新一代信息技术产品公司法治理与战略决策手册.docx
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1、泓域/新一代信息技术产品公司法治理与战略决策手册新一代信息技术产品公司法治理与战略决策手册xx投资管理公司目录一、 产业环境分析3二、 发展原则4三、 必要性分析5四、 研究变量的因子分析6五、 数据的收集与处理10六、 群体极化的影响因素13七、 群体极化的概念与发展15八、 治理目标的演化18九、 治理理论研究视角的拓展20十、 公司概况23公司合并资产负债表主要数据23公司合并利润表主要数据23十一、 发展规划24十二、 组织机构及人力资源30劳动定员一览表31十三、 法人治理结构32一、 产业环境分析把创新摆在发展全局的核心位置,发挥科技创新在全面创新中的引领作用,强化自主创新能力建设
2、,激发各类人才创造活力,推进大众创业、万众创新,打造发展强劲动力。提升创新基础能力。围绕产业链布局创新链,加强产学研结合的中试基地和共性研发平台建设,构建开放共享互动的创新网络。激发企业创新活力。强化企业创新主体地位和主导作用,推动各类创新资源向企业集聚,提高大中型工业企业研发机构覆盖面,培育若干有国际竞争力的科技创新型领军企业。支持以企业为主承担重大科技专项等创新项目,鼓励大企业设立创投基金、创业创新平台、科技创新中心等。提高普惠性财税政策对企业创新的支持力度,落实和完善企业研发费用加计扣除、高新技术企业、科技企业孵化器等税收优惠政策,扩大固定资产加速折旧实施范围,推动设备更新和新技术应用。
3、加大技术创新在国有企业经营业绩考核中的比重。健全创新服务体系。加快发展研发设计、技术转移、创业孵化、检验检测、知识产权等科技服务,打造一批具有竞争优势的科技服务业集群。鼓励和推动高校、科研院所与企业形成创新利益共同体。推进国家创新型城市和科技园区建设,打造小微企业创业创新基地示范城市,努力创建国家自主创新示范区。二、 发展原则(一)创新引领,统筹布局把握雄安新区重大战略机遇,充分发挥有为政府和有效市场作用,构建政府引导、企业主体、市场导向、产学研用紧密合作的多层次、多要素联动的创新驱动体系,强化产业链配套能力,突破关键共性技术瓶颈,提高创新成果转化效率,提升整体竞争实力。(二)区域集聚,特色发
4、展统筹规划产业空间布局,发挥各地资源要素、产业政策等优势,推动产业深度集聚,培育一批技术领先、有影响力的特色产业,打造特色突出、优势互补、配套便利、联动发展的产业格局。(三)完善链条,优化生态以数字化、智能化、终端化、链条化为主攻方向,在大数据和云计算、新型显示、光伏、现代通信等优势领域集中发力、联合攻关,着力构建更加稳定的供应链,更具竞争力的产业链,持续优化产业生态。(四)开放共享,协同发展深入推进京津冀协同发展,建立合作共享机制,完善协同创新体系,加强优势产业领域深度合作。实施更加主动、更高水平、更宽领域的开放战略,坚持“引进来”与“走出去”并举,高效利用全国乃至全球创新资源,实现合作发展
5、、共赢发展。(五)需求驱动,以用促业加快新一代信息技术科技成果产业化,激发新兴需求,扩大芯片器件、终端整机、工业软件、整体解决方案等产品有效供给,丰富应用场景,鼓励新技术、新产品的示范应用,构建技术、应用和产业互为促进、良性循环的发展新模式。三、 必要性分析1、现有产能已无法满足公司业务发展需求作为行业的领先企业,公司已建立良好的品牌形象和较高的市场知名度,产品销售形势良好,产销率超过 100%。预计未来几年公司的销售规模仍将保持快速增长。随着业务发展,公司现有厂房、设备资源已不能满足不断增长的市场需求。公司通过优化生产流程、强化管理等手段,不断挖掘产能潜力,但仍难以从根本上缓解产能不足问题。
6、通过本次项目的建设,公司将有效克服产能不足对公司发展的制约,为公司把握市场机遇奠定基础。2、公司产品结构升级的需要随着制造业智能化、自动化产业升级,公司产品的性能也需要不断优化升级。公司只有以技术创新和市场开发为驱动,不断研发新产品,提升产品精密化程度,将产品质量水平提升到同类产品的领先水准,提高生产的灵活性和适应性,契合关键零部件国产化的需求,才能在与国外企业的竞争中获得优势,保持公司在领域的国内领先地位。四、 研究变量的因子分析我们把182个样本企业数据随机地均分成两部分。第一半的91个样本数据用于各概念的探索性因子分析,第二半的91个样本数据用于各概念的验证性因子分析,总体182个样本用
7、于研究假设的验证。在本研究中,问卷中各概念的测量均为17的7点评价刻度,1表示“完全不同意”,7表示“完全同意”。本书采用SPSS13.0中因子分析法对问卷的信度和效度进行了分析。探索性因子分析主要是对调整之后的测量量表进行因子分析,测量问卷的结构效度。对结构效度采用主成分分析法并经过方差最大旋转后得到分类因子,将因子负荷值低于0.5的测量条目全部删去。董事会的职能包含监督和建议两个方面,本书主要借鉴Hitt(1996),Pearce&Zahra(1991)和Westphal(1999)的测量量表。通过对该量表11个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA均大于0.65,总体的MSA为0.
