SEM模型（精选6篇）
SEM模型 篇1
摘要：依据技术接受模型等理论, 构建在移动互联网环境的无线网站购物意向SEM模型, 采用偏最小二乘 (PLS) 迭代算法对模型进行求解。研究结果表明, 消费者通过无线网站购物的意愿比较低, 我们可以通过改进移动终端能力, 提高网络安全性能, 保护个人隐私等措施来提高消费者在无线网站的购物意愿。
关键词：移动互联网,消费者行为,购物,SEM
1 理论基础
1.1 技术接受模型 (TAM)
该理论认为一个系统使用是由消费者的行为意向 (behavioral intention) 决定的, 而消费者行为意向又由消费者想用的态度 (attitude toward using) 和消费者感知的有用性来共同决定的, 消费者想用的态度由消费者感知的有用性和易用性来共同决定的, 消费者感知的有用性由消费者感知的易用性和外部变量共同决定, 而消费者感知的易用性是由外部变量来决定的。
1.2 计划行为理论 (TPB)
计划行为理论能够帮助我们来理解人是采取什么方法来改变自己的行为模式的, 该理论认为人的行为都是深思熟虑的计划的结果。个人对于某项行为的态度愈正向时, 则个人的行为意向愈强;对于某项行为的主观规范愈正向时, 同样个人的行为意向也会愈强;而当态度与主观规范愈正向且知觉行为控制愈强的话, 则个人的行为意向也会愈强。
1.3 交易成本理论 (TCE)
该理论是用比较制度分析方法来研究经济组织制度的理论。该理论的基本思路是:围绕节约交易费用这一中心, 以交易作为分析单位, 来找出区分不同交易的特征因素, 然后我们需要考虑应该用分析什么样的交易应该用什么样的体制来协调。
1.4 理性行为理论 (TRA)
TRA认为人们个体的行为在某种程度上可以由人们的行为意向来合理地推断, 而人们个体的行为意向又是由人们对行为的态度和主观准则来决定的。人的行为意向是人打算从事某一特定行为的量度, 而态度又是人们对从事某一目标行为所持有的情感, 它是由对行为结果的主要信念以及对这种结果重要程度的估计所决定的。
2 移动互联网环境下消费者购物意向的SEM模型构建
一般情况下, 即使某种新技术会给消费者带来一些利益, 由于习惯, 消费者对最新技术多少都会有一些排斥心理。为了使得消费者在无线网站购物像传统互联网购物网站购物一样被消费者广泛接受, 我们利用技术接受理论相关理论模型来建立在移动互联网环境下的结构方程模型, 通过该模型对消费者接受移动互联网环境下的网站购物进行分析和解释, 然后必要时采取措施, 强化消费者对无线网站购物的接受程度, 从而提高消费者的无线网上购物的积极性。
模型包括五个变量ζ1, η1, …, η4, 它们分别为无线购物方便易用、无线购物感知有用、无线购物感知风险、无线购物态度、无线购物意向。无线购物感知风险η2又包含若干个风险类别, 如网络安全技术风险、网络服务风险、个人隐私风险、假货风险等。我们可以将因变量η2派生的四个变量设定为自变量;在这里模型的因变量并不直接与观测变量发生联系, 而是由它派生出4个低层的结构变量, 它们再与观测变量相联系。这些低层结构变量我们可以把它们理解为自变量, 连同原来的自变量一起就有5个:ζ1～ζ5, 但因变量还是4个:η1～η4。因此结构方程可以写成:
undefined
方程中的自变量对应的观测变量我们用Xmt来表示, 其中X11表示无线购物的操作快捷, X12表示商品种类多, X13表示订购手续简单, X14表示撒单方便;X21表示网络被黑客攻击风险, X22表示无线网络突然瘫痪风险, X23表示网络信息传递被截获风险, X24表示信息传递中断风险, X25表示卡账号和密码被盗取风险;X3l表示网络堵塞导致信息搜索时间过长风险, X32表示物流反应慢导致交货时间过长风险, X33信表示退货时间过长和手续过于麻烦风险, X34表示货物中途丢失风险;X41表示购物痕迹被查获风险, X42表示莫名的拜访, X43表示个人重要资料被转卖;X51表示货物很难一时甄别风险, X52表示货物质量和数量存在很多差异风险, X53表示对于担心收到假货的心理压力) , 因变量对应的观测变量用Yti来表示 (Y11表示无线购物网站可用, Y21表示货物效用, Y31表示能节省时间, Y41表示购物效率的提高;Y13无线网上购物态度积极, Y23表示对于无线购物感兴趣;Y14表示会向别人推荐无线购物, Y24表示未来常用无线购物。
因此可以列方程:
undefined
S (t) 表示与第t个自变量相联系的观测变量的个数。
undefined
间接因变量η2其低层结构自变量关系方程为:
undefined
在这里uij、λ1i、ai是载荷项, ε1是误差项。
反之, 我们可以把从观测变量到结构变量的观测方程可以写成:
undefined
其中L (i) 是表示与第i个结构变量相联系的观测变量个数。
3 研究方法
3.1 分析问卷的效度和信度
我们对结构变量和观测变量设计了问卷调查, 并把问卷交给相关专家进行了审查。专家们对某些观测变量做了删除或修改, 如此使得观测变量的表述更为准确。问卷共有28个题目, 每个题目均采用五点Likert法来测量。随后, 我们随机选取了131名有过无线网站购物经验的大学生和研究生作为测试对象, 测试完后, 收回问卷119份, 无效试卷6份, 实际调查问卷数为113份。
对效度和信度分析之前, 我们对此问卷进行了项目分析, 除第13题外, 其他题的t值均达显著 (<0.05) , 表示问卷调查的28个题目均具有鉴别度, 均能鉴别出被测试者的反映程度, 我们删除掉13题。
分析上表, 我们可知, 由于无线购物感知有用与总问卷的相关系数为0.5367, 因此除了它们相关性较低, 其他结构变量与总问卷的相关系数都达到了0.6543以上, 这说明我们设计问卷的内容效度还比较好;但同时也说明各个结构变量之间也是有着复杂的联系的, 而且它们也是相互影响着的。并且我们也对问卷做了信度分析, 它总的Cronbach系数是0.8588, 表明我们设计的问卷总体上具有很高的稳定性和内部一致性。总之, 我们设计的问卷有效且可靠, 我们可以用这个问卷得到的数据对模型进行分析研究。
3.2 模型求解
对于模型的求解, 我们采用偏最小二乘 (PLS) 迭代算法。偏最小二乘方法是先在方程 (3) 、 (4) 、 (5) 中给ai、ψij、ωij任意初值, 于是我们可以根据已知的观测变量Xit, Yij的值, 利用公式 (3) 、 (4) 、 (5) 求出结构变量ζvη1的值;因此当结构方程的变量ζvη1有了数值时, 我们就可以对方程组 (1) 求最小二乘解, 于是有了系数rji、βrj的估计值, 进而有了变量ζvη1的估计值undefineduundefined1。当结构变量ζuη1与观测变量xt, Yi都有了数值后, 我们就可以对方程组 (3) 、 (4) 、 (5) 求解, 此时的ai、ψij、ωij就有了估计值, 而不再是任给的初值, 这样就可以回到迭代起点, 开始新一轮迭代。我们上述偏最小二乘法迭代过程可以表示为:
undefined
然而这种迭代算法还是存在下列问题:
(1) 任给迭代初值的PLS算法不一定收敛;
(2) 任给迭代初值的PLS算法收敛速度太慢。
如果本模型的解不收敛, 结果就会出错, 我们的研究也就失去了意义。这里我们采用最佳迭代初值解此方程模型。接下来我们来简单介绍最佳迭代初值。
首先我们叙述PLS算法解的一些基本性质。
(1) 方程 (1) 、 (2) 、 (3) 组成的模型的解并不唯一, 可以相差一个常数倍, 即若η、ζ是一组解, 则cη、cζ也是一组解, 这里c是任一常数。因此我们可以在n为单位向量的条件下求解。
(2) 方程 (3) 和 (4) 在undefined的条件下等价, 因而 (3) 的最小二乘解也就是 (5) 的最小二乘解。已往的PLS算法是利用方程 (4) 而不是 (3) 进行的, 但是我们推导最佳迭代初值将利用方程 (3) 。
