拼湊損害了新產品研發嗎

趙興廬　徐駿輝　張建琦

摘要：通過考慮研發過程中的不同拼湊行為和對創新績效進行維度劃分，基于349份新創企業的問卷數據檢驗發現：（1）要素拼湊采用不規范的要素投入，一定程度上損害了新產品質量，但可以加快研發進度和縮短研發周期;（2）顧客拼湊將雜亂的顧客意見納入研發過程，導致研發周期打亂和加長，但對產品新穎性有顯著的正向影響;（3）制度拼湊采用自主自設的流程和方法來解決問題，體現出企業獨特能力的價值特征，能顯著提升研發速度，對研發新穎性也有一定正向影響，且研發速度和新穎性都與財務績效正相關。研究表明拼湊對產品創新的確存在一定負向影響，但管理者若能選擇性采取要素和顧客拼湊，并大膽開發新的制度流程，就能克服拼湊的負向效果，以改善新產品研發過程和提升創業績效。

關鍵詞：拼湊;新產品開發;研發速度;產品新穎性;創新

中圖分類號：F272.7

文獻標志碼：A

文章編號：1672-626X（ 2019） 05-0053-11

一、問題的提出

創新是一種有意為之的理性規劃，還是行動過程中的靈光乍現？從形式來看，前者代表了一種工程師式（Engineer）的思維——理性、完美主義、設計線路和規劃，并按部就班地完成新的項目，充滿了設計者的俯視感和凝聚了高層精英的設計智慧，是一種自上而下的頂層設計[1]。而后者象征著一種匠人式（Bricoleur）的思維——行動、務實主義，在具體的工作場景中根據問題實際和手頭工具來形成“奏效”的解決方案，代表了一線工作者的情境機敏性和行動能力，是一種自下而上的行動智慧[2]。雖然頗有對立之處，但這兩種都在創新過程中廣泛交錯使用[3]。

盡管兩者同等重要，但多數研究都聚焦于理性的工程師式思維，希冀從頂層設計來提升創新效率，例如認為更優的知識結構[4]、更合理的組織治理結構[5]、更多元化的高管構成[6]、更多的知識搜尋[7]是促進創新的有效前提。這些研究成果頗豐，為組織提升創新成效提供了參考，但對創新的微觀執行過程缺乏考慮。實際上，創新的執行絕非一帆風順，當面臨具體問題時，基層的行動智慧如資源拼湊就被大量使用，這種策略能

夠幫助行動者倚靠手頭資源快速形成新的解決方案以克服困難[8]。

然而，既有研究中關于資源拼湊對創新的價值卻未得到確認——不少研究者認為拼湊是即興的、湊合的和隨意組合的，其結果也往往是次優的、應付的和不宜推廣的，或許可以應一時之急，但對創新結果的影響弊大于利[9]。拼湊與創新的實證研究也呈現不穩健關系：有研究發現適度拼湊對創新的影響是積極的，但這一效應易達到拐點，過度拼湊就會導致創新績效衰減[10]。類似地，有研究認為拼湊適宜用來執行普通問題和一般機會，若是重大和高創新機會，拼湊則不是一個好的戰略[11]。此外還有學者發現，當企業選擇性地進行拼湊時，可以得到正向的企業績效;但在時間上連續地拼湊或同時在多個項目上并行地拼湊時，則會帶來負面的效果[12]。

為什么從邏輯上而言，拼湊是一種由下自上的匠人智慧和潛在創新來源，但在研究中這一過程未能體現出來，反被許多研究認為阻礙和傷害了創新呢？這個差異可能體現出拼湊的微觀特征——拼湊不是大一統的問題解決方案，而是一種高度具象化的情境化行動策略——特定的拼湊策略只能夠在特定情境對特定問題奏效。因此，對拼湊效能的研究應當對具體的拼湊策略加以細分，同時對創新結果的不同維度也要加以考量，才能得到具體的細節化研究結論。而以往研究多將拼湊作為一個整體性策略進行測度和實證，同時對創新的績效維度也未進行區分，這樣得到的結論比較籠統和缺乏權變考慮，導致拼湊對創新的影響或未得到深入體現。

