服务外包与企业绩效关系研究(2)

　　假设1：服务外包促进企业绩效的增长。

　　2.动态能力调节作用。企业的主要目标是获得较高的经济绩效，而有效的外包是提高经济绩效的一种策略，而恰逢此时信息技术的发展支持了企业的外包，但又由于在经济全球化的今天，世界经济的联系越来越密切，环境动态性对经济的影响范围越来越大，企业需要具备动态的能力来应对环境的动态变化，从而制定正确的外包决策，提高企业绩效。因此本文提出第二个假设：

　　假设2：动态能力在服务外包与企业绩效关系之间起正向调节作用。

　　3.环境动态性与动态能力关系。多数学者都认为环境动态性是动态能力形成的一个关键性因素。例如，动态能力理论构架最早提出者Teece认为，动态能力是企业在动态环境下产生的用以应对快速变动环境的能力，这也隐含了动态环境是动态能力形成的前提。动态环境的高低不同，动态能力的表现形式不同，这意味着环境动态性的动态程度会引起动态能力的变化。环境稳定时，动态能力的效果可能不明显，而环境高度动荡时，机会稍纵即逝，威胁时时相伴，企业需要快速适应不断变化的外部环境，此时动态能力价值凸显。Macpherson等（2004）将环境视作影响动态能力的关键性因素，Wang和Ahmed（2007）也把市场动态性（marketdynamism）视为动态能力形成的重要前提条件。综上，在动态的环境下企业必须具备一定的动态能力对动态环境作出反应，例如动态的调整服务外包决策，从而增强企业竞争优势，提高企业绩效。动态环境既是动态能力形成因素，也是影响动态能力的重要因素。由此，本文提出假设3：环境动态性对动态能力有积极影响；3a：环境动态性对适应能力有积极影响；3b：环境动态性对吸收能力有积极影响；3c：环境动态性对创新能力有积极影响。

　　4.环境动态性与服务外包关系。鲍威尔（1996）指出，外部环境的变化能影响企业行为的变化。也就是说当企业处于动态变化的环境中，企业的外包决策也会随之改变。艾克洛（1991）认为，在高环境动态性下，环境的剧烈变化会降低甚至完全抵消企业现有资源能力的价值，使得现存资源能力以及知识随着环境的动态变化迅速贬值。由此可见，当在较高的环境动态性下，企业现有资源配置等会迅速贬值或失去实效，外界竞争压力急剧上升，企业为维持竞争优势，必须开辟新的道路，而外包便是一种有效的策略，能使企业集中精力研发自身核心能力，增强自身竞争优势。刘波、崔鹏鹏和赵云云（2010）通过实证研究发现任务复杂性及市场成熟性对公共服务外包决策有显著影响；政治因素对公共服务外包决策有显著影响；财政资源与外包决策的关系不显著；政府间的竞争和领导支持与政府的外包管理能力之间存在正相关关系，同时，政府外包管理能力越强，越可能做出外包决策。根据以上分析可知，环境越动态性越剧烈，企业面临的外部竞争压力越大，又由于资源的稀缺性，企业必须寻求有效的资源配置，外包是环境多变的环境下一种有效的资源配置策略。因此本文提出第四个假设：

　　假设4：环境动态性越高，企业越愿意外包更多的非核心业务。

　　5.资产专用性与服务外包的关系。资产专用性是影响外包决策的又一关键性因素。资产专用性（AssetSpecificity）是指一种专用性投资一旦做出，不能转为其他用途，除非付出生产性价值的损失，它包括地点专用、物质专用、人力专用、专项用途、品牌专用、一级临时专用等。资产专用性的高低，决定交易成本的多少，从而影响企业的外包决策。田小平（2011）提出企业的节能服务外包决策受资产专用性的影响，当资产专用性增加时，预期的交易成本也会增加，这会降低节能服务外包的可行性。伍蕾（2011）在实证调查的基础上，指出影响我国饭店业务外包的主要因素是资产专用性。资产专用性越高，意味着外界可利用的资源越有限，若采取外包，将由于难以应付交流与沟通所需要大量的信息，最终导致交易费用增加。与此同时，如果涉及外包该项目业务的企业与供应商数量都较少，就难以实现规模经济，生产成本也会提高。所以他认为对资产专用性高的业务，应在企业内部的控制下完成，实行自制模式。对资产专用性低的业务，实行外包的经营模式。综上，企业的某项业务的资产专用性越高，外包的可行性越低，因此本文中第五个假设是：

