基于SNA的住宅工程质量潜在缺陷风险管控研究

张宇馨,申建红,2,尹 琪,张 超

(1.青岛理工大学 管理工程学院,山东 青岛 266525;2.山东省高校智慧城市建设管理研究中心,山东 青岛 266525)

近年来,住宅工程的质量总体水平不断提高.但是,住宅工程中诸如裂缝、渗漏等质量问题频发,屡遭投诉,且问题责任主体明确困难,消费者权益保障受阻.我国在建筑工程质量保险领域开设的工程质量职业责任保险、工程质量保修保险等虽然对工程质量的保障和风险的控制起到了积极的作用,但现有保险保障的是建筑物建设过程中的质量损失,缺乏对建筑物正常使用过程中质量问题的保障.为解决建筑物正常使用过程中由工程质量潜在缺陷引发的工程质量保障问题,我国借鉴国际经验,引入工程质量潜在缺陷保险(Inherent Defects Insurance,IDI).目前,IDI已成为我国解决住宅工程质量潜在缺陷问题的一项重要措施.然而,保险公司对住宅工程质量潜在缺陷风险缺乏专业的识别和管控能力,因此,在实际应用中,保险公司需聘请工程质量风险管理机构(Technical Inspect Service,TIS),对工程质量潜在缺陷风险因素进行辨识和评估,提供风险评估报告,提出风险警示,保障工程建设质量.但是由于我国引入IDI的时间较短,经验较少,TIS机构又属于新生事物,在进行风险识别和管控时缺乏相关规范标准,IDI的推行面临阻碍.在此背景下,完善住宅工程质量潜在缺陷风险管控体系就显得尤为重要.

目前已有较多研究涉及工程质量缺陷的形成原因及应对措施,如Minato[1]和Atkinson[2]的研究均发现:造成工程质量缺陷的关键原因是管理错误,占所有原因的82%,且管理错误具有潜藏性.Shobana和Ambika[3]认为劳动力、材料和环境风险是印度建筑质量缺陷产生的重要原因,建议工程建造应预先重点关注劳动力和材料问题.戚菲菲[4]对住宅工程质量潜在缺陷风险因素进行了系统识别,并用物元可拓评价法对上海市闵行区某动迁安置房项目进行了定量风险评价,提出了风险控制对策.尽管当前研究已经对工程质量缺陷的形成原因有了基本的概括,但研究界限仍较宽泛,分析仍不够全面充分.首先,现有研究少有对IDI背景下工程质量潜在缺陷风险进行系统性研究;其次,现有研究多假设工程质量潜在缺陷风险因素独立存在,局限在分析风险因素和风险事件之间的单层因果逻辑,欠缺对风险因素之间影响关系的考虑.但是,住宅工程建设各个阶段之间及阶段内的质量潜在缺陷风险因素存在相关性而非完全独立,风险因素处于复杂的风险网络中,探明风险因素之间的关系,分清诱发风险事件的主次风险因素,才能更有效地预防风险.

社会网络分析方法(Social Network Analysis,SNA)是研究网络节点关系及网络结构等方面强有力的工具,已在工程项目风险管理领域得到广泛应用并取得丰富成果.如Yang和Zou[5]利用社会网络分析方法从利益相关者与风险对应的视角构建了复杂绿色建筑项目风险网络,分析风险关系并提出了风险转移策略.Fang等[6]基于SNA分析了大型工程项目的风险,确定了关键风险和风险交互.秦旋等[7]基于SNA从全生命周期和利益相关者二维视角分析了绿色建筑项目风险,并对核心风险提出了应对策略.

基于此,本文通过对住宅工程质量潜在缺陷风险因素进行有效识别,利用SNA方法建立风险网络模型,计算和分析风险网络指标,筛选关键风险因素并提出风险管控对策建议,旨在完善住宅工程质量潜在缺陷风险管控体系,为TIS机构的风险管控工作提供参考,有效提升住宅工程质量.

1 住宅工程质量潜在缺陷风险识别与归类

IDI保险具有明确的基本承保范围,主要包括建筑物正常使用过程中暴露的与地基基础和主体结构工程相关的超出设计规范允许的不均匀沉降、整体或局部倒塌、裂缝、变形等问题,以及围护结构保温问题,屋面、墙面、房间等的防水问题[8].本研究结合IDI保险基本承保范围,对工程质量缺陷相关文献[4,9-12]和案例进行梳理,依据风险结构效应思想[13],从各个阶段的管理行为风险和质量风险入手,识别出具体风险因素35项,并从工程建设全过程和利益相关者二维视角对风险因素进行归类,如表1所示.

