网络嵌入性与成员退出_基于创新网络的分析_常红锦
第25卷第4期
研究与发展管理Ｒ＆D MANAGEMENT
Vol．25No．4文章编号：1004-
8308（2013）04-0030-11网络嵌入性与成员退出：基于创新网络的分析
常红锦1，2，党兴华1，史永立
3（1．西安理工大学经济与管理学院，西安710054；2．山西师范大学经济与管理学院，临汾041004；
3．中国人民银行延安市中心支行，延安716000）
摘
要：本文主要分析了创新网络嵌入性（关系嵌入、结构嵌入和位置嵌入）及其交互作用是否影响网络成员
的退出，并对西安高新技术开发区软件园103家企业进行实证分析．结果显示，在创新网络中具有更多合作历史的伙伴时，成员企业退出网络的可能性更小；创新网络中处于弱权力位置的成员企业更可能退出创新网络；成员企业在创新网络中与其他成员拥有越多的第三方关系，越不可能退出创新网络；结构嵌入在位置嵌入对成员退出的影响中起负向的调节作用．关键词：创新网络；网络嵌入性；企业退出中图分类号：F273．7
文献标识码：A
收稿日期：2012-08-29；修改日期：2013-06-05．基金项目：国家自然科学基金资助项目
“基于知识权力的技术创新网络治理机理及其实现研究”（70972051）．作者简介：常红锦（1977—），女，西安理工大学经济与管理学院博士研究生，山西师范大学经济与管理学院讲师，研究方向为技术创
新管理的理论与方法．
快速多变的市场环境使创新网络成为企业技术创新活动的重要组织形式［1］
．创新网络是指企业为获得创新资源、提升创新能力，通过契约关系或在反复交易的基础上以及应用互联网信息技术手段与外部组织机构建立的彼此信任、长期合作、互利互动的各种制度安排［2］．创新网络中，正式的契约由于对长期承诺的正式规定性以及对违约惩罚的明确性，可以从制度上有效地限制机会主义行为．然而，契约治理虽
然保护并促进各结点合作行为的期望，但不能保护相互的意向、双边主义以及冲突升级时的继续合作．因
此，
以信任为基础的关系治理成为契约治理的有效补充［3］
．为了维护合作关系，提高合作伙伴的信任水平，企业将会对网络关系进行专用性资产投资．基于交易成本理论的研究认为，随着时间推移，网络成员投入的专用资产越来越多，其从所嵌入的网络关系中获得的专用性资源也越来越多，这往往也意味着成员转向其他网络的机会成本和沉没成本日益增加，
因此即使当它发现还有其他可能更为适合的关系网络时，由于利益的不确定性与转换时较高的机会成本和沉没成本，它依然不愿或无法脱离旧有关系［4］
．然而，据实际观察可知，成员企业的退出是创新网络演变过程中的一个重要现象．如笔者在西安高新区进行走访调查中发现，有许多企业已退出了现有的创新网络，也有许多企业打算近期中断现有网络关系．这似乎与现有基于交易成本理论的研究结论（创新网络成员倾向于不退出现有网络关系）相悖．因此，用交易成本理论无法解释创新网络成员退出这种现象．那么，如何解释创新网络成员退出行为呢？导
致网络成员退出的原因可能有内外两种因素，外生因素如企业成员有更好的选择对象等［5］
．本文暂不考虑外生因素，
只关注网络本身如何影响网络成员的退出．已有研究表明，创新网络中企业的行为受到其所处社会网络关系的影响，尤其受到网络嵌入性的影响
［6］
．成员企业的退出作为创新网络演变过程中企业的一种重要行为，自然也会受到网络嵌入性的影响．
然而，有关网络嵌入性对创新网络成员企业退出影响的研究在现有的研究资料中还未曾见到．本文主要关注网络嵌入性是否影响创新网络成员企业的退出．
网络嵌入性表征了企业在网络中的位置、地位及其与网络中其他企业之间的相互关系，这些属性决
定了企业在网络中所能聚集、整合和配置的资源数量，进而影响了企业在网络中的行为决策［7］
．创新网络嵌入性主要从以下方面影响成员企业的退出．①知识是创新的关键资源，创新网络中成员企业创新的本质是知识的重组，而重组的前提在于外部知识的获取．创新网络为企业提供了访问伙伴知识的入口，占据
良好网络位置的企业在信息收集与处理方面将更具优势．成员企业所占据位置的不对称，会导致企业所获知识和拥有权力的不对称，从而在分享信息和创新产出分配方面都可能存在不平衡，最终影响到了不同位置企业的去留决策．②创新网络中成员合作主要是为了获取稀缺资源，因此各方投入的资源均有一
定的专用性．由于网络成员投入的资产专用性程度不均衡，
这可能导致交易中专用性资产投入相对较低的一方出现机会主义行为．但是，当企业与创新网络中其他成员拥有更多共同伙伴时，企业可能通过共同
伙伴了解合作伙伴信息和抑制合作伙伴的机会主义行为，促进有效合作，提高创新，降低退出意愿．③知识活动是创新网络中的主要活动，因此知识能否顺利转移决定着创新合作绩效的高低．当网络成员与其他伙伴有先前合作经验时，由于伙伴之间已经建立起共同的惯例及行动标准，提高了彼此间的信任和相对吸收能力，
