非沉淀冗余、科技向善与企业创新绩效——数字赋能调节作用

蒋丽芹，郑 洁，张慧芹

（江南大学商学院，江苏无锡 214122）

1 研究背景

企业是促进经济转型和实现责任式创新的重要主体，资源获取是企业保持竞争优势与高质量发展的驱动力［1］。后疫情时代企业外部资源获取受阻，产值降低，应重视超出生产经营需求的富余资源，即组织冗余。组织冗余对创新绩效作用机制尚无定论，金顺姬等［2］、李晓翔等［3］、孙垠等［4］学者证实组织冗余存在资源支持、风险缓冲和调动积极性等利好面；亦有学者持负向观点，如毕晓方等［5］认为高财务储备降低创新效率，考虑机会成本，冗余可能阻碍创新；陈晓丽［6］指出冗余资源影响战略实施，阻碍绩效增长；另有Hu 等［7］的研究指出组织冗余对中小企业探索式创新具有非线性影响。结论不一致可能由于理论基础不同和忽略组织冗余结构。根据再配置难易程度，Sharfman 等［8］将组织冗余分成沉淀冗余与非沉淀冗余，前者是已被特定流程吸收、难以再次自由配置的专用性资源；后者是尚未投入特定用途、易重新配置的高流动性资源，为企业战略投资、创新实践提供资源保障。并且企业作为创新主体应注重科技开发社会性，社会责任承担对企业自身实力有要求，组织冗余体现为资源实力，其社会价值创造层面的研究较少，文章创新性引入科技向善，研究非沉淀冗余与企业创新绩效影响路径。企业科技向善指技术开发和应用中嵌入道德属性，通过科技向善行为出售善意属性产品，兼顾商业价值获得和社会价值创造［9］，资源基础观认为企业竞争应具备独特性和可持续性，强调开发运用新兴技术以解决社会问题的科技向善能释放闲置资源潜力、创造绩效、规避亏损甚至倒闭的风险，发挥可持续性优势。

非沉淀冗余配置效果受应变速度、整合效率影响，对组织资源管理能力有一定要求，资源编排理论指出资源管理子过程包括资源结构化和能力化［10］，企业需识别内部可二次利用的资源进行解耦、重组，投入创新活动。新一轮科技革命驱动企业将数字技术融入生产运营，数字化企业可通过数字赋能降低资源渗透成本以提高资源重组效率［11］。因此，将科技向善、数字赋能引入研究框架，延续“资源→行动→绩效”逻辑，从“内部资源+创新方式+企业能力”视角探讨如何通过科技向善释放闲置资源，并探究数字赋能是否对企业运用非沉淀冗余获取创新绩效施加影响，旨在丰富非沉淀冗余对创新绩效的作用机理。

2 理论回顾和研究假设

2.1 非沉淀冗余与企业创新绩效

Nohria［12］认为组织冗余指企业内部可利用的暂时闲置资源。非沉淀冗余为高自由度资源，可灵活部署达成目标［13］，而沉淀冗余已融入现有项目，可识别度低且二次配置成本高［14］，受制于组织结构，难以应对创新机会［15］。一定的非沉淀冗余可助力创新绩效提升。当面临创新改革时机，非沉淀冗余能快速应用于新项目中［16］。创新活动潜藏失败风险，非沉淀冗余能充当风险项目安全网［17］，缓冲创新失败和短期绩效波动，促使员工树立长期回报理念，形成不惧创新失败的文化氛围［18］。非沉淀冗余可缓解企业多元决策抉择、项目间资源冲突等矛盾［19］，拓宽公司创新空间。

依据有限理性来源观［20］，非沉淀冗余过量，资源情况不易掌握，决策层存在非理性乐观心理［16］，缺失研发动力，削减内部创新意愿，过分关注现有技术路径和需求市场，忽视潜在发展机遇，多余资金更可能盲目支持非相关多元化而非研发投入，资源投入用途不清晰降低价值转化效率。且非沉淀冗余有机会成本，大量持有可能过犹不及。运营资源充沛易使决策层过高评价企业现状，新项目的审批流程放宽，未使资源配置于最优项目，抑制创新产出［14］。毕晓方等［5］指出财务冗余对企业结构、制度和员工才能有一定要求，过量冗余易沦为沉没成本，阻碍创新发展。综上，提出以下假设：

