供應鏈企業產品開發知識協同模型的構建

陸克斌，王 強

（1.安徽新華學院商學院，合肥 230088；2.總后勤部 華東軍用物資采購局，上海 200437）

0 引言

產品創新中，時間是競爭優勢的最終資源，產品開發知識協同敏捷性研究則是協同產品開發快速響應的核心。M.Kuroda和K.Takeda研究了快速響應系統的結構和特點[1]。Marcia Perry等人分析了澳大利亞紡織業、制衣業和制鞋業供應鏈聯盟中的快速響應機制[2]。在國內，唐文獻等人[3]從知識驅動協同產品創新的視角，提出產品創新開發系統模型。蔣增強等人[4]通過研究產品協同開發過程中的知識數據，提出產品協同開發過程中的知識數據管理模型。王有遠等[5]構建了新產品開發的協同產品設計鏈框架及用戶需求驅動的協同設計模式。本文從社會學角度入手，利用社會學統計方法結構方程模型(SEM)對供應鏈企業產品開發知識協同及敏捷性分析進行研究。

1 概念模型的建立

依據已有研究者的理論模型和對JAC的調查研究，本文先提出基于供應鏈的產品開發知識協同（SC-PDKC）敏捷性水平影響因素概念模型（圖1）。模型主要包括的變量為，供應鏈產品開發知識協同敏捷性水平影響因素變量：C-產品開發知識共享水平，S-產品開發環境，F-產品開發快速響應水平；以及SC-PDKC敏捷性水平衡量指標變量：Q-產品開發知識協同敏捷性水平。

我們研究的5個假設如下：

H1：產品開發知識共享水平對產品開發知識協同敏捷性水平有顯著正效用；

H2：供應鏈產品開發環境對產品開發知識協同敏捷性水平有顯著正效用；

H3：供 應 鏈 產品開發環境對產品開發知識共享水平有顯著正效用；

H4：產 品 開 發快速響應水平對產品開發知識協同敏捷性水平有顯著正效用；

H5：供應鏈產品開發環境對產品開發快速響應水平具有有顯著正效用。

圖1 概念模型

1.1 衡量指標變量設置

本文將SC-PDKC敏捷性水平定義為產品研發人員間對產品開發知識的相互了解及應用的敏捷性程度。這包括研發人員知識協同敏捷性水平和產品知識協同應用敏捷性水平，具體涵蓋了研發部門人員產品協同開發的相互信賴度、研發人員將知識轉化的快速能力、研發人員的新知識和新方法應用能力、產品協同開發延遲制造的有效性實施、產品開發的市場份額擴大能力、產品開發的生命周期提前能力、新產品的應用前景以及新產品的客戶個性化實現能力等。

1.2 影響因素變量設置

本文將產品開發知識共享定義為產品開發過程中，知識流在研發團隊成員間及研發部門間溝通的過程；將產品開發環境定義為供應鏈系統內以客戶為中心，利用完善的管理機制和技術共享所形成的產品快速研發和設計情境；將產品開發快速響應水平定義為是通過極大地提高靈活性和不斷地縮短產品開發周期，增強快速響應能力，以生產具有符合客戶需求的質量和服務的新產品和成熟產品，快速占領市場為目標的綜合能力。

1.3 SC-PDKC敏捷性水平影響因素的結構方程模型

本文中所涉及的變量C、S、F、Q都屬于隱變量也是內生變量的范疇。產品開發知識共享水平由個體知識共享水平(GTC)和組織知識共享水平(ZZC)兩個子隱變量所確定；產品開發環境由管理系統(GLS)和技術系統(JSS)兩個子隱變量所確定；產品開發快速響應水平由時效反應水平(SXF)和流程控制能力(LCF)兩個子隱變量所確定；產品開發知識協同敏捷性水平由研發人員知識協同敏捷性水平(YFQ)和產品知識協同應用敏捷性水平(ZZQ)兩個子隱變量所確定。

根據模型的實際應用和變量屬性的設置，使用統計軟件為SPSS16.0和AMOS7.0，研究方法選擇結構方程模型（SEM）法。本文即根據獲取的數據通過SEM來驗證所建立的SC-PDKC敏捷性水平影響因素的概念模型(圖2)。

圖2 初始結構方程模型

我們設定的模型為因果模型，也稱為路徑模型(侯杰泰等，2004)，主要考察C(產品開發知識共享水平)、S(產品開發環境)、F(產品開發快速響應水平)對Q(產品開發知識協同敏捷性水平)的因果效應；S對C和F的因果效應。由圖2所表示因果關系的結構方程如下：

上述因果模型利用二階驗證性因素分析，是具有二次回歸特征的回歸方程（吳明隆，2009）。其回歸系數即路徑系數，經過標準化，所得到的系數就是標準化回歸系數，其是用來衡量變量之間的影響程度或效應大小的重要指標（γ是外生變量影響內生變量的路徑系數，β是內生變量影響內生變量的路徑系數）。京、廣州等主要區域，在線收集問卷1110份，有效問卷906份，有效率達81.6%。（注：問卷中有1個或1個以上問題沒有回答，即視為無效問卷。）

