基于因子分析法的工程物流方案設計風險評價指標體系構建

楊廣娟

（中外運沙倫氏物流有限公司，上海 201204）

0 引言

近年來，隨著全球一體化進程加快和中國加工制造業的水平越來越領先，國際工程項目投資在我國持續增加，國內的工程物流行業也隨之受到更多的關注和倚重。在嚴格工程項目風險控制要求的趨勢下，對于工程物流項目的風險控制和管理的要求也越來越高。方案設計作為工程物流活動中極其重要的一個環節，與總體工程項目的質量、進度、成本等息息相關。

本文基于風險管理理論，結合工程物流方案設計和管理特點以及筆者本人的實際工程經驗，識別工程物流方案設計階段可能存在的風險因素，建立風險清單。然后通過問卷調查收集數據，引入因子分析法對原有設計風險因素進行科學歸類，以此確定工程物流方案設計風險評價指標體系。本研究對工程物流方案設計乃至項目風險管理具有現實意義，對提高工程物流行業的整體安全管理水平具有指導意義。

1 文獻綜述

國外對于工程項目物流方面的研究較早，Ibrahim Fahmy，等通過對島上建設工程項目進行實例分析，強調了工程物流運輸安裝等對項目在成本、質量、進度、安全性上的重要作用。本杰明，等提出引入風險管理和知識管理量化指標來評估工程設計項目，以確保減少工程在設計階段面臨的風險。Villanueva Jesus A，等指出在EPC模式下的油氣項目中，工程設計階段成本較高，研究運用6 Sigma方法識別效率低下的工程設計工作流程，避免設計資源的浪費和工期延誤。

自20世紀80年代以來，我國大量基建工程項目開工建設，為了減少風險因素對項目的影響，項目管理者開始將相關風險管理理論和研究應用到項目實際中。近年來，隨著工程物流行業越來越重要，風險管理理論也逐漸應用到此行業。國內對于工程物流的研究主要集中在概念研究、成本研究、物流中的運輸吊裝問題研究、風險研究和工程物流供應商的選擇研究等。趙長江對工程物流的基本特征進行總結，并指出工程物流風險性極高，且無處不在，同時給出了應對工程物流風險的措施。宋倜分析了工程物流項目風險，并指出“工程物流項目對技術要求比較高”“（工程物流）技術的配套能力、成熟程度、可替代程度、安全性、技術人才的水平，都可能成為工程物流產生不當后果的原因。”王敏珠介紹了工程物流企業如何為客戶提供最優的工程設計方案及服務，以便降低風險，并引入決策網絡計劃技術進行工程物流風險決策。

從以上研究文獻可以看出，國內外關于工程物流的風險管理研究方向范圍較廣，除綜合性風險分析以外，還有不少針對某類特定風險的分析；研究方法仍以傳統方法為主；越來越重視以解決實際問題和管理需求為導向；越來越多采用系統化、科學數據化的技術彌補以往風險識別與評估水平的不足。雖然研究工程風險和工程物流的文獻越來越多，但是從工程物流方案設計人員角度，針對“工程物流+設計風險”的相關研究成果并不多見，系統性、數據化的完善的理論研究還比較匱乏。

2 工程物流方案設計風險識別

2.1 建立風險清單

工程物流一般依托于“第三方物流”甚至“第四方物流”運作，與傳統物流相比，其作用的對象通常是特殊的且非標準化的。工程物流活動是具有實施的一次性、整體的關聯性、工序的不確定性、技術的復雜性和過程的風險性等特征，對產品完成或目標實現具有關鍵影響的一種特定的物流活動。一般來講，基于工程物流自身所具有的特點，工程物流及其方案設計的風險具有客觀性、多來源性、設計周期長、可變性、滯后性、預防性等特點。根據工程物流的方案設計特點和屬性，按照工程方案設計所發生的先后順序以及設計的內容、深度，將方案設計活動分為概念設計階段、初步設計階段、詳細設計階段、設計收尾與交底階段共四個階段進行分析和風險識別。

