建筑企業(yè)精益建設(shè)技術(shù)采納意愿與采納決策模型研究
[Abstract]:With China entering the period of rapid economic development, the construction of investment and urbanization facilities makes the infrastructure construction become the main factor of economic growth in a long period of time. Since 2008, the annual gross output value of China's construction industry has repeatedly reached a record high, and the role of construction industry in our national economy has become increasingly prominent. However, the construction industry has brought great wealth to the society, but also produced a huge problem of waste and high carbon emissions. How to realize the sustainable development of the construction industry has become a hot issue that the industry and scholars are generally concerned about. The application of lean construction thought and technology in the construction industry can greatly reduce the waste and no value-added activities in the production process of construction projects, so as to increase the benefits of construction projects and maximize customer value. Lean construction research started late in our country. According to the actual situation of lean construction technology application in domestic construction enterprises, our country lags far behind the western developed countries such as the United States and the United States. So in the process of implementing lean construction, what is the influence path that affects the willingness to adopt lean construction technology of Chinese construction enterprises? How does the decision model adopted by construction enterprises for lean construction be constructed? This paper focuses on the above problems. The main work and conclusions of this paper are as follows: the first part is the analysis of external influence variables of lean construction technology adopted by construction enterprises. On the basis of combing the relevant theories of lean construction theory and technology adoption at home and abroad in detail, the literature analysis is carried out. T-O-E theory framework is chosen as the classification basis of Lean construction technology adoption in the classification of external influencing factors. The results show that environmental factors mainly include tidal pressure and competitive pressure; organizational factors include organizational culture, management support, resource readiness, and technical factors include technology-task adaptability and technology-organization compatibility. These three factors, as external factors of TAM model, affect both the cognitive and the adoptive behaviors. The second part is the construction enterprise lean construction technology adoption willingness model construction. Firstly, from the perspective of construction enterprises, this paper integrates the T-O-E framework and TAM model, constructs the conceptual model of the willingness to adopt lean construction technology and puts forward the research hypothesis. Then the scale is developed around the variables involved in the conceptual model, and the questionnaire is carried out. Finally, the validity and rationality of the conceptual model are verified by empirical analysis, including reliability test, validity test and structural equation analysis to determine the final model. The results show that except for the elimination of organizational scale factors, the other research hypotheses have passed the test, which proves that the proposed conceptual model can better explain the influence path of lean construction technology adoption willingness of construction enterprises. The third part is the construction enterprise adopting lean construction technology decision-making behavior model. By analyzing and comparing the simulation results of support vector machine (SVM) algorithm and BP neural network algorithm, the prediction model of lean construction technology adopting decision-making behavior is established by using the theory and method of support vector machine (SVM). The model shows good fitting degree and prediction accuracy, and is verified by concrete construction project. The results show that the results of the model analysis are in agreement with the case decision, and the model has good practicability and effectiveness. Finally, the paper puts forward the deficiency of this paper and the prospect of future research.
【學(xué)位授予單位】:天津財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F426.92
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