供應商供應網絡位置與企業績效:網絡認知能力的作用

李 娜，李隨成，王 瑋

西安理工大學 經濟與管理學院，西安710054

1 引言

供應網絡源于供應鏈的網絡化拓展，是由核心企業及與其存在直接或間接物料供給關系的其他企業共同組成的復雜網絡系統［1］，以供應商為核心形成的供應網絡稱為供應商的供應網絡。供應商是嵌入在其外部供應網絡中的，供應商所處的供應網絡位置(以下簡稱供應商供應網絡位置)不僅使供應商接觸并獲取相應的網絡資源，同時也使其行為受到網絡關系結構的制約［2］，這對于制造企業資源獲取、業務決策、供應商管理實踐選擇以及績效結果具有重要影響［3］。但由于企業對供應商供應網絡及其結構嵌入性理解不足，使企業在管理供應商時始終面臨如何利用供應商供應網絡位置問題，極大地制約了企業對供應商資源和能力的利用。良好的網絡認知能力能夠幫助企業有效識別供應商供應網絡位置，評價網絡位置所能帶來的信息和聲譽資源，增強企業與供應商供應網絡的整合水平［4］。因此，網絡認知能力的研究為解決供應商供應網絡位置利用問題提供了可能。然而，很少有學者針對網絡認知能力展開深入研究，相關研究較為零散且多限于理論討論，缺乏實證研究?；诖?，本研究將探討供應商供應網絡位置與制造企業網絡認知能力所產生的協同效應，實證檢驗網絡認知能力對供應商供應網絡位置與制造企業運作績效和創新績效間關系的調節作用，以期為中國制造企業利用供應商供應網絡位置實現價值增值提供指導和建議。

2 相關研究評述和研究假設

2.1 相關研究評述

有效選擇供應商是制造企業管理和利用供應商的重要前提，供應商選擇是一個典型多標準決策問題，且基于不同的關注點，企業選擇供應商的標準和權重不同。已有研究大多從供應商自身資源和能力兩方面探討供應商選擇的具體標準，如價格、質量、技術能力、準時交付能力、生產設備與產能等指標在供應商評價標準中占據主要地位，且在企業管理實踐中廣泛運用［5］。隨著市場競爭加劇，制造企業除了要求供應商能夠準時、高效地提供所需物料外，更要求供應商具有幫助企業實現其戰略和獲取競爭優勢的資源和能力。由此，供應商選擇標準及其重要性發生了顯著變化。原有供應商選擇指標體系中反映產品屬性的價格和質量等指標的重要性有所降低，而反映供應商能力的技術能力、準時交付能力和生產設備與產能等指標的重要性相應提升［6］。同時，隨著供應鏈(網絡)管理理論的引入和發展，供應商的供應網絡備受關注，體現供應商獲取外部供應網絡資源能力的結構嵌入性也逐漸成為供應商選擇的一個重要評價指標［7］。供應商不是一個獨立個體或原子型企業，而是嵌入在其自身參與的供應網絡中，如果不考慮供應商的供應網絡，企業很可能將當前績效不佳但能接觸或獲取豐富網絡資源的供應商排斥在供應商名單之外，這會對企業的長期發展造成不利影響。供應網絡作為供應商行動脈絡的關系結構，供應商在其供應網絡中的結構嵌入性勢必會影響供應商的行為和績效，更應引起學者和管理者的注意［3］，供應商的結構嵌入性概念的提出為供應商管理研究提供了新的視角。

供應商的結構嵌入性是指供應商在其供應網絡中對其客戶和供應商的依賴狀態，它表現為供應商在供應網絡中的位置以及這個位置周圍建立的網絡聯系結構對供應商行為的影響［7］。在對供應商結構嵌入性的理解方面，現有研究主要借鑒社會學中的結構嵌入性理論從形態觀和位置觀兩種視角展開。形態觀以Aarstad等［8］、Phelps［9］、Polidoro等［10］和李志剛等［11］為代表，關注網絡整體功能和結構，強調供應商與其合作伙伴構建聯結所形成的網絡關系結構擁有相應的知識和信息等資源，且通過影響知識和信息在網絡中的分布和流動性來影響供應商接觸和獲取網絡資源的質量和規模。而位置觀以Tsai［12］、Zaheer等［13］和Lin等［14］為代表，關注供應商在其網絡中結構位置的作用和影響，強調由供應商與網絡中其他行動者間大量互動關系定義的網絡位置能夠賦予供應商一定權力和聲譽，使其更易獲取并控制多樣化和新穎的網絡資源，且通過影響網絡資源整合能力和吸收利用能力來影響供應商整合網絡資源的效率和效果。與形態觀視角相比，位置觀視角聚焦于供應商個體的網絡特征屬性，更強調供應商結構嵌入性對供應商獲取和利用網絡資源的直接影響，對指導供應商和制造企業的實踐更具可實施性，因而該視角被現有研究較多地采納。

