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我国出版企业结构变革的影响因素及经营绩效研究成果

【摘要】:本研究采用探索性因子分析检测变量的信度和效度。对于具体的数值来说,我们接受Kraiser的意见,当KMO处于0.5以下时,该变量不宜做因子分析。战略导向检验共包含5个题项。在对这些题项的检验中,巴特利特球形检验的卡方值为168.934,表示适合进行因子分析。随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.810,大于0.5,表明适合进行因子分析。我们删除第5个题项后再次进行因子旋转来分析剩余题项的归类状况,并再次进行因子分析和效度检验。

为了保证后期大样本数据收集中的信度和效度,我们首先通过在局部范围内发放测试问卷的方式来进行初步预测。在考虑便利性的条件下,我们主要结合相关出版行业的会议工作来发放问卷。初次问卷采用现场发放和回收的方式,共发放问卷45份,删除不符合要求的问卷7份,最终获得有效问卷为38份,有效回收率为84%。

本研究采用探索性因子分析检测变量的信度和效度。信度(Reliability)是指一个测量的正确性或精确性,即采用同一方法对同一对象进行测量时问卷调查结果的稳定性和一致性程度,也可以说是某个量表能否稳定地测量所要施测的题项的程度。Kerlinger认为,信度可以衡量出工具(问卷)的可靠度、一致性与稳定性,测验信度越高,表示测验结果越可信。信度值多以相关系数表示,测量信度的方法一般包括:

(1)重测信度法(Re-test),使用同一份问卷,对同一群受测者,在不同的时间,前后测试两次,求出两次分数的相关系数,此系数又称为稳定系数(Coefficient of Stability)。

(2)复本法(Alternative-form),复本是内容相似、难易度相当的两份测验,对同一群受测者,第一次用甲份测试,第二次使用乙份,两份分数的相关系数为复本系数(Coefficient of Forms)或等值系数(Coefficient of Equivalence)。

(3)折半法(Split Half Method),在同一时间施测,最好能对两半问题的内容性质、难易度加以考虑,使两半问题尽可能有一致性。

(4)内部一致性法(internal consistency),测量一组同义或平行测验总和的信度,如果尺度中的所有项目都在反映相同的特质,则各项目之间应具有真实的相关存在。若某一项目和尺度中其他项目之间并无相关存在,就表示该项目不属于该尺度,而应将之剔除。在管理学研究中,通常所采用的是内部一致性法。因此,本文采用Cronbach’sα系数来判断各变量题项间的内部一致性,α数值越大则表示该变量的信度水平越高。一般认为,Cronbach’sα系数值要大于0.70才能证明变量具有良好的信度标准(Nunnally,1978)。

效度(Validity)是指测量工具能够准确测出所需测量的变量的内涵的程度。通常在管理学研究中,将效度划分为内容效度和结构效度。其中,内容效度是指一个测量的内容代表它所要测量之主题的程度。在本文最开始的研究设计中,根据相关学者和企业管理者的意见来对问卷中的题项进行反复修正,就是为了尽可能使测量题项能够反映出该构念的内涵并保证其内容效度。通过多个学者和管理者的沟通和修正,最终对问卷达成了共识,说明本研究中的内容效度是可以保证的。结构效度是指一个测验实际测到所要测量的理论结构和特质的程度,或者说它是指测验分数能够说明某种结构或特质的程度,即测量结果体现出来的某种结构与测值之间的对应程度。它直接关系到我们对评价测试结果的解释是否具有意义并且是否恰当。

结构效度分析最常用的办法是采用因子分析,先从所用量表的全部题项中抽取公因子,如果各公因子与某一群特定变量高度关联,那么所抽取的公因子就代表了量表的基本结构。因此,通过因子分析,可以判断研究者设计的问卷是否可以测量出研究者假设的某种结构。一般采用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)和巴特利特球形检验(Bartlett’s Test of Sphericity)方法,来测试研究中的量表是否适合做因子分析。前者主要是取样适度性度量方法,如果存在的共同因素越多,那么KMO数值就会越大,也就越适合做因子分析。对于具体的数值来说,我们接受Kraiser(1974)的意见,当KMO处于0.5以下时,该变量不宜做因子分析。后者主要是从检验整个相关矩阵出发,提出零假设为相关矩阵式单位阵,如果我们不能拒绝该假设的话,则应该重新考虑因子分析的使用(郭志刚,1999)。本文采用主轴法中的主成分分析方法来抽取变量题项的公共因子,抽取时选择特征值大于1的主成分,并以最大变异量(Varimax)旋转方法来计算各题项的因子载荷,如果因子载荷的值低于0.5则删去该题项,保留载荷值大于0.5的题项。

