宋 华，麦 孟 达

（中国人民大学商学院，北京市 100872）

一、引言

如今经济发展越来越强调网络化、协同化，竞争已经不仅仅是企业层面的竞争，供应链运营方面的能力成为在网络化时代生存发展的关键[1-4]。物流中的知识、供应链伙伴关系等是获取差异化利润的来源[2]，知识管理是强化供应链的使能器[5]。知识管理使得供应链更为透明化，让企业能更好地理解顾客所需，从而为最终产品和服务创造价值[6]。里姆（Lim）等[7]对知识管理如何在经济、社会和环境方面予以补充进而实现可持续的供应链绩效进行了测评。然而，尽管知识管理在供应链中如此重要，但仍存在一些没有深入研究的领域，例如，塞奇奥和埃斯波西托（Cerchione&Es⁃posito）[8]对供应链领域知识管理的研究进行了详尽的综述，发现仅有3篇文章采用多维知识管理流程方法[9-11]，少有研究将供应链与应用于供应链的知识之间的交互作用作为整体来分析。

此外，二元能力（Ambidexterity），即同时进行创新相关活动（探索）和效率相关活动（利用）的能力，代表了管理领域内一系列错综复杂的基本概念，玛驰（March）[12]1991年发表的文章是管理学顶级期刊上被引最多的。然而，与二元性在供应链中运用相关的研究则少之又少，且并没有对何和王（He&Wong）[13]（被引最多的关于二元性文献）所提出的需要评估二元性的“新”方法予以回应。奥哈（Ojha）等[14]也明确指出，供应链二元性方面的研究目前比较有限。作为研究供应链二元性的先行者，瓜兰德里斯（Gualandris）等[15]认为，尽管目前已经有部分关于供应链中二元理论的成果，但在如何实践二元性上仍缺乏足够的研究。

在管理实践领域，全球知名的咨询公司贝恩的调查结果表明，与供应链、知识管理、探索及利用相关的工作趋势备受实践者重视。其2017年调查的结果显示，67%的管理者认为，“供应链对于在行业内获得成功的重要性在逐渐提升”，该管理趋势位列第三；75%的管理者认为，“长期看创新比成本缩减更重要”，位列第二；59%的管理者认为，“可以通过与外部企业合作来实现创新”，位列第七；53%的管理者认为，“要充分利用企业每一个部分的数据”，该管理趋势位列第十五。

因此，基于知识基础观、动态能力理论及组织学习相关的概念，本文旨在通过以下问题进行研究并得出结论，以填补上述提及的供应链知识管理及供应链二元性方面的理论研究空白：

研究问题1：供应链中多维知识管理对创新绩效和企业运作绩效有何作用。

研究问题2：供应链活动中的二元能力对创新绩效和企业运作绩效有何作用。

研究问题3：供应链知识管理及二元能力如何同时运用于供应链，当二者作为企业创新和运作绩效的前因变量时相互之间是怎样的影响关系。

二、文献综述与研究假设

从资源基础观拓展到知识基础观，知识已成为管理学领域中的重要概念[16]。米勒和沙米（Miller&Shamsie）[17]基于资源基础观创立了资源的一种新类型——知识。和基于财产的资源相比，基于知识的资源建构了知识性壁垒，因此变得越发重要。典型的基于知识的资源包括技术、创造力、协作能力等。1996年，格兰特（Grant）[18-19]提出知识基础观，对知识进行了综合性研究，强调知识在商品和服务生产中的应用，而不仅仅是前人指出的知识的创造与获取[20-22]。意识到知识对于新经济的重要作用后，许多企业开始实施知识项目，但这些项目只是简单的信息管理项目，而非知识管理[23]。高德（Gold）等[23]假设知识管理隐含着一个复杂的流程，包括企业基础设施（技术、组织结构、文化等）以及知识流程结构（获取、转换、应用、保护等）。阿拉维和莱德纳（Alavi&Leidner）[16]、休伯（Huber）[24]等人的研究表明，知识管理是一个复杂的多维结构概念。

