基于lruh模型的战略联盟成员相关性测度研究-孙凯.pdf

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1、基于LRUH模型的战略联盟成员相关性测度研究孙凯,刘晓婷,赵丽华(哈尔滨理工大学管理学院,黑龙江哈尔滨150040 )收稿日期:2016- 04- 14基金项目:国家自然科学基金项目( 71372179) ;黑龙江省留学归国人员科学基金项目( LC2012C16) ;黑龙江省高校青年学术骨干项目( 1254G022)作者简介:孙凯( 1975- ) ,男,吉林永吉人,哈尔滨理工大学管理学院教授,研究方向为创新管理;刘晓婷( 1991- ) ,女,黑龙江嫩江人,哈尔滨理工大学管理学院硕士研究生,研究方向为创新管理;赵丽华( 1988- ) ,女,河北承德人,哈尔滨理工大学管理学院硕士研究生,研究

2、方向为创新管理。摘要:战略联盟成员相关性对于战略联盟的稳定性、风险水平和绩效具有重要影响,借鉴研究集团多元化战略的LRUH模型,测度战略联盟成员相关性,将战略联盟划分为低度多元化联盟、非相关战略联盟、相关战略联盟和高度多元化联盟4种类型。以中国汽车产业中代表性企业战略联盟为例,应用LRUH模型对汽车行业战略联盟的相关性进行了测度。最后,分析了用LRUH模型的优点和不足,并展望了未来的研究方向。关键词:LRUH模型;战略联盟;相关性测度DOI: 10. 6049/ kjjbydc. 2016010325中图分类号:F272. 1 文献标识码:A 文章编号:1001- 7348( 2016) 19

3、- 0114- 04Research on the Correlation M easurement of Strategic AllianceM embers Based on the LRUH M odelSun Kai, Liu Xiaoting, Zhao Lihua( School of M anagement, Harbin University of Science and Technology, Harbin 150040, China)Abstract: The correlation of strategic alliance members has an importan

4、t influence on the stability, risk and performance ofstrategic alliance. This paper draws on the LRUH model of group diversification strategy to measure the correlation ofstrategic alliance members, by which strategic alliances are divided into four types: low diversified alliance, non- relatedstrat

5、egic alliance, related strategic alliance and highly diversified alliance. Taking the representative enterprise strategic al-liance of Chinese automobile industry as an example, this model is applied to measure the correlation of the automobile in-dustry strategic alliances. Finally, the advantages

6、and disadvantages of the measure model are analyzed, and the possiblefuture research directions are also discussed.Key W ords: LRUH M odel; Strategic Alliance; Correlation M easurement0引言进入21世纪以来,企业竞争更加激烈,随着科技的发展和经营风险的不断提高,依靠企业自身的发展已不能满足企业预防竞争损失、获得竞争优势的需求 1 ,战略联盟( Strategic Alliance)作为现代企业竞争的典型产物应运而

7、生。以促进技术创新、规避经营风险、实现资源互补和发掘新市场为主要发展模式的战略联盟成为企业发展的首选 2 。麦肯锡公司的调查数据显示, 20世纪90年代以来,战略联盟数量每年以超过20%的速度增长,采取战略联盟模式的世界级大企业数量超过了100个 3 。随着竞争的日益激烈,战略联盟无论在规模还是数量上都呈现出加速增长趋势。战略联盟的概念最早由美国DEC公司的总裁JHopland以及著名的管理学家R Nagel提出 4 ,不同学者见仁见智地从不同角度对其进行了界定。本文采纳Teece 5的观点,认为战略联盟是指两个或两个以上的伙伴企业为实现资源共享、优势互补等战略目标而进行的以承诺和信任为特征的

8、合作活动。现有文献中,战略联盟类型可以根据产业类型 3 、联盟方式 6 、战略层次 7, 8 、价值链 9, 10等标准进行划分,尚缺乏基于战略联盟成员间相关性对战略联盟类型的划分。然而事实上,联盟成员相关性对于联盟稳定性、联盟风险和联盟绩效具有重要影响。因此,本文引入研究集团多元化战略的LRUH模型(低度多元化( Low diversity) 、相关多元化( Related diversity) 、不相关多元化( Unrelateddiversity)和高度多元化( Highly diversity) , LRUH) ,对联盟成员的相关性进行测度,并根据相关性大小对战万方数据略联盟的类型进行

