商业模式结构复杂性的维度及测量研究，本文主要内容关键词为：维度论文,复杂性论文,商业模式论文,测量论文,结构论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、问题提出
随着企业的跨公司和跨行业的交易方式不断增加(Mendelson，2000)，企业活动从组织系统内部扩大到与环境相关的各种交易类型，进而，随着这些交易活动的日益增加，企业开始尝试采用新结构方式并不断扩大其组织边界(Foss，2002)。这些变化使得企业价值创造的范围从企业内部波及到了传统企业边界以外，从而促使企业与环境之间出现了一个新的跨组织边界分析单元——商业模式(Amit，Zott，2001)。可见，商业模式与以往组织分析单元最根本的不同在于开辟了企业在行业内部以及跨企业和行业边界从事经济交易活动的新方式(Mendelson，2000)。而这种新方式最重要的变化又在于通过企业与供应商以及客户之间的相互交易产生了一种新的跨企业交易结构，即商业模式结构(Brynjolfsson，Hitt，2003)。Osterwalder et al.(2005)进一步明确指出对商业模式结构的界定有助于更清晰地理解商业模式的内涵及企业实现收益的运营逻辑，也能为商业模式的进一步研究提供分析框架和理论基础。因此，伴随上述跨企业边界新交易活动出现，组织理论研究迫切需要通过分析商业模式这一新分析单元的结构以更新理论知识并指导企业实践。
然而，由于目前学者们对商业模式的构成仍缺乏统一认识，进而在分析商业模式结构时往往呈现出“管中窥豹，仅见一斑”的现象。近年来，在SMJ及OS上发表了一系列论文对商业模式的构成进行概念定义并获得了广泛认可的Zott et al.(2011)也指出由于商业模式本质上是从整体层次解释企业如何“做生意”的活动系统结构，要分析这一系统的潜在前因及结果的全貌，就需要从整体层面分析商业模式结构及其组成部分之间的关系，但目前还十分缺乏此方面的文献，这使得现有商业模式理论难以呈现其前后关系的全貌(Amit，Zott，2012)。所以，开发出一个从整体层面描述商业模式结构特征的概念十分必要。
由于商业模式是一个复杂适应系统(CAS)，这一系统的不同结构会形成不同类型的商业模式系统状态，这些状态(如稳定、混沌边缘及混沌)是商业模式适应环境变化的不同发展阶段，它们会表现出不同的结构复杂性。所以，借鉴复杂适应系统结构的最重要特征就是复杂性的观点，我们认为从整体层面看商业模式结构最重要特征是它的复杂性，并由此将商业模式结构复杂性界定为商业模式这一活动系统的结构复杂程度，它反映了商业模式适应环境变化的能力。尽管一些学者从CAS视角对此概念进行了一定描述(徐迪，2005；罗珉，2009)，但目前仍缺乏对商业模式结构复杂性这一概念的内涵分析与维度界定，进而也缺乏对商业模式结构复杂性测量的建构。为弥补上述不足，本研究准备总结以往文献对商业模式结构内涵的分析，从整体层面探讨商业模式结构复杂性的维度界定及测量量表，以期为后续理论研究商业模式前因及后果的全貌做出有价值的贡献，同时也为当前企业进行跨组织边界的商业模式实践提供可借鉴的思路。
二、商业模式结构复杂性维度模型构建
1.商业模式结构的内涵分析及商业模式结构复杂性的概念界定
(1)商业模式结构的内涵分析。商业模式是由组成元素、元素之间的联系，以及动态顾客价值组成的一个具有一定结构特征的系统。学者们分别从不同角度分析了组成商业模式结构的上述三个方面。Morris et al.(2005)从决策变量的角度认为商业模式结构由一套决定特定市场如何创造可持续竞争优势的变量组成，包括价值主张、顾客、内部流程(能力)、外部定位、经济模式和个人(投资者)的因素。此后，学者们又从网络的角度分析认为商业模式是由产品、服务和信息这些元素构成的有机系统结构或合作网络，这个系统包括了对商业活动及其作用的分析，也包括了对不同商业参与者潜在利益和收入来源的描述(Santos et al.，2009)。因此，商业模式结构中包含一系列相互依赖的构成要素，如顾客价值主张、关键流程、伙伴网络、核心能力等(Chesbrough et al.，2007)。与此同步，国内学者也从客户界面、伙伴界面和内部构造的价值活动组合(翁君奕，2004)、交易活动和对策活动组合及内在经营逻辑定型化的活动套路(程愚，2004)、结构体系以及制度安排集合及结构性维度(罗珉，2009)、基础构件、结构板块组成的具有价值效应和固化效应的规则容器(李东等，2010)、企业与其利益相关者交易结构(魏炜，朱武祥，2010)等对商业模式结构的构成元素进行了分析。
