Data-driven operations management: organisational implications of the digital transformation in industrial practice

Abstract

The ongoing digital transformation on industry has so far mostly been studied from the perspective of cyber-physical systems solutions as drivers of change. In this paper, we turn the focus to the changes in data management resulting from the introduction of new digital technologies in industry. So far, data processing activities in operations management have usually been organised according to the existing business structures inside and in-between companies. With increasing importance of Big Data in the context of the digital transformation, the opposite will be the case: business structures will evolve based on the potential to develop value streams offered on the basis of new data processing solutions. Based on a review of the extant literature, we identify the general different fields of action for operations management related to data processing. In particular, we explore the impact of Big Data on industrial operations and its organisational implications.     

An integrative model of leadership behavior

Decades of questionnaire and interview studies have revealed various leadership behaviors observed in successful leaders. However, little is known about the actual behaviors that cause those observations. Given that lay observers are prone to cognitive biases, such as the halo effect, the validity of theories that are exclusively based on observed behaviors is questionable. We thus follow the call of leading scientists in the field and derive a parsimonious model of leadership behavior that is informed by established psychological theories. Building on the taxonomy of Yukl (2012), we propose three task-oriented behavior categories (enhancing understanding, strengthening motivation and facilitating implementation) and three relation-oriented behavior categories (fostering coordination, promoting cooperation and activating resources), each of which is further specified by a number of distinct behaviors. While the task-oriented behaviors are directed towards the accomplishment of shared objectives, the relation-oriented behaviors support this process by increasing the coordinated engagement of the team members. Our model contributes to the advancement of leadership behavior theory by (1) consolidating current taxonomies, (2) sharpening behavioral concepts of leadership behavior, (3) specifying precise relationships between those categories and (4) spurring new hypotheses that can be derived from existing findings in the field of psychology. To test our model as well as the hypotheses derived from this model, we advocate the development of new measurements that overcome the limitations associated with questionnaire and interview studies.     

Generating a smallest binary tree by proper selection of the longest edges to bisect in a unit simplex refinement

In several areas like global optimization using branch-and-bound methods for mixture design, the unit n-simplex is refined by longest edge bisection (LEB). This process provides a binary search tree. For \(n>2\), simplices appearing during the refinement process can have more than one longest edge (LE). The size of the resulting binary tree depends on the specific sequence of bisected longest edges. The questions are how to calculate the size of one of the smallest binary trees generated by LEB and how to find the corresponding sequence of LEs to bisect, which can be represented by a set of LE indices. Algorithms answering these questions are presented here. We focus on sets of LE indices that are repeated at a level of the binary tree. A set of LEs was presented in Aparicio et al. (Informatica 26(1):17–32, 2015), for \(n=3\). An additional question is whether this set is the best one under the so-called \(m_k\)-valid condition.     

董事会人力资本及其异质性与公司绩效

 董事会的组织建设一直是公司治理的研究重点。基于代理理论和资源依赖理论,已有研究针对董事会人力资本及其异质性与公司绩效间的主效应进行大量探讨。        在已有研究基础上,依据中国国情和上市公司具体情况,选择学历水平和海外经历作为董事会人力资本考察指标,探讨董事会人力资本均值对公司绩效的影响机制及其边界条件,并进一步研究董事会成员海外经历对董事会成员学历水平与公司绩效之间关系的调节作用。将2009年至2015年沪、深A股主板和中小板上市公司纳入研究范围,筛选出1 386家数据完整的公司,将定性分析与定量研究相结合,运用Stata 14.0,采用多元回归的统计方法对假设进行实证检验。        研究结果表明,中国上市公司董事会成员人力资本情况对公司绩效具有重要影响。董事会成员平均学历水平的提升会促进公司绩效,学历水平异质性正向调节平均学历水平与公司绩效之间的关系;董事会海外经历成员占比的提高也会促进公司绩效,而海外经历异质性负向调节海外经历成员占比与公司绩效之间的关系;董事会海外经历成员占比负向调节董事会成员平均学历水平对公司绩效的影响,即随着董事会海外经历成员占比的提高,董事会成员平均学历水平对公司绩效的正向影响减弱。        研究结论丰富了董事会组织行为的研究,创新性地提出董事会人力资本对公司绩效作用的边界条件,完善了董事会治理结构的标准,揭示了中国上市公司董事会在专业化的基础上提升国际化水平这一必然趋势,对上市公司加强董事会人才队伍建设、优化治理层人力资本水平、实现更高绩效目标具有重要参考价值。     

