环境动态性、组织学习与合法性如何驱动绿色创新——基于fsQCA的组态效应研究.pdf

科学与管理SCIENCE AND MANAGEMENT2023 年 10 月Oct.2023第 43 卷 第 5 期Vol.43 No.5环境动态性、组织学习与合法性如何驱动绿色创新？基于fsQCA的组态效应研究朱雪春，潘静（江苏大学管理学院，江苏镇江212013）摘要：绿色创新是实现“双碳”目标的关键，如何推动绿色创新受到高度关注。现有文献侧重单因素对绿色创新的净效应研究，较少关注多因素对绿色创新的联动作用。基于组态视角，运用模糊集定性比较分析法（fsQCA），从环境动态性、组织学习和合法性三个层面5个前因条件出发探究其对绿色创新的协同联动效应，并探索绿色创新的驱动路径。研究发现：竞争强度、技术波动、利用式学习、探索式学习和合法性均不是实现高绿色创新的必要条件，高绿色创新是多种前因条件共同作用的结果；产生高绿色创新的路径有三条，分别是循序渐进型、学习推动型和市场磨合型，不同路径代表高绿色创新的多重实现方式；引致非高绿色创新的路径有两条，且与高绿色创新影响路径存在非对称关系。本研究不仅能丰富和发展绿色创新管理相关理论，还可为推动绿色创新提供思路借鉴。关键词：绿色创新；环境动态性；组织学习；合法性；模糊集定性比较分析中图分类号：C931文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.05.0070引言实现碳达峰、碳中和，是着力解决资源环境约束突出问题、实现中华民族永续发展的必然选择。我国正深入推动绿色低碳发展，建立健全绿色低碳循环发展经济体系，促进经济社会发展全面绿色转型。其中，发挥科技创新的支撑引领作用，构建绿色技术创新体系，实现绿色创新是关键。绿色创新是企业为减少对环境的不利影响或为产生良好的环境效益，采用新的或改进的工艺、技术、产品和流程等，是企业在复杂环境中获取绿色竞争优势的重要途径，也是深入实施创新驱动发展战略的必然选择1。然而，受绿色创新前期投入成本较高，存在知识外溢性，以及创新失败风险等影响，一些企业绿色创新动力不足，有的企业虽有绿色创新意愿但因诸多困难无法深入推进绿色创新。因此，结合企业发展实际，探究绿色创新有效驱动路径，助推创新发展与绿色转型，具有重要的研究价值。绿色创新的重要性受到高度重视，一些学者从企业外部视角探索绿色创新的影响因素，发现市场压力2、环境政策3、利益相关者环保压力4、竞争对手压力5、技术动荡性6等显著影响绿色创新。也有学者从企业内部视角展开研究，指出动态能力7、学习方式8、组织合法性9等对绿色创新具有重要作用。已有研究为如何进一步推动绿色创新提供借鉴。但综合而言，现有文献多关注某个前因与绿色创新间的简单线性关系，侧重分析单因素的净效应，较少从整体出发探究多要素对绿色创新的联动效应，难以解释驱动绿色创新的复杂前因。吴建祖等10指出绿色创新受多个前因条件共同影响，仅分析某一层面前因条件的作用效果往往无法形成一致结论。因此，系统阐释驱动绿色创新的复杂因果机制，需要关注多层面要素的交互影响。绿色创新体现企业不断革新传统发展模式并积极寻求绿色创新解决方案，是企业实现可持续发展的动态管理过程11。随着技术和产业革命不断演进，市场环境瞬息万变，绿色创新愈加复杂，为提升创新效果，企业需紧密结合环境开展绿色创新。权变理论认为，外部环境是企业战略决策与组织变革的重要推动力12，能否适应外部环境变化并把握机会，是企业实现价值创造的基金项目：江苏高校哲学社会科学研究重大项目（2022SJZD028）；江苏省教育科学“十四五”规划课题（C-c/2021/01/04）作者简介：朱雪春（1983），男，江苏张家港人，管理学博士，副教授，硕士生导师，研究方向：绿色创新。科学与管理2023 年关键13。动态性作为外部环境的重要特征，反映企业经营过程中环境要素的变化程度与不可预知性。复杂多变的外部环境能激励企业改进现有工艺、开发新产品，与绿色创新密切相关14。Zhao等15指出当环境变化程度较高时，生态产品的生命周期往往较短，生态相关技术范式转换也频繁，对绿色创新具有正向影响。Chan等14发现市场技术、客户需求和行业竞争不断变化，能增强绿色创新中的知识强度，提高知识地位和关注度，助推绿色创新。