資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的影響研究
——知識管理的調節(jié)作用

趙興廬

(廣東金融學院 工商管理學院，廣東 廣州 510521)

一、引 言

開放環(huán)境下的新創(chuàng)企業(yè)面臨知識管理和資源組拼的雙重挑戰(zhàn)。一方面，知識的爆發(fā)式增長使環(huán)境不確定性上升，創(chuàng)業(yè)者不能局限于既有知識，必須搜尋新的知識轉化為企業(yè)創(chuàng)新。例如，李琪和張志衡發(fā)現新創(chuàng)企業(yè)力圖增加與產業(yè)鏈上下游廠商的知識交流；白景坤等發(fā)現新創(chuàng)企業(yè)在當前業(yè)務外的跨界領域積極搜尋知識；Luo等指出新創(chuàng)企業(yè)要注意知識搜尋的來源廣度；芮正云等強調新創(chuàng)企業(yè)須平衡探索式和利用式知識轉化的關系。整體而言，知識搜尋和轉化是提升新創(chuàng)企業(yè)績效的有效策略，是創(chuàng)業(yè)者應當采取的學習行動。

另一方面，新生者劣勢使得創(chuàng)業(yè)資源捉襟見肘，創(chuàng)業(yè)者須采取資源組拼的方式應對機遇和挑戰(zhàn)。研究發(fā)現，通過對有限資源進行創(chuàng)造性改造、變通或重組，能夠產生具有良好經濟效益和社會效益的改良式產品創(chuàng)新、節(jié)儉式產品創(chuàng)新和包容式產品創(chuàng)新，幫助新創(chuàng)企業(yè)實現商業(yè)模式創(chuàng)新和獲取瞬時競爭優(yōu)勢。因此，資源組拼是幫助新創(chuàng)企業(yè)克服資源約束和實現逆境生長的有效策略，善于資源組拼的新創(chuàng)企業(yè)的生存概率明顯更高。

創(chuàng)業(yè)情境下的知識管理和資源組拼的相關研究頗豐，但鮮有文獻將其結合起來。既有研究多默認組拼是封閉系統(tǒng)內的資源重排，未在開放系統(tǒng)中考察內部資源與外部知識的協(xié)同效應。吉丹俊指出，知識溢出與企業(yè)家精神形成了良好的相互促進效應，這一機制能否通過資源組拼得以實現尚不清楚，值得深入探究。同時，通過搜尋得到的客觀知識須通過創(chuàng)業(yè)行動和實踐轉變?yōu)榻鉀Q問題的具體方案和智慧才能提升企業(yè)績效，這一過程依賴于創(chuàng)業(yè)者的資源組拼等實踐行為。因此，既有研究忽視了知識管理和資源組拼的內在統(tǒng)一性，導致創(chuàng)業(yè)情境下知識管理與資源組拼的關系不清楚，有待深入考察。

基于此，本文建立一個綜合考察新創(chuàng)企業(yè)的知識管理和資源組拼影響創(chuàng)業(yè)績效的研究框架，將知識搜尋視為資源組拼的促進條件、資源組拼視為知識轉化的行動機制，考察知識的搜尋來源、消化方式、轉化目的對資源組拼的調節(jié)影響。接下來，基于理論分析提出具體研究假設，設計合適的實證方法，搜集調查數據，進行實證檢驗，最后，對結果進行討論并提出創(chuàng)業(yè)建議。

二、理論與假設

(一)知識搜尋邊界對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的調節(jié)作用

知識搜尋是創(chuàng)業(yè)情境重要的知識管理行為。在搜尋的邊界方面，Li等認為組織內部和組織外部的知識存在顯著差異：組織內部人員處于相似的問題情境中，他們提供的知識針對性較強、易于消化吸收，幫助創(chuàng)業(yè)者解決臨場問題；組織外部的人員處于企業(yè)的業(yè)務范圍外，他們提供的知識新穎性較強、跨界程度高，幫助企業(yè)進行新產品的開發(fā)或新市場的開拓。

當新創(chuàng)企業(yè)向供應商、分銷商、監(jiān)管機構等外部知識來源搜尋知識時，預計資源組拼的效果將得到顯著提升。第一，外部知識讓創(chuàng)業(yè)者發(fā)現既有資源的新用途，彭偉等發(fā)現有的資源在組織內部可能是低效率甚至閑置的，但在企業(yè)外部則有其他的重要用途。第二，外部知識可以幫助創(chuàng)業(yè)者識別解決問題的外部資源，通過引入外部資源提高組拼的資源基礎，改善組拼效果。第三，外部知識幫助創(chuàng)業(yè)者將內部資源與外部資源有機結合，例如，段茹和李華晶對喜茶進行案例研究發(fā)現，重組內外部資源創(chuàng)造出了新的商業(yè)價值。

