供应商网络形态构念及实证研究

李随成，王 玮，禹文钢

西安理工大学 经济与管理学院，西安710054

1 引言

随着供应链管理理论的发展，其关注的焦点逐渐从以简单二元交易关系组成的供应链拓展到由企业与企业之间合作关系组成的供应网络［1-2］。供应网络是供应链的网络化，在供应网络中，作为制造企业的特殊合作对象，上游供应商通过物资采购和知识交流与企业建立合作关系，供应商掌握大量先进的技术和丰富的资源，直接影响制造企业产品质量和性能，对企业竞争优势的提升起着至关重要的作用。制造企业通常依据其战略目标，有针对性地选择部分供应商加以管理，现有研究的重点也逐渐集中于由制造企业主动管理的这部分供应商组成的供应商网络［3］。

尽管许多研究已认识到建立供应商网络对于制造企业的重要作用，并从关系和结构两个维度分析供应商网络［3-4］，然而如何从多角度刻画供应商网络以帮助制造企业建立并深入认识和管理其供应商网络，目前仍停留在初步探索阶段，缺乏相关实证研究。作为刻画供应商网络的重要工具，供应商网络形态受到广泛重视，研究供应商网络形态能够为制造企业设计和管理供应商网络提供参考。

本研究基于嵌入性理论，探索供应商网络形态的组成维度和测量工具。嵌入性理论强调组织不再是一个独立的个体，而是嵌入到它所在的网络中，受社会关系制约［5］，利用嵌入性理论分析供应商网络可弥补过去着重针对企业之间交易关系进行研究的局限。本研究在理论分析以及对访谈资料整理的基础上开发供应商网络形态测量工具，利用SPSS统计分析软件和AMOS结构方程模型软件进行项目分析和因子分析，在此基础上对该测量工具的信度和效度进行相关检验。

2 相关研究评述

2.1 制造企业供应商网络

供应商网络是供应网络的一部分，制造企业的供应网络是其供应链的网络化拓展。供应网络是复杂自适应系统，随时间自发演化，其演化过程不受制造企业控制［6］。供应网络中企业繁多，企业没有能力、也没有必要管理其供应网络中所有供应商，与供应网络中上游供应商合作是制造企业获取竞争优势的重要来源［7］，企业趋向于协调和管理部分供应商，通过向这些供应商购买产品和服务实现企业的价值增值［3］。

图1 制造企业及其供应商网络Figure 1 Manufacturer and Its Suppliers Network

随着采购职能在企业战略决策中地位的日益凸显，供应管理被赋予战略角色，供应商对制造企业实现其战略和获取竞争优势起着至关重要的作用［8］。企业选择部分供应商并加以管理，这部分供应商组成制造企业的供应商网络。管理供应商网络不仅包括管理制造企业与供应商的二元关系，还包括对供应商与供应商之间关系的管理。制造企业建立供应商网络有利于减少企业交易成本，增强网络中组织之间的知识共享［4，9］。供应商网络具有层级结构，供应商嵌入其中而非孤立存在，这种结构嵌入性观点认为企业经济行为不仅受到与自身有直接联系的企业的影响，还受其他有间接联系的企业的影响［10］。因而制造企业在直接管理一级供应商的同时，还必须考虑为一级供应商提供产品的二级供应商的能力和绩效，以保证最终产品的质量。例如，本田公司供应商网络管理集权性比较强，公司直接选择二级供应商并列出清单供一级供应商选择，由一级供应商管理二级供应商［11］。基于此，Choi等［3］从制造企业视角出发，研究被其直接或间接管理的供应商，指出供应商网络的基本构成，如图1所示。图1中带箭头的实线表示制造企业对供应商的影响关系(如协调和控制)，虚线表示供应商与供应商之间建立的关系。因此，在供应网络中，由制造企业通过合约以及采购零部件、原材料和服务积极管理的供应商所组成的网络就是企业的供应商网络。聚焦于部分关键供应商，并加强与之合作联系，有利于制造企业降低管理难度，并促进企业顺利实现战略目标。

