王 淋, 马 力, 于 洋
(1. 大连理工大学 土木工程学院, 辽宁 大连 116024; 2. 北华大学 土木与交通学院, 吉林 吉林 132013; 3. 吉林省白山市江源区住房和城乡建设局, 吉林 白山 134700)
大力发展绿色建筑是当前实施可持续发展、节约资源和能源、保护环境的一项重要举措,建筑活动由于其过程、环境的复杂性尤其是协调各种不同的和相互关联的技能和活动通常具有很大的风险,而绿色建筑的新奇性、复杂性和目标的长期性等特点使其比一般建筑具有更大的风险性。绿色建筑各参与方常常承担着高度的风险[1,2]。风险问题仍然成为很多开发商对绿色建筑“望而却步”的首要原因。如何控制绿色建筑风险、克服绿色建筑的社会和心理障碍是目前绿色建筑发展亟待解决的问题[3]。为降低绿色建筑执行过程中的风险,需在绿建项目进行前提供一个详细的绿色建筑风险管理计划、设计和指南[4]。因此研究绿色建筑项目风险,指导建筑市场各参与方正确认识绿色建筑风险意义重大。自 Watts 和 Strogatz提出小世界网络模型以及 Barabasi 和 Alber提出无标度网络模型以来,国际学术界掀起了对复杂网络研究的热潮,复杂网络理论与模型已成功应用于解决众多复杂系统中的问题,成为人们正确认识复杂系统,促进复杂系统理论发展与应用的重要途径。项目风险领域也不例外,国内外很多学者也尝试用复杂网络理论来研究项目的风险。Zhao等[5]演示了各种风险因素之间的因果关系,提出在建设项目的风险评估中应考虑风险的发生路径,而不是单个的风险因素。国际建设项目有更多的复杂风险,风险识别的网络互动路径,不仅在特定的风险,而且在整个网络相关风险的因素中。Fang Chao等[6]将网络理论应用到大型项目的风险管理中,利用网络分析的方法分析项目风险的关联关系。Fang Chao[7]利用复杂网络和风险决策支持系统对大型项目风险管理进行建模并分析风险的传播行为。Kreakie等[8]用社会网络模型研究复杂的绿色建设项目风险和他们的相互作用关系。使相关人员和施工专家认识到绿色建筑项目的风险,提高他们感知、理解、评估和减轻风险的能力。综上,基于复杂网络的建设项目风险研究有一定研究的可能性和研究空间,值得深入研究。
研究绿色建筑项目风险的第一步是绿色建筑项目风险因素的识别,目前采用最广泛的方法是问卷调查法,此方法是统计学中数据收集的基本方法。本文在研究文献的基础上,综合现今的问卷调查结果类文献以及经验分析类文献,采用访谈法剔除重复的风险因素,识别出反应绿色建筑项目特点的风险因素(具体因素见表1)。
表1 绿色建筑项目风险因素
(续表1)
注:引自前续研究:基于SNA的我国绿色建筑项目风险关联关系研究[17]
绿色建筑项目风险影响程度问卷调查是整个问卷的核心,总体设计思路是在前文基础上以绿色建筑项目风险分析为基础,加以对专家深度访谈结果的补充和完善,分别从业主相关风险、承包商相关风险、设计单位相关风险、监理单位相关风险和政府相关风险五个维度设计各自的测量题项。其中,测量题项大多为定性分析问题,问卷测量采取选择的方式收集资料,测量时采用Likert-type七级量表进行评分,按照各风险因素对绿色建筑项目整体风险水平的影响大小用 1~7 的分值表示,即 1 = 影响极其小;2=影响非常小;3 =影响比较小; 4=影响一般;5 = 影响比较大;6 = 影响非常大;7 = 影响极其大;1至7表示风险影响越来越大,被调查者只需根据自身对绿色建筑的了解和绿建项目相关工作经验,在各个测量题项后对应的分数栏处进行选择相关分数即可。
经过初步设计,绿色建筑项目风险影响程度初始调查问卷共包括 10个大题项,其中基本情况5个题项,风险情况调查分为5个维度对应5个题项,共47个小问项,其中业主相关风险 17个问项、承包商相关风险16个问项、设计单位相关风险 6个问项、监理单位相关风险 4个问项、政府相关风险4个题项。然后要求管理科学、经济学、工程管理等相关专业的教授和行业专家进行审查,修改相关问项中存在的问题,合并相同或相似的项目,并增加一些被认为必要的项目, 特别是具有丰富行业实践经验的专家进行问卷调整,使各维度测量项目的描述性语句更易于理解和接近工程实践。经过修订,业主相关风险维度下增加2个问项;承包商相关风险维度下增加5个问项;设计单位相关风险删除1个问项,增加3个问项;政府相关风险增加 1 个问项。最终问卷确定为 5 个维度 57个测量问项,加上基本问项5个,共62个问项,量表修订前后测量题项数量变化详见表2。
