网络组织负效应的实证分析，本文主要内容关键词为：负效应论文,实证论文,组织论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F224.33 文献标识码：A 文章编号：1002－0241（2011）07－0024－07
0 引言
长期以来，企业跨边界合作所形成的网络组织在实业界和理论界都备受关注，其中一个最重要原因是网络组织可产生“1＋1＞2”的协同效应，即网络组织这一复杂系统中的各企业之间互动所产生的网络组织整体绩效超越各个企业独立运作绩效之和。然而，协同效应有正负之分，网络组织并非天然具备产生正协同效应的能力。优势互抵的负协同现象是企业合作实践中不可回避的现实问题，也值得我们进行深入的理论探讨与实证研究。那么负效应来源是什么？有哪些表现？应该如何应对？现有的研究无法回答这些问题。本文通过文献分析梳理负效应的来源与表现，依据嵌入理论构建回归分析模型，提出基于适度嵌入的应对措施，以发现和开启禁锢企业网络演化发展的“枷锁”，对我国企业网络化合作实践的深入提供决策参考。
1 文献回顾与研究方法
1.1 文献回顾
国内外学者从不同角度对网络组织负效应予以了关注。Coleman（1988）从社会资本的角度进行研究，他认为，网络的密度代表了网络中社会资本存量的大小，网络密度越高说明网络中的社会资本存量越大，因此将有助于行动者间信任机制的形成和协作关系的维系[1]。而Burt（1992）却提出与此截然相反的“结构洞（Structural Hole）”观点，认为在高密度网络中信息的同质性可能更大，行动者之间增加的联系往往不能带来更多的信息或机会，反而行动者还必须为增加的联系付出时间、经历和资源[2]。Uzzi是最早利用嵌入理论来探讨网络组织负协同效应的学者，1996年他研究了结构性嵌入与绩效之间的关系，认为嵌入与网络结构会影响经济行为，组织网络在嵌入式交换逻辑中发挥作用，它可通过企业间资源整合、协作与适应来提高经济绩效，也可将企业锁定在网络之内，隔离来自网络之外的新的信息与机会，进而降低经济绩效，在嵌入水平超过其所能产生的正效应的阈值点后，就会导致负效应的产生，换言之，嵌入水平与经济绩效之间呈倒U型关系[3]。Uzzi的持续研究具有开创性，但以定性研究与实地研究为主，并未给出量化的“阈值点”。蔡宁、徐梦周（2008）通过研究提出产业集群网络的三种失灵现象：网络规模困境、社会关系困境和支持机制困境，并据此提出相应政策建议[4]。国内外学者对网络组织负效应的研究取得了重要成果和进展，但在一定程度上，对企业网络负效应发生机理尚缺乏系统分析，对负效应的真正来源与表现以及应对措施仍未给出令人信服的回答。
1.2 研究方法
本文通过文献检索搜集国内外相关资料，梳理前人关于网络组织负效应的表象描述，利用负效应这一潜变量多维的特点，从每个维度选择恰当的观测变量作为其测度指标来度量在此方面的表现，再利用专家意见法将观测变量加权汇总，以得到同时反映多维表现的负效应的度量。依据社会网络的网络密度、群体中心性、群体中介性等测量指标，利用社会网络分析工具UCINET6.0软件，进行科学的变量设计与样本选择，选择具有典型网络合作特征的企业展开问卷调查收集实证数据，建立负效应的回归分析模型，并推导出负效应最低时的各变量值。
2 网络组织负效应的来源与表现
2.1 负效应的来源
在相关文献中，关于产业集群负效应问题的研究相对较多，Grabher（1983），Hansen（1999）以及Nunzia（2004）等学者都认为[5－7]，企业间的强关系导致了负效应问题的产生。Uzzi（1997）利用嵌入理论来探讨服装企业网络的负效应，认为其源于过度的结构嵌入[3]。国内也有学者从网络结构、嵌入水平等方面来研究此问题[8－10]。通过文献分析，同时结合Granovetter的嵌入理论，我们认为，过度嵌入（过度的关系嵌入和结构嵌入）是导致网络组织负效应的直接诱因。
