基于社会网络分析的装配式建筑全过程质量风险评估

杜 静，张珂珂，毛文俊（.东南大学土木工程学院建设与房地产系， 江苏 南京 89；.国家开发银行青海省分行， 青海 西宁 8000）

0 引 言

随着装配式建筑的规模不断扩大，其质量问题越来越受到人们的重视。与传统的现浇建筑相比，装配式建筑构件的质量形成于某个或多个环节当中，其复杂性和不确定性使得装配式建筑的质量难以得到有效控制[1]。质量风险是影响装配式建筑项目质量的关键因素。装配式建筑全过程的质量控制工作参与主体众多，风险指标种类繁多，相互影响关系复杂，风险管理难度大。

装配式建筑全过程质量风险主要指在装配式建筑生产建设的各个阶段质量事故是否发生以及所造成后果大小的不确定性。目前，针对装配式建筑质量风险管理的研究较少，也未形成比较全面的风险管理体系。易紫妮等[2]从施工前、施工中、施工后三个阶段分析，构建装配式建筑质量安全影响因素指标体系，建立了装配式建筑质量安全风险的可拓模型；李晓娟[3]运用熵权法与模糊综合评价法，建立装配式建筑施工质量风险评价模型；王志强等[4]提出基于模糊TOPSIS方法和变权法改进的FMEA装配式混凝土建筑建造质量风险评价模型；瞿富强等[5]基于江苏省13家成规模的预制装配式混凝土构件企业调查采样数据，构建了装配式预制构件质量风险网络评价模型；王柔佳等[6]从全生命周期与利益相关者二维视角识别风险因素，并用社会网络分析方法筛选装配式建筑项目中的核心风险和关键关系。

以往的研究基本概括了各个主体、各个阶段的风险指标的识别与分析，但仅关注某个阶段，很少从全过程的视角去分析风险指标，且未考虑到多个风险指标之间的相互关系。装配式建筑质量风险指标之间相互关系比较复杂，对单一风险指标的研究无法体现装配式建筑产业链的特性，而对这些风险指标的相互关系的研究对于促进装配式建筑全过程各企业间的合作大有裨益。社会网络分析能够有效分析风险指标及其相互影响关系，已广泛应用在公共工程项目[7]、房屋改造项目[8]以及其他装配式建筑项目中，能够满足装配式建筑质量风险估计的要求。现有的装配式建筑质量风险研究也缺少实例研究，缺乏一定的实践性。

为了促进装配式建筑行业健康平稳发展，确保装配式建筑的质量，本文从多个维度完整识别装配式建筑全过程的质量风险，构建风险社会网络，对装配式建筑全过程质量风险进行评估，分析风险指标及其相互影响关系，筛选关键风险，并以实例进行论证，以期为装配式建筑项目的质量风险管理提供新的思路。

1 装配式建筑全过程质量风险评估指标的筛选

风险指标和质量控制参与主体识别是利用社会网络分析进行风险评估的基础。目前已有的研究所识别的风险指标，难以系统全面地评价装配式建筑建设的全过程质量风险。鉴于此，本文根据装配式建筑各主体间的联系情况，经过对整个生产过程的分析，得到了装配式建筑全过程质量管理示意图（如图1所示），结合装配式建筑生产全过程的各个阶段，以质量风险的不同类别为引导，运用文献分析法识别装配式建筑生产建造过程中影响装配式建筑综合质量风险状况的指标，并结合问卷调查法和专家访谈法修正所识别出的风险指标。

图1 装配式建筑全过程质量管理示意图

首先运用文献分析法识别出风险清单[9-13]，在此基础上结合问卷调查法和专家访谈法对已识别出的风险指标进行补充、修正，最后根据质量风险指标的相关主体进行归类重组，得到装配式建筑全过程质量风险指标体系（如表1所示）。

表1 装配式建筑全过程质量风险指标体系

2 基于社会网络分析的装配式建筑质量风险评估模型构建

2.1 社会网络分析的方法改进

在以项目为分析对象的装配式建筑全过程质量风险分析中，仅依靠以往基于社会网络分析的风险研究中的指标来衡量风险指标的话缺少一定的实践性。首先，简单的风险社会网络为二分网络，仅用0或1表示风险指标间是否相互有影响，而未考虑相互影响发生的可能性大小和所造成影响的大小，无法凸显不同项目间的风险水平差异，也无法凸显在同一个项目中，不同风险指标的影响作用的强弱，缺乏一定的客观合理性；其次，无论是中间人分析还是中间度分析，均以点是否在网络中的核心位置为标准进行判断，仅按某种指标来排序，而不考虑每个风险指标实际影响大小的分析方法可能最终结果与实际不符。

