曹畅 余福海

摘 要：在梳理相关研究和理论分析的基础之上，提出社会资本不同维度及其相互作用与外部知识识别能力和知识获取间关系的研究假设，并利用我国高新技术企业的实践数据进行验证分析。研究结果表明结构型社会资本对外部知识识别能力的促进作用受到认知型社会资本的部分中介作用，而结构型社会资本对企业外部知识获取的促进作用受到关系型社会资本的部分中介作用，外部知识识别能力显著影响企业外部知识获取。研究结果在推进相关理论研究的同时，也为创新型企业如何通过外部网络识别知识并设计精準获取策略的知识管理实践提供有益的启发。

关键词：结构型社会资本;认知型社会资本;关系型社会资本;吸收能力;知识识别能力;外部知识获取

文章编号：2095-5960（2020）03-0061-10;中图分类号：F273.1;文献标识码：A

一、引言

外部知识获取成为企业将知识从外部环境整合到现有知识资源中的重要环节，也是企业在动态环境下竞争与发展的基本能力。企业现有知识资源无法满足内部开发所需的所有知识，所以需要不断整合外部知识。[1]有鉴于此，深入探讨知识获取有助于了解企业如何识别有价值的外部知识并制定获取策略。

关于企业获取高价值知识最重要的影响因素，现有研究已然超出吸收能力构念的范畴，被理解为企业有效获取和利用外部知识的能力。[2]其中一个影响因素则是知识识别（即知识搜索、发现与价值评估）。如果企业能够正确识别和评估符合其运营或战略需求的外部知识，那么获得此类知识的具体和集中的获取策略的设计可能更容易开发。尽管如此，知识管理领域的相关研究尚未对知识识别能力进行深入分析，而吸收能力的相关研究通常将知识识别和获取综合称之为潜在吸收能力。[3]本研究尝试将知识识别与知识获取进行区分，并探索两者间的关系，虽然彼此相连，但是当考虑特定的外部知识来源（例如合作网络）时，可以在其战略重点和功能中找到不同的效应和影响，企业首先需要正确理解外部知识如何被整合到企业的知识库中，以便随后设计获取模式以获得适当的外部知识。

社会资本的跨组织视角认为企业管理与外部合作伙伴关系的方式是识别和利用新机会的重要来源。[4]在过去几年中，人们越来越认识到嵌入于企业关系网络（即社会资本）中的知识的重要作用，有利于基于吸收和利用外部知识创造竞争优势。[5]社会资本包含企业社会情境的各个方面，例如互动与社会关系（即结构型社会资本）、信任关系（即关系型社会资本）和网络成员在个体与群体层面展示的共同价值观和共同假设（即认知型社会资本）。上述不同维度的社会资本均有可能对新知识的识别与获取产生特定的影响。不同维度之间甚至可能存在互动效应，从而促使企业获得更多有价值的知识，企业外部关系的信任度越高，通过现有关系获得有价值的知识就越多。正如Ghoshal 和Tsai所指出的那样，社会资本的三个维度（结构、关系和认知）之间存在着强关系[6]，例如社会互动的频率和强度有助于产生信任，共享目标和共同文化以及共享价值观和愿景（认知型社会资本）等其他因素与网络中的强关联相关。

然而，正如徐国军等所说，迄今为止，上述关系及其对知识获取策略的独特影响尚未得到该领域的重视。[7]以往研究仅分析了社会资本特定维度（特别是结构维度）对特定知识过程的影响，忽略了社会资本其他维度及其相互作用的重要方面。例如，众多研究都集中在分析结构型社会资本与外部知识获取间的关系。然而，关于不同维度如何相互作用（例如，是否更好地发展强弱连接以改善知识获取）以及共同作用以获得更多有价值知识的方式均没有确凿的论述。有鉴于此，本研究将考虑社会资本的三个维度及其相互影响在创新型企业知识获取中的独特作用。具体而言，本研究聚焦于认知型社会资本在结构型社会资本与知识识别能力以及关系型社会资本在结构型社会资本与外部知识获取间的中介效应。