表1 住宅工程质量潜在缺陷风险因素识别与归类Table 1 Identification and classification of risk factors of inherent quality defects of residential engineering

2 住宅工程质量潜在缺陷风险网络模型构建

基于社会网络分析方法构建住宅工程质量潜在缺陷风险网络模型.社会网络分析主要包括五个步骤[14]:1)识别网络边界;2)确定网络关系;3)社会网络可视化;4)分析网络指标;5)分析结果并得出结论.基于社会网络分析的基本步骤,提出本文的风险社会网络分析框架,如图1所示.

图1 住宅工程质量潜在缺陷风险社会网络分析框架Figure 1 Social network analysis framework of inherent quality defect risks of residential engineering

2.1 影响关系界定

本文基于工程建设全过程和利益相关者二维视角界定风险影响关系.从工程建设全过程视角来看,各阶段工作具有连贯性、条件性和依赖性,前一阶段的风险因素会对后续各个阶段的风险因素产生影响.在每个阶段内部,管理行为风险会对质量风险产生影响,反之不成立.从利益相关者视角来看,建设单位与其他利益相关者之间存在合同关系,设计单位与施工单位之间存在合作关系,监理单位与施工单位之间存在监督关系,材料供应商与施工单位之间存在合同关系.

综上所述,住宅工程质量潜在缺陷风险因素间的影响关系如图2所示.

图2 住宅工程质量潜在缺陷风险因素影响关系Figure 2 Relationship between risk factors of inherent quality defects of residential engineering

2.2 风险网络关系评估

本文采用Fang等[6]的结构矩阵方法确定风险网络关系.邀请相关领域专家参与问卷调查,依据2.1中的影响关系界定逻辑确定风险因素之间是否存在关联和关联的方向,然后对存在的关系进行打分,从一种风险对另一种风险的影响程度和影响发生的可能性两方面量化每一个关系.打分采用李克特5分制,影响程度和发生概率均以1～5分打分体现(“1”和“5”分别表示最低程度和最高程度).如表2风险关联矩阵示例所示,如果行中风险因素会对列中风险因素产生直接影响,则专家需在此处填写相应数字.括号内左侧数字表示影响程度,右侧数字表示发生概率.最后,本文以风险影响程度和发生概率的乘积作为风险因素间的综合影响强度.

表2 风险关联矩阵示例Table 2 Example of risk correlation matrix

2.3 风险网络可视化

将风险关联矩阵导入Ucinet 6软件[15],构建住宅工程质量潜在缺陷风险网络有向图,如图3所示.有向线的箭头和粗细程度分别表示两风险因素之间影响关系的方向和强度.节点不同的形状和颜色表示风险所属的不同阶段和利益相关者.

图3 住宅工程质量潜在缺陷风险网络有向图Figure 3 Directed graph of risk network of inherent quality defects of residential engineering

3 住宅工程质量潜在缺陷风险网络特征分析

3.1 风险网络整体结构分析

网络密度(Network Density)是指网络中实际存在的关系数与最大可能关系数之比，可用于衡量网络中各个节点之间的密切程度，数值越大，表示节点之间联系越密切.平均最短路径表示考虑网络中风险的传播效应时，风险节点联系起来所需要的传递次数[16].本文计算了住宅工程质量潜在缺陷风险网络密度和平均最短路径，结果如表3所示.

表3 风险网络整体分析指标Table 3 Overall analysis indexes of risk network

表3中,住宅工程质量潜在缺陷风险网络包含35个风险节点和165条风险连接线,风险网络密度为0.139,表明住宅工程质量潜在缺陷风险之间存在一定的关联性,从风险网络有向图中可以看出风险关联主要集中在网络中心的部分节点处,在网络边缘位置风险关联比较分散.此外,住宅工程质量潜在缺陷风险网络的平均最短路径为1.089,说明在某一风险发生后,平均需要通过1.089个风险就可以触发另一个风险.

3.2 度数中心度分析

一个节点的度数中心度(Point Centrality)就是与该节点直接相连的线的和,也称为节点度(以下简称节点度).节点度可分为节点出度(OutDegree)和节点入度(InDegree).通过节点出度和节点入度分析可获得风险网络中最易影响其他风险和最易受其他风险影响的风险因素.

