复杂项目异常行为的组织交互状态研究

杨 琳， 陈 龙， 韩文卿

(武汉大学 土木建筑工程学院， 湖北 武汉 430072)

近年来，复杂项目的建设需求量与日俱增，顺利完工率也稳步增长，这体现了我国强大的综合国力。然而，复杂项目管理的研究尚处于起步阶段，重实践轻理论的现状显著阻碍了我国城市发展的步伐。因此，如何有效实现复杂项目的科学管理，是当下工程界的重点研究方向。基于国内外近两百个复杂项目，本文总结出复杂项目的异常行为主要包括返工、积压、变更和索赔等行为，这些异常行为直接影响了复杂项目的进度，延长了复杂项目的建设周期，甚至导致项目停工，同时面临着巨大的额外损失。诸如：苏州地标性建筑——东方之门，项目复杂性出乎意料，施工技术难题解决效率低，进而涌现出返工和积压等异常行为，最终导致项目烂尾；深汕高速公路、希腊Attiki Otos高速路和温州市贸中心大厦均发生工程项目延误，原因主要是关键组织节点沟通不畅、设计经验不足、项目变更和施工难度高等；由于资金短缺，英国朱比利延伸线、天津高银117大厦、苏州中南中心、天津中钢国际广场等复杂项目出现窝工和积压等异常行为；英国M6收费高速公路出现工程积压，是因为政策变更和政府部门的社会调查造成了组织任务的积压；大岗山水电站工程停工400多天，是因为工程地质的缺陷，导致额外的加固处理工作，造成了高达1.7亿元的承包商索赔款。通过对实践情境的分析可以看出，组织内部交互障碍以及组织间沟通不畅是复杂项目发生异常行为的本质原因，从而造成无法有效应对突发情况甚至造成不良后果的根本原因。针对复杂项目出现的异常行为，本文提出了复杂项目异常行为的组织交互状态研究。

1 理论研究现状

1.1 复杂项目相关理论研究现状

目前学术界对于复杂性的定义尚没有一个系统性的准确概念，当下复杂性的概念界定主要被分为认识论和本体论两种[1]，Baccarin[2]认为项目的复杂性可以概括为各项目要素间的多样性和相关性。Teller等[3]将要素规模和要素间的相互关联性作为复杂性的定义。他们的研究角度称为本体论。Simon[4]觉得系统的简单和复杂具有相对性，主要是由人们的认知来决定的，项目复杂性是由认识主体对信息的掌握程度来决定的，其研究视角称为认识论。Xia等[5]认为项目的复杂性除了源于自身外，项目的复杂性还会随时间的变化而变化，将复杂性从项目的现实性延伸至项目的动态演化。傅强等[6]通过对组织、技术、目标和环境复杂性四个方面的研究提出了控制措施，给项目管理者提供了理论支撑。王峥[7]通过对复杂项目管理的复杂性影响因素路径模型的研究得出技术、组织、目标和环境复杂性对复杂项目的复杂性造成的影响不同。罗岚等[8]对复杂项目的复杂性差异特征进行研究，通过问卷调查的方式应用单因素方差分析法研究受访者特征和项目特征，从复杂建设项目的复杂性各维度的差异性特征出发，为项目管理人员提出有效的管理措施提供实证依据。

当前项目复杂性的研究主要从组织、技术、目标、环境复杂性以及复杂项目的动态演化这几个方面进行研究。项目的复杂性对于复杂项目工程的管理具有十分重要的作用，充分认识项目的复杂性有利于复杂项目的顺利进行。当前项目复杂性的研究还处于理论阶段，缺少实践的有效性检验。因此，本文将建立复杂项目异常行为的组织交互作用网络模型，并结合具体的工程实例，对异常行为的组织交互机理和动态演化进行研究。

1.2 复杂网络相关理论研究现状

1.2.1 复杂网络的基础理论研究现状

复杂网络具有结构复杂、链接多样性、节点多样性等特点[9]。一般我们用复杂网络的小世界、无标度、自组织性等特性来表示复杂网络。复杂项目具有组织结构复杂、项目组织众多、规模庞大，建设环境处于动态变化之中，且其政治、经济和社会的敏感性高等特点[10]。所以，利用复杂网络对复杂项目进行研究，能够为复杂项目的管理提供强有力的支撑。学者们对于复杂网络的研究主要集中在复杂网络的拓扑结构、复杂网络模型、复杂网络的统计特征、动力学行为等。复杂网络中常用的统计特征有度、介数、聚类系数、平均路径长度、中心性等[11]，利用这些参数可以将复杂项目抽象的组织结构量化，并通过数据处理将网络结构可视化，从而更清晰地分析复杂项目的结构特点。何清华等[12]构建并验证了贝叶斯网络模型识别出复杂项目群进度风险的关键敏感因素和最大致因链，进行进度滞后推理预测。杨琳[13]通过理论模型加实例验证，找到了复杂项目组织网络的关键指标，解决了网络分析的定量问题。当前复杂网络被广泛地应用于医学、生物学、电力通信系统以及交通系统等方面的研究，而针对复杂项目的应用研究较少，且复杂项目组织问题的学术关注度也较低。

1.2.2 复杂网络动态演化研究现状

复杂网络模型中，Albert等[14]提出的BA模型是最为经典的网络模型，此外还有Barabasi等[15]建立的确定性无标度网络模型，Comellas等[16]建立的确定性小世界网络模型以及Fan等[17]考虑某些现实网络具有局域特性而建立的多局域世界演化网络模型等。复杂网络结构随时间变化而不断演变，即复杂网络存在动态演化的特性。崔爱香等[18]提出的由共同邻居驱动的网络演化模型，能够重现实证研究所观察到的幂律集团度分布，暗示共同邻居驱动是复杂网络局部结构涌现形成的内在机理。杨琳[19]通过分析离散节点在双曲空间动态择优过程，建立复杂网络节点间最优路径算法，为真实世界复杂网络的动态演化机理提供了理论借鉴。复杂网络的结构和功能是国内外学者研究的核心问题，通过研究可以实现对实际项目网络系统的预测和控制。当前复杂网络模型动态演化机制在复杂项目中的研究还较为少见，复杂网络的研究也还处于初级阶段。

1.2.3 结构洞理论分析

在社会学领域结构洞理论的研究最为广泛，其最早是由社会学家Burt[20]在1992年提出的理论。结构洞是指在信息传播过程中占据关键位置的一类节点，是两个非冗余的行动者之间存在的缺口。如果两个行动者之间没有直接连接关系，从整体上来看，这种缺口与网络的洞穴相似，因此Burt把这种洞穴称为结构洞。根据结构洞理论，结构洞占据者作为控制信息传播和扩散的关键主体，在关系间断的个体之间进行“搭桥”。所以，多数学者在各种各样的研究情景下，基于结构洞识别出了知识交流与信息交互的关键主体。总而言之，结构洞就是将两个原本无任何联系的个体组织建立联系，起到一个信息搭接的作用。

韩忠明等[21]通过分析结构洞的效率、有效规模、限制度、等级度、介数中心性、聚类系数以及PageRank值，来判断节点是否属于结构洞。效率用来描写节点对网络中其他相关节点的影响程度，个体效率越高说明它对其他节点的影响力越大，该节点越有可能占据结构洞；有效规模可以测算节点的网络影响力，其数值越大说明网络的重复程度越小，存在结构洞的可能性就越大；限制度体现了节点自身与其他节点直接或间接的紧密程度，限制度指数越低代表该网络越开放，结构洞数量越多，但该节点对结构洞的运用能力就越弱，成为结构洞的可能性就越低；等级度表示约束集中在某一个行动者身上的程度，等级度越低，表明该节点受到的限制越低，该节点越处于网络的核心，对网络的控制力越大；介数中心性指的是一个结点担任其它两个结点之间最短路径桥梁的次数，该值越大，该节点的控制力越强，越处于结构洞位置；聚类系数越小，越有可能成为结构洞；PageRank越大的节点，越有可能是结构洞的节点[22]，图1为应用研究框架。

图1 应用研究框架

由于复杂项目的参与方众多，各参与方信息交流量大，因此本文利用结构洞理论找出复杂项目中占据重要位置的参与方节点。其中占据结构洞位置的参与方能够及时有效地发挥协调作用，使各参与方信息沟通顺畅，保证信息传递的高效。

2 异常行为组织交互问卷分析

2.1 异常行为理论分析

返工、积压、变更、索赔四种异常行为的发生最终都会导致工期延误，而四种异常行为发生后对各参与方所产生的影响也各不相同。本文针对异常行为产生的原因，做了相应的问卷调查，采用专家打分法，得出导致异常行为的影响因素原因分析表，如表1所示。

表1 异常行为产生的原因

复杂项目各参与方之间存在着返工、积压、变更、索赔四种异常行为，为了解释在复杂项目实际建设中各参与方(政府、业主方、施工方、设计方、监理方、材料供应方、咨询方、金融机构、公众)之间的异常交互行为，本文从复杂网络视角出发，分析在复杂项目实际建设过程中发生的异常行为，进而探索异常行为的组织交互机理。

2.2 问卷调查分析

本文采用匿名形式对中建三局、中建七局、中铁二十四局、中国工商银行、中国建设银行、中国银行、福建省建筑设计院、建材市场、高校教师、政府部门、社会公众进行现场和线上的问卷调查。其中中建三局的技术人员曾参与天津高银117大厦项目的建设，中建七局技术人员曾参与厦门金谷广场项目的建设，中铁二十四局参与了福州火车站高速铁路的建设。其他问卷填写人员在各自领域都具有较为丰富的工作经验及相关的复杂项目工作经验，因此本次问卷调查数据能够保证客观有效。采用现场发放和利用在线问卷调查平台——问卷星进行线上发放问卷这两种方式，完成了本次问卷调查。共发放问卷113份，其中有效问卷80份，问卷有效率达到70.80%，如表2所示。根据问卷调查的结果，有效问卷主要来源于政府(7.5%)、业主方(12.5%)、施工方(27.5%)、设计方(10%)、监理方(7.5%)、咨询方(5%)、材料供应方(6.25%)、金融机构(8.75%)、公众(15%)。通过计算得各参与方之间发生异常行为的可能性分值。将该分值统计成四种“9×9”的异常行为组织交互评分矩阵，将数据导入Gephi得到各异常行为组织交互网络模型。

表2 问卷数据回收结果统计

通过问卷调查数据的分析结果，来构建复杂项目异常行为的组织交互网络模型，首先确定复杂网络的节点和边，再将处理获得的各异常行为组织交互分值矩阵导入复杂网络软件Gephi中，得到复杂项目异常行为组织交互网络模型。

3 模型构建

复杂项目异常行为的组织交互网络模型是将复杂项目各参与方抽象为节点，各参与方之间发生的异常行为关系抽象为节点之间连接边，构建复杂项目异常行为组织交互网络有向图G=(V,E)。其中，V={i|1,2,…,N}是节点集，E={eij|i,j=1,2,…,N,i≠j}是连接边的集合。矩阵V中包含的元素有：政府、业主方、设计方、施工方、监理方、材料供应方、金融机构、咨询方、公众。

3.1 网络节点的确定

复杂网络节点的选择是网络模型构建十分重要的一环，通过对复杂项目各参与方的分析，最终确定的参与方有政府、业主方、施工方、设计方、监理方、材料供应方、金融机构、咨询方、公众。本文将以上9个参与方作为网络节点，各参与方编号如表3所示。

表3 复杂项目各参与方编号

3.2 网络边的确定

通过问卷调查数据的分析，本文以各参与方之间可能发生的返工、积压、变更、索赔四种异常行为作为网络的边，边的权重由参与方的选择结果来决定。计算方式为：将异常行为的重要性按照从高到低的顺序划分为1～5级，选择异常行为A的人数与总人数的比值按照大小进行重要性归档，0～20%为1级，20%～40%为2级，40%～60%为3级，60%～80%为4级，80%～100%为5级。同理，对其他异常行为进行依次评级。由此，复杂项目组织行为网络的点、边及边的权重全部确定，在此基础上形成了异常行为组织交互矩阵。

3.3 组织交互作用网络模型构建

通过分析已经确定的网络节点(复杂项目各参与方的识别)、网络的边(复杂项目各参与方之间存在的异常交互行为的识别)以及从问卷调查得到的数据构建异常行为组织交互关系矩阵(1-mode)。在关系矩阵构建完成后将其导入Gephi软件构建复杂网络模型，将组织行为的复杂网络模型可视化，形成不同的网络结构拓扑图，并进行网络特征度量分析，包括节点度、聚类系数、平均路径长度、中心性(度中心性、介数中心性、特征向量中心性)等。目的在于识别网络中的关键节点，然后利用Gephi的结构洞分析功能，得到各节点的效率、有效规模、限制度、等级度、介数中心性、聚类系数、PageRank这7种相关参数，从而识别出结构洞的位置和相关邻接节点，运用结构洞理论，找到异常行为在复杂项目网络中的作用机理，控制或剔除对网络结构稳定性影响较大的节点以达到优化各参与方之间组织交互方式的目的，从而降低各参与方发生异常行为的可能性。最后，将实例数据代入该模型进行验证，以证明该模型切实有效。

4 实证研究

本文选取福州地铁1号线作为复杂项目工程案例分析对象，该工程属于轨道交通建设项目，符合复杂项目的特征，应用此案例分析复杂项目异常行为的组织交互机理与动态演化较为适合。

4.1 异常行为组织交互关系矩阵数据收集

为获得该项目异常行为组织交互关系矩阵数值，本文采用专家打分法。通过实地调研，向福州市地铁集团、中铁集团、中交集团等在内的政府部门和企业单位中参与该项目建设的负责人、工程师等专业技术人员征求对地铁1号线异常行为的相关意见。专家将针对每两个参与方之间的异常行为打分，分数填入上节构建好的理论模型中，在该模型中，实际参与工程建设的相关单位是节点，各单位之间有可能发生的返工、积压、变更、索赔行为是连边，边的权重会受到合作、竞争、资源传递等交流方式的影响，其量化过程由专家打分结果决定。最终整理所得的福州地铁1号线异常行为组织交互矩阵是一个“54×54”的评分矩阵。由于每位专家的评判结果各有不同，因此在每一个数据的确定上均采取频次最大化原则。表4为从54个参与方中选取的受异常行为影响较严重的18个主要参与方。

4.2 参数分析

福州地铁1号线的异常行为评分矩阵具有复杂网络的典型特征，结构洞分析能够找出关键节点，此类节点对网络稳定性和连通性影响较大，研究此类节点对于异常行为的控制具有重要意义。将评分矩阵导入Gephi，并对网络进行结构洞分析，可以得到结构洞的相关参数，如表5～8所示。通过对各异常行为组织交互网络参与方结构洞属性的分析，可以找出最有可能占据结构洞位置的组织节点，在软件中固定该类节点后，观察网络属性的变化，针对网络结构对网络中的节点和连边进行删减等修改操作，从而达到优化异常行为组织交互网络的目的，经过对比优化前后各异常行为组织交互网络模型的平均路径长度、网络密度、聚类系数、节点度，说明应对策略对四种异常行为组织交互网络组织结构优化的有效性。

表4 福州地铁1号线主要参与方

表5 返工行为组织交互网络结构洞属性

表6 积压行为组织交互网络结构洞属性

表7 变更行为组织交互网络结构洞属性

表8 索赔行为组织交互网络结构洞属性

优化前后聚类系数如图2所示。经过比较可知优化后的网络平均路径长度增大，网络密度变小，节点度和聚类系数普遍变小。

图2 优化前后聚类系数统计

从表5的参数可知，组织交互网络在返工状态下，业主方即福州地铁集团是最可能成为结构洞的组织节点，施工方(C2，C10，C14)的介数中心性仅次于业主方和政府，这几个施工方应属于较重要的组织节点，但不属于结构洞的组织节点。对比优化前后返工状态下组织交互网络的节点度、聚类系数、平均路径长度和网络密度可知，优化前平均路径长度变长，密度变小，因此，优化后网络的连通性变差，各参与方之间发生返工行为的可能性降低，网络整体性被破坏，可知业主方是返工组织交互网络中不能忽略的节点，针对业主方采取的措施，能够降低大部分参与方发生返工行为。优化后返工行为组织交互网络如图3a所示。

图3 优化后组织交互网络

从表6中分析可知，在积压状态下组织交互网络中公众(P2，P6，P8)最可能成为结构洞的组织节点。而业主方虽然为重要节点，但从结构洞的参数分析可知，其占据结构洞的可能性不大。材料供应方福建省闽宏建材实业有限公司(M6)虽然其限制度较小，但PageRank较大，介数中心性也较小；所以，其也属于较为关键的参与方，发生积压行为的可能性较大，但不属于结构洞的组织节点。因此只需对以上节点进行控制处理，而不需要将其剔除或固定。针对以上节点对网络结构进行优化处理，使得业主方、公众(P2，P6，P8)发生积压行为的可能性降低或者消除，比较分析变化前后网络的节点度、聚类系数、平均路径长度和网络密度可知，优化后的网络平均路径长度增大，网络密度变小，节点度变小。因此，优化后网络的连通性变差，各参与方之间发生积压行为的可能性降低。该结果说明，业主方是复杂项目的发起方，公众是复杂项目的服务对象，因此作为该复杂网络的开端和终端，协调好业主方的指令和公众方的反馈，将能够对大部分参与方的积压行为起到有效的缓解作用。优化后返工行为组织交互网络如图3b所示。

