IT匹配在IT治理和企業績效間的中介作用和邊界條件研究：基于元分析技術的探索

○ 池毛毛 劉姝君 蔡志慧 羅 博 盧 泉

引言

在過去三十多年中，IT—業務戰略匹配（簡稱IT 匹配）是業務和IT主管關注的十大管理問題之一，[1]同時也是信息系統領域的三大核心研究議題之一，被稱為信息系統研究皇冠上的明珠。[1,2]IT匹配是指企業業務戰略與IT戰略、業務基礎架構及流程與IT基礎架構及流程之間的匹配程度，[3]良好的IT 匹配能夠提升企業績效，為企業帶來持續競爭優勢。[4]然而，關于IT 匹配與企業績效的關系在研究中并未達成一致，有研究發現IT匹配和企業績效之間存在正向關系，[5-7]也有文獻證明IT匹配對企業績效沒有直接作用或存在負向作用。[8]例如，Palmer等的研究顯示IT匹配和財務績效之間沒有直接關系。[9]Tallon則發現并不是所有企業都可以通過增強IT匹配提高企業績效，隨著IT匹配的增強，70% 企業提高了銷售額與顧客服務水平，剩余30% 左右的企業卻沒有在財務績效上表現更好，甚至財務績效表現更差。[10]這一發現在理論界被稱為“IT 匹配悖論”。[11,12]

鑒于IT匹配對企業績效的重要影響，諸多學者開始關注IT 匹配的形成機制，例如從IT 資源視角解釋IT治理的驅動作用。[13,14]IT治理（即人力IT資源）指董事會執行管理層和IT管理層執行的組織能力，以控制IT戰略的制定和實施，從而確保業務和IT 的協調。[14-16]IT治理通常表明企業管理（IT 和業務）能力的復雜性。[17,18]作為一個重要的前因變量，IT治理對IT匹配的正向影響在現有文獻中得到一定證實。例如，有研究認為IT治理的正式與非正式整合機制通過建立社會環境及信息渠道，能夠對企業的社會匹配起到促進作用。[13]也有文獻基于企業結構、戰略決定過程及IT和業務間的溝通交流，發現IT治理對正式匹配產生積極影響。[14]但也有文獻發現IT治理的分權化會對IT匹配產生負向作用。[19]隨著IT 匹配前因和作用效果的實證研究日益豐富，系統地厘清IT匹配的形成和作用機制不僅具有管理實踐的迫切性，在管理信息系統研究方面也具有階段性總結的可能性和重要性。

首先，既有文獻主要探索IT匹配的作用效果，對IT匹配和企業績效兩個變量間相關關系的方向和強度并未得出一致結論；[11]此外已有對于IT匹配前因的實證研究主要從IT 治理的角度探索IT 匹配的形成機制，[14]且存在關系方向和強度不一致的情況。[19]本文基于前人的實證文獻，綜合IT匹配與企業績效研究，加入IT治理這一重要的前因變量，探究IT匹配的形成和作用機制。因此本文的第一個研究問題是：在IT匹配的實證研究中，IT治理如何通過IT匹配產生企業績效？其中，IT 匹配在IT 治理和企業績效之間是否存在中介作用？

其次，諸多實證研究中IT匹配與其前因后果間相關關系的方向和強度存在不一致，變量之間可能存在潛在的調節變量。通過回顧相關文獻，本文提出兩類可能的調節變量，包括測量因素（IT匹配的測量方式）和情境因素（文化和經濟發展程度）。其中，測量因素（如IT匹配測量方式的差異）可以解釋研究中的變異，也可能解釋IT匹配和企業績效間相關關系的不一致，[20]由此本文提出第二個研究問題：IT匹配的測量方式（單一測量方式vs.匹配測量方式）如何調節IT 匹配的形成和作用關系？

最后，在已有企業信息系統戰略行為的相關研究中，文化和經濟發展程度被視為重要的情境因素，[21,22]會影響企業的組織結構設計和戰略行為。其中，文化因素影響企業家的戰略管理風格；經濟發展程度則作為外部環境影響企業相關戰略行動。因此本文的第三個研究問題是：在IT 匹配的形成和作用過程中，文化（東方vs.西方）和經濟發展程度（發展中國家vs.發達國家）如何起到調節作用？

為回答以上三個問題，本文構建IT 資源—IT 匹配—IT價值的元分析理論框架，并基于1993-2019年的96篇相關實證研究文獻（包括98 個獨立數據集）的編碼數據，整合元分析和結構方程模型分析IT治理、IT匹配和企業績效的影響機制，并探索這一影響過程的中介作用和邊界條件，以得出IT 匹配的具體形成和作用機制，并調和先前文獻研究結論的不一致。首先，元分析研究結果表明IT匹配對企業績效具有積極影響，并在IT治理和企業績效中起到完全中介作用；其次，IT匹配測量方式的差異也影響IT匹配形成和作用的大??；最后，不同的文化情境和經濟發展狀況對IT匹配的形成與作用關系也產生了差異化影響。本文進一步解釋了關于IT治理和IT匹配的實證研究中結論不一致的現象，強調了社會匹配對企業績效的重要影響及IT匹配的完全中介角色，為企業如何提升IT匹配與企業績效提供了重要啟示，也為未來IT 匹配的相關研究提供了有益建議。

