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小微企業(yè)績(jī)效影響的前因條件研究:基于模糊集定性比較方法

2020-06-10 07:43:16李瑋瑋鄭文清
江蘇商論 2020年6期
關(guān)鍵詞:小微架構(gòu)條件

李瑋瑋,鄭文清

(1.南京信息工程大學(xué)商學(xué)院;2.南京信息工程大學(xué)江蘇人才強(qiáng)省建設(shè)決策咨詢研究基地,江蘇南京210044)

一、引言

小微企業(yè)是“發(fā)展的主力軍、就業(yè)的主渠道、創(chuàng)新的重要源泉”,重視小微企業(yè)的發(fā)展也是契合“大眾創(chuàng)新、萬(wàn)眾創(chuàng)業(yè)”的趨勢(shì),是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要基石;最新的政府政策相繼釋放了一些積極信號(hào),如降低企業(yè)稅賦、提高個(gè)人所得稅起征點(diǎn),將會(huì)為小微企業(yè)的發(fā)展提供更多的紅利。但現(xiàn)有的理論研究與政策扶持大多關(guān)注于小微企業(yè)的“融資難、融資貴”,根據(jù) CNNKI 的搜索 2015 年—2019 年9 月期間涉及小微企業(yè)的C 刊論文有584 篇,其中融資投資方面的研究占絕大多數(shù)。政策扶持上衡量地方政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)對(duì)小微企業(yè)的支持也是通過金融指標(biāo),如小微企業(yè)貸款增速不低于各項(xiàng)貸款申貸獲得率、不低于上年同期水平。然而小微企業(yè)績(jī)效影響的系統(tǒng)性因素卻鮮有關(guān)注,但這一議題卻是從復(fù)雜系統(tǒng)中提煉出來診斷企業(yè)性能和效率的重要指標(biāo),同時(shí)也能反映出小微企業(yè)資源配置和管理合理化水平高低的程度。傳統(tǒng)的定量統(tǒng)計(jì)方法主要用來檢測(cè)不同變量的相對(duì)貢獻(xiàn),但其最大的挑戰(zhàn)是變量之間,是組合而不是競(jìng)爭(zhēng)以引致相關(guān)利益的產(chǎn)出①。按照王鳳彬等所言單一前因變量或與少量權(quán)變因素的交互已難以對(duì)結(jié)果做出全面合理的解釋,因此研究的視角需要從簡(jiǎn)單的線性邏輯轉(zhuǎn)向整體邏輯以解釋多維度、多變量對(duì)產(chǎn)出結(jié)果的影響,形成研究對(duì)象的系統(tǒng)性圖景②③。

正是在此背景下,作為基于集合論和布爾代數(shù)的思想的 fsQCA (Fuzz Set Qualitative Comparative Analysis 簡(jiǎn)稱fsQCA,下同)分析方法認(rèn)為,社會(huì)學(xué)研究中許多命題都是系動(dòng)詞的表達(dá),可以運(yùn)用隸屬關(guān)系來表示,更多地去關(guān)注社會(huì)現(xiàn)象中多重并發(fā)條件組合而不是單一條件④⑤。這一方法被認(rèn)為是探索“聯(lián)合效應(yīng)”和“互動(dòng)關(guān)系”的有效方法⑥。近些年來,國(guó)內(nèi)外的一些頂級(jí)期刊如 AMJ、AMR、ASQ、SMJ、JBS、QS、JMS、管理世界、中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)等都相繼探討QCA 在相關(guān)學(xué)科中的應(yīng)用⑦。

本文以小微企業(yè)績(jī)效為研究對(duì)象,運(yùn)用fsQCA分析方法識(shí)別出復(fù)雜環(huán)境中如何改善因果關(guān)系,尋找滿意結(jié)果的必要條件和充分條件,從而為小微企業(yè)的相關(guān)研究提供方法論的思想啟迪,為管理層頂層設(shè)計(jì)復(fù)雜系統(tǒng)的運(yùn)作和演化提供行動(dòng)方案。西方的主要貢獻(xiàn)在于,一是發(fā)現(xiàn)不存在單一通用的變量可以影響小微企業(yè)的績(jī)效;二是解開影響企業(yè)績(jī)效的前因條件組合“黑箱”,有助于管理者通過頂層設(shè)計(jì)改善管理水平的內(nèi)外部整合模型;三是發(fā)現(xiàn)前因條件與績(jī)效之間因果關(guān)系的不對(duì)稱。

