高校最佳人力资源管理实践对组织绩效的影响

建立了高校最佳人力资源管理实践与高校组织绩效关系模型,证实了高校最佳人力资源管理实践与组织绩效的关系.高校最佳人力资源管理实践由员工选拔与配置、激励机制、参与和绩效管理四个维度构成.高校组织绩效由员工满意度、教学科研绩效、社会满意度和财务绩效四个维度构成.以700名高校教职员工为对象, 运用结构方程模型检验了两者之间的关系.研究表明：员工选拔与配置对员工满意度和社会满意度具有显著的正向影响;激励机制对教学科研绩效和财务绩效具有显著的正向影响;参与对社会满意度具有显著的正向影响;绩效管理对员工满意度具有显著的正向影响.     

基于偏最小二乘结构方程的知识密集型服务企业网络能力对企业绩效的影响

随着知识经济、服务经济的发展,知识密集型服务企业(KIBS)受到越来越多的关注。同时,企业的关系化、网络化发展也让企业更注重发展自身的网络能力。因此,企业如何发展网络能力、企业网络能力如何影响企业绩效就成为了管理研究的热点。本文从企业能力理论出发,认识到了知识密集型服务企业及网络能力的内在特性,然后据此从知识、互动、创新的角度分析了知识密集型服务企业网络能力对企业绩效的影响框架,引入了组织间学习、合作创新、顾客互动做为中介变量,并用运用基于偏最小二乘法的结构方程模型的方法实证验证了上述理论框架。     

动态能力、商业模式创新与初创企业的成长绩效

通过对全国207家样本初创企业进行问卷调查和结构方程模型分析,研究发现:动态能力和商业模式创新都对初创企业的成长绩效具有正向促进作用,同时动态能力与成长绩效之间存在着一定的中间机制。动态能力中组织学习能力、组织创新能力与资源整合能力对初创企业成长绩效有直接正向影响,而资源重构能力与战略隔绝机制则通过影响商业模式的创新来对初创企业成长绩效产生间接正向影响。本研究的贡献在于,打开了初创企业从动态能力到成长绩效的黑箱,商业模式的创新在企业动态能力与成长绩效的关系中起到了中介作用。其实践意义在于初创企业应该如何通过提升动态能力进行商业模式的创新并以此来提升企业的成长绩效,参与市场竞争。     

不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构绩效

利用贝叶斯统计推断方法和博弈理论构建市场不确定环境下链与链竞争的控制结构模型,分析市场风险、产品竞争强度对供应链纵向控制结构绩效的影响,从制造商与供应链系统角度识别了不确定环境下纵向控制结构选择的贝叶斯均衡与可能的囚徒困境,特别是,供应链系统控制结构选择不依赖于市场的风险环境,只取决于市场竞争强度,这显著不同于制造商对纵向控制结构选择还依赖于市场风险及零售商预测能力,该结果为不确定环境下链与链竞争的纵向控制结构选择提供了理论基础.     

企业合作关系、敏捷供应链和企业绩效间关系实证研究

以242家企业为研究样本,确定了企业合作关系所包含的因子,并通过因子分析和结构方程模型研究了企业合作关系、敏捷供应链效应和企业绩效三者之间的关系,验证了企业合作关系对敏捷供应链效应、企业绩效水平具有显著的正向影响,敏捷供应链效应不仅对企业绩效有显著的正向影响,还在企业合作关系与企业绩效的关系中起部分中介作用.     

捆绑还是协同：创新联盟粘性对企业间合作绩效的影响——表达型与工具型关系契约的作用差异视角

现有研究对联盟网络粘性与合作绩效间的关系缺乏有力的阐释，本文从创新联盟网络视角，结合中国具体情境，引入关系契约与互惠规范的概念，构建了“联盟粘性-合作绩效”的理论模型，并以209家企业样本数据进行结构方程模型与分层回归分析。实证结果表明：联盟粘性对关系绩效具有促进作用，但对任务绩效具有倒U型的影响；表达型关系契约与工具型关系契约在联盟粘性与任务绩效之间分别起到部分中介和完全中介作用，并且两类关系契约的创新效应各异；互惠规范能够正向调节联盟粘性与表达型、工具型关系契约间的作用关系。研究结果不仅有助于深化现有创新联盟关系研究成果，丰富国内本土化的创新管理理论，同时对我国企业的“开放式创新”与“网络化合作”实践具有现实指导意义。     

组织沟通模式对企业员工关系网络结构的影响

通过应用复杂网络理论,提出并介绍了企业生长模型,借助仿真实验探索了企业员工关系网络演化过程.发现组织鼓励员工团队内部和跨团队沟通的努力程度显著地影响着员工关系网络结构,而这些结构又与企业、个人的绩效密切相关.针对仿真模型研究的一个典型缺陷:缺乏外部有效性,将仿真实验数据及其理论上的逻辑结果分别与本研究所搜集的经验数据、其他学者的案例研究进行比较.结果证明两者比较相符,说明该模型及其基于该模型的研究结论是可信且有效的.     

基于贝叶斯CAViaR模型的油价风险研究

CAViaR模型是常用的VaR估计方法之一, 但通常面临参数估计和模型检验的困难. 本文发展了贝叶斯CAViaR模型用于分析油价风险, 并考察该模型在参数估计、模型选择、VaR预测等方面的作用. 采用布伦特原油价格日数据, 研究显示贝叶斯CAViaR模型有效控制了估计风险和模型风险, 且具有较好的VaR预测绩效, 优于传统CAViaR模型. 本文同时指出, 油价VaR存在自回归特征并受前期正负收益率的不对称影响. 不对称斜率CAViaR模型有效刻画了油价VaR的动态变化模式.     

高管团队内部社会资本、交互记忆系统与决策绩效的关系

社会资本为信息提供了渠道，提高了管理者发现新机遇的能力。现有文献表明，高管团队内部社会资本对团队绩效具有积极的影响, 然而，高管团队内部社会资本影响决策绩效的内在作用机理尚未明晰。基于高阶理论和社会资本理论，从认知过程视角提出了高管团队内部社会资本、交互记忆系统和决策绩效关系间的理论模型。基于392份样本数据的结构方程模型表明：高管团队内部社会资本关系维度的信任、认知维度的共同愿景对决策质量和满意度均具有积极影响，但结构维度的网络关系直接影响效应并不显著；高管团队内部社会资本各维度对交互记忆系统的影响强度依次为认知维的共同愿景、关系维的信任和结构维的网络关系；高管团队交互记忆系统对决策质量和满意度具有显著正向影响；交互记忆系统在高管团队内部社会资本与决策质量和满意度之间起中介作用。     

关系契合对知识迁移与突破性创新绩效的影响研究

企业内外部关系产生的知识对突破性创新绩效具有十分重要的影响, 本文通过文献研究提出相关理论假设, 运用结构方程模型对关系契合、知识迁移与突破新绩效之间的关系进行实证研究. 结果表明, 社会资本契合和关系资本契合对知识迁移均有显著正向影响; 而人力资本相关度与结构资本相关度对知识迁移的影响不显著, 但关系资本契合与人力资本相关度交互作用对知识迁移却有显著正向影响; 知识迁移对突破性创新绩效的两个维度均有不同程度地正向影响, 其中对过程创新绩效维影响更显著. 研究结论可为企业有效实施知识管理, 进而提升突破性创新绩效提供借鉴和启示.     

模糊情形下基于贝叶斯网络的可靠性分析方法

确定性的可靠性分析方法在描述模糊情形下的逻辑门与事件时表现出了局限性.为能在模糊情形下进行可靠性分析,利用贝叶斯网络对不确定性问题具有良好描述能力和推理能力的特点,提出一种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法.该方法在采用贝叶斯网络进行系统可靠性建模基础上,提出了一个重要的概念:置信割集;并给出了计算强割集的算法.这种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法能较好地刻画系统中存在的模糊性,丰富了割集理论,使可靠性分析更加接近实际.最后,举例说明了算法的有效性.     

基于BN的武器装备体系能力重要度分析

面对不断变化的未来不确定作战环境,在有限资源和技术水平下,武器装备体系顶层设计人员需要辨识与明确对体系建设目标影响最大的能力集合。提出用带置信度的区间数度量武器装备体系能力,用beta分布描述武器装备体系能力性能指标先验分布概率,在武器装备体系能力指标分解结构基础上构建了基于贝叶斯网络的武器装备体系能力重要度评估模型,利用贝叶斯网络的推理功能提出了能力重要度计算方法。最后,以空战武器装备体系为背景对所提方法的可行性和有效性进行了检验。     

动态贝叶斯网络与黑板机制结合的协同决策方法

针对信息化战争中重大复杂决策问题,提出动态贝叶斯网络与黑板机制相结合的协同决策方法。以协同防空预警雷达目标识别问题为背景,针对复杂问题协同决策的特点,将动态贝叶斯网络的定量推理能力与黑板机制灵活集成多领域决策者智慧定性推理的能力相结合,提出动态贝叶斯黑板协同决策机制。在概率意义下证明了该方法的有效性,并用仿真试验验证该方法可以较显著地提高协同决策的正确性。     

