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基于社会责任的建筑企业核心竞争力评价研究

发布时间:2018-01-07 21:47

  本文关键词:基于社会责任的建筑企业核心竞争力评价研究 出处:《河北工程大学》2014年硕士论文 论文类型:学位论文


  更多相关文章: 核心竞争力 社会责任 结构方程模型 蚁群算法 支持向量机


【摘要】:企业履行社会责任不论是从世界范围还是从我国构建和谐社会与科学发展观的背景下都已成为一种共识和发展潮流。伴随建筑市场的快速发展,仅依靠建筑企业内部资源获得竞争优势的传统竞争策略已不能适应当今残酷的竞争环境。以通过履行社会责任来获得强大的社会支持所形成的差异化竞争优势越来越受到企业的关注。因此,在这种情况下,从社会责任的视角构建和提升建筑企业的核心竞争力就成为建筑企业实现健康持续发展的必由之路。 本文在系统阐述企业社会责任与核心竞争力理论的基础上,分析社会责任与核心竞争力的内在关系,进而构建基于社会责任的建筑企业核心竞争力评价指标体系,并借助结构方程模型对指标体系进行验证,确定最佳的评价指标体系。利用支持向量机理论构建支持向量机评价模型,同时为了克服支持向量机参数选择的盲目性,引入蚁群算法对支持向量机参数进行优化。最后,运用建立的ACO-SVM建筑企业核心竞争力评价模型进行实证研究,并给出相应提升建筑企业核心竞争力的建议。
[Abstract]:Under the background of constructing harmonious society and scientific development view, corporate social responsibility has become a common understanding and trend of development, with the rapid development of the construction market. The traditional competitive strategy of relying solely on the internal resources of the construction enterprises to obtain the competitive advantage can no longer adapt to the cruel competitive environment today. The differentiation competitive advantage formed by the strong social support through fulfilling the social responsibility has become more and more. To get more and more attention from enterprises. In this case, building and improving the core competitiveness of construction enterprises from the perspective of social responsibility becomes the only way for construction enterprises to achieve healthy and sustainable development. Based on the theory of corporate social responsibility and core competence, this paper analyzes the internal relationship between social responsibility and core competitiveness. Then it constructs the evaluation index system of the core competitiveness of construction enterprises based on social responsibility and verifies the index system with the help of structural equation model. The best evaluation index system is determined. Support vector machine evaluation model is constructed by using support vector machine theory, and in order to overcome the blindness of parameter selection of support vector machine. Ant colony algorithm is introduced to optimize the parameters of support vector machine. Finally, an empirical study is carried out using the established ACO-SVM core competitiveness evaluation model. And gives the corresponding promotion construction enterprise core competitive power suggestion.
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F426.92;F270

【参考文献】

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本文编号:1394365

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