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技术的迅猛发展以及环境的高不确定性要求高科技企业不断整合并部署机会信息、知识和资源等以实现技术或产品上的创新(Garcia-Villaverde et al., 2018)。对新创企业来讲，完全的探索式创新会导致其陷入资源窘境(Cao et al., 2009; Chen et al., 2012)，绝对的利用式创新将使得新创企业在快速迭代的市场需求中逐渐被抛弃(Mihalache et al., 2014)。因此，为兼顾资源现状和未来发展，处于高科技行业中的新创企业应该同时追求并且平衡探索式创新和利用式创新(Cao et al., 2009)，以求实现绩效的最优化。Zhang et al. (2016)和Zimmermann et al. (2015)指出，双元创新为企业提供了一种可以在探索式创新和利用式创新活动之间有效转换的机制，这种机制对于缺乏资源的新创企业而言至关重要。因此，我们聚焦于双元创新，探究其前因变量和结果变量，厘清双元创新在高科技新创企业生存和成长过程中的作用机制。
现有的关于双元创新前因变量的研究表明，资源、知识、信息等均会影响企业的探索和利用活动(Kang et al., 2012; Morgan and Berthon, 2008; Turner et al., 2013)。社会资本理论指出，知识、资源等嵌入在相互连接的网络中，企业可以通过网络关系获取(Boso et al., 2013; Inkpen and Tsang, 2005)，而新创企业在获取上述资源的过程中尤其要关注获取的路径特性，即嵌入的性质(Venkatesh et al., 2017)。基于这一观点，我们可以提取两个有关双元创新的前因，一是社会资本的结构嵌入，二是社会资本的关系嵌入。前者是指企业在行业内部的网络位置和行业外部的网络连接(Garcia-Villaverde et al., 2018)，即网络中心度和桥连接(Stam and Elfring, 2008)。后者则反映企业与网络成员间的关系质量，强调双方间的信任程度(Garcia-Villaverde et al., 2018)。现有文献探究了关系嵌入和结构嵌入能够单独影响双元创新(如Venkatesh et al., 2017)，但缺乏将社会资本作为一个整体的相关研究，尤其忽略了关系嵌入和结构镶的交互性对双元创新和企业绩效的影响。因此，本研究从关系嵌入和结构嵌入的交互视角出发，将它作为双元创新的前因变量，探究它对双元创新的影响。
此外，需要说明的是社会资本理论相关文献表明，社会资本包括认知、关系和结构三个维度(Nahapiet and Ghoshal, 1998)，由于认知型社会资本强调网络成员间共享一致的价值观、目标和行为规范等(Garcia-Villaverde et al., 2018)，偏向社会学和心理学范畴，而本文的研究重点在于探究网络的深度和广度对新创企业获取资源的影响，因此，我们将认知这一维度剔除，主要探讨网络结构嵌入和关系嵌入对新创企业双元创新的影响。这一划分方式与Granovetter(1992)将社会网络嵌入分为关系嵌入和结构嵌入两个维度是一致的。
对于高科技新创企业而言，它面对的环境展现出更多的V(Volatility, 不稳定性)、U(Uncertainty, 不确定性)、C(Complexity, 复杂性)和A(Ambiguty，模糊性)特性，快速更迭的技术和不断变化的市场需求要求它进行兼具探索式和利用式创新。虽然双元创新可以有效推动企业创新绩效的提升(Li and Huang，2012)，但同时实施探索和利用活动时需要投入大量的人力、物力和财力，“新且小”的特性导致新创企业存在严重的资源瓶颈问题，因而无法确定双元创新对新创企业绩效的影响(Zhang et al., 2016)。据此，我们将绩效作为双元创新的结果变量，探究双元创新对绩效的影响。综上所述，本研究提出了一个概念框架以说明关系嵌入和结构嵌入是如何促进双元创新并提高新创企业绩效的。
二、文献回顾与假设提出 (一) 双元创新与新创企业绩效March (1991)首先将探索与利用这对概念引入管理领域，接着二者被运用到创新领域，出现了表征组织双元特性的探索式创新和利用式创新(Lin et al., 2013)。具体而言，探索式创新是指企业获取、发展并应用新的科技知识、资源、技能到创新中，而利用式创新是指企业提炼并发现现有资源、知识、技能的新用途以改善创新(Zhang et al., 2016; March, 1991)。双元按照实施方式和顺序可以划分为以下三类：结构双元、情境双元和间断或顺序双元。其中，结构双元是指在组织内部建立不同单元或结构性机制以满足探索式创新和利用式创新这两类独特的组织活动(Tushman and O’Reilly, 1996)；情境双元是指企业可在其业务部门内部构建组织情境，通过组织情境因素来鼓励员工自行合理分配时间于探索式创新和利用式创新活动(Gibson and Birkinshaw, 2004)；间断或顺序双元是指在时间上交替采用探索式创新和利用式创新以实现二者平衡(Cao et al., 2009)。