二、理论基础与研究假设

（一）外部知识获取与企业结构型社会资本

王文华和张卓等人认为知识获取是企业能力重组的关键手段，有助于企业构建基于创新的竞争优势。[8]具体而言，从外部获得的知识拓展了企业知识库，增强对机会和威胁的认识，进入新市场并发展技术的能力。动态和创新环境下知识获取更为重要，因为组织需要不断获取企业内部难以开发的高度专业化的技术、专业知识和能力。此外，环境动态性可能导致企业当前的知识和能力过时，因此开放性与外部学习变得至关重要。无论如何，知识获取的战略价值取决于企业能否将所获知识融入现有知识资源，吸收和整合，以便生产性运用。正如其他学者所述，外部知识的价值高度依赖并补充了企业内部研发能力。

知识获取包括与搜索、识别和获取新的相关知识的所有活动。外部知识源涉及公共机构、非营利性私人机构、企业、网络及个体等不同层面的公共和私人知识库，获取模式或策略包括雇佣技术人员、正式和非正式合作以及战略联盟和合作协议等。具体而言，基于外部知识获取的特征和目标，上述策略可划分为直接的外部知识市场交换和合作协议或战略联盟。一方面，外部知识的直接市场交换（契约）属于最快捷的获取方式。外部知识可以通过外部研发和直接收购获得（例如，设备、技术许可、咨询、招聘具有特定知识的员工以及全部或部分收购）。另一方面，联盟有利于复杂和专业知识的获取，尽管经常需要某种学习完成。战略联盟包括大学合作伙伴关系，合资企业和通常由政府机构推动的非股权合伙企业以及与竞争对手、客户和供应商的合作。[9]

知识获取的相关研究涉及知识获取策略、知识获取模式以及知识获取来源决策的影响因素。例如，Tidd和Trewhella综合考虑知识获取策略（联盟和直接购买）程度和性质的主要决定因素，并将其归类为企业传统和知识特征等两类，企业传统包括企业战略、能力、文化和管理能力，知识特征是指其竞争影响、复杂性、可编程性和可信度潜力。[10]

以往知识管理相关研究还分析了知识获取策略的推动因素，及其在知识获取方面的优势和劣势。在知识获取的推动方面，包括个体与企业层面的内部因素，如知识识别能力，技术创新战略，或组织与知识管理方面[11]，以及外部因素，如市场环境，技术背景，地理位置或网络连接和社会资本。

本研究重点关注企业外部因素，合作网络被视为社会资本的来源，从知识识别能力的角度来看，是外部知识获取的重要推动因素。近年来，社会资本的组织间视角强调了企业外部连接作为推动其探索和利用新机会获得竞争优势的因素。此种基于战略行为的能力发展观点要求企业有明确的意图将知识获取作为学习机会，而非成本最小化。[12]鉴于此，网络连接将促进企业识别可融入其知识库以供未来竞争的潜在知识资产。

社会资本是嵌入于企业关系网络，并可获取的一系列资产，包括社会情境的不同方面，例如，互動与社会连接（结构型社会资本），信任关系（关系型社会资本）以及促进位于特定社会情境下个体间互动的共享价值体系（认知型社会资本）。上述三个维度中，以往关于外部知识获取的研究主要聚焦于结构型社会资本、社交互动类型及其频率对企业获取和转移外部知识意愿的影响[13]。频繁互动的网络为企业提供了访问复杂的专业知识、信息和经验的机会因而非常有价值。拥有强大的组织间互动在知识获取方面的积极影响背后的机理是基于促进企业间知识转移的作用。因此，当知识具有高度特性且难以编纂时，其获取和转移需要在密切互动作用的背景下完成。同样，频繁和激烈的互动有利于复杂信息和隐性知识的交换。因此，紧密的关系连接将使网络中的企业更容易获取高质量信息和隐性知识。

然而，结构型社会资本利用外部知识获取促进产品创新或经济收益的潜力存在争论。并且现有研究与结构型社会资本对知识获取积极影响的理论存在不一致。由强关联集成的高度密集的组织间网络也可能会提供类似的信息，因此，知识获取将产生冗余收益。这种关系中的现有根源可以使组织从已经存在的网络成员中获取知识，表明以往研究在知识获取方面存在“短视”的情况。本研究将从社会资本的关系和认知维度来解释这一争论，并将其引入结构型社会资本与企业知识获取间的关系模型。知识识别能力也将在网络知识获取中发挥重要的作用。

