建筑施工项目的关键因素探讨

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摘要:本文介绍了建筑施工模型中关键因素的确定的和关键因素的指标确定方法。除此之外，本文对结构模型以及在建筑施工项目中采用结构模型作为实证模型的好处做出了分析并简要介绍了关键因素的数据收集、量化信息、以及对获得的结论进行验证的方法。

关键词:建筑;模型;关键因素;指标

在建筑进行的过程中，对影响项目的关键因素进行分析有利于在施工的过程中更好的协调项目的业主、承包商和监理三者之间的关系从而达到让项目更好、更高效地进行项目的目的。而通过结构方程模型可以让我们从项目的业主、承包商和监理三个不同的视角出发得到不同的项目关键因素。下文对此做出简要的分析。

1关键因素模型

项目关键因素模型是在建筑施工项目中的关键因素和对应的指标关系的集合，它包含项目关键因素和项目关键因素的指标两个部分。下文分别对着两个部分做出分析。

1．1项目的关键因素

项目的关键因素是指对一个项目的施工进度以及项目的完成度有较大的影响的因素，它决定了项目进展的快慢以及项目最后能达到的效果。以下是在建筑施工过程中的常见项目关键因素。(1)前期准备因素。项目的前期准备关系着项目的进展速度。在前期准备因素中，我们要考虑到项目的图纸、项目的流程设计、项目的可用资源等方面。对项目的前期准备考察可以从项目计划是否完整、物资准备是否充沛、负责人是否合格、对紧急情况是否有防范等方面进行;(2)风险责任承担因素。在风险责任承担因素中，要对风险的责任划分是否合理、公平做出考核，这是建立和谐的三方关系的重要因素。一般而言，项目的最大利润者需要承担最大的项目风险;(3)对项目的了解因素。此因素主要考察参加项目的三方———业主、承包商和监理对项目的预期、目标等相关信息的了解程度。对项目的了解越深，项目进行时业主、承包商和监理之间出现矛盾的概率就越小;(4)项目的创新因素。项目的创新因素主要考察在项目的实施过程中是否使用了先进的、创新的工具以及管理方法;(5)积极性激发因素。项目的积极性主要考核项目中的管理方法能否激发员工对工作的积极，例如是否建立了有效的奖励和惩罚机制;(6)交流因素。项目的交流因素主要考虑在项目的实施过程中各方面的信息交流与反馈情况，它考察了项目实施过程中的合作关系;(7)综合合作因素。这是对项目中的人际关系的综合考察，例如对信任度、协调性的考察。

1．2关键因素指标

在建筑施工项目中，不同的关键因素对项目的影响是不同的，同一个关键因素中的不同结果对最终的结果影响也是不同的，所以我们需要对不同的关键因素中的不同结果进行量度处理，这样可以大大简化我们的分析步骤和方法。值得注意的是，关键因素指标的设计一定要符合科学性。在实际工程中，我们可以对可以已有的规律加以利用来得到一个符合自己项目的项目因素指标。

2结构方程模型与实证方法的选择

结构方程模型已经被广泛应用在国内外，其科学性得到了认可。在建筑施工项目中，我们可以利用结构方程模型来分析一组互相都有关系的数据———即对项目关键因素做出分析。利用结构方程模型中的探测性分析方法，可以帮助我们确定不同的因素之间的关系。结构方程模型可以分为两个部分:测量方程与结构方程。测量方程被用来分析潜变量和指标之间的关系，结构方程被用来分析不同潜变量之间的关系。由于项目关键模型中包含的关键因素较多、关键因素的可取值较多，我们利用诸如多元关系回归的传统方法达不到快速、准确分析的目的。与传统分析方法不同，结构方程模型可以对自变量和因变量都比较广泛的数据做出分析，所以我们在建筑施工项目中可以采取结构方程模型。

