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多维模糊逻辑方法对合同管理的关键评估
摘要
项目是否成功取决于合同管理实施规范的影响（如响应时间，审批流程，解决问题，协调和文档编制）。为此，本文提出了一个新的多维模糊模型来量化在工程项目上的施工合同管理过程的绩效。该模型包含了与合同管理绩效相关的93个关键因素和11个项目管理过程小组。采用网上问卷对各因素和小组的重要性进行了评价，并收集了223份问卷。对收集的数据进行常态性，可靠性和组间差异分析。然后，建立了一个两部分加权的模糊逻辑模型来衡量施工项目管理绩效。第一部分为小组评估，而第二部分则评估整体绩效。该模型随后在卡塔尔的两个建筑项目中的应用表明，该模型合理地反映了施工合同管理绩效，因此得出实施合同风险管理的水平较低的结论。问卷调查结果表明，变更控制，财务，索赔和争议解决管理是影响施工合同管理绩效的前三大因素。本研究仅限于设计-投标-建造合同。不过，该模型也可能会被重新研究来作为其他项目交付方法。
作者关键字：模糊集理论；项目成功因素；项目生产力；项目计划;合同管理;合同管理绩效；项目可持续性
介绍
从历史上看，建筑业由于其本质，一直面临在预算范围内按时完成建设项目的问题，也面临着不因敌对对峙而产生争议的问题。虽然施工合同管理过程是管理合同当事人履行合同义务的过程，但是纠纷和冲突似乎是不可避免的。而且，施工合同管理的必要条款有时会被误解和误用。此外，施工合同管理不善仍然是建筑项目纠纷，问题和严重挑战的主要原因。因此，需要更好地理解施工合同管理运用。业界越来越重视有效的合同管理，很明显，施工组织需要一种系统的方法来评估合同管理和管理，以保持其竞争优势。
当前用于评估合同管理绩效的框架和模型存在一些问题。这些问题包括研究数量有限的因素，服务于某些地理区域和背景，缺少统计分析，或利用简单的统计分析方法进行线性回归和定性分析。此外，专家意见的不确定性和模糊性，加上缺乏历史数据，是建筑业的突出特点，可以通过模糊模型进行处理。
本文利用模糊逻辑工具箱2.3版开发了一个施工合同管理模型。采用在线问卷调查法，确定了影响施工合同管理绩效的11个项目管理过程组中93个关键因素的重要性。在收集和检验数据的可靠性和组间差异后，用相对重要性指数对数据进行分析，并使用模糊逻辑工具箱对数据进行建模，以测量施工合同管理绩效。该模型在两个工程项目中得到了实际应用。
文献评论
从本质上讲，建设项目合同是一种具有施工实施范围的采购合同，它由与项目相关的多个非技术文件（例如协议，合同条件）组成。因此，它规定了各方的权利和义务。施工合同的主要目的是确定角色和责任，实现承诺，实现沟通，管理风险以及减少问题和冲突，以促进合同双方之间的积极关系。但是，签订合同不足以管理建筑项目，解决任何有争议的问题或克服业主与承包商之间的经验差异。因此，需要有经验的第三方来解决此类问题。因此，业主可雇佣一名合同管理员作为业主的代理人，监督承包商的工作，并对合同问题进行公正评估。通过指派一名合同管理员，业主将把项目的大部分日常职责移交给他们。合同管理员和施工合同管理团队将负责履行合同条款和适用法律要求的多项职责，任务和活动。
不幸的是，文献揭示了许多管理不善，未能履行职责以及对施工合同管理团队相关角色和职责的误解的例子。此类问题的例子包括规划不善，缺乏系统，程序和指导以及延迟将场地移交给承包商的情况。此外，施工合同管理团队可能缺乏对采购流程的了解，也可能缺乏熟练的人员，角色和职责不明确，并且缺乏相关知识的培训。在履行合同期间，组织之间沟通不畅，缺乏与合同相关活动的监控以及合同履行措施不明确是最常见的问题。此外，据报告，业绩不佳的原因还包括：对承包商查询的反应较慢，推迟发布进一步的信息，审批延迟和监督不足。此外，承包商通常会遭受不适当的付款程序，延期付款和资金不足。此外，在记录管理区域内跟踪到信息和通信技术使用不足和不良记录的情况。变更和索赔管理领域受到变更管理不力，指令发布较晚和缺乏有效的索赔程序的影响。在结算阶段，对已完工程的审核较慢，滞留金的延迟发放以及决算估值是一些施工合同管理不善的例子。与糟糕的施工合同管理相反，学术界和建筑行业的专业人员继续采用几种做法，活动和程序来确保适当的合同管理。下一节将详细介绍这一工作。
合同管理角色，责任模型和框架
