王庆金 李翔龙 王强

摘 要：本文基于双重网络嵌入的视角，针对高新技术企业在产业集群中独特的网络嵌入特征，将其划分为本地（集群内）网络嵌入和超本地（集群外）网络嵌入，探讨本地网络嵌入和超本地网络嵌入对跨界搜索和双元创新的作用机制。本文通过调查获得225份来自高新技术产业集群的有效问卷，并进行数据分析和实证检验，研究结果表明：高新技术企业的本地网络嵌入和超本地网络嵌入通过跨界搜索的部分中介作用，对双元创新均有显著正向影响;相对于本地网络嵌入，超本地网络嵌入更有利于企業的跨界搜索和双元创新。

关键词：双重网络嵌入;跨界搜索;双元创新;产业集群;高新技术企业

中图分类号：F270  文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2019）12-0096-08

一、引 言

在全球竞争日益加剧的背景下，培育高新技术产业是实现社会经济发展的必然选择。高新技术产业已经成为国家综合竞争力的重要标志，各国纷纷加大对高新技术企业的投资力度，并对企业创新的环境适应性提出了更高的要求。因此，企业在创新过程中需要不断探索和利用新的创新要素以适应环境的变化，即开展双元创新，才能增强对动态环境的适应性[1]。而通过打造高新技术产业集群，搭建完整的产业生态圈，使高新技术领域内具有相互关联的企业在一定的区域内聚集，利用集聚效应放大规模效应，形成高新技术产业从研发、中试、生产、销售相互协作、配套的有机组合，为高新技术企业提供更完整和更有价值的资源供给，可有效提高企业的双元创新能力。

高新技术产业集群中的企业以各种形式和方式嵌入于社会网络中，并在社会网络中充当着关键节点的角色。在角色扮演的过程中，集群中的高新技术产业与产业区域内的企业进行互动，通过本地网络有效吸收本地知识，从而形成独特的本地化能力。但是，高新技术产业集群内的企业由于地理边界网络嵌入（本地网络嵌入）的限制，容易导致集体学习和知识溢出，进而引发企业发展路径的集体刚性和能力突破困境[2]。因此，需要建立跨地理边界的网络嵌入（超本地网络嵌入），通过与集群外部各种组织建立联系，利用互补性资源以实现双元创新。即在地理空间方面形成显著的本地网络和超本地网络的双重网络嵌入（Dual Network Embeddedness）特征，成为企业实现跨界资源整合、搜寻新的技术发展轨迹与创新资源、全面提升创新能力的重要方式。然而，部分学者侧重于网络嵌入对企业创新的直接影响，并且大多数文献从本地与海外双重网络嵌入、知识链与价值链双重网络嵌入和结构与关系双重网络嵌入[3]等方面对企业创新能力进行研究，忽略了网络的内外部性特征。

此外，现有研究也证实，高新技术企业不仅可以在现有专长或知识基础附近进行本地搜索，从自身知识积累和历史经验中获取创新灵感和动力[4]，也能借助跨越组织边界和技术边界的跨界搜索（Boundary-Spanning Search）[5]，汲取组织外部的异质性知识元素，利用外部技术和资源打破核心能力刚性，不断推进企业双元创新。因此，为了有效促进双元创新能力，高新技术企业可以通过嵌入在本地网络和超本地网络中增强跨界搜索能力，从而获取竞争优势，并实现企业的创新目标。综上，高新技术产业集群中的企业同时嵌入在内外部两个网络环境中，将高新技术企业从本地和超本地双重网络嵌入进行研究，深入分析双重网络嵌入对双元创新的作用机制，明晰跨界搜索在其中发挥的作用。

