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user: 3. 研究设计 (一) 样本选取与数据来源 本研究假设检验所需要的数据通过问卷调查的方式获取。调研在辽宁省、吉林省以及黑龙江省三个省份的60家企业中展开，通过实地调研、电子邮件、邮寄、电话等方式共发放调查问卷280份，共收回228份问卷，其中由于填写不完整等原因剔除问卷34份，最终有效问卷为194份，问卷的回收率为81.14%，有效率为85.09%。 (二) 变量测量 本研究采用Likert五级量表对本文的变量进行测量。填写者按“1~5”数字来衡量问卷中的问题与实际的吻合情况，“1”表示非常不符合，“5”表示为非常符合。 此外，本文在相关研究的基础上，引入4个控制变量，即企业规模、企业年龄、高新技术企业和市场环境。首先，企业规模的大小可以反映企业资源以及其经营实力，在某种程度上对企业活动中资源的投入会有一定影响，故用企业员工数量的对数值衡量企业规模；其次，成熟企业对比初创企业，其资源整合的各方面能力可能更强，而初创企业在创新及变革方面能力可能会更强，所以本研究将企业年龄作为控制变量；再次，高新技术产业更易适应企业面临的市场环境，其商业模式创新与一般企业也有较明显的区别，因此本研究将控制企业所处行业，0为非高新技术企业，1为高新技术企业；最后在严峻的市场竞争条件下，其市场环境对各企业的商业活动也会带来显著影响。 (三) 信度与效度分析 通过对各个变量的分析，如表1所示，所有变量的 α 值均大于0.7，表明各个变量均具有较好的信度；所有的AVE值和组合信度值也均大于0.7，表明各个变量均具有较好的收敛效度。表2给出所有变量间的相关系数值，可以看到最大相关系数值为0.588，可知，各变量间具有良好的区别效度。 Table 1 Measuring item and factor loa 变量及其测量 因子荷载 α 值 C.R. AVE 商业模式 提供给顾客的是增值的产品或服务 0.77 0.84 0.89 0.71 形成收入金字塔，创造了新的盈利方式 0.84 企业服务的目标市场应用领域广泛、且市场高速成长 0.85 所在供应链价值以及自身在供应链中的影响力明显 0.83 资源整合能力 能够充分结合行业相关技术知识与信息 0.90 0.93 0.94 0.75 企业核心资源能够根据环境变化进行重新优化 0.86 行业信息或市场信息能够在企业内部实现共享 0.89 善于根据合作需要灵活的调整企业组织结构 0.86 善于挖掘外部资源并及时更新企业现有资源 0.86 组织重构能力 能够根据客户的需求对产品进行重新设计 0.88 0.88 0.91 0.79 能够更新企业内外部的合作关系、沟通模式 0.81 能够及时优化企业组织设计流程 0.82 环境适应能力 对于企业面临的外部风险能够及时采取防范措施 0.91 0.82 0.89 0.73 能够采取有效的手段应对竞争者的挑战 0.81 对于市场、政策的变化具备良好的反映力 0.86 机会识别能力 善于发现客户的需求变化及潜在需求 0.85 0.88 0.93 0.91 能够及时了解市场的发展趋势 0.90 能够及时掌握竞争对手的发展方向 0.85 能够紧随新技术的发展步伐 0.80 企业绩效 销售的增长 0.89 0.92 0.95 0.81 市场份额的增长 0.89 利润的增长 0.90 资产回报率 0.92 表1. 测量题项和因子载荷 Table 2 Descriptive statistics and correlation coefficient matrices (N=194 企业规模 企业年龄 高新技术企业 市场环境 商业模式 资源整 合能力 组织重 构能力 环境适 应能力 机会识 别能力 企业绩效 企业规模 1.000 企业年龄 0.588 ** 1.000 高新技 术企业 0.438 ** 0.504 ** 1.000 市场环境 0.376 ** 0.284 ** 0.226 ** 1.000 商业模式 0.452 ** 0.506 ** 0.382 ** 0.342 ** 1.000 资源整 合能力 0.493 ** 0.287 ** 0.387 ** 0.213 * 0.281 * 1.000 组织重 构能力 0.132 0.106 −0.031 −0.034 0.215 ** −0.43 1.000 环境适 应能力 0.166 0.196 ** 0.160 * 0.354 ** 0.317 ** 0.109 −0.107 1.000 机会识 别能力 0.224 * 0.336 ** 0.202 ** 0.123 0.175 * 0.225 ** −0.074 0.059 1.000 企业绩效 0.372 ** 0.273 ** 0.169 * 0.161 * 0.338 ** 0.180 * 0.078 0.255 * * 0.079 1.000 均值 2.634 3.309 0.516 2.922 2.876 3.309 3.294 3.072 3.325 2.655 标准差 0.936 1.006 0.501 0.538 0.849 0.617 0.457 0.438 0.692 0.827 表2. 描述性统计和相关系数矩阵(N = 194) ***在0.001水平(双侧)上显著相关，**在0.01水平(双侧)上显著相关，*在0.05水平(双侧)上显著相关。 (四) 回归分析 为了准确地验证本文假设，该研究采用层次回归分析的方法。首先，检验商业模式与企业绩效的关系，回归分析结果如表3所示。