农业企业网络能力影响因素及其机理研究

发布时间：2019-11-23

　　摘要:论文以农业企业为研究对象，通过结构方程建模方法，运用实地调研数据对企业网络能力、区位嵌入条件、企业家才能、竞争力之间的影响机理进行了实证研究。结果显示，网络能力的二个维度即网络愿景能力和网络构建能力对企业竞争力呈现出极强的正向影响，企业家才能以中介角色影响网络愿景能力、网络协同能力维度与企业竞争力间的关系。区位嵌入条件可增强网络愿景能力、协同能力对企业家才能的正向影响，却会减弱网络构建能力对企业家才能的正向影响。区位嵌入条件通过网络协同能力促进企业竞争力提升，区位嵌入条件在企业家才能与企业竞争力关系中无调节影响，区位嵌入条件更多地从自然方面影响农业企业竞争力，而网络协同能力是利用社会网络方面的能力，着重点是企业家的主观能动性。

　　关键词:网络能力;企业家才能;企业竞争力;区位嵌入条件;农业企业

　　1引言

　　企业之间的合作交往关系以网络方式巩固和优化，企业通过网络能力将区域内要素、资源、政策便利转化为企业的竞争优势，促进企业间长久合作和企业的长期发展，网络能力成为企业主动构建的一种利用网络资源的合作能力和集体能力在网络社会日趋重要[1，2]。

　　目前主要以高新技术企业和新创企业为对象来研究企业网络能力及相关变量，网络能力可提高企业的创新水平，利于新知识产生和联盟开发新产品[3]，网络能力对高新技术企业创新绩效和对新创企业创业能力和绩效均有正向作用，成为企业技术创新网络变动的关键因素[4]，知识资源、企业文化类型、企业家精神等变量从不同角度对企业网络能力有影响[5，6]。作为传统的农业企业，其经营绩效受自然环境、交通运输、区位嵌入条件、消费需求、生产技术等众多不可控因素影响，农业企业竞争力低[7]。那么，农业企业网络能力如何影响企业竞争力，区位嵌入条件和企业家才能的影响机理如何，这是值得探讨的问题。本文将探索农业企业网络能力、企业家才能、区位嵌入条件、竞争力之间的作用机制以期补充网络能力和竞争力理论，构建理论模型如图1所示。

　　2研究设计

　　本文以理论为基础，通过提出假设、变量测量、预测试、实地调查与样本获取、数据处理的全程控制来达成研究。

　　2.1研究假设

　　2.1.1农业企业网络能力与竞争力

　　网络能力是企业避免冲突、形成自身优势和创新水平的跨关系网络管理能力，由处理网络关系的资质能力和网络任务执行能力组成[1]，是企业通过识别网络机会、挖掘网络价值、建立网络构架、处理网络关系获取稀缺资源并引导网络演化升级的战略能力。Walter，Auer&Ritter使用协调能力、关系能力、合作伙伴知识和内部交流四个维度衡量企业网络能力，多数学者使用网络愿景、网络构建、网络协同和网络管理四个维度来衡量网络能力，本质上看网络运营能力、网络协同能力、网络关系管理能力都是一种网络协调能力，体现为组织间的关系协同[8，9]。因此，本文将使用网络愿景、网络构建、网络协同能力三个维度来衡量农业企业网络能力，网络愿景能力指企业能够有意识主动地进行利于企业的网络机会识别、参与、预测其发展趋势，并逐渐主导网络形成和演化，强调主动性。网络构建能力是指企业根据组织目标和发展需要建立网络联结，强调操作性。网络协同能力是指企业充当网络协调者而对网络进行管理以优化资源、顺畅信息，促进企业和网络成员的共同发展，体现为具体事件和问题的解决。

