关系嵌入性与供应链柔性

关系嵌入性与供应链柔性摘要：本文主要围绕“关系嵌入对供应链柔性的影响”这一基本问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 展开。文中引入“吸收能力”这一中介变量来进行深入研究，抓住“获取外部知识和资源的能力”这一线索来阐述。分析了关系嵌入、吸收能力、环境不确定性、供应链柔性和企业绩效之间的关系，按照课题背景的研究、相关文献的阐述、模型建立、实证研究以及案例分析，最后得出结论。关键词：关系嵌入，吸收能力，供应链柔性，知识转移，环境不确定TheRelationalEmbeddednessAndTheFlexibilityOfSupplyChainAbstract:Thisarticlefocusesonthebasicissuesabout"therelationalembeddednesshasasignificantinfluenceontheflexibilityofsupplychains".Thispaperintroducestheinterveningvariableof"theabsorptivecapacity"tocarryoutthedeeperresearchandcatchstheclueofthecapabilityofgettingexternalknowledgeandresourcestoexplain.Thisarticleanalyzestherelationshipbetweentherelationalembeddedness,absorptivecapacity,environmentaluncertainty,theflexibilityofsupplychainsandfirmperformance.Accordingtotheresearchbackground,theliteratureexposition,themodelbuilding,theempiricalresearchandcaseanalysis,thearticlecandrawconclusions.Keywords:TheRelationalEmbeddedness;AbsorptiveCapacity;TheFlexibilityofSupplyChains;TheKnowledgeTransfer;TheUncertainEnvironment第1章绪论1.1课题背景1.1.1研究背景从21世纪以来，经济全球化进一步加强，企业面临着比以往更为复杂和更具有竞争性的环境，企业面临的不确定因素也越来越多。传统的企业将同行业的企业甚至是上下游的企业都视为竞争对手，并且只关注自身内部的管理和运作。随着互联网的出现和发展，企业之间的竞争越来越激烈，消费者的需求也越来越多样化，为了适应这样的变化，逐渐出现了供应链管理模式。通过将上下游的企业整合在一起，将上下游的企业视为合作伙伴，从而实现共赢。但是供应链的发展往往不是一帆风顺的，企业与企业之间建立的供应链联盟往往会因为一些经济因素和非经济因素而发生破裂，如企业间的信任，企业文化差异、产生的冲突有无及时解决等因素。当然这些因素都是一些不确定因素，是企业难以避免的，换而之，就是说企业间缺少供应链柔性。1.1.2提出问题针对此现象，就需要找一种方式来解决这一问题。就此，本文引入了关系嵌入这一机制。本文围绕“关系嵌入如何影响供应链柔性”这一基本问题进行研究，并将这一问题具体展开:探讨不同关系嵌入性程度如何获取外部新信息和知识、如何提高企业的动态能力、如何应对环境不确定性以提升企业供应链柔性水平，进而增强市场竞争地位，这是本课题主要考虑的问题。1.2研究意义随着供应链的发展，企业与企业之间趋于形成供应链联盟。但在当今网络化普及的世界，知识的流动也变得越来越多样化，仅仅建立供应链联盟已不能满足企业发展需要，庞大的供应链往往会因为各种环境不确定因素而无法、快速的获取外部信息、知识。这就需要引入关系嵌入这一理论，以提高企业获取外部知识就显得非常重要了。从社会意义上来看，在研究企业供应链时引入关系嵌入这一概念，开辟了供应链发展的新途径。通过嵌入性，将关系嵌入、知识转移和供应链柔性三者联系起来，明确三者关系，以及关系嵌入对供应链柔性的具体影响作用。帮助企业管理人员打开视野，了解关系嵌入对知识获取的重要性，有利于企业更好地获取外部知识，并将知识进一步整合、转化和融合，促进资源的合理配置，提升企业的核心竞争力。从理论意义上来看，本文引入企业吸收能力这一中介变量，并构建了“关系嵌入性—吸收能力—应对环境不确定性的能力—供应链柔性”这一机制模型，具体阐明了关系嵌入通过吸收能力影响知识转移，从而影响供应链柔性的过程从实际意义上来看，本文通过问卷采集数据，并对数据进行有效性分析，信度和效度检验，最后进行案例分析，所得出的结论和建立的模型具有实际和理论意义，具有一定的参考价值。1.3研究内容与结构安排1.3.1研究内容本研究从企业对外部知识资源获取情况这一角度出发，在环境不确定的情况下，在区分关系嵌入性和结构嵌入性的基础上，着重研究了关系嵌入性对供应链柔性的影响，探讨了关系嵌入性对企业获取和转化外部知识能力的影响，进而得出关系嵌入对供应链柔性的影响。本文主要从以下几个方面展开研究：（1）在分析查阅大量文献的基础之上，以及对某一物流企业的案例研究，从而建立初始概念模型；（2）通过对问卷的设计以及变量的建立，对初始概念模型具体化，并引入吸收能力这一中介变量，探讨其在关系模型中的搭桥作用。（3）在问卷数据收集的基础上，对数据进行的实证研究分析，对具体化的理论模型一一进行验证。（4）将得到的研究结果应用到某一物流企业进行案例分析，对模型进行现实分析。（5）最后通过研究本文的不足和发展方向，对全文进行总结，阐述文研究的实践意义未来发展方向。1.3.2研究结构1.3.2.1技术路线在了解本文的研究内容之后，本研究具体流程构建如下图1-1所示：图1-1本文的技术路线图1.3.2.2结构安排本文的研究内容共有六章，具体来看：第一章，绪论。