在分析商业模式结构内涵的文献中以Amit and Zott(2012)的观点最具概括性，他们把商业模式结构看做是一种利用商业机会创造价值的交易内容、交易关系和交易治理，并由此描述了由公司、供应商和客户组成的这一商业模式的网络运作方式。其中，交易内容是指商业模式所交易的商品或正在交换的信息，以及交易中所需要的资源和能力；交易关系是指参与交易各方及他们在交易中的连接方式，包括交易发生的顺序和所采取的交易机制；交易治理是指交易中控制信息资源和商品流动的方法，包括企业的法律事务管理形式和对交易参与者的激励机制。此后，Zott and Amit(2010)又指出商业模式结构需要清晰地描述企业与各个利益相关者之间的关系以及它通过与利益相关者之间交易来为各方创造价值的方式。因此，基于交易是活动之间连接的概念，Zott and Amit(2011)进一步对活动系统的重要设计元素进行了阐述。他们认为交易活动内容是指实施交易所涉及的所有可能活动，交易活动关系描述了交易活动如何连接；交易活动治理规则是指谁来实施这些交易。
总结上述商业模式结构的内涵分析，我们认为商业模式结构的组成部分主要包括三方面：商业模式的交易主体(如核心公司、供应商、客户、合作伙伴、股东等)、交易关系(如收入方式、价值活动组合、交易顺序、伙伴网络、企业的顾客、合作伙伴与供货商间关系与角色、交易活动和对策活动组合等)及交易规则(如盈利规则、交易机制、基础构件、关键资源、关键能力、结构板块组成的具有价值效应和固化效应的规则容器等)。Amit and Zott(2012)基于交易活动系统视角对商业模式结构的分析涉及上述三方面，而且本文所基于的从CAS层面分析商业模式整体特征的观点与Zott和Amit从活动系统角度分析商业模式的观点相近，所以本研究也将参考他们对商业模式结构的交易主体、交易关系和交易规则三个方面的内涵分析，探讨商业模式结构整体的复杂性特征。
(2)商业模式结构复杂性的概念界定。在早期商业模式结构的研究中，学者们对商业模式结构复杂性这样一个概念提及较少，人们更多地通过描述商业模式结构的构成元素来分析商业模式结构。虽然这种分析能在一定程度上反映商业模式的内部机理，但它们对商业模式结构的描述往往是零散的，缺乏从系统整体特征角度进行探讨。由于商业模式是一种有别于产品、企业、行业及网络的新分析单位，它是围绕着解释核心企业如何从整体层次“做生意”的活动系统结构(Zott，Amit，2010)。因此，必须从整体系统层面分析商业模式的结构属性。随着CAS理论不断融入多个学科，商业模式是一个CAS已成为许多学者的共识(Weill，Vitale，2001)。由于CAS的主要特征是其系统结构的复杂性，所以一些学者开始将CAS理论引入对商业模式，分析商业模式这一CAS的结构复杂性特征，希望能借此从整体层面深入探讨商业模式结构。
学者们在基于CAS理论探讨商业模式结构复杂性时，尝试着分别通过分析商业模式结构中主体数量和主体间关系及相互作用来界定商业模式结构的复杂性特征。最初，他们主要关注了主体数量的变化。例如，Weill and Vitale(2001)就提出了与CAS理论中“积木”相近的“原子商业模式”概念，他指出商业模式从本质上讲就是若干模块的不同组合，企业可以通过在自己的商业模式中添加或者更换新的模块，或者改变不同模块之间的界面联系规则来实现商业模式变革。后来，也有一些学者们关注主体间关系及相互作用等对商业模式结构复杂性的影响。徐迪(2005)基于翁君奕(2004)的定义指出，商业模式结构复杂性反映了商业模式组分或要素之间的复杂相互作用关系，在介观商业模式的概念框架下，商业模式组分或要素的不同组合会产生不同结构的商业模式，不同结构的商业模式具有不同的复杂性。他们将商业模式的组分定义为客户界面、内部构造界面和伙伴界面等三个核心界面。在此组分定义基础上，徐迪(2005)指出商业模式结构复杂性包括两个维度：商业模式组分的变异和商业模式组分相互作用关系的改变。构成商业模式结构复杂性的本质特征是商业模式之间相互作用关系的多样性、随机性和非线性，即复杂系统的结构效应或组合效应体现为结构复杂性。此外，吴兴俊(2009)则基于商业模式是一个典型CAS的观点，认为每个商业模式组分都具备了CAS中“主体”的特性，商业模式主体的学习与适应性规则造就了商业模式系统结构的复杂性。
总结上述有关商业模式结构复杂性界定的观点，我们认为，顾客、供应商、股东等利益相关者构成了商业模式这一复杂适应系统(CAS)的行为主体，正是在这些行为主体的交易活动及相互作用形成了商业模式这一CAS。因此，商业模式结构的复杂特性主要源于系统规模复杂性(即，商业模式系统中行为主体的数量)、系统主体关系的复杂性(商业模式系统中行为主体之间相互作用关系的多样性和差异性)和管理上述行为主体及其相互作用关系的规则的适应性。具体而言，由于商业模式是一个由利益相关者的交易结构形成的复杂系统，所以整个交易结构中的交易参与企业的数量、交易参与企业各方关系的复杂变化和相关交易规则的灵活适应等特征决定了商业模式结构的复杂性。因此，本文将商业模式结构复杂性的概念界定为企业商业模式所涉及的交易主体数量多少、交易主体间关系复杂程度及其相互作用规则适应性所带来的商业模式表现出的由组成元素到系统结构层面的复杂性。由于目前有关商业模式结构复杂性的大多数研究还停留在概念探讨或隐喻分析上，至今还十分缺乏对商业模式结构复杂性这一概念的科学测量。而测量量表是从理论分析向实证检验迈出的重要一步，下面本文将在商业模式结构的内涵分析及商业模式结构复杂性的概念界定的基础上，构建商业模式结构复杂性的三维度测量模型。
