“新组织”与“小组织”的困境：基于组织健康免疫机制的研究_因子分析论文

“新组织”和“小组织”困境——基于组织健康免疫捍卫机制的研究，本文主要内容关键词为：组织论文,免疫论文,困境论文,机制论文,健康论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       在组织理论研究中，Hannan & Freeman(1984)首先讨论了组织年龄、组织规模与组织消亡之间的关系，并提出了所谓的“新组织”和“小组织”困境问题。所谓“困境”是基于组织内部过程与外部环境之间的不适应与不匹配，“新组织”困境主要是基于以下的讨论：有效的组织要求成员之间互相信任，而信任的建立需要时间；设立和改进组织内部的角色分工和日常程序，熟悉环境状况以及与已有组织建立起良好关系都需要时间。而这些方面一旦做好，就能使组织处于一个更好的社会结构中，从而增加组织的生存机会。因此，组织的生存状况会随着组织年龄的增加而改进，组织的可信赖性和可解释性会随着年龄增加而增强，消亡率随年龄增大而降低。

       大多数对“新组织”和“小组织”困境的研究是从组织年龄、组织规模与组织消亡率的角度进行实证和理论解释的，如种群生态理论的年龄依赖和规模依赖机制的研究，Delacroix & Swaminathan(1991)对美国加州酿酒业的研究，以及Ranger Moore(1997)对美国人寿保险行业组织的观察等。本研究将从一个新的视角，通过建构组织免疫行为与组织健康的动态捍卫机制，讨论组织年龄和组织规模对组织健康的调节作用，进而从组织健康的视角为“新组织”和“小组织”困境提供另一种理论解释。

       二、文献综述与理论假设

       组织理论发展了60多年，组织边际利润下滑、市场份额减少、缺乏新产品、高员工流动率等都被学者认为是解释“新组织”和“小组织”遇到困境的组织表现。然而，MacLean & MacIntosh(2002)对25个组织进行了长达5年的跟踪研究，发现面临压力环境的组织表现出更加优良的组织状态和管理业绩；Kessler(2006)也指出，还没有任何理论可以把“组织困境”解释和阐释得完美无缺，这种组织复杂的适应机制已经超越了组织的传统结构。本研究试图从组织健康的新视角对“新组织”和“小组织”困境问题提出另一种理论解释，讨论的因变量为组织健康，自变量为组织免疫行为，环境生态要素是研究的控制变量，而组织生态要素是研究的调节变量。

       1.因变量：组织健康的理论维度

       组织健康的概念首次被提出是在50年以前的文献中。Bennis(1962)认为，组织应该在生产和知识开发过程中考虑组织健康问题。之后，学术界开始把组织健康作为组织适应性理论的重要问题进行研究，组织理论学者基于生物学、管理学、心理学和社会学等基础学科，利用“仿生”的方法讨论组织健康的理论维度。到目前为止，这一研究领域形成了两个重要的理论：一是基于状态的组织健康研究，即状态理论；二是基于过程的模型，也就是过程理论。组织的健康状态在组织循环的不同阶段有不同的含义。综合状态理论和过程理论的观点，杨震宁、王以华(2008)的研究认为，组织健康是组织结构均衡性、功能活跃性、社会和谐性和环境适应性的状态和过程。

       (1)结构均衡性。结构均衡性包括组织结构的静态平衡和动态调整，前者是状态维度，关注组织结构的功能分布的平衡性；后者则是过程维度，关注组织结构随环境变迁的调整和变动。关于组织结构的静态平衡，王以华从组织的静态和存在片段角度，揭示不健全的组织结构对组织健康的影响，认为肌体的残疾显而易见，而组织的残疾则不易发现。现实中，因为生产与销售失衡，决策与控制失衡，目标与实力失衡等情况而陷入困境的企业比比皆是。发现短板、弥补短板的“木桶理论”恰恰反映了组织结构需要适度均衡的健康要求；关于组织结构的动态调整，Coase(1960)和Williamson(1985)较早地从演化的角度对内部市场相对于外部市场的优势进行讨论，始终强调组织结构在降低各种要素市场中交易成本的作用，认为组织边界是动态的，组织需要根据环境变化及时调整自身的组织边界。组织结构并不是自建成后就一成不变的，必须随着企业的外部环境和内部条件的变化而变动。

