2447 浏览6 . 样本量和数据收集
6.1 . 样本量
为了执行 SEM，Hair 等人。和 Schumacker 和 Lomax [65]、[66]建议，每个可观察变量的受访者样本量应大于 160 或至少 10-20 个案例。头发等人。[67]还提出了确定 SEM 最小样本量的规则：如果潜在变量为 7 个或更少，并且每个潜在变量是从三个以上的可观察变量中测量的，则最小样本量必须至少为 150 个案例。
因此，在这项使用一组 11 个可观察变量的研究中，估计的样本量应在 110 到 220 个案例之间。我们的样本量为 203，大于 Hair 等人要求的最小样本量 150。[67]。
6.2 . 数据收集工具和方法
采用封闭式李克特五点量表进行数据收集。该问卷首先由五位专家使用IOC测量进行有效性测试，接受值高于0.5。然后，对 30 个样本进行试点测试并进行分析，以排除未能通过可靠性测试的问题（即 Cronbach's alpha 小于 0.7 的问题）。
配额抽样问卷调查于 2021 年 3 月至 6 月进行，向泰国 13 家领先建筑公司的工程师发放了 250 份问卷，占总市值的 70% 以上。我们收到了 203 份没有缺失数据的回复，表明回复率为 81%。
7 . 结果
7.1 . 描述性分析
问卷调查受访者的特征见表4。
表 4。问卷调查对象的特征。
如表4所示，大部分被调查者为男性，占94.58%。基础设施建设岗位中，项目工程师约占70.44%，其次是高级工程师，约占14.78%，项目经理约占13.79%，项目总监约占0.99%。
7.2 . 测量模型
本研究中的测量模型如图3所示。所提出的测量模型验证如下。
图 3。测量模型的结果。
我们根据为泰国领先的基础设施建设公司工作的 203 名工程师的数据，使用AMOS 22统计软件包对 22 个衡量公司 HRM、KM 和非财务 OP 的问题进行了 SEM 分析。
表 5显示了一个相关表，其中包含 CFA 和 SEM 分析的平均值和标准偏差。数据集通过了多元正态性和线性问题的测试。数据呈正态分布；因此，我们选择了最大似然参数估计而不是其他估计方法。信度和效度测试的结果见表6。
表 5。CFA 和 SEM 分析的相关性 ( N = 203)。
表 6。信度和效度（N= 203 ）。
在本研究中，采用 Cronbach's α 和复合信度 (CR) 作为内部一致性信度 的衡量标准[68]。根据表 6所示的结果，所有构造的 Cronbach α 值在 0.81 和 0.89 之间，高于 Nunnally 和 Bernstein [69]建议的 0.70 。此外，每个构建体的 CR 值在 0.82 到 0.89 的范围内，高于 Nunnally [70]建议的阈值 0.70 。因此，本研究提出的具有多个指标的潜在因素的内部结构被认为是可靠的。
下一步是通过检查构念的收敛效度和区分效度来评估测量模型中指标的效度。如果每个项目的负载因子为0.5 或更高，并且每个构造的平均方差提取 (AVE) 为 0.50 或更高[71]，则为收敛效度提供支持。AVE 是一组指标[72]的平方载荷的总平均值。从表 6中可以看出，每个构造的 AVE 均高于 0.5 的阈值，表明该构造解释了其指标方差的一半以上。
每对结构的相关系数为 0.850 或更低是区分效度的截止值[73]。区分效度评估两个变量之间的相关程度或差异程度，这两个变量在操作时在理论上不应该相似，即一个构造与其他构造不同的程度，而不是衡量同一事物[74]。根据分析结果（见表 7），两对构造（HMR → KM 和 KM → OP）的相关系数分别为 0.85 和 0.81，而一对构造（HRM → OP) 的相关系数为 0.90，高于 Kline [73]建议的阈值 0.85 。Kline [73]指出，大于 0.85 的结果表明这两个结构可能重叠，因此不能声称这两个结构之间的区别有效性。
