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关于质量管理论文范例,与基于企业特征变量的质量管理实践与绩效关系的实证相关论文提纲
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65306;H3b：非公有制相比公有制企业,QMP与企业绩效间的关系存在显著差异.
在资本密集型企业,资本成本相比于劳动成本所占比重更大,生产自动化程度更高,且内部质量控制系统相对完善［16］；而劳动密集型企业质量控制很大程度依赖于员工的流程控制能力和质量意识,这也为产品与流程的持续改进提供了更多机会.此外,实施QMP可以鼓励员工共享信息和参与改进,由于资本密集型企业的生产流水线和生产设备更新成本高,而劳动密集型企业更容易通过提高员工素质和技能(如品管圈、流程改进等活动）来获益.由此提出如下假设：
H3c：劳动密集型企业相比资本密集型企业,QMP与企业绩效间的关系存在显著差异.
企业经营领域的专业化与多样化权衡一直备受战略管理、财务管理等领域学者的关注.专业化对企业绩效的影响较为直接,而多元化可能通过影响其他变量(如管理复杂度）间接影响企业绩效［24］.在多元化企业中,由于不同运营部门在组织文化、技术、运营程序和竞争目标等方面存在差异［12］,因此各部门推行QMP的方法与策略迥异,一个部门实施QMP的经验方法难以转移推广到其他部门.由此提出如下假设：
H3d：专业化企业相比多元化企业,QMP与企业绩效间的关系存在显著差异.
QMP导入早的企业由于市场先动优势而比导入晚的企业获得更多收益［23］,如早期实施者在改进产品质量过程中降低生产成本,从而领先竞争对手.许多企业以导入QMP为契机,邀请专业咨询机构协助解决制约企业发展的瓶颈问题,理顺企业内在的经营管理流程,并形成制度化与流程化的操作规范,为激发员工积极性创造良好的工作环境.早期导入QMP的企业逐步形成完善的质量管理体系,稳步降低质量成本,提升企业整体的管理水平,不断提高顾客和员工满意度,同时从组织内外部获得绩效增长的动力［16］.由此提出如下假设：
H3e：QMP导入较早的企业相比导入较晚和尚未导入的企业,QMP与企业绩效间的关系存在显著差异.
本文提出的QMP对企业绩效的影响机制模型如图1所示,该模型揭示了QMP与质量绩效、企业绩效之间可能存在的影响途径和相互关系,并且考察了企业特征变量对QMP实施效果的影响.
三、研究设计
(一）样本选取
近年来,参评质量奖已成为促进企业实施QMP改进质量的重要力量,本研究选择浙江省内已获得各级质量奖(含全国/省政府/省/市/区县质量奖）和多家未获奖的制造企业作为调查对象.借助浙江大学质量与绩效研究所和浙江省质量技术监督局合作课题的机会,以浙江省质量技术监督局的名义向下属各个地市质监局发送问卷和抽样企业名录,再由各地市质监局直接监督下属区县质监局逐一向企业发放与回收问卷.本次调查集中在2010年12月到2011年4月间,共计在浙江省内抽样调查了500家制造企业,剔除不完整的及存在明显矛盾的问卷后,得到有效企业样本424份(问卷有效率为84.8%）.
(二）变量测量
本研究依据相关文献设计问卷中各变量的测量指标,主要参考Powell、Nair、Samson、Kaynak等研究［2,67,11］,对QMP软要素从领导承诺、战略计划、人员管理、顾客关系四方面测量,对QMP硬要素从过程管理、信息分析、技术能力三方面测量.质量绩效的测量参考Dow等提出的产品交付检验合格率、产品质量稳定性、质量保证成本、相对竞争对手的缺陷水平等4个指标［8］.企业绩效表现在各个方面,但财务绩效和市场绩效是最重要的评价内容［6］.参照Sila关于企业绩效的研究［12］,本研究主要从销售收入、利润总额、销售额增长情况和利润增长情况4个指标进行测量.