為了解決這一問題和深入檢驗拼湊對創新的影響，本文從拼湊領域和創新績效維度兩個方面進行細分并對影響路徑進行細致建模分析，設定一個拼湊領域選擇、創新雙元結果與企業財務績效的實證分析框架，試圖解答以下問題：（l）拼湊對創新績效的正向影響是如何體現出來的，企業應如何選擇性地使用拼湊策略;（2）拼湊對創新績效是否存在負面影響，其具體路徑和機制如何，企業應如何規避拼湊帶來的不利影響;（3）新產品研發在拼湊和財務績效之間是否扮演了中介機制，能否找到拼湊影響財務績效的最佳路徑。下面在相關理論基礎分析之后推導具體的研究假設，然后設計研究方法并收集數據進行實證檢驗，最后對實證結果進行討論并提出管理建議。

二、理論基礎與研究假設

（一）拼湊創新的“不同”和“更好”

創新的定義雖然繁多，但基本內涵是“不同”且“更好”[13]。新的問題解決方案或者解決新問題的方案必須要跟既有的產品/服務/模式形成差異，才構成一種創新。基于此，熊彼特指出了五種方面的創新可能性——產品不同、工藝不同、市場不同、原料不同、組織方式不同[14]。這不僅涉及了產品/服務的要素供給方面，也考慮了顧客價值的感知方面，還涉及生產過程的差異化特征。因此，可以從“投入（x）”“產出（y）”“過程（f）”解析創新元素的形成（如表1所示）。

拼湊是一種產生“不同”的方法。首先，拼湊者投入非規范生產材料，在生產過程中運用了非傳統的、未應用過的生產材料，例如將醫用滴管用來控制瓷磚表層涂料上液，或者將廢棄碼頭改造成藝術博物館，是對現成資源的變通和改造使用[15]。其次，拼湊者服務新的顧客需求，包括主流產品/服務所無法滿足的新興的、小眾的或者邊緣需求，需要拼湊者將具體顧客意見納入產品研發之中，如小米MIUI系統的誕生[16]。第三，拼湊者常常需要突破傳統規范和工藝的束縛，以減少制度成本和降低進入門檻，例如早期的格蘭仕“三班倒”高強度使用工人或設備等[17]。

上述分析是基于生產者視角的，從消費者視角而言，關心的是創新是不是有“更好”的價值效用。價值效用是一個非常主觀的判斷，可以從多個方面進行評價，例如，高性價比是一種非常積極的效用，消費者從創新中獲得了更為優良的性能或更為實惠的價格，其消費者剩余提升[18]。創新的社會符號意義也是一種有效的效用，好的創新能夠為使用者帶來尊貴的感受[19]。在互聯網時代，效用變得工具化，為消費者創造使用價值，成為其創新價值的趁手工具和幫手是一種新穎的效用方式[20]。此外，創造全新的體驗價值，讓消費者“尖叫”也成為重要的創新引領思維[21]。

基于上述分析，并結合拼湊創新的實際情境，將創新的“更好”歸納為效率提升和效果改善兩個方面。創新效率與為達到創新結果而付出的時間、財力和人力成本有關，好的創新效率意味著更低的產品/服務價格、更佳的性價比、更快更新的產品和服務，這在當下的快節奏時代尤為重要[22]。創新效果與貼合消費者需求和體驗感知的程度有關，好的創新效果能夠解決顧客的“痛點”，同時與其他產品造成顯著差異，還能提高消費者的社會符號價值感知[23]。綜合上述兩方面的分析，接下來，分別就拼湊的界域劃分以及其對創新效率效果的影響進行推理并提出研究假設。

