创业过程模型的三因素匹配性研究

余绍忠

（浙江大学管理学院，杭州310058）

摘要：文章在回顾Timmons 创业过程模型三因素匹配性研究成果的基础上，运用目前世界较

流行的质量管理QFD （Quality Function Development ）理论与方法，使用一系列质量屋(HOQ)把创业机会的特征转化为资源要素要求和创业团队能力要求，详细考察和分析各因素维度指标匹配性的程度，找到具体的不匹配指标，为创业战略更新提供思路。最后用案例将这一分析方法加以应用。

关键词：创业过程模型；创业因素；匹配性；QFD 中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1002-6487（2010）03-0062-03

国内外许多学者提出了不少创业模型，概括起来基本上可以分为要素均衡模型和要素主导模型两类（董保宝，葛宝山，2008）。要素均衡模型以Timmons （1999）、Sahlman （1999）和Gartner （1985）等人为代表，强调创业各个要素互相协调、均衡发展并发挥作用；要素主导模型以Wickham （1998）、

程，既符合逻辑，又带有“反复试验”的特征，这个过程可能是凭直觉的，也可以是有意识地计划好的。因此，如何在一定的时间内将人力、商机和资源整合到一起，是企业最终成功的决定因素（蒂蒙斯，2007）。

Zahra 和George （2002）、Christian 和Julien （2000）、Li （2001）

以及Jain （2001）为代表，认为创业各要素之间不是一种协调均衡的关系，而是以某一要素为主导来协调其他要素之间的关系，并最终影响创业结果。要素均衡模型强调是一种短期、动态的均衡关系，而要素主导模型强调的是一种相对长期的稳定均衡关系。这两类模型都揭示了影响创业过程的最重要因素，都强调各要素间的因果关系。然而，以往文献缺乏研究创业过程各影响因素的匹配性。因此，本文以

图1

Timmons 创业过程模型

资料来源：姜彦福和张帏（2005）

Timmons 创业过程模型为理论基础，尝试将QFD （Quality Function Development ）方法运用于创业因素的匹配性问题的

分析和研究，为创业者如何进行创业战略更新提供适用的工具和方法。

对于机会识别、资源整合和团队建设三者之间的平衡性问题，姚梅芳等人（2008）提出了系统的绩效评价指标体系，经整理（三级指标略），如表1所示。

表1因素创业机会识别（X ）

创业过程模型驱动因素绩效评价指标体系

一级指标产品和市场资本和获利能力竞争优势、管理

创业资源整合（Y ）创业团队建设（Z ）

队伍、致命缺陷核心资源基础资源其他资源团队组成团队能力团队动力

本结构（5年内）

毛利；税后利润；所需时间：损益平衡点；正现金流；投资回报潜力；价值；资本需求；退出机制固定成本和可变成本；控制程度；进入市场的障碍人才资源；管理资源；技术资源资金资源；场地资源

政策资源；人脉资源；信息资源；行业资源；品牌资源；文化资源

教育背景；行业经验；创业经验

职能技能；沟通能力；学习能力；商务能力；能力结构战略共识；团队文化；团队力量；团队冲突

二级指标

市场；市场结构；市场规模；市场增长率；市场份额；成

1Tim m o n s 创业过程模型及其要素绩效

评价体系

全球最具影响力的创业学者Timmons 在《新企业创建》（New Venture Creation ）中提出了一个著名的创业过程模型，如图1所示。其核心思想在于创业过程是一个高度的动态过程，其中的机会、资源和团队三大驱动因素决定了创业的方向发展（姜彦福，2005）。蒂蒙斯（1999）认为，创业者的主要任务，就是在动态的、充满未知与风险的创业过程中，努力保持机会、团队和资源三大关键因素之间的平衡。在《创业学》中，他进一步指出了该模型的三大驱动因素的匹配与平衡的重要性。并以网景公司创业过程的经历来形象地说明这些因素的匹配与平衡过程。他认为，这一过程需要持续不断的评估，战略和战术的修订以及试验性的方法。这是一个反复的过

