組織游移對創(chuàng)新績效的影響研究

張慶壘 劉春林 鄭 瑩

(1.南京財經(jīng)大學營銷與物流管理學院； 2.南京大學商學院；3.南京工業(yè)大學經(jīng)濟與管理學院)

1 研究背景

面對越來越動蕩的外部環(huán)境，技術創(chuàng)新公司為獲取競爭優(yōu)勢，需要同時進行利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新[1]，因為雙元創(chuàng)新的互補優(yōu)勢可以為公司帶來高績效[2]。長期以來，學者對于利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新的組織雙元研究給予了高度關注。然而，這樣的組織雙元創(chuàng)新往往需要設計和維持復雜、混合以及雙元結構的組織，對于管理者來說也是充滿挑戰(zhàn)的[3]。更為重要的是，公司的技術創(chuàng)新戰(zhàn)略經(jīng)常會在利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新之間動態(tài)轉變[4，5]。這種轉變，可稱之為組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的組織游移，簡稱為組織游移，且組織游移是公司獲取組織雙元優(yōu)勢的重要前提[2]。組織游移理論提出，在組織正式結構之間的游移，會短暫地產生具有二元性的非正式組織，這樣的非正式組織同時具有探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的特征[6]。近年來學者開始關注組織游移，但有關組織游移效果如何的研究，一方面大都是以案例為主的質性研究[2,6]；另一方面，如KANG等[7]的研究，是僅有的探討組織游移對公司業(yè)績影響的大樣本實證研究。總結這些研究，發(fā)現(xiàn)既有研究注重通過案例構建理論和產生假設[8]，且最新的有關組織游移效果的實證研究，也僅關注組織游移是如何影響商業(yè)績效的。由此可知，不論是發(fā)展理論，還是僅有的大樣本實證研究，都忽視了組織游移如何作用于企業(yè)技術創(chuàng)新過程進而產生創(chuàng)新績效，也無法進一步促進組織游移主題的理論完善性。據(jù)此，本研究提出問題1：組織游移是如何影響公司創(chuàng)新績效的？具體地，本研究關注組織游移尺度和頻率如何影響公司創(chuàng)新績效。

此外，現(xiàn)有文獻不僅鮮有探討組織游移與創(chuàng)新績效的關系，更缺乏對影響二者關系情境因素的研究。組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間游移[9]，本質上是組織對新穎技術知識和已有技術知識之間不斷轉換的搜索和學習過程，而這一過程可能會受到組織技術知識多元化程度的影響[10，11]。綜上，本研究提出問題2：技術知識多元化如何影響組織游移與創(chuàng)新績效的關系？

2 研究理論與假設提出

2.1 組織游移的內涵及維度

組織游移最早由NICKERSON等[6]提出，他們從現(xiàn)象出發(fā)，指出管理者在選擇組織結構時，經(jīng)常表現(xiàn)得相當游移，有時甚至在不同結構方案中以驚人的速率游移，如組織結構中心化和非中心化的決策。BOUMGARDEN等[2]認為，組織可以通過同時維持高水平的探索能力和利用能力，從而獲取高績效的動態(tài)方式；強調通過短暫或者序貫的改變組織結構，或提升探索能力或提升利用能力，同時獲取高水平的探索和利用雙元能力[6,12，13]。KANG等[7]認為，在組織正式結構之間的游移會短暫地產生具有二元性的非正式組織，這樣的非正式組織同時具有探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的特征。

管理者尋求同時產生高水平的探索和利用，面臨著本質上的悖論[2]。鑒于此，O’REILLY等[3]提出了組織雙元，強調通過塑造復雜混合或者雙元的組織結構，從而實現(xiàn)探索和利用活動的穩(wěn)定平衡，這是一種靜態(tài)范式。NICKERSON等[6]提出了組織游移，強調動態(tài)地通過短暫或序貫地改變組織結構，以提升探索或利用，獲取高水平的探索和利用，這是一種動態(tài)平衡；不需要通過組織結構來實現(xiàn)探索和利用的穩(wěn)定平衡。組織游移學者指出，管理者的主要任務是最大化績效，而績效受到探索和利用水平的影響，且并非受到二者之間平衡程度的影響，因此組織游移是一種動態(tài)范式。BOUMGARDEN等[2]指出，組織游移是組織雙元產生的前提，游移比雙元更有利于公司產生長期績效，而組織雙元對績效的作用只是邊際意義上的，并且需要組織較大范圍的游移存在為前提。組織雙元和組織游移都是公司獲取競爭優(yōu)勢的前提。