因此，为了弥补上述缺陷，结合现有学者的相关研究，本文对各风险指标及指标间的相互影响均从发生的可能性大小和风险指标发生时对项目的影响等级两方面进行考虑，通过调研得到风险结构矩阵，再利用图论中邻接矩阵的性质估算出每个风险指标的风险概率和风险损失，最终得到风险指标的风险值，通过风险值量化风险指标可能对装配式建筑项目造成的损失，同时，再结合点度中心度、中间中心度等指标综合分析风险指标在社会网络中的地位。最终，根据风险值和各个分析指标的排序综合筛选出关键质量风险。

2.2 风险关系的识别和风险结构矩阵的确定

2.2.1 风险关系的识别

由于风险指标较多，研究其相互之间的影响关系时，所形成的有序对多达上百对，不适合采用问卷调查法获取数据，因此本文采用深度访谈的方法确定风险指标之间的相互影响关系，对掌握项目具体情况的人士进行访谈以确定装配式建筑全过程质量风险指标的影响值以及指标间相互影响关系发生的可能性大小。

2.2.2 风险结构矩阵的确定

风险结构矩阵是各风险指标之间相互影响关系的矩阵式表达，用M表示，矩阵首行首列分别是各个质量风险指标，并规定矩阵中的首列元素为风险指标间相互影响的发出者，矩阵中的首行元素为接收者，交叉点上的数值代表相互影响关系发生的可能性大小，即影响概率。若共有n个风险指标，则首列元素为Rv＝{R1,R2,…,Ri,…Rn}，首行元素为Rh＝{R1,R2,…,Rj,…Rn}，则cij代表首列风险指标Ri对于首行风险指标Rj的影响发生的概率值（i=1,2,…,n；j=1,2,…,n），象征Ri能在多大程度上导致Rj的发生，cij的取值范围是0～1。各风险指标R1、R2、…、Rn所对应的影响值分别为a1、a2、…、an，用影响等级表示，取值范围为0～10。

由于矩阵中假定的相互影响路径，即行风险指标影响列风险指标，而同一风险指标无相互影响关系，则风险结构矩阵对角线值为空，而各风险指标之间相互影响关系是有序的，因此该矩阵不是对称矩阵。具体矩阵形式，如表2所示。

表2 装配式建筑质量风险结构矩阵M

2.3 风险社会网络的建立

根据风险结构矩阵的内容，风险社会网络图由Ucinet6.0软件中的Netdraw绘制而成。在风险社会网络图中，线段的密集程度体现出了风险指标与其他指标联系的紧密程度；风险社会网络的网络密度反映着风险指标相互之间的密集程度，网络密度是指各指标之间实际线段总数占理论上最大线段总数的占比。具体表达式

式1中：D为网络密度；L为实际线段总数；N为指标数量。

网络密度由Ucinet6.0软件可得。在社会网络分析中一般规定，若网络密度大于0.5，则称该网络具有较大密度。网络密度越大，指标间的风险关联度越高，需分析的相互影响关系越多，整个装配式建筑项目所承担的风险越复杂，项目管理者所需承担的项目的整体风险越大；反之，则整个项目的风险越简单，项目管理者承担的项目整体风险越小。

2.4 风险评估结果的分析

2.4.1 邻接矩阵的意义

邻接矩阵是指描述图中各顶点间是否存在关系的矩阵，用A＝（aij）表示，指标为R1,R2,…,Rj,…,Rn，当aij＝1时，说明Ri和Rj间存在关系，aij＝0时，Ri和Rj间不存在关系或为同一个指标。根据邻接矩阵的性质可知，Al（l≥1）中元素aij（l）表示从Ri到Rj路径长度为l的路径数。邻接矩阵A的i次幂矩阵Ai的元素则表示先将Ri到Rj的长度为i的路径上的概率值相乘，再将所有路径的乘积相加所得的值，这恰能表示Ri通过长度为i的路径对Rj产生影响的概率大小。同理，若将所有i次幂矩阵相加，表示两风险指标间各个长度的影响路径的影响概率之和，则可以得到两指标间相互影响程度的总值，可以获得每个指标因受其他指标影响而增加的风险发生的概率。

