组织冗余对企业创新效率的门槛效应研究——来自高端制造企业的证据

张强劲

(云南民族大学 管理学院，云南 昆明 650500)

一、问题的提出

组织冗余是企业中处于闲置状态的资源，在企业外部环境获取资源渠道受限的情况下，冗余资源能够为创新活动提供内部资源供给，随着管理水平的提升，对于企业冗余资源的优化配置也在一定程度上丰富了企业的创新资源。对组织冗余与创新效率之间关系的讨论，大致可分两个阶段(1)陈家淳，王京安，杨奇星：《组织冗余与创新的关系研究综述》，载《财会月刊》2020年第7期。。早期的研究更多的集中在组织冗余对于企业绩效的影响。Tan和Peng研究了中国企业组织冗余与绩效的非线性关系(2)Tan J, Peng M W. “Organizational Slack and Firm Performance during Economic Transitions: Two Studies from an Emerging Economy”, Strategic Management Journal,No.13，2003.；蒋春燕和赵曙明选取中国上市公司的时间序列数据研究组织冗余与绩效的关系，认为二者之间可能存在倒“U”型关系(3)蒋春燕，赵曙明：《组织冗余与绩效的关系：中国上市公司的时间序列实证研究》，载《管理世界》2004年第5期。；George对私人企业的研究，认为冗余放松了内部控制，创造的资金可以重新引导到产出不确定的项目(4)George G. “Slack Resources and the Performance of Privately Held Firms”, Academy of Management Journal, No.4，2005.。随着研究不断的深入，研究的问题更加聚焦。Herold等通过量化组织冗余、引入创新指数，研究认为二者存在倒“U”型关系(5)Herold D M, Jayaraman N, Narayanaswamy C R. “What is the Relationship between Organizational Slack and Innovation?” Journal of Managerial Issues,No.3， 2006.；Kim等认为组织冗余与研发投入具有倒“U”型关系(6)Kim H, Kim H, Lee P M. “Ownership Structure and the Relationship between Financial Slack and R&D Investments: Evidence from Korean Firms”, Organization Science, No.3，2008.；Voss等的研究在本领域极具代表性，认为不同性质的冗余对创新的影响有差异(7)Voss G B, Sirdeshmukh D, Voss Z G. “The Effects of Slack Resources and Environmental Threat on Product Exploration and Exploitation”, Academy of Management Journal, No.1，2008.；Bradley等认为在动态环境中组织冗余为创新活动提供灵活性(8)Bradley S W, Shepherd D A, Wiklund J. “The Importance of Slack for New Organizations Facing ‘Tough’ Environments”, Journal of Management Studies, No.5，2011.。此外，有的学者认为组织冗余对创新效率的影响关系并不明确，组织冗余存在“最优区间”，当低于门槛值或高于门槛值时都不利于企业创新效率提升，甚至会产生“挤出效应”(9)Arqué-Castells P. “Persistence in R&D Performance and its Implications for the Granting of Subsidies, Review of Industrial Organization”, Vol.43:No.3,2013.；还有的学者认为组织冗余对企业创新效率影响并不显著(10)李政，杨思莹，路京京：《政府参与能否提升区域创新效率?》，载《经济评论》2018年第6期。。

进一步梳理组织冗余对企业创新效率的影响之后发现，在现有基础上还有研究空间：一是将二者关系看作是单纯线性关系进行分析讨论多，对于其非线性关系的研究还有空间。二是选用省级层面的宏观数据进行研究的较多，关注不同行业、不同层级、不同产权性质企业创新效率差异性的还有待加强。因而,从高端制造企业的微观层面出发，分析组织冗余与企业创新效率之间存在的非线性关系，研究二者之间的门槛效应，并基于产权不同考察组织冗余对企业创新效率的异质性颇具价值。