合同管理模型提供了一种设计方法来管理合同，并帮助确定确保成功完成项目所需的活动。一些现有的研究已经开发了具有不同目标的合同管理角色，责任模型和框架。例如，Garrett和Rendon在2005年开发了一个成熟度评估工具，来衡量组织的能力和提高绩效水平。成熟度评估工具只有21项活动用于评估施工合同管理绩效。通过使用40个施工合同管理活动，Okere在2012年建立了合同管理实践与美国联邦和州DOTs内政府项目总承包商绩效之间的关联。该模型包括六个过程组和62个关键活动。研究表明，施工合同管理绩效管理与资源分配策略存在显著的相关性。通过使用均值和标准差，乔伊斯年2014提出了衡量肯尼亚合同管理和行政运作绩效的概念框架。该模型包含了在五个过程组中组织的32项关键活动，作者得出结论，良好的施工合同管理实践与监视和验收管理以及业主与承包商的关系管理，争议解决和合同终止有关。该研究也对合同管理实践在经营绩效方面做出了重大贡献。由于缺乏良好实践，标准，基准工具或框架，NAO在2016年提出了合同管理良好实践框架，以帮助改善英国的合同管理。坎宁安2016年研究了用爱尔兰标准建筑合同管理建筑项目时，合同管理员的不同角色和职责。该研究调查了有效合同管理规定，以实现项目的时间，成本和质量目标。Park和Kim 2018年用21个关键因素定义了合同管理流程，然后对韩国建筑公司的每个流程所需的合同管理能力进行了排名。Nitithamyong和Tan在2007年讨论了负责管理马来西亚建设项目的项目管理顾问的角色和职责，成功因素以及绩效。Surajbali 2016年通过列出南非项目适当实践所需的关键因素和角色，对合同管理绩效进行了定性研究。Srujbali的框架涵盖了8个关键小组和与施工合同管理有关的27项活动。
上面先前的研究在特定的背景和地理区域内使用，因此没有提供关于建筑合同管理职能的更全面的全局观点。为了填补这一空白，Gunduz和Elsherbeny在2020年从施工人员的角度，通过改进的Delphi方法，提出了一个全球的，系统的，可操作的和多维的施工合同管理绩效框架。通过17位建筑专家的一致意见，确定了与合同管理绩效相关的93个关键因素和11个项目管理过程组。流程组包括项目治理和启动，合同管理团队管理，沟通和关系管理，质量和验收管理，绩效监控和报告管理，文件和记录管理，财务管理，变更和变更控制管理，索赔和争议解决管理，合同风险管理和合同终止管理。合同管理绩效框架和相关的93个因素如图1所示。
出发点
施工合同管理绩效不佳对项目的影响，需要建立一种绩效评估工具，该工具能够量化过程组的绩效和施工合同管理的整体绩效。在回顾的文献中，那些作者认为此类测量工具无法使用。因此，本研究的目的是利用先前提出的框架中确定的因素，以开发一个定量评估模型，以捕获建筑合约管理绩效。这项研究通过引入模糊逻辑模型，借助多维指标和总体绩效指标对合同管理绩效进行定量评估，从而为建筑管理提供一定的知识。
图1：施工合同管理框架
研究方法论
实施定量和模糊建模技术，达到了本研究的目的。使用在线自主管理调查问卷来量化已确定的因素和群体的重要性。该问卷作为衡量工具，收集了大量关于国际参与者感知的数据，以便获得可概括的结果。为此，问卷包括三个部分：（1）研究范围的介绍；（2）从业者背景；（3）采用5点李克特量表对各施工合同管理因素和组的重要性评级。首先检查数据的可信度和组间差异，然后进行分析，制定各因素和组间的相对重要性指数。
模糊逻辑是一种用描述性语言捕获模糊条件和主观信息的技术。在过去的几十年里，模糊方法在建筑和管理研究中得到了大量的应用。因此，模糊方法在施工管理中的应用，出现在许多研究关于进度延误分析，以及评估电厂项目的成本超支风险的研究中，评估建筑行业工头的绩效，并捕获建设项目的动态特征。
模糊方法相对于其他多准则决策方法（如层次分析法和网络分析法）的主要优点如下：（1）多准则决策方法提供了分析分析（排名），而模糊方法可以建立多个因素及其相关组之间的关系。（2）对于相同的变量，模糊方法所需的数据量远小于层次分析法和网络分析法（即使是一个小问题，计算量也很高）；（3）层次分析法一致性指数将衡量成对比较的不一致性，而模糊方法可能会使用其他统计方法来检查可靠性和组差异。（4）模糊方法在项目定级时考虑了观点的模糊性，从而产生了更为可靠的结果。
根据Poveda和Fayek在2009年的研究，模糊逻辑为处理评估的语言性质和绩效评估中固有的不确定性提供了一种完整的方法。因此，该方法非常适合无限制地预测几个因素的性能。此外，由于建筑行业的特点独特，且在某些领域缺乏历史数据，因此它是一种适用于建筑行业的强大建模技术。但迄今为止，尚未将其用于合同管理的绩效评估中。因此，本文将模糊逻辑用于预测和评估施工合同管理的绩效，为文献研究做出贡献。由于缺少相关定量数据，不确定性的存在以及影响施工合同管理绩效的几个关键因素的重要性的模糊性，因此本研究选择了模糊逻辑作为研究对象。
