赵兴庐　徐骏辉　张建琦

摘要：通过考虑研发过程中的不同拼凑行为和对创新绩效进行维度划分，基于349份新创企业的问卷数据检验发现：（1）要素拼凑采用不规范的要素投入，一定程度上损害了新产品质量，但可以加快研发进度和缩短研发周期;（2）顾客拼凑将杂乱的顾客意见纳入研发过程，导致研发周期打乱和加长，但对产品新颖性有显著的正向影响;（3）制度拼凑采用自主自设的流程和方法来解决问题，体现出企业独特能力的价值特征，能显著提升研发速度，对研发新颖性也有一定正向影响，且研发速度和新颖性都与财务绩效正相关。研究表明拼凑对产品创新的确存在一定负向影响，但管理者若能选择性采取要素和顾客拼凑，并大胆开发新的制度流程，就能克服拼凑的负向效果，以改善新产品研发过程和提升创业绩效。

关键词：拼凑;新产品开发;研发速度;产品新颖性;创新

中图分类号：F272.7

文献标志码：A

文章编号：1672-626X（ 2019） 05-0053-11

一、问题的提出

创新是一种有意为之的理性规划，还是行动过程中的灵光乍现？从形式来看，前者代表了一种工程师式（Engineer）的思维——理性、完美主义、设计线路和规划，并按部就班地完成新的项目，充满了设计者的俯视感和凝聚了高层精英的设计智慧，是一种自上而下的顶层设计[1]。而后者象征着一种匠人式（Bricoleur）的思维——行动、务实主义，在具体的工作场景中根据问题实际和手头工具来形成“奏效”的解决方案，代表了一线工作者的情境机敏性和行动能力，是一种自下而上的行动智慧[2]。虽然颇有对立之处，但这两种都在创新过程中广泛交错使用[3]。

尽管两者同等重要，但多数研究都聚焦于理性的工程师式思维，希冀从顶层设计来提升创新效率，例如认为更优的知识结构[4]、更合理的组织治理结构[5]、更多元化的高管构成[6]、更多的知识搜寻[7]是促进创新的有效前提。这些研究成果颇丰，为组织提升创新成效提供了参考，但对创新的微观执行过程缺乏考虑。实际上，创新的执行绝非一帆风顺，当面临具体问题时，基层的行动智慧如资源拼凑就被大量使用，这种策略能

够帮助行动者倚靠手头资源快速形成新的解决方案以克服困难[8]。

然而，既有研究中关于资源拼凑对创新的价值却未得到确认——不少研究者认为拼凑是即兴的、凑合的和随意组合的，其结果也往往是次优的、应付的和不宜推广的，或许可以应一时之急，但对创新结果的影响弊大于利[9]。拼凑与创新的实证研究也呈现不稳健关系：有研究发现适度拼凑对创新的影响是积极的，但这一效应易达到拐点，过度拼凑就会导致创新绩效衰减[10]。类似地，有研究认为拼凑适宜用来执行普通问题和一般机会，若是重大和高创新机会，拼凑则不是一个好的战略[11]。此外还有学者发现，当企业选择性地进行拼凑时，可以得到正向的企业绩效;但在时间上连续地拼凑或同时在多个项目上并行地拼凑时，则会带来负面的效果[12]。

为什么从逻辑上而言，拼凑是一种由下自上的匠人智慧和潜在创新来源，但在研究中这一过程未能体现出来，反被许多研究认为阻碍和伤害了创新呢？这个差异可能体现出拼凑的微观特征——拼凑不是大一统的问题解决方案，而是一种高度具象化的情境化行动策略——特定的拼凑策略只能够在特定情境对特定问题奏效。因此，对拼凑效能的研究应当对具体的拼凑策略加以细分，同时对创新结果的不同维度也要加以考量，才能得到具体的细节化研究结论。而以往研究多将拼凑作为一个整体性策略进行测度和实证，同时对创新的绩效维度也未进行区分，这样得到的结论比较笼统和缺乏权变考虑，导致拼凑对创新的影响或未得到深入体现。