也有学者指出环境动态性增加了市场模糊性，会分散资源和管理注意力，使企业难以实施绿色管理，不利于绿色创新16。随着市场环境不断变化，只有不断学习并应用新技术才能为绿色创新提供保障，一些学者引入组织学习理论解释绿色创新，指出组织学习在企业创新能力形成与环境适应性中发挥重要作用。组织学习不仅能帮助企业更新绿色知识，提升绿色创新成功率，而且有助于企业准确预估和把握市场动向，提高外部环境适应能力。Singh等17证实组织学习能促进企业整合新想法，寻找新方案，灵活应对动态环境挑战，最终实现绿色创新。Tseng18发现复杂环境下，企业学习获取绿色创新所需各类知识，有助于完善创新策略，助推绿色创新成功。更进一步，只有获得良好的创新收益，企业才能把绿色创新转化为可持续性竞争力，而这离不开社会公众、商业团体和政府部门的认可与支持，即获取合法性19。基于合法性理论视角的研究认为合法性既是创新动机也是知识、技术等资源获取有利条件，能激励企业绿色创新朝社会期望的方向迈进，是影响绿色创新的重要前置因素。郭莉等20发现在规制、规范及认知上构建合法性，有助于提高社会公众对企业绿色技术研发的支持与认可程度，降低绿色创新风险。李大元等21指出合法性能够推动企业主动关注和投资绿色创新。综合来看，已有研究发现环境、组织学习、合法性与绿色创新关系密切，为探究多层面因素联动对绿色创新的驱动路径提供重要借鉴。事实上，环境动态性、组织学习、合法性对绿色创新的作用存在复杂性和协同性，彼此间良好匹配能更好地发挥效果。如广汽丰田在复杂多变的环境中，将绿色经营作为发展蓝图的底色，积极打造环境低负担工厂，同时深入学习低碳闭环管理模式，着力塑造标杆企业形象，赢得社会公众广泛认可，最终取得了良好的绿色创新效果。但实践中，因企业所处环境、学习方式、合法性资源等存在差异，不同企业绿色创新路径不完全相同，因此需结合企业实际，科学统筹相关要素，探索合适的绿色创新路径。组态分析从整体和系统的思路出发，具有解决多要素交互问题的优势，非常适合探究多要素组合影响绿色创新的复杂因果机制。基于以上分析，本文聚焦如何驱动绿色创新这一核心问题，整合环境动态性、组织学习与合法性，构建驱动绿色创新的研究模型，运用模糊集定性比较分析方法（fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）探究三者协同联动对绿色创新的组态效应，探索实现高绿色创新路径。本研究致力回答以下问题：环境动态性、组织学习与合法性各要素是否为绿色创新的必要条件？环境动态性、组织学习与合法性如何联动影响绿色创新？驱动高绿色创新路径有哪些？本研究可能的理论贡献：一方面，基于组态视角系统整合环境动态性、组织学习与合法性各要素，探索其协同联动如何促进绿色创新，能弥补现有研究较多关注净效应的不足，深化绿色创新研究。另一方面，从组态视角探索环境动态性、组织学习与合法性对绿色创新的复杂影响，揭示高绿色创新的多重路径，可为驱动绿色创新提供思路借鉴。1理论分析与研究框架1.1环境动态性与绿色创新环境动态性反映外部环境变化与不可预知程度，主要表现为由技术变革、技术进步诱发的技术动态性及由顾客需求多变引致的市场竞争动态性，是影响企业创新活动的重要情境因素22。本文借鉴彭珍珍等23研究，将环境动态性分为竞争强度与技术波动。竞争强度反映企业在市场中面临的竞争压力程度。高竞争强度意味着企业必须面对更多竞争对手、更激烈的竞争环境以及更难预测的竞争态势。绿色创新作为企业获取持续竞争优势的重要手段，与市场竞争强度紧密相关。首先，较激烈的竞争环境能让企业保持市场敏锐性，密切关注市场需求，努力提高产品与绿色消费的契合度，不断绿色创新以应对激烈的市场竞争24。其次，随着竞争强度不断加剧，为实现可持续发展目标，企业会更加重视整合与利用多元化知识，特别是绿色环保知识，有利于推动企业绿色创新与发展。此外，在激烈竞争的市场中，竞争对手的先进技术和管理经验可能产生溢出效应，使在位企业能通过模仿、吸收与转化，促进企业技术革新，助推绿色创新25。技术波动体现产业技术变革和发展的速度。企业发展离不开与外界技术环境的交互，技术波动会加剧企业生存环境的不确定性，但也蕴藏众多商业机会，可为企业发展提供重要契机。