H1：非沉淀冗余与企业创新绩效间存在倒“U”型关系。

2.2 非沉淀冗余与企业科技向善

随着创新驱动发展战略推进和全球经济增长，系列社会问题随之产生，企业单边经济追求难以满足社会需求［21］。企业科技向善利用内部积累资源和成熟技术以创新形式提供解决方案，创造经济和社会双边价值。科技向善在自然科学和公共健康领域探讨较多，管理领域实证研究处在初级阶段。参考阮荣彬等［22］研究将科技向善分为：理念制度向善维度，即通过招聘、培训和座谈会等方式筑建向善文化体系，完善治理制度规范员工行为；实践行为向善维度，识别科技向善应用领域，将解决社会问题的创新方案转化为企业经济效益增长。

资源短缺暗示着企业抗风险能力较低，决策层采取保守行动，加强内部控制、削减成本，专注现有运营模式和技术惯例［18］，且技术创新存在失败风险，侥幸成功也不能快速收割即期效益［23］，科技向善附带的利他性和研发不确定性不易被接受，向善文化和制度难以形成，当非沉淀冗余在企业内部构建起安全网，资源充沛的经济基础决定公司理念上层建筑，善意技术开发项目获批概率提升；创新活动有意与可持续发展战略联结时，需预测和评估创新成果的商业和社会价值［24］，科技向善识别社会问题、预测评估技术和技术应用等需要大量资源支持，且拥有非沉淀冗余使企业更有信心和余力扫描社会环境，主动探寻市场需求和创新商机，利用强流动性资源优化信息网络［25］。综上，提出以下假设：

H2a：非沉淀冗余正向影响理念制度向善；

H2b：非沉淀冗余正向影响实践行为向善。

2.3 企业科技向善与创新绩效

资源基础观强调企业竞争独特性和可持续性，“高新技术的善意+产品或服务”模式兼具上述特性。科技向善通过识别社会问题，提高学习和知识更新频率，适应变化及时调整研发着力点，助推技术更新和产品升级。理念制度向善塑造的利他主义氛围促使员工形成组织认同感，削弱创新失败的恐惧感，提高创新意愿。黄俊等［26］发现员工感知到企业积极承担社会责任，会提升工作满足感和投入度，对创新行为有正向影响。实践行动向善通过社会问题扫描发现商业机会获取创意资源［27］，创新产品或服务带有善意属性，塑造差异化优势，帮助企业在价值链中更具竞争力。社会价值创造有益于降低监督成本和提高合法性，研发易受制度资本和社会资本影响，政府支持、环境规制激励可促进经济价值提高［28］。

注意力理论指出企业应在多种项目［29］、程序中有效分配有限注意力资源，使内部资源与企业创新投入量不对等，如企业长短期选择差异会影响研发投入、多元化扩张等战略布局的资金分配［18］。受边际效益递减影响，过度聚焦“善意+产品或服务”模式分散企业注意力，因创新成本回收周期长，不能配置资源，降低创新效率。向善制度要求较高时，员工易处于两难困境［30］，任务目标和社会利益短期内难以调和而削弱积极性和创新意愿。投资者通过企业文化和形象了解情况，一味追求社会价值暗含商业价值让步，难以满足投资者经济收益，堵塞企业资金获取渠道。孟猛猛等［9］指出科技向善是人与社会间集体主义的体现，企业更倾向突变式创新，有成本投入大、风险高且难以预测等弊端［31］。实践行为向善将利益相关者纳入创新评估，需投入更多资源甄别整合，提高知识管理成本和研发复杂性。针对社会问题技术研发可能与现有认知和知识基础相隔遥远，执着于寻找创新方案易忽视技术可靠性评估和项目可行性［24］，研发技术难以推进。综上，提出以下假设：

H3a：理念制度向善与企业创新绩效间存在倒“U”型关系；

H3b：实践行为向善与企业创新绩效间存在倒“U”型关系。

2.4 企业科技向善的中介作用

非沉淀冗余可提供发展资源，但不具有创新专用性，流动资金等资源无法直接塑造竞争优势［32］。科技向善体现的多元参与和善意产品模式利于调动资源［9］，将非沉淀冗余转化为绩效产出。企业科技向善兼顾商业和社会效益，对内部理念和治理结构有更高要求［27］，非沉淀冗余为其提供资源支持，缓解长期价值回报带来的风险，驱动企业完善理念制度；非沉淀冗余为识别社会问题、发现商机和善意属性产品研发提供资源保障，实践行为向善转移企业注意力将非沉淀冗余导向有发展前景的创新项目，二者相辅相成，提升创新绩效。

