Ли знаний посредником Влияние контекста на производительности? Некоторые первоначальные доказательства

РЕЗЮМЕ

Данное исследование изучает связи между 4 фирмы контексте переменных, знания и финансовые показатели. Принятие основанной на знаниях, на случай зрения фирмы и при условии, что локус стратегии является создание и применение знаний, мы предполагаем, что знания, полностью опосредует воздействие контекста на производительность. Результаты анализа 208 производителей нашли прямой связи между прикладными знаниями и финансовые показатели, но никто от накопления знаний и деятельности. Что касается связи, производство регулярностью технологии и низкие непредсказуемости спроса положительно относится только к большей прикладных знаний, высокой технологической турбулентности положительно, связанные как с накопления знаний и применения знаний, а также размер фирмы не влияет на знания, либо построить. Нет прямого отношения контексте выполнения работы (то есть, все косвенные эффекты): знания, в частности, прикладных знаний, полностью опосредованное влияние контекста на производительность.

Предметные области: контекст, знаний, и спектакля

ВВЕДЕНИЕ

В течение последних 20 лет роль этого лица или комплексных групп конкретных фирм ресурсы играют в определении устойчивого конкурентного преимущества были в центре внимания многих исследований (грант, 1996a, 1996b; Nonaka, 1991, 1994; Пизано, 1994; Prahalad

Другой давно внимание стратегии и организационной теоретиков "подгонки" между двумя или более экологическом контексте, стратегия, структура и деятельность компаний (иногда его называют "резервного теории", см. Венкатраман, 1989). Эта традиция предполагает, что если локуса стратегии является знание (как основанная на знаниях, имеет вид), то изучение отношений между создания знаний и прикладных знаний, а также производительности необходимо учитывать влияние экологических условий или структуры. Наш интерес состоит в контексте (или тока "процессы" / "позиции" в "Аль Тис и др., 1997), и мы утверждаем, что создание и применение знаний, посреднической фирмы эффекты контекстах на производительность. Несмотря на теоретическую прочность этой идеи, мало исследований изучалось влияние контексте фирмы по созданию и применению знаний процессов.

В нашем исследовании, 4 классических переменных контексте рассматриваются (Miller

В следующем разделе мы обсудим, основанной на знаниях зрения фирмы и отношения между созданием знаний или применения и эффективности. Следующий раздел описывает случай зрения по сравнению с основанной на знаниях взгляд, и предлагает гипотез о посреднической эффекты формирования знаний и прикладных знаний в рамках нашей модели контексте знаний и качества. Затем мы опишем эмпирических исследований. В заключение дискуссии, которая включает в себя управленческие последствия и дальнейших исследований.

Основанной на знаниях, ПЕРСПЕКТИВЫ

Основанная на знаниях теории твердым сторонником создания знаний и применения знаний. Фирмы центры генерации знаний, а также для применения и интеграции существующих знаний в твердых продуктов, процессов, процедур и процедур (Грант, 1996b; Спендер, 1996; Тис, 2000). Ориентация только на знания, применение выходит важность поиска, экспериментов, открытий и инноваций, необходимых для создания и создания информационных ресурсов (март, 1991). Тем не менее, уделяя особое внимание только на формирование знаний выходит, как ресурсы применяются и используются: знания не создается ради, но должны поступать в действие, если оно хочет быть полезным и прибыльным (Demarest, 1997). Создание знаний создает и поддерживает потенциал прибыли, однако, свободные рынки грант прибыли только успешно применять знания (Спендер, 1994). После создания или применения знаний упускается из виду, основные идеи, основанной на знаниях теории пропустили-это сообщение является необходимость последовательного создания новых знаний, распространение его широко по всей фирмы, и быстро, отражающих ее новых технологий, товаров или услуг (Грант, 1996b; Nonaka, 1991; Спендер, 1994).

, Основанной на знаниях зрения утверждает, что (1) гетерогенной фирмы по отношению к информационным ресурсам (Декаролис

Даже в более долгосрочной перспективе, знание может быть трудным для других подражать прямо или косвенно (Wernerfelt, 1984, 1995), подразумевая, что неоднородность может сохраняться. Знания, воплощенные в репутацией является одним из примеров; молчаливого ноу-хау другим. Имитация также препятствовали, поскольку несколько функций или процессов, являются автономными и понимания их взаимосвязи не могут быть ясны. Подражая только одна часть не может повысить производительность. Причинной двусмысленность, которая возникает, когда знание является сложным, молчаливое или смутно взаимосвязанных означает, что даже сама фирма не может понять общей логики (Барни, 1991; Биерли, 1999). Вполне возможно, что фирма не может повторить свою собственную компетенцию знаний в другую дивизию, дочернего предприятия или страны.

В целом, основанной на знаниях зрения утверждает, что гетерогенных и неповторимый информационных ресурсов являются основными источниками стоимости и основных факторов, определяющих разницу в производительности между предприятиями, то есть, сохраняющиеся различия в производительности между фирмами развития из-за асимметрии знаний (Когут

Мы специализируемся на первом создания знаний. Догмат, что знание является наиболее важным ресурсом, что фирмы, обладающие средствами, которые постоянно создавая новые знания имеет решающее значение (Либескинд, 1996; Нонака, 1991). Если знания, компетентность, присущие только фирмы и неповторимый конкурентов, она должна быть внутренне разработаны и не получили от внешнего источника в распоряжение других лиц (Биерли, 1999). Основной внутренний источник формирования знаний является исследование фирмы и развития (R

Исследования в целом полагает положительный эффект создания новых знаний об исполнении (золото, Малхотра,

Таким образом, наличие связи может зависеть от того, что меры накопления знаний и производительности считаются, например, Тис (1996), в отличие от большинства других исследователей, не нашел связь между инновациями и долю рынка. В целом, однако, накопления знаний и эффективности являются фирмы предположили связать положительно. Таким образом:

H1: New создания знания в прямой зависимости от финансовых показателей.

