刘良灿，吕潮林，宁　鑫

(贵州财经大学 工商学院，贵州 贵阳 550025)

1　理论与假设

1.1　隐性知识共享与创新绩效

隐性知识是企业创新的基础和前提[1]，对创造力有独特的价值[2]。隐性知识共享不是单向的，它是一种利己行为，能够促进自身创新绩效的提高[3]。有效的知识共享支持了企业核心能力的发展，为企业创新活动提供基础[4]。隐性知识共享使企业原有的知识发生碰撞，产生新知识，激发企业创新，最终实现创新产出[1]。企业通过一定的渠道将自身的隐性知识进行共享，新的隐性知识会和旧的隐性知识融合，进而产生企业能够理解的新的隐性知识。新的隐性知识又会激发企业技术创新和管理流程创新。据此提出假设：

H1：隐性知识共享与创新绩效的提升正相关。

1.2　 隐性知识共享与吸收能力

目前，关于隐性知识共享与吸收能力的研究文献较少，研究侧重于知识共享和吸收能力[5]。实证研究表明，知识共享能够提升吸收能力[6]。显性知识、隐性知识共享会在一定程度上影响组织的潜在吸收能力和实际吸收能力，在这一过程中隐性知识对吸收能力的影响更大。例如，先验知识会在很大程度上影响企业的吸收能力[7]。知识存量的高低会直接影响知识主体对外界知识的吸收。只有当知识主体的知识存量较高时，它所拥有的吸收能力才能更好地发挥作用。知识共享是知识主体获取知识的有效方式，知识共享后知识的多样性明显增加[8]。隐性知识通过共享的方式从一个个体转移到另一个个体，使企业获取隐性知识，进而扩大知识储备。知识储备上升后，企业知识识别能力会增强。据此提出如下假设：

H2：隐性知识共享与吸收能力正相关。

H2a：隐性知识共享与潜在吸收能力正相关。

H2b：隐性知识共享与实际吸收能力正相关。

1.3　 吸收能力与创新绩效

目前，学术界对于吸收能力以及创新绩效的研究侧重于组织层面。企业提升吸收能力的目的是为了提升相关绩效[9]。在大样本检验下，企业吸收能力与新产品开发绩效之间呈现明显的正相关关系[10]。企业知识吸收能力越强，就越能更多地进行知识输出，输出的知识可以提高企业的创新绩效。通过增加企业研发投入产生的吸收能力也可以促进企业创新。因此组织对外部知识的吸收能力是决定企业创新绩效的一个重要因素[11]。从潜在和实际吸收能力视角对吸收能力与组织创新的关系进行分析，发现吸收能力对创新的惯的惯性有很大影响[12]。吸收能力越强，知识主体对技术和产品的开发内涵理解越透彻，越容易实现创新绩效的提升[13]。实证研究发现，吸收能力是组织学习与组织创新关系的中介变量[14]。吸收能力会在一定程度上影响企业创新绩效的提升，并且会在隐性知识获取、共享与企业创新绩效中起到一定的促进作用[15]。据此提出如下假设：

H3：吸收能力与创新绩效正相关。

H3a：潜在吸收能力与创新绩效正相关。

H3b：实际吸收能力与创新绩效正相关。

根据以上假设，本文提出概念模型(见图1)。

2　研究设计

图1变量概念模型

2.1　变量测量

变量测定采用Likert5分量表法。数字1～5分别表示“非常不同意”“不同意”“一般”“同意”和“非常同意”。选取各变量使用较为频繁且效度信度较高的量表，测量题项如表1所示。

表1　测量指标与量表来源

2.2　问卷设计与数据收集

调查问卷由两部分组成：企业相关信息和变量测量题项。调查对象为企业中高层管理者。本次调查共发放问卷250份，回收问卷211份，回收率为84.4%，有效问卷200份，有效率为94.7%，基本情况如表2所示。

表2　企业基本情况

3　结果分析与讨论

3.1　信度与效度分析

3.1.1信度分析采用克朗巴哈系数(Cronbach's alpha)测量量表内部信度，Cronbach's alpha均在0.8以上(见表3)，说明其内部一致性较好，即研究结果是可信的。

表3　量表信度分析

3.1.2效度分析有效性检测需考察内容效度和结构效度两个方面[16]。所度量的各个题项均来自国内外比较成熟的量表，并且经本领域专家检验(专家组成员为1名教授，2名副教授，8名企业中高层管理人员)，结果显示，内容效度很好，此量表可用于相关研究。采用因素分析法，即通过测量各相关变量的KMO值以及Bartlett’s球形检验的显著性水平判断量表的结构效度。从表4可以看出，各变量的KMO值均在0.6以上，Bartlett’s球形检验的显著性水平均为0.000(小于0.05)，说明量表各题项结构效度良好，可进行后续分析。

表4　量表效度分析

3.2　相关性分析

通过分析各变量之间Pearson相关性以及显著性(双侧)水平对相关假设进行初判，结果如表5所示。

表5　各变量相关性矩阵

注：**，在.01水平(双侧)显著相关上

由表5可知，隐性知识共享与企业创新绩效之间有显著正相关关系，吸收能力和企业创新绩效之间也有显著正相关关系，初步证实了前文假设，可以进行后续过程。

3.3　回归分析与假设检验

3.3.1隐性知识共享与企业创新绩效的假设检验将模型的自变量设置为隐性知识共享，因变量设置为企业创新绩效，进行多元回归分析，结果如表6所示。模型H1的Adj.R2为0.656，说明隐性知识获取可以解释企业创新绩效整体65.6%的变化；F值为96.080(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β=0.624>0,p<0.01，表明自变量对因变量的正向影响显著，H1得证。

