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基于企业网络与营销动态能力的服务业商业模式创新研究

发布时间:2020-11-19 05:51
   商业经济的全球化发展,使市场消费环境变得更加复杂动荡。企业间的竞争已经全面演化并升级为企业网络之间的竞争,动荡多变的市场营销环境也要求企业具备迅速反应的动态能力,企业要实现商业模式创新就必须考虑网络组织的竞争形式以及在复杂变化的营销市场环境中做出迅速反应的能力。基于这样的背景,本研究参考前人有关企业网络、动态能力、营销动态能力以及商业模式创新研究相关理论,并以此为基础,构建了本研究的理论模型:企业网络—营销动态能力—商业模式创新,并提出了相关理论假设。而后紧紧围绕研究模型,利用实证研究方式,检验和分析了基于企业网络与营销动态能力对商业模式创新影响的理论研究,并选择服务业企业作为实证检验与分析的样本来源。现有研究虽然探索了企业网络与营销动态能力的内涵边界,以及企业网络对商业模式创新的影响,但是基于企业网络与营销动态能力影响商业模式创新的研究还亟待深化和丰富。并且,有关商业模式创新实证方面的研究还非常缺乏,大多只是停留在理论分析和逻辑推演的层面。具体研究过程是:基于国内外学者开发的成熟量表,采用问卷调查的方法,对北京、西安、天津、杭州、上海、济南等地服务业企业进行调研,最后获得有效样本数据263份,然后利用统计软件Amos21.0对理论模型进行结构方程模型分析,得出研究结果。第一,企业网络与营销动态能力相结合有利于促进和驱动商业模式创新。基于网络关系强度与产品研发流程,有利于价值创造模式创新;基于网络密度与顾客关系流程,有利于价值主张模式创新;基于网络规模与产品研发流程,有利于价值创造模式创新;基于网络中心性与供应链流程,分别有利于价值传递模式创新和价值实现模式创新。第二,企业网络是商业模式创新最直接的基础资源,营销动态能力是商业模式创新的重要驱动力。第三,企业网络有利于培育和构建营销动态能力。通过以上研究,从理论上补充和深化了相关领域的研究理论,从实践上有助于了解服务业企业商业模式创新的前置影响因素及具体创新路径,更进一步适应动态复杂的外部营销环境下商业模式创新的影响基础和组织氛围,为服务业企业依靠企业网络资源培育构建营销动态能力进而促进商业模式创新提供了相关对策建议。
【学位单位】:内蒙古科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2020
【中图分类】:F719;F274
【部分图文】:

技术路线图,文献研究,问卷调查法,内容


内蒙古科技大学硕士学位论文-4-图1.1技术路线图资料来源:作者整理所得1.4.2研究方法科学合适的研究方法能够使研究问题与研究内容得出的结论更加具有科学性与规范性。本研究主要采用文献研究法、问卷调查法和统计分析法,具体内容如下:(1)文献研究法利用国内外权威数据库进行相关文献检索与查询,在对其进行梳理和总结的基

模型图,动态能力,企业网络,商业模式


内蒙古科技大学硕士学位论文-17-图3.1企业网络、营销动态能力与商业模式创新关系理论研究模型资料来源:作者整理所得3.2研究假设3.2.1企业网络与营销动态能力企业网络是企业与其相关利益者网络之间形成的长期竞合的关系[64],涉及了供应商、经销商、顾客以及竞争对手等一系列可能产生竞争与合作的动态网络伙伴,而这种长期持续竞合的关系为网络合作伙伴后期从中获取所需的组织资源奠定了重要的基础,也成为企业有效鉴别市场化资源的关键基矗而营销动态能力,属于一种动态能力,是在动态营销环境下应运而生的理论,是描述企业在如何应对复杂多变的市场营销环境中实现自身跨部门商业流程的反应和效率,进而快速满足客户有效需求的组织能力。基于动态能力的视角,相关学者对其与企业网络之间的关系进行了大量探究。高志军等人(2014)在对企业成长理论的分析过程中,经过实证检验发现,网络的嵌入对动态能力具有积极的正向影响[65]。蔡莉等人(2009)通过对175个新创样本企业调研得出,创新网络关系强度能够对动态能力以及组织学习动态能力产生直接的积极影响[66]。董保宝(2010)经过对中国1200家高科技新型企业和传统企业进行问卷调查得出结论,企业网络结构中的网络强度、网络密度及网络中心度均对企业在市场环境中的动态能力产生积极正向的影响作用[67]。而且,在交易成本理论视角下,李金凯等人(2015)更进一步发现,无论是网络的关系维度还是结构维度,小微企业的网络嵌入对其动态能力均存在着正相关关系,并能够从网络关系强度、网络密度和网络中心性等方面为企业的网络合作伙伴带来较强的信任与可靠性,使能力在动态中得到提升[68]。综上可以认为,企业网络的关系维度与

企业网络,因子分析,指标


内蒙古科技大学硕士学位论文-39-本研究前文对各变量已经构建了理论模型并提出了相关关系假设,这时就需要通过验证性因子分析来检验收集的样本与所构建模型的拟合度是否良好,以保证可以用结构方程模型对其进行分析。通常来说,模型的拟合指标包含卡方统计量、RMSEA值、CFI、GFI、IFI等参考指标,各指标都具有相应的参考值,如果指标达到参考值的标准,则认为拟合度良好。本研究依据以往大多学者的做法,选取了2/df、RMSEA、CFI、NFI、IFI和TLI等指标来综合判别模型拟合好坏。通常来说,2/df不超过2,拟合度较好,2/df在2与5之间,则可以接受。RMSEA值低于0.5,说明拟合较好,RMSEA值低于0.08,则可以接受;其他指标要求大于0.9,如果越接近1,则拟合效果越好。此外收敛效度一般通过标准化因子载荷、组合信度CR值和平均提取方差AVE值三个指标进行检验,指标要求分别大于0.5、0.7、0.5。下面分别进行企业网络的验证性因子分析、收敛效度分析、模型拟合指标分析,验证性因子分析如图5.1所示。图5.1企业网络验证性因子分析资料来源:软件运行后所得如图5.1所示,使用Amos软件对测量模型进行分析,企业网络中四个维度依次用不同字母NR、ND、NS、NC来表示,测量指标数量依次为3个、4个、3个和4个。单箭头和双箭头分别代表载荷系数和相关系数。企业网络收敛效度检验结果如表5.7所示。
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