基于PCA的装配式建筑投资风险影响因素研究

张琳琳，刘冠权，王志远

(1.青岛理工大学 管理工程学院，山东青岛266520；2.山东省高校智慧城市建设管理研究中心，山东青岛266520)

近年来，装配式建筑以施工速度快、施工工期短、绿色环保等优势进入大众视野.与传统现浇建筑相比，装配式建筑在技术要求、产业链完善、系统集成等方面有着更高的要求，同时装配式建筑参与企业众多，在项目实施过程中，极易出现参与方信息不对称等阻碍因素，因此装配式建筑比传统建筑面临更大的风险与挑战.

在装配式建筑风险研究领域，齐宝库从装配式建筑全寿命周期出发建立了装配式建筑风险清单，并运用熵权法找出了关键风险影响因素[1].常春光将序关系法和WBS-RBS相结合识别出装配式建筑施工阶段的风险，并对各作业单元进行了风险划分，最后提出了相应的风险应对措施[2].黄桂林等运用社会网络分析法对装配式建筑供应链风险因素及其相互作用进行了研究[3]，继而识别出了关键风险因素并提出了应对措施.孙亚琪等人运用复杂网络理论构建了装配式建筑供应链风险网络模型[4]，并分析了风险传递效应，并对提出的风险免疫策略的效果进行了动态仿真分析.秦璇等人根据问卷调查识别出绿色建筑影响因素并构建了风险网络连接矩阵[5]，然后运用SNA获得关键风险因素和关键风险关系，在提出风险管理措施后，对风险管理结果进行跟踪监测，为风险管理提供了新思路.江小燕在识别出20项影响PPP项目的风险因素后[6]，运用ISM-fuzzy和MICMAC法构建了关键风险因素递阶层级结构并对风险因素进行了分类.桑培东运用结构方程模型模拟拟合法确定装配式建筑项目开发风险影响因素权重并结合案例分析验证模型的可行性[7].

纵观以往研究，专家学者们在风险识别研究领域已经取得了有益的成果，但是鲜有学者对装配式建筑投资风险因素进行深入研究，因此本文将立足于开发商视角，结合绿色供应链全过程角度对影响装配式建筑投资的风险因素进行全面识别，继而运用主成分分析法找出关键风险影响因素，并在此基础上提出风险应对措施，从而为开发投资决策提供参考依据.

1 风险影响因素指标

1.1 风险影响因素初识

本文选取近年来关于装配式建筑风险影响因素的相关文献，每篇文献对于投资风险影响因素用词有所区别，通过对相同因素进行合并，某些因素进行剔除，将在文献中出现频次较高的风险影响因素进行了系统的归纳整合，得到初始影响因素41个，并按照装配式建筑全寿命周期涉及到的各个阶段进行了划分，具体见表 1.

1.2 主成分分析法

主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)是利用降维的思想，在损失极少信息的前提下将多个指标提取并转化为几个综合指标的多元统计方法，提取之后的各综合指标称之为主成分，各主成分之间相互独立[8].

具体步骤如下：

设向量X=(X1,X2,…,Xn)T为n个评价指标构成的n维向量；γ1,γ2,…,γn(γ1≥γ2≥…≥γn)为X的协方差矩阵特征值；Ri=(R1i,R2i,…,Rni)T,(i=1,2,…,n)为各特征值对应的标准正交特征向量，向量F=(F1,F2,…,Fn)T为新构建的综合向量，向量F可由向量X表示，表达式如下：

Fi=R1iX1+R2iX2+…+RniXn

(1)

其中：i=1,2,…,n.

求解主成分数量一般遵循以下3种方法：1)采取累计方差贡献率达到85%以上所对应的变量作为主成分；2)采取协方差矩阵特征值大于1的指标作为主成分；3)根据特征值的变化趋势来判断，采取出现明显拐点之前的指标作为主成分[9-15].

1.3 原始数据获取

本研究根据上述41项装配式建筑风险影响因素设计了调查问卷，调查问卷共分为两部分：1)填写问卷人的基本信息，包括受访者的学历、工作单位、职务、从业年限、对装配式建筑的了解程度等; 2)要求问卷人采用李斯特5级量表对所列41项风险因素的风险度量值进行打分，其中5分代表此影响因素对装配式建筑投资风险影响重要性极其重要，1分代表极其不重要，从5分到1分重要程度依次递减.为保证问卷质量，此次研究调查范围涵盖不同单位、教育背景、企业的装配式建筑方向的从业者，同时考虑到装配式建筑在国内兴起较晚，因此本次调查未对调查者的相关工作时间做具体要求，问卷的有效数量也有限.此次问卷调查采取线上和线下同步进行的方式，共发放问卷80份，其中有效问卷67份，有效回收率83.8%.在有效问卷中，样本具体调查情况见表 2.

