基于倍效理论的住宅工程质量问题倍效因素分析

陆 彦 夏 楠

(东南大学土木工程学院，南京 210096)

倍效是一个物理学名词，最早出现在电路理论及实践中.目前应用于纺织［1］、农业［2-4］、心理学［5］等领域.本文将倍效理论应用于住宅工程质量问题的研究中，通过对住宅工程质量问题倍效因素的选择，借鉴事故连锁反应理论、系统工程和专家建议，构建倍效因素关系结构矩阵假设模型，通过问卷调查对获得的数据进行验证分析，得到住宅工程质量问题的倍效因素的实际模型.据此提出我国住宅工程质量问题的阻断对策.

1 住宅工程质量问题的倍效因素

1.1 住宅工程质量问题倍效因素的定义

根据倍效因素的概念，住宅工程质量问题倍效因素可以定义为:住宅工程质量问题的2个或2个以上影响因素之间由于发生交互作用，形成相互依赖、相互协调、相互影响的动态关联，并联合起来对住宅工程质量问题产生更大作用或影响，称这些影响因素为住宅工程质量问题的倍效因素.

1.2 住宅工程质量问题的8个倍效因素

造成住宅工程质量问题的成因往往是多种因素共同作用的综合结果.从4M1E维度对我国住宅工程质量问题的影响因素进行研究，将其细分为以下8个影响因素.

1)技术工人［6］因素.住宅工程施工现场从事操作性劳动的非管理施工人员.

2)管理人员因素.住宅工程建设过程中，开发商、施工方、监理等单位中从事管理工作的人员.

3)材料因素.住宅工程采用材料的统称.

4)机械因素.住宅工程所采用的所有设备、工具等辅助生产用具的统称.

5)方法因素.住宅工程的施工方法等.

6)作业环境因素.住宅工程施工作业所处的环境，包括自然环境、操作环境及施工场地环境等.

7)监管环境因素.建设行政主管部门、国务院有关部委依据国家有关法律、法规和强制性标准等，对住宅工程质量进行的监督管理活动.

8)法律环境因素.住宅工程质量管理相配套的法律制度.

2 住宅工程质量问题倍效因素致因模型

2.1 倍效因素致因模型

根据事故连锁反应理论［7］建立住宅工程质量问题的产生路径(见图1).结合住宅工程质量问题的倍效因素解析，得到住宅工程质量问题的倍效因素致因模型，如图2所示.

图2 住宅工程质量问题倍效因素致因模型

2.2 倍效因素关系结构矩阵假设模型

采用系统工程学的关系结构矩阵模型对倍效因素的相互关系进行表述.经27位专家讨论分析，得出表1所示的住宅工程质量问题倍效因素关系结构矩阵假设模型.

表1 住宅工程质量问题倍效因素关系结构矩阵假设模型

3 模型的实证

将上述8个倍效因素作为自变量，住宅工程质量问题作为因变量，采用问卷调查及统计方法进行模型验证和分析.

3.1 问卷调查对象

发放问卷300份，回收问卷274份，有效问卷257份，回收率为85.7%，满足样本数量和回收率的要求［8］.有效问卷中，被调查对象的单位包括住宅工程相关的开发商、政府部门、施工和监理单位.

3.2 问卷分析

1)问卷的信度检验.问卷信度系数 α均大于0.7，表明问卷具有较高的信度.

2)效度检验.运用LISREL8.70软件进行验证性因子分析，利用通过SPSS软件分析得到的相关性矩阵编制用于验证性因子分析的LISREL程序语句，运行结果反映模型具有较好的拟合效果.

3)相关性分析.8个因素均与住宅工程质量问题具有显著相关性，证明这8个因素均为住宅工程质量问题的影响因素.

3.3 倍效效应验证

采用Enter法对住宅工程质量问题影响因素之间倍效效应的进行验证.为保证回归分析结果的准确性，在使用SPSS软件进行分析的同时进行F检验和T检验.

1)控制变量对住宅工程质量问题的回归

为得到无任何外界变量影响下，各控制变量对住宅工程质量问题的回归结果，进行如表2所示的回归分析.

表2中，各控制变量β标准值均大于0，T值均大于1，P值均小于0.05，证明对住宅工程质量问题具有显著影响作用.同时项目性质和项目类型的β标准值较大，证明这2个变量对住宅工程质量问题影响较大.回归模型的拟合优度检验结果表明，各变量对住宅工程质量问题有较好的回归效果［9］.

表2 各控制变量对住宅工程质量问题的回归

2)技术工人对住宅工程质量问题的回归

加入技术工人自变量进行回归分析，各控制变量和技术工人自变量的分析结果见表3.

表3 技术工人对住宅工程质量问题的回归

表3显示各变量对住宅工程质量问题具有显著影响作用，且以技术工人自变量对住宅工程质量问题的影响较大.回归模型的拟合优度检验结果表明，各变量对住宅工程质量问题具有较好的回归效果.

3)管理人员对住宅工程质量问题的回归

加入管理人员自变量后的回归分析显示，各控制变量和管理人员自变量对住宅工程质量问题具有显著影响作用.各变量中以管理人员自变量对住宅工程质量问题的影响较大.模型拟合优度检验结果表明，各变量对住宅工程质量问题具有较好的回归效果.

4)技术工人与管理人员的交互变量对住宅工程质量问题的回归

同时加入技术工人与管理人员的交互变量［10］对住宅工程质量问题进行回归分析，结果如表4所示.

表4显示，各变量对住宅工程质量问题具有显著影响作用.交互变量的β标准值大于0，证明技术人员和管理人员自变量之间存在倍效效应.回归模型拟合优度检验结果表明，交互变量对住宅工程质量问题具有较好的回归效果.

表4 技术人员和管理人员交互变量对住宅工程质量的回归

3.4 模型修正

以上的分析验证了技术工人与管理人员自变量之间存在倍效效应，重复上述4个步骤，可对另外6个因素之间的倍效效应进行验证.根据8个倍效因素的验证结果，对关系矩阵假设模型进行修正，结果如表5所示.

表5 住宅工程质量问题倍效因素关系结构矩阵模型

4 结果分析

4.1 倍效因素分析

由关系矩阵模型可以看出，在住宅工程质量问题的8个倍效因素中，技术工人与其他7个因素之间均存在倍效效应.

1)技术工人因素.与7个因素均存在倍效效应，原因在于:住宅工程实体是通过技术工人的作业逐步完成的，对住宅工程质量问题的影响最大.

2)管理人员因素.与6个因素存在倍效效应，但与作业环境因素倍效效应不显著，原因在于作业环境与管理人员发挥管理职能没有直接相关性.

3)监管环境因素.与5个因素存在倍效效应，与机械因素、作业环境因素倍效效应不显著.原因在于与机械相关的质量问题绝大部分是技术工人的操作失误及设备故障造成的，而作业环境的天气、水文等是外力不可控因素，与监管环境无直接关系.

4)法律环境因素.与5个因素存在倍效效应，与机械因素和作业环境因素没有显著倍效效应，这是由于当前机械生产、流通等领域法律制度相对完善，而作业环境更多的是微观制度的影响.

5)方法因素.与技术工人、管理人员、作业环境、监管环境以及法律环境存在倍效效应.原因在于住宅工程需要通过施工方法在管理人员和技术工人的管理、操作下完成，受到作业环境、监管环境和法律环境的影响.

6)材料因素.与技术工人、管理人员、监管环境因素以及法律环境因素存在倍效效应.作为实现住宅工程实体的基础物质，材料对住宅工程质量能产生巨大影响，但在倍效效应传递过程中，材料往往是其他因素作用的对象，更多的是其他倍效因素通过材料因素将自身效应放大并传递过去.其“物”的属性决定了其效应更多的是被动地作用于质量问题.

