基于智慧与创新资本视角的企业危机管理系统脆性研究

田 耕

（西北工业大学 管理学院，西安 710072）

基于智慧与创新资本视角的企业危机管理系统脆性研究

田 耕

（西北工业大学 管理学院，西安 710072）

危机是企业生存和发展中的普遍现象。文章结合危机管理系统特征，借助SEM结构方程和方探讨了智慧和创新资本视角下企业危机管理系统的市场资本、人力资本、创新资本、生产质量和外部环境脆性因子和以及基于最大熵原理建立的风险评估模型，完善了企业危机管理研究评估机制。

危机管理；脆性因子；最大熵

0 引言

企业实施危机管理是一项复杂的系统工程，而复杂系统模型由脆性结构、脆性事件、脆性因子构成，根据复杂系统脆性结构模型，结合企业危机管理系统的特点，可以得到一个危机管理系统的脆性风险结构模型[1]。

图1 危机管理系统脆性风险模型

由图1可以看出：危机管理下系统脆性受到各个子系统的脆性影响；系统事件是建立在危机管理系统结构的基础上由脆性因子而引起发生的。脆性因子是根据系统内外条件而辨析出来的导致系统脆性被激发的根本因素。脆性因子与脆性因子之间可能具有不同形式的相互关联。对于复杂系统的脆性因子，传统的方法是采用各种统计方法，如随机取样法、分层取样法等进行取样，然后采取不同分析方法建立模型，如幕景分析方法、德尔菲方法等，将脆性因子从中辨识出来[2]，而采用结构方程这类线形统计建模技术的方法并不多见。

本文试图从总结前人研究成果的基础上，进一步从智慧资本和创新资本的角度出发，借助SEM结构方程探寻企业危机管理系统的脆性因子，并利用最大熵理论构建危机管理的脆性风险评估模型，完善企业危机管理系统评估机制。

1 研究方法

（1）基本方法

本文研究的目的是在研究影响企业危机管理因素的基础上构建管理与评估机制，借助问卷调查的获得的基础数据，进一步运用SPSS12.0进行因子分析和AMOS7.0进行SEM模型分析。研究设计了16道自变量题项和一个因变量题项，被调查对象需要完成一份包括20道五级评分题项的调查问卷。研究选取自变量为“危机管理系统脆性因子”，主要关注影响企业危机管理系统成效的脆性因子的表述。

这样形成的17道题项被作为情感价值与企业危机管理影响程度的可能预测变量。为了避免被调查者过多的选择中间项，传统的生活方式调查均使用五级量表，我们这里的每道题项也使用五级量表进行测量，分别是“完全不同意”、“有点不同意”、“同意”、“比较同意”和“完全同意”，越高的分数代表越高的同意程度。因变量“企业危机绩效”：一道被用作标准变量的题项都与企业危机管理的意愿有关，它是：“我认为危机管理符合企业永续经营的现实要求”。这个陈述显示了公司管理者对待危机管理的认识态度，这道题项的相关性在0.01的水平下是显著的，它们的person相关系数是0.687，显著地相关性是因为这道题项反映出企业管理者的危机意识。

（2）样本选取

本文研究的对象主要面向西安地区中小高新技术企业，采取Email和面谈项结合的方式进行问卷调查，选取这类企业群体作为样本的理由主要是其在变幻莫测的市场竞争中面临着多方面的困难和挑战，在经历过经济危机的考验后危机管理的意识在逐步增强，危机管理机制逐步健全。问卷发放及回收时间为2009年10月13日至10月30日。通过Email和面谈的形式共发放90份问卷，回收78份，回收率为86.7%；其中有效问卷69份，占回收问卷数量的71%。

2 分析结果

首先，对自变量进行因子分析。第一次对全部17道自变量题项进行因子分析，分析结果后删去不恰当的题项，然后继续对余下的自变量进行二次因子分析，同时根据分析结果计算因子得分。其次，我们根据因子分析结果对因变量进行SEM结构方程分析，从而发现影响危机管理程度和方向的现实及潜在因素。

