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企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量決策優(yōu)化研究

2015-05-30 10:48萬紅巖
2015年26期
關(guān)鍵詞:風(fēng)險偏好

萬紅巖

摘要:前景理論描述了人們在風(fēng)險條件或不確定條件下的決策行為。在闡述前景理論主要觀點的基礎(chǔ)上,探討不同公司績效環(huán)境下管理層風(fēng)險偏好的變化到消費者質(zhì)量效用感知對產(chǎn)品質(zhì)量決策的作用機制,提出了企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量決策的相應(yīng)建議。

關(guān)鍵詞:前景理論;風(fēng)險偏好;質(zhì)量決策

1.引言

產(chǎn)品質(zhì)量對企業(yè)至關(guān)重要,產(chǎn)品質(zhì)量過高會使產(chǎn)品成本增加,也會造成一定的資源浪費,產(chǎn)品質(zhì)量過低不符合消費者的需求,會失去市場競爭力。企業(yè)管理層對企業(yè)決策的有效性起著關(guān)鍵作用,管理層的風(fēng)險偏好直接影響著其決策行為,從而對企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量決策行為產(chǎn)生影響。前景理論描述了人們在風(fēng)險條件或不確定條件下的決策行為,考慮了人類風(fēng)險偏好等心理影響因素。本文運用前景理論的基本知識,討論不同公司績效環(huán)境下管理層的風(fēng)險偏好對決策的影響,以及產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)生變化對消費者的質(zhì)量效用感知的作用機制,并為企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量決策提出建議。

2.前景理論的基本內(nèi)容

Kahneman和Tversky于1979年發(fā)表心理學(xué)研究成果——前景理論,用于解釋個人決策行為。前景理論的核心內(nèi)容是:價值函數(shù)與權(quán)重函數(shù)。

2.1價值函數(shù)

價值函數(shù)把表面價值如金額轉(zhuǎn)化為決策價值,其具體形式是:

v(x)=xα(x≥0)

-λ(-x)β(x<0)

價值函數(shù)綜合反映了前景理論的三個基本觀點:(1)個人在面臨獲益情境時風(fēng)險厭惡;(2)個人在面臨損失情境時風(fēng)險追逐;(3)個人對損失比對獲益更敏感。價值函數(shù)以相對參考點的變化量為自變量,呈現(xiàn)邊際遞減規(guī)律。當(dāng)損益大于參考點時,個人處于獲益情境中,趨向選擇確定性的方案,人的風(fēng)險偏好是風(fēng)險規(guī)避的;損益小于參考點時,個人處于損失情境中,趨向選擇風(fēng)險性方案,人的風(fēng)險偏好是風(fēng)險追逐的。

2.2權(quán)重函數(shù)

實際決策中,個人對概率的估計并非按照貝葉斯法則,而使用了心理學(xué)上啟發(fā)性思維的方式得出,是滲透了個人價值感性因素的決策權(quán)重。根據(jù)Tversky與Fox(1995)研究結(jié)果,個體會將小概率事件賦予相對增大的權(quán)重,而在面對中等以上概率事件,個體將賦予相對減小的權(quán)重,曲線表現(xiàn)為反S形狀。

3.風(fēng)險偏好與企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量決策

目前針對產(chǎn)品質(zhì)量決策機制的研究較少,大多數(shù)的文獻(xiàn)只是對提高產(chǎn)品質(zhì)量必要性及如何提高質(zhì)量等問題進(jìn)行了論述和分析,對于質(zhì)量決策機制的研究并不是很具體。將前景理論引入到企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量決策中具有很重要的理論和現(xiàn)實意義。本文基于前景理論,將公司業(yè)績狀況分為兩類:高于預(yù)期業(yè)績的收益狀況、低于預(yù)期業(yè)績的損失狀況,理論分析面臨不同業(yè)績狀況水平時,管理層對風(fēng)險偏好、質(zhì)量決策的作用是否存在差異。研究過程中,我們將著重考慮決策者風(fēng)險偏好對于企業(yè)質(zhì)量決策作用的影響。

