《表3 实现高程度战略变革的组态》
注:●=核心条件存在,U=核心条件缺席,●=辅助条件存在,U=辅助条件缺席,“空格”表示该条件可存在亦可不存在。
Schneider和Wagemann(2012)认为研究者选择的原始一致性阈值(Raw consistency threshold)将决定进入最小化分析过程中的真值表行数(即组态数量),从而影响最终的分析结果。理论上而言,提高一致性阈值后,纳入最小化分析的真值表行将减少,案例数量也会减少,因而难以实现最大化地简化组态,最终得到新组态会是调整之前组态的子集。基于这一思想,并借鉴Ordanini等(2014)的做法,将一致性阈值提高0.05,即用0.85代替0.80,使用更为严格的阈值再次展开分析,分析结果如表3所示。此时,总体解的一致性提高至0.90,总体解的覆盖度却降低至0.06。综合比较0.85和0.80一致性阈值水平下的组态结果,本文发现,表3中的组态1和组态2分别是表2中组态1和组态2的子集,由此表明本文研究结论的稳健性。
图表编号 | XD00147296600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.05 |
作者 | 曾萍 |
绘制单位 | 华南理工大学中国企业战略管理研究中心 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |