我国经济全面步入新常态，已从单纯追求速度转变为高质量发展，经济增长的引擎也正由传统的劳动力、能源向创新驱动转换。煤炭企业是资源密集型产业，经营粗放[1]，发展步入疲软期。煤炭企业要摆脱困境，需要主动谋求创新发展，由要素驱动积极向创新驱动转变[2]。由于创新的复杂性和高成本，单个企业很难同时拥有开展创新所需要的全部知识和资源，煤炭企业与相关企业、高校、科研院所等联合进行合作创新有利于其提高创新实力，加快煤炭企业供给侧改革。然而据统计超过半数的合作创新均未实现预期目标[3]，因此急需研究如何才能有效提高煤炭企业的合作创新绩效。

目前学者们对影响合作创新绩效的因素已进行了一定探究，其中部分学者从网络嵌入性[4]、网络搜寻[5]、网络惯例[6]等方面研究了企业网络行为对合作创新绩效的影响；一些学者关注合作网络特征，如网络结构[7]、网络联合强度[8]、网络位置[9]与合作创新绩效的关系；还有部分学者从企业间信任和合作关系状态[10]、合作关系强度[11]等考察了企业间合作关系对合作创新绩效的作用。梳理相关文献可知，现有研究多从单一层面出发且主要聚焦于网络静态特征和合作关系质量。网络能力是一种跨关系的管理能力，是企业在复杂多变的环境下取得有利网络地位并获取重要资源进行创新的关键成功要素[12]，然而却鲜见从网络能力出发对合作创新绩效的深入研究。此外，企业资源理论指出，整合外部互补性资源并将其转化为组织创新能力，是企业提高合作创新绩效的关键环节[13]。

基于以上分析，笔者以煤炭企业合作创新为研究对象，结合社会网络观和企业资源理论，构建网络能力、知识整合能力与合作创新绩效的理论模型，并对通过调查问卷获取煤炭企业合作创新的相关数据进行实证分析，以期明晰煤炭企业网络能力对合作创新绩效的影响机制，为煤炭企业提高合作创新绩效提供借鉴。

1 理论基础与研究假设

1.1 煤炭企业网络能力与合作创新绩效

网络能力概念的提出拓宽了企业获取资源的渠道，由于生存环境日益网络化和已有资源与发展要求不相匹配，企业需要利用外部网络和构建网络关系来更有效地获取资源以满足自身发展。因此，网络能力是企业提升网络综合地位、处理特定关系并提升企业竞争优势的一种动态能力[14]。具体来看，企业之间错综复杂的合作交互关系构成了企业的外部创新网络，而网络能力的本质是创建、维护和利用与各种外部合作伙伴关系的能力，从而在合作网络中占据优势位置，获取更多知识和信息等网络资源。此外，内部沟通有利于企业与网络伙伴之间的信息交流和组织学习[15]。综合以上分析，基于功能视角将网络能力定义为：企业通过审视内部资源和外部网络价值，建立、管理和升级网络关系以有效获取所需资源的动态能力。同时，将其划分为4个维度：协调、关系技能、合作伙伴知晓度和内部交流[16]。其中，协调是指企业与网络成员调和共同目标和互助活动的能力；关系技能是企业寻找合适合作伙伴并建立高质量合作关系的能力；合作伙伴知晓度反映企业对企业伙伴价值的了解程度；内部交流关注于企业及时有效的内部沟通。

协调可以弱化企业与伙伴之间的界限，建立相互信任、互利共赢关系，树立共同目标将企业与合作伙伴连接到相互支持的互动网络，提高合作创新的成功率[17]。关系技能强调企业以获取稀缺资源为目标寻找最优合作伙伴，可以满足资源需求；此外，关系技能要求企业与合作伙伴形成合作规范和冲突解决机制，有利于减少合作过程中的摩擦冲突和不信任，保证合作创新的高效进行以提升合作创新绩效[3]。合作伙伴知晓度能强调合作双方共享有价值信息以寻找新的网络机会，促进资源共享，推动企业进行合作创新活动。企业的内部沟通一方面可以使获取的网络资源在企业内部有效传播与吸收；另一方面有利于员工间相互交流过程中新想法、新资源的产生[18]，有利于加速网络资源扩散和提高资源利用效率，进而增强合作创新绩效。基于此，提出以下研究假设。

