能力型软件外包联盟战略决策的影响因素

王 霞，孙石磊

（1.河北工业大学 管理学院，天津 300130；2.中国民航大学 空中交通管理学院，天津 300300）

能力型软件外包联盟战略决策的影响因素

王 霞1，孙石磊2

（1.河北工业大学 管理学院，天津 300130；2.中国民航大学 空中交通管理学院，天津 300300）

文章通过梳理国内外能力型软件外包联盟决策研究机实证调研，文章实证剖析我国软件外包企业实施能力型软件外包联盟战略决策的关键影响要素，同时构建适用于我国软件外包市场情境的能力型软件外包联盟决策模型，并对我国软件外包企业实施能力型联盟战略提出建议。

能力型软件外包联盟；资源理论；决策模型；因子分析

0 引言

经过数十年的发展，我国软件外包产业整体规模逐步扩大，部分关键核心技术取得突破，涌现出大量骨干企业，发展环境逐步改善。然而也面临许多问题，例如核心技术缺乏、自主创新能力薄弱、无法承接中高端软件外包业务等。提升企业能力往往成为软件外包企业所追求的目标。处于这一发展阶段，软件外包企业就要解决承接什么外包业务、与谁构建能力型软件外包联盟等决策问题。能力型软件外包联盟的采纳驱动要素和如何进行联盟模式设计以满足最初的联盟动机需要，两者之间存在一定因果关系。能力型软件外包联盟模式设计包含了确定联盟范围、选择联盟成员及签订联盟契约等一系列决策任务，是能力型联盟模式决策的核心问题。

综合分析现有文献可以看出，影响软件外包战略联盟范围决策的因素是多方面的，包括经济因素、战略因素、技术因素及社会因素等，出现了许多理论分析框架。

但国内对于能力型软件外包联盟决策问题研究刚刚起步，研究内容主要集中在对于西方实施战略联盟的经验推广以及国内软件外包企业实施能力型联盟的障碍与对策分析，国内鲜有实证研究。本文正是针对这一现状展开研究的。

本研究提出下列假设1：战略型软件外包联盟决策关键要素的内容结构为2个层次、6个维度，包含学习能力（吸收能力、共享能力及转化能力）、环境不确定性（环境动态性、环境复杂性、环境威胁性）。

1 研究设计

1.1 问卷设计

国外学者提出研发投入、竞争者、技术型员工、当地社区及社会团体、媒体等最有可能影响软件外包企业构建能力型联盟的决策行为，都将对能力型联盟战略的实施产生影响，但发展中国家一般缺乏完善的环境监管规则或者有效实施机制，同时受到资源、技术、人力及较弱的知识产权保护意识的限制，发展中国家的软件外包企业与发达国家企业在能力型软件外包联盟决策影响因素上必然存在差异。为全面、科学分析我国能力型软件外包联盟战略决策的影响因素，得到182条表述。去除表述不明确的问卷，整理相同或相似的陈述句，列出非重复的表述，得到28条较为典型的表述，如表1所示。表1中的“频次”为某一条描述语句出现的次数。然后，请两位企业项目主管和三位管理博士生对这28条陈述句进行第一次归类，每条陈述句只能归属于某一类别，不能重复归类。经进一步讨论后，进行第二次归类，最后达成三人的共识，两次归类的内容维度基本达到一致，即这28条表述被初步分为2个维度:企业学习能力（吸收、共享与转化）、环境不确定性因素（环境动态、环境复杂与环境威胁）。本文采用李克特(Likert)7点计量尺度来测量联盟决策要素的影响程度，即1=完全不相符，2=比较不相符，3=基本不相符，4=不确定，5=本相符，6=比较相符，7=完全相符。

本文主要通过下面几种方式确保量表的信度和效度。第一，由于所使用问卷题项目均来自已经发表的文献（Kurt-Matzler和 BirgitRenzl(2006)制定所需量表，Mowday，Steers 和Porte(1979)编制的组织承诺问卷，Farh，Earley 和 Lin(1997)编制的中国组织公民行为量表，李雪松等(2009)编制的环境不确定性对联盟实施绩效的量表），很多学者都曾使用这些量表测量相关变量，因此认为这些量表具有可靠的效度；第二，通过咨询从事软件外包战略联盟管理研究的专家学者，对业内人士进行问卷的预调查，在评估了问卷设计的恰当性之后，再根据预试者提供的意见对问卷进行了修订；第三，为了科学检验量表的信度，本文采用了克朗巴哈a信度系数法对收集的数据进行了信度检验，统计数据结果符合要求。

