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基于乳制品質(zhì)量安全的區(qū)域化管理績(jī)效評(píng)價(jià)-資料下載頁

2025-08-23 21:38本頁面

【導(dǎo)讀】為加強(qiáng)乳制品質(zhì)量安全管理是非常必要的。還是“三鹿嬰幼兒奶粉”都有一個(gè)共同特點(diǎn),就是人為的故意污染事件。這種食品安全事件,與國(guó)際上發(fā)生的非人為故意污染的食品安全問題不一樣,被稱之為“非傳統(tǒng)食品安全問題”。則”,行業(yè)內(nèi)惡意競(jìng)爭(zhēng)或人為制造食品安全恐怖事件等。影響的廣泛性等特點(diǎn)。黑龍江省是我國(guó)乳業(yè)大省,乳制品生產(chǎn)企業(yè)數(shù)量約占全國(guó)9%,乳制品產(chǎn)量約占全國(guó)10%。江省均有奶源基地。而安達(dá)市作為黑龍江省的“牛城”,“中國(guó)奶牛之鄉(xiāng)”,以其為試點(diǎn)進(jìn)行。價(jià)的目的就是引導(dǎo)、幫助被評(píng)價(jià)對(duì)象實(shí)現(xiàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)以及檢驗(yàn)其戰(zhàn)略目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的程度。為了切實(shí)保證績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)與被評(píng)價(jià)對(duì)象戰(zhàn)略目標(biāo)的一致性,可運(yùn)用系統(tǒng)圖式。可行性原則對(duì)乳制品區(qū)域化管理績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建作出三個(gè)方面的規(guī)定性。定的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo),不僅會(huì)挫傷乳制品區(qū)域化質(zhì)量管理工作人員的積極性,而且會(huì)勞民傷財(cái),在此基礎(chǔ)上,參考了以往的區(qū)域化管理的調(diào)研成果,以及安達(dá)市乳制品調(diào)查問

  

【正文】 ,使用較為復(fù)雜和高級(jí)的管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)( MAS)有助于增加公司業(yè)績(jī)。但是在穩(wěn)定環(huán)境下,使用較為復(fù)雜和高級(jí)的 MAS不但無助于提高公司業(yè)績(jī),甚至?xí)璧K公司業(yè)績(jī),其原因在于信息過載。 Gul( 1991)的研究有兩個(gè)貢獻(xiàn),一是證明了環(huán)境不確定性會(huì)影響 MAS的設(shè)計(jì)和使用,二是證明了環(huán)境不確定性和 MAS之間的關(guān)系會(huì)影響公司業(yè)績(jī)。 Chong amp。 Chong( 1997)對(duì) 62家澳大利亞制造行業(yè)的戰(zhàn)略事業(yè)單元( SBUs)進(jìn)行調(diào)研,證明了“環(huán)境不確定性 MAS”、“戰(zhàn)略 MAS”、“戰(zhàn)略 環(huán)境不確定性”之間存在顯著的正相關(guān) 關(guān)系。但是 Hoque( 2020)對(duì)新西蘭52家大型制造型企業(yè)進(jìn)行調(diào)查研究,通過路徑分析并沒有發(fā)現(xiàn)環(huán)境不確定性與公司業(yè)績(jī)衡量方式之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系。雖然 Gul( 1991)和 Chong amp。 Chong( 1997)研究的是 MAS,但他們的研究框架和模型對(duì)研究 MCS仍有很好的借鑒意義。 Mia amp。 Clarke( 1999)根據(jù) 61家大型制造業(yè)公司的調(diào)查,發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度越高,業(yè)務(wù)部經(jīng)理對(duì) MAS提供的標(biāo)桿管理信息和監(jiān)測(cè)跟蹤信息使用程度也越高,而這種信息充當(dāng)了環(huán)境不確定性和公司業(yè)績(jī)之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。 Henri et al.( 2020)利用問卷調(diào)查法研究生態(tài)控制對(duì)環(huán)境業(yè)績(jī)和公司業(yè)績(jī)的影響程度(包括直接影響和間接影響),采用的模型為中間調(diào)節(jié)模型。 