为了解决这一问题和深入检验拼湊对创新的影响，本文从拼凑领域和创新绩效维度两个方面进行细分并对影响路径进行细致建模分析，设定一个拼凑领域选择、创新双元结果与企业财务绩效的实证分析框架，试图解答以下问题：（l）拼凑对创新绩效的正向影响是如何体现出来的，企业应如何选择性地使用拼凑策略;（2）拼凑对创新绩效是否存在负面影响，其具体路径和机制如何，企业应如何规避拼凑带来的不利影响;（3）新产品研发在拼凑和财务绩效之间是否扮演了中介机制，能否找到拼凑影响财务绩效的最佳路径。下面在相关理论基础分析之后推导具体的研究假设，然后设计研究方法并收集数据进行实证检验，最后对实证结果进行讨论并提出管理建议。

二、理论基础与研究假设

（一）拼凑创新的“不同”和“更好”

创新的定义虽然繁多，但基本内涵是“不同”且“更好”[13]。新的问题解决方案或者解决新问题的方案必须要跟既有的产品/服务/模式形成差异，才构成一种创新。基于此，熊彼特指出了五种方面的创新可能性——产品不同、工艺不同、市场不同、原料不同、组织方式不同[14]。这不仅涉及了产品/服务的要素供给方面，也考虑了顾客价值的感知方面，还涉及生产过程的差异化特征。因此，可以从“投入（x）”“产出（y）”“过程（f）”解析创新元素的形成（如表1所示）。

拼凑是一种产生“不同”的方法。首先，拼凑者投入非规范生产材料，在生产过程中运用了非传统的、未应用过的生产材料，例如将医用滴管用来控制瓷砖表层涂料上液，或者将废弃码头改造成艺术博物馆，是对现成资源的变通和改造使用[15]。其次，拼凑者服务新的顾客需求，包括主流产品/服务所无法满足的新兴的、小众的或者边缘需求，需要拼凑者将具体顾客意见纳入产品研发之中，如小米MIUI系统的诞生[16]。第三，拼凑者常常需要突破传统规范和工艺的束缚，以减少制度成本和降低进入门槛，例如早期的格兰仕“三班倒”高强度使用工人或设备等[17]。

上述分析是基于生产者视角的，从消费者视角而言，关心的是创新是不是有“更好”的价值效用。价值效用是一个非常主观的判断，可以从多个方面进行评价，例如，高性价比是一种非常积极的效用，消费者从创新中获得了更为优良的性能或更为实惠的价格，其消费者剩余提升[18]。创新的社会符号意义也是一种有效的效用，好的创新能够为使用者带来尊贵的感受[19]。在互联网时代，效用变得工具化，为消费者创造使用价值，成为其创新价值的趁手工具和帮手是一种新颖的效用方式[20]。此外，创造全新的体验价值，让消费者“尖叫”也成为重要的创新引领思维[21]。

基于上述分析，并结合拼凑创新的实际情境，将创新的“更好”归纳为效率提升和效果改善两个方面。创新效率与为达到创新结果而付出的时间、财力和人力成本有关，好的创新效率意味着更低的产品/服务价格、更佳的性价比、更快更新的产品和服务，这在当下的快节奏时代尤为重要[22]。创新效果与贴合消费者需求和体验感知的程度有关，好的创新效果能够解决顾客的“痛点”，同时与其他产品造成显著差异，还能提高消费者的社会符号价值感知[23]。综合上述两方面的分析，接下来，分别就拼凑的界域划分以及其对创新效率效果的影响进行推理并提出研究假设。

（二）要素拼凑与R&D效率效果

投入不规则的生产要素，将物品以转变属性的方式使用，对于研发过程来说是一把双刃剑，有利的方面是能够克服研发过程中的资源约束，推进、保障甚至加快研发进度。例如，在丹麦风能产业发展的过程中，政府号召企业大力使用废旧的水力涡轮设备来改造制作成风能发电机组，得到了企业界的大力响应，带动了丹麦风能产业的快速发展，使得丹麦一度成为世界风电产业最发达的国家[24]。而在米其林餐厅开发新产品的过程中，通过使用不常见的传统食材，使得餐厅可以每周提供新菜式，加速了产品开发速度[25]。不过，不规则的要素拼凑也会使得新产品质量存在隐患，与规范产品相比质量不占优势。例如奥德尔公司大量使用废旧布料来制作风干机，以较高的性价比获得了顾客青睐，但是在使用过程中废旧布料存在干化和自燃风险，导致当干衣机连续工作6小时后易发热然后冷却后变焦，影响了产品口碑[15]。实践中不少公司在创业初期会采用不规范的要素，但当公司走上正轨之后会逐渐改用规范的要素投入，以避免产品质量问题和产品口碑下降。因此，整体判断，认为不规则的要素投入有利于创新效率，但对新产品的质量可能存在隐患，据此提出假设：

