智能分拣设备公司法治理与战略决策规划【参考】.docx
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1、泓域/智能分拣设备公司法治理与战略决策规划智能分拣设备公司法治理与战略决策规划xxx有限公司目录一、 群体极化的解释机制3二、 群体极化的概念与发展5三、 数据的收集与处理7四、 研究变量的因子分析9五、 产业环境分析14六、 行业的发展和未来发展趋势15七、 必要性分析19八、 项目概况20九、 项目风险分析24十、 项目风险对策26发展规划27(一)公司发展规划271、公司未来发展战略27公司秉承“不断超越、追求完美、诚信为本、创新为魂”的经营理念,贯彻“安全、现代、可靠、稳定”的核心价值观,为客户提供高性能、高品质、高技术含量的产品和服务,致力于发展成为行业内领先的供应商。27一、 群体
2、极化的解释机制不同的学者已经从多个理论视角解释了群体极化现象的产生逻辑。社会比较理论利用社会动机和社会情感过程来解释群体决策结果的转移。社会比较理论认为,在团队讨论中,个体成员会通过与他人比较来对自己的观点和能力作出评价。该理论强调个体期望获得有利的自我感知与自我呈现,会为了维持社会期许的形象而调整自己的反应,群体讨论后加强了个体原本的倾向。群体成员在作决策时,首先是将个人观点暴露在持有不同偏好的团队中,然后会将自己的观点与群体其他成员的观点相互比较,在了解群体中大多数成员所接受的观点后,个体可能会使自己的意见顺从群体的偏好。而且当个体发现其他人和自己保持相同观点时,为了得到其他人的认可和喜欢
3、,会将自己的观点表达得更为强烈,群体极化就会发生。Pruitt等(1971)认为,当个体发现他人比自己预期得更偏好自己所持有的倾向时,他的态度会发生偏移,可能因为他发现群体比自己想象得更偏好自己的初始倾向,也可能是因为当个体发现群体中的其他人比自己更为极端以后,为了获得更高的群体认同,会更强烈地表达自己的观点。社会理论认为,群体讨论时所产生的新论点起不到实质作用。些学者基于说服理论,从信息影响的角度解释群体极化现象,即个人根据从群体开始讨论时获得的赞成与反对的论据,来作出自己的决策。该理论考虑信息对群体决策产生的影响。群体讨论时,一开始的论据非常有限,而且容易被引导至某个特别的方向。如果群体成
4、员已经倾向于某个方向,他们就会在这个方向上提供更多的论据,只有极小部分的论据会转移到另一个方向。因此,与最初观点一致的论据就会呈现出更强的说服力,进而使群体成员更加确信原来的观点。最后,开始时的讨论倾向经过群体讨论后可能得到进一步放大的结果。根据以上的理论解释,如果分别考虑社会比较与说服性论据的影响,则均能观测到群体极化现象。但是现实中,社会比较与说服性的论据并不是各自独立地运作的,而是通过一定的机制相互影响着。论据的表达和社会动机的影响在整个交流过程中往往是同步存在的。论据清晰地表达出个人的观点,另一方面社会动机也会影响论据的传播。Myers(1976)通过对先前群体极化研究的总结提出了一个
5、群体极化产生原因的概念整合框架:论据是引发沟通的起点,在假定人都是受社会情境影响且都是理性的前提下,社会动机直接促使人们以言语表达出符合社会期许且符合自己内心观点的论据。通过提供那些快要达到自己接受程度上限的论据,个体依据他人观点测试了自己的观点,并且开始按照群体偏好的方向表达自己。观点的表达会通过降低不和谐程度或自我归因过程对个人的态度产生直接的影响。同时,观点的表达还构成了观点陈述者的认知复述以及其他群体成员作出反应的信息来源。由此产生的认知学习和复述过程能够显著地导致后续态度的转变。自我分类理论认为,成员在群体中会先定义自己的身份,再基于身份对自己的观点进行修正。该理论认为成员在群体中共
6、享一个群体准则,是能够最好地定义某一群体与其他群体有所区别的内容,是群体的原型。个体会将自己与原型比较,差别越小,他与群体外个体的差异就越大,个体对所在群体的归属感就越强。归属感可以促进群体内部成员之间的互相交流,这有利于彼此认同身份。群体成员向群体一致认同的准则趋近强度越大,群体极化越有可能发生。二、 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体决策中,各
7、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,因此提出了
8、风险转移的概念。而这与当时的主流观点相悖,主流观点认为个体决策相对于群体更加极端,而群体决策最终会落在各成员风险态度的平均值。但是Nordhy提出,在特定的条件下,群体决策的结果并不总是更加冒险,有可能选择更加保守谨慎,并提出了谨慎性转移的概念。基于上述研究,学者们得出结论,群体讨论会加强成员最初的观点,从而使得群体的观点更为极端(保守或冒险),这一现象被Moscovici&Zavalloni(1969)称为群体极化。群体极化领域的研究,主要是检验各个情景下存在的群体极化现象。Myers&Lamm在1976年总结了七种情境下群体极化的研究:态度、陪审团判决、道德决策、事实判断、个人感知、谈判行
