基于COWA-DEMATEL新型农村社区住房建设项目风险识别

王连月, 陈 证, 曲荣荣

(青岛理工大学 管理工程学院, 山东 青岛 266555)

为进一步改善农村居民生活环境,持续推进乡村振兴战略向纵深发展,新型农村社区的发展也逐渐展开。但是在新型农村社区发展过程中,发现了基层社会治理体制改革难度较大、建设资金不足、缺乏统筹规划等一系列的问题。目前,国内外关于新型农村社区建设项目风险识别相关文献较少,尚处于探索和研究阶段。刘永峰[1]针对社区建设工程项目本身的特点和实际研究,识别出影响新型农村社区建设项目质量的七大风险关键因素;高宝新[2]对如何防范新农村工程建设项目潜在的风险提出相应建议,给出政策风险和项目风险应如何防范的相应措施;王金河[3]指出在新农村社区建设过程中,山东省的社区建设虽取得了良好的效果,但是也存在许多问题;郭中华等[4]在研究化工爆炸事故的风险因素中,运用CREAM研究方法得出相应的风险,通过确定风险类别之间的联系建立关联网络,并已应用于多个行业之中;赵靖等[5]将加权平均法与DEMATEL方法结合,通过避免主观因素的影响对风险因素进行识别和分析;申建红等[6]将COWA客观赋权与灰色聚类相结合,建立G-COWA工程项目风险评价模型,并验证了模型的可行性。

目前对新型农村社区住房建设项目风险识别的研究文献较少,为更好地识别、分析各个风险因素,本文采用COWA客观赋权与DEMATEL相结合的方法进行风险识别,用COWA算法对各个风险指标进行赋权,在此基础上对新型农村社区建设项目风险进行识别与分析,为加速推动新型农村社区良性发展提供理论依据。

1 新型农村社区住房建设项目风险体系的构建

从新型农村社区住房建设项目风险的来源出发,参考大量的文献研究与案例分析,根据风险体系建立的合理性、科学性、可操作性、完备性的原则,结合有关专家的意见建立了新型农村社区住房建设项目风险体系。风险因素识别作为风险管理的前提,是对现实和潜在的风险特质进行识别。新型农村社区住房建设项目是城镇化发展的必然结果,是推进城乡一体化的重要内容。

为了全面科学地识别和分析项目的建设风险,本文从利益相关者(政府、企业、农民百姓)的角度出发,从规划阶段、设计阶段、实施阶段、运营阶段选取了17个风险因素,并按照其风险来源的不同构建了如图1所示的项目风险体系。项目风险体系分为5大类别,分别是政策风险、技术风险、管理风险、工程风险及市场风险。政策风险包括相关法律规定的完善性、政策的执行效力、政策的稳定性;技术风险包括技术方案的可行性、技术人员的操作水平、技术运输方案的完善性及规划设计单位的资质;管理风险包括相关人员的经验和能力、项目的成本管理、项目的进度管理、项目的质量管理;工程风险包括材料的质量问题、材料的存放问题、工程按时完成及环保程度、市场风险包括农民的接受程度、需求程度的准确性。

图1 项目风险体系Fig.1 Project risk index system

2 COWA-DEMATEL模型相关理论

2.1 COWA算法赋权相关理论

美国学者Yager[7]提出的有序加权平均算法(ordered weighted averaging,OWA)是一种介于最大算子与最小算子之间的一种信息集结办法,其显著特点是将数据按从大到小重新进行排序,在此基础上,许多学者深入探索赋权的方法。由于新型农村社区住房建设项目风险具有不确定性、随机性等特点,为了降低DEMATEL主观判断的的影响,采用COWA算子对各指标进行赋权。组合赋权的步骤流程[8-9]如下:

1) 邀请N位专家对风险因素进行打分,形成原始数据集A(a1,a2,…,an),再将收集到的数据按从大到小的顺序重新排序,形成新的数据集B,即b0>b1>b2…>bj…>bn -1。

2) 对bj进行权重赋值,得到加权向量W,

(1)

(2)

4) 计算风险因素的相对权重值wi

(3)

2.2 DEMATEL模型相关理论

决策试行与评价实验方法(decision-making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)是由美国学者A.Gabus和E.Fontela提出的。该方法可以建立各要素之间的逻辑关系和相关关系,并计算出其他要素的影响度,从而找出每个要素的原因度和中心度,最终确定各要素之间的因果关系。DEMATEL的实施步骤[10]如下:

1) 确定风险指标,量化各因素之间的相互关系,邀请专家对各个指标对其他指标的影响程度进行打分,得到因素之间的强弱影响关系。风险因素之间的影响程度分为5个等级(0～4),其中Sij表示Si对Sj的影响程度,最终得出直接影响矩阵X。

2) 通过归一化原始关系矩阵,得到规范直接影响矩阵D,

(4)

3) 确定综合影响矩阵T。综合影响矩阵表示各因素间直接影响和间接影响的综合累加,计算公式为

(5)

4) 确定影响度、被影响度、中心度和原因度。影响度指T的各行值之和,表示各行对应要素对所有其他要素的综合影响值,记为Ri,

(6)

式中,tij表示要素i对要素j带来的直接影响或间接影响,即综合影响程度。

被影响度表示各列对应要素受到所有其他各要素的综合影响值,记为Ci,

(7)

中心度表示该要素在评价指标体系中的位置及其所起作用的大小,要素i的影响度和被影响度相加得到该要素的中心度,记作Mi,

Mi=Ri+Ci。

(8)

要素i的影响度和被影响度相减得到该要素的原因度,记作Ni,

Ni=Ri-Ci。

(9)

若Ni>0,则说明该要素对其他要素影响大,成为原因要素;反之,成为结果要素。

(10)

3 新型农村社区住房建设项目风险因素识别

3.1 基于COWA算子确定权重

邀请新型农村社区相关工作人员等7位专家对一级风险因素和二级风险因素进行赋权评分,为了方便数据的整理,要求赋权分数为0.5的整数倍,将专家对各个风险因素的评分进行整理,得到的决策赋权数据如表1所示。

表1 新型农村社区住房建设项目风险因素决策赋权数据Table 1 Risk factor decision-making empowerment data for new rural community housing construction projects

由式(1)得到一级指标加权向量W,

W=(0.015 625,0.093 750,0.234 375,0.312 500,0.234 375,0.093 750,0.015 625)。

表2 新型农村社区住房建设项目风险因素绝对权重值Table 2 Absolute weight value of risk factors for new rural community housing construction projects

由式(3)得到各风险因素的相对权重值wi,如表3所示。

表3 新型农村社区住房建设项目风险因素的相对权重值Table 3 Relative weights of risk factors for new rural community housing construction projects

3.2 基于DEMATEL 模型确定中心度

基于图1建立的项目风险体系,采用5级标度法进行评分,0表示无影响、1表示较弱影响、2表示一般影响、3表示较高影响、4表示显著影响。通过对从事新型农村社区住房建设项目的从业人员进行调查,获取了各因素之间相互影响关系的基础数据,此数据能够有效说明各因素之间的关联强度和影响度。根据调查问卷的结果,为尽可能减少专家主观因素引起的误差,形成初始直接影响矩阵X,X中的Xij表示i对j的影响程度。由X得到规范直接影响矩阵D,再由D得到综合影响矩阵T。由综合影响矩阵确定影响度、被影响度、中心度和原因度(表4)。

表4 各风险因素的影响度、被影响度、中心度、原因度Table 4 The degree of influence, being influenced, centrality, and cause of each risk factor

以中心度为横轴,原因度为纵轴建立笛卡尔坐标系,将各因素的数值对应于坐标系中(图2),可以简洁明了的分析各因素的属性。原因度<0的为结果要素,原因度>0的为原因要素,一般原因因素作为新农村社区住房建设项目的关键因素。结合本文实例,新农村社区住房建设项目风险体系中,从原因度的角度看,A11、A12、A13、B12、B14、C11、C12、D12为原因要素,其中排名前3的风险指标是A12政策的执行效力,B12技术人员的操作水平,A13政策的稳定性。在新型农村社区的建设中,政府的政策起主导作用,政府的审批程序、执行效力、政策的稳定性等[11]会对新型农村社区住房建设项目的其他风险产生影响。在新型农村社区建设中,技术人员的操作水平也能决定该项目的进度、成本、质量等一系列问题,A11相关法律法规的完善性,影响对农村体制改革措施和意见的提出,其风险程度仅次于前3位。

