環境不確定性內涵、測量維度及實證研究
——基于中國房地產開發企業的數據

寇元虎

（北京科技大學 東凌經濟管理學院，北京 100083）

環境不確定性內涵、測量維度及實證研究
——基于中國房地產開發企業的數據

寇元虎

（北京科技大學 東凌經濟管理學院，北京 100083）

本文就環境不確定性相關文獻的內涵界定、構成因素兩個方面進行綜述，并用我國房地產開發企業的調查問卷進行實證驗證，以期對我國房地產開發應對企業環境不確定的實踐和研究提供有益的啟示和借鑒。

環境不確定性；房地產開發企業；實證研究；動態能力

0 引 言

我國房地產行業是伴隨20世紀80年代政府主導的、自上而下的、供給型制度變遷而演繹成長起來的。經過30多年的“大拆大建”，開發風潮由南刮到北、由東吹到西，但目前仍處于靠土地、資金等資源的大投入，獲得市場份額增長的階段。就房地產行業而言，固有的結構性矛盾（城市化率推動供給與需求長期剛性矛盾、保障性機制與市場化機制的頂端設計矛盾、計劃調控手段依賴與市場調節方式釋放矛盾）的不斷加劇，政府對行業的宏觀調控呈持續化、頻繁化特點，加之市場（偏好、成熟度）差異度大，我國房地產開發企業面對的環境不確定性不斷增大，導致開發企業普遍存在壓力大、存續期短的現狀。為更好地應對環境不確定性的加大，房地產開發企業既需要增強自身的敏捷性、柔性和創新性，更需認真關注環境不確定性的內涵、測量維度等核心問題。本文正是基于上述認識，對環境理論相關文獻進行綜述，運用實證研究方式，建立環境不確定性模型，以期對我國房地產開發企業的持續成長實踐和研究，提供有益的探索和借鑒。

1 內涵界定

環境是一個相對概念，是相對于具體主體而存在的，主體不同，環境的內涵也不相同，如《辭?！分袑h境解釋為“周圍的情況和條件”。同時，環境又是具體的，即相對每個具體主體及研究對象，環境都有其特定的內涵，如Mintzberg（1998）認為組織環境是“組織以外的所有東西”，Daft（2001）認為組織環境是“存在于組織邊界之外，并可能對組織的全部或部分產生影響的所有因素”。張志學等（2010）認為企業所要面臨的環境，從小處講是所有與它關聯的各種組織和任務的總和，從大處講就是整個社會。

環境是可以根據檢索字段的不同，進行時間（過去、現在、未來）、空間（任務環境、一般環境）、確定性（確定性環境、不確定性環境）、競爭性（紅海環境、藍海環境）等多維度細分。因此環境應該是依據研究主體、研究對象、研究目的等因素進行明確界定的。環境是獨立于組織之外的外生權變因素，但環境最主要的特征是其本身及主體感知的不確定性。

Knight（1921）提出與“可計量的”——風險相對應的“不可計量的”——不確定性概念，認為不確定性賦予整個經濟組織獨特的“企業”形式，說明了企業家特有的收入。之后，不確定性被學者作為對環境的評價概念引入管理領域，針對企業的可持續發展命題，研究環境不確定性、企業的耦合關系等，一直是一項極具挑戰性的問題。Millken（1987）將環境的不確定性定義為人們對于外部環境變化動向的不可預知程度，環境的不確定性是由于信息的缺少和對于一個具體決策產生的效果無法進行預測而產生的。對于環境不確定性的研究，目前存在兩種方向，一是客觀環境不確定性，二是感知環境不確定性。從研究所占比重來看，后者是采用更多的研究方向。

2 測量維度

對于環境不確定性的測量維度，學者進行了深入研究。Thompson（1967）認為是由環境的異質性、同質性、穩定性、動態性4個維度來衡量；Duncan（1972）認為是由構成因素的簡單、復雜、穩定、動態4個維度來衡量；Child（1972）認為由復雜性、可變性、貧乏性3個維度衡量；Mintzberg（1979）認為由復雜性、穩定性、威脅性3個維度衡量；Tung（1979）認為由復雜性、動態性、程序性3個維度衡量；Aldrich（1979）將環境不確定性分成地理集中度和異質性、穩定性和動蕩、領域一致和容量等維度；Miller& Friesen（1983）將環境不確定性分成變動性、異質性、競爭性3個維度，Dess&Beard（1984）將環境不確定性分成復雜性、動態性、豐富性3個維度；Milliken（1987）將環境不確定分成狀態不確定性、效應不確定性、回應不確定性3個維度；Sharman&Dean（1991）將環境不確定性分成復雜性、動態性、豐富性3個維度；Tan&Litschert（1994）將環境不確定性分成復雜性、動態性、威脅性3個維度；Zahra（1996）將環境不確定性分成動態性、敵對性、異質性3個維度；Volberda（1998）將環境不確定性分成變動性、復雜性、難以預測性；李大元（2009）將環境不確定性分成動態性、敵對性兩個維度。具體整理見表1。