图1 商业模式结构的三维度模型
2.商业模式结构复杂性的三维度模型
本文基于前文对商业模式结构三个维度的内涵分析和从CAS视角对商业模式结构复杂性的界定，对商业模式结构复杂性从交易主体、交易关系及交易规则三方面进行阐述。具体地，我们在访谈基础上开发了包括交易主体多样性(diversity of trading agents)、交易关系多重性(multiplicity of trading relationships)和交易规则灵活性(flexibility of trading rules)三个维度的“商业模式结构复杂性三维度模型”(如图1所示)。
交易主体多样性。本文将交易主体多样性界定为：商业模式所涉及的交易主体数量及种类。具体地，我们认为它由商业模式涉及的顾客、参与交易企业及产品或服务等方面的数量和种类组成。首先，如果企业设计的商业模式面对多种类型的顾客，那么该商业模式就需要为满足多种顾客进行不同的价值创造和获取，从而形成更复杂的交易结构。其次，如果核心企业设计的商业模式由大量利益相关的参与交易企业(如供应商、采购商、合作伙伴、股东等)组成，这些参与交易企业之间就会发生更多的在信息、资金和物流方面的交易，从而使得商业模式系统结构更加复杂，进而也能使商业模式这一CAS具有完全不同的适应性状态。此外，如果企业设计的商业模式提供品种繁多的产品或服务，那么就需要更多的生产流程、供货方式、收入方式，从而产生更多的交易活动及相应的相互作用关系组合，这样，商业模式结构也会愈发复杂。罗珉(2009)就曾从企业商业模式三个基本的组分(顾客、供应商、股东)出发，通过分析这三类主体的商业活动来说明商业模式的复杂体系。徐迪(2005)则将商业模式的组分定义为客户界面、内部构造界面和伙伴界面三个核心界面，指出商业模式组分的不同组合会产生不同结构复杂性的商业模式。所以，构成商业模式组分或要素的交易主体的数量和种类越多，商业模式结构就越复杂。
交易关系多重性。本文把交易关系多重性界定为：商业模式中各交易主体间发生相互关系和作用的数量和复杂程度。具体地，我们认为它由现金流结构、成本核算方式和收入分配方式，交易的先后顺序及信息流、物流和资金流等的数量及变化程度组成。首先，参与公司商业模式的交易主体之间完成交易活动时的资金及成本结构是怎样的？他们是先投入后收益还是先收益后投入，他们是一次性投入还是持续投入？他们的现金流结构如何？他们之间的产品及服务成本又是怎样构成的？他们之间的利润收益如何分配？这些都是决定各个交易主体间交易关系的重要部分。如果各个交易主体间有多重的资金、成本、现金流及收益分配的关系，那么交易主体就会面临多种交易关系选择，进而其商业模式结构就会更复杂。Osterwalder et al.(2005)也曾探讨商业模式合作伙伴网络中收入流(如关系、价值配置、能力、成本结构等)的复杂变化会使商业模式结构愈发复杂。Afuah and Tucci(2001)则强调美元从何而来？谁在何时付出多少成本？每个市场的利润空间在哪？什么因素驱动他们形成这些利润？驱动每个利润源泉创造价值的因素有哪些？这些收入分配方式都决定了商业模式结构产生复杂多样的变化。Stewart and Zhao(2000)更强调商业模式结构本身就是一种利润流(包括收入来源和成本结构)，它的变化决定了客户选择、价值获取、差异化和战略控制范围等的变化，从而使商业模式结构更复杂。因此，现金流结构、成本核算方式及收入分配方式是商业模式交易关系多重性的重要方面。其次，在具体交易活动中，利益相关者完成整个交易的先后顺序和交易过程中的时间决定了商业模式中每个参与者在价值链中的定位和所涉及价值链的复杂程度；而且在整个商业模式中参与交易各方之间有多少不同的交易方式，如，商品和服务的生产与交换方式(如，定价策略、需求和供给情况等)，交易各方形成的网络结构和网络外部性等，这些都使得商业模式中交易各方间关系日趋多样化和复杂化。此外，商业模式中各交易参与方所涉及的信息流、物流和资金流的复杂程度也是交易关系多重变化的重要方面。Mahadevan(2004)就指出合作伙伴和买家网络的价值流(如买方、卖方和市场制定者和门户网站的价值主张)、确保为企业创收计划的收入流和物流(如，针对各种产品和服务问题设计的业务供应链)的变化会使构成商业模式交易各方间的主要活动发生多重变化。而且，商业模式中合作伙伴网络间的发货渠道(Osterwalder et al.，2005)及产品和服务的配送都会使交易关系更加复杂。
