建筑供应链视角下区块链技术应用影响因素分析：基于Fuzzy-DEMATEL-ISM模型

王红春，周子祥

（北京建筑大学 城市经济与管理学院，北京 100044，E-mail：zixiang_zhou01@163.com）

近年来，以区块链为代表的信息技术不断发展，医疗、食品、农业、金融、建筑等多个行业产业链、供应链迎来技术驱动的数字化转型浪潮[1]。建筑行业作为我国国民经济的重要支柱之一，供应链结构复杂，涉及企业众多，管理难度大，多年来长期存在节点企业间信任度低、沟通效果差等问题，设计、采购、工程建设、运营维护等业务板块的信息难以共享交流，从而“信息孤岛”问题相对突出[2]。区块链作为一种以密码学方式保证的信息数据分布式账本，因其去中心化、可追溯性和不可篡改性特点，在建筑行业具有建筑信息共享、碳排放估算、施工现场数据采集等丰富应用场景，是解决节点企业信任问题、破解“信息孤岛”难题、促进建筑供应链高质量数字化转型的关键技术措施[3]。

针对区块链技术应用的影响因素研究，学者们的关注点主要集中于TOE框架下的技术、组织和环境3个层面[4]。较有代表性的研究如张春生等[2]整理和归纳了以上3个层面中抑制区块链技术在建筑供应链中规模性应用的阻碍因素。在技术层面，杨学成等[5]认为数据吞吐量的大小将影响技术系统整体的运行速度。苏宇等[6]认为较高的技术人才储备将会对区块链技术应用产生积极影响。在环境层面，胡楠等[7]认为我国政府在政策方面有意引导建筑行业应用区块链技术。上述研究多数聚焦在单因素对区块链技术应用的影响上，缺少对多因素混合影响及作用机理的分析。在影响因素作用机理的研究方法方面，决策实验室分析法（DEMATEL）作为一种运用矩阵工具与图论进行系统因素分析的方法，常与解释结构模型（ISM）联用，进而探究影响因素之间的层次结构及作用机理，但是其忽略了环境不确定与语义表述模糊等情况可能引发的因素间关联度模糊问题[8]。因此已有学者选择结合以模糊集理论为基础的模糊数学[9]，通过模拟人脑处理模糊信息的过程，有效解决因素间的关联度模糊问题。

综上，区块链技术在建筑行业应用场景丰富，但缺少从供应链视角结合建筑行业特点，梳理分析区块链技术应用影响因素的相互关系、层次结构和作用方式，且研究方法仍有可改进之处。鉴于此，本文以建筑供应链为研究对象，聚焦建筑供应链中区块链技术应用的影响因素研究，参考TOE框架归纳整理建筑供应链中区块链技术应用的影响因素，集成三角模糊数、决策实验室分析法（DEMATEL）、解释结构模型（ISM）的优势特点构建模糊决策实验室与解释结构模型（Fuzzy-DEMATEL-ISM），从建筑供应链视角对区块链技术应用的影响因素作用机理进行中心度、原因度、层次结构等多方面的分析，为促进区块链技术在建筑供应链中的应用提供策略参考。

1 区块链技术在建筑供应链中应用的影响因素

Tomatzky和Fleischer于1990年在《技术创新的流程》一书中提出：影响一个企业或组织对技术创新采纳和实施的因素可归纳为技术（T）、组织（O）与环境（E）三类，其中技术因素包含基本的技术条件，如技术的优势、兼容性、特点等；组织因素包含管理者对技术的态度、决策及企业的基本情况等；环境因素则主要体现在来自内外部环境中政府、竞争者、贸易伙伴等给出的压力或支持[4]。本文借鉴TOE框架对区块链技术应用影响因素进行归纳整理。

（1）研究主题相近。在文献收集过程中，通过在中国知网、Web of Science中分别检索主题“建筑供应链+区块链”“Construction Supply Chain+Blockchain”，先后得到相关中文文献30篇，英文文献86篇，作为影响因素整理归纳的文献基础。

（2）发表时间较短、文章质量较高。基于检索平台上显示的文章“发表时间”“期刊等级”“引用次数”，初步对文献进行过滤，结合专家意见对余下文章质量进行判断和筛选，从技术、组织和环境3个层面总结得出建筑供应链应用区块链技术的12种影响因素，如表1所示。

