基于扎根理论的建筑材料价格波动影响因素研究

姚帆，曾晖，刘通飞

（1.五邑大学 土木建筑学院，广东 江门 529020；2.庄严建设（广州）有限公司，广东 广州 511400）

我国是世界上最大的建材生产国与消耗国，当建筑材料的价格或流通量发生变化时，会给建设项目、相关企业甚至相关行业带来不同程度的影响.比如消耗量较大的建筑主材出现大幅度的价格波动时，就会直接影响建筑企业的投资（成本）管控，还会直接影响工程项目的工期和质量目标的实现，凸显出建设项目因材料波动导致的风险问题.建筑材料是土木工程和建筑工程中使用的材料的总称，包含了建材工业的多种商品.建材市场易受到政治环境、经济市场、环保政策和自然灾害的冲击，并表现出建筑材料的价格波动，而频繁、剧烈的价格波动则会模糊建材市场的价格发现机制，导致市场上相关主体经济效益的损失[1].近年来，建材商品的价格波动频繁发生并影响行业上下企业，建材价格波动的影响因素引起了研究者、企业、行业和政府管理部门的广泛关注.

目前，对于建材价格波动的影响因素识别一般是采用德尔菲法，或主要集中在微观层面对某一品类如钢材价格波动的研究.郭文嘉等[2]在文献梳理的基础上应用德尔菲法，以函询专家的方式咨询并经过多轮补充修正识别出建材价格波动的影响因素，但当信息仅来源于专家征询渠道时，这种方法易忽视少数人的意见可能导致结果和实际有一定程度的偏离.石宝峰等[3]构建了螺纹钢现期货市场价格发现模型后，发现期货成交量、采购经理人指数PMI、同业拆借利率、消费者价格指数PPI等都是影响螺纹钢价格波动的主要因素.李林泰[4]在分析供需、成本、期货对螺纹钢价格波动影响的基本特点后，得到了7 个代表性指标（建筑工程产值当月同比增速、建筑钢材当月日均成交量同比增速、螺纹钢当月日均产量、进口铁矿石当月均价、螺纹钢期货月均价格等），确定了螺纹钢价格波动的影响因素，并通过主成分分析法来进一步验证其结论.王舒舒[5]在研究影响螺纹钢期货价格波动的因素时，也是选取可量化的指标参数如PMI、EI、USI、KC 和相关商品铜期货价格等来刻画各因素对价格波动的不同程度影响.高佩[6]则通过关键词索引对钢材、水泥、油料、地材等价格波动影响因素进行了选取，结合文献综述构建了公路工程材料价格影响因素指标体系.

在识别建材类价格波动的影响因素时，大量研究是以德尔菲法或文献研究法来展开，主要是从定性的两个角度（供给和需求）对指标因素进行分类；或从局部的角度，借助数学方法分析强相关性的影响指标来反映某一品类的建材价格波动现象.而使用传统的定性方法对资料筛选的准确性要求较高，且在实施过程中存在一定的主观片面性.考虑到本文将对建材价格波动现象做一个较为完整的基本面分析，且工程材料价格波动的影响因素本身具有隐性、潜伏性、难以量化等特点，因此，相应的研究资料不仅在于量的积累，其获取渠道也应尽量多元化，比如不能仅仅通过专家角度来得出研究结果，而应分层次地对比分析，系统地识别影响因素，以便深度解释建筑材料价格波动的特性.扎根理论的原理与方法契合了本文的研究要求，对大量资料不断比较、进行概念化的分析，能从广泛资料中提炼出概念和范畴，以构建整合解释型理论框架，具有完整的、相对规范的操作流程，提高了质性研究的科学性[7].

1 扎根理论及研究设计

扎根理论(Grounded Theory，GT)是从广泛资料中提炼出概念和范畴，构建工程材料价格波动影响因素理论，主要是对研究资料进行开放式编码，通过比较、归纳与演绎，识别系统内的基本特征或因素，逐层深入、按级编码、划分范畴、建立关系，最终形成理论模型，适用于在因素识别类问题中解释研究现象，帮助研究者发展出“扎根于现实世界的理论”[8].其研究过程包括确定研究问题、收集研究资料、分析与处理资料、构建理论模型等步骤，扎根理论具体流程如图1 所示.首先，基于现实背景及相关文献研究，发现研究问题，确定研究范围；其次，针对研究主题以文献研究法、访谈法、调查法或观察法等直接的方式获取资料；然后，通过三级编码，即开放式编码、主轴编码、选择性编码分析和处理研究资料，编码过程是扎根理论的核心环节，开放式编码是对收集到的原始研究资料的概念化与范畴化，主轴编码是得到相关概念并对其分类整合，建立概念与范畴间的联系，通过选择性编码连接核心范畴和主范畴；最后将编码形成的概念和范畴组成为理论模型.

