VUCA情境下运营冗余对组织韧性的影响——持续创新能力的调节作用

吴晓波,冯潇雅

(浙江大学 管理学院,杭州 310058)

制造业作为国民经济的重要组成部分,是我国经济奇迹的主要增长极。制造业总产值自2010年超过美国之后,已连续多年稳居世界第一。随着制造业蓬勃发展,工业产品国际竞争力的显著提升使我国成为“世界工厂”。在逆全球化浪潮和加速经济转型升级的时代背景下,我国本土商业环境的VUCA(不稳定、不确定、复杂、模糊)特征日益凸显,各类“黑天鹅”(小概率但高影响)和“灰犀牛”(大概率且高影响)事件层出不穷,对企业尤其是制造业企业影响巨大。近年来,面对发达国家施加的“卡脖子”技术限制与挤压,本土制造业企业正积极投入到技术和商业模式的创新探索中,着力推进第四次工业革命(工业4.0)的发展。当前新冠疫情的全球蔓延,让全球制造业发展受到不可避免的严重冲击。这是危机,也是契机。为了使中国制造业在现今复杂动荡环境下处于国际领先地位,需要中国学者们对如何提高本土制造业企业的组织韧性以及如何提高持续创新能力等问题投入更多关注。

1 问题提出

韧性源于拉丁语“resilio”,意为“反弹、弹回”,最早应用在物理学研究中,用来描述材料在负荷状态下应对变化与压力以避免变形或断裂的属性,后续被广泛应用于生态学和心理学[1]。韧性作为测度系统完整性的一个关键指标,可用于反映维持组织功能带来的同化干扰和变化程度[2]。随着商业环境的越来越复杂,组织韧性已成为企业可持续发展和成长的关键因素[3],有利于企业预判潜在的威胁与挑战,回应突发情况与偶然事件,并从中提升学习能力。特别是在VUCA 情境下[4],提升企业组织韧性,可以催生加快组织变革的动态能力。脆弱的企业容易被危机吞噬,而越强的组织韧性越能够帮助其更快地从危机中恢复并保持持续增长。因此,学界与业界开始积极关注如何提升组织韧性的问题,并着重挖掘影响组织韧性的正面因素。

组织研究理论认为,组织韧性是一种有效的企业战略,侧重于创造和储存资源以应对不确定性并从中学习的能力[5]。随着推进VUCA 情境下理论发展研究的呼吁日益高涨,学者们开始积极关注如此情境下未被利用或被忽视资源,特别是冗余资源在企业创新与可持续发展中所发挥的关键作用。组织冗余是指超过进行企业活动所需的冗余资源[6-7],其中运营冗余是组织冗余中最重要的构成部分。运营冗余包括企业生产过程中物质上、空间上和人力上的冗余资源[8]。制造业企业在运营过程中会不可避免的产生资源冗余。一部分学者认为企业在遇到危机时,需要迅速消耗冗余资源,以满足企业的生存与竞争,确保企业的良好绩效表现[9];另一部分学者则认为,冗余代表企业拥有较多的可利用资源,能够帮助企业持续地有效实施生产以及经营活动,促进企业综合竞争能力,推动企业绩效增长[10]。然而,如果制造业企业没有能力将冗余资源进行有效吸收,各项资源将无法发挥其应有的作用,从而成为企业自身的负担及压力。在这种影响下,资源冗余会对组织绩效产生负向影响[11],并使企业变得更加脆弱,在动荡环境下显得尤为明显。可见,现有研究对资源冗余和组织绩效间的关系存在不一致结论,有待进一步确认与研究。现有研究更鲜有直接探讨VUCA 环境下资源冗余与组织韧性之间关系及其影响的边界条件问题。

鉴于此,本文以2008～2020 年中国制造业企业面板数据为研究样本,构建以运营冗余为自变量,组织韧性为因变量,持续创新能力为调节变量的分析框架,深入探讨运营冗余通过何种机制影响组织韧性,以及影响上述关系的边界条件。

本文的可能贡献在于:

(1) 整合了资源端与能力端双重视角来探究如何提升组织韧性问题,尝试基于“资源-能力”理论分析框架识别影响组织韧性的两类关键条件,并深入解释VUCA 情境下实现组织韧性提升的可能路径,论证了重视运营冗余资源管控与利用和强化持续创新能力的必要性。这不仅响应了现有文献中关于倡导深化VUCA 情境下组织韧性研究及拓展其研究视角的积极呼吁,也可为后续组织韧性研究、组织冗余研究和持续创新能力等研究提供一定的理论支撑与借鉴。

(2) 相较于现有文献积极挖掘各类前因条件与组织韧性间的线性关系,本文较为详细地阐释了运营冗余三维度结构对组织韧性二维度结构的U 型影响,并提供了有力的经验性证据,进而得出更为丰富、深刻的研究结论,有助于回答以往组织韧性前因研究结论中关于“正负影响关系不一致”的争议,为认识组织韧性现象的因果复杂性问题提供新视角和新思考。

(3) 聚焦VUCA 情境对中国本土上市制造业企业的冲击,是对组织韧性研究情境化拓展的一种探索性尝试,能够为更精细地理解特定行业领域内企业间组织韧性差异化现象带来有益参考,就解决VUCA 情境下如何提升本土制造业企业组织韧性现实难题提供具有针对性的理论指导与决策建议。

2 研究假设

2.1 运营冗余与组织韧性

运营冗余(Operational Slack)是指在既定的计划周期内,超过组织执行其正常运营活动水平所需要的资源池(Resource Pool)[10,12],是组织冗余的重要表现形式[6]。运营冗余可看作是未使用或未充分利用的运营资源[10,12],主要包括库存冗余(例如原材料、在制品和成品)、供应链冗余(企业供应链中产生的整体冗余)和产能冗余(例如备用基础设施、额外产品、过剩劳动力)3种核心类型[13]。对于制造业企业而言,冗余资源的最重要体现形式是在其运营过程中的库存、供应链以及产能,有效储存并获得冗余的运营资源是企业。尤其是在现今新冠疫情蔓延、外国技术和材料封锁所加剧的VUCA 环境影响下,中国制造业企业提升自身韧性并有效对抗运营与生产中断风险成为一种重要战略[14]。目前,运营冗余已受到学界较为广泛的关注,但就运营冗余与绩效之间正负影响关系问题仍存争议[7,10,15]。

近年来,探究组织应对危机的韧性问题受到学者的日益关注[16-19]。组织韧性是指组织系统在被打乱后恢复甚至超过其原始状态的能力[19],亦可被看作是一种动态的过程[20]。目前,组织韧性研究既探讨组织如何从中断和破坏中恢复问题,也关注组织如何通过持续自我更新来实现长期增长问题。现有研究认为,一个组织是否具有韧性取决于它能否在不断变化的环境中保持一定的绩效水平或达到更理想的绩效水平。因此,研究者们通常采用组织在面对环境变化时是否具有更稳定财务增长表现来衡量组织韧性水平[21-22],主要包含绩效增长(Growth)和财务波动(Volatility)两个测量维度[23]。诸如技术中断、监管动荡、地缘政治冲击、行业脱媒、消费者偏好突然转变以及非传统竞争对手的出现等经济社会环境中所存在的破坏性变化会削弱现有企业的固有优势,增加其商业失败风险[24-25]。因此,组织需积极提升组织韧性,关于如何提升组织韧性即挖掘影响组织韧性的前置因素或先决条件问题已引起学者的高度关注。

在企业早期成长阶段,资源有限性约束改变着企业获取和消耗资源的行为,迫使管理者提高分配效率以降低运营冗余。这种高效率的分配是企业在动荡环境下生存和发展的不可或缺能力,也是获得更好的企业绩效增长和更低的财务波动性能力,即提升组织韧性[26-27]。但逐渐增加的冗余,会占据更多生产运营资源的份额,使企业承担不必要支出,增大资金压力,限制企业向更多新兴领域拓展和及时战略方向调整,从而增长其绩效和财务波动压力,降低组织韧性[7]。特别是当资源冗余是因企业计划不周而累积的未利用资源时,组织将会变得臃肿。多余的库存、产能容易增大额外成本,给企业带来极大的经济负担,降低企业绩效[10]。当运营所产生的冗余达到不容忽视的体量时,这种“积累”常被视为一种战略资源存储[28]。一方面,运营冗余能够带来缓冲效应[29],通过迅速调配这些特殊的储备资源以及时做出应对策略来缓冲突发的外部冲击,特别是能够降低供应中断风险和竞争对手的竞争策略转变等所造成的损失;另一方面,运营冗余的存在可以为企业在动荡环境下的运营战略决策制定与转变提供灵活性[30,28],使企业拥有更多的空间来调整或转变既定战略以适配外部供应关系和市场需求的新变化。另外,企业还可以通过重新配置其运营冗余资源,形成新的运营能力或通过将资源转移到现有市场来适应行业的复杂性,从而带给企业新的增长点。基于上述分析,提出如下假设:

H1运营冗余对组织韧性具有U型关系的影响。

H1a库存冗余对组织韧性的增长维度具有U型关系的影响。

H1b库存冗余对组织韧性的波动维度具有U型关系的影响。

H1c供应链冗余对组织韧性的增长维度具有U 型关系的影响。

H1d供应链冗余对组织韧性的波动维度具有U 型关系的影响。

H1e产能冗余对组织韧性的增长维度具有U型关系的影响。

H1f产能冗余对组织韧性的波动维度具有U型关系的影响。

2.2 持续创新能力的调节作用

持续创新能力是企业在知识获取、转化、吸收、转移和利用等方面所表现出的一系列能力[31-32],反映企业探索性运用资源的水平[33]。它可看作是一个不断学习和转化的过程[34],关注的是持续性的能力培养,旨在为企业提供源源不断的创新动力[35]。企业可持续发展要求不断提升持续创新能力,以满足“三重底线”要求——经济方面要求、环境方面要求和社会方面要求[36]。因此,本文希望结合能力观,关注持续创新能力会如何影响冗余与组织韧性的关系。在低水平冗余下,持续创新能力强的企业善于对内外资源特别是冗余资源的重新配置和再整合,有利于降低冗余资源对于企业自身运营的负担[6],提升资源的利用效率[37],进而带来组织韧性的增强。在高水平冗余下,持续创新能力强的企业更容易将冗余资源视为对抗VUCA 情境的缓冲资源[12],善于利用这些资源去应对技术发展复杂性和市场不确定性等的冲击,从而提升组织韧性[38]。持续创新能力强的企业更关注其自身未来可持续发展,更重视资源的可持续利用,有助于减少不必要的资源冗余,从而弱化资源冗余与组织韧性负向关系。随着企业运营冗余达到一定水平,持续创新能力的企业更容易将库存冗余、供应链冗余和产能冗余等作为企业未来可持续发展的战略储备[6,30],积极挖掘其贡献于企业绩效增长性提升以及财务波动性降低的价值,继而确保组织韧性的提升。基于上述分析,提出如下假设:

H2持续创新能力对运营冗余与组织韧性间U 型关系产生正向调节作用。

H2a持续创新能力对库存冗余与组织韧性增长维度间U 型关系产生正向调节作用。

H2b持续创新能力对库存冗余与组织韧性波动维度间U 型关系产生正向调节作用。

H2c持续创新能力对供应链冗余与组织韧性增长维度间U 型关系产生正向调节作用。

H2d持续创新能力对供应链冗余与组织韧性波动维度间U 型关系产生正向调节作用。

H2e持续创新能力对产能冗余与组织韧性增长维度间U 型关系产生正向调节作用。

H2f持续创新能力对产能冗余与组织韧性波动维度间U 型关系产生正向调节作用。

研究框架如图1所示。

图1 研究框架

3 研究设计

3.1 变量测量

(1) 组织韧性。组织韧性一般包括增长性和波动性两个维度。采用3 年内累计销售收入增长额(单位:百亿元)测度业绩增长性,用Growth表示;采用1年内各月股票收益的标准差测度波动性,用Vol表示[23]。

(2) 运营冗余。关于库存冗余(Slack1)测量,借鉴Kovach等[13]的测量方法,具体计算公式为

关于供应链冗余(Slack2)测量,借鉴Kovach等[13]的测量方法,具体计算公式为

关于产能冗余(Slack3)测量,借鉴Kovach等[13]测量方法,具体计算公式为

据此,运营冗余(Slack)=(Slack1+Slack2+Slack3)/3。几个周转率的均值比较接近可以直接加权平均。借鉴现有研究,本文认为滞后期的Slack变量对当期的组织韧性产生影响,故在后续回归中均采用滞后期变量。