（一）供应链中的知识管理与企业绩效

马丁（Martin）等[25]指出，最初供应链与知识管理之间的联系主要基于技术与信息工具的应用，然而，长远来看由于竞争者可以对工具进行复制而导致竞争优势无法延续，因此这种知识并不是持续的[26]。在此基础之上，作者发现知识管理的第二代、第三代更新，即关注非技术层面的因素（如知识的内隐性）在获取竞争优势上更有效。在20世纪90年代到21世纪早期，越来越多的研究将供应链与组织学习联系起来，例如，霍尔特和费雷尔（Hult&Ferrel）[27]对采购供应中的组织学习进行了评估；霍尔特（Hult）等[28]对利用供应链与学习之间的交互作用从而获得竞争优势进行了分析。此后王和王（Wong&Wong）[29]在高德等[23]的基础上，将知识管理流程视为供应链实践的前因变量；舍恩尔（Schoenhrr）等[3]认为，如果组织正确地开展供应链知识管理，那么采购商—供应商中的知识流将可能成为竞争优势的来源。值得一提的是，吸收能力由科恩和莱文塔尔（Cohen&Levinthal）[30]定义，即企业识别、吸收和运用外部新知识的能力。吸收能力在供应链中的应用再次证明了知识在供应链中是一种能力的来源[31-33]。

在大量的关于知识基础观的文献中，霍尔特等[28，34]、福盖特（Fugate）等[10]、舍恩尔等[3]、桑加里（Sangari）等[11]研究认为，知识管理是一个多维度概念，涵盖知识获取、知识转换、知识转移、知识应用等子流程，这些多维构成的知识管理对供应链运营绩效具有重要的影响。目前，多数文献对知识管理的检验都是以组织为边界，缺乏从供应链管理的视角探索知识管理的多维性及其对组织绩效或供应链运营绩效影响的检验。基于知识基础观中关于知识作为绩效的前因变量的大量研究，以及将其运用于供应链中的实证研究，本文借鉴舍恩尔等[3]对供应链知识管理能力的多阶构念提出：

H1a：多阶供应链知识管理能力与组织创新呈正相关。

H1b：多阶供应链知识管理能力与组织运作绩效呈正相关。

（二）供应链二元能力与企业绩效

企业的二元能力最早是由玛驰[12]引入组织管理研究领域的，他认为探索与利用是任何一个组织必须具备的双重能力，探索包括搜寻、变化、风险承担、实验等活动；而利用则涉及精细、选择、生产效率等活动。同时，探索与利用之间存在不可避免的权衡，提出“平衡策略”，即在同时进行探索与利用时需要均衡两者之间的关系。在这一背景下，图什曼和奥赖利（Tushman&O’Reilly）[35]将邓肯（Duncan）[36]的“左右开弓”概念予以改进，强调“两栖通用”的重要性，即同时应对革命性和渐进性变革的能力。奥赖利和图什曼（O’Reilly&Tushman）[37]进一步阐述了组织正确运用探索和利用的重要性，指出管理层必须在关注企业渐进式创新（利用）的同时，为突变式创新或变革（探索）做准备。在供应链领域，克里斯塔尔（Kristal）等[38]率先对供应链二元性进行了明确定义，即二元性的供应链战略是指企业同时追求供应链的利用和探索活动。

对供应链中二元能力的研究始于何和王[13]对二元性的研究，尤其是探索与利用的实证研究。他们首次提出了对探索和利用这两个不同构念进行操作化与度量，同时引入“调节以适应”（探索与利用式创新策略的交互作用）和“匹配以适应”（探索与利用式创新策略之间的相对不平衡或绝对差异）。曹（Cao）等[39]在此基础上进一步发展了二元能力这一概念，提出两种重要的理解二元性的方法，即二元性的平衡维度（BD）和交互维度（CD）。具体到供应链领域，瓜兰德里斯等[15]在何和王[13]、曹等[39]提出的概念基础上，发现采购过程中二元性平衡维度与供应商产品创新之间存在显著关系，而采购中二元性的交互维度则与供应商产品创新及供应商效率之间存在显著关系。克里斯塔尔等[38]则认为，供应链二元性可以视为一个由供应链探索与供应链利用组合而成的二阶变量，其实证研究表明，供应链二元性与组合能力（由交货期组成的二阶变量）、产品质量、流程灵活性与低廉成本有显著的正相关关系。基于以上研究，借鉴克里斯塔尔[38]对二元性的二阶理解，以及观察到的围绕创新和运作绩效的“组合能力”[38]与“组织绩效”[39]构念，本文提出：

