非沉淀冗余、科技向善與企業創新績效
——數字賦能調節作用

蔣麗芹，鄭 潔，張慧芹

（江南大學商學院，江蘇無錫 214122）

1 研究背景

企業是促進經濟轉型和實現責任式創新的重要主體，資源獲取是企業保持競爭優勢與高質量發展的驅動力［1］。后疫情時代企業外部資源獲取受阻，產值降低，應重視超出生產經營需求的富余資源，即組織冗余。組織冗余對創新績效作用機制尚無定論，金順姬等［2］、李曉翔等［3］、孫垠等［4］學者證實組織冗余存在資源支持、風險緩沖和調動積極性等利好面；亦有學者持負向觀點，如畢曉方等［5］認為高財務儲備降低創新效率，考慮機會成本，冗余可能阻礙創新；陳曉麗［6］指出冗余資源影響戰略實施，阻礙績效增長；另有Hu 等［7］的研究指出組織冗余對中小企業探索式創新具有非線性影響。結論不一致可能由于理論基礎不同和忽略組織冗余結構。根據再配置難易程度，Sharfman 等［8］將組織冗余分成沉淀冗余與非沉淀冗余，前者是已被特定流程吸收、難以再次自由配置的專用性資源；后者是尚未投入特定用途、易重新配置的高流動性資源，為企業戰略投資、創新實踐提供資源保障。并且企業作為創新主體應注重科技開發社會性，社會責任承擔對企業自身實力有要求，組織冗余體現為資源實力，其社會價值創造層面的研究較少，文章創新性引入科技向善，研究非沉淀冗余與企業創新績效影響路徑。企業科技向善指技術開發和應用中嵌入道德屬性，通過科技向善行為出售善意屬性產品，兼顧商業價值獲得和社會價值創造［9］，資源基礎觀認為企業競爭應具備獨特性和可持續性，強調開發運用新興技術以解決社會問題的科技向善能釋放閑置資源潛力、創造績效、規避虧損甚至倒閉的風險，發揮可持續性優勢。

非沉淀冗余配置效果受應變速度、整合效率影響，對組織資源管理能力有一定要求，資源編排理論指出資源管理子過程包括資源結構化和能力化［10］，企業需識別內部可二次利用的資源進行解耦、重組，投入創新活動。新一輪科技革命驅動企業將數字技術融入生產運營，數字化企業可通過數字賦能降低資源滲透成本以提高資源重組效率［11］。因此，將科技向善、數字賦能引入研究框架，延續“資源→行動→績效”邏輯，從“內部資源+創新方式+企業能力”視角探討如何通過科技向善釋放閑置資源，并探究數字賦能是否對企業運用非沉淀冗余獲取創新績效施加影響，旨在豐富非沉淀冗余對創新績效的作用機理。

2 理論回顧和研究假設

2.1 非沉淀冗余與企業創新績效

Nohria［12］認為組織冗余指企業內部可利用的暫時閑置資源。非沉淀冗余為高自由度資源，可靈活部署達成目標［13］，而沉淀冗余已融入現有項目，可識別度低且二次配置成本高［14］，受制于組織結構，難以應對創新機會［15］。一定的非沉淀冗余可助力創新績效提升。當面臨創新改革時機，非沉淀冗余能快速應用于新項目中［16］。創新活動潛藏失敗風險，非沉淀冗余能充當風險項目安全網［17］，緩沖創新失敗和短期績效波動，促使員工樹立長期回報理念，形成不懼創新失敗的文化氛圍［18］。非沉淀冗余可緩解企業多元決策抉擇、項目間資源沖突等矛盾［19］，拓寬公司創新空間。

依據有限理性來源觀［20］，非沉淀冗余過量，資源情況不易掌握，決策層存在非理性樂觀心理［16］，缺失研發動力，削減內部創新意愿，過分關注現有技術路徑和需求市場，忽視潛在發展機遇，多余資金更可能盲目支持非相關多元化而非研發投入，資源投入用途不清晰降低價值轉化效率。且非沉淀冗余有機會成本，大量持有可能過猶不及。運營資源充沛易使決策層過高評價企業現狀，新項目的審批流程放寬，未使資源配置于最優項目，抑制創新產出［14］。畢曉方等［5］指出財務冗余對企業結構、制度和員工才能有一定要求，過量冗余易淪為沉沒成本，阻礙創新發展。綜上，提出以下假設：

