实证分析

实证分析也可称为经验分析，目的在于用事实来支持论文所提出的观点或证明某一种理论对于某一种的观点，只要举出一个例子来证实就可以了。

实证分析的前期准备工作，包括它的统计和计量方法技术、软件操作、理论基础及数据，还包括揣摩和直接参与，找一篇自己感兴趣的实证论文，对其实证分析部分的内容进行分解和研读，体会作者如何处理一些问题。

实证分析要紧紧围绕检验假说展开，步骤依次是：

1、通过描述性统计与诊断性检验为检验假说做准备。

2、通过基准回归检验假说。

3、通过稳健性检验和相关计量问题处理“保护”假说。

4、通过进一步讨论在更大范围验证假说。初学者要想写好实证分析，既需要恶补应该掌握而没有学会的方法、技术及操作，同时也需要在老师的指导和帮助下展开研读、揣摩和训练，以形成对实证分析的系统性认知。

如果验证的结果事实与理论不符，应分析其可能的原因：

1、事实与理论不对应，该理论本来就不是解释这种现象的。

2、理论不正确，只要一个反例就可否定一个理论（用事实来证伪），没有反例的理论被认为是暂时可以接受的假说。

3、理论提出的背景与我国当前的现实不一致，要分析不一致的地方，然后改进理论，或提出改变现实的政策.

结构方程简介

不论是因果关系的证明或量表内在结构的确认，均有赖于事前研究变项的性质与内容的厘清，并清楚描述变项的假设性关系，由研究者提出具体的结构性关系的假设命题，寻求统计上的检证。尤其在社会与行为科学领域所探究的变项结构性关系，大多是由一群无法直接观察与测量的抽象命题（或称为构念）所组成，需获得严谨的统计数据来证明构念的存在，此点也是SEM的主要长处之一（Bollen, 1989）。

（三）模型比较分析（modeling analysis and comparison）

SEM 的第三个主要特征，是模块化分析的应用。利用先前所讨论的假设检定与结构化验证功能，结构方程模式可以将一系列的研究假设同时结构成一个有意义的假设模型（hypothetical model），然后经由统计的程序对于此一模型进行检证。不同的模型之间，则可进行竞争比较。

在社会与行为科学的研究中，往往相同的一组变项会因为理论观点的不同，对于变项之间的假设关系亦会有不同的主张，因此，研究者可以基于不同的理论与假设前提，发展出不同的替代模型（alternative model），进行模式间的竞争比较。此一利用假设模型进行统计检证的优点，大大改善了传统路径分析在多组回归等式进行同时估计的限制，也提高了分析的应用广度。

Jöreskog &Sörbom（1996）指出SEM的模块化应用策略有三个层次，第一是单纯的验证（confirmatory），也就是针对单一的先验假设模型，评估其适切性，称为验证型研究；第二是模型的产生（model generation），其程序是先设定一个起始模型，在与实际观察资料进行比较之后，进行必要的修正，反复进行估计的程序以得到最佳契合的模型，称为产生型研究；第三是替代模型的竞争比较，以决定何者最能反应真实资料，称为竞争型研究。

Maccallum &Austin（2000）从文献整理中发现，以单纯的验证与模型产生为目的SEM研究约占20%与25%，涉及竞争比较的SEM研究则有55%。 Maccallum &Austin（2000）认为模型产生型SEM研究有其限制存在，尤其在模型修饰的过程中，往往过度依赖资料所呈现的讯息而忽略理论的意义，过度滥用修正程序以获得对自己有利的结果，是相当危险的作法，使用者应小心为之。相对之下，竞争比较的研究则有较为强固的理论基础，修饰问题较少，而可以发挥较大的弹性与说服力。

结构方程模式的此一模块化分析功能，最主要的一个贡献，即是为社会与行为科学研究界对于抽象理论进行实证的检验提供了一套严谨的程序，使得研究者可以透过统计的分析去检验所提出的理论模型（theoretical model）。此举将假设检定的运用，自单一参数的考验提升至理论模型整体考验的更高层次，突破了传统上计量技术对于理论模型欠缺整合分析能力的困境。

二、结构方程模式的特性

Hoyle（1995）指出，结构方程模式可视为不同统计技术与研究方法的综合体。从技术的层面来看，SEM并非单指某一种特定的统计方法，而是一套用以分析共变结构的技术的整合。SEM有时以共变结构分析（covariance structure analysis）、共变结构模型（covariance structure modeling）等不同的名词存在，有时则单指因素分析模式的分析，以验证性因素分析（CFA）来称呼之；有时，研究者虽然以SEM的分析软件来执行传统的路径分析，进行因果模型（causal modeling）的探究，但不使用SEM的名义，事实上这也是SEM的重要应用之一。不论是用何种名词来称呼，这些分析技术具有一些基本的共同特质（Kline, 1996, pp. 8-13），说明如下。

