分析工业化建筑技术创新组织之间的协作关系：综合社会网络分析（SNA）和结构方程模型（SEM）方法外文翻译资料

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分析工业化建筑技术创新组织之间的协作关系：综合社会网络分析（SNA）和结构方程模型（SEM）方法

摘要：

工业化建筑技术被广泛使用并且变成一个新的绿色建筑方案，但是其创新发展的缺乏将阻碍其发展。为了改善这点，利益相关者正在尝试通过与国际组织协作以开发更多的创新方法。尽管通过其他行业（如制造业）在合作性创新上广泛使用，对于如何在ICT方面成功地运用合作性创新还是很少被知晓。本文开发一种方法对于研究关于ICT创新协作关系存在性的各种方面影响，其使用社交网络分析和结构方程模型的结合。一系列猜测被提议，该猜测涉及在合作创新方面的SNS因素（如互动频繁性、情绪强烈程度、互惠交换、网络规模、网络密度性、集中性、关联强度、网络位置、推广、企业规模、天性及经历）的被预料影响。使用调查问卷，从实习者们的大案例中获得数据，SEM用于确定被涉及到的关键性指标以及在创新方面中的影响程度。该论文构建一种在股东之间的互动途径的强度方面获得的合作性ICT创新关系模型。有一个例外，这证实了所有的假设，更好地支持ICT合作性创新。大多数基于SNA的先验假设被证明是得到很好的支持，这表明SNA概念适用于发展合作ICT创新。因此，SNA被确认为ICT创新关系的建模和分析提供了合适的概念基础。由此，提供了一系列建议，指导运营公司，设计师和承包商改进他们的合作创新努力。结果提出了提高ICT合作创新能力的建议，以促进利益相关者之间的互动和战略职位的占领。虽然这项研究是在中国预制房屋建设的背景下进行的，但这种方法可以在更广泛的全球社会中采用。

关键词：工业化建筑技术（ICT）、协同创新、社会网络分析（SNA）、结构方程模型（SEM）

1.介绍

工业化建筑技术（ICT）被广泛应用于世界各地的几个国家和地区，包括日本，美国，欧洲和中国（包括香港），依托创新使用太阳能系统，维护天然外部保温系统 ，高品质，高性能，高度灵活的工业内部设施和产品等(Liu, 2012)，并且不可避免地涉及高度的预制构件(Pizzi, 2012)。然而，建筑业由于其项目的一个性质，现场生产，临时多组织和监管干预等原因(Koskela和Vrijhoef, 2001)，因其创新水平低(Noktehdan, 2015)而导致新一代工业化建筑方法整合性差，质量部件由于施工技术标准和安全系统差。这归功于建筑创新与传统创新之间的区别，如制造业所示(Slaughter, 2000)。作为一个以项目为基础的行业，建设涉及许多参与者，每一方都是一个独立的组织实体，追求自己的兴趣和项目的激励(Ofori和 Moonseo, 2006) ，在创新过程中发挥不同的功能作用。因此，解决行业创新问题的方法是通过所谓的协作创新关系的参与者的更多合作来克服这些差异(Gilson, 2009)。优化建筑创新组织之间的协作关系可以促进建筑创新发展。施工单位必须拥有采用新技术所需的所有必要资源，优化合作关系，才能推动采用这种技术的决策(Nikas, 2007)。建筑行业，专业组织和政府需要形成广泛的合作，以发展有能力的专业人才(Toor和Ofori, 2008)。虽然合作关系可以促进建筑创新发展，但是缺乏广泛接受的指标和标准来评估协同设计的性能(Ren , 2013)。迄今为止，形成这种关系的进展一直很慢。 例如，工业化建筑的利益相关者最初建立了协作创新联盟，但很少知道其在提供创新或涉及的关系的不同方面的影响方面的成功。社会网络分析（SNA）为交互频率，情绪强度，互惠交流，网络规模，网络密度，中心性，关系力量，网络位置，推广，企业规模，性质和经验等方面提供了研究创新影响的潜在手段。从这样的分析来看，如果适当，可以最大限度地利用组织间协作所获得的创新来促进信息和通信技术的发展，从而加强工业化建设进程的发展。本文通过社会网络分析（SNA）和结构方程模型（SEM）的组合来实现。首先，提出了一系列假设，涉及SNA的相互作用频率，情绪强度，互惠交换，网络规模，网络密度，中心性，关系强度，网络位置，促销，企业规模，性质和经验的可能影响关于ICT合作创新。然后将SEM用于中国工业化住宅建筑项目背景下的问卷调查数据，表明SNA为合作ICT创新提供了适当的概念依据和涉及的关键因素。在此基础上，提出了在特定阶段的工业化建筑特定范围内对这些和其他协同创新活动进行调查的建议。利益相关者行为的影响; 以及开发合作ICT创新关系的模拟系统，以更好地了解所涉及的创新过程的协同方面。还提供了一系列建议，指导BIM专家，运营公司，设计师和承包商如何改进合作创新，进一步推动ICT在中国和全球社会的普及。