表 7。构造的相关系数（N = 203）。
我们承认判别有效性对于模型开发至关重要，确保一个构造真正不同于其他构造。然而，尽管 HRM 和 OP 结构显示出高度相关性，这表明它们可以代表相同的概念，将它们组合或将它们视为相同的概念是不合理的，原因如下。首先，两个结构的指标没有定义重叠，因此测量不同的概念（即，用于 HRM 和 OP 的问题是不同的，如表 3所示）。其次，这两个结构在模型中有不同的组，即原因（即，HRM 作为独立结构）和结果（即，OP 作为依赖结构）[63]，[75]. 此外，理论上，HRM 和 OP 是不同的结构。因此，基于这一理论观点，我们将这两种结构视为不同的，以便可以进行下一阶段的 SEM。
表 8和图 3中显示的拟合测量结果表明，它们都符合 Byrne [76]、Hair 等人等研究人员推荐的最小值。[67]和霍伊尔[77]。
表 8。CFA 的拟合指数 ( N = 203)。
7.3 . 结构模型
一旦建立了测量模型的可靠性和有效性，就可以使用基于协方差的 SEM 来评估内部模型中假设的因果关系。研究结果示于表9和图4。
表 9。SEM分析结果。
图 4。结构模型的结果。
7.4 . 直接和间接影响
外生变量和内生变量之间的直接影响如图4和表9所示。对于假设 1（H1），该假设预计泰国基础设施建设公司的 HRM 与非财务 OP 存在正相关关系，基于图 3所示结果，HRM 对非财务 OP 具有正向影响（标准化系数 = 0.66，p < 0.001）。至于假设 2（H2），即泰国基础设施建设公司的 HRM 和 KM 之间存在正相关关系，发现 HRM 对 KM 有很强的正向影响（标准化系数 = 0.85，p < 0.001)。我们还假设 HRM 和非财务 OP 之间的关系是由泰国基础设施建设公司的知识管理来调节的。结果支持知识管理在 HRM 和非财务 OP 之间充当中介（标准化间接系数 = 0.23（[即，0.85 × 0.27]）。
8 . 讨论
8.1 . 调查结果和贡献
上一节的分析结果表明，泰国领先的基础设施建设公司的 HRM、KM 和非财务 OP 之间的因果关系如下：
首先，我们的研究表明，人力资源管理对非财务 OP 具有高度且显着的积极影响。本研究的这一发现与之前在建筑方面的研究一致，例如，Olomolaiye 和 Egbu [12]以及 Zhai 等人。[11]。本研究中的 HRM 指标采用 Zhai 等人。[11]包括（1）招聘和选拔，（2）培训和发展，（3）薪酬，以及（4）绩效考核。如表 1所示，一些研究发现 HRM 和 OP 之间存在正的因果关系。自 Huselid 发表开创性研究文章以来，HRM 对金融和非金融 OP 的积极影响已被欧美学术界广泛接受[40]、亚瑟[43]和 Guest 等人。[78]。这种关系也得到了最近的研究，如 Lee 等人的支持。[34]，翟等。[11]和 Chow 等人。[46]。至于在建构语境下的研究，这种关系是由 Olomolaiye 和 Egbu [12]和 Zhai 等人建立的。[11]。
与 Gurbuz 和 Mert [79]的一项研究相似，该研究表明 (1) 招聘和选拔以及 (2) 培训和发展对 OP 有非常积极的影响，我们的结果显示这两个 HRM 指标的高因子负载（见图1）。 4）。这些调查结果表明，泰国建筑公司将其人力资源活动集中在第一个过程上，即招聘和选拔，然后是这些人力资源的培训和发展。然而，与 Akhtar 等人的工作不同。[44]谁发现培训和发展有助于提高财务和内部流程绩效对公司而言，这项研究表明，通过积极的选择和发展对泰国建筑公司的人力资源管理进行战略性雇佣，可以促进为公司工作的人员的学习和成长。
