◎陳鑫鳳

NVivo是一種重要的質(zhì)性研究分析工具，適用于團(tuán)體討論、訪談、調(diào)查、錄像、音頻、社交媒體等非數(shù)量信息的處理。NVivo通過(guò)節(jié)點(diǎn)和編碼，完成不同格式文件資料的提煉和萃取。目前，在會(huì)計(jì)領(lǐng)域中使用NVivo工具的文獻(xiàn)較少，將NVivo工具運(yùn)用到會(huì)計(jì)研究中能夠給會(huì)計(jì)研究帶來(lái)新的思路，例如王翠文等以瑞華事務(wù)所為例運(yùn)用NVivo工具，基于扎根理論清楚地分析了審計(jì)質(zhì)量影響因素，不論在理論上還是實(shí)踐上都具有深刻的借鑒意義。尤其是在數(shù)字化經(jīng)濟(jì)時(shí)代下，會(huì)計(jì)研究中的數(shù)據(jù)類型不再僅限于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包含非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析成為一個(gè)值得考慮的問(wèn)題？在國(guó)外已有許多根據(jù)訪談數(shù)據(jù)、社交媒體發(fā)布的數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)撰寫(xiě)的會(huì)計(jì)類研究文獻(xiàn)，例如，DainC.Donelsondetal等作者所寫(xiě)的文獻(xiàn)從數(shù)據(jù)上就將實(shí)踐和理論聯(lián)系了起來(lái)，并提出有參考價(jià)值的新穎觀點(diǎn)。NVivo工具是在這其中發(fā)揮著重要作用，它是分析訪談數(shù)據(jù)的重要工具。然而在國(guó)內(nèi)，此類型的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)。

NVivo可以增強(qiáng)定性研究過(guò)程，快速處理查詢，并擴(kuò)展分析途徑。然而，在使用之前，必須考慮以下因素：培訓(xùn)時(shí)間、建立編碼器之間的可靠性、文檔的數(shù)量和長(zhǎng)度、編碼時(shí)間、編碼結(jié)構(gòu)、自動(dòng)編碼的使用，以及可能需要單獨(dú)的數(shù)據(jù)庫(kù)或額外的支持軟件。本文建立了一個(gè)NVivo決策模型，以確定何時(shí)將NVivo作為一個(gè)合適的會(huì)計(jì)研究定性分析工具。

一、決策模型

NVivo決策模型是可以幫助會(huì)計(jì)研究人員確定NVivo是否適合他們項(xiàng)目的定性需求，作為手工分析數(shù)據(jù)的替代工具。NVivo決策模型所示。NVivo決策模型包括數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)在項(xiàng)目期間遇到的問(wèn)題。NVivo決策模型構(gòu)建如下圖1：

圖1 NVivo決策模型

二、NVivo決策模型解釋

1.學(xué)習(xí)NVivo工具的時(shí)間成本。

會(huì)計(jì)研究者是否學(xué)習(xí)NVivo首先要考慮的問(wèn)題是自身進(jìn)行定性分析的頻率。如果研究者不經(jīng)常做定性研究，并且數(shù)據(jù)量有限（少于20個(gè)訪談或焦點(diǎn)組），那么采用手工分析更有效和更便宜。如果會(huì)計(jì)研究人員經(jīng)常進(jìn)行定性分析，則需要繼續(xù)考慮以下因素：個(gè)人對(duì)手工或計(jì)算機(jī)分析的偏好、軟件成本、對(duì)未來(lái)項(xiàng)目使用NVivo的預(yù)期以及學(xué)習(xí)NVivo所需的時(shí)間投資。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)每個(gè)學(xué)者起碼要花費(fèi)15-20個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練，才能學(xué)會(huì)NVivo工具，并且訓(xùn)練時(shí)間會(huì)隨著編碼器的增加而延長(zhǎng)。此外，應(yīng)考慮要編碼的文件的數(shù)量、文件的長(zhǎng)度、編碼的詳細(xì)程度以及編碼后對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作數(shù)量。如果會(huì)計(jì)研究者研究的項(xiàng)目是小項(xiàng)目或需要的結(jié)果僅僅是一個(gè)廣泛的主題，手工分析數(shù)據(jù)是更有效的。然而，對(duì)于大型項(xiàng)目、多個(gè)項(xiàng)目、有穩(wěn)定的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目，或者需要深入詳細(xì)分析的項(xiàng)目，NVivo可能更有效。個(gè)人對(duì)NVivo的熟練程度也可能決定使用NVivo進(jìn)行分析是否更節(jié)省時(shí)間。由缺乏經(jīng)驗(yàn)的用戶進(jìn)行的項(xiàng)目將比由有經(jīng)驗(yàn)的用戶進(jìn)行的項(xiàng)目需要更多的時(shí)間。