（一）SEM具有理论先验性

SEM分析最重要的一个特性，是它必须建立在一定的理论基础之上，也就是说，SEM是一个用以检证某一先期提出的理论模型（priori theoretical model）的适切性的一种统计技术。这也是SEM被视为是一种验证性（confirmatory）而非探索性（exploratory）统计方法的主要原因。SEM的分析过程中，从变项内容的界定、变项关系的假设、参数的设定、模型的安排与修正，一直到应用分析软件来进行估计，其间的每一个步骤都必须要有清楚的理论概念或逻辑推理作为依据。从统计的原理来看，SEM也必须同时符合多项传统统计分析的基本假设（例如线性关系、常态性）以及SEM分析软件所特有的假设要件，否则所获得的统计数据无法采信。

农业产业链整合实证研究

摘要：本文以产业链理论与文献为依据构建了农业产业链整合绩效模型，并以南京市龙头企业为主体进行了问卷调查。在利用信度分析法对调查结果进行有效性检验的基础上，采用结构方程模型验证假设模型中的各项假设，从而验证了农业产业链管理的核心是产业链环节整合的假设。

当前，我国农产品的市场竞争越来越激烈。从发达国家农业一体化经营的经验来看，未来的农产品竞争将是“链与链”之间的竞争，没有资源的整合就没有真正的竞争。农业产业链管理就是在这一背景下产生的，本文在分析前人研究成果的基础上，提出了农业产业链整合绩效模型，并通过对南京市农业龙头企业的调查对假设模型进行了验证。

一、农业产业链绩效假设模型的提出

产业链管理考虑的范围包括农业生产资料供应、农产品生产、加工、储运、销售及最终消费者之间的物流、信息流与资金流的串联与整合，产业链管理的重点在于上下游各环节相关作业的有效整合。要能成功地实现这一点，产业链各环节间必须建立合作，优化物流环节，交换商业信息，公平分享所得成果。从组织边界来看，产业链整合包括链条上各环节内部各种职能和资源如物流、信息流的整合与协调，以及与上下游环节之间的外部整合如建立长期合作关系、协调物流环节、共享信息等。

龙头企业是农业产业化的核心，也是农业产业链管理的主体。南京市农业龙头企业目前总体运行态势良好，实现了规模和效益的双增长。在产业链的内部整合上，很多龙头企业在信息化和管理水平上达到了较高的层次，如雨润、旺旺等企业已经通过或正在进行HACCP认证，光明乳业等企业通过了IS09000认证。白云亭、应天水产、农贸中心推行了农副产品交易IC卡管理系统，企业质量管理上了新台阶。在外部整合方面，龙头企业通过帮扶生产基地、提供系列服务、实行保护价收购等多种形式促进结构调整，带动了农民致富。如老山药业发起成立了老山蜂业合作联社，推进养蜂规模化、标准化，更好地带动广大蜂农增产增收。光明乳晶在胚胎繁育、科学饲养等方面帮助奶农提高生产水平。汇华、云溪、野生植物、弘益油脂等一批与本地资源联系紧密的龙头企业通过订单及合同、白云亭等市场型龙头企业通过提供便利服务、适当返利等形式增强对基地的保护和带动，有力地促进了农业产业化进程。

目前，国内对产业链整合与绩效的评价大多数还停留在定性描述方面。因此，本文通过构建农产品供应链整合绩效假设模型，对农产品龙头企业进行调查，藉此验证产业链管理在我国农业产业化中的适用性，同时考察南京市龙头企业的产业链整合水平。为了实证的方便，我们仅考察了龙头企业及其上游供应商(如生产基地、农户)两个环节，并按企业边界将产业链整合分为内部整合与外部整合两个阶段，然后分别考察两种整合对上游供应绩效以及加工企业绩效带来的影响，最终提出如图1所示的模型：

该模型以龙业企业为中心，主要包括5个假设，分别考察了农业产业链中内外部整合的关系、农业产业链内外部整合对加工企业绩效和上游供应绩效的影响以及上游供应绩效对加工企业绩效的影响。图1中H1至H5分别代表：

H1——产业链内部整合与外部整合存在正向的相关关系；

H2——通过加工企业内部整合能提高加工企业的绩效；

H13——通过产业链的外部整合能提高加工企业的绩效；

H4——通过产业链的外部整合能提高企业上游供应商的绩效；

H5 —加工企业上游供应商的绩效对加工企业的绩效有正向的影响。

二、实证分析

1.研究方法与调查设计。本文选择结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)作为假设模型的验证分析工具。SEM没有很严格的假定限制，而且允许自变量和因变量存在测量误差，允许进行多重非独立相关关系进行估计，这种特点使分析复杂的变量关系成为可能。在数据来源上，本文通过问卷对南京市龙头企业为主的农产品加工企业展开了调查，在相关部门的协助下共发放问卷110份，回收106份，回收率为96.4%；共计有效问卷94份，有效问卷率为85.5%。

