资源与多元化类型的联系理论和证据本科毕业论文外文翻译稿.doc
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1、浙江大学本科毕业论文外文翻译稿资源与多元化类型的联系:理论和证据SAYAN CHATTERJEEWeatherhead School of Management, Case Western Reserve University, Cleveland, Ohio, U.S.A.BIRGER WERNERFELTSloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Massachusetts, U.S.A.摘 要本文理论和实证地探讨一个论点:公司开始多元化发展以利用对现有经营来说剩余的生产力资源。
2、掌握这些资源的知识有助于我们预测一个公司扩张的方向。尤其是,我们认为过量的物理资源,大部分知识资源,和外部财务资源与相关多元化更加有联系,内部财务资源与非相关多元化更有联系。1 引言也许在战略管理学科上最吸引人关注的问题就是公司多元化与绩效间可能的关系。很多研究支持Rumelts(1974)最初的观点相关多元化公司比非相关多元化公司表现更优异(Montgomery, 1979; Bettis, 1981; Rumelt, 1982; Palepu, 1985; Varadarajan, 1986; Varadarajan and Ramanujam, 1987; Jose, Nichols,
3、and Stevens, 1986; Lubatkin and Rogers, 1989),同时,有些相反(Michel and Shaked, 1984; Rajagopalan and Harrigan, 1986; Elgers and Clark, 1980; Chatterjee, 1986)或者中性的(Lubatkin, 1987)观点不断被提出。这个关联性假设得不到一致支持,从而导致了一个问题。尽管就平均水平来说,非相关多元化较相关多元化处于劣势地位,那会不会非相关多元化在某些特例下反而是更好的选择?为了解释这点,Montgomery(1979)发现相关多元化经营者多处在高利润行
4、业。这可能是因为同一家公司既善于多元化战略又善于行业选择,或者可能有些深层次的因素使得他们获准进入这些行业,同时采用相关多元化作为最佳战略。也许可以这么表述,在某些特定环境下,非相关多元化也能创造价值,接着我们首先来解释文献中一些明显的矛盾。就我们所知尚且没有研究尝试回答这个问题。 Chatterjee and Wernerfelt(1988)将资源与进入市场的类型联系起来。然而,他们没有控制可能影响进入市场类型的其他因素,他们也没有研究市场选择类型和绩效的关系。这些是本文基于Chatterjee and Wernerfelt(1988)的研究上的主要扩展。 这可能是公司对于多元化类型(相关或
5、者非相关)并不关心。然而,如果我们可以识别出影响进入的市场类型的系统性因素,这会是一个重要的发现。比如,如果可以证明相关和非相关多元化可以通过每个公司独有的特定事前因素加以判断和证实,联系性假设就需要被修正。这篇文章建立了一个理论基础,来识别影响多元化类型的系统性因素,并且实证检验了这些因素影响的效度,通过这些因素解释了一个多样化的1981年1985年期间的公司群体内采用的多元化类型。本文研究表明这些公司1981年以前的资源框架可以部分解释样本中公司1981年1985年的多元化类型。本文同时发现高绩效的公司比低绩效的公司更加符合理论预测。这些结果对于多元化管理和多元化领域的研究都有重要的启示。
6、2 理论基础本文不关注一个公司多元化的原因,而是一个公司选择进入的市场类型。一旦一个公司决定多元化,那么选择进入的市场应当是公司有竞争优势的市场。Porter(1987)认为,如果公司拥有能转化进入新市场的技能或者资源,那么它可以获得竞争优势。他也不是最早提出这个观点的。资源很早就被认为是解释多元化的一个重要因素(Penrose, 1959)。Rumelt(1974)讨论了能用在相关市场的“核心技能”。Pfeffer、Salancik(1978)和Burt(1983)将多元化公司的多市场经营视为对依赖于资源的关系进行管理的一种工具。经济类的文献也讨论这个话题(Teece, 1982; Gore