现有研究鲜有对供应商网络的明确定义。根据以上研究成果，将供应商网络定义为与制造企业形成多重二元关系，被制造企业直接或间接协调和控制的，积极参与制造企业的采购、生产、研发等活动以实现双方长期目标的上游供应商所组成的稳定网络。如今制造企业之间的竞争形式已经由供应链之间的竞争转变为网络之间的竞争［12］，建立并主动管理供应商网络已成为制造企业提升自身竞争力的重要手段。制造企业有效管理其供应商网络的前提是根据供应商网络形态构成要素，从多角度分析其所建立的供应商网络，实现对供应商的管理以充分利用供应商获取其所需的知识和资源，减少市场响应时间。基于已有研究成果及其分析，本研究从制造企业视角出发，探讨企业主动管理的这部分供应商形成的供应商网络的关键要素。

2.2 制造企业供应商网络形态

网络形态是网络关键特征要素的特定安排或排列，是各要素通过互补的方式组合以达到网络各要素内部一致性的多维度概念［13］，以反映网络的特定状态。网络形态有助于企业深入了解网络的特征［14］。供应网络的重要性日益凸显，关于供应网络形态的研究引起学术界的广泛关注。网络形态概念最初被用于阐释网络中成员间联结的方式，即网络结构［15］。Srai等［16］对以往网络形态的内涵进行拓展，基于供应链开发角度，认为供应网络形态要素包括供应网络结构、关键的单元操作、组织之间关系治理和产品或服务的价值结构。基于组织之间信息共享特征视角，Samaddar等［17］通过多种网络模式(二元模式和多渠道多层级模式)、企业在网络中的位置以及企业之间关系3个维度分析供应网络形态及其与组织之间信息共享的关系。已有供应网络形态的相关研究大多针对供应链价值创造全过程分析供应网络形态的构成要素，借助供应网络形态相关研究分析框架，制造企业供应商网络形态也应由多要素组成，分析供应商网络形态关键构成要素是制造企业设计并管理供应商网络的关键。

在社会网络分析中，社会关系和社会结构是网络分析研究的重点［18-19］。网络成员的经济行动和结果均受到他们的双边关系以及整个网络关系结构的影响［20］，供应商网络形态要素应包括企业之间的关系和网络结构两方面。

供应商网络形态中企业之间关系包括制造企业与供应商之间的关系和供应商与供应商之间的关系。随着行业竞争的加剧，企业越来越倾向于与供应商建立良好的关系，依据自己的战略目标有针对性地建立供应商网络。随着供应商数量的增多，各组织及其之间的关系受所在网络中的位置及网络整体结构的影响。制造企业与供应商之间由仅关注成本、产品质量、交货时间等的简单交易关系逐渐向合作伙伴关系演化，双方为达到共同目标进行知识交流，共同解决问题，通过互利合作提高制造企业竞争优势和技术能力，降低交易成本。企业与供应商之间知识共享程度的不同取决于两者关系的紧密性，共享关系根据紧密性从合作向协同演化［17］。然而，Spekman等［21］认为协同关系不是任何时候都必须的，高紧密性关系仅适合于伙伴之间为达到共同目标互利合作的情况。因此，根据制造企业不同的战略目标，企业与供应商建立不同程度的合作关系对其知识获取和资源合理配置将起到重要作用。

除制造企业与供应商之间的关系外，供应商之间的关系也会对制造企业生产运营产生很大影响。成本、时间和竞争压力促使部分供应商之间形成复杂的依赖关系，当供应商处于同一行业且生产的是可替代产品而不是互补产品时，他们的业务或者零部件在某种程度上有相似性，这些供应商的生产制造过程更有可能相互兼容［22］。供应商之间合作有助于信息的自由流动，双方通过共享资源和技术专长来实现共同目标，有助于制造企业产品创新以及产品质量的提升，但是合作关系的形成需要建立在双方长期交易以及企业内部各层次人员的社会交往基础上。保证供应商之间合作关系并且有利于制造企业信息获取的前提是减少或限制制造企业与供应商的竞争行为，只有在企业与供应商互利时，供应商之间共谋的可能性才会降低。