促进了成员间的有效合作，从而使企业更愿意继续现有的合作关系．由于不平等位置，共同第三者和先前经验是创新网络中同时存在的现象，因此这些因素必将相互交织在一起，彼此影响，共同决定着网络成员对退出的决策．
基于以上逻辑，本文采用Polidoro 等［8］
对网络嵌入维度划分的方法，将网络嵌入划分为关系嵌入、结构嵌入与位置嵌入三个维度，将创新网络成员企业退出作为网络嵌入性作用的结果，并提出相应的五个假设，然后通过对西安高新技术开发区软件园的103家企业问卷调查获取数据，运用多元回归模型对假设进行实证检验，并得到了部分稳定的支持．结果显示，不仅网络嵌入性各维度影响创新网络成员企业去留的决定，而且各维度之间的交互作用也对创新网络成员的退出产生影响．理解这些提高了我们对网络
嵌入性与成员企业行为的理解，
也可以为有关企业信息模型的建立奠定基础．企业信息模型的建立，可以使企业更方便地查明潜在交易伙伴、查验合作者的资质，促进有效合作，从而提升创新成功率．此外，本研
究可以提高企业对自身处境的认识，明确自己所处的角色，建立自身的风险预警系统，规划可能出现的结果，测算企业退出网络的代价，使企业针对自身所处环境及时采取应对措施，最终提高企业的创新成功率和绩效．
1
理论与假设
1．1
结构嵌入与成员退出
结构嵌入是指合作企业共同拥有的合作伙伴
［9］
，两个组织共同的伙伴包括一系列共同的直接关系．
以往相关研究已表明如果两个没有连接的企业都与第三个企业相连，那么这两个企业更可能结成关系［10］
．资源互补是创新网络的重要特征，各个合作成员要先投入一定的资源，后共享创新成果．由于创新投入的不均衡，可能导致投入少的一方的机会主义行为．因此，企业在选择伙伴时，虽然外源性因素（如邻近性）可能在伙伴选择方面起一定作用，但决策者表现出延长现有关系的偏好并与它们伙伴的伙伴基于
转介结成新的关系［10］
．当共同的第三者与其他两个合作者建立了可信任的关系时，
就掌握了两端与其联系企业的声誉等方面的信息，并进行可信信息的传递．合作双方可以通过共同第三者提供的经验信息对
彼此有更好的了解和评估，从而能“延续继承”第三方对合作对象的信任，因此信任关系能够快速建立，并使合作企业很快建立起合作的准则，提升合作效果．另一方面，结构嵌入也产生了一种声誉效应，企业
之间不愿意相互欺骗，
因为它们都与共同的第三方连接，一个企业的机会主义行为将很快会通过网络传播开来．基于这个信息，网络中的其他成员会重新评估对这个合作者的看法，未来就不会信任这个合作
者．这种对不良行为弹劾作用的翻倍对机会主义行为产生负激励，
这就使得企业在相互接触中非常注意自己的行为［11］
．因此，结构嵌入会产生社会控制利益，这种利益有助于企业控制并加强合作行为．
综上，共同伙伴的存在，一方面能使合作企业相互更好地了解，并快速建立信任关系；另一方面，通过给予更大的知名度产生以威慑为基础的信任，因为即使企业不能将制裁强加于有机会主义行为的盟友，但共同伙伴可能对规范破坏者施加惩罚，负声誉能迅速传播并约束机会主义行为．由此，本文提出以下假设．
H1
成员企业在创新网络中与其他成员拥有越多第三方关系，越不可能退出创新网络．
1．2位置嵌入与成员退出
位置嵌入与组织在网络结构中占据中心位置的程度相关．当网络关系是企业价值的来源时，比其他
1
3第4期常红锦等：网络嵌入性与成员退出：基于创新网络的分析
23研究与发展管理第25卷
网络成员占有更好的位置会提供一个权力基础，从而使该企业在已创造的价值中能拥有一个较高的份额．网络中的位置权力来源于对信息和资源的控制，在网络中心位置的企业比非中心位置的企业在收集和传播信息时具有更大的范围．流向中心企业的信息帮助它们识别创新机会和选择拥有合适资源和具有可靠合作行为的合作伙伴［10］，这种权力能够有效地减小因伙伴退出对其产生的威胁［12］．另一方面，当其他企业挑选合作伙伴时，位于网络中心的企业由于其声望较高，更容易被别的企业所发现，并有更多的网络成员愿意与之建立关系，因而可以迅速发现和接近正在进行有前景的创新活动的企业［13］．因此，将拥有更大的机会被挑选为合作伙伴，也就有更多的机会接收到新的信息和诀窍、技能，获取更多的知识，从而分享到创新带来的好处．最后，企业可利用在不对称关系中的优势地位控制处于劣势地位的企业［14］，将自身的利益置于合作伙伴之上，迫使其按照自己的意愿去做，创造不对等的互动条件．优势地位企业的管理者可以行使其位置权力，以在重新考虑合作条款时获得最好的产出［15］．强权力网络成员能通过威胁成员退出和单独操作或找新的替代伙伴，或为了其私人目的隐瞒有价值的资源以得到更大的利益．而弱权力企业的管理者则为了避免被强权力的伙伴剥削和潜在的威胁，会产生中断与强权力企业连接的动机．于是位置权力的不对称增加了成员退出的风险．
因此，占据良好位置的企业有更多选择替代伙伴和被其他创新企业选为合作伙伴的机会，从而更有机会接近创新资源，分享创新．弱权力位置的企业则可能面临创新产出的不平等分配、接受强权力企业的剥削等潜在威胁，导致弱权力企业产生离开创新网络的动机．由此，本文提出以下假设．H2创新网络中处于弱权力位置的成员企业更可能退出创新网络．
