组织双元学习对“专精特新”企业韧性的适配效应

齐昕 刘洪 李忻悦

[摘 要：动荡与变革交织环境下，亟须提升“专精特新”企业韧性，以应对重大风险冲击。文章基于华东地区297家“专精特新”企业的调查数据，采用多项式回归和响应面分析，厘清组织双元学习对“专精特新”企业韧性的适配效应及最优配置模式。经研究发现：相对于探索式学习-利用式学习的不平衡状态，双元学习平衡状态下的“专精特新”企业具有更高的韧性；相对于双元学习的低水平平衡状态，高水平平衡状态下的“专精特新”企业具有更高的韧性；组织惰性的克服是双元学习对“专精特新”企业韧性适配效应产生的关键传导机制。

关键词：探索式学习；利用式学习；“专精特新”；企业韧性；组织惰性

中图分类号：F273.1；F276.3      文獻标识码：A 文章编号：1007-5097（2024）04-0027-11 ]

The Matching Effect of Organizational Learning Ambidexterity on Resilience

in SRDI Enterprises：Based on the Data of 297 Enterprises in East China

QI Xin1，LIU Hong2，LI Xinyue1

（1. School of Business，Anhui University of Technology，Ma'anshan 243032，China；

2. School of Business，Nanjing University，Nanjing 210093，China）

Abstract：In an environment of turbulence and change，it is urgent to enhance the resilience of SRDI （specialized，refined，differential and innovative） enterprises to cope with major risk shocks. Based on the survey data of 297 SRDI enterprises in East China and the polynomial regression and response surface analysis，this study identifies the matching effect and its optimal configuration mode of organizational learning ambidexterity on the resilience of SRDI enterprises. The findings are as follows：SRDI enterprises in the matching state of learning ambidexterity exhibit greater resilience compared to those in the mismatching state of exploratory-exploitative learning；SRDI enterprises in the high-level matching state exhibit greater resilience compared to the low-level matching state in learning ambidexterity；overcoming the organizational inertia is the key transmission mechanism for the matching effect of learning ambidexterity on the resilience of SRDI enterprises.

Key words：exploratory learning；exploitative learning；SRDI；the resilience of enterprises；organizational inertia

一、引言及文献综述

“专精特新”企业是我国科技自立自强的排头兵、高质量发展的动力源、新发展格局的稳定器；支持“专精特新”企业发展，已成为理论研究和管理实践的重要面向［1］。学者们从培育路径、发展动因、实施对策等方面对“专精特新”企业的培育与成长进行了有益探索［2-3］。然而，鉴于“专精特新”企业的内外部特征，相关研究不仅要聚焦“专精特新”企业增量提质问题，更需关注“专精特新”企业的生存与稳定，以更好统筹企业的安全与发展。一方面，就企业内部而言，“专精特新”企业具有脆弱性特征，如“专业化”“特色化”导致企业锁定利基市场，难以应对技术颠覆、需求突变等风险；“精细化”强调要素的紧密耦合，增加了系统刚性，不利于企业处理突发性危机；“新颖化”则依赖持续的创新投入，从而导致高度的不确定性［4］。另一方面，逆全球化、“脱钩断链”、地缘政治冲突等负面事件频发，复杂多变的外部环境加剧了“专精特新”企业经营的风险。韧性作为企业克服逆境的关键因素，能够帮助企业有效防范化解各类风险挑战，确保企业在充满变数的情境中生存并实现增长［5］。因此，探索培育“专精特新”企业韧性，成为当前亟待研究的重要课题。

尽管现有直接探讨“专精特新”企业韧性的议题较少，但学者们从个体、组织、环境等层面，探究了领导及员工特质、组织资源与战略以及外部关系网络与制度环境等因素对企业韧性的促进作用［6-9］。相关学者还发现了学习型企业能够更有效地应对环境变化，特别是在动荡环境下，组织双元学习对企业韧性具有独特作用［10-11］。利用式学习能够提升企业现有竞争优势以确保生存，探索式学习能够提高企业灵活性以实现成长，这意味着企业可以通过双元学习来协调组织存活与成长的悖论关系，实现韧性发展［12］。然而，对于如何管理实施组织双元学习行为，存在二元平衡和二元对立两种观点［13］：二元平衡观认为，探索式学习和利用式学习优势互补，组织应采用两者并重的双元学习方式；二元对立观则认为，探索式学习和利用式学习存在竞争性的资源需求关系以及异质性的认知结构，两类学习之间难以兼容，组织应有所侧重进行学习［14-15］。针对这两种矛盾的观点，本文认为，探索双元学习与企业韧性的关系，需要从双元学习对企业韧性的“净效应”研究转向对企业韧性适配效应的研究，即通过分析两类学习在平衡配置与不平衡配置状态、高平衡配置与低平衡配置状态下对企业韧性的影响差异，进而识别促进“专精特新”企业韧性的双元学习最优配置模式。

