资产专用性与联盟治理关系的实证研究：有中介的调节效应检验

总结并指出研究成果的价值所在。

2.理论背景与研究假设

2.1资产专用性与联盟合同复杂度

从前关于合同复杂度方面的研究表明资产专用性作为一个重要的交易属性影响合同设计。Williamson认为，资产专用性是指“在不牺牲生产价值的条件下，资产可用于不同用途和由不同使用者利用的程度。它与沉入成本概念有关。”与资产专用性相对应的是专用性资产（Specific Assets），专用性资产投资一旦形成后就难以改变其用途。从技术上说专用性资产投资可节约成本，但企业一旦以专用性资产投入联盟，就可能产生套牢效应（Hold-up），即联盟中其他成员可能利用专用性资产的特性采取机会主义行为。当资产专用性低时，投入的资源可以较容易地运用到其他关系和交易中，伙伴的身份和连续性因此不是重要的。由于合作伙伴没有处在一个套牢企业的位置，企业也就没有动机为建立更复杂的合同关系花费一笔费用来稳定双方关系。然而，当企业投入交易专用性投资到联盟时，合作伙伴可能会威胁终止联盟以获得更多的价值。管理者必须事前权衡因套牢而遭受的价值损失和在合同中谈判保护措施而增加的费用。联盟合同条款在管理交易风险中具有重要作用。利用联盟合同列出联盟各方的权利和义务处理发生的交易并解决各种争端，获得相应的合作收益。联盟合同不仅说明了合作的范围而且通过详细说明合作伙伴的个人的角色和职责解决工作分歧。因此可以建立识别可能影响机会主义行为威胁的条款以减少无效，引导企业利用合理复杂度的合同。综上所述得到假设1：

H1 资产专用性越强，联盟合同复杂度越高。

2.2联盟结构与资产专用性和联盟合同复杂度

对联盟治理问题的研究目前较多基于联盟结构视角。Killing按双方合作的紧密程度将联盟分为三类：非传统形式的契约、相互参股联盟和股份合资企业。Mowerye等将联盟分为单边契约和双边契约两种形式。Das&Teng在其研究中提到，Dussauge&Garrette按照从市场到等级组织制度的连续性将联盟分成了四种形式：研发协议，无组织的联合制造项目，半组织形式的项目和基于商业的股份合资企业等。另外还有契约、股权和合资以及合资企业、少数股权联盟、单边契约联盟和双边契约的分类方式。目前大多数关于战略联盟结构的研究使用的分类法是合约式联盟和股权式联盟。股权式联盟突出了联盟伙伴之间的长期业务合作，在合作过程中持有对方股权如同和自己的兄弟做生意，在某种程度上减少了机会主义行为。非股权式战略联盟指借助契约建立的合作组织。相对于股权式战略联盟而言，非股权式战略联盟更强调相关企业的协调与默契，其在经营的灵活性和自主权等方面比股权式战略联盟具有更大的优越性，但却存在着企业对联盟的控制力差、联盟内成员之间沟通不充分等问题。由于股权式战略联盟与非股权式战略联盟的不同特点，使其在规避风险和发挥竞争优势方面各不相同，因此企业需根据交易特征对战略联盟的治理结构进行选择。

考虑到研究的需要，文中的联盟结构按联盟合作的紧密程度分为单边合约、双边合约、单边持股、相互持股及合资企业5种类型。联盟治理的理论基础与企业治理模式选择相同，当资产专用性较高时，紧密的联盟治理结构不仅可以降低缔约的成本，而且其激励相容的特性也降低了伙伴机会主义行为的动机，从而避免了事后适应和敲竹杠问题。所以，在高度资产专用性的交易环境下，采用具有层级组织特征的合资型联盟比单边契约型联盟更加有利。因此，提出下列假设：

H2 资产专用性越高，越倾向于建立紧密的联盟结构。

H3 联盟结构越紧密，联盟合同复杂度越高。

2.3环境不确定性的调节效应

现代企业之间的竞争日益激烈，所处的环境变得更加复杂。有学者将外部环境分为市场环境、技术环境和竞争环境等子系统进行测度。环境不确定性限制了企业事前规划或选择行动方案的能力，增加了企业各种战略失败的风险，使企业很难计算与各种战略选择方案有关的成本和概率。因此，企业决策者要正确地看待并诠释环境要素，并根据环境变化适时调整企业发展战略。

当环境不确定性程度低时，顾客的偏好、竞争者的行为、技术等均处于稳定状态，决策者容易预测和把握。由于环境状况稳定，联盟双方签订合同的复杂程度主要取决于资产专用性程度。而当环境不确定程度高时，市场、技术处于动态变化之中，联盟双方很难预测和把握环境变化对联盟带来的影响，如果此时联盟双方签订复杂度高的合同，那么一旦环境发生较大变化，联盟将无法做出灵活有效地调整，从而承担环境不确定性带来的较大风险。面对高度的环境不确定性，要求联盟组织根据不断变化的市场、技术等做出产品订单、计划和战略的适应性调整，此时采用灵活性和适应性强的联盟治理模式将更加有利。于是得到假设4。