二、理论基础与研究假设

（一）双重网络嵌入的内涵及维度划分

《大变革》一书中首次出现“嵌入性”的概念，是指企业内部或者企业之间由于之前的交往和联系而逐渐形成的日常化和稳定联系。因此，Granovetter[6]对网络嵌入理论进行了深入研究，指出企业是通过结构性和关系性两种方式嵌入在特定的网络中，同时提出了“强联结”“弱联结”的概念。总之，网络嵌入性是指企业与各种网络之间的关系或者依赖程度。由于研究的需要，Andersson等[7]认为，国际化情境下网络嵌入性存在双重特征，并率先提出了“双重网络嵌入性”的概念。在此基础上，从本地和超本地的视角对双重网络嵌入性进行划分的方式出现并逐渐得到广泛认可[8]。例如，魏江等[2]从集群企业知识网络的角度出发，将网络嵌入划分为本地网络嵌入（Local Network Embeddedness）和超本地网络嵌入（Extra-Local Network Embeddedness），并采用案例研究的方法，探索研究了双重嵌入的动态过程。随后，将地理上的上的邻近作为区分本地和超本地的重要标准，以此来划分集群企业双重网络嵌入，得到越来越多学者的关注。基于此，本文沿用前人研究，将地理上的邻近作为划分双重网络嵌入的标准，并将研究中的“本地”定义为高新技术产业集群所在的区、县或县级市[9]。

（二）双重网络嵌入与双元创新

双元创新是指企业追求探索式创新（Eexploratory Innovation）和利用式创新（Exploitative Innovation）的能力[10]。探索式创新是指企业寻找新的方法技术、业务、流程、产品结果和组织惯例的结果;利用式创新是指对现有知识的改进和延伸，并加强企业技能和流程。从资源支持视角，探索式创新需要企业学习新知识，从而不断获取外部网络资源，是一种大范围的创新行为;利用式创新要求企业提高对获取资源的利用效率，是一种小范围的创新行为[11]。企业需要运用自身资源和能力进行大量的经济活动，适应环境变化带来的挑战，从而有效促进市场和技术的不断变革[12]。

创新网络嵌入理论认为，网络嵌入能够有效促进企业的创新过程和创新结果。双元创新代表了组织的创新能力，也是企业综合利用关系网络资源的结果。因此，利用网络嵌入提高企业双元创新能力成为企业不可忽视的重要内容。Robert等[13]认为，创新是组织内部与外部同时进行的复杂过程，需要企业与其他主体之间的知识流动。因此，集群中的企业可以借助内外网络来实现自身的创新任务。第一，集群内部网络主体更多带来的是当地化的隐性知识（Tacit Knowledge），从而对集群企业的双元创新能力产生积极影响。本地网络嵌入注重共享本地知识，这有利于促进企业的渐进式创新（Incremental Innovation）[14]，而渐进式创新是更高级的利用式创新;第二，双元创新不仅需要发掘当地隐性知识，还要从更加广泛的外部渠道获取知识来源进行整合，即良好的集群外部网络嵌入。超本地网络嵌入主要注重全球知识的探索性学习，这有利于突破式创新（Radical Innovation）[15]，而突破式创新又多源自于双元创新。因此，企业想要不断地推进创新步伐，借助本地网络嵌入和超本地网络嵌入进行双元创新便成为必不可少的重要方式。基于上述分析，笔者提出以下假设：

H1：本地网络嵌入与双元创新显著正相关。

H2：超本地网络嵌入与双元创新显著正相关。

（三）跨界搜索与双元创新

“跨界搜索”的概念源于组织搜索理论，是指企业跨越组织边界和产业技术边界的探索活动[4]。实践表明，仅靠企业内部资源和经验已经无法满足企业持续创新的需求，跨界搜索成为提高企业竞争优势的重要途径[16]。因此，越来越多的企业选择从社会关系网络中获取創新所需要的信息和知识等，以弥补自身资源的不足。企业可以通过跨界搜索获取合作伙伴的资源和知识，从而不断创新并解决困境。为了有效提高企业创新能力，从技术知识和市场知识两个方面进行跨界搜索，已经成为学者们的共识。技术知识跨界搜索（Technology Knowledge Boundry-Spanning Search）是指跨越组织边界和产业技术边界，搜索与技术、方法和生产工艺有关的知识;市场知识跨界搜索（Market Knowledge Boundry-Spanning Search）是指为更充分地了解顾客和创造企业价值，跨越组织边界搜索新的产品设计、细分市场、分销渠道和商业模式[17]。