一、理論發展和文獻回顧

1.核心變量定義

IT匹配是業務戰略和IT戰略、業務基礎架構及流程和IT基礎架構及流程之間的匹配程度，對其的研究主要基于Henderson的戰略匹配模型（SAM）展開。[2,3]此模型認為企業需要從三個方面來整合IT和業務領域，包括戰略層面外部整合、基礎架構及流程層面內部整合和戰略、基礎架構及流程層面的交叉整合。[3,11]外部整合反映了IT 戰略與業務戰略之間的匹配程度，也稱作知識匹配（Intellectual Alignment），是IS（信息系統）戰略共享和支持業務戰略中的任務、目標和計劃的程度。[23]內部整合反映了IT和業務基礎架構及流程之間的匹配程度，也稱作運作匹配（Operational Alignment），是指組織和IS 的基礎架構之間的連接，強調了確保組織要求和期望之間的內部一致性及IS 職能中的傳遞能力的重要性。[3]交叉整合是內外部的交叉連接與反應，也稱交叉領域匹配（Cross-domain Alignment），是指IT 與業務的戰略、基礎架構之間的整合。[23]

已有學者針對IT匹配的部分維度進行研究，比如Heim等[24]調查了制造行業中的運作匹配對產品生產率與顧客滿意度的影響。但更多研究則以整合視角探索IT匹配的影響作用，如Chan等[25]指出良好的IT匹配能夠提升組織績效。有文獻還將IT匹配定位于正式匹配，強調相關構件客觀上的匹配，如通過正式規章制度確定IT 匹配內容（包括內部匹配和外部匹配），[2]是對匹配的不同維度進行歸納的很好的嘗試。而后隨著“人”在IT活動中的作用越來越大，研究發現管理者之間的社交關系和員工之間的非正式關系對IT匹配的程度也有很大的影響，開始從非正式的形式（例如社交角度）來看待匹配問題。如Liang等[12]發現社會匹配能通過增強緊急業務與IT 的協調來促進企業敏捷性，而Schlosser等[13]從社會資本的角度探索了銀行行業中社會匹配的前因及效果，以此發展了匹配的另一個維度——社會匹配（Social Alignment），并將之定義為一種跨域互聯（Cross-domain Interconnectedness），包括業務和IT 部門之間的社會資本及IT人員對業務的理解，[26]并認為社會匹配強調的是參與者（管理者）們主觀上的溝通和理解。[12]

現有研究主要將IT匹配視為一個整體構念進行研究，[6,27]也有文獻探索IT 匹配的部分維度（如知識匹配）對企業績效的影響。[26]但是少有文獻對不同類型的匹配進行較完整的歸納及研究。鑒于社會匹配在形式及內容上與其他類型的匹配具有明顯差異（前者強調社交和人，后者強調結構和制度），本文根據IT匹配的兩種不同形式（如正式型和社會型）將其劃分為正式匹配與社會匹配兩個主要維度。其中正式匹配是指IT 和業務層面之間正式的結構性匹配（主要通過規章和制度形成），包含戰略、流程及基礎構件之間的客觀匹配；社會匹配是指業務和IT 管理者相互理解并共同致力于彼此的使命、目標和計劃的狀態，強調了文化與溝通方式的一致性。[12,13]

企業績效是IT 匹配文獻中最常被研究的結果變量，通常包括財務績效、顧客績效和生產率績效。[11,14]鑒于大多數文獻將不同類型的績效整合歸納在單一績效變量中來探索IT匹配對績效的作用，且元分析對文獻數量有要求，文獻數量太少會導致較大的二階抽樣誤差和結果不穩定。[28]本文將前人文獻中各類績效統一歸納為企業績效這一變量。

IT 治理是指董事會執行管理層和IT 管理層執行的組織能力，以控制IT戰略的制定和實施，從而確保業務和IT的協調。[14]企業的IT治理機制通常表明其管理IT 和業務能力的復雜性，[17,18]會對IT 匹配產生重要作用。前人研究也指出IT 治理機制會影響IT 匹配的形成。[14,19]所以本研究將其視為IT匹配重要的前因變量，探索IT治理對IT匹配的影響。同時，現有研究表明有效的IT治理機制能為企業創造價值，提升績效，[29]并指出IT治理對企業績效的作用被IT匹配完全中介，[14]為IT治理對企業績效的作用機制提供了一種可能的解釋。

綜上，現有實證研究對IT匹配與其前因（IT治理）和后果（企業績效）的相關關系進行了一定的探索，尚缺乏對三者整合后作用關系的系統討論，且對于IT匹配的維度研究缺乏整合和歸納。由于正式匹配與社會匹配在內容與形式上有顯著區別，兩者不僅在IT 治理作用結果上存在差異，還可能會在價值創造過程中產生差異性作用。因此，本文將探究以上兩個維度的前因及后果。

2.理論框架

本文借鑒Wu等[14]的研究，從企業資源觀（RBV）視角提出IT資源—IT匹配—IT價值的過程模型，來解釋IT 治理對IT 匹配的作用、IT 匹配對企業績效的作用，以及IT 匹配在IT 治理對企業績效作用過程的中介作用。

首先，IT治理被認為是一種人力IT資源，可以控制IT戰略實施，并通過使業務和IT高管制定相匹配的策略和程序的機制來管理組織關鍵資產的使用。[30]因此，它為業務和IT人員提供了參與IT決策和共享知識的環境，以增強企業的IT匹配。其次，RBV 認為企業資源是企業績效的主要預測因素，難以復制的IT資源（如IT 治理）能為企業提供可持續的競爭優勢的潛力。[31]并且IT治理機制可以在IT和業務之間建立獨特的協同作用（即IT匹配）以促進企業利用核心資源來創造價值。因此，企業的IT匹配很可能會中介IT治理對企業績效的影響。最后，針對已有關于IT治理、IT匹配和企業績效的研究存在變量關系結論不一致的情況，本文加入一系列調節因素（如IT匹配測量方式）對其進行解釋，進一步解析IT 匹配研究的“黑箱”。

