测项纯化和检验

一、预调查和C租金测量量表测项初步纯化

为了验证在文献分析和头脑风暴法中获得的C租金测量量表初始测项的可行性和科学性，我们以C租金测量量表初始测项陈述句作为题项，设计制作调查问卷（likert量表）进行预调查和分析，期望对C租金测量量表测项进行初步纯化。

我们预调查对象为两个部分：一部分是某大学商学院2011级和2010级在籍MBA硕士研究生，共48人，这些研究生绝大多数是江苏省和浙江省各类企业各级管理人员以及少数公务员和事业单位从业人员，基本符合样本选择需要；另一部分是随机在江苏省扬州市区某商务楼选择了9家企业，每家企业确定一名管理人员进行现场调查。调查采用书面、现场填写和回收问卷的方式进行，共发放57份问卷，实际回收有效问卷49份，有效回收率为86%，符合要求。为了修订和完善问卷测项，我们采用SPSS17．0对问卷进行了探索性因子分析，探索性因素分析是在测量量表开发中经常运用的一种方法^[11]，主要采取主成分法提取因子，并且对因子进行正交方差极大法旋转，因子负载截取点为0．6^[12]，对于在任何一个因子负载都低于0．6或在多个因子上负载大于0．6的进行修正或剔除，结果是在具体29个测项中25项因子负载值大于0．6，只有第C7、C11、C15、C22等4个测项的因子负载值低于0．6，对此我们进行了分析和个别访谈，发现原因是测项陈述不够明确，我们对这四个测项陈述句进行进一步调整和修改，此外，没有发现在多个因子上负载大于0．6的测项，问卷信度Cronbach’s Alpha为0．82，属于高度可信性^[13]。这样完成了C租金测量量表测项初步纯化（见专题6-1：初步纯化后C租金测量量表测项），从而为C租金测量量表测项进行进一步纯化和检验奠定了基础。这些测项陈述句构成了正式问卷的基本内容^[14]。

专题6-1

初步纯化后犆租金测量量表测项

初步纯化后的29个测项：（C1）可能减少合作企业之间交易过程中的商务谈判等方面相关人财物费用的支出；（C2）可能减少合作企业之间交易过程中资信状况、市场需求调查等有关方面人财物的费用支出；（C3）可能减少合作企业之间交易过程中由于预付货款占用资金等形成的财务成本支出；（C4）可能使得合作企业经济效益不断提供，可以吸纳更多就业，提升整个社会的就业水平；（C5）可能使得合作双方经济效益得到提高，从而缴纳更多的税，支持社会建设，提供更多社会福利；（C6）合作收益效应可能带动其他企业效仿并且进行合作，进而改善或进一步增强整个社会合作意识，提升整个社会合作收益；（C7）企业之间的良好合作关系形成和发展，可能降低单纯的利益竞争行为的负面影响，改善市场竞争环境，提升市场整体效率和效益；（C8）企业之间合作，特别是关键企业的合作可能提升合作企业所在地区形象和影响，吸引投资等；（C9）企业之间合作过程中可能会形成相应的各种社会网络，从而可能为社会网络成员或成员所在企业带来额外收益；（C10）可能使得合作企业经济效益扭亏为盈，企业发展了，由原来的不断裁员转变为吸纳更多就业；（C11）合作企业之间资源优势互补或互用，减少资源浪费或“三废”排放，提升自然资源和环境可持续性；（C12）企业良好的合作关系使得企业之间问题更多通过友好协商解决，诉讼和恶性竞争减少，节约或减少社会资源使用；（C13）可能避免或减少企业相互之间进行恶性价格竞争，维护或共同提高商品价格，获得更多或超额利润；（C14）可能形成对某个行业垄断，形成垄断价格，获得超额垄断利润；（C15）合作双方可能实现技术优势互补，技术创新能力和速度加快或更快，提升经济效益；（C16）可能使得合作双方优势互补，从而由原来缺乏技术创新能力转变为具有技术创新和进步的能力和动力，推动合作双方经济效益提高；（C17）可能使得合作双方所在的行业进入门槛提高，阻碍其他竞争者加入，逐步形成行业垄断，从而逐步提高行业整体和企业经济效益；（C18）可能使得原来的行业垄断进一步强化和巩固，提高或巩固行业整体和企业经济效益；（C19）企业之间合作促进相关企业家更全面、深入思考管理创新等问题，从而可能提高企业家创新动力和水平，为企业创新收益增长提供机遇；（C20）可能推动企业家创新，形成不断破后而立的循环，反过来推动企业家创新动力和水平提高，进一步为企业创新收益增长提供可能；（C21）可能使得合作企业之间和谐相处成为可能，进而可能促进社会和谐；（C22）可能使得企业之间竞争强度降低，减轻企业家身心压力，提升他们身心健康水平；（C23）可能带来产业链相关企业积聚，为产业集群形成和发展提供机会，从而为降低产业链成本，提高产业集群收益；（C24）特别社会网络形成的合作，如高科技网络内企业合作，可能为这些社会网络成员企业带来额外的收益；（C25）可能带来企业管理层的经营管理能力的倍增效应，提升企业管理水平或效率，从而获得的额外收益；（C26）可能左右行业产品质量标准等制定，间接左右行业竞争态势而产生收益效应，从而获得的额外收益；（C27）可能使合作双方可以共享销售渠道，节约了销售成本，提升了销售渠道的利用效率；（C28）可能使得合作企业品牌联合，提升了各自品牌形象，产生了品牌溢出效应；（C29）可能促进和提升了合作者的灰色收入。