2.編碼結(jié)構(gòu)。

為了保證編碼器間的高可靠性，編碼結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)得簡(jiǎn)單明了。簡(jiǎn)單編碼結(jié)構(gòu)存在的一個(gè)缺點(diǎn)是不夠承受，在實(shí)際的操作過(guò)程中，編碼人員需要多花時(shí)間通過(guò)協(xié)商來(lái)開(kāi)發(fā)成熟的編碼結(jié)構(gòu)，確定好預(yù)先的初始編碼結(jié)構(gòu)。在整個(gè)編碼過(guò)程中，編碼人員的定期會(huì)議允許添加編碼結(jié)構(gòu)。因此，隨著文檔被添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中，更成熟的編碼結(jié)構(gòu)也隨之發(fā)展。簡(jiǎn)單編碼結(jié)構(gòu)存在的另外一個(gè)缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析會(huì)變得更加復(fù)雜，即每個(gè)節(jié)點(diǎn)中有更多的信息供研究人員閱讀和分析。如果研究人員決定手工編碼數(shù)據(jù)，還需要開(kāi)發(fā)某種程度的編碼結(jié)構(gòu)。開(kāi)發(fā)編碼結(jié)構(gòu)所需的時(shí)間長(zhǎng)短，不論采用人工或計(jì)算機(jī)方法，都有很大的不同。要考慮的變量包括研究人員的數(shù)量和數(shù)據(jù)分析中需要的詳細(xì)程度（主題演變vs。深度分析）。

3.自動(dòng)編碼。

自動(dòng)編碼是NVivo的一個(gè)功能，允許通過(guò)嵌入在文檔中的文本字符串或節(jié)標(biāo)頭自動(dòng)編碼文本文檔。除了節(jié)省時(shí)間外，當(dāng)文件導(dǎo)入NVivo時(shí)，計(jì)算機(jī)自動(dòng)編碼可以讓會(huì)計(jì)研究人員立即調(diào)查選定的訪談數(shù)據(jù)部分。然而，自動(dòng)編碼功能需要一個(gè)一致和系統(tǒng)的訪談和轉(zhuǎn)錄過(guò)程。若有多個(gè)不同的網(wǎng)站轉(zhuǎn)錄訪談，有人擔(dān)心，由于轉(zhuǎn)錄員沒(méi)有接受過(guò)使用特定轉(zhuǎn)錄格式的培訓(xùn)，按章節(jié)標(biāo)題自動(dòng)編碼將導(dǎo)致可靠性下降。因此，在這個(gè)項(xiàng)目中沒(méi)有使用自動(dòng)編碼。為了更好地利用NVivo的自動(dòng)編碼功能，可以準(zhǔn)備一個(gè)轉(zhuǎn)錄人員可以遵循的模板。但是，轉(zhuǎn)錄人員必須經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，以免在無(wú)意中改變模板，導(dǎo)致編碼無(wú)效。如果編碼是手工完成的，自動(dòng)編碼是不可選的，所以如果使用計(jì)算機(jī)化的方法，這一特性有可能節(jié)省時(shí)間和金錢(qián)資源。

4.格式。

通過(guò)使用多信息文本格式將轉(zhuǎn)錄本導(dǎo)入NVivo，可以保留諸如斜體、粗體、下劃線和字體顏色等格式。相對(duì)于一些只接受純文本的舊軟件包，如NUD*IST和N6，這是一個(gè)重要的改進(jìn)。在多信息文本中，會(huì)計(jì)研究人員可以很容易地將采訪者和受訪者的文字區(qū)分開(kāi)來(lái)，并且轉(zhuǎn)錄者對(duì)錄音帶的任何強(qiáng)調(diào)都被保留。不僅如此，編碼人員被指示將他們認(rèn)為在搜索過(guò)程中有用的任何關(guān)鍵字的字體顏色改為紅色。紅色使在文檔中很容易找到關(guān)鍵詞。如果不使用多信息文本格式，開(kāi)發(fā)關(guān)鍵字列表的這種策略是不可能的。通過(guò)突出顯示文本等手動(dòng)進(jìn)行分析時(shí)，也可以完成格式化。但是，在使用計(jì)算機(jī)時(shí)，有更多的格式化選項(xiàng)，包括粗體和斜體。

