源并與內(nèi)部資源整合，以提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效。因此，積極開展外部知識搜尋活動(dòng)，最大限度利用外部資源，彌補(bǔ)內(nèi)部創(chuàng)新資源不足，成為眾多企業(yè)保持競爭優(yōu)勢、不斷提升技術(shù)創(chuàng)新能力的重要舉措［1］。

在開放式創(chuàng)新時(shí)代，技術(shù)創(chuàng)新是不同來源外部知識經(jīng)過轉(zhuǎn)換后，與企業(yè)內(nèi)部知識重新組合的過程［2］，而知識搜尋則是企業(yè)獲取外部知識的重要方式。關(guān)于知識搜尋，現(xiàn)有研究主要從搜尋寬度和搜尋深度兩個(gè)層面進(jìn)行度量。其中，搜尋寬度從橫向角度衡量企業(yè)知識搜索渠道數(shù)量和范圍，搜尋深度從縱向角度衡量企業(yè)從各渠道獲取知識的程度（貫君，徐建中，林艷，2019）。

此外，企業(yè)在跨越組織邊界開展知識搜尋活動(dòng)時(shí)，往往會與供應(yīng)商、顧客、競合伙伴及科研機(jī)構(gòu)等外部知識源建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，而關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度直接影響組織知識轉(zhuǎn)移方式和效率［3］。因此，作為聯(lián)接不同組織的關(guān)系紐帶，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度是探究知識搜尋與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系時(shí)不容忽視的關(guān)鍵因素。將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度作為情境變量，引入知識搜尋，研究其對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響有助于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)嵌入理論與搜尋理論融合。

盡管知識搜尋對企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的重要意義已引起學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注，但現(xiàn)有研究仍存在一定不足：首先，從創(chuàng)新維度看，目前的主流研究大多從縱向角度出發(fā)，依據(jù)不同標(biāo)準(zhǔn)，分別將創(chuàng)新分為漸進(jìn)式創(chuàng)新與突破式創(chuàng)新［4］、探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新［5］、封閉式創(chuàng)新與開放式創(chuàng)新［6］等，卻忽略了創(chuàng)新活動(dòng)不斷演變的連續(xù)性與動(dòng)態(tài)性特征，缺乏對創(chuàng)新流程的橫向剖析，因此難以具象指導(dǎo)企業(yè)合理規(guī)避搜尋策略與創(chuàng)新流程不匹配的創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。由于創(chuàng)新流程的不同階段具有異質(zhì)性，其所需資源、能力也存在諸多差異，因此有必要對其發(fā)展階段進(jìn)行針對性探討。其次，從知識搜尋過程看，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要聚焦于其對企業(yè)創(chuàng)新績效［7］、整體創(chuàng)新能力［8］等的影響，側(cè)重于以結(jié)果為導(dǎo)向的靜態(tài)概括性研究，忽視了搜尋的實(shí)質(zhì)是多個(gè)主體參與的多層次、多維度博弈，不同知識搜尋維度在知識形成及各演化階段產(chǎn)生的價(jià)值效應(yīng)也不同。考慮到企業(yè)資源有限性，有必要根據(jù)知識搜尋的不同維度展開深入研究，探究其在技術(shù)創(chuàng)新流程中的差異化效用，通過不同搜尋策略間的平衡與交互實(shí)現(xiàn)最佳創(chuàng)新效果。最后，從網(wǎng)絡(luò)關(guān)系看，企業(yè)的開放性與包容性有助于促進(jìn)組織交流及互動(dòng)，形成以知識共享為基礎(chǔ)、技術(shù)創(chuàng)新為目標(biāo)、現(xiàn)代通信為支撐的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。建立關(guān)系是個(gè)復(fù)雜的交互過程，關(guān)系聯(lián)結(jié)并非總能促進(jìn)企業(yè)知識搜尋與創(chuàng)新活動(dòng)，需要與特定的搜尋策略相匹配，才能充分發(fā)揮效用。因此，有必要將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識搜尋納入統(tǒng)一研究框架，以全面系統(tǒng)地考察不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下知識搜尋不同維度在創(chuàng)新流程中的差異化影響。

基于技術(shù)創(chuàng)新的連續(xù)性與動(dòng)態(tài)性等特征，在創(chuàng)新活動(dòng)的不同階段對企業(yè)資源配置、知識結(jié)構(gòu)與創(chuàng)造能力等有著不同訴求，因此要求企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新過程中必須結(jié)合搜尋主體選擇、搜尋程度控制，遵循權(quán)變原則并決策。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度會對搜尋策略與創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系產(chǎn)生直接影響，但目前無論是理論界還是產(chǎn)業(yè)界，針對網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中不同知識搜尋維度在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新不同階段的作用效應(yīng)仍缺乏客觀考量，致使技術(shù)創(chuàng)新過程中企業(yè)決策失誤現(xiàn)象頻發(fā)，進(jìn)而陷入技術(shù)創(chuàng)新績效難以提升的窘境。因此，不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度下知識搜尋如何影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程是知識管理理論研究與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)踐中亟待解決的一個(gè)關(guān)鍵科學(xué)問題。

鑒于此，本文將參考已有研究成果，在構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新流程概念模型的基礎(chǔ)上，從知識演化視角分別剖析企業(yè)知識搜尋寬度、深度對技術(shù)創(chuàng)新流程的影響，并檢驗(yàn)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在其中的調(diào)節(jié)作用。進(jìn)一步地，本文將結(jié)合對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的深層次剖析，從多維度揭示不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度下知識搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系。這不僅有助于拓展搜尋理論的研究視角，也為關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、知識搜尋與創(chuàng)新流程之間可能存在的匹配效應(yīng)提供了理論推演和實(shí)證依據(jù)，從而能更好地指導(dǎo)企業(yè)在開放式創(chuàng)新背景下開展管理實(shí)踐。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 技術(shù)創(chuàng)新流程與概念模型

現(xiàn)有關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新流程階段劃分的研究成果頗豐，主要聚焦于從多角度對技術(shù)創(chuàng)新流程進(jìn)行界定，并在此基礎(chǔ)上將技術(shù)創(chuàng)新視為重組企業(yè)現(xiàn)有資源以創(chuàng)造新價(jià)值的過程。如司春林等［9］從技術(shù)創(chuàng)新視角，分析創(chuàng)新流程與不同技術(shù)周期特征，并將技術(shù)創(chuàng)新流程概括為技術(shù)選擇、從主流設(shè)計(jì)到產(chǎn)品平臺和基于產(chǎn)品平臺的產(chǎn)品創(chuàng)新3個(gè)階段，認(rèn)為創(chuàng)新流程會隨著技術(shù)生命周期更替而循環(huán)；王勉等［10］利用VRIO模型，在分析創(chuàng)新戰(zhàn)略與模式的基礎(chǔ)上，將企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程分為創(chuàng)意生成、篩選、轉(zhuǎn)化和商業(yè)化4個(gè)階段。