绪论内容包括课题背景、研究意义、研究内容、研究结构以及研究方法。具体来说，绪论是课题的准备工作。绪论提出了研究的问题，明确了相关概念，并详细概述了研究内容和框架、技术路线和研究方法。第二章，文献综述。文献综述主要是查阅、回顾、分析和研究相关理论知识，包括关系嵌入、供应链柔性、spss分析方法等。而且明确了本文的主题和研究着入点，为后文的研究提供了理论基础。第三章，关系嵌入性对供应链柔性影响研究的模型构建。在理论知识的基础上构建了本研究的概念模型，并做相应模型分析和研究假设。第四章，关系嵌入性对供应链柔性影响研究的实证研究。通过设计问卷收集研究数据，对收集到的数据进行信度和效度分析。第五章，案例分析。找某一物流企业，将得到的模型具体应用到该企业，进行实例研究，进一步验证模型的可行性。第六章，结论与展望。纵观全文，总结本研究的结论，不足之处和未来发展方向。1.4研究方法本文采用理论与实际研究相结合的方法，定性和定量分析，参考大量文献与数据访问，最终得出研究结果。具体来说，主要采用如下研究方法：（1）参考文献。通过参考大量文献，阅读和分析，理清关系嵌入和供应链发展现状，找到初步思路，为建立模型打下基础，实现定性分析；（2）问卷设计和数据分析。通过设计关系嵌入与供应链之间的问卷，对得到的问卷数据进行分析，实现定量分析；（3）对实证研究后的模型进行案例分析，将模型实际应用，使模型实际化；（4）对于收集到的问卷数据主要利用spss17.0中文版分析工具，对其进行数据有效性分析、描述性分析、信度检验、效度和因子分析。1.5主要创新点本文围绕关系嵌入如何影响供应链柔性这一基本问题展开。借鉴相关学者的分析方法与研究成果，并结合先关经验，通过spss数据分析工具，进行科学的理论分析与逻辑分析，构建模型。通过对模型的收集、分析、验证，对模型进行完善。最后通过实际案例分析，将模型可行化。本文紧紧抓住知识获取这一线索点，在环境不确定下，将关系嵌入、吸收能力、供应链柔性和企业绩效联系在一起，构建模型。第2章文献综述2.1供应链柔性的研究综述2.1.1供应链的内涵国家 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 《物流术语》将供应链定义为生产与流通过程中所涉及将产品或服务提供给最终用户的上游与下游企业所形成的网链结构。简单来说供应链就是对商流、物流、信息流和资金流的控制，将供应商、制造商、分销商和零售商连接在一起的网链结构。2.1.2 供应链柔性的内涵供应链柔性是指通过有效的供应链管理，协同供应链成员，经济而快速地应对环境不确定性的能力[4]。2.1.3环境不确定性和供应链柔性企业所处的动态环境可分为环境不确定性和环境包容性。环境不确定性包括来自技术和市场不确定性；环境包容性（资源获取能力）分为环境容量、环境机会与威胁、环境成长与衰退。环境不确定性具体包括：顾客需求的不确定性、原材料价格的不确定性、竞争对手定价的不确定性、市场规模的不确定性、退货维修的不确定性等。供应链越具有柔性，企业处理环境不确定性的能力也越大。2.2关系嵌入的研究综述2.2.1嵌入性的内涵和分类2.2.1.1嵌入性的内涵“嵌入性”(embeddedness)这一理论是经济社会研究领域内的一个核心理论。Polanyi[14]、Granovetter[15]等诸多学者对嵌入性理论进行了发展。“嵌入性”概念是由Polanyi[14]在《大变革》一书中首次提出,嵌入性涉及从经济领域到组织领域，它可用于解释组织战略、行为和绩效差异的来源，影响企业的经济行动和组织架构。2.2.1.2嵌入性的分类表21嵌入性的分类学者嵌入性的分类时间Granovetter 关系嵌入性(relationalembeddedness)和结构嵌入性(structuralembeddedness)。 1973［21］Zukin&Dimaggio结构嵌入性、认知嵌入性、文化嵌入性和政治嵌入性。1990［16］Abolofia文化嵌入性、政治嵌入性和结构嵌入性。2001［18］Andersson&Forsgren&Holm 业务嵌入性(businessembeddedness)与技术嵌入性(technologyembeddedness)。 2002［17］Hagedoorn环境嵌入性、组织间嵌入性和二元嵌入性。2006［19］数据来源：作者根据文献整理基于上述分类，本文对此作了一个总结：嵌入性可分为文化、制度、结构、环境、组织和二元嵌入性。组织嵌入性按范围不同，可分为宏观组织嵌入性和网络组织嵌入性。宏观组织嵌入性又分为文化、制度、认知嵌入性；网络组织嵌入性分为关系嵌入性和结构嵌入性。关系嵌入性分为技术嵌入性和业务嵌入性。2.2.2关系嵌入的内涵和分类2.2.2.1关系嵌入性的内涵对于关系嵌入性的内涵，有很多学者对此作了界定：关系嵌入性是指直接联结作为一种获取信息和资源的机制所起到的作用（Gulati，1998）[20]。关系嵌入性关注的是关系网络成员间以直接联结为纽带的对偶交易关系，着重强调网络成员间交易关系的质量，表现出信任、 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 等行为（Uzzi，1997）[22]。关系嵌入性所关注的是以直接联结为纽带的二元交易关系问题，指交易双方之间相互理解、信任和承诺的程度（Uzzi，1997；Gulati，1998）[20][22]。赵莉［3］将关系嵌入性界定为“企业与供应商、客户及其他伙伴等相关利益者之间所形成的一种非正式网络，网络成员之间通过信息与知识分享，重视彼此互动过程，建立长期合作关系”。关系嵌入指的是交易双方相互理解、信任、承诺的程度。2.2.2.2关系嵌入性的内容表22关系嵌入性的内容学者关系嵌入性的内容时间Granovetter在衡量关系嵌入性强弱程度时引了互动频率、亲密程度、关系持续时间以及相互服务内容四个维度。1973［21］Coleman关系嵌入性的构面包括信任、规范、期望与义务等多种要素。 