第一，关系嵌入类负效应。在企业网络中，如果强关系所占整个网络关系的比重过高，很容易形成自我封闭的小圈子，“关系性依赖”则会导致负效应的产生，如信息同质、创新乏力、环境适应能力低下等。而强关系与弱关系是关系嵌入理论的核心内容，因此将网络中过多的强关系称为过度的关系嵌入。
第二，结构嵌入类负效应。结构嵌入包括网络密度、中心性、中介度、小团体、结构均衡等结构变量。但是综观结构嵌入类负效应的文献，可以发现学者多是从网络的群体中心性和中介性来分析。如Uzzi（1997）认为，结构嵌入不适会导致绩效的下降，网络中核心组织的丧失将会对整个网络的生产能力产生很大的负面影响[3]（群体中心性过高导致的负效应）。王发明等（2006）认为，不健康的网络结构会带来网络整体的衰落，网络中集散结点的退出将导致整个网络分崩离析（群体中介性过高导致的负效应）[10]。等等。
2.2 负效应的外在表现
根据对文献的整理归纳，本文将负效应的外在表现分为三类：锁定效应、多米诺效应以及创新乏力效应。
2.2.1 锁定效应
国内外学者讨论过许多方面的锁定效应。长期稳定的企业间关系，将企业锁定在现在所处的网络之中，削弱了企业发展新关系、开拓新市场的动力和能力（功能性锁定）；长期稳定的关系导致了对经济预测、判断以及认知的高度趋同性（认知性锁定）；紧密的企业与政府的关系导致政府权利因素对企业网络内交易的渗透，影响网络的有效性（政治性锁定）[8]。由于政治性锁定主要关注本地政府出于各种原因对本地企业集群的各种干预，主要针对的是企业集群，为使研究结论更具有通则性，本文主要分析功能性锁定和认知性锁定。
依靠强关系联结在一起的企业，往往会使单一企业的利益让位于网络整体的利益，个体的决策并不能完全以自身利益最大化为原则，而绝大多数是网络的共同规则、互惠性期望共同作用的结果，这就使企业在明知与外部企业交易可能更有效的情况下，却无力摆脱网络内部共同规则的约束，被迫只能在原有的网络内进行交易。另一方面，企业之间长期密切的关系，使得企业长期处于一个稳定的环境，有稳定的供应商和稳定的销售商，这种安逸环境中的企业往往缺乏发展新关系、开拓新市场的动力。
长期稳定的企业间关系会导致网络中企业对经济预测、判断以及认知的高度趋同性，即认知性锁定。在强关系所联结的网络中，细致信息的传递、信任机制的建立等都是以单个企业对整体网络的顺从为代价。企业网络用规范消除差异，限制个体的自由，长此以往必然会导致个体从属于网络整体，整个网络形成一个“群体性思维”[5]。
2.2.2 多米诺效应
在现实世界中，很多网络组织在演进中形成了这样一种网络结构：众多的中小企业围绕一个或少数几个核心企业形成一个轮轴式的网络结构，这些核心企业是整体网络中信息和资源的集散点，是网络的权力中心，同时协调网络中各个企业关系，对于企业网络的运作有着举足轻重的作用。但是这种结构的网络却有致命的缺陷，它们往往都比较脆弱。因为核心企业是作为网络的核心而存在，大量的中小企业往往承担着核心企业某一或某些价值链环节的生产和加工业务，它们之间主要是单向知识学习——大企业向小企业的知识传输。这种单向的知识传输使得小企业在技术、财务、产品等方面对中心大企业过度依赖，从而欠缺获取产品开发、技术革新所需知识的动力以及对环境变化的适应能力，因此容易导致过度专业化和僵化。网络中核心成员一旦因外部环境变化而进行业务和战略调整，外围配套的中小企业将可能不再适应合作的需要，进而导致其经营危机甚至消亡，继而严重影响到核心企业的战略调整，并由此降低核心企业对外部市场的反应速度和能力；如果核心企业因技术变革、需求变动等因素而导致失败甚至是退出网络，则就会使整个网络分崩离析，网络整体的联结受到严重破坏，从而对整个网络的可靠性产生巨大的负面影响。
2.2.3 创新乏力效应
企业网络组织的创新乏力效应表现在两个方面：一是创新信息受阻；二是创新动力不足。