通過頭腦風暴和專家調查法，識別在工程物流方案設計四個設計階段中可能存在的風險因素，共識別出33個風險因素，其中概念設計階段5個，初步設計階段7個，詳細設計階段16個，設計收尾與交底階段5個。工程物流方案設計風險因素清單見表1。

表1 方案設計風險因素清單

2.2 數據收集及信度檢驗

通過問卷調查，對識別出的33個工程物流方案設計風險因素進行具體的數據收集，為下一步的因子分析法提供分析基礎。以電子問卷的形式發放問卷106份，回收81份，去除7份無效問卷，實際回收有效問卷74份。

信度檢驗（Reliability Analysis）又叫可靠性分析，是一種度量綜合評價體系是否具有一定的穩定性和可靠性的有效分析方法。α信度系數法是最為常用的一種信度檢驗方法，本文也采用該方法進行信度檢驗。通過SPSS軟件對問卷數據進行分析，結果見表2。

表2 調查問卷可靠性分析

分析結果顯示，本次調查問卷的Cronbach's Alpha值為0.776，超過0.7，表示問卷有較好的可靠性，通過問卷調查收集到的數據是可信的。

3 因子分析

因子分析法是一種通過少量因子描述眾多評價指標或因素的特征或者反映因素彼此之間關系的方法，其能將眾多評價因素中互相聯系比較緊密的因素分成一組，這一組就是一個因子。通過這種方式，將原本繁多的評價因素分成若干個因子，因子數要遠遠少于原有因素的數量，因此因子分析法是一種降維的數理統計方法。

3.固定奶頭、吃足初乳。初生仔豬對外界沒有抵抗力，只有從母體得到母源抗體。仔豬出生后1 h內，由人工輔助吃上初乳，出生后2～3 d內要固定好乳頭，把初生弱小的仔豬固定在前排乳頭，初生強壯的仔豬固定在后排乳頭。如果母豬的產仔數超過母豬乳頭數量、乳量不足或者產后無乳，要及時做好寄養、并窩或人工喂給牛奶等代乳品。寄養和并窩應注意：一是寄養或并窩

本文首先采用因子分析法對工程物流方案設計風險因素進行合理分類，科學地揭示出這些設計風險指標所隱含的內在聯系。指標體系建立流程如圖1所示。

圖1 風險評價指標體系建立流程圖

3.1 適用性檢驗

在進行因子分析之前，首先需要對原始變量的樣本數據做統計學上的適用性檢驗，檢驗是否適合使用因子分析。本文采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗進行適用性檢驗。

通過SPSS 軟件對之前收集的數據量表進行驗證，計算結果見表3。

從表3 中可以看出，KMO 檢驗值為0.746 大于0.7，說明變量之間有較強的相關性，Bartlett球形檢驗的顯著值為0.000，明顯小于0.05，適合做因子分析且因子分析效果較好。

表3 KMO和Bartlett的檢驗

3.2 提取公因子

采用主成分分析法來提取公因子，以特征值大于1作為主成分因子提取原則，分析出總方差解釋表，見表4和圖2。

表4 總方差解釋表

圖2 風險因子碎石圖

從表4可以看出，共提取出6個公共因子，這6個因子總方差解釋率為74.59%，已經能夠反映原有33個風險因素的大部分信息。從風險因子碎石圖同樣可以看出，前6個因子的特征值較高，包含較多信息；之后的因子特征值逐漸下降，曲線趨于平緩。因此，在信息減損最少的前提下，通過因子分析降維思想，成功將初始指標的33個設計風險因素轉化為6個公共因子。

主成分因子載荷矩陣見表5，從表5可以看出風險因素在主成分因子上的載荷，絕對值的大小代表與因子的相關性。但無法對風險因素進行統一歸類解釋。

表5 主成分因子載荷矩陣

以最大方差正交旋轉（Varimax）法對主成分因子載荷矩陣進行旋轉，旋轉主成分因子載荷矩陣可以更好地表達主成分因子，見表6。

表6為各風險因素在各主成分因子上的載荷，結合因子載荷的相關知識，即某個題項在某一因子上的載荷不低于0.5，就表示兩者之間相關性較強。旋轉后的主成分因子載荷矩陣揭示了風險因素間的潛在聯系，可以更好地進行接下來的公共因子命名。

