开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
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当前，我国经济下行压力很大，为了摆脱新常态下经济发展困境，政府和企业正努力推进供给侧改革，优化产业结构，积极转变经济发展方式，提升创新能力，实现创新驱动发展。在创新实践中，具有高度创新效能的突破式创新是缓解经济下行压力、帮助企业实现“弯道超车”的重要方式[1]。但实现突破式创新发展并非易事，突破式创新往往伴随着高风险、高不确定性和高成本，且创新持续过程长，这给突破式创新发展带来了很大挑战[2]。个体要实现突破式创新，必须正确处理创新过程中的不确定性因素。已有研究证明，不确定性是创新活动的特征之一，看待和处理不确定性的方式方法对创新绩效提升具有显著影响。不确定性容忍度是影响创新发展的个体心理因素之一，能够体现个体对待不确定性时在情绪、认知及心理上所表现出的差异[3]。
在现有研究中，不确定性容忍度主要用于心理问题研究，临床心理学及医疗领域应用研究较多。如Hillen[4]认为，保持较高的不确定性容忍度对治疗社交焦虑障碍症(SAD)具有积极作用。随着研究的深入，不确定性容忍度概念被逐步引入管理学领域，学者们将其作为个体特征之一，探讨其对个体认知、情绪及行为倾向的影响。例如Loh[5]研究发现，不确定性容忍度与大学生职业认同感具有显著关系，提升大学生不确定性容忍度可以增强其职业认同感，从而提升工作质量；Vives[6]认为，具有较高不确定性容忍度的个体对社会风险的忍受力较强，会对社会产生信任感，更可能作出亲社会行为。但整体上看，不确定性容忍度在管理学领域的应用研究仍然鲜见，创新决策方面的研究更为鲜见。对不确定性容忍度与突破式创新的关系，仅少部分学者进行了探讨。如Song等[7]认为，突破式创新计划和目标不能被精确预测，组织和个体只有对意外事件保持较高的容忍度并制定灵活的计划，才能应对突破式创新中的挑战。总体来看，目前国内外对不确定性容忍度与突破式创新关系虽然有所探索，但仍然较少，更多的是从国家层面和组织层面研究两者关系，从个体层面探讨不确定性容忍度与突破式创新关系的研究鲜见。本文在前人研究的基础上作进一步探索，以弥补现有研究的不足。
在探讨不确定性容忍度对突破式创新的影响机制方面，本文不仅考虑两者的直接影响路径，还进一步分析其间接影响路径。不确定性容忍度体现的是个体对待不确定性的心理感受，而个体内在因素差异将产生不同的行为倾向，进而导致不同的行为结果。决策逻辑是个体在进行决策时表现的行为倾向，包括因果逻辑和效果逻辑两种决策方式。已有研究表明，不确定性水平与决策逻辑之间有显著关系[8]，不同的决策逻辑方式会对创新行为产生不同影响[9]。因此，本研究将决策逻辑作为中介变量探讨不确定性容忍度对突破式创新的影响。同时，本研究认为，当个体选择不同的决策逻辑时，不确定性容忍度不同的个体在面对突破式创新中的不确定性时所表现出来的态度和行为差异也将影响决策效果，即不确定性容忍度会调节决策逻辑和突破式创新的关系。
综合来看，本文从个体层面探讨不确定性容忍度、决策逻辑和突破式创新的关系，以期丰富个体心理特质、决策方式如何影响突破式创新方面的研究，为员工创新管理和实现突破式创新提供实质性建议与指导。
不确定性容忍度 (Uncertainty Tolerance,UT) 被界定为面对不确定环境时，个体在认知、心理及行为倾向上表现出的积极态度[10]。已有研究表明，高不确定性容忍度的个体更能积极看待不确定环境，不确定性规避程度较低(不确定容忍度较高)的员工更善于思索并接受个人风险，同时，对创新性想法及行为的容忍度较高[11]。
