由于初始的创造性想法并非一定能够转化为最终的创新成果，因此员工在追求成功创新的过程中面临着重大挑战。为了识别将创造性想法转化为创新成果的关键因素，本研究基于社会网络视角和组态理论，利用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，探究不同的社会网络组态如何促进个体创新的两个阶段（即想法产生和想法实施）。通过对中国216名员工的调查，研究发现了四种促进高水平创新想法产生的组态，以及三种促进高水平想法实施的组态。这项研究有利于从社会网络关系视角制定推动员工创新的组合策略，促使其成功跨越创新的不同阶段。
1. 研究背景
在快速变化的商业环境中，组织需要依靠创新以满足客户需求、跟进技术发展。员工作为组织创新的重要来源，如何促进员工个体创新是企业和学者共同关注的热点话题。个体创新是指个体产生创新构想，并努力将之付诸实践的行为。由于创新的社会嵌入性，从社会网络的角度促进个体创新已成为创新研究的一个重要领域。然而，个体创新是一个动态的过程：包含从创新想法产生到创新想法实施两个阶段，且这两个创新阶段存在不同的资源需求。既有研究多从静态视角探讨单一社会网络结构对个体创新的影响，缺乏从动态视角考察不同社会网络结构对个体创新的不同阶段的影响变化。尽管最近研究表明个体成功创新与创新者在不同阶段激活不同网络关系有关，但对不同社会网络特征组合的影响认识有限。为此，本研究基于结构—关系研究框架，关注工具性和情感性两种连带类型及广度和强度两种连带特征，探究不同网络连带特征组合如何影响个体创新想法的产生与实施。
图1 研究模型
2. 研究过程
（1）被试与程序：以中国某工程技术创新研究中心的研发员工为研究对象。研究通过联系该中心高层和项目经理对研发员工开展调研，共回收216份有效的问卷数据。
（2）变量测量与校准：
创新想法产生：员工评估自身创新想法产生情况（Likert 7点计分）。采用直接校准法，依据2（最小值，完全不隶属）、4.5（中间值，交叉点）和7（最大值，完全隶属）校准创新想法产生变量。
创新想法实施：主管评估员工创新想法的实施情况（Likert 7点计分）。依据1.66（最小值，完全不隶属）、4.2（中间值，交叉点）和6.75（最大值，完全隶属）校准创新想法实施变量。
工具性连带的广度和强度：运用整体网络法收集社会网络数据。通过构建工具性连带网络的方式，计算工具性连带广度和强度变量。采用直接校准法，分别依据25、50、75百分位数校准工具性连带广度，按10、50、90百分位数校准工具性连带强度。
情感性连带的广度和强度：测量和校准方式同于工具性连带。
表1 集合、校准与描述性统计
（3）数据分析：研究采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法。首先，对研究变量进行信度检验；其次，通过直接校准法，校准研究变量；再次，分析单个条件对结果的必要性；最后，分析不同条件组态对结果的充分性。
图2 模糊集定性比较分析（fsQCA）步骤
3. 研究结果
（1）单个条件的必要性分析：分别检验单一条件是否够构成高创新想法产生和高创新想法实施的必要条件。未发现一致性水平高于0.9且覆盖率水平超过0.75的条件，表明不存在影响高创新想法产生和高创新想法实施的必要条件。
表2 必要性分析结果
（2）条件组态的充分性分析：
分别揭示由工具性连带广度（ITB）、工具性连带强度（ITS）、情感性连带广度（ETB）和情感性连带强度（ETS）四个条件构成的不同组态引起高创新想法产生和高创新想法实施两个结果产生的充分性。结果如下:
高创新想法产生的组态：
组态S1（ITS - ETS）：员工发展强工具性连带可获取知识框架，而弱情感性连带强度保证知识框架独特性，从而引致高创新想法产生。
组态S2（ETB - ETS）：员工拓宽情感性连带可使其接触不同视角，而弱情感性连带强度保证视角的非冗余性，从而引致高创新想法产生。
组态S3（ETB）：员工在缺少情感性连带广度的情况下，通过加强工具性和情感性连带，可深入理解、吸收、利用来自强连带中的细粒度知识，从而引致高创新想法产生。
组态S4（ITB - ITS）：员工扩宽工具性连带可获取更多领域知识，而弱工具性连带保证获取知识的非冗余性，从而引致高创新想法产生。
表3 组态分析结果
高创新想法实施的组态：
组态IS1（ITS - ETS）：员工加强工具性连带能够促进知识转移和沟通，而弱情感性连带强度能有效减少干扰，从而提高创新效率，引致高创新想法实施。
组态IS2（ITB）：员工建立众多工具性连带有助于其理解团队成员的不同技术和风格，提高协作有效性，实现高创想法实施。
组态IS3（ETB - ETS）：员工发展强情感性连带可帮助其获得众多情感支持，在创新实施面临怀疑和反对时，情感支持能获取资源，引致高创新想法实施。
4. 结果讨论
本研究通过运用fsQCA方法，揭示了社会网络连带因素的不同组态构成高个体创新的充分条件，识别了引致高创新想法产生的四种组态与高创新想法实施的三种组态。一方面，研究不仅突出了采用动态视角理解社会网络连带对个体创新影响的重要性，还揭示了不同创新阶段所需社会网络结构的差异。研究发现，除 S1 和 IS1 组态外，引致高创新想法产生和高创新想法实施的组态均不相同。另一方面，研究通过揭示工具性与情感性连带组合可能存在的负面效应，深化了社会网络连带类型对个体创新的影响的研究。研究发现，在组态分析中，没有一种组态同时以高工具连带和高情感连带特征作为核心条件。同时，研究具有一定的实践意义。一方面，管理者应鼓励团队成员建立更为有效的关系，需根据“殊途同归”的不同组态网络灵活调整关系，同时需注意不同关系类型可能带来的冲突。另一方面，管理者应根据员工创新想法产生阶段的社会网络结构，灵活采取分离式（安排不同员工参与想法产生和实施活动）或整合式（安排同一员工参与想法产生和实施活动）的管理策略。例如，当员工在创新想法产生阶段为S1网络结构时，建议采取整合式策略，因为S1组态可以引致高创新想法产生和高创新想法实施。相反，当员工在创新想法产生阶段发展成其他网络结构时，应采取分离式策略。
注：本研究受国家自然科学基金(72271205, 71942006)资助。本文第一作者系西南交通大学经济管理学院博士刘涛，目前于上海交通大学安泰经管学院从事博士后研究工作。
文献来源：Liu, T., Lu, S., & Mao, Y. (2024). Facilitating Individual Innovation from the Perspective of Social Network Ties: A Fuzzy‐Set QCA Approach. R&D Management. https://doi.org/10.1111/radm.12737
