维度结构与测量

黎　常　何　萍

(浙江工商大学工商管理学院,浙江杭州　310018)

摘　要:在Jason Cope定性研究中提出的创业失败学习内容分类的基础上,本文通过文献研究和对创业者的访谈,从创业失败学习的视角建构了新创企业失败学习内容的四维测量模型,并修订量表的初始项目,进而通过探索性因子分析和验证性因子分析,得到了创业失败学习内容4个维度的测量量表,即商业学习、网络和关系学习、自我学习、企业管理学习。最后,统计检验的结果表明,研究开发的四维量表具有较好的信度和效度。

关键词:创业失败学习　新创企业　失败学习内容　维度　测量量表

一、问题的提出

基金项目:浙江省高等教育教学改革项目(JG2013063).

在如今动荡的商业环境中,很多中小企业处在生存危机的边缘,新创企业更是如此,它们在运营过程中所遭遇的失败远多于成功。Song等发现美国技术型新企业在5年后存活率仅为21.9%[1],我国工商行政总局在2013年发布的《全国内资企业生存时间分析报告》中指出,企业成立后3—7年为退出市场高发期,有近五成企业的生存年龄在5年以下。广受创业者推崇的精益创业理念提到,建立“构建—衡量—学习”的反馈回路,并基于事物可能并且将会出错的假设,鼓励创业者研究失败并从中学习。《哈佛商业评论》在2011年围绕“从失败中学习”这个主题,从“认识失败”“从失败中学习”和“从失败中恢复”三个方面,探讨了失败学习对于企业经营与管理的重要意义。因此,从失败中学习是创业者和研究者普遍关注的问题。

在创业研究领域,创业者及其企业的学习是基于已有经验,不断地尝试和总结,进而抛弃失败的决策、选择最有前景的决策[2]。在这一过程中,那些不连续的事件,如失败,能触发创业者“双环”和“变革性”的学习结果[3],纠正创业者先前无效的管理活动和错误的经营观念[4],并增加创业过程中所需要的技能和知识,激发行为创新,提高创业者成功的可能性[5]。因此,失败普遍被认为是学习的前提[6][7]。与此同时,创业失败学习也被认为是一个动态发展的过程,创业者在经历了失败所带来的各种挫折和成本之后,通过批判性反思和反思行动逐渐恢复,并最终利用从失败中学习到的自我认知、企业经营和管理、网络关系等内容,或者重新开始新的创业,或者从事其他活动[5]。

现有研究主要采用理论分析或者案例研究的方法,对于创业失败学习内容,即创业者能从创业失败中学到什么,存在各种不同的观点。例如,Schutjens和Stam把失败学习的内容分为内部学习与外部学习[8];Cope在其2005年研究的基础上,通过案例分析,将失败学习内容整合成商业、自我、网络和关系、企业管理四个方面[5];Shepherd等则将从项目失败中学习的内容分为项目关联的学习和个人关联的学习[9];而Cannon和Edmondson则认为[10],只有当创业者感知到学习的内容能够应用到新企业时,这种学习才算完整,因此,Yamakawa和Cardon仅采用“将先前失败经验应用到现有企业的程度”来测量创业失败学习[11]。国内一些学者,如陈文婷和李新春、单标安等,对创业学习开发了相关量表,但都仅仅对创业学习方式进行分类,如经验学习、认知学习、实践学习等,并未涉及从失败中学习的内容[12][13]。

由于对失败学习内容的测量缺乏一个客观的评价测量工具,导致现有文献对许多问题并不清楚,如创业失败学习效果如何评价。例如Baumard和Starbuck的研究并未发现企业能够从失败中学习[14];创业失败的学习内容对创业者能力及企业绩效的提升具有什么作用;学习内容对后续创业意向影响如何;动态创业失败学习过程如何发展[3];等等。因此,需要采用定性和定量研究相结合的方式,以得出更为全面的“从创业失败中学习”的内容维度[15]。本文将在已有的创业失败学习相关文献研究和对创业者访谈调研的基础上,结合我国企业创业文化和情境,开发测量创业失败学习内容的量表,为企业失败学习的实践提供可操作的理论指导模型和测评工具。

