□ 張 偉 肖鈞馨

一、引言

在“超競爭”環(huán)境下，雙元學習是產業(yè)集群實現(xiàn)升級、構建永續(xù)競爭優(yōu)勢的關鍵。產業(yè)集群是一組地理上相鄰的、屬于相同或相似行業(yè)的企業(yè)在空間上的聚集，其相互之間的聯(lián)結形成了區(qū)域網絡。從某種意義上講，企業(yè)網絡是產業(yè)集群的骨架[1]。社會網絡理論認為，社會結構是指個體或組織之間聯(lián)系的穩(wěn)定狀態(tài)，并可以從中獲得其所蘊含的知識和資源。因此，國內外學者紛紛從社會網絡視角對產業(yè)集群網絡中的雙元學習行為進行研究。本文從產業(yè)集群的特定情境出發(fā)，基于社會網絡理論與雙元學習理論，首先概述了社會網絡理論的強聯(lián)結與弱聯(lián)結理論、社會資本理論和結構洞理論三大核心理論的內涵，雙元學習的內涵及特征，其次歸納了目前關于產業(yè)集群中雙元學習的前因研究與結果研究，最后針對現(xiàn)有研究成果及問題進行總結，并提出進一步的研究方向，以期為未來研究者提供參考。

二、社會網絡理論與雙元學習

1.社會網絡理論

社會網絡理論認為，個體或組織可以通過相互聯(lián)系而構成一個穩(wěn)定的社會網絡結構，并由此獲得其所蘊含的知識和資源，一般包含三大核心理論。

（1）強聯(lián)結與弱聯(lián)結理論

強、弱聯(lián)結通常被用來衡量相互之間的情感強度、親密性和互惠性等，且在知識與信息的傳遞過程中，二者表現(xiàn)出不同的功能。在社會網絡中，成員之間的交往和聯(lián)系越緊密，他們的策略行為就越有默契。強聯(lián)結建立在長期密切的交互作用下，有利于傳遞高質量、復雜和隱性的知識。弱聯(lián)結相比頻繁互動的強聯(lián)結在生成無冗余的新信息等方面表現(xiàn)更加突出，可以提供更多的社會資源。

（2）社會資本理論

社會資本是指個人在人際關系網絡中所擁有的一種資本資產，受到社會網絡規(guī)模的影響。社會網絡規(guī)模越大代表個體或組織擁有的社會資本越多，因而可供吸收的資源也就越豐富。組織通過網絡獲取的社會資本，不斷加強其對網絡關系的忠誠和責任意識，并在不斷復制所累積的社會資本的過程中實現(xiàn)自身價值。

（3）結構洞理論

結構洞被用來描述網絡中一些主體與其他主體之間沒有直接連接或連接被切斷的現(xiàn)象。其把原本不相關的個體、組織或群體連接到一起，打通原本存在空洞的網絡結構，因此結構洞內填充的是弱聯(lián)結。處于網絡關系稠密地帶之間的結構洞位置的組織，相對于在關系稠密地帶之內更具競爭優(yōu)勢?？梢?，結構洞理論是對強聯(lián)結與弱聯(lián)結理論的進一步探討[9]。此外，結構洞理論與社會資本理論也密切相關，社會資本的產生往往伴隨著行動者的中介機會，網絡中行動者的社會資本數(shù)量與其擁有的結構洞正相關。

2.雙元學習的內涵及特征

March （1991）用“探索”與“利用”這一對悖論來描述雙元性（Ambidexterity），并將其引入組織學習領域，提出雙元學習的概念，即探索式學習和利用式學習。探索式學習是組織主動尋找新的機遇適應未來的變化，通常涉及到搜索、變異、冒險、發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)新等相關活動；利用式學習是以現(xiàn)有知識和資源為基礎，以維持短期效益為目標開展的確定性行為，通常與完善、選擇、效率、吸收、提煉等行為密切相關[2]。Rosenkopf 和Nerkar （2001）基于組織邊界和技術邊界2個維度，提出探索式學習是通過超本地知識搜索跨越組織進而和技術邊界重組知識創(chuàng)造新知識，利用式學習是組織專注于邊界內的本地知識搜索[3]。張玉明等（2019）將探索式學習看作是為尋求更多可能性以謀求長期發(fā)展的知識吸收與更迭的過程與能力，將利用式學習視為對已有知識體系的深化和拓展以強化當前實踐效率的過程與能力[4]。高媛等（2012）基于產品技術生命周期的三階段，將探索式學習對應于科學研究及技術研究種子階段的突破式創(chuàng)新，利用式學習對應于技術研究增長階段及產品市場的漸進式創(chuàng)新[5]。韻江等（2015）指出探索式學習是團隊內的成員對自身工作外的新知識的發(fā)現(xiàn)、獲取及更新，利用式學習是團隊內的成員對自身工作中的知識的利用、深化與提煉[6]。

