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1、资源与多元化类型的联系理论和证据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
2、对现有经营来说剩余的生产力资源。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;
3、 Jose, Nichols, 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
4、现相关多元化经营者多处在高利润行业。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
5、可能是公司对于多元化类型（相关或者非相关）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
6、多元化领域的研究都有重要的启示。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（T
7、eece, 1982; Gorecki, 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，
8、以及价值创造的潜力。如果这些可以被识别出来，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; Mont
9、gomery and Wernerfelt, 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”
10、。如果一个公司拥有的资源对于终端产品是相当特殊的（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
11、资源会导致任何类型的多元化。为了解决争议，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
12、为固定资产。它们通常在很相近的行业是相通的（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
13、此，在相关行业内优势可以得到最大发挥。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
14、密度高的行业（Montgomery 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，
15、外部资金，包括新的资产和可能的高风险债务（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; Raj
16、agopalan and Harrigan, 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(19
17、84)认为由于信息的不同，管理者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
18、资源：（内部资金）（低风险债务）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
19、资源为市场选择提供了一种系统性解释的时候，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
20、理行为）。显然，如果代理行为占了上风，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
21、联系，公司初始的大规模可能与非相关多元化有关，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
22、，并且将这种变化解释为公司在1980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
23、备、销售额、资本化和股票价格都可以在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Ca
24、ves, Porter, Spence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
