靳婵媛+邱晔

摘要：开放式环境给企业带来更为开阔的学习环境，使企业有机会借助外部资源获取知识。本文通过第二次经济普查数据对我国工业企业进行研究，并建立结构模型，揭示了开放式环境下企业学习能力和创新绩效的关系。研究得出结论：潜在绩效和即时绩效的主要动力都是来自于内部知识获取能力。在开放式环境下，企业外部知识获取能力与内部知识获取能力均对创新绩效有正向作用，内部知识获取能力对企业创新绩效的影响程度大约是外部知识获取能力的3倍，内部知识获取能力仍是创新绩效的主要推动因素。基于以上结论，本文认为企业要坚持自主创新，注重内部知识获取能力的提升，不能完全依赖外部渠道获取知识，盲目夸大外部资源的对创新绩效的影响。

关键词：学习能力；创新绩效；结构模型

学习是企业创新的源泉，推动企业不断发展。在当今这个知识经济时代，企业的学习能力就显得尤为重要。企业通过不断学习提高员工技能和企业技术水平，以实现更高的效率和收益。日趋开放的经济环境更是给企业的开放式学习带来契机，相对于“闭门造车”式的学习，开放式环境更加有利于企业对外部资源的利用和获取，实现更加有效的内外资源整合，资源共享，从而创造更高的经济效益。那么，开放式环境下企业的学习能力对于企业创新绩效产生怎样的影响呢？本文通过对我国工业企业进行研究，揭示了开放式环境下企业学习能力和创新绩效的关系。

作为工业大国，2012年我国工业增加值199670.7亿元，占国内生产总值的38.6%。工业企业对我国国民经济起主导性作用，工业企业的发展决定着整个国民经济的规模和水平，工业现代化对工业企业的学习能力和创新能力提出更高的要求。因此本文选取我国工业企业作为研究对象，对我国工业企业的学习能力和创新绩效进行研究。

从研究对象来看，目前，关于学习能力和创新绩效的研究多以企业个体或地区为研究对象，如，吴婵君利用调查问卷方式采集浙江86家企业相关信息对企业学习能力与创新绩效进行研究。这样并不能揭示各行业之间的差异。此外，学者对于企业学习能力测度多以调查问卷数据为分析对象，对企业学习能力进行定量分析，例如，谢洪明利用问卷调查所得数据对企业学习能力与技术创新进行相关研究。数据获取难度大且数据多为主观数据，数据质量难以保证。本文以工业行业下细分行业为研究对象，利用第二次经济普查数据研究学习能力和创新绩效之间的关系，数据来源相对可靠。

从研究方法来看，学者对于企业学习能力与创新绩效的研究多集中于定性研究，从管理学理论阐释各因素对企业学习能力和创新绩效的影响。定量研究方法主要有指标体系、神经网络、模糊评价、因子分析、层次回归、结构方程或多种方法的结合，如吴开亚采用模糊评价的方法构建了企业学习能力的评价体系。陈国权采用因子分析与回归相结合的方法研究了组织领导者对企业创新绩效的影响。蔡莉等采用结构方程研究了创新企业学习能力对企业绩效的影响。考虑到本文中研究变量并不是可以直接观测的指标，本文选择采用结构模型进行研究。

1.结构方程模型

1.1结构方程模型简介

结构方程模型（Structural equation modeling，SEM）是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计分析方法，主要用于解决多个原因、多个结果的关系，以及含有潜变量的问题。结构方程模型包涵测量模型与结构模型，分别用来反映指标与潜变量之间的关系和各潜变量之间的关系。结构方程的特点在于通过为难以直接测量的潜变量设定观测变量，用这些可以观测的变量之间的关系来研究潜变量之间的关系。

1.2结构方程模型原理

结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：

[x=Λxξ+δ] （1）

[y=Λyη+ε] （2）

[η=Bη+Γξ+ζ] （3）

其中，方程中各变量含义如下：

x为外生标识组成的向量；y为内生标识组成的向量；ξ为外生潜变量；η为内生潜变量；[Λx]为外生标识在外生潜变量上的因子负荷矩阵；[Λy]为内生标识在内生潜变量上的因子负荷矩阵；[δ]为外生标识x的误差项； [ε]为内生标识y的误差项。B为内生潜变量之间的关系；[Γ]为外生潜变量对内生潜变量的影响；ζ为结构方程的残差项，反映了η在方程中未能被解释的部分。

