创业资源整合对公司创业的影响机制研究

赵 玲1,田增瑞1,常焙筌2

(1.东华大学 旭日工商管理学院,上海 200051;2.清华大学 公共管理学院,北京 100084)

摘 要:以资源基础理论和创业理论为依据,研究手段导向型创业资源整合和目标导向型创业资源整合对公司创业的直接影响,并进一步探讨创新能力的中介作用和创业学习的调节作用。同时,结合结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA),对256个开展公司创业活动的在位高技术企业样本数据进行分析,从而更有效地得出变量间统计关系和集合关系。研究发现:创业资源整合通过创新能力正向影响公司创业;创业学习正向调节创业资源整合与创新能力间的关系;通过模糊集定性比较分析得出3个引发高公司创业活动的前因条件组合构型。

关键词:创业资源整合;公司创业;创新能力;创业学习;模糊集定性比较分析

Research on the Influence Mechanism of Entrepreneurial Resource Integration on Corporate Entrepreneurship

Zhao Ling1,Tian Zengrui1,Chang Beiquan2

(1.Glorious Sun School of Business and Management,Donghua University,Shanghai 200051,China; 2.School of Public Management,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

AbstractBased on resource-based theory and entrepreneurship theory,this paper explores the direct impact of effectual and causational entrepreneurial resource integrationon corporate entrepreneurship,the mediating effects of innovation capability and the moderating effect of entrepreneurial learning.and proposes a moderated intermediary effect model.At the same time,structural equation model (SEM) and fuzzy set qualitative comparative analysis (fsQCA) are used to analyze the sample data of 256 incumbent enterprises which carry out corporate entrepreneurship activities,so as to obtain the statistical relationship and set relationship among variables more effectively.The results show that: effectual entrepreneurial resource integration positively affects corporate entrepreneurship through innovation capability; entrepreneurial learning positively regulates the relationship between effectual entrepreneurial resource integration and innovation capability; and fuzzy set qualitative comparative analysis obtains three types of antecedent configurations that trigger high corporate entrepreneurial activities.

Key Words:Resource Integration;Corporate Entrepreneurship;Innovation Capability;Entrepreneurial Learning;fsQCA

收稿日期:2019-09-04

基金项目:国家自然科学基金项目(71373040)

作者简介:赵玲(1984-),女,江苏沭阳人,东华大学旭日工商管理学院博士研究生,研究方向为创业及创业投资;田增瑞(1962-),女,河南新乡人,博士,东华大学旭日工商管理学院教授、博士生导师,研究方向为创业及创业投资;常焙筌(1990-),女,上海人,博士,清华大学公共管理学院博士后,研究方向为医疗服务治理和创新管理。

DOI10.6049/kjjbydc.2019050598

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F272.4

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2020)06-0027-10

0 引言

在经济全球化和中国转型经济背景下,面对高度竞争和动态的环境,创新成为企业实现可持续增长的根本动力,企业只有不断创新才能获取或保持可持续竞争优势,而创业是创新的集中体现。美国学者Miller[1]最早提出,公司创业是指与产品、市场及技术革新有关的公司活动。经过40年的不断发展,公司创业已成为一种促进企业创新的战略选择,并能有效应对经济全球化竞争。资源是公司创业的关键驱动因素。Timmons[2]在其构建的公司创业模型中指出,资源是影响创业活动的核心要素之一;Wolfe等学者通过文献统计分析发现,大量学者从资源视角研究了资源对创新创业的影响。而如何高效整合配置与合理利用资源以促进在位企业成功开展创业活动是目前研究公司创业的热点问题。

周翔等[3]指出,创业主导逻辑是影响公司创业成功的关键因素。从现有研究看,公司创业背后存在两种明显不同的决策逻辑,即基于目标导向和手段导向的主导逻辑[4-5],而对不同创业逻辑的选择取决于环境不确定性[6]。其中,目标导向受机会(目标)驱动,认为在相对确定的环境中,公司创业由特定机会驱动,强调通过市场竞争分析,制定精密的战略计划,寻求最优标准化资源、运用工程师式思维追求预期收益最大化[7];手段导向则受资源(手段)驱动,强调在快速变化的高度不确定环境中,以手头资源为逻辑起点,运用拼凑思维,通过对手头资源的创新利用,利用试错和迭代学习识别、创造甚至是构建新机会[4]。已有研究主要将手段导向型创业资源整合到新企业创业情境中,认为是新企业克服资源限制获得创业成功的关键路径,但鲜有学者关注其对在位企业创业活动的影响。已有学者对手段导向型资源拼凑策略在公司创业领域的应用进行了探讨。例如,何一清等[8]认为,尽管在位企业不像新创企业那样受到严重的资源约束,但是为重组和开发现有资源、提高资源利用效率、降低成本,也应当在一定程度上采用手段导向型资源拼凑策略;赵兴庐等[4]进一步指出,在位企业可以通过创造性资源拼凑和机会搜寻,将组织冗余转化为公司创业,从而有效提升企业资源利用效率。但是,鲜有文献探讨手段导向型创业资源整合策略影响公司创业的中介机制和情境因素。

