李龙，刘纯阳

(1.湖南农业大学经济学院，湖南 长沙 410028；2.中南林业科技大学商学院，湖南 长沙 410004)

一、问题的提出

农业产业化龙头企业(以下简称农业龙头企业或龙头企业)是农业产业化经营的组织载体和“三农”发展的关键。中国“入世”以来，中央和地方政府对各类龙头企业给予了很多优惠政策[1]，但与工业企业相比，龙头企业的经营绩效明显偏低且无明显改善。从上市公司的平均每股收益等指标来看，农业上市公司绩效远低于市场平均水平。

一些学者从不同的视角对龙头企业经营绩效的影响因素进行了分析。贾伟[2]用国家级农业龙头企业数据，对董事长和总经理合职与分离对龙头企业绩效的影响进行了分析。范黎波等[3]以龙头企业多元化经营和政府补贴为出发点，基于2006—2010年A股农业上市企业的相关数据，从权变视角检验了多元化和政府补贴对农业企业全要素生产率的影响。李道和等[4]以2003—2010年江西省26家农业龙头企业的面板数据为基础，运用DEA方法测算了全要素生产率变动及其分解，同时测算了各个企业技术效率的规模效应，进一步分析了影响农业龙头企业绩效的相关因素。王昌[5]选择2004—2006年41家农业上市公司为研究样本，采用平衡面板数据模型，分析了国家的财政补贴及税收优惠政策对农业产业化龙头企业绩效的影响。崔海云[6]从开放式创新视角分析了政府政策在农业龙头企业开放式创新与其绩效关系之间的调节作用。对于龙头企业经营绩效的影响因素，上述文献进行了较好的探索，得出了众多有价值的结论，但对于龙头企业管理者才能与管理绩效关系的分析却十分少见。管理者才能是现代公司的关键性投入要素，管理者胜任力关乎龙头企业管理者管理绩效，直接影响龙头企业经营效益。基于此，笔者拟根据相关理论结合调研探究龙头企业管理者胜任力构成模型，并分析龙头企业管理者胜任力对其管理绩效的影响。

二、理论视角与研究方法

胜任力研究在国外起步较早，20 世纪70年代初，McClelland[7]首次提出“胜任力”(competence)概念，认为胜任力是个体履行职责和取得绩效的能力。Spencer[8]提出用绩效来检测管理者胜任力。胜任力冰山理论认为管理者的能力可以分为两部分：一部分能力在工作中表现出来了，且占总能力的比例较小，它相当于冰山中露出的部分；另一部分在工作中仅仅可能感受到而没有明显表现出来，占比较大，相当于冰山中沉在水下的部分。王重鸣[9]把能导致较高管理绩效的知识、技能、能力、价值观、个性、动机等六个方面归纳为管理者胜任力结构模块。冯明[11]通过对571 名制造业管理者调研提出了管理者胜任力六维结构理论，包括行业核心理念、外部关系建设、制造过程控制、产品系统管理、产品研发创新和市场营销策划等六大能力。

在人力资源管理实践中，人们最终关注的是各位管理者的绩效水平。绩效可以划分为不同维度，Borman 提出了任务绩效和关系绩效的二维绩效模型，而随着研究的发展，处于不断变化环境当中的组织如何适应环境的问题受到学者们的重视，基于此，Hesketh 和Neal 提出了适应性绩效的概念，适应性绩效是新环境下对绩效概念的重要补充[10]。由此，管理者的绩效通常分为三个维度：任务绩效、关系绩效和适应性绩效。参考已有文献[11]，笔者确定农业龙头企业管理者管理绩效具体指标如表1：

表1 管理绩效指标的确定

根据以上理论和中国农业龙头企业特征，笔者咨询多名人力资源管理专家和龙头企业管理高层后，提出了农业龙头企业管理者胜任力29 项初拟指标：环境保护、安全意识、WTO 政策、行业趋势、行业标准、供应链管理、销售商管理、行业影响力、供应商管理、公关管理、组织生产、库存管理、工艺设计、质量管理、ERP 管理、学习能力、情绪控制、廉洁自律、产品战略、专利保护、技术创新、产品开发、科研筹资、市场风险评估、品牌管理、市场意识、企业融资、企业投资、谈判能力，作为研究龙头企业管理者胜任力维度结构的重要基础。然后，笔者根据初拟指标设计问卷进行调查，要求被调查者根据自己对行业的理解和判断，评价每一胜任力初拟指标对于农业龙头企业的重要性程度。笔者将样本中的一半数据，采用因素分析中的主成分分析法和正交因子旋转方法对农业龙头企业管理者胜任力初拟指标进行探索性分析，将在不同因子上负荷接近的指标剔除，并同时剔除与构思有出入、落入其他因子又无法解释的指标，从而得到农业龙头企业管理者胜任力构成的多维假设模型。在此基础上，为尝试提出一个更简单的模型，笔者进一步对农业龙头企业管理者胜任力模型抽取二阶因子，进行高阶因子结构模型验证。最后采用回归分析方法，分析农业龙头企业管理者胜任力各因子与管理绩效的关系，探索对管理绩效影响相对较大的关键因子。