网络结构是供应商网络形态的重要维度。结构洞是重要的网络结构特征，根据结构洞理论，富含结构洞的网络中较少存在冗余联系，网络中信息的多样性高，有利于企业提高信息获取效率，能够为处于中介位置的企业提供获取新颖信息的机会［23］。而Coleman［24］认为缺乏结构洞的网络联系密集程度高，有利于网络成员知识共享、共同解决问题，能加强企业之间的信任和合作，并且能通过声誉效应控制网络成员的不正当行为［25］。不同的供应商网络结构关系到制造企业不同类型、不同程度的知识获取。

综上所述，已有研究试图从供应商网络结构和网络关系两个角度分析供应商网络，然而对供应商网络形态构成要素的深入研究仍未见报道，缺乏实证数据对供应商网络形态构念进行定量测量和分析。本研究基于供应链和供应商网络形态相关研究成果，以中国制造企业为研究对象，利用网络嵌入性理论分析供应商网络形态要素，以期为制造企业管理和设计供应商网络提供理论依据。

3 网络嵌入性视角的供应商网络形态构念理论分析

对传统科层制和市场两种组织形式的研究忽略了组织之间关系对企业行为的影响。嵌入性理论强调组织之间社会关系的重要性，认为一切经济行为都镶嵌在社会关系网络中，企业的决策制定受企业所在的社会关系和社会结构的影响［26-27］。网络嵌入性理论源于社会学中的网络分析，已被广泛运用于运营管理领域中，阐述企业与其他企业之间关系的结构，特别是企业与其他企业联系的程度以及企业之间的联系方式［28］。网络成员间的嵌入性关系有利于实现知识和信息等资源的传播和共享，能有效促进企业创新成果的扩散，进而提高双方的相互信任度［29-30］。制造企业与其供应商之间的交互强调非经济的或社会关系的重要作用，将嵌入性理论应用于供应商网络形态研究中，有助于分析供应商网络形态构念的主要要素。

供应商网络嵌入性研究以制造企业为研究对象，探讨制造企业与供应商之间的嵌入性关系。嵌入性关系使企业之间知识交流变得更加容易，双方能够通过互利合作共同解决问题。网络嵌入性各个层面关注的重点不同，借助社会网络中嵌入性理论的分析框架，建立供应商网络形态分析框架，该框架分别从结构嵌入性、关系嵌入性、认知嵌入性和规范嵌入性4个层面分析供应商网络形态的主要要素，如表1所示。

(1)结构嵌入性关注网络中的成员是否存在相互联系［31］。结构嵌入性从网络成员间相互联系的总体性结构视角出发，强调网络的整体功能和结构，并且关注企业作为网络结点在社会网络中的战略位置对企业行为的影响［24］。

中心性是结构嵌入性的重要属性之一。中心性涉及结点在网络中的位置，反映单个结点在网络中的相对重要性，通常与社会地位和声誉相关联。中心性分为度中心性、接近中心性和中介中心性［32］。供应商网络中，制造企业倾向于与网络中供应商形成嵌入关系，制造企业中心性较高便于更快地获得更多的外部资源和信息，有利于提高自身战略地位和权力。一个企业与其他企业的联系数目越多，度中心性越高。度中心性反映制造企业的影响范围，即企业在运营决策或战略行为上对其他企业的影响程度，具有较高的度中心性有助于企业调和网络成员之间的差异性，并使网络成员的目标与制造企业建立供应商网络的目标相一致。接近中心性关注企业和与其间接联结的企业的接近程度，如果一个企业能够通过较少企业快速联系到其他企业，其接近中心性越高。接近中心性反映企业的信息独立性，即接近中心性是一个企业在获取信息时不受网络中其他企业控制的程度。中介中心性测量一个企业位于网络中其他两个企业相互联系所需最短路径上的频率，表示一个企业中介于或者控制其他企业相互交互的程度。通过这个中介企业联结起两个无联系的企业的情形越多，企业的中介中心性越高，其他企业就越依赖于此中心企业，必须通过此中心企业相互联系。总体来说，网络中心性描述核心企业占据网络中战略地位的程度，决定企业能否及时获得信息和最新技术［37］。

