合作对采购关系的影响

例如，信息可以在不同程度上共享，因此预计信息共享应该比其他维度更普遍。H1a：公司更有可能实施信息共享实践，而不是协作通信。H1b：公司更有可能实施信息共享而非决策同步。H1c：公司更有可能实施信息共享而非激励联盟。H1d：与决策同步相比，公司更有可能实施协作通信实践。H1e：公司更有可能实施合作沟通的实践，而不是激励一致性。3.5结构模型图1描述了协作实践与改进公司绩效之间关系的概念模型。由于文献综述表明，充分的商业合作伙伴关系很少见，因此该模型假设，在供应链关系中实施一定程度的合作应该会提高绩效。因此，虽然供应链中的员工可能不会本着真正的合作精神作为一个单一实体开展业务，但他们仍然可以通过参与合作实践（如共享预测或在产品设计过程中包括合作伙伴）获得优势。该模型还考虑了企业可以采用的协作维度，以进一步推动其向供应链管理实践的推进，这也增强了协作实践并最终提高了绩效。《国际价值与供应链管理杂志》（IJMVSC）第7卷，第3期，2016年9月。该文献非常重视这些维度及其组合。

例如，信息共享协作商业模式（Fawcett et al，2007）是与决策同步相关的一个共同目标，以及对激励供应链利益有助于确保未来生存的认识，都应导致积极关注协作（Simatupang和Sridharan，2004）。应与合作公司建立积极的关系。假设H2a到H2d通过假设这些关系来解决这一问题。H2a：信息共享与协作呈正相关。H2b：决策同步与协作正相关H2c：激励一致与协作正相关。H2d：协作沟通与协作呈正相关。如前所述，信托是一种（Sahay，2003）。当公司密切合作并共享潜在敏感信息时，他们需要相信他们的合作伙伴不会这样做。公司还必须明白，他们有责任意识到，他们从合作伙伴那里获得的收益是私人的，不能共享。企业最关心的问题是为什么供应链关系不能很好地运作。信任不仅是协作所必需的，re3将信任的这一重要作用置于协作之上。H3：报告与渠道合作伙伴的信任度更高的公司也会报告其合作伙伴的绩效水平更高，这可以带来更大的可见性、减少可变性和提高供应链速度等好处。这种影响将产生（Lee和Whang，2001）供应链主导其竞争对手。决策同步提高了《onInternational Journal of Management Value and Supply Chains》（IJMVSC）第7卷第1期中各领域的绩效。

2016年9月3日文献非常重视这些维度，它们对信息共享的贡献已被确定为协作商业模式的核心部分之一（Fawcett等人，2007）。此外，与决策同步相关的归属感和共同目标目标，以及对激励供应链利益有助于确保未来生存的认识，都应导致积极关注协作（Simatupang和Sridharan，2004）。因此，似乎每个人都应该与合作建立积极的关系，并导致更好的人际关系。H2a到H2d通过假设这些关系来解决这一问题信息共享与协作呈正相关：决策同步与协作呈正相关：激励一致性与合作正相关：协作沟通与协作呈正相关。如前所述，在长期合作关系中，信任是必不可少的关键要素。当公司密切合作并共享潜在的敏感信息时，他们需要有信心，他们的伴侣不会机会主义。他们还必须明白，他们有责任记住这些知识是私有的，不能被分享。Lewis（2000）发现，信任与供应链关系不正常的原因有关。信任不仅是合作关系存在的必要条件，也是合作关系蓬勃发展的必要条件。

假设信任对协作的重要作用：报告与渠道合作伙伴的信任度较高的公司也会报告其合作关系的绩效较高。协作可以带来更大的可见性、减少可变性和提高供应链速度等好处。这大大降低了出现牛鞭效应等问题的可能性（Lee和Whang，2001年），并导致了一种能够使一个人在竞争中占据优势的能力水平。更具体地说，Bowersox et al（2000）指出，决策同步如何提高实时交付和维护领域的绩效《国际价值与供应链管理杂志》（IJMVSC）第7卷，第3期，2016年9月，将贡献确定为与决策同步相关的归属感和共同目标的核心部分之一，除了认识到为供应链的利益而调整激励因素有助于确保未来的生存，这两种因素都会导致aThus之外，当企业密切合作并分享潜在的敏感性时，协作关系之间的每一种关系似乎都会表现出机会主义。knowledgeLewis（2000）发现，信任与供应链关系不正常的原因有关。因此，这种关系应该存在，但也应该蓬勃发展。假设：报告与渠道合作伙伴的信任度更高的公司也会报告说，更高的合作可以带来更大的可见性、减少可变性和增加bullwhich，并导致更具体的能力水平，Bowersox et al（2000）指出了如何及时交付和保持产品可用性。

人们还注意到，信息共享可以提高供应链的绩效（Lee et al，1997；Whipple et al，2002），激励一致性激励渠道合作伙伴做出决策，以确保供应链的盈利能力得到优化（Simatupangand Sridharan，2002）。因此，企业应报告，参与协作关系或实施某些协作计划已经带来了许多好处，应通过利用这些策略提高企业和供应链的整体绩效。H4：报告与渠道合作伙伴合作水平较高的公司也将报告其合作关系的绩效水平较高。4、方法学本研究利用互联网调查获取采购专业人员的意见，以确定整体功能在其合作努力中所处的位置。Spekman等人（1998年）证明，当他们的组织在供应链管理连续统中转型时，采购经理可以发挥关键作用。4.1调查工具调查工具是通过对文献进行回顾开发的，量表是通过利用丘吉尔（1979）的建筑发展框架开发的。这涉及尽可能利用现有措施，并为新结构的开发提供基本原理。调查工具由一些问题组成，这些问题衡量了受访者对其公司利用合作的看法，并以之前提到的四个合作维度为中心（见附录）。