　　现有研究证实网络能力利于企业评估内外环境、识别机会，获得高阶合作伙伴，促进企业流程创新，挖掘创新潜力和市场优势[10]，增加合作价值、获取竞争优势[11，12]。农业科技企业网络能力三维度，即网络愿景能力、网络管理能力和组合管理能力的强、弱程度影响其战略行为模式和进化地位[13]，企业竞争力成为企业持续发展的关键因素，需要企业组织特殊资源、运用独有知识技术，不断地以更好的产品和服务取胜[14]。

　　相关文献显示网络能力是影响企业绩效和竞争优势的重要因素，本研究认为企业竞争力是企业持久发展的核心因素，比企业绩效和企业竞争优势更能衡量企业对市场的反应度，尤其对于传统的农业企业发展而言具有长期性、稳定性和根植性特点，综合相关文献研究，提出相应假设。

　　假设1:农业企业网络能力对企业竞争力存在正向影响。

　　假设1-a:农业企业网络能力—愿景能力对企业竞争力存在正向影响;

　　假设1-b:农业企业网络能力—构建能力对企业竞争力存在正向影响;

　　假设1-c:农业企业网络能力—协同能力对企业竞争力存在正向影响。

　　2.1.2企业家才能的中介作用

　　企业家才能(entrepreneurship)是具有行业知识，能够预测生产和消费变化，具有挖掘、整合、利用稀缺资源和发现市场并领导企业承担风险的能力[15]。Schumpeter[16]突出了企业家的系列创新精神，企业家通过新产品、新生产方式、新材料、新市场、新组织的不断开发、引入、开拓、建立来推动社会革新和不断朝前发展，创新精神与合作能力成为衡量企业家才能的关键尺度。企业家的知识积累和开拓精神推动R&D投入与技术创新从而促进经济增长，良好的区域制度引导企业家才能有效配置，推动企业与科研院所之间的合作创新和集体学习从而促进区域经济发展[17，18]。中国农业经济增长不前的原因源于企业家才能没有配置到传统农业中，从而使农村缺少经营式农业，缺少经营式农场主的管理和技术创新引致农业经济停滞[19]。

　　各学者从不同视角验证了企业家才能对企业绩效的作用，制度、网络资源、人文关系是企业嵌入到社会网络中不可避免的因素，企业家对网络资源、环境因素、制度质量的感知影响企业竞争力和企业绩效，企业家才能至关重要，根据以上文献研究，提出相应假设。

　　假设2:企业家才能充当农业企业网络能力与竞争力的影响中介。

　　假设2-a:企业家才能充当网络愿景能力与竞争力的影响中介;

　　假设2-b:企业家才能充当网络构建能力与竞争力的影响中介;

　　假设2-c:企业家才能充当网络协同能力与竞争力的影响中介。

　　2.1.3区位嵌入条件的调节作用

　　区位具有承载资源和要素的功能，农业企业选址主要依据杜能[7]的农业区位理论，农业生产按耕作制度形成以城市为中心的圈环式区域，由内向外呈“同心圆状分布”(简称“杜能圈”或“杜能环”)。土地与劳动力要素的机会成本提高，替代作物的收益差异以及资源条件约束、制度改革因素、地区市场、交通等基础设施的完善、非农产业就业等因素作用使水果等农业生产格局呈现区域锁定倾向。自然资源丰裕度、区域经济发展水平、政府支持力度、社会经济与技术因素、专业化分工体系、区域社会关系网络共同决定了农产品竞争力高低[20]。

　　农业企业因受到自然环境及相关因素的影响而呈现出区位粘性的趋势，相比工业企业，农业企业受制于农业产品的生产、储运和销售，其选址具有特殊性，在规模经济和范围经济要求下，劳动力成本、市场约束以及政策支持与限制等相关制度安排都是影响农业企业选址、产生区位依赖的重要因素，区位嵌入条件可能从多个方面影响企业的发展，影响农业企业网络能力培育和竞争力提升。因此，根据相关文献研究，提出相应假设。假设3:区位嵌入条件在农业企业网络能力、企业家才能、企业竞争力间起调节作用。