(3) 持续创新能力(SIC)。现有研究认为,专利申请数可以反映企业一定时期内进行创新表现或成果。根据Marlin等[40]和Fedor等[41]的研究成果,采用专利申请数+1后的对数来测定企业持续创新能力水平。

(4) 控制变量。本文的控制变量主要包括企业规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、企业年龄(Age)和账面市值比(BM)。企业规模是关于企业人员、资产、生产经营范围等的综合反映,本文采用年末资产对数来测定企业规模水平。资产负债率是衡量企业负债水平及风险程度的重要标志,本文采用期末负债总额除以资产总额的百分比来测定。企业年龄为其创建年份与样本年份得差值。账面市值比即指上市公司的账面价值与股票的市场价值的比率。

具体变量如表1所示。

表1 变量测量汇总

3.2 模型构建

为了检验运营冗余对组织韧性的影响,构建如下模型:

式中:Resilienceit表示本文的组织韧性两个指标(增长性和波动性);Slackit-1表示库存冗余、供应链冗余和产能冗余3个指标。本文认为运营冗余与组织韧性之间存在非线性的U 型关系,故加入二次项进行回归,Slack2it-1对应3类运营冗余指标的二次项。year为年度虚拟变量;εit为随机误差项。

为了检验持续创新能力对运营冗余与组织韧性间U 型关系的调节作用,构建如下模型:

式中,SIC是指持续创新能力。

3.3 样本来源

本文以沪深A 股制造业上市公司为样本,选取2008～2020年数据进行回归分析。根据如下标准筛选样本数据:①删除带有ST/ST*标志的公司。这类企业已经连续超过2年亏损,可能受到特别处理或被强制退市,通常存在财务情况异常和具有严重的财务风险,例如已申请破产等,所以这类样本数据会使得研究结果和客观实际之间产生明显出入,故而有必要剔除。②删除极端值与数据存在缺失的样本。③剔除金融行业的公司。经过一系列处理后,本文从国泰安数据库(CSMAR)和万德(WIND)数据库中最终得到2 319家公司的12 911个有效样本数据。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计与相关性分析

如表2所示,在组织韧性方面,波动性维度的标准差为0.057,增长性维度的标准差为4.098,可以看出,各样本企业的组织韧性分别在两个维度上表现出一定差异,特别是在增长性维度上存在不小差异。在运营冗余方面,总均值为0.430,库存冗余、供应链冗余和产能冗余的均值分别为0.354、0.400和0.354,且最小值为-0.115,最大值为1.850,说明各样本企业在3类运营冗余方面具有一定差异以及相应的显著变化。

表2 描述性统计

如表3所示,运营冗余及其三维度分别与组织韧性两个维度的相关系数呈正向显著特征。可见,这些主要变量间的相关性与本文预测基本一致。此外,本文进行了方差膨胀因子(VIF)检验,结果显示,运营冗余三维度之间存在多重共线问题。因此,在后续回归分析中,应该单独加入模型,而不能一起加入模型进行回归分析。

表3 相关性分析和VIF值

4.2 假设检验

首先,为排除不同变量量纲的影响,在回归分析前对本研究所有变量进行标准化处理,模型计算均采用stata.14。

4.2.1直接效应检验 如表4所示:列(1)给出了运营冗余对组织韧性的增长性维度的回归结果,运营冗余二次项回归系数显著为正(β=2.055,p＜0.001);列(5)给出了运营冗余对组织韧性的波动性维度的回归结果,运营冗余二次项回归系数并不显著(β=-0.003,p＞0.05)。这表明,运营冗余对组织韧性产生U 型影响,H1得到验证。列(2)给出了库存冗余对组织韧性的增长性维度的回归结果,库存冗余二次项回归系数并不显著(β=0.351,p＞0.05),但库存冗余一次项回归系数显著为负(β=-1.480,p＜0.001)。这表明,库存冗余对组织韧性的增长性维度产生线性负向影响,H1a并未得到验证。列(6)给出了库存冗余对组织韧性的波动性维度的回归结果,库存冗余二次项回归系数并不显著(β=0.001,p＞0.05),且库存冗余一次项回归系数也不显著(β=-0.001,p＞0.05)。这表明,库存冗余对组织韧性的波动性维度并不存在显著影响,H1b未得到验证。