企业韧性作为应对环境冲击并从中恢复乃至超越的进化过程，涵盖组织结构、经营模式、业务流程、管理制度等多方面的变革，需要不断克服组织中存在的惯例、路径依赖等惰性力量［16］。组织惰性的存在可能导致企业在适应环境变化时，出现反应“迟钝”或“延迟”的现象，降低组织的适应性和灵活性，从而不利于企业韧性的提升［17］。同时，已有研究发现合理配置探索式学习和利用式学习，能够提高组织克服惰性的意愿与能力，进而降低组织惰性，换言之，对组织惰性的克服，可能是双元学习对企业韧性适配效应形成的重要路径［18］。鉴于此，本文引入组织惰性作为中介变量，以期诠释组织双元学习对“专精特新”企业韧性适配效应的形成机制。

综上，本文基于组织学习的双元视角，采用多项式回归和响应面相结合的分析方法，通过分析探索式学习和利用式学习在不同组合状态下，对“专精特新”企业组织惰性与韧性的差异化影响，探索双元学习促进“专精特新”企业韧性的适配效应及其形成机制，为提高“专精特新”企业韧性的管理实践提供借鉴。

二、理论基础与研究假设

（一）双元学习与“专精特新”企业韧性

企业韧性是动荡环境下企业持续适应环境变化的能力，稳定性和适应性是其主要组成部分［5］。“专精特新”企业通过兼顾探索式学习和利用式学习，能够同时提升企业稳定性和适应性，促进企业韧性形成。首先，探索式学习注重对新信息、新知识的探索，信息与知识的不断更迭有助于“专精特新”企业更好地研判技术与市场变化趋势，捕捉新兴商业机会，创造出更加新颖的产品和服务，增强企业适应性［16］。其次，利用式学习注重对现有知识和资源的整合，有利于提升“专精特新”企业的专业化能力以及精细化管理能力，实现竞争优势并提升企业稳定性［19］。最后，组织双元学习还具有互补效应，探索式学习能够提供持续的新信息与新知识，消减利用式学习产生的核心能力刚性与适应性缺陷；而利用式学习能够即时吸收转化探索式学习生成的新知识，降低探索式学习产生的高成本与收益不确定性等风险［12，14］。因此，可以推断，当组织能够将学习资源平衡分配于探索式学习和利用式学习时，两者间互补与共生效应对“专精特新”企业韧性的促进效用更大。

在企业侧重于探索式学习而忽视利用式学习的情况下（高探索式学习-低利用式学习，如图1左端第Ⅱ象限所示），组织探索新颖性知识的进程往往伴随着较高的收益不确定性，过度的探索式学习必然会增加“专精特新”企业资源流失的风险，从而增加企业的脆弱性［20］。特别是伴随着低水平的利用式学习，“专精特新”企业缺乏吸收新知识的基础，无法有效整合、运用探索式学习带来的新知识和新技术，价值实现能力不足造成“专精特新”企业难以应对市场竞争与环境变化，降低了企业的经营稳定性和对危机的抵抗力，不利于企业韧性的提升［21］。相反，在企业侧重于利用式学习而忽视探索式学习的情况下（高利用式学习-低探索式学习，如图1左端第Ⅳ象限所示），尽管较高的利用式学习使得“专精特新”企业能够通过专业化与精细化实现对现有资源的高效利用并产生短期竞争优势；但探索式学习的缺失致使企业无法及时扩展和更新知识和技能，削弱了“专精特新”企业对机会窗口的识别与响应能力，导致企业无法快速适应技术、市场变革，从而难以实现韧性发展［22］。综上所述，组织对探索式学习与利用式学习的资源不平衡分配会导致“专精特新”企业陷入选择应对现在或适应未来的两难境地，不利于企业韧性提升。因此，本文提出研究假设1。