Во-вторых, изучать применения знаний. Стандартов для оценки полезности знаний, как правило, включают скорость, снизить издержки, более высокие прибыли, а также степень, в которой знания могут внести вклад в развитие фирмы (Нонака, 1994). Хотя целый ряд факторов в совокупности снизить затраты и увеличить прибыль, многие из них могут быть отнесены к значению прикладных знаний. В самом деле, трудно представить себе обстоятельства, в которых компания получает прибыль, не приписывая, что производительность, по крайней мере частично, прикладных знаний (Либескинд, 1996). Рассказы очевидцев изобилует приписывая производительность прикладных знаний. Например, Sun Microsystems использует внутренние управления знаниями программное обеспечение, которое позволяет его продаж обмена знаниями о презентациях, которые удалось или не удалось. ВС прогнозирует этот прикладных знаний может увеличить доходы на $ 100 млн в год (Vogelstein, 2002). Цепочки поставок применения знаний на примере Bombardier Challenger 300 бизнес-джет (ранее Bombardier Continental), который был разработан, испытан, и собрал с применением знаний из внутренних источников и от поставщиков. Результат применения знаний из цепочки поставок с точки зрения затрат эффективности в проектировании и производстве, а также снижение в два года в типичном времени между запуском программы и первые поставки (Siekman, 2002) ..

Эмпирические исследования, хотя и ограниченный, поддерживает неофициальные данные как внутренних, так и последствий цепи поставок. Например: (1) положительное обнаружена взаимосвязь между применением знаний и эффективность фирмы (золото и др.., 2001); и (2) положительное отношение интеграции и применения знаний из трех основных участников цепи поставок (например, поставщики, производителей, и потребителей) был найден с ростом и финансовой деятельности (Tan, Kannan, Хандфилд,

H2: Прикладные знания находится в прямой зависимости с показателями финансовой деятельности.

Контекстуальных факторов в создании знание и применение

Контекст относится к факторам описанию современных условиях компании и операции, которые являются стабильными или прочных в краткосрочной перспективе. Резервный теоретики уже давно создали общий важность учета экологических условий, фирмы в сочетании со стратегией, структуры и работы (например, Лоуренс

В последнее время знания теоретики начали также изучить контекст. Например, Тис и др.. (1997) предложили динамическую модель компетенций коренится в знания, на базе ресурсов литература потока. Динамизм исходит из быстро меняющейся среде, в частности, когда "время выхода на рынок и сроки имеют решающее значение, скорость технологических изменений, быстрого и характер будущей конкуренции и рынков [это] трудно определить" (стр. 515). Мы не считаем, сроки, в связи строить отдельно от технологических турбулентности и непредсказуемости спроса (2 нашего контекста конструкций), потому что давление времени уже связанных с ней. Тис, Пизано, и Shuen модель основана на "процессы, должности и пути", где процессы относятся к управленческим процессам и твердой, должности относятся к текущей пожертвований, а также путей относятся к стратегической альтернативы. Для "процессы", мы считаем регулярностью технологии производства и за "позиции", мы считаем, размера фирмы. Эти четыре выбранного контекста строит также классика в резервный литературы (например, Миллер и Dr Обратите внимание, что другие подходы к анализу фирмы также признали важность контекста, например, в рамках подхода, теории к сети связи, Beekun и Глик (2001) сосредоточить внимание на стратегии (по состоянию на Miles

Размер фирмы

Размер касается масштабов деятельности фирмы. Существует взаимосвязь между создания новых знаний и размер фирм, с научно-исследовательскими это означает, что крупные фирмы имеют больше ресурсов тратить на R

Наконец, причинная двусмысленность, совместного использования и интеграции знаний внутри компании составляет знаний трудно подражать. Знаний, компетенций, крупные фирмы, обладающие может оказаться более трудным подражать, чем у малых фирм, поскольку обмен и интеграция происходит среди большего числа индивидов и групп. Таким образом прикладных знаний в крупных фирм, создает больше проблем для конкурирующих фирм в понимании связи между ресурсами фирмы и ее устойчивого источников конкурентного преимущества. Таким образом:

H3: Размер положительно, связанных с (а) создание новых знаний, и (б) прикладных знаний.

Технология производства регулярностью

Второй контекстуальный переменная, которую мы исследование технологии производства, ни средств для создания выходов из входов. Уже давно изучены ассоциации со структурой фирмы и стратегии (например, Miller, Нажмите, Wang,

Фирмы выявления, создания и управления знаниями, с тем чтобы свести к минимуму негативные последствия разрывов, неопределенности и двусмысленности (хет и др.., 2000). Когда технологии производства фирмы меньше обычных, более вероятно, столкнется с разрывами, неопределенности и двусмысленности, которые влияют на способность фирмы создавать и применять новые знания в производственных процессах. Это делает его более трудным для создания и интеграции знаний в рамках фирмы. Подробнее обычных производственных технологий минимизировать разрывы, неопределенности и двусмысленности в производственных процессах, в результате чего более эффективного создания, интеграции и использования информационных ресурсов в рамках компании.

Когда меньше обычной технологии производства используются, это труднее постоянно интегрировать знания, потому что продукты являются уникальными и заказная. Знания, скорее всего, будут проводиться квалифицированных специалистов, чей опыт являются важными аспектами производственного процесса (Hill, 1994). В более рутинных процессов производства, знание более комплексного всей фирмы. Зная, проживающие в коллективных организации (а не в конкретных физических лиц), трудно кого-нибудь одного, чтобы понять и охватить все знание процесса (хет и др.., 2000). Эти коллективные знания и своеобразных конкретных фирм, что делает его трудным для конкурентов подражать.