（二）认知型社会资本对结构型社会资本与知识识别能力关系的中介作用

吸收能力的相关研究通常认为企业的识别能力，即搜寻和发现外部有价值的知识，是知识获取过程中的固有要素，知识识别、获取和同化形成了所谓的“潜在吸收能力”。因此，有一种隐含的假设认为，一旦企业能够识别有价值的知识，知识获取就会自动进行，但事实上，很少以这种方式发生。参照以往研究，本研究认为知识识别是知识获取的前一步骤，也是知识吸收过程的开端。此外，本研究探索社会资本的结构，认知和关系等不同维度通过知识识别能力对知识获取的影响。

Liao和Welsch认为网络中的强连接与频繁互动（结构型社会资本）支持采用共同的专业术语、规则、代码、愿景和共同价值观（认知型社会资本）。社交互动在创建共同规则和价值观以及网络成员间分配也起着至关重要的作用。组织社会化相关研究表明社交互动有助于创建和采用编码和实践，允许网络成员有效地交换资源，此外，还有助于网络成员构建关于如何与其他网络成员连接并了解其环境的共同愿景。[14]在网络中频繁连接的组织将更倾向于文化共享。与连接频率较低的组织相比，还将共享更多相同的价值体系。在此方面，Meyer和Rowan[15]认为网络中成员间的强连接使得共同规则的传播更加容易。类似地，同一网络中的成员因为受到类似信息和社交的影响，可能加强其对网络的归属感。因此，网络中企业间互动越强烈、越频繁、越紧密，发展共同价值观和规则，沟通语言和文化的可能性就越高。

认知型社会资本可以通过在个体、部门与组织之间共享语言实现加深相互理解、促进知识识别。但鲜有研究在组织情境下探索这种关系。组织认知领域相关研究认为知识识别需要个体的认知规则来识别来自其他个体或组织的有价值的知识。知识的概念描述及其相互关系作为知识工具，有助于人们理解企业知识资源中可用的内容。吴建祖和肖书锋也认为知识获取策略及其有效性依赖于先验知识识别，而知识识别又依赖于理解知识内容的能力和管理战略知识的能力[16]。所以，认知背景的视角对于企业理解和识别外部知识资产如何对其未来绩效产生影响极为必要。换言之，认知型社会资本有助于企业从网络中的合作伙伴识别有价值的知识，并准备有意识的策略进行获取。已有研究表明社会资本的认知维度与知识识别之间存在积极的关系。徐国军等人从组织内部视角入手，认为网络成员间的共同语言和共享编码对知识探索存在显著的正向影响效应[7]。叶竹馨和买忆媛[5]也从组织内部视角分析了企业家网络中共享语言和经验之间的关系，发现虽然共享经验有助于发现新的商机，共享语言不会影响知识识别，这种有争议的结论可能是因为研究中的焦点成员在网络中的认知局限。

本研究认为当网络成员对网络中的行为有类似的看法并且共享交换关系规则时，这种理解知识内容的能力将支撑其识别和访问网络中的知识。Inkpen和Tsang[17]认为，关于市场机制如何运作的共同愿景被认为是连接网络中成员的重要方面，因其可以帮助网络成员了解和理解他人的知识。这也是在组织间环境中获取外部资源的要求。共同愿景支撑对待交换资源潜在价值的看法。共同的文化影响了对知识有用程度的理解。因此，具有共同规则的网络中组织将更容易从其他网络成员获取相关知识[18]。

综上所述，如果结构型社会资本有助于认知型社会资本的发展，那么知识识别能力对于组织间网络成员共享共同规则、相似语言和文化原则的企业将更有效，即使其他企业具有相似水平的结构型社会资本。换言之，当企业具有更高水平的认知型社会资本时，更高水平的结构型社会资本的发展将促进企业识别更有价值的知识。有鉴于此，本研究提出如下假设：

H1：企业认知型社会资本对结构型社会资本与知识识别能力间的关系存在中介作用。

（三）关系型社会资本对结构型社会资本与外部知识获取的关系的中介作用

关系型社会资本是社会互动的结果，源于结构型社会资本。[19]结构型社会资本促进了信任的增加，有利于企业积累关系型社会资本。社会互动可以直接评估关系中各方的可靠性，因此，信任伴随着关系的发展而加深，并且可以根据环境和条件随着时间而发生改变，例如关系形式及其配置。在此情况下，信任取决于网络成员间的积极和反复的互动作用。当两家企业随着时间的推移而相互交流时，通过显性及隐性知识的交换，形成相互理解及信任。网络成员间的紧密联系有助于专业领域的互惠咨询，从而提高相互信任水平。