战略导向检验共包含5个题项。在对这些题项的检验中,巴特利特球形检验的卡方值为130.414(自由度为10,P<0.001),表示适合进行因子分析。随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.785,大于0.5,表明适合进行因子分析。在随后的因子旋转分析中,我们发现各题项的因子载荷分别为:0.840,0.730,0.840,0.871,0.770,其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,我们可以说该变量具有良好的效度水平。在战略导向题项的检验中,Cronbach’sα系数为0.865。

市场导向检验共包含4个题项。在对这些题项检验中,巴特利特球形检验的卡方值为41.186(自由度为6,P<0.001),表示适合进行因子分析。在随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.615,大于0.5,表明适合进行因子分析。在随后的因子旋转分析中,我们发现各题项的因子载荷分别为:0.843,0.924,0.783,0.837,其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,我们可以说该变量具有良好的效度水平。在市场导向题项的检验中,Cronbach’sα系数为0.725。

高层管理团队社会整合检验共包含6个题项。在对这些题项的检验中,巴特利特球形检验的卡方值为168.934(自由度为15,P<0.001),表示适合进行因子分析。随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.810,大于0.5,表明适合进行因子分析。在随后的因子旋转分析中,我们发现各题项的因子载荷分别为:0.812,0.656,0.907,0.895,0.436,0.854,其中第5个题项的因子载荷值低于0.5,其余都高于0.5。累计解释率为60.539%。我们删除第5个题项后再次进行因子旋转来分析剩余题项的归类状况,并再次进行因子分析和效度检验。巴特利特球形检验的卡方值为163.521(自由度为10,P<0.001),表示适合进行因子分析。随后进行KMO检验,得到KMO值为0.803,大于0.5,表明适合进行因子分析。在随后的因子旋转分析中,我们进一步发现各题项的因子载荷分别为,0.817,0.652,0.920,0.905,0.854,其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。可以说,该变量具有良好的效度水平。累计解释率为69.741%。在因子分析后,效度和累计解释率都得到很大的提升。在对高层管理团队社会整合的6个题项的检验中,Cronbach’sα系数为0.842,剔除第5个题项后,Cronbach’sα系数为0.884,说明变量具有良好的信度。因此,在本量表中删除第5个题项是合理的。

在对组织结构的检验中,我们分别检验了两个维度。结构差异化的题项检验中,巴特利特球形检验的卡方值为141.789(自由度为15,P<0.001),表示适合进行因子分析。在随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.659,大于0.5,表明适合进行因子分析。随后的因子旋转分析中,我们也发现各题项的因子载荷分别为:0.678,0.686,0.590,0.828,0.883,0.706。其中,每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,我们可以说该变量具有良好的效度水平。在对跨职能协调的题项检验中,巴特利特球形检验的卡方值为53.886(自由度为6,P<0.001),表示是适合进行因子分析。在随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.696,大于0.5,表明适合进行因子分析。在随后的因子旋转分析中,我们也发现各题项的因子载荷分别为:0.696,0.878,0.814,0.640,其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,可以说该变量具有良好的效度水平。在对结构差异化题项的检验中,Cronbach’sα系数为0.706,在对跨职能协调题项的检验中,Cronbach’s α系数为0.739,说明变量具有良好的信度。

在对经营绩效的题项检验中,巴特利特球形检验的卡方值为224.566(自由度为10,P<0.001),表示适合进行因子分析。随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.805,大于0.5,表明适合进行因子分析。随后的因子旋转分析中,我们发现各题项的因子载荷分别为:0.903,0.894,0.917,0.921,0.816。其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,可以说该变量具有良好的效度水平。在对经营绩效题项的检验中,Cronbach’sα系数为0.931,说明变量具有良好的信度。

在对环境竞争性的题项检验中,巴特利特球形检验的卡方值为143.133(自由度为3,P<0.001),表示适合进行因子分析。在随后我们进行KMO检验,得到KMO值为0.719,大于0.5,表明适合进行因子分析。随后的因子旋转分析中,我们发现各题项的因子载荷分别为:0.941,0.972,0.934,其中的每一个题项的因子载荷值均大于0.5。因而,可以说该变量具有良好的效度水平。在环境竞争性的题项检验中,Cronbach’sα系数为0.801,说明变量具有良好的信度。