根據表1的整理分析，目前就環境不確定性的研究，在概念界定、構成要素比較一致，僅在具體研究范圍、表述方面存在差異，但通過分析可以發現對環境不確定性的主流研究聚焦于感知環境不確定性，而非客觀環境不確定性方面。研究主要分布于構成內容、變化程度（速度、頻度、幅度、可預測性）、產生效果3個維度。就學者對環境不確定性構成維度的研究成果，按照構成

內容、產生效果、變化程度進行分類整理，提取同類項，本文將環 境不確定劃分為復雜性、競爭性、動態性3個衡量維度（見表2）。

表1 環境不確定性測量維度

表2 環境不確定性的研究維度

環境的復雜性是指影響組織活動的因素在異質性、豐富程度等方面的復雜程度，可以從市場多元化和知識多元化等方面進行測量；環境的動態性是指環境變化的速度和不穩定性，不僅指變化量，而且還需要考慮不可預測性；環境的競爭性是指影響組織生存與發展的資源稀缺程度和獲取的競爭激烈程度。

3 實證研究

3.1 研究目的

環境不確定性是影響我國房地產開發企業持續成長的關鍵變量，為解決環境不確定性的適合我國企業實踐的測量問題，了解其運行機理，增強企業感知機會與威脅、把握機遇的能力，急需用實證研究的方式，探索建立適應我國房地產開發企業實踐的環境不確定性測量模型。

本文采用調查問卷的方式進行量化分析和模型檢驗，本著“先探索、后驗證“的研究思路，借助探索性因素分析和驗證性因素分析方法，建立環境不確定性模型，對影響我國房地產開發企業持續成長的環境不確定性進行實證研究。本文使用統計軟件SPSS 19.0和AMOS 17.0。

3.2 問卷設計

根據與學界和企業界專家的訪談意見，部分參考Thompson (1967)、Child(1972)、Mintzberg(1979)、Desarbo(2005)、王建軍（2008）、焦豪（2013）的相關研究測量文獻，擬按照復雜性、動態性、競爭性3個測量維度設計調查問卷。其中，運用“在不同城市提供產品或服務”“在同一城市提供不同產品或服務”“政府對企業產生既可正面亦可負面作用”“需要運用不同性質、范圍的知識”“國家經濟政策調整快”“產業政策調控快”“依賴非正式渠道了解政策”“預測行業走勢很難”“需求偏好很快”“顧客對價格態度不斷在變”“預測需求偏好很難”“技術變革速度很快”“預測技術變化困難”“常常借助信息技術提供產品或服務”“行業競爭激烈”“模仿借鑒門檻低”“資源獲取難度大”“供應商議價能力強”“價格競爭顯著”19個題項。上述19個題項為論述方便，分別用EU1，EU2，…，EU19表示。調查問卷采用李克特5分量表打分，由填答者進行主觀評價。

3.3 問卷收集

本研究針對房地產開發企業發放280份問卷，共收回193份有效答卷。樣本企業的注冊區域主要集中于環渤海，有103個樣本，占比53.4%；資質主要集中于一級企業，有117個樣本，占比60.6%；所有制性質主要集中于民營企業，有99個樣本，占比51.3%；企業年齡主要集中于21年及以上的企業，有57個樣本，占比29.5%；員工人數主要集中于101至500人之間的企業，有72個樣本，占比37.3%；近3年平均銷售額集中于20億元及以下的企業，有86個樣本，占比44.6%；近3年平均營業收入集中于20億元及以下的企業，有88個樣本，占比45.6%；近3年平均資產額集中于51至500億元之間的企業，有86個樣本，占比44.6%；主要進入城市數量集中于5個及以下的企業，有93個樣本，占比48.2%；核心業務區域主要集中于環渤海的企業，有76個樣本，占比39.4%。綜上，本次調查問卷主要構成為注冊在環渤海區域、資質一級、企業存續期較長、資產量較高的企業樣本。