綜上所述，本研究基于IT資源—IT匹配—IT價值的理論邏輯來構建元分析的總體理論框架（如圖1所示），并進一步解釋統計分析結果。

圖1 IT資源—IT匹配—IT價值的元分析理論框架

3.IT 治理、IT 匹配和企業績效的作用關系

IT 匹配的前因后果研究已成為信息系統研究的主題之一，其中IT 匹配對企業績效的影響更是熱點議題。[2,11]相關文獻盡管在方法和對IT匹配的定義上存在差別，一些研究認為IT匹配抑制企業績效增長，[32]也有文獻發現IT 匹配和企業績效無關，[9]但大部分研究都揭示了IT 匹配對企業績效的正向影響。[6]IT 匹配文獻在理論界存在著“IT匹配悖論”，[11]所以很有必要對IT匹配與企業績效之間的關系進一步識別和確認。

對于IT匹配的前因來說，IT治理對其產生的影響在已有研究中得到一定驗證，積累了一定數量的實證文獻。但研究者認為IT治理對于IT匹配是把“雙刃劍”。一方面，良好的IT治理表明企業擁有管理復雜的IT系統及戰略的能力，在提高IT匹配程度方面有重要作用。首先，IT治理能夠使企業結構及IT戰略決定過程更加規范化，進而降低IT與業務之間的匹配難度，促進企業的正式匹配。[30]其次，IT治理整合機制還能通過建立社會環境及信息渠道促進企業社會匹配的形成。[13]另一方面，嚴苛的IT治理會導致企業IT資源僵化，阻礙IT戰略與不斷變化的業務戰略間的匹配。同時不恰當的治理模式（如分權化）易導致IT與業務部門各自為政，矛盾沖突難以協調，使得企業的IT 匹配更加困難。[14]總之，IT 治理對IT 匹配的影響尚沒有取得一致性結論。

同時，IT匹配在企業IT治理作用過程及績效的形成過程中扮演著重要角色，實證文獻也證實了IT匹配在IT治理作用于企業績效的過程中起到了重要的中介作用，[14]這些都構成了本文對IT匹配的中介作用機制進行研究的文獻基礎與研究動力。

4.潛在因素的調節作用

在IT治理和IT匹配的實證研究中，存在變量間關系結論相悖的情況，可能是因為存在潛在調節變量影響了作用關系強度。元分析的調節變量包括測量因素和情境因素。本研究對96 個獨立實證研究進行梳理并借鑒元分析研究，[11]歸納并將檢驗如下3 個潛在調節變量。

（1）IT 匹配測量方式

測量因素可以解釋實證文獻中存在的變異，[20]為IT治理、IT匹配和企業績效之間相關關系的不一致提供可能的解釋。基于已有IT匹配文獻，本文總結出一個可能的測量因素：IT匹配的測量方式。盡管IT匹配有很多測量方式，如類型學、分類法和數學計算等，[33]但是單一測量和匹配測量是眾多IT匹配研究中最常用的兩種測量方式（本研究所納入的匹配文獻中，兩種測量方式的使用數量分別為56 和19）。其中，單一測量是指研究者使用量表問卷等方法直接獲取被調查者對于其所在企業的IT匹配程度的感知；[14]而匹配測量是指分別獲取企業的IT戰略和業務戰略情況，再利用其他方法，如調節匹配（Fitas Moderation）、中介匹配（Fitas Mediation）和模式匹配（Fitas Profile Deviation）等，對匹配程度進行計算。[33]

鑒于IT匹配在IT治理對IT匹配、IT匹配對企業績效兩條路徑中都扮演著核心角色，IT匹配的測量方式會對兩條路徑中的變量關系產生影響。匹配測量相對于單一測量結果可能更為客觀，因為企業的IT匹配程度不是由被調查者的主觀感知所決定的。但是由于匹配測量的計算方式有很多，所以研究結論可能產生對立或不一致的結果。[32]而單一測量方式更加依賴被調查者的主觀感知，其匹配程度的測量不會產生較大的不一致性，所以其結果值（變量間的真實相關關系）可能相對更高。[34]

（2）文化

地域或國家文化被認為是影響企業信息系統戰略行為的一個重要調節因素，[22]所以本研究將文化考慮為一種潛在的調節變量。Hofstede將文化分為五個維度，即權力距離、個人/集體主義、陽剛/陰柔性、不確定性規避和長期/短期取向。[35]根據研究，西方文化（以歐美為代表）和東方文化（以中國為代表）在這5 個維度上均表現出差異，[35]如權力距離通常表現在權威和資源的集中程度，以中國為代表的東方文化歷來主張尊卑有別、長幼有序，延伸到企業就形成了鮮明的論資排輩現象，屬于高權力距離類別；而西方文化情境下的低權力距離使得組織中論資排輩的現象并不明顯。[35]因此，本文將文化劃分為東方文化和西方文化兩個情境。

由文化匹配理論可以得知，國家文化會影響企業的行為和結果，并且管理實踐（如IT治理、IT匹配）應與其所處國家文化的內在要求相一致，才有助于企業得到想要的結果。[36]不同文化情境下的IT治理和IT匹配可能存在差異，造成變量間關系不一致。例如，東方文化更傾向于集體主義，企業內的規范和遵從意識更濃，[37]能夠有效減少不恰當IT治理行為造成的消極后果，如IT 匹配程度降低，所以此情境下IT 治理對IT 匹配的積極影響可能更強。同時，在保守的儒家思想影響下，東方文化有著高不確定性規避的特點，強調了穩定性與可預測性，[35]能夠更好地應對企業IT與業務之間的動態性匹配，促成更好的績效表現。

因此，本文進行東方文化和西方文化兩個類別調節作用的研究。其中，東方文化包括以中國為代表的國家，如印度、韓國等，西方文化國家包括美國、加拿大等。所納入的文獻中，東西方文化情境下的研究數量分別為45 和41，有12 個樣本涉及多個國家文化，在調節作用分析中將剔除這些樣本。