（二）要素拼湊與R&D效率效果

投入不規則的生產要素，將物品以轉變屬性的方式使用，對于研發過程來說是一把雙刃劍，有利的方面是能夠克服研發過程中的資源約束，推進、保障甚至加快研發進度。例如，在丹麥風能產業發展的過程中，政府號召企業大力使用廢舊的水力渦輪設備來改造制作成風能發電機組，得到了企業界的大力響應，帶動了丹麥風能產業的快速發展，使得丹麥一度成為世界風電產業最發達的國家[24]。而在米其林餐廳開發新產品的過程中，通過使用不常見的傳統食材，使得餐廳可以每周提供新菜式，加速了產品開發速度[25]。不過，不規則的要素拼湊也會使得新產品質量存在隱患，與規范產品相比質量不占優勢。例如奧德爾公司大量使用廢舊布料來制作風干機，以較高的性價比獲得了顧客青睞，但是在使用過程中廢舊布料存在干化和自燃風險，導致當干衣機連續工作6小時后易發熱然后冷卻后變焦，影響了產品口碑[15]。實踐中不少公司在創業初期會采用不規范的要素，但當公司走上正軌之后會逐漸改用規范的要素投入，以避免產品質量問題和產品口碑下降。因此，整體判斷，認為不規則的要素投入有利于創新效率，但對新產品的質量可能存在隱患，據此提出假設：

H1：要素拼湊采用不規范的要素投入，一定程度上損害了新產品質量，但可以加快研發進度和縮短研發周期。

（三）顧客拼湊與R&D效率效果

服務不規范的新興、非主流和邊緣顧客，對研發結果的影響也喜憂參半。就有利的一面而言，新興群體顧客的消費價值訴求是獨特的、異于當下產品/服務范式的，甚至是具有前沿性和潛在顛覆可能的，企業聽取顧客意見并將其吸納到研發過程中，得到的新產品可能具有較高的新穎性。例如蘋果ISO系統是封閉的，無法滿足lT專業技術人員群體的手機使用要求，小米公司充分吸納這些技術發燒友的系統改進意見，打造出高度人性化和符合中國消費習慣的系統MIUl“米柚”，獲得了一致好評[16]。不過，顧客拼湊也有不利的一面，因為小眾用戶的需求是異于主流范式的，需要企業“重新發明車輪”，提高了研發的成本[26]。同時，將雜亂的顧客意見和需求納入研發過程，也會引起研發思路的混亂，企業需要花費更多的時間去處理和理順信息，這也導致研發的時間進度拖長。小米的MIUI系統從雛形到成熟整整花費了三年的時間，遠超過其他封閉式系統的開發時間。因此，總體而言，認為顧客拼湊能夠較高地提高產品/服務的新穎性，但對研發效率有負面的影響。據此提出：

H2：顧客拼湊將雜亂的顧客意見納入研發過程之中，導致研發周期打亂和加長，但對產品新穎性有顯著的正向影響。

（四）制度拼湊與R&D效率效果

制度拼湊指新創企業采取自創管理流程和組織方式來處理問題田，。企業不僅掌握物料、設備、人力等實物資源，還掌握運作流程、組織方式、服務工序、管理模式等制度性資源。制度拼湊體現出新創企業獨特的整合能力，對研發的效率和效果都有正向影響。首先，與成熟在位企業的正式化和科層式管理不同，新創企業需要采取更加靈活和有機的組織管理模式，這種模式是因地制宜的，是根據新創企業所處的具體情境來制定的，能夠促進其產品的形成和產出[11]。其次，Teece等（2016）指出，企業能力包括處理問題的方式和流程，當這種方式和流程具備原創性、內生性和因地制宜的情境性的時候，就構成了一種結構和管理的能力創新，這種創新轉化為產品研發結果，就是更具有新穎性和更高效率的新產品/服務[28]。最后，對于新創企業而言，如果采取大企業的規范研發流程和模式，那么其在資源和支持性方面都不具備優勢，反而會對研發造成不利的影響。綜上分析，認為制度拼湊是新創企業創新性的解決問題的流程和方式，能夠轉化為獨特的研發效果，并提高研發的時間效率。據此提出假設：