H1：相对于探索式学习-利用式学习的不平衡状态，平衡状态下的“专精特新”企业韧性更高。

在探索式学习与利用式学习的平衡状态下，还存在高探索式学习-高利用式学习（如图1左端第Ⅰ象限所示）和低探索式学习-低利用式学习（如图1左端第Ⅲ象限所示）两种情形。如前文所述，探索式学习和利用式学习不仅能够独立促进企业韧性提升，而且还能够产生互补效应。对新知识、新技术的探索有助于提升企业的环境适应性，弥补利用式学习产生的短视效应；对现有知识、资源的充分利用有助于提升企业效率与稳定性，使探索式学习的价值得以充分实现，这对“专精特新”企业韧性的培育具有积极意义［23］。这也意味着，相对于低水平探索式学习和低水平利用式学习的组合，在高水平的平衡状态下，双元学习的回报会增加，“专精特新”企业能够更有效地整合稳定性和适应性来应对环境的不确定性，即具有更高的企业韧性。因此，本文提出研究假设2。

H2：相对于探索式学习-利用式学习的低水平平衡状态，高水平平衡状态下的“专精特新”企业韧性更高。

（二）双元学习与“专精特新”企业的组织惰性

组织惰性指存在于组织中的既有模式固化的特性。克服惰性的意愿与能力，是企业能否成功进行惰性克服的两大必要条件，而当“专精特新”企业实施双元学习并重的策略时，能够同时获得克服组织惰性的意愿和能力。探索式学习有利于“专精特新”企业有效感知外部技术、市场和环境的变化，从而提高企業对变革的迫切认知与克服惰性的意愿［6，18］。利用式学习有利于企业扩展和优化现有的知识技能，深化企业对现有技术和市场的认知，加强企业对资源的优化配置以及累积性知识的应用等，实现生产流程、组织结构、管理方式等方面的渐进性改良，从而提升企业克服组织惰性的能力。研究还发现，在组织惰性克服方面，双元学习可以取长补短，实现整体效应大于个体效应之和［24-25］。探索式学习有利于打破利用式学习产生的路径依赖和思维定式，跳出固有思维并不断开拓新的发展路径；利用式学习有利于控制探索式学习产生的风险，并为克服组织惰性提供必要的资源基础和能力支撑［12］。因此，可以认为，当组织能够将学习资源平衡分配于探索式学习和利用式学习时，“专精特新”企业克服惰性的意愿和能力均得以增强，从而更有利于组织惰性的克服。

当探索式学习和利用式学习不平衡时，组织自我增强特性致使“专精特新”企业无论注重哪种学习行为，都会形成路径依赖，导致组织僵化并陷入“失败陷阱”或“成功陷阱”，均不利于组织惰性的克服［26］。具体而言，如果企业把学习资源过多侧重于探索式学习（高探索式学习-低利用式学习，如图1左端第Ⅱ象限所示），高水平的探索式学习通常伴随着全新心智模式的改变和深层次的组织变革要求，具有风险成本高、回报周期长且收益不稳定等特点，组织惰性的克服需要更丰富的资源基础且面临更强大的阻力。然而，较低水平的利用式学习抑制了探索式学习的价值实现，资源短缺和阻力上升的双重约束往往使得“专精特新”企业考虑变化时陷入“有心无力”的境地，难以克服组织惰性。

相反，如果企业把学习资源过多侧重于利用式学习（高利用式学习-低探索式学习，如图1左端第Ⅳ象限所示），利用式学习水平过高的“专精特新”企业往往倾向于依赖某种习得性反应模式，容易受到过去成功经验和惯例的限制，缺乏创新意识。特别是在探索式学习较低的情形下，知识更新速度的减慢降低了“专精特新”企业对市场和环境变化的感知应变能力，导致企业不愿意跳出“舒适区”去改变或放弃已有的经营模式［12］。环境敏感度的不足和核心能力刚性的存在，使得“专精特新”企业缺乏打破组织固有模式与惯例的意愿和能力，从而不利于组织惰性的克服。因此，本文提出研究假设3。

H3：相对于探索式学习-利用式学习的不平衡状态，平衡状态下的“专精特新”企业的组织惰性更低。

类似地，对于组织惰性的克服，探索式学习和利用式学习也存在互补效应。一方面，探索式学习产生的全新心智模式能够克服利用式学习带来的思维定式、能力固化等弊端，有助于“专精特新”企业快速识别和感知外部环境带来的机会与威胁，促使企业求新求变；另一方面，利用式学习在通过渐进式变革提升经营效率的同时，还能够根据经验对组织的探索进程进行监控与及时调整，降低了探索式学习带来的风险和资源损失，从而为“专精特新”企业惰性的克服提供必要的资源与能力支持［27-28］。这也意味着，相对于低探索式学习-低利用式学习状态（如图1左端第Ⅲ象限所示），在高探索式学习-高利用式学习（如图1左端第Ⅰ象限所示）情形下，双元学习的互补效应更高，“专精特新”企业拥有更高的意愿和能力去改变现状，从而更加有效地克服组织惰性。因此，本文提出研究假设4。

