工程项目风险生产管理论文范文第1篇
摘要：近年来国家持续不断地投入财政资金，我国高等教育事业随之快速发展起来，但教育经费的投入仍然存在着结构性问题。一是普通高等学校教 育经费总投入与校园规模扩大、学生人数增加速度不平衡;二是教育经费总投入较大程度依赖国家财政性教育经费。现阶段，我国普通高等学校的资金来 源主要包括国家财政性拨款、学生学杂费、高校自身产学研收入、社会捐献以及银行贷款。2013 年 PPP 模式开始普及，高等教育领域也开始尝试引用这 一新模式。高校通过 PPP 模式，可以与社会资本实现利益共享、风险分担，这种双赢合作关系不仅有助于形成多元化、可持续的资金投入机制，还能减少 政府对微观公共事务的过度参与，落实政府社会管理监督职责。然而，由于 PPP 项目本身的复杂性、长期性、综合性，加上我国高等教育领域 PPP 模式 应用基础薄弱、存在经验不足等问题，高校在 PPP 项目的风险识别、风险评价和风险控制都捉襟见肘，因此笔者针对高校基础建设 PPP 项目的风险管理展 开研究，这不仅可以丰富高等教育领域应用 PPP 模式的理论，也能为高校进行 PPP 项目风险管理提供新思路和新见解。
关键词：PPP 项目风险管理;高校基建;应用;
前言：
PPP 模式是社会公共机关与社会私人部门构建合作伙伴关系，实现 生产或建设出基础设施及服务目标的合作模式。在合作关系建立以后，每 一个参与者都需要参与到工程项目建设过程之中。在“十三五”期间，国 家对PPP 模式持有鼓励态度。现阶段这一合作模式已经在大型基础设施 建设及市政工程等多个领域得到了应用。通过对PPP 模式应用于工程项 目实践以后的社会效果进行分析可以发现，这一模式可以帮助政府部门解 决公共项目建设资金短缺问题，也可以为私人投资基金提供一定的方向。可以说，PPP 模式具有促进社会资源优化配置的作用。
一、国内外 PPP 模项目风险管理经验借鉴
1.国内 PPP 模项目风险管理经验。PPP 模式虽然强调引入社会资本，利用社会资本在管理、技术等领域的优势，转变政府职能，但转变政府职 能并不意味着政府放弃在公共服务领域的管理职能，将 PPP 项目事项全部 交给社会资本处理，政府作为与社会资本缔结长期合作关系的主体，由传 统的领导者转变为 PPP 项目全程参与者和有力保障者。通知规定“通过明 确政府与社会投资7∶3 的基础比例，吸引社会投资者进入轨道交通建设 和经营市场，缓解政府当期资金压力，解决运营中财政补贴高的问题”。PPP 项目从建设、移交到后期维护运转良好，有赖于项目具有相对完善的监管 体系。① 项目建立了全生命周期绩效管理机制，包括事前设定绩效目标、 事中进行绩效跟踪、事后进行绩效评价，并将绩效评价结果作为价格变动、 合同修订的重要依据，确保在不干涉项目公司的政策运营的基础上，实现 公共利益最大化。② 在监管体系中清晰确定政府与市场的边界是政府做好 PPP 项目监管工作的关键，有效保障了运营过程和服务质量。
2.国外 PPP 模项目风险管理经验。通过招投标方式选择社会投资方式，报价有两种方式：标准投标和有变量的投标。国外在 PPP 项目中采取双重 平行比选的方法，社会投资方需要同时提交标准投标报价和有变量的投标 报价。其中，标准报价投标书需要严格遵循政府确定的风险承担方式，运 用风险矩阵预判各类风险，并将风险划分为可保留、可转移、可协商三类。而在有变量的投标报价中，社会资本方可以根据市场调研数据来判断市场 预期，评估自身的风险管理能力，并由此来确定自身承担的风险种类以及 承担比例，投标书中的报价将以变量的形式反映出承担或放弃承担某种风 险。除此之外，还要以净现值作为比较基准，对社会资本方的标准投标报 价和有变量的投标报价进行折算，并对两者的净现值折算结果进行比较。这种双重平行比选的方法是一种有效的市场化竞争手段，既可以降低项目 风险预判偏差，同时也提供了一个优化项目风险配置的模式，有效提高了 风险管理效能。
二、 PPP 风险管理现状
我国对于 PPP 模式的研究起步较晚，最初是沿用国外理论，目前随着 PPP 模式的广泛推行和运用，我国对 PPP 模式的研究取得了较大成果，具 体成果如下：《关于规范政府和社会资本合作合同管理工作的通知》 （财金 〔2014〕156 号）财金规定了风险由最适宜的一方来承担的原则。采用德 尔菲法识别出了综合管廊 PPP 项目风险，并通过结合解析结构交叉矩阵模 型和驱动力-依赖性矩阵迭代，得出各风险因素之间的相互作用。在委托代 理理论基础上，从激励视角出发，探讨 PPP 项目风险管理机制的构建，以 期实现政府与社会资本双赢的目标。通过现场调查和专家咨询，识别出 PPP 项目施工中的典型风险因素，并运用 AHP 层次分析法确定其权重，将专家 群决策的 AHP 法和模糊集值统计法相结合确定各因素得分和风险等级。以 项目公司和施工单位为研究主体，归纳述评影响 PPP 项目实施的风险因
素，分析项目风险因素在项目实施不同阶段产生的风险影响。综上所述，现阶段我国 PPP 项目正处于初级发展阶段，对 PPP 项目风险管理还没有 进行深入、系统的研究，实际操中缺乏风险管控经验，也缺乏理论指导。因此，对 PPP 项目的风险管理问题进行研究，不管是在理论方面还是实际 应用方面都显得尤为重要。
三、高校基础建设 PPP 项目的风险和原因
1.风险识别。第一，政策风险。主要是指政府层面出台的政策以及高 校执行层面上的不确定性。我国从 2013 年开始着重大规模地推广 PPP 模 式，缺少完整的相关法律法规。PPP 项目由于一般建設周期较长，项目本 身不确定性较大，再加上由于政策的模糊性和高校在执行层面上的不稳定 性，使得项目的进行缺少明确的路径和方向。第二，金融风险。高校 PPP 项 目资金需求量大、建设运营周期长、流程错综复杂，这都增加了金融风险 出现的概率。在项目建设过程中，由于利率发生变动引起原材料、用工成 本以及能源价格的大幅上涨，导致项目投入成本有较大涨幅，此时社会资 本为了达到目标收益，有可能会要求调高定价。第三，建设风险。项目落 地实施后可能造成建设风险，包括设计技术风险、施工合同风险、环保风 险以及不可抗力风险。如果承包商没有预见项目进展过程中的问题，项目 设计不能满足要求或者落地，项目建设未能符合环保部门的要求，甚至发 生不可预见的自然灾害，这都会需要整改前期整体方案，导致资源浪费、 经费紧张、供需矛盾愈加突出，制约着高校各项事业的顺利开展。第四，经营风险。高校 PPP 项目建成后运营商在经营中同样存在风险，比如经营 商管理水平低下、技术更新缓慢、处理问题不及时、缺乏沟通平台等。加 上高等教育 PPP 项目的行业特殊性以及产品准公共性，经营风险会降低项 目产出效率和产品质量，损害了高校师生的集体利益。