表1 供应商网络形态分析框架Table 1 Analysis Framework of Supplier Network Configuration

供应商网络密度指供应商网络中已有联系数目占所有可能存在的最大联系数目的比率［32］，即网络中组织间相互联系的程度，相互联系程度越大，密度越高［31］，网络密度反映网络的凝聚性，是对网络内节点之间关联的紧密程度的衡量［38］。

(2)关系嵌入性包括制造商与供应商之间的关系和供应商与供应商之间的关系。关系嵌入性通过联系强度体现，联系强度由 Granovetter［39］提出，通过合作时间、互惠服务、紧密性和情感强度来度量。Gilsing等［25］在研究开发式网络时对联系强度的度量予以发展，通过时间持久性、交互内容的范围、交互频率和相互开放性来度量。强联系有利于企业之间建立信任并促进隐性知识的转移和知识共享，减少沟通障碍;弱联系则有利于企业从外部获取异质的知识和信息［25］。制造企业与供应商以及供应商之间关系的强弱程度由企业所处环境状况和企业战略目标决定。

(3)认知嵌入性关注网络成员的目标一致性和互利合作。为便于组织之间资源获取和知识共享，减少沟通障碍，制造企业与供应商趋向于达成较高的目标一致性［17］、加强双方互利合作的意愿［33］。目标一致性是相互合作的企业认为双方能够达到的共同目标的程度，双方多次交互有利于企业了解各自的约束和机会。制造商与供应商合作过程中，双方在信息不对称及各自利益和战略目标的引导下，会为追求各自利益最大化而产生机会主义行为和自我保护意识，目标一致性和互利合作等治理机制能够减少企业的机会主义行为。双方在缺乏信任的情况下不愿意与对方分享自己的知识和技能，这不利于制造企业通过供应商网络获取供应商知识。提高企业之间的沟通合作，克服冲突，调动合作伙伴积极性，提供机会共享知识和资源，对于企业增进信任并从外部获取信息非常重要，这种共享的心智模式存在于制造企业之内以及相联系的企业之间，促进知识的获取和技术的转移。

(4)规范嵌入性关注企业之间共同的价值观和共同的规范对企业行为的重要作用。制造商与供应商在建立嵌入性关系的过程中，不可避免地要建立特定的行为和价值规范，对网络中供应商的行为加以约束，以此帮助制造企业管理和控制供应商，防止其机会主义行为和搭便车行为，保证供应商网络中知识和信息共享的效果。

4 研究设计和数据来源

设计测量题项，形成初始量表。在做大样本问卷调查之前，进行量表预测试，以形成供大样本调查使用的正式问卷。预测试是检验测量题项可用程度的一个重要程序。在预测试阶段，首先针对所编写的测量题项，通过访谈的方式与学科专家及企业界专家进行探讨，分析、整理并删除意义重叠的项目，形成初始问卷;然后向本校 EMBA和 MBA学员、采购与供应管理及供应链管理方向的博士、博士研究生导师小规模发放初始问卷106份，回收有效问卷94份，有效回收率为88.679%;最后通过项目分析对初始问卷中的量表进行修订，形成正式问卷。利用正式问卷展开大样本调查，对大样本调查中回收的有效问卷中的量表进行探索性因子分析，确定最终测量量表，对最终测量量表进行信度和效度的相关检验，以检验该量表的内部一致性和有效性。

