基于SEM的建筑拆除垃圾精益管理影响因素研究

刘星星, 杨李方秋, 王首绪, 单汇, 段炼

长沙理工大学交通运输工程学院，长沙 410114

引言

建筑业在推动我国城市化和经济建设快速发展的同时，产生了大量的建筑垃圾，我国每年建筑垃圾的产生量超15亿吨，占城市垃圾的40%，而拆除建筑垃圾在施工、装修、拆除三大过程中占比高达90%[1-2]。传统的拆除建筑垃圾管理方式较为粗放，往往只是就近掩埋、露天堆放以及仅对表层可回收物进行简易回收处理，综合利用率不到10%，远低于日本、德国等发达国家超90%的利用率[1,3]，带来资源浪费、环境污染和过多社会成本等弊病，建筑垃圾管理水平亟待提高。建筑垃圾问题已引起相关部门的重视，我国早先就提出了减量化、无害化、资源化的三大目标[4]，国家发展改革委[5]也指出：到2025年我国建筑垃圾综合利用率要达到60%，再生资源对原生资源的替代比例将进一步提高。精益管理在解决企业管理问题和影响人的效率因素方面有充分的实践并已取得显著效果，其概念最初来自于制造业[6]，核心思想是消除浪费、不断改进、保证质量和创造价值，与建筑垃圾“三化”目标相契合。建筑业的长效发展及城市的绿色可持续发展呼唤拆除建筑垃圾的精益管理。因此，研究如何实现拆除建筑垃圾精益管理，明确其当前的影响因素，进而提出针对性对策与建议是非常必要的。

近年来，建筑垃圾问题得到许多学者的重视并从不同方面加以研究。Hao等[7]通过案例研究，调查了建筑垃圾的产生率，确定了通过使用预制构件可以实现的建筑垃圾潜在减少量；Islam等[8]对建筑垃圾成分进行分析，从建筑垃圾产生与回收利用方面开展实证研究；傅为忠、胡鸣明等[3,9]对政策工具开展量化分析，剖析了政策的推动力，石世英等[10]结合重庆市建筑垃圾处置实况，对评估建筑垃圾资源化的社会效益与经济效益进行了相应的刻画分析；徐进财等[11]对目前国内建筑垃圾减量化与资源化途径进行研究，并指出当前存在的问题，提出了源头治理模型；李娜[12]结合公路路基分析了建筑垃圾的具体资源化应用方向；吴飘[13]基于循环经济理论分析了实现建筑垃圾资源化障碍因素；Yuan等[14]采用多元回归分析方法，分析了影响项目经理建筑垃圾减少意图的因素；王首绪等[15]基于交通建设工程领域腐败视角探析跨组织跨部门管理协调的特征，为相关经济部门精益管理策略提供了有益的借鉴。

综上可知，以往学者大多是从建筑垃圾的产生源头、组成成分以及具体处置方式等方面进行的研究，研究侧重于理论技术层面，仅有少数学者从单个方面对建筑垃圾中的管理因素进行研究，很少对于实现建筑垃圾精益管理的因素以及各因素间的耦合作用进行系统分析。而事实上我国建筑垃圾回收技术及理论已较为完备[16]，但建筑垃圾的处置往往还是停留在堆放填埋和表层回收，先进的技术和理念未得到广泛应用。由此可见目前制约建筑垃圾问题解决的关键在于管理，特别是实现精细化管理。由此，本文从建筑垃圾的利益相关者出发，以建筑垃圾的最大产生量拆除过程为重点，采用结构方程模型（structural equation modeling，SEM）[17]分析影响实现建筑拆除垃圾精益管理的因素及作用机制，并提出针对性的对策与建议。