1988［31］Uzzi；McEvily&Marcus 关系嵌入性包括信任、优质信息共享与共同解决问题的安排三个方面。 1997［22］；2005［24］Moran关系嵌入从信任、直接与间接连带数量及关系双方的亲密程度这三个方面来衡量。2005［26］Gulati&Sytch关系嵌入性包括共同行动、信任以及信息交换的质量与范围三大要素。2007［25］singh关系嵌入性的维度划分为信任、承诺和满意这三个维度。2008［30］李永强等关系嵌入从连带强度、关系信任和认知相似性三方面对关系嵌入加以度量，并通过了实证检验。 2012［12］数据来源：作者根据文献整理关系嵌入与企业的绩效和创新有关。而且，关系嵌入性还影响组织间的合作、资源的交换和组合、共享性知识的开发等。2.2.2.3关系嵌入性的度量对于关系嵌入性的度量，主要体现在关系强弱上。对此，学者有以下几种观点：①关系嵌入性的强弱通常用关系强度、关系的持久度等来度量（应洪斌，2001）［2］。②Moran［26］用信任程度和关系临近性来度量关系嵌入性。③Granovetter［21］按照个体之间的投入时间、情感强度、亲密性和互惠服务的程度将联结分为强联结与弱联结。强联结指双方互动频率高、关系密切、交换次数多，而弱联结指双方互动频率少、关系疏远。总结上述，本文认为关系嵌入主要用关系的强度、持久度、信任度、关系的临近性、内容、方向等指标来度量。2.3关系嵌入的现状研究就关系嵌入，发展到至今形成以下观点：①关系嵌入性的主体可以是组织中的个体,也可以是组织内的业务单元或者是组织本身(Tsai,Brass,Galaskiewiczetal.,2004)［27］。②关系嵌入性是企业的重要战略性资源,企业之间不同的关系嵌入性是造成企业绩效差异的重要原因(Andersson,Forsgren&Holm,2002)［17］。③关系嵌入性概念包含不同的维度,一般都认为关系嵌入性的各维度应被视为是一个连续的变量(Andersson,Forsgren&Holm,2002)［17］。④就在关系嵌入性具体如何影响企业绩效方面,目前存在许多分歧。陈琦［13］认为目前存在4种观点：关系嵌入性对绩效有促进作用；关系嵌入性与绩效存在反向的关系；关系嵌入性与企业绩效之间形成倒U的关系；情境因素会影响关系嵌入性与绩效之间的关系。2.4基于关系嵌入的模型不确定环境下，企业可以通过关系嵌入不断获取外部信息和资源，并不断将外部优质信息资源进行内部整合、配置，使其转化为应对动态变化的能力，从而有利于企业供应链柔性的提高。1、韩宝山提出的模型——关系嵌入性→吸收能力→知识转移韩宝山［7］认为关系嵌入对组织间知识转移具有正向促进作用，关系嵌入通过影响吸收能力来影响知识转移。具体见以下三点。（1）关系嵌入与知识转移关系嵌入性与组织间知识转移正相关（Dyer&Nobeoka，2000）［28］。由联结强度和联结质量所形成的关系嵌入性能为企业提供获取知识、资源、市场和技术的渠道，能给企业带来战略性资源（许冠南，2008）[8]。联结强度可分为强关系、零关系和弱关系。联结强度体现了交易双方的互动程度。互动程度反映了企业之间的亲密程度。亲密程度会影响社会资源和知识在企业间的流动。这也就是说联结程度越强，企业获取知识和资源的能力也就越强，这就需要企业成员之间加强沟通和彼此的信任。联结质量反映的是网络成员企业间由信任、目标共享、共同解决问题等嵌入机制所形成的关系嵌入性的本质（韩宝山，2013）[7]。企业之间的信任程度越高，目标共享程度加深，企业能够获取更准确、更多的知识。企业通过共同解决问题，减少冲突和合作的障碍，促进知识的转移和获取。（2）吸收能力在关系嵌入与知识转移之间的中介作用吸收能力的基本初始概念是由科恩和利文索尔定义的，他们将吸收能力定义为一种公司能力，这种能力能够识别、吸收，并利用来自外部环境的知识（LucianaA、RajesriG等，2008）[23]。吸收能力可分为潜在吸收能力（PAC）和实现吸收能力（RAC）。PAC指的是知识的获取和吸收，RAC指的是知识的转化和开发。潜在吸收能力越高，企业越能辨别对自身有价值的知识，越能灵活运用自身的资源和知识资源的获取。实现吸收能力是在潜在吸收能力获取知识的前提下，对知识进行加工和融合。实现吸收能越高，知识资源获取的质量和效果也就越好。LucianaA，RajesriG和TMA.AriS[23]等人认为企业的吸收能力是知识共享和创新能力之间的中介变量，具体表现为：知识共享对PAC和创新能力有着显著的影响；PAC对RAC有着显著的影响。关系可表示为：知识共享能力——潜在吸收能力（PAC）——实现吸收能力（RAC）——创新能力——企业绩效。通过关系嵌入性，知识资源在转移过程中，实际上就是企业对知识资源进行价值评价、获取、消化吸收和转化利用的过程，其实这也是吸收能力发挥作用的过程。（3）关系嵌入、吸收能力与知识转移的机制模型关系嵌入性越强，交易双方获取知识以及消化知识的能力都会加强，即吸收能力会加强，从而促进知识资源的获取，提升企业的绩效。基于此，韩宝山提出如下图2-1机制模型：图21关系嵌入性对组织间知识转移作用机制模型数据来源：作者参考韩宝山学者提出的模型2、应洪斌提出的模型——关系嵌入性→技术嵌入性和业务嵌入性→企业技术创新绩效应洪斌［2］将关系嵌入整理如下图2-2所示，并从4个方面来分析关系嵌入对企业绩效的影响。图22关系嵌入性的类型数据来源：作者参考应洪斌学者提出的模型（1）技术信息嵌入性与企业技术创新绩效技术信息嵌入性本质上是指企业通过弱联结的方式与网络中的其他组织保持技术上的联系。技术信息嵌入性通过组织学习的提高，获取技术创新所必需的新颖的技术信息，进而提升企业技术创新绩效。（2）技术资源嵌入性与企业技术创新绩效技术资源嵌入性本质上是指企业通过强联结的方式与网络中的其他组织保持技术上的联系。技术资源嵌入性通过从外部获取所需的技术知识,进而提升促企业技术创新绩效。