科技向善识别社会问题为企业提供跨界机会［33］，更新知识体系，洞察环境变化，识别创新需要，与外界互动中提高机会识别能力，凭借资源配置能力抓住时机释放非沉淀冗余，推进创新项目。创新活动需要异质资源供血，科技向善利用技术服务公共利益，责任式创新行为协助获得政府支持和社会认可外部稀缺资源［9］。为解决社会问题，企业需与其他社会主体构建关系网络，新合作或联盟关系提高知识信息共享意愿，改善信息传递速度和提升质量，使企业有异质性资源优势，拓展创新空间。非沉淀冗余可改善信息处理系统，科技向善为后续创新输入宝贵资源和技术基础，带来创新绩效提升。综上，提出以下假设：

H4a：理念制度向善在非沉淀冗余与企业创新绩效的关系中发挥中介作用；

H4b：实践行为向善在非沉淀冗余与企业创新绩效的关系中发挥中介作用。

2.5 数字赋能的调节作用

数字赋能通过数字技术，赋予企业配置资源能力以优化创新链［34］。数字赋能可实现资源结构化和能力化目标，驱动非沉淀冗余及时释放，将闲置资源转为创新要素。一方面，赋予企业信息素养能力以优化非沉淀冗余。数字技术为企业提供获取客户反馈和构建良好协作关系机会［35］，依据需求预测各类技术成果转化方向，将数字技术与资源渗透融合，促进非沉淀冗余降本升质，放大非沉淀冗余对创新绩效的正面效应。晏文隽等［34］指出企业可依托数字赋能形成研发生产跟踪能力，标记所需资源和技术，降低资源整合成本，实现创新成果转化最大化。另一方面，提高员工资源处理能力。非沉淀冗余含流动性强的人力资源，承载专业知识和经验能力，是创新想法的来源。数字技术运用要求企业开展培训，赋予员工分析和资源配置能力，帮助其从海量数据中提取真正有价值的信息。数字技术为员工沟通提供媒介，拓宽知识网络空间。张国胜等［11］证实数字赋能提高人力资本价值水平，促使企业保持环境警惕和商业敏感。结构化优质资源和能力化高水平人力资本保障企业朝最优方向选择创新项目，通过数字化管理体系标记非沉淀冗余信息，缓和过量非沉淀冗余诱发的盲目决策和项目风险，制约不良方案获批运行，提升创新成功率。数字赋能强化非沉淀冗余对创新绩效的积极作用，缓冲非沉淀冗余对企业创新的消极作用。综上，提出以下假设：

H5：数字赋能正向调节非沉淀冗余与企业创新绩效间的倒“U”型关系。

综上，提出理论模型（如图1 所示）。

3 研究设计与研究方法

3.1 调查程序与数据收集

通过问卷调查方式，选择创新、资源双高的长三角地区高科技企业，初步收集462 份问卷，剔除填答严重趋同、数据严重缺失样本后，共计361 份有效问卷，有效率78.14%。基于Harman 单因子法检验同源方差，结果表明未旋转情况下第一公因子解释变异量为34.384%，小于40%，不会明显干扰研究。

3.2 变量测量

非沉淀冗余借鉴Tan 等［36］研究，用3 题项测度，如财务资源足以应对突发投资需求；企业科技向善参考阮荣彬等［22］研究，用3 题项测量理念制度向善维度，如企业主动了解技术与社会问题适配程度，3 题项测量实践行为向善，如企业开发的技术尊重用户隐私；数字赋能借鉴Horbach［37］、Wheeler 等［38］研究，用4 题项测量，如员工可通过技术改进流程减少资源消耗；创新绩效借鉴Laursen 等［39］研究，围绕效率和效益，用6 题项测量，如年专利申请量。参考既有研究［23］，将成立年限、产权性质、企业规模设作控制变量。