二、测量模型的构建

创业研究对于失败的定义分为两类:一是将失败等同于企业关闭[16],由于这一定义将创业者主动关闭企业的情形包含在内(Bates,2005)[17],因此常常受到学界的诟病;二是将失败定义为组织绩效因在营运过程中出现失误和问题而未达到预期目标这种结果[18],Politis和Gabrielsson也认为[19],在组织行为研究中,应将失败定义为创业企业未达成预期结果的阶段性情景或事实。鉴于后者更加适合刻画创业理论与实践的特征,本文中“创业失败”将采用第二种定义,而非狭义地指企业破产和关闭这种结果。因此,创业者或其企业在经营过程中的失败经历包括:预算、人员配置、阶段性(包含截止期限的)计划、质量、成本、效率、客户满意、服务等没有达到预期目标的情形[20][21]。

由于创业失败能够进一步帮助创业者搜寻和识别创业机会,提高组织和团队管理技能,提升自我管理和挫折应对,Cope提出[3]创业学习任务的五个维度:自我学习、商业经营学习、环境和创业网络管理学习、小企业管理学习及关系性质和管理学习,并认为需要分析激发这些学习内容的特定学习过程。而后Cope通过对一些有失败经历的创业者运用解释性现象学研究方法,进一步将创业失败学习归纳为四个维度(如图1所示)。

图1　失败学习内容的四维测量模型(Cope,2011)

(一)关于商业的学习

主要是指为掌握有关市场需求、新企业成长、行业发展前景等知识而进行的学习,包括商业的优劣势及失败的原因[5]。企业不断地积累行业与市场相关的经验来理解未来发生的事,不断重组信息和经历各种失败,同时知识的存储量也越来越大[22]。这方面的学习内容更多的是以社会人的角度对市场做判断和诊断,它使创业企业和创业者能够更加清晰地辨识企业所在的市场存在的问题和威胁,通过不断改进和实践来加强这类认知,提高对行业或市场优势与劣势的辨识率和反应速度,它也要求创业者对企业经营中的失败做出合理的归因[23]。

(二)关于自我的学习

主要是指客观认识企业自身的优势和劣势、技术、文化等[3]。关于自我的学习所包含的内容主要针对企业或创业者的核心能力、缺陷等,与归因理论中组织或创业者个体对自我的认识等因素相关[5]。它强调的是企业和创业者对过去发生的事情进行重新思考,并探寻其发展的规律。通过对创业过程中已发生的关键事件进行反思,思考其潜在的规律,分析自身存在的优劣势从而积累经验,提高其成功应对未来事件的能力。

(三)关于网络和关系的学习

主要是指学习如何管理客户、供应商与竞争对手的关系等[3]。与关于自我的学习不同,关于网络和关系的学习考察了企业或创业者与外部事物之间的关系,它衡量了创业者管理合作关系及管理内外部资源的能力[5]。同时,关于网络和关系的学习也是企业在创业过程中通过各种渠道获得相关信息的行为,在信息收集过程中,创业企业构建了自己的社会关系网,这种网络促进了信息的交流和知识的转移,使得合作者之间更加理解彼此的行为,这便促使企业能够根据所需信息做出合理的决策,提升信息的价值,获得高额的回报[24]。

(四)关于企业管理的学习

主要是指学习如何有效经营并控制企业,包括人员招募、建立薪酬与绩效体系、财务监控等重要程序和体系[3]。它相对于关于商业的学习,包含着更多实践操作的成分。通过关于企业管理的学习,创业者不但能够知道企业的优缺点,更学到了怎样管理企业的优势和劣势,制定适当的企业策略与规章制度,规避可能存在的风险[5]。此外,Nicholls-Nixon及学者Homsma等通过研究证实,创业企业关于企业管理的学习活动对企业的绩效具有显著的促进作用[25][26]。同时,关于企业管理的学习是组织持续适应环境变化的过程,这就要求创业企业要主动尝试新的方法、技术和规则,以解决现存和潜在的问题,进一步促进企业的发展与成长。

