基于复杂网络的城市更新工程项目群风险传染研究

徐冬平，李 泉，苏瑞雪，刘 楠，赵 力

（1.西安理工大学 土木建筑工程学院，陕西 西安 710048；2.国家林业和草原局西北调查规划院 自然保护地处（国家公园处），陕西 西安 710048，E-mail：178652232@qq.com；3.旱区生态水文与灾害防治国家林业和草原局重点实验室，陕西 西安 710048）

随着我国城市化进程快速推进和新时期人们对高质量生活品质的追求，城市更新逐步成为改善人居环境的重要手段[1]。现阶段倡导以文脉保护、激发活力为目标的有机更新，较以往更新周期更长、主体更多、流程更为复杂，存在大量风险因素。此类项目一旦发生风险，可能引发蝴蝶效应，进而演化成全局性问题[2]。因此，研究城市更新项目群的风险类型、传染特征，降低风险发生概率，确保城市更新项目群顺利开展是当前亟需研究的问题。

在结构复杂的大型项目中，相互依存关系的各类风险易沿着风险间的逻辑关系进行传递。复杂网络能够将复杂关系抽象为反映节点属性和相互关系的节点间的连线，而成为研究风险传染的重要手段之一。当前，利用复杂网络研究风险传染的成果主要集中于金融风险、企业债券、企业信用、股市等相关领域[3~6]，在工程项目风险管理领域尚处于初步阶段。杨琳等[7]梳理大型工程项目中各类风险要素间的关系，利用复杂网络剖析了风险传递的过程与机理。陈赟等[8]构建了隧道施工塌方风险演化网络，探究隧道施工塌方风险演化路径及规律。Duan 等[9]从系统的角度构建了包含多种风险信息的复杂网络，通过分析风险聚类特征，甄别工程中的动态风险，降低风险发生概率。郭宁等[10]将并联式项目群抽象为一个有向加权网络，研究了复杂网络工程项目群的结构脆弱性。Feng 等[11]创新性地提出了结构重要性评价方法，有效识别事故链网中的关键节点。

既有成果极大地丰富了复杂网络风险研究的内容与方法，但多聚焦在单体建设工程项目，针对项目群开展的风险传染研究亟待深化。本文基于复杂网络开展城市更新项目群风险传染研究，以期丰富复杂网络理论在项目群风险管理中的理论和实践。

1 项目群风险传染机理及网络结构

在城市更新项目群建设过程中，风险不仅沿着风险因素传递，还会从项目群的子项目传染至另一子项目，导致项目无时无刻处于动态、复杂的风险情境中。因此，亟需在项目管理过程中厘清项目群风险要素之间的相互影响关系，分析其风险传染机理[12]，建立系统的风险管理体系，以降低风险发生概率。

本文基于复杂网络理论[13]研究风险传染逻辑结构及传播路径[12]，认为城市更新工程项目群的风险，基本按照两种方式传播：一是沿风险因素间的逻辑关系传递；二是沿着子项目网络从一子项目传染至下一子项目。即风险传染复杂网络是由子项目网络和风险逻辑网络构成的两层相依网络结构，网络要素包括：子项目节点、风险逻辑节点及节点间的关联线段，网络基本结构如图1 所示。图1 上方部分为子项目网络结构，下方为风险逻辑网络，节点Mi、Ni分别表示工程项目群更新过程中的各个子项目及可能发生的各种风险；风险逻辑网络表示的是正在建设的子项目，当风险发生后可沿Ni→j的方向传染至该子项目中的其他风险，当风险突破阈值后会沿Nj→Mi传染，由正在建设的子项目中的某个节点传染至下一子项目节点，导致正在建设的子项目崩溃。各个节点之间的连线包括有向线段和无向线段，有向线段Mi→i"代表更新阶段i对更新阶段i"的影响，而无向线段MiNj，代表更新阶段i进行时发生风险j的概率大小；线段越粗，子项目i对i"的影响越大。

