虚拟营销组织动态联盟的组建与管理

4.3　虚拟营销组织动态联盟的组建与管理

如前所述，“虚拟营销”是指企业通过营销动态联盟的方式整合企业内外部营销资源，以突破企业自身资源的限制，敏捷响应营销机会的营销模式。因此，营销动态联盟的组建就成为企业实施虚拟营销的重点。

营销动态联盟是一种新型的营销组织，是多个企业和消费者群体构成的临时组织。它以知识、信息、契约和物流为基本运行平台，快速地将多个企业和消费者群体的营销资源整合到一起，以实现某个特定的营销机会，完成使命后迅速解散，营销资源流回各自原来的母体。在营销动态联盟的组建过程中，合作伙伴的选择、合作模式的选择、收益分配机制的设计以及信任关系的培育等都是十分重要的环节。

4.3.1　虚拟营销合作伙伴选择

（1）伙伴选择问题的提出

虚拟营销合作伙伴选择是营销动态联盟组建中的一个关键问题。营销动态联盟运作的效率和效果在相当大的程度上取决于合作伙伴的选择。随着市场竞争的日益激烈，如何准确、迅速地找到合适的合作伙伴，作出正确决策，把握转瞬即逝的营销机会愈显重要。选择正确合适的合作伙伴有利于营销动态联盟整体目标的实现，直接关系到营销动态联盟的市场反应速度及合作的绩效和成败。

目前，国内外大量文献已经集中对虚拟企业伙伴选择中的一系列问题进行了研究，并取得了不少研究成果，这些成果对虚拟营销合作伙伴的选择也有借鉴意义。Zhan和Poulin（1996）曾提出了一些伙伴关系管理的原则，但只限于定性分析；Tulluri和Baker（1996）虽然提出了一种设计有效虚拟企业的两阶段定量框架，然而该模型仅考虑了伙伴选择过程中的定量因素，忽略了其中大量存在的非定量因素，对所有潜在合作伙伴都进行定量分析，这样造成了模型的可操作性差，而且应用过程复杂；Mikhailov（2002）运用模糊分析法，NaiqiWu和Ping Su（2005）以敏捷制造为目标运用二阶段算法，陈菊红等（2001）在Tulluri和Bake两阶段模型的基础上提出了虚拟企业伙伴选择的三阶段模型，但是由于关系理论的主观性，因此在关系理论上的运用仍存在很大的不确定因素，任何人为的主观性因素都会影响伙伴选择决策的效果。W.H.Ip等使用遗传算法进行了基于风险的虚拟企业伙伴选择研究；而H.C.W.Lau等利用NOLAPS方法、孙东川和叶飞（2001）运用系统研究的方法提出了虚拟企业伙伴选择的决策支持系统。显然，以上各方面的研究都已进行得比较深入，但是从行为学角度出发，关于合作伙伴选择行为或合作行为方面的研究则不曾深入。

面对某一营销机会，可由最先抓住机遇并掌握某一核心能力的企业作为营销动态联盟的盟主，再由盟主确定营销动态联盟的业务过程，并为每一业务过程选择具有相应核心能力的合作伙伴。在以TQCSE为目标的顾客满意的敏捷竞争模式下，市场快速变化，而且变化趋势难以预测。名牌企业资金雄厚、抗风险能力强，但反应太慢；中小企业虽灵活却资源有限，因此没有一个企业能拥有响应各种营销机会的全部资源。对于虚拟营销的效果，盟主企业在选择合作伙伴时无法作出准确判断，因此需要依赖候选企业所表现出的属性信息。这些属性可以分为两种类型，即内部属性和外部属性。内部属性是企业本身营销资源的描述；外部属性则是利益要求、沟通等方面的非功能性因素的描述。因此虚拟营销合作伙伴的选择需要对候选企业的内、外部属性效用作出评价。当面对较多类型的候选企业时，难以判断虚拟营销的效果，从而很难作出合作伙伴的最佳选择。

基于此，本书假设在组建营销动态联盟的过程中，候选企业作为商品形式存在于虚拟营销合作市场上、盟主企业在伙伴选择过程中，从盟主企业选择合作伙伴的行为角度出发，引入在心理学和市场营销学中运用到的联合分析法（Conjoint Analysis，CA）辅助企业决策者对候选企业进行效用评价，从而对合作市场上的候选企业进行分类，然后建立虚拟营销合作伙伴选择的离散选择模型（Discrete Choice Model，DCM）。再根据联合分析的分类，计算评价在候选企业外部特征因素和内部营销核心资源因素的综合评价下的合作伙伴的选择概率和虚拟营销的效果，最终实现企业虚拟营销效用的最大化。

（2）离散选择模型的应用原理

在合作伙伴选择过程中，盟主企业期望在“企业属性”与“企业虚拟营销效用”之间建立起一种函数关系。一旦这种函数关系得以确立，现有的企业属性的效用将得到明确的数量化解释，这将有利于盟主企业对于合作伙伴的选择。

我们根据微观计量经济学家们从对企业虚拟营销效果的假设来着手减少模型中需要估计的参数个数。把虚拟营销合作市场上的候选企业看成是效用空间上的投影，根据Lancaster的分析框架，我们假设盟主企业所需要的并不是候选企业的本身，而是存在于候选企业中的营销资源，一个候选企业被当作是一组属性的组合来加以分析。候选企业的属性成为企业虚拟营销效用函数的自变量，通过盟主企业对不同的候选企业，即属性组合表达出一致的偏好。在经验分析中，企业虚拟营销效果被假定取决于所选择的企业的总体属性效用，具有随机性质的偏好以及虚拟营销合作市场中合作企业需求模型中的待估参数。

离散选择模型应用于虚拟营销合作伙伴的选择，主要是为盟主企业寻找可合作企业的最佳对象，即达到虚拟营销的效用最大化，那是基于企业多个属性因素的综合评价。盟主企业是根据构成候选企业的多个属性来进行判断和作出偏好选择，即盟主企业对合作企业的偏好和选择并不是基于一个因素而是基于多个因素的联合判断，采用数理统计的方法确定效用函数，进行模拟企业参与虚拟营销运作效果的评价，从而达到解释每一项属性及其水平效用的目的。为了达到这样的目的，首先我们运用联合分析法来估计合作市场上各候选企业的不同属性水平的效用。联合分析获得了相关企业对各种属性水平的效用值，并计算属性的相对重要性和企业效用，从而可以将在各效用值的评价得分相近的企业归到同一类别，形成若干不同的候选企业集合。再基于联合分析对候选企业所作的归类，进一步运用离散选择模型分析各个不同属性水平的相互作用，综合虚拟营销伙伴选择中的其他相关属性因素分别对每一个类别的候选企业集进行研究，获得在企业综合属性下合作伙伴选择的概率，并测量盟主企业对企业合作的总体效用评价，从而选择能够使虚拟营销效用最大化的合作伙伴。

根据离散选择模型在市场研究中的应用分析，我们可以了解到基于离散选择模型的虚拟营销合作伙伴选择具有如下优势。

①伙伴选择的离散选择模型既分析了合作企业的计量性属性也分析了企业的非计量性属性，结合了定性与定量分析。

②离散选择模型对合作企业的总体评价是利用对企业每个属性的选择和评价，计算各个属性的相对重要性，同时可以分析企业属性水平交互作用下的情况。

③数据收集的程序简单易行，只需要考虑盟主企业对合作伙伴的偏好排列顺序选或不选，而不需要考虑偏好的程度大小。选择收集数据的方式有打分（rating）和排序（ranking）两种。

④将合作伙伴的选择置于模拟的竞争市场环境，“选择”更能接近盟主企业的选择行为。盟主企业的选择行为比偏好更能反映候选企业不同属性和水平的价值，也更具有针对性。

⑤离散选择模型能够较好地处理企业属性个数较多的情况，统计分析模型和数据结构更为复杂，从而可以模拟更广泛的市场竞争环境。

（3）合作伙伴的联合分析

为研究虚拟营销合作市场上候选企业属性水平对盟主企业选择和评价的影响，我们首先运用联合分析来根据企业属性将企业进行分类研究。联合分析是一种多元统计分析方法，是一种对研究对象进行正交试验，并且采用回归分析确定其“效用”的分析方法。其因变量是盟主企业对合作市场上某一企业的整体偏好评价；自变量是组成各企业的不同属性或因子水平。

我们首先假定:盟主企业在作出选择决策时是考虑候选企业的各方面属性的，盟主企业必须基于这些属性特征作出权衡决策。通常一个候选企业不可能具有所有的最好属性、满足盟主企业的偏好的，我们有理由假定盟主企业的选择决策是在各种属性特征中进行权衡。同时我们也必须知道影响企业虚拟化效果的因素之一是对候选企业属性的判断评价，而企业可以用有限数量的属性和特征来定义。

根据联合分析法的基本原理，在虚拟营销合作伙伴选择的联合分析中，合作市场上的候选企业都是由能描述企业及其营销资源的属性以及每个属性的不同水平的组合构成。盟主企业对这些拥有组合属性效用的企业进行排序或评价，运用统计技术对排序或评价结果进行处理，估计每一个属性水平的“效用值”，在确定企业属性及其水平效用的基础上，得到企业不同属性的相对重要性。运用这种方法，盟主企业不仅可以得到TQCSE等属性在虚拟营销合作伙伴选择中的相对重要性，而且可以得到每一个影响因素下的不同水平的效用值，从而确定盟主企业对企业具体属性水平的偏好及评价。

