本文是一篇運(yùn)營管理論文，本研究以處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的制造企業(yè)為研究對象，綜合應(yīng)用并拓展戰(zhàn)略一致性理論、資源基礎(chǔ)理論、動(dòng)態(tài)能力理論、社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)理論，選取6家符合行業(yè)典型性、研究問題適配性、企業(yè)代表性、便利抽樣等原則的制造企業(yè)作為案例樣本進(jìn)行探索性多案例研究。
第1章緒論
1.1研究背景
1.1.1現(xiàn)實(shí)背景
（1）以數(shù)實(shí)深度融合為主線，推進(jìn)新型工業(yè)化是必然選擇
工業(yè)革命在工業(yè)化歷史上一直是顛覆產(chǎn)業(yè)體系、工業(yè)化進(jìn)程和全球競爭格局最大的變革力量，工業(yè)4.0技術(shù)被認(rèn)為是第四次工業(yè)革命的主導(dǎo)者，推動(dòng)著工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代轉(zhuǎn)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)新時(shí)代。2023年9月22日，首次召開了以“新型工業(yè)化”為專題的全國性大會(huì)，習(xí)近平總書記就推進(jìn)新型工業(yè)化作出了重要指示，指出“新時(shí)代新征程，以中國式現(xiàn)代化全面推進(jìn)強(qiáng)國建設(shè)、民族復(fù)興偉業(yè)，實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化是關(guān)鍵任務(wù)”。數(shù)實(shí)深度融合作為我國推進(jìn)新型工業(yè)化一以貫之的戰(zhàn)略主線（如圖1.1所示），從根本上改變了工業(yè)經(jīng)濟(jì)范式（陳曉紅等，2022），不斷催生新的生產(chǎn)要素、打造新的智能制造體系、發(fā)展新的運(yùn)營模式、構(gòu)筑新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為推動(dòng)制造業(yè)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、提升整體運(yùn)營效率、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了新方法論和新途徑（蔡莉等，2021；韓峰和姜竹青，2023）。制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體、立國之本與強(qiáng)國之基，我國亟須面向新形勢新要求（蔡躍洲，2021），把握新工業(yè)革命的價(jià)值創(chuàng)造邏輯，以新的方法論、路徑和政策推動(dòng)數(shù)實(shí)深度融合，為中國式現(xiàn)代化構(gòu)筑強(qiáng)大物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)。制造企業(yè)應(yīng)當(dāng)順應(yīng)數(shù)字時(shí)代發(fā)展，釋放工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)的融合，為企業(yè)智慧運(yùn)營注入新動(dòng)能（陳劍和劉運(yùn)輝，2021；張璽等，2023）。
在席卷全球的數(shù)字化浪潮中，中國制造企業(yè)正躬身實(shí)踐數(shù)字化轉(zhuǎn)型并取得長足進(jìn)展。從手工流水的早期工廠到無人值守的智慧工廠，從大規(guī)模、大批量的剛性生產(chǎn)到模塊化、定制化的柔性生產(chǎn)，從事后維護(hù)到AI、大數(shù)據(jù)賦能的預(yù)測性維護(hù)，從封閉的專有體系轉(zhuǎn)向開放自動(dòng)化……（陳國青等，2022）“十三五”期間，我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)積極推進(jìn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)智慧運(yùn)營，制造企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率、經(jīng)營管理數(shù)字化普及率和數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率分別達(dá)52.1%、68.1%和73.0%。紅杉中國發(fā)布的《2023企業(yè)數(shù)字化年度指南》中提到，企業(yè)對于數(shù)字化的投入應(yīng)符合企業(yè)戰(zhàn)略，借助數(shù)據(jù)和技術(shù)手段提升運(yùn)營效率、降低成本和費(fèi)用是當(dāng)前最重要的數(shù)字化目標(biāo)。在實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，必然面臨來自現(xiàn)有體系的阻力和摩擦（李雪靈和劉源，2023），制造企業(yè)需要處理信息化孤島林立、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈鏈條長環(huán)節(jié)多等復(fù)雜系統(tǒng)問題。一如麻省理工學(xué)院斯隆管理學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)首席科學(xué)家喬治•韋斯特曼（George Westerman）所言，數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略深度融合引發(fā)數(shù)智“蝶變”是制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)卓越運(yùn)營的進(jìn)化之道，而非固守以往成功的運(yùn)營策略，僅以數(shù)字技術(shù)助力企業(yè)成為“走得很快的毛毛蟲”。
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1.2研究問題
1.2.1研究對象
