External-learning--market-dynamics--and-radical-innovation文献翻译.docx

外部学习、市场动态和突破性创新:基于中国高科技公司摘要：基于知识内容的二分法，本研究考察了两种类型的外部学习（即技术学习和管理学习）如何影响突破性创新，并评估了这种影响如何取决于两种类型的市场动态（即技术动荡和竞争强度）。针对183家中国高科技企业的调查显示，技术和管理学习都有助于突破性创新的发展。此外，技术动荡降低了技术学习的效果，但提高了管理学习对根本性创新的影响，而竞争强度提高了技术学习的效果，但降低了管理学习对根本性创新的影响。介绍突破性创新指的是一种新的技术，它偏离了现有技术的进化道路，提供了比现有技术更大的客户利益（Chandy和Tellis，1998年；Sorescu、Chandy和Prabhu，2003年）。由于可能使新进入者提升到突出地位并摧毁占主导地位的公司，突破性创新促进了国家的公司和经济的增长和更新（Tellis、Prabhu和Chandy，2009）。因此，突破性创新的发展正吸引着无数的研究。研究审查了突破性创新的各种驱动因素，其中组织学习在最近的文献中得到了突出的注意（例如Baker and Sinkula，2005；Morgan and Berthon，2008；Zhou，Yim，and Tse，2005）。例如，对战略联盟和网络研究的研究强调，向合伙人或关系纽带学习是创新的重要来源（例如Ahuja，2000年；Chesbrough，2008年；Grant and Baden - Fuller，2004年；Powell，Koput，and Smith-Doerr，1996年；Thomas and Georg，2004）。尽管人们对这一文献非常感兴趣，但很少有研究关注学习内容在突破性创新发展中的作用。先前的研究倾向于将学习概念化为一种根植于组织活动的结构中的文化或价值(Baker and Sinkula, 1999;Sinkula, Baker, and Noordewier, 1997)。然而学习的内容也很重要，因为如果没有知识的投入和正确运作，创新就不可能实现(Capon and Glazer, 1987;OConner and DeMartino, 2006)。基于知识分类方案(Damanpour and Evan, 1984;Han, Kim, and Srivastava, 1998;(Zhou, Tse, and Li, 2006)，我们将外部学习分为两种类型：学习技术知识和从其他公司学习管理知识，并考察技术和管理学习如何影响根本性创新。其次，大多数现存文献都普遍认为学习有利于创新(Baker and Sinkula, 1999, 2005;Hurley and Hult, 1998;Morgan和Berthon, 2008;(Zhou et al.， 2005)；然而，很少有研究关注在什么条件下学习更有效(Gnyawali and Stewart, 2003)。根据权变理论，战略的有效性取决于战略与商业环境的契合程度(Zajac, Kraatz, and Bresser, 2000)。因此，外部学习的效果可能会因环境条件的不同而有所不同。为了丰富对学习的偶然性观点的理解和发展，有必要发现限制或放大学习效果的偶然性力量。本研究旨在解决这两个研究空白。验证了两种类型的外部学习（即技术学习和管理学习）对突破性创新的影响，和两个基本市场动态的或有作用（即技术动荡和竞争强度）（见图1）,我们认为虽然技术和管理学习都能促进突破性创新的发展，但他们的影响取决于技术动荡和竞争强度。特别是，我们发现技术动荡降低了技术学习的效果，但增强了管理学习对突破性创新的影响，而竞争强度提高了技术学习的效果，但降低了管理学习对突破性性创新的影响。概念框架外部学习视角组织学习要么发生在组织内部，要么发生在组织外部(Rosenkopf and Nerkar, 2001)。在学习的内部轨迹中，企业从过去的经验中学习或利用内部知识。在跨界学习中，企业寻找由其他组织产生的知识，并将其与自己的知识或能力结合起来进行创新。与内部学习相比，外部学习打开了通往新知识的大门，这些新知识与现有的组织记忆相背离，从而降低了从能力转化为僵化的可能性(Leonard-Barton, 1992)。