突破式创新可以从组织层面和个体层面进行界定，现有研究大多集中在组织层面，认为突破式创新是指企业设计开发新产品、新技术、新服务，以满足现有顾客潜在需求和未来需求且创新程度较大的创新行为[12]。员工作为组织核心和基本个体，其突破式创新行为能有效提升组织突破式创新水平[13]。从个体层面来讲，突破式创新是指个体从事新产品、新技术、新流程开发等活动的行为[14]。组织突破式创新实现主要依靠外部创新资源投入，如研发人员投入、研发资金投入等[15]。个体突破式创新行为主要受个体特质和组织情境的影响[13]，员工需要更强的内部动机、更多元化的知识结构，以及更强的心理风险承受能力[15]。
创新活动具有不确定性特征，而突破式创新活动的不确定特征更加凸显。不确定性一方面给创新活动带来了挑战，另一方面为创新活动提供了突破发展机会，只有在不确定性环境中提升突发事件应对能力和抗压能力，积极处理威胁和挑战，才能提升创新绩效[16]。个体要实现突破式创新，需要不断提升不确定风险应对和突发事件处理能力。在创新实践中，个体特征，如自信、智力和毅力等对创新能力具有重要影响，有限的个人自主性将对创新活动产生抑制作用[17]。Hirshleifer等[18]研究发现，在技术密集型产业中，高度自信与创新绩效正相关，而自信和乐观的一个重要维度就是高不确定性容忍度[19]。在技术密集型企业中，创新活动具有高度不确定性，不确定容忍度低的员工在面对复杂多变的动态环境时会表现出情绪低落、负面感知和认知偏离[20]，对不确定的未来更可能产生较差的预期，过高估计创新活动所需的各项成本支出[21]；Dugas 等[22]研究认为，高度不容忍不确定性(低不确定性容忍度)可能导致个人(a)高估负面结果(增加概率估计)和(b)高估负面结果(增加成本估算)，从而不利于个体创新活动开展。对创新程度大、不确定性和风险高的突破式创新而言，个体需要更强的内在动机，积极发现新机会，开拓新市场、生产新产品、满足顾客未来需要，而不确定性容忍度高的个体是风险寻求者，有更强的信心处理不确定事件，在创新活动中以自信和乐观的情绪减少不确定环境带来的焦虑，充分利用创新活动中的突发事件让自身拥有更强的突破式创新倾向和良好的未来预期，有助于个体突破式创新活动开展；Mueller等[23]研究认为，不确定性容忍度对突破式创新具有显著影响，相比不确定性容忍度高的个体，不确定性容忍度低的个体是风险规避者，既不愿承担风险，也不愿为不良预期承担损失，对于创新设想和创新结果充满担忧，主动创新的内在动机较弱，过高估计负面结果，将不确定环境视为威胁，采取厌恶、规避、排斥态度对待不确定性创新活动。在同等环境下，不确定性容忍度低(不确定性规避程度高)的个体会夸大创新风险和成功实施创新活动的难度，对创新行为产生消极影响[24]，从而不利于突破式创新。可以说，不确定性容忍度作为员工个体特征会影响其自身创新行为，不确定性容忍度不同的个体开展突破式创新行为的意愿也有所差异。基于此，本文提出以下假设：
H1：不确定性容忍度与突破式创新具有显著正相关关系。
决策逻辑分为因果逻辑和效果逻辑，是两种基本的逻辑推理方式[25]。这一概念最早由Sarasvathy等提出，主要用于研究分析创业中决策方式的差异。随着研究领域的拓展，决策逻辑逐步被应用于其它领域，其中很重要的一部分是决策逻辑在创新实践中的应用研究[26-27]。因果逻辑假设市场和机会是客观存在的，创业是一个分析预期目标并进行相关规划的线性过程。企业家只需要尝试并使用现有技术，选择适当的方法解决现有问题，即可达到预期目标。因果逻辑强调个体在面对不确定性和风险时理性决策的重要性，注重预期回报(可取性)和周密规划(可行性)。从因果关系角度看，评价决策行为的可取性和可行性是因果逻辑形成的核心条件[19]。相反，效果逻辑决策者认为市场和机会是主观存在的，创业是一个动态、互动的非线性过程，以一组给定手段为基础，通过企业家的努力创造可能的成果。特别是在新兴技术产业中，由于创新环境复杂，既难以对一种新产品进行详细的市场评估，也难以制定一项商业计划。在不确定情况下，为了创造和实现机会，企业家需要采取效果逻辑决策，主动开发市场机会并进行灵活的规划和安排，从而实现可能达到的目标。因果逻辑与效果逻辑主要有以下区别：①预先确定的目标与不确定性目标；②侧重于预期收益最大化与可承担损失最小化；③通过业务规划和竞争分析应对不确定性事件以及通过战略联盟与合作处理不确定性事件；④强调现有能力和资源的重要性与开发利用突发事件的能力[28-29]。