在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中,比較有參考和借鑒意義的是文東華、潘飛等人( 2020)這篇文獻(xiàn),作者把環(huán)境作為一個(gè)整體(沒有把環(huán)境分為內(nèi)外環(huán)境兩部分),把 MCS分為“控制功能”和“探索功能”兩個(gè)維度,把公司業(yè)績(jī)分為“內(nèi)部經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)”和“客戶與市場(chǎng)業(yè)績(jī)”兩個(gè)維度進(jìn)行研 14 究。本文與之不同的是,把環(huán)境不確定性細(xì)分為外部環(huán)境不確定性和內(nèi)部環(huán)境不確定性兩個(gè)維度,把 MCS分為對(duì) MCS的使用強(qiáng)度和對(duì) MCS的使用目 的,其中使用目的包括控制目的和協(xié)調(diào)目的兩個(gè)方面(相當(dāng)于增加了一個(gè)維度 —— 對(duì) MCS的使用強(qiáng)度),公司業(yè)績(jī)作為一個(gè)整體,不再進(jìn)行細(xì)分,這樣設(shè)計(jì)模型的目的更能了突出對(duì)環(huán)境的不確定性和 MCS的研究,具體的基本模型如圖 1所示。 外 部 環(huán) 境 不 確 定 性內(nèi) 部 環(huán) 境 不 確 定 性M C S 使 用 強(qiáng) 度M C S 使 用 目 的公 司 業(yè) 績(jī)圖 1: 基本研究模型 (二) 調(diào)節(jié)模型和適度模型 根據(jù)基本研究模型,本文把 MCS作為環(huán)境與公司業(yè)績(jī)之間的調(diào)節(jié)變量,環(huán)境不確定性對(duì)MCS 產(chǎn)生影響, MCS 對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生影響, MCS 在環(huán)境不確定性和公司業(yè)績(jī)之間起到了調(diào)節(jié)效應(yīng)( Mediating Effect),即假設(shè) MCS與公司業(yè)績(jī)之間的關(guān)系還取決于環(huán)境與 MCS的匹配性。當(dāng)然,本文假定的調(diào)節(jié)模型最終能不能成立還有待實(shí)證結(jié)果的檢驗(yàn)。 與調(diào)節(jié)模型( Mediation Model)非常相似的一個(gè)模型是適度模型( Moderation Model)。兩者的區(qū)別在于:調(diào)節(jié)模型是假定環(huán)境不確定性通過 MCS對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生間接影響,但也可能是環(huán)境不確定性對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生了直接影響,只不過間接影響的程度要大于直接影響的程度;適度模型認(rèn)為環(huán)境不確定性對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生了直接的影響,由于 MCS的存在加大或減少了這種影響,相 當(dāng)于起到了催化劑的作用。 為了更好的解釋這兩種模型的區(qū)別,見圖 2所示。 A1代表環(huán)境不確定性對(duì) MCS的影響,A2代表 MCS對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響, A3是一條虛線,表示環(huán)境不確定性對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響是間接而非直接的。 B1代表環(huán)境不確定性對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響,而 B2則表示 MCS所起到的催化作用,可能是加強(qiáng)或者減弱了 B1的影響。由于環(huán)境不確定性和 MCS 各分為兩個(gè)不同的維度,所以調(diào)節(jié)模型和適度模型可以具體用下圖 3表示。圖 3比圖 2更加具體化,可以滲透到模型內(nèi)部,更加清楚的了解各個(gè)維度之間的相互關(guān)系。 公 司 業(yè) 績(jī)管 理 控 制 系 統(tǒng)環(huán) 境 不 確 定 性 管 理 控 制 系 統(tǒng)公 司 業(yè) 績(jī)環(huán) 境 不 確 定 性調(diào) 節(jié) 模 型 適 度 模 型A1A2B2B1A3 圖 2: 調(diào)節(jié)模型和適度模型( 1) 15 A3 2A3 1A2 2外 部 環(huán) 境不 確 定 性內(nèi) 部 環(huán) 境不 確 定 性M C S 使 用強(qiáng) 度M C S 使 用目 的外 部 環(huán) 境不 確 定 性內(nèi) 部 環(huán) 境不 確 定 性M C S 使 用 強(qiáng)度M C S 使 用 目的公 司業(yè) 績(jī)A1 1A1 2A1 3A 1 4B1 1B1 2B2 1B2 2B2 3B2 4A2 1公 司 業(yè) 績(jī) 圖 3:調(diào)節(jié)模型和適度模型( 2) 2、研究分析方法 本文研究方法是問卷調(diào)查。