本文研究对象为高科技新创企业，该类企业既具有新创企业“新之不足”、“小之不足”的缺陷，又要应对技术快速的更迭和市场需求的不断变化等挑战(Park et al., 2012)。顺序双元要求企业在一定时期内顺序转换组织结构以开展双元创新行为，这对于处于具有VUCA环境中的新创企业而言，实施顺序双元可能是低效和无序的，此时高科技新创企业可能因为无法快速有效地适应技术快速的更迭和市场需求的不断变化而阻碍自身的生存发展和绩效的提升(Geerts，2010)。情境双元与结构双元的区别在于，情境双元不再要求创建出双元的组织结构安排，而是要求在组织内部设计出一种支持性的组织情境，该情境是组织中塑造个体层面行为的系统、流程和信念。对于高科技新创企业而言，情境双元并没有考虑如何构建进行企业双元创新的基础形式(Kauppila，2010)，单凭企业基层员工个体层面的双元创新行为很难应对环境的挑战和新创企业自身“新且小”的威胁。因而，本文认为在高科技新创企业内部建立结构化单元机制的结构双元更有利于组织高效快速地适应环境需求和市场需求。
对于高速变化的外部环境，高科技新创企业需要在高层管理者的领导下，专业高效地进行资源开发与机会开发，从而快速地在动态市场中占领一席之地。如果企业一味只强调探索式创新，而很少注意利用式创新，便会加大创新活动的成本投入、风险承担性和失败容忍度，减少企业从现有能力的利用中获得的利益，并难以评估未来回报。反之，如果企业只强调利用式创新，可能会有利于短期内预期回报的实现，但却无法跟上新知识、技术的步伐，狭窄的知识搜索和高度有限的专业知识会造成组织的僵化，损害和丢失未来发展的机会(Chen et al., 2012; Mihalache et al., 2014)。因此，本文采用结构双元的划分类别，认为对于高科技新创企业而言，通过同时进行探索式创新和利用式的创新，企业可以避免过于专注于某一种创新方式，以互补的方式来应对环境的变化，促进新创企业绩效的提高。
(二) 关系嵌入与双元创新关系嵌入强调了企业关系性社会资本的重要性(Granovetter, 1992; Moran, 2005; Stam and Elfring, 2008)，即企业社会资本的价值受到企业网络连接性质与质量的影响(Stam, 2014)。关系嵌入的研究植根于Granovetter最初所提出的嵌入性的概念，即意图持续停留在某一社会网络，并随着时间的推移不断创造、更新和拓展网络关系的倾向(Granovetter，1985)。Uzzi(1999)将网络关系分为嵌入性关系和间隔性关系(arm's-length ties)(或市场关系)。相较于间隔性关系(或市场关系)嵌入型关系是一种“特殊”的关系，它是企业之间通过历史互动行为发展起来的关系(Nahapiet and Ghoshal, 1998)。关系嵌入的关键特点包括相互信任、重叠身份、亲密、团结、认同等(Moran, 2005)，其中，信任是最主要的方面(Garcia-Villaverde et al., 2018)。
对于高科技新创企业而言，不断缩短的技术生命周期、“高、精、尖”产品的不断研发以及多元化的市场需求使得这些新创企业刚刚建立起的竞争优势不断地被吞噬(董保宝，2013)。这些情景要求企业进行双元创新，即探索新知识、资源并且利用已有知识、资源，以获得更卓越的绩效(Gibson and Birkinshaw, 2004)和市场成功(O'Cass et al., 2014；张方华，2010)。鉴于关系嵌入前述特征，本文认为关系嵌入与双元创新之间呈现显著相关，具体原因论述如下：关系嵌入能够促使行动者之间形成高度的信任，信任促进了资源和信息的交流，特别是当这些资源和信息对于企业绩效提升至关重要却难以通过市场渠道加以评估和转让时。高科技新创企业所拥有的相互信任的关系能够促进专有的、精细化的、隐性的、整体性知识、资源以及技能的共享与转移，促进通过共同解决问题以充分发挥企业协调能力、学习能力和吸收能力，从而有利于企业进行知识的创造(McFadyen et al., 2009)和知识的整合(Tiwana, 2008)，更好地提高企业探索式和利用式创新。因此，本文认为关系嵌入有助于高科技新创企业实现探索式创新和利用式创新。
(三) 结构嵌入与双元创新结构嵌入强调企业结构性社会资本的重要性(Patel and Terjesen, 2011)，是指反映企业网络中心度和桥连接的一种网络结构模式(Moran, 2005；Stam and Elfring, 2008)。具体来说，网络中心度是指企业访问行业网络中某一公司的独立程度和速度，反映企业的网络位置，若企业能够快速且独立的与行业内某一公司取得联系，那么企业促拥有较高的网络中心度。桥连接是指企业跨越行业边界的网络连接程度(Stam and Elfring, 2008；Tiwana, 2008)。若企业网络中拥有多个行业的成员参与，那么企业促拥有丰富的桥连接。现有研究表明，网络中心度和桥连接共同作用情境下有利于企业获取大量的有形资源(如资金等)及无形资源(如知识、信息等)(Kreiser, 2011; Ozer and Zhang, 2015)，实现竞争优势(Stam and Elfring, 2008)。鉴于结构嵌入的这些特征，本研究认为，结构嵌入与双元创新之间呈现显著的正相关关系。具体原因如下：