对于知识获取与关系型社会资本的关系学术界已有大量的有益探索。但是研究并未得到一致的结果，既存在积极的促进关系，也有消极的削弱作用。[20]组织间合作协议背景下信任所引发的企业层面知识获取并未达到其预先的设想，因为信任可能仅仅是知识获取的决定因素之一，其他诸如财务激励等因素并未得到充分的考量。尽管信任可以降低交易成本，但这并不意味着知识获取可以转化为新产品或提升效率。两种截然相反的结论主要在于研究情境的差异性，例如集群、互惠合作项目，或者仅考虑诸如企业与客户等某一种类型的关系。

无论如何，信任对于知识获取的影响以积极作用为主流，其中，以探索和学习为合作预期目标的高度复杂性的知识获取过程尤为突出，例如技术战略联盟。由于信任（即关系型社会资本），网络成员间的高度沟通成为可能。组织间网络中的信息传递也以合作伙伴间的信任为假定条件。所获取的知识越复杂，互动需求越高，企业之间知识转移所需要的信任水平就越高。[21]因此，信任成为维持组织间知识交换关系的重要无形资产。高水平的信任有助于重要网络成员完成知识交换，还通过减少了商业交易中正式合同和监督机制的必要性，将外部知识获取转变为有吸引力的选择。[22]信任也最小化了机会主义行为的动机。对网络缺乏足够信任的企业可能不愿意与其他网络成员分享知识，即使这些网络成员具有有价值的知识，因此，信任可以影响网络成员间的知识共享承诺水平。

有鉴于此，本研究认为从企业关系网络中获得高水平关系型社会资本将有利于知识获取，因为企业与其他网络成员间密切而频繁的连接。有效的知识获取不仅取决于构建网络，还取决于发展紧密的关系以获得足够水平的信任。因此，结构型社会资本对外部知识获取的影响将取决于企业从其外部关系中产生的信任程度。由此本研究提出如下假设：

H2：企业关系型社会资本对结构型社会资本与外部知识获取间的关系存在中介作用。

（四）知识识别能力与外部知识获取

知识管理相关研究针对外部知识获取的影响因素进行了细致的探索，但鲜有研究关注企业知识识别能力作为获取有价值的知识资产的基础。因为吸收能力构念包括识别和获取能力，即潜在吸收能力。从该角度来看，一旦企业识别出有价值的知识，知识获取将自动进行，事实上，这种假定很难发生。企业获取外部知识的强度和速度作为潜在吸收能力的关键要素，并非涉及与此类获取策略的设计和实施的相关方面。如果企业能够正确识别和评估符合公司运营和战略需求的外部知识，那么获得此类知识的高度具体和集中的获取策略的设计将更容易。网络中更甚，因为知识分散性以及关系松散[4]。知识管理相关研究对此并未进行深入的分析，尽管已有部分学者单独考虑识别能力，并隐含或明确作为外部知识获取的必要条件和基础。陈国权和刘薇也强调在考虑获取知识资产以评估其对组织绩效的影响之前，开发获取知识资产效用信息能力的重要性。也有学者关注有助于知识搜索和识别的特定工具对外部知识获取的影响效应。赵云辉等人讨论了“看门人”角色，负责搜索并与外部伙伴连接的个体或专业团队，识别新技术和环境信息，以便制定获取策略，指出“看门人”是为企业知识获取作出贡献的重要网络成员，因为“看门人”作为企业专业知识和信息的提供者和接收者间的桥接。[23]

如前所述，关于识别和获取能力的研究，大部分将其合并为同一构念。值得注意的是，Patterson和Ambrosini通过对英国38家生物技术企业的定性研究，发现企业在识别有价值的技术知识方面所做的具体努力与其后续知识获取和同化的水平之间存在正相关关系。认知型社会资本是另一个支持网络中企业构建知识识别能力的因素[5]，企业通过知识识别能力，提高从社会网络获取广泛的有价值知识的可能性。知识识别能力将使得企业能够在网络中搜寻到知识以及拥有或控制此类知识的企业，并评估这些知识的价值，从而为后续的获取策略制定与实施提供必要条件。因此，知识获取将取决于知识识别以及企业当前或未来的知识需求和网络成员共享或商业化知识的意愿。对于具有较高水平知识识别能力的企业而言，知识获取将更加有效，有鉴于此，本研究提出：