H4 环境不确定性负向调节资产专用性对合同复杂度的直接影响。

在动态环境中，战略联盟想要生存和发展，必须选择合理的联盟结构。根据前文的分析，当资产专用性程度很强时，为了避免机会主义行为给联盟带来的损失，企业会倾向采用合资型的较为紧密的联盟结构。但当联盟同时面临较大的环境不确定性时，如顾客的偏好发生较大的变化、技术更新的速度加快、竞争对手经常改变竞争策略等，这将导致企业无法对当前行为的对与错做出判断。在这种情况下，如果采用较松散的联盟结构如契约型联盟，联盟双方可以适时进行战略和策略调整，抓住和获取更多的盈利机会。Hill&Hoskisson指出，在环境不确定性下，组织应该保持弹性（Flexibility）及适应性（Adaptability）。因此，得到假设5：

H5 环境不确定性负向调节资产专用性对联盟结构的直接影响。

根据上述研究假设，构建出资产专用性、环境不确定性与联盟结构和联盟合同复杂度问的概念模型如图1所示。

3.研究方法

3.1量表设计

文中的量表大多引用了国内外研究中已使用过的量表，同时结合研究的具体问题通过对专家、企业高管的访谈对量表做了适当修改，这样在一定程度上保证了所用量表的效度和信度。

资产专用性的量表是以Anderson&Weitz和Lee&Yeung等的研究为基础构建的，包括三个维度题项：终止合作后已投入资源被浪费程度、为满足合作条件在经营过程中所做调整的程度以及培养和评价合作伙伴需要大量的时间和资金保证。联盟结构这一指标按照联盟的紧密程度依次对其用1-5进行量化处理。对于合同复杂度的刻画，Reuer&Arino全面地探讨了合同复杂度，他认为合同中的特定条款包括8个方面。该文按照联盟合同所包含特定条款的数量对合同复杂度进行了1-5的量化处理。对于市场不确定性和技术不确定性的测度，作者主要借鉴Bernard等和Lee等的观点。其中市场不确定性主要包括四个维度题项：顾客的产品选择在非常短的时间内改变、顾客一直向往新产品、我们看到来自以前从未购买我们产品和服务顾客的需求以及新顾客趋向获得与产品有关的需求，它不同于那些我们现有的顾客；技术不确定性主要包括三个维度题项：技术在我们行业正在快速变化、我们行业的技术在今后2年至3年很难预测、在我们行业很多新产品概念可能通过技术突破获得。

3.2抽样方法与样本

为了对提出的概念模型及假设进行验证，该研究通过发放调查问卷的形式收集相关数据资料。课题组从2009年11月至2011年1月对重庆、成都、深圳、广州等几个城市的竞争性战略联盟进行调查。由于调查内容涉及到企业战略合作管理，因此调查对象选定为企业高层管理人员。此次共发放问卷650多份，收回问卷185份，经分析处理后，获得有效问卷146份，根据结构方程模型方法对样本数量的要求，有效问卷的回收数量达到了研究方法的要求。

3.3问卷设计及数据分析方法

为了检验问卷的合理有效性，随机找到5家企业对问卷进行预测试，结合调查结果进一步对调查对象进行访谈，根据访谈结果对原问卷进行了修订。针对每个问题都采用Likert 5级量表法量化，其中1代表“完全不同意”，5代表“完全同意”，2～4代表的同意程度依次增大。该研究采用SPSS17.0软件包进行量表的信度和效度检验，包括信度分析和验证性因子分析等因子分析，利用AMOS18进行研究假设的验证。

4.数据分析

4.1信度与效度分析

该研究以Cronbaeh s’α系数和CITC（CorrectedItem-Total Correlation）作为衡量信度的主要参考。检验结果显示各变量的Cronbach s’α均大于0.6，说明量表可靠性是可以接受的。除了TU3的CITC指标为0.471，小于0.5外，其余变量的CITC均大于0.5。考虑到本量表是已有文献的量表，其具有一定的理论基础，因此文中仍然保留变量TU3。

在实证研究中对于效度检验主要考虑内容效度和建构效度。文中的量表大多采用文献已有量表，同时结合本领域专家和企业高层管理人员的建议修改而成的，在小样本测算过程中，被调查对象对问卷指标比较认可。因此，量表具有较好的内容效度。另外还需分别对收敛效度和判别效度进行检验。该研究观测变量与潜变量之间的因子荷载均在1%水平上显著，因此量表满足收效效度。若潜变量之间的AVE大于它们之间相关系数的平方，则满足判别效度条件。经计算资产专用性AS的AVE为0.534大于其与环境不确定性EU相关系数平方0.003，市场不确定性MU的AVE为0.613大于其与技术不确定性TU相关系数平方0.402，因此量表具有良好的判别效度。