       (2)功能活跃性。功能活跃性是组织不断产生新思维、积极淘汰旧思维并及时清除，以便适应组织外部环境变化的状态和性质，其理论维度包括：组织开放性、组织创新和组织吸收。组织开放性是组织具备创新和吸收能力的前提，而组织创新和组织吸收是组织功能活跃性的重要维度。组织开放性具体内涵包括：组织具备开放和诚实的交流规则、公平、信任和安全的规则、集体主义精神、鼓励新思想和获得高度的社会支持等；英国交易工业委员会把组织创新定义为：新思想的成功开发，包括了丰富的创新种类，如产品/服务的创新、过程创新、管理创新和技术创新等。许多文献证明，组织的成功和健康运作是基于组织的创新过程和活动，并说明与组织创新相关联的因素；Cohen(1997)和 Levinthal(1990)首先提出组织吸收的概念，认为组织具有认识新的、有价值的、外部的信息并进行评价的能力，这种能力有助于最终商业活动的实施，组织在自身运作过程中吸收、评价并应用外部知识并清除以前的旧知识的能力称为组织吸收能力。人体健康相关理论强调人体新陈代谢和吐故纳新的能力，而组织吸收能力强调组织对外部环境新能量的吸收、应用以及对自身的旧模式、知识、经验的废除，从而很好地描述了组织活跃性。

       (3)社会和谐性。社会和谐性内涵丰富，层次众多，本研究按照简化的原则，把社会和谐性的理论维度分为两个：内部和谐性和外部和谐性。内部和谐性表现为组织认同和高度的员工满意。James Compbell Quick，Marilyn Macik-Frey & Gary L.Cooper(2007)认为，健康的组织应该具备清晰的战略和目标，而组织的目标应该定位于对社会的回馈，组织成员应该实现组织目标与环境发展的一体化，从而获得增长的机遇。组织认同就是组织成员从态度或者是行为方面对组织表现的一致性倾向。根据一个组织使其内部和外部的利益相关者满意的能力来确定其有效性，内部和谐性关注的是员工的满意度；外部和谐性关注组织对环境的作用。一个对多种利益相关者的愿望做出较多反应的组织，总体上比那些不注重利益相关者意见的组织具有更强的适应能力。健康的组织会通过组织的环境管理实现组织与环境的一体化、缓解组织通过技术革新过程和技术利用过程对环境的恶劣影响。健康的组织会通过组织的社会责任管理，实现公正和社会认同，也会通过价值创造过程，实现繁荣发展。

       (4)环境适应性。环境适应性是组织在具备安全性文化的条件下，遇到危机能够得以恢复的状态和过程。本研究把环境适应性分为两个重要维度：安全性文化和组织韧性，其中，安全性文化是组织具备韧性的基础，而组织韧性则是组织环境适应性的表现。Schneider(1975)和Zohar(1980)对组织安全氛围的研究，开发了测量组织安全文化的量表，认为组织安全文化是指组织内成员为了组织运行安全所分享的价值观念、工作态度和适应性行为模式；组织韧性被定义为组织认知、组织行为和组织关联性资产的混合，这种混合激发组织的一种能力可以帮助了解自身所处的位置、发展定制化的反应并进行反馈，使组织从危机过程中得以恢复。Lengnick-Hall & Beck(2003)从三个角度对组织韧性进行划分：组织积极地对环境不确定性进行解释和说明，称为认知韧性；组织更好地思考和设计熟悉的和不了解的行为和行动，称为行为韧性；组织更好地利用资源和各种联系的关系韧性。由于组织的信息流动性、学习的双向循环过程和组织行为的进步、提升，组织韧性为组织对环境不确定性进行反应提供了基础。

       2.自变量：组织免疫行为

       根据组织健康的过程理论，组织免疫行为捍卫组织健康。吕萍(2007；2011)通过将企业组织和生物有机体进行类比，以及对大量企业的深入访谈，将组织免疫行为归纳为组织监视(外部异己监视、内部异己监视)、组织防御(变异、选择、协调)和组织记忆三个方面。通过从空间维度上描述组织免疫的多层次性，以及时间维度上描述组织免疫的动态机制，对组织免疫行为进行了实证检验，证明了组织免疫行为的存在。并且，吕萍(2011)在最新的文献中实证了组织免疫行为对组织免疫绩效和组织绩效的影响路径关系。关于组织免疫行为有以下重要理论维度：

       (1)组织监视。参考医学免疫的功能，吕萍(2007)认为，组织监视是组织发现外部有害因素、内部有害因素以及自身老化因素的行为与功能。组织对外部环境的监视是管理者感知外部事件和趋势的手段，有助于减少战略不确定性，是组织适应性过程的推动器；Andrews(1980)也提出，战略上的成功需要企业准确地识别机会和能力。在提到内部监视的挑战时，她认为，识别关键优势的洞察力不是与生俱来的，对需求的认知有助于这种洞察力的培养；Faraj S.& Xiao Y.(2006)阐述了组织监视的作用，认为外部监视在组织社会活动中扮演重要角色，外部监视通过对组织行为的外部监督进行环境制度形成过程、塑造组织和利益相关者允许并遵循的制度环境。然而，媒体和其他环境群体(如竞争对手、顾客和供应商)也是重要的信息资源，不仅仅扮演积极的塑造制度环境约束的角色，而且组织也通过这些信息源的选择、报告，监视组织外部环境的变化，形成有价值的环境反应过程。因此，本文提出如下假设：

