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數(shù)字化背景下知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響

2023-10-02 11:01:21周惠平姚艷虹
科技進步與對策 2023年13期

周惠平 姚艷虹

摘 要:跨越組織邊界獲取并組合異質(zhì)性知識資源,是企業(yè)創(chuàng)新成功的重要路徑。采用資源編排理論,從知識元素關(guān)系結(jié)構(gòu)視角,將知識跨界搜尋劃分為領(lǐng)域知識搜尋與架構(gòu)知識搜尋兩種,探討知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的差異化影響,同時,驗證關(guān)系嵌入與政府支持政策對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。通過對搜集的262份高新技術(shù)企業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)進行實證分析,研究發(fā)現(xiàn):①領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新呈倒U型關(guān)系,而架構(gòu)知識搜尋正向影響企業(yè)迭代創(chuàng)新;②關(guān)系嵌入正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系;③政府支持政策與知識跨界搜尋活動的匹配更能促進企業(yè)迭代創(chuàng)新,具體表現(xiàn)為企業(yè)在實施領(lǐng)域知識搜尋策略時,政府采用財稅支持政策更有利于企業(yè)迭代創(chuàng)新,而當企業(yè)開展架構(gòu)知識搜尋活動時,政府出臺創(chuàng)新環(huán)境支持政策更能促進企業(yè)迭代創(chuàng)新。研究結(jié)果為充分利用組織內(nèi)外情境因素、選擇恰當?shù)闹R搜尋活動以促進企業(yè)迭代創(chuàng)新提供了理論基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞:領(lǐng)域知識搜尋;架構(gòu)知識搜尋;關(guān)系嵌入;政府支持政策;迭代創(chuàng)新

DOI:10.6049/kjjbydc.2021090525

中圖分類號:F273.1

文獻標識碼:A

文章編號:1001-7348(2023)13-0113-10

0 引言

進入數(shù)字經(jīng)濟時代,越來越多的企業(yè)借助數(shù)字化平臺與顧客互動,及時收集顧客反饋信息,不斷對產(chǎn)品進行迭代升級和創(chuàng)新。例如,以小米、騰訊為代表的企業(yè)通過不斷獲取顧客訴求和意見,通過“模仿一代、開發(fā)一代、預研一代”的迭代創(chuàng)新模式獲得巨大成功(魏龍,黨興華,2018)。迭代創(chuàng)新作為數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)基于循環(huán)、開放與迭代方式實現(xiàn)技術(shù)更替和升級的動態(tài)創(chuàng)新模式,具有廣泛學習、不斷試錯和持續(xù)整合等特征(羅中偉,任國良,焦豪,等,2014)。現(xiàn)有文獻大都采用定性研究方法探討迭代創(chuàng)新的共性特征,尚未厘清迭代創(chuàng)新形成機制。因此,需要從定量視角揭示迭代創(chuàng)新機理。

組織創(chuàng)新的本質(zhì)是不斷的知識搜尋過程[1]。在大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下,數(shù)字企業(yè)、數(shù)字市場、數(shù)字用戶和數(shù)字政府等主體之間通過線上線下的交互,形成資源要素交互共享的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)[2]。數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)突破了組織邊界、技術(shù)距離限制,為企業(yè)跨界搜尋海量知識、尋求技術(shù)迭代和更新提供了大量機會。如華為的全球研發(fā)網(wǎng)絡、蘋果公司的“移動伙伴項目”。面對數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)給商業(yè)實踐帶來的沖擊,必須思考一個重要問題——數(shù)字化背景下組織如何開展知識跨界搜尋以實現(xiàn)迭代創(chuàng)新?

知識跨界搜尋是企業(yè)跨越組織邊界和知識基礎(chǔ)進行搜索并組合知識的過程[3]。既有研究主要從距離、方式、內(nèi)容、時間等視角關(guān)注知識搜尋的主要特征及對企業(yè)創(chuàng)新的影響機制[1,4]??傮w而言,現(xiàn)有文獻主要強調(diào)異質(zhì)性知識獲取和占有對企業(yè)成長及核心競爭力構(gòu)建的重要作用,無法滿足數(shù)字化時代從海量知識源中快速識別、反復編輯企業(yè)創(chuàng)新所需知識的戰(zhàn)略需求[1,4]。數(shù)字化時代實現(xiàn)了組織資源的反復利用和重新編輯,使企業(yè)獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢的驅(qū)動力量由對知識資源的占有轉(zhuǎn)化為知識的跨界編排與組合[5]。資源編排理論強調(diào)通過有效編排實現(xiàn)內(nèi)外部資源合理配置、為企業(yè)創(chuàng)造持續(xù)競爭優(yōu)勢的動態(tài)過程[5-6]。基于此,本文將從資源編排視角關(guān)注知識資源跨界編排與組合對企業(yè)迭代創(chuàng)新的驅(qū)動作用。

數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)與顧客、合作伙伴、競爭對手以及政府等主體通過構(gòu)建互惠共生的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)實現(xiàn)知識跨界流動與共享。一方面,有學者提出關(guān)系嵌入可以有效促進合作主體間溝通和信任,助力知識資源跨界流動和組合,提升企業(yè)績效(李丹,楊建君,2017)。另一方面,部分文獻強調(diào)合作雙方關(guān)系嵌入度越高,知識同質(zhì)化程度也越高,反而不利于異質(zhì)性知識重組和利用[7]。學者們對關(guān)系嵌入在企業(yè)創(chuàng)新中的作用存在爭議,其根源是研究情境具有差異性。在數(shù)字化技術(shù)驅(qū)動下,組織如何利用數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中合作伙伴的松散耦合關(guān)系搜尋、組合知識資源,不斷實現(xiàn)技術(shù)迭代,是企業(yè)維持競爭優(yōu)勢的重要課題。本文關(guān)注數(shù)字化背景下關(guān)系嵌入對知識跨界搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,可為企業(yè)構(gòu)建伙伴關(guān)系、提升知識搜尋效率提供參考。