方程（1）和方程（2）被称之为测量模型，方程（3）则是结构模型，结构方程模型分析过程即上述方程组的拟合过程。

2.假设提出与指标解释

2.1假设提出

企业学习能力是指企业获取知识并吸收转化的能力。开放式环境下企业获取知识的有两种途径，一种是通过企业内部获取知识，即通过企业自身知识储备和科研能力来获取知识，二是从企业外部获取知识，指企业通过与高校或企业的合作以及国内外研究成果获取知识，这也正是开放式学习的重要体现。

企业创新绩效也分为两类，一类是可以获得即时收益的绩效，直接增加企业收益，为企业进一步投入提供动力。另一类是潜在绩效，增加企业知识积淀，可能成为企业未来实现的收益。

两种渠道获取知识都会对企业创新绩效产生影响，那么，在现有状况下，推动企业创新绩效的主要动力是外部知识获取还是内部知识获取呢？两类能力对于两种创新绩效的影响又是什么呢？本文就此提出假设：

H0：外部知识获取是企业创新绩效主要推动力

H1：内部知识获取是企业创新绩效主要推动力

H3：即时绩效的主要动力是外部知识获取

H4：即时绩效的主要动力是内部知识获取

H5：潜在绩效的主要动力是外部知识获取

H6：潜在绩效的主要动力是内部知识获取

2.2相关指标解释

企业投入能力和企业知识基底都会影响到企业内部获取知识的能力。本文选取企业对内R&D投入强度，消化吸收投入强度、技术改造投入强度，和R&D人员比重作为反映企业内部获取知识能力的指标。强度指标是各项投入在营业收入的比重，研究人员比重为企业技术人员与企业平均从业人数的比。选取相对指标目的是减小企业规模差异对研究的影响。消化吸收经费支出指企业在报告年度对国外引进项目进行消化吸收所支付的经费。之所以将其纳入企业内部获取知识能力，是因为从国外买入新技术后，与外界的交易就停止了，所购买的技术转化为企业所有，其吸收转化均发生在企业内部。研究与试验发展（R&D）人员指企业科技活动人员中从事基础研究、应用研究和试验发展三类活动的人员。他们是促进企业知识产生的主要力量，他们的知识储备能够转化为企业无形资产，是企业知识基底。

本文在测定企业的获取外部知识能力时，选取科技活动经费外部支出强度、技术引进经费支出强度和国内技术购买支出强度三个方面。其中各指标都采用其相关方面的支出与企业实际营业收入的比值。科技活动外部科技支出主要包括企业对研究院所、高等学校的支出和对其他企业支出等相关费用。技术引进支出则是指企业在购买国外技术时所发生的相关支出。同理购买国内技术支出是指企业在购买国内其他单位的科技成果时所发生的支出[8]。

知识获取的目的是将获取知识转化为企业绩效，本文将知识的产出设置为专利和新产品，并将专利定义为潜在绩效，将新产品产值定义为即时绩效。设置指标万人专利拥有量即年度内企业专利申请量与该年度平均从业人数的比值，新产品产值率即新产品产值与企业总产值的比。

相关概念解释均来自于第二次经济普查年鉴指标解释。

3.实证研究

3.1 样本描述

本文选用中国工业下各行业科技及经济数据进行研究，资料均来源于第二次经济普查。由于科技指标和经济指标中工业行业分类存在差异，本文首先利用SAS软件对两类数据进行匹配合并，整理后样本量为221。根据所得数据整理得到内部知识获取能力、外部知识获取能力和创新绩效各相应指标（见表1）。

3.2 分行业现状描述

在经济普查数据基础上，本文对所选指标进行相应处理（见表1），用EXCEL作图并对采矿业、制造业、电力燃气水生产供应业三大类行业各项指标进行分析，图中横轴表示各项目分类，纵轴表示各项目与采矿业相应项目比值。