表2 量表修订前后变量测量问项数量的比较
问卷调查起止时间从2016年7月1日—2017年12月26日,调研过程分为预调研阶段和正式调研阶段,预调研中对吉林、黑龙江和大连等地的专业技术人员进行调研。调研采用邀请受访者填写调查问卷的方式,利用问卷星网站共发放调查问卷94份,收回问卷91份,收回有效问卷85份,有效回收率为90%。无效问卷多为网站显示问卷填写时间较短,存在未认真填写情况的问卷。随后利用问卷星导出问卷汇总信息,运行SPSS22软件对初始问卷进行信度分析。问卷进入正式调研阶段需要注意调查对象的选择,本调查为绿色建筑项目风险影响情况调查,所以要求填写问卷的对象为承担过绿色建筑项目的项目管理人员、施工人员、技术人员以及进行绿色建筑项目相关研究的人员,由于绿色建筑项目普及度不高,造成调研可选择的研究对象范围有限,因此,本论文将调查对象的范围进行了扩展,既有对实际绿色建筑项目经理和技术人员的调查,也包括曾经担任过一般项目经理的人员以及从事绿色建筑项目风险研究的专家,这样便可以获得较为真实且数量相对较多的问卷数据,便于后续研究的开展。
调查问卷的发放途径直接决定了回收问卷的数量和质量。根据本课题的研究背景和绿色建筑项目的实际情况,本研究调查问卷采用下列途径进行发放:
(1)送发调查问卷。亲自访问,调查有重点,可以尽快回收,缩短问卷调查时间。
(2)电子邮件问卷调查方式。将本研究调查问卷制作成WORD文件,通过电子邮件发送给不方便访问的被调查者。
(3)网络问卷调查方式。为了最大限度地扩大问卷调查的范围,提高问卷的数量,调查问卷发布在问卷星网站(https://www.wjx.cn)上。网络方法便捷、不受地域限制,这种方法是本研究主要使用的方法。
本次调查是以东三省为基点向四周省份扩散,涉及辽宁、吉林、黑龙江、北京、天津等10余个省市,问卷涉及区域较广,具有较强的代表性,有利于后续的科学研究的进行。
问卷正式调查过程起止时间从2017年2月10日—2017年12月26日,共发放调查问卷710份,回收638份,回收率约89%,其中有效问卷612份,有效问卷率为86.19%。为了保证数据的可靠性,对有效问卷进行了二次筛选,第一次删除原则为:年龄在25岁以下且工作经验少于5年的。在第一次删减的基础上,又进行了第二次删除,删除原则为:年龄在25岁以下,参与绿色建筑项目的数量小于1个的。最终,共获得实际有效问卷为602份,实际有效问卷率为84.79%,统计数据见表3。在602份实际有效问卷中,有120份属于送发和访问问卷,占19.93%;有88份通过Email回收,占14.62%;其余问卷采用网络问卷调查方式通过问卷星网站回收,占65.45%。
表3 调查问卷回收统计
根据表1,把风险事件记为C1,C2,C3,…,C57。根据问卷调查后SPSS分析的结果数据,通过SPSS软件的相关分析功能,57个风险元素之间的双变量相关系数显示这57个风险因素并不是孤立存在的,而是存在着复杂交织的关系。根据社会网络的理论,把每一个风险因素作为网络的一个“顶点”,记为Ci(i=1,2,3,…,57),则业主的风险因素定义为C1,C2,…,C19;承包商的风险因素定义为C20,C21,…,C40;设计单位的风险因素定义为C41,C42,…,C48;监理单位的风险因素定义为C49,C50,…,C52;政府部门的风险因素定义为C53,C54,…,C57。若某两个风险Ci和Cj(i,j=1,2,3,…,57)之间有关联关系,我们就用一个“边”连接两个顶点。
风险因素间的关联关系可以用网络中顶点之间的连线即“边”来表示[18]。因此,绿色建筑项目的风险因素及风险关联关系可以用网络图来描述。根据绿色建筑项目风险相关关系分析的数据,利用相关系数,可以得到代表风险关联关系之间的“边权”。利用pajek软件可以绘制出包含57个顶点,1462个边的有权无向图(详见图1)。