1．3关系嵌入与成员退出
关系嵌入是指两个企业间先前直接关系的存在．首先，知识转移是创新网络中的重要活动，随着伙伴合作经验的积累，彼此都会对对方的文化、管理风格、能力、弱点等有较深入的了解，可以更好地利用双方的资源禀赋［16］，更容易形成伙伴特有的知识转移与共享惯例［17］，提高企业对网络成员隐性知识的吸收能力，促进双方共享资源，进行合作价值的创造，最终提升合作绩效．其次，这种关系能使彼此交换有关对方能力与可靠性方面的信息，提升共同的信任．先前的关系也产生避免不协调行为的结构性激励，因为合作者可能采用其他网络中不合作行为进行报复［18］．在这种信任关系的制约下，大家往往会达成共识，共同遵守规则，或维持契约变更的规则，构建起高度的情感契约水平，抑制机会主义行为的产生，从而在特定关系中产生由于交易成本降低而带来的经济性，减小关系解散的风险［19］．最后，在企业合作创新中，通过持续的互动关系，企业不仅能彼此了解，而且能发展出共同的行动标准和基于知识的信任［20］．先前的关系给了网络成员之间合作的经验，包括它们对合作期间出现的问题与冲突是如何反应的经验［10］，因此它们通过学习和调节建立信任［21］．互相信任的企业能够很好地解决合作中出现的问题［22］．因此，创新网络成员先前的关系通过建立共同惯例提高相互吸收能力，促进资源的共享；提高了合作者之间的信任，抑制机会主义行为；合作经验建立起的共同行动标准有助于共同解决合作中所遇到的问题，降低了每个成员离开的动机［23］．因此，本文提出以下假设．
H3在创新网络中具有更多合作历史的伙伴时，成员企业退出网络的可能性更小．
1．4结构嵌入的调节作用
在创新网络中，合作者由于中心度的不同导致的权力不对称增加了它们在合作中产生问题的概率，这加剧了共同伙伴作为一个稳定机制的重要性［9］．当位置不对称导致权力不对称时，强权力企业利用其位置优势取得不平等的利益分配，弱权力企业为了合作只能接受这种不平等待遇，权力越不平衡，这种结果越明显．但是当两者都与第三方相连时，强权力网络成员意识到欺骗性地追求自利的机会主义行为会使自己损失更多．潜在的制裁包括失去与同一成员继续进行交易的机会，与其他公司的联系以及好的声誉等等．因此，在位置不对称的合作者之间结成的网络中，由于网络结构中共同伙伴的存在，规范和声誉压力能减少由于权力不对称导致的合作问题．另一方面，如果弱权力企业与其他成员拥有更多共同第三方时，即弱权力企业被众多结构洞所包围时，企业就可以利用与结构洞相连的优势，间接地从其他企业获取所需信息，从而减小对强权力企业的依赖，削弱强权力企业的信息优势，从而削弱了强权力在利益分配
谈判中的优势．
因此，结构嵌入通过两种方式调节位置嵌入对企业成员退出的影响：①共同第三者对企业负声誉的放大作用约束了强权力企业的机会主义行为；②弱权力企业与其他企业拥有更多的共同第三者增加了弱权力获取所需信息的机会，削弱了由于位置不对称导致的权力不对称．基于此，本文提出以下假设．
H4创新网络中，结构嵌入在位置嵌入对成员退出的影响中起负向的调节作用．1．5
关系嵌入的调节作用
当在创新网络中合作者由于中心度的不同导致权力的不对称，从而强权力企业有机会主义倾向时，关系嵌入将发挥抑制作用．首先，具有合作经验的合作双方诚实以待，合作双方都了解彼此弱点，并不会加以利用来追求自身利益，也不怀疑彼此所提供的信息，合作方分享的机密信息或专利不会被泄露，而且
基于以往经验，企业完全相信合作方会信守承诺等［24］
．因此，长期合作培养的信任抑制了强权力企业的机会主义行为．其次，长期的合作培育了合作者的互惠意识，增加了知识分享的意愿，增加企业间的关系
专有资产投入，使弱权力企业能够交换到精炼的知识［25］
．同时，长期的合作在合作者之间形成了共同的惯例，提高企业对网络成员隐性知识的吸收能力，从而加快信息处理、发现新方法．新知识对于技术型企业成长具有提升作用，因为它不仅创造新颖的组合和成长机会，而且对企业的现有资源具有放大效应
［26］
，因而能够成长得更快［25］
，从而增加了弱权力企业的合作动机．最后，长期的合作有助于共同解决问题．共同解决问题表征合作双方对保持合作关系和随着时间的推移，
在关系维持期间对于出现的问题图1研究框架
Fig．1Ｒesearch framework
愿意承担责任的程度［27］
．企业间必须有持久的互动才能共同解决问题，这种加深式的了解逐渐形成能被双方理解的
行为规范惯例，从而增加位置不对称企业间的协作程度，减小合作失败的机率．
因此，关系嵌入以如下方式调节位置嵌入对成员企业退出的影响：①关系嵌入在位置不对称企业之间建立信任关系，抑制机会主义行为；②关系嵌入在位置不对称企业之间建立共享惯例，增加弱位置企业信息的吸收能力；③关系嵌入提高了不对称企业间解决问题的能力，增加了
企业间的协作．基于此，
本文提出以下假设．H5