其次我们推导结构方程模型偏最小二乘算法在最小二乘意义下的最佳迭代初值。对于 (3) , 设观测变量Yi= (Yli, Y2i, ……, Yji) ′各有n个观测, 则Yi真为j×n的矩阵。作乘积YiYi′≈λ1ηη′λ1′=η1η1′λ1′=η1η1′λ1λ1′, 如果取结构变量为单位向量, 即η1η1′=1, 则有YiYi′≈λ1λ1′。这是两个j×n的矩阵在最小二乘意义下的近似相等, 写详细一些就是:
undefined
注意左边的元素是两个向量相乘得到的数, 右边的元素是数与数相乘得到的数.取对角线的元素相等, 即得:
λundefined=YkiY′ki (k=1, …, j) (7)
对于自变量ζ1也有类似结果。这样我们得到了观测变量与结构变量之间的系数的最小二乘意义下的初值, 即得到向量λ1的估计值undefined。
我们再来估计结构变量η1。设η1= (η1, η2, …, ηm) , 我们要逐个估计它的分量。对于它的第s个分量, 有
Yks≈λkiηs (k=1, …, j, s=1, …, m) (8)
写成矩阵形式就是:
undefined
这里向量Ys= (Y1s, …, Yjs) 是矩阵Yi的橫截向量。还是根据最小二乘原理, 我们又有了ηs的最小二乘解:
undefined
4 研究结果
通过上面的研究, 我们发现, 消费者在无线网站购物平台购物意愿比较低, 说明现在还是有比较多的消费者不太愿意选择无线购物平台购物。由于相关系数为0.98, 因此无线网站购物快捷方便对消费者的感知有用影响是很大的, 同时由于消费者感知有用对消费者购物意向的相关系数是0.11, 因此消费者感知有用对消费者购物意愿是有正面影响的。如此, 我们可以通过提高移动网络带宽、丰富商品种类、简化无线网站购物程序、扩大商品自身效用等途径来提高消费者的感知有用, 从而提高消费者无线网站的购物意愿。由于相关系数为零, 因此消费者感知有用与消费者感知风险几乎没有什么直接联系, 而且消费者感知到的效用也不会降低消费者在网上感知的风险.同时由于路径系数等于0.75, 因此可以看出, 消费者感知风险是消费者网上购物的一个重要的因素, 它决定着消费者的购物态度, 由于相关系数为0.85, 因而消费者的态度又决定着消费者的购物意愿。如果我们能从根本上降低消费者的感知风险, 那么我们就可以使消费者倾向于无线网络购物, 这也是目前消费者普遍关心的问题。目前一些不错的网站如淘宝、易趣等已经建立了移动互联网的无线购物平台, 并且在无线购物平台上引入第三方信任认证机制, 它们能对卖方进行信用评级, 这种机制从一定程度上可以防止买卖双方不良行为, 尤其是卖家的不良行为, 促使卖方加强售后服务。同时对淘宝的移动网站加强了安全风险控制, 以及技术能力的提高, 我们可以通过简化无线网站购物程序、在注册过程中尽量避免涉及过多的个人信息、加强网络的保密性和安全性等来降低个人隐私风险及伴随的其它风险。
5 结语
在求解SEM模型过程中, 我们找到了偏最小二乘算法的最佳迭代初值, 这样大大地提高了算法的收敛速度并保证了算法的收敛性。本次研究存在的不足是, 样本比较少, 而且没有对设计的问卷进行再测信度的分析;在利用软件DASC对SEM模型进行求解时, 也没有对路径系数进行显著性检验, 因此得出结论存在一定的不足, 这是今后需要改进和加强研究的地方。
参考文献
[1]胡浩峰, 贺昌政.基于SEM的消费者行为实证研究[J].华东经济管理, 2006, 20 (2) :112-115.
[2]John C.Weicher, New Home Affordability, Equity, and Housing Market Behavior[J].American Real Estate and Urban Economics Association, 1978, (4) :395-416.
SEM模型 篇2
在当今知识社会中,企业把知识以及对知识的管理作为组织的重要战略资产[1],知识共享在知识管理的诸多环节中最为重要,是知识收集、 识别、吸收、整合和再创造的前提[2]。通过员工间的知识共享,知识才能从个人层面上升至组织层面,提升组织的综合能力,实现组织的竞争和经济价值,因此加强企业的知识共享成为企业获取竞争优势的关键[3]。在全球化竞争日趋激烈的背景下,创新既是获取和保持竞争优势的有效途径也是组织具备竞争优势的特征表现。创新是驱动组织成长的主要因素,只有不断地创造新的产品、系统和服务才能保证组织的各个部门都符合长期发展的要求,可以说,组织最重要的成功要素就是 “不断创新”[4]。
从上世纪80年代以来,组织文化的思想开始影响管理理论研究,之后大量的研究认为组织文化在企业经营业绩中有着重大作用,甚至可以决定企业的兴衰[5]。组织文化尤其是组织价值观对员工的态度和行为的影响巨大,在那些将坦白、 开放和沟通作为基本原则的组织内,员工彼此信任、亲密、热衷于知识共享,大量知识内化到组织中后作用得到放大,从而激发和辅助创新产生。 国内外学者对知识共享的影响因素、知识共享与知识特性、组织绩效的关系等方面已经做了大量的研究[6,7,8,9],近年来有关知识在组织内与组织间共享的障碍、知识共享与组织文化等的关系方面的研究不断涌现,Paavo和Marianne等人的研究就认为,知识共享与组织创新绩效间存在密切关联[10,11,12,13,14]。
知识共享通过何种途径引发组织创新行为以及创新绩效如何衡量引起了学者的热切关注。尤其是一些高技术企业为了在快速变化的环境中获得竞争优势,更加需要依靠员工间和组织内外充分有效的知识共享来促进组织不断创新。组织文化影响和规范员工的价值观和行为方式,员工对待知识共享的态度和行为必然受到其影响,因此寻求和建立适合知识共享的组织氛围和规则是提高组织创新绩效的重要途径。国内外学者就知识共享、组织文化和创新绩效的相关内容做了一些研究,但是存在以下不足: 1缺少系统性和整合性的组织文化特性理论分析框架; 2实证验证知识共享、组织文化和创新绩效间关系的成果较少。 针对现有研究的不足,本文依据相关文献以组织文化特性为中介变量搭建知识共享、组织文化和创新绩效之间逻辑关系的概念模型。运用基于偏最小二乘法 ( PLS) 的结构方程模型 ( SEM) ,采用Smart PLS2. 0软件验证知识共享、组织文化和创新绩效之间的理论关系,着重验证组织文化特性不同维度在知识共享和创新绩效之间的部分中介作用。实证分析结果将为组织正确认识和对待知识共享的态度,识别和放大有利于知识共享的组织文化特性,为进一步提高组织创新绩效提供实践指导。
1文献回顾和提出假设
1.1组织文化特性和创新绩效
综合国内外学者对组织文化的特性和建构维度等方面的众多阐述,依据组织的战略重点和组织回应外部环境方式,本文认为组织文化 ( Organizational Culture) 特性框架模型包括以下6个建构维度,依次为开放性 ( Openness,量表中简称为OPE) 、自动性 ( Automaticity,量表中简称为AUT) 、参与性 ( Involvement,量表中简称为INV) 、合理性 ( Consistency,量表中简称为CON) 、目的性 ( Mission, 量表中简称为MIS) 和适应性 ( Adaptability,量表中简称为ADA)[15,16]。开放性强调组织认识到新的价值来源于组织的外部关系,而后将其应用于产品创新和技术的商业化,这就构成了组织的所谓 “吸收能力”。这种吸收能力通过外部学习加快组织创新[17]。自动性强调组织内支持知识传递流程,员工看待知识共享为其日常业务[18]。参与性强调全职并且工作联系紧密的组织员工能够加快复杂技术的项目完成[19]。合理性强调影响组织行为的信仰以及共同的价值观,有助于保持组织内部行为模式的有序性和稳定性,对知识共享的一贯看法会决定知识共享的途径和效果[20]。目的性强调组织注重知识共享的态度充分源于提升创新绩效的商业价值,并由此促进组织学习[21]。适应性强调组织为了获取创新所产生的先发优势,不断探索、改变和超越现有的知识基础,更新适应环境变化的组织结构和知识体系[10]。
