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创新能力评估的企业服务论文

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1服务创新能力研究的主要分析视角

从知识资源的视角对服务创新能力的分析,抓住了服务创新能力的本质内涵,但是基于该视角所提出的评价体系,却在实际中容易碰到知识资源难以度量、实践操作难以找到抓手的问题。本文认为,可尝试从服务创新过程的角度探索服务创新能力评价体系的构建问题。现有研究提出的服务创新过程模型多为三阶段模型,该三阶段是指概念阶段、发展阶段和引入阶段[14]。1)概念阶段(从新服务概念产生到概念检验)。概念阶段回答了服务企业提供什么样的服务、客户可以得到什么样的服务这些问题。概念阶段的活动水平反映了企业的服务开发能力,表征了企业在提供全新服务或增减既有服务的功能、改进特征的能力。2)发展阶段(从商业分析到人员培训)。发展阶段的活动水平反映的是企业的服务生产能力。服务生产能力的提升对于服务概念的工程化实现和传递具有重要意义。对于服务业来说,服务生产能力的提升不仅包括服务生产过程中程序或技巧的改进,而且包括所使用的设备和软件的改进,如物流服务中使用GPS跟踪设备、超市使用物联网技术、旅行社使用新预定系统等。3)引入阶段(从小规模测试到跟踪改进)。引入阶段的活动水平反映的是企业的服务营销能力。服务营销能力是企业有效获取服务产品创新价值的重要保证,能使企业更好地处理和满足客户需求、打开新的市场或对企业的既有服务重新进行市场定位。为了保证服务创新活动的协调进展,企业应当具有较强的组织支持能力———这也是企业成功实现服务创新的必要条件。从Daft[15]提出的创新管理“双核心理论”来看,技术型创新与管理型创新密不可分,企业应有效地集成技术与管理,并在产品、过程和组织上实现持续进步[16]。魏江、陶颜和翁羽飞在2009年对中国知识型服务业创新障碍的调查结果表明,“组织支持”是制约中国服务企业开展创新活动的关键因素[17]。一项服务创新能否有效开展,与服务企业的组织结构、人力资源和组织整合等组织支持能力有很大关系。早期Mills、Hall和Lei-decker等曾提出了服务企业组织结构的弹性模型,指出低水平的形式化、高度的专业化、低水平的集权化有利于“顾客合作的创新组织”的创新绩效的提升[18]。服务企业特别是知识型服务企业作为特定知识和诀窍的提供者,培育专业人力资源是提升企业创新能力的重要途径,接受过高等教育或良好业务培训的人才在推进“企业-客户”互动创新过程中能起到重要的界面(Interface)作用[19]。跨职能整合(cross-functionalintegration)对于企业创新能力和绩效的提升作用已受到高度重视[20]。对于服务企业而言,跨职能整合有利于个人知识与组织知识的显性化和编码化,对服务创新活动的有效、持续开展具有重要意义[21]。基于上述讨论,本文从创新过程的视角出发,提出企业层面的服务创新能力评价体系的基本框架,如图1所示。

2企业服务创新能力评价指标体系

2.1底层指标基于上述基本框架,笔者参考国内外的相关研究成果和量表,与服务创新研究领域的学者(包括1位教授、1位副教授和2位讲师)进行反复讨论,利用国家自然科学基金项目调研机会,对10家服务企业进行实地访谈并请这些企业中的中层管理人员进行当面试填,从而确定了问卷的底层指标(见表1),进而编制了5分Likert量表。

2.2问卷发放与数据收集问卷的填写者为服务企业的高管以及与服务创新有关的职能经理和项目经理。他们通常在各自所在的公司服务了2年以上,对公司的整体状况有较深了解。在整个调查过程中,调查小组依托于知识型服务业自然基金研究项目,借助相关政府机构的帮助,并使用所在大学部分EMBA、MBA学员以及所在研究团队的人际网络。共发放问卷1000份,回收问卷440份,问卷回收率为44%。由于回收问卷中的26份(5.9%)问卷缺少企业所属行业等关键息,因此有效问卷为缩减为414份。

2.3因子分析首先采用SPSS13.0软件对所有变量进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)测度和Bartlett球体检验(Bartletttest)。计算结果显示:样本的KMO值为0.857,Bartlett球体检验的卡方统计值的显著性水平为0.000(小于0.001),因此样本适合做因子分析。根据因子载荷矩阵表(见表2),4个因子对所有原始变量的解释能力达到58.92%,其综合反映底层指标的效果较好。除了因子4———“服务营销能力”的Cronbach'sα系数值为0.672外,其他3个因子的Cronbach'sα系数值均在0.7以上,据此可认为因子分析通过了内部一致信度检验。在上述因子分析结果的基础上,对4个因子进行Spearman相关分析,结果见表3。从表3可以看到,各因子之间基本不相关,各因子基本无重复信息,无需做二次因子分析。对因子分析的成分得分系数矩阵进行归一化处理,可得各因子与底层指标的数量关系式。