联合分析的结果从盟主企业个体行为层次上的解释就是对每一个欲组建营销动态联盟的盟主的偏好计算不同属性水平的效用值和属性的相对重要性，并且分析盟主企业通过搜集市场信息对企业属性组合的偏好反应。同时也可以在企业群体层次上进行解释，即按照联合分析的企业属性效用值，将候选企业进行分类，分析盟主企业群体的偏好反应。因此，我们在对合作伙伴联合分析的基础上，将合作市场上的企业进行归类分析。

根据上述虚拟营销合作伙伴选择的联合分析原理，我们给出伙伴选择的过程。联合分析的一般步骤如下。

1）确定研究对象

盟主企业根据营销机会类型，分析企业所需要的外部营销资源，确定合作伙伴选择的范围。并从潜在的合作伙伴当中缩小范围，剔除不合格的候选伙伴，挑选出可供选择的伙伴群，减少后面阶段联合分析和建立离散选择模型所需要进行的定性和定量分析工作。

2）确定属性及水平层次

根据确定的研究对象，确定能描述候选企业特征的重要属性是联合分析最重要的一步。虚拟营销合作市场上候选企业应具有可识别的基本特征，所有正面和反面的因素都要考虑，而且要包括所有决定性的关键属性在内。这些决定性的属性以及不同水平效用会对盟主企业的选择决策产生显著的差异性影响。

盟主企业应根据营销机会的不同，来确定营销动态联盟的不同市场目标，从而根据营销动态联盟的使命来完成合作伙伴的选择。由于企业属性较多，因此需要选择出最重要的既有代表性又在盟主企业评估能力范围内的属性。在确定候选企业的属性和水平时，研究分析人员应该请教从事相关行业的专家、学者，最重要的是客户。调查盟主企业在选择合作伙伴时的选择行为（小样本、观察、深度访谈），开小组座谈会，包括专家、部分代表性的盟主企业等确定最重要的属性和水平，并根据营销机会的需要来选择其中部分关键决策因素作为需要考虑的属性。

当属性决定之后，根据企业的这些属性来确定各个属性水平。一般各属性所含的水平数目应尽可能平衡。研究表明:一个属性的水平数目增加时，即使起点保持不变，该属性的相对重要性也会提高。水平的范围（从低到高）可以比实际范围低一些或高一些，但不能设定得太离谱。典型的联合分析中，合作市场上候选企业的属性应包括6～7个，每个属性的水平数可以相等也可以不等，一般是3个左右。属性及其水平数目不宜过多，因为过多的属性及其水平会加重盟主企业的负担，使得盟主企业的选择合作伙伴的过程复杂化，或者降低模型预测的精确性。而属性过少则会严重降低模型的预测能力，因为模型中将丢失一些关键的信息。

3）属性水平效用模型

企业属性水平的效用描述在虚拟营销合作市场上赋予候选企业每个属性的各个水平的重要性，每个水平效用由联合分析的模型估计得到。一般根据盟主企业对候选企业的偏好或评价，即估计模型的因变量，分解成为候选企业所有属性水平的效用，水平作为预测变量（自变量），并采用哑变量的OLS回归得到回归系数，该参数即为企业属性的水平效用。我们运用传统的联合分析模型如下。

其中:Y_i——候选企业i的偏好得分；

α_i——相应的截距；

β_ij——估计的企业i某个属性j的水平效用；

χ_ijk——指定的企业i不同属性水平的哑变量；且χ_ijk＝｛0，1｝，1表示某个属性的水平出现，0表示其他。

4）属性相对重要性

根据联合分析法的基本原理，企业属性的相对重要性的计算基于这样一个假定:对于候选企业水平效用估计的差值越大表示该属性在整体企业效用中的重要性越高，差值越小表示越不重要。属性的相对重要性的计算公式如下:

其中:ω_ij——企业i的第j个属性的相对重要性；

Max（β_ij）——企业i的第j个属性的最大水平效用值；

Min（β_ij）——企业i的第j个属性的最小水平效用值。

5）选择确定效用函数的CA模型

计算联合分析模型的整体企业效用，最常用的模式是加法模式（Additive Model）。该模式认为合作市场上的盟主企业只是把每个属性的效用值加起来就可以得到某种属性组合，即企业的整体效用。因此，我们结合上文计算出的企业属性相对重要性，可以通过计算企业的整体效用来比较盟主企业对不同候选企业的偏好。企业整体效用的计算公式如下:

其中:u_i——候选企业i的整体效用值；

β_ij——候选企业i的第j个属性的水平效用；

ω_ij——企业i的第j个属性的相对重要性；

J——企业i属性个数。

6）候选企业分类

根据上述联合模型对候选企业效用值的计算，按照建立离散选择模型分析虚拟营销合作伙伴选择的需要，我们将n个候选企业的u_i（i∈n）值从小到大排列，将n个候选企业划分成G组类别。

（4）合作伙伴的嵌套logit模型

获得合作市场上各个候选企业的属性水平的效用值并将候选企业进行分类并不是盟主企业的最终目的，盟主企业的对合作伙伴的选择是要寻找组建营销动态联盟的最佳组合，即达到虚拟营销效用的最大化。对于名牌企业，盟主企业经常不根据实际的企业属性来选择，从而发生典型的羊群行为。因此准确的伙伴选择分析应该考虑属性之间的交互作用，而一般的联合分析法并不考虑企业外部属性之间的交互作用。由Daniel McFadden为代表建立和发展起来的离散选择模型（Discrete Choice Model，DCM）与传统的联合分析法最大的区别在于:离散选择模型不是测量决策主体的偏好，而是获知决策主体如果在不同竞争的选择对象集合中进行选择。因此，离散选择模型在虚拟营销合作伙伴选择的研究中是一种更为实际、有效、也更复杂的技术。我们采用离散选择模型对虚拟营销合作伙伴选择问题作进一步的分析研究。

虚拟营销合作伙伴选择的离散选择就是将虚拟营销合作市场上的候选企业的每一个属性同时展现给盟主企业，让盟主企业根据上文所划分的候选企业集中的各个不同企业的不同属性水平和与自身形成营销动态联盟后的效用值作为约束条件，来判断盟主企业选择某候选企业的概率，从而进行其选择合作伙伴的行为。离散选择模型的因变量是盟主企业在多个候选企业中，选择一个企业组建成的营销动态联盟，而自变量是构成选择集的不同候选企业的属性。

根据离散选择模型的相关理论，我们知道规范的离散选择模型一般形式为P（x｜z），其中x为有限选择集C中的一个备选元素，z为刻画选择集和决策者特征的实向量，P给出了在由z所描述的选择背景下，备选方案i被选中的条件概率。通常假定具体的P与参数向量θ一一对应，所以离散选择的一般也常写成P（x｜z，θ）。

假定在虚拟营销合作市场上，有n个盟主企业欲发起组建营销动态联盟，每个盟主企业选择至少有一个候选企业来组建营销动态联盟。对于合作市场上的候选企业i，我们用向量u_i表示该候选企业能够由外界所观察到的企业综合属性效用值，用p_i表示该候选企业i要求的利益分配比例。用b_i表示候选企业i的品牌效应，即是否是名牌企业。用c_i表示盟主企业与候选企业i之间的信息沟通与信息共享程度，用z_I表示盟主企业自身的属性特征，构成了盟主企业所特有的选择偏好。在虚拟营销合作市场上所有候选企业的可观测的属性效用根据上文合作伙伴的联合分析，我们记作向量u_i＝（u₁，…，u_n），盟主企业I属性特征记为向量z_I。盟主企业I在选择候选企业i组建营销动态联盟，企业虚拟化效果U_VE取决于企业i的属性效用、利益要求、品牌效用、沟通能力和盟主企业I自身的属性特征。即:

U_VE＝U（u_i，p_i，b_i，c_i，z_I，θ）＋ε_VE

并以此作为模型的约束条件，很明显在该约束条件中反映出了盟主企业与候选企业的相容性因素。

在离散选择模型中，嵌套logit模型从更加符合盟主企业选择行为的角度描述了盟主企业对合作伙伴的选择。该模型将合作市场上候选企业按照一定的标准分为不同的小组，同一小组中的随机扰动项，即候选企业之间某些未观测到的企业属性效用被认为是相互关联的，而不同组的随机扰动项则是相互独立的。同时，只有选择同一组候选企业的盟主企业边际效用系数是相同的。嵌套logit模型允许属性效用相似的候选企业之间的替代关系更加密切，从而得到更为合理的替代模式。根据McFadden在一个两层次的嵌套logit模型中，假定

则有:

其中，S_g表示对全部候选企业分组后（由上文虚拟营销合作伙伴选择的联合分析可以得到候选企业的分组）企业k所在的组。可以证明处于同一组中的选择项两两相关系数为1－σ²，σ可以反映选择集S_g中的每两个被选项的相似程度，其位于（0，1）区间上，当σ＝1时，每个被选项之间没有相似之处，随机扰动项相互独立，并服从相同的Weibull分布，这时我们看到嵌套logit模型就成为一个多项式logit模型，即:

这里，σ对于我们认识候选企业之间的替代弹性有着重要的意义，候选企业越相似，它们之间的替代弹性就越大。

从盟主企业选择合作伙伴的最终结果来看，嵌套logit模型之所以可以很好地描述盟主企业的选择行为，不仅因为它的数学形式直接包含了随机效用最大化的结果，而且还包含了分析候选企业之间的相似关系。

