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摘要：文章以软件企业为研究对象，导入网络能力和网络学习这两个中介变量，探讨网络视角下的人力本与创新绩效。结果表明，企业家人力资本对创新绩效有直接的正向影响，同时也通过影响网络关系能力间接地影响创新绩效;管理型人力资本通过网络经营能力、网络关系能力和知识整合这三条路径间接地对创新绩效产生积极的影响;研发型人力资本通过网络关系能力和知识获取、知识整合这三条路径间接对创新绩效产生积极的影响。
关键词：人力资本;创新绩效;网络能力;网络学习
一、 相关概念
1. 人力资本。很多学者都对人力资本的概念进行了界定，如Schultz（1961）对人力资本进行了经典界定，认为它体现在劳动者身上或者能够被劳动者使用的知识程度、技术水平和工作能力。有关人力资本构成的类型尚未有统一定论。基于不同视角，学者将人力资本划分为不同类型，例如个人人力资本、团队人力资本和组织人力资本，以及工人人力资本、管理人力资本和企业家人力资本等。
依据在软件行业业务活动中的地位和贡献的差异性，可以将软件行业人力资本合理地分类：企业家人力资本、管理型人力资本和研发型人力资本。企业家人力资本具体指企业家具备组织经营、协调指挥和战略决策能力，他们能够有效地把握信息的搜集利用，拥有广泛的社会关系。管理型人力资本具体执行企业家人力资本的决策，通过更有效协作上下级员工完成计划、组织、领导和控制等职能的管理者。研发型人力资本是指具体从事研发并有创新的人力资本，他们是创新活动的执行主体，在特定领域积累了专业技能、知识和经验的人才。
2. 网络能力。长久以来，企业就被视作嵌入社会交换关系的网络之中。交换关系网络大大促进了能力的发展，尤其是用于开发和维护网络关系相关的能力。这种能力是企业绩效、持续竞争优势的潜在来源。Ritter等对其定义为企业开发和管理与关键合作伙伴关系的能力，以及有效处理这些关系间互动的能力。有学者将网络能力划分为四个层级，分别是产业层的网络远景、企业层的网络经营、关系层的关系组合和交换层的关系管理。还有学者将网络能力划分为两个维度，分别是任务执行和资格条件。
结合软件行业的特点，按照其主营业务活动的范围和相应的能力需求，将网络能力划分为网络经营能力和网络关系能力。网络经营能力是软件企业有效规划、组织、协调甚至领导创新网络顺利运行的能力，它体现一个企业在创新网络中的参与度。网络关系能力是软件企业战略性选择合作伙伴结网、理顺关系脉络、把握关系动向和处理网络关系的能力。
3. 网络学习。是组织学习在网络层面的延伸，就变成了网络学习。Dyer，Nobeoka（2000）则将其定义为“特定网络环境中的知识发展和获取，创造网络中的知识”的行为。学者根据不同网络情景设计网络学习概念模型。例如，包括知识跨组织的转移和经验学习的二维模型和包含新知识产生到新知识的转移内化和新知识的扩散三阶段模型等。
软件行业属于知识型产业，其学习过程涉及较强的知识流动和转化。因此，将软件行业的网络学习界定为包括从知识吸收到知识整合的循环过程。知识吸收是指软件企业通过与合作伙伴交流，捕捉网络中流动的异质性知识，通过理解和归纳与企业现存知识接轨的过程。知识整合是指软件企业将从外部获取的知识通过规范化、标准化编织入组织现存的知识基之中，并激活新思想、新知识，再将这种新想法不断应用于新的领域实现再创新。
二、 理论基础和相关假设
1. 人力资本与创新绩效。组织的持续竞争优势来源于高质量人力资本的积累，这一结论在文献中已经相当普遍。人力资本可以被看作是有价值的、稀缺的和不可提到的资源，因为他们是稀缺、专有和占据隐形知识的。而资源基础观认为这些稀缺资源正是持续竞争优势的根本来源。人力资本是被管理领域和经济领域承认的创新驱动力。通常人力资本被描述为创造性思维、知识衍生和创新管理的基石。Yu-Fang Yen（2013）以台湾8家商业银行为例进行质性研究，发现人力资本对创新绩效产生积极影响。基于此，本文假设：
H1：人力资本对创新绩效有积极的促进作用。
2. 人力资本与网络学习。人力资本的基本特性就是创造性、智慧、有技能以及在特定角色和功能中成为专家。一个组织的人力资本清晰地表示了它接近不同知识领域的倾向。组织中的人力资源会影响企业创新知识的能力。个人当前拥有的专业知识或者促进或者限制新知识的获取、吸收和整合程度，员工拥有的技能和知识越多越容易理解、吸收和开发新知识。这种学习能力可能产生转化和固化现有知识为新知识的强大基因。因此，组织拥有的人力资本水平越高越容易学习和整合它接触到的新知识。基于此，本文假设：
H2：人力资本对网络学习有积极的促进作用。
3. 人力资本与网络能力。学者们研究发现在知识经济时代，企业要想实现高绩效只能通过以雇员运用和强化自身知识技能水平，同时在多重项目上与他人合作才能够实现，通过团队完成合作的绩效要远远高于单个人工作，而优秀内外部员工组织的团队所产生的合作绩效又要高于普通团队。因此，人力资本在企业间合作过程中可能发挥更大的作用，这种优秀绩效的来源应该是人力资本作用于某种组织能力而产生的放大效应。人力资本存量直接影响网络能力，并且通过网络能力间接影响企业竞争优势，人力资本流量通过人力资本存量间接影响网络能力。基于此，本文假设：
H3：人力资本对网络能力有积极的促进作用。
4. 网络能力与创新绩效。越来越多的研究发现，创新通常源于商业伙伴间的关系，而非商业体内部，他们的研究高度地评价了创新过程的网络属性，认为企业在微观层面的商业创新取决于外部资源。而网络能力正是企业处理网络关系获取创新资源的能力，让企业通过建立和使用组织间关系来获得深度的技术交织互动。拥有较高网络能力水平的企业会着力构建现实的和纯市场导向的创新路径，为推销创新产品而构建更好的关系营销战略。而且网络能力型企业会被伙伴认为更具知识能力而对合作创新做出更大贡献，因此愿意与其进行协同创新。 H4：网络能力对创新绩效有积极的促进作用。
5. 网络学习与创新绩效。Eisenhardt和Martin（2000）发现获取外部知识整合到企业现有知识存量当中会诱发组织学习并且促进企业创新。而March在1991年划分两种组织学习类型：一种是探索式学习，指追求新知识创造更多的变化和新顾客价值;另一种是开发式学习，指精炼和加深现有知识来丰富现有顾客的价值，而后续学者进一步讨论这两种学习类型是建立在不同类型的组织间知识流动型之上，并且会诱发不同类型的创新。Yun-Hwa Chiang和Kuang-Peng Hung（2010）基于组织间信息流动和组织学习理论进行研究，发现从组织外部渠道越密集（如深度搜索）地获取知识能够促进提升创新企业的内部创新绩效。
三、 研究设计
1. 样本与数据。以软件企业的研发人员、管理者和总经理为调研对象，采用实地调查和邮件两种方式发放调查问卷搜集相关数据。本次调研共发放432份调研问卷，收回348份，回收率为80.56%。为避免共同方法偏差的影响，通过程序控制和统计控制进规范。研究设计中，注意降低被测者对测量题项的猜测度，改进测量量表题项。继而采用Harman单因素检验测量共同方法偏差。将所有变量放入到一个探索性因素分析中，检验未旋转的因素分析结果，占到的载荷量是14.3：%，因此不存在严重的共同方法偏差。
2. 测量变量。
（1）人力资本。参考Eric Flamholtz（2005）、周其仁（1996）和邓英（2009）的研究，结合软件企业实例，设计人力资本测量量表共包括12个题项。其中，企业家人力资本包含具有高瞻远瞩的战略决策能力、勇于创新合作并乐于承担风险、拥有广泛的社会资本用于获取创新资源和乐于在创新网络中扮演“领头羊”角色4个题项。管理型人力资本包含依据公司战略目标执行经营计划、组织内部上下级间沟通协调、组织内部各部门间协调沟通、为下属提供技术和管理帮助4个题项。研发型人力资本包含具有独立进行技术开发的技能、具备团队合作能力、具备创新精神和属于学习型人才4个题项。
（2）网络能力。参考M？觟ller，Halinen（1999）、Ritter等（2003）和赵爽（2009）的研究，结合软件企业实例，设计网络能力测量量表共包括8个题项。其中，运营维度包含网络组建与定位、资源配置与交换、协调和控制4个题项。关系维度包括选择战略合作伙伴、构建关系契约、建立信任、动态管理外部网络关系4个题项。
（3）网络学习。参考Norman（2004）、吴晓波等（2007）和林文宝（2001）的研究，结合软件企业实例，设计网络学习测量量表共包含8个题项。其中，知识吸收包含甄选异质性的技术开发知识、甄选异质性的项目开发知识、甄选异质性的产品设计知识和甄选异质性的项目管理技能4个题项。知识整合包含将外部异质性知识标准化编码、理解外部异质性知识、与现有知识重新组合、知识应用与创新4个题项。
（4）创新绩效。技术创新是衡量网络创新效率和效果的重要指标。实证研究中，多用三类方法来测量创新绩效：（1）对创新内容进行主观评估;（2）用新产品和专利的数量来衡量创新绩效;（3）用创新成功表征创新绩效。本研究参考Ritter和Gemünden（2003），Wiklund和Shepherd（2003）和Tiwana（2001）的研究，技术创新的测量量表采用产品创新率、研发速度、流程创新和管理创新4个指标来测量。
四、 实证分析与结果
1. 问卷的信度与效度分析。本研究使用SPSS软件对问卷进行信度分析。各变量的Cronbachα系数均大于0.7，各题项的CITC均大于0.5，表明量表具有较好的内部一致性。效度检验方面，本研究在最终确认问卷之前，通过咨询相关领域的专家、预试并修正问卷的部分提法、内容，因此问卷具有相当的内容效度。同时，利用探索性因子分析和验证性因子分析来验证各变量的构念效度。其中，对人力资本提取3个因子，累计解释率为59.69%，符合Weiss（1970）提出的解释方差的累积比例大于50%的标准，且3个因子的内涵与企业家人力资本、管理型人力资本和研发型人力资本相对应。验证性因子分析显示，？字2/df为1.39，GFI为0.95，NNFI为0.96，CFI为0.96，RMSEA为0.032和SRMR为0.055，表明模型拟合良好。对网络能力提取出3个因子，累计解释率为70.32%，且3个因子的内涵与网络战略能力、网络运营能力和网络关系能力相对应。验证性因子分析结果显示，？字2/df为1.36，GFI为0.94，NNFI为0.97，CFI为0.97，RMSEA为0.028和SRMR为0.062，表明模型拟合良好。对网络学习提取出2个因子，累计解释率为72.51%，且2个因子的内涵与知识获取和知识整合相对应。验证性因子分析结果显示，？字2/df为1.31，GFI为0.95，NNFI为0.98，CFI为0.98，RMSEA为0.029和SRMR为0.058，表明模型拟合良好。
2. 假设检验。
（1）人力资本与创新绩效关系假设的验证。企业家人力资本对创新绩效有显著的正向影响（β=0.19，p
关键词：人力资本;创新绩效;网络能力;网络学习
一、 相关概念
1. 人力资本。很多学者都对人力资本的概念进行了界定，如Schultz（1961）对人力资本进行了经典界定，认为它体现在劳动者身上或者能够被劳动者使用的知识程度、技术水平和工作能力。有关人力资本构成的类型尚未有统一定论。基于不同视角，学者将人力资本划分为不同类型，例如个人人力资本、团队人力资本和组织人力资本，以及工人人力资本、管理人力资本和企业家人力资本等。
依据在软件行业业务活动中的地位和贡献的差异性，可以将软件行业人力资本合理地分类：企业家人力资本、管理型人力资本和研发型人力资本。企业家人力资本具体指企业家具备组织经营、协调指挥和战略决策能力，他们能够有效地把握信息的搜集利用，拥有广泛的社会关系。管理型人力资本具体执行企业家人力资本的决策，通过更有效协作上下级员工完成计划、组织、领导和控制等职能的管理者。研发型人力资本是指具体从事研发并有创新的人力资本，他们是创新活动的执行主体，在特定领域积累了专业技能、知识和经验的人才。
2. 网络能力。长久以来，企业就被视作嵌入社会交换关系的网络之中。交换关系网络大大促进了能力的发展，尤其是用于开发和维护网络关系相关的能力。这种能力是企业绩效、持续竞争优势的潜在来源。Ritter等对其定义为企业开发和管理与关键合作伙伴关系的能力，以及有效处理这些关系间互动的能力。有学者将网络能力划分为四个层级，分别是产业层的网络远景、企业层的网络经营、关系层的关系组合和交换层的关系管理。还有学者将网络能力划分为两个维度，分别是任务执行和资格条件。
结合软件行业的特点，按照其主营业务活动的范围和相应的能力需求，将网络能力划分为网络经营能力和网络关系能力。网络经营能力是软件企业有效规划、组织、协调甚至领导创新网络顺利运行的能力，它体现一个企业在创新网络中的参与度。网络关系能力是软件企业战略性选择合作伙伴结网、理顺关系脉络、把握关系动向和处理网络关系的能力。
3. 网络学习。是组织学习在网络层面的延伸，就变成了网络学习。Dyer，Nobeoka（2000）则将其定义为“特定网络环境中的知识发展和获取，创造网络中的知识”的行为。学者根据不同网络情景设计网络学习概念模型。例如，包括知识跨组织的转移和经验学习的二维模型和包含新知识产生到新知识的转移内化和新知识的扩散三阶段模型等。
软件行业属于知识型产业，其学习过程涉及较强的知识流动和转化。因此，将软件行业的网络学习界定为包括从知识吸收到知识整合的循环过程。知识吸收是指软件企业通过与合作伙伴交流，捕捉网络中流动的异质性知识，通过理解和归纳与企业现存知识接轨的过程。知识整合是指软件企业将从外部获取的知识通过规范化、标准化编织入组织现存的知识基之中，并激活新思想、新知识，再将这种新想法不断应用于新的领域实现再创新。
二、 理论基础和相关假设
1. 人力资本与创新绩效。组织的持续竞争优势来源于高质量人力资本的积累，这一结论在文献中已经相当普遍。人力资本可以被看作是有价值的、稀缺的和不可提到的资源，因为他们是稀缺、专有和占据隐形知识的。而资源基础观认为这些稀缺资源正是持续竞争优势的根本来源。人力资本是被管理领域和经济领域承认的创新驱动力。通常人力资本被描述为创造性思维、知识衍生和创新管理的基石。Yu-Fang Yen（2013）以台湾8家商业银行为例进行质性研究，发现人力资本对创新绩效产生积极影响。基于此，本文假设：
H1：人力资本对创新绩效有积极的促进作用。
2. 人力资本与网络学习。人力资本的基本特性就是创造性、智慧、有技能以及在特定角色和功能中成为专家。一个组织的人力资本清晰地表示了它接近不同知识领域的倾向。组织中的人力资源会影响企业创新知识的能力。个人当前拥有的专业知识或者促进或者限制新知识的获取、吸收和整合程度，员工拥有的技能和知识越多越容易理解、吸收和开发新知识。这种学习能力可能产生转化和固化现有知识为新知识的强大基因。因此，组织拥有的人力资本水平越高越容易学习和整合它接触到的新知识。基于此，本文假设：
H2：人力资本对网络学习有积极的促进作用。
3. 人力资本与网络能力。学者们研究发现在知识经济时代，企业要想实现高绩效只能通过以雇员运用和强化自身知识技能水平，同时在多重项目上与他人合作才能够实现，通过团队完成合作的绩效要远远高于单个人工作，而优秀内外部员工组织的团队所产生的合作绩效又要高于普通团队。因此，人力资本在企业间合作过程中可能发挥更大的作用，这种优秀绩效的来源应该是人力资本作用于某种组织能力而产生的放大效应。人力资本存量直接影响网络能力，并且通过网络能力间接影响企业竞争优势，人力资本流量通过人力资本存量间接影响网络能力。基于此，本文假设：
H3：人力资本对网络能力有积极的促进作用。
4. 网络能力与创新绩效。越来越多的研究发现，创新通常源于商业伙伴间的关系，而非商业体内部，他们的研究高度地评价了创新过程的网络属性，认为企业在微观层面的商业创新取决于外部资源。而网络能力正是企业处理网络关系获取创新资源的能力，让企业通过建立和使用组织间关系来获得深度的技术交织互动。拥有较高网络能力水平的企业会着力构建现实的和纯市场导向的创新路径，为推销创新产品而构建更好的关系营销战略。而且网络能力型企业会被伙伴认为更具知识能力而对合作创新做出更大贡献，因此愿意与其进行协同创新。 H4：网络能力对创新绩效有积极的促进作用。
5. 网络学习与创新绩效。Eisenhardt和Martin（2000）发现获取外部知识整合到企业现有知识存量当中会诱发组织学习并且促进企业创新。而March在1991年划分两种组织学习类型：一种是探索式学习，指追求新知识创造更多的变化和新顾客价值;另一种是开发式学习，指精炼和加深现有知识来丰富现有顾客的价值，而后续学者进一步讨论这两种学习类型是建立在不同类型的组织间知识流动型之上，并且会诱发不同类型的创新。Yun-Hwa Chiang和Kuang-Peng Hung（2010）基于组织间信息流动和组织学习理论进行研究，发现从组织外部渠道越密集（如深度搜索）地获取知识能够促进提升创新企业的内部创新绩效。
三、 研究设计
