资源拼凑效能在多情境下的比较研究

摘 要：资源拼凑是降低资源冗余、提升组织效率的重要创新方法，但其在不同管理情境下的驱动因素和效能情况在既有研究中存在显著差异，亟待深入考察。基于组织适应和战略选择视角，运用大样本实证研究方法考察多情境下企业管理者进行资源拼凑的驱动因素、绩效结果和边界条件。对269个民营企业进行调查研究的结果显示，在外部情境方面，技术动荡的增加驱使管理者进行资源拼凑，但技术动荡对资源拼凑与企业绩效的关系无显著调节影响;竞争强度的增加迫使管理者进行资源拼凑，然而，竞争强度越大，资源拼凑与企业绩效的关系越弱。在内部情境方面，组织冗余越多，管理者通过拼凑提高资源效率的动机越强，且产生的企业绩效越好;制度资本对资源拼凑无驱动效应，但对资源拼凑与企业绩效的关系存在显著负向调节影响。研究结果提示管理者应进行主动拼凑以盘活僵化资源，但要避免因环境压力进行被动拼凑或调动非市场资源进行拼凑。

关键词：资源拼凑;技术动荡;竞争强度;组织冗余;制度资本;企业绩效

中图分类号：F 273

文献标识码：A

文章编号：1672-7312（2022）01-0090-08

Abstract：Resource bricolage is an important innovative method to reduce resource redundancy and improve organizational efficiency.However，there are significant differences in the driving factors and effectiveness of resource bricolage under different management situations in existing studies，which requires further investigation.Based on the perspectives of organizational adaptation and strategic choice，this paper uses a large sample empirical research method to investigate the driving factors，performance results and boundary conditions of managers’ resource bricolage in multiple contexts.269 firm level questionnaires were collected，and statistical tests showed that，In terms of external context，when technical uncertainty increases，managers were more likely to use resource bricolage，but no significant performance enhancement was found;competitive intensity was a driver to resource bricolage，however，it also played as a negative moderator on the link between resource bricolage and performance.In terms of internal context，organizational slack has a positive effect to resource bricolage，as well as a positive moderating effect to resource bricolageperformance relationship;institutional capital is not a driver to resource bricolage，however，it has a significant negative moderating effect on resource bricolage result.Overall，these findings indicate that resource bricolage is an effective recipe to managers to revive frozen slack resource，however，if bricolage takes place with resource lacking and nonmarket institutional capital，it has much less contribution to firm performance.

Key words：resource bricolage;technical turbulence;competitive intensity;organizational slack;institutional capital;firm performance

0 引言法國人类学家列维·斯特劳斯[1]最早识别出人类的拼凑智慧——生活在海岛上的部落居民平日收集零碎资源，以便遇到突发情况时不至两手空空。BAKER和NELSON[2]将这一概念引入商业领域，发现拼凑者尤其擅长改造资源创造新的价值——将电视机零部件改装为电缆探测仪、用账款软件当作计费软件使用、用废弃矿坑的沼气发电、自制夹紧器检查摩托车的平衡度……虽然规范程度不高，但对资源的变通使用让拼凑者在极其紧张的资源处境中创造价值。后续研究中，拼凑理念逐渐被学界广泛接受，被认为是初创及中小企业的有效资源管理策略，企业根据临场需要即兴整合资源，度过资源窘迫的生存期[3]。与传统的被动拼凑思路不同，另一些文献研究主动拼凑的商业案例，指出资源相对充裕的在位企业，也会深入挖掘闲置资源或陈旧资源创造新的价值。例如，中华老字号企业通过对火庙文化和千年酒窖等传统资源进行二次开发，让旧资源在新时代焕发出商业价值[4]。麦当劳公司将闲时产能充分利用，与快递企业宅急送合作，开创了西式快餐外卖的先河[5]。山东老家公司利用闲时产能开创全国首家高档中餐的外卖业务，定价40～50元的“方盒”深受会议市场青睐[6]。印度的Mahindra Reva公司通过改造原有低速车（如叉车和高尔夫车）生产设备，在乘用电动车市场取得了新的成功[7]。由此可见，在资源紧张和资源充裕情况下企业都可能进行资源拼凑，但驱动因素和绩效结果可能存在显著差异。据此，提出以下研究问题：企业进行主动或被动的资源拼凑的驱动因素是什么？不同驱动情境下资源拼凑对企业绩效的影响是否存在差异？提升资源拼凑效能的边界条件是什么？根据组织适应理论[8]（organization adaptation theory），组织行为是对环境变化的适应，当资源条件恶化及竞争强度加剧时，或将迫使管理者进行资源拼凑加以应对。根据战略选择理论[9]（strategic choice theory），管理者有足够的能动性来进行战略决策，当组织冗余增多及制度资本充裕时，或将驱使管理者通过资源拼凑降低冗余和提高效率。进一步地，无论是主动还是被动拼凑，其对企业绩效的影响都受到当前情境下的外部环境因素或内部资源因素的权变影响。综上所述，建立一个多情境下考察资源拼凑的驱动因素和绩效结果的综合分析框架：从组织适应的视角，选择技术动荡和竞争强度作为外部环境变化的指标，反映了技术资源和市场资源的紧张程度;从战略选择的视角，选择组织冗余和制度资本作为内部资源变化的指标，反映常规资源和政治资源的充裕程度。接下来，对上述问题展开论述，提出具体的研究假设，设计合理的研究方案对假设进行检验，最后，对检验结果进行讨论并提出管理建议。