创新网络中，关系嵌入在位置嵌入对成员企业退
出的影响中起负向调节作用．
本文的研究框架如图1所示．2
研究方法
2．1
样本与数据收集
本文重点研究创新网络嵌入性与网络成员企业退出之间的关系，因此研究对象最好具有明显的创新
与企业间合作的特征．样本企业的确定主要出于研究可行性的考虑，
由于时间、经费、社会资源等条件的限制，按照就近原则和研究的便利性选定样本企业．本文主要选取具有较强网络创新特征的西安高新技
术开发区软件园的企业，采用调查问卷方法收集数据．西安软件园作为西安高新区发展软件与服务外包产业的专业园区，承载了西安市90%以上的行业企业，是国家火炬计划软件产业基地、国家软件产业基地、国家软件出口基地和国家服务外包基地城市示范区，也是目前国内4个拥有国家软件“双基地”的园区之一．截至2010年，高新区软件与服务外包产业
企业总数950家，
双软认定企业达599家，企业软件著作权累计达1500余项，从业人员8．9万人．其中，5000人以上规模企业3家，过千人规模达到10家．随着西安高新区软件产业的影响力在全球不断上升，
国内外著名软件与服务外包企业纷纷将发展重点聚焦于西安软件园．有12家世界500强企业，5家IAOP 全球服务外包百强企业，
10家中国软件百强企业，6家中国十大服务外包领军企业，7家获得国家规划布3
3第4期常红锦等：网络嵌入性与成员退出：基于创新网络的分析
43研究与发展管理第25卷
局内重点软件企业、“中国软件出口工程”企业和国家软件产业基地骨干企业称号的企业．因此，本文选取西安高新技术开发区的企业为样本具有一定的代表性．
笔者首先通过西安市高新区管委会获取在其登记的企业名录，然后采用随机抽样的方法对这些企业进行筛选，选出145家企业作为调研对象进行问卷调查．本次调研活动从2010年4月到8月，问卷的填答者主要为各企业或组织的高层技术管理人员．为防止对问卷的理解有偏差，保证问卷的回收率，调查问卷的发放和回收主要采用先通过电话与企业高层管理者联络，确认可以接受调查后，由事先经过专门培训的调查员采取了上门拜访的方式．在调研中，强调了本课题的重要性及实用性，保证他们的回答会匿名处理．共发放问卷250份，回收问卷137份，回收率为54．8%．在回收的问卷中，对于只有个别缺失值的问卷，我们采用电话回访，对问卷进行完善．对于部分缺失值太多或明显虚假的问卷予以剔除，最终确定有效问卷103份，有效回收率为41．2%．这满足了分析方法对样本量不少于100份的要求．
2．2变量的测度
为了保证测量工具的效度和信度，本研究尽量采用国内外文献已使用的量表，再根据本研究的目的加以适当的修改．在正式发放问卷之前，请多位高新区内企业家进行了预填写，并根据他们的反馈，结合专家意见对问卷进行了调整．本文对问卷题项都使用了李克特5点计分法测量（1代表“完全不同意”，5代表“非常同意”）．
2．2．1被解释变量的测量由于在中国情境下没有可以利用的创新网络数据库，因此创新网络成员的退出无法直接测量．本文创新网络成员退出的测量参考Olk和Young［23］对成员组织退出倾向的测量题项，并作适当修改，使内容符合本研究的要求，语气符合中国提问的习惯．采用单项测量，题项内容为：“是否愿意继续现有的网络关系”，并将其进行反向编码．该测量题项也被Anderson和Weitz［28］在他们的营销渠道继续研究中使用过．
2．2．2解释变量的测量为了确定企业在合作网络中的关系嵌入、位置嵌入和结构嵌入的测量值，我们采用了“提名生成法”（name-generator）．提名生成法应用相当广泛，目前已经形成一套成熟的流程和处理方法，被证明具有较高的信度和效度．具体而言，我们通过问卷询问被调查企业分别在西安市内、国内、全球范围内“与贵企业进行密切技术合作的企业有哪些？”，要求各填写3 10家企业．同时，要求被访企业在填写联系企业的同时，回答合作历史的题项．根据问卷，计算每个企业在网络中的合作历史值等于它跟所有企业的合作历史值之和．通过提名的方法，我们在103份有效问卷中共得到411个企业名称，并根据411家企业之间是否存在合作关系进行0—1编码，0代表企业间无合作关系，1代表企业间存在合作关系．经编码我们得到一个411?411的0—1矩阵，对称化处理后应用UCINET6．0软件可计算各个企业的相关网络指标．由于我们关注的是有效问卷的103家企业，因此本研究仅用它们的数据进行实证分析．
关系嵌入．合作历史的测量题项设计方面，初始测度量表主要参考Parkhe［22］、Gulati和Gargiulo［29］，并借鉴赖育珊对合作经验的测量条款并作适当修改，使内容符合本研究的要求．然后，采取Cronbach'sα系数对初始量表进行了信度分析，通过因子分析删除了载荷小于0．4的题项和同时在多个因子上具有大致相当载荷的题项，提取特征值大于1的因子，最终形成了测度量表．本文设计的测量条款不仅包括对合作（接触）次数的测度，还包括合作质量的测度具体题项包括：我们和对方以前就有很多业务往来；我们和对方曾经有过很多非正式的交往；我们和对方以往合作很愉快；双方对彼此能力都有很深刻的认识．