分析方法主要包含主成分分析 簡(jiǎn)單回歸模型和結(jié)構(gòu)方程模型。目前結(jié)構(gòu)方程模型在管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域也得到了越來越廣泛的應(yīng)用( Malmi et al., 2020;Chenhall, 2020)。在實(shí)踐過程中,結(jié)構(gòu)方程模型經(jīng)常使用兩步法。第一步基于主成分分析的結(jié)果描述顯變量與隱變量之間的關(guān)系,即驗(yàn)證性因子分析,第二步通過路徑分 析驗(yàn)證隱變量之間的因果關(guān)系。根據(jù) Hair et al.( 1998, 627) , 兩步法如圖 4所示。 Item1是可觀測(cè)的內(nèi)生變量, Factor1是不可觀測(cè)的外生變量, Factor是不可觀測(cè)的內(nèi)生變量。 F a c t o rF a c t o r 1 F a c t o r 2I t e m 1I t e m 2 I t e m 3 I t e m 1 I t e m 2 I t e m 3F a c t o r 3I t e m 1 I t e m 2 I t e m 3F i r s t o r d e r測(cè) 量 模 型驗(yàn) 證 性 因 素 分 析S e c o n d o r d e r結(jié) 構(gòu) 模 型路 徑 分 析 圖 4:結(jié)構(gòu)方程模型分析過程 2. 數(shù)據(jù)搜集和樣本選取 問卷調(diào)查的對(duì)象主要以廈門大學(xué)管理學(xué)院 MBA、 EMBA和 MPAcc的學(xué)員為主,被調(diào)查對(duì)象對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)管理和財(cái)務(wù)狀況比較了解,知識(shí)結(jié)構(gòu)與工作背景基本符合問卷調(diào)查對(duì)象的要求。作者共發(fā)出 245份問卷,回收 211份,回收率 86%。隨后對(duì)問卷進(jìn)行篩選,剔除內(nèi)容填寫不完整的問卷、明顯帶有規(guī)律性的問卷和前后矛盾的問卷,另外要求被調(diào)查者在目前崗位工作至少兩年或者在目前單位工作至少三年,被調(diào)查單位至少持續(xù)經(jīng)營(yíng)三年,保證對(duì)單位的經(jīng)營(yíng)情況比較熟悉和了解,可以比較完整填寫問卷。最后符合要求的問卷數(shù)量為 158份。 根據(jù)問卷的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),子公司數(shù)量平均值為 ,設(shè)立年限平均值為 10年,說明所調(diào)查的公司具有一定規(guī)模和發(fā)展歷史。另外權(quán)力分散程度平均值為 ,權(quán)力偏于分散。公司戰(zhàn)略類型平均值為 ,一定程度上說明公司具有較大發(fā)展 空間和良好的發(fā)展前景。從公司特征的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)從側(cè)面表明所調(diào)查公司的 MCS可以被為研究對(duì)象。公司基本特征的描述性統(tǒng)計(jì)詳見下表。 表 2:公司基本特征描述性統(tǒng)計(jì) 公司基本特征 平均值 最小值 最大值 標(biāo)準(zhǔn)差 員工數(shù)量 80 8000 設(shè)立年限 10 3 102 1本文進(jìn)行因子分析的主要目的是為了提取主成分,降低維度,以較少的幾個(gè)指標(biāo)反應(yīng)總體信息,并不在于歸納潛在類別,尋找共同因子。 16 管理層級(jí) 3 8 子公司數(shù)量 0 15 公司戰(zhàn)略類型 2 3 .493 平均年銷售額 2 7 權(quán)力分散程度 1 3 .628 注釋( 1):公司戰(zhàn)略類型: 1=收縮型戰(zhàn)略, 2=穩(wěn)定型戰(zhàn)略, 3=成長(zhǎng)型戰(zhàn)略; 注釋( 2):平均年銷售額: 1=50100 萬, 2=100500 萬, 3=5001000 萬, 4=10005000 萬, 5=5000 萬 1 億,6=110 億, 7=10億以上 在符合篩選標(biāo)準(zhǔn)的 158 家被調(diào)查對(duì)象中,國(guó)有企業(yè)和外資企業(yè)所占比例較大,分別為%和 %;制造業(yè)和服務(wù)業(yè)類型的企業(yè)所占比例較大,分別為 %和 %。公司性質(zhì)和行業(yè)類型的描述性統(tǒng)計(jì)詳見下表 3。