交易规则灵活性。本文把交易规则灵活性界定为：商业模式中管理各个交易关系所涉及规章的数量和所需要的资源及能力的充分性。具体地，我们认为它由交易各方制定并涉及的法律法规和奖惩机制的数量，这些机制的变化程度及关键资源和能力的冗余程度等组成。首先，如果商业模式与参与交易各方之间制定并涉及的法律法规较全面，或者有较多选择的奖励及惩罚的协调机制，那么企业交易各方在处理交易关系时会更灵活，从而使得商业模式结构也更复杂。Alt and Zimmermann(2001)就指出协调机制、法律问题等方面会影响商业模式结构的形成。而且，如果商业模式采取鼓励参与交易各方更多地实施信任和激励的制度也会激发利益相关者更多的交易活动，进而产生更多的交易关系，从而商业模式结构会更复杂。赖国伟(2004)也分析认为商业模式是一个复杂系统，通过分析商业模式核心界面内部以及相互之间的复杂联系，并将这些联系参数化，从而构建了商业模式设计规则组成的参数矩阵，当设计规则有越多选择，即参数的取值范围越广时，商业模式结构就越复杂。其次，如果商业模式的交易规则能随市场规律发生灵活变化，那么商业模式就是一个具有复杂结构的开放、动态CAS。徐迪(2005)就指出这类开放的动态商业模式具有相关性、涌现性、不确定性、开放性、动态性、层次性及适应性等复杂特征，参与各方可以通过客户界面、伙伴界面等与内、外部环境进行物质、能量和信息的“流”交换，进而在时间尺度和空间尺度上表现出了商业模式结构的复杂性。此外，如果商业模式涉及的利益相关者各方充分拥有所需要的各种关键资源(如品牌、技术、产权、渠道等)，就能具有更多冗余资源和机会去应对环境变化，商业模式结构就会更复杂，进而也更具适应能力。而且商业模式各个参与企业具备的各种关键能力(如管理、创新等)也是构成商业模式结构的重要组成部分，它是支撑交易结构的基石，能帮助企业实现更具创造力的商业模式创新并进而获得更多价值。Applegate(2001)甚至认为核心能力也是商业模式中将顾客价值主张变成企业价值所需要的资源，如参与伙伴、组织和文化、运作模式、市场营销的销售模式、管理模式、商业发展模式、基础设施模式等都会对商业模式结构的灵活性和创造性发挥关键作用。Afuah and Tucci(2001)、Chesbrough and Kevin(2007)也都强调关键资源和核心能力是构成企业及其伙伴网络为目标顾客创造价值并从中获取部分价值的系统架构和盈利规则，它们的充分性会使商业模式的架构和规则更加灵活多样。
本研究所界定的商业模式结构的维度模型是在对前述所有商业模式结构复杂性分类和相关概念(如，核心公司、供应商、顾客、合作伙伴、股东等，关键流程、伙伴网络、核心能力、关键资源，收入方式、价值活动组合、交易活动和对策活动组合、交易顺序，盈利规则、交易机制、基础构件、规则容器等)进行整合，并结合个别访谈和焦点小组座谈形成的，它几乎涵盖了现有商业模式结构及其相关建构的所有要素。具体而言，由于研究中我们对比访谈结果和相应的定性分析后，发现一些构成元素是包含在其他一些构成元素的含义中或者与一个或两个元素的意义相同的。例如，伙伴网络结构是由参与交易企业数量、成本收入分配方式、信任及激励机制等因素决定，关键流程则由产品及服务的种类、交易参与方所涉及的信息流、物流和资金流、关键资源及核心能力等因素产生，盈利规则事实上就是成本收入及分配方式。所以，我们出于简洁性考虑，对这些概念进行了合并。因此，本文的商业模式结构复杂性三维度模型既全面又简洁。
三、商业模式结构复杂性量表开发与验证
本文遵照Churchill(1979)的量表开发程序进行商业模式结构复杂性测量量表开发及效度检验。首先，我们在文献回顾、中高层管理者小组访谈的基础上产生了开放式问卷及初始问卷，并以商业模式结构复杂性的内容效度为依据对相关测项进行了提炼，逐步剔除了不合格的测项，获得正式问卷。然后，在大规模正式调查的基础上，我们进行了探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)，进一步验证了所开发商业模式结构复杂性量表的信度及效度。最终，我们在上述检验基础上确定了商业模式结构复杂性的三维测量模型。
1.编制量表
(1)形成开放式问卷。研究中我们主要采用如下方式形成开放式问卷：①基于前人对商业模式结构及商业模式结构复杂性的分析，从CAS的整体特征层面对商业模式结构复杂性概念进行界定；②通过个别访谈和焦点小组座谈(对象为东南大学和南京大学的MBA和EMBA学生、战略方向的博士、博士研究生导师以及企业界人士)讨论商业模式结构复杂性的概念，进而确定商业模式结构复杂性的研究范畴，并基于此编制商业模式结构复杂性测项的初始开放式向卷；③针对初始开放式问卷，要求153位MBA学生根据商业模式结构复杂性的概念，按照问卷要求写出反映他们企业商业模式结构的测项，并对问卷中商业模式结构复杂性测项的概括性和可读性及问卷提问方式进行评论，再根据他们的意见对问卷进行修订，最后通过战略管理教授鉴定后形成正式开放式问卷。