相关数据处理主要采用Lisrel 8.70 统计软件和SPSS 13.0 进行。

三、样本来源与实证结果分析

调研样本分为两份，第一份样本来源于笔者带领学生在2013年中国中部国际农博会上对参会的农业龙头企业管理者随机取样调查，发出问卷980份，回收了881 份，除去79 份无效问卷，得到有效测试样本802 份。第一份调研样本的目的是探索并验证农业龙头企业管理者胜任力的构成，因此，问卷内容包含了农业龙头企业管理者胜任力29 项初拟指标，按Likert 量表的5 级评分制设计，受访者根据自己的判断对问卷中各项进行打分：1 分表示完全无关联或不重要，5 分表示联系很紧密或非常重要，2－4 分表示相应的程度评价。第二份样本来源于笔者所在学院在校大学生2014年暑期回家深入河南、湖南、广西、宁夏和上海等当地龙头企业的调查。样本以省级和国家级龙头企业为主，共发出问卷720 份，收回有效问卷521 份，有效回收率为74.4%。第二份样本调研的主要目的是分析农业龙头企业管理者胜任力各因子与管理绩效的关系，找出对管理绩效影响相对较大的关键因子。管理绩效调查问卷包含任务绩效、关系绩效和适应性绩效三个子量表，三个量表的的α 系数都按α=0.05检验水准进行统计计算。用Cronbach α 系数法对问卷和各指标进行信度检验时发现龙头企业管理者胜任力量表的内部一致性系数都在0.70～0.80 之间，总量表一致性系数为0.80，显示问卷的一致性较高。由于问卷是在对农业的行业特征进行分析的基础上构建的胜任力指标，并用Delphi 技术对这些指标进行了多次完善，因此，问卷也具有较好的内容效度。

1．农业龙头企业管理者胜任力构成维度及指标的确定

笔者将第一份调研样本中的一半样本数据用于农业龙头企业管理者胜任力构成因子的探索性分析。进行因子分析前，首先要进行KMO 检验和Bartlett 球体检验，当KMO 值大于0.5 时，球形检验值小于0.05，就表示各个变量间的独立情况良好，适宜进行因子分析。检验结果显示，本研究中各量表KMO 值都在0.7 以上，Bartlett’s 球形检验值为0，说明适合进行因子分析。笔者采用主成份分析法和方差最大旋转法抽取因子，对不同因子负荷接近或落入其他设计因子且无法解释的6 项指标进行剔除（安全意识、行业影响力、库存管理、科研筹资、企业融资、市场风险评估），保留23 项指标。并且显示六个因子(F)对方差的总解释量为67.42%。F1包含4个指标，主要涉及农业龙头企业管理者对行业政策、行业发展趋势等问题的认识和把握，可命名为“行业信息控制”；F2包含4个指标，主要与跨企业集成管理的能力有关，可命名为“外联关系建设”；F3包含4个指标，主要涉及产品全生命周期的系统管理的能力，可命名为“生产系统管理”；F4包含3个指标，主要涉及领导自身的学习和精神面貌，可命名为“领导特质展现”；F5包含4个指标，主要与产品及技术创新有关，可命名为“产品研发创新”；F6包含4个指标，主要与市场营销和企业投资有关，可命名为“企业商务策划”。因此，农业龙头企业管理者胜任力模型可以假定为包含六个维度23 项相应指标的模型。

自从20 世纪80年代开始，结构方程模型(SEM)广泛应用于社科科学，它不但能反映某领域中各因素关系，且能提示其他潜在变量及因素的关系，很适合验证农业龙头企业管理者胜任力结构模型。笔者将第一份调研样本中的另一半样本数据进行验证性因素分析，结果如表2 所示。

表2 模型验证拟合指数

可知，胜任力六维度模型的X2值为469.03，显著性大于0.05，X2与自由度的比值为2.43，由于RMSEA<0.08，CFI 和NNFI 都在0.9 以上，则GFI<0.9，表明所拟合的模型较好。另外数据显示所有因素负荷值都具有统计上的显著性，因此，模型总体上是可以接受的。为了尝试提出一个更简单的模型，笔者对农业龙头企业管理者胜任力模型抽取二阶因子，进行高阶因子结构模型验证，结果如表2 所示。