信息是企业及企业网络创新的核心要素，那么企业所获得信息的数量和质量就会直接影响到企业自身以及企业网络的创新能力。强关系为企业之间传递“细致的信息”[11]，同时，也会给信息的数量和质量造成一定的限制。因为一个企业的资源往往是有限的，而强关系的保持和维护一般需要投入大量的时间、精力和资源，如果一个网络中的大部分关系都是强关系，则意味着各个企业都与固定的几个网络伙伴存在重复关系，很少与网络外部成员发生联系，这样就容易形成一个封闭的小规模网络，它们之间重复传递着同质信息，而外部的新信息被排斥在网络之外。新的或是异质信息不能流入网络，就不能为网络提供创新的机会，从而降低网络对外部环境不确定性的适应力，导致网络的僵化。
企业之间的强关系使得企业处于十分稳定的小环境，固定的供应商、销售商和承包商，可能会出现新的“皇帝的女儿不愁嫁”现象，在这样一个稳定的环境中，企业没有竞争的压力，也就没有创新的动力；此外，轮轴式结构的网络中，一方面网络中的小企业处于一个稳定的小环境，另一方面大企业的研发能力较强，这也使得外围中小企业依赖于核心企业的创新活动，而自身的创新动力明显不足。
综上所述，透过强关系联结的企业网络呈现小规模的封闭状态，使外部的创新信息很难流入网络内进行传播，同时因为网络内的企业生存状况都非常稳定，竞争压力小，也就使得企业网络的创新举步维艰，导致网络的失效。
3 研究设计与变量度量
3.1 变量设计
网络组织负效应是本文研究的内生变量，同时也是一个潜变量。根据前述分析，因变量负效应包括锁定效应、多米诺效应以及创新乏力效应。其中锁定效应又包括功能性锁定和认知性锁定，创新乏力效应包括创新信息受阻和创新动力不足。
自变量为嵌入水平，同时它也是一个潜变量，包括关系嵌入水平和结构嵌入水平。关系嵌入水平用强关系所占比重来衡量；结构嵌入水平用群体中心性和群体中介性这两个结构变量来衡量。由此得到如表1所示的变量。
3.2 问卷设计与数据收集
为研究方便，本文设计了两份问卷，即负效应的调查问卷与嵌入水平的调查问卷。负效应问卷主要设计5个题目，分别来衡量所调查的每一个网络组织的锁定效应、多米诺效应、创新乏力效应的程度；嵌入水平问卷分为两个部分，其一是企业之间是否有联系，其二是哪些企业之间的联系更为密切，从而可以通过问卷获得网络整体的结构以及网络中强关系水平。本文通过文献分析、参考类似问卷、小群体技术与试答等方式多次修改完善，使两份问卷达到较高的信度与效度，满足研究需要。
本研究采用向具有典型网络合作实践的企业发放调查问卷的方式收集原始数据。问卷通过直接发放、电子邮件、传真等方式进行，主要调查了太原高新技术开发区煤化工企业网络、新材料企业网络、生物技术企业网络、软件开发企业网络以及太原不锈钢工业园区企业网络等16个企业网络的231个企业，共发出问卷231份，调查收回196份，有效回收率84.8％，剔除因漏答、空白等原因造成的无效问卷34份，最后收回来自162家企业的有效问卷作为本文的研究样本。
3.3 变量度量
作为潜在变量的负效应需通过5个方面的外在表现来测量，利用改进的强制确定法通过两两比较并赋值来测定，由此得到负效应的关系式如下：
计算强关系密度需要两步来完成。首先是对关系强度的衡量，对强联结的衡量一直以来缺乏一个有力的量化标准。Granovetter用“互动频数”、“情感力量”、“密切程度”和“互惠行动”这4个指标来衡量人与人之间关系的强度，但是企业与人毕竟有着本质的区别，所以不能直接套用Granovetter提出的4个指标来衡量企业之间的关系强度。对于企业来说，“互动频数”是一个难以衡量的指数，不能仅因为两个企业在一段时间内互动频繁就认为它们之间是强关系；而“情感力量”主要是针对人来说的，如果用于企业则有些牵强；此外若同时用4个指标来衡量企业之间关系的强度也是难以实现的。所以最终选择“密切程度”和“互惠行动”来衡量企业之间的关系强度。第二步应用密度公式来计算强关系的比重，即强关系密度与网络整体密度之比。群体中心性与群体中介性则采用社会网络分析的常用模型来确定。