在一个两层次的嵌套logit结构中，我们根据上文合作伙伴的联合分析中得到的各候选企业的属性效用值，把全部的候选企业分为G组，记为g＝1，…，G，g组的企业集合记为S_g。我们假定盟主企业在作购买决策时，首先考虑的是组，如是名牌企业、一般还是小企业，然后再从每一组企业集合中选择具体的候选企业作为合作伙伴。

现在，我们就得到如下两层次的嵌套logit模型的选择概率结果。

该式给出了当盟主企业已经决定选择哪个类别的企业集合时，最终选择某一品牌具体企业的条件概率。

该式给出了盟主企业选择某一类别企业的概率。这样就可以得到:

Pr（y＝i）＝Pr（y＝i｜g）×Pr（y＝g）

即盟主企业选择某一具体企业的概率等于其在每个选择阶段依次作出每种选择的概率乘积。在嵌套logit模型中估计效用函数的参数以及合作市场上的需求，是分阶段估计的，估计的顺序是从最后一个选择阶段开始。根据嵌套logit模型的离散选择，我们最终得到盟主企业选择某具体候选企业作为合作伙伴的概率，实现企业虚拟营销效果的最大化。

（5）模型检验及结果解释

联合分析的结果必须加以检验和评估，目的是为了评价在盟主企业个体层次上联合分析模型的正确性。联合分析模型预测盟主企业偏好的能力也需要可以评估。对于排序和评分数据，可以计算盟主企业的实际选择与偏好之间的相关系数，并进一步检验其统计显著性。验证效度包括验证模型的拟合优度、候选企业的组合属性效用值是否合适以及验证调查样本对总体的代表性。

离散选择模型的结果同样也必须加以检验和评估，以评价模型拟合的正确性和正确预测盟主企业的选择能力。首先要观察数据结构汇总表，用以判断选择集数据结构是否正确，以及极大似然估计的迭代算法是否收敛。然后考虑整个模型的拟合程度，一般在显著性水平α＝0.05或0.01下，利用－2 log L统计量和似然比统计量的卡方值（Chi-Square）作显著性检验，整个模型的零假设:β＝0。如果接受零假设，表明企业属性与选择之间没有关系；如果拒绝零假设，则表明不同企业的不同属性效用影响盟主企业对合作伙伴的选择。最后要检验每个未知参数的估计值，考察估计值的概值（P-Value）的显著性程度，越显著的属性对盟主企业选择合作伙伴的影响程度就越大。

我们基于联合分析对虚拟营销合作市场上候选企业的分类，应用离散选择模型可以在群体层面上得到影响盟主企业选择合作伙伴选择的企业属性水平的效用值。进而可以在模拟市场竞争环境下，构造不同的候选企业选择集，计算候选企业被选择频次比率和选择概率，获得盟主企业在不同企业属性水平效用下的选择行为。

（6）伙伴选择问题小结

在营销动态联盟的组建过程中，合作伙伴的选择是非常重要而且复杂的过程。能否选择出敏捷、有竞争力和相容的合作伙伴，实现企业虚拟营销效用的最大化，关系到营销动态联盟的成败。本节首先分析了虚拟营销伙伴选择市场上如何运用联合分析法确定候选企业的属性效用值，并在此基础上将候选企业归类，从而进一步提出虚拟营销合作伙伴的离散选择模型，从企业虚拟营销效用最大化出发，判断盟主企业选择候选企业的概率。虚拟营销合作伙伴的离散选择模型将企业的定性与定量属性相结合，并将候选企业的属性效用与盟主企业的相容性相结合，考虑包括品牌效应、利益分配以及信息沟通等3方面的主要因素，使虚拟营销伙伴选择过程更为科学、合理并有效地避免盟主企业选择合作伙伴时发生的羊群行为。

4.3.2　虚拟营销合作模式选择

（1）合作模式选择问题的提出

虚拟营销作模式的选择是建立在企业选择虚拟营销合作伙伴的基础之上的。学术界对虚拟企业伙伴选择这个问题从选择方法、评价体系到评价指标都有广泛的研究，可供虚拟营销研究借鉴。但是对于合作模式的研究尚在探索之中，关于影响虚拟营销合作模式选择的因素的实证研究更是寥寥无几。而这种研究在理论上有助于我们从根本上了解营销动态联盟的形成过程和发展，进而更加深入地了解虚拟营销的特点，推动虚拟营销伙伴选择等相关研究，丰富虚拟营销理论。在实践上则有利于企业更深刻地认识虚拟营销的本质，确定影响自身和合作伙伴的影响因素，进行综合分析，选择出适合自身发展的合作模式，从而更好地开展虚拟营销运作，促进企业迅速、健康地发展。

本节将通过实证研究找出影响不同合作模式选择的主要因素。

（2）合作模式的分类

对虚拟营销合作模式的分类必须根据现实企业采用的不同合作模式为标准。本书以郑东强和朱世和的分类为基础，再加以修改，提出对虚拟营销合作模式的以下分类。

①供应链式。主要用于原材料、零部件的供应与产品的发送。这种合作建立在产品、价格、质量、交货及时性基础上，相对稳定。

②策略联盟式。指几家公司拥有不同的关键技术和营销资源，而彼此的市场又有一定程度的分别和间隔，为了彼此的利益，交换彼此的利益和相互的资源以创造竞争优势。

③合资经营形式。多个企业因某一营销机会，利用各自优势，组成一个独立的联合经营实体，共同对一种产品进行投资开发、生产和销售，具有独立的法人资格。这是一种比较稳定的虚拟营销合作方式。

④外包加工式。也可叫业务外包式，指企业将许多事务性的工作外包给另一家有专业特长的公司，以达到降低成本、提高效率和效益、精简机构、增强核心竞争能力的目的。外包主要是产品加工、设计等，也可以是后勤、人力资源管理等。

⑤插入兼容式。指企业拥有一支相对稳定的核心雇员队伍，但大量工作人员是根据经营需要临时雇用的流动人员，这些流动人员分别来自多个企业。一旦企业既定目标达到，流动人员又离开该企业回到原自身所属企业。

⑥虚拟合作式。虚拟合作式是虚拟营销的最高合作形式，不同的企业根据特定的营销机会组织结合成为一个整体，该整体集成了各伙伴企业能满足机遇所需的相关营销资源。并且所有的人员设备分散在不同的地方，通过信息基础设施共同参与经营活动。

（3）虚拟营销合作模式选择影响因素

企业在开展虚拟营销运作之前，必须根据实际情况选择既便于操作、具有一定的可行性，在短期内就能够实现盈利的提升，又要有利于自身的长远利益，为企业今后的发展打下坚实基础的模式。因此选择一个符合自身特点的虚拟营销合作模式是企业能够很好地开展虚拟营销运作、在激烈的市场竞争中站稳脚跟的前提条件。

企业在选择虚拟营销合作模式时，是根据自身的实际情况以及企业外围的一些因素来作出选择的。那么这些企业内部和外部的因素就构成了虚拟营销合作模式影响因素集。

1）企业自身影响因素

①行业因素。在众多影响虚拟营销合作模式选择的因素中，行业因素的企业选择的影响是最显而易见的。不同的行业由于其在原材料采购、生产、管理、销售、售后服务等环节中有不同的特点，因而对于虚拟营销合作模式会有不同选择。如在制造业中，企业上游有原材料供应商，下游有各级销售商，因而在开展虚拟营销运作的时候，会较多地选用供应链式这一虚拟营销合作模式。

②企业性质。企业性质主要根据国有资产在企业总体资产中所占比例来确定，可分为:国有企业、中外合资企业、中外合作企业、外商独资企业和民营企业。往往在国有资产比重较大的企业里，员工的工作稳定性较强；而在国有资产比重较小的企业里，一般只保持一个核心的员工队伍，企业根据业务的需要到人才市场或者是其他企业临时雇佣员工，也即员工的流动性较强。

③企业综合实力。企业的综合实力包括企业市场份额、销售额、企业规模、管理人员文化水平等几个指标，虽然这几个指标尚不足以全方位衡量企业的综合实力，但是它们在企业选择虚拟营销合作模式的过程中发挥着重大的影响作用。实力较弱、规模较小的企业在把握市场机遇、拓展市场时往往会选择一些投入不需太高，而又能在短期就能见到效果的合作模式。而管理人员水平较高的企业在开展虚拟营销运作的时候就可以采取技术难度较高的合作模式。

④企业柔性。在虚拟营销合作开展的过程中，企业柔性是一个很重要的影响因素。首先虚拟营销合作对企业自身的柔性提出了较高要求，企业必须具有良好的柔性才能在虚拟营销合作当中应付各种各样的市场机会和需求，才能在最短的时间内对合作伙伴的要求给予回应，这是在激烈的市场竞争中必不可少的。其次，企业在开展虚拟营销运作的同时也会对合作伙伴的柔性提出严格的要求，不具有柔性的企业将会影响营销动态联盟整体的柔性，因而几乎不能入选。而入选的伙伴企业因其柔性的不同，企业就应与之采取相应柔性的合作模式。

⑤网络使用状况。企业可以通过网络查找符合合作条件的伙伴，也可以通过网络把自己的营销资源、业务能力发布出去，增加市场机会。同时网络还可以使两个开展虚拟营销合作的企业之间有更加顺畅的信息交流平台，企业也就可以在一定程度上忽略地理距离上的远近，选择的虚拟营销合作模式也就会更加灵活、选择的余地也越大。

