(西安交通大学管理学院,陕西西安710049)
渠道行为研究是营销渠道理论的两大研究主题之一,主要探讨渠道参与者怎样认识、建立、治理和控制渠道关系[1-2]。回顾现有的文献,已开展了近40年的渠道行为研究依然存在重要的理论缺陷,这主要体现在学者们普遍遵循了二元分析范式,即将两个渠道成员构成的二元关系作为分析单位[3]。而根据社会网络理论和渠道结构的相关研究[4-5],从形态上来说,渠道结构是网络化的,嵌入在网络中的主体行为既受其所在二元关系内容与性质的影响,也受更大范围内网络的结构及其在网络中位置的影响[6]。因此,将渠道二元关系从其所嵌入的网络背景中隔离出来,忽略网络背景的影响,并不能很好地解释网络化结构中企业的渠道行为,更无法了解渠道网络结构的特点对企业渠道行为的影响[7]。
基于此,近年来不断有学者倡导突破二元分析范式,对渠道行为展开网络分析,以更加全面地理解渠道行为现象和解决渠道行为问题[8-9]。梳理近年来应用社会网络理论对渠道行为展开的研究,为数不多的研究关注了渠道网络结构嵌入对合同惩罚[5]、关系形成[10]、企业价值创造[11]以及渠道权力应用[7,9]等的影响。遗憾的是,尚未发现
有人探讨渠道网络结构嵌入对合同治理的影响。
而在渠道行为中,合同治理是控制渠道关系的一种重要方式[12],为渠道双方提供了交易基础和法律约束[13],它对于抑制合作伙伴投机行为和提升双方绩效水平均具有重要的影响作用[14]。此前学术界关于合同治理的研究主要包括两个方面,一些研究重点讨论了合同治理与关系型治理的优劣及其互补或替代关系,而另一些研究则更关注合同治理的影响因素和治理效果[10,15-18]。其中,关于合同治理影响因素的研究很多,涉及的变量包括交易专有资产[19-20]、信任[21]、依赖[22]、双方合作时间[23]、关系营销导向[24]、企业的IT能力[25]等。但是,这些影响因素停留在对偶关系层面,没有考虑渠道网络结构特点的影响。
那么,经销商网络结构嵌入到底会对制造商采取的合同治理产生怎样的影响呢?探讨该问题的重要性在于:理论上,将社会网络理论运用营销渠道领域,既验证了该理论的普适性,又拓展了该理论的边界;同时,说明了从渠道网络结构角度研究渠道行为的必要性和重要性,丰富了学术界关于渠道治理的研究。实践上,本文将揭示经销商网络结构对合同治理的影响机制,为制造商调整合同治理策略,甚至改变渠道治理形式提供了依据。
社会网络理论以社会行动者及其相互关系为研究对象[26]。它既关注网络中行动者的属性,又关注行动者所处的社会关系背景,及其在网络中的位置和网络结构[27]。前者被称为关系嵌入,强调社会网络中行动者之间联系的差异,主要关注网络关系的质量;后者被称为结构嵌入,强调网络的结构特征,主要关注社会行动者在网络中所处位置的结构性差异[28]。该理论对行为的解释从相互独立的行为主体间属性转向行为主体间相互联系所塑造的网络结构特征,认为嵌入在网络中的主体行为既受其所在二元关系内容与性质的影响,也受更大范围内网络的结构及其在网络中位置的影响[9]。鉴于传统渠道行为研究主要关注由两个渠道成员构成的对偶关系的局限,学术界开始关注渠道网络结构嵌入(下文简称为网络结构嵌入)的特性对渠道行为的影响作用[8-9]。
社会网络理论的研究内容表明,网络结构嵌入的特性包括网络密度、网络中心性、网络声誉、网络效率、网络规模、网络位置和网络稳定性等方面[11,29]。其中,网络密度(network density)和网络中心性(network centrality)是两个基础性变量[9,30]。前者是指网络中所有成员之间的实际联系数量与所有可能存在联系的数量之比,该比率越高,网络的密度就越大[31]。一个网络的密度增大,往往意味着该网络中各成员之间的联系更为紧密,沟通效率也更高,信息共享也更加容易[32]。网络中心性则是指一个成员在网络中占据中心位置的程度,具体表现为该成员处于连接各种关系的位置以及相对于其他成员的地位[33]。某成员的网络中心性越高,说明该成员在网络中拥有的联系越多,控制资源和信息流动的能力越强,影响力就越大[34-36]。
