王秀梅

摘要：随着我国公路行业不断发展，施工单位在施工过程中遇到的风险复杂多变，很容易因风险管理不当而造成经济或人员上的损失。本文运用了实际调查和专家评分的定性分析方法，以及问卷调查和基于SPSS分析的因子分析法，总结出17条风险因素。针对施工过程中遇到的风险因素进行归类分析，同时对这些因素造成的影响大小做出了评价。结果显示，17项风险因素被分为6大类，其中施工单位自身原因造成的风险，对施工过程的影响最大，其次是项目自身的风险和安全方面风险，这为企业在施工过程中提供一定的参考价值。

Abstract： With the continuous development of China's highway industry， the risks encountered by construction units during the construction process are complex and changeable， and it is easy to cause economic or personnel losses due to improper risk management. This article uses actual surveys and qualitative analysis methods of expert scores， as well as questionnaire surveys and factor analysis methods based on SPSS analysis to summarize 17 risk factors. The risk factors encountered in the construction process are classified and analyzed， and the impact of these factors is evaluated. The results show that the 17 risk factors are divided into 6 categories. Among them， the risks caused by the construction unit's own causes have the greatest impact on the construction process， followed by the project's own risks and safety risks， which provides certain reference value for enterprises in the construction process.

关键词：施工过程;风险因素;SPSS;因子分析

Key words： construction process;risk factors;SPSS;factor analysis

中图分类号：TU71                                         文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）24-0058-02

1  研究背景和目的

截止2020年，我国公路通车总里程达到了501.25万公里，位居世界第一。和建国之初的公路总长度8.08万公里相比，增长了62倍[1]。

尽管公路工程行业随着我国公路的不断建设而得到快速的发展，但不可忽略的是由于之前施工方面的诸多问题，使得很多地方公路在很短的使用时间内，就出现开裂、塌陷等问题，不得不进行频繁的修路养护，造成严重的资源浪费，而且为政府财政带来了沉重的负担。项目的施工阶段质量、成本、进度和安全等目标偏离预期，归根结底主要是管理者及施工人员风险管理意识较差，风险管理能力不足等所导致[2]。因此，本文通过对公路施工阶段的风险管理的多个指标进行分析，通过实践调查和专家评分的定性方法，与利用SPSS软件对多指标进行因子分析的定量分析方法，来确定公路施工阶段的关键风险因素，并按照风险大小进行排序。以期建立一个具有实用有效的模型，用以对公路施工中的风险等级做出准确评价，为施工单位在项目施工中的风险管理工作的改进提供重要参考依据。

2  风险识别

2.1 指标建立

风险识别是风险管理的第一步，是对项目中存在的风险因素进行精准定位和总结。公路项目施工阶段的风险因素的识别是风险管理的前提，具有重要的作用。由于施工阶段是一个复杂的系统，具有动态性、层次性和综合性[3]。因此，采用实践调查法和邀请相关专家进行综合评估，为了保证研究的全面、客观、公平，研究从设计、业主、政府和施工单位等进行细致的调查，将所得的调查结果总结为由表1所示的风险评估指标体系。通过分析项目施工阶段遇到的大方面影响，以及专家对其进行综合评估，总结为18个指标，即具体因素层，分别由X1-X18所表示。

2.2 问卷调查

下一步，采用問卷调查的方法收集关于公路项目施工阶段风险因素，用SPSS软件进行因子分析，从而得到公路施工阶段的主要风险因素指标，并对其进一步分类和评分。此调查问卷将18个因素进行随机排序，对这些因素进行量化评分，问卷评分采用李克特五分制里克特量表，从1-5分别代表影响从低到高。为了保证研究的全面性和客观性，调查人员来自设计、建设、监理、招标代理、主管政府部门和施工单位。其中85%的调查人员工龄超过5年，具有一定的工程方面经验，对调查数据的质量和可信度有了进一步保障。此问卷调查一共调查了170人，其中回收完整有效问卷134份，比例为78.82%。

3  SPSS分析

采用因子分析法，对问卷调查得到的结果进行分析。表2显示了因子分析中KMO和巴特利特检验结果，其中KMO得分为0.630，大于0.5;显著性也小于0.05。因此，此次调查数据适合进行因子分析。

接下来是对数据的总方差进行分析，如表3所示，前6个特征值大于1的成分，他们的总方差解释率累计达到60.272%，大于推荐值60%。前6个因子变量可以选取为公共因子，因为它们综合包含了18个工程项目所有的信息。

为方便公共因子对实际问题的反映，对公共因子原始变量上载荷值的分析解释，旋转方式采用方差最大化，经过旋转后，再根据各个因素在各个成分的贡献程度（阈值大于0.45）将18个变量分组，整理得表4所示。

通过表4可知，X11因为贡献程度低被排除，剩下的17个变量被分到了6个成分内。

对成分得分矩阵进行分析，以各因子对总方差的贡献率为权重，得出综合得分，经SPSS计算，因子得分函数式如下：

F1= -0.219X1+0.164X2+…+0.004X18;

F2= 0.056X1+ 0.212X2+…+0.059X18;

F3= 0.197X1+0.037X2+…+0.019X18;

F4= -0.053X1-0.121X2+…+0.086X18;

F5= -0.10X1-0.06X2+…+0.021X18;

F6= -0.075X1-0.072X2+…+0.669X18

经过计算，将重新分配的17个变量的F值进行排序，其中每一个因子函数Fi有134个值，代表着134个受调查者的得分，为方便计算，取他们得分的平均值，最终综合得分F如表5所示。

4  讨论

根据上文的分析，可得以下结论：

第1个因子包括了盲目干涉施工过程;施工资料不完善，资金准备不足3项风险因素。其特点是均与项目建设方，也就是与业主方有关，因此本因子为项目建设方风险因素”。

第2个因子包括政策法规变化与限制、政府信用两项，它们都是由政府方面引起的风险，因此将其称为政府方面风险。

第3个因子包括复杂的施工现场环境和恶劣天气两项，由自然方面引起的，称为自然方面风险。

第4个因子包括施工现场条件复杂、技术结构复杂、施工现场未检查和工期紧张4项风险因素，是项目自身方面的固有风险，因此将其称为项目自身风险。

第5个因子包括了施工管理能力不足、施工计划不完善、落后的施工工艺和人、材、机供应不及时4项，这是施工单位自身水平不足所导致的，称为施工单位风险。

第6个因子包括了施工人员伤亡和不可抗力突发事故2项，均属于安全方面的问题，称为安全风险。

根据上文得到的F值综合排名，将其相加，可得出公路施工阶段的风险值排名，F值越高，说明此风险因素的风险越高，在施工阶段越应该引起必要的控制措施。6项风险因子排名为：施工单位>项目自身>安全>项目建设方>政府方面>自然方面。

通过以上探讨，可知对施工单位而言，最主要的风险管理措施是对单位自身的水平加强提高，即提高管理能力，加强和改善施工工艺，制定合理的施工计划和加强材料供應水平等措施。对于其他的风险，按照分值的排名，施工单位也应同工程有关的各个单位，做好沟通、协调等妥善措施，降低其风险带来的不必要损失。

5  结论

因子分析法可以在损失比较少的信息的基础上，对工程施工过程中风险因素进行精简，对主要风险因素进行归类，对工程项目风险进行综合排名、评价，确立出各个因素之间的风险大小，有利于施工过程中对风险进行的有效的规避和控制，本文提出的因子风险法模型可以对工程项目风险进行比较深入的分析，具有一定的适用性和可行性。

本文在分析方法上，通过了大量阅读相关数据与文献、实际调查和邀请专家评分的定性研究方法，对公路施工阶段的风险因素进行初步分类，然后又应用了问卷调查和基于SPSS的因子分析的定量研究方法，根据分析后的数据将施工阶段的风险因素进行筛选，并按照其归类而分为6个风险因子，即准则层。又将其F值综合得分，将这些风险因素在施工阶段的影响大小，根据其得分大小进行了排名，分值越高的风险因素，其在现场施工中越应该加强管理。

参考文献：

[1]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴2019[M].北京：中国统计出版社.

[2]蔡依平，朱文龙，施国庆.工程项目的风险识别与控制[J].水利科技与经济，2004，10（3）：129-132.

[3]殷波.工程建设项目群风险评价体系研究[D].西南交通大学.