航天企业员工数据分析能力对个人工作绩效的影响研究
发布时间：2021-04-01 19:06
在信息化时代,数据成为航天企业实现业务精细化管理和支持智能决策的关键驱动因素。在海量数据面前,如何有效提高员工的数据分析能力已经成为航空航天企业需要解决的一个核心问题。本文运用资源基础理论和胜任力理论,确定了航天企业员工的数据分析能力的三个维度:技术技能、业务技能和关系技能。通过阅读国内外关于每个维度测量指标的文献,设计了用于航天企业员工的数据分析能力的三个维度的测量指标。从文化、制度保障和技术支持三方面,检验影响企业员工数据分析能力的关键因素及作用路径。通过问卷星平台对航天员工进行了问卷调查,共收回316份问卷,其中有效问卷258份,然后采用Smart PLS 3.0对有效数据进行了信度分析、效度分析和结构模型分析。实证分析表明:1)数据驱动的文化、数据安全保障、数据分析基础设施支持对航天企业员工的数据分析能力是显著正相关的,并且数据分析自我效能感在其中起部分中介或完全中介效果;2)知识共享对航天企业员工的数据分析能力和个人工作绩效都是显著正相关的;3)航天企业员工的数据分析能力对个人工作绩效是显著正相关的。实证研究得出的结论理论上可以进一步丰富数据分析能力的研究成果,实践中可以帮助...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架图
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文17第3章研究模型及假设本章根据研究的背景和研究内容，同时借鉴前人成熟的相关理论模型，构建理论研究模型，并提出了本文的研究假设，并对模型中的变量进行了阐释，同时对假设提出的有关文献进行了综述和总结。3.1研究设计3.1.1研究模型本研究基于现有文献的研读，以数据分析自我效能感和知识共享为中介，构建了本文的研究模型，以考察数据分析能力的影响机制。同时，将性别、教育背景、工作经验和工作职位等与数据分析能力和个人工作绩效相关的个人特征变量加入到研究模型中。此外，本文将年龄变量作为调节变量，进行分组分析观察数字移民和数字原住民之间是否存在显著差异。本文的研究模型见下图3-1，模型中各个假设的理论逻辑将在下一小节说明。图3-1研究模型3.1.2模型中各变量的含义表3-1模型中变量的含义变量含义参考数据驱动的文化战略、政策和规则、结构和业务流程等组织因素的组合，以具体促进研究所的数据分析。Davenportetal.(2001)[82]Kironetal.(2012)[83]数据安全保障通过向员工提供有关他们在与组织的数据、信息和技术资源进行交互时应该做什么的指示，从而包含处理特定安全问题的既定规则。Whitman(2008)[84]Bulgurcuetal.(2010)[85]数据分析基础设施支持企业将硬件、软件和网络等关键数据分析技术扩散到支持数据分析的基础设施的程度。Armstrong&Sambamurthy(1999)[86]
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文34图5-1PLS结构方程模型本文使用SmartPLS3.0构建的结构方程模型，来分析模型结果，并验证了研究模型中的相关假设。得到研究模型中变量之间的路径关系，并用T值判断路径关系的显著与否，从而判断研究模型中的假设是否成立。根据相关统计数据，T-value的大小可以反映路径系数的显著性程度，若t>1.96，表明p<0.05，表示为*；若t>2.58，表明p<0.01，表示为**；若t>3.29，表明显著性p<0.001，用***表示。如果结构模型中路径关系不显著，则用NS表示。本文的结构方程模型结果如图5-2所示。图5-2结构模型结果（注：***代表p<0.001；**代表p<0.01；*代表p<0.05；NS代表不显著）从图5-2的结构模型分析结果可以看出，数据分析自我效能感和知识共享可以解释数据分析能力的57.6%的方差，知识共享和数据分析能力可以解释个人工作绩效的59.5%的方差。结构模型的路径系数和T值如表5-4所示，在显著性水平下为5%（T值为1.98）时，从表5-4可以看出，一共有9条路径系数显著。数据驱动的文化、数据安全保障、数据分析基础设施支持对数据分析自我效能感显著正相关，模型中假设H1、H2和H3成立。数据分析自我效能感对知识共享
【参考文献】：
期刊论文
[1]企业文化认同与员工工作绩效的关系研究[J]. 曹大丽. 中外企业家. 2019(34)
[2]大数据时代的信息安全策略研究[J]. 冷晓彦. 情报科学. 2019(12)
[3]大数据分析能力的研究进展与商业价值[J]. 简兆权,卢荷芳. 管理现代化. 2019(05)
[4]大数据驱动传统产业转型升级的路径——基于大数据价值链视角[J]. 李永红,张淑雯. 科技管理研究. 2019(07)
[5]大数据分析能力、协同创新能力与协同创新绩效[J]. 任南,鲁丽军,何梦娇. 中国科技论坛. 2018(06)
[6]大数据分析师的能力分析及其复合培养模式研究[J]. 侯锡林,李天柱,马佳,吕健露. 高等工程教育研究. 2017(03)
[7]面向大数据分析的信息管理实践教学体系构建[J]. 余肖生,郑悦林,余梅. 中国管理信息化. 2016(21)
[8]大数据时代企业信息安全管理体系研究[J]. 孙红梅,贾瑞生. 科技管理研究. 2016(19)
