王雪剛 呼凱凱 常永立 張藝獻 張黎明

(1.航天工程大學航天保障系，北京 101416；2.河南省新鄉(xiāng)縣人民武裝部，河南 新鄉(xiāng) 453700；3.71622部隊保障部，河南 許昌 461000)

0 引言

項目風險識別是指在風險事件發(fā)生前，運用多種方法對可能影響項目的風險事件進行識別的過程。項目風險識別是項目風險管理的前提，項目風險識別水平直接影響項目風險管理效果，進而影響項目成敗。由于項目風險識別內(nèi)容復雜，適用范圍較廣，相關(guān)學者對其進行了深入研究，形成了一系列研究成果。目前，風險識別已被廣泛應用于建筑工程項目[1-2]、交通工程項目[3]、水利工程項目[4]、通信工程項目[5]、能源工程項目[6]、農(nóng)業(yè)農(nóng)村項目[7]、工業(yè)工程項目[8]、環(huán)境工程項目[9]、信息技術(shù)項目[10]、國際工程項目[11]、航運工程項目[12]、大型復雜項目[13]、旅游項目[14]等。

本文通過文獻計量法，基于核心集合(Web of Science)數(shù)據(jù)庫相關(guān)文獻，借助Vosviewer和CiteSpace可視化軟件，繪制項目風險識別研究領(lǐng)域知識圖譜，分析項目風險識別研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，以期提升項目風險識別研究水平。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取核心集合(Web of Science)作為數(shù)據(jù)來源。為了保證數(shù)據(jù)的全面性、提高研究的權(quán)威性，索引選用SCI-EXPANDED和SSCI期刊，具體檢索式為TS=(Project Risk Identification)，出版時間設置為2010年1月1日至2021年12月31日，文獻類型選擇為Articles，語言選擇為英語，檢索得到2504條文獻記錄。從學科類型和研究方向兩個方面進行篩選，剔除不相關(guān)文獻，最終選定1223篇文獻作為樣本數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

目前，繪制知識圖譜的常用軟件是Vosviewer和CiteSpace，兩者共用具有優(yōu)勢互補的效果[15]。Vosviewer軟件是利用概率論中數(shù)據(jù)標準化方法，對關(guān)鍵詞、合作機構(gòu)和合作作者等關(guān)鍵信息進行可視化分析，從而得到多種可視化圖譜。本文主要使用該軟件生成作者、國家、期刊和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，分析該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀和研究熱點。CiteSpace軟件是利用集合論中數(shù)據(jù)標準化的方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)的相似性測度，在時間切片上得到多種可視化圖譜。本文使用該軟件生成時區(qū)視圖，分析該領(lǐng)域研究熱點和未來發(fā)展趨勢。

2 項目風險識別研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢可視化分析

2.1 整體性分析

通過Vosviewer軟件分析可知，1223篇樣本文獻來自102個國家的2119個機構(gòu)的5458名作者，發(fā)表于486種期刊，引用了21 521種期刊的55 315篇文獻。項目風險識別研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量年度分布如圖1所示。

圖1 項目風險識別研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)量年度分布圖

從圖1可以看出，項目風險識別研究領(lǐng)域年度發(fā)文量總體呈上升趨勢，大致可分為三個階段：初始起步階段(2010—2012年)、緩慢增長階段(2013—2016年)、快速增長階段(2017—2021年)。其中，2021年相關(guān)發(fā)文量達到189篇，說明項目風險識別受到業(yè)界學者的廣泛關(guān)注，研究文獻總量快速增長。

2.2 作者和合作網(wǎng)絡分析

借助Vosviewer軟件將作者出現(xiàn)最小頻次設置為4，共得到29名作者的共現(xiàn)圖譜(圖2)，發(fā)文量≥5篇的15名作者和文獻被引次數(shù)見表1。

圖2 基于Vosviewer的作者共現(xiàn)圖譜(截圖)

表1 發(fā)文量≥5篇的作者及文獻被引次數(shù)

(續(xù))

由圖2可以看出，作者合作情況整體呈現(xiàn)“面上分散、多點集中”的特點，早期形成了以Avillach Paul和Ding Lieyun為代表的合作團隊，中期形成了以Chan Albert P.C和Zhao Xianbo為代表的合作團隊，近期形成了以Li Heng和Hosseini M.Reza為代表的合作團隊。部分研究團隊之間有一定溝通，但整體溝通強度不大，合作需要進一步加強。

