本书企业网络特征变量选择

1．2．3　本书企业网络特征变量选择

上述企业网络特征研究给本研究提供了一定的可资借鉴的理论构架，但都没有提供一个系统的测量模型作为参考。有鉴于此，本书基于系统科学的视角，对企业网络的特征维度进行划分，力求系统、全面地涵盖企业网络活动。结合Gulati（1998a）、Dhanaraj ＆ Parkhe（2006）、高展军和李垣（2006）、马汀·奇达夫和蔡文彬（2007）、邬爱其（2007）、陈学光（2007）、王晓娟（2007）、李文博、郑文哲和刘爽（2008）等人的研究，本书按照以下原则确定企业网络特征变量：首先，这些网络特征变量应当在相关文献分析中已有充分的发展，以使本书的研究具有坚实的理论基础；其次，基于当前国际上兴起的网络成员属性与结构特性相结合的研究路线，变量选择要适合于对网络多层次的分析，即在企业、企业间和网络三个层次上考虑企业的网络特征；第三，所选取的特征变量应当对不同类型的组织学习方式具有明显不同的影响；最后，本书采用的是自我中心网络，因此选取的指标还必须能够适合自我中心网络的测度。

根据以上原则，本书认为有三个特征变量符合以上要求，可用于探索不同层次网络特征与组织学习及技术创新的关系：单个企业层面可以通过网络位置中心度来表征，企业间层次可以通过联结强度来表征，整体网络层次可以通过网络规模来表征，因此本研究最终企业网络特征指标的选取如图1．4所示，并把网络位置、网络关系和网络结构统称为网络架构（network configuration），它们共同影响网络中企业的行为和绩效。

图1．4　本书选择的企业网络对技术创新绩效的分析维度

首先，单个企业层面是网络分析范式的逻辑起点，也是企业网络结构的关键层面。结合现有文献，本书选择位置中心度作为单个企业层面的具体测度指标。中心度指标衡量了企业在所嵌入的网络中的位置情况（Tsai，2001），用以判断企业是否处于网络中心位置、网络外围，还是网络边缘位置，表明了节点在网络中的身份和势力。中心度高的企业由于拥有更多的联结渠道，有更多的机会获得知识网络中其他企业的技术、资金、管理技能等，从而获得相对于边缘企业的资源不对称优势，此时企业成为网络内大量信息的交汇点（Podolny ＆ Baron，1997）。

其次，企业层面是个体层面自然延伸反映，二者之间是以知识外溢、知识共享、学习机制等环节穿插其间的迂回的动态关联（李文博，郑文哲和刘爽，2008）。根据现有文献，本书选择企业网络联结强度作为企业间层面的具体测度指标，该指标描述了行为主体联系频率的高低和组织资源对联系承诺程度的高低。

第三，网络层面是最为宏观的考察视角。根据现有文献，本书选择企业网络的网络规模作为网络层面的具体测度指标。网络规模是用来衡量焦点企业已经建立的所有知识交流及合作关系数，通常根据焦点企业与本地企业，如供应商、客户或其他相关企业间直接建立知识联系的企业数量来对企业网络规模进行衡量（王晓娟，2007）。