基于贝叶斯参数估计的期货市场交易成本、流动性与资产定价研究

 近年来交易成本和流动性对于股票资产的预期收益或定价影响受到学术界和业界的关注,期货市场的各种交易产生大量数据,这些数据中隐藏着重要的信息,但采用逐笔高频交易数据对期货市场交易成本、流动性和资产定价问题进行系统研究的比较少,对期货市场交易成本和流动性的内涵、特征、度量方法,以及交易成本和流动性在期货资产定价中的作用等问题有待深入探讨。        从序贯交易模型的视角,基于贝叶斯参数估计方法及逐笔高频交易数据和每日收盘价格数据测量期货市场的交易成本,对不同交易成本和流动性测量方法进行比较研究,探讨各种交易成本与流动性的相互关系,选出合适的流动性测量方法。同时,从逐笔高频交易数据存在报价离散化、价格聚集和非对称信息等方面对交易成本模型修正和扩展。将交易成本与真实收益率结合并考虑市场规模和周内效应的作用,构建期货市场资产定价模型,从中国期货市场选取不同品种的主力合约数据进行实证研究。        研究结果表明,基于贝叶斯参数估计和逐笔高频交易数据的交易成本的测量方法具有明显的优点,可以克服传统基于矩估计交易成本测量交易成本的不足,更适合用来作为流动性的代理变量。①订单对价格存在比较显著的冲击现象,这些冲击表明私人信息被包含在这些合约的交易里。②基于完整模型的交易成本更适合用来作为流动性的代理变量,与定义法的流行性成本估计值的相关系数更高,基于逐笔高频交易数据和完整模型的交易成本是最优的流动性的代理变量。③交易成本确实被包含在超额收益中,总体来说,交易成本对资产收益率的影响具有比较明显的周内效应。因此,流动性对投资期货的收益率有很大贡献,为了达到更高的收益,通常需要为获得好的流动性而付出更高的代价。        从序贯交易模型的视角,基于贝叶斯参数估计方法和逐笔高频交易数据测量期货市场的交易成本,有助于市场参与主体更好地认识和分析期货市场的交易成本、流动性和资产收益之间的关系,对市场监管机构有效评估市场质量、设计合理的期货市场交易制度、有效降低市场交易者的交易成本、增强期货市场流动性、提高市场运行效率具有一定的参考价值。     

矛盾性追加评论对感知有用性的影响效应研究

 随着在线评论机制的完善,各大网络购物平台设置了追加评论的功能,消费者可在初次评论后一定时间段内针对同一产品再次评论。目前追加评论逐渐引起学者们的广泛关注,已有关于含追加的在线评论研究中,大多是针对含追加评论与未追加评论之间、含追加评论中一致性追加评论与矛盾性追加评论之间的感知有用性差异进行比较研究,较少研究分析矛盾性追加评论之间,即初次评论与追加评论情感方向不一致的情况下含追加评论的感知有用性差异。        将矛盾性追加评论分为初次评论为正、追加评论为负和初次评论为负、追加评论为正两种情况,基于归因理论和精细加工可能性模型的视角,探讨矛盾性追加评论对感知有用性差异的影响效应以及不同产品卷入度对矛盾性追加评论感知有用性差异的调节作用。实验均以大学生为样本,从天猫商城真实的评论环境中获取的在线追加评论作为实验数据,采用曼-惠特尼秩和检验和Wilcoxon符号秩检验两种非参数检验方法进行数据分析。        研究结果表明,①在矛盾性追加评论中,初次评论为正、追加评论为负的含追加评论感知有用性显著高于初次评论为负、追加评论为正的在线评论;②产品卷入度对矛盾性追加评论感知有用性差异具有调节作用,对于高卷入度产品而言,正-负追加组和负-正追加组感知有用性差异显著;对于低卷入度产品而言,这种差异不显著。        从理论上讲,研究结论进一步完善了含追加在线评论的研究框架,并引入了产品卷入度这一调节变量,解释了人们对矛盾性信息感知的差异。研究结论还具有一定的实践指导意义,由于消费者更加关注正-负追加组的在线评论,企业应采取措施降低负面追加评论对产品的影响。     

在线品牌社区顾客间互动对顾客愉悦体验的影响

随着互联网和社交媒体的日益普及,企业构建在线品牌社区、鼓励顾客参与品牌社区活动已经成为企业创造价值的一种新的营销策略。实践表明,顾客的愉悦体验是顾客参与在线品牌社区活动的直接结果之一,它有助于提升企业绩效。已有研究虽然关注在线品牌社区顾客的认知因素对顾客愉悦体验的影响,但却忽视了顾客间互动这种在线品牌社区内的主体活动,因而对在线品牌社区顾客间互动是否带来顾客愉悦体验以及如何带来顾客愉悦体验的讨论并不多见。 梳理品牌社区、顾客互动和顾客体验等相关研究,基于价值共创理论和自我决定理论,构建在线品牌社区顾客间互动对顾客愉悦体验的影响机制,提出在线品牌社区顾客间互动对顾客愉悦体验具有正向影响、控制感和融聚感对在线品牌社区顾客间互动与顾客愉悦体验之间具有中介作用、主题匹配对这种中介机制具有调节作用等假设。采用问卷调查在魅族社区获取283个顾客样本数据,测量量表的信度和效度,并利用回归分析检验相应的假设。 研究结果表明,①在线品牌社区顾客间互动正向影响顾客的愉悦体验。②控制感和融聚感对顾客间互动与愉悦体验之间的正向关系起并列中介作用。③顾客间互动的主题匹配调节控制感的中介效应,即当主题匹配程度较高时,在线品牌社区顾客间互动通过控制感正向影响愉悦体验;当主题匹配程度较低时,控制感的中介作用不显著。④主题匹配也调节融聚感的中介效应,即与主题匹配程度较低时相比,当主题匹配程度较高时,融聚感对顾客间互动与愉悦体验之间正向关系的中介效应更大。 研究结果厘清了在线品牌社区顾客间互动对顾客愉悦体验的作用机制,加深了对顾客间互动的理解,丰富了顾客体验和品牌社区方面的研究,并对企业通过在线品牌社区提升顾客关系管理、顾客体验管理和顾客互动管理具有一定的指导意义。     