在“双碳”目标下，为应对复杂多变的技术环境，企业会增大研发力度，依照最新技术与市场需求开发绿色新产品，优化组织工艺流程，积极构建绿色竞争优势26。同时，行业内技术变革速率的加快推动企业不断完善治理机制，加强与合作伙伴交62第 5 期流，获取对方互补性技术资源，为绿色创新提供资源基础，推动绿色创新。此外，快速变化的市场环境，使得过去成功的技术范式不一定能适合企业未来绿色发展，企业需要不断探索和利用绿色新知识，有效激发绿色创意产生，为绿色创新提供更多路径选择。1.2组织学习与绿色创新组织学习是企业动态、复杂且持续的知识获取过程，不仅可以提高企业对知识的理解和应用能力，也可以激发企业产生新知识和新想法，被视为增强创新能力的重要手段27。本文借鉴March28研究，将组织学习分为利用式学习和探索式学习。利用式学习是企业凝练、开发和利用现有知识和技能的学习行为，其注重对企业已积累的知识进行提炼与整合，有助于增强企业原有技能、工艺和流程等。知识作为企业重要的战略资源，在企业思维重构、流程改进和技术升级中发挥核心作用29。利用式学习不仅能推动企业深度学习现有知识，充分挖掘现有知识潜力，实现各类环保知识的整合与创新，为绿色创新奠定坚实的知识基础，还能增强企业对现有知识的理解与吸收，帮助高效利用和转化原有知识，促进绿色技术体系重构，助推绿色创新30。另外，在绿色创新过程中，利用式学习还有利于促进现有知识、技术和经验的共享与交流，不断完善和扩展企业绿色认知，使企业能依据市场需求有效组合绿色知识，进而更好地改进绿色工艺和研发绿色新产品31。探索式学习是企业搜索、试验和掌握现有领域之外新知识的学习行为，强调对超越企业现有技能和经验的知识进行探索与获取，有利于扩展企业知识基础，优化企业知识体系。绿色创新的复杂性、系统性、新颖性等特点决定其对知识有较高需求，若企业仅依靠现有知识难以有效实现绿色创新，企业需要不断探索新知识，特别是在“双碳”目标下，企业更是需要向外探索绿色知识。探索式学习能搜寻和获取新颖的绿色环保知识，增加绿色环保知识重组的可能性，有利于激发企业绿色创新想法，推动绿色新产品研发，帮助企业创造差异化的绿色竞争优势32。更进一步，探索式学习还可增强企业对环境变化的敏感度，促使企业更好地理解和把握绿色技术发展形势，有针对性地瞄准和开展前沿性环保技术创新，进而实现高效的绿色创新33。1.3合法性与绿色创新合法性是政府、供应商、顾客及企业员工等利益相关方以社会体系内既有的规范、准则、信念和价值观等为评价依据，对企业行为合理性、恰当性的一种感知与认可34。合法性的构建能增强利益相关方对企业行为的理解与认同，为创新培育良好的组织环境，帮助企业获取和利用外部资源35。绿色创新需将环保要素充分融入企业运营过程，研发的绿色新产品，其价值创造与传播也不同于一般产品，可能存在超前性。获取合法性，赢得公众认可，有助于企业实现绿色创新收益，增强竞争优势，并为绿色创新投入提供保障18。首先，获得政府高度认可，能帮助企业更容易了解和获取政府提供的信息、知识及制度性资源，有效降低绿色创新成本和风险。其次，受到供应商、零售商等认可，有助于企业获得更多外部合作机会和伙伴技术支持，有效破解资源及能力不足困境，推动企业绿色创新成功。再者，被顾客和社会大众高度认可，能促进他们理解和接纳绿色创新，帮助企业实现绿色技术或绿色产品的市场推广，提高绿色创新绩效。最后，受到企业内部员工的高度认可，能够提高员工投入度与忠诚度，促使更多员工支持并参与企业绿色创新，推进绿色创新成功。1.4模型构建权变理论认为，组织效力源于环境和管理的有机结合，环境是企业决策考虑的重要方面。复杂综合性市场情境能够为企业开展创新活动提供嵌入性场域，助力企业实现高效创新36。绿色创新与环境息息相关，企业创新与发展需要与外界环境的良好互动，与动态多变的环境合理匹配是绿色创新的基础。当环境动态性较高时，可为企业提供新知识和新技术，有助于企业研发创新，提升绿色创新成功率37。然而，环境动态性也会给企业带来威胁，可能让企业过往成功的路径不再有效38。环境动态性既为企业创新提供机会，也给企业发展带来挑战，并非总能驱动绿色创新，其可能的原因是在面临高技术波动与竞争强度时，企业只有不断开展组织学习，获取新知识，实现环境动态性与组织学习的匹配与联动，才能提升绿色创新效果。