組織質量特異性免疫影響效應理論基礎研究

李雪，王艷杰

（遼寧工業大學，遼寧 錦州 121000）

1 組織質量特異性免疫

1.1 組織質量特異性免疫的定義

1.1.1 組織質量特異性免疫

對于企業的組織質量特異性免疫概念界定主要是借鑒生物領域上的免疫概念。有學者認為企業的組織質量特異性免疫（即具有針對性的免疫）是指企業在非特異性的應對的前提下，對于內部和外在要素所使用的不是事先具有的免疫反應動作，組織質量特異性免疫是第二個保護性屏障，其中包括三個要素，即監視、防御以及記憶。

1.1.2 組織質量非特異性免疫

企業的質量非特異性免疫是企業開展應答行為的條件，是企業的首要保證，是對一些常見問題進行的應答回應。

1.2 評價指標

1.2.1 組織質量特異性免疫的研究基礎

生物學領域中，免疫監視是指機體殺死和清除非正常突變細胞的能力，并監視和抑制惡性腫瘤的生長。在企業中監視主要表現在：

①有助于選擇有效的戰略計劃；

②能夠發現機會和威脅；

③最優方案選擇的前提。

1.2.2 評價指標

在理論研究基礎上，本文將監視、防御和記憶具體劃分為19個指標，即監視包括對企業內外部環境、企業內部活動及行為的監視、價值判斷、認知動機、認知多樣性。防御又包含質量防御軟因素與質量防御硬因素，軟因素包括上級重視程度、職工參與、供應商關系控制與消費者需求，硬要素是指產品（服務）設計、過程以及控制與反饋。組織質量記憶包括學習、記錄、總結、保存、傳播與擴散以及溝通控制與監督。

2 相關理論

2.1 組織質量特異性免疫、組織學習、質量績效

企業的質量監視是對內在與外在環境進行感知。組織質量防御是企業抵御和消除無益作用的舉動，反映了企業的應對能力。組織質量防御通過變異，選擇和協調對資源發掘、重置應對市場變化，在充滿不確定和不可預見的動態環境中迅速變化資源分配的方法以順應意外情況。組織質量記憶可被視為是企業過去的經驗知識以及知識的保留和分享。

根據不同探究目的與方向，組織學習不僅是檢查和糾正企業中存在的失誤，把組織學習看作是檢查與糾正企業行為的過程，是公司利用組織學習來取得組織內部所需知識，且處理、吸收、消化知識，即組織在面臨外部劇烈環境變化時，組織學習能夠為企業提供解決企業因新政策或變革帶來的自我防御和抵觸情緒的方案。可以說質量記憶影響著組織學習。而變革又是為防御提供解決方案。所以，記憶與防御都影響著組織學習。相關研究成果表明，企業通過組織質量特異性免疫的三因素對質量績效進行積極調整。學者們在對設計管理和過程管理質量影響的實證調查中，發現組織學習、產品設計、流程管理都可以提高質量績效。

2.2 組織質量特異性免疫、創新績效、企業績效

創新績效一方面是公司創新程度和成果，另一方面是所有流程中制造出的產品。其影響因素可以從不同層面分析。知識分享是創新績效的主要作用因素之一，企業成員之間的資料共享程度與公司的創新程度呈正比，資料分享的水平確定了公司創新績效提升速度的快慢。市場、技術發展穩定情況下，質量記憶同新產品中間含有正相關作用。也就是說，企業的組織質量特異性免疫和創新績效也呈正相關。

創新績效中包含著新技術的成就和新產品成就等，包括擁有專利的個數，新產品在所有產品中所占的比重等。由于專利可為企業獲得大量的壟斷利潤，企業想要保持核心競爭力就必須不斷地有新專利產出。大量的研究結果表明，企業是可以通過開發新產品或技術，引進人才，增加壟斷利潤和知識產權等方面提高創新績效，同時這影響著企業績效。由此可看出創新績效和企業績效的積極作用。