1 建筑拆除垃圾精益管理影响因素分析

实现建筑拆除垃圾精益管理的前提和基础，应有效地提取出影响建筑拆除垃圾精益管理的关键因素，建立一套科学系统的与之相适应的评价指标体系。通过选取中国知网2012—2022年以“建筑垃圾管理”“建筑废弃物”“建筑拆除垃圾”以及Google学术2020年来以“demolition waste”“construction waste management”等分别为主题、摘要、关键词，检索得到相关文献131篇，从中进一步筛选删去重复交叉的数据以及无参考性价值文献，共获得97篇文章。从这些文章中识别出26个影响因素，为保证因素的合理性和可靠性，结合建筑垃圾管理理论以及建筑行业资深专家访谈，从中剔除个别不够符合实际因素，补充几个专家推荐的因素，最后得到29个主要影响因素。精益管理的有效实现在于各个管理主体，本文从利益相关者角度出发，将相关因素进行整合，各实施主体分为一级因素指标：政府部门、公众、建设单位、拆除单位、设计单位、资源化处置企业、科研单位及运输企业，构建相应的建筑拆除垃圾精益管理影响因素指标体系，如表1所示。

表1 建筑拆除垃圾精益管理影响指标清单Table 1 List of lean management impact indicators for construction demolition waste

2 问卷设计及数据分析

2.1 数据来源

基于构建的建筑拆除垃圾精益管理影响因素指标体系设计调查问卷，采用Likert 5级量表法表示，其重要程度按1～5评分表示，5分代表“很重要”，4分代表“重要”，3分代表“一般”，2分代表“不重要”，1分代表“很不重要”。问卷结构包括三个部分：第一部分是受访者的背景信息，主要包括年龄、教育背景、单位类型、职位、工作经验等信息；第二部分是受访者对表1指标清单中各影响因素按Likert 5级评分进行打分；第三部分是受访者的其他意见及建议情况。

通过邮件、微信、现场访问等方式向建筑垃圾管理、废弃物处置相关工作人员、高校科研工作者以及行业领域专家，共发放问卷246份，对各影响因素进行打分，并收集相关意见及建议。最终，剔除填写不规范问卷并整理得到有效问卷221份，有效回收率达89%。问卷样本范围涵盖各个单位、年龄段、教育背景和工作经验，符合实际分布情况，样本数量满足要求。具体调查对象信息特征，如图1所示。

图1 调查对象特征Figure 1 Characteristics of survey objects

2.2 信度和效度检验

信度是对同一测量目标使用相同的方法进行重复测量时，其检验结果相一致的程度。满足信度的Cronbachα（克朗巴哈系数）应在0.6～1之间，越接近1，说明各个指标间的内部一致性越高，即问卷数据整体信度高。效度是检验测量目标所得结果能够反映出要考察内容的程度，主要进行KMO值与Bartlett球形检验的分析。KMO的理论参考值应大于0.9，Bartlett 的球形检验显著性水平理论参考值小于0.001为佳。

本文运用SPSS 24.0软件检验问卷数据的信效度，所得问卷数据各一级因素指标的Cronbachα在0.80 1～0.92 0 之间，整体Cronbachα为0.94 7（>0.9），表明问卷信度较好，数据可靠。KMO值为0.90 1（>0.9），显著性P值（Sig.）为0.000，说明问卷效度较好，适合进一步因子分析。各因子的Cronbachα系数与KMO值，如表2所示。

表2 各因子的Cronbach α 系数与KMO值Table 2 Cronbach α coefficient and KMO value of each factor

3 结构方程模型构建与分析

3.1 结构方程模型原理

结构方程模型（SEM）是基于变量的协方差矩阵来分析变量间关系的一种统计方法，在多元数据分析中有较好的应用。对多个因变量的分析处理可同时进行，并且在自变量和因变量出现一定测量误差时，能够验证出所建模型的因子关系与多因素间路径关系。结构方程模型中所测的变量包括潜在变量和观测变量，潜在变量是对研究问题进行抽象凝练后的概念，不能直接进行测定或观察得到，用椭圆形表示；观测变量能够通过一定方法测得，用长方形表示；而误差变量是表示测量的误差，单向指向观测变量或潜在变量，用圆形表示。关系如图2所示。

图2 潜在变量与测量变量关系Figure 2 Relationship between potential variables and measured variables