组织学习为企业如何适应动态变化的外部环境提供指导，通过组织学习，企业能获取最新知识，能根据环境变化完善自身技术与规范，有助于绿色创新。企业根据外界环境变化，一方面可开展利用式学习，不断挖掘和整合现有知识，有助于以较低成本实现绿色创新。另一方面也可积极开展探索式学习，从外界获取绿色知识与先进技术，推动绿色创新。利用式学习与探索式学习均有助于企业创新，同时在动态环境中，研发的绿色新产品还要重视合法性，只有得到相关利益方的认可，获取合法性才能取得较好的价值。刘芸等38指出在不确定性环境下，企业不仅要利用和探索内外部知识，还应重视与相关者主张的利益诉求趋同，不断强化合法性，以增强学习适应能力，帮助企业获得持续性竞争优势。一方面，高合法性能增强利益相关方对企业绿色创新的理解与认同，帮助企业获得充足的知识、信息、技术等资源，优化企业环境动态性、组织学习与合法性如何驱动绿色创新？基于fsQCA的组态效应研究63科学与管理2023 年结构，增进企业学习优势，保障企业绿色创新。另一方面，合法性也可促进企业了解和掌握市场形势，并根据市场反馈动态调整现有产品和技术策略，不断适应外部竞争环境变化，有效提升绿色创新效果。综上所述，环境动态性、组织学习与合法性并非孤立产生作用，三者对绿色创新存在协同影响效用。苏晓华等39研究指出当环境动态性比较高时，战略联盟经组织学习对合法性获取的作用较强。因此，本研究尝试将组织学习与合法性融入绿色创新组态分析中，与环境动态性相匹配，采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），通过分析竞争强度、技术波动、利用式学习、探索式学习与合法性5个前因条件的组态效应，探究绿色创新的多重并发原因，揭示高绿色创新的驱动路径。理论模型如图1。图1理论模型2研究设计2.1研究方法定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）由Ragin于20世纪80年代提出，该方法以集合论和布尔运算为基础，旨在探究多个前因条件间的依赖关系以及对被解释结果的组态路径。QCA方法结合定量分析与定性分析优点，关注因果关系的多样性和复杂性，通过分析相同结果的多条路径来探讨多重并发因果机制问题，实现复杂环境下多个变量的交互研究。其中，fsQCA是应用最为广泛的方法，侧重关注前因条件不同程度的变化对结果造成的细微影响。本文为充分展示竞争强度、环境动态性、利用式学习、探索式学习与合法性等条件变量不同程度变化对绿色创新的影响，选择fsQCA方法展开研究。2.2样本选择与数据来源本研究通过问卷调查搜集数据，涉及机械、汽车、冶金、通讯、电子电气等行业，调查范围主要覆盖长三角地区和珠三角地区。调研分为预调研和正式调研两个阶段，在预调研阶段，通过对部分企业调查并获取反馈，汇总问题并分析，完善问卷形成正式调查问卷；正式调研通过现场发放和网络发放两种方式收集数据。最终共发放问卷355份，回收问卷286份，剔除填写不完整、不清楚及填答规律性强的无效问卷34份，最终得到有效问卷为252份，有效问卷回收率为71.0%。2.3变量测量本研究借鉴国内外已有成熟量表，并不断完善形成最终量表，包括绿色创新、环境动态性、组织学习与合法性。其中，绿色创新（GI）借鉴王娟茹等4和Chiou等40量表编制，包含5个题项，如“企业设计可再利用、可回收材料和部件的产品”等。环境动态性（ED）主要参考彭珍珍等23的研究制定，分为竞争强度（CI）和技术波动（TT）两个维度，每个维度4个题项，如“竞争对企业生存至关重要”“本行业内产品技术变化很快”等。组织学习（OL）主要参照陈国权和刘薇37量表，包括利用式学习（UL）和探索式学习（EL）两个维度，每个维度5个题项，如“企业通常搜寻常用的和获得有效验证的方法来开发新产品”“企业会收集超越现有市场和技术经验范围的新信息、新想法”等。合法性（L）参考杜运周等41量表编制，包含 6 个题项，如“顾客高度评价企业产品”等。2.4信度与效度检验对量表信度和效度进行检验，结果如表1。各变量Cronbachs 系数和组合信度 CR均大于 0.7，说明具有良好的信度。