H4：相对于探索式学习-利用式学习的低水平平衡状态，高水平平衡状态下的“专精特新”企业的组织惰性更低。

（三）组织惰性与“专精特新”企业韧性

企业韧性是企业能够事先预测潜在威胁，保持积极的调整状态以应对外部环境变化与不利事件的能力［29］。特别是对于动荡环境下的“专精特新”企业而言，更需具备前瞻性、灵活性、适应性等韧性特征，使得企业能够有效根据环境反馈调整组织知识和资源，快速对危机做出反应［10］。因此，是否具有前瞻性、灵活性和适应性是当前“专精特新”企业韧性提升的关键。然而，表现为路径依赖和模式固化等特征的组织惰性，不利于上述特性的产生。前瞻性方面，经验曲线和选择偏好的存在使得惰性组织排斥异构知识，产生同质化封闭信息网络，导致洞察力缺陷，削弱企业对环境的敏感度，从而不利于“专精特新”企业前瞻性地进行情境识别和危机预警［30］。灵活性方面，高度固化的组织形态、运作模式和群体观念往往会产生强大的维持现状、抵制变革的力量，不利于“专精特新”企业灵活地响应环境变化。适应性方面，组织惰性本就是一种对“适应能力的限制”，表现为企业在识别、解决问题过程中高度依赖过去的成功经验、感知记忆和学习模式，从而与不断变化的环境相背离［31］。因此，本文提出研究假设5。

H5：组织惰性对“专精特新”企业韧性具有负向影响。

（四）组织惰性的中介作用

在动荡的商业环境和激烈的市场与技术变革时期，“专精特新”企业面临更多的风险和不确定性，迫使企业不得不增强组织应对危机的能力，以获得韧性提升。然而，组织惰性的存在削弱了“专精特新”企业对环境变化的敏感度和动态调整的灵活性，使其难以有效应对环境冲击，成为这一时期企业韧性提升的关键阻力。组织学习是克服组织惰性的重要方式，特别是探索式学习和利用式学习具有的互补效应，在双元学习适配的情形下，企业不但可以通过探索式学习突破原有心智模式，创建新的认知框架，打破利用式学习产生的核心能力刚性，推陈出新；还能够通过利用式学习对已有资源进行深度开发和利用，弥补探索式学习在风险控制和价值转化等方面的不足，为组织惰性的克服提供动力支撑［32］。换言之，当“专精特新”企业能够有效平衡探索式学习和利用式学习时，更有利于克服组织惰性，进而通过增强企业的前瞻性、灵活性和适应性提升企业韧性。因此，对组织惰性的干预，是当前“专精特新”企业双元学习对企业韧性适配效应的重要传导机制。因此，本文提出研究假设6。

H6：组织惰性在探索式学习和利用式学习对“专精特新”企业韧性的适配效应中起中介作用。

综上所述，本文将“专精特新”企业双元学习细分为四种不同组合形态，其中，Ⅰ和Ⅲ象限代表双元学习高水平平衡状态与低水平平衡状态，Ⅱ和Ⅳ象限代表双元学习的两种不平衡类型。通过分析平衡狀态与不平衡状态下（Ⅰ、Ⅲ象限VS Ⅱ、Ⅳ象限）以及不同水平的平衡状态（Ⅰ象限VS Ⅲ象限）或不同类型的不平衡状态下（Ⅱ象限VS Ⅳ象限），组织双元学习通过组织惰性对“专精特新”企业韧性的差异化效应，识别促进“专精特新”企业韧性的双元学习最优适配形态，理论模型如图1所示。

三、研究设计

（一）研究方法

研究采用多项式回归与响应面分析方法，通过多项式回归并在三维空间中绘制结果，直观反映两个预测变量组合与结果变量之间的关系［33］。基本步骤如下：

构建多项式回归方程（1），利用多项式回归系数计算不平衡线（X=-Y）和平衡线（X=Y）上方程的斜率以及曲率，得出前因变量（X，Y）不同组合与结果变量Z的关系。不平衡线（X=-Y）指底面上最高X点-最低Y点（3，-3）和最低X点-最高Y点（-3，3）的连线（参考图2—图4虚线），线的两端代表两种类型的高度不平衡，越往中间表示X和Y越接近，即越平衡。平衡线（X=Y）指底面上最高X点-最高Y点（3，3）和最低X点-最低Y点（-3，-3）的连线（参考图2—图4实线），线上的点代表不同水平的平衡状态。