有關組織游移的維度，目前學者提出組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間游移，在游移尺度和游移頻率上則存在差異[7]，且組織游移的頻率會依據(jù)組織剛性的不同而不同[6]。這樣的維度劃分，從時間上刻畫了組織游移的整體特征。

2.2 組織游移與創(chuàng)新績效的關系

本研究提出，組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間游移，對組織創(chuàng)新績效會產生倒 U型的影響。具體地，組織游移尺度和創(chuàng)新績效存在倒U型關系；組織游移頻率和創(chuàng)新績效存在倒U型關系。游移尺度越大，表明組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間進行著越廣泛的游移。組織游移理論指出，在組織正式結構之間的游移會短暫地產生具有二元性的非正式組織，這樣的非正式組織兼具探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的特征，才可能發(fā)揮探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的互補優(yōu)勢。當組織游移尺度較小時，游移帶來的好處會較小，因為低水平的探索式創(chuàng)新沒有學習和搜索到足夠多的新穎技術知識，利用式創(chuàng)新也就不可能充分實現(xiàn)這些新穎技術知識的深入轉化和沉淀；同時，低水平的利用式創(chuàng)新無法建立起足夠的創(chuàng)新路徑，吸收能力也維持在較低水平[14]，無法有效地實現(xiàn)向探索式創(chuàng)新游移，也無法創(chuàng)造出更多的新穎技術。隨著組織游移尺度的擴大，表明組織進行更為廣泛的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新游移。增加的探索式創(chuàng)新會搜索和學習到更多、更好的新穎技術知識，增加的利用式創(chuàng)新也會更有利于實現(xiàn)這些新穎技術知識的吸收和沉淀。然而，當組織游移超過一定程度時，進一步增加游移尺度反而是有害的，主要原因為：①過度地探索新穎技術知識，可能會因為過于異于組織現(xiàn)有的技術知識庫而無法利用，也無法進行組合和重組，因此不能產生效果；②過于密集的利用式創(chuàng)新會使得組織技術路徑變窄，吸收能力也會被鎖定在較窄的技術路徑上；③過于密集的探索式創(chuàng)新(或利用式創(chuàng)新)，組織都有可能會忽視或傷害到利用式創(chuàng)新(或探索式創(chuàng)新)的組織路徑[15]，公司過多聚焦于雙元創(chuàng)新的某一方面，都可能是以另一方面為代價的，因此，組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的游移成本也會增加[16]?；诖?，提出如下假設：

假設1組織游移尺度和創(chuàng)新績效存在倒U型關系，即尺度過小或過大的組織游移不利于公司創(chuàng)新績效，而中等程度尺度的組織游移才有利于創(chuàng)新績效。

組織游移頻率也會對創(chuàng)新績效產生倒U型影響，即過快或者過慢的組織游移頻率都不利于創(chuàng)新績效的獲取，只有中等程度的組織游移頻率才可能產生較高的創(chuàng)新績效。當組織游移頻率較低時，表明管理者在一定時期內變革組織創(chuàng)新方式的速率緩慢。組織從探索式創(chuàng)新游移到利用式創(chuàng)新，或者從利用式創(chuàng)新游移到探索式創(chuàng)新的速率較慢，因此，組織只可能單方面地獲得探索式創(chuàng)新或者利用式創(chuàng)新的優(yōu)勢，而不能通過動態(tài)的調整組織結構，以達到同時維持高水平的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的目的[17]。由此，創(chuàng)新績效的獲取相比于同時維持高水平的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新來獲取高績效的動態(tài)方式要低。隨著組織游移頻率的增加，表明管理者在一定時期內變革組織創(chuàng)新方式的速率加快，組織則有可能達到同時維持高水平的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，以獲取高創(chuàng)新績效。但是隨著組織游移頻率過高，組織變革的成本也是巨大的，游移的成本增加會導致得不償失。故本研究認為存在一個中等頻次的組織游移頻率，使得組織可以通過恰當?shù)慕M織游移次數(shù)獲取較高的創(chuàng)新績效。