表1 建筑供应链应用区块链技术的影响因素

2 Fuzzy-DEMATEL-ISM模型

为了更好地梳理分析区块链技术应用影响因素的相互关系、层次结构和作用机理，针对现有研究方法在语义模糊处理等方面的不足，本文在研究方法层面结合三角模糊数、DEMATEL、ISM的优势特点构建模糊决策实验室与解释结构模型（Fuzzy-DEMATEL-ISM模型）。

2.1 构建Fuzzy-DEMATEL模型

引入模糊集理论中的三角模糊数，用于量化专家的主观判断，降低专家打分的模糊性、主观性，以此对DEMATEL方法进行改进，形成Fuzzy-DEMATEL模型[13]，具体步骤如下：

（1）影响因素相互关系评价及语义转化。邀请专家对上述12个影响因素之间的关系进行两两比较，并使用语言算子“N，VL，L，H，VH”（见表2）进行相应评估，得到专家原始评价矩阵Xk，使，得到XLk，XMk，XRk，其中xikj为矩阵Xk中第i行第j列的元素[9]。

（2）计算直接影响矩阵A、直接影响左边值矩阵AL、直接影响中间值矩阵AM、直接影响矩阵右边值矩阵AR。

同理，通过XLk，XMk，XRk可得到矩阵AL、AM、AR。

（3）对直接影响矩阵A进行规范化处理，得到规范化后的直接影响矩阵G。

同理，通过对XLk，XMk，XRk进行规范化可得到矩阵GLsk，GMsk，GRsk；通过对AL，AM，AR进行规范化可分别得到矩阵GL，GM，GR。

（4）使规范化后的直接影响矩阵不断进行自乘运算并相加，表示各因素之间增加的间接影响[13]，得到综合影响矩阵T。

E为12行12列的单位阵。同时，通过对GLsk，GMsk，GRsk进行处理可得到规范化矩阵TLsk，TMsk，TRsk；通过对GL，GM，GR进行处理可分别得到左边值、中间值、右边值综合矩阵TL，TM，TR。

（5）基于CFCS（Converting the Fuzzy Data into Crips Scores）进行去模糊化运算，得到清晰综合影响矩阵CrispT[14]，包括以下3个环节。

环节1：将三角模糊数标准化：

环节2：将左边值和右边值标准化得xlsij，xrsij：

环节3：计算综合标准化清晰值，得出去模糊化后的清晰综合影响矩阵：

（6）分别对清晰综合影响矩阵CrispT的行与列求和，计算各影响因素的影响度D、被影响度C、中心度M与原因度R。当原因度大于0时，表示该因素对其他因素的影响程度大，称其为原因因素；当原因度小于0时，意味着该因素被影响程度更高，称其为结果因素。此外，各影响因素的中心度数值大小代表该因素的重要程度大小[13，14]。

式中，ctij为位于清晰综合影响矩阵CrispT第i行第j列的元素。

（7）以中心度为横轴，以原因度为纵轴，对各影响因素所在位置进行标记，绘制因果关系图。

2.2 构建ISM模型

在上文基础上，构建ISM模型对影响因素的层级结构进行划分，分析影响因素的相互作用关系及作用方式，具体步骤[15]如下。

（1）确定整体影响矩阵Q。整体影响矩阵Q（Q=[qij]12×12）为清晰综合影响矩阵CrispT与n阶单位矩阵I之和，即Q=CrispT+I。

（2）计算可达矩阵K。为简化系统结构，基于统计分布的平均值与标准差来确定阈值α，将整体影响矩阵Q中较弱的因素间关系排除，以提高计算过程和分层结果的客观性[12，16]。

式中，β为清晰综合影响矩阵CrispT元素的平均值，θ为标准差，α∈[0，1]。当整体影响矩阵Q中的元素qij和阈值α满足关系式qij＞α时，可达矩阵元素kij=1，反之，kij=0。

（3）划分层次结构。可达集R(Fi)为可达矩阵K中在因素Fi对应的行内所有值为1的列对应的影响因素集合，先行集A(Fi)指的是可达矩阵K中，因素Fi对应的列中值为1的行对应的所有影响因素集合[12，15]。根据可达集R(Fi)和先行集A(Fi)求二者的交集，将交集与可达集中相同的元素划分为同一层级，去除已分级的因素并按照此方式重复操作，直至所有影响因素全部被划分至相应的层级[16]。