已有研究論證了供應商的結構嵌入性對知識、信息等資源的獲取和利用的積極影響，并提供了實證依據。然而，大部分局限于探討供應商的結構嵌入性對其行為和相關績效的影響，鮮有關于其對制造企業績效直接效應的論證以及從制造企業角度管理和利用供應商的結構嵌入性的研究。盡管有少數研究加以探討，但多限于理論梳理和討論，缺乏相關實證研究。此外，競爭優先權理論認為企業績效來源于成本、質量、交付、柔性和創新5個方面的核心能力［15］，而已有研究普遍將創新績效作為研究結構嵌入性的結果變量［16-17］，并驗證行為主體的結構嵌入性能通過影響其知識搜索［18］和知識轉移［19］效率，進而對產品創新具有重要作用;而B2B 市場交易的基本特征決定了運作績效(包括成本、質量、交付、柔性)也是反映企業績效的關鍵指標。因此，本研究使用運作績效和創新績效對制造企業績效進行度量?；诖?，本研究采納位置觀視角，探討供應商供應網絡位置對提升制造企業運作績效和創新績效的影響，并分析網絡認知能力對上述關系的調節作用。結合中國制造企業供應商管理的實踐數據進行實證分析，以期在理論層面對中國制造企業供應商管理活動進行指導。

2.2 供應商的供應網絡位置與制造企業績效

供應商供應網絡位置是供應商與供應網絡中其他行動者間建立關系的結果，供應商的各種行為屬性(如資源獲取、戰略選擇、創新)均可解釋為其在供應網絡中所處位置的函數。供應商在其供應網絡中的位置代表了其直接或間接從網絡成員那里獲取所需知識、信息等資源的機會和能力［20］，還反映了向其他網絡成員學習以及整合和利用內、外部資源進行創新的可能性［12］，這些由供應商網絡位置所帶來的資源或優勢都會影響制造企業的績效。Arya等［21］認為，占據良好網絡位置的供應商能夠幫助制造企業獲取其不易接觸到的新穎且有價值的知識和信息，從而制定更切合實際的發展戰略和市場開拓戰略，對于制造企業的運作和創新具有重要作用;Bhalla等［22］研究表明，當新興企業外包的對象是高度嵌入在自身網絡中的供應商時，供應商采取機會主義行為的可能性越小，企業越容易接觸到供應商更廣泛的供應網絡，從而充實企業可利用的運作和創新知識，推動企業的產品改進和技術創新，促進企業運作績效和創新績效的改善。

供應商供應網絡位置對企業績效的影響主要表現在兩個方面。一方面，卓越的網絡位置能夠使供應商更快速、更準確地獲取大量且異質的物料、服務、知識和信息等資源，這將進一步增強供應商創新性和供應商學習的可能性，促進供應商對內、外部資源信息的有效整合，從而推動供應商的技術革新和產品的更新換代，提升供應商滿足制造企業在成本、質量、交付可靠性、柔性、創新等方面需求的能力，并表現出令制造企業滿意的供應績效［16］。另一方面，優勢的網絡位置也為供應商提供了更多的機會來制定相應的網絡規范和行為標準，從而有效地控制供應網絡中的各種資源，這極大地增強了制造企業讓供應商參與新產品開發過程的意愿，并為企業通過與供應商合作獲取和整合更多與運作和創新相關的優勢資源提供了極大的便利［23］，從而促進企業在運作和創新等方面績效的提升?；谝陨戏治?，本研究提出假設。

H1a供應商供應網絡位置對制造企業運作績效有正向影響;