H1：非沉淀冗余與企業創新績效間存在倒“U”型關系。

2.2 非沉淀冗余與企業科技向善

隨著創新驅動發展戰略推進和全球經濟增長，系列社會問題隨之產生，企業單邊經濟追求難以滿足社會需求［21］。企業科技向善利用內部積累資源和成熟技術以創新形式提供解決方案，創造經濟和社會雙邊價值。科技向善在自然科學和公共健康領域探討較多，管理領域實證研究處在初級階段。參考阮榮彬等［22］研究將科技向善分為：理念制度向善維度，即通過招聘、培訓和座談會等方式筑建向善文化體系，完善治理制度規范員工行為；實踐行為向善維度，識別科技向善應用領域，將解決社會問題的創新方案轉化為企業經濟效益增長。

資源短缺暗示著企業抗風險能力較低，決策層采取保守行動，加強內部控制、削減成本，專注現有運營模式和技術慣例［18］，且技術創新存在失敗風險，僥幸成功也不能快速收割即期效益［23］，科技向善附帶的利他性和研發不確定性不易被接受，向善文化和制度難以形成，當非沉淀冗余在企業內部構建起安全網，資源充沛的經濟基礎決定公司理念上層建筑，善意技術開發項目獲批概率提升；創新活動有意與可持續發展戰略聯結時，需預測和評估創新成果的商業和社會價值［24］，科技向善識別社會問題、預測評估技術和技術應用等需要大量資源支持，且擁有非沉淀冗余使企業更有信心和余力掃描社會環境，主動探尋市場需求和創新商機，利用強流動性資源優化信息網絡［25］。綜上，提出以下假設：

H2a：非沉淀冗余正向影響理念制度向善；

H2b：非沉淀冗余正向影響實踐行為向善。

2.3 企業科技向善與創新績效

資源基礎觀強調企業競爭獨特性和可持續性，“高新技術的善意+產品或服務”模式兼具上述特性。科技向善通過識別社會問題，提高學習和知識更新頻率，適應變化及時調整研發著力點，助推技術更新和產品升級。理念制度向善塑造的利他主義氛圍促使員工形成組織認同感，削弱創新失敗的恐懼感，提高創新意愿。黃俊等［26］發現員工感知到企業積極承擔社會責任，會提升工作滿足感和投入度，對創新行為有正向影響。實踐行動向善通過社會問題掃描發現商業機會獲取創意資源［27］，創新產品或服務帶有善意屬性，塑造差異化優勢，幫助企業在價值鏈中更具競爭力。社會價值創造有益于降低監督成本和提高合法性，研發易受制度資本和社會資本影響，政府支持、環境規制激勵可促進經濟價值提高［28］。

注意力理論指出企業應在多種項目［29］、程序中有效分配有限注意力資源，使內部資源與企業創新投入量不對等，如企業長短期選擇差異會影響研發投入、多元化擴張等戰略布局的資金分配［18］。受邊際效益遞減影響，過度聚焦“善意+產品或服務”模式分散企業注意力，因創新成本回收周期長，不能配置資源，降低創新效率。向善制度要求較高時，員工易處于兩難困境［30］，任務目標和社會利益短期內難以調和而削弱積極性和創新意愿。投資者通過企業文化和形象了解情況，一味追求社會價值暗含商業價值讓步，難以滿足投資者經濟收益，堵塞企業資金獲取渠道。孟猛猛等［9］指出科技向善是人與社會間集體主義的體現，企業更傾向突變式創新，有成本投入大、風險高且難以預測等弊端［31］。實踐行為向善將利益相關者納入創新評估，需投入更多資源甄別整合，提高知識管理成本和研發復雜性。針對社會問題技術研發可能與現有認知和知識基礎相隔遙遠，執著于尋找創新方案易忽視技術可靠性評估和項目可行性［24］，研發技術難以推進。綜上，提出以下假設：

H3a：理念制度向善與企業創新績效間存在倒“U”型關系；

H3b：實踐行為向善與企業創新績效間存在倒“U”型關系。

2.4 企業科技向善的中介作用

非沉淀冗余可提供發展資源，但不具有創新專用性，流動資金等資源無法直接塑造競爭優勢［32］。科技向善體現的多元參與和善意產品模式利于調動資源［9］，將非沉淀冗余轉化為績效產出。企業科技向善兼顧商業和社會效益，對內部理念和治理結構有更高要求［27］，非沉淀冗余為其提供資源支持，緩解長期價值回報帶來的風險，驅動企業完善理念制度；非沉淀冗余為識別社會問題、發現商機和善意屬性產品研發提供資源保障，實踐行為向善轉移企業注意力將非沉淀冗余導向有發展前景的創新項目，二者相輔相成，提升創新績效。