（4）绘制多级递阶结构模型图。根据影响因素层级划分结果，结合可达矩阵中表示出的影响关系，绘制影响因素多级递阶结构模型图。

3 实证研究及结果分析

遴选建筑供应链领域内的专家学者及相关从业人员组建10人专家小组，通过专家评价打分的方式得到他们对上述12种影响建筑供应链应用区块链技术的因素之间相互影响关系的判断。对各位专家的回答进行处理和汇总，得到原始评价矩阵A。

3.1 基于Fuzzy-DEMATEL模型的计算

在矩阵A的基础上，根据Fuzzy-DEMATEL模型计算步骤依次确定规范化直接影响矩阵G、综合影响矩阵T。利用Matlab R2022a，运行CFCS算法，进行去模糊处理，最终得到清晰综合影响矩阵CrispT12×12，通过式（11）～式（14）计算出影响度D、被影响度C、中心度M、原因度R、中心度排名[8]及各因素属性，如表3所示。根据表3中各指标的数据绘制因果关系图如图1所示。

图1 建筑供应链区块链技术应用的影响因素因果关系图

表3 综合影响矩阵分析

3.2 基于ISM模型的计算

将清晰综合影响矩阵CrispT作为整体影响矩阵，根据式（17）计算影响关系阈值。本文中β=0.183，θ=0.066，可得α=0.249，进而确定可达矩阵K[17]。根据可达矩阵K进行影响因素的层次结构划分，结果如表4所示。

表4 建筑供应链应用区块链技术的影响因素层级结构划分

根据层次结构及可达矩阵，绘制建筑供应链应用区块链技术的影响因素多级递阶结构图如图2所示。

图2 建筑供应链应用区块链技术的影响因素多级递阶结构图

3.3 结果分析

（1）原因度分析。原因因素按其原因度数值降序排列依次为：政策导向与法律体系（F9，R=7.103）、数据吞吐量（F2，R=5.218）、节点企业平均规模（F8，R=4.401）、技术兼容性（F4，R=3.032）、技术功能特性（F1，R=2.219）、技术运营成本（F3，R=1.473），可以发现原因因素主要关乎政策法律、技术及供应链节点企业规模情况，它们作为原因因素共同形成区块链技术应用的驱动力。促进区块链技术的应用应以政策法律为准绳和方向，以技术层面为支撑，以一定的供应链综合实力为基础。此外，政策导向与法律体系（F9）位于原因因素首位说明政策导向的有意倾斜对区块链技术在建筑行业的应用具有重要的推动作用。

结果因素按其绝对值降序排列依次为：竞争者行为（F12，R=-6.972）、节点企业使用意愿（F5，R=-5.779）、行业技术认知（F10，R=-4.845）、专业基础设施（F11，R=-3.405）、核心人才与技术能力（F6，R=-2.229）、供应链结构模式（F7，R=-0.216），其中排序前3的结果因素主要是与节点企业对区块链技术应用的行动、认知及态度相关的影响因素。以上结果因素是区块链技术当前应用情况的具体反映，这说明区块链技术的应用应以改善企业对区块链技术的认知和态度、影响企业相关投资决策为目标，其次是改善专业基础设施及相应人才储备。

（2）中心度分析。节点企业使用意愿（F5，M=25.723）的中心度数值最高，说明相对于其他因素，它对于区块链技术应用的影响程度更强，因此应充分重视对节点企业使用意愿的提升。并且，可以发现F5、F11、F12、F10、F6等结果因素占据了中心度数值排序的前列，这说明在建筑供应链的区块链技术应用过程中，以改善结果因素为导向的促进策略更为有效，应有针对性地对节点企业使用意愿、专业基础设施、竞争者行为、行业技术认知、核心人才与技术能力等方面施加积极影响。此外，通过两个层面的比较应注意到供应链结构模式（F7，M=17.785）原因度趋近0且中心度较低。这说明建筑供应链的结构模式相对稳定，难以通过供应链结构模式的转变影响区块链技术的应用。