2.4.2 质量风险指标风险值的计算

通过计算风险结构矩阵的i次幂矩阵之和来确定概率值，用AΣ表示，而风险指标间的相互影响在风险社会网络中传递时，随着传递路径加长，相互影响逐渐衰弱，故需考虑衰减因子α。因此计算风险结构矩阵A所对应的i次幂之和矩阵AΣ时，需乘以每段长度为i的风险路径权重为αi-1。

在矩阵AΣ中，元素代表从Rj到Ri的所有路径的概率值总和，以Pi表示所有其他指标影响Ri发生的概率之和，代表Ri的总概率，是一个相对值，仅在各指标间作比较，对实际所得概率值进行标准化处理，确保各风险指标的发生概率值均在0～1之间。根据概率计算方法，Ri的风险值由Ri的总概率乘以Ri的影响值所得，以Vi表示。计算风险值Vi的步骤如下。

（1）计算风险指标的相对概率。通过将矩阵AΣ中各列元素相加，则可得出在其他风险指标影响下各个风险指标发生的相对概率

（2）计算风险指标的标准概率。本文采用最大值法对风险指标进行标准化，即对所有的相对概率均除以最大的相对概率值，便得到各个风险指标标准化后的风险概率。计算公式

（3）计算风险值。将风险指标的标准概率和风险指标的影响值相乘，得到各风险指标的风险值

进行关键风险指标筛选时，风险值越大，则代表风险指标对项目可能造成的影响越大，因此应将风险值更大的风险指标作为关键风险。

2.4.3 质量风险指标的网络作用分析

本文选择点度中心度、中间中心度和接近中心度来分析风险指标在网络中的地位。

（1）点度中心度。点度中心度表示社会网络中一个节点与其他节点联系的数量，刻画了节点在网络中处于核心地位的程度。点度中心度越高，对其他风险的影响越大，该风险就越关键[14]。本文通过计算社会网络图中各个风险指标的度差，筛选出对整个装配式建筑质量风险社会网络影响程度较大的风险指标

式5和式6中：dr（ri）为点入度；dc（ri）为点出度；Xji为从风险指标Rj到风险指标Ri的连线的数量，可取0或1，分别表示节点间不存在联系或存在联系；∆d(ri）为度差。

（2）中间中心度。中间中心度指的是某一节点能在多大程度上起到“桥梁”的作用，为其他节点间的连接起到过渡作用；若该节点不存在，其他节点间的相互影响关系也将消失。

中间中心度的计算一般要用到测地线的概念，测地线是指连接两个网络节点之间的最短途径。若存在i、j、k三个节点，节点j和节点k之间的最短路径（测地线）的数量为gjk，节点j和节点k之间通过节点i的最短路径的数量为gjk（i），中间中心度则指的是经过节点i的路径数占总路径数的比重大小，其表达式

式8中：i≠j≠k，且风险间影响由节点j向节点k传递；将所有经过节点i的路径上的比值相加，便得到节点i的绝对中间中心度，则节点i的绝对中间中心度的计算公式

式9中：Qi为节点i的绝对中间中心度；n为节点数量。

（3）接近中心度。接近中心度表示一个节点与其他节点之间的接近程度。节点的接近中心度就越高，节点的位置就越处于中心，越能更快地对其他节点产生影响。计算节点的接近中心度时，同样参照测地线的概念，节点之间所有测地线的总和的倒数即为节点的接近中心度，其表达式

2.4.4 关键质量风险的确定

本文主要从质量风险指标风险值和质量风险指标的个体网络作用两方面进行分析，根据装配式建筑质量风险估计的结果确定关键风险。

结合点度中心度、中间中心度、接近中心度以及风险值从两个维度进行综合分析，确定关键风险。根据相关研究，学者多选取风险指标排序的前6位或者约前1/3作为关键风险指标，并提出相应的对策。首先，对于中间中心度较高的风险指标，其对风险传递过程起到的“中介”作用强于其本身的影响大小；而无论其风险值大小，对该类风险指标加以控制均能产生良好的缓解作用。因此本文将中间中心度排序前6位的质量风险指标直接作为关键风险，而不再根据风险值进行筛选。其次，对于点度中心度和接近中心度较高的风险指标，分别代表对其他指标的影响大小及该指标与其他风险指标的紧密程度。各项分析指标体现了各风险指标与其他风险指标联系的重要度；同时，各风险指标自身的影响大小也发挥着重要的作用。因此，对于点度中心度和接近中心度较大的风险指标，要再根据其风险值进行筛选，适当扩大筛选范围。最终，将点度中心度或接近中心度排序前50%，且风险值排序50%的指标作为关键风险指标；将点度中心度、接近中心度、中间中心度和风险值均较小的风险指标确定为非关键风险，以表示该风险指标对其他风险指标的影响程度较小。