5.结果

5.1 样本数据的描述性统计

样本数据的描述性统计数据以视觉形式进行分类，处理或表示，用于描述和分析数据特征和变量关系。样本数据的基本特征如表2所示。使用1-5 Likert量表倾向于产生较高的和低的平均值的较小的标准偏差和方差以及绝对偏度的降低。大多数变量具有负的系数峰度，可能是由受访者的相似性引起的。

5.2 预测试

前主成分分析（PCA）测试显示，除NP3和FC3外，变量的可靠性符合Cronbachs agt; 0.700的要求。删除NP3和FC3分别导致Cronbach的0.768和0.741分别为网络位置促销，这表明一旦NP3和FC3被省略，剩余变量的可靠性就令人满意。使用PCA进行因子分析，旋转成分矩阵如表3所示。因此，根据因子负荷大于0.50的标准，将指标分为六个对应因子。 每个指标仅与加载值的最大常见因素相匹配。 提取细节如表3所示。总体而言，上述分析表明样品数据符合SEM的基本要求。

5.3 结构方程建模

SEM是一种可以有效分析复杂多变量数据的统计技术，用于构建，预测和验证因果关系。用于SEM分析的流行程序包括Lisrel，Amos，Eqs和Calis。 Amos用于分析样本数据并进行模型拟合过程。首先，使用路径分析来探索变量之间的因果关系，即独立变量对因变量的直接或间接影响。第二，进行模型参数估计和显着性检验，以确定标准化系数的可接受性。第三，对适应度进行测试，以判断模型与实践的一致性。 Amos提供了多种参数估计方法，经常使用的反判别诊断方法包括：标准误差过大;误差方差低于零;标准化系数高于0.95。显着性检验表示变量之间的直接关系，更高的意义表示更好的拟合度。基于拟合优度分析的结果，通过卡方统计重新计算SEM。修正指数（MI）用于预测卡方减小值，并将MI的最大参数除去，并与chisquare拟合指标组合以评估模型测试结果。然后将固定系数或等效约束修改为自由系数，并再次操作Amos以分析结果。通常需要四个这样的重复来融合到解决方案中。装配和修改后的初始模型路径如图1所示。模型参数估计结果如表4所示。表4中变量之间的关系的影响可以通过标准化的回归系数来估计，标准化的回归系数的值是在独立变量和因变量之间的箭头之上显示的路径系数。在这里，我们将0.01作为标准化回归系数的显着性水平的判别值，“**”表示两个变量之间的关系效应是显着的。否则，关系效应不显着。结果表明，除了中心位置和网络位置之外，变量之间的所有关系效应都是显着的。回归系数表示两个变量之间的直接效应。正回归系数表明变量之间呈正相关，否则为负。如表5所示，SEM分析的拟合度值符合拟合优度的评价标准。模型的整体适合性很好，并提供了直观可接受的变量之间关系的表示。路径系数如图1所示。

5.4 假设测试结果

变量的适合度和显着性水平可用于评估假设。 关系模型中的标准化路径系数表示变量之间的直接函数关系。 系数的范围从0到1，其中更接近于1表示更好的功能性能。 除H6外，所有假设的显着性水平均小于0.01，除H6外没有被排除（表6）。