H3：企业知识识别能力与外部知识获取存在正相关关系。

三、研究设计

（一）数据收集与样本

本研究选取长三角、珠三角以及京津地区生物技术、信息技术以及新材料等高新技术企业进行实证分析，因為这些行业属于技术密集型行业，创新行为对外部知识获取依赖度较高。此外，三个行业的科技进步比较迅速，企业需要不断升级其知识库，通过组织间网络定期交换资源与知识。被试主要为企业内部高管或者比较熟悉企业情况的部门负责人。一方面通过高校EMBA课堂进行发放，共计发放124份问卷，回收124份问卷，剔除存在缺失值的21份，获得有效问卷103份。另外，通过同学、亲属等社会关系代为发放，共发放问卷341份，回收116份，剔除存在缺失值的27份，得到有效问卷89份。最后，通过电子邮件的方式发放问卷229份，回收73份，得到有效问卷54份。综上三种途径共获得有效问卷246份。

（二）变量测量

本研究共涉及结构型、认知型和关系型等三个类型的社会资本。其中，结构型社会资本依据Inkpen 和Tsang[17]的研究，选取并修订了4个题项，涉及企业与网络中其他企业的连接强度、频率和紧密程度。认知型社会资本使用Pe′rez-Luno等[24]开发的4个题项的量表，涉及共同价值观和假设等。关系型社会资本对Pe′rez-Luno等[24]的4题项量表进行了修订，从合作意愿和企业对新交易的高度承诺等方面进行测度。知识识别能力借鉴Jansen等人[25]的研究，形成了5个题项的量表，试图通过企业旨在识别有价值的知识的监控活动的相关性进行刻画。外部知识获取采用Fey和Birkinshaw[26]的知识获取研究中的5个题项。旨在通过以下两种方式来表示企业可能用于获取外部知识的不同选择：制定战略联盟或合作协议以及与其他公共或私人网络成员的合同安排。

依据Jansen 等[25]的观点，本研究考虑了企业规模（员工人数的自然对数）、企业年龄（从创立至今的自然对数），以及企业主要经营范围（生物技术、信息技术或新材料）作为控制变量。关于企业年龄，经营年限较长的企业可以从其积累的经验中获益并获得知识;企业规模方面，规模越大的组织可能具有更多的资源对外部知识获取和知识识别能力进行投资;最后，由于产业结构差异，生物技术、信息技术和新材料企业针对外部知识获取可能有不同的激励措施（例如技术许可、购并以及联盟）。

（三）共同方法偏差检验

由于所有的变量信息属于同一时间收集，且来自同一个被试，所以可能存在共同方法偏差。为了检验共同方法偏差本研究采用Harman 单因子方法将所有题项同时进行因子分析，共得到5个因子，总解释率为66.139%，未旋转时得到的第1个主成分的载荷量为22.703%，并未占到多数，充分说明本研究所回收的问卷调查数据共同方法偏差并不严重。另外，本研究在进行假设检验时，还计算了方差膨胀因子（VIF），各模型回归时得到的所有变量的VIF 值均小于10.000，说明多重共线性问题不严重。

四、实证分析与结果

（一）描述性统计分析与相关性检验

本研究采用Pearson 相关系数模型检验各变量之间的关系，结果见表1。由表1 可知，结构型社会资本与认知型社会资本（r=0.573，p<0.010）和关系型社会资本（r=0.515，p<0.010）均呈现正相关关系;认知型社会资本与知识识别能力（r=0.577，p<0.010）呈现正相关关系;外部知识获取与关系型社会资本（r=0.474，p<0.010）和知识识别能力（r=0.576，p<0.010）均呈正相关关系。H3得到初步验证。