       假设Ⅰa：组织监视行为对组织结构均衡性有直接影响。

       假设Ⅰb：组织监视行为对组织功能活跃性有直接影响。

       假设Ⅰc：组织监视行为对组织社会和谐性有直接影响。

       假设Ⅰd：组织监视行为对组织环境适应性有直接影响。

       (2)组织防御。组织防御是在组织监视有效的前提下，组织抵抗和消灭外部有害因素、内部有害因素，清除内部老化因素的行为与能力。组织防御是主动的行为和能力，通过三个顺序发生的行为过程而实现：①变异。组织学认为，变异建立在外部刺激与企业原有惯例所产生的信息联合的基础上，个人和群体对如何使用新方法解决老问题或如何面对新挑战产生一系列想法；②选择。在变异产生多种对策方案之后，需要评价各种方案是加强了现有惯例的效率还是提供了建立新惯例的机会，以找到特定情形下的最优解。两种方式有助于选择：一是减少考虑问题的维度，降低认知的复杂程度；二是揭示行为与结果之间的关系；③协调。组织的发展形成了特定的网络，在组织成立的早期或者处于不均衡状态时，每个成员会有相对稳定的具体角色和工作任务。在充满不确定和不可预见的动态环境中，这些网络对于独特的和非常规的工作可能不再适合，由此产生的瓶颈使个人或团队不能快速地完成工作，关键成员(管理者或技术专家)之间以及和其他成员沟通的不畅会妨碍关键环节能力的发挥。因此，本文提出如下假设：

       假设Ⅱa：组织防御行为对组织结构均衡性有直接影响。

       假设Ⅱb：组织防御行为对组织功能活跃性有直接影响。

       假设Ⅱc：组织防御行为对组织社会和谐性有直接影响。

       假设Ⅱd：组织防御行为对组织环境适应性有直接影响。

       (3)组织记忆。组织记忆是组织免疫系统对有效或失效的监视与防御行为的总结和记录，其一是修正和完善组织免疫结构、规章制度、组织文化；其二是未来面对同类有害因素和老化因素时，提高组织监视和防御有效性与速度，提升和优化组织免疫综合行为效果。Oliver(2000)从组织知识的特性出发，认为组织记忆是由分散的知识和使其能够被利用的整合机制形成的。组织记忆可以在变化的工作和环境中用来支持决策。根据定义，组织记忆能够为组织提供信息、降低交易成本，有助于高效率和高质量的决策，是组织内部权利的基础；Boisot & Child(1999)认为，组织有一个基本的选择，是否与环境形成适当的适应性或者是建立足够的主动性，从而使环境对组织决策和行动不构成直接的限制。一个组织可以依赖以往的组织记忆、组织经验、组织资源和组织能力对环境的复杂性进行处理，从而忽略复杂性、减弱复杂性或者是吸收复杂性，组织惯例不仅仅可以提升组织行为的质量，而且也能为组织外部不确定的环境打上标签。因此，本文提出如下假设：

       假设Ⅲa：组织记忆行为对组织结构均衡性有直接影响。

       假设Ⅲb：组织记忆行为对组织功能活跃性有直接影响。

       假设Ⅲc：组织记忆行为对组织社会和谐性有直接影响。

       假设Ⅲd：组织记忆行为对组织环境适应性有直接影响。

       3.调节变量和控制变量：生态环境要素和组织生态要素

       制度经济学理论重点解释了组织运行的社会情境。组织运行受到了社会制度的限制，社会制度对组织运行形成一定的威胁，对组织发展需要的资源形成了稀缺性。而制度规则可以形成一种环境情境，使得组织难于认识和处理，从而组织不能或者不可总是对环境了如指掌，从而产生组织监视、组织防御和组织记忆过程，组织对制度环境的成功反应使得组织获得必要的资源和能力，这些制度环境要素包括政府制度法规、专业团体制度规定、公众选择和媒体意志等。在控制变量讨论基础上，加入组织的生态要素(组织年龄和组织规模)，讨论“新组织”和“小组织”困境问题。

       (1)控制变量：组织生态环境要素。竞争环境的生态密度。这个观点认为，企业外部环境的生态性竞争密度增加了组织的死亡率，生态性竞争密度从两个方面对组织造成影响：一是使组织竞争合法性；二是使组织之间保持竞争关系。这个观点认为，在一定时期和一定空间中直接进行竞争的企业数量可以解释组织的健康、死亡和失灵。合法性是指环境内部的一系列企业行为被看作是自然的和被认可的，而竞争性是指由于竞争中的资源是稀缺和有限的，使得组织间的竞争更加激烈，而这种激烈的竞争注定要引起组织的死亡和失败，因而组织环境的竞争密度又随着企业数量的减少而降低。合法性和竞争性、组织竞争密度和组织失灵呈现U形关系，组织死亡率随着合法性增加而先升高后降低、随着竞争性增加而不断升高。基于以上分析，检验不同生态密度对研究结果的影响，本文提出如下假设：