表4 回归模型A

列(3)给出了供应链冗余对组织韧性的增长性维度的回归结果,供应链冗余二次项回归系数不显著(β=0.065,p＞0.05),但供应链冗余一次项回归系数显著为负(β=-1.249,p＜0.001)。这表明,供应链冗余对组织韧性的增长性维度产生显著的线性负向影响,H1c未得到验证。列(7)给出了供应链冗余对组织韧性的波动性维度的回归结果,供应链冗余二次项回归系数并不显著(β=0.001,p＞0.05),且供应链冗余一次项回归系数并不显著(β=0.002,p＞0.05)。这表明,供应链冗余对组织韧性的波动性维度并不产生显著影响,H1d未得到验证。

列(4)给出了产能冗余对组织韧性的增长性维度的回归结果,库存冗余二次项回归系数显著为正(β=1.593,p＜0.001)。这表明,产能冗余对组织韧性的增长性维度产生U 型影响,H1e得到验证。列(8)给出了产能冗余对组织韧性的波动性维度的回归结果,库存冗余二次项回归系数并不显著(β=-0.015,p＜0.001)。这表明,产能冗余对组织韧性的波动性维度产生倒U 型影响,H1f未得到验证。

4.2.2调节效应检验 在表5中,列(9)给出了持续创新能力分别与运营冗余及其二次项的交互项对组织韧性的增长性维度的回归结果,持续创新能力与运营冗余二次项的交互项回归系数显著为正(β=0.900,p＜0.001);列(13)给出了持续创新能力分别与运营冗余及其二次项的交互项对组织韧性的波动性维度的回归结果,持续创新能力与运营冗余二次项的交互项回归系数并不显著(β=0.001,p＜0.05)。上述表明,持续创新能力对运营冗余与组织韧性间U 型关系产生显著的正向影响,H2得到验证,调节效应如图1所示。

图1 持续创新能力对运营冗余与组织韧性间增长维度U 型关系的调节效应

表5 回归模型B

续表5

在表5中,列(10)给出了持续创新能力分别与库存冗余及其二次项的交互项对组织韧性的增长性维度的回归结果,持续创新能力与库存冗余二次项的交互项回归系数显著为正 (β=0.422,p＜0.001)。这表明,持续创新能力对库存冗余与组织韧性的增长性维度间U 型关系产生显著的正向影响,H2a得到验证,调节效应如图2所示。列(14)给出了持续创新能力分别与库存冗余及其二次项的交互项对组织韧性的波动性维度的回归结果,持续创新能力与库存冗余二次项的交互项回归系数并不显著(β=0.001,p＞0.05)。这表明,持续创新能力对库存冗余与组织韧性的波动性维度间U 型关系并不产生显著的正向影响,H2b未得到验证。

图2 持续创新能力对库存冗余与组织韧性间增长维度U 型关系的调节效应

列(11)给出了持续创新能力分别与供应链冗余及其二次项的交互项对组织韧性的增长性维度的回归结果,持续创新能力与供应链冗余二次项的交互项回归系数显著为正(β=0.083,p＞0.05)。这表明,持续创新能力对供应链冗余与组织韧性的增长性维度间U 型关系并不产生显著的正向影响,H2c未得到验证。列(15)给出了持续创新能力分别与供应链冗余及其二次项的交互项对组织韧性的波动性维度的回归结果,持续创新能力与供应链冗余二次项的交互项回归系数并不显著(β=-0.001,p＞0.05)。这表明,持续创新能力对供应链冗余与组织韧性的波动性维度间U 型关系并不产生显著的正向影响,H2d未得到验证。

列(12)给出了持续创新能力分别与产能冗余及其二次项的交互项对组织韧性的增长性维度的回归结果,持续创新能力与产能冗余二次项的交互项回归系数显著为正 (β=1.109,p＜0.001)。这表明,持续创新能力对产能冗余与组织韧性的增长性维度间U 型关系产生显著的正向影响,H2e得到验证,调节效应如图3 所示。列(16)给出了持续创新能力分别与产能冗余及其二次项的交互项对组织韧性的波动性维度的回归结果,持续创新能力与产能冗余二次项的交互项回归系数并不显著(β=-0.002,p＞0.05)。这表明,持续创新能力对产能冗余与组织韧性的波动性维度间U 型关系并不产生显著的正向影响,H2f未得到验证。