H1b供應商供應網絡位置對制造企業創新績效有正向影響。

2.3 制造企業網絡認知能力的調節作用

制造企業考察供應商的供應網絡位置，其主要目的是為了獲取并利用供應商的外部供應網絡資源以及搜索并發掘新機會和存在的潛在威脅，以減少供應風險，增加靈活性和創新性，從而提高企業績效。但知識、信息等網絡資源以及市場、創業等新機會和競爭威脅本身并不能帶來績效的提高或降低，只有制造企業有能力識別并有效整合這些網絡資源，把握市場和創業機遇，抵御競爭威脅，它們才可能充分發揮提升績效的作用［24］。Kim［4］認為網絡認知能力在一定程度上可以反映企業認知、評價和整合供應商的外部供應網絡資源的能力，它具備感知、抓住供應商的供應網絡中潛在機會和威脅并相應地配置企業資源以應對的功能。具有良好網絡認知能力表示制造企業可以更為切實地評價供應商所能接觸和獲取的網絡資源，從而更好地理解并預測供應商的各種行為。如果制造企業的網絡認知能力與供應商的網絡位置相匹配，即制造企業對供應商結構嵌入性的認知與供應商的當前供應網絡位置一致，將會促進高效的供應商管理實踐和企業績效的提高。從這個角度看，一方面，網絡認知能力可以促進供應商供應網絡位置對制造企業績效的影響;另一方面，相對于選擇具有豐富資源或占據優勢網絡位置的供應商，能夠準確認知、評價和有效整合供應商供應網絡資源的網絡認知能力更難以被競爭對手所模仿。

網絡認知能力的突出作用在于能夠幫助制造企業識別供應商的供應網絡情景及其網絡位置，使企業充分理解供應網絡對嵌入其中的供應商提供的各種機會和限制，有效地降低供應商行為的不可預見性，提高企業選擇正確供應商以及與供應商間各種聯盟活動的成功率［25］。同時，網絡認知能力還可以為企業創建一個競爭關系網絡的認知地圖［26］，使企業可以準確認知對供應商和競爭對手在網絡中是如何聯結的以及供應商的網絡位置能夠產生什么價值，這有利于企業監控供應商的行為，有效整合來源于供應商供應網絡位置的各種資源，搜索競爭對手的信息，對企業明確市場機會和威脅、創造持續競爭優勢具有重要作用［27］。由此可知，如果制造企業具備較強的網絡認知能力，就可以更多地獲取關于供應商的供應網絡資源和競爭對手產品屬性的相關信息，進而通過利用供應商的供應網絡資源滿足企業在產品質量、成本、交付及時性和柔性等方面的運作要求，并向市場和客戶提供比競爭對手更優的產品。

另外，借助網絡認知能力，制造企業能夠識別并收集供應商的供應網絡中其他成員(如供應商和其他客戶)的技術能力和聲譽等重要信息，促進企業與有條件獲取和利用這些網絡資源的供應商建立合作關系，使企業通過學習和合作等方式能夠接觸、積累并利用這些新穎的信息技術、生產能力和市場趨勢等外部知識和信息等資源，從而識別出新的創新和創業機會，并合理改善新產品的開發流程，提高產品創新效率，降低研發成本［28］。因而，網絡認知能力較強的制造企業在識別、獲取和利用供應商外部網絡知識和信息等資源方面的能力也較強，而豐富的知識基礎能夠有效降低企業創新的風險和不確定性，提高企業創新的成功率?；谝陨戏治?，本研究提出假設。

H2a網絡認知能力正向調節供應商供應網絡位置與制造企業運作績效間的關系;

H2b網絡認知能力正向調節供應商供應網絡位置與制造企業創新績效間的關系。

綜合上述假設，構建供應商供應網絡位置、網絡認知能力、制造企業運作績效和創新績效之間關系的理論模型，見圖1。

圖1 研究模型Figure 1 Research Model

3 研究方法

3.1 樣本選擇和數據收集

選取中國制造企業作為調查對象，主要涉及機械設備制造、汽車制造、電子產品制造、家電制造等行業。調研時間為2013年7月至11月，調查形式主要包括訪談和發放問卷。采取兩種方式收集問卷，一是項目組成員先后到西安、重慶、北京、上海、深圳等地的126家大、中、小型裝備制造企業進行深入訪談，并現場發放問卷和現場回收，歷時2個多月，共發放問卷126份，回收問卷126份。二是通過電子郵件的方式向導師推薦和積極聯系的制造企業發放問卷并回收，為確保數據質量和問卷回收率，在問卷發放過程中主動與調查對象保持溝通，并針對問卷內容或填寫疑問進行解答，歷時3個多月，共發放問卷240份，回收問卷163份。在回收的289份問卷中，剔除52份具有較大缺失率(缺失率達到10%以上)或大部分雷同(連續6個題項選擇相同)的無效問卷，最終獲得有效問卷237份，有效回收率達64.754%。樣本基本信息見表1。