       假设Ⅳ：竞争环境的生态密度与组织健康呈倒 U型关系。

       产业生命周期。这个理论认为，组织健康是一种自然的现象，组织健康和失灵与市场的运行有效性相联系。Boulding(2000)认为，组织发展的路径是不可逆的运动，无论是个人、家庭、公司还是国家，都会经历一个出生、成长、成熟到衰退的过程，组织的衰退是可以避免的，要求管理者能够意识到组织产业生命周期的存在，寻找合理的方式和方法保持组织健康，避免组织失灵的发生。因此，本文提出如下假设：

       假设Ⅴ：产业生命周期与组织健康呈正向关系。

       (2)调节变量：组织生态要素。组织年龄。一些研究者开始关注组织年龄与新企业的生存之间的关系，发现许多企业组织在年轻时就会发生生存问题，成熟企业比起年轻企业来说建立了良好的管理方式和组织结构，具有更多的组织优势。同时，年轻的企业通常资源匮乏、缺乏经验，不能为企业的成长提供丰富的资源和资本支持。基于以上分析，验证“新组织”困境，本文提出如下假设：

       假设Ⅵa：组织年龄是组织监视和组织健康之间的调节变量。

       假设Ⅵb：组织年龄是组织防御和组织健康之间的调节变量。

       假设Ⅵc：组织年龄是组织记忆和组织健康之间的调节变量。

       组织规模。一些学者报告，组织死亡率随着组织规模的增加而降低，认为组织的规模越大，组织越能够顺利地生存下来。大公司比起小公司来说，更加能够获得资本、吸引和训练高质量的员工，更高的管理成本、更能满足应对外部相关利益群体的行为合法性问题。而且，大公司很少必须依赖于外部资源，在公司的成熟期，公司可以不去过多地考虑公司规模对组织失灵的影响。但是，在公司的成长期，公司需要直接面对大公司的激烈竞争，组织死亡率上升。大规模的公司更容易吸引媒体和股东的注意力，影响组织行为的合法性和组织声誉，资源基础理论和制度学派也经常把组织规模作为调节变量进行实证研究，通常使用组织资产、组织人员数量等作为测量方法。基于以上分析，验证“小组织”困境，本文提出如下假设：

       假设Ⅶa：组织规模是组织监视和组织健康之间的调节变量。

       假设Ⅶb：组织规模是组织防御和组织健康之间的调节变量。

       假设Ⅶc：组织规模是组织记忆和组织健康之间的调节变量。

       根据文献回顾和研究假设，得到本研究的基本理论框架，如图1所示。

      

       图1 研究框架

       三、研究方法与过程

       1.量表设计

       (1)开发新量表：SFSE量表。组织健康的SFSE量表(S结构均衡性、F功能活跃性、S社会和谐性和E环境适应性)开发过程，经历了文献研究、质化过程和案例研究。从文献中产生理论和测量条目，通过对文献和案例的分析得到一定的理论启示，用于更新和修补已经有的理论框架，并得到潜变量的实际内涵，确定测量条目。组织健康的SFSE量表有四个方面：①结构均衡性，包括静态平衡和动态调整；②功能活跃性，包括组织的开放性、组织创新和组织吸收；③社会和谐性，包括内部和谐性和外部和谐性；④环境适应性，包括安全性文化和组织韧性。SFSE量表的具体内容如表1所示。

      

       (2)沿用经典量表：SDM、DEN、LIFE、AGE和SCALE量表。现有的量表，尤其是相关文献已经使用或者推广的量表往往具有较高的信度和效度。组织理论研究经常采用被试者感知量表的方法， Whitley B.E.(1996)认为，主观感知测量能够对企业具体情况进行相对准确的评估，而且在实际操作上也简便易行。因此，吕萍(2007)采用了感知的方法，对组织免疫行为潜变量进行测量。其组织免疫行为SDM量表(S组织监视、D组织防御和M组织记忆)包括了25个测量条目。本研究根据因子负载系数的高低和条目的实际含义，重新修正和净化处理了SDM量表，保留了15个测量条目，如表2所示。Milliken(1990)认为，环境不确定性应该被看作是一种感知现象，因为组织只能对其所感知到的环境做出反应。本文对竞争环境的生态密度采用感知测量的方法，借鉴了Miller & Droge(1986)的 DEN量表，这一量表包括3个条目，如表3所示。产业生命周期理论认为，组织健康是一种自然的现象，组织健康与市场的运行有效性相联系。本研究利用量表填写者对行业规模增长速度来判断组织所在产业的生命周期；一些研究者开始关注组织年龄与新企业的失灵之间的关系，Nelson & Winter(1982)认为，可以用企业的成立时间表示企业年龄；资源基础理论和制度学派经常把组织规模作为调节变量进行实证研究，通常使用组织资产、组织人员数量等作为测量方法。本研究把组织的人员数量作为测量组织规模的变量。LIFE、AGE和 SCALE量表的具体形式如表4所示。