（二）信度与效度检验

本研究采用Cronbach's α 系数衡量变量测量工具的信度，检验结果详见表2。社会资本（结构、关系、认知）、知识识别能力及外部知识获取的Cronbach's α信度系数分别为0.884、0.875以及0.897，其中社会资本的结构、认知与关系维度的信度系数为0.889、0.773和0.769，均大于0.700阈值;各个变量的聚合效度（CR）均高于0.700。内容效度方面，本研究所使用的量表均为国外成熟的量表，在正式调查开始之前通过小样本进行了必要的修正;另外本研究还通过验证性因子分析的方法对测量工具进行区分效度检验，结果详见表1。变量标准化因子载荷系数（λ）处于0.630～0.838之间，均大于0.500阈值;5个变量的平均方差提取（AVE）分别为0.572、0.525、0.516、0.505以及0.504，均大于0.500，其平方根均大于0.700，且大于变量间相关系数。所以本研究变量所用测量工具均具有良好的信度与效度。

（三）假设检验

本文采用AMOS23.0 作为分析工具， 通过构建一个竞争模型（即对两个实质性模型进行参数估计及显著性差异评价），来检测认知型社会资本和关系型社会资本的中介作用。首先构建直接影响模型（模型0，见图1）来验证结构型社会资本对知识识别能力和外部知识获取的直接影响。模型0的结果表明，当不存在认知型社会资本和关系型社会资本的中介作用时，结构型社会资本对知识识别能力（β=0.474，p<0.001）和外部知识获取（β=0.411，p<0.001）均存在显著的正向影响。然后构建中介变量模型（模型1， 见图2）来验证企业结构型社会资本、认知型社会资本和关系型社会资本与知识识别能力和外部知识获取之间的相互关系。模型的拟合结果如表3所示。在全模型的拟合度指标中，卡方值等于86.253，显著性概率值p=0.069，未达0.05显著水平，接受虚无假设，表示理论模型与实际数据可以契合。另外，从绝对拟合指数、增值拟合指数以及简约拟合指数这三个方面来评价该初始结构方程模型与实际数据的适配程度，所有指标均达到可接受标准，可见整体模型的适配度非常理想。因此，结构方程模型被确认为最终模型，可以用来检验相应的假设，其路径结果可以较为合理而有效地反映本研究中的“因果关系”。

根据最终的结构方程模型结果，从表3可以得出：（1）企业结构型社会资本对认知型社会资本（β=0.521，p<0.001）和关系型社会资本（β=0.476，p<0.001）存在显著的正向影响;（2）企业结构型社会资本对知识识别能力（β=0.513，p<0.001）和外部知识获取（β=0.425，p<0.001）均存在显著的正向影响;（3）企业认知型社会资本对知识识别能力（β=0.374，p<0.001）和关系型社会资本对外部知识获取（β=0.366，p<0.001）存在显著的正向影响;（4）知识识别能力对外部知识获取存在直接显著的正向影响（β=0.408，p<0.001），假设3 获得支持。

比较模型0和模型1，我们发现企业结构型社会资本对知识识别能力和外部知识获取不仅存在直接的正向影响（直接影响效应分别为0.513和0.425），而且可以分别通过认知型社会资本和关系型社会资本对知识识别能力和外部知识获取产生间接的正向影响（间接影响效应分别为0.521×0.374=0.195和0.476×0.366=0.174）。因此，认知型社会资本在结构型社会资本和知识识别能力之间起到不完全中介作用，假设1得到支持;关系型社会资本在结构型社会资本和外部知识获取之间起到不完全中介作用，假设2得到支持。

最后，关于控制变量，可以看出企业规模与年限对外部知識获取具有显著影响，而企业所属行业不会产生任何显著影响。其中，企业规模影响效应为正向作用（β=0.141，p<0.010），企业年限影响效应为负向（β=-0.105，p<0.050）。企业年限方面，结果说明年轻的企业外部知识获取显著多于年限较长的企业，因为年轻的企业相较于年限较长的企业知识基础比较薄弱，需要通过外部获取来补充现有技术、专业知识和诀窍。关于企业规模方面，结果表明样本中规模较大的企业能够比小规模企业获得更多的知识，因为较大规模的企业可能有更加充裕的预算以及合理组织结构，能够支撑其通过发展战略联盟和其他合作协议等更加广泛的获取外部知识。