资料来源：根据姚梅芳等（2008）整理

该指标评价体系通过专家打分法对各因素指标进行权重分配，根据各评价指标体系中所列出的“好”、“一般”、“差”三个等级，分别赋以“3分”、“2分”、“1分”对应的分数。最后计算各因素绩效评价的综合得分即为其各指标的加权平均：

统计与决策2010年第3期（总第303期）

X ＝∑X i EX i ；Y ＝∑Y i EY i ；Z ＝∑Z i EZ i

其中，EX i 、EY i 、EZ i 分别为X i 、Y i 、Z i 对应的权重。最后，通过X 、Y 、Z 按得分的优、中、差的绩效值进行组合，形成27对，然后找出匹配对和相对匹配对，从而确定需要改进的组合。

尽管该评价指标体系的构建为Timmons 创业过程模型的三大驱动因素的评价提供了很好的依据，并对其匹配性进行了方法上的初步探讨，能找到需要改进的匹配组合，但并未揭示出三者之间各维度和各指标间的相互关系和匹配程度，对于具体要改进哪些指标、如何改进没有提供行之有效的解决方案。本文在此基础上，引入QFD 理论和方法，进一步提出具体解决创业过程模型中创业因素不匹配性问题的方法。

2基于QFD 的创业过程三因素匹配性分析

方法

质量功能展开(QualityFunction Development ，QFD) 是一种通过一系列矩阵把顾客或市场的需求转化为产品设计要求、零部件特征、工艺要求、生产要求的多层次演绎分析方法（范斌，2007），也是一种有效的资源优化方法、集成的系统工程方法和科学的现代管理方法（熊伟，2005）。QFD 自诞生以来，已成功应用在制造业、服务业等众多领域，取得了显著的成效和显示了旺盛的生命力（丁善婷等，2008）。熊伟（2005）认为，QFD 的应用领域还将不断拓宽，可与企业战略管理、市场营销等结合进行应用和研究。因而，QDF 与创业管理的结合研究可以成为一种有益的尝试。

在Timmons 创业过程模型中，识别与评估创业机会是创业过程的起点，资源是创业过程必要的支持，创业团队是新创企业的关键组织要素，三大驱动因素之间是动态、连续和互动的关系（葛宝山等，2008）。基于这样的逻辑关系，就可以使用一系列的矩阵把创业机会的特征转化为资源要素要求、创业团队能力要求等多层次演绎分析的QFD 方法。特别需要指出的是，三大驱动因素之间的互动性决定了三者要求间的转化也是互动的，因此，QFD 矩阵是由各因素两两之间任意组合而成的。重要的是，QFD 方法的基本思想是“需求什么”和“怎样来满足”（范斌，2007），在这种对应形式下各创业因素的要求不会被曲解，与之匹配因素或指标不会有疏漏和冗余，这实际上是一种人力和物力资源的优化配置，因而很好也解决了姚梅芳等人无法深入解析各因素指标间关系及如何匹配的问题。

各因素在进入QFD 矩阵前，还应进行条件分析。为此，我们按创业因素优、中、差的绩效值进行两两构建二维矩阵，如图2所示：

在图中，只有对角线L 经过的象限是匹配的，其他都不匹配。但是，（差，差）组合所在象限不是我们期望的，在实际中，一般会终止或放弃创业活动。同样，在创业三大驱动因素的两两组合矩阵中出现“差”的因素，会影响整体绩效的均衡

图2创业因素二维矩阵

性，在实际中一般也会终止或重新开始。因此，所有因素的矩阵组合只有在第Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ象限的，才能进入QFD 分析矩阵。而第Ⅱ象限的情况是最佳匹配的情况。第Ⅲ象限的情况也是匹配的，但两因素都有待整体提高。第Ⅰ、Ⅳ象限不是很匹配，但对整体绩效而言还是相对均衡的，也是现实中的一种常态，因而是我们运用QFD 分析的重点。

在使用QFD 时，质量屋（HOQ ）的规模不宜过大，以便操作（熊伟，2005）。因此对进入QFD 分析的创业因素的绩效评价指标应进行控制。从姚梅芳等人（2008）提供的创业因素绩效评价指标体系看，选择二级指标比较合适。但表1中创业机会识别因素绩效评价指标的二级指标过多，需要进一步的提炼，如表2所示：