与新企业创业面临的巨大资源约束不同,在位企业组织冗余和丰富的社会网络是极具潜力的战略性资源,也是很容易获得并利用的手头资源,但资源充裕的企业同时也面临着组织惰性、创新动力不足的问题[4]。在中国转型经济背景下,市场环境瞬息万变、竞争与资源争夺日益激烈,重新整合、创新利用手头资源已经成为提高成熟企业资源利用效率、推动公司成功开展创业活动的有效途径。一方面,对组织冗余的充分利用对外有助于加强企业与环境的互动,对内则能够提高资源利用效率,帮助企业有效识别和开发创业机会;另一方面,社会网络嵌入了丰富的创业资源,能够有效帮助企业应对外部环境变化。与目标导向创业决策逻辑不同,手段导向创业决策逻辑不关注既定目标,强调从手头资源出发,对其创新利用以实现新的价值创造[5]。基于此,本文将创业资源整合策略分为手段导向型资源整合和目标导向型资源整合两种方式,以研究不同创业资源整合策略对公司创业的影响。

此外,资源本身不代表有能力开展创业。资源基础理论指出,创业活动的顺利开展取决于企业建立、组合和应用资源的能力。与静态企业资源不同,企业能力根植于企业实践[9]。企业必须在资源整合过程中更新或构建新能力才能有效帮助企业开展创业活动。创新能力是一种独特的动态能力,是促进公司创业取得成功的关键因素[10]。另外,创业资源整合策略对公司创业的影响存在一定的边界。张秀娥和赵敏慧指出,资源、创业学习、组织能力与创业成功间存在某种联系;Zahra 等[12]为创业资源、创业学习、创业能力与创业成功之间的关系构建完整的理论框架,并指出创业学习对促进企业创业成功有显著影响;张萌萌等[13]基于中国情境构建了影响高技术企业创业成功的LCOR模型,指出创业资源、创业能力、创业学习等要素相互作用,共同决定公司创业成败。

综上所述,本研究从资源和能力视角出发,基于“资源—能力—行动”理论逻辑,探讨在位企业如何利用不同创业资源整合策略以促进公司创业活动的顺利开展。此外,还探讨创业资源整合策略如何影响在位企业的创新能力以及创业学习在其中发挥哪些作用。因此,本研究将创新能力作为中介变量,将创业学习作为调节变量,以有效揭示创业资源整合成功转化为公司创业的机理。

已有研究通常都是基于传统回归分析,假定变量间是相互独立的线性关系,只能通过控制其它变量来研究自变量对因变量的净效应影响,忽视了多个因素的联合效应以及因素间的互动关系,无法解决公司创业活动复杂的因果问题[14]。因此,为进一步厘清公司创业的复杂性本质,探索影响公司创业活动的互补性或替代性解决方案,本文在应用SEM进行传统统计分析的基础上,基于集合理论和布尔代数技术,使用模糊集定性比较方法(fsQCA)对引发高水平公司创业活动的前因条件进行组合构型分析。本研究对于面临资源惰性的在位企业开发组织冗余、重新组合和创新利用手头资源以充分利用创业机会开展创新创业活动,进一步保持和获得持续竞争优势具有重要借鉴意义,并能进一步完善资源基础理论和公司创业理论。

1 理论分析与研究假设

1.1 创业资源整合与公司创业

创业资源是指企业在创业活动过程中所拥有或支配的能够帮助企业实现战略目标的要素及要素集合[15]。资源整合则是指企业将有关资源进行绑聚进而形成和改变企业能力的过程[16]。有效的公司创业逻辑是指导企业开展资源整合行动以识别和开发创业机会并获取竞争优势的关键[17]。Sarasvathy等[6]指出,目前公司创业主导逻辑有目标导向和手段导向两种,分别体现为机会驱动和资源驱动创业决策逻辑。基于此,本研究将创业资源整合分为手段导向型创业资源整合和目标导向型创业资源整合,探讨不同创业资源整合策略对公司创业的影响。具体而言,目标导向型创业资源整合策略促使企业在对外部信息搜集和分析的基础上,快速识别外部机会,并在机会驱动下设定精确目标,以既定目标为导向有效搜寻和整合标准化资源,追求预期收益最大化;而手段导向型创业资源整合策略则促使企业在手头资源驱动下,主动识别和创造新机会并迅速开展创业行动,其不以既定目标为导向,而是选择既定手段创造可以实现的新目标。Sarasvathy等[18]的手段导向理论指出,创业活动可以根据手头资源选择其能创造的目标,通过对手头资源的创造性利用和整合以识别或创造新机会并即刻开展行动,这种由资源驱动的决策逻辑更加适合高度不确定性的创业情境。

大量学者对公司创业概念与内涵展开了充分的研究和探讨。例如,Chrisman等[19]指出,公司创业是在位企业通过创新、风险投资、战略重组等活动以追求新机遇的一种战略行动;Lumpkin & Dess[20]指出,公司创业是企业为获取和保持持续竞争优势,不断开展企业创新的一种战略选择;Venkataraman & Shane[21]将公司创业定义为包括创新、风险投资以及战略更新在内的一系列过程和行动。虽然众多学者对公司创业内涵存在不同观点,但从根本上来说,大多数学者都认为公司创业是已建企业在发展到一定阶段后,为获取或保持持续竞争优势,探索新机会、开发新产品、新服务和新市场的一系列过程及现象,主要包括创新、风险投资和战略更新等内容。