关键风险确定的分析流程，如图2所示。

图2 关键质量风险确定步骤图

3 实证分析

3.1 项目概况

南京某中学校区建设项目作为国内首个全装配式绿色校园，采用“装配式建筑＋BIM应用＋绿色建筑”的建筑新科技、新理念，致力于打造绿色校园、百年建筑、国家一流的优质精品工程。项目总建筑面积106 242.61 m2，为全预制装配式结构，其中单体预制率最高超过50%、预制装配率超60%，创新性地使用全装配式混凝土结构体系，从正负零即开始采用预制构件，建立了以预制、装配为核心的混凝土结构建筑全装配式设计体系。

3.2 风险社会网络的构建

基于前文分析南京某中学校区建设项目质量的风险指标体系（如图3所示），并通过专家访谈来确定各风险指标的影响值、指标间的相互影响关系及影响程度，共访谈了对该项目较为熟悉的6位专家，分别隶属于南京国际健康城投资发展有限公司、中建科技华东分公司、南京城建集团隧桥公司等，从业经验均在十年以上。

图3 南京某中学校区建设项目质量风险指标体系

根据访谈结果构建质量风险结构矩阵，利用Ucinet6.0软件中Netdraw绘制南京某中学校区建设项目质量风险社会网络，将风险结构矩阵可视化（如图4所示）。

图4 南京某中学校区建设项目质量风险社会网络图

通过Ucinet6.0软件可以计算出该风险社会网络图中总共有相互影响关系438条，网络整体密度为0.539 4，趋于中等，整个项目中的风险复杂程度一般，项目管理者所需承担的项目的整体风险也处于中等偏上水平。

3.3 风险评估结果的计算

（1）风险值的计算。根据前文的研究思路，先计算出风险结构矩阵的i次幂矩阵之和，再计算风险值。装配式建筑项目中，衰减效果明显，确定衰减因子为0.5。南京某中学校区建设项目风险值计算结果，如表3所示。

表3 南京某中学校区建设项目风险值计算结果

（2）网络作用分析指标的计算。以风险结构矩阵为基础，利用Ucinet6.0软件计算出各个风险指标的点度中心度、中间中心度和接近中心度（如表4所示）。

表4 南京某中学校区建设项目风险网络分析表

3.4 建筑质量风险的评估结果分析

按照既定的关键风险的筛选方法，主要分三个步骤确定南京某中学校区建设项目的关键风险。

（1）选取中间中心度较高的指标，旨在筛选出对风险传递控制作用较强的风险指标。按中间中心度排序前6从大到小，分别是S5R1、S5R2、S1R1、S1R2、S1R3和S4R6。

（2）选取点度中心度较高且风险值较大的风险指标，旨在筛选出局部影响较大的风险指标。首先根据度差大小对风险指标进行排序，若风险指标处于前50%，再根据其风险值进行筛选，风险值排序前50%，则确定为关键风险。未筛选出风险。

（3）选取接近中心度较高且风险值较大的指标，旨在筛选出整体影响较大的风险指标。对于接近中心度较大的指标，再根据其风险值排序进行筛选，筛选出下列风险：S4R1和S4R5。

由上可知，该项目的关键风险集中在决策设计阶段和现场施工阶段，在实际项目管理中需重点关注。针对以上关键风险提出相应的应对策略，如表5所示。

表5 南京某中学校区建设项目关键风险应对策略

4 结 语

本文首先对装配式建筑各主体间的联系情况以及整个生产过程进行分析，从建设单位的角度出发，以风险类别、主体、阶段三个维度采用文献分析法识别装配式建筑生产建造过程中影响装配式建筑综合质量风险状况的指标，并结合问卷调查法和专家访谈法进行指标的修正。其次，通过风险值量化风险指标，同时结合点度中心度、中间中心度等指标综合分析风险指标在社会网络中的地位，进而筛选关键质量风险。最终以南京某中学校区建设项目为例进行理论的验证，筛选出该项目质量风险管理的控制要点并给出应对措施。结合质量风险指标风险值确定关键风险，可以弥补简单的二分风险社会网络的局限性，能更好地体现风险指标相互影响发生的可能性大小和所造成影响的大小，凸显不同项目间的风险水平差异及在同项目中不同风险指标的影响作用的强弱，能更好地为装配式建筑质量管理提供参考。