摘要：工程項目交易方式的選擇直接關系到項目的成敗，而構建一套合適的影響因素體系是工程項目交易方式決策的重要內容。分析工程項目交易方式選擇決策的影響因素及其重要性，基于文獻回顧與專家訪談識別出基于業主視角的4類15個工程項目交易方式選擇的影響因素，運用電子問卷收集51份有效項目信息，引入隨機森林模型，通過計算平均不純度減少值定量評價其重要性指數。研究發現，業主方管理能力、項目設計復雜程度、業主方相關項目經驗、項目類型以及項目成本要求5個因素對工程項目交易方式的選擇影響顯著。

　　關鍵詞：工程項目交易方式;影響因素;重要性排序;隨機森林

　　工程項目交易方式(ProjectDeliverySystem，PDS)在國際上又被稱為ProjectDeliveryMethod或ProjectDeliveryandContractStrategy，在國內被稱為工程承包模式[1]或項目管理模式[2]。PDS通常定義了項目各參與單位的角色和責任，設立了項目設計、采購、施工各階段的執行框架[3]，是項目參與方為了完成工程項目而組織實施項目的系統方式[4]。PDS之間并沒有優劣之分，每種PDS都具有一定的適用范圍。

　　建筑工程論文：淺論工程量清單計價下的工程項目造價管控策略

　　實踐表明，采用適宜的工程項目交易方式能夠提高工程項目的實施效率[5]，降低工程項目的交易成本[6]，采用不合理的工程項目交易方式將會影響項目績效[7]。并且由于PDS一經選定，在實施過程中一般較難更改，因此選擇PDS是在工程項目管理中一項至關重要的任務。然而在實踐中，PDS選擇的決策者難以全面考慮所有的影響因素后作出準確判斷，為了使業主的決策更加客觀與科學，需要從眾多影響因素中識別出相對重要的因素優先考慮。

　　本文從實證研究的角度出發，對業主視角下的PDS選擇影響因素進行重要性排序，旨在提高PDS決策的客觀性，為業主進行PDS選擇的決策提供參考。目前關于PDS的研究主要分為三類，一是基于對實際工程項目績效的觀測，利用一些較為客觀的績效評價指標，對工程項目交易方式進行比較;二是設計出一系列影響因素指標體系，構建工程項目交易方式選擇的方法或模型，對PDS進行比較;三是對PDS影響因素進行的研究。關于第三類研究，已有學者采用不同方式進行了探討。柯洪等[8]通過問卷調查發現，項目類型、思維慣性、業主能力、控制權配置及交易規則完善度較其他因素對PDS選擇的影響顯著，但是單純的問卷調查無法排除專家的主觀性影響。

　　為了避免主觀性，Liu等[9]引入粗糙集理論，對PDS影響因素重要性以及影響路徑進行了研究，結果顯示業主對項目責任主體數量的期望、業主參與的意愿、業主的內部技術能力等因素在PDS的選擇決策中具有指導意義并且討論了這些影響因素可能的共同作用路徑。但在樣本數量較少時，采用粗糙集理論對影響因素進行分析通常需要對影響因素數量進行縮減，這極大地減少了信息量。隨機森林算法可以判斷特征指標的重要程度，同時對高維度小樣本數據有著良好的適應性，可以避免采用粗糙集理論帶來的信息減少，理論上可被應用于影響因素重要性排序。

　　鑒于此，本文擬運用RF算法探索PDS影響因素重要性，從而探索PDS選擇的關鍵因素。影響因素指標體系構建雖然PDS的影響因素非常復雜，但總體可以從建設工程交易的基本要素和交易環境出發，系統地分析出各類工程交易中較為普遍的影響因素。交易主體、客體是工程項目交易的最基本元素，缺少任何一方，交易就不能成立。其中交易主體又可以分為項目屬性與項目目標兩類影響因素。

　　此外，建設工程的實體形成離不開滿足建設要求的建設條件和建設市場等的支持。因此，本文擬從項目屬性、項目目標、業主特征、外部環境影響4個方面對工程項目交易模式影響因素進行綜合分析。為了使工程項目交易方式決策更加客觀，需要構建一套影響因素體系。本文通過ScienceDirect、WebofScience、CNKI和萬方數據等數據庫中檢索“工程項目交易方式”“工程管理模式”“ProjectDeliverySystem”等關鍵詞，篩選出12篇涉及PDS選擇決策相關的文獻，并對這些有代表性的文獻進行研究，結合專家咨詢的方式合并含義相近的影響因素。

　　PDS選擇的影響因素較多，結合過往研究對項目樣本問卷的收集情況，若同時對所有的因素進行實證研究需要大量樣本，這將導致研究難以進行。另外考慮到進行PDS決策主要是業主在工程項目決策階段進行的工作內容，因此本文從業主視角出發，擬選取項目早期較為明晰且與業主相關性較大的影響因素形成指標體系。在識別出項目屬性、項目目標、業主特征、外部環境影響四類影響因素的基礎上對指標內涵進行識別，并對出現頻次進行分析，在與專家討論后構造了如表2所示的15個業主視角下的PDS選擇因素指標體系。模型構建本文通過向具有項目經驗的建設單位、咨詢設計單位及承建單位的從業人員發放電子問卷的方式收集項目數據，構建RF模型計算影響因素重要性。模型的構建分為三步，分別是項目樣本集構建、模型訓練以及影響因素重要性計算。

