摘要：工程项目具有一次性、复杂性、风险性等诸多特点，为确保工程项目顺利实施，项目管理者必须认清各利益相关方对项目的影响程度，对其影响力排序，这样才能保证在制定相关策略时避免利益相关者之间的利益冲突。本文采用社会网络分析，建立工程项目利益相关者影响力的评价模型，通过对评价模型进行示例分析，得出各利益相关方的影响力。
关键词：工程项目；利益相关者影响力；社会网络分析
1引言
工程项目具有目的性、一次性、制约性、风险性等诸多特性，参与方众多。利益相关者为实现其利益需求和期望，会采取不同的策略增加自身对项目的影响程度[1]。项目管理者为保证工程项目的顺利实施，实现各利益相关方的需求，避免利益冲突，就需要全面了解利益相关者们的影响力。
通过对前人的研究成果进行梳理，现有的对利益相关者影响力的研究多是定性分析，如米切尔评分法着眼于利益相关者本身的属性，弗里曼(Freeman)的二元关系论则关注项目与利益相关者之间的关系，之后出现的诸多方法如权力/利益矩阵和利益相关者环等都未脱离这些范围。然而，利益相关者除自身拥有的权力以外，还会通过在网络中的关系对项目产生影响，其关系可以是直接的，即通过与其他利益相关者的直接联系对项目产生影响；可以是间接的，比如政府的决定在一定程度上取决于公众的态度和意愿，项目管理者就必须考虑公众的影响；也可以是部分利益相关者联合起来增加影响力，使得项目管理者提高对小团体的关注度，这样更容易实现小团体的利益需求。因此，从利益相关者之间的关系来分析其影响力显得十分重要。本文基于社会网络分析(SNA)构建利益相关者关系的社会网络模型，通过建立关系矩阵，借助UCINET 6进行定量分析，对工程项目利益相关者影响力进行评价研究。
2工程项目利益相关者社会网络模型
SNA已被应用到信息传播、人际关系、知识管理等多个领域，Rowley(1997)[2]较早提出将SNA应用到项目管理中，指出SNA可以将利益相关者的影响力可视化，并能够解释利益相关者之间的关系如何影响项目的实施。Loosemore (1998)[3]使用SNA研究了危机条件下工程项目人员之间的人际关系。Paul Chinowsky (2008)[4]建立工程项目利益相关者关系网络，提出应加强知识共享来提高工程项目绩效。Liaquat Hossain(2009)[5]利用SNA的中心性分析发现，工程项目中个体影响力与之协调性密切相关。丁荣贵(2010)[6]等人利用SNA构建项目治理的社会网络模型，为工程项目选择合理的治理机制提供有效的方法和工具。李永奎(2012)[7]等人借助SNA构建工程项目群组织网络模型，对关键利益相关者及各利益相关者定位，为政府选择建筑企业实施项目提供指导性建议。
本文从整体网络、个体位置和角色分析、小团体三个方面对工程项目利益相关者影响力进行分析，指标包括整体网络密度、中心性、结构同型性、凝聚子群等。
(1)整体网络密度
该指标用来衡量利益相关者之间联系的紧密程度，决定其沟通和协同能力。工程项目是一次性的，各利益相关方组成的是临时性的组织，各种条件和环境的发展变化以及人们认知的有限性使得项目面临一定的风险性，紧密的关系网络不仅可以增强利益相关者之间有关工程信息和资源的交流，及时了解工程项目进展并解决相关问题，同时也能够防止个体利益相关者因权力过大造成的信息和资源的垄断。整体网络的密度越大，该网络对单个利益相关者的态度、行为等产生的影响可能越大。由网络中实际存在的关系数目除以理论上的最大关系数，计算公式是：
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其中，是图中连线(关系)的数目，是图中节点(利益相关者)的数目。
(2) 中心性
中心性是重要的个人结构位置指标，是对个体利益相关者权力的量化分析，衡量职务的地位优越性或特权性等，包括度数中心度、中间中心度、接近中心度等。在研究中需要同时计算出三个中心性指数，进而可以做比较分析。
①度数中心度：与节点直接关联的点数称为绝对中心度，点的绝对中心度与图中点的最大可能度数之比就是相对度数中心度。在工程项目中，利益相关者的度数中心度越高，与之具有直接关系的利益相关者越多，其获取资源和信息的途径就越广，影响力可能就越大，在工程项目的各项决策中越有发言权。该指标测量的是单个利益相关者与其他人发展交往关系的能力，计算公式是：
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其中，是0或1的数值，指的是利益相关者是否承认与的关系，是利益相关者的数量。
②中间中心度：中间性测量的是节点在多大程度上位于其他利益相关者的“中间”。工程项目具有目的性和独特性，并受到客观条件和各种资源的制约，各利益相关方有不同的利益需求。如果一个利益相关者处于多对关系之间，其中间中心度数就比较低，就是处于网络的中心，在关系网络起到重要的桥梁中介作用，通过控制或者曲解工程项目过程中信息和资源的传递而影响网络，使得项目朝着有利于实现自己利益需求的方向发展，是一种“控制能力”指数。计算公式是：
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其中，利益相关者和之间存在的经过点的捷径数目，是利益相关者的数量。
③接近中心度：接近中心度测量的是节点与网络中其他人的距离，如果该节点与其他人的“距离”都很短，就是与其他节点的关系都比较密切，就不容易受到其他节点的控制，即接近中心度较高。由于工程项目组织的临时性等特点，拥有较高接近中心度的利益相关者就不用依赖其他利益相关者，掌握信息和资源的主动权，在关系网络中具有较高的影响力，有利于实现自身利益需求。计算公式是：
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其中，代表利益相关者与之间的距离，是利益相关者到其他人的距离加总后求倒数。
三种中心度之间的关系如表1所示：
