机电安装工程项目施工安全风险管理理论研究

刘潇

摘要：改革开放30 多年来，特别是近 20 年来，我国国民经济保持快速增长，也带动了建筑业的快速发展。建筑施工是建筑行业的关键环节，也是事故多发环节，因此，建筑施工环节的安全问题得到了社会界和学术界的广泛关注，机电安装工程是建筑安装工程的一个重要部分，机电安装工程项目施工安全问题一直是该工程项目关注的热点问题。长期以来，企业界和学术界进行了大量的努力，进行安环体系建设，为保证机电安装工程项目施工安全问题奠定了基础。本文首先对机电安装工程项目的内涵、特点及其施工安全风险进行了阐述，进而依据机电安装工程项目施工安全风险管理的过程及特点，构建了机电安装工程项目施工安全风险管理理论体系框架，并对风险层次全息模型、因子分析、单指标未确知测度等理论方法及其特点和适用性进行了分析，为机电安装工程项目施工安全风险识别、指标体系构建及风险评价奠定了理论基础。

关键词：机电安装工程；施工安全；风险管理；

1引言

风险管理（Risk management）是 20 世纪 50 年代前后从美、德等国发展起来的管理方法，是项目管理的一个重要组成部分。

在 20 世纪 50 年代早期和中期，美国大公司发生的重大损失促使高层决策者认识到风险管理的重要性。其中的一次工业灾难是1953 年 8 月 12 日通用汽车公司在密执安州德佛尼的一个汽车变速箱的工厂因火灾损失了 5000 万美元，它曾是美国历史上损失最为严重的 15 次重大火灾之一。在现代，当人们利用新的科学和技术知识来开发新的材料、工艺过程和产品时，也面临着技术是否会破坏生态平衡的问题。例如，美国三里岛核电站爆炸事故、1984 年 12 月 3 日美国联合碳化物公司在印度博帕尔经营的一家农药厂发生毒气泄露的重大事故都说明了这一点。由于社会、法律、经济和技术的压力，风险管理运动在美国迅速开展起来。目前，在理论和实践方面均有很大程度的进展，逐渐引起各国政府和企业的高度重视，为世人所瞩目。

2机电安装工程项目施工安全风险管理理论体系框架

机电安装工程项目施工安全风险管理的过程包括目标制定、风险识别、风险分析、风险预警、风险应对五个部分。目标制定是风险识别、风险分析、风险预警和风险应对的前提。管理者在识别风险、分析风险并采取必要的风险管理措施之前，必须确定目标，以设定的控制目标为依据，全面、系统、持续地收集相关的信息。制定目标后，风险管理人员以设定的控制目标为依据，进行风险识别和风险分析，并确定各风险的重要性水平。针对不同重要性水平的风险制定不同的风险应对措施。

机电安装工程项目施工安全风险管理是一个复杂的系统问题，本文综合运用管理学理论、技术经济学理论、项目管理理论及方法、风险管理理论及方法、系统工程理论及方法等对机电安装工程项目施工安全风险管理的全过程进行研究，通过对机电安装工程项目施工安全风险的识别、分析、评价及应对的研究，给出机电安装工程项目施工安全风险的关键风险要素、评价指标体系及评价模型，并给出具体的风险应对机制和措施。

机电安装工程项目施工安全风险管理的关键步骤为：风险识别、风险指标体系建立及风险评价，本文结合机电安装工程项目施工安全的特点，选择风险层次全息模型对项目施工安全风险进行识别，在识别的过程中结合文献检索、专家访谈以及调研问卷的方式进行实施；综合运用调研问卷及因子分析法构建项目施工安全风险评价指标体系；在此基础上，结合机电安装工程项目施工安全风险评价的特点，选择信息熵和单指标未确知测度构建项目施工安全风险评价模型，对机电安装工程项目施工安全风险进行评价；最后从风险回避、转移、预防、减轻、接受、储备、监控几个方面给出了机电安装工程项目施工安全风险应对的策略。

3. 风险层次全息模型（HHM）

层次全息建模是一个系统的、全方位的风险来源辨识模型，在近 20 年来逐步被认同，进而被应用到风险辨识领域。HHM是一种全面的思想和方法论，它目的在于捕捉和展现一个系统中各个方面、视角、观点、维度和层级的内在不同特征和本质，它将一个系统分解为多个子系统，每个子系统可以使用不同的模型，然后继续分解下去。 等级全息建模中的“全息”指的是当确定系统脆弱性时，希望有一个系统的多个视角图像来辨析风险的来源。不同视角的风险包括但不限于：①经济的，②健康的，③技术的，④政治的，⑤社会的。为了获取一个全息的结果，分析团队必须具有广泛的经验和知识。

等级全息建模中的“等级”指的是希望了解在系统等级的不同层面出问题的是什么。因为一个组织的高层管理者所了解的宏观风险与较低管理层所观察到的微观风险是非常不同的。很多时候，宏观风险出问题的机会较大，然而在某些特殊情况下，微观风险可能变成使系统出问题的关键因素。因此，为了实施一个完整地 HHM 分析，分析团队必须包括带来各个层级知识的人。

4. 因子分析法

因子分析法是一种多元统计的方法，其基本思想是通过各变量之间的相关系数矩阵的内部结构的研究，给出少数几个能表示所有显在变量的隐性因素，并描述给变量之间的关系，而这几个少数的变量是不能直接观察到的，通常被称为因子。进而依据各变量相关性大小把变量进行分组，使得在同一个组内的变量的相关性较高，而不同组之间的变量的相关性较低。因子分析可以消除指标间的高相关性，也就是指标的重复现象，通过现象抽出事物的本质属性，本文综合运用因子分析法，对机电安装工程项目施工安全风险的显在因素进行分析，进而抽出影响机电安装工程项目施工安全风险的关键因素，为构建机电安装工程项目施工安全风险评价指标体系奠定基础。

5. 未确知集合

随着科技的发展，人们已从对客观物理世界的研究进入对人类主观事理范畴的探索。由于条件限制，决策者无法确切地知道事物的真实状态或真实的数量关系，因而在心目中产生一种纯属主观的，认识上的不确定性，这就是未确知性。定量表达、处理未确知性的系统称作未确知系统。

未确知性是一种不同于随机性与模糊性的一种新的不确定性，并且这种不确定性到处可见。对具有未确知性的信息的处理不能按确知信息去处理，而必须把它当作不确定性信息去处理，由于它不同于随机信息和模糊信息，因而不能硬套随机信息与模糊信息的处理方法。那么，如何表达未确知信息，建立处理未确知信息处理的相应理论与方法，显然是一个具有新意的问题。

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6. 结束语

本文首先对机电安装工程项目的内涵、特点及其施工安全风险进行了阐述，进而依据机电安装工程项目施工安全风险管理的过程及特点，构建了机电安装工程项目施工安全风险管理理论体系框架，并对风险层次全息模型、因子分析、单指标未确知测度等理论方法及其特点和适用性进行了分析，为机电安装工程项目施工安全风险识别、指标体系构建及风险评价奠定了理论基础。

参考文献

1. Kaplan,S.,Y.Y.Haimes, and B.J.Garrick, 2001, Fitting Hierarchical Holographic Modeling into the Theory of Scenario Structuring and a Resulting Refinement of the Quantitative Definition of Risk,Risk Analysis 21(5),807-815.

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5. 张启贤,陈欣,刘新平. 基于因子分析下的学生成绩综合评价模型研究[J]. 西安文理学院学报, 2008(4):1-6.

作者：刘潇，身份证号：512531198011240019。