（3）业务信息嵌入性与企业技术创新绩效业务信息嵌入性本质上和技术信息嵌入性一样，也是指企业通过弱联结的方式与其他企业保持业务上的联系。业务信息嵌入性通过获取技术创新所必需的业务方面的信息,进而提升企业技术创新绩效。（4）业务资源嵌入性与企业技术创新绩效业务资源嵌入性本质上同技术资源嵌入性一样，也是指企业通过强联结方式与其他企业保持业务上的联系。业务资源嵌入性通过获取和企业间的知识资源,进而提升企业技术创新绩效3、许冠南提出的模型——关系嵌入性（信任、信息共享和共同解决问题）提升企业技术创新绩效许冠南［8］从企业间信任、信息共享和共同解决问题三方面来分析关系嵌入与企业技术创新绩效的关系，如下图2-3所示：图23关系嵌入与技术创新绩效的关系图数据来源：作者参考许冠南学者提出的模型（1）信任与企业技术创新绩效信任是指企业间彼此的承诺和合作创新的可靠性。企业之间相互信任程度越深，彼此的合作深度也会加深，更具有探索精神，有利于提高双方的创新效率和创新水平，提高企业战略柔性。信任与企业技术创新绩效之间呈正向关系。（2）信息共享与企业技术创新绩效信息共享指的是合作各方超出 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与协议规定来主动交换信息的程度，而所交流的信息对对方有益（McEvily&Marcus，2005）［24］。许冠南［8］认为信息共享不但为企业提供了获取创意和机会的可能，更为重要的是，企业间的信息共享很可能带来溢出效应，可以获得对技术创新更具积极意义的隐性知识，这将加快并加深企业的技术创新过程。信息共享与技术创新绩效之间呈正向关系。（3）共同解决问题与企业技术创新绩效共同解决问题指的是企业间共同完成任务，并相互帮助以解决问题和克服困难的过程，表征了合作企业在合作活动中与本企业共同攻克难题以及为维系合作关系做出适应性调整的行为（Gulati&Sytch，2007）［25］。许冠南［8］认为共同解决问题减少了企业间合作的障碍和成本，并且提高交互的频率和增加交互的次数，从而提升企业的技术创新水平。共同解决问题与技术创新绩效之间呈正向关系。2.5关系嵌入模型的解决韩宝山［7］、应洪斌［2］、许冠南［8］等人针对建好的模型都进行了信度和效度的分析。他们通过对变量设计问卷，利用SPSS等统计方法统计调查问卷中各变量的均值、标准差、等描述性统计量，观察各项指标的范围。最后对各项指标进行信度和效度分析。其中，设计问卷采用7点量表对变量进行度量，用数字1到7分别表示调查者对变量的认同程度。变量可用环境不确定性的变量测度，也可用下文所说的吸收能力，包括知识的获取、吸收、转化和开发能力的测度。2.6关系嵌入模型的研究综述由联结强度和联结质量所形成的关系嵌入性能为企业提供获取知识、资源、市场和技术的渠道，能给企业带来战略性资源[8]。联结强度可分为强关系、零关系和弱关系。联结强度体现了交易双方的互动程度。互动程度反映了企业之间的亲密程度。亲密程度会影响社会资源和知识在企业间的流动。这也就是说联结程度越强，企业获取知识和资源的能力也就越强，这就需要企业成员之间加强沟通和彼此的信任。联结质量反映的是网络成员企业间由信任、目标共享、共同解决问题等嵌入机制所形成的关系嵌入性的本质[7]。企业之间的信任程度越高，目标共享程度加深，企业能够获取更准确、更多的知识。企业通过共同解决问题，减少冲突和合作的障碍，促进知识的转移和获取。2.7本章小结以往研究的总结：本文通过对上述文献的总结和归纳，可以看出，嵌入性自Polanyi[14]提出以来，国内外研究学者都为此做出了巨大的贡献，也为现实中嵌入性的实践起到了积极的促进作用。研究成果归纳如下：（1）国外学者对嵌入性的研究较早，研究了嵌入性的定义、内涵和特征等，从而奠定了嵌入性在知识转移上的基础，而国内学者在它们的基础上做了进一步深入发展。（2）在嵌入性对企业绩效的影响上，学者对此意见不一。（3）在嵌入性与知识转移的影响上，国内外学者提出了不同见解。以往研究的不足：虽然，对于嵌入性国内外学者做了很多研究，但仍存在许多不足：（1）很多学者在研究关系嵌入与企业绩效、知识转移的影响时都仅从关系嵌入这一单一角度去分析，而未考虑关系嵌入性和结构嵌入性之间的相互影响，忽略了结构嵌入性对关系嵌入性和知识转移的影响。（2）对于变量的考虑存在不足。由于环境不确定因素很多，所以确定的变量往往难以全面。（3）样本来源存在不足。大多数学者在研究时大多采用问卷发放和回收分析方法，但由于样本选取采用随机抽样方法，往往带有随机性，使研究结果具有系统性误差。第3章关系嵌入性对供应链柔性影响研究的模型构建3.1提出模型机制根据第二章所描述的关系嵌入的内容，我们可以将关系嵌入分为企业间信任、信息共享和共同解决问题这三个方面。本文就是从这三个角度来阐述关系嵌入与供应链柔性的关系，并基于此来构建模型。3.1.1企业间信任与供应链柔性信任是指企业遵守彼此的承诺的程度，它反映了合作的程度。企业之间的相互合作是建立在信任的基础之上的。企业间的信任有利于提高双方的创新效率和创新水平，提高企业战略柔性。3.1.2信息共享与供应链柔性信息共享指的是合作双方互动交流和交换信息的程度。企业间的信息共享有利于企业获取知识和资源，更为重要的是，企业间的信息共享很可能带来溢出效应。3.1.3共同解决问题与供应链柔性共同解决问题指的是企业间共同完成任务，并相互帮助以解决问题和克服困难的过程，表征了合作企业在合作活动中与本企业共同攻克难题以及为维系合作关系做出适应性调整的行为（Gulati&Sytch，2007）［25］。共同解决问题能够减少企业彼此合作过程中的障碍和产生的成本，而且能够提高交互的频率和增加交互的次数，从而促进企业间知识的获取，提高了企业应对环境不确定性的能力，从而提高供应链柔性。3.1.4关系嵌入与供应链柔性不确定环境下，企业可以通过关系嵌入不断获取外部信息和资源，并不断将外部优质信息资源进行内部整合、配置，使其转化为应对动态变化的能力，从而有利于企业能力柔性的提高。