二、相關(guān)文獻(xiàn)與變量選擇

根據(jù)劉茜等⑧、黃昱方、陳如⑨、張曉磊等⑩的研究,本文選出小微企業(yè)前因條件變量與績(jī)效產(chǎn)出變量:(1)企業(yè)設(shè)備投資的對(duì)數(shù)(equip),由信息技術(shù)(包括軟件、計(jì)算機(jī)等方面)的投資與生產(chǎn)有關(guān)的設(shè)備投資構(gòu)成。(2)研發(fā)強(qiáng)度(rdst),以銷售收入為分母對(duì)研發(fā)支出進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。(3)技術(shù)許可(lic),一般而言國(guó)外企業(yè)在生產(chǎn)技術(shù)上具有優(yōu)勢(shì),因此國(guó)內(nèi)小微企業(yè)如果在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中采用國(guó)外較為先進(jìn)的技術(shù),就會(huì)提高企業(yè)的人均產(chǎn)出效率。(4)創(chuàng)新活動(dòng)(inno),通過近三年是否從事創(chuàng)新活動(dòng)來衡量。(5)顧客關(guān)系(customer),由企業(yè)與顧客之間的聯(lián)系頻度衡量。(6)營(yíng)銷投入(marketing),由小微企業(yè)投入廣告宣傳的力度衡量。(7)市場(chǎng)認(rèn)證(cert),ISO9000/ISO14000 等第三方認(rèn)證提供規(guī)范的質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn),有利于響應(yīng)外界利益相關(guān)者的壓力,獲得顧客認(rèn)可。(8)出口活動(dòng)(export),出口可以有效規(guī)避國(guó)內(nèi)營(yíng)商環(huán)境的不確定、分散市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)性以及發(fā)送企業(yè)資質(zhì)“信號(hào)”的渠道?,同時(shí)通過倒逼機(jī)制和“干中學(xué)”等方式推動(dòng)企業(yè)提升績(jī)效。(9)檢查強(qiáng)度(insp),執(zhí)法機(jī)關(guān)的環(huán)保、設(shè)備、稅務(wù)等頻繁檢查與指導(dǎo)會(huì)給小微企業(yè)帶來一些效率改進(jìn)的建議。(10)政企關(guān)系(govr),政企關(guān)系用管理層投入的時(shí)間和精力來衡量。(11)政府效率(operlic),以小微企業(yè)申請(qǐng)?jiān)S可證批準(zhǔn)的時(shí)間來衡量。這些前因條件相互影響、相互觸發(fā),影響小微企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)出。而績(jī)效產(chǎn)出變量選擇小微企業(yè)人均產(chǎn)出價(jià)值的對(duì)數(shù)(prod),這一指標(biāo)是生產(chǎn)技術(shù)水平、經(jīng)營(yíng)管理水平、員工技術(shù)熟練程度和生產(chǎn)積極性的綜合體現(xiàn)。

三、數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來自調(diào)查問卷,歷時(shí)兩個(gè)月 (2019 年 3 月 20—2019 年 5月20),共發(fā)放了300 份問卷,剔除一些問題回答不全、不符合小微企業(yè)指標(biāo)的調(diào)查對(duì)象后,樣本數(shù)量為267 份。這些指標(biāo)是按照世界銀行的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),員工人數(shù)在1—10 人之間,總資產(chǎn)100 萬(wàn)美元以下,年銷售額100 萬(wàn)美元以下的企業(yè)規(guī)定為微型企業(yè); 員工人數(shù)在11—50 人之間,總資產(chǎn)和年銷售額均在100萬(wàn)美元以下的企業(yè)界定為小型企業(yè)?。因員工人數(shù)比較容易統(tǒng)計(jì)且是同行的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),主要以員工數(shù)來進(jìn)行衡量。當(dāng)然這一數(shù)據(jù)來源也存在一些局限,比如調(diào)查手段比較單一,主要通過Email、電話或QQ 向企業(yè)的員工進(jìn)行問詢,可能會(huì)存在一些調(diào)查偏差。

(二)數(shù)據(jù)結(jié)果

在研究結(jié)果的分析中,F(xiàn)iss(2011)1[1]在結(jié)合Ragin(2006)集合理論的基礎(chǔ)上提出核心-邊緣條件的研究視角,這一視角表明在引致同一結(jié)果的前因條件中排序會(huì)有一定的差異; 同時(shí)也表明邊緣條件的一些突變不會(huì)影響到架構(gòu)的整體績(jī)效。同時(shí)這一研究視角也隱含了因果關(guān)系不對(duì)稱,即因果條件的組合引致結(jié)果的出現(xiàn)會(huì)與那些引致結(jié)果不出現(xiàn)的條件不一樣。而核心條件和邊緣條件的界定與真值表運(yùn)算后的三個(gè)解有關(guān):與復(fù)雜架構(gòu)結(jié)果、優(yōu)化架構(gòu)結(jié)果和簡(jiǎn)潔架構(gòu)結(jié)果有關(guān)。其中將在優(yōu)化解和簡(jiǎn)潔解中均出現(xiàn)的前因條件界定為核心條件,僅出現(xiàn)在優(yōu)化解中的前因條件界定為邊緣條件。按照這一界定,通過fsQCA 的運(yùn)行,本文獲得結(jié)果如表1 所示。