2.原因分析。一是从政府层面而言，风险因素主要由以下几点：法律 法规不健全。我国针对 PPP 项目的法律法规体系尚未成熟，地方颁布的政策效果有限，增大了 PPP 项目相关政策执行的难度。PPP 项目参与方众多 且关系错综复杂，他们之间签订了基于各自立场的合同协议。此外，PPP 项 目周期较长，不同时期具备不同的特点适用于不同法律条款，这都给 PPP 项目带来了一定风险。各方的地位不平等且信息不对称。政府方在社会活 动中扮演管理者的角色，在未来 PPP 项目绩效评判中担任裁判员。高校作 为政府部门的代表，既是政策的制定者又是政策的实施者。社会资本在市 场合作运营具有天然优势，却不能自如应对频繁出台的政策。各方在政策 获取和理解过程中的信息不对称问题，导致合作过程中项目的实施产生偏 差。二是站在高校的角度，以下原因可能导致 PPP 项目风险：高校缺乏 PPP 项目应用成功经验。PPP 模式自形成以来经常用于大型基建项目，与教育 领域结合较少。尽管 PPP 项目在非高校领域的应用经验可以适当借鉴，但 是 PPP 项目的复杂性和高校的行业特殊性使得借鉴效果大打折扣。另外，高校领域的准公共性使得 PPP 项目应用更加错综复杂，因此，在缺乏高校 成功应用 PPP 项目经验的前提下，高校 PPP 基建项目的应用风险不容忽 视。适用于高校的定量化风险评价体系尚未确立。风险评估的相关方法研 究在理论层面上已经成熟，在非 PPP 项目中的运用也十分常见，采用的方 法可以分为定性分析和定量分析。PPP 项目具有全生命周期运作的特点，相关因素数量种类多且复杂难辨，采用传统的定量分析法难以全面有效地 评估，再加上高等教育 PPP 项目可借鉴的成果和经验不足，探索过程犹如 “摸石头过河”，相关指标的选择和因果的假设都面临着极大不确定性。三 是从 PPP 项目本身而言，风险可能来自于：监督体制不完善。当前我国正 处于规范 PPP 模式应用的初级阶段，法律顶层设计的不系统、不完整使得 监督机制未能发挥有效作用，主要表现在监督主体不明晰、职责范围不明 确。由于缺乏统一的 PPP 项目管理部门，各部门之间未协商划分各自明确 的职责范围，容易造成互相推诿塞责的“踢皮球”现象。这就导致监督体 制形同虚设，造成了 PPP 项目无人监督的混乱局面。多方主体利益不同。PPP 项目的合同体系涉及建造商、分包商、监理商等多个合作主体，他们 的加入给 PPP 模式带来了创新和活力，能够高质高效地完成基础设施项 目。但多方主体追求的利益不同，难免会造成复杂局面。高校和政府的目 标是在有限资金的前提下，尽可能多提供符合标准的教育基础设施，以满 足公众基本教育需求;而社会资本是经济上的理性主体，具有市场化的思 维和能力，它进入教育领域是为了最大化追求利益。因此，高校 PPP 项目 中多方利益目标不同导致了一定风险的产生。
四、高校 PPP 项目风险防范对策
1.政府加大对高校 PPP 项目的扶持力度。由于教育存在着准公共产品 的特性，“教育不能盈利”的观点早已深入人心，限制了私人资本对教育领 域的参与度。地方政府应当设法调动本行政区域内的社会资本参与教育领 域建设的积极性。例如对参与高校基建项目的企业给予一定的税收优惠和 奖励措施，在资金上直接提供政策优惠和福利。还可以在简化高校 PPP 项 目行政审批流程，力求服务便捷化，对参与教育领域建设的企业提供具体 指导，拓宽 PPP 模式应用的广度。PPP 项目的风险分担原则应该是将各类 风险分配给政府和社会资本方中管理风险能力更强的一方中，政府对运量 需求预测可能会出现偏差，这时会产生与项目市场需求相关的风险，政府 为了拉高 GDP 和政绩可能会强行通过不该上马的项目，在这种情况下，社 会资本方无法应对，因此建议这类风险由政府承担，这样可以迫使政府部 门尽量尊重并尽可能顺应市场需求。此外，在公共交通项目建设中有时会 出现意外的不可抗力情形引发额外成本，化解这类风险的常见的市场化方 式是事前购买商业保险，通常这类风险由社会资本方承担比较合适，或者 由双方根据情况进行协商共同承担。政府和社会资本方的 PPP 协议中应尽 可能包括明确清晰的风险分担方案，如果存在双方共同承担的风险，需写 明双方如何共同承担。在实践操作中，项目参与方可以通过设定成本偏差 的阈值来降低风险，因此，政府和社会资本方在评价自己的风险掌控能力 时，有必要设置 PPP 项目各环节成本和收益的合理阈值，并据此判断各环节的成本和收益和合理阈值的适配度。
2.加快建立和完善运行机制，塑造良好信用形象。为了提升 PPP 项目 在高校的适配度，应加快形成与产学研相适应的整体运行框架，包括组织 机构保障机制、资金投入机制、退出机制和监管机制、利益分配机制、外 部保障机制等。务必将法律、法规落到实处，保证执行力度，做到执法必 严、违法必究，以此增加政府行政透明度。提高合约的法律效力，以期通 过协商等方式找到政府追求的教育产品效益最大化与私人部门追求利润最 大化的共通点。总体而言，社会资本在 PPP 项目全生命周期的收益应当得 到限制，其取得的收益应处在合理并可持续的范围之内，而非暴力或与风 险不相匹配。另外，需要注意的是，PPP 项目的市场调查是进行项目决策 的基础，在确定项目上马之前，无论政府部门还是民营机构都应积极进行 充分的市场调查，获取有效真实的市场调查数据，这是做好市场预测工作 的有力保障。为了遏制各种违规 PPP 项目的发展，加强项目监管，需要提 高 PPP 项目的信息透明度，做好项目准备、建设和移交各个环节信息的公 布。PPP 项目的风险管理专业性和综合性较强，因此，需要建立 PPP 人才 储备和培养机制，只有坚持不断地引进和培养与 PPP 业务相关的优秀管理 人才，才有可能将 PPP 项目的运营风险降至最低。
3.运用金融工具降低融资风险。针对融资金额有限、融资成本过高、 融资渠道少等问题，要谨慎评估并合理选择融资能力强的企业，在融资条 款中明确各类融资风险，必要时可以设定履约保函金额以抵御风险。增加 融资多元性，除了传统的收益权抵押的方式，还可以采用混合融资模式，如发行市场利率化的可转债。对于融资利率波动可能产生的风险，可搭配 长短结合、内外互补的融资工具进行风险对冲。针对合同标条款的变更以 及通货膨胀等因素带来的融资成本上涨问题，可以采用风险共担和风险补 偿机制来平衡运行维护成本，如设定合理的基准加浮动利率，还可以为项 目购买财产险、公众责任险、环境责任险等保险。
4.完善相关制度，创造稳定的投融资环境。相对完善的法律法规和制 度保障是 PPP 项目能够顺利进行的保障，PPP 项目投资融资金额巨大，时 间较长，因此产生的高风险很容易让项目投资者望而却步，只有完善相关 法律法规和制度，避免法律漏洞，才能创造稳定的投融资环境，更好地解 决 PPP 项目风险问题，使参与 PPP 项目的各方能够做到有法可依、依法 办事、各司其职，最终推动项目的顺利实施。建立健全相关法规制度应注 重以下几点：① 政府部门应加强對 PPP 模式成功案例、各国推行 PPP 模 式经验的学习和总结，制定及完善包括 PPP 模式的操作流程、权责关系、 风险分担及履约监管等方面的法律法规及规章制度，建立与完善公共交通、 医疗、教育、水电等领域的相关法规，做到各领域内的 PPP 项目开展工作 都有法可依;② 为了防止 PPP 项目期内由于政府换届影响投融资环境，有必要制定项目预后防范机制;③ 为了提高政府的责任意识，降低政府违 约的概率，制定政府责任追究制度，对政府行为进行规范性约束。
说明在高校基础设施建设 PPP 模式风险中要着重考虑基础设施建设 过程中可能出现的风险，在建设风险中要重点考虑技术风险。PPP 技术对 其风险的影响体现在技术的稳定性、先进性、实用性、可靠性以及技术难 度这些方面，多样性都使得PPP 模式在实际应用中面临较大问题。因此，需要健全、完善相关法律法规及规章制度，明确PPP 项目流程与权责关 系，搭建统一管理平台，完善风险分担制度，提高风险识别技术，加强风 险抵抗能力，积极促进PPP 模式的发展，为我国高校建设增添一道防护 盾。
参考文献：
[1]张雷.PPP模式的风险分析研究[D].北京：财政部财政科学研究 所，2019.
[ 2 ]王守清，刘婷.PPP 项目监管：国内外经验和政策建议[J].地方财政 研究，2014.