本文仿照“关系嵌入性—吸收能力的提升—组织间知识转移”的机制模型[7]，尝试构建了以下几种模型：①“关系嵌入性—吸收能力的提升—应对环境不确定性的能力增强—供应链柔性增强”机制模型；②“关系嵌入性—信任、信息共享和共同解决问题——应对环境不确定性的能力增强—供应链柔性增强”机制模型；③“关系嵌入性—技术嵌入性和业务嵌入性——应对环境不确定性的能力增强—供应链柔性增强”机制模型。对于②③两种模型有大量学者对此都有一些研究，而对于①模型涉猎的相对较少，本文主要采用①模型，并对此做进一步完善，模型设计为“关系嵌入性—吸收能力的提升—知识共享能力和创新能力的提升——应对环境不确定性的能力增强—供应链柔性增强——提升企业绩效”这一机制模型。如下图3-1所示：图31模型机制3.2提出模型工具笔者将环境不确定性具体化，主要包括：顾客需求的不确定性、原材料价格的不确定性、竞争对手定价的不确定性、市场规模的不确定性、退货维修的不确定性等。设计问卷采用5点量表对变量进行度量，用数字1到5分别表示调查者对变量的认同程度。变量可用环境不确定性的变量测度，也可用下文所说的吸收能力，包括知识的获取、吸收、转化和开发能力的测度。3.3模型阐述与研究假设3.3.1吸收能力与企业绩效吸收能力的基本初始概念是由科恩和利文索尔定义的，他们将吸收能力定义为一种公司能力，这种能力能够识别、吸收，并利用来自外部环境的知识[23]。吸收能力可分为潜在吸收能力（PAC）和实现吸收能力（RAC）。关系可表示为：知识共享能力——潜在吸收能力（PAC）——实现吸收能力（RAC）——创新能力——企业绩效。根据以上模型提出以下假设：假设1：企业的潜在吸收能力与实现吸收能力正相关3.3.2关系嵌入与知识资源获取关系嵌入有三个维度：信任、信息知识共享和共同解决问题。而信任、信息知识共享和共同解决问题对企业获取知识的能力是通过吸收能力起作用的，而环境的不确定性就需要企业能够获取及时、准确、大量的信息。在环境不确定性背景下，企业需要更多的知识和技术来发展，这就需要企业提高学习能力，获取更多的知识和资源，能够根据环境变化迅速做出反应。因此，企业获取知识能力的增强能够提升企业应对环境不确定性的能力，从而提高供应链的柔性。根据以上模型提出以下假设：假设2：信任与潜在吸收能力正相关假设3：信任与实现吸收能力正相关假设4：信息共享与潜在吸收能力正相关假设5：信息共享与实现吸收能力正相关假设6：共同解决问题与潜在吸收能力正相关假设7：共同解决问题与实现吸收能力正相关3.3.3关系嵌入、吸收能力与知识资源获取刘璐，杨蕙馨引入了吸收能力这一变量，并分析了企业吸收能力各维度在企业绩效中所起的中介作用。有上述可知，企业的吸收能力可分为潜在吸收能力和实现吸收能力。前者指的是知识的获取和吸收，后者指的是知识的转化和开发。潜在吸收能力越高，企业辨别对自身有价值的知识的能力也就越高，企业能够更加灵活使用自身的资源和能力，提高资源配置效率，有利于知识资源的获取。实现吸收能力是在潜在吸收能力获取知识的前提下，对知识进行加工和融合。实现吸收能越高，知识资源获取的质量和效果也就越好。关系嵌入性越强，交易双方获取知识以及消化知识的能力都会加强，即吸收能力会加强，从而促进知识资源的获取，提升企业的绩效。3.3.4知识资源获取与供应链柔性关系嵌入有三个维度：信任、信息知识共享和共同解决问题。而信任、信息知识共享和共同解决问题对企业获取知识的能力是通过吸收能力起作用的，而环境的不确定性就需要企业能够获取及时、准确、大量的信息。在环境不确定性背景下，企业需要更多的知识和技术来发展，这就需要企业提高学习能力，获取更多的知识和资源，能够根据环境变化迅速做出反应。因此，企业获取知识能力的增强能够提升企业应对环境不确定性的能力，从而提高供应链的柔性。3.4模型解决方法针对建好的模型，对变量设计问卷，利用SPSS统计方法统计调查问卷中各变量的均值、标准差、等描述性统计量，观察各项指标的范围。最后对各项指标进行信度和效度分析。3.5本章小结本章在第2章文献分析、归纳总结的基础上，进行了更为深入的分析，构建了相应模型，理清了本文的关系主线：关系嵌入性越强——吸收能力越强——企业获取内外部的知识能力越强——企业应对环境不确定性的能力越强——供应链柔性越强——提升企业绩效，并提出相对应的七大假设，本文的研究假设具体如下表3-1所示：表31关系嵌入对供应链柔性影响的研究假设研究假设假设1：企业的潜在吸收能力与实现吸收能力正相关假设2：信任与潜在吸收能力正相关假设3：信任与实现吸收能力正相关假设4：信息共享与潜在吸收能力正相关假设5：信息共享与实现吸收能力正相关假设6：共同解决问题与潜在吸收能力正相关假设7：共同解决问题与实现吸收能力正相关第4章关系嵌入性对供应链柔性影响研究的实证研究4.1研究方法本次研究主要面向企业层面。为了得出关系嵌入与供应链柔性的关系，本文主要采取问卷设计的方法，因此问卷的设计内容也围绕企业人员展开。问卷的内容主要包含企业之间的关系、获取知识的能力等。本研究通过问卷的方式来获取研究所需的企业内部资料，经由问卷设计、问卷发放、数据收集、数据分析、分析验证和分析讨论等过程展开实证研究。下面本文将从这些方面来详细阐述本文的研究方法。4.1.1问卷设计问卷是获得数据最直接的方法。但要想获得有效的数据，并对数据进行分析，就要求我们设计出合适且恰当的问卷。（具体问卷内容详见附录A）4.1.1.1问卷设计的流程为了设计出科学合理的问卷，本 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的问卷设计主要采取以下步骤：第一步：搜集、查阅、分析、回顾和整理相关文献，参考韩宝山、应洪斌和许冠南等专家的建议，以确定每项变量的测度（测量选项）。第二步：通过经验调查与企业访谈初步形成问卷题项，并发给导师做适当修改。第三步：将修改后的问卷发给学院老师和在企业工作超过3年的人员各10份做预测试，在导师最后的指导下做最后修改并确定下来。4.1.1.2问卷设计的内容和方法本研究调查问卷包含填空题、选择题和打分题三种类型。本研究在问卷设计中采用数字化和五点量表来对变量进行测度。选择题主要采用数字化方法，如A、B、C、D四个选项分别用数字1、2、3、4来表示；A、B、C、D、E、F六个选项分别用数字1、2、3、4、5、6来表示。打分题主要采用五点量表，为了使数据简单化，本研究在七点量表和五点量表之中采用了五点量表。五点量表，顾名思义，就是用1-5这五个数字来表示同意的程度，其中1表示非常不同意，3表示中立，5表示非常同意，从1到5程度加深。调查问卷采用数字化和五点量表方法将问卷数据数字化，有益于对问卷数据的收集和分析。4.1.2变量测度根据第三章的模型，笔者总结出本研究需要测量的变量包括自变量、中介变量、因变量、控制变量和调解变量这五个变量。（1）关系嵌入性代表自变量，包括企业间信任、信息共享和共同解决问题这三个方面；具体的关系嵌入变量测度如下表4-1所示：表41关系嵌入变量测度表关系嵌入（自变量）信任合作双赢遵守承诺信息共享互动交流分享计划共同解决问题共同完成任务共同解决问题（2）企业的吸收能力代表中介变量，包括潜在吸收能力和实现吸收能力；具体的企业吸收能力变量测度如下表4-2所示：表42简单的多描述分配表企业吸收能力（中介变量）潜在吸收能力（PAC）识别外部知识能力很强寻找外部相关知识投入的资源较多发现外部知识能力很强引进外部知识的速度很快对外部知识整理归类的能力很强理解外部知识的能力很强实现吸收能力(RAC)外部知识转化为自有知识的能力很强旧知识更新的频率很快应用新知识改良原有技术的能力很强新知识快速有效地传递给员工的能力很强新知识有效地应用于生产的能力很强新知识应用于相关产品和服务的能力很强（3）企业间知识转移和供应链柔性代表因变量；具体的企业间知识转移变量测度如下表4-3所示：表43企业间知识转移变量测度表企业间知识转移（因变量）提高收益提高技术和能力得到技术和能力得到信息或知识运用信息和知识（4）企业的基本概况（企业的年龄、规模、产权性质和年销售额）代表控制变量：由于企业的规模、性质等不同，会导致企业对外获取知识和资源能力不同，因此在设计变量是还要考虑企业的基本概况。具体的企业的基本概况变量测度如下表4-4所示：表44企业的基本概况变量测度表企业基本概况（控制变量）企业年龄员工总数产权性质年均销售额主导业务（5）环境属性代表调解变量。由于企业应对环境不确定性的能力越大，企业的供应链柔也越大，不同的环境背景，会改变企业获取知识的能力，从而改变应对环境不确定的能力，因此环境属性可作为调节变量，可以调节转化知识的能力。具体的环境属性变量测度如下表4-5所示：表45环境属性变量测度表环境属性（调节变量）偏好变动需求变动价格变动市场规模公司环境同行推出同行竞争具体变量测度关系如下图4-1所示：图4-1变量测度关系图4.1.3数据收集数据的准确有效是确保研究结果准确有效的保障。由此可见，数据的选择地址、对象就显得非常重要。为了方便问卷的提交，笔者在问卷星上又重新制作了问卷，实际发放情况如下表4-6。表46问卷发放情况表问卷发放情况问卷发放方式发放数量回收数量回收率有效数量有效率发给在企业工作的亲朋好友504284%2550%在问卷星上发放802025%1013%分享到微博、QQ、微信上604067%1525%找老师帮忙1010100%10100%合计20011256%6030%由上表4-6可知，问卷一共发放200份，回收112份，有效回收只有60份，一共四种发放方式。其中，在问卷星和微博、微信等网络聊天平台上的问卷受访对象较杂，导致问卷虽然有60份回收率，但数据的有效率较低，有效问卷只有25份。相对而言，发给好友、找老师帮忙，比较有针对性的问卷受访对象得到的问卷有效率较高。4.1.4 分析方法本研究以问卷调查方式收集数据，对于回收的问卷数据，本研究所使用的软件是SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions）17.0中文版分析软件。具体来说，就是将得到的数据输入Excel中，再导入SPSS系统，对数据进行有效性分析、描述性分析、验证性因子分析，并进行信度和效度检验。4.1.4.1数据有效性分析利用SPSS17.0计算调查问卷中各变量题项的均值、标准差、偏度和峰度，并对此进行分析，具体统计结果见附录B。由附录B可以看出，各项变量题项的偏度绝对值均小于2，且各项变量题项的峰度绝对值均小于5，这表明变量各项指标值都在合理的范围内，样本数据总体上服从正态分布，即各变量的测量题项值服从正态分布，问卷所收集的数据是有效的，可以进行下一步分析。4.1.4.2验证性因子分析为了判断所得数据的效度，需要对数据进行因子分析，就是计算出数据的拟合值，查看拟合效果。笔者概括出以下几种验证因子：（1）χ2/df，它表示卡方（χ2）对自由度（df）的比值，是一种绝对拟合指数，它受样本影响很大，。一般认为，若2＜χ2/df＜5，模型可以接受；若χ2/df≤2，模型拟合非常好。（2）GFI，即绝对拟合指数，它受样本的影响较小。大于0.9表示拟合效果较好。（3）RMSEA，即近似误差均方根，其也是一种绝对拟合指数，它受样本容量的影响小。RMSEA越接近于0，表示模型拟合越好。若RMSEA低于0.10，表示拟合较好；若低于0.05，表示拟合非常好；若低于0.01，则表示拟合非常出色。（4）CFI，即比较拟合指数，它受样本容量的影响小，能比较敏感地反映模型的变化，是比较理想的相对拟合指数。其值在0-1之间，若CFI≥0.90，表示模型可以接受，CFI越接近于1表明模型拟合越好。4.2分析与验证4.2.1描述性统计分析通过对回收的60份有效问卷的分析，从横向看，本研究企业大多为民营企业，交通运输行业和通信设备行业的企业占大多数。企业规模在2000人以上的占一半，企业年龄在15年以上的占一半。从纵向来看，问卷的受访企业大多是已经经过一定的发展，受访对象在企业大多有3年的工作经验，相对来说，受访者对企业还是有一定的了解度。