另外，企業(yè)是知識產(chǎn)權(quán)的重要承載體和創(chuàng)造體，而技術(shù)創(chuàng)新是尋找知識或真理，通過開發(fā)與整合知識，創(chuàng)造出新產(chǎn)品并加以應(yīng)用的過程［11］。在此過程中，企業(yè)首先要廣泛搜尋各類知識以激發(fā)創(chuàng)意，通過整合利用外部獲取和內(nèi)部積累的知識資源，將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為具象的產(chǎn)品或服務(wù)，繼而通過商業(yè)化過程獲得創(chuàng)新收益。

基于此，本文認(rèn)為，技術(shù)創(chuàng)新可以映射為不同層次的知識轉(zhuǎn)化過程，包括知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用等遞歸過程，由此構(gòu)建企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程模型，如圖1所示。

圖1從知識演化視角闡釋企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程。首先，知識溯源階段是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的起點(diǎn)，在明確界定創(chuàng)新問題并規(guī)劃創(chuàng)新目標(biāo)后，應(yīng)多渠道搜尋并識別與創(chuàng)新相關(guān)的知識信息，通過頭腦“風(fēng)暴”等多種方法集思廣益，激發(fā)創(chuàng)意產(chǎn)生并權(quán)衡其效益與風(fēng)險(xiǎn)，篩選出符合企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)且與企業(yè)資源匹配的創(chuàng)意；其次，知識轉(zhuǎn)換階段作為吸收整合各種知識資源的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，企業(yè)應(yīng)全面統(tǒng)籌各種外部協(xié)作和內(nèi)部研發(fā)活動(dòng)，遴選出多種可行備案，并在實(shí)施過程中不斷完善，將創(chuàng)意通過良好的創(chuàng)新文化及項(xiàng)目管理遞歸為最終的技術(shù)創(chuàng)新成果；最后，知識利用是技術(shù)創(chuàng)新的價(jià)值實(shí)現(xiàn)階段，呈現(xiàn)形式主要包括推出新產(chǎn)品或服務(wù)和完善現(xiàn)有產(chǎn)品或服務(wù)，并創(chuàng)造新知識、形成知識產(chǎn)權(quán)等。通過對技術(shù)創(chuàng)新成果的商業(yè)化應(yīng)用，企業(yè)最終可獲得顯在或潛在的創(chuàng)新收益。

1.2 知識搜尋寬度與技術(shù)創(chuàng)新流程

知識搜尋寬度表征組織探索知識信息領(lǐng)域及渠道的廣泛性和多樣性，刻畫了企業(yè)外部知識搜尋所覆蓋的橫向范圍（貫君，徐建中，林艷，2019）。外部搜尋寬度越大，企業(yè)能夠接觸到的異質(zhì)性知識就越多［12］。企業(yè)知識邊界與基礎(chǔ)決定了其技術(shù)創(chuàng)新范圍和能力，而與外部知識源的交互則能夠跨越組織邊界，在更寬廣的空間搜尋并獲取技術(shù)創(chuàng)新所需資源，進(jìn)而開展高效的協(xié)同創(chuàng)新。

具體而言，企業(yè)外部知識搜尋渠道主要包含以下幾種：①與供應(yīng)鏈垂直聯(lián)結(jié)以獲取產(chǎn)品或服務(wù)需求、原材料供應(yīng)等方面信息［13］，如小米公司通過“小米發(fā)燒友”鼓勵(lì)用戶參與產(chǎn)品創(chuàng)新，在產(chǎn)品迭代過程中確保緊隨顧客需求偏好的動(dòng)態(tài)發(fā)展；②與競合伙伴水平聯(lián)結(jié)以獲取市場競爭、發(fā)展趨勢等方面信息［14］，如福田汽車與濰柴動(dòng)力、德國BOSCH等企業(yè)締結(jié)國際化戰(zhàn)略聯(lián)盟，通過“集成知識、聯(lián)合創(chuàng)新”的發(fā)展模式整合資源，提升創(chuàng)新效率；③與科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行知識生產(chǎn)聯(lián)結(jié)以獲取產(chǎn)品設(shè)計(jì)、工程技術(shù)和制造工藝等方面信息［15］，如阿里通過創(chuàng)新研究計(jì)劃與全球多所高校相結(jié)合，讓前沿技術(shù)在真實(shí)場景中快速迭代，共同攻堅(jiān)核心技術(shù)。

知識搜尋寬度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響主要體現(xiàn)在以下層面：

（1）在知識溯源階段，企業(yè)能夠通過外部知識搜尋豐富內(nèi)部知識儲備，為組織知識庫注入異質(zhì)性資源，進(jìn)而嘗試更多創(chuàng)新路徑［16］。顯然，當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，企業(yè)擁有的異質(zhì)性知識越多，各種知識元素的重組機(jī)率就越大，生成新穎性創(chuàng)意的能力就越強(qiáng)。

（2）在知識轉(zhuǎn)換階段，企業(yè)在利用內(nèi)部知識開展創(chuàng)新方案設(shè)計(jì)時(shí)，極易受到傳統(tǒng)創(chuàng)新思想的影響而產(chǎn)生路徑依賴效應(yīng)。通過外部搜尋獲取的多元化知識有利于突破思維瓶頸，提升戰(zhàn)略柔性，避免企業(yè)掉入創(chuàng)新路徑依賴陷阱（陳培禎，曾德明，李健，2018）。同時(shí)，通過對不同渠道獲取的知識進(jìn)行相互補(bǔ)充、印證與整合，有助于企業(yè)設(shè)計(jì)出更具創(chuàng)新性與可行性的創(chuàng)新方案。

（3）在知識利用階段，加大搜尋寬度有助于源源不斷地為企業(yè)帶來新知識、新信息，擴(kuò)展組織視野，使其能更加精準(zhǔn)地預(yù)測市場供求及發(fā)展趨勢，順勢而為，占據(jù)市場領(lǐng)先地位［17］，并通過整合多技術(shù)領(lǐng)域知識產(chǎn)生創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)、獲得最佳效益。

基于此，本文認(rèn)為，知識交互寬度對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新流程具有積極影響，并提出如下假設(shè)：

