我国代工企业转型绩效影响因素实证研究

2016-02-04 14:04冯燕红
铜陵学院学报 2016年5期
关键词:敏捷性代工创新性

冯燕红

(广东科技学院,广东 东莞 523000)

我国代工企业转型绩效影响因素实证研究

冯燕红

(广东科技学院,广东 东莞 523000)

以代工转型企业为研究对象,构建了企业学习能力、企业敏捷性对转型绩效影响的理论模型,通过问卷调查收集实证数据和运用AMOS7.0对假设模型进行了实证检验,结果验证了适应性学习能力和创新性学习能力通过企业敏捷性这一中介变量对代工企业转型绩效产生积极影响,并以创新性学习能力的影响作用为重。

转型升级;结构方程模型;代工

一、问题的提出

随着全球化经贸合作方式日渐成熟带来的发达国家产业转移,自20世纪90年代起中国以特有的成本优势成为制造环节的主要转移目的地。但近年由于成本优势丧失,全球价值链逐渐转移到成本更低的东南亚地区,中国大量的代工企业正遭遇业务流失的困境,转型迫在眉睫。

二、文献回顾与研究假设

目前关于代工的研究成果相当丰富,但大部分是方法论的研究,即基于波特[1]的价值链理论,依据Gereffi提出的全球价值链体系(GVC)[2],遵循Hobday提出的在GVC框架[3]内沿着价值分布曲线进行代工-贴牌-自有品牌的典型升级路径研究。但缺乏可行性的研究,比如转型升级后如何应对新的挑战,如需求变动、成员之间博弈、运营成本变动等问题,这些问题直接影响到企业转型成功的可能性。因此,研究影响中国代工企业转型绩效的因素尤为重要。

(一)学习能力对企业绩效的影响

早在20世纪50年代,企业学习能力对企业的积极影响的研究就相当盛行。Panrose在1959年就提出组织学习对企业的资源累计率有提高作用,Subba等和Cepeda等也指出通过组织学习能够提升组织能力,从而为企业获得竞争优势。Gereffi等也认为,知识为企业升级提供动力,升级与知识密切相关。此外,大部分国内外学者从定量方面证实了企业学习能力对企业绩效的积极影响。故提出:

假设1:学习能力对代工企业转型绩效具有积极影响。

Slater等把组织学习分为适应性学习和创新性学习[4]。企业的适应性学习能力是指通过总结和继承过去的经验,从而适应环境变化,然后采取相应措施予以应对的能力,体现对环境变化和竞争压力的响应程度。创新性学习能力指组织结合自身的特点,通过突破和创新产生新思想,进行创造性的学习的能力。

目前国内代工企业转型后需要面临的主要问题是动态复杂的环境,代工企业缺乏自主品牌经营、自主风险承担、自主迎合市场变化能力的,转型后适应动态环境是生存前提。适应性企业学习能力能提高企业响应环境变化速度。故提出:

假设H1a:适应性企业学习能力对代工企业转型升级绩效具有积极影响。

代工企业具有业务单一、经营重复的特点,若只有适应性学习,则仅能保证企业转型后能适应环境变化,而没有创新性学习,容易陷入“能力陷阱”和恢复旧经验式生产,导致转型后企业依然遭遇无法成长甚至夭折的命运。故提出:

假设H1b:创新性企业学习能力对代工企业转型升级绩效具有积极影响。

(二)学习能力对企业敏捷性的影响

马力[5]等人从适应环境变化角度解释企业学习能力,认为学习能力是立足于整个组织对各种信息的敏锐度、悟性、认知的全面与统一程度以及应变协调能力,即企业学习能力能提高组织对环境的适应性。这说明,企业的适应性是获得竞争力的基础,而适应性又依赖于企业学习能力。故提出:

假设H2:学习能力对企业敏捷性具有积极影响。

企业敏捷性即企业适应变化的能力。徐军芹[6]在对适应性供应链的研究中,认为学习是供应链快速适应环境变化的根因。对企业而言,要具有高度的企业敏捷性,同样需要建立实时感知、采取措施响应、制定资源计划、执行计划的循环机制,而学习是这个循环的核心和关键。故认为适应性学习能力能提高企业的敏捷性,提出:

假设H2a:适应性企业学习能力对企业敏捷性具有积极影响。

适应性学习能力可以从预测和响应层面提高企业敏捷性,是被动适应环境变化带来的不确定性。而需要更深层次提高适应能力,根本还需突破企业自身现状,通过创新来掌握技术、引导市场,以在动态变化的环境中抢占先机和主动权。故提出:

假设H2b:创新性企业学习能力对企业敏捷性具有积极影响。

(三)企业敏捷性对企业绩效的影响

依据敏捷供应链领域相关研究,敏捷供应链上的企业均具有良好企业敏捷性共同特征,且证实企业敏捷性对企业绩效的贡献中起着显著作用。故提出:

假设H3:企业敏捷性对代工企业转型升级绩效具有积极影响。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

研究对象为代工转型企业,具体选取化妆品、电子、家电、机械设备四大典型代工行业,其中大部分已经历代工转型。数据收集分为预测试和正式测试两个阶段:预测试发放问卷300份,回收有效问卷85份;正式测试阶段发放问卷300份,回收有效问卷237份。

(二)变量测量

通过SPSS19.0来对原始量表进行探索性因子分析(EFA)来提纯量表,使用Kaiser标准化的斜交因子旋转法,涉及变量量表4个。量表信度情况见表1,各指标均达要求,说明取样足以支持EFA。

表1 各量表信度检验汇总表

各量表均在前人研究的成熟量表基础上利用EFA进行提纯修改。适应性学习能力和创新性学习能力量表主要根据Slater等[4]提 出的理论概念和刘怡[7]开发的成熟量表进行适当修订而得:其中适应性量表对原量表7个题项提纯为3个主成分,总解释度达71.12%,包括企业全体成员的危机意识、管理者决策及时程度以及企业响应效果;创新性量表对原量表14个题项提纯为6个主成分,总解释度达83.74%,包括企业调整速度、企业扩张速度、企业创新投入度、专利申请频率、生产工艺优化频率以及核心技术掌握程度。企业敏捷性量表主要根据Rick等完善的量表修改而得,原量表6个题项提纯得3个主成分,总解释度达到82.84%,包括新产品推出容易度、顾客需求响应程度、新产品推出成本。企业转型绩效量表主要根据Jeffrey等[8]完善的量表修改而得,把原量表6个题项提纯得2个主成分,总解释度达78.51%,包括盈利能力变化满意度、成长速度满意度和资金周转变化满意度。

1. 模型识别与信度效度分析

采用AMOS7.0处理数据。模型待估参数为36个,自由度为84,依据t法则属于过度识别,为有效模型。样本量低于500,故采用GLS参数估计法。各观测变量t值均超过1.96,因子载荷只有3个超过0.4未达0.6,其余都超过0.6,表明观测变量效度非常好。转型绩效的组合信度超过0.6为可接受解,其余三个均超0.85为非常可靠,数据整体的信度较高。

2. 模型适配度分析

模型整体适配度指标见表2。除了P值和PGFI两项指标达到要求外,其他指标均存细微差距,说明模型适配基本良好,但不完全理想。

表2 模型整体适配度指标

3. 结构模型适配度分析

结构模型也称因果模型,在对结构模型的适配度分析时,潜在变量间的路径系数可以解释理论假设的因果关系的强度和特征。图1表示结构方程模型的概况,主要显示标准化路径系数,其中企业敏捷性被适应性学习能力和创新性学习能力两个外因潜在变量解释的变异量达到91%,转型绩效被适应性学习能力、创新性学习能力和企业敏捷性三个潜在变量一起解释的变异量达到95%,表示模型结构假设在整体上能被数据支持。潜在变量间路径系数和显著水平见表3,其中适应性学习能力、创新性学习能力对企业敏捷性影响的路径系数分别为0.409和0.598,P值均达显著性,路径被支持。两个学习能力对转型绩效影响的路径系数较低,P值未达显著性水平,故路径被拒绝。企业敏捷性对转型绩效影响的路径系数达到0.564,算较高水平,但是由于显著性水平略高于0.05而被拒绝。

图1 结构方程模型结构图

表3 模型路径检验结果

(三)模型修正

本文采取删除不显著路径的方法来修正模型,其中企业敏捷性对转型绩效的影响路径系数较大,显著性水平P值也接近0.05,因此在模型修正中不予删除,只删除创新性学习能力对转型绩效(H1b)、适应性学习能力对转型绩效的直接影响(H1a)两条路径。修正前后模型适配度比较见表4,总体适配度指标良好,其中卡方自由度、AGFI值、RMSEA值已从低于接受水平改善为高于接受水平。故认为可将这次修正后的模型确定为最终模型,如图2所示:模型3条路径达到中高度相关,企业敏捷性被适应性和创新性学习能力解释92%,转型绩效被企业敏捷性解释95%。

