研究设计及实验研究方法

本章首先阐述了管理学研究常用的研究方法，论述了研究中具体的实证分析方法，其次具体构建了多元化发展战略与企业价值关系研究中相关变量的度量指标体系，最后分析了样本选取标准和样本数据的来源。

综合现有研究，可以将管理研究的方法论划分为实证主义与规范主义两种类型。关于管理研究方法论及其论证路径可以用图4-1来表示。

图4-1　管理研究方法论及论证路径示意图

实证主义与规范主义两种途径实际上分别反映归纳法和演绎法的思维方式。归纳法表现为实证方式，以观察事实和归纳逻辑为基础，透过现象的描述和解释概括出理论命题。演绎法是从已知的法则、理论和演绎逻辑扮演出新的知识，包括原创性地提出无法验证的公理以及根据已有公理、理论推演出某种命题。理论研究和实证研究两者并行不悖，可以独立运作，也可相互配合。

实证主义研究方法是建立在事实观测的基点上的，必须通过一个或若干个具体事实或证据而归纳出结论。实证方法根据其观测的模式可分为不同类型，按研究对象的可控性分为实验研究和非实验研究。在实验研究的情况下，研究者控制和设计研究对象的行为；在非实验研究的情况下，研究者和研究对象无法控制研究对象。在非实验研究中，研究者和研究对象之间保持沟通与直接接触划归于有干扰研究一类，即统计调查研究。在无沟通和无直接接触情况下，属于无干扰研究。

1.实验研究

实验研究是一种受控的观测方法，通过一个或多个自变量的变化来评估它对一个或多个因变量产生的效应；实验研究可短途是一种论证假设的手段，并不受数据观测地点的限制；实验研究是自然科学和工程技术的主要研究方法，较适用于验证因果关系一类的假设，管理研究中应用相对少得多。人们在管理行为中仍然常采用实验的手法来确认某种判断。比如，一位管理者要两名或几名下属职员去分别完成同样或类似的事情，视完成结果对每位职员的工作能力做出判断。再如，对比产品销售方式变更前后的市场占有率变化情况等。

实验研究可以在不同环境下进行：一种称为实验室研究（laboratory experiments），另一种称为现场研究（field experiments）。

（1）实验室研究。实验室研究，就是指在人为建造的特定环境下进行实验。实验研究最重要的要点在于控制，最重要的原则是把握误差和“MAXMINCON”原则。误差可分为两类：一类是系统误差，主要是导致因变量变化的重要变量所导致的误差，这些重要变量既包括研究者所需要研究的自变量，也包括不是研究者一定要研究，但却对因变量的变化具有重要影响的非自变量。对于自变量所导致的系统误差，在做实验时应该尽量最大化；对于非自变量所导致的误差，由于这部分误差并不是研究重点，故应该将其予以控制。另一类是随机误差，主要是指参与实验的主体与客体由于随机性的原因所导致的误差，比如进行实验时，实验客体可能表现出疲劳、分神或测量工具不准确等。至于“MAXMINCON”原则，其中“MAX”原则是在研究时，应使导致因变量变化误差的自变量的误差最大化；“MIN”原则是指应使导致因变量变化误差的除了自变量之外的、可以尽量去除的误差最小化，这些需要最小化的误差一般包括参与实验者的疲劳、分神、测量工具的不准确性等；而“CON”原则是指使导致因变量变化误差的除了自变量之外的，但却难以去除的误差被控制住。比如，当研究者研究以不同的教学方法影响儿童的成绩时，研究者可能需要进行实验研究。在此研究中，不同的教学方法是自变量，儿童成绩是因变量。但是，在进行实验研究时，影响儿童学习成绩的因素除了不同的教学方法外，还可能包括性别差别、智力差异和文化背景差异等。由于后面这些因素不是研究者关注的重点，所以应把除了不同教学方法之外的变量所导致的系统误差控制住，使测量方法、过程、工具尽可能可靠，使由于实验对象的疲劳、分神等因素导致的误差尽可能最小化，从而最终使不同教学方法所导致的误差最大化。

（2）现场研究/实地研究。现场研究（field research）是对自然状态下的研究对象进行直接观察，收集一段时期内若干变量的数据。自然状态（naturalistic setting）的含义是，所研究的变量并不在研究者可控制的环境或条件下发生变化，而是顺其自然，保留研究者未出现时的原来面目。采用实地研究方法隐含着一个出发点，即所研究对象受其环境的影响，变量是在一定的情境下发生变化，要弄清变量之间的变化关联就必须弄清所处的情境。组织内部职工行为必然受到组织内外环境的影响，只有从现实环境中研究职工行为，研究结果才有可能应用和推广于现实世界。

2.非实验研究

非实验研究主要包括统计调查研究和无干扰研究。

（1）统计调查研究。统计调查研究和社会调查研究的概念密切相关。社会调查一般指向研究对象样本询问问题的方法。统计调查研究已经广泛应用于各个领域，包括政治学、社会学、经济学、教育学和管理学科。它是以研究样本（被调查者）回答问题的数据为基础辨析总体现状的研究方法。总体现状，一般指成员的态度、意见和特征信息。统计调查研究方法包括两类资料收集方法：问卷法（questionaire）和访谈法（interview）。按调查对象规模，又可分为样本统计调查（sample survey）和普查（census survey）。样本统计调查指研究者根据样本信息推断出总体信息，普查则是获取总体中每个成员的信息。研究总体的范围可以很广泛，大到全国的选民，小到某个企业或车间的职工。统计调查研究方法常易受人轻视，似乎它并不需要复杂的技术工具，谁都可以做，加之人们经常遇到这种问卷调查，多少有些被干扰和厌烦之感。

（2）无干扰研究（unobtrusive research）。前述实地研究、问卷调查法、访谈法或实验研究，研究者会在不同程度上打扰被观察者的正常工作。实验研究干扰最严重，研究者要严格控制被研究者的行为，随后是访谈法和问卷调查法，即便实地研究，也会引起被研究者行为的变化。无干扰研究，最初是由韦伯（Eugune J. Webb）等于1966年出版的“nonreactive measures in the social research”中提出的。韦伯从人们行动中所留下来的痕迹来研究其行为。比如，要判断展览馆中哪个展览室的展品最受人们欢迎，可以从意见簿或观众访谈中获取结果。韦伯则建议通过观察各展览室台阶的磨损程度来判断展览室的受欢迎程度。某展览室磨损程度越大，表明该展览室越受观众欢迎。无干扰研究是指研究者不直接观察研究对象的行为，也不直接沟通，不引起研究对象的反应，更不干扰其行为。无干扰研究可分为三类：文本分析（content analysis）、现有统计数据分析（analysis of existing statistics）和历史比较分析（history comparative analysis）。

①文本分析。文本分析是指借助于各种文件、报纸、期刊和书籍等书面出版物发现与分析问题。文本分析是一种将文件中的文字或图像内容，从零碎和定性的形式转换成系统和定量形式的一种研究方法。约翰·奈斯比特（John Naisbit）在《大趋势》（1990）一书中，就是应用文本分析研究的成果来判断美国各地区的发展趋势和差别，并据以预测美国生活的趋势。

②现有统计数据分析。现有统计数据分析是指利用所能收集到的统计数据进行论证。现存统计数据具有多种表现形式：第一，研究报告。主要是指一些经济、管理和社会研究机构发表的各种研究报告，研究人员可以运用这些研究报告中所包含的相关数据进行分析。第二，官方统计资料。主要是指国家各类官方机构，比如中华人民共和国统计局、中国证券监督管理委员会等发布的一些统计资料，包括全国人口、工业普查资料，国家统计机构、各级政府部门和各种专业机构编制的年鉴和报表等。第三，非官方统计资料。比如管理咨询公司和市场调查机构等。伴随着现代信息技术的日益发达，越来越多的咨询机构（包括一些网站）开始致力于经济、管理和社会生活各方面的统计数据制定工作，非官方统计资料将日趋丰富。关于这一方面的统计资料，在美国等经济发达国家做得更加细致。

