企业的产品设计过程中会遇到各种各样的问题，新产品的开发也是每个企业发展中必做的一项工作。本文是一篇农业科技论文发表范文，主要论述了模糊前端参与对农业高新技术企业产品创新性的影响。
摘要：以364份农业高新技术企业调查问卷为基础，探讨模糊前端参与对企业产品创新性的影响，并研究网络结构形态的调节效应。实证结果表明，模糊前端参与对企业市场创新性和技术创新性的提升具有显著作用，网络中心性对模糊前端参与和企业市场创新性关系具有正向调节作用，供应商弹性对模糊前端参与和企业市场创新性关系具有负向调节作用。研究结论为我国农业高新技术企业的新产品开发管理提供一定实践指导价值。
关键词：模糊前端参与,网络结构形态,技术创新性,市场创新性
新产品开发通常是农业高新技术企业创新战略最关键一个环节，然而在规划初期由于市场需求较为模糊以及不确定性较高，因而被称为模糊前端 (fuzzy front end，FFE)。模糊前端是新产品开发过程中最薄弱的环节，但却是改善企业新产品开发绩效和提升产品创新能力的引擎和推动力。农业高新技术企业如果在模糊前端阶段能够及时、有效地“去模糊化”，促进以知识转化和知识螺旋为特征的技术知识创新，对农业高新技术企业提升产品创新性显得尤为重要[1]。快速变化的用户需求和激烈的市场竞争要求新产品开发的模糊前端从组织内部独立完成转为与外部伙伴协作完成[2]。供应商作为产品模块主要提供者和外部合作重要对象，能提供农业高新技术企业产品创新所需的广泛的知识和技能，农业高新技术企业获取并利用供应商资源成为提升自身产品创新的重要手段[3]。由此，供应商模糊前端参与逐渐成为近年来学术界和实践界的研究热点。
由于非常规性、不确定性和模糊性的特征增加了模糊前端参与管理协调的难度，因此，有效提升供应商模糊前端参与的成功率是企业产品创新过程中面临的重大难题之一[4]。模糊前端参与过程中不同供应商在技术路线、知识存量和文化等因素不同，农业高新技术企业需要充分理解各个供应商能力和相互兼容性等情况，才能更好地促进新产品的开发。然而目前学术界缺乏对模糊前端阶段如何整合供应商资源提升产品创新性这一问题的研究，且还未能深入分析供应商网络结构形态的调节作用。基于此，本文在中国农业高新技术企业背景下对供应商模糊前端参与产品创新性的作用关系进行实证研究，另外，阐明网络结构形态在模糊前端参与产生的实际作用，为农业高新技术企业更好地利用和管理模糊前端这个重要而薄弱环节提供理论指导和实践参考。
一、理论基础与研究假设
(一)模糊前端参与和产品创新性
新产品开发的模糊前端是指新产品进行实质性开发前的阶段，包括从产品创意产生、创意评估、甑选到产品概念形成的过程。模糊前端参与的实质是跨组织的知识集成，在此过程中，需要企业产生大量具有新颖性的创意，并营造适合新想法形成的组织氛围[5]。供应商模糊前端参与有利于调整和重组农业高新技术企业新产品开发所需要的专业知识和能力，有效解决创新活动中出现的复杂问题。其中，模糊前端阶段获取相似配的供应商创新性可以有效克服企业知识短板，增加企业内部知识的异质性，并有助于这些异质性知识之间的相互激荡与碰撞，有利于一起解决由于新产品开发中模糊前端阶段不确定性所引起的各种问题。
模糊前端参与是农业高新技术企业获取知识、增加知识存量，促进农业高新技术企业产品创新的重要手段。主要有两个方面：第一，模糊前端参与使得农业高新技术企业能更早利用供应商的知识，与供应商之间能建立强而紧密的关系，合作伙伴间深层次和频繁地进行互动使得合作伙伴熟悉各自的强项和能力，有利于新产品开发所需技术知识的转移，减少产品概念形成所需要时间，加快新产品开发速度，缩短新产品开发周期，从而提高新产品上市速度，进而提升新产品开发活动的市场创新性[6];第二，模糊前端包含大量隐性技术知识，农业高新技术企业难于全部拥有，选择创新型供应商可以尽早发现潜在问题，有效整合这类供应商创新性有利于设计新产品创意或者对于现有产品概念进行重大改进[7]。有效利用供应商的相关技术知识，增加技术工艺过程的有效互动，减少新产品设计过程中变化，进而提高产品开发活动的技术创新性。基于此提出假设1：
假设1a：模糊前端参与对农业高新技术企业市场创新性有正向影响;