1)节点出度分析

节点出度就是该节点指向其他节点的线条数,加权节点出度就是该节点指向其他节点的边的权重和[14].节点出度衡量的是该节点对其他节点的影响程度,风险节点出度越大表示该风险对网络中其他风险的影响越大.表4呈现了节点出度和加权节点出度数值排名前八位的节点.

表4 节点出度数值前八排名列表Table 4 Top eight ranking list of node outdegree value

表4中,住宅工程质量潜在缺陷风险网络核心是项目管理方管理经验水平不足风险(R13),其出度和加权出度数值均为最大,对风险网络中的其他风险因素影响最为频繁,处于风险链条的最前端.勘察设计人员技术经验不足风险(R2)仅次之,说明人员的经验水平在风险网络中的地位至关重要.从工程建设全过程视角来看,节点出度和加权节点出度前八名的风险因素几乎全部来自勘察设计阶段和施工阶段的管理行为风险,表明这两个阶段的管理行为风险更容易成为风险的发出者,属于原因性风险.从利益相关者视角来看,与出度和加权出度排名第一的风险因素相关的利益相关者为建设、监理单位,说明建设单位及与其合作的监理单位在风险网络中具有高度影响力,他们在风险网络中主要担任“风险传播者”的身份.

2)节点入度分析

节点入度就是指向该节点的线条数,加权节点入度就是指向该节点的边的权重和[14].节点入度衡量的是该节点受其他节点影响的程度,风险节点入度越大表示该风险受其他风险影响的程度越高.表5呈现了节点入度和加权节点入度数值排名前八位的节点.

表5 节点入度数值前八排名列表Table 5 Top eight ranking list of node indegree value

表5中,IDI保险基本承保范围所涵盖的地基基础、主体结构、保温工程、防水工程的施工质量风险(R24、R25、R26、R27)入度和加权入度排名均靠前,说明它们都是极易受勘察设计管理行为、施工管理行为等影响的风险,进而严重影响住宅的使用性能.在入度排名前八位的风险因素中,来自施工阶段的风险因素就有五个,加权入度排名前八位的风险因素中也有四个风险因素属于施工阶段,且均属于施工质量风险,这表明来自施工阶段的施工质量风险极易受其他风险的影响,属于结果性风险.与入度和加权入度排名前八位的风险因素相关的利益相关者主要是施工单位,说明施工单位在风险网络中一般倾向于“风险接收者”的身份,处于被动和弱势的地位.

3.3 中间中心度分析

中间中心度(Betweeness Centrality)表示网络中某一节点或线有多大可能性落在其他节点或线对之间.中间中心度衡量的是网络中节点或线对网络控制的程度,中间中心度大表示该节点或线处于网络中的中介地位,具有较高的网络控制力,对通过它的节点或线有较强的支配作用.表6呈现的是中间中心度数值排名前四位的节点列表.

表6 中间中心度数值前四排名列表Table 6 Top four ranking list of betweenness centrality value

表6中,住宅工程质量潜在缺陷风险网络中的关键中介风险是质量问题责任划分不清风险(R33)和勘察设计资料不完整或不合规风险(R3),二者中间中心度数值较大,说明它们在风险网络中具有较强的传导作用,部分风险会在它们的影响下引发其他风险.表6中呈现的风险因素和风险关系几乎覆盖工程建设全过程的所有阶段,且涉及几乎所有的利益相关者,处于勘察设计阶段和与勘察、设计单位相关的中介风险最多,作用最关键.虽然各中介风险所属阶段和利益相关者具有差异性,但许多中介风险都是贯穿项目始终的风险因素,形成住宅工程建设全过程的质量潜在缺陷风险因果关系链.因此,强化对中介风险的监管,缩短风险传递链,降低风险的传播范围将使风险管控事半功倍.

3.4 接近中心度分析

接近中心度(Closeness Centrality)是网络中某节点与其他节点的捷径距离之和[15].接近中心度衡量的是网络中某节点与其他节点的邻近程度,风险节点的接近中心度越大表示该风险更能近距离的影响其他风险.表7呈现了接近中心度数值排名前八的节点.