1 研究假设

1.1 技术动荡驱动的资源拼凑及其效能技术动荡反映出行业发展中新产品、新技术和新商业模式的演化速度和难以预测性[10]。当技术动荡较低时，管理者能够对未来的产品、技术和商业模式进行预期，宜采取理性的工程师式思维。当技术动荡较高时，由于难以对未来情形进行预测，因此，管理者宜灵活整合既有资源应对环境变化，使企业更有战略柔性和行动力。同时，不确定性下的决策依赖于有限信息和手头资源，管理者须简化决策流程，采用实用的“大拇指经验原则”进行决策[11]。综上分析认为技术动荡的上升是资源拼凑的有效触发机制，提出假设：H1a：技术动荡的程度越高，企业进行资源拼凑的可能性越高。资源拼凑是一个持续改进和优化的尝试过程，当技术动荡较高时，尝试结果根据技术的持续变化加以改进。例如，Indymedia公司在持续转型过程中，外部动荡的技术环境起到推波助澜的作用，资源拼凑效果得到持续更新和改进[12]。在相对稳定的环境中，资源拼凑结果停留在次优和将就可行的阶段，成为偶尔为之或临时使用的做法，企业继续使用和改进的可能性较低。因此，在高度技术动荡环境下实施的资源拼凑的灵活性、动态性和持续改进性更高，在低技术动荡环境下实施的资源拼凑是缺乏技术反馈的、次优和将就的。据此提出H1b：在高技术动荡环境下，资源拼凑对企业绩效的影响显著更强。

1.2 竞争强度驱动的资源拼凑及其效能竞争强度反映出行业厂商对市场份额和顾客资源的争夺程度[13]，其对资源拼凑的影响体现在两个方面。首先，竞争强度越大，企业进行探索式创新的可能性越小，进行利用式创新的可能性越大，有利于在竞争中稳固市场份额。其次，竞争强度越大，顾客对价格越敏感，对产品性价比的要求越高，此时企业倾向于整合资源提高生产效率，提高产品的市场竞争力。因此，竞争强度的加剧使企业更倾向于开发既有产品，提高性价比;较弱的竞争强度降低了企业获取新外部资源的难度，不太可能进行拼凑资源。据此提出H2a：市场竞争的强度越高，企业进行资源拼凑的可能性越高。竞争强度会影响资源拼凑的效能和持续性。若行业环境的敌对性较低，企业能够较宽松地从外部获取新的资源，资源拼凑成为应一时之急的替代手段，降低了其价值和精进程度。反之，若行业环境的敌对性较高，资源拼凑成为一种常态化的交互式创新手段，有利于拼凑效果的提升。例如，

BANERJEE和CAMPBELL[14]发现在竞争激烈的生物制药行业，企业经常安排科研人员跨领域工作，将先前经验应用于新的技术情境，在新领域持续获得专利创新。因此，在竞争强度高的情境进行资源拼凑的持续性更高，拼凑结果逐步自我完善;在竞争强度低的情境中，资源拼凑是一时将就之策，其效果欠佳。据此提出H2b：在高竞争强度环境下，资源拼凑对企业绩效的影响显著更强。