第一，包含网络中心度和桥连接的网络嵌入结构有助于企业识别市场上不对称的信息，从中挖掘潜在的机会(Stam and Elfring, 2008)。因为网络中心度聚焦于行业内部，桥连接着眼于行业外部，当企业将行业内外信息有效结合时，可以快速观察到市场上新趋势和不对称现象。其中，机会信息既包括改善消费者当下需求的信息，也包括开发消费者尚未意识到的潜在的需求信息。因此，双元机会信息可以有效促进新创企业的双元创新活动，推动新创企业同时开展利用式创新和探索式创新。第二，在高科技行业中，动态变化的技术环境驱动企业构建快速响应变化的能力(Stam et al., 2014)。双元创新是一种应对技术变化的动态行为(Zhang et al., 2016)，而企业事实这种行为的前提是必须拥有支持性资源。但新创企业天生资源匮乏，而且通常面临多重合法性门槛(Fischer et al., 2016)，难以吸引市场上有价值的资源投资。社会网络理论认为，强而有力的社会网络会赐予企业资源利益，支持其行为活动(Venkatesh, 2017)。对具有结构嵌入的高科技新创企业来讲，占据网络中心位置且外部连接丰富的结构嵌入有助于它及时获取互补性、支持性资源，推进新创企业活动的开展。在响应动态的技术变化时，通过重新整合部署资源(Fan et al., 2015)，新创企业既可以发挥现有优势，也可以积极开发新产品或寻求技术上的突破(Zhang et al., 2016)。换言之，在结构嵌入下，高科技新创企业有机会也有能力同时追求利用式创新或探索式创新。
综上所述，本研究认为，结构嵌入被认为是推动新创企业双元创新的关键力量，它有助于新创企业获取信息、资源和知识，并对其加以整合和利用，从而促进实现探索式创新和利用式创新。
除了上述讨论的关系嵌入、结构嵌入与双元创新间的直接关系外，为进一步说明关系嵌入与结构嵌入交互、双元创新、绩效之间的关系以及双元创新所起的中介效应，本研究提出了如图 1所示的概念框架。
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图 1 本研究的概念框架 |
社会资本相关文献表明，虽然社会资本可以将其维度作为单一构念进行研究，就像我们单独讨论的关系嵌入和结构嵌入与双元创新之间的关系，但社会资本本身是一个复杂的构念(Garcia-Villaverde et al., 2018)，将其作为单一变量的集合体会导致结果解释出现偏差，影响结论有效性(Widen-Wulff and Ginman, 2004；Franke，2005)。因此，我们将社会资本作为一个整体进行研究，将关系嵌入(强调关系型社会资本)和结构嵌入(强调结构型社会资本)进行交互，探究二者的交互对双元创新的作用机制。
网络是新创企业获取资源、识别机会的关键途径(Boso et al., 2013)。当新创企业试图通过网络获取知识、信息时，两者间的关系嵌入程度在其中发挥重要作用(Liu, 2017)。这是因为在关系嵌入程度高的时候，两者构成信任机制，转移的知识和信息的正确性可以被保证，而且会有效降低在传递过程中被误解的可能性。另外，关系嵌入能够促进双方频繁的信息和知识交互以及情感沟通，使得新创企业可以快速独立的访问对方企业，即提升网络中心度。并且，新创企业可以利用对方企业的外部连接强化自身网络(Zaheer and Soda, 2009)，拓展桥连接的跨度和数量。换言之，关系嵌入会内在的与结构嵌入进行交互，而这也正与上文中将社会资本作为一个整体进行研究的观点一致。因此，本研究认为，关系嵌入与结构嵌入的交互将会进一步促进双元创新活动的效率和效果。且实证研究表明，结构嵌入与创新绩效之间的关系在拥有关系嵌入的企业中更显著(如Boso et al., 2013)。
Rosenbusch et al. (2011) and Stam et al. (2014)指出，在高科技行业中，新创企业的创新行为活动对响应动态变化和快速更新的技术竞争至关重要。双元创新涉及机会、资源和知识的重新整合(Stam et al., 2014；Zhang et al., 2016)。包含网络中心度和桥连接的网络结构嵌入可以为新创企业带来丰富的机会信息和互补性的物质资源，并且这些信息和资源具有难以模仿的特征。因为网络属于新创企业的无形资产，竞争者无法创造相同的资源情境。从资源观视角来看，获取的异质性资源越多，越有利于新创企业双元创新活动开展。此外，双元创新是在知识支持下进行，尤其是探索式创新活动。因为相对于利用式创新活动，探索式创新需要新知识，即行业内尚未了解、确定和独立编码的知识。结构嵌入可以为新创企业搜索到知识源头(Mariotti and Delbridge, 2012)，但将未独立编码、隐形的异质性知识转移到新创企业组织内部需要与知识源头企业达成高度的信任机制(Clercq et al., 2013)，即与网络成员的关系嵌入。关系嵌入以互补的方式将复杂、隐形知识与结构嵌入下获取的机会信息、互补性资源结合，新创企业对其进行重新整合和匹配，有效提高利用式创新和探索式创新活动的成功率。
关系嵌入会促进新创企业与他方构建信任情境(Garcia-Villaverde et al., 2018)。在信任机制下，机会主义行为被有效限制(Lavie et al., 2012)，降低新创企业监控成本，使新创企业有时间去开展创新等活动(Morales and Femandez, 2009；芮正云等，2017)。创新活动的方向应与市场发展趋势一致，以避免创新成果无法为新创企业带来实际效益。而关系嵌入导致新创企业信息接收具有非持续性，因为它主要通过信任机制传递信息，缩减了信息来源渠道，导致企业无法及时的捕捉市场机会，从而包含网络中心度和桥连接的结构嵌入成为新创企业搜寻机会信息的关键渠道。关系嵌入与结构嵌入交互有利于新创企业结合知识、资源等，在机会信息指导下进行改良式的创新活动，也可以开展突破式的创新活动，即双元创新。综上所述，本研究认为，结构嵌入和关系嵌入相结合有助于新创企业双元创新活动的进行。据此，本研究提出如下假设：