H1a：知識搜尋寬度對知識溯源階段的創(chuàng)新效果具有正向影響；

H1b：知識搜尋寬度對知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果具有正向影響；

H1c：知識搜尋寬度對知識利用階段的創(chuàng)新效果具有正向影響。

1.3 知識搜尋深度與技術(shù)創(chuàng)新流程

知識搜尋深度表征組織搜尋和獲取外部知識的聚焦程度與專業(yè)程度，刻畫了企業(yè)搜尋特定領(lǐng)域知識的持續(xù)性（貫君，徐建中，林艷，2019）。深度搜尋表示企業(yè)對同一知識源反復(fù)搜索、挖掘與調(diào)用，進(jìn)而深化其對有限知識束的認(rèn)知與理解，有助于提升創(chuàng)新能力。雖然現(xiàn)有研究廣泛認(rèn)可知識搜尋深度對企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的正面效用，但搜尋深度并非多多益善。受企業(yè)注意力等限制，過度搜尋會消耗企業(yè)稀缺資源，降低企業(yè)在更廣范圍內(nèi)搜尋到有用信息的可能性，使企業(yè)面臨競爭加劇和市場變化的潛在風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)邊際效益遞減現(xiàn)象。如曾經(jīng)的行業(yè)巨頭諾基亞公司因固守原有的塞班系統(tǒng)而在智能產(chǎn)品層出不窮的市場中逐漸失去競爭力，面臨收購危機(jī)。

知識搜尋深度對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程的影響主要體現(xiàn)在以下方面：

（1）在知識溯源階段，一方面，深度搜尋有助于企業(yè)在某技術(shù)領(lǐng)域積淀海量技術(shù)創(chuàng)新知識，并逐步歸納外部知識吸收利用規(guī)律和范式，降低試錯(cuò)成本［18］，從而提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會識別能力與效率，更加精準(zhǔn)地把控創(chuàng)新方向，促使創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為具象的創(chuàng)新成果；另一方面，企業(yè)在特定領(lǐng)域加大搜尋深度會使其過多關(guān)注該領(lǐng)域技術(shù)知識而忽視整個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，進(jìn)而削弱其應(yīng)對外界復(fù)雜多變環(huán)境的技術(shù)創(chuàng)新能力。

（2）在知識轉(zhuǎn)換階段，一方面，針對技術(shù)創(chuàng)新過程中遇到的問題，深度搜尋者往往能夠透過創(chuàng)新問題表象辨識出內(nèi)在規(guī)律，繼而從先驗(yàn)視角探尋解決技術(shù)創(chuàng)新問題的有效方案；另一方面，對特定領(lǐng)域知識的深度理解會形成創(chuàng)新認(rèn)知惰性，且過度依戀自身擅長領(lǐng)域，陷入“技術(shù)鎖定怪圈”（曾德明，陳培禎，2017），阻礙企業(yè)創(chuàng)新知識組合以及創(chuàng)新技術(shù)探索，進(jìn)而降低企業(yè)創(chuàng)新靈活性。

（3）在知識利用階段，一方面，深度搜尋有利于企業(yè)與外部知識源建立合作默契與共同認(rèn)知，在協(xié)調(diào)互助的過程中逐漸形成依賴、信任、承諾等社會資本［19］，進(jìn)而提升企業(yè)軟實(shí)力，為技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)開展提供隱形保障；另一方面，從搜尋成本視角看，過度的知識搜尋會產(chǎn)生額外的信息獲取與關(guān)系維護(hù)成本，消耗企業(yè)有限資源和精力，加大外部知識吸收整合難度［20］，降低邊際效應(yīng)，使得企業(yè)無法及時(shí)高效地利用已有信息，增加技術(shù)創(chuàng)新不確定性。

基于此，本文認(rèn)為，知識搜尋深度對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新流程具有雙重影響，因此提出以下假設(shè)：

H2a：知識搜尋深度與知識溯源階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系；

H2b：知識搜尋深度與知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系；

H2c：知識搜尋深度與知識利用階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。

1.4 關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用

通過與供應(yīng)商、顧客、競合伙伴及科研機(jī)構(gòu)等知識源建立網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，企業(yè)能夠跨越組織邊界開展外部知識搜尋活動(dòng)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)組織關(guān)系的信任度、質(zhì)量及穩(wěn)定性等特征，關(guān)系聯(lián)結(jié)可以劃分為強(qiáng)聯(lián)結(jié)和弱聯(lián)結(jié)兩種［21］。不同聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識轉(zhuǎn)移方面具有不同特點(diǎn)：強(qiáng)聯(lián)結(jié)更有助于復(fù)雜、深度及高質(zhì)量的知識信息轉(zhuǎn)移，弱聯(lián)結(jié)更有助于隱性、非冗余及多樣化知識信息轉(zhuǎn)移，由此導(dǎo)致在不同創(chuàng)新階段需要與不同知識搜尋策略相契合方能發(fā)揮最大效用。

當(dāng)側(cè)重搜尋寬度時(shí)，弱聯(lián)結(jié)更能夠促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)開展。一方面，寬度搜尋策略需要與多領(lǐng)域組織建立多樣化的信息獲取渠道，而新關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立和維持需消耗大量精力與成本，弱聯(lián)結(jié)則能夠最大限度地幫助企業(yè)降低關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建立與維護(hù)成本，緩解多組織協(xié)同中的關(guān)系鎖定與關(guān)系沖突（周飛，孫銳，2015）。另一方面，寬度搜尋策略強(qiáng)調(diào)獲取信息資源的新穎性與多元化，而較強(qiáng)的關(guān)系聯(lián)結(jié)往往建立在反復(fù)搜尋、試錯(cuò)的基礎(chǔ)上，這會令組織人員產(chǎn)生較強(qiáng)的路徑依賴心理，扼殺組織成員積極性與創(chuàng)造力（孫永磊，宋晶，謝永平，2014），不利于新穎性與多元化知識產(chǎn)生及轉(zhuǎn)移。因此，弱聯(lián)結(jié)與寬度搜尋策略的匹配更有助于創(chuàng)新活動(dòng)開展。

當(dāng)側(cè)重搜尋深度時(shí)，強(qiáng)聯(lián)結(jié)更能夠促進(jìn)創(chuàng)新活動(dòng)開展。一方面，深度搜尋策略強(qiáng)調(diào)對外部知識的反復(fù)挖掘、提取與調(diào)用，而強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)作為知識搜尋與轉(zhuǎn)移的載體，其自身就蘊(yùn)含知識流動(dòng)記憶，能夠強(qiáng)化已有資源的共享與整合［22］。此外，強(qiáng)聯(lián)結(jié)組織之間的高度依賴、信任與穩(wěn)定關(guān)系，能夠有效降低既有網(wǎng)絡(luò)間的知識搜尋與關(guān)系協(xié)調(diào)成本，使其在知識篩選與關(guān)系維持上無需耗費(fèi)過多時(shí)間、精力。另一方面，深度搜尋策略強(qiáng)調(diào)獲取信息資源的復(fù)雜性與專業(yè)性，而強(qiáng)聯(lián)結(jié)網(wǎng)絡(luò)組織間擁有較高程度的認(rèn)知與行為默契，更能夠形成規(guī)范共識［23］，以推動(dòng)關(guān)鍵信息資源沿著網(wǎng)絡(luò)渠道高效、有序轉(zhuǎn)移。同時(shí)，強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)往往以契約為基礎(chǔ)［24］，有助于促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)組織間的穩(wěn)定交流與信息共享，并有效降低投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)會主義，提升高質(zhì)量信息轉(zhuǎn)移效率［25］。因此，強(qiáng)聯(lián)結(jié)與深度搜尋策略契合更有助于創(chuàng)新活動(dòng)開展。

