文章信息
外国经济与管理 2017年39卷第6期 |
- 赵兴庐, 刘衡, 张建琦
- Zhao Xinglu, Liu Heng, Zhang Jianqi
- 冗余如何转化为公司创业?——资源拼凑和机会识别的双元式中介路径研究
- How organizational slack drive corporate entrepreneurship: the ambidextrous mediating pathways of resource bricolage and opportunity recognition
- 外国经济与管理, 2017, 39(6): 54-67
- Foreign Economics & Management, 2017, 39(6): 54-67.
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文章历史
- 收稿日期: 2016-12-22
2017第39卷第6期
2.中山大学 岭南学院,广东 广州 510275
2.Lingnan College, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
组织冗余是否以及如何驱动公司创业一直是战略学者讨论的热点议题。主流的RBV理论认为,组织冗余是极具潜力的战略价值资源,能够为公司创业提供资源支持和信心保障(Nohria和Gulati,1996)。这一观点大体上得到学界认同,但其中的过程和逻辑却值得推敲:一方面,有能力创业不等同于有意愿创业,资源丰裕的企业其组织惰性和优越感更强,战略行动往往不思进取,导致新产品和新业务的开发进度缓慢(Liu等,2014)。另一方面,创业活动风险很高,对投资损失的强烈负向预期使不少管理者暗自思忖退堂鼓或保持观望态度(Marlin和Geiger,2015)。因此,组织冗余能否真正驱动公司创业,如果可以,其方式和过程又当如何?
对此,早期文献多采用组织生态学视角,认为冗余为公司创业提供了关键的资源缓冲。组织生态理论认为,“过度适应”的组织会因环境突变而灭亡,而带有一定冗余(无效率资源)的组织具有更大的变革潜力。Simsek等(2007)发现冗余的存在使得企业以较为宽松的方式决策,能够上马一些风险较大的创新型项目。而George(2005)认为在资源富余的组织环境中,规则对员工的约束力下降,对失败和试错的容忍度上升,激发了公司内创业。李晓翔等(2013)进一步把这一过程概念化为“向心力”和“离心力”——当组织资源紧张时,组织运营主要体现为向心力,强调效率和理性;当组织冗余增多时,组织离心力开始出现,创造式思维和即兴行为增多。总体而言,这些研究表明,组织冗余使得企业运营张力变大,更可能通过内部创业以适应新的环境。
与上述文献偏被动式的解释角度不同,最近的一些研究采取战略选择的理论视角,认为管理者的主动决策在冗余转化为创业的过程中起到了关键主导作用。例如赵亚普等(2014)认为当组织冗余增多时,管理者将进行环境扫描为这些冗余寻找新的开发机会,搜索得到了新的市场信息和互补性资源,进而促成了创业活动。Troilo等(2014)进一步指出在原业务领域中进行近距离搜索的价值不大,只有探索型的远距离搜索才是激发冗余转化为组织变革的关键机制。类似地,郑丹辉等(2013)也发现冗余驱动下的探索式搜索包括对新地域、新市场、新技术和新认知的跨越式搜索,这些跨界搜索行为在组织冗余与服务创新关系中的中介作用大于本地搜索所起到的中介作用。
上述研究为理解冗余与公司创业的关系提供了丰富的理论根据,但探究而言,既有研究仍存在两方面的不足值得深入讨论:第一,资源缓冲和信息搜索都是创业成功的关键路径,缺乏缓冲(资源)或缺乏信息(机会)的创业活动都无法获得成功,而既有研究割裂了这两条路径,未能复原组织冗余驱动公司创业的完整过程。第二,以往学者忽略了已吸收和未吸收冗余对创业过程的差异性影响,实际上,已吸收冗余内化在企业生产运营之中,应主要与创业变革的缓冲效应有关,而未吸收冗余变现能力强、流动性强,应主要与远距离的信息搜寻和机会搜索有关。若区别考虑冗余的性质类型,将有助于学界更加权变性和精确地理解冗余驱动公司创业的机理和条件。
为回应上述不足,进一步厘清从冗余到公司创业的中间过程,本文引入创业动态过程视角,将公司创业视为管理者在充满奈特不确定性的环境下不断整合可用资源以开发新市场机会的动态过程(蔡莉等,2011)。在这一过程中,组织冗余一方面左右了企业整合资源的范围和形式,另一方面也影响了企业搜寻机会的距离和机敏性,并通过此两条创业路径对公司创业活动产生重要影响。接下来,首先介绍创业过程的双元动态平衡视角,并深入分析以冗余为驱动力的创业过程模型,然后就冗余与创业过程变量之间关系作具体研究假设,进而设计实证方法进行数据检验,最后对结果进行讨论。
二、 理论基础与研究假设(一)创业过程中“机会—资源”的双元动态平衡
