整体架构间的关系分析

第三节　整体架构间的关系分析

由于研究所涉及的变量较多，经过效度与信度检验删除一些项目后，仍有44个题项，故采用LISREL进行分析，而不采取回归模型。因为线性结构分析可以同时检测构面间的路径关系、估计衡量参数与误差，以及整体模型的拟合优度。Andrson和Gerbing(1988)提出，结构方程模型宜采用两阶段分析：首先，要检验整体的衡量模型，针对各研究构面及其衡量题项进行Cronbach's α系数分析和验证性因素分析(CFA)，确认各衡量构面的收敛效度与区别效度，以免当第二阶段的检验结果不显著时，无法区别究竟是衡量问题，还是构面间的关系问题；其次，从事结构方程模型分析，或从事理论模型评估，讨论观察变量与潜变量的线性结构，以验证研究中的各项假设。由于第一阶段的分析已在本章第二节加以说明，故本节不再重复叙述，而从第二阶段开始说明。

一、整体模型的分析顺序

由于涉及的变量较多，本书的假设(参见第四章)一至假设三，即市场导向各构面与组织绩效、市场导向各构面与竞争优势各构面、竞争优势各构面与组织绩效的关系拟通过对全部样本进行LISREL分析。本书假设四至假设五，亦即环境特征各构面和战略类型对市场导向与竞争优势关系的影响，则通过分组处理的方式进行检验，作第二次LISREL分析，如表5-26所示。

表5-26　LISREL模型的变量名称

续表

二、整体模型评估

有关模型拟合优度的评估，Bagozzi和Yi(1988)认为必须从基本的拟合标准(preliminary fit criteria)、整体模型拟合优度(overall model fit)、模型内在结构拟合优度(fit of internal structure of model)等三个方面加以评估，所以本书据此三方面对整体模型加以评估如下：

(一)基本的拟合标准

基本的拟合标准用来检验模型的细列误差(specification error)辨认问题或输入有误等，这可以从衡量指标的误差和因素负荷量不能低于0.5，且是否达到显著水平来加以衡量。

(二)整体模型拟合优度

整体模型拟合优度是用来评价整个模型与观察资料的适配程度。拟合优度衡量有三种指标，主要分为三种类型：绝对拟合优度指标(absolute fit measures)、增量拟合优度指标(incremental fit measure)和简约拟合优度指标(parsimonious fit measuers)等。

①绝对拟合优度指标：是用来确定整体模型可以预测协方差矩阵(covariance matrix)或相关矩阵的程度，衡量指标包括卡方统计值、拟合优度指数(GFI)、平均残差平方根(RMSR)、近似误差均方根(RMSEA)等，GFI高于0.9，RMSR，RMSEA低于0.1为经验理想数值。

②增量拟合优度指标：是比较所发展的理论模型与虚无模型，衡量指标如调整的拟合优度指数(AGFI)、基准拟合指数(NFI)、相对拟合指数(CFI)等，AGFI，NFI高于0.9为理想数值。

③简约拟合优度指标：指要调整拟合优度指标，才能比较含有不同估计系数数目的模型，以决定每一估计系数所能获得的适配程度，衡量指标如简约基准拟合指数(PNFI)和简约拟合优度指数(PGFI)等，高于0.9为理想数值。

一些学者认为，要求上述指标，如GFI，NFI高于0.9才认为模型拟合优度理想的看法过于保守，如Doll，Xai和Torkzadeh(1994)认为GFI高于0.8即代表模型具有合理的拟合。

(三)模型内在结构拟合度

模型内在结构拟合度是评价模型内估计参数的显著程度、各指标及潜在变量的信度等，这可从个别项目的信度是否在0.5以上，潜在变量的组合信度(composite reliability)是否在0.7以上来加以评估。从本章第二节可知，各个构面的信度及效度指标均达到了可接受的水平。

三、实证结果

(一)市场导向、竞争优势与组织绩效(第一次LISREL分析)

LISREL模式分析结果如图5-5所示，所有因素负荷量均为正值；模型卡方统计值χ²(Chi-square)为881.13，自由度(df)为503，χ²/df=1.751＜2，表明模型拟合好；近似误差均方根RMSEA为0.058＜0.08，拟合好；GFI=0.921 5，CFI=0.975 8，NFI=0.906 7，NNFI=0.955 5。整体而言，模型整体适合度可被接受(McDonald和Ho，2002；Hu和Bentler，1999)。