9、为和风险选择。Moscovici&Zavalloni(1969)发现,通过讨论,法国学生原本对戴高乐的积极态度和对美国的消极态度会得到加强。Myers&Bishop(1970)通过人种偏见的程度将人们分为三类同质化群体:较强种族偏见、中等种族偏见、较弱种族偏见。在讨论后,较强偏见和较弱偏见的群体对人种偏见的差距增大了,在较弱种族偏见的群体中种族偏见变得更弱,在较强种族偏见的群体中种族偏见变得更强。基于联邦法官关于联邦法规或政府政策是否违宪的裁定的研究,表明联邦法官在群体讨论之后更倾向于作出极端的裁决。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
10、不会出现极化现象;但当有审议过程不制定决策规则时,群体的决策会向更自私的方向偏移。相关研究都证实了群体极化现象的存在,在企业战略决策的情境下,董事会或高管团队的决策会不会发生群体极化有待进一步讨论。为此,我们有必要了解群体极化的发生机理。三、 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
11、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,
12、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
13、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
14、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。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
15、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0.83,总体的Bartlett球形检验x2值为575.83
16、,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量表主要借鉴Dooley&Fryell(1999),Wo
17、oldridge&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0.835,总体的Bartlett球形检验x2值为425.8
18、84,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
19、”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Bartlett球形检验x2值为105.787,并且3个条目间均
20、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
21、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Cronbacha系数只有0.522。所以,本书将关于信任的量
22、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、 产业环境分析“十三五”时期,牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念,破解发展难题,厚植发展优势。坚持创新发展:推进重点领域改革,培育发展新动力取得新突破。全面实施海南省总体规划,深入推进农垦、司法体制、行政审批、国有企业等各项改革,打造更具活力的体制机制。坚持协调发展:统筹城乡和区域发展,推进新型城镇化取得新突破。坚持陆海统筹、区域协同、城乡一体、物质文明精神文明并重、经济建设国防建设融合,在协调发
23、展中拓宽发展空间,在加强薄弱领域中增强发展后劲。坚持绿色发展:培育壮大特色优势产业,推进生态文明建设取得新突破。发展壮大12个重点产业,推动传统产业向高端发展,积极培育新产业、新业态,建立跨区域、跨市县投资机制,推动城镇间生产分工、产业整合、园区共建。坚持开放发展:深化对外交流合作,加快发展开放型经济取得新突破。全面融入国家“一带一路”战略,推动海南与沿线国家和地区港口、航空交通基础设施互联互通,推进临港经济区、临空经济区建设,致力将海南打造成“一带一路”国际交流合作大平台、海洋发展合作示范区、中国(海南)东盟优势产业合作示范区。坚持共享发展:不断增进人民福祉,实现全省人民与全国人民一道迈入全
24、面小康社会。坚持普惠性、保基本、均等化、可持续方向,从解决人民最关心最直接最现实的利益问题入手,增强政府职责,提高公共服务共建能力和共享水平。六、 行业的发展和未来发展趋势1、智能物流是工业4.0不可或缺的组成部分,未来智能物流系统的发展必不可少中国制造2025的实施意味着中国版工业4.0的来临。工业4.0时代,客户需求高度个性化、碎片化,产品研发和生产周期缩短,这不仅是智能生产需要面对的问题,也对支撑生产的物流体系提出了巨大挑战。智能物流装备是智能物流的基础,其在标准化、自动化的基础上,集成传感器、互联网、物联网进行信息化,实现物与物、物与人的互联,利用大数据、云计算、人工智能等技术充分提高
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