H1：要素拼凑采用不规范的要素投入，一定程度上损害了新产品质量，但可以加快研发进度和缩短研发周期。

（三）顾客拼凑与R&D效率效果

服务不规范的新兴、非主流和边缘顾客，对研发结果的影响也喜忧参半。就有利的一面而言，新兴群体顾客的消费价值诉求是独特的、异于当下产品/服务范式的，甚至是具有前沿性和潜在颠覆可能的，企业听取顾客意见并将其吸纳到研发过程中，得到的新产品可能具有较高的新颖性。例如苹果ISO系统是封闭的，无法满足lT专业技术人员群体的手机使用要求，小米公司充分吸纳这些技术发烧友的系统改进意见，打造出高度人性化和符合中国消费习惯的系统MIUl“米柚”，获得了一致好评[16]。不过，顾客拼凑也有不利的一面，因为小众用户的需求是异于主流范式的，需要企业“重新发明车轮”，提高了研发的成本[26]。同时，将杂乱的顾客意见和需求纳入研发过程，也会引起研发思路的混乱，企业需要花费更多的时间去处理和理顺信息，这也导致研发的时间进度拖长。小米的MIUI系统从雏形到成熟整整花费了三年的时间，远超过其他封闭式系统的开发时间。因此，总体而言，认为顾客拼凑能够较高地提高产品/服务的新颖性，但对研发效率有负面的影响。据此提出：

H2：顾客拼凑将杂乱的顾客意见纳入研发过程之中，导致研发周期打乱和加长，但对产品新颖性有显著的正向影响。

（四）制度拼凑与R&D效率效果

制度拼凑指新创企业采取自创管理流程和组织方式来处理问题田，。企业不仅掌握物料、设备、人力等实物资源，还掌握运作流程、组织方式、服务工序、管理模式等制度性资源。制度拼凑体现出新创企业独特的整合能力，对研发的效率和效果都有正向影响。首先，与成熟在位企业的正式化和科层式管理不同，新创企业需要采取更加灵活和有机的组织管理模式，这种模式是因地制宜的，是根据新创企业所处的具体情境来制定的，能够促进其产品的形成和产出[11]。其次，Teece等（2016）指出，企业能力包括处理问题的方式和流程，当这种方式和流程具备原创性、内生性和因地制宜的情境性的时候，就构成了一种结构和管理的能力创新，这种创新转化为产品研发结果，就是更具有新颖性和更高效率的新产品/服务[28]。最后，对于新创企业而言，如果采取大企业的规范研发流程和模式，那么其在资源和支持性方面都不具备优势，反而会对研发造成不利的影响。综上分析，认为制度拼凑是新创企业创新性的解决问题的流程和方式，能够转化为独特的研发效果，并提高研发的时间效率。据此提出假设：

H3：制度拼凑采用自主自设的流程和方法来解决问题，体现出新创企业独特能力的价值维度特征，对研发速度和新颖性都有正向影响。

三、数据采集与构念测量

（一）样本与收集数据

本研究以新创企业为调查对象，根据国内外文献及我国具体情况，定义成立时间小于6年的民营企业为本文研究对象。调查以随机和方便抽样两种形式混合进行：随机抽样方面，以北京、广东和湖北的工商业联合会为总体，随机抽取符合条件的企业发放电子问卷1100份，三个月之后回收242份;方便抽样方面，以中山大学EMBA等校友资源为总体，通过熟人推荐滚雪球方式向符合条件的校友新创企业发放电子问卷360份，有效回收可用问卷107份。两种方式合计得349份，可用率23.9%。

对样本情况进行描述性分析发现：53.1%的被访者担任董事长或CEO，而副总等高管占46.9%。大多数的被访者在31-40岁之间，占60.7%;其次为41-50岁，占27.7%;其他少数人小于30岁或大于50岁。产业方面，第一、第二和第三产业的企业数分别为4、219、126，样本以制造业企业为主体。最后，在行业发展阶段方面，多数企业（179家）处于成长期，处于成熟期的有156家，其他少数企业处于衰退期。