尽管有人关注到网络结构嵌入对合同的影响,检验了网络密度和网络中心性对合同惩罚的作用[5],发现经销商的网络密度和网络中心性负向影响制造商对经销商的合同惩罚力度。按照Heide (1994)[12]关于跨组织治理形式的研究,合同治理包括合同的制定、调整、监督、激励和惩罚等前后相续的步骤。Antia等[5]的研究只关注了其中的合同惩罚——企业根据合同治理的结果所做出的反应,而没有探讨网络结构嵌入的特性对合同制定和监督可能发生的影响。这是一个明显的不足。针对这一缺陷,本文从网络密度和网络中心性两个方面探讨渠道网络结构特点对合同治理可能发生的影响。
因此,本研究遵从既有研究的操作方式[5,9],从制造商的角度考察经销商网络结构的特点对制造商采取合同治理的影响。一方面,以社会网络为基础探讨该问题,既能够验证社会网络理论的普适性,又可以拓展该理论的边界;另一方面,也说明了从渠道网络结构角度研究渠道行为的必要性和重要性,从而丰富学术界关于渠道治理的研究。
合同是交易主体之间设立、变更和终止民事权利和义务关系的协议(合同法第二条,1999)。而合同治理(contract governance)指这种通过独立的法人之间签订正式合同以及对合同的实际执行而实现的、正式的交易治理[13]。与此对应的是关系型治理(relational governance),即基于企业之间的关系规范而实现的、非正式的交易治理。研究者们普遍认为,营销渠道中的企业间治理介于层级治理和市场治理之间,呈现出二者的中间模式。企业在选择渠道治理策略时,根据自身需要,决定采用合同治理和关系型治理的成份,由此而呈现出两种机制的混合运用[37-38]。本文只关注合同治理。
在学术研究中,学者们经常用合法合同[39]、正式合同[40]、合同详尽性[14]、正式控制[14]或合同监督[25]等表述合同治理。而本文依据庄贵军等[25]的观点,将合同治理分为合同详细性和合同监督两个方面。其中,合同详细性是指企业之间签订的合同关于交易双方的权力、职责和义务、合作、监督以及解决冲突的原则和程序的详尽程度[18-19,41]。通常来说,一份详细完备的合同会具有较大的约束力,因为它涵盖了与交易活动相关的更多事项,而且这些条款也易于被双方理解、解释与执行[42]。合同监督是指企业对合同执行情况的监督。企业与合作伙伴签订合同的目的,一是为了明确双方的权利、责任和义务, 以便更好地合作, 二是通过降低合作伙伴可能发生的投机行为来降低损失或通过建立交易规则来提升双方合作产出水平[14]。因此, 签订的合同要转化为合同的执行才有意义[13]。
此前学术界关于合同治理的研究主要包括两个方面,一些研究重点讨论了合同治理与关系型治理的优劣及其互补或替代关系,而另一些研究则更关注合同治理的影响因素和治理效果[10,15-18]。其中,关于合同治理影响因素的研究很多,涉及的变量包括交易专有资产[19-20]、信任[21]、依赖[22]、双方合作时间[23]、关系营销导向[24]、企业的IT能力[25]等。但是,这些影响因素停留在对偶关系层面,没有考虑渠道网络结构特点的影响。
根据研究情景,依照Antia等[5]和张闯等[9]的操作方法,将经销商网络密度界定为与某一制造商合作的经销商群体成员之间的沟通频率和信息共享程度。因此,经销商网络密度代表经销商群体各成员之间联系的紧密度。对制造商而言,经销商网络密度增大主要有两个方面的影响。第一,经销商之间的联系更加频繁,沟通效率提高[34],这使制造商针对某一个(或一些)经销商的协议和策略等信息更容易在经销商群体内共享,从而形成对制造商一致的态度[43];第二,部分经销商的价值观和行为规范更容易在经销商群体内扩散[44],这会促使经销商群体出现结盟行为,“抱团”与制造商协商,采取一致的合作或对抗行为[32]。