H3：制度拼湊采用自主自設的流程和方法來解決問題，體現出新創企業獨特能力的價值維度特征，對研發速度和新穎性都有正向影響。

三、數據采集與構念測量

（一）樣本與收集數據

本研究以新創企業為調查對象，根據國內外文獻及我國具體情況，定義成立時間小于6年的民營企業為本文研究對象。調查以隨機和方便抽樣兩種形式混合進行：隨機抽樣方面，以北京、廣東和湖北的工商業聯合會為總體，隨機抽取符合條件的企業發放電子問卷1100份，三個月之后回收242份;方便抽樣方面，以中山大學EMBA等校友資源為總體，通過熟人推薦滾雪球方式向符合條件的校友新創企業發放電子問卷360份，有效回收可用問卷107份。兩種方式合計得349份，可用率23.9%。

對樣本情況進行描述性分析發現：53.1%的被訪者擔任董事長或CEO，而副總等高管占46.9%。大多數的被訪者在31-40歲之間，占60.7%;其次為41-50歲，占27.7%;其他少數人小于30歲或大于50歲。產業方面，第一、第二和第三產業的企業數分別為4、219、126，樣本以制造業企業為主體。最后，在行業發展階段方面，多數企業（179家）處于成長期，處于成熟期的有156家，其他少數企業處于衰退期。

對樣本回收情況進行t檢驗，發現在企業年齡和行業分布等方面，已回收樣本和未回收樣本不存在明顯不同，因此本研究的未返回選擇偏差不明顯。接著使用Harman單因素法對全部調查變量進行探索式因子檢驗，第一因子的解釋變異僅為21.7%，說明被訪者在填寫過程中無明顯的單一或共同方法的偏差出現。最后，對主要研究變量的方差膨脹因子進行檢驗，所有變量的膨脹因子均小于2，未發現明顯的共線性問題。

（二）研究變量的測量

拼湊量表來源于Baker等（2005）[27]和Ronkko等（2013）[29]，對一個問題的答案進行兩種描述，左側為運用手頭資源拼湊的方法，右側為獲取使用新資源的方法，被訪者選擇“l”表示拼湊程度最高，選擇“5”表示拼湊程度最低，所得數據反轉后進入模型。其中，要素拼湊包括“在面臨新挑戰時，我們傾向于從現有技能和資源中尋找解決方案”或“我們不斷地投資新技能和資源以保證我們的競爭力”等3項;顧客拼湊包括“我們常常幫助顧客解決個性化的特殊問題”或“我們顧客的有些需求超出了我們的服務范圍”等4項;制度拼湊包括“我們傾向于使用‘我們企業獨特的方式’來做事”或“我們積極學習和接受被行業廣泛認可的先進方法和實踐”等4項。

新產品開發效率量表來自丁寶軍等（2013）c30]，考慮新產品研發的速度指標：（l）先于競爭對手推出新產品;（2）縮短新產品開發周期;（3）提前計劃投放市場。新產品開發效果的量表來自Bao等（2012）[31]，包括：（l）提供了與市面產品不同的新價值;（2）客戶感知新產品是新奇的或獨特的;（3）新產品提供的價值對顧客而言是全新的;（4）客戶對新產品的價值感到非常滿意。新創企業績效的量表來自Zhou等（2005）[32]，分別從銷售增長率、利潤增長率、投資回報率和整體利潤水平來衡量新創企業績效。

