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变量的测量

时间:2022-08-25 百科知识 版权反馈
【摘要】:下面将分别对被解释变量、解释变量、中介变量和控制变量的测量问题进行说明,即问卷是如何设计题项来测量这些变量的。社会资本理论的出现,促使了社会网络分析方法的再次流行。基于测量的可操作性,本研究选择“强度”指标来测量企业的社会网络。

下面将分别对被解释变量(技术创新绩效)、解释变量(企业社会资本)、中介变量(资源获取、吸收能力)和控制变量(企业规模)的测量问题进行说明,即问卷是如何设计题项来测量这些变量的。

一、社会资本

1.社会网络

许多关于社会资本的研究和测量都是从“社会网络”这个范式进行的。20世纪90年代以来,社会网络理论(social network theory)在美国社会学界成为显学,关于社会网络及嵌入资源的测量及功效的文献非常多。社会资本理论的出现,促使了社会网络分析方法的再次流行。

对于社会网络的测量,包括网络的强度、规模、位置结构、异质性和同质性、开放性和封闭性等维度,最常用的测量一般集中在强度和位置结构方面。

格兰诺维特(Granovetter,1973)提出网络中的关系力量的概念,认为关系力量是概述关系特征的时间量、情感紧密性、熟识程度(相互信任)和交互服务的(线性)复合体。关系可分为强关系和弱关系,各自发挥着完全不同的作用。花费在某种关系上的时间,花费的时间长和互动的次数多为强关系;情感较强、较深为强关系;熟识或信任程度高为强关系;互惠交换多而广为强关系。强关系主要是在社会经济特征相似的个体之间发展起来的,信息在强关系中传递的重复性较高,而弱关系则是在社会经济特征不同的个体之间发展起来的,信息的来源更广,它比强关系更能充当跨越其社会界限去获得信息和其他资源的桥梁,所以弱关系充当着“信息桥”的作用,形成“弱关系力量”(strength of tie)。林南的社会资源理论进一步指出弱关系在资源的交换、借用摄取等方面发挥着更大的作用。Lin,Ensel,& Vaughn(1981)、Volker& Flap(1999)、Lai,Lin& Leung(1998)、Burt(1998b)、Uzzi(1996、1997)等学者也用实证分析证明了“桥梁”“弱关系”的作用。

但是边燕杰对Granovetter的“弱关系力量”结论提出了质疑,他把亲属和朋友以及熟识程度高的关系界定为强关系(1994,1997,1999),并用天津1993年的居民调查资料证明了在中国这个处于转型中的社会主义国家里,强关系在资源获取方面(如求职)比弱关系更具有明显作用(Bian,1997)。他并不是完全推翻了Granovetter的“弱关系力量”假设,而是修正了“弱关系力量”假设的适用范围,认为在市场经济条件下的西方国家,弱关系在资源获取方面可能更具有优势;而在市场经济不发达的中国,强关系在资源获取方面更具有优势。

Granovettor(1973)把不同社会圈子之间的关系称作桥梁,而这些处于桥梁位置的行动者获取异质性信息的可能性增加,可以获取更多的信息或机会。Burt的“结构洞”社会资本观深化了位置结构对于网络中行动者获取资源的重要性,他认为行动者在网络中所处的位置是理解社会资本的关键,开放的网络比紧密的网络得到更多的回报,“结构洞”能提供更多非重复的信息,“桥梁”的占有更占有优势。他认为社会资本的网络结构受到网络限制、网络规模、网络密度和网络等级制等因素的影响(Burt,1992,1993,1998a,1998b)。他用实证资料证明了以下几个假说(1998b):网络限制越多意味着结构洞越少;网络规模越大,网络中的成员占有结构洞的机会就越多,因而所拥有的社会资本越丰富;网络密度越低,网络成员中的结构洞越多,社会资本越丰富。Lin(1999,2001等)也认为行动者越靠近网络中的桥梁,他们在工具性行动中获取的社会资本越好。