四、研究結(jié)果

通過對(duì)264 家樣本企業(yè)的fsQCA 運(yùn)算結(jié)果顯示,在績(jī)效影響方面共有七條途徑可以達(dá)到同一結(jié)果,也就是 Ragin(2006)所言“殊途同歸”。表1 中前因條件對(duì)績(jī)效的總體解決方案一致性為0.848,表示對(duì)于達(dá)到績(jī)效的解決方案是可以接受的。

表1 樣本企業(yè)績(jī)效的前因條件構(gòu)型

(一)前因條件的影響

前因條件的影響以市場(chǎng)、技術(shù)和管制中的equip、techlic、inno、rdst、customer、marketing、export、cert、insp、govr 集合形式出現(xiàn),而非以單一因素來影響結(jié)果變量。變量中不同要素之間互相依賴、互相交互構(gòu)成復(fù)雜的系統(tǒng)。這一結(jié)論相對(duì)來說更符合商業(yè)世界多元因素相互影響、相互觸發(fā)的現(xiàn)實(shí),而經(jīng)典的線性回歸在解釋結(jié)果的變量時(shí)常將變量認(rèn)為是互斥的,而沒有考慮變量之間的整合可以改進(jìn)結(jié)果。這正如Fiss(20)所言,企業(yè)組織要被理解為相關(guān)關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)和實(shí)踐的集群,而非分段元或松散結(jié)合的實(shí)體。應(yīng)從系統(tǒng)的、整體的、多維的視角去審視影響小微企業(yè)績(jī)效的前因條件,而不是從孤立的單個(gè)變量來考慮影響。

(二)前因條件組合中變量的重要程度

前因條件組合中變量的重要程度是不同的。表1 圓圈的實(shí)心和大小表示前因條件在不同組態(tài)中的相對(duì)重要性程度。比如equip 在架構(gòu)1 和架構(gòu)5 中是核心不存在,而在架構(gòu)2 和架構(gòu)6 中是核心存在,在架構(gòu)3 和架構(gòu)4 中邊緣不存在,在架構(gòu)7 是核心存在。因?yàn)榕c之組合的因素不同,引發(fā)equip 的重要性也呈現(xiàn)差異。

(三)前因條件的集合關(guān)系

前因條件的集合關(guān)系是采用邏輯AND、OR 或NOT 進(jìn)行布爾代數(shù)運(yùn)算,其中邏輯AND 運(yùn)算是前因條件集合的隸屬得分,由對(duì)其構(gòu)成集合和隸屬的最低分?jǐn)?shù)來決定。邏輯OR 表示并集,其運(yùn)算是前因條件集合的隸屬得分,由對(duì)其構(gòu)成集合和隸屬最高分?jǐn)?shù)來決定;邏輯NOT 的運(yùn)算表示非,是將1 減去變量原來的隸屬得分。這種運(yùn)算規(guī)則避免了回歸分析中對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量以及變量交互數(shù)量的要求,這在分析3個(gè)或3 個(gè)以上交互關(guān)系時(shí)特別有優(yōu)勢(shì)。以架構(gòu)1 為例,其集合表示為包括信息技術(shù)和設(shè)備更新在內(nèi)的投資、良好的顧客關(guān)系以及技術(shù)許可將會(huì)引致良好績(jī)效,而這個(gè)集合關(guān)系用回歸分析是難以獲得的。