创业过程是创业企业在高度动态化和充满奈特不确定性的环境中不断整合可用资源以开发新的商业机会,并实现创业活动价值最大化的复杂过程。在这一过程中,创业企业必须保持“机会—资源”之间的微妙平衡。一方面,机会开发是创业的核心,机会蕴含着数倍甚至十倍以上的租金回报,但机会的开发风险大,企业必须在资源所及和风险承受范围内开发机会。另一方面,资源是机会开发的基础,资源越多则可开发的机会也越多,但资源动用的成本高,企业须尝试以最小成本调动资源,否则资源堆积徒增创业成本。正是在机会和资源的反复交互和博弈的过程中,创业活动得以不断发展,而机会和资源相互制约及补充的关系也成为创业研究最为显著的特色之一。
沿着上述研究思路,后续的创业过程研究大致分成两派(见表1):其一是以Shane和Venkataraman等学者为代表的机会论学派,认为创业的基本过程是对外部机会的搜寻和捕捉,机会外生于企业而存在,是市场供需不均衡的体现;其二是以Baker和Sarasvathy等学者为代表的资源论学派,认为创业过程是企业家创造性地运用资源来构建新的主观创作结果的过程,机会内生于创业过程之中,是企业家面临和解决具体问题时运用主观想象力和创造力改造资源和环境的结果。
基于机会的创业过程 | 基于资源的创业过程 | |
理论源头 | Shane和Venkataraman(2000)Eckhart和Shane(2003) | Sarasvathy(2001)Baker和Nelson(2005) |
机会的来源 | 外生于环境之中 | 内生于问题解决过程之中 |
机会的性质 | 外部资源配置的不效率 | 内部资源开发的不充分 |
创业的主要过程 | 识别和开发外部机会 | 基于手头资源创造新可能 |
创业驱动力 | 结果驱动 | 手段驱动 |
创业结果 | 减少市场的配置不均衡性 | 增加资源的价值和服务 |
主要涉及能力 | 创业警觉性和机敏性 | 创业资源的组拼和即兴创作 |
主要性质 | 超出原有业务和资源范围 | 对原有业务和资源的深入挖掘 |
路径依赖度 | 较弱 | 较强 |
创业技能特点 | 科学性,显性知识 | 艺术性,隐形知识 |
思维特点 | 工程师式的思维 | 匠人式的思维 |
相对适用的组织情境 | 组织资源丰裕的企业情境 | 组织技能专精的企业情境 |
来源:本研究根据相关文献整理。 |
虽然机会和资源学派强调了各自的重要性,但是二者都是创业过程的必要元素。因此,Alvarez和Barney(2010)将创业过程划分为机会驱动型和资源驱动型两种,其中机会驱动型以“机会识别”为主导,并以此为基础整合资源捕捉机会,目前这类观点在创业研究中占据主流地位,相关文献非常丰富。对应地,资源驱动型以“资源拼凑”为出发点,并以此为手段主观建构创业机会,相较而言,这一思路的研究还处于初始阶段,相关文献较少,值得深入探究以补足创业过程分析的“机会—资源”完整路径。
(二)以冗余为驱动力的“机会—资源”动态过程模型
虽然机会和资源都能够促进创业,但企业受到机会风险和资源成本的现实约束,必须在有限资产条件下平衡二者关系。Timmons(1999)最早讨论了这一问题,认为创业初期的行动重心在于如何整合较为局限的资源尽可能多地捕捉市场机会,而在创业后期则开始转向如何提高资源使用效率以应对新的环境机会。蔡莉等(2011)拓宽了这一权变模型,认为影响“机会—资源”平衡的因素不仅是发展阶段,更重要的是组织自身的禀赋和能力因素。其中,个体层面的因素包括创业者特质、创业者经验、创业者网络和创业团队特征等,而企业层面的因素则包括创业学习水平、组织架构特征、吸收能力和创新能力等。具备不同学习和能力水平的企业会采取不同的“机会—资源”平衡策略,例如善于创业学习的企业倾向于从问题解决的具体过程和细节中发现新的商业机会,其机会带有嵌入性、内生性的特点,同时,企业的资源积累也多为从过去经验和经历中取得的能力积累,而不是从外部迅速的购买和获取(朱秀梅等,2013)。
组织冗余是一种特殊的企业资产,富有这种资产的企业会采取相应的“机会—资源”平衡策略。第一,在机会方面,富余资源使企业运营张力变大,不被当前的市场竞争所辖制,能较为自由地在全市场范围内搜索信息和机会,这有助于提升企业识别环境中新兴机会的能力。第二,在资源方面,富余资源的存在使得企业倾向于整合现成资源以开发机会,因为运用现成资源不仅时间和经济成本低,而且管理者极其熟悉能够根据具体情况进行变通,有助于提升企业的资源拼凑能力。因此,组织冗余是影响机会识别和资源拼凑的有效前因变量,而这一重要机制在以往研究中尚未得到关注。
进一步地,根据Tan和Peng(2003)的经典论述,组织冗余可分成未吸收冗余和已吸收冗余两种基本类型。其中,未吸收冗余是尚未被企业所使用、管理者可以自由支配,并且能够快速灵活地改变用途的资源,一般指现金存留、信用额度和短期应收账款等流通性强的资源,而已吸收冗余是指已经被企业所占用、但未达到满负荷运转、资源的使用用途难以快速改变的资源,一般指空闲的机械设备厂房、未达工时人员和超出预期的库存等。由于未吸收冗余和已吸收冗余在资源性质方面存在显著差异,因此对创业过程也会造成显著的区别性影响,下面分别进行逻辑推理并提出假设。
(三)未吸收冗余驱动的机会识别过程