科尔曼(1988,1990)认为封闭的网络有利于形成社会资本;布迪厄(1983,1986)认为紧密或封闭的网络是形成集体社会资本和实现群体再生产的手段,认为社会资本主要是用网络的规模和资本的容量来测量的;Putnam认为封闭的网络有利于促进规范和信任的形成。

网络分析文献中,定名法(name generators)和定位法(position generators)是两类比较常用的测量工具。定名法通常是在问卷中提问一个或几个关于自我在某种角色关系、内容领域或亲密关系中的交往者的问题,主要测量网络关系的广度、强度、规模等(Campbell,Marsden& Hurlbet,1986;De Graaf& Flap,1988;Boxman,De Graff& Flap,1991;Barbieri,1996;Sprengers,Tazelaar& Flap,1988)。定位法的测量则通常包括网络的规模、密度、同质性、异质性、内聚性和封闭性(Husung& Hwang,1992;Volker& Flap,1996;Lin,1999;Bian etc.,2001;zhao,2002)。

基于测量的可操作性,本研究选择“强度”指标来测量企业的社会网络。且由于本书研究的是中国的企业,因此,笔者更侧重“强关系”的概念,在理论假设和测量上皆是以“强关系”概念为前提的。

Granovetter(1973)从四个维度——互动频率(frequenft interactions)、感情力量(emotional intensity)、互信(intimacy或mutual confiding)和互惠服务(reciprocal service)对关系强度进行测量。有些研究也只用其中一个或几个指标来测量,如有些研究只用互动频率作为测量(Granovetter,1982;边燕杰、丘海雄,2000);而Marsden& Campell(1984)则认为感情力量或亲密程度、互惠服务是测量“强度”的较好指标。

本研究采取的是Granovetter的测量维度和指标,把互信这个维度作为“信任”因子单独测量。测量题项包括:联系的频率、亲密程度、互惠程度。每个题项答案采用Likert七分量表,从“非常少(非常不亲密)”(1)到“非常多(非常亲密)”(7)。

2.民间聚集

普特南(1993)以“居民参加民间团体(社会团体)的数量”来测量意大利南、北部城市社会资本,认为南部意大利居民的民间聚集程度高,社会资本多,经济发展良好;Putnam(1995b)用“居民的社团参与”来测量美国公民的社会资本,指出美国很多人独自去打保龄球,对一般社团的参与较少,从而得出美国的社会资本下降了。这篇文章在学界掀起了热烈的讨论。林南(2001)用居民参加社团的数量来测量居民的民间聚集程度。

本研究也用企业参加行业协会及其他民间团体的数量以及是否在行业协会中任职来测量企业民间聚集程度。包括:企业是否参加本地行业协会及是否任职;是否参加市级行业协会及是否任职;是否参加省级行业协会及是否任职;是否参加全国性行业协会及是否任职;是否还参加了除行业协会以外的民间团体,参加了几个。

3.信任

20世纪80与90年代间,关于信任的理论研究和实证分析在社会学、社会心理学、管理学和经济学等多个领域成为热门课题,特别是有关人际与组织信任在企业组织中的演变及功能的研究更是如雨后春笋般不断涌现。不可避免地,关于信任的定义、类型、测量等都没有达成一致的意见,不同学者从不同学科和研究视角,对信任进行分析和测量,分类和维度不同,导致信任的测量也不同。

Cummings& Bromiley(1996,中文版2003)将信任定义为一种个人信念或者群体中的共同信念。任何一个人或一个群体都努力在行动上遵循明确或不明确的任何承诺;都忠诚于协商产生的承诺;都不谋取任何额外利益,甚至在有机可乘的情况下。作者认为信任的维度包括:信守承诺、诚实协商、避免过多获利。

根据Cummings& Bromiley(1996)编制的量表,结合实际访谈资料和企业现实经营管理情况,本研究选用了4个题项来测量“信任”:对方能真诚合作(提供支持)、对方能信守承诺、对方能诚实协商、对方存在损人不利己的倾向。每个题项答案采用Likert七分量表,从“非常不同意”(1)到“非常同意”(7)。