H1：对高科技新创企业而言，关系嵌入和结构嵌入的交互与双元创新正相关。
2. 双元创新的中介效应国内外现有研究将双元创新作为中介变量，研究了其在组织战略(Hughes et al., 2010)、人力资源管理实践(Zhang et al., 2016)、组织学习(Lin et al., 2013)与组织绩效之间的作用机制，但鲜有研究根据高科技新创企业特点，研究社会网络视角下的双元创新到绩效的中介作用。另外，网络视角下对于双元创新的研究大都着眼于个体或组织所嵌入的网络结构特征却很少关注网络合作者之间的关系属性(Fleming et al., 2007)。因此，本文试图弥补这一研究缺陷，以高科技新创企业为研究对象，探究双元创新在高科技新创企业关系嵌入与结构嵌入的交互和绩效之间所起的中介作用。
根据资源基础观的观点，有价值的、稀缺的、难以模仿、不可替代的资源是产生持续性竞争优势的源泉(Barney, 1991)。然而，高科技新创企业所处环境高速变化，市场竞争态势更是瞬息万变，这对高科技企业知识、技术的更迭与创新提出了更高的要求，也更是加剧了新创企业维持竞争优势的难度。对于高科技新创企业而言，仅仅是通过网络嵌入获取所需资源是远远不够的，想要促进自身绩效的提升，必须有效地组合资源，动态地选择、发展和升级自身的资源组合(王侃、龚丽敏，2017)。当企业形成有价值的、稀少的且难以模仿的资源组合或资源库时，才能获得卓越绩效(Teece, 1997)，而双元创新就是一种应对技术变化的动态行为(Zhang et al., 2016)。
基于以上逻辑，从资源角度而言，网络结构嵌入与关系嵌入的交互作用为企业带来更广阔的异质性知识、资源和信息的同时，以相互信任为基础，促进了频繁的信息交互和共同解决问题(Uzzi，1996；谢洪明等，2014)，进而有利于企业进行知识的吸收、整合与创造。即，一方面促使企业在现有产品的基础上，高效整合提炼来自客户、竞争对手、市场等多样化的知识、信息和反馈并进行利用式创新，以获得短期收益；另一方面增加时间投入与资本投入，发展并应用组织内外部有用的知识和资源进行探索式创新，以获取更大的远期利益。从机会角度而言，一方面，关系嵌入与结构嵌入的交互作用能够帮助高科技新创企业通过利用式创新更好地开发市场中存在的却未被发掘的机会；另一方面关系嵌入与结构嵌入的交互作用能够帮助高科技新创企业通过探索式创新更好地创造、开发市场机会，引领市场需求。总而言之，通过双元创新的中介作用，充分开发了网络结构嵌入与关系嵌入的作用和价值，分散了两种创新方式集中的风险，并增加了彼此的价值，从而更利于企业绩效的提高。据此，本研究提出如下假设：
H2:对高科技新创企业而言，双元创新在关系嵌入和结构嵌入的交互与绩效之间起到了中介作用。
三、研究设计 (一) 数据与样本Zahra and Bogner(2000)将8年作为新创企业与已建企业的分界线，本研究选择成立时间在8年以下的高科技企业作为研究对象。而调研填答者主要是企业的总裁、总经理、董事长、CEO等高管成员，因为他们不仅熟知企业的整体绩效表现，还了解企业的网络联系情况和创新态势，能够对问卷测项做出较为正确的评价。本研究所用量表主要源于已有研究的成熟量表，信度和效度均通过多次检验。但为了确保测项表意的准确性，我们也请了创业管理领域的四位专家学者对问卷进行了审核，接着对问卷进行了预调研，进一步修正问卷，确保内容效度。
本研究调研主要集中在京津、长三角和珠三角等中国经济最为发达的地区，调研历时2个月(2017年9月至11月)。首先通过当地的管委会联系了符合要求的300家企业，其中每个地区随机选择100家进行联系，最后233家企业同意参与调研，包括京津地区63家，长三角85家，珠三角85家。经过对填答问卷的分析，只有在187家企业收集到了完整且有效的问卷，问卷总有效率80.2%。表 1列示了样本的基本情况。
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表 1 样本的基本情况(N=187) |
1.绩效。法律规章没有强制性要求新创企业披露财务报表，故获取新创企业客观绩效存在一定难度。本研究借鉴Li and Atuahene-Gima et al. (2001)研究，用(1)投资回报率；(2)销售利润率；(3)利润增长；(4)资产回报率；(5)运营效率；(6)销售收入增长；(7)市场份额增长；(8)现金流；(9)公司声誉等9个指标测量新创企业绩效。这些指标既包括财务指标，也包括非财务指标，可以说明新创企业绩效的总体情况，避免主观判别偏差。上述测项以Likert-7级刻度测量。绩效的信度值α=0.84，因子载荷值区间是0.65-0.87，CR值为0.89。
2.关系嵌入。借鉴Kale et al. (2000)的量表，用(1)我们的联系中有个人关系；(2)网络成员间相互尊重；(3)网络成员间相互信任；(4)网络成员间高度互惠；(5)网络成员间具有个人友谊等5个题项测度关系嵌入。本文以Likert-7级刻度来测量。关系嵌入的信度值α=0.73，因子载荷值区间是0.69-0.87，CR值为0.90。