未吸收冗余的变现能力强、流动性大、可以快速切换资源用途,因此具备很强的交易增值潜力。奥地利经济学派认为,创业机会的本质是市场资源配置的不均衡,这种不均衡给了创业者通过“低买高卖”获取投资回报的空间,以及以理想成本进入新兴战略产业的可能性(Suddaby等,2015)。在商业实践中,企业需要识别增加企业利润和分散经营风险的机会,在经营收益较好时关注并投资具有良好发展前景的公司股权以增加其收益。同时,企业也需要识别那些进军新战略性业务领域的机会,近年来阿里巴巴等互联网企业纷纷进军移动互联业务和O2O领域,入股或收购UC浏览器、高德地图和大众点评网等新兴企业。不仅如此,中国本土的新兴企业也开始受到海外公司关注,不久前苹果公司宣布以10亿美元巨资投资滴滴打车,成为苹果公司在华的首个公司投资项目。在上述创投过程中,良好经营业绩带来的大量的现金冗余为识别和投资机会提供了关键保证。反之,对于未吸收冗余较少的企业,由于缺乏手持货币,企业资源的变现能力弱、变现成本高,限制了企业识别和投资外部机会的可能性。因此提出假设:
假设1:企业的未吸收冗余越多,越可能识别到外部的创业机会。
(四)已吸收冗余驱动的资源拼凑过程
已吸收冗余是内化在企业生产运营过程中的空闲产能,由于资源用途明确,变现和转化能力较弱,因此主要具备的是产能开发潜力。当企业的已吸收冗余较多时,受资源闲置所增加的成本压力驱动,管理者必须设法为现成资源寻找出路,而这一过程的主要方式就是将自身资源嵌入到更大的社会需求和资源整合过程中去。因此,已吸收冗余会驱使企业进行资源拼凑,将企业闲置资源与社会需求相结合创造新价值(张玉利等,2009)。例如,长安铃木是重庆长安与日本铃木共建的合资公司,近年来业绩下滑,产能严重过剩。为了解决这一问题,长安铃木主动请求为重庆长安代工“长安奔奔”汽车,成为国内首例合资企业为本土品牌“打工”的案例。有时,这种已吸收冗余引发的资源拼凑甚至能成为一条价值链,例如Baker和Nelson(2005)的案例研究发现,农夫Grayson用废弃的沼气池发电,用不完的电供应温室大棚,大棚中种植番茄,番茄剩余用来喂鱼,鱼的排泄物用来施肥,通过不断开发资源冗余,Grayson拼凑出一系列新的生产价值。综上分析,考虑到资源拼凑是开发企业已吸收冗余的主要方式,而已吸收冗余不足的企业多数已经生产饱和,缺乏相应的意愿和能力进行资源拼凑,因此提出假设:
假设2:企业的已吸收冗余越多,越可能对资源进行拼凑以提升效率。
(五)机会识别、资源拼凑与公司创业绩效
对机会的捕捉和占据是创新优势的重要来源,机会识别水平高的企业能够从广泛的来源如政策、技术和市场环境中获取信息和知识,并在组织边界内传递和转化,以结合产生新产品和组织变革。Gruber等(2008)的研究表明,创业活动实施之前找到的机会的数量越多、可替代的备选机会越多,创业绩效越好。而Mitchell和Shepherd(2010)发现,机会是一个动态的演化过程,企业最终实施的机会与原本察觉机会的差距越大,企业的创业绩效越高。因此,考虑到较高的机会识别水平可以帮助企业从环境变化中觉察到更多和营利性更强的创业机会,因此对公司创业绩效会产生积极的正向影响。
资源拼凑是一种资源集约型的价值创造办法,通过在原有资源基础上进行智力开发,实现了资源价值的内生性生长。正如Penrose(1995)所言——企业的边界取决于企业家从组织资源中抽取出新服务的能力,这里新服务就是资源为社会带来的新生产价值。Baker和Nelson(2005)认为拼凑是对手头资源“足智多谋”的运用,这一策略使得许多资源匮乏的小微企业得以存活甚至高速成长。而张建琦等(2015)发现资源拼凑大幅提升了资源使用效率,降低了创新成本,能够实现“替代性创新”。因此,较高的资源拼凑水平能够改善资源柔性,提高使用效率,实现资源的创造性运用,为创新和变革活动提供灵活的资源支持,应与公司创业绩效正相关,据此提出假设:
假设3:企业机会识别和资源拼凑的水平越高,其公司创业绩效越好。
(六)机会识别和资源拼凑在组织冗余与公司创业关系中的中介作用
根据创业过程的动态视角,认为机会识别在未吸收冗余和公司创业之间起中介作用,支持该逻辑链条的核心是基于标的物买卖的企业家行为。未吸收冗余的流动性强,具有极高的交易增值潜力,然而这种潜力必须与外界信息尤其是环境中市场资源配置不均衡的信息相结合才得以实现。管理者持币搜索的过程是机会识别的过程,未吸收冗余较多的企业通过动态的信息扫描与识别,发现低买高卖、低进高出的杠杆资金回报的可能性,将静态的组织冗余转化为公司的创投活动(Ma等,2011)。反之,若缺乏信息扫描和机会识别作为中介过程,静态的组织冗余难以实现其交易增值的创业潜力。因此,认为机会识别在未吸收冗余和公司创业绩效的正向关系之间起中介效应作用。
存在于冗余和公司创业的第二条中介机制是“已吸收冗余—资源拼凑活动—公司创业”,支持这条逻辑链的核心是基于对闲置产能进行利用式开发的企业家行为。已吸收冗余的灵活程度不高,但再次利用的成本几乎为零,因此驱动管理者设法将该资源整合到其他的社会生产中去,即资源组拼过程(方世建和黄明辉,2013)。例如在航空和酒店等服务行业中,空余舱位和客房是典型的已吸收冗余,若管理者能够将这些资源售出,价格再低也能带来额外收入。在此情况下,企业以预售、竞拍、特价或整合出售的方式为消费者提供新消费体验,得到了额外的生产者剩余,消费者也享受低价带来的消费者剩余,成为资源拼凑的典型模式(Stritar,2012)。反之,若缺乏资源的创造性拼凑行为,企业的已吸收冗余难以盘活,成为堆积的无效率资源,难以转化为创业行为。因此认为资源拼凑在已吸收冗余和公司创业之间起中介效应作用。综上提出假设:
假设4a:机会识别在未吸收冗余和公司创业绩效之间起中介效应作用。
假设4b:资源拼凑在已吸收冗余和公司创业绩效之间起中介效应作用。
三、 研究设计(一)样本选择与数据来源
参照公司创业的国内外研究文献,采取对企业高层管理者问卷调查的方式收集数据并检验假设。为提高样本分布的多样性,以广东省、北京市和湖北省的工商业联合会会员为总体,随机抽取带有高管联系方式的企业样本1 500份。2015年7月开始通过电子邮件发放问卷,此后每两周对没有反馈的企业高管进行电话访问,并适时补充发放问卷。为了提高回访率,我们承诺为受访者提供详细的调查分析报告。三个月后,共回收问卷379份,去除信息不完整或随意填写问卷43份,可用问卷336份,可用率为22.4%。
受访者个体特征显示,担任董事长职务占25.4%,总经理占27.7%,副总裁和副总经理等高层管理人员占46.9%。受访者的年龄在30岁以下的占7.9%,31岁到40岁的占60.7%,41岁到50岁的占27.7%,51岁以上的占3.7%。在行业生命周期方面,超过一半的企业正处于快速发展行业阶段(178家,占比53.0%),而处于成熟行业的企业有147家,占比43.8%,其他少数企业行业处于衰退阶段。从产业分布情况来看,第一产业(农、林、牧、渔)有12家,占比3.6%;第二产业(采掘和制造业)有197家,占比58.6%;第三产业(服务业)有127家,占比37.8%。这一分布情况与我国目前以制造业为主的产业国情基本相符。整体而言,本次调查的样本代表性良好。
为检验未返回选择偏差,运用T检验比较已回收样本和未回复问卷的样本,未发现在成立年限、规模、发展阶段及行业分布方面存在显著差异。为检验共同方法变异,采取Harman单因素方法对全文变量进行因子分析,未旋转条件下提取出六个因子,第一因子解释了23.34%的变异,由于未出现只有一个因子或某个因子解释力特别大的情况,因此研究数据未发现明显的共同方法偏差。另外,变异膨胀因子(VIF值)介于1.236—2.231之间,表明预测变量和控制变量不存在明显的多重共线性问题。
(二)变量测量
1. 因变量:公司创业绩效
公司创业绩效的测量量表来自Hornsby等(2013),从产品创新、管理革新和对外投资三个子维度考察公司的创业活动,其中产品创新包括“投资新产品、服务和生产工艺的程度”、“推出了许多新产品(或新服务)”、“引领了行业创新”、“申请和获得了比竞争对手更多的专利”等四项;管理革新包括“大幅度更新了原来的产品或业务”、“实施了多次管理变革来提升组织效率”、“重设组织结构来增加业务之间的协作和交流”三项;对外投资包括“在主营业务之外进入了新的业务”、“收购兼并了其他公司”和“剥离了一些运营状况欠佳的产业或业务”三项。
2. 自变量:组织冗余
组织冗余的量表参考Tan和Peng(2003),对未吸收冗余和已吸收冗余进行分别测量,其中,未吸收冗余主要指现金存留、应收账款和债券股权等流动性强的财务或类财务资源,包括“本公司有充足的财务资源应付突发的投资需求”、“本公司的保留盈余足够满足开拓市场的经费需求”、“公司的财务资源池可根据情况灵活支配”、“本公司有充裕的资源以应对环境的剧烈变化”四个条目;已吸收冗余主要指固定投资、剩余产能和保有库存等变现力较低的实物资源,包括“公司的设备设施常常没有满负荷运转”、“运营资源还有许多没有充分利用”、“我们的员工有时没有足够的工作做”、“我们的生产(服务)能力有剩余,还有较大的发挥余地”四个条目。
3. 中介变量:机会识别与资源拼凑
机会识别量表参考Ma等(2011),考察企业对机会的机敏性和发现机会的程度,包括“对新机会有特殊的警觉性或敏感性”、“能够觉察到环境中潜在的机会”和“比竞争对手更善于发现新机会”、“能准确地发现环境变化产生的新机会”四个测项。资源拼凑量表来自于Senyard等(2014),考察企业运用手头资源解决问题的倾向性和具体行为程度,包括“我们善于运用现成资源来应对新的机会或挑战”、“我们善于挖掘手边资源来创造出新的盈利点”、“我们对手边资源进行重新组合来应对新的挑战”、“通过整合手边资源,我们有效应对了许多新挑战”四个测项。
上述变量均采取利克特量表形式编写,管理者根据企业实际情况对问项进行判断,选择“5”表示与企业实际符合程度最高,选择“1”表示符合程度最低。
4. 控制变量:企业和行业因素