　　假设3-a:网络能力对企业家才能的影响被区位嵌入条件所调节;

　　假设3-b:企业家才能对企业竞争力的影响被区位嵌入条件所调节;

　　假设3-c:企业家才能对网络能力和企业竞争力的中介影响被区位嵌入条件所调节。

　　2.2变量测量

　　网络能力、企业家才能、企业竞争力、区位嵌入条件变量测量的题项来源于成熟量表，且信度系数在0.70以上。测量网络愿景能力的5个题项来源于AldrichH，FiolM[21]的量表，测量网络构建能力的6个题项来源于朱秀梅[22]的量表，测量网络协同能力的5个题项来源于AchimWalter，MichaelAuer，ThomasRitter、朱秀梅的量表。选取Corbett和Wassenhove、Tracey[23]等学者量表中的6个题项来衡量企业竞争力。从BhaduriS，WorchH[24]的研究文献中选取6个题项测量企业家才能。从Dunning[25]的研究文献中选取13个题项对区位嵌入条件进行测量。

　　上述变量均采用Likert五点量表进行测量，为提高研究工具质量，本研究通过预测试对问卷的信效度进行实证考察，预测试获得67份有效样本。采用总相关系数(Corrected-ItemTotalCorrelation，简称CITC)来评价预测试样本的结构效度，采用CITC小于0.3的标准评价判断。信度分析主要采用Cronbach'sα系数>0.6即可的评价标准[26]。预测试结果显示，网络能力、企业竞争力、企业家才能、区位嵌入条件的所有测量条款CITC值均高于0.3，α系数分别达到0.960、0.949、0.942、0.952，预测试结果良好，形成正式问卷进行深入全面的实地调查以获取满足研究需要的样本。

　　样本来源于东部、西部、中部、东北区域的农业企业，主要通过本人学生和同学向其家乡的一些著名农业企业发放问卷，共发放问卷800份，获取有效问卷493份。

　　3实证分析

　　3.1效度和信度分析

　　通过探索性因子分析进行建构效度衡量，用KMO值和Bartlett球体检验作为因子分析的判断标准，马庆国[27]认为当KMO值越接近1时，越适合作因子分析，低于0.5被认为不适合，Bartlett球体检验要求达到显著性。网络能力、企业家才能、企业竞争力、区位嵌入条件的KMO测试值分别为0.952、0.909、0.971、0.940，Bartlett检验的显著性概率为0.000，表明适合做因子分析。通过主成份分析法来萃取因子，最终萃取了网络能力三个因子，企业家才能一个因子，企业竞争力一个因子，区位嵌入条件一个因子，累计方差解释率分别为75.363%、70.518%、77.740%、62.223%。

　　再利用lisrel8.8对网络能力三维度进行验证性因子分析，各拟合指标如下:χ2/df=414.10/101=4.1，GFI=0.90，AGFI=0.87，NFI=0.98，IFI=0.99，CFI=0.99，RMR=0.029，RMSEA=0.079，NNFI=0.98。侯杰泰等认为χ2/df<2，模型拟合较好，χ2/df<5，表明模型可接受，GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI大于0.90，模型拟合好。黄芳铭认为RMSEA值为0表示完全拟合，<0.05接近拟合，0.05-0.08相当拟合，0.08-0.10一般拟合。本研究中，χ2/df<5，GFI、NFI、IFI、CFI和NNFI均大于0.90，AGFI接近0.9，RMR小于0.1，RMSEA小于0.08的标准，表明网络能力的三维度结构与原始数据拟合程度高。

　　Cronbach'sα值大于0.70，表明数据的可靠性较高[28]。网络愿景能力、网络构建能力、网络协同能力、企业家才能、企业竞争力、区位嵌入条件的Cronbach'sα值分别为0.928、0.924、0.921、0.916、0.943、0.949，因子信度都达到0.80以上，结果较为理想。