8、83,总体的Bartlett球形检验x2值为575.83,并且11个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.41%。1、战略决策质量战略决策质量的量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999)的测量量表,决定战略决策质量的因素主要包括环境因素和过程因素两方面。根据对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.70,总体的MSA为0.78,总体的Bartlett球形检验x2值为250.92,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的65.80%。2、决策承诺决策承诺的
9、量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999),Wooldridge&Floyd(1990)和Sapienza&Korsgaard(1996)关于决策承诺的测量量表。对该量表7个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.75,总体的MSA为0.84,总体的Bartlett球形检验x2值为362.86,并且8个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的59.93%。3、声誉借鉴Mustakallio对声誉的测量量表,根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.80,总体的MSA为0.
10、835,总体的Bartlett球形检验x2值为425.884,并且6个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。单因子模型解释总方差的57.283%。根据彼得圣吉对共同愿景的定义和讨论,对共同愿景的测量量表包含5个条目。根据对该量表5个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.79,总体的MSA为0.830,总体的Bartlett球形检验x2值为390.672,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的62.781%。4、信任本书对信任的测量量表包含6个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。本书的量表主要
11、包括的6个条目,分解出两个因子。其中反映“单向信任关系的”的有4个条目,反映“相互信任关系”的有2个条目。根据对该量表6个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.600,总体的MSA为0.738,总体的Bartlett球形检验x2值为344.750,并且7个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的67.211%。社会交往5、本书的社会交往测量量表包含3个条目,测量条目采用李克特7级量表来衡量。根据对该量表3个条目的相关系数矩阵的初步分析,各条目的MSA(取样合适性测度)均大于0.60,总体的MSA为0.647,总体的Bart
12、lett球形检验x2值为105.787,并且3个条目间均在0.001上显著相关,因此满足因子分析的条件。两因子模型解释总方差的63.365%在探测性因子分析的基础上,本书用另外一半数据对各变量进行验证性因子分析,目标是对各变量的结构效度和问卷的信度进行检验,同时为后面的结构方程模型检验作可行性分析。在验证性因子分析中,主要关注以下评价指数。近似误差指数RMSEA,近似误差指数越小越好,一般要小于0.1,低于0.05表示非常好的拟合。拟合优度指数GFI,指数值越高,模型拟合越好,一般最好大于0.90。拟合指数CFI和NNFI,一般最好大于0.90。本书按照上述指标对第二份数据的验证性因子分析进行
