绿色建筑发展的潜在障碍研究

吕 越 周 健

(绍兴文理学院 土木工程学院，浙江 绍兴 312000)

0 引言

随着全球经济的快速发展，环境问题越来越突出，建筑活动消耗大量自然资源，产生大量废物并增加了碳排放量[1-2].据统计，全球40%的能源消耗与建筑有关，而全球50%的温室气体排放来自建筑[3].为了减少负面影响，建筑业强调循环经济理念，以促进可持续发展.绿色建筑的设计正是依据了循环经济原则.例如，Rafael等人[4]调查了建筑行业的循环经济，并分析了三个获得BREEAM(绿色建筑评级工具)证书的案例.

绿色建筑体现了一种建筑理念：它鼓励使用更环保的材料，并采用节约资源和减少废物消耗的技术[5].为了促进绿色建筑设计，目前建筑行业依据环境的不同方面(例如，材料、能源和水)已经建立了几个绿色建筑评估系统，如LEED、布里厄姆、绿色标志、绿色之星、香港光束[6-8].此外，还提出了促进绿色建筑发展的激励措施(GBD)，如税收激励、补贴和信贷激励[9].经过几十年的发展，绿色建筑领域发生了一些变化，例如整合不同城市规模的可持续发展倡议[10]，再生设计[11]，以及零城市热岛效应对建筑的影响[12].

在中国，绿色建筑的概念已经在建筑业应用了几十年.根据Redhwan等人[13]的研究可知，目前建筑业已经有了70多个绿色建筑评价标准.在深圳等一些发达城市，新建建筑必须获得《绿色建筑评价标准》认证[7].就此推断，预计到2020年中国绿色建筑的总面积将达到20亿平方米[8].

根据以上统计，绿色建筑在中国的发展速度飞快.然而，实际上仍有许多问题阻碍了绿色建筑的发展.张志勇和姜涌[8]声称，绿色建筑评价体系并不完整.Energy[14]认为绿色建筑市场还没有成熟，因为公众对绿色建筑的关注度不高.目前，绿色建筑的推广仍然是以政府干预为主，而市场参与度较低[15-17].综上所述，找出阻碍我国绿色建筑发展的障碍是迫在眉睫的.

1 研究方法

1.1 潜在障碍的确定

本研究是通过现有文献找出绿色建筑发展的潜在障碍.在目前的文献中，已经有许多研究关注不同国家或地区的绿色建筑发展障碍.例如，Dat等人[18]指出，澳大利亚绿色建筑的发展障碍主要来自政府激励措施；王敏等人[19]的研究确定了英国绿色建筑的发展障碍，包括建造过程中的高成本、建造时间的延误；Rania[20]发现，较高的建造成本和缺乏绿色意识限制了马来西亚商业建筑的可持续翻新；Shilei等人[21]揭示了加纳绿色建筑发展的障碍，该研究指出绿色建筑发展的障碍可分为五类，其中政府相关的障碍占主导地位；Singuranayo[22]调查了卢旺达绿色产业发展的障碍，并指出主要障碍之一是建造的高成本.

从以上文献中可以看出，每个国家或地区的绿色建筑发展障碍既有一定的共性，也有其独特的特点.由于国情、政策和经济水平不同，人们的环保意识也不同.本研究结合上述文献分析最终确认了24个潜在障碍(表1)，并将其纳入调查问卷.

1.2 问卷设计和数据收集

本研究采用的调查问卷分为两部分.第一部分旨在收集受访者的背景信息，包括他们的职业、工作经历和受教育的程度.第二部分主要是邀请受访者对已确定的24个障碍进行评估.李克特五分量表[23]被用来评价受访者对潜在障碍的看法.其中，“1”表示“极其不重要”，而“5”表示“非常重要”.分数“2”“3”和“4”分别代表“不重要”“中性”和“重要”.问卷还收集了受访者对中国“促进绿色建筑发展的激励措施”的总体情况的看法.

问卷调查工作分两步.第一步，调查问卷在线发布在不同的建筑相关专业论坛上，收集了78份.第二步，通过电子邮件将问卷发送给指定的专业人员，收集了26份.