4 数据分析和结果

4.1 描述性统计和样本结构

有效样本特征如表1，产权性质上，除民营企业（31.85%）占比略高外，国有企业（19.11%）、合资企业（19.66%）、外资企业（22.16%）占比较均匀；企业成立年限多为7～10 年（28.25%）与10 年以上（37.39%）；企业规模上，拥有超500 名员工的企业占比偏高（29.63%）；行业类型方面，电子信息类占比偏高（23.82%）。被调研主管以中层为主，占55.67%，基层和高层分别占18.01%、26.31%。

表1 描述性统计（N=361）

4.2 信效度检验与相关分析

表2 各变量Cronbach'sα值均高于0.8，CICT 值均大于0.5，信度良好。利用SPSS22.0 执行探索性因素分析，量表整体KMO 值0.897，提取出5 个公因子，总方差解释为68.215%，KMO 值均超过0.7，再利用Amos21.0 执行验证性因素分析，测量模型拟合结果显示，结构效度良好。平均萃取方差及组合信度，最低值分别0.523、0.812，均高于检验门槛，收敛效度较好。

表2 变量信效度检验

利用SPSS22.0 进行相关分析，由表3 可知，变量间相关系数均小于AVE 平方根值，区分效度较好。相关性系数均低于0.7，且各变量VIF 值处于［1.033，2.177］内，多重共线性不显著，可执行回归分析。

表3 变量相关矩阵

4.3 假设检验

利用SPSS22.0，基于层次回归分析法进行假设检验。针对倒“U”型关系检验，参考Haans 等［40］研究，检验是否满足：条件一，自变量二次项系数为负且显著；条件二，X取最高值时曲线斜率为负且显著，取最低值时曲线斜率为正且显著；条件三，曲线拐点值处于X最大值与最小值间。此外，标准化处理数据以减少多重共线性干扰。表4 为回归分析结果。

表4 主效应与中介效应检验

其中，X表示自变量，Y表示因变量，β0、β1、β2分别表示截距、自变量回归系数、自变量平方回归系数，K表示曲线斜率。

4.3.1 直接效应检验

非沉淀冗余与创新绩效的关系，根据表4，纳入非沉淀冗余平方项后，非沉淀冗余回归系数仍显著为正，其平方项回归系数显著且为正；标准化处理后非沉淀冗余取值区间为［-2.886，1.685］，当X取1.685 时，曲线斜率为-0.645 且显著，取-2.886时，曲线斜率为1.769 且显著；拐点值0.464 位于［-2.886，1.685］内。因此，非沉淀冗余和创新绩效间存在倒“U”型关系，H1得证。

利用层次回归分析检验非沉淀冗余对企业科技向善的影响，非沉淀冗余显著正向影响理念制度向善和实践行为向善，H2a与H2b得证。

企业技术向善和创新绩效的关系，纳入理念制度向善平方项后，理念制度向善回归系数仍显著且为正，其平方项系数显著且为负；其标准化后取值区间为［-4.370，1.595］，曲线斜率在X取最高值时显著为负（k=-0.340），取最低值时显著为正（k=1.963）；拐点值0.715 在区间内。纳入实践行为向善平方项后，实践行为向善系数仍为正且显著，其平方项系数显著且为负；其标准化后取值范围是［-3.230，1.979］，X最高值与最低值曲线斜率分别为-0.173、1.119，均显著；拐点值1.282 在取值范围内。因而，理念制度向善、实践行为向善和创新绩效均存在倒“U”型关系，H3a与H3b得证。如图2 所示，非沉淀冗余的影响作用随着资源储备量增加呈两面性，当非沉淀冗余达到一定量后由正向影响转为负向，存在过犹不及效应。

图2 非沉淀冗余与创新绩效的关系

4.3.2 中介效应检验

4）指示灯状态配置。生成发给Arduino板的串口通信数据，并发送给Arduino板，使其控制操纵面板的指示灯状态。

在非沉淀冗余与创新绩效关系模型中，纳入理念制度向善及，非沉淀冗余的系数降低为0.112，其平方项系数提高为-0.217。同样，纳入实践行为向善及其平方项后，非沉淀冗余的系数降低为0.093，平方项系数提高为-0.246。说明企业科技向善两维度在非沉淀冗余与创新绩效间发挥部分中介作用。