表7 接近中心度数值前八排名列表Table 7 Top eight ranking list of closeness centrality value

表7中,项目管理方管理经验水平不足风险(R13)、勘察设计单位资质等级低风险(R1)和勘察设计人员技术经验不足风险(R2)是接近中心度较高的风险,说明其处于风险网络的中心地位,对其他风险易产生较大的直接影响.建设单位和勘察、设计单位是风险的主要传播者,处于风险网络中最强势的地位.但与接近中心度排名前八的风险因素相关的利益相关者中,包括了除材料供应商以外的所有利益相关者,说明勘察单位、设计单位、建设单位、监理单位、施工单位都有可能成为风险传播者,风险相互传播,形成复杂的风险网络.

3.5 关键风险因素识别

基于节点出度、中间中心度和接近中心度的计算和分析结果,筛选出关键风险因素如表8所示.对于节点入度较大的风险因素,其发生不会对其他风险因素产生较大影响,且对其他风险控制得当自然可以规避其发生,因此入度较大的风险因素不作为关键风险因素.对于中间中心度较大的风险关系,其全部包含关键风险因素,对关键风险因素的控制自然可以实现对其对应的风险关系的控制,因此此类关系不再单独考虑.

表8 关键风险因素识别与归类Table 8 Identification and classification of key risk factors

4 住宅工程质量潜在缺陷风险管控对策建议

基于上述分析结果,提出如下对住宅工程质量潜在缺陷风险管控的对策建议:

1)加强对勘察、设计单位和人员及对勘察设计资料的风险控制.加强对勘察和设计人员经验水平的把控,尤其要增强设计人员对易产生质量潜在缺陷的设计内容;关注设计人员设计的合理性,是否一味追求建筑造型的美观而忽视设计的可施工性等问题;增强人员档案意识,确保项目建议书、可行性研究报告等完整、无缺、无误.

2)加强对建设单位、监理单位、施工单位和材料供应商在施工阶段管理行为风险的控制.关注建设单位、监理单位和施工单位的质量管控体系及人员的技术经验,尤其要加强对施工人员专业技能和施工规范性的把控;对选取的材料供应商和进场建筑材料质量要有严格地把控,对现场材料的存储管理要有严格的限制;关注施工组织设计的合理性,关注技术交底是否充分、是否存在不按序施工和不合理赶工等.

3)在施工阶段加强对易发风险部位的现场质量检查.关注工程进度的重要节点,如钢筋隐蔽验收、标准层验收等;关注易发质量通病的关键细部节点,如门窗框缝隙保温防水处理等.

4)加强对竣工验收不到位风险和使用维护管理行为风险的控制.加强对建设单位竣工验收规范性的要求,对验收时未解决的遗留风险要追踪检查,确保无误;通过询问居民或查阅维修记录等方式关注质量问题排查和维修是否及时,并监督建设单位对可能出现的质量通病问题进行定期检查、维修.

5 结 论

本研究通过网络化的视角构建了考虑工程建设全过程和利益相关者的住宅工程质量潜在缺陷风险网络模型,为工程质量潜在缺陷风险分析提供了创新的研究范式.通过对住宅工程质量潜在缺陷风险因素间关系的量化研究,本文得到以下结论:

1)住宅工程质量潜在缺陷风险之间存在一定的关联性,较强的关联集中在风险网络的中心区域,位于中心区域的核心风险应是风险管控的重点关注对象.

2)建设、监理单位和勘察、设计单位的人员经验水平不足风险是风险网络体系中的关键.地基基础、主体结构、保温工程和防水工程施工质量欠缺风险是最易受其他风险影响的风险,并会最直接导致质量通病的发生.质量问题责任划分不清风险虽不会直接导致质量潜在缺陷,但容易导致质量问题无法及时维修解决,是质量潜在缺陷事件发生的重要导火索.

3)勘察设计阶段的勘察设计管理行为风险多为“风险发出者”,属于原因性风险;施工阶段建设周期长,所含风险因素众多,原因性风险和结果性风险并存,原因性风险多为施工管理行为风险,而结果性风险多为施工质量风险;竣工验收阶段和使用维护阶段的风险多为结果性风险.

4)建设单位和勘察、设计单位相较于其他利益相关者具有更强势的地位,与其相关的风险更容易直接、短程地作用于其他风险.施工单位多处于劣势的地位,更容易接受其他风险的影响,并直接导致质量潜在缺陷的发生.