1.3 组织冗余驱动的资源拼凑及其效能組织冗余是企业日常运作中的闲置或低效率资源，包括未满负荷运转的设备、闲置的人力、未开发的专利技术等[15]。组织冗余提供了应对环境变化的缓冲，但组织冗余过多预示着官僚程度的上升和资源浪费。因此，随着组织冗余程度的增多，管理者倾向于开发利用手头资源。例如，长安铃木因市场销量下降导致产能过剩，主动寻求为长安“奔奔”进行代工，成为合资车企为国产车企代工的先例。同时，组织冗余导致公司臃肿和官僚化，驱动管理者进行资源优化和流程重组，为组织进行瘦身并创造新的价值。据此提出H3a：组织冗余的数量越多，企业进行资源拼凑的可能性越高。资源拼凑是对资源进行重组和改造的过程，当组织冗余丰富时，进行资源拼凑的效果优于组织冗余缺乏的企业情境。资源拼凑是对既有资源的重新组合，组织冗余的种类和数量越多，重新组合的空间和潜力越大。当可用组织冗余较少时，资源组合的空间小，较难产生新的商业价值。因此，组织冗余丰裕的情境下进行的资源拼凑能够通过创造性组合创造出新价值，组织冗余缺乏的的情境下进行的资源拼凑组合程度有限，拼凑效果相对较差。据此提出H3b：在高组织冗余情境下，资源拼凑对企业绩效的影响显著更强。

1.4 制度资本驱动的资源拼凑及其效能制度资本是转型经济中的重要资源，通过与各级政府及监管部门的官员建立人际关系，不仅能减弱政治风险和抵抗政策不确定性，也增强企业声誉和合法性[16]。制度资本转化为商业价值有一定的偶然性，难以事先预料，因此，资源拼凑是实现这一转化的合适途径。同时，制度资本丰裕的企业具有更高的政治势能，管理者在面对机遇或问题时更倾向于动用该势能来抓住机遇或解决问题。因此，制度资本丰裕的企业有更强的动机开发利用制度资本，制度资本缺乏的企业难以整合政商资源为公司创造价值。据此提出H4a：制度资本的数量越多，企业进行资源拼凑的可能性越高。制度资本的多寡对拼凑效果有一定影响。当制度资本丰裕时，资源拼凑能够实现政治资源和商业资源的跨界整合。研究表明，在转型经济中考虑企业的多元化和国际化行为，除了传统的核心能力、技术延伸、渠道品牌共享等因素外，制度资本是关键的驱动因素和成功保障[17]。在制度资本较少的公司，管理者进行资源拼凑的对象主要是商业资源，较难产生跨界的机会捕捉和实现多元化的跨越式发展。据此提出H4b：在高制度资本情境下，资源拼凑对企业绩效的影响显著更强。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源研究涉及组织冗余、制度资本、行业环境和资源拼凑等变量，宜以企业层面为数据收集单位，采用问卷的方式对企业高管进行调查。课题组选择民营企业为研究总体，民营企业更易受到资源约束的困扰，对制度资本更为敏感，同时也更易受到行业竞争环境的影响。为提高样本分布的代表性，以广东、湖北和陕西的工商业联合会会员为抽样总体，在2018年7月至2019年5月间随机抽样发放问卷共1 200份，共回收问卷312份，去除信息不完整和随意填写问卷43份，可用问卷269份，可用率为17.9%。对样本进行描述性统计发现，填写者任董事长职务占19.3%（若兼任总经理则按董事长计），总经理占27.2%，高管占53.5%。年龄方面，30岁以下占4.5%，31～40岁占59.8%，41～50岁占32.4%，51岁以上占3.3%。产业分布方面，第一产业（农林牧渔）有10家，占比3.7%;第二产业（采掘和制造业）有146家，占比54.3%;第三产业（服务业）有113家，占比42.0%。为检验共同方法变异，采取Harman单因素方法对测量变量进行因子分析，未旋转条件下提取出6个因子，第一因子解释了24.8%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，研究数据未出现明显的共同方法偏差。另外，变异膨胀因子（VIF值）介于1.147～2.063之间，表明主要研究变量之间不存在明显的多重共线性问题。

2.2 测量信度和效度检验研究涉及的主要研究变量的测量条目及因子载荷值见表1，其中，资源拼凑（br）的量表来源于SENYARD等[18]，α=0.872;AVE=0.594，CR=0.921。技术动荡（te）的量表来源于DESARBO等[19]，α=0.843;AVE=0.615，CR=0.863。竞争强度（co）的量表来源于DESARBO等[19]，α=0.857;AVE=0.624，CR=0.832。组织冗余（sl）的量表来自于TAN和PENG[20]，α=0.881;AVE=0.664，CR=0.855。制度资本（in）的量表来源于SHENG等[21]，α=0.865;AVE=0.670，CR=0.890。企业绩效（pf）的量表来源于SCHILKE[22]，α=0.780;AVE=0.625，CR=0.869。测量条目的loading值在0.5以上，表明条目比较准确覆盖变量意义。同时，单个变量的α值和CR值高于0.7，表明各条目之间共同方差变异差指向单一目标变量，测量稳定性好。AVE值高于目标变量与其他变量的相关系数，说明变量之间具有良好的区分效度。整体而言，本次调查的测量信度和效度良好。