除此以外，KANG等[7]指出，組織的管理者是有限理性的，有限理性的管理者經(jīng)常錯失最佳時機來進行組織游移，因為他們不能預估到什么時間進行游移是最好的，且無法準確把握最優(yōu)的游移頻率。雖然理論上存在一個最佳的組織游移頻率，使得公司通過在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的轉換，從而產生最佳的創(chuàng)新成果，但是管理者的有限理性往往使得組織游移頻率偏離最佳頻次，創(chuàng)新績效也可能是次優(yōu)的。由此，隨著組織游移頻率的增加，可能會出現(xiàn)一個最佳游移頻率，使得創(chuàng)新績效最高，其他組織游移頻率下，創(chuàng)新績效都不會高于最佳游移頻率下的創(chuàng)新績效?；诖?，提出如下假設：

假設2組織游移頻率和創(chuàng)新績效存在倒U型關系，即低頻率和高頻率的組織游移不利于公司創(chuàng)新績效，而中等程度頻率的組織游移才有利于創(chuàng)新績效。

2.3 技術知識多元化的調節(jié)作用

組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間進行游移，本質上是組織對新穎技術知識和已有技術知識的不斷轉換搜索和學習過程，這一過程很可能會受到組織技術知識庫的多元化程度的影響。組織擁有一個寬泛的技術知識庫，能夠為組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的游移提供有效的技術知識。當技術知識多元化程度較高時，組織可能會擁有較多的已有技術知識，并且也能夠促使組織加深對新穎技術知識的吸收和學習[18]。當組織游移尺度較小時，技術知識多元化程度較高的公司，擁有比技術知識多元化程度較低的公司更低的搜索和學習新舊技術知識的成本，也會進一步降低較小程度的組織游移風險；同時，由于多元化的技術知識基礎增加了組織對新穎技術知識的探索和理解，這些被探索的新穎技術知識也有可能被利用式創(chuàng)新進一步內化和沉淀。

隨著組織游移尺度的擴大，組織會進行更為密集的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新游移，組織游移的成本和風險也會進一步增加，因為公司從原本擅長的利用式創(chuàng)新游移到探索式創(chuàng)新，技術創(chuàng)新風險在增加，并且支持探索式創(chuàng)新的組織結構及資源配置也需要調整，成本會增加。當公司技術知識多元化程度較高時，公司更可能以多元化的技術知識為基礎，增加對探索式創(chuàng)新的理解，從而降低創(chuàng)新風險，同時也更有利于組織合理調整組織結構和資源配置，降低成本，當組織從利用式創(chuàng)新向探索式創(chuàng)新游移時，才可能取得較好的創(chuàng)新效果。同樣地，當組織從探索式創(chuàng)新向利用式創(chuàng)新游移時，也面臨著成本和風險，以及新舊技術知識的搜索和學習轉換等帶來的問題，多元化程度較高的技術知識也可以進一步降低成本和風險，增加搜索和學習效果等，從而取得比技術知識多元化程度較低的公司更好的創(chuàng)新效果。

當組織游移尺度進一步擴大，超過一定程度時，不利于創(chuàng)新績效的產生，但是當組織擁有多元化程度較高的技術知識時，尺度范圍過大的組織游移對創(chuàng)新績效的不利影響會得到緩解：①寬泛的技術知識，可以為組織過于密集的探索式創(chuàng)新提供更多理解新穎技術知識的機會，因此可能會產生更多的創(chuàng)新績效[19]；②組織擁有多元化程度較高的技術知識，有利于在進行過于密集的利用式創(chuàng)新時去拓展技術路徑，以增加吸收能力；③多元化的技術知識，將緩解組織游移導致的對另外一種創(chuàng)新方式的忽視，即便組織游移到探索式創(chuàng)新(或利用式創(chuàng)新)，也會因為組織具備多元化的技術知識庫，使得快速游移到利用式創(chuàng)新(或探索式創(chuàng))更加容易，同時降低組織在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的游移成本?；诖?，提出如下假設：

