徐莎 孟迪云

基金项目：2019年度湖南省社会科学成果评审委员会课题成果（XSP19YBZ139）;2020年度湖南省职业院校教育教学改革研究项目（ZJGB2020238）;2020年度湖南省教育科学“十三五”规划课题（ND207879）;2019年度湖南省职业院校教育教学改革研究项目（ZJGB2019073）

摘 要：如何实现商业模式创新是企业生存和发展的重要议题。本文基于全国214家企业的样本数据运用多元线性回归进行实证检验，研究发现：（1） 网络密度、网络中心性均对商业模式创新有显著的正向影响作用;（2） 信息共享程度越高，网络密度、网络中心性与商业模式创新的正向关系越显著。

关键词：网络密度;网络中心性;信息共享;商业模式创新

一、引言

盡管通过构建网络关系企业可以获取互补性资源优势，进而提升创新绩效已得到普遍认同，但研究结论仍却存在较大分歧。部分研究认为，网络嵌入性能显著促进企业创新;也有研究指出，如果企业陷入过度关系嵌入，网络构建反而不利于其创新实现。面对研究悖论，学者们逐渐注意到网络嵌入性对企业创新的影响是高度依赖于情境的，并引入环境动态性、创新类型、产业类型等权变因素加以阐释，却忽略了对于企业网络本身关系嵌入与结构嵌入的匹配性研究。

不同的网络结构表征企业获取新颖性和多样性的潜在性资源的机会不同，而甄别、理解和处理这些网络资源受到网络关系的调节，尤其是信息共享型关系的建立是网络资源效应发挥的重要情境因素，然而鲜有研究考虑两者交互作用下对企业创新绩效的影响，实证研究更是匮乏。基于上述分析，本研究将结构嵌入性与关系嵌入性纳入到同一分析框架，引入信息共享作为调节变量，系统深入阐释网络嵌入性对商业模式创新形成机理及其影响。

二、理论背景与研究假设

1.结构嵌入性与商业模式创新的关系

结构性嵌入性主要表征企业构建的网络结构特征，聚焦于企业在网络中所处位置，其改变相对比较缓慢，多被视为一种静态视角，一般选取网络密度和网络中心性进行刻画。

网络密度是指企业所有网络连接中直接连接的占比数，用于刻画出网络结构的疏密程度。学术界认为构建稠密的网络至少具备三方面优势：促进成员间价值性资源流通、提升信息共享以及声誉效应带来的监督成本的降低，因而有助于企业创新。部分学者则认为，稠密的网络结构限制了企业获取外部资源信息的开放性，易导致企业获取冗余性资源信息，而稀疏的网络更有助于异质性资源获取，从而提升企业创新绩效。然而后续研究指出，虽然稀疏的网络结构才能带来异质性资源，但由于网络成员间信任的缺乏，难以实现深度的资源共享和合作，因此其机会性和价值性难以具有持续性。因此，实现商业模式创新还是取决于稠密网络带来的正向效应，本研究也倾向于此观点。

学术界普遍认同占据网络中心位置有助于提升创新绩效。首先，占据网络中心位置表征出企业获取潜在关键资源的能力;其次，相比于其他成员，处于中心位置的企业，在信息获取时间上更早;最后，处于中心位置往往意味企业具有较高的声誉和地位，故更有可能获得新知识机会和互补性资源，进而提升商业模式创新。因此，本文提出以下假设：

H1结构嵌入性对商业模式创新有显著的正向影响。

H1-1网络密度对商业模式创新有显著的正向影响。

H1-2网络中心性对商业模式创新有显著的正向影响。

2.信息共享对结构嵌入性与商业模式创新的调节作用

关系嵌入性是指合作成员基于信任互惠的基础构建的信息共享关系，在一定程度上反映出成员间信息共享程度，其改变相对频繁，多被视为一种动态视角。信息共享包括组织间显性知识和隐性知识的传递共享，显性知识通过市场交易容易获取，而隐性知识由于粘滞性、默会性和难以模仿性构建出一种信息优势壁垒。企业在推动商业模式创新的过程中，高信息共享关系促使双方尽可能提供所需的价值性信息，有利于企业从跨组织边界整合技术、发明、创意、知识等，提炼出顾客新的价值需求实现企业价值增值，进而加深了成员间的信任感和协作关系。因此，信息共享关系是分析关系嵌入性的关键。

首先，企业间信息共享有利于正向调节网络密度与商业模式创新间的关系。第一，高信息共享程度能加快资源信息在稠密网络结构中流动，有效提升创新决策的效率;第二，高信息共享关系加深了企业间的联系和依赖，更有利于发挥稠密网络中企业间学习经验的交流和互动，从而获取商业模式创新所需的知识尤其是隐性知识共享。Von-Hippe指出，某些跨部门的非正式的联系和互动有利于隐性知识的传递，组织通过直接互动交流，容易使得合作双方领悟出更多关于管理、市场、技术等隐性知识，但这种知识和信息的共享很难一蹴而就，需要双方长时间稳定地深入交流，建立起稳定紧密的网络关系。

其次，企业间高度信息共享关系的建立，有助于促进网络中心性效应的发挥，从而实现商业模式创新。这是因为，作为一种新型创新形态，商业模式创新需要打破组织边界集合网络上所有生产要素，使用不同的知识和技术，而高信息共享有效提升对于互补性价值资源重组的优化能力。因此，基于上述分析，本文提出以下假设：