然而，強(qiáng)聯(lián)結(jié)與深度搜尋的契合并非總能促進(jìn)創(chuàng)新。強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系在促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)成員間信息轉(zhuǎn)移的同時(shí)，也易使組織產(chǎn)生路徑依賴心理。由前述可知，過度的深度搜尋會降低企業(yè)創(chuàng)新靈活性，削弱企業(yè)應(yīng)對外界復(fù)雜多變環(huán)境的技術(shù)創(chuàng)新能力。此時(shí)，其與強(qiáng)聯(lián)結(jié)關(guān)系的組合會進(jìn)一步抑制組織成員創(chuàng)造力，形成創(chuàng)新認(rèn)知惰性，進(jìn)而阻滯突破性與顛覆性創(chuàng)新成果產(chǎn)生。綜合來看，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度會強(qiáng)化搜尋深度對技術(shù)創(chuàng)新流程的倒U型作用。

基于此，本文認(rèn)為，聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度對技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度對技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的影響，因此提出如下假設(shè)：

H3a：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度對知識溯源階段創(chuàng)新效果的影響；

H3b：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度對知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響；

H3c：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度對知識利用階段創(chuàng)新效果的影響；

H4a：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度對知識溯源階段創(chuàng)新效果的影響；

H4b：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度對知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響；

H4c：聯(lián)結(jié)強(qiáng)度正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度對知識利用階段創(chuàng)新效果的影響。

基于前述系列假設(shè)，構(gòu)建本文理論研究模型，如圖2所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)搜集

本文采用問卷調(diào)查方式收集數(shù)據(jù)。在正式調(diào)研前，首先通過文獻(xiàn)回顧、專家咨詢和企業(yè)訪談等方式，選取成熟量表中信度和效度較高的題項(xiàng)對問卷進(jìn)行初步設(shè)計(jì)，并在初步開發(fā)量表后選取部分企業(yè)進(jìn)行預(yù)調(diào)研。在此基礎(chǔ)上，基于預(yù)測試數(shù)據(jù)分析結(jié)果及反饋意見，對問卷層次、題項(xiàng)內(nèi)容及表達(dá)措辭等進(jìn)行完善，最終得到正式測量題項(xiàng)。量表采用Likert 5點(diǎn)評分法（1為“完全不符合”，5為“完全符合”）。

本次問卷調(diào)查主要面向華中地區(qū)的部分高新技術(shù)企業(yè)，其主要分布在電子信息、生物制藥、軟件開發(fā)、機(jī)械儀器等市場化程度較高、技術(shù)更迭速度較快的行業(yè)。問卷發(fā)放對象為熟悉企業(yè)研發(fā)管理及技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的相關(guān)人員，以提高問卷調(diào)查內(nèi)容的準(zhǔn)確性。問卷數(shù)據(jù)獲得主要采取網(wǎng)絡(luò)調(diào)研和實(shí)地調(diào)查相結(jié)合的方式。同一家企業(yè)配對樣本數(shù)超出標(biāo)準(zhǔn)時(shí)進(jìn)行聚合分析，以確保一家企業(yè)只收取一份問卷。調(diào)研時(shí)間集中在2020年9月至2021年1月，歷時(shí)5個(gè)月。調(diào)研對583家企業(yè)發(fā)送問卷，共回收461份問卷，剔除填答不完整或存在明顯規(guī)律等無效問卷后，剩余352份有效問卷，問卷有效率達(dá)76.36%。

2.2 變量測量

首先，本文被解釋變量為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程，主要包括知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用3個(gè)階段的創(chuàng)新效果。衡量指標(biāo)參考Penide等［26］的研究成果：在知識溯源階段，主要衡量企業(yè)利用內(nèi)外部知識產(chǎn)生獨(dú)特創(chuàng)意的能力，共5個(gè)題項(xiàng)；在知識轉(zhuǎn)換階段，側(cè)重衡量企業(yè)將創(chuàng)意轉(zhuǎn)換為創(chuàng)新成果的過程中被采納創(chuàng)意比例以及方案實(shí)施成功率，共4個(gè)題項(xiàng)；在知識利用階段，主要衡量企業(yè)通過創(chuàng)新成果商業(yè)化獲得的收益，共5個(gè)題項(xiàng)。

其次，本文解釋變量為知識搜尋寬度和知識搜尋深度。參考Danneels等［27］的量表，知識搜尋寬度側(cè)重衡量企業(yè)從市場競爭者、科研機(jī)構(gòu)、行業(yè)協(xié)會及專業(yè)會議等外部信息渠道獲取知識的多樣性，共5個(gè)題項(xiàng)；參考Li［28］等的量表，知識搜尋深度主要衡量企業(yè)搜尋知識資源的持續(xù)性和努力程度，共6個(gè)題項(xiàng)。

再次，本文調(diào)節(jié)變量為關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度。參考楊慧軍等［3］的研究成果，從組織關(guān)系的質(zhì)量、信任度、持久性及穩(wěn)定性等層面衡量聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，共6個(gè)題項(xiàng)。

最后，控制變量的選取主要考慮市場環(huán)境和企業(yè)自身兩個(gè)層面。市場環(huán)境層面的控制變量包含競爭狀況和環(huán)境動(dòng)蕩性。其中，競爭狀況測度參考陳勁等（2019）的研究成果（1為“完全壟斷”，5為“完全競爭”狀況），分值越高說明行業(yè)競爭越激烈；環(huán)境動(dòng)蕩性采用張明珍等（2019）的研究成果，主要從技術(shù)動(dòng)蕩性和市場動(dòng)蕩性兩方面測量。企業(yè)層面的控制變量主要有企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模及研發(fā)強(qiáng)度，其中，企業(yè)年齡用企業(yè)創(chuàng)立至問卷回收時(shí)的年限表示，企業(yè)規(guī)模用員工人數(shù)衡量，研發(fā)強(qiáng)度用企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例衡量。

3 實(shí)證分析

本文采用Amos 25.0和SPSS26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對問卷調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，并得出相應(yīng)結(jié)論。

3.1 信度與效度檢驗(yàn)

對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度檢驗(yàn)可以確保研究結(jié)論的可靠性和有效性，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