(2)编制初始问卷。主要按以下步骤编制初始问卷：①形成正式开放式问卷，对55名EMBA学员进行问卷调查，并要求他们对所列商业模式结构复杂性测项的重要性进行排序，共收集到重要测项60多条；②通过阅读已有商业模式结构文献，特别是Zott and Amit(2011)关于商业模式结构的一系列研究成果及现有研究中有关商业模式结构复杂性的界定，从这些文献中获取测项17条；③通过分析调查结果和文献并结合本研究对商业模式结构复杂性的界定，对收集的所有测项进行汇总归类。为保证此项工作质量，我们将收集到的测项委托给两个研究小组分析，比较他们汇总归类的结果后发现结论基本一致。初步确定反映商业模式结构复杂性的测项23个，并据此编制初始问卷。
(3)确定初始问卷。请东南大学在读EMBA(78人)对初始问卷进行试评定，要求他们就问卷内容的是否合适以及问卷是否易读提出意见。在此基础上再由一名战略方向的教授和两位管理学博士就测项的适当性和问卷的科学性进行评定和修改，最终得到包括16个测项的初始问卷。其中，交易主体多样性维度包括：商业模式所面对顾客的种类、商业模式中参与交易的企业(核心公司、供应商、合作伙伴、股东等)数量、商业模式所提供产品或服务的种类三个测项。交易关系多重性维度包括：商业模式的现金流结构的选择方式、商业模式中参与交易各方的成本核算方式、商业模式中参与交易各方的收入分配方式、商业模式交易顺序和交易时间的变化、商业模式中参与交易各方之间可选择的交易方式、商业模式所涉及的对信息流和物流及资金流等六个测项。交易规则灵活性维度主要包括：商业模式与参与交易各方之间制定并涉及的法律法规、商业模式的交易机制(如奖励、惩罚或协调等的管理机制)、商业模式对参与交易各方采取的信任机制、商业模式对参与交易各方采取的激励机制、商业模式的交易结构能灵活适应市场变化、商业模式所需的各种关键资源(如品牌、技术、产权、渠道等)、商业模式需要参与企业具备的各种关键能力(如管理、创新等)等七个测项。在形成上述初始问卷时，我们关注到由于是从单一被试取得所有信息，所以数据必然存在同源方差。因此，我们在问卷设计上采取保证匿名、明确答案无对错之分、尽可能使用明确用语及反向用语等措施(Podsakoff，Organ，1986)。
(4)确定正式问卷。我们通过分析问卷的效度及测项纯化以确定正式问卷。①本研究采用了Schriesheim and Hinkin(1990)的方法评价商业模式结构复杂性量表的内容效度。先选择一名战略管理教授、一名战略管理副教授、两名管理学博士和四名企业高层管理者作为评价者；然后将商业模式结构复杂性的定义和相关测项给他们，要求他们把每个测项分配到商业模式结构复杂性的定义中通过计算各测项在每个因子上的得分；最后，我们根据测项反映商业模式结构复杂性定义的程度，为每个测项的评价分配一个权重，再将得分加总，计算出各个指标在每个概念定义上的得分，将得分超过60%的测项保留。这样，在一定程度上保证了本研究的内容效度。②在内容效度分析基础上，我们按照测项纯化标准筛选问卷：测项与总体的相关系数小于0.4且删除测项后Cronbach α值会增加者删除，旋转后因子负荷值小于0.4或者同时在两个因子上的负荷值都大于0.4者删除，如果一个测项同时在因子A和因子B上的负荷值都高于临界点，则应考虑删除，但如果删除该测项后，因子A和因子B又合并了，则该测项不删除。根据以上3个标准，我们发现，测项“商业模式交易结构能灵活适应市场变化”负荷较低(＜0.4)，而“商业模式所涉及的信息流、物流和资金流”存在多重负荷现象。因此，去除这两项后，本研究形成包括14个测项的正式量表。其中测量交易主体的测项共3个，测量交易关系的测项共5个，测量交易规则的测项为6个(见表1)。
2.数据收集
本文的研究对象为企业战略层。在调查问卷中特别强调：由被调查公司一位对企业熟悉的中层以上管理者填写，一个单位仅需填写1份问卷。具体地，我们采用判断抽样和便利抽样方法相结合的非随机抽样法。样本来源具体包括以下渠道：通过在政府机关任职的同学、朋友发放问卷，江苏、上海部分地区主要通过科技局或工商税务部门发放问卷，主要采用E-mail方式邮寄给某个区域的主要负责人，向他解释商业模式结构复杂性的内涵，并由他发送给相关被调查企业；对全国各地在企业任职的同学、朋友、校友，用电话或电子邮件等方式向他们解释调查目的和内容，并咨询是否愿意参与调查。在征得其同意后，主要采用电子邮件发放问卷。在调查过程中强调为被调查者严格保密，问卷填写完毕后，由其直接发送回指定邮箱，我们将这些问卷分别归类编号。
