物流業(yè)主管管理才能對(duì)組織績(jī)效之影響(編輯修改稿)
2025-05-14 23:45 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 績(jī)效相關(guān)的數(shù)據(jù)，是相當(dāng)敏感的，而且即使取得客觀資料也可能因?yàn)楦鞴驹跁?huì)計(jì)處理上的不同而有所差異，而產(chǎn)生其偏誤，因此可以使用主觀的評(píng)估方式來(lái)替代客觀數(shù)據(jù)的評(píng)估方式。然而，組織會(huì)依其目標(biāo)有不同的績(jī)效衡量方式 (Chow, 1994) ，且績(jī)效即是衡量策略的良好指標(biāo) (Bowersox amp。 Daugherty, 1995) 之一，所以績(jī)效如何衡量，將顯得其格外的重要。Ruekert, Walkeramp。Roaring (1985) 將績(jī)效分成效能、效率以及適應(yīng)性三種構(gòu)面來(lái)探討。Arthur (1994) 提出組織績(jī)效其衡量準(zhǔn)據(jù)以勞動(dòng)生產(chǎn)力、質(zhì)量、員工流動(dòng)率。MacDuffie(1995)以生產(chǎn)力、質(zhì)量為績(jī)效準(zhǔn)據(jù)。Dyeramp。Reeves(1995)則以人力資源、組織、財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)為績(jī)效衡量指標(biāo)。綜觀上述文獻(xiàn)，本研究將采用Delaneyamp。Huselid (1996) 所提之構(gòu)面作為衡量績(jī)效指標(biāo)，分別為認(rèn)知的管理績(jī)效與認(rèn)知的市場(chǎng)績(jī)效。METHODOLOGY本研究主要針對(duì)物流業(yè)，探討中階管理者之管理才能對(duì)組織績(jī)效之影響。管理才能視為自變量，包括：領(lǐng)導(dǎo)技能、行政技能、專業(yè)技能、人格特質(zhì)、能力特質(zhì)與動(dòng)機(jī)特質(zhì)等三項(xiàng)技能和三項(xiàng)特質(zhì)。組織績(jī)效為依變量包括：認(rèn)知的管理績(jī)效和認(rèn)知的市場(chǎng)績(jī)效。本研究架構(gòu)如下圖1所示： 本研究探討影響性假設(shè)，物流業(yè)高階主管之管理才能對(duì)組織承諾有顯著性之影響。H1：物流業(yè)中階主管之管理才能對(duì)認(rèn)知的管理績(jī)效有顯著性之影響差異。H2：物流業(yè)中階主管之管理才能對(duì)認(rèn)知的市場(chǎng)績(jī)效有顯著性之影響差異。管理才能即為管理者本身所應(yīng)具備的特質(zhì)與才能加以整合成一個(gè)協(xié)助組織執(zhí)行策略的資產(chǎn)，由個(gè)人層人的技能、態(tài)度、特質(zhì)與價(jià)值觀等才能，用于工作情境中能產(chǎn)生超卓表現(xiàn)與創(chuàng)造組織阜越績(jī)效。然而，衡量管理才能之構(gòu)面，經(jīng)由前測(cè)分析后決定以領(lǐng)導(dǎo)技能、行政技能、專業(yè)技能、人格特質(zhì)、能力特質(zhì)與動(dòng)機(jī)特質(zhì)視為衡量變數(shù)。其管理才能之操作定義，如下：(1) 領(lǐng)導(dǎo)技能(leadership skill)：能夠直接或間接的影響組織的成員，協(xié)同完成組織目標(biāo)之技能。(2) 行政技能(administration skill )：組織中有關(guān)行政事務(wù)，能有效的執(zhí)行。(3) 專業(yè)技能 (Professor skill)：工作范圍內(nèi)所需具備的專業(yè)性知識(shí)與技術(shù)等之技能。(4) 人格特質(zhì)(personal characteristic) ：個(gè)人的自信心、行為態(tài)度或者是個(gè)人在工作上之責(zé)任等特質(zhì)。(5) 能力特質(zhì)(capability characteristic) ：管理者自身之體能、適應(yīng)能力與果斷性之決策能力。(6) 動(dòng)機(jī)特質(zhì)(motive characteristic)：管理者自身的企圖心、追求自我成就與團(tuán)隊(duì)合作之特質(zhì)。本量表源自于學(xué)者Sandwish (1993) 與Reilz (1981) 之構(gòu)面加以修訂之。管理才能共計(jì)二十九題選項(xiàng)，利用李克特式等量表填答計(jì)分，分成五個(gè)尺度由小到大，依序?yàn)?分表示「極需改善」。 2分表示「待改善」。 