基于广义连续时间贝叶斯网络的指挥控制网络系统可靠性分析

指挥控制网络作为典型的复杂网络系统，其可靠性通常可以利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)来分析。由于DBN并不能很好地解决包含时间和非时间事件的指挥控制网络系统可靠性问题，因此提出一种具有二态条件概率表的广义连续时间贝叶斯网络(generalized continuous time Bayesian network, GCTBN)的建模方法。在此模型的基础上，得到了不同逻辑门的可靠度算法求解，进而针对指挥控制网络系统提出了无线电传播、通信设备以及网络的可靠性分析方法，从而综合地考虑到指挥控制网络执行不同任务的可靠性问题。通过对指挥控制网络可靠性问题的实际案例分析，验证了所提方法的有效性。     

基于融合先验方法的贝叶斯网络结构学习

从数据中学习贝叶斯网络结构是一个非确定性多项式困难(non deterministic polynomial hard,NP-hard)问题,当数据样本不充分时难以获得准确的模型,此时利用先验信息是一种有效的途径。但是利用先验信息的过程中如何适应不正确的先验信息,是一个待解决的问题。针对此问题,提出一种融合先验的方法进行贝叶斯网络结构学习,在评分搜索法的两个环节中解决这个问题:第一,提出了新的融合不确定先验信息的评分函数,考虑了先验信息与数据集的权衡。第二,提出了融合不确定先验信息的搜索策略,增强先验信息利用的鲁棒性。所提方法适用于任何启发式搜索。仿真结果表明了所提方法能有效地利用正确的先验信息,而且对错误的先验信息有较强的适应能力。     

贝叶斯网络增强型多模型AUV组合导航算法

针对复杂环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)组合导航系统中存在噪声不确定或者易发生变化的情况,提出一种贝叶斯网络增强型交互式多模型(interactive multiple model filter based on Bayesian network,BN-IMM)滤波算法。该算法在多模型估计基础上,引入特征变量,并根据变量与系统模型之间存在的因果关系建立贝叶斯网络;利用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率,能够降低多模型算法中真实模式识别对先验知识的依赖性。该算法能够解决交互式多模型(interactive multiple model,IMM)算法中模型转换存在滞后、模型概率易发生跳变等问题,增强多模型算法的自适应能力。以陀螺和加速度计的输出作为特征变量建立贝叶斯网络,对AUV组合导航系统进行仿真,结果表明所提出的BN-IMM算法相比于传统的IMM算法能够显著提高机动状态时模型转换速度和估计精度。     

战斗部虚拟试验贝叶斯假设-检验验证方法

虚拟试验利用大型数值模型研究难以进行试验的物理过程,其结果用以指导各项决策,因此必须对虚拟试验进行验证.分析试验过程中存在的各种不确定性,比较数值模型预测值与模型确认试验测量值,度量数值模型描述与预测物理系统的能力.采用贝叶斯因子结合模型数据与试验数据,衡量数值模型误差是否显著,检验数值模型是否有效.应用战斗部虚拟试验验证实例演示本文的方法.     

战争设计工程中对抗决策网络与黑板机制相结合的方法

战争设计工程是一种面向战争复杂性的分析与设计战争的方法。分析战争设计工程中异质专家研讨的需要,提出基于对抗决策网络与黑板机制有机结合的研讨方法。首先借鉴了黑板机制灵活集成异质专家智慧定性推理的能力,然后将作战效果与对抗性引入到动态贝叶斯网络中,提出对抗决策网络支持对抗策略的定量推理,根据对抗决策网络与黑板机制相关要素的相容性将二者有机结合,提出对抗决策网络黑板机制,并进一步分析对抗决策网络黑板的体系结构。最后以一个简例说明异质专家能够基于对抗决策网络黑板机制展开研讨,对战争系统进行分析与设计。     

Study of testability measurement method for equipment based on Bayesian network model

To analyze and evaluate the testability design of equipment, a testability analysis method based on Bayesian network inference model is proposed in the paper. The model can adequately apply testability information and many uncertainty information of design and maintenance process, so it can analyze testability by and large from Bayesian inference. The detailed procedure to analyze and evaluate testability for equipments by Bayesian network is given in the paper. Its modeling process is simple, its formulation is visual, and the analysis results are more reliable than others. Examples prove that the analysis method based on Bayesian network inference can be applied to testability analysis and evaluation for complex equipments.     

变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生

变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法解决了对突变过程的建模和定性推理问题,但是环境突变是随时发生而且无法预计,由此网络结构发生变化后,网络参数必须自适应产生.针对此问题,依据贝叶斯网络的原理,定义了相关节点和最偏好状态的概念,提出了变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生算法,并将此算法应用于解决飞行器突发威胁情况下的航路选择问题,取得了满意的结果,验证了所提出的变结构离散动态呗叶斯网络参数的自适应产生算法是可行的,有望解决变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生问题.