7、cki, 1975; Caves, 1982; Lecraw, 1984)。这些实证证据也证明了多元化和多元化公司的资源定位之间存在联系。在产业整体层面上,Lemelin(1982)、Carleton、Harris和Stewart(1984)发现公司多元化时倾向于进入和本行业资源相近的行业。Lecraw(1984),Montgomery和Hariharan(1990)都在个体公司层面证实了这点。所有的这些研究都表明公司进入的市场和它的资源框架有系统性的联系。利用这种联系提出我们的假设,(a)我们需要识别出不同公司都共有的一个资源类型;(b)资源与市场类型的联系,以及价值创造的潜力。如果这些可以
8、被识别出来,接着我们应该可以发现跨行业公司对于市场选择的系统性模式。从另一个角度来说,一个基于资源的方法使得我们采用多元化公司管理者的视角来看问题。如果我们的基本假设是有效的,我们期望管理者将公司资源部署在利润最大化的市场。当然,资源可能不是解释市场类型的唯一因素。实证研究尝试控制其他重要因素。2.1 关于进入的市场类型的假设当Rumelt(1974)最初将多元化分为相关和非相关,大部分最近的研究都考虑多元化程度的问题,程度是一直在变化的(Montgomery, 1982; Caves, Porter, Spence, and Scott, 1980; Montgomery and Werne
9、rfelt, 1988)。因此我们接着后面的方法,理论和实证两方面都提到了相关程度可以从横向到非相关之间变化。所以应该在这种情境下理解“多元化类型”。我们期待从资源角度研究的多元化类型依赖于它在特定产业内的特异性(Montgomery and Wernerfelt, 1988; Gort, Grabowski, and McGuckin, 1985; Williamson, 1975; Gorecki, 1975)。显然地,如果一种资源只能用来制造一种产品,它是不合适于多元化的。但是,大部分的资源可以用在多种终端产品上。简短来说,我们将这种资源特点称作“灵活性”。如果一个公司拥有的资源对于终端
10、产品是相当特殊的(不变性),这种公司会被限制以一个相对相关的方式多元化;同时当一个公司拥有比较灵活的资源(相对终端产品而言),它可以选择相关程度大或者小的多元化。根据文献里的传统观点(Teece, 1982; Macdonald, 1984; Montgomery and Hariharan, 1990),我们将资源分为三个层次:(a)物理资源,(b)无形资产,(c)财务资源。前两者相对比较不灵活;因此他们只能被用在进入比较相关的市场。财务资源,是最灵活的,适用于各种类型的多元化。一个从以上的讨论中得出的检验假设是:物理资源和无形资产会导致更多的相关多元化,财务资源会导致任何类型的多元化。为了
11、解决争议,我们需要考虑不同资源杠杆化的程度。一些资源,比如物理资源和财务资源,只能用在它们被释放的特定时点。所以可以用于多元化扩张的剩余生产能力是满足现有业务后的存量。相反的,一些无形资产,比如品牌,可以重复用在不同产品上,几乎不损失现有经营的效率。这些无形资产通常随着时间自然增长,以知识和经验的形式存在于公司的人力资本中。一个专利化学方程式是这种资源的一个极端例子。比较不极端的例子包括创新能力、市场调查和营销人员的营销技能(详见Wernerfelt, 1989)。我们现在提出特定的假设,每个都有证据支持。2.2 物理资源一个公司的物理资源,比如厂房和装备,被称为固定资产。它们通常在很相近的行
12、业是相通的(不变的)。所以如果剩余的物理资源激励了多元化,将会在与资源正被使用的行业很相近的行业。Barton(1988)和Bettis(1981)认为资本费用与相关多元化有关系。有这种剩余资源的公司不太可能在离主业很远的行业内多元化。假设1:剩余的物理资源导致相关多元化。2.3 无形资产无形资产包括品牌或者创新能力。不像物理资源,无形资产的范围限制更加“柔性“。品牌名字可以被用在多个产品上,这几乎不会对现有使用造成负面影响。类似的,一个强势的营销团队或者创新研究部门可以在很多不同的市场成功地营销或者研发出新产品,而并不影响原来的业务。无形资产也是相对不变的,因此,在相关行业内优势可以得到最大