March[12]认为，要想适应环境的变化，企业需要积极利用自身资源和能力进行大量的探索活动，从而避免被激烈的市场和技术变革所淘汰。而跨界搜索作为一种特殊的探索活动，强调企业要勇于跨越组织边界和产业技术边界。开放式创新理论也认为，企业不仅可以在现有专长或者知识基础附近进行本地搜索，从自身知识积累和历史经验中获取创新灵感和动力[4]，也能借助跨越组织边界和技术边界的跨界搜索[5]，汲取组织外部的异质性知识元素，利用外部技术和资源打破核心能力刚性，不断推进企业创新。此外，根据组织搜索的现有研究，高新技术企业通过跨界搜索，获取新知识和信息等资源，在面对“创新者困境”问题时，相比一般企业，拥有较强的创新能力。其中，利用式创新来源于对已有知识的密集搜索，从而实现对高新技术企业资源的充分利用;探索式创新来源于更广泛的搜索过程，进而识别更多的创新机会[18]，尤其是对外界创新资源的搜索和利用。总之，在创新过程中想要获取并充分利用资源来促进企业成长，即同时开展利用式创新和探索式创新[1]，需要不断地探索新知识以应对能力的不足。在这个过程中，跨界搜索成为企业的重要选择之一。基于上述分析，笔者提出如下假设：

H3：跨界搜索与双元创新显著正相关。

（四）双重网络嵌入与跨界搜索

社会关系网络有利于企业突破组织边界的限制，寻求机会和资源，为企业的对外活动提供合适的交流平台和渠道[19]。而高新技术产业集群中的企业与集群内外部相关主体存在相互嵌套的网络联结（Network Connection），采用网络这种自组织和无边界的中间型生态组织形式，能够有效促进内外部的资源搜索效率和生态柔性。

高新技术企业可以借助集群内外部网络积极跨越组织边界和产业技术边界，从而提高自身跨界搜索能力。第一，本地网络嵌入存在明显的高度关系嵌入的特点，有利于集群企业之间的知识学习和交流。在集群社会网络内，企业之间各种正式和非正式的联系较为频繁，从而促进了企业对集群内不同主体资源的搜索和转移[20]。因此，作为嵌入到集群网络内的结点，企业可以从集群中的其他企业获取大量资源[21]，也有利于企业在集群内部进行跨界搜索。第二，超本地化网络有利于集群企业异质性信息的获取[22]。实践结果表明，决定性的、非累积知识往往依靠超本地网络嵌入。集群企业和超本地主体交互时，由于频率少，容易形成弱联结（Weak-Link），有利于企业突破资源限制，从而在更宽的领域进行搜索。同时由于弱联结的特点，企业无需花费大量精力进行特定关系投资，从而使得集群企业有更充足的时间实施跨界搜索行为。综上所述，本地双重网络嵌入和超本地网络嵌入作为集群企业实施资源搜索的重要渠道，能促进高新技术企业跨界，进而提高对信息和知识的搜索能力。基于上述分析，笔者提出以下假设：