（四）稳健性检验

本研究采用Baron 和Kenny[27]提出的中介效应检验模型方法来替代结构方程模型，利用SPSS23.0先分别做结构型社会资本对知识识别能力和外部知识获取的回归分析，然后进行认知型社会资本对知识识别能力和关系型社会资本对外部知识获取的回归分析，最后分别将结构型社会资本和知识识别能力及外部知识获取一起放入回归模型进行分析，并比较三类模型中回归系数的显著性以及大小来判断是否存在中介效应。检验结果如表4所示。模型1-模型3的检验结果均达到显著性水平，比较模型1和模型3和模型2的相关系数，可以看出加入认知型社会资本这一中介变量之后的模型解释力度明显提高。而加入认知型社会资本之后结构型社会资本对知识识别能力的回归系数减少了0.225，因此可以说明认知型社会资本在结构型社会资本与知识识别能力之间发挥着部分中介作用。同理，比较模型4和模型6和模型5的相关系数，可以看出加入关系型社会资本这一中介变量之后的模型解释力度明显提高。而加入关系型社会资本之后结构型社会资本对外部知识获取的回归系数减少了0.147，因此可以说明关系型社会资本在结构型社会资本与外部知识获取之间发挥着部分中介作用。利用中介效应模型的检验结果与结构方程模型结果高度一致，说明研究结果具有较好的稳健性。

五、结论与启示

本研究基于我国高新技术企业的社会资本、知识识别能力与外部知识获取之间的关系。通过构建社会资本的结构、认知和关系等三个维度间的相互作用模型，探索知识识别能力和外部知识获取的重要前置变量。

首先，本文从结构型社会资本对企业识别和获取外部有价值的知识存在显著影响的观点出发，采用实证检验方法验证了认知型社会资本对结构型社会资本与知识识别能力间关系的中介作用。以往研究多将结构型社会资本直接视为外部知识获取的影响因素，但是却存在不同甚至相悖的结论，特别是对于复杂的隐性知识。因此，高水平的结构型社会资本将有利于企业通过认知型社会资本有效地识别和评价外部知识源，社会资本认知维度将通过促进改善企业网络中的知识识别和评价来推动结构型社会资本对外部知识获取的影响。换言之，结构型社会资本是提高企业外部知识识别能力的必要条件。

其次，关系型社会资本对结构型社会资本与外部知识获取间存在部分中介作用。结果表明企业外部信任有助于通过结构型社会资本提高知识获取的机会。虽然结构型社会资本对外部知识获取也存在显著的直接影响，但是将信任作为中介来解释知识获取的总影响效应将更高。企业在外部伙伴关系中建立信任对于充分利用外部知识获取过程的强大网络连接极其重要，尽管信任似乎并非企业在知识获取方面从结构型社会资本中获益的必要条件。这一论点可以从本研究所选取的行业特殊性得到解释，高新技术行业因环境高度不确定性，多以严格的财务要求、行业监管以及知识保护为特点。因此，签订合作协议成为获取外部知识的重要方式，无论企业是否采用联盟或者直接采购的方式。

最后，本研究还发现外部知识获取对于具有高水平知识识别能力的企业将更有效。对于企业而言，当具有卓越的识别和评估来自网络的有价值的技术、诀窍以及其他知识资产的能力，知识获取将更加聚焦和精准。此外，通过所拥有的卓越的识别能力，企业能够比其他竞争者更好地设计获取此类知识的策略。这意味著企业应该致力于开发知识识别能力，特别是针对处于动态竞争环境的企业，例如高新技术企业等。

本研究结果对高科技行业的企业经理人有较好的实践指导意义。管理者需要理解组织间社会资本的良性管理有助于企业开发识别和获取独特和复杂知识相关的动态能力。最终重新配置和调整资源以应对环境变化。此外，还需要与外部合作伙伴建立有凝聚力的联系，形成共同价值观，以提高自身知识识别能力。进一步可通过需要，选择最佳的知识获取方式（例如联盟、采购或合作协议）。本研究结果还强调了有价值的知识识别作为吸收过程的第一个阶段的重要性。实践方面，企业可以通过开发比其他竞争对手更大程度的识别和评估其网络合作伙伴知识价值的能力，选择最佳的知识获取策略，实现优化知识获取过程，提高知识获取数量与质量。

参考文献：

[1]伍勇， 魏泽龙. 知识探索，资源整合方式与突破性创新[J]. 科研管理， 2017（12）：11～19.

[2]李晓丹，刘向阳，刘洋.国际研发联盟中依赖关系、技术知识获取与产品创新[J].科学学研究，2018（9）：1632～1641.