3.2 變量測量

設計調查問卷時，盡量借鑒已有研究中較為簡約、成熟的量表，并根據本研究內容進行適當修改。對于英文量表，按照標準設計流程，經過兩輪英漢互譯對照和專家審閱修改，最終確定合適的測量題項。對于已有研究中沒有完全對應測量量表的變量，采用文獻研究和專家深度訪談的方法開發量表。所有變量均采用Likert 5 級量表進行評價，1 ～5 代表被試者對測量題項所描述內容的認同程度，1 為完全不同意，5 為完全同意。主要變量的操作化定義見表2。

表1 樣本特征描述Table 1 Sample Characteristics Description

(1)自變量。借鑒Choi等［7］的研究成果，從兩方面測量供應商供應網絡位置(SSNP)，分別是供應商位于什么樣的供應網絡、供應商在供應網絡中的嵌入程度如何。①供應網絡是由供應商及與其存在直接或間接關系的行動者所組成的網絡系統，網絡行動者在其自身領域中的發展情況可以反映供應網絡的基本特征，考慮到供應商所能獲取的網絡資源及其行為影響均來自于與其具有緊密互動關系的關鍵供應商和客戶，因此，通過考察供應商的關鍵供應商和客戶在其自身行業中的綜合地位來判斷供應商位于什么樣的供應網絡。根據任紅軍等［29］對企業行業地位的描述和測量，分別從經營業績、成長速度、形象和聲譽3個方面測量供應商的關鍵供應商和客戶的行業地位。②通過考察供應商在供應網絡中的結構特征(中心性)以及供應商與網絡中其他行動者間相互聯結的緊密程度(關系穩定性和關系互動頻率)來測量供應商在供應網絡中的嵌入程度，借鑒Kim等［1］、Gilsing等［30］和李玲等［31］的研究成果，結合本研究目的和內容，在語句上進行適當修改，采用5個題項測量供應商在供應網絡中的嵌入程度。

(2)因變量?；诟偁巸炏葯嗬碚?，從運作和創新兩個角度測量制造企業績效。測量運作績效主要側重于成本、質量、交付和柔性等方面的績效指標，借 鑒Sanchez-Rodriguez等［32］和Azadegan［33］的研究，分 別采用反映內部絕對運作效果和外部相對運作效果的兩個測量題項對成本、質量、交付和柔性4個方面績效進行測量，共8個題項;度量創新績效主要側重于創新方面的績效指標，借鑒Yang等［34］的研究，采用同時反映創新效率和創新效果的創新成功率、研發速度、研發成本、產品創新性4個題項測量。

(3)調節變量。在網絡認知能力的測量方面，借鑒Kim［4］的研究，主要從企業認知、評價和整合供應商的外部供應網絡資源等方面進行測量，包含6個測量題項。

(4)控制變量。為獲得準確的數據結果，需要控制企業規模、行業類型等可能影響企業績效的主要變量。用企業員工總人數測量企業規模，行業類型主要包括機械設備制造、汽車制造、電子產品制造、家電制造4個行業。

3.3 研究方法

數據處理包括兩個方面，一是采用SPSS 18.0 和AMOS 18.0 統計分析軟件對量表的可靠性和有效性進行檢驗，二是采用SPSS 18.0 進行研究假設的多元層次回歸檢驗分析。

4 數據分析和結果

4.1 量表的信度和效度檢驗

采用內部一致性系數Cronbach′s α和組合信度(CR)檢驗各變量的信度。信度檢驗結果見表2 和表3，各變量的Cronbach′s α居于0．824 ～0．930 之間，CR 居于0.839 ～0.931 之間，均超過0.700，表現出較高的內部 一致 性。問卷總體的Cronbach′s α系數為0.921，也顯示了較高的信度。