图1 扎根理论实施流程介绍

由于在建筑材料价格波动影响因素方面尚未搭建出较为全面的且被广泛认同的概念模型，因此，本文运用扎根理论来识别工程材料价格波动的影响因素时，通过整理大量的文献资料、案例资料、行业报告和访谈调研资料，分级编码，萃取工程材料价格波动的影响因素，从而构建建筑材料价格波动的影响因素模型.

2 扎根理论的实证分析

2.1 资料收集

资料收集方式主要有两种：网络搜索和调研访谈.首先借助知网、Web of Science 等数据库，检索查阅与“建筑材料价格”相关的文献，进行摘录、编码、分析，对研究问题有了初步认识；通过百度、谷歌搜索引擎，浏览与建筑材料价格波动有关的报道与项目案例；通过微信公众号、知乎以及CSDN 博客作为辅助渠道，来收集有关专家学者、从业人员对于建筑材料价格波动影响因素的文章，对研究问题逐渐有较为深入的了解后，再构思以建筑材料价格波动为主题的访谈调研.

以各类建筑材料商品的价格波动的时间轴线进行资料收集，文本资料选取遵循以下原则：建筑材料价格发生了较普遍、幅度较大的波动情况；在出现地区性的建筑材料价格波动现象时，相关资料应具有典型性；关注由较大的社会事件、政策或经济变化而带来的材料价格波动；持续关注全国范围内基础原材料和建材价格走势.

采取一对一的方式，向项目经理、造价咨询工程师、业主单位管理人员以及建筑领域的专家学者进行调研，收集访谈的文本资料.访谈内容主要包括：识别建筑材料价格波动影响因素的目的；哪些因素能引起材料价格波动的大幅度波动；影响因素对建筑材料上下游产生何种作用.访谈对象的基本信息如表1 所示，访谈时间30 min，访谈内容采取腾讯会议的方式存储并后期转化为文本，共获取30 份访谈记录，随机抽取22 份作为编码，其余8 份用于理论饱和度检验.

表1 访谈对象的基本信息

（续表1）

2.2 影响因素的识别

2.2.1 开放式编码

将收集到的76 篇文本资料（含33 篇期刊论文、3 篇学位论文、5 份行业报告、5 份新闻报道与30 份访谈记录）导入到NVivo11 中，借助词频分析功能，对原始文本中的相关信息进行词频分析，如图2 所示，“市场行为”、“产能变化”、“生产成本的增减”以及“疫情”等词汇都处于词云的中心位置且字体较大，也代表着所输入的文本资料对建筑材料价格波动的研究重心落在上述的维度中.

图2 与建筑材料价格波动有关的原始文本资料词频云分析结果

接着对资料进行分层编码，完成开放式编码，逐行逐句地整理原始资料，打乱后进行编码，重新整合，围绕建筑材料价格波动的主题，对文本与概念进行比较，发掘与建筑材料价格波动影响因素有关的内容并生成理论性问题，发展理论性概念并建立各概念之间的联系.在软件中，先从粗略的编码开始，浏览式阅读并使用“文本搜索”有助于大量的资料组织到该研究主题中去，提取具有代表性的语句，框选后进行编码操作，对底层节点做好编码排序，每完成一次操作在节点栏中查看，部分工作过程如图3 所示.

图3 建筑材料价格波动影响因素的（部分）节点

在操作过程中，尽量使用原始研究资料作为标签来发掘初始概念以避免研究者的主观影响，概念形成后，进一步归类、凝练各概念，实现初始范畴化，最终形成了24 个初始范畴，开放式编码结果如表2 所示.

（续表2）

2.2.2 主轴编码

主轴编码是对开放式编码中得到的初始概念和范畴不断比较、梳理各范畴间的逻辑关系，继续对其进行二级编码.在概念词形成阶段，对上述的一级编码进行归纳整合到对应层级，建立中间层节点系统，上表2 中的初始化范畴进行进一步分析后“煤炭价格急剧上涨”、“非法采砂手段、原材料的稀缺性”和“高温雨水、暴雨台风等”等可以分别划分到“国际大宗商品价格上涨”、“资源环境限制开采”、“季节天气变化”三个范畴.重新整理后，由表2 得到20 个范畴并将其归类为4 个主范畴.在Nvivo11 中对全部节点进行层次分析后生成图像，如图4 所示.

图4 节点编码层次图

2.2.3 选择性编码

选择性编码是把主范畴和范畴予以联系，把概念化尚未展开完备的范畴补充完整形成核心范畴的阶段.同时，将团队内部讨论结果作为补充意见.经济环境与政策调节两类主范畴属于建筑材料价格波动的外部环境，产业链主体行由市场变化所引起，不可控情况以不可抗力表示.主轴编码及选择性编码结果如表3 所示.