H4: регулярностью Технология производства находится в прямой зависимости (а) создание новых знаний, и (б) прикладных знаний.

Технологические турбулентности

Этот контекст относится к переменной скорости продуктов и процессов изменения. Турбулентность означает большее число событий в единицу времени, как следствие пролиферирующих технологии (Huber, 1984), и когда технологии размножения, продуктов и процессов быстро устаревают (Nonaka, 1991). Внезапные и непредсказуемые изменения в технологических средах, могут уменьшить стоимость существующих знаний компании и даже сделать его устаревшим (хет и др.., 2000). Фирмы, которые признают, что они работают в технологически турбулентной среды и реагировать с помощью срочных знания быстро (Глейзер, 1991), больше возможностей для создания и эффективного применения знаний в рамках своих фирм. Для посторонних, эти ответы могут появиться неожиданный и непредсказуемый; инсайдерам, они являются всего лишь адекватным ответом на технологически турбулентной среде. Конкурирующие фирмы испытывать трудности в понимании и, подражая изменения, которые появляются внезапно. Это создает неоднородность информационных ресурсов между фирмами, запасы которого приводит трудных для имитации знаний.

Темпы и характер технологических турбулентности в различных отраслях промышленности могут помочь объяснить, почему различные модели создания знаний и прикладных знаний существует (Апльярд, 1996). Когда фирма сталкивается изменения в технологиях, внимание фирмы сосредоточена на решении новых проблем с помощью создания новых знаний и применения (Nonaka, 1994). Фирмы, работающие в более спокойные среды могут почивать на лаврах и не узнать, как быстро, как развитие технологии фирмы турбулентности. Существует стратегическое значение в возможности разработки и применения новых ресурсов, знания и навыки быстро, когда технологические возможности богаче (Пизано, 1994; Тис, 2000). Таким образом:

H5: Технологический турбулентности положительно связаны с (а) создание новых знаний, и (б) прикладных знаний.

Спрос Непредсказуемость

Последняя переменная контексте спроса непредсказуемость, это один из аспектов экологической неопределенности и относится к предсказуемости спроса (например, точность прогнозов продаж). Если потребительские вкусы меняются быстро, продаж и тенденции на рынке стали непредсказуемыми и трудно контролировать и планирования производства становится трудной задачей. Исследования показали, что спрос непредсказуемость широкое влияние на процесс принятия решений: например, в модели стохастической расходов от общей стоимости по всей цепочке поставщиков и окончательный продукт ассемблер, Краевский и Вэй, что "[продажи] эффективности прогноз играет важнейшую роль в реализации Преимущества интеграции графика "(2001, стр. 601).

Неопределенность спроса, как правило, рассматриваться как разрушительной современных знаний. Спрос непредсказуемость затрудняет для компаний в области прогнозирования и ассимилируют условия внешней среды и правильно определить и развивать навыки, необходимые для успешного (Биерли, 1999, март, 1991). Создание и интеграция знаний становится все труднее. Потому что фирмы не могут быстро и точно прогнозировать тенденции рынка, они "застряли" с ресурсами и недостатки, они обладают (по крайней мере в краткосрочной перспективе). Эмпирические исследования показывают, что при высоком уровне спроса на непредсказуемость, высокий обмен знаниями в области организационного фирмы могут отвлекать от творчества (Мурман-

H6: Спрос непредсказуемость обратно (а) создание новых знаний, и (б) прикладных знаний.

Контекст, знания, и эффективность

Если гипотез рассматриваются как набор, строки отношений от экологических условий, к знаниям и от знания к производительности могут быть указаны (см. рис 1). Это означает, что отношения контексте конструкции с служебной деятельности предполагается, что он косвенно, без прямого воздействия. Заявил альтернативы мы предлагаем, чтобы знания, полностью опосредует влияние контекста на производительность, а не частично опосредует эти отношения.

МЕТОД

Образец

Анализ опирается на исследования завершены менеджеров по закупкам. Учитывая различный характер весы на обследования, которые охватывают закупок, производства, маркетинга и процессов, было сочтено важным, чтобы экран потенциальных респондентов для широких организационных знаний и опыта. Это было сделано двумя способами. Во-первых, производители "исполнительный лист" Института управления поставками (бывшая Национальная ассоциация Purchasing Management) была использована. 1264 лиц, включенных в список, определены как имеющие достигли верхнего уровня покупательной своей фирмы или отдела, обеспечивая широкий организационной точки зрения. Во-вторых, потенциальные респонденты, связывались по телефону, и должны были пройти с ключевыми информаторами проверки. Эта проверка обеспечена достаточными знаниями, чтобы завершить исследования в квалифицированных мода, желание участвовать, и фактической занятости производителя (поймать misclassifications или изменения в работе статус). Когда один из критериев не был соблюден, что ответчик был заменен случайно из исполнительной список.

Мы ставим цель факсов обследование 400 случайно выбранных людей. Эта цель была основана на двух факторах: (1) "оптимальный" размер выборки для выбранной оценки максимального правдоподобия LISREL п = 200 (волос, Андерсон, Татам,

В 78 случаях второго ответчика было определено направление от текущей ответчика. Это второй респондент также связался по телефону и факсу обследования. Из 480 общего обследования, которые были отправлены по факсу лиц в 402 компаний, 227 были возвращены из 210 фирм (т. е. для 17 фирм, было два респондентов). Два номера ответа по оценкам: 47% (или 227/480) для обследования вернулся из отдельных лиц, а 52% (или 210/402) для компаний, отвечая одной или двух обследований. Из 210 фирм, два позже были сняты, так как структура недостающие значения для целых категорий ответа вопросов. Таким образом, данные, содержащиеся проанализировали 208 фирм.