由于各變量的測量量表均來自或者改編自相關研究中的成熟量表，并通過了專家認定，因此具有可靠的內容效度。采用驗證性因子分析對構建效度進行檢驗，驗證性因子分析結果見表3，M1為供應商供應網絡位置的一階雙維驗證性因子分析模型，M2為運作績效的單維驗證性因子分析模型，M3為創新績效的單維驗證性因子分析模型，M4為網絡認知能力的單維驗證性因子分析模型。由表3 擬合效果可知，各變量的模型擬合參數值均達到理想數值，標準化載荷系數介于0.612 ～0.898 之間，均大于0.600的可接受水平，且在0.001的水平下顯著;各潛變量的平均提取方差(AVE)取值在0.539 ～0.628 之間，均大于0.500，表明各變量測量具有良好的構建效度。

采用Harman單因素檢驗方法對共同方法偏差進行檢驗，如果方法變異明顯存在，探索性因子分析結果容易析出一個因子或解釋大部分變異的一個公因子［35］。檢驗結果表明，單一因子只解釋了總方差的32.564%，不存在嚴重的共同方法偏差。

表2 信度分析結果Table 2 Reliability Analysis Results

表3 變量的驗證性因子分析結果Table 3 Results of Confirmatory Factor Analysis of Variables

4.2 描述性統計和相關性分析

在進行假設檢驗之前對各變量進行描述性統計和變量之間的相關性分析，描述性統計結果和變量間的Pearson 相關系數見表4。由表4 可知，供應商供應網絡位置與運作績效之間的相關系數為0.345 (p＜0．010)，與創新績效之間的相關系數為0．521(p ＜0.010)，表明供應商供應網絡位置與制造企業績效間呈顯著的正相關關系，H1a和H1b得到初步驗證。

4.3 假設檢驗

為了避免各變量之間的多重共線性對研究結果的影響，采用層級回歸分析對概念模型中的假設進行檢驗，并基于SPSS 18.0 統計分析軟件實現驗證過程。檢驗步驟為，①對自變量(供應商供應網絡位置)和調節變量(網絡認知能力)進行中心化處理，并構建供應商供應網絡位置與網絡認知能力的交互項。②以運作績效和創新績效為因變量分別構建模型1 ～模 型4和模 型5 ～模 型8。模 型1和模 型5均為 只加入兩個控制變量的基準模型，考察控制變量對運作績效和創新績效的影響;模型2 和模型6 分別為在兩個基準模型的基礎上加入供應商供應網絡位置，以檢驗供應商供應網絡位置對因變量(運作績效和創新績效)的作用;模型3 和模型4 在模型2的基礎上、模型7 和模型8 在模型6的基礎上逐步加入網絡認知能力以及網絡認知能力與供應商供應網絡位置的交互項，檢驗網絡認知能力的調節效應。表5 給出層級回歸模型分析結果。由表5 可知，所有變量的方差膨脹因子(VIF)均小于2.000，容忍度均大于0.100，表明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

表4 描述性統計和相關系數Table 4 Descriptive Statistics and Correlation Coefficients

表5 層級回歸分析結果Table 5 Hierarchical Regression Analysis Results

在模型1 和模型5 中，F 值分別為10．348 和41．851，在0．001 水平上顯著，說明企業規模和行業類型分別對運作績效和創新績效變異的解釋力顯著，標準化回歸系數(β)分別為0．226(p ＜0．010)、0．315(p ＜0.001)和0．156(p ＜0．050)、0．366(p ＜0．001)，表明不同的企業規模和行業類型會影響企業的運作績效和創新績效。

在控制企業規模和行業類型兩個變量的前提下，模型2 和模型6的結果表明，供應商供應網絡位置對運作績效有正向影響，并達到了顯著水平，β =0.279，p ＜0．001，H1a得到驗證;供應商供應網絡位置對創新績效有正向影響，并達到顯著水平，β =0.409，p ＜0．001，H1b得到驗證。

雖然網絡認知能力對企業運作績效的直接影響不是本研究的重點，但模型3的回歸結果表明，F 值為10．974，在0．001的水平上顯著，說明網絡認知能力對運作績效有顯著的正向作用，標準化回歸系數為0．155，p ＜0．050。為了研究網絡認知能力對供應商供應網絡位置與運作績效之間的調節效應，模型4 在模型3的基礎上加入供應商的供應商網絡位置與網絡認知能力的交互項，回歸結果表明，供應商的供應商網絡位置與網絡認知能力的交互項與運作績效顯著正相關，β= 0．158，p ＜0．050，且模型4 比模型3的R2值顯著增加0.022，表明網絡認知能力在供應商供應網絡位置與運作績效之間具有正向調節效應，H2a得到驗證。