此外，鉴于组织间网络提供了丰富的知识和新颖的想法(Laursen and Salter, 2006;Powell et al.， 1996)，外部学习增加了创新的机会。与关于组织学习的文献一致(Baker and Sinkula, 1999;Huber, 1991;)，我们将外部学习定义为焦点公司从其他公司获取、处理和集成知识。知识可以分为两类：技术知识和管理知识(Damanpour and Evan, 1984;Han et al.， 1998;Zhou et al.， 2006)。技术知识是指一个组织的产品和生产技术或技术系统，而管理知识是指企业的管理系统和实践，如奖励制度和内部竞争机制(Chandy and Tellis, 1998;Han et al.， 1998)。这种知识分类方案为不同的外部学习焦点提供了基础。特别是技术学习是指向其他公司学习技术知识。例如，日本企业以学习美国企业发明的技术为基础的创新能力而闻名(Hamel, Doz, and Prahalad, 1989)。管理学习是指学习其他公司的管理制度和实践。例如，通用电气(GE)派代表到惠普(Hewlett-Packard)和施乐(Xerox)等竞争对手的电子元件公司，了解它们的业务运作情况(Fortune, 1991)。外部学习和突破性创新先前的研究确定了突破性创新成功发展的三个关键条件。首先，公司需要多样化的技术基础或科学专业知识(Cardinal,，2001年)。Quintana- Garcia和Benavides-Velasco(2008)证明了技术多样化对探索性创新具有强大的影响，因为它促进了不同技术领域之间的交叉学习，从而降低了核心刚度。第二，突破性创新是对现有能力的先前投资的侵占(Chandy and Tellis, 1998)和新市场机会的识别(Day, 1994;奥康纳和赖斯，2001)。因此，它需要组织心理模型的范式转换，这些模型控制资源的分配和市场机会的识别(Baker and Sinkula, 2005)。第三，突破性创新的主动性引起组织常规的根本性改变，从而引起组织内受影响成员的抵制(Bao, 2009;汉南和弗里曼，1984年)。因此，突破性创新的发展理应使激进变革合法化(Dougherty and Heller, 1994)。外部学习为突破性创新创造了有利条件，并满足了这些要求。具体来说，学习外部技术知识可以促进知识输入的多样化(Chang and Cho, 2008;(Lichtenthaler, 2010)，从而增加了突破性创新的机会。这类学习与突破性创新之间的积极关系在文献中得到了强有力的支持。例如，Gilsing, Nooteboom, Vanhaverbeke, Duysters, and Oord(2008)认为，向拥有不同技术诀窍的公司学习为互补知识资源的新型集成提供了机会。此外，Wuyts, Dutta, and Stremersch(2004)明确指出，组织间技术知识的交流增强了企业引入突破性创新的能力。因此，假设1：技术学习对突破性创新有积极影响。学习管理知识可以引发组织思维的转变，促进组织变革的合理化。通过学习其他公司成功的管理实践，企业能够识别其当前管理惯例或思维方式中的缺陷甚至错误(Ghoshal and Westney, 1991)。对现状的不满会引发一个遗忘过程，在这个过程中，企业会改变对商业世界的看法或假设，并更新它们的思维(Baker and Sinkula, 1999;Birkinshaw和Mol, 2006;斯莱特和纳弗，1995年)。例如，GE在向竞争对手学习的基础上，认识到管理实践中的一个错误，从而将重点从业务结果转移到流程(Fortune, 1991)。组织变革的合理化是通过实施机构项目来实现的(Dougherty and Heller, 1994)。然而，为现有产品设计的公司自己的管理系统和过程可能构成对创新的阻力的一部分。通过为新的管理实践挖掘外部资源，创新公司能够更好地使变革合法化，减少创新阻力(Birkinshaw and Mol, 2006;Zhou et al.， 2006)。假设2：管理学习对突破性创新有积极影响。根据权变理论，企业战略的有效性取决于战略本身与商业环境的特征或要求之间的契合度（Zajac等，2000）。企业战略对环境力量的依赖对于外部学习尤其明显，因为对外部学习而言，学到的知识来自外部资源。