H4：本地网络嵌入与跨界搜索显著正相关。

H5：超本地网络嵌入与跨界搜索显著正相关。

综合考虑H1—H5，笔者提出跨界搜索的中介作用假设：

H6：跨界搜索在本地网络嵌入与双元创新之间起中介作用。

H7：跨界搜索在超本地网络嵌入与双元创新之间起中介作用。

综上所述，本文探讨高新技术产业集群中企业双重网络嵌入对双元创新的影响机制以及跨界搜索的中介作用，理论框架如图1所示。

三、研究设计

（一）样本与数据收集

本文所采用的问卷数据于2018年下半年，在江苏、浙江和广东等地区高新技术产业集群中进行收集。为了在问卷收集过程中有效避免同源误差，本研究采取如下措施：一是采用匿名调查;二是告知被试问卷问题无对错之分，仅用于学术研究，让被试放心填写;三是在行业专家帮助下对问卷进行修订，并进行预调研以保证量表的信度和效度。同时，在问卷数据收集过程中，第一，在“熟人关系”的帮助下，邀请部分高新技术企业管理人员对纸质版或者电子版问卷直接填答，并请高新技术产业集群或者工业园区的工作人员将电子版问卷推送给相关企业管理者进行网上填答。第二，研究团队直接到高新技术产业集群或者工业园区等地区，在相关工作人员的帮助下向企业人员发放纸质版问卷并现场填答。

本次调研共发出调查问卷300份，其中纸质版问卷150份，回收135份，电子版问卷150份，回收120份，共回收255份。剔除填答率在90%及以下的无效问卷后，共回收有效问卷220份，问卷有效回收率为86%。其中，在人口特征方面，性别上，男性约占60%，女性约占40%;年龄上，30岁及以下约占69%，31—50岁约占28%，51岁及以上约占3%;学历上，中专及以下约占5%，大专和本科约占57%，硕士及以上约占38%。在企业特征方面，企业成立年限上，3年及以内约占25%，4—6年约占12%，6—8年约占5%，8年以上约占58%;企业规模上，10人以下约占16%，10—50人约占45%，51—100人约占30%，100人以上约占9%。

（二）问卷与变量测量

本文设计使用的问卷均是国内外较为成熟的量表，问卷均采用七级李克特量表形式，从1（非常不好/不同意）到7（非常好/同意）代表不同等级。本地网络嵌入采用何会涛和袁勇志[3]开发的量表，从政府部门、政府官员、金融机构、行业企业、研发机构和中介机构等6个题项进行测量，包含条目如“与集群内政府部门的关系”“与集群内风投金融机构的关系”等，变量的内部一致性Cronbachs α系数为0.873;超本地网络嵌入借鉴徐蕾和魏江等[20]的变量选取方式，并结合何会涛和袁勇志[3]对外部网络测量的量表，从外地的业务伙伴、供应商、市场客户、科研院所、研发机构和行业或学术单位等6个题项进行测量，包含条目如“与集群外业务伙伴的关系”“与集群外供应商的关系”等，变量的内部一致性Cronbachs α系数为0.790;跨界搜索采用Sidhu等[17]开发的12个条目的测量量表，从技术知识跨界搜索和市场知识跨搜索两个维度测量，包含条目如“我们非常了解我们行业的技术发展情况”“我们时刻关注在技术上与我们相关的行业”等，变量的内部一致性Cronbachs α系数为0.873;双元创新采用He和Wong[23]与Jansen[11]的研究成果，运用包含3个条目的探索式创新和4个条目的利用式创新的量表，包含条目如“经常尝试运用尚不成熟、有一定风险的新技术或技能”“经常对已有的技术或技能进行改良，以适应当前需要”等。同时，借鉴Li等[24]的研究成果，将探索式创新和利用式创新所得分数相加代表双元创新水平。变量的内部一致性Cronbachs α系数为0.815;控制变量借鉴以往的研究成果，具体选取代表人口背景特征变量的性别、年龄和学历以及代表高新技术企业特征变量的企业成立年限和企业人数等共计5个变量，以最大程度地减少这些因素对研究结果的干扰。

四、结果分析

（一）验证性因子分析

本研究采用SPSS 22.0和AMOS 22.0软件进行统计分析。为了确保数据良好的区分效度，本文对本地网络嵌入、超本地网络嵌入、跨界搜索和双元创新进行验证性因子分析。四因子模型的拟合效果为：χ2/df=1.757，RMSEA=0.059，RMR=0.149，CFI=0.928，TLI=0.906，在统计学意义上显著优于其他模型的拟合效果，并且匹配指数都符合要求，说明本文所用的变量之间具有良好的区分效度，具体验证性因子分析结果如表1所示。