控制變量方面，考慮三方面的影響：（1）考慮企業的年齡、規模、研發強度對NPD和創業績效的影響。新創企業年齡劃分為1-2年、3-4年、5-6年共三個區間。企業規模按照固定雇員數量進行區分，包括少于30人、30-200人、200人以上三個區間。研發投入程度用從事產品或技術開發人員占全部員工的比值測量，包括0%-10%、lO%_20%、20%_35%、35%以上共四個區間。（2）考慮行業類型和發展階段對NPD和創業績效的影響。行業類型按照國家統計局公布的分類標準劃分為22個行業，因第一產業企業數量少，因此將農林畜牧、采掘業等12個行業劃分為“制造業”，構造啞變量標注為“l”，其他10個行業劃分為“服務業”，啞變量標注為“0”。行業發展階段分為初始投入、快速成長、成熟穩定和衰退四個階段。（3）考慮技術動蕩性和競爭強度對NPD和創業績效的影響。技術動態程度以“技術變化很快”“難以預測技術的發展方向”“新技術的發展改變了行業現有技術”等3個測項來進行測量。競爭強度方面劃分為“無競爭”到“競爭非常激烈”5個程度。

（三）信度和效度檢驗

采用MPLUS7.0和SPSS19.0計算主要研究變量的驗證性因子分析載荷（loading值）、組合效度（CR值）、平均變異抽取（AVE值）和克朗巴哈系數（α值）。結果如表2所示，因子載荷均不低于0.6，平均變異抽取不低于0.5，說明各個測項能夠比較準確地表達構念的管理學涵義。同時，組合效度和克朗巴哈系數也都在0.7以上，說明單個構念中各個子測項的測量目標有較好的聚合性，因此測量信度較好。

此外，考慮到三種拼湊和NPD兩種績效之間可能存在區分不足問題，采用嵌套式測量模型分析不同測量結構的擬合效果。結果如表3所示：對三種拼湊的區分性檢驗中，當全部11個測項指向單一構念時（模型1-1），擬合效果無法通過擬合指標檢驗。將11個測項區分為兩個構念時（模型1-2，1-3，1-4），擬合效果有所改善，但仍無法通過檢驗。值得一提的是，制度拼湊與其他兩類拼湊的區別程度更高，從內部分工的角度分析，可能是因為要素和顧客拼湊為具體生產流程中的“生產性環節拼湊”，而制度拼湊為全局意義上的“輔助性環節拼湊”。最后，當區分三類拼湊時（模型1-5），擬合效果明顯改善，說明三種拼湊具有良好的區分效度。類似地，在對NPD兩種績效的檢驗中，區分兩種NPD績效的測量模型2-2，比不區分速度和新穎性的測量模型2-1具有更小的殘差估計量檢驗值如x2/df值、SRMR值和RMSEA值，同時調整后的非正規擬合指數（ TLI）和比較擬合指數（CFI）也更高，說明NPD速度和NPD新穎性無論從概念分析還是實際數據測量情況來看，都具有可靠的區分效度。

四、假設檢驗與路徑分析

（一）多元線性回歸模型檢驗

采用多元線性回歸的方法檢驗線性因果解釋關系，構建模型3-1、3-2考察拼湊對NPD速度的影響，構建模型3-3、3-4考察拼湊對NPD新穎性的影響，構建模型3-5、3-6、3-7考察拼湊和NPD對創業績效的影響。表4是回歸模型的全部結果。

模型3-1發現研發投入和技術動態對NPD速度有正向影響，企業年齡、規模、發展階段等影響不顯著。模型3-2增加三種拼湊作為解釋變量，發現要素拼湊對NPD速度有顯著的正向影響（β=0.162;p≤0.05）.制度拼湊對NPD速度也有顯著正向影響（β=0.131; p≤0.05），而顧客拼湊的參數估計為負但不顯著（β=-0.055;p>0.10）。