在面对某创新情境时，决策个体可能首先基于理性原则，充分利用已有资源，按照相应计划进行创新决策，使创新活动朝着预期结果发展，但当决策者发现已有资源严重缺乏且现有计划难以实施时，会试图通过个人经验、直觉、即兴行为等非理性因素进行创新决策，从而保证创新顺利进行。由此可见，在整个决策过程中，决策个体可能会同时采用因果逻辑和效果逻辑。但在同一创新环境中，决策个体差异可能会影响决策者的决策倾向，总会有一种决策方式占据主导地位，从而影响创新活动。已有研究证明，在不确定环境下，个体选择何种决策逻辑受个体特征、知识结构、经历经验和刻意学习的影响[8]。创新活动具有高度不确定性，在外在因素条件一定的情况下，个体决策逻辑会受自身特征的影响。Chandler[30]认为，因果决策选择与不确定性显著负关系，效果决策与不确定性显著正关系。不确定性容忍度低的个体作为风险规避者，希望在创新活动中掌握较多的市场信息，有确定的目标和行动纲领，从而减少对未来的疑虑和担忧。而因果逻辑决策者期待未来有可预测性，对不确定性持消极规避态度[31]，这正好符合不确定性容忍度低的个体决策方式，即基于既定目标，按照规划实施计划，从而实现相应目标。但大多数创新活动具有不确定性和风险性，市场需求和机会并不都是现存的，需要探索和发现。不确定性容忍度高的个体对未来有良好的预期，具有较高的风险倾向性，在面对高度不确定的市场时，敢于试错以挖掘市场机会[32]，这种积极的心理预期缓解了不确定性带来的焦虑与担忧，尽管目标不确定，但会积极获取资源并创造条件，运用已有方法实现可能达到的目标，这与效果逻辑相洽。基于此，本文提出以下假设：
H2：不确定性容忍度与因果逻辑具有显著负相关关系。
H3：不确定性容忍度与效果逻辑具有显著正相关关系。
对于决策逻辑和创新的关系，学者们进行了一定的探索，但有关决策逻辑与个体突破式创新关系的研究鲜见。有研究认为，因果逻辑有助于创造一个稳定的内部信任环境，能够促进信息自由传播和人员交流[33]，在决策过程中，具有良好计划的决策活动有利于产品创新[34]。但因果逻辑对创新的影响受创新环境的约束，Brettel等[35]发现，只有在不确定性程度相对低的创新环境中，因果逻辑决策才能对创新绩效产生正向影响；苏晓华等[31]通过调查研究发现，因果决策方式可能不利于他们及时作出适应性调整,最终可能达不到预期绩效；Gabrielsson等[36]研究认为，因果逻辑决策的目标导向和未来可预测性等原则只能在环境不确定性程度低的情境中使用。然而，突破式创新的创新幅度大，常伴随高风险、高不确定性[37]，个体不可能掌握所有已知和预测信息，在突破式创新过程中，很难制定完整详尽的创新计划和明确的目标，从而导致个体原有资源依赖路径失效。因果逻辑决策个体在这种高风险、高不确定性的环境中缺少原有知识支撑和明确目标导向，对创新活动可能会力不从心，在新产品、新技术或新服务开发上出现困难。在上述情况下，因果逻辑决策对个体突破式创新的效应可能并不显著，一味地采用因果逻辑决策，可能会错失潜在创新机会，消耗个体现有资源却没能实现有效创新，从而阻碍突破式创新发展。基于此，本文提出以下假设：
H4：因果逻辑与突破式创新具有显著负相关关系。
在突破式创新中，新产品、新技术和新服务的产生不是一蹴而就的，需要员工不断尝试和摸索。效果逻辑是指在没有既定目标下运用已有手段创造可能的结果，强调不断试验、试错和灵活性原则[38]。试验、试错学习和灵活性原则有助于创新个体获取新的创新知识、克服惯性，从而提高创新行为有效性[39]。在突破式创新过程中，不断试验和试错能帮助个体获取实现突破式创新的新知识，识别市场新需求，灵活调整创新计划，从而更好地开发新产品、新技术和新服务。此外，在资源匮乏的情况下，效果逻辑决策个体会积极从外部获取各类资源和能力，积极与利益相关者建立战略联盟，增加自身开发新产品、新技术和新服务的可用手段，以降低不确定性和风险，确保突破式创新活动顺利进行。同时，个体势单力薄，实现突破式创新的资源相对较少，需要尽可能地控制创新成本，最大程度地发挥资源效用，从而为实现突破式创新提供保障。可承受损失是指个体将资源投入量设定在可承受的范围内，资金投入量不会超过初步设定的损失标准以控制风险[40]。该原则有助于个体资源利用率提升，以较小的成本和较低的风险实现创新发展，从而有利于突破式创新行为。基于此，本文提出以下假设：