[Z=β0+β1X+β2Y+β3X2+β4XY+β5Y2+e] （1）

其中：β0为回归方程的常数项；β1—β5为多项式回归系数；e代表回归方程的随机扰动项。

首先，计算自变量在不平衡线（X=-Y）时方程的曲率以及斜率。当X=-Y时，方程（1）可转换为：

[Z=β0+（β1-β2）X+（β3-β4+β5）X2+e-] （2）

曲率（β3-β4+β5）显著性和正负值可以判断X和Y的不平衡与Z是否存在曲线关系。若（β3-β4+β5）显著为正，表明它们存在“U”型曲线关系，反映了不平衡线两端即X和Y高度不平衡对结果变量Z的影响，高于不平衡线中段即X和Y平衡对结果变量Z的影响；若（β3-β4+β5）显著为负，表明它们存在“倒U”型曲线关系，反映了不平衡线两端即X和Y高度不平衡对结果变量Z的影响，低于不平衡线中段即X和Y平衡对结果变量Z的影响。斜率（β1-β2）的显著性和正负值可以判断X和Y的不平衡与Z之间是否存在线性关系。若斜率（β1-β2）显著为正，表明沿高X点-低Y点到高Y点-低X点的不平衡线，对Z的影响是由高到低的线性关系；若斜率（β1-β2）显著为负，则情况相反。

其次，计算自变量在平衡线（X=Y）时方程的曲率以及斜率。当X=Y时，方程（1）可转换为：

[Z=β0+（β1+β2）X+（β3+β4+β5）X2+e+] （3）

曲率（β3+β4+β5）显著性和正负值可以判断X和Y的平衡与Z是否存在曲线关系。若（β3+β4+β5）显著为正，表明它们存在“U”型曲线关系，反映平衡线两端即X和Y高水平和低水平平衡对结果变量Z的影响，高于平衡线中段即X和Y中等平衡对结果变量Z的影响；若（β3+β4+β5）显著为负，表明它们存在“倒U”型曲线关系，即X和Y中等平衡对结果变量Z的影响最大。斜率（β1+β2）的显著性和正负值可以判断X和Y平衡与Z之间是否存在线性关系。若斜率（β1+β2）显著为正，表明沿高X点-高Y点到低X点-低Y点的平衡线，其对Z的影响是由高到低的线性关系；若斜率（β1+β2）显著为负，则情况相反。

最后，X-Y适配效应通过变量M的中介作用检验，构建以下方程：

[M=b0+b1X+b2Y+b3X2+b4XY+b5Y2+em] （4）

[Z=c0+c1M+c2X+c3Y+c4X2+c5XY+c6Y2+ez] （5）

将方程（4）代入方程（5）可得X-Y组合对结果变量Z的总效应方程：

[Z=（c0+b0c1）+（c2+b1c1）X+（c3+b2c1）Y+（c4+b3c1）X2+（c5+b4c1）XY+（c6+b5c1）Y2+ez                                       （6）]

其中，間接效应I的检验如方程（7）：

[I=b0c1+b1c1X+b2c1Y+b3c1X2+b4c1XY+b5c1Y2+eI] （7）

其中：b1—b5和c1—c6为相应多项式回归方程的回归系数；b0和c0为相应多项式回归方程的常数项；em、ez和eI代表相应回归方程的随机扰动项。

通过计算以上方程在不平衡线（X=-Y）和平衡线（X=Y）上的斜率以及曲率，检验X-Y对结果变量Z的适配效应是否对变量M起中介作用。

（二）变量测量

本文相关量表采用在中国情境下开发或得以验证的量表，通过并行及双盲的方式对英文量表进行中英互译、语义修正测试，最终确定合适的中文测量条目。组织双元学习的测量采用朱朝晖（2008）［26］开发的量表，该量表综合了组织学习的知识识别、获取、共享、应用四个阶段，各设计4项目对探索式学习、利用式学习进行测量，如“企业能够有效地创造或获取新技术领域的知识”“企业能够有效地创造或获取现有技术领域的新知识”。组织惰性量表采用Liang等（2017）［18］基于中国情境开发的6项目组织惰性量表，该量表衡量了企业在面对变化时是否有意愿以及是否有能力去改变，如“面对外部环境变化时，企业愿意寻求新的发展方向”。企业韧性主要参考Kantur和Say（2015）［34］开发的9项目量表，此量表在中国情境下得到了大量应用和检验，如“当遇到危机时，企业能够快速地采取所需的行动”。以上题项均采用李克特7点计分法记分。控制变量方面，借鉴Sajko等（2020）［7］、Iborra等（2020）［19］的研究，将企业年龄、企业规模、市场竞争力作为控制变量。其中，企业年龄用企业经营时间表示，企业规模用企业人数表示，市场竞争力用企业主导产品的市场占有率表示。