工程项目风险生产管理论文范文第2篇
摘 要:公路工程项目是比较典型的工程建设项目,具有规模大、建设周期长、露天作业多、周边地质环境复杂等特点,因而需要加强对工程项目建设中风险因素的管理与控制。风险管理在我国已经引工程项目参与方一定的重视,但是在我国工程界还存在风险观念意识淡薄的情况。本文将结合公路项目工程建设的实际,对项目风险管理活动进行分析探讨,以期望对实际的公路工程项目管理活动有积极的借鉴参考。
关键词:公路工程 项目管理 风险管理
1公路施工项目风险要素
第一,成本风险在公路施工企业中,首先表现为报价风险,随着公路项目工程市场竞争逐渐激烈,企业为了获得更多的发展空间,在项目投标时会竞相压价,这往往最终只能以微利承包工程。此外,在业主发包时一般需要签订固定价合同,如果施工企业在具体的项目承包过程中有管理不规范的地方,就非常可能亏本经营;其次,成风风险表现为资金风险,在公路工程项目中,对于施工企业来说,拖欠工程款是企业无法避免而又不得面对的一个重大风险因素,这在本质上也是业主将项目投资成本以及投资风险转嫁给实际施工企业的一种市场行为,于是大多数施工企业都在不同程度上承受了巨大的财务风险;最后,成本风险体现在运营成本风险上,公路项目施工建设一般需要用到比较先进的大型设备,比如大跨度架桥机等,而这些机械设备成本较高,如果企业花巨资购买了相关机械而最终又没有中标,那么施工企业就要承担机械设备闲置浪费的风险。
第二,施工工期风险,具体表现为公路工程局部或者整个工程工期的延长,这也会导致建设项目不能按期及时投入使用。具体来说,影响施工工期风险的原因主要有两点,一是影响公路工程项目施工进度的原因往往不在于施工单位。事实上,在具体施工过程中,只要与公路工程项目建设有关的单位,其自身工作进度的拖后也会对工程进度产生很大的影响;二是物资供应对进度的影响。在公路施工的过程中,如果需要的建设材料、构配件、以及相关设备不能按期运抵项目施工现场的时候,或者说在相关设备运抵施工现场后却出现质量不符合要求的情况,这都会对具体的施工进度产生影响。
第三,质量风险,具体包括建设材料、施工工艺、工程流程等不能通过验收,最终工程验收不合格,或者工程质量未达到一定的标准和要求等。主要表现为:一是违背建设程序设计施工,比如不经可行性分析论证就定案、没有搞清工程地质就仓促开工;二是无证设计施工或者任意修改相关设计,不按照图纸进行施工,致使最终的公路工程项目留有严重隐患。三是相关建筑材料及制品不合格,比如凝土配合比不标准准,掺量不符合相关要求时,这些因素都会产生质量风险。
第四,安全风险,安全风险主要指在公路工程项目施工的过程中,发生人员伤亡或者因工设备损坏而引起的损失。施工过程中安全事故的发生往往会对整个公路工程项目产生難以估量的经济损失,施工企业保证施工过程的安全也会直接关系到整个施工项目的经济效益与企业的外在形象,所以安全风险因素对于公路工程项目整体风险管理也十分重要。
第五,其它风险,主要表现为业主或者承包单位资信等级比较低,不能及时获得所需要的银行贷款,或者说承包商信誉差,对公路工程项目中出现的质量事采取逃避的方式,故意推卸责任的信誉风险,以及其它的规划、法律责任风险、环境风险等等。
2公路施工企业在风险管理中存在的问题
(1)风险防范意识不强。
目前,我国许多公路工程施工企业的一些管理者风险意识不强,对具体项目风险管理的重要性认识不足,即使在施工中实施了一些风险管理的措施,但是也往往缺乏比较明确的风险管理目标。与此同时,在施工企业内部风险管理的概念依据模糊,企业在整体项目管理中缺乏建立积极的风险防范管理体系。
(2)风险管理机制不健全。
许多公路工程施工企业在日常的施工规范中,没有对工程项目中遇到的各种风险进行必要的识别,也没有制订与之相对应的风险防范措施。在施工工程项目部的组织结构设置上,许多企业并没有充分考虑到风险管理部门的职能,缺乏必要的风险管理人员人员来履行风险管理职责。此外,在项目工程运作流程上,当前很多施工企业都没有形成有效的风险管理流程,当公路施工项目遭遇风险的时候,施工企业抵御并化解风险的能力还比较差,这在一定程度上也增加了组织机构的运行风险。
(3)风险管理的方法比较单一。
现阶段,一些公路工程施工企业在风险管理的过程中缺少必要的管理手段,选择方法比较单一,大多数施工企业还没有建立起完善的风险管理信息系统。许多企业在项目投标前的可行性分析不够,对项目潜在的风险估计不足,因而在风险到来时不能够及时有效地做出的反应以及合理的调整。
3加强公路施工企业风险管理的对策
(1)提高风险意识,采用科学方法加强风险识别。
施工企业管理人员要提高风险管理意识,制定比较明确的风险管理目标。此外,项目管理人员要加强风险识别,风险识别是确定施工项目风险来源、风险分类以及风险因素的过程。在公路工程项目风险识别过程中,需要注意多方面的数据与信息资料的收集,特别是包括环境数据资料、过去类似项目相关有关数据与信息的收集,并且对施工项目的前提、假设与制约因素进行细致研究。适合公路工程项目的风险识别的方法有工作分解结构法、核对表法以及敏感性分析法等等。
(2)注重风险决策管理,建立风险管理机制。
企业工程管理人员要注重风险决策管理,要避免因决策失误而导致的风险。同时,企业要制定规范的风险管理制度与程序,以此来提高风险的质量。施工企业要想在激烈的市场竞争中生存与发展,就需要依托完善的风险管理机制,联合多部门进行共同协作,并从自身的实际情况出发,分析研究风险的大小与危害程度,从而制定出及时有效的防范措施。
(3)强化风险管理信息系统建设,实施全程动态管理。
项目施工企业建立完善的风险管理信息系统,以此对施工建设过程中出现的各种变化进行及时的估计,并且对由此带来的风险及时做出相应的反应,以此构建出项目风险管理的全程动态管理机制。
(4)通过合同管理控制风险。
公路工程项目管理人员要加强对合同管理风险的控制,合同不仅是工程项目管理的法律文件,同时也是风险管理的主要依据。管理者要从风险来源和风险管理的角度来分析合同的每一个条款,在合同签订前必须认真分析工程项目招投标文件、工程合同等,对于合同上的有争议的地方要尽可能与业主进行沟通和协商,以此来减少自身的风险。
4结语
在公路工程项目施工建设过程中,施工企业加强风险管理不仅是保证工程项目顺利施工的必要,同时也是施工企业降低成本、提高企业核心竞争力的重要手段。施工企业需要建立完善的风险管理机制,并对公路工程项目实施全面风险监控,以此来实现实现企业的经营目标。
参考文献
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[2] 陈立文.项目投资风险分析理论与方法[M].北京:机械工业出版社,2004.
[3] 余建星.工程项目风险管理[M].天津:天津大学出版社,2006,4.
[4] 王凤菊.工程项目的风险评价研究[D].西南交通大学硕士论文,2006.
工程项目风险生产管理论文范文第3篇
[摘 要] 能源是一个国家经济社会发展的动力源泉，随着我国“十二五”规划的开展，经济持续稳定增长，对能源的需求量不断增加，大批能源类项目正在不断投资新建中，这些新兴的能源项目往往规模大、建设期长、投资额巨大。本文以大型能源类工程项目为研究对象，建立了相应的风险评价指标体系，提出了支持向量机和CART决策树相结合的综合评价方法，对该方法进行实证研究，并对某石化项目案例进行分析，获得了较好的评价效果。
[关键词] 能源；工程项目；风险评价；支持向量机；CART决策树
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2015. 05. 066
0 引 言
能源作为国民经济的支柱和社会发展的强大动力，是各产业运营的保障，能源类项目的兴建也受到了广泛关注。
目前我国正处于能源类工程项目扩张建设时期，较短时间内大量工程密集开工。由于大型工程类项目普遍具有一次性等特征，项目中的风险管理变得尤为重要。随着各大能源类工程项目建设规模的不断增大，风险所导致的损失程度也越来越惊人，建设过程中所涉及的不确定因素也日益增多。能源类项目因其产品的特殊性和环境的复杂性，不确定因素更多，潜在危险更加难以预测。如何充分认识项目中的风险并对其加以分析和评价对项目投资决策和建设至关重要，因此，迫切需要加强对大型能源类工程类项目建设过程中的风险管理。