H1：煤炭企业网络能力对合作创新绩效产生正向影响。

1.2 煤炭企业网络能力与知识整合能力

知识整合最早出现于新产品开发的研究中，是知识再建构的过程，关键在于对知识重新进行配置。企业会对内部不同类型的信息和资源进行不同的整合。知识整合能力是采用科学方法汇总和融合不同来源、类型、形式和内容的知识，通过知识重构提升，进而构造新知识体系的能力[19]。

协调促使企业和合作伙伴保持和谐互动，密切的合作关系能使双方联合规划知识整合活动，推动知识重构流程一体化和信息标准化，进而有利于企业提升系统化整合知识的能力[20]。关系技能推动企业和合作伙伴形成互相信任的良好关系，便于合作成员进行知识共享和组织学习，从而减少知识整合过程中的封闭与敌对。合作伙伴知晓度反映企业对合作伙伴商业信息的熟悉度，企业主动的行为可以减少合作过程中的目标冲突，有利于企业和合作伙伴提升知识应用一致性和抵御市场风险[21]。组织内部的交流与沟通是知识整合的基础[22]，各种知识通过组织成员的交流与反馈不断发生碰撞，产生知识融合和重构，从而创造出更多新知识。网络能力是企业管理内外部合作网络关系的能力，通过协调、关系技能、合作伙伴知晓度和内部沟通，与其他创新主体形成互惠互利的合作关系，获取更多的知识和资源，经过企业的融合和重构，把知识资源内化为知识能力，从而有效地提高企业的知识整合能力。基于此，提出以下研究假设。

H2：煤炭企业网络能力对知识整合能力产生正向影响。

1.3 煤炭企业知识整合能力与合作创新绩效

根据知识整合理论，企业通过网络能力获得的知识无法直接转换成企业绩效，必须经历知识整合及运用过程。知识整合是知识管理的关键环节，能将企业的新旧知识、内外知识，以及个人与组织知识融合在一起，使现有知识资源通过不断的线性与非线性的互相作用产生整体涌现效应与放大效应[23]，有利于企业创造出各种新观点，构造出新的知识体系，为合作创新储备大量的知识资源。知识整合能力不断整理和加工现存显性知识，同时对零散的隐形知识进行固化，使合作网络中的知识体系更具条理和完备[24]，可以极大提高知识资源的价值化效率，从而加快知识创新进程，实现提高合作创新绩效的目标。同时，企业有效获取和整合合作创新网络中的知识会影响其网络地位，作为合作网络中的一员，每个企业创新绩效的增加都会使整个创新网络发生改变，进而增强合作创新的生命力与竞争力。基于此，提出以下研究假设。

H3：煤炭企业知识整合能力对合作创新绩效产生正向影响。

1.4 知识整合能力的中介作用

从上述分析中可以看出，煤炭企业网络能力对知识整合能力和合作创新绩效会产生正向影响，知识整合能力对合作创新绩效也存在正向促进作用。因此，知识整合能力很可能在煤炭企业网络能力对合作创新绩效的影响中起中介作用。基于此，提出以下研究假设。

H4：知识整合能力在煤炭企业网络能力对合作创新绩效的影响中起中介作用。

2 研究设计

2.1 研究样本与数据收集

笔者以煤炭企业为研究对象，采用问卷调查的方式收集数据，于2020年3-4月向山西、河北、内蒙古以及全国其他省市的参与过合作创新的煤炭企业相关人员发放问卷。此次调研共发放调查问卷275份，收回233份，回收率为84.7%。问卷回收后，将填写时间过短、有逻辑矛盾、分数规律重复的删除，最终筛选出有效问卷207份，有效问卷率为88.8%。其中，性别方面，男性占90.8%；年龄方面，20～30岁的占49.3%，30～45岁的占43.0%；受教育程度方面，大专占44.9%，本科占45.9%。