表6　隐性知识共享与创新绩效的回归分析

3.3.2隐性知识共享与吸收能力的假设检验将模型的自变量设置为隐性知识共享，因变量设置为吸收能力，进行多元回归分析，结果如表7所示。模型H2的Adj.R2为0.552，说明隐性知识获取可以解释吸收能力整体55.2%的变化；F值为62.282(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β=0.154>0,p<0.01，表明自变量对因变量的正向影响显著，H2得证。

将因变量更换为潜在吸收能力，不改变自变量，进行多元回归分析，结果如表7所示。模型H2a的 Adj.R2为0.539，说明隐性知识获取可以解释企业创新绩效整体53.9%的变化；F值为59.161(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β值为0.149,p<0.01，表明自变量对因变量的正向影响显著，H2a得证。

将因变量更换为实际吸收能力，不改变自变量，进行多元回归分析，结果如表7所示。模型H2b的 Adj.R2为0.5061，说明隐性知识获取可以解释企业创新绩效整体50.6%的变化；F值为51.861(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β值为0.151,p<0.01，表明自变量对因变量的正向影响显著，H2b得证。

表7　隐性知识共享与吸收能力及其各维度的回归分析

3.3.3吸收能力与企业创新绩效的假设检验将模型的自变量设置为吸收能力，因变量设置为企业创新绩效，进行多元回归分析，结果如表8所示。模型H3的Adj.R2为0.536，说明吸收能力可以解释企业创新绩效整体53.6%的变化；F值为39.447(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β=0.797>0,p<0.01表明自变量对因变量的正向影响显著，H3得证。

将自变量更换为潜在吸收能力和实际吸收能力，不改变因变量，进行多元回归分析，结果如表8所示。模型H3a和H3b的 Adj.R2为0.533，说明潜在吸收能力和实际吸收能力可以解释企业创新绩效整体53.3%的变化；F值为31. 715(P<0.01)，说明模型整体上是显著的；β值分别为0.686和0.519,p<0.01，表明自变量对因变量的正向影响显著，H3a、H3b得证。

表8　吸收能力及各维度与创新绩效的回归分析

3.3.4中介作用检验采用Baron&Kenny(1986)和温忠麟(2004)的检验方法。首先检验自变量隐性知识共享和因变量创新绩效之间的显著性，将两个变量进行回归，结果如表9所示。β>0，P<0.05，说明影响显著，可以进行后续步骤。其次分别检验自变量隐性知识共享和中介变量吸收能力、中介变量吸收能力和因变量创新绩效之间的显著性，结果如表9所示。β>0，P<0.05，说明两个变量之间的影响均显著，可以进行后续步骤。最后加入中介变量吸收能力，运用spss20.0选取“逐步回归”进行多元回归，结果显示，隐性知识共享与创新绩效之间的回归系数大幅减小，且P>0.05，原回归不再显著，而吸收能力与创新绩效的回归依然显著，因此判定吸收能力在隐性知识共享和企业创新绩效之间起到中介作用，并且为完全中介。

表9　隐性知识共享、吸收能力与创新绩效的回归分析表

3.4　假设检验总结

采用多元回归对提出的假设进行检验，VIF系数均在5以下，因此认为不存在多重共线性。现将假设检验结果汇总，如表10所示：

表10　假设检验汇总

4　结论与建议

4.1　倡导隐性知识共享，增加创新绩效

研究发现，隐性知识共享与创新绩效增加存在显著的正相关关系。IT企业应积极营造良好的隐性知识共享氛围,增加知识共享的主动性。根据日本学者Nonaka的知识创造理论，不同知识主体在相遇时知识会进行碰撞，并且螺旋上升，在这一环节中不同主体的知识储备量都会增加。通过分析我们也发现，IT企业积极进行隐性知识共享会使创新绩效提升，因此IT企业应倡导隐性知识共享。

4.2　隐性知识共享可以提升IT企业吸收能力

研究发现，隐性知识共享可以在一定程度上增加IT企业的吸收能力，即隐性知识共享是IT企业吸收能力形成的重要条件。隐性知识通过共享的方式，从一个主体转移到另一个主体，新旧知识进行碰撞从而产生了新的知识，新知识的产生又会增加IT企业对于知识的潜在吸收能力，这会促进IT企业获取更多的隐性知识，这是一个良性的循环。与此同时，IT企业也有更多的知识进行输出，从而提高了IT企业的实际吸收能力。

4.3　努力提升自身吸收能力，实现创新产出

研究表明，吸收能力是影响IT企业创新产出的重要因素，吸收能力在隐性知识共享与IT企业创新绩效间起到了重要的中介作用。当IT企业吸收能力提升后，更多知识会被获取、吸收、转化、输出。换句话说，吸收能力提升，IT企业可以拥有更多的知识进行输出，输出的效果也更好，因此IT公司应积极提升自身的知识吸收能力。