从图1可以看出，在三类行业之中，采矿业对内的研发费用投入强度最大，但是研发投入中的人员比重低于制造业。而制造业对内研发投入强度居第二位，与采矿业投入强度相差不大，但是研发人员比重和吸收消化投入强度远比其他两个行业要大。电力燃气和水的生产供应业的技术改造投入强度在三类行业中最高。

外部学习投入，如图2所示，三类行业中，电力燃气水的生产供应业在对外投入强度上最高，但在国内外技术购买投入强度较低。制造业在国内外技术购买投入强度最大。

创新绩效中，如图3所示，制造业万人专利拥有量数值最大，排在第二的是电力燃气和水的生产供应业，新产品产值率排在第一第二位的分别为制造业，采矿业。

3.3 信度检验

用SPSS软件对所选指标进行信度检验（结果见表2）。三项潜变量以及整体信度检验中统计量Cronbach's Alpha值均大于0.8，说明数据有较好信度，通过信度检验。

3.4 效度检验

对数据的效度检验，对数据进行探索性因子分析和验证性因子分析，指标在因子上的载荷大于0.5，说明该指标通过效度检验。对三个变量对应的指标进行探索性因子分析，KMO值均大于0.5，Bartlett球形检验均显著，说明适合因子分析。各因子对整体解释较好，解释程度达到85%以上。探索性因子分析各项指标的因子载荷系数均大于0.5（结果见表3）。验证性因子分析因子载荷均大于0.5，说明数据通过效度检验。

3.5 建立结构模型

结构模型研究潜变量之间的关系，本文运用LESREL对潜变量即企业外部知识获取能力，企业内部知识获取能力和企业创新绩效之间的关系进行研究，期望了解不同渠道获取知识的能力对创新绩效的影响。最终模型效果图见图4，模型系数均显著。各因素之间完全影响系数见表4。

3.6模型解释

由最终结构模型可以看到，外部、内部知识获取能力对新产品产值的影响系数分别为0.267和0.733，内部知识获取能力是提高新产品产值的主要动力，假设H3成立。外部知识获取能力和内部知识获取能力对万人专利拥有量的影响系数分别为0.219和0.599，万人专利拥有量的主要影响因素为内部知识获取能力，假设H5成立。在整体模型中，外部知识获取能力对创新绩效的影响系数为0.270，内部知识获取能力对创新绩效的影响系数为0.740，企业通过内外两种渠道知识获取能力均对创新绩效有正向作用，内部知识获取能力对企业创新绩效的影响力度大约是外部知识获取能力影响程度的3倍。内部知识获取能力是企业创新绩效的主要推动力，假设H1成立。

结论

本文通过对工业下各行业数据建立结构模型，得出结论，开放式环境下企业通过内外两种渠道的知识获取均可产生创新绩效，但内部知识获取仍是企业创新绩效的主要动力来源，其影响程度大约是外部知识获取能力影响程度3倍，各企业应注重内部知识获取能力的提升以促进企业创新绩效。

参考文献：

[1]林嵩，姜彦福.结构方程模型理论及其在管理研究中的应用[J].科学学与科学技术管理，2006（2）：38-41

[2]吴婵君，李慧巍.模仿创新战略下中小企业学习能力实证研究[J].经济论坛，2008（11）：102-103

[3]李高扬，刘明广.基于结构方程模型的区域创新能力评价[J].技术经济与管理研究，2011（5）：28-32

[4]谢洪明，张霞蓉，程聪，陈盈.网络关系强度、企业学习能力对技术创新的影响研究[J].科研管理，2012（2）：55-62

[5]吴开亚，陈晓剑.企业学习能力模糊评价方法研究[J].预测，2002（2）：71-73

[6]陈国权，李兰.中国企业领导者个人学习能力对组织创新成效和绩效影响研究[J].管理学报，2009（5）：601-606

[7]蔡莉，尹苗苗.新创企业学习能力、资源整合方式对企业绩效的影响研究[J]. 管理世界，2009（10）：1-10

[8]中国统计局.第二次经济普查指标解释