2.2 变量测量

为保证数据的真实可靠，笔者借鉴成熟量表形成问卷题项，然后结合研究内容和专家建议进行适当修改，并通过小范围预调研进一步完善确定最终问卷。问卷包含两个部分：第一部分是填写者和煤炭企业的相关信息；第二部分是研究变量的量表，均采用李克特7级量表进行测度。

参考Walter、Auer 和Ritter[17]的研究成果，从协调、关系技能、合作伙伴知晓度、内部交流4个维度测量网络能力，其中协调有6个题项，关系技能有4个题项，合作伙伴知晓度有5个题项，内部交流有5个题项。借鉴Tanriverdi[25]的量表，设计4个题项测量知识整合能力。通过修改David和Eisenhardt[26]开发合作创新绩效的量表，包括合作创新对新技术、新知识产权、现有产品平台、新产品发布的影响、新技术的市场认可度以及对合作创新绩效的满意度6个题项。

3 实证分析

3.1 信效度分析

探索性因子分析是测试问卷构建有效性的常用方法。本研究采用SPSS 23.0对网络能力、知识整合能力和合作创新绩效分别进行信度分析。三者的KMO值均大于0.7，且通过Bartlett球形度检验，提取的公因子可以解释的方差累积量也均达到60%以上，除CD3“我们会了解合作伙伴的目标、潜力和战略”，其他各题项在其公因子上的因素载荷值均大于0.5，样本数据通过了探索性因子分析的各项检验指标。探索性因子分析结果见表1。

经过探索性分析之后，为检验测量结果的一致性，本研究以信度系数Cronbach α值来检验问卷的信度。

协调、关系技能、合作伙伴知晓度、内部交流、网络能力、知识整合能力与合作创新绩效的Cronbach α系数分别为0.893、0.863、0.872、0.854、0.856、0.857和0.893。所有变量的信度系数均大于0.8，表明样本数据具有良好的信度。

为了进一步验证变量的区分效度，采用AMOS 23.0进行验证性因子分析，CFA分析结果见表2和表3。由模型适配度指标来看，绝对适配度指数CMIN/DF<2，RMSEA<0.05，增值适配度指数TLI值、IFI值均在0.9以上，简约适配度指数PGFI值、PNFI值均大于0.05，模型拟合水平优良。标准化因素负荷量均在0.5～0.95之间且都在0.001水平下显著，全部潜变量的组合信度均大于0.6，AVE值均大于0.5，本研究潜变量的收敛效度良好。各潜变量相关系数均小于0.7，且潜变量之间的相关系数均小于AVE的均方根，潜变量具有良好的区分效度。

3.2 描述性统计分析

笔者采用SPSS 23.0对相关变量进行描述性统计分析，结果见表4。由表4可知，只有网络能力的最小值略大于3，其他变量最小值均小于2。只有网络能力的最大值为6.68，其他变量最大值均为7。所有变量的平均值都大于4，样本数据略高于问卷设计的平均水平；标准差在1附近，说明样本数据变异程度较低。

3.3 假设检验

笔者采用AMOS 23.0对提出的网络能力、知识整合能力与合作创新绩效的相关假设进行检验，其中内生潜变量有协调、关系技能、合作伙伴知晓度、内部交流，外生潜变量有知识整合能力和合作创新绩效，e1～e31为残差项，详细结果见图1和表5。

由表5可知，网络能力各维度对合作创新绩效均具有显著的正向影响，标准化路径系数分别为0.167、0.197、0.222、0.149，p值均小于0.05，假设H1得到验证。网络能力各维度对知识整合能力均具有显著的正向影响，标准化路径系数分别为0.236、0.225、0.197、0.303，p值均小于0.05，假设H2得到验证。知识整合能力对合作创新绩具有显著的正向影响，标准化路径系数为0.367，p值小于0.001，假设 H3得到验证。