之后，我们分析了技术动荡和竞争强度，市场动态的两个代表性指标（罗和哈桑，2009年; Zhou et al。，2005），修正了技术和行政学习的影响。技术动荡是指在一个行业中技术进步的速度（Zhou et al。，2005）。之前的研究表明，技术动荡为突破性创新创造了机会，迫使企业加快创新速度，以避免落后于竞争对手（Jaworski和Kohli，1993; Zhou等，2005）。与此观点一致，我们认为技术的快速变化导致外部环境中的丰富的（？）高水平技术（munificence），并扩大了学习公司可用的技术知识范围。 因此，外部技术知识库日益多样化（Lichtenthaler，2010）。技术多样化已被证明可以增强企业将现有知识与现有知识相结合的能力。技术多样化已被证明可以增强企业将现有知识与新知识组合相结合和重组的能力，并增加激进创新的可能性（Quintana-Garcia和Benavides-Velasco，2008）。 由于可以获得额外的离散技术知识，因此对于从事外部知识获取的公司来说，互补知识来源之间的激进联系的整合和重新配置变得更加可能（Gilsing等，2008）。 因此，H3a：当技术动荡更高时，技术学习对激进创新的影响更大。企业还可以在内部基础上建立激进的创新知识资源（Chandy和Tellis，1998; Tellis等，2009）。在技术动荡的环境中，对内部知识的需求可能会加剧，因为快速的技术变革会产生不确定性，可能会破坏焦点企业的技术专长或核心竞争力（Anderson和Tushman，1990; Weiss和Heide，1993）。为了将核心竞争力与外部技术变革的威胁隔离开来，企业可能不得不将资源分配从获取外部技术知识转向内部研发。例如，由于担心网络爆炸性增长对其Window操作系统造成的潜在威胁，微软开发了自己的网络浏览（Internet Explorer），而不是从Netscape（Computer Reseller News，1995）获得许可。在内部约束下发展激进创新资源方面，公司需要建立灵活高效的管理体系来应对激进创新项目的高度不确定性和复杂性（Chandy and Tellis，1998; OConner和DeMartino，2006）。为现有技术基础设计的旧管理系统很可能不适合这种创新企业。学习其他公司成功的管理理念和实践可能有助于解决这个问题。此外，它促进了组织思维模式的转变和组织系统变革的合法化（Birkinshaw和Mol，2006; Dougherty和Heller，1994）。从而，H3b：当技术动荡更高时，行政学习对激进创新的影响更大。竞争强度是指竞争者参与竞争活动的程度，例如改变营销组合工具，以获得竞争优势（Song and Perry，2009; Zhou and Li，2010）。在存在竞争压力的情况下，公司倾向于将重点放在已建立的市场上，并密切关注现有客户的需求（Christensen，1997）。 “服务市场的暴政”或强调保护现有的草皮可以防止公司改变其对业务环境的看法，即使环境不断变化（Hamel和Prahalad，1994）。因此，企业往往无法有效应对新技术的出现（Tripsas和Gavetti，2000）。相反，他们可能会坚持主导组织惯例，增加对现有资源的依赖，但却阻碍了新能力的发展（Gilbert，2005）。当企业面临来自环境的威胁时，这种组织惯性或僵化会更加突出（Staw，Sandelands和Dutton，1981）。工业竞争是企业生存和经营业绩的常见环境威胁形式。因此，竞争激烈的公司不愿意进行试验新技术，但重点是利用现有的技术基础来实现竞争优势（Christensen，1997; Gilbert，2005）。因此，尽管技术学习发生在竞争环境中，但由于组织惯性，新获得的技术知识可能不会转变为激进创新。因此，H4a.当竞争强度较高时，技术学习对激进创新的影响较弱。当竞争加剧时，企业被迫投资于防御性和冒犯性的营销策略，例如关系营销，价格战和大规模的促销活动（Bridges and Freytag，2009; Zhou et al。，2005）。但是，实施这些战略和战术需要行政知识。虽然行政学习有助于公司实现这一目标，但竞争活动和营销计划主要是为了吸引新客户或留住现有客户（Voss和Voss，2008）。因此，获得的管理知识可能不容易被用作创新过程中的有价值的输入。