手段导向型创业资源整合和目标导向型创业资源整合能够有效促进公司创业活动[22]。①手段导向型创业资源整合作为一种商业模式创新,对手头资源的创造性利用是关键。在位企业通常具有丰富的组织冗余及社会网络资源,通过对这些手头资源的创新性利用和开发,能够发现、获取新资源价值并提高创新效率;②在高度不确定性环境下,创业机会通常很难事先被察觉,手段导向强调与利益相关者构建战略联盟,帮助企业获取短缺资源并形成优势资源组合,以逐步识别甚至构建新创业机会;③手段导向型资源整合包含一系列商业模式试验,在探索过程中能够识别不同资源组合价值从而创造性地整合资源,同时从试错性学习过程中获取市场反馈消息,形成对市场的新认识和新见解,进而感知和塑造新创业机会[23];④手段导向理论强调保持组织柔性,这使得通常面临组织惰性的在位企业能够迅速调整组织流程和能力,抓住转瞬即逝的创业机会,并通过合理配置资源和机会等创业要素推动公司顺利开展创业活动[24]。由于手段导向型决策通常利用的都是非标准化资源,强调即兴而作,对手段导向的长期依赖可能会导致创业者忽视战略更新,从而对公司创业活动产生不利影响。在这种情况下,目标导向型创业资源整合有利于在位企业开展战略性创业活动,帮助企业实现突破式创新,获取持续竞争优势。因此,本文提出以下假设:

H1:创业资源整合对公司创业具有正向影响。

H1a:手段导向型创业资源整合对公司创业具有正向影响;

H1b:目标导向型创业资源整合对公司创业具有正向影响。

1.2 创新能力与公司创业

国内外学者从多角度对创新能力展开研究,指出创新能力是企业发展的关键。然而,学者们对于创新能力的概念和内涵尚未达成一致。企业拥有充足的资源不代表就有能力开展创业。资源基础理论指出,创业活动的顺利开展取决于企业建立、组合和应用资源的能力。企业必须在资源整合过程中形成足够的创新能力才能有效促进企业创业活动[10]。创新能力是影响企业创新的关键,是促使企业成功采用新观点、新程序和新过程的一种能力[25]。已有研究普遍认为创新能力对企业机会探索和开发、产品和生产过程创新都有重要影响。例如,Burns & Stalker[26]指出,创新能力是影响企业创新的客观因素,是企业成功采用或实施新观点、新过程的能力。创新能力不仅是一种特定的组织资源,更是多种要素(如组织、市场、技术、管理等)共同作用的结果,是一种动态配置组织资源的有机过程[27]。基于此,本研究认为,创新能力是企业通过动态配置多种要素以帮助企业探索、开发新机会进而成功实施新观点和新过程的能力。创新能力能够有效促进公司创业活动的顺利开展。据此,本文提出以下假设:

H2:创新能力对公司创业具有正向影响。

1.3 创新能力对创业资源整合与公司创业的中介作用

创业资源整合本质上是一种试错性学习行为,能够促使企业对手头资源产生新认识并加以创造性利用,也容易激发企业对环境产生新认知,从而将企业资源与市场情境相匹配进而有效提高企业创新能力。①手段导向理论强调在资源约束背景下对手头资源的重新认识和创造性利用,要求企业用不同眼光审视手头资源并对其进行重新组合,采取即刻行动,以达到开发现有机会、创造新商业机会并支持组织活动的目的[28];②手段导向型创业资源整合是一种即兴发挥、突破限制约束的资源行动,强调保持组织柔性、利用权变因素,充分利用偶然性实现新目标[29];③目标导向型创业资源整合更关注获取战略性创新和持续竞争优势,需要制定精密的战略计划,进行理性的预测分析,有目的地选择战略联盟伙伴,搜索标准化资源,用工程师式思维执行战略计划,通过搜索“正确资源”,及时开展战略更新,有利于在位企业开展战略性创业活动,帮助企业实现突破式创新,进而获取持续竞争优势。创业资源整合将资源用途看成是发现机会和创造机会的有效方式,是一种突破常规的创新行为。企业在资源整合过程中不仅要了解自身手头资源的潜在价值和新属性,还应重视企业外部环境,需要不断观察、学习和探索以获取新知识、新信息,并将新知识、新信息与市场情境有机融合,通过动态配置组织资源提升企业成功采用新知识、新观点和新程序的能力。综上所述,创业资源整合有利于激发创业者对环境和资源形成新认知,产生新创业灵感,进而提高企业创新能力。因此,本文提出如下假设:

H3:创业资源整合对创新能力有显著积极影响。

H3a:手段导向型创业资源整合对创新能力有显著正向影响;

H3b:目标导向型创业资源整合对创新能力有显著正向影响。

资源基础理论和创业理论指出,公司创业活动的开展很大程度上取决于企业创业机会、资源可获取性以及有效配置和利用资源的能力[12]。Timmons在创业过程模型中也指出,资源和能力是创业的核心。一方面,企业越善于利用创业资源整合活动,就越有可能积累关于资源及其使用的经验知识,越能够促使企业对资源加以创新利用。公司根据这些经验知识进行判断,并根据市场需求调整资源供应行动,就能创造更多有利可图的创业机会,进而在资源配置过程中不断提高企业创新能力;另一方面,公司创业从识别或创造市场机会开始,创新能力提升有助于企业及时抓住转瞬即逝的商业机会,使企业有更多创业选择,并进一步推动企业开展创业活动。因此,本文提出以下假设:

H4:创新能力在创业资源整合与公司创业间发挥中介作用。

1.4 创业学习对创业资源整合与创新能力关系的调节作用

创业学习概念源自创业研究和组织学习研究的结合,但是又与两者有明显区别。①创业研究主要从特质论视角探讨创业问题,是一种静态研究[30]。特质论观点强调创业者天生具备特定的创业素质,不具备这些特质的人不适合从事创业活动。特质论静态视角忽略了创业的复杂性和动态性,无法解释复杂的创业问题,而创业学习从动态视角研究创业问题,认为创业可以学习,而不仅仅由特质决定;②创业学习与组织学习有明显区别。组织学习主要是针对在位企业的学习过程,而创业学习则主要是提升创业活动效率的学习活动,二者在学习目标、动机、情境以及主导因素等方面存在明显差异。本文认为,创业学习是创业者通过动态学习不断积累内外部经验,并积极转化为独特新知识以解决复杂创业问题的过程。

创业学习的直接目的是获得创业知识,而创业知识的核心就是资源利用及机会识别[31]。创业学习水平越高,意味着企业能够积累越多有关资源整合和机会识别开发的创业知识,越能够提升企业适应快速变化市场环境的动态能力。这种动态能力能够通过学习形成较为稳定的行为模式,这种行为模式可以帮助企业系统有效地改变现有运行模式进而提升企业效率[32]。同时,手段导向型资源拼凑是一个不断试错、积累经验的过程,创业者可以通过创业学习将经验转化为创业知识,而这些知识能够有效提升企业资源配置及应用新知识、新信息的创新能力。此外,目标导向逻辑通常需要大量精力展开预测分析、计划制定,并根据计划实施行动,面对快速变化的环境缺乏相应的战略柔性,创业学习则能有效改善这种状况。创业学习的核心就是资源利用和机会识别,在环境高度不确定的转型经济背景下,在位企业一方面可以通过有目的地执行战略规划以获取竞争优势,一方面可以通过创业学习加强对资源的创新利用以及对机会的探索和识别,提升组织柔性以有效应对快速变化的环境。据此,本文提出如下假设:

H5:较高的创业学习水平有助于增强创业资源整合对创新能力的积极作用。

H6:创业学习正向调节创新能力对创业资源整合与公司创业的中介作用。即创业学习水平越高,创业资源整合对创新能力的影响越显著,通过创新能力传导的中介作用也就越显著。

基于以上假设,本文构建一个有调节的中介模型,见图1。

图1 理论模型

2 研究设计

2.1 研究方法

本研究利用偏最小二乘结构方程模型对研究假设进行检验,为提高研究结论可信度,本文进一步运用模糊集定性比较分析对几个变量与公司创业间的关系进行验证性分析,以便提供更为稳健的结论。

定性比较方法(QCA)是美国社会学家查尔斯C·拉金提出的一种基于集合理论的研究方法,与传统定量分析方法聚焦于单个独立变量对因变量影响的净效应不同,QCA方法将研究对象看成是不同条件(自变量)组合引致的结果,并应用布尔代数算法探索产生某种结果的必要条件、充分条件以及多种条件的不同组合。目前,定性比较方法作为一种传统定性和定量分析方法的有效补充,已经在西方社会学领域得到广泛应用。

2.2 数据来源

本文研究对象主要选取上海、南京、苏州等地的高技术企业,因为这些地区创业氛围比较浓厚,公司创业活动开展广泛。调研时间为2019年1-3月,选取新能源与节能技术、电子信息技术、生物与医药、新材料技术等行业。问卷内容主要涉及对创业资源整合、创业学习、创新能力及公司创业考察。

考虑到本文研究对象主要是大公司的创业行为,因此在样本选取时主要根据GEM界定标准选择成立时间超过42个月的已建企业。调研对象包括:①对上海、南京、苏州等地的高新园区进行走访和调研,通过访谈发现一些积极开展创业活动的高技术企业,向其高管及相关负责人发放问卷;②通过上海市新经济组织举办的企业家专题研修班获取部分企业内部孵化创业企业创始人的现场问卷;③以校友资源(主要是MBA及EMBA)为对象,与他们积极联系,请求其所在企业相关部门负责人填写问卷。问卷主要由企业创新部门负责人或相关高管填写,他们对企业整体情况以及创新创业活动情况都比较了解,从而能够保证问卷结果的有效性。为避免同源方差问题,问卷中的手段导向型创业资源整合和创业学习由相关部门副总经理填写,创新能力与公司创业由总经理填写。此外,通过Harman单因素检验发现,单个因子最大解释了26.1%的变异,没有出现单一因子解释大部分变异的情况,说明本研究不存在严重的同源方差问题。

本次调研共发放问卷550份,回收问卷274份,剔除不合格问卷18份,回收有效问卷256份,有效回收率为46.5%,有效问卷样本基本情况如表1所示。

表1 有效样本分布情况(N=256)