假设1b：模糊前端参与对农业高新技术企业技术创新性有正向影响。
(二)网络结构形态的调节作用
网络结构形态作为供应商网络刻画的关键，其不但能够反映企业改变网络的物料流、知识流、信息流等资源影响网络资源配置效率，也能影响农业高新技术企业对战略供应商管理效果，代表供应商网络获取外部资源的能力、规模和质量。基于现有研究，学者借助于社会网络理论和嵌入性理论为基础来分析网络结构形态，主要包含网络结构和网络位置，深入到基于新产品开发活动所组建的供应商网络特定情境下研究发现，网络结构通过农业高新技术企业网络中心性体现，网络位置主要通过供应商弹性反映。
农业高新技术企业的网络中心性位置有利于整合和利用创新型供应商所提供技术、生产工艺、产品功能等方面的技术知识。Capaldo[8]通过案例研究发现网络位置对主导企业在知识共享网络中获取动态创新能力有影响。农业高新技术企业的网络中心性强化信息获取、技术研发所需的信息及其管理效率，同时指出农业高新技术企业越接近网络中心，其所能获取的网络经验、信息越丰富，便能加速概念的形成，缩短新产品开发周期，大大提升新产品的上市及时性[9]。因此，网络中心性高的情况下，供应商模糊前端参与更能促进农业高新技术企业接近和获取较多互补性资源，从而使得新产品开发更具有市场创新性。
当主导企业的网络中心性越高，则其所能获取的网络内外部资源越多，越有可能及时获取所需资源、知识和技术，并成为知识流动的中介。Tsai[10]通过网络理论探讨组织学习层面的知识转移，指出组织越接近网络中心性，则拥有越多的途径获取网络其他成员所开发的新知识，并将其运用于创新其技术研发的发展成果。因此，网络中心性高的情况下，有利于农业高新技术企业在模糊前端阶段构建强势的技术地位，并强化技术的未来发展潜力，进而提升农业高新技术企业新产品开发活动中技术创新性。基于此提出假设2： 假设2a：网络中心性正向调节模糊前端参与和农业高新技术企业市场创新性的关系;
假设2b：网络中心性正向调节模糊前端参与和农业高新技术企业技术创新性的关系。
供应商弹性通过重塑供应基的有效性来响应外面环境变化的能力，更好的重构、协调和管理供应网络的能力导致更优的供应基[11]。在供应链情境下，农业高新技术企业必须竭尽全力适应外部商业环境的变化，通过更好地配置和重塑供应来源，网络化结构通过获取不同渠道的外部资源有效补充组织内部资源。由于技术创新周期变短，为了快速应对环境的变化，供应商弹性成为农业高新技术企业取得竞争优势的关键[12]。因此，当供应商弹性较大时，农业高新技术企业更有能力通过模糊前端参与提升企业新产品开发活动中的市场创新性。
新产品开发的模糊前端其本质是一个技术学习的过程，企业获取外部技术知识并不等同于对其充分掌握，只有将这些新技术知识在企业内部被充分吸收和消化，并与现有内部的技术知识有效整合，转化为农业高新技术企业自身的技术知识并利用其进行新产品的开发等技术创新活动，才能提升农业高新技术企业的技术创新性。供应商弹性越大，农业高新技术企业与网络内外供应商的联系越多，网络结构越多元，农业高新技术企业在每个模块化中越能掌握供应商的相似性和差异性[13]。因此，供应商弹性高的情况下，企业越有可能掌握新知识、新技术和其他开发需求，通过外部合作中开发和利用外部知识的跨组织合作能力越强，越有能力提升新产品开发的技术创新性。基于此，提出研究假设3：
假设3a：供应商弹性正向调节模糊前端参与和农业高新技术企业市场创新性的关系。
假设3b：供应商弹性正向调节模糊前端参与和农业高新技术企业技术创新性的关系。
在研究假设的基础上，提出概念模型。
二、研究方法
(一)样本和数据收集
从2014年1月到2014年4月，课题组对浙江、河南、陕西、山东、江苏、重庆、安徽、上海等8个省市106家农业高新技术企业通过现场填写、邮寄和电子邮件相结合的方式，发放530份问卷，为确保问卷回收质量，课题组通过2轮的问卷发放和多次沟通联系，收回385份问卷，剔除其中数据不全的21份问卷，有效问卷回收364份，有效问卷回收率为68.68%。问卷调查所涉及各类型农业高新技术企业分别均衡。样本数据中，部门经理(21.98%)，项目经理(4.67%)，技术管理人员(15.93%)，采购经理(33.24%)，采购人员(24.18%)，其中参与供应商管理活动较多的采购经理、技术管理人员和采购人员占总和的73.35%，对于模糊前端阶段管理有相当程度的了解，满足本研究调研所需。