對于信度檢驗(yàn)，本文采用內(nèi)部一致性Cronbach's α系數(shù)和組合信度CR作為評價(jià)指標(biāo)。結(jié)果顯示，所有變量的α值均在參考值0.7以上，組合信度的CR值均大于0.8，說明本文設(shè)定的變量測量具有較高內(nèi)部一致性。

效度檢驗(yàn)主要包括內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度和區(qū)分效度檢驗(yàn)。其中，針對內(nèi)容效度，本文初始量表設(shè)計(jì)在參考國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，對已有成熟量表作了部分修訂，同時(shí)，結(jié)合對企業(yè)相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新人員的深度訪談、意見反饋和結(jié)果預(yù)測試，完善了對應(yīng)題項(xiàng)，以確保問卷內(nèi)容效度；針對結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)中，如表2所示，KMO值為0.853，采用因子分析法判斷，本文提取的公因子數(shù)量、結(jié)構(gòu)與量表設(shè)計(jì)時(shí)的維度一致，且提取公因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率高于70%，表明量表結(jié)構(gòu)效度通過檢驗(yàn)；在針對區(qū)分效度的檢驗(yàn)中，由表2可知，各變量均方差提取量AVE的算術(shù)平方根均大于變量所在行列的相關(guān)系數(shù)，表明變量間具有良好的區(qū)分效度。

此外，本文采用Harman單因子檢驗(yàn)方法對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行共同方法變異檢驗(yàn)。全部技術(shù)創(chuàng)新變量的未旋轉(zhuǎn)主成分因子分析結(jié)果顯示，本文提取的6個(gè)特征值大于1的因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為68.581%，其中，解釋方差最大的第一個(gè)因子解釋了20.429%，說明不存在單個(gè)因子解釋大部分方差變異量的情況。由此表明，本文較好地控制了研究數(shù)據(jù)的共同方法變異問題。

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表3為影響技術(shù)創(chuàng)新主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)和對應(yīng)分析結(jié)果，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)。由表3可知，知識搜尋寬度、知識搜尋深度和聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的均值分別為3.432、3.307以及3.410，均處于較高水平，說明樣本企業(yè)在創(chuàng)新活動(dòng)中積極開展知識搜尋活動(dòng)以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。

另外，在知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用階段，各企業(yè)創(chuàng)新效果均值均分布在3.3～3.4之間，說明樣本企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新流程中均取得良好創(chuàng)新效果，且創(chuàng)新能力較強(qiáng)。總體而言，描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果與現(xiàn)實(shí)觀察結(jié)果相吻合。

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)

在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)前，首先檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新變量是否符合正態(tài)性假設(shè)和隨機(jī)誤差項(xiàng)與方差的要求。共線性檢驗(yàn)結(jié)果表明，各變量方差的膨脹因子VIF值均小于5，由此可以認(rèn)為變量間不存在顯著的多重共線性。

本文主要采用層次回歸分析法進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證，在對影響技術(shù)創(chuàng)新的相關(guān)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后構(gòu)建各相關(guān)平方項(xiàng)和交互項(xiàng)。

3.3.1 主效應(yīng)檢驗(yàn)

層次回歸分析結(jié)果見表4。

模型1、模型5、模型9為只包含控制變量的基準(zhǔn)模型，模型2、6、10分別在模型1、5、9的基礎(chǔ)上增加自變量知識搜尋寬度、深度和深度平方項(xiàng)。與基準(zhǔn)模型相比，模型2、模型6和模型10的R2均顯著增加，說明本文選取的自變量提高了方程的解釋力，對各自的被解釋變量產(chǎn)生影響。

由模型2可知，知識搜尋寬度系數(shù)為正，且在1%的置信水平上顯著（β=0.352、p<0.01），說明知識搜尋寬度對知識溯源階段的創(chuàng)新效果產(chǎn)生顯著正向影響，假設(shè)H1a得到驗(yàn)證。

另外，知識搜尋深度對知識溯源階段創(chuàng)新效果的影響系數(shù)為正，知識搜尋深度平方項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，二者均在0.1%的置信水平上顯著（β=0.108、p<0.001；β=-0.071、p<0.001），說明知識搜尋深度與知識溯源階段的創(chuàng)新效果呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，假設(shè)H2a得到驗(yàn)證。

同理，在模型6中，知識搜尋寬度與知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)為β=0.197、p<0.001，說明知識搜尋寬度對知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果具有顯著正向作用，假設(shè)H1b得到驗(yàn)證。

此外，知識搜尋深度及其平方項(xiàng)與知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)分別為β=0.256、p<0.05；β=-0.039、p<0.01，說明知識搜尋深度與知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系，二者間存在閾值效應(yīng)，假設(shè)H2b得到驗(yàn)證。

在模型10中，知識搜尋寬度與知識利用階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)為正，且在1%的置信水平上顯著（β=0.324、p<0. 01），說明知識搜尋寬度對知識利用階段的創(chuàng)新效果具有顯著正向作用，假設(shè)H1c得到驗(yàn)證。

知識搜尋深度平方項(xiàng)與知識利用階段創(chuàng)新效果的相關(guān)性未能通過顯著性檢驗(yàn)（β=0.103、p>0.05；β=-0.012、p>0.05），說明知識搜尋深度對知識利用階段的創(chuàng)新效果并不具備曲線效應(yīng)，假設(shè)H2c未通過檢驗(yàn)。

3.3.2 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識搜尋寬度、知識搜尋深度與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系中的調(diào)節(jié)效應(yīng)，模型3、7、11分別在模型2、6、10的基礎(chǔ)上增加了調(diào)節(jié)變量聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，模型4、8、12分別在模型3、7、11的基礎(chǔ)上增加了聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識搜尋寬度、知識搜尋深度、知識搜尋深度平方項(xiàng)的交互項(xiàng)。其中，模型3、7和11分別驗(yàn)證聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與知識溯源（β=0.118、p<0.01）、知識轉(zhuǎn)換（β=0.145、p<0.01）和知識利用（β=0.194、p<0.05）階段的創(chuàng)新效果具有顯著正相關(guān)性。

模型4檢驗(yàn)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對知識搜尋寬度、知識搜尋深度與知識溯源階段創(chuàng)新效果的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，知識搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)（β=-0.174、p<0.01）對知識溯源階段的創(chuàng)新效果具有顯著負(fù)向影響，說明聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對知識搜尋寬度與知識溯源階段創(chuàng)新效果的關(guān)系具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H3a得到驗(yàn)證；另外，知識搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)（β=0.127、p<0.05；β=-0.022、p<0.01）對知識溯源階段的創(chuàng)新效果作用顯著，假設(shè)H4a得到驗(yàn)證。