2 关键风险因素

2.1 KMO检验和Bartlelt球形检验

为保证问卷调查结果具有较高的可靠性和有效性，需要对数据进行信效度检验[16].KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验通过对各变量间简单相关系数和偏相关系数的大小进行比较从而判断变量间的相关性，KMO值越大代表效度指标越高，越接近于1，变量间的相关性越强，越适合采用主成分分析法来进行统计分析[17-20].Bartlett’s球型检验(Barlett Test of Sphericity)能够体现出不同指标的相关性水平，若sig.值小于0.05，则代表显著性较高，效度较好[21-24].将问卷数据按照阶段分别运用SPSS软件进行分析，汇总结果见表 3.

由表 3可知，原始数据KMO值均大于0.5，说明各变量之间存在较强的相关关系，Sig.=0.000<0.05，表示该样本的显著性满足要求，因此5个维度涵盖的因素适合均进行因子分析.

表3 KMO和Bartlett’s球型检验

2.2 主成分分析

以决策阶段为例，运用SPSS.22软件对决策阶段10个影响因素进行主成分分析，如表4所示，前4个成分的成分的初始特征值大于1，且累计解释方差达到61.67%，说明它们是决策阶段10个风险影响因素中的主要成分.将因子载荷矩阵进行正交旋转，利用方差最大旋转法能够使因子载荷的差异化更加显著，更加明确主成分的含义，从而实现变量在较少的成分上载荷量较高，更有利于对主成分进行命名，用SPSS软件进行最大方差法旋转，旋转在5次迭代后收敛，如表 5所示.

表4 决策阶段总方差解释

表5 决策阶段旋转后的成分矩阵

主成分1包括相关法律法规不完善A1、政府激励政策不足A2和政策执行效力不足A8，将其归结为政策保障机制健全性；

主成分2包括市场需求预测不准A7装配式建筑认知不足A6，将其命名为市场环境了解程度；

主成分3包括项目目标定位不清晰A9，投资估算不准A3，将其命名为装配式建筑项目认知程度；

主成分4包括融资渠道单一A5，金融市场支持力度不足A10，融资体系不健全A4将其归结为融资体系健全性.

将设计阶段、生产运输阶段、施工装配阶段和销售运营阶段的影响因素指标分别采用同样的方法在SPSS中进行主成分分析，然后将各阶段主成分分析结果进行汇总，得到装配式建筑投资风险关键影响因素清单，见表 6.

表6 装配式建筑投资关键风险因素影响清单

3 对策建议

3.1 充分做好市场调研工作

在装配式建筑项目实施前，开发商要密切关注国家经济政策变化，时刻关注调控政策对消费者的影响程度，适时调整预案，做好风险防范措施，同时开发商要全面分析项目的市场定位和市场走向，深入分析装配式建筑市场供求形势，作出合理的市场预测，提高自身项目的核心竞争力.另一方面，开发商在选择供应商时，要对装配式建筑各供应商进行调研，可对供应商的公司、工厂等进行实地考察，已确保选择优质的供应商.

3.2 加强装配式建筑科普性宣传

作为开发商，要积极响应政府号召，配合政府利用线上线下资源对装配式建筑进行科普性宣传，在装配式建筑销售过程中，开发商可依托该项目举办装配式建筑介绍会，为消费者详细介绍装配式建筑较传统建筑的优点，改变消费者的传统观念，增加消费者对装配式建筑的认知，让装配式理念在公众中广泛普及开来.

3.3 注重专业人才培养

装配式建筑作为新兴建筑形式，行业内高端管理型人才、技术型人才较少，作为开发商，可适当邀请装配式建筑领域专家对企业员工进行专业培训，同时作为管理者应该积极学习装配式建筑管理制度，积累管理实践经验，不断提升企业的工业化管理水平.

3.4 加大关键技术科研投入

在装配式建筑构件生产过程中，开发商应协调设计单位与构件生产单位沟通，严格按照图纸进行生产制造，防止出现预留洞尺寸不精确、位置不符等情况出现，同时加强构件生产质量监管，合理安排构件运输、存放吊装等工作.开发商要积极配合政府及各科研机构，建立产学研一体化平台，加大关键技术科研投入，为完善装配式建筑技术标准添砖加瓦.

3.5 推行工程总承包模式

工程总承包模式能够实现设计、采购再到装配施工一体化，能够有效减少各参建单位之间的外部沟通问题，使风险转化为内部管理问题，增加各单位之间的协调能力.同时，作为开发商要搭建多样沟通渠道，减少各供应商信息不对称问题，降低管理风险.

4 结 语

装配式建筑是实现建筑工业化的重要途径.笔者基于装配式建筑全寿命周期各阶段特点，经文献研读与专家访谈，就决策、设计、生产运输、施工装配和销售运营5个阶段进行研究，识别出影响开发商投资的风险因素41项，构建了装配式建筑投资影响因素风险清单，最后运用主成分分析法对各阶段风险因素进行分析，最终筛选出各阶段关键风险因素共17项，并提出了相应措施，以期为开发商投资决策提供参考依据，从而促进装配式建筑行业的发展.