经销商的网络密度越大,经销商之间联系越紧密,越容易抱团对抗制造商。制造商为了防患于未然,就会通过签订较为详细的合同来规范双方的权力、责任和义务等,以便抵御关系破裂而导致经销商抱团对抗自己的风险[13]——即使在未来的合作中发生争执,制造商也可以拿出详细的合同条款来维护自己的利益,避免自己在与经销商团体的争执中处于不利的地位。另外,经销商的密度越大,经销商之间的信息就越透明。此时,制造商一旦与任何一家经销商签订了较为详细的合同,其他经销商很容易知晓,出于公平的考虑,往往也会有同样的要求[42]。这也会促使制造商与一个处于高密度网络中的经销商签订更详细的合同。据此,提出假设1。
H1经销商所在分销网络的密度,会增大制造商与之签订合同的详细性。
经销商越是“抱团”,制造商就越会加强对合同执行的监督。这是因为,在制造商因违约而惩罚某一经销商时,如果惩罚的证据不足,相对于“抱团”程度低的经销商群体,“抱团”程度高的经销商群体越会出手相助。这更容易导致制造商与整个经销商群体的对抗,影响制造商与整个经销商群体的合作。为了避免这种情况的出现,制造商需要加强对合同执行的监督,搜集充足的法庭可验证的证据,使合同惩罚有理有据[33,35]。另外,经销商网络密度越大,经销商之间的信息就越透明,因为它们之间的信息分享渠道更畅通[42]。此时,制造商如果对任一经销商的违约行为监管不严,很容易造成其他经销商的效仿,出现经销商竞相违约的风险。因此,经销商网络密度越大时,制造商越需要加强对经销商合同执行情况的监督,以确保每一经销商都严格执行合同,以达到规范和约束整个经销商群体的目的。据此,提出假设2。
H2分经销商所在分销网络的密度,会促使制造商增强对合同执行情况的监督。
一个经销商的网络中心性意味着该经销商在经销商群体中的影响力和从网络获取信息与资源的能力[34-36]。如引言的例子所述,那些有影响力的经销商往往在经销商网络中处于中心地位,有较高的网络中心性。根据研究情景,依照Antia等[5]和张闯等[9]的操作方法,将经销商的网络中心性界定为一个经销商在经销商群体中的影响力、重要性和活跃程度。因此,一个经销商的网络中心性越高,一方面意味着它在经销商群体中的地位越重要,对其他经销商的影响力越大;另一方面也意味着越会受到制造商的重视,制造商会越慎重地处理与它的关系,包括在进行签订合同的谈判时,投入更多的时间和精力,与之签订较为详细和完备的合同。因为制造商清楚,只有与这样的经销商处理好关系,与其他经销商的关系才好处理。据此,提出假设3。
H3经销商在经销网络中的中心性,会增大制造商与之签订合同的详细性。
此外,对于网络中心性高的经销商,制造商也会加强合同监督。这后面的逻辑是,一旦监管好影响力大的成员,对其他成员的监管就容易多了。这是一个事半功倍的监管思路。另外,通过加强合同执行和完成情况的监督,制造商还能表明对双方合作关系的重视[45]。据此,提出假设4。
H4经销商在经销网络中的中心性,会促使制造商增强对合同执行情况的监督。
此前的研究文献,大多数支持合同的详细性对合作绩效有正向影响的结论[22,45-50]。它的基本逻辑如下,一份详尽的合同明确地说明了合作双方的责任、权力、义务和各自的资源投入等[51]。这为双方进行交易确立了基本的交易规则[13,52],也奠定了合作的基础[5]。因此,详细的合同有助于双方营造诚信、良好的合作氛围,避免由于双方对一项工作理解上的差异而导致的矛盾或冲突。另外,因为有章可循,所以详细的合同还有助于在矛盾或冲突出现后更加有效地处理。这些都会提高企业之间的合作水平和合作绩效。不过,关于合同监督对合作绩效的影响,则缺乏实证研究的检验。由于合同监督有利于合同的执行和合同任务的完成,所以我们推断,它对于双方的合作绩效有正向影响。理由如下,制造商的合同监督,第一,有助于制造商了解经销商的合同执行情况,一旦发现问题,及时解决;第二,有助于制造商督促经销商按合同规定的质、量和时间完成任务;第三,有助于制造商对经销商发出警示:本企业重视合同的执行和完成,任何针对本企业的投机行为都会被发现和惩罚[25,45]。合同监督的了解、督促和警示的作用,有助于合同的执行和合同任务的完成,因此有助于提升双方的合作绩效,包括经销商的合作绩效。因此,提出假设5。
H5a制造商与经销商签订合同的详细性正向影响该经销商的合作绩效;
H5b制造商对合同执行的监督强度正向影响该经销商的合作绩效。
