성과효과
Performance effects| 다음에 대한 시리즈 일부 |
| 전략 |
|---|
전략 연구자들은 확고한 성과에서의 차이를 이해하기를 원한다.[1][2] 예를 들어, 도요타의 자동차 사업과 삼성의 휴대전화 사업 간의 성능 차이를 설명할 수 있는 것은 무엇인가? 연구에 따르면 이러한 사업들 간의 가장 큰 성과 차이는 기업이 속한 산업(자동차 산업 대 전자 산업), 기업이 속한 기업(토요타 대 토요타)이다. 삼성), 그리고 사업 자체.
효과
일반적으로 실적은 자산수익률로 가장 자주 측정되거나 매출수익률, 투자자본수익률 또는 시장점유율로 측정되는 재무성과를 의미한다.
성과효과는 사업성과에서 관찰된 차이점이다. 예를 들어 도요타의 자동차 사업 실적과 삼성의 휴대전화 사업 실적을 비교한 것이다. 성과 효과는 인과적 효과가 아니다. 예를 들어 삼성 대신 도요타가 오너였다면 휴대전화 사업의 성과가 어땠을지는 표시하지 않는다.
분석 수준
성능 효과는 다중 수준의 분석에서 발생한다.
산업, 기업, 비즈니스 및 연도 효과
산업, 기업, 사업 및 연도 영향은 가장 많이 조사된 분석 수준에 속한다. 산업은 유사한 상품이나 서비스를 판매하는 사업체의 그룹이다. 예를 들어 도요타의 자동차 사업은 자동차 산업에, 삼성의 휴대전화 사업은 전자 산업에 속한다. 법인은 그 사업의 법적 소유자다. 예를 들어, 버크셔 해서웨이는 의류, 빌딩 제품, 보험 등 많은 사업을 소유하고 있다. 따라서 기업은 둘 이상의 사업을 소유할 수 있다. 그러면 기업은 그 기업이 하는 일(즉, 산업)과 그 사업을 소유한 사람(즉, 기업)에 의해 정의된다. 년도는 공연의 해를 가리킨다.
산업 효과는 산업 내 기업과 다른 산업 내 기업의 성과 차이다. 기업효과는 기업의 사업과 다른 기업의 사업성과 차이다. 사업효과는 사업과 다른 사업의 성과차이다. 1년 효과는 1년 후의 기업과 1년 후의 실적 차이다.
형식적으로, i i c{\ t{\에서 비즈니스의 성과( i t displaystyty t는 다음과 같이 기록할 수 있다.[4]
여기서 은(는) 모든 해에 걸친 모든 기업의 평균 성과다. 는 {\ i {\과 평균의 성능 차이)에 대한 산업 효과, C 는 c c법인 간의 성과 차이)에 대한 기업 효과임)이다. 및 평균); 은(는)산업 i {\ 및법인 c {\ c 사업과 평균 간의 성과 차이)의 사업 효과; t 연간 과 평균의 성능 차이) 및 e 은 오차항(산업, 기업, 사업 및 연도 효과별로 설명되지 않는 평균의 성능 차이)이다.
메타분석은 가장 강력한 효과가 기업, 기업, 산업, 그리고 그 다음 해라는 것을 발견한다.[3] 그림 1과 2는 각 효과의 강도를 분산 및 표준 편차에 각각 나타낸다.
기타
그 밖에 최고 경영자 및 지리적 지역이나 국가가 성과에 영향을 미친다.
효과 크기
효과 크기는 성능 차이의 크기를 측정한 것이다.
일반적인 척도는 분산이다. 사업효과에 대한 36%의 발견은 사업효과에 대한 편차가 전체 실적편차의 36%라는 것을 의미한다. 반대로, 실적의 차이는 다른 효과와 관련된 사업과의 차이(예: 다른 산업, 다른 기업, 다른 연도, 무작위 차이)와 관련된 약 3분의 1이다. 분산 측정값의 상위는 효과가 100%에 합친다는 것이다. 단점은 분산이 거리 제곱을 사용하여 큰 효과가 증폭되고 작은 효과가 축소된다는 것이다.[5]
또 다른 척도는 분산의 제곱근인 표준편차다. 이 측정의 위는 표준 편차가 선형 거리와 관련되므로 효과가 유사하게 증폭되거나 축소되지 않는다는 것이다. 예를 들어, 분산을 사용할 때 사업 효과는 약 45배, 표준 편차를 사용할 때는 약 8배만큼만 연차 효과보다 크다.[3] 이와 관련하여 표준 편차 측정은 성능 측정 단위와 동일하다. 예를 들어, 실적이 달러인 경우 표준 편차도 달러로 표시된다(분산은 달러 제곱). 단점은 표준 편차로 측정한 효과가 100%에 해당하지 않는다는 것이다.
대안은 제곱의 합이다. 그것은 제곱된 성능 차이를 다른 효과에 귀속시키려 한다. 제곱의 합계는 자유도를 설명하지 않기 때문에 표본 치수에 민감하다.[3] 예를 들어 같은 업종에서 더 많은 업종을 표본으로 추출하면 업종에 따른 제곱합과 업종에 따른 제곱합 비율이 달라진다.
방법들
계층적 선형 모형 또는 분산 분석(ANOVA) 또는 분산 성분 분석(VCA)을 포함하여 효과 크기를 추정하는 데 다양한 방법이 사용된다.
참고 항목
참조
- ^ 루멜트, R. P., 스헨델, D. E., & 티스, D. J. (1994년) 전략의 기본 문제: 연구 의제. 보스턴, 하버드 경영대학 출판부.
- ^ Nag, R, Hambrick, D. C. & Chen, M. J. (2007) 전략적 경영이란 과연 무엇인가? 현장의 일치된 정의의 귀납적 파생. 전략 관리 저널, 28(9): 935–955. https://doi.org/10.1002/smj.615
- ^ a b c d Vanneste, B. S. (2017). 산업, 기업, 그리고 비즈니스가 얼마나 중요한가? 메타 분석. 전략 과학, 2: 121–139. https://doi.org/10.1287/stsc.2017.0029
- ^ R. R.(1991)의 루멜트. 산업이 얼마나 중요한가? Strategic Management Journal, 12(3): 167–185. https://doi.org/10.1002/smj.4250120302
- ^ 브러시, T. H. & Bromiley, P.(1997) 작은 기업효과는 무엇을 의미하는가? 기업 및 비즈니스 효과의 분산 구성요소 시뮬레이션. 전략 관리 저널, 18(10): 825–835. https://www.jstor.org/stable/3088203
추가 읽기
- 맥가한, A. M. & Porter, M. E.(1997) "산업이 얼마나 중요한가, 정말?" Strategic Management Journal, 18(S1): 15–30. https://www.jstor.org/stable/3088208
(2018년 Dan과 Mary Lou Scendel 최우수 논문상 수상자)
- R. R.(1991)의 루멜트. "산업이 얼마나 중요한가?" Strategic Management Journal, 12(3): 167–185. https://doi.org/10.1002/smj.4250120302
- Vanneste, B. S. (2017). "산업과 기업, 그리고 사업이 정말 얼마나 중요한가? 메타 분석." 전략 과학, 2: 121–139. https://doi.org/10.1287/stsc.2017.0029