1. 样本与数据。以软件企业的研发人员、管理者和总经理为调研对象，采用实地调查和邮件两种方式发放调查问卷搜集相关数据。本次调研共发放432份调研问卷，收回348份，回收率为80.56%。为避免共同方法偏差的影响，通过程序控制和统计控制进规范。研究设计中，注意降低被测者对测量题项的猜测度，改进测量量表题项。继而采用Harman单因素检验测量共同方法偏差。将所有变量放入到一个探索性因素分析中，检验未旋转的因素分析结果，占到的载荷量是14.3：%，因此不存在严重的共同方法偏差。
2. 测量变量。
（1）人力资本。参考Eric Flamholtz（2005）、周其仁（1996）和邓英（2009）的研究，结合软件企业实例，设计人力资本测量量表共包括12个题项。其中，企业家人力资本包含具有高瞻远瞩的战略决策能力、勇于创新合作并乐于承担风险、拥有广泛的社会资本用于获取创新资源和乐于在创新网络中扮演“领头羊”角色4个题项。管理型人力资本包含依据公司战略目标执行经营计划、组织内部上下级间沟通协调、组织内部各部门间协调沟通、为下属提供技术和管理帮助4个题项。研发型人力资本包含具有独立进行技术开发的技能、具备团队合作能力、具备创新精神和属于学习型人才4个题项。
（2）网络能力。参考M？觟ller，Halinen（1999）、Ritter等（2003）和赵爽（2009）的研究，结合软件企业实例，设计网络能力测量量表共包括8个题项。其中，运营维度包含网络组建与定位、资源配置与交换、协调和控制4个题项。关系维度包括选择战略合作伙伴、构建关系契约、建立信任、动态管理外部网络关系4个题项。
（3）网络学习。参考Norman（2004）、吴晓波等（2007）和林文宝（2001）的研究，结合软件企业实例，设计网络学习测量量表共包含8个题项。其中，知识吸收包含甄选异质性的技术开发知识、甄选异质性的项目开发知识、甄选异质性的产品设计知识和甄选异质性的项目管理技能4个题项。知识整合包含将外部异质性知识标准化编码、理解外部异质性知识、与现有知识重新组合、知识应用与创新4个题项。
（4）创新绩效。技术创新是衡量网络创新效率和效果的重要指标。实证研究中，多用三类方法来测量创新绩效：（1）对创新内容进行主观评估;（2）用新产品和专利的数量来衡量创新绩效;（3）用创新成功表征创新绩效。本研究参考Ritter和Gemünden（2003），Wiklund和Shepherd（2003）和Tiwana（2001）的研究，技术创新的测量量表采用产品创新率、研发速度、流程创新和管理创新4个指标来测量。
四、 实证分析与结果
1. 问卷的信度与效度分析。本研究使用SPSS软件对问卷进行信度分析。各变量的Cronbachα系数均大于0.7，各题项的CITC均大于0.5，表明量表具有较好的内部一致性。效度检验方面，本研究在最终确认问卷之前，通过咨询相关领域的专家、预试并修正问卷的部分提法、内容，因此问卷具有相当的内容效度。同时，利用探索性因子分析和验证性因子分析来验证各变量的构念效度。其中，对人力资本提取3个因子，累计解释率为59.69%，符合Weiss（1970）提出的解释方差的累积比例大于50%的标准，且3个因子的内涵与企业家人力资本、管理型人力资本和研发型人力资本相对应。验证性因子分析显示，？字2/df为1.39，GFI为0.95，NNFI为0.96，CFI为0.96，RMSEA为0.032和SRMR为0.055，表明模型拟合良好。对网络能力提取出3个因子，累计解释率为70.32%，且3个因子的内涵与网络战略能力、网络运营能力和网络关系能力相对应。验证性因子分析结果显示，？字2/df为1.36，GFI为0.94，NNFI为0.97，CFI为0.97，RMSEA为0.028和SRMR为0.062，表明模型拟合良好。对网络学习提取出2个因子，累计解释率为72.51%，且2个因子的内涵与知识获取和知识整合相对应。验证性因子分析结果显示，？字2/df为1.31，GFI为0.95，NNFI为0.98，CFI为0.98，RMSEA为0.029和SRMR为0.058，表明模型拟合良好。
2. 假设检验。
（1）人力资本与创新绩效关系假设的验证。企业家人力资本对创新绩效有显著的正向影响（β=0.19，p