采用定量方法后，应用模糊逻辑建立所提出的模型需要五个步骤。模糊模型的建立首先确定与输入变量相关的模糊隶属函数，然后构造模糊规则。通过问卷数据分析建立相对重要性指标，并将其用作模糊规则的加权因子。然后选择了聚合和去模糊两种方法建立了评价模型。在最后一步中，将现场数据输入到模糊评估模型中，并从建模输出中收集施工合同管理绩效率。
学习问卷的语言变量
虽然文献显示5分或7分李克特量表似乎是最常见的格式，但5点量表经常用于类似的管理领域。因此，本研究采用5分李克特量表，语言变量定义为1=完全不重要，2=轻度重要，3=中度重要，4=非常重要，而5=极为重要。根据这一语言量表，要求从业者对影响施工合同管理绩效的因素进行评分。
数据特征
样本量和目标人群
样本量由Cochran公式的最坏情况[公式（1）]统计确定，以及Kish的公式[公式（2）]如下：
其中NS =样本数量； t =所选置信度的统计值； s=总体的估计标准差；e=估计均值的可接受误差范围。连续数据通常在区间标度上测量得到，在这种情况下，可接受的误差水平设置为3％。可接受的误差幅度（e）应考虑规模的影响以及各种规模之间的差异。由于研究采用5分制，可接受的误差幅度值将是量表上的点数乘以可接受的误差（即5times;0.03=0.15）。因此，研究人员将确信5分制的真实均值在研究样本中计算出的平均值的plusmn;0.15内。通过将量表上的包含点除以包括标尺上所有可能值的标准差的数量，可以计算出量表上所有可能的方差的估算值。标准差=plusmn;3）。因此，s计算为5/ 6， t值在95％置信水平下的值为1.96，样本量近似为NS=（1.96）2times;（5/6）2/（5times;0.03）2 ≌119
其中 NS =无限人口的样本量； p =在目标人群中的比例； q= 1minus;p; 和v=抽样总体的标准误差。值p和q取0.5作为最大样本量。标准误差设置为5％，以表示最大允许标准误差。考虑了所述参数后，所需的最小样本量为100。（1）和（2）所需的最小样本量为119。
数据筛选和离群值
将被调查者的输入值中粗心的回答和异常值筛选。粗心的回答通过回答模式进行了检验，被回答者对于多个连续项目可能表示相同的回答选项，而异常值可能表示不同或不同的观察结果。在这项研究中，粗心的反应通过标准差和组评分来衡量，并与平均因子评分进行比较。三名参与者对所有问题都保持相同的答案（即标准差为0.0），五名参与者以完全偏离每个相应组内因子平均值的方式对该组进行评分。用SPSS 25版软件进行多元回归分析，通过测量马氏距离进行多变量离群值检测。马哈拉诺比斯距离代表所有变量从样本均值向量中观测向量的平方距离，以标准单位表示。发现10个响应的马氏距离概率小于0.001，因此消除了这10个响应。数据筛选后，仅205个响应用于进一步分析。
受访者的特征和资格
表 1总结了受访者的背景。受访者主要是来自公共和私营部门的国际专家和从业人员，包括卡塔尔的承包商，顾问和雇主组织。受访者的背景各不相同。约82％的受访者拥有10年以上工作经验，有80％进行了注册，而68％接受了合同管理方面的培训。从表1中可以看出，很大比例的受访者已经注册并掌握了合同知识，因此，由于他们对研究领域的充分了解，他们的意见将被认为是可靠的。调查对象来自各个行业和组织，因此他们的意见将反映他们的不同观点。受访者具有FIDIC合同格式（70.7％），新工程合同（12.7％）和联合合同法庭（6.8％）的经验。在国际上，文献表明，FIDIC红皮书是最常用的合同形式以及大多数中东项目（包括卡塔尔）都更喜欢这种形式。因此，受访者的意见将涵盖广泛的国际合同。
表1：问卷调查对象的个人资料
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资料编号：[263028]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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类别 |
频率 |
% |
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经验水平 |
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最多5年 |
9 |
4.4 |
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6-10年 |
28 |
13.7 |
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11-15年 |
38 |
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