表4 模型整体适配度指标修正前后对比

图2 修正后的结构方程模型图

修正后的假设检验见表5,H2b、H2a和H3三条路径均得到支持,即假设H1、H2、H2a、H2b和H3得到支持,H1a、H1b被拒绝。

表5 模型修正后路径检验结果

据修正后模型,潜在变量的影响力分别为:创新性学习能力对企业敏捷性的直接影响为0.588,对转型绩效的间接影响为0.574;适应性学习能力对企业敏捷性的直接影响为0.427,对转型绩效的间接影响为0.416,企业敏捷性对转型绩效的直接影响达0.976。不难发现在两种学习能力中,创新性学习能力比适应性学习能力的影响程度大,企业敏捷性对转型绩效的直接影响十分显著。

四、结论及政策建议

本研究结果表明,企业学习能力通过中介变量“企业敏捷性”从而对代工企业转型绩效产生积极的间接影响,其中创新性学习能力比适应性学习能力的影响程度大。这说明通过适应性学习,可以迅速适应环境,快速响应需求,能一定程度上提高企业的敏捷性从而提高转型绩效,但突破和创新可以主动掌握核心技术和管理经验,更能引导市场需求,对企业敏捷性产生影响更深远。因此代工企业要提高转型后的生存发展能力,需要适应性学习来提高响应需求的能力,更需要创新性学习来掌握核心技术,主动引导市场需求。因此,要提高转型绩效,最重要和最根本的还是要提高适应性学习能力和创新性学习能力,具体建议有以下几方面:

首先,从高层开始提高危机意识,并建立系统的市场防御机制。考虑到代工企业大部分为中小企业的实际情况,这个系统可以从最简单的企业经验知识记录和调用机制开始,建立数据库,专门记录企业运营数据,这样既能把企业正常运作的历史数据记录,又能记录企业在处理异常事件的经验知识。这对于以后进行数据挖掘分析和经验知识的调用提供了完备的历史数据。

其次,重视和推行科学管理方式和生产方式革新的学习,并注重研发,提高研发投入。创新主要包括生产和管理方式的创新、产品技术的创新。只有具备自主研发能力,才能不断推出新产品以适应市场的动态需求,才能真正成为具备独立生产力的经济个体。

再次,进行业务流程重组,建立并完善简约快捷的新产品上市机制,缩短新产品上市的时间,降低新产品上市成本,增强新产品上市后的生命周期稳定性。

[1]波特迈克尔.竞争优势[M].北京:华夏出版社, 2005.

[2]GARY GEREFFI.International trade and industrial upgrading in the apparel commodity chain[J].Journal of International Economics. 1999, 1(48): 37-70.

[3]HOBDQY M.Innovation in East Asia:the challenge to Japan [M].Aldershot Edward Elgar,1995.

[4]SLATER S.F.,NARVER J.C..Market orientation and the Learning organization[J].Journal of Marketing, 1995, 59(4): 63-74.

[5]马力,韩静轩.中国企业建立学习型组织的思考[J].西安电子科技大学学报(社会科学版). 2001(01):27-30.

[6]徐军芹.适应性供应链研究[J].复杂系统与复杂性科学.2010(1):88-92.

[7]刘怡.中小企业企业学习能力的测度分析[J].科技管理研究.2006(3):74-77.

[8]JEFFREY G.and SLEVIN, DENNIS P.,Strategic Management of Small Firms in Hostile and Benign Environments[J].Strategic Management Journal,1989(10):75-87.

An Empirical Study on OEM Business Transformation Performance Factors in China

Feng Yan-hong
(Guangdong Science and Technology University, Dongguan Guangdong 523000, China)

Taking the OEM enterprises which experienced transformation as objects, a hypothesis model that enterprise; earning capability and business agility impact the transformation performance was proposed to explore the factors on their transformation performance. Empirical data were collected through questionnaires and hypothecs were tested through Amos7.0. The results verify that the adaptive learning ability and innovative learning ability have a positive impact on OEM business transformation performance, through variant business agility. Between the two learning abilities, innovative learning ability is more important.

transition and promotion;SEM model;original equipment manufacture

F270

A

1672-0547(2016)05-0045-04

2016-05-26

冯燕红(1988- ),女,广东罗定人,广东科技学院教师,硕士,研究方向:供应链管理。

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