在问卷设计方面，内部整合计7个问题项，主要从企业内部协作、信息共享、物流协调等方面了解加工企业内部各职能的整合程度；外部整合9个问题项，主要从长期伙伴关系、信息系统与信息分享、利益与风险共享、共同物流协作等方面了解企业与上下游环节的整合程度；加工企业绩效9个问题项，从财务、产品品质、交货时间、准确性及弹性等方面了解龙头企业绩效；供应绩效4个问题项，从成本、交货时间与准确性、原料品质等方面考察产业链上游供应绩效。问卷采用李克特五分制评分标准，规定1分表示根本不同意，5分表示很大程度上的同意。

2.信度分析。本研究使用方法配合SPSS软件以0.7为阈值来进行信度检验，结果表明大多数问题项具有可接受的信度值。为了进一步数据分析的需要，将部分影响信度的问题项从调查数据中剔除后，用于结构方程模型分析。表1是剔除部分问题项后各概念构面的信度分析结果，可以看到所有潜变量的值均达到了0.7以上，说明可以进行下一步的分析。

3.结构方程分析。(1)拟合度检验。本研究利用AMOS软件4.01版进行结构方程模型的分析。分析后的结果必须通过模型的拟合度检验，才能认定假设模型与实际数据样本的一致性。对于拟合优度的考核有较多指标，但不同的指标在不同的样本数量、模型复杂度下有着不同的表现特性，必须根据具体情况进行斟酌。本研究主要使用TLI、CFI、RMSEA等较为稳定的指标考核模型拟合优度，拟合后的评价结果及其理想值汇总于表2。

从表中可知假设模型能较好地与样本数据拟合，因而可以根据分析结果进行验证性因素分析。

(2)因素与路径分析。经过结构方程模型的分析，可以得到各个潜变量之间的路径系数以及指标与潜变量之间的因素负荷。通过对直接影响与间接影响的计算，可以得到两个潜变量之间的总影响。本研究中分析后的因子负荷量及路径系数汇总于表3，路径分析结果汇总于表4。

从表3可知，各个潜变量的因素负荷都在0.5以上，t—value均大于2.0的拟合要求，显示经过剔除后的调查表问题项都很好地反映了对应的潜变量。从表4可以看出，本文提出假设模型中的5个假设都通过了调查数据的验证，所有t—value均大于2.0，最终的结构方程模型分析结果见图2。

应用路径分析方法，可以进一步得到产业链内部整合与外部整合对企业绩效的影响。其中，内部整合的路径效果为直接效果0.429，而外部整合的路径效果为直接效果0.204，加上通过供应绩效发生的间接效果0.377×0.366=0.137，结果为0.341，由此可以看出内部整合对绩效的影响要大于外部整合对绩效的影响。

三、结论与启示

经过模型的提出和数据样本的实证分析，我们可以得出以下基本结论：

1.产业链的内部整合与外部整合是高度相关的，较高的产业链外部整合水平建立在较高的内部整合水平之上，在实施跨组织边界的产业链管理之前，各环节必须在内部整合上达到一个较高的水平。因此，在农业产业链管理的推进上必须循序渐进，首先应加强各环节的物流管理水平和信息化水平。

2.龙头企业的内部整合显著影响加工企业的绩效，这说明农产品加工企业通过内部协调和物流职能的整合可以有效地提高竞争力；另一方面说明南京市龙头企业的内部整合还并不充分，有着较大的空间。国外相关研究表明内部整合达到较为充分的状态后将变为竞争的基础条件而不能带来竞争优势，而南京市龙头企业的内部整合对企业绩效的影响作用大于外部整合，说明内部整合的程度普遍还不高，部分内部整合程度较高甚至外部整合程度较高的企业获得了相对的竞争优势，从而得到了更好的绩效。

3.产业链外部整合与协调影响加工绩效和供应绩效。从南京市龙头企业的绩效来考察，我们发现来自外部整合的影响要小于内部整合。其原因可以从前面两个结论中找到答案，结论1说明了产业链整合是一个从内部到外部的渐进过程，而结论2说明了被南京市龙头企业中内部整合还不完全。因此，我们可以认为目前南京市龙头企业产业链的外部整合还处于很初级的阶段。

4.产业链的上游供应绩效显著正向影响加工企业绩效，这说明产业链上游供应绩效的提高，如准时交货、交货可靠度及品质绩效的改善会影响农产品加工企业的绩效。这从另一个方面说明了产业链整合的必要性，对于任一产业链企业营运的成功，上下游环节的相互支持是必要的。

综合以上结论可以看出，通过产业链上各种资源的协调和整合，带来了更好的产业链绩效，这正是产业链管理的核心内容。同时还可以发现，目前南京市龙头企业的产业链整合管理水平还处于比较低的层次，其中内部整合较好但还不充分，而外部整合则比较薄弱。因此，必须以龙头企业内部整合现状为基础，深化企业与上下游环节的利益联结机制，协调与整合整个产业链的物流、信息等资源，有效地促进农产品竞争力的提高。

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