基于复杂网络的复杂项目管理研究报告框架

-.z基于复杂网络的复杂工程管理研究框架发表时间：2010-11-30李慧关键字：工程管理复杂网络复杂工程构造方程模型(SEM)信息化应用调查我要找茬在线投稿参加收藏发表评论好文推荐打印文本把复杂网络理论引入管理，使之适应不断变化的环境需要，是近年来管理理论开展的重要趋势，并已在相关领域取得了广泛的研究成果。通过归纳复杂网络的特征及其测度。在分析复杂工程特性的根底上，基于复杂工程所涉及的构造、组织、人员、技术、进度、本钱等各要素的不确定性以及各要素之间的相互作用关系，概括了复杂工程的复杂网络行为特征。根据复杂工程的复杂网络行为特征，基于构造方程建模(SEM)方法的应用*围和特点，提出了运用构造方程建模方法，分析、解决复杂工程管理问题的框架。0引言

复杂网络是对复杂系统构造和作用机制的一种抽象．它表示具有大量各种相互作用的不同组元的系统．可以用来描述系统中个体之间的关系以及系统的集体行为。在复杂网络中，节点代表的是*个个体或团体，节点之间的连接表示它们之间的相互作用。现实世界中的很多系统都可以用复杂网络去描述。比方社会系统、生物系统和交通系统、经济系统等。其中每一个体对应于网络的顶点(node或verte*)，个体之间的联系或相互作用对应于连接顶点的边(1ink或edge)。对复杂网络构造特征和内在嵌入机理的考察已经成为人们正确认识复杂网络。并促进复杂网络理论开展与应用的重要途径。既往的许多研究丁作和成果大都集中在自然科学领域．应用复杂网络或随机图模型研究经济和金融系统运行规律的学者，也大多见于所谓的“经济物理学家〞，他们运用统计物理的方法，结合网络关系来建模经济或金融市场的运行。这一理论在社会科学中的应用也已受到国内外学者的高度关注。如社会心理学家Mil．gram通过对社会关系网络的研究，提出了“六度分隔〞(si*degreeofseparation)的概念。并且发现人际关系网络往往具有较大的群集系数(clusteringcoefficient)；席酉民等通过对组织网络的研究，提出了组织的立体多核网络模型。把复杂网络理论引入管理，使之适应不断变化的环境需要，是近年来管理理论开展的重要趋势。在我国，复杂网络理论也已被引入到经济与管理研究中，并取得了广泛的研究成果，但把复杂网络理论引入工程管理的研究目前还不太多。由于复杂工程所涉及的技术、组织、知识、人员、进度、本钱等诸多内外界因素存在着高度的不稳定和不确定性．复杂工程各构成要素的动态变化以及各要素间相互作用程度的差异对工程整体绩效具有重大影响。因而，应用复杂网络理论解决复杂工程运作过程中面临的各种问题具有一定的理论和实践意义。

复杂网络的特征及其测度复杂网络的研究者在大量网络现象的根底上抽象出了两种类型的复杂网络：小世界(smallwodd)网络和无标度(freescale)网络。[J01这两种类型的网络都具有两个根本特征：平均集聚程度高、网．络距离短。高的平均集聚程度反映了事物在小世界的情况下自发走向有序的态势：小的最短路径特征反映了演化速度快的特征。目前的实证研究说明，许多现实网络，包括信息网络、社会网络、经济网络、生物网络等都具有集聚程度高和网络距离短的特性。复杂网络主要有3个重要的网络测度：网络度分布、网络平均路径和网络集聚系数。网络中*节点的连线数目称为该节点的度(degree)。对于规则网，每个节点都有度数K．因此规则网的度分布是单点分布。而随机网的度分布是二项分布，可以用泊松分布逼近。AIbert，Jeong和Barabasi在研究万维网的度分布时，发现它并不服从泊松分布，而是幂律分布。因而，Barabasi，Albert和Jeong[131提出了无标度网络的概念。复杂网络的另外两个重要的网络测度分别是网络平均路径和网络集聚系数。其中，网络平均路径是网络中任意两点最短路径的平均值；任意节点的集聚系数是与它连通的节点之间现有连线和可能连线之比。网络集聚系数C是网络节点集聚系数的平均值。网络测度反映了复杂网络内部个体之间的相互影响．这种影响是网络分析的重点。比方*一节点拥有的连线数目(即节点度)，即是节点之间相互作用的数量的反映。也就是说，一个节点的度反映了与这个节点(个体)相互作用的多寡，这里关注的重心是相互作用。

在复杂网络中，各节点之间的相互作用关系可以通过邻接矩阵表示，假设只需要表示节点之间有否连线f即是否存在相互作用)，通过无权网络即可描述。在无权网络中。邻接矩阵(adiacencymatri*)A的矩阵元非0即1，仅表示顶点之间的边存在与否两种情况。但在许多情况下。节点之间的关系或相互作用强度的差异起着至关重要的作用。此时，仅用无权网络不能准确地反映实际网络的细致构造及其功能。引入边权(1inkweight)的加权网络能够描述节点问相互作用强度的差异性，所以加权网络已经成为复杂网络研究的一个重要领域。在加权网络中．边权代表个体间相互作用的强度。加权网络可以南集合G=(N，W)描述。包括N个节点，以及一组带有权重的边w：可以用加权邻接矩阵W表示加权网络，其中矩阵元wii(wij>O)代表相邻两节点间的边权。大量实证研究说明．许多实际网络都是加权网络，各节点间的相互作用程度有极大差异。

