高业绩企业群体中的弱企业效应研究——以2002-2006中国500强企业为样本的分析，本文主要内容关键词为：企业论文,样本论文,中国论文,效应论文,群体论文，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。
一、引言
1.问题的核心与研究综述
企业业务绩效的差异主要受何种性质因素影响一直是企业战略理论关注的基本问题。对这个问题的不同看法将使企业战略管理学说建立在不同的理论基础之上，并导致不同的战略分析逻辑和策略体系。产业组织学说(IO)提出：企业在其中运营的产业结构（特征）是业务绩效差异的主要决定因素，SCP范式是这一论断的经典形式。但随着企业资源观理论(RBV)的兴起，许多企业战略研究者发现：阻碍经营资源流向具有更高收益的场合的主要制约因素不是像IO所认定的那样集中在产业层面，而是来自企业层面。显然，如果资源观理论的观点是正确的，那么，企业战略研究的合理分析单元或者说异质性的基础就不是“产业（结构）”而是企业。
针对这一分歧，Schmalensee(1985)应用方差因素分析技术(Variance Components Analysis,VCA)，直接对产业、公司以及市场份额这三个待检验因素对企业业务绩效总差异的影响（即效应）进行估计并计算其相对重要程度。其结论是：产业效应是样本组企业业绩总差异的最显著解释因素，方差贡献率19.46%；市场份额因素占0.63%；企业层面的因素不存在。①因此，如果两个企业的经营绩效存在差异，那么主要原因是它们所在产业不同，而非这两个企业的经营管理（战略定位及其实施）方面存在差异。这一观点引发了延续至今的分析与争论。
Rumelt(1991)等人改造了Schmalensee的VCA模型并得到了不同的结论。主要变化是后来的模型均增加了时间因素以区别“稳定”的产业效应和非稳定（随机）的产业效应（Roquebert,1996; Bowman,Helfat,2001; Ruefli,Wiggins,2003,2005; McGahan,Porter,1997,2002,2005; Jill R.Hough,2006等都在其分析模型中采取类似处理）。近年来，对这一问题的研究出现了一个新的趋势，即对各有关效应的分组进行检验分析，目的是精确考察各类效应有效的条件。Gabriel Hawawini(2005)等人发现，在企业绩效总差异中，各种效应状况分布与少数业绩异常企业(Exceptional Firms)状况之间的联系十分敏感。而把异常企业和一般性企业分开来分别检验时，可克服Schmalensee、Rumelt等人分析结论所存在的模糊性（表现为较大的未解释效应，即随机因素影响）。
2.本文讨论的问题及分析逻辑说明
与Schmalensee结论直接对立，从Rumelt(1991)以来，大多数研究结论均认为企业层面因素是企业间绩效差异的首要影响因素，Hawawini等人(2005)通过分组方差检验，解释了IO理论与基于资源观理论的战略学派结论分歧产生的原因。但所有这些研究均未回答在“异常”企业所构成的总体中，各种效应的影响状况如何，特别是企业因素效应存在的条件如何（如果存在这种效应的话）。
本文选择2002-2006年中国500强企业作为分析样本，由于500强企业主评价指标是销售额，因此，本文所指的高业绩企业是指高销售业绩。从性质上讲，这个样本组属于Hawawini意义上的“异类”企业群。我们主要考察的问题是：在这个对象组中，企业效应或企业因素对总体绩效差异②的影响水平，并对产生这一状况的原因、条件进行初步分析。
二、模型、数据与分析
1.数据与试验设计说明
本文选择对产业因素、企业因素和时间因素分别进行单因素方差分析以考察并比较这三类效应对企业经营绩效总差的影响状况。③我们选择2002-2006年中国500强企业的业绩数据（张彦宁，李建明等，2002-2006）为分析样本。以资产利润率作为绩效指标，这一样本包括2500个绩效数据（每年500个数据，共5年）。所有企业分布在33个产业中④。以2006年500强企业为基准，其中有184户连续出现在2002-2006年的500强中，为满足试验的均衡性要求，我们只考察这184户企业，这样，对企业层面因素的检验就成为在184个水平(Level)上考察影响结果（绩效数据），每个水平同等进行5次试验(2002-2006)⑤。时间效应检验则是在5个水平上的同次（500次）试验。至于产业因素效应，由于各产业中上榜企业数不同，我们选择上榜企业个数最少的产业（企业户数=6）为基准，对所有产业均按年均绩效（这6户上榜企业的上榜次数不一定相同，但以年均绩效代表试验结果可抵消这一次数差异影响）高低选择同户数企业（6户），产业效应检验便是在33个水平上的同次（6次）试验。上述三类因素都是固定因素(Fixed Factor)。显然，每个试验都是均衡的。