4.1 测量题项的设计

根据第3部分的理论分析，提炼出12个制造企业供应商网络形态观测变量(如表1所示)。准确界定概念，对概念进行操作化时可按照归纳法和演绎法两种不同取向发展测量条目［40］。演绎法能够直接根据理论基础确认理论概念涵盖的范围，通过发展或改编现有的测量题项生成初始的测量题项。根据理论分析，从结构嵌入性、关系嵌入性、认知嵌入性和规范嵌入性4个层面分析供应商网络形态。借鉴Gnyawali等［31］、Gilsing 等［25］和 Kim 等［32］的研究成果，通过4个观测变量共6个测量题项测度结构嵌入性;借鉴 Gilsing 等［25］和 Lin 等［33］的研究成果，通过4个观测变量共5个测量题项测度关系嵌入性;借鉴 Lin等［33］的研究成果，通过2个观测变量共5个测量题项测度认知嵌入性;借鉴 Ahmadjian等［34］和 Mavondo等［35］的研究成果，通过2个观测变量共4个测量题项测度规范嵌入性。除此之外，根据已列出的访谈提纲，利用半结构化访谈形式，选取陕西汽车集团有限责任公司、比亚迪股份有限公司和中联重科股份有限公司3个典型制造企业，对企业采购部门主管、供应部门主管和研发部门主管进行访谈。根据调研结果增加共同合作经历、网络规模、合作规范化程度、权力集中度4个观测变量，通过7个测量题项进行测度，为制造企业分析和设计供应商网络提供重要补充。从有助于提高企业相互认识程度角度分析，共同合作经历能够加深网络成员的相互理解和信任度，有助于网络成员预测合作伙伴的行动，促进成员间相互交流，提高合作效率［33］。网络规模强调供应商网络中供应商的数量，Choi等［3］探讨供应基(被核心企业通过合同、零部件、原材料以及服务等采购活动积极管理的部分供应商)复杂性时认为，供应基复杂性最直接的表现是供应商数量的多少。对于制造企业，供应商数量越多，供应商网络复杂性越高，企业需要投入更多资源管理供应商网络，供应商网络规模是企业设计和管理供应网络的重要方面。利用合作规范化程度和权力集中度从协调网络成员关系的角度分析和设计供应商网络，表现制造企业对网络中供应商的控制状况。合作规范化程度强调供应商网络被外部规则、程序、规范等控制的程度，规定网络中单个企业的权利和义务。权力集中度阐释制造企业对网络中供应商施加权威和权力的程度，在集权供应商网络中，决策由制造企业制定;在分权供应商网络中，决策由供应商自主制定。

增加的4个变量是制造企业设计和管理供应商网络必须关注的重要方面，弥补以往供应商网络研究中存在的不足，对供应商网络形态构念观测变量有进一步的补充和完善。所有供应商网络形态测量题项被编制成 Likert 5级量表，1为程度最低，5为程度最高，分数越高，代表受试者对题项同意程度越高，最终形成测量供应商网络形态的初始问卷。

4.2 样本选择和数据收集

大样本问卷调查以制造企业为对象，向陕西、湖南、广东、河南、山东、江苏、重庆、上海8个省市共74家制造企业发放问卷510份，最终收回问卷488份，有效问卷431份，问卷有效回收率为84.510%。本研究对象是建立供应商网络的制造企业，企业性质主要包括国有控股、股份制企业和民营企业，占总样本数的68.758%，还有部分外商独资企业、中外合资企业，企业平均年龄为10.615年。涉及的行业包括通用设备制造、交通运输设备制造、电气机械及器材制造等典型装备制造企业。选取企业不同管理层次中对采购决策有影响并具有丰富采购经验的管理人员作为受试者，包括企业高层管理者、项目经理、供应商管理人员、技术管理人员等，还包括与供应商有密切接触的研发人员、物料采购人员、工艺人员等，物料采购人员(23.831%)和供应商管理人员(24.114%)占较大比例，其次是企业研发人员(15.317%)和工艺人员(14.571%)。被调研公司地域分布、行业分布、被调查者职位等具有一定的广泛性和代表性，该样本符合研究需要。为更好地检验供应商网络形态构念的稳定性，随机对调查样本进行分组，一组样本(N=215)用于探索性因子分析，另一组样本(N=216)用于检验量表的信度和效度。

