质量管理水平-分析

从上节的分析结果看出，数据模型整体尚可，但是对于结构方程的LISREL方法来讲，实际数据不太满足LISREL方法解决SEM问题的多元正态分布的假设，那么这节应用偏最小二乘（PLS）的方法解决SEM问题，所以本节称为PLS-SEM分析。

一、数据预处理及单一维度检验

通过标准化，在满足显变量中心化假定要求（即变量的均值为零）的基础上，对数据进行单维性（unidimensionality）分析。被分析的数据是均值为0，标准差为1的标准化后的数据，分析结果见表3-6。

从表3-6可以看出，所有变量组的第1主成分特征值都大于1，而第2主成分特征值都小于1，因此，问卷数据满足对PLS-SEM分析的单一维度的条件。对于问卷数据在各个因素下的一致性方面的要求，在前面问卷效度分析得到的科隆巴奇系数得到的结果也证明了其数据符合这一条件。

表3-6 单维性检验

二、质量体系PLS模型分析

在质量突破/质量改进、过程控制、质量体系绩效、人力资源管理、质量领导几个方面质量要素组成模型之后，本节的PLS-SEM模型与上一节的SEM模型相同，主要区别在于分析方法不同，模型不再赘述。

（一）结果分析

对质量管理体系模型进行PLS-SEM分析，分析结果见表3-7。

表3-7 结构方程模型分析结果

从表3-7可以看出，各组潜变量的综合信度为0.86-0.96，均高于Nunally提出的综合信度临界值0.70，说明变量的综合信度较高，模型的整体理论假设是比较接近实际调查结果的，反过来讲，数据分析的结果支持理论假设。

与此同时，潜变量的平均提取变异量为0.55-0.77，均高于Fornell和Larcker提出的AVE的临界值0.50，说明变量的内敛效度都较高。潜变量从对应的显变量组处获得了较高的解释信息。这和偏最小二乘算法的出发点有关，偏最小二乘算法吸取了主成分分析和典型相关分析的优点，组成因子的提出既尽量从自变量中提取足够多的变异，同时也尽量保证对因变量的变异给予足够多的解释。

质量体系绩效的R2值为0.75，其变异量的75%能够被模型解释，模型的拟合效果还是比较令人满意的。其中质量突破和过程控制两项的R2值不太高，这两项质量管理因素比较偏技术方面，尤其其中的质量突破，主要由试验设计、QFD、FMEA、新QC七种工具组成，这些属于创新的因素本身就较难度量，并且受到企业自身的质量战略、人员素质以及企业外部技术环境有关，企业之间的差别也非常大，所以其变异在模型中被解释的部分偏小。隐变量中的质量领导只作为自变量，所以其没有R2值。其他质量管理因素的R2值均比较高。

（二）显变量对潜变量的系数

各显变量与各自相关的潜变量之间的系数，见表3-8。

表3-8 显变量系数

续 表

续 表

（三）潜变量得分

潜变量得分如表3-9，得分是标准化的，即得分的均值为0，方差为1。

从潜变量之间的相关系数可以看到，潜变量之间的相关性很强。反映了质量管理要素之间的错综复杂的相互影响关系，采用结构方程模型方法比较普通的多元回归分析可以更好地解决质量管理影响要素关系模型的问题。

表3-9 潜变量之间的相关系数

（四）路径系数

反映潜变量之间关系的路径系数见表3-10表格中的数字代表横行所在变量对纵栏所在变量的路径系数。

表3-10 PLS-SEM路径系数

表中两个数字上面的为路径系数，下面括号中的为T值。从T值可以看出大多路径系数显著。

三、质量管理要素对质量体系绩效影响的PLS-SEM分析

1. PLS-SEM结果分析通过理论以及数据实证分析，质量管理体系要素之间的相互影响的关系以及路径系数见图3-5。

图3-5 质量管理体系要素间PLS-SEM路径系数

从图3-5中可以看出，所有质量要素都对质量体系绩效影响显著，理论上来说，质量体系是一个复杂整体系统，体现全体员工、全过程、全方位影响的几大质量要素都对质量管理体系的绩效影响深远。同时，从路径系数来看，质量领导对人员管理影响显著，直接对人员管理的路径系数为0.78，影响最大。虽然质量领导因素对过程控制和质量改进的直接路径系数不高，在模型中被剔除，但是其经由人力资源管理对质量突破间接影响很大，同样，其通过人力资源管理活动的因素对过程控制因素也影响很大。