（3）經濟發展程度

在IT匹配研究中，學者主要從權變理論的視角來探討造成不同研究結果的原因。[25]權變理論認為，在特定的情境下沒有普遍優越的策略或組織方式，[33]企業要想表現良好，其結構和所處情境必須匹配。[38]國家的經濟發展程度是企業生產運行的一個經濟情境，會對企業信息系統運營和戰略行為產生一定的影響。例如，發達的經濟情境下市場競爭更加激烈，企業處于資源更加豐富的環境中，更愿意在承擔風險的情況下做出大量的資源承諾以取得競爭優勢。[21]但這會導致企業IT與業務資源的不確定性變化，不僅會增加IT治理的困難，影響對IT匹配的形成，還會直接阻礙IT與業務戰略的匹配，對企業的績效造成消極影響。

因此，本文將國家經濟發展程度納入調節因素進行研究，具體分為發達國家和發展中國家兩個類別。所納入文獻中，發達國家的樣本量為47，發展中國家的樣本量為39，有12 個樣本既來自發達國家又來自發展中國家，在調節作用分析中將剔除這些樣本。

二、研究方法

1.元分析方法介紹

元分析是一種合并、總結和評論以往定量研究的統計分析方法，對現有實證研究結果進行整合分析，更準確地估計總體的“真實”效應量。[11,39,40]其歷史可以追溯到20世紀70年代，在管理學領域有著廣泛應用。[41]具體來說是從以往的定量研究中選擇符合標準的報告結果，將結果整合編碼為新的數據集，然后進行分析，得出若干推論并考察問題。[39,40]

元分析有兩種數據分析模型：固定效應模型和隨機效應模型。固定效應模型假定總體效應量是固定的，每個樣本的效應量均值相同，樣本均值之間的差異僅僅是由于抽樣誤差導致，其結果不適合推廣至未納入元分析之中的研究。[42]而隨機效應模型則考慮到樣本之間的差異，不同的樣本可能來自不同的總體，各初始研究效應量之間的差異由抽樣誤差和系統誤差共同產生，因此其結果更具有可推廣性。本研究選擇隨機效應模型進行數據分析。具體分析流程見圖2。

圖2 本文Meta分析程序的工作流程

2.文獻搜索和篩選

為了保證數據的代表性和完整性，本研究使用關鍵詞搜索摘要的方法在各大主流電子數據庫中進行文獻搜索，識別1993年至2019年5月收錄在ScienceDirect、JSTOR、Emerald、Taylor &Francis和 Springer中關于IT匹配的研究。同時為了避免搜索偏差的問題，本文也搜索了IEEE Xplore、AIS e-library和ProQuest Dissertations &Theses Database 數據庫來挑選與主題相關的會議論文與學位論文。其中IT 治理的檢索詞設為IT Governance、Governance 和Governance Mechanisms；IT 匹配的檢索詞設為Alignment、Strategic Alignment、Linkage、Linking、Fit、Integration、Coordination、Bridge、Harmony 和Fusion；企業績效的檢索詞為Performance、Value 和Competitive Advantage。在檢索文獻時設定至少兩個變量同時出現在一個研究中。同時為了保證搜索的全面性，使用同樣的方法在中國知網（CNKI）上也進行了中文文獻的檢索。其中IT治理的檢索詞設為IT 治理，IT 匹配的檢索詞設為IT 匹配、戰略匹配和戰略聯盟，企業績效的檢索詞設為績效、價值和競爭優勢。

為了確保元分析的有效性，最后納入研究必須符合以下條件：（1）必須同時包含IT治理、IT匹配和企業績效三個變量中任意兩個變量的任一維度；（2）分析單元必須是企業；（3）必須是實證研究；（4）必須報告了樣本量和相關系數或其他可轉化為相關系數的指標，必要時給作者發郵件獲取數據；（5）必須提供獨立的數據集，若幾項研究的樣本相同，則報告最為詳細的研究。

最后，共有96 篇文章或者98 個獨立數據集被編碼到元分析中，包括76 篇期刊論文、8 篇會議論文及12 篇學位論文。其中英文文獻86 篇、中文文獻10 篇。文獻檢索和篩選流程見圖3。

圖3 文獻檢索和篩選流程

3.文獻編碼

為了增加編碼的可靠性，本研究的編碼過程由三位編碼者共同參與，對變量進行討論，并審查研究中所使用的措辭，每一個編碼階段都有定期的討論校對。將編碼結果進行比較，一致性百分比在90%-92% 內，不一致的內容主要由編碼者的失誤和主觀判斷所導致。三位編碼者通過回溯原文和討論達成共識，對數據進行勘正，完成最終編碼。最后，從96 篇文獻的98 個獨立樣本中得到了399 個效應值，總樣本量累計達到17119 個，平均樣本量為175 個。編碼的數據除了基礎的文獻信息（如作者、發表年份）以外，還編入了變量的不同維度（如正式匹配和社會匹配），相關的統計量（如相關系數，Cronbachalpha及樣本量）以及可能存在的調節變量。變量的維度編碼基于上文中各自的定義，包括IT治理、正式匹配、社會匹配及企業績效。

本文的調節變量包括經濟發展程度、文化及IT匹配的測量方式。經濟發展程度分為發達國家和發展中國家，文化分為東方文化和西方文化，IT匹配的測量方式分為單一測量和匹配測量。本文用于編碼的變量定義如表1所示。

表1 核心變量及定義

4.元分析過程

本研究主要使用Hunter等的方法進行元分析，該方法基于隨機效應模型。[20]該方法具有克服方法偏差的突出優勢，解決類似研究問題的獨立實證結果，因而被眾多Meta 研究采用。[43]在本文所考慮的相關關系中，當原始數據編碼填寫完成時，利用納入文獻中的定義將變量分組到本研究提出的變量分類維度中。對于研究中一個變量包含了多個測量子構念的情況，我們采用求平均數的方法來確定變量的相關系數及可靠性，降低人為增加樣本量造成的偏差。[44]