对样本回收情况进行t检验，发现在企业年龄和行业分布等方面，已回收样本和未回收样本不存在明显不同，因此本研究的未返回选择偏差不明顯。接着使用Harman单因素法对全部调查变量进行探索式因子检验，第一因子的解释变异仅为21.7%，说明被访者在填写过程中无明显的单一或共同方法的偏差出现。最后，对主要研究变量的方差膨胀因子进行检验，所有变量的膨胀因子均小于2，未发现明显的共线性问题。

（二）研究变量的测量

拼凑量表来源于Baker等（2005）[27]和Ronkko等（2013）[29]，对一个问题的答案进行两种描述，左侧为运用手头资源拼凑的方法，右侧为获取使用新资源的方法，被访者选择“l”表示拼凑程度最高，选择“5”表示拼凑程度最低，所得数据反转后进入模型。其中，要素拼凑包括“在面临新挑战时，我们倾向于从现有技能和资源中寻找解决方案”或“我们不断地投资新技能和资源以保证我们的竞争力”等3项;顾客拼凑包括“我们常常帮助顾客解决个性化的特殊问题”或“我们顾客的有些需求超出了我们的服务范围”等4项;制度拼凑包括“我们倾向于使用‘我们企业独特的方式’来做事”或“我们积极学习和接受被行业广泛认可的先进方法和实践”等4项。

新产品开发效率量表来自丁宝军等（2013）c30]，考虑新产品研发的速度指标：（l）先于竞争对手推出新产品;（2）缩短新产品开发周期;（3）提前计划投放市场。新产品开发效果的量表来自Bao等（2012）[31]，包括：（l）提供了与市面产品不同的新价值;（2）客户感知新产品是新奇的或独特的;（3）新产品提供的价值对顾客而言是全新的;（4）客户对新产品的价值感到非常满意。新创企业绩效的量表来自Zhou等（2005）[32]，分别从销售增长率、利润增长率、投资回报率和整体利润水平来衡量新创企业绩效。

控制变量方面，考虑三方面的影响：（1）考虑企业的年龄、规模、研发强度对NPD和创业绩效的影响。新创企业年龄划分为1-2年、3-4年、5-6年共三个区间。企业规模按照固定雇员数量进行区分，包括少于30人、30-200人、200人以上三个区间。研发投入程度用从事产品或技术开发人员占全部员工的比值测量，包括0%-10%、lO%_20%、20%_35%、35%以上共四个区间。（2）考虑行业类型和发展阶段对NPD和创业绩效的影响。行业类型按照国家统计局公布的分类标准划分为22个行业，因第一产业企业数量少，因此将农林畜牧、采掘业等12个行业划分为“制造业”，构造哑变量标注为“l”，其他10个行业划分为“服务业”，哑变量标注为“0”。行业发展阶段分为初始投入、快速成长、成熟稳定和衰退四个阶段。（3）考虑技术动荡性和竞争强度对NPD和创业绩效的影响。技术动态程度以“技术变化很快”“难以预测技术的发展方向”“新技术的发展改变了行业现有技术”等3个测项来进行测量。竞争强度方面划分为“无竞争”到“竞争非常激烈”5个程度。

（三）信度和效度检验

采用MPLUS7.0和SPSS19.0计算主要研究变量的验证性因子分析载荷（loading值）、组合效度（CR值）、平均变异抽取（AVE值）和克朗巴哈系数（α值）。结果如表2所示，因子载荷均不低于0.6，平均变异抽取不低于0.5，说明各个测项能够比较准确地表达构念的管理学涵义。同时，组合效度和克朗巴哈系数也都在0.7以上，说明单个构念中各个子测项的测量目标有较好的聚合性，因此测量信度较好。

此外，考虑到三种拼凑和NPD两种绩效之间可能存在区分不足问题，采用嵌套式测量模型分析不同测量结构的拟合效果。结果如表3所示：对三种拼凑的区分性检验中，当全部11个测项指向单一构念时（模型1-1），拟合效果无法通过拟合指标检验。将11个测项区分为两个构念时（模型1-2，1-3，1-4），拟合效果有所改善，但仍无法通过检验。值得一提的是，制度拼凑与其他两类拼凑的区别程度更高，从内部分工的角度分析，可能是因为要素和顾客拼凑为具体生产流程中的“生产性环节拼凑”，而制度拼凑为全局意义上的“辅助性环节拼凑”。最后，当区分三类拼凑时（模型1-5），拟合效果明显改善，说明三种拼凑具有良好的区分效度。类似地，在对NPD两种绩效的检验中，区分两种NPD绩效的测量模型2-2，比不区分速度和新颖性的测量模型2-1具有更小的残差估计量检验值如x2/df值、SRMR值和RMSEA值，同时调整后的非正规拟合指数（ TLI）和比较拟合指数（CFI）也更高，说明NPD速度和NPD新颖性无论从概念分析还是实际数据测量情况来看，都具有可靠的区分效度。