假設3技術知識多元化對組織游移尺度與創(chuàng)新績效的倒U型關系產生正向影響。

如果一段時間內組織游移的頻率過低，雖然此時組織變革的成本和風險較低，但是組織可能會跟不上外部環(huán)境變革的速率，而只能單方面發(fā)揮探索式創(chuàng)新或利用式創(chuàng)新的優(yōu)勢，達不到同時獲得高水平雙元創(chuàng)新的優(yōu)勢。即便如此，在低頻率的組織游移過程中，如果公司技術知識多元化程度較高，那么公司也可以通過多元化的技術知識來增強探索或利用的效果，從而增加創(chuàng)新績效。

隨著組織游移頻率的增加，組織有可能同時動態(tài)獲取高水平的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，此時也伴隨著較高的成本和風險。高度多元化技術知識庫的存在，使得組織對新舊技術知識的理解程度進一步加深，組織既可以探索新穎技術知識，并加以利用和轉換，也可以深入利用已有技術知識，產生更高的創(chuàng)新績效。此外，隨著組織游移頻率的增加，技術變革的成本和風險也在增加，多元化的技術知識對于游移成本和風險也起到了緩沖的作用，降低了成本和風險，有可能促使組織產生相比于技術知識多元化程度較低時更好的創(chuàng)新效果?；诖?，提出如下假設：

假設4技術知識多元化對組織游移頻率與創(chuàng)新績效的倒U型關系產生正向影響。

綜上，構建本研究的概念模型(見圖1)。

圖1 概念模型

3 研究設計

3.1 樣本與數(shù)據(jù)

本研究初始樣本選自2000～2010年中國滬深兩市主板上市的所有上市公司，數(shù)據(jù)主要來自兩個專業(yè)數(shù)據(jù)庫：①從CPDP專利數(shù)據(jù)庫獲取與創(chuàng)新相關的專利數(shù)據(jù)[20]，CPDP較為全面地包含了上市公司專利信息，如專利所屬類別、申請人等。該數(shù)據(jù)庫近年來也得到了廣泛的采用[21]。②從Wind金融數(shù)據(jù)終端獲取這些上市公司的相關財務數(shù)據(jù)。研究的初始樣本之所以選擇上述上市公司，主要是受限于基于技術創(chuàng)新相關變量所需要的專利數(shù)據(jù)相關信息較難獲取。因為要構建探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的組織游移尺度和頻率，首先需要構建探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，而以二手數(shù)據(jù)研究的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新大都采用基于專利信息的變量測量。獲得較高認可程度的專業(yè)專利數(shù)據(jù)庫才能保證研究質量。CPDP專利數(shù)據(jù)庫，是由北京大學路江涌團隊向國家知識產權局購買的專利，經(jīng)過嚴格整理后形成的專利數(shù)據(jù)庫，可信程度較高。但是該專利數(shù)據(jù)庫只有2000～2010年中國滬深兩市主板上市公司的專利數(shù)據(jù)，目前該數(shù)據(jù)庫并沒有公開的更新版本，因此綜合考慮數(shù)據(jù)的權威性和可獲得性，本研究還是采用CPDP專利數(shù)據(jù)庫來構建技術創(chuàng)新相關變量。由于受變量性質和數(shù)據(jù)的限制，為了匹配相關技術創(chuàng)新變量的數(shù)據(jù)時期，本研究選擇2000～2010年的滬深兩市主板上市公司的財務數(shù)據(jù)，構建除創(chuàng)新相關變量之外的其他變量。構建完成基于專利和財務數(shù)據(jù)的相關變量后，通過Access將來自兩個數(shù)據(jù)庫的變量和數(shù)據(jù)進行合并，得到本研究所需要的初始樣本和數(shù)據(jù)。由于專利數(shù)據(jù)構建變量的特殊性，并且剔除大量不完整樣本和缺失值后，最終確定602家上市公司2008～2010年的變量和數(shù)據(jù)。

3.2 變量測量

(1)因變量：創(chuàng)新績效有關創(chuàng)新績效測量的代理變量很多，但多數(shù)學者都采用專利作為創(chuàng)新績效的代理變量[22，23]。本研究也采用公司每年申請的專利數(shù)量作為公司該年創(chuàng)新績效的代理變量。