(二)构念的测量
为确保调查问卷量表设计具有较高的信效度，构念主要采用已有研究中被广泛认可、成熟的测量量表，并根据研究内容进行相应修改形成初始问卷，为确保问卷的质量，邀请专家和学者对初始问卷进行完善和修订，最终形成用于大样本调查的正式问卷。调查问卷采用Likert7点计分法，其范围从数字“1：完全不同意”到“7：完全同意”来反映题项对企业实际的代表情况(见表1)。
1.模糊前端参与。模糊前端参与是主导企业为整合供应商创新资源而通过与供应商相互协作促进新产品开发绩效的过程[14]。参考Wagner[15]的量表，共3个题项。
2.市场创新性。市场创新性是指新产品相对于市场上现有产品的新颖程度Swink和Song[16]，Danneels和Kleinschmidtb[17]，共4个题项。
3.技术创新性。技术创新性是指新产品所嵌入技术的创新程度，借鉴Kock等[18]和Antoncic等[19]的量表，共6个题项。
4.网络中心性。网络中心性主要指主导企业通过与供应商网络成员连接，并以较快速度获取和控制资源，并取得重要影响地位的程度。其中网络中心性借鉴Gnyawali和Madhavan[20]、Rowley等[21]的量表，共有5个题项。
5.供应商弹性。供应商弹性是企业通过重塑供应基的有效性来响应外面环境变化的能力，测量采用Chu等 [12]和Liao等[13]的量表，共有4个题项。
6.控制变量。为了了解其他外生变量可能带来的影响，本研究加入企业规模和行业类型作为控制变量，以期获取更完整的观察，其中采用企业人员总数取对数代表企业规模。
(三)信度与效度检验
信效度检验分为收敛效度和区别效度两个部分，收敛效度检验常用三个指标来检验，第一，各个题项的因子载荷必须显著大于0.5，而本研究的因子载荷最低值为0.770;第二，Cranach’s α系数都超过0.8，组合信度(CR)超过0.7;第三，构念的平均变异抽取量(AVE)应大于0.5。如表1所示，本研究数据均满足上述三项收敛效度的基本研究。区别效度常用各构念的AVE平方根值大于任意两个构念相关系数证明构念具有区别和显著不同，即具有区别效度。如表2所示，各构念AVE平方根值(表对角线数值)显著大于相对应的两项构念最大相关系数值，具有很好的区别效度。
问卷法是一种自述式(selfreport)收集同一调查者的主观衡量的调查方法，极有可能导致对变量之间关系过低或过高的评判，形成共同方法变异问题。为避免共同方法变异，采用harman单因素测试法，将模糊前端参与、网络中心性等所有变量题项以最大变异法进行因子分析，数据通过限定单一因子方法不能提取单一因子，其第一个因子方差解释总方差的20.83%，因此可以推断共同方差变异对本研究结果的影响不大。
(四)假设检验
采用层次回归分析方法检验本文的研究假设。为了避免多重共线性诊断，对所有变量进行中心化处理，计算各因素的方差膨胀因子的最大值为2.208，远低于10的上限值，表明多重共线性问题不显著。如表3所示，首先，模型1和模型4加入企业规模和行业类型两个控制变量;其次，模型2和模型5在控制变量的基础上，加入主效应模糊前端参与，模型3和模型6;最后，加入模糊前端参与与供应商弹性、模糊前端参与与网络中心性的交互项。 模型2和模型4表明，模糊前端参与对企业市场创新性影响(β=0.42，P<0.001)和对企业技术创新性影响(β=0.199，P<0.05)显著，假设1a和1b获得支持。模型3表明，模糊前端参与与供应商弹性的交互作用对市场创新性起到一定程度的负向调节作用，拒绝假设2a;模糊前端参与与网络中心性的交互作用对企业市场创新性起到显著的正向调节作用(β=0.202，P<0.001)，假设2b获得支持。模型6表明，模糊前端参与与供应商弹性的交互作用对技术创新性起到显著负向调节作用(β=-0.173，P<0.001)，与假设3a相反;模糊前端参与与网络中心性的交互作用对企业技术创新性调节作用不显著(β=0.062，P>0.1)，拒绝假设3b。