国内外学者分别对能源类项目的风险管理和风险评价方法做了一定研究。能源类项目的风险管理研究始于20世纪中后期，Crayson首次将风险分析方法引入到石油工程项目中。R.Dahlgren（2003）将电力市场风险管理方面的文献大致归为7类，即：一般风险评估概念、竞价决策、电价预测、套期保值方法、电源规划、市场分析以及市场运行。Sergey P.Kolos，Ehud I.Ronn（2007）通过现货和期货价格来评估能源市场价格风险，证明了萨缪尔森效应。Dashan Huang等（2009）在原油的VaR模型基础上，介绍了一种新的指数加权移动平均模型，用来评价石油的市场价格风险。Nguyen（2007）在大量问卷的基础上对越南的石油和天然气项目进行研究，提出了一系列的重要风险因素，包括项目周期长、设计差、项目小组的组织能力差、投标失误和与业主沟通问题等。朱伟 等（2000）对石油工程项目投资阶段的风险进行了评价，从外部环境风险和内不可控制风险两方面来进行风险划分，包括资源风险、市场风险、金融风险、社会风险、完工风险、经营管理风险和人员风险等。杨立东（2007）以哈尔滨石化分公司的MEK项目为实践对象，分析了该项目在建设、技术、生產、市场、财务和环境方面的风险因素，并分别提出了相关的风险防范措施，对石化工程项目的风险管理具有一定的参考作用。黄国英（2011）对能源类项目的投资风险进行研究，运用因子分析法提出了大型能源类项目的风险评价指标体系，从经济政策、资源、技术、环境和管理等角度分析其投资阶段的风险因素。
综合前人的研究结果，虽然对工程类项目的风险管理研究较多，但是以大型能源类项目为研究对象，针对其共性特征进行风险管理研究的文献较少。另外，现有文献对项目的投资风险研究较多，但其指标体系较少涉及工程项目建设过程中的风险因素，因此，对能源类工程建设期内的风险进行管理，建立相应的风险指标体系有待做进一步研究与完善。
对项目的风险评价方法从定性和定量的角度一般可分为多种，主要有决策树法、LEC（作业条件危险性评价法）、AHP（层次分析法）、模糊综合评价法、敏感性分析法、蒙特卡罗法、人工神经网络风险评价法、基于模糊相似优先的范例推理方法和SVM（支持向量机评价法）等。国内外多名学者对这些方法在项目风险评价中的应用进行了探究。Steven Pender（2001）和Hyo-Nam Cho（2002）提出运用通过风险测量、敏感性分析、概率分析和模拟技术等方法对风险出现的后果和概率及分布进行定量分析，为后来学者的研究起到指引作用。Prasanta Kumar Dey（2002）对大型建设项目中成本、工期、质量的风险评价进行研究，并将层次分析法和决策树法组合运用到实证分析中。Franck Marle等（2010）基于风险因素之间的相互作用对复杂项目中的风险评估进行研究，提出了可以识别两风险因素之间相互关系的风险结构模型（RSM），并用来解决项目风险聚类问题。张俊玲 等（2004）对工程项目投资风险进行了分析，建立了房地产工程项目的评价指标体系，包括政策、城市规划、社会、市场、财务、金融、经营管理、营销策略、项目控制、实施技术、自然条件和区位条件12项风险，并应用BP神经网络建立风险模型进行实证研究。张丽霞，施国庆（2005）应用该指标体系，使用支持向量机（SVM）的方法对工程项目风险进行预测，但指标权值问题有待进一步探究。王翔 等（2011）对项目风险做了进一步研究，将Labroche（2002）提出的蚁群簇聚类方法（AntClust）应用到工程风险评价中，并采用前文的指标体系和数据进行实证，测试结果一致，并解决了应用SVM方法在参数选择中的问题。孙宾 等（2010）和孙军（2010）分别对模糊综合评价法进行研究，前者利用改进的模糊综合评价法对火电项目的投资风险进行了评价，利用加权平均法确定综合评价指标的计算，并将熵权法对权重的计算进行改进；后者对ERP厂商选择外包合作伙伴进行了风险评估研究。段利东（2010）对火电厂建设项目运营初期的风险进行评价，构建了建设期风险、政策性风险、运营过程风险、财务风险、环保风险、财务风险和可持续发展风险的指标体系，运用模糊综合评价法和层次支持向量机对风险进行评价，并提出了相应的规避建议方案。程铁信 等（2010）将CART决策树应用到水利项目招投标阶段的风险评价中。陈景辉（2011）将AHP法与G1法相结合对指标体系进行综合赋权，但是G1法对AHP法的改进仅是不需一致性检验从而降低复杂性，因此这种赋权法意义不大。
综上所述，神经网络、支持向量机等方法可以获得较好的预测效果，但只能得到最终的风险值，无法对风险影响因素进行识别；决策树等方法虽然直观性和可解释性较好，但泛化能力较差。并且神经网络方法和决策树方法都需要大量的样本数据作为基础，在样本较小的情况下适用性较差。因此，当实际项目中无法获得足够大的样本数据时，如何将定性方法与定量方法相结合，并得到直观解释结果的风险评价方法尚有待进一步研究。
本文在前人研究的基础上，综合国内外参考文献的指标体系和大型能源类项目的共性特征，建立了相应的全面风险评价指标体系，并在该指标体系基础上提出了SVM和CART决策树相结合的综合评价方法，该方法可以有效地将方法的泛化性和可理解性相结合，从而为决策者提供风险决策支持。
1 大型能源类工程项目风险评价模型
1.1 能源类工程项目风险指标体系的建立
本文采用专家调查法与统计分析法对工程项目的风险因素进行识别。首先通过与从事多年项目管理研究的学者和具有多年大型工程项目实际管理经验的专家进行研讨，并查阅总结相关文献，对风险因素进行了初步识别和归类，进而设计并发放了风险调查问卷，识别项目中可能存在的风险。
1.1.1 自然风险
自然风险主要是指施工项目中可能遇到的各类与人类活动无关的风险，这类风险往往破坏性大且后果严重，一般可分为可预测性风险和不可预测性风险。可预测性风险包括台风、暴雨、暴雪等可以提前预知的自然灾害；不可预测性风险包括洪水、地震、火山爆发、泥石流等难以事前预知的自然灾害。
1.1.2 社会风险
社会因素主要指社会政治经济等宏观环境对项目的影响。①产业政策影响：由于能源类项目是申报并批复后开展的大型工程类项目，项目实施情况与能源产业的相关政策密切相关，国民经济计划的调整、政府扶持产业导向的变化等都会对项目产生影响，严重时可能会导致已开工的项目难以继续进行，进而造成不可弥补的经济损失。②行业标准变化：行业标准是指该行业内统一使用的标准规范，这些标准的变化实施必然将对有关的项目在施工或验收方面产生影响。③利率税率变动影响：利率和税率的变动会对项目的资金周转等产生影响，继而产生成本方面的风险以及企业内部相关的财务风险，这些都会对能源类项目产生影响。④汇率变化影响：汇率变动可能会对进出口原材料的价格产生影响，导致工程收益发生变化。⑤市场价格变化：能源类产品价格的变动会影响能源市场的需求和收益，能源类工程项目也与其密切相关，具体表现为石油价格变动、电价变动等。据美国国家能源部统计，石油价格年均波动为37.8%～48.5%，电价波动高达359.8%，而我国发改委在近些年对成品油价格进行了多次调整，波动频率和幅度均较大。⑥通货膨胀：通货膨脹可能会对原材料的采购价格产生影响，进而对工程的成本和收益产生影响。⑦群体性事件：群体性事件主要指由某些特定矛盾激发导致特定人群临时聚集对社会造成负面影响的群体活动，这些事件会对项目的正常施工、工程进度等产生阻碍。
1.1.3 技术风险
包括项目施工和工艺中所涉及的技术，本文主要从以下几方面来进行分析：①勘测设计技术：对施工现场环境的勘测是项目得以顺利进行的保证，使用成熟的勘测技术实时监控现场条件的变化将对项目产生重要的影响。②技术选择风险：能源行业对技术依赖性大，技术和工艺的先进性和实用性直接影响了工程的生产效率和产品品质，例如水电、火电项目需要对热负荷预测、发电技术进行选择，石化项目对锅炉方案、催化裂化等技术进行选择。③施工技术难度：在对技术进行选择后，项目中具体技术的实施难度成为项目的主要风险因素，容易造成严重损失，需要对其进行严格控制。
1.1.4 资源风险
资源主要是指项目实施过程中的各项投入，主要包括人力、物力和财力等。①施工人员风险：施工队伍是项目的具体实施者，其到位情况对项目的进度产生影响，而施工人员的素质直接影响工程的效率和质量，是项目的重要人力资源保障。②设备风险：能源类项目因其行业的特殊性，涉及的大中型复杂设备众多，例如电力行业的三大主机、热控、辅机等，石化行业的油罐、储罐、排水阻油设备等，这些设备的良好管理直接影响其生产效率和使用寿命。③物资供应风险：工程物资需求量众多，物资的短缺或运输的延误会对项目的进度产生严重影响，需要与供应商做好沟通协调以保证物资的正常供应。④资金风险：大型工程项目投资额大，资金占用时间长，项目资金主要来自自筹经费、政府款项、合作方投资，以及融资获得的资金，可靠的资金来源是项目得以顺利完工的重要经济保障。
1.1.5 组织管理风险
企业的内部运营会直接影响项目的成败，包括企业的组织结构、管理者决策、相应制度、风险意识等。①财务绩效风险：企业的财务绩效情况影响项目的资金、物资等供应，对企业的资产负债表、现金流量表和利润表要严格监控，维持良好的财务状况。②组织运营风险：企业整体的组织结构影响着企业的运营管理，包括企业管理职能部门的划分，人员的组织和协调、决策的制定和实施、参与方的沟通和配合等。③法务合同风险：工程项目从招投标到最终的完工都涉及一系列的相关法务合同，涵盖了承建、工期、责任、资源等多方面，与项目管理重要因素都密切相关，对于风险责任的界定有重要的意义。④信息管理风险：现代项目均采用相关项目软件如P3软件等，进行进度、成本、质量等多方面的管理，有效地帮助项目方进行信息管理，保持信息的及时性、准确性和安全性有助于项目的实施和决策制定。
1.1.6 进度风险