　　項目樣本集的構建為決策模型的構建提供數據支撐，樣本質量決定了重要性評價的可靠性效果。本文采用電子問卷的形式獲取項目數據，受訪者依據曾實際參與并且已完成的項目進行回答。問卷分為兩部分：第一部分為受訪者及項目的基本資料，包括受訪人在項目中的身份、從業年限以及項目所采用的工程項目交易方式等;第二部分為PDS影響因素指標，在這部分問卷中采用主客觀相結合的方式針對本文構建的影響因素體系進行提問。

　　其中主觀指標應用5級李克特量表進行打分，并對客觀指標進行標準化，使之與主觀問卷相統一。回收的問卷中有23個項目采用了DBB模式;18個項目采用了EPC模式;10個項目采用了DB模式;其余的PDS采用頻率在10%以下，這些PDS由于樣本數量較少，若加入分析將影響結果的有效性，因此本文考慮刪去這些出現頻率較低的PDS樣本，經篩選最終得到有效問卷51份參與模型構建。

　　(1)項目設計復雜程度的重要性指數排名第2，表明其對PDS的選擇至關重要。設計復雜程度高的項目對業主的技術能力以及協調能力提出了更高的要求。如在設計較為復雜的工程項目上采用DBB模式，通常需要業主進行明確的標段以及子項工程劃分，這意味著業主需在項目早期簽訂較多數量的相關合同，并且在實施過程中協調承包商在工程界面上的矛盾，需要業主有強大的組織能力。

　　(2)項目類型的重要性指數排名第4，表明其對PDS選擇較為重要。不同的項目具有不同的特點，這些特點也決定了不同PDS的適用性。例如對于案例編號為50的工業項目來說，由于分包采購、建造施工以及設備安裝等工程周期較長，采用EPC模式可以實現各階段之間的合理有序交叉，以更好地達成項目目標。對項目編號為14的住宅房建項目來說，由于這類項目相關技術相對成熟，協調難度要求較低。業主選擇采用DBB模式，自行控制工程項目建設的全過程。

　　(3)項目現場場地條件的重要性指數排名第11，表明其對PDS的選擇有一定影響。受到場地條件約束的工程項目往往需要較為專業的場地優化布置或相關拆遷移民方案，這增加了管理難度，對業主也提出了一定的要求。為了有效避免因此引起的成本、風險、變更等不利后果，業主傾向于采用EPC或DB模式將建設與管理任務盡量轉移給經驗更加豐富、技術水平更高的總承包商。

　　(4)項目規模與項目施工復雜程度的重要性指數排名第13與第15，這表明它們相對于其他影響因素，對PDS選擇來說不是主要影響因素。本文以標準化后的建筑面積作為項目規模的計量指標，例如案例編號14的住宅房建項目與編號34的工業項目具有相似的項目規模以及施工復雜程度，由于其項目特點而采用了不同的PDS。

　　3.2項目目標

　　(1)對項目工期要求的重要性指數排名第5，表明其與PDS的選擇密切相關。不同PDS的建設周期存在一定的差異，采用EPC或DB模式由于可實現設計與施工的深度交叉，邊設計邊施工，對于縮短建設工期十分有利，能保證項目按期完成。(2)項目質量要求的重要性指數排名第6，業主方的質量要求較高時，應考慮選擇監管較嚴密、產生較好監督效果的PDS，而采用DBB模式相對有利于業主監管項目質量，以達成項目質量目標。(3)項目成本要求的重要性指數排名第7，項目成本是確定PDS的重要約束條件。已有研究通過對不同PDS的績效對比得出，采用DB模式或EPC模式實施工程項目能顯著提升項目成本確定性[13]。

　　本文通過文獻回顧及專家訪談確定了業主視角下影響PDS選擇的4個類別共15個因素，通過電子問卷收集項目數據，并運用RF算法計算了影響PDS選擇影響因素的重要性，厘清了不同影響因素的重要程度。結果顯示業主方管理能力、項目設計復雜程度、業主方相關項目經驗、項目類型及項目工期要求5個因素對工程項目交易方式的選擇影響顯著，是決策者需要優先考慮的因素。但本文出于數據收集可行性的限制，在RF模型采樣方面采用了自助法抽樣，不能保證袋外數據與訓練數據具有分布一致性。考慮在未來研究中收集更多的項目樣本數據，采用k折法或留出法等分層采樣的方式，進一步提高評價的普適性。另外，本文僅涉及DB、DBB和EPC3種PDS，沒有包括其他PDS，期待在未來研究中進一步探討與完善。

　　參考文獻：

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　　作者：王幼松1，李銘瑋1，梁曉宇2，張揚冰1