（二）描述性统计分析和相关系数

本文变量的描述性统计和相关系数如表2所示。本地网络嵌入与跨界搜索、超本地网络嵌入与跨界搜索、本地网络嵌入与双元创新、超本地网络嵌入与双元创新和跨界搜索与双元创新均显著正相关，这为进一步验证本文研究假设提供了依据。

（三）同源误差检验

同源误差是运用问卷调查进行学术研究中经常出现的问题，即便运用匿名调查的方法，有些调研程序也会产生同源误差。为了进行同源误差检验，本文利用Harman单因素检验，限于篇幅，Harman单因素检验结果未在正文列出，留存备索。将量表所有问题进行未旋转因子分析，得到第一个主成分解释变异量为32.071%，未达到总变量解释变异量70.477%的一半。为进一步检验该问题，本文采用偏相关分析法，通过探索性因子分析分离出第一个未旋转的公因子，然后控制公因子得到变量间的偏相关系数，并与表2中的相关系数进行比较，发现相关系数仍显著，说明共同方法偏差对本文的影响较小。

（四）回归结果分析

本文将高新技术产业集群中企业的本地网络嵌入和超本地网络嵌入作为自变量、跨界搜索作为中介变量、双元创新作为因变量进行多元回归分析，进一步对假设进行检验，具体结果如表3所示。其中模型1和模型4分别是控制变量对跨界搜索和双元创新的回归模型，其他模型是在模型1和模型4基础上逐步引入自变量和中介变量的回归模型。

首先，在主效应检验上，分别以本地网络嵌入和超本地网络嵌入作为自变量，将双元创新作为因变量，进行线性回归分析。模型5和模型6的回归结果显示，回归方程中F值分别为7.042和14.918，回归方程在1%的水平上显著。其中超本地网络嵌入对双元创新的影響（β=0.532，P<0.001）略大于本地网络嵌入对双元创新的影响（β=0.336，P<0.001）。因此，本地网络嵌入和超本地网络嵌入均与双元创新显著正相关，H1和H2得到验证。

其次，在模型2和模型3中，分别以本地网络嵌入和超本地网络嵌入作为自变量对跨界搜索进行线性回归分析。回归方程中F值分别为11.790和17.595，回归方程在1%的水平上显著。超本地网络嵌入对跨界搜索的影响更为明显（β=0.526，P<0.001），本地网络嵌入的影响次之（β=0.402，P<0.001）。因此，本地网络嵌入和超本地网络嵌入均与跨界搜索显著正相关，H4和H5得到验证。模型7是以跨界搜索为自变量和双元创新为因变量进行线性回归分析。回归方程中F值为24.5793，回归方程在1%的水平上显著。跨界搜索与双元创新显著正相关（β=0.619，P<0.001），H3得到验证。

最后，在中介作用检验上，将本地网络嵌入、超本地网络嵌入分别和跨界搜索同时放入回归方程中，分析其对双元创新的影响。模型8和模型9的回归结果显示，本地网络嵌入和超本地网络嵌入的变化能够引起跨界搜索能力的变化，F值分别为21.651和25.295，回归方程在1%的水平上显著。其中根据自变量超本地网络嵌入β值的变化（0.532>0.276）和本地网络嵌入β值的变化（0.336>0.103），即回归系数β值有所下降，而跨界搜索的回归系数仍然显著，说明跨界搜索在本地网络嵌入与双元创新、超本地网络嵌入与双元创新的关系中发挥着部分中介作用，H6和H7得到验证。