政府支持政策是影響企業(yè)創(chuàng)新的重要制度因素,特別是在我國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟背景下政府控制了大量要素資源(康志勇,2013)。現(xiàn)有研究主要從政府財政補貼和稅收優(yōu)惠兩方面探究政府支持對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響[8]。但學者們尚未就政府支持政策與企業(yè)知識搜尋活動的適配性及其對企業(yè)創(chuàng)新的影響效果進行分類探討。事實上,關(guān)注政府政策對企業(yè)創(chuàng)新行為的協(xié)同效應對提高政府支持政策的有效性具有重要現(xiàn)實價值和理論意義。

基于此,本文借鑒資源編排理論,探討知識耦合活動對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響機制。本研究主要關(guān)注兩個問題:第一,采用資源編排理論,驗證領(lǐng)域知識搜尋與架構(gòu)知識搜尋兩類知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的差異化作用?,F(xiàn)有文獻無法準確反映不同類型知識源所提供知識元素的屬性差異及其對企業(yè)創(chuàng)新的差異化影響[1]。本文從資源編排視角關(guān)注知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的差異化作用,為知識管理與創(chuàng)新戰(zhàn)略的交叉研究提供新見解。第二,通過探討關(guān)系嵌入和政府支持政策對知識跨界搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,試圖為企業(yè)管理生態(tài)伙伴關(guān)系、實現(xiàn)知識耦合活動與政府支持政策的匹配、促進技術(shù)更替和迭代升級提供思想借鑒。此外,本文提出知識搜尋活動與政府支持政策的適配模型,可為政府政策及企業(yè)創(chuàng)新行為研究提供新視角。

1 理論分析與研究假設

1.1 知識跨界搜尋內(nèi)容結(jié)構(gòu)

在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中,企業(yè)通過與顧客、合作伙伴、競爭對手、中介機構(gòu)等主體構(gòu)建協(xié)同合作關(guān)系,廣泛搜尋異質(zhì)性知識以實現(xiàn)創(chuàng)新目標。現(xiàn)有知識搜尋研究主要從距離、方式、內(nèi)容、時間等視角劃分知識跨界搜尋維度,刻畫知識搜尋主要特征,探究知識搜尋影響企業(yè)創(chuàng)新的具體機制[4]??傮w而言,既有研究主要分析知識資源占有對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用,未能辨析不同類型知識元素的屬性差異及其對創(chuàng)新的差異化影響[3]。這不利于企業(yè)根據(jù)所需知識類型,選擇合適的搜尋策略開展跨界搜尋活動。在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中組織面臨海量差異化、可重復編輯、循環(huán)利用的知識資源,在此情境下,知識跨界搜尋要以整體目標為導向,從海量異質(zhì)性知識中快速識別、組合企業(yè)創(chuàng)新所需特定知識。

資源編排理論提出對企業(yè)內(nèi)外部資源進行編排,以促進資源基礎(chǔ)構(gòu)建,激勵企業(yè)創(chuàng)新[6,9]。企業(yè)知識基礎(chǔ)是由相互間具有特定結(jié)構(gòu)關(guān)系的知識元素構(gòu)成的集合,將不同領(lǐng)域與類別的知識元素進行組合對企業(yè)創(chuàng)新成功至關(guān)重要[10]。一方面,知識元素具有高度延展性,不同知識元素可通過多種方式重新組合,進而創(chuàng)造新發(fā)明[11]。另一方面,由先驗知識重組形成的知識元素關(guān)系結(jié)構(gòu)又構(gòu)成了價值創(chuàng)造源泉[11]。在此基礎(chǔ)上,Yayavaram等[10]從知識元素關(guān)系視角對知識源進行分類,提出企業(yè)創(chuàng)新搜尋中面臨兩種知識結(jié)構(gòu)類型:①領(lǐng)域知識——不同技術(shù)領(lǐng)域擁有的知識元素;②架構(gòu)知識——關(guān)于如何組合不同技術(shù)領(lǐng)域知識元素的知識。同時,來自外部的領(lǐng)域知識和架構(gòu)知識通過深化或拓展組織知識基礎(chǔ)促進創(chuàng)新成功[10]。基于資源編排理論對知識來源的分類為數(shù)字化背景下知識跨界搜尋研究提供了一個獨特而新穎的視角?;诖耍疚囊再Y源編排理論為基礎(chǔ),從知識元素關(guān)系視角重新定義知識跨界搜尋的兩類結(jié)構(gòu)——領(lǐng)域知識搜尋和架構(gòu)知識搜尋,以探尋數(shù)字經(jīng)濟背景下知識跨界搜尋影響企業(yè)迭代創(chuàng)新的作用機理。

1.2 知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響

1.2.1 領(lǐng)域知識搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響

領(lǐng)域知識是指企業(yè)在不同技術(shù)領(lǐng)域擁有的知識元素,主要用來描述認知對象或構(gòu)成要素[10]。參考前人研究成果,本文將領(lǐng)域知識搜尋界定為企業(yè)跨越組織和產(chǎn)業(yè)邊界,從生態(tài)伙伴處搜尋體現(xiàn)產(chǎn)品核心設計理念和特定功能的知識,包括與組織特點相關(guān)的專業(yè)化資源、技術(shù)和能力。