模型8驗(yàn)證聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對知識搜尋寬度、知識搜尋深度與知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示，知識搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)和知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果存在顯著關(guān)系（β=-0.133、p<0.05），假設(shè)H3b通過檢驗(yàn)；知識搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度交互項(xiàng)對知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的回歸系數(shù)分別為β=0.179、p<0.01；β=-0.031、p<0.05，說明聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在知識搜尋深度與知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)作用，H4b通過檢驗(yàn)。

模型12檢驗(yàn)聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對知識搜尋寬度、知識搜尋深度與知識利用階段創(chuàng)新效果關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。結(jié)果表明，知識搜尋寬度與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的交互項(xiàng)對知識利用階段的創(chuàng)新效果具有顯著負(fù)向作用（β=-0.175、p<0.01），知識搜尋深度及其平方項(xiàng)與聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的交互項(xiàng)對知識利用階段創(chuàng)新效果的影響并不顯著，假設(shè)H3c得到驗(yàn)證，而H4c未得到驗(yàn)證。

4 研究總結(jié)

4.1 研究結(jié)論

基于知識演化視角，本文將技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)映射為知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用的遞歸過程，實(shí)證研究了外部知識搜尋寬度、知識搜尋深度對技術(shù)創(chuàng)新各階段創(chuàng)新效果的影響以及關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度對上述影響的調(diào)節(jié)作用，得出如下結(jié)論：

（1）寬度搜尋策略對技術(shù)創(chuàng)新中知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用3個(gè)階段的創(chuàng)新效果均具有顯著正向作用。該結(jié)論與知識基礎(chǔ)觀［29-30］的論點(diǎn)相呼應(yīng)，表明企業(yè)需要通過搜尋外部知識以獲取異質(zhì)性資源，拓寬技術(shù)創(chuàng)新知識基礎(chǔ)，并在思想碰撞過程中激發(fā)創(chuàng)新靈感，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)技術(shù)變革。同時(shí)，擁有多元化知識的企業(yè)能夠更好地進(jìn)行信息識別和吸收利用，繼而降低技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)及成本。

（2）深度搜尋策略與技術(shù)創(chuàng)新中知識溯源、知識轉(zhuǎn)換階段的創(chuàng)新效果呈倒U型關(guān)系。知識搜尋深度有助于深化企業(yè)對有限知識束的認(rèn)知與理解，但搜尋深度一旦達(dá)到特定閾值將會對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新帶來負(fù)面影響。該結(jié)論進(jìn)一步驗(yàn)證了已有研究成果（芮正云，羅瑾璉，甘靜嫻，2017）中的某些觀點(diǎn)：一是在經(jīng)營領(lǐng)域進(jìn)行深度搜尋有助于提升企業(yè)對該領(lǐng)域知識的掌握能力，過濾知識信噪，便于企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在的技術(shù)創(chuàng)新機(jī)會；二是過度的知識搜尋會耗散企業(yè)資源與關(guān)注力，使其產(chǎn)生路徑依賴，進(jìn)而降低企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新靈活性。此外，值得注意的是，樣本中大多數(shù)企業(yè)知識搜尋深度與知識利用階段創(chuàng)新效果的關(guān)系并不顯著，可能的原因是企業(yè)在知識利用階段多側(cè)重于對創(chuàng)新成果的營銷以提升創(chuàng)新收益，這要求企業(yè)對產(chǎn)品特性、競爭狀況及市場供求等信息有較為準(zhǔn)確和全面的了解。因此，在此階段應(yīng)側(cè)重知識搜尋寬度而非深度。

（3）聯(lián)結(jié)強(qiáng)度負(fù)向調(diào)節(jié)知識搜尋寬度對知識溯源、知識轉(zhuǎn)換和知識利用階段創(chuàng)新效果的影響，正向調(diào)節(jié)知識搜尋深度對知識溯源、知識轉(zhuǎn)換階段創(chuàng)新效果的影響。該結(jié)論符合現(xiàn)有研究［31］觀點(diǎn)，表明弱聯(lián)結(jié)—寬度搜尋、強(qiáng)聯(lián)結(jié)—深度搜尋的組合更能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)開展。作為組織間的聯(lián)結(jié)元素，網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度以其在知識轉(zhuǎn)移中的不同特征對知識搜尋與創(chuàng)新活動(dòng)關(guān)系產(chǎn)生不同影響，是探究二者關(guān)系時(shí)不可忽視的關(guān)鍵因素。

4.2 研究貢獻(xiàn)與管理啟示

本文立足于知識搜尋多維性和技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)性等特征構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新流程概念模型，具象刻畫了知識搜尋寬度、知識搜尋深度對技術(shù)創(chuàng)新不同階段的差異化影響以及關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用，充分驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度在企業(yè)知識搜尋策略中的重要地位，揭示了不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下知識搜尋對技術(shù)創(chuàng)新流程的動(dòng)態(tài)影響機(jī)理，從權(quán)變理論角度為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)提供了動(dòng)態(tài)指導(dǎo)。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面：首先，基于知識演化視角揭示創(chuàng)新的本質(zhì)特征，從橫向角度建立企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新流程模型，并賦予技術(shù)創(chuàng)新流程以新的闡釋，豐富了技術(shù)創(chuàng)新理論體系研究；其次，不同于現(xiàn)有以結(jié)果為導(dǎo)向的靜態(tài)概括性研究，本文立足于技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，聚焦于不同知識搜尋維度在技術(shù)創(chuàng)新各階段的差異化效能，將知識搜尋維度與技術(shù)創(chuàng)新階段進(jìn)行效用匹配，全面深入探討了多維知識搜尋對技術(shù)創(chuàng)新流程的具象作用，有助于將知識搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程的相關(guān)理論系統(tǒng)化；最后，引入關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度作為調(diào)節(jié)變量，將聯(lián)結(jié)強(qiáng)度與外部知識搜尋納入同一研究框架，分情境考慮關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)弱與搜尋寬度、深度的契合性，以綜合系統(tǒng)地考察不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下外部知識搜尋在創(chuàng)新流程中的差異化效能，有助于推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)嵌入理論與搜尋理論的融合研究，也有利于指導(dǎo)企業(yè)在創(chuàng)新實(shí)踐中建立“聯(lián)結(jié)關(guān)系—搜尋策略—?jiǎng)?chuàng)新流程”的匹配組合。