由表1可以看出，發(fā)文量排名第一的是Chan Albert P.C.，發(fā)文量為12篇，篇均被引次數(shù)為30.33次，主要研究方向為國際工程項目風險識別和風險管理[16]；發(fā)文量排名第二的是Zhao Xianbo，發(fā)文量為9篇，篇均被引次數(shù)為50.33次，主要研究方向為復雜項目風險識別[17]；發(fā)文量排名第三的是Hwang Bon-Gang，發(fā)文量為8篇，主要研究方向為新加坡綠色建筑風險[18-19]，篇均被引次數(shù)達52次，說明該作者論文影響力最大。

2.3 發(fā)文國家分析

借助Vosviewer軟件將發(fā)文國家出現(xiàn)最小頻次設置為35，共得到13個發(fā)文國家的共現(xiàn)圖譜(圖3)，該領(lǐng)域發(fā)文量排名前5的國家見表2。

圖3 基于Vosviewer的發(fā)文國家共現(xiàn)圖譜(截圖)

表2 基于Vosviewer的發(fā)文量排名前5的國家

圖3中節(jié)點大小代表發(fā)文量，連線粗細代表合作強度。從圖3和表2可以看出，該領(lǐng)域發(fā)文國家高度集中，馬太效應明顯，大部分論文作者集中于少數(shù)幾個國家。主要發(fā)文國家是美國和中國，美國學者在該領(lǐng)域發(fā)文總量為305篇，占總發(fā)文量的24.9%，中國學者在該領(lǐng)域發(fā)文總量為266篇，占總發(fā)文量的21.7%。各個國家學者篇均被引次數(shù)差別較小，篇均被引次數(shù)最高的是澳大利亞學者，篇均被引次數(shù)為22.57次。

2.4 發(fā)文期刊分析

通過Vosviewer軟件對文獻發(fā)表期刊進行統(tǒng)計分析，除少量綜合性期刊，大部分期刊隸屬于建筑工程和環(huán)境工程領(lǐng)域。發(fā)文量排名前10的期刊見表3。其中，PlosOne、Sustainability、JournalofConstructionEngineeringandManagement發(fā)文量排名前三，依次為50篇、48篇和43篇，占總發(fā)文量的11.5%。通過對比分析可以看出，InternationalJournalofProjectManagement篇均被引次數(shù)最高，達到73.74次，影響因子為7.172，說明該期刊論文質(zhì)量較高，受到業(yè)界高度關(guān)注。該期刊主要收錄項目管理國際研究前沿類論文[20-22]，論文參考價值較大。

表3 發(fā)文量排名前10的期刊

2.5 基于Vosviewer的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析

對項目風險識別相關(guān)研究關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計分析，可以反映學者的關(guān)注程度。關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，說明關(guān)注度越高。通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以探究該領(lǐng)域研究熱點。

項目風險識別研究高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計表見表4?？梢钥闯觯琁dentification、Management、Risk、Model、Performance在項目風險識別研究高頻關(guān)鍵詞中排名前5，說明項目風險識別方法、項目風險識別與管理、項目風險識別模型和項目風險識別效果是當前研究熱點。

表4 項目風險識別研究高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計表

(續(xù))

通過Vosviewer軟件對項目風險識別研究關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)分析，選擇出現(xiàn)頻次≥10的重點關(guān)鍵詞生成共現(xiàn)圖譜，如圖4所示。125個關(guān)鍵詞共分為4個聚類，標簽1的聚類節(jié)點主要有Identification、Risk、Performance、Prediction、Classification、Quality、Validation等，該聚類代表項目風險識別的目的和作用，項目風險識別即對項目執(zhí)行過程中可能發(fā)生風險事件的預測，對識別出的風險依據(jù)危害程度和發(fā)生概率進行分類，以此提高產(chǎn)出績效；標簽2的聚類節(jié)點主要有BIM、Metro Construction、Design、System、Behavior、Industry、Construction Safety等，該聚類代表項目風險識別的應用領(lǐng)域，即風險識別在地鐵施工和建筑安全等熱門領(lǐng)域應用廣泛[13]；標簽3的聚類主要節(jié)點有AHP、Case Study、Management、Allocation、Risk Management、Risk Analysis、Projects、Project Management等，該聚類項目代表項目風險識別的具體方法，并多次出現(xiàn)風險管理等相關(guān)詞匯，表明項目風險識別是項目風險管理的重要組成部分[1]；標簽4的聚類主要節(jié)點有Impact、Framework、Information、Policy、Climate Change、Governance等，該聚類代表影響較大的風險因素，如項目架構(gòu)、內(nèi)部治理、國際政策和氣候變化等[23-24]，在項目實施過程中應重點關(guān)注以上風險因素。

2.6 基于CiteSpace的關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)圖譜分析

通過CiteSpace軟件生成項目風險識別研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)圖譜(圖5)。通過分析每個時間段該領(lǐng)域研究熱點，了解該領(lǐng)域整體發(fā)展趨勢。以Keyword為節(jié)點類型，將切片長度設置為1，關(guān)鍵詞最小閾值設置為5。圖中每一個背景色條代表一個年份，關(guān)鍵詞圓圈大小代表出現(xiàn)頻次的高低，連線代表關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系。