為了對樣本誤差進行校正，本文計算了加權平均效應大小。此方法是通過每個研究的樣本量大小來分別對其賦予權重，具體計算公式如下：

其中，Ni是每個研究的樣本量，ri是所研究的某一對所觀察變量之間的相關關系。

為了對測量誤差進行校正，計算了變量間真實的相關性。此方法是通過變量的信度進行校正，具體計算公式如下：

其中，rxy是所有樣本中某一對觀察變量的平均相關系數，rxx和ryy是所有樣本的某一對觀察變量中自變量和因變量的平均信度。對于個別研究中某些變量的信度值缺失的情況，本文取值為1 并進行計算。

此外，為了評估元分析研究樣本中的“出版偏倚”問題，本研究計算了“失效安全系數N”，該系數表示需要在目前元分析k 個樣本中增加N 篇未被發表的文章，使最后得出的相關系數或者其顯著性水平低于某一臨界值。[11,21,45]根據Rothstein等的觀點，當失效安全系數大于5k+10 時（k 為研究數量），則不存在出版偏倚。[46]具體計算公式如下：

其中kfs為失敗的研究數量，若其<0 則說明這些文章已經具有代表性，不需要再添加；kobt為研究的文獻量；為d 的均值；dc為顯著性水平；一般取0。

最后，為了檢驗樣本數據的異質性，本研究計算了抽樣誤差所引起的效應值變異對觀察到總變異的解釋程度，用acc表示。若該指標小于75%，樣本效應值被認為是具有異質性的。而同時異質性檢驗通常使用Q 值和I2這兩個統計指標來評估樣本異質性水平，[28,47]其中Q 值反映的是各效應值的異質性程度，I2代表效應量的真實差異占總變異的比率，所以本文對這兩個統計指標也進行了計算補充。若Q 值顯著，則表明效應量異質。并且還應結合I2來判斷，當I2值超過75% 時，表明研究間具有高度的異質性。[48]異質性檢驗如果顯著，就應該進行調節效應分析。元分析可以利用不同研究中的樣本探究調節作用，如果兩個變量的關系在不同的研究樣本之間存在差異，而這些樣本在某些特質方面不同，那么這些樣本特質可能成為調節變量。[21]通過對編碼數據的分析觀察，本研究分別檢驗了文化、經濟發展程度及IT 匹配的測量方式在不同層次的調節作用。

具體分析過程中首先使用Schmidt-Le Program[49]在Excel 2016 中進行，①該程序在管理信息系統領域的權威期刊得到廣泛的應用。[11,50]同時本研究結合了結構方程模型，采用Mplus7.4 進行元分析結構方程模型檢驗（MASEM）分析。將來自元分析的結果應用于結構方程模型（SEM）分析中，通過比較所有假設隱含關系與經驗觀察到的這些變量之間的關系，來測試給定模型是否符合一組變量之間關系的假設模式。[50,51]

三、數據分析結果

1.主效應分析與異質性檢驗

表2 中提供了IT治理、IT匹配和企業績效三者關系的整體元分析結果。結果表明，IT治理和IT匹配（包括正式匹配和社會匹配）之間的相關關系都是正向的，并且變量之間的相關性有明顯差異。未修正測量誤差時的加權平均效應大小分別為0.346 和0.508，當測量誤差進行修正后，真實的效應大小分別為0.381（IT治理和正式匹配,p<0.001）和0.577（IT治理和社會匹配,p<0.001），均達到高度相關。②[53]并且95%置信區間都不包含零，說明相關關系是顯著的，表明可以確信平均真實相關非零。同時失效安全系數分別達到了200（200>80，k=14）和154（154>45，k=7），表明該結論的穩健性很好。IT治理和IT匹配之間穩健的高度正相關關系表明，有效的IT治理能夠提高組織的IT匹配程度，即良好的企業IT治理結構和組織架構能夠增強IT匹配。其次，發現IT匹配的兩個維度和企業績效之間都有顯著的積極正向的相關關系。其真實的效應分別為0.340（正式匹配和企業績效，p<0.001）和0.396（社會匹配和企業績效，p<0.001），且失效安全系數分別為748（748>285，k=55）和262（262>90，k=16），均達到建議閾值，因而這兩個效應值的穩健性也很好。正式匹配與企業績效之間的中等程度正相關關系、社會匹配與企業績效之間的高度正相關關系表明，IT 與業務戰略之間良好的匹配能夠有效提升企業績效，并為企業帶來長期競爭優勢。最后，IT治理與企業績效之間具有顯著的積極正向的相關性，相關系數為0.259（p<0.001）。同時，研究結果具有很好的穩健性，因為效應值的失效安全系數達到了466，遠超過了臨界值90（k=16）。IT治理和企業績效之間穩健的中等強度正相關關系表明，有效的IT 治理能夠使企業績效得到提高。

此外，表2 還給出了效應值異質性檢驗結果。IT 治理和正式匹配、IT 治理和社會匹配、正式匹配和企業績效、社會匹配和企業績效及I T 治理和企業績效這五對相關變量的抽樣方差對各效應值變異的解釋量分別為acc1=11%、acc2=12%、acc3=10%、acc4=22%、acc5=10%，小于同質性檢驗中的75% 的水平。根據75% 法則，[20]我們認為各樣本研究中，五對變量的效應值均具有異質性，可能存在一些調節因素影響了它們的關系強弱。同時Q 檢驗（Q1=119.84，p<0.001；Q2=82.37, p<0.001；Q3=675.32,p<0.001；Q4=66.11, p<0.001；Q5=373.01, p<0.001）均顯著，且I2結果均大于75%，進一步驗證了變量關系的異質性。

