基于结构方程的资源营销战略模型研究与效果评价

○王 艳 程艳霞

（1、武汉理工大学华夏学院 湖北 武汉 430223；2、武汉理工大学管理学院 湖北 武汉 430070）

一、引言

资源营销战略是2 1世纪新型营销战略的模式之一，它是以资源作为研究导向，基于企业内外部环境，通过整合有限的可利用资源，来调控全社会无限的资源，最终使企业获得竞争优势，进而实现利润最大化目标的一种战略营销。企业在进行资源营销过程中，其出发点和最终目标都是资源。资本资源转化成了市场资源，市场资源转化为网络资源、品牌资源等等。企业就是在资源转化过程中实现资源的增值，同时也实现赢利。目前理论界在研究资源营销战略的概念、特点、模式等方面已取得了一定的成果。但在模型的研究、相关指标的构建及效果评价等方面尚未涉及，而这正是资源营销战略的关键所在。结构方程作为一种呈现客观状态的数学模型，其理论与建模方法可以理清影响资源营销战略效果众多因素之间的因果关系，并有效分析各变量的互动耦合效果，从而进一步完善资源营销战略的理论与方法，为企业的可持续性发展和资源最大化利用提出一套系统性的分析思路与框架。

二、结构方程模型的构建

1、结构方程的基本原理

结构方程模型（Structure Equation Modeling，SEM）是应用线性方程系统表示观测变量与潜变量之间以及潜变量之间关系的一种统计方法。它综合运用多元回归分析、路径分析、验证性因子分析等统计分析技术，利用搜集到的数据对假设的多个自变量之间关系的理论模型进行处理，根据理论模型与实际数据关系的一致性程度，对理论模型作出评价和修正，以达到对现实生活中错综复杂的多因素之间关系等进行定量研究的目的。

结构方程模型通常包括三个矩阵方程式：

其中，方程（1）和方程（2）被称之为测量模型，方程（3）则是结构模型，方程中各变量含义如下：x为外生观测变量，ξ为外生潜变量，Λx为外生观测变量与外生潜变量之间的关系，是外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵，δ为外生变量的误差项向量。y为内生观测变量，η为内生潜变量，Λy为内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵，ε为内生变量的误差项向量。B和Γ都是路径系数，B表示内生潜变量之间的关系，Γ则表示外生潜变量对于内生潜变量值的影响，ζ为结构方程的误差项。

2、指标体系的构建

资源营销战略模型是一个较为复杂的系统模型，包含多个不能准确而直接测量的变量，为研究这些变量与其他变量的相互关系造成了操作上的困难。本文参考了白仁春在《企业资源发展性策划》一书中对企业资源利用情况的分析，选取了影响资源营销战略效果的两个外生潜变量，即资源集中情况（用集中利润最大化的产品组合、集中成功的关键因素、集中相对竞争优势来反映）；资源关联情况（用基本结构关联、市场资源关联、生产资源关联、技术资源关联、采购资源关联来反映）。资源营销战略模型评价指标构建如表1所示。

表1 资源营销战略模型评价指标构建

（1）资源集中。资源集中首先要求把企业资源集中到利润最大化的产品组合上，产品组合主要依靠产品的销售增长率、市场占有率和盈利率来衡量，企业要想资源发挥最大效力，首先就应该把资源集中到现在或者将来能给自己带来丰厚利润的产品组合上。资源集中的第二个指标是集中于成功的关键因素。一个行业、项目或产品的成功关键因素（KSF）指那些最能影响行业、项目或产品能否成功的特定战略因素，包括产品属性、资源、能力以及与公司盈利相关的市场成果。资源集中的第三个指标是集中相对竞争优势。这要求企业站在潜在竞争对手的位置，冷静观察市场竞争态势，尽量避开与强大竞争对手进行正面交锋，而是从市场竞争的侧面寻找、发现和确认顾客需求还没有得到充分满足或者完全没有得到满足的市场缺口，然后投入企业可能汇集的经营资源形成一定局部相对优势，抢占市场。

（2）资源关联。资源关联是指由于共同的客户、渠道、技术和其他因素的存在而使相关单元之间的价值链活动有可能产生的共享。如果共享所降低的成本或增加的技术差异性足以超过共享成本，则这种共享就会形成优势。衡量资源关联主要有五项指标：基本结构关联、市场资源关联、生产资源关联、采购资源关联、技术资源关联。

三、实证分析

1、数据的搜集

本文以某汽车零部件制造企业为研究对象，向核心员工、基层、中层、高层管理者发放调研问卷350份，回收有效问卷285份，有效问卷回收率为81.42%。问卷内容包括两个潜变量因子、八个可测指标，调查中采用Linkert的5级量表设计问卷，用以测量各因素对于资源营销战略效果评价的影响。例如：表2中列举了对资源关联情况的测量。

表2 对资源关联情况的测量

对于缺失值的处理，本文采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。最终得到285条数据，基于这部分数据做分析。

表3 拟合标准和模型拟合结果

2、信度分析

为了确保问卷的可靠性和稳定性，需要对调查问卷（即测量工具）进行信度分析。信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。一致性主要反映的是测试内部题目之间的关系，考察测试的各个题目是否测量了相同的内容或特质。稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。由于本文并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度，采用SPSS15.0研究数据的内部一致性。研究结果显示，Cronbach＇s Alpha系数为0.725，说明本次研究分析所使用数据信度可以接受。

3、模型的检验及结构方程路径构造

在搜集实测数据之后，采用Lisrel8.80版软件作为建立结构方程模型的工具，选用了极大似然估计法作为模型估计方法。在对模型的拟合度进行评估时，主要选取以下指标：拟合优度的卡方检验x2，近似误差的均方根RMSEA，规范拟合指数NFI，不规范拟合指数NNFI、简约规范拟合指数PNFI、比较拟合指数CFI、增长拟合指数IFI、拟合优度指数GFI、调整的拟合优度指数AGFI、简约拟合优度指数PGFI。各拟合指数通过标准以及假设模型的拟合结构如表3所示。假设模型的拟合指数满足通过标准，表示问卷和模型具有很好的建构效度。

在运行上述程序的过程中，得到了结构方程模型路径图（如图1）。其中，椭圆形代表潜变量，矩形代表显变量，e1代表误差。图中给出了不同层次指标间的路径关系和各指标间的权重系数及指标测量误差。

图1 资源营销战略效果评价模型

四、结论

运用结构方程模型对资源营销战略的效果进行评价是一种有效的方法，结构方程模型能够清晰地将资源营销战略的各项指标及其相互间的关系表现出来，通过结构方程中的路径系数可以有效度量各因素对资源营销战略效果的影响。本模型所有拟合指标均达到通过标准。模型的误差均方根RMSEA等于0.06，说明模型的拟合程度不错。因此，可以认为资源营销战略模型的构建具有一定的合理性，为后续资源营销战略的定量研究奠定了一定的基础。

[1]周涛：结构方程模型及其在实证分析中的应用[J].工业工程管理，2006（5）.

[2]方敏：结构方程模型下的信度检验[J].中国卫生统计，2009（5）.

[3]黄芳铭：结构方程模式理论与应用[M].中国税务出版社，2005.