表2

整理后的创业机会识别因素绩效评价指标

因

素

一级指标二级指标

产品和市场产品；市场资本和获利能力

资本；获利能力

创业机会识别竞争优势

成本；控制程度；进入市场的障碍管理队伍与缺陷

管理队伍；致命缺陷

说明：管理队伍与致命缺陷在Timmons 机会评估框架中单独列项（姜

彦福，张帏，2005），经实证评分较高（姜彦福，邱琼，2005），所以将其单独列为维度指标。

在进入QFD 矩阵前，先通过专家组对各因素的指标体系进行权重分配和打分。以二级指标（X i 、Y i 、Z i ，i ＝1,2,3, …,n ）为基准，每一指标各自分配权重(EXi 、EY i 、EZ i ，i ＝1,2,3, …,n) 。然后在二级指标下开展三级指标的权重分配(EXij 、EY ij 、EZ ij ,

i ＝1,2,3, …,n ；j ＝1,2,3, …,n) 和专家打分(Xij 、Y ij 、Z ij ，i ＝1,2,3, …,n ；j ＝1,2,3, …,n) ，三级指标的加权平均是其权重与分数的积的

和，即为二级指标的分数（X i ＝∑X ij EX ij 、Y i ＝∑Y ij EY ij 、Z i ＝∑Z ij EZ ij ,

i ＝1,2,3, …,n ；j ＝1,2,3, …,n ）。二级指标分数再与其权重的积的

和即二级指标的加权平均(X＝∑X i EX i 、Y ＝∑Y i EY i 、Z ＝∑Z i EZ i ), 为该因素的总体绩效（X 、Y 、Z ）。根据X 、Y 、Z 的优、中、差的绩效值进行两两组合，按图2进行判断，是否进入QFD 矩阵。进入QFD 矩阵的两个因素可以将全部的二级指标引入，但为了防止指标过多，应选择关键指标。关键指标的选取应根据二级指标值的大小进行排序，一般数值越大，指标越关键。这样就形成了两个因素间的二维矩阵表，由此构建了质量屋（HOQ ）。

统计与决策2010年第3期（总第303期）

步提高。创业机会与创业资源的矩阵组合为“优，中”，属于图

3案例应用

现以成立2年多时间的杭州市某环保设备提供商GZ 公

2中的第Ⅳ象限，是QFD 分析的重点情况。

为了质量屋（HOQ ）的规模不过大，以便操作（其实二级指标全部都可以进入，但不能突出重点）。我们按创业机会因素指标的加权得分的高低，抽取出产品（X 1）、获利能力(X3) 、市场(X2) 、进入市场的障碍(X7) 、资本(X4) 五个关键因子；按创业资源因素指标的加权得分高低，抽取技术资源(Y3) 、人才资源(Y1) 、政策资源(Y6) 、行业资源(Y9) 、资金资源(Y4) 五个关键因子。

根据抽取的关键因子构建创业机会与创业资源的二维矩阵表，并用HOQ 技术进行分析，如图3所示。

在质量屋（HOQ ）中，对机会指标与资源指标进行了两两相关分析，通过重要度的打分、与竞争对手的比较以及进行相关计算，对机会因素与资源因素各维度指标的匹配性进行系统的考察分析，从中找到需要改善的具体的指标，并进行战略规划。

从图3中可以看出，GZ 公司应重视创业机会因素中的资本、获利能力和市场三个指标，对公司的创业资源因素中的人才资源、资金资源要进行提升。这可能与公司创立时间短有关，虽然公司拥有该行业的技术专利，有一定的行业经验和人脉关系，但明显缺乏资金投入、人力资源等要素，而且公司创建初期，其获利能力也较弱。因此，GZ 公司应在保持其技术领先、政策优势和行业经验的基础上，针对创业机会中的资本要求、市场情况和获利能力，不断引进各种人才，尤