位置嵌入．本文应用UCINTE6．0的核心—边缘结构模型，对所构建的0—1矩阵进行分析．在分析中，本文采用了连续的核心—边缘模型，利用企业的核心分值表示企业的位置，然后利用企业与伙伴位置差的绝对值表示位置不对称的值．为了与其他变量保持方向一致，最后对其进行取反．结构嵌入．共同伙伴的数量主要采用Krackhardt［30］和Mitsuhashi等［5］的测量方法，利用企业参与的闭合三元组个数的对数测量．我们利用UNINET6．0中的Cliques模块得出．
2．2．3控制变量的测度本文选取企业性质、企业规模和企业年龄作为控制变量．通常情况下，企业的
行为和决策往往会受到企业规模的影响［31］
．企业规模越大，与其连接的其他组织也会越多，企业就越可
能处于中心位置，
因此越不愿意退出所在网络．企业规模为虚拟变量，100人以下取值为1；100 499人取值为2；500 1000人取值为3；1000人以上取值为4．企业年龄会影响到企业的合作历史，建立时间越久
的企业，相对来说越有经验优势，合作伙伴也越多．企业年龄为虚拟变量，5年以内的取值为1；6 10年取值为2；11 15年取值为3；16 20年取值为4；21年以上取值为5．企业的所有制性质反映了企业内部
体制的灵活程度以及企业外部体制环境的宽松程度，不同所有制性质的企业，其企业网络的特征可能存在着区别．企业性质为虚拟变量，
民营企业取值为1；其他取值为0．3
实证检验
3．1
数据质量的评价
表1样本描述性统计
Tab．1Descriptive statistics of the
sample
特征类别占比/%公司成立5年以下14．6年限
6 10年36．710 15年30．315年以上18．4企业性质民营企业61．2其他
38．8员工人数
100人以下18．8100 499人40．3500 1000人20．71000人以上
20．2
在回收的103份问卷中，样本企业的基本特征如表1所示．从表1可以看出，样本具有较广的分布，达到本研究的基本要求．
受访者93%为中高级职称，在很大程度上保证了本研究问卷的真实性和可靠性．
为避免共同方法变异的问题，本研究进行了Harmon ［32］
单因子检验，结果没有析出单独一个因子，也没有一个因子能解释大
部分的变量变异．非回应误差的测量通过将应答者分为早期应答组与后期应答组两组来进行．分析结果显示两组在变量的平均值及其他的人口统计学变量上没有显著的差异．3．2信度与效度检验
借助于SPSS16．0统计软件对变量关系嵌入进行探索性因子
分析．结果为Cronbach's α系数=0．7234，KMO =0．712．因此，满足了ɑ系数大于0．5以及KMO 值大于0．7的标准．而且本研究
问卷中所使用的题项全部来自现有文献，
很多学者都曾使用这些量表测量相关变量．在最终确认问卷之前，通过咨询相关领域的专家，预试并修正问卷的部分提法、内容，因此问卷具有较好的内容效度，也能够符合构建效度的要求．因此，检验结果显示调查问卷具有良好的信度与效度．3．3
描述统计与相关分析
本文用SPSS 16．0对所获取的数据进行假设验证．表2是本研究主要变量的均值、标准差以及相关
系数．从表2中自变量和因变量间相关系数大小、
方向及显著性来看，先前直接关系、共同伙伴、位置不对称和成员退出显著负相关，因此有必要进一步进行回归分析，以了解自变量对因变量的影响大小．
表2
各变量均值、标准差和相关系数
Tab．2
Mean values ，standard deviation and correlation coefficients of variables
变量均值标准差1234567
1．成员退出－3．381．1601．0002．企业性质0．6120．4900．243*1．0003．企业年龄2．522．157－0．556
＊＊
－0．0961．000
4．企业规模2．601．180－0．553＊＊
0．0390．487＊＊
1．000
5．结构嵌入0．970．923－0．660＊＊
－0．1760．379＊＊
0．415＊＊
1．000
6．位置嵌入0．0460．029－0．586＊＊
－0．1800．371＊＊
0．358＊＊
0．377＊
＊
1．0007．关系嵌入1．07
1．604
－0．442＊
＊
0．041
0．260＊
＊
0．355＊
＊
0．193
0．008
1．000
注：
*
表示p ＜0．05，＊＊
表示p ＜0．01
3．4回归分析
为检验本研究提出的各个假设，我们进行逐步多元回归分析，回归分析结果如表3所示，括号里数值
5
3第4期常红锦等：网络嵌入性与成员退出：基于创新网络的分析
63研究与发展管理第25卷
为标准误差（下同）．为了避免加入交互项带来的多重共线性问题，我们首先对自变量做中心化处理，再计算其交互项并代入回归方程中，从而有效地避免了多重共线性问题．
