知识获取与知识消化对创新绩效的影响研究

知识获取与知识消化对创新绩效的影响研究

作者:汤超颖; 叶琳娜; 王菲; 周寄中

来源:科学学研究期刊 Studies in Science of Science

第 33 卷    第 4 期
2015 年 4 月
Vol. 33 No. 4 Apr.   2015
文章编号: 1003  - 2053( 2015) 04  - 0561  - 06
知识获取与知识消化对创新绩效的影响研究
汤超颖1 ,叶琳娜1 ,王     菲2 ,周寄中1
(  1.   中国科学院大学管理学院,北京   100190;     2.   中国科学院北京分院,北京   100190)
摘 要: 关于外部知识获取强度对创造和创新绩效的影响,在以往研究中得到了不同的结论。其中重要的原 因可能是忽略了个体认知能力的调节作用。创造性认知理论和建构主义学习理论均认为个体的认知能力影 响知识对创造力的关系,但这方面的实证研究还没有得到开展。本文旨在探究知识消化能力在与外部知识 获取强度和研发人员创新绩效之间的作用。通过对来自七个研发单位 207 位研发人员的配对数据分析发现: 外部知识获取强度对创新绩效没有直接作用,知识消化能力对创新绩效有显著正向作用,而且外部知识获取 强度对创新绩效的影响受知识消化能力的调节。最后,本文对研发管理提出了相关建议。
关键词: 外部知识获取; 知识消化能力; 创新绩效