二、正式调查过程

为了获取支撑后续实证研究的数据，根据研究的需要我们进行了正式问卷调查，根据研究需要和可能，此次调查数据采集实行的是常用的“方便抽样法”加“分层抽样法”，其中各大区区域样本选择以及除江苏省以外的其他区域企业样本选择采取“方便抽样法”，江苏省按照苏南、苏中和苏北三个二级区域进行企业样本分层抽样。具体规则是：先进行一二级区域样本选择，一级样本以大区作为区域样本，其中华东地区以及该区域江苏省作为重点样本区域，江苏省进一步选择南京、镇江、常州、南通、扬州、泰州、盐城等7个地级市作为苏南、苏中和苏北区域样本；每个样本区域选择1—3个问卷调查代理人进行企业样本选择和问卷发放回收工作；除江苏省以外样本企业选择没有特别限制，只要是规范和合法注册的公司；每个样本企业选择部门经理以上的中高层管理人员作为具体调查对象。

此次调查累计发放问卷（电子版）244份，回收有效问卷222份，问卷的有效率达93%以上，符合要求，具体省份和有效问卷回收情况分布见表6-1。另外，样本企业性质百分比分别是国有（0．351 351 351）、民营（0．360 360 36）、外资（0．157 657 658）、其他（0．130 630 631），样本企业调查对象人口统计学特征中，受访者的年龄绝大部分处于36～50岁之间，占54．1%，大多数受访者都具有大学专科及以上的学历水平。

表6－1　有效问卷具体区域或省份分布表

三、测项进一步纯化和因子分析

检验原始量表的a系数是进一步纯化量表测项的首要步骤^[15]，通过探索性因子分析进一步纯化测项，并确定量表的维度。在进行因子分析之前，进行了KMO测度和Bartlett球体检验，结果显示KMO值是0．870，且相关矩阵中均存在大量显著相关关系，因此该样本符合进行因子分析的条件。

因子提取方法为主成分法，旋转方法为方差最大法，因子负载截取点为0．5，对于在任一因子上负载都低于0．5或在多个因子上负载大于0．5的测项进行剔除。根据具体研究需要，我们进行了两次因子分析，第一次因子分析结果见表6-2和表6-3。

表6-2　解释的总方差

续　表

提取方法：主成分分析。

表6-3　成分矩阵

续　表

提取方法：主成分分析法。

a．已提取了7个成分。

其中，第二次因子分析结果以及各因子的Cronbach’s alpha值^[16]见表6-4（题项代号的详细内容请参看专题6-1）。

表6-4　C租金因子分析结果表

续　表

C租金量表第一次因子分析结果显示：“C15、C22”两个测项在两个因子上负载大于0．5，“C3、C5、C12、C19、C21、C29”六个测项所有因子上的负载都小于0．5，因此将这8个测项剔除，剩余21个测项收敛成7个因子，并且每个测项的因子负载均大于0．5，解释方差达到63．513%。但是，第一次因子分析中，在剔除不符合要求的测项后因子2、因子3、因子6和因子7没有测项因子负载大于0．5，所以需要进行第二次因子分析。因此，在调整测项后我们进行了第二次因子分析，方法和规则与第一次因子分析一致，结果是21个测项中有“C8、C9、C24、C26”测项所有因子上的负载都小于0．5，没有测项在两个因子上负载大于0．5，因此将这4个测项剔除，剩余17个测项收敛成5个因子，然后对5个因子的1—4个因子Cronbach’s alpha值进行了检验，第5个因子因为只包含一个测项，无法进行Cronbach’s alpha检验，具体结果详见表6－3。

