管理解释对组织二元性的影响行动一致性的调节作用

杨大鹏

(浙江大学 公共管理学院,浙江 杭州 310058)

摘 要:管理者对战略环境的解释对其战略选择具有重要影响,而企业探索式创新、利用式创新及两者平衡是影响企业发展的重要战略,考察管理解释对组织二元创新的影响具有重要意义。基于管理认知过程研究,提出一系列关于管理解释与组织二元性(包括探索式创新和利用式创新)关系的假设,基于207份问卷样本数据实证研究发现,管理者威胁解释会促进利用式创新,而机会解释会促进探索式创新;管理者矛盾性解释会促进组织二元性,而管理团队行动一致性在以上关系中具有正向调节作用。研究结论丰富了管理认知过程的重要环节——管理者外部环境解释,并将其与组织发展重要因素——组织二元性相结合,刻画了如何通过对外部信息的矛盾性解释,辩证地考察企业发展战略,进而成功构建二元性组织。

关键词:管理解释;组织二元性;探索式创新;利用式创新;行动一致性

0 引言

管理解释也称为战略解释、因果逻辑,是企业高层管理者对外界环境因素的解读和评价,是高层管理者通过选择和简化等方式处理大量繁杂外部环境信息的过程[1,2]。管理解释是企业决策者感知到的概念之间的因果关系[3,4],是企业制定决策的主要基础,因而对战略决策制定、理解和传播具有深远影响[5,6]

管理认知理论提出,企业管理者战略决策是由其对环境的解释决定的,并非受客观环境的直接影响。在相同的外部环境条件下,不同企业也会表现出不同反应并采取截然相反的战略[7]。出现这种差异性反应的一个重要原因就在于高层管理者对外部环境的战略解读不同:一方面,个体接收环境信息能力有限,高层管理者可能根据自身偏好选择性接受外部环境信息;另一方面,个体信息处理能力有限,在有限理性的限制下,高层管理者很难对外部环境信息作出完整、全面的解释。因此,高层管理者的主观认知解释决定其对外部环境信息的接受、处理及反应[8]。已经有大量研究证明,高层管理者的管理解释影响企业战略行动,包括企业战略变革、创新行为、公司创业、外部知识搜索和多元化战略等。

当管理者面对模糊、混杂的外部环境信息时,需要根据自身认知图式或认知偏好对所获信息进行分类或贴标签,以降低环境信息复杂度,进而在简明标签信息基础上采取应对措施。这些认知分类体系和简明标签可以帮助管理者更有效地存储、处理信息[2,9]。Dutton和Jackson[1]将对外部环境的管理解释分为威胁解释和机会解释两种,认为威胁和机会分别代表高层管理者在分析外部环境信息时采用的两种认知图式。其中,威胁解释将外部环境视为消极、损失概率较高且难以控制,机会解释将外部环境视为积极、获益概率较高且可以控制。威胁解释与机会解释之间存在相关性,但两者并不是简单的负向关系,是对环境信息进行归类的两种极端选择,两者是彼此独立的构念[10]

研究发现,面对高度复杂的外部环境信息,企业高层管理者可能出现矛盾性解释,即对同一个事物同时产生消极感知和积极感知,也即同时存在威胁解释和机会解释[11-13]。威胁解释和机会解释并不是非此即彼的关系,两者共存时,管理者对外部环境信息的解读将更加全面和综合,并对组织战略过程和绩效结果产生重大影响。已有研究发现,矛盾性解释能够防止管理者对外部环境过度简化,增强管理思维深度,提高解决问题的积极性、增强企业创造力,提升战略反应速度。Plambeck和Weber[12]从行为理论视角提出当威胁解释和机会解释共存时,管理者更可能脱离现有路径寻求新解决方案。

本文探讨高层管理者外部环境解释对组织二元创新的影响,将组织二元创新视为企业创新战略的一种选择,包括探索式创新、利用式创新和两者平衡,对企业发展具有重要意义。本文首先考察管理解释对组织二元性两个基本组成——探索式创新和利用式创新的影响,即机会解释和威胁解释与企业探索式创新、利用式创新的关系。在此基础上,进一步考察矛盾性解释对组织二元性的影响,并提出行动一致性的调节作用。本文采用问卷调研方法获取数据,通过207份问卷数据,对研究假设进行检验。

1 研究假设

1.1 管理解释与企业创新战略

不同企业高层管理者对外部环境将产生不同的管理解释。管理解释是管理者对当前商业环境的判断,可将其归类为机会或威胁[14]。机会解释是指管理者对外部商业环境的正面感知,即具有可获益性和较强的控制能力;而威胁解释是指管理者对外部商业环境的负面感知,即具有潜在损失和较小的控制能力[1]。总体而言,两种解释都暗含对紧急性、困难度和风险性的感知,进而触发不同的企业行为。因此,两种解释都会影响企业战略行动方向和强度。