      

       2.数据采集与描述

       (1)问卷发放与回收。问卷正式调查的执行时间是在2011年10月至2013年3月，主要采取现场发放方式和电子邮件方式，要求各调研对象的问卷必须独立如实完成，且保证每份回收问卷均在被访者自主和自愿的前提下完成。共发放问卷850份(其中，集中发放275份，电子邮件发放575)，回收问卷495份，剔除了明显不符合常理和缺失值太多的无效问卷以及职位层级不符合研究标准的问卷(只有企业中高层管理者填写的问卷才能入选)，最终有效问卷323份，有效问卷回收率为38％。本文从回收的有效问卷中随机抽取了35份问卷，根据应答者提供的企业名称搜索其网址，查询公司的基本信息，并将之与应答者填写的信息进行比较，结果表明，应答者对相关信息的回答与网上公开的信息一致，不存在偏差问题。

       (2)被试对象和有效样本描述。本研究被试者的企业分布行业有：电子通信76家、交通运输32家、金融服务43家、房地产26家、生物医药41家、机械制造34家、食品加工7家、纺织服装12家、能源采矿7家、电力供水12家、建筑业17家以及其他行业16家(为了能得到更有效和具有概念扩展性的结论，本研究的样本行业分布尽量做到全面，既有传统制造业企业，也有高技术企业，同时也兼顾服务业企业样本)；按企业所有制性质划分，114家为国有及控股企业，占35.29％，179家为民营企业，占55.42％，14家为合资企业，占4.33％，16家为外商独资企业，占4.96％；按企业员工数量划分，13.31％的企业员工人数在300人以下，48.61％的企业员工人数在300～2000人之间，24.15％的企业员工人数在2001～5000人之间，13.93％的企业员工人数在5000人以上；按企业所在地域划分，北京的企业124家，占38.39％，东南沿海省份的企业74家，占22.91％，中部地区的企业56家，占17.34％，东北的企业为23家，占7.12％，西部地区的企业46家，占14.24％；成立最早的企业是在1909年，最晚的是在2007年，1970年以前成立的企业有49家，占15.17％，1970～1980年之间成立的企业有52家，占16.10％，1981～1990年之间成立的企业有82家，占25.39％，1991～2000年之间成立的企业有93家，占28.79％，2000年至今成立的企业有47家，占14.55％；关于问卷填写者的职位，企业高层主管为246人，占76.16％，中层主管为77人，占23.84％。

       3.潜变量的萃取和信度/效度检验

       本研究采用探索性因子分析(EFA)进行潜变量的萃取并验证数据的结构效度。因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降低维度的一种方法。本研究的探索性因子分析使用的软件为SPSS13.0，研究显示，数据具有良好的结构效度。

       (1)因变量：SFSM量表的潜变量萃取。SFSM量表由16道题目组成，对组织健康的理论维度进行探索性因子分析。检验16个观测变量的相关矩阵、KMO检验值和Bartlett球形检验值，判断是否适合对观测变量进行探索性因子分析。采用主成分分析方法提取因子，并对原始因子载荷系数采用最大方差垂直(Varimax)旋转交换。因子提取的最终个数以特征值大于1作为判别标准。根据Kaiser准则的要求，KMO数值大于0.6是进行因子分析的最低要求，KMO数值大于0.8表明因子分析的效果良好。此处的KMO为0.878，Bartlett球形检验的

值为5392.275(自由度为351)，达到显著性水平(p＜0.001)，适合做因子分析。文中保留了因子负荷超过0.5的条目，初始的16个条目均被保留，提取的四个公共因子解释方差变异的累计数是72.394％，具体结果如表1所示。

       (2)自变量：SDM量表的潜变量萃取。SDM量表由15道题目组成，对组织免疫行为的理论维度进行探索性因子分析。同样，检验15个观测变量的相关矩阵、KMO检验值和Bartlett球形检验值，判断是否适合对观测变量进行探索性因子分析。采用主成分分析方法提取因子，并对原始因子载荷系数采用最大方差垂直旋转交换。因子提取的最终个数以特征值大于1作为判别标准。此处的KMO为0.850，Bartlett球形检验的

值为2152.798(自由度为105)，达到显著性水平(p＜0.001)，适合做因子分析。文中保留了因子负荷超过0.5的条目，初始的15个条目均被保留，提取的三个公共因子解释方差变异的累计数是66.652％，具体结果如表2所示。

       (3)控制变量：环境生态密度的萃取。由于竞争环境的生态密度是用测量量表进行研究，其变量特征为潜变量，所以，对其进行探索性因子分析。采用主成分分析方法提取因子，并对原始因子载荷系数采用最大方差垂直旋转交换。此处的KMO为0.794，Bartlett球形检验的χ[2]值为405.959(自由度为10)，达到显著性水平(p＜0.001)，适合做因子分析。文中保留了因子负荷超过0.6的条目，初始的3个条目全部保留，提取的一个因子解释方差变异的累计数是59.383％，具体结果如表3所示。