在制造業(yè)數(shù)字化最新的系統(tǒng)研究綜述（Matt et al.,2023）中指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是利用數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)，變革企業(yè)生產(chǎn)流程、商業(yè)模式和組織結(jié)構(gòu)，改善要素配置效率、重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造體系的過程（Vial，2019）。當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念應(yīng)用于制造業(yè)時(shí)，常與“工業(yè)4.0”（Negri et al.,2017）、“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”和“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)”(IoT)等相聯(lián)系，意指通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對設(shè)備和生產(chǎn)機(jī)械進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制，最終實(shí)現(xiàn)物理世界和工業(yè)世界之間更直接的整合和同步（Kritzinger et al.,2018），并與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生更深層次關(guān)聯(lián)引發(fā)破壞性變革。
本文所關(guān)注的研究對象為處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型期的制造企業(yè)，并關(guān)注上述的制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。圍繞研究對象，本文從發(fā)展階段和行業(yè)特征兩方面簡要說明研究對象。其一，從發(fā)展階段來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段（期）指制造企業(yè)由工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代走向數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代（黃麗華等，2021），由信息技術(shù)（IT）驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)字技術(shù)（DT）驅(qū)動(dòng)，如表1.1所示，顯然不同時(shí)代背景下企業(yè)運(yùn)營邏輯存在多個(gè)方面的本質(zhì)區(qū)別，只有進(jìn)行新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換才有可能實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化（李雪靈和劉源，2023）。

運(yùn)營管理論文怎么寫

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第2章理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述
2.1理論基礎(chǔ)
2.1.1戰(zhàn)略一致性理論
2.1.1.1理論核心思想
戰(zhàn)略一致性理論（Strategic Fit Theory）源于對Robert Solow（1988）生產(chǎn)率悖論（Productivity Paradox，又稱“索洛悖論”）的回應(yīng)，探究“IT投資為何沒有提高生產(chǎn)率？”這一研究問題。組織理論和戰(zhàn)略管理學(xué)者認(rèn)為，組織內(nèi)外部都實(shí)現(xiàn)了契合（Fit），企業(yè)就會(huì)表現(xiàn)良好（Miller，1992），其基本假設(shè)是IT與企業(yè)績效之間的關(guān)系取決于組織戰(zhàn)略、結(jié)構(gòu)、環(huán)境與IT的一致性（Merali et al.,2012）。如Brynjolfsson和Hitt（1998）所述，當(dāng)IT投資與戰(zhàn)略、新的業(yè)務(wù)流程、新的組織結(jié)構(gòu)等相結(jié)合時(shí)，才能最大化IT的益處。
在過去的30多年里，這一理論被進(jìn)一步應(yīng)用于探索“信息技術(shù)與業(yè)務(wù)一致性（IT andBusiness Alignment）”。該議題一直是信息系統(tǒng)領(lǐng)域的三大核心研究議題之一，同時(shí)也是企業(yè)高管和IT主管關(guān)注的首要問題。Henderson和Venkatraman（1993）基于戰(zhàn)略一致性理論開創(chuàng)性地提出了針對該議題的戰(zhàn)略一致性模型（Strategic Alignment Model，SAM），并將信息技術(shù)與業(yè)務(wù)一致性定義為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施、IT戰(zhàn)略和IT基礎(chǔ)設(shè)施之間的相互適應(yīng)整合的程度。該模型指出企業(yè)應(yīng)從3方面來對齊IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)域，即戰(zhàn)略匹配、功能集成、以及交叉整合。如圖2.1所示，戰(zhàn)略匹配，也稱作知識匹配（Intellectual Alignment），反映了IT戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略之間的匹配程度，是IT戰(zhàn)略對業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的支持程度。功能集成，也稱作運(yùn)作匹配（Operational Alignment），反映了IT和業(yè)務(wù)基礎(chǔ)架構(gòu)及流程之間的匹配程度，是組織內(nèi)部業(yè)務(wù)和IT基礎(chǔ)架構(gòu)的一致性程度。交叉整合，也稱作交叉領(lǐng)域匹配（Cross-domainAlignment），反映了內(nèi)外部的交叉連接與反應(yīng)，是IT與業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略、基礎(chǔ)架構(gòu)之間的整合程度。