威胁刚性假设(threat-rigidity hypothesis)分析管理者对机会和威胁解释的论断得到学者广泛认可[15]。威胁刚性假设提出,当面对威胁时,企业更可能选择熟悉路径,即表现出威胁刻板效应[14,15]。管理者选择广为接受、相对稳妥的战略路径,可以规避风险、减小损失,在相对不可控环境中重获控制权。相反,管理者选择新路径追求新机会的行为伴随着较高的风险性,更容易使组织在不确定环境中遭受失败。

企业创新战略包括探索式创新战略和利用式创新两种,已有大量实证研究表明,探索式创新和利用式创新对企业绩效具有重要作用。探索式技术创新是指依赖当前知识或者脱离既有知识进行新产品设计或开发新市场,从而形成新的知识基础,包括开发新技术、拓展新市场;利用式技术创新则是指在现有知识的基础上,提升组织既有技能、过程和结构,包括改进、拓展现有产品和服务。

当管理者感知到外部环境存在威胁时,容易产生焦虑和压迫感,致使探索式创新的不可预测性、不可控性和潜在损失得到放大和凸显,迫使管理者作出规避风险的战略选择[10]。威胁解释管理者更倾向于将资源分配给短期内有利润回报且稳定的利用活动上,而避免将其分配给回报周期长、不确定性较高的探索活动。利用式创新关注对现有市场的深度挖掘、对现有流程的改进和效率提升,具有相对稳定的利润回报,可以强化企业现有能力;而探索式活动关注对新市场的开拓、对新技术新流程的开发,利润回报具有周期长、回报不确定等特点,具有较高的风险性,容易强化管理者的威胁感知。因此,高层管理者的威胁解释将在一定程度上引导企业开展利用式创新,而降低开展探索式创新的可能性。因此,本研究提出以下假设:

H1a:企业高管对外部环境的威胁解释对企业利用式创新具有正向影响;

H1b:企业高管对外部环境的威胁解释对企业探索式创新具有负向影响。

当管理者感知到外部环境存在机会时,管理者认为自身具有较大的获益可能性及较强的控制能力,企业处于相对优势环境中。因此,管理者更能作出积极、冒进的战略选择,采取进攻战略以获取企业收益[9,10]。管理者机会感知强化了其对企业盈利和掌控局势的信心,容易唤起管理者的积极情绪,进而降低对潜在威胁的感知,使其更容易关注未来而忽视当下发展。管理者机会解释有助于企业加大突破性创新投入[2]。在资源分配上,管理者更倾向于将资源投向能够产生较大获益的探索式活动,而减少在收益较少的利用式活动上的投入。机会解释将强化管理者对探索式活动的潜在获益机会,而忽视探索式活动隐含的风险和危机,促进企业积极拓展新市场、开发新产品和引进新流程等,以选择新颖路径、获取更大收益。而对利用式活动的关注和投入将相应减少,现有市场、技术存在被抛弃的可能性。因此,高层管理者的机会解释将促进企业开展探索式创新,而降低利用式创新投入。因此,本研究提出以下假设:

H2a:企业高管对外部环境的机会解释对企业探索式创新具有正向影响;

H2b:企业高管对外部环境的机会解释对企业利用式创新具有负向影响。

1.2 矛盾性解释与组织二元性

矛盾性解释也称为悖论式框架(Paradoxical frame),这一概念最先起源于社会心理学研究,主要是指个体对某个客观事物同时存在正反两方面的态度和认知,往往以机会或威胁两个极端形式测量[16]。矛盾性解释强调对冲突力量的接受而非逃避。也有研究认为,机会解释和威胁解释从不同视角考察战略问题,两者并非此消彼长的关系,而是属于正交关系,即两者独立存在且可以共存。当环境复杂程度较低时,环境问题可以迅速解决并被归类为机会或威胁。但随着环境复杂程度的提升,管理者难以将环境问题简单归类为机会或威胁两种极端情况,往往会出现矛盾性解释,即同时存在机会解释和威胁解释。

面对陌生的外部环境,管理者一般会将其与以往经历或相似事件经验进行匹配,进而对外部环境作出反应。当管理者对外部环境产生矛盾性解释时,其能够调用更多潜在知识并考虑更多回应方式,进而触发部分冲突、指向不同搜索战略认知途径[17,18]。管理者将外部环境信息归类为机会或威胁,往往涉及对信息的分离和归类,这些分离包括时间维度分离和空间维度分离,其可以降低环境复杂程度。而矛盾性认知可将这些分离认知进行整合,提高管理者认知复杂程度,有助于管理者更全面地搜集和分析信息[12]