       (4)信度/效度检验。数据信度和汇聚效度的检验结果报告在表5中。所有潜变量的Cronbach’s α值都高于0.7，复合信度p＞0.7，显示测量具有很好的信度。各个条目(观测变量)与对应的潜变量的因子负荷都远高于0.4的临界值，并且其t值在p=0.01的水平下都是显著的，表明测量具备汇聚效度。而且，平均抽取方差AVE都大于0.5，表明测量的汇聚效度良好。

      

       四、研究结果

       1.控制变量的影响

       控制变量影响的检验采用多元层次回归方法，多元层次回归模型里只需要一个数值作为变量输入。根据温忠麟等的建议，本文使用Anderson & Rubin(2003)推荐的各个潜变量的因子得分作为替代(其中因变量组织健康采用二阶的因子得分，三个组织免疫行为自变量使用的是一阶因子得分)。这种因子得分都是标准分，均值为0，标准差为1。

       (1)环境生态密度的影响。构造方程，对于环境生态密度影响的检验，以组织健康的二阶因子得分为因变量，组织监视、组织防御和组织记忆的一阶因子得分和组织生态密度的因子得分以及其交互项为自变量。表6中的模型(1)的自变量仅包含组织监视、组织防御和组织记忆，模型(2)的自变量在模型(1)的基础上加入竞争环境的生态密度，模型(3)则在模型(2)的基础上加入组织免疫行为的各维度与生态密度之间的交互作用项。建立的调节效应检验模型如下：

      

       其中，OH代表组织健康；Sca代表组织监视；Def代表组织防御；Mem代表组织记忆；Den代表生态密度；μ为随机干扰项。首先，对式(3)中的交互项进行均值中心化处理，以减小潜在的多重共线性风险；然后，分别对式(1)、式(2)和式(3)进行OLS回归。由于采用截面数据，模型(1)、模型(2)和模型(3)均不存在序列相关性。三个模型回归的VIF值均低于3，说明不存在多重共线性。结果表明，在任何生态密度的竞争环境中，企业都需要合适的组织免疫行为，以促进组织健康。

      

       可以看出，模型(2)和模型(3)中生态密度的回归系数，以及模型(3)中交互项的回归系数都不显著。因此，竞争环境的生态密度不是组织免疫行为与组织健康之间关系的调节变量，说明竞争环境的生态密度既不是组织健康的预测变量，也不是组织免疫行为对组织健康之间影响关系的调节变量。因此，控制变量竞争环境的生态密度对研究结论没有显著影响。

       (2)产业生命周期的影响。控制变量产业生命周期对研究结果的影响采用多元层次回归法检验，同样采用各变量的因子得分作为替代进行讨论。Agarwal，R.，Echambadi，R.& Sarkar,M.B.(2002)认为，行业规模增长率大于30％，这样的行业处于朝阳发展阶段。问卷填写者对本行业规模增长率进行判断(如表1的LIFE量表)，行业规模增长率小于30％时对其编码为0(样本量为192)，行业规模增长率大于30％时对其编码为1(样本量为131)。构造方程，对于产业生命周期调节作用的检验，以组织健康的二阶因子得分为因变量，组织监视、组织防御、组织记忆的一阶因子得分和产业生命周期的虚拟变量以及其交互项为自变量。表6中的模型(1)的自变量仅包含组织监视、组织防御和组织记忆，模型(4)的自变量在模型(1)的基础上加入产业生命周期虚拟变量，模型(5)则在模型(4)的基础上加入组织免疫行为的各维度与产业生命周期之间的交互作用项。因此，在式(1)的基础上，建立的调节效应检验模型如下：

      

       其中，OH代表组织健康；Sca代表组织监视；Def代表组织防御；Mem代表组织记忆；Lif代表产业生命周期；μ为随机干扰项。由于产业生命周期为虚拟变量，不需要对交互项进行均值中心化处理。分别对式(1)、式(4)和式(5)进行OLS回归。由于采用截面数据，表7中的模型(1)、模型(4)、模型(5)均不存在序列相关性。三个模型回归的VIF值均低于3，不存在多重共线性。结果表明，在任何产业生命周期的行业中，企业都需要合适的组织免疫行为，以促进组织健康。

      