人力资源管理显著影响过程控制和质量改进，是对其他质量体系要素直接影响最多、路径系数也很高的要素。人员掌握充分的技能才有能力参与到质量决策和过程控制和改进活动中，提高质量管理体系绩效。

过程控制对体系绩效的直接路径系数最高，体现出质量过程控制对质量体系绩效的直接影响是巨大的。同时其受到企业人力资源参与质量活动的积极性等因素的影响很大。

2. PLS-SEM结果与LISREL结果的对比

表3-11 PLS-SEM与LISREL路径系数对比

a：该路径系数被固定。

在路径系数的显著性上，PLS-SEM的t值要比LISREL方法得到的路径系数的t值高，显著性更高一些。

对比LISREL和PLS-SEM两种不同的方法，PLS-SEM方法更具有适应性，LISREL方法在设定模型上必须要有坚实的理论支持，所以在模型设定时，要模型相对简单，才能使得模型可以确保被识别。而社会科学许多要素之间的关系相对复杂，要建立比较复杂的模型时，采用PLS-SEM方法比较容易求解模型。同时，PLS-SEM方法比较容易获得各个部分的因素得分，易于求得量化指标，利用数据用于进一步的分析。

在分析中为了将PLS和LISREL两种不同方法进行对比，尽量优先设定了LISREL方法求解结构方程，以保证LISREL-SEM可解。在此基础上再建立PLS-SEM，进行了对比分析。反之，则存在一定困难，即建立PLS-SEM模型后，不一定能用LISREL方法求解。用两种不同的解决结构方程模型的方法，得到了近似的模型的结果，说明这个模型是相对稳定的，真正反映了质量管理要素之间内在的相互联系。

四、上市公司质量管理要素PLS-SEM分析

在本次调查问卷中包含一部分上市公司，而上市公司的部分经营业绩指标可以在公司年报中查询，所以，在前面分析的结构方程模型的基础上，可以继续增加部分经营业绩数据进行进一步的分析。由于上市公司的数量较少，所以模型分析只用了PLS方法。

图3-6 上市公司质量管理体系要素间PLS-SEM路径系数

对于上市公司的经营数据主要采用了主营收入增长率（SALE）和库存周转率（Stock management）、产品合格率、顾客满意度等指标，见图3-6。新的模型中要素间的路径系数仍然说明企业质量领导、过程控制和质量突破与内部经营业绩以及与外部经营绩效之间存在一定程度的正向影响关系。

企业的领导层主要影响企业的人力资源政策、组织结构、质量文化、对先进质量理念的接受、设备的质量保证能力、无不受到领导层的深刻影响。人力资源的技术培训、理论培训、能力提高，对于不同部门员工来说，能帮助他们在自己的工作中应用适当的工具和方法，既有利于提高效率、保证质量，也有利于创新和开发新的产品和过程改进。质量体系的绩效来自于员工的过程控制活动和不断进行的过程改善，创新不仅会影响产品的性能，也会影响产生生产的效率和工作过程的效率和效果。不仅对于质量体系绩效是如此，对于外部表现的产品质量、顾客满意度、库存周转率、营业收入等指标的影响也是如此。

从泰勒的科学管理到法约尔组织理论，从动作研究到业务流程再造，企业管理体系中的方方面面都会相互促进、相互提高；不论是渐进式的量变改善，还是突变式的组织变革，各种理论、技术、方法都对企业的管理产生着深刻的影响。

企业提高盈利水平的动机是可想而知的，但是提高利润需要从许多方面入手，提高质量管理体系绩效就是目标和手段之一。从《质量烁金》的启示看来，企业需要成为具有卓越质量管理水平的公司，才能够获得最终渴望的超额利润和长期发展。

提高质量管理体系绩效是实现盈利的手段，而企业的质量管理的又是提高质量体系绩效的手段。本章主要以偏最小二乘方法建立结构方程模型，并明确了质量管理体系中，质量领导（leadership）、人力资源管（HRM）、质量改进（break through）、过程控制（control）几个质量管理要素对质量体系绩效（effect）的影响大小。

企业的领导层的影响是最大的，企业的人力资源政策、组织结构、质量文化、对先进质量理念的接受、设备的质量保证能力、无不受到领导层的深刻影响。对于上市公司的分析，验证了质量领导、人力资源管理、过程控制、质量改进、质量体系绩效、外部体系绩效和经营绩效之间的相互关系。