模型3-3為檢驗NPD新穎性的基礎模型，控制變量中研發投入和行業技術動態對NPD新穎性有顯著正向影響，而行業發展階段的影響是負的，其他變量均不顯著。模型3-4在模型3-3基礎上引入三種拼湊為新解釋變量，發現顧客拼湊顯著地正向影響NPD新穎性（β=0.244; p≤0.01），制度拼湊的估計系數和顯著程度相對較低（β=0.115;p≤0.05），而要素拼湊的影響系數為負但不顯著（β=-0.078;p>0.10）。

模型3-5是以創業績效為因變量的基礎模型，結果顯示處于高技術動態行業和研發投入高的創業企業績效更好，而制造行業和競爭強度則對創業績效有負向影響，其他控制變量不顯著。模型3-6追加三種拼湊作為新解釋變量，但其參數估計都不顯著。同時，整體模型的擬合程度△R2不顯著，說明模型未得到明顯改善。此外，F值還因為引入低效解釋變量而有所下降，說明這三種拼湊或不是解釋創業績效的合理變量，或是通過其他間接的方式進行影響。最后，模型3-7繼續追加NPD速度和NPD新穎性為解釋變量，發現NPD速度對創業績效有非常顯著的正向影響（β=0.321;p≤0.01），NPD新穎性對創業績效也有非常顯著的正向影響（β=0.258;p≤0.01）。

綜合上述結果判斷，在排除了企業本身研發投入和所處行業技術特性及階段的影響之后發現：要素拼湊顯著提升了NPD速度，而對NPD新穎性有一定的負向作用，因此H1得到數據支持。顧客拼湊對NPD新穎性存在顯著的正向影響，但對NPD速度的確有一定程度的不利影響，因此H2得到數據支持。制度拼湊對NPD速度有顯著正向影響，對NPD新穎性也有顯著的正向影響，因此H3得到數據支持。

（二）結構方程模型設立和檢驗

考慮到拼湊對NPD存在的顯著影響以及NPD對創業績效的顯著影響，因此進一步設立潛變量結構方程模型來探索“拼湊-NPD-創業績效”路徑機制。設立模型中，要素、顧客、制度拼湊作為外生觀測的潛變量，而NPD速度、NPD新穎性、創業績效為內生受影響的潛變量。設立路徑8條，具體如表5所示。運用MPLUS7.0建模，采用最大似然法估計路徑系數，并用標準化的重復抽樣法判定其顯著性（對349個樣本數據放回重復抽樣1000次），估計模型解釋了內生變量較多的方差。

表5是結構方程模型路徑分析的結果，結果與回歸結果基本一致：要素拼湊對NPD速度路徑系數為0.33且顯著，而對NPD新穎性的路徑系數為-0.12且不顯著。顧客拼湊到NPD新穎性的路徑系數為0.37且顯著，而到NPD速度的路徑系數為-0.07且不顯著。制度拼湊到NPD速度的路徑系數為0.19且顯著，對NPD新穎性的路線系數為0.15且顯著。最后，NPD速度和NPD新穎性對創業績效的路徑系數均較高，分別達0.45和0.35，且均在p=0.001雙尾檢驗水平下顯著。

（三）對中介效應的進一步檢驗

為了檢驗NPD績效在拼湊和創業績效過程中的中介過程作用，設立多嵌套模型并對其擬合度進行對比，結果如表6所示。模型4-1是中介模型，即本文的目標模型，也是表5所示模型，其擬合指標X2/df為3.189，RMSEA為0.078，SRMR為0.046，CFl為0.95，TLI為0.91，表明模型擬合較為良好。模型4-2是無中介模型A，將NPD速度和NPD新穎性視為最終結果變量，取消其對創業績效的路徑。模型4-3是無中介模型B，將NPD速度和NPD新穎性視為外生解釋變量，取消拼湊對NPD的路徑。