3.结构嵌入。本研究借鉴Chung et al. (2000)的研究，用(1)企业在网络中的中心地位明显；(2)与竞争对手相比，企业更容易在网络联系中获取关键资源；(3)企业在网络中的地位吸引并驱动了其他网络成员的合作意愿；(4)企业在网络的地位提升了网络成员对其的信任度；(5)企业的网络中心地位为企业带来了正面效应而非负面效应等5个题项测度网络中心度，本文以Likert-7级刻度来测量。网络中心度的信度值α=0.75，因子载荷值区间是0.68-0.89，CR值为0.86。借鉴Stam and Elfring(2008)的研究，用企业与研究机构、会计师事务所、法律事务所等其他13种不同类型的组织联系密切程度测度桥连接。0表示无联系，7表示联系十分紧密，而后求均值来表示桥连接，信度值α=0.81。
4.双元创新。本研究借鉴Zhang et al. (2016)的研究，用与竞争对手相比，企业在过去三年有更强大的能力(1)获得全新的制造技术和技能；(2)在企业之前没有任何经验的领域加强创新和业务技能；(3)获得全新的对创新至关重要的管理和组织知识和技能；(4)学习企业全新的产品和流程开发知识；(5)获得新的和先进的商业知识和技能等5个题项测度探索式创新；用与竞争对手相比，企业在过去三年有更强大的能力(1)在企业已经拥有丰富经验的运营流程中提升技能；(2)提高资源和技术开发的知识和技能；(3)升级企业已经熟悉的产品和流程的当前知识和技能；(4)提高公司产品和流程的质量；(5)通过加快创新产品和工艺开发来提高创新活动的效率；(6)改善公司产品和流程的属性等6个题项测度利用式创新。本文以Likert-7级刻度来测量。探索式创新的信度值α=0.75，因子载荷值区间是0.71-0.86，CR值为0.86，利用式创新的信度值α=0.79，因子载荷值区间是0.67-0.83，CR值为0.90。双元创新的整体信度值α=0.80。在本研究中，我们借鉴Halevi et al. (2015)以及Blindenbach-Driessen and van den Ende(2014)的研究，利用加法来计算双元创新的数值，因为这种方法能够充分反应“双元”的特征，较其他方法(如乘法、减法)更能够体现双元创新的幅度(magnitudes)。
现有研究多采用探索和利用的加、减、乘组合来测量双元，相加的方式反映了探索和利用总量的总体水平，乘法方式聚焦于探索和利用的交互效应，而减法方式则关注的是探索和利用的一致性。为了确定采用哪种组合方式形成可解释的指标，使探索和利用的对双元的独特贡献信息丢失得最少，我们采用Edwards (1994)推荐的测试方式，将新创企业绩效作为因变量，运行了五个回归分析模型，第一个模型是将探索和利用作为两个自变量。第二到第五个模型是分别采用加法(探索+利用)、减法(|探索-利用|)、乘法(探索×利用)、除法(探索/利用)来处理。相对于第一个模型(R2 =0.17, F =7.17, p＜0.01;探索: β =0.30, p＜0.01;利用: β =0.21, p＜0.10), 加法模型(R2 =0.29, F =13.75, p p＜0.01;探索+利用: β =0.39, p＜0.01)表现出类似双元的效应，且比乘法模型(R2 =0.27, F =11.97, p＜0.01;探索×利用: β=0.34, p＜0.01)效应更明显，其对模型的解释力更强(ΔR2=0.02)。虽然减法模型展现出了显著性，但其ΔR2的变化较加法模型要小很多，而除法模型并没有展示出双元效应，其对绩效的影响不显著(β=0.20, p＞0.10)。根据Edwards (1994)的测试模型，我们可以得出加法模型表现最好。因此我们选用加法模型。这种操作方式与双元的定义是相一致的，即当探索和利用的总和水平越高，企业形成双元的可能性越高。具体结果见表 2所示。
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表 2 双元不同算法的回归分析结果 |
5.控制变量。企业规模(size)和年龄(age)对组织创新流程(Jansen et al., 2009)和网络关系构建活动(Zhang et al., 2016)具有明显的影响，因此诸多研究将其作为控制变量。在本研究中，企业年龄用成立年限来表示，企业规模用员工人数来表示。行业环境的动态性对高科技企业而言影响很大，尤其对于绩效的影响也比较显著(Zhang et al., 2016)，本文借鉴Zhang et al. (2016)的研究，用市场变化强度、客户需求变化强度和技术变化强度来测度行业环境动态性。其信度值为0.87，因子载荷值区间是0.79-0.91。
四、实证研究 (一) 相关偏差问题在做横截面数据时，由于所有测项来源于一个人的填答，因此容易出现共同方法偏差问题(Podsakoff and Organ, 1986)。对此，本研究利用Harman单因子法来解决此问题。在对整个问卷分析的基础上，我们发现，在未旋转的情况下，第一个因子只解释了31.04%的方差，而且因变量和自变量均负载到不同的因子上。这表明单个因子并不能解释多数方差，而且出现了多个因子，所以此偏差并不严重。另一个问题是非回应偏差问题(nonresponse bias)，这主要是由于无效问卷和有效问卷之间的答案可能存在一定的偏差所致，据此，本研究对187份有效问卷和46份无效问卷进行了t检验，所有值均为呈现显著性，因此，非回应偏差问题并不严重。