H2 信息共享对结构嵌入性与商业模式创新关系有正向调节作用。

H2-1信息共享对网络密度与商业模式创新关系有正向调节作用。

H2-3信息共享对网络中心性与商业模式创新关系有正向调节作用。

基于上述理论分析和研究假设，本研究的概念模型构建如下：

本研究的基本概念模型图

三、研究设计

1.样本选择与数据收集

本问卷内容多为涉及企业运营情况及战略管理层面的内容，只有比较熟悉企业整体运营情况的中高层管理者才能做出准确作答，因此限定问卷填写者必须是工作两年以上的中高层管理者。本研究主要采用以下三种渠道发放问卷：通过中国连锁经营协会帮助发放回收问卷、委托朋友发放和委托专业市场调研公司问卷星发放回收问卷。本次问卷共发放379份，回收有效样本214份，有效回收率为57.8%。其中，用于小样本预测的数据集50份，用于大样本检验的数据集为164份。

2.变量测度

由于研究中涉及的变量难以客观测量，因此选用5点Liket量表进行测度，5代表非常同意，4代表同意，3代表一般，2代表不同意，1代表非常不同意。各变量测度如下：

自变量：网络密度借鉴Burt等学者研究，使用与顾客、供应商、竞争者、科研机构、政府机构、金融机构和中介机构等联系的频繁程度进行测度，共7个题项;网络中心性借鉴Giuliani&Bell等量表，从网络成员间联系建设需经过本公司、利用网络新知识解决问题、网络内知识流动性和网络成员间联系稳固性等角度设计了共4个题项;因变量：商业模式创新。借鉴Zott 和 Amit对新颖型商业模式设计测度，共采用9个题项进行测度;调节变量：信息共享。借鉴McEvily等学者研究，从信息交换内容、主动提醒存在问题、提供对方所需信息、分享未来发展计划等视角设计了4个题项;控制变量。本研究选取产业类型、企业性质、规模和年龄等作为控制变量。

四、实证分析

1.信度和效度分析

首先，选择SPSS13.0进行探索性因子分析。由结果可知，所有变量的KMO>0.7，且Bartlett统计值显著异于0要求，可以做进一步因子分析;根据特征根大于1，最大因子载荷大于0.5的要求，提取变量因子。结果发现，修正后各变量均能根据预期归入到某一因子，且各因子载荷均大于0.5，累计解释变差率最低为57.813%。因此，新量表具有良好的内部一致性。

其次，使用LISREL8.80软件进行验证性因子分析，结果汇总如表1所示。所有模型均达到χ2/df <5;NFI>0.8;NNFI>0.9;CFI>0.9;IFI>0.9;GFI>0.8;RMSEA<0.1的可接受标准。但相比而言，本研究采用的四因子模型拟合效果显著地优于其他模型，因此模型中4个变量确实对不同概念的测量存在显著的区分。

2.多元回归分析

利用SPSS13.0进行相关分析，结果显示各变量的Pearson系数值均在属于0.2～0.7合理區间，且存在着显著的关系，适合做进一步回归分析。

参考多数研究方法，本研究对信息共享调节效应的检验，采用将交互项逐个放入主效应进行回归的做法，回归结果如表2所示。

模型2用于检验网络密度、网络中心性与商业模式创新间关系。实证结果发现两者与商业模式创新存在显著正向关系（β=0.266，p<0.001;β=0.502，p<0.001），因此H1，H1-1，H1-2通过检验。

模型4、模型5用于检验信息共享与网络密度、网络中心性的交互效应。其中模型4在模型3基础上加入了网络密度与信息共享的交互项，模型的解释力显著性提高（ΔR2=0.013，p<0.5），结果表明信息共享程度越高，网络密度与商业模式创新之间的正向关系越显著（β=0.132，p<0.05），H2-1得到支持;模型5在模型3的基础上加入了网络中心性与信息共享的交互项，模型的解释力显著性提高（ΔR2=0.017，p<0.05），即信息共享程度越高，网络中心性与商业模式创新之间的正向关系越显著（β=0.14，p<0.05），H2-2得到支持。因此，H2通过检验。这意味着信息共享程度越高，网络密度、网络中心性与商业模式创新的正向关系越显著。

五、研究结论

本研究引入信息共享作为调节变量，探讨了网络密度、网络中心性对商业模式创新的作用机制，并利用164家中国企业大样本数据进行实证检验，得到以下结论和启示。

1.网络密度和网络中心性均与商业模式创新有显著的正向关系

首先，本研究结果表明企业网间高密度网络与创新绩效间正相关，其研究结果再次验证了中国情境下稠密网络结果正向效应存在性。其次，本研究发现网络中心性，意味着企业更容易获得资源协调和谈判能力，从而实现战略控制、推荐优势和更多决策机会。因此，为推动商业模式创新，企业需重视对稠密网络结构的构建，并积极接近网络中心位置，提升获取价值性资源信息的可能性。

2.信息共享程度越高，网络密度、网络中心性与商业模式创新的正向关系越显著

一方面，企业越是在具有较完善的信息共享机制的网络中，越应该重视构建稠密网络和成为网络核心成员，以此实现结构嵌入性与关系嵌入性动态平衡;另一方面，由于相比网络密度、网络中心性等结构性属性，网络关系的改变更为频繁，因此对于处于不同网络结构内的企业来说，积极构建信息共享关系仍是一个明智的选择，有利于增强基于网络位置的信息优势。

参考文献：

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作者简介：徐莎（1986- ），女，汉族，湖南益阳人，硕士，湖南科技职业学院，讲师，研究方向：创新创业管理;孟迪云（1972- ），女，汉族，湖南益阳人，博士，湖南科技职业学院，商学院院长，教授，研究方向：商业模式创新