基于倍效理論的住宅工程質量問題倍效因素分析

陸 彥 夏 楠

(東南大學土木工程學院, 南京 210096)

倍效是一個物理學名詞,最早出現在電路理論及實踐中．目前應用于紡織[1]、農業[2-4]、心理學[5]等領域．本文將倍效理論應用于住宅工程質量問題的研究中,通過對住宅工程質量問題倍效因素的選擇,借鑒事故連鎖反應理論、系統工程和專家建議,構建倍效因素關系結構矩陣假設模型,通過問卷調查對獲得的數據進行驗證分析,得到住宅工程質量問題的倍效因素的實際模型．據此提出我國住宅工程質量問題的阻斷對策．

1 住宅工程質量問題的倍效因素

1.1 住宅工程質量問題倍效因素的定義

根據倍效因素的概念,住宅工程質量問題倍效因素可以定義為:住宅工程質量問題的2個或2個以上影響因素之間由于發生交互作用,形成相互依賴、相互協調、相互影響的動態關聯,并聯合起來對住宅工程質量問題產生更大作用或影響,稱這些影響因素為住宅工程質量問題的倍效因素．

1.2 住宅工程質量問題的8個倍效因素

造成住宅工程質量問題的成因往往是多種因素共同作用的綜合結果．從4M1E維度對我國住宅工程質量問題的影響因素進行研究,將其細分為以下8個影響因素．

1) 技術工人[6]因素．住宅工程施工現場從事操作性勞動的非管理施工人員．

2) 管理人員因素．住宅工程建設過程中,開發商、施工方、監理等單位中從事管理工作的人員．

3) 材料因素．住宅工程采用材料的統稱．

4) 機械因素．住宅工程所采用的所有設備、工具等輔助生產用具的統稱．

5) 方法因素．住宅工程的施工方法等．

6) 作業環境因素．住宅工程施工作業所處的環境,包括自然環境、操作環境及施工場地環境等．

7) 監管環境因素．建設行政主管部門、國務院有關部委依據國家有關法律、法規和強制性標準等,對住宅工程質量進行的監督管理活動．

8) 法律環境因素．住宅工程質量管理相配套的法律制度．

2 住宅工程質量問題倍效因素致因模型

2.1 倍效因素致因模型

根據事故連鎖反應理論[7]建立住宅工程質量問題的產生路徑(見圖1)．結合住宅工程質量問題的倍效因素解析,得到住宅工程質量問題的倍效因素致因模型,如圖2所示．

圖1 事故連鎖反應致因路徑

圖2 住宅工程質量問題倍效因素致因模型

2.2 倍效因素關系結構矩陣假設模型

采用系統工程學的關系結構矩陣模型對倍效因素的相互關系進行表述．經27位專家討論分析,得出表1所示的住宅工程質量問題倍效因素關系結構矩陣假設模型．

表1 住宅工程質量問題倍效因素關系結構矩陣假設模型

3 模型的實證

將上述8個倍效因素作為自變量,住宅工程質量問題作為因變量,采用問卷調查及統計方法進行模型驗證和分析．

3.1 問卷調查對象

發放問卷300份,回收問卷274份,有效問卷257份,回收率為85.7%,滿足樣本數量和回收率的要求[8]．有效問卷中,被調查對象的單位包括住宅工程相關的開發商、政府部門、施工和監理單位．

3.2 問卷分析

1) 問卷的信度檢驗．問卷信度系數α均大于0.7,表明問卷具有較高的信度．

2) 效度檢驗．運用LISREL8.70軟件進行驗證性因子分析,利用通過SPSS軟件分析得到的相關性矩陣編制用于驗證性因子分析的LISREL程序語句,運行結果反映模型具有較好的擬合效果．

3) 相關性分析．8個因素均與住宅工程質量問題具有顯著相關性,證明這8個因素均為住宅工程質量問題的影響因素．

3.3 倍效效應驗證

采用Enter法對住宅工程質量問題影響因素之間倍效效應的進行驗證．為保證回歸分析結果的準確性,在使用SPSS軟件進行分析的同時進行F檢驗和T檢驗．

1) 控制變量對住宅工程質量問題的回歸

為得到無任何外界變量影響下,各控制變量對住宅工程質量問題的回歸結果,進行如表2所示的回歸分析．

表2中,各控制變量β標準值均大于0,T值均大于1,P值均小于0.05,證明對住宅工程質量問題具有顯著影響作用．同時項目性質和項目類型的β標準值較大,證明這2個變量對住宅工程質量問題影響較大．回歸模型的擬合優度檢驗結果表明，各變量對住宅工程質量問題有較好的回歸效果[9]．

表2 各控制變量對住宅工程質量問題的回歸

2) 技術工人對住宅工程質量問題的回歸

加入技術工人自變量進行回歸分析,各控制變量和技術工人自變量的分析結果見表3．

表3 技術工人對住宅工程質量問題的回歸

表3顯示各變量對住宅工程質量問題具有顯著影響作用,且以技術工人自變量對住宅工程質量問題的影響較大．回歸模型的擬合優度檢驗結果表明，各變量對住宅工程質量問題具有較好的回歸效果．

3) 管理人員對住宅工程質量問題的回歸

加入管理人員自變量后的回歸分析顯示,各控制變量和管理人員自變量對住宅工程質量問題具有顯著影響作用．各變量中以管理人員自變量對住宅工程質量問題的影響較大．模型擬合優度檢驗結果表明，各變量對住宅工程質量問題具有較好的回歸效果．

4) 技術工人與管理人員的交互變量對住宅工程質量問題的回歸

同時加入技術工人與管理人員的交互變量[10]對住宅工程質量問題進行回歸分析,結果如表4所示．

表4顯示，各變量對住宅工程質量問題具有顯著影響作用．交互變量的β標準值大于0,證明技術人員和管理人員自變量之間存在倍效效應．回歸模型擬合優度檢驗結果表明,交互變量對住宅工程質量問題具有較好的回歸效果．

表4 技術人員和管理人員交互變量對住宅工程質量的回歸

3.4 模型修正

以上的分析驗證了技術工人與管理人員自變量之間存在倍效效應,重復上述4個步驟,可對另外6個因素之間的倍效效應進行驗證．根據8個倍效因素的驗證結果,對關系矩陣假設模型進行修正,結果如表5所示．

表5 住宅工程質量問題倍效因素關系結構矩陣模型

4 結果分析

4.1 倍效因素分析

由關系矩陣模型可以看出,在住宅工程質量問題的8個倍效因素中,技術工人與其他7個因素之間均存在倍效效應．

1) 技術工人因素．與7個因素均存在倍效效應,原因在于:住宅工程實體是通過技術工人的作業逐步完成的,對住宅工程質量問題的影響最大．

2) 管理人員因素．與6個因素存在倍效效應,但與作業環境因素倍效效應不顯著,原因在于作業環境與管理人員發揮管理職能沒有直接相關性．

3) 監管環境因素．與5個因素存在倍效效應,與機械因素、作業環境因素倍效效應不顯著．原因在于與機械相關的質量問題絕大部分是技術工人的操作失誤及設備故障造成的,而作業環境的天氣、水文等是外力不可控因素,與監管環境無直接關系．

4) 法律環境因素．與5個因素存在倍效效應,與機械因素和作業環境因素沒有顯著倍效效應,這是由于當前機械生產、流通等領域法律制度相對完善,而作業環境更多的是微觀制度的影響．

5) 方法因素．與技術工人、管理人員、作業環境、監管環境以及法律環境存在倍效效應．原因在于住宅工程需要通過施工方法在管理人員和技術工人的管理、操作下完成,受到作業環境、監管環境和法律環境的影響．

6) 材料因素．與技術工人、管理人員、監管環境因素以及法律環境因素存在倍效效應．作為實現住宅工程實體的基礎物質,材料對住宅工程質量能產生巨大影響,但在倍效效應傳遞過程中,材料往往是其他因素作用的對象,更多的是其他倍效因素通過材料因素將自身效應放大并傳遞過去．其“物”的屬性決定了其效應更多的是被動地作用于質量問題．