2.3 控制变量的选取和测量考虑三方面因素对拼凑和企业绩效的潜在影响。

1）企业年龄和规模。企业年龄（age）划分为成立6年以内、7～15年、15年以上3个区间。企业规模（size）按照国家标准进行划分：大型企业的员工2 000人以上、总资产4亿以上、前一年销售额3亿以上;中型企业的员工300～2 000人、总资产4 000万～4亿、前一年销售额3 000万～3亿;其他为小型企业。

2）研发投入和风险承担倾向。研发投入（rd）用从事产品或技术开发的人员占总员工人数的比重来测算，包括0、0～3%、3%～10%、10%～30%和30%以上共5个区间。风险承担倾向（risk）包括“能够接受高风险、高回报的项目”“为了达到目标进行冒险行动是有必要的”“当战略决策面临不确定性时通常会大胆决策”3个测项测量。

3）行业类型和发展阶段。按照国家统计局的行业分类标准划分为22个行业，因第一产业的企业数量少，仅有10个案例，因此并入制造业（manu），标注为1，其他行业划分为服务业，标注为0。行业发展阶段（sta）分为初始投入、快速成长、成熟稳定和衰退4个阶段。

3 实证检验

3.1 多元线性回归模型构建采用多元线性回归模型方法对研究假设进行检验。构建线性回归方程（A）检验H1a、H2a、H3a和H4a，即内外部情境因素对资源拼凑的驱动效应，回归方程（A）构建如下bri=α+β1agei+β2sizei+β3rdi+β4riski+β5manui+β6stai+β7tei+β8coi+β9sli+β10ini+εi其中，α为常数项，β1-6为控制变量对资源拼凑的影响系数，β7-10为内外部情境因素对资源拼凑的影响系数。i为不同企业样本案例，ε为误差项，α、β1-10为待估计的回归参数。构建线性回归方程（B）检验H1b、H2b、H3b和H4b，即资源拼凑对企业绩效的影响及调节变量对上述关系的调节作用，回归方程（B）构建如下pfi=α+θ1agei+θ2sizei+θ3rdi+θ4riski+θ5manui+θ6stai+θ7bri+θ8tei+θ9coi+θ10sli+θ11ini+θ12debri*detei+θ13debri*decoi+θ14debri*desli+θ15debri*deini+εi

其中，α为常数项;θ1-6为控制变量对企业绩效的影响系数;θ7为资源拼凑对企业绩效的的影响系数;θ8-11为调节变量对企业绩效的的影响系数;θ12-15为资源拼凑与调节变量的去中心化后乘积项对企业绩效的的影响系数。debri为去中心化后的资源拼凑，dete、deco、desl、dein为去中心化后的调节变量i为不同企业样本案例;ε为误差项;α、β1-10为待估计的回归参数。

3.2 回归结果与假设检验表2是回归模型的全部结果。其中，模型1和模型2是回归方程（A）的数据运行结果，模型3、模型4、模型5和模型6是回归方程（B）的数据运行结果。

模型1是解释资源拼凑的基础模型。模型2增加内外部驱动因素为解释变量，结果显示，技术动荡对资源拼凑有显著正向影响（β7=0.156;p<0.010），竞争强度对资源拼凑有显著正向影响（β8=0.224;p<0.010），组织冗余对资源拼凑也有显著正向影响（β9=0.261;p<0.010），不過，制度资本对资源拼凑的影响未得到数据支持（β10=0.014;p>0.100）。

模型3是解释企业绩效的基础模型。模型4增加资源拼凑为解释变量，结果显示，资源拼凑正向影响企业绩效（θ7=0.343;p<0.010），拟合系数变动值ΔR2为0.157且在0.010水平显著，说明资源拼凑是企业绩效的有效解释变量。模型5增加调节变量为解释变量，结果显示，组织冗余和制度资本对企业绩效有正向影响，而竞争强度则负向影响企业绩效。模型6增加资源拼凑与调节变量的去中心化乘积项为解释变量，结果显示，技术动荡的调节效应不显著（θ12=-0.009;p>0.100），竞争强度的调节作用显著为负（θ13=-0.111;p<0.100），组织冗余的调节作用为显著为正（θ14=0.124;p<0.050），制度资本的调节作用显著为负（θ15=-0.139;p<0.010）。模型6与模型5相比，ΔR2为0.028且在0.050水平下显著，说明调节效应的引入对企业绩效有额外解释力。综合上述结果对研究假设进行验证

