鄒增明，劉明霞，鄒思明

(1.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 420106；2.中南林業(yè)科技大學 商學院，湖南 長沙 410004)

0 引言

中小企業(yè)是推動我國國民經濟發(fā)展的中堅力量，也是最具研發(fā)活力的創(chuàng)新群體。然而，研發(fā)投入不足、創(chuàng)新能力不強是我國中小企業(yè)普遍存在的問題，且大多數(shù)中小企業(yè)在進行創(chuàng)新戰(zhàn)略決策時，更傾向于選擇風險相對較小、僅在已有技術領域進行改良的利用式創(chuàng)新[1]。而今，嚴峻復雜的國內外環(huán)境與不斷升級的技術競爭，給企業(yè)生存和發(fā)展帶來了極大挑戰(zhàn)。如2020年突如其來的新冠疫情暴發(fā)，迫使企業(yè)不斷創(chuàng)新以滿足市場需求。因此，僅對技術進行小幅度改進(利用式創(chuàng)新)不足以應對變幻莫測的環(huán)境，為了持久生存且獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢，企業(yè)還需要突破已有技術領域進行全新探索(探索式創(chuàng)新)。也就是說，企業(yè)必須實施二元創(chuàng)新戰(zhàn)略，即同時實施利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新。中小企業(yè)受自身資源、組織結構等約束，為了確保戰(zhàn)略安全與業(yè)務連續(xù)，更傾向于維持一定的人力資源冗余進行人才儲備。但是，人才儲備是一筆較大支出，且過多的人才儲備容易引發(fā)員工間過度競爭。究竟是從要素市場獲取創(chuàng)新資源，還是保持員工冗余實施二元創(chuàng)新，對很多企業(yè)而言是一項重要的戰(zhàn)略決策。

冗余與創(chuàng)新之間的關系不僅引起企業(yè)界高度重視，學術界也對此存在較大爭議。首先，經濟學家常把冗余視為浪費和低效率的代名詞[2]，而組織理論學者卻認為冗余具有蓄水池效應，在不可預測的情況下，冗余對企業(yè)具有緩沖作用[3]。其次，隨著對冗余與創(chuàng)新間關系的研究逐漸細粒化，學者們研究了已吸收冗余、未吸收冗余、財務冗余等物質冗余的作用[4-9]。近年來，有學者關注到人員冗余與物質冗余的區(qū)別在于人擁有知識，基于此將人員冗余和物質冗余加以區(qū)分，并單獨探討其作用。如Voss等[10]從資源配置角度認為，員工所具備專業(yè)技能受限于某一領域而存在“黏性”，很難在企業(yè)內重新配置，其促進產品利用而阻礙產品探索；李曉翔等(2014)檢驗了冗員與中小企業(yè)產品創(chuàng)新的關系，并指出低嵌入性人員冗余有利于產品創(chuàng)新。但是，這類研究更多地將人員冗余視為企業(yè)內難以重新配置的粘性資源，忽略了人的復雜性、能動性和高度異質性等獨特屬性。Lecuona[11]研究發(fā)現(xiàn)，由于具備的知識不同，不同類型的人員冗余對企業(yè)績效的影響存在差異。知識型員工是技術、知識的重要載體，能對知識進行利用和再創(chuàng)造，是推動創(chuàng)新的主力軍[12]，擁有強烈的職業(yè)認同感，自認為“我是創(chuàng)新者”[13]，把自己視為問題解決者且渴望成為更有能力的人，有很強的內驅力主動承擔企業(yè)技術創(chuàng)新工作，積極為技術升級、改進等過程中出現(xiàn)的新問題尋求解決方案，努力成為企業(yè)關鍵技術開發(fā)者與探索者[14]。雖然學者們已經意識到員工冗余與創(chuàng)新產出間關系的重要性，但對知識型員工冗余與不同類型創(chuàng)新(如利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新)間關系缺乏研究。而且，由于當前緊張的貿易形勢及低迷的經濟狀況，企業(yè)所處市場環(huán)境極具不確定性，這可能給尋求創(chuàng)新的企業(yè)帶來機會，也可能使其在產品市場中遭遇挫折而陷入財務風險。對企業(yè)而言，無論是利用式創(chuàng)新活動還是探索式創(chuàng)新活動，都意味著更多的物力、財力、人力等資源投入。那么，市場不確定性能促使企業(yè)維持更多知識型員工冗余以開展二元創(chuàng)新嗎？同時，要素市場是企業(yè)所需各類資源(如知識型員工、技術資源等)聚集、流通的重要場所，而我國各區(qū)域要素市場發(fā)育程度存在較大差異，在要素市場發(fā)育程度不同區(qū)域，保留知識型員工冗余對企業(yè)二元創(chuàng)新是否存在差異化影響？為此，本文將市場不確定性、要素市場發(fā)育程度、知識型員工冗余和企業(yè)二元創(chuàng)新納入統(tǒng)一分析框架，試圖分析知識型員工冗余對二元創(chuàng)新有何影響？其作用機理是什么？市場不確定性和要素市場發(fā)育程度對二者間關系有何影響？

