李雪 王艷杰

【摘 要】組織質(zhì)量特異性免疫在企業(yè)中占據(jù)重要地位，論文從組織質(zhì)量特異性免疫出發(fā)，研究其對組織學習、創(chuàng)新績效、質(zhì)量績效和企業(yè)績效的影響，以及結構方程遞歸模型的應用理論基礎。

【Abstract】Specific immunity of organizational quality plays an important role in enterprises. Starting from specific immunity of organizational quality， this paper studies its influence on organizational learning， innovation performance， quality performance and enterprise performance， as well as the theoretical basis of application of recursive model of structural equation.

【關鍵詞】組織質(zhì)量特異性免疫;影響效應;結構方程遞歸模型

【Keywords】organizational quality specific immunity; influence effect; recursive model of structural equation

【中圖分類號】F426? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2019）05-0105-03

1 組織質(zhì)量特異性免疫

1.1 組織質(zhì)量特異性免疫的定義

1.1.1 組織質(zhì)量特異性免疫

對于企業(yè)的組織質(zhì)量特異性免疫概念界定主要是借鑒生物領域上的免疫概念。有學者認為企業(yè)的組織質(zhì)量特異性免疫（即具有針對性的免疫）是指企業(yè)在非特異性的應對的前提下，對于內(nèi)部和外在要素所使用的不是事先具有的免疫反應動作，組織質(zhì)量特異性免疫是第二個保護性屏障，其中包括三個要素，即監(jiān)視、防御以及記憶。

1.1.2 組織質(zhì)量非特異性免疫

企業(yè)的質(zhì)量非特異性免疫是企業(yè)開展應答行為的條件，是企業(yè)的首要保證，是對一些常見問題進行的應答回應。

1.2 評價指標

1.2.1 組織質(zhì)量特異性免疫的研究基礎

生物學領域中，免疫監(jiān)視是指機體殺死和清除非正常突變細胞的能力，并監(jiān)視和抑制惡性腫瘤的生長。在企業(yè)中監(jiān)視主要表現(xiàn)在：

①有助于選擇有效的戰(zhàn)略計劃;

②能夠發(fā)現(xiàn)機會和威脅;

③最優(yōu)方案選擇的前提。

1.2.2 評價指標

在理論研究基礎上，本文將監(jiān)視、防御和記憶具體劃分為19個指標，即監(jiān)視包括對企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境、企業(yè)內(nèi)部活動及行為的監(jiān)視、價值判斷、認知動機、認知多樣性。防御又包含質(zhì)量防御軟因素與質(zhì)量防御硬因素，軟因素包括上級重視程度、職工參與、供應商關系控制與消費者需求，硬要素是指產(chǎn)品（服務）設計、過程以及控制與反饋。組織質(zhì)量記憶包括學習、記錄、總結、保存、傳播與擴散以及溝通控制與監(jiān)督。

2 相關理論

2.1 組織質(zhì)量特異性免疫、組織學習、質(zhì)量績效

企業(yè)的質(zhì)量監(jiān)視是對內(nèi)在與外在環(huán)境進行感知。組織質(zhì)量防御是企業(yè)抵御和消除無益作用的舉動，反映了企業(yè)的應對能力。組織質(zhì)量防御通過變異，選擇和協(xié)調(diào)對資源發(fā)掘、重置應對市場變化，在充滿不確定和不可預見的動態(tài)環(huán)境中迅速變化資源分配的方法以順應意外情況。組織質(zhì)量記憶可被視為是企業(yè)過去的經(jīng)驗知識以及知識的保留和分享。

根據(jù)不同探究目的與方向，組織學習不僅是檢查和糾正企業(yè)中存在的失誤，把組織學習看作是檢查與糾正企業(yè)行為的過程，是公司利用組織學習來取得組織內(nèi)部所需知識，且處理、吸收、消化知識，即組織在面臨外部劇烈環(huán)境變化時，組織學習能夠為企業(yè)提供解決企業(yè)因新政策或變革帶來的自我防御和抵觸情緒的方案。可以說質(zhì)量記憶影響著組織學習。而變革又是為防御提供解決方案。所以，記憶與防御都影響著組織學習。相關研究成果表明，企業(yè)通過組織質(zhì)量特異性免疫的三因素對質(zhì)量績效進行積極調(diào)整。學者們在對設計管理和過程管理質(zhì)量影響的實證調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)組織學習、產(chǎn)品設計、流程管理都可以提高質(zhì)量績效。

2.2 組織質(zhì)量特異性免疫、創(chuàng)新績效、企業(yè)績效

創(chuàng)新績效一方面是公司創(chuàng)新程度和成果，另一方面是所有流程中制造出的產(chǎn)品。其影響因素可以從不同層面分析。知識分享是創(chuàng)新績效的主要作用因素之一，企業(yè)成員之間的資料共享程度與公司的創(chuàng)新程度呈正比，資料分享的水平確定了公司創(chuàng)新績效提升速度的快慢。市場、技術發(fā)展穩(wěn)定情況下，質(zhì)量記憶同新產(chǎn)品中間含有正相關作用。也就是說，企業(yè)的組織質(zhì)量特異性免疫和創(chuàng)新績效也呈正相關。

創(chuàng)新績效中包含著新技術的成就和新產(chǎn)品成就等，包括擁有專利的個數(shù)，新產(chǎn)品在所有產(chǎn)品中所占的比重等。由于專利可為企業(yè)獲得大量的壟斷利潤，企業(yè)想要保持核心競爭力就必須不斷地有新專利產(chǎn)出。大量的研究結果表明，企業(yè)是可以通過開發(fā)新產(chǎn)品或技術，引進人才，增加壟斷利潤和知識產(chǎn)權等方面提高創(chuàng)新績效，同時這影響著企業(yè)績效。由此可看出創(chuàng)新績效和企業(yè)績效的積極作用。