4.3 数据分析方法

运用SPSS 18.0进行项目分析和探索性因子分析，依据项目分析结论删除鉴别度低的测量题项。利用主成分分析法进行探索性因子分析，在因子提取过程中分析建构效度，删除不符合研究要求的测量题项，最终提取供应商网络形态构念关键因子。运用AMOS 18.0进行信度分析和验证性因子分析，确认因子结构，并使用AVE等方法检验建构效度。

5 供应商网络形态构念探索性因子分析

5.1 项目分析

预测试中最重要的工作为项目分析，项目分析的主要目的是检验所有题项的区分度，以剔除不良的项目，提高量表的质量。在开展信、效度分析之前，首先在项目分析过程中采用内部一致性校标法(即极端组检验法)检验测验题目的区分度，即检验各测验题目能够鉴别受试者反应程度的差异。将预试样本的总分由高到底依次排序，取总分最高的27%为高组、总分最低的27%为低组，对两组数据进行Levene检验和T检验，比较两组受试者在各测验题目的得分是否存在显著差异。具有鉴别度的题目，在两个极端组的得分具有显著差异，t值达到显著水平(t值又称为决断值或临界比率值，简称CR值，决定测验项目是否具有鉴别度)。项目分析结果摘要如表2所示。

针对每个题项，首先分析 Levene检验的结果，在此基础上再分析T检验的结果。进行独立样本T检验的每个样本平均数要能够相互比较，因此需首先假设高、低两组样本方差相等，通过Levene检验结果判断样本方差同质性，再进行 T检验。若 Levene检验的F值达到显著水平，表示两个样本的方差不同质，即两个样本方差不相等，此时需要使用校正公式计算t值。具体而言，当 F值达到显著(差异显著性系数a＜0.050)时，两个样本方差有明显差异，拒绝原假设“假设方差相等”，并采用“假设方差不相等”所对应的t值;当F值未达到显著(差异显著性系数a＞0.050)时，两个样本方差没有明显差异，接受原假设，并采用“假设方差相等”所对应的t值。在此基础上，分析T检验结果，若 t值显著(差异显著性系数b＜0.050)，表示两个样本均值不相等，该题项鉴别度良好。由独立样本Levene检验和T检验结果可知，量表中测量结构嵌入性的题项V2、测量关系嵌入性的题项V16以及测量规范嵌入性的题项V19和V23鉴别度较差(差异显著性系数b＞0.050)，不能区分受试者反应程度，予以删除(如表2所示)。量表中其余题项在进行Levene检验之后，所采用的T检验结果的t值均显著(差异显著性系数b＜0.050)，表示两组受试者在这些题项上的反应有明显差异，题项鉴别度良好，在量表中予以保留。因篇幅所限在表2中仅列出鉴别度差的题项分析结果。

5.2 主因子提取和命名

基于项目分析，在删除V2、V16、V19、V23之后，运用探索性因子分析检验量表的内部结构，并利用因子负荷值判断构建效度，删除不符合研究预期的指标，进一步完善测量题项。

首先需根据KMO值和Bartlett球形检验判断测量题项是否适合进行因子分析。本研究的KMO值为0.751，Bartlett球形检验卡方值为1 127.083，p＜ 0.001，达到显著，表明变量间存在明显相关，测量题项适合进行因子分析。