本文研究結(jié)論對企業(yè)知識管理與創(chuàng)新實(shí)踐活動(dòng)具有一定啟示。第一，應(yīng)重視聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、搜尋策略與創(chuàng)新流程之間的匹配效應(yīng)，動(dòng)態(tài)識別外部知識選擇機(jī)會。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、外部知識搜尋策略與技術(shù)創(chuàng)新所處階段存在適配性，在制定企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略時(shí)，管理者和研發(fā)人員需意識到不同網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情境下外部知識搜尋對技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)影響的復(fù)雜性，全面考量技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)態(tài)發(fā)展，因地制宜地實(shí)施差異化搜尋策略，并及時(shí)調(diào)整與合作伙伴之間的關(guān)系聯(lián)結(jié)強(qiáng)度，不斷優(yōu)化企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效果。第二，優(yōu)化知識搜尋結(jié)構(gòu)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)創(chuàng)新資源。知識搜尋深度與創(chuàng)新活動(dòng)之間的倒U型關(guān)系提醒管理者在實(shí)踐中要將搜尋深度維持在合理水平，強(qiáng)化對已有知識資源的挖掘與利用，不能過度依賴外部知識來源，避免過猶不及。此外，由于企業(yè)注意力等資源約束和限制，知識搜尋寬度與深度往往具有競爭關(guān)系，換言之，企業(yè)在搜尋寬度上配置過多注意力，可能導(dǎo)致其對某一領(lǐng)域的精通程度不足，反之亦然。在此情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視知識搜尋不同維度的差異化效能及協(xié)同效應(yīng)，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)創(chuàng)新資源，精準(zhǔn)開展以需求為導(dǎo)向的搜尋活動(dòng)，達(dá)到事半功倍的創(chuàng)新效果。

4.3 研究局限與未來展望

盡管本文得出的結(jié)論具有一定理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐價(jià)值，但仍存在一些不足之處，有待于在后續(xù)研究中加以完善。

首先，本文通過問卷調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)大多為截面數(shù)據(jù)，難以直觀反映知識搜尋與技術(shù)創(chuàng)新流程關(guān)系隨時(shí)間推移的動(dòng)態(tài)變化。所以，未來需要在進(jìn)一步擴(kuò)大樣本容量的基礎(chǔ)上，采用動(dòng)態(tài)案例跟蹤及包含時(shí)間跨度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以增強(qiáng)研究結(jié)果的全面性及可靠性。

其次，本文以知識基礎(chǔ)特征為依據(jù)，將知識搜尋劃分為搜尋寬度與搜尋深度。未來研究需要從空間距離、時(shí)間邊界及互動(dòng)方式等多個(gè)層面對知識搜尋展開深入剖析，并綜合考慮知識搜尋多維度組態(tài)效應(yīng)對技術(shù)創(chuàng)新流程的影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 鄭浩.情景雙元視角下知識搜尋協(xié)同對創(chuàng)新績效的影響——一個(gè)有中介的調(diào)節(jié)模型［J］.科技進(jìn)步與對策，2018，35（17）：67-74.

［2］ 陳靜，曾德明，歐陽曉平.知識重組能力與高新技術(shù)企業(yè)績效——冗余資源與創(chuàng)新開放度的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析［J］.管理工程學(xué)報(bào)，2021，35（3）：23-33.

［3］ 楊慧軍，楊建君.外部搜尋、聯(lián)結(jié)強(qiáng)度、吸收能力與創(chuàng)新績效的關(guān)系［J］.管理科學(xué)，2016，29（3）：24-37.

［4］ 葉江峰，陳珊，郝斌.互動(dòng)式/非互動(dòng)式知識搜尋對企業(yè)雙元?jiǎng)?chuàng)新的差異化影響：知識距離的調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.管理評論，2021，33（5）：305-318.

［5］ 姚艷虹，諶逸嫻，陳歡歡.元素——架構(gòu)雙元知識搜尋對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響：創(chuàng)新戰(zhàn)略的調(diào)節(jié)作用［J］.科技進(jìn)步與對策，2022，39（4）：112-120.

［6］ CHAOCHOTECHUANG P， DANESHGAR F， MARIANO S. External knowledge search paths in open innovation processes of small and medium enterprises［J］. European Journal of Innovation Management，2020，23（3）：524-550.

［7］ LUO L， LIU F， ZHANG S. Knowledge search rhythm， knowledge reuse trajectories and firm innovation performance［J］. Studies in Science of Science，2020，38（9）：1719-1728.

［8］ SUN Y， QIN Y， HE S. Effect of knowledge search on innovation capability of SMEs： an empirical study based on electronic equipment manufacturing industry［J］. Studies in Science of Science，2018，36（3）：550-557，576.

［9］ 司春林，孫魯峰，趙明劍.創(chuàng)新流程與創(chuàng)新模式［J］.研究與發(fā)展管理，2003，15（3）：22-26.

［10］ 王勉.基于創(chuàng)新流程的創(chuàng)新戰(zhàn)略與創(chuàng)新模式分析［J］.科技管理研究，2014，34 （6）：11-14.

［11］ SCHOEN J. The innovation cycle： a new model and case study for the invention to innovation process［J］. Engineering Management Journal，2005（3）：3-10.

［12］ 王金鳳，王孟琪，馮立杰.外部知識異質(zhì)性、知識多元化與突破式創(chuàng)新績效——基于企業(yè)生命周期視角［J］.軟科學(xué)，2020，34（12）：14-19.

［13］ REN S， EISINGERICH A B， TSAI H T. Search scope and innovation performance of emerging-market firms［J］. Journal of Business Research，2015，68（1）：102-108.

［14］ 楊震寧，趙紅.中國企業(yè)的開放式創(chuàng)新：制度環(huán)境、“競合”關(guān)系與創(chuàng)新績效［J］.管理世界， 2020，36（2）：139-160，224.

［15］ 何郁冰，梁斐.產(chǎn)學(xué)研合作中企業(yè)知識搜索的影響因素及其作用機(jī)制研究［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2017，38（3）：12-22.

［16］ 吳言波，邵云飛，殷俊杰.戰(zhàn)略聯(lián)盟知識異質(zhì)性對焦點(diǎn)企業(yè)突破性創(chuàng)新的影響研究［J］.管理學(xué)報(bào)，2019，16（4）：541-549.

［17］ 楊建君，鄧程，趙宇馨，等.效果邏輯、知識搜尋與新產(chǎn)品開發(fā)優(yōu)勢［J］.科學(xué)學(xué)研究，2022，40（4）：674-683.

［18］ 白景坤，查逸凡，梁秋燕.跨界搜尋對新創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)新成長影響研究——資源拼湊和學(xué)習(xí)導(dǎo)向的視角［J］.中國軟科學(xué)，2021（3）：166-174.

［19］ YU S H， CHEN H C. External knowledge， intraorganisational networks and exploratory innovation： an empirical examination［J］. Innovation-Organization & Management， 2020，22 （3）：250-269.

［20］ HENTTONEN K， RITALA P. Search far and deep： focus of open search strategy as driver of firm's innovation performance［J］. International Journal of Innovation Management，2013，17 （3）：1340007.1-1340007.20.

［21］ LAVIE D. Alliance portfolios and firm performance： A study of value creation and appropriation in the US software industry［J］. Strategic Management Journal，2007，28（12）： 1187-1212.

