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8。4研究结果02

3。组织层次特征的验证性因素分析

为了进一步确证探索性因素分析所得的企业动态能力组织层次影响要素二因素结构模型，本研究基于随机抽取的另一半样本数据（共144份），采用验证性因素分析的方法，进行分析。一般而言，利用结构方程模型来进行验证性因子分析时，我们需要考察各构面是否具有足够的收敛效度（tValidity）和区别效度（DistValidity），并可以依据检验结果对部分测量项目进行调整和修正，最终达到相对适合本研究的结果。

接下来，我们根据上面描述的标准进行企业动态能力组织层次影响要素二因素结构模型的验证性因素分析。在进行验证性因素分析前，首先我们根据探索性因素分析结果和理论推导设定假设模型。探索性因素分析得到了一个二因素的企业动态能力组织层次影响要素模型，我们将其作为本研究验证性因素分析的基本模型。

采用AMOS18。0结构方程建模软件，对基本模型进行了构思验证。实证数据对这基本模型的整体拟合情况，如表8-19所示。

表8-19多模型拟合情况汇总

在二因素基本模型中，RMSEA等拟合指数达不到最低要求，这意味着二因素模型需要进一步的修正。如上文所述，利用统计结果来做理论模式的修正，这种修正是理论假设与问卷实证调查之间的一种妥协结果。但是，黄芳铭（2005）指出，无论如何都必须把理论的逻辑假设放在研究的首要考虑的位置。在具体的修正过程中，我们必须综合考虑理论基础和修正对于模式拟合的改进程度。一般来说，可利用统计软件输出的修正指标（Modifidices，MI）来了解导致模式拟合度不佳的原因，利用期望参数改变值（EPS）来判断拟合的改进程度。依据J（1993）的建议，如果最大的修正指标无法具有理论的意义，则选择次大的指标，直到找到有意义的指标或关系修正才可以给予估计。在使用修正指数时，一般建议一次只能释放一个参数，因为释放一个参数将可能降低或消除第二个要释放参数的拟合度改进情形（黄芳铭，2005）。

因此，我们首先考察企业动态能力组织层次影响要素二因素基本模型（在观测变量间没有建立任何残差关联）的修正建议，发现相当多的MI值大于4。000。其中，观察变量“我们公司同供应商和经销商等上下游企业建立了很多联盟关系”的测量残差项与其他观察变量的测量残差项之间的MI较大，因此我们删去观察变量“我们高管团队中每位成员相处十分融洽”，得到企业动态能力组织层次影响要素二因素修正模型M1。根据拟合指标，整体模型的拟合度有了一定的改进，如表8-19所示，但是RMSEA的值仍然大于0。08。采用上述方法，我们删除观察变量“我们公司同与公司产品或服务互补的相关企业建立了很多联盟关系”，得到企业动态能力组织层次影响要素二因素修正模型M2。

与其他模型相比，企业动态能力组织层次影响要素修正模型M2的拟合度有比较明显的改进，其中χ2=5。811，df=4。在绝对拟合指数方面，M2的χ2df为1。453，小于Browne和Cudeck（1993）设定的临界值2，符合简约性要求；近似误差均方根RMSEA值为0。056，处于0。05到0。08之间，表示拟合程度可以接受（Browne和Cudeck，1993）；良性拟合指标GFI和调整后的良性拟合指标AGFI分别为0。984和0。939，表明拟合程度很好（Bentler，1990）。在相对拟合指数方面，规范拟合指数NFI、增值拟合指数IFI和比较拟合指数CFI分别为0。987、0。996和0。996，均大于0。900，这表明假设的理论模型与数据的拟合度非常好。综合来看，结合上文拟合指数的评价标准，M2模型的各种绝对拟合指数和相对拟合指数均符合拟合要求，总体上看还是可以接受的。如果继续修正，模型的绝对拟合指数和相对拟合指数改进的幅度有限，并且会大大增加模型的复杂性。基于这样的考虑，本文采用M2模型。验证性因素分析所得的修正后的企业动态能力组织层次影响要素修正模型M2如图8-4所示。

图8-4企业动态能力组织层次影响要素的验证性因素分析：修正后的二因素模型

4。环境层次特征的验证性因素分析

为了进一步确证探索性因素分析所得的企业动态能力环境层次影响要素二因素结构模型，本研究基于随机抽取的另一半样本数据（共144份），采用验证性因素分析的方法，进行分析。一般而言，利用结构方程模型来进行验证性因子分析时，我们需要考察各构面是否具有足够的收敛效度（tValidity）和区别效度（DistValidity），并可以依据检验结果对部分测量项目进行调整和修正，最终达到相对适合本研究的结果。

接下来，我们根据上面描述的标准进行企业动态能力环境层次影响要素四因素结构模型的验证性因素分析。在进行验证性因素分析前，首先我们根据探索性因素分析结果和理论推导设定假设模型。探索性因素分析得到了一个四因素的企业动态能力环境层次影响要素模型，我们将其作为本研究验证性因素分析的基本模型。采用AMOS18。0结构方程建模软件，对基本模型进行了构思验证。实证数据对这基本模型的整体拟合情况，如表8-20所示。