H5：效果逻辑与突破式创新具有显著正相关关系。
个体不确定性容忍度的不同表现为个体对未来不确定性的认知及表现出来的内在感受差异，影响个体对待不确定性的决策倾向，不确定性容忍度低的个体对未来不确定事件充满担忧和疑虑，这种焦虑情绪使其选择规避风险，降低风险损失，希望在既定目标和详细的创新计划下实施创新活动，因而倾向于选择因果逻辑的决策方式，而因果逻辑决策仅适用于环境不确定性较低的创新活动，对于不确定性和风险性高、创新程度大的突破式创新可能无计可施，从而阻碍个体突破式创新发展。不确定性容忍度高的个体并不需要制定明确目标，只需要考虑如何运用现有资源，创造市场机会，实现可能达到的目标。不确定性容忍度高的个体拥有更高的自我效能感[24]，而自我效能感高的个体对不确定性具有更强的包容性，对未来充满信心，擅于利用外部资源、突发事件创造可能的结果[31]，即不确定性容忍度高的个体更倾向于运用效果逻辑的决策方式实施创新活动，而效果逻辑决策对个体突破式创新活动会产生积极影响，通过动态灵活的创新方式实现创新目标。总的来看，个体不确定性容忍度会影响其决策逻辑，而不同的决策逻辑将对突破式创新产生截然不同的影响。基于此，本文提出以下假设：
H6：因果逻辑在不确定性容忍度对突破式创新的影响中起中介作用。
H7：效果逻辑在不确定性容忍度对突破式创新的影响中起中介作用。
当创新者决定采取某一决策逻辑时，这一决策逻辑方式对突破式创新的影响程度会受个体特质的影响。本文认为，创新者不确定性容忍度水平影响决策逻辑与突破式创新的关系。
突破式创新充满意外事件，而创新成功与否很大程度上取决于其能否应对和处理不确定性事件，不确定性接受程度越高，就越有利于创新[41]。当创新者采用因果逻辑决策时，尽管高度不确定性的突破式创新环境使目标不明确，未来难以预测，但不确定性容忍度高的个体能正确看待充满风险的创新事件，认真分析因果逻辑决策可能导致突破式创新失败的原因，对于意外损失不会产生过大的心理负担，在接下来的创新过程中，积极汲取经验教训，努力改善突破式创新行为。同时，他们在遵循因果逻辑决策方式时，对待出现在突破式创新活动中的复杂事物也会表现出积极态度，在动态环境中不断修正已制定的计划和目标，从而在一定程度上削弱了因果逻辑对突破式创新的消极影响。当创新者采用效果逻辑决策时，不确定性容忍度高的个体更愿意在不确定环境中寻找机会，积极同内外部利益相关者建立起良好的关系，通过全方位合作找到新技术的突破口，从而有利于突破式创新实现。而不确定性容忍度低的群体对具有高风险的创新环境充满担忧，对已有手段和资源能否处理复杂的创新任务充满疑虑，负面情绪可能会削弱其识别新市场、发现新技术的能力，从而不利于效果逻辑积极效应的发挥。基于此，本文提出以下假设：
H8：不确定性容忍度在因果逻辑与突破式创新的关系中发挥负向调节作用，即不确定性容忍度水平越高，因果逻辑对突破式创新的负向影响越弱。
H9：不确定性容忍度在效果逻辑与突破式创新的关系中发挥正向调节作用，即不确定性容忍度水平越高，效果逻辑对突破式创新的正向影响越强。
本文研究模型如图1所示。
图1 研究模型