参考Simsek等(2007)的研究,认为企业的年龄、规模和行业类型对公司创业有系统性组间影响,同时行业发展阶段越趋于成熟以及竞争强度越大也会导致公司创业呈现整体性衰减,因此测量上述变量进入模型以排除其影响。企业年龄划分为1—3年、4—6年、7—10年、11—15年和15年以上共五个区间。企业规模按照国家划分标准进行测算,大型企业员工2 000人以上,总资产4亿以上,前一年销售额3亿以上;中型企业员工300—2 000人,总资产4 000万—4亿,前一年销售额3 000万—3亿;小型企业员工300人以下,总资产4 000万以下,前一年销售额3 000万以下。行业类型先按照国家统计局公布的行业分类标准划分为22个行业,因第一产业企业数量少,因此将农林畜牧、采掘业等12个行业划分为“制造业”,构造哑变量标注为“1”,其他10个行业划分为“服务业”,哑变量标注为“0”。行业发展阶段分为初始投入、快速成长、成熟稳定和衰退四个阶段。竞争强度划分为“无竞争”到“竞争非常激烈”五个阶段。此外,考虑到高技术导向的企业本身就具有更多的公司创业行为(Simsek等,2009),为了排除这一影响,测量研发强度作为控制变量进入模型,用从事产品或技术开发人员的比重来测算,包括0%、0%—3%、3%—10%、10%—30%和30%以上共五个档次。
(三)实证模型设计
本文主要研究冗余通过创业过程影响公司创业绩效的中介过程,因此拟采用MPLUS 7.0软件进行结构方程建模进行假设检验。具体过程分三个步骤:
首先,对路径系数进行显著性检验分析,以直接检验研究假设。以公司创业绩效为结果变量,未吸收和已吸收冗余为前因变量,机会识别和资源拼凑为中介变量,企业和行业因素为影响公司创业绩效的控制变量建立结构方程模型。如图1所示,研究变量为潜变量,用椭圆形表示;控制变量和子测量问项为显变量,用矩形表示。建模后基于实际数据运行,在整体模型的拟合程度较好的前提下,对β1、β3、β5、β6的显著性程度进行检验,其结果反映出本文假设1—3得到数据支持的程度。
其次,对路径系数的差异程度进行显著性检验,以提升因果关系的稳健性。其中,检验(β1–β2)的显著性程度,以分析未吸收冗余对机会识别的影响是否显著大于其对资源拼凑的影响。类似地,检验(β3–β4)的显著性程度,以分析已吸收冗余对资源拼凑的影响是否显著大于其对机会识别的影响。此外,检验(β1×β5)–(β3×β6)的显著性程度,以比较“未吸收冗余—机会识别—公司创业绩效”和“已吸收冗余—资源拼凑—公司创业绩效”两条中介路径的强度程度是否存在显著性差异。
最后,对多嵌套模型的拟合优度进行比较,即对本文所假设的中介效应模型对其他替代性中介模型或无中介模型的数据支持程度进行比较分析和稳健性检验。除图1所示完全中介模型外,构建部分中介模型(增加未吸收和已吸收冗余对公司创业绩效的直接影响路径)和无中介模型(将机会识别和资源拼凑视为前因变量或结果变量),对上述模型的拟合优度(包括χ2/df、RMSEA、SRMR、CFI、AGFI和∆χ2显著程度)进行比较,其结果反映出本文假设4的中介效应得到数据支持的程度。
四、 实证结果与分析(一)描述性统计及相关分析
表2给出了研究变量和控制变量的均值、标准差和相关系数。结果显示,公司创业绩效与组织冗余情况和创业过程变量情况密切相关,同时还受到研发强度、发展阶段和竞争强度等控制变量的影响,表明本文的影响变量和控制变量的选取具有合理性。此外,主要研究变量之间彼此相关系数较高,其内在逻辑关系值得进一步深入探究。此外,变量均值和标准差情况显示,被调查企业的公司创业情况、冗余情况、机会识别和资源拼凑情况均存在较大统计变异,为因果路径分析提供了良好的数据质量基础。
变 量 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
1. 公司创业绩效 | 0.799 | ||||||||||
2. 未吸收冗余 | 0.382** | 0.785 | |||||||||
3. 已吸收冗余 | 0.338** | 0.609** | 0.792 | ||||||||
4. 机会识别 | 0.510** | 0.471** | 0.363** | 0.789 | |||||||
5. 资源拼凑 | 0.448** | 0.377** | 0.427** | 0.577** | 0.771 | ||||||
6. 企业年龄 | 0.007 | 0.051 | 0.014 | 0.056 | –0.007 | 1 | |||||
7. 企业规模 | 0.067 | 0.115* | 0.082 | 0.088 | 0.077 | 0.676** | 1 | ||||
8. 研发强度 | 0.145** | 0.241** | 0.111* | 0.203** | 0.162** | 0.039 | 0.093 | 1 | |||
9. 行业类型 | –0.037 | 0.057 | 0.106* | 0.028 | 0.112* | 0.150** | 0.229** | –0.073 | 1 | ||
10. 发展阶段 | –0.123* | –0.058 | –0.147** | –0.018 | –0.027 | 0.524** | 0.334** | –0.047 | 0.141* | 1 | |
11. 竞争强度 | –0.114* | 0.053 | 0.006 | –0.036 | –0.059 | 0.230** | 0.186** | –0.003 | 0.184** | 0.254** | 1 |
