虚拟企业和联盟企业有效性的实证研究，本文主要内容关键词为：企业论文,有效性论文,实证研究论文,联盟论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F270.2文献标识码：A文章编号：1002-9753（2004）02-0079-07
一、引言
自20世纪以来，信息技术的革命、全球经济的一体化使得企业组织形式发生了深刻的变化。在此背景下，以企业联盟和虚拟企业为代表的网络化企业组织，成为当前发达国家中流行的企业组织新形式。
众多企业都在运用虚拟企业和企业联盟的方式，并获得了成功。虚拟企业和企业联盟越来越被实业界和理论界所重视，被称为企业组织的第五代创新，是未来企业组织发展的方向。众多学者和企业家对此投以极大的关注，虚拟企业和企业联盟的热潮不仅在实践中带来了全新的企业运作和市场竞争操作方式，而且在理论上带来了全新的企业合作与竞争理念，引起了企业管理和微观经济学领域理论上革命性的讨论。
然而，在对虚拟企业的研究中，许多的研究文章都主要从虚拟企业的概念、产生原因、特征、优势、运作形式等方面进行研究。还有许多的文章中提到了虚拟企业的创建条件、运作特点、运作过程中应注意的问题、虚拟企业管理模式应把握的管理理念以及对我国企业的指导意义[1-6]。
对于企业联盟的研究，则主要从实施战略联盟的动因、战略联盟的优势、战略联盟为何会失效以及战略联盟如何有效运作这四方面来对企业战略联盟的有效性进行分析[7][8][9][10][11]。
上述文章多是从理论方面进行研究，其优点在于能够较为清晰地论述虚拟企业和企业联盟，将各自的特点分析清楚。但缺点在于缺乏事例的说明，并不能使读者深刻理解。同时，只是理论的论述，没有大量数据的说明，很难让人明确虚拟企业和企业联盟的有效性体现在什么地方。另外，在将虚拟企业和企业联盟的比较研究也多为理论上的分析，比较多为定义，而在两者有效性方面的实证比较并不多见。
本文正是将虚拟企业和企业联盟这两种运作方式有效性的比较通过实证进行，以得出哪一种运作方式更有效。
为了进行比较，我们提出如下主题假设：虚拟企业的运作方式比实体企业联盟的运作方式有效。
二、虚拟企业与实体企业联盟的实证比较
（一）研究对象与方法
1.研究对象
本研究以国外的虚拟企业和联盟企业为抽样总体，从众多企业中抽取虚拟企业和联盟企业各9家企业作为样本进行统计分析。抽取企业如下：
（1）虚拟企业：计算机行业——DELL COMPUTER，COMPAQ COMPUTER，SUN MICROSYSTEMS；
电子电气行业——NOKIA，SIEMENS，CISCO SYSTEMS，SONY；
汽车行业——FORD MOTOR；
服装行业——NIKE。
（2）联盟企业：计算机行业——IBM，INTEL，FUJITSU；
电子电气行业——SAMSUNG ELECTRONICS，L.M.ERICSSON，MOTOROLA，ROYAL PHILIPS ELECTRONICS；
汽车行业——DAIMLER CHRYSLER；
服装行业——ADIDAS。
2.数据来源
根据各虚拟企业和联盟企业的公司网站上所公布的1997～2002年的年报，摘录所抽取的18家公司的情况和经营状况指标，如：销售收入、管理费用、总资产、固定资产、净资产、存货、税前利润。
说明：原本在经营成本这一维度中还有生产成本、非生产成本、固定成本、可变成本及销售费用这些属性，但在所选公司年报的财务报表中没有以上的项目。而将所需的各个项目制成问卷发往各公司进行询问时，所得到的答复也只是指明到公司网站年报中查询。因此，本研究只好选取所能得到属性的相关数据。
3.理论分析
本文中所要用到的变量有：销售收入、销售利润率、总资产收益率、固定资产周转率、总资产周转率（即总资产周转次数）和存货周转率（即存货周转次数），运用因子分析法进行分析比较。因子分析是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原来众多的观测变量所代表的依存关系，即：因子（Factors）。采用因子分析法来进行综合评价时，是对相关的评价指标向量进行降维，采用较少的因子，以每个综合因子的方差贡献率作为权重，构建综合评价模型，用以评价研究对象的有效性。
4.提出假设
现有的学者虽然研究虚拟企业的有效性，但只是对优势进行概念性的研究，得出的结论多是抽象性的，缺乏数据的支持。本文试图从企业的财务指标分析入手，以期了解虚拟企业和企业联盟的运作模式哪一种更有效。