Chi-square=881.13，df=503，P-value=0.00000，RMSEA=0.058

图5-5　

注：MO：市场导向；CE：竞争优势；P：组织绩效；EC：环境特征；CO：顾客导向；PO：竞争者导向；IC：跨部门协调；DA：差异化优势；CA：成本优势；MT：市场动荡；TT：技术动荡；CI：竞争强度；下同。

由检验结果(参见表5-27)可知，市场导向的三个构面(顾客导向、竞争者导向、跨部门协调)与差异化优势之间和低成本优势之间、差异化优势和低成本优势与组织绩效之间均存在着十分显著的正向相关关系，因而研究假设H1，H2，H3均获支持。其中，就差异化优势的构建而言，市场导向三个构面中按作用大小排列依次为竞争者导向、顾客导向和跨部门协调(γ11=0.335 3，t=4.496 8；γ21=0.349 9，t=3.868 8；γ31=0.321 9，t= 3.577 4；Ps＜0.001)，而影响成本优势的市场导向构面又以跨部门协调最大，竞争者导向次之，顾客导向最小(γ12=0.108 4，t=2.163 6；γ22=0.324 5，t=2.788 6；γ32=0.543 6，t=4.428 9；Ps＜0.05)。对企业经营绩效举足轻重的则是差异化优势(β1=0.709 9，t=6.420 3，p＜0.001)，低成本优势的影响相对较小(β1=0.204 4，t=2.711 2，p＜0.01)。

表5-27　LISREL模式分析结果

注：括号内为t值。^*表示p＜0.05，^＊＊表示p＜0.01，^＊＊＊表示p＜0.001。

(二)环境特征、战略类型对市场导向—竞争优势关系的影响(第二次LISREL分析)

Nachmias和Nachimias(1992)认为处理干扰变量有两种方式，一种是通过分组处理的方式，将干扰变量依群组作情境的区分；另一种则是利用多元回归(multiple regression)的方式，探讨变量间的关系，并通过LISREL来进行。本研究采用第一种方式，依据环境特征分值及战略类型对样本进行分组处理。

1.环境特征对市场导向—竞争优势关系的影响

本章第二节的分析结果显示，环境特征三个构面的信度、收敛效度和区别均已达到可以接受的水准，所以用单一指标取代多重衡量指标是可行的。因此本研究将市场动荡、技术动荡和竞争强度三个构面所包含题项的分值分别进行加总平均，以3.0作为分组标准。即，平均分值低于3.0者，表明动荡程度或竞争强度低，反之则表明动荡程度或竞争强度高。环境特征对市场导向—竞争优势关系的影响如表5-28所示。

表5-28　环境特征对市场导向—竞争优势关系的调节作用

注：*表示p＜0.05，^＊＊表示p＜0.01，^＊＊＊表示p＜0.001。

如表5-28所示，在市场动荡程度高的情况下，顾客导向和职能间协调与差异化优势呈正向相关关系，职能间协调与低成本优势正向相关。在技术动荡程度高的情况下，顾客导向、竞争者导向和职能间协调均与差异化优势正向相关，此时与低成本优势正向相关的是竞争者导向和职能间协调。在竞争强度大的情况下，顾客导向、竞争者导向均与差异化优势、低成本优势的获得呈正向相关关系。在竞争强度小的情况下，顾客导向、竞争者导向与差异化优势正向相关，竞争者导向与低成本优势正向相关。

2.战略类型对市场导向—竞争优势关系的影响

战略类型对市场导向—竞争优势关系的影响见表5-29。

表5-29　不同战略类型对市场导向—竞争优势关系的参数估计

注：*表示p＜0.05，^＊＊表示p＜0.01，^＊＊＊表示p＜0.001。

从分析结果来看，仅有前瞻者和分析者两种类型的战略采用者，其市场导向与竞争优势之间显现出正向相关关系。对于前瞻者而言，顾客导向对差异化优势的ML估计值为b=1.67，t=2.54；顾客导向对低成本优势的ML估计值为b=1.41，t=3.72，也就是说，执行前瞻者战略的企业，无论该企业欲获取差异化优势抑或低成本优势，均需以顾客导向为重。而对于分析者来说，顾客导向(b=1.67，t=2.54)和竞争者导向(b=1.41，t=3.72)对其获取差异化优势比较关键，跨部门协调(b=0.74，t=3.24)则在很大程度上影响了企业低成本优势的获得，因而部分支持了研究假设H5，检验结果与Matsuno和Mentzer(2000)的论点相符。