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11 3 研究展望（第1页）

11.3研究展望

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由于研究对象和相应调查对象的特殊性，样本数据主要为企业层面的数据，这一样本群体的特殊性要求问卷填写者必须为了解企业真实情况的企业高层管理人员，这导致了搜集问卷异常困难，依然存在可改进之处，这也是未来相关研究可以进行拓展的地方。

接下来，将详细分析本研究中可能的拓展之处，以使我们在将来的研究中进一步完善。

11.3.1增加研究样本的发放地域和所处产业

在本研究中，研究者在复旦大学进修EMBA和MBA学位的企业中、高层管理人员中，在上海大学、苏州大学和河南大学进修MBA学位的企业中、高层人员中，在山西省某市经济开发区的企业中、高层人员中进行了问卷发放。

样本虽然遍布全国，如上海、杭州、宁波、南京、北京、天津、开封以及安阳等地的企业，但是主要来自我国长三角地区和中部地区的企业，研究样本可能具有地域和产业限制，一定程度上影响了研究假设检验模型（如多元回归模型和结构方程模型等）参数估计值的理想程度，影响了研究结论的适用范围。

本研究的结论尚未在珠三角地区、环渤海地区等我国其他经济发达地区得到验证，还没有对这些地区乃至世界其他地区的结论做比较研究，这是将来的一个研究方向。

此外，本研究在验证企业动态能力、利用式创新和探索式创新、企业绩效的关系以及企业家个人层次（创新性维度、超前行动性维度和风险承担性维度）、企业高层管理团队层次（共享愿景与社会整合维度、权变薪酬奖励体系维度）、组织层次（资源存量维度与战略联盟维度）、外部环境层次（市场的动**程度维度、竞争强度维度、技术的动**程度维度、政府政策的动**程度维度）等不同层次影响因素对企业动态能力影响关系时，控制了不同产业特征与特性的影响，后续研究可以针对产业中的一些特殊特性加以研究，针对不同的产业进行对比，找出产业特征与特性对这些关系链条的影响。

11.3.2增加研究样本数据来源的多样性

一般而言，单一的数据来源使得本研究可能存在数据同源偏差的问题。

数据同源偏差（ethodBiases）指的是在使用问卷调研作为定量研究的方法时，由于所有测量项目均为同一人所填写而导致的同源偏差。

为了降低数据的同源偏差，本研究在研究问卷发放前尽可能使用提高事前预防的措施，这在一定程度上起到了预防作用。

具体做法包括：①没有在调查问卷中明确说明研究目的，以减少问卷填答者对测量目的的猜测；②运用答卷者信息隐匿法，没有在调查问卷中强制要求答卷者透露问卷填写者个人的姓名和联系方式，通过保证保密性而提高被测对象的参与度。

所以，在说明调查研究数据是供学术研究之用后，调研对象都能比较放心地认真按照真实情况填写；③避免使用非常正面或非常负面的词汇，而只是对企业经营过程中发生事件进行客观描述，以减少由于因果联想所造成的虚假相关问题；④我们通过问卷发放人员向调研对象表示，问卷并没有所谓的正确答案，他们只要根据自身的实际情况填写就可以，这在一定程度上也保证了问卷答案的正确性；⑤合理安排量表的顺序关系，避免将直觉上明显相关的量表放在相邻的位置，比如：由于“企业动态能力”

量表和“企业动态能力影响因素”

量表在题项的设置上存在比较明显的对应关系，为减少因果联想可能带来的虚假相关问题，本研究将“企业绩效”

量表和“双元式创新”

量表放在两者之间。

除了事前预防的措施之外，本研究还采用了特定统计方法进行样本数据检验。

运用哈曼（Harman）单因子检测方法对问卷所有条目一起做因子分析，在未旋转时得到的第一个主成分，反映了数据同源偏差的量。

在本研究中，对问卷所有条目一起做因子分析，在未旋转时得到的第一个主成分，得到的载荷量并没有占到多数。

根据潘德斯科夫和奥甘（Podsakan，1986）的建议，本研究数据同源偏差问题并不严重。

在今后的研究中应注意采取其他方式尽可能地减小数据同源偏差的威胁，如“企业动态能力的个人层面影响因素”

和“企业动态能力的团队层面影响因素”

这两个变量的量表最好由企业家本人以及企业高层管理团队的2～3名成员分别填写。

这样就会使数据来源进一步多样化，尽可能地减小数据同源偏差的威胁。

11.3.3采用仿真与模拟技术进行研究

近来，Davis，Eisenhardt和Bingham（2009）采用仿真与模拟技术对组织结构、环境动态性与绩效间的关系进行了详细分析，得出了有意义的结论。

因此，未来的研究也可以采用仿真方法和模拟技术，运用Matlab等统计工具软件，控制一些干扰因素，检测企业动态能力的绩效机制以及其跨层次多因素影响机制，以期取得对企业动态能力的多层次影响因素，以及企业动态能力、利用式创新和探索式创新及企业绩效间关系的更加科学的验证和解释。

综上所述，未来可进一步加强领域文献研究，力争全面把握领域内的经典文献和最新研究文献。

同时，进一步加强理论分析，深化研究假设和关系模型与理论框架的理论论证。

最终，进一步加大研究样本数据的规模，提高研究样本数据的地域和产业覆盖范围，提高研究样本的数据质量，提高研究结论的有效性。