表3网络成员企业退出的多因素回归分析结果
Tab．3Multivariate regression analysis results of network members’withdraw
变量模型1模型2模型3模型4模型5模型6
企业性质0．226＊＊＊0．153＊＊0．117*0．124＊＊0．096*0．125＊＊
（0．580）（0．510）（0．479）（0．426）（0．394）（0．432）
企业年龄－0．341＊＊＊－0．252＊＊＊－0．200＊＊＊－0．156＊＊－0．131＊＊－0．156＊＊
（0．377）（0．332）（0．313）（0．281）（0．259）（0．283）
企业规模－0．396＊＊＊－0．258＊＊＊－0．206＊＊＊－0．113*－0．136＊＊－0．116
（0．275）（0．249）（0．235）（0．217）（0．200）（0．223）
共同伙伴－0．430＊＊＊－0．374＊＊＊－0．350＊＊＊－0．424＊＊＊－0．355＊＊＊
（0．406）（0．384）（0．343）（0．328）（0．361）
位置不对称－0．277＊＊＊－0．332＊＊＊－0．394＊＊＊－0．334＊＊＊
（11．977）（10．825）（10．248）（11．047）
合作历史－0．296＊＊＊－0．244＊＊＊－0．305＊＊＊
（0．184）（0．173）（0．223）
位置不对称?共同伙伴0．241＊＊＊
（0．201）
位置不对称?合作历史－0．019
（0．442）
Ｒ20．4640．6040．6630．7360．7800．731 Adj．Ｒ20．4480．5880．6450．7190．7630．712
F28．54937．40838．09344．50248．04137．854注：*表示p＜0．10，＊＊表示p＜0．05，＊＊＊表示p＜0．01
模型1对控制变量进行了回归分析．从表3的结果可以看出，回归方程显著性水平较高，说明控制变量与因变量的线性关系显著（Ｒ2=0．464，Adj．Ｒ2=0．448）．从加入自变量结构嵌入后模型2的回归结果来看，方程仍然是显著的，自变量和控制变量的系数也都通过了显著性检验，Ｒ2值变化显著，大大增加了模型的解释能力（Ｒ2=0．604，Adj．Ｒ2=0．588），说明模型2比模型1的解释能力更强，H1得到了支持．在模型3中，再加入自变量位置嵌入后，方程显著，模型解释能力加强（Ｒ2=0．663，Adj．Ｒ2=0．645），H2得到了支持．模型4中，再加入关系嵌入变量后，方程显著，模型解释能力进一步加强（Ｒ2=0．736，Adj．Ｒ2= 0．719），H3得到了支持．模型5在模型4的基础上加入结构嵌入和位置嵌入的交互项后，方程显著，模型解释能力增强（Ｒ2=0．780，Adj．Ｒ2=0．763），H4得到了验证．但在模型6加入关系嵌入和位置嵌入的交互项后，模型的解释能力（Ｒ2=0．731，Adj．Ｒ2=0．712）与模型4相比不是增大，反而减小，因此我们无法证明关系嵌入对位置嵌入与成员企业退出之间的关系中有负向调节作用．H5没有通过验证．这可能的原因是在于冗余网络的形成，这种网络对合作伙伴产生更少的利益，这使得在更具吸引力的机会出现时网络中企业的合作变得非常脆弱．随着网络中具有合作历史的伙伴企业增多，会给企业带来网络锁定效应，不利于信息的搜索．中心度高的企业，更易受到网络规则的约束，会更深嵌入到网络关系中，企业获得更多的是与本领域相关的知识和能力［40］．因此，关系嵌入有可能增加而不是减小了位置嵌入对成员企业退出的影响．
3．5稳健性检验
考虑到样本可能存在的非随机性和异常值对回归结果的影响，我们利用各去掉5%企业规模最高和企业规模最低样本的方法来进行稳健性检验，回归结果与总样本各变量的各种特征保持一致．结果见表4．
考虑到新成立企业的业绩容易出现非正常性波动，我们去掉成立小于三年的样本进行稳健性检验，回归结果与总样本回归结果基本一致．结果见表5．这就说明模型中我们所设定的变量之间的关系呈现出稳定效应，在相当程度上说明我们的研究结论是可靠的．
表4去掉5%最高、最低规模样本企业的多元回归分析结果
Tab．4Multivariate regression analysis results after removing the samples of5%maximum and minimum size
变量模型1模型2模型3模型4模型5模型6
企业性质0．233＊＊＊0．138*0．0980．109*0．0920．166＊＊＊（0．584）（0．522）（0．482）（0．431）（0．404）（0．471）
企业年龄－0．327＊＊＊－0．248＊＊＊－0．200＊＊＊－0．156＊＊－0．142＊＊－0．160＊＊（0．377）（0．332）（0．307）（0．277）（0．260）（0．300）