为了对虚拟企业和联盟企业的有效性进行研究，我们在前面提出了“虚拟企业的运作方式比实体企业联盟的运作方式有效”这一主题假设，而一个企业运作方式是否有效则主要表现在该企业的运营能力和赢利能力等方面，为了更好地进行比较研究，我们进一步给出二级假设：
H1：虚拟企业的规模比联盟企业的规模小；
H2：虚拟企业的运营能力要比联盟企业的运营能力强；
H3：虚拟企业的赢利能力要比联盟企业的赢利能力强。
（二）变量的定义与模型的建立
1.变量的定义与解释
在虚拟企业和联盟企业的样本框中，我们选用了9个具有代表性的指标进行分析。根据各个企业所公布的各年度的报告，计算了每个样本企业的有效性指标。而虚拟企业和联盟企业的样本框涵盖了计算机、电子电气、汽车和服装行业。我们根据不同的行业在虚拟企业和联盟企业之间进行有效性比较。
（1）管理和销售费用（用MS表示），该指标衡量每家公司每年在管理和销售方面的花费。
（2）销售收入（用R表示），该指标衡量每家公司每年的销售情况。
（3）销售成本（用C表示），该指标衡量每家公司每年用于销售产品的成本。
（4）总资产（用AS表示），该指标衡量每家公司每年的资产状况。
（5）销售利润率（用PR表示），该指标根据每家公司每年的税前利润和销售收入计算。
（6）总资产收益率（用RA表示），该指标根据每家公司每年的销售收入和总资产计算。
（7）固定资产周转率（用FZ表示），该指标根据每家公司每年的销售收入和固定资产平均净值计算。
（8）总资产周转率（即总资产周转次数，用AZ表示），该指标根据每家公司每年的销售收入和资产平均余额计算。
（9）存货周转率（即存货周转次数，用IZ表示），该指标根据每家公司每年的营业成本和存货平均余额计算。
2.因子分析
上节提到我们所采用的评价指标有：销售收入、管理和销售费用、销售成本、总资产、销售利润率、总资产收益率、总资产周转率、固定资产周转率和存货周转率。我们要对虚拟企业和联盟企业的有效性进行比较就是通过因子分析，找到较少的几个代表样本数据的结构变量，较为理想的结果是能够找到分别表示企业的规模、运营能力和赢利能力方面的因子，再将原始数据转化为这些因子的因子值，构建因子综合分析评价指标，对虚拟企业和联盟企业的有效性进行综合评价。
假设有n个评价指标：X-（X[，1]，X[，2]，…，X[，n]），样本容量为m，从而构成m×n矩阵：[X[，ij]][，m×n]，其中i=1，2，…，m；j=1，2，…，n。因子分析就是要找到公共因子f=（f[，1]，f[，2]，…，f[，p]），（p＜n），构成因子模型的一般表达式：X[，i]=a[，i1]f[，1]+a[，i2]f[，2]+…+a[，ip]f[，p]+ε[，i]（i=1，2，…，m），用矩阵形式表示为：X=Af+ε。A=（a[，ir]）[，m×p]称为因子载荷矩阵，ε称为特殊因子向量，表示指标向量中不能被公因子所解释的部分。
而综合评价的得分则可以通过下式计算：F[，i]=∑ω[，j]f[，ij]，其中，f[，ij]为第j个样本因子得分，ω[，j]是第j个因子的贡献率，作为综合评分模型中各因子的权重。
（三）实证检验
1.因子分析的模型建立
采用SPSS10.0统计软件对有关标准化数据进行因子分析，得到特征值矩阵见表1。
表1 各因子对应特征值及方差贡献率
┌───────┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬────┬────┬────┐
│因子 │ 1
│ 2
│ 3
│ 4
│ 5
│ 6
│
7│8
│ 9 │
├───────┼───┼───┼───┼───┼───┼───┼────┼────┼────┤
│特征值│4.755 │1.640 │1.402 │0.546 │0.437 │0.182 │0.01853 │0.01323 │0.005749│
├───────┼───┼───┼───┼───┼───┼───┼────┼────┼────┤
│ 贡献率(％) │52.834│18.223│15.579│6.062 │4.859 │2.027 │0.206
│ 0.147 │0.06387 │
├───────┼───┼───┼───┼───┼───┼───┼────┼────┼────┤
│累计贡献率(％)│52.834│71.057│86.636│92.698│97.557│99.583│99.789 │ 99.936 │100.000 │
└───────┴───┴───┴───┴───┴───┴───┴────┴────┴────┘