Большинство опрошенных директоров (66%), руководители (16%), а также вице-президентов (14%). Большинство из них были заняты в покупке (72%), после чего управление материалами (10%) и промышленность (5%). Средний годовой объем продаж 208 фирм составили $ 1,406 млрд. (в диапазоне между $ 1,25 млн. и $ 42 млрд со стандартным отклонением $ 4188 млн), а среднее число работников было 4573 (от 15 до 122 000 со стандартным отклонением 13 132). Двузначные стандартной отраслевой классификации (SIC) коды были собраны. Пробы промышленности включены химикатов и других продуктов (16,4%), готовых металлических изделий, кроме машин и транспортного оборудования (10,1%), резиновых и прочих продуктов пластмассы (8,7%), пищевой и родственных продуктов (8,2%), промышленных и коммерческих машин и компьютерное оборудование (8,2%), электронной и другое электротехническое оборудование и компоненты, за исключением компьютерного оборудования (6,8%), а также другие.

Единицы измерения: Знание

В таблицах 1 и 2 подробно построить измерения. Меры для создания новых знаний и прикладных знаний были разработаны сосредоточить внимание на продукт и процесс знаний создаются и применяются производителями. Меры по созданию новых знаний были разработаны на основе идеи, что R

Потому что комплексные меры прикладного знания отсутствуют, пункты, которые сосредоточены на прикладных продуктов и процессов, знаний были определены. Теория конкурентных прогрессии предполагает, что, основанной на знаниях процессов, таких как общее управление качеством (TQM) и точно в срок (JIT) должны быть разработаны вне зависимости от приоритетов фирмы (Roth, 1996). Качество необходима потому, что это интеграционный механизм, который позволяет фирме на доступ и использование знаний лиц, находящихся на всех уровнях компании (Рид, Лемак,

Многие компании уже потратили последние 10 лет (или более) совершенствование TQM и JIT внутри своих операций, однако, для компаний по дальнейшему совершенствованию своей продукции и снижения издержек, они должны выходить на улицу своих фирм и взглянуть на применении знаний через их цепочек поставок ( Рид и др.., 1996; Захария, 2001). Цель цепочке поставок для повышения конкурентоспособности всех фирм в канале распределения по тесной интеграции функций внутреннего твердой и эффективной увязки этой фирмы с внешней операций предшествующих и последующих членов канала. Она становится критическим для компаний для управления одновременным интеграции потребностей наших клиентов, внутренних процессов и эффективности работы поставщиков для оптимизации общего функционирования цепочки поставок (Шин, Колье,

Целом 24 пунктов были разработаны меры применяются продуктов и процессов, знаний, как внутреннего, так и со всей цепочке поставок. Эти элементы не из одного источника, но созданные из знаний, маркетинг, TQM, JIT и литературы (например, Benson, Сараф,

Респонденты говорили, что они должны учитывать знания ", как понять некоторые явления", и затем просили указать, является ли их фирма применяет высокий уровень знаний в указанной сфере. Семь помощью шкалы с концами 1 = "низкий уровень применения знаний" и 7 = "высокого применения знаний" были использованы. Анализ главных компонент был проведен 24 пунктов. Интересно, что результаты свидетельствуют о трех факторов (на основе критериев, на собственные меньше или равна 1,00 и осыпи тест склона): это, связанных с цепочками поставок базы (например, внутренних, покупатель и поставщик), а не продукт процесса баз. Первый фактор внутреннего применения знаний, содержит 8 элементов, связанных с внутренней TQM фирмы и JIT процессов (например, методы сокращения раз машина установки, понимание прямой труд 'выставления дефектов и ошибок, и система канбан поддержка). Второй фактор, клиент применения знаний, состоит из 8 пунктов. Эти предметы позволяют предположить, что заказчик требует диск конкретных целей дизайна, графики, планирования производства и качества продукции. Последний фактор, поставщик применения знаний, связано с значительными возможностями для интеграции поставщиков в фирме процессов.

Измерение: контекст и производительность

Размер было действие, как натуральный логарифм числа работников. Логарифмического преобразования нормализует размер переменной, которая часто перекос (Miller

Семь пунктов семантических дифференциальных были использованы для измерения технологических турбулентности и непредсказуемости спроса (Celly

Финансовой деятельности измерялась отдача от инвестиций, прибыли и роста прибыли. Семь помощью шкалы с концами "значительно ниже среднего по отрасли" и "значительно выше среднего по отрасли" были использованы. Респонденты оценивали эффективность за последние три года, чтобы компенсировать особенно хорошо это или плохо годы обусловлено чрезвычайными обстоятельствами (Miller, 1991). Использование управленческих оценки эффективности было установлено, что в соответствии с целью таких мер, как фактический возврат инвестиций (ROI) (Dess

Надежность и достоверность

В случае, когда два респондентов на фирму существует, interrater оценки соглашения (г ^ к югу РГ мкс) были оценены. Значения, большие, чем 0,70 приемлемы и обеспечить эмпирические обоснования рушится оценки нескольких респондентов, критерием встретились на этом этапе анализа (см. Таблицу 2). Взяв среднее значение между двумя респондентов, таким образом, соответствующие (Джеймс, Демари,

Перед тестированием модели изображен на рисунке 2, подтверждающего факторного анализа (CFA) была проведена с целью проверки модели измерений. С ковариационной матрицей на входе, LISREL был использован для выполнения CFA (Joreskog

РЕЗУЛЬТАТЫ

Модель предположили

Модель изображена на рисунке 2 по оценкам, однако, различные соотношения noncausal также были оценены (соответствующие двуглавый пути не показано на рисунке). Все элементы [прямой фи] матрица представляет noncausal корреляции между парами экзогенных (или связи) строит были смоделированы. Это гарантировало, что оценка того или иного экзогенного построить (скажем, размер) на любой эндогенных построить (скажем, создание новых знаний) была частичная оценка контроля наличия остальных экзогенных конструкций. Noncausal корреляция между создания новых знаний и прикладных знаний также оценки (не показано на рисунке).