3.2 模型假设与构建

根据表1中识别的影响指标清单进行结构方程建模，对建筑拆除垃圾精益管理提出如表3所示假设，构建建筑拆除垃圾精益管理的结构方程模型，进行下一步验证分析。

表3 模型路径假设Table 3 Model path hypothesis

3.3 验证性因素分析

本文运用Amos24.0软件构建建筑垃圾精益管理影响因素结构方程模型，将模型及相应数据进行“违规估计”检验，根据Barrett[17]、荣泰生等[20]学者的研究，“违规估计”的判定规则为：误差变量估计值<0；标准化系数>0.95，一般要求估计参数在[0.5，0.95]范围；因子载荷和结构路径系数未达到显著的水平则违规。违规估计后进行模型适配度检验指标及其取值范围，如表4所示。

表4 模型拟合度指标Table 4 Model fit index

3.3.1 一阶结构方程模型分析 将问卷数据导入Amos24.0所构建一阶结构方程模型中，如图3所示。输出结果表明，一阶模型的估计误差全为正，29项指标的因子载荷量在0.617～0.926之间，符合0.60～0.95的适配标准，标准化残差变量ei（i=1～29）在0.380～0.858之间，符合0.36～0.90的适配标准，该模型可以通过“违规估计”检验。在拟合度检验中，χ2/df=1.8<3，IGF=0.84 4>0.8，IAGF=0.805>0.8，ICF=0.929>0.9，IIF=0.930>0.9，ITL=0.917>0.9，RMSEA=0.063<0.08。各项指标都在可接受范围内，符合要求，说明模型拟合度高，整体拟合效果好。8个潜变量的结构路径系数在0.35～0.7之间，表明影响建筑拆除垃圾精益管理的各潜在变量间关联性较强。

图3 建筑拆除垃圾精益管理一阶模型Figure 3 Building demolition waste first-order lean management model

3.3.2 二阶结构方程模型分析 由上可知，一阶验证性因素分析模型中8个潜在变量之间的相关性较高，均大于0.5。因此，本文假定8个潜在变量可能受到更高阶潜在因素的影响，将精益管理作为二阶内生潜在变量，8个利益相关者作为二阶外生潜在变量，构建二阶验证性因素分析模型，如图4所示。将问卷数据导入所建模型中，对模型进行拟合分析：二阶模型的估计误差全为正，χ2/df=1.901<3，IGF=0.832>0.8，IAGF=0.802>0.8，ICF=0.923>0.9，IIF=0.923>0.9，ITL=0.915>0.9，RMSEA=0.064<0.08。表明二阶验证性因素分析模型拟合度高，整体拟合效果好。

图4 建筑拆除垃圾精益管理二阶模型Figure 4 Building demolition waste second-order lean management model

3.4 结果分析

假设检验采用t值进行内生与外生潜在变量间相关性的指标判定，若t>1.96，表示达到0.05的显著性水平，假设成立。表5所示为潜在变量的参数估计结果，8 个潜在变量的结构路径系数为0.569～0.840，标准差为0.091～0.116，显然各t值均大于1.96，并且大于2.576，***表示显著性水平P<0.01，说明前述假设全部成立，建设单位、拆除单位、政府部门、运输企业、公众、科研单位、资源化处置企业以及设计单位均对建筑拆除垃圾精益管理产生显著影响。在此基础上本文进一步分析其影响程度以及潜变量间的相互关系，通过加权平均法计算出一级与二级指标的影响程度结果，如表6所示。

表5 模型假设参数估计结果Table 5 Parameter estimation results of model hypothesis

表6 建筑拆除垃圾精益管理指标权重及排名Table 6 Construction demolition waste lean management index weight and ranking