本研究各个变量的相关系数矩阵见表 2所示。结果表明，自变量与调节变量均与绩效有显著性关系。但其关系系数均不大，未超过0.5的临界值。为了进一步说明变量之间的关系，本研究将使用层级回归分析来检验假设，但需要注意的是，结果的稳定性可能回受到多重共线性的影响，而方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)可以验证此问题。所以，本文采用方差膨胀因子来检验此问题。表 3中的结果表明，VIF值介于1.82-2.13之间，并未超过10这一以临界值，所以多重共线性问题并不严重(Fornell and Larcker, 1981)。为了确保回归结果的可靠性，降低统计误差，本研究对数据进行了均值中心(mean-centered)化处理。
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表 3 相关系数矩阵(n=187) |
信度检验的标准是Cronbach's α系数，当信度值高于0.6的临界值时，量表信度基本可以接受，而本文所用量表的最低信度值为0.73，信度较好(Fornell and Larcker, 1981)。对于效度，我们需要检验内容效度、收敛效度和区分效度。因为本研究所用测量题项均来源于成熟量表，而且，这些量表已经过多位学者使用，具有较高的内容效度。本研究使用因子载荷值大于0.6以及平均提取变异量(AVE)值来评定收敛效度和区分效度。由表 3可以看出，AVE的平方根大于此变量与其他变量之间的相关系数。所以，整个问卷的信度和效度均符合研究需要，问卷可靠性较好。
(三) 假设检验本研究采用两种方法来检验所提出的建设，一是实施回归分析，检验变量之间的直接关系，二是实施Baron and Kenny (1986)中介检验法以及Sobel检验来检验中介效应。首先，本研究实施了回归分析，主要检验关系嵌入和结构嵌入的交互对双元创新的直接影响，结果见表 4所示。其次，本研究采用组合的方法检测中介效应(Lin and McDonough, 2014)。首先，我们执行Baron and Kenny (1986)的四步骤，即先检验自变量(关系嵌入与结构嵌入的交互)对因变量(绩效)的影响，接着检验自变量(关系嵌入与结构嵌入)对中介变量(双元创新)的影响，而后检验中介变量(双元创新)对因变量(绩效)的影响，最后将中介变量和自变量同时纳入回归方程，检验二者对因变量影响的变化。完成此步骤之后，我们实施Sobel检验，最终检定中介效应。
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表 4 回归分析结果(N=187) |
① 关于为何使用交互项，本文做出如下解释：最近的研究从两个方面拓展了我们对企业如何同时实施探索和利用，并从双元创新中获利的理解。针对新企业而言，一个方面是结构嵌入作为一个参与网络连接的指导性原则，能够影响新创企业的资源获取、战略实施以及企业运作。第二个方面是关系嵌入，特别是关系质量对探索和利用有重要的影响，可以看作是它们的前因变量(Kang et al., 2012)。
尽管目前学术界已经将各种类型的网络变量作为创新的前因变量，但结构嵌入似乎才是双元创新及其绩效的本质和卓越绩效的最基本的前因之一。另外结构嵌入反映了企业寻求机会(探索)和追寻优势(利用)活动的决策风格、原则、流程和实践(Boso et al., 2013)。透过结构嵌入视角更能恰当地理解双元创新。然而，目前学术文献探讨结构嵌入如何促进双元创新，进而提高绩效，以及结构嵌入如何与其他网络变量、组织属性相结合以产生竞争优势的研究(Boso et al., 2013)等等都很少。
长期以来，关于双元的学术研究一直以间断性双元、结构双元、情境双元为主导(e.g. Gibson and Birkinshaw, 2004; Patel et al., 2013)。而最近的一系列研究认识到，企业可以通过引入网络嵌入(关系嵌入、结构嵌入、认知嵌入等等)，将网络整合到探索和利用中来实现双元(Kang et al., 2012; Turner et al., 2013)。尽管有研究承认关系嵌入对企业实现双元的重要性(Patel et al., 2013)，但很少有研究清楚地说明关系嵌入是如何影响双元的。
尽管资源基础观强调特定资源的作用，但综合动态能力观和资源基础观，双元创新强调的是不同资源整合的结果，以及资源配置的动态性。迄今为止，我们还是没能理解新创企业核心网络特征(如结构和关系的嵌入)是如何结合以产生双元创新(Jansen et al., 2012)，产生卓越绩效。为了解决这个有趣的主题，本文提出了一个概念框架以说明结构嵌入和关系嵌入是如何促进双元创新并提高企业绩效的。本文对双元创新前因的研究采取交互的视角，不像之前的研究着眼于单一的前因变量，我们提出结构嵌入和关系嵌入的交互促成了双元创新。这种交互视角丰富了网络嵌入-双元创新(Zhang et al., 2011)关系之间的研究，此外，为企业有效整合网络资源和实践同时实施探索和利用提供了新的见解。
表 4显示了回归分析的结果。不同的模型中结果变量不同，model1-2展现了双元创新作为因变量的回归结果，model4-6展示了绩效作为因变量的回归结果。模型1和模型3是基础模型，只包括控制变量：企业规模、年龄和环境动态性。