利用变量的均值和标准差对潜在障碍进行排序，均值越高的变量排名越高[7].在两个变量均值相同的情况下，标准差较小的变量排名较高[7].从表1可以看出，受访者确定的三个最关键的障碍是4(缺乏政府的有效监督)、17(缺乏开发商的环境意识)和15(不成熟的绿色材料市场).因此，受访者主要关注政策、意识和市场(平均值高于4.00的三个障碍).

表1 绿色建筑发展的潜在障碍

1.3 数据分析

数据分析一共分为两步，第一步数据分析包括①描述性分析、②推理分析、③方差分析、④因子分析、⑤旋转分析和⑥Kaiser-Meyer-Olkin和Bartlett sphericity系数分析.①描述性分析主要包括对平均值和标准偏差的确定[24]，②推理分析主要包括单因素方差分析检验和探索性因素分析[25]，③使用方差分析来测试受访者对绿色建筑发展的障碍是否有不同的看法，以检验哪种因素可以减少障碍数量[21]，④因子分析采用主成分分析法[25]，⑤旋转分析法采用方差最大旋转分析法[25]，⑥Kaiser-Meyer-Olkin和Bartlett sphericity评价因子分析的适用性，并检验相关矩阵是否与零有显著差异.

第二步数据分析包括建立结构方程模型，扫描电镜最小二乘分析法(简称SEM法)支持使用多个预测变量，SEM可分为两类：基于协方差的扫描电镜分析法(CB-SEM)和偏最小二乘法(PLS-SEM)[26].本研究采用了PLS-SEM，因为PLS-SEM较适用于通过普通最小二乘回归的迭代序列来估计部分模型关系，同时也是分析变量最合适的技术之一[27].在检验了测量模型的信度和效度后，接着进行了路径分析，以评价8个因素分组之间的关系.验证性因子分析可以检测测量项目及其结构之间的关系，同时结合Bartlett sphericity系数分析法来评估内部一致性、可靠性.最后，采用PLS-SEM估计路径系数[27].

2 结果

2.1 统计分析

本研究分析了78名受访者的统计数据，结果如表2所示.在所有受访者中，学者所占比例最高，为35.17%，其次是开发商(26.96%)、承包商(21.21%)和政府雇员(16.66%).此外，大多数受访者的工作经验相对较少，共有93.02%的受访者的工作经验不足10年.问卷还统计了在建项目的工人人数.结果显示，近40%的在建项目，其工人少于50人；60%以上的在建项目，其工人少于100人，19.56%的在建项目，其工人多于200人.

表2 受访者的个人背景信息

2.2 方差分析

方差分析的结果见表3，以检验受访者对绿色建筑发展障碍的不同认识程度.通常，如果变量的p值(代表显著水平)小于0.05[6]，则表明测试组之间存在较大差异.在表3中，F代表组平方差值，Sig.表示具有显著差异的测试值，即P值.

表3 五个背景变量的方差分析

从该表中可以看出，在“工作场所”组，有三个变量p值小于0.05，即12、17和21，表明不同受访者对这三个变量有不同的看法.在“经验”组，也有三个变量p值小于0.05，即10、16和24.在“教育”方面，四个变量的p值小于0.05，即3、5、16和17.关于“工人数量”方面，只有变量24的p值小于0.05.因此，尽管受访者的背景不同，但他们对发展障碍的认知有一定程度的共性.

2.3 探索性因素分析

对总样本中的24个障碍进行探索性因素分析，探索性因素分析方法包括五个步骤:研究问题设计、相关矩阵构建、确定待提取的因子数量、因子旋转和因子解释[28].全民教育一般要求样本量至少为100人;但是，如果被调查者是有经验的专业人士，那么样本数可少于100[16].因子分析采用主成分分析(principal component analysis,PCA)，选择的旋转方法为Varimax[26].之所以选择PCA，是因为它可以保证原始信息损失最小[25]，表4给出了所选潜在障碍的因素分析结果.

表4 选定潜在障碍的因素分析结果

因子分析结果显示，四个因素(09、10、11、16)的负荷低于0.500.已有研究[2,5-6]指出因子负荷小于0.50的变量应该被排除.因此，其余20个潜在障碍是从五个成分中提取的，总方差为66.057%，所有参数统计均可接受，证明了全民教育的合理性.第一部分由变量07(建筑成本的燃烧)、13(短期内经济效益不明显)、08(建筑周期的延长)、12(绿色建筑的较高价格)和14(缺乏财政支持)组成.变量和经济可行性和效率的因素有关，因此本研究将这些变量命名为“经济效益(AA)”，并对五个变量重新编号为AA1、AA2、AA3、AA4和AA5.第二部分包含变量22(缺乏绿色建筑培训)、23(缺乏绿色建筑的宣传)、21(绿色建筑示范的无效性)、24(对企业声誉的有限利益)和15(不成熟的绿色材料市场).大部分变量与当前的市场形势和行业环境相关，因此本研究将这些变量命名为“市场环境(BB)”，并对五个变量重新编号为BB1、BB2、BB3、BB4和BB5.第三部分包含变量18(承包商缺乏环境意识)、17(开发商缺乏环境意识)、19(公众缺乏环境意识)和20(绿色建筑需求低).大部分变量与不同利益相关者的环境保护意识有关，因此本研究将这些变量命名为“利益相关者意识(CC)”，并对变量重新编号为CC1、CC2、CC3和CC4.第四部分包含变量04(缺乏政府的有效监督)、02(缺乏行业指导)和01(缺乏法规和政策).大部分变量与行业法规和相关指南相关，因此可以称为“技术支持(DD)”，并对变量重新编号为DD1、DD2和DD3.第五部分包含变量05(相关绿色建筑机构的支持不足)、06(绿色设计水平低)和03(缺乏有效的绿色建筑开发模式).大部分变量与技术可行性和开发模式有关，因此本研究将这些变量命名为“产业政策(EE)”，并对变量重新编号为EE1、EE2和EE3.

根据以上分析，可以得出结论：我国目前的绿色建筑发展阻碍主要包括以下五个方面:经济效益低、市场环境差、利益相关者环境意识薄弱、产业政策不完善、缺乏相关技术支持.

2.4 偏最小二乘结构方程模型

最初的偏最小二乘扫描电镜如图1所示.图中使用的测量项目和结构模型列于表4.本研究通过“外部测量模型的评估”和“内部测量模型的评估”对偏最小二乘扫描电镜的结果进行分析和解释.

图1 初始偏最小二乘结构方程模型

2.4.1 外部测量模型的评估

Ryan[15]建议在评价一个测量模型时，应该评估内部一致性的信度和效度.克伦巴赫α和综合可靠性(CR)是依据内部一致性的评价指标来确定适当的测量模型.Jaber[5]和Anonymous[6]建议克罗恩巴赫和克鲁塞罗的值都应该超过0.700的阈值，这表明内部一致性很高.另外，对提取的平均方差(AVE)值进行收敛效度评价.Tarun等[11]提出AVE的关键标准为0.5，为了达到令人满意的收敛效度，每个测量项目的因子负荷需要超过0.500[15].信度分析和收敛效度的评价结果如表5所示.从表5可以看出,所有因素负荷的范围值在0.697和0.902之间,克伦巴赫的α值在0.741和0.863之间,大约值在0.617和0.715之间,和CR值都大于0.850,表明该量表具有良好的可靠性和收敛效度.

表5 信度分析和收敛效度的评价结果

为了评估区别效度，使用了两种方法.首先，使用了Fornell-Larcker标准[18].该准则表明，AVE的平方根大于各潜变量的相关系数时，各潜变量均具有判别效度.其次，必须检查被测项目的交叉载荷.为了测试被测项目的交叉荷载，该方法必须验证每个参数在其自身结构中的阶乘荷载大于其他结构的阶乘荷载.

基于Fornell-Larcker准则的效度判别评价如表6所示.粗体和斜体的对角线值是每个分量AVE的平方根，其他值是分量之间的相关性.可以看出，对角线上的值都大于水平或垂直列上的值，这就体现了对效度的区分.

表6 基于Fornell-Larcker准则的判别效度评价

通过检验所测项目的交叉加载，为区分效度提供了进一步的证据.由表7可知，各测量项目在其对应结构中载荷最高，不存在交叉加载问题，说明在外部测量模型中不同构件加载的项目之间不存在多重共线性问题[16,21].因此，本研究建立的测量模型是可靠和有效的.

2.4.2 内部结构模型的评价

在验证了测量模型的信度和效度后，为了检验结构模型中假设路径的正确性，需要对路径系数进行评估，路径系数表示一种假设[5]，Bootstrapping法的运用正是基于统计学假设，假设的成立与否会影响路径的准确性.路径系数的评价见表7.