Plambeck和Weber[12]提出,管理者对战略问题解释的矛盾性程度越高,企业战略反应涉及范围就越广、风险承担性和新颖性也就越高。矛盾性认知有助于企业家广泛进行考察,拓宽备选路径并采取多种措施保障企业发展[12]。Gibert[11]研究发现,矛盾性解释也能帮助管理者综合各业务单元的不同评价并全面掌握不同业务单元之间的信息,促进不同业务单元之间的信息交换和互相支持。

企业高层管理者对战略环境的矛盾性解释会促进管理者识别并接受两种同时存在相互冲突的活动(如探索式活动和利用式活动),并在探索式活动和利用式活动之间保持平衡,在发挥探索式活动和利用式活动各自优势的基础上获取互补共生效应[19]。矛盾性解释可为企业提供多种可能的目标条件,强化目标实现动机,同时促进探索式创新和利用式创新而避免两者之间竞争互斥。此外,矛盾性解释有助于降低企业家对外部环境的威胁感知和恐惧,强化企业家积极情绪。在矛盾性解释下,企业家期望通过冲突协调获取各自优势,以充分发挥探索式创新和利用式创新互补协同作用[19]。 因此,本研究提出以下假设:

H3a:管理解释矛盾性水平越高,企业越能更好地保持探索式和利用式活动平衡,即平衡二元性越好;

H3b:管理解释矛盾性水平越高,企业越能更好地促进探索式和利用式活动互补,即结合二元性越好。

1.3 行动一致性的调节作用

行动一致性是指群体内部存在的集体之间互动程度,是描述高管团队整体行动一致程度的一个变量,主要通过考察团体成员之间的合作交流程度衡量[20,21]。行动一致性主要包含3个过程要素:一是信息交换,即高管团队内部成员之间真实表达自己观点和看法,充分共享相关决策信息,使得高管团队在信息交换数量和质量(充分性、及时性、准确性)方面都比较高;二是协作行动,即高管团队成员之间以企业整体目标和利益为行动指引,自愿自发地帮助团队内其他成员开展工作,而不是基于权力等级的绝对服从或表面融洽但背后却勾心斗角;三是集体决策,即团队成员了解自身行动与团队中其它成员行动的关联性,具有较高的战略性、整体性思维,成员之间能相互交流发展预期,并在充分讨论、沟通的基础上做出决策。这三个过程要素既相互依赖又不可分割,是团队行动一致性的重要组成要素[22]

现有研究表明,高管团队行动一致性对企业战略行为和绩效具有显著影响,如产品创新强度、战略反应和企业绩效。高管团队行动一致性能够使高管团队更加全面地掌握与战略问题相关的信息,全面、辩证地考察战略问题,使高管团队的管理解释在团队内部广泛传播和吸收,减少团队内部冲突。当高管团队行动一致性较低时,团队成员之间由于信息交流不充分而存在显著差异,进而导致战略行动出现较大冲突,企业运行可能出现各自为政的局面,从而难以从整体层面协调探索式活动和利用式活动,两者难以保持互补和平衡。而当高管团队行动一致性较高时,团队成员通过充分共享信息,对企业面临的战略问题形成全面、一致认识,并在此基础上统筹内部资源分配,可以更好地协调探索式活动与利用式活动之间的平衡。因此,高管团队行动一致性可以强化矛盾性解释在企业战略决策中的作用。因此,本研究提出以下假设:

H4a:高管团队行动一致性正向调节矛盾性解释对平衡二元性的正向影响;

H4b:高管团队行动一致性正向调节矛盾性解释对结合二元性的正向影响。

2 研究方法

2.1 数据收集

本研究采用匿名问卷形式收集样本数据,通过以下步骤进行问卷设计:①采用国内外权威期刊论文中的成熟量表测量关键变量;②将英文量表翻译成中文量表,根据中国情境和语言习惯修改,并对量表进行英文回译,防止问卷出现偏差;③请10位企业家预测,当面询问企业家问卷是否符合企业实际、措辞是否存在歧义,对问卷题项进一步改善。

本文以制造业企业为研究对象,这些企业的技术创新活动比较活跃,且存在不同创新模式。2016年6-10月,在浙江省内随机抽取企业进行问卷调查,由企业总经理(CEO)填写。本次调查共发放问卷500份,回收239份,回收率为47.8%。按照以下标准剔除无效问卷:①填写缺漏严重的问卷;②答案呈现明显规律性的问卷;③来自非竞争性行业的问卷,如水利、环境公共设施等行业问卷。最终,本文获取有效问卷207份,有效回收率为41.4%。随后,将最先收到的30份问卷和最后收到的30份问卷进行独立样本T检验,结果显示样本在企业规模(p=0.720 2)和企业年龄(p=0.759 9)两个变量上不存在显著性差异。