13、发挥。这点也被其他研究者所证实。Bettis(1981)认为相关多元化的公司绩效更优,因为这些(无形)资产“开启了差异化和细分的可能性”(381页),而且公司获得更高的绩效,因为“通过提早进入门槛较敏感的(相关)行业然后开发核心技能来树立门槛”(390页)。Hill和Snell(1988)也认为在高研究密集型行业,有限的相关多元化使得股东利益最大化。实证研究也支持了这个观点。有证据表明在广告或者研究密集型行业的公司多元化,会进入与核心业务相关的(Bettis, 1981; Caves, Porter, Spence, and Scott, 1980)研究或者广告密度高的行业(Montgomer
14、y and Hariharan, 1990; Carleton, Harris, and Stewart, 1984; Lecraw, 1984; and Lemelin, 1982)。这些研究总体证明了检验假设,无形资产是用来进入相关市场的,这样可以集聚竞争优势。总的来说,我们期望高水平的无形资产可以鼓励相关多元化。假设2:无形资产导致相关多元化。2.4 财务资源财务资源通常是所有资源里最灵活的,因为它们可以用来买各种其他的生产资料。为了得到财务资源如何使用的假设,我们将财务资源分为两种。第一种,内部资金,包括手上的流动资金和未达到正常水平的借债能力。第二种,外部资金,包括新的资产和可能的高
15、风险债务(比如垃圾债券)。几个理论认为内部资金的低水平(相对外部资金)将会降低非相关多元化的水平。反之亦然。如果非相关多元化真的无利可图,那么管理者追求这种多元化的唯一原因是为了扩大公司规模和公司家权力,这是代理理论的预测。这样的背景下,Jensens(1986)“自由现金流”假设认为只有低杠杆的公司可以追求这种无利可图的非相关多元化。当“市场有一个评估公司、管理和既定计划的机会”的时候(Jensen, 1986: 324),高杠杆的公司必须去资本市场寻求资金。因为资本市场认为非相关多元化是有风险的(Montgomery and Singh, 1984; Rajagopalan and Har
16、rigan, 1986; Lubatkin and ONeill, 1987; Barton, 1988),非相关的项目常常得不到外部资金的支持。或者说,如果代理行为已经普遍得到认可,我们期望低杠杆的公司追求非相关多元化。管理者想使股东财务最大化会怎么样(比如代理理论不是对管理者行为最流行的预测理论)?管理者采用相对非相关多元化的唯一原因是,这个经理相信他/她投资这个项目,之后可以增加股东的财富。然而,因为资本市场不喜好非相关多元化,这个经理面临着困难的情况,即资本市场不了解这个项目的信息,当然可以预料到资本市场也不会接受。Myers and Majluf(1984)认为由于信息的不同,管理者
17、会利用内部资金来资助这种项目。进一步来说,因为相关多元化更被看好,外部资金会转向比较相关的多元化。 尽管两种意见导致了一样的行为预测(进入市场类型),绩效是完全相反的。在“自由现金流”情境下,非相关多元化事后不会提高利润,在Myers 和Majluf的情境下却会提高利润。在讨论部分会对这点进行详细讨论。这两种理论预期使得我们期待相对非相关的多元化与内部资金联系紧密,相对相关的多元化与外部资金联系紧密,从而得出下面的假设。H3A:内部资金或者未使用的借债能力更倾向于非相关多元化。H3B:权益资本更倾向于相关多元化。在图2.1中总结了理论预测。市场类型非相关相关财务资源:(内部资金)(低风险债务)
18、无形资产物理资源财务资源:(权益资本)(垃圾债券)无形资产低高各种资源的灵活性图2.1 资源灵活性与市场类型之间的关系2.5 关于绩效的假设我们的理论在一个基本假设上发展,即公司期望提高绩效而进行战略调整。我们并没有宣称任何哪种多元化会导致更高的绩效,但是合适的资源配置可以提高绩效。因此我们预计高绩效的公司会使用无形资源和物理资源进入更相关的市场。我们也认同管理者可以在非相关市场里识别获利机会的可能性。如果我们的理论是对利润最大化行为的描述,那么接近这种预测的公司会有更好的绩效。假设4:有更好绩效的公司,事后证明,更加符合我们的模型。2.6 控制变量当一个公司的资源为市场选择提供了一种系统性解