1 理論與研究假設

1.1 知識型員工冗余對二元創(chuàng)新的影響

知識型員工是那些掌握、運用符號和概念，利用知識和信息工作的人(彼得·德魯克)，擁有較為豐富的知識、經驗與技能儲備，能對知識進行應用、擴展與再創(chuàng)造，具有較強的創(chuàng)造力，往往受教育程度較高、自主意識與創(chuàng)造能力都比較強等，對企業(yè)創(chuàng)新至關重要。然而，資源冗余是指超出維持目前運營所需最低需求量所余下的資源[15]，代表企業(yè)戰(zhàn)略資源儲備。知識型員工冗余是指企業(yè)對知識型員工數(shù)量和技能的超額儲備[16]，有利于人力資源柔性管理[17]。

企業(yè)創(chuàng)新離不開寬松的環(huán)境與一定的研發(fā)激勵。首先，根據注意力搜尋理論，員工注意力受到企業(yè)所面臨復雜環(huán)境的影響[18]。當員工冗余較低時，適當提升冗余可使員工在緊張的工作中有額外時間和精力，跳出日常工作思維進行學習、探索及思考，密切關注環(huán)境中信息、知識帶給企業(yè)的潛在威脅和機會，深度剖析市場反饋信息，嘗試新的技術、方法與思路以優(yōu)化問題解決方案。其次，適度冗余能在企業(yè)內部創(chuàng)造有效競爭氛圍，如員工渴望通過崗位晉升獲得成就感并提升自我價值，因而會更主動地參與到創(chuàng)新活動中。再次，一定的冗余為企業(yè)提供了知識儲備，豐富了企業(yè)知識基礎，有利于企業(yè)間交流，相互了解和信任的員工因掌握共同知識基礎而具有更高交流效率，尤其有利于隱性知識傳遞，促進新知識、新思想的產生[19]，還能避免因員工離職等突發(fā)狀況導致的創(chuàng)新活動推遲或中斷[20]，從而對探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新活動起到積極促進作用。

隨著冗余逐漸增多，企業(yè)內部可能因“僧多粥少”形成惡性競爭，員工間相互猜忌，不愿意共享隱性知識；當員工感受到自身在企業(yè)內職業(yè)發(fā)展通道受限甚至毫無希望時，可能產生懶惰、松散、相互推諉等消極怠工行為，這種消極氛圍會削弱知識型員工創(chuàng)新積極性[21]。所以，過度冗余會抑制企業(yè)創(chuàng)新活動(包括探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新)。值得注意的是，隨著冗余提升，激烈競爭促使知識型員工提升自身技能差異化，以爭取在眾多競爭者中脫穎而出，這種競爭使得員工放棄對已有知識的利用，轉向探索新知識，直到員工覺得競爭太大而放棄創(chuàng)新。因此，冗余提升先抑制企業(yè)利用式創(chuàng)新，再抑制企業(yè)探索式創(chuàng)新?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O：

H1a：知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新呈倒U型關系。即當知識型員工較少時，提高冗余將促進企業(yè)利用式創(chuàng)新；但當冗余增加到一定程度后，反而會阻礙利用式創(chuàng)新；

H1b：知識型員工冗余與探索式創(chuàng)新呈倒U型關系。即當冗余較少時，提高冗余將促進企業(yè)探索式創(chuàng)新；但當冗余增加到一定程度后，反而會阻礙探索式創(chuàng)新；