（1）SEM模型分析结果

本文首先选用主成分分析法进行因子分析，使用最大方差法旋转矩阵，以特征值大于等于1作为选取因子的标准，崖底碎石图显示五个因子累计提供了对数据方差80.5%的合理解释。由于题项16“企业领导的个人魅力对企业员工影响极大”均在两个或两个以上因子的载荷小于0.32，因此题项19也被删除。题项8“如果我们不注重的技术研发，企业将逐渐被市场所淘汰”在五个因子上的载荷都非常平均，没有较好的代表性，因此考虑删除这道题项。

在去掉题项16和8之后，重新进行因子分析。同时对五个因子和因变量的描述性统计，总体来说被调查者们是持比较中间态度的，在五个变量上的平均值都介于3和4之间；在“创新资本”和“市场资本”这个变量上的均值超过4，仅“人力资本”一项的均值小于3，五个因子的得分标准差都介于0.75和1之间。

特征值大于1的五个因子累计解释80.3%方差。对这五个因子的命名及分析如下：第一个因子“市场资本”和第五个因子“外部环境”显示了企业危机可能产生的外部根源；第二个因子“人力资本”和第四个因子“生产质量”显示了被调查企业危机可能产生的内部根源；第三个因子“创新资本”表现了被调查企业对待创新的态度。

根据以上数据可以得出测量模型的各个测量指标收敛于相应因子，测量模型具有一定程度的收敛效度。根据Fornall和Larcker的研究，若因子本身的平均萃取变异量大于其与其它因子的相关系数平方值，则表示测量模型具有良好的区别效度。

表1 脆性因子负荷、组合信度与平均萃取变异

表2 企业危机管理系统脆性因子的SEM模型拟合优度结果

表3 企业危机管理系统脆性因子的SEM模型检验结果

进一步根据因子分析结果构建SEM模型进行分析，通过数据拟合发现情感价值对品牌利益的影响方向和影响程度。在对整个模型进行拟合评价时要通过上述所提及的多种拟合指标来衡量。本文通过 AMOS7.0软件实现，使用最大似然法对其参数进行估计。拟合之前，首先对模型进行调试修正，删除了对模型准确性有重要影响的异常数据及消极数据，以求模型更加精简有效。修正后的模型数据拟合指标如表2所示。

由表2显示：本模型 x2/DF＜2.0，规范拟合指数（NFI）、拟合优度指数（GFI）、增量拟合指数（IFI）、比较拟合指数（CFI）、调整的拟合优度指数（AGFI）基本都达到0.7以上，0＜RMR＜1，RMSEA＜0.08，各项指标均符合标准，表示模型拟合程度较好。

根据标准化路径系数和T检验值对模型进行了结果检验，主要检验结果如表3所示。

基于因子分析和SEM模型分析得出的市场资本、人力资本、创新资本、生产质量和外部环境这五个因子是进行企业危机管理所必须关注的基本脆性要素，它们与对企业危机风险都呈现出的正向的因果影响关系，市场资本和外部环境没有呈现显著的相关关系，可能是因为二者同属于影响危机管理系统两个外部因素。首先，市场资本的影响最为显著（γ1=0.907），事实上，市场风险是企业危机的最直接风险因素，其风险主要来自市场接受能力的不确定性、市场接受时间的不确定性以及竞争激烈程度的不确定性。高新技术在推出产品后，客户往往持怀疑态度甚至可能作出错误的判断，从而对市场能否接受及接受程度难以作出准确估计。高新技术产品的推出时间与诱导出有效需求的时间存在时滞，而过长的时滞将会导致企业开发新产品的资金回收期延长甚至难以收回。此外，如果市场竞争的激烈程度超出预期，形成供过于求的局面，那么预期利润目标就会难以实现。外部环境（γ5=0.796）所产生经济波动和发展周期风险以及产业政策变化风险对于企业的战略发展、生产经营以及市场开发战略战术都是深入影响着企业危机管理的外在风险因素，本轮发生的全球金融危机就是民营高新技术企业面临的最大挑战。