3.4 預試問卷

3.4.1 量表項目分析

主要目的是檢驗預試量表或個別題項的適切程度及可靠程度，可作為個別題項篩選或修改的依據。

⑴極端組比較分析：通過對環境不確定性的描述性統計分析，沒有發現極端值或錯誤值。

⑵題項與總分相關分析：通過極端組比較分析，環境不確定性總得分的前27%與后27%兩組在此題項上得分的平均數差異是顯著的，決斷值檢驗達到顯著的題項（P<0.05），環境不確定性測量表是一個較好的量表題項。

⑶同質性檢驗分析：通過對比個別題項與總分的相關系數，若未達到顯著的題項或兩者相關系數<0.4為低相關，顯示個別題項與整體量表的同質性不高，此個別題項予以刪除。由于“在不同城市提供產品或服務”與環境不確定性總分的相關系數為0.302，雖達到顯著但<0.4，故可考慮刪除EU1題項。

3.4.2 量表因素分析

主要目的是找出量表的潛在結構，精煉題項數目并增大相關度，獲得量表建構效度，即預試量表能測量理論的概念或特質的程度。因素分析的重點是釋解變量間的相關性。

⑴公因子方差分析：EU1、EU2、EU12、EU17提取的共同性分別為0.032、0.156、0.193、0.182，均<0.2，從此角度考慮應刪除題項。

⑵主成分分析：除因素負荷量，除EU1、EU2、EU12、EU17外均＞0.45，故可考慮刪除EU1、EU2、EU12、EU17題項。

⑶KMO分析：Bartlett球形檢驗的卡方值為1 280.385，自由度為171，達到0.05顯著性水平，故拒絕虛無假設，變量間的凈相關矩陣是單元矩陣，顯示代表總體的相關矩陣間具有共同因素存在，適合進行因素分析。KMO為0.810，＞0.8，顯示很適合做因素分析。

⑷建構效度：采用主成分分析法，抽取主成分的結果，采取直交轉軸的最大變異法，共抽取3個共同因素，共可累計解釋50.676%的變異量，＞50%，表示保留萃取的3個因素其建構效度可接受。

⑸探索性因素分析：按照有關因素縮減的操作，相繼刪除EU17、EU12、EU2、EU1、EU6、EU7、EU8 7個題項。具體3個因素見表3。

表3 旋轉成份矩陣a

綜上環境不確定性測量量表經7次優化，最終保留EU3至EU5、EU14；EU9至EU11、EU13；EU15至EU16、EU18至EU19等共計12個題項。此時，Bartlett球形檢驗的卡方值為656.835，自由度為66，達到0.05顯著性水平，故拒絕虛無假設，變量間的凈相關矩陣是單元矩陣，顯示代表總體的相關矩陣間具有共同因素存在，適合進行因素分析。KMO為0.793，＞0.7，顯示適合做因素分析，可解釋58.188%的變異量，＞50%，表示保留萃取的3個因素其建構效度可接受。

3.4.3 量表信度分析

最終保留EU3至EU5、EU14；EU9至EU11、EU13；EU15至EU16、EU18至 EU19等共計 12個題項，Cronbach′s α值為0.806，項目總統計量中各題項刪除后，α值均未變大，故經優化的環境不確定性12個題項具有較高的可靠性與穩定性。

⑴EU3至EU5、EU14等4個題項，按照內容賦予構念“復雜性”，現對“復雜性”構念進行進度測試，Cronbach’α值為0.713，＞0.7，信度可接受。修正的項目總相關系數介于0.405至0.608之間，均＞0.4，表明大多數題項與其余題項為高相關。刪除各題項后，α值并未出現變大，故經優化的復雜性題項EU3至EU5、EU14等4個題項總體而言具有較高的可靠性與穩定性。

⑵EU9至EU11、EU13等4個題項，按照內容賦予構念“動態性”，現對“動態性”構念進行進度測試，Cronbach’α值為0.785，＞0.7，信度較高。刪除各題項后，α值未出現變大，故優化的競爭性EU9至EU11、EU13等4個題項總體而言具有較高的可靠性與穩定性。

⑶EU15、EU16、EU18、EU19等4個題項，按′照內容賦予構念“競爭性”，現對“競爭性”構念進行進度測試，Cronbach’α值為0.727，＞0.7，信度較高。刪除各題項后，α值未出現變大，故優化的競爭性EU15、EU16、EU18、EU19等4個題項總體而言具有較高的可靠性與穩定性。