突破式创新的创新幅度大，要求被调查者有经常性创新行为，故本文基于突破式创新这一研究主题，将企业产品开发人员、技术研发人员、市场开发人员作为被调查者，其不确定性容忍度水平、决策逻辑将影响其突破式创新。调查涉及的行业广泛，包括电子信息技术与通讯、市场开发与广告传媒、生物医药等行业。问卷调查采取线下线上相结合的方式，2018年10月开始至2019年3月结束，历时近6个月，线下调查主要在武汉部分产业园、孵化器、创业园等进行，线上调查则通过周围亲朋好友、老师推荐展开。问卷按照团队设计，开始部分设有询问被调查者的工作是否有创新性以及是否有较多创新行为发生等，甄别问题回答“几乎没有”、“很少有”则终止回答，回答“经常发生”、“较常发生”和“一般”则继续作答。问卷共发放308份，回收283份，有效问卷255份。在有效样本中，男性135人(52.82%)，女性120人(47.18%)，年龄段集中在25—45岁，其中，25—35岁占57.8%，36—45岁占25.5%，其它年龄段占16.7%。从学历分布看，硕士研究生及以上学历占14.3%，大学本科学历占55.6%，大专学历占23.6%，其它学历占6.5%。从员工所处企业规模看，1—100人占39.3%，101—500人占40.6%，501—1 000人占13.6%，1 001人及以上占6.5%。从被调查者所在企业年限看，0—3年的企业占比25.7%，4—6年的企业占比37.3%，7-10年的企业占比12.3%，10年以上的企业占比24.8%。在所处行业中，电子信息技术与通讯类行业占31.6%，市场开发与广告媒体类占35.4%，生物医药与医疗保健类占22.5%，其它占10.5%。在员工工作岗位方面，管理岗位占23.5%，市场岗位占37.8%，研发岗位占21.7%，其它岗位占17%。
(1)不确定性容忍度。对不确定性容忍度的测量主要使用无法忍受不确定性量表(Intolerance of Uncertainty Scale,IUS)，该量表最早由Freeston等[42]编制，Buhr&Dugas[43]进行了修订，共计27个项目。为了便于研究，Carleton等[44]将这27个项目简化为12个项目，简化后的IUS量表有较好的测量效果。在国内相关研究中，黄仁辉等[45]基于IUS量表项目分析和探索性因子分析，设计了一个包含11个项目的简化版IUS量表，该量表在之后的研究中一直被广泛应用。本研究采用黄仁辉等(2014)简化版IUS量表，共11个测量题项，如“不确定性让我感到焦虑不安或有压力”、“我必须摆脱不确定的状态”、“无法预料的事让我心烦意乱”等。题项采用Likert 5级计分，从“非常不同意”到“非常同意”，为了方便分析，分别赋予5(非常不同意)—1分(非常同意)，即分值越高表明不确定性容忍度水平越高。
(2)决策逻辑。采用Gabrielsson & Politis[46] 编制的决策逻辑量表，共包括4个测量题项，如“我更喜欢预定的目标并努力实现这些目标”、“在很大程度上我避免不确定性情况出现”等。效果逻辑量表包含4个测量题项，如“我更喜欢灵活的目标，能够根据结果改变业务方向”、“我更喜欢与我的利益相关者有偶然和非正式关系”等。两个量表题项均采用Likert 5级计分,从“非常不同意”到“非常同意”，分别赋予1(非常不同意)—5分(非常同意)。
(3)突破式创新。参考Jansen等[47]编制的突破式创新量表，并进行适当修改。突破式创新量表包括6个测量题项，如“在工作中，我不断进行新产品、技术或服务开发”、“在工作中，我经常利用新市场中的新机会”、“在工作中，我定期在市场寻找和接触新客户”等。量表题项采用Likert 5级计分，从“非常不同意”到“非常同意”，分别赋予1(非常不同意)—5分(非常同意)。
(4)控制变量。企业规模和所处行业可能会影响员工创新资源，从而影响其决策逻辑和突破式创新。同时，个体年龄和受教育程度可能影响其看待与处理事情的倾向。因此，本文将企业规模、所处行业、年龄和受教育程度作为控制变量。
2.3.1 信效度分析及相关性分析
本研究首先利用SPSS22.0对各变量进行信度分析，结果显示各变量的Cronbach's α值分别为不确定性容忍度(0.894)、因果逻辑(0.890)、效果逻辑(0.822)、突破式创新(0.932)，均大于0.7，说明变量信度较好。问卷变量均采用成熟量表，有较好的内容效度。各变量测量题项的标准化因子载荷介于0.598～0.924之间，变量的AVE值分别为不确定性容忍度(0.613)、因果逻辑(0.576)、效果逻辑(0.732)、突破式创新(0.813)，均大于0.5，说明量表具有较好的聚敛效度。同时，采用验证性因子分析(CFA)对变量间的区分效度进行评估，利用Mplus7.0软件比较四因子、三因子、双因子和单因子模型。如表1所示，四因子模型拟合效果最好(CFI=0.956，TLI=0.949，RMSEA=0.06)，说明不确定性容忍度、因果逻辑、效果逻辑、突破式创新之间有较高的区分效度，可以进行进一步统计分析。