Model2包含了控制变量以及自变量，即在model 1的基础上增加了关系嵌入、结构嵌入以及二者的交互项对双元创新的影响。统计分析结果表明，RE×SE对双元创新有显著影响(β=0.21, p＜0.01)。与model 1相比，Model 2中的测量指标均显著提升，测量结果为R2=0.19，ΔR2=0.07, F=13.25, p＜0.01，这些统计结果支持了假设1，因此假设1获得验证。
根据Baron and Kenny (1986)检测中介的条件，通过与model 4-6的对比，结合model 2的结果，我们发现，Baron and Kenny提出的检验中介的四个条件均得到满足，model 4的结果表明，RE×SE对绩效有显著影响(β=0.15, p＜0.01)，model 5的结果表明，双元创新与绩效也存在显著的正相关关系(β=0.25, p＜0.01)，model 6的结果显示，当自变量和中介变量同时进入回归方程时，RE×SE与绩效的正向关系变得不再显著，但双元创新与新创企业绩效之间仍显著正相关(β=0.30, p＜0.01)。这表明双元创新在结构嵌入和关系嵌入的交互与绩效之间存在中介效用。接着，本研究利用Hayes(2013)所开发的bootstrapping分析技术来检验中介效用，在回归分析中我们选择模型4(templates 4)，迭代次数选择10000。结果见图 2和图 3以及表 5所示。
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图 2 关系嵌入和结构嵌入的交互对绩效的直接效应 注：*p＜0.10;**p＜0.05;***p＜0.01。 |
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图 3 关系嵌入和结构嵌入的交互、双元创新与绩效 注：*p＜0.10;**p＜0.05;***p＜0.01。当双元创新加入回归模型后，关系嵌入和结构嵌入的交互与绩效之间的关系变得不显著。 |
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表 5 Sobel检验结果 |
图 2和图 3的结果表明，关系嵌入和结构嵌入的交互与双元创新之间呈现显著正相关(β=0.22, p＜0.01)，双元创新与绩效之间呈现显著正相关(β=0.53, p＜0.01)。标准化的间接效应值为0.10(0.19×0.53)。表 5的结果更进一步地展示了bootstrapping的结果，关系嵌入和结构嵌入的交互对绩效的总效应值为0.14，对于95%的置信区间，上限为-0.102，下限为-0.203。Sobel测试也验证了间接效应的显著性(Z =8.933, p＜0.01)。因此，关系嵌入和结构嵌入的交互是通过双元创新影响新创企业绩效的，进而假设2获得支持。
(四) 稳健性检验如上所述，对于双元创新的数值处理，本研究采用了加法这一处理办法。为了检验本研究结果的稳健性，我们将利用相乘(即，探索×开发)的办法执行另一组回归分析并将双元创新作为因变量。结果表明，首先，关系嵌入和结构嵌入的交互与乘法方式下的双元创新(β =0.15, p＜0.10)、企业绩效(β=0.11, p＜0.01)正相关。第二，探索式创新(β=0.12, p＜0.10)、利用式创新(β=0.09, p＜0.05)、相乘的双元创新(β=0.16, p＜0.01)与企业绩效都显著相关。第三，当把相乘的双元创新引入关系嵌入和结构嵌入的交互与企业绩效的回归模型，关系嵌入和结构嵌入的交互与企业绩效之间的关系变得不显著(β=0.01, p＞0.10)，而双元创新与企业绩效之间的关系仍然显著(β=0.10, p＜0.05)。因此，这些结果并不改变之间假设检验的结果。这表明，本研究的结果具有较好的稳健性。
五、讨论与结论关于双元的诸多文献表明，新创企业“新且小”的天生劣势导致新创企业在市场上生存困难(董保宝等，2017; Zhang et al., 2016)，因此，对于新创企业，尤其是高科技型的新创企业应该审慎地同时实施探索式创新和利用式创新才能获得卓越的绩效(Jansen et al., 2009)。但是，面对高不确定性的环境变化，高科技新创企业仍面临着如下难题：一是如何发起探索式创新和利用式创新活动，并在资源约束瓶颈下解决两种不同类型创新活动之间矛盾需求；二是战略性平衡探索式创新和利用式创新以获得卓越绩效。最近的研究逐渐认识到，利用网络嵌入来解决资源约束问题能够驱动新创企业的双元创新，从关系嵌入和结构嵌入入手突破新创企业资源瓶颈将会极大地提升绩效(Garcia-Villaverde et al., 2018；Stam and Elfring, 2008)。但是现有研究聚焦于单一网络嵌入特征对创新的影响，忽略了多维网络嵌入的交互对双元创新的影响，以及双元创新是否是网络嵌入提升绩效的有效通道。基于这一议题，本研究利用187份高科技新创企业样本实证检验了关系嵌入和结构嵌入的交互对双元创新有显著的正影响，而且双元创新在关系嵌入和结构嵌入的交互对绩效的影响中具有中介效应。
本研究结果主要有以下两个方面的理论意义：