13、评价。数据分析结果显示,董事会职能的两个因子结构能较好地拟合样本数据,“监督”和“建议”这两个因子的信度分别为:0.733,0.847。数据分析结果显示,战略决策质量的两因子结构对数据的拟合程度较好,“环境”和“过程”这两个因子的信度分别为:0.718,0.878。数据分析结果显示,决策承诺的一个因子结构能较好地拟合程度数据,决策承诺的信度为0.889。声誉的一个因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.825。共同愿景的单因子结构能较好地拟合样本数据,因子的信度分别为:0.840。信任的第一个因子结构能较好地拟合样本数据,单向“信任关系”因子的信度。“互相信任”两个因子的信度Cro
14、nbacha系数只有0.522。所以,本书将关于信任的量表调整为4个条目,去掉探索性因子析出的本书命名为双向信任的因子条目。上述指标值表明,各概念的验证性因子分析的各项指标均符合最基本的要求。这说明进行下一步的各概念间的关系分析是可行的。五、 数据的收集与处理根据设定的研究框架和理论分析,以及问卷回收数据的特点,主要采用SPSS和LISREL等统计软件作为数据分析和实证研究的分析工具,文章中对数据进行统计并画图的工具主要是Excel。分析方法包括被调查企业的基本资料问题、问卷回收情况分析、问卷的信度和效度分析,每个变量的探测性因子分析和验证性因子分析及结构方程模型。调查问卷是以公司治理机制对企
15、业战略决策的影响关系为研究对象,对企业的规模和所在行业没有特别的要求。但要求企业必须要有董事会这一机构,并有过战略决策行为。问卷的主要问题是围绕企业的股东、董事会和高层管理者展开的,所以要求答题者最好是高层管理者,有机会参与战略决策的中层管理者也可以。研究样本的采集是采用直接发放问卷、邮寄问卷和传真问卷相结合的方式。我们的研究对象的行业分布涵盖了制造业、电信/信息业、房地产/建筑业、能源/化工业等行业,其中在制造业、房地产/建筑业、能源/化工业和电信/信息业的企业所占的比重相对稍高。问卷的信度和效度是实证分析结果准确性的基本保障,因此在进行结构方程的实证分析之前,先对问卷的信度和效度进行检验,
16、保证后续实证结果的真实和可靠。信度是指测量工具的可靠性或稳定性,反映问卷结果的内部一致性,是反映问卷结构质量的基本指标之一。一个具有良好信度的检验,在对不同的调查对象、不同的时间进行调查所得到的分数应该具有一致性。在用SPSS的量表分析工具进行信度分析时,用Cronbacha系数检查多因子变量中条目之间的信度。Cronbacha系数值越高,反映问卷的信度越高。一般认为,Cronbacha系数的值在0.6以上可以接受,高于0.7则为高信度。本书对调查问卷信度的分析表明,各变量的总体信度值都比较高。其中对战略决策质量的Cronbacha为0.844,决策承诺的Cronbacha为0.893,董事会
17、监督的Cronbacha为0.769,董事会协商的Cronbacha为0.861,社会资本机制层面声誉的Cronbacha为0.823,共同愿景的Cronbacha为0.840,信任的Cronbacha为0.749,社会交往的Cronbacha为0.702。从本书研究的总体信度分析结果来看,各层面变量的总体信度值都很高。战略决策质量和决策承诺的Cronbacha值都超过了0.8,董事会职能的总体Cronbacha值在0.75以上,社会资本机制的相关变量的总体Cronbacha值大于0.7。问卷的效度包含内容效度、结构效度和准则效度三种不同的类型(风笑天,2001)。内容效度又称逻辑效度,是指测
18、量内容或测量指标与测量目标之间的合适性和逻辑相符性;评价内容效度,关键是看问卷收集的信息是否与所测概念的内涵相符,如果两者的内容相符,则问卷的内容效度较高,否则说明问卷的内容效度较低。结构效度主要是指,测量工具是否反映了所测量的概念及变量的内部结构。采用的方法是因子分析法。准则效度又称预测效度,结合某个理论选择一种指标作为准则,分析问题条目与准则的联系。六、 群体极化的影响因素究竟是什么触发了群体极化,James(1968)对群体极化现象的影响因素进行了明确的阐述。群体极化之所以会发生,主要原因是所有决策问题都是与人类普遍持有的价值观相互关联。比如管理者的宗教信仰、道德观念、风险态度等会影响他