表6 旋轉主成分因子載荷矩陣

3.3 公共因子命名

公共因子的分組標準為：在旋轉主成分因子載荷矩陣中，某一公共因子內，每個因素所占成分是不同的，當因素對某個公共因子所貢獻的成分最大時，則認為該因素應歸為這一公共因子的組內。公共因子分組統計情況見表7。因各風險因素的名稱較長，因此采用V-V的編號代替。

表7 公共因子分組統計表

公共因子1包含的主要因素有“設計招標內容范圍合理、明確”“項目目標、工作范圍界定”“方案策劃、整體技術方向把握”“考慮設計復雜性、技術風險分析”“項目背景、規劃條件變化”“設計規范、標準變化”，這些是風險因素整個項目層面的，是特定項目自身所固有的，是項目管理實力和能力的體現。因此，公共因子1可命名為項目因素。

公共因子2包含的主要因素有“設計人員技術和方法”“設計人員責任心和嚴謹性”“評估設計的施工可執行性”“設計圖紙技術交底”“詳細設計深度”“設計審查”“設計人員變更”“設計人員的經驗”。這些因素都與設計人員有關，代表了設計的水平、能力和設計人員的態度。因此，公共因子2可命名為設計方因素。

公共因子3包含的主要因素有“業主提供設計基礎資料完善、及時”“業主在本行業的經驗與專業性”“采用新技術、新設備”“業主文件審查、澄清問題的及時性”“業主設計需求、輸入條件變化”“業主對設計的干預”。這些因素均代表業主對設計方案的影響，比如對整體方向的把握、對設計的反饋等。因此，公共因子3可命名為業主方因素。

公共因子4包含的主要因素有“設計人員統籌安排”“設計周期”“設計范圍和方法受成本經濟制約”“設計組織協調能力”“設計變更”。這些因素表示對設計人員的安排，對設計方案的整體規劃，設計工期計劃安排，以及方案設計的對內對外溝通協調等。因此，公共因子4可命名為設計控制與管理因素。

公共因子5包含的主要因素有“施工現場條件變化影響設計變更”“施工方對設計圖紙理解程度”“設計方案執行力度”“其他方因素影響施工按設計執行”。這些因子表示設計方案的施工執行階段產生的問題和反饋會對方案的工程設計產生影響，導致方案變更、調整優化等。因此，公共因子5可以命名為施工方因素。

公共因子6包含的主要因素有“業主前期基礎設計資料完善、要求明確”“設計所需設計資料完善”“設計方對業主技術要求理解程度”“項目各方與設計方的信息共享”。這些因素包含對設計期望的傳遞分享，設計資料的共享，以及為了完成方案工程設計，設計方與業主的溝通交流，設計方與項目其他方的溝通交流。因此，公共因子6可以命名為溝通風險。

按照以上內容整理的公共因子命名見表8。

表8 公共因子命名表

3.4 信度檢驗

因子分析的最后一步是做信度檢驗，以確定因子分析結果的一致性是否合格。對通過因子分析得到的6個公因子依次進行Cronbach’s α系數檢驗，Cronbach’s α系數均超過了0.9，表示量表的可信度高，因子分析結果構成的各主成分因子和總體因素集的因素量表具有較好的一致性，表明可以根據因子分析結果建立設計風險評價指標體系。信度檢驗結果見表9。

表9 Cronbach’s α信度檢驗統計表

3.5 建立風險評價指標體系

根據因子分析提取出的關鍵風險因素，建立工程物流方案設計風險評價指標體系，見表10。

表10 工程物流方案設計風險評價指標體系

4 結語

本文從工程物流服務分包商的角度，聚焦工程物流方案設計風險，運用風險研究管理工具，引入因子分析法，提取出能夠客觀反映原始33個風險因素變量大部分信息的6個公共因子，并對公共因子進行解釋命名，從而建立了工程物流方案設計風險評價指標體系，為后期的構建風險綜合評價管理模型及風險應對提供依據。在一定程度上提高工程物流行業設計人員的技術專業性、設計質量以及風險安全意識，提高工程物流項目執行的規范化和安全性，為工程物流承包企業進行方案設計風險管理提供參考。