2.2 变量界定与测量

为确保测量工具效度及信度,本研究采用国内外已经使用过的成熟量表,问卷题项均采用7分量表,7分代表题项描述“非常符合”,1分代表题项描述“非常不符合”。具体变量概念界定与测量如下:

(1)自变量:管理解释(机会解释和威胁解释)和矛盾性解释。本研究借鉴Plambeck 和Weber[12]和Wenlong Yuan等[23]的研究,形成机会解释和威胁解释量表,如表1所示。参考Plambeck等[24]和Wenlong Yuan等[23]的研究,采用以下公式计算矛盾性解释:矛盾性解释=绝对强度-相似程度。其中,绝对强度是指两种导向强度,用机会解释和威胁解释的均值衡量,而相似程度是指两种导向的相似程度,用机会解释和威胁解释差异的绝对值衡量。在此公式计算下,存在以下规律:①当机会解释或威胁解释得分较大时,随着另一种解释得分的增大,矛盾性解释得分将相应增加,在两种得分相同时达到最大值;②两种解释得分差异越大,即越极端化时,矛盾性解释得分越低;③当两种解释得分相同或差异一定时,矛盾性解释得分随着两种解释得分的增加而增加。

(2)因变量:组织二元性。本研究借鉴He和Wong[25]的研究,形成探索式创新和利用式创新量表。参考He和Wong[25]、Cao等[26]的研究计算组织二元性,采用交互和平衡两种方式测量组织二元性:①平衡二元性用1减去探索式创新和利用式创新得分的绝对差值进行衡量,这一得分值越高,平衡二元性越好;②结合二元性,用探索式创新和利用式创新得分的乘积衡量,得分越高的企业越具有二元性。

(3)调节变量:行动一致性。行动一致性是指群体内部存在的集体间互动程度,其包含3个主要元素:信息交换、协作行动和集体决策。与管理自主权类似,行动一致性也影响高层管理者对企业战略决策和绩效等效应的影响。本研究借鉴Simsek等[19]、姚振华和孙海法[27]的研究,形成包括9个题项的高管团队行动一致性测量量表,具体题项如表1所示。

(4)控制变量。基于前文对管理认知和组织二元性的阐述,参考以往研究,本文选取高管和企业两个层面的控制变量。高管个体层面包括CEO性别、CEO年龄和CEO任职时间,企业层面包括企业规模、企业年龄和企业性质,并将其作为控制变量。其中,CEO年龄、CEO任职时间、企业规模和企业年龄为连续变量,CEO年龄为2016减去CEO出生年份,CEO任职时间为2016减去CEO任职起始年份,企业规模以员工数量衡量,企业年龄为2016减去企业成立年份;CEO性别和企业性质为虚拟变量,当CEO性别取值为1时代表男性,取值为0时代表女性;企业性质用国有企业和民营企业两个虚拟变量衡量,当取值为1时分别代表国有企业和民营企业,两者取值均为0时代表外资企业、中外合资等其它企业。

3 研究结果

3.1 信效度检验

在信度方面,各变量的Cronbach′α系数均大于或接近于0.8,表明量表内部结构拟合度良好。在效度方面,由于量表均采用成熟量表或适度改编前人研究成果,因此具有良好的内容效度。在聚合效度方面,因子分析结果如表1所示,所有变量均通过球形检验,且测量题项因子载荷值均大于或接近于0.6,所有变量的AVE均高于0.5,表明量表具有良好的聚合效度。通过计算发现,各因子解释方差百分比的平方根均大于其所在列和行的所有相关系数值,说明量表区分效度较好。检验结果表明,量表信效度整体较好,可以开展进一步分析。

表1 量表信效度检验结果

潜变量测试题项载荷Crobachas′αAVE我认为在当前商业环境中本公司可以实现成功0.6893机会解释我认为在当前商业环境中本公司未来发展将取得更好的业绩0.70390.92360.694我认为当前商业环境具有较大潜力,有利于企业发展0.5720我认为当前商业环境具有积极促进作用0.5787我认为在当前商业环境中本公司会遭受失败0.7269威胁解释我认为本公司未来发展将很有可能取得较差业绩0.80480.90090.7302我认为当前商业环境可能是陷阱,不利于企业发展0.8963我认为当前商业环境具有负面影响0.6761近3年公司引入新一代产品0.6771探索式创新近3年公司扩大产品范围0.65780.85090.5714近3年公司打开新市场0.7880近3年公司进入新技术领域0.7173近3年公司提高现有产品质量0.8074利用式创新近3年公司提高生产柔性0.78670.86530.6233近3年公司降低生产成本0.8455近3年公司提高生产效率0.8627高管团队内部讨论时,鼓励大家提出不同意见0.6754高管团队成员的不同意见都能得到充分阐释并被领导认可0.7192高管团队成员有不同意见时能展开充分讨论,哪怕是产生一些争论0.7617当高管团队某位成员忙时,其他成员会帮忙分担工作任务0.6455行动一致性当高管团队成员分管业务之间配合出现问题时,会互相告知并设法解决0.81360.90680.5407高管团队成员以公司利益出发,经常互相支持彼此工作0.7843高管团队成员做出决策时能够充分分享和借鉴相关信息0.6765高管团队成员之间经常开展非正式交流活动0.7674高管团队成员经常讨论彼此对公司发展的期望和要求0.6567