3.1管理層風(fēng)險偏好對企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量決策的影響

(1)“盈利”情況下風(fēng)險偏好對產(chǎn)品質(zhì)量決策的影響。前景理論認(rèn)為,在“收益”的情況下,決策者會變得風(fēng)險規(guī)避。當(dāng)企業(yè)績效高于預(yù)期績效時,說明產(chǎn)品質(zhì)量符合市場需求,管理層會變得更加謹(jǐn)慎,趨向于保持質(zhì)量現(xiàn)狀,企業(yè)的質(zhì)量投入會基本保持不變或者隨著企業(yè)盈利水平的提高而稍微增加。隨著企業(yè)積累的資源越來越多,成為企業(yè)實際的或潛在的閑置資源,能夠使企業(yè)應(yīng)對內(nèi)部調(diào)整的壓力和外部政策改變的壓力,以及應(yīng)對外部環(huán)境而改變戰(zhàn)略。因此,當(dāng)企業(yè)有更多的閑置資源時,有更多的機會研發(fā)新產(chǎn)品及提高產(chǎn)品質(zhì)量,從而開拓新的市場,且企業(yè)管理層決策壓力相對較小,更愿意及更有耐心開展質(zhì)量活動,表面上屬于風(fēng)險偏愛型。但是這些質(zhì)量投資決策是為了保持企業(yè)穩(wěn)定的競爭力,在市場中屹立不倒,在面臨質(zhì)量需求等外部環(huán)境變化時依然具有優(yōu)勢,也可以說是規(guī)避風(fēng)險的措施。

(2)“損失”情況下風(fēng)險偏好對質(zhì)量投資的影響。前景理論認(rèn)為,面臨損失前景時,決策者由于風(fēng)險追逐,而變得更傾向于冒險賭博,屬于風(fēng)險偏愛型。因此,當(dāng)企業(yè)實際績效低于預(yù)期績效,則管理層尋找各種渠道以達(dá)到目標(biāo)預(yù)期值的傾向會增強。因此,不成功企業(yè)開展產(chǎn)品質(zhì)量活動的積極性往往較高?;谶@種觀點,則當(dāng)企業(yè)實際績效低于預(yù)期績效時,企業(yè)會增加它的質(zhì)量投入強度。當(dāng)企業(yè)實際績效達(dá)不到預(yù)期績效時,意味著企業(yè)處于“損失”狀態(tài)?!皳p失”情況下,企業(yè)當(dāng)前績效不能達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)時,則企業(yè)“前景”面臨著亟待解決的問題,這種情況下管理層為了解決問題,變得更加偏愛風(fēng)險,而有很強的動力去開展產(chǎn)品質(zhì)量活動。但是隨著企業(yè)績效狀況的持續(xù)惡化,比如瀕臨破產(chǎn)邊緣時,管理層會變得更加謹(jǐn)慎,會縮減開支,尤其是對于產(chǎn)品質(zhì)量投入這類需要長期投入的投資,此時管理層的態(tài)度屬于風(fēng)險厭惡型。因此,當(dāng)企業(yè)績效遠(yuǎn)不如預(yù)期時,面臨這種“大問題”困境,企業(yè)的質(zhì)量投入強度會隨著距離破產(chǎn)邊緣差距的增大而下降。

3.2消費者質(zhì)量效用感知與企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量決策

產(chǎn)品質(zhì)量變動時,消費者會通過對比新的產(chǎn)品質(zhì)量與原來的產(chǎn)品質(zhì)量來形成質(zhì)量效用感知差異。質(zhì)量上升時,消費者會感知到收益;質(zhì)量下降時,消費者會感知到損失。依據(jù)前景理論可知,消費者的損失感知和收益感知是不對稱的,呈現(xiàn)S形曲線,消費者對質(zhì)量下降比對質(zhì)量上升更為敏感,如圖1所示。當(dāng)產(chǎn)品質(zhì)量從Q0參考質(zhì)量上升到到QH時可增加消費者質(zhì)量效用感知,而當(dāng)質(zhì)量下降相同幅度到達(dá)QL時,消費者質(zhì)量效用感知下降的程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于的程度。質(zhì)量變化給予消費者質(zhì)量效用感知的彈性不對稱給企業(yè)的啟示是,企業(yè)在降低產(chǎn)品質(zhì)量時一定要慎重,即使不得不降低產(chǎn)品質(zhì)量,也應(yīng)當(dāng)采取隱蔽的降低手段,以盡量減少消費者的質(zhì)量效用感知差異。

4.結(jié)語

企業(yè)不同業(yè)績狀況影響了管理層不同的風(fēng)險偏好,從而影響產(chǎn)品質(zhì)量決策的制定?,F(xiàn)代企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量定位除了需要從成本、競爭等角度考慮外,也需要考慮消費者心理在質(zhì)量制定中的重要作用。由前景理論可知,企業(yè)可以運用價值函數(shù)的S形非對稱曲線,選擇合適的參考點,增加消費者對質(zhì)量的感知價值;其次,鑒于消費者對質(zhì)量降低的剛性反應(yīng),企業(yè)在降低質(zhì)量時一定要慎重并盡量采取隱蔽性降低手段。(作者單位:南京財經(jīng)大學(xué))

參考文獻(xiàn):

[1]甄麗明. 管理層風(fēng)險偏好與企業(yè)創(chuàng)新的作用機制——基于前景理論的研究[J]. 現(xiàn)代管理科學(xué) (08), 118-120.

[2]Kahneman and Tversky. Prospect Theory:An analysis of Decision Making under Risk[J]. Econometric,1979(2).

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