2.数据处理与相关的统计检验结论
表1为三个效应的单因素One-Way ANOVA分析结论汇总。可见，在由中国500强企业所组成的高业绩企业群中，企业层因素对总体绩效差异的影响程度(F=8.8223)小于产业效应的影响程度 (F=11.2146)。两个单因素对因变量（企业绩效）的拟合优度方面（R[2]以及调整的R[2]），产业因素略优于企业因素。模型显示，在中国，由优秀企业选手组成的群体中，不同企业绩效存在差异的主要影响因素不是这些选手自身的（能力等）特征，而是其家庭背景或血缘关系（所在产业）。
表1 产业、企业和时间等三个效应的One-Way ANOVA运算结论
注：*显著性水平(sig)＜0.001。
3.进一步的企业效应分组检验分析
从逻辑上讲，在企业自主性因素对企业绩效有较显著影响的场合，绩效总差影响因素中的企业效应将较为显著。为此，我们以竞争充分性为尺度对2002-2006年500强企业进行划分，分别考察不同分组中的企业因素效应和产业因素效应，剔除掉2个性质不易确定的产业后总样本数为237个企业，分组情况如表2所示。对两个组分别进行企业和产业的单因素方差分析，结果如表3所示。我们发现，剔除掉市场竞争因素后，中国500强企业绩效差异的影响因素没有显著变化。
表2 按竞争充分性划分的两类产业群及其产业组成
注：500强分布的33个产业中的橡胶、塑料制品(12)、旅馆、旅游、餐饮业(29)由于性质不易确定，故未列入分组分析样本。
表3 按竞争充分性分组后的One-Way ANOVA运算结论
注：所有分析企业均为累计4年及以上进入500强的企业。
4.基于方差检验分析的主要结论和相应的推论
由本文所进行的模型分析检验可见，在由高业绩企业所组成的企业群体中，企业间绩效差异的主要影响因素分布具有三个特点：一是在高业绩企业样本组中，企业因素效应对企业绩效差异的影响弱于产业因素效应。这一方面表现在表3所示的产业效应和企业效应分别对应的F值和调整的 R[2]：另一方面，在我们所处理的企业群体中，企业效应显然是较弱的。二是在充分竞争组和非充分竞争组中，企业效应和产业效应对组中企业间绩效差异的影响并没有明显差异，换句话说，竞争性水平对影响企业绩效差异的效应分布⑥没有影响。三是以时间因素统括的宏观经济因素效应对高业绩企业样本组的绩效差异影响几乎可以忽略（见表1中时间效应下的F=0.5740，因此，“时间因素是影响企业绩效差异的一个因素”这一原假设被拒绝）。
从上述结论出发，结合我国500强企业(2002-2006)的经营管理特征（张彦宁，李建明等， 2002-2006），我们提出一点关于企业效应的推论：在我国高业绩企业群体中，企业管理效应存在着一个主要由产业性质所决定的上限，我们称此为结构性上限。这个“结构性上限”的作用面有多大是一个值得进一步分析检验的问题。如果这个结构性上限不仅作用于高业绩企业群体中，而且也作用于一般（总体）企业群体中，那就说明：在我国，企业经营管理的模式、水平与能力等企业层面因素并未成为决定企业异质性（以及产业内战略集团组之间移动壁垒）的主要因素。
三、弱企业效应的内在强化问题：可能的反馈及其组合影响
企业层面因素为什么以及在何种条件下将持续具有较弱影响（总差贡献）?一个基本观点是：弱企业效应与普遍意义上的企业专用性投资不足存在显著相关，原因是：如果企业的专用投资普遍不足，那么由共享性资源所支撑的企业能力差异就只能维持在较低水平上，导致企业层面因素对企业绩效总差异的影响趋弱（Kaplan,2004；贺小刚等，2004）。为考察企业专用性投资水平的动态影响因素，我们根据系统动力学方法（王其藩，1999; Sterman,2000），建立了三个反馈回路，以此考察弱企业效应的起源与持续性条件问题。
1.从宏观调控力度到企业高层决策团队的“移动偏好”强度