基于复杂网络理论．马骏等㈥总结了复杂网络的行为特征：①网络中节点与节点之间连接的多样性。复杂网络中各节点具有不同的特性．并按非线性方式进展状态转化。同时，节点之间的连接内容是多样化的，连接构造是立体动态的。②网络具有动态演化特性。复杂网络中的局部互动关联性，涌现出网络整体上的动态演化行为模式．而这种行为模式又导致网络构造的不断变化与更替。③网络之间的交互影响性。各种各样的复杂网络相互连接起来。以复杂的耦合方式进展互动并影响各自的行为模式。2复杂工程的复杂网络行为特征

2．1工程复杂性的含义

以工程命名的各种管理行为在形式上多种多样．在规模和复杂程度上千差万别。由于不同工程其规模、组织、人员、技术、市场、本钱、进度等存在极大的差异，加之组织所面临的经济、社会、政治、产业、政策法规等外界环境的不确定性．从而使不同工程的复杂性千差万别。对于工程复杂性的含义．研究者们从不同的视角进展过界定。其中以BaccariniD．(1996)的界定最为经典．在相关文献中被屡次引用。BaccafiniD．认为工程复杂性是指工程各相关要素间的区别与联系程度。对于此定义．笔者认为需要澄清两个认识误区：一是将复杂工程等同于大规模工程。一提到复杂工程．许多人往往把它和大型工程联系起来．根据BaccariniD．的界定，工程复杂性程度是南构成工程的各要素的数量和要素之间的相互作用共同决定的。如果工程涉及要素众多、规模庞大然而各因素间相关性却很小，比方那些程序化程度很高的工程则不一定很复杂。有些工程虽然涉及要素数量不多，但如果这些少量的要素之间存在高度的相关性，该工程则可能具有高度的复杂性。二是复杂性和不确定性正相关。不确定性和复杂性往往相伴而生，尽管有伴生性．但特定工程不确定性和复杂性的程度与种类．以及复杂性和不确定性间的相互关系却不尽一样。例如．机械设备的研发活动因涉及系统的协调性和零部件的适配性等因素．较电子商务平台的开发更复杂；而后者因市场竞争、消费者行为等因素的多变性，较前者有更多的市场不确定性。

大量研究证实．工程复杂性是导致各种类型工程风险和工程绩效低下的根源。通过研究复杂工程各构成要素及其相互作用关系以及各要素动态变化对工程绩效的影响，以降低工程复杂性程度．进而降低工程风险，提高工程绩效。是现阶段复杂工程管理研究的新领域。

2．2复杂工程的复杂网络行为特征

2．2．1复杂工程网络的小世界效应和无标度效应

小世界效应和无标度效应是复杂网络的两种根本特性。在复杂工程中．构成工程的各要素(即工程网络中各节点)之间具有直接或间接的影响。笔者也发现，复杂工程中任意两要素问的相互作用关系类型可能有多种，但连接两要素间的中介变量往往不会太多．也即工程网络中任意两节点间的网络距离一般很短，因而满足小世界效应。而且，构成复杂工程的各要素之间的相互作用程度往往存在极大的差异。*些构成要素可能与其它大量要素存在相关性，如工程的进度、本钱与工程的组织、技术水平、人员配置、高层管理人员的支持、用户差异性、外部环境等大量因素直接或间接相关。而有些构成复杂工程的要素却只与很少的其它因素相关。也即复杂工程网络中各节点具有异质性。满足无标度网络的特性。

2．2．2复杂工程的网络行为特征

根据复杂网络的特征和网络测度以及工程复杂性的含义。现实中的许多复杂工程都具有复杂网络的行为特征。

基于复杂工程所具有的复杂网络行为特征．我们可以把构成复杂工程的各要素抽象为复杂工程网络的节点，将各要素之间的互动关系抽象为复杂工程网络的边。如此构成的复杂工程网络具有如下行为特征：

(1)复杂工程网络由假设干个相互影响、相互作用的元素或模块(节点)构成，工程的整体功能、构造由各节点之间的互动关系集中表达，其中任意一个节点发生变化都有可能导致各要素之间的失衡，从而影响整个工程的功能和构造。

(2)复杂工程网络中的一些节点或者由节点组成的局部网络(或称为子网络)在工程网络整体构造中的地位和作用各不一样，对网络的一种或多种功能起着不同的作用。个别关键位置节点的破坏，就会使整个网络失去平衡，甚至使整个网络毁于一旦。