（三）数据收集

本文采用问卷调查的方式收集数据。华东地区是我国“专精特新”企业分布最集中的地区，该地区“专精特新”企业的管理实践和经验具有较高代表性和参考价值；依托研究成员高校的EMBA、MBA校友资源以及研究成员所在地方政府部门的帮助，对安徽、江苏、浙江等华东地区共320家“专精特新”企业进行问卷调查。对回收的问卷进行手工整理，排除应答不全以及填写不可靠的无效问卷后，最终得到有效问卷297份，样本有效率为92.8％。其中，探索式学习和利用式学习的测量题项委托企业研发部门主管填写，企业韧性和组织惰性以及控制变量的测量题项委托企业副总以上高管填写。

样本中：企业年龄上，1～15年59家，占比19.87%；16～30年164家，占比55.22%；30年以上74家，占比24.91%。企业规模上，企业人数处于100～499之间199家，占比67%；处于500～999之间23家，占比7.75%；处于100以下49家，占比16.5%；处于1 000以上26家，占比8.75%。市场竞争力上，132家企业主导产品的市场占有率为6%～15%，占比44.44%；79家企业主导产品市场占有率在5%以下，占比26.60%；主导产品市场占有率为16%～30%以及30%以上的企业分别占比21.89%、7.07%。

四、实证分析

（一）信效度检验

见表1所列，各构念信度检验的Cronbachs α值均大于0.7，符合标准。收敛效度方面，除组织惰性AVE值略低于0.5外，其他变量AVE值均大于0.5，CR值均大于0.8。Fornell和Larcker（1981）［35］认为，当组合信度CR值大于0.7时，AVE值略低于0.5，该收敛效度仍可接受。因此，总体而言，本研究的信效度在可接受范围内。

验证性因子分析（见表2所列）发现，四因子理论模型拟合度优于其他竞争性模型（χ2/df＝2.373，CFI＝0.902，TLI＝0.889，SRMR＝0.048，RMSEA＝0.067），区分效度良好。同时，单因子模型的拟合指数在所有竞争模型中最差，基于Iverson和Maguire（2000）［36］的方法，结合研究采用非同源数据，说明研究没有严重的共同方法偏差问题。

（二）描述性统计分析

描述性统计与相关系数见表3所列（表中列1至列7表示7个变量的相关系数矩阵）。由相关系数可以发现，企业年龄与双元学习以及企业韧性正相关；市场竞争力与双元学习以及企业韧性负相关，与组织惰性正相关；双元学习与组织惰性显著负相关，与企业韧性显著正相关；组织惰性与企业韧性显著负相关。总体来看，相关性分析结论与研究假设初步吻合。

（三）假设检验

依据Shanock等（2010）［33］提出的多项式回归与响应面分析方法，对变量进行中心化处理后，利用MPLUS软件计算多项式回归方程（4）至方程（7）的回归系数，并检验双元学习在平衡与不平衡状态下对“专精特新”企业韧性的间接效应与总效应的相关斜率和曲率，结果见表4所列。

由表4中的方程（4）结果可知，在不平衡状态下，曲率（0.347；95%CI［0.016，0.658］）显著且大于0，表明探索式学习、利用式学习在不平衡状态下与组织惰性存在“U”型曲面关系。如图2所示，三维响应面是一个凹面，即不平衡线（底部虚线）在响应面上的投影为“U”型曲线（曲线AEB）。不平衡线上的点越接近平衡线（即平衡状态时），其对应的组织惰性就越低（如E点，其值低于A点和B点），因此H3得到支持。平衡状态（X=Y）下，斜率（-0.697；95%CI［-0.847，-0.534］）显著且为负，曲率（0.023；95%CI［-0.144，0.115］）不显著，表明探索式学习-利用式学习在平衡状态下与组织惰性是一种线性关系。如图2所示，平衡线（底部实线）在三维响应面上的投影是一条向下倾斜的直线（直线DEC），这意味着与低水平的平衡相比，探索式学习-利用式學习在高水平平衡状态下，组织惰性更低（如C点低于D点），因此H4得到支持。