根据表2.1“因子特征值及方差贡献率”可以看出，按照特征值大于1的原则，共有3个公因子值大于1，其累计方差贡献率为86.636％，较好地解释了样本数据包含的信息。因此，在此数据的因子分析中，我们取3个公因子进行企业有效性的评价，可以基本解释样本所包含的主要信息。在初始的因子载荷矩阵中，各因子在各指标变量上的载荷值差异分布不明显，为了更加清楚地解释各因子所代表的经济含义，我们采用正交旋转（Varimax），获得旋转后的因子载荷矩阵（表2），由表2可以较为清楚地解释各因子的财务含义：在公因子f[，1]上，因子载荷值的绝对值大于0.5的指标有：MS’（0.701）、R’（0.972）、C’（0.976）、AS’（0.920），分别代表企业的管理和销售费用、销售收入、销售成本、总资产，因此，公因子f[，1]可以看成是企业的规模因子；公因子f[，2]上因子载荷绝对值大于0.5的有：AZ’（0.941）、RA’（0.924）、FZ’（0.914），分别表示企业的总资产周转率、总资产收益率和固定资产周转率，因此，公因子f[，2]可以看成是企业的运营能力因子；公因子f[，3]上载荷明显的有：IZ’（0.854）、PR’（0.834），分别表示存货周转率和销售利润率，因此，公因子f[，3]可以看成是企业的赢利能力因子。
表2 旋转后的因子载荷矩阵
┌─────┬──────┬───────┬─────────┐
│ │ 公因子1
│ 公因子2 │公因子3
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│MS′ │0.701
│-0.341│-0.216│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│R′
│0.972
│-0.203│-0.0308
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│C′
│0.976
│-0.164│ -0.0836 │
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│AS′ │0.920
│-0.249│-0.0113
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│PR′ │-0.191 │-0.0300
│0.834 │
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│RA′ │-0.292 │0.924 │-0.0589
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│FZ′ │-0.159 │0.914 │0.126 │
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│AZ′ │-0.287 │0.941 │0.03052
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│IZ′ │ 0.02843
│
0.09376│0.854 │
└─────┴──────┴───────┴─────────┘
表3 因子得分系数矩阵
┌─────┬──────┬───────┬─────────┐
│ │ 公因子1
│公因子2
│公因子3
│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│MS′ │0.185
│-0.015│-0.090│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│R′
│0.330
│ 0.099│ 0.056│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│C′
│0.335
│ 0.119│ 0.019│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│AS′ │0.303
│ 0.067│ 0.067│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│PR′ │-0.016 │-0.067│ 0.562│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│RA′ │0.066
│ 0.368│-0.080│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│FZ′ │0.128