1.2 研究样本

表1 战略型联盟决策影响要素描述语句归类

为使调查分析具有客观性和普遍性，本文选择了分布在北京、天津、成都、西安等不同地区的软件外包联盟及成员企业进行了问卷调查。问卷调查时间从2010年1月至2010年5月，共发放360份问卷，收回有效问卷125份。问卷主要通过两种形式发放：①到北京、天津等地的软件外包企业实地发放问卷；②在河北工业大学计算机学院的校友录里抽取现就职于软件外包企业的校友作为调查对象，通过电话或者电子邮件等防护四取得联系并征得对方同意后向其发放问卷，请他们帮助填写问卷。每一次问卷填写前，我们都简要介绍能力型软件外包联盟战略决策的有关内容以确保问卷回答者对研究问题有所了解。对所获问卷整理后，运用SPSS统计软件进行描述性统计分析和因子分析。

2 数据处理与统计分析

2.1 描述性统计分析

本文利用SPSS统计软件对整理后的调研数据进行描述性统计分析，关于影响因素的分析建构见表1。促进因素均值落在3，042～4.213范围内，表明这些因素对于推动我国软件外包企业实施能力型联盟战略的实施均具有一定的促进作用。

2.2 因子分析

表2 战略型联盟决策影响因素的特征值与方差比（总方差解释表，N=125）

在进行主成分分析之前，首先应进行适合度检验，即用相关系数矩阵来描述原始题项之间的相关关系，此环节对主成分分析非常重要，因为如果所选题项之间没有关系的话，就不必进行主成分分析了。相关系数矩阵既可以用于判断原始题项之间是否存在相关关系，还可以作为估计因子结构的基础。判断指标通常有两个，即 KMO(Kaiser—Meyer—Olkin)检验值和 Bartlett球形检验(Bartlett Test Sphericity)的卡方值。KMO用于比较题项之间简单相关和偏相关系数。如果KMO值越接近于1，则所有题项之间的简单相关系数平方和大于偏相关系数的平方和，表明越适合进行主成分分析，KMO越小，则越不适合进行主成分分析，KMO值的度量标准是:0.9以上为非常适合；0.8～0.9 为很适合；0.7～0.8 为一般适合；0.6～0.7 为不太适合；0.5以下则表明不适合进行主成分分析。Bartlett球形检验的统计量是根据相关系数矩阵的行列式得到的。一般认为Bartlett球形检验的卡方值大于100适合进行主成分分析)。本研究调查数据样本的KMO值为0.913，Bartlett球形检验的卡方值为2179，达到显著水平，表明调查数据适合进行主成分分析。

表2中仅列出0.47以上的因子负载。基于上述分析，战略型联盟决策关键要素的概念可以抽取6个主要的因子，题项EL6、EL10与第一个因子ELFI相关系数较大，从这2个题项可以归纳出企业的知识吸收能力的含义;题项EL8、EL9与第二个因子ELFZ相关系数较大，从这个题项可以归纳出企业知识分享能力的含义:题项EL3与第三个因子ELF3相关系数较大，从这个题项可以归纳出企业知识转化能力这样的含义;题项EL3、EL4、EL5与第四个因子ELF4相关系数较大，从这3个题项中可以归纳出企业外部环境的动态性含义;题项EL1与第五个因子ELFS相关系数较大，从这个题项可以归纳出软件外包企业外部环境复杂性含义；题项EL7、EL11与第六个因子ELF6相关系数较大，从这2个题项中可以归纳出企业外部环境的性含威胁性的内涵。该结果与前期工作中文献归纳所得的结果比较吻合。