模型7的回歸結果表明，網絡認知能力對創新績效也有顯著的正向作用，F值為45．143，在0．001的 水平上顯著，標準化回歸系數為0．199，p ＜0．010。為了研究網絡認知能力對供應商供應網絡位置與創新績效之間的調節效應，模型8 在模型7的基礎上加入供應商供應網絡位置與網絡認知能力的交互項，回歸結果表明，供應商供應網絡位置與網絡認知能力的交互項與創新績效顯著正相關，β= 0．113，p ＜0.050，且模型8 比模型7的R2值顯著增加0.011，表明網絡認知能力在供應商供應網絡位置與創新績效之間具有正向調節效應，H2b得到驗證。

為了更清楚地理解網絡認知能力對供應商供應網絡位置與企業績效之間關系的調節效應，應用圖解程序進行分析，網絡認知能力的調節示意圖見圖2和圖3。在圖2 中，不同網絡認知能力水平下，供應商供應網絡位置對運作績效的影響程度不同，在高網絡認知能力水平下，供應商供應網絡位置對運作績效的影響明顯大于低網絡認知能力水平時的情形。在圖3 中，同樣存在高網絡認知能力水平下，供應商供應網絡位置對創新績效的影響明顯大于低網絡認知能力水平時的情形。結合回歸模型4 和模型8的分析結果發現，網絡認知能力對供應商供應網絡位置與運作績效和創新績效之間的關系具有顯著的正向調節效應。

圖2 網絡認知能力調節作用示意圖ⅠFigure 2 Moderating Effect of Network Awareness Capability(Ⅰ)

圖3 網絡認知能力調節作用示意圖ⅡFigure 3 Moderating Effect of Network Awareness Capability(Ⅱ)

5 結論

以237家制造企業為樣本，運用層次回歸分析方法，考察供應商供應網絡位置對制造企業運作績效和創新績效的影響，并探討企業網絡認知能力的調節作用。通過深度訪談、問卷調研和數據檢驗，得到以下研究結論。①供應商供應網絡位置與制造企業的運作績效和創新績效存在顯著的正向影響，說明供應商越是處于供應網絡中的優勢位置，越有利于與其合作的制造企業的運作績效和創新績效的提升。②企業的網絡認知能力不僅對企業的運作績效和創新績效有直接作用，而且對供應商供應網絡位置與企業運作績效和創新績效之間的關系具有正向調節作用，說明網絡認知能力較強的企業，供應商供應網絡位置對企業運作績效和創新績效的提升作用更為顯著。

本研究聚焦于制造企業對供應商供應網絡資源的管理和利用，闡釋了供應商供應網絡位置對制造企業績效提升的推進作用，是對制造企業從供應網絡視角考察和利用供應商的相關研究的有益補充，也為后續針對供應商供應網絡位置的研究提供了參考和借鑒。同時，本研究發現，網絡認知能力對制造企業利用供應商供應網絡位置實現企業績效具有促進效應，說明網絡認知能力有助于加深制造企業對供應商供應網絡位置的理解，從而加強企業對供應商的供應網絡資源的整合和利用。此外，通過實證方法檢驗供應商供應網絡位置對制造企業績效的影響以及網絡認知能力的調節效應，彌補了已有研究大多限于理論推演而缺少數據檢驗的不足，對補充和發展供應商管理和利用研究的相關成果具有一定的價值。

本研究結果為中國制造企業如何管理供應商提供了幾點重要的實踐啟示。①企業在對供應商進行評價時不僅要關注供應商自身的資源和能力，更要關注供應商所嵌入的外部供應網絡，并嘗試基于供應商在其供應網絡中的位置視角評價并管理供應商，從而全面認識供應商當前和潛在的資源和能力，更準確地預測供應商的行為和未來績效以及應對合作中可能出現的各種威脅和不確定性。②企業應該主動培育或提升理解、評價和有效整合供應商的供應網絡資源的網絡認知能力，通過系統地監控供應商供應網絡位置的變化，搜尋網絡位置所帶來的信息和聲譽資源，加強企業與供應商的供應網絡整合水平，從而有助于企業知曉競爭對手的競爭優勢以及戰略性管理和應對供應商的供應網絡中存在的潛在機會和風險。