3.2 多重共线性与异方差问题检验

本研究以连续变量为主,在对变量进行线性回归之前,需要对多重共线性、异方差和自相关问题进行检验,排除三大基本问题之后,才能保证后续回归分析结果的可靠性和稳定性。由于本研究为截面数据,因此不需要考虑自相关问题。

(1)多重共线性问题。所谓多重共线性,是指在多元线性回归模型中,解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而产生的统计推断问题(范柏乃,2014)。当存在多重共线性问题时,回归系数虽然是无偏估计结果,但回归系数估计精确程度有所下降,回归系数标准误差变大,甚至出现回归系数无法估计的情况(Cohen,2003)。统计上常用变量间相关系数和方差膨胀因子(Variance inflation facor,VIF)检验多元线性回归模型是否存在多重共线性问题。一般来说,变量间相关系数超过0.6,则需要关注是否存在多重共线性问题。当VIF不超过10时(对应容忍度大于0.1),说明解释变量之间不存在严重的多重共线性问题。检验结果如表2所示,从中可见,回归方程的VIF值未超过10,说明未出现严重的多重共线性问题。

(2)异方差问题。异方差是指被解释变量方差随着解释变量变化而呈明显变化趋势。因为截面数据通常涉及某一确定时点上的总体单位,异方差问题容易出现在截面数据中。当存在异方差问题时,将导致参数估计量仍然线性无偏,但并非有效,估计量方差变大,预测精确度降低。本研究使用STATA中关于White检验的程序包进行检验,结果发现White检验结果p=0.075>0.05,拒绝原假设,说明该回归不存在异方差问题。

表2 变量多重共线性检验

变量VIF容忍度企业年龄(firm_age)1.980.505385国有企业(stateown)1.940.514228CEO任职时间(tenure)1.820.550497企业规模(size)1.690.591955民营企业(private)1.680.594528威胁解释(moc2)1.570.638049机会解释(moc1)1.490.670324CEO年龄(age)1.430.700563CEO性别(female)1.080.921786平均VIF1.63

3.3 描述性统计与相关性分析

表3列出了各变量均值、标准差与变量之间的相关系数,结果表明主要变量之间均存在显著相关关系,初步说明被解释变量有一定的解释效果。其中,探索式创新与机会解释的相关系数为0.489(p<0.01),与威胁解释的相关系数为-0.340(p<0.1),说明探索式创新与机会解释显著正相关,而与威胁解释显著负相关。利用式创新与机会解释的相关系数为-0.316(p<0.1),与威胁解释的相关系数为0.406(p<0.01),说明利用式创新与机会解释显著负相关,而与威胁解释显著正相关。此外,机会解释与威胁解释的相关系数为0.018(p>0.1),两者相关系数较小且不显著,说明机会解释与威胁解释的确具有较高的独立性和区别性。

表3 变量间相关系数

变量均值标准差1234567891011121.探索式创新4.30011.192112.利用式创新4.49031.00670.426∗13.机会解释4.38041.38690.489∗∗∗-0.316∗14.威胁解释4.52661.1761-0.340∗0.406∗∗∗0.01815.行动一致性4.66491.16000.340∗0.2780.332∗∗∗0.484∗∗∗16.CEO性别0.65700.47250.193∗∗∗0.0470.078-0.1080.168∗∗17.CEO年龄38.95658.3459-0.161∗∗-0.044-0.159∗∗-0.0840.029-0.118.任职时间8.79716.4256-0.176∗∗-0.032-0.053-0.195∗∗∗-0.059-0.030.449∗∗∗19.企业年龄14.130411.8312-0.0630.031-0.0160.032-0.0300.292∗∗∗0.546∗∗∗110.企业规模4.88591.9928-0.135∗-0.088-0.132∗-0.11-0.096-0.1110.328∗∗∗0.277∗∗∗0.517∗∗∗111.国有企业0.22220.3799-0.1140.0170.0330.000-0.074-0.162∗∗0.237∗∗∗0.015-0.0020.314∗∗∗112.民营企业0.65220.4774-0.0140.079-0.096-0.0090.0190.065-0.139∗∗-0.037-0.002-0.151∗∗-0.628∗∗∗1