预调查后开展大规模正式调查。样本数据收集从2012年3月12日开始至6月17日截止，主要在江苏、上海、浙江等地展开。要求企业中高层管理者判断问卷测项内容与自身感受的符合程度，填答采用Likert五分量表，1代表“很少”，2代表“较少”，3代表“一般”，4代表“较多”，5代表“很多”。正式调查一次性完成，共发放问卷800份，回收627份，剔除答题者在所在企业工作少于1年或职位低于中高层的问卷及明显不完整或无效的问卷后，共回收有效问卷492份，有效回收率为61.5%。其中，江苏样本占59.3%，上海样本占19.5%，北京样本占9.8%，浙江样本占8.3%，新疆样本占3.1%。将调查样本随机分半，一半用于探索性因子分析(EFA)(N=246)，另一半进行验证性因子分析(CFA)(N=246)。
3.数据分析
我们采用Spss16.0对调查数据的前一半(N=246)做EFA探索商业模式结构复杂性的结构维度，并运用Amos7.0对调查数据的后一半(N=246)做CFA及效度检验验证探索性因子分析获得的商业模式结构复杂性的3个维度14个测项结构的稳定性。
(1)探索性因子分析(EFA)。分析数据表明，KMO值为0.848，Bartlett's球状检验的显著性水平(sig.=0.00)小于0.05，表示这些数据适合做因子分析；前3个因子的特征值均大于1，累积方差解释贡献率为61.515%，超过60%的水平；从碎石图的走势看，在第三个因子处开始走势平缓，说明应该取3个因子；通过平均正交旋转(equamax)，14个测项很好地归属于3个因子，且各测项的因子负荷值都大于0.4(如表1)，因此，探索性因子分析后确定为三维结构。进而，根据Harman单因子检验同源方差(Podsakoff，Organ，1986)，研究中第一个主因子载荷量为39.74%，可判断不存在单个因子解释大部分变异的同源方差，量表符合要求。
(2)验证性因子分析(CFA)。我们将14个测项作为观测变量，3个因子作为潜在变量，构造一个CFA路径模型(如图2)。根据如下标准考察这一三维结构模型的拟合优度：①绝对拟合指标：2.0≤
/dy≤5.0，越接近0越好；0.9≤GFI≤1，越接近1越好；RMR＜0.08；RMSEA≤0.08。②相对拟合指标：AGFI、CFI、NFI与TL等指标一般在0.9到1之间，越接近1越好。③简约指数：一般要求PGFI≥0.5、PNFI≥0.5则模型较简约。该模型的拟合指数分别是：/df=2.022，GFI=0.960，RMSEA=0.082，RMR=0.079；AGFI=0.901，CFI=0.924，NFI=0.912，TLI=0.983；PNFI=0.579，PGFI=0.606，说明本研究中路径模型的拟合度较高且模型较简约，3个因子与14个测项关系是存在且稳固的。因此，EFA的结论得到验证。进而，针对前一半数据，剔除在CFA过程中去掉的测项，重新进行EFA，结果发现数据结构没有改变，而方差量解释提高至67.28%。
我们分析了商业模式结构复杂性模型3个因子的结构。如图2所示，数据表明，14个测项在3个因子上的标准化估计值介于0.27—0.77(p＜0.01)；并且14个测项被各所属因子解释的变异量介于0.41—0.78，被解释变异超过50%。因此，这三个维度可以较好地解释14个测项，即b1、b2和b3测项能被“交易主体多样性”维度所解释，b6、b7、b8、b9和b10测项能被“交易关系多重性”维度所解释，b4、b5、b11、b14、b15、b16能被“交易规则灵活性”维度所解释，并且该模型具有良好的拟合度。
图2 商业模式结构复杂性的CFA分析路径
注：图中u1、u2、u3分别代表三个因子及b1—b16分别代表14个测项，具体内容参见表1。图中v1—v16为各个测项的残差变量。
(3)竞争模型分析。为验证三维结构是商业模式结构复杂性的最佳模型，我们采用Anderson and Gerbing(1988)的方法比较了一系列竞争结构。我们定性分析后，认为存在以下竞争模型：M1：所有测项归属于一个因子的单维度模型；M4：所有测项归属于四个因子的四维度模型。四维度模型是由于交易规则灵活性实际上是由资源和能力充分性和规则制度多样性两方面组成，所以我们将交易规则灵活性因子中的测项分为两个因子，分别为资源和能力充分性因子，包括：商业模式所需的各种关键资源(如品牌、技术、知识产权、渠道等)，商业模式需要参与企业具备的各种关键能力(如管理、创新等)，以及规章多元化因子，包括：商业模式的交易制度(如奖励、惩罚或协调等的管理机制，商业模式与参与交易各方之间制定并涉及的法律法规、信任机制及激励机制)。通过比较M1、M3及M4模型的各项拟合度指标(如表2)，本研究获得的三维结构的拟合指标明显优于其他竞争结构，说明三维模型最佳。