换句话说，在激烈竞争的环境中，虽然行政学习提高了营销管理的有效性，但它对推动创新举措的价值有限。此外，如上所述，作为环境威胁来源的激烈竞争促使企业维持既定的组织惯例，促进对现有能力的利用（Gilbert，2005; Staw等，1981）。因此，这种组织惯性阻碍了激进创新的发展（Gilbert，2005）。因此，H4B。当竞争强度较高时，行政学习对激进创新的影响较弱。3.研究方法3.1 采样和数据收集由于以下考虑，本研究在中国的高科技领域进行了实证检验。首先，过去几十年中国社会和经济的巨大变化迫使企业积极向他人学习，以发展创新技能，增加商业成功的几率（Liu，Luo，Shi，2003; Zhou et al。，2005） ）。其次，由于中国的高科技企业往往缺乏必要的资源或经验，向他人学习是缩小中国企业与发达国家企业之间能力差距的有效捷径（Atuahene-Gima，2005）。样本框架由来自各种高科技行业的公司组成，包括信息技术，软件开发，生物技术和电子产品开发。这些公司位于北京，上海和深圳的高科技实验区，是全国三个最发达的高科技工业区。这些工业区的行政办公室提供样本框架，本研究从中随机选择三个城市中的200家公司。在联系的600家公司中，250同意参加。然后，作者联系这些公司以确定关键信息提供者。合格的受访者包括研发主管，项目经理和产品经理。与先前的研究一致，本研究采用的方法调查的现场访谈（Zhou et al。，2005）。在访谈期间，我们解释所有关键结构的含义，并用例子来说明。超过70的访谈发生在受访者的办公室。 每次采访平均持续约30分钟。该研究总共收集了198份回复。由于缺乏对主题的了解，从分析中删除了15个答复。最终样本由183家高科技公司组成，答复率为30.5（600家公司中的183家）。3.2 措施所有措施均以英文编制，翻译成中文，然后翻译成英文以确保准确性。基于对15位中国高科技行业管理人员的预测试，作者修改了一些项目，以确保中国研究背景下的措施的面子有效性和意义。所有测量项目，如附录所示，采用7点李克特量表（1 - 强烈不同意7 - 非常同意）。外部学习（技术学习和行政学习）的措施是基于Huber（1991）的工作而开发的。测量项目评估公司承诺向其他公司学习技术和管理知识，以及公司获取，处理和整合这两类知识的程度。Jaworski和Kohli（1993）改编了技术动荡和竞争强度的措施。技术动荡的项目捕捉了行业中技术变革的程度，而竞争强度的项目则评估了竞争水平和价格削减的严重程度。激进创新是指一种新的技术，它偏离了公司或行业的现有技术发展轨迹，并为客户提供了大量新的利益（Chandy and Tellis，1998）。 Atuahene-Gima（2005）根据Chandy和Tellis（1998）的开创性工作调整了激进创新的测量项目，并适用于中国高科技公司的调查。由于我们的调查也在中国的高科技产业进行，我们采用相同的测量项目。前两项分别反映了公司过去三年激进产品引入的绝对和比较水平。另外两个项目表明了来自激进创新和激进创新数量的销售百分比的客观信息;但是，这两个项目会丢失过多的缺失值，因此会从测量模型中删除。为了证实我们的测量方法，我们使用提供客观测量数据的样本公司子集来测试激进创新量表与激进创新的两个客观测量项目的相关性（我们感谢评论者对此建议）。结果（与激进创新的销售百分比= 0.67，p0.001;与激进创新数量的相关性= .86，pb0.001相关）为我们的激进创新措施提供了支持。与zhou等人（2006年）一样，本文包括一下控制变量：行业部门，公司规模，公司年龄，公司类型和研发支出。作者使用虚拟变量来代表他们的特定行业：信息技术，软件开发，生物技术和电子产品开发。作者使用一个公司存在于行业中的年份的对数来表示公司年龄和员工人数的对数来表明公司规模。公司类型是虚拟变量，1表示国内公司，0表示外国公司或国际合资企业。研发支出以用于研发活动的销售量百分比来衡量。3.3。测量有效性继Anderson和Gerbing（1988）之后，本研究采用两步法检验这些指标的可靠性和有效性。首先，本研究针对两类组织学习，环境因素和激进创新进行探索性因素分析（主成分分析与最大值旋转）。分析产生了预期的五个因子，每个因子的特征值大于一。正如理论预测的那样，所有项目在其构造上都显示出高负荷（均高于0.7），并且没有实质的交叉负荷（均低于0.3）。结果支持区别这些结构。