图1显示了本文的研究框架。其中,经销商渠道网络结构嵌入分为网络密度和网络中心性,制造商的合同治理分为合同详细性和合同监督。本研究站在社会网络的视角,研究渠道网络结构嵌入的特点对合同治理有怎样的影响,以及合同治理又如何影响经销商的合作绩效。具体而言,经销商的网络密度和网络中心性分别对制造商制定合同的详细性和合同执行的监督均有正向影响,而制造商制定合同的详细性和合同执行的监督强度正向影响合作绩效。
图1 研究框架
本研究以国内制造商与经销商的关系为研究对象,以制造商销售部、市场部或渠道部的负责人为调查对象。委托一家专业的调查公司收集数据。为了保证样本中经销商群体的网络结构变量有足够大的变异,要求样本制造商在一个地区内拥有多家同级经销商(批发商或零售商)。在数据收集的过程中,需要对调查对象深度介入,该公司有目的地确定了几个城市(如西安、北京、广州、沈阳、大连、长春、郑州等)选取样本。按照工商企业名录,随机抽取一定数量的企业作为备选。排除不符合要求的企业后,调查员先通过电话联系调查对象,确认对方愿意接受调查后,派调查人员登门拜访,协助面对面完成问卷填写。调查员在执行调查的过程中请求被访者留下联系电话,督导员之后会对每个问卷进行随机电话复核;在问卷全部回收后,还会针对所有已完成问卷进行一定比例的电话复核,以确保问卷信息的可靠性和真实性。此次调查共发放351份问卷,收回288份有效问卷,回收率为82.051%。在数据录入环节中,所有数据均经过双录,即由不同的人分别录入同一份数据后查错,确保录入数据的准确性。样本信息如表1所示。
表1被调查企业的基本特征
特征频率百分比(%)企业所属行业属性纺织服装业3211.1电气制造业238.0电子产品制造业7024.3食品饮料制造业7927.4其他制造业8429.2企业所有权性质民营企业14751.1股份制企业6823.6外资企业5117.7其他228.0制造商企业销售规模(百万元)小于57325.45—24.999231.925—49.993110.850—99.99175.9100—299.99248.3300及以上5117.7制造商与经销商合作时长1年以内31.11—2年以内3813.22—5年以内11740.65年及以上13045.1
本研究共涉及网络密度、网络中心性、合同详细性、合同监督和合作绩效等6个潜变量。测量量表均以过去研究中使用过的成熟量表作为依据。对其中的题项进行了中英对译,并在不改变原意的基础上根据研究情境做了必要修改。经销商网络密度和网络中心性量表来自Antia等[5]和张闯等[9]的研究,各有 3个题项;合同详细性和合同监督量表参考Lusch等[45]和庄贵军[25]等的研究,其中,合同详细性有6个题项,合同监督有3个题项;合作绩效的量表来自Liu等[46]和Geyskens等[53]的研究,有4个题项。各变量的测量题项如表2所示。
表2变量的测量题项及相关指标
测量变量题项内容因子载荷b网络密度aα=0.903AVE=0.767CR=0.907ND1 我们的经销商之间的交流(1非常频繁;2比较频繁;3一般;4比较少;5非常少)0.913ND2 我们的经销商之间一起讨论他们共同问题的情况(1经常;2比较经常;3一般;4比较少;5很少)0.885ND3 我们的经销商之间的关系(1甚为密切;2比较密切;3一般;4不太密切;5不很团结)0.825网络中心性aα=0.763AVE=0.525CR=0.768NC1 该经销商在贵公司经销商群体中(1根本不活跃;2不怎么活跃;3一般;4比较少;5非常少)0.706NC2 该经销商对贵公司的销售渠道(1根本不重要;2不太重要;3一般;4比较重要;5至关重要)0.749NC3 此经销商是经销商群体中关键一员(1根本不认同;2不太认同;3一般;4比较认同;5非常认同)0.718合同详细性反映定制化程度α=0.885AVE=0.563CR=0.885CE1 商业活动中,我公司和该经销商有非常具体详细的协议0.702CE2 我公司和该经销商的正式协议详述了我们双方的义务0.737CE3 我公司和该经销商有很详细的合同协议0.676CE4 