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摘 要:农业龙头企业协同创新是推进农业科技创新的有力方式,是解决我国三农问题的重要途径.文章运用结构方程模型、层次回归法等实证研究方法,研究协同创新、承诺与龙头企业绩效之间的关系以及作用机制.研究发现,情感承诺在龙头企业协同创新与其经济绩效、社会绩效关系中发挥正向调节作用,而计算性承诺在龙头企业协同创新与其社会绩效关系中起负向调节作用.
关 键 词:协同创新;承诺;结构方程模型;层次回归法;调节效应
农业科技创新是推进农业现代化,实现工业化、城镇化、农业现代化协调发展的有效途径之一,是“十二五”时期的一项重大任务,关系到农业发展、农村稳定、农民增收等重大问题.龙头企业协同创新是农业科技创新进程中最有活力的创新方式之一,因而也吸引了越来越多学界的关注,然而,现有相关研究主要集中于协同创新的驱动因素方面,关于协同创新与企业绩效之间的关系以及作用机制的研究却较少.本文以承诺为视角,研究协同创新与龙头企业绩效之间的关系以及作用机制,以期対相关理论和实践发展起到一定参考作用.
一、文献综述与研究假设
1.协同创新与农业龙头企业绩效的关系.1965年,Ansoff首次提出协同的概念.在之后的二三十年间,国内外的大批学者对协同创新展开了研究,并取得了丰富的成果,然而,关于协同创新的概念却始终未能达成一致.一种普遍认可的观点认为,协同创新是指创新企业与外部环境之间既相互竞争、制约,又相互协同、受益,通过复杂的非线性相互作用产生企业自身所无法实现的整体协同效应的过程.新经济时代的特征之一是科技与科技间的不断融合,为获取成功,创新型企业必须形成与上游或下游企业的垂直或水平的外部联系.一般而言,协同创新比独立创新更有利于提高企业的创新效率.协同创新可以集中不同企业的研发资源,整合它们的研发特长,分担彼此的研发风险,提升每个企业的研发能力.Agusti等人研究发现,供应商和客户、大学和科研机构、企业与竞争对手之间的协同创新关系有利于提高组织的创新绩效.协同创新最大的优势在于能够提高创新的速度、质量,提高创新的运作效率[8],供应商、制造商、销售商、物流服务提供商和客户在整个产品生命周期上的全方位协同创新,可以更好地满足客户的个性化需求、缩短响应时间,从而提高成员企业以及整个价值链的竞争力.协同创新可使企业获得以下几个方面竞争优势:获得外部经济、降低研发成本、促进知识和技术的溢出、培育根植性、降低企业采用新技术风险、促进企业二次创新和专业的市场配套.
近几年,我国的农业龙头企业发展较快,不论在企业规模上还是产品质量上都获得了很大进步,而这些进步在很大程度上则得益于协同创新.龙头企业通过“龙头企业+基地+高校”、“龙头企业+上下游企业”、“龙头企业+竞争对手”或“龙头企业+顾客”等协同创新模式,不断挖掘外部的创新资源,提升自身的创新能力,从而增强企业的竞争力.协同创新模式不仅有利于实现农业的产业化和现代化,而且还有利于促进工业、农业、服务业的协调平衡发展.可以说,农业龙头企业依靠协同创新不仅获得了巨大的经济效益,还取得了良好的社会效益.由此,提出假设:
H1a~b:农业龙头企业协同创新与其经济绩效、社会绩效正相关
2.承诺的调节作用.尽管协同创新能够为企业带来巨大利益,但是,一个不容忽视的现实是协同创新并不一定能够保证企业获得满意的预期效果.换句话说,成功的协同创新需要一定的条件.国内外学者认为影响协同创新的因素主要有:信任、互补性资产、参与程度、合作动机、客户需求、组织柔性、高层管理者的支持等.此外,还有学者指出,合作关系中资源互补的特点会促使合作伙伴做出对应的承诺投入,在一个相互承诺的循环中,合作双方的资源投入都会达
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H2a~b:情感承诺、计算性承诺在协同创新与经济绩效关系中有正向调节作用;
H3a~b:情感承诺、计算性承诺在协同创新与社会绩效关系中有正向调节作用.