(3)构成工程网络的各个模块或元素具有自律、自适应和自我调节功能，而不完全依靠外部环境的调节作用。(4)工程网络是一个动态演化网络。由于整个工程在方案、开发、执行等各阶段都面临着诸多不确定性因素，节点个数以及各节点之间的相互作用程度都会随着各种动态不确定因素的变化而变化，从而会影响整个工程的构造和功能。

(5)工程网络是一个典型的加权网络。工程网络中各节点之间的关系或相互作用强度存在差异，而且在许多情况下．这种差异对整个网络起着至关重要的作用。基于复杂工程网络具有的动态、非线性、演化等复杂网络行为特征，把复杂网络现有的理论和方法应用于复杂工程网络的构造及其特征分析，将对复杂工程网络运作规律的把握起到至关重要的作用。从而有助于更好地协调整个工程的运作，提高工程整体绩效。3基于复杂网络的复杂工程管理研究框架

复杂工程及工程管理的复杂性是目前工程管理研究的新领域。由于环境的不稳定性和不确定性。使得工程在方案、设计、开发、执行等各个阶段都面临着因构造、技术、市场、组织、人员、进度、本钱等因素所导致的高度复杂性。这些不确定因素的广泛存在对复杂工程的管理提出了较高的要求。清晰把握复杂工程网络中各构成要素及其相互作用关系的动态、非线性及演化特征，寻找影响工程绩效的关键因素，从而作出相应改进以提高工程整体绩效，将是近期复杂工程管理研究的关键。对于多变量问题。采用多元相关分析法能够测度各自变量之问以及白变量与因变量之间的相关关系．从而确定影响因变量的关键要素。构造方程建模(StructuralEquationModeling，SEM)方法综合运用多元回归分析、路径分析(pathanalysis)和验证型因子分析(ConfirmatoryFactorAnalysis，CFA)方法进展统计数据分析．可以用来解释一个或多个自变量与一个或多个因变量之间的关系．能够更好地测度复杂多变量之间的复杂关系。基于复杂工程网络各节点间相互作用关系的多样性和相互作用关系程度的差异性，以及构造方程模型的应用*围和特点．本文试图运用构造方程模型给出复杂工程管理研究的框架。

3．1构造方程模型

构造方程建模(SEM)方法是基于变量的协方差矩阵(相关矩阵)分析变量之间关系的一种统计方法。构造方程模型包括测量模型(measurementmodel)和构造模型(structuralmodel)两局部。测量模型描述显变量(指标)和潜变量之间的关系，如家庭收入等指标与社会经济地位的关系、各科成绩与学业成就的关系等。构造模型则描述潜变量之间的关联，如社会经济地位与学业成就的关系。整个构造方程模型可由如下3个方程表示：

其中：*为外生显变量；y为内生显变量；∈为外生潜变量；1为内生潜变量；6，8，‘分别表示误差项。运用构造方程建模方法．各变量之间的相互作用关系可以用简要路径图表示，如图1所示。图1多变之间的构造关系

SEM方法相对于传统的统计分析方法具有如下优势：①可用于分析涉及潜变量的复杂关系；②构造方程分析可以将一组数据片{不同的模型去拟合。并通过计算各种拟合指数以反映不同模型对同一样本数据的整体拟合程度，从而可以选择更接近数据关系的模型；③构造方程模型能够进展多变量分析(multivariateanalysis)，可以同时处理多个因变量；④允许自变量和因变量均含测量误差；⑤可以同时估计因子构造和因子关系，也即可以同时考虑因子与指标之间的关系和因子与因子之间的关系；⑥允许更大弹性的测量模型，即一个指标可以附属于多个因子。㈣

3．2基于构造方程模型的复杂工程管理研究框架

在复杂工程管理研究中．许多变量是多维的．无法直接测量．涉及到潜变量的测量和因果模型的验证。比方要研究工程复杂性、工程风险与工程绩效之间的关系，我们可以假定工程复杂性、工程风险、工程绩效三者之间存在相关性，三者的概念模型如图2所示。图2工程复杂性，工程风险和工程绩效的概念模型上述3个变量都是潜变量，必须通过测量模型间接实现对它们的测量。对于工程复杂性这个潜变量，Weidong*iaandGwanhooLee(2004)界定了ISDP(信息系统开发工程)复杂性的4个维度：构造组织复杂性(S-tructural—Ors)、构造技术复杂性(Structural—IT)、动态组织复杂性(D丫．namic—Org)、动态技术复杂性(Dynamic—IT)。每一个维度又可以通过一些显变量(指标)来反映。另一个潜变量——工程绩效．我们可以设定用本钱、交付时间、工程功能3项指标来测度。对工程风险变量，则可通过自然风险、行为风险、技术风险、市场风险、组织风险、政治风险等指标进展测度。然而，笔者发现上述设定的指标也都难以直接测量，需要分别对各指标设计假设干属性。然后，通过问卷形式对每种属性设置量表，即可对上述各变量进展测量。

根据观测结果即可以建立相关矩阵(协方差矩阵)，利用LISREL。AMOS等统计软件，进展验证性因子分析。当然。指标设定只是在收集数据前的假设。至于各指标是否能够很好地按照研究者的意图来测量相应的潜变量，则要涉及到测量效度的检验