迭代創(chuàng)新是指企業(yè)為加快創(chuàng)新速度,以最小成本和最低風險,通過多次迭代升級提高產(chǎn)品性能的創(chuàng)新模式(魏龍,黨興華,2018)。首先,資源編排理論強調(diào)對企業(yè)內(nèi)外部資源的有效組合以促進資源增值,進而影響企業(yè)成長[6,9]。企業(yè)通過搜尋活動獲取不同領(lǐng)域新知識,與組織現(xiàn)有知識進行重組,有利于企業(yè)淘汰舊知識,不斷改進產(chǎn)品或服務。其次,由跨界搜尋活動獲取的領(lǐng)域知識有助于提高企業(yè)產(chǎn)品或技術(shù)迭代速度。例如,有學者指出,異質(zhì)性知識元素組合不僅有利于產(chǎn)生新創(chuàng)意和新思想,而且能深化企業(yè)對原有領(lǐng)域知識的認知,促使企業(yè)改進產(chǎn)品或?qū)崿F(xiàn)技術(shù)升級[12]。最后,領(lǐng)域知識交互也為企業(yè)重組內(nèi)部知識管理流程提供了新理念和動力,有利于推動企業(yè)通過優(yōu)化資源分配和產(chǎn)品設計等活動,提高企業(yè)產(chǎn)品或技術(shù)研發(fā)速度,優(yōu)化產(chǎn)品迭代升級流程。

隨著領(lǐng)域知識交互或組合程度不斷提高,也會對企業(yè)迭代創(chuàng)新產(chǎn)生消極影響。盡管不同領(lǐng)域知識組合有助于創(chuàng)造新知識、新技術(shù),但也會加大企業(yè)管理成本,不利于迭代創(chuàng)新活動。第一,搜尋不同技術(shù)領(lǐng)域知識會面臨經(jīng)驗與能力缺乏、搜索范圍較寬泛等高度不確定性因素,導致企業(yè)產(chǎn)生錯誤決策的概率增大[12];第二,領(lǐng)域知識組合也會在一定程度上破壞組織原有慣例,產(chǎn)生大量溝通、協(xié)調(diào)成本;第三,當企業(yè)將知識搜尋活動拓展到新技術(shù)領(lǐng)域時,需要投入大量成本和精力,這將分散企業(yè)研發(fā)資源,不利于企業(yè)迭代創(chuàng)新能力和速度提升。

綜上,本文提出如下研究假設:

H1a:領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新呈倒U型關(guān)系。

1.2.2 架構(gòu)知識搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響

架構(gòu)知識是指企業(yè)擁有的關(guān)于如何組合不同技術(shù)領(lǐng)域知識元素的知識,主要用來描述不同認知對象或其構(gòu)成要素之間的關(guān)系[10]。本研究將架構(gòu)知識搜尋界定為企業(yè)跨越組織和產(chǎn)業(yè)邊界,從生態(tài)伙伴處搜尋涉及組織內(nèi)部分享、學習、創(chuàng)造的有關(guān)整體結(jié)構(gòu)或流程的知識,包括交流渠道、信息“過濾器”和問題解決策略。

架構(gòu)知識搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的影響,是通過更新企業(yè)內(nèi)部知識架構(gòu)和管理流程,逐步改進與升級產(chǎn)品或技術(shù)實現(xiàn)的。首先,企業(yè)跨越組織邊界,從生態(tài)伙伴處獲取關(guān)于內(nèi)部溝通渠道和問題解決策略的架構(gòu)知識時,往往能加深對現(xiàn)有知識體系的理解,促進企業(yè)有效組合關(guān)鍵知識資源并應用于產(chǎn)品改進和流程升級,以加快產(chǎn)品或技術(shù)更新?lián)Q代速度。其次,大量架構(gòu)知識相互作用并產(chǎn)生新知識,為企業(yè)改進產(chǎn)品性能提供新思路或新方案,在一定程度上能避免陷入“熟悉陷阱”,促進產(chǎn)品迭代和升級[13]。最后,將生態(tài)伙伴有關(guān)內(nèi)部運營和信息過濾的架構(gòu)知識進行組合,能夠增強企業(yè)核心競爭力,并通過知識編排實現(xiàn)新舊知識迭代和知識庫動態(tài)更新,有助于提煉出有效知識,縮短產(chǎn)品或技術(shù)開發(fā)周期,提高企業(yè)產(chǎn)品或技術(shù)迭代效率。

基于此,本文提出以下研究假設:

H1b:架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新正相關(guān)。

1.3 關(guān)系嵌入的調(diào)節(jié)作用

關(guān)系嵌入體現(xiàn)數(shù)字生態(tài)伙伴的聯(lián)結(jié)規(guī)模、強度、密度等,主要用來反映創(chuàng)新主體間的關(guān)系內(nèi)容、質(zhì)量及密切程度[14]。在數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中,關(guān)系嵌入度決定企業(yè)從生態(tài)伙伴處搜尋、組合知識的程度。企業(yè)通過數(shù)字化平臺與合作伙伴構(gòu)建自組織生態(tài)系統(tǒng),有利于促進知識、技術(shù)等資源在生態(tài)系統(tǒng)中流動與交互,幫助企業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品、技術(shù)迭代升級與創(chuàng)新。首先,企業(yè)與生態(tài)伙伴的關(guān)系嵌入度越高,越有利于促進數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中各類知識資源共享,幫助企業(yè)根據(jù)內(nèi)部知識基礎(chǔ),搜尋迭代創(chuàng)新所需知識結(jié)構(gòu)類型,提高知識組合與利用效率,加快技術(shù)升級速度。其次,生態(tài)伙伴間深度的嵌入關(guān)系有助于提高彼此信任和默契度,減少交易成本和組織沖突,促進知識資源組合,為企業(yè)解決產(chǎn)品升級中的問題提供新思路和新方法。最后,合作主體間深度的關(guān)系嵌入還能促進異質(zhì)性知識組合,催生更多新知識,及時識別顧客需求變化,加快產(chǎn)品和技術(shù)更新速度??傊?,生態(tài)伙伴間的關(guān)系嵌入有利于促進知識跨界搜尋活動,提高企業(yè)迭代創(chuàng)新效率。

基于此,本文提出以下研究假設:

H2a: 關(guān)系嵌入正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系;

H2b: 關(guān)系嵌入正向調(diào)節(jié)架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系。

1.4 政府支持政策的調(diào)節(jié)作用

政府支持與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系是學術(shù)界關(guān)注的重點。隨著市場環(huán)境無序性、不確定性和復雜性加劇,政府在維護市場正常秩序中起關(guān)鍵作用,但關(guān)于政府“如何”及“多大程度”上支持創(chuàng)新仍存在較大爭議(楊浩昌,李廉水,2019)。雖然現(xiàn)有研究對政府支持在企業(yè)創(chuàng)新中的重要作用已達成一定共識,但尚少探究不同類型支持政策對創(chuàng)新效果的差異化影響,進而影響了政府政策支持的有效性。本文將政府支持政策概括為財稅政策和創(chuàng)新環(huán)境兩種類型[15]。其中,財稅政策主要涉及稅收優(yōu)惠、資金補貼、政府采購等直接經(jīng)濟手段,創(chuàng)新環(huán)境主要包括經(jīng)濟金融服務、知識產(chǎn)權(quán)保護、人才激勵政策等間接制度環(huán)境。

政府財稅政策主要通過激勵手段對企業(yè)創(chuàng)新機制產(chǎn)生積極影響。這主要是因為政府提供的財稅支持和政策引導有助于企業(yè)優(yōu)化管理系統(tǒng)、流程與制度,促進技術(shù)改進和產(chǎn)品迭代[16]。一方面,政府通過稅收減免、財政補貼等手段支持企業(yè)研發(fā)活動,能夠減輕企業(yè)資金負擔,降低其創(chuàng)新過程中面臨的風險和不確定性,促進企業(yè)專注于搜尋有助于改進產(chǎn)品設計、開發(fā)出核心技術(shù)的關(guān)鍵知識,提升迭代創(chuàng)新效率。另一方面,政府支持和補貼也向外界傳遞與釋放了積極信號,有助于推動企業(yè)與各類生態(tài)伙伴合作,促進各類異質(zhì)性知識搜尋與整合,提升企業(yè)解決現(xiàn)有技術(shù)瓶頸或問題的能力,為其迭代創(chuàng)新活動提供有效支撐。

但也有部分學者提出,政府的財稅支持并不能促進企業(yè)創(chuàng)新,反而會對企業(yè)創(chuàng)新活動產(chǎn)生“擠出效應”[17]。這主要是因為政府創(chuàng)新目標與企業(yè)創(chuàng)新目標存在不一致性。一般來說,政府更傾向于支持那些基礎(chǔ)性、長期性且能夠帶動某產(chǎn)業(yè)或技術(shù)領(lǐng)域發(fā)生創(chuàng)新性變革的前瞻性項目。相較于政府要求的探索式項目,企業(yè)會權(quán)衡收益與風險之間的利弊關(guān)系,更傾向于將政府的財稅支持用于技術(shù)或產(chǎn)品迭代等活動,這將占用探索新技術(shù)的資源渠道和內(nèi)部流程,影響原來的創(chuàng)新活動。此外,有研究表明,政府的補貼支持也會滋生企業(yè)尋租行為(陳德球,金雅玲,2016),導致其通過行賄、利益輸送等手段偽裝成創(chuàng)新型企業(yè),濫用溝通渠道與內(nèi)部程序,損害企業(yè)技術(shù)改進與升級績效及結(jié)果。

因此,本文提出以下研究假設:

H3a: 財稅政策支持正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系;

H3b: 財稅政策支持負向調(diào)節(jié)架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系。

大量學者提出,制度因素會對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響[18]。這主要是因為政府支持能夠優(yōu)化企業(yè)營商環(huán)境,促進企業(yè)跨界合作和創(chuàng)新協(xié)同,增強企業(yè)創(chuàng)新能力[19]。部分研究強調(diào),來自政府的環(huán)境政策支持是企業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)建設和創(chuàng)新活動順利開展的重要保障[20]。首先,良好的創(chuàng)新支持政策有助于企業(yè)在復雜、動蕩的市場環(huán)境中順利開展創(chuàng)新活動,并引導企業(yè)根據(jù)市場需求不斷吸收、學習外界新知識和新技術(shù),暢通和加速內(nèi)部溝通渠道與信息處理流程,促進企業(yè)技術(shù)迭代和提升產(chǎn)品開發(fā)效率。其次,法律法規(guī)完善有利于保護合作伙伴利益和知識產(chǎn)權(quán),拓寬組織間知識交流和共享渠道,促進各類異質(zhì)性知識整合與吸收,有利于企業(yè)產(chǎn)品改進和技術(shù)升級。