具体问卷描述性统计数据如下表4-7所示：表47问卷描述性统计分析表问卷描述性分析（N=60）企业属性划分类型份数百分比企业年龄5年及5年以下46.7%6-10年610.0%11-15年2033.3%15年以上3050.0%企业员工总数100人以下610.0%100-500人1525.0%501-2000人915.0%2000人以上3050.0%企业产权性质国有企业1016.7%民营企业4371.7%外资企业46.7%中外合资企业35.0%集体企业00.0%其他00.0%企业年均销售总额小于100万00.0%100万~300万813.3%300万~1,000万1525.0%1,000万~3,000万1931.7%3,000万~1亿35.0%1亿~3亿46.7%3亿~10亿11.7%10亿及以上1016.7%企业主导业务饮料制造业00.0%橡胶制品业00.0%化学原料及化学制品制造业00.0%化学纤维制造业00.0%黑色金属冶炼及压延加工业00.0%电气机械及器材制造业00.0%通用设备制造业23.3%专用设备制造业00.0%仪器仪表及文化、办公用机械制造业00.0%交通运输设备制造业2236.7%通信设备、计算机及其它电子设备制造业2236.7%医药制造业00.0%其他,请标明1423.3%4.2.2信度和效度检验4.2.2.1信度检验信度（reliability）是指变量测度的可靠性和稳定性，它表示用同一方法对同一对象重复检测得到的结果的一致性的程度。信度检验就是对变量一致性和稳定性的检验分析。信度包括稳定性、等值性和内部一致性三个指标。在进行信度的可靠性分析时，笔者采用的度量统计量是Cronbach系数，即巴赫系数（Cronbach'salpha），又称内部一致性系数。巴赫系数α是的一种测量内部一致性的指数，其值在0-1之间，而且越接近1，信度越高。一般情况下，当巴赫α大于0.9时，说明信度非常好；当巴赫α大于0.8时，说明信度较好，当巴赫α大于0.7时，说明可以修改。（1）关系嵌入变量测度的信度分析由表4-8可知，自变量的总体巴赫α值为0.867，大于0.8，而且当删除任何一题项后量表的巴赫α值都没有多大的变化，由此可知关系嵌入量变量测度信度较好。表48关系嵌入变量测度信度表关系嵌入变量删除该变量题项后α的值Cronbach'sα信任合作双赢0.8430.867遵守承诺0.832信息共享互动交流0.844分享计划0.896共同解决问题共同完成任务0.817共同解决问题0.823（2）企业吸收能力变量测度信度分析由表4-9可知，中介变量的总体巴赫α值为0.977，大于0.9，而且当删除任何一题项后量表的巴赫α值都没有多大的变化，由此可知企业吸收能力变量测度信度非常好。表49企业吸收能力测度信度表企业吸收能力变量删除该变量题项后α的值Cronbach'sα潜在吸收能力（PAC）识别知识0.9740.977寻找投入知识资源0.977发现知识0.976引进知识0.976整理归类知识0.974理解知识0.973实现吸收能力(RAC)转化为自有知识0.977旧知识更新0.973改良原有技术0.974有效传递知识0.975新知识应用于生产0.975新知识应用于产品和服务0.974（3）企业间知识转移变量测度信度表由表4-10可知，因变量的总体巴赫α值为0.913，大于0.9，而且当删除任何一题项后量表的巴赫α值都没有多大的变化，由此可知企业间知识转移变量测度信度很高，很好。表410企业知识转移测度信度表企业间知识转移变量删除该变量题项后α的值Cronbach'sα提高收益0.9110.913提高技术和能力0.892得到技术和能力0.898得到信息或知识0.893运用信息和知识0.871（4）环境属性变量测度信度表由表4-11可知，调节变量的总体巴赫α值为0.791，大于0.7，而且当删除任何一题项后量表的巴赫α值都没有多大的变化，由此可知环境属性变量测度信度可以修改，具有一定使用意义。表411环境属性测度信度表环境属性变量删除该变量题项后α的值Cronbach'sα偏好变动0.7280.791需求变动0.724价格变动0.779市场规模0.757公司环境0.797同行推出0.800同行竞争0.7234.2.2.2效度检验效度（validity）即有效性，表示所测量的结果与该变量真实值的接近程度。效度可分为内容效度、准则效度和结构效度这三种类型。由于问卷的数据内容是进行过有效性检验的，而且问卷受访人大多在企业有3年工作经验，所以数据具有内容效度和准则效度。所以说数据的效度检验，主要验证数据的结构效度。结构效度主要采用因子分析法。在因子分析前，首先需要进行KMO检验和巴特利（Bartlett）球体检验，KMO检验是检验各变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小，只有在KMO指大于0.5，且巴特利特球体的显著性概率，即P值小于0.05时，问卷数据才有结构效度，才能对其进行因子分析。由表4-12可知，KMO值为0.658，大于0.5；近似卡方为2795.057，Bartlett球体检验的Sig值即为P值，P值为0.00，小于0.05，由此可以得出可做因子分析。表412KMO检验和Bartlett球体检验表KMO 和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.658Bartlett的球形度检验近似卡方 2795.057df435Sig..000将对由关系嵌入（自变量）、企业吸收能力（中介变量）、企业间知识转移（因变量）、环境不确定性（调节变量）这四个变量组成的30个题项进行因子分析。抽取特征根大于1的因子，提取方法：主成分分析法。旋转方法：最大方差变异法，结果如表4-13、4-14所示。