图1显示了由于推动社会转型和产业升级的欲望这个初始外部因素的作用，导致政府推动的产业结构调整力度增强（20世纪90年代以来，我国政府从技术扶持、对外开发、财政金融等多方手段培育新型市场的努力异常显著和坚决），这孕育并强化了企业的产业选择动机，进而促成了较为普遍的企业高层决策团队(Top Decision Team,TDT)追求移动收益的“移动偏好”。移动收益是指这样一种相对收益：企业通过更快地进入新领域（通常以上新项目的方式进行）而获得比在原领域（通过价值创新等精细化经营）更高（快）的回报，如果移动收益是现实的，那么移动偏好将得到强化。流行的企业思维就是“干得好不如出生好”，争取上高回报项目的热情远高于能力（商业模式的改进、创新等）提升的热情。
图1 从特定的外部环境因素到企业高层决策团队的移动偏好强度
注：→表示有因果关系，箭头旁的＋号表示伴随着起因因素的增加或减少，结果因素也随之而增加或减少；箭头旁的-号则代表伴随着起因因素的增加或减少，结果因素将减少或增加。下同。
2.经由转移效率的增强而形成的一个自平衡（负反馈）回路
TDT的移动偏好具有双重效果：一方面，受移动偏好刺激的决策会使企业采取各种快速进入高利润产业的⑦行动并实现“先入者撇脂”，政府的调整目标也得到实现，其调整力度（意愿）随之下降，这可能导致企业产业选择动机的弱化和TDT移动偏好的减弱。因此，图2中L1是一个负反馈循环。另一方面，对移动收益的期待使得培育专有能力的专项性投资受到压抑。事实上，由于专项性投资的收益期通常长于移动收益的收益期，这就易于在企业TDT中滋生一种排斥专用性资源投资的“机会主义”文化。该文化会在各种有关移动收益的事实与传闻中得到不断强化。在由政府政策驱动的产业升级时期，各种增量市场频繁出现，移动偏好将演变成形形色色的寻求在厚利产业中粗放经营的“机遇”情结。这将强化企业的产业选择动机。图3中L2便成为一个正的反馈回路。
图2 经由快速转移效率与能力的增强而形成的负反馈回路L[,1]
3.反馈关系的组合及相应的综合效应
从资源观理论看，当企业的专用性投资水平低下，特别是专用性无形资源稀缺时，企业的能力将受到极大的限制（甚至是无能力）。这将迫使政府更多地推动本应由企业采取的各种行动，政府政策导向力度将趋强。图3中L3也是一个正反馈回路。
在我们上面归纳的三个回路中，虽然L1是一个具有自平衡机能的负反馈回路，但L2、L3均为因果关系显著的正反馈回路。这使得企业TDT的“移动”偏好具有持续形成机制，由此使企业的专用性投资⑧持续受到抑制。如果这种抑制是普遍的，那么弱企业效应将在所难免。
图3 由三个反馈回路共同导致的低水平企业专用性投资和弱企业效应的持续
四、政策建议与研究展望
1.弱企业效应的引致因素分解
虽然低业绩企业群的进步和高业绩企业群的平庸化（集中表现为独特性能力的丧失）这两种情况都可能导致企业层效应趋弱，但本文所发现弱企业效应，是来自高业绩企业由于专用性投资弱化而导致的独特性减弱。而专用性投资弱化具有两类不同性质的引发因素：
(1)专用性投资倾向被抑制。这是一种基于收益比较的决策准则选择结果，在这一准则的背后可能潜伏着一种机会主义的决策文化，这将导致种种排斥、拒绝以价值创新为目标的专用性投资设想、方案。而企业决策者对不同途径的收益比较状况除受其主观认识特征影响外，另一主要影响因素则是外部诱导信号特征。我们最近对江浙地区的有机化工、电力自动化设备、大型数码产品零售、喷雾剂制品等行业的上市公司和拟上市公司企业领导人关注点的调查表明，搜寻更高回报产业的兴趣明显强于在本行业内做专做深做强的兴趣。而且，这种兴趣多数都与政府推动的产业政策实施具有明显相关性。本文实证结论支持这样的观点：我国政府对企业做专做精的诱导不足。
(2)专用性投资效率被抑制。一是源自企业在日益扩张的价值网中的定位效率低下。在板块重组和肌体剥离(Hagel,Singer,1999)的双重冲击下，传统企业边界越来越模糊，这时，无特征的定位必然无法承担起指引专用投资的功能。二是企业对能力缺陷的识别效率低下。由于不能确认能力瓶颈，聚焦于战略定位专用性投资的领域就难以完成，整体效率也将受到影响，这是近年来战略地图等能力分析工具（Kaplan,2004；李东等，2005）受到人们关注的一个原因。
归纳讲来，导致弱企业效应的专用投资弱化由两类因素叠加而成：在专用性资源上，企业既不想投，也不会投。
2.政府驱动的产业结构升级政策成本与对应的政策建议