③历史比较分析。历史比较分析研究旨在从历史记录中掌握关键情节。管理研究离不开对以往事件的了解，研究者掌握管理问题发展历史知识，可以更有把握地判断有效且可行的管理思路、方法和做法，不会被一些新潮的名词和说法所迷惑。管理中的许多问题（比如管理伦理、工人参与管理等）并不是全新的问题。彼得·德鲁克指出，群策群力、群体解决问题的实践至少可以追溯到1890年德国的蔡斯公司。1925年，美国AT＆T公司以及后来的IBM和迪斯尼公司都采用这类技术。历史知识使研究者能从更广阔的时空视野来洞察当前管理环境和状况，更深刻地发现和解释问题。在研究一个企业时，如果对企业所有制、组织结构、价值观、决策机制、市场和人事等状况的形成历史不了解就无法发表见解。现存的某些现象和事件的出现可能是5年、10年甚至更早时期的决策所造成的后果，因此对过去事件的研究必不可少。历史研究方法是系统地收集和客观评价以往所发生事件的有关资料，用以验证各种涉及因果关系、相互关系的假设，起到解释当前事件和预测未来事件的作用。这种研究方法往往被看成是思辨的而非科学的研究方法。实际上，历史比较研究也涉及系统、客观地收集分析数据以及假设的证实或证伪问题。方法论讨论历史比较研究方法，旨在规范地研究过去事件的过程，仍可与其他研究方法一样，按形成假设、变量设计、资料收集和分析、验证结果等基本步骤进行操作。

无干扰研究具有以下主要特征：

①研究者无法操纵和控制所研究的变量。无干扰研究所依据的文本、统计数字和历史记录都是过去已经发生的事件，研究者无法像实验法那样对所研究对象施加控制，无法改变这些事实，只是按照科学方法的要求，分析这些已经发生的事件。无干扰研究旨在解释过去事件的因果关系和发展趋势，用于观察现在和预测未来事件。

②假设提出过程和论证过程重合。假设的提出和论证的关系实际上反映了演绎法与归纳法的交替应用关系。尽管假设提出和评论过程相互关联，但是不同论证方法的关联密切程度还是不完全相同。一般说来，实验研究、问卷调查法或访谈研究等都是先有假设，然后才着手设计实验和问卷或访谈提纲；无干扰研究方法的假设是从已有文本、统计数字和历史记录的使用中辨析出来的，随后的论证仍然是从这些文本统计数字和历史记录去分析、综合，只不过比假设辨析阶段更为深入精确些。

③研究者不干扰被研究对象。在实验研究和统计调查研究过程中，研究者都要直接接触和观测被研究对象，无干扰研究不需要如此。无干扰研究的好处在于，由于不需要直接观察研究对象的行为，故不会引起被观察对象的反应，进而不会导致“霍桑效应”型偏差。无干扰研究还给社会科学和管理学科研究者一个重要启示，即研究者可以通过每天阅读的学术期刊、书籍和新闻报纸，以及耳闻目睹的各种事件，来获取研究所需要的相关资讯。因此，无干扰研究为管理学科研究者提供了更加广阔的研究空间。管理研究者不必像自然科学和工程技术研究那样依赖实验室或某种设施，可以广泛应用图书馆、各种新闻媒体和网上信息进行研究。无干扰研究的思路可以随时用来发现问题，提供新假设。

当然，无干扰研究方法也可能存在一些缺陷。其一，由于研究中所应用的各种现有文本、统计资料和历史记录都离不开原研究者所处的客观环境、主观知识结构和研究目的，因此研究中所应用的资料并非研究者按照所提出主题和假设去调查收集而来。其二，研究者本人难以核实这些文本和统计资料的准确程度。其三，研究文本和资料并非按照规范格式进行排列，这样就可能给资料的应用带来困难和局限性，从而难以进行横向比较分析。正是由于存在上述诸多局限性，进行无干扰研究时就不得不注意效度和信度问题。

应该指出的是，上述各种研究方法均有其适用的场合，各有其优缺点，并没有哪一种数据资料收集方法适用于任何场合，因而也不能笼统地说哪种方法最好。在实际研究中，有时可综合应用几种研究方法。

规范主义研究方法论也包括许多种类。其中，常见的类型有案例研究（case study）和扎根理论（grounded theory）。

1.案例研究

“案例”一词来源于英语“Case”，原意为情况、事实、实例等，但翻译成中文后，不同的领域，翻译的意思有些不同。例如，在医学上译为病例，在法律上译为判例，在军事上译为战例，在企业管理上译为个案、实例、案例等。在本书中，将“Case”译为案例。关于案例研究，不同学者给出了并不完全相同的定义。例如，Eisenhardt（1989b）认为，案例研究是指在一个独立存在的环境里，研究某一个体的动态发展规律的一种方法。中国管理研究国际学会（IACMR）主席徐淑英（Anne S. Tsui）认为，案例研究绝不能仅仅对某一个单独的对象进行研究，而是要在对若干对象进行研究的基础上，最后总结一个统一的规律。Scapens（1990）认为，案例研究一般包括探索性研究（exploratory research）、描述性研究（descriptive research）、解释性研究（illustrative research）、实验性研究（experimental research）、说明性研究（explanatory research）五种类型。其中，探索性案例研究是指用于在目前还没有成熟的理论的研究领域；描述性案例研究是指仅仅对某一客观事物进行描述；解释性案例研究是指对某一新的事物或现象进行归纳或解释；实验性案例研究是指研究某一新的程序或工具用于一项新的产品中的困难；说明性案例研究是指用现存的理论对正在发生的事情进行解释。根据上述不同学者关于案例的定义可知，案例研究存在不同的研究目的且表现形式也多种多样。Yin（1994）认为，案例研究具有以下特征：①案例研究不仅探索特定的现象，而且还必须要求研究者在特定的环境中理解这些现象；②案例研究并不仅仅以特定的问题为起始点；③案例研究可以应用多种不同方法来收集信息，而且这些信息既可能是定性资料，也可能是定量数据。

尽管案例研究一直是管理理论创建的重要研究方法之一（Eisenhardt，1989b；Harrison & Freeman，1999），但是自20世纪60年代以来，管理研究亦开始以规范化和科学化的研究手段来试图解释公司行为（Ghoshal，2005），这对于案例研究结论的可接受性（合法性）造成了一定的冲突。对于案例研究的质疑，主要是认为其可能缺乏足够的外部性。毕竟案例研究结论往往只是基于某个或某几个特定案例进行分析得到的，其结论显然较难如大样本数据研究那样，可以一定的置信水平推广到其他情形（叶康涛，2006）。

2.扎根理论

Glaser & Strauss（1967）认为，扎根研究是根据研究中系统获取的数据来发现理论。这种理论根据数据形成，且通过典型的数据例子进行论证。换言之，扎根理论是指运用一系列系统的步骤来对某一现象归纳出某一种理论，研究的最终结果是形成了某一理论，而不是一些数据（Corbin & Strauss，1990）。这种分析方法通常是一种连续的比较方法，研究人员需要在下列两项工作之间进行不断的转换：①编码与分析数据；②在研究过程中的每一个阶段都检查数据以发现新的特性与理论类型。也就是说，研究人员在不断地进行比较的同时，还需要不断地提出问题（Strauss & Corbin，1990）。如果运用得恰当，扎根研究过程非常类似于在询问与分析之间进行循环、螺旋形的持续转换。扎根研究方法通常被建议用来考察“相对未知的水域”或者“在熟悉的情境下获取独特的观点”（Stern，1994）。早期的扎根研究形成过程还可以描述如下：首先证实现有理论，其次修正现有理论，最后生成一个全新的理论。作为对这些评论的回应，扎根理论学家，比如Glaser & Strauss（1967）宣称，这种扎根研究过程是与定量研究方法一样的严密（如果不是更加严密的话），而且包括了一项好的研究所必需的全部元素。例如，精练性、一致性、明晰性、可靠性、有效性、可归纳性和可重复性。

