价值共创视角下供应链企业绩效提升研究

2018-10-09 11:27:52 商业经济研究2018年16期

宗玛利

内容摘要:传统的价值共创是指公司在企业内部创造价值后在市场上和顾客之间进行价值交换的过程,而随着移动互联网时代的到来,市场经济谋求最大限度的追求资源共享与整合,由公司与顾客联合起来共同创造价值的过程即价值共创。价值共创作为将供应链企业的各个环节连接起来的桥梁,从始至终承担着构建并优化供应链的重要作用。本文以AMOS21.0、SPSS17.0等数学分析软件为工具,对价值共创视角下供应链企业绩效提升进行研究,实证结果得出:价值共创对供应链及供应链企业的积极作用十分显著,其不仅能够作为中间组织资源带在供应链企业间起到链接作用,还能够促进并引导供应链的建设。在价值共创的作用下,供应链的运作能够有序、高效进行,同时,供应链满足用户需求的能力也得到提高。

关键词:供应链 互动导向 服务导向 价值共创 合作创新绩效

引言

早在2000年,Prahalad和Ramaswamy就消费者体验展开了研究,Vargo和Lusch就服务主导逻辑展开了研究,这两个方面都属于价值共创理论的研究分支,价值共创理论最早就起源于此。通过对各个专家学者关于共创价值理论研究文献的分析可以看出,对于价值共创的贡献、形成方式、作用机理、维度划分以及影响因素等的研究有益于研究供應链企业的合作关系。通过对企业价值创造行为的分析与探讨,能够找出供应链发展的规律,即不同类型的供应链需要不同的条件来保持其稳定性,不同类型的供应链在其发展过程中会呈现出不同的特点。不仅如此,还可使企业高层领导更加清楚地了解供应链当中各个部分之间相互依存、相互联系、不可或缺的关系。价值共创以平台机制为存在形式,以生态圈中的潜在合作伙伴为服务对象,通过对他们的拉动作用,对用户所需要的各项服务进行不断完善,为供应链中的所有用户打造一个完善的价值转移体系,让他们能够通过信息、数据等媒介,柔性应对各种环境变化,最终形成体系的良性循环。

理论分析与假设提出

关于企业价值的创造方面,Rayport等学者在其研究中明确提出企业维持其竞争力的重要原因是互动导向以及高效互动管理。此外,有相关研究表明,企业与有价值的合作伙伴建立稳定的合作关系的能力与其互动导向程度有直接关系,企业互动导向程度越高,将合作伙伴转化为有利于自身发展的企业资源的能力就越强。由此可看出,作为一种新兴的企业战略导向,互动导向不仅在企业的发展中起到重要的聚焦作用,还能够体现出企业的互动能力,这种互动能力主要体现在资源共享、创新合作、创新绩效的获取上。根据上述分析,可得到如下假设:

H1:互动导向对合作创新绩效具有正向影响。

在价值共创的实现中,互动导向具有不可取代的作用,企业与合作伙伴或者利益相关者之间的互动将直接影响价值共创的实施与执行,企业能够在信息对称的条件下,利用互动导向建立有效的沟通平台,并且通过与合作伙伴之间的沟通来形成彼此之间的感应和资源互补,以此来产生对潜在合作伙伴的吸引作用,最终让更多的潜在合作伙伴转化成为价值共创的承担者,帮助合作双方创造更大的价值,使价值不断趋于最大化。根据上述分析,可得到如下假设:

H2:互动导向对价值共创具有正向影响。

作为一种新的营销范式,价值共创主要来源于服务主导逻辑,因为其关系到企业的发展战略,所以被各个企业广泛关注。在共创价值的模式下,企业与其合作伙伴共同创造价值,其中,合作伙伴在价值创造中的作用日渐明显,其地位也在不断攀升。原因在于其不仅能够通过与生产企业之间的合作来形成产品和服务设计之间的高度互动,同时又能够形成生产与消费之间的合作,进而有利于合作双方绩效的提高。此外,由于制度和情感的连带作用,使得合作伙伴之间能够有效地规避彼此之间的交易风险,使双方的交易程度得以提高。根据上述分析,可得到如下假设:

H3:价值共创对合作创新绩效具有正向影响。

当代社会,衡量企业竞争力的标准已经不单单是产品质量和成本优势,在科技与信息全面发展的时代,如何更好地满足用户体验的共创价值能力成为新的竞争力优势衡量标准。由此可看出,在企业的合作创新实践中,价值共创行为的作用日渐突出,其作为企业竞争策略的新来源而存在。除此之外,价值共识的建立以及共创价值能力的具备成为创新合作的关键。一方面,创新主体与合作伙伴之间一旦建立起价值共识,就能够通过有效的互动来获得互补性资源,从而实现价值共赢;另一方面,创新主体一起创造价值能力的高低,和解决创新合作过程中合作各方之间所产生的冲突矛盾的及时性和有效性成正比,这对合作关系的稳定有着十分重要的影响。因此,价值共创可在创新主体、合作创新绩效以及互动导向之间产生一定的枢纽作用。根据上述分析,可得到如下假设:

H4:价值共创能够搭建互动导向和合作创新绩效之间的桥梁。

互动导向虽然在价值共创中起到必不可少的作用,但是对价值的认知、定位、意愿以及利用方法将会对创造价值的数量、程度与持续性的关系产生一定的影响;而价值共创与互动导向之间的关系可通过服务导向加以调节,换言之,服务导向的强弱将直接影响两者之间的关系显著程度。服务导向的调节作用是通过服务方案的创新、服务需求的匹配以及服务品质的建立来实现的。在服务导向的作用下,企业之间能够更加深入地了解彼此,建立更为密切的互动体验,提高互动导向的影响力,使其能够更好作用于价值共创。根据上述分析,可得到如下假设:

H5:服务导向能够协调互动导向与价值共创二者的关系。

作为企业发展战略中的重要因素,服务能够在一定程度上提高企业的竞争力,如今,越来越多的企业都通过提高服务来达到增强竞争力的目的,因此,合作伙伴之间互动服务网络的建立与完善能够帮助企业不断获取合作创新成果以及差异化的竞争优势。由此可看出,服务导向不仅能够对价值共创与互动导向的关系显著度产生一定的影响,同时又能够对互动导向与合作创新绩效的显著程度起到一定的调节作用。良好的服务导向能够帮助企业建立组织间的良性互动,使合作主体之间能够通过互动提高资源的分享率,基于此提出如下假设:

H6:服务导向在互动导向与合作创新绩效之间起到调节作用。

研究设计

基于上文分析,可总结得出本研究的理论模型如图1所示。

(一)变量定义与测量

理论模型中的四个变量即本研究需要进行度量的变量。为了提高测量工具的信度以及效度,上述四个变量都严格按照国内外学者提出的成熟量表(Ramani和Kumar(2008)、许广永(2013)、Prahalad和Ramaswamy(2004)、张秀桦和卢龙泉等(2012)、徐璐和王重鸣等(2013)、李玲(2011))进行度量,同时,为了保证数据与本文的研究目的高度一致性,本文在专家们的量表的基础上稍加改动。另外,在进行问卷设计时,所有的量表都是以Likert5点量表为参考依据,并最终完成关于上述变量的测度。

(二)描述性统计

此次调查一共发放500份问卷,成功回收368份问卷,回收率为73.6%,对所回收的问卷进行整理、筛选后,最终得到334份有效问卷,问卷有效率为66.8%。从问卷的调查结果来看,就企业所属领域而言,商贸、服务、房产、科技以及建筑等行业占据了绝大多数的比例;就企业成立时间而言,参与调查的企业中绝大多数的成立年限在3-8年之间,这比较符合本次调研目标;就被调查者的基本情况而言,绝大多数的被调查者的年龄在26岁以上,72.75%的被调查者都处于基层管理者以上职位,67.67%的被调查者的学历为本科及以上。由此可看出,被调查者的基本情况与本调研目标具有一致性,即能够对所涉及的问题具有一定的熟悉度及敏感性(受篇幅所限,调查样本的基本特征统计表格未列出)。

(三)信效度分析

为了更好地完成数据统计、信度分析以及各项计算工作,本文选用了专业工具SPSS17.0以及AMOS21.0。通过对信度测量结果的分析,认为本文的信度测量结果满足一致性检验的要求,四个变量的判断Cronbach's Alpha分别为0.765、0.870、0.808、0.973,由此可明确地判定本文四个变量的可信度都比较高。

基于此,本文进一步利用AMOS21.0来完成验证性因素分析(CFA)工作,同时为了评估各个变量因子之间的区分效度,本文依次建立四种模型,如表1所示,通过对比发现,四因子模型的拟合指数(见表1)最符合要求(X2/df=2.33;RMSEA=0.063;NFI=0.95;CFI=1.019;IFI=1.021),由此可看出,四个变量中,其余三个变量与合作创新绩效之间有着比较好的区分效度。

(四)相关性分析

本文的相关性分析采用了皮尔逊相关分析法,通过对各变量进行相关性分析,得出以下结果:

自变量互动导向、结果变量合作创新绩效以及中介变量价值共创三者之间均存在一定的相关性;

IO和CI的相关系数为0.698,CV和CI的相关系数为0.713,互动导向与价值共创的相关系数为0.798;

三者之间的显著性均小于0.001。

根据上述结果,可明确得出上述三个变量具备相关关系的结论,为对相关变量间所具备的相互影响关系进行深入检验,还需进行进一步检验(受篇幅所限,各变量的相关性结果表格未列出)。

(五)假设检验

1.主效应检验。主效应检验的目的是用来验证互动导向对合作创新绩效的影响,本文对于主效应的检验严格根据线性回归分析的步骤。首先在回归方程中引入了学历、年龄等相关控制变量,构建出模型1;然后把自变量IO导进回归方程里,建立模型2。最后通过对数据进行系统整理与分析,得到表2的回归分析表。