⑥管理职能结构。不同的企业管理职能结构在对企业虚拟营销合作模式选择过程中同样起着很重要的影响作用。企业的管理职能结构按其柔性的由弱到强大概可以分为直线制、直线职能制、事业部制和矩阵制。拥有柔性较强的管理职能结构的企业在选择虚拟营销合作模式时选择的余地会更大，而自身管理职能结构缺乏柔性的企业，在选择的虚拟营销合作模式时多受制于此而无法选择更多柔性较高的合作模式。

2）合作过程中的影响因素

①产品因素。在企业开展虚拟营销运作的时候，一般会站在自身和合作对方的角度对合作进行评价，而这一评价的结果会直接影响虚拟营销合作模式的选择，在众多评价的因素中，产品因素是最具有代表性的。企业在合作的时候会要求合作对方的产品能给本企业最好的支持，并始终保持着与本企业同步的产品改进。同时，企业又会希望本企业的产品能得到合作伙伴的高度评价，自己新产品的设计会充分考虑到合作伙伴的需求。

②合作成本。各种虚拟营销合作模式都具有自己独特的优点，同样在对企业投入的要求上也各有不同，也就是说企业采用各种虚拟营销合作模式的成本是不同的。规模较大、实力较强的企业在选择虚拟营销合作模式时完全可以根据自身特点选择最适合自己和合作伙伴的模式，而不用在乎不同虚拟营销合作模式所带来的成本上的差异；规模较小、实力较弱的企业在选择虚拟营销合作模式时，除了要考虑自身及合作伙伴的特点时，还必须要充分考虑合作成本这个因素。

③合作风险。企业一旦与另一个企业开展合作，那么合作的风险就是不可避免的。而不同的虚拟营销合作模式其自身的运作特点就决定了风险的不同。合作风险一般包括外部不可控风险、对方临时改变策略风险、双方合作机制风险、自身改变合作意向风险等。比较紧密的虚拟营销合作模式合作风险较小，但企业在合作过程当中受到较强的限制；反之采用比较松散的虚拟营销合作模式合作风险较大，但企业在合作过程中却可以较灵活地应对一些突发的事件。

3）企业外部影响因素

①其他企业影响。在现实中，一些企业在选择虚拟营销合作模式的时候存在着跟风行为，比如行业领先者一旦采用了某种虚拟营销合作模式，在该行业中的大多数企业在开展虚拟营销运作、选择虚拟营销合作模式的时候就有很大的可能采用与行业领先者相同的虚拟营销合作模式，甚至一些自身条件并不适合选择这一虚拟营销合作模式的企业也会忽略掉不利的因素。有学者把这种多为非理性的跟风行为称作羊群行为。羊群行为在很多对虚拟营销运作不太了解而又急于采用虚拟合作模式的企业中时有发生，因此其他企业采用了何种虚拟营销合作模式往往对本企业会有一定影响。

②相对距离。企业在选择虚拟营销合作模式时还有一个很重要的影响因素就是与伙伴企业之间的相对距离。在一些网络、通讯设施较好而虚拟营销运作主要集中在研发上的企业来说，在选择虚拟营销合作模式的时候对这个因素不太看重；但是在那些网络、通讯等设施不太完善，虚拟营销运作主要在生产、物流等方面的企业就会非常注重这个因素，因为相对距离过大会增加运输过程中的成本。另一个方面，不同的虚拟营销合作模式本身也对伙伴企业间的相对距离这个因素有或多或少的偏重。如虚拟合作式，几乎不考虑伙伴企业的相对位置；而采用供应链式的企业往往多在一个地区，不会分散得太远。

③物流状况。这个因素与上面的相对距离这个因素有很大的联系。在比较注重实物流动的营销动态联盟中，伙伴企业往往会比较重视相对距离；但是如果企业的物流状况良好，就会给相对距离较大的企业在选择虚拟营销合作模式和虚拟营销合作伙伴时带来更大的选择余地，同时限于相对距离较大本无法选择某一种虚拟营销合作模式的企业也有可能会因为物流状况的改善而重新考虑选择该种虚拟营销合作模式。也就是说，物流状况的好坏会给企业选择虚拟营销合作模式时带来很大的影响。

（4）多元logit模型

本节主要研究企业对虚拟营销合作模式的选择行为。虚拟营销合作模式选择为无序多分类变量，本次研究以企业作为个体，主要是通过采用多元logit模型来进行分析，这一模型是用来估计个体i在j个选项（在本节中具体指6种虚拟营销合作模式）中作选择的情形。我们沿用McFadden所提出的个体效用函数的假定，如果企业i在J个互斥候选项中选择了选项j，则其效用函数为:其中i表示第i个企业个体。

j＝1，2，…，J，j为1，2，…，J等互斥选择构成的选择集合（Choice Set）c中的第j个选择。根据前文对合作模式分类的结果，本书中j一共包括6个候选项:1＝供应链式，2＝策略联盟式，3＝合资经营式，4＝外包加工式，5＝插入兼容式，6＝虚拟合作式。

向量X_ij表示各个企业个体的属性，如企业规模、合作成本、合作风险、产品因素等，ε_ij是随机扰动项。

企业个体的效用最大化意味着当U_ij＞U_ik（k，k≠j）时个体i会选择j。因为ε是随机扰动项，所以U_ij＞U_ik也是随机的。个体i选择j的概率就可表示为:

也即:

如果知道ε的分布，我们就可以计算出ε_ij—ε_ik的分布，从而计算出P_j。在本书中，我们假设效用函数V（·）是线性的，这是比较一般的作法，而且根据经验非线性也可以很好地用线性函数来表示。即个体i的效用函数为:

ε分布一般假设其服从正态分布或者logistic分布，二元选择模型就对应着probit和logit模型。在多元选择模型中，我们假设ε是服从Weibull分布即:

就会得到选项j的概率

采用最大似然估计来估计参数β_j，即多元logit模型。

另外，多元logit模型的使用，除了假定ε是服从Weibull分布之外，另一个重要的假设就是ε_ij和ε_ik是相互独立的，即满足所谓的Independence Of Irrelevant Alternative（IIA）性质。本书在估计出了参数β_j后，将通过HM（HausmanMcFadden）检验来判断IIA性质的满足情况。

（5）变量设定

1）因变量设定

本节中，因变量是虚拟营销合作模式的分类，即虚拟营销合作模式的6种分类，根据被调查人的不同选择，因变量分别取值1～6。

2）自变量的设定

根据前文所得到的结果，对虚拟营销伙伴选择评价指标进行综合、分类、提炼，得到影响虚拟营销合作模式的15个作用较大的主要因素。主要有:行业因素、企业性质、市场份额、年销售额、企业规模、管理人员文化水平、管理结构、合作成本、产品因素、管理柔性、网络使用状况、合作风险、其他企业影响、相对距离、自身物流状况。

其中需要指出的是，行业因素与产品因素似乎是有所重叠，但在我们的研究中，产品因素内涵包括:合作对方的产品能否给本企业最好的支持、本企业的产品能否得到合作伙伴的高度评价。这是个营销动态联盟在合作过程中选择与被选择双方互动的影响，不同于简单意义上的某行业的属性决定某产品的属性。其他企业影响指的是，企业在虚拟营销运作的过程中，选择与伙伴的合作模式时受到某个与其关系密切的企业的影响，选择与其一致的合作模式，也即存在着跟风（羊群）的行为。

另外，在一些学者的研究中表明，在虚拟营销伙伴选择的过程中，核心竞争力和企业文化的匹配性是两个重要的指标。但是在我们与重庆市一些企业界人士的交流过程中，明显发觉这两个因素对企业的影响较小，尤其是企业文化这一指标，在选择合作模式时几乎不被考虑。至于企业核心竞争力，根据孙东川等（2001）的定义，核心竞争力这一指标部分体现在产品因素、管理人员文化水平中。

因此，最后进入模型的影响因素变量有企业性质、市场份额、年销售额、企业规模、管理人员文化水平、合作成本、产品因素、管理柔性、网络使用状况、合作风险、其他企业影响、相对距离、自身物流状况这13个因素，再加上由行业因素所产生的4个哑元变量（Dummy Variables）和由管理结构所产生的3个哑元变量，总共20个自变量。

需要指出的是，市场份额、年销售额、企业规模、管理人员文化水平、合作成本这5个自变量均为逆指标（取值越高、实际水平越低），其他为正指标。

（6）数据来源

1）调查对象的选取

本书研究的总体设定为符合以下特征的企业:第一，企业的所在地为重庆；第二，被调查的企业应开展了虚拟营销合作，也即被调查企业是某个营销动态联盟中的一个伙伴企业。

2）抽样设计与调查实施

本次调查方式为抽样调查。具体的抽样方法是在重庆大学经济与工商管理学院攻读MBA的学员中发放问卷，这是因为这些学员随机地分布在重庆市的各个地区和各个行业，这些企业大多都或多或少、或深或浅地采用了虚拟营销运作模式，因此我们所选的样本具有较强的代表性。

在实际调查的过程当中我们采用了自填式问卷的调查方式，即在课堂上留出时间发给MBA学员调查问卷，并当场讲清虚拟营销运作概念、各个题目的含义，再待其填答完成之后对问卷进行当场回收。Uma Sekaran提出在企业调查中，问卷数量必须是自变量个数的10倍，根据本次研究变量个数，再考虑到会有一部分无效问卷出现，因此我们共发出问卷300份。

3）问卷回收情况

经过实际调查，共收回问卷292份。其中，没有采用过虚拟营销合作不属于本次研究对象的46份；来自同一个企业的多余问卷需进行剔除的有15份；填答不全无法进行统计分析的16份。最终得到有效问卷为215份。Long提出观测值多于100个时极大似然估计的结果就可以接受，因此本次研究样本数量是足够的。

