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工程项目组织间激励作用机理研究︱项目组织管理

时间:2023-06-02   来源:《清华大学学报(自然科学版)》
持以提升自身资源整合能力和价值创造能力,从而更好地完成项目履约和实现组织发展。基于此,提出假设6(H6)。
H6:良好的组织间关系有助于组织能力的提升。充足的项目资源为组织能力提升提供了重要输入,能够为组织升级改造现有技术和流程提供支撑。基于此,提出假设7(H7)。
H7:充足的项目资源供给有助于组织能力的提升。充足的项目资源供给能够改善项目管理的各个环节,例如及时的信息输入有助于有效应对项目风险,良好的技术资源支持能够减少技术原因导致的进度延误。基于此,提出假设8(H8)。
H8:充足的项目资源供给有助于项目绩效提升。组织能力是组织整合资源进行价值创造的能力,组织能力的提升意味着在相同资源输入的情况下,组织能够创造出更高价值的产品或服务。基于此,提出假设9(H9)。
H9:组织能力的提升对项目绩效具有正向促进作用。
3.研究数据与方法
为验证本研究所提出的组织间激励作用机理理论模型(图1),通过问卷调研的研究方法来收集定量实证数据,并采用偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares structural equation modeling,PLS-SEM)方法和SmartPLS3.0软件进行数据分析。
3.1问卷设计
基于理论背景和理论模型(图1),设计调查问卷收集数据。问卷采用Likert5分量表对指标进行量化,问卷调查要求调研对象回答其基本信息,并选取一个所参加的项目针对组织间激励、组织间关系、项目资源、组织能力和项目绩效等方面进行回答。问卷量表详见表1。
3.2调研样本
本研究选取30家中国工程企业作为调研对象,共发放调查问卷350份,回收有效问卷242份,回收率为69.14%。调研对象平均从业年限为12.81年,其中超过77%的调研对象具有5年以上工程行业工作经验,调研对象的工作内容涵盖了质量管理、造价管理、试验检测和物资设备管理等方面(表2),调研数据具有一定的代表性。
3.3数据分析
结构方程模型(structural equation modeling,SEM)是一种多元分析工具,能够为具有多元变量和复杂变量间关系的理论模型提供灵活且全面的验证[15]。作为一种探索性分析方法,偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)通过最大化潜变量的方差来对模型作出解释,因而具有更高的预测性和更强的灵活性,且对样本数量和数据分布要求较低[16],在工程项目管理领域具有广泛应用。因此,本研究采用PLS-SEM方法和SmartPLS3.0软件分析实证数据,从而对理论模型进行验证。
4.结果分析与讨论
4.1信度与效度检验
运用SmartPLS3.0软件的PLS算法功能计算模型的信度与效度,计算结果如表3所示。模型的各项指标权重(measure loading,ML)均大于0.7,表明各项指标的信度良好;各结构的组合信度(construct reliability,CR)均大于0.7且不超过0.95,cronbach'sα均大于0.7,表明各结构的内部一致性良好;各变量的平均变异抽取量(average variance extracted,AVE)均大于0.5,表明各结构的聚合效度良好[16]。综上,模型信度与效度检验结果表明,该模型具有良好的信度和效度。
运用SmartPLS3.0软件的PLS算法功能计算模型的区别效度,当各潜变量AVE的平方根值(对角线加粗数字)均大于该变量与其他变量之间的相关系数(同行或同列的非对角线数字),表明区别效度良好[16],模型检验结果见表4。由表4可知,该模型具有良好的区别效度。
4.2共线性检验
运用SmartPLS3.0软件的PLS算法功能对模型的共线性进行检验,以判断自变量之间是否高度相关,当各自变量的变异膨胀系数(variance inflation factor,VIF)均小于5时,不存在共线性问题,检验结果如表5所示。各自变量的VIF均小于5,表明各自变量之
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