智能传输设备公司法治理与战略决策计划(范文).docx
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1、泓域/智能传输设备公司法治理与战略决策计划智能传输设备公司法治理与战略决策计划目录一、 产业环境分析2二、 智能物流系统行业概况2三、 必要性分析5四、 公司简介6五、 数据的收集与处理7六、 研究变量的因子分析9七、 群体极化的解释机制14八、 群体极化的概念与发展16九、 决策制定过程的影响因素18十、 决策行为的影响因素24十一、 公司治理研究的趋势27十二、 关系契约的普遍存在33十三、 法人治理40十四、 SWOT分析说明51十五、 组织机构、人力资源分析59劳动定员一览表59一、 产业环境分析2019年,坚持稳中求进工作总基调,深入贯彻新发展理念,落实高质量发展要求,深化供给侧结构
2、性改革,统筹推进稳增长、促改革、调结构、惠民生、防风险、保稳定,全力建设“高质量产业之区、高品质宜居之城”,经济高质量发展动能持续增强,社会大局保持和谐稳定,人民群众获得感、幸福感、安全感显著提升。2020年,是“十三五”规划的收官之年,是全面建成小康社会的决胜之年。当前,世界经济格局复杂多变,但中国稳中向好、长期向好的基本态势没有改变,坚持从全局谋划一域、以一域服务全局,对标对表抓落实,沉心静气谋发展,努力推动经济社会各项事业再上台阶。二、 智能物流系统行业概况物流是指为了满足客户需求,通过运输、仓储、配送、包装、装卸等方式,以最低成本实现原材料、半成品、成品及相关信息由其产地到终端消费地所
3、进行的计划、实施和管理的全过程。智能物流是指物流过程的智能化,其以信息交互为主线,使用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术,集成自动化、信息化、人工智能技术,通过信息集成、物流全过程优化以及资源优化,使物品运输、仓储、配送、包装、装卸等各环节自动化运转并实现高效率管理。智能物流能够有效提高企业的市场应变能力和竞争能力,为客户提供快捷、方便、准确的服务,同时降低流通成本,提高经营效率,增加企业利润,减少自然资源和社会资源的消耗。智能物流行业中,上游为货架、辊筒、电机、皮带、控制单元、光电开关、支腿框架等零部件、半成品及单机设备提供商。行业中游为智能物流装备提供商,目前该等企业
4、已从传统的设备制造销售向集方案设计、设备集成、软件系统配置于一体的满足个性化、定制化需求的综合解决服务方案提供商转变。行业下游为快递物流、电商、零售、烟草、医药、汽车等消费行业。智能物流系统是智能物流的基础,智能物流装备的基础是自动化,并在其基础上综合集成传感、定位、智能识别等技术实现装备的智能化。智能物流系统具体包括智能分拣系统、智能传输系统等。20世纪美国物流自动化是世界智能物流行业的起源。20世纪60年代,日本开始建设自动化高架仓库,智能物流系统开始在欧洲、美洲及日本等地区和国家快速兴起。我国智能物流系统行业自20世纪70年代起开始发展,随着制造业的发展而逐步壮大,虽然当前国内市场上存在
5、具备一定规模的智能物流系统提供商,但与国外企业相比,在行业经验、集成能力、硬件及软件水平等方面仍存在一定差距。对比来看,中国智能物流行业发展主要分为三个阶段。21世纪前系技术探索初期,20世纪70年代,北京起重运输机械设计研究院有限公司及北京机械工业自动化研究所为代表的国内研究院所研发应用于汽车、钢铁等行业的自动化立体库开启了我国智能物流系统探索的开端。20世纪90年代,随着我国制造业的兴起及壮大,智能物流系统行业逐步发展,AGV系统等智能物流设备系统开始被应用于烟草等行业,医药生产行业应用了第一座自动化立体仓库。智能物流行业进入我国医药、烟草等下游领域。21世纪初至21世纪10年代中期,我国
6、智能物流行业进入商业化探索阶段。在该阶段,我国制造业进步明显,且大量新兴行业诞生及行业分工细化,智能物流系统开始应用于消费、机场等下游各行各业。北京首都机场、上海虹桥机场陆续引入行李处理等自动分拣与输送系统,消费行业开始应用自动分拣设备、建设自动化立体库,鞋服行业通过引入自动化仓储设备等解决库存积压痛点。智能物流系统在多个下游行业实现商业化应用。21世纪10年代中期至今,我国智能物流行业迎来了商业化落地与拓展阶段。自2016年起,随着我国电商零售平台爆发式增长,快递物流业务规模持续提升,同时多家快递公司在国内外陆续实现上市,快递公司逐步开始在业务端推出多种时效件产品提升竞争力,行业对时效性的要
7、求进一步提高。在下游行业需求大幅增加的背景下,智能物流系统在我国实现了进一步广泛应用,我国智能物流制造龙头企业业务规模大幅增长,智能物流系统制造技术进一步成熟。近年来,随着快递物流行业对时效性、准确率要求的进一步提高、降本增效压力的持续提升,以及电商、零售、快消等行业在分拣、配送、仓储等附加服务方面的竞争逐步增强,智能物流系统逐步实现了大规模落地应用,智能物流系统制造技术在下游行业定制化、个性化、精细化需求的推动下也持续深入细化。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
8、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。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
9、位。四、 公司简介(一)公司基本信息1、公司名称:xxx集团有限公司2、法定代表人:韩xx3、注册资本:790万元4、统一社会信用代码:xxxxxxxxxxxxx5、登记机关:xxx市场监督管理局6、成立日期:2010-8-267、营业期限:2010-8-26至无固定期限8、注册地址:xx市xx区xx(二)公司简介公司按照“布局合理、产业协同、资源节约、生态环保”的原则,加强规划引导,推动智慧集群建设,带动形成一批产业集聚度高、创新能力强、信息化基础好、引导带动作用大的重点产业集群。加强产业集群对外合作交流,发挥产业集群在对外产能合作中的载体作用。通过建立企业跨区域交流合作机制,承担社会责任,
10、营造和谐发展环境。公司全面推行“政府、市场、投资、消费、经营、企业”六位一体合作共赢的市场战略,以高度的社会责任积极响应政府城市发展号召,融入各级城市的建设与发展,在商业模式思路上领先业界,对服务区域经济与社会发展做出了突出贡献。 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业战略
11、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,保证后
12、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,董事会监督的
13、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,是指测量内容
14、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、 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的7点
15、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,并且
16、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),Woold
17、ridge&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425.884,
18、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”的有
19、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个条目间均在0.
20、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拟合样
21、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表调整
22、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。七、 群体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
23、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,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
24、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
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