3分表示「普通」。 4分表示「佳」。 5分表示「非常好」 。當(dāng)?shù)梅謹(jǐn)?shù)愈高時(shí)，也表示量表內(nèi)的管理才能較高。 反之則低。在信度方面六構(gòu)面量表的內(nèi)部一致性Cronbach’s Alpha系數(shù)為、、一般Cronbach’s Alpha值 為低信度，Cronbach’s Alpha值，若Cronbach’s Alpha ，也顯示本研究之量表內(nèi)部一致性具有高信度。組織績(jī)效將采用Delaneyamp。Huselid (1996) 所提之構(gòu)面作為衡量績(jī)效指標(biāo)，分別為認(rèn)知的管理績(jī)效與認(rèn)知的市場(chǎng)績(jī)效。其組織績(jī)效之操作定義，如下：(1) 認(rèn)知的管理績(jī)效(perceived anizational performance)：包括顧客之滿意度、管理者與員工之間的關(guān)系以及員工間的關(guān)系。(2) 認(rèn)知的市場(chǎng)績(jī)效(perceived market performance)：包括營(yíng)業(yè)額成長(zhǎng)率、市場(chǎng)占有率。本量表源自于學(xué)者Delaneyamp。Huselid (1996) 所提之構(gòu)面加以修訂之。組織績(jī)效共計(jì)五題選項(xiàng)，利用李克特式等量表填答計(jì)分，分成五個(gè)尺度由小到大，依序?yàn)?分表示「極需改善」。 2分表示「待改善」。 3分表示「普通」。 4分表示「 佳」。 5分表示「非常好」。當(dāng)?shù)梅謹(jǐn)?shù)愈高時(shí)，也表示量表內(nèi)的管理才能較Competence Performance framework.5 / 7高。 反之則低。在信度方面六構(gòu)面量表的內(nèi)部一致性 Cronbach’s 、一般Cronbach’s Alpha值，Cronbach’s Alpha值，若 Cronbach’s Alpha ，也顯示本研究之量表內(nèi)部具有一致性相當(dāng)?shù)男哦?。本研究欲?duì)物流產(chǎn)業(yè)之物流中心、快遞業(yè)、貨運(yùn)承攬與運(yùn)輸業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放，以中階管理層級(jí)為發(fā)放對(duì)象，總問(wèn)卷數(shù)為280份，有效回收問(wèn)卷182份 (65%) ，無(wú)效問(wèn)卷98 (35%) 。本研究將所回收之資料加以量化后。(1) 信度分析 (Reliability analysis) ：本研究以Cronbach’s α系數(shù)來(lái)衡量各變項(xiàng)之內(nèi)部一致性。(2) 敘述性統(tǒng)計(jì)分析(descriptive statistic)：針對(duì)研究樣本數(shù)據(jù)分布，并陳述之。(3) 回歸分析 (Regression analysis) ：回歸分析主要是在求出一個(gè)線性方程式，用來(lái)預(yù)測(cè)自變量與依變量之間關(guān)系，并探求對(duì)自變量對(duì)依變量之預(yù)測(cè)能力。而本研究將以管理才能和組織績(jī)效構(gòu)面進(jìn)行回歸分析，以建立回歸模式。RESULTS根據(jù)回收的樣本中，物流產(chǎn)業(yè)之行業(yè)分布在物流中心、運(yùn)輸業(yè)、快遞業(yè)與貨運(yùn)承攬業(yè)為主要樣本對(duì)象，有效問(wèn)卷中以運(yùn)輸業(yè)中階主管最多有69位，約占四成，其次為快遞業(yè)53位與物流中心52位，均占三成。分布最少為貨運(yùn)承攬業(yè)，%。中階管理者以男性分布最多，169位，占了九成比率之重。 女性則不到一成的比率。教育程度則是以專科學(xué)歷大于大學(xué)之次數(shù)，127位之中階主管，大學(xué)則占三成。年齡則是主要分布在41至45之間最多，其次為46~50、36~40…等。而擔(dān)任中階主管年資則是以9至11年之間為最多，高達(dá)六成(162位)。其次則為擔(dān)任不到三年為次多，其余則是7~9年、3~5年與5~7年，最少為大于11年的年資。Table1. 物流產(chǎn)業(yè)中階主管之基本數(shù)據(jù)Var. Item N (%) Var. Item N (%)Logistic center 52 (%) male 169 (%)Transportation 69 (%)Sexfemale 13 (%)Express 53 (%) Training
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