7) 作業環境．僅與技術工人、方法因素存在倍效效應．與技術工人因素存在倍效效應是由于技術工人操作過程中時刻與作業環境存在聯系,且作業環境會對技術工人的工作效率和操作效果帶來直接影響．同時,作業環境對施工方法等有著重大影響,故與方法因素存在倍效效應．

8) 機械因素．僅與技術工人因素、管理人員因素存在倍效效應,原因是機械因素屬于“物”的屬性,效應影響范圍有限．此外機械設備在住宅工程施工過程中屬于輔助施工,也是機械因素倍效效應小的一個重要原因．

4.2 倍效鏈構建

根據分析結果和倍效因素的類型劃分方法,按效應層次可將住宅工程質量問題的倍效因素分為三大類:① 能動因素,即人的因素,包括技術工人和管理人員.② 被動因素,即物的因素,包括材料、機械以及作業環境.這2類為直接倍效因素.③ 間接倍效因素,包括監管環境、方法和法律環境．

住宅工程質量問題的產生是一系列倍效因素倍效效應產生、傳遞以及演變的結果,倍效因素之間環環相扣,像鏈條一樣彼此關聯,形成倍效效應傳遞鏈,簡稱倍效鏈．根據倍效因素分析結果和質量問題倍效因素致因模型,可得到住宅工程質量問題倍效鏈(見圖3)．

圖3 住宅工程質量問題的倍效鏈

5 結論

1) 技術工人、管理人員、監管環境、法律環境、方法、材料、作業環境和機械是影響住宅工程質量問題的8個倍效因素,經過問卷數據驗證,它們之間存在倍效關系．

2) 8個倍效因素可以分為直接因素(物的因素和人的因素)和間接因素,據此可構建倍效鏈．

3) 從倍效鏈可針對性地提出阻斷對策,作為后續研究的基礎．

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[1] Xin Yujun. Application of multiple effect theory to cotton spinning[J].JournalofQingdaoUniversity, 2002,17(6): 35-37.

[2] Tarafdar J C,Jungk A. Phosphatase activity in the rhizosphere and its relation to the depletion of soil organic phosphorus[J].BiologyandFertilityofSoils, 1987,3(4): 199-204.

[3] Shrivastava P K, Parikh M M, Sawani N G,et al. Effect of drip irrigation and mulching on tomato yield[J].AgriculturalWaterManagement, 1994,25(4): 179-184.

[4] Sturm A, Liehard S, Schatt S,et al. Tissue-specific expression of two genes for sucrose synthase in carrot(Daucus carota L)[J].PlantMolecularBiology, 1999,39(2): 349-360.

[5] Gelb B D, Sundaram S. Adapting to “word of mouse”[J].BusinessHorizons, 2002,45(4): 21-25.

[6] 馬繼遷. 技術工人階層認同現狀及影響因素分析[J]. 理論月刊, 2012(11): 159-162.

Ma Jiqian. Technical workers identity status quo and influencing factors analysis[J].TheoryMonthly, 2012(11):159-162.(in Chinese)

[7] 曹慶仁,許正權. 煤礦生產事故的行為致因路徑及其防控對策[J]. 中國安全科學學報, 2010, 20(9):127-131.

Cao Qingren, Xu Zhengquan.The behavioral causation chain of coal production accidents and its prevention and control measures[J].ChinaSafetyScienceJournal,2010,20(9):127-131.(in Chinese)

[8] 鄧維斌,唐興艷,胡大權,等. SPSS 19(中文版)統計分析實用教程[M]. 北京: 電子工業出版社, 2012:40-45．

[9] 郭慶科,李芳,陳雪霞,等. 不同條件下擬合指數的表現及臨界值的選擇[J]. 心理學報, 2008, 40(1): 109-118.

Guo Qingke, Li Fang, Chen Xuexia, et al. Performance of fit indices in different conditions and the selection of cut-off values[J].ActaPsychologicaSinica,2008,40(1): 109-118.(in Chinese)

[10] 蘭小春. 交互作用影響下的公司治理機制與經營績效關系研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工業大學管理學院, 2008.