通过前文所述可知，实证主义与规范主义两者之间既存在相似之处，同时也存在相异之处。首先，关于两者的相似之处。实证主义与规范主义这两种研究方法论在实际运用过程中都可能需要数据进行支撑。对于这一点，在现实中往往存在这样一种不正确的倾向，即将实证主义研究等同于定量研究，而将规范主义研究等同于定性研究。事实上，实证主义研究虽然属于定量研究范畴，但规范主义研究有时也可能需要数据来支撑。例如，Eisenhardt（1989）认为，案例研究中的数据收集方法包括档案分析、访问、调查和观察等，即案例研究也可以包含定量数据。2005年11月26日在北京召开的中国第一届管理案例研讨会所达成的共识表明：案例研究与实证研究具有互补关系，不应厚此薄彼（叶康涛，2006）。至于实证主义与规范主义两者之间的相异之处，主要表现在论证逻辑结构方面。其中，实证主义是先对研究命题的现有相关文献进行综述，据此提出相关理论假设，然后构建回归模型并运用数据进行实证检验。最后分析理论假设是否得到支持或拒绝，进而强化现有理论或对现有理论做出调整。规范主义研究在理论论证过程中可能交替使用归纳法和演绎法。研究人员可能首先会运用归纳法对现有研究资料进行分析，获得一些在已经收集数据中很明显的信息，并形成一些基本的主观或客观判断。其次，研究人员再运用演绎法，逻辑推导出这些已经收集数据之外的信息，并形成结论。最后，研究人员运用归纳法，并借助已经得到的数据来验证前一步骤所形成的结论。通过上述归纳法与演绎法的交替使用过程，演绎法所形成的结论可能会被支持、修正或否定。

对于本书而言，在分析多元化发展战略（程度、类型和模式）与企业价值相关性时，采用实证主义研究方法论。具体论证路径如图4-2所示。

图4-2　本研究方法论及论证路径示意图

由前文所述的多元化发展战略程度与企业价值关系理论模型可知，相关研究变量包括自变量（即多元化发展战略程度）、因变量（即企业价值）和控制变量三类变量。下面将具体构建这三类变量的测量指标体系。

（一）多元化发展战略程度

本研究关于多元化发展战略程度度量指标选取的思路如下：由于以企业业务所涉足2位数字、3位数字或4位数字SIC编码数量作为企业多元化发展战略程度的度量指标，没有充分考虑企业业务结构性质和企业之间的战略差异性。同时，“熵”值指标不易区分多元化发展战略程度与类型，故本研究采用赫芬达尔指数来度量企业多元化发展战略程度。此外，由于本研究选取中国制造业上市公司作为样本，在上市公司所对外全部披露的信息中，并没有披露关于各项业务资产额方面的数据信息，故无法获取关于公司各项业务资产额的数据。综合考虑指标度量的科学性与数据的可获得性，本研究最终就选取基于业务销售额的赫芬达尔指数作为多元化发展战略程度的度量指标。基于业务销售额的赫芬达尔指数计算公式可以表示如下：

在式（4-1）中，Pi表示企业第i项业务销售收入额在全部业务销售收入总额中所占的比重。

由式（4-1）可知，赫芬达尔指数值越大，表示企业任何单一业务销售额占全部销售额的比重越低，意味着企业多元化发展战略程度就越高。反之，赫芬达尔指数值越小，表示企业任何单一业务销售额占全部销售额的比重越低，意味着企业多元化发展战略程度就越低。

（二）多元化发展战略类型

综合而言，多元化发展战略类型度量指标主要包括产品数目、基于SIC编码指标（Gedajlovic和Shapiro，1998；Montgomery，1982）、基于专业化、纵向和横向比例（Rumelt，1974）或者熵值指标（Jacquemin和Berry，1979；Palepu，1985）等不同度量指标。从某种程度上讲，这些指标都反映了多元化发展战略概念，而且每一个指标都有其独特的价值（Acar和Sankaran，1999；Denis和Sarin，1997；Gedajlovic和Shapiro，1998；Hall和St John，1994）。比如，出于客观性考虑，有些研究人员采取基于SIC（标准产业分类）编码的产品数目指标来描述多元化发展战略类型。[1]

一般说来，多元化发展战略类型维度识别的关键在于，确定企业所涉足各项业务及其相互关系。其中，最常用的多元化发展战略类型划分标准是基于企业某一项业务销售收入占全部销售收入的比例。Rumelt（1974，1982）[2]和Channon（1975）[3]在研究中均使用了源于Chandler（1966）并受到Wrigley（1970）进一步发展的多元化发展战略分类体系。因而，这种多元化发展战略分类体系是比较稳定且有效的。当构造一项具体的度量指标时，还必须考虑研究目标和样本数据的可获取性。本书借鉴上述分类方法对企业多元化发展战略类型进行了界定。在具体计算时，主要是依据专业化比例和相关性比例这两种指标来界定企业多元化发展战略类型。[4]在借鉴上述两种分类指标及对过去学者相关研究成果修订的基础上，[5]再结合我国样本数据可获取性，本书最后将企业多元化发展战略类型划分为以下两种：相关业务型多元化发展战略和非相关业务型多元化发展战略。[6]关于这两类多元化发展战略的具体划分标准描述如下：

其一，相关多元化发展战略。一般是指公司经营的各种业务之间的性质不同，但在各种不同业务之间仍然具有某种战略上的适应性或相关性。其中，相关性主要表现为不同的业务可以分享共同的技术、共同的经营方式、共同的管理技巧、共同的分销渠道、产品互补等。相关多元化发展战略的具体度量标准如下：专业化比例低于0.70，但相关性比例高于0.70。而且这类企业往往通过与现有技能、优势和活动的有形关联推行多元化发展战略。相关多元化发展战略企业在生产、技术、渠道等方面具有相关性特征。

其二，非相关多元化发展战略。一般是指公司各种业务之间没有什么战略意义上的共同因素，有时甚至看起来毫无关联的业务混合在一起经营。因而，非相关多元化发展战略又称为混合多样化经营战略。非相关多元化发展战略经营在当今也比较常见，特别是当公司试图从一个正在衰退的行业领域脱身，或避免过分依赖于某一行业时，不失为一种较好的选择。非相关多元化发展战略的具体度量标准如下：专业化比例低于0.70，而且企业是通过非相关业务扩张实施多元化发展战略的。非相关多元化发展战略企业在不同产品之间没有任何联系。

关于相关多元化发展战略与非相关多元化发展战略的区别可以用图4-3和图4-4所示的企业组织结构图来表示。由图4-3和图4-4可知，相关多元化发展战略企业在产品等方面存在相互关联性，而非相关多元化发展战略企业则在产品等方面不存在任何关联性。

图4-3　相关多元化发展战略企业组织结构示意图

图4-4　非相关多元化发展战略企业组织结构示意图

（三）多元化发展战略模式

本研究将多元化发展战略模式划分为三种类型，即内部发展模式、外部并购模式和混合模式。

1.内部发展模式

内部发展模式指企业依赖于产品或者服务的内部开发来实施多元化发展战略。即企业主要依靠自身的经营资源进入新行业。内部发展战略涉及产业中新业务实体的创立，包括新的生产能力、分销关系、销售力量等。企业存在多方面的内部发展战略理由，例如，企业现有产品或服务的市场已经接近饱和，或者存在着协作优势的情况（增加更多的产品或服务可以使单位固定成本下降）；企业可能有过剩的资源，因而决定投资于产品开发；企业也可能希望延长它的产品和服务的生命周期，或者是将其现有的产品和服务推销到其他具有潜力的市场上去，企业可能发现目前经营的产品或服务有新的用途，可采用原来的定价和组织安排及专心服务旧顾客，企业主管人员可能早已经对单一的产品线或服务产生了厌倦。现实中，内部发展成功的范例比比皆是，比如，诺基亚（Nokia）、惠普（Hewlett-Packard）、佳能、三星和宏碁等，它们都从内部建立和发展起茁壮成长的业务新枝，成为该策略可堪效仿的楷模。

内部发展能否成功，很大程度上取决于能否管理好新、老业务活动的“分离”。在倡导“无边界”组织的今天，这种分离因似乎制造了边界而受人争议。但实际上，这样做却是为了建立一种边界，从而保障新业务能另成一套格局，同时又不妨碍想法和资源的随时到位。要处理好这一微妙的平衡，必须时刻小心。提及分离不足的后果，柯达公司（Kodak）是个很好的例子。20世纪70年代起，人们逐渐认识到电子成像势必取代化学成像（摄影胶卷）。柯达公司于是成立了一个部门来开发和推广电子相机。但当负责胶卷业务的经理们发现自己的客户基础可能受到威胁时，他们开始对新项目横加阻挠。