由表4中的方程（5）结果可知，组织惰性对企业韧性效应值（-0.491；95%CI［-0.584，-0.388］）显著且小于0，H5成立。由方程（7）结果可知，不平衡状态（X=-Y）下，间接效应的曲率（-0.170；95%CI［-0.339，-0.009］）显著且小于0，表明探索式学习-利用式学习的不平衡通过组织惰性对企业韧性的间接影响存在“倒U”型的曲面关系。如图3所示，三维响应面是一个凸面，即不平衡线（底部虚线）在响应面上的投影为“倒U”型曲线（曲线FJG）。不平衡线上的点越接近平衡线（即平衡状态时），其对应的企业韧性就越高（如J点，其值高于F点和G点）。平衡状态下（X=Y），斜率（0.342；95%CI［0.244，0.451］）显著且为正，曲率（-0.011；95%CI［-0.058，0.072］）不显著，说明探索式学习-利用式学习平衡通过组织惰性对企业韧性的间接影响呈线性关系，如图3所示，平衡线（底部实线）在三维响应面上的投影是一条向上倾斜的直线（直线IJH），这意味着与低水平平衡相比，探索式学习-利用式学习在高水平平衡状态下，对企业韧性的间接影响更高（如H点高于I点），因此，H6成立。

由表4中的方程（6）结果可知，不平衡状态

（X=-Y）下，曲率（-0.290；95%CI［-0.603，-0.052］）显著且为负，表明探索式学习-利用式学习的不平衡对企业韧性的总效应存在“倒U”型的曲面关系。如图4所示，三维响应面是一个凸面，即不平衡线（底部虚线）在响应面上的投影为“倒U”型曲线（曲线PON）。不平衡线上的点越接近平衡线时（即平衡状态时），其对应的企业韧性就越高（如O点，其值高于P点和N点），因此，H1得到支持。同时，还可以发现，相对于低利用-高探索的N点，高利用-低探索的P点对应的企业韧性较高。平衡状态（X=Y）下，曲率（0.015；95%CI［-0.070，0.089］）不显著，其斜率（0.831；95%CI［0.693，0.956］）显著且为正，说明探索式学习-利用式学习平衡与企业韧性呈线性关系。如图4所示，平衡线（底部实线）在三维响应面上的投影是一条向上倾斜的直线（直线QOR），这意味着与低水平平衡相比，探索式学习-利用式学习在高水平平衡状态下，企业韧性更高（如R点高于Q点）。因此，H2得到支持。

五、结论与启示

（一）研究结论

本文基于组织双元学习理论，探讨了探索式学习-利用式学习对“专精特新”企业韧性的适配效应及其形成机制。研究结果表明，组织双元学习对“专精特新”企业韧性存在适配效应，即当“专精特新”企业的探索式学习与利用式学习平衡时，企业表现为更高的韧性；同时，探索式学习与利用式学习的平衡水平越高，企业韧性水平也越高。在组织双元学习不平衡状态下，其对“专精特新”企业韧性的影响表现为高利用-低探索组合优于高探索-低利用组合。在形成机制方面，降低组织惰性是探索式学习-利用式学习对“专精特新”企业韧性适配效应形成的重要机制。

（二）理论贡献

首先，将研究焦点从资源建构视阈转向动态能力建构视阈，拓展了组织韧性影响因素的研究视角。自从Meyer（1982）［37］首次在组织层面提出韧性概念，组织韧性的前因研究成为该领域的主要议题之一。学者大多基于保护性资源的建构视角，强调组织资源储备与资源调配等因素对组织韧性的影响［38-39］。然而，谢雅萍和陈睿君（2022）［40］指出，组织韧性的影响因素随着时代发展和环境变迁也在发生深刻的变化，特别是在日益动荡的环境中，更需要通过构建动态能力来适应快速变化的环境。本文从动态能力的重要构建方式——组织学习出发，阐明了其对“专精特新”企业韧性的影响，进一步厘清了企业韧性的关键动因，不仅响应了单宇等（2021）［41］关于探讨组织学习与韧性关系的呼吁，还丰富了企业韧性在中国本土以及特定组织类型中的情境化研究。

其次，基于组织学习的双元适配视角，识别了影响企业韧性的两类学习最优配置模式。尽管有学者证实了组织学习对企业韧性具有促进作用，但相关学者大多是从整体视角出发，探讨组织学习对企业韧性的“净效应”，难以准确揭示组织学习与企业韧性的复杂联系［42］。李平和竺家哲（2021）［43］提出，组织韧性研究需要引入双元学习悖论观，从阴阳平衡视角，更好地探索如何协调组织韧性中涵盖的组织存活与组织成长的悖论关系。契合这一思想，本文通过厘清不同双元学习组合对“专精特新”企业韧性的差异化效应，清晰地阐释了促进企业韧性的组织学习较优组合形态，为组织学习的双元平衡观提供了有益补充和实证依据。