[3]阎海峰， 程鹏. 吸收能力研究评述[J]. 管理评论， 2009（8）：95～103.

[4]王淑敏， 王涛. 积累社会资本何时能提升企业自主创新能力——一项追踪研究[J]. 南开管理评论， 2017（5）：131～143.

[5]叶竹馨，买忆媛.探索式即兴与开发式即兴：双元性视角的创业企业即兴行为研究[J].南开管理评论，2018（4）：15～25.

[6]Ghoshal S， Tsai W. Social capital and value creation： the role of intrafirm networks[J]. The Academy of Management Journal， 1998， 41（4）：464～476.

[7]徐国军，杨建君，孙庆刚.联结强度、组织学习与知识转移效果[J].科研管理，2018（7）：97～105.

[8]王文华，张卓，蔡瑞林.开放式创新组织间协同管理影响知识协同效应研究[J].研究与发展管理，2018（5）：38～48.

[9]陈岩，张红霞，王琦.知识资源对企业创新影响的实证研究[J].科研管理，2018（11）：61～68.

[10]Tidd J， Trewhella M J. Organizational and technological antecedents for knowledge acquisition and learning[J]. R & D Management， 2010， 27（4）：359～375.

[11]裴旭东，黄聿舟，李随成.资源识取行为对技术差异化能力的影响[J].科学学研究，2018（5）：893～900，921.

[12]杨震宁，白春叶.跨国技术战略联盟的信任、冲突与联盟稳定[J].科研管理，2018（7）：34～42.

[13]韩炜，邓渝.联盟组合的研究述评与展望：联盟组合的交互、动态与影响效应[J].管理评论，2018（10）：169～183.

[14]Liao J， Welsch H. Roles of social capital in venture creation： key dimensions and research implications [J]. Journal of Small Business Management， 2010， 43（4）：345～362.

[15]Meyer J W， Rowan B. Institutionalized organizations： formal structure as myth and ceremony[J]. American Journal of Sociology， 1977， 83（2）：340～363.

[16]吳建祖， 肖书锋. 创新注意力转移、研发投入跳跃与企业绩效——来自中国A股上市公司的经验证据[J]. 南开管理评论， 2016（2）：182～192.

[17]Inkpen A C， Tsang E W K. Social capital， networks， and knowledge transfer[J]. The Academy of Management Review， 2005， 30（1）：146～165.

[18]林筠， 韩鑫， 张敏. 结合型与桥接型社会资本对双元创新的影响[J]. 科学学研究， 2017（10）：1557～1566.

[19]王淑敏， 王涛. 积累社会资本何时能提升企业自主创新能力——一项追踪研究[J]. 南开管理评论， 2017（5）：131～143.

[20]舒成利，胡一飞，江旭.战略联盟中的双元学习、知识获取与创新绩效[J].研究与发展管理，2015（6）：97～106.

[21]孙骞， 欧光军. 双重网络嵌入与企业创新绩效——基于吸收能力的机制研究[J]. 科研管理， 2018（5）：67～76.

[22]李丹，杨建君.关系状态、信任、创新模式与合作创新绩效[J].科研管理，2018，39（6）：103～111.

[23]赵云辉，李亚慧，郭毅.社会网络结构对跨国公司知识转移的影响研究——看门人角色的中介作用[J].中国软科学，2018（5）：147～159.

[24]Pérez-Luno A， Cabello-Medina C， Carmona-Lavado A， Cuevas-Rodríguez G. How social capital and knowledge affect innovation[J]. Journal of Business Research， 2011， 64（12）：0～1376.

[25]Jansen J J P， Bosch F A J V D， Volberda H W. Managing potential and realized absorptive capacity： how do organizational antecedents matter？[J]. Academy of Management Journal， 2005， 48（6）：999～1015.

[26]Fey C， Birkinshaw J. External sources of knowledge， governance mode， and R&D performance[J]. Journal of Management， 2005， 31（4）：597～621.

[27]Baron R M， Kenny D A. The moderator-mediator variable distinction in social psychological research： conceptual， strategic， and statistical considerations[J]. Journal of Personality and Social Psychology， 1986， 51（6）： 1173～1182.

[28]陈衍泰，夏敏，李欠强，等.创新生态系统研究：定性评价、中国情境与理论方向[J].研究与发展管理，2018（4）：37～53.