（3）层次结构分析。建筑供应链应用区块链技术的影响因素在多级递阶结构图中被划分为6层3阶。其中表层因素为行业技术认知（F10）、竞争者行为（F12）及节点企业的使用意愿（F5），这说明对于这些因素的干预将直接影响区块链技术的应用。并且，中间因素为技术功能特性（F1）、数据吞吐量（F2）、技术运营成本（F3）、供应链的结构模式（F7）及专业基础设施（F11），通过观察箭线指向可以注意到，这些因素主要通过影响节点企业使用意愿间接地对区块链技术应用施加影响。最后，根本因素为政策导向与法律体系（F9）、技术兼容性（F4）、核心人才与技术能力（F6）、节点企业平均规模（F8），这说明了政策法律导向、技术兼容、人才培养、供应链综合实力等方面对于建筑供应链的区块链技术应用具有根本的推动作用。

除此之外，可以发现政策导向与法律体系（F9，R=7.103）既是层次结构中的根本因素，同时也是原因因素的首位；竞争者行为（F12，R=-6.972）、使用意愿（F5，R=-5.779）及行业技术认知（F10，R=-4.845）既是层次结构的表层因素，也同时占据结果因素的前三位；其他影响因素在层次结构中的位置也与Fuzzy-DEMATEL模型所得出的相应结论多有印证之处，这说明了Fuzzy-DEMATEL与ISM在建筑供应链区块链技术应用影响因素分析中具有较高一致性，也证明了本文应用Fuzzy-DEMATEL-ISM模型的合理性和科学性。

4 对策建议

政策导向与法律体系、技术兼容性、技术功能特性、技术运营成本、企业平均规模等作为原因因素，对区块链技术应用具有驱动作用；竞争者行为、节点企业使用意愿、行业技术认知、专业基础设施、核心人才与技术能力、供应链结构模式等因素作为结果因素，可反映区块链实际应用情况；在建筑供应链的区块链技术应用过程中以改善结果因素为导向的促进策略更为有效；12个影响因素相互关系复杂，在多级递阶结构图中可划分为6层3阶。通过结果分析，本文认为建筑供应链中区块链技术应用的促进应注意以下几点：一是以政策法律为准绳和方向，以技术层面为支撑，以一定的供应链综合实力为基础；二是以改善企业对区块链技术的认知和态度、影响企业相关投资决策为首要目标，其次改善专业基础设施以及相应人才储备；三是以结果为导向，有针对性地对企业使用意愿、专业基础设施、竞争者行为、行业技术认知、核心人才与技术能力等方面施加积极影响；四是充分重视政策法律导向、技术兼容、人才培养、供应链综合实力等因素的根本性推动作用。同时从政府、企业、教育3个方面可提出建议如下：

（1）加强政策引导，推进法律完善。区块链技术在建筑供应链中的应用较大程度上依赖政策法律层面的导向，政府积极正确的政策引导能够有效提升企业对区块链技术应用的关注程度和投资意愿，完善的法律体系更是企业利益的坚实保障。

（2）关注数字化势头，做足转型准备。建筑供应链相关企业应高度关注相关政策导向及法律体系的建设，提前筹划区块链技术应用，着力改善现有基础设施，提升供应链规模及综合实力，积极迎接数字化转型浪潮。

（3）坚持问题导向，推动人才培养。教育相关部门及科研机构应针对建筑行业现有问题，持续推动区块链专业人才的培养，提升核心人才储备及技术能力，助力攻克区块链技术兼容性问题，为建筑供应链数字化转型及高质量发展提供人才储备与技术支撑。

5 结语

本文为探究建筑供应链中区块链技术应用影响因素的影响关系及作用机理，基于TOE框架归纳整理了12种影响因素，构建了Fuzzy-DEMATEL-ISM模型。通过Fuzzy-DEMATEL模型得出因素的原因度、中心度数值，绘制因果关系图，明确了各因素的影响作用大小及属性，进一步结合ISM模型绘制多级递阶结构图，将影响因素划分为6层3阶，揭示了不同层次因素影响方式的差异，可为促进区块链在建筑行业中的应用提供策略支持和管理启示。此外，未来研究可进一步结合创新技术扩散机制分析区块链技术在建筑行业的应用发展趋势，为促进区块链赋能建筑供应链数字化转型提供更深层次的参考。