25、，也在文献中被应用。就像Caves et al.(1980: 201)所说，这些都是高度相关的，结果也类似。 为了估计这个模型，我们使用了Caves et al. (1980)和其他人（熵）的几种测量方法。这些结果实质上是相同的。我们用DELTADW来呈现这些发现，因为它可以很好地抓住多元化距离主业（大部分归于核心技能的贡献）距离。必须指出DELTADW的连续测量方法和Rumelt(1974)的分类方法是不同的。然而，Montgomery(1982)认为连续测量与Rumelt(1974)的分类方法高度相关。所以我们认为使用这些方法获得的结果是稳健的。（使用分类方法来构建一种测量多元化变化的方法
26、当然是非常困难的。）3.2 物理资源直接测量公司一个时点的剩余生产力是不可行的。然而，我们认为一个公司有剩余生产力时，它会有一个相对低的未交货订单。未交货订单的大幅增长意味着高位的生产力利用率。 商务部出版的The Business Conditions Digest, 使用“未交货的耐用物订单”和所有货物的“迟缓投递”作为估计生产力利用的前沿指标。 The Compustat tapes提供公司个体的未交货订单数据。我们不使用1980年的绝对未交货订单数，而是使用1980年未交货订单的比例，和从1974年以来的三年移动平均数。在以时间区分的基础上，我们在平均未交货订单数上部分修正了行业和持续
27、的公司差异，通过采用移动平均我们将不同的增长率考虑在内。我们使用BKLOG为这个变量命名。一个拥有大量剩余厂房和设备的公司会有较低的未交货订单数。有了这个假设，预计BKLOG的相关系数是正向的。3.3 无形资产比如营销和创新能力这类无形资产通常以绝对水平的花费程度来衡量。根据Bettis(1981)和Lecraw(1984)的研究，我们使用研发费用与销售额的比率和广告费用与销售额的比率来衡量。我们这么定义：RSL=1980年研发费用与销售额的比率ASL=1980年广告费用与销售额的比率 就像Bettis(1981)所做的，聚焦在这些费用的绝对水平上是很重要的。在一个高研究密度水平行业内的公司平
28、均较之于一个低研究密度水平行业内的公司，有更好的机会去开发多元化。如果考虑所在的行业水平，两种公司的研发费用是相当的，在高研究密度行业内的公司有更高的绝对水平的研发费用。根据这个理论，因为DELTADW的低数值代表了更加相关的多元化，我们期望RSL和ASL上的相关系数是反向的。3.4 财务资源3.4.1 内部资金和债务对于流动性的标准测量方法通常用来作为内部资金使用的一个指标（Palepu, 1986）。这是债务与市场价值的比率和债务与现有价值的比率。我们决定使用两者：DEMKT=1980年长期负债与市场价值的比率CR=1980年现有资产与现有负债的比率已知DEMKT的低数值和CR的高数值都预
29、示着低水平的拖欠风险。所以这些变量也用来检验内部资本的可用性和/或者“低拖欠风险”的债务。 实际上一个有充足内部资金的公司不需要借债。因此它几乎一直有低杠杆水平和低拖欠风险。然而，一些公司会将多余资金派发股息。这种情况下低杠杆并不意味着内部资金的可用性。但是，这种公司就算借债也会在一个低拖欠风险的水平，因为这是现金流可以拿来还债，而不是派息。根据假设3A，我们预测DEMKT的系数为反向关系，CR的系数为正向关系。3.4.2 权益资本在研究阶段，为了测量公司获取外部资金的能力，我们需要将公司的平均股票价格和“正常”股票价格相联系。为了与其他资源衡量方法相一致，我们使用1980年的股票价格，将其与
30、“正常”股票价格相联系。然而，不像杠杆效应，股票价格波动性强，一个相对长时期的股票价格增长为公司提供了机会，可用快速筹集外部资金，或者参与股票交易兼并。为了考虑股票这种特性，我们采用19801984的平均股票价格，与前述的19751979时期区分开来。我们使用198084，而非198185，是因为需要一年时间来计算相对销售额的花费。 这个模型也只使用先前区分的时期的1980年的平均股票价格来估计。结果与已有研究非常相似。 如果比率较高，市场会提供低于历史平均水平的资金。因为所取时间段对公司来说是一样的，这自动修正了股票价格的市场偏离。所以我们定义：RLSTK=198084平均股票价格与1975