2.3 研究方法的理論基礎

2.3.1 突變級數

突變級數理論是以拓撲學和奇點理論為基礎的數學方法。突變級數中包括勢函數和歸一方程。勢函數是全部臨界點匯合成一個曲面，根據勢函數，得到一階導數，進而得出平衡曲面方程，在用二階導數計算出其奇點集。然后，將這兩個方程組合之后，就得到可以反映狀態變量與每個控制變量之間關系的分歧方程，最后利用歸一方程得到綜合評價值。盡管突變級數法并沒有直接使用各指標所占的比例，但它包含了每個下屬數據對象的相對關鍵性，它不僅合乎道理，而且估計簡單準確，與其他方法比較更不會主觀臆斷。突變級數可以通過最低級的數據來推算上級數據，簡便了數據的收集。

基礎的突變級數理論大概可以分為五步。

第一步，由所研究的目的將評價總指標分化為多個層次，并將所得到的數據進行處理使其可統一計算。本文采用的是“最小-最大標準化”方法。公式為：

式中，i表示目標序號，j表示數值序號，min表示數值中最小的數，max表示數值中最大的數。

第二步，確定權重。歸一化數據的指數所占比例通過離差最大化方法來明確。該方法通過計算離差和總離差來明確其相對必要程度。數值越大說明越重要。其公式為：

其中，ωj為 j屬性的權重，ωj≥0 且∑ωj=1。

第三步，確定突變系統類型。基礎突變級數模型有七種，下面列舉了常見的三種類型。

尖點突變系統模型為：f（x）=x4+ax2+bx

第四步，導出所用的歸一公式。由理論可知，尖點突變系統的歸一方程如；燕尾突變模型的歸一方程為：；蝴蝶突變歸一方程為

第五步，綜合評價。評價時一般可有兩種方法來處理，若不是互補型的數據則在其中選擇最小的數作為最終的數值，反之，若是互補型的數據則將平均值作為最終的數值，然后按照這些數值進行排序[1]。

但由于基礎突變級數法只可以算七級，因此有學者又進一步擴大了模型具體步驟與基本突變級數法差不多。其步驟如下：

①首先得到每個指標的所占比例。

②按照權重值排序，將權重最大的放于最前面。

③根據維數大小帶入突變級數模型中的勢函數以及歸一方程。在同一系統模型中，如果控制變量間不存在相互關聯作用，則取最小值，存在相互關聯作用，則取平均值，若數據分為三級指教，則從第三極指標開始算起，算到一級指標，最終將多個變量變為一個變量。

歸一方程：

2.3.2 結構方程模型

結構方程模型早期稱為線性結構關系模型、協方差結構分析、潛在變量分析、驗證性因素分析、簡單的LISREL分析。結構方程模型屬于統計學科目里的內容，可用于多個變量的分析，將因子分析同路徑分析結合在一起，既可驗證其潛在、顯性、誤差以及干擾變量之間的關聯，又能看出其關聯性大小。結構方程模擬的根本要求是所用數據一定要是呈現正態分布，測量指標變量呈現線性關系。

結構方程并非為探索性的分析而是驗證性的，首先必須有基本原理或理論來支撐，在此基礎下建立概念模型[2]。此外，結構方程模型在進行估計時最常見的辦法是極大似然法。在使用極大似然法來測度參數時，所收集的數據必須合乎多變量地呈現正太關系的假設，使用的數據不能過少也不能過多。

遞歸模型是結構方程模型中的一個特例。遞歸模型路徑分析是直接透過一般最小平方法得到路徑系數估計值的方法，無反饋作用。可以清晰分析出直接、間接和總效果及其關系路徑。

與基本的結構方程模型不同，結構方程模型是先透過因素分析將觀測變量集結成幾個共同因素，變量間的關系可以是雙向因果關系。而遞歸模型路徑分析，其外生變量之間必須相互獨立，未經因素分析處理，變量間只可以是單向關系。因此，遞歸模型路徑分析的假設條件有：各因素之間是只能含有一個方向的線性因果關系且具有可加性；每個因變量的誤差項與其自身或其他因素無相關關系；各變量的殘差項是彼此互不相關。

驗證模型與現實數據之間能不能相一致。檢驗分為兩種，一種是參數檢驗，是檢驗參數的顯著性和合理性，第二種檢驗是適配度檢驗，是檢驗模型路徑分析圖與數據的一致性。

3 結語

應用高維突變級數模型和結構方程遞歸模型分析組織質量特異性免疫的影響效應可以更加清晰地說明研究理論的正確性。