中图分类号: C939                         文献标识码: A
DOI:10.16192/j.cnki.1003-2053.2015.04.010
研发工作追求创造与创新。在“开放式创新” 模式下,外部知识获取成为一项重要的创造与创新 管理任务[1][2]。有些学者认为外部知识获  取  可  以 促进创造力和工作绩效[3       -    5],因为它带来了有利于 创新的异质知识和资源。通常用沟通、接触与合作 频率,或与嵌入其中的咨询网络中的其他行动者的 联结强度等来代表主体对外部知识获取的强度。其 中,Gonzalez - Brambila 等人发现研发人员与合著伙 伴的合作频率对于产出质量有显著的正向影响[5]。 但是,外部知识获取强度对创新绩效的影响还没有 得到一致 的 结 论[6][7]。其 中,Perry  -  Smith  发 现 研 发人员与实验室外的知识源的联结对其创造力有正 向作用[4];   McFadyen   等人发现研发人员与单个合著 者的联结 强 度 与 文 章的影响力呈倒   U   型 关 系[6]; Zhou       等人发现在员工的咨询网络中,与各知识源的 弱联结数量和创造力存在倒   U    型关系[7]。
学者们在解释外部知识获取与创造创新关系 时,忽略了知识获取主体的认知与学习能力这一内 在特征因素[8]。威斯博格[9]   提出创造力是认知的 产物。外部知识源的联结对主体创新工作的影响, 其前提条件是主体对联结所带来的外部知识具有消
化能力。知识消化是指分析、解释、理解从外部渠道 获取的信息的过程[10],而知识消化能力指个体理解 所获取的外部知识的能力。外部知识对个体创新绩 效的影响很可能受到个体认知层面的知识消化能力 的调节。知识是人类认知属性的一部分,个体的认 知特征在知识生产中发挥重要作用。创造性认知理 论和建构主义学习理论均发现个体对外部知识的使 用,受其内在认知与学习能力影响[11][12]。然而,当 前多数研究仅仅将知识获取主体视为被动传输信息 和知识 的、无所作为的认知空洞 ( cognitively hol- low) ,主体间的差异被 当作控制变量或者被忽 视[13]。在分析外部知识源联结强度对创造性绩效 的作用时,知识消化能力的影响作用是不可忽视的。 本研究将实证分析研发人员知识消化能力对外部知 识源联结强度和创新绩效关系的调节作用。
1     文献综述与研究假设
1. 1   外部知识源与个体创新绩效
研发工作要求创造与创新。随着专业分工细 化、科学问题复杂和科学技术的日新月异,研发人员
收稿日期: 2014  - 05  - 30; 修回日期: 2014  - 07  - 15
基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 71173214; 71273256)
作者简介:  汤超颖(   1970    -   )    ,女,浙江临海人,副教授,博士,研究方向为研发管理、创造力管理、知识管理与团队管理。E  - mail:  tcy@ucas. ac. cn。
叶琳娜(     1990       -     )      ,女,江西上饶人,硕士研究生,研究方向为创新管理与组织行为。 王            菲(   1982   -   )   ,女,北京人,硕士研究生,研究方向为管理科学与工程。       周寄中(    1945      -    )     ,男,重庆人,教授,硕士,研究方向为技术创新管理。
需要不断地获取来自多渠道的外部知识,进行知识 更新和补充。外部知识已经成为研发创造力的一个 重要影响因素[2]。
外部知识获取需要与外部知识源进行沟通与接 触。外部知识获取的强度指对各种外部信息源或信 息渠道的接触程度[14]。有关研究发现与外部知识 源的联 结 对 研 发 人员的创新绩效有显著影 响[4]。 研发人员的外部知识源包括上下游企业、高校、研发 机构等知 识 主 体[14],也 包 括 同 事、客 户 和 亲 友[4]。 外部知识源的联结强度意味更好的合作和互惠,可 以使个体接触到新领域、新视角,这些新知识、新想 法会拓宽个体考虑问题的思路[7],及时获取真实信 息和最新信息,有助于复杂和隐性知识的转移,因而 对创造力具有积极的作用[15]。在对合著网络的研 究中,Gonzalez - Brambila 等[5]发现研发人员与合著 伙伴的联结强度对于产出质量有显著的正向影响。
但是,接触的强度不一定必然有助于个体的创 造创新。刊登在  AMJ  上的一项研究发现科学家与 外界的联结强度不能预测其创新绩效[16]。其原因 是接触强度可能导致科学家陷入已有的网络中[17], 得不到 新 知 识[18][19],陷 入“认 知 锁 定 ”( cognitive lock - in) [20]与“关系惯性”( relational inertia) [17]的 困境。McFadyen 等[6]发现研发人员与单个合著者 的联结强度与知识创造( 文章的影响力)  呈倒 U  型 关系。另一项相关研究是,Zhou 等[7]发现与外部知 识源保持弱接触的数量与创造力存在倒  U  型关系。 其理由是人的时间和精力是有限的,太多的弱联结 令交流简短而肤浅,无法得到有用信息,并且建立和 维持大量的弱联结会占用个体认知资源,分散个体 的注意力,不利于个体得出新想法。