综上所述,本文的研究模型如图1所示.
二、实证分析和假设检验
1.样本选取与数据收集.数据收集包括两个阶段:预调研阶段(2012年7月)和正式调研阶段(2012年8月~2013年2月).预调研在北京2家农业龙头企业进行,通过对核心管理者进行访谈并发放问卷,剔除不合适的题项,完善研究结构和问卷设计.正式调研主要集中在北京、天津、河北等地的农业龙头企业,共发放问卷300份,回收有效问卷198份,有效回收率为66%.
2.信度与效度分析.本文通过结构方程模型分析中常用的AMOS7.0软件对正式调研的198份问卷进行验证性因子分析.NFI等于0.906,GFI等于0.902,RMSEA等于0.056,说明模型拟合较好,各个建构的Cronbachα系数和综合信度系数均大于0.7,符合Nunnally(1978)关于探索性研究的内部一致性要求,表明量表的信度较高.在收敛效度上,几乎所有测量条目的因子载荷都大于0.6,符合Hair等人(1992)建议的门槛值0.5.在判别效度上,各变量的AVE平方根均大于该变量与其他变量的相关关系,符合Fornell和Larcker(1981)的要求,表明判别效度较好,详见表1.3.回归分析与假设检验.本研究运用层次回归法对研究假设进行检验.分析结果如表2所示.
(1)因变量对控制变量和直接效应的回归.模型1和模型3是龙头企业经济绩效和社会绩效分别对控制变量和直接效应做回归,由表3得知,协同创新与龙头企业经济绩效、社会绩效均存在正相关关系.因此,H1a、H1b得到验证.
(2)因变量对控制变量、直接效应和调节效应的回归.本文根据Baron和Kenn以及温忠麟、张雷和侯杰泰所建议的程序来检验调节效应.首先,为防止多重共线性,我们将自变量和调节变量进行标准化处理;然后,控制解释变量(包括控制变量和自变量),检验因变量对交互效应的回归系数是否显著,如果显著,表明有调节作用,否则没有调节作用.模型1和模型3已经分别对控制变量和直接效应做了回归,模型2和模型4分别加入自变量与调节变量的互动因子(协同创新和承诺的乘积项).与模型1相比,模型2中的R2增加了2.9%(p<0.05),说明在龙头企业协同创新与其经济绩效的关系中存在着某种调节效应.由模型2得知,在协同创新与企业经济绩效关系中,情感承诺、计算性承诺都具有正向的调节作用.因此,H2a、H2b得到验证.同理,与模型3相比,模型4中的R2增加了2.8%(p<0.05),说明在龙头企业协同创新与其社会绩效的关系中存在着某种调节效应.由模型4得知,在协同创新与企业社会绩效关系中,情感承诺具有正向的调节作用,而计算性承诺具有负向的调节作用.因此,H3a得到验证,H3b未得到验证.
三、结论、局限性和未来研究方向
1.结论与讨论.本文以承诺为视角,研究了协同创新与龙头企业绩效之间的关系以及作用机制,研究得出以下三点结论:
(1)协同创新与龙头企业的经济绩效、社会绩效均存在这正相关关系,这说明龙头企业参与协同创新有利于获得更高的经济利益和社会评价.进一步,协同创新与龙头企业的经济绩效关系更为强烈,这是因为协同创新的科技成果能使龙头企业生产出更多适销对路的产品,从而提升企业的经济效益,而良好的社会效应则具有一定的滞后性.因此,在今后的发展过程中,与相关创新合作伙伴保持持久良好的合作关系仍是提升企业绩效的有效方式之一.
(2)情感承诺、计算性承诺在协同创新与企业经济绩效之间的关系中发挥正向的调节作用.进一步,计算性承诺的调节作用比情感承诺的调节作用更为强烈,这一结论显示了在当前的龙头企业协同创新过程中,与情感认同相比,合作双方对合作利弊的计算更能促进双方的稳定合作.这可能是由于本文选取的样本多为短期合作的企业.事实上,在访谈中,本文也发现,长期合作的
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