19、释的时候,也有别的因素影响进入的市场类型。特别是下面提到的因素对多元化有影响。为了考虑到任何可能的系统性影响,这些因素作为控制变量处理。2.6.1 风险对于我们模型的实证检验,有一个基本假设,就是管理者基于股东的利益而不是自己的利益(代理理论)。如果事实上管理者想增加自己的利益,通过对相当大比例的公司研究,表明多元化会沦为集权的需要或者降低个人风险的需要。比如,Hill and Snell(1988: 580-581)认为在一个高研究密度的行业,且是高风险/高回报的环境下,当有限和相关多元化能保障股东的最大利益时(我们的假设2),风险厌恶的管理者会选择多元化(代理行为)。显然,如果代理行为占了
20、上风,我们不能为假设找到支持,所以这个因素得加以控制。在破产风险很高(和管理者个人损失很大)的情况下(Amihud and Lev, 1981),代理行为会浮出水面,我们使用最初的风险水平来控制代理成本。 一些作者打算通过观察股权集中度来掌握代理问题(Hill and Snell. 1988)。然而,股权集中度的离散度很低(Hill and Snell. 1988: 587),即使如此也有其他因素,例如补偿方案,会减少代理成本。风险是更加直接的度量,比股权集中度有更多内在离差,使得它更适合于多元检验。2.6.2 规模我们基于资源的方法,不能预测规模和多元化类型的联系,公司初始的大规模可能与非相
21、关多元化有关,因此,需要被控制。这种类型的多变量研究中,规模通常都作为一个控制变量。2.6.3 资金密集度Barton(1988)和Bettis(1981)都发现资金密集度和相关多元化之间存在联系。我们因此控制资金密集度的初始水平。2.6.4 多元化的初始水平多元化的初始水平可能会影响未来的多元化决策。多元化的初始水平可能暗示这个公司合适的多元化水平。因此,比如一个相关多元化的公司不会倾向于采取一个相对非相关的多元化决策。实证中显示,当我们测量变化时,初始水平与未来水平相互关联。3 数据和测量我们对于19811985年间的样本公司的多元化模式的变化进行了定量测量,并且将这种变化解释为公司在19
22、80年拥有的资源的作用,换言之,就是这段时期的开始阶段。这个样本从两个初级数据库中搜集而来,the Trinet Establishment数据库和the Compustant Industrial Annual数据库。The Trinet data包括200000多家公司的雇员、销售人员和标准行业分类码信息,这些公司都有大于10个员工,而且有超过4000家母公司。对于这些母公司,the Trinet data允许我们在两年中的每一年,计算每四位标准行业分类码的销售额。这些母公司中的1203家被列入Compustat tapes。样本减至678家公司,包括订货储备、销售额、资本化和股票价格都可
23、以在Compustat tapes中找到,但是只有167家公司的广告花费和研发费用。因为需要从CRSP tapes中获取股票回报的数据(为了计算风险),样本减至118家。这118家公司在Cmpustat中涵盖了82个四位标准行业分类码和63个三位分类码。一个标准行业分类码的一家公司的全部资产从600万(电脑硬盘和磁带驱动器)到120亿不等(机动车辆和车体构件)。每个公司的平均资产大约9亿美元。3.1 因变量我们在两个时间点1981年和1985年,计算一个多元化指数DW:DW= 等于行业i到公司最大业务单元(h)的距离,等于公司i在行业j中的销售额的比例。根据Caves, Porter, Spe
24、nce和Scott(1980: 199-200)的研究,如果i和h都在同一个四位标准行业分类码下,=0,如果它们在同一个三位标准行业分类码下,=1,以此类推。DW衡量多元化距离核心业务(最大的业务)的距离。像其他所有这种类型的多元化衡量方法,它抓住了公司在不同产品市场间的资源再配置,当公司进入一个新产品市场时也是如此。我们的因变量是DELTADW=DW(85)-DW(81)这个变量衡量了在两个时间点上多元化程度的纵向变化。DELTADW数值大代表相对的非相关多元化,数值小代表相对相关的多元化。另外的一个后续多元化测量方法,比如熵和the Herfindahl方法,也在文献中被应用。就像Cave
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