9、分类。然后,以中国企业战略联盟报告 3中汽车产业现有战略联盟为例,应用LRUH模型对汽车产业战略联盟相关性进行测度分析。1模型构建尹义省 11应用LRUH模型,以国民经济行业分类中的标准产业分类代码SIC( Standard IndustrialClassification)为依据,根据熵测度法对大型企业多元化的相关性进行了测度。大型企业的多元化与战略联盟成员的多元化具有相似性,前者的子公司之间与后者的联盟成员之间在行业相关性方面的相似性尤其明显。不同的是,大型企业将相同(或不同)行业的企业“内化”在一个企业中,而战略联盟中不同行业的企业仍保持各自的独立性。因此,应用测度大型企业多元程度和企业

10、间相关性的方法测度战略联盟成员间的多元化程度和相关性在理论上具有可行性。本文将LRUH模型应用于战略联盟的相关性测度,借助LRUH模型对战略联盟进行重新分类,利用熵测度法,结合概率论推导战略联盟相关性测度分析模型 12 。在对产业相关性的分类中, SIC是最具权威性的分类方法。 SIC码共四位代码,其前两位是主要行业代码,第三位代表产业类别,第四位数字则代表具体的产业。根据上述编码规律,本文提出如下界定: SIC前两位相同的产业具有相关性,当前两位编码相同的企业结为战略联盟时称为相关战略联盟; SIC前两位不同的产业则不具有相关性,当前两位编码不同的企业结为战略联盟时称为非相关战略联盟。基于L

11、RUH的战略联盟成员相关性测度模型如图1所示。图1基于LRUH的战略联盟成员相关性测度模型其中, DR代表联盟成员相关多元化度, DU代表联盟成员非相关多元化度, DR0为DR的样本均值, DU0为DU的样本均值。设联盟中企业个数为F,则第i个企业的联盟相关多元化度、联盟非相关多元化度分别为DRi 、 DUi ,以DU0和DR0为均值将战略联盟按相关性和多元性分为4个象限,其满足如下条件:DR 0 = 1F Fi= 1DRi DU0 = 1F Fi= 1DUi若DT表示多元化度,战略联盟成员跨行业数为M ,战略联盟成员跨企业数为N,则根据假设及多元化熵测度法 3 ,有:DT = N, DU =

12、 M , DR = DT/ DU = N/ M图1中各组战略联盟的含义如下: 低度多元化联盟组A,该组中战略联盟相关多元化度和战略联盟非相关多元化度均小于等于均值,说明该类战略联盟的相关多元化度与非相关多元化度都很低; 非相关战略联盟组B,该组中DU DU0 ,战略联盟相关多元化度小于等于均值而战略联盟非相关多元化度大于均值。战略联盟的联盟成员间呈现出高度的非相关性,成员间高度的非相关性也是战略联盟成员异质性的体现,即该组成员的异质性比较突出; 相关战略联盟组C,该组战略联盟的特征为DR DR0 ,战略联盟相关多元化度大于均值而战略联盟非相关多元化度小于等于均值。该组战略联盟的特点是高度的相关

13、性,不过其也说明战略联盟成员异质性低; 高度多元化联盟组D,该组中DR DR0 , DU DU0 ,战略联盟相关多元化度和非相关多元化度都大于均值。该组战略联盟的特点是高度多元化,即战略联盟成员的数量较大, F值较大。相关战略联盟有利于企业利用现有资源及竞争优势与合作伙伴相互合作、共担风险以实现共同的战略目标。与之相比,在非相关战略联盟中,企业与自己产业类型不相关的企业进行联盟,成员间一般是非竞争性的 13 ,通常为了弥补自己竞争能力的不足而与联盟伙伴结盟,以达到共享利益、联合行动的目的 14 。2中国汽车产业战略联盟成员相关性测度2. 1数据获取与分析对中国企业战略联盟报告 3列举的战略联盟