三、量表项目的产生

(一)国内外相关文献研究

为了收集国内外有关创业失败学习内容的具体项目,本研究主要参考和借鉴国外学者,如Schutjens和Stam[8],Cope[3][5],Carmeli和Schaubroeck[23],McGrath[20][22],Shepherd[4],Sardana和Scott-Kemmis[27],Shepherd et al.[9]等的研究,以及国内学者,如于晓宇[24][28][29]、蔡莉和单标安等[13][30],胡洪浩和王重鸣[31]、赵文红等[15]等的研究,建立访谈分析和量表构建的文献基础。

(二)个体访谈和开放式问卷调查

本研究对来自浙江的9名新创企业的创业者和合伙人进行半结构化访谈,访谈由了解其创业背景开始,逐步引入主题。首先,我们会向被访者描述并确认“失败”是指过去两年企业经营管理过程中出现的预算、人员配置、阶段性(包含截止期限的)计划、质量、成本、效率、客户满意、服务等没有达到预期目标的这类情形[20]。接着,让被访者(5位创业者,4位创业团队成员)根据所提问题进行尽可能详细地回答,同时让其对“失败学习内容”的理解发表自己的看法和见解。

访谈之后,我们根据访谈记录设计出了关于失败学习内容的开放式问卷并进行调查,被访者(另20位创业者和创业团队成员)需要在开放式问卷上详细回答关于失败学习的四个问题。接下来,我们将访谈记录及问卷收集到的项目进行归类、汇总、合并意义相近或相似的项目,而后经过内容分析和专家评价,对调查结果进行总结,形成了34个项目。其中关于商业的学习6项,关于自我的学习8项,关于网络和关系的学习7项,关于企业管理的学习13项。随后进行随机编排,发给8名创业管理和组织学习方向的教师和博士生进行审阅,以检查是否存在项目表述不清、语义模糊等问题;同时请参与访谈的创业者对问卷内容进行确认,看项目是否能够被理解,从而保证语言表达的流畅性。最终删除5个项目,得到29个项目的初始问卷,采用Likert五点计分法,即“1＝完全不符合、2＝不太符合、3＝不确定、4＝比较符合、5＝完全符合”。

四、数据分析与统计结果

首先,预测试阶段运用SPSS19.0将预试样本(N＝90)进行C.R.值与T检验精简项目;其次,正式测试阶段,将全部正式样本(N＝287)使用SPSS19.0平均分为A、B两份,分别进行探索性因子分析与验证性因子分析。样本A(N＝140)使用SPSS19.0进行主成分分析法与方差最大正交旋转法提取公因子。样本B(N＝147)运用Amos17.0进行模型拟合与竞争模型比较;最后,将全部正式样本运用SPSS19.0进行Cronbach’sα信度检验和内容效度、结构效度、判别效度的检验。综上,本研究将形成信度与效度良好的创业失败学习内容的测量量表。

(一)量表的预测试与分析

1.样本统计

新创企业失败学习内容问卷的编制是本研究的重点,在这个阶段,选取浙江省以杭州、宁波、温州为主的知名创业园、企业孵化器中的创业者(合伙人)为调查对象,共发放问卷213份,实际回收112份,其中有效问卷为90份。回收率为52.6%,有效回收率为80.4%。其中有效问卷全部是以8年为限的新创企业[32],问卷填答者全为创业者和创业团队成员,否则已判为无效问卷。男性占43.3%,女性占56.7%;年龄在40岁以下占93.3%;本科及以下学历占77.8%;创业前有2年及以下工作经验的占88.9%;之前没有创立过企业的占57.8%,有创立过1家及以上企业的占42.2%。其他企业相关的描述性统计见表1。

表1　预试样本描述性统计(N＝90)

2.数据分析过程及结果

本部分采用SPSS19.0,对在文献研究、访谈和开放式问卷调查基础上所编制的29个项目的失败学习初始问卷使用相关的项目分析,以鉴别各个项目的区分度。项目分析的主要目的在于求出问卷每一个题项的“临界比率”即决断值,简称C.R.值(Mackinnon,1991)。临界比的求法是将所有被试在预试量表的得分总和依高低排列,得分前27%(第24位得分为97)为高分组,赋值为group 1;得分后27%(第24位得分为83)为低分组,赋值为group 2。采用独立样本T检验,检验高低两组受试者在各条目平均数上的差异。如果题项的C.R.值达显著水准(Sig.＜0.05或Sig.＜0.01),即表示这个题项能鉴别不同被试的反应程度,予以保留,反之则删除。详细结果见表2。