Статистика общего подходят модели были более чем достаточно: [хи] ^ SUP 2 = 193,755; д = 105, р

Испытания гипотез

Стандартизированной оценки по пробегу и Т-значения приведены в таблице 4. Гипотез H1 и H2 заявить, что создание новых знаний (H1) и прикладных знаний (H2) связаны с финансовыми показателями. Новые знания, создание не прогнозировать финансовые показатели ([бета] 31 = -. 045, р> 0,05), однако, прикладные знания сделал прогнозирования финансовых результатов ([бета] 32 = 0,353, р

Гипотезы H3A и H3B утверждают, что размер фирмы будет касаться создания новых знаний и прикладных знаний. Эти предположения не были поддержаны: размер не связан с созданием новых знаний ([гамма] 11 = 0,104, р> 0,05) и не имеет отношения к прикладным знаниям ([гамма] 21 = -. 030, р> 0,05). Гипотезы H4a и H4b предложить регулярностью технологии производства относится к созданию новых знаний и прикладных знаний. Гипотеза H4a не было поддержано ([гамма] = -. 12 006;>> 0,05), однако H4b была поддержана как производство регулярностью положительно относится к категории прикладных знаний ([гамма] 22 = 0,197, р

H5a и H5b были поддержаны поскольку технологические турбулентности положительно связаны с созданием новых знаний ([гамма] 13 = 0,305, р 0,05), что не поддерживает H6a.

Noncausal Корреляции

Таблица 4 также списки noncausal корреляции между контексте конструкции, а также между создания новых знаний и прикладных знаний. Не удивительно, что некоторые из контекста конструкции связаны между собой. В частности, размер и производства регулярностью положительно связаны между собой; регулярностью производства и спроса непредсказуемости негативную связь, и спрос непредсказуемости и технологических турбулентности положительно связаны между собой. Noncausal корреляция между создания новых знаний и прикладных знаний, однако, не значительным ([PSI] 12 = 0,033, Т = 0,406, р> 0,05). Это говорит о том, что эти две области знаний, самостоятельным и независимым, и могут возникнуть в результате различных организационных процессов.

Прямая по сравнению с косвенными последствиями

Наша модель, как предположил, что аверс знаний (как новых, так и прикладных), полностью опосредует воздействие контексте фирмы на финансовых показателях. Чтобы лучше понять это общее положение, мы рассмотрели альтернативные модели, содержащие прямые эффекты от каждого из контекста переменных характеристик ([цзи] ^ SUP 2 = 190,997; DF = 101). Ни один из четырех прямых путей контексте производительности имеет важное значение и разница между альтернативными модели и предлагаемой вложенных один не был значительным ([Delta] [цзи] ^ SUP 2 = 2,758; [Delta] д = 4, р>. 10). Это подтверждает предположение, что знания, полностью опосредует воздействие контекста на производительность, только косвенные эффекты были поддержаны.

От оригинальной модели, общее косвенное воздействие на производительность контексте были размером -. 105 (т = -. 515, нс); регулярностью технологии производства 0,070 (Т = 2,109); технологических турбулентности 0,165 (Т = 2,864), а также непредсказуемость спроса -. 185 (T = -3,217). Таким образом, производство регулярностью технологий и технологических турбулентности косвенно шпоры производительности (по крайней мере отчасти), поскольку они порождают применения знаний. Спрос непредсказуемость затрудняет представление, поскольку он снижает способность фирмы применять свои знания. Новые знания, создание отсутствует такой логике, как разница в этой переменной не имеет отношения к разница в финансовых показателях.

ОБСУЖДЕНИЕ

Исследования проверили посредническую воздействия твердых знаний о взаимосвязи между контексте фирмы и финансовые показатели. В частности, (1) последствия создания новых знаний и прикладных знаний о результатах финансовой деятельности были проверены, и (2) прямое воздействие фирмы контекста с точки зрения размера фирмы, технология производства регулярностью, технологических турбулентности и непредсказуемости спроса-на знаниях создание и применение их испытания. Предположили образцу, указанному нет прямой ссылки контекста исполнения, но в том числе альтернативные модели этих прямых эффектов также была испытана. Наши результаты дают некоторую поддержку утверждения о полной посредничества, в особенности в случае прикладного знания. Обсуждение конкретных деталей о результатах этого исследования представлены ниже.

Создания знаний, применения знаний, и спектакля

Во-первых, мы обнаружили, что прикладных знаний положительно прогнозирует финансовые показатели. Этот вывод подтверждает утверждение, что фирмы, отличаются в своих прикладных знаний и эти различия сохраняются воздействия на относительные фирмы деятельности (Когут

Во-вторых, мы обнаружили никакой связи между создания новых знаний (измеряемый продукт / процесс R

Контекст, создания знаний и применения знаний

Мы рассмотрели четыре конструкции представляет фирма контексте. Мы обнаружили, что регулярностью технологии производства положительно относится к категории прикладных знаний. Как регулярностью технологии производства колеблется от пользовательских производства (меньше обычной) для непрерывного процесса (наиболее обычных), применение знаний увеличивается. Изготовление технологии характеризуются разрывами, неопределенности и двусмысленности, поскольку уникальность товаров, производимых по спецификациям заказчика. Эти характеристики делают его более трудным для индивидуальных производителей продукции последовательно применять знания. С другой стороны, как технологии производства характеризуются более регулярностью (например, монтаж производственной линии и непрерывный процесс), производство включает в себя более узкого ассортимента продукции в течение очень долгого производственного цикла. Менее разрыва, неопределенности и двусмысленности в производственном процессе результаты. Изготовители, использующие более рутинных процессов производства больше возможностей применить свои коллективные знания, чтобы их производственные процессы. Технология производства регулярностью, однако, не связанных с созданием новых знаний. Хотя производство регулярностью повышает уровень знаний, применяемых фирмой, не влияют на объем знаний, созданных ..

