利益相关者视角下绿色住宅推广机制研究
发布时间：2022-01-25 06:31
高速发展的传统建筑业给国民经济带来了有力支撑,但同样也加剧了环境污染和资源危机。因此,高效绿色型建筑以其低碳环保的特点引起了我国学者和实践者广泛的关注,绿色住宅不仅是建筑领域的亟需发展趋势,而且对于我国建筑业进一步走出资源困境,建设可持续发展的生态经济具有重要意义。然而,国家绿色建筑评价标识数据显示,我国绿色住宅的发展速度和规模还未能与住宅市场的快速发展相匹配,且在市场经济大背景下,利益相关者利益诉求的异质性,以及工程项目的复杂性和不确定性,势必会引发参与单位的冲突和矛盾,阻碍绿色住宅推广工作的顺利实施。因此,在专业结构细化、行业割裂矛盾凸显的市场经济时代背景下,如何正确合理权衡我国绿色住宅与利益经济相关者间的利益经济关系,协同努力推进我国绿色住宅持续健康稳定发展是一个重要且值得深入研究的战略性课题。本研究首先基于利益相关者理论和社会网络分析理论,从绿色住宅利益相关者和全生命周期两个角度对绿色住宅推广的影响因素进行文献分析,共归纳出23项绿色住宅推广的影响因素,其中涉及7类利益相关者,并通过问卷调查和社会网络分析方法,对居于核心位置的核心利益主体和关键影响因素进行识别,最终确定3项核心...
【文章来源】：山东建筑大学山东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
因素网络模型
山东建筑大学硕士学位论文-31-互相影响的路径中，那么该因素可以控制其他因素传导的路径，在网络中处于重要作用。某一点的中间中心度的值越大越说明该点控制其他传导关系的能力越强，在网络中的地位越显著。因此，本文利用Ucinet6.0软件，通过Network→Centrality→FreemanBetweenness→NodeBetweenness操作，分析绿色住宅点的中间中心度，具体数值及排名如表3.9所示。表3.9点的中间中心度排序前八的风险因素汇总排名影响因素点的中间中心度排名影响因素点的中间中心度1S2F874.6335S6F2210.2502S2F1948.2336S1F178.3673S6F2126.3677S2F57.5004S1F1619.8678S2F44.500综上所得，中间人分析得出的关键影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S2F5、S2F4、S1F17、S2F18；点的中间中心度得出的重要影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S6F22、S1F17、S2F5、S2F4。取两种方法分析得出的关键影响因素的并集。因此，个体网络分析的绿色住宅推广关键影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S6F22、S1F17、S2F5、S2F4、S2F18。3.3.3关键影响因素识别识别出绿色住宅推广的关键影响因素，不仅为第4章构建多方主体演化博弈模型提供了有力基础，而且有利于采取针对性的措施提高绿色住宅推广的效率。基于上述小节的社会因素网络模型分析，可以识别出关键的影响因素，具体流程如图3.9。块模型分析中间人分析点的中间中心度分析排名是否前八名排名是否前八名是否处于核心块关键影响因素核心块非关键影响因素是是否否否图3.9关键影响因素识别流程整体网络分析中的块模型分析得出的核心块为：块1（S1F1、S1F2、S2F3）、块2（S2F4、S2F5）、块3（S3F6和S3F7）、块5（S2F8和S2F9）、块6（S2F18、S7F23和
【参考文献】：
期刊论文
[1]绿色城市更新：新时代城市发展的重要方向[J]. 林坚,叶子君. 城市规划. 2019(11)
[2]基于公平偏好理论的绿色建筑激励模型与策略选择[J]. 王颖林,刘继才. 统计与决策. 2019(19)
[3]公共文化类PPP项目风险传染研究——以柳州市柳东新区文化广场项目为例[J]. 陈敏,唐浩,郑弦,杜安容,梁雄杰. 建筑经济. 2019(09)
[4]绿色住宅利益相关者协同推广演化博弈[J]. 桑培东,姚浩娜,张琳. 土木工程与管理学报. 2019(04)
[5]基于SNA的装配式建筑项目关键风险识别与对策[J]. 王柔佳,王成军. 山东农业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[6]基于SNA的社会热点事件微博舆情阶段性传播网络的结构分析——以“于欢案”为例[J]. 成俊会,张思,吉清凯. 管理评论. 2019(03)
[7]多主体互动博弈下建筑企业低碳转型的演化机理[J]. 陆菊春,欧阳寒旭,韩璐. 北京理工大学学报(社会科学版). 2019(01)
[8]绿色住宅市场激励政策优化仿真研究——以西安市为例[J]. 王莹,张路平. 系统工程. 2018(05)
[9]绿色住宅市场发展的多主体交互优化[J]. 王晓鸣,何晨琛,李小康. 土木工程与管理学报. 2018(02)
[10]基于DANP的绿色住宅物业管理模糊综合评价研究[J]. 何昆瑜,卢明湘. 住宅与房地产. 2018(01)
博士论文
[1]项目治理社会网络风险分析方法研究[D]. 刘兴智.山东大学 2011
[2]企业R&D团队内部社会网络与团队知识创造关系研究[D]. 袁晓婷.华南理工大学 2010
硕士论文
[1]基于社会网络分析法的西安市既有建筑绿色改造风险研究[D]. 窦蕾.西安建筑科技大学 2018