二、模型构建

(一)理论分析与问题假设

Bourgeois(11)Bourgeois L J. “On the Measurement of Organizational Slack”, Academy of Management Review, Vol.6:No.1,1981.在Cyert和March提出组织冗余定义的基础上将其划分为可恢复冗余、潜在冗余、可利用冗余三类，并认为组织冗余有利于企业建立创新文化，促进创新效率提升。我国制造业管理水平整体不高，企业内部组织冗余不少，而冗余资源是创新要素的来源途径，在企业创新活动中发挥着重要作用。从代理理论看，由于委托代理行为导致的经理人与股东利益存在偏差，经理人将为保障自身岗位稳固而放弃在短期内无法获得收益的创新项目(12)曹文文，李健，潘镇：《企业创新、产权性质与组织冗余》，载《科学决策》2018年第6期。。另外，过度的冗余资源会导致管理者过度自信，提高管理者为谋求自身对权力、声望的追求而增加盲目投资的可能性(13)Mishina Y, Pollack T G, Porac J F. “Are More Resources always Better for Growth? Resource Stickiness in Market and Product Expansion”, Strategic Management Journal, No.12，2004.，会对研发投入产生“挤出效应”，从而降低企业创新效率。组织理论认为组织冗余对企业创新效率具有促进作用，首先，企业可以直接消耗冗余资源缓解创新活动的资源约束问题，保证创新活动能够持续进行；其次，冗余资源能够在企业面临外部环境变化和创新风险时发挥“缓冲垫”作用，对企业“内核”起到保护作用(14)解维敏，魏化倩：《市场竞争、组织冗余与企业研发投入》，载《中国软科学》2016年第8期。；最后，由于冗余资源能够缓解创新失败带来的风险，将有助于提高企业管理者创新投入的自信心，缓解企业内部冲突，营造良好的创新氛围(15)Chen C J, Y Huang. “Creative Workforce Density, Organizational Slack, and Innovation Performance”, Journal of Business Research,Vol.63:No.4,2010.。于是，假设如下：

H1：组织冗余对高端制造企业创新效率存在抑制作用；

H2：组织冗余对高端制造企业创新效率的抑制作用受冗余资源丰富程度的影响，存在门槛效应。

(二)模型设计

1．企业创新效率测度模型

随机前沿分析法(SFA)与数据包络分析法(DEA)作为参数与非参数效率分析方法的代表，也是企业创新效率测度的两种常用方法，二者侧重不同。DEA为非参数方法，注重相对效率评价，对未达到有效的评价单元提出投入、产出的改进策略(16)张强劲，付琳琳，田军：《基于两阶段超效率DEA模型的省际艺术文化事业投入效率评价》，载《管理现代化》2021年第2期。，而对随机误差的影响关注不高。SFA是参数方法，通过预先设定生产函数形式拟合生产前沿边界，且考虑随机误差与技术无效率的存在，以便于创新效率值的测算。本文基于随机前沿模型的基本形式(17)Kumbhakar S C. “Production Frontiers， Panel Data，and Time-varying Technical Inefficiency”, Journal of Econometrics，Vol.46:No.1,1990．，构建SFA模型测度企业创新效率，如式(1)所示：

从中可见，从“尊元”理念衍生而来、在元明时期相当长时段占据戏曲评价重要位置的一些因素，如是否属于“正音”、关乎风教、体现文人雅正特色等，已经在审美构成中退居次要地位；汤、沈两人分别出现了“余意所至，不妨拗折天下人嗓子”、“宁协律而不工，读之不成句”的两种极端观念，反映出在当时的文人曲家之中，对戏曲核心审美标准的把握，主要聚焦于文辞与音律两点。

yit=f(xit)eνit-μit

(1)

Efit=E[f(xit)eνit-μit]/E[f(xit)eνit|μit=0]=e-μit

(2)

将企业当期R&D的经费(x(1))与人员(x(2))作为生产函数投入指标，选用当期申请专利数量(y)作为产出指标(19)朱有为，徐康宁：《中国高技术产业研发效率的实证研究》，载《中国工业经济》2006年第11期。，构建对数形式的创新效率测度模型如下：

(3)

其中，α0为常数项，α1和α2分别为企业R&D的经费和人员弹性；νit和μit的意义与式(1)中相同。

为考察组织冗余对企业创新效率的影响作用，在上述模型基础上引入技术非效率函数(20)Battese G E, Coelli T J. “Frontier Production Functions，Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India”, Journal of Productivity Analysis, Vol.3:No.1,1992．：

μit=δ0+δzit+εit

(4)

2．面板门槛模型

为进一步探究组织冗余与企业创新效率之间是否存在非线性关系，发挥面板数据分析的优势(21)王强：《贫困群体脱贫内生动力及影响因素研究——基于全国农村困难家庭2014～2016年面板数据的实证分析》，载《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》2020年第1期。以及门槛效应研究变量间非线性关系的显著特点(22)彭继增，孙广鑫：《金融发展视域下中小企业融资能力对专业市场发展的门限效应研究》，载《云南民族大学学报(哲学社会科学版)》2019年第3期。。基于基础面板门槛模型(23)Hansen B E. “Sample Splitting and Threshold Estimation”, Econometrica, Vol.68:No.3,2000.，以组织冗余(s)为门槛变量构建单门槛模型(多门槛模型可据此推广)如下：

(5)

(三)变量选取

被解释变量：企业创新效率(Ef)由企业创新效率测度模型测度。资本投入(x(1))选取企业当年R&D经费投入度量；人员投入(x(2))选取企业当年R&D人员投入度量。创新产出为企业当期专利申请总量(y)。