从表6中可得到一级指标的影响程度大小，结果为政府部门>建设单位>拆除单位>运输企业>公众>资源化处置企业>设计单位>科研单位。政府部门与建设单位的权重系数较大，分别占比0.1458和0.1392。主要是因为建筑拆除垃圾精益管理着重从管理方面考察利益相关者对实现建筑拆除垃圾变废为宝、精益处置的影响。政府部门作为政策的制定者和执行者，是指导各单位进行建筑拆除垃圾管理的主导和推动力量，也是协调各方社会主体利益，收集反映民众声音的决策中心，由于政策的健全完善以及新规范的实施，各项管理工作才有据可依并得以运行，建筑拆除垃圾产生控制与合理化应用才有遵循和参照。建设单位作为拆除建筑垃圾项目的业主，对项目的管理起着核心领导作用，它是各个项目中各参与方的协调者和资源化应用的选择者，对建筑拆除垃圾项目的选取和管控起着决定作用。因此，政府部门和建设单位分别处于社会管理与项目管理的核心位置，对于建筑拆除垃圾的妥善处置即实现精益管理起着关键作用。进一步对测量模型解析：

（1）建设单位和政府部门。实施垃圾管理计划在建设单位因素中的影响力度最大，占比达0.2832。在实践中，建设单位作为项目管理的领导中心，是所拆除建筑信息掌握者，对建筑垃圾准确作出估计和预测，并实施明晰的管理计划，使得拆除项目的实施者有着具体遵循，做到建筑拆除垃圾的科学有序管理。激励性政策扶持在政府部门因素中的权重为0.2293。当前政府部门政策在建筑拆除垃圾管理中偏强制性，而缺乏激励性措施，建筑拆除垃圾的相关方进行减量化、无害化、资源化动力明显不足，应适当考虑相关方权益，加强激励性政策的探索。

（2）设计单位和拆除企业。设计单位在所有一级指标因素中排名仅高于科研单位，权重值为0.1161，其中长效设计在设计单位因素中占比达0.2662。建筑拆除处于全生命周期的最后阶段，而设计处于建设前期，直接影响相对较小，实践中由于城市发展速度过快，建筑物因不满足现代化使用需求得以拆除，设计应着重于长远效用。现场管理水平与现场建筑垃圾分类为拆除单位因素的主要影响指标，二者影响程度大致相当，权重占比分别为0.2627和0.2621，是因为拆除单位是建筑拆除的具体实施者，非常考验现场拆除水平，针对具体拆除项目现场特点进行科学拆除，实施严格的现场分类，为建筑废弃物可利用程度最大化打下坚实基础。

（3）资源化处置企业和科研单位。两者对建筑拆除垃圾精益管理影响较小，权重系数分别为0.1189和0.0988。资源化处置企业位于建筑垃圾管理的末端，主要影响依赖于技术先进性与实际应用，当前我国建筑垃圾资源化处置技术较为先进但应用不足，如何推广资源化处置技术，生产符合市场需求的再生产品是重点。当前动态系统的一体化管理平台亟需统一并推广应用，科研单位对建筑拆除垃圾的研究应着重于大数据、物联网等信息化背景下，重点推动建筑拆除垃圾的信息化管控平台研发，为实现建筑拆除垃圾精益管理提供有力的支撑。

（4）公众和运输企业。公众作为城市生活的主体，是城市生活体验的直观感受者。着力发挥公众对建筑拆除垃圾违法乱倒乱堆行为及相关方的监督作用，切实保障公众的反馈渠道的畅通性，增加违法违规行为的成本，可有效减少对环境以及公众自身健康的危害。运输过程的违法乱倒乱堆行为是拆除建筑垃圾粗放式管理的显著表现，利用信息化手段实现其有效监督是运输企业及相关部门的主要着力点，同时针对其主要诱因针对性地提高运输企业员工法制意识。

4 对策及建议

根据以上分析，针对建筑拆除垃圾精益管理的主要影响因素，提出以下策略建议。

（1）发挥政府部门和建设单位两个管理“中心”的推力作用。政府部门应完善建筑拆除垃圾精益管理行为的支持激励政策体系。目前，我国尚未形成统一有效的建筑垃圾交易市场，建筑拆除垃圾的回收效益不够明显，各相关方对资源化并不够重视。应加强引导建筑垃圾回收行业标准化市场的建立，推动建设规范有序的市场秩序，增强回收行为的动力。同时，对建筑垃圾精益管理行为实行经济激励，可适当通过税收减免、特许经营、经济补贴等方式，激发相关企业以及科研单位的积极性。建设单位对所拆建筑垃圾作出严格的管理计划，包括拆除前准确估计所拆范围各类型材料信息、拆除中的现场协调以及拆除后的垃圾处置计划，恰当利用合同规制，推动各单位严格按计划作业，促进拆除项目的精细化管控。