在利用主成分分析法抽取共同因子时，解释总变异量表明因子分析抽取的因子能够解释全体变量变异量的比例。第1次因子分析抽取7个共同因子，累计解释总变异量为68.229%。利用最大方差法对样本数据进行共同因子正交旋转处理，每次探索性因子分析过程中需删除有负向因子负荷和双重载荷以及共同度和因子负荷小于0.500的题项。对题项共进行4次因子分析，前两次抽取7个共同因子，第3次抽取6个共同因子，第4次抽取5个共同因子，4次因子分析后收敛，得出比较清晰的五因子结构。4次因子分析每次删除1个题项，共删除4个题项，分别为V5、V17、V22、V3。删 除 题 项 后 KMO 值 为0.725，Bartlett球形检验卡方值为884.259，p＜0.001，达到显著，表明变量间存在明显相关，修正后的量表适合进行因子分析。删除不符合的题项，探索性因子分析得出最终解释总变异量如表3所示。主因子个数确定依据以下原则。主因子个数为解释总变异量表中初始特征值大于1的因子个数，因子特征值大于1表明其对全体变量解释力度较大。特征值小于1的因子解释力度很小，因篇幅所限，根据主因子提取原则，表3中仅列出初始特征值大于1的因子。如表3所示，前5个因子的初始特征值均大于1，累计解释总变异量为62.641%，能解释变量的大部分结构，从第6个因子开始，特征值小于1，对累计可解释总变异量的效用很小。以上信息表明提取5个主因子较为适宜。

表2 独立样本Levene检验和T检验结果Table 2 Levene's Test and T-test Results of Independent Samples

为使抽取因子具有清楚的区隔，能够反映特定意义，理清因子之间的关系，确立因子间最清楚的结构，需进行因子转轴。对因子负荷矩阵采用最大方差法做正交旋转，保留因子负荷量在0.500以上的题项。5个主因子的命名及所包含题项如表4所示，题项在其所属的主因子层面顺序按照因子负荷由高到低排列，表中所有题项因子负荷均高于0.600，表示该量表聚合效果较好。

因子1包括6个题项，这些题项反映制造企业与供应商认知一致性程度，故将其命名为认知一致性。

因子2包括4个题项，这些题项反映制造商与供应商之间的关系以及供应商与供应商之间的关系，故将其命名为组织之间关系。

因子3包括3个题项，这些题项反映制造企业供应商网络管理过程中的控制行为，故将其命名为协调机制。

因子4包括3个题项，这些题项反映制造商在供应商网络中的位置和作用，故将其命名为网络位置。

因子5包括3个题项，这些题项反映供应商网络规模及供应商网络密度，故将其命名为网络结构。

6 供应商网络形态量表信度和效度检验

6.1 信度检验

最常用的信度检验方法是计算变量的 Cronbach's α系数。表5为各因子变量的Cronbach's α系数和建构信度分析结果，其中各因子变量的Cronbach's α系数均超过0.500可接受水平，总量表的 Cronbach's α系数为0.720。对存在潜在因子结构的量表，还需计算其建构信度，探索性因子分析中潜变量的建构信度大于0.600比较恰当。由表5可知，5个因子的建构信度均大于0.700，表明聚合效度良好。变量的Cronbach's α系数和建构信度系数值表明供应商网络形态量表具有较好的信度。

6.2 效度检验

利用验证性因子分析检验变量的建构效度，建构效度由聚合效度和区分效度组成。为有效衡量样本数据与CFA模型的拟合优度，需判断5因子的单阶段拟合指数。模型拟合指数为NFI=0.863，GFI=0.986，AGFI=0.948，IFI=0.983，TLI=0.979，CFI=0.983，除NFI略低于0.900外，其余指数均超过0.900的理想水平。RMSEA值为0.023，小于0.050，达到理想水平，表示模型拟合度良好;模型拟合度的卡方值为151.243，显著性概率 p值为0.282，未达到0.050的显著水平，接受虚无假设，表示该模型与实际数据拟合程度较好。综合分析表明，单阶段因子测量模型较好地拟合样本数据，该模型拟合优度较好，验证性因子分析的结果可靠。

