四、研究设计

四、研究设计

1．数据收集与样本特征

本调研问卷发放是以我国制造业出口企业为对象展开的。问卷由这些企业的相关出口业务部门负责人员（如海外市场经理）填写。共发放问卷1 572份，收回问卷205份，回收率为13．1%，去除部分内容填写不完整或明显有误的问卷（如大量遗漏、出口贸易企业或者外资企业等），最终适合本研究的有效问卷为139份。

表3-14描述的是139家样本企业的雇员规模、出口额规模、地区分布、出口经验、出口到发达国家以及自有品牌的比例等指标的基本特征。

从样本企业从事的行业看，主要集中在家电、轻纺、机械、电子、汽车以及零配件、化工、食品等行业。从跨越的地区看，涉及全国十多个省市，样本企业主要集中在浙江、江苏、广东以及上海等东部沿海省市。

针对本研究的变量，我们更关注被调查的样本在这些变量上分布的离散性。从样本企业出口到发达国家的比例分布看：企业出口到发达国家的比例在10%以下的有30家，10%—30%的有32家，30%—50%的48家，50%—70%的占13%，大于70%的占7．9%。再从企业采用自主品牌方式出口比例的分布看：在10%以下的有42家，10%—30%的26家，30%—50%的15家，50%—70%的占13%，大于70%的占27．3%。可以看出，企业产品出口到发达国家的比例以及企业采用自主品牌出口产品比例的分布都相对比较均匀。没有出现大部分企业都聚集在某一个比例中的现象，从样本的分布离散性上，可以认为回收的样本对避免模型估计由于样本聚集产生偏差是有利的。

2．指标体系

为确保测量工具的效度和信度，我们尽量采用国内外现有文献已使用过的量表，再根据研究的目的加以适当的修改作为搜集实证研究资料的工具。我们在基于已有文献给出的一些成熟量表的基础上，就量表的有效性和全面性访问了12家我国制造业出口企业的相关负责人，要求他们对量表中的项目指标设置以及文字表达发表看法，提出修改建议。根据他们的建议，对量表项目和指标的设置、指标的表达等内容进行修改，以使问卷更加完善、量表更加有效。同时，我们还邀请三位营销专家对量表内容的有效性进行了评估。题项具体如下：

品牌化战略的影响因素共分为四个方面：（1）国际营销能力采取了Zou，Fang和Zhao（2003）的量表，测量问项包括：①把握国际顾客需求能力；②广告和促销能力；③差异化能力。（2）目标市场是发达国家或发展中国家：根据Alashban et al．（2002）的量表，测量问项“产品出口最重要的一个市场是：……（在诸多国际市场中选择一个）”。（3）出口市场特征：我们根据Zhang，Hu et al．（2008）的量表，测量问项包括：①出口市场的不确定性；②出口市场的需求变化速度；③出口市场的竞争激烈程度。（4）行业特征：根据Mika（2005）的研究设定了两个题项：①行业内技术变化的速度；②行业的技术密集程度。题项以李克特7级量表来衡量，1代表完全不同意，7代表完全同意。

品牌化战略根据Lance and Xu（2002）的量表，测量问项是产品出口的品牌化竞争策略，包括：①在出口市场，创建品牌是我们的主要竞争手段；②采取卓越质量是我们的主要竞争手段；③技术领先是我们的主要竞争手段。在分析品牌化程度之际，我们参考和借鉴了Chia-Wen Hsu et al．（2008）的研究方法，该方法将企业的OEM、ODM、OBM等不同出口方式按比例计算，如果其中一种方式超过50%就认为该企业具有某种出口方式，因此我们借鉴这个方法，仅区分考察出口产品中自主品牌与贴牌生产的百分比，如果一种方式超过50%，则该企业被视为具有某种战略取向；例如自主品牌出口超过50%，则该企业被认为具有品牌战略取向，反之则具有贴牌战略取向。