H1c：知識型員工冗余的提升，先抑制利用式創(chuàng)新，后抑制探索式創(chuàng)新。

1.2 要素市場發(fā)育程度的調節(jié)作用

要素市場是各類生產要素在交換和流通過程中形成的市場。要素市場發(fā)育程度反映關鍵性生產要素的市場流動情況，如金融資本和勞動力等，要素市場發(fā)育程度越高說明生產要素的市場流動性越強。我國各地區(qū)要素市場發(fā)育程度存在明顯差異[22]，知識型員工的聚集、配置和流動都是在要素市場進行的。首先，要素市場發(fā)育程度越成熟的地區(qū)，勞動力、資金等更便利地在不同部門和地區(qū)間流通，市場在資源配置中的主導作用更強，有利于中小企業(yè)從市場中平等地獲取創(chuàng)新資源(如人力和資本)[23]，在一定程度上降低企業(yè)創(chuàng)新活動對特定知識型員工的依賴，企業(yè)缺乏足夠動力激勵員工開展創(chuàng)新活動；其次，要素市場發(fā)育程度高的地區(qū)，科技成果市場化程度較高，知識型員工可以迅速從市場中獲得所需先進技術，會降低員工開展自主創(chuàng)新活動的意愿，以規(guī)避創(chuàng)新失敗風險，這對于資源相對緊缺的中小企業(yè)生存與發(fā)展尤其重要。另外，要素市場發(fā)育成熟的地區(qū)，員工流動性更大，不利于企業(yè)開展創(chuàng)新活動。然而，在市場發(fā)育程度較低的地區(qū)，人才流動性比較低，創(chuàng)新資源獲取難度較大，要想贏得競爭，企業(yè)必須提高創(chuàng)新能力，鼓勵員工開展自主創(chuàng)新，加強新技術利用與探索?？梢姡厥袌霭l(fā)育不成熟的地區(qū)，保留一定員工冗余對企業(yè)開展利用式/探索式創(chuàng)新具有促進作用。因此，本研究提出如下假設：

H2a：要素市場發(fā)育程度負向調節(jié)知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新間關系，即要素市場發(fā)育程度提升會弱化知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新的影響；

H2b：要素市場發(fā)育程度負向調節(jié)知識型員工冗余與探索式創(chuàng)新間關系，即要素市場發(fā)育程度提升會降低知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新的促進影響。

1.3 市場不確定性的調節(jié)作用

市場不確定性是指企業(yè)所處市場環(huán)境的不穩(wěn)定性與不可預測性。當市場不確定性程度較高時，企業(yè)間展開激烈競爭，中小企業(yè)若想長期生存，就必須不斷改進已有技術，加強對現(xiàn)有技術的利用或者探索新技術，開辟利基市場，應對外部環(huán)境帶來的機遇與挑戰(zhàn)[24]。在這一形勢下，提升市場敏感度對企業(yè)生存與發(fā)展至關重要，有利于持續(xù)跟蹤市場動態(tài)，加快創(chuàng)新迭代速度，推陳出新，搶占市場先發(fā)優(yōu)勢。因此，中小企業(yè)具有更強的動力激勵員工創(chuàng)新。而知識型員工作為企業(yè)技術創(chuàng)新的重要主體，在不確定環(huán)境中，其創(chuàng)新意愿、動機都有可能被激發(fā)。首先，在動蕩的市場環(huán)境中，為求生存，中小企業(yè)可能率先辭退員工以縮減運營成本，這無形中給了知識型員工更大壓力，員工有更強動機開展創(chuàng)新活動[16]，促使他們不斷增強自身差異化能力，加快新技術利用與開發(fā)。其次，當市場不確定性程度較高時，創(chuàng)新活動更具挑戰(zhàn)性，這在一定程度上能夠激發(fā)知識型員工自我實現(xiàn)的需求[14]，如在關鍵時期脫穎而出，提高外界認可度，贏得更多晉升機會。知識型員工會積極探索有利于企業(yè)發(fā)展的信息、技術與知識，尋求新的解決方案以實現(xiàn)自身保值與增值[25]。因此，知識型員工冗余有利于強化員工冗余與探索式/利用式創(chuàng)新的關系。綜上，提出如下假設：

H3a：市場不確定性越高，知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新的促進作用越強；

H3b：市場不確定性越高，知識型員工冗余對探索式創(chuàng)新的促進作用越強。

2 研究樣本、變量與方法

2.1 樣本與數(shù)據收集

本文以國泰安數(shù)據庫(CSMAR)中小板和創(chuàng)業(yè)板2009年以前上市的企業(yè)為初始樣本，并對樣本進行篩選：剔除變量數(shù)據不全的企業(yè)；剔除2012-2017年不續(xù)存的企業(yè)；剔除專利數(shù)據為0的企業(yè)。由于專利數(shù)據使用5年窗口期，將2012年專利分類號分別與2007-2011年5年間所有專利分類號進行比較，得出2012年探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新數(shù)值，依此類推。收集2007-2017年專利數(shù)據及2012-2017年財務數(shù)據，最終獲得277家企業(yè)2012-2017年平衡面板數(shù)據，共1 662個觀測值。其中，專利數(shù)據和財務數(shù)據均來源于CSMAR數(shù)據庫，技術人員相關數(shù)據來源于WIND數(shù)據庫。