进度是工程项目管理三大基本要素之一，是工程中需要严格计划控制的重要因素，大型能源类工程项目能否按时完工涉及每一个分包工程和子工序的进度控制。本文主要选取总进度完工风险和关键工序完工风险作为衡量指标，其中，总进度完工风险通过计算实际进度与计划进度的差值来进行衡量，关键工序完工风险通过计算关键工序实际进度与关键工序计划进度的差值来进行衡量。
1.1.7 成本风险
成本是项目经济因素的一个方面，前面已对资金供应等进行了讨论界定，这里的成本风险主要指工程款项的使用情况，即工程预算费用是否超支、成本控制情况等，主要通过计算成本绩效指数来衡量。
1.1.8 质量风险
工程项目的质量主要包括完工工序的合格情况和项目的安全质量等。
1.1.9 可持续发展风险
工程项目是一个长期建设使用运转的主体，在对其风险进行评估时，也需考虑其社会效益和环境效益，以及为投资企业创造的价值。本文主要从社会影响（即工程项目对社会环境造成的破坏）、企业收益风险（如水电、火电项目的持续供电风险，石化项目的产能风险）、环境风险（即项目产生的废水、废气、废渣等对环境造成的污染和项目施工造成周围环境稳态的破坏）3个方面进行风险衡量。
根据前面的风险识别和专家咨询，本文综合国内外参考文献的指标体系建立了大型能源类工程项目的全面风险评价指标体系，其中包含9个一级指标和31个二级指标，具体见表1。
1.2 基于SVM和CART的风险评价方法
支持向量机作为机器学习的算法，具有更强的泛化能力，却因为其黑箱性而难以理解，而决策树算法因为分类结果显示为树型结构而具有良好的可理解性，但其泛化能力却比不上支持向量机。因此，本文将这两种算法相结合，首先使用支持向量机来预处理训练样本，然后再使用CART决策树算法来处理预处理后的样本并生成决策树，从而得到直观的风险分析图。
对于决策树方法，算法处理的有效样本数越多，那么算法对于特征空间的覆盖率将越大，即泛化能力更强。本文通过前文建立的SVM模型，采用可重复采样方法（Bootstrap Sampling）来对样本进行扩大，作为CART决策树模型的输入。这种方法增加了分类器集成的差异度，从而提高了泛化能力，主要有以下两个原因：一是利用支持向量机的泛化能力预处理原始训练集，使新的训练样本集包含了更多有助于预测分类的信息；二是从同样的样本集中，随机生成特征向量的方法提高了有效样本的数目，使得样本数得以满足决策树的训练要求。
本文将样本集中各项目风险因素的分值作为模型的输入，将项目的风险值作为模型的输出，对模型进行训练，得到决策树。CART决策树在众多属性中选择Gini系数最小的一个或多个属性作为树节点的分裂变量，把测试变量分到各分支中，重复该过程建立一棵充分大的初始分类树，然后用剪枝算法进行剪枝，得到一系列嵌套的分类树，最后用测试数据进行测试从而得到最优分类树。
本文的模型建立过程按以下步骤进行：
（1）对问卷数据进行处理，建立样本特征集S；
（2）选定部分样本作为模型训练集S1，剩下的样本作为模型测试集S2建立SVM分类模型M1；
（3）使用训练集S1对模型M1进行训练，选定SVM模型M1相应的核函数K（xi，x）和参数；
（4）用测试集的数据S2对SVM模型M1进行测试，测验证模型的精度；
（5）用训练好的SVM模型M1来生成新样本集S′，综合S和S″形成新的样本集，作为决策树模型的输入；
（6）使用样本集S″来建立决策树模型M2，整个算法的最终显示结果为决策树。
1.2.1 建立特征集
通过对项目风险的评价，可以得到各二级指标的具体分值和项目总体风险值，因此，可以构建基于大型能源类项目风险指标体系的样本特征集S。
1.2.2 SVM模型训练
本文利用Matlab 7.1建立模型。在众多SVM软件中，台湾大学林智仁等人开发的LibSVM软件包较为简单、易用，且快速有效，故选用LibSVM 2.91-1来进行建立模型。
设有n个项目数据，第i个项目中第j项指标中的评分为tij，该分值与权重ωj的乘积为rij，风险值为Ri，可以构建训练样本集S1，包括输入样本P和输出样本Q。
在训练中，需要确定模型的惩罚因子C和核宽度σ。目前还没有一个较有效的方法来确定这类参数，本文使用svmtrain内建的交叉验证法Cross Validation来进行参数选择，构建C-SVC模型如下：
1.2.4 基于Bootstrap Sampling的样本扩大
利用已建立的模型，本文通过Matlab来随机生成样本集，该样本集中含有m个项目各风险指标的分值，分值范围与前文的评分规则一致，这些分值与权重ωj相乘后即得到新的输入样本集P′：
将P′输入到已建立的SVM模型中，即可得到新的输出样本集Q′：
这些新样本集S′与原有样本集S即构成了新的样本集S″。
1.2.5 建立CART决策树模型
本文使用Matlab的treefit工具箱来建立CART决策树模型，以前文建立的样本集S″来对模型进行训练和测试，其中风险因素作为模型的輸入，风险类型作为模型的输出，最终结果为显示决策树t，该树可以用来解释风险结果的相关规则。其中CART决策树的分支规则如下：在众多属性中选择Gini系数最小的一个或多个属性作为初始根节点，将测试变量分到各个分支中，然后重复该过程建立一棵充分大的树，并利用测试数据计算模型精度。
2 实证研究
2.1 数据获取
本文通过问卷调查的方式来确定指标体系的权重和风险评价值，该问卷主要分为3个部分：①项目的基本信息；②风险指标重要性的评判；③项目风险评分。
在初期调研中，共发放问卷50份，回收问卷34份，其中有效问卷28份。
2.2 基于SVM和CART的项目风险评价
2.2.1 建立特征集
利用问卷的28组数据，建立初步样本特征集S。在初步数据集的基础上，利用前面章节建立的指标体系权重对数据进行处理，结果作为模型的输入数据。其中，23组项目数据作为训练样本，5组项目数据作为测试样本。
2.2.2 SVM模型訓练
本文使用LibSVM中的svmtrain来训练样本，产生Model文件，这就是我们建立的模型。在训练过程中对模型的惩罚因子C和核宽度σ，即确定SVM模型中的c和g，通过svmtrain内建的交叉验证法Cross Validation来进行参数选择，最终结果显示，当C=60，g=0.8时，模型的精度达到了86.4%，预测效果较好。
2.2.3 SVM模型测试
下面使用前文中测试组的5组项目数据样本来进行测试，预测结果见表3。
结果显示，这5组测试集的数据全部预测成功，预测精度达到了100%。
2.2.4 基于Bootstrap Sampling的样本扩大
利用已建立的模型，本文通过Matlab来生成80个新样本S′，这些样本与前文的28个样本共形成108个样本，作为CART决策树模型的输入S″。
2.2.5 建立CART决策树模型
以前文建立的样本集S″来作为模型输入，首先选取S″中的98组数据来建立训练测试集traindataset，用剩下的10组数据建立测试数据集testdataset，通过调用treefit函数来建立决策树模型，通过调用treeval函数来利用建立好的模型进行预测，并计算分类精度DT_mean和DT_var，最终显示树结果如图2所示。
该决策树的精度为90.00%，var值为0.1，预测效果较好。
通过该结果分析可知，影响大型能源类项目风险的主要风险因素包括技术选择风险、预算超支风险、勘测设计的工作深度——现场条件的变化、通货膨胀、环境风险等风险因素。
2.3 对比分析
本文结合SVM和CART决策树算法的结果，采用两种方法进行对比分析。方法一是结合BP神经网络和CART决策树的方法；方法二是仅使用CART决策树方法进行分类。
2.3.1 基于BP神经网络和CART决策树算法的项目风险评价
本文通过建立BP神经网络与CART决策树相结合的算法来与前文的算法进行对比，初始数据集同样选用S，通过Matlab神经网络工具箱建立BP模型， 经调试，建立了31个输入节点， 8个中间节点和1个输出节点的神经网络模型，训练次数设为
1 000，目标值为le-3，使用BP神经网络模型来生成80个新的样本，将这108个样本作为决策树的输入。决策树的训练样本和测试样本数量设置与前文一致，最终显示树结果如图3所示。
该决策树的精度为70.00%，var值为0.233 3，预测效果比SVM与CART决策树相结合的方法差。
2.3.2 基于CART决策树的项目风险评价
考虑仅使用CART决策树算法来对样本进行训练和测试的情况，测试数据集为S，同样选用23组数据来进行训练，5组数据来进行测试，最终结果显示如图4所示。
该决策树的精度为80.00%，var值为0.20，预测效果比SVM加CART决策树方法差。另外，此棵决策树最终只显示两个风险指标作为影响因素，进一步说明了决策树在小样本时的解释实用性较差，需要基于大量数据才能得出更好的解释效果。
3 结 论
本文在能源类工程项目大量兴建的背景下，对大型能源类工程项目建设过程中的风险因素进行识别和分析，并建立了相关的风险评价模型，总体来看，主要开展了以下3个方面的工作：