19、的国际化决策、并购决策或研发决策等。Myers&David(1976)通过实验发现,决策者对决策问题的熟悉程度也会影响群体极化的发生。如果群体讨论很熟悉的问题,那么群体极化就不容易发生。反之,如果问题对群体成员来说很陌生,那么群体极化就容易发生。另外,社会参照也是影响群体极化的因素。Hogg(1990)等人的实验发现,如果决策群体面临冒险的外部集团,决策群体会向谨慎极化;面临谨慎的外部集团,则决策群体会向冒险极化;而一个处于社会参照中部的,同时面临冒险和谨慎外部集团的群体则不会极化。Shupp&Williams(2008)及Masclet等(2009)的研究表明,群体转移会随着风险的变化而变化
20、:当获利的可能性很高时,群体较个体表现得更厌恶风险(高风险情境),而在获利可能性比较低的情况下群体倾向比较冒险的方案(低风险情境)。不同设计的博弈条件也会影响群体极化的结果。Davis等(1974)通过实验调查了双倍赌局对个体和群体决策的吸引力,他们发现群体转移取决于对打赌的未来期望值。若期望值为负,个人偏好分布呈正偏态,反之,则为负偏态。群体分布服从放大的个体分布。期望价值为零的赌局不能引起任何转移效应。但是,之后的群体决策会围绕选择类别模型聚拢得更为紧密(对称性的)。Asch(1956)用实验证明从众行为是导致群体极化现象的行为基础,持异见的个体人数达到一定规模,从众行为才会发生。同时,只
21、有群体中持有相同意见的成员达到大多数时,才会发生极化行为。即当群体成员的意见分布满足一定条件的时候,群体极化现象才会发生。决策群体中个体最初的观点差异对群体极化的影响并不明确Durham的研究支持个体最初的观点差异性越大,讨论之后,群体极化程度越高;而Swol(2009)认为持有独特见解的成员对于团队的讨论贡献更大,但不一定会激发极化现象。社会决策方案模型假设若存在简单的多数人小集体,那么他们基本上可以控制群体的选择或者(缺乏多数人小集体时)这个群体的多数人可以让群体按他们自己的偏好进行选择。Zajonc等(1968)进行了不断的事项选择,尝试完成了类似的实验,结论支持规模较大的团队更可能出现
22、风险性转移。Cason&Mul(1997)在一个独裁者博奔的实验中发现,团队决策往往由那些更关心他人的群体成员所主导,使得群体的决策比个人的决策更加利他。而Luhan等(2009)重做了这一实验,得出了相反的结论,他们发现越自私的群体成员对群体决策的影响越大,使得群体的决策比个人的决策更加自私。Ambrus等(2009)通过礼物交换和彩票选择的游戏发现,如果没有审议和表决程序,群体的决策不会出现极化现象。当有审议过程但不制定决策规则时,群体的决策会往更自私的方向偏移。Lee(2007)发现群体极化现象发生,通常需要具备以下条件:第一,必须具有群体讨论的平台:第二,成员在群体讨论中自由表达意见;
23、第三,群体规模达到一定程度。去个性化成员会导致更强的群体认同,从而提高群体极化程度。群体偏移也取决于群体采用的决策规则的类型。比如,Harrison等(2007)的研究和大多数研究一样,主要考察当群体采用大多数原则而非一致性原则时的群体转移。他们的研究表明,在乐透的选择实验中,个体和群体的风险态度没有明显差异。七、 群体极化的概念与发展在公司治理领域,董事会团队或高管团队的决策结果是经过群体讨论而产生的,但经过群体讨论作出的决策有时不一定是理性的,反而更加极端。这种现象被称为群体极化。群体极化的概念属于心理学范畴,指的是群体决策往往比个体决策更容易偏向极端。在公司治理领域,董事会或高管团队的群
24、体决策中,各种原因导致群体决策结果可能出现极化。理解群体极化的产生机理及极化对决策质量的影响非常重要,因为董事会决策通常是战略性决策,决策结果将影响企业的绩效或生存。群体极化描述的是,在群体决策中,如果个体最初倾向于冒险,那么在群体讨论后可能会更加冒险;相反,如果个体最初倾向于保守,那么在群体讨论后则可能会更加保守。换言之,群体极化是指经过群体讨论后,个体最初的倾向或态度得到强化,变得更加极端的现象。对于群体极化的研究最早开始于Stoner的研究,他设计了一些决策时的两难情境,让参与实验的人在虚拟情景中进行决策,表明自己的风险态度。研究发现,在经过群体讨论后,个体往往比讨论前作出更加冒险的决策
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