2.2 變量測度

2.2.1 因變量

探索式創(chuàng)新與利用式創(chuàng)新?，F(xiàn)有研究利用二手數(shù)據測度探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新時主要基于專利數(shù)據，包括專利引用[26]與國際專利分類號[27]兩種。我國專利引用數(shù)據統(tǒng)計處于起步階段，無法得到完整的引用數(shù)據，故本文參照Guan等[27]的研究，采用國際專利分類號進行測度。一般而言，專利分類號前4位代表專利所屬技術領域，并以5年時間窗口期進行比較。若企業(yè)某項技術的專利分類號在過去5年內沒有在該領域內出現(xiàn)過，但是在觀察年度內首次出現(xiàn)在企業(yè)專利分類號中，則將此項技術視為探索式創(chuàng)新；反之，如果某項技術的專利分類號不僅在觀察年度內出現(xiàn)，而且在過去5年也曾在該領域內出現(xiàn)過，則將該項技術視為利用式創(chuàng)新。例如，將2012年專利分類號分別與2007、2008、2009、2010、2011年所有專利分類號進行比較，在2012年所有專利分類號中，新出現(xiàn)的前四位分類號數(shù)量視為探索式創(chuàng)新績效，已出現(xiàn)過的前四位分類號數(shù)量視為利用式創(chuàng)新績效。

2.2.2 自變量

知識型員工冗余(ks)。知識型員工往往就職于企業(yè)管理部門或研發(fā)、技術部門?，F(xiàn)有關于知識型員工的研究主要采用問卷方式，調查對象是企業(yè)研發(fā)、技術人員[28]或者大專以上學歷的員工[29]。本文借鑒Vanacker[20]的方法進行測度，公式如下：

知識型員工冗余=(技術人員數(shù)量/營業(yè)收入)企業(yè)/年度-(技術人員總量/營業(yè)收入)行業(yè)/年度

2.2.3 調節(jié)變量

要素市場發(fā)育程度(em)：反映市場資源可獲取性。參照魏江(2013)的研究，選取要素市場發(fā)育程度的指標進行測度。

市場不確定性(mk)。借鑒已有成果[30-31]，使用過去5年企業(yè)銷售收入的標準差經行業(yè)調整后的數(shù)值進行測度。將企業(yè)銷售收入與年份進行回歸，用模型殘差計算銷售收入波動率衡量環(huán)境不確定性。指標具體計算方式如下：首先，利用模型sale=β1+β2year+ε，運用最小二乘法測算企業(yè)非正常收入。其中，sale表示企業(yè)觀測年度5年銷售收入，year表示觀測年度，過去5個年度值，2016年取5，2015年取4，以此類推，殘差ε為非正常銷售收入；然后，利用過去5年非正常收入值計算標準差，除以過去5年銷售收入平均值得到未經行業(yè)調整的市場不確定性水平；最后，對未經行業(yè)調整的市場不確定性數(shù)值進行行業(yè)調整，即除以同年度同行業(yè)內所有公司未經行業(yè)調整的市場不確定性的中位數(shù)，得到本文市場不確定性數(shù)據。

2.2.4 控制變量

本文選取如下6個控制變量：

(1)企業(yè)上市持續(xù)年份(last year)=研究年度-公司上市年度[32]。

(2)企業(yè)年齡(age)：成立時間越久的企業(yè)，越有經驗從市場中獲取有價值的信息和知識等資源進行整合，從而有利于企業(yè)創(chuàng)新。本文以(當前年份-企業(yè)成立年份)進行測度。

(3)企業(yè)規(guī)模(size)：規(guī)模越大，企業(yè)越可能采用多種創(chuàng)新方式。本文對總資產取自然對數(shù)進行測度。

(4)銷售收入增長率(saleg)：營業(yè)收入增長率代表企業(yè)成長性，成長越好的企業(yè)發(fā)展前景越好，越有動力進行創(chuàng)新以提高市場競爭力，本文使用(當年主營業(yè)務收入-上年主營業(yè)務收入)/當年主營業(yè)務收入進行測度[33]。