（1）从大型能源类项目风险管理和风险评价方法两个方面对前人的研究进行综述，并在此基础上提出大型能源类项目的风险评价指标体系，从自然风险、社会风险等多个角度对项目中的风险因素进行具体识别。
（2）基于小样本情况提出了SVM和CART决策树相结合的综合风险评价方法，并通过问卷调查的方式，获得了涵盖石化、火电、水电等相关能源类项目的数据，最后利用SVM较强的泛化能力和CART决策树的可理解性来对项目风险进行评价，从而为项目管理者对该项目的风险识别和评价提供了重要的参考依据。
（3）将本文提出的方法分别与CART决策树、神经网络与CART决策树相结合的方法进行对比分析，结果显示，本文的方法在分类精度和模型的可解释性方面均优于其他两种算法。
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工程项目风险生产管理论文范文第4篇
摘 要：从地铁事故的惨痛教训中可以看出风险管理的必要性和重要性，因为风险因素的不确定性会严重影响地铁工程建设目标（进度、预算投资、覆盖范围、质量）的实现。造成地铁事故的原因有很多，然而一直以来人们多从技术问题和自然环境因素来分析风险的形成，却很少从地铁工程项目的组织架构和合同承包这些管理层面来看待问题。考虑到我国独特的政治结构和正处在高速经济发展时期，衡量地铁工程的风险问题也应该考虑到社会大环境的因素。
关键词：地铁工程 风险管理 应用
自从世界上第一条地铁于1863年在伦敦建成之后，全世界都在目睹地铁以惊人的速度发展，尤其在中国。据不完全统计，我国轨道交通通车里程数在过去10年飞速增长，年均复合增速达到了25%。截至2015年底，我国累计共有25个城市建成投运城市轨道交通线路111条，路网长度3 286 km。其中北京以17条地铁线荣居全国线路最多的城市，上海以548 km成为地铁里程最长的城市。从总投资看，2014年全国轨道交通总投资达2 899亿元，2015年超过3 000亿元。
在这惊人的发展速度背后，是日新月异的地铁建造技术，以及让人们不可忽略的地铁安全隐患：无论是地铁建造过程中存在的安全风险还是运营时发生的安全事故都会给人民生命财产造成不可估量的损失。地铁施工中的事故屡见不鲜：2003年7月，上海地铁4号线黄浦江隧道口工地发生地面沉降，导致中山南路一栋8层楼房严重倾斜；2011年8月，上海地铁11号线周浦东站高架区间浇筑盖梁时发生脚手架倒塌事故，造成2死4伤；2016年6月深圳地铁在建10号线发生管道被挖，导致泄漏；等等。地铁运营时发生的事故有：2009年12月上海地铁1号线陕西南路发生两车相撞事故，乘客在车厢中滞留4 h以上；2011年9月上海地铁10号线两列车在豫园追尾相撞，造成21人重伤，271人受伤，地面交通受到极大影响；等等。
1 Rasmussen的风险管理理论
1997年，丹麦学者Jens Rasmussen在经过多年跨领域的风险管理研究以及和德国洪堡大学“New Technology and Work”课题组的合作，建立起一套风险管理模型。该研究起步于为有害工业环节设计控制安全系统，之后将重点转移到人为失误分析领域，通过对比实验数据和事故记录来进一步模拟真实情境下的风险组成。此后Rasmussen在项目的组织架构层面重新审视了他的试验结果，并开始在管理层面考虑决策性失误。同时，安全法规也被运用到他的研究中。Rasmussen在研究中意识到了将不同领域的研究结果结合起来对于单独个体和决策者来说是有用的，但对分析整个风险管理系统作用不是很大。因此他决定在他原先控制理论的基础上建立一个从上至下的系统。
这个系统简而言之就是“社会-技术框架”。在此框架下可以模拟事故发生的环境和预先设定的各种条件。环境条件如市场竞争、经济与政治压力、法律法规、日益增长的社会安全意识等。
总而言之，Rasmussen的模型是一个有關工作系统约束力、可接受结果的界限和主观对适应能力评价的一种行为形成机制，而不是一个简单的基于人为失误、按照事件发生先后顺序来做的任务分析。模型里有6层决策者，从最高层的立法者（政府）到最底层的系统操作员（工作）。
“社会-技术框架”的每一层都包括很多研究领域，而且都受到各种来自外部环境的刺激，并会把这些刺激传到下一层。在最高层，政府通过法律系统来维护社会的安定。这一层的法律法规能够为相互冲突的安全目标和可接受的人为行为界限设置优先级；研究领域则包含了政治学、法律、经济学、社会学等内容，并且公众有机会参与这一层的决策过程。第二层的主角是监管者和各职能机构，他们的职责是把最高层制定的法规在他们自己的部门执行下去。这一层里，社会学家和管理学专业人士会贡献他们的力量。法规在第三层公司层将继续被执行下去，同时更多的细节和适应于当地条件的条文会被补充进去让法规更加可操作。第四层是管理层，这一层中公司将被分解为好几个职能部门，并决定了下一层——员工层的各项工作。员工层中，每一个员工的活动、他们的心理、与环境和同事的互动以及科技方面都会被深入研究。最后一层是工程技术层面，涉及到对各项设备的设计开发、施工过程的操作与控制等具体的技术问题。
每相邻两层，信息输入和输出最终形成了一个封闭的反馈信息环。这样一个双边的交流模式就形成了：高层的决策者将他们的决策传递给低层，同时低层会把工作中收集的有价值信息向高层传递。此时信息环的每一层也都受到来自环外时刻改变并难以预测的干扰力作用，如市场调节、金融压力、教育水平、科技水平等。因此在风险管理中，每一层受到来自环内各层约束力以及环外各界的压力都需要考虑到。
进一步说，模型里每一层每个个体都会遇到适当的安全运营问题。什么程度上看某个行为是“安全”的？在复杂多变的环境里去定义“安全运营”的具体标准是很难的。所以Rasmussen基于功能的抽象方法来定义“安全运营”。他首先建立了3条边界来控制风险管理中的系统表现：经济失败边界、可接受结果边界和不可接受工作量边界（见图1）。每个边界分别把约束力反映为经济约束、安全法规约束和个人无法接受的工作量约束。
在这个模型中，运营点的位置受到外界的力量影响，会逐渐远离经济失败边界和不可接受工作量边界，慢慢向可接受结果边界靠近。公司和组织机构会尽力将运营点远离可接受结果边界用来防止事故发生。所以随着时间流逝，一个代表着可接受的运营极限的临界边界就形成了。各边界到运营点的变化率会引起人为行为的变化：一段时间后，适应性的行为会让人们跨过安全法规边界，向功能性可接受行为移动。一旦边界处失去控制，这个移动就会造成事故的发生。Rasmussen给出了切尔诺贝利核泄漏的例子，指出这个事故不是由独立的操作失败和人为失误这两者的巧合造成的；而是由一个在竞争环境中的成本效率压力影响之下，系统的组织行为向事故移动的结果。总之，从例子中可以很明显看出事故往往是由那些试图适应环境刺激的行为缓慢积累造成的，而不是由一个独立的操作失误造成的。
2 上海地铁10号线案例分析
2011年9月27日，上海地铁10号线发生追尾事故，造成近300人受伤。此后公布的调查结果显示此次事故不是信号系统的问题，而是地铁运营中应急管理的问题。接下来Rasmussen的风险管理理论将被应用到案例中来诠释事故的产生。
首先按照“社会-技术框架”理论，上海地铁的组织管理构架可以搭建起来。上海政府于2001年建立上海申通地铁股份有限公司，后者负责经营上海所有的地铁线路。申通公司属于大型国有企业，拥有260亿上海久事公司和上海城投集团的注册资本。上海申通公司的管理结构是四权分立制：其中申通自己负责投资、融资和资源开发部分；上海地铁建设有限公司作为项目的总承包商负责地铁的建设、招标以及监督整个工程的实施；上海地铁运营有限公司负责地铁日常运营和管理工作；上海地铁咨询监理有限公司（申通集团的子公司）和铁路交通管理办公室（上海城市交通管理局下属单位）负责管理其他事务。理论上来说，四权分立的模式能够将不同的责任独立分配给不同的机构管理，减少机构彼此之间互相影响和干扰。
在这个组织结构框架里，10号线地铁工程的主要承包商上海地铁建设有限公司凭借与上海政府紧密的关系和自身在地铁行业优秀的业内水平，在市场里占据着不可替代的王牌地位。然而二级分包商和三级分包商只提供开挖或者人力等部分，他们在市场的地位就不是这么稳固了，而是充满着竞争。同时，原材料供应商和客户都能很大程度上影响分包商的业务水平，从而导致分包商陷入了艰难的境地。尤其当市场监管力度不够的时候，分包商之间的竞争会越发残酷甚至有违法行为产生。结果是一级承包商对此视而不见并且往往选择对工程利益更大的分包商来完成工程的进度。
由于国内法规监管不力、分包商过多分包给新的分包商，一层层下去会造成工程各方之间的关系越加复杂和多变，难以控制。在框架里，一旦高层决策者给下层下达工作且完成目标的条件不够充分的时候，下层很可能采取隐瞒真实信息的做法，而只为了图得自己短期的利益。从长远来看这种做法却危害了整个项目。如果长期以往下去，安全隐患将无从追寻而且后果将不堪设想。
从以上分析可以看出，上海地铁10号相关线工程的组织架构能够符合Rasmussen的“社会-技术框架”。在这个框架中利益相关者（一级二级等承包商等）会被自身利益等因素所驱使去把工程安全交易换成别的价值，从而跨过了项目的安全边界。别的价值包括进度、预算投资、覆盖范围、质量等。