（7）问卷设计

问卷（见附录）的设计是根据虚拟营销理论、Michael Tracey等的研究问卷、李军锋的研究问卷以及重庆市企业的具体情况设计，共有22个题目，其中单选题有13个、打分题7个、填空题2个。主体内容大致分为4个部分，第一部分主要是对问卷情况的说明以及填答的提示。第二部分为企业概况，包括企业规模、市场份额、管理人员文化水平、虚拟营销合作模式的选择等。第三部分是有关虚拟营销合作模式方面的情况，包括对合作伙伴的评价以及在选择合作模式时所考虑的因素等、第四部分的设定主要是为了对问卷信息的真实性和唯一性进行控制。主要包括被调查人的企业全称、联系方式、e-mail地址等，这可以方便在后期问卷处理的时候解决一些问题，如剔除掉来自同一个企业的重复问卷、对填答明显有漏洞的问卷进行再确认等。

在问卷的第二部分企业概况中主要采用的是单选题形式；第三部分企业虚拟合作情况中包括单选题和打分题两种形式，其中打分题采用了Likert5分评分法，由被调查者对合作风险、企业柔性、网络使用状况等进行打分。

（8）数据分析结果

1）描述性统计

描述性统计结果见表4.1—表4.5。

表4.1　企业所在行业分布统计表

表4.2　企业性质统计表

表4.3　企业规模统计表

表4.4　虚拟合作模式统计表

表4.5　部分主要变量描述性统计

由上表4.5可见，此次调查企业主要集中在制造业，达到了37.7%；国有企业在所有企业中占到了相当大的比重，达到了61.4%；企业规模也以大型企业居多，达到26.5%。令人稍感不足的是企业性质中含国有资产比重较低的中外合资企业、中外合作企业以及外商独资企业数量较少，特别是中外合作企业只有1家，这也跟重庆是个老工业城市、开放程度不如沿海有关。

2）多元logit模型的估计结果

通过统计软件Stata8.0中的mlogit命令进行运算，得到多元logit模型的估计结果如表4.6。

表4.6　多元logit回归结果

续表

续表

注:（1）*:P＜＝0.10；**:P＜＝0.05；***:P＜＝0.01。
（2）样本量＝215。
（3）Log likelihood＝－261.727 2，LR chi2（40）＝197.60，Prob＞chi2＝0.000 0，Pseudo R²＝0.274 0。
（4）供应链式是比较组。
（5）上表中市场份额、年销售额、企业规模、管理人员文化水平、合作成本5个自变量均为逆指标。变量前带有D符号的为哑元变量。

3）模型设定检验

mlogit模型的前提条件是满足“独立无关选择项（Independence of Irrelative Alternatives，IIA）”性质，也就是指，多元正态模型中的可能比率与其他选择项无关，即P_j/P_k在mlogit模型中与其余概率无关的性质，这一性质可以使估计的过程变得简便。独立性的假设是来自于干扰项都是独立的这一初始假设，因此如果无关选项的独立性检验失败，就说明该mlogit模型中还应该存在一个选择项。关于这一假设的检验本书通过借助HausmanMcFadden检验来进行，如果通过检验，则说明模型满足IIA性质。本书设定的模型和问卷中给出的虚拟合作模式的各种选项足以解释现实情况，这种设定是无误的，反之则有误。

使用Stata 8.0中的hausman命令，得到如表4.7的检验结果。

如表4.7所示，HausmanMcFadden检验没有拒绝“满足IIA性质”的零假设，所以本次研究所设定的mlogit模型的估计结果是适用的。

表4.7　IIA性质检验

（9）结果解释

表4.6是多元离散选择模型回归分析的结果。由表4.6可知，广义R²为0.274 0，表明各个自变量作为一个整体，对因变量有一定的影响，该模型有一定解释力度。本节将供应链式作为回归的比较组。除了系数以外，表中还给出了因变量的相对危险度（Relative Risk Ratio，RRR），由前面对于多元logit模型关于各个选项的概率假定，我们可以得出:

如果我们假定β_k＝0，即k是比较组，那么上式就可以写为:

相对危险度的定义为RRR＝exp(β)，这就可以很容易看出它的经济学含义，即例如在本节中的解释为在其他条件不变的情况下，企业的某一个特征x_k增加一个单位，相对于供应链式其选择虚拟营销合作模式j的概率是原有概率的多少倍。如果x_k是哑元变量，以企业的管理职能结构是否是矩阵制为例，插入兼容式的RRR的经济学含义就是:

从表4.6中看出此时RRR＝20.782 9，即采用矩阵制的企业比没有采用矩阵制的企业选择插入兼容式的相对概率较大，前者是后者的20.782 9倍。

1）管理人员文化水平

管理人员文化水平每增加一个单位，即意味着企业的管理人员文化水平下降一个等级。从表4.6的结果可以看出，企业选择策略联盟式/供应链式的概率是原来0.507 0，选择合资经营式/供应链式的概率是原来的1.138 2倍，选择外包加工式/供应链式的概率是原来的0.636 5，选择插入兼容式/供应链式的概率是原来的0.585 8，选择虚拟合作式/供应链式的概率是原来的1.020 5倍，选择外包加工式/策略联盟式的相对概率则是原来的1.255 4（0.636 5/0.507 0）倍，选择插入兼容式/策略联盟式的相对概率是原来的1.155 4（0.585 8/0.507 0）倍，选择合资经营式/虚拟合作式的相对概率是原来的1.115 3（1.138 2/1.020 5）倍。所以可以得出结论，管理人员文化水平较低的企业选择虚拟营销合作模式的排序为合资经营式＞虚拟合作式＞供应链式＞外包加工式＞插入兼容式＞策略联盟式。

同时可以看到策略联盟式/供应链式的相对概率是在1%的水平上显著的，外包加工式/供应链式的相对概率在5%的水平上显著，插入兼容式/供应链式的相对概率也同样是在5%的水平上显著。可以认为管理人员整体文化层次越高，越偏向于选择策略联盟式、插入兼容式、外包加工式等虚拟营销合作模式。这是因为一般在管理人员文化水平比较高的企业能够在选择虚拟营销合作模式时有较大的余地，倾向于选择一些虚拟化程度较高而合作成本较低的合作模式，换句话说，管理人员文化水平较高的企业可以充分利用自身的智力优势，选择适合自身特点的合作模式。策略联盟式和外包加工式作为虚拟化合作层次较高的虚拟营销合作模式，它的核心竞争力主要在管理和产品研发方面。此外，管理人员文化水平越高，其对该种合作模式的认识水平和采用虚拟营销的意识也会越强。企业拥有一定文化层次的管理队伍，这样就会有更强的跨文化包容性，更有利于来自不同企业、拥有不同企业文化的人员在一起开展工作，这也正是选择插入兼容式所必须具备的条件。

2）合作成本

合作成本是逆指标，即每增加一单位，合作成本下降一个等级。企业选择策略联盟式/供应链式的概率是原来的0.830 5，选择合资经营式/供应链式的概率是原来的0.474 4，选择外包加工式/供应链式的概率是原来的1.417 8倍，选择插入兼容式/供应链式的概率是原来的0.512 3，选择虚拟合作式/供应链式的概率是原来的0.473 6，选择合资经营式/虚拟合作式的相对概率是原来的1.001 7（0.474 4/0.473 6）倍，选择插入兼容式/合资经营式的相对概率是原来的1.079 9（0.512 3/0.474 4）倍，而选择策略联盟式/插入兼容式的相对概率为原来的1.621 1（0.830 5/0.512 3）倍。为此能够得出结论，企业站在降低合作成本的角度，作出的选择行为是:外包加工式＞供应链式＞策略联盟式＞插入兼容式＞虚拟合作式＞合资经营式。

由表4.6可知，合资经营式/供应链式、插入兼容式/供应链式和虚拟合作式/供应链式的相对概率都在1%的水平上显著，而且系数符号都为负，说明相较于供应链式而言，合作成本越高，企业越倾向于选择这3种合作模式。对于合资经营式，当合作成本高的时候，如果合作破裂，企业的损失将会很大，因此企业在选择合作模式的时候会选择这种较为稳定的合作模式，从而减小企业受到损失的概率。对于插入兼容式而言，合作成本越高，企业越倾向于选择这一虚拟合作模式，因为插入兼容式强调的是在合作过程中更多的人员流动而非大量固定资产的投入，而这样恰恰在一定程度上能够降低合作成本。同样，在虚拟合作模式中，分散的企业通过信息基础设施进行合作可以避免采用传统的信息交流方式，如长途电话、特快专递、专人联络等，这样会有利于企业降低在信息交流方面所产生的合作成本，因此合作成本越高，企业越倾向选择虚拟合作式。

3）产品因素

产品因素指标每增加一单位，意味着企业在选择合作模式时对双方产品的看重程度增加一个等级。企业选择策略联盟式/供应链式的概率是原来的0.521 8，选择合资经营式/供应链式的概率是原来的0.465 9，选择外包加工式/供应链式的概率是原来的0.950 6，选择插入兼容式/供应链式的概率为原来的0.799 3，选择虚拟合作式/供应链式的概率是原来的0.451 1，选择合资经营式/供应链式的概率为原来的1.032 8（0.469 5/0.451 1）倍，选择策略联盟式/虚拟合作式的相对概率为原来的1.156 7（0.521 8/0.451 1）倍，选择外包加工式/插入兼容式的概率为原来的1.189 3（0.950 6/0.799 3）倍。