B11、B13、C13、C14、D11、D13、D14、E11、E12为结果要素,其中C13项目的进度管理,D13工程按时完成,C14项目的质量管理为结果因素中排名前3的指标。在新型农村社区住房建设项目的发展周期内,其他因素的微小变化都能够间接或直接影响到项目进度、工期完成和项目的验收质量,然而在其他进度管理等目标下,加快工期的完成在一定程度上也能够影响该项目的验收质量。按中心度来分析,风险指标由大到小的排序依次为技术风险、政策风险、工程风险、管理风险和市场风险,其中政策风险和市场风险是原因要素,政府是否具备完善的制度、村民群众是否接受新型农村社区住房建设项目是决定该项目能否进行的主导因素。

图2 DEMATEL中心度原因度分析Fig.2 DEMATEL centrality-causality analysis

3.3 COWA-DEMATEL模型确定综合影响度

表5 一级风险因素的综合影响度Table 5 Comprehensive impact of primary risk factor

根据上文中利用COWA算子进行赋权得到的权重向量W与运用DEMATEL模型确定的中心度,按照式(10)进行乘数合成归一法进行计算,即可得到项目的综合影响度。一级风险因素的综合影响度如表5所示,二级风险因素的综合影响度如表6所示。

表6 二级风险因素的综合影响度Table 6 The comprehensive impact of the risk factors of secondary indicator

4 影响分析与讨论

经过COWA算子的赋权计算,排名前5的风险因素依次为D11材料的质量问题、C12项目的成本管理、C13项目的进度管理、C14项目的质量管理、A12政策的执行效力。对比发现,D11材料的质量问题上升到第1位,新型农村社区住房建设项目强调的是建设一批布局合理、功能完善、环境优美的农村新型社区,目的在于改善农村居民的生活条件等,而材料质量问题能够直接影响新型农村社区住房建设项目的验收质量,最终决定新型农村社区住房建设项目的好坏。经过COWA权重赋权,一级风险因素的风险排序由大到小依次为政策风险、技术风险、工程风险、市场风险、管理风险,其中,政策风险和市场风险的排名上升,都为原因要素。

根据上述结果分析,为了推动新型农村社区住房建设项目的发展,积极探索农村社区的建设模式,提出如下对策:

1) 强化规划控制。政府的引导是最为重要的一环,需要政府提供扎实的、有针对性的理论引导,为新型农村社区的建设奠定基础,要提供具有中国特色的农村社区本土化建设,要在新型农村社区的建设中编制、完善各类规划,编制原则坚持政府组织、部门合作、公众参与等。

2) 尊重农民意愿。为做好新型农村社区住房建设项目,需切实解决城乡融合、改善农民居住环境、提升农民生活质量。新型农村社区的建设需要考虑全体农民的参与度,而且作为居民生活的一个共同社区,要从居民需求角度出发,关注社区居民的主体性、满意度和适用度。

5 结 论

新农村社区项目在建设过程中的风险多而复杂,且并不是单独存在的。鉴于风险因素的复杂多样性,为合理降低项目建设的风险,要仔细分析风险产生的源头,把握风险发生的概率以及采取合适的风险措施,加强项目管理人员的风险意识。因此,项目的风险识别势在必行。

本文从新型农村社区视角出发,对新型农村社区住房建设项目存在的风险因素进行识别分析。建立了新型农村社区住房建设项目风险体系,COWA客观赋权与DEMATEL方法相结合减少了主观上存在的误差,识别了影响新型农村社区住房建设项目的关键风险因素,得出政策风险、市场风险、技术风险是最为关键的因素,其中材料的质量问题则是建设美丽宜居新型农村社区的关键点。