拿进度来讲，“赶工期、抢进度”一直是我国工程不可避免的问题。10号线在建设过程中一度遇上了上海世博会、国庆等重大活动和节日，导致工期压缩了近一年。预算方面，通货膨胀、原材料价格增长、2008年金融危机、过度分包都成为造成预算不够的罪魁祸首。结果是承包商不得不偷工减料，严重影响了工程的质量。覆盖范围方面，根据房地产需求的考虑，10号线北延端新增了5个站，一直延伸到了黄浦江口和扬子江西岸。然而扬子江岸的地质情况却令人堪忧，建造大型地下工程不能说是特别安全的考虑。然而政府还是选择了继续北延，这在一定程度上为工程的安全埋下了不小的隐患。
用Rasmussen的理论诠释这些“价值交换”即为：地铁项目的预算投资相当于图2中的“经济失败边界”，工程质量相当于“可接受结果边界”，项目预算和建设覆盖范围相当于“不可接受工作量边界”。10号线地铁项目的建造过程是在环境各种因素共同作用下，“运营点”在3条边界内移动的结果。一旦移动出了任意一条边界都意味着工程安全受到了威胁，风险管理的目标就是保持“运营点”在边界内活动，越往中心趋近则是越安全的。地铁事故的发生也不是工程中一个独立错误直接造成的，而是在各种不安全因素下随着时间发展逐步累积的结果。
3 结语
总体来说，Rasmussen的风险管理理论在国内地铁工程建设中有一定的啟发意义，它给我们带来了一个崭新的审视风险问题的视角：往往工程中事故的发生不是单个某个错误造成的，而是各方面职能部门在复杂多变的环境里的各种刺激影响下逐步形成安全隐患，再通过时间积累量变转化为质变最终造成的。从上海地铁10号线的案例中可以看到，过多分包、不够健全的法规监控、承包商对利益的过分追逐而忽略质量、上层决策管理层过分看重经济效益而忽视了环境保护和人民安全等问题都给最后事故的发生埋下了伏笔。在今后的工程生产中，需要提高各界的安全意识，从工期、预算、质量等各个方面加强风险管理才能逐步提高工程项目的安全水平，而这将是一个漫长的过程。
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工程项目风险生产管理论文范文第5篇
摘要：随着经济的发展，工程项目施工的环境也愈加复杂，国内施工人员的风险管理意识也较薄弱，在风险管理过程中缺乏有效的控制手段，往往造成工期延长、施工质量不达要求的情况。为了将施工风险降到最低，首要树立好的风险管理意识，在施工前对可能出现的风险进行识别、分析、评估并制定好的风险防范措施。
关键词：风险 风险预测 管理
1 概述
本文将以鲁商·凤凰城项目为研究对象，对其的风险管理进行研究分析，通过对其的风险管理过程进行分析。这对于其他国内其他建设工程项目的风险管理有好的借鉴意义。临沂鲁商地产有限公司专门从事房地产项目的开发与经营管理业务。公司于2012年在兰山区滨河路中段西侧投资兴建鲁商·凤凰城。该项目东至滨河路，西邻政府储备土地，南至北沫堤路，北邻滨河大道、干体二所、水厂。凤凰城一期投资总额21621万元，占地18668m2，建设面积96242m2，容积率2.29，绿地率4.5070，居住户数800户。
2 风险预测
风险预测是一个连续的、动态的过程。它通过一些手段归类分析项目建设过程中存在的各种风险因素，进而锁定可能对项目成功产生威胁的因素，采取措施加以控制。在项目风险管理过程中，风险预测是基础阶段，预测结果关系风险管理的成效。
风险通常由信息或参数统计缺失所致。针对工程项目进行风险预测，目的是收集与项目建设有关的环境数据或资料，为优化项目建设方案提供参考信息。环境资料包括政治环境、经济环境、法律环境、社会环境和自然环境等。
风险清单必须注明项目风险的编码、因素、事件和后果，应归类分析风险来源，如可能的风险事件、风险发生时间及发生次数、后果、可能产生的影响和损失等等。
对鲁商·凤凰城的风险因素进行了实际的调查总结，根据相关的调查显示，其风险因素主要见表：
■
3 鲁商·凤凰城工程项目主要的风险分析与评价
3.1 设计条件不符合施工现场条件的风险
鲁商·凤凰城建筑工程项目的相关管理人员对项目建设地进行实际的考察，发现项目的地址条件并不符合项目本身的要求，这是由于项目图纸的设计不能够和项目的地质条件进行好的融合，从而出现了图纸的设计与实际情况存在一定差异的情况，这种差异的存在可能会造成建设成本的增加。同时，由于在图纸的设计过程中，对当地的地质条件估计不足，可能会出现工程量增大的情况。这些风险的存在，不但会对工程建设时间造成影响，而且还会对项目成本造成一定的影响。
3.2 组织协调不利引发的风险
工程项目建设周期较长，开发商与业主和施工单位之间会不可避免的出现一些问题。当问题出现后，现场监理在中间的协调作用就会显现出来。鲁商·凤凰城项目除了在业主与设计方和上级主管部门之间作了协调，同时也合理处理了监理方与施工方之间的关系。
3.3 材料设备引发的风险
材料设备的质量可能会对项目造成一定的影响。对于项目而言，质量是其中的一个影响因素，项目的建设过程中，在项目工程师对材料的验证过程中，发现材料质量不符合项目需要，那么就会对项目的建设时间造成影响，另一方面，裁量的供应业会对项目建设造成影响，如果材料供应不及时，就会对项目建设时间造成影响。
3.4 投资资金引发的风险
投资资金造成的风险主要表现为投资资金准备是否充分，以及项目资金的到位时间。如果投资资金不能够满足项目需要，那么就会对项目的建设造成影响。
3.5 自然风险
自然风险除了洪水、塌方、特大暴雨等异常气候以外，还涉及对项目在建期间对当地气候预测不充分而引起的问题。比如酷暑、严寒、多雨等。
3.6 人员风险
人员风险主要涉及人员流动和人员素质低的风险。
根据对其的风险分析可知，目前，鲁商·凤凰城的项目风险可以通过一些措施的实行来对其进行好的控制，其中风险因素中的自然风险是最难以进行控制的，这是由其的不确定性造成，而其他的因素都可以通过及时的进行好的改善。因此，其的项目风险是可以进行好的控制的。
4 鲁商·凤凰城风险控制对策
4.1 合理安排施工顺序
从整体来看，鲁商·凤凰城工程项目是以一个单元作为一个流水段的平行流水的方式。现场交叉施工须按照“先土建后设备的建设、先地下工程后地上工程、先结构建设后装修建设”的原则合理安排各道工序，以确保工序之间紧密衔接，避免延误工期。
4.2 合理安排施工工期
本期工程的计划工期为480天。在建期间，不得不考虑气候环境对工程的影响。为了保质保量完成施工建设任务，工程项目组根据工期的要求，制定出了工程总体进度计划表，为了降低项目风险，项目管理人员制定的每周反映项目上周计划完成情况的制度，并且，每个建设小组都要在本周制定下周的计划。以对其建设过程进行科学的调整，以降低建设风险的出现。另外，在建设进度方面，管理人员采用的是倒排计划的方法，以在工期方面给予支持，将风险可能造成的时间损失包括在内。
4.3 及时发现和解决问题
首先，在项目风险预测过程中发现鲁商·凤凰城项目的施工设计与现场条件不符。施工部门与设计部门经多次交涉，对项目施工设计进行了合理的修改及调整，并处理了地基的问题，从而减少了地基方面的工程量。其次，项目的地下管线的问题处理。在进行风险处理的过程中，争取相关部门的支持，并及时向设计部汇报了相关材料，为设计方案的优化调整提供了可靠数据，从而缩短了项目再设计的时间。
4.4 严把质量关
质量风险是鲁商·凤凰城工程项目在建期间所面临的一个非常关键的风险因素。项目的安全性主要取决于质量控制效果。劣质工程不仅会带来安全风险，而且有损企业形象和信誉。鲁商·凤凰城项目在建设过程中，严格遵守各级的质量管理的制度，以保证项目质量目标的完成，另外，建立的质量监督制度。对建设过程进行不定期检查，一旦发现质量问题，即时进行相应的沟通协调，并根据实际情况制定相应的解决措施。
4.5 应用新技术，新材料
通过科技进步创新，淘汰落后工艺、设备和材料，引导企业大力发展建筑产业现代化。就鲁商项目本身而言，本工程主要采用泵送混凝土进行基础施工。这种施工方式，一方面能提高混凝土强度，另一方面提高了模板周转效率，在一定程度上缩减了建设周期。
4.6 严格控制成本
在项目成本的控制方面，主要是对施工人员以及施工设备的管理，在施工设备的购置方面，尽可能选择性价比较高的产品，在节省购买成本的同时，还能够保证设备的质量。
5 风险管理效果评价
通过制定好的风险管理制度，以及及时的进行风险管理措施的制定，现在鲁商·凤凰城项目已顺利开工，施工过程井然有序。由于在施工前将各种风险因素进行了综合的考虑，并针对其可能存在的风险进行了对策制定，这使得其的工程施工处于一个较好的施工阶段。
6 结语
项目风险管理旨在借助有效的项目决策实现项目结果的最优，结合项目风险预测事先采取应对措施，并且借助风险分析所提供的信息和动态，采取必要的行动全程监控项目建设动态。本文以鲁商·凤凰城的项目风险管理为研究对象，对其的风险管理过程进行了深入的分析探讨，希望其的管理经验对于其他的建设项目的风险管理有一定的借鉴意义。
参考文献：
[1]杨辉丽.工程建设项目合同风险管理的分析[J].大众科技，2012年7月.
[2]谢素花.输电线路工程施工的风险管理探讨[J].中国电力教育，2012.
[3]安建民.大型建筑施工企业多项目管理研究[D].武汉理工大学，2012.
工程项目风险生产管理论文范文第6篇
【摘要】在水利水电项目开发过程中存在各种各样的风险因素，加强水利水电项目的风险管理显得尤为重要。本文通过对水利水电项目的风险因素和特点进行分析，围绕常见的风险类型对风险管理展开探讨。
【关键词】水利水电项目；风险管理；影响
1、水利水电项目的风险因素分析
在水利水电项目的建设过程中，所存在的风险因素比较多，根据性质与成因进行分类可分为技术风险、自然环境风险、财务风险、人员风险、组织风险以及政治法律经济风险等六种类型[1]。
其中，技术风险包括设计标准选择不恰当、设计内容不完整、技术资料提供不及时、方案以及流程不合理等。自然环境风险则表示为由雷电、地震、泥石流等自然环境灾害所引起的风险。资金不到位、筹措不合理、外汇管制等属于财务风险。人员风险是指业主、技术人员、监理人员、管理人员等工作人员的素质。施工单位、设计单位以及两者之间的协调性属于组织风险。政治法律经济是由于税收、战争、价格、通货膨胀等因素所引起的工资变化、涨价、市场动荡和规章制度变化等。
2、水利水电项目风险的特征分析
2.1可变性
在水利工程项目的建设过程中，可能会不断出现新的风险，也可能对某些风险进行控制，或者有些风险的发生可进行处理，各种风险都有可能存在质的或者量的变化。
2.2普遍性與客观性
目前，人们只能在有限的时间和空间内对水利工程项目风险的发生和存在因素进行改变，使风险的发生率降低，令损失程度尽量减少，却不能够将风险完全消除。因为风险的发生具有不确定性，不为人的主观意识所控制，是客观存在的。
2.3偶然性与必然性
某些水利水电项目的风险是由于多种因素共同作用而引起的，是一种随机现象，具有偶然性。对于那些发生频率比较多的风险，我们可通过观察分析得出其运动规律，然后再采用现代风险分析方式或者概率统计方法，将风险的发生几率和损害程度计算出来，从而就可对这些必然发生的风险进行检测和提前做好控制措施。
2.4多样性与多层次性
水利水电项目的风险会随着工程的发展而不断发生变化，形成了多种多样化的风险。虽然各种风险之间的关系错综复杂，但是它们一同与外界产生了交叉影响，使风险的多层次性得以显现[2]。
2.5全程性与全局性
水利水电项目的风险在整个建设过程中都有可能存在，且某些风险发生以后还会发生连锁反应，因此，风险不仅仅对项目的局部发生影响，还会影响全局。
3.水利水电项目的风险类型
3.1自然风险
建设工程处于条件较为恶劣的地区，如在洪水、地震、泥石流、海啸等自然灾害的多发地区，或者项目地区的冬季特别严寒，进行施工是较为困难的。因为这些地区都存在对工程造成严重损害的自然条件。在恶劣的环境和气候中进行工作会损害施工企业的利益，由于长时间的严寒、台风、暴雨等给工程带来的不便，会使工程的成本增加。
3.2工程管理风险
在开始施工前，建设单位会与施工单位签订一份责任书，建筑单位就会选择一位项目经理作为第一责任人。水利水电项目风险管理的主体就是项目经理与项目管理小组，他们在处理各种风险时应当抓住主要矛盾，将威胁转化为有利因素。
3.3合同风险
水利水电项目的建筑市场都会存在工程质量、工期拖延、拖欠工程款、原材料价格上涨等问题，这些都与不良地履行合同等情况有关系[3]。现在国内很多建设单位在与承包商签订合同时常常会违背平等性的原则，呈现买方市场的特点，多从自己的利益出发签订各种不等条款。如在合同中未提及承包商应有的权利，只强调其应承担的义务；合同中详细规定如果工期出现延误就要接受罚款，且惩罚极为严格，但是如果是因为业主设计图纸延误而使施工受阻则没有明确的惩罚条例；合同中没有奖励条款，可是处罚条款却相当明确。对施工企业来说，一切风险的源头就是合同，所以，承包商在签订合同的时候一定要认真、仔细地进行研究，坚持自己的合法权益以及否定合同中的不合理要求，双方通过协商再制定出能够保障双方利益的合同，避免为企业埋下风险隐患。
3.4材料价格风险
一般情况下，项目工程中70%的成本都是投入到材料的采购中。但是有的工程是长线工程，投资大且回收期较长，建设过程中就有可能存在材料涨价的风险。所以，施工企业必须提前做好措施应对材料涨价所带来的风险。在市场经济中，发生通货膨胀的状况是难免的，施工企业能够理解和接受小幅度的通胀，但是若超出了承受范围，企业就会难以应付。施工企业的材料管理人员应该对可靠的货源、准确的价格等信息进行及时收集与掌握，这样就能避免材料价格大幅度波动而对企业所产生的影响，降低企业的受损程度。
4水利水电项目风险管理的内容
4.1风险识别
要对项目风险进行有效的管理首先要将存在的风险进行识别，同时分析风险可能对企业造成的影响[4]。由于风险是贯穿于整个项目建设过程中，是一个动态变化的过程，所以对风险的识别也要贯穿在整个项目建设中。根据项目的不同阶段和目标，结合风险管理计划、项目信息以及参考资料，得出项目的潜在风险。将得出的结果加以分析整理，对项目风险进行系统性的识别，常采用的识别方法有情景分析法、头脑风暴法等。
4.2风险评估
在确定了风险的存在性后，评价风险发生的可能性和所产生的损害程度称为风险评估。定性评估和定量评估是风险评估的两个主要方法，综合各方面的数据、信息度风险发生的程度、概率、时间以及影响范围进行确定。
4.3风险应对
经风险评估发现项目的风险量不大，可以将其转交给第三方进行处理则可采用项目的风险转移的策略，将发生风险的责任和后果交给第三方，如参加工程保险、将合同转移等。如果项目风险的数量不多，可以通过人为干预使风险的发生率降低以及减少风险所导致的损失，则可采取风险缓解的策略。项目风险所产生的后果并不严重，且发生率较小可采取风险自留的策略，由风险所导致的损失应用企业的内部资金进行填补。若是风险评估报告显示风险的数量较大，为防止风险的形成、发生，可采用风险回避的策略。
4.4风险监控
在项目的建设过程中，应对潜在的各项风险进行全程跟踪监督，检查风险的控制措施执行情况。监控包括三方面：确定风险是否存在、是否发生、是否得到控制等；检查控制风险的措施是否有效，运行是否恰当等；是否存在新的风险并制定应对措施[5]。
结束语
水利水电工程对国家的经济效益具有重要意义，因此，要加强其风险管理。管理者必须熟练并掌握识别风险的技术，对风险进行评估与分析，采取相应的应对措施，进行风险监控，以控制、防止风险的发生，减少风险对企业的损害。
参考文献
[1]王晓平.水利水电项目风险管理[J].建材与装饰，2014（22）：199-200.
[2]陈建荣.探究水利水电工程项目风险管理[J].中国科技纵横，2014（16）：109.
[3]曾丽.水利水电工程项目风险管理[J].城市建设理论研究，2014（18）：75-76.
[4]姚雪容.探讨水利水电施工企业的项目风险管理[J].江西建材，2014（16）：101.
[5]黄德床.水利水电工程项目风险管理探析[J].军民两用技术与产品，2014（07）：65-67.