所以随着企业在选择合作模式时对产品因素的看中程度的增加，相对于其他几种合作模式，企业更愿意选择供应链式。这种比较在统计上是显著的，统计显示:它对策略联盟式/供应链式、合资经营式/供应链式以及虚拟合作式/供应链式的相对概率的影响都是在5%的水平上显著。供应链式合作模式主要存在于制造业和服务业中（见表4.8），而在这两个行业内的企业之所以更倾向于选择这一合作模式，主要是因为产品在这两个行业中意义相当重大，成为合作时考虑的最主要因素之一。

表4.8　虚拟营销合作模式、行业交叉分析表

企业在选择虚拟营销合作模式时，如对产品因素考虑得不多，和供应链式相比，就会倾向于选择策略联盟式、合资经营式以及虚拟合作式等其他虚拟营销合作模式。合资经营主要是强调企业组成一个实体，多从战略和资金上考虑，因此相对而言对产品因素的考虑相对来说显得较少。之所以在这种情况下更多地倾向于选择虚拟合作式，是因为与供应链式相比较，选择虚拟合作式对产品因素的考虑较少，而会更多地考虑到地域、信息等因素。

4）企业柔性

企业柔性指标每增加一级，代表受调查企业的柔性提高一个档次。由表4.6可以看到，企业选择策略联盟式/供应链式的相对概率为是原来的1.525 0倍，选择合资经营式/供应链式的相对概率是原来的0.958 3，选择外包加工式/供应链式的相对概率是原来的0.781 0，选择插入兼容式/供应链式的相对概率是原来的1.748 4倍，选择虚拟合作式/供应链式的相对概率是原来的1.001 2倍，选择策略联盟式/插入兼容式的相对概率为原来的0.872 2（1.525 0/1.748 4），而选择合资经营式/供应链式的相对概率是原来的1.227 0（0.958 3/0.781 0）倍。可以看出柔性较高的企业在选择虚拟营销合作模式时作出的选择行为是:插入兼容式＞策略联盟式＞虚拟合作式＞供应链式＞合资经营式＞外包加工式。

策略联盟式/供应链式的相对概率在1%的水平上显著，外包加工式/供应链式的相对概率在5%的水平上是显著的，选择插入兼容式/供应链式的相对概率在5%的水平上显著，而虚拟合作式/供应链式的相对概率在10%的水平上显著。该指标在每一组的相对概率中都比较显著地影响企业选择虚拟营销合作模式的行为。国内有学者如万伦来和达庆利指出企业柔性并非越大越好，企业必须审时度势地选择合适的企业柔性。因此企业在选择合作模式时也必须根据自身柔性的程度进行选择，从而实现最优化经营。从回归结果可以看到自身柔性高的企业更偏向于选择插入兼容式、供应链式和虚拟合作式，这是因为，对于插入兼容式来说，这种虚拟营销合作模式所强调的就是合作过程中人员的流动性，这就对企业的内部相互学习、交流提出了很高要求，即对企业组织内部柔性要求较高（谢卫红），企业也就只会在具有了较高内部柔性的基础上选择采用插入兼容式。对于供应链式，由于该虚拟营销合作模式要求合作企业间相互配合、协调，对于相互之间的要求快速响应，这就要求采用这种虚拟营销合作模式的企业具有很强的外部柔性（谢卫红）。万伦来和达庆利的文献也提出了“十一维分析框架”对机械制造业类的供应链企业柔性进行了全面系统的分析。而虚拟合作式相对于剩下几种虚拟营销合作模式，企业柔性这一指标也显得更加重要，因为虚拟合作式这种独特的网状结构，一方面能够加强不同组织的相互沟通，提高经济信息传递的速度和效率；另一方面也对企业面对市场机遇反应的灵敏性提出较高要求。其他几种虚拟营销合作模式也对企业柔性有一定要求，因此综上所述，企业柔性这一指标是企业在选择合作模式时所必须考虑的一个重要因素。

5）自身物流状况

在对该指标的调查中，1～5分别代表企业在选择虚拟营销合作模式时对物流状况的评价，1＝极不准确，5＝完全准确。这也意味着自身物流状况这个指标每增加一分，企业的物流状况就上升一个等级。企业选择策略联盟式/供应链式的概率是原来的0.863 8，选择合资经营式/供应链式的概率是原来的2.034 8倍，选择外包加工式/供应链式的概率是原来的1.825 5倍，选择插入兼容式/供应链式的概率为原来的1.127 1倍，选择虚拟合作式/供应链式的概率是原来的1.392 7倍，企业选择插入兼容式/策略联盟式的相对概率为原来的1.304 8（1.127 1/0.863 8）倍，企业选择虚拟合作式/插入兼容式的概率为原来的1.235 6（1.392 7/1.127 1）倍。因此，企业自身物流状况较好的企业，作出的选择行为排序是:合资经营式＞外包加工式＞虚拟合作式＞插入兼容式＞供应链式＞策略联盟式。

因为合资经营式/供应链式和外包加工式/供应链式的概率都是在5%的水平上显著，所以可以认为物流状况越好的企业越倾向于选择合资经营式和外包加工式这两种虚拟营销合作模式。自身物流状况越好，企业越倾向于选择合资经营式，是因为合资经营这种虚拟营销合作模式的门槛较高，对方企业对自身的要求高。一旦组成一个较为稳定的经营实体后，自身企业的状况会给对方带来很大的影响，因此企业一般会比较稳妥地考察好合作对方的物流情况之后才选择合资经营式。同时自身物流状况越好，企业也越倾向选择外包加工式，这是因为外包加工式这种虚拟营销合作方式本身对物流状况的要求比较高，需要有畅通的运输网络。因此在自身和外部物流状况较好，有较强的物流管理水平的时候，企业才会倾向于选择外包加工式。

6）其他变量

除了以上5个变量对企业在选择虚拟营销合作模式时产生影响外，其他一些变量同样也对企业的选择行为有一定的影响。

企业规模对企业选择虚拟营销合作模式有一定的影响。企业选择外包加工式/供应链式的概率是原来的1.490 4倍，即规模小的企业更倾向于选择外包加工式，这一影响在5%的水平上是显著的。现代社会竞争异常激烈，在企业规模较小的情况下，企业竞争实力较弱，因此中小企业在虚拟营销的时候多采用外包加工这种比较灵活的合作模式，保留自身有竞争力的方面，把自身的弱势方面外包出去，从而加强自身的竞争能力，减少企业其他不必要的成本。

在企业选择虚拟营销合作模式时在一定程度上容易受到其他一些相关企业的影响。企业选择合资经营式/供应链式的概率为原来的0.403 2，在1%的水平上显著；企业选择虚拟合作式/供应链式的概率为原来的0.543 0，在5%的水平上显著。这表明相对于合资经营式和虚拟合作式而言，企业在选择供应链式这种虚拟营销合作模式的时候更容易受到其他企业的影响，这跟供应链式这种合作模式在时下比较流行、时髦有关，以致有些企业在选择虚拟营销合作模式的时候有跟风（羊群）行为。

企业在选择虚拟营销合作模式时会受到与合作伙伴之间距离的影响。企业选择虚拟合作式/供应链式的概率为原来的0.625 2，在5%的水平上显著。说明企业越是不在意与合作伙伴的相对距离，就越偏向于选择虚拟合作式。这是虚拟合作式的特点——不同企业分散在各地、通过信息基础设施共同参与经营活动所致。

合作风险会在企业选择虚拟营销合作模式时对企业产生一定的影响。一般的情况是企业在选择虚拟营销合作模式时会更愿意对风险进行规避，但是符合合作风险较小这一条件的合作模式往往会对企业有一定的限制，使得企业无法面对市场变化而做出更加迅速的应对措施。企业选择合资经营式/供应链式的概率是原来的1.955 7倍，在10%的水平上显著。合资经营式因需要合作双方出资，如果单方面改变合作意向则双方都会受到损失。在这种条件下，双方都会比较自觉地履行合作协议，因此企业在选择虚拟营销合作模式时，越是希望规避合作风险，就越倾向于选择比较稳定的合资经营式。

另外企业自身所属的行业也对企业选择虚拟营销合作模式产生了影响。在制造业中，企业选择插入兼容式/供应链式的概率是原来的0.218 6，这个影响在5%的水平上显著；在服务业中，企业选择插入兼容式/供应链式的概率为原来的0.109 5，同样也在5%的水平上显著。表明在这两个行业中企业都更倾向于选择供应链式，这是由于相对于其他行业，这两个行业对产品质量最为看重。而插入兼容式强调的是一种流动性和动态性，这种合作的不稳定性，必然会因为对生产过程的不熟悉而对产品质量带来巨大的冲击。同时由于这两个行业里的自身特点，都存在上游和下游的合作伙伴，而供应链式在几种虚拟营销合作模式中属于较为稳定的一种，因此这两个行业中的企业更多地选择供应链式。

企业开展虚拟营销运作，必然需要一套具有柔性的管理结构。在采用了具有管理柔性矩阵制管理结构中，企业选择合资经营式/供应链式的概率为原来的33.477 8，在5%的水平上显著；企业选择插入兼容式/供应链式的概率是原来的20.782 9，在5%的水平上显著；企业选择虚拟合作式/供应链式的相对概率是原来的8.699 1，在10%的水平上显著。采用矩阵制的企业倾向于选择合资经营式。矩阵制比其他职能结构更具有柔性，在合资经营的时候，合作的企业双方的管理体系在一般情况下要合而为一；如果管理结构不具有柔性，那么在两个企业整合的时候将会遇到更多的麻烦。采用矩阵制的企业倾向于选择插入兼容式和虚拟合作式，因为这两种合作模式比较灵活，要求企业的管理柔性较强，而矩阵制正具有这一优点。