Мы исследовали влияние экологических неопределенности на твердое знание, включив две формы динамизм требованию непредсказуемости и технологических турбулентности (которая covary). Спрос непредсказуемости уменьшается применения знаний, а технологические турбулентность способствует включение и творчества. Очень трудно для фирм применять знания, когда скорость, с которой вкусы меняются клиентов является высокий (т.е. высокой непредсказуемости спроса). Когда продажи стали непредсказуемыми, когда рыночные тенденции стало трудно контролировать, и, когда прогнозы продаж стал неточным, в результате спрос непредсказуемости создает проблемы для компаний, в выявлении и использовании знаний и навыков, необходимых для достижения успеха. Следует отметить, что некоторые из наших мер прикладных знаний, связанных с осуществлением JIT / TQM или (в целом), поставщик-производитель график интеграции. Вполне возможно, что наши результаты подтверждающие тех Краевский и (2001) Вэй стохастические модели затрат, которые нашли широкое распространение негативных последствий прогноз эффективности расходов на поставку интеграции цепи. Только будущие исследования могут сказать, если другие меры прикладных знаний даст тот же результат модели.

С другой стороны, экологические неопределенности в виде технологических турбулентность способствует созданию новых знаний и прикладных знаний. Когда фирмы сталкиваются с высокой скоростью изменения в свои продукты (например, продуктов износа является высоким и новые продукты вводятся часто), и в процессе их работы (например, материально-технического и основного производства), растет давление создавать и применять свои знания быстро. Фирмы привыкли действовать в таких условиях могут быть разработаны органические культуры организации и маркетинговой ориентации, что влечет за обучение (Херли

И наконец, никакой связи между размером фирмы и твердое знание было найдено. Крупные фирмы, как правило, мысли, имеют больше ресурсов, чем мелкие фирмы использовать для создания новых знаний (т. е. больших R

Прямые эффекты, косвенные эффекты, и ковариационными

Существовали нет прямой связи из любой контексте переменных производительности. За исключением размера, общего воздействия на производительность контексте являются значительными, но эти эффекты являются косвенными и полностью посредничестве знаний (в частности, применять знания). Отметим, что поскольку мы допустили четыре контексте конструкции для covary, взаимосвязь между этими конструкциями были учтены в модели. Мы также разрешено создание знаний и их применение к covary, но это было показано несущественной.

Отсутствие прямых связей контексте производительности интересен тем, что резервный теории предположил, что стратегия (или организационной структуры) выступает посредником контексте производительности отношений. Мы уже говорили о том, что знания должны быть местом стратегии фирмы, и мы бы заключить, что эти результаты согласуются с ролью знаний игры стратегии в области фундаментальных последовательность случай непредвиденных обстоятельств (например, экологический контекст, стратегия, структура, эффективность). В частности, знания, подушки фирмы от экологического бедствия (такие, как технологические турбулентности и непредсказуемости спроса).

Наша модель соглашается с доминирующей парадигмы, как оно на причинный порядок, но непосредственно не рассмотреть этот вопрос. Поперечного сечения характер этого исследования скидки никакого понятия о причинной заявления поддерживается эмпирические данные, поскольку это требует многолетних данных. Мы также не рассматривать организационную структуру, по крайней мере, открыто. Например, можно утверждать, что наша продукция регулярностью построить на самом деле отражает некоторые аспекты технологии структуры отношений и поэтому мы взяли (по крайней мере косвенно) части организационной структуры (Miller и др.., 1991). Вызывает сомнение, что мы захватили какие-либо аспекты стратегии, такие, как указано в хорошо проработанный Miles и снег (1978) типология например, или (1980) стоимости Портера против дифференциации стратегической направленности.

Управленческий Последствия

Есть несколько управленческие последствия из этого исследования. Во-первых, применение знаний из участников цепи поставок (например, поставщиков, внутренних, так и заказчиков) приводит к значительным финансовым результатам деятельности за фирмой. Путем разработки соглашений о сотрудничестве с поставщиками и клиентами, менеджер сможет лучше использовать внутренние ресурсы, знания и информационные ресурсы партнеров цепи поставок. Потому что приобретения и интеграции знаний требует времени, менеджер должен сделать знаний инвестиций которого возвращает являются неопределенными. Разработка совместных отношений позволяет компаниям ограничить инвестиционные обязательства (и риска) путем доступа и применения знаний от поставщиков и клиентов, а не разрабатывать все знания внутренне (грант

Более широкие сферы знаний, которые интегрированы в компетенции, тем труднее имитации конкурентами становится из-за сжатия времени потери от подделки и причинной неоднозначности (Dierickx

Во-вторых, менеджеры должны знать контекст, в котором они работают, поскольку контекст влияет на применение знаний фирмы. Из прикладных знаний в свою очередь, улучшает финансовые показатели, менеджеры хотят знать контекст, который поддерживает применения знаний. Это исследование показало, что Есть несколько переменных, которые влияют на связи твердое знание. регулярностью Технология производства положительно относится к категории прикладных знаний, и, таким образом менеджеры должны стремиться к routinize операций (или по крайней мере аспекты операций), где это возможно. Технологические турбулентности положительно, связанные как с новым творением знаний и прикладных знаний. Если фирм логистики и основные производственные процессы меняются быстро, если продукты быстро устаревают, и если новые продукты вводятся часто в своих отраслях, это способствует созданию и использованию знаний. В отличие от спроса непредсказуемость разрушительной знаний. Менеджеры, с которыми сталкиваются высокой непредсказуемости спроса, или высокие темпы изменения вкусов потребителей, было бы лучше посмотреть на использование знаний кроме тех, которые рассмотрены здесь. Клиент реагирования управления (CRM) является возможным кандидатом для смягчения проклятие непредсказуемости спроса ..