同时，竞争强度、技术波动、利用式学习、探索式学习、合法性与绿色创新的因子载荷均大于0.7，各变量平均变异萃取量AVE均大于0.5，说明量表具有良好的聚敛效度。表1信效度检验前因条件竞争强度技术波动利用式学习探索式学习合法性绿色创新最小因子载荷系数0.8170.7790.8430.8370.7260.795Cronbachs 0.9270.8930.9330.9440.9180.925CR0.9280.8950.9350.9450.9190.926AVE0.7630.6810.7420.7740.6560.7153实证分析3.1数据校准QCA方法核心是布尔运算，未校准数据无法进行64第 5 期布尔运算。因此，执行QCA之前，需对条件变量和结果变量校准。数据校准前要设定三个临界值：完全隶属、交叉点及不完全隶属，校准后的集合隶属介于 01之间。数据校准时，通常依据已有理论知识或案例情境进行赋值。本研究通过李克特5点量表获取相关数据，所有变量均通过均值衡量。考虑问卷数据分布具有集聚性特征，不能简单将最大值、中间值和最小值设定为锚点。因此，本文结合样本实际情况，参照谭海波42等研究，选取样本数据的95%、50%和5%分位数对应完全隶属、交叉点与完全不隶属三个锚点，并借助fsQCA3.0软件中的Calibrate（x，n1，n2，n3）函数将原始数据转化为01的隶属度。3.2必要条件分析本研究通过fsQCA3.0软件对所涉及的前因条件是否构成高绿色创新或非高绿色创新实现的必要条件进行检验，结果见表2。表2显示，单个前因条件的必要条件一致性均低于0.9，说明本研究单个前因条件不足以解释产生高或非高绿色创新的原因。由此，本研究进一步分析多个前因条件对结果的协同影响，探索产生高绿色创新或非高绿色创新的组态路径。表2单个条件的必要性检验前因条件竞争强度竞争强度技术波动技术波动利用式学习利用式学习探索式学习探索式学习合法性合法性高绿色创新一致性0.7910.5500.7320.6360.7880.5470.7640.5530.7480.627覆盖度0.7090.6600.7370.6650.7610.5990.7330.6100.7690.642非高绿色创新一致性0.7010.6580.6630.7250.6140.7390.6270.7070.6320.763覆盖度0.5970.7500.6340.7200.5630.7680.5710.7400.6160.7423.3真值表分析本研究对5个前因条件进行定性比较分析，遵循杜运周等43建议，将原始一致性阈值设定为0.8，频数阈值设定为3，并根据PRI一致性得分对结果变量重新编码，当PRI一致性大于0.7时，保留结果变量1；当PRI一致性小于0.7时，将该组合对应的结果变量更改为0，通过标准运算，最终得到复杂解、简约解和中间解3种解。参考杜运周等43研究，将同时出现于中间解和简约解的条件视为核心条件，只出现于中间解的条件视为边缘条件，进而得出引致高绿色创新的 3个前因条件组态（H1、H2、H3）和非高绿色创新的2个前因条件组态（L1a、L1b），结果如表3。表3高/非高绿色创新组态前因条件竞争强度（CI）技术波动（TT）利用式学习（UL）探索式学习（EL）合法性（L）一致性覆盖度唯一覆盖度解的一致性解的覆盖度高绿色创新H10.9080.5720.0950.8810.644H20.9190.5190.041H30.9170.5080.031非高绿色创新L1aV0.9410.4000.0680.9240.454L1bV0.9210.3860.054注：表示核心条件存在，表示边缘条件存在，表示核心条件缺失，V表示边缘条件缺失，空白表示条件有无都可以。3.4结果路径分析3.4.1产生高绿色创新的路径分析表3结果表明，环境动态性、组织学习和合法性协同产生高绿色创新的路径有3条，为更直观地体现驱动企业绿色创新的组态路径的差异性，本研究根据组态构成及逻辑分析将路径结果归纳为3种类型。H1：循序渐进型ULELL，该路径表明在外部环境变化不明确时，企业开展利用式和探索式两种学习行为，并积极构建合法性，可以产生高绿色创新。该类企业通过利用式学习，能够实现对既有绿色环保知识的重新配置和杠杆运用，深度挖掘存量知识的价值，实现对已有产品、技术的完善，以满足当前确切的市场需求，进一步保持或扩大现有市场竞争力30。