其次是创新资本（γ3=0.899），这也是本文着重强调的重要脆性风险因素，创新风险是企业对外部环境因素估计不足甚至无法适应，或对技术创新过程难以有效控制而造成技术创新活动失败进而引发风险企业经营活动失败的可能性。任何企业在技术创新方面的资金投入都要承担很大风险 ,甚至企业技术创新活动有可能由于风险而失败。创新资本风险越来越成为高新技术企业危机管理系统中的一项重要的脆性控制指标。

以往的人力资源管理风险是由于人力资源的特性和对人力资源的不善管理而造成的用人不当，或人的作用未能有效利用，或人员流失给组织造成有形和无形损失的可能性危险。

而本文所强调的人力资本（γ2=0.855）是高新技术企业在创新过程中因管理不善而导致创新失败所带来的风险，领导的决策能力与管理技巧，对待风险的偏好和接受程度，此类诸多风控制稍有不慎,就有可能给企业带来不必要的损失甚至灾难性的危机后果。

此外，生产质量（γ4=0.596）也是重要的显著的正向影响危机管理系统的脆性风险因子，是企业在原材料、技术人员、设备、生产组织、生产工艺等方面发生难以预料的障碍存在而引发的系统风险。

（2）脆性风险分析

Jaynes在1957年统计力学中提出最大熵原理：“最少为偏见的概率分布是这样一种分布，它使熵在已知信息的附加约束条件下达到最大化”。可以表述为在所有满足给定的约束条件的许多概率密度函数中，使信息熵最大的概率密度函数就是最佳(即偏差最小)的概率密度函数。这种分布最随机、最少主观成分，反映系统满足约束条件下，趋向达到最稳定状态。最大熵方法的基础是信息熵，即整个范围内的随机变量的不确定性的量度。我们根据最大熵原理，结合企业危机管理复杂系统脆性特点，对脆性风险和脆性因子建立模型。

根据前述危机管理复杂系统脆性模型，将系统的脆性风险设为随机变量 y的函数(假定为连续变量)，y=g(y1,y2,…,yd)，yi为系统的脆性因子，则由最大熵原理得到随机变量y的概率分布应为[3]:

将先验信息构成约束条件:

R为随机变量所在的集合，m为随机变量y的矩的阶数，需要在计算中根据具体问题确定。l为影响随机变量y的脆性因子数，1≤l≤d，[μ,η]是保证变量有意义的区间，Mi为 y的第i阶原点矩的观测值，其中:y=R(y1,y2,…,yd)。

yi(i=1,2，…，d)是通过系统分析而辨识出来的系统脆性因子。在这些约束条下，以最大熵原理为准则求得危机管理系统的脆性风险函数。

根据最大熵原理建立的脆性因子模型，可以根据多个脆性因子的历史数据和分布信息等相关约束信息，得到脆性因子的总体上的几何分布形式。然后根据脆性风险和脆性因子的关系函数，可以对企业危机管理系统的脆性风险进行有效评估和预测。

3 结论

脆性是复杂系统一项本质属性。通过以上结构方程对企业危机管理系统脆性风险因素的研究表明，企业危机管理系统可以归结为市场资本、人力资本、创新资本、生产质量和外部环境这五个脆性风险维度，其都呈现出正向影响危机管理系统的相关性特性，此外，采用了最大熵原理建立脆性因子模型可以有效的根据脆性事件的发生的概率分布进行风险评估和预测。因此，在企业危机管理过程中，从脆性风险因子出发监察企业内外环境的变化,科学有效的进行评估预测，将环境威胁转化为企业的发展契机，以确保可持续发展。

[1]李琦，金鸿章，林德明复杂系统的脆性模型结构[J].系统工程，2005，（1）.

[2]赵克勤.集对分析与熵的研究[J].浙江大学学报(杜科)，1992,(2).

[3]赵佩华.熵理论的几个基本问题研究评述[J].系统辩证学学报，2000，8(1).

F270

A

1002－6487（2011）02－0176-03

陕西省教育厅软科学课题支持（2008KR20）

田耕（1974-），男，河北高阳人，博士研究生，研究方向：控制科学与工程，社会经济系统工程。

（责任编辑/易永生）