H2a：多阶供应链二元能力与企业创新绩效之间呈正相关。

H2b：多阶供应链二元能力与企业运作绩效之间呈正相关。

（三）供应链知识管理与供应链二元能力

市场营销领域的一系列文献[40-42]对“市场导向”这一概念进行了开发、阐释和操作化。基于此，阿图亚涅-吉玛（Atuahene-Gima）[43]对竞争者导向和顾客导向（市场导向）作为探索和利用的外部变量与前因变量进行了实证研究，结果表明两种市场导向与两种类型的胜任力均存在显著的正相关。此外，伊姆和莱（Im&Rai）[44]指出本体承诺对组织间关系中的探索和利用式知识共享均存在促进作用。本体承诺是指伙伴企业之间为了拓展知识边界而对边界物的依赖，这些边界物包括数据库、信息仓储、结构化或半结构化的数字文档（例如EDI文档或PDF文档等）、流程模型（如计算模型）等。迪菲和福盖特（Defee&Fugate）[45]在提出动态供应链能力的概念后，提出供应链导向（供应链伙伴作为团队工作）及学习导向（有效创造和运用知识能力的发展）均与以下两个方面有直接关系：一是理解伙伴企业拥有的信息资源从而避免冗余、提高效率的动态供应链能力（知识评估）；二是建立生成新的协作能力与创新组织路径的动态供应链能力（共同进化）。基于上述研究，我们认为供应链导向与学习导向描绘了隐含在供应链知识管理中的一系列实践与路径，同时正是因为供应链知识管理的形成，促进了供应链两栖能力的形成，进而提高了组织效率和效能。为此本文提出：

H3：供应链知识管理能力促进了供应链二元能力形成。

以上所有假设之间的关系如图1所示。

三、方法与研究设计

（一）数据来源与测量

图1 假设结构模型

为了验证上述假设，本文通过对中国制造业和服务业企业进行问卷调查获得数据，调查时间为2016年3月至2017年6月，在广东省深圳市，北京市以及浙江省杭州市、宁波市等地区，这些地区集聚了大量从事通信、快消品、汽车以及制衣等行业的企业，参与调查的均是企业高层领导者和管理层人员。在剔除7份存在数据缺失的问卷后，最终获得有效问卷480份。

本文根据相关文献对解释变量与中介变量进行了阐述，包括战略管理领域的奠基式文献和供应链领域的近期文献。例如，在高德等[23]、阿拉维和莱德纳[16]、贾沃斯基和科利（Jaworsky&Kohli）[42]、舍恩尔等[3]的基础上，本文形成了第一个关键构念测量（供应链知识管理能力作为解释变量）题项；在玛驰[12]、何和王[13]、图什曼和奥赖利[35]的基础上，本文形成了第二个关键构念测量（供应链二元性作为中介变量）题项。两个关键构念题项均评估了企业的供应链，包括供应链伙伴（采购商、供应商及其他供应链企业），而不仅仅是大多数文献所关注的企业本身。解释变量是创新和运作绩效。根据贝克尔（Becker）等[46]的研究成果，供应链知识管理和供应链二元能力的本质是形成性二阶构念。供应链知识管理能力可以分解为四个一阶构念（供应链知识获取、供应链知识转换、供应链知识转移、供应链知识运用），供应链二元性则由两个一阶变量（探索式供应链、利用式供应链）构成。本文控制了公司类型、公司规模、行业属性、运作时间（企业自创立起运营的年限）变量。

（二）自陈式调查中可能的误差检验

为了评估实证数据的有效性，本文进行了两个检验。第一，运用哈曼（Harman）[47]方法检验数据是否存在共同方向偏差。当单个因素解释了所有的变异，或由多个因素组成的共同因子解释了所有的变异时，即存在共同方向偏差[48]。哈曼验证性因子分析的结果显示，单因素的方差贡献率为43%，低于50%的门槛值，样本不存在显著的共同方向偏差。第二，参考阿姆斯壮和奥弗顿（Arm⁃strong&Overton）[49]的研究，对前后调查对象进行比较以检验是否存在无反应偏误。对每个解释变量构念分别选取一个指标，并通过一系列T检验来测度构念的衡量是否存在显著差异，结果表明早期和后期调查对象的因子得分并没有显著差异。为进一步确认这个结论，本文对早期和后期被调查者这两个组分别进行模型检验，并比较二者的路径系数、R2以及显著性，结果表明二者所有上述值均不存在显著差异。