因問卷收集的兩渠道有不同特征，樣本數據可能存在品質上的差異。因此，作者用SPSS對它們進行組別檢驗和獨立樣本T檢驗，檢驗如表1和2所示。

表1 問卷回收渠道組別檢驗

表1顯示了兩類問卷的樣本均值、標準差和均值標準差。結果顯示這兩類問卷沒有顯著差異，但這還不足已說明樣本品質不存在差異，還需要關注獨立樣本的T檢驗結果情況。

我們選取表2中的第一項加以說明，因為f的顯著性概率P=0.779＞0.05，調查對象對“產品開發知識共享水平”的回答通過F檢驗（Levene檢驗），說明兩個組別對“產品開發知識共享水平”回答的方差沒有明顯差異，接受σ12=σ22的假設。這個結果決定了觀察T檢驗的值要讀取Equal variances assumed行的結果。此時，t統計量的顯著性(2-tailed，雙尾)概率P=0.822＞0.05，即T假設檢驗通過，兩個組別對“產品開發知識共享水平”回答的平均值也沒有顯著差異。因此，可以得出兩類問卷樣本對于“產品開發知識共享水平”的回答不存在顯著差異。

同理，根據表2所提供的數值，可以對其余三項作出

表2 Independent Samples T-Test

2 數據收集與分析

本文共選取了中國上汽、中國一汽、中國東風、陜汽集團、安徽JAC、安徽奇瑞等6個汽車制造企業，涉及乘用車系列、輕型貨車系列和重型貨車系列的4大研發中心的36個產品研發團隊進行調查。共回收問卷992份，有效問卷889份，有效率達89.6%。網絡調查主要面向北京、天津、南判別，結果是這些變量都通過了方差檢驗和均值檢驗。因此，上述兩類問卷之間沒有顯著差異，在下面的分析中，將兩組樣本合并處理。

表3為主要變量指標的描述性統計情況，指標數據包括有效樣本數、均值和標準差。

表3 主要變量指標的描述性統計

結果顯示，汽車企業產品開發研發部門人員的知識協同敏捷性水平綜合評價指標及其各影響因素指標的得分與調查對象基本情況的描述是大體一致的，說明我國汽車產業新產品開發知識協同具備了一定的現實條件，但總體水平有待提高。

通過Cronbachα系數檢驗和效度分析，若兩者滿足參考值標準，則問卷信度為良好。檢測結果如表4顯示，各研究變量的α值均滿足α≥0.70的研究，通過檢驗，可初步認為適用于結構方程模型分析。

表4 研究變量的信度檢測值

本文采用驗證性因子分析的方法，利用SPSS軟件對題項做驗證性因子分析。

表5 KMO and Bartlett's Test

下面調用AMOS7.0應用程序，得出各變量因子的擬合指數檢驗和相關路徑系數。模型總體χ2檢驗結果（Result-Default model)：Chi-square =23.565，Degreesof freedom(自由度)=15，Probability level=0.073。其標準化路徑系數圖如圖3所示。

圖3 結構方程模型標準化路徑系數圖

通過模型的擬合度和路徑系數值的檢驗，擬合研究得到驗證，基于供應鏈的產品開發知識協同敏捷性水平影響因素結構方程模型得以成立，通過對模型的調試，將本研究的假設檢驗結果總結為表6:

表6 假設驗證結果

3 結論

通過本文的結構方程模型驗證可得，產品開發知識共享水平、供應鏈產品開發環境、產品開發快速響應水平對產品開發知識協同敏捷性水平的影響十分顯著。并且，供應鏈產品開發環境對產品開發知識共享水平和產品開發快速響應水平也有很顯著的影響。即：

結構方程模型(3)和(4)清晰地反應了三類影響因素(產品開發知識共享水平C、供應鏈產品開發環境S、產品開發快速響應水平F)之間的關系以及它們對產品開發知識協同敏捷性水平Q的作用機制（其中σ2、σ2、σ3分別代表Q、C、F的修正誤差），而γ和 β數值則深層次體現了所研究概念模型的作用機理，為揭示影響汽車企業產品開發團隊成員的知識協同因素提供了可借鑒的理論模型。由此，提高汽車產業產品開發知識協同敏捷性水平可以借鑒這三方面因素的作用機理。

[1]M.Kuroda，K.Takeda，General structure and characteristics of quick response production system[J]，Computers and Engineering，2004，35(3-4).

[2]Marcia Perry，Amrik S.Sohal，Peter Rumpf，Quick supply chain alliances in the Australian textile，clothing and footwear industry[J]，Int.J.production Economics，2003，62(2).

[3]唐文獻，方明倫，李莉敏，譚月梅.基于知識的產品協同設計系統體系結構研究[J].系統仿真學報，2004，(3).

[4]蔣增強，劉明周，趙韓，周蓉.產品協同開發過程中的知識數據管理模型[J].工程圖學學報，2005,(4).

[5]王有遠，劉立敏.設計鏈產品創新研究[J].科技管理研究，2008，(8).