然而,也有學者提出,政府環(huán)境支持并不一定有利于企業(yè)組合同類知識,甚至限制創(chuàng)新發(fā)展(楊昌浩,李廉水,2019)。這是由于政府創(chuàng)新發(fā)展目標往往與企業(yè)創(chuàng)新目標存在差異,政府的一些金融、人才激勵政策很難完全契合特定企業(yè)的創(chuàng)新需求,只能帶動某些基礎(chǔ)性、共性技術(shù)領(lǐng)域或產(chǎn)業(yè)發(fā)展,不利于激發(fā)企業(yè)搜索、組合解決關(guān)鍵問題的核心領(lǐng)域知識,進而對企業(yè)技術(shù)迭代升級產(chǎn)生阻礙。因此,本文提出以下研究假設:

H3c: 創(chuàng)新環(huán)境政策支持正向調(diào)節(jié)架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系;

H3d: 創(chuàng)新環(huán)境政策支持負向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系。

綜上所述,本文繪制研究框架如圖1所示。

2 研究方法

2.1 樣本與數(shù)據(jù)搜集

本研究采用問卷調(diào)查方式搜集數(shù)據(jù),樣本主要來自湖南、四川、廣東和遼寧等地,涉及具有知識密集特征的機械制造、電子信息技術(shù)、生物醫(yī)藥等6個高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)??紤]到被試者對企業(yè)創(chuàng)新活動等方面的了解和熟悉程度,調(diào)查對象主要為在企業(yè)工作年限較長的技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)制造等部門的中高層管理者和其它綜合型高管,以及部分核心員工(如技術(shù)骨干)。通過學生、校友等途徑發(fā)放問卷,委托樣本企業(yè)的人力資源部收集數(shù)據(jù),選用現(xiàn)場或在線填答方式完成。本次數(shù)據(jù)搜集涉及3個階段:第一階段是預測試,主要用于對問卷題項及因子進行分析,通過MBA和EMBA課堂現(xiàn)場發(fā)放問卷100份,得到有效問卷81份。第二階段是正式調(diào)查,用于理論假設檢驗。為了降低共同方法偏差,研究變量的測試分為兩個步驟完成。首先,讓被試填寫問卷的“知識跨界搜尋”、“關(guān)系嵌入”以及樣本特征、控制變量等部分內(nèi)容,第三階段在一周后進行,邀請同一被試者填答“政府支持”和“迭代創(chuàng)新”量表。本輪發(fā)放問卷250份,收回205份,回收率為82%。在剔除不完整和無效問卷24份后,本次調(diào)研共回收到有效問卷262份。樣本分布情況如表1所示。

2.2 研究變量

除控制變量外,其它變量測量均采用李克特5點量表。問卷調(diào)查所用測量指標均基于國內(nèi)外成熟量表,再根據(jù)研究需要調(diào)整、修改而成,具體見表2。

知識跨界搜尋量表借鑒姚艷虹和李揚帆[21]、Yayavaram等[10]的研究成果調(diào)整、編制而成。最終,知識跨界搜尋量表包含領(lǐng)域知識搜尋和架構(gòu)知識搜尋兩個維度,分別包括6個和5個題項。

迭代創(chuàng)新測量參考李全升和蘇秦[22]、Dou等[23]的研究成果,調(diào)整后得到6個題項。

關(guān)系嵌入引用許冠南等[24]和楊栩等[25]的研究成果,整理形成4個題項。

政府支持政策借鑒Shu等[26]的研究成果,調(diào)整后,得到財稅政策支持和創(chuàng)新環(huán)境支持兩個維度,分別包含4個和5個題項。

為排除對研究結(jié)果的潛在干擾,引入企業(yè)成立年限、企業(yè)規(guī)模、技術(shù)動蕩3個控制變量。

3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

3.1 信效度分析

進行數(shù)據(jù)搜集后,對每個構(gòu)念進行效度分析。第一,本研究模型擬合指數(shù)如下:χ2=722.546,df=338,χ2/ df=2.153,RMSEA=0.058,CFI=0.934,IFI=0.951,TLI=0.948,表明該模型擬合度較好。第二,探索性因子分析。所有構(gòu)念的Cronbach's α和綜合信度系數(shù)(CR)均大于0.8,表明模型內(nèi)部一致性較高,具體見表2。第三,本文中所有題項的因子載荷均大于0.7,每個潛變量的平均提煉方差(AVE)都大于0.5,表明模型具有較高內(nèi)聚效度。第四,模型中各變量AVE的平方根均大于該變量與其它變量的相關(guān)系數(shù),具體見表3,說明測量模型具有較高判別效度。

為了檢驗是否存在共同方法偏差,采用Harman單因素分析方法進行事后統(tǒng)計分析。對所有關(guān)鍵變量進行探索性因子(無旋轉(zhuǎn))分析發(fā)現(xiàn),未出現(xiàn)變量加載到同一系數(shù)上,或者變量總系數(shù)占據(jù)大部分的協(xié)方差(3個變量中最高解釋方差占總方差解釋量的19.807%)。因此,共同方法偏差問題在本文中并不嚴重。