四、假设检验与路径分析

（一）多元线性回归模型检验

采用多元线性回归的方法检验线性因果解释关系，构建模型3-1、3-2考察拼凑对NPD速度的影响，构建模型3-3、3-4考察拼凑对NPD新颖性的影响，构建模型3-5、3-6、3-7考察拼凑和NPD对创业绩效的影响。表4是回归模型的全部结果。

模型3-1发现研发投入和技术动态对NPD速度有正向影响，企业年龄、规模、发展阶段等影响不显著。模型3-2增加三种拼凑作为解释变量，发现要素拼凑对NPD速度有显著的正向影响（β=0.162;p≤0.05）.制度拼凑对NPD速度也有显著正向影响（β=0.131; p≤0.05），而顾客拼凑的参数估计为负但不显著（β=-0.055;p>0.10）。

模型3-3为检验NPD新颖性的基础模型，控制变量中研发投入和行业技术动态对NPD新颖性有显著正向影响，而行业发展阶段的影响是负的，其他变量均不显著。模型3-4在模型3-3基础上引入三种拼凑为新解释变量，发现顾客拼凑显著地正向影响NPD新颖性（β=0.244; p≤0.01），制度拼凑的估计系数和显著程度相对较低（β=0.115;p≤0.05），而要素拼凑的影响系数为负但不显著（β=-0.078;p>0.10）。

模型3-5是以创业绩效为因变量的基础模型，结果显示处于高技术动态行业和研发投入高的创业企业绩效更好，而制造行业和竞争强度则对创业绩效有负向影响，其他控制变量不显著。模型3-6追加三种拼凑作为新解释变量，但其参数估计都不显著。同时，整体模型的拟合程度△R2不显著，说明模型未得到明显改善。此外，F值还因为引入低效解释变量而有所下降，说明这三种拼凑或不是解释创业绩效的合理變量，或是通过其他间接的方式进行影响。最后，模型3-7继续追加NPD速度和NPD新颖性为解释变量，发现NPD速度对创业绩效有非常显著的正向影响（β=0.321;p≤0.01），NPD新颖性对创业绩效也有非常显著的正向影响（β=0.258;p≤0.01）。

综合上述结果判断，在排除了企业本身研发投入和所处行业技术特性及阶段的影响之后发现：要素拼凑显著提升了NPD速度，而对NPD新颖性有一定的负向作用，因此H1得到数据支持。顾客拼凑对NPD新颖性存在显著的正向影响，但对NPD速度的确有一定程度的不利影响，因此H2得到数据支持。制度拼凑对NPD速度有显著正向影响，对NPD新颖性也有显著的正向影响，因此H3得到数据支持。

（二）结构方程模型设立和检验

考虑到拼凑对NPD存在的显著影响以及NPD对创业绩效的显著影响，因此进一步设立潜变量结构方程模型来探索“拼凑-NPD-创业绩效”路径机制。设立模型中，要素、顾客、制度拼凑作为外生观测的潜变量，而NPD速度、NPD新颖性、创业绩效为内生受影响的潜变量。设立路径8条，具体如表5所示。运用MPLUS7.0建模，采用最大似然法估计路径系数，并用标准化的重复抽样法判定其显著性（对349个样本数据放回重复抽样1000次），估计模型解释了内生变量较多的方差。

表5是结构方程模型路径分析的结果，结果与回归结果基本一致：要素拼凑对NPD速度路径系数为0.33且显著，而对NPD新颖性的路径系数为-0.12且不显著。顾客拼凑到NPD新颖性的路径系数为0.37且显著，而到NPD速度的路径系数为-0.07且不显著。制度拼凑到NPD速度的路径系数为0.19且显著，对NPD新颖性的路线系数为0.15且显著。最后，NPD速度和NPD新颖性对创业绩效的路径系数均较高，分别达0.45和0.35，且均在p=0.001双尾检验水平下显著。