Suellen和Julia等通过研究指出,具有良好氛围的组织能为知识共享提供更加有效的途径,员工更容易产生创新行为,员工的创新行为是组织提高创新绩效 ( Innovation Performance) ,获取核心竞争能力从而保持市场领先地位的重要条件[22,23]。Dyer和Singh认为组织文化的开放性和参与性保证组织在面对迅速变化的内外部环境时,组织员工能以较高的灵活性应对新的要求和机会,依靠自身的创新特质对创新行为产生影响[17]。Paavo和Heidi等人认为组织文化的自动性和适应性保证了员工可以作为具有自主意识和能动性的个体,行为和思想意识受到组织文化影响的同时也反作用于组织氛围,两者相互促进全面激发员工的创新意识,促进组织持续创新[10]。Mueller等人认为组织文化的合理性和目的性保证了组织文化在各级战略意图上如果是合理又明确的,就可以有效激发员工的积极性和创造性,员工乐于进行知识共享和技术 创新,组织创新 绩效由此 得到提高[21]。创新所带来经济利益越高组织的创新绩效越大。组织通过不断增加知识和技术的积累,改进生产技术并提高产品质量,推出可以在市场上保持优势和领导地位的新产品,从而获得组织核心竞争能力。组织可以依靠完善合理的组织文化, 重视和促进员工对现有知识共享的态度、行为进一步改进、完善和拓展,深入吸收、消化和放大现有知识,为组织提升创新绩效打开通道。
假设1: 合理的组织文化特性对创新绩效有显著的正向影响。
1.2知识共享与创新绩效
知识经济时代,组织知识的创造与共享能力是组织创新绩效的重要来源。特别是对于那些为了更好的适应外界环境的快速变化而采取灵活扁平化组织结构的高技术企业,其创新绩效更加依赖员工间、团队间和部门间的知识共享,组织的竞争优势在于比竞争对手更快、更有效地学习、 分享和创造知识[24]。知识共享 ( Knowledge Sharing) 不仅包括可形式化、可编辑、可用文字和语言等媒介传达的显性知识共享,也包括难以用语言表述和沟通的属于个体拥有的专业技能、经验教训、诀窍、思路和灵感等隐性知识的共享。 而且由于隐性知识的显性化和个体知识的组织化能够大幅提升组织整体创新绩效,因此隐性知识共享相比显性知识共享在高技术组织创新中往往更为重要。而且对于组织来说,知识提供者 ( 拥有者) 与接收者的传递中,不仅简单完成了知识的存取和分享,双方在交流互动中所获得的信息与经验都会转化和增加。换句话说,知识的共享比掌握知识本身更重要,知识的价值在于分享。 世界知名的Arthur Andersen咨询公司曾提出著名的有关知识管理的公式,强调知识共享在知识管理中的重要性,公式如下:
其中,KM指知识管理 ( Knowledge Management ) ; I指信息 ( Information ) ;+ 指技术 ( Technology) ; P指人 ( People) ; S指分享 ( Sharing) 。公式说明了人员和信息是知识管理中的重要组成,而知识共享可使知识管理产生指数成长的效果,促使其效能充分地发挥,从而培育出竞争对手难以模仿和替代的核心竞争力。
假设2: 知识共享对创新绩效有显著的正向影响。
1.3知识共享、组织文化特性与创新绩效
知识共享是知识管理的核心,决定着组织知识管理的成败,而且有大量研究表明组织实施知识管理以提升组织创新绩效为目的。组织制度指导和规范员工行为,员工依照组织制度分享组织的内部文件、图纸、数据库、说明书及模型和软件工具等显性知识。而组织成员隐性知识的共享与组织内有关知识共享的文化和价值观氛围密切相关,当组织拥有广泛接受和遵循的核心价值观, 能够尊重知识和合理对待员工,擅于培育适应知识共享的文化和氛围,就会有效地提高在长期工作中组织成员所形成的专业技能、实践经验、工作窍门和成熟技术等隐性知识的自发共享。
员工对知识共享的态度和行为一定程度上决定于他们对组织的满意度,不合理的组织文化会给知识共享带来障碍。知识共享障碍按照发生途径可以划分为员工 ( Individual) 间、组织 ( Organizational) 间和技术 ( Technological ) 间3种, 但实际中障碍之间多是交叉联系的[26]。员工在自主交流工作经验和体会的过程中,建立起友谊和信任,员工自动参与在知识共享过程中充分发扬, 团队合力明显提升[12]; 组织间依靠存在于组织内部的资源和规则,形成知识共享网络,随着组织内外的知识流动、转化和交易,组织氛围变得不断开放,利于知识共享的更加合理的规则逐渐被组织采纳; 在竞争日益激烈的情况下,员工意识到掌握最先进的知识技术才能避免被淘汰[10],因此在组织内适当地引入竞争机制,员工通过知识共享有目的地获取技术知识,在持续变化的环境中塑造各自技能的不可替代性。知识共享破除了以上3个层面的障碍后,员工的个人知识经过共享凝聚上升为组织的整体知识,组织层面知识的功能导向知识的创新和高效利用,得到强化的组织协调和激励新的知识再被个体和组织吸收、利用和再次创新[20]。在如此周而复始的不断积累、 共享和创新循环运行中,组织文化为知识共享与知识创新间搭建桥梁,实现员工知识和技能的互补,降低组织创新所需知识的获取难度和时间成本,组织创新绩效得到提升。
假设3: 知识共享有利于组织文化特性的完善和放大。
假设4 : 知识共享主要通过完善及放大组织文化特性,间接提高组织创新绩效,合理而健全的组织文化是知识共享与创新绩效关系间的部分中介变量或完全中介变量 。
综合以上假设,本文构建了知识共享 、 组织文化特性和创新绩效关系概念模型,见图1。
2研究方法
2.1研究样本分析
本文研究以我国战略性新兴海洋装备工程制造业为例,问卷设计内容主要源于专家访谈,受访者有来自于海洋工程装备设计研究院,也有来自于海洋工程制造企业从事技术创新或组织文化建设等相关工作,入选者均经同行的建议或推荐, 从事相关工作8 ~ 20年。访谈目的在于深入发现在海洋装备制造企业中组织文化特性对知识共享与创新绩效关系的中介作用,并探讨潜在的结构研究模型。本文的调研对象涉及海洋装备制造企业的中高层管理人员,共发放调查问卷550份, 回收问卷489份,删除无效问卷45份,有效问卷444份,问卷有效率为80. 7% 。
2.2量表相关检验
表1显示了量表相关检验结果。量表内容的确定遵循国内外知识分享、组织文化特性、创新绩效相关文献和具有说服力的量表,其中知识分享量表主 要参考Marianne ( 2013 ) 的相关文 献[27]; 组织文化特性量表参考和借鉴了Anosoff ( 1979) 和Denison ( 1995) 的相关文献和Suellen和Leonard ( 2014) 具有说服 力的量表[15,16,22]; 创新绩效量表主要参考Victor ( 2007) 和Massimo ( 2014) 的相关文献[28,29]。遵循信度 检验a值 ( 一般大于0. 7) 、KMO ( 须大于0. 6) 、累积解释总方差数量 ( 大于基本标准50% ) 及因子载荷 ( 大于0. 5) 的基本条件和准则,表1中信度和效度指标均显著,量表通过了信度检验和效度检验。
3实证案例研究
基于PLS - SEM的优点,采用基于偏最小二乘法的SEM验证图1概念模型中的相关理论假设,实证分析知识分享分别与组织文化开放性 、 组织文化自动性 、 组织文化参与性 、 组织文化合理性 、 组织文化目的性和组织文化适应性,以及以上组织文化特性6个维度与创新绩效之间的关系 。 将通过检验的31项指标数据带入构造的结构方程模型,采用Smart PLS2. 0软件对数据进行迭代运算,获得结果见图2 ,模型相关指标如表2所示,概念模型的标准化路径系数和作用路径成立 。PLS的全局匹配优度指标是衡量PLS - SEM模型拟合优度的重要指标,计算得Go P数值为0. 6216 ,表明模型的拟合效果可以接受 。