自变量强关系所占比重、群体中心性以及群体中介性的度量是通过嵌入水平问卷获得。本研究利用UCINET6.0来分析处理问卷所获得的数据，最后得出所需要的变量值。
4 实证结果及分析
将问卷处理后的数据用SPSS软件做多元回归分析，得出如表2中模型1的回归系数。从表2可以看出，群体中心性和群体中介性的回归系数显著性检验的t统计量为－0.001，与其相应的相伴概率值为1.000，群体中介性的回归系数显著性检验的t统计量为－1.724，与其相应的相伴概率值为0.11，说明这两个回归系数的P值大于显著性水平0.05，因此，可以认为该回归系数与零无显著差异，群体中心性和群体中介性与网络组织负效应之间不存在显著的线性关系，应将其剔除出回归方程。
但是，通过观察中心性的数值，发现群体中心性与负效应存在U型曲线关系，于是引入一个新变量——“群体中心性的平方”来重新进行回归分析。经过SPSS软件处理，得到表2中模型2的回归系数，从表中仍然可以看到，群体中介性的回归系数显著性检验的t统计量为－0.444，与其相应的相伴概率值为0.666，大于显著性水平0.05，因此，将其剔除出回归方程。而通过引入群体中介性的平方，使得群体中心性与群体中心性平方显著性检验的t统计量的相伴概率分别为0.010与0.011，都小于显著性水平0.05，所以可以其纳入回归方程。
最后，对强关系的比重、群体中心性和群体中心性的平方与负效应重新进行回归分析，得到表2模型3的回归系数。从表2中可以看到，最后一列的显著性水平值都小于0.05，所以认为这3个变量与网络负效应有显著关系。
由此，最终得到企业间网络组织负效应的回归模型：
下面对回归方程的拟合优度进行分析，分析结果如表3所示。从表中可以看到，随着自变量不断引入回归方程，调整的
在不断提高，回归方差的估计标准误差在不断减小。同时，F的改变值也随着自变量的引入不断提高，其相伴概率值皆小于0.05，说明三个变量的引入对网络组织负效应的解释说明都有比较显著的贡献。以上各项拟合优度指标都说明模型的拟合度较好，实证结果具有较强的说服力。
5 网络组织负效应的应对：适度嵌入的视角
5.1 适度嵌入的引入
过度嵌入会使网络组织产生负效应，但是嵌入不足，网络中所有企业之间的关系又与市场关系无实质差别，也就不能产生正的协同效应，所以我们认为，网络组织要保持“适度嵌入性”才能使其获得较高的绩效。适度嵌入包括适度的关系嵌入和适度的结构嵌入。适度的关系嵌入要求在网络中强关系和弱关系均衡发展，避免强关系或弱关系比重过高；适度的结构嵌入是指网络整体结构优化配置，不能使网络中的权利集中于一个或少数几个结点之上。
从数学表达来看，负效应与嵌入水平的回归模型为：
5.2 适度嵌入的实现途径
5.2.1 强弱关系均衡发展
一般而言，强关系有利于企业之间建立信任关系，信任“打通了获得难于通过市场关系进行交换的、难以定价的资源的途径，从而增强竞争优势”，强关系能够传递细致的信息，提高网络整体的信息共享程度；强关系包含问题解决机制，使得企业间能够协调并迅速解决问题[3]。所以说信任是一个重要的网络组织治理机制。
虽然强关系能够产生信任，但是也容易因为信任而将企业牢牢锁定在无效的网络内；虽然强关系能够提高信息的真实度，但是网络内传播的信息多是重复的。这时就需要由弱关系来解决这个问题。Granovetter（1973）提出了“弱关系充当信息桥”的判断，他认为弱关系是在群体之间发生的，分布范围较广，它比强关系更能充当跨越其社会界限以获得信息和其他资源的桥梁，从而将其他群体的重要信息带给不属于这些群体的某个个体[12]。Burt（1992）的研究表明，一些稀疏网络反而更会比一些密集性网络为成员提供更多、更有效的信息，这是因为稀疏网络往往具有更多的“结构洞”，这些结构洞横跨在不同的网络体之间[2]。可以看出，Burt意义上的“结构洞”与Granovetter笔下充当“信息桥”的弱关系有异曲同工之妙。