(2)自變量：組織游移尺度和組織游移頻率為測量組織游移尺度和組織游移頻率，首先需要測量出探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。由于CPDP專利數(shù)據(jù)庫主要是中國主板上市公司2000～2010年的專利數(shù)據(jù)，其間包含了發(fā)明專利、實用新型專利及外觀設計專利。這些專利都采用國際專利分類號(IPC)來進行分類。而外觀設計專利在創(chuàng)新性上不如發(fā)明專利和實用新型專利，并且分類標準也不同于這兩類。由此，本研究測量探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新主要是基于發(fā)明專利和實用新型專利。以往西方文獻中測量探索式創(chuàng)新的方法主要是利用專利引文，但是中國專利數(shù)據(jù)IPC分類法和專利文本中沒有專利引用。本研究構造探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的方法主要參照GUAN等[23]以及張慶壘等[9,24]的方法，以IPC專利分類號前4位為基礎，并且以5年窗口期滾動向前。由于2000年專利數(shù)據(jù)缺失較多，本研究以2000～2005年為第一個窗口期，構造2006年的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新。如果2006年公司申請的專利數(shù)據(jù)，在IPC分類號中出現(xiàn)與之前2001～2005年相同的類別，本研究將這些重復出現(xiàn)的該年度專利數(shù)算當作利用式創(chuàng)新；如果2006年公司申請的專利數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)與之前2001～2005年相同的IPC專利類別，則將這些未重復出現(xiàn)的專利數(shù)據(jù)算當作探索式創(chuàng)新。以此類推滾動向前，并且為了排除2006年國家修改會計準則的影響，本研究構造的探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新變量選擇2007～2010年的雙元創(chuàng)新數(shù)據(jù)。

根據(jù)KANG等[7]的方法，針對上述步驟編碼的每家公司每年所申請的專利，計算出一個比例變量

fit=Rit/TPit-Tit/TPit，

(1)

式中，fit表示公司i在t年申請的探索式創(chuàng)新占比與利用式創(chuàng)新占比的差值；Rit表示公司i在t年申請的探索式創(chuàng)新專利數(shù)量，Tit表示公司i在t年申請的利用式創(chuàng)新專利數(shù)量；TPit表示公司i在t年申請的探索式創(chuàng)新專利和利用式創(chuàng)新專利數(shù)量之和。如果Rit>Tit，表明公司i在t年申請的探索式創(chuàng)新專利比利用式創(chuàng)新專利多，fit為正值；如果Rit

根據(jù)fit的測量，識別出公司i從t-1年到t年是否存在組織游移事件。如果fit·fit-1<0，即公司i對于探索式創(chuàng)新或利用式創(chuàng)新的關注程度從t-1年到t年之間發(fā)生了轉變，即發(fā)生了組織游移事件。

本研究以VSit表示組織游移尺度，那么

VSit=g(fit，fit-1)·|fit-fit-1|，

(2)

式中，g(fit，fit-1)表示公司i從t-1年到t年游移事件的函數(shù)，如果存在游移事件，g(fit，fit-1)取值為1；如果不存在游移事件，取值為0。

本研究用VFit表示組織游移頻率，即公司i在t年內發(fā)生的游移次數(shù)。發(fā)生一次組織游移至少需要兩年的時間，限于本研究采集的數(shù)據(jù)時期較短，故逐年計算發(fā)生組織游移的次數(shù)。

由于組織游移事件的發(fā)生，必須是前后兩年公司技術創(chuàng)新在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間發(fā)生了轉變，故最終構成的組織游移尺度和組織游移頻率變量數(shù)據(jù)期是2008～2010年，其他變量數(shù)據(jù)也對應選擇該時期的。

(3)調節(jié)變量：技術知識多元化本研究采用學者大都采用的方法[25]，基于中國專利數(shù)據(jù)采用的IPC國家專利分類號主分類號，采用Herfindahl-Hirschman式指數(shù)測量技術多元化

(3)