當新創(chuàng)企業(yè)向團隊成員、內部員工等內部知識來源進行知識搜尋時，預計資源組拼的效果不能得到提升。第一，內部人員對資源的認知情況趨同，知識冗余程度較高，難以使資源產生新的用途或新的改造可能性。第二，內部員工的知識多是個人主觀經驗，其規(guī)范性和系統(tǒng)性不足，受這些知識影響得到的組拼方案可能是臨時的、將就的。第三，在封閉系統(tǒng)中進行組拼易陷入過度組拼的陷阱，導致企業(yè)產生實用主義的組拼慣性，停留在對當前技術和零碎資源的反復組合，對企業(yè)發(fā)展造成了限制和自我封閉。綜上，提出假設：

H1：新創(chuàng)企業(yè)的外部知識搜尋越多，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越強。

H2：新創(chuàng)企業(yè)的內部知識搜尋越多，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越弱。

(二)知識交流機制對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的調節(jié)作用

知識交流是組織對知識的消化吸收和內部擴散方式。Jansen等將知識交流分為兩種不同的機制：其一是正式溝通，即建立系統(tǒng)的組織學習制度，包括知識文檔的建立、定期的經驗交流會議、書面化的經驗總結等。其二是人際交流，即通過私人聯(lián)系或臨時團隊進行討論，具有人際化、口頭化、臨時性的特點，并鼓勵不同部門或團隊的人員進行跨領域合作。

當新創(chuàng)企業(yè)采取人際溝通的知識交流機制時，預計資源組拼的效果將得到顯著提升。Kickul等發(fā)現，在人際交流水平較高的新創(chuàng)企業(yè)中，人員組合的臨時性和隨機性更高，當面臨突發(fā)問題時，組拼活動獲得更快速的人員支持。劉人懷和王婭男的研究表明，相比起正式交流，人際交流的頻率快，因此，組拼結果的反饋更迅速，無須等待定期的工作會議，組拼方案可以實現更快速地迭代更新。此外，非正式的人際交流有更高的知識跳躍性，產出更多解決問題的新方法，組拼方案的成型速度更快，且備選方案更多。

當新創(chuàng)企業(yè)采取正式溝通的知識交流機制時，預計資源組拼的效果不能得到提升。第一，正式溝通的速度較慢，突發(fā)問題來臨時難以快速協(xié)調，不滿足組拼活動需要的快速決策情境，減緩了組拼的時效性。第二，正式溝通的官僚性較強，組織成員為了避錯而循規(guī)蹈矩，缺乏試錯精神，且知識交流受到層級和部門的隔閡，組拼的效果欠佳。第三，正式溝通以書面交流為主，交流速度慢，僵化程度高，不利于資源組拼活動的開展。綜上，提出假設：

H3：新創(chuàng)企業(yè)的人際溝通水平越高，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越強。

H4：新創(chuàng)企業(yè)的正式溝通水平越高，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越弱。

(三)知識轉化方式對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的調節(jié)作用

知識轉化是組織將搜尋得到的知識進行實際運用的過程。He和Wong將知識轉化分為兩種不同的方式：其一是知識利用，將知識用于產品質量、技術工藝、管理模式等既有組織基礎的改進，旨在提高產品的性價比和降低運營成本。其二是知識探索，將知識用于新技術的研制、新產品的研發(fā)、新項目的實施等，旨在提升企業(yè)的突破式創(chuàng)新能力和中遠期的市場競爭力。

當新創(chuàng)企業(yè)采取知識利用的轉化方式時，預計資源組拼的效果將得到顯著提升。第一，知識利用的任務是持續(xù)改進，具有小步快走的特點，此時進行組拼發(fā)揮組拼者善于不斷嘗試的特點，取得短期、階段性的項目進展。第二，知識利用的任務有較好的前期基礎，為知識交叉和融合創(chuàng)新提供了充分準備，有利于提高組拼的效能。第三，知識利用項目的考核周期短，能提供快速及時的試錯反饋信息，為持續(xù)組拼和不斷改進完善提供充足的空間。