Uzzi（1996）在研究纽约服装行业高级女装部门中承包商和制造商之间网络关系数据时，将网络关系分为市场关系和嵌入关系，并将网络结构划分为三类：一类是全部由市场关系组成；一类网络中的所有关系都是强关系，整个网络由过度紧密的信任关系维系；还有一类是整合的网络结构，由强关系和弱关系整合而成[13]。他发现，当承包商在一个具有嵌入关系和市场关系的网络中，通过嵌入关系和它们的网络伙伴相联系时，它们有着极低的失败几率。而那些处于仅包含了嵌入关系或市场关系网络中的公司，失败几率显著升高。所以他认为，最佳的网络结构是嵌入性关系与单纯市场关系的整合。
从实证研究得出的模型可以看到，当网络中强关系所占比重达到0.3099的时候，网络的负效应最小，即此时网络绩效最高，由此可知，实证结果与前人的经验判断相吻合。网络中的强关系产生了信任，传递了隐性知识，提高了网络整体的信息共享程度；而网络中的弱关系保证了网络的开放性，使得网络能够及时吸纳外部市场机会和需求等信息以及新知识，二者结合增强了网络的整体竞争力。
5.2.2 网络结构优化配置
轮轴式网络结构由于核心企业的中心度较高，这种貌似稳定的网络结构却隐藏着巨大的风险。这种网络结构在复杂网络中成为“无标度网络（Scale－Free Networks）”，网络外界对联结数量较少的非集散结点企业的攻击具有一定的“鲁棒性”。而当外界环境变化对集散结点发起“协同攻击”时，企业网络就会显示出“脆弱性”。解决“脆弱性”的一个理论上的有效方法就是降低网络的群体中心性，但是并不是中心性值越低越好，而是有一个使网络负效应最小的适度的中心性值，从实证研究得出的模型可以看到，当网络的群体中心性达到0.4606的时候，网络的负效应最小，即此时网络绩效最高。这意味着，要通过降低核心企业的中心性，增加网络中其他企业的中心性，在一定程度上通过降低合作企业路径依赖性来规避负效应。但是网络中的每个成员都会为了得到作为核心企业所能得到的控制利益与信息利益，而力争成为网络的中心，已经成为中心的结点也会尽力保持现状，所以不可能随意地增加网络中的核心企业以增加网络的鲁棒性，构建一个开放的、具有弹性的网络组织是优化网络结构的关键。
6 结论及建议
本文研究了企业间网络组织负效应的来源，认为过度的结构嵌入与关系嵌入导致了负效应的产生，其外在表现主要是锁定效应、多米诺效应与创新乏力效应，这些负效应在一定程度上抵消了网络组织的整体优势，使网络组织处于合作的风险之中，以至于出现“协同悖论”。在问卷调查与实证分析的基础上，本文引入“适度嵌入”概念，提出通过适度嵌入（避免过度嵌入）来应对负效应或使负效应降低到最小限度，进而提高网络组织的运作绩效。而实现适度嵌入的途径则是：强弱关系均衡发展，避免过多强关系联结；网络结构优化配置，避免过分依赖核心企业。
核心企业作为网络的核心，不仅仅要关注本企业的收益，更要确保其所在的网络组织整体绩效的提高，并同网络中的其他成员共享合作成果，因为整个网络系统的健康运行既为自身提供了生存与发展的微环境，也是本企业取得可持续绩效的一种有效运营战略。轮轴式网络结构中的合作企业对核心企业的过度依赖也会导致企业弹性不足，适应性降低。所以围绕在核心企业周围的企业，在与核心企业联系的同时，也要加强其与网络内其他企业以及网络外企业的联系，通过优化网络结构可以提高企业的信息和技术支持，降低对核心企业的依赖程度，从而增强本企业的适应性，对于网络整体的适应性也大有裨益。
本文的研究成果突破了前人现象描述与定性分析的局限，实证考察了嵌入水平与负效应之间的相互关系，从量的角度探索并揭示网络组织负效应的宏观整体的微观基础，为企业之间互动合作出现的“三个和尚没水吃”式的负协同效应做出了量的回答。从一个新的视角揭示了网络组织表面繁荣的面纱之下所隐藏的负效应现象，为网络组织的有效运作合理关系的建立提供了有价值的参考，进而可以合理应对网络组织的负效应，提高社会资源的配置效率。
收稿日期：2011－02－09