表3 战略型软件外包联盟决策验证性因子分析模型修正前后的拟合指数比较（N=125）

3 研究结果分析与讨论

从表中可以看出，战略型软件外包联盟决策原始模型Ma的RMSEA、N下1、NNFI指标均未到达理想水平，因此需要进行模型的修正。修正结果如表3所示。

本研究在进行模型修正时，主要考虑了以下几个因素:①参考负荷的t值；②需要检查完全标准化负荷，一般的来说，外显变量在潜在变量的负荷较高，而在误差上的负荷较低一般表示模型质量好，外显变量和潜在变量的关系可靠。Bagozzi和Yi(1998)认为，因素负荷不能太低或太高，最好介于0.50～0.95之间。本研究考虑将标准化负荷在0.6以下的指标予以删除；③考虑实质理论根据(如题项的含义)，否则不能随便将题项增删转移。Ma模型中的EL10在知识吸收能力因子中的完全标准化负荷为0.71，但它在关注企业效益中的修正指数Ml为49.56，表明该题项有可能从属因子知识转化能力，但从题义的角度考虑该题项更适合于从属于知识转化能力，故将此题项移入此维度。EL1在因子关注企业效益中的负荷较低，为0.49，而它在环境动态性修正指数为74.61，显示它可能从属于因子环境威胁性因子，故将此题项移入此维度，获得模型Mb。从Mb模型的拟合结果看，EL1在知识分享能力因子中的完全标准化负荷为0.49，而它在其他因子Ml分别是 n.78、9.12、24.81、24.05，显示它可能从属于因子转化能力能力或环境动态性。于是，将该题项移入知识分享能力，结果表明:EL1在该因子中的完全标准化负荷为0.48，而它在其它因子中的 Ml分别是 1.56、1.46、35.54、12.85。 若将题项移入环境动态性，结果表明:ELI在该因子中的完全标准化负荷为 0.47，而在其它因子中的 Ml分别是 0.01、0.00、15.27、36.39。可见，无论将该题项移入知识分享能力或者环境动态性都不合适，故删除此题项。经过不断地修正模型M:，最后得到了拟合情况较为理想的模型Me。该潜变量的测量模型Me是有效的，而且较为理想。战略型软件外包联盟决策影响要素的验证性因子模型的标准化结果如图1所示，可以看出，各题项的因子负荷比较理想，每个题项对潜变量的解释率较大，误差也较小。

本研究确认了题项与因子之间的从属关系，也验证了探索性因子分析的结果。具体来说，题项EL6、EL10从属于因子知识吸收能力；题项EL8、EL9 从属于因子知识分享能力；题项EL2该因子被归纳为知识转化能力；上述三个因子属于企业学习能力层次。题项L3、EL4、EL5从属于环境动态性;题项EL1从属于环境复杂性；EL7、EL11从属于因子环境威胁性；上述三个因子属于企业外部环境不确定性层次。

4 结论与展望

实证研究结果表明，我国战略型软件外包联盟决策关键影响因素内容结构呈现出比较清晰的6因子结构，包括知识吸收能力、知识分享能力、知识转化能力、环境动态性、环境复杂性及环境威胁性。本章的实证研究支持了假设1，该结论比较符我国软件外包企业及现有联盟的实际情况。本研究开发的联盟决策量表具有较好的信度和效度，符合心理测量学的要求。

通过进行文献探讨、实地访谈、预试、正式问卷调查等步骤，本章对战略型软件外包联盟决策问题进行了探索性因子分析、验证性因子分析，深入剖析了战略型软件外包联盟决策影响要素的内容结构及其各因子之间的作用关系，是一次有益的、有价值的验证。该部分是从软件外包企业角度进行的对联盟决策影响因素的调研，调研结果用于分析战略型软件外包联盟决策因素及过程，进而构建战略型软件外包联盟决策模型。这对研究战略型软件外包联盟决策问题具有重要的基础性作用，也为设计各种决策方法提升机制提供了重要的参考。

综合本次调研结果及现有国内外研究文献存在的不足之处，本章将环境不确定性、企业学习能力与控制变量整合构成战略行软件外包联盟决策模型，认为影响软件外包企业选择战略性软件外包联盟模式的关键因素可以归结为企业的知识缺口、企业学习能力与环境不确定性。软件外包企业构建战略型联盟的关需求评估与知识资产评估之间的不匹配状态视为企业存在着知识资源与学习能力的缺口，简称为知识缺口，即可以用来反映软件外包企业的知识供需之间存在的不平衡状态。通过建立决策模型，深入分析上述变量之间的关系，有利于明确变量相互作用关系。为了使该决策模型更具严谨性，本章考虑加入组织文化、资源、行业距离及激励系统等控制变量（如图2所示）。

此外，在因子分析的过程中，本文所提取的主因子并不能解释全部的信息，所以存在一定的不完全性。并且有一些影响因素在问卷设计中没有考虑到，如联盟风险问题、科技进步要素等都会对企业实施能力型软件外包联盟战略产生影响。因此，关于我国企业如何成功实施能力型软件外包联盟战略的进一步研究，还需要学术界和企业界不断地加以探索和实践。

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F407.5

A

1002-6487（2011）01-0185-04

河北省自然科学基金资助项目（G2010000166）

王 霞（1981-），女，河北保定人，博士研究生，研究方向：软件外包、决策支持。

（责任编辑/亦 民）