而探索性学习关注外部新知识的搜寻与获取，有助于企业打破创新路径依赖，是对利用式学习的有效补充与拓展。企业通过探索式学习能够突破现有技术壁垒，实现绿色技术体系重构，促进绿色新产品开发，抢先获得市场方面的绿色竞争优势31。另外，高合法性意味着企业行为符合社会公众的认知和期许，能帮助该类企业获得外部资源流入并提高网络资源利用率，同时可增强利益相关者对企业创新行为的理解与认同，这既能为企业开展学习活动注入新知识，推动两类学习共同促进绿色创新效果提升，环境动态性、组织学习与合法性如何驱动绿色创新？基于fsQCA的组态效应研究65科学与管理2023 年也能保证企业绿色产品被市场认可与接纳，有效解决绿色创新成果的外部推广问题。裴云龙等19的研究也支持类似观点，合法性能增强企业在利益相关者心中的可靠性，有利于企业获取相关资源，推动创新成果被公众接纳，实现更好的创新效益。基于以上分析，提出以下命题。命题1：当企业开展利用式学习和探索式学习程度均较高时，若具有较高合法性，则更能实现环保知识的价值延伸，推动绿色创新。H2：学习推动型CITTELUL，该路径表明在竞争激烈与快速变化的环境中，企业同时进行利用式学习和探索式学习，也能产生高绿色创新。外部环境的高度动态性能引发企业生存警觉，面对竞争激烈与技术更新加快的环境，该类企业不得不更新知识与技术，突破原有技术范式与经营理念，提高创新创造思维，努力开发满足市场需求和技术要求的绿色新产品。同时，在动态环境中，虽然这类企业不一定具有较高的合法性，但可以凭借较强的组织学习行为，深入强化现有知识基础，充分获取外部新知识，不断调整企业行为决策，使之与外部环境及绿色创新相匹配。具体来说，动态多变的市场环境能够帮助企业了解竞争对手行为和市场需求变化，促使企业运用相关资源开展组织学习活动，不断整合创新。企业开展利用式学习，能实现对现有知识资源的整合与提炼，在更新和优化自身知识体系的基础上，充分甄别与把握当前市场竞争中的核心优势，进而促使企业将现有知识转化并应用于绿色产品研发。与此同时，探索式学习能帮助企业在多变的市场环境中获得新知识，使企业更好地探索和发现环保材料与绿色工艺，深入启迪企业绿色研发想法，提高绿色价值创造可能性，进一步推动绿色创新实现。此研究结果与陈国权等37关于环境动态性对探索式学习、利用式学习以及这两类学习平衡的影响研究结论相似。基于以上分析，提出以下命题。命题2：当环境动态性程度较高时，利用式学习与探索式学习相辅相成是推动绿色创新的重要途径。H3：市场磨合型CITTELL，该路径表明在市场竞争激烈和技术革新迅速的外部环境中，企业通过探索式学习和获取合法性，能够实现高绿色创新。这类企业根据市场中竞争对手状况，能获取大量的市场信息，企业基于这些信息可以预测绿色环保、节能低耗、健康无害等特征的绿色产品市场前景，从而有助于开发契合市场的绿色产品24。此外，技术更新加快，有助于企业获得新颖丰富的外部技术资源，优化技术体系，提高绿色产品研发速度和质量26。这类企业凭借高水平的探索式学习，能有效识别和构建绿色技术优势，改良原有技术范式，优化升级产品结构。与此同时，虽然这类企业不一定能具有高利用式学习行为，但在动态变化的环境中，企业通过遵从行业内的标准规范获取高合法性，能够获得政府、供应商、竞争者等利益相关者资源支持。苏晓华等39研究证实，在动态环境中，企业更能主动获取或创造合法性，并表现为更积极地开展学习活动以适应环境变化。这不仅有助于强化企业现有知识的转化与利用，还能推动内外部知识的整合与新知识的创造，从而促进绿色创新。同时，由于绿色创新的新颖性、复杂性和系统性等特征往往会超越现有市场认知范围，这类企业通过构建合法性，提高了社会公众对企业绿色产品的认可与接纳程度，能让绿色产品更好地实现商业价值。基于以上分析，提出以下命题。命题3：当环境动态性程度较高时，探索式学习与合法性发挥协同作用对实现高绿色创新至关重要。3.4.2产生非高绿色创新的路径分析产生非高绿色创新的路径有L1a：CITTULL和L1b：CIULELL。