圖4 基于Vosviewer的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

圖5 基于CiteSpace的關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)圖譜

從圖5可以看出，2010—2021年項目風險識別研究進程可以分為三個階段：

(1)理論研究階段(2010—2012年)。在該階段，Risk、Identification、Management、Performance、Project、System、Framework、Tool、Model、Impact、Strategy等關(guān)鍵詞大量出現(xiàn)，主要包括項目風險識別方法、框架和模型等，表明該階段理論研究進入蓬勃發(fā)展時期。

(2)實踐運用階段(2013—2016年)。在該階段，Network、Pollution、Design、Energy、Industry、River等實踐類關(guān)鍵詞逐漸出現(xiàn)，說明風險識別已廣泛應用于能源工程項目、環(huán)境工程項目、水利工程項目和信息技術(shù)項目等，受到各領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注。

(3)創(chuàng)新應用階段(2017—2021年)。隨著新基建、BIM技術(shù)、PPP項目等研究熱點不斷涌現(xiàn)，項目風險識別研究與時俱進，被廣泛應用于相關(guān)熱點領(lǐng)域。Metro Construction、BIM、PPP、Soil Erosion、Public Private Partnership等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)充分證明了這一點。2020年，安全管理得到廣泛關(guān)注，Occupational Health、Risk Allocation、Hazard Identification、Safety Management等成為該階段主流關(guān)鍵詞。2021年，Opportunity成為新的關(guān)鍵詞，說明在新冠肺炎疫情的影響下，人們透過危機看到了機會和希望。

3 研究進展和趨勢分析

3.1 研究進展

3.1.1 項目風險識別方法創(chuàng)新研究

目前，有關(guān)學者提出了多種項目風險識別的創(chuàng)新方法，旨在精確識別項目風險，掌控風險管理的最佳時機。Ghasemi等[25]提出使用貝葉斯網(wǎng)絡(BN)方法識別項目組合中存在的風險并估算風險發(fā)生概率，除了計算投資組合總風險，還可以在增加或減少項目組合的情況下，準確計算投資組合風險概率變化，為管理者提供決策依據(jù)；Karamoozian等[26]利用DEMATEL-ANP方法提出一種項目風險優(yōu)先排序混合模型，用以識別建筑項目風險因素，該方法能夠考慮風險因素之間的相互依賴關(guān)系，比ANP方法更為準確，更加貼近實際；Guan等[27]采用ISM和MICMAC相結(jié)合的方法，從項目周期的角度分析綠色建筑項目風險的相互依賴性，研究風險的相互依賴關(guān)系，并開發(fā)了綠色建筑項目風險分析模型，輔助綠色建筑從業(yè)者更好地了解項目全生命周期的關(guān)鍵制約因素和風險因素；Suarez等[7]以西班牙農(nóng)村優(yōu)化灌溉項目為研究對象，對主要參與者進行了半結(jié)構(gòu)性采訪，利用社會網(wǎng)絡分析(SNA)方法識別與利益相關(guān)方相關(guān)的風險因素，為農(nóng)村創(chuàng)新項目風險管理研究提供了新的視角。

從上述研究成果可以看出，項目風險識別從定性研究逐漸轉(zhuǎn)向定量研究，同時考慮風險因素之間的制約關(guān)系。但是，由于項目實施過程中各個階段的風險影響及制約關(guān)系隨時間不斷變化，基于動態(tài)方法識別項目風險的研究較為匱乏。

3.1.2 項目風險識別應用領(lǐng)域研究

3.1.2.1 PPP項目風險識別研究

從關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可以看出，項目風險識別應用領(lǐng)域非常廣泛，其中，PPP項目風險識別是當前研究熱點。Xu等[20]對我國9個PPP水利項目案例進行研究，識別出11個關(guān)鍵風險，并從風險來源和風險分配機制兩個方面進行風險分析。Song等[28]和Liu等[9]針對我國PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目風險識別進行了深入研究。其中，Song等調(diào)查了我國PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目的關(guān)鍵風險，通過案例調(diào)查的方式總結(jié)出我國PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目的十大風險因素，并逐一給出風險管理策略；Liu等利用內(nèi)容分析和專家訪談法，對35個PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目進行分析，確定了我國PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目的18個風險影響因素。研究結(jié)果表明，我國PPP垃圾轉(zhuǎn)化焚燒項目績效受公眾反對、環(huán)境污染、政府決策、法律和監(jiān)管體系缺陷以及供應風險的影響最大。Jiang等[29]采用程序化方法分析PPP項目風險因素之間的關(guān)聯(lián)性，并充分考慮了PPP項目風險因素的模糊性，使風險識別與評估結(jié)果更加科學。