图1 绿色建筑项目的风险关系网络
顶点度的计算只能揭示单个顶点的局部连接关系,但却不能说明所有高点度顶点在整个网络中存在的凝聚或分散程度。k核是网络中每个顶点的点度不小于k的最大子网络。它反映了顶点在网络中的深度。在网络分析中k取整数值,根据分析需要,可以根据探寻结果设定和改变k的取值来简化网络,突出关键性凝聚子群,反映出网络的内部规律。为简便分析,本文采用将有向风险网络对称化后得到的无向网络作为进行k核提取的基础。根据图1绿色建筑项目的风险关系网络情况,利用pajek软件,探寻无向风险关系网络中的k核,发现可以提取出一个包含50个顶点的43-核。这个结果表明绿色建筑风险关系网络中包含一个很大的43-核,在核中,每个风险因素都至少与43个其他风险因素相连。这50个顶点组成的网络能够直观的反映出绿色建筑风险关系网络中的关键性风险关系。
所谓岛屿,就是由连线多重值或连线值界定的子网络。岛屿是符合以下条件的最大子网络:子网络内的各个顶点直接或间接相通,且内部连线值大于通往子网络外顶点的连线值。如果把粘附在顶点上的连线的最高线值比做顶点的海拔高度,那么岛屿就好比是网络的局部高峰,从这个比喻出发,岛屿就是从周边环境中凸现出来的一群顶点。这也意味着可以用不同的海拔高度来定义岛屿,它既可以是平原上的小丘,也可以是崇山峻岭中的高峰。以此可以反映岛屿与周边结构的异同,进一步体现出网络内部的结构与规律。
经过K核分析后,发现绿色建筑项目风险网络中存在50个顶点的43核致密网络,为了进一步探索此致密网络的内部结构,根据得到的43-核绿色建筑风险关系网络,应用pajek软件构建网络岛屿(图2,3)。
图2 43-核绿色建筑风险关系网络岛屿图一
图3 43-核绿色建筑风险关系网络岛屿图二
应用pajek软件构建网络岛屿即在43核致密网络中找到符合以下条件的最大子网络:子网络内的各个顶点直接或间接相通,且内部连线值大于通往子网络外顶点的连线值。软件分析中,利用pajek软件的岛屿功能,可以直接找到内部连线值大于通往子网络外顶点连线值的最大子网络,并能够实现岛屿子网络的可视化。详细的43-核绿色建筑风险网络岛屿信息见表4。对分离出来的各个岛屿进行关系网络的进一步分析,揭示风险网络内部规律,找到控制关键性风险关系治理策略。识别过程中旨在找出有控制意义的关键风险和相对于单个利益相关者能力控制范围内的关键风险。根据已识别出的关键风险,参考问卷调查中的专家建议及已有文献分析,制定出切实可行的风险治理方法和策略(详见表5)。
表4 43-核绿色建筑风险网络岛屿信息
表5 绿建项目关键风险因素和风险治理策略
(续表5)
本文从复杂网络分析的角度研究了绿色建筑项目的风险关联关系,汇总了绿色建筑的相关风险因素,并利用网络分析工具pajek软件绘制出了绿色建筑项目的风险关联关系网络图,使用社会网络分析中凝聚子群分析的K核思想,提取出了绿色建筑项目风险关系中的关键风险子网络,用pajek软件分析了绿色建筑项目风险网络从属关系,得到量化的岛屿指标,以此对K核风险关系网络进行进一步的分析,并以风险和风险之间的相互作用为视角,提炼出了绿色建筑项目中的关键风险,由于业主和承包商关键风险较多,研究还对关键风险进行了面向项目利益相关者的风险各阶段归类,方便各参与者的管理。研究揭示了风险关联网络的内部结构和规律,提炼出了绿色建筑项目中的关键风险并制定了关键性风险的治理策略。
研究过程中有以下几方面的发现:(1)绿色建筑项目风险关系中,政府具有重要的作用,政府法律法规不完善是最关键的风险之一,政府部门相关风险带来的连锁反应甚至会超过业主风险带来的影响,应引起重视;(2)业主和承包商相关风险在绿建风险关系中仍占有主导地位,其中承包商风险对整个风险网络风险影响较大;(3)监理单位相关风险对绿色建筑主要目标带来的影响不大,在风险关系研究中可不作为主要风险因素;(4)设计单位相关风险在绿建风险关系网络中也起到一定的影响,设计单位应该加强绿建项目的相关风险管理;(5)研究得出的关键风险因素为后续绿色建筑项目风险的管控和治理奠定了基础。