31、79平均股票价格的比率根据假设3B，我们预计RLSTK的系数是负相关的。3.5 绩效衡量我们使用198486的平均资产回报率（ROA）来衡量后验绩效。因为已知19811985年间的多元化策略，我们选择1984作为第一个揭示绩效的时间点。如果过早衡量绩效，我们会失去后来的措施的影响，如果过迟衡量绩效，我们会失去早期措施的影响。1984是一个折中的选择。ROA的均值是区分高绩效和低绩效的点。3.6 控制变量我们控制了样本中风险、规模、资金费用和多元化的初始水平。3.6.1 风险我们使用19781980公司回报的方差（TOTRISK）作为测量风险的指标，根据代理理论，这种风险是管理者想要通过非相关多
32、元化来减少的风险。TOTRISK会有正效应。3.6.2 规模我们使用1980年总资产的自然对数来测量规模的影响（Bettis, 1981）。SIZE=-1/log(total assets)现在没有权威的理论来预测规模对于多元化类型的影响，因为大公司往往有非相关多元化的集群，规模也许与非相关多元化有关。规模应该有正效应。3.6.3 资产费用我们使用1980年的每单位总资产的净固定资产作为资产费用（CAPEXP）的一个指标，就像Barton(1988)所用的。CAPEXP预计与未来的相关多元化有关，会有负效应。3.6.4 先前的多元化水平先前的多元化水平在DW81中给出了。我们对这个变量没有先验
33、的预测。总结来说，我们使用OLS来估计下面的模型：DELTADW=4 结果和讨论所有变量的均值和相关系数在表格4.1中呈现。几个发现比较突出。第一，多元化剖面的变化均值（DELTADW）是正相关的，意味着这些公司，平均来说，在研究期间都向更加多元化发展了。第二，剩余生产力（BKLOG）和权益资本（RLSTK）间存在正相关，意味着未预计的需求增长影响股票价格。4.1 完整的样本表格4.2中是对完整和分层的样本的回归模型。对于资源变量的普遍发现都有理论支持。所有的相关性都与预测相同，除了BKLOG、CR和RLSTK，其他都显著。这些系数与预测相同，RSL(p0.01), ASL(p0.05), C
34、R(p0.1), DEMKT(p0.01)。结果显示研究密集型和/或者广告密集型公司都倾向更加相关多元化，同时有短期（CR）和长期（DEMKT）流动性的公司在相对远离主业的行业多元化。唯一显著的控制变量是规模。4.2 分层样本：高绩效和低绩效的公司根据是否高于或低于ROA均值，公司样本被分为两个子样本，模型在子样本上重新进行评估。结果在表格4.2中显示。分层样本的结果显示，高绩效的公司更加吻合我们的模型。高绩效公司的回归显著性好了2%，低绩效的公司则没有。 对于两个子样本的邹检验刚好未达到显著性。但是，当风险被作为系统性风险操作时（见脚本13），邹检验显著。在每个样本下个体变量都相互显著地不同
35、。 再者，在完整样本里显著的变量在高绩效公司中也显著，除了短期流动性（CR）。然而，CR是与非相关多元化相联系的，它在低绩效公司样本中是显著的，就像假设3A预测的一样。在两个子样本中唯一一个各方面都类似的变量是研究密度（RSL）和长期流动性（DEMKT）。在两个子样本中几个相关系数是相反的。风险的测量（TOTRISK）是显著的（p0.05），但是在高绩效样本中与代理理论预测的相反，在低绩效样本中支持了代理理论。资金密集度（CAPEXP）在高绩效样本中与相关多元化更加相关，在低绩效样本中恰恰相反。在所有样本中规模都是与非相关多元化更加相关。表格4.1 变量间的均值和相关系数表格4.2 从初始资源
36、定位解释进入市场类型的分等级回归5 讨论和启示总的来说，结果找到了对基于资源的多元化理论的一些支持。研究也说明为了理解多元化和绩效的联系，我们需要考虑公司的资源框架。我们现在讨论不同资源类型对于进入市场的影响。5.1 无形资产Chandler说，结构和战略的普遍主导者是基于市场需求对公司资源的运用这些资源中，有过制造、营销、工程、科学和管理技能训练的人更加有价值，相对于仓库、厂房、办公室和其他物理资源而言（1962: 383）。我们的研究也证实了无形资源和财务资源是在解释公司选择多元化类型时候的主导因素，也证实了Bettis(1981)的猜想，即这些资产为进入相关市场提供了竞争优势。这些发现也