對三個模型進行比較，模型4-1在各項擬合指標上具有更佳的擬合優度，體現為具有較小的X2/df、RM-SEA、SRMR值，具有較大的CFI、TLI值。這些結果顯示，中介模型與其他模型相比，與現實數據的擬合程度更好。因此，中介路徑的估計獲得數據支持，即在本文的研究框架設定和樣本情境內，NPD速度和NPD新穎性是拼湊影響創業績效的有效中介過程。最后，圖l對模型4-1中的路徑建模結果進行了展示。

（一）主要研究發現

本文有三方面的研究發現。第一，在投入（x）、產出（y）和過程（f）等不同領域進行資源拼湊對創新均有一定的提升效果：當企業根據臨場需求投入新的、非規范的生產要素時，能加快研發的項目進度（路徑系數0.33且p<0.01）;當企業在根據客戶特定需要和反饋進行研發時，能提升研發成果的新穎性（路徑系數0.37且p<0.01）;而當組織按照自身獨特的流程和方式來執行研發項目時，相比起嚴格采用規范做法的其他對手，其研發速度（路徑系數0.19且p<0.01）和新穎性（路徑系數0.15且p<0.05）都有一定提升。既有的產品創新研究大多集中在理性設計因素如組織資源、人力資本、結構特征、伙伴關系等[33]，而本文的研究從新產品開發過程本身討論了創新形成的具體機制和變通來源，同時強調了“拼湊的領域”這一特定思路在產品創新過程中的積極作用。本文的研究連接起了組織拼湊和產品設計文獻，對于學界進一步理解產品創新的形成機制和拼湊的獨特創新效用提供了新的經驗證據。

第二，拼湊整體上對創新的影響系數并不高，同時特定的拼湊行為會對創新造成一定的負面影響，本文揭示了拼湊與創新的復雜和不穩定關系。以往的研究多未區分拼湊的領域，認為拼湊即“用手頭資源解決問題”，這一概念跟本文的“制度拼湊”的含義比較接近。從結果來看，制度拼湊能在一定程度上提升NPD速度和新穎性，但影響系數都不超過0.20，說明按照自身的方式行事的確能提升當前的產品創新水平，但影響程度較為有限。同時，要素拼湊會降低NPD新穎性，顧客拼湊會延長NPD的進度，因此綜合來看，拼湊與產品創新的關系的確較為復雜，整體上傾向于正向，但也有一些局限性和負面作用。本文的研究發現進一步深化和解釋了以往研究中關于拼湊和產品創新關系的不穩定結果（以正向影響和倒U型影響為主），從拼湊領域和NPD雙元績效的角度對這一復雜關系進行了深入揭示。

第三，拼湊行為本身對企業績效的直接影響有限，需要通過產品創新（新的問題解決方案）進行具體的落地來間接影響績效。表6的結果顯示，中介模型具有更低的X2/df值、均方根誤估計值RMSEA和標準化殘差均方根SRMR值;同時其比較擬合指數CFI和非正規擬合指數TLI值更大，說明相比其他模型，中介路徑的設置更符合數據的實際擬合情況。以往的多數研究都假定了拼湊與績效的直接關系，而結果并不穩定，究其原因可能是拼湊行為尤其是當區分拼湊領域時，這種行為非常具體而微觀，主要反映企業積累資源的方式和與顧客交互的具體風格等，這些行為離轉化為企業績效還有較遠的邏輯距離。本文的研究發現以新產品開發為中介機制，闡明了三種不同領域的拼湊行為對新產品開發迥然各異的影響，并在此基礎上間接地影響績效，這補充驗證了拼湊和績效之間的不穩定關系，對于學界進一步深化理解拼湊對創新和績效的積極含義做出了新的理論貢獻和經驗證據。