(5)財務杠桿(lev)：反映企業(yè)負債與風險承擔能力，而風險傾向會影響創(chuàng)新模式選擇。本文以總負債與總資產之比衡量[34]。

(6)企業(yè)性質(nature)：企業(yè)性質是影響創(chuàng)新的重要因素，本文根據所有權設置虛擬變量，國有控股企業(yè)設為1，否則設為0[35]。

2.3 模型選擇與設計

本文因變量基于專利數(shù)量進行測度，被解釋變量有0且具有非負整數(shù)、離散的特征。Cameron 等[36]研究指出，企業(yè)專利數(shù)據等離散型數(shù)據適合使用泊松分布。為了減少不隨時間變化的個體異質性對本研究的影響，結合數(shù)據特征與現(xiàn)有研究經驗，參照Cerqueiro[37]及李梅(2016)等的研究，運用泊松回歸模型進行計量分析。

Exploitationi,t=exp[α0+α1i∑control]

(模型1a)

Explorationi,t=exp[α0+α1i∑control]

(模型1b)

模型1a和模型1b是基準回歸，即對控制變量的回歸，包括企業(yè)上市持續(xù)年份(last year)、企業(yè)年齡(age)、企業(yè)規(guī)模(size)、銷售收入增長率(saleg)、財務杠桿(lev)與企業(yè)性質(nature)。

Exploitationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3i∑control]

(模型2a)

Explorationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3i∑control]

(模型2b)

模型2a和模型2b分別在模型1a與模型1b的基礎上加入自變量知識型員工冗余(ks)及其平方項(ks*ks)，檢驗知識型員工冗余與利用式/探索式創(chuàng)新的關系。

Exploitationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3ks*em+α4ks*ks*em+α5em+α6i∑control]

(模型3a)

Explorationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3ks*em+α4ks*ks*em+α5em+α6i∑control]

(模型3b)

模型3a和模型3b分別在模型2a和模型2b的基礎上加入調節(jié)變量em(要素市場發(fā)育程度)、ks(知識型員工冗余)與em及ks*ks(知識型員工冗余的平方項)與em的交互項。

Exploitationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3ks*mk+α4ks*ks*mk+α5mk+α6i∑control]

(模型4a)

Explorationi,t=exp[α0+α1ks+α2ks*ks+α3ks*mk+α4ks*ks*mk+α5mk+α6i∑control]

(模型4b)

模型4a和模型4b在模型2a和模型2b的基礎上分別添加調節(jié)變量mk(市場不確定性)、ks與mk以及ks*ks與mk的交互項。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計與相關關系分析

各變量描述性統(tǒng)計及相關性分析結果如表1所示，它展示了主要變量的均值、方差及變量間相關關系?？梢钥闯?，控制變量之間、自變量與控制變量、調節(jié)變量之間相關系數(shù)絕對值均不高于0.5。為了驗證變量間是否存在多重共線性，本文進行了VIF方差膨脹系數(shù)檢驗。如表1所示，所有變量的方差膨脹因子VIF系數(shù)最大值為1.42，遠小于10，表明各變量間不存在明顯的多重共線性問題。

3.2 回歸結果分析

(1)主效應分析結果。本文采用層次回歸方法依次檢驗了控制變量、自變量、調節(jié)變量的影響，表2、表3分別是以利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新為因變量的回歸模型。通過模型2a可以看出，在關于利用式創(chuàng)新的模型中，知識型員工冗余平方項的回歸系數(shù)為負數(shù)，且在1%水平下顯著。這說明，適當提升知識型員工冗余有利于促進企業(yè)利用式創(chuàng)新產出，但是，超出一定范圍后反而會抑制企業(yè)利用式創(chuàng)新產出，因而，假設H1a得到支持。而在模型2b中，知識型員工冗余與探索式創(chuàng)新也呈現(xiàn)同樣的倒U型關系(二次方的回歸系數(shù)為-13.866，在1%水平下顯著性為負)，因此假設H1b得到支持。

表1 描述性統(tǒng)計與相關性分析

根據回歸結果可以計算得出，模型2a(利用式創(chuàng)新)曲線的對稱軸為x=0.199，而在模型2b(探索式創(chuàng)新)中，曲線對稱軸為x=0.219，即知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新影響的峰值出現(xiàn)時間早于探索式創(chuàng)新。因此，過度提升知識型員工冗余會先抑制利用式創(chuàng)新再抑制探索式創(chuàng)新，因此，假設H1c得到支持。