表2 主效應元分析結果

2.調節效應檢驗

根據上文異質性檢驗結果，本部分進一步檢驗了文化、經濟發展程度及IT匹配的測量方式對各變量間關系的調節作用，具體結果分別如表3、表4 和表5所示。同時為了保證元分析結果的代表性，在對變量關系進行調節效應分組后，如果出現任一組效應值的數量k<2，將不再對該變量關系進行調節作用分析。表3 展示了文化（西方文化vs.東方文化）對IT匹配與其前因后果關系的調節效應結果。（1）從IT治理對正式匹配的作用來看，不同類型的文化情境下，其作用關系存在顯著差異（QB=16.27，p<0.001）。西方文化情境下，IT治理與正式匹配呈現中等程度正相關關系（ρ=0.317，p<0.01），而在東方文化情境下呈高度正相關（ρ=0.526，p<0.001）；（2）從IT治理對社會匹配的作用來看，不同類型的文化情境下，其作用關系存在顯著差異（QB=5.53，p<0.1）。相比西方文化情境下IT治理對社會匹配的作用關系來說（ρ=0.564，p<0.001），東方文化情境下的IT治理和社會匹配之間的關系強度更大（ρ=0.586，p<0.001）；（3）從正式匹配對企業績效的作用來看，不同類型的文化情境下，其作用關系存在顯著差異（QB=15.50，p<0.001）。西方文化情境下，IT治理與正式匹配呈現中等程度正相關關系（ρ=0.293，p<0.01），而在東方文化情境下呈高度正相關（ρ=0.451，p<0.001）；（4）從社會匹配對企業績效的作用來看，不同類型的文化情境對其作用關系的調節作用不顯著（QB=0.43，p=0.807）；（5）從IT治理對企業績效的作用來看，不同類型的文化情境下，其作用關系存在顯著差異（QB=39.16，p<0.001）。西方情境下，IT治理與企業績效呈現弱正相關關系（ρ=0.189，p<0.01），而在東方情境下呈中等程度正相關（ρ=0.322，p<0.001）。

表3 文化（西方文化vs.東方文化）的調節作用

表4 給出了經濟發展程度（發達國家vs.發展中國家）對IT匹配與其前因后果關系的調節作用結果。（1）從IT治理對正式匹配的作用來看，不同層次的經濟情境下，其作用關系存在顯著差異（QB=6.88，p<0.05）。盡管在發達國家及發展中國家情境下IT治理與正式匹配之間均呈高度正相關，分別為0.389（p<0.001）和0.526（p<0.001），但在發展中國家作用更顯著。（2）從IT治理對社會匹配的作用來看，不同層次的經濟狀況下，其作用關系存在顯著差異（QB=6.88，p<0.05）。相比發達國家經濟情境下IT治理對社會匹配的作用關系來說（ρ=0.564，p<0.001），發展中國家經濟情境下的IT治理和社會匹配之間的關系強度更大（ρ=0.586，p<0.001）。（3）從正式匹配對企業績效（QB=2.44，p=0.295）及社會匹配對企業績效（QB=2.37，p=0.305）的作用來看，不同層次的經濟發展程度對兩對變量作用關系的調節作用均不顯著。（4）從IT治理對企業績效的作用來看，不同層次的經濟狀況下，其作用關系存在顯著差異（QB=10.29，p<0.01）。發達國家情境下，IT 治理與企業績效呈現弱正相關關系（ρ=0.204，p<0.001），而在發展中國家情境下呈中等程度正相關（ρ=0.303，p<0.001）。

表4 經濟發展程度（發達國家vs.發展中國家）的調節作用

表5 給出了IT匹配測量方式（單一測量vs.匹配測量）對IT匹配與其前因后果關系的調節作用結果。（1）從IT治理對正式匹配的作用來看，不同類型的測量方式下，其作用關系存在顯著差異（QB=32.54，p<0.001）。單一測量方式下，IT治理與正式匹配呈現中等程度正相關關系（ρ=0.414，p<0.001），而匹配測量與IT治理和正式匹配關系并無顯著關聯（ρ=0.260，p=0.181）。（2）從正式匹配對企業績效（QB=3.28，p=0.194）及社會匹配對企業績效（QB=0.03，p=0.981）的作用來看，不同IT匹配測量方式對兩對變量作用關系的調節作用均不顯著。

表5 IT匹配測量方式（單一測量vs.匹配測量）的調節作用

3.元分析結構方程模型檢驗（MASEM）

在本部分，采用基于元分析結構方程模型（Metaanalysis of Structural Equation Modeling,MASEM）對理論模型進行分析，主要依據Cheung等提出的兩階段結構方程模型（Two-stage Structural Equation Modeling,TSSEM），采用極大似然估計,使標準誤估計更加精確。[54]本文使用Mplus 7.4 進行TSSEM 分析。TSSEM 分為兩個步驟。[51]首先，在結構方程模型框架下通過單變量元分析來估計聯合相關系數矩陣（具體矩陣數值由Hunter等方法計算加權相關系數得到）；[20]其次，將聯合相關系數矩陣導入Mplus 進行計算。其中，采用極大似然估計，樣本量使用調和平均數（Harmonic Mean）。[55]

圖4 是元分析結構方程模型的路徑系數結果，檢驗了IT治理通過兩類IT匹配影響企業績效的中介模型。該模型的擬合指數如下，χ2=7.791，df=1,CFI=0.908,RMSEA=0.270,SRMR=0.073。本文對此中介效應進一步分析，刪除中介變量將直接作用模型與中介模型的擬合優度進行比較，結果顯示相比直接作用模型，中介模型的擬合指數相對更優。基于中介檢驗結果，進一步確認了兩類IT匹配的完全中介作用，其中總的中介效應值為0.365（p<0.001）,正式匹配中介效應值為0.113（p<0.10）,社會匹配中介效應值為0.251（p<0.05）。

