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《天津财经大学》 2016年
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建筑企业精益建设技术采纳意愿与采纳决策模型研究

张铠  
【摘要】:随着我国进入经济的高速发展期,投资拉动和城镇化设施建设使基础设施建设在很长时间内成为拉动我国经济增长的主要因素。自2008年至今,我国建筑业年总产值屡创历史新高,建筑业在我国国民经济中所发挥的作用日益凸显。但是在建筑行业为社会带来巨大财富的同时,也产生了巨大的浪费问题和高碳排放量问题。如何实现建筑行业的可持续发展,成为业界人士和学者们普遍关心的热点问题。在建筑业中精益建设思想和技术的运用能够很大程度上减少建设项目生产过程中的浪费以及无增值活动,以此来增加建设项目收益,最大限度提升客户价值。精益建设在我国的研究起步较晚,从目前国内建筑企业对于精益建设技术运用的实际情况来看,无论是理论研究还是应用实践,我国都远远落后于英美等西方发达国家。那么在实施精益建设的进程中,影响我国建筑企业精益建设技术采纳意愿的影响路径是什么?建筑企业对于精益建设采纳的决策模型是如何构建的?本文围绕上述问题进行研究。本文的主要工作和结论如下:第一部分为建筑企业实施精益建设技术采纳的外部影响变量分析。在详细梳理国内外关于精益建设理论和技术采纳相关理论的基础上进行文献分析,在对于外部影响因素进行归类梳理时选择了 T-O-E理论框架作为精益建设技术采纳影响因素的分类依据。研究结果表明,环境因素主要包括潮流压力,竞争压力;组织因素包括组织文化、管理支持、资源就绪度;技术因素包括技术一任务适配度和技术一组织兼容度。这三方面做为TAM模型的外部因素共同影响采纳认知和采纳行为。第二部分为建筑企业精益建设技术采纳意愿模型构建。首先从建筑企业的视角,整合T-O-E框架和TAM模型,构建精益建设技术采纳意愿的概念模型并提出研究假设。然后围绕概念模型所涉及的变量进行量表开发,实施问卷调查。最后,通过实证分析,验证概念模型的有效性和合理性,包括信度检验、效度检验和结构方程分析,确定最终模型。结果表明,除了组织规模因素被剔除外,其余研究假设均通过了检验,证明所提出的概念模型能够较好地解释建筑企业精益建设技术采纳意愿的影响路径。第三部分为建筑企业采纳精益建设技术的决策行为模型构建。通过对支持向量机算法和BP神经网络算法的仿真结果分析对比,采用支持向量机的理论与方法建立了精益建设技术采纳决策行为的预测模型,该模型表现出了较好的拟合度和预测精度,并通过具体建筑项目实例进行验证。结果表明,模型分析结果与实例决策相符合,该决策模型具有较好的实用性和有效性。最后,提出本文的研究不足之处和未来研究的展望。
【关键词】:建筑企业 精益建设 技术采纳模型 采纳意愿 采纳决策
【学位授予单位】:天津财经大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.92
【目录】:
  • 内容摘要5-7
  • Abstract7-12
  • 第1章 绪论12-22
  • 1.1 研究背景12-14
  • 1.2 研究目的和意义14-16
  • 1.2.1 研究目的14-15
  • 1.2.2 研究意义15-16
  • 1.3 研究内容和技术路线16-19
  • 1.3.1 研究内容17-18
  • 1.3.2 技术路线18-19
  • 1.4 研究方法和创新点19-22
  • 1.4.1 研究方法19-20
  • 1.4.2 创新点20-22
  • 第2章 相关理论基础和文献综述22-58
  • 2.1 精益建设相关理论22-36
  • 2.1.1 精益建设的内涵22-24
  • 2.1.2 精益建设原则24-26
  • 2.1.3 TFV理论26-27
  • 2.1.4 精益建设关键技术27-36
  • 2.2 技术采纳相关理论36-46
  • 2.2.1 企业技术创新采纳36-37
  • 2.2.2 技术采纳行为理论37-46
  • 2.3 文献综述46-57
  • 2.3.1 国内外精益建设研究文献综述46-53
  • 2.3.2 国内外技术采纳研究文献综述53-56
  • 2.3.3 研究述评56-57
  • 2.4 本章小结57-58
  • 第3章 精益建设技术采纳意愿概念模型构建58-68
  • 3.1 模型的理论基础与框架58-60
  • 3.2 精益建设技术采纳意愿模型研究假设60-66
  • 3.2.1 环境因素分析60-61
  • 3.2.2 组织因素分析61-63
  • 3.2.3 技术因素分析63-64
  • 3.2.4 其他因素64-66
  • 3.3 采纳意愿概念模型66
  • 3.4 本章小结66-68
  • 第4章 量表开发和问卷设计68-87
  • 4.1 量表编制68-72
  • 4.2 问卷设计72-86
  • 4.2.1 问卷试调查72
  • 4.2.2 项目分析72-85
  • 4.2.3 正式问卷形成85-86
  • 4.3 本章小结86-87
  • 第5章 精益建设技术采纳意愿实证研究87-106
  • 5.1 样本数据特征87-92
  • 5.2 数据质量检测92-99
  • 5.2.1 结构方程模型介绍92-93
  • 5.2.2 结构方程分析方法93-94
  • 5.2.3 测量数据检验94-99
  • 5.3 假设模型检验99-104
  • 5.4 本章小结104-106
  • 第6章 精益建设技术采纳决策模型构建106-122
  • 6.1 支持向量机(SVM)原理介绍106-110
  • 6.1.1 基本概念106-107
  • 6.1.2 支持向量机体系107-110
  • 6.1.3 SVM方法主要优点110
  • 6.2 基于SVM的模型构建110-116
  • 6.2.1 模型构建方法110-114
  • 6.2.2 仿真结果分析114-116
  • 6.3 基于BP神经网络的模型构建116-119
  • 6.3.1 BP神经网络算法实现116-118
  • 6.3.2 仿真结果分析118-119
  • 6.4 实例分析119-120
  • 6.5 本章小结120-122
  • 第7章 研究结论与展望122-128
  • 7.1 研究结论及实施建议122-125
  • 7.1.1 研究结论122-124
  • 7.1.2 实施建议124-125
  • 7.2 研究不足125-126
  • 7.3 研究展望126-128
  • 附录128-132
  • 参考文献132-148
  • 后记148

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