表2　失败学习内容问卷预试项目分析表(N＝90)

续　表

注:表中Sig.为双尾检验。

由上表分析结果显示,题项E06,E18,E19,E21,E23,E25,E29共7项的Sig.值均大于0.05,因此删除。最后,22个项目得到保留。

(二)探索性因子分析

此部分采用预试样本基础上得到的22个项目的正式问卷,在浙江省(杭州、宁波、温州、台州等地)的创业园、企业孵化器中的创业者或创业团队成员进行正式调查,发放问卷共计590份,回收342份,回收率为58%,其中有效问卷287份。用SPSS19.0将正式调查数据按大约50%随机分为两半,其中一半(N＝140)作为样本A,用于创业失败学习内容的结构探索,另一半(N＝147)作为样本B,用于之后的创业失败学习内容的维度结构的验证。

1.样本统计

样本A全部是以8年为限的新创企业[32],问卷填答者全为创业者和创业团队成员,否则已判为无效问卷。男性占50.7%,女性占49.3%;年龄在40岁以下占92.9%;本科及以下学历占78.6%;创业前有2年及以下工作经验的占84.3%;之前没有创立过企业的占56.4%,有创立过1家及以上企业的占43.6%。其他企业相关的描述性统计见表3。

表3　样本A、B有效被试描述性统计(N＝140/N＝147)

续　表

2.数据分析过程及结果

运用SPSS19.0对正式调查所获得的随机分半样本A的22个题项进行探索性因子分析。由统计结果得知KMO＝0.726,Bartlett’s球形检验显著(近似卡方χ2＝1058.075,df＝231,χ2/df＝4.58,Sig.＝0.000),说明数据符合因子分析的条件。采用主成分分析法抽取公因子,正交旋转对因子载荷矩阵进行旋转,并选择特征值大于1作为保留因子的标准并参照碎石图来确定项目和因子。删除多重载荷的项目、共同度小于0.3的项目及因子载荷小于0.4的项目后,剩余15个项目。经过探索性因子分析,得到了4个清晰的共同因子,旋转后累积解释方差为60.613%,具体结果见表4(不显示绝对值小于0.4的载荷系数)。

根据表4因子分析的结果显示,新创企业的失败学习内容结构包括4个因素,这4个因素解释了总方差的60.613%。结合因子分析的结果和每个因子内项目的含义:因子1包括4个项目,内容反映了企业或创业者经过失败后掌握有关行业发展、特点、市场需求等知识而进行的学习,按照前述理论属于“关于商业的学习”;因子2包括4个项目,内容反映了企业或创业者在管理客户、代理商和竞争对手之间的关系而进行的学习,按照前述理论属于“关于网络和关系的学习”;因子3包括4个项目,内容反映了企业或创业者经过失败后客观分析企业自身或创业者自身方面的优劣势而进行的学习,按照前述理论属于“关于自我的学习”;因子4包括3个项目,内容反映了企业或创业者经过失败后在如何有效经营、管理企业方面所进行的学习,按照前述理论属于“关于企业管理的学习”。因此,我们将这4个因子分别正式命名为,F1:商业学习;F2:网络和关系学习;F3:自我学习;F4:企业管理学习。

表4　创业失败学习内容问卷的探索性因子分析结果a,b(N＝140)

注:a.因子提取采用主成分分析法;b.因子旋转采用方差最大正交旋转法。

(三)验证性因子分析

样本A的探索性因子分析的结果表明,新创企业失败学习内容是包含15个项目的四维结构,但这只是初步探索的结果,该理论模型是否存在,还需要对其进行再检验。本研究利用正式调查所获得随机分半样本B(N＝147)的数据,对探索性因子分析所得的四因素模型进行验证,看其是否既简单又良好地拟合模型。

