图书介绍

建筑施工企业安全绩效影响因素及投资决策模型研究2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

建筑施工企业安全绩效影响因素及投资决策模型研究
  • 周远,吴秀宇,李书全,胡少培著 著
  • 出版社: 北京:中国建筑工业出版社
  • ISBN:9787112220571
  • 出版时间:2018
  • 标注页数:185页
  • 文件大小:35MB
  • 文件页数:194页
  • 主题词:建筑施工企业-企业安全-企业绩效-影响因素-研究;建筑施工企业-企业安全-投资决策-决策模型-研究

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 研究背景2

1.2 研究目的及意义3

1.2.1 研究目的3

1.2.2 研究意义4

1.3 研究框架和内容5

1.3.1 建筑施工企业员工安全行为影响因素获取5

1.3.2 基于组织学习的施工企业内社会资本对安全绩效的影响6

1.3.3 安全投资要素辨识与安全绩效作用机理7

1.3.4 安全投资决策模型构建7

1.3.5 施工安全系统脆弱性分析7

第2章 理论基础及文献综述9

2.1 相关理论基础10

2.1.1 事故致因理论10

2.1.2 行为安全理论16

2.1.3 其他相关理论18

2.2 文献综述21

2.2.1 安全投资相关研究现状21

2.2.2 安全绩效相关研究现状24

2.2.3 员工安全行为相关研究现状28

2.2.4 安全投资决策相关研究现状31

2.2.5 文献述评33

第3章 建筑施工企业员工安全行为影响因素及决策模型35

3.1 员工安全行为影响因素理论分析36

3.1.1 安全行为决策概念模型36

3.1.2 安全行为影响因素体系构建37

3.2 员工安全行为关键影响因素确定40

3.2.1 数据采集与描述40

3.2.2 模型介绍42

3.2.3 关键影响因素确定45

3.3 基于支持向量机的安全行为决策模型构建49

3.3.1 支持向量机概述49

3.3.2 安全行为决策模型设计54

3.3.3 仿真结果分析58

3.3.4 员工安全行为影响因素程度分析59

3.4 管理启示63

第4章 施工企业内社会资本、组织学习与安全绩效的关系65

4.1 理论基础66

4.1.1 企业内社会资本的含义66

4.1.2 组织学习理论68

4.1.3 企业内社会资本、组织学习与安全绩效的关系研究进展69

4.2 研究假设与研究设计71

4.2.1 企业内社会资本、组织学习与安全绩效的理论假设71

4.2.2 主要量表的指标描述78

4.3 问卷调查与统计分析80

4.3.1 问卷设计、发放与统计80

4.3.2 描述性统计分析82

4.3.3 信度与效度分析84

4.3.4 相关分析87

4.4 企业内社会资本、组织学习与安全绩效关系的实证分析88

4.4.1 结构方程模型介绍88

4.4.2 结构模型检验92

4.4.3 中介假设检验99

4.4.4 运行结果分析与管理启示102

第5章 安全投资要素辨识与安全绩效作用机理105

5.1 概述106

5.2 理论分析与研究假设106

5.2.1 安全投资与安全绩效106

5.2.2 安全投资与员工安全能力109

5.2.3 员工安全能力与安全绩效109

5.3 数据获取与分析110

5.3.1 数据获取与描述性统计110

5.3.2 探索性因素分析110

5.4 基于SEM的安全投资与安全绩效作用机理分析111

5.4.1 初始模型分析111

5.4.2 修正后的模型分析112

5.4.3 结果分析113

5.4.4 管理启示115

第6章 建筑施工企业安全投资决策模型构建117

6.1 概述118

6.2 建筑施工企业安全投资关键影响因素提取119

6.2.1 研究设计与描述性统计119

6.2.2 粗糙集理论的属性约简功能120

6.2.3 建筑施工企业安全投资影响因素的约简分析125

6.3 基于SVM的安全投资影响因素与安全绩效的回归拟合126

6.3.1 拟合分析结果126

6.3.2 测试检验129

6.4 管理启示130

第7章 建筑企业施工安全系统脆弱性分析133

7.1 概述134

7.2 研究设计和数据获取135

7.2.1 研究设计135

7.2.2 样本收集和数据特征138

7.2.3 信度和效度分析139

7.3 安全系统脆弱性仿真模型分析139

7.3.1 方法介绍139

7.3.2 系统流程图构建139

7.3.3 模型参数确定140

7.3.4 仿真分析142

7.3.5 管理启示146

第8章 总结与展望147

8.1 研究总结148

8.2 研究不足与展望150

附录1 第3章调查问卷152

附录2 第3章基于遗传算法优化的自变量降维主程序155

附录3 第3章SVM主程序160

附录4 第3章SVM结合MIV算法程序162

附录5 第3章BP神经网络结合MIV算法程序165

附录6 第4章调查问卷168

参考文献170

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