（三）对中介效应的进一步检验

为了检验NPD绩效在拼凑和创业绩效过程中的中介过程作用，设立多嵌套模型并对其拟合度进行对比，结果如表6所示。模型4-1是中介模型，即本文的目标模型，也是表5所示模型，其拟合指标X2/df为3.189，RMSEA为0.078，SRMR为0.046，CFl為0.95，TLI为0.91，表明模型拟合较为良好。模型4-2是无中介模型A，将NPD速度和NPD新颖性视为最终结果变量，取消其对创业绩效的路径。模型4-3是无中介模型B，将NPD速度和NPD新颖性视为外生解释变量，取消拼凑对NPD的路径。

对三个模型进行比较，模型4-1在各项拟合指标上具有更佳的拟合优度，体现为具有较小的X2/df、RM-SEA、SRMR值，具有较大的CFI、TLI值。这些结果显示，中介模型与其他模型相比，与现实数据的拟合程度更好。因此，中介路径的估计获得数据支持，即在本文的研究框架设定和样本情境内，NPD速度和NPD新颖性是拼凑影响创业绩效的有效中介过程。最后，图l对模型4-1中的路径建模结果进行了展示。

（一）主要研究发现

本文有三方面的研究发现。第一，在投入（x）、产出（y）和过程（f）等不同领域进行资源拼凑对创新均有一定的提升效果：当企业根据临场需求投入新的、非规范的生产要素时，能加快研发的项目进度（路径系数0.33且p<0.01）;当企业在根据客户特定需要和反馈进行研发时，能提升研发成果的新颖性（路径系数0.37且p<0.01）;而当组织按照自身独特的流程和方式来执行研发项目时，相比起严格采用规范做法的其他对手，其研发速度（路径系数0.19且p<0.01）和新颖性（路径系数0.15且p<0.05）都有一定提升。既有的产品创新研究大多集中在理性设计因素如组织资源、人力资本、结构特征、伙伴关系等[33]，而本文的研究从新产品开发过程本身讨论了创新形成的具体机制和变通来源，同时强调了“拼凑的领域”这一特定思路在产品创新过程中的积极作用。本文的研究连接起了组织拼凑和产品设计文献，对于学界进一步理解产品创新的形成机制和拼凑的独特创新效用提供了新的经验证据。

第二，拼凑整体上对创新的影响系数并不高，同时特定的拼凑行为会对创新造成一定的负面影响，本文揭示了拼凑与创新的复杂和不稳定关系。以往的研究多未区分拼凑的领域，认为拼凑即“用手头资源解决问题”，这一概念跟本文的“制度拼凑”的含义比较接近。从结果来看，制度拼凑能在一定程度上提升NPD速度和新颖性，但影响系数都不超过0.20，说明按照自身的方式行事的确能提升当前的产品创新水平，但影响程度较为有限。同时，要素拼凑会降低NPD新颖性，顾客拼凑会延长NPD的进度，因此综合来看，拼凑与产品创新的关系的确较为复杂，整体上倾向于正向，但也有一些局限性和负面作用。本文的研究发现进一步深化和解释了以往研究中关于拼凑和产品创新关系的不稳定结果（以正向影响和倒U型影响为主），从拼凑领域和NPD双元绩效的角度对这一复杂关系进行了深入揭示。

第三，拼凑行为本身对企业绩效的直接影响有限，需要通过产品创新（新的问题解决方案）进行具体的落地来间接影响绩效。表6的结果显示，中介模型具有更低的X2/df值、均方根误估计值RMSEA和标准化残差均方根SRMR值;同时其比较拟合指数CFI和非正规拟合指数TLI值更大，说明相比其他模型，中介路径的设置更符合数据的实际拟合情况。以往的多数研究都假定了拼凑与绩效的直接关系，而结果并不稳定，究其原因可能是拼凑行为尤其是当区分拼凑领域时，这种行为非常具体而微观，主要反映企业积累资源的方式和与顾客交互的具体风格等，这些行为离转化为企业绩效还有较远的逻辑距离。本文的研究发现以新产品开发为中介机制，阐明了三种不同领域的拼凑行为对新产品开发迥然各异的影响，并在此基础上间接地影响绩效，这补充验证了拼凑和绩效之间的不稳定关系，对于学界进一步深化理解拼凑对创新和绩效的积极含义做出了新的理论贡献和经验证据。