研究变量相关性分析结果如表2所示，可以看出，不确定性容忍度与突破式创新显著正向关(r=0.74，p<0.01)，与因果逻辑显著负相关(r=-0.23，p<0.01)，与效果逻辑显著正相关(r=0.52，p<0.01)。突破式创新与因果逻辑显著负相关(r=-0.18，p<0.01)，与效果逻辑成正相关关系(r=0.64，p<0.01)。
表1 验证性因子分析(CFA)
模型x2dfCFITLIRMSEA四因子模型320.591640.9560.9490.06三因子模型(合并因果决策和效果决策)768.981670.8300.8060.12双因子模型(合并不确定性容忍度、因果逻辑和效果逻辑)1 184.881690.7130.6770.15单因子模型(合并四个因子)1 134.971700.6680.6290.16
表2 变量均值、标准差及相关系数
变量MSD12345678企业规模1.410.49—行业2.810.670.09—年龄3.220.59-0.030.03—受教育程度2.760.81-0.05-0.13∗0.12—不确定性容忍度3.100.780.050.00-0.040.16∗—因果逻辑3.330.870.00-0.220.00-0.03-0.23∗∗—效果逻辑2.800.740.040.04-0.03-0.030.52∗∗-0.20∗∗—突破式创新3.060.920.060.050.060.050.74∗∗-0.18∗∗0.64∗∗—
注：N=255；*p<0.05,**p<0.01，下同
2.3.2 假设检验
本研究采用Baron&Kenny推荐的层级回归方法，分别对中介变量、调节变量假设进行考察。先放入控制变量，再放自变量，如果验证中介效应，放入中介变量；如果验证调节效应，放入调节变量，最后放入调节交互项，分析结果如表3所示。在表3中，企业规模、行业、年龄和受教育程度作为控制变量，模型6中加入自变量和因变量，结果显示，不确定性容忍度对突破式创新具有显著正向影响(β=0.74，p<0.01)，H1得到验证；模型2和模型4分析自变量和中介变量的关系，结果显示，不确定性容忍度对因果逻辑具有显著负向影响(β=-0.26，p<0.01)，对效果逻辑具有显著正向影响(β=0.60，p<0.01)，H2和H3得到验证；模型7和模型8分析结果显示，因果逻辑对突破式创新具有显著负向影响(β=-0.17，p<0.01)，效果逻辑对突破式创新具有显著正向影响(β=0.64，p<0.01)，H4和H5得到验证；模型9在模型6的基础上加入因果逻辑，结果显示，在该模型中因果逻辑对突破式创新有显著影响(β=-0.13，p<0.05)，即因果逻辑的中介效应显著，H6得到验证。模型10在模型6的基础上加入效果逻辑，对比模型6发现，加入效果逻辑后，不确定性容忍度对突破式创新的正向影响减弱(β=0.57，p<0.01)，效果逻辑对突破式创新仍具有显著正向影响(β=0.35，p<0.01)，说明效果逻辑在不确定性容忍度与突破式创新间起部分中介作用，H7得到验证。
表3 决策逻辑的中介作用
变量因果逻辑模型1模型2效果逻辑模型3模型4突破式创新模型5模型6模型7模型8模型9模型10控制变量企业规模0.010.020.040.010.060.020.060.040.020.02行业-0.03-0.020.040.030.050.030.040.030.030.03年龄0.01-0.00-0.020.010.050.09∗0.050.070.09∗0.09∗受教育程度-0.030.01-0.02-0.120.05-0.070.040.06-0.07-0.04自变量不确定性容忍度-0.26∗∗0.60∗∗0.74∗∗0.65∗∗0.57∗∗中介变量因果逻辑-0.17∗∗-0.13∗效果逻辑0.64∗∗0.35∗∗R20.000.050.000.280.010.560.240.430.560.65调整R2-0.010.03-0.010.26-0.000.550.220.410.550.64F值0.102.81∗∗0.2519.25∗∗0.7264.26∗∗2.56∗36.76∗∗53.34∗∗77.28∗∗