表8-20多模型拟合情况汇总

在企业动态能力环境层次影响要素四因素基本模型中，RMSEA等拟合指数达不到最低要求，这意味着四因素模型需要进一步的修正。如上文所述，利用统计结果来做理论模式的修正，这种修正是理论假设与问卷实证调查之间的一种妥协结果。但是，黄芳铭（2005）指出，无论如何都必须把理论的逻辑假设放在研究的首要考虑的位置。在具体的修正过程中，我们必须综合考虑理论基础和修正对于模式拟合的改进程度。一般来说，可利用统计软件输出的修正指标（Modifidices，MI）来了解导致模式拟合度不佳的来源，利用期望参数改变值（EPS）来判断拟合的改进程度。依据J（1993）的建议，如果最大的修正指标无法具有理论的意义，则选择次大的指标，直到找到有意义的指标或关系修正才可以给予估计。在使用修正指数时，一般建议一次只能释放一个参数，因为释放一个参数将可能降低或消除第二个要释放参数的拟合度改进情形（黄芳铭，2005）。

因此，我们首先考察企业动态能力环境层次影响要素四因素基本模型（在观测变量间没有建立任何残差关联）的修正建议，发现相当多的MI值大于4。000。其中，观察变量“在我们行业，准确预见顾客的需求是不可能的”的测量残差项与其他观察变量的测量残差项之间的MI较大，因此我们删去观察变量“在我们行业，准确预见顾客的需求是不可能的”，得到企业动态能力环境层次影响要素四因素修正模型M1。根据拟合指标，整体模型的拟合度有了很大的改进，如表8-20所示。

与基本模型相比，企业动态能力环境层次影响要素四因素修正模型M1的拟合度有比较明显的改进，其中χ2=176。828，df=98。在绝对拟合指数方面，M1的χ2df为1。804，小于Browne和Cudeck（1993）设定的临界值2，符合简约性要求；近似误差均方根RMSEA值为0。075，处于0。05到0。08之间，表示拟合程度可以接受（Browne和Cudeck，1993）；良性拟合指标GFI和调整后的良性拟合指标AGFI分别为0。872和0。823，表明拟合程度基本良好（Bentler，1990）。在相对拟合指数方面，规范拟合指数NFI、增值拟合指数IFI和比较拟合指数CFI分别为0。844、0。924和0。922，除NFI外其他指标均大于0。900，这表明假设的理论模型与数据的拟合度比较良好。综合来看，结合上文拟合指数的评价标准，M1模型的各种绝对拟合指数和相对拟合指数均符合拟合要求，总体上看还是可以接受的。如果继续修正，模型的绝对拟合指数和相对拟合指数改进的幅度有限，并且会大大增加模型的复杂性。基于这样的考虑，本文采用M1模型。验证性因素分析所得的修正后的企业动态能力环境层次影响要素四因素修正模型M1如图8-5所示。

图8-5企业动态能力环境层次影响要素的验证性因素分析：修正后的四因素模型

8。4。4方差分析

1。基于公司经营所在地的方差分析

本研究的公司经营所在地主要分为长三角地区、京津唐地区、珠三角地区、中西部地区和东北地区共五类，基于公司经营所在地的单因素方差分析结果见表8-21。虽然观察变量在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性（方差齐性假设的显著性概率大于0。05），但单因素方差分析的结果表明企业动态能力在不同公司经营所在地之间的总体方差并无显著性差异（显著性概率为0。274，大于0。05）。

表8-21基于公司经营所在地的单因素方差分析结果

2。基于公司性质的方差分析

本研究的公司性质主要分为国有企业、集体企业、民营企业、三资企业以及其他种类共五类，基于公司性质的单因素方差分析结果见表8-22。虽然观察变量在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性（方差齐性假设的显著性概率大于0。05），但单因素方差分析的结果表明企业动态能力在不同公司性质之间的总体方差并无显著性差异（显著性概率为0。299，大于0。05）。

表8-22基于公司性质的单因素方差分析结果

3。基于公司年龄的方差分析

本研究的公司年龄主要分为5年及以下、6～10年、11～15年、16～20年以及21年及以上共五类，基于公司年龄的单因素方差分析结果见表8-23。从表8-23可以看出，观察变量在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性（方差齐性假设的显著性概率大于0。05），并且从单因素方差分析的结果可以看出对于企业动态能力在各组之间的总体方差存在显著性差异（显著性概率为0。008，小于0。05）。由于企业动态能力在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性，所以进行多重比较应采用LSD（Least-SignifitDiffere检验结果。

表8-23基于公司年龄的单因素方差分析结果

用LSD（Least-SignifitDiffere检验多重比较结果分析表明（见表8-24），公司年龄为21年及以上企业的动态能力明显高于公司年龄为5年及以下、6～10年、11～15年以及16～20年的企业。这个结果和商业实践是比较相符的。一般而言，对于那些公司年龄为21年及以上的企业，它们经历了企业生命周期的各个阶段，成功地实现了在企业生命周期不同阶段的成功变革与转型，具备了识别环境中对企业自身有利的机会，然后通过内部流程的调整与适应捕捉这些机会，所以企业动态能力相对来说会比较强。

表8-24基于公司年龄的多重比较结果

注：*表示显著性水平为0。05。

4。基于公司规模的方差分析

本研究的公司规模以企业所现有的员工总人数来衡量，主要分为50人及以下、51～100人、101～500人、501～1000人以及1001人及以上共五类，基于公司年龄的单因素方差分析结果见表8-25。从表8-25可以看出，观察变量在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性（方差齐性假设的显著性概率大于0。05），并且从单因素方差分析的结果可以看出对于企业动态能力在各组之间的总体方差存在显著性差异（显著性概率为0。010，小于0。05）。由于企业动态能力在各组的总体方差满足齐次性检验标准，具有方差齐性，所以进行多重比较应采用LSD（Least-SignifitDiffere检验结果。