图3 持续创新能力对产能冗余与组织韧性间增长维度U 型关系的调节效应

4.3 稳健性检验

本文将被解释变量取下一期,分别用F.Growth与F.Vol表示,代表组织韧性两个维度。进行回归后发现,变量运营冗余的显著性与上文基本一致,说明上文的结论稳健(见表6)。

表6 稳健性检验

5 结论

本文基于2008～2020年中国制造业面板数据,对运营冗余与组织韧性关系进行实证分析,并考察了企业持续创新能力的调节作用。

(1) 研究发现,运营冗余对组织产生U 型影响,假设H1得到验证。这说明,在低水平的运营冗余情况下,企业具有更加高效运用资源的能力,进而增强企业的组织韧性;同时,在高水平的运营冗余下,企业能够将其作为战略资源储备以对抗不确定性(VUCA)的冲击,从而提升组织韧性。

(2) 本文发现了库存冗余以及供应链冗余对组织韧性的增长维度产生线性负向影响,H1a及H1c假设不成立。同时,库存冗余、供应链冗余分别对组织韧性的波动性维度不存在显著影响,H1b、H1d未得到验证。可能的解释是,现有研究发现,一些种类的冗余资源如特定的库存冗余以及供应链冗余属于固定类型的冗余资源,比较难以转化、灵活运用[41],会成为企业不容忽视的负担,尤其是在动荡环境下[42]。另外,在VUCA 情境下,股票价格更加容易受到金融环境波动等宏观因素的影响。并且,已有研究认为企业信息披露情况易影响股票价格[43]。因此,从信息披露的角度,在中国本土情境下产能信息是相对公开和透明的,而库存和供应链相关信息难以获取[44]。本文进一步论证了产能冗余对组织韧性的增长维度产生显著的U 型影响,H1e得到验证;但产能冗余对组织韧性的波动性维度产生U 型影响并不显著,H1f未得到验证。产能冗余从侧面反映了企业的生产运营能力,能够较为直观地影响投资者对于企业前景的判断,进而容易影响股价走势[45]。在低水平,随着产能冗余的增加,投资者对VUCA 情境下企业市场前景有更动态的判断,从而加强其股价的波动性[46]。在高水平,随着产能冗余的增大,其作为战略资源储备缓冲效应显著,因而投资者对VUCA 情境下企业市场前景判断相对稳定[45]。

(3) 在持续创新能力的调节作用方面,本文发现,持续创新能力对运营冗余与组织韧性间的U 型关系产生显著的正向影响,H2得到验证。更深入地发现,持续创新能力对库存冗余与组织韧性的增长性维度间U 型关系产生显著的正向影响,H2a得到验证。但持续创新能力对库存冗余与组织韧性的波动性维度间U 型关系不产生显著影响,H2b未得到验证。可能的解释是,持续创新能力对于制造业企业库存冗余的影响信号很难被股票投资者观察到。尤其是在动荡环境下,投资者可能会更加优先考虑其他变量因素如制造业管理者持股比例、宏观市场经济等进行投资决策。因此,企业持续创新能力对库存冗余和企业股票的波动性并无显著的影响[47]。同时,本文发现,持续创新能力对供应链冗余分别与组织韧性二维度间U 型关系并不产生显著的正向影响,H2c、H2d都未得到验证。供应链冗余是一种固定化/沉淀性的冗余资源[41],且容易受到其供应链外部合作伙伴行为影响[41]。动荡复杂环境加剧了外部合作伙伴的风险厌恶而使其采取相对稳定而保守的合作策略,更可能倾向于维持原有的合作关系状态,进而限制企业对供应链冗余的探索性运用[41]。因此,在供应链冗余与组织韧性两个维度之间,企业持续创新能力对其影响都不显著。