最后，引入组织惰性作为中介变量，诠释了变革环境下双元学习对“专精特新”企业韧性适配效应的形成机制。企业韧性是企业应对逆境挑战的一种动态、渐进的进化过程，需要不断打破企业在长期发展中形成的制度、模式等固化而成的组织惰性；而组织学习能够消除组织内部存在的“习惯性防御”，促进组织价值观、行为模式和制度变革，有效克服组织惰性［12，44］。然而，很少有学者将上述因素关联，从惰性克服视角探讨组织学习对企业韧性的影响过程。本研究构建了双元学习适配—惰性克服—韧性提升的逻辑框架，揭示了双元学习对“专精特新”企业韧性的作用逻辑与影响路径，为后续的组织学习与企业韧性相关研究提供了一定的理论启示。

（三）管理启示

本研究对于动荡环境下的“专精特新”企业双元学习管理、惰性克服以及企业韧性提升等管理实践均具有一定的启示价值。

第一，合理配置资源，促进双元学习平衡。研究发现，“专精特新”企业可通过促进探索式学习-利用式学习的平衡来提高企业韧性，因此，企业应根据具体情境及时调整资源在两类学习之间的分配，避免资源过度向单一学习类型倾斜。由于双元学习之间可能存在张力和矛盾，因此，在资源配置时，“专精特新”企业需要合理运用时间维度和空间维度来处理探索式学习与利用式学习的对立统一关系，根据企业内部不同的组织单元、不同的发展阶段等，因地、因时制宜，通过资源动态调整促进双元学习同步、整体提升，进而实现企业韧性发展。

第二，依据双元学习组合效用的差异性，选择适宜的双元学习发展路径。研究结果表明，对促进企业韧性而言，双元学习的平衡状态优于不平衡状态；平衡状态下的高水平平衡优于低水平平衡；不平衡状态下的高利用-低探索式学习组合优于高探索-低利用式学习组合。因此，企业应选择合理的策略，使双元学习由不平衡向平衡特别是高水平平衡发展。首先，积极推进企业数字化转型，通过嵌入工业互联网平台、产业创新网络等方式，利用多主体合作突破组织自身资源瓶颈，为双元学习的高水平发展夯实基础。其次，组织双元学习由不平衡向平衡转化时，需采取“扶弱”而不是“锄强”策略，使企业双元学习不断趋向高水平平衡。最后，在资源约束情形下，应采用利用式学习优先的资源配置策略，规避高探索-低利用式学习组合的极端负面效应。

第三，注重克服组织惰性，实施双元学习平衡战略。尽管组织惰性能给“专精特新”企业带来一定程度的稳定性，但长期来看，它削弱了企业对环境变化的敏感度和变革意愿，不利于企业应对突发危机与挑战，是企业可持续发展的阻碍因素之一。因此，“专精特新”企业应积极主动采取双元学习平衡战略进行组织惰性的干预，一方面通过探索式学习加强新知识探索，提高对外部环境中机会和威胁的感知，不断开拓新颖的、特色的产品与服务以增强组织的适应性和灵活性；另一方面通过利用式学习扩展和优化已有专業化技能，通过精细化管理提高企业运营效率和市场竞争力，夯实组织变革的资源与能力基础。

（四）局限性及未来展望

本研究还存在以下不足：一方面，研究的样本量、企业类型和范围有限影响了研究结论的代表性；同时，相关量表的选择可能难以准确适用于“专精特新”企业情境，研究仅控制了企业的年龄、规模、市场竞争力等因素，忽略了可能影响“专精特新”企业韧性的组织资源禀赋、文化等相关因素，在一定程度上影响了研究结论的精准性。另一方面，使用截面数据的实证分析难以实际反映变量间的动态因果机制，未来研究可以采用纵向分析和案例研究等方法进行交叉验证。此外，研究主要从组织层面探讨双元学习与“专精特新”企业韧性的关系，未来的研究还应关注不同层面如团体层面、个体层面上双元学习对企业韧性的影响。尽管研究揭示了双元学习对“专精特新”企业韧性的适配效应及其形成机制，但是缺乏对该作用过程情境条件的考察，后续研究可考虑加入特定情境因素，进一步揭示双元学习与企业韧性之间的复杂关系。

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［责任编辑：黄婷婷，张 兵］