本文认为,外部知识获取的强度与创造创新的 关系,除了受以上因素影响外,还存在一个重要的因 素,即个体的知识消化能力。
1. 2 知识消化能力对外部知识源联结强度和个体 创新绩效的影响
外部知识作用于个体的知识创造,离不开个体 的创造性认知。创造过程离不开认知能力,即提取 工作记忆、对知识进行分解、组合等加工,并产生新 知识的能力[11]。研发人员的认知能力对于其创造 性地解决科学问题至关重要。由于科学研究是一种 基于问题解决的复杂学习过程[21],研发人员的认知 能力与持续学习有紧密关系。学习是一个复杂的内 部心理加工或认知操作活动,它可以促成或改变认
知结构。新知识的创造并非是对外部刺激的简单反 应。对学生的学习行为研究发现,学生的学习过程 是将新知识纳入到原有认知结构从而形成新的认知 结构的过程,即同化现象。因此,学习者在学习中能 否获得新知识,主要取决于其认知结构中是否已具 备了相关概 念 ( 即 同 化 点) [12][22][23]。建 构 主 义 学 习理论认为学习的本质是知识的主动建构过程,个 体对新知识的理解,以自有经验和知识为基础,通过 新旧知识与经验之间的反复双向的作用,形成和调 整自己的经验结构[12]。这种双向的相互作用具体 表现为皮亚杰[24]提出的“消化( assimilation) ”和“转 化(  transformation)  ”的交替。消化指新想法新知识 契合学习者现存的认知结构,只需稍作修改即可适 应并融入学习者现存的认知结构中。而转化为当新 情景或想法无法适应现存的知识结构时,需要通过 调整认知结构来接纳无法消化的想法或情景。也有 学者将“消化”和“转化”理解为“同化”和“顺应”。 Caillies 和 Denhiere 的系列实验研究证明,个体既有 的知识体系,影响其对新信息的理解与提取[25]。研 发人员创造过程是基于问题解决的学习过程,是在 现有知识基础上的加工过程,知识创新需要认知与 学习能力。
在研发人员的认知能力中,与创新绩效密切相
关的能力包括对研究领域的发展趋势、新项目机会 和本行业不断变化的市场需求等有用信息的识别能 力[10][26]。它们将有助于知识创新的过程,同时,也 将影响对外部知识的分析、解释和理解,即知识消 化[10]。外部知识源的强联结所带来的新知识与新 信息,需要经过有效的分析、解释和理解,转化为新 的知识。因此,个体在知识消化能力上的差异性,影 响其与外部知识源的联结强度对创新绩效的作用。 也就是说,当研发人员具有高知识消化能力时,与外 部知识源的联结强度有助于研发人员创新绩效。当 研发人员的知识消化能力低时,外部知识源的联结 强度对研发人员创新绩效存在消极影响。接下来, 我们将对以上假定进行实证检验。
2     研究方
本研究采取现场回收问卷的方式,对   7     个研究 机构进行随机抽样调查。去除不符合要求的问卷 后,得到 有 效 样 本 207  份,问 卷 有 效 率 为 80.  1% 。 样本中 80. 2% 为男性; 68. 5% 为 26 - 40 岁年龄段;
66.  6% 为硕士和博士;  48.  3%  为助理研究员和副研 究员; 64. 2% 的工作年限为 1  - 5  年。
外部知识源来源于《奥斯陆手册》( 2005) ,包括 3 大类( 外部市场、公共机构、综合信息) 19  小类①。 要求答题者根据其在每类知识源中获取知识的频繁 程度( 0 = 从不,4 = 频繁) 进行打分。得分的平均值 代表答题者与外部知识源的联结强度。知识消化能 力的量表采自 Jansen 等人[27] 的研究。用回译方法 形成中文题项,包括 3  道,“我能很快识别研究领域 的发展新趋势”、“我能很快意识到新项目机会”、 “我能够很快分析和理解本行业不断变化的市场需
创新绩效的打分来自直接主管与员工自身,外部知 识源接触与知识消化能力是员工自评。本研究中变 量的内部一致性系数都在 0. 7 以上,测量具有较高 的信度。
3     数据分析
为了避免样本特征带来的分析差异,我们首先 采用独立样本 t 检验和单因素方差分析,对不同类 型研究人员的外部知识源的联结强度以及知识消化 能力两个变量进行比较分析。仅发现男性自评的知求”。个体创新绩效量表来自 Madjar 等 人[28] 和
识消化能力要显著高于女性 (  M男性
= 3. 60,M女性   =
Wasko 等人[29],具体包括 “经常提出独特的有创造
力的想法”、“能提出有突破性的新方法”、“善于利 用已有的知识或技术开发新产品”、“所完成的工作 质量很高”等 12 个题项。
知识消化能力、个体创新绩效均采用 Likert  五 点量表打分,1  表示从非常不同意,5  表示非常同意。
3. 30,t  = 2. 55,p  < 0.  05 )  ,不存在职称、教育背景和
年龄的组间差异。表 1 列出了研究中各变量的平均 数、标准差、内部一致性系数和相关系数。可以看 出,与外部知识源的联结强度和知识消化能力、知识 消化能力与创新绩效之间存在显著相关性。
表 1 相关矩阵
均值 标准差 1 2 3
1.         外部知识网络联结强度2.     知识消化能力 2. 89
3. 54
. 63
. 69
( . 89)
. 33 **
( . 75)
3.   创新绩效 3. 91 . 48 . 10 .    41** ( . 92)

