管理学研究中的内生性问题及修正方法

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1、管理学研究中的内生性问题及修正方法管理学研究中的内生性问题及修正方法①□王宇李海洋摘要:鉴于内生性问题(ｅｎｄｏｇｅｎｅｉｔｙ)对研究结果的严重偏差ꎬ管理学者越来越重视对内生性问题的检验和修正ꎮ然而ꎬ国内许多管理学学者对内生性问题的来源和修正方法仍然缺乏系统的了解ꎮ在本文中ꎬ我们回顾了管理学顶级期刊ＡｃａｄｅｍｙｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＪｏｕｒｎａｌ、ＳｔｒａｔｅｇｉｃＭａｎａｇｅｍｅｎｔＪｏｕｒｎａｌ和ＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅＳｃｉｅｎｃｅＱｕａｒｔｅｒｌｙ在２００７~２０１６年发表的所有提及内生性问题的文章共

2、２２３篇ꎮ从这２２３篇文献中ꎬ我们整理出内生性问题的主要来源和修正方法ꎬ并结合现有的内生性理论和方法文献ꎬ对不同来源的内生性问题如何进行相应的修正给出了具体建议ꎮ关键词:内生性问题ꎻ内生性问题的修正ꎻ管理研究一、引言近年来内生性问题(ｅｎｄｏｇｅｎｅｉｔｙ)受到越来越多管理学者(尤其是战略管理学者)的关注和重视(Ｈａｍｉｌｔｏｎ＆Ｎｉｃｋｅｒｓｏｎꎬ２００３ꎻＳｅｍａｄｅｎｉｅｔａｌ?ꎬ２０１４)ꎮ管理学研究中的一项核心内容是建立和检验变量之间的因果关系ꎮ而验证因果关系的两种通常做法是随机实验(ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｃ

3、ｏｎｔｒｏｌｌｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ)和观测数据(ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌｄａｔａ)(Ｂａｓｃｌｅꎬ２００８)ꎮ然而ꎬ与自然科学不同ꎬ管理学研究往往要涉及企业、组织和个人ꎬ所研究的样本本身具有很强的异质性ꎬ很多变量没法准确观察和测量ꎮ同时ꎬ相应的随机实验也很困难ꎬ可能存在潜在的道德风险ꎬ或者根本就不可能实现(Ｂａｓｃｌｅꎬ２００８)ꎮ因此ꎬ管理学者在探讨变量因果关系的过程中ꎬ更容易受到内生性①王宇ꎬ哈尔滨工业大学管理学院ꎻ李海洋(Ｅ－ｍａｉｌ:ｈａｉｙａｎｇ＠ｒｉｃｅ?ｅｄｕ)ꎬ莱斯大学商学院ꎮ作者们感谢四川大

4、学王元地老师和对外经济贸易大学李瑜老师对本文提出的宝贵意见ꎬ以及哈尔滨工业大学博士生唐丽清在编码信度检验部分的帮助ꎮ王宇感谢莱斯大学商学院(ＪｏｎｅｓＧｒａｄｕａｔｅＳｃｈｏｏｌｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓꎬＲｉｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ)在其访学期间所获得的各种帮助ꎮ—２０—管理学季刊２０１７年０３问题的困扰ꎬ特别是在战略管理领域ꎬ这一问性问题进行检验和修正就变成必不可少的一题更加严重ꎮ这是因为相较于人力资源和组织部分ꎮ行为学领域的研究ꎬ战略管理研究更关注企业内生性问题具体指的是在回归分析中ꎬ解层面的决策、选择、绩效产出和结

5、果等ꎬ而进释变量和误差项存在相关关系(Ｗｏｏｌｄｒｉｄｇｅꎬ行企业层面的随机实验是非常困难的ꎮ例如ꎬ２００６)ꎮ下面是一个标准的回归方程:研究企业一体化战略对企业绩效的影响ꎬ如果ｙ＝α＋βｘ＋ε(１)ｉｉｉ进行随机实验ꎬ成本是我们无法接受的ꎬ或者其中ꎬｙ为被解释变量ꎬｘ为解释变量ꎬεｉｉ根本无法实施ꎮ事实上ꎬＳｈａｖｅｒ(１９９８)强调为误差项ꎬα为常数项ꎬβ为解释变量的系数ꎮ企业管理者的决策和战略选择不是外生的而是通常我们要求ｘ是外生的ꎬ也就是说ｘ是ｉｉ内生的ꎬ是基于对未来企业绩效的预测做出的ꎮ随机的ꎬ不受方程系统

6、中其他因素的影响ꎬ与换句话说ꎬ企业的决策和战略选择不是随机的ꎬ误差项ε不相关ꎮ如果解释变量ｘ与误差项εｉ而是依据对未来企业绩效的预期而做出的ꎮ因相关ꎬ我们则称为存在内生性问题ꎮ此ꎬ相比于人力资源和组织行为学研究ꎬ战略为了对内生性的概念有更直观的理解ꎬ我管理研究中的内生性问题更需要引起学者的们举一个具体的例子ꎮ例如ꎬ我们研究低成本重视ꎮ战略对企业绩效的影响ꎬ这里我们将低成本战由于内生性问题的广泛存在及其对研究结略设成虚拟变量ꎬ采用低成本战略取值为１ꎬ否果可能带来的严重偏差ꎬ越来越多管理学期刊则为０ꎮ理论上我们要求解释变

7、量“低成本战的评审专家和编辑在评审稿件时开始重视可能略”是外生的ꎬ也就是说一个企业是否选择采存在的内生性问题ꎮ例如ꎬ目前ＳｔｒａｔｅｇｉｃＭａｎ￣用低成本战略是随机的ꎬ是无意识行为ꎮ但实ａｇｅｍｅｎｔＪｏｕｒｎａｌ(ＳＭＪ)的投稿须知(Ａｕｔｈｏｒ际上企业可能会根据其自身某些不可观测因素Ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ/ＧｕｉｄｅｌｉｎｅｓＲｅｇａｒｄｉｎｇＥｍｐｉｒｉｃａｌＲｅｓｅ－(如成本控制能力、市场能力等)ꎬ以及相应战ａｒｃｈｉｎＳＭＪ)中已经明确提出了关于内生性的①略选择的绩效预期来做出是否采用低成本战略问题:“ＳＭＪ

8、强烈支持那些战略管理领域中针的选择ꎮ比如ꎬ如果企业具有较强的成本控制对复杂因果过程的重要且有趣的研究ꎮＳＭＪ意识到对于那些针对复杂因果过程研究的统计分能力ꎬ那么该企业更有可能采取低成本战略ꎬ析可能会存在内生性问题ꎮ如果是这样的话ꎬ因为该企业预期该选择会有更高的绩效回报ꎮ作者在提交的稿件中应该承认潜在的内生性问另一种情况是如果企业的市场能力很强ꎬ