式中，TD表示技術知識多元化；n表示IPC專利主分類號；pi表示第i種專利類別專利數(shù)占公司當年申請專利總數(shù)的比例。

(4)控制變量本研究的控制變量包括公司層面和行業(yè)層面兩類。公司層面的控制變量：①游移事件，本研究用g來表示，如果發(fā)生游移事件，則設定g值取1，否則為0；②公司規(guī)模，采用員工人數(shù)和總資產作為公司規(guī)模的代理變量，并且做對數(shù)處理；③公司年齡，成立年限長的公司更為穩(wěn)定，新公司往往更傾向于探索式創(chuàng)新[26]，因此需要控制公司年齡；④冗余資源狀況，控制了不同類型的冗余資源，包括非沉淀性冗余資源、沉淀性冗余資源及潛在冗余資源[27]；⑤公司屬性，將公司屬性分為國有和非國有，設置啞變量進行控制，國有公司為0，非國有公司為1；⑥研發(fā)強度，其測量采用公司當年研發(fā)支出除以總資產；⑦研發(fā)人員數(shù)量，采用對數(shù)處理。行業(yè)層面的控制變量包括：①行業(yè)類別，研究涉及到602家上市公司，其所在行業(yè)覆蓋證監(jiān)會的行業(yè)分類，并且因為制造業(yè)行業(yè)子類過多，本研究也將其進行細分。行業(yè)類別采用啞變量進行控制。②環(huán)境動態(tài)性和環(huán)境包容性，本研究采用DESS等[28]的測量方法。③行業(yè)集中度的測量方法同樣采用Herfindahl-Hirschman 式指數(shù)，使用行業(yè)層面的公司銷售數(shù)據(jù)來測量行業(yè)競爭程度。

3.3 模型選擇與設定

本研究的初始樣本，采用的是2000～2010年中國主板上市公司，在構建最終樣本時，考慮到因變量是以公司每年申請的專利數(shù)量作為創(chuàng)新績效，并且探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新，以及組織游移的尺度和頻率這些變量的構建，是以企業(yè)每年申請的專利數(shù)量及其IPC分類號構建起來的。由此，在構建完這些關鍵變量后，已經(jīng)對2008～2010年的初始樣本企業(yè)進行了篩查，剔除了因變量在2008～2010年全部為0或者空值的公司，最終才獲得602家上市公司2008～2010年的數(shù)據(jù)。

進一步地，因變量是非負離散整數(shù)，且均值小于標準差，應選擇負二項回歸進行分析。結合Hausman檢驗結果，采用負二項回歸隨機效應模型。本研究需要進一步確認是采用標準負二項回歸，還是零膨脹泊松回歸(或者零膨脹負二項回歸)，因此需要檢驗Vuong統(tǒng)計量。在分別進行了零膨脹泊松回歸分析和零膨脹負二項回歸分析后，零膨脹泊松回歸分析結果顯示，Vuong統(tǒng)計量為-1.75，Pr>z=0.960，Vuong統(tǒng)計量為負數(shù)；而零膨脹負二項回歸分析結果顯示，Vuong統(tǒng)計量為-1.28，Pr>z=0.900，Vuong統(tǒng)計量同樣為負數(shù)。根據(jù)Vuong統(tǒng)計量顯示結果，應該選擇標準的負二項回歸分析方法。模型設定如下

PAit=β0+β1VSit-1+β2VSit-1VSit-1+β3VFit-1+

β4VFit-1VFit-1+β5VSit-1VSit-1TDit-1+

β6VFit-1VFit-1TDit-1+β7TDit-1+β8git-1+

β9lnEMit-1+β10lnASit-1+β11AGit-1+

β12UNit-1+β13ABit-1+β14ALit-1+β15ATi+

β16RDit-1+β17lnREit-1+β18DYit-1+

β19MUit-1+β20HHIit-1+β21INi+εit-1，

(4)

式中，PAit表示公司i在t年申請的專利數(shù)量，即因變量創(chuàng)新績效，本研究將因變量滯后1年，以防止內生性的影響；β0為常數(shù)項；β1～β21表示各變量及交互項的回歸系數(shù)；VSit-1表示公司i在t-1年的組織游移尺度；VFit-1表示公司i在t-1年的組織游移頻率；TDit-1表示公司i在t-1年的技術知識多元化程度；git-1表示公司i在t-1年的組織游移事件，為啞變量；lnEMit-1表示公司i在t-1年的員工人數(shù)，取對數(shù)處理；lnASit-1表示公司i在t-1年的總資產，同樣取對數(shù)處理；AGit-1表示公司i在t-1年的年齡；UNit-1表示公司i在t-1年的非沉淀性冗余資源；ABit-1表示公司i在t-1年的沉淀性冗余資源；ALit-1表示公司i在t-1年的潛在冗余資源；ATi表示公司i的屬性；RDit-1表示公司i在t-1年的研發(fā)強度；lnREit-1表示公司i在t-1年的研發(fā)人員數(shù)，做對數(shù)處理；DYit-1表示公司i在t-1年所在行業(yè)的環(huán)境動態(tài)性；MUit-1表示公司i在t-1年所在行業(yè)的環(huán)境包容性；HHIit-1表示公司i在t-1年所在行業(yè)集中度；INi表示公司i所在行業(yè)；ε表示隨機擾動項。