为了进一步精准考察决策逻辑变量的中介作用，采用Preacher等开发的检验中介变量间接效应的SPSS宏Indirect并结合Bootstrap方法验证间接效应的显著性。该方法通过反复随机抽样估计中介变量的间接效应及抽样分布特征，并且给出间接效应的置信区间。本研究将控制变量及不确定性容忍度、决策逻辑和突破式创新变量按照一定顺序和位置加入宏，同时将Bootrstrap随机抽样设置为5 000次，运行结果表明，因果逻辑对不确定性容忍度和突破式创新的中介效应估计值为0.06(P<0.05)，95%的置信区间[-0.029,-0.022]，不包含0，效果逻辑对不确定性容忍度和突破式创新的中介效应估计值为0.22(P<0.01)，95%的置信区间[0.138,0.314]，不包含0。因此,H6和H7再次得到验证。
本文检验不确定性容忍度在决策逻辑和突破式创新之间的调节作用，结果如表4所示。模型3表明，控制因果逻辑和突破式创新的主效应后，因果逻辑和不确定性容忍度的交互项对突破式创新没有显著影响(β=-0.12，p>0.05)，H8得不到支持，即不确定性容忍度在因果逻辑与突破式创新之间无调节作用。模型5表明，控制效果逻辑和突破式创新的主效应后，效果逻辑和不确定性容忍度的交互项对突破式创新具有显著影响(β=0.16，P<0.05)，表明不确定性容忍度对效果逻辑与突破式创新的关系具有调节作用。为了进一步明确调节作用的方向和趋势，根据Aiken&West推荐的方法绘制不确定性容忍度调节效应图。如图2所示，不确定性容忍度水平越高，效果逻辑对突破式创新的正向影响就越大，H9得到验证。
表4 不确定性容忍度的调节作用
变量突破式创新模型1模型2模型3模型4模型5控制变量企业规模0.060.020.030.020.02行业0.050.030.040.030.02年龄0.050.09∗0.09∗0.09∗0.08∗受教育程度0.05-0.07-0.08-0.04-0.05主效应因果逻辑-0.13∗-0.09效果逻辑0.35∗∗0.38∗∗不确定性容忍度0.65∗∗0.54∗0.57∗∗0.51∗∗调节效应因果逻辑∗不确定性容忍度-0.12效果逻辑∗不确定性容忍度0.16∗∗R20.010.560.570.650.66调整R2-0.000.550.560.640.65F值0.7253.34∗∗46.35∗77.28∗∗68.07∗∗
图2 不确定性容忍度的调节效应
本文基于管理学和心理学相关理论，从个体层面探讨不确定性容忍度、决策逻辑与突破式创新的关系。结果发现，个体不确定性容忍度水平对突破式创新有显著影响，决策逻辑在不确定性容忍度和突破式创新之间发挥部分中介作用，不确定性容忍度在效果逻辑与突破式创新的关系中具有调节效应。
(1)不确定性容忍度与突破式创新显著正相关。在具有高风险和高不确定性的突破式创新环境中，创新行为的发生、创新成功与否同不确定性容忍度具有显著关系。相比不确定性容忍度低的员工，不确定性容忍度高的员工更有可能实施突破式创新。该结论是对刘追等[24]研究结论的验证，对现有研究进行丰富与拓展。