因此，对于企业来说，通过内部机制促使自身发展，既具有有利方面，也存在不利之处。首先，关于内部发展模式的有利之处，归纳起来主要包括以下几个方面：①基于企业已经掌握的技能和能力；②这是一种高度集中的战略，能够开发现有的技能，有效地形成竞争的优势；③企业对市场的需求相当敏感，并在这方面建立起自己的声誉；④这种战略通常风险较低；⑤稳定增长从管理角度而言易于监控。关于内部发展模式的不利之处则主要表现在如下几个方面：①这是一种递进型而不是革命型的战略；②在这种单一市场情况下，企业的发展受到一定的限制；③采用这种战略的公司受到消费者口味和经济逆转的影响；④企业必须要监督竞争对手的经营活动；⑤企业必须使其经营的产品范围经济追上潮流；⑥企业在广告和促销方面要花费大量的支出。

2.外部并购模式

所谓并购，可用英文表示为“mergers and acquisitions”，缩写“M & A”，亦称兼并收购。[7]《大不列颠百科全书》对兼并给予这样的解释：兼并是指“两家或更多的独立的企业、公司合并组成一家企业，通常由一家占优势的公司吸收另一家或更多的公司”。[8]而收购是指“一家公司用现金、股票或债券购买另一家公司的股票或资产以获得对该公司（或者称为目标公司）本身或其资产实际控制权的行为”。[9]现今社会并购浪潮向广泛和纵深推进，二者区别逐渐减少，“并购”已经成为企业经常性的活动，它也成为经济、法律上的常用语。外部并购模式是指在市场机制作用下，企业为获取其他企业的控制权而进行的产权交易活动。[10]

外部并购可以按不同的标准进行分类，按不同的分类标准存在不同的类型。此处，主要介绍按并购企业双方的业务性质分类法。按双方业务性质分类标准，并购可以分为横向并购、纵向并购和混合并购三种类型。第一，横向并购，又称为水平并购、横向扩张，是指处于同一行业，生产或经营同一产品的企业之间的并购。例如，两家电视机厂的合并、奶粉罐头食品厂合并咖啡罐头食品厂。横向并购是一种传统的企业并购形式，并购目的在于扩大生产规模，提高行业的集中程度，确立或巩固企业在该行业的优势地位。这种并购的缺点在于，容易导致行业垄断、限制市场竞争。横向并购是19世纪末20世纪初资本主义国家最常见的企业并购形式，其结果是出现一大批规模庞大的垄断巨头。横向并购极大地破坏了自由竞争，所以一些国家的法律开始对其进行限制。第二，纵向并购，又称垂直并购，是指生产或经营上互为上下游关系的企业之间的并购。它又可进一步分为前向并购和后向并购。其中，前向并购是指上游企业并购下游企业，如纺织厂并购印染厂；后向并购是指下游企业并购上游企业，如钢铁公司与其原材料供应商铁矿公司的并购。纵向并购实质上是生产同一产品、不同生产阶段的企业间的并购，兼并双方往往是原材料供应者或产成品购买者。纵向并购有利于组织专门化生产和实现产销一体化，加强企业对销售和采购的控制。纵向并购还可以避开横向并购中经常遇到的反托拉斯法的限制。第三，混合并购，又称为扩张并购、跨行业并购，是分别处于不同产业领域、不同产品市场且这些产业部门之间没有特殊的生产技术联系的企业之间的并购。例如，计算机公司收购餐饮企业。混合并购又可分为产品扩张型并购、市场扩张型并购和纯粹的混合并购三种类型。其中，产品扩张型并购是相关产品市场上企业的并购；市场扩张型并购是一个企业为扩大其竞争地盘而对它尚未渗透的地区生产同类产品的企业进行兼并；纯粹的混合并购是那些生产和经营彼此间毫无联系的产品和服务的若干企业的兼并。混合并购是20世纪50年代后企业主要的并购形式。通过混合并购，企业可以扩大自身的产业结构，从事多样化经营以减少经营风险。与混合并购紧密相关的是多元化发展战略。

近年来，全球并购此起彼伏，从美国在线（AOL）与时代华纳（Times Warner），到英国沃达丰空中通信（Vodafone Air Touch）与德国曼内斯曼（Mannesmann），并购规模越来越大，一支又一支“跨国舰队”浮出水面。与此同时，我国国内并购也风声鹊起，自1993年“宝延事件”[11]和“中策现象”[12]发生以来，并购事件接连出现，时至今日已成为一股不可遏制的浪潮，并购已成了我国经济生活中的一种时尚。据统计，1998年，全球企业并购总额高达2.5万亿美元，比1997年上升了54%，比1996年增长了两倍。1999年以来，企业并购势头更是有增无减，重大的并购案例接连不断，数百亿美元甚至上千亿美元的巨型并购案屡见不鲜。近几年的全球500强公司位次变化频繁且幅度巨大，其重要原因就是大公司间的收购兼并愈演愈烈。在全球前5名公司中，有3家公司（德国戴姆勒—克莱斯勒公司、美国沃尔玛公司、美国埃克森—美孚石油公司）就是通过收购兼并而取得其目前的位置的。

企业并购作为企业资本增长和社会资源有效配置的重要方式，具有使企业资本快速增长、降低进入和退出市场壁垒、提高资源配置效率等优势。创造性地使用并购（M & A）行为，可增进企业的竞争力，使企业调整成一个最优化的结构；使优势企业获得迅速膨胀，实现企业的经营者与所有者的最佳结合。中国企业通过并购活动，可以形成与欧美大企业抗衡的大集团，更好地吸引外国投资，与外国大企业达成更大的协议，合作更大的项目；通过国企之间的相互兼并，可以有效地保护国有资产，避免国资被贱卖、流失。同时可以形成一个更开放、更公平的市场。但是，在看到企业并购所带来的上述机遇的同时，也应该理智地看到其风险之所在：①企业规模并不决定一切，有时无限制地扩大企业规模，反而会限制企业的效益；②从事并购，仅仅为了并购，忘了建立企业的价值观体系，忽视日常经营而把主要精力用于并购活动，一旦公司业绩下滑，就会对企业长远发展造成影响；③并购可能会带来剧烈的人员流动，用户忠诚度的下降。如果缺乏对企业之间文化的了解，还会造成并购方与被并购方文化的隔阂。

为此，无论是适当谨慎的调查，还是目标企业披露，收购方都必须对可能不需要并购方同意就加诸并购方的潜在责任，被并购企业的资产、责任、运作等问题进行慎重研究。

3.混合模式

混合模式是指企业在实施多元化发展战略时，同时运用内部发展模式和外部并购两种模式。[13]比如，以合资合作为主的战略联盟，通过与其他企业建立合资合作等形式的战略联盟进入新行业。由于混合模式同时考虑到了内部发展模式与外部并购模式，因此如果运用得当，能够同时获取内部发展模式与外部并购模式的优势，从而实现最为理想的效果。

当然，上述三种多元化发展战略模式均有其不同的适用范围、条件，各有不同的优点和不足，对经营资源差距的缩小各有不同的作用，现实中企业应该要加以灵活地运用。

由于我国企业信息披露的不全面性，上述多元化发展战略模式度量指标所要求的企业每项并购活动引发的销售额数据和企业每项4位数字SIC编码业务等都无法完整获取，所以本书在考察多元化发展战略模式与企业价值关系，关于企业所属多元化发展战略模式的确定时，主要是根据多元化发展战略三种模式的不同定义，再结合样本上市公司的年度报告所披露的相关信息进行判断而加以确定。

如前文所述，本研究选取中国制造业上市公司作为样本，再基于指标的科学性与数据的可获取性双重标准，本研究最终确定选取总资产报酬率、每股收益、每股净资产和每股经营活动产生的现金流量净额等四项指标来度量企业价值。而根据南开大学李维安教授的观点，可以将上述四项企业价值度量指标划分为两个维度：企业盈利能力与企业扩张能力。其中，前两项指标反映企业盈利能力，后两项指标则反映企业扩张能力。另外，本研究所构建的四项企业价值度量指标，同时兼顾了权责发生制与收付实现制两种会计核算方式下的指标。

1.企业盈利能力

如前文所述，在本研究中，选取总资产报酬率和每股收益两项指标来度量企业盈利能力。

（1）总资产报酬率（return on asset，ROA）。关于总资产报酬率的具体计算公式如下：

其中，Pt表示公司第t期主营业务利润，ASSERTt表示第t期资产总额。

总资产报酬率表示企业全部资产获取收益的水平，全面反映了企业的获利能力和投入产出状况。通过对该指标的深入分析，可以增强各方面对企业资产经营状况的关注，促进企业提高单位资产的收益水平。该指标越高，表明企业投入产出的水平越好，企业的全部资产的总体运营效益越高。

选择总资产报酬率作为度量企业绩效的原因主要在于，总资产报酬率反映了企业经营管理人员对企业价值更加直接的控制，并且这个指标在实践中也受到了企业经营管理人员、分析师和研究人员的广泛使用。当然，也有些研究用销售收入报酬率表度量企业价值。由于本研究是以制造业上市公司作为样本，故采用总资产报酬率更能够反映企业管理人员战略决策行为的后果。[14]一般说来，企业总资产报酬率越大，表示企业价值越高。

（2）每股收益（earnings per share，EPS）。关于每股收益的具体公式如下：

其中，P为报告期主营业务利润；S0为期初股份总数；S1为报告期因公积金转增股本或股票股利分配等增加股份数；Si为报告期因发行新股或债转股等增加股份数；Mi为新增股份下一月份起至报告期期末的股份数；Mj为减少股份下一月份起至报告期期末的月份数。

每股收益是上市公司最重要的财务指标，因此受到人们特别的关注，投资者往往将每股收益的高低作为衡量股票优劣的尺度。企业理财目标是企业价值最大化，其核心就是每股收益，因此经理人员同样非常关心公司的每股收益指标。杜邦财务分析是企业财务综合分析的一种重要方法。其基本思想就是以某一重要财务指标作为核心指标，通过指标的分解，将该核心指标分解成为一个指标体系，找出影响该核心指标的因素，并进行综合分析。本研究中每股收益系根据《公开发行证券公司信息披露编报规则（第9号）》的通知要求运用加权平均法计算而得。一般说来，企业每股收益越大，表示企业价值越大。

2.企业扩张能力

（1）每股净资产（NAPS）。每股净资产是指股东权益与股本总额的比率。其计算公式为：每股净资产=股东权益÷股本总额。每股净资产是每股普通股所代表的净资产的价值，是假设现在公司的净资产能够按照账面价值变现每股普通股可以分得的价值。实际上，公司如果要进行清算，其变现价值往往与账面价值有较大的悬殊。每股净资产提供了理论上股票的最低价值。如果股票价格低于净资产的成本，往往说明企业已无存在的价值，因为在这种情况下，企业的变现价值（收益的现值）往往低于净资产的成本，此时清算是最好的选择。一般说来，公司每股净资产越多，股东拥有的资产现值越多；每股净资产越少，股东拥有的资产现值越少。通常每股净资产越大，意味着企业价值也就越高。(www.xing528.com)

（2）每股经营活动产生的现金流量净额（CFPS）。自20世纪70年代以来，现金流量表开始成为国际普遍要求编制的企业会计报表之一。90年代，由于企业经营环境发生急剧变化，现金流量的管理成为企业管理的核心内容之一。我国于1998年开始实施《企业会计准则——现金流量表》，现已开始要求所有上市公司对外公开披露的年度报告必须包括现金流量表。每股经营活动产生的现金流量是收付实现制核算方式下的财务指标。所谓现金流量，反映的是上市公司在某一特定时期内现金流入、流出及流入净额状况。在现金流量表上，经营、投资、筹资三大活动都会发生现金的流动。由于经营活动对于上市公司最为重要，而现金流入减去流出后的净额最有价值，因此经营活动产生的现金流量净额最受关注。在上市公司中报和年报里，这一数值在按每股折算后，被列为主要财务指标之一。由于现金流量反映出一家公司在报告期内经营活动中现金收支状况，因而现金流量往往比利润要重要得多。通常情况下，利润很容易做出来，但现金流量要做出来相对要困难得多。利润的不真实性凸显了现金流量的参考价值。一般说来，公司每股经营活动产生的现金流量越多，公司价值就越高。每股经营活动产生的现金流量计算公式如下：

其中，NCFPS表示每股经营活动产生的现金流量净额；NCF表示经营活动产生的现金流量净额；P表示年度末普通股股份总数。

如前文所述，企业价值除了受到多元化发展战略程度影响外，其他企业内外部因素也可能会发生作用。因此，为了有效分离多元化发展战略程度与企业价值之间的关系，有必要控制其他可能影响企业价值的变量及与多元化发展战略可能系统相关的变量。归纳起来，考察多元化发展战略程度与企业价值关系时，需要考虑的控制变量可以分为如下两类：

（一）反映企业自身特性的因素

1.企业规模

由于多元化发展战略是一种成长战略（Chandler，1962），故企业规模效应该予以考虑（Hurdle，1974）。也就是说，在考察多元化发展战略程度与企业价值关系时，应该将企业规模作为控制变量纳入理论框架之中。具体理由在于，企业规模会通过规模经济和市场势力而对企业价值产生影响作用（Winn，1977）。例如，Nathanson和Cassano（1982）运用1973～1978年期间的206家样本企业对多元化发展战略与企业价值进行了统计分析。他们发现，企业规模对多元化发展战略与企业绩效的关系起着一个重要的调节作用。无论是对于产品多元化发展战略还是市场多元化发展战略来说，在非多元化发展战略类型和高度多元化发展战略情形下，规模更小的企业比规模更大的企业表现得更好些，在中间类型——处于中间水平的多元化发展战略情形下，规模更大的企业比规模更小的企业明显表现得更佳。本研究选取企业规模作为控制变量，主要是用来控制公司层面的规模经济和规模不经济。一般来说，企业规模越大，发生多元化发展战略的可能性就越大。本研究认为，企业规模会对多元化发展战略程度与企业价值关系产生正向调节作用。在考察多元化发展战略与企业价值关系时，企业规模可以用多种方式来表示。比如，可以分别用企业总资产、企业员工人数或企业销售收入总额的自然对数来表示。在本研究中，由于选取制造业上市公司作为样本，制造业上市公司是资产密集型企业，故最终确定选取企业总资产额来表示企业规模。企业规模的具体度量用企业资产总额的自然对数来表示（以千元为单位）。

2.企业财务杠杆

现有经验研究结果显示，资本结构可能会影响企业价值（Jensen，1989），为了控制资本结构对企业价值的影响，本书选取资本结构作为控制变量。借鉴Grant，Jammine & Thomas（1988）和Tallman & Li（1996）的经验，本研究也将企业资产负债率作为风险的决定因素。企业资产负债率表明了企业借贷双方的相对地位。一个过高的资产负债率意味着，更多的收益用来支付债务，而不是以净收入的形式储存在企业。因而，资产负债率越高，企业风险就可能越大。该指标不论对企业投资人还是企业债权人都十分重要。适度的资产负债率既能表明企业投资人、债权人的投资风险较小，又能表明企业经营安全、稳健、有效，具有较强的筹资能力。本研究预期资产负债率会对多元化发展战略与企业价值关系产生负面的调节影响。在本研究中，用企业长期负债额除以股东权益（不含少数股东权益）的比例来表示企业财务杠杆。

3.股权集中度

Gedajlovic和Shapiro（1998）实证考察了加拿大、法国、德国、英国和美国等不同国家公司股权集中度与绩效之间的关系。他们的研究结果表明，不同国家间公司股权集中度与收益率之间的关系的确存在重要且统计上显著的差异，这种差异的产生是由国家公司治理机制体系所决定的。所以，本研究也选取公司股权集中度作为多元化发展战略程度与企业价值关系的控制变量。公司股权集中度的具体度量公式如下：用公司前十大股东持股比例之和来表示股权集中度。前十大股东持股比例越大，表示公司股权集中度越高，反之亦然。

4.企业所有制

不同所有制类型的企业可能会具有不同的行为特征，从而可能会对企业价值产生不同的影响。由于本研究以中国上市公司作为样本，故将企业所有制性质分为国有企业和非国有企业两类。在具体分析时，用二值变量来表示企业所有制类型。其中，用数字“1”表示国有制企业；用数字“0”表示非国有制企业。