变量指标 频数频率(%)电子信息技术行业5521.5生物医药技术行业6224.2行业类型新材料技术行业4617.9新能源与节能技术行业3714.5资源与环境技术行业5621.95年以下6224.2成立时间5~10年12348.110年以上7127.7300人以下228.5员工人数300~500人5621.8500~1 000人10942.6100人以上6926.9

2.3 变量与测量

本研究变量测量均在广泛查阅前人文献的基础上,借鉴国内外学者成熟量表形成的,问卷题项均通过回译方法获得。首先,由两名博士将国外研究中的量表翻译成中文,对比二者差异并进行协商调整;其次,将中文回译为英文,进一步对比差异并对中文题项进行调整;最后,结合对6位高管人员的预测试结果对量表进行修正,最终形成正式调查问卷。

本文在文献梳理和企业访谈的基础上,主要借鉴Brettel等[33]的研究,对创业资源整合进行测量,分别设置7个题项和4个题项对手段导向型、目标导向型创业资源整合进行测量。创新能力主要借鉴Grawe&Daugherty等[34]的量表,设置5个题项进行一维测量。创业学习主要借鉴Politis等[35]的观点,从经验学习和认知学习两个方面设置6个题项进行测量。借鉴Zahra[12]对公司创业的分类方法,将公司创业分为企业创新、风险投资及战略更新,并设置10个题项进行测量。已有研究表明,企业背景变量(如企业年龄、行业类型和企业规模等)也会对企业创新产生影响,因此本文在分析大公司创业活动特征后,选取行业类型、企业年龄和企业规模作为控制变量。研究题项均采用Likert五级量表形式,用分数1~5衡量同意程度,分数由低到高代表同意程度由低到高。

3 数据分析与假设检验

3.1 信度与效度分析

为进一步检验量表信效度,本文首先运用SPSS软件计算各变量的Cronbach's α系数以及组合信度CR值。结果表明,各变量的Cronbach's α系数均大于0.7,CR系数大于0.7,说明量表具有较好的内部一致性。随后,采用验证性因子分析方法检验量表内容效度和建构效度,其中建构效度又包括聚敛效度和区分效度。首先,为保证量表内容效度,本文主要采用已有研究中经过广泛验证的成熟量表;其次,通过验证性因子分析检验量表聚敛效度,结果表明各变量因子载荷均大于0.5,AVE均大于0.5,说明问卷聚敛效度较好。拟合优度指标(χ2/df值为1.879,RMSEA为0.073,CFI为0.93、TLI值为0.93),均在可接受范围内,说明测量模型拟合度较好;再次,比较五因素模型与其它替代模型,以检验5种结构的区分效度,结果如表2所示。从中可见,五因素模型指数明显优于其它替代模型,说明五因素模型与数据拟合度最好。

利用平均变异萃取量法检验量表区分效度,当平均变异萃取量(AVE)的平方根皆大于相关系数时,说明量表区分效度较好。从表3可以看出,各变量AVE的平方根均大于各变量间的相关系数,说明量表区分效度较好。本研究所有变量均值和标准差及相关系数如表3所示。

表2 验证性因子分析结果

模型χ2dfχ2/dfTLICFIRMSEA五因素1 336.6617201.8790.9160.9120.056四因素2 629.1417673.3760.6870.7230.092三因素2 867.4327693.7090.6430.6670.107二因素2 937.6917713.7810.6280.6570.107一因素3 552.2637784.5690.5260.5520.121

3.2 假设检验

3.2.1 创业资源整合、创新能力与公司创业间关系检验

采用层级回归法在模型中逐步加入控制变量、自变量、调节变量和中介变量,结果如表4所示。从模型6中可知,手段导向型创业资源整合对公司创业的回归系数显著为正(β=0.593 ,P<0.001),目标导向型创业资源整合对公司创业的回归系数显著为正(β=0.474,P<0.001),假设H1得到验证。从模型7 中可知,创新能力对公司创业的回归系数显著为正(β=0.357 ,P<0.001),假设H2得到验证。从模型 2中可知,手段导向型创业资源整合对创新能力的回归系数显著为正(β=0.587 ,P<0.001),目标导向型创业资源整合对创新能力的回归系数显著为正(β=0.471,P<0.01),假设H3得到验证。

3.2.2 创新能力的中介效应检验

从模型6中可知,手段导向型和目标导向型创业资源整合显著正向影响公司创业,模型7在模型6的基础上加入中介变量(创新能力),可以看出手段导向型和目标导向型创业资源整合对公司创业仍然呈显著正向影响,但回归系数显著降低(β值分别由0.593降为0.211,P<0.001;β由0.474降为0.318,P<0.01)。这说明创新能力对创业资源整合与公司创业中的介效应显著,H4得到部分验证。