注:  ** ,p  < 0. 01;  *     ,p  < 0. 05(  下同)  ; 括号内为各变量的内部一致性系数。

为了验证量表的结构效度,对变量进行了验证 性因子分析( 表 2) 。单因素模型中,将与外部知识 源的联结强度、知识消化能力、创新绩效作为一个变 量进入模型; 双因素模型中,将与外部知识源的联结 强度以及知识消化能力作为一个变量,创新绩效作 为另一个变量进入模型;   三因素模型即假设的理论

模型,与外部知识源的联结强度、知识消化能力以及 创新绩效分别作为单独的变量进入模型。单因素模 型与双因素模型的拟合效果均不理想。三因素模型 的 RMSEA 和 RMR 值分别为 0. 05 和 0. 03; 同 时, GFI、NFI、RFI、IFI、TLI、CFI      等指标均大于    0.     9。因 此,本次研究的数据有比较好的结构效度。

表 2     结构效度拟合

χ2 df                χ2 / df         RMSEA           RMR             GFI                 NFI                RFI                IFI                TLI                    CFI
单因素 243. 95 34 7. 18 0. 17 0. 07 0. 79 0. 73 0. 64 0. 76 0. 68 0. 76
双因素 187. 34 33 5. 68 0. 15 0. 06 0. 83 0. 79 0. 72 0. 82 0. 76 0. 82
三因素 46. 81 31 1. 51 0. 05 0. 03 0. 96 0. 95 0. 93 0. 98 0. 97 0. 98

① 外部市场类知识源: 用户或分销商( 产业链下游) ; 设备、原材料元件供应商( 产业链上游) ; 学科内竞争对手; 学科内合作企业; 学科内 其他企业; 商业实验室 / 专门从事研发的企业; 风险投资公司 / 新兴企业; 公共机构类知识源: 大学或者其他高等教育机构; 政府各部门; 公共研 究院( 科研院所、设计院等) ; 公共创新服务机构( 生产力促进中心、孵化器、科技园区、技术转移中心等) ; 综合信息类知识源: 专利信息; 专业论 坛、学术会议、著作及期刊; 交易会、博览会; 行业协会、工会; 其他协会或组织; 非正式关系网络( 俱乐部、私交圈子) ; 标准或标准化组织( 技术 标准等) ; 公共规章条例( 环境、安全规范与要求) 。

然 后,我们进行回归分 析。采 取“全 部 进 入” 法,分三步将控制变量及自变量引入回归方程中。 第一步,将创新绩效作为因变量,引入性别、学历、职 称变量作为控制变量。第二步,在第一步的基础上 引入与外部知识源的联结强度、知识消化能力。第 三步,加入联结强度与知识消化能力的交互项。回 归结果见表 3。

其中,第二步回归方程显示外部知识源的联结

强度对创新绩效没有显著影响; 而知识消化能力对 创新绩效有显著影响( β = 0. 41,p < 0. 001) 。第三 步回归方程显著,交互项的回归系数为(   β   =  0.   13,p

< 0. 05) ,而且与外部知识源的联结强度、知识消化 能力、交互项的 VIF 值分别为 1. 14、1. 17、1. 03,回 归模型中的共线性系数较低。因此,知识消化能力 对外部知识源和创新绩效的关系起调节作用,假设 成立。

表 3     回归分析

创新绩效

第一步                                        第二步                                                     第三步

第一步                                            性别                                             - 0. 07                                        0. 00                                                       0. 01

学历                                              0. 14                                            0. 11                                                     0. 11

职称                                             - 0. 04                                         - 0. 07                                           -0.08

第二步                             外部知识源联结强度                                                                                        - 0. 05                                        - 0. 06

知识消化能力                                                                                        0. 41 ***                                                                                                                                                                     0. 41 ***

第三步                                          交互项                                                     0. 13 *

调整后   R2                                                                                                                                        0. 04                                            0. 19                                                                                                               0. 20

△R2                                                                                                                                                0. 06 *                                                          0. 15 ***                                                                                                                                                             0. 02 *

△F                                                                                                  3. 15 *                                                         18. 92 ***                                                                                                                                                           4. 38 *

再后,我们以高 / 低于平均值为标准,选择出知 识消化能力高 / 低的两组样本,在每组样本中分别对 与外部知识源的联结强度和创新绩效进行简单回 归,并绘制 回 归 线,做 出 交 互 作 用 图 ( 见 图 1 ) [30]。 交互图中,实 / 虚线为个体知识消化能力高 / 低时,与 外部知识源的联结强度对创新绩效的影响。通过交 互作用的效果图(  图 1 )  可以看到,研发人员知识消 化能力越高,其创新绩效越高。并且,研发人员与外 部知识源的联结强度对其创新绩效的作用受知识消 化能力影响。当个体知识消化能力高时,外部知识 源的联结强度对创新绩效有正向作用,否则为负向 作用。

综上所述,本研究主要得出以下结论:   首先,男

性和女性在自评知识消化能力上有显著差别,男性 的知识消化能力要显著高于女性; 职称和学历水平 并没有对外部知识源的联结强度和知识消化能力有 显著影响。其次,外部知识源的联结强度对研发人 员的创新绩效没有直接的正向作用。知识消化能力 对创新绩效有显著、直接的正向作用。最后,当研发 人员知识消化能力低下时,与外部知识源的联结强 度甚至起到负面作用。但是,当研发人员的知识消