图1 龙头企业管理者胜任能力高阶因子结构方程模型

高阶因子结构模型的X2值为473.87，显著性大于0.05，X2与自由度的比值为2.36，NFI、CFI、IFI和NNFI 四项拟合指标都大于0.90，RMSEA 为0.069，说明该模型拟合较好。另外，从高阶因子结构方程模型可知各维度对高阶因子的因素荷重在0.78—0.93 之间(图1)，这进一步说明了行业信息控制、外联关系建设、生产系统控制、领导特质展示、产品研发创新、企业商务策划这六个维度是农业龙头企业管理者胜任力模型的较好组成部分。

2．管理者胜任力对管理绩效的影响

根据农业龙头企业管理者管理绩效调查问卷，以相关绩效考核指标加权平均得分可以得出管理绩效得分。以农业龙头企业管理者胜任力六维度23个因子做自变量，整体绩效得分作为因变量，进行回归分析时发现生产系统管理、企业商务策划和行业信息控制三个自变量与因变量的R2值分别为0.243、0.241 和0.236，表明这三个自变量可以联合预测因变量24%左右的变异量。逐步回归模型估值的β系数也同样表明了这三个维度对管理绩效产生了较大影响 (按影响大小排序于表3 中)，其余自变量不能显著解释管理绩效差异。为把自变量的相依性控制在一定程度内，采用容忍度和变异数波动因素( V IF )两个统计量加以检定。表4 中的数据显示VIF 值远小于10，说明三个自变量之间没有明显共线性问题，三项胜任力维度单独对管理绩效影响较大。

表3 农业龙头企业管理者胜任力与管理绩效逐步回归模型估计

其次，分别单独就农业龙头企业管理者胜任力各因子与任务绩效、关系绩效和适应性绩效进行逐步回归分析，得到结果如表4、表5 所示。表4 显示胜任力因子能够解释任务绩效21.5%的变异量，而对另外两类绩效变异解释量仅为5.1%和9.9%，表示它们的相关性相对于前者要弱一些。这说明了农业龙头企业管理者胜任力对任务绩效的影响最大。表5 显示农业生产系统管理能力能同时较好地解释管理绩效中任务绩效和关系绩效的变异量，这说明了作为第一产业的农业产业管理中生产环节的重要性。

表4 农业龙头企业管理者胜任力与三类绩效逐步回归分析

表5 农业龙头企业管理者胜任力与三类绩效逐步回归模型估计

四、结论及其启示

上述研究表明：行业信息控制、外联关系建设、生产系统控制、领导特质展示、产品研发创新、企业商务策划这六个维度及23 项指标是农业龙头企业管理者胜任能力模型的较好组成部分。生产系统管理、企业商务策划和行业信息控制三方面的胜任力对管理绩效的影响突出，其中，农业生产系统管理能力对管理绩效的任务绩效和关系绩效同时有较大的影响。

上述分析启示，农业龙头企业管理者应知道随着信息与通信技术的发展和市场一体化的来临，影响农业龙头企业竞争成败的因素由原来的企业规模、确定的角色、专业化和控制逐渐变为集成和创新，企业要注重改善与外界的关系，从行业角度出发，具备行业价值取向，能够明确行业内部的核心竞争条件，有机协调和组织行业内部的各要素，将行业技术、知识和经验有机结合起来具体运用于企业经营管理。农业龙头企业管理者应该以长远的战略眼光来开发、生产和管理其所生产的农产品，适应市场不断变化的环境，突出管理绩效，给企业创造更大价值。

[1] 李炳坤．发展现代农业与龙头企业的历史责任[J]．农业经济问题．2006(9)：20-24

[2] 贾伟．农业龙头企业绩效影响因素的实证分析——基于董事长和总经理合职与分离的角度[J]．中国农业大学学报，2013(5)：181-188．

[3] 范黎波．多元化、政府补贴与农业龙头企业绩效——基于A 股农业上市企业的实证研究[J]．农业经济问题，2012(11)：85．

[4] 李道和．政策支持与农业龙头企业绩效关系研究——以江西省为例[J]．农业技术经济，2011(12)：4-10．

[5] 王昌．财税补贴对农业产业化龙头企业绩效的影响——基于国家级重点龙头上市公司的案例研究[J]．经济论坛，2009(15)：24-27．

[6] 崔海云．开放式创新、政府扶持与农业龙头企业绩效的关系研究[J]．农业经济问题，2013(9)：84-91．

[7] McClelland D C．Testing for competence rather than for intelligence[J]．American Psychologist，1973，28 (1)：1-14．

[8] Spencer．L．M，Spencer．S．G．．Competence at work：Model for superior performance[M]．New York：Wiley，1993：8-9．

[9] 王重鸣，陈民科．管理胜任力特征分析：结构方程模型检验[J]．心理科学，2002(2)：513-516．

[10] 李锐．适应性绩效理论及其应用[J]．现代管理科学，2006（11）：29-31．

[11] 冯明，尹明鑫，廖冰.企业管理者元胜任力研究[J]．科学学与科学技术管理, 2007, 28(5): 157-162.