均值 | 3.286 | 3.495 | 3.366 | 3.483 | 3.221 | 3.79 | 1.98 | 3.22 | 0.62 | 2.56 | 4.07 |
标准差 | 0.859 | 0.743 | 0.848 | 0.696 | 0.757 | 1.568 | 0.885 | 1.235 | 0.500 | 0.766 | 1.036 |
注:**表示0.01的显著水平,*表示0.05的显著水平,对角线上数值为主要研究变量的AVE值平方根。 |
(二)信度和效度检验
采用验证性因子分析进行信度和效度检验。表3给出了主要测量条目的因子载荷(loading值)、Cronbach’s α值、组合信度(CR)和平均方差萃取值(AVE)。结果显示,每个条目的loading值均在0.7以上,表明条目表达准确覆盖构念意义。同时,单个构念的Cronbach’s α值和CR值均高于0.7,表明各条目之间共同方差变异差指向单一目标构念,测量稳定性好。最后,各变量AVE值的平方根均大于与其他变量之间的相关系数,说明构念之间有清楚的区分性。整体而言,本研究主要构念的因子载荷、内部一致性和区分效度都满足要求,测量的信度和效度良好。
变量名称 | 条目或维度 | Loading | Cronbach’s α | AVE | CR |
未吸收冗余 | Unabsorb1 | 0.75 | 0.852 | 0.617 | 0.866 |
Unabsorb2 | 0.76 | ||||
Unabsorb3 | 0.82 | ||||
Unabsorb4 | 0.81 | ||||
已吸收冗余 | Absorbed1 | 0.80 | 0.880 | 0.627 | 0.870 |
Absorbed2 | 0.86 | ||||
Absorbed3 | 0.76 | ||||
Absorbed4 | 0.74 | ||||
机会识别 | Opportunity1 | 0.84 | 0.851 | 0.622 | 0.868 |
Opportunity2 | 0.77 | ||||
Opportunity3 | 0.82 | ||||
Opportunity4 | 0.72 | ||||
资源拼凑 | Bricolage1 | 0.77 | 0.831 | 0.595 | 0.854 |
Bricolage2 | 0.84 | ||||
Bricolage3 | 0.75 | ||||
Bricolage4 | 0.72 | ||||
公司创业绩效 | 产品创新 | 0.73 | 0.866 | 0.638 | 0.840 |
管理革新 | 0.86 | ||||
对外投资 | 0.80 |
(三)结构方程建模
采用MPLUS 7.0对数据进行结构方程建模,变量之间路径采用最大似然法估计。为了判定每一路径系数的显著性,采用了标准化的重复抽样法,即对336个样本数据放回重复抽样1 000次,估计模型解释了内生变量较多的方差。
表4是结构方程模型路径分析的结果,控制了企业年龄、规模、研发强度、行业类型、发展阶段和竞争强度对公司创业绩效的影响,路径结果表明:(1)未吸收冗余对机会识别有显著正向影响(β1=0.324,p<0.001),而对资源拼凑的影响程度和显著性相对较弱(β3=0.132,p<0.05),这指明企业的未吸收冗余主要与机会的挖掘和识别有关,因此假设1得到数据支持。(2)已吸收冗余对资源拼凑存在显著正向影响(β4=0.260,p<0.001),与机会识别存在较弱的影响关系(β2=0.109,p<0.10),表明已吸收冗余主要与企业的资源运作有关,而与机会发现的关联性相对较低,因此假设2得到数据支持。(3)机会识别与公司创业绩效之间具有显著的正向关系(β5=0.447,p<0.001),同时资源拼凑也与公司创业绩效存在显著正向关联(β6=0.261,p<0.001),表明机会识别和资源拼凑都有效提升了公司创业绩效,因此假设3得到数据支持。
路径始端 | 路径终端 | 路径系数 | p值 |
企业年龄 | 公司创业绩效 | 0.022 | 0.606 |
企业规模 | 公司创业绩效 | 0.101 | 0.153 |
研发强度 | 公司创业绩效 | 0.287*** | 0.000 |
行业(制造业) | 公司创业绩效 | –0.025 | 0.794 |
行业发展阶段 | 公司创业绩效 | –0.168* | 0.017 |
行业竞争强度 | 公司创业绩效 | –0.101 | 0.058 |
未吸收冗余 | 机会识别 | 0.324***(β1) | 0.000 |
已吸收冗余 | 机会识别 | 0.109(β2) | 0.053 |
未吸收冗余 | 资源拼凑 | 0.132*(β3) | 0.022 |
已吸收冗余 | 资源拼凑 | 0.260***(β4) | 0.000 |
机会识别 | 公司创业绩效 | 0.447***(β5) | 0.000 |
资源拼凑 | 公司创业绩效 | 0.261***(β6) | 0.000 |