從當前PPP項目風險研究成果可知，相關(guān)學者從對風險識別方法的研究逐漸轉(zhuǎn)向?qū)︼L險因素之間相互影響的研究，但相關(guān)研究實例大都取自中國，針對其他國家PPP項目的風險識別還有待進一步研究。

3.1.2.2 地鐵建設項目風險識別研究

隨著城市基礎設施建設的不斷加快，地鐵建設項目風險識別受到學者們的關(guān)注。Hwang等[19]基于承包商視角，分析了國際建筑合資企業(yè)地鐵建設項目風險因素，確定了項目執(zhí)行過程中各方所面臨的關(guān)鍵風險，并研究了風險分配存在的問題，為新加坡地鐵建設提供了參考。Zhang等[30]根據(jù)地鐵建設項目的不確定性和復雜性，建立了毗鄰建筑物的地鐵施工實時安全風險評估模型，并進一步確定了潛在風險權(quán)重，經(jīng)過實例分析可知，該方法優(yōu)于常規(guī)方法且精度較高。

從地鐵建設項目風險識別研究現(xiàn)狀可知，當前研究樣本量較小、存在一定局限性，且大多數(shù)研究都是基于企業(yè)和供應商視角，基于社會政府視角進行風險識別的研究較少。

3.1.2.3 大型復雜項目風險識別研究

由于大型復雜項目結(jié)構(gòu)復雜、體量龐大，其風險識別一直以來都是學者們研究的重點。Sanchez-Cazorla等[31]對大型復雜項目風險管理進行了文獻回顧，總結(jié)出大型復雜項目相關(guān)風險并進行分類；Zhang等[32]對大型海水淡化項目進行風險識別和評估，確定了兩個級別的風險指標，并將模糊綜合評判(FCE)和層次分析法(AHP)相結(jié)合，對大型海水淡化項目進行定量風險評價；Nabawy等[24]針對埃及大型住宅項目風險進行研究，以ISO 31000為基準，設計了概念風險識別框架(CRIF)，并利用VB語言編程建立風險識別數(shù)據(jù)庫，指出當前大型項目主要涉及建設資源短缺、項目管理不善和資金短缺等風險。

綜上所述，目前大型復雜項目風險識別主要依靠文獻回顧和德爾菲法等，識別效果受主觀因素影響較大，風險識別靈敏度較差，缺乏高效、準確的定量識別方法。

3.2 研究趨勢展望

3.2.1 方法創(chuàng)新研究

根據(jù)現(xiàn)階段項目風險識別研究成果可知，大部分方法受主觀因素影響較大。今后，相關(guān)研究可與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式形成各領(lǐng)域風險數(shù)據(jù)庫，提升項目風險識別的完整性、可靠性。由于項目風險識別貫穿項目全生命周期，結(jié)合復雜網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)可視化方法動態(tài)識別項目實施各階段存在的風險，將會成為未來研究熱點。

3.2.2 應用創(chuàng)新研究

隨著人們對自身健康愈發(fā)關(guān)注，風險識別將會廣泛應用于生物醫(yī)療領(lǐng)域；隨著“一帶一路”倡議的持續(xù)推進，針對國際合作工程項目風險識別和PPP項目的風險識別研究也將不斷深入；隨著“碳達峰、碳中和”目標的提出，人們的節(jié)能環(huán)保意識不斷增強，針對項目環(huán)境的風險識別將成為新的研究熱點。

4 結(jié)語

本文從Web of Science核心數(shù)據(jù)庫中選取樣本文獻，通過Vosviewer和CiteSpace軟件構(gòu)建項目風險識別知識圖譜，分析項目風險識別的研究現(xiàn)狀、熱點及發(fā)展趨勢，得出以下結(jié)論：

(1)從時間發(fā)展維度可知，項目風險識別相關(guān)研究可劃分為三個階段：初始起步階段(2010—2012年)、緩慢增長階段(2013—2016年)、快速增長階段(2017—2021年)。

(2)通過對發(fā)文作者、國家和期刊分析可知，該領(lǐng)域形成了部分作者合作團體，合作團隊之間有溝通，但整體溝通強度不大；該領(lǐng)域發(fā)文國家高度集中，馬太效應較為明顯；InternationalJournalofProjectManagement發(fā)文質(zhì)量最高，受到業(yè)界高度關(guān)注。

(3)從關(guān)鍵詞分析可知，項目風險識別已廣泛應用于網(wǎng)絡工程、環(huán)境工程、工業(yè)工程、水利工程和生物工程等多個領(lǐng)域，研究范圍進一步擴大，與當前社會熱點結(jié)合緊密。