(4) 本文发现,持续创新能力对产能冗余与组织韧性的增长性维度间U 型关系产生显著的正向影响,H2e得到验证;但是持续创新能力对产能冗余与组织韧性的波动性维度间U 型关系并不产生显著的影响,H2f并未得到验证。产能冗余从侧面反映了企业生产规模与市场需求匹配情况[48]。在VUCA 情境下,市场需求变化快和不确定性因素增多,相比于通过提升持续创新能力来改变企业产能状况,市场的环境动荡更容易影响企业的产能冗余水平,进而导致持续创新能力对产能冗余与组织韧性关系的影响受到干扰。

本文得出如下启示:

(1) 为应对逆境危机,需要积极提高本土制造业企业的韧性,这亦是从中国制造到中国智造的重要保障。根据本文发现,本土制造业企业需要积极关注VUCA 情境下运营冗余对于组织韧性的U 型影响。尤其是就库存冗余和供应链冗余而言,企业应该积极贯彻制造数智化战略,利用大数据、区块链、云计算等新兴数字技术及相关应用软件,提升生产与销售精准化,实现对库存状况和供应链上下游衔接动态进行实时监控,并通过构建数字化渠道和创建基于数字化平台的供应链协调机制等手段,及时推进“去库存”和减轻供应链负担,继而提升组织韧性。就产能冗余而言,在低水平时,尤其是对于较为早期的初创企业,应积极降低其产能冗余,通过借助数字技术优化生产工艺流程设计,提升“生产线”数字化和柔性化,探索基于数字技术构建防范产能过剩的长效机制,特别是引入或创建企业产能水平与市场需求量匹配模型及相应监测机制。在高水平产能冗余情况下,特别是对于较为成熟、规模较大的企业,需要在积极向海外发展和兼并重组来转移、消化一定产能的同时,搭建共创新价值的数字化开放平台,挖掘过剩产能产品的新需求,特别是吸引终端消费者共同参与,从而带给企业新的增长点以提升组织韧性。

(2) 基于本文的发现,本土制造业企业需要重视持续创新能力的提升,以降低低水平运营冗余对组织韧性的不利影响,强化高水平运营冗余对组织韧性的积极影响。特别是库存冗余和供应链冗余高的企业,应积极强化持续创新能力以确保组织的绩效增长与波动性的降低。制造业企业应当不断增加研发投入,发展创新性的技术或数字技术服务平台,以持续提高自主创新能力,加大力度引进、培养海内外高科技人才和建设开放、自由的创新文化,并积极与科研机构搭建资源共享与深度合作的数字平台,形成数字化创新战略联盟,推进“产学合一”。同时,企业领导者也应该培养自身的技术创新意识,把持续的技术创新作为企业发展战略的重要依据,更加高效地组织企业自身的技术创新活动,着力提升企业其在产业链中的位置,并努力做好创新链与供应链、价值琏的“两两融合”,从而使企业更好地满足经济社会高质量发展需要而得以存续。

(3) 为应对逆境危机,需要积极提高本土制造业企业的韧性,这亦是从中国制造到中国智造的重要保障。面对现今新冠疫情加剧的VUCA 情境压力,企业应积极提升组织单元能动性,对VUCA 的事态进行积极响应,构建以人为核心的灵活性组织应急管理系统及动态机制,开展创造性的智慧行动和对各类资源的创新性利用,以达成跨类别资源模块的协同演进,做到随机应变、果断决策,使组织的运营管理模式能够更快地与当前的环境相匹配。此外,政府应积极支持龙头制造业企业发挥引领带动作用,加强各类制造业企业平台生态整合协同体系建设,鼓励培育生态圈中的专精特新企业尤其是创新型中小企业,引导探索富有韧性并高效的组织管理模式来激发企业韧性文化。

本文虽然考察并验证了中国制造业运营冗余与组织韧性的影响关系,但是也存在一定局限。首先,考虑到数据的准确性和可获取性,未来可以聚焦半导体、芯片、核心工业软件等“卡脖子”技术产业,或探讨非制造业企业运营冗余对其韧性影响研究;其次,本文探讨了运营冗余对组织韧性的直接效应以及持续创新能力的调节效应,但缺乏对两者间中介机制的研究,后续研究可以进一步发掘中介变量或深入挖掘不同创新能力的调节效应,例如数字创新的调节效应以完善模型;最后,本文关注了VUCA情境下运营冗余与组织韧性关系的探讨,可以考虑确定具体的VUCA 测量变量并加入模型,积极发展新的调节变量以改进模型。