（10）合作模式选择问题小结

综上所述，影响企业在虚拟营销运作过程中选择合作模式的主要因素有:企业性质、市场份额、企业规模、管理人员文化水平、相对距离、合作成本、合作风险、企业柔性、自身物流状况、行业因素和管理职能结构。我们可以看到，管理人员文化水平对策略联盟式、外包加工式和插入兼容式都有显著影响，可以说管理人员文化水平的高低会直接影响到企业合作模式的选择。企业在选择合作模式时大都会考虑到合作成本，选择虚拟合作，也大都是为了降低合作的成本。企业柔性是企业在选择虚拟营销合作模式时需要考虑的一个非常重要的因素，企业柔性的高低会直接影响到企业的选择行为。同时我们也可以看到，企业在选择虚拟营销合作模式时会考虑到自身物流的状况，这也说明了物流状况的良好是虚拟营销的保证。而矩阵制对大多数的虚拟营销合作模式都有正向的影响，可以说这种具有一定柔性的管理职能结构有助于企业的虚拟营销运作。同时，企业选择虚拟营销合作模式时，尤其是选择供应链式时，还存在着非理性的跟风行为。

从理论上讲，本节研究是在虚拟营销伙伴选择的基础之上进行的，我们在众多伙伴选择评价指标中找出了一些企业在选择虚拟营销合作模式时的影响因素，经过实证分析，得出一些对选择有显著影响的因素。这也正好反过来证明了虚拟营销合作的模式选择和伙伴选择在很大程度上具有同质性，合作模式选择与合作伙伴选择所研究的内容较为接近。另一方面，一些伙伴选择中的重要指标，在合作模式选择中所起作用却并不显著（如网络使用状况），这说明虚拟营销合作模式选择并不能等同于虚拟营销伙伴选择，合作模式选择有自身独有的知识体系和评价体系，同时虚拟营销合作模式选择也是对虚拟营销伙伴选择的有力补充。

从实践上讲，本节研究所发现的影响因素有助于管理者根据企业自身内部和外部的情况，选择适合自身发展的合作模式；有助于加强营销动态联盟的内部管理和外部管理。比如，自身规模较小、但同时又拥有较高文化水平的管理人员和较好的物流网络的公司，在选择合作模式的时候可以考虑外包加工式，这样便于集中力量发挥自身的强项，充分发挥自身人员素质高和灵活性强的优势，避免了全面铺开而带来力量分散的情况，从而为企业在市场竞争中带来优势。再比如，我们研究发现矩阵制的管理结构对大部分虚拟营销合作模式有所促进，营销动态联盟可以在管理过程中根据自身情况采用这一具有较强柔性管理结构。最后根据本次研究得出影响虚拟营销合作模式选择的因素，企业在进行外部管理的时候应该注意根据自身行业状况，降低合作成本、减小合作风险。

比较出乎预料的是网络使用状况这个比较重要的因素在实证结果中不显著，出现这种情况的可能原因是:①网络使用状况对企业是否开展虚拟营销运作以及之后的绩效有一定的影响，但在对企业选择虚拟营销合作模式这一问题上发挥的影响并不显著；②我们的问卷在设计上增大了内部效度，而使外部有效性有所降低；③这个因素在重庆市的企业选择虚拟营销合作模式的过程中作用不明显，也就是说重庆市的企业在选择合作模式的过程中对这个因素考虑不多。研究中我们发现插入兼容式和虚拟合作式的常数项都显著，说明还有一些影响二者的因素没有被发现，这也是我们后继研究的方向。另外，我们选择的虚拟营销合作模式分类仅是多种分类方法之一，对其分类不同也会得出不同的影响因素。

4.3.3　虚拟营销合作伙伴选择中的羊群行为

（1）羊群行为问题的提出

虚拟营销追求的是企业营销资源的互补，各个成员企业都是营销过程上的关键环节，任何一个企业出现问题都会中断或影响整个营销动态联盟的运行。相关研究表明，虚拟营销运作的效率和效果在很大程度上取决于盟主企业对于盟员企业的选择，合适匹配的合作伙伴有利于虚拟营销预期目标的实现。目前，关于虚拟营销伙伴选择过程中主体决策行为或合作行为方面还不曾深入研究。本节利用Banerjee（1992）关于行为主体先后决策的假设基础，从行为学角度出发，借鉴Bikhchandani等（1992）建立的羊群效应模型，研究虚拟营销伙伴选择中出现的羊群行为，分析行为主体理性层次不同的情况下羊群行为的存在性；并解释由于有限理性的存在，羊群行为对营销动态联盟稳定性的影响，进一步探讨如何避免羊群效应的危害，实现构建营销动态联盟的预期目标。

（2）羊群行为的基本模型

所谓羊群行为（Herd Behavior）是一种特殊的非理性行为，它是指行为主体在信息环境不确定或是沟通不足的情况下，行为受到其他决策者的影响，模仿他人的决策，或者过度依赖于舆论（即市场中的压倒多数的观念），而不考虑自己的信息的行为。因此，羊群行为理论是心理学角度来研究决策主体在信息不对称、沟通不完全等环境下行为特性的理论。

根据Banerjee（1992）提出的序列型羊群效应模型，决策主体通过典型的贝叶斯过程从市场“噪声”以及其他决策主体的决策中获取自己决策的信息，这种依次序决策的过程导致市场中的“信息流”。该模型的最大特征是其决策的序列性:决策主体一次只作一种决策，之前将参考先于自己的其他个体的决策。我们首先简要介绍羊群行为的基本市场交易模型以及决策中的贝叶斯过程。

1）市场交易模型

现假定在盟主企业选择盟员企业来构建营销动态联盟的合作市场上，企业虚拟营销过程中存在唯一的不确定因素——企业虚拟营销效果，即盟主企业和盟员企业的合作效果，且价值V∈｛0，1｝。虚拟营销的合作成员为风险中性的盟员企业和盟主企业（如最先把握市场机遇并拥有核心营销资源的企业）。在虚拟营销的合作市场上，任何一个企业都可能成为盟主企业（一般情况下，在某个市场机遇下具有营销资源优势的企业为盟主企业）。同时市场上有n个供盟主企业选择合作的企业，称为候选的盟员企业，各候选的盟员企业t（t∈n）具有差异化，各自以不同的合作收益或者是企业之间的利益分配比例（用S_t表示）为条件来响应盟主企业的选择。然后盟主企业先后到达市场并选择行动a_t∈｛D，N｝，a_t＝D表示盟主企业选择企业t作为自己的合作伙伴来组建营销动态联盟，a_t＝N表示盟主企业不选择企业t作为盟员企业。假定在该市场上总有一部分盟主企业（占总盟主企业的比例为γ）可以通过一定的渠道来了解或预测企业虚拟营销合作的效果，获得私人信息s_t∈｛g，b｝，s_t＝g表示好消息，即盟主企业选择企业t合作组建营销动态联盟的效果好；s_t＝b表示坏消息，即盟主企业选择企业t合作组建营销动态联盟的效果差。假设私人信息出现的条件概率为（信息价值的体现）:

盟员企业t能观察到公共信息为H_t＝（a₁，a₂，a₃，…，a_t－1）。在此情况下，盟员企业t提出的与盟主企业合作组建营销动态联盟的条件，即盟员企业的报价规则为:

因此，有私人信息的盟主企业的行为选择策略为:若E（V/s_t，H_t）＞S_t，则选择该企业t作为虚拟营销合作伙伴；若E（V/s_t，H_t）＜S_t，则不选择该企业t合作。而没有私人信息的盟主企业会随机地选择合作伙伴，任何企业t被选择为盟员企业的概率均为1/2。

2）贝叶斯法则

令u_t＋1＝P（V＝1/a_t，H_t）表示盟员企业观察到公共信息H_t和盟主企业采取行动a_t后对企业虚拟营销效果的预期，由贝叶斯法则可以得到:

u_t＋1＝P（V＝1/a_t，H_t）

其中，

由式（4.12）企业t的报价规则以及以上式（4.13）盟员企业t对企业虚拟营销效果的预期，我们可以计算出盟员企业t对盟主企业要求合作构建营销动态联盟所提出的合作收益为:

S_t＝E（V/D，H_t）

同样，利用贝叶斯法则可求出拥有私人信息的盟主企业对与盟员企业t合作构建营销动态联盟效果的预期:

因此可以得到:

（3）虚拟营销合作市场上的羊群行为

在盟主企业选择合作伙伴的市场上，拥有私人信息的盟主企业，如果对于候选的企业t的私人信息为好消息的情况下，则盟主企业就应该选择企业t进行合作，构建营销动态联盟。然而，如果该企业在观察其他盟主企业并没有选择该企业t合作的情况下，会忽略自己的私人信息而不选择企业t合作，那么我们把这种行为定义为不选择盟员企业t的羊群行为。如果企业获得的消息并不是选择盟员企业t，但是通过观察到别的企业选择了企业t合作的情况下，而跟风选择企业t进行合作，那么我们把这种行为定义为选择盟员企业t的羊群行为。

为了说明盟主企业的有限理性行为怎样引起虚拟营销合作市场上各盟主企业决策主体的羊群行为，下面我们分别分析盟主企业完全理性和有限理性情况下虚拟营销伙伴选择的行为特征。