1.样本统计

被试为正式调查的随机分半样本B(N＝147),样本B全部是以8年为限的新创企业[32],问卷填答者全为创业者和创业团队成员,否则已判为无效问卷。男性占48.3%,女性占51.7%;年龄在40岁以下占95.2%;本科及以下学历占77.6%;创业前有2年及以下工作经验的占89.1%;之前没有创立过企业的占53.1%,有创立过1家及以上企业的占46.9%。其他企业相关的描述性统计见表3。

2.数据分析过程及结果

运用统计软件Amos17.0进行验证性因子分析。使用结构方程模型评价构想模型是否得到了观测数据的支持,有三类拟合指标。一是绝对拟合指标,如χ2,RMSEA,GFI,AGFI等;二是相对拟合指标,如CFI,IFI,NNFI等;三是简约拟合指标,如PNFI,PGFI等。通常采用的模型拟合指数有χ2/df,CFI,GFI,IFI,AGFI,RMSEA等。

一般认为,χ2/df＜3,表明整体模型拟合较好;如果3＜χ2/df＜5,表明模型拟合不太好,但可以接受;如果χ2/df＞5,表示模型比较差;如果χ2/df＞10,表示模型很差。GFI,IFI,CFI,AGFI,NNFI应大于或接近0.90,越接近1越好;RMSEA处于0和1之间,RMSEA低于0.08表示较好的拟合,低于0.05表示非常好的拟合,低于0.01表示非常出色的拟合。

使用Amos17.0对正式调查所获得的随机分半样本B(N＝147)的15个题项进行验证性因子分析(见图2),四因素模型拟合情况见表5。图中E01,E02,E03,E04是“F3:自我学习”的测量题项编号;E10,E11,E12,E13是“F1:商业学习”的测量题项编号;E14,E15,E16,E17是“F2:网络和关系学习”的测量题项编号;E20,E27,E28是“F4:企业管理学习”的测量题项编号。

表5　创业失败学习内容模型拟合情况(N＝147)

上表结果表明,χ2/df＜3,表明该模型整体拟合度良好,而对于CFI,GFI,IFI,AGFI等值,都大于或接近0.90,达到了较好的拟合。在本研究中,RMSEA的值为0.078,表示拟合较好。综上,失败学习内容的构想模型与观测数据的各项拟合指标,均达到较好的拟合水平,观测数据较好地支持了构想模型,因此,失败学习内容的四因子模型在一定程度上得到了验证。

图2　失败学习内容四因子模型的验证性因子分析

3.四因子、单因子模型比较

四因子模型得到了验证,但该模型是否比单因子模型更优,两者需要比较,以此确定最佳模型。单因子模型假设失败学习内容的15个观测变量只测量一个共同因子,若该模型得到验证,则表示失败学习内容结构不需要区分这15个观测变量,单因子模型的假设构想如图3所示,对单因子模型再次进行验证性因子分析的检验,其各项指标与四因子模型指标的对比见表6。

图3　失败学习内容单因子模型的验证性因子分析

由表6不难看出,单因子模型的χ2/df＞3,说明模型拟合不太好;CFI,GFI,IFI和AGFI的值都远未达到0.90的标准,且单因子模型的RMSEA值也远差于四因子模型。因此,与单因子模型相比,四因子模型整体拟合指数比较理想,能够更好地解释失败学习内容的结构。

表6　四因子、单因子模型拟合指标比较(N＝147)

(四)信度和效度检验

1.信度检验

本研究采用检验内部一致性的Cronbach’s α系数来进行信度检验。α系数越高代表内部一致性信度越好,α系数0.90以上为优秀,0.80左右为非常好,0.70则是适中,0.60以上可以接受,低于0.60为不可接受(Kline,1998)。表7列出了问卷各维度的Cronbach’sα系数。

表7　量表各维度Cronbach’sα系数(N＝287)

从上表7可以看出,四个因子的内部一致性α系数均在0.7以上,总量表的α系数接近0.80,另外,删除了每个维度的任何一个项目,问卷信度并未显著上升,这些结果说明总量表具有良好的信度。