│ 0.386│ 0.058│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│AZ′ │0.078
│ 0.375│-0.018│
├─────┼──────┼───────┼─────────┤
│IZ′ │0.094
│ 0.033│ 0.590│
└─────┴──────┴───────┴─────────┘
因此，可以构建如下综合评价模型：
F=W[，1]f[，1]+W[，2]f[，2]+W[，3]f[，3]，其中，W[，i]是各主因子重要程度系数，可以根据其贡献率计算：
W[，i]=λ[，i]/∑λ[，i]，i=1，2，3
故，根据表2.1所列各主因子方差贡献可得：
F=0.61f[，1]+0.21f[，2]+0.18f[，3]（2.3-1）
根据表2.3“因子系数得分矩阵”，各主因子关于各变量的线性表示为：
f[，1]=0.185 MS′+0.330 R′+0.335 C′+0.303 AS′-0.016 PR′+0.066 RA′+0.128FZ′+0.078 AZ′+0.094 IZ′（2.3-2）
f[，2]=-0.015 MS′+0.099 R′+0.119 C′+0.067 AS′-0.067 PR′+0.368 RA′+0.386 FZ′+0.375 AZ′+0.033 IZ′（2.3-3）
f[，3]=-0.090 MS′+0.056 R′+0.019 C′+0.067 AS′+0.562 PR′-0.080 RA′+0.058 FZ′-0.018 AZ′+0.590 IZ′（2.3-4）
将（2.3-2）、（2.3-3）、（2.3-4）式代入（2.3-1）式，可得综合评价模型：
F=0.0935 MS′+0.2322 R′+0.2328 C′+0.2110 AS′+0.0773 PR′+0.1031 RA′+0.1696 FZ′+0.1231 AZ′+0.1705 IZ′（2.3-5）
2.检验
我们将计算得出的虚拟企业和联盟企业的因子得分列成新的样本，对其进行如下均值检验：
（1）样本总体的检验
为了检验样本总体是否呈正态分布，我们对每个公因子的虚拟企业（V）和联盟企业（A）的两个样本进行了K-S正态分布检验，结果见表4。
表4 K-S正态分布检验结果
┌─────────────┬────┬────┬────┬────┬────┬────┐
│ │ FAC1 V │ FAC1 A │ FAC2 V │ FAC2 A │ FAC3 V │ FAC3 A │
├─────────────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│N │ 43│ 39│
43
│ 39│
43
│
39
│
│Normal Parameters Mean│6.7E-02 │-7.4E-02│.3551618│-.39159 │4.0E-02 │-4.0E-2 │
│ Std.│1.00201 │1.00561 │1.17647 │.549252 │.8659068│1.13974 │
│ Deviation│││││││
│Most Extreme Absolute│.169│.288│.228│.249│.169│.156│
│Differences
Positive│.169│.288│.228│.249│.169│.156│
│ Negative│
-.153│
-.217│
-.163│
-.113│
-.132│
-.086│
│Kolmogorov-Smirnov Z │││││││
│ │
1.110│
1.798│
1.496│
1.557│
1.110│.973│
│AsymP.Sig.（2-tailed）│││││││
│ │.170│.003│.023│.016│.170│.300│
└─────────────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┘
由表4的结果可知，仅有公因子2的两个样本通过了检验，而公因子1的两个样本没能全部通过检验，公因子3的都没能通过检验。这也就是说，公因子2的两个样本（虚拟企业和联盟企业）都服从正态分布，公因子3的两个样本都不服从正态分布，而公因子1的虚拟企业样本不服从正态分布，但其联盟企业样本是服从正态分布的。
因此，我们将进行步骤2的参数检验和步骤3的非参数检验。
（2）参数检验
由步骤1的检验结果可知，公因子2的两个样本服从正态分布，则我们对公因子2进行t检验。其中以O[，v]表示虚拟企业的运营能力，O[，a]表示联盟企业的运营能力。结果如表5所示。