       可以看出，模型(4)和模型(5)中产业生命周期的回归系数，以及模型(6)中交互项的回归系数都不显著。因此，产业生命周期不是组织免疫行为与组织健康之间关系的调节变量，说明产业生命周期既不是组织健康的预测变量，也不是组织免疫行为对组织健康之间影响关系的调节变量。因此，控制变量产业生命周期对研究结论没有显著影响。同时，为了提高研究的外部有效性，对被调查企业所在的细分行业类型对研究结果的影响也进行了讨论。首先对企业所在行业技术性要求进行判断，越高端技术性的行业编码越大；然后，利用行业编码数据对组织健康因变量进行回归分析，结果发现，行业类型变量对研究结果(企业组织健康四个维度)没有显著影响(β=0.015+，p＞0.1；β=0.044+，p＞0.1；β=-0.069+，p＞0.1；β=0.102+，p＞0.1)，说明研究结论在不同行业类型的企业之间具有规律性，本研究的外部有效性很高，这样的控制变量设计方便讨论研究的外部有效性，可以得到更有推广性的研究结论。

       2.“新组织”与“小组织”困境检验

       根据组织年龄AGE量表的填写情况(如表4所示)，把1990年以前建立的企业编码为1，1990年以后建立的企业编码为0。研究认为，1990年以前建立的企业组织年龄较高，1990年以后建立的企业比较年轻。1990年以前建立的企业有183家，而1990年以后建立的企业有140家。构造方程对于组织年龄调节作用进行检验，以组织健康的二阶因子得分为因变量，组织监视、组织防御和组织记忆的一阶因子得分和组织年龄的虚拟变量以及其交互项为自变量。表8中的模型(1)的自变量仅包含组织监视、组织防御和组织记忆，模型(6)的自变量在模型(1)的基础上加入组织年龄虚拟变量，模型(7)则在模型(6)的基础上加入组织免疫行为的各维度与组织年龄之间的交互作用项。因此，在式(1)的基础上，建立如下的调节效应检验模型：

      

       其中，OH代表组织健康；Sca代表组织监视； Def代表组织防御；Mem代表组织记忆；Age代表组织年龄；μ为随机干扰项。由于组织年龄为虚拟变量，不需要对交互项进行均值中心化处理。分别对式(1)、式(6)和式(7)进行OLS回归，结果如表8所示。可以看出，模型(7)中交互项Def×Age和Mem×Age的回归系数显著，而且从模型(6)到模型(7)，R Square值增加了0.010，说明组织年龄会对组织防御、组织记忆与组织健康之间的关系产生显著的正向调节效应。同时，模型(6)中组织年龄的回归系数也显著，说明组织年龄是组织健康的预测变量，根据Aiken(1991)的判断标准可知，组织年龄是组织防御、组织记忆与组织健康的拟调节变量，说明越是组织年龄较大的企业，其组织免疫机制和行为越完善，越能表现出较高的组织健康水平，成熟企业与年轻企业比建立了良好的管理方式和组织结构，具有更多的组织优势。

      

       将样本根据组织年龄的大小分成两组(以企业建立时间在1990年前后为界限)，分别做组织免疫行为对组织健康的线性回归，其中，组织年龄较大的样本企业有183个，组织年龄较小的样本企业有140家。在讨论调节效应时，研究者需要尽量保证各类中样本大小相同或者接近，本研究的样本分布符合要求，结果如表9所示。

      

       从表9中可以看出，当组织年龄较小时，组织监视、组织防御和组织记忆对组织健康具有显著影响，回归系数分别为0.121、0.546和0.281；当组织年龄较大时，组织监视对组织健康的影响不再显著，回归系数为0.024。组织防御、组织记忆对组织健康的影响都显著，系数分别为0.638、0.296，回归方程自变量的斜率有所提高。这说明，当组织年龄较大，即企业发展比较成熟时，企业形成了强大的组织防御机制，积累了庞大的组织记忆，组织防御和组织记忆对组织健康的正向影响更为显著。而由于随着企业年龄的增长，其行业也成熟发展，组织监视的作用就显得不再重要了。

       然后，根据组织规模SCALE量表的填写情况(如表4所示)，把2000人以上的企业编码为1，2000人以下的企业编码为0。研究认为，2000人以上的企业组织规模较大，2000人以下的企业规模比较小。2000人以上的企业有123家，而2000人以下的企业有200家。对于组织规模调节作用的检验，以组织健康的二阶因子得分为因变量，组织监视、组织防御和组织记忆的一阶因子得分和组织规模的虚拟变量以及其交互项为自变量。表10中的模型(1)的自变量仅包含组织监视、组织防御和组织记忆，模型(8)的自变量在模型(1)的基础上加入组织规模虚拟变量，模型(9)则在模型(8)的基础上加入组织免疫行为的各维度与组织规模之间的交互作用项。因此，在式(1)的基础上，建立如下的调节效应检验模型：

      

       其中，OH代表组织健康；Sca代表组织监视；Def代表组织防御；Mem代表组织记忆；Scale代表组织规模；μ为随机干扰项。由于组织规模为虚拟变量，不需要对交互项进行均值中心化处理。分别对式(1)、式(8)和式(9)进行OLS回归，结果如表10所示。可以看出，模型(9)中交互项Def×Scale和Mem×Scale的回归系数显著，而且从模型(8)到模型(9)，R Square值增加了0.012，说明组织规模会对组织防御、组织记忆与组织健康之间的关系产生显著的正向调节效应。同时，模型(8)中组织规模的回归系数也显著，说明组织规模是组织健康的预测变量。根据Aiken(1991)的判断标准可知，组织规模是组织防御、组织记忆与组织健康的拟调节变量，说明越是组织规模较大的企业，其组织免疫机制和行为越完善，越能表现出较高的组织健康水平。