1）完全理性情况下羊群行为分析

首先，我们分析在盟员企业和盟主企业均为完全理性的情况下，盟主企业在市场上选择盟员企业的行为特征。若发生不选择盟员企业t的羊群行为，即盟主企业对于企业t的评价考察虽是好消息，本应该选择该企业合作来组建营销动态联盟的，然而盟主企业却跟随其他盟主企业的选择而没有选择企业t作为合作伙伴。

也即当E（V/g，H_t）＜S_t时:

由式（4.14）和式（4.15）可知

求解得（1－u_t）（1－γ）（1－2p）＞0。

因0＜γ，u_t＜1，故上式等价于p＜1/2，与（4.11）式所提出的1/2＜p＜1矛盾。因此以上提出的假设是不成立的，即在参与企业均为完全理性的情况下，在盟主企业在对企业t拥有私人信息为好消息的情况下，盟主企业是不会发生不选择盟员企业t的羊群行为。

同理可得，在虚拟营销合作市场上，参与企业均为完全理性的情况下，在盟主企业对企业t拥有私人信息为坏消息的情况下，盟主企业不会发生选择盟员企业t的羊群行为。

由上面的分析可知，若虚拟营销合作市场上存在唯一的不确定因素——企业虚拟营销效果以及在所有参与企业均为完全理性的情况下，那么在合作市场上，盟员企业提出的合作条件，即盟员企业所要求的自身合作收益总会对市场的信息进行合理的调整。通过市场获得不同私人信息的盟主企业总会选择各自不同的理性行为，从而盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将不会发生羊群行为。

2）有限理性情况下羊群行为模型

完全理性要求参与人必须具备“理性的共同知识”，我们不反对“经济人”的假设，即人总是在约束条件下争取自身效用最大化。但是在实际经济生活中，无论一个学习能力多强的人或组织团队，都不可能假定参与人总是处于理性状态，而必须考虑到个体决策可能会受到很多暂时性的非理性因素的干扰，在决策过程中不可能有足够的理性知道自己最正确的决策以及竞争对手的决策，存在有限理性的局限。因而，现在我们拓展上面的基本模型，更多地考虑盟主企业有限理性情况下的决策行为。假设候选的盟员企业都是完全理性，而盟主企业是有限理性的，且拥有私人信息的盟主企业的效用函数为:其中x表示盟主企业选择合作的盟员企业所预期的投入量，m表示企业自有流动资产，可以用来增加与之合作的盟员企业的收益补贴等。λ表示盟主企业对市场信息的反应程度，市场信息包括关于盟员企业拥有的私人信息和其他盟主企业选择合作企业的信息（其中:λ＞1表现为反应过度，0＜λ＜1表示反应不足）。δ表示盟主企业对营销动态联盟组建效果预期估计的系统性偏差（其中:δ＞0表示盟主企业过度乐观，δ＜0则反映盟主企业过度悲观）。假设盟主企业对合作的盟员企业的投入量为n，则拥有私人信息的盟主企业选择一个盟员企业的投入A_t满足:

求解得:

由式（4.19）可知，决定盟员企业t参与虚拟营销的合作收益的因素主要有两类:与企业虚拟营销效果相关的信息因素（表现为E（V/s_t，H_t））和盟主企业自身的因素（表现为λ和δ）。只有当λ＝1，δ＝0时，行为主体——盟主企业才是完全理性的。而根据上文的分析，在完全理性情况下，盟主企业在虚拟营销合作市场上的选择是不会发生羊群行为的。

①在有限理性情况下，若发生选择盟员企业t的羊群行为，即盟主企业通过对企业t分析得到的是坏消息，预计选择企业t合作的效果并不好，本不应该选择的，然而盟主企业却由于羊群行为选择了企业t作为合作伙伴来组建营销动态联盟。也即:

A_t＝λE（V/s，H_t）＋δ＞S_t

由上文完全理性情况下的分析结论、式（4.14）和式（4.16）可知:0＜E（V/s_t，H_t）＜S_t＜1，则可能出现以下几种情况。

若盟主企业对市场信息不存在系统性偏差，即δ＝0。则当λ＞S_t/E（V/s_t，H_t）＞1时，在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将会发生选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业对市场信息反应中性，即λ＝1。则当δ＞S_t－E（V/s_t，H_t）＞0时，则在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将会发生选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业同时存在反应过度和乐观情绪、反应过度和悲观情绪、反应不足和乐观情绪中的任何一种情况，只要满足λ≠1和δ∈（－1，1），那么在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为就会发生选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业同时存在反应不足和悲观情绪，即0＜λ＜1，δ＜0。则在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将不会发生选择盟员企业t的羊群行为。

②同理可分析，虚拟营销合作市场上，在有限理性情况下，若发生不选择盟员企业t的羊群行为，即盟主企业通过对企业t分析得到的是好消息，预计选择企业t合作的效果很好，本应该选择的，然而盟主企业却由于羊群行为未能选择企业t作为合作伙伴来组建营销动态联盟。也即:

A_t＝λE（V/s，H_t）＋δ＜S_t

同样由上文完全理性情况下的分析结论及0＜E（V/s_t，H_t）＜S_t＜1，将出现以下几种情况。

若盟主企业对市场信息不存在系统性偏差，即δ＝0。则当λ＜S_t/E（V/s_t，H_t）时，则在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将会发生不选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业对市场信息反应中性，即λ＝1。则当δ＜S_t－E（V/S_t，H_t）时，则在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为将会发生不选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业同时存在反应过度和乐观情绪、反应过度和悲观情绪、反应不足和乐观情绪中的任何一种情况，只要满足λ≠1和δ∈（－1，1），那么在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为就会发生不选择盟员企业t的羊群行为。

若盟主企业同时存在反应不足和悲观情绪，即0＜λ＜1，δ＜0。则在虚拟营销合作市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为都将会发生不选择盟员企业t的羊群行为。

在盟主企业选择合作伙伴的市场上，由于盟主企业有限理性的因素，导致市场上盟主企业在伙伴选择过程中的决策行为的羊群效应的存在。然而这种羊群行为可以很好地解释以下几个现象:①由于羊群行为的影响，可能导致盟员企业的非理想选择情况进一步加剧；②从经济学供求关系角度上看，这种由羊群行为引起的“两极”现象以及羊群行为个体选择的不稳定性，可能同时会影响虚拟营销合作伙伴之间合作条件和利益分配比例的非理性波动，导致“泡沫”的产生；③考虑到虚拟营销合作对消费者的影响程度，这种羊群行为可能同时会影响整个组建营销动态联盟的预期目标，进一步加剧虚拟营销合作费用中的浪费或无效部分的比重，影响营销动态联盟的稳定性。

通过以上分析我们发现，只要盟主企业决策主体是有限理性的，那么盟主企业在选择盟员企业的时候很大程度上可能偏离既定的决策，而选择与其他企业相同或相近的行为。造成这种行为特征的因素可能有很多，最大的可能是决策主体本身对自己所获私人信息的不确定、没有把握，也有可能是市场行业环境所造成的。

（4）羊群行为对营销动态联盟稳定性的影响

企业在虚拟营销过程中所出现的问题，导致营销动态联盟在内部管理和外部经营上的失败，在很大程度上是由于虚拟营销伙伴选择环节所出现的问题，而盟主企业决策主体在伙伴选择问题上的决策行为更是影响虚拟营销合作稳定性的关键因素。盟主企业选择盟员企业行为的失误，使得营销动态联盟内部出现相互合作的不信任；利益分配的纠纷以及成员企业之间采取的惩治性甚至报复性措施等不合作现象，导致营销动态联盟整体合作目标的无法实现，从而影响营销动态联盟的稳定性。因此营销动态联盟内的盟主企业关于合作伙伴选择的决策行为必须引起我们足够的重视。

当由于沟通、信任、声誉市场的共同作用下，欲构建营销动态联盟的盟主企业对于盟员企业的选择由于信息不对称、名誉、报酬等因素而受到市场上其他相关企业选择决策行为的影响，使得盟主企业对于合作伙伴的选择产生羊群行为。虚拟营销合作市场上羊群行为的存在，很好地解释了虚拟营销合作市场上一些有名气的大企业由于合作项目过多而导致的生产能力供应不足，而一些小企业却找不到合作伙伴的现象。这种不正确的行为将会使企业在虚拟营销过程中误入歧途、步入困境，导致最终构建的营销动态联盟的不稳定。在虚拟营销合作伙伴选择的过程中，由于市场信息的不完全性、不对称性以及决策者的有限理性，导致虚拟营销合作伙伴选择的羊群行为。羊群行为的存在影响虚拟营销合作伙伴之间的利益分配和企业虚拟营销的效果，从而影响营销动态联盟的稳定性。

（5）伙伴选择问题中的羊群行为小结

本节引入羊群行为的概念和模型来分析虚拟营销的合作行为，研究在只有企业虚拟营销效果不确定的情况下，盟主企业决策主体的理性不同所引发的对盟员企业选择行为特征的不同。通过建立虚拟营销合作市场交易机制、效用函数和羊群行为判别规则来证明盟主企业选择合作伙伴的行为呈现羊群效应的特征，得出在盟主企业完全理性的情况下，企业决策主体在伙伴选择过程中的选择行为不会出现羊群行为；而有限理性的盟主企业在选择盟员企业的行为决策上，可能会受行业内其他盟主企业决策的影响，而采取与其他企业相同或相似的选择行为，即羊群行为。