3.2 模型檢驗

3.2.1 知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的直接效應檢驗

表3為變量描述性統(tǒng)計及相關(guān)分析結(jié)果。通過構(gòu)建多層回歸模型,驗證知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的直接影響。回歸分析結(jié)果如表4所示,可以發(fā)現(xiàn),模型1為只包含控制變量的基準模型;模型2顯示,領(lǐng)域知識搜尋的回歸系數(shù)為正(β= 0.306, p<0.001);根據(jù)模型3的結(jié)果,加入領(lǐng)域知識搜尋平方項后,領(lǐng)域知識搜尋與領(lǐng)域知識搜尋平方項的回歸系數(shù)分別為正(β=0.301, p<0.001)和負(β= -0.143, p<0.01),表明領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新呈倒U型關(guān)系,假設H1a得到支持。同理,模型4顯示,架構(gòu)知識搜尋的回歸系數(shù)為正(β= 0.277, p<0.001);根據(jù)模型5的結(jié)果,加入架構(gòu)知識搜尋平方項后,架構(gòu)知識搜尋的回歸系數(shù)為正(β= 0.260, p<0.001),架構(gòu)知識搜尋平方項的回歸系數(shù)不顯著(β= -0.109, p> 0.05),表明架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系,假設H1b得到支持。

3.2.2 關(guān)系嵌入與政府支持政策的調(diào)節(jié)效應檢驗

本文采用多層回歸模型驗證關(guān)系嵌入與政府支持政策的調(diào)節(jié)作用。為避免多重共線性問題,先對各變量進行標準化處理。此外,各變量的VIF值均小于2,表明多重共線性問題并不嚴重。回歸分析結(jié)果如表5所示,模型1為只包含控制變量的基準模型。

首先,對比模型2和模型3發(fā)現(xiàn),加入兩類知識跨界搜尋結(jié)構(gòu)與關(guān)系嵌入的交互項后,領(lǐng)域知識搜尋與關(guān)系嵌入的交互項系數(shù)顯著(β= 0.159,p<0.01),表明關(guān)系嵌入正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,假設H2a得到支持;架構(gòu)知識搜尋與關(guān)系嵌入的交互項系數(shù)不顯著(β= 0.063, p> 0.05),表明關(guān)系嵌入未調(diào)節(jié)架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,假設H2b未得到支持。

其次,對比模型4和模型5發(fā)現(xiàn),加入知識耦合與政府支持政策的交互項后,領(lǐng)域知識搜尋與財稅政策支持的交互項系數(shù)為0.196(p<0.001),而架構(gòu)知識搜尋與財稅政策支持的交互項系數(shù)為-0.153(p<0.01),表明財稅政策支持正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,而財稅政策支持負向調(diào)節(jié)架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,假設H3a和H3b得到支持。同理,領(lǐng)域知識搜尋與創(chuàng)新環(huán)境支持的交互項系數(shù)為-0.356(p<0.001),架構(gòu)知識搜尋與創(chuàng)新環(huán)境支持的交互項系數(shù)為0.281(p<0.001),表明創(chuàng)新環(huán)境支持負向調(diào)節(jié)領(lǐng)域架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,而創(chuàng)新環(huán)境支持在架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新的關(guān)系上發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用,假設H3c和H3d得到驗證。

通過對比表5中不同政府支持政策對知識跨界搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用,可以得出:企業(yè)在開展領(lǐng)域知識搜尋策略時,政府出臺財稅支持政策更有利于企業(yè)迭代創(chuàng)新;當企業(yè)采用架構(gòu)知識搜尋策略時,政府出臺創(chuàng)新環(huán)境支持政策更能促進企業(yè)迭代創(chuàng)新。因此,在加快迭代創(chuàng)新的目標下,政府支持政策與知識跨界搜尋策略之間存在適配關(guān)系,如圖2所示。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為進一步檢驗上述研究結(jié)果的穩(wěn)健性,借鑒前人方法[27],采用OLS回歸模型對多層回歸模型所涉及的控制變量和自變量回歸系數(shù)重新估計。對比分析表4、表5和表6模型結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),盡管由于模型估算方法不同導致回歸系數(shù)存在細微差別,但除關(guān)系嵌入調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與迭代創(chuàng)新關(guān)系的顯著性水平有所下降外,領(lǐng)域知識搜尋與架構(gòu)知識搜尋的顯著性系數(shù)以及政府支持政策調(diào)節(jié)作用的顯著性系數(shù)均與原有研究結(jié)果高度一致,表明本文研究結(jié)果具有較強穩(wěn)健性。

4 研究結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論與討論

本文采用資源編排理論,研究數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中知識跨界搜尋對企業(yè)迭代創(chuàng)新的差異化影響,以及關(guān)系嵌入和政府支持政策的調(diào)節(jié)作用。通過對262份企業(yè)調(diào)查問卷的實證分析,本研究得出以下結(jié)論:

(1)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新呈倒U型關(guān)系,且架構(gòu)知識搜尋正向影響企業(yè)迭代創(chuàng)新。研究結(jié)果表明,不同領(lǐng)域知識元素耦合程度較低有利于企業(yè)迭代創(chuàng)新,當領(lǐng)域知識搜尋提升到一定水平時,反而不利于企業(yè)迭代創(chuàng)新。該結(jié)論拓展了在特定行業(yè)或環(huán)境中知識元素組合對企業(yè)創(chuàng)新結(jié)果可能產(chǎn)生負向影響[10]的觀點,表明組合不同領(lǐng)域知識元素并不一定導致更高創(chuàng)新水平。這可能是由于跨界搜尋不同領(lǐng)域知識元素的行為成本會對企業(yè)自主研發(fā)成本產(chǎn)生一定程度的“擠出效應”,該研究結(jié)果豐富了知識管理和創(chuàng)新搜尋理論。本文實證結(jié)果顯示,架構(gòu)知識元素搜尋有助于加快企業(yè)迭代創(chuàng)新。這可能是由于當企業(yè)跨界搜尋問題解決策略和內(nèi)部溝通渠道的架構(gòu)知識時,有利于企業(yè)更新知識庫,淘汰舊知識,不斷提升企業(yè)產(chǎn)品與技術(shù)更新迭代速度,避免陷入“熟悉陷阱”。本文研究結(jié)果表明知識元素的搜尋結(jié)構(gòu)對企業(yè)迭代創(chuàng)新產(chǎn)生差異化影響,拓展了資源編排理論在知識搜尋研究中的應用[6,9]。

(2)關(guān)系嵌入正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,但在架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系間并不發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。該研究結(jié)果表明,企業(yè)通過與生態(tài)伙伴維持高水平嵌入關(guān)系,有助于開展專業(yè)化知識及技能搜尋,進而利于企業(yè)技術(shù)開發(fā)與產(chǎn)品迭代。關(guān)系嵌入對架構(gòu)知識搜尋與迭代創(chuàng)新關(guān)系的調(diào)節(jié)作用未得到證實,可能存在兩個原因:一是高度嵌入的合作網(wǎng)絡中存在大量同質(zhì)化知識,雖然能在一定程度上更新與拓展企業(yè)知識基礎(chǔ),但搜尋與獲取大量高度相似性知識并不能為企業(yè)解決技術(shù)瓶頸與破解困難提供新思路或方法,不利于其迭代創(chuàng)新。二是架構(gòu)知識主要涉及影響企業(yè)創(chuàng)新活動的管理流程與信息過濾渠道,從外界獲得的架構(gòu)知識需要與組織原有慣例和流程進行內(nèi)化耦合,才能對技術(shù)或產(chǎn)品改進活動產(chǎn)生積極影響[28]?,F(xiàn)有文獻對關(guān)系嵌入在企業(yè)創(chuàng)新中是否發(fā)揮積極作用仍存在爭議,本文的實證結(jié)果對先前研究進行了補充和拓展[7]。

(3)不同政府支持政策對知識搜尋策略與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系存在不同調(diào)節(jié)效應。實證分析結(jié)果表明:財稅政策支持正向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,但在架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系中發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用;創(chuàng)新環(huán)境支持負向調(diào)節(jié)領(lǐng)域知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系,但在架構(gòu)知識搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。該結(jié)果顯示,企業(yè)在實施領(lǐng)域知識搜尋策略時,政府采用財稅支持政策更有利于提升企業(yè)迭代創(chuàng)新;當企業(yè)采用架構(gòu)知識搜尋策略時,政府采用創(chuàng)新環(huán)境支持政策更能促進企業(yè)迭代創(chuàng)新。因此,本文提出政府支持政策與知識跨界搜尋策略相匹配才有利于企業(yè)迭代創(chuàng)新的新觀點?,F(xiàn)有研究對政府支持是否影響以及如何影響企業(yè)創(chuàng)新尚未達成共識[8]。本研究從政府支持政策與知識搜尋策略適配的視角分析企業(yè)創(chuàng)新,充分考慮了政府政策對企業(yè)創(chuàng)新的協(xié)同作用,深化了政府支持在知識管理與企業(yè)創(chuàng)新交叉研究中的應用。

4.2 管理啟示

本文研究結(jié)果對企業(yè)知識搜尋和創(chuàng)新戰(zhàn)略選擇有以下啟示:

首先,企業(yè)應意識到不同領(lǐng)域知識元素組合與編排對企業(yè)創(chuàng)新的重要作用。在數(shù)字經(jīng)濟背景下,企業(yè)越來越需要與各類創(chuàng)新主體構(gòu)建良好的合作關(guān)系,以促進異質(zhì)性知識跨界搜尋與組合。一方面,企業(yè)可充分利用與生態(tài)伙伴的高度嵌入關(guān)系,適度探索并組合不同領(lǐng)域核心技術(shù)和知識,以更有效地改進現(xiàn)有產(chǎn)品或技術(shù)。另一方面,企業(yè)需密切關(guān)注生態(tài)系統(tǒng)中協(xié)同伙伴的內(nèi)部運營架構(gòu)和知識管理流程,以幫助企業(yè)完善內(nèi)部溝通渠道和提升技術(shù)迭代效率。

其次,管理者應充分發(fā)揮政府支持政策對企業(yè)創(chuàng)新的匹配作用。企業(yè)可根據(jù)自身知識搜尋戰(zhàn)略選擇適配的支持政策,當企業(yè)擬開展不同領(lǐng)域?qū)I(yè)化知識搜尋與組合活動時,可利用政府財稅優(yōu)惠政策緩解內(nèi)部資金壓力;當企業(yè)側(cè)重于完善內(nèi)部運營流程和溝通渠道時,可發(fā)揮政府環(huán)境支持政策的協(xié)同作用,促進內(nèi)部知識庫更新和技術(shù)迭代。

總之,本文通過探索政府支持政策、關(guān)系嵌入在知識跨界搜尋與企業(yè)迭代創(chuàng)新關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用,為數(shù)字經(jīng)濟背景下企業(yè)針對性開展知識搜尋活動、提升迭代創(chuàng)新能力提供了理論參考,也為企業(yè)有效維持與政府、合作伙伴等主體間的良好關(guān)系,更好地促進知識增值和實現(xiàn)創(chuàng)新目標提供了指導及建議。

