基于結構方程的基坑工程施工風險評價

摘 要：引起基坑工程風險的因素復雜，故難以評價，文章在總結文獻的基礎上，用結構方程模型（SEM）來對基坑工程的風險進行分析和評價。數據來源于對相關領域的各參與方的調查問卷，研究工具用到了SPSS和AMOS統計軟件，最后利用構建的結構方程模型對基坑工程的風險進行了評價，對基坑工程施工具有指導作用。

關鍵詞：基坑工程；風險評價；結構方程模型

當中國成為世界最大建設工地的同時，基坑工程事故也變的越來越多。因為地面以下情況的復雜性、以及對周圍環境的重大影響，控制基坑工程的風險就非常重要。基坑工程的特點是規模大、周期長、造價高、技術復雜以及不確定性。國內外很多學者都對基坑工程的風險進行研究，學者們用了風險矩陣、故障樹分析法、層次分析法、模糊綜合評價法、粗糙集和神經網絡、粗糙集和支持向量機。在涉及到對風險產生間接影響的某些潛在變量時，這些方法不能直接測量，而且有些變量之間還有錯綜復雜的關系。綜上所述，文章選擇結構方程（SEM）對基坑工程的風險進行研究。

1 結構方程模型（SEM）介紹與數據采集

1.1 結構方程模型（SEM）

在很多模型中，構造的變量和要反映的研究目標之間的關系很宏觀和粗糙，以至于得到的結論誤差很大，而結構方程不僅將變量細化到可以量化，而且可以描述變量之間的關系，通常情況都是憑檢驗來假設這些關系，帶有很強的主觀性。結構方程利用能夠直接測量的可測變量來反映潛在變量，二者之間的關系就稱為結構。SEM模型是一種逆向建模分析方法，它的變量分為可測變量和潛在變量。結構方程模型是在多元統計分析的基礎上，主要是對因子分析和路徑分析作的改進，在整合了這些技術下對大量的具有復雜關系的數據處理分析，近年來多用于經濟學和社會學等領域。建立結構方程模型首先需要建立假設，然后采集數據來驗證假設是否成立。現在都利用專門的結構方程軟件來進行，在輸入軟件驗證前，還需要對采集的數據預處理以保證驗證結論的可靠，主要是對信度和效度的檢驗。本研究采用數據收集的方式為設計調查問卷。

1.2 基坑工程風險指標因素識別分析

目前對于基坑工程施工風險的總結已經很多，本文總結國內外研究的基礎上把可能存在的風險分為五個一級指標：土方開挖（A1）、支護樁（A2）、預應力錨索（A3）、土釘墻（A4）和降水施工（A5）。一級指標下面又分為若干二級指標：

土方開挖（A1）：支撐失穩（A11）、坑底隆起（A12）、基地擾動（A13）、圍護結構損傷（A14）、基坑坍塌（A15）

支護樁（A2）：承載力不滿足要求（A21）、遇到障礙物（A22）、塌孔（A23）

預應力錨索（A3）：預應力鎖定值不準確（A31）、預應力錨索抗拔力不足（A32）、預應力錨索布置不符合設計要求（A33）、預應力錨索自由端長度及注漿量不足（A34）

土釘墻（A4）：土釘抗拔力不足（A41）、土釘布置及其剖面坡度不符合設計要求（A42）、土釘孔內注漿量及坡面混凝土厚度不足（A43）

降水施工（A5）：降水引起周圍地面沉降與開裂（A51）、降水不到位（A52）

1.3 問卷設計與數據挖掘

根據研究內容，設計了調查問卷獲取有關資料，問卷設計的合理性也直接決定了調查結果的可信度，問卷的設計遵循了四大原則：主題鮮明、題量適中、清晰易懂和便于處理。問卷分成兩個部分：第一部分為被調查人的性別、職業、工作年限和職稱，從不同的角度來了解基坑工程的風險，避免被調查人的個人主觀影響帶來的誤差。第二部分就是問卷的主體，設計了17個直接變量來測量潛在變量，也就是本文上面的17個二級風險因素指標。本次問卷針對從事基坑工作研究的專家學者、施工單位、監理、設計方和建設單位，調查方式為發送電子郵件的形式完成。基本信息的統計情況如下所示：從性別上看，男性樣本數為499，占83.17%；女性樣本數為101，占17.83%。從從業時間看，2年以內樣本數為63，占10.5%；2-5年樣本數191，占31.83%；6-10年樣本數194，占32.33%；11-20年樣本數139，占23.17%20年以上樣本數13，占2.16%。從職業領域看，相關專家學者樣本數84，占14%；施工方樣本數241，占40.17%；咨詢（監理方）146，占24.33%；設計方樣本數41，占6.83%；建設單位樣本數124，占20.67%。從職稱看，初級樣本數131，占21.83%；中級樣本數388，占64.67%；高級樣本數104，占17.33%。總體來看被調查人員的組成比較合理。