弱企业效应包含的一个实质性信息是：由政府强力推动的产业结构升级，在实现其政策目标也就是某种存量结构的同时，如果促发了企业决策层的移动偏好，将会抑制企业的专用性投资倾向，导致增量结构的恶化。在任何一种存量结构下都会存在高业绩企业，但这种业绩是得益于政府赠送的新型市场份额，还是企业靠其价值创造与创新能力所获得，不仅区分出本质意义上不同的企业，前者是财务意义上高业绩企业，而后者才是战略意义上高价值企业；同时，也区分出完全不同的经济发展内涵。由于企业移动偏好的产生和强化通常滞后于面向产业调整政策措施⑨，由此导致的具有独特性的优质企业减少甚至丧失对于产业结构调整政策来说就成为一种后继成本。
由此引申出的一个政策建议是：在整个经济转型过程中政府需要在两类目标上保持平衡，即在产业结构（社会结构）的快速升级和企业（特别是高业绩企业）的专用性投资倾向这二者之间保持平衡。由于专用性投资获得收益需要经历一个特殊的“认同”过程（亚得里安等，2003），因此，企业的专用性投资倾向将对环境具有高度的敏感性，对这种敏感性缺乏认识将使上述平衡极易遭到破坏。从我国近10年的实践看，为促成并保护企业合理的专用性投资倾向，政府特别需要注意和解决诱导平衡问题：在推动产业结构升级和战略布局的同时，对追求高企业价值的经营行为给予足够的刺激和便利。例如，通过完善生产性服务机构以及自身职能调整，使各种关于产业、市场、技术的信息更加系统完善，降低企业进行价值创新和组织创新的各种成本，以诱导企业经营层对专用性投资和独特性能力开发具有足够的关注和追求。
3.研究展望
如果McGahan and Porter(2002,2005,2006)、Jill R.Hough(2006)等人关于企业效应的实证研究代表了一种规律，那么本文证实的弱企业效应现象同时也意味着我国企业通过策略创新、定位调整以及实施效率的提高等企业层面的措施而增强企业因素效应存在极大的策略活动空间。而关于这个策略空间则存在两类问题需要深入探索。
(1)企业经营策略的性质分类问题。不同的企业策略对企业效应状况具有不同影响。例如，《蓝海战略》（W.钱.金，勒妮·莫博涅，2005）是近年来世界范围企业战略管理的主题之一，但我们发现，蓝海战略的贯彻具有双重后果：一是通过贯彻蓝海战略思维以及具体方案，企业可能会“更敏锐、更迅速”地进入那些具有较高收益回报的产业，这样做的结果实际将导致产业效应的增强；二是由于选择在本产业内进行顾客价值创新，构建出全新的、更具竞争力（溢价能力）的商业模式，这将在原产业内制造出更大的企业业绩差异，这时企业效应将得到增强。相反，像构建“无边界企业”（李海舰等，2005）这类策略则只具有单纯效果：增强企业效应。因为通过有效开发和充分运用其专用性无形资源（边际成本递增和边际效用递减规律不适用于这种资源的使用）而不断（无限制）地拓展其市场范围，相对于“有边界企业”而言，这类企业将不断扩大其市场份额和收益方面的优势，显然，这将导致企业绩效总差异中企业层面因素的影响增强。从对企业效应的影响性质角度进行经营策略分类提供了一种新的元纬度(Meta)分析基础(Hunt,2000)，有可能对企业战略管理理论与实践创新产生积极推动。
(2)专用性投资的领域选择与效果预估方法问题。由于数字技术等外部环境的影响，可以增强企业效应的策略分布极广，从跨企业的中间型组织构建，如战略联盟或标准网络化体系（李海舰等， 2005），到亚微观层面的流程改造(Gautam Ray,Jay B.Barney,Waleed A.,2004)等都成为专用性投资领域和企业异质性来源，理论界在此领域取得了大量积极成果。为使企业最大程度应用这些成果，即在知道可以做什么以及应该如何做的基础上，还应解决这些策略的效果预估方法问题，在目前我国企业专用性投资诱导不足的情况下，解决这一问题具有重要的实践价值。
注释：
①随机误差影响占80.54%。
②在VCA中，一般用“总变异”作为模型处理对象。为便于理解，本文用绩效（总）差异来表示“总变异”。
③在本文中，我们对模型及变量的定义统一按SPSS系统术语格式，以便读者重复验算检验本文的分析结论。
④这里的产业分类系指按《中国企业发展报告》所进行的产业分类。
⑤2002-2006年期间累计4次进入500强的企业有293户，我们也对这个样本组进行了实验次数为4的分析检验，关于企业层因素效应的结论与184样本组的5次分析检验结论一致，故不再单作说明。
⑥这里所指的效应因素仅包含产业因素和企业因素，不包含其他效应，如公司效应、时间效应、市场份额效应等。
⑦有时这种“高利润”仅仅是一种基于消息的预估利润。
⑧这里的“专用性投资”是广义的投资行为，包括专用性有形资源和专用性无形资源。
⑨这是企业专用性投资弱化问题具有隐蔽性的一个主要原因。