4.3 研究局限與展望

本研究尚存在一些局限,這為未來研究提供了方向。首先,知識搜尋對企業(yè)創(chuàng)新的重要作用已獲得學者們的廣泛認同。企業(yè)對異質(zhì)性知識元素的利用與整合能力在一定程度上為顛覆現(xiàn)有技術(shù)軌跡提供了新機會,因此,未來研究可嘗試探討知識搜尋對企業(yè)顛覆式創(chuàng)新的影響。其次,盡管本文中的共同方差問題并不嚴重,但未來研究可以考慮將問卷不同部分分別由熟知企業(yè)的不同人員來填寫,以保證研究數(shù)據(jù)的客觀性。

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(責任編輯:胡俊?。?/p>

英文標題Research on the Impact of Knowledge Cross-Border Searching on Enterprises' Iterative Innovation in Digital context: The Moderating Roles of Relational Embeddedness and Government Support Policies

英文作者Zhou Huiping1,Yao Yanhong2

英文作者單位(1.School of Business Administration, Guangdong University of Finance and Economics, Guangzhou 510320,China;2. School of Business Administration, Hunan University, Changsha 410082,China)

英文摘要Abstract:In the new era of digital economy, more and more companies have taken advantage of digital platforms to actively interact with customers to collect their feedback, iteratively upgrade and improve products. It has become an important path by acquiring and combining different areas of knowledge across organizational boundaries for firms' innovation success.

The existing literature mainly emphasizes the important role of heterogeneous knowledge acquisition and possession in the growth of enterprises and the construction of core competitiveness. But it fails to meet the needs of quickly identifying and repeatedly editing the knowledge elements required for enterprises from massive knowledge sources in the digital age. The resource arrangement theory puts forward that the dynamic process of creating sustainable competitive advantage for organizations by effectively arranging resources to realize the rational allocation of internal and external resources. From the perspective of resource arrangement, this paper defines two dimensions of knowledge cross-boundary searching: domain knowledge searching and architecture knowledge searching. Then, this paper aims to explore the different mechanism of knowledge coupling affects firm's iterative innovation, it also tries to verify the moderating effects of relationship embedding and government support policies on knowledge coupling- iterative innovation relationship.

This study collects data by means of on-site and online questionnaires . The samples are mainly from Hunan, Sichuan, Guangdong and Liaoning, involving six high-tech industries with knowledge intensive characteristics, such as machinery manufacturing, electronic information technology and biomedicine. Considering the subjects' understanding and familiarity with enterprise innovation activities, the respondents are mainly middle and senior managers and other comprehensive executives in technology R & D, production and manufacturing departments who have worked in the enterprise for a long time, as well as some core employees (such as technical backbone).? Based on the empirical analysis of 262 high-tech enterprises from China, the empirical results are as follows. (1) Domain knowledge searching has a inverted U-shaped impact on firm's iterative innovation, while architecture knowledge searching has a positive influence on iterative innovation. (2) Relational embeddedness positively moderates the relationship between domain knowledge searching and iterative innovation. (3) The matching of government support policies and knowledge searching types can promote the result of firm's iterative innovation. Specifically, the? performance is that when firms implement domain knowledge searching strategies, the government adopts fiscal and tax support policies to be more conducive to firm's iterative innovation; when enterprises adopt architecture knowledge searching strategies, the government can conduct innovation environment support policies to promote firm's iterative innovation.

This paper focuses on the differentiated effect of knowledge cross-border searching on enterprise's iterative innovation from the perspective of resource arrangement, and provides new insights for the cross-study of knowledge management and innovation strategy. In addition, this paper also puts forward a new view that the matching of knowledge search activities with government support policies is conducive to stimulating iterative innovation, which provides a fresh perspective for the research of government policies and enterprise innovation.

The design of this study also has some limitations, which provides a direction for future research. Firstly, the important role of knowledge search in enterprise innovation has been widely recognized by scholars. Future research can try to explore the impact of knowledge search on? disruptive enterprise innovation. The ability of enterprises to use heterogeneous knowledge elements can provide new opportunities for them to subvert the existing technology trajectory to a certain extent. Therefore, researchers can explore whether the interaction of knowledge elements in different technical fields can promote enterprises to make profits in the process of technological disruptive innovation. Secondly, although the common variance problem is not serious in this paper, In future research, different personnel familiar with the enterprise can fill in different parts of the questionnaire to ensure the objectivity of the research data.

英文關(guān)鍵詞Key Words:Domain Knowledge Searching; Architecture Knowledge Searching; Relational Embeddedness; Government Support Policies; Iterative Innovation

收稿日期:2021-09-26? 修回日期:2021-12-21

基金項目:國家自然科學基金面上項目(72174058);廣東省基礎(chǔ)與應用基礎(chǔ)研究區(qū)域聯(lián)合基金青年項目(2020A1515110775);廣東省哲學社會科學規(guī)劃青年項目(GD20YGL06)

作者簡介:周惠平(1990-),女,湖南邵陽人,博士,廣東財經(jīng)大學工商管理學院講師,研究方向為知識與創(chuàng)新管理;姚艷虹(1963-),女,湖南沅江人,博士,湖南大學工商管理學院教授,研究方向為知識與創(chuàng)新管理、組織人力資源管理。

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