特征变量的测量主要参照了Sila、Hendricks、Ahire等研究［12,16,18］,并通过学术会议与质量管理领域的教授、博士充分探讨和论证,采用类别变量衡量企业特征.对企业规模的测量依据样本企业2010年的销售额均值划分为小企业或大企业；对企业性质的划分,根据企业注册登记类型归类为公有制或非公有制；资本密集程度依据样本企业2010年的净资产与员工数之比判断企业是资本密集型或劳动密集型；依据样本企业的业务涉及领域来判断企业属于多元化经营或专业化经营；QMP实施时间依据企业是否导入QMP及其导入时间判断.除企业背景变量和特征变量外,其余变量均采用Likert5级量表进行测量.
本次问卷预调研是在2009级与2010级浙江大学―香港理工大学合作举办的品质管理硕士班开展,通过对四十多位从事质量管理工作的经理人员调查访谈,将开发的测量问卷进行修改与完善,最终确定了QMP软要素的27个测量条款和硬要素的18个测量条款,企业绩效用4个条款进行测量.
(三）共同方法变异预防与检验
共同方法变异(monmethodvariance,CMV）是由同一数据来源或评分者、同样的测量环境或项目语境等造成的预测变量与效标变量之间人为的共变,这种人为共变会对研究结果及研究结论产生误导［25］.本研究对共同方法变异的事前预防主要采取以下三个措施：第一,在问卷设计时,尽量避免研究目的与变量名称出现在问卷上；第二,随机编排测量条款,避免被调查者对测量题项的揣度及平衡题项的顺序效应；第三,问卷调查过程中,向被调查者强调样本数据的学术用意及对个人信息的保密.本研究主要采用Harman单因素检验来判断是否存在严重的共同方法变异,该检验技术的基本假设是：如果共同方法变异大量存在,进行因子分析将会析出一个单独因子,或者析出一个能解释大部分变量变异的公因子［25］.通过对所有自变量、中介变量和因变量进行因子分析,结果得到4个特征根大于1的因子,共解释了52.08%的总变异,其中最大因子的解释力仅为18.25%.因此,可以判定共同方法变异对本研究结果并未产生较大影响.
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(四）信度与效度检验
本研究使用SPSS16.0统计软件对问卷数据进行项目分析(itemanalysis）,将量表总得分的前27%与后27%进行分组对比,以删除对不同被调查者差异不显著的指标.结果发现原问卷中的“在设计新产品时,我们充分考虑国内顾客的需求”与“公司收集、整理数据和信息,监测公司、部门的绩效以及日常工作”2个测量条款没有通过显著性检验,予以删除.
本研究以Cronbachsα系数来检验变量的内部一致可靠性,结果如表2所示.Cronbachsα系数全部符合Nunnally所提出的门槛值(α>0.70）［26］,所以本研究的变量具有较好的信度.
本研究对效度的检验主要考虑内容效度(contentvalidity)、建构效度(constructvalidity）和效标效度(criterionrelatedvalidity）［7］.由于所有测量条款均来自QMP相关的文献,且被以往研究广泛证实,在正式调查之前又进行了专家论证和预调研,因此,本研究的各测量条款具有较好的内容效度.
建构效度是指测量量表能测量理论的概念或特质的程度.本研究主要借助因子分析法检验测量的建构效度［27］,相关结果见表2.每个因子的载荷均大于0.50,所有因子载荷均与以往文献基本一致,因此,本研究的测量具有较好的建构效度.
效标效度又称为预测效度,主要考察测量条款与效标的关系［27］,即QMP与企业绩效之间的关联程度.本研究用多元回归分析中的复相关系数(R）来判断自变量与效标之间的关联效度.从后续回归分析可知,本文的R最低值为0.47,表明测量具有较好的效标关联效度.
(五）描述性统计
本研究主要利用SPSS16.0统计软件对研究变量进行简单描述性统计、相关分析、中介效应检验及分组回归分析等,以检验理论模型与研究假设.其中所涉自变量和因变量的描述性统计与Pearson相关系数如表3所示,由此可知,研究变量之间存&
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