其次，本研究中的 HRM 对 KM 具有高度且显着的积极影响。该研究的这一发现与 Brewer 和 Brewer [80]、Edvardsson [81]、Filius 等人之前的研究一致。[82]，Yahya 和 Goh [83] ，以及 Iqbal 等人。[54]。至于建筑背景下的研究，这种关系也是由 Olomolaiye 和 Egbu [12]建立的，他们证实了英国建筑公司的 HRM 和 KM 之间存在因果关系。在亚洲，Zhai 等人。[11]，他在中国建筑公司的背景下工作，发现招聘、选拔和培训约占人力资源管理结构总负荷的 47%。在这项研究中，招聘、选拔和培训约占 HRM 结构总负荷的 53%。在知识管理方面，知识创造和知识转移与检索是负载最高的指标，约占总负载的 52%。
最后，KM 对非财务 OP 有显着的积极影响。该研究结果与例如 Lee 等人的[34]和 Sucahyo 等人的[35]一致。在东南亚，Bakar 等人。[84]和 Wibowo 等人。[85]还表明，人力资源管理使马来西亚[84]和印度尼西亚[85]的建筑公司获得高组织绩效，这与本研究的结果一致。本研究还发现，泰国建筑公司对知识创造和知识存储与检索的重视程度更高而印尼和马来西亚的建筑公司则倾向于关注知识的利用。
这项研究提供了额外的经验证据，证明了通过人员及其宝贵知识改善专门从事基础设施建设的公司的非财务运营的重要性。泰国建筑公司可以通过以下方式使用本研究的结果来提高绩效。
8.2 . 实际影响
泰国建筑公司实际上将人力资源管理作为提高非财务组织绩效的一种方式。泰国建筑公司的人力资源部门在招聘关键人员（如土木工程师、建筑经理和董事）时采用了高度选择性的方法。例如，本研究中的几家公司主要从泰国顶级工程学校招聘入门级工程师。因此，这种做法为这些公司提供了人力资本方面的竞争优势。然而，在招聘和招聘过程中的选择性可能会无意中导致公司过分关注个人绩效评估，这反过来又导致他们的员工为提高个人绩效和成长而竞争。这种做法在某些方面会阻碍某些知识管理过程，例如知识共享、转移和利用。
因此，如果泰国建筑公司希望通过 KM（HRM 和非财务 OP 之间的中介）来增加他们的 OP，他们可能需要实施有助于促进团队成员之间的知识共享并增加知识应用以更好地实现目标的政策。建设项目的时间、成本和质量。
9 . 结论
建筑业被公认为经济增长的关键引擎。该行业约占泰国 GDP 的 8%–9%。泰国建筑业目前受益于政府在高铁、城际高速公路和机场等战略基础设施项目上的巨额支出。
过去的理论和经验证据表明，HRM与OP之间存在正相关关系；在 HRM 和 KM 之间；并且，在 KM 和 OP 之间。然而，这些理论从未在专门从事基础设施项目的建筑公司的背景下得到检验。因此，本文旨在研究 HRM 对 KM 的影响，最终对泰国领先基础设施建设公司的非财务 OP 的影响，使用 SEM 研究三种构造（即 HRM、KM 和非金融OP）。
这项研究的结果支持了理论模型，表明人力资源管理对泰国基础设施建设公司的知识管理和非财务运营产生了积极和直接的影响，而知识管理是人力资源管理和非财务运营之间的中介。本研究结果与 Olomolaiye 和 Egbu 的[12]以及 Zhai 等人的[11]一致人力资源实践（招聘和选拔、培训和发展、薪酬和绩效评估）对知识管理（知识获取、知识创造、知识存储和检索、知识转移和利用）和公司绩效（客户、内部过程、学习和成长）。该研究还支持了知识管理在 HRM 和非财务 OP 之间充当中介的理论模型。此外，本研究发现泰国建筑公司倾向于将其人力资源管理重点放在招聘、选拔和培训上。至于KM，知识创造和知识转移与检索是泰国建筑公司常用的知识管理活动。最后，泰国建筑公司对人力资源管理和知识管理的使用不知何故导致为公司工作的人特别关注学习和成长的观点，这是三个非财务绩效指标之一。
该研究的结果提供了额外的经验证据，证明了通过人员及其宝贵知识改善非财务 OP 的重要性。然而，由于本研究的样本是专门从事基础设施建设的大型泰国建筑公司，因此结果和调查结果可能不会扩展到中小型建筑公司。这个研究方向值得进一步研究。