被迫好评情景下消费者后续行为意愿研究

在社交网络不断兴起的环境下,越来越多的企业试图以物质奖励促使消费者进行好评以实现口碑营销,物质奖励涉及赠品、现金、价格折扣等各种形式。企业激励口碑的活动是指一家企业对“消费者对消费者”沟通的主动管理,被广泛地应用于各类面向消费者的企业,而好评返利的口碑激励模式难免被框定于回避框架下,即消费者为了避免损失而不得不在线发布正面口碑,已有关于被动口碑传播的研究主要从积极方面探讨如何利用物质奖励促进口碑传播。 在已有研究的基础上补充物质奖励对消费者口碑影响的消极方面,以心理抗拒理论和认知一致性理论为基础,以被动口碑传播为研究视角,探讨消费者在被迫实施好评之后的后续行为意愿及其影响机制。在两个行为学实验中,分别选取在职学生和普通消费者为研究样本,通过SPSS软件进行方差分析、回归分析和Bootstrap中介效应分析。 研究结果表明,①在被迫好评的情景下,抗拒体验消极影响消费者的后续行为意愿,如降低未来的口碑推荐意愿、增加删去被迫评论意愿;②产品的实际体验与口碑内容的一致性感知积极影响后续行为意愿,这一过程受到抗拒体验的中介作用;③与抗拒特质较弱的消费者相比,抗拒特质较强的消费者更倾向于产生消极的后续行为意愿;④消费者的抗拒特质调节实际体验与口碑内容的一致性感知对后续行为意愿的影响,抗拒特质较强时一致性感知对后续行为意愿的影响较低。 研究结果为企业实施激励式口碑营销提供了理论指导,丰富和发展了口碑营销和心理抗拒理论。研究结论启示企业在使用好评返利的营销策略时,应当尽可能框定于“好评则得到”而非“不好评则损失”的框架下。如果产品或服务非常依赖于消费者的重复购买行为,那么被迫好评会消极影响消费者的整体满意度并抑制后续的购买行为。商家必须认识到被迫好评的消极影响,虽然产品或服务的积极体验可以有效抑制消费者产生消极的行为反应,但是却不会对所有消费者有效,比如那些抗拒特质较强的消费者。     

流程、合规与操作风险管理

商业银行风险管理研究中“违规活动—操作风险—信用风险”风险链条尚未得到足够重视． 巴塞尔委员会全面风险管理框架下的众多风险是分层次的,最底层是合规与操作风险,合规与操作风险做到位能极大降低其他风险发生的概率． 以往由于缺少数据支撑,信用风险的合规与操作风险动因无法建立,本文基于“流程—节点—风险点—控制措施—违规事件”关联模型,建立了合规与操作风险的动因库和损失数据库,并在理论上对风险链条上的风险传递关系进行初步探索． 首先基于流程对合规与操作风险动因进行解析,寻找深层次的人员违规和操作风险动因; 其次,探讨了金融机构如何通过业务流程再造改善合规与操作风险管理; 最后是基于流程的操作风险量化建模． 基于实践,总结提炼了“三位一体”的金融机构合规与操作风险管理模式,包含理论基础、信息系统和保障机制,该模式在诸多金融机构中得到运用,并取得显著成效．     

P2P 网络借贷研究进展及中国问题研究展望

P2P ( 个人对个人) 网络借贷是指通过网络借贷平台,在全球范围内实现个人与个人或小微企业间的小额信用借贷交易． P2P 网络借贷作为全新的互联网金融服务受到商业界的高度关注,而且发展成为学术研究的国际前沿领域． 对 P2P 网络借贷相关研究文献进行了综述,具体从影响借贷交易的信息因素、羊群效应以及社交网络等 3 个方面分析了该领域研究的现状和发展脉络． 因为中国已超越美国成为全球最大的 P2P 网络借贷交易市场,所以结合中国的具体情境和问题,提出了未来研究工作的展望．