當新創(chuàng)企業(yè)采取知識探索的轉化方式時，預計資源組拼的效果不能得到提升。第一，知識探索的前期知識基礎較少，對資源進行重組或挖掘其他潛在用途的難度大。第二，組拼產生的知識具有臨時、短暫的特點，導致新產品開發(fā)的穩(wěn)定性和可靠性欠佳。第三，Senyard等發(fā)現組拼行動大多是實用導向的，規(guī)范程度不高，因此，在知識探索的任務背景下進行資源組拼，得到的知識不能形成連續(xù)可靠的技術路線，導致組織績效降低。綜上，提出假設：

H5：新創(chuàng)企業(yè)的知識利用水平越高，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越強。

H6：新創(chuàng)企業(yè)的知識探索水平越高，資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系越弱。

三、研究設計

(一)樣本選擇及數據來源

高新技術園區(qū)集聚了大量新創(chuàng)企業(yè)，成為研究創(chuàng)業(yè)現象的理想情境。在前期工作基礎上，課題組聯(lián)系粵港澳大灣區(qū)的兩個高新技術園區(qū)為調研對象。園區(qū)A位于廣州市，以生物、材料和信息產業(yè)為主；園區(qū)B位于佛山市，以機械、塑料和家電產業(yè)為主。課題組對成立年限不超過6年的新創(chuàng)企業(yè)為樣本總體，隨機發(fā)放問卷750份，回收312份，剔除填寫不完整問卷15份及疑似隨意填寫問卷12份，獲得可用調查問卷285份，可用率為38.0%。

對兩園區(qū)獲得問卷主要研究變量進行非對等樣本T檢驗，其均值的方差分析不存在顯著差異，因此，整合兩類樣本為一個研究樣本。描述性統(tǒng)計分析顯示：受訪者中獨立創(chuàng)業(yè)者為96人，占比33.6%，聯(lián)合創(chuàng)業(yè)者為189人，占比66.4%；年齡在30歲以下的占37.8%，31歲到40歲的占43.7%，41歲及以上占18.5%；第一產業(yè)(農林牧漁)有18家，占比6.3%，第二產業(yè)(制造業(yè))有131家，占比46.0%，第三產業(yè)(服務業(yè))有136家，占比47.7%。

為檢驗未返回選擇偏差，運用T檢驗比較已回收樣本和未回復問卷的樣本，未發(fā)現在成立年限、規(guī)模及行業(yè)分布方面存在顯著差異。為檢驗共同方法變異，采取Harman單因素方法對研究變量進行因子分析，未旋轉條件下提取出四個因子，第一因子解釋了19.32%的變異，由于未出現只有一個因子或某個因子解釋力特別大的情況，因此，研究數據未發(fā)現明顯的共同方法偏差。另外，變異膨脹因子(VIF值)介于1.037至2.214之間，低于多重共線性的臨界判定值10，因此，本研究的各個研究變量之間不存在明顯的多重共線性問題。

(二)變量定義及測量

1.

本文的被解釋變量為創(chuàng)業(yè)績效()，參考Li和Atuahene的測量方式，創(chuàng)業(yè)績效包括利潤率、投資回報率、市場份額和銷售增長率四個方面。

2.

本文的解釋變量為資源組拼()，量表來自Senyard等，反映為新創(chuàng)企業(yè)傾向于使用手頭資源應對機會或挑戰(zhàn)的程度。

3.

本文的調節(jié)變量包括三個方面。知識搜尋的來源包括外部搜尋()和內部搜尋()，量表來自于Li等。知識交流的方式包括正式溝通()和人際溝通()，量表來自Jansen等。知識轉化的方式，包括知識利用()和知識探索()，量表來自He和Wong。

4.

影響創(chuàng)業(yè)績效的因素有很多，本文參考Senyard等等相關實證研究，選取企業(yè)年齡()、企業(yè)規(guī)模()、研發(fā)投入()、行業(yè)類型()、技術動態(tài)()和競爭強度()作為控制變量。

全部變量的界定和測量方式見表1。除企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入、行業(yè)類型、競爭強度外，均采用1～5分的李克特式量表進行測量，詢問受訪者對測量條目的同意程度，1表示完全不同意，2表示不同意，3表示不確定，4表示同意，5表示完全同意，多個測量條目的平均得分為最終得分。需要說明的是，各變量的測量是彼此獨立的，不存在對立性和排他性，例如，企業(yè)可以同時進行外部搜尋和內部搜尋，在兩個變量上同時獲得較高的評分。