知识共享和组织文化开放性之间的系数是0. 477,P = 0. 000小于0. 001,表明知识共享和组织文化开放性有显著正向影响。知识共享与组织文化自动性之间的系数是0. 223,P = 0. 025小于0. 05,表明知识共享和组织文化自动性有显著正向影响。知识共享与组织文化参与性之间的系数是0. 302,P = 0. 007小于0. 01,表明知识共享和组织文化参与性有显著正向影响。知识共享与组织文化合理性之间的系数是0. 567,P = 0. 000小于0. 001,表明知识共享和组织文化合理性有显著正向影响。知识共享与组织文化目的性之间的系数是0. 257,P = 0. 004小于0. 01,表明知识共享和组织文化目的性有显著正向影响。知识共享与组织文 化适应性 之间的系 数是0. 196,P = 0. 046小于0. 05,表明知识共享和组织文化开放性有显著正向影响。综合比较,知识共享对组织文化开放性和合理性的正向影响更加显著。以上结论证明假设3成立。
组织文化开放性和创新绩效之间的系数是0. 504,P = 0. 000小于0. 001,表明组织文化开放性对创新绩效有显著正向影响。组织文化自动性和创新绩效之间的系数是0. 170,P = 0. 017小于0. 05,表明组织文化自动性对创新绩效有显著正向影响。组织文化参与性和创新绩效之间的系数是0. 369,P = 0. 007小于0. 01,表明组织文化参与性对创新绩效有显著正向影响。组织文化合理性和创新绩效之间的系数是0. 379,P = 0. 004小于0. 01,表明组织文化合理性对创新绩效有显著正向影响。组织文化目的性和创新绩效之间的系数是0. 107,P = 0. 036小于0. 05,表明组织文化目的性对创新绩效有显著正向影响。组织文化适应性和创新绩效之间的系数是0. 442,P = 0. 005小于0. 01,表明组织文化适应性对创新绩效有显著正向影响。综合比较,组织文化开放性和适应性对创新绩效的正向影响更加显著。以上结论证明假设1成立。
组织文化和创新效率之间的系数是0. 338,P = 0. 007,小于0. 01,表明组织文化对创新效率有显著正向影响。基于PLS - SEM的实证分析结论进一步表明,组织文化开放性、组织文化自动性、组织文化参与性、组织文化合理性、组织文化目的性、组织文化适应性均为知识共享和创新绩效之间的部分中介变量,部分传递知识共享和创新绩效之间的关系,即组织文化在知识共享与创新绩效之间起到部分中介作用,说明知识共享在一定程度上通过影响组织文化间接作用于创新绩效。模型假设2和假设4得到了验证。
4结论
SEM模型 篇3
1研究假设和理论分析
(1)假设1:
设备因子对煤矿安全管理有显著的正向影响。良好的设备保养状态和操作状态是煤矿安全管理的重要方面,如提升、通风、排水、运输设备等能保障人员安全和生产的良好运作。
(2)假设2:
环境因子对煤矿安全管理有显著的正向影响。苑春苗等[3]基于BP神经网络的事故致因分析方法,分析了煤矿生产环境的复杂多变性。魏引尚等[4]提出瓦斯爆炸的突变模型,将控制瓦斯爆炸作为煤矿安全管理的重要方面。
(3)假设3:
信息因子对煤矿安全管理有显著的正向影响。有效的信息化系统是规范安全管理工作、优化管理流程的重要手段和支撑平台,林琳等[5]在先进科学的管理方法中,将安全管理深入到作业层次,将理论分解成可操作的具体功能,从而解决煤矿安全信息化问题。
(4)假设4:
管理因子对煤矿安全管理有显著的正向影响。国汉君等[6]提出内—外因事故致因理论,指出将本质安全化与风险预控管理相结合是实现安全生产的根本途径。陈宝智等[7]提出2类危险源的观点,并且针对不同的危险源提出不同的管理措施和制度,以提高煤矿安全管理水平。
(5)假设5:
宏观政策对煤矿安全管理有显著的正向影响。在煤矿安全管理方面,国家制定合理有效的财税支持政策,并加大对安全事故的处罚力度,有利于提升煤矿安全管理水平。
(6)假设6:
人的因子对煤矿安全管理有显著的正向影响。人的因素在煤矿安全管理中起着基础作用。李鹏程[8]等提出复杂人机系统中人因失误的事故模型,分析了不同的个人因素对于潜在危险的感知认识的作用和影响,以及由此而决定的工作行为的安全程度。
2煤矿安全管理结构方程模型
2.1样本选择
研究样本主要来自河南省内的煤矿,样本数为108个,符合结构方程模型数据分析要求。并且通过SPSS软件对样本数据进行信度和效度分析,保证了分析结果的可信度。
2.2理论结构方程模型路径
根据理论假设以及相关指标的影响因子,将理论模型转化为结构方程模型路径图(图1)。煤矿安全管理ζ对应6个外源潜变量:设备因子η1、环境因子η2、信息因子η3、管理因子η4、宏观政策η5以及人的因子η6。
(1)设备因子η1对应6个外源变量:
提升设备完好率X1、运输设备完好率X2、机电设备完好率X3、通风设备完好率X4、排水设备完好率X5和防火及消防设施完好率X6。
(2)环境因子η2对应6个外源变量:
万吨瓦斯突出次数X7、煤层倾角X8、矿井正常涌水量X9、工作面最大粉尘浓度X10、煤层自然发火期X11和顶底板可靠率X12。
(3)信息因子η3对应2个外源变量:
信息化程度X13以及信息辨识和处理能力X14。
(4)管理因子η4对应5个外源变量:
安全制度完善率X15、安全措施完善率X16、管理有效率X17、管理时效性X18和应急机制完善率X19
(5)宏观政策η5对应2个外源变量:
国家财税支持力度X20和煤矿安全关注水平X21。
(6)人的因子η6对应4个外源变量:
人员“三违”率X22、职工月平均培训时间X23、平均受教育水平X24和平均工龄X25。
2.3信度分析
信度分析是测量反映被测特征真实程度的指标,即测量的一致性或者可靠性。可以采用Cronbach′s α 系数表示,α值越高表示信度越好,通常α值是可以被接受的。依据问卷调查所得数据对各个测量指标进行信度分析,其结果见表1。
由表1可知,通过问卷调查得到的数据信度均大于0.9,符合进一步的分析要求。
2.4模型模拟
将问卷调查所得的数据引入到煤矿安全管理SEM模型(图1)中,本文是通过AMOS7.0软件以及选用最大似然估计对该模型进行模拟的。
为了能够更好地说明假设模型与问卷调查所得数据之间的适配程度,针对SEM的整体模型适配度检验表,煤矿安全体系SEM模型的整体适配参数见表2。
通过分析AMOS输出文件可知,其中的AGFI值为0.927>0.9,RMSEA值为0.02<0.05,RMR值为0.036<0.05,这几项指标均处于可接受的范围内,模型适配良好。
2.5理论模型路径系数与假设验证
通过模型模拟,可得到理论模型的路径系数以及相应p值,结果见表3。从表3可以看出,设备因子、环境因子、信息因子、管理因子、宏观政策、人的因子均对煤矿安全管理有正面的路径系数且达到显著水平,即对煤矿安全管理均有正面的直接影响。
从表3、图1可以得到以下结果:①路径“设备因子—煤矿安全管理”的影响效应值为1.00。②路径“环境因子—煤矿安全管理”的影响效应值为1.21。③路径“信息因子—煤矿安全管理”的影响效应值为1.41。④路径“管理因子—煤矿安全管理”的影响效应值为1.32。⑤ 路径“宏观政策—煤矿安全管理”的影响效应值为1.12。⑥ 路径“人的因子—煤矿安全管理”的影响效应值为0.16。
3结语
通过结构方程模型验证了影响煤矿安全管理的因素问题。结果表明,设备因子、环境因子、信息因子、管理因子、宏观政策和人的因子均对煤矿安全管理有着正向影响,并且影响效应值不同。信息因子在煤矿安全管理体系中占据相对较大的影响值(1.41),说明信息平台的建设和共享能够很大程度影响现代安全管理的及时性和有效性。同时,环境因子和管理因子也都占据着相对较大的影响值,分别为1.21和1.32,说明在现代安全管理体系中,合理的规章制度是煤矿安全生产的重要保障。但是,人的因子这一因素影响值远低于其他因子的影响值,说明煤矿安全管理更着重于本质安全的建设。两者的影响值对比说明,现代煤矿安全管理体系着重于从信息、管理和环境设施等方面构建本质安全的生产环境,保障煤矿职工的生命安全和生产的持续开展。
研究结果能够进一步验证煤矿安全管理指标体系,并且根据效应值的不同,可以引导煤炭生产企业制订相应的投资重点,对于丰富和完善煤矿安全管理理论、指导企业创新实践有着重要的现实意义。
参考文献
[1]严天科,张烁,李德波,等.我国煤炭行业结构现状及与主要产煤国家的差距煤炭行业结构调整分析研究之一[J].中国煤炭,2009,26(4):28-33.
