基于知识根植性视角的联盟协作创新研究(3)
2016-08-05 01:09
导读：2)统一的联盟文化与知识根植性正相关。各个企业在母国的社会文化背景下，经过长期的经营实践，形成自己独特的企业文化，或是一套自己的管理模式。
2)统一的联盟文化与知识根植性正相关。各个企业在母国的社会文化背景下，经过长期的经营实践，形成自己独特的企业文化，或是一套自己的管理模式。在结成战略联盟时，各方社会文化和企业文化越接近，他们的思维和行为模式的一致性也就越高，从而形成具有明显特征的、能够涵盖各方共享利益和策略并被各方接受的联盟文化的可能性也就越大。共同文化的形成有助于减少联盟成员企业间的矛盾和冲突，强化成员企业行为的连续性和一贯性，保证联盟关系资本受到最小的干扰和破坏。
战略联盟成员必须充分意识到这种文化的差异，忽视或错误地评价这种差异都会引起无休止的纠纷，对联盟成员的学习产生破坏性的影响。因此成员企业一定要确信文化是可以进行折衷和妥协的，不同文化背景的联盟成员企业的员工在项目合作中相互理解、相互尊重对方文化，并创造出文化协调度很高的合作，使各种文化在联盟中相互渗透和相互交融，最终通过相互学习，取长补短，形成成员企业都能够接受的、融和各种文化特色又有鲜明的联盟特征的处世原则和方法，从而确保联盟成员有一个统一的、为各方所信任的文化基础，来增进彼此之间的关系资本。
2．4中间调节作用
本文提出的模型假定在知识根植性正向促进协作创新的过程中，有如下三个调节变量。
1)成员吸收能力的调节作用。企业对知识的需求引发企业进行联盟的意愿，联盟意愿是影响合作成功的第一步。但只有知识的学习动机和共享意愿是不够的，组织之间必须能够相互交流，知识必须高效转化，这就要求联盟成员应该具备知识的吸收能力。吸收能力是指组织将转移给它的知识内在化的能力，包括企业对知识的搜寻、理解、整合的能力。联盟成员之间相互学习的知识，只有吸收转化为自己的知识并运用之，这才能称之为知识的获取。
（科教作文网 zw.nseac.com整理） 联盟成员问吸收能力的共同提高，是在长期的协作中组建形成的。技术知识的发展有着路径依赖性，知识的积累吸收同样具有路径依赖性，它和联盟伙伴持续不断对知识基础的投资有着直接的关系，是建立在以往合作中累积的吸收能力基础之上的。同样，联盟成员对知识吸收能力的高低也将进一步影响联盟企业进行收集、分析、存储、扩散和使用知识的能力，影响以后创新协作关系的进一步发展。联盟成员拥有高效的吸收能力将为联盟成员“相互学习”带来宽广的空间和顺畅的传输通道，并可以促进联盟更有效地获取新的外界知识和资源，从而将学习的个体效应和整体效应达到最大。因此，联盟成员吸收能力的高低可以影响知识根植性程度，并进一步加强根植性对知识集成的正向作用。
2)成员网络能力的调节作用。联盟的协作知识创新效率和每一个参与者动机及所共享的资源密切相关，包括时间、人力、财力及技术知识在内的各种资源高效地配置组合共同形成了联盟组织的网络能力。联盟成员通过调节人力、财力及技术资源投入水平，对联盟网络能力进行调节，从而对联盟知识根植性的程度发生影响。
日益增长的社会资本创建了联盟成员之间信任和亲密的基础。伙伴之间信任的发展能够影响信息交换的趋势，企业趋向于重复现有的关系构建未来的联盟伙伴关系。此外，网络同样可以增加参与企业的“锁定”效应——组建和管理现有联盟关系的沉入成本阻碍了企业在联盟伙伴之间迅速的转换。日益增加的网络决定了联盟运作的环境，并将进一步影响投入到网络中的资源水平和伙伴间的力量平衡。如果企业很好地利用了他们的网络，获得的能力就会增加。在联盟网络中拥有共同的知识分享路径可以为这个网络提供独特的竞争力，这就要求企业不仅要了解他们网络中的联盟，更要控制好联盟成员之间的网络能力。
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3)联盟持续时间长度的调节作用。联盟中成员知识交易行为的连续性决定了过去的行为对现实及将来的行为有着不可磨灭的影响，因此，长久持续、可靠的相互关系会强化关系资本，进而影响知识的根植性。一般而言，联盟持续时间越长，成员企业问循环往互的知识交易过程和人际交流的直接和密切程度也就越高，隐性、模糊性知识的传递和交流也会更精确，根植于联盟关系中的程度也会加强，知识创新的效率也就更高。此外，联盟成员在长时间的互相学习过程中，对联盟伙伴的信息了解也会越来越充分。随着时间的推移，合作伙伴根据各方在联盟中的实际表现与所期望的行为之间的比较对照，会不断地增强对联盟的信心和对伙伴的信赖。联盟的运行建立在“积极经验重复强化”基础之上，联盟前期阶段的成功经验能够有效地减少联盟中的机会主义行为，进而增加相互信任关系，知识的共享、创新也就随着联盟的运行和拓展而不断得以强化。 基于前人对于战略联盟的知识转移和社会交易的研究之上，本文对知识根植性的特性，根植性在知识集成创新中的作用进行了深入的分析。未来研究应进一步检验理论模型的正确性，充分考虑变量的全面性以及各变量之间的相互关系，使模型更加完备化，并且通过战略联盟的实证研究来分析知识根植性在协作创新中的作用。