表7 假设模型的交叉载荷

表8显示了结构模型结果.双尾检验的临界值检验标准为:t(代表显著程度)>1.65表示弱显著性(10%)；t>1.96表示显著(5%)；t>2.58表示极显著(1%).Wu等[16]认为不支持小于1.96的t值，这表明经济效益和技术支持(P1和P5)对绿色建筑发展没有重大影响.此外，P2/P3/P4均大于2.58，p值在1%的水平下具有统计学显著性，因此这三条路径得到了支持.

表8 结构模型的评估结果

3 讨论

结果显示，受访者普遍认为中国市场环境不成熟是绿色建筑发展的重要障碍.“P3：路径系数为0.416，t值为3.305”，说明市场环境对绿色建筑的发展有显著影响.这个问题在发展中国家非常普遍，因为绿色建筑的发展水平相对较低，市场还处于探索阶段[10].此外，由于缺乏对绿色建筑的培训、教育和推广，利益相关者很难获得关于绿色建筑的行业知识[19].事实上，绿色建筑的培训和推广可以对市场需求产生几何效应[27].此外，绿色建筑示范项目对于加速绿色建筑的发展至关重要，因为它们有助于向公众展示绿色建筑的有效性.

另一个重要障碍与行业政策有关.“P2：路径系数为0.366，t值为3.350”，结果表明，缺乏政策和行业指导是绿色建筑发展在中国面临的最大障碍之一.在中国，绿色建筑的监管涉及许多政府部门、环境保护部门.由于目前的政策比较笼统，各部门和机构之间没有紧密的联系，导致各部门之间出现推诿或职责重叠的现象[28].因此，绿色建筑监管体系亟待完善.

“P4：路径系数为0.356，t值为2.287”，说明不同利益相关者的环境意识对绿色建筑发展有显著影响.除了监督制度，政府还可以出台激励措施，提高利益相关者的意识，从而促进绿色建筑的发展[22].然而，尽管中央和地方政府出台了激励政策(如对绿色建筑认证项目的补贴)来促进绿色建筑的发展，但效果并不明显.原因是在房地产刚性需求和绿色建筑知识缺口的共同作用下，利益相关者的“绿色”意识薄弱.然而，在较发达的一线城市，许多开发商和承包商均选择绿色可持续建筑，这也表明人们对绿色建筑重要性的认识程度正在提高[21].

基于统计分析的结果，P1和P5的路径不被支持，可知经济效益和技术支持不是影响中国绿色建筑发展的主要因素.中国已经拥有先进的建筑技术和材料，然而，这些先进的绿色技术和材料并不是当前建筑市场的主流，需要强大的现金流支持，这使得它们不适合大规模推广.绿色建筑发展在中国并不缺乏经济和技术可行性，但确实缺乏二级市场的建设和管理.因此，绿色建筑业务进入建筑市场并能真正成为主流需要政府的政策支持.此外，为了促进绿色建筑在商业规模上的发展，建议建设一些绿色建筑示范项目，增强利益相关者对绿色建筑的认知度.

4 结论

绿色建筑的概念在我国已经推广了几十年，但发展状况并不乐观.因此，本文旨在研究中国绿色建筑发展过程中遇到的障碍.通过对已有研究的系统回顾，确定了24个潜在障碍.在全民教育之后，最终有20个障碍，总方差为66.057%，20个障碍主要概括为五个方面：经济效益低、市场环境差、利益相关者的环境意识弱、产业政策不完善、缺乏相关技术支持.

研究结果显示，路径P1和路径P5的t值均小于1.96，说明经济效益和技术支持对绿色建筑的发展没有显著影响，因此这两个假设不能成立.路径P2、P3、P4的t值分别为3.350、3.305、2.287，p值在1%水平下有统计学意义.因此，支持这三条路径.研究结果表明，缺乏政策和行业指导，市场环境不成熟，不同利益相关者的环境意识不足是我国绿色建筑发展的主要障碍.

本文的研究结果可为决策者制定合适的绿色建筑发展策略提供参考，进一步促进绿色建筑的发展.此外，通过加强培训和教育，创建具有公信力的绿色建筑示范项目，可以提高公众的意识.