　　假设5：资产专用性对企业服务外包有消极影响。

　　样本与变量的测量

　　本文调研对象包括制造业和服务行业的企业。被调研对象包括辽宁大连、沈阳、北京等多个城市的企业。共发放问卷280份，收回有效问卷202份，有效问卷回收率为72%，满足有效问卷大于70%的标准，也符合有效样本至少达到变量题项5倍的标准。

　　文中变量的测量都使用成熟量表。动态能力量表来源于周丽红（2010）的研究；资产专用性量表来源于赖晓曦（2010）的研究；环境动态性量表来源于伍蓓、陈劲和吴增源（2010）的研究；服务外包强度来源于Arbaugh（2003）的研究；企业绩效量表来源于林萍（2008）的研究。

　　数据分析与假设检验

　　（一）量表的信度和效度分析

　　首先，为了检验量表的内部一致性信度，本文利用SPSS16.0对各研究变量测量量表的Cronbachα系数进行了计算。分析结果表明，各个变量的Cronbachα系数都超过了0.7的标准，所以本文中所使用的量表均具有良好的内部一致性信度。环境动态性的Cronbachα系数为0.81，大于0.7的标准。题项与总体相关性（CITC）值均大于0.50，符合信度分析标准，如表1所示。

　　资产专用性的Cronbachα系数为0.94，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表2所示。

　　企业绩效的Cronbachα系数为0.92，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表3所示。

　　动态能力的Cronbachα系数为0.89，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表4所示。

　　接下来对环境动态性量表进行探索性因子分析，结果显示KMO值等于0.74，大于标准0.70，巴特利球形检验值的显著性为0.00，小于0.05，这表明数据适合进行因子分析。本文采用方差最大化正交旋转的主成分分析法，强制分成2个因子，结果表明环境动态性量表中的6个项目能较好地被2个因子解释，旋转后的因子载荷如表5所示。

　　接下来对动态能力量表进行探索性因子分析，结果显示KMO值等于0.74，大于标准0.70，巴特利球形检验值的显著性为0.00，小于0.05，这表明数据适合进行因子分析。本文采用方差最大化正交旋转的主成分分析法，强制分成2个因子，结果表明环境动态性量表中的6个项目能较好地被2个因子解释，旋转后的因子载荷如表6所示。

　　为进一步检验量表的收敛效度和区别效度，本文使用LISREL8.7软件对量表进行验证性因子分析。结果显示，各测量指标的标准化负荷系数均超出了有关研究所建议的最低临界值0.50，说明这些变量有较高收敛效度。各个潜变量的平均方差提取量（AVE）的值均大于与其它因子相关系数的平方值，说明这些变量具有良好的区别效度。

　　综上，本文理论模型中涉及变量的测量量表具有较好的信度和效度。

　　（二）假设与模型检验

　　在理论模型分析结果的基础上，本文根据路径显著性对研究假设进行汇总。表7列出了相关路径与假设、标准化路径系数、T值及假设检验结果。

　　从结果可以看出，理论模型的5个假设都得到支持。服务外包强度与企业绩效的回归结果显示：调整后的R2为65%，F为366.96，大于20，这说明服务外包强度对企业绩效有较大作用。外包强度对企业绩效的标准化路径系数为0.81（T=19.16），由于T值大于1.96，说明假设1通过检验。将环境动态性和资产专用性作为自变量，将服务外包作为因变量，进行回归分析。回归分析结果显示，调整后的R2为44%，F值为80.62，大于20，这说明环境动态性和资产专用性对服务外包强度有一定作用。动态能力与服务外包强度的乘积项与企业绩效之间的标准化路径系数为0.10（T=2.02），由于T值大于1.96，说明假设2通过检验。环境动态性对动态能力的标准化路径系数为0.20（T=3.20），由于T值大于1.96，说明假设3通过检验。环境动态性对服务外包强度的标准化路径系数为-0.53（T=-8.38），由于T值小于-1.96，说明假设4通过检验。资产专用性对服务外包强度影响的标准化路径系数为0.50（T=8.22），由于T值大于1.96，说明假设5通过检验。

　　结论与讨论