3数据的处理

对我们通过调查获得的数据进行处理可以帮助我们简化复杂的数据。以下从数据的获得、数据的分析、结果的验证和权值的分配四个方面说明在建筑施工中对数据的处理。

3．1数据的获得

在得到数据前，我们需要确定样本数量。值得注意的是，样本数量一定要选取适中，这是因为过少的数据达不到对整个项目的全面、整体的分析，而过多的数据则会浪费一些不必要浪费的时间。接着，我们需要分析样本的对象。一般而言，我们要对项目中的主要负责人和普通人分别做出考核。对不同的调查方面，我们应该使用不同的调查问卷，不同的调查问卷是为不同的职业者所准备的。然后，我们要将自己预设的模糊关键因素具体为可以对之进行分析的事件并对每一个因素的不同事件做出全面的考核。例如，在对积极性激发因素进行考核时，我们可以对员工对工作的满意度、对制度的满意度、对管理层的满意度、对自我的责任评价度等具体方面进行考核。在进行考察时，我们需要对不同的调查结果可能性进行分层处理，这是科学简化复杂因素的方法。例如:在调查员工对项目实施方的满意度时，我们应该选择“十分满意”、“一般满意”、“比较满意”和“不满意”四个答案作为可选项，而不是以百分比作为可选项。

3．2数据的分析

在此阶段，我们需要以上文中的关键因素指标来对得到的数据量化。在对不同的样本中的数据统计分析时，我们需要使用一定的数学方法来去除样本中的“不准确数据”。例如:我们可以通过去除样本中的最大值和最小值。把多个样本值计算成最后值的方法有:取样本数据出现的众值、平均值或者加权值。这三种计算方法各有优缺点。例如:在样本数据之间间隔比较大时，我们可能会获得相差比较大的不同众值，这种情况下是无法获得最后的数据的。除此之外，样本数据数值间隔较大时众值可能会造成样本数据的浪费。但是，在数据比较密集、非密集区域值与密集值相差较大时，使用众数作为最后的值却具有一定的科学性。对这三种方法的优缺点进行考虑后，在对建筑施工项目的数据分析中，使用加权值来获得最后的数据是比较合理的方法。

3．3结论的验证

在获得了相关的结论后，我们需要对其拟合度做进一步的分析。分析拟合度是对所得到关键因素是否为项目的关键因素的验证。当拟合度在可以接受的范围内，我们需要进一步分析用数据得到的关联结论。值得注意的是，项目的业主、承包商和监理的拟合度要分别验证，它们并不存在某种数值上的关联。为了验证两个变量是否相关，我们要利用结构模型。当对结构方程的显著型检测的值为正数时，则说明两个变量正相关。反之，对结构方程的显著型检测的值为负数时，则说明两个变量负相关。值得注意的是，如果两个变量不能通过显著型监测，则说明它们之间不存在关联关系。

3．4项目关键因素的权值分配

通过把直接路径系数加到间接路径系数上，我们可以获得路径系数。值得注意的是，当不存在间接路径时，我们需要对直接路径系数实行归一化处理。

4总结

在建筑项目施工过程中，业主、承包商和监理三方所认同的关键因素存在差异，这主要是由他们负者的事物不同以及看待事物的角度不同所造成的。分析关键因素有利于协调业主、承包商以及监理三方的关系，对高效快速地完成工程具有重要的意义。建立关键因素模型是分析不同角色视角的施工项目的关键因素的方法，其由选择关键因素和确立关键因素指标两个部分构成。在数据收集的过程中，我们要注意对样本的数量以及样本的对象做出选择。在处理分析数据的过程中，我们需要使用诸如量化数据、去除不必要数据的方法。在得到最后结果后，我们需要对结果进行验证。在此过程中，我们可以使用目前已经比较成熟的结构模型。

参考文献

［1］黄定轩，尤建新，杜波．不同角色视角的建筑施工项目关键因素实证分析［J］．土木工程学报，2007．

［2］魏伟青，丁海潮，钟发枝，等．施工项目管理关键因素实证分析［J］．工程管理学报，2009(23)．

［3］梁天龙．基于不同结局建筑施工项目关键因素实证分析［J］•中外企业家，2015(23).

作者:汪余 单位:福建三明市第一建设工程有限公司