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(资料来源：《整体网分析讲义》，刘军，106)[8]
(3) 结构同型性
具有结构同型性的节点扮演着相同的角色。由于工程项目是一次性、临时性的组织，各利益相关方之间关系复杂，项目管理者要尽可能实行统一规范的管理。通过结构对等性分析，对关系网络中的利益相关者所处的“位置”和“角色”进行结构性考察，可以得到利益相关者在网络中的重要性，找出影响程度相同的利益相关者，进而对利益相关者实行标准化、规范化管理。本文采用阿基米德距离(Euclidean distance)计算，计算公式为：
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其中
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节点与间对所有其他节点的关系差额的加总就是阿基米德距离。该值越接近0，说明两者角色和职位越相似。
(4) 凝聚子群
凝聚子群是网络中满足如下条件的一个节点子集合，在此集合中具有相对较强、直接、紧密、经常或者积极的关系，在网络中的影响程度非常显著。在工程项目中，由于受到工程项目所处环境和各种资源的制约，为了获取更多的信息和资源，提高在关系网络中的影响程度，利益相关者可能组成利益联盟以对抗权力较大的利益相关者。由于建立基础不同，凝聚子群的种类也不同，本文采用派系(clique)，就是在网络中至少包含3个节点的最大完备子图。其测量指数为分派指数(E-I index)，衡量关系网络中小团体现象是否严重。E-I index是一项重要的危机指标，当它太高时，就表示利益相关者中的小团体有可能紧密结合而图谋私利，伤害整个工程项目群体的利益。计算公式为：
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其中，代表子集之间的关系数，代表子集内部的关系数。E-I指数也等于(子群的密度)/(整体的密度)，该值向1靠近，表明外部关系较多，派系林立程度越小；越接近-1，表明内部关系较多，派系问题严重；接近0则表示看不出派系情况。
综上所述，本文提出一个基于SNA的工程项目利益相关者影响力评价的框架，如图1所示：
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3示例分析
本文以某市一道路工程项目为例，通过问卷法获得各利益相关方之间的关系数据，根据上述框架对该工程项目利益相关者影响力进行评价分析，其关系矩阵如图2所示：
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根据所得资料分析及Ucinet软件计算，结果如下：
(1) 整体网络密度分析
该网络的密度是0.2262，标准差是0.4184。说明该工程项目利益相关者凝聚程度不高，关系并不紧密或者复杂，有利于项目管理者进行管理。但是权力和资源比较分散，信息沟通和协调能力不强，也就是整体网络对利益相关者的行为、态度的影响程度较小。
(2) 中心性分析
用Ucinet软件计算中心性结果如表2所示：
表2 标准化的中心性测度
1 2 3
Degree Closeness Betweenness
------------ ------------ ------------ ------------
1 1政府 45.000 64.516 2.001
2 2业主 100.000 100.000 24.321
3 3设计院 15.000 54.054 0.000
4 4设计院 15.000 54.054 0.000
5 5监理方 45.000 64.516 1.087
6 6监理方 40.000 62.500 0.951
7 7监理方 35.000 60.606 0.491
8 8监理方 35.000 60.606 0.340
9 9施工方 55.000 68.966 3.127
10 10施工方 55.000 68.966 3.127
11 11施工方 60.000 71.429 4.176
12 12施工方 60.000 71.429 3.349
13 13勘察方 55.000 68.966 3.527
14 14勘察方 65.000 74.074 5.976
15 15供货方 35.000 60.606 0.632
16 16管理配合方 40.000 62.500 0.877
17 17相关管理方 50.000 66.667 1.417
18 18相关管理方 30.000 58.824 0.171
19 19相关管理方 60.000 71.429 4.444
20 20相关管理方 30.000 58.824 0.180
21 21居民 25.000 57.143 0.329
DESCRIPTIVE STATISTICS FOR EACH MEASURE
1 2 3
Degree Closeness Betweenness
------------ ------------ ------------------------
1 Mean 45.238 65.746 2.882
2 Std Dev 18.802 9.557 5.085
3 Sum 950.000 1380.672 60.526
4 Variance 353.515 91.339 25.857
5 SSQ 50400.000 92692.109 717.437
6 MCSSQ 7423.810 1918.125 542.988
7 Euc Norm 224.499 304.454 26.785
8 Minimum 15.000 54.054 0.000
9 Maximum 100.000 100.000 24.321