从表7中分析可知，在变更状态下组织交互网络中业主方最可能为结构洞的组织节点。政府的聚类系数较小，但介数中心性和PageRank值都较大，限制度也比较大，所以，其属于较为关键的参与方，但不是占据结构洞位置的组织节点。设计方福州轨道交通设计院有限公司(D1)、上海市隧道工程轨道交通设计研究院(D2)的介数中心性和PageRank也较大，因此，这两个设计方也属于较为关键的参与方。为控制占据结构洞位置的节点的变更行为对整体的影响，将变更状态下组织交互网络中的关键节点删除，比较变化前后网络的节点度、聚类系数、平均路径长度和网络密度可知，优化后的网络平均路径长度增大，网络密度变小，节点度和聚类系数普遍变小。因此，网络的整体性遭到破坏，业主方信息无法传递使得各参与方之间发生变更行为的可能性降低，同时政府和设计方的影响仅次于业主方，使得该网络的连通性变差。业主方的信息越全面，和政府及设计方的资源传递越早，变更行为的数量越少，发生的可能性越小。优化后返工行为组织交互网络如图3c所示。

从表8中分析可知，在索赔状态下组织交互网络中业主方最可能为结构洞的组织节点。政府的介数中心性和PageRank都较大，聚类系数较小，但限制度较大，其为结构洞组织节点的可能性仅次于业主方。上海市基础工程有限公司(C14)的介数中心性和PageRank都较大，但其他结构洞属性较其他参与方没有明显优势，所以，C14属于较为重要的参与方，但不属于结构洞的组织节点。因此当对业主方这一节点进行调整时会引起整个网络结构的较大变化，固定该节点而控制其他重要节点使得索赔网络得到优化，业主方发生索赔的可能性从而降低。比较变化前后网络的节点度、聚类系数、平均路径长度和网络密度，优化前后聚类系数如图2所示。经过比较可知优化后的网络平均路径长度显著增大，网络密度变小，节点度变小，聚类系数普遍变小。因此，优化后网络的连通性急剧变差，网络的整体性遭到较大破坏，各参与方之间发生索赔行为的可能性大大降低，因此在该网络中，业主方和政府维系着网络交互的稳定性并对索赔这一异常行为具有控制能力，当业主与其他参与方的连接变小时，索赔行为发生的可能性也随之降低。政府和业主采取合理的管理措施，能够规避大部分参与方之间发生的索赔行为。优化后返工行为组织交互网络如图3d所示。

4.3 小结

通过分析四种异常行为网络模型的参数找出了最可能占据结构洞位置的组织节点，并进行组织结构优化，使发生异常行为的可能性下降甚至接近于0。对比优化前后的网络参数可知，对占据结构洞位置的组织节点进行优化能够较大程度破坏复杂网络的整体性。在复杂项目中，应优先解决占据结构洞位置的组织节点的异常行为，能够较好地降低整个复杂项目建设中异常行为发生的频率。

5 结 论

复杂网络分析法在复杂项目管理中的应用，对提升复杂项目的有效管理，合理配置资源，准确抓住复杂项目建设中的主要矛盾具有促进作用。在我国复杂项目建设中，资源在众多的参与方之间很难按需及时分配，信息的交流无法及时有效。本文基于复杂项目理论、组织理论、复杂网络理论，对复杂项目各参与方之间的交互模式进行分析，并且对复杂项目异常行为的组织交互网络模型进行研究。

本文运用结构洞理论对复杂项目异常行为的组织交互网络模型进行优化。运用Gephi对复杂网络模型的介数中心性、限制度、效率、有效规模、等级度、聚类系数、PageRank等相关参数进行分析，通过对比优化前后各参数的变化，可知在复杂项目中占据结构洞位置的组织节点会对其他参与方发生异常行为造成较大影响。对可能占据结构洞位置的组织节点进行优化后，异常行为组织交互网络的整体结构被破坏，各参与方发生异常行为的能力下降。因此，优化效果较为显著。

针对复杂项目发生的异常行为提出应对策略。基于复杂项目异常行为组织交互网络模型，本文选取了福州地铁1号线一期工程对其进行实际模拟验证。得出在复杂项目建设过程中应重点解决占据结构洞位置的组织发生的异常行为。这样能够提高管理者解决问题的效率，降低各参与方发生异常行为的可能性，减小异常行为对复杂项目的影响。