依据Stolzenberg［41］观点，变量间非线性应检验瞬时中介作用，并运用Bootstrap 法检验θ显著性，结果见表5。

表5 瞬时中介作用检验

式（4）中，X、Y和M分别表示自变量、因变量和中介变量，θ表示自变量变化引起中介变量变化所导致因变量的间接变化率。

以理念制度向善为例，非沉淀冗余从3.042（均值—标准差）到3.771（均值）再到4.501（均值+标准差），θ分别减少0.075 与0.076，对应的95%CI 区间不包含0，说明理念制度向善瞬时中介作用显著。同理，在非沉淀冗余取值逐步提高时，实践行为向善瞬时中介作用逐步减弱，θ均减少0.010，且CI 区间未包含0，说明实践行为向善瞬时中介作用显著。H4a与H4b得到验证。

4.3.3 调节效应检验

运用SPSS22.0 执行调节效应检验。如表6，将非沉淀冗余平方项与数字赋能的交互项纳入回归模型后，非沉淀冗余与数字赋能的交互项对创新绩效的正向影响仍不显著，非沉淀冗余平方项与数字赋能的交互项显著正向影响创新绩效。

表6 调节效应检验

为直观观察调节效应，绘制高、低不同水平下调节效应图，如图3 所示，低数字赋能企业的创新绩效随非沉淀冗余持续增加而呈倒“U”型变化，高数字赋能企业的创新绩效随非沉淀冗余增加而增加，说明高数字赋能可强化非沉淀冗余对创新绩效的积极作用，也可缓和过多非沉淀冗余消极影响。H5得到支持。

图3 调节效应

5 结论与启示

5.1 研究结论

依据有限理性理论、资源基础观和资源编排理论，探究非沉淀冗余对创新绩效影响路径和边界条件，结论如下：（1）非沉淀冗余与创新绩效存在倒“U”型关系；（2）理念制度向善、实践行为向善倒“U”型影响创新绩效；（3）数字赋能正向调节非沉淀冗余与创新绩效间倒“U”型关系。第一，研究非沉淀冗余对创新绩效影响机制，证实非沉淀冗余存在过犹不及情况，以往研究笼统分析组织冗余对企业的影响，忽视组织冗余不同结构效用，文章探讨不同数量非沉淀冗余对创新绩效的影响。第二，引入科技向善为中介，证实非沉淀冗余可用于社会价值创造并实现企业创新绩效，分析非沉淀冗余对社会价值影响。响应孟猛猛等［9］的观点，证实资源基础观，探讨企业科技向善形成动因和实践结果。第三，验证资源编排理论阐明数字赋能正向调节作用。组织冗余与企业创新绩效路径的研究多以情境因素作为边界条件，数字技术作为大环境如何影响二者关系值得探讨。且数字赋能体现的资源结构化和能力化，更契合非沉淀冗余的冗余特性，从降本提质和能力转化层面充分释放非沉淀冗余潜力。

5.2 管理启示

管理实践中，企业要密切关注流动资金、贷款额度等非沉淀冗余持有情况，为应对突发事件和创新活动适度储备资源，也要留心社会问题、新兴市场机遇和潜在技术趋势，及时启动有发展前景的创新项目，释放非沉淀冗余潜在价值，塑造持续竞争优势。同时防止过量的非沉淀冗余产生边际递减效应，阻碍创新发展；企业寻求赶超和发展时，积极履行社会责任，将识别社会问题视作寻找商机过程。利用自身储备资源和技术，通过嵌入善意属性，塑造差异化产品或服务，实现社会价值和商业经济效益；企业应注重数字赋能思维提升，借助内部技术独特优势建立数字化管理体系和资源整合机制，结合环境变化和自身目标，剥离低利用率资源，将优化后的非沉淀冗余投入可行项目。通过数字技术提升微观动态能力，充分发挥员工主动性，提高其信息处理效率和研发敏锐感。利用数字赋能的资源结构化和能力化，通过降本提质和能力转化充分释放非沉淀冗余潜力，以推动企业发展。

5.3 局限与展望

第一，横向研究忽视时间对创新绩效的影响，未来可采用纵向设计，对比数字赋能前后企业资源配置情况，深入探索变量间因果关系。第二，以高科技企业为研究样本，未考虑其他行业科技向善行为的实践结果，科技向善效益是否受行业类型影响值得进一步讨论。第三，忽略不同规模下企业冗余持有量和赋能灵活性，后续研究可探究不同类型冗余和数字化程度，细化调研企业的规模类型。