通過模型3a可以看出，要素市場發(fā)育程度負向調節(jié)知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新的關系(要素市場發(fā)育程度與知識型員工交互項的回歸系數(shù)為-1.689，且在1%水平上顯著)，假設H2a得到支持。而在模型3b中，要素市場發(fā)育程度與知識型員工交互項的回歸系數(shù)為-1.234，且在1%水平上顯著，說明要素市場發(fā)育程度減弱知識型員工與探索式創(chuàng)新間正向關系，假設H2b得到支持。要素市場發(fā)育程度在利用式創(chuàng)新模型中的作用更強(1.689>1.234)，這也在一定程度上反映利用式創(chuàng)新對要素市場的依賴程度更高，要素市場越發(fā)達，企業(yè)越容易獲取創(chuàng)新所需資源，減少自主創(chuàng)新投入，而探索式創(chuàng)新對現(xiàn)有要素市場的依賴性比利用式創(chuàng)新低，企業(yè)難以通過要素市場尋找替代企業(yè)探索式創(chuàng)新活動所需要素。因此，要素市場發(fā)育程度對員工冗余與利用式創(chuàng)新間關系的調節(jié)作用更顯著。

(2)調節(jié)效應分析結果。模型4a、4b分別反映市場不確定性對知識型員工與利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新間關系的調節(jié)作用，結果顯示，市場不確定性顯著加強知識型員工對利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新的促進作用(交互項為正，且在1%水平上顯著)。在利用式創(chuàng)新模型中，市場不確定性和知識型員工冗余的交互項回歸系數(shù)為1.376，大于探索式創(chuàng)新模型的調節(jié)效應系數(shù)0.535，在一定程度上反映對于中小上市企業(yè)而言，市場不確定性會促進企業(yè)創(chuàng)新活動，并且對利用式創(chuàng)新的促進作用更強。即在市場不確定性較高的情境下，大部分中小上市企業(yè)會利用知識型員工冗余，加快對現(xiàn)有技術的迭代開發(fā)。

為了更直觀地分析調節(jié)作用，本文繪制了要素市場發(fā)育程度和市場不確定性的調節(jié)效應，如圖1所示。要素市場發(fā)育程度對知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新的調節(jié)效應如圖1(a)所示，要素市場發(fā)育程度對員工冗余與探索式創(chuàng)新的調節(jié)效應如圖1(b)所示。圖1(a)、圖1(b)顯示，在要素市場發(fā)育程度低的情況下，知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新與探索式創(chuàng)新的促進作用明顯高于要素市場發(fā)育程度高的情況。這在一定程度上說明，在創(chuàng)新活動中要素市場發(fā)育程度對知識型員工冗余產生了一定替代作用。在要素市場發(fā)育程度較低的地區(qū)，為維持足夠創(chuàng)新能力，必須保持較高員工冗余，在要素市場發(fā)育程度較高的情況下，中小企業(yè)更容易從市場獲取創(chuàng)新相關要素，企業(yè)在購買與自創(chuàng)之間作出權衡，為降低成本，會減少員工冗余而從要素市場獲得相關要素資源。這也解釋了要素市場發(fā)育程度高的地區(qū)如北京、上海、深圳為何能夠吸引更多企業(yè)入駐。

表2 知識型員工冗余、環(huán)境特征與利用式創(chuàng)新的回歸結果

表3 知識型員工冗余、環(huán)境特征與探索式創(chuàng)新的回歸結果

圖1 要素市場發(fā)育程度對知識型員工與利用式創(chuàng)新(a)、探索式創(chuàng)新(b)間關系的調節(jié)效應

市場不確定性對知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新間關系的調節(jié)效應如圖2(a)所示，市場不確定性對知識型員工冗余與探索式創(chuàng)新間關系的調節(jié)效應如圖2(b)所示。市場不確定性程度越高，對知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新間關系的調節(jié)作用越顯著。這說明，市場競爭越激烈，動蕩性越大，企業(yè)越傾向于鼓勵員工開發(fā)與探索新技術，尋求利基市場或更好地提升用戶使用價值，這也是近年來競爭性強的行業(yè)技術更新?lián)Q代速度加快、產品生命周期縮短的重要原因。