盡管國內外學者對雙元學習的定義不盡相同，但基本上均按照March（1991）[2]的觀點展開?？偨Y以上學者的觀點，可以從本質、目的、手段、結果、知識角度和創(chuàng)新角度歸納得到表1中探索式學習和利用式學習2種學習行為的不同特征。

表1 探索式學習和利用式學習特征比較

三、社會網絡理論下產業(yè)集群雙元學習的實證研究

1.產業(yè)集群下雙元學習前因研究

產業(yè)集群作為一種橫向型網絡結構，多數(shù)研究以關系和結構兩大分析要素為重點的社會網絡理論，分維度對產業(yè)集群網絡進行探討。關系維度關注各網絡節(jié)點主體之間的社會性黏著狀態(tài)，主要有聯(lián)結強度、網絡密度、網絡穩(wěn)定性等；結構維度強調集群網絡主體在其中的位置及網絡整體的結構特征，主要有網絡規(guī)模、網絡位置等。網絡關系、結構均會作用于集群網絡中知識的傳遞、獲取和利用，從而影響探索式學習和利用式學習。

（1）聯(lián)結強度

聯(lián)結強度反映組織之間聯(lián)系的頻繁程度。大多數(shù)學者認為聯(lián)結強度與利用式學習正相關、與探索式學習負相關，并主要體現(xiàn)在2個方面。一是集群企業(yè)間網絡聯(lián)結關系的強弱會帶來不同類型知識的傳遞。強聯(lián)結通常與信任、合作、互惠、協(xié)商、信息交流等行為緊密聯(lián)系，高頻率的接觸增加了對合作伙伴的依賴，使得集群中擁有強聯(lián)結的組織容易限定在單一、同質的知識領域內，有助于隱性知識的互相傳遞，以及生產知識訣竅、技術的利用式學習；弱聯(lián)結是顯性知識傳遞的關鍵渠道，在獲取探索式學習所需要的新知識方面比強聯(lián)結更有優(yōu)勢。強聯(lián)結促進集群企業(yè)的理解、共識及溝通的意愿，有利于企業(yè)獲取并深度挖掘某一特定領域的復雜和專有知識，加強利用式學習；而弱聯(lián)結受到網絡關系的約束力較小，便于企業(yè)進行遠程知識搜索獲取新知識，擴大知識寬度，促進集群企業(yè)進行探索式學習，從而開發(fā)新產品或進入新市場。二是從成本方面看，弱聯(lián)結能夠大大減少獲取知識的成本，而維持強聯(lián)結需要大量的時間和資源支持，如技術溝通以外的情感投入、強聯(lián)結企業(yè)間互惠性所帶來的合作和服務的時間成本，這些成本對探索式學習具有阻礙作用。而王為東和王為平（2009）從集群內不同主體的學習策略出發(fā)，提出了相反的觀點，認為對于集群內的領導企業(yè)，強聯(lián)結與探索式學習正相關，應加強各部門之間的聯(lián)結，開展探索式學習與知識交流，以促進企業(yè)的發(fā)展；而對于集群內的跟隨型企業(yè)，強聯(lián)結與利用式學習正相關，應在利用式學習和知識共享方面投入更多精力[7]。

（2）網絡規(guī)模

作為網絡結構特征之一，網絡規(guī)模主要體現(xiàn)在企業(yè)在產業(yè)集群網絡中能夠相互聯(lián)系的其他行為主體的種類和數(shù)量。網絡規(guī)模擴大往往會為集群主體的雙元學習提供良好的條件。網絡規(guī)模越大，集群中可供企業(yè)聯(lián)系、交流的對象越多，有助于集群企業(yè)獲取更豐富的知識資源；同時，規(guī)模越大也會導致處于集群各網絡節(jié)點的企業(yè)差異越大，則集群間流動的知識異質度增加，越有利于企業(yè)的探索式學習。此外，網絡規(guī)模擴大帶來的集群知識存量及合作范圍的擴展，也有助于組織不斷對現(xiàn)有知識、技術與資源進行提煉、完善與升華，促進集群企業(yè)的利用式學習。