为了更加清楚地揭示供应商弹性和网络中心性的调节作用，本文图解对其分析。由图2a可见，在高网络中心性水平下，模糊前端参与对市场创新性的影响明显大于低网络中心性水平时的情形。由图2c可见，网络中心性对模糊前端参与对技术创新性的影响不明显。从图2a和图2c可以看出，网络中心性仅对模糊前端参与和农业高新技术企业的市场创新性具有正向调节作用，而对于对模糊前端参与和农业高新技术企业的市场创新性具有正向调节作用并不显著。原因在于企业网络中心性越强，其收集和掌握不同供应商创意的能力越强，其产品概念的差异化程度也越高，有利于推出与竞争者有差异具有市场潜力的新产品。由图2b可见，在高供应商弹性的水平下，模糊前端参与对市场创新性的影响明显低于低供应商弹性水平时的情形，由图2d可见，在高供应商弹性的水平下，模糊前端参与对市场创新性的影响显著低于低供应商弹性水平时的情形。从图2b和图2d可以看出，供应商弹性对模糊前端参与对农业高新技术企业的市场创新性和技术创新性具有负向调节作用，与本文所提的假设3相反。一个较为合理的解释是，由于新产品开发活动中模糊前端参与需要在农业高新技术企业与供应商、供应商与供应商之间进行频繁的创意互动、意见反馈和知识共享，因而有利于信息和知识共享的组织文化相当重要。然而在技术交换风险程度高的情境下，供应商会权衡技术交换所共享的程度。供应商弹性通过重塑供应基的有效性来响应外面环境变化，增加网络的不稳定性，降低网络成员间的相互信任，使得供应商往往不愿在与农业高新技术企业创新合作中提供关系专用资产投入，从而无法取得应有的效益。此外，通过图解分析发现，模糊前端参与程度的不同所形成的供应商网络结构形态是不同的。在供应商模糊前端参与水平低的情况下，其供应商网络结构形态倾向于低网络中心性和高供应商弹性。在供应商模糊前端参与水平高的情况下，其供应商网络结构形态倾向于高网络中心性和低供应商弹性。
三、结论
1.本研究提出并验证模糊前端参与和农业高新技术企业的产品创新性的关系。供应商模糊前端参与可分摊农业高新技术企业的产品创新风险，提升机会辨识分析的准确性和创意想法的优良性，产生更多优异的产品概念，降低新产品开发失败概率，通过对供应商创新能力降低市场和技术层面上的模糊性，减少研发的时间和成本，以便新产品的研发更快进入市场。基于农业高新技术企业的创新范式从“封闭式”创新到“开放式”创新转变的背景下所得出的研究结论显然不同于以往新产品开发的模糊前端有组织内部独立完成的管理认知，市场竞争不再只是单一企业间的竞争，已经转向供应链合作伙伴之间的竞争，传统的企业独立竞争理念和做法，已无法再适应新环境发展需要。
2.探索供应商网络结构形态对模糊前端参与和产品创新性的关系的调节作用，清楚揭示不同程度模糊前端参与所组建的网络结构形态的差异。在供应商模糊前端参与水平低的情况下，农业高新技术企业所组建的网络具有松散耦合的特点，通过保留一些弹性选择较多数量的供应商之间竞争可以减少不确定性所产生的影响，促使企业与提供高品质产品供应商合作、迅速有效率取得关键或互补性资源，发挥网络所带来的效应。其网络的特征是开放性较强，网络间成员流动性较高，成员间的嵌入性和粘性较弱，主导企业借助于外部市场力量，实现资源合理配置，加快创新速度和效率。在供应商模糊前端参与水平高的情况下，农业高新技术企业与供应商所形成的一个紧密且稳定的网络。企业需要强有力的控制使得新产品开发的模糊前端阶段能够按照既定轨迹运行，协助降低新产品开发初期的不确定性，从而缩短新产品面市的时间。其网络的特征是网络开放性较低，成员间的嵌入性和粘性较高，在产品开发中更广泛利用供应商的技术能力，强调与少数优质供应商建立长期导向关系。本研究结论充分描述现在农业高新技术企业产品创新运行的实际情况，为探索企业对组织间关系提供参考。
3.尽管本研究结论得到具有代表性样本数据的支持，但企业的产业类型有限，未来研究针对更多行业为样本进行实证分析，以进一步检验结论的普适性。此外，本研究是从网络结构形态角度出发，但现实中有许多因素例如网络关系形态也会对产品创新性的组织管理产生影响，未来研究可以从这些方面进一步研究。
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