其次，本研究使用AMOS评估措施的单维度和验证性因子分析（CFA）（见附录）。整体模型很好地拟合数据：（122）= 215.34，p = .000; CFI = .95，IFI = .95，RMSEA = .06，Tucker-Lewis指数= .94。底层构造的所有因子加载都很重要（pb.01）。此外，所有主要结构的综合可靠性均高于.60基准（Bagozzi和Yi，1988）。提取的平均方差（AVE）超过.50截止点（Fornell和Larcker，1981），竞争强度除外（.46）。这些结果证明了潜在变量的收敛有效性和可靠性。为了检验潜在变量的判别有效性，这个研究使用约束和无约束模型对所有构造运行成对的卡方差分检验。在每个测试中，约束模型拟合明显比无约束模型更差，以支持判别有效性（Anderson和Gerbing，1988）。此外，每个构造的AVE超过潜在变量与每个构造之间的平方相关性，这进一步支持判别有效性（Fornell和Larcker，1981）。3.4。常用方法方差为了最小化常见方法方差（CMV），本研究采用事前和事后的方法。事前，根据Podsakoff，MacKenzie，Lee和Podsakoff（2003）的建议，作者使用控制变量来分离独立，因变量和主持人的测量，从而减少了受访者使用他或她之前的回答来回答后续动机的动机的问题。事后，该研究进行了Harman的单因素检验（Podsakoff and Organ，1986）。对因变量和自变量的因子分析产生一个因子解决方案，占总方差的77.0，第一个因子仅占方差的20.8。由于没有出现单因素解决方案且第一因素不能解释大部分方差，因此常见方法偏差不会对本研究中研究结果的有效性构成严重威胁。4.分析和结果本研究采用分层模型回归来检验假设。 通过建立测量的单维度，本研究使用每个构建体的综合得分进行分析（表1）。 为了减轻多重共线性的潜在威胁，本文的意思是将独立变量和调节变量集中在一起（Aiken和West，1991）。 最大的方差通胀因子是2.79，远低于基准10.0。 因此，在我们的分析中，多重共线性不是一个问题。 在分层方法中，模型1仅包括工业部门控制，模型2添加其他控制变量，模型3添加主效应，模型4添加交互效应。表2中的总结结果显示R2值显着增加 模型3和模型4以及模型4解释了激进创新中总变异的43。如表2所示，技术学习（= .36，pb.001）和行政学习（= .19，pb.01）对激进创新产生积极影响，支持H1和H2。 此外，技术紊乱显着降低了技术学习的积极效果（= - .17，pb.05），与H3a的预测相反，但增加了行政学习的积极效果（= .24，pb.01）， 支持H3b。 相比之下，竞争强度可能会略微增加技术学习的积极影响（= .12，pb.1），与H4a的预测相反，但会降低行政学习的积极效果（= - 。16，pb.05） ，支持H4b。此外，环境因素直接影响激进创新，如表2所示。当技术动荡高时，企业更有可能发展激进创新; 相反，高水平的竞争强度降低了公司发展激进创新的意图。 该研究还进行斜率分析（Aiken和West，1991），以说明外部学习与市场动态之间的相互作用。 该分析为适度回归分析提供了进一步的支持（图2）。5.讨论这项研究对文献做出了两项重大贡献。首先，它通过区分两种类型的学习来增加学习文献：技术和行政。与传统观点相反，向他人学习等同于模仿并因此导致社会创新清单的螺旋式下降（Huber，1991; Levinthal和March，1993），我们的研究表明，技术和行政学习对激进有积极影响革新。这意味着学习外部知识并不一定会导致“复制和粘贴”其他公司产生的知识;相反，它是一种可行的策略，企业可以利用它来建立激进的创新。这种见解为当前文献中的理论论点提供了额外的支持，即战略联盟或网络中的公司间学习有助于创新（例如Ahuja，2000; Grant和Baden-Fuller，2004; Thomas和Hans Georg，2004）。它也与开放式创新范式一致。采用这种观点的研究强调外部资源和知识在创新发展中的作用（Chesbrough，2008），并表明存在于外部环境中的丰富知识提供了广泛的新思想和创新机会（Laursen和Salter，2006; Powell et al。，1996）。与此观点相似，目前的研究表明，通过利用外部知识，企业能够产生激进的创新。