司为例，运用QFD 方法分析Timmons 创业过程模型中机会、资源与团队之间的匹配性问题。限于篇幅，本文仅选取机会与资源两个因素进行QFD 的匹配性分析，其他匹配性分析在方法上是一致的。通过专家组对机会、资源的绩效评价的二级指标进行权重分配和打分（三级指标权重与打分情况略），情况如表3所示：

在表3中，创业机会因素各维度指标分数普遍较高，都在2分以上，加权平均分为2.554，绩效为“优”，说明该公司所处的行业创业机会非常好；而公司创业资源各维度指标大部分分数在2分以上，但超过2.5分的不多，也有部分在1分左右，但最后加权平均分达到了2.187，绩效为“中”，说明该公司创业资源能力还是不错的，但也存在许多不足，这与公司刚成立时间不长有关，所积累和掌握的资源还有待进一

其是在相关行业有创业经历的高级人才，并保持人才的多样性。要研究融资策略，广开融资渠道，抢占市场，并提高自己的获利能力。

4结语

创业过程是由创业机会、资源和团队驱动的，依赖于其

匹配和平衡，它是综合性的、整体性的。这都是创业过程中的可控因素，是可以被评估、影响和改变的（蒂蒙斯，2007）。本文在姚梅芳等人（2008）的创业因素评价指标体系及其匹配问题研究的基础上，通过引入目前世界比较流行的质量管理的

QFD 理论和方法，运用HOQ 技术，对创业驱动因

素进行两两矩阵分析，考察各因素维度指标匹配性的程度，找到具体的不匹配指标，从而进行创业战略更新。

QFD 方法在创业因素匹配性问题中的应用不

仅是QFD 应用研究的一种有益尝试，而且也是创业管理研究方法和工具的一种创新。本文旨在引导一种创业管理理性思考和分析的一种思路，因而并没有过细说明HOQ 构建过程的具体计算、流程和方法。而QFD 方法绝不局限在创业因素的匹配问题上的应用，还可以运用于创业管理的许多方面。

统计与决策2010年第3期（总第303期）

随机提前期条件下的多级库存系统优化

丛建春，杨玉中

（河南理工大学能源科学与工程学院，河南焦作454000）

摘要：文章针对需求和提前期均是随机的情况，建立了单个核心制造商、多个供应商制造商和

多个销售商的多级库存优化模型，其中各级库存提前期随机，需求服从正态分布。供应商采用(s,S)策略进行库存管理，制造商的原材料库存和销售库存采用连续性盘点的(Q,r)订货策略。以计划周期内系统运行期望总费用最小建立目标函数，由此得到最优的订货策略。

关键词：多级库存；随机提前期；随机需求；最优库存策略中图分类号：F253.4

文献标识码：A

文章编号：1002－6487（2010）03－0065-04

后者建立在多级整体库存的基础上，利用中心仓库的信息，

0引言

随着供应链管理的快速发展和应用，在供应链环境下研

汇总下游各个库存点的库存量，确定再订购库存水平[1]。传统的供应链库存模型中，一般假定客户需求是一个确定值[2]，但事实并非如此，现实中的顾客对产品的需求具有一定的随机性，因此目前大多数学者都开始从随机性需求角度来建立库存模型，通常他们在模型中都假定提前期是一个常数[3-5]。

提前期是影响库存量的主要因素之一，根据Hau L. 等人的研究[6]，提前期是需求信息放大效应的主要因素之一，它很少是常数。更多的时候是不确定的，而且由于供应链结构中生产、运输、交货等环节不可预知事件的存在增加了供应链

究库存控制以成为企业管理的重要内容。供应链管理下的库存优化主要是探索经济上合理的库存水平和补货方式，以便为企业的经营决策提供定量分析的依据。目前，对于库存控制问题的研究分为两类：基于本地库存点的优化和基于下游多级库存总体的优化，两者的区别在于再订购决策准则。前者以本地库存点为参照系，不考虑关联库存点的库存状态；

作者简介：丛建春(1981-)，男，河北沧州人，硕士研究生，研究方向：系统工程，供应链管理。

杨玉中(1972-)，男，河北藁城人，博士，副教授，研究方向：现代物流，安全系统工程。

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（责任编辑/浩天）