（二）反映企业所处产业结构特性的因素

传统产业经济学家认为，产业结构会影响置身其中的所有企业的收益率和所有企业的行为（Mason，1939；Porter，1981）。产业平均收益率可以反映产业结构的吸引力。当一个产业收益率较低，从而在结构上不具有吸引力时，产业内企业的高层管理人员更加可能追求“防御性多元化发展战略”（Weston和Mansinghka，1971）。防御性多元化发展战略试图规避企业传统产业中的不利发展（Weston和Mansinghka，1971）。Rumelt（1974）也把多元化发展战略视为一种企业逃避初始业务衰退命运的手段。因此，处于低收益率或者没有吸引力的产业结构中的企业的高层管理人员，通常具有强烈动机通过向更富有吸引力的产业实施多元化发展战略来改善企业整体前景。当一个产业无利可图或者结构上不具有吸引力时，企业通过相关多元化发展战略（即程度较低的多元化发展战略，甚至非多元化发展战略）进入的产业也可能无利可图且结构上不具有吸引力（Christensen和Montgomery，1981）。一旦低收益率产业中的企业决定向其他产业实施多元化发展战略，它们通常会向非相关产业实行多元化发展战略。伴随着产业收益的增加，高层管理人员实施防御性多元化发展战略的动机就会降低，而实施进攻性多元化发展战略的动机则会上升。进攻性多元化发展战略是指企业利用现有产业中所形成的资源或能力实行多元化发展战略（Yip，1982）。如前文所述，产业平均收益率反映了产业结构的吸引力。产业或者市场结构通常被定义为某些稳定的产业特征（例如，产业集中度和进入壁垒），这些特征提供了企业参与者发生竞争的背景。

尽管产业结构特性会对企业价值产生影响，但是如前文所述，现有许多相关经验研究并没有充分考虑产业结构的影响。在本研究中，笔者仅选取制造业上市公司作为研究样本，由于全部样本企业均来自一个产业之内，故可以排除产业结构对多元化发展战略程度与企业价值关系的调节影响。

在实证考察多元化发展战略与企业价值相关性时，笔者选取中国制造业上市公司作为研究样本。研究样本的选取标准如下：

（一）样本上市公司归属于制造业

在中国证券监督管理委员会网站中，将国民经济分为以下行业：农业、林业、牧业、渔业、旅游、餐饮、服装、制造、IT业、贸易、咨询、信息传播、交通运输、媒体/出版、能源/化工、金融（银行、风险、基金）、医药（生物、制药、保健）、建筑（建筑、设计、装潢）、服务业及其他行业。[15]本研究选取其中的制造业上市公司作为样本对象。之所以选择制造业上市公司作为研究样本，一方面是由于我国制造业上市公司数量相对较多；另一方面，更重要的是我国制造业企业竞争程度更为充分，这可以使得企业经营绩效更多地受到企业自身行为的影响。本书选取制造业一个行业的企业作为样本，可以有效排除不同行业特性可能造成的不同影响，因为不同行业均有其独特之处。比如，化工行业。化工行业的化学流程技术特性决定了其利用副产品是可以为企业降低成本、提高效益的。这个逻辑其实很简单，就是化学流程可以生产出很多产品，某一种产品可以有很多的用途，用途多了就可能进入很多的行业，化工行业经常可以用一种原料来生产多种产品，上下流程的产品连接比较密切，是垂直链多元化的类型。这跟钢铁是不一样的，钢铁是一个垂直链条下来，最后只有一个产品，化工行业是一个垂直链条下来，中间的每一个环节都可以产生产品，所以它做这个垂直链多元化是非常方便的。[16]

（二）样本上市公司在2001～2004年期间持续经营

考察多元化发展战略与企业价值关系时，关于样本时期的选择，国内外学者的选择长短不一，有的选择三年甚至更长些，有的则选择三年，甚至还有的研究仅选取一年作为研究期。例如，Hitt，Hoskisson和Kim（1997）发表于《管理学会期刊》（Academy of Management Journal）上的学术论文在考察产品多元化发展战略企业时，样本期间为1988～1990年共三年。Cuper和Kotabe （2003）在考察德国服务行业企业国际多元化发展战略与企业价值关系时，样本期间为1997～1999年共三年。本研究之所以选择2001～2004年共四年作为样本期，一方面是出于对国内外相关研究样本期选择的一种折中考虑，另一方面则是出于数据的可获取性考虑。通过分析中国上市公司法定信息公开披露媒体，无法获取更长时期的上市公司年度报告。例如，中国上市公司的法定披露媒体中国证券监督委员会网站和巨潮咨询网站均只对外公开披露最近三年（2002年、2003年和2004年）的上市公司年度报告，而中国上市公司咨讯网虽然披露了更长时期的上市公司年度报告，但数据并不全面。其中，2000年度以前的上市公司年度报告均只披露上市公司年度报告摘要，在年度报告摘要中没有披露上市公司主营业务收入构成状况，这样就无法计算和判断该上市公司的多元化发展战略状况。

（三）样本上市公司在2001～2004年期间一直保持多元化发展战略

本研究考察的是上市公司多元化发展战略与企业价值之间的相关性，故非多元化发展战略上市公司不在考虑之列，应予以排除。

（四）样本上市公司在2001～2004年期间全部相关财务数据保持完整性

凡是在2001～2004年期间的任何一年发生数据丢失或没有对外公开披露信息的上市公司均予以剔除。

根据上述样本公司选取标准，本研究最终选择了符合标准的58家上市公司作为样本。关于这58家上市公司的基本内容如表4-1所示。

表4-1　样本上市公司基本信息一览表

续表

续表

续表

续表

续表

本研究关于多元化发展战略程度、企业价值及其他控制变量的数据主要来自于中国证券监督管理委员会网站（http://www.csrc.gov.cn）、巨潮咨询网站（http://www.cninfo.com.cn）、中国上市公司咨讯网（http://www.cnlist.com）、上海证券交易所（http://www.sse.com.cn）和深圳证券交易所（http://www. sse.org.cn）等上市公司法定披露媒体所披露的上市公司年度报告。

研究“方法论”（methodology）不同于具体的研究分析“方法”（method）。研究方法论是指针对给定领域进行探索的一般途径的研究哲学，而具体分析方法则是指用于完成一个既定目标的具体技术、工具或程序（埃思里奇，1998）。尽管两者之间存在区别，但是具体分析方法必须在恰当研究方法论的指导下进行选择。管理研究方法论阐述管理学科研究工作的基本原则、途径和过程，在前人经验的基础上，总结出有效研究工作的规范。因此，不同于前文所述的研究方法，本部分内容着重论述实证研究中的具体分析方法。

在数量分析中，经常会看到变量与变量之间存在着一定的联系。要了解变量之间如何发生相互影响，就需要利用方差分析、相关分析和回归分析。[17]下面对这些分析方法做简要介绍。

1.方差分析

方差分析是R. A. Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。方差分析方法在不同领域的各个分析研究中都得到了广泛的应用。从方差入手的研究方法有助于找到事物的内在规律性。受不同因素的影响，研究所得的数据会不同。造成结果差异的原因可分成两类：一类是不可控的随机因素的影响，这是很难人为控制的一类影响因素，称为随机变量；另一类是研究中人为施加的可控因素对结果的影响，称为控制变量。方差分析的基本思想是：通过分析研究中不同变量的变异对总变异的贡献大小，确定控制变量对研究结果影响力的大小。通过方差分析，分析不同水平的控制变量是否对结果产生了显著影响。如果控制变量的不同水平对结果产生了显著影响，那么它和随机变量共同作用，必然使得结果有显著的变化；如果控制变量的不同水平对结果没有显著的影响，那么结果的变化主要由随机变量起作用，和控制变量关系不大。根据控制变量的个数，可以将方差分成单因素方差分析和多因素方差分析。单因素方差分析的控制变量只有一个（但一个控制变量可以有多个观察水平），多因素方差分析则有多个控制变量。