其次，本研究通过显示市场动态（即技术动荡和竞争强度）的重大影响，丰富了学习的偶然观点。具体而言，我们发现，技术动荡降低了技术学习的效果，但增强了行政学习对激进创新的影响;竞争强度增强了技术学习的效果，但削弱了行政学习对激进创新的影响。显着的对比表明市场根据学习内容，动态可以放大或减轻组织学习的影响。其含义是，如果研究在检查学习创新关系时忽略了环境因素，它可能会对学习效果产生不准确的估计。从概念上看，这些结果表明当前文献中主流观点的完善，即组织学习无条件地使公司受益，并且在做因此，揭示创新学习效果的边界条件。与此同时，他们回应了研究关注组织学习的偶然性的呼吁（Gnyawali和Stewart，2003）。令人惊讶的是，它与我们的预测相矛盾，即技术动荡会产生负调节作用，而竞争强度对技术学习具有积极的调节作用。推动技术动荡的负面影响的合理因素是技术知识在动荡环境中的时间敏感性。 Weiss和Heide（1993）认为，技术环境的快速变化使得产品信息“时间敏感” - 即，随着快速引入提供更高效益的新技术，现在获得的信息变得不那么有价值。 Moorman和Miner（1997）同意环境动荡可能会降低先前学习的价值。鉴于快速的技术变革可能导致所获知识失去价值，技术动荡实际上可能会减少对激进创新有用的知识多样性，即使它随着时间的推移产生了大量的技术知识，从而降低了影响技术学习。对于竞争强度的积极调节作用，我们认为这可能是由于激进创新在帮助企业在竞争性行动中超越竞争对手的独特作用。 也就是说，激进创新提供了新颖的功能和独特的客户利益，难以模仿，相对于残酷的价格战和其他类似的营销计划。 换句话说，激进创新的发展为可持续竞争优势提供了更有效的方法（Jaworski和Kohli，1993; Zhou等，2005）。 因此，为了抵消竞争压力，企业可能有很大的动力去寻找有用的创新技术（Song and Perry，2009）。 外部搜索增加了技术知识库的多样性（Laursen和Salter，2006），从而提高了技术学习对激进创新的影响它还值得强调的是，尽管市场动态的主要影响尚未在当前研究中得到正式研究，但它们在回归模型中显得具有重要意义。 结果与Zhou等人的研究（2005）一致。 他们的研究发现，技术动荡对基于技术和市场的突破性创新产生积极影响，而竞争强度对基于市场的突破性创新产生负面影响。不同研究的一致发现表明市场动态对突破或 激进创新。本研究还为管理者提供了一些重要的实践见解。为了提高激进的创新能力，企业必须积极获取外部知识，包括技术和行政知识。虽然传统的学习重点是技术知识，技术产品的一个共同组成部分，但行政知识也可以带来激进的创新。一种有用的学习策略可能是建立一个知识共享网络，该网络由具有不同技术基础和创新的公司组成。管理技巧。另一方面，对激进创新的组织学习的管理要求企业在调整不同环境条件下的学习内容时具有灵活性。市场动态导致获得知识价值的变化，并对学习公司的信息需求施加变化。外部学习的最佳策略似乎在学习的知识内容和市场动态的特殊特征之间进行了比较。具体而言，当市场以快速（稳定）技术发展为特征时，企业可以专注于学习管理（技术）知识;相反，当竞争（非）密集时，知识获取可能集中在技术（行政）内容上。该研究包含一些局限性。首先，研究结果基于横断面数据。鉴于组织学习的效果可能需要时间才能实现（Zhou et al。，2006），纵向研究对于增强对组织学习的长期影响的理解是必要的。其次，外部学习作为一种坚定的策略也可以用于模仿目的。本研究不区分创新与模仿之间的学习效应。鼓励未来的研究来研究不同类型的外部学习如何不同地影响产品创新和模仿。第三，本研究排除了外部学习对激进创新的财务或市场表现的影响。激进创新涉及高风险（Sorescu等，2003; Zhou等，2005），因此不能保证业务成功。学习其他公司创新活动中证明有效的技术或行政知识可以减少这种风险。因此，从外部学习中获得的激进创新可能比基于内部研发的成功可能性更高。未来的研究可以通过研究外部学习对激进创新的绩效影响来扩展当前的研究工作。5.讨论 这项研究对文献做出了两项重大贡献。首先，它通过区分两种类型的学习来增加学习文献：技术和行政。与传统观点相反，从他人学习相当于模仿并因此导致社会创新清单的螺旋式下降（Huber，1991; 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