（2）强化设计单位绿色循环可持续性设计意识和提高拆除企业现场管理精细化水平。设计单位注重强化长效设计与绿色设计意识，面向建筑产品未来，追求更长期限的使用，着力提高建筑产品的使用生命周期。加强使用可再生材料，适当采用预制构件，为拆除而设计，注重建筑产品可回收。拆除单位要提高作业人员的可循环意识，加强员工建筑废弃物分类等相关专业知识培训，拆除现场要使用经过严格培训后技术成熟的劳动力，按照“利用材料最大化，废弃物最小化”的原则，严格落实对现场建筑拆除垃圾分拣分类。同时，要细化拆除流程，不断提高拆除现场协调水平，促进现场精细化管理。

（3）重视资源化企业对再生产品的宣传和科研单位对建筑拆除垃圾信息化管控平台的研发。资源化企业加强再生产品宣传，大力宣传废物资源的回收利用，推广再生建材，可通过向公众提供再生产品宣传片、企业参观、现场咨询等服务，增进公众对拆除建筑垃圾再生产品的了解，着重介绍资源化产品制备过程技术，提升民众及相关企业的认可度，进而提高产品的市场应用。科研单位紧紧围绕如何解决当前建筑拆除垃圾处置的乱倒乱埋“乱象”，着力研发集拆除、运输、处置等全过程的一体化管控平台，利于相关执法部门对建筑拆除垃圾状态进行动态化实时监控。

（4）凸显公众“主人翁”角色，推进运输行业文明自律。公众发挥城市“主人翁”角色，积极参与对非法乱倒填埋行为的监督，可以通过平台举报帮助主管部门打击非法倾倒，也可以通过舆论曝光相关企业不法行为，提高企业不法行为的社会成本，增加监管点的同时也降低相关执法部门监管成本。作为建筑产品的受用人，要不断提高自身环保意识，增进对再生资源建筑产品的了解，尽量选用有标示建筑废弃物处置相关计划的建筑产品。运输企业要严格要求运输车辆安装GPS、GIS等信息化设备，细化运输过程管理，根据拆除项目具体位置，划分好合理路线与可疑路线，实现废物追踪精益化管理。加强员工法制意识培训，严格规范员工行为，同时发挥非正式组织作用，运输行业联合建立职业黑名单，对于不法行为的员工或企业，制定行业内部惩罚措施，推进行业文明自律。

5 结语

针对当前我国建筑垃圾资源化处置技术强而管理粗放的实际特点，本文从建筑拆除垃圾利益相关者视角出发，分析影响实现减量化、无害化、资源化的管理因素，构建建筑拆除垃圾精益管理影响指标体系。基于调查问卷收集到的有效数据，通过结构方程模型（SEM）分析实现建筑垃圾管理成功的关键管理者及利益相关者之间的关系，得到结论如下。

（1）政府部门和建设单位是关键管理主体，影响建筑拆除垃圾的关键管理者按影响程度由大到小排序依次为：政府部门、建设单位、拆除单位、运输企业、公众、资源化处置企业、设计单位、科研单位。

（2）激励性政策、实施建筑垃圾管理计划、拆除现场管理水平、运输信息化管控、畅通的监督反馈渠道、无害化处理水平、长效设计以及信息化平台的研发是影响建筑拆除垃圾精益管理的关键因素。

同时，通过模型验证分析得出建筑拆除垃圾精益管理的主要管理者和关键影响因素，进而对不同主体及主要因素进一步提出针对性对策及建议，为我国精益管理建筑拆除垃圾提供了一定参考。