(4)信度检验。本研究中三个因子的Cronbach α值均大于0.752，14个测项的Cronbach α值也都在0.721以上，而总体的Cronbach α值为0.887，表明数据呈现了较好的内部一致性，具有较高的信度(Hinkin，1998)。进而，通过增加样本量以及将样本分群发现因子分析的结果也是这三因子结构，表明外部一致性较好。所以，三维结构是可信的。
(5)效度检验。我们分别检验了三因子结构的内容效度、结构效度和效标关联效度。内容效度。如前所述，在本研究中，1名战略管理教授、1名战略管理副教授及2名管理学博士和4名企业高层管理者配合我们进行内容效度的检验。在研究的各个阶段，我们均邀请这些专家和学者对测项是否能代表商业模式结构的复杂性问题进行评价，最后确定的14个测项被认为是能够反映商业模式结构的代表性测项，量表的内容效度得到了保证。
结构效度。首先，对于聚合效度，EFA分析结果表明每个测项的因子负荷值都高于0.437(如表1)，表明各观测变量可用来测量相应的潜变量；而且利用CFA分析结果，检查各个因子的平均变异抽取量(AVE)是否大于0.5。如表3所示，所有一阶因子的AVE值介于0.6594—0.7406之间，均大于0.5，这表明量表有良好的聚合效度。其次，对于判别效度，我们比较了三个因子本身AVE值的算术平方根是否大于其与其他因子的相关系数(Fornell，Larcker，1981)。从表3及表4可知，各一阶因子AVE值的算术平方根均大于其与其他因子的相关系数，这说明量表有良好的判别效度。
效标关联效度。我们通过分析商业模式结构复杂性与以前研究证明的变量之间的相关性验证了该变量的效标关联效度。由于徐迪(2005)通过NK模型对商业模式适应环境的过程进行仿真发现，商业模式结构复杂性越高，其适应简单环境的能力反而降低，而适应复杂环境并进行商业模式创新的能力会提升。所以，商业模式结构复杂性与企业复杂适应能力正相关，与企业简单适应能力负相关或不相关。因此，我们以简单适应性和复杂适应性作为效标，以商业模式结构复杂性作为自变量，以企业类型、所属行业、企业规模、成立时间、冗余资源为控制变量来检验量表的效标关联效度。通过Pearson相关分析结果如表5所示，我们发现商业模式结构复杂性与复杂适应性正相关，与简单适应性的负相关或不相关。所以，本研究认为，该商业模式结构复杂性量表具有较好的效标关联效度，进一步反映了我们构建的商业模式结构复杂性量表是有效而可信的。
四、研究讨论
通过对上述研究结果分析，本研究认为商业模式结构复杂性是一个整体的系统概念。这反映在商业模式结构的复杂程度是多方面因素作用的结果，它不仅通过三个维度反映了商业模式这一系统的整体复杂性特征，而且这三个维度之间存在显著的相关关系也表明这三个维度之间在形成商业模式这一复杂适应系统的过程中是相互作用、相互匹配的。
一方面，商业模式结构复杂性是由参与构成商业模式交易主体的数量、它们之间的相互关系多少和管理这些主体和关系的规则三个方面的共同决定的：①特别需关注的是在构成商业模式结构复杂性的三个维度中方差解释度达到39.740%的交易关系多重性维度，它对中国企业的商业模式结构复杂性的贡献最大。这说明，当前中国企业在设计自身商业模式时，更应关注对交易关系多重性维度的设计。企业可以通过努力增加或改变其商业模式的投入及收益的现金流结构选择方式、利益相关者各方的收益分配方式、各个交易顺序和交易时间的变化、利益相关者各方的成本核算方式及它们之间可选择的交易方式等各种交易关系改善企业商业模式结构的复杂程度，进而使商业模式呈现新的CAS状态，并影响企业适应环境变化的能力。②方差解释度为11.678%的交易规则灵活性维度也在中国企业的商业模式结构设计中发挥重要作用。企业可以通过制定各种灵活的奖励、惩罚或协调等的管理机制、信任机制和法律法规，并获得各种冗余资源和关键能力进行这方面的设计。③交易主体多样性的方差解释度为10.097%，这也是商业模式结构设计的重要方面，企业应关注商业模式所面对消费者的种类、参与交易的企业数量、提供产品或服务的种类等方面的设计，从而通过影响交易主体多样性维度改进自身商业模式结构。所以，当前企业可以从上述三个维度的具体内容着手设计自身商业模式以适应目前复杂多变的环境。
另一方面，商业模式结构复杂性的三个维度之间的显著相关关系对当前中国企业设计商业模式的管理活动也存在重要影响：①在三个维度间关系中交易主体多样性与交易规则灵活性的相关程度最大(相关系数为0.728，P＜0.001，见表4)，这表明对当前中国企业而言，如果其商业模式中面对较多的消费者和交易企业，而且公司的商业模式能提供多种产品或服务，那么它就需要通过设计灵活多变的奖惩机制和信任机制去激励相关企业更快捷地完成交易，制定多种法律法规和管理机制约束各个利益相关者的交易行为，同时也需要努力培育公司商业模式所需的各种关键资源(如品牌、技术、产权、渠道等)及关键能力(如管理、创新等)以应对各种可能的交易行为变化，从而通过增加这些交易规则的灵活性去管理多种交易主体以适应复杂多变的交易环境。