量表測量的信度和效度檢驗方面：首先，各測量條目的因子載荷值均高于0.5，表明測量條目比較準確覆蓋測量變量的構念意義。其次，各變量的克朗巴哈α值和組合效度值高于0.7，表明各測量條目之間的共同方差變異指向單一目標構念，測量穩(wěn)定性好。再次，主要研究變量的平均抽取變異(值)的平方根在0.7以上，且高于其與其他變量的相關系數，表明變量之間具有良好的測量區(qū)分效度。因此，本次問卷調查的測量信度和效度良好。

表1 研究變量的界定和測量

續(xù)表1

(三)回歸模型構建

為了對研究假設進行檢驗，構建多元回歸方程式(1)如下：

=+++++++++

+++++×+

×+×+×+

(1)

×+×+

回歸模型中的為常數項，～為控制變量對創(chuàng)業(yè)績效的影響系數，為解釋變量對創(chuàng)業(yè)績效的影響系數，～為調節(jié)變量對創(chuàng)業(yè)績效的影響系數，～為去中心化后的解釋變量和調節(jié)變量的乘積項對創(chuàng)業(yè)績效的影響系數。為去中心化后的解釋變量，、、、、、為去中心化后的調節(jié)變量，乘積項為調節(jié)效應檢驗項。代表不同企業(yè)樣本案例；表示誤差項；、～、～均為待估計的回歸參數。

四、數據檢驗

(一)描述性統(tǒng)計及相關分析

表2給出了主要研究變量的均值、標準差和相關系數。結果顯示：創(chuàng)業(yè)績效與資源組拼顯著正相關，表明后者提高創(chuàng)業(yè)績效的重要影響因素。調節(jié)變量中，外部搜尋、人際溝通、知識利用、知識探索與創(chuàng)業(yè)績效顯著正相關，內部搜尋和正式溝通與創(chuàng)業(yè)績效無顯著相關。資源組拼與知識溝通(正式溝通與人際溝通)的相關性較高，與知識搜尋(外部搜尋和內部搜尋)的相關性較低，在知識轉化方面僅與知識利用有關，與知識探索無關。從調節(jié)變量的均值來看，內部搜尋的均值較外部搜尋更高，正式溝通與非正式溝通的均值都較高，知識利用的均值較知識探索更高，反映出創(chuàng)業(yè)企業(yè)在搜尋、溝通和創(chuàng)新方面的現實特征。此外，對角線為研究變量的平均抽取變異值(值)的平方根，若該值大于與其他變量的相關系數，說明該變量與其他變量在測量上具有良好的區(qū)分效度。整體而言，本文的研究變量之間相關系數較高，內在邏輯關系值得深入探究，數據質量良好，為檢驗分析提供了良好的質量基礎。

表2 主要變量的均值、標準差與相關系數表(N=285)

(二)多元線性回歸模型檢驗

運用STATA14.0對方程式(1)進行多元逐步線性回歸，其中，模型1納入企業(yè)年齡等全部控制變量，模型2在模型1基礎上新增資源組拼為解釋變量，模型3在模型2基礎上新增外部搜尋等6個調節(jié)變量，模型4在模型3基礎上新增去中心化后的解釋變量與調節(jié)變量的6個乘積項。表3是回歸模型的全部結果，擬合優(yōu)度R和方差檢驗F值反映自變量對因變量的解釋程度。

表3 多元線性回歸模型結果(因變量：創(chuàng)業(yè)績效)

續(xù)表3

模型1納入控制變量為解釋變量，結果顯示：企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入強度和技術動態(tài)正向影響創(chuàng)業(yè)績效，競爭強度負向影響創(chuàng)業(yè)績效。

模型2新增資源組拼為解釋變量，結果顯示：資源組拼正向影響創(chuàng)業(yè)績效(=0.285；<0.01)，擬合優(yōu)度R顯著提升0.077，F值為11.216且在=0.01水平顯著，說明資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的影響是顯著的。

模型3新增調節(jié)變量為解釋變量，結果顯示：外部搜尋正向影響創(chuàng)業(yè)績效(=0.138；<0.05)，人際溝通正向影響創(chuàng)業(yè)績效(=0.150；<0.05)，知識利用正向影響創(chuàng)業(yè)績效(=141；<0.01)，其他變量沒有顯著影響。