2 結構方程模型（SEM）的構建與檢驗

2.1 模型假設前提條件

通過對風險的識別與分析，本文提出如下幾點假設：

H1：土方開挖風險對基坑工程施工風險具有正向影響；H2：支護樁風險對基坑工程施工風險具有正向影響；H3：預應力錨索風險對基坑工程施工風險具有正向影響；H4：土釘墻風險對基坑工程施工風險具有正向影響；H5：降水施工風險對基坑工程施工風險具有正向影響。

2.2 數據檢驗

本文用統計軟件SPSS17.0對數據進行分析。首先要對調查問卷結果作信度測量，也就是測試數據的一致性或者可靠性程度，利用Cronbach's Alpha系數來檢驗內部結構的一致性程度。Cronbach's Alpha 系數越大越好，最好都大于0.85，如果低于0.6，表明問卷存在問題，應該重新設計。檢驗結果如表1所示。

表1 變量的一致性檢驗結果表

從表1可以看出，調查問卷得到的數據對于17個指標的Cronbach's Alpha值都大于0.7，這充分說明了調查問卷題項之間有很高的相關性和一致性，因此可以得出結論：問卷設計合理。接下來需要做效度檢驗分析，效度檢驗的目的是測試調查問卷的有效性，目前常用的有三種：內容效度、結構效度和效際關聯效度。本文采用的方法是請行業內的專家評審量表，結果表明，各個量表的內容效度都很好。

2.3 模型設計與檢驗

根據本文前面構建的風險評價指標體系和提出的研究假設，建立了5類不同的風險對基坑風險的路徑圖。其中，土方開挖風險、支護樁風險、預應力錨索風險、土釘墻風險和降水施工風險都是結構方程中的潛在變量，由17個觀測變量所組成。本文采用AMOS7.0來對構建的結構方程分析，將調查問卷得到的數據導入模型中，輸出的結果如表2所示。

表2列出了基坑工程施工風險影響因素結構方程模型的適配指數，其中絕對適配度指數是GFI，簡約適配度指數是NFI、AIC，增值適配度指數是CFI。從表2可以看出，絕大部分指標都滿足要求，總體來看，該假設模型可以作為一個較好的基坑工程風險評價模型。接下來需要對潛在變量對基坑工程風險的影響進行分析和研究，根據軟件AMOS7.0的輸出結果，得到了潛在變量對基坑工程風險的路徑系數，土方開挖風險A1標準化路徑系數0.61；支護樁風險A2，標準化路徑系數0.53；預應力錨索風險A3標準化路徑系數0.56；土釘墻風險A4 準化路徑系數0.47；降水施工風險險，準化路徑系數0.39。從數據可以看出土方開挖風險和基坑工程風險的之間的路徑系數是0.61，屬于正向影響，土方開挖的風險控制的越好，基坑工程的風險就越低；支護樁風險和基坑工程風險之間的路徑系數是0.53，屬于正向影響，支護樁風險控制的越好，基坑工程風險就越低；預應力錨索風險和基坑工程風險之間的路徑系數是0.56，屬于正向影響，預應力錨索風險控制的越好，基坑工程的風險就越低；土釘墻風險與基坑工程風險之間的路徑系數是0.47，屬于正向影響，土釘墻風險控制的越好，基坑工程風險就越低；降水施工風險和基坑工程風險之間的路徑系數是0.39，屬于正向影響，降水施工風險控制的越好，基坑工程風險就越低。對于結構方程假設條件的驗證實際上也符合工程實踐檢驗。

本文利用結構方程模型對基坑工程風險進行了分析和研究。從最后得到的結論來看，土方開挖、支護樁和預應力錨索與基坑工程風險的路徑影響系數相對其他兩個較大，這需要在施工工程中重點防范。僅憑這個只能看出潛在變量之間的相對關系，不能準確量化風險的嚴重程度。這需要在工程實踐中積累基坑工程施工風險有關的數據，形成行業規范，便于評價風險等級。此外，也可以考慮將路徑系數作為權重與其他評價模型結合對風險進行評價，相對于用層次分析法得到的權重更客觀全面，如果能利用施工中的測量數據替代問卷，誤差會更小。

參考文獻

[1]易丹輝.結構方程模型方法與應用[M].北京：中國人民大學出版社，2008.

[2]中華人民共和國住房和城鄉建設部.建筑基坑支護技術規程[M].北京：中國建筑工業出版社，2012.

[3]Mahan M.Kumaraswamy and Daniel W.M.Chan.Determinants of construction duration[J].construction Management and Economics，1995（13）：200-220.

作者簡介：邱輝（1982，10-），男，重慶人，在讀碩士，項目管理專業，研究方向為項目經濟評價。