四、研究结果

在测量模型和结构模型中，本文采用结构方程建模的方法对数据进行分析；考虑到模型包含一个形成性构念，本文采用偏最小二乘法软件SmartPLS来完成分析。相较于协方差模型，基于方差的偏最小二乘法能同时适用于形成性构念和反映性构念[50]；此外，秦（Chin）[51]也证实了偏最小二乘法适用于研究的前期分析。

（一）构念模型测量

1.反映性指标的有效性与可靠性

对反映性指标而言，首要的是检验其聚合效度和区别效度。在聚合效度方面，本文检测了这些衡量指标是否显著涵盖其理论构念，检验结果显示所有的反映性指标都在0.05显著性水平上显著，聚合效度得以验证。安德森和格宾（Anderson&Gerbing）[52]指出，若显变量在反映潜变量方面是显著的（t＞2.58，p＜0.01），则证明了聚合效度存在。本文中所有显变量的t值均大于2.58，平均因子载荷高于0.7。根据判断标准，大多数指标都达到了标准，仅创新的显变量在创新的潜变量上的因子载荷为0.62，但在0.01的显著性水平上仍显著。以上结果证明本研究的聚合效度存在性，具体结果参见表1。

在区别效度方面，本文采用平均方差提取值来进行验证。检验结果表明每个反映性构念如供应链知识获取、供应链知识转移、供应链知识转换、供应链知识运用、供应链探索、供应链利用、企业创新、企业运作绩效平均方差提取值的平方根都高于该构念与其他构念之间的相关性[51，53]，而该检验并未要求平均方差提取值的平方根高于相关系数的程度[54]，详见表2。每一个构念的平均方差提取值均高于0.5的界限，与秦[51]、福奈尔和拉克（Fornell&Larcker）[53]的研究一致，详见表3。基于此，区别效度得以验证。

表1 聚合效度的因子载荷与T检验结果

可靠性是指结论伴随时间的一致性和稳定性程度，仅适用于反映性指标。本研究模型中的反映性构念检验结果显示可靠性程度都在最小值0.7以上，每个构念的克朗巴哈系数也都超过了建议的最小值0.7[55]，结果见表3。

2.形成性指标的有效性与可靠性

供应链知识管理能力和二元性是二阶形成性构念，需要采用不同的方法来验证其有效性。原因在于，形成性指标可以变动到任何方向，理论上可能与其他构念是共变的。根据克莱因（Klein）等[56]的研究成果，相较于反映性构念的度量，形成性构念可能并不满足内在一致性或可靠性[51]。基于此，平均方差提取值可能会收敛而无法适用于形成性指标[57]。

表2 区别效度——平均方差提取值平方根

表3 偏最小二乘法输出结果

秦[51]、迪亚曼多普洛斯和温克霍夫（Diamanto⁃poulos&Winklhofer）[50]认为，聚合效度对形成性指标而言无意义，可采用多质多法分析（MTMM）法[58-59]进行分析。多质多法分析法要求对形成性指标建立新的价值，并评估其与新建立构念分数之间的相关性。在本文中，子过程供应链知识获取、供应链知识转移、供应链知识转换、供应链知识运用与供应链知识管理能力之间的平均相关系数为0.89，供应链探索、供应链利用与供应链二元性之间的平均相关系数为0.91。根据多质多法分析法，这一高相关性证明了聚合效度的存在。最后，根据林格尔（Ringle）等[60]的研究，形成性构念的聚合效度要求指标的T检验显著，表4的结果表明，所有构成二阶构念的一阶构念都在0.001的显著性水平上显著。

根据多质多法分析方法检验了相关变量之间的相关性以及形成性指标之间可能存在多重共线性的问题，而根据皮特（Peter）等[61]开发的对形成性指标多重共线性的检验方法，方差膨胀因子应低于10，更保守的观点认为应低于3.3。本文中，供应链知识转换的方差膨胀因子最高为4.181，供应链知识获取、供应链知识转移、供应链知识运用的方差膨胀因子均在2.8附近（见表5），供应链探索和供应链利用的方差膨胀因子均低于2（见表6）。因此，可以认为两个形成性构念均不存在多重共线性问题。