企业规模－0．405＊＊＊－0．206＊＊－0146*－0．081－0．121*－0．087
（0．315）（0．301）（0．279）（0．254）（0．240）（0．232）
共同伙伴－0．458＊＊＊－0．392＊＊＊－0．375＊＊＊－0．438＊＊＊－0．369＊＊＊
（0．420）（0．392）（0．351）（0．339）（0．375）
位置不对称－0．306＊＊＊－0．339＊＊＊－0．402＊＊＊－0．308＊＊＊
（11．893）（10．697）（10．375）（11．997）
合作历史－0．285＊＊＊－0．234＊＊＊－0．264＊＊＊
（0．182）（0．175）（0．215）
位置不对称?共同伙伴0．230＊＊＊
（0．204）
位置不对称?合作历史0．019
（0．616）
Ｒ20．4400．5840．6560．7280．7660．727 Adj．Ｒ20．4210．5650．6360．7090．7460．706
F23．30830．83433．13238．31039．64635．077注：*表示p＜0．10，＊＊表示p＜0．05，＊＊＊表示p＜0．01
表5去掉成立少于三年样本企业的多元回归分析结果
Tab．5Multivariate regression analysis results after removing the samples less than three years 变量模型1模型2模型3模型4模型5模型6
企业性质0．242＊＊＊0．161＊＊0．120*0．126＊＊0．089*0．122＊＊（0．590）（0．520）（0．492）（0．439）（0．407）（0．436）
企业年龄－0．297＊＊＊－0．218＊＊＊－0．175＊＊－0．137＊＊－0．123＊＊－0．156＊＊（0．401）（0．352）（0．332）（0．298）（0．273）（0．283）
企业规模－0．414＊＊＊－0．275＊＊＊－0．222＊＊＊－0．126*－0．144＊＊－0．112
（0．280）（0．254）（0．241）（0．223）（0．205）（0．219）
共同伙伴－0．434＊＊＊－0．381＊＊＊－0．356＊＊＊－0．437＊＊＊－0．348＊＊＊
（0．414）（0．392）（0．351）（0．338）（0．349）
位置不对称－0．271＊＊＊－0．328＊＊＊－0．401＊＊＊－0．330＊＊＊
（12．247）（11．119）（10．601）（11．086）
合作历史－0．297＊＊＊－0．246＊＊＊－0．292＊＊＊
（0．187）（0．176）（0．199）
位置不对称?共同伙伴0．252＊＊＊
（0．208）
位置不对称?合作历史0．011
（0．242）
Ｒ20．4500．5950．6520．7260．7720．716 Adj．Ｒ20．4330．5770．6330．7080．7550．702
F25．95834．48834．81140．55744．11237．474注：*表示p＜0．10，＊＊表示p＜0．05，＊＊＊表示p＜0．0173
第4期常红锦等：网络嵌入性与成员退出：基于创新网络的分析
83研究与发展管理第25卷
4讨论与结论
4．1结论
本研究在前人研究的基础上，以西安高新开发区软件园103家企业为样本，应用多元统计方法和管理学相关理论，就关系嵌入（合作历史）、结构嵌入（共同伙伴）和位置嵌入（位置不对称）对网络成员企业退出单独以及交互的影响作用进行了实证研究．本文通过实证得到了如下研究结果．
1）在创新网络中具有更多合作历史的伙伴时，成员企业退出网络的可能性更小．Doz［16］认为两个企业经过多次合作，会对对方的文化、管理风格、能力、弱点等有较深入的了解，从而可以更好地进行创新知识的共享．同时，伙伴间的合作经验有利于组织间惯例或组织间互动和协作的稳定模式的形成，这些惯例有利于信息收集、沟通、决策者冲突解决和合作过程的整体治理．双方间的信任会激励双方共享知识，有效进行知识转移，提升创新绩效，从而降低成员的退出率．
2）创新网络中位置的不对称会导致弱权力网络成员的退出．以往研究也显示，尽管企业整体的偏好是组建位置对称的关系，但它们有时也有与网络位置不对称的伙伴建立关系的激励．而在创新网络中，不同的网络位置代表企业在获取创新性知识方面面临不同的机遇，位于网络中心并占有丰富结构洞的企业将在信息获取方面拥有显著优势．因此，尽管存在不对称网络形成的激励，但存在于那些关系中的固有声誉的不平衡使这种网络更容易解散．
3）成员企业在创新网络中与其他成员拥有越多第三方关系，越不可能退出创新网络．在创新网络中，合作各方均投入了专用性程度不同的创新资源，其中专用性资产投入较多的成员往往容易被“套牢”．有关关系建立的文献显示，共同伙伴的存在减小了企业对潜在伙伴稳定性的关注，从而对关系建立具有积极的影响．当一种关系被第三方联系包围的时候，当事者很有可能不得不采取积极合作的态度．因为它们知道，如果不合作，它们这种不合作的态度就会通过第三方联系很快传播出去，从而影响它们在未来与别人合作的机会和能力．因此，当一种关系被第三方联系包围比没有第三方联系时，行为者更容易共享它们的知识，尤其是与合作行为关联不大的知识．