圖2 市場不確定性對知識型員工與利用式創(chuàng)新(a)、探索式創(chuàng)新(b)間關系的調節(jié)效應

(3)回歸結果的企業(yè)年齡差異檢驗。與新成立的企業(yè)相比，成立時間越長且一直存續(xù)的企業(yè)在市場中獲取資源的能力越強。為了檢驗不同年齡的差異化影響，本文以公司年齡的中位數(shù)為分水嶺，高于中位數(shù)的企業(yè)為高年齡組，低于中位數(shù)的企業(yè)為低年齡組，分別探討知識型員工冗余對利用式/探索式創(chuàng)新的差異化影響，并檢驗要素市場發(fā)育程度與市場不確定性的調節(jié)作用。回歸結果如表4和表5所示。

表4 高年齡組與低年齡組對比(因變量為利用式創(chuàng)新)

通過模型5a和8a可以看出，無論是高年齡組還是低年齡組，知識員工冗余與利用式創(chuàng)新的關系均為倒U型關系，因此，H1a和H1b通過驗證。值得注意的是，在高年齡組的利用式創(chuàng)新模型中，曲線對稱軸為x=0.209，而在低年齡組，曲線對稱軸為x=0.088，所以，低年齡組先達到員工冗余峰值。在探索式創(chuàng)新(模型5b和8b)模型中也存在相同效應(高年齡組的對稱軸為x=0.220，低年齡組的對稱軸為x=0.090)。可以看出，持續(xù)時間較長的企業(yè)對知識型員工冗余的包容性更強，無論是為了探索式創(chuàng)新還是利用式創(chuàng)新，對新創(chuàng)企業(yè)而言都需要保持小而精的創(chuàng)新人員隊伍。不管是高年齡組還是低年齡組，利用式創(chuàng)新的對稱軸x都早于探索式創(chuàng)新的對稱軸，因此，假設H1c通過驗證，即隨著知識型員工冗余的提升，先抑制利用式創(chuàng)新再抑制探索式創(chuàng)新。

而模型6a、9a(因變量為利用式創(chuàng)新)以及模型6b、9b(因變量為探索式創(chuàng)新)顯示，無論是高年齡組還是低年齡組，要素市場發(fā)育程度都負向調節(jié)知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新間關系(交互項系數(shù)的符號為負)，表明要素市場更發(fā)達的地區(qū)，能為企業(yè)(無論是大齡企業(yè)還是新創(chuàng)企業(yè))提供較強的外部資源支持，一定程度上降低企業(yè)在創(chuàng)新活動中對知識型員工冗余的依賴。

而模型7a、10a(因變量為利用式創(chuàng)新)以及模型7b、10b(因變量為探索式創(chuàng)新)反映市場不確定性的調節(jié)作用。結果顯示，無論是高年齡組還是低年齡組，市場不確定性都正向影響知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新間關系(交互項系數(shù)的符號為正)。因此，H3a、H3b通過驗證，表明市場不確定性越高的行業(yè)，在創(chuàng)新活動中對知識型員工冗余的依賴程度越高。市場不確定性對新創(chuàng)企業(yè)的影響大于成立較久的企業(yè)(低齡組交互系數(shù)為1.193，高于高齡組的0.971)。這也說明市場競爭越激烈，新創(chuàng)企業(yè)對知識型員工冗余的依賴性越強。這可能是在市場競爭激烈的情況下，大企業(yè)因存續(xù)時間較長積累了一定資源，具有更強的抗震蕩能力，也更容易從市場中靈活地獲得更多資源，對知識型員工冗余的依賴性相對較低，這也是動蕩市場中低齡(或新創(chuàng))企業(yè)生存更加艱難的關鍵原因，低齡企業(yè)需要更多資源維持創(chuàng)新。

表5 高年齡組與低年齡組對比(因變量為探索式創(chuàng)新)

4 結論與啟示

本文論證了知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新和探索式創(chuàng)新的關系，從要素市場發(fā)育程度與市場不確定性兩個角度，實證檢驗了外部環(huán)境因素對兩者關系的調節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：

(1)知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新、探索式創(chuàng)新均存在倒U型關系，即過高與過低的冗余都不利于企業(yè)創(chuàng)新活動。但是，隨著知識型員工冗余不斷增多，會先抑制利用式創(chuàng)新再抑制探索式創(chuàng)新，探索式創(chuàng)新往往對知識型員工的依賴更強。