五、研究结论与展望

（一）研究结论及启示

本文基于来自高新技术产业集群的225份有效调查问卷，构建并验证了企业双重网络嵌入和双元创新的理论模型，并探讨跨界搜索在上述理论模型中的作用机制。研究结果显示：高新技术企业在产业集群中的双重网络嵌入对双元创新有显著正向影响，两者共同发挥着重要作用，相比本地网络嵌入，超本地网络嵌入对双元创新的影响更为明显;高新技术企业在产业集群内外部的跨界行为能够促进其利用式创新和探索式创新;跨界搜索在高新技术企业双重网络嵌入和双元创新之间起部分中介作用，其中超本地网络嵌入对跨界搜索的影响更为明显。上述结论可以为企业提供有益的借鉴：第一，产业集群要为高新技术企业提供了良好的成长和发展环境，促进高新技术企业与产业集群内外部大量相关主体建立密切的关系，沟通协作并达成彼此之间的信任，从而推动高新技术企业不断挖掘机会和革新技术。第二，高新技术企业要在产业集群的内外网络嵌入中勇于跨越组织边界和产业技术边界，可以通过积极获取本地尽可能多的资源和提高创新能力来实现企业目标，也可以通过获取超本地稀缺性资源和提高企业竞争优势来增强企业双元创新能力。第三，高新技术产业集群要想提高内部企业的双元创新能力，需要与不同产业集群伙伴在资源信息共享和技术合作等方面，搭建稳定合作关系。同时，扩大区域性的创新共享平台，鼓励高新技术企业与不同创新合作伙伴之间的集体学习，提高高新技术集群企业的创新能力。

（二）研究局限及展望

就研究局限而言，一方面，基于高新技术产业集群的情境，将网络嵌入分为本地网络嵌入和超本地网络嵌入两类，探索两类不同网络嵌入方式对企业创新能力的影响，但在研究过程当中未对本地和超本地的连接对象进行进一步区分;另一方面，本文提出了高新技术产业集群中企业双重网络嵌入存在的价值和意义，但双重网络嵌入在企业不同发展阶段的动态演化及作用需要进一步深入研究。就未来研究方向而言，一方面，本文将网络嵌入分为本地网络嵌入和超本地网络嵌入两类，未来可从其他嵌入维度及方式进行探索，如结构网络嵌入和关系网络嵌入等;另一方面，高新技术集群企业的本地网络嵌入与超本地网络嵌入、技术知识跨界搜索与市场知识跨界搜索、利用式创新与探索式创新之间分别存在什么关系，也成为未来的一个重要议题。

参考文献：

[1]王凤彬， 陈建勋， 杨阳 . 探索式与利用式技术创新及其平衡的效应分析[J].管理世界， 2012， （3）：96-112.

[2]魏江， 徐蕾 . 集群企业知识网络双重嵌入演进路径研究——以正泰集团为例[J].经济地理， 2011，（2）：247-253.

[3]何会涛， 袁勇志 . 海外人才创业双重网络嵌入及其交互对创业绩效的影响研究[J].管理学报， 2018， （1）：66-73.

[4]Stuart，T.E.，Podolny， J. M. Local Search and the Evolution of Technological Capabilities[J].Strategic Management Journal， 2010， 17（S1）：21-38.

[5]Rosenkopf， L.， Nerkar， A.，Hurry，D.，et al.Beyond Local Search： Boundary-Spanning， Exploration， and Impact in the Optical Disk Industry[J].Strategic Management Journal， 2001， 22（4）： 287-306.

[6]Granovetter， M. Economic Action and Social Structure： A Theory of Embeddedness[J]. American Journal of Sociology， 2010， 91（3）：481-510.

[7]Andersson， U.，Forsgren， M. Subsidiary Embeddedness and Control in the Multinational Corporation[J]. International Business Review， 1996， 5（5）：487-508.

[8]Grillitsch， M.，Nilsson， M. Innovation in Peripheral Regions： Do Collaborations Compensate for a Lack of Local Knowledge Spillovers？[J]. Annals of Regional Science， 2015， 54（1）：299-321.

[9]戴維奇， 林巧， 魏江 . 集群内外网络嵌入与公司创业——基于浙江省四个产业集群的实证研究[J]. 科学学研究， 2011，（4）：571-581.