图1 城市更新工程项目群风险传染网络结构

2 城市更新项目群风险传染网络构建

本文以复杂网络理论为基础，基于决策实验法生成各要素的相互关系矩阵，来构建风险传染网络。网络可分为子项目结构网络与风险逻辑网络两部分，并引入超邻接矩阵进行评价。

（1）确定网络节点。根据城市更新项目的实际情况确定工程运行的m个阶段，并将其转化为节点要素a1，a2，…，am，得到子项目结构网络中的节点要素；同理，可得城市更新过程中可能发生的n个风险因素b1，b2，…，bn。

（2）网络节点相关性评价。邀请项目管理人员与工程管理相关专家k（k=1，2，…，h）对节点的相互作用关系进行评价（极大影响=5，较大影响=4，一般影响=3，弱影响=2，几乎无影响=1），得到子项目结构的直接影响矩阵Ak(Ak= [αikj]n×n)，利用下式得到初始直接影响矩阵A；同理可得风险逻辑结构的初始直接影响矩阵B。

（3）规范化直接影响矩阵。利用下式规范初始直接影响矩阵A、B，分别得到子项目结构和风险逻辑结构的直接影响矩阵C(C=[cij]m×m)和D(D=[dij]m×m)。

（4）构建风险传染网络。一是确定风险阈值λ，利用式（3）、式（4）过滤直接影响矩阵C和D，分别得到子项目结构矩阵C"和风险逻辑矩阵D"；二是采用专家打分法[12，14]计算城市更新项目群的各类风险概率（1=概率极大，0.8=概率较大，0.6=概率一般，0.4=概率较小，0.2=概率极小），得到风险概率矩阵P；三是将矩阵C"、D"、P组合成为超邻接矩阵；四是连接超邻接矩阵节点形成网络连边，矩阵得分结果为连边权重；五是利用Gephi 构建城市更新工程项目群风险传染网络。

（5）计算综合影响矩阵。直接影响矩阵M"、N"仅考虑了风险的直接传染，而并未考虑风险的间接传染效应。因此，通过下面公式计算子项目结构和风险逻辑结构的综合影响矩阵P(P=[pij]m×n)、Q(Q=[qij]m×n)同时考虑风险的直接传染和间接传染。

3 项目群风险传染网络特征分析

3.1 网络节点传染特性分析

风险的传染特性由传染度与被传染度决定，传染度指某一风险发生引起其他风险发生的概率；被传染度指易被传染而引起风险发生的概率。在城市更新工程项目群传染网络中，风险的传染度为εi，被传染度ηi，同理可得风险逻辑结构中各要素的传染度与被传染度。

3.2 网络节点中心度和原因度分析

根据综合关联矩阵Q"计算各项指标的中心度和原因度[15]。若原因度>0，表明该因素对体系内其他因素影响较大，称为原因因素；原因度<0，则表明该因素对体系影响小或受体系其他因素影响，称为结果因素。

3.3 网络关键传染路径识别

在城市更新工程项目群风险传染网络中，时常存在着发挥极重要作用的关键路径，路径中的风险一旦发生就很可能带来全局性的影响。因此，有效识别城市更新项目群风险传染网络的关键传染路径尤为重要。

识别复杂网络关键路径节点的方法较多[16]，其中h-strength（简写为hs）方法具有不受外界干预的特性，常被用于识别关键传染路径。h-strength是基于边权强度提出的一种边全局重要性及其分布的测度方法[17]。可通过保留网络核心结构最重要链接的方式将复杂网络简化为一个小而简洁的子网络[18]，从而有效地识别关键路径。

通过h-strength方法计算得出的hs如果是最大的自然数，则网络中存在hs条链路，且每条链路的强度至少等于hs。边权值大于hs的边所构成的网络重要性较强[19]。在关键路径的识别中，风险传染网络中边权值大于hs的风险传染性较强，风险传染性较强的边所构成的线路即为风险关键传染路径。