[2]李文生.煤矿安全评价研究[D].郑州:华北水利水电学院,2010.
[3]苑春苗,陈宝智,李畅,等.基于BP神经网络的事故致因分析方法[J].工业安全与环保,2010,31(10):54-56.
[4]魏引尚,张俭让,常心坦,等.瓦斯爆炸的突变模型[J].西安科技学院学报,2010,22(3):250-252.
[5]林琳,陆愈实.煤矿安全信息化管理[J].安全与环境工程,2007(2):91-94.
[6]国汉君.内—外因事故致因理论与实现安全生产的途径[J].中国安全科学学报,2011,17(7):46-53.
[7]陈宝智,吴敏.事故致因理论与安全理念[J].中国安全生产科学技术,2011,4(1):42-46.
SEM模型 篇4
一、结构方程模型概述
结构方程模型是应用变量的协方差矩阵来分析变量之间 (观测变量与潜变量之间, 以及潜变量之间) 关系的一种统计方法, 所以也称为协方差结构分析。最初是由Bock &Bargmann (1969) 倡议, J reskoge (1970, 1978) 整合路径分析、计量经济学中的多项联立方程以及验证型因子分析最终形成。目前, 这一统计建模及分析方法已获得了巨大的发展, 已经拥有专属期刊《结构方程模型》> (Structure Equation Modeling) 。在国内, 对结构方程模型研究才刚刚兴起, 相当多的人文社科类实证研究论文中已开始采用这一建模方法[4]。
(一) 结构方程模型的结构。
结构方程模型通常包括两个测量方程和一个结构模型。
x=∧xξ+δ (1)
y=∧yη+ε (2)
η=Bη+Γξ+ζ (3)
其中, 方程 (1) 和方程 (2) 被称之为测量模型, 方程 (3) 则是结构模型, 方程中各变量含之间的关系, ∧y是内生指标与内生潜变量之间的关系, ξ为外源潜变量向量, η为内生潜变量, B为内生潜变量之间的关系, Γ为外源潜变量对内生潜变量的影响, δ是外源指标x的误差项, ε是内生指标y的误差项, ζ为结构方程的残差项, 反映了η在方程中未被解释的部分。
(二) 结构方程模型的优点。
结构方程模型有以下优点[3]: (1) 同时处理多个变量。遵循多变量分析的一般线性模式进行验证型分析, 可以把方差分析、回归分析、路径分析、因子分析等传统统计方法包含在SEM中, 可以同时处理多个变量, 避免了只用一个指针而引起的单操作偏差, 满足后实证主义科学哲学的要求, 因而具有广泛的适用性。尽管在回归分析、路径分析中也存在多变量问题, 但其实质是在计算时对每一个变量逐一计算。结构方程模型可以同时处理多个因变量。 (2) 没有严格的假定限制条件, 同时容许自变量和因变量含测量误差。尽管SEM与多元回归、路径分析有类似之处, 但是, 多元回归、路径分析中需要假定其观测值不存在测量误差, 而SEM则没有很严格的假定限制条件。 (3) 发展了路径分析的优势, 使多变量之间的复杂关系一目了然。 (4) 引入潜在变量使研究更加深入。虽然传统的因子分析也允许对潜在变量设立多元标识, 但是它不能分析潜变量之间的关系。
(三) 结构方程模型的建模步骤。
(1) 模型假定。通常用路径图指定变量之间的因果联系。 (2) 模型识别。模型识别的基本原则是模型的自由参数不能多于观察数据的方差和协方差总数。 (3) 模型估计。将观察变量方差与协方差矩阵的相应元素与根据其参数值代入SEM得到的方差协方差矩阵中的元素进行比较, 越接近的越好。 (4) 模型评价。根据X2检验、拟合优度指数 (GFI) 、均方根残差 (RMR) 等测量指标评估所提出的模型拟合样本数据的程度。 (5) 模型修正。初始模型不能很好地拟合样本数据时, 就需要进行修正。
二、将SEM应用于企业能力评估
(一) 将SEM应用于企业能力评估的必要性与可行性。
现有的企业能力评估方法大多数是应用统计学或者与统计学相关的方法进行的。这些方法在企业能力的评估研究过程中, 提供了有益地探讨和借鉴。正如前文所述, 这些方法各有优劣。如果能将这些方法综合起来, 将能更全面、综合地反映企业的能力。SEM是一种综合了方差分析、回归分析、路径分析、因子分析等传统统计方法的一种新的方法。其分析指标与潜变量、潜变量之间的关系的功能, 而企业能力本身就是一种潜变量, 因此能够并且很有必要将SEM应用于企业能力评价。
(二) 根据潜变量进行外显指标的选择。
根据已有的研究成果[5], 将拟评估的潜变量确定为:企业的生存能力;企业的抵御风险的能力;企业的创新能力;企业的扩张能力;企业的可持续发展能力。确定潜变量的外显指标主要有以下方面。生存能力指标: (1) 产品销售率x1; (2) 资金利润率x2; (3) 成本利润率x3; (4) 市场占有率x4; (5) 全员劳动生产率x5。风险能力指标: (1) 资产负债率x6; (2) 长期负债率x7; (3) 流动比率x8; (4) 应收帐款周转率x9; (5) 现金净流量比率x10。创新能力指标: (1) 新产品投产率x11; (2) 科技人员比重x12; (3) 科技开发经费占销售额的比例x13; (4) 新产品产值率x14; (5) 新产品替代率和开发率x15; (6) 新技术带来的劳动生产率提高率x16。扩张能力指标: (1) 资本积累率x17; (2) 自有资金率x18; (3) 股本扩张率x19。可持续发展能力指标: (1) 环保投资率x20; (2) 资产增值率x21;⑶“三废”处理率x22。
(三) 构建模型并应用SEM进行检验。
(1) 设定因子 (潜变量) 之间的关系, 在所有潜变量之间容许相关; (2) 设定指标与潜变量之间的关系, 即外显指标与因子之间的从属关系; (3) 设定误差间的关系; (4) 计算所有外显指标的协方差矩阵; (5) 应用SEM软件 (如LISREL) 进行检验; (6) 根据输出结果对模型进行调整直至拟合指标达到要求为止。
三、运用SEM进行企业能力评估建模中需要注意的问题
(一) 样本容量。
尽管对样本容量的最少数量还没有一致意见, 但是按照统计的基本知识, 样本容量越大结果拟合得越好。结构方程模型的应用同样要求较大的样本规模。但是在研究中却往往受到研究成本、资料收集的难度以及时间等因素的制约而并不允许太大的样本量, 在这种情况下, 样本容量的确定就显得尤为重要。Nunnally被他人经常引用的建议是被试人数是变量的10倍。根据成本效益原则, 一般建议样本容量在200左右为佳。否则, 可能违反了变量的正态分布假设。当然, 也有学者为了减少模型的题目数量, 将数题合成小组, 将小组得分作为指标处理。
(二) 缺失数据。
在进行问卷调查或实验性研究时通常会因为各种各样的原因使得被试数据有缺失值。如果被试数量比较大, 最为简单的方法就是将有数据缺失值的被试删除。当然也可以用均值体替代法、最大似然估计法对缺失数值进行估计, 在LISREL软件中, 还提供了EM算法和MCMC算法。