科技向善識別社會問題為企業提供跨界機會［33］，更新知識體系，洞察環境變化，識別創新需要，與外界互動中提高機會識別能力，憑借資源配置能力抓住時機釋放非沉淀冗余，推進創新項目。創新活動需要異質資源供血，科技向善利用技術服務公共利益，責任式創新行為協助獲得政府支持和社會認可外部稀缺資源［9］。為解決社會問題，企業需與其他社會主體構建關系網絡，新合作或聯盟關系提高知識信息共享意愿，改善信息傳遞速度和提升質量，使企業有異質性資源優勢，拓展創新空間。非沉淀冗余可改善信息處理系統，科技向善為后續創新輸入寶貴資源和技術基礎，帶來創新績效提升。綜上，提出以下假設：

H4a：理念制度向善在非沉淀冗余與企業創新績效的關系中發揮中介作用；

H4b：實踐行為向善在非沉淀冗余與企業創新績效的關系中發揮中介作用。

2.5 數字賦能的調節作用

數字賦能通過數字技術，賦予企業配置資源能力以優化創新鏈［34］。數字賦能可實現資源結構化和能力化目標，驅動非沉淀冗余及時釋放，將閑置資源轉為創新要素。一方面，賦予企業信息素養能力以優化非沉淀冗余。數字技術為企業提供獲取客戶反饋和構建良好協作關系機會［35］，依據需求預測各類技術成果轉化方向，將數字技術與資源滲透融合，促進非沉淀冗余降本升質，放大非沉淀冗余對創新績效的正面效應。晏文雋等［34］指出企業可依托數字賦能形成研發生產跟蹤能力，標記所需資源和技術，降低資源整合成本，實現創新成果轉化最大化。另一方面，提高員工資源處理能力。非沉淀冗余含流動性強的人力資源，承載專業知識和經驗能力，是創新想法的來源。數字技術運用要求企業開展培訓，賦予員工分析和資源配置能力，幫助其從海量數據中提取真正有價值的信息。數字技術為員工溝通提供媒介，拓寬知識網絡空間。張國勝等［11］證實數字賦能提高人力資本價值水平，促使企業保持環境警惕和商業敏感。結構化優質資源和能力化高水平人力資本保障企業朝最優方向選擇創新項目，通過數字化管理體系標記非沉淀冗余信息，緩和過量非沉淀冗余誘發的盲目決策和項目風險，制約不良方案獲批運行，提升創新成功率。數字賦能強化非沉淀冗余對創新績效的積極作用，緩沖非沉淀冗余對企業創新的消極作用。綜上，提出以下假設：

H5：數字賦能正向調節非沉淀冗余與企業創新績效間的倒“U”型關系。

綜上，提出理論模型（如圖1 所示）。

3 研究設計與研究方法

3.1 調查程序與數據收集

通過問卷調查方式，選擇創新、資源雙高的長三角地區高科技企業，初步收集462 份問卷，剔除填答嚴重趨同、數據嚴重缺失樣本后，共計361 份有效問卷，有效率78.14%。基于Harman 單因子法檢驗同源方差，結果表明未旋轉情況下第一公因子解釋變異量為34.384%，小于40%，不會明顯干擾研究。

3.2 變量測量

非沉淀冗余借鑒Tan 等［36］研究，用3 題項測度，如財務資源足以應對突發投資需求；企業科技向善參考阮榮彬等［22］研究，用3 題項測量理念制度向善維度，如企業主動了解技術與社會問題適配程度，3 題項測量實踐行為向善，如企業開發的技術尊重用戶隱私；數字賦能借鑒Horbach［37］、Wheeler 等［38］研究，用4 題項測量，如員工可通過技術改進流程減少資源消耗；創新績效借鑒Laursen 等［39］研究，圍繞效率和效益，用6 題項測量，如年專利申請量。參考既有研究［23］，將成立年限、產權性質、企業規模設作控制變量。