表3中，模型1和模型2为的因变量为企业绩效，模型1的自变量为4个控制变量，模型2的自变量是在控制变量的基础上加入商业模式。 由表3可知，模型2的F值6.337，在显著性水平p < 0.001上显著，表明模型2的回归方程有意义。回归结果表明，商业模式对企业绩效存在显著的正向影响，β = 0.208，p < 0.001。H 1 得到验证。 其次，进行调节作用的回归分析。所谓调节作用就是指两个变量的关系会受到第三个变量的影响，即自变量X在影响因变量Y时变量Z在其间有着程度大小不同的影响。下图2为调节变量Z对变量X和Y的调节作用。 在用分层回归分析进行调节作用的检验时，首先，做Y对X和Z的回归，得到测定系数R 2 。第二步，做Y对X、Z和XZ的回归，得到测定系数 R 2 ′ ，若 R 2 ′ 显著高于R 2 ，调节效应显著。 本研究使用SPSS对资源整合能力、组织重构能力、环境适应能力和机会识别能力的调节作用进行分析。模型1中的自变量包括4个控制变量以及商业模式和动态能力，模型2是在模型1的基础上加入商业模式与动态能力的乘积项，如表4所示。 由表4回归结果看出，由模型1到模型2，加入商业模式与资源整合能力的乘积项之后，企业绩效的R 2 增加了0.028，乘积项系数显著，说明资源整合能力在商业模式和企业绩效之间有调节作用，即本文H 2 假设通过检验。 由表5回归结果看出，由模型1到模型2，加入商业模式与组织重构能力的乘积项之后，企业绩效的R 2 增加了0.045，乘积项系数显著，说明组织重构能力在商业模式和企业绩效之间有调节作用，即本文H 3 假设通过检验。 图2. Z对X和Y的调节作用 Table 3 Regression analysis of business model to enterprise performanc 自变量 因变量：企业绩效 模型1 模型2 企业规模 0.271 *** 0.242 *** 企业年龄 0.099 ** 0.045 高新技术企业 −0.49 −0.092 市场环境 0.028 ** −0.028 ** 商业模式 0.208 *** R 2 0.147 0.178 调整后R 2 0.129 0.156 R 2 变化 0.031 F值 5.859 *** 6.337 *** 表3. 商业模式对企业绩效的回归分析 Table 4 Regression analysis of the effect of resource integration capability to business model and enterprise performanc 自变量 因变量：企业绩效 模型1 模型2 企业规模 0.245 *** 0.247 *** 企业年龄 0.044 0.045 高新技术企业 −0.089 −0.084 市场环境 −0.028 ** −0.022 * 商业模式 0.208 * −0.137 资源整合能力 −0.010 −0.328 商业模式 × 资源整合能力 0.106 *** R 2 0.175 0.203 调整后R 2 0.155 0.158 R 2 变化 0.028 F值 6.732 *** 5.863 *** 表4. 资源整合能力对商业模式和企业绩效调节作用的回归分析 由表6回归结果看出，由模型1到模型2，加入商业模式与环境适应能力的乘积项之后，企业绩效的R 2 增加了0.028，乘积项系数显著，说明环境适应能力在商业模式和企业绩效之间有调节作用，即本 Table 5 Regression analysis of the act on organizational restructuring capability to business model and firm performanc 自变量 因变量：企业绩效 模型1 模型2 企业规模 0.244 *** 0.229 *** 企业年龄 0.045 0.02 高新技术企业 −0.096 ** −0.133 ** 市场环境 −0.030 −0.035 商业模式 0.211 ** 0.476 组织重构能力 −0.024 0.116 ** 商业模式×组织重构能力 0.280 *** R 2 0.133 0.178 调整后R 2 0.110 0.154 R 2 变化 0.045 F值 6.737 *** 6.151 *** 表5. 组织重构能力对商业模式和企业绩效调节作用的回归分析 Table 6 Regression analysis of the moderating effects of environmental adaptation to business model and firm performanc 自变量 因变量：企业绩效 模型1 模型2 企业规模 0.254 *** 0.253 *** 企业年龄 0.041 0.038 高新技术企业 −0.1 ** −0.073 市场环境 −0.107 −0.161 商业模式 0.169 0.115 环境适应能力 0.335 0.331 商业模式×环境适应能力 0.291 *** R 2 0.204 0.232 调整后R 2 0.178 0.203 R 2 变化 0.028 F值 7.967 *** 8.035 *** 表6. 环境适应能力对商业模式和企业绩效调节作用的回归分析 文H 4 假设通过检验。 由表7回归结果看出，由模型1到模型2，加入商业模式与机会识别能力的乘积项之后，企业绩效的R 2 增加了0.014，乘积项系数显著，说明机会识别能力在商业模式和企业绩效之间有调节作用，即本文H 5 假设通过检验。