4 實證分析

表1 各主要變量的均值、標準差及極值

注：公司屬性和行業(yè)類別為類別變量，未包含在此表中；員工人數(shù)、總資產和研發(fā)人員數(shù)量做對數(shù)處理。下同。

4.1 描述性分析

在樣本中，制造業(yè)子行業(yè)機械設備儀表行業(yè)、其他制造業(yè)、金屬非金屬行業(yè)以及電子行業(yè)公司較多，占比分別為24.250%、10.470%、9.970%及7.140%。值得關注的是信息技術業(yè)樣本企業(yè)也較多，為45家，占比為7.480%。

各主要變量的均值、標準差及極值見表1(1)本研究樣本為602家上市公司，其間因變量中存在少部分空值。為了排除因變量為計數(shù)數(shù)據(jù)可能會受到含有0或者空值的影響，最終確定創(chuàng)新績效的觀測值為1 661個，有145個空值(樣本采用3年的數(shù)據(jù)，所以各變量應該有3×602=1 806個觀測值，但是實際情況會存在空值)。。由表1可知， 樣本公司每年申請專利數(shù)量最大值為5 356。公司在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間游移尺度的平均值為0.068，標準差為0.279，最大值為2，最小值為0。組織游移頻率的均值為0.276，標準差為0.541，最大值為2，最小值為0。組織游移尺度和頻率的最大值說明樣本中在2008～2010年之間有公司存在兩次游移事件，且在2008～2010年公司最多發(fā)生兩次游移事件。對比KANG等[7]的研究，他們的樣本年限跨度為1983～2007年，時間跨度較長，最多發(fā)生組織游移事件次數(shù)為14次。

各主要變量的相關系數(shù)見表2。由表2可知，組織游移尺度與創(chuàng)新績效之間不顯著相關，相關系數(shù)為-0.018(p>0.05)；組織游移頻率與創(chuàng)新績效之間顯著相關，相關系數(shù)為0.050(p<0.05)；組織游移尺度與組織游移頻率之間顯著相關，系數(shù)為0.422(p<0.001)?？刂谱兞恐?，員工人數(shù)、總資產、研發(fā)強度、研發(fā)人員數(shù)量都與創(chuàng)新績效顯著正相關，說明規(guī)模越大的企業(yè)越有可能產生更多的創(chuàng)新績效，并且企業(yè)研發(fā)活動投入越多，企業(yè)也越可能有更好的創(chuàng)新績效表現(xiàn)。

4.2 回歸分析

負二項回歸分析的結果見表3。在表3中，模型1放入控制變量，其中組織游移事件對創(chuàng)新績效的回歸系數(shù)為0.417，p<0.001，說明組織游移對創(chuàng)新績效的影響是顯著的，由此，才能進一步研究組織游移尺度和游移頻率對創(chuàng)新績效的影響；模型2放入主效應變量，組織游移尺度的平方項回歸系數(shù)為-1.392，p<0.001，假設1得到支持；組織游移頻率的平方項回歸系數(shù)為-0.083，p<0.001，假設2得到支持。主效應的假設都得到支持，說明中等程度的組織游移尺度和頻率才有利于公司創(chuàng)新績效的獲取。從模型3的回歸結果來看，組織游移尺度平方與技術知識多元化交互項的回歸系數(shù)為5.206，p<0.001，假設3得到支持；組織游移頻率平方與技術知識多元化交互項的回歸系數(shù)為1.295，p<0.001，假設4得到支持。假設3和假設4的數(shù)據(jù)結果顯示，技術知識多元化對組織游移尺度與創(chuàng)新績效的倒U型關系存在正向調節(jié)作用；同樣的，技術知識多元化對組織游移頻率與創(chuàng)新績效的倒U型關系也存在正向調節(jié)作用。