      

       将样本根据组织规模的大小分成两组(以2000人规模的企业为界限)，分别做组织免疫行为对组织健康的线性回归，其中，组织规模较大的样本企业有123家，组织规模较小的样本企业有200家。本研究的样本分布符合要求，结果如表11所示。从表11中可以看出，当组织规模较小时，组织监视、组织防御和组织记忆对组织健康具有显著影响，回归系数分别为0.139、0.537和0.302；当组织规模较大时，组织监视对组织健康的影响不再显著，回归系数为0.037。组织防御、组织记忆对组织健康的影响都显著，系数分别为0.641、0.325，回归方程自变量的斜率有所提高。这说明，当组织规模较大，即企业发展比较成熟、冗余资源比较丰富时，企业形成了强大的组织防御机制、积累了庞大的组织记忆，组织防御和组织记忆对组织健康的正向影响更为显著，而由于随着企业规模的增长其市场份额也会增加，企业相对竞争优势提高，组织监视的作用就显得不再重要了。

      

       五、结论与讨论

       本研究从组织社会生态的视角，验证了环境生态变量和组织生态变量对组织免疫行为和组织健康的影响作用，这样的讨论有助于解释不同性质的组织在组织健康捍卫过程中的差异，从而获得“新组织”和“小组织”困境新的理论解释。根据以上实证过程，对研究结果进行归纳：第一，竞争环境的生态密度和产业生命周期对组织免疫行为和组织健康状态之间的关系没有显著的影响，假设Ⅳ和假设Ⅴ均没有得到支持；第二，组织年龄对组织监视和组织健康状态之间的关系没有调节作用，假设Ⅵa没有得到支持；组织年龄对组织防御、组织记忆和组织健康状态之间的关系有正向调节作用，组织年龄既是组织健康的预测变量，也是组织防御、组织记忆和组织健康之间的拟调节变量，假设Ⅵb和假设Ⅵc得到支持；第三，组织规模对组织监视和组织健康状态之间的关系没有调节作用，假设Ⅶa没有得到支持；组织规模对组织防御、组织记忆和组织健康状态之间的关系有正向调节作用，组织规模既是组织健康的预测变量，也是组织防御、组织记忆和组织健康之间的拟调节变量，假设Ⅶb和假设Ⅶc得到支持；第四，不要忽视组织免疫行为对组织健康的影响。无论企业处于何种生态密度、何种产业生命周期、何种组织发展阶段(组织年龄)以及何种规模的组织，都应该重视组织免疫行为的塑造，并且关注组织健康的四个方面的状态和升级，系列假设I、假设Ⅱ和假设Ⅲ证明了这个观点。

       Hannan & Freeman(1977)提出了密度延迟的概念，认为某一时间点的生态密度对组织健康和组织失灵的影响存在滞后效应。也就是说，生态密度仅仅与后续的组织健康和失灵存在关系，这一理论很好地解释了本研究的结论。另外，还有其他的一些实证研究，如美国半导体制造公司、旧金山报纸出版发行商等，检验了“青春期困境”，认为组织消亡率在组织的青春期阶段达到顶峰，这主要是因为组织创立初期存储的资源已经被消耗，而新的资源和关系还没有建立，组织是不健康的。本研究就是“新组织困境”的又一个佐证，只不过这一佐证是从组织健康的视角出发，证明“新组织”的组织免疫行为对组织健康的捍卫过程不够缜密和有效，从而导致了“新组织”困境。再有，组织规模和组织存活比率的关系比组织年龄更为明确，人们普遍接受和认同“小组织困境”这一观点，即规模大的组织比小组织更容易存活。Hannan & Freeman(1977)提出，组织的规模能缓冲自然选择的压力，即大型组织业绩不良面临危机时，可以选择缩小组织规模，把运行不良的部分去除，从而不至于立刻消亡。本研究是“小组织困境”的又一个佐证，只不过这一佐证是从组织健康的视角出发，证明“小组织”的组织免疫行为对组织健康的捍卫过程不够缜密和有效，从而导致了“小组织”困境。最后，任何情况下，都有可能出现“小组织困境”、“新组织困境”、“大组织困境”甚至是“陈旧组织困境”等一系列问题。组织免疫是一个动态序贯的过程，企业未识别出有害异己，或者识别错误而缺少防御行为，或者识别和防御有害异己的行为有效，但缺少记忆行为，即任何一个环节的断裂，都会影响企业对事件应答或重复应答的绩效，进而影响组织健康。

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