表3 主轴编码与选择性编码结果

2.2.4 理论饱和度检验

使用预留的8 份记录进行重复性编码工作，验证“建筑材料价格波动的影响因素”的典型关系结构.在操作中并未出现新增的概念及范畴，说明该结果通过了饱和度检验，下一步即可构建建筑材料价格波动影响因素理论模型，如图5 所示.

图5 建筑材料价格波动的影响因素模型

3 模型解释

该模型中所蕴含的基本关系是由外部环境、市场变化、不可抗力中的影响因素不断作用在建筑材料的产业链上，进而引起建材价格波动.上述影响因素通常是从市场需求、市场供应、商品成本等三个出发点来识别的，并且随着建筑材料的种类不同，相应的影响因素对需求端、供应端带来的变化也不同，比如通过砂石出货量、水泥出库量、混凝土发运量等大宗建筑主材可以反映市场需求情况，建材库存量则可反映出市场采购量情况.

在没有重大社会事件的正常情况下，根据本文得出的建材价格波动影响因素理论模型，以2022年7 月的广东省建筑主材价格波动为例，在该理论模型中分析建筑主材价格的影响因素.根据广东省施工许可证发放数据，7 月份开工项目1 778 个，环比减少1%；建筑总面积5 414.9 万平方米，环比减少4%；总合同价格1 566.03亿元，环比增长5%；同时，中国建筑材料联合会发布数据显示建筑材料产品价格环比有所下降，7 月份建筑材料工业价格指数比上月回落1.6%.该月的建材产销还受到高温雨水天气影响，使得施工和运输受限，市场对建材需求偏弱、去库存化较慢、整体产能受限、供给端收缩.在生产成本的影响因素上，燃油价格下调趋势明显，煤炭价格高位震荡，受新矿开采点的增加和成品油价格下跌的影响，砂石产能有所提高、成本略有降低，水泥生产成本依旧高位运行，少数地区零星推涨，受砂石和水泥价格的影响，混凝土出现了成本降低的趋势；生产钢铁的原材料价格涨跌互现，废钢价格在整体上调，进口矿市场价格小幅下降，焦炭价格小幅下降，钢铁生产成本基本保持稳定.在建筑材料运输方面，陆运受燃油价格下调影响有所下行，高温多雨叠加季节性台风因素，海运费呈现震荡运行态势，江运费稳定运行，建材的运输成本基本保持稳定.

就建材价格影响因素的发现机制来看，随着基建项目利好政策持续落定，房地产市场保交楼、稳民生的需求能逐步带动建筑市场和建材市场的复苏.建材继续以消耗库存为主，部分建材企业以销定产，还需要陆续开展错峰生产，建材市场短时间内供应持稳.同时随着燃油价格保持下调趋势，生产成本基本持稳，江海运费价格保持稳定，加之8 月有持续高温及雨水天气，预计主要建材价格趋势仍呈弱势运行.

因此，就功能性而言，本文模型对建材价格波动现象的形成有较全面的认识与更为科学的解释.一方面，在建材价格基础面分析中，利于成本管理者快速、准确地找出影响因素，缩小分析范围，锁定影响因素对应的量化指标而预测建材价格趋势；另一方面，在设计建筑项目风险预警模型中，可为建筑工程项目承包企业在选取材料成本管理指标提供参考，有利于提升抗经济风险能力.

4 总结

本文运用扎根理论与方法，在大量的文献资料以及访谈调研资料的基础上，以建筑材料价格波动的影响因素范畴提取为主线，通过Nvivo11 软件进行三级编码，识别了影响建筑材料价格波动的因素，同时构建了建筑材料价格波动的影响因素理论模型.研究发现影响建筑材料价格的因素主要分为4 个主范畴（经济环境、政策调节、产业链主体行为、不可控情况等），20 个范畴（国际大宗商品价格、环保设施设备投入、区域限电管控、资源开采限制、运输成本变化、产能计划调整、错峰生产、供销商的心理变化、建筑工程市场的宏观调控政策、基础设施建设投资情况、建筑项目开工数量、相邻地区需求量变化、可替代性材料的应用、货物进出口情况、通货膨胀、期货市场的调节作用、建材市场的垄断行为、新冠疫情、自然灾害、自然天气因素）.

建材行业依旧面临着疫情多点散发、原料价格快速上涨、限电限产等局面，表现为市场价格波动较为剧烈，同时也增加了建设项目的成本管理难度.本文理论模型清晰地展现了各因素对建材价格波动的影响，有助于项目管理者对建材价格走势作基本面分析，并建立评估外部经济风险的机制，提前健全建筑材料的采购预案，提高建材供应与调配的管理成效，预防因建材价格波动而带来的成本隐患.但研究也存在不足之处，还未能对各影响因素之间的相互作用进行科学分析，无法清晰表达每个因素在系统层次中的相互关系.今后将继续对本文结果中各因素的影响程度进行量化研究以及影响机理分析.