圖4 元分析結構方程模型結果

進一步，進行分組結構方程模型（Sub-group SEM）分析。具體來說，根據調節變量的結果，將數據樣本分為東方文化和西方文化組、發達國家組和發展中國家組，以及匹配測量和單一測量組進行分析。路徑分析結果見表6，擬合優度指標見表7。結果顯示在社會匹配對于企業績效的作用路徑中，西方文化組、發達國家組的路徑系數顯著成立，而東方文化組、發展中國家組的路徑系數不顯著。因此，可以認為社會匹配與企業績效在西方文化及發達國家情境下的關聯更強。此外，IT 匹配的單一測量方式組在社會匹配對于企業績效的路徑系數顯著成立，而匹配測量方式組在社會匹配對于企業績效的路徑系數不顯著。相比匹配測量方式組，IT匹配的單一測量方式組的模型擬合優度值更優（CFI=0.983，SRMR=0.040）。最后，發現IT治理對于企業績效的路徑系數在所有的分組中都不顯著，此結果進一步支持了IT 匹配在IT 治理對企業績效路徑中的完全中介作用。

表6 分組結構方程模型路徑系數結果

表7 分組結構方程模型擬合優度結果

4.共同方法偏差問題

共同方法偏差（CMV）是由于解釋方差來源于測量方法而非來源測量變量，[34]可能會人為地夸大了研究變量之間的關系。[56]如果使用單一方法從同一參與者收集所有研究數據（如單一受訪者自報告的問卷設計），將會有共同方法偏差的風險。[34]在本文的元分析中，大部分實證研究采用的是單一受訪者自報告的問卷設計，這增加了共同方法偏差的風險。相關文獻也證明共同方法偏差問題在信息系統研究中也廣泛存在，例如技術接受模型[56]和IT—業務戰略匹配[11]的相關文獻。本研究的源文獻中存在大量單一時間點、單一受訪者自報告的問卷設計研究，特別是對IT匹配采用單一測量的文獻。因此，需要進一步對單一測量方式的文獻中可能存在的共同方法偏差風險進行檢查。

根據前人的經驗，[50]本文進一步比較了采用單一測量方式的研究中涉及共同方法偏差（包括事前程序控制和事后統計方法補救）的文獻與那些未涉及共同方法偏差的文獻，具體結果見表8。本研究確定在兩個類別（IT治理—正式匹配、IT治理—社會匹配）存在顯著性差異（p<0.01）；而另兩個類別（正式匹配—企業績效、社會匹配—企業績效）均無顯著差異（p>0.1）。綜上所述，采用單一方式測量的文獻可能存在潛在的共同方法偏差問題，未來文獻如果采用單一方法測量IT匹配，在研究設計中需要重點考慮并減少共同方法偏差。

表8 單一測量的共同方法偏差問題分析

四、研究結論與討論

本文綜合采用元分析和結構方程模型方法對現有IT匹配有關的實證研究進行分析，既是對前期文獻的有益總結，也將推動未來IT匹配的相關研究。具體而言，本文分別檢驗了IT治理和IT匹配、IT匹配和企業績效及IT治理和企業績效間的相關關系，進一步探究了IT匹配在IT治理和企業績效間的完全中介作用，并著重檢驗了IT匹配測量方式、文化和經濟發展程度三個調節變量對IT匹配前因后果的干擾作用。本文主要得出以下五個發現：（1）IT治理對正式匹配和社會匹配均起到促進作用，且對社會匹配的影響更大；（2）兩類IT 匹配和企業績效之間均呈現高度相關關系，且社會匹配對企業績效的作用更大；（3）IT匹配完全中介了IT治理與企業績效間的作用關系；（4）IT匹配的不同測量方式會對IT匹配的形成造成不同影響，且單一測量方式的影響更加有效；（5）文化及經濟發展程度對大部分變量間的關系起到調節作用。例如，在東方文化和發展中國家情境下，良好的IT治理更能促進企業的IT匹配和企業績效表現。

1.理論意義

本文對IT 匹配相關研究做出了一定的理論貢獻。首先，進一步驗證了正式匹配和社會匹配對企業績效的正向作用，得出精確的效應值，發現社會匹配的作用效果更強，一定程度上解釋了IT 匹配悖論。以往研究主要從知識匹配和運作匹配層面對IT 匹配的效果進行驗證，[11,43]并存在很多不一致的結果，缺乏全面性及整合性研究結論。本研究則從正式匹配和社會匹配兩個重要維度論證IT匹配的價值驅動機制。本研究結果是對當前IT匹配文獻的深化和補充。另一方面，已有研究雖然對社會匹配進行了探究，但多作為正式匹配的前因變量，[6,25]本研究進一步確立了社會匹配對于提升企業績效的關鍵作用。企業管理人員對于IT和業務戰略的社交溝通、IT業務結構的正式匹配都能有效提升企業績效，但社會匹配對企業績效的作用更大。

其次，本研究發現IT 匹配在IT 治理與企業績效間的完全中介作用，驗證了IT資源—IT匹配—IT價值元分析的理論框架。該結果表明作為一種IT資源，IT治理通過IT匹配產生IT價值，進一步推廣了企業資源觀的應用場景。該發現不僅對已有文獻進行驗證支持，還可以幫助研究人員更好地理解IT治理影響企業績效的作用機制。[14]通過引入IT治理并分析IT匹配的中介效用，本文也進一步豐富了Gerow等[11]基于2013年之前文獻對IT匹配和企業績效二元關系的初步元分析。此外，本文發現在IT匹配中介作用路徑中社會匹配的中介效應值大于正式匹配，從整體作用路徑角度進一步說明社會匹配在IT治理對企業績效的作用中起到的效果更大。這也是對社會匹配在驅動價值產生過程中關鍵地位的進一步支持。[12,13]

