重大基礎設施工程技術決策風險因素作用機理研究

王孟鈞，唐曉瑩，邱琦，唐娟娟

(中南大學 土木工程學院，湖南 長沙410075)

重大基礎設施工程(以下簡稱“重大工程”)是經由一系列技術決策和管理決策活動建造的對政治、經濟、社會等有重要影響的價值實體。其中，技術決策是以工程目標為導向，在工程邊界條件約束下，針對工程建設面臨的技術問題，對一系列重大技術方案進行的論證、優化、選擇和實施[1]，貫穿于工程全過程，是工程建造知識、施工工藝等技術要素轉換為工程實體的載體。大量工程實踐經驗表明，技術決策是一類重要的工程決策，是重大工程建設管理的核心，存在決策目標關聯復雜且難以明晰、實施環境動態多變、決策主體認知不完備、不確定因素多等問題[2?6]，決策難度大，風險因素來源廣泛，易引發不可逆的風險事故，如前蘇聯拉庫姆大運河工程、厄勒海峽沉管隧道在安裝施工過程中發生端封門破裂灌水事故、釜山巨濟沉管隧道在安裝施工過程中發生止水帶側翻事故等[7]。精準識別重大工程技術決策風險因素、探究風險因素的作用機理是提高風險管控效率、開展科學決策的重要前提。重大工程決策風險是重大工程風險分析與管控中的一類重要風險[8]，當前已引起學者的關注和重視，相關研究集中在以下方面：一是降解工程決策的不確定性和復雜性以緩解工程決策風險[9?10]。二是決策階段的風險識別和預警研究[11?12]。三是特定決策風險的管理研究[13?14]，如工程技術決策風險管理、工程投資決策風險管理、工程決策樂觀偏差風險研究和社會穩定風險管理研究等。綜合發現，當前重大工程決策風險的研究還相對薄弱，針對重大工程技術決策風險的研究更為鮮見，已有的少量工程技術決策風險研究也多與技術風險研究存在交叉與混淆[15]，側重于從工程技術要素本身出發進行風險因素分析，如設計方案、施工技術方案、技術工藝、機械設備等方面，決策“制定-執行-反饋”的全過程風險并未得到廣泛討論，且風險因素的識別方法效率低、科學性和完備性缺失。鑒于此，本文基于對重大工程技術決策特征的認知，綜合扎根理論和熵權法，系統構建了重大工程技術決策的風險指標體系，并進一步運用系統動力學揭示技術決策風險因素的作用機理。

1 重大工程技術決策風險因素識別

1.1 研究設計

扎根理論以研究問題為導向，通過對海量資料歸納分析，自下而上提煉形成本質理論的一種質性研究方法即扎根理論建構。扎根理論的研究過程(如圖1)基本可分為如下4個步驟：產生研究問題，收集資料，資料分析，理論建構。扎根理論在因素識別、作用機理和路徑理論等研究中得到廣泛應用，尤其適用于解釋深度不足或理論構建不完善的研究，基于目前重大工程技術決策風險因素研究系統性較低且理論有待完善的現狀，本文運用扎根理論對收集到的工程領域技術決策相關文獻、典型案例資料和項目調研資料進行3級編碼，萃取相關技術決策中的風險因素。

圖1 扎根理論研究的操作框架Fig.1 Operational framework of grounded theory research

1.2 資料收集與整理

扎根理論強調資料來源的多樣性，本文通過文本分析和訪談2種方式獲取研究資料。

1)文本資料。以“工程決策風險”、“重大工程風險”、“重大工程技術風險”、“工程技術決策風險”等關鍵詞進行組合檢索，剔除重復文獻，篩選出與主題相關性較強且具有代表性的文獻共計39篇進行重點研究。通過百度搜索引擎瀏覽近期有關重大工程決策情況的報道，搜索獲取重大行政決策制度條例；利用課題研究機會，獲取港珠澳大橋島隧工程、佛山西站綜合交通樞紐配套工程、昆明綜合交通國際樞紐工程和長沙市龍峰大道項目幾個典型案例的各類技術決策的原始資料。

2)訪談資料。重大工程技術決策貫穿工程全過程，不同階段的技術決策涉及不同主體，為確保獲取足夠充分且有效的訪談資料，課題組選取對工程成敗影響較大的前期決策階段、設計階段和施工階段的技術決策參與主體進行訪談。借助課題研究機會，與來自中南大學、鐵科院、港珠澳大橋島隧工程項目部、佛山西站綜合交通樞紐配套工程總承包項目部、昆明綜合交通國際樞紐工程項目部等單位專家進行訪談，獲取12份調研訪談資料。

1.3 資料編碼分析過程

1.3.1 開放式編碼

開放式編碼即對原始資料進行開放式編碼處理，是資料分析的第一步。開放式編碼通過反復對數據資料整理、閱讀、分析，將數據資料提升至概念水平，進一步提煉形成初始范疇。通過開放式編碼，本文一共得到97條初始概念(譯碼前綴為“a”)，然后將各概念進行相互比較，聚斂屬性相似或意義相關的概念，最終得到了42個初始范疇(譯碼前綴為“A”)，開放編碼示例如表1所示。

表1 開放式編碼示例Table 1 Open coding example

1.3.2 主軸編碼

主軸編碼的目的在于將開放式編碼中被分割的資料，重新聚類。對開放式編碼中得到的42個初始范疇進行反復聚類與文獻對比，得到技術決策風險的13個主范疇(譯碼前綴為“B”)。如表2所示。

表2 主軸編碼分析Table 2 Axial coding analysis

1.3.3 選擇性編碼

選擇編碼是精煉范疇的過程，通過系統地將不同范疇間予以聯系，進一步揭示主軸編碼形成的主范疇與核心范疇之間的關系，驗證他們間的內在邏輯關系。通過對13個主范疇進行比較分析發現，技術環境風險、經濟環境風險、自然環境風險、社會風險和政治環境風險是技術決策的外部風險來源，并且政治環境風險對技術環境風險、經濟環境風險和社會風險都有影響，因此，“環境風險”可作為一個副核心范疇。從決策活動過程要素來講，重大工程技術決策方案的制定是基于特定環境，以決策機制為保障，決策程序為載體，決策參與者和決策信息交互形成的，所以決策參與者風險、決策信息風險、程序風險、決策機制風險、決策方案風險歸入“決策制定過程風險”副核心范疇。一旦決策方案確立，決策意圖能否順利實現，仍有賴于決策方案的執行與反饋，方案執行的組織管理風險、執行人員風險和實施過程中的施工技術風險是決策方案執行過程中需要重點把握的3點風險，因此，將其3點歸為“決策執行過程風險”副核心范疇，將“重大工程技術決策風險”作為核心范疇，結果如表3所示。

表3 選擇式編碼形成的核心范疇Table 3 Core category formed by selective coding

風險的形成是主體與環境互動的結果，事故致因連鎖理論為研究風險事故的發生和風險因素的作用路徑提供了依據，環境風險因素、決策制定過程和決策執行過程風險因素的共同作用下產生重大工程技術決策風險漣漪，進而發展為風險事件，其中，環境風險一旦發生會催生決策制定過程風險和決策執行過程風險，同時，決策的制定又直接影響著決策的執行，具體如圖2所示。

圖2 重大工程技術決策風險因間作用關系概念模型Fig.2 Conceptual model of the relationships among technological decision-making risks of mega project

1.4 重大工程技術決策風險指標體系

根據前文的相關分析，本文構建包含環境風險、決策制定過程風險、決策執行過程風險3個方面，13個維度的風險因素指標體系，如表4所示。

為進一步確定各指標權重，邀請7位行業專家(2位來自高校研究重大工程管理研究方向的資深教授，2位來自全過程工程咨詢公司，2位來自開展總承包管理單位，還有1位來自某重大工程的業主單位)，綜合風險發生的可控性、可能性和損失程度，對相應風險因素的重要程度進行打分，采用李克特量表進行打分，分值設定為“1-5”，其中：5=影響程度很大；4=有一定影響；3=影響程度一般；2=不太影響；1=幾乎不影響。

本文利用熵權法確定風險因素的權重，熵權法賦權步驟如下。

1)數據標準化

以決策參與者風險的二級風險因子權重計算為例，共包含決策者自身專業素質等4個指標，編碼為X1,X2,X3,X4，通過問卷調查獲取了7位專家的打分數據，Xij表示第i個專家對指標j的打分(i=1,2,3,4,…,7,j=1,2,3,4)，假設對各指標數據標準化后的值為Y1,Y2,Y3,Y4，則

2)各指標信息熵

根據信息熵的定義，一組數據的信息熵為：

其中，

如果pij=0，則定義

3)確定指標權重

基于信息熵可計算得出各指標權重：

得出決策參與者風險二級風險因子權重后，依據因素權重及專家打分，可計算出其多屬的一級風險因子決策參與者風險的得分，其他各一級風險因子依次按照這種方法算出得分，進一步依據熵權法步驟計算各一級風險因子權重，風險類型的得分和權重的計算方法同一級風險因子，風險指標體系權重計算結果如表4所示。

表4 重大工程技術決策風險指標體系權重Table 4 Weight of technological decision-making risk index system of mega project

續表

基于表4，可對各風險指標權重進行排序，得出各風險類型及各一、二級風險因子的重要程度。以風險類型為例，權重由大到小依次為決策執行過程風險、決策制定過程風險和環境風險，表明決策執行過程和制定過程風險相對影響較大，這與重大工程技術決策本身的特點趨于一致：技術決策執行過程是風險集中顯現和爆發的階段，最易導致風險事故的發生；而技術決策的制定過程處于決策活動的前端，在項目初期體現不明顯，隨著工程建設的不斷深入，風險會逐漸積累并顯現；環境風險屬于客觀風險，在決策制定過程和執行過程充分予以考慮，便可有效降解和弱化環境風險的影響。

2 基于系統動力學的重大工程技術決策風險因素作用機理分析

2.1 系統邊界與假設

系統動力學是揭示系統內部各個影響因素的因果關系、交互作用及動態變化的計算機仿真工具[16]，是研究復雜系統的重要工具，在經濟、社會、管理領域有著廣泛應用。它以系統結構為研究基礎，將系統作為一個具有多重信息的因果反饋機制，基于系統行為與內在機制之間的密切依賴關系，挖掘系統內各風險因素的動力影響關系[17]。

重大工程技術決策風險是一個復雜系統，包含決策制定過程風險子系統、決策執行過程風險子系統和環境風險子系統，因素來源廣泛，且具有隱蔽性、關聯性和動態變化等特點，作用路徑十分復雜，除了各子系統內風險因素的交互影響，各子系統間也存在影響，為此，構建重大工程技術決策風險因素的系統動力學模型，以期揭示重大工程技術決策風險形成機理及系統內各風險因素的動力作用機制，為重大工程技術決策風險治理提供路徑。為保證系統更好地運行，本文特提出以下假設。

H1：暫不考慮運營階段的技術決策風險影響；

H2：重大工程技術決策風險演化是連續的、動態的，存在一個發展的過程；

H3：技術決策各參與方具備風險管理能力，但并不能完全消除風險因素的影響。

2.2 重大工程技術決策風險因素作用機理

因果關系圖是展現系統內各影響因素間動力影響關系的重要系統動力學分析工具，是系統動力建模的關鍵[17?19]，通過系統動力學因果關系圖，能夠探索技術決策風險因素之間的相互影響關系以及傳導路徑。根據已識別的重大工程技術風險決策因素及因素間作用關系的概念模型，運用Vensim軟件繪制出重大工程技術決策風險系統因果關系模型，如圖3所示。