5.5 讨论

在这项研究中，假设ICT创新受到ICT创新组织的关系实力，网络地位和推广的影响。我们还假设ICT创新组织的关系力量受到互动频率，情绪强度和互惠交流的显着影响，ICT创新组织的网络位置受到网络规模，密度和中心性的显着影响。根据表5的假设检验结果，ICT创新组织的关系强度受到互动频率，情感强度和互惠交换的显着影响。ICT创新组织的网络位置受到网络规模和密度的显着影响，这意味着网络中心性不能显着影响ICT创新组织的网络位置。信息通信技术创新受到ICT创新组织的关系实力，网络地位和促销的影响。路径系数反映了对ICT创新的可变影响水平。跟随一系列关系强度，网络位置和促进ICT创新，路径系数为0.63,0.56和0.78。根据路径系数，ICT创新过程中应采取不同的策略。信息通信技术创新组织的推动与信息通信技术创新相比，与关系实力和网络位置相比，具有最大的积极影响，表明需要增加不同ICT创新组织之间的关系，以促进ICT创新发展。从信息创新组织的关系实力，网络地位和推广角度，对ICT创新的潜在进化路径进行了讨论。这种互动频率与关系强度显着正相关，与SNA理论一致，认为两个利益相关者在单位时间内合作和沟通的次数越多，他们的社会关系就越强。利益相关者通过沟通和合作，产生高度的互动频率，从而增强了他们的关系力量。小企业利益相关者的互动频率与关系力度之间的关系比大型企业强。此外，企业规模越小，利益相关者之间的联系越强。由于小企业规模小，组织结构简单，小企业有更多的机会进行沟通和配合，保证了良好的互动关系。非国有企业的互动频率与关系强度之间的关系也相对较强。非国有企业效率更高，外部环境更加开放，因此互动频率与关系实力之间存在较为正相关关系。情绪强度与关系强度正相关与SNA理论吻合良好，认为情感基础越深，社会联系越强。密切的情感联系可以增强利益相关者之间的信任，促进深入合作，使他们的合作更有效率。深刻的情感强度应该为协作创新带来良好的业务关系和更有利的社会网络环境。通过不断加强情感联系，合作ICT创新的利益相关者可以与业务伙伴建立良好稳定的合作关系，并愿意长期合作，提高整个网络的关系力度。由于中国传统社会文化背景和ICT创新者的特殊性质，互惠交流在创新网络利益相关者互动中起着至关重要的作用。那么这种互惠交换与关系实力正相关，因此是不足为奇的。在ICT合作创新的过程中，利益相关者利用互惠交流来补充所涉及的内部资源，分享新的资源和技术，为合作创新创造优势。利益相关者更多地交换信息和资源进行互惠交流，因此具有更强的联系。在ICT合作创新的过程中，互惠交流对中大企业影响关系力度更大。中大企业可以获得更广泛的外部环境，外部资源的多样性和异质性可以更好地促进相互交流，以补充内部资源的短缺。互惠交流对经验较少的利益相关者的关系实力影响更大。经验在新技术开发应用中发挥重要作用，影响创新过程中工作分工的协同效应，进一步影响合作创新。网络规模与网络位置正相关，其中网络规模是指包含合作ICT创新网络的利益相关者的数量。网络随着时间的推移而演变，并且不断扩大的边界。这为资源供应商创造了更多的机会，使利益相关者的网络资源多样化。因此，网络越来越多样化，越有可能体验创新的规模和集群效应。网络密度与网络位置正相关。更大的企业与国有企业的利益相关者有较强的联系。一般来说，网络关系的结构是松散或紧张的，而不是均匀分布。在网络松散的地区，建筑公司，大学，研究机构，中介机构和金融机构之间的关系不太接近，否定了网络位置的优势。通过持有有利的网络位置，利益相关者获得更多的资源和利益，更好地控制信息流和资源共享。中心性是指利益相关者控制信息和技术的能力，以前的研究表明这应该影响网络的位置。然而，这个结论在这里是不被支持的。这可能是由于工业化建筑的特殊背景以及ICT合作创新特点的影响。这显然是值得进一步研究的问题。关系实力与技术创新正相关，对非国有企业的利益相关者（特别是经验丰富的利益相关者）更为重要。以前的研究表明，强联系理论与协同ICT创新是一致的。强大的关系可以看作是强大的关系力量。通过信任，合作，稳定的创新网络，更容易传输信息和共享资源。此外，强有力的关系有助于ICT合作伙伴应对网络环境变化，不确定的冲击和危机。网络位置与技术创新正相关。与其他企业相比，占据中心位置的企业更有可能从网络中获取新信息，有利于ICT创新。结构洞是特殊和重要的网络位置，因为信息链一旦消失就会破裂。持有结构性孔的利益相关者具有信息和控制优势。因此，网络立场通过影响利益相关者对信息和知识的控制，显着影响技术创新。推广与技术创新息息相关。这些重要方面是促进政策，包括政府对工业化建设的直接投资和鼓励/保护政策的直接投资。支持推广来自国家，整个行业，其他相关行业和内部或外部从业人员。推广还需要有效打破技术瓶颈，降低成本压力，分享利益，通过协作避免风险因素。

6. 结论

本文提出了SNA和SEM的组合方法，并将其应用于ICT的协同创新。 提出了一套基于SNA的假设，涉及协同创新，互动频率，情绪强度，互惠交流，网络规模，网络密度，中心性，关系实力，网络位置，促销，企业规模，性质和经验之间的关系。 在中国预制房屋建设ICT创新的背景下进行了实证研究。 问卷数据用于拟合和测试经验因果模型。 主要工作成果如下：

（1）协同ICT创新关系模型，其中获得利益相关者之间的相互作用路径的优势，并且大部分基于SNA的先验假设得到很好的支持。 因此，SNA被确认为ICT创新关系建模和分析提供了合适的概念基础。
（2）这有助于提高ICT合作创新能力，以促进利益相关者之间的互动和占领战略职位。

在开展SEM以展示基于SNA的关键因素之间和之内的关系的强度及其对协同创新的影响的基础上，建立在Shapira和Yehiel（2011）的基础上，提出了工业与学术界合作的创新平台;薛等（2014）强调合作关键作用的建筑创新概念框架;和Park等人（2004）提出了基于多个个体和情境影响因素的系

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