本研究采用偏差矫正的非参数百分位Bootstrapping法对中介效果进行检验，抽取5 000个Bootstrap 样本，利用第2.5百分位和97.5百分位估计95%的置信水平的置信区间，中介效应检验结果见表6。由表6可知，协调与合作创新绩效、关系技能与合作创新绩效、合作伙伴知晓度与合作创新绩效、内部交流与合作创新绩效的总效应、直接效应、间接效应的95%的置信区间均不包含0，p值均小于0.05，表明总效应、直接效应和间接效应均显著，从而判断知识整合能力在协调、关系技能、合作伙伴知晓度、内部交流与合作创新绩效之间起到部分中介作用，假设H4得到验证。

4 结论与启示

4.1 结论

笔者利用207家煤炭企业合作创新的样本数据，对煤炭企业网络能力、知识整合能力与合作创新绩效的关系进行实证研究。研究发现，煤炭企业网络能力对合作创新绩效产生显著的正向影响，网络能力的4个维度(协调、关系技能、合作伙伴知晓度、内部交流)均对合作创新绩效具有显著的正向影响；煤炭企业知识整合能力对合作创新绩效产生显著的正向影响，且在煤炭企业网络能力对合作创新绩效的影响中起部分中介作用，煤炭企业网络能力不仅直接促进合作创新绩效，还通过知识整合能力间接影响合作创新绩效。

4.2 启示

(1)注重培养和提高煤炭企业的网络能力。煤炭企业应与合作伙伴保持良好互动，积极协调双方的共同目标与合作支持活动，最大化发挥合作伙伴的价值；灵活处理与合作伙伴的关系，减少合作创新的阻力；洞察合作伙伴的商业信息，及时捕捉市场机会；加强组织成员内部沟通与相互反馈，增加知识碰撞的机会。煤炭企业要充分利用网络能力获取更多的知识和资源，提升竞争优势。

(2)重视培育煤炭企业的知识整合能力，提升知识资源对创新的贡献。煤炭企业仅仅从创新网络获取大量知识并不能确保合作创新的成功，只有将知识有效整合才能发挥其价值。煤炭企业应创造良好的环境加快资源在企业内部的共享和转移，同时组织协调企业的各种知识并将其重构提升，进而促进煤炭企业创新能力的提高。这就需要煤炭企业加强对相关人员知识管理能力的培养，有条件的企业可考虑搭建专门的知识管理平台。

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Research on the influence of network capability on cooperative innovation performance in coal enterprises

ZHANG Fan, RUI Xueqin, WANG Tong

(Taiyuan University of Technology, Jinzhong, Shanxi 030600, China)

Abstract On the basis of combing relevant literature, a theoretical model of network capability, knowledge integration capability and cooperative innovation performance of coal enterprises were constructed. The author used questionnaire to obtain relevant data of coal enterprises' cooperative innovation, used structural equation model to explore the impact of cooperative innovation performance, and examined the mediating role of knowledge integration capabilities in this impact process. The research results showed that: the network capabilities of coal enterprises had a significant positive impact on cooperative innovation performance; knowledge integration capabilities had a significant positive impact on cooperative innovation performance, and the impact of network capabilities of coal enterprises on cooperative innovation performance played a part role in the intermediary.

Key words coal enterprises; network capability; knowledge integration capability; cooperative innovation performance; structural equation model

中图分类号 F273.1

文献标志码 A

引用格式：张帆，芮雪琴，王彤. 煤炭企业网络能力对合作创新绩效的影响研究[J].中国煤炭，2021，47(4)：16-23.doi：10.19880/j.cnki.ccm.2021.04.003 ZHANG Fan, RUI Xueqin, WANG Tong. Research on the influence of network capability on cooperative innovation performance in coal enterprises[J].China Coal，2021，47(4)：16-23.doi：10.19880/j.cnki.ccm.2021.04.003

作者简介：张帆(1995-)，男，山西晋城人，硕士研究生，主要研究方向为企业创新管理。E-mail：zhangfancarl@163.com

通讯作者：芮雪琴(1972-)，女，山西运城人，博士，副教授，主要研究方向为企业战略管理。E-mail：ruixueqin616@163.com

(责任编辑 宋潇潇)