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2.2制造企業(yè)運(yùn)營效率相關(guān)研究
2.2.1制造企業(yè)運(yùn)營效率的概念內(nèi)涵
不同于經(jīng)營效率（Operating Efficiency，周陽敏，2010）和生產(chǎn)效率（Production Efficiency，白俊紅和卞元超，2016），運(yùn)營效率（Operational Efficiency）側(cè)重于企業(yè)資產(chǎn)的使用效率，提升單位資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為收入的能力是提高運(yùn)營效率的關(guān)鍵（丁志國等，2021），反映了企業(yè)總體運(yùn)營管理水平。制造企業(yè)運(yùn)營效率的相關(guān)概念梳理及指標(biāo)說明如表2.1所示：在概念內(nèi)涵方面，大體分為4類：其一，強(qiáng)調(diào)資源和技術(shù)轉(zhuǎn)化為預(yù)期成果的能力。例如，Devaraj等（2007）將運(yùn)營效率定義為企業(yè)利用資源和技術(shù)在生產(chǎn)經(jīng)營中取得的經(jīng)濟(jì)效益與成效的比較。周丹和魏江（2013）在制造企業(yè)與知識型服務(wù)機(jī)構(gòu)互動(dòng)的研究中指出運(yùn)營效率是運(yùn)營活動(dòng)對企業(yè)目標(biāo)貢獻(xiàn)程度的評價(jià)。其二，強(qiáng)調(diào)投入產(chǎn)出比。例如，Shah和Ward（2003）認(rèn)為運(yùn)營效率是在成本既定條件下產(chǎn)出最大化或在產(chǎn)出既定條件下的成本最小化。Kortmann等（2014）尤其強(qiáng)調(diào)了基于成本的效率和基于時(shí)間的效率，認(rèn)為運(yùn)營效率是價(jià)值創(chuàng)造過程中產(chǎn)出與投入的比率。其三，強(qiáng)調(diào)運(yùn)營的具體流程和方面。例如，葉飛等（2012）指出運(yùn)營效率是供應(yīng)鏈伙伴間信息系統(tǒng)協(xié)同與信息共享結(jié)果的最終體現(xiàn)。李曉明等（2013）則將運(yùn)營績效分為供應(yīng)商運(yùn)作績效和客戶運(yùn)作績效。供應(yīng)商/客戶運(yùn)作績效是指供應(yīng)商/客戶在向制造商提供產(chǎn)品或服務(wù)過程中的績效。其中，前者主要包括產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量、柔性、交貨等方面；后者主要包括產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量、柔性、交貨等方面。其四，強(qiáng)調(diào)運(yùn)營不同分析單元的表現(xiàn)。例如，Chavez等（2013）以生產(chǎn)線為分析單元，著重探討質(zhì)量、交付、靈活性和成本方面的表現(xiàn)。Dubey等（2020）則在大數(shù)據(jù)分析和人工智能對運(yùn)營效率的影響研究中側(cè)重從業(yè)務(wù)分析和信息系統(tǒng)描述企業(yè)運(yùn)營成果。
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第3章 基于多案例研究的理論模型構(gòu)建 ...................... 67
3.1 案例研究設(shè)計(jì) .......................... 67
3.1.1 研究方法 ....................... 67
3.1.2 案例選取 ............................ 69
第4章 研究假設(shè)與概念模型 ..................................... 103
4.1 數(shù)字業(yè)務(wù)戰(zhàn)略與制造企業(yè)運(yùn)營效率 .......................... 103
4.2 數(shù)據(jù)資源化的中介作用......................... 105
第5章 量表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集 ...................... 127
5.1 問卷設(shè)計(jì) ............................ 127
5.1.1 研究方法 ................................ 127
5.1.2 問卷制定的程序步驟 ........................ 128
第6章實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果討論
6.1問卷信效度檢驗(yàn)
考慮到小樣本預(yù)試階段存在題項(xiàng)刪減，為確保后續(xù)檢驗(yàn)可信可靠，再次確認(rèn)數(shù)據(jù)資源化量表有效，本小節(jié)對大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行問卷信效度檢驗(yàn)。
6.1.1信度檢驗(yàn)
信度檢驗(yàn)結(jié)果如表6.1所示，所有變量量表題項(xiàng)的CITC系數(shù)處于0.510~0.871間，均大于0.50標(biāo)準(zhǔn)線；所有變量量表題項(xiàng)的Cronbach’sα系數(shù)處于0.863~0.932間，均大于0.70標(biāo)準(zhǔn)線；各研究變量刪除題項(xiàng)后未導(dǎo)致Cronbach’sα值升高，因此各研究變量信度較高。

運(yùn)營管理論文參考

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第7章結(jié)論與展望
7.1研究結(jié)論