②交易主体多样性与交易关系多重性也存在较高的相关性(相关系数为0.678，P=0.001，见表4)，这表明当前中国企业的商业模式如果向多类消费者提供多种商品和服务，并由多个交易企业参与，那么，企业的商业模式将需要设计更多的现金流结构形式、各种收益分配方式、成本核算方式去管理它与利益相关者之间的各种资金往来；同时，企业与其他利益相关者交易时的交易顺序、交易时间及交易方式也会随交易主体增加而需要商业模式提供更多的变化；这样企业可以通过在商业模式中设计更多交易关系以应对交易主体的增加，所以交易主体多样性也必然需要存在多重复杂的交易关系。③交易关系多重性与交易规则灵活性同样存在显著相关关系(相关系数为0.627，P＜0.001，见表4)，这说明企业如果要管理构成商业模式的多重交易关系，如影响交易主体间资金流动的多种现金流结构、收益分配方式、成本核算方式等，以及影响交易主体交易过程的交易顺序、交易时间和交易方式等的变化；企业必须通过设计灵活多样的信任、惩罚、激励等方面的交易规则，制定足够的规章制度，并不断扩展其各种冗余资源(如品牌、技术、产权、渠道等)和核心能力去满足交易关系增加的需要。因此，商业模式结构复杂性的三个维度之间是息息相关的，它们之间的匹配更有利于企业适应复杂环境的变化。这与Zott and Amit(2011)对三类商业模式设计元素(内容、关系和治理)的描述相类似，他们认为上述三类构成元素是高度相关的，而且企业在管理中应该通过单独地或相关联地设计这三类商业模式构成元素，从而形成不同类型商业模式以适应环境变化。
此外，本研究所得的商业模式结构复杂性三维结构具有如下特点：①本研究获得的商业模式结构复杂性的三维结构具有更好的全面性。三维结构是基于Zott and Amit(2010，2011)的商业模式结构(交易活动内容、交易活动关系及交易活动治理规则)理论框架，参考大量的商业模式结构分析文献，同时借鉴现有研究从CAS角度对商业模式结构复杂性的界定及小组访谈结果发展而来的。因此，它既全面考虑了交易主体、交易关系及交易规则这三个商业模式结构的内容，又融合了CAS从整体层面分析商业模式结构的复杂性特征。所以，本量表具有全面性及系统性的特点。②三维结构的稳定性得以保障。有关商业模式结构复杂性的现有文献中，很少成果是经过实证检验的，大多是定性研究、隐喻分析或仿真模拟的结果。而本研究严格遵循了量表发展的路线，对商业模式结构复杂性的维度进行了多元统计分析，并对其信度及效度进行检验，所以其结论是稳定而可靠的。③本研究提出的商业模式结构复杂性三维模型主要是在中国背景下并运用中国企业的商业模式设计数据发展的测量量表。虽然研究中我们基于了国内外前人的理论框架和CAS理论的分析视角，但所有测项的设计都是源自中国背景下的相关企业，而且探索和验证性因子分析所使用的数据也是在中国环境下收集，所以，该量表更适用于中国企业面临当前的经济环境时的商业模式结构设计问题。
五、研究意义
本研究获得的商业模式结构复杂性三维测量模型是CAS理论在战略管理研究中的创造性运用。由于以往商业模式结构研究大多从元素水平进行零散的分析，进而几乎完全忽视了从整体的系统层次对它的描述：而基于CAS视角分析商业模式结构复杂性的现有研究又大多采用计算机仿真等基于非现实的假设或是一些隐喻的定性分析，因此，相关理论往往被质疑。由于只有被更多不同的实证测量所支持的理论才会有更大贡献。所以，将计算机仿真的预测性结果通过实证加以检验是CAS理论在管理研究中的有益补充(Amosh，2000)，本文正是对此做出的有益探索。此外，本文的重要价值还在于把以往有关商业模式结构及其复杂性的不同观点有机地整合到一个精简的三维模型中，并提供了一套被实证检验的、可靠而有效的量表。这一测量工具的开发将为今后围绕商业模式结构发掘商业模式前因后果的全貌并进而开展相关的理论与实证研究奠定坚实的基础。
本研究对当前企业进行商业模式设计的相关管理实践提供了一些有价值的启发和政策建议。一是通过本研究的分析发现企业可以根据交易主体多样性、交易关系多重性及交易规则灵活性三个方面的具体内容设计商业模式结构，特别是对交易关系多重性的设计，能帮助企业形成一定复杂程度的商业模式结构进而长期适应其内外环境的复杂变化。二是本文的研究对当前只关注上述商业模式结构复杂性某一维度进行局部设计的企业而言，应更加关注商业模式结构复杂性三个维度之间的匹配关系，当企业设计商业模式的交易主体较少时，其交易关系也应该简单化，同时也应尽量制定明确规范的交易规则；反之，当企业设计商业模式的交易主体较多时，其交易关系也应该更多样变化，同时也应尽量制定灵活易变的交易规则。三是本文所提供的量表也可以作为一种有效的诊断工具，能够帮助企业识别自身商业模式结构复杂性的水平，进而分析其商业模式系统结构的适应性状态(稳定、混沌边缘及混沌)，并借以辨明商业模式结构中需要改进的维度并发现其设计过程中需要重点加强的活动。