(三) 注意进行信度、效度的检验, 注意SEM方法有它的适用条件。
如非正态分布、小样本数据就不适合应用SEM, 否则会得出错误的结论。
参考文献
[1].张一纯, 王道平.基于价值链的企业竞争力评价方法研究[J].科技管理研究, 2005, 9
[2].王核成, 孟艳芬.基于能力的企业竞争力研究[J].科研管理, 2004, 6:103～144
[3].侯杰泰, 温忠麟, 成子娟.结构方程模型及其应用[M].北京:教育科学出版社, 2004, 7
[4].林嵩, 姜彦福.结构方程模型理论及其在管理研究中的应用[M].科学学与科学技术管理, 2006, 2:38～41
SEM模型 篇5
动力系统
SEM921型平地机配装满足国三排放标准、功率高达162kW的电控发动机,燃油经济性更好。电控发动机对燃油品质有很高的要求,而国内柴油的品质却不高,为了解决这一矛盾,确保发动机正常工作,该机的燃油系统配装了三级燃油过滤系统。
液压系统
SEM921型平地机液压系统采用变量柱塞泵,在降低液压系统产生的热量的同时,有效降低了燃油消耗。它采用负荷液压感应系统,能够提供可预测的、精准的动作,便于提高作业质量和作业效率。最为关键的是,其液压系统配装了卡特彼勒专门为平地机设计的PPPC阀(比例优先、压力补偿阀)。该阀按需分配功率、按比例分配流量,可保证驾驶员协调完成多个复合动作,显著提高工作效率。PPPC阀内置锁止阀,在无操作动作时可使机具保持在某一位置,从而确保作业质量。同时可防止机具意外动作引起人员伤害。
底盘与工作装置
适宜复杂工况的前桥
SEM921型平地机前桥采用拱形结构,在其跨料作业时,拱形结构可提供更大的通过间隙,减少物料的阻碍,从而提高设备的燃油经济性。该机前轮具有倾斜功能,操作者可将前轮向机器的左右两侧任何一边倾斜。在重负荷刮平、修坡和挖沟等工况时,应用此功能可保持车辆直线行驶和整体稳定性。
强悍的箱型前车架
为了进一步提高前车架的可靠性和耐久性更强,延长其使用寿命,设计师们确实动了不少脑筋。与很多平地机前车架设计不同,SEM921型平地机采用带凸缘的箱型结构设计。采用这种结构可使材料的高应力区远离焊缝,前车架整体刚性更强。前车架顶部和底部结构符合卡特彼勒结构件的设计要求,一致性强。关键部位采用自润滑衬套,在提高可靠性的同时,维护保养更加便捷。
该平地机采用A型牵引架,结构强度更高。球头的间隙可通过增减调整垫片进行调整,连接球头用螺栓固定,调整维护毫不费力。铲刀转动是依靠小齿轮驱动齿圈实现,为了更好的保护齿圈,有效提高其强度,技术人员对大齿圈常用的120°范围的轮齿都进行了热处理。
便捷的七孔连杆机构
平地机工况复杂多变,除了用于平整路面之外,常用于修整排水沟和河岸背坡。为了能够更好地调整铲刀与地面的角度,常需要将平地机铲刀连杆调整机构设置在适当位置。SEM921型平地机工作装置的一大亮点,就是该机配装了电液控制的七孔连杆机构。在清理沟渠内过于茂密的植被时,应用合适的孔位可使铲刀触及到沟槽底部。定位在最末端孔位时,铲刀与地面的角度可垂直成90°,更便于高背坡作业。七孔连杆机构采用电液控制,驾驶员在驾驶室即可完成孔位切换,简单快捷。连杆孔内标配可更换衬套,维护保养更加方便。
安全的制动系统
SEM921型平地机将行车制动直接作用于平衡箱的4个车轮,在保证最大制动力的同时对后桥产生的额外载荷更小。该机的气制动系统采用独立双回路设计,一旦某一路出现问题时,操作者还可以通过另一回路有效制动车辆。
功能多样的铲刀
平地机有时会在硬地面上进行道路维护清理作业,为了保证路面不受损伤,要求铲刀必须具有浮动功能。SEM921型平地机铲刀液压缸既有单液压缸浮动功能,也有双液压缸浮动功能。双液压缸浮动时,铲刀依靠自身质量紧贴地面,随地面起伏上下移动,可以保护硬路面,用于除雪和垃圾清理更加给力。单液压缸浮动时,一侧铲刀紧贴硬工作面,另一侧提升液压缸可以用来控制铲刀倾斜度。
该机有3.7m、4.0m、4.3m共3种规格铲刀供选择,铲刀的弧度都经过了优化,用较小的驱动力就可让物料顺畅流动翻滚。为了提高铲刀滑轨的耐久性,技术人员还对铲刀滑轨进行了热处理。铲刀固定座的固定位置可以调整,拆下这4颗螺栓,操作者就可以将铲刀固定座移到偏左或者偏右的位置,从而扩大铲刀的工作范围。
实用的后裂土器与前推铲
SEM921型平地机后裂土器采用平行四边形提升机构,它带来的好处是可以让裂土齿、固定座平面在上下移动时始终平行于地面,从而保持最大化的地面穿透力。后裂土器最多可以配备5个裂土齿和9个松土齿,用户可根据工况自行选择合理的配置。前推铲在摊铺物料和推开料堆时非常实用,它的平行四边形提升机构可以让铲刀在上下移动时,始终保持最佳的切削角度,从而提供最大化的切削力。
操控系统
人性化的驾驶室
操作者在一天的工作当中,有大量的时间呆在驾驶室内,所以提供一个舒适的操作环境对于缓解疲劳强度非常重要。SEM921型平地机的驾驶室高大宽敞,整体容积较以前机型增大30%,净高度达1.9m,大个子驾驶员也能行动自如。驾驶室位于前车架上,驾驶员坐在座椅上便可以清晰看到牵引架、齿圈和铲刀的位置,有利于驾驶员更精准地控制铲刀位置。即使机器处于铰接偏转模式,操作者的前方视野仍然不受任何影响。驾驶员如果折腰则可以清晰看到转向前轮,操作安全性和精准性更加突出。
合布局理的操控台
该平地机机前操纵台可前后移动,踩下锁止踏板,便可将其移到驾驶员感到舒适的位置。操纵杆采用了行业标准布置,具有间距小、行程短等优点,驾驶员单手可操控多个操纵杆,且推动操纵杆用力很小,驾驶员作业更加轻松。前操控台上的仪表盘上,配有指示灯、气压表、燃油表、转速表、车速表等,驾驶员据此可以清晰了解整机的运行状况。
操纵台右下方设有换档手柄,有6个前进档和3个后退挡,点烟器、组合式翘扳开关、雨刷、驻车制动手柄等均布置于此,使用非常便捷。为了提高提高操作者的舒适性,驾驶室内还配备了可调节的空调和暖风。
除了以上所讲的,还有一点特别值得一提,那就是SEM921型平地机标配了Cat(卡特)智讯系统TM。系统通过远程终端,可对设备的位置和工作小时数等信息进行采集,这些信息通过代理商或直接将信息传递给用户,便于他们对设备进行科学管理。
实话实说
刘仓锋
卡特彼勒技术研发(中国)有限公司青岛分公司平地机技术平台首席工程师,负责山工机械品牌平地机产品的竞争性分析、新产品开发、现有产品的质量维护和成本管理等。
经过升级的SEM921型平地机在可靠性、作业效率、舒适性、燃油经济性及智能化均取得了很大突破。先进的负荷感应液压系统、便捷的七孔连杆机构、具备浮动功能的铲刀以及合布局理的操控台均对提高作业效率和作业质量起到了至关重要作用。