2.3 研究方法的理論基礎

2.3.1 突變級數(shù)

突變級數(shù)理論是以拓撲學和奇點理論為基礎的數(shù)學方法。突變級數(shù)中包括勢函數(shù)和歸一方程。勢函數(shù)是全部臨界點匯合成一個曲面，根據(jù)勢函數(shù)，得到一階導數(shù)，進而得出平衡曲面方程，在用二階導數(shù)計算出其奇點集。然后，將這兩個方程組合之后，就得到可以反映狀態(tài)變量與每個控制變量之間關系的分歧方程，最后利用歸一方程得到綜合評價值。盡管突變級數(shù)法并沒有直接使用各指標所占的比例，但它包含了每個下屬數(shù)據(jù)對象的相對關鍵性，它不僅合乎道理，而且估計簡單準確，與其他方法比較更不會主觀臆斷。突變級數(shù)可以通過最低級的數(shù)據(jù)來推算上級數(shù)據(jù)，簡便了數(shù)據(jù)的收集。

基礎的突變級數(shù)理論大概可以分為五步。

第一步，由所研究的目的將評價總指標分化為多個層次，并將所得到的數(shù)據(jù)進行處理使其可統(tǒng)一計算。本文采用的是“最小-最大標準化”方法。公式為：

式中，i表示目標序號，j表示數(shù)值序號，min表示數(shù)值中最小的數(shù)，max表示數(shù)值中最大的數(shù)。

第二步，確定權重。歸一化數(shù)據(jù)的指數(shù)所占比例通過離差最大化方法來明確。該方法通過計算離差和總離差來明確其相對必要程度。數(shù)值越大說明越重要。其公式為：

第五步，綜合評價。評價時一般可有兩種方法來處理，若不是互補型的數(shù)據(jù)則在其中選擇最小的數(shù)作為最終的數(shù)值，反之，若是互補型的數(shù)據(jù)則將平均值作為最終的數(shù)值，然后按照這些數(shù)值進行排序[1]。

但由于基礎突變級數(shù)法只可以算七級，因此有學者又進一步擴大了模型具體步驟與基本突變級數(shù)法差不多。其步驟如下：

①首先得到每個指標的所占比例。

②按照權重值排序，將權重最大的放于最前面。

③根據(jù)維數(shù)大小帶入突變級數(shù)模型中的勢函數(shù)以及歸一方程。在同一系統(tǒng)模型中，如果控制變量間不存在相互關聯(lián)作用，則取最小值，存在相互關聯(lián)作用，則取平均值，若數(shù)據(jù)分為三級指教，則從第三極指標開始算起，算到一級指標，最終將多個變量變?yōu)橐粋€變量。

2.3.2 結構方程模型

結構方程模型早期稱為線性結構關系模型、協(xié)方差結構分析、潛在變量分析、驗證性因素分析、簡單的LISREL分析。結構方程模型屬于統(tǒng)計學科目里的內(nèi)容，可用于多個變量的分析，將因子分析同路徑分析結合在一起，既可驗證其潛在、顯性、誤差以及干擾變量之間的關聯(lián)，又能看出其關聯(lián)性大小。結構方程模擬的根本要求是所用數(shù)據(jù)一定要是呈現(xiàn)正態(tài)分布，測量指標變量呈現(xiàn)線性關系。

結構方程并非為探索性的分析而是驗證性的，首先必須有基本原理或理論來支撐，在此基礎下建立概念模型[2]。此外，結構方程模型在進行估計時最常見的辦法是極大似然法。在使用極大似然法來測度參數(shù)時，所收集的數(shù)據(jù)必須合乎多變量地呈現(xiàn)正太關系的假設，使用的數(shù)據(jù)不能過少也不能過多。

遞歸模型是結構方程模型中的一個特例。遞歸模型路徑分析是直接透過一般最小平方法得到路徑系數(shù)估計值的方法，無反饋作用?？梢郧逦治龀鲋苯?、間接和總效果及其關系路徑。

與基本的結構方程模型不同，結構方程模型是先透過因素分析將觀測變量集結成幾個共同因素，變量間的關系可以是雙向因果關系。而遞歸模型路徑分析，其外生變量之間必須相互獨立，未經(jīng)因素分析處理，變量間只可以是單向關系。因此，遞歸模型路徑分析的假設條件有：各因素之間是只能含有一個方向的線性因果關系且具有可加性;每個因變量的誤差項與其自身或其他因素無相關關系;各變量的殘差項是彼此互不相關。

驗證模型與現(xiàn)實數(shù)據(jù)之間能不能相一致。檢驗分為兩種，一種是參數(shù)檢驗，是檢驗參數(shù)的顯著性和合理性，第二種檢驗是適配度檢驗，是檢驗模型路徑分析圖與數(shù)據(jù)的一致性。

3 結語

應用高維突變級數(shù)模型和結構方程遞歸模型分析組織質(zhì)量特異性免疫的影響效應可以更加清晰地說明研究理論的正確性。

【參考文獻】

【1】史麗萍，劉強，賈亞男，等.基于Projection Pursuit-RAGA-NK-GERT的質(zhì)量績效提升路徑優(yōu)化——以組織質(zhì)量特異性免疫和產(chǎn)品生命周期為主導邏輯的解釋框架[J].運籌與管理，2015，24（04）：188-197.

【2】史麗萍，劉強，吳康俊，等.組織質(zhì)量特異性免疫建構要素一致性對質(zhì)量績效作用機制——基于PP法、fit法和層次回歸分析的實證分析[J].工業(yè)工程與管理，2013，18（03）：84-91.