图1 交互作用图

化能力提高到一定程度时,与外部知识源的联结强 度对研发人员的创新绩效将产生积极影响。

4     讨    论

知识吸收能力是知识获取、消化与转化( 整合) 的统称[23][26][27][31]。以往研究有关个体 外 部 知 识 接触的强度与创造力的关系并没有得到明确的答案,本研究将个体认知能力中的消化能力整合到两 者关系模型中,并实证了消化能力在外部知识源接 触与创新绩效之间的调节作用。因此,本研究对于 知识与创新绩效的关系有一定的理论贡献。这一发 现也印证了已有的个体 研 究,比 如 Caillies 和 Denhiere[25]发现内在的知识体系是个体理解和获取 外部知识与信息的前提,也间接地支持了斯滕伯格 所提出的个体长期积累形成的知识结构和最新接触 的知识共同影响创造力[11] 以及组织先前知识的丰 富程度决定了组织对外界知识的吸收与消化[31]。

本文的研究结论,提示我们需要增加研发人员

内在知识消化能力。研发工作是复杂性的创造工 作,它要求研发工作者持续不断地学习与提高,因 此,研发人员必须重视外部知识源的接触。但是,本 研究提醒研发人员,与外部知识源的互动频率的高 低不等同于外部知识的获取,获取外部知识的前提 是具备一定的知识消化能力。研发人员如果无法把 握研发领域的新进展和新趋势,无法识别新的项目 机会,无法理解市场需求的动态,与外部知识源的接 触,无法带来创新绩效,反而可能造成精力与认知资 源的消耗与挤占。完善研发人员的知识结构,健全 研发人员的知识体系,应当得到研发人员与研发组 织的高度重视。研发管理的一项重要工作是培育研 发人员的知识消化能力,完善研发人员认知结构的 丰富性和知识体系的健全。可以通过讲座、研讨、参 加各类会议等人才培育途径,帮助研发人员掌握专 业领域的总体知识框架和最新进展,建立对专业研 发的理论前沿动态和实践近况的跟踪与监视机制, 帮助研发人员持续更新专业知识和技能。同时,与 组织内其它部门和消费行为研究机构保持来往,促 进研发人员对市场需求保持敏感。

本研究的结论提示研发人员和管理者,在学习

策略中,要结合自身的知识结构现状,合理地分配认 知资源。要优先完善研发人员的知识结构,形成点、 线与面结合的知识体系。在此基础上,所投入的外 部知识获取资源,才能得到真正的回报。

本研究的不足。本研究采用了问卷研究,因此 在样本数量、代表性上存在内在不足。此外,本研究 没有考虑可能影响外部知识获取强度与创新绩效的 其它变量( 比如知识转化能力) ,因此,无法全面分 析知识吸收能力的各项能力在外部知识与创新绩效 中的关系。这方面还要开展进一步的实证研究。

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A study on the impact of external knowledge searching and knowledge assimilation capacity on R&D employees’innovative performance

TANG Chao - ying1 ,YE Lin - na1 ,Wang Fei2 ,ZHOU Ji - zhong1

( 1.    School  of  Management,University  of  Chinese  Academy  of  Sciences,Beijing  100190,China; 2.     Beijing  Branch  of  Chinese  Academy  of  Sciences,Beijing  100190,China)

Abstract: The existing studies on the impact of external knowledge on creativity  and  innovative  performance  keep  controversial.  One important reason might be that in most studies actors’cognitive ability  has  been  ignored.  Creative  cognition  theory  and  constructivism learning theory have pointed out that individual cognitive ability influence the  relation  between  knowledge  and  creativity.  However,no empirical study addresses this issue. This article explored the effect of research and development ( R&D) employees’knowledge assim- ilation capacity on the relationship between the strength of external knowledge searching and their innovative performance. Based on the survey paired - sample data of 207 R&D employees from  7  research  organizations,the  analysis  results  demonstrated  that:  ( 1 )  The strength of external knowledge searching  had no significant effect  on  R&D  employees’innovation  performance. ( 2)   R&D  employees’

knowledge assimilation capacity increased their innovative performance. ( 3)  Assimilation capacity moderated the relationship between

the strength of external knowledge searching and innovative performance.  In the end,R&D management suggestions were discussed.

Key words:  external knowledge searching; knowledge assimilation capacity;  innovative performance.