3.2.3 调节效应检验

从模型3和模型4中可以看出,手段导向型创业资源整合与创业学习的交互项对创新能力的回归系数显著为正(β=0.181 ,P<0.01),回归方程显著(△R2=0.067,P<0.01);目标导向型创业资源整合与创业学习的交互项对创新能力的回归系数显著为正(β=0.139,P<0.01),回归方程显著(△R2=0.016,P<0.05)。这说明,创业学习对创业资源整合与创新能力的关系有显著正向调节作用。此外,路径分析结果显示,手段导向型创业资源整合对创新能力的影响在高水平创业学习(+SD:β=0.414,P<0.001)与低水平创业学习(-SD:β=0.183,n,s)有显著正向差异(△β=0.231,P<0.01),目标导向型创业资源整合对创新能力的影响在高水平创业学习(+SD:β =0.376,P<0.001)与低水平创业学习中(-SD:β =0.191,n,s)有显著正向差异(△β=0.165,P<0.01),假设H5得到验证。

表3 各变量相关系数与AVE平方根值( N = 256)

变量 123456781.年龄1 2.规模0.451∗∗1 3.行业0.4280.397∗14.手段导向型0.047∗∗0.112 0.173∗0.756 5.目标导向型0.043∗0.1330.212∗0.1180.7736.创新能力0.021∗0.023∗∗0.0680.523∗∗0.517∗∗0.7697.创业学习0.390∗∗0.248∗∗0.542∗0.477∗∗0.516∗ 0.497∗∗0.7578.公司创业0.147∗∗0.116 0.245∗∗0.375∗∗0.481∗0.512∗∗0.419∗∗0.792均值2.772 2.032 2.3523.257 3.3773.3673.389 3.123标准差1.020 1.278 0.9680.601 0.5190.4210.436 0.372

注:对角线上数值为AVE的平方根;***表示在0.001水平(双尾)上显著相关,**表示在0.01水平(双尾)上显著相关,*在0.05水平(双尾)上显著相关,下同

3.2.4 有调节的中介效应检验

本研究根据Edwards等[36]提出的路径分析方法,运用PROCESS程序,采用Bootstrap法分析不同创业学习水平下创新能力对手段导向型创业资源整合与公司创业关系的中介效应[37]。结果发现,高水平创业学习下手段导向型创业资源整合对公司创业的间接效应(β=0.029,P<0.01)与低水平创业学习下手段导向型创业资源整合对公司创业的间接效应(β=0.007,n,s)的差异为正向显著(△β=0.022,P<0.05),说明创业学习显著正向调节创新能力对手段导向型创业资源整合与公司创业关系的中介效应。高水平创业学习下目标导向型创业资源整合对公司创业的间接效应(β=0.029,P<0.01)与低水平创业学习下目标导向型创业资源整合对公司创业的间接效应(β=0.006,n,s)差异为正向显著(△β=0.023,P<0.05),说明创业学习显著正向调节创新能力对目标导向型创业资源整合与公司创业关系的中介效应,假设H6得到验证。

3.3 模糊集定性比较分析

3.3.1 模糊集定性比较分析基本原理及模型构建

模糊集定性比较方法主要是基于集合论的思想,采用布尔代数技术,将传统统计分析中的变量间关系转为集合关系[38]。Fiss等[38]在QCA方法研究中提出组态思维概念,认为组织是相互关联的结构而非不相关、松散结合的实体,不能用孤立的眼光狭隘地理解组织;杜运周等[39]指出,组态思维的多维度、整体性特征使其更适用于分析创业等战略管理问题。QCA突破了主流统计分析方法的若干假设,拓宽了复杂因果关系分析框架[40]。基于此,本研究在运用结构方程模型对变量层面相关关系进行分析的基础上,进一步从整体视角出发,运用组态思维探讨手段导向型创业资源整合、目标导向型创业资源整合、创新能力以及创业学习4个前因变量的相互作用关系,以及不同前因变量形成的不同组态与特定结果间的因果关系,从而更有效地探索公司创业活动驱动机制。基于QCA的公司创业驱动机制逻辑框架如图2所示。

分析不同原因变量形成的不同组合/构型对导致特定结果的充分性和必要性,需应用子集原理并利用一致性和覆盖率两个指标进行判断。从集合论角度看,必要性就是为证明某单个条件集合是否为特定结果集合的子集,在模糊集定性比较分析中,当某个特定结果发生时,某个条件总是存在,则说明该条件是结果的必要条件。必要性通常用一致性指标进行验证,当一致性指标计算结果大于0.9时,就说明该条件组合是结果组合的必要条件[41]

3.3.2 数据校准(Carlibration)

应用定性比较方法时,必须应用集合论思想将变量原始取值转化为[0]~[1]间集合概念的取值,即数据校准。校准标准目前尚无定论,需要根据相关理论和样本案例数据分布情况设定3个关键临界值:完全隶属、交叉点和完全不隶属。本研究主要借鉴Fiss & Ragin等[41]的观点,分别选择上四分位数、均值及下四分位数作为目标集合的校准锚点,对样本中的原始取值进行数据校准。