表5 量表信度分析Table 5 Reliability Analysis of the Scale

聚合效度用于检测不同观察变量是否可以用来测量同一潜变量，聚合效度依据测量题项在所测因子变量上的标准化负荷和平均方差抽取量(AVE)检验，如表6所示。表6结果表明，所有测量题项的标准化因子负荷值都大于0.600的可接受水平，大部分超过0.700的理想值，且p＜0.001。同时，所有因子变量的AVE均大于0.500，表示测量题项能够反映其共同因素构念的潜在特质，因子变量对相应的指标具有较强的解释力。以上分析表明该量表聚合效度良好。

表6 量表验证性因子分析Table 6 Confirmatory Factor Analysis of the Scale

表7 区分效度检验Table 7 Test of Discriminant Validity

表8 因子间的相关系数及标准误Table 8 Correlation Coefficient and Standard Error between Factors

检验量表区分效度有两种方法，分别是AVE值与两个因子间标准化相关系数平方的比较以及潜变量之间的相关系数置信区间是否包含1。表7提供了因子的AVE值和因子间标准化相关系数的平方，用以检验量表的区分效度。表7结果显示，AVE值大于两个因子间标准化相关系数的平方，表明因子与测量项目间的共同变异大于因子之间的共同变异，量表具有区分效度。除此之外，若任何两个因子之间相关系数置信区间(加减两倍的标准误差)不包括1，则量表区分效度良好［41］。表8给出区分效度检验所需因子变量间相关系数值及标准误，由此可以判断量表具有良好的区分效度。

7 结论

本研究基于嵌入性理论，从结构嵌入、关系嵌入、认知嵌入和规范嵌入4个层面对制造企业供应商网络形态进行理论分析，结合企业访谈，利用大样本调查和因子分析的方法，探讨供应商网络形态构念的组成维度和测量。实证研究结果表明，供应商网络形态由认知一致性、组织之间关系、协调机制、网络位置和网络结构5个维度组成，开发的供应商网络形态测量量表为制造企业供应商网络形态的研究提供有效的测量工具。供应商网络形态的5个维度表明制造企业能够从不同角度刻画供应商网络，企业设计和管理供应商网络时，除从网络结构和组织之间关系角度分析之外，还应注重企业在网络中的位置、企业与供应商认知一致性和网络协调机制在供应商网络管理中的重要作用。

已有关于供应网络和供应商网络的研究将网络看做是外生变量，意味着网络成员在网络中的位置是随机安排的。然而供应商网络由制造企业主导，企业能够主动建立并系统地设计供应商网络，企业优于竞争者的网络设计和管理能力能够促进自身对外部知识和资源的吸收，提高自身绩效［42］。本研究利用供应商网络形态全面刻画供应商网络，深入了解供应商网络特征，有助于提高制造企业分析、设计和管理供应商网络的能力。

本研究借助多种统计分析工具，证实供应商网络形态量表具有良好的信度和效度，为进一步研究供应商网络形态在企业有效设计和管理供应商网络、提升自身竞争力中的作用奠定理论基础。本研究开发的供应商网络形态量表为供应商网络形态的研究提供有效的测量工具，帮助企业从多个角度分析供应商网络，从而提高企业对供应商网络的管理能力。

本研究为制造企业分析和设计供应商网络提供一个独特的理论视角和有效的可操作化工具。研究开发的供应商网络形态测量工具系统地区分组成供应商网络形态的5个维度，供应商网络结构是企业分析供应商网络的基础，企业管理供应商网络时应当关注供应商网络规模和网络密度，企业应该注重核心供应商之间的相互沟通，使供应商之间共享相关知识，共同为产品设计和生产提供最优解决方案，使企业在市场竞争中处于优势地位，企业在供应商网络中的位置决定企业权力和影响力。企业应该根据自身需求，选择有效的供应商网络协调机制，保证供应商网络管理有效性。

鉴于本研究样本数量有限，后续研究可进一步扩大样本数量;本研究明确了供应商网络形态概念，但未针对企业具体采购战略对供应商网络形态各维度特征展开研究，后续研究应该考虑在不同采购战略下企业供应商网络形态特征的差异，进一步揭示企业采购战略与供应商网络形态的关系。

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