模型4新增資源組拼與調節(jié)變量的去中心化后的乘積項為解釋變量，結果顯示：外部搜尋的調節(jié)效應正向顯著(=0.126；<0.05)，人際溝通的調節(jié)效應正向顯著(=0.098；<0.10)，知識利用的調節(jié)效應正向顯著(=0.113；<0.05)，知識探索的調節(jié)效應負向顯著(=-0.107；<0.05)，其他調節(jié)效應未通過檢驗。此外，模型4的擬合優(yōu)度相比模型3有0.050的顯著提高，說明乘積項的引入對方程式的整體解釋力有顯著提升。

綜合上述結果判斷：外部搜尋的知識比較新穎，可以改善資源組拼過程的知識結構，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系有正向調節(jié)效應，因此，H1得到數據支持。內部搜尋的知識由于冗余較多，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的調節(jié)效應不顯著，因此，H2未得到數據支持。人際溝通有利于知識的交流整合，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系有正向調節(jié)效應，因此，H3得到數據支持。正式溝通由于相對僵化和遲緩，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系調節(jié)效應不顯著，因此，H4未得到數據支持。知識利用對既有產品進行優(yōu)化改良，為漸進式的技術創(chuàng)新路線，與資源組拼的行動邏輯相一致，因此，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系有正向調節(jié)效應，因此，H5得到數據支持。知識探索旨在開發(fā)全新的產品或技術，為激進式的技術創(chuàng)新路線，與資源組拼的行動邏輯相沖突，因此，對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系有負向調節(jié)效應，因此，H6未得到數據支持。

(三)對調節(jié)效應的進一步檢驗

為了進一步檢驗外部搜尋、人際溝通、知識利用和知識探索對主效應關系的調節(jié)效應，根據表2中的模型4的回歸結果系數對四個調節(jié)變量不同取值下的創(chuàng)業(yè)績效與資源組拼的線性函數關系進行演算。調節(jié)變量按照均值減加一個標準差的形式取低值和高值。計算結果如表4所示。

比較表4中的方程式(2)和方程式(3)，結果顯示：當外部搜尋取低值即2.26時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(2)：=1.212+0.118；當外部搜尋取高值即4.08時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(3)：=0.691+0.347。由此可見，隨著外部搜尋取值的提高，資源組拼()對創(chuàng)業(yè)績效()的影響程度提升，因此，驗證了外部搜尋對資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的關系的正向調節(jié)作用。

表4 調節(jié)效應對主效應線性函數關系的影響

比較表4中的方程式(4)和方程式(5)，結果顯示：當人際溝通取低值即3.15時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(4)：=1.129+0.165；當人際溝通取高值即4.53時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(5)：=0.843+0.301。由此可見，隨著人際溝通取值的提高，資源組拼()對創(chuàng)業(yè)績效()的影響程度提升，因此，驗證了人際溝通對資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的關系的正向調節(jié)作用。

比較表4中的方程式(6)和方程式(7)，結果顯示：當知識利用取低值即3.12時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(6)：=1.214+0.149；當知識利用取高值即4.60時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(7)：=0.849+0.317。由此可見，隨著知識利用取值的提高，資源組拼()對創(chuàng)業(yè)績效()的影響程度提升，因此，驗證了知識利用對資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的關系的正向調節(jié)作用。比較表4中的方程式(8)和方程式(9)，結果顯示：當知識探索取低值即1.94時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(8)：=0.260+0.332；當知識探索取高值即3.80時，資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的線性關系為方程式(9)：=1.009+0.133。由此可見，隨著知識探索取值的提高，資源組拼()對創(chuàng)業(yè)績效()的影響程度下降，因此，驗證了知識探索對資源組拼()與創(chuàng)業(yè)績效()的關系的負向調節(jié)作用。

最后，根據表4中與的線性函數關系，將、、、分別均取值1、2、3、4、5代入方程式(2)至方程式(9)，繪制調節(jié)效應圖如圖1～4所示。

圖1 外部搜尋的正向調節(jié)作用

圖2 人際溝通的正向調節(jié)作用

圖3 知識利用的正向調節(jié)作用

圖4 知識探索的負向調節(jié)作用

圖1～4中的橫坐標為解釋變量(資源組拼)的數值，最低值為1，最高值為5；縱坐標為被解釋變量(創(chuàng)業(yè)績效)的數值，最低值為1，最高值為5，分別由方程式(2)至方程式(9)在取不同數值的計算結果得到。