表4 层级回归分析结果

变量类型创新能力模型1模型2模型3模型4公司创业模型5模型6模型7模型8模型91.控制变量企业年龄0.019∗0.0210.0110.0080.069∗0.087∗0.0810.0730.089企业规模0.0810.0930.0540.0610.0200.0410.0170.0190.023行业0.060.060.070.060.090.090.060.050.042.自变量手段导向型资源整合0.587∗∗∗0.381∗∗∗0.593∗∗∗0.211∗∗∗0.101∗∗0.087∗目标导向型资源整合0.471∗∗0.296∗∗0.474∗∗∗0.318∗∗0.369∗∗0.299∗∗3.中介变量创新能力0.357∗∗∗0.321∗∗∗0.335∗∗4.调节变量创业学习0.316∗∗∗0.357∗∗0.405∗∗∗0.285∗5.交互项手段导向型∗创业学习0.181∗∗目标导向型∗创业学习0.139∗∗R20.009∗∗∗0.342∗∗∗0.411∗∗0.420∗∗0.013∗∗∗0.379∗∗∗0.411∗∗∗0.409∗∗0.469∗F值0.44121.02323.79321.3420.44723.52130.43926.87925.858△R20.336∗∗∗0.067∗∗0.016∗0.031∗∗∗0.028∗∗∗0.030∗∗0.068∗

图2 基于QCA的公司创业活动驱动机制模型

数据校准之后,首先分析单项条件的充分性和必要性,结果表明单项条件变量对结果变量的解释力较弱,不足以形成导致结果变量的充分条件和必要条件。因此,将条件变量组合起来进行构型分析。

3.3.3 模糊集定性比较分析结果与理论解释

在综合Ragin&Fiss研究成果的基础上,结合本研究案例分布特点,基于校准后的真值表数据,将一致性阈值设置为0.8。另外,将案例频数阈值设为4,以保证样本案例频数大于等于临界值的前因条件构型能覆盖样本企业的80%[41]。本文运用fsQCA3.0软件对数据进行实证分析得出3类结果,即复杂解、中间解和简约解。引入核心要素和非核心要素对3类解进行构型分析,得出引发高公司创业的3个前因条件构型,如表5所示。

从表5中可以看到,模糊集定性比较分析得出了3种能够引发高公司创业的前因条件构型。其中,总体方案的一致性为0.899,大于0.75临界值;并且,总体覆盖率达到0.823,说明方案总体一致性较好。表5中3种构型可看作是公司成功开展高水平创业活动的充分条件组合。

从各个构型本身(纵向)看,在构型1(EERInew*~ECRInew*ICnew)中,手段导向型创业资源整合和创新能力的存在以及目标导向型创业资源整合的缺席发挥了核心作用;在构型2(~EERInew*ECRInewICnew*ELnew)中,手段导向型创业资源整合的缺席以及创业学习、目标导向型创业资源整合、创新能力的存在为核心条件;在构型3(EERInew*ICnew*~ELnew)中,手段导向型创业资源整合和创新能力的存在发挥了核心作用,创业学习的缺席为辅助性条件。

表5 高公司创业构型解析结果

构型solutions123手段导向型资源整合(EERInew)●●目标导向型资源整合(ECRInew)●创新能力(ICnew)●●●创业学习(ELnew)●一致性0.9250.8680.924覆盖率0.4880.1670.353净覆盖率0.1220.0420.056总体一致性0.899总体覆盖率0.823

注:●表示核心条件存在(present),⊗(absent)表示核心条件不存在,●表示辅助条件存在,表示辅助条件不存在,○表示条件可有可无。核心条件是指同时出现在简单解与中间解条件构型中的要素,而辅助条件是指只出现在一个解的条件构型中的要素。EERInew、ECRInew、ICnew、ELnew为经过数据校准后的集合性质的变量取值 从单个条件(横向)看,创新能力出现在所有组态构型中,说明该条件对公司开展创业活动十分重要。从构型间关系(纵向—横向)综合看,构型1中的手段导向型创业资源整合与构型2中的创业学习存在明显的替代关系,说明这两个条件不需要同时存在便可以与创新能力一起引发高水平公司创业结果的出现,从而验证了手段导向型创业资源整合和创业学习均是提高资源利用效率的重要途径。

本文通过模糊集定性比较分析有效识别出引发高水平公司创业的3条路径,表明高水平公司创业是由不同条件相互组合产生的结果[41]。根据3条路径条件构成和背后逻辑,本文将其归纳为两种公司创业资源整合逻辑:手段导向型创业资源整合逻辑和目标导向型创业资源整合逻辑。其中,前者是指创业活动始于手头可利用的资源,充分利用手头资源可以实现新目标,注重保持柔性和适应性,在试错过程中探索和识别新创业机会,充分利用偶然性创造价值;后者则是指创业行动始于给定目标,基于理性预测分析制定精密的战略计划,主张追求预期收益最大化,是一种计划型战略创业逻辑。前者注重对手头资源的创造性利用,迅速识别甚至创造商业机会,即刻开展行动,但由于手头资源的非标准化,手段导向逻辑通常能够帮助企业迅速抓住机会,但无法创造持续性竞争优势,因此具有短期导向性;后者则是基于特定战略目标,通过详细的竞争分析制定精密的战略计划,并有目的地选择战略联盟伙伴,追求预期收益最大化,因此具有长期导向性。

3组不同构型形成的两种不同导向的创业资源整合策略视图及特征如表6所示。

表6 不同创业资源整合策略组态视图及其含义

创业资源整合策略组态视图构型的含义手段导向型创业资源整合手段导向型创业资源整合与较高的创新能力对高水平公司创业至关重要目标导向型创业资源整合在目标导向型创业资源整合策略下,高水平创业学习能够有效替代手段导向策略的优势,与较强的创新能力一起促进高水平公司创业