[9]大数据能力内涵、维度及其与集团管控关系研究[J]. 谢卫红,刘高,王田绘. 科技管理研究. 2016(14)
[10]残疾人组织公平、工作嵌入与工作绩效:一个典型职场弱势群体的实证[J]. 张冉. 中央财经大学学报. 2015(02)
硕士论文
[1]制造业企业大数据能力测量维度及其影响因素研究[D]. 张婷.中国矿业大学 2018
[2]自我效能感、班级气氛与知识共享的关系研究[D]. 赖谷丹.电子科技大学 2015
本文编号：3113835
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架图
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文17第3章研究模型及假设本章根据研究的背景和研究内容，同时借鉴前人成熟的相关理论模型，构建理论研究模型，并提出了本文的研究假设，并对模型中的变量进行了阐释，同时对假设提出的有关文献进行了综述和总结。3.1研究设计3.1.1研究模型本研究基于现有文献的研读，以数据分析自我效能感和知识共享为中介，构建了本文的研究模型，以考察数据分析能力的影响机制。同时，将性别、教育背景、工作经验和工作职位等与数据分析能力和个人工作绩效相关的个人特征变量加入到研究模型中。此外，本文将年龄变量作为调节变量，进行分组分析观察数字移民和数字原住民之间是否存在显著差异。本文的研究模型见下图3-1，模型中各个假设的理论逻辑将在下一小节说明。图3-1研究模型3.1.2模型中各变量的含义表3-1模型中变量的含义变量含义参考数据驱动的文化战略、政策和规则、结构和业务流程等组织因素的组合，以具体促进研究所的数据分析。Davenportetal.(2001)[82]Kironetal.(2012)[83]数据安全保障通过向员工提供有关他们在与组织的数据、信息和技术资源进行交互时应该做什么的指示，从而包含处理特定安全问题的既定规则。Whitman(2008)[84]Bulgurcuetal.(2010)[85]数据分析基础设施支持企业将硬件、软件和网络等关键数据分析技术扩散到支持数据分析的基础设施的程度。Armstrong&Sambamurthy(1999)[86]
哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文34图5-1PLS结构方程模型本文使用SmartPLS3.0构建的结构方程模型，来分析模型结果，并验证了研究模型中的相关假设。得到研究模型中变量之间的路径关系，并用T值判断路径关系的显著与否，从而判断研究模型中的假设是否成立。根据相关统计数据，T-value的大小可以反映路径系数的显著性程度，若t>1.96，表明p<0.05，表示为*；若t>2.58，表明p<0.01，表示为**；若t>3.29，表明显著性p<0.001，用***表示。如果结构模型中路径关系不显著，则用NS表示。本文的结构方程模型结果如图5-2所示。图5-2结构模型结果（注：***代表p<0.001；**代表p<0.01；*代表p<0.05；NS代表不显著）从图5-2的结构模型分析结果可以看出，数据分析自我效能感和知识共享可以解释数据分析能力的57.6%的方差，知识共享和数据分析能力可以解释个人工作绩效的59.5%的方差。结构模型的路径系数和T值如表5-4所示，在显著性水平下为5%（T值为1.98）时，从表5-4可以看出，一共有9条路径系数显著。数据驱动的文化、数据安全保障、数据分析基础设施支持对数据分析自我效能感显著正相关，模型中假设H1、H2和H3成立。数据分析自我效能感对知识共享
【参考文献】：
期刊论文
[1]企业文化认同与员工工作绩效的关系研究[J]. 曹大丽. 中外企业家. 2019(34)
[2]大数据时代的信息安全策略研究[J]. 冷晓彦. 情报科学. 2019(12)
[3]大数据分析能力的研究进展与商业价值[J]. 简兆权,卢荷芳. 管理现代化. 2019(05)
[4]大数据驱动传统产业转型升级的路径——基于大数据价值链视角[J]. 李永红,张淑雯. 科技管理研究. 2019(07)
[5]大数据分析能力、协同创新能力与协同创新绩效[J]. 任南,鲁丽军,何梦娇. 中国科技论坛. 2018(06)
[6]大数据分析师的能力分析及其复合培养模式研究[J]. 侯锡林,李天柱,马佳,吕健露. 高等工程教育研究. 2017(03)
[7]面向大数据分析的信息管理实践教学体系构建[J]. 余肖生,郑悦林,余梅. 中国管理信息化. 2016(21)
[8]大数据时代企业信息安全管理体系研究[J]. 孙红梅,贾瑞生. 科技管理研究. 2016(19)
[9]大数据能力内涵、维度及其与集团管控关系研究[J]. 谢卫红,刘高,王田绘. 科技管理研究. 2016(14)
[10]残疾人组织公平、工作嵌入与工作绩效:一个典型职场弱势群体的实证[J]. 张冉. 中央财经大学学报. 2015(02)
硕士论文
[1]制造业企业大数据能力测量维度及其影响因素研究[D]. 张婷.中国矿业大学 2018
[2]自我效能感、班级气氛与知识共享的关系研究[D]. 赖谷丹.电子科技大学 2015
本文编号：3113835
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/jixiaoguanli/3113835.html
