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重大工程管理知识结构分析论文

发布时间:2018-12-20 14:15:16 来源:职称论 我要评论














职称论(zhichenglun.com):
 
摘 要:我国社会、经济环境的深刻变革对重大工程管理提出了新的挑战,迫切需要科学知识和理论的引导。通过收集重大工程管理现有科学文献 173 篇,提取 5611 条引文信息并挖掘其共被引关系,构建重大工程管理知识网络,利用复杂网络研究方法识别其结构。研究结果表明,重大工程管理研究依赖和参考的基础知识由 8 个包含相关科研著作的知识群体组成,分别是组织、风险管理、战略、利益相关者、项目复杂性、基础设施、知识管理和 4D 模型,其中风险管理和战略是重大工程管理的核心知识群;重大工程管理复杂性、风险管理和战略的知识体系较为完善,利益相关者、组织和 BIM 的相关知识有所欠缺,亟待完善重大工程项目中利益相关者、组织和BIM 技术应用的相关知识。

关键词:重大工程管理;知识结构;共被引分析

Knowledge Structure of Mega Engineering Management
WU Heng-qin1,XUE Xiao-long1,2,ZHAO Zhe-bin1,WANG Ze-yu2

(1. School of Management,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China 2. School of Management,Guangzhou University,Guangzhou 510006,China)

Abstract:Due to the increased urbanization and deep changing of Chinese society,economy and environment,scientific knowledge is urgently required to guide Mega Engineering Management which is facing new challenges. This study collected 173 papers of Mega Engineering Management,and extracted 5611 references to map the co-citation network. Furthermore,the division of the co-citation network of Mega Engineering Management was identified,which shed lights on the structure of intellectual base using complex network analysis methods. The intellectual base,which offered guidance for Mega Engineering Management, consisted of eight communities,including Organization,Risk Management,Strategy,Stakeholders,Project Complexity, Infrastructure,Knowledge Management and 4D Tool. Risk Management and Strategy are core knowledge for Mega Engineering Management. The body of knowledge of Complexity,Risk Management and Strategy are relatively complete for Mega Engineering Management,whereas the knowledge of Stakeholders,organization and BIM are insufficient.
Keywords:mega engineering management;structure of the intellectual base;co-citation analysis

重大工程是一类对我国政治、经济、社会、科技发展、环境保护、公众健康与国家安全等具有重要影响的大型公共工程[1]。由于重大工程管理具有环境、主体、对象、方案形成、方法等多层次、多领域、多阶段的复杂性[2],因此,现有的工程(项目)管理知识往往都不能有效地解释重大工程建设过程中出现的诸如决策、组织、现场协调、资源利用、环境与社会影响等复杂管理问题,不能有效揭示其规律并有效指导实践[3]。究其原因,重要的就是缺乏重大工程管理知识的引导[4]。

重大工程管理研究在 20 世纪 90 年代之后逐渐兴起,2000 年以后迅速发展。早期,学者一般从一些具体的重大工程案例出发,总结和归纳重大工程中技术管理的一些问题[5]。1995 年以后,工程管理开始转向以重大工程管理为重点研究内容,研究侧重项目协同、复杂项目管理、全寿命周期成本与决策、计算机技术应用等方向[6]。2005 年以后,学者研究重大工程管理的角度有所转变,开始从单一的工程项目管理范畴(实施阶段),如风险、进度、成本等,向重大基础设施工程不同生命周期,如决策、政策规划阶段转变[7]。

目前,需要开展对国内外当前重大工程管理知识体系发展现状深入分析、总结和反思,实事求是地评价当前重大工程管理知识状况。重大工程管理这一科学领域的研究边界和结构尚未有权威的共识,缺乏定量的、客观的研究。本文以科学计量学为视角,借助复杂网络方法,揭示重大工程管理这一科学领域的知识结构,发现现阶段重大工程管理的缺陷和不足,把握其未来趋势和走向,满足新时期重大基础设施工程实践的需求,为我国重大工程的决策、组织、现场协调、战略构建等方面的理论研究提供基础性依据,为其理论与方法的科学构建提供参考。

1研究方法

为了清楚客观地分析重大工程管理的知识结构和关系,本文以引文及其共被引关系为基础,构建重大工程管理领域知识网络。引文被视为科学思想、方法和试验的表征,是当前研究成果引证和参考现存知识体系的媒介和凭证,而共被引分析是基于科技文献中引文的共被引关系构建的网络,即知识基础网络[8],被认为是识别某科学领域专业知识结构的重要方法。在构建重大工程管理知识网络基础上,本文通过复杂网络分析方法,对知识网络的结构特征进行分析。