(2)因果逻辑和效果逻辑在不确定性容忍度与突破式创新之间均发挥部分中介作用。不确定性容忍度直接影响员工决策倾向，不确定性容忍度低的员工一般采用具有明确计划和目标的因果逻辑实施创新活动，但在具有高度不确定性的创新环境中，事先明确的计划可能会失效，因果逻辑会阻碍突破式创新行为。不确定性容忍度高的员工积极对待高度不确定性的创新环境，倾向于采用灵活的效果逻辑处理突破式创新任务，这种决策方式能促进突破式创新行为发生。因此，不确定容忍度对突破式创新的作用机制有两条路径：一是不确定性容忍度对突破式创新的直接影响路径，二是不确定性容忍度不同的个体选择因果/决策逻辑间接影响突破式创新。该结论一定程度上反映了Chandler[30]研究的不确定性与决策逻辑的关系，也支持苏晓华等[31]强调的决策逻辑与行为绩效的关系。但本文主要是对现有研究的拓展，进一步丰富了不确定性容忍度与突破式创新之间的中介机制研究，证实了决策逻辑在这两者之间具有显著中介作用。
(3)不确定性容忍度对决策逻辑与突破式创新的关系具有正向调节作用，对因果逻辑与突破式创新的关系没有显著调节作用。相比不确定性容忍度低的员工，不确定性容忍度高的员工在采用效果逻辑决策时，对自身决策方式和手段充满信心，能充分利用资源和机会，从而有利于突破式创新，说明不确定性容忍度正向调节决策逻辑对突破式创新的积极影响。不确定性容忍度对因果逻辑与突破式创新的关系没有显著调节作用，可能的解释是员工采用因果逻辑决策时，会制定详细的创新计划和目标，并按照既定流程进行创新活动，从而在一定程度上抑制了其突破既定框架主动变革的想法。无论员工不确定性容忍度水平如何，当选择较为固定的因果逻辑决策方式时，个体会对现有资源产生较强的依赖性，新机会搜索对他们来说是不必要的，这样其实现突破式创新的可能性就会降低。即使不确定性容忍度高的员工对因果逻辑决策过程进行了完善，但对于创新幅度大的突破式创新来说，详细的计划仍赶不上高度动态的环境变化，因果逻辑对突破式创新的消极影响并不会被显著削弱，因此不确定性容忍度对因果逻辑与突破式创新的关系就不会产生显著调节作用。该结论突破了现有研究框架，以往研究大多探讨不确定性容忍度与创业[48]、创新[24]等主效应关系，却极少验证其在决策逻辑与突破式创新间的调节效应。本文结论既扩展了不确定性容忍度的应用范围，也为个体突破式创新行为理论发展提供了有力支持。
企业可以通过职业教育、岗位培训和心理训练等方式不断提高员工不确定性容忍度，对于不确定性容忍度水平高的员工，鼓励其进行探索式创新，充分发挥其应对不确定性环境的能力。对于不确定性容忍度低的员工，企业要建立健全创新保障和容错、试错机制，对其创新活动给予支持，主动分担创新活动可能造成的损失，建立规范化创新流程，减轻其心理负担，不断提升其不确定性容忍度。
效果逻辑决策方式更有利于个体实现突破式创新。企业要积极引导员工进行效果逻辑决策，在创新实践中，鼓励员工自由讨论，自主承担创新项目，对创新目标不设限，树立员工是创新第一主力的思想，充分调动一切可利用的资源为创新活动服务，营造宽松、活跃的创新氛围，让创新者更好地投身于突破式创新活动中。对于倾向于采用因果逻辑决策的员工，企业可鼓励其进行创新幅度较小的渐进性创新，已有研究证明，在不确定性程度较低的环境中，因果逻辑对创新绩效具有积极影响。因果逻辑虽然对突破式创新具有消极影响，但可能对渐进性创新产生正向影响，因此，企业可以根据这一影响路径制定相应对策。
员工要理性看待突破式创新。突破式创新的成功始终存在一定风险性、不确定性和偶然性，不确定性容忍度高的员工采用效果逻辑决策会提升突破式创新的成功率，但并不一定意味着短期内就可以实现突破式创新。因此，员工既要遵循创新的客观规律，也要积极对待渐进性创新，注重量的积累，为实现突破式创新奠定基础。
本研究有一定的理论意义与实践指导价值，但仍存在一定的局限性，主要体现在：第一，研究对象主要为武汉地区创新型企业，具有一定地域特征，研究结果是否符合其它地区的情况还需进一步验证；第二，仅从个体层面探讨不确定性容忍度、决策逻辑与突破式创新的关系，组织层面不确定性容忍度、决策逻辑与突破式创新的关系有待进一步探索，未来研究可以从组织层面或通过跨层次研究三者间的关系完善研究模型；第三，研究主题聚焦于企业突破式创新，未讨论渐进性创新，而上述两类创新活动在创新企业中同时存在且相辅相成，下一阶段的研究可将两者纳入研究模型中。
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