武汉大学质量发展战略研究院
学术动态
2014年第16期（总第169期）

武汉大学质量发展战略研究院编     2014年10月30日

    2014年10月27日下午2点，我院程虹教授在香港科技大学工业工程与物流管理系进行了题为“关于质量几个问题的思考”的学术演讲。
    程虹教授首先介绍了关于质量定义的思考。他指出自从上世纪80年代以来，质量的定义主要是指“一组固有属性满足要求的程度”，而要求主要是由标准来体现的。如果按这一定义，Motorola手机在满足标准方面堪称极致，还得了美国的总统质量奖，但是现在市场上却几乎消失了。相反，苹果手机并没有什么技术创新，现在却成为手机行业利润率最高的品牌。苹果成功的原因并不是在技术或者标准方面有多大的突破，其根本原因在于对于满足用户需求的苛刻追求，颠覆了人们对于手机的传统概念。因此，质量的定义应该从满足要求向满足需求转变。
    随后程虹教授指出，与质量定义的这种转变密切相关的另一个问题是质量管理与质量创新的问题。质量管理是企业内部的微观管理行为，其假设前提是消费者的需求是确定的，是可以识别的，可以通过产品本身的改进来提高产品的占有率，这就是六西格马质量管理体系的主要做法。质量创新是指要让产品能够创造出新的消费者需求，质量的改进能够使得消费者的需求不断地增长，这并不只是通过产品生产过程的改善能够实现的，而是要不断地了解消费者的需求，并在生产的过程中不断地满足这些需求。
    当质量从满足要求向满足需求转变以后，一个新的问题就是如何评价和度量消费者的质量需求。在很长的一段时间内，对于质量的定义的研究主要局限于“固有属性满足要求”这一层面的主要原因在于要求相对而言是可以确定的，而消费者的需求充满着个性化与多样化，对于数据的获取与评价的方法带来很大的挑战和困难。大数据时代为质量更好地满足消费者的需求提供了非常好的条件。随着互联网自媒体的发展，越来越多的消费者能够在网上发表关于质量评价的信息，这一类信息具有个性化、多样化、少量化、智能化等多种特征，充分利用现代文本分析、语义分析以及信息传播技术，就能够实时而有效地掌握消费者对于产品质量需求的信息。在大数据时代，消费者与生产者之间的质量信息不对称性大大地消除了，产品的质量创新必须充分地利用来自于消费者的质量大数据。对于质量大数据的挖掘及其在质量创新中的应用，深度网做了一个创新性尝试，现在还需要有更多更为深入的研究。
    程虹教授接着介绍了“质量评价的一般性”问题，他认为质量的评价只有具有一般性才有意义。质量包括两个方面，一是客观的固有属性，另一个是满足要求的程度。不同的产品在固有属性方面根本不具有可比性，只有基于消费者评价的结果才有可能进行比较。例如，客车与水饺的质量，在产品属性客观指标方面没有任何的可比性，但在结果上具有可比性，如退货率、消费者投诉率等。因此，获得基于产品质量的结果性指标，特别是基于消费者评价的结果性指标是使得产品质量具有可比性的前提。目前这种具有一般性的质量评价体系，主要有两个方面，一是直接面向消费者进行质量评价数据的获取，即质量观测调查；另一个基于互联网的质量大数据的收集与分析，即质量安全的预警与监测。
    程虹教授介绍到质量研究的另一个关键性问题是，质量如何促进经济增长质量的提高。通过国内外关于经济增长质量的研究文献梳理后发现，经济增长质量是一个宏观的概念，并没有建立起微观基础。对我国经济增长质量政策较为完整地回顾也发现，我国一直重视宏观经济增长质量但却没有使得经济增长质量得到根本好转，其主要原因也在于宏观的经济增长质量与微观的产品质量之间是脱节的。通过对德国、瑞士等国的考察以及实证分析可以证明，微观产品质量是决定宏观经济增长质量的根本要素，因此我们提出微观产品质量决定宏观经济增长质量的一个基本理论框架，这是建立起经济增长质量宏微观联系的基础假设。微观的产品质量能够促进经济总量的稳定可持续增长、改善经济结构、提高投入产出效率、改善社会福利等方面，最终促进经济增长质量的总体提升。
    最后程虹教授介绍了质量治理对企业行为的影响。他指出当前中国企业之所以不愿意追求高质量，并不是他们主观上不愿意生产高质量的产品，而是在现有的质量体制下，追求高质量是不理性的而追求低质量才是理性行为。在现行的标准管理体制下，企业只能使用并标注政府公布的标准，这一标准仅仅是满足最底线要求的标准，能够达到更高标准的企业由于不能标注其所使用的标准，也就不能在质量上与其他产品有所区分，必然出现市场上“劣币驱逐良币”的现象。因此，改变标准体制，允许社会团体制定标准，由企业竞争性地使用，让不同质量的产品能够被消费者所识别，并用价格加以区分，这种治理模式的变化会驱动企业的质量创新行为。
    程虹教授介绍完以上6个问题以后，与在场的香港科技大学的博士生进行了互动。程虹教授回答了在建立微观产品质量与宏观经济增长质量关联性上的研究路径与方法，以及基于互联网的质量大数据平台的构建方法与数据来源等问题。

（整理人：罗连发）