表413提取因子成分表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%115.09850.32850.32815.150.32823.50811.69462.0223.50811.69432.7769.25371.2752.7769.25341.7825.94177.2161.7825.94151.1523.84181.0581.1523.84161.0953.64884.7061.0953.64870.7392.46287.16880.6352.11889.28690.5231.74291.029100.4311.43892.466110.3641.21293.679120.3131.04294.721130.2560.85495.574140.2190.7396.304150.20.66596.969160.1590.5397.5170.1460.48797.987180.1330.44398.43190.1160.38898.818200.1040.34599.164210.0710.23699.4220.050.16699.566230.0430.14499.71240.0310.10399.813250.0220.07499.887260.0160.05499.941270.0120.04199.982280.0030.01199.993290.0020.00699.9993000.001100提取方法：主成份分析。根据表4-13可知，根据特征根大于1的要求，可以提取6个成分，这6个成分总共解释了方差变异的84.706%。表414因子分析结果成份矩阵成份类别题项PACRAC信任信息共享共同解决问题吸收能力潜在吸收能力（PAC)1、识别知识0.884-0.241-0.1940.0350.027-0.012、寻找知识投入资源0.77-0.203-0.434-0.089-0.0480.2163、发现知识0.762-0.4070.149-0.1350.110.1664、引进知识0.776-0.3280.1810.0640.084-0.035、整理归类知识0.857-0.319-0.1270.17-0.0990.0866、理解知识0.879-0.336-0.030.188-0.002-0.1实现吸收能力（RAC)7、转化为自有知识-0.2220.782-0.461-0.118-0.1120.1328、旧知识更新-0.2840.916-0.1850.030.0120.0079、改良原有技术-0.390.8510.120.1010.082-0.0310、有效传递新知识-0.3070.8420.1790.206-0.021-0.0611、新知识应用生产-0.4640.7880.1620.0180.162-0.0512、新知识应用产品和服务-0.3320.8620.1610.1570.148-0.13信任13、合作双赢0.497-0.1760.5480.0810.4670.31814、遵守承诺0.480.4730.5060.319-0.2030.204信息共享15、互动交流0.4930.2970.3910.564-0.1790.03816、分享计划0.0020.449-0.4650.5170.510.306共同解决问题17、共同完成任务0.2310.4140.2680.1240.6350.06118、共同解决问题-0.0550.4690.4190.30.5880.1知识转移19、提高收益-0.2160.0770.291-0.1750.090.7420、提高技术和能力-0.3230.397-0.3090.030.0480.7321、得到技术和能力0.0840.2570.005-0.379-0.0620.7722、得到信息和知识-0.3070.269-0.196-0.080.0490.7323、运用信息和知识-0.0910.34-0.116-0.229-0.1290.79提取方法:主成分分析法。a.已提取了6个成份。由最大方差变异法得到表4-14的旋转矩阵成分，由表可以归纳出每个成分所包含的题项。我们选取各个题项大于0.5的因子（因子载荷），将此题项归为一个成分，得到以下结果：可以把1-6题项归为一个成分，表示PAC；7-12题项归为一个成分，表示PAC；13-14归为一个成分，表示信任；15-16归为一个成分，表示信息共享；17-18归为一个成分，表示共同解决问题；19-23归为一个成分，表示企业间知识转移。因子分析结果与本研究的预计相符合。综上所述，本次数据具有结构效度，即通过效度检验。4.2.3 多元线性回归在多元线性回归之前，首先验证6个变量间是否存在相关关系，需要进行相关分析。结果如下表4-15所示：表415相关性分析结果12345潜在吸收能力（PAC)实现吸收能力（RAC)0.598信任0.6140.350信息共享0.6580.7660.599共同解决问题0.290.900.310.45知识转移0.4800.2300.4910.6110.27Mean4.9544.614.594.764.48SD1.1271.0791.201.121.24从上文的相关分析验证6个变量之间存在相关性，基于此，证明可以做回归分析。表416回归分析结果自变量VIF潜在吸收能力（PAC)13实现吸收能力（RAC)39信任78信息共享45共同解决问题25知识转移78对于多个变量的回归分析，可用方差膨胀因子（VIF）指数来判断，当0＜VIF＜10，说明无线性关系；当10≤VIF＜100，存在较强的线性关系。结果表明模型的方差膨胀因子值均在10-100之间，因此，可判定本研究回归模型变量之间有较强线性问题。七个假设可以得到验证。4.3分析与验证4.3.1假设验证分析本研究通过对60份问卷数据调查和分析，对第3章提出的关系嵌入性（包括信任、信息共享和共同解决问题三个个维度）对企业间知识转移作用机制模型做了验证。由结果可以看出，提出的7个假设都得到了证实，即关系嵌入通过企业通过正向作用于企业的吸收能力，进而正向影响了其知识转移。各研究假设验证的情况如表下4-17所示。表417 假设验证表假设内容假设结果假设1：企业的潜在吸收能力与实现吸收能力正相关支持假设假设2：信任与潜在吸收能力正相关支持假设假设3：信任与实现吸收能力正相关支持假设假设4：信息共享与潜在吸收能力正