4）结构嵌入在位置嵌入对成员退出的影响中起负向的调节作用．结构和位置嵌入的好处彼此削弱，结构嵌入能部分取代位置嵌入的不对称．我们的研究结果表明，共同伙伴的社会监督机制作为一个稳定因素在合作伙伴具有机会主义行为动机时更有效，比如合作伙伴位置不对称时．
本研究具有管理方面的意义：①本研究表明在创新网络中具有更多合作历史的伙伴时，成员企业退出网络的可能性更小，因此创新企业在选择合作伙伴时，对过去合作网络中所建立起来的企业间关系的质量要给予适当的考虑，而对于没有合作经验的企业，早期合作伙伴的选择具有特别重要的意义，因为这些关系将会影响从未来网络中所能得到的利益；②本研究表明占据网络中心位置有利于企业创新成功，因此企业要积极构建广泛的企业间合作创新网络，争取成为网络中的核心企业；③本研究结论表明结构嵌入在位置嵌入对成员退出的影响中起负向的调节作用，因此企业在选择伙伴时应考虑对方是否处于被第三方包围的位置，因为这样有社会监督的控制，对方不会轻易采取机会主义行为，尤其在与对方关系不对称时．
4．2研究局限与未来研究方向
本研究的局限性主要表现在如下三个方面．①本研究收集的是横断面数据，所得结论本质上是变量间的相关关系，更为严谨的因果关系还需要纵向研究加以检验．随着时间的推移，网络结构与企业的位置都会发生变化，因此对网络的动态演化进行探讨无疑是一个很有趣的研究方向．②本文在中国情境下利用静态数据得出，网络嵌入性对创新网络成员退出具有单独和相互影响作用，但是具体的影响过程如何，是否存在调节变量或中介变量，将是未来的一个研究方向．③本研究的样本数据来自创新力较强的高技术产业，因此研究结论若推广到传统产业时需持谨慎态度．
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Network Embeddedness and Members'Withdraw：Analysis Based on the Innovation Networks
CHANG Hong-jin1，2，DANG Xing-hua1，SHI Yong-li3
（1．School of Economics and Management，Xi'an University of Technology，Xi'an710054，China；
2．School of Economics and Management，Shanxi Normal University，Linfen041004，China；
3．Yan'an Central Branch，People's Bank of China，Yan'an716000，China）
Abstract：It mainly analyzes whether the network embeddedness（relationship embeddedness，structure embeddedness and position embeddedness）and their interactions affect the members'withdraw．An empirical analysis is made by the data of103enterprises from Xi'an Software Park of High Technology Development Zone．The results show that in the in-novation network，the enterprise that has history of cooperation with more partners，the member firm is less likely to withdraw；the member with a weaker power position is more likely to exit the innovation network；member firm in inno-vation network having more third-party relationships with other members has less will to withdraw；and structure embed-dedness negatively regulates the impact of position embeddedness on the member's withdraw．
Keywords：innovation network；network embeddeddness；enterprise's withdraw