对比路径L1a和路径L1b发现，两种路径中核心条件市场竞争强度、利用式学习和合法性均缺失，说明外部环境生存压力小，企业缺乏刨根问底精神以及企业创新不能受社会公众认可是绿色创新水平不高的主要原因。较低的市场竞争压力容易造成企业短视，无法敏锐感知市场变化，导致企业倾向于固守已有成功经验和经营范式，再加上企业缺乏对既有知识的挖掘与利用，无法抓住现有市场的发展机遇。同时对依赖由内而外激发创新潜力的企业而言，因研发成果无法得到相关方认可，不易获得创新收益，会削弱创新积极性，不利于激发高绿色创新。此外，在路径L1a中，技术波动缺失为边缘条件，在路径L1b中探索式学习缺失为边缘条件，说明技术波动不强烈或探索式学习不足能进一步抑制企业绿色创新。从组态L1a和L1b的覆盖度来看，组态L1a稍微高于组态L1b，分别解释了结果变量的40%和38.6%，即这两种组态均抑制了绿色创新，且组态L1a的抑制作用稍强。基于以上分析，提出以下命题。命题4：当竞争压力较小时，不能开展利用式学习和获取合法性会阻碍绿色创新。3.5稳健性检验为确保研究结果的稳定性，本文通过调整一致性阈值（0.8提高至0.85）和案例频数值（3提高至4）进行稳健性检验，并根据稳健性评估标准：组态间集合关系状态和拟合参数差异进行判定44。数据结果表明，调整前与调整后所含前因条件组态间具有清晰的子集关系，一致性值和覆盖率基本相同，符合稳健性评估要求，表明66第 5 期本研究具有较好的稳健性。4结论与讨论4.1研究结论本文基于组态视角，运用 fsQCA 方法从环境动态性、组织学习和合法性三个层面5个前因条件出发，研究影响绿色创新的复杂因果机制，探究绿色创新驱动路径，研究结论如下。（1）竞争强度、技术波动、利用式学习、探索式学习与合法性都不是高绿色创新、非高绿色创新的必要条件，表明单个前因条件不足以解释高绿色创新、非高绿色创新产生的原因，促进绿色创新需要协同匹配多方面因素，符合集合论特质。在驱动高绿色创新的路径中，核心条件和边缘条件的多种组合共同产生影响。（2）驱动高绿色创新路径有三条：循序渐进型、学习推动型、市场磨合型。其中，循序渐进型是利用式学习、探索式学习和合法性间的耦合，学习推动型是竞争强度、技术波动、利用式学习和探索式学习间的匹配，市场磨合型是竞争强度、技术波动、探索式学习和合法性间的协调。循序渐进型的覆盖度最大，约为57.2%，是驱动高绿色创新的主要路径，学习推动型和市场磨合型的覆盖度分别为51.9%和50.8%，两者对高绿色创新驱动作用相近。（3）产生非高绿色创新路径有两条，分别是路径L1a（竞争强度缺失、技术波动缺失、利用式学习缺失和合法性缺失）和路径L1b（竞争强度缺失、利用式学习缺失、探索式学习缺失和合法性缺失），且与高绿色创新路径存在非对称性关系。对比产生非高绿色创新的两条路径发现，L1a的抑制作用更强，说明相比企业欠缺冒险进取精神，外部技术环境革新缓慢更可能阻碍企业绿色创新产生。4.2理论贡献（1）从组态视角出发，本文整合环境动态性、组织学习和合法性三个层面5个前因条件，构建驱动绿色创新的组态模型，能有效揭示影响绿色创新的复杂因果机制。已有研究关注到绿色创新的重要性，认为环境动态性15、组织学习17与合法性20等能影响绿色创新，但这类研究多局限于强调单因素影响，多因素协同影响绿色创新的内在机制尚不明确。本研究从5个前因条件考察绿色创新驱动机制，深入探究多变量间协同联动对绿色创新的影响，可弥补以往研究只关注单因素净效应的不足，有助于丰富环境动态性、组织学习、合法性与绿色创新相关研究。（2）本文引入fsQCA方法详细阐释环境动态性、组织学习与合法性三层面要素影响绿色创新的联动效应，分析并提出环境动态性、组织学习与合法性的匹配对绿色创新影响效果的命题。一方面呼应了吴建祖等10关于重视多变量交互对绿色创新影响的研究建议，深入分析多影响因素的综合作用，识别出高绿色创新的3个有效组态，不仅拓宽了实证分析影响绿色创新的研究视角，也提供了驱动绿色创新的多样化路径。另一方面，本研究发现环境动态性对绿色创新的作用效果，跟组织学习方式与合法性构建密切相关，能突破传统研究中割裂变量间相互依赖关系的局限，从整体视角揭示前因变量的交互效应，解析出绿色创新是多变量共同作用的综合结果，有助于解释现有研究中环境动态性与绿色创新间的关系分歧。