4 实证研究

西安市青龙寺片区城市更新项目规划用地面积约2.79km2，涉及4 个城中村，项目涵盖商、住、文化等各类功能建筑，建设规模大、周期长、相关主体众多，更新过程极为复杂。工程由6 个项目组成项目群，项目间的交互关系如表1 所示。此外，通过文献研究[19~22]及专家调查法，识别项目群建设中可能发生的风险如表2 所示。

表1 青龙寺片区城市更新项目群项目编号及交互关系描述

表2 青龙寺片区城市更新工程项目群风险因素编号及描述

4.1 青龙寺片区城市更新工程项目群风险传染网络

根据上述建模方法，首先计算子项目结构直接影响矩阵C、风险因素逻辑结构直接影响矩阵D和各子项目风险因素的发生概率，构建初始超邻接矩阵，并设定可控关系阈值λc=0.14，λd"=0.05 筛选元素，根据式（3）、式（4）计算得到子项目结构C"及风险因素逻辑结构D′，并利用可视化软件Gephi生成风险传染网络示意图，如图2 所示。

图2 风险传染网络示意图

4.2 工程项目群风险传染网络评价

4.2.1 指标传染度与被传染度

传染度与被传染度是判断节点在复杂网络中角色的重要指标。复杂网络中的节点可能是传染者、被传染者或中介，角色不同对应的管理措施则不同，传染者是重点防控对象、被传染者是重点监控对象，中介则是风险发生后的阻断对象。

根据式（7）、式（8）计算风险传染网络上各节点的传染度和被传染度（见表3），子项目结构风险网络中的风险因素为既有房屋拆除，其次为新建建筑M2、既有建筑翻新M3、公共服务设施建设M7等。既有房屋拆除阶段的风险传染度明显高于其余指标，说明房屋拆除阶段是整个城市更新项目的关键。其余阶段为易进行风险传染的重要阶段，该阶段的风险更主要体现为施工安全类风险，风险发生易导致经济纠纷、项目顺利进行受阻，从而影响其他更新阶段顺利进行，形成风险传染。子项目结构层的风险被传染度最高的为商用建筑、其次为酒店民宿建筑、公共服务设施建设M7、文化体验建筑M5等。从表3 传染度及被传染度数据来看，子项目结构层中既有建筑拆除阶段是最为重要的基础性阶段，新建建筑M2、商用建筑M4、酒店民宿类建筑M6等建设过程中存在的主要风险为设计规划、配合协调及安全方面的风险。在风险逻辑指标中，获取政府支持、保护历史文脉、平衡相关方利益是城市更新工程项目群顺利实施的重中之重。

表3 各指标节点传染度与被传染度排序

在风险逻辑指标中，传染度最高的风险指标为政府内部支持力度不足N19，其次依次为历史文化环境遭破坏N18、区域文脉遭破坏N17、相关政策外部环境发展变化N20、相关协调风险N13等。由此可以看出，政策风险、文化环境风险是城市更新过程中的最主要风险，需要重点防控。从风险逻辑指标的被传染度排序来看，由大到小依次为社会稳定风险N14、相关方协调风险N13、预算超支风险N6、设计变更风险N12等，此类风险由于被传染性较高而需要被重点监控。

4.2.2 指标中心度与原因度分析

中心度与原因度是反映节点在传染网络中的重要程度的关键指标，运用式（9）、式（10）计算得城市更新工程项目群各风险因素的中心度及原因度如表4 所示，并根据计算结果绘制中心度-原因度二维图，如图3 所示。

表4 风险因素的中心度-原因度计算结果

图3 风险因素间的因果关系

（1）区域Ⅰ中的风险因素中心度较小，原因度大于0，为原因类因素。说明落在该区域的指标相关人员技术不扎实、施工技术落后、拆迁费用的不确定性等6 个风险因素对青龙寺片区更新项目群的整体风险传染情况影响较小，风险发生的可能性较低。