2.相关分析

任何事物的变化都与其他事物是相互联系和相互影响的，用于描述事物数量特征的变量之间自然也存在一定的关系。变量之间的关系归纳起来可以分为两种类型，即函数关系和统计关系。其中，当一个变量x取一定值时，另一个变量y可以按照确定的函数公式取一个确定的值，记为y = f（x），则称y是x的函数。也就是说，y与x两个变量之间存在函数关系。比如，某种商品在其价格保持不变的情况下，销售额和销售量之间的关系就是一种函数关系：销售额＝价格×销售量。函数关系是一一对应的确定性关系，比较容易分析和测度。在现实中，变量之间的关系往往并不是那么简单。比如，家庭收入和支出、一个人所受教育程度与其收入、子女身高和父母身高等，它们之间确实存在某种关系，但这些关系无法像函数关系那样，能够用一个确定的函数公式来描述。当一个变量x取一定值时，另一个变量y的值可能有几个，一个变量的值不能由另一个变量的值唯一确定，这种关系称为统计关系。事物之间的统计关系不像函数关系那样直接，但通过对大量数据的观察和研究，就会发现许多变量之间确实存在着某种统计关系，并且有的关系强，有的关系弱，程度各有差异。如何测度事物间统计关系的强弱程度成为人们关注的问题。

衡量事物之间或称变量之间线性相关程度的强弱并用适当的统计指标表示出来，这个过程就是相关分析。相关分析的方法比较多，比较直接和常见的一种方法是绘制散点图。图形虽然能够直观展现变量之间的相关关系，但不甚精确。为了能够更加准确地描述变量之间的线性相关程度，可以通过计算相关系数来进行相关分析。相关系数是衡量变量之间相关程度的一个量值。如果相关系数是根据总体数据计算的，称为总体相关系数，记为ρ；如果相关系数是根据样本数据计算而来的，称为样本相关系数，记为γ。在统计学中，一般用样本相关系数γ来推断总体相关系数。相关系数的取值范围在－1和＋1之间，即－1≤γ≤＋1。其中，当0＜γ≤1时，表明变量之间存在正相关关系，即两个变量的相随变动方向相同。当－1≤γ＜0时，表明变量之间存在负相关关系，即两个变量的相随变动方向相反。当｜γ｜＝1时，表明一个变量的取值完全取决于另一个变量，二者即为函数关系。其中，若γ＝＋1，表明变量之间完全正相关；若γ＝－1，表明变量之间完全负相关。当γ＝0时，表明变量之间不存在线性相关关系，但这并不排除变量之间存在其他非线性关系的可能性。在说明变量之间线性相关程度时，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：当｜γ｜≥0.8时，视为高度相关；当0.5≤｜γ｜＜0.8时，视为中度相关；当0.3≤｜γ｜＜0.5时，视为低度相关；当｜γ｜＜0.3时，说明变量之间的相关程度极弱，可视为不相关。

一般情况下，总体相关系数ρ是未知的，故研究中往往是用样本相关系数γ作为总体相关系数ρ的估计值。但是，由于存在样本抽样的随机性，样本相关系数并不能够直接反映总体的相关程度。因此，为了判断γ对ρ的代表性大小，需要对相关系数进行假设检验。首先假设总体相关性为零，即H0为两总体无显著的线性相关关系，然后计算相应的统计量，并得到对应的相伴概率值。如果相伴概率值小于或等于指定的显著性水平，则拒绝H0，认为两总体存在显著的线性相关关系；如果相伴概率值大于指定的显著性水平，则不能拒绝H0，认为两总体不存在显著的线性相关关系。

3.回归分析

回归分析主要解决以下几方面的问题：①通过分析大量的样本数据，确定变量之间的数学表达式。②对所确定的数学关系式的可信程度进行各种统计检验，并区分出对某一特定变量的影响显著的变量和影响不显著的变量。③利用所确定的数学关系式，根据一个或几个变量的值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确度。在使用多元回归分析方法时，多元回归分析中自变量筛选方法包括以下几种：①强制进入法（enter），表示所选自变量全部进入回归模型。②消去法（remove），表示建立回归方程时，根据设定的条件从回归方程中剔除部分自变量。③后向剔除法（backward），先建立全模型，然后再根据设置的判据，每次剔除一个使方差分析中的F值最小的自变量，直至回归方程中不再含有不符合判据的自变量为止。④前向选择法（forward），先从自变量开始，在拟合过程中，对被选择的自变量进行方差分析，每次加入一个F值最大的变量，直至所有符合判据的变量都进入模型为止（第一个引入模型的自变量应该与因变量间相关系数的绝对值最大）。⑤逐步进入法（stepwise），这种方法是向前选择变量法和向后选择变量法的结合。首先，根据方差分析结果选择符合判据的自变量且与因变量相关程度最高的进入回归方程，根据向前选择变量法进入自变量；其次，根据向后剔除法将模型中F值最小且符合判据的变量剔除出模型，重复进行直至回归方程中的自变量均符合进入模型的判据，模型外的自变量都不符合进入模型的判据为止。

目前，在研究战略管理问题时，国内很多文章还在大量地运用方差分析、描述性统计等一些最基本的统计分析方法（许德音和周长辉，2004）。而国外大量研究者已经证明，方差分析更加适合实验研究，不太适合问卷调查、编码等一手资料或二手资料的非实验研究（Kerling，2000）。因为相较于多元回归分析方法，该方法的准确度不高。按照国际上的研究标准，描述性统计并不能称为规范的实证性研究。现有学者在进行多元化发展战略与企业价值关系的实证分析时，绝大多数是将具有几年数据的相关研究变量进行平均，并使用普通最小二乘回归模型。例如，Hitt，Hoskisson和Kim（1997）发表于《管理学会期刊》（Academy of Management Journal）上的学术论文在考察产品多元化发展战略企业时，样本期间为1988～1990年共三年。为了平滑会计数据年度波动，他们使用1988～1990年三年平均数值来描述每一个变量。Caper和Kotabe （2003）在考察德国服务行业企业国际多元化发展战略与企业价值关系时，样本期间为1997～1999年共三年，样本企业共81家。为了消除年度间的波动情况，他们在研究中也运用三年数值的平均值来表示相应的指标。尽管这有助于降低瞬态误差（transient errors），但是，本书更加关注通过对样本几年的数据进行平均而平滑显著却不断变化的影响的可能性。克服这种问题的方法之一，就是使用面板数据（panel data）。

本书使用面板数据来考察多元化发展战略与企业价值之间的相关性。所谓面板数据，是指包含若干个体（家庭、公司、城市等）在一个时间区间内的样本。因此，样本中的每一个个体都具有很多观测值。面板数据很有用，因为它可以使研究人员区分出单用截面数据或时间序列数据都不能得到的经济作用。假设我们为某行业的企业盈利建模，对一年内的截面数据进行的回归可能包含管理质量、实际资金、劳动力就业，以及财务调节能力等解释变量。这个截面模型原则上还可以考虑任何规模经济对企业的影响，但是这个模型无法考虑到该行业中的技术进步为企业带来的随时间而增加的盈利能力。原则上，面板数据的使用能够使研究人员将规模经济的作用与技术进步的影响分离开来。实际上，面板数据使我们能够研究单个企业盈利能力随时间的变化，以及多个企业的盈利能力在某时间点上的不同。

使用面板数据还有一些其他的好处。第一，面板数据集通常含有很多数据点，因而会带来较大的自由度。在本研究中，最终确定符合条件的样本上市公司共有58家，由于采用面板数据，实证分析中的样本观测值便达到58×3 = 174个。显然，相对于横截面数据而言，面板数据能够极大地增加样本观测值。第二，横截面数据与时间变量的结合信息能够显著地减少缺省变量所带来的问题。[18]假设某研究人员认为，享受技术进步的企业有能力在生产中增加实际资金的使用。无法考虑技术进步的截面数据分析可能不能准确地估计增加的资金量对企业盈利能力的影响。然而，面板数据中的时间序列部分包含技术进步对盈利能力的作用，因此可能的缺省变量问题就会不再出现。第三，面板数据有助于降低异方差。一般情况下，用截面数据作为样本时出现异方差性的可能性较大，或者说一般都存在异方差性。[19]使用面板数据，可以大大地降低样本出现异方差性的概率。

