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　　首先，为了检验量表的内部一致性信度，本文利用SPSS16.0对各研究变量测量量表的Cronbachα系数进行了计算。分析结果表明，各个变量的Cronbachα系数都超过了0.7的标准，所以本文中所使用的量表均具有良好的内部一致性信度。环境动态性的Cronbachα系数为0.81，大于0.7的标准。题项与总体相关性（CITC）值均大于0.50，符合信度分析标准，如表1所示。

　　资产专用性的Cronbachα系数为0.94，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表2所示。

　　企业绩效的Cronbachα系数为0.92，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表3所示。

　　动态能力的Cronbachα系数为0.89，大于0.7的标准。CITC值均大于0.50，符合信度分析标准，如表4所示。

　　接下来对环境动态性量表进行探索性因子分析，结果显示KMO值等于0.74，大于标准0.70，巴特利球形检验值的显著性为0.00，小于0.05，这表明数据适合进行因子分析。本文采用方差最大化正交旋转的主成分分析法，强制分成2个因子，结果表明环境动态性量表中的6个项目能较好地被2个因子解释，旋转后的因子载荷如表5所示。

　　接下来对动态能力量表进行探索性因子分析，结果显示KMO值等于0.74，大于标准0.70，巴特利球形检验值的显著性为0.00，小于0.05，这表明数据适合进行因子分析。本文采用方差最大化正交旋转的主成分分析法，强制分成2个因子，结果表明环境动态性量表中的6个项目能较好地被2个因子解释，旋转后的因子载荷如表6所示。

　　为进一步检验量表的收敛效度和区别效度，本文使用LISREL8.7软件对量表进行验证性因子分析。结果显示，各测量指标的标准化负荷系数均超出了有关研究所建议的最低临界值0.50，说明这些变量有较高收敛效度。各个潜变量的平均方差提取量（AVE）的值均大于与其它因子相关系数的平方值，说明这些变量具有良好的区别效度。

　　综上，本文理论模型中涉及变量的测量量表具有较好的信度和效度。

　　（二）假设与模型检验

　　在理论模型分析结果的基础上，本文根据路径显著性对研究假设进行汇总。表7列出了相关路径与假设、标准化路径系数、T值及假设检验结果。

　　从结果可以看出，理论模型的5个假设都得到支持。服务外包强度与企业绩效的回归结果显示：调整后的R2为65%，F为366.96，大于20，这说明服务外包强度对企业绩效有较大作用。外包强度对企业绩效的标准化路径系数为0.81（T=19.16），由于T值大于1.96，说明假设1通过检验。将环境动态性和资产专用性作为自变量，将服务外包作为因变量，进行回归分析。回归分析结果显示，调整后的R2为44%，F值为80.62，大于20，这说明环境动态性和资产专用性对服务外包强度有一定作用。动态能力与服务外包强度的乘积项与企业绩效之间的标准化路径系数为0.10（T=2.02），由于T值大于1.96，说明假设2通过检验。环境动态性对动态能力的标准化路径系数为0.20（T=3.20），由于T值大于1.96，说明假设3通过检验。环境动态性对服务外包强度的标准化路径系数为-0.53（T=-8.38），由于T值小于-1.96，说明假设4通过检验。资产专用性对服务外包强度影响的标准化路径系数为0.50（T=8.22），由于T值大于1.96，说明假设5通过检验。

　　结论与讨论

　　企业的主要目标之一就是获得较高的经济绩效，而有效的外包是提高经济绩效的策略。假设1得到验证，这说明服务外包有利于提高企业绩效。服务外包以达到企业集中精力开发自身核心业务，提高核心竞争力，维持和增强自身竞争优势，降低成本，提高企业绩效的目的。假设2通过检验，说明动态能力积极影响服务外包强度对企业绩效的作用。假设3通过检验，说明对于企业外部的环境而言，环境动态性对动态能力有积极影响。假设4得到验证，这说明，环境动态性越强，越有利于企业采取服务外包。当今世界，政治、经济、技术、竞争对手和市场环境变化非常迅速，企业需要使用大量的时间、精力和金钱以适应外部环境，而企业的资源有限，因此不得不采取外包，只关注核心的业务。对于企业内部的因素而言，假设5得到支持，这说明，资产专用性越强，企业进行业务外包的成本越大，不利于企业实行外包。由于企业面临的环境变化较大，企业应该在允许的情况下降低资产专用性。

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