4 數據分析和結果

4.1 描述性統計和樣本結構

有效樣本特征如表1，產權性質上，除民營企業（31.85%）占比略高外，國有企業（19.11%）、合資企業（19.66%）、外資企業（22.16%）占比較均勻；企業成立年限多為7～10 年（28.25%）與10 年以上（37.39%）；企業規模上，擁有超500 名員工的企業占比偏高（29.63%）；行業類型方面，電子信息類占比偏高（23.82%）。被調研主管以中層為主，占55.67%，基層和高層分別占18.01%、26.31%。

表1 描述性統計（N=361）

4.2 信效度檢驗與相關分析

表2 各變量Cronbach'sα值均高于0.8，CICT 值均大于0.5，信度良好。利用SPSS22.0 執行探索性因素分析，量表整體KMO 值0.897，提取出5 個公因子，總方差解釋為68.215%，KMO 值均超過0.7，再利用Amos21.0 執行驗證性因素分析，測量模型擬合結果顯示，結構效度良好。平均萃取方差及組合信度，最低值分別0.523、0.812，均高于檢驗門檻，收斂效度較好。

表2 變量信效度檢驗

利用SPSS22.0 進行相關分析，由表3 可知，變量間相關系數均小于AVE 平方根值，區分效度較好。相關性系數均低于0.7，且各變量VIF 值處于［1.033，2.177］內，多重共線性不顯著，可執行回歸分析。

表3 變量相關矩陣

4.3 假設檢驗

利用SPSS22.0，基于層次回歸分析法進行假設檢驗。針對倒“U”型關系檢驗，參考Haans 等［40］研究，檢驗是否滿足：條件一，自變量二次項系數為負且顯著；條件二，X取最高值時曲線斜率為負且顯著，取最低值時曲線斜率為正且顯著；條件三，曲線拐點值處于X最大值與最小值間。此外，標準化處理數據以減少多重共線性干擾。表4 為回歸分析結果。

表4 主效應與中介效應檢驗

其中，X表示自變量，Y表示因變量，β0、β1、β2分別表示截距、自變量回歸系數、自變量平方回歸系數，K表示曲線斜率。

4.3.1 直接效應檢驗

非沉淀冗余與創新績效的關系，根據表4，納入非沉淀冗余平方項后，非沉淀冗余回歸系數仍顯著為正，其平方項回歸系數顯著且為正；標準化處理后非沉淀冗余取值區間為［-2.886，1.685］，當X取1.685 時，曲線斜率為-0.645 且顯著，取-2.886時，曲線斜率為1.769 且顯著；拐點值0.464 位于［-2.886，1.685］內。因此，非沉淀冗余和創新績效間存在倒“U”型關系，H1得證。

利用層次回歸分析檢驗非沉淀冗余對企業科技向善的影響，非沉淀冗余顯著正向影響理念制度向善和實踐行為向善，H2a與H2b得證。

企業技術向善和創新績效的關系，納入理念制度向善平方項后，理念制度向善回歸系數仍顯著且為正，其平方項系數顯著且為負；其標準化后取值區間為［-4.370，1.595］，曲線斜率在X取最高值時顯著為負（k=-0.340），取最低值時顯著為正（k=1.963）；拐點值0.715 在區間內。納入實踐行為向善平方項后，實踐行為向善系數仍為正且顯著，其平方項系數顯著且為負；其標準化后取值范圍是［-3.230，1.979］，X最高值與最低值曲線斜率分別為-0.173、1.119，均顯著；拐點值1.282 在取值范圍內。因而，理念制度向善、實踐行為向善和創新績效均存在倒“U”型關系，H3a與H3b得證。如圖2 所示，非沉淀冗余的影響作用隨著資源儲備量增加呈兩面性，當非沉淀冗余達到一定量后由正向影響轉為負向，存在過猶不及效應。

圖2 非沉淀冗余與創新績效的關系

4.3.2 中介效應檢驗

4）指示燈狀態配置。生成發給Arduino板的串口通信數據，并發送給Arduino板，使其控制操縱面板的指示燈狀態。

在非沉淀冗余與創新績效關系模型中，納入理念制度向善及，非沉淀冗余的系數降低為0.112，其平方項系數提高為-0.217。同樣，納入實踐行為向善及其平方項后，非沉淀冗余的系數降低為0.093，平方項系數提高為-0.246。說明企業科技向善兩維度在非沉淀冗余與創新績效間發揮部分中介作用。