［22］ PENG D X， SCHROEDER R G， SHAH R. Linking routines to operations capabilities： a new perspective［J］. Journal of Operations Management，2008，26（6）：730-748.

［23］ LOWIK S， VAN ROSSUM D， KRAAIJENBRINK J， et al. Strong ties as sources of new knowledge： how small firms innovate through bridging capabilities［J］. Journal of Small Business Management，2012，50（2）：239-256.

［24］ BERGENHOLTZ C. Knowledge brokering： spanning technological and network boundaries［J］. European Journal of Innovation Management，2011，14（1）：74-92.

［25］ 劉學(xué)元，丁雯婧，趙先德.企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系強(qiáng)度、吸收能力與創(chuàng)新績效的關(guān)系研究［J］.南開管理評論，2016，19（1）：30-42.

［26］ PENIDE T， GOURC D， PINGAUD H， et al. Innovative process engineering： a generic model of the innovation process［J］. International Journal of Computer Integrated Manufacturing，2013， 26（3）：183-200.

［27］ DANNEELS E. Organizational antecedents of second-order competences［J］. Strategic Management Journal， 2008，29（5）：519-543.

［28］ LI Q， MAGGITTI P G， SMITH K G， et al. Top management attention to innovation： the role of search selection and intensity in new product introductions［J］. Academy of Management Journal，2013，56（3）：893-516.

［29］ FACHRUNNISA O， ARDIAN A， TJAHJONO H K. Cognitive collective engagement： relating knowledge-Based practices and innovation performance［J］. Journal of the Knowledge Economy，2020，11（2）：743-765.

［30］ RUI Z Y， LYYTINEN K. How do ventures become more innovative？ the effect of external search and ambidextrous knowledge integration［J］. European Journal of Innovation Management，2019，22（5）：845-865.

［31］ 葉江峰，陳珊，郝斌.知識搜尋如何影響企業(yè)創(chuàng)新績效——研究述評與展望［J］.外國經(jīng)濟(jì)與管理，2020，42（3）：17-34.

（責(zé)任編輯：胡俊?。?/p>

英文標(biāo)題The Influence of Knowledge Search on the Enterprise Technology Innovation Process：The Moderating Effect of Linking Intensity

英文作者Feng Lijie1，2，Li Qianqian1，Wang Jinfeng2，Zhang Ke1

英文作者單位（1.School of Management Engineering， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China；? 2.Institute of Free Trade Zone Supply Chain， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

英文摘要Abstract： It has become an important measure for enterprises to keep improving the ability of technological innovation by actively carrying out external knowledge search activities， and maximizing the use of external resources to make up for the lack of internal innovation resources. Current research mostly focuses on the static， results-oriented exploration from a vertical perspective， with little attention paid to the continuous and dynamic characteristics of the continuous evolution of innovation activities， and there is a lack of a horizontal analysis of the innovation process. Furthermore， the establishment of network relationships is a complex interactive process whose strength directly affects the way and efficiency of knowledge transfer between organizations， and it is a key factor to explore the relationship between knowledge search and technological innovation so as to avoid innovation risks. Therefore， an analysis of the influence mechanism of knowledge search on the technological innovation process under different coupling intensities is helpful to guide enterprises in carrying out technological innovation activities against the backdrop of open innovation.

Therefore， this paper makes a systematic review of the connotation characteristics， dimension division and interaction relationship of knowledge search， innovation process and network connection. On this basis， a conceptual model of the technological innovation process of "knowledge traceability—knowledge transformation—knowledge utilization" is constructed from the perspective of knowledge evolution. Then， it explores the differential effect of multidimensional knowledge search on each stage of technological innovation process and the moderating effect of network connection strength on the above relationship. A series of research hypotheses are proposed. The study conducts a questionnaire survey of 583 high-tech enterprises in central China， and the collected questionnaire data is statistically analyzed by the multiple regression analysis method.

According to the empirical results， it is concluded that （1） the width-search strategy has a significant positive effect on the innovation effect in the three stages of technological innovation： knowledge tracing， knowledge transformation and knowledge utilization. In addition， when the knowledge search width changes to a certain extent， the innovation effect in the knowledge tracing stage is affected by it to the greatest degree， and the innovation effect in the knowledge transformation stage is affected by it to the least degree. （2） There is an inverted U-shaped relationship between the deep search strategy and the innovation effect in the knowledge tracing and knowledge conversion stages of technological innovation. Knowledge search depth is helpful to deepen cognition and understanding of the limited knowledge bundle， but once the search depth reaches a specific threshold， it will have a negative impact on the technological innovation of the enterprise. （3） The connection strength negatively moderates the influence of knowledge search width on the innovation effect of knowledge traceability， knowledge transformation and knowledge utilization stages and positively moderates the relationship between knowledge search depth and the innovation effect of knowledge traceability and knowledge transformation stages. The combination of weak connection-width search and strong connection-depth search can promote the development of enterprise innovation activities.

In practice， enterprises should focus on the matching effect between knowledge search strategy， technological innovation process and network connection strength， and follow the contingency principle to carry out dynamic management; it is also essential to maintain the search depth at a reasonable level， adhere to the independent mastery of core technologies， and not over-rely on external knowledge sources to avoid going too far. In addition， There is a certain tension between different dimensions of knowledge search. Enterprises should focus on the differential efficiency and synergistic effect of each dimension of knowledge search， maintain the dynamic balance of supply and demand， and avoid the stereotypical mechanized thinking that affects the output of innovation achievements.

By focusing on the differentiated effectiveness of different dimensions of knowledge search in each stage of technological innovation and considering the compatibility of the strength of relationship connection with the width and depth of search by context， this study provides implications for enterprises to establish the matching combination of "connection relation-search strategy-innovation process" in innovation practice.

英文關(guān)鍵詞Key Words：Technology Innovation Process; Knowledge Search Width; Knowledge Search Depth; Linking Intensity

收稿日期：2021-09-02? 修回日期：2021-11-14

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71472171）；國家科技部創(chuàng)新方法工作專項(xiàng)（2016IM010400，2018IM020300，2019IM020200）；鄭州大學(xué)青年人才企業(yè)合作創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃項(xiàng)目（132-323204）

作者簡介：馮立杰（1966-），男，河南焦作人，博士，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院、上海海事大學(xué)自貿(mào)區(qū)供應(yīng)鏈研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榧夹g(shù)創(chuàng)新與管理；李倩倩（1997-），女，河南許昌人，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橹R管理；王金鳳（1963-），女，河南焦作人，博士，上海海事大學(xué)自貿(mào)區(qū)供應(yīng)鏈研究院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楣I(yè)工程與創(chuàng)新方法；張珂（1994-），女，河南新鄉(xiāng)人，鄭州大學(xué)管理工程學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新管理。