37、少许透露了为什么一些公司不采取相关多元化，尽管已经在全球范围内处于优势地位。不同行业间对于无形资产的要求非常不同。如果一个公司在其所在行业发展完善了技能，可能进入相关且高利润的行业会是更好的选择。对于两种无形资产，研究和广告密度，先前对于显著性水平和标准化估计（不是呈现出来的）的重要性已经有了强有力的解释。研究密度的强大解释能力也在其他研究中有所发现（Caves et al., 1980）。一种解释也是来自于Bettis(1981)，他认为广告技能可能部分属于广告代理。因此这些技能相对于研究密度来说，不是非常特定于某个多元化公司的。5.2 财务资源研究的一大有趣发现是长期流动性和非相关多元化的
38、联系。这个发现实证支持了新生代的财务理论，即宣称当资本市场与管理者有不同预期时，融资方法会导致差异。发现证实了战略管理研究中认为的资本市场觉得非相关多元化更具风险（在分层样本的风险讨论中也可见）。报道的公司趣闻轶事也支持这种发现。Philip Morris, Exxon, General Electric和Raytheon都是用了高水平的内部资金流动来进入非相关业务。USX是用了它未使用的借债能力进行借债，收购了Marathon Oil。内部的长期资金与非相关多元化有最大的相关性。短期流动性测量（CR）只有（p0.1）的显著水平，意味着短期流动性与长期战略转移并不太相关。与我们的预期相反，更便
39、宜的权益资本并不和相关或者非相关多元化有联系。可能是因为权益资本是公开估值的，公司明确知道只有和资本市场预期一致时，才能用于（相关或者非相关）多元化。第二种解释是财富500强公司不情愿增加权益资本，因为这一定会打压股票价格和稀释控制权（Smith, 1986）。 有一些最近的轶闻趣事支持这个观点。参考以下引用自最近的Business Week的文章（Business Week 7 November 1988：146-148）。 以媒体巨头Gannet Co. 为例，它在1967年上市前没有开发权益资本市场。公司从内部的资金和债务进行融资，进行发展。“我们尽可能地借便宜的债务，我们可以很快地偿还
40、权益资本的话一直存在而且需要用收益来支付（着重强调）（146页）。5.3 绩效也许本文最重要的发现来自于分层的高绩效和低绩效样本。低绩效样本的回归缺乏显著性支持了我们的预期，即高绩效公司更喜欢根据研究理论来使用资源。为了更深地了解绩效差异，我们现在比较两个样本间的个体变量的相关系数。 因为低绩效样本缺少显著的回归，个体变量相关系数的显著性只能用于定性推断。两个样本中，高研究密度与相关多元化显著相关，长期流动性与非相关多元化也显著相关。两个子样本（和完整样本）中，研究密度与相关多元化的联系可能暗示着创新能力不是很有灵活性，只能导致比较相关的多元化。长期流动性（低杠杆）和非相关多元化的联系显示了一
41、些绩效差异的原因。回忆一个讨论，就是为什么公司使用内部资金用来非相关多元化时，是基于这种策略普遍不被资本市场看好的原因。然而，在这个论点中潜台词是一个假设，即管理者可以识别能提高绩效的非相关市场，尽管资本市场的悲观，这仍代表了股东的最大利益。另一个论点是基于自由现金流的代理成本，将会导致更加非相关的多元化。比如，剩余的现金头寸/借债能力可以导致多元化的扩张，为了防止被收购，保持管理控制力。Palepu（1986）发现高借债能力招致被收购。如果这是真的，多元化不是基于股东的利益而发生，而是为了在职管理者的利益（代理行为）。在代理行为下，我们期待，进入更加非相关业务的剩余现金/借债能力的使用会导致
42、较低的绩效，因为管理对于非相关业务的成本或者潜力没有特殊性。 “自由现金流”的观点认为如果管理者手上有剩余现金，他们可能会多元化进入非相关但低利润的市场，来保证他们的安全。然而，这种转移的进入成本非常高，因此不增加公司的价值。因此Philip Morris对Kraft的全现金竞价导致一些股东组织了一场代理斗争，因为他们认为这是一种防御措施，来保护管理免于凋零的烟草业务的风险，他们收购Kraft花了太多钱。要探究这两种解释哪一种在影响结果，我们已经知道初始风险水平和进入市场的类型是有联系的。回忆起代理行为会使得我们期望初始高风险水平和非相关多元化的正向关系。在完整的模型里观察到的联系是和代理行为