3.5 驗證性因素分析

3.5.1 測量模型的收斂效度

圖1 復雜性的收斂效度：修正后

圖2 動態性的收斂效度：修正后

圖3 競爭性的收斂效度：修正后

表4 測量模型的收斂效度

綜上，復雜性模型、動態性模型、競爭性模型經驗證適配度高，故各測量模型的收斂效度高。

3.5.2 測量模型的區別效度

如圖4所示，“復雜性—動態性”潛在構面的未限制模型的自由度為17，卡方值為37.545；限制模型的自由度為18，卡方值為136.524。兩個模型的自有度差異為1，卡方值差異為98.979，卡方值差異量顯著性檢驗的概率值p=0.000<0.05，達到0.05的顯著性水平，表示未限制模型與限制模型有顯著不同；且未限制模型的卡方值較小，“復雜性—動態性”兩個潛在構面的區別效度高。

圖4 復雜性與動態性的模型的區別效度：修正后

圖5 復雜性與競爭性的模型的區別效度：修正后

如圖5所示，“復雜性—競爭性”潛在構面的未限制模型的自由度為18，卡方值為29.923；限制模型的自由度為19，卡方值為126.109。兩個模型的自由度差異為1，卡方值差異為96.186，卡方值差異量顯著性檢驗的概率值p=0.000<0.05，達到0.05的顯著性水平，表示未限制模型與限制模型有顯著不同；且未限制模型的卡方值較小，“復雜性—競爭性”兩個潛在構面的區別效度高。

如圖6所示，“動態性—競爭性”潛在構面的未限制模型的自由度為19，卡方值為23.214；限制模型的自由度為20，卡方值為135.278。兩個模型的自有度差異為1，卡方值差異為112.064，卡方值差異量顯著性檢驗的概率值p=0.000<0.05，達到0.05的顯著性水平，表示未限制模型與限制模型有顯著不同，且未限制模型的卡方值較小，“動態性—競爭性”兩個潛在構面的區別效度高。

圖6 動態性與競爭性的模型的區別效度：修正后

綜上，復雜性、動態性、競爭性兩兩構面的區別效度高。

3.5.3 測量模型的擬合效度

環境不確定性經修正的模型，均較好地達到各項擬合指標（見表5，模型4），因此經修正后的三因素環境不確定性模型對數據的擬合情況較好。驗證性因素分析所得的修正后三因素環境不確定性模型如圖7所示。

圖7 環境不確定性模型的驗證性因素分析（三因素）：修正后

綜上，修正后的三因素環境不確定性模型數據擬合效度高。

表5 環境不確定性多模型擬合匯總

3.6 小 結

通過環境不確定性的探索性因素分析，包括量表項目分析、量表因素分析、量表信度分析，實現測量量表的預測試，獲得題項更精簡、更可靠，解釋變異量更大的測量量表，包括經檢驗的因素構成。通過試驗性因素分析，包括分別進行復雜性、動態性、競爭性三因素的收斂效度分析，并進行兩因素之間的區別效度分析，獲得經修正的三因素環境不確定性模型。經驗證性因素分析，復雜性、動態性、競爭性三因素分別的收斂效度高，兩因素之間的區別效度高，修正后的三因素環境不確定性模型效度高。借助探索性因素分析和驗證性因素分析，本文完成了環境不確定性調查問卷的建立、測量模型和擬合模型的構建，用我國房地產開發企業調查問卷數據，實證了適合我國企業實踐的環境不確定性理論，為我國房地產開發企業持續成長等研究課題創造有利條件，為企業及時洞察機會與威脅、有效獲取機遇提供了有力支持。

4 結語

互聯網技術拉近了傳統的空間距離，世界越來越平，市場越來越一體化，但同時技術生命周期加速變短，市場偏好不確定性加大，企業競爭優勢的建立與侵蝕周期越來越短暫，持續成長的挑戰和壓力不斷加大。房地產業屬于資源密集型和資本密集型產業，雖有新型城鎮化的巨大紅利，但也存在其固有的結構性矛盾。房地產開發企業如何更好地應對環境不確定性加大，不斷地增強自身的敏捷性、柔性和創新性，需要就環境不確定性的內涵、測量維度、運行機理等核心問題進行探索。唯有如此，企業才能及時“明變”，方能確切“知變”，才可恰當“應變”，累積競爭優勢，實現基業長青。

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10.3969/j.issn.1673-0194.2015.05.097

F293.3

A

1673-0194（2015）05-0195-06

2014-12-22

寇元虎（1974-），男，陜西渭南人，北京科技大學東凌經濟管理學院博士研究生，高級經濟師，房地產估價師，主要研究方向：企業管理。