从上表可以看出，节点2业主、节点14勘察方在标准化的3种中心性测度中分值最大，即表明在该工程项目中两者是个体影响力最大的。业主行政权力很大，对其他利益相关者有较大的控制和影响作用，是资源和信息的聚集地；勘察方的影响力则体现了城市道路工程项目的重要性，城市道路体现了城市建设的水平，与居民的生活密切相关，因此政府和社会各界关注度很高，而勘察作为工程项目的重要环节，决定了工程项目的投资效益和质量安全，并对城市建设的发展产生重要影响，因此两者属于项目管理者的重点关注和沟通对象。同时节点11施工方、节点12施工方和作为安监局的节点19也有着很高的影响力，施工方直接决定工程项目的成败，具有一定的信息控制能力，而安监局能否与施工方出色地配合完成施工安全监督工作则关系到工程项目的顺利进展和质量安全，项目管理需要与之保持充分的联系。而政府、监理方和其他相关管理部门也拥有较高的影响力，项目管理者也不能忽视。
(3) 结构同型性分析
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图3是根据阿基米德距离关系矩阵转化的柱状图，从图中可以看出，该工程项目利益相关者的同型性不高，角色和职位差异较大，难以实行统一规范化管理，这就体现了工程项目一次性、临时性、复杂性等特点，使得项目管理者更要清楚地识别不同利益相关者的影响力，采取不同的策略应对各方利益需求。
(4) 凝聚子群分析
Minimum Set Size: 5
23 cliques found.
1: 2业 8监 12施 13勘 14勘 2: 2业 9施 12施 13勘 14勘
3: 2业 10施 12施 13勘 14勘 4: 2业 11施 12施 13勘 14勘
5: 2业 5监 8监 13勘 14勘 6: 2业 5监 9施 13勘 14勘
7: 2业 5监 10施 13勘 14勘 8: 2业 6监 8监 13勘 14勘
9: 2业 6监 11施 13勘 14勘 10: 2业 5监 7监 9施 14勘
11: 2业 5监 7监 10施 14勘 12: 2业 6监 7监 11施 14勘
13: 2业 11施 12施 16管 17相关 14: 2业 10施 12施 16管 17相关
15: 2业 9施 12施 16管 17相关 16: 1政 2业 11施 16管 17相关
17: 1政 2业 16管 17相关 18相关 18: 2业 11施 12施 17相关 19相关
19: 2业 10施 12施 17相关 19相关 20: 2业 9施 12施 17相关 19相关
21: 2业 12施 17相关 19相关 20相关 22: 1政 2业17相关18相关19相关20相关
23: 1政 2业 11施 17相关 19相关
Minimum Set Size: 6
1 cliques found.
1: 1政 2业 17相关 18相关 19相关 20相关
通过计算，当临界值为5即每个派系至少有5个利益相关者时，共有23个派系；当临界值为6时，只有1个派系。E-I index=0.075，说明利益相关者之间的关系趋向于随机分布，派系情况并不明显，小团体的影响力在该工程项目中并不大，这样有利于各利益相关方的独立运作和项目管理活动的有效进行，避免了团体影响力过高造成资源和信息的垄断。
4结论
综上所述，社会网络分析能够弥补传统项目管理方法的不足。SNA从关系的角度出发，采用客观定量分析，描绘出利益相关者之间的关系结构。通过对相关指标的有效分析，找出真正对工程项目影响力高的利益相关方。因此，SNA能够帮助项目管理者研究利益相关者的地位、作用和关系，也为项目管理者有效地管理各利益相关方提供了科学有效的方法和工具。
参考文献
[1] Kirsi Aaltonen, Kujala Jaakko, Oijala Tuomas. Stakeholder salience in global projects [J]. International Journal of Project Management 2008, 26:509-516.
[2] Rowley, T. J. Moving beyond dyadic ties: a network theory of stakeholder influences [J]. Academy of Management Review, 1997, 22(4):887-910.
[3] Loosemore. M. Social network analysis using a quantitative tool within an interpretative context to explore the management of construction crises [J]. Engineering, Construction and Architectural Management, 1998, 5(4): 315-326.
[4] Paul Chinowsky, James Diekmann, and Victor Galotti. Social network model of construction [J]. Journal of Construction Engineering and Management, 2008, 10:804-812.
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[6] 丁荣贵,刘芳,孙涛,孙华.基于社会网络分析的项目治理研究——以大型建设监理项目为例[J].中国软科学,2010, 6:132-140.
[7] 崇丹,李永奎,乐云.城市基础设施建设项目群组织网络关系治理研究[J].软科学,2012, 26(2):13-19.
[8] 刘军，整体网分析讲义——UCINET软件实用指南[M].第1版,上海人民出版社, 2009: 106-107.
[9] 陈晨，政府投资建设项目利益相关方关系网络的构建与分析[D]. 山东大学, 2011.
作者简介：王亮（1987-），男，汉族，安徽阜阳，助教，硕士，安徽水利水电职业技术学院，技术经济与管理。