（2）区域Ⅱ中的6 个因素中心度较大，且原因度大于0，为风险传染的关键型指标。该区域中的风险因素在更新项目群的风险传染过程中综合影响程度较大，风险发生的可能性较高，且一旦发生容易传染至其他因素。

（3）区域Ⅲ中的5 个风险因素中心度较大，但原因度<0，为结果类指标。说明该区域的指标对青龙寺更新项目群风险传染的综合作用情况较大，但更易受到其他风险因素影响，城市更新过程中应严格监控此类指标，以保证更新顺利进行。

（4）区域Ⅳ中的3 个指标，中心度较小且原因度小于零。对项目风险传染的整体作用情况较小，可能受其他风险影响而产生，在更新过程中需加以注意。

4.2.3 关键路径识别

风险传染网络中的关键路径是风险发生时最易逐级引发风险的链条，识别关键路径有助于明确风险传染的主要传染路径及关键指标，从而对于关键风险进行阻断。利用h-strength方法识别城市更新工程项目群风险传染网络中的关键路径，关键路径中每条边的边权即为两个相连因素之间的相互影响程度取较大者，得出子项目结构网络中hs=2，风险逻辑网络中hs=19。提取风险传染网络中边权值大于hs的风险传染线路，得到网络中的图4（a）风险传染关键路径。为更加直观地展示节点间的作用关系，将图4（a）风险传染关键路径转换成为关键风险路径节点关系示意图，如图4（b）所示。其中，上方矩形为子项目节点，下方为风险节点，Mi→j线段代表子项目之间的相互作用关系，Ni→j代表风险因素之间的逻辑关系，其余的无向线段将不同建设阶段与该阶段易发生风险的风险进行连接，图中线段粗细反映节点间作用关系的强弱。

图4 关键路径节点关系示意图

由图4（a）风险传染的关键路径图可以看出，既有建筑拆除M1、新建住宅M2、住宅翻新M3是风险传染的关键路径，即最易发生风险传染、出现项目连锁崩溃效应的更新阶段。其中，既有建筑拆除阶段的风险传染性最高，且该阶段对新建住宅的风险传染概率较高，说明其是子项目结构层中的重要风险传染源，需在该阶段重点进行风险防控。由图4（b）可见，在风险逻辑结构层中，拆迁协调风险N1、历史文化环境遭破坏N18两个风险因素因传染性较高而需要着重防控，相关方协调风险N13、社会稳定风险N14因被传染性较高而需要重点监测，这与前述分析结果一致。

5 结语

本文基于复杂网络理论，从城市更新的工程视角研究了城市更新工程项目群的风险传染机理。城市更新工程项目群风险传染网络是由子项目结构层和风险逻辑层构成的两层相依网络；网络节点传染性特征分析结果表明，子项目中既有建筑拆除阶段风险传染性最高，是需要进行风险防控的最重要阶段，风险因素中政府支持力度不足等类风险传染度较高，说明获取政府支持等工作是城市更新工程项目群顺利实施的重中之重；网络关键路径研究结果表明，既有建筑拆除、新建住宅、住宅翻新是最易发生风险传染的更新阶段，这些更新阶段中风险主要的传染形式为拆迁协调风险→相关方协调风险→社会稳定风险。

因此，城市更新工程项目群风险管理，一是要调整风险监控重点，依据各阶段风险特征、风险传染的特点及风险传染网络分析结果，判断易发生风险的建设阶段及不同建设阶段主要的风险类型，从而进行风险管理；二是落实风险管理方式，根据传染网络中节点的传染特征，传染性及被传染性较高的风险在管理过程中均需重点监控；三是阻断传播路径，风险传染网络中的关键路径是风险发生时最易逐级引发的风险链条，在风险发生后提前阻断关键网络中的中介风险，能够防止系统出现大范围崩溃。