3企业服务创新能力度量模型构建

3.1研究方法与数据收集由于各因子之间互不相关,因此不能用因子分析法确定4个因子对服务创新能力的解释权重。本文将层次分析(analytichierarchyprocess,AHP)法与因子分析法相结合,利用AHP法最终确定服务创新能力度量模型。依据AHP法的使用要求,本文设计了专家打分问卷。问卷主要包括两部分:一是专家个人的基本信息;二是问卷主体部分。拟基于专家对因子的两两比较来确定AHP的判定矩阵。在测量因子的相对重要程度时采用九分位的相对重要比例标度(见表4)。经验表明,采用1~9的标度是合理的,能充分反映因子间重要性程度的比较关系。由此构成一个综合判断矩阵B,矩阵B中各元素bij表示横行因子对各列因子的相对重要程度的两两比较值。专家问卷主体的设问语例如下:“对于一个服务企业的创新活动来说,当仅考虑服务开发能力和服务营销能力时,您认为服务开发能力和服务营销能力相比,服务开发能力……”。在数据收取方面,为保证问卷质量,笔者充分利用参加相关创新管理国际会议之机发放专家调查问卷。在第五届全球化制造与中国国际会议(GMC)①、第六届技术管理国际会议(ISMOT)②上,共收集20份有效专家问卷。参与问卷填写的专家,均为国内创新管理研究领域的专业学者,这保证了问卷填写的质量和来源的广泛性。

3.2判断矩阵构造基于问卷回收数据,对20位专家的打分进行几何平均,得到4个因子FO、FP、FD和FM对服务创新能力(SIC)的综合判定矩阵,具体计算公式为:

4服务创新能力评价体系的应用

本研究依托于两个关于浙江省知识型服务业创新与发展的项目(浙江省科技规划、浙江省社科规划)开展问卷调查,以浙江省知识型服务企业为样本,对已得到的服务创新能力评价体系进行应用分析。知识型服务业包括金融服务业、信息与通讯服务业(ICT)、科技服务业和商务服务业4类[25]。课题组采用电子和纸制两种形式的问卷进行调查,发放给知识型服务企业的部门经理级别以上的领导。共发放问卷700份,回收有效问卷320份,有效问卷回收率45.7%。问卷发放对象主要来自于金融业、ICT、科技服务业和商务服务业4个KIBS行业。回收问卷中,来自金融业的企业有111个(占样本总量的34.7%),来自ICT的企业有74个(占比为23.1%),来自科技服务业的企业有44个(占比为13.7%),来自商务服务业的企业有87个(占比为27.2%)。另外,1.3%的被调查者没有回答自己企业所属的行业。依据本文提出的度量模型,对浙江省4类知识型服务企业的服务创新能力状况进行评价,结果如表6所示。本文虽然只对浙江省知识型服务企业的服务创新能力进行了初次评价,没有与国内其他地区进行比较,但是仍能看出浙江省知识型服务企业的服务创新能力现状。可以发现:浙江省4大知识型服务企业的服务创新能力处于中等水平,其综合评定值均在2.2~2.5之间。相对而言,ICT服务企业的服务创新能力要高于其他3个行业。ICT服务业是随着信息和通信技术的发展而出现的一类新兴服务业,属于高创新性行业,其所赖以生存的信息和通信技术的更新周期不断缩短,使得企业不得不提高创新频率,以跟上技术变革的步伐和满足人们日益增长的需求。同时可以看到,商务服务企业的服务创新能力最低。一个可能的重要原因是:浙江省的产业特征导致商务服务企业的创新需求不足。商务服务业主要包括法律服务、咨询与调查服务等行业,其发展往往受到制造业服务需求显著影响。浙江省以民营经济主导、以中小企业为主体。这些企业大多集中在劳动密集型、资金密集型的传统产业中,不少行业和企业仍处于出口代工的发展阶段,对高端的法律服务需求和精准的咨询和调查需求极为有限。这种需求的不足直接影响了商务服务企业的服务创新能力。

5结语

本文从服务创新过程的视角,提出了包括服务开发能力、服务生产能力、服务营销能力和组织支持能力的企业服务创新能力度量模型。该模型在一定程度上克服了以往研究过于抽象、难以度量或度量不准确的问题,具有一定的可操作性和实际应用价值。将该模型应用于测量浙江省知识型服务企业的服务创新能力后发现,4大行业中企业的服务创新能力发展较为均衡,受制造业服务需求的影响,其服务创新能力多处于中等水平。本文研究还存在一些不足。例如,样本数据来源于服务企业人员对服务创新能力各项指标的主观评价,数据来源较为单一,存在主观偏差。下一步工作可选用更多数据(如统计年鉴等二手数据)进一步验证和完善该模型。另外,问卷对象主要来自于金融服务业、信息与通讯服务业、科技服务业和商务服务业4类知识型服务业,这使模型的应用范围有一定限制。下一步工作可增加更多服务企业的数据,在更广泛调查的基础上扩大模型的应用范围。

作者:陶颜周丹单位:南京理工大学经济管理学院杭州电子科技大学管理学院

创新能力评估的企业服务论文责任编辑:杨雪    阅读:人次