5.合并NVivo軟件。

合并為NVivo提供了一個(gè)預(yù)備的“校準(zhǔn)”步驟，在此過(guò)程中，研究人員對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較，可以決定是否應(yīng)該生成一個(gè)新的組合數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶可以決定如何處理兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)之間不匹配的任何文檔、節(jié)點(diǎn)或?qū)傩?。例如，用戶可以決定跳過(guò)不匹配的文檔、重命名文檔或完全中止對(duì)齊。如果合并將在項(xiàng)目的后期完成，則需要特別注意項(xiàng)目開(kāi)始時(shí)用于文檔、節(jié)點(diǎn)和屬性的命名約定。此外，在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)齊后生成的對(duì)齊日志應(yīng)該被仔細(xì)檢查，以確保適當(dāng)且一致地處理了相似的文檔、節(jié)點(diǎn)和屬性。雖然額外的軟件需要財(cái)務(wù)資源，而不需要手工分析，它可能是錢(qián)花在大型項(xiàng)目和使用多個(gè)編碼器在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。

三、NVivo決策模型應(yīng)用

大數(shù)據(jù)由高容量、高速度和高種類的數(shù)據(jù)資產(chǎn)組成，大量實(shí)時(shí)或幾乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)不斷生成，并以多種形式和各種來(lái)源提供，如社交媒體應(yīng)用程序、購(gòu)物門(mén)戶、搜索引擎、傳感器、智能應(yīng)用程序和物聯(lián)網(wǎng)。實(shí)際上這些數(shù)據(jù)所有企業(yè)都可以訪問(wèn)，大數(shù)據(jù)分析在業(yè)務(wù)管理的各個(gè)方面變得越來(lái)越重要。這是由大規(guī)模數(shù)據(jù)的存在和管理層將決策根植于數(shù)據(jù)的愿望所驅(qū)動(dòng)的。關(guān)于在企業(yè)層面使用大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的有效性的相同主張也適用于供應(yīng)鏈管理（SCM）。例如，Govindan等人認(rèn)為數(shù)字技術(shù)可以通過(guò)提高效率來(lái)幫助企業(yè)改善供應(yīng)鏈績(jī)效。Khan等人認(rèn)為數(shù)字化供應(yīng)鏈可以有效降低企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。Li等人表明，通過(guò)使用大數(shù)據(jù)網(wǎng)站分析行為數(shù)據(jù)可以更好地管理需求并提高供應(yīng)鏈績(jī)效。Shao等人提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的方法，用于識(shí)別和分類關(guān)系供應(yīng)商。盡管大數(shù)據(jù)分析在支持企業(yè)和供應(yīng)鏈層面的決策方面具有潛力，但對(duì)在企業(yè)如何在實(shí)踐中建立其大數(shù)據(jù)分析能力并克服相關(guān)的組織挑戰(zhàn)仍然缺乏了解。本文打算了解企業(yè)在建立與供應(yīng)鏈相關(guān)的BDA能力時(shí)使用的機(jī)制。具體而言，我們的工作旨在回答以下研究問(wèn)題：哪些因素決定了企業(yè)建立大數(shù)據(jù)分析管理其供應(yīng)鏈的能力？為了回答這個(gè)問(wèn)題，本文使用基于NVivo的探索性歸納方法。

1.研究和數(shù)據(jù)收集的設(shè)計(jì)。

本文使用關(guān)鍵線人訪談和主題分析作為選擇的方法，遵循半結(jié)構(gòu)化的開(kāi)放式訪談形式，以便在研究設(shè)計(jì)中最大限度地激發(fā)信息。本文的目標(biāo)是從位于具有對(duì)比特征的地點(diǎn)的企業(yè)收集數(shù)據(jù)，以便能夠收集有關(guān)不同環(huán)境中大數(shù)據(jù)分析能力發(fā)展的最大見(jiàn)解。本文采訪的14個(gè)關(guān)鍵線人，他們?cè)谄髽I(yè)擔(dān)任供應(yīng)鏈部門(mén)中最高級(jí)的職位。因此，它們不僅代表了對(duì)這個(gè)問(wèn)題的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，而且代表了企業(yè)層面的觀點(diǎn)。因此，我們的數(shù)據(jù)代表了14家企業(yè)。通過(guò)多種渠道與受訪者進(jìn)行了接觸。

2.數(shù)據(jù)編碼。

使用Nvivo軟件記錄和轉(zhuǎn)錄訪談，以分析和編碼數(shù)據(jù)，具體編碼內(nèi)容如表1所示。

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3.研究結(jié)論。

（1）在競(jìng)爭(zhēng)更激烈的外部環(huán)境中，大數(shù)據(jù)分析能力發(fā)展在企業(yè)中得到顯著增強(qiáng)。導(dǎo)致企業(yè)對(duì)技術(shù)增強(qiáng)或能力發(fā)展進(jìn)行重大投資的最大外部因素之一是競(jìng)爭(zhēng)壓力。企業(yè)的成長(zhǎng)和能力發(fā)展被置于競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的范疇內(nèi)。一些企業(yè)轉(zhuǎn)向大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以保持競(jìng)爭(zhēng)力并保持對(duì)客戶的吸引力。在那些企業(yè)面臨日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)的情況下，情況尤其如此，因?yàn)樗麄兊母?jìng)爭(zhēng)對(duì)手采用了這些技術(shù)。