由圖3可知，環境風險、決策制定過程風險和決策實施過程風險3個子系統內部各風險因素均對其所屬一級和二級風險因素產生影響，各子系統間也存在一定的復雜作用關系，風險作用路徑存在于環境風險、決策制定過程風險和決策執行過程風險之中，具體表現為環境風險影響決策制定過程風險和決策執行過程風險，決策制定過程風險影響決策執行過程風險，決策執行過程風險又會經由決策信息風險、決策方案風險對決策制定過程風險產生負向反饋。此外，重大工程技術決策風險系統共包含7個回路。

圖3 重大工程技術決策風險系統因果關系模型Fig.3 Causal loop diagram of the technological decision-making risk system in mega projects

回路1：決策信息風險——(+)決策制定過程風險——(+)決策執行過程風險——(?)決策信息風險(負反饋回路)

回路2：決策方案風險——(+)決策制定過程風險——(+)決策執行過程風險——(?)決策方案風險(負反饋回路)

回路3：決策信息風險——(+)決策方案風險——(+)決策制定過程風險——(+)決策執行過程風險——(-)決策信息風險(負反饋回路)

回路4：決策參與者風險——(+)決策制定過程風險——(+)決策執行過程風險——(?)決策信息風險——(+)決策參與者風險(負反饋回路)

回路5：決策參與者風險——(+)決策方案風險——(+)決策制定過程風險——(+)決策執行過程風險——(?)決策信息風險——(+)決策參與者風險(負反饋回路)

回路6：施工技術風險——(+)方案執行的組織管理風險——(+)執行人員風險——(+)施工工藝、機械設備及材料風險——(+)施工技術風險(正反饋回路)

回路7：施工技術風險——(+)方案執行的組織管理風險——(+)執行人員風險——(+)各分部工程施工及維養風險——(+)施工技術風險(正反饋回路)

正反饋回路具有自我加強的效果，負反饋回路具有反饋調節的作用，重大工程技術決策風險系統有5條負反饋回路和2條正反饋回路，其中回路1至回路5均為負反饋回路，當決策信息與決策方案發生風險時，決策制定過程風險會增加，進而導致決策執行過程風險增加，此時系統通過風險信息的反饋，對決策方案及所需決策信息進行完善和補充，從而平衡整個系統的風險；與此同時，決策方案的制定源于決策參與主體的活動，決策參與者的綜合風險會影響到決策方案的制定，而決策信息對決策參與者制定決策方案又具有導向作用；回路6和回路7均為正反饋回路，說明施工技術風險增加時，系統會通過正反饋回路的自我加強使得風險進一步變大。

3 結論

1)基于扎根理論識別了重大工程技術決策風險因素，構建了技術決策風險概念模型和重大工程技術決策風險指標體系，包含3個風險類型，13個一級風險因子，42個二級風險因子，并運用熵權法求得指標權重，在三大風險類型中，決策制定過程風險和決策執行過程風險對重大工程技術決策風險影響較大。

2)構建了環境風險、決策制定過程風險、和決策執行過程風險三大技術決策風險子系統，并借助系統動力學因果關系圖刻畫了各風險因素之間的作用關系及傳導路徑。研究發現，各子系統內及系統間風險因素作用關系復雜，決策制定過程風險子系統和決策執行過程風險子系統易受環境風險子系統的影響。

3)重大工程技術決策風險是一個復雜的系統，涉及影響因素眾多，本文研究結果進一步豐富了工程決策理論，為決策風險管理實踐提供了借鑒與參考。然而，由于可收集數據資料有限，系統模型仍存在缺陷，且缺少實際案例的驗證，今后研究將進一步獲取充分數據資料，精細化模型的構建，細化模型參數的設置，完善實證研究。