厂商的出口绩效：这里的绩效测量均为主观测度，即是否对绩效满意。根据Bello　＆Gilliland（1997）的量表，测量问项具体包括：①出口业务是否达到公司预期的出口战略目标；②公司对出口总体业绩是否满意；③公司对产品出口销售额增长率是否满意；④公司对产品的出口利润率是否满意。题项以李克特7级量表来衡量，要求答题者根据对本企业的绩效满意度来回答，1代表非常不满意，7代表非常满意。

3．样本的信度与效度(https://www.daowen.com)

（1）信度检验。样本数据可信度采用Cronbach's alpha系数和组合信度（Composite Reliability，CR）两个指标来检验。我们应用SPSS13．0软件测量样本的Cronbach's alpha系数，结果为：国际营销能力0．79，目标市场特点0．75，行业特征0．74，出口绩效0．91，a信度介于0．74与0．91之间，均大于0．7，因此，通过a信度检验；并且各潜变量的组合信度介于0．77与 0．96之间，即国际营销能力0．87，出口市场特征0．93，行业特征0．77，出口绩效0．96，均大于0．7（Hair et al．，1998），通过组合信度检验。不同方式检验表明本研究潜变量信度良好。从项目的t值来看，所有项目的t值均大于2，即均是显著的（参见表3-15）。

（2）效度检验。本研究所使用问卷题项除了品牌化战略量表部分作了较大的改动，其他量表都是以往研究采用过的。我们在最终确定问卷之前，通过与我国一些制造业企业管理者的访谈以及对相关专家的咨询、预试并修正问卷的部分设问方式、内容，使问卷具有相当的内容效度，也应该能符合建构效度的要求。但考虑到中国企业特定因素的影响，我们仍以验证性因子分析来验证本研究各量表的建构效度，通过计算拟合指数对整个问卷的结构设计进行验证性分析。

在验证性因子分析方法中可用于评价理论模型拟合效果的拟合指数有很多种，并且这些拟合优度指标与结构方程模型的整体拟合优度指标是一致的。在验证性因子分析和结构方程模型中，拟合优度可以从总体上判断模型是否可以被接受。一般认为，卡方自由比小于2的时候模型较理想（Carmines and Mclver，1981），RMSEA值小于0．08的时候，模型的拟合优度相当好（Hu and Bentler，1998），GFI和AGFI大于0．9可以被视为理想的优度（Joreskog and Sorbom，1989；Bentler，1990），但GFI以0．9以上作为模式配适标准或许有点保守，应以0．8以上即可（Bagozzi and Yi，1988）。我们使用AVE（Average Variance Extracted，平均抽取方差）值来进一步检验各因子的收敛效度和判别效度，以了解因子的测量项目是否有同质性以及各个因子之间是否有显著区别（Fronell and Larcker，1981）。AVE值大于0．5表示问卷有良好的收敛效度，说明测量项目解释了因子50%以上的方差；当AVE大于所有因子之间的相关系数时，因子分析的判别效度较好（Fornell and Cha，1994）。我们应用SAS系统进行的验证性因子分析的结果检验问卷的效度，验证性因子分析的拟合优度指标值为：卡方自由比＝99．7／75＝1．3，RMSEA＝0．049，GFI＝0．91，AGFI＝0．88。各因子的AVE值，因子间的相关系数矩阵见表3-16。

根据以上结果我们可以看出，问卷项目的因子载荷，除去行业的技术变化速度项目的载荷，其他都大于0．5，并且所有的因子载荷t值均大于2，说明各项目的载荷系数很好地汇聚于因子。拟合优度指标中，所有的指标都满足了拟合判断值，我们可以认为问卷的测量效度是可以接受的。并且所有因子的AVE值均大于0．5的判断标准，因子具有收敛效度。各因子的AVE值均大于该因子与其他所有因子的相关系数，因子间具有较好的判别效度。