14、案例中比较有影响力和代表性的案例进行分析,根据国家统计总局国民经济行业分类代码表( GB/ T4754 -2011) ,对选出的战略联盟成员的SIC码进行查询。将汽车产业战略联盟案例进行整理,结果如表1所示。表1汽车产业基于种类指数的战略联盟相关性测度分析编号联盟成员SIC M N DU DR结果组别1东风汽车公司3660 2 2 2 1 DU DU0 DR DU0 DR DU0 DR DU0 DR DU0 DR DU0 DR DU0 DR DR0 B戴姆勒 克莱斯勒汽车有限公司363011北京汽车工业控股有限责任公司3610 1 2 1 2 DU DR0 B韩国现代汽车集团366012东风公

15、司3610 1 1 1 1 DU DU0 DR DU0 DR DR0 B金华青年集团3620江西江铃5261 1 1 1 1 DU DU0 DR DU0 DR DR0 10. 00D 0 DU DU0DR DR0 0根据汽车产业基于种类指数的战略联盟相关性测度分析可知, A组战略联盟个数为17个,占总样本的56. 67% 。该组成员的特点是战略联盟跨行业数与跨企业数相同,即M = N,在分析相关与非相关多元化模型中,该组为低度多元化组,是多元化度较小的组别,而在本例中,该组中表现出M = N的特点。也就是说,战略联盟成员在个数很少的情况下,被划分为两个不相关的产业,而每个产业中又分别有同等个数

16、且相关的企业使得N = M ,因此, A组被划分为不相关组。 B组战略联盟的个数为10,占总样本数的33. 33% ,该组成员特征明显,均表现为明显的DU DU0 、 DR DR0 ,属于相关战略联盟。 D组战略联盟个数为0,但这并不代表在现实市场经济中不存在该种形式的战略联盟。该组成员表现出DR DR0 、 DU DU0的特点,即相关性和多元化度都很高。分析汽车产业战略联盟案例特点可知,汽车产业战略联盟的成员个数都很低,一般成员个数小于5。这就很难出现高度多元的情况,但是一旦有个别战略联盟成员的个数奇高,且相关性比较难以确定,则很可能出现D组。由于D组战略联盟呈现高度多元化和复杂性的特点,称

17、之为复合型组。3相关性测度模型的优点与不足基于LRHU的战略联盟相关性测度模型的优点在于战略联盟成员的SIC码很容易获得,计算方法比较简单。但该种划分方法也存在一些不足:首先,该种方法忽略了联盟成员产量比例对联盟相关程度的影响。例如案例6中的东风日产与中国人民财产保险股份有限公司、中国平安财产保险有限公司建立战略联盟。战略联盟中跨行业数为2,即联盟成员被划分为不相关的两个行业组,一个行业中的成员个数为1,另一个成员个数为2,但是按照本方法,两个行业内的企业数由于SIC码有两个数是相同的而都记为1。其次,该种方法计算过于简单,在一定程度上影响了DR0和DU0的准确性,样本个数和特殊案例都会对这两

18、个平均数产生影响。再次,当多元化度很低且M = N时,表现为不相关战略联盟,但并不排除特殊情况使得A组表现为相关性。4结语LRHU战略联盟相关性测度模型首次从相关性和多元化两个角度对战略联盟进行分类,从而为多元而复杂的战略联盟的结盟动因、联盟稳定性、联盟风险和联盟绩效等领域提供了新的研究思路。虽然该测度模型仍存在不足之处,但是其简便性和灵活性在很大程度上弥补了这些不足。 LRUH模型已经在相关与非相关多元化方面有了比较成熟的应用,可以很方便地运用到多元化战略联盟相关性的研究中。目前,我国战略联盟出现了多元化和复杂化的发展趋势。复杂经济环境下催化出的高度多元化战略联盟和不相关战略联盟,一方面促进

19、了联盟成员间的资源整合,另一方面也为联盟成员本身的生存和发展增加了不稳定因素。这不仅造成了企业核心竞争力的分散,也造成了更多的联盟成员经济纠纷,最终导致联盟成员“两败俱伤” 。本文提出的LRHU战略联盟相关性测度模型,根据联盟成员相关性对战略联盟进行分类,有助于联盟成员更为客观科学地作出是否结盟的决策,为上述问题的解决提供了新思路。更进一步,如何界定战略联盟的边界与成员、战略联盟边界动态变化对联盟相关性的影响,以及联盟成员相关性对战略联盟的稳定性、异质性和规模的影响等是未来的研究方向。参考文献: 1 方静,陈建校,贾卫峰.企业战略联盟信任的动态演化机理及内生影响因素 J .企业经济, 2010

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