1）技术动荡的增加促进企业进行资源拼凑，但不会提升资源拼凑的效果，因此，H1a获得支持，H1b未获得支持。

2）竞争强度的增家促使企业进行资源拼凑，但不会提升资源拼凑的效果，因此，H2a获得支持，H2b未获得支持。

3）组织冗余的增加会驱动企业进行资源拼凑，也会取得更好的企业绩效，因此，H3a获得数据支持，H3b获得数据支持。

4）制度资本的增加不会引发资源拼凑，同时制度资本高的企业进行资源拼凑会导致更差的企业绩效，因此，H4a未获得支持，H4b未获得支持。

3.3 对调节效应的进一步检验为了进一步检验调节效应，根据表2模型6的系数结果对4个调节变量不同取值下的企业绩效y与资源拼凑x的线性函数关系进行了演算。调节变量按照均值减加一个标准差的形式取低值和高值，计算结果见表3。

比较表3的方程（1）和方程（2）：当竞争强度取低值（2.428）时，资源拼凑（x1）与企业绩效（y1）的线性关系为：y1=1.232+0.493x1;当竞争强度取高值（3.908）时，资源拼凑（x1）与企业绩效（y1）的线性关系为：y1=1.977+0.319x1。随着调节变量取值的提高，资源拼凑（x1）对企业绩效（y1）的影响程度下降，因此，验证了竞争强度对资源拼凑（x1）与企业绩效（y1）的关系的负向调节作用。

比较表3的方程（3）和方程（4）：当组织冗余取低值（2.273）时，资源拼凑（x2）与企业绩效（y2）的线性关系为：y2=1.806+0.289x2;当组织冗余取高值（3.881）时，资源拼凑（x2）与企业绩效（y2）的线性关系为：y2=1.160+0.486x2。随着调节变量取值的提高，资源拼凑（x2）对企业绩效（y2）的影响程度增加，因此，验证了竞争强度对资源拼凑（x2）与企业绩效（y2）的关系的正向调节作用。比较表3的方程（5）和方程（6）：当制度资本取低值（2.575）时，资源拼凑（x3）与企业绩效（y3）的线性关系为：y3=0.292+0.551x3;当制度资本取高值（4.052）时，资源拼凑（x3）与企业绩效（y3）的线性关系为：y3=1.075+0.254x3。随着调节变量取值的提高，资源拼凑（x3）对企业绩效（y3）的影响程度下降，因此，验证了制度资本对资源拼凑（x3）与企业绩效（y3）的关系的负向调节作用。最后，根据表3中y与x的线性函数关系，将x1、x2、x3分别取值1、2、3、4、5代入方程（1）～方程（6），绘制调节效应图如图1、图2和图3所示。

4 结 语

1）基于组织适应和战略选择的双重视角，构建起驱动资源拼凑的内外部影响因素的分析框架，进一步实证检验发现，组织的内部资源因素（组织冗余的增加）和外部环境因素（技术动荡程度的增加和行业竞争强度的提高）是驱动企业管理者进行资源拼凑的有效前因变量。

2）资源拼凑能否提升企业绩效存在条件因素：外部环境变化引起的被动型的资源拼凑行为，其拼凑结果一般，对企业绩效的影响较弱;内部资源因素引起的主动型的资源拼凑行为，其拼凑结果较高，能够显著提升企业绩效。

3）制度资本与资源拼凑存在负向的交互效应：一方面，制度资本的增加对企业管理者进行资源拼凑的倾向无显著影响;另一方面，高制度资本的企业进行资源拼凑将取得显著更低的企业绩效。

4）管理者应积极进行主动拼凑，运用灵活的资源拼凑策略，为冗余资源寻找新的用途，将闲置的设备、产能和人力转作他用。同时，应谨慎进行被动拼凑，被动的资源拼凑可能导致企业的创新能力和革新意愿下降。此外，制度资本具有强烈的监管约束性，对制度资本进行拼凑可能陷入违规违法和商业伦理问题，须引起管理者的重视。

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（责任编辑：王 强）