[2]基于参与主体角度的绿色住宅发展研究[D]. 王琳.长安大学 2017
[3]绿色住宅选择行为的因素分析及关系研究[D]. 李佳桐.哈尔滨工业大学 2015
[4]绿色商品住宅经济激励问题研究[D]. 高山.南京工业大学 2014
[5]开发商视角下绿色住宅增量投资风险评估与应对策略研究[D]. 吴文竞.浙江大学 2013
[6]多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用[D]. 曾德宏.暨南大学 2012
本文编号：3608058
【文章来源】：山东建筑大学山东省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
因素网络模型
山东建筑大学硕士学位论文-31-互相影响的路径中，那么该因素可以控制其他因素传导的路径，在网络中处于重要作用。某一点的中间中心度的值越大越说明该点控制其他传导关系的能力越强，在网络中的地位越显著。因此，本文利用Ucinet6.0软件，通过Network→Centrality→FreemanBetweenness→NodeBetweenness操作，分析绿色住宅点的中间中心度，具体数值及排名如表3.9所示。表3.9点的中间中心度排序前八的风险因素汇总排名影响因素点的中间中心度排名影响因素点的中间中心度1S2F874.6335S6F2210.2502S2F1948.2336S1F178.3673S6F2126.3677S2F57.5004S1F1619.8678S2F44.500综上所得，中间人分析得出的关键影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S2F5、S2F4、S1F17、S2F18；点的中间中心度得出的重要影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S6F22、S1F17、S2F5、S2F4。取两种方法分析得出的关键影响因素的并集。因此，个体网络分析的绿色住宅推广关键影响因素为S2F8、S2F19、S6F21、S1F16、S6F22、S1F17、S2F5、S2F4、S2F18。3.3.3关键影响因素识别识别出绿色住宅推广的关键影响因素，不仅为第4章构建多方主体演化博弈模型提供了有力基础，而且有利于采取针对性的措施提高绿色住宅推广的效率。基于上述小节的社会因素网络模型分析，可以识别出关键的影响因素，具体流程如图3.9。块模型分析中间人分析点的中间中心度分析排名是否前八名排名是否前八名是否处于核心块关键影响因素核心块非关键影响因素是是否否否图3.9关键影响因素识别流程整体网络分析中的块模型分析得出的核心块为：块1（S1F1、S1F2、S2F3）、块2（S2F4、S2F5）、块3（S3F6和S3F7）、块5（S2F8和S2F9）、块6（S2F18、S7F23和
【参考文献】：
期刊论文
[1]绿色城市更新：新时代城市发展的重要方向[J]. 林坚,叶子君. 城市规划. 2019(11)
[2]基于公平偏好理论的绿色建筑激励模型与策略选择[J]. 王颖林,刘继才. 统计与决策. 2019(19)
[3]公共文化类PPP项目风险传染研究——以柳州市柳东新区文化广场项目为例[J]. 陈敏,唐浩,郑弦,杜安容,梁雄杰. 建筑经济. 2019(09)
[4]绿色住宅利益相关者协同推广演化博弈[J]. 桑培东,姚浩娜,张琳. 土木工程与管理学报. 2019(04)
[5]基于SNA的装配式建筑项目关键风险识别与对策[J]. 王柔佳,王成军. 山东农业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[6]基于SNA的社会热点事件微博舆情阶段性传播网络的结构分析——以“于欢案”为例[J]. 成俊会,张思,吉清凯. 管理评论. 2019(03)
[7]多主体互动博弈下建筑企业低碳转型的演化机理[J]. 陆菊春,欧阳寒旭,韩璐. 北京理工大学学报(社会科学版). 2019(01)
[8]绿色住宅市场激励政策优化仿真研究——以西安市为例[J]. 王莹,张路平. 系统工程. 2018(05)
[9]绿色住宅市场发展的多主体交互优化[J]. 王晓鸣,何晨琛,李小康. 土木工程与管理学报. 2018(02)
[10]基于DANP的绿色住宅物业管理模糊综合评价研究[J]. 何昆瑜,卢明湘. 住宅与房地产. 2018(01)
博士论文
[1]项目治理社会网络风险分析方法研究[D]. 刘兴智.山东大学 2011
[2]企业R&D团队内部社会网络与团队知识创造关系研究[D]. 袁晓婷.华南理工大学 2010
硕士论文
[1]基于社会网络分析法的西安市既有建筑绿色改造风险研究[D]. 窦蕾.西安建筑科技大学 2018
[2]基于参与主体角度的绿色住宅发展研究[D]. 王琳.长安大学 2017
[3]绿色住宅选择行为的因素分析及关系研究[D]. 李佳桐.哈尔滨工业大学 2015
[4]绿色商品住宅经济激励问题研究[D]. 高山.南京工业大学 2014
[5]开发商视角下绿色住宅增量投资风险评估与应对策略研究[D]. 吴文竞.浙江大学 2013
[6]多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用[D]. 曾德宏.暨南大学 2012
本文编号：3608058
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