（二）假设检验

利用480份数据，本文对前述假设进行了检验。考虑到理论模型中存在高阶形成性变量，我们采用了偏最小二乘法。因为偏最小二乘法并不需要生成T值，而通过自助法生成500、1 000、3 000个样本来估计标准误，并检验路径的统计显著性。检验结果表明，H1a、H2a、H3a、H3b均得到完全支持，β值高于0.4，在0.001的显著性水平上显著（见表7）。H1b的检验结果尽管是正向的，但并不显著。为了检验H3a、H3b，我们先建立了一个二阶形成性构念供应链二元性，包含两个一阶反映性构念（供应链探索、供应链利用）。由于这一构念是内生的，采用上述提到的两步法来进行检验。

模型的预测力是必须专门分析的内容，因为偏最小二乘法的估计目标就是预测建模，而基于因素结构方程建模的目标则是解释建模。秦[51]指出，高R2以及大量显著的结构路径能说明模型的预测力。劳里和加斯金（Lowry&Gaskin）[62]认为，大量标准化路径需要达到0.2（理想值为0.3）或更高。在本文整体模型中，对供应链二元性解释力度的R2高达73%、对创新的R2为62%（见表8）、对运作绩效的R2达72%（见表9）。在路径系数方面，剔除供应链知识管理能力与企业运作之间较低且不显著的β值，剩余四个路径系数均高于0.4。整体而言，本文模型及二元性的模型均有较高的预测力。

表4 二阶变量权重及控制变量路径系数

表5 供应链知识管理能力和形成性构念的多重共线性检验结果

表6 供应链二元性和形成性构念的多重共线性检验结果

为了验证偏最小二乘法在最大化解释方差上的预测和估计优势[63]，在保证外部模型可靠性和有效性的基础上，本文通过指标选取实现对两个解释变量更高的R2。未来研究也可以进一步探讨在高聚合效度、区别效度及内生变量更少的解释方差之间的取舍问题。

最终模型（加入供应链二元性模型）的结果同样值得分析。为了评估两个解释变量对效应量的影响，我们首先加入供应链知识管理能力，并比较R2的变化，再加入供应链二元性变量。R2的增加值可以帮助识别哪个模型能最好地解释自变量创新和运营绩效的方差，F检验可以考察R2的显著性。表10的结果显示，R2的四次变化均为正，产生了四个效应量F2。科恩（Cohen）[64]认为，低效应量为0.02，高效应量为0.35。基于此，可以认为，所有的R2都是显著且有较大效力的，最终模型的解释效果较好。其中F2的计算公式为：

五、研究结论及应用

（一）理论与方法的应用

在理论方面，本文的主要贡献在于将多维知识管理及供应链二元性概念应用于供应链管理研究。我们认为，供应链知识管理是供应链运营的关键，而以往的研究虽然也谈到了供应链知识的重要，但对于供应链情境下知识管理的维度缺乏深入探索。本研究认为供应链知识管理是一个多维的概念，包括知识的获取、转换、转移和运用。另外，本文也对以下结论予以证明，即供应链知识管理能力与供应链二元性之间存在显著的正相关关系，且当后者被引入供应链知识管理能力与企业创新和运作绩效后，解释变量的解释力度得到显著提升。

表7 偏最小二乘法假设检验结果

表8 企业创新的方差解释

表9 企业运作绩效的方差解释

除了供应链知识管理，本研究发现供应链二元性也是供应链绩效实现的关键因素，供应链二元性与企业创新（β=0.40）、企业运作绩效（β=0.79）之间均存在显著的正相关，证实了二元性的存在。同样，供应链二元性的引入产生了特别效应。在直接模型中（见表8和表9中的模型2，未引入二阶供应链二元性变量），供应链知识管理能力与企业创新和运作绩效之间均存在显著的正相关（β值分别为0.74、0.73）；而在加入供应链二元性作为中介变量后，不仅供应链知识管理能力与企业运作绩效之间的关系被弱化，而且不再显著（β=0.05，t=0.778＜1.96），证实了供应链二元性具有完全中介效果[65]。供应链二元性在供应链知识管理能力与其他绩效变量（创新绩效）之间能产生部分中介作用，也说明供应链二元性作为中介变量能产生强化绩效的效果。