[10]Lin， C. J.， Chen， C. C. The Responsive-Integrative Framework， Outside-in and Inside-out Mechanisms and Ambidextrous Innovations[J]. International Journal of Technology Management， 2015， 67（2）：148-173.

[11]Jansen， J. J.，Bosch， F. A.，Volberda， H. W. Exploratory Innovation， Exploitative Innovation， and Performance： Effects of Organizational Antecedents and Environmental Moderators[J]. Management Science， 2006， 52（11）：1661-1674.

[12]March， J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning[J]. Organization Science， 1991， 2（1）：71-87.

[13]Robert， H.，Andrew， J.，Piers， T. Network Capital， Social Capital and Knowledge Flow： How the Nature of Inter-Organizational Networks Impacts on Innovation[J]. Industry & Innovation， 2012， 19（3）：203-232.

[14]Nonaka， I.，Toyama， R.，Nagata， A. A Firm as a Knowledge-Creating Entity： A New Perspective on the Theory of the Firm[J]. Industrial & Corporate Change， 2000， 9（1）：1-20.

[15]Mariano， C.，Antonella， M.，Luisa， P.，et al. Technological and Organizational Tools for Knowledge Management： In Search of Configurations[J]. Small Business Economics， 2003， 21（4）：397-408.

[16]Katila， R.，Ahuja， G. Something Old， Something New： A Longitudinal Study of Search Behavior and New Product Introduction[J]. Academy of Management Journal， 2002， 45（6）：1183-1194.

[17]Sidhu， J. S.，Commandeur， H. R.，Volberda， H. W. The Multifaceted Nature of Exploration and Exploitation： Value of Supply， Demand， and Spatial Search for Innovation[J]. Organization Science， 2007， 18（1）：20-38.

[18]Lavie，D.，Stettner，U.，Tushman，M.L.Exploration and Exploitation Within and Across Organizations[J]. Academy of Management Annals， 2010， 4（1）：109-155.

[19]Gulati， R. Alliances and Networks[J]. Strategic Management Journal， 2015， 19（4）：293-317.

[20]徐蕾， 魏江， 石俊娜 . 雙重社会资本、组织学习与突破式创新关系研究[J]. 科研管理， 2013，（5）：39-47.

[21]Lissoni， F. Knowledge Codification and the Geography of Innovation：The Case of Brescia Mechanical Cluster[J]. Research Policy， 2001， 30（9）：1479-1500.

[22]Uzzi，B.Social Structure and Competition in Interfirm Networks： The Paradox of Embeddedness[J]. Administrative Science Quarterly， 1997， 42（1）：35-67.

[23]He， Z. L.，Wong， P. K. Exploration vs. Exploitation： An Empirical Test of the Ambidexterity Hypothesis[J]. Organization Science， 2004， 15（4）：481-494.

[24]Li， C. R.，Lin， C. J.，Huang， H. C. Top Management Team Social Capital， Exploration-Based Innovation， and Exploitation-Based Innovation in SMEs[J]. Technology Analysis & Strategic Management， 2014， 26（1）：69-85.

Abstract：Based on the perspective of dual network embedding， this paper divides network embedding into local （inside the cluster domain）network embedding and extra-local （outside the cluster domain）network embedding according to the unique network embedding characteristics of high-tech enterprise in industrial clusters， and the mechanism on cross-border search and binary innovation of enterprises in clusters is discussed. Through 225 valid questionnaires from high-tech industrial clusters by survey， data analysis and empirical test are conducted. The results show that local network embedding and extra-local network embedding of high-tech enterprise have positive effects on binary innovation through the partial intermediary role of cross-border search. Compared with local network embedding， extra-local network embedding is more conducive to cross-border search and binary innovation.

Key words： dual network embedding;cross-border search;binary innovation;industrial clusters;high-tech enterprise

（责任编辑：孙 艳）