面板数据运用的第一种方法就是将所有的时间序列和截面数据结合或融合在一起，然后用普通最小二乘法估计可能的模型。第二种方法涉及对缺省变量可能会引起截面截距和时间序列截距变化的认识。固定效应模型添加虚拟变量以便允许截距的变化。第三种方法通过考虑截面和时间序列干扰改进第一个最小二乘估计法的有效性。随机效应模型是广义最小二乘估计法的一种变化形式。广义最小二乘估计法的变化形式，可以解决误差项与时间序列及截面单位相关这一问题。

在经济管理研究中，同时具有时间序列和截面性质的数据是很常见的。例如，经济统计年鉴上往往会提供包含各国家（地区）的若干系列的年度（季度或月度）经济总量，Eviews可以帮助记录这些数据，自动进行截面数据的操作，并从时间序列和截面数据中取出相关信息，应用有关计量经济学方法。

关于多元化发展战略模式与企业价值关系分析的具体操作，是运用Eviews 3.1和SPSS 11.5进行的。首先，运用Eviews 3.1完成了相关研究变量的多元回归分析。由于无法从Eviews 3.1获取变量间的相关系数矩阵，故关于相关研究变量的相关系数矩阵，本研究是借助于SPSS 11.5来获取的。简单说来，就是将相关研究变量的观察值进行了变通，作为时间序列数值，然后通过SPSS 11.5的相关功能获取相关研究变量的相关系数矩阵。

首先，本章在阐述管理研究类型的基础上，对管理学研究中的方法论（methodology）进行了分析。关于管理研究类型，立足于不同视角，根据不同标准，相应地可以划分为不同类型。而管理研究方法论，则可以划分为理论研究与实证研究两大类。

其次，根据多元化发展战略与企业价值关系理论框架中所涉及的研究变量，构建了相关变量的度量指标体系。①关于多元化发展战略。由于本研究将多元化发展战略划分为三个维度：多元化发展战略程度、多元化发展战略类型和多元化发展战略模式，故在构建多元化发展战略度量指标体系时，也相应地从这三个维度入手。其中，多元化发展战略程度用基于企业业务销售收入的赫芬达尔指数；多元化发展战略类型划分为相关多元化发展战略与非相关多元化发展战略两种，根据专业化比例和相关性比例来确定；多元化发展战略模式划分为外部并购、内部发展和混合三种模式，根据样本公司年度报告所披露相关信息进行判断确定。②关于企业价值度量指标。本书同时选取基于权责发生制与基于收付实现制核算方式两类会计指标来度量企业价值。这两类指标分别从三个角度度量企业价值：①企业盈利能力，包括总资产报酬率和每股收益。②企业扩张能力，包括每股净资产和每股经营活动产生的现金流量净额。③关于控制变量，本研究构造了企业规模、财务杠杆、股权集中度和企业所有制四项指标。

再次，确定了实证分析中样本选取标准，分析了标准数据来源。为了克服过去多元化发展战略与企业价值关系研究没有充分考虑产业结构特性影响的局限性，本研究选取单一产业企业作为样本，即中国制造业上市公司。在此基础上，还确定了一系列的样本选取标准。比如，①样本上市公司在2001～2004年期间持续经营；②样本上市公司在2001～2004年期间一直保持多元化发展战略；③样本上市公司在2001～2004年期间没有被中国证券监督管理委员会ST 和PT；④样本上市公司在2001～2004年期间全部相关财务数据保持完整性。至于样本数据来源，由于本研究选取中国制造业上市公司作为研究样本，因此样本数据主要来自于中国证券监督管理委员会网站、巨潮咨询网站及中国上市公司咨讯网等上市公司法定披露媒体所披露的上市公司年度报告。

最后，具体论述了本书实证研究的分析方法。过去学者进行多元化发展战略与企业价值关系研究时，往往将样本若干时期的数据进行平均化处理，作为横截面数据进行分析。在本研究中，构建了一种新型的数据处理方法，即不是将样本若干时期数据进行平均化处理转化为横截面数据，而是构造面板数据，然后进行多元回归分析。关于面板数据的优势，在前文已经做出了分析。

[1]基于SIC体系的度量指标所提供信息的缺点、不一致性、不平衡性和陈旧性的阐述，参阅Ross （1986）和Belth（1984）。另外，Ross还阐述了SIC体系可能发生的变化。

[2]Rumelt（1974，1982）是以美国企业作为样本考察多元化发展战略企业的结构状况。

[3]Channon（1975）是以英国企业作为样本考察多元化发展战略企业的财务绩效状况。

[4]关于专业化比例和相关性比例这两种指标的计算方法可参阅本书第二章相关内容。

[5]Rumelt构造了多元化发展战略类型的修订体系，提供了一个稍微不同的、更具操作性的非相关多元化发展战略定义。这没有与最初的分类体系有任何重大的偏离。在本书中，每一个大类之下的子类根据Rumelt（1978）的修订体系进行了组合与简化。

[6]当然，还存在着其他一些多元化发展战略分类体系。例如，Mayer和Whittington（2003）在研究中将单一业务发展战略和主导业务发展战略合并为“非相关多元化发展战略”。所以，他们的多元化发展战略体系分为以下几种类型：非相关多元化发展战略、相关约束型多元化发展战略、相关联系型多元化发展战略和非相关多元化发展战略。

[7]朱伟一：《美国公司法判例解析》，中国法制出版社，2000年版，第294页。

[8]转引自黄晋：《跨国公司并购的发展趋势及其法律问题研究》，载http://www.iolaw.org.cn/paper/ paper302.asp#_ftn1。

[9]李曙光主编：《中国企业重组操作实务全书》，中国法制出版社，1998年版，第325页。

[10]美国联邦贸易委员会大型并购丛书（large merger series）将“产品延伸合并”也定义为一种并购，其中，并购企业与被并购企业并购前在生产和/或分销职能方面相关，但是所销售产品彼此不存在竞争。而“集团企业并购”则表示两个本质上不相关的企业之间的合并。

[11]1993年9月30日，深圳宝安上海公司在上海证券交易所收购延中实业股份公司16.8%的股票，成为中国企业通过股票市场收购其他上市公司的第一案，被称为“宝延事件”。

[12]20世纪90年代中期发生的“中策现象”源于祖籍泉州的新加坡商人黄鸿年利用香港上市公司“中策投资”作为棋子，通过资本经营一揽子收购泉州市37家国有企业，首开我国利用外资成批改造国有企业的先河，一度在海内外引起广泛争议。

[13]值得注意的是，尽管企业也能够将内部发展和外部并购两种模式组合在一起，追求混合模式多元化发展战略，但是Pitts（1980）的研究表明，成功的企业很少通过混合模式来实施多元化发展战略。

[14]Hitt等人（1997）研究表明，总资产报酬率与销售收入报酬率会产生相似的结论，两者具有高度相关性（r=0.91）。如果选取其他行业（比如服务行业）企业作为样本，用销售收入报酬率来度量企业价值可能更为合适些。因为服务行业企业通常拥有大量无形资产，不同服务行业的无形资产程度可能存在的差异性程度不同（例如，公用事业企业与咨询行业企业），因此基于资产的价值指标可能难以全面反映这种差异性。

[15]具体参阅中国证券监督管理委员会网站（http://www.csrc.gov.cn/cn/search/search.jsp）。

[16]张维迎、李其主编：《管理与竞争力》，上海：世纪出版集团、上海人民出版社，2005年版，第87～88页。

[17]相关分析和回归分析都是研究变量间关系的统计学方法。在应用中，两种分析方法经常相互结合和渗透，但它们研究的侧重点和应用面不同：一是在回归分析中，变量y称为因变量，处于被解释的特殊地位；在相关分析中，变量y与变量x处于平等的地位，研究变量y与变量x的密切程度和研究变量x与变量y的密切程度是一样的。二是在回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量，也可以是非随机的确定变量；在相关分析中，变量y和变量x都是随机变量。三是相关分析是测定变量之间的关系密切程度，所使用的工具是相关系数；回归分析则是侧重于考察变量之间的数量变化规律，并通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系，进而确定一个或几个变量的变化对另一个特定变量的影响程度。

[18]关于面板数据的详细讨论，可参阅C. Hsiao（1986）. Analysis of Panel Data. Cambridge: Cambridge University Press。

[19]易丹辉主编：《数据分析与Eviews应用》，北京：中国统计出版社，2002年版，第52页。