交互性记忆系统视角下大型建设项目网络结构特征对项目绩效影响机制研究

发布时间：2020-11-13 07:24

　　 近年来,为了适应社会的发展,大型建设项目的数量不断增加,同时其复杂性、不确定性和不可控因素也随之增加。因此,大型建设项目面临着许多挑战,例如公众冲突和决策失误等。此外,大型建设项目还包含了许多利益相关者,构成了复杂的项目网络,进而影响项目的交付和使用。由于各项目团队无法有效分享和整合分布式知识,也不能充分利用潜在的知识资源,从而导致大型建设项目知识和信息的冗余程度较高。然而,交互性记忆系统作为团队成员之间形成的一种不可分割、彼此依赖的合作型分工系统,可以对不同领域的信息知识进行收集、存储和集成利用,有利于团队成员对信息和知识进行整合和利用,实现项目团队知识价值的最大化,进而提升项目绩效。因此,本文基于社会资本理论,以网络密度和网络中心性为自变量,交互性记忆系统为中介变量构建理论模型来探究交互性记忆系统视角下大型建设项目网络结构特征对项目绩效的影响。本文利用问卷调查的方式共收集316份有效问卷对理论模型进行实证检验。与此同时,为了弥补结构方程把变量之间的复杂关系过度简化的缺陷,本文还利用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对理论模型进行敏感性和有效性检验,增强模型的可信度。研究结果表明:(1)网络密度与交互性记忆系统的专长性、可信性以及项目绩效之间具有显著正相关关系,而与协调性不存在相关性。(2)网络中心性与专长性、可信性、协调性和项目绩效存在显著负相关关系。(3)随着交互性记忆系统管理水平的提高,项目绩效水平也不断提升。(4)专长性和可信性、协调性显著正相关,而可信性和协调性不存在相关关系。以上研究结果不仅可以完善大型建设项目网络研究理论与方法体系,合理有效拓展社会资本理论在大型建设项目中的应用,还为提升大型建设项目现代化知识与信息管理水平提供了理论指导与决策依据。本文立足于我国大型建设项目的实际情况,通过实地调研与深入研究,研究成果可在实践中为提高大型建设项目知识管理水平,充分利用潜在的知识资源,有效分享和整合分散式知识,为实现项目团队知识价值的最大化提供助力。除此之外,将研究理论和结果应用到大型建设项目关系治理和知识管理领域,对于提升项目绩效,促进大型建设项目交付与使用,发展国民经济具有一定的借鉴意义。
【学位单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：TU71;F426.92;F272.5
【部分图文】：

?２理论模型与研究假设??网络成员的财富、权力以及满意度等［１５Ｑ］。因此，项目网络结构特征体现了项目??成员的网络连接密度和网络位置，属于项目团队对社会关系资本的投入。交互性??记忆系统作为资源、信息的分享和交换机制可以用来衡量资本的变动程度。项目??绩效作为衡量社会关系资本投资回报的评价标准，包含了铁三角等硬要素以及利??益相关者满意度、未来合作期望等软要素。这三者之间的关系阐述了社会关系资??本在大型建设项目网络中流动和价值増值的过程。如图２．１所示，本文基于大??型建设项目的背景，构建了项目网络结构特征、交互性记忆系统与项目绩效之间??的理论模型，从而探究三者之间的内在机理。??＂１?￣?＾?Ｋ（?〕?＾??组织网络关系结构?组织能力?组织绱效??理论??＊?＼?／?＼?ｙ?＼???ｙ??项目网络结构特征?：：?交互性记思系统?：：?项目级效??ｉ?ｉ?ｉ?ＨＳｃ＾Ｙ?＼?ｔｔＳｆ＾?ｊ?ｊ??ｉ?Ｖ?／?ｊ／丨?ＨＳｕ－?ＨＳ？＋?Ｋ３？＊?ｉ?ｊ??理论模型?ｉ??ｉ??ｆ网络中心度＼?＾?＇??：！?ｉ???？自变Ｍ???？中介变??？因变ｆｆｌ?????图２．１实证研究的理论模型??Ｆｉｇｕｒｅ?２．１?Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ?ｍｏｄｅｌ??１９??

８４?１６．２９９??ＪＸ３?０．７５?１４．３０３?ＣＲ＝０．９０７??项目绩效??ＪＸ４?０．７５?１４．１０４?ＡＶＥ＝０．６２０??ＪＸ５?０．８２?１５．８４９??ＪＸ６?０．７７?１４．７７４??模型拟合度｝Ｃ２／＃４．７３９，?ＣＦＩ＝０．９７０，?ＧＦＩ＝０．９５５，?ＮＦＩ＝０．９６２，?ＲＭＳＥＡ＝０．０３４??？６３???Ｏ???？??ＪＸ３??Ｃｅ３）??（项目绩效５６?＾??—？??—？??、ＪＸ６?－４???图４．４项目绩效的标准化因子负载??Ｆｉｇｕｒｅ?４．４?Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄ?ｆａｃｔｏｒ?ｌｏａｄｉｎｇ?ｏｆ?ｐｒｏｊｅｃｔ?ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ??通过表４．６和图４．４可以发现，项目绩效的验证性因子模型拟合结果较好，其??收敛效度ＡＶＥ也均大于０．５，符合相关测量标准。??４．４区别效度分析??区别效度是指一个构面（Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ）根据检验标准区别于其它构面的程度。??Ｆｏｍｅｌｌｈｅ和Ｌａｒｃｋｅｒ（１９８１）提出可以根据构面平均萃取量（ＡＶＥ）的平方根是否??大于该构面与其它构面的相关系数来判断区别效度是否符合相关标准［１７１］。如表??４．７所示，各构面之间的区别效度符合相关统计要求。??３３??

交互性记忆系统视角下大型建设项目网络结构特征对项目绩效影响机制研究???她獅输出值??１６??ｚ：＼＼??＾?曰“??■?＜３??■?＜１??图５．２直接模型（项目网络结构特征一项目绩效）??Ｆｉｇｕｒｅ?５．２?Ｄｉｒｅｃｔ?ｍｏｄｅｌ?（Ｐｒｏｊｅｃｔ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ－＾Ｐｒｏｊｅｃｔ?ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）??挪：相目（输出值〉，??Ｓ３??＾?＾?□□?＜６??Ｓ３??■?＜１??图５．３间接模型（项目网络结构特征一交互性记忆系统一项目绩效）??Ｆｉｇｕｒｅ?５．３?Ｉｎｄｉｒｅｃｔ?Ｍｏｄｅｌ?（Ｎｅｔｗｏｒｋ?ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ－＊＂ＴＭＳ－＾Ｐｒｏｊｅｃｔ?ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）??如图５．２所示，Ｘ轴表示初始输入（目标）值，Ｙ轴表示项目绩效的回归（预??测）值，Ｚ轴表示输出值和初始值之间的残差平方和（ＳＳＥ），训练Ｒ值为０．３８９，??测试Ｒ值为０．３６８，?ＳＳＥ较为分散，取值范围为２？７。在图５．３中，训练Ｒ值为０．６９１，??测试Ｒ值为０．５４６，?ＳＳＥ较为集中，取值范围为１？２。因此，通过对比两种模型，??间接模型的有效性明显优于直接模型，从而验证了中介变量（交互性记忆系统）??在优化理论模型方面具有重要的作用。??４２??
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本文编号：2881915