　　3.2模型拟合分析

　　对理论模型的拟合情况进行分析。

　　3.2.1直接影响分析

　　网络能力对企业竞争力的直接影响见图2，结果显示χ2/df为3.40，小于5;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI指标值分别为0.89、0.86、0.98、0.99、0.99、0.98，除GFI、AGFI略小于0.9外，其他指标均大于0.9;RMR的值为0.028，小于最高上限0.1;RMSEA的值为0.070，小于最高上限0.8。结果表明，模型拟合程度良好。

　　模型中网络愿景能力、网络构建能力与企业竞争力间的标准化路径系数分别为0.36和0.33，T值分别为5.14和3.88，均在0.001水平上显著;网络协同能力与企业竞争力间的标准化路径系数为0.09，T值为1.16，统计上不显著。这说明网络愿景能力、网络构建能力对企业竞争力有着较强的正向影响，网络能力对企业竞争力的影响关系模型部分成立，假设H1-2a，H1-2b得到验证，H1-2c没有得到支持，总体上H1得到部分支持。

　　3.2.2企业家才能的中介效应分析

　　根据研究假设，以Baron和Kenny[29]提出的条件为依据，采用结构方程建模方法来验证、探索、评判企业家才能在网络能力与企业竞争力关系中是否具有中介作用。直接效应分析显示自变量网络能力对因变量企业竞争力的回归系数部分达到显著性水平，也即中介作用判定条件二得到部分证实，还需对中介效应的判定条件一和条件三进行分析。

　　(1)网络能力对企业家才能的影响。结果显示χ2/df为3.37，小于5;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI指标值分别为0.89、0.86、0.98、0.99、0.99和0.98;RMR的值为0.030，小于最高上限0.1;RMSEA的值为0.069，小于0.08，模型拟合情况良好。模型中网络愿景能力、网络协同能力与企业家才能之间的标准化路径系数分别为0.35和0.34，T值分别为4.80和4.42，均在0.001水平上显著;网络构建能力与企业家才能之间的标准化路径系数为0.10，T值为1.19，在统计上不显著，网络能力(三维度)对企业家才能的影响见图3。总体上，网络愿景能力和网络协同能力对企业家才能有较强的正向影响，自变量网络能力对中介变量企业家才能的回归系数部分达到显著性水平，判定条件一得到部分证实。

　　(2)企业家才能对企业竞争力的影响。企业家才能对企业竞争力的影响见图4。

　　结果显示χ2/df为3.91;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI指标值分别为0.93、0.90、0.98、0.99、0.99和0.98;RMR的值为0.028，小于最高上限0.1;RMSEA的值为0.077，小于0.08，模型的拟合效果良好。模型中企业家才能与企业竞争力之间的标准化路径系数为0.74，T值为16.07，在0.001水平上显著。说明企业家才能对企业竞争力有较强的正向影响，判定条件三得到证实。

　　结合前文的直接影响分析可知，判定企业家才能在网络能力和企业竞争力关系中起中介作用的条件一和条件二得到部分证实，条件三完全得到证实，再对中介作用假设理论模型进行详细分析，全模型结果见表1，结果显示χ2/df为3.02，小于5;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI指标值分别为0.87、0.85、0.98、0.99、0.99和0.99;RMR的值为0.029，小于最高上限0.1;RMSEA的值为0.064小于0.08，相关指标表明全模型拟合良好，可接受。

　　对全模型进行修正以得到更加简约的修正模型，结果见图5和表2，模型修正检验显示χ2/df为3.00，小于5;GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI和NNFI指标值分别为0.87、0.85、0.98、0.99、0.99和0.99，除GFI、AGFI小于0.9外，其他指标均大于0.9;RMR的值为0.029，小于最高上限0.1;RMSEA的值为0.064，小于0.08。拟合指标良好，修正模型可接受。

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