表2中,笔者对模型1进行分析,分析后发现,虽然有控制变量的引入,但是模型的解释能力没有明显的变化,解释合作创新绩效的方差仅为2.7%(ΔF=1.994,P>0.05),由此可看出上述控制变量对合作创新绩效没有显著影响。但是,同样对模型二进行分析,得知基于互动导向的引入,模型本身的解释能力明显增强,实际增幅可达到52.3%(ΔF=413.459,P<0.001),在此情况下,IO对CI的影响系数是0.824,这对假设H1的可执行性起到了支持作用。

2.中介效应检验。在中介效应的检验中,本文结合了Baron以及Kenny(1986)两位学者提出的经典方法,将主效应检验中的控制变量、互动导向以及中介变量(见图2)依次引入以合作创新绩效为因变量的回归方程中,分析结果如表3所示;其次将控制变量、互动导向依此引入以价值共创为因变量的回归方程中,分析结果如表4所示。

接下来对表3、表4中的模型进行分析。首先,对表3的模型2进行分析,对于模型2而言,其能够体现出互动导向是如何在合作创新绩效上起到正向调节作用的,且这一作用十分显著(β=0.824,P<0. 001);其次,对表4中的模型2进行分析,对于该模型而言,其能够体现出互动导向是如何在价值共创上起到正向调节作用的,并且这一作用同样十分显著(β=0.823,P<0.001);这两个显著的作用共同驗证了互动导向的中介效应。

最后,对表3中的模型4进行分析,对于模型4而言,其可表现出在自变量和中间变量共同对因变量展开回归分析条件下,互动导向对合作创新绩效的影响系数从0.824(P<0.001)减小为0.338(P<0.001),而且价值共创直接影响合作创新绩效的高低,二者具有正比例关系。此外,再结合表中的相关数据,足以看出价值共创对模型解释能力的影响(引入该中介变量后,表1模型的解释能力提高了9.4%(ΔF=93.834,P<0.001),这充分验证了假设H4。

3.调节性检验。在对服务导向进行调节性检验时,同样按照上述两种检验的方法来进行。将控制变量、自变量、调节变量以及二者的乘积分别引入以价值共创、合作创新绩效为因变量的回归方程中(受篇幅所限,服务导向调节作用回归分析表未列出)。

通过调节性检验发现,依照模型4,可清楚地发現IO和SO这二者存在较为明显的叠加影响效果,同时随着交互项的加入,模型的解释能力得到提高,增幅为1.2%(ΔF=17.986,P<0.001),验证了假设H5。从模型8中同样可看出上述显著关系,同时模型的解释能力的增幅由1.2%提高到3.1%(ΔF=36.021,P<0.001),验证了假设H6。

结论与建议

通过本文一系列的探析,能够了解到IO、CV、CI三者间所存在的相关性和相互影响机制,其中,互动导向在价值共创、合作创新绩效间发挥出了正向调节作用;与之相同,价值共创直接影响了合作创新绩效的高低;价值共创又在其余两者中搭建了沟通的桥梁;而服务导向则能够影响互动导向与价值共创之间联系。基于此,对企业的营销管理者的建议如下:

首先,构建合作伙伴选择与信任机制。合作伙伴的好坏直接关系到合作绩效的优劣,因此,对合作伙伴选择的好坏决定了企业能否获得卓越的合作绩效。因此,身为供应链企业的一员,在选择合作伙伴时首先应当考虑两个因素,其一是合作伙伴是否能够与自身的资源形成互补;其二是合作伙伴的网络关系是否能够利用。因为资源互补能够为企业带来更多的创新思维,网络关系能够为企业提供不断寻找优秀合作伙伴的机会。

其次,构建“互动一服务”双导向共同机制。提高合作伙伴之间的互动的频率与效率,同时提高互动导向的水平。供应链的日常管理是一个极为复杂和极具挑战性的事情,这主要取决于供应链的复杂性以及分布的广泛性。提高供应链企业之间的互动频率能够让各个企业都能够及时地了解其他企业的最新进展,进而提高应对突发事件、困难状况的能力;提高供应链企业之间的互动效率能够提高其在合作期间所有工作的效率,进而使时间成本的消耗降低到合理范围之内。互动机制的完善可降低供应链企业之间的利益损失,同时又能够帮助企业获得长远的利益,实现长期的合作,进而维系供应链企业之间的平衡关系,使各个企业朝着同一目标前进。

最后,构建价值共创机制。首先,应当以价值共创为所有互动的基本准则;其次,各企业之间应当提高沟通的时效性,注重企业自身利益与共同利益的结合,从而提高组织的整体竞争力;最后,将价值共创机制引入组织问题的解决方案中,尤其是在合作中遇到相关问题。这样不仅能够将外界阻力降到最低,同时又能够有效地规避合作创新的风险,最终对推动合作创新绩效产生积极影响。

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