注:*** p<0.01,** p<0.05,* p<0.1,下同

3.4 回归分析

针对研究假设,本文通过STATA统计软件,采用OLS回归方法进行实证检验,为避免多重共线性问题,对交互项进行中心化处理。

(1)H1和H2检验。首先,检验管理解释对组织二元性基本要素,即探索式创新和利用式创新的影响。首先,加入CEO性别、CEO年龄、CEO任职时间、企业规模、企业年龄和企业性质等控制变量进行回归,分别得到模型(1)和模型(2)。其次,加入管理者对战略问题的解释,即机会解释和威胁解释进行回归分析,分别得到模型(3)和模型(4)。探索式创新和利用式创新回归分析结果见表4。

表4 探索式创新和利用式创新回归分析结果

变量(1)探索式创新(2)利用式创新(3)探索式创新(4)利用式创新机会解释0.709∗∗∗-0.030(11.92)(-0.45)威胁解释-0.0440.669∗∗∗(-0.71)(9.67)CEO性别0.346∗∗0.0930.242∗∗0.284∗∗(2.34)(0.62)(2.22)(2.35)CEO年龄-0.007-0.0030.008-0.005(-0.68)(-0.31)(1.06)(-0.60)CEO任职时间-0.028∗∗-0.009-0.030∗∗∗0.024∗∗(-2.03)(-0.62)(-2.90)(2.09)企业年龄0.0070.014∗0.001-0.004(0.93)(1.70)(0.21)(-0.54)企业规模-0.0370.090∗∗0.020-0.020(-0.84)(-2.00)(0.63)(-0.55)国有企业-0.3570.501∗-0.484∗∗∗0.442∗∗(-1.42)(1.95)(-2.67)(2.19)民营企业-0.2840.342∗-0.1270.364∗∗(-1.53)(1.81)(-0.95)(2.44)常数项0.665∗0.120-0.095-0.297(1.73)(0.31)(-0.34)(-0.94)F值2.901.2325.0915.38R20.0930.0420.5340.413△R20.4410.371

模型(3)回归结果显示,机会解释(β=0.709,p<0.01)对探索式创新的影响比较显著,而威胁解释(β=-0.044,p>0.1)对探索式创新具有负向影响但结果并不显著,H2a得到验证而H1b未通过检验。模型(4)回归结果显示,机会解释(β=-0.030,p>0.1)对利用式创新有负向影响但结果不显著,而威胁解释(β=0.669,p<0.01)对探索式创新的影响比较显著,H1a得到验证而H2b未通过检验。相比模型(1)和模型(2),模型(3)和模型(4)的R2分别得到显著提升,说明管理解释对双元创新的解释力度较大。

(2)H3和H4检验。进一步,本文验证关于管理解释对组织二元性的影响。首先,加入控制变量,以平衡二元性和结合二元性为被解释变量分别进行回归分析,得到模型(5)和模型(6)。其次,加入管理者对战略问题的矛盾性解释进行回归,分别得到模型(7)和模型(8)。再次,加入高管团队行动一致性作为调节变量进行回归分析,分别得到模型(9)和模型(10)。具体回归结果见表5。

模型(7)和模型(8)回归结果显示:矛盾性解释对平衡二元性的影响比较显著(β=0.287,p<0.01),H3a得到验证,而矛盾性解释对结合二元性的影响并不显著(β=0.115,p>0.1),但符号与假设一致,H3b未得到验证。模型(9)和模型(10)回归结果显示,高管团队行动一致性与矛盾性解释的交互项对平衡二元性有显著影响(β=0.065,p<0.1),行动一致性正向调节矛盾性解释对平衡二元性的正向影响;高管团队行动一致性与矛盾性解释对结合二元性有显著影响(β=0.660,p<0.01),行动一致性正向调节专注性对结合二元性的负向影响。综上所述,H4a和H4b都得到验证,H4得到验证。