当执行不能达到合同规定目标时,我们的合同有明确处理的法律方案0.740CE5 我公司和该经销商的合同中,明确陈述了出现偶发事件时如何处理的方案0.840CE6 我公司和该经销商的合同明确地规定了当出现争议时如何解决0.796合同监督α=0.785AVE=0.551CR=0.785CS1为保证与该经销商合同的顺利执行,我们公司雇有专职或兼职的法律顾问0.668CS2与该经销商签订合同后,我们会及时就合同履行情况提出意见或建议0.778CS3与该经销商签订合同后,我们定期或不定期地对合同履行情况进行检查0.775合作绩效aα=0.863AVE=0.613CR=0.863相比贵公司在该地区的其他经销商,你对该经销商在右列各方面的满意程度?(1比其他经销商差很多;2比其他经销商差;3与其他经销商相同;4比其他分销强;5比其他经销商强很多)CP1 销售增长率0.709CP2 经营利润0.782CP3 投资回报0.829CP4 回款状况0.807
注: a为语义差异量表,其余为李克特量表, 从1=“极不同意”到5=“极为同意”赋值;b为验证性因子分析(CFA)中各测量题项的因子载荷。
此外,控制变量方面,设置了制造商企业销售规模(1=小于5百万元,2=5—24.99百万元,3=25—49.99百万元,4=50—99.99百万元,5=100—299.99百万元,6=300百万元及以上)、制造商企业的性质(哑变量:外资企业=1,其他=0)和制造商的合作时长(1=1年以内,2=1—2年以内,3=2—5年以内,4=5年及以上)等变量。
需要注意的是,关于经销商网络密度和网络中心性,测量的实际上是“制造商感知到的经销商网络密度或网络中心性”。这不仅与Antia等[5]和张闯等[9]的操作方法相同,也符合Marsden认知网络(cognitive network)的观点[54]。根据社会网络理论,对网络结构进行测量的一个前提是网络的边界是确定的,即可以明确地界定网络包括的成员。但是,由于营销渠道网络的边界是开放的,无法准确地界定其边界,这就使得客观网络(objective network)难以测量。另外,根据社会心理学,一个被感知了的事物是这个事物在人脑中的现象性经验(phenomenological experience),虽然它不一定完全准确,但是多多少少会反映这个事物本身,从而会影响人的社会行为[55]。张闯等[56]的多案例研究支持从感知角度测量网络结构的方法。因此,从制造商一边了解经销商的网络密度和网络中心性,实际上是在了解制造商对经销商网络密度和网络中心性的感知状况,而这些感知会影响制造商在渠道合作中的决策和行为。
信度方面,探测性因子分析(EFA)的结果显示,所有变量的α值均高于0.7;验证性因子分析(CFA)得到的各变量平均方差抽取量(AVE)均大于0.5,组合信度(CR)均大于0.7,如表2所示。这说明各变量的测量结果具有较高的信度。
效度方面。首先,各变量的测量题项均由成熟的量表根据研究情境调整而得,并且通过测试。各题项的内容与对应变量的内涵一致,而且每一个变量均由多个题项涵盖其内涵。因此,测量结果具有较好的表面效度和内容效度。
其次,通过验证性因子分析(CFA),测量模型的拟合度较好(CMIN/DF=1.639,RMSEA=0.047,IFI=0.946,CFI=0.968,NFI=0.922,IFI=0.968,GFI=0.924)。除CE3和CS1的因子载荷略低于0.7,其他的题项都大于0.7,且各题项的因子载荷在0.001的水平上显著(如表2所示)。另外,变量平均方差抽取量(AVE)大于0.5,这说明各变量的题项拥有较高的收敛效度。
最后,如表3所示,各变量的平均值、标准差、各变量之间的相关系数(对角线下方的数值)以及各变量平均方差抽取量(AVE)的平方根(对角线上的数值)。可见,6个变量AVE的平方根都明显大于各变量和其他变量相关系数的最大绝对值,说明变量之间具有较好的判别效度。
表3变量的平均值、标准差及变量之间的相关系数