注:组态视图中仅图示核心条件,其中白色圆表示核心条件缺席,灰色圆表示核心条件存在

4 结论与建议

4.1 结论

本文按照“资源—能力—行动”逻辑,以创新能力为中介变量,以创业学习为调节变量,研究创业资源整合对公司创业的影响,得出以下结论:①创业资源整合通过提升企业创新能力进而促进公司创业,创新能力对创业资源整合与公司创业间关系起中介作用;②创业学习正向调节创业资源整合与创新能力的关系,同时也正向调节创新能力对创业资源整合与公司创业关系的中介效应。

此外,创业活动的高度不确定性使其成为一个必须权衡多方面因素的复杂性决策,而传统统计方法通常假定变量间是相互独立的线性关系,在分析过程中只能通过控制其它变量,研究单个影响因素的净效应,而忽视了多个因素的联合效应,也无法分析不同因素间的互动关系。基于此,本文在传统统计分析法的基础上,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)探索手段导向型和目标导向型创业资源整合、创新能力、创业学习对高水平公司创业的联合效应以及4个要素间的互动关系,得出以下结论:①高水平公司创业是多重因素共同作用的结果,即“多重并发”。另外,多重因素组成的不同组态均是引发高水平公司创业的重要路径。本文研究得出3种引发高水平公司创业的不同构型;②手段导向型创业资源整合与较高的创新能力对高水平公司创业至关重要;③在目标导向型创业资源整合策略下,高水平创业学习能够有效替代手段导向策略的优势,与较强的创新能力一起促进高水平公司创业;④创新能力是促进高水平公司创业的核心要素。只有当资源被有效整合并形成创新能力时才能帮助企业开展创业活动;⑤手段导向型创业资源整合与创业学习存在明显的替代关系,这两个条件可以分别与较强的创新能力结合促进创业活动顺利开展。

4.2 理论贡献

本文理论贡献主要体现在以下几个方面:①通过研究手段导向型创业资源整合对公司创业的影响机制,很好地继承和发展了资源基础理论。手段导向逻辑强调对看似闲置、没有价值的手头资源进行动态整合及创新使用,以便为企业创造新价值。资源基础理论将资源视为静态的,指出有价值、稀缺、难以复制的资源是企业竞争优势的基础,而手段导向理论则从动态视角出发,合理解释了资源约束背景下,拥有同质资源的企业能够通过对资源进行动态有效配置创造异质价值;②将手段导向理论与战略创业理论相结合,指出手段导向逻辑通过加强对手头资源的创新整合和利用并开展试错学习,帮助企业识别和探索新机会,有利于公司创业活动的顺利开展,从而有效拓展了手段导向理论应用研究;③已有研究主要是基于传统目标导向逻辑,忽视了创业情境下对手段导向创业资源整合逻辑的运用,尤其是对在位企业手头资源创造性整合利用的研究更是少见。本文从手段导向创业资源整合逻辑出发,以创新能力为中介变量,以创业学习为调节变量,从另一个层面打开了手段导向逻辑对在位企业如何发挥作用的黑箱,对资源整合理论进行了有益的补充;④创新地将fsQCA方法引入公司创业研究领域,丰富了该领域研究方法,进一步革新了公司创业现象的认识论基础。传统研究主要集中在定性研究和定量研究上,fsQCA作为兼具定量和定性研究优势的研究方法,其背后的组态思维有利于从整体视角认识多重因素对公司创业的联合效应及变量间的互动关系,大大加深了对公司创业现象的认识。

4.3 实践启示

本研究对在位企业有以下几点管理启示:①根据自身实际条件和所处环境特点选择合适的资源整合策略,在快速发展、高不确定性转型经济背景下,通过手段导向逻辑有效整合利用组织冗余和社会网络资源,有效识别和探索新机会,实现无中生有,从而有效地开展创业活动;②加强企业创新能力建设,建立激励机制,激发员工融入企业创新战略,注重有效信息的吸收和利用;③企业管理者应注重创业学习对提升组织柔性及创新效果的重要影响,一方面应通过开展创业学习培训, 将创业学习活动内嵌于企业组织,培育员工创业意识,在组织内部形成创业文化氛围。另一方面,管理者还应在公司内部不同层面分享和培养学习思维,鼓励员工大胆尝试,并创造宽容失败的氛围。

4.4 研究不足与展望

然而,本研究仍然存在一定的不足:①分别考察手段导向和目标导向创业资源整合逻辑对公司创业的影响,未来应进一步探讨不同导向创业资源整合逻辑及其交互作用带来的不同影响;②仅仅考察企业内部因素的影响,忽略了外部环境要素。在中国转型经济背景下,企业面临较强的环境动态性。因此,未来研究应深入探讨环境因素对手段导向型创业资源整合效果的影响;③采用横截面数据容易带来一定的内生性问题,也无法验证变量间的因果关系。创业活动是一个复杂系统,未来有必要采用纵向研究方法进一步探讨创业拼凑及公司创业间的动态变化;④仅对引发高公司创业的条件组合构型进行分析,由于模糊集定性比较分析假定因果关系不对称,因此,未来可进一步研究不同组态对低水平公司创业的非对称性影响。

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