盡管本研究得到一些有意義的結論，但還存在一些不足之處。①實證研究的樣本數量和范圍的局限，樣本數據均來自于制造企業一方，對供應商供應網絡位置的測度并不能反映其實際情況，后續研究可擴大樣本范圍和樣本數量，獲取制造商和供應商雙邊數據，并與本研究結論進行比較分析。②本研究探討供應商供應網絡位置與企業績效之間的直接關系，而關系學習、知識整合能力等都可能在供應商供應網絡位置與企業績效間關系中發揮中介或調節作用，在后續研究中可進一步考慮這些因素的影響作用。

［1］Kim Y，Choi T Y，Yan T，Dooley K.Structural investigation of supply networks:A social network analysis approach［J］.Journal of Operations Management，2011，29(3):194-211.

［2］Borgatti S P，Li X.On social network analysis in a supply chain context［J］.Journal of Supply Chain Management，2009，45(2):5-22.

［3］Holmen E，Aune T B，Pedersen A C.Network pictures for managing key supplier relationships［J］.Industrial Marketing Management，2013，42(2):139-151.

［4］Kim D Y.Understanding supplier structural embeddedness:A social network perspective［J］.Journal of Operations Management，2014，32(5):219-231.

［5］Ho W，Xu X，Dey P K.Multi-criteria decision making approaches for supplier evaluation and selection:A literature review［J］.European Journal of Operational Research，2010，202(1):16-24.

［6］陳啟杰，齊菲.供應商選擇研究述評［J］.外國經濟與管理，2009，31(5):30-37.Chen Qijie，Qi Fei.The research review of supplier selection［J］.Foreign Economics ＆ Management，2009，31(5):30-37.(in Chinese)

［7］Choi T Y，Kim Y.Structural embeddedness and supplier management:A network perspective［J］.Journal of Supply Chain Management，2008，44(4):5-13.

［8］Aarstad J，Haugland S A，Greve A.Performance spillover effects in entrepreneurial networks:Assessing a dyadic theory of social capital［J］.Entrepreneurship Theory and Practice，2010，34(5):1003-1019.

［9］Phelps C C.A longitudinal study of the influence of alliance network structure and composition on firm exploratory innovation［J］.The Academy of Management Journal，2010，53(4):890-913.

［10］Polidoro F，Jr，Ahuja G，Mitchell W.When the social structure overshadows competitive incentives:The effects of network embeddedness on joint venture dissolution［J］.The Academy of Management Journal，2011，54(1):203-223.

［11］李志剛，湯書昆，梁曉艷，趙林捷.產業集群網絡結構與企業創新績效關系研究［J］.科學學研究，2007，25(4):777-782.Li Zhigang，Tang Shukun，Liang Xiaoyan，Zhao Linjie.An empirical study on the relationship between industry cluster′s network structure and enterprises′innovation performance［J］.Studies in Science of Science，2007，25(4):777-782.(in Chinese)

［12］Tsai W.Knowledge transfer in intraorganizational networks:Effects of network position and absorptive capacity on business unit innovation and performance［J］.The Academy of Management Journal，2001，44(5):996-1004.

［13］Zaheer A，Bell G G.Benefiting from network position:Firm capabilities，structural holes，and performance［J］.Strategic Management Journal，2005，26(9):809-825.

［14］Lin J L，Fang S C，Fang S R，Tsai F S.Network embeddedness and technology transfer performance in R＆D consortia in Taiwan［J］.Technovation，2009，29(11):763-774.

［15］Peng D X，Schroeder R G，Shah R.Competitive priorities，plant improvement and innovation capabilities，and operational performance:A test of two forms of fit［J］.International Journal of Operations ＆ Production Management，2011，31(5):484-510.

［16］錢錫紅，楊永福，徐萬里.企業網絡位置、吸收能力與創新績效:一個交互效應模型［J］.管理世界，2010(5):118-129.Qian Xihong，Yang Yongfu，Xu Wanli.The relation-ship among firms′ network position，the absorptive capacity，and the innovation performance［J］.Management World，2010(5):118-129.(in Chinese)

［17］Hsueh J T，Lin N P，Li H C.The effects of network embeddedness on service innovation performance［J］.The Service Industries Journal，2010，30(10):1723-1736.