В-третьих, размер не влияет на способность создавать и применять новые знания (когда размер нормирована). И крупные, и малые фирмы могут эффективно применять свои знания для повышения финансовых показателей. Менеджеры малых фирм не должны падать духом из-за отсутствия ресурсов у крупных фирм. Руководители крупных компаний не должны падать духом сообщениями, что они могут быть менее проворны и менее склонны к обучению и инновациям.

При нажатии знаний конструктов

Результаты могли бы быть иными, если знания была измерена по-разному. В самом деле проблемы измерения которые преследуют научных знаний в целом. Например, некоторые меры формирования знаний на самом деле меры управления рисками принятии, культурных склонность инновационность, технические инновации и других конструкций. Наши меры формирования знаний относятся к традиции экономики, и, конечно, R

Измерительные R

Мы также попытались создать применения знаний, что построить включены различные связанные с производством продукции и процессов, связанных аспектов, которые охватывали цепи поставок. Например, мы не хотим, чтобы сосредоточить внимание только на знание продукта и испытания модели указанием продукта R

Меры прикладных знаний не крана все аспекты прикладных знаний однако. Другие исследования образцу лучших praetices (Szulanski, 1996) и технической информации (Апльярд, 1996), например. Это может быть необходимо для альтернативных operationalizations прикладного знания, которые будут смоделированы одновременно для оценки, которая влияет финансовых показателей и определения взаимосвязей. Наши меры прикладного знания имеют преимущество в том числе использования фирмы знаний из всей цепочки поставок (например, поставщик, внутреннем, так и клиента знаний). Интересное продолжение было бы проанализировать другие члены цепочки поставок для сравнения перспективы применения знаний среди членов цепи поставок. Есть перспективы партнером фирм той же или другой по теме прикладных знаний? Есть партнер фирмы, используя знания, что и другие партнеры оказывают?

Наконец, результаты могли бы быть иначе, если бы выступление было измеряться промежуточных целей деятельности. Преимущество промежуточных целей производительность их управленческого актуальность: связь между управленческих решений / действий и промежуточных целей по производительности зачастую яснее, чем связь между управленческих решений / действий и общей производительности фирмы. Например, производство конкурентоспособной приоритеты могут включать стоимость, качество, своевременность и гибкость (Hayes

[В редакцию: май 2002. Принято редколлегией: январь 2003.].

Ссылки

Апльярд, М. М. (1996). Как поток знаний? Межфирменные моделей в полупроводниковой промышленности. Стратегическое управление Journal, 17 (10), 137-154.

Барни, J. B. (1991). Фирма ресурсов и устойчивого конкурентного преимущества. Журнал по вопросам управления, 77 (1), 99-120.

Барни, J. B. (1986). Стратегические рынки факторов: ожидания, удачи и бизнес-стратегии. Управление науки, 32 (10), 1231-1241.

Beekun, Р. И.,

Бенсон, П. Г., Сараф, J. В.,

Биерли, П. Е., III (1999). Разработка общей стратегии типологии знаний. Журнал бизнес-стратегий, 16 (1), 1-26.

Celly, К. С.,

Коэн, В. М.,

Дэви, J. А., Белый, Р. Е., Мерритт, Н. J.,

Декаролис, Д. М.,

Demarest, M. (1997). Понимание управления знаниями. Долгосрочного планирования, 30 (3), 374-384.

Dess Г.

Dierickx, L,

Финч, B. (1986). Японские методы управления в малых предприятиях промышленности: стратегии осуществления. Производство и журнал Управление запасами, 10 (3), 30-38.

Флинн, Б. Б., Сакакибара, S.,

Флинн, Б. Б., Шредер, Р. Г.,

Gargeya, В. Б.,

Глейзер, R. (1991). Маркетинг в информационно насыщенной среде: стратегические последствия знаний в качестве актива. Журнал по маркетингу, 55 (4), 1-19.

Золото, А. Х., Malhotra А.,

Грант, Р. М. (1996a). Процветающие в динамично конкурентной среде: Организационные возможности, как интеграция знаний. Организация науки, 7 (4), 375-387.

Грант, Р. М. (1996b). К основанной на знаниях теории фирмы. Стратегическое управление Journal, 17 (10), 109-122.

Грант, Р. М.,

Волосы, J. F., Андерсон, Р. Е., Татам, Р. Л.,

Hayes, Р. Х.,

Хилл, Т. (1994). Производство стратегии: Текст и дел. Хомвуд, IL: Ирвин.

Хет, М. А., Ирландии, Р. Д.,

Холсапл, К. В.,

Хупес, Д. Г.,

Губер, Г. П. (1984). Характер и дизайн постиндустриального организаций. Управление науки, 30 (8), 928-951.

Халт, Г. Т. М., Херли, Р. F., Giunipero, Л. C.,

Херли, Р. R,

Джеймс, Л. Р., Демари, Р. Г.,

Joreskog, К. Г.,

Khandwalla, П. Н. (1974). Массовый выпуск ориентации операций технологии и организационной структуры. Administrative Science Quarterly, 19 (1), 74-97.

Когут, Б.,

Краевский, L.,

Лоуренс, П. Р.,

Леонг, Г. К. Снайдер, Д. Л.,

Либескинд, J. P. (1996). Знаний, стратегии и теории фирмы. Стратегическое управление Journal, 17 (10), 93-108.

Марта, J. G. (1991). Разведка и разработка в организационном обучении. Организация науки, 2 (1), 71-87.