43、期望的联系相反的，系数是接近显著的。对于高绩效公司也是和代理行为期望的联系相反的，相关系数非常显著。反之，低绩效公司中初始风险水平和非相关多元化有正向联系，暗示着代理行为存在的可能性。 为了检验代理行为支持证据的缺乏，我们使用一种系统风险的估计代替了所有风险，来重新估计了模型。在战略管理研究中有证据表明相关多元化可以减少公司的系统性风险。另外系统风险是股东期望减少的相关风险，因为他们不能通过多元化来消除（见Lubatkin and ONeill, 1987; Salter and Weinhold, 1979）。我们发现初始高水平的系统性风险与随后的相关多元化有联系，只在高绩效公司中发现，这是
44、与战略管理研究相一致的（Lubatkin and ONeill, 1979; Barton, 1988; Montgomery and Singh, 1984）。这导致了直观的感觉，因为根据代理理论，如果管理者使得他们自己的利益最大化，他们公司的绩效会受到影响。系统性风险在低绩效模型中不是一个显著的解释变量。对于高绩效公司，TOTRISK和相关多元化的联系更像是通过全部风险和系统性风险间的关系来实现的。而且在这篇文章中，系统性风险的模型一般意义上更好地支持了理论，较之于全部风险的模型。例如，资金密集度，在表格3中显示的支持了高绩效模型，但并不很显著。然而，当使用了系统性风险，资金密集度变的显著
45、。这些结果可以从作者处得到。 因此当管理者代表股东利益发挥积极作用时，非相关多元化确实提高绩效。然而，如果非相关多元化的原因仅仅是减少公司整体的风险，这种多元化行为导致低绩效。绩效子样本整体上来说表明了绩效不是多元化战略的作用，而是多元化战略与资源框架的匹配程度。从绩效子样本中的发现也提供了一种可能的解释，关于为什么一些独立个体的多元化行为研究发现比较非相关的行为比相关多元化行为有更佳的绩效。我们的结果与这种观点相一致，就是管理者可以识别非相关多元化行为，而导致高绩效，如果他们的行为不是基于保护自己的职位而是基于股东利益。与高绩效公司相反，低绩效公司在长期多元化决策中使用短期流动性（CR）。因
46、为短期资金本不应该用在长期决策中，这可能导致了公司的低绩效。最后，我们没有在任何一个样本中发现任何物理资源假设的统计支持。然而，物理资源的两种测量未交货订单量，作为剩余生产力的一个指标，和资本费用，作为对物理资产的一种承诺都支持高绩效子样本的假设，对于低绩效公司刚好相反。 当模型以系统性风险代替全部风险进行重新估计后，资本费用的系数在高绩效公司中变的显著（见脚注13）。5.4 与文献的关系将我们的发现与先前的探究某时点资源与多元化状态联系的研究进行比较是非常有趣的。某时点的公司多元化状态是先前多元化行为的产品。如果确实像我们在本文中发现的一样，易耗资源比如内部资金（高借债能力）在进入非相关市场
47、时被经常使用，经过一段时间，这种公司将没有借债能力剩余。一个已经达到非相关多元化的公司的资源框架将会显现出高杠杆（低借债能力），相对于一个相关多元化状态的公司而言。几个研究也观察到这点（Barton, 1988; Hoskisson and Hitt, 1988）。在另一方面，如果无形资产（相对不易耗）是在相关多元化行为中的初始资源，后来的公司资源框架重复多元化实质上是一样的。这个启示被Bettis(1981), Carleton, Harris, and Stewart(1984), Lecraw(1984)和其他人的跨期研究所支持。 通过使用一个基于Rumelt的分类方法的升级样本，我们已
48、经复制了Bettis(1981)和Barton(1988)的结果。这些结果得到了支持。这些结果和样本可以从作者处得到。5.5 局限性和未来的研究方向我们的研究发现会打一些折扣，因为我们可能没有考虑其他一些影响进入市场类型的因素。我们没有试着控制进入市场的增长性，组织结构，文化，股票所有权的程度，补偿计划，或者管理专业性本身。毫无疑问的是其中的一些因素在个例中会影响进入市场的类型。这些因素是系统性的还是随机的有待以后的研究。然而，本文没有任何一个模型因为遗漏了变量而有问题。这些发现使得我们得到一些管理和研究上的启示。当整体模型是探索性的，发现表明公司想要进行相关多元化行为时，需要在采取行为之前储备无形资产。更甚者，这些发现暗示了非相关多元化也可以导致高绩效，管理者不应该因为一个项目属于非相关市场而不通过它。研究也为在职管理者提供了指导，如何在富有吸引力的行业里根据资源框架来鉴别潜在进入机会（和未来竞争者）。非相关的进入者大有可能是有充裕现金流的公司。如果公司目前在强大营销和/或者研发能力的行业里，相关进入者会来自类似的行业。本文也为未来的研究提供了一些启示。基于资