(四)引致同一結(jié)果的多重架構(gòu)有優(yōu)劣之分

fsQCA 方法提供判斷架構(gòu)優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn),即覆蓋率(coverage),其函數(shù)表達(dá)式是。覆蓋率大小是引致小微企業(yè)達(dá)到高績(jī)效最優(yōu)途徑的關(guān)鍵。這一架構(gòu)強(qiáng)調(diào)與顧客之間聯(lián)系的頻率、customer、營(yíng)銷努力程度marketing 以及第三方認(rèn)證cert 是小微企業(yè)績(jī)效不可替代的核心條件,這里第三方認(rèn)證是企業(yè)為避免合法性約束以謀求生存和發(fā)展的重要手段。這一架構(gòu)高效運(yùn)轉(zhuǎn)還需要其他輔助條件的配合,包括不斷進(jìn)行的技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)inno、企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度rdst以及政府減少檢查實(shí)施寬松的政企關(guān)系。inno 與rdst 相互配合助力企業(yè)通過cert,通過cert 也是企業(yè)技術(shù)水平的一種體現(xiàn)。根據(jù)澳洲會(huì)計(jì)師公會(huì)2017年的調(diào)查,我國(guó)內(nèi)地小微企業(yè)通過科技投入獲得收益率平均達(dá)到62%,是亞太地區(qū)收益率最高的國(guó)家。無(wú)論架構(gòu)組合如何,小微企業(yè)大多希望在管制前因條件中有更少的檢查強(qiáng)度 (包括稅負(fù)檢查、環(huán)保檢查等)和更好的政企關(guān)系。實(shí)踐中,為了給小微企業(yè)創(chuàng)造良好的營(yíng)商環(huán)境,近些年來財(cái)政部會(huì)同國(guó)家發(fā)改委對(duì)小微企業(yè)免征包括企業(yè)注冊(cè)登記費(fèi)、稅務(wù)發(fā)票工本費(fèi)、海關(guān)監(jiān)管手續(xù)費(fèi)、貨物原產(chǎn)地證明書費(fèi)、農(nóng)機(jī)監(jiān)理費(fèi)等22 項(xiàng)收費(fèi);提高研發(fā)費(fèi)用扣除比例;形成降低小微企業(yè)稅負(fù)、促進(jìn)小微企業(yè)創(chuàng)新和支持小微企業(yè)融資的政策支持體系。

五、結(jié)論

作為一項(xiàng)探索性研究,本文運(yùn)用fsQCA 探索影響小微企業(yè)績(jī)效的前因條件,研究得到一些有意義的結(jié)論:(1)小微企業(yè)績(jī)效的前因條件是以組合而不是以單一變量形式影響績(jī)效;(2)引致同一結(jié)果的小微企業(yè)有多種實(shí)現(xiàn)架構(gòu),可以通過覆蓋率判斷架構(gòu)優(yōu)劣,選擇合適的發(fā)展路徑;(3)架構(gòu)的出現(xiàn)可以為管理層提供績(jī)效優(yōu)化的決策途徑。(4)在數(shù)據(jù)校準(zhǔn)中三個(gè)瞄點(diǎn)閾值的確定主要來源于主觀衡量,而不是通過評(píng)估績(jī)效產(chǎn)出的實(shí)際績(jī)效數(shù)據(jù)來確定。盡管在研究中存在一定的缺陷,但是本研究比較滿意地挖掘出小微企業(yè)實(shí)際績(jī)效影響的前因條件。

本文的不足之處在于基于世界銀行2012 年的單源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,首先,結(jié)果的穩(wěn)健性還要求更多不同來源的數(shù)據(jù)(如工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、上市公司數(shù)據(jù)庫(kù)和私營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)等)進(jìn)行進(jìn)一步的復(fù)制性驗(yàn)證。其次,前因條件變量選擇受制于數(shù)據(jù)來源與理論知識(shí),可能會(huì)遺漏一些核心而關(guān)鍵的變量,將會(huì)在今后的研究中不斷完善與改進(jìn)。

注釋:

①Fiss P C.A set theory approach to organization configuration[J].Academy of Management Review.2007,54(2):393-420.

②王鳳彬,江鴻,王璁.央企集團(tuán)管控架構(gòu)的演進(jìn):戰(zhàn)略決定,制度引進(jìn)還是路徑依賴[J].管理世界,2014,(12):92-114.

③張弛,鄭曉杰,王鳳彬.定性比較分析法在管理學(xué)構(gòu)型研究中的應(yīng)用:述評(píng)與展望[J].外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理,2017,39(4):68-83.

④Ragin C C.The comparative method:moving beyond qualitative and quantitative strategies[M].Berkeley and Los Angeles:Unversity of California Press.1987.

⑤Ragin C C.Fuzzy set social science[M].Chicago:University of Chicago Press, 2000.

⑥張明,陳偉宏,藍(lán)海林.中國(guó)企業(yè)“憑什么”完全并購(gòu)境外高新技術(shù)企業(yè)?[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2019,(4):117-135.

⑦Codurass A, Clemente J A, Ruiz J.A noverl application f fuzzy set qualitative comparative analysis to GEM data[J].Journal of Business Research.2016,69(4):1265-1270.

⑧劉茜等.機(jī)會(huì)視角下科技小微企業(yè)創(chuàng)業(yè)過程多案例研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2016,30(21):86-89.

⑨黃昱方,陳如.創(chuàng)生環(huán)境對(duì)科技型小微企業(yè)資源獲取的影響研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2013,30(22):31-36.

⑩張曉磊,徐林萍,呂立剛.縣域炒房是否損害了小微企業(yè)的盈利能力[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2019,(6):127-144.

?羅長(zhǎng)遠(yuǎn),李姝醒.出口有助于緩解企業(yè)的融資約束?——基于世界銀行中國(guó)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)額的實(shí)證研究[J].金融研究,2014,(9):1-17.

?http://www.queyouwang.com/news/515.html[EB/OL].

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