第一，现有研究一般聚焦于双元创新(探索式或利用式创新)单一类型的前因变量，如关系嵌入、结构嵌入。并未从网络嵌入多维视角来进行相关研究。据此，本研究提出关系嵌入和结构嵌入的交互会影响双元创新。实证结果表明，关系嵌入和结构嵌入的交互对双元创新具有显著的影响。尽管网络嵌入有助于高科技新创企业获取有价值的资源，并对这些资源进行合理配置以寻求机会(突破式)或强化优势(渐进式)(Garcia-Villaverde et al., 2018)，但新创企业仍然需要构建合理的网络关系利用机制来支持新创企业的网络连接。换句话说，关系嵌入和结构嵌入有助于双元创新的形成与发展，新创企业需要合理利用网络连接来配置资源以备创新之需。具体而言，关系嵌入与结构嵌入虽然均能够驱动双元创新，但本研究的结果表明，二者的相互一致和相互匹配不仅在关系信任层面加强了创新，也在结构层面(中心度和桥连接)驱动了创新，关系与结构的交互匹配更有助于双元创新的开展以及创新层次的提升。本研究进一步肯定了Uzzi(1999)所认可的网络嵌入在创新中的重要价值，展示了关系嵌入与结构嵌入的互动在促成双元创新中的重要性。本研究的发现为组织利用网络实现双元创新提供了新的视角。
第二，研究结果显示，双元创新在关系嵌入与结构嵌入的交互与绩效之间存在中介作用，这不仅丰富完善了双元理论，更进一步地拓展了网络、创新与绩效的关系。本研究结论表明，高科技新创企业的双元创新是一种动态机制，这种机制可以将基于关系和结构嵌入所获得的资源进行合理匹配与优化，引发新的探索式或利用式创新，为企业带来优质绩效(Jasen et al., 2009)。如前所述，关系嵌入与绩效以及结构嵌入与绩效之间的关系得到了充分的重视和研究，但两类嵌入的交互与绩效关系的“黑箱”并未得到合理解释，需要进一步打开黑箱，阐释个中机制。本文的研究结果表明，双元创新成为组织强化关系嵌入并与其它网络行动者之间形成高度信任的驱动力，信任促进了资源和信息的交流，强化了高科技新创企业关系嵌入对创新的价值；同样，双元创新也使得新创企业形成了利用网络中心位置和丰富的外部连接获取互补性、支持性资源的路径依赖过程。关系嵌入和结构嵌入的有效互动有助于高科技新创企业管理探索性创新和利用性创新活动间的矛盾需求，最大限度地实现双元创新的平衡(Cao et al., 2009)，发挥双元创新最优的绩效机制。
本研究的实践价值主要有：
第一，双元平衡是一种动态的平衡(Cao et al., 2009；Kang et al., 2012)。高科技新创企业面临的环境具有VUCA(volatility, uncertainty, complexity and ambiguity)的特性，也即不稳定性、不确定性、复杂性与模糊性。因此，这些企业尤其要注意获取资源的价值与时效，合理实现双元创新的动态平衡。新创企业在追寻探索式创新和利用式创新过程中需要注意关系嵌入和结构嵌入的相互作用。从一定意义上讲，关系嵌入强调了信任以及网络连接性质与质量的影响，但单纯依靠信任无法实现有效的创新，获取的相似资源也许只能维持利用式创新，企业仍然要基于结构嵌入来强化网络中心位置，增加更多更丰富的外部网络连接，扩大有效性新资源和信息的渠道，以利于进行探索式创新。而两类嵌入的互动与匹配，能够调整新创企业内外部的资源信息并实现联动效应，进而引发探索性和利用性的创新活动。
第二，我们的研究结果表明，通过双元创新这种恰当的机制，可将关系嵌入和结构嵌入的优势结合起来，从而提升新创企业绩效。本文的研究结果也表明，双元创新对新创企业绩效具有显著的影响。为了提高绩效，避免探索式创新所带来的“创新倦怠”以及利用式创新带来的能力陷阱，管理者需要制定双重点的创新战略。此外，为了最大化地发挥双元创新的优势，高科技新创企业需要同时对双元创新的前因和结果进行系统考虑。当管理人员为探索式创新和利用式创新活动分配资源时，应充分利用关系嵌入和结构嵌入所带来的资源益处，并不断匹配、调整、优化资源组合。
第三，新创企业需要最大限度的发挥关系嵌入和结构嵌入的交互效应。“新且小”的特性导致新创企业存在严重的资源瓶颈问题，需要通过外部网络获取知识等资源以推动双元创新，提升绩效。然而，对于新创企业而言，无论是单一的网络结构嵌入还是关系嵌入均会带来相应的无法弥补的弊端，如在关系嵌入下，新创企业陷入惯有沟通渠道，无法持续性的接收市场信息，而在结构嵌入下，新创企业缺乏与网络连接方的信任互惠机制，从而无法顺利的将新知识转移到组织内部。只有在结构嵌入与关系嵌入的网络情境中，新创企业才能打破资源瓶颈，获取双元创新所需的机会信息、新知识和技术、物质等资源。因此，企业的管理者应注意关系嵌入和结构嵌入的互补匹配，促进两者之间的持续正向补足。
尽管本研究揭示了关系嵌入、结构嵌入、双元创新和新创企业绩效之间内在的关系机理，但与大多数研究一样，本研究也存在一些局限性。第一，横截面的数据无法揭示双元创新的动态变化，这也是横截面数据的一大缺憾。本研究所用的横截面数据使得研究结论的普适性受到质疑。未来的研究将使用纵向数据的收集方法，区分自变量和因变量的时间间隔，如第一个时间段收集资本论的数据，一年后收集因变量的数据，这样能够反映并解释双元创新的动态平衡。第二，本研究主要考量了高科技新创企业的创新特质，对于传统企业的研究将会更加有助于强化研究结论的普适性，这也是未来比较研究的方向之一。第三，新创企业绩效的测量指标也采用了主观测量的方式，这难免会出现评定偏差，未来可以增加客观绩效指标或者利用其他的绩效指标，利用主客观数据综合分析新创企业的创新情况可能会更有意义。
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