制造業(yè)是立國之本、強(qiáng)國之基，是國家經(jīng)濟(jì)命脈所系，是我國重要的發(fā)展引擎（李雪松等，2022）。數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，為制造業(yè)提質(zhì)降本增效和轉(zhuǎn)型升級提供新動(dòng)能，工業(yè)4.0技術(shù)更是開啟了智能化時(shí)代，推動(dòng)我國制造業(yè)從“中國制造”走向“中國智造”（李雪靈項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，2023）。當(dāng)制造企業(yè)開展數(shù)字業(yè)務(wù)戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換時(shí)，其在工業(yè)經(jīng)濟(jì)范式和數(shù)字經(jīng)濟(jì)范式下實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率的影響機(jī)理是否相同？若不同，其關(guān)鍵路徑為何？工業(yè)4.0技術(shù)情境在其中發(fā)揮怎樣的催化作用？這一系列基礎(chǔ)性問題尚未解答清楚（Menz etal.,2021）?；诖?，本研究以處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的制造企業(yè)為研究對象，綜合應(yīng)用并拓展戰(zhàn)略一致性理論、資源基礎(chǔ)理論、動(dòng)態(tài)能力理論、社會(huì)技術(shù)系統(tǒng)理論，選取6家符合行業(yè)典型性、研究問題適配性、企業(yè)代表性、便利抽樣等原則的制造企業(yè)作為案例樣本進(jìn)行探索性多案例研究，構(gòu)建了包含數(shù)字業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、數(shù)據(jù)資源化、模塊化能力、制造企業(yè)運(yùn)營效率、工業(yè)4.0技術(shù)成熟度感知在內(nèi)的理論框架，結(jié)合理論分析和相關(guān)文獻(xiàn)研究共提出了12條主要假設(shè)，并在“數(shù)據(jù)資源化”量表開發(fā)和相關(guān)變量量表驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運(yùn)用大樣本問卷調(diào)查法和統(tǒng)計(jì)分析方法對495份有效樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下研究結(jié)論：
（1）數(shù)據(jù)資源化是包含數(shù)據(jù)映射化、數(shù)據(jù)聯(lián)通化、數(shù)據(jù)杠桿化3個(gè)維度的形成型構(gòu)念
本文基于資源基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)本位觀，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯糠妒剑骄苛?ldquo;數(shù)據(jù)資源化”概念的內(nèi)涵、結(jié)構(gòu)并進(jìn)行了量表開發(fā)與檢驗(yàn)。首先，依據(jù)已有研究，本文界定了數(shù)據(jù)資源化的概念內(nèi)涵：組織為使數(shù)據(jù)在其目標(biāo)背景下有用而采取的資源動(dòng)態(tài)配置行為；其次，遵循扎根理論方法論，基于6家典型制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐，編碼歸納出了“數(shù)據(jù)資源化”的3個(gè)核心維度：數(shù)據(jù)映射化、數(shù)據(jù)聯(lián)通化、數(shù)據(jù)杠桿化。其中，數(shù)據(jù)映射化是指通過將物理世界的事物與關(guān)系編碼到數(shù)字世界來發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的規(guī)模效應(yīng)，數(shù)據(jù)聯(lián)通化是指通過實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)全流程跨域流通來發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，數(shù)據(jù)杠桿化是指通過挖掘數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與場景之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系來發(fā)揮數(shù)據(jù)資源的放大效應(yīng)?？偟膩碚f，3個(gè)維度既相互獨(dú)立又相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了數(shù)據(jù)資源化這一核心概念：三者均可以通過改變數(shù)據(jù)資源狀態(tài)來提升數(shù)據(jù)資源的潛在價(jià)值，同時(shí)相互促進(jìn)升維、相互約束控制。數(shù)據(jù)映射化→數(shù)據(jù)聯(lián)通化體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源化的量變過程：數(shù)據(jù)被重新利用，數(shù)據(jù)聯(lián)通化→數(shù)據(jù)杠桿化體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源化的質(zhì)變過程：數(shù)據(jù)被創(chuàng)新利用，數(shù)據(jù)杠桿化→數(shù)據(jù)映射化體現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源化的邊界拓展過程：數(shù)據(jù)想象力邊界被放大；再次，結(jié)合探索性（N=120）與驗(yàn)證性（N=135）因子分析，利用規(guī)范的量表開發(fā)程序，確立了“數(shù)據(jù)資源化”量表為包含16個(gè)題項(xiàng)、3個(gè)維度的二階形成型測量量表；最后，在數(shù)字業(yè)務(wù)戰(zhàn)略對制造企業(yè)運(yùn)營效率的影響機(jī)理模型中，該量表對模塊化能力和制造企業(yè)運(yùn)營效率有良好的預(yù)測作用，進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)據(jù)資源化概念及量表的有效性。
參考文獻(xiàn)（略）