（2）在采用專用方法進(jìn)行數(shù)據(jù)管理并使用高級(jí)軟件的企業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析能力發(fā)展顯著增強(qiáng)。就發(fā)展大數(shù)據(jù)分析能力的技術(shù)準(zhǔn)備情況而言，我們?cè)跀?shù)據(jù)分析中出現(xiàn)的一個(gè)重要方面是數(shù)據(jù)管理。在訪談中，SCM高管一再指出數(shù)據(jù)管理是影響大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能力積累的最重要因素之一。只有通過(guò)積極的數(shù)據(jù)管理，大數(shù)據(jù)分析的核心能力才能富有成效。在某些企業(yè)中管理者對(duì)SAP和ERP軟件的功能缺乏認(rèn)識(shí)，他們并不知曉這些軟件帶有內(nèi)置的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并使用高級(jí)分析技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的規(guī)劃，這使得他們進(jìn)行數(shù)字化改革難度加大。

（3）在人力資源環(huán)境良好的企業(yè)和有大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)計(jì)劃的企業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析能力發(fā)展顯著增強(qiáng)。缺乏熟練掌握新技術(shù)的人才資源可能對(duì)企業(yè)的技術(shù)規(guī)劃和能力提升有害。對(duì)于不斷發(fā)展的技術(shù)，熟練數(shù)據(jù)分析操作的人才資源既不容易獲得，也不容易開(kāi)發(fā)。缺乏熟練數(shù)據(jù)分析操作的人才資源可用性會(huì)阻礙企業(yè)的快速能力建設(shè)。將與數(shù)字化供應(yīng)鏈條的所有員工進(jìn)行針對(duì)性的培訓(xùn)上崗是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，其時(shí)間成本和經(jīng)濟(jì)成本都很高。

四、未來(lái)研究展望

本工作是探索性研究，提出了一定的命題和框架。這些是基于研究人員對(duì)數(shù)據(jù)的解釋和收集這些數(shù)據(jù)的情況。在任何半結(jié)構(gòu)化的訪談設(shè)置中，訪談?wù)叩慕巧怯邢薜模砸鲈L談?wù)哂懻摰膹V泛話題，因此，理論上是說(shuō)的通的。如前所述，我們依次進(jìn)行了訪談、轉(zhuǎn)錄和編碼。因此，我們可以在訪談和數(shù)據(jù)中找到相似的模式。由于模式的相似性沒(méi)有經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷和調(diào)查的干預(yù)就出現(xiàn)了，我們可以可靠地假設(shè)這些結(jié)果是穩(wěn)健的、可推廣的。在可泛化性方面，我們需要討論的是，該領(lǐng)域的方法學(xué)研究已經(jīng)區(qū)分了理論泛化和統(tǒng)計(jì)泛化。這篇論文并沒(méi)有聲稱我們的發(fā)現(xiàn)具有統(tǒng)計(jì)上的普遍性。然而，穩(wěn)健的數(shù)據(jù)收集工作、信息提供者的質(zhì)量和理論驅(qū)動(dòng)的發(fā)現(xiàn)支持我們的結(jié)論是有理論基礎(chǔ)的，并可以在未來(lái)的研究中得到實(shí)證驗(yàn)證。雖然采取了適當(dāng)?shù)淖⒁猓源_保作者在分析數(shù)據(jù)時(shí)不存在任何偏差，但可能會(huì)出現(xiàn)意想不到的偏差。需要進(jìn)一步的分析、研究和基于數(shù)據(jù)的大規(guī)模統(tǒng)計(jì)研究來(lái)確認(rèn)我們工作的結(jié)果。其次，我們進(jìn)行了一項(xiàng)橫截面研究，在該研究中，我們收集了來(lái)自多個(gè)公司和管理者關(guān)于大數(shù)據(jù)分析能力開(kāi)發(fā)和問(wèn)題的狀態(tài)的數(shù)據(jù)。這種方法使我們能夠廣泛地撒網(wǎng)。它適合于第一次探索性研究。這樣的研究設(shè)計(jì)收集所有可能影響公司的因素是合適的。與其他公司相比，其中一些因素可能對(duì)某些公司更為相關(guān)。為了更深入地研究能力發(fā)展，可以采用縱向案例研究作為后續(xù)研究。