(2)市場不確定性強化了知識型員工冗余對利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新的促進作用。市場不確定性程度越高，企業(yè)無論是開展探索式創(chuàng)新還是利用式創(chuàng)新，對知識型員工的依賴性越強，為了在激烈競爭中脫穎而出，企業(yè)往往需要更多人員探索新的利基市場或者開發(fā)新技術。該結論一定程度上解釋了在市場發(fā)展動蕩階段，企業(yè)扎根自主研發(fā)活動、力求突破創(chuàng)新瓶頸的重要性，這也是華為“備胎計劃”廣受贊譽的重要原因。

(3)要素市場發(fā)育程度減弱了知識型員工冗余與利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新間關系。要素市場發(fā)育程度較高的地區(qū)，企業(yè)技術創(chuàng)新活動對員工冗余的依賴性降低，中小企業(yè)能夠更容易從發(fā)達的要素市場獲得相關創(chuàng)新資源，替代企業(yè)部分自主創(chuàng)新活動，且對利用式創(chuàng)新的替代作用更顯著，說明探索式創(chuàng)新所需資源對員工冗余的依賴性更大，往往需要投入更多知識型員工。

(4)根據公司年齡的分組檢驗結果，基本上支持本文研究假設，即無論是高年齡組還是低年齡組，知識型員工冗余均與企業(yè)利用式創(chuàng)新/探索式創(chuàng)新呈倒U型關系。要素市場發(fā)達程度減弱了知識型員工冗余對探索式/利用式創(chuàng)新的促進作用，而市場不確定性強化了知識型員工冗余對探索式/利用式創(chuàng)新的促進作用，且這種作用在低齡組更加顯著，說明在市場動蕩期，新創(chuàng)企業(yè)(或低齡企業(yè))需要保留更多人員冗余來維持創(chuàng)新，其也是新創(chuàng)企業(yè)在市場動蕩期生存更加艱難的重要原因。這為國家制定相關政策扶持中小企業(yè)提供了決策依據，即應引導相關資源要素向中小企業(yè)傾斜，確保中小企業(yè)能夠公平合理地獲取相關資源要素，有效激發(fā)創(chuàng)新活力。

基于以上實證分析和研究結論，得到以下管理啟示：知識型員工冗余并不是越多越好，也不是越少越好，而要保持適度水平。過多冗余可能加大企業(yè)管理成本，而過少的資源儲備不利于企業(yè)開展創(chuàng)新活動。因此，企業(yè)在資源開發(fā)和儲備過程中應注意“量”的問題，管理者有必要根據企業(yè)技術創(chuàng)新現(xiàn)狀，科學地制訂人才戰(zhàn)略儲備規(guī)劃；知識型員工是企業(yè)技術創(chuàng)新的主要承擔者，且有強烈的自我實現(xiàn)需求，管理者不能一味地將員工冗余視為一類靜態(tài)的難以在企業(yè)重新配置的資源，而應該充分考慮知識型員工的主觀能動性，將知識型員工冗余置于合適崗位，人盡其用，充分調動其主動進行技術利用與技術探索的積極性；中小企業(yè)由于其自身特點，在資源獲取和創(chuàng)新模式選擇中與大企業(yè)存在差異，尤其是成立時間較短且所處市場環(huán)境高度不確定的中小企業(yè)，在資源獲取方面優(yōu)勢不明顯甚至處于劣勢，更有必要保留一定的知識型員工冗余從事創(chuàng)新活動。

5 研究不足與展望

本文驗證了知識型員工冗余對二元創(chuàng)新的作用，也得到了一些有價值的結論，但還存在不足。參照Guan等的方法使用專利分類號作為創(chuàng)新活動代理變量對探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新進行測度，雖然專利分類號作為探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新的代理變量具有一定優(yōu)勢，但其有效性往往不足：首先，技術的使用和流動很難編碼，企業(yè)對技術的探索和利用等信息不能完全通過專利分類號體現(xiàn)；其次，有些企業(yè)為了保護核心技術，不愿意申請專利，導致這些關鍵技術無法通過專利記錄下來；再次，專利授予對技術新穎性和原創(chuàng)性有非常高的要求，導致企業(yè)很多技術難以被專利化；最后，在一些特殊的行業(yè)(如服務業(yè))，專利并不是創(chuàng)新的重要測度指標，因此，本研究結論能否適用于對專利有所忽略的行業(yè)或企業(yè)，有待進一步檢驗。未來研究可通過實地訪談或調查問卷對更廣泛的行業(yè)進行考察，挖掘更為全面、綜合的代理變量，對企業(yè)探索式創(chuàng)新和利用式創(chuàng)新進行測度，以提高本文研究結論普適性。