最后，本研究通過選擇不同的測量和情境因素對IT 匹配的形成及作用機制進行探究，進一步驗證不同測量和情境因素下IT匹配形成和作用的差異，也為實證研究中存在的變量間相關關系的不一致結論提供一種可能的解釋。[2,12]關于測量因素的調節作用，本文結果表明，對于IT治理和正式匹配之間關系來說，IT匹配的單一測量方式使兩者關系強度更大。這可能是由于文獻中采用匹配測量的方式使測量IT匹配的方法不統一，而單一的測量方式更加依賴被調查者的主觀感知，IT匹配測量一致性更高。[2,27]通過分組MASEM，相比匹配測量方式，單一測量方式的模型擬合更優。然而單一測量方式存在共同方法偏差的風險。為此，在采用單一測量方式的IT匹配文獻中，進一步對比處理共同方法偏差和未處理共同方法偏差文獻的相關效應值。結果顯示IT治理和正式匹配、IT治理和社會匹配兩對變量的效應值在有無處理共同方法偏差的情況下存在顯著差異。共同方法偏差是IT匹配文獻中的一個嚴重問題，特別是采用單一被試者回答的單一測量方式。[11]與前人研究一致，本研究進一步通過元分析方法也檢測出了單一測量方式存在共同方法偏差風險。

進一步，關于情境因素的調節作用，在東方文化及發展中國家的樣本中，本文發現IT治理與IT匹配、IT匹配與企業績效及IT治理與企業績效間作用關系更強，驗證了兩種調節變量所起的重要作用，識別了“IT資源—IT匹配—IT價值”理論框架的邊界條件。先前關于IT匹配的單個實證文獻缺乏對這種宏觀情境變量的探索。[5-7,11,12]因此，本研究為文獻中存在的結論相悖問題提供了兩類重要的情境變量，即企業所處的文化和經濟環境。這些發現進一步打開了IT匹配具體形成和作用機制的“黑箱”，為今后研究指明了方向。

2.實踐啟示

本文的研究發現也得到三個方面的實踐啟示。首先，管理人員應重視企業的IT匹配。元分析結果顯示IT匹配不僅能有效促進企業績效，而且在IT治理對企業績效的影響路徑中起到完全中介作用。因此，IT 匹配是數字化環境中企業獲取持續競爭優勢的重要戰略行動。其次，企業應鼓勵IT 與業務管理人員間的社交溝通。盡管以往研究更多關注IT與業務的正式匹配，強調其對企業績效的重要作用，本文研究結果表明人員間的社會匹配相對于正式匹配來說，對企業績效起到更大的促進作用。企業管理者在實施IT匹配過程中應重點構建社會匹配。最后，不同的文化情境與經濟發展程度，在IT 治理、IT 匹配和績效之間起到差異化作用。具體來說，在東方文化及發展中國家情境下，IT治理對IT匹配和企業績效的作用更大。在此情境下，企業往往處于一種相對保守和不完善的市場環境，而這種環境也會產生更多的機會。本文建議企業可結合自身的文化及經濟情境來實施IT匹配，例如在華外資企業可重點考慮實施良好的IT 治理制度來促進IT 匹配并提高企業績效。

3.局限性和未來研究建議

本研究也存在一定的局限性。首先，本文僅選取了能獲得相關系數和樣本量的文獻，導致一些沒有報告基本描述性統計數據的研究被排除在外。其次，在收集樣本文獻過程中，盡管已對主要的國內外研究數據庫進行搜尋并輔以相關學術搜索引擎進行補充，但仍有可能存在少量遺漏。最后，受元分析技術本身的限制，不可能探索所有的潛在調節變量。除本文所涉及的經濟發展程度、文化及IT 匹配的測量方式外，還可能存在其他的調節變量（例如不同共同方法偏差處理方法的差異），[50]值得進一步探究。

對于未來IT 匹配研究，本文建議從以下三個方面進行努力并改進：（1）社會匹配對企業績效的作用大于正式匹配，但是已有文獻中對社會匹配的研究只占少數。[13,57,58]應引起相關研究的重視，深入探究社會匹配的形成及其對于企業績效的作用機制。（2）研究還發現文獻開始關注關系治理對IT匹配或企業績效的影響，[59]但由于已有文獻數量不足，導致本文不能進一步對兩類具體的IT治理維度（正式治理和關系治理）進行元分析，因此建議相關學者給予更多關注，以增加圍繞關系治理對于IT匹配和企業績效作用的研究數量和質量。（3）關于IT匹配的測量方式，單一測量和匹配測量兩種方法各有利弊。匹配測量方式的模型擬合優度較差，但可以一定程度上預防共同方法偏差問題。單一測量方式的模型擬合優度較好，但存在潛在的共同方法偏差風險。因此，如果選擇單一測量方式，未來文獻需要在研究設計中重點考慮共同方法偏差風險并降低其帶來的測量誤差。（4）發現西方文化（以歐美為代表）和東方文化（以中國為代表）在IT治理、IT匹配和企業績效之間作用的差異作用，今后研究可以進一步基于Hofstede 的文化五維度的差異來探索IT治理和IT匹配是如何受到權力距離、個人/集體主義、陽剛/陰柔性、不確定性規避和長期/短期取向的影響。[35]

注釋

①我們在元分析表格中也提供了使用Hedges等方法計算異質性的結果。

②根據Cohen，[53]r 在0-0.09 時，相關關系為微弱正相關； r 在0.1-0.23 時，相關關系為弱正相關；r 在0.24-0.36 時，相關關系為中等強度正相關；r 大于0.37 時，相關關系為高度正相關。