（3）網絡密度

網絡密度被用來描述網絡內各個節(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度。重復的網絡關系可增加組織經驗，促進信息流動與知識共享，幫助企業(yè)識別、選擇、吸收與更新現(xiàn)有技術。一般來說，具有離散、外擴、低密度特征的網絡結構對行為主體獲取異質知識和信息資源更有效，更有利于探索式學習，而組織所嵌入的網絡密度越高，其利用式學習能力越強。

（4）網絡位置

關于集群網絡位置的研究主要集中在網絡中心性和結構洞2個方面。一是網絡中心性。處在集群網絡中心位置的企業(yè)，能夠接收來自網絡各個位置的信息，既可以接收到冗余和同質性的知識，促進企業(yè)進行利用式學習，也可以獲得大量非冗余的、異質的知識，幫助企業(yè)實現(xiàn)探索式學習。但網絡中心性并不總會產生正面作用。雖然集群內擁有高中心性的企業(yè)能夠獲取多樣化的信息，但同時也需要耗費較多的時間和精力成本，且高中心性企業(yè)的目標在知識搜索過程中也會不斷發(fā)生改變，從而影響其對新知識的吸收和整合，阻礙探索式學習的發(fā)展。二是結構洞。集群網絡中的結構洞在組織雙元學習，尤其是在探索式學習方面，具有不可忽視的作用。結構洞作為網絡中關系稠密地帶之間的稀疏地帶，可以把2個關系稠密地帶緊密聯(lián)系在一起，因此位于結構洞或中介位置的企業(yè)掌握著整個網絡的信息交換，可以通過不斷地吸收網絡內部和外部的異質性知識，方便及時更新現(xiàn)有的知識和技術，為企業(yè)的探索式學習指明方向。同時，也可以優(yōu)化企業(yè)的知識結構，增加知識的維度與深度，增強利用式學習的能力。結構洞就像是一個中轉站，可以吸收和管理集群內所有資源的流進與流出，并將其整合到一起，形成一個巨大的外部知識庫，這對組織的探索式學習和利用式學習具有重要作用。

（5）網絡穩(wěn)定性

網絡穩(wěn)定性被用來表示網絡中達成合作的組織之間關系的牢固程度。網絡穩(wěn)定增強了集群伙伴間的互信，促進集群成員間的知識流動和共享。Helmsing （2001）認為長期的協(xié)作和知識共享可以為組織創(chuàng)造新的價值，穩(wěn)定的合作關系會縮小集群企業(yè)之間的距離，掃清知識傳播的障礙，組織傾向于與他人共享寶貴的知識，并愿意為此承擔風險[8]。因此，網絡的穩(wěn)定程度越高，知識交換的持續(xù)性越高，越有利于組織的探索式學習和利用式學習。

2.產業(yè)集群下雙元學習結果研究

通過對現(xiàn)有文獻總結，可以發(fā)現(xiàn)學者們對產業(yè)集群中雙元學習的結果研究主要體現(xiàn)在產業(yè)集群創(chuàng)新、競爭優(yōu)勢和產業(yè)集群升級等方面。

（1）創(chuàng)新

就創(chuàng)新而言，一部分學者以創(chuàng)新績效作為結果變量，如張慧等（2015）基于位勢理論，探討了集群在結構、關系和資源3個方面的勢能對集群創(chuàng)新績效的影響，并驗證了探索式學習和利用式學習在不同勢能與創(chuàng)新績效之間的中介效應[9]。此外，也有學者研究了雙元學習對集群創(chuàng)新能力的影響。如潘松挺和鄭亞莉（2011）從權變的視角，將集群企業(yè)技術創(chuàng)新分為漸進式創(chuàng)新和突破式式創(chuàng)新，實證發(fā)現(xiàn)集群網絡關系強度有利于漸進式創(chuàng)新但不利于突破式創(chuàng)新，具有兩面性，其中探索式學習在網絡聯(lián)結強度與突破式創(chuàng)新的負向關系中起到中介作用，利用式學習在聯(lián)結強度與漸進式創(chuàng)新的正向關系中起到中介作用[10]。

（2）競爭優(yōu)勢

就競爭優(yōu)勢而言，吳松強等（2018）研究并證實了產業(yè)集群網絡的穩(wěn)定性、網絡中心性等網絡特征對集群企業(yè)的利用式學習和競爭優(yōu)勢的積極影響，以及利用式學習在二者之間的中介效應[11]。

（3）集群升級

就產業(yè)集群升級而言，王嬌俐等（2014）通過對內生型產業(yè)集群網絡中連接關系的分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)間連接關系有助于利用式學習和知識的增量創(chuàng)新，而企業(yè)與地方政府、科研機構、生產性服務機構等多主體間的連接關系，支持探索式學習并激發(fā)突破式創(chuàng)新，對內、外部連接關系的有效協(xié)調，有利于2種學習方式的平衡與協(xié)同，進而推動產業(yè)集群升級[12]。

四、研究述評與展望

國內外理論界對雙元學習在產業(yè)集群背景下的研究已經取得了一定的成果。綜合看，現(xiàn)有研究還存在方法、內容、視角等方面的不足。

從研究方法看，學者們普遍僅以構建結構方程的模式進行實證研究，由于研究樣本及測量指標的差異，產生了不同的結論。今后的研究可以嘗試多種研究方法，如運用案例研究的方法等，以提高研究的可信度。

從研究內容看，學者們大多遵循“網絡特性-雙元學習-績效結果”的整體框架，把探索式和利用式雙元學習行為作為中介變量，研究集群網絡不同結構、關系特征等前置因素對集群組織學習行為的影響，解釋雙元學習在集群創(chuàng)新能力提升及產業(yè)集群升級等方面的作用機制。前置因素研究主要涉及聯(lián)結強度、網絡規(guī)模、網絡密度、網絡位置、網絡穩(wěn)定性等變量，結果研究主要涉及創(chuàng)新、競爭優(yōu)勢、集群升級等變量。而雙元學習在產業(yè)集群中可能并非只有簡單的直線效應，其背后可能隱藏了更為復雜的作用機理。因此，未來研究者可以進一步豐富以下幾個方面的探討：

第一，深入雙元平衡研究?，F(xiàn)有國內外文獻多數(shù)僅驗證了2種不同學習方式在產業(yè)集群網絡特征與集群效果中的單獨作用，較少探討二者并用時不同的前置因素是否還具有相同的效果。在集群網絡背景下，資源的獲取不再是難題，企業(yè)間知識共享、能力互補，為集群企業(yè)同時進行探索和利用提供了更多的機會，探索與利用平衡困境得以突破，因此未來可以對探索與利用二者的交互作用進一步驗證，深入探究集群企業(yè)的雙元平衡機理。

第二，雙元學習作為調節(jié)變量。不同的學習模式對組織所具備的知識基礎和資源結構的要求有所不同，因而在產業(yè)集群成長過程中，考慮集群企業(yè)主導學習模式的變化對其組織互動、知識整合、戰(zhàn)略選擇等的影響同樣具有重要意義。

第三，豐富對情境變量的研究。在現(xiàn)有研究基礎上進一步拓展，探討在不同環(huán)境變量下雙元學習的有效性和可行性。通過引入一些調節(jié)變量，如環(huán)境不確定性、動態(tài)能力等因素的調節(jié)作用，探討不同情境條件下的權變效應，以期揭示雙元學習對促進產業(yè)集群發(fā)展的實際效果與深層作用機理。

從研究視角看，橫向上對集群網絡的劃分大多僅根據(jù)地理臨近性，將集群網絡分為本地網絡與超本地網絡；而縱向上大部分研究均建立在靜態(tài)的維度，而未考慮時間的動態(tài)變化與雙元學習的關系。但集群企業(yè)間由于地位、創(chuàng)新模式等形成的不同的權力化網絡結構對產業(yè)集群中的雙元學習分別有何影響，以及在產業(yè)集群發(fā)展的不同階段集群企業(yè)的雙元學習模式有何特點，都有待于未來研究者進一步驗證。