依據Stolzenberg［41］觀點，變量間非線性應檢驗瞬時中介作用，并運用Bootstrap 法檢驗θ顯著性，結果見表5。

表5 瞬時中介作用檢驗

式（4）中，X、Y和M分別表示自變量、因變量和中介變量，θ表示自變量變化引起中介變量變化所導致因變量的間接變化率。

以理念制度向善為例，非沉淀冗余從3.042（均值—標準差）到3.771（均值）再到4.501（均值+標準差），θ分別減少0.075 與0.076，對應的95%CI 區間不包含0，說明理念制度向善瞬時中介作用顯著。同理，在非沉淀冗余取值逐步提高時，實踐行為向善瞬時中介作用逐步減弱，θ均減少0.010，且CI 區間未包含0，說明實踐行為向善瞬時中介作用顯著。H4a與H4b得到驗證。

4.3.3 調節效應檢驗

運用SPSS22.0 執行調節效應檢驗。如表6，將非沉淀冗余平方項與數字賦能的交互項納入回歸模型后，非沉淀冗余與數字賦能的交互項對創新績效的正向影響仍不顯著，非沉淀冗余平方項與數字賦能的交互項顯著正向影響創新績效。

表6 調節效應檢驗

為直觀觀察調節效應，繪制高、低不同水平下調節效應圖，如圖3 所示，低數字賦能企業的創新績效隨非沉淀冗余持續增加而呈倒“U”型變化，高數字賦能企業的創新績效隨非沉淀冗余增加而增加，說明高數字賦能可強化非沉淀冗余對創新績效的積極作用，也可緩和過多非沉淀冗余消極影響。H5得到支持。

圖3 調節效應

5 結論與啟示

5.1 研究結論

依據有限理性理論、資源基礎觀和資源編排理論，探究非沉淀冗余對創新績效影響路徑和邊界條件，結論如下：（1）非沉淀冗余與創新績效存在倒“U”型關系；（2）理念制度向善、實踐行為向善倒“U”型影響創新績效；（3）數字賦能正向調節非沉淀冗余與創新績效間倒“U”型關系。第一，研究非沉淀冗余對創新績效影響機制，證實非沉淀冗余存在過猶不及情況，以往研究籠統分析組織冗余對企業的影響，忽視組織冗余不同結構效用，文章探討不同數量非沉淀冗余對創新績效的影響。第二，引入科技向善為中介，證實非沉淀冗余可用于社會價值創造并實現企業創新績效，分析非沉淀冗余對社會價值影響。響應孟猛猛等［9］的觀點，證實資源基礎觀，探討企業科技向善形成動因和實踐結果。第三，驗證資源編排理論闡明數字賦能正向調節作用。組織冗余與企業創新績效路徑的研究多以情境因素作為邊界條件，數字技術作為大環境如何影響二者關系值得探討。且數字賦能體現的資源結構化和能力化，更契合非沉淀冗余的冗余特性，從降本提質和能力轉化層面充分釋放非沉淀冗余潛力。

5.2 管理啟示

管理實踐中，企業要密切關注流動資金、貸款額度等非沉淀冗余持有情況，為應對突發事件和創新活動適度儲備資源，也要留心社會問題、新興市場機遇和潛在技術趨勢，及時啟動有發展前景的創新項目，釋放非沉淀冗余潛在價值，塑造持續競爭優勢。同時防止過量的非沉淀冗余產生邊際遞減效應，阻礙創新發展；企業尋求趕超和發展時，積極履行社會責任，將識別社會問題視作尋找商機過程。利用自身儲備資源和技術，通過嵌入善意屬性，塑造差異化產品或服務，實現社會價值和商業經濟效益；企業應注重數字賦能思維提升，借助內部技術獨特優勢建立數字化管理體系和資源整合機制，結合環境變化和自身目標，剝離低利用率資源，將優化后的非沉淀冗余投入可行項目。通過數字技術提升微觀動態能力，充分發揮員工主動性，提高其信息處理效率和研發敏銳感。利用數字賦能的資源結構化和能力化，通過降本提質和能力轉化充分釋放非沉淀冗余潛力，以推動企業發展。

5.3 局限與展望

第一，橫向研究忽視時間對創新績效的影響，未來可采用縱向設計，對比數字賦能前后企業資源配置情況，深入探索變量間因果關系。第二，以高科技企業為研究樣本，未考慮其他行業科技向善行為的實踐結果，科技向善效益是否受行業類型影響值得進一步討論。第三，忽略不同規模下企業冗余持有量和賦能靈活性，后續研究可探究不同類型冗余和數字化程度，細化調研企業的規模類型。