使用5点Likert量表来表示采购专业人员对每一份声明的同意程度。调查工具包括测量假设中概述的结构的量表。有四个量表旨在衡量被调查公司参与上述合作维度的程度。还包括代表协作对绩效和信任的影响程度的量表。开发背景变量，如公司规模或年销售额，以查看不同类型的公司之间是否存在差异。研究中使用的问卷通过supplychain学者和专业人士的审查进行内容有效性预测试，以确保问题准确、措辞准确，并为目标受众所理解。4.2主题该调查通过其每月通讯发送给大型专业采购组织的采购专业人士。提交了97项调查，其中11项因不完整而被遗漏。因此，最终样本量为86个completedsurveys。受访者的背景因样本而异。大多数人认为自己是各自公司的买主或经理。大多数公司都有正式的供应商协议，这通常是以合同的形式进行的。近一半的公司拥有500多名员工，大多数公司的年销售额不到1亿美元或超过2.5亿美元。年采购量遵循类似的模式。最后，几乎所有参与者都报告称自己在私营公司工作，只有少数人在公共或ZF相关组织工作。通过对随机结构组进行t检验，将前一半的受访者与后一半的受访者进行比较，来测试无反应偏差。

结果表明，两组之间没有显著差异。此外，各组中的公司在销售额、合同期限和员工数量方面都相似。因此，在本研究中，无反应偏倚似乎并不存在差异。信度和因子分析进行信度和因子分析，以确保量表衡量的是他们打算衡量的内容，并且每个量表实际上代表一个单一因素。结果见表1。采用主成分分析法进行主成分因子分析。最初，除两个量表外，所有量表都使用主成分程序加载到一个因子上。这包括信息共享和信任量表。信息共享量表的初始阿尔法值为0.857，分为两个因素。然而，排除一个问题后，α值增加到0.882，并得到一个单一因子。同样，信任量表的初始alpha值为0.795，并加载到两个因子上，但很明显，排除一个问题将允许alpha值增加到0.824，并导致该量表的单个因子。还从协作连续统量表中删除了一个项目，因为它导致alpha值从0.861提高到0.867。克朗巴赫阿尔法被用来测量每个量表的内部一致性。根据广泛接受的指南，所有量表的可靠性都是可以接受的，这表明阿尔法值应至少为0.7（Flynn等人，1990）。

此外，使用Flynn等人（1995）的例子确认了结构有效性，因为每个量表都有项目，所有项目都加载在一个公因子上，并且特征值都远远高于1的阈值。对双变量相关进行分析，以查看每个调查量表之间存在的关系，该分析表明所有量表之间存在显著关系。这些可以在表2中看到。还研究了研究量表与背景变量的相关性。结果表明，来自背景因素的干扰最小，并且量表没有测量意外的结构。规模协作（ScaleCollaborationContinueInformation）共享决策同步（DecisionSynchronizationIncentiveAlignmentCollaborationCommunicationPerformanceImprovement TrustCollaborationContinueum）-0.653**0.579**0.511**0.537**0.372**0.625**信息共享-0.567**0.505**0.560 0**0.336*0.549**决策同步（DecisionSynchronization）-0.741**0.732**0.352**0.509**激励协调（IncentiveAlignment）-0.696**0.464**0.423**协作通信-0.370**0.575**绩效改善-0.242*信任**在p<0.01时显著*在p<0.056时显著。假设6.1假设1 H1假设组比较了协作的4个维度，并提出它们之间存在统计上的显著差异。这试图提供证据，证明某些维度比其他维度更普遍。这些假设通过测量协作维度的量表进行了测试，包括信息共享、决策同步、激励一致性和协作通信。

重复测量设计的方差分析用于确定基于维度的协作实践是否存在差异。对措辞相同的问题进行比较，以确定受访者是否认为自己经常参与被测维度，以及这是否重要。表3列出了第一次比较的结果。这表明信息共享频率的平均值远高于其他维度，决策同步和激励一致性的值尤其低。得出的F值确定了各维度之间的平均协作实践不同（F=68.333，p<0.01）。DescriptiveDatameansStandardDeviation Mauchly\'sTestChiSquareSignificanceInformationSharing3.521.0245.2650.384决策同步2.190.988 IncentiveAlignment 2.241.060 With InjectseEffectsfMaxificanceCollaborativeCommunication3.181.05568.3330.000第二组问题从响应者的角度指出了每个维度的重要性，重复测量的方差分析结果见表4。信息共享和协作通信的平均值再次高于决策同步和激励一致的平均值。Mauchly检验显著（卡方检验=13.125，p=0.022），因此有证据表明违反了球形假设。因此，由于ε值远高于0.75，因此采用了Huynh-Feldt校正。

这就得出结论，在使用协作的维度之间存在显著差异（F=15.288，p<0.01）。第二次重复测量程序的结果表明，受访者发现信息共享和协作沟通比决策同步或激励一致更重要。因此，H1假设组并未被拒绝，因为上述证据支持这些说法。6.2假设2、3和4最后三个假设指出，协作和信任的维度与协作实践正相关，更高水平的协作将导致绩效的提高。结构方程建模（SEM）是在IBM SPSS Amos Version21软件中使用Brunch（2008）概述的过程进行的。该模型由两部分组成，包括结构模型和测量模型（Tan，2001）。结构模型概述了潜在变量之间的因果关系，而测量模型则处理结构及其测量潜在变量的能力。每个量表代表这些潜在变量中的一个，这些变量无法直接测量，而是由一系列构成量表的问题组成。这些问题作为模型的显式变量。结构模型的初始拟合结果表明，确实存在良好的拟合。