假设：H[，O]∶O[，v]≤O[，a]；H[，1]∶O[，v]＞O[，a]
由表5的结果可知，p值为0.001，p/2的值为0.0005，通过检验，即拒绝H[，O]，接受H[，1]。这表明虚拟企业的运营能力要好于联盟企业的运营能力。
表5 t检验结果
附图
（3）非参数检验
由步骤1的检验结果可知，新生成的样本中的公因子1和公因子3并不都服从正态分布，则我们对三个公因子分别进行Wilcoxon检验，其中以S[，v]表示虚拟企业的规模，S[，a]表示联盟企业的规模；O[，v]表示虚拟企业的运营能力，O[，a]表示联盟企业的运营能力；P[，v]表示虚拟企业的赢利能力，P[，a]表示联盟企业的赢利能力。结果如表6所示。
表6 Wilcoxon检验
附图
假设：
①H[，O]∶S[，v]≤S[，a]；H[，1]∶S[，v]＞S[，a]
②H[，O]∶O[，v]≤O[，a]；H[，1]∶O[，v]＞O[，a]
③H[，O]∶P[，v]≤P[，a]；H[，1]∶P[，v]＞P[，a]
而由表6的单尾检验可知，公因子f[，1]和f[，3]都没能通过检验，则不拒绝H[，O]（拒绝H[，1]）；即表明虚拟企业和联盟企业的规模和赢利能力没有明显的差异。
（四）结果分析
根据SPSS10.0统计软件的计算，各公司的公因子得分结果如表7所示：
表7 公司的公因子得分
┌──────────┬──────┬──────┬──────┐
││ 公因子1
│ 公因子2
│ 公因子3
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│DELL COMPUTER
│ 0.27685
│ 3.28181
│ 0.531106 │
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│COMPAQ COMPUTER │ -0.19548
│ 0.60423
│ -0.60157
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│SUN MICROSYSTEMS│ -0.57412
│ 0.08233
│ 1.17112
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│NOKIA
│ -0.65277
│ 0.34654
│ 0.05743
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│SIEMENS │ 0.639448 │ -0.27364
│ -0.85321
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│CISCO SYSTEMS
│ -0.66333
│ -0.40686
│ 1.46423
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│SONY│ 0.18348
│ -0.54000
│ -0.71803
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│FORD MOTOR │ 2.43680
│ -0.36569
│ -0.07663
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│NIKE│ -0.86337
│ 0.30742
│ -0.56476
│
└──────────┴──────┴──────┴──────┘
┌──────────┬──────┬──────┬──────┐
│IBM │0.85239 │-0.39876│ 0.03757
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│INTEL
│-0.55757│ -1.22582
│ 2.35894
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│FUJITSU │-0.21657│-0.52465│-1.14896│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│SAMSUNG ELECTRONICS │-0.58826│-0.50667│ 0.90761