表2 各主要變量的相關系數(shù)(N=602)

注：***、**、*分別表示p<0.001、p<0.01、p<0.05，下同。

表3 負二項回歸分析結果

注：總樣本是602家上市公司3年的數(shù)據(jù)，即1 806個觀測值，但在模型運行時，會因為存在一些缺失值，不都做到自變量和因變量一一對應，故存在真正運行出來的觀測值是1 017。下同。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

為了使研究結果更具穩(wěn)定性，本研究進行了穩(wěn)健性檢驗，之前調節(jié)變量技術知識多元化的測量主要是采用IPC專利主分類號，穩(wěn)健性的檢驗采用IPC專利分類號子分類號，即以前4位為基礎，測量技術知識多元化，這也是學者們較為常用的測量方法。同樣做負二項回歸，結果見表4。由表4的模型2可知，組織游移尺度的平方項回歸系數(shù)為-1.472，p<0.001，假設1得到支持；組織游移頻率的平方項回歸系數(shù)為-0.086，p<0.001，假設2得到支持。由模型3可知，組織游移尺度平方與技術知識多元化交互項的回歸系數(shù)為9.458，p<0.001，假設3得到支持；組織游移頻率平方與技術知識多元化交互項的回歸系數(shù)為0.273，p<0.001，假設4得到支持。綜上可知，研究模型及結果具有一定穩(wěn)定性。

表4 穩(wěn)健性檢驗結果

5 研究結論及討論

5.1 研究結論

本研究在中國情境下，首次引入組織游移概念，一方面繼承了學者有關組織游移的內涵及維度；另一方面，又深入分析了組織游移對企業(yè)技術創(chuàng)新過程的影響，探討了組織游移尺度及頻率將如何影響企業(yè)技術創(chuàng)新過程，進而產生創(chuàng)新績效。本研究發(fā)現(xiàn)，組織游移尺度和頻率與公司創(chuàng)新績效之間都呈現(xiàn)倒U型關系，即尺度過大或過小的組織游移都不利于公司創(chuàng)新績效的產生，頻率過高或過低的組織游移也不利于公司創(chuàng)新績效的產生。

此外，本研究提出技術知識多元化是可能影響組織游移與創(chuàng)新績效關系的情境因素，實證檢驗并發(fā)現(xiàn)，技術知識多元化對組織游移尺度與創(chuàng)新績效的倒U型關系存在正向調節(jié)作用；同樣的，技術知識多元化對組織游移頻率與創(chuàng)新績效的倒U型關系也存在正向調節(jié)作用。

5.2 管理啟示

通過本研究主效應的探討，可發(fā)現(xiàn)在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間，組織游移的尺度和頻率是公司獲取創(chuàng)新績效的重要前提。進一步實證研究結果表明，中等程度的組織游移尺度和頻率才能讓公司獲取最佳的創(chuàng)新績效，換言之，作為技術創(chuàng)新公司的管理者，必須意識到適當程度組織游移的重要性；其次，管理者也必須意識到維持一個寬泛的技術知識庫的重要性。

5.3 研究不足與展望

首先，本研究受限于研究樣本的數(shù)據(jù)期限，組織游移事件最多只有2次。期待未來有更多時段的專利數(shù)據(jù)，以檢驗中國公司在技術創(chuàng)新和知識搜索領域的組織游移現(xiàn)象。其次，本研究尚未進一步區(qū)分組織游移到探索式創(chuàng)新的效果，以及組織游移到利用式創(chuàng)新的效果哪個更好，這可能對進一步指導公司在探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新之間的權衡提供幫助。這是未來的一個研究方向，其中，悖論管理可能是一個有效的視角[29,30]，因為不管是雙元創(chuàng)新還是組織游移都會存在悖論，基于悖論視角管理創(chuàng)新游移可能會給公司帶來競爭優(yōu)勢。再次，本研究的情境因素僅僅考慮了技術知識多元化對組織游移與創(chuàng)新績效關系的影響。從組織游移影響創(chuàng)新績效的作用機理出發(fā)，可能還存在更為多樣的情境因素有待研究(如技術知識的相似性、公司內資源配置)，以豐富有關組織游移主題的研究。