Miles, Р. Е.,

Миллер, К. C., Глик, В. Х., Wang, Y.-D.,

Миллер, Д. (1991). Просроченная в седле: генеральный директор владения и матч между организацией и окружающей среды. Управление науки, 37 (1), 34-52.

Миллер Д.,

Мурман, C.,

Нонака, И. (1991). Знаниях создания компании. Harvard Business Review, 69 (ноябрь-декабрь), 96-104.

Нонака, И. (1994). Динамической теории создания организационных знаний. Организация науки, 5 (1), 14-37.

Нонака И., Byosiere П., Borucki, К. C.,

Оливер, C. (1997). Устойчивое конкурентное преимущество: сочетание институциональных и ресурсных основе мнений. Стратегическое управление Journal, 18 (9), 697-713.

Пизано, Г. П. (1994). Знаний, интеграции и местом обучения: эмпирический анализ процесса развития. Стратегическое управление Journal, 15 (Winter), 85-100.

Портер, М. Е. (1980). Конкурентные стратегии. Нью-Йорк: Свободная пресса.

Портер, М. Е. (1990). Конкурентное преимущество стран. Нью-Йорк: Свободная пресса.

Prahalad, К. К.,

Рид Р., Лемак, D. J.,

Рот, А. В. (1996). Достижение стратегической маневренности за счет экономии знаний. Стратегия и лидерство, 24 (2), 30-37.

Сакакибара, S., Флинн, Б. Б.,

Сакакибара, S., Флинн, Б. Б., Шредер, Р. Г.,

Шин, H., Кольер, Д. А.,

Siekman, П. (2002). Оснастку вместе бизнес-джетов. Fortune, 145 (2), 104А-104H.

Спендер, Ж.-К. (1994). Организационные знания, коллективная практика, и пенроузиана арендной платы. Международный Business Review, 3 (4), 353-367.

Спендер, Ж.-К. (1996). Создание знаний основе динамической теории фирмы. Стратегическое управление Journal, 17 (10), 45-62.

Стюарт, Т. А. (1991). Brainpower. Fortune, 123 (11), 44-60.

Szulanski, G. (1996). Изучение внутренней связности: Препятствия для передачи передового опыта в рамках фирмы. Стратегическое управление Journal, 17 (10), 27-43.

Tan, K.-C., Kannan, В. Р., Хандфилд, Р. Б.,

Тис, Д. J. (1996). Фирма организации, структуре промышленного производства и технологических инноваций. Журнал экономического поведения и организации, 31, 193-224.

Тис, Д. J. (1998a). Захват значение знаний активов: новая экономика, рынки ноу-хау и нематериальные активы. Калифорния обзору управления, 40 (3), 55-79.

Тис, Д. J. (1998b). Стратегии, технологии, и государственная политика: отдельные документы David J. Тис. Том 2, Northampton, MA: Эдвард Элгар.

Тис, Д. J. (2000). Стратегии управления знаниями активов: роль структуры фирмы и промышленных условиях. Долгосрочного планирования, 33 (февраль), 35-54.

Тис, Д. J., Пизано Г.

Венкатраман, Н. (1989). Концепция вписывается в стратегию исследования: на пути к словесной и статистической корреспонденции. Академия управления обзора, 14 (3), 423-444.

Vogelstein, Ф. (2002). Cool компании: Intraspect. Fortune, 145 (11), 180.

Уорд, П. Т., МакКрири, J. К., Рицман, Л. П.,

Wernerfelt, B. (1984). На базе природных ресурсов зрения фирмы. Стратегическое управление Journal, 5 (2), 171-180.

Wernerfelt, B. (1995). На базе природных ресурсов мнению фирмы: десять лет спустя. Стратегическое управление Journal, 16 (2), 171-174.

Захария, З. Г. (2001). Развитие и рост производства в управлении цепочкой поставок. В J. Т. Ментзер (ред.), Управление цепочками поставок. Thousand Oaks, CA: Sage 183-203.

Корнелия Dr

Департамент маркетинга и управления цепочками поставок, Мичиганский университет, N370 Норт-деловой комплекс, Ист-Лансинг, М. И. 48824-1122, адрес электронной почты: <a href="mailto:droge@bus.msu.edu"> droge@bus.msu . образование </ A>

Синди Клейкомб [кинжал]

Департамент маркетинга и предпринимательской деятельности, В. Франк Бартон школы бизнеса, Wichita государственный университет, 1845 Фэрмаунт, Wichita, KS 67260-0084, адрес электронной почты: Синди <a href="mailto:cindy.claycomb@wichita.edu">. claycomb@wichita.edu </ A>

Ричард Жермен

Кафедры маркетинга университета Луисвилля, 154 Колледж бизнеса и государственного управления, Луисвилл, KY40292, адрес электронной почты: richard.germain <a href="mailto:richard.germain@louisville.edu"> @ louisville.edu </ >

[Кинжал] корреспондент автора.

Корнелия Dr Она в настоящее время профессор кафедры маркетинга и управления цепочками поставок в Мичиганском государственном университете. Ее работа была опубликована в журнале маркетинговых исследований, Decision Sciences, а журнал Бизнес Логистика.

Синди Клейкомб является адъюнкт-профессор по маркетингу и развитию предпринимательства на В. Франк Бартон Школе Бизнеса в Уичито государственного университета. Она получила степень доктора университете штата Оклахома. Она опубликована в журнале "Бизнес исследований, бизнес-горизонты, Европейский журнал по маркетингу, а также различные другие маркетинга и логистики журналов.

Ричард Жермен это вызов для Excellence Председателя в управлении цепочкой поставок в отделе маркетинга Университета Луисвилл. Он получил степень доктора Мичиганского университета и его научных работ были опубликованы в журнале "Маркетинговые исследования, журнал бизнес Логистика и Decision Sciences.