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工程项目中信任的产生与影响——基于承包商方视角

作者:蒋卫平   提交人:swingopen[蒋卫平]   属性:提交人原创   发布时间:2013/3/19   点击:10638   【收藏本文

  表1 建设工程项目信任的前因项目管理者联盟

项目管理者联盟文章

  受信方(即业主方)特征与双方关系特征实际上分别代表了静态和动态的因素。这也是本文模型构建系统性的体现。根据表1中各文献对各前因与信任的关系的论述,可以形成信任的前因与计算型信任和关系型信任之间关系的假设。除合同对关系型信任具有负向影响外,其余前因都对信任具有正向影响。此外,假设计算型信任和关系型信任对项目成功都有正向影响。至此,可以构建信任的前因与信任、以及信任与项目成功的关系模型,如图2所示。项目经理博客

  2 研究设计项目管理者联盟

  2.1 变量的测量项目管理者联盟文章

  采用李克特(Likert)5级量表的形式对以上概念模型中的变量进行测量。数字1~5依次表示从完全不同意向完全同意过渡,其中3 为中性标准。变量的测量项目的来源主要有三种:一是直接引用国内外文献中已经被证实的具有很高信度和效度的测量项目;二是借鉴国内外已有研究,并结合我国工程项目中业主和承包商的实际情况,在实地访谈的基础上,进行修改而得到的测量项目;三是针对本研究的特点,与该领域的专家进行项目现场访谈,在访谈结果的基础上进行设计的测量项目。blog.mypm.net

  

项目管理者联盟

  图2 本研究概念模型项目管理者联盟

  对初步问卷进行小样本测试,可得到如图3所示的初始结构方程模型。采用24个外生显变量来测量6个外生潜变量(REP代表承包商信誉;O-COM代表承包商能力;WOR代表承包商言行一致性;COM代表双方沟通;REC代表双方相互性;CON代表双方合同);19个内生显变量来测量3个内生潜变量(CAL代表计算型信任;REL代表关系型信任;SUC代表项目成功)。图3中各潜变量的测量项目再设计后经过小样本测试的修正,所以在编号上不连续,在此,不详细阐述。training.mypm.net

  2.2 数据的收集training.mypm.net

  大规模问卷调查的地区包括上海、江西、浙江、江苏、山东、湖北,皆为笔者通过自己和朋友联系当地建设工程监管机构代为下发问卷。调查对象为以上六个地区在建项目中承包商的主要负责人员。发放问卷610份,回收355份,回收率为58.1%。经删除无效问卷,得到有效问卷290份,有效问卷回收率为47.5%。

  2.3 数据分析项目管理者联盟

  在进行结构方程模型分析之前,需要对样本数据的容量、信度和效度进行检验。目前,学者们就使用结构方程模型应具备的样本容量大小尚未达成一致的观点。但一般而言,大多数模型需要至少100至200个被试者[18]。本研究中业主方调查的有效样本为298,样本容量可以被认为足够大。training.mypm.net

  在进行探索性因子分析时,采用Cronbach’s  信度系数进行信度检验,利用KMO样本测度(Kaiser-Mayer-Olykin Measure of Sampling Adequacy)和Bartlett球体检验 (Bartlett Test of Spherieity)来进行效度检验。经检验,各变量的信度系数都大于李怀祖所建议的0.7[19],表明各变量的测量条款间具有高度一致性;各变量的KMO值大于0.7,并且Bartlett统计值显著,说明可以作探索性因子分析。图3中各变量的探索性因子分析结果表明,各变量都是一维结构,并且将信任划分为计算型信任和关系型信任是合适的。

项目管理者联盟

  在探索性因子分析之后,进行验证性因子分析。通过计算单个测量条款的标准化负荷系数来检验其信度,只要测量条款的标准化负荷系数在0.5以上,且t值达到显著即认为测量条款具有良好的信度[20];通过建构信度(Construct Reliability,简称CR)来衡量因子的整体信度,CR在0.6以上才表示建构信度良好;通过平均方差抽取量(Average Variance Extracted,简称AVE)来衡量测量的收敛效度,AVE达到0.5以上,则认为针对该变量的问卷具有很好的收敛效度。各变量的验证性分析基本上都达到了以上要求。项目管理者联盟

  

项目经理圈子

  图3 初始结构方程模型项目管理者联盟

  3 理论模型的实证检验项目经理圈子

  结构方程模型拟合度评价中采用的指数繁多,通常需要多个指标综合进行考虑,常用的有卡方统计量、RMSEA、GFI、CFI以及NNFI等指标。初始模型的运算结果如表2所示。

项目管理者联盟

  表2 初始模型拟合结果

talent.mypm.net

  注:*表示P<0.05training.mypm.net

  对于拟合指数的评价,一般地,/df不能大于3[21];GFI、AGFI、NFI、IFI和CFI的值都要大于0.90,才表示模型拟合良好[20][22][23];但在开拓性研究中,以上指标大于0.8也可得到认可[20][24]。对于RMSEA,低于0.1表示好的拟合;低于0.05表示非常好的拟合,低于0.01表示非常出色的拟合[25]。本文取以0.1作为RMSEA的取值界限。

项目管理培训

  显然,在初始模型拟合结果中,多数指标达标,但AGFI为0.788,稍微偏小,尝试对模型进行修正。项目经理博客

  结构方程模型修正的方法和步骤一般为::1)在尚没有建立路径关系但实际上可能存在路径关系的变量间建立路径关系;2)删除模型中的不显著路径。club.mypm.net


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