［18］胡保亮，方剛.網絡位置、知識搜索與創新績效的關系研究:基于全球制造網絡與本地集群網絡集成的觀點［J］.科研管理，2013，34(11):18-26.Hu Baoliang，Fang Gang.Network position，knowledge search，and innovation performance:From the perspective of global manufacturing network and local cluster network integration［J］.Science Research Management，2013，34(11):18-26.(in Chinese)

［19］吳福象，蔣天穎，孫偉.網絡位置、知識轉移對集群企業競爭優勢的影響:一項基于對溫州樂清低壓電器產業集群的實證研究［J］.科研管理，2013，34(12):48-57.Wu Fuxiang，Jiang Tianying，Sun Wei.Impact of network position and knowledge transfer on competitive advantages of cluster enterprises:An empirical study on Wenzhou Leqing low-voltage electrical industry cluster［J］.Science Research Management，2013，34(12):48-57.(in Chinese)

［20］Gnyawali D R，Madhavan R.Cooperative networks and competitive dynamics:A structural embeddedness perspective［J］.The Academy of Management Review，2001，26(3):431-445.

［21］Arya B，Lin Z.Understanding collaboration outcomes from an extended resource-based view perspective:The roles of organizational characteristics，partner attributes，and network structures［J］.Journal of Management，2007，33(5):697-723.

［22］Bhalla A，Terjesen S.Cannot make do without you:Outsourcing by knowledge-intensive new firms in supplier networks［J］.Industrial Marketing Management，2013，42(2):166-179.

［23］Tsai W，Ghoshal S.Social capital and value creation:The role of intrafirm networks［J］.The Academy of Management Journal，1998，41(4):464-476.

［24］Teece D J.Explicating dynamic capabilities:The nature and microfoundations of (sustainable)enterprise performance ［J］.Strategic Management Journal，2007，28(13):1319-1350.

［25］Bi H H，Lin D K J.RFID-enabled discovery of supply networks［J］.IEEE Transactions on Engineering Management，2009，56(1):129-141.

［26］Tsai W，Su K H，Chen M J.Seeing through the eyes of a rival:Competitor acumen based on rival-centric perceptions［J］.The Academy of Management Journal，2011，54(4):761-778.

［27］Bernardes E S.The effect of supply management on aspects of social capital and the impact on performance:A social network perspective［J］.Journal of Supply Chain Management，2010，46(1):45-55.

［28］Bingham C B，Davis J P.Learning sequences:Their existence，effect，and evolution［J］.The Academy of Management Journal，2012，55(3):611-641.

［29］任紅軍，梁巧轉.企業的創新能力、行業地位與員工離職意圖的關系研究［J］.南開管理評論，2005，8(4):50-53，59.Ren Hongjun，Liang Qiaozhuan.An empirical research on the relationship between the company′s innovation ability，position in industry and turnover intention［J］.Nankai Business Review，2005，8(4):50-53，59.(in Chinese)

［30］Gilsing V A，Duysters G M.Understanding novelty creation in exploration networks:Structural and relational embeddedness jointly considered［J］.Technovation，2008，28(10):693-708.

［31］李玲，黨興華，賈衛峰.網絡嵌入性對知識有效獲取的影響研究［J］.科學學與科學技術管理，2008，29(12):97-100，140.Li Ling，Dang Xinghua，Jia Weifeng.The effect of network embeddedness upon effective acquisition of knowledge［J］.Science of Science and Management of S.＆ T.，2008，29(12):97-100，140.(in Chinese)

［32］Sanchez-Rodriguez C，Hemsworth D，Martínez-Lorente A R.The effect of supplier development initiatives on purchasing performance:A structural model［J］.Supply Chain Management:An International Journal，2005，10(4):289-301.

［33］Azadegan A.Benefiting from supplier operational innovativeness:The influence of supplier evaluations and absorptive capacity［J］.Journal of Supply Chain Management，2011，47(2):49-64.

［34］Yang M L，Wang A M L，Cheng K C.The impact of quality of IS information and budget slack on innovation performance［J］.Technovation，2009，29(8):527-536.

［35］周浩，龍立榮.共同方法偏差的統計檢驗與控制方法［J］.心理科學進展，2004，12(6):942-950.Zhou Hao，Long Lirong.Statistical remedies for common method biases［J］.Advances in Psychological Science，2004，12(6):942-950.(in Chinese)