解释变量：企业组织冗余(s)，按Bourgeois的分类分为三种：可恢复冗余用企业财务、管理、销售三大费用与销售收入的比值度量，潜在冗余用负债权益比(总负债/所有者权益)度量，可利用冗余用速动比率(速动资产/流动负债)度量，综合采用三类组织冗余的均值作为度量企业组织冗余的替代变量。

控制变量：企业年龄(z(1))用当年年份与企业成立年份之差的自然对数度量，企业规模(z(2))用企业总资产的自然对数度量，资产负债率(z(3))用企业年末总负债占年末总资产的比例度量，第一大股东持股比例(z(4))用企业第一大股东持股数量占总股数的比例度量，管理水平(z(5))用企业管理费用率(管理费用/营业总收入)度量。引入虚拟变量:产权性质(soe)，若企业为非国有，则soe=0；若企业为国有，则soe=1。

三、实证分析

(一)数据选取

实证选取我国沪深A股上市企业中的高端制造业公司为样本(24)依据中国产业分类标准(GB/T4754—2017)，高端制造业指具有高技术含量和高附加值的产业，包含医药制造业，专用设备制造业，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业5个一级行业，18个二级行业。，由于2012年11月至2014年1月间我国沪深两市IPO停止，考虑数据的连续性和最新可获得性，选取2015—2017年间324家高端制造企业年度数据样本。其中，企业专利与研发人员数据来源于CSMAR数据库，其余指标数据均来源于WIND数据库。并已对数据作以下处理：(1)删除包含ST、*ST类的样本企业；(2)删除其中含有缺失值的样本。

(二)相关性分析及共线性诊断

利用Stata 16.0软件对所选样本做Pearson检验，分析各变量间的相关性。检验结果显示：创新产出与经费投入、人力投入、企业规模、资产负债率之间都存在1%显著水平的正相关关系，创新产出与组织冗余、管理水平之间存在1%显著水平的负相关关系，而与其余变量之间关系并不显著。采用方差膨胀因子(VIF)诊断变量间的多重共线性，结果各变量VIF值均小于10、平均值为1.74，可认为不存在多重共线问题。

(三)高端制造企业创新效率分析

利用Frontier 4.0软件，按照上文构建的企业创新效率测度模型，测算得出2015—2017年间我国高端制造企业各年平均创新效率分别为0.538、0.550和0.522，呈现先增后降的趋势。参数估计如表1所示。

表1 随机前沿生产函数模型估计结果

此外，企业年龄、第一大股东持股比例分别在10%、5%水平显著为正，管理水平在10%水平上显著为负，表明企业年龄越大、第一大股东持股比例越高越不利于高端制造企业创新效率的提高，而管理水平提升能够促进高端制造企业创新效率的提高。

(四)门槛效应分析

为探究组织冗余对企业创新效率之间是否存在非线性关系，以及这种关系是否会随着冗余量的变化而变化，即是否存在门槛效应？将组织冗余作为门槛变量，用Stata 16.0软件进行门槛效应检验。从检验结果看，在10%检验水平上接受单重门槛存在，但不接受双重门槛存在。因而，可认为组织冗余对高端制造企业创新效率的影响存在单重门槛效应，门槛值为0.9837。进一步对面板门槛模型参数估计，如表2所示。

表2 门槛模型估计结果

从表2看，组织冗余未跨越门槛值时，对创新效率的影响在5%水平上显著为正，且冗余资源每增加1个单位促进企业创新效率提升0.046个单位；当组织冗余跨越门槛值时，转变为在1%水平上显著为负的抑制作用，此时，冗余资源每增加1个单位导致创新效率下降0.021个单位。由此可见，组织冗余对于高端制造企业创新而言并非越多越好，也不是越少越好，二者之间存在倒“U”型门槛效应。假设H2得到验证。

进一步把高端制造企业样本依据其产权性质划分为非国有和国有企业，将组织冗余作为门槛变量进行单重门槛效应检验。结果显示，组织冗余对非国有企业与国有企业创新效率的影响不存在产权异质性。

四、结语

通过构建随机前沿生产函数模型及面板门槛模型，选取我国高端制造企业数据，实证分析组织冗余对企业创新效率的影响，检验是否存在门槛效应和产权异质性。得出：2015—2017年间我国高端制造企业各年创新效率呈现先增后降的趋势。组织冗余对企业创新效率存在抑制作用，二者间表现出倒“U”型门槛效应。按非国有和国有企业产权性质划分，组织冗余对企业创新效率不存在产权异质性。

因此，对于高端制造业企业。一方面，要坚定企业占领未来技术前沿的信念，持续加大对R&D的经费和人员等创新要素投入力度，保障研发创新活动有稳定资源供给。另一方面，要加快企业管理制度改革，提升管理者识别、利用冗余资源的能力和企业资产管理水平，将冗余量控制在合理区间，并且应重视对内部冗余资源的优化配置，充分发挥冗余资源对企业创新活动的积极作用。