（3）不同于既有文献侧重探讨某一层面因素与企业绿色创新的因果对称性关系，忽略因果关系的复杂性，本文着力解释和验证企业不同绿色创新表现的内在原因。研究发现竞争强度、技术波动、利用式学习、探索式学习及合法性不同条件构成的多元组态能够实现殊途同归，并且高绿色创新与非高绿色创新组态路径存在因果非对称性，打破了传统线性回归中因果关系具有统一的对称性假设。更进一步，本研究还发现引致高绿色创新或非高绿色创新的组态路径并非相反，能较好地解释实践中不同企业绿色创新效果的差异，为绿色创新实践提供理论指导。4.3管理启示（1）绿色创新是多因素综合作用的结果，企业需从整体视角考虑不同要素组合对绿色创新的联动效应，绿色创新发展思路应从“定向优化”调整为“组态协调”。受资源所限，企业难以做到组织、环境和市场完美契合，需综合自身资源、能力及外部环境状况，找准绿色创新关键发力点，协调匹配各要素，打造适合自身的绿色创新驱动策略，以实现更好的绿色创新效果。（2）实现高绿色创新具有多条路径，企业需结合自身能力与资源状况，选择最合适的提升路径。本研究发现三条高绿色创新路径，分别是循序渐进型、学习推动型与市场磨合型。动态环境下，企业应当重视组织学习，注重对知识、技术等关键资源的投入，合理匹配协调不同学习模式，努力通过组织学习适应环境变化，提高绿色创新成功率。同时，企业应加强与政府、供应商、同行、顾客以及行业协会等利益相关者联系，维持良好的关系，获取高合法性，从而增强利益相关方对企业创新行为的理解与认同，为绿色创新活动培育宽松的组织环境，实现绿色创新与合法性的适配，有利于推动绿色创新。（3）企业应及时搜寻和把握外界环境信息，结合具体环境情境，强化组织核心要素进而驱动绿色创新。研环境动态性、组织学习与合法性如何驱动绿色创新？基于fsQCA的组态效应研究67科学与管理2023 年究发现技术更新环境与绿色创新关系密切，一方面政府应引导推动技术更新的良好环境，为新技术产生创设优良氛围，激发企业创新动力，推动绿色创新。另一方面，企业应紧跟外界环境合理配置资源，为绿色创新创造条件，进而驱动绿色创新。此外，影响高绿色创新与非高绿色创新的组态具有非对称性，企业管理者不能凭借经验得出非高绿色创新原因反面就是高绿色创新原因，需破除非此即彼思维，将权变思维融入创新管理中。4.4不足与展望本研究也存在不足，一方面，受调研区域限制，本文只调查了国内部分地区，后续将扩大调研范围，展开进一步分析。另一方面，本文只分析了绿色创新部分前因条件的影响，其他前因条件如管理者认知、领导风格等，也可能影响绿色创新，其如何作用绿色创新，未来需展开深入探究。参考文献：1 解学梅，朱琪玮.企业绿色创新实践如何破解“和谐共生”难题?J.管理世界，2021，37（1）：128-149，9.2 曹洪军，陈泽文.内外环境对企业绿色创新战略的驱动效应：高管环保意识的调节作用J.南开管理评论，2017，20（6）：95-103.3 程华，张世瑜，廖中举.中国省际推进绿色创新的市场型环境政策研究 J.科学与管理，2022，42（1）：25-33.4 王娟茹，崔日晓，张渝.利益相关者环保压力、外部知识采用与绿色创新：市场不确定性与冗余资源的调节效应 J.研究与发展管理，2021，33（4）：15-27.5 ZYCHODZEN W，PRZYCHODZEN J.Sustainable innovations inthe corporate sector：the empirical evidence from IBEX 35 firms J.Journal of Cleaner Production，2018，172：3557-3566.6 SAMUELO，JUDEE，ABDELHAKS，etal.Technologicalturbulence and greening of team creativity，product innovation，andhuman resource management：implications for sustainabilityJ.Journal of Cleaner Production，2020，244：118703.7 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