蒋文祥
专业操作手,24年工程机械操作经验,擅长装载机、平地机、推土机及压路机驾驶。
SEM921型平地机配装的电液控制的七孔连杆机构,在挖沟和修整高边坡时非常实用。该机构采用电液控制,驾驶员在驾驶室即可完成孔位切换,简单快捷。
王小龙
SEM模型 篇6
随着云计算、物联网、移动通信、互联网的高速发展, 受“智慧城市”的理念及其在我国建设与发展的启发, “智慧旅游”应运而生[1]。各地政府积极投入智慧旅游的建设, 旅游业开始寻求以信息技术为纽带的旅游产业体系与服务管理模式重构方式, 以实现旅游业成为现代服务业的质的跨越。
智慧饭店是智慧旅游中不可缺少的一部分, 目前对智慧饭店的研究还处于起步阶段, 主要停留在一些操作层面的探讨。 华美酒店顾问赵焕焱指出无论是新建酒店还是酒店改造, 智慧酒店都是吸引眼球的主题之一[2]。王文佳对智慧饭店中相关技术层面的运用做了一定的探讨[3]。李臻则指出在当前包括信息通讯技术在内的智能技术广泛应用的背景之下, 酒店管理和服务的系统或者局部的智能化将是今后酒店产品升级换代的必由之路, 是酒店业发展的趋势之一, 因此智慧酒店的建设发展是酒店和酒店业管理者们必须面对的新课题[4]。事实上智慧饭店的概念还较为模糊。本文将智慧饭店定义为利用物联网、云计算、移动互联网、信息智能终端等新一代信息技术, 通过饭店内各类旅游信息的自动感知、及时传送和数据挖掘分析, 从而最终为旅客提供舒适便捷的体验和服务。
目前无论是理论还是实践, 对智慧饭店满意度的探索均较为欠缺。而智慧饭店中顾客的感受及其满意度, 将是推动智慧饭店发展的根本动力。本研究旨在通过对智慧饭店顾客满意度的研究, 探索智慧饭店中顾客感知维度及其对总体满意度的影响, 从一定程度上了解当前智慧饭店发展中存在的问题及需求变化, 构建以SEM为基础的智慧饭店满意度模型, 以供未来智慧饭店发展加以借鉴。
1研究方法
1.1模型构建
目前对顾客满意度进行分析的宏观主流模型主要包括:瑞典顾客满意度晴雨SCCB、美国顾客满意度指数模型ACSI、瑞士顾客满意指数SICS、欧洲顾客满意度指数模型ECSI, 其中以美国顾客满意度指数模型 (ACSI) 运用最为广泛[5]。在继承ACSI的基础上, 结合影响智慧饭店满意度的因素, 且对潜变量和观测变量做出一定的调整和更新, 本文构建的智慧饭店满意度模型IHSI (Intelligent Hotel Satisfaction Index) 如图1所示。其中长方形中的变量为观测变量, 椭圆形中的为潜变量。其中加号表示正相关, 减号表示负相关。
与ACSI相比, 本文的IHSI模型做了如下改进:
1鉴于现有学者对智慧饭店的基本概念与理论体系的研究, 增加外生潜变量, 智慧旅游发展水平。智慧饭店是智慧旅游的子系统, 智慧饭店发展水平与其所在地区智慧旅游发展水平息息相关。实现智慧饭店的某些功能有赖于借助或共享智慧旅游的已有成果。基于国内外对“智慧旅游”相关研究文献, 本文选取了这一潜变量中紧密影响智慧饭店的4个观测变量来进行测量, 包括物联网、基础网络、智慧交通和智慧治理。
2智慧饭店感知质量中观测变量的遴选。由于目前智慧饭店的评价体系尚不健全, 本文结合北京市旅游发展委员会出台的《北京智慧饭店建设规范 (试行) 》以及顾客满意度现有理论研究基础, 设置8个观测变量进行测量, 包括智慧客房、智慧饭店管理、智能会议设施、智能广播电视系统、智能电梯停车监控、饭店网站服务、智能信息终端、智能支付, 来评定顾客在智慧饭店中的真实感知。
3智慧饭店预期中观测变量的改进, 增加2个变量:智慧饭店特色预期及智慧饭店可靠性预期。以便将智慧饭店与传统旅游饭店的预期加以区别。传统旅游饭店与智慧饭店所带给游客的感受是截然不同的, 如饭店的线上预订系统, 让顾客足不出户即可对饭店各客房有足够深入的了解。又如饭店内的各类智能信息终端, 将彻底颠覆传统入住体验。这些将大大提高顾客的消费预期。但由于智慧饭店尚处在初级阶段, 还存在一些不可控因素, 因此顾客对其可靠性预期也将随之产生。 增加这两个观测变量将增强模型的合理性。
4智慧饭店感知价值中增加节约成本这一观测变量。智慧饭店从一定程度上将帮助顾客节约更多的入住成本, 如通过预定系统减少中间环节费用;通过智慧饭店管理系统降低管理成本, 从而间接降低客房价格等。
1.2问卷设计
问卷第一部分为人口统计学方面的信息, 第二部分围绕模型中观测变量的问题, 基于国内外对智慧旅游以及顾客满意度的相关研究文献, 设计了共25个问题。量表问题设计采用Likert (李克特) 五级量表进行测量。1表示“非常不好”, 2代表 “不好”, 3表示“一般”, 4代表“好”, 5表示“非常好”。
1.3数据采集
2014年1月15日, “中国智慧酒店联盟成立大会暨中国智慧酒店联盟第一次会议”在福州隆重召开[6]众多业内人士及企事业单位参加了大会并加入了中国智慧酒店联盟, 诸如南京金陵酒店管理公司、格林豪泰酒店管理集团、开元酒店管理集团、锦江国际酒店 (集团) 股份有限公司等。其中很多联盟成员更是早已开启了智慧饭店的建设。2014年7月, 调查者联系途牛, 携程等主流旅游电商, 向曾经入住智慧饭店联盟旗下饭店的顾客发放电子调查问卷共550份, 回收465份, 其中有效问卷432份。样本数量达到结构方程模型统计分析需要。运用SPSS17.0统计软件对调查数据进行整理, 对于异常数据进行了必要的校正和剔除。对缺省的数据采用样本均值替代法进行处理。使用AMOS18.0进行后期模型分析。其中调查对象的社会统计分析见表2。
2模型分析
2.1信度效度分析
信度分析结果 (见表3) , 各层面的克朗巴哈系数 (Cronbach Alpha) 在0.71至0.88之间, 总克朗巴哈系数 (Cronbach Alpha) 为0.87值超过0.8, 说明问卷具有较好的可靠性和稳定性。效果方面通过了KMO和巴特勒球形 ( Bartlett) 检验 (见表4) , KMO统计量值为0.882, 大于0.7的标准;且巴特勒球形检验 (Bartlett) 的P值为0.000, 说明问卷测试的可靠性较强, 内部一致性可以接受, 适合进行因子分析。
采用主成分分析法进行探索性因子分析, 使用spss17.0对数据进行斜交旋转, 以指标特征值大于等于1加以提取, 且因子载荷超过0.5的加以保留, 结果见表5。分析结果显示, 约有7个公共因子对问卷解释率达75.84%, 与模型假设基本一致。
再此基础之上, 对模型的组合信度 (composite reliability, CR) 进行检验, 结果见表6。潜变量组合信度在介于0.63~0.93之间, 大于0.50的参考标准;平均方差提取值 (average variance extracted, AVE) 介于0.51~0.72之间, 均大于0.5的临界值;同时, 各因子载荷均通过了显著性检验。由此可见模型和量表的设计较为合理, 观测变量较好地解释了潜变量。