二、资源获取

针对技术创新活动,能从外部获取的资源主要包括四个方面,“知识”、“信息”、“资金”、“人才”。根据前面的理论回顾及实地访谈的结果,资源获取的测量题项如下:

信息:能及时获取市场需求信息;能及时获取相关政策信息;能及时获取市场供应信息。

知识:能及时获取研发所需的生产技术知识;能及时获取经营管理知识(技术创新活动是一项系统工程,该活动过程需要良好有效的经营管理)。

资金:能获取政府的政策优惠或创新补贴;能获取金融机构贷款;能获取民间渠道的贷款。

人才:能获取技术创新人员(研发人员);能获取有创新意识和精神的企业管理人员(知识需要人才去理解和运用,因此人才的测量项与知识的测量项是相对应的)。

每个题项答案采用Likert七分量表,从“完全没优势”(1)到“有很大优势”(7)。

三、吸收能力[3]

吸收能力是中介变量(在结构方程模型里也称内生变量)。吸收能力概念的提出(Cohen&Levinthal,1990)比较迟,对吸收能力的实证分析和测量相对较少,在该变量的测量上也未达成一致的认识。本研究对该变量的测量包括客观指标和主观指标,以保证数据最后的分析能够顺利实现(客观指标不易获得,或者即使获得,信度和效度难以衡量)。

1.客观指标

根据文献,现有关于吸收能力的实证研究大多通过一系列代理指标来测量。如R&D投入占销售的比例(Cohen& Levinthal,1990;Tsai,2001)、专利数(Mowery,Oxley et al.,1996)、技术人员占总员工的比重(Luo,1997)等。指标“专利数”还经常用于测量技术创新绩效。

本研究采用的测量吸收能力的客观指标为:公司研发(技术/设计方面)投入占销售额的百分比;公司研发(技术/设计方面)人员占总员工数的百分比。

2.主观指标

客观指标多半是以结果为导向的测量。近年来,一些研究也开始注重以过程为导向设计量表测量吸收能力(Jansen,Bosch et al.,2004)。其中Wong等(1999)将吸收能力分解为理解能力、应用能力和生产能力进行测量。Jansen等(2004)则分为潜在吸收能力和现实吸收能力来测量。

结合Wong等(1999)和Jansen等(2004)的测量,本研究选用了以下7个题项测量吸收能力。潜在吸收能力:我们能很快地理解已获得的技术信息;我们能很快识别新技术知识可能给企业带来的变化;我们能很快识别外部新知识对于现有知识的用途。现实吸收能力:我们能很快根据新技术知识引入工艺创新;我们能很快根据新技术知识修订质量控制操作;我们能将已消化的新技术与其他技术融合;我们能很快使用已消化的新技术进行新产品开发。每个题项答案采用Likert七分量表,从“非常不同意”(1)到“非常同意”(7)。

四、技术创新

在本研究中,企业的技术创新绩效为被解释变量(在结构方程中被称为内生变量)。尽管技术创新相关研究主题在管理学和经济学中很热,但目前对技术创新绩效的测量尚未形成一致公认的指标体系。为保证数据的最终分析,在技术创新绩效变量上采取了客观指标和主观指标相结合的方式。

1.客观指标

Hagedoorn& Cloodt(2003)以四个高技术产业中的近1200个国际企业作为样本研究技术创新。他们采用的测量指标包括R&D投入、申请的专利数、引用的专利数和新产品发布数等四项。研究表明,这些指标之间存在统计上的重叠,因此他们建议仅用这些指标中的任意一项即可较好测量高新技术企业的技术创新绩效。

有研究采用新产品数测量创新绩效(Cooke& Clifton,2002;Tsai,2001);也有研究采用专利数来测量(Ahuja& Katila,2001;Bob Anderton,1999)。Brouwer& Kleinknecht(1999)发现专利数与新产品值占销售总额的比重之间存在一定程度的相关性,后者也是创新绩效常用的指标之一。