根据每个因子包含的测项内容以及上述C租金维度假设情况，我们分别给“因子1、因子2、因子3、因子4和因子5”命名为“管理、技术和社会综合效益获得或提高”、“垄断收益获得或提高”、“负外部效应缩小或消失、甚至逆转成正外部效应”“交易费用节约或更大程度的节约”、“正外部效应放大”。要说明的是，根据我们获得的数据，整个量表测项收敛成5个因子，即可以归为5个维度，这与这里第三部分9个维度结构假设不一致，实际情况是因子2、因子3、因子4和因子5分别和维度4、3、1、2对应，第5、第6、第7、第8、第9等5个维度中除部分测项不能得到数据支持^[17]以外，其余的全部收敛为一个因子，即因子1，我们综合命名为“管理、技术和社会综合效益获得或提高”。这个数据分析结果反映了以下情况：第一，进一步说明我们根据头脑风暴法和文献分析归纳的C租金测量测项设计和维度假设整体是科学和可行的；第二，之所以第5、第6、第7、第8、第9等5个维度收敛为因子1，我们认为主要原因是这几个维度的合作收益在理论上可能可以加以区分，而在企业实践中可能难以准确加以区别，从而导致了这样的结果；第三，一些异动现象，例如有的维度测项收敛后归为其他因子，例如第9维度测项C23收敛后归为因子3。对于后面两个问题我们需要进一步研究。

四、可靠性与敏感性检验

可靠性是指不同测量者使用同一测量工具的一致性水平，用以反映相同条件下重复测量结果的近似程度，可靠性一般可通过检验测量工具的内部一致性来实现^[18]。我们通过Cronbach’s alpha来检验测量工具的内部一致性，该指标已经被证实是检验多维度量表可靠性的有效指标。在基础研究中，一般认为Cronbach’s alpha的值不低于0．6被认为可以接受，C租金量表测项的Cronbach’s alpha值为0．920。

敏感性检验是量表开发需要考虑的另一个重要指标。由于这里正式调查问卷采用5级likert量表，对于C租金测量的问题，除了29个测项以外，回答者都被要求回答一个综合性问题“企业之间的合作能够给合作各方带来各种实实在在的利益，这些利益有的是看得见的，有的是看不见的，但是确实存在”，每个问题答案1—5分别代表“完全不同意”、“不太同意”、“不同意也不反对”、“比较同意”和“完全同意”，因此该问卷对于回答者的态度变化将是敏感的。另外，对于每个维度，大都有2—5测项进行测量，这也可以提高问卷的敏感性。

五、有效性检验

有效性检验是衡量量表好坏的一个重要标准，它是指一个量表所要测量的事物特征是否确是真正要测量的。开发新的测量工具过程中，需要检验的有效性一般包括：内容有效性、结构有效性、规则有效性。

（一）内容有效性检验

“内容有效性，即表面有效性，是指量表逻辑上能够清晰反映出研究中所要测量的概念的内容，一般可以通过主观进行判断”。在C租金量表测项选择和三次纯化过程中，我们以经典租金理论为基础，结合租金理论的最新研究成果，主要运用自由联想方法（Keller，1998）收集C租金初始测项陈述句并进行归类整理，力求全面反映C租金需要测量的内容。在问卷初稿完成之后，我们还与某大学商学院有关专家就问卷的内容和形式进行了深入的讨论，对问卷结构、内容、测项等进行了进一步调整，以保证测项分布的合理性。最后，我们还通过预调查进行测项初步纯化。通过以上过程，可以保证问卷的内容有效性。