雖然有很多文獻(xiàn)都是選擇 某一行業(yè)研究企業(yè)的管理控制系統(tǒng),目的是為了盡量減少技術(shù)、組織結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)過程等方面的差異性( (Zhang amp。 Li, 2020),但是本文主要是從宏觀層面研究不確定環(huán)境下管理控制系統(tǒng)對(duì)公司業(yè)績(jī)的影響,而不是具體研究某個(gè)行業(yè)的企業(yè)的管理控制系統(tǒng)在不穩(wěn)定環(huán)境下對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)的影響,所以雖然公司性質(zhì)和行業(yè)類型差異比較大,但并不影響本文的研究。 (二) 主成分分析 根據(jù) SPSS 軟件的分析,外部環(huán)境不確定性( EEU)、內(nèi)部環(huán)境不確定性( IEU)、 MCS 使用強(qiáng)度( INT)、 MCS使用目的( PUR)和公司業(yè)績(jī)( PER)的 Cronbach39。s Alpha值都大于 ,說明問卷的信度較好, KaiserMeyerOlkin( KMO)值都大于 , Bartlett 的球形度檢驗(yàn)( Sig.)顯著性水平數(shù)值都小于 ,說明適合進(jìn)行主成分分析。選取的主成分的載荷都在 ,方差累計(jì)解釋百分比在 60%以上。由于本文的樣本量相對(duì)比較小,所以方差累計(jì)解釋百分比所選擇的臨界值比較低,這也是本文不足的一個(gè)地方,但是并不影響整體的分析。經(jīng)過主成分分析,共提取 30個(gè)顯變量,檢驗(yàn)具體結(jié)果見附錄。 (三) 簡(jiǎn)單模型回歸 在提取主成分后,用 SPSS軟件進(jìn)行簡(jiǎn)單的多元回歸。使用的模型如下: 模型 1: 模型 2: 模型 3: 模型 4: 模型 5: 其中, EEU為外部環(huán)境不確定性, IEU為內(nèi)部環(huán)境不確定性, INT為 MCS使用強(qiáng)度, PUR為MCS使用目的, PER為公司業(yè)績(jī), STR為公司戰(zhàn)略, SIZ為組織規(guī)模(員工人數(shù)的對(duì)數(shù)), POW為組織分權(quán)程度。 Bisbe amp。 Otley( 2020)證明了交互式控制系統(tǒng)對(duì)創(chuàng)新和公司業(yè)績(jī)之間所起的作用適用于適度模型而不適用于調(diào)節(jié)模型,驗(yàn)證調(diào)節(jié)模型假設(shè)的方法是相關(guān)系數(shù)法和路徑分析法,驗(yàn)證適度模型假設(shè)的方法是帶 交乘項(xiàng)的模型回歸法。 Bisbe amp。 Otley( 2020)中 MCS和創(chuàng)新都是單一維度,而本文中 MCS和環(huán)境不確定性都是兩個(gè)維度,所以在參考 Bisbe amp。 Otley( 2020)證明方法的基礎(chǔ)上針對(duì)本文的研究對(duì)象和研究目的對(duì)證明方法進(jìn)行了一定的修改。假設(shè) H1a、H1b、 H2a、 H2b、 H3a、 H3b可以通過模型 模型 2和模型 3中 β 系數(shù)的正負(fù)加以驗(yàn)證,比較麻煩的是假設(shè) H4。如果調(diào)節(jié)模型中連接線 A1關(guān)系顯著、 A2關(guān)系顯著,且 A3關(guān)系不顯著,即連接 17 線 A11和 A2 A12和 A2 A13和 A2 A14和 A22至 少有一對(duì)關(guān)系同時(shí)顯著,且 A31和 A32都不顯著,則說明調(diào)節(jié)模型是成立的;如果適度模型中連接線 B1關(guān)系顯著且 B2關(guān)系顯著,即連接線B11和 B2 B11和 B2 B12和 B2 B12和 B24至少有一對(duì)關(guān)系同時(shí)顯著,則說明適度模型是成立的。為了證明調(diào)節(jié)模型假設(shè),首先進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸分析,然后進(jìn)行路徑分析;為了證明適度模型假設(shè),對(duì)帶有交乘項(xiàng)的模型進(jìn)行回歸分析。 SPSS在進(jìn)行因子分析時(shí)只給出了因子載荷矩陣,并沒有給出主成分系數(shù),需要根據(jù)主成分分析結(jié)果自己計(jì)算出綜合得分 。首先 根據(jù)主成分載荷系數(shù)和原變量的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值得出 特征向量 ,然后 以特征根為權(quán)重,計(jì)算主成分綜合得分 。 根據(jù)其綜合得分進(jìn)行簡(jiǎn)單模型回歸 。 模型 原始 變量的描述性統(tǒng)計(jì)如下表 5所示。
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