2.2模型检验
结合因子分析的结果, 将智慧饭店满意度模型IHSI进行调整, 采用极大似然法, 使用AMOS18.0对模型进行参数估计, 得到如图2。接着检验模型结果中的参数是否具有统计意义, 通过借助t检验法对各路径系数进行显著性检验, 结果如表7。可以看出, 各路径均通过检验。其中, 智慧饭店预期对智慧饭店感知质量以及智慧饭店感知价值有负向影响, 且顾客满意对顾客抱怨有负向影响。其余路径均为正向影响。
注:***:显著性<0.001。
注:***:显著性<0.001。
模型的整体拟合度主要依据拟合指数来评价和修正, 本模型的结果见表8。通常来说, 拟合指数一般分为绝对拟合指数和相对拟合指数。绝对拟合指数常有拟合优度 (x2/ d.f.) 、拟合优度指数 (GFI) 、调整拟合优度指数 (AGFI) 、近似误差的均方根 (RMSEA) 等;相对拟合指数常有规范拟合指数 (NFI) 、非规范拟合指数 (NNFI) 、比较拟合指标 (CFI) 等[31]。一般情况下, RMSEA小于0.1, GFI、CFI、IFI、NNFI大于0.9, AGFI、NFI大于0.8说明模型拟合程度较好。从分析的结果来看, 指标均达标, 整体拟合度较好。
2.3结果分析
本文模型是结合智慧饭店发展现状, 对ACSI加以改进而建立的。从最后的模型检验结果来看, 所增设的智慧旅游发展水平这一潜变量与智慧饭店预期、智慧饭店感知价值、智慧饭店感知质量以及智慧饭店满意度, 这4个潜变量的路径系数分别为0.78, 0.67, 0.81和0.75, 且都通过了t值检验, 载荷系数均较高, 说明模型中这一改进是合理的。而智慧饭店预期变量中, 智慧饭店可靠性预期和特色性预期这两个观测变量的载荷分别高达0.89和0.85, 说明这两个观测变量对智慧旅游预期的总体影响是非常明显的。而在感知价值中, 智慧饭店所发挥的节约成本的作用, 在所增设的观测变量中也得以体现, 节约成本这一观测变量的载荷为0.83。
在影响智慧饭店满意度的因素中, 智慧饭店感知质量的载荷为0.88。由此可见, 智慧饭店感知质量对智慧饭店满意度的影响最大。且智慧饭店感知质量这一潜变量中有4个观测变量的载荷均超过了0.8, 分别为智慧客房、智慧营销、智能信息终端、智能支付。说明这4个因素对智慧饭店满意度的影响明显。
智慧旅游发展水平作为影响智慧饭店满意度的另一重要因素, 其中网联网和智慧交通的载荷分别为0.84和0.82。 说明以上2个因子对智慧饭店满意度的影响较之其他更大。
3结论与建议
(1) 发展智慧交通, 提高智慧饭店可进入性
诸多理论对于饭店的选址进行了探讨, 如需求决定论、绝对区位和相对区位决定论、经济潜力决定论等。但无论哪种理论, 交通都被列为是影响饭店可进入性不容忽视的因素之一。近年来由于私家车数量剧增, 我国各大城市交通拥堵状况加剧。提高智慧饭店的可进入性, 需要大力发展智慧交通。在操作层面上, 需要实现技术与饭店行业运用的对接, 如通过利用GPS等技术与智慧饭店的智慧停车引导系统相关联;升级智能定位系统, 实现自驾游导视系统, 方便顾客选择最快捷的路径到达饭店。
(2) 加强智慧客房建设, 完善智能信息终端
随着酒店装潢、客房数量、房间设施等质量竞争和价格竞争将退居二线, 未来酒店的竞争将主要在智能化、个性化、信息化方面展开。要想在竞争中脱颖而出, 智慧客房的建设是关键环节。智慧客房使住客能在客房内实现饭店信息查询、互动服务、房内设施控制等功能。除此之外, 与之紧密相连的还有分散于酒店各处的各类智能信息终端, 它是智慧饭店客房建设的核心。通过各类便捷的信息终端, 入住客人可以随时了解酒店相关信息以及入住消费等情况。
(3) 利用物联网实现智能支付
物联网利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员等通过新的方式联在一起, 形成人与物、物与物相联, 实现信息化、远程管理控制和智能化。智慧饭店可以借助物联网, 如使用射频技术, 实现将酒店的各元素, 各种产品与客人的即时互动, 并借助于此完善饭店的智能支付功能。如通过手机扫码, 在线以及离线支付等方式, 创造各种便捷的支付途径。
(4) 借助智能营销, 制造特色预期
随着互联网以及通信技术的发达, 智慧饭店的营销手段愈发多样性。诸如借助微信、微博等方式, 加强与住客以及潜在客户的多方位交流, 将饭店的最新促销信息, 产品更新情况等及时传达到客户, 实现最有效的沟通。通过这种方式, 也将促发客人对智慧饭店的特色预期, 对饭店产品进一步了解的渴望, 从而激发客户的消费欲望, 达到最终来店消费的目的。
由于智慧饭店的相关理论研究还处于初级阶段, 很多概念和定义还模糊不清。而现实中智慧饭店发展迅猛, 不可避免的存在一些理论与实践之间的断层。诸如本文中智慧饭店感知质量体系的构成要素还存在不断完善的空间等。本文的调查数据有限, 对研究结果的普遍性还需进一步的深入探讨。
摘要：随着智慧旅游发展的深入, 智慧饭店成为饭店业发展的新方向。对智慧饭店顾客满意度的研究有助于明确智慧饭店目前发展的不足和未来发展的重心。基于智慧饭店现有理论研究基础及现实探索, 文章构建了智慧饭店满意度模型IHSI, 并采取问卷调查方式, 采集相关数据。结合SEM方法进行分析后结果表明, 在影响智慧饭店满意度的潜变量中, 智慧饭店感知质量对智慧饭店满意度的作用最大, 其次为智慧旅游发展水平。进一步分析可以得出, 智慧饭店感知质量中“智慧客房”“智能信息终端”“智能支付”“饭店智慧营销”以及智慧旅游发展中的“物联网”与“智慧交通”是影响智慧饭店满意度的重要因子。据此, 文章提出了改进策略。
关键词：智慧饭店,SEM,满意度模型
参考文献
[1]张凌云.智慧旅游的基本概念与理论体系[J].旅游学刊, 2012 (5) :66-73.
[2]赵焕焱.智慧酒店点评[J].低碳世界, 2012 (1) :54.
[3]王文佳.智慧酒店与智慧停车场分析[J].中国公共安全, 2014 (11) :86-88.
[4]李臻, 朱进.智慧酒店——酒店产品升级换代的必然趋势[J].镇江高专学报, 2013 (1) :31-34.
[5]国家质检总局质量管理司, 清华大学中国企业研究中心.中国顾客满意度指数指南[M].北京:中国标准出版社, 2003.
[6]Grace.中国智慧酒店联盟成立大会在福州举.[EB/OL].http://info.meadin.com/fh_fhhg/96499_1.shtml.
[7]刘利宁.智慧旅游评价指标体系研究[J].科学管理研究, 2013 (6) :67-71.