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│L.M.ERICSSON│ -0.69833
│ -0.50575
│ -0.60118 │
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│MOTOROLA│ -0.54120
│ -0.75995
│ -0.88770 │
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│ROYAL PHILIPS
│ -0.55416 │ -0.57771
│ -0.80474 │
│ELECTRONICS ││││
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│DAIMLER CHRYSLER│ 2.45419
│-0.118865
│ 0.62567
│
├──────────┼──────┼──────┼──────┤
│ADIDAS │ -0.79059 │ 0.77399
│ -0.57089 │
└──────────┴──────┴──────┴──────┘
在计算机行业，根据公因子1的得分，从大到小排列依次为：IBM、DELL COMPUTER、COMPAQ COMPUTER、FUJITSU、INTEL和SUN MICROSYSTEMS，由于公因子1可以看成企业规模因子，因此在虚拟企业和联盟企业之间比较，没有明显差异，即虚拟企业和联盟企业的规模差不多；根据公因子2的得分，从大到小排列依次为：DELL COMPUTER、COMPAQ COMPUTER、SUN MICROSYSTEMS、IBM、INTEL和FUJITSU，由于公因子2可以看成企业的运营能力因子，因此在该行业，虚拟企业的运营能力要比联盟企业的运营能力好；根据公因子3的得分，从大到小排列依次为：INTEL、SUN MICROSYSTEMS、DELL COMPUTER、IBM、COMPAO COMPUTER和FUJITSU，由于公因子3可以看成企业的赢利能力因子，因此通过比较，在该行业，虚拟企业和联盟企业的赢利能力并没有明显差异，但虚拟企业的赢利能力稍好。
在电子电气行业，根据公因子1的得分，从大到小排列依次为：SIEMENS、SONY、MOTOROLA、ROYAL PHILIPS ELECTRONICS、SAMSUNG ELECTRONICS、NOKIA、CISCO SYSTEMS和L.M.ERICSSON，公因子1可以看成企业规模因子，通过比较，我们发现虚拟企业和联盟企业的得分差不多，没有明显的差别；根据公因子2的得分，从大到小排列依次为：NOKIA、SIEMENS、CISCO SYSTEMS、L.M.ERICSSON、SAMSUNG ELECTRONICS、SONY、ROYAL PHILIPS ELECTRONICS和MOTOROLA，公因子2可以看成企业的运营能力因子，则在该行业，大部分虚拟企业的得分要大于联盟企业的得分，因此虚拟企业的运营能力较联盟企业要好；根据公因子3的得分，从大到小排列依次为：CISCO SYSTEMS、SAMSUNG ELECTRONICS、NOKIA、L.M.ERICSSON、SONY、ROYAL PHILIPS ELECTRONICS、SIEMENS和MOTOROLA，公因子3可以看成企业的赢利能力因子，因此虚拟企业和联盟企业的赢利能力的差异并不明显。
在汽车行业，代表联盟企业的DAIMLER CHRYSLER公司，无论哪个因子的得分都大于代表虚拟企业的FORD MOTOR公司，这表明在该行业，联盟企业的规模、运营能力和赢利能力皆优于虚拟企业。
在服装行业，代表联盟企业的ADIDAS公司，在公因子1和公因子2上的得分要高于代表虚拟企业的NIKE公司，只是公因子3的得分低于NIKE公司，这说明在该行业，联盟企业的规模和运营能力优于虚拟企业，但赢利能力不及虚拟企业。
通过以上的统计分析和因子得分值大小的比较，我们发现实证检验的结果支持本文提出的假设2（H[，2]），并没能支持假设1（H[，1]）和假设3（H[，3]）。
通过以上的各公因子得分在各行业的各个公司之间的比较，我们发现，虚拟企业和联盟企业在规模和赢利能力方面很难比较，各有各的优点，并且差异不大，仅仅在运营能力方面差异性较前两方面大一些，因此，我们根据综合评价模型（3-5）式，计算出各行业各类企业的总得分进行比较。结果如表8所示。
表8 各行业虚拟企业和联盟企业的总因子得分
┌─────┬─────────┬─────────┬─────────┬─────────┐