变量均值标准差NDNCCECSCP网络密度(ND)3.2710.8610.876————网络中心性(NC)3.8040.6660.114*0.725———合同详细性(CE)3.8470.6580.370***0.364***0.750——合同监督(CS)3.7160.7320.339***0.261***0.665***0.742—合作绩效(CP)3.4340.6310.279***0.453***0.316***0.218***0.783
注:对角线的数字是各变量平均方差抽取量(AVE)的平方根;*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001(下同)。
运用AMOS20.0软件结构方程模型,对前文提出的假设进行检验。根据结构方程模型的特点,模型可以分为恰好识别、识别不足和过度识别三种类型,只有恰好识别和过度识别的结构方程模型才能够进行分析,而满足恰好识别和过度的条件是λ≤n(n+1)/2,其中λ是待估计的参数项目,n为显变量数目。在本文的研究模型中,待估计的参数数量为34,显变量数目为22,34<22*(22+1)=253,所以,本文的研究模型是过度识别,可以进行拟合分析。
采用极大似然估计方法进行模型估计。在模型中,网络密度和网络中心性是外生变量,合同详细性、合同监督和合作绩效是内生变量。各个潜变量与测量变量之间的关系可以通过因子载荷来体现(见表2)。
根据相关研究对于模型拟合优度的建议[57],本研究采用的模型拟合指数标准如表4所示。接下来,对路径模型进行拟合与评价,各项拟合指标结果如表4所示。
表4模型拟合指数
指标取值范围理想标准本文模型拟合参数χ2/df0以上1-32.285RMSEA0以上,接近0越好小于或等于0.080.06CFI0-10.9以上0.917NNFI0-10.9以上0.918GFI0-10.8以上0.898
从表4可以看出,本研究拟合指标的χ2/df为2.285,较为理想;近似误差方根RMSEA值为0.06,也达到了小于临界值0.08的要求;NNFI、CFI值分别为0.918和0.917,均高于该指标的临界值0.9的要求;GFI值为0.898,也达到了理想标准。以上指标表明模型具有较好的拟合效果,数据可以较好支持该模型,本研究提出的概念模型从总体来看是有效的。
结构方程模型分析的结果如图2所示。从图2可以看出,“网络密度→合同详细性”“网络密度→合同监督”“网络中心性→合同详细性”“网络中心性→合同监督”以及“合同详细性→合作绩效”的路径系数分别为0.357(p<0.01)、0.377(p<0.01)、0.481(p<0.01)、0.370(p<0.01)和0.324(p<0.01),表明网络密度和网络中心性对合同详细性及合同监督均有显著的正向影响作用,与H1,H2,H3,H4以及H5a的预测一致,因此,假设H1,H2,H3,H4和H5a成立。而“合同监督→合作绩效”的路径系数为0.066(p>0.1),表明合同监督对合作绩效并没有显著的正向影响作用,假设H5b被拒绝。
图2 路径分析结果
H5b被拒的原因可能在于,虽然对合同执行的监督有助于制造商了解合同执行情况并及时发现意外情况,但是经销商往往会对这种监督行为有着截然不同的解读——制造商采用各种监督手段,甚至派专人对合作过程进行持续地、密切地监控,一方面,这是因为制造商不够信任自己,在质疑自身实力;另一方面,制造商的这种过度监督是在干预自己内部管理事务。这些都使得经销商容易产生不满、反感及抵触情绪,甚至故意不去完成合同任务以示抗议,从而影响了双方的合作绩效水平。
本文以社会网络和渠道治理的相关研究为理论基础,通过实地调查收集数据,探讨了经销商网络结构嵌入的特性对制造商采用合同治理的影响及其后果。共提出了6个假设,除了H5b被拒绝外,H1、H2、H3、H4和H5a这5个假设均得到了数据分析结果的支持。研究结果表明,在渠道网络中,经销商网络密度和网络中心性能够促进制造商采用合同治理,即经销商的网络密度和网络中心性对制造商的合同详细性和合同监督均有正向且显著的影响,而合同详细性则正向且显著地影响经销商合作绩效,合同监督对经销商合作绩效并没有显著影响。