（二）管理實踐建議

本文的發現對創業和管理實踐亦具有一定參考價值。首先，管理者應重視拼湊對新產品研發的積極作用。雖然一些研究指出拼湊有臨時性、即興主義的特點，適用于危機場景，產生的績效往往差強人意。但本文的研究發現，對于創業激情高漲但資源和合法性不足的新刨企業而言，運用拼湊策略可以顯著地提升新產品開發的速度和新穎性。具體而言，當項目進展變慢時，創業者可以嘗試要素拼湊行為;當項目缺乏新穎性時，創業者可以嘗試服務小眾和邊緣市場的顧客需求;而當遇到突發挑戰或知識儲備不足時，創業者應大膽嘗試使用自創的技術路線或管理方法來加以應對。這些方法能夠顯著地改善新產品的開發情況，提升新產品的研發績效。

其次，創業者應避免陷入“不當拼湊”的誤區——投入非標準的生產要素或自制技術會對顧客感知的產品新穎性造成一定負面影響，當顧客體驗降低時，新產品的市場推廣效果將難以保證。因此，為了提升新產品的質量和顧客體驗，建議創業者在不必要的時候（研發進度尚可時）盡量采購標準的原材料或零配件。同時，一味地以小眾市場需求為導向來開發新產品時，可能會導致企業逐漸失去創新的主導性，導致研發的技術合理性不足，研發速度變慢。因此，為了保證企業在技術積累和研發思路上的獨立性和合理性，要將顧客訴求接納在一定的程度內，避免盲目地跟隨小眾市場和過度吸納顧客意見，反而失去了占據主流市場的能力和可能性。

最后，創業者應以新產品開發為長期成長目標，盡量將拼湊行為轉化為實際的創新效果。本文結果顯示，新產品開發的速度優勢和新穎性優勢都對創業績效有極其顯著的正向影響，而拼湊行為本身并不直接提升企業績效。結合已有的文獻結果來看，這表明拼湊既有“將就應付”的一面，也有“創造性整合”的一面，前者主要用于生存困難時候的應急之策，而后者則可以加速和提升企業的創新績效和結果。因此，當創業者僅以保全生存為目標時，拼湊只會導致平庸的創業績效，而無法實現高速的創業成長;當創業者將拼湊策略用于新開發研發和項目開發過程中時，拼湊才會顯示出更佳的創新結果，并在此基礎上形成新產品，進而顯著提升創業績效。

（三）未來研究展望

本文的實證過程還存在一些不足有待于進一步加以補充。首先，雖然檢測到要素和顧客拼湊對NPD新穎性和速度存在負面影響，但這一影響只存在于符號方向上，統計學意義上的顯著性還沒有完全得到確認。因此，今后的研究需要對這個負向關系作出更深入的探索，尤其宜采用案例分析和扎根理論研究等定性方法，以微觀材料對可能存在的消極影響作出更具體的分析，并提出對應的治理辦法。其次，本研究所采用的截面數據可能未能完全反映出拼湊策略、新產品開發和創業績效之間在時間上的先后邏輯順序，后續的研究可以采取縱向案例跟蹤或多期面板數據的辦法，對上述關系進行更嚴謹和細致的研判。最后，拼湊具有三種不同的領域類型，本文將其作為并行的獨立變量加以考慮，但考慮到拼湊策略存在截然不同的操作特點和作用機制，其彼此之間可能存在內在的邏輯關系，尤其是制度拼湊是否是要素拼湊和顧客拼湊的前置條件或支持因素，還需要在未來進行進一步的深入探討。

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（責任編輯：盧君）

收稿日期：2019-05-16

基金項目：國家自然科學基金面上資助項目（71572204）;教育部人文社會科學研究青年基金項目（17YJC630227）

作者簡介：趙興廬（1985-），男，貴州遵義人，廣東金融學院工商管理學院副教授，管理學博士，研究方向為創業與創新管理;徐駿輝（1975-），男，江西玉山人，中山大學嶺南學院戰略與競爭力研究中心研究員，管理學博士，研究方向為動態能力與企業創新;張建琦（1957-），男，陜西寶雞人，中山大學嶺南學院教授，管理學博士，研究方向為企業家能力、創業過程和公司治理。