（二）管理实践建议

本文的发现对创业和管理实践亦具有一定参考价值。首先，管理者应重视拼凑对新产品研发的积极作用。虽然一些研究指出拼凑有临时性、即兴主义的特点，适用于危机场景，产生的绩效往往差强人意。但本文的研究发现，对于创业激情高涨但资源和合法性不足的新刨企业而言，运用拼凑策略可以显著地提升新产品开发的速度和新颖性。具体而言，当项目进展变慢时，创业者可以尝试要素拼凑行为;当项目缺乏新颖性时，创业者可以尝试服务小众和边缘市场的顾客需求;而当遇到突发挑战或知识储备不足时，创业者应大胆尝试使用自创的技术路线或管理方法来加以应对。这些方法能够显著地改善新产品的开发情况，提升新产品的研发绩效。

其次，创业者应避免陷入“不当拼凑”的误区——投入非标准的生产要素或自制技术会对顾客感知的产品新颖性造成一定负面影响，当顾客体验降低时，新产品的市场推广效果将难以保证。因此，为了提升新产品的质量和顾客体验，建议创业者在不必要的时候（研发进度尚可时）尽量采购标准的原材料或零配件。同时，一味地以小众市场需求为导向来开发新产品时，可能会导致企业逐渐失去创新的主导性，导致研发的技术合理性不足，研发速度变慢。因此，为了保证企业在技术积累和研发思路上的独立性和合理性，要将顾客诉求接纳在一定的程度内，避免盲目地跟随小众市场和过度吸纳顾客意见，反而失去了占据主流市场的能力和可能性。

最后，创业者应以新产品开发为长期成长目标，尽量将拼凑行为转化为实际的创新效果。本文结果显示，新产品开发的速度优势和新颖性优势都对创业绩效有极其显著的正向影響，而拼凑行为本身并不直接提升企业绩效。结合已有的文献结果来看，这表明拼凑既有“将就应付”的一面，也有“创造性整合”的一面，前者主要用于生存困难时候的应急之策，而后者则可以加速和提升企业的创新绩效和结果。因此，当创业者仅以保全生存为目标时，拼凑只会导致平庸的创业绩效，而无法实现高速的创业成长;当创业者将拼凑策略用于新开发研发和项目开发过程中时，拼凑才会显示出更佳的创新结果，并在此基础上形成新产品，进而显著提升创业绩效。

（三）未来研究展望

本文的实证过程还存在一些不足有待于进一步加以补充。首先，虽然检测到要素和顾客拼凑对NPD新颖性和速度存在负面影响，但这一影响只存在于符号方向上，统计学意义上的显著性还没有完全得到确认。因此，今后的研究需要对这个负向关系作出更深入的探索，尤其宜采用案例分析和扎根理论研究等定性方法，以微观材料对可能存在的消极影响作出更具体的分析，并提出对应的治理办法。其次，本研究所采用的截面数据可能未能完全反映出拼凑策略、新产品开发和创业绩效之间在时间上的先后逻辑顺序，后续的研究可以采取纵向案例跟踪或多期面板数据的办法，对上述关系进行更严谨和细致的研判。最后，拼凑具有三种不同的领域类型，本文将其作为并行的独立变量加以考虑，但考虑到拼凑策略存在截然不同的操作特点和作用机制，其彼此之间可能存在内在的逻辑关系，尤其是制度拼凑是否是要素拼凑和顾客拼凑的前置条件或支持因素，还需要在未来进行进一步的深入探讨。

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（责任编辑：卢君）

收稿日期：2019-05-16

基金项目：国家自然科学基金面上资助项目（71572204）;教育部人文社会科学研究青年基金项目（17YJC630227）

作者简介：赵兴庐（1985-），男，贵州遵义人，广东金融学院工商管理学院副教授，管理学博士，研究方向为创业与创新管理;徐骏辉（1975-），男，江西玉山人，中山大学岭南学院战略与竞争力研究中心研究员，管理学博士，研究方向为动态能力与企业创新;张建琦（1957-），男，陕西宝鸡人，中山大学岭南学院教授，管理学博士，研究方向为企业家能力、创业过程和公司治理。