（二）结构有效性检验

结构有效性表示测量工具证明理论假设的程度，即测量得到的实证数据与要测量概念的理论逻辑相一致的程度，包括收敛有效性和区别有效性。我们通过相关矩阵来分别检验各个维度的架构有效性。收敛有效性是指对一个理论概念进行测量，当它与相同构造的不同测量工具高度相关时，说明该测量工具具有收敛有效性^[19]。按照Steen kamp和Trijp^[20]的方法，该有效性可以通过计算标准化的因子负载及其显著性来判断，如果各个维度下的因子负载值均显著大于0．5，则符合收敛有效性。

我们使用探索性因子分析来检验收敛有效性，主要是因为这里首次提出C租金概念，更没有现成的经过实证检验过的C租金测量量表。在上文中的因子分析中，已经证实所有测项的因子负载都大于0．5，且在P＜0．01水平下显著，这证明该量表具有较好的收敛有效性。另外，我们还进行了相关性分析（见表6-5），通过观察相关系数表中的分析数据可以发现，在合作过程中，5个维度中组内因子间最小相关系数均大于或等于或接近于0．5，在0．01或0．05水平（双侧）上均显著相关，这进一步验证了量表的收敛有效性。

区别有效性是指量表区别不同维度或概念的程度，当量表与不同概念的测量工具相关程度很低的时候，说明该量表具有区别有效性。在表6－5中，C租金的5个维度内的测项相关系数几乎都大于5个维度间测项相关系数，这说明测量C租金的量表具有良好的区别有效性。这还说明整个测量工具都具有较好的区别有效性。

（三）规则有效性检验

为了确立测量工具的规则有效性，问卷开发者必须验证：（1）此测量工具与测量相同概念的其他工具的相关程度；（2）此测量工具是否会产生预期的行为或效果。规则有效性通过检验所测量的变量与其他变量之间的相关关系或因果关系来检验。^[21]

由于C租金可能来源与个人（被调查者）对合作可能带来的收益（C租金）感知有关系，即企业合作过程的好处企业各级管理人员应该是可以感知的，因此假设：

假设1：C租金与个人感知的合作确实能够给合作各方带来各种实实在在的利益具有相关性。

基于这里所获得的数据，我们对C30与因子1、因子2、因子3、因子4和因子5进行pearson相关分析，发现被调查者的C租金收益感受与“管理、技术和社会综合效益获得或提高”、“垄断收益获得或提高”、“负外部效应缩小或消失、甚至逆转成正外部效应”正相关，而与“交易费用节约或更大程度的节约”、“正外部效应放大”这两个因子相关性较小（sig值是0．29），特别是因子5“正外部效应放大”相关性更小（sig值是0．967）。

对此，我们认为可能有三个主要原因。第一，交易费用和正外部效应是两个非常难以定量测量的指标，目前理论界和实践上也没有一个具体的指标体系和方法对它们进行精准测量，至于因子4和因子5所表达的“交易费用节约或更大程度的节约”、“正外部效应放大”则更是难以判断和把握，所以这给被调查者进行准确选择和判断带来了较大的困难，这不仅导致了这两个因子的测项较少，而且还决定了它们与被调查者感受的C租金收益相关性较小。

第二，“交易费用节约或更大程度的节约”是一个与企业经营管理全局相关的判断，并非各个层次的管理人员都能够感受和认识，只有企业最高决策者才能够清晰把握，而我们这次调查对象是企业中层以上管理人员，而且从实际情况看中层管理人员所占比重较大，所以对这个问题判断不够清晰在所难免，这也是我们这次研究的不足之一，因为从理想的角度所有调查对象应该是企业家，但是由于主客观原因我们没有做到，只能退而求其次，从而影响了数据的质量，进而影响了规则有效性检验。

第三，“正外部效应放大”是一个企业与外部环境关系的问题，对这个问题的认识和判断不仅需要被调查者处于一定的管理层次（不一定是企业家），更重要的是他们必须具有强烈的社会责任意识，关注和认识企业生存发展与社会、自然、人类需要和谐一致的重要性，所以，这个结果一方面说明现阶段我国企业各阶层管理人员对这个问题的认识和意识还有待进一步强化，另一方面也说明企业管理者这种社会责任意识获得可能需要更多外部力量的推动。因此，有关这两个维度许多比较难以判断的测项在检验都不符合要求被剔除了，诸如C3、C5、C8、C12等4个测项，只有少数一目了然的测项被采纳，这可能也是这两个维度包含的测项较少的重要原因。