圖1展示了外部搜尋對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的正向調節(jié)作用，實線代表外部搜尋水平較高的新創(chuàng)企業(yè)案例，虛線代表外部搜尋水平較低的新創(chuàng)企業(yè)案例。由于實線的斜率為正，且高于虛線的斜率，表示在外部搜尋水平高的新創(chuàng)企業(yè)中，資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的正向影響程度顯著更高。

圖2展示了人際溝通對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的正向調節(jié)作用，實線代表人際溝通水平較高的新創(chuàng)企業(yè)案例，虛線代表人際溝通水平較低的新創(chuàng)企業(yè)案例。由于實線的斜率為正，且高于虛線的斜率，表示在人際溝通水平高的新創(chuàng)企業(yè)中，資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的正向影響程度顯著更高。

圖3展示了知識利用對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的正向調節(jié)作用，實線代表知識利用水平較高的新創(chuàng)企業(yè)案例，虛線代表知識利用水平較低的新創(chuàng)企業(yè)案例。由于實線的斜率為正，且高于虛線的斜率，表示在知識利用水平高的新創(chuàng)企業(yè)中，資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的正向影響程度顯著更高。

圖4展示了知識探索對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的負向調節(jié)作用，實線代表知識探索水平較高的新創(chuàng)企業(yè)案例，虛線代表知識探索水平較低的新創(chuàng)企業(yè)案例。由于虛線的斜率為正，且高于實線的斜率，表示在知識探索水平低的新創(chuàng)企業(yè)中，資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的正向影響程度顯著更高。

五、結論與建議

(一)研究結論

本文基于粵港澳大灣區(qū)285個新創(chuàng)企業(yè)樣本，通過在多元線性回歸模型中引入解釋變量與調節(jié)變量的去中心化乘積項的方法，以及在調節(jié)變量不同取值下對主效應的斜率進行演算和分析，實證檢驗了開放創(chuàng)新環(huán)境下新創(chuàng)企業(yè)的知識管理行為對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系的調節(jié)影響，得到以下研究結論：

首先，在知識的搜尋邊界方面，新創(chuàng)企業(yè)的外部知識搜尋強度正向調節(jié)資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系(=0.138；<0.05)，內部知識搜尋強度對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系無顯著調節(jié)作用(=0.081；>0.10)。

其次，在知識的交流機制方面，新創(chuàng)企業(yè)的正式知識溝通強度對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系無顯著調節(jié)作用(=0.071；>0.10)，人際知識溝通強度正向調節(jié)資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系(=0.150；<0.01)。

最后，在知識的轉化方向方面，新創(chuàng)企業(yè)的知識利用強度正向調節(jié)資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系(=0.141；<0.01)，知識探索強度對資源組拼與創(chuàng)業(yè)績效的關系無顯著調節(jié)作用(=0.049；>0.10)。

(二)創(chuàng)業(yè)建議

基于上述研究結論，提出創(chuàng)業(yè)建議如下：

第一，新創(chuàng)企業(yè)應在資源組拼過程中重視對外部知識的搜尋。需要開放思維，在更大的信息環(huán)境中進行知識搜索，避免在高管成員、技術人員和基層員工等內部知識源搜尋知識，應增加對外部知識源如供應商、顧客、分銷商、地方政府、監(jiān)管部門、行業(yè)協(xié)會的人際聯(lián)絡和知識搜尋，這些活動能增加組拼的信息量和新穎性，提升資源組拼對創(chuàng)業(yè)績效的影響。

第二，新創(chuàng)企業(yè)應建立基于口頭溝通的學習交流機制?？陬^溝通與快速變化的競爭環(huán)境及高度緊張的資源約束情境相匹配。在資源組拼過程中，口頭溝通能夠在短時間內達成共識并加以實施，顯著提升組拼的實施效果。基于書面材料和正式制度的組織學習，則需要在企業(yè)渡過初創(chuàng)階段之后逐漸建立。

第三，新創(chuàng)企業(yè)應根據不同的創(chuàng)新項目謹慎選擇組拼戰(zhàn)略。若旨在提升產品質量、增強制造或服務的靈活性、降低成本提高產品性價比，組拼是理想的資源管理策略，有助于企業(yè)提升資源使用效率，實現集約型創(chuàng)新。若旨在開發(fā)新產品、開辟新市場和進入新的技術領域，組拼可能不是理想的資源管理策略，企業(yè)應避免在陌生的產品和技術領域進行組拼，對創(chuàng)新結果造成不利影響。