本文的理论贡献主要有两点:
第一,响应和延续Antia等[5]和张闯等[9]的研究,基于社会网络理论,从网络视角探讨渠道治理行为。自Archrol等[58]提出对偶渠道关系环境(the environment of marketing channel dyads)模型后,学术界一直将渠道对偶关系作为渠道行为和渠道治理行为分析的基本单位。尽管不断有研究者指出对偶分析的缺陷——将渠道对偶关系从其所嵌入的网络背景中隔离出来而忽略网络环境要素的影响,既不能很好地解释网络化结构中的企业行为,也无法了解渠道网络结构的特点可能对企业行为产生的影响;然而,目前采用网络分析的研究并不多。这些为数不多的研究,如Antia等[5]对合同惩罚的研究,张闯等[9]对权力应用的研究,丰富了我们对于渠道行为研究的认识,使了解到对偶渠道行为不仅仅与当事双方的行为、态度和互动有关,而且与它们嵌入网络中其他成员的行为、态度和互动以及当事双方在其中的地位有关。本研究延续这一思路,建立渠道网络结构特征变量与合同治理的关系模型,实证检验结果也支持了这一模型。因此,本文研究结果再次说明从渠道网络结构角度研究渠道行为的必要性——企业的合同治理不仅与合作双方的行为、态度和互动有关,而且与渠道双方所嵌入的网络结构有关。同时,本文验证了社会网络理论的普适性,拓展了该理论的边界,也丰富了社会网络相关的研究内容。
第二,本文探讨了网络结构嵌入的两个特点——网络密度和网络中心性对合同治理的影响,丰富了学术界对渠道治理的研究。一方面,关于合同治理影响因素的研究很多,涉及的变量包括交易专有资产[20]、信任[21]、依赖[22]、双方合作时间[23]、关系营销导向[24]、企业的IT能力[25]等,鲜有涉及网络结构嵌入特征的变量。另一方面,尽管已有研究者将网络结构嵌入的特征变量引入渠道的研究中,不过与我们最接近的是Antia等[5]对合同惩罚的研究。本研究结论与Antia等[5]的研究结论在本质上是相通的,有一定的互补关系。因此,本研究内容是对合同治理影响因素研究领域的重要补充。
本文的研究结果对制造商和经销商的管理实践均具有重要的指导意义。从制造商角度来看,制造商在选取渠道治理方式的时候,不仅要考虑与单一经销商之间的因素,还要考虑经销商群体的网络结构因素。当经销商群体之间联系紧密(即网络密度高)且某个经销商在网络的中心地位较高(即网络中心性高)的情况下,制造商针对该经销商应该多使用合同治理机制,即与该经销商制定更为详细的合同条款,并加大对合同执行的监督力度。此外,制定详细的合同条款(即合同详细性)能够促进经销商完成合同任务,提升经销商的合作绩效,这对制造商而言也是一件益事,既有利于制造商完成自身的渠道目标或任务,也有利于提升双方的整体合作水平,为新一轮的合作奠定基础。不过,制造商需要警惕合同监督带来的负面作用,表面上加强合同监督可以完成合作目标,但过于严苛的监督很可能会带来经销商的逆反心理,降低经销商的主动性和积极性,并不能起到提升合作绩效的目的。
从经销商角度来看,一方面经销商群体之间应该保持较多的信息共享和资源互换,增加联系紧密度(即增加网络密度),这样有利于提升经销商在与制造商的互动中掌握较多主动权和话语权,在与制造商制定详细合同的时候,可以争取到更多的利益;另一方面经销商应该努力提升自身的不可替代性,尤其是努力在经销商群体中成为领导者(即增加网络中心性),尽管这可能会带来制造商加强合同监督,但同样能够给制造商施加无形的压力,从而在制定合同执行过程中能够得到制造商更多的资源投入和重视程度。
当然,本研究还存在一定的局限性。本文是从制造商一边获取调查数据,研究结果只反映制造商一边对渠道网络结构、渠道治理行为和渠道关系状态的感知,不一定代表经销商的感知情况。因此,未来的研究可以考虑从制造商和经销商两边获取数据,以便了解更真实的双边互动的情况。另外,本文只检验了网络密度和网络中心性对合同治理的影响,并没有考虑网络结构嵌入中其他特点(譬如网络规模和网络稳定性)对合同治理的影响,未来可以考虑将网络结构嵌入的其他特点也纳入研究框架。