4 结果讨论

本文通过实证分析,验证了一系列关于管理解释、双元创新和行动一致性的研究假设。结果发现,部分假设得到验证,具体如表6所示。

表5 平衡二元性和结合二元性回归分析结果

变量(5)平衡二元性(6)结合二元性(7)平衡二元性(8)结合二元性(9)平衡二元性(10)结合二元性矛盾性解释0.287∗∗∗0.115-0.046-3.180∗∗∗(6.07)(1.06)(-0.25)(-9.18)矛盾性解释∗行动一致性0.065∗0.660∗∗∗(1.88)(10.27)行动一致性0.0780.651∗∗∗(1.20)(5.36)CEO性别0.260∗∗-0.0570.197∗-0.0820.205∗∗0.034(2.34)(-0.24)(1.91)(-0.35)(1.98)(0.18)CEO年龄-0.0040.014-0.0020.015-0.005-0.010(-0.58)(0.92)(-0.28)(0.98)(-0.67)(-0.76)CEO任职时间-0.021∗∗0.022-0.017∗0.023-0.017∗0.021(-2.06)(0.99)(-1.77)(1.07)(-1.79)(1.19)企业年龄-0.003-0.002-0.006-0.003-0.006-0.009(-0.52)(-0.17)(-1.04)(-0.26)(-1.14)(-0.87)企业规模0.056∗-0.0030.068∗∗0.0010.071∗∗0.029(1.69)(-0.05)(2.23)(0.02)(2.33)(0.52)国有企业0.111-0.3550.064-0.3740.068-0.377(0.59)(-0.89)(0.37)(-0.94)(0.39)(-1.17)民营企业0.093-0.3610.120-0.3500.118-0.370(0.67)(-1.22)(0.93)(-1.19)(0.92)(-1.56)常数项0.1810.0560.2640.090-0.064-2.596∗∗∗(0.63)(0.09)(0.99)(0.15)(-0.16)(-3.58)F值2.410.747.090.796.0711.98R20.0780.0250.2230.0310.2360.379△R20.1450.0060.0130.348

表6 研究假设检验结果

假设假设内容检验结果H1a企业高管对外部环境的威胁解释对利用式创新有正向影响成立H1b企业高管对外部环境的威胁解释对探索式创新有负向影响不成立H2a企业高管对外部环境的机会解释对探索式创新有正向影响成立H2b企业高管对外部环境的机会解释对利用式创新有负向影响不成立H3a管理解释矛盾性水平越高,企业越能更好地保持探索式活动与利用式活动平衡,即平衡二元性越好成立H3b管理解释矛盾性水平越高,企业越能更好地促进探索式活动与利用式活动互补,即结合二元性越好不成立H4a高管团队行动一致性正向调节矛盾性解释对平衡二元性的正向影响成立H4b高管团队行动一致性正向调节矛盾性解释对结合二元性的正向影响成立

(1)H1a和H1b预测企业高管对外部环境的威胁解释对利用式创新有正向影响,而对探索式创新有负向影响;H2a和H2b预测企业高管对外部环境的机会解释对探索式创新有正向影响,而对利用式创新有负向影响。以上假设在实证分析中得到部分验证。研究结果表明,对外部环境的威胁解释会促进利用式创新,而机会解释会促进探索式创新,表明管理者的威胁解释和机会解释是两个独立概念,并不存在正反面或非此即彼的关系,证实了研究矛盾性认知的必要性。此外,本研究还证明管理解释与探索式创新、利用式创新之间存在相关关系,为后续进一步探讨管理解释与组织二元性的关系奠定了基础。

(2)H3a和H3b分别预测矛盾性解释对企业平衡二元性和结合二元性的促进作用。其中,对平衡二元性的影响与预期一致且比较显著,而对结合二元性的影响与预期一致但不显著,可能是问卷调查样本不足或样本选择偏差引起的,也有可能是由于矛盾性解释与结合二元性的关系存在正反两方面作用,需要进一步研究阐明两者之间的关系。当管理者对外界环境信息具有矛盾性解释时,其能够全面、多角度地搜集信息,寻求不同组织路径,并广泛参与组织活动,因而能够全面理解探索式活动和利用式活动的优势与不足,基于企业发展实际情况和战略目标,合理分配资源,平衡探索式活动和利益式活动,不至于有所偏颇而陷入路径依赖或高风险困境。进一步地,通过发挥探索式/利用式活动各自优势为利用式/探索式活动带来支持,形成探索式活动和利用式活动的良性循环,可产生两者协同互补效应。因此,本文得出如下结论:管理者对战略问题的矛盾性解释能够促进组织二元性。

(3)H4a和H4b预测当高管团队行动一致性较高时,矛盾性解释对平衡二元性和结合二元性的正向影响将得到强化;当高管团队行动一致性较低时,矛盾性解释对平衡二元性和结合二元性的正向影响将被削弱,以上都在实证研究中得到证实。行动一致性对矛盾性解释和组织二元性的调节作用如图1和图2所示,从中可见,矛盾性解释对平衡二元性的促进作用随着行动一致性的提高而增强,而矛盾性解释对结合二元性的作用随着行动一致性的提高出现了方向转变。即当行动一致性较低时,矛盾性解释会抑制结合二元性,而当行动一致性较高时,矛盾性解释对结合二元性的促进作用才得以显现,这也进一步解释了H3b结果为何不显著的问题。高管团队行动一致性在高层管理团队研究中具有重要意义,可以调节高管团队对企业战略行为和绩效结果的影响。行动一致性越高,高管团队的作用越突出,而行动一致性较低时,高管团队的影响将受到限制。本研究进一步证实行动一致性在高管团队认知与组织二元性关系中的调节作用,证明行动一致性能强化矛盾性解释对组织二元性的促进作用。

