关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移

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1、关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移>1　引言供应链通常被认为是企业间进行知识转移的重要通路。基于网络嵌入性和社会资本的研究视角，大多数学者认为紧密的伙伴关系是提升供应链知识转移效率的有效手段(Malhotra&Gosain,关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移>1　引言供应链通常被认为是企业间进行知识转移的重要通路。基于网络嵌入性和社会资本的研究视角，大多数学者认为紧密的伙伴关系是提升供应链知识转移效率的有效手段(Malhotra&Gosain,关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移>1　引言供应链通常被认为是企业间进行知识转移的重要通路。基于网络嵌入性和社会资本的研究视角，

2、大多数学者认为紧密的伙伴关系是提升供应链知识转移效率的有效手段(Malhotra&Gosain,关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移>1　引言供应链通常被认为是企业间进行知识转移的重要通路。基于网络嵌入性和社会资本的研究视角，大多数学者认为紧密的伙伴关系是提升供应链知识转移效率的有效手段(Malhotra&Gosain,关系强度、知识整合能力与供应链知识效率转移>1　引言供应链通常被认为是企业间进行知识转移的重要通路。基于网络嵌入性和社会资本的研究视角，大多数学者认为紧密的伙伴关系是提升供应链知识转移效率的有效手段(Malhotra&Gosain,2007；吴冰、刘仲英，2009)。然而

3、事实并非如此：一些企业为了获取更好的协同能力或创新能力，投入大量资源致力于建立供应链联盟来提高知识转移效率，但实际效果并不明显。深入分析这些相关研究，发现其中存在着两点不足：一是忽视了供应链知识的特性。供应链知识是在供应链实践得到的一系列数据、规则、程序和操作的集合。从功能匹配来看，供应链存在协同性和创新性两种知识，其中，协同性知识包括结构性知识、程序性知识和整理性知识，它们所涵盖的大多是供应链运作过程中的一些显性信息，这些知识多呈现出程序性和规范性特征；而创新性知识主要与产品创新和工艺创新相关，包括各种新的设计思想、新的产品方案、新的工艺条件、新的技术参数等，它们则多呈现异质性和互补性特点。

4、相关研究表明，企业间强关系容易造成组织间同质化倾向，有利于程序性和规范性知识的转移，但不利于异质性和互补性知识的转移。因此，对于不同类型的供应链知识而言，关系强度的差异所产生的影响是不同的；二是忽视了个体知识整合能力的差异。供应链知识转移是一个外部化到内生化的过程，在这个过程中，联盟关系只提供了外部知识资源和转移平台，这些外部知识能否真正地内化为自身所需要的知识，还依赖于企业的知识整合能力，整合能力的差异必然会影响到联盟之间的知识转移效率。那么，关系强度、知识整合能力和供应链的知识转移之间到底存在着怎样的影响关系？在知识转移过程中，企业如何根据供应链知识特性来布局联盟关系呢？鉴于这些，本研究在

5、理论分析的基础上通过实证分析的方式探讨这三者之间的影响关系，以此寻求如何提升供应链知识转移效率的实质效果，为企业进行供应链长期规划与策略布局提供必要的依据。研究共分四个步骤：(1)相关文献和研究假设；(2)实证分析；(3)研究结论与启示。2　相关文献与研究假设2.1　关系强度与协同性知识和创新性知识转移关系强度是指行为主体之间的关系亲密程度。从社会资本结构角度来看，关系强度刻画了供应链联盟的联结模式，展现了供应链网络和社会联系等结构性要素特征。由于网络结构和网络联系强度影响合作伙伴获取知识和参与活动的方式，进而影响着企业间知识转移效率。但就关系强度与知识转移之间的关系，目前存在着两种不同的观点

6、：一种强调弱关系对知识转移的积极作用，这种观点主要基于知识源的角度。Lancaster认为弱联结可以传递新鲜或异质性信息和知识，而强联结则容易造成信息通路上的重叠和浪费。Levin的研究证明了弱联结对知识转移的有效性，他认为弱联结是接触新信息、获取新知识的有效路径。Rhee的研究表明，网络中的弱联结使得参与成员具有广泛的多样性，从而不被固定的角色所限制，更容易进行探索式学习。而强关系虽有利于促进利用式学习，但其学习内容更多是显性知识；同时，强联结从结构上来说是不自由的，使得企业往往只能遵守既定的规则加以充分利用，而不利于脱离常规尝试新鲜知识，不利于在技术创新合作中创造性知识的吸收。一个由弱联结

7、组成的网络关系结构有利于获取信息，因为弱联结所联系的是两个社会经济特征不同的个体，它们通常拥有异质的信息源。从而，对于合作技术创新企业间所需的知识，应该采用弱的关系结构。另一种观点，是强调强联结对知识转移的积极作用，这种观点主要从降低交易成本、促进联盟战略和学习文化的趋同性以及提升知识的吸收能力等不同视角来说明强联结对知识转移绩效的显著影响(Grant,1996;Taylor&Stoltenber