Kaplan& Norton提出使用“平衡计分卡”对企业的技术创新绩效进行评价,它是针对技术创新这一活动而进行的,包括技术创新的效果、技术创新过程和管理、技术创新投入等。

高建等(2004)提出技术创新绩效的测量应该包括技术创新产出绩效和技术创新过程绩效;陈劲等(2006)认为测量技术创新绩效应该既包括技术创新产出绩效也包括技术创新过程绩效,既要包括产品技术创新绩效(如新产品数、专利数等),也要包括工艺技术创新绩效(如生产要素使用的改善、产品质量的改善等)。

本研究中,被访企业皆为传统产业,申请专利产品的数量很少,而且专利产品并非投入了商业化生产,因此本研究选用了两个产出绩效指标:2006年新产品值占销售总额的百分比;2006年创新产品的成功率。

2.主观指标

技术创新包括模仿创新和率先创新两个部分。作为模仿基础上的创新与企业基于模仿目的的知识运用、模仿的意愿和准备以及以往的模仿行为有关(Dickson,1992)。模仿创新可以使企业进一步开发出满足消费者需要的产品和服务,从而快速应对市场的变化。率先创新需要一定的经济实力和研发能力,成功的创新可以为企业赢取更多的市场份额和市场利润,把握住市场先机,引领市场潮流。

主观指标方面主要参考了Sergio(1997)对技术创新的测量,它分别测量了模仿能力和创新能力,Sergio(1997)研究中的模仿能力和创新能力其实就是本研究中的模仿创新和率先创新。

模仿创新的测量题项包括:企业能够对竞争者所引进的新产品和服务做出快速反应,同时分析对其进行模仿的可能性;一旦发现竞争者引进了新产品或服务,企业的管理层会立即开会讨论有关应对措施;企业时刻关注竞争者、供应商和客户,以便及时模仿并改进;企业对竞争者的模仿是步步紧跟的。

率先创新的测量题项包括:根据新产品和服务的引进,我们企业时刻都紧跟技术潮流;企业以新工艺、新产品和服务的创新而为人所知;企业在引进新产品和服务上通常都是最早的;与竞争者和其他企业相比,企业非常具有创新性。

每个题项答案采用Likert七分量表,从“非常不同意”(1)到“非常同意”(7)。

五、企业规模

谁在技术创新中的作用更大,是大企业还是小企业?传统上普遍认为大企业更具优势。但也有不少学者根据小企业特点提出不同观点,认为中小企业仍有所作为。熊彼特(Schupeter,1947)认为,创新是一项不确定的活动,除非有足够实力承担创新风险,否则是无吸引力的,而大企业恰好为企业家提供了这种风险担保,大企业最适合创新。而谢勒尔(Schere,1965)通过对1955年《幸福》500家大企业的创新情况进行分析,发现专利发明与企业大小并没有明显的成正比增长的关系,与利润也没有显著的关系。不同的学者给出有较大差异的结论,正好给了我们后续研究者研究的空间。

本研究把企业规模作为控制变量,试图用数据来验证规模是否会影响技术创新绩效。由于常用的企业规模指标如固定资产、流动资产、税收、销售收入等数据难以在调查中获得,因此本研究使用企业2006年底的员工人数来测量。

【注释】

[1]此调查由边燕杰、丘海雄老师组织。于2003年7月至2004年1月在中山、江门、南海等多个产业集群同时进行调查,共收集问卷830份。

[2]转引自代吉林(2006)博士论文:网络、知识获取、组织学习与集群企业绩效。笔者曾于2003年与代博士一起在大涌实习,因而两人的论文研究皆选取了大涌镇作为调研对象。该资料为其所做的个案访谈之一。该被访者是本研究访谈个案11的老板(创建者)。由于该老板经常不在企业,且代博士已做过较深入访谈,因此笔者没有对该老板再次访谈。

[3]此处的测量指标参考了张方华,2005,企业社会资本对技术创新绩效的影响,浙江大学博士论文。

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