图1 行动一致性对矛盾性解释与平衡二元性的调节作用

图2 行动一致性对矛盾性解释与结合二元性的调节作用

5 研究结论与展望

本文从管理认知视角考察企业双元创新及其平衡驱动因素,结果发现管理解释对企业双元创新战略选择具有重要影响。其中,管理者威胁解释将促进利用式创新,而机会解释将促进探索式创新;管理者矛盾性解释将促进组织二元性,而管理团队行动一致性在以上关系中具有正向调节作用。本研究从认知视角进行实证检验,丰富了双元创新和组织二元性驱动因素研究,为企业获取竞争优势、实现转型发展提供了相关经验借鉴。

本研究贡献主要体现在以下3个方面:首先,现有研究大多从组织结构、组织文化和战略导向等组织因素出发考察组织二元性的前因,集中在企业层面进行研究,忽视了组织二元性形成的微观认知机理。本文基于高阶理论构建管理解释与组织二元性关系研究框架,分别考察了基于高阶理论拓展提出的调节变量——行动一致性的调节作用,深化了组织二元性认知前因研究;其次,本文进一步澄清了机会解释与威胁解释之间的关系,通过理论分析和实证检验证明两者是正交而非此消彼长的关系,为后续进行深入研究奠定了基础;最后,本文对高层管理者的考察超越了以往高阶理论中以人口学特征表征其认知特点的方法,用管理解释表征高层管理者深层认知特点,是对高阶理论研究的一个推进。

本文研究结论对企业管理实践具有如下参考意义:①企业管理者在制定战略决策时,应广泛搜集信息,全面了解企业经营环境,避免对企业战略环境存在偏见,以系统、复杂视角分析战略问题,从正反两方面全面思考战略事件带来的影响,提高企业双元创新平衡水平,帮助企业更好地适应环境变化并获取竞争优势;②重视高管团队建设,强化团队内部信息沟通,以集体为战略决策出发点,配合公司整体战略开展行动,提升团队战略思想和战略行动一致性。

当然,本研究还存在如下不足:首先,本文随机选择浙江省内制造业企业数据,虽然样本数据具有一定代表性,但浙江省经济发展水平与其它地区差异较大,地区间差异是否对研究结论产生影响还需进一步澄清;其次,尽管本文控制了很多干扰因素,但截面数据局限性和问卷调查弊端依然存在。未来可尝试以上市公司为研究对象获取公开数据,并辅以问卷调查获取高管认知数据,从而提高数据的可靠性;最后,本研究虽然聚焦于管理解释对组织二元性的影响,但却忽视了管理认知受企业战略决策和绩效结果的影响,缺乏动态研究视角。未来研究应基于这一问题,引入时间维度,深入企业进行长期跟踪调研,通过获取丰富的案例素材,进行扎实的纵向案例对比分析,揭示管理解释、组织二元性与企业绩效之间的动态演化机制,进一步深化和改善本文研究成果。

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The Influence of Managerial Interpretation on Organizational Ambidexterity: Moderation of Behavioral Integration

Yang Dapeng

(School of Public Affairs, Zhejiang University,Hangzhou310058,China)

Abstract:Manager's interpretation of strategic issues have important influence on strategic decision, while ambidextrous innovation decision including exploratory innovation, exploitative innovation and the balance of them can be seen as firm's strategic decision, so the relationship between managerial interpretation and ambidextrous innovation is of great importance. This paper stands on the research of managerial cognition, puts forward several hypothesis and use 207 questionnaires to examine it. This paper finds that threat interpretation has positive relationship with exploitative innovation, while opportunity interpretation has positive relationship with exploitative innovation. What's more, ambivalent interpretation improves the balance of exploitative innovation and exploitative innovation, and behavioral integration plays positive moderating role. This paper enriches the research between strategic interpretation and organizational ambidexterity, helps understanding how ambivalent interpretation can build organizational ambidexterity.

Key Words:Managerial Interpretation; Organizational Ambidexterity; Exploratory Innovation; Exploitive Innovation; Behavioral Integration

DOI:10.6049/kjjbydc.201708X282

中图分类号:F273.1

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2017)23-0007-09

收稿日期:2017-10-16

基金项目:国家自然科学基金一般项目(71473229);浙江省自然科学基金青年项目(LQ17G020027);浙江省软科学一般项目(2017C35G2220309)

作者简介:杨大鹏(1989-),男,浙江慈溪人,浙江大学公共管理学院博士研究生,研究方向为创新管理。

(责任编辑:王敬敏)