2.效度检验

效度指一个测验或量表实际能测出所要测量心理特质的程度,也就是说,它是用来衡量一个量表能在多大程度上测到了它所要测量的东西。在本研究中,我们对量表的内容效度、结构效度和判别效度进行评估。

(1)内容效度。Kerlinger(1986)指出,内容效度是指量表的“内容切实性”,即量表内容是否能准确涵盖所要测量的内容,一般可通过主观进行测量(Zikmund,2002)。在此项失败学习内容问卷编制过程中,我们最初整理和参考相关文献,之后深度访谈资料加以发展。量表完成后,我们请创业管理和组织学习方向的教师和博士生对问卷的内容进行了审定,并征求了一些新创企业创业者的意见,之后又请有关专家进行了评审,确保了问卷内容的有效性。

(2)结构效度。结构效度是指一个测验实际测到所要测量的理论结构和特质的程度,即实际的测试分数能解释某一心理特质的多少。本研究探索性因子分析和验证性因子分析的结果显示,失败学习内容问卷因子结构较为清晰、稳定,各项指标均符合心理测量的要求。而且验证性因子分析的结果与研究的理论构想也具有较高的一致性,通过Amos17.0的检验,本研究的15个测量指标标准化因子负载均大于0.5(见图2)。因此,问卷具有较好的结构效度。

(3)判别效度。可通过“平均抽取变异量”(Average Variance Extracted,AVE)来表征,AVE值反映了每个因子所解释的变异量中有多少来自于该因子中所有题目。Fornell和Larcker(1981)指出,当各因子的AVE值大于0.50或大于其相关系数的平方值时表示该因子具有较好的判别效度。对各因子AVE值进行计算(标于表中的因子相关对角线上),及各维度的相关系数,如表8所示。

表8　失败学习内容测量模型判别效度检验(N＝287)

注:∗表示Pearson相关系数在0.05水平显著(双尾);∗∗表示在0.01水平显著(双尾)。

由上表8统计结果可知,四个因子AVE值大于或接近0.50且远大于各维度的相关系数平方值(系数最大为0.3782＝0.14)。因此,可认为本研究四因子测量模型具有良好的判别效度。

五、结论与展望

创业学习本身应该涵盖复杂的情境因素,而以往国内外学者对创业学习的研究鲜有考虑“失败”情境,现有文献,如McGrath(1999),Shepherd(2003),Cope(2005,2011)等,更多停留在理论和案例分析层面,未能对“企业从创业失败中学习到什么”进行有效的测量和评价。

本研究基于中国企业创业文化背景,在现有研究的基础上,从创业企业失败学习的实际出发,经过半结构访谈、开放式问卷和预试等程序编制了失败学习内容问卷,并在浙江省以杭州、宁波、温州等地为主的大型创业园和企业孵化器的590名被试进行调查。通过对其中有效问卷的调查数据(N＝140)进行探索性因子分析,初步萃取出四个结构清晰的因子,再经验证性因子分析(N＝147)验证模型的稳定性。我们的研究表明,新创企业的“失败学习”可以从商业学习、网络和关系学习、自我学习、企业管理学习四个方面内容进行测量,且这四个方面在整体模型架构上具有良好的信度和效度,可以有效地解释实践中企业的失败学习行为,并与已有的创业失败学习理论保持核心内涵的一致。在理论的一致性之外,我们也发掘了能丰富现有理论框架的实践内容。对于企业和创业者而言,失败在所难免,如果在创业过程中遭遇失败,本研究量表有助于指导他们如何衡量从失败中学习到什么,这对于他们有效获取信息与资源,加强管理,从而使企业经营得以恢复具有重要的指导意义。

作为一个探索性研究,本文可能存在以下方面的不足:(1)本文所采用的数据都是来自浙江省地区的新创企业,因此数据来源的区域性较强,这种方便取样的方法导致了在未来仍需进行更为广泛、更多数量的样本收集,从而能够对“从失败中学习”这一概念的内涵进行更深入的解释。(2)本研究由于缺乏国内外有关失败学习内容的成熟量表作为问卷项目基础,属于全新的量表开发,因此,量表的实践效用需要未来更多的检验。

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