该研究模型中除了自变量和因变量外，还包含中介变量联盟和调节变量环境不确定性，而调节变量不仅在资产专用性和联盟合同复杂度之间具有调节效应，而且在资产专用性和联盟结构之间也具有调节效应，因此需对模型进行有中介的调节效应检验。本文按照温忠麟等所提出的研究方法进行检验。

4.2有中介的调节效应检验及验证结果分析

本文将运用结构方程依次建立递进模型，见表1。

模型1中资产专用性与联盟合同复杂度相关系数为0.824，且P值显著，说明联盟企业向联盟中投入的资产专用性越强，为了避免合作伙伴发生机会主义行为，投入方所希望签订的联盟合同复杂度将会越高。模型2中资产专用性与联盟结构之间的正相关关系得到了验证，这与目前诸多学者的研究结论相一致。模型3中联盟结构与联盟合同复杂度的相关系数为正值且P值显著，说明二者的变化是同向的，并且二者在对联盟治理问题方面的解释力度具有一致性。

模型1中环境不确定性交叉项系数的P值小于0.05，说明环境不确定性对联盟合同复杂度与资产专用性的调节效应显著，且联盟合同复杂度与环境不确定性的相关系数为-0.626，假设4通过验证，即环境不确定性负向调节资产专用性对合同复杂度的直接影响。模型2中资产专用性与环境不确定性交叉项系数的P值小于0.001，表明环境不确定性对资产专用性与联盟结构之间的调节效应显著，且联盟结构与环境不确定性的相关系数为-0.485，即假设5通过验证。模型3中资产专用性与环境不确定性交叉项系数的P值为0.097大于0.05，说明联盟合同复杂度与交叉项之间的相关关系不显著，也就是说环境不确定性对资产专用性与联盟合同复杂度之间的调节效应完全通过联盟结构而起作用。各模型的IFI、TLI、CFI均大于0.9，RMSEA均大于0.05，说明模型1、2、3的模型拟合度较好。

5.研究结论

本文在研究资产专用性与联盟治理关系的过程中，引入了变量一联盟合同复杂度，构建了资产专用性、环境不确定性、联盟结构与联盟合同复杂度之间的概念模型，并以146家企业为样本对模型进行了验证，实证研究结果表明：

（1）联盟合同复杂度对联盟治理问题具有较强的解释力度，这一结论丰富了联盟治理相关理论。通过实证研究我们发现资产专用性与联盟合同复杂度之间以及联盟结构与联盟合同复杂度之间均呈显著的正相关关系，与前期诸多学者对资产专用性与联盟结构之间关系的研究结论相同，说明联盟合同复杂度与联盟结构同样可以解释联盟治理问题。

（2）环境不确定性在资产专用性与联盟结构、联盟合同复杂度之间具有显著的调节作用。这对指导联盟治理实践活动具有一定的意义。当环境不确定性程度较低时，顾客的偏好、技术的变化等均相对稳定，企业决策者较容易预测和把握，因此，联盟双方采取的联盟结构以及签订合同的复杂程度主要取决于资产专用性程度。而当环境不确定程度较高时，市场、技术处于动态变化之中，联盟双方难以判断环境变化对联盟带来的影响，此时如果联盟双方仅仅关注机会主义行为而采用紧密的联盟结构，双方被紧紧地“捆”到了一起，任何一方都不能做出行为调整，哪怕是有利于战略联盟的行为调整，虽然机会主义风险大大降低了，但最终双方却可能错失发展良机。企业战略联盟最终采用的联盟结构和合同复杂度，须在专用性资产投入带来的机会主义风险损失与合同复杂度低带来的灵活性收益（包括节约的成本）之间进行衡量。该结论解决了现实联盟中为什么会存在资产专用性较高时联盟不采用紧密的联盟结构和复杂的联盟合同问题。但值得注意的是，模型3中交叉项系数的P值不显著，即环境不确定性的调节效应完全通过联盟结构而起作用，这意味着联盟双方一旦协商确定了联盟结构，联盟合同复杂度将不会随着环境不确定性因素的变化而发生调整，因此在实践中联盟双方应慎重选择联盟结构。

由于环境不确定的内涵较为宽泛，文中的环境不确定性仅涉及到市场不确定性和技术不确定性，随着环境不确定性内涵的不断丰富，研究结论可能会发生一些变化。另外，由于样本数量的限制，文中的研究样本来自于不同的行业，其研究结论是否适用于所有的行业还有待于在以后研究中进一步证实。

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