注:*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001,下同。 |
(四)稳健性检验
为了对路径系数的强弱程度进行比较,在MPLUS 7.0新建四个路径差统计量并进行显著性检验。表5从左至右依次给出了路径系数差的估计值及其在p等于0.01、0.05、0.10水平下的双边置信区间。当估计值的双边置信区间不包括自然数0时,表明两段路径系数在该p值水平下存在显著差异。检验结果显示:(1)(β1–β2)的估计值为正且在p=0.05水平下显著,表明未吸收冗余对机会识别的影响程度显著要大于已吸收冗余。(2)(β3–β4)的估计值为负且在p=0.10水平下显著,表明未吸收冗余对资源拼凑的影响程度显著小于已吸收冗余。(3)(β5–β6)的估计值为正且在p=0.05水平下显著,表明机会识别对公司创业绩效的影响程度要显著大于资源拼凑。(4)(β1β5–β4β6)的估计值为正且在p=0.10水平下显著,指明“未吸收冗余—机会识别—公司创业绩效”的路径强度要显著大于“已吸收冗余—资源拼凑—公司创业绩效”的路径强度。
路径比较 | Lower 0.5% | Lower 2.5% | Lower 5% | 估计值 | Upper 5% | Upper 2.5% | Upper 0.5% |
β1–β2 | –0.589 | 0.055 | 0.338 | 0.195 | 0.835 | 1.292 | 1.820 |
β3–β4 | –1.220 | –0.780 | –0.426 | –0.134 | –0.118 | 0.263 | 0.684 |
β5–β6 | –0.385 | 0.032 | 0.275 | 0.177 | 0.589 | 0.964 | 1.558 |
β1β5–β4β6 | –0.466 | –0.237 | 0.081 | 0.121 | 0.343 | 0.588 | 0.951 |
注:因采用1000次自助抽样建模,表5估计值与表4路径系数的算术差存在统计差异。 |
为了检验机会识别和资源拼凑的中介作用,运用MPLUS 7.0对多嵌套模型的拟合度进行对比,结果如表6所示。模型1是完全中介模型,模型拟合指标χ2/df为1.988、RMSEA为0.053、SRMR为0.049、CFI为0.980、AGFI为0.916,表明模型拟合良好。模型2是部分中介模型,在原中介过程的基础上,增加未吸收冗余和已吸收冗余直接影响公司创业绩效的两条路径。模型3是无中介模型A,将机会识别和资源拼凑视为前因变量,与组织冗余并列直接影响公司创业绩效。模型4是无中介模型B,将机会识别和资源拼凑视为结果变量。对四个模型进行比较,模型1在各项拟合指标上具有更佳的拟合优度,表现为具有较小的χ2/df、RMSEA、SRMR值,具有较大的CFI、AGFI值。此外,模型1与模型2、3、4相比,∆χ2具有显著的差异且p=0.05水平下显著。这些结果显示,完全中介模型与其他模型相比,与现实数据的拟合程度更好,因此假设4a和4b获得数据支持。最后,图2对模型1中的路径建模结果进行了汇总。
结构方程模型 | χ2 | df | χ2/df | RMSEA | SRMR | CFI | AGFI | ∆χ2 |
模型1(完全中介模型)UN→OPP;UN→BR;AB→OPP;AB→BR;OPP→CE;BR→CE. | 288.33 | 145 | 1.988 | 0.053 | 0.049 | 0.980 | 0.916 | |
模型2(部分中介模型)UN→OPP;UN→BR;UN-CE;AB→OPP;AB→BR;UN-CE;OPP→CE;BR→CE. | 324.05 | 143 | 2.266 | 0.065 | 0.067 | 0.971 | 0.872 | 35.72* |
模型3(无中介模型A)UN→CE;AB→CE;OPP→CE;BR→CE. | 353.89 | 142 | 2.492 | 0.070 | 0.074 | 0.968 | 0.869 | 65.56* |
模型4(无中介模型B)UN→OPP;UN→BR;AB→OPP;AB→BR;UN→CE;AB→CE. | 378.08 | 145 | 2.607 | 0.072 | 0.079 | 0.965 | 0.858 | 89.75* |
注:UN—未吸收冗余;AB—已吸收冗余;OPP—机会识别;BR—资源拼凑;CE—公司创业绩效。 |
(一)主要研究发现
本文有三个研究发现。第一,完全中介模型(模型1,χ2/df=1.998)的数据拟合程度要高于非中介模型(模型3,χ2/df=2.492;模型4,χ2/df=2.607),且对应∆χ2在p=0.05水平下均显著增大,这说明在组织冗余转化为公司创业的过程中存在过程逻辑链条。关于该逻辑链条,近来的研究多聚焦于信息的搜索形式如本地搜索(Wu和Wu,2014)、跨界搜索(赵亚普等,2014)、搜索宽度和深度(Troilo等,2014)等,本文的研究结果从搜索内容的角度对既有中介机制的研究形成了补充。在公司创业的情境下,冗余搜索的主要内容是对外部交易机会的识别和对资源的拼凑式利用。此外,完全中介模型的数据拟合程度高于部分中介模型(模型2,χ2/df=2.266),指明在缺乏必要的中介过程的情况下,冗余本身难以或无法转化为创业绩效,从侧面补充说明了在以往研究中组织冗余和产品创新或公司创业绩效的直接关系不稳健的原因。