7)作业环境.仅与技术工人、方法因素存在倍效效应.与技术工人因素存在倍效效应是由于技术工人操作过程中时刻与作业环境存在联系，且作业环境会对技术工人的工作效率和操作效果带来直接影响.同时，作业环境对施工方法等有着重大影响，故与方法因素存在倍效效应.

8)机械因素.仅与技术工人因素、管理人员因素存在倍效效应，原因是机械因素属于“物”的属性，效应影响范围有限.此外机械设备在住宅工程施工过程中属于辅助施工，也是机械因素倍效效应小的一个重要原因.

4.2 倍效链构建

根据分析结果和倍效因素的类型划分方法，按效应层次可将住宅工程质量问题的倍效因素分为三大类:① 能动因素，即人的因素，包括技术工人和管理人员.② 被动因素，即物的因素，包括材料、机械以及作业环境.这2类为直接倍效因素.③间接倍效因素，包括监管环境、方法和法律环境.

住宅工程质量问题的产生是一系列倍效因素倍效效应产生、传递以及演变的结果，倍效因素之间环环相扣，像链条一样彼此关联，形成倍效效应传递链，简称倍效链.根据倍效因素分析结果和质量问题倍效因素致因模型，可得到住宅工程质量问题倍效链(见图3).

图3 住宅工程质量问题的倍效链

5 结论

1)技术工人、管理人员、监管环境、法律环境、方法、材料、作业环境和机械是影响住宅工程质量问题的8个倍效因素，经过问卷数据验证，它们之间存在倍效关系.

2)8个倍效因素可以分为直接因素(物的因素和人的因素)和间接因素，据此可构建倍效链.

3)从倍效链可针对性地提出阻断对策，作为后续研究的基础.

References)

［1］Xin Yujun.Application of multiple effect theory to cotton spinning［J］.Journal of Qingdao University，2002，17(6):35-37.

［2］Tarafdar J C，Jungk A.Phosphatase activity in the rhizosphere and its relation to the depletion of soil organic phosphorus［J］.Biology and Fertility of Soils，1987，3(4):199-204.

［3］Shrivastava P K，Parikh M M，Sawani N G，et al.Effect of drip irrigation and mulching on tomato yield［J］.Agricultural Water Management，1994，25(4):179-184.

［4］Sturm A，Liehard S，Schatt S，et al.Tissue-specific expression of two genes for sucrose synthase in carrot(Daucus carota L)［J］.Plant Molecular Biology，1999，39(2):349-360.

［5］Gelb B D，Sundaram S.Adapting to“word of mouse”［J］.Business Horizons，2002，45(4):21-25.

［6］马继迁.技术工人阶层认同现状及影响因素分析［J］.理论月刊，2012(11):159-162.Ma Jiqian.Technical workers identity status quo and influencing factors analysis［J］.Theory Monthly，2012(11):159-162.(in Chinese)

［7］曹庆仁，许正权.煤矿生产事故的行为致因路径及其防控对策［J］.中国安全科学学报，2010，20(9):127-131.Cao Qingren，Xu Zhengquan.The behavioral causation chain of coal production accidents and its prevention and control measures［J］.China Safety Science Journal，2010，20(9):127-131.(in Chinese)

［8］邓维斌，唐兴艳，胡大权，等.SPSS 19(中文版)统计分析实用教程［M］.北京:电子工业出版社，2012:40-45.

［9］郭庆科，李芳，陈雪霞，等.不同条件下拟合指数的表现及临界值的选择［J］.心理学报，2008，40(1):109-118.Guo Qingke，Li Fang，Chen Xuexia，et al.Performance of fit indices in different conditions and the selection of cut-off values［J］.Acta Psychologica Sinica，2008，40(1):109-118.(in Chinese)

［10］兰小春.交互作用影响下的公司治理机制与经营绩效关系研究［D］.哈尔滨:哈尔滨工业大学管理学院，2008.