│ │ 计算机行业
│电子电气行业 │汽车行业 │服装行业 │
│ ├────┬────┼────┬────┼────┬────┼────┬────┤
│ │虚拟企业│联盟企业│虚拟企业│联盟企业│虚拟企业│联盟企业│虚拟企业│联盟企业│
├─────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┼────┤
│ 总得分 │0.24363 │-0.05968│-0.12332│-0.54900│1.39166 │1.58471 │-0.56376│-0.42248│
└─────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┴────┘
由表8的结论可知，在计算机行业和电子电气行业，虚拟企业的总得分比联盟企业的高，也就表明在这两个行业，虚拟企业比联盟企业更有效；但在汽车行业和服装行业，虚拟企业的总得分比联盟企业的低，即表明在这两个行业，虚拟企业没有联盟企业有效。若不考虑行业差异，则可计算出虚拟企业的平均得分为1.06553，联盟企业的平均得分为-1.21281，相比之下，虚拟企业的得分更高，也就表明虚拟企业比联盟企业更为有效。
经过均值检验和实证检验，我们发现结果只是支持假设2，并不支持假设1和假设3，分析产生这种情况的原因可能有以下几点：
（1）样本企业数较少。由于数据获取的困难性，我们在选取样本企业时受到了许多约束，每个行业所选取的企业数最多的为4个，而最少的只有1个，这使得样本的代表性不够，不能反映出该行业的普遍水平，而正因为用一个或较少的企业进行比较，在数据方面的偶然性就显得更为明显。虽然我们为了能降低这种偶然性，在统计时每个企业用了5年的数据，但并不能排除该企业代表性差的现状。
（2）在对虚拟企业和联盟企业的有效性进行比较时，是选用财务指标来进行比较分析，我们希望通过财务指标来反映企业的有效性；但同时我们必须知道，每个企业的财务指标是用来反映每个企业整体状况的，它是由众多因素决定的，它并不仅仅反映出企业是否有效，企业的有效性仅仅是影响财务指标的一个方面。在这里之所以用财务指标进行比较，是考虑到它能从一个侧面反映企业的运营状况，同时也是考虑到我们无法得到原希望得到指标的数据这一原因。
（3）研究中发现，许多企业并不是运用单一的运作模式，往往采用多种运作模式。如有的企业虽然是虚拟企业但是同时也会与其他企业联盟，这种情况是很多的。这样，采用多种运作模式的企业的财务指标就并不仅仅代表单一运作模式的有效性，而这一点也会对研究的结果产生影响。
三、结果与讨论
本文主要研究虚拟企业和企业联盟这两种企业的运作方式哪一种更为有效，我们试图通过两类具体企业之间的比较得出结论。不同于其他研究，在本研究中，我们是用具体的数据指标进行论证说明，希望能够通过这种方式使得我们的研究结果更具科学性和实际意义。
我们在虚拟企业和企业联盟的有效性比较中得出：虚拟企业的运营能力要优于联盟企业；但在规模和赢利能力方面，虚拟企业并没有显著的优势，甚至有些虚拟企业在这些方面要比联盟企业差一些。然而，我们必须承认，虚拟企业和企业联盟这两种企业运作模式都是颇为有效的，它们各自都有较为突出的优势，通过比较，我们发现虚拟企业的运作模式较企业联盟更为有效。这一结论可作为以后的企业在进一步发展时选取运作模式的参考，但还应考虑到，无论是采取何种运作模式都存在着一定的风险，并且以前的研究表明，这种模式风险还不小，失败率较高，因此不能一味地追求先进的运作模式，只看到其优点，而忽略其风险。
另外，本次研究中也不可避免地存在着一些不足之处。比如，在最初的研究中，所选取的维度有八个，并且其所属的属性也有不少，可是在数据的获取方面存在着较大困难，许多企业因为各自不同的原因并不能提供相应的数据，而我们虽进行了多方面的查找，却仍然无法得到，百般无奈之下，只能选取其中能够获得数据的维度和属性，使得我们只有用企业的财务指标进行比较分析，这就对研究的结果产生了影响。同时，由于数据的获取和所知的有限性，样本的采集也存在着或多或少的问题，在此次研究中，我们只选取了虚拟企业和联盟企业各9个，涉及的行业也只有4个，有些行业仅有一个企业，样本企业数较少也使得研究结果可能不具普遍性，从而对研究结果产生影响。
最后，我们应该看到，虽然现在对虚拟企业和企业联盟的研究和讨论较多，特别是虚拟企业，但是对两者的比较研究还是较少。我们希望通过此次的研究，能够对以后的研究者在这方面的研究以参考。在以后的研究中，我们应该尽可能地让研究更具科学性，在样本的获取、数据的采集、比较指标的确定以及比较方式的运用等方面作更多的努力。