基于知识共享与动态能力的供应链关系品质创新力研究

周荣虎

内容摘要：制造业厂商积极与上游供应商及下游顾客通过合作来建立关系，但是上下游厂商之间供应链关系的品质却较少受到重视。本文深入探讨在高度动态与竞争的环境中，供应链关系品质是否会促进知识的共享与厂商动态能力的培育，进而对厂商创新能力的增进产生实质的影响。本研究以问卷调查的方式收集资料后，利用结构方程模式及LISREL8.7软件进行验证与检定。实证结果显示，供应链关系品质对知识的共享与厂商动态能力都呈现正向的显著关系，并进而对厂商创新能力的增进产生显著的影响，研究结果支持本研究所提出的概念化模式。

关键词：供应链关系品质 知识共享 动态能力 创新能力

中图分类号：F252 文献标识码：A

引言

供应链的运作顺畅关键在于各环节、上下游厂商和顾客之间是否能密切支援，发展出无缝隙的协调网络，形成一种互相依赖的关系，供应链的成员彼此合作越密切，就越能提升其竞争力，这样的关系是企业取得竞争优势的有效方法，这种观点不同于以往的合作关系，也跳脱了原本以公司本身为主的观点。随着产品生命周期变短、定制化产品制造、产品服务多样化等市场环境新特性，以供应链为探讨目标的研究，除了关心供应链厂商合作关系外，更应该考虑供应链厂商间知识的传递，市场环境的变化也考验着供应链厂商的动态能力、应变能力和创新绩效。因此，在经营环境激烈变化、新技术快速发展、产品生命周期变短的情况下，探讨供应链关系品质如何影响厂商间知识的共享，并进而建立动态能力与创新能力的实证研究极为重要，且对供应链竞争优势与绩效的增进而言更是相当重要的研究课题。

文献探讨与研究假设

（一）供应链关系品质

对于关系品质该如何正确的衡量，或包含了哪些构面，一直是学者们讨论的重点，且目前还没有一致性的定论。本研究参照王宗光、王吟（2014）及叶飞、薛运普（2012）研究架构中所采用的供应链关系品质衡量变数，主要是将供应链关系品质分成：信任、适应、沟通与合作等构面来衡量。而叶飞、薛运普（2012）的实证研究也证明供应链关系品质对于绩效有正面的影响。

（二）知识共享

知识共享有利于组织能力的强化、产生解决方案、迅速有效达成企业的目标来强化竞争优势。供应链伙伴关系为双方或多方成员所组成的一种合作关系，同享利益与分担风险，并以此关系创造出竞争优势（王宗光、王吟，2014）。本研究认为供应链关系品质程度对伙伴间知识共享的影响为正面，形成本研究假设：

H1：供应链关系品质程度越好对于伙伴间知识共享影响的程度越大。

（三）动态能力

动态能力是产生竞争优势的新来源，透过创造、演化与重新结合其他资源而获得。通过改善与供应链厂商间的关系，以及获取其他合作厂商所提供的互补或重要资源，厂商后续的资源整合、配置、学习与回应的能力才会增加。Yong Cao（2012）的实证研究发现，企业透过策略联盟与供应链网络，增强厂商与合作伙伴的关系。综合上述讨论，本研究认为供应链关系品质程度对厂商动态能力的影响为正面，形成本研究假设：

H2：供应链关系品质程度越好对于厂商动态能力影响的程度越大。

一般而言，组织新知识的主要来源为外部取得与吸收。因此供应链伙伴间通过资讯的交换与知识的共享，取得外部重要与互补的知识资源，对于厂商资源的整合、新知识的学习与内外资源的布署与重新配置，必能有所助益。综合上述讨论，本研究认为供应链伙伴间知识共享程度对厂商动态能力的影响为正面，形成本研究假设：

H3：供应链伙伴间知识共享程度越广泛对于厂商动态能力影响的程度越大。

（四）创新能力

Paul Gooderham，Dana B Minbaeva（2011）认为透过知识共享可激发出新的观点与新知识，进而创造出新服务或产品。王宗光、王吟（2014）的實证研究指出知识共享与新产品发展具有显著正向关系。综合上述讨论，本研究认为供应链伙伴间知识共享程度对于厂商创新能力的影响为正面，形成本研究假设：

H4：供应链伙伴间知识共享程度越广泛对于厂商创新能力影响程度越大。

当产生技术的变动速度较快时，未来市场竞争将充满更大的不确定性，这时，企业的创新反应能力就显得极为重要。Paul Gooderham（2011）的实证研究发现，厂商能持续开发出新产品，主要在于厂商所拥有的动态能力。综合上述讨论，本研究认为厂商动态能力增进的程度对于厂商创新能力的影响为正面，形成本研究假设：

H5：厂商动态能力程度越好对于厂商创新能力影响程度越大。

根据上述文献的探讨与整理，提出本研究的假设及研究架构，如图1。

研究设计

（一）研究对象与问卷回收

本研究的研究对象为536家江苏地区制造业厂商，样本涵盖了冶金、机械、电子、纺织、化工等多个制造行业。问卷共寄出536份，总共回收131份，经过筛选后剔除无效样本17份，有效样本114份，整体的有效问卷回收率为21.3%。样本特征变量统计如表1所示。

（二）指标衡量

供应链关系品质衡量：本研究主要参照王宗光、王吟（2014）及叶飞、薛运普（2012）提出的四个关系品质构面——信任、调适、沟通及合作，用13题观测变项衡量。供应链伙伴间知识共享衡量：主要分为两个构面——顾客知识共享、供应商知识共享。顾客知识共享的定义：厂商与供应链合作，对顾客爱好、需要、最有价值的特点，属性等资讯共享的程度，用4题衡量（Yong Cao，2012）。供应商知识共享的定义：厂商与供应链彼此合作，对供应商的资源、设计、流程、成本管控与制造技术等资讯共享的程度，也是用4题衡量（王维、周鹏，2014）。厂商动态能力衡量：动态能力是指厂商整理合并、学习和重新配置内部与外部资源的能力，用5题衡量（王建刚等，2010）。厂商创新能力衡量：本研究主要参照Paul Gooderham（2011）提出的三个创新构面：产品创新、流程创新及管理创新，用11题观测变项衡量（王宗光、王吟，2014），其中产品创新、流程创新各用4题衡量；管理创新用3题衡量。

数据分析与结果

本文采用二阶段结构方程模式的方法进行分析。

（一）测量模式分析

先对观测变量的测量值进行偏度与峰度的检测，若测量值均低于建议的水准（偏度<2.0且峰度<7.0），结果代表观测变量的资料没有明显偏离常态分配。再利用LISREL8.7软件，进行测量模式的验证性因素分析（CFA），评估观测变量对潜在变量的反应程度。

在本研究中，测量模式的验证性因素分析分为两个部分：第一部分是三个一阶和二阶验证性因素分析：供应链关系品质、知识共享和创新能力三个构面。第二部分是整体的验证性因素分析。CFA的结果表示观测变量与潜在变量间具有高度一致性的关系。观测变量的完全标准化因素负荷值，经过t检定后，都与对应的潜在变量呈显著关系，详细资料如表2、表3、表4、表5所示。

由表2供应链关系品质变量验证性因素分析结果得知，一阶指标为：χ2/d.f.=1.62、GFI=0.95、AGFI=0.92、NFI=0.98、CFI=0.99、SRMR=0.033、RMSEA=0.048；二阶指标为：χ2/d.f.=1.58、GFI=0.95、AGFI=0.92、NFI=0.98、CFI=0.99、SRMR=0.033、RMSEA=0.046，测量模式整体评估的适配度指标都在可接受的范围。

表3知识共享变量CFA的结果，一阶指标为：χ2/d.f.=1.2（χ2=22.74，d.f.=19）、GFI=0.98、AGFI=0.96、NFI=0.99、CFI=1.0、SRMR=0.027、RMSEA=0.027；二阶指标为：χ2/d.f.=1.24（χ2=22.28，d.f.=18）、GFI=0.98、AGFI=0.96、NFI=0.99、CFI=0.99、SRMR=0.027、RMSEA=0.028，都在可接受的范围。

表4创新能力变量CFA的结果，一阶及二阶适配度指标都为：χ2/d.f.=1.74、GFI=0.93、AGFI=0.91、NFI=0.97、CFI=0.99、SRMR=0.039、RMSEA=0.052，在可接受的范围。最后，我们进行潜在变量整体测量模式的验证性因素分析，其指标为：χ2/d.f.=1.17、GFI=0.96、AGFI=0.94、NFI=0.96、CFI=1.0、SRMR=0.037、RMSEA=0.025，适配的情况十分良好（见表5）。

在信度及收敛效度方面，本研究采取曾文杰、马士华（2010）所提出的判断准则，考量个别观测变量的信度、潜在变量组成信度（CR）与平均变异萃取（AVE）等三项指标。个别观测变量的信度：考虑每个观测变量的信度，本研究所有观测变量之因素负荷都大于0.5，表示本研究的观测变量具有良好的信度，所有观测变量的SMC值都大于0.5，表示本研究的观测指标具有良好的信度。潜在变量组成信度（CR）：本研究潜在变量的CR值，从0.81到0.92，都大于0.7，表示本研究的潜在变量具有良好的内部一致性。平均变异萃取（AVE）：本研究潜在变量的AVE值，从0.53到0.73，都大于0.5，表示本研究的潜在变量具有良好的收敛效度（见表2、表3、表4、表5）。

在区辨效度方面，本研究各变量AVE的平方根值，从0.78到0.85，值都大于潜在变量间的相关系数值，潜在变量明显不同，具有较好的区辨效果（见表6）。

本研究采用曾文杰、马士华（2010）建议的Harman单一因素检定法来进行检验。潜在变量的单一因素测量模式显示共同方法变异对本研究结果的影响不严重。综合上述对于潜在变量测量模式的验证性分析结果，本研究在信度、收敛效度及区辨效度上均能符合学者建议的标准要求。

（二）结构模式分析与检验

在进行结构模式整体适配时，适配度指标都在可接受的范围。指标如下：χ2/d.f.=1.19、GFI=0.96、AGFI=0.84、NFI=0.96、CFI=0.99、SRMR=0.039、RMSEA=0.027，表示结构模式的整体适配情况十分良好。在进行潜在变量间因果关系分析和检验时，如图2所示（统计上显著以实线表示），根据研究架构所提出的假设及其整体模式关系路径检测的结果显示：第一，支持H1：供应链关系品质程度对于伙伴间知识共享影响的路径参数估计值χ2=0.36***（t-value=4.64），表示有正向影响，且P值<0.001，检验结果呈现显著关系，所以接受H1的假设。第二，支持H2：供应链关系品质程度对于厂商动态能力影响的路径参数估计值χ2=0.19**（t-value=2.74），表示有正向影响，且P值<0.01，检验结果呈现显著关系，所以接受H2的假设。第三，支持H3：供应链伙伴间知识共享程度对于厂商动态能力影响的路径参数估计值χ2=0.32***（t-value=3.65），表示有正向影响，且P值<0.001，检验结果呈现显著关系，所以接受H3的假设。第四，支持H4：供应链伙伴间知识共享程度对于厂商创新能力影响的路径参数估计值χ2=0.52***（t-value=6.85），表示有正向影響，且P值<0.001，检验结果呈现显著关系，所以接受H4的假设。第五，支持H5：厂商动态能力增进的程度对于厂商创新能力影响的路径参数估计值χ2=0.24***（t-value=3.36），表示有正向影响，且P值<0.001，检验结果呈现显著关系，所以接受H5的假设。

结论

供应链关系品质程度对伙伴间知识共享有显著的正向影响（χ2=0.36***），表示如果厂商与供应商及企业顾客间具有高度友好的关系时，这样的关系确实有助于伙伴彼此间资讯的交换与知识的共享。实证结果证实了供应链关系品质程度对厂商动态能力的增进有显著的正向影响（χ2=0.19**）。没有一家公司的规模与范围，大到能够每次独立满足顾客，所以能利用供应链网络所有伙伴的资产、资源以反应并满足客户的需求是一种重要能力。

供应链伙伴间知识共享程度对厂商动态能力的增进有显著的正向影响（χ2=0.32***）。当厂商对合作伙伴有系统性的认识与了解，就越能有效作出有利于合作关系的共同目标与各项决策，同时也越容易获得成功。

供应链伙伴间知识共享程度对厂商创新能力的提升有非常显著的正向影响（χ2=0.52***）。当厂商对伙伴知识与能力有充分的了解与吸收时，不但有利于厂商应变能力的增强；在原有竞争策略、产品与技术可能过时的时候，厂商也能经由供应链所获取的深度知识来提升创新能力以适应市场的变化。同样地，厂商动态能力的程度对厂商创新能力的提升有显著正向影响（χ2=0.24***）。两者均强调在供应链网络中培育及时重新配置与布署资源的动态处理能力、持续提升员工的学习能力。

参考文献：

1.Per Hilletofth，Dag Ericsson，Kenth Lumsden. Coordinating new productdevelopment and supply chain management[J]. International Journal of Value Chain Management 2010

2.曾文杰，马世华.制造行业供应链合作关系对协同及运作绩效影响的实证研究[J].管理学报，2010（8）

3.王建刚，吴洁，张青，施琴芬，张运华.动态能力研究的回顾与展望[J].工业技术经济，2010（12）.

4.张诚.我国供应链管理研究综述[J].华东交通大学学报，2011（3）

5.Yong Cao，Yang Xiang. The impact of knowledge governance on knowledge sharing[J]. Management Decision 2012（4）

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