基于以上及前文所述的稳健且统计显著的实证研究结果，本文尝试去填补瓜兰等[15]指出的目前在供应链中二元性研究的空白，以及塞奇奥等[8]指出的需要对供应链知识的进一步分析。此外，本文以供应链而非买卖双方关系作为研究单元，是对“供应链知识”方面研究的补充；而这也契合了塞奇奥等[8]提及的目前研究供应网络文章（24篇）远远少于关于买卖双方关系文章（58篇）的观点。最后，本文研究并未局限于某一个行业，而许多关于二元性的文献只对制造业进行研究，本文并未在公司类型上有所局限，而是涵盖了制造业与服务业，这一点也是非常有价值的。

在研究方法方面，前人研究已对多维知识管理概念进行了操作化，如一阶构念序列[10，28]、包含知识路径的高阶构念[3，23]等。作为参考，本文将供应链知识管理能力操作化为包含获取、转换及应用的高阶构念[3，23]。类似地，二元性也通过多种方法予以操作化，最相关的文献[13，39]将二元性操作化为探索与利用之间的绝对差异。本文则参考克里斯塔尔等[38]首次研究供应网络二元性并引入二阶构念操作化新方法的思想，将供应链二元性被操作化为涵盖了两个一阶构念（供应链探索、供应链利用）的二阶形成性构念。因此，通过运用适用于处理形成性构念和多维度测量的偏最小二乘法，本文旨在得出更为深入的结论，进而得到构念分数并与平均或加总因素的得分相比较[66]。

表10 F2—影响效力

（二）管理启示

本研究的实际运用非常重要。管理者应该理解，对企业获得绩效而言，获取、组织、转移、利用与采购商、顾客及其他商业伙伴之间活动中的知识流是非常值得的，应当摒弃传统将有效信息的获取视为被动管理程序的思想，恰恰相反，应该对组织信息与知识进行充分的战略部署。而这需要对知识的运用具备战略性视角，并在各个子流程中设计程序与惯例。同样，管理者应该意识到，在与供应链伙伴的工作中，对供应链中的知识进行前瞻性管理，能强化企业的创新活动，提高创新效率。此外，本文鼓励高级管理层去探讨和分析供应链上下游中隐藏的复杂动态活动，改变对创新的研究范式，不将创新局限在传统的市场营销或产品开发领域，而更应该深入到其他企业内外的领域，例如职能部门也应当负责创新、创造，其他部门也应当负责更高的生产力、更大程度的成本与时间节省等。

相应地，企业管理者应该寻找其他类型的创新，例如非技术创新，包括市场创新、流程创新，尤其是供应链流程创新等。最后，管理者应当对本文结论予以吸收同化，即对创新的追求并不仅在制造业企业中，其他服务领域亦可如此。

（三）研究局限与展望

秦[51]指出，偏最小二乘法适用于相对较新或变化的情形，这说明该方法适合在构建中的理论模型。可以肯定的是，二元性和多维度知识管理都是供应链领域相对较新的概念，因此未来研究可以进一步检验形成性二阶构念供应链知识管理能力和供应链二元性构成的适当性。此外，尽管本文的研究样本达480个，但未来研究也可尝试双方的（买卖双方）或三方的（买卖双方与买方的顾客）探索，从而对供应链有更为全面和完整的认识。在方法论层面，学术研究在获取信息时更强调有效数据与减少误差，误差即由于外部因素导致观察到的关系与真实关系之间的偏离。尽管本文对上述误差进行了检验，但还应特别关注“程序性纠正”如不同时间点、不同标准来源等[67]。上述实践不仅能作为避免误差的对策，同时也适用于供应链伙伴双方、三方关系的研究。另外，本文仅采用问卷调查获取数据，未来研究也可尝试“三角测量”来收集数据，或在跨区域的同时跨时间。从构念上讲，可以在本文模型（直接的供应链知识管理能力→创新/运作绩效及含中介变量的供应链知识管理能力→供应链二元性→创新/运作绩效）的基础上，识别可能起到调节作用的效应并对模型予以扩充。