第二,从不同冗余影响创业绩效的程度来看,未吸收冗余对公司创业绩效的影响路径系数要显著强于已吸收冗余的路径系数(β1β5–β4β6的结果估计值为正且在p=0.10水平下显著),这说明在公司创业的具体情境中,未吸收冗余的作用要明显强于已吸收冗余。关于这一比较,近年来的文献存在争议,例如Liu等(2014)发现未吸收冗余对产品创新的影响要显著强于已吸收冗余,而戴维奇(2012)发现人力资源冗余(典型的已吸收冗余)比财务资源冗余(典型的未吸收冗余)更能促进公司创业和持续成长。本文的结论显示出一个调和性的二元判断:未吸收冗余主要帮助企业与环境机会互动,有助于组织演化,而已吸收冗余促使经理人提高资源利用效率,有助于降低成本提高利润。此外,从组织双元角度看,未吸收冗余触发的是超出当前业务范围之外的远距离信息搜索,带来的应当主要是激进式变革,已吸收冗余驱动的是在当前业务和市场范围内对资源利用效率的提升和改进,带来的应当主要是渐进式变革(Lin等,2013)。虽然本文的实证模型并未对激进式和渐进式公司创业加以区分,但从探索式和利用式组织学习的过程路径来看,未吸收和已吸收冗余所驱动的公司创业存在激进程度上的差异。
第三,从创业过程对公司创业绩效的影响程度来看,机会识别的影响程度比资源拼凑的影响更大(β5–β6的结果估计值为正且在p=0.05水平下显著),这说明在我国当前的转型经济环境中,多数公司创业活动是外部机会驱动的,而企业内部资源创新的作用则居于次要的地位。转型经济不断释放的制度转型红利和对外贸易开放政策是经济增长的主要引擎(Ngo等,2016),市场制度和政策法规的变化引发了要素资源价格的剧烈波动,为创业投资行为提供了广阔的空间。与此同时,外国先进技术、管理创新理念和新颖商业模式的不断引入,也使得经济处于持续的不均衡变化之中,这其中蕴含了大量的投资、合资、模仿和跟进机会。相较而言,我国企业自身普遍技术薄弱、资源平平、核心竞争力缺乏(廖中举等,2016),在此情境下,企业通过内部的资源和能力开发来实现“由内而外”的创业路径相对较为乏力。因此,本文的研究结论对理解中国转型情境下的创业特征和整体趋势提供了来自企业微观的经验证据。
(二)理论和实践价值
理论贡献方面,通过引入创业的动态过程视角,本文从一个全新的角度审视并检验了组织冗余对于公司创业活动的价值,这对于以往研究倾向于从资源缓冲(Simsek等,2007;李晓翔等,2013)、决策自主性(Wu和Wu,2014;赵亚普等,2014)或信息搜寻(Troilo等,2014;郑丹辉等,2013)的视角形成了差异和补充,有助于学界对组织冗余的潜在价值做出更加全面的研判。同时,跳出组织理论的边界,将经典的组织冗余现象与当前新兴的资源拼凑和机会构建理论结合起来,有利于组织理论、战略管理和创业研究的协同发展,实现跨领域的理论创新。此外,还发现了组织冗余影响公司创业的两条“差异性双元路径”——未吸收冗余主要与探索式创业有关,而已吸收冗余主要与利用式创业有关,这对进一步了解和认识冗余的多重路径效应提供了新的事实依据。
本文的发现对企业实践亦具有一定参考价值。首先,适当的组织冗余(即无效率资源的存在)对公司创业是有益的,但此种益处并不会自动自然地显现,而是需要管理者基于组织冗余进行探索或利用式战略活动。其次,不同冗余驱动的创新机制不同,对于未吸收冗余充裕的企业,管理者应当增加对当前业务之外的环境机会的搜寻和捕捉;而对于已吸收冗余较多的企业,管理者应该增加资源拼凑的力度,谋求资源的创造性再利用,以最低成本创造新的生产价值。第三,从本文的路径结果来看,机会识别对公司创业的影响更大,这说明当前我国转型经济的整体商业环境中,外部机会的捕捉是创业创新的主要渠道,因此提示管理者降低投资刚性、保持组织资源和结构的灵活性,尽量将已吸收冗余转化为未吸收冗余,以增加企业的创业活力和潜力。
(三)研究局限与未来展望
本文采用了横断面数据作为分析来源,这不完全符合事物发生的先后逻辑顺序。为了克服这一点,我们请企业评价“过去三年中”的组织冗余情况和“当前”的公司创业绩效,这在一定程度上可以减少横断面数据的不足。但作为具有严密逻辑发生顺序的“冗余—行为—结果”过程,未来的研究应设计更为客观的研究方法,运用纵向和面板数据对本文结论进行补充。此外,本文提出未吸收主要具备交易型创业价值,而已吸收冗余主要具备生产型创业价值,目前这一分析仍处于抽象的理论推理阶段,需要结合企业实际加以验证和细化。因此未来的研究可以考虑采取扎根研究或案例研究的办法,通过丰富的创业过程细节来考察不同冗余的价值性质和挖掘过程,这将进一步丰富和完善创业过程视角下组织冗余对于公司创业和创新的理论价值和实践指导意义。
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