1.1数据收集与处理

1.1.1期刊选择
本文基于两个标准来选择期刊,一是该期刊必须被权威数据库 Web of Science(WoS)的核心合集(Web of Science Core Collection)检索;二是该期刊在工程管理领域受到学者的广泛认可[9]。根据上述标准,本文选择了 13 本工程管理科学的权威期刊(简称 EM13),如表 1 所示。
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1.1.2数据检索与处理
利用 WoS 核心合集数据库来检索工程管理科学权威期刊中的主题关于重大工程的全部文献。具体检索式如下:(Topics= Mega or“Macro Project*” or“Macro Engineering*”or “Macro Infrastructure*” or “ Large Scale Project* ” or “ Large Scale Engineering*”or“Large Scale Infrastructure*”or “Major Project*”or“Complex Project*”or“Large Engineering*”or“Large Project*”or Megaproject*) and(Publication Name=“EM13”),日期截止到 2015年 12 月 31 日,文献类型选择包括 Article,Editorial Material,Proceedings Paper 和 Review。通过以上检索步骤得到 234 篇文献。

由于 WoS 数据库中主题检索包括了标题、摘要、关键词等内容,有一些非重大工程管理的文献也会被检索出来,因此需要逐一进行排查,标准如下(以下三点满足任何一个条件均可):一是以重大工程相关方向为研究主题;二是以解决重大工程管理中的一些问题为目的;三是以重大工程为案例进行。通过对这些文献的摘要进行分析,筛除61 篇不相关的文献,最终得到了 173 篇重大工程管理的文献数据,并提取 5611 条参考文献记录即共被引关系。

1.2文献共被引分析
共被引分析是一种科学计量学研究方法,一般结合社会网络研究方法,构建文献共被引网络,通过网络模型定量分析文献间共被引关系,剖析某一科学领域的知识内容和结构[8]。某一科学领域的文献共被引网络代表了该领域知识基础,被频繁共同引用的参考文献在主题、研究方法和思路上具备相似性[10]。在共被引网络中,经常被共同引用的参考文献会在网络图谱中积聚在一起,参考文献之间的远近在大多数的网络布局中都跟他们之间的共被引强度有关。很多学科或科学领域都应用了共被引分析得到其知识构成和内容,如组织科学[11],人力资源管理[12],国际贸易管理[13]和供应链[14]等科学领域。然而,重大工程管理由于其知识体系发展的较晚,还没有学者应用这种定量和可视化的分析方法来研究其科学结构。

文献共被引网络中的节点是给定文献中引用的参考文献,它们之间的共被引关系构成了节点之间的连接,而共被引强度则是它们之间连接的权重,因此共被引网络通常是一个无向加权网络。权重的计算公式如下:
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式中,cc[i,j]是共同引用参考文献 i 和 j 的著作数量;c[i]和 c[j]分别是参考文献 i 和 j 总共被引用的次数。本文通过构建重参考文献的共被引网络,揭示重大工程管理现有的知识基础、结构和内容,识别知识结构。

1.3基于模块度最优法的复杂网络结构识别
现实世界中,许多复杂系统都可以通过网络进行刻画和表达,每个网络都可以看成是一些节点按某种方式连接在一起而构成的系统。自小世界网络[15]和无标度网络[16]被提出,学者不仅从数学角度对复杂网络进行研究,更多地开始考虑复杂网络的结构特性和整体特征。本文利用网络特征分析方法和模块度最优法对重大工程管理知识网络整体特征和结构进行分析。

模块度最优法是较为高级和复杂的网络分析方法,它通过计算网络节点之间的关系远近亲疏来区分和分析网络的结构。模块度最优法基本假设是网络本身会自然地区分成自团体,计算公式:
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式中,Aij 为网络连接矩阵;ci 和 cj 为节点 i、j 所在的团体;ki 和 kj 分别代表网络中节点 i、j 的度;m 为网络中连接数量。

通过模块度算法,一个复杂的网络可以根据节点之间的联系紧密程度被区分成若干不同的团体。每个团体内部节点之间的联系会较为紧密,而不同团体之间的节点联系会较为稀疏[10],因此在知识网络中,通过模块度最优法区分出来的属于同一个团体的参考文献在主题、研究方法和内容等方面较为相似。

2研究结果

2.1重大工程管理研究现状分析
WoS 数据库从 1986 年开始能够检所到重大工程管理相关的文献,但数量较少。2007 年之后,重大工程管理的研究开始增多,尤其是最近 3 年(2013~2015 年)发表了 75 篇重大工程管理相关的文献,占总数的 43%(见图 1)。
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2.2重大工程管理知识结构

2.2.1重大工程管理知识网络特征分析
重大工程管理前沿文献共引证参考文献 5611 条,其中被引次数(指被重大工程管理前沿 173 篇文献引用数量)2次以上的参考文献为 265 篇,为了凸显重大工程管理知识的主要脉络,本文以被引2 次以上的 265 篇参考文献为节点,以它们之间共被引关系为连线,构建知识网络。该网络共有 265 个节点,1107 条连线,平均度为 8.355,即平均每个节点占有 8.355 条连线。网络密度为 0.032,聚集系数为 0.763,平均路径长度为 1.857。

2.2.2重大工程管理知识网络结构识别与分析
通过模块度最优法,参考文献的远近亲疏关系对重大工程管理知识网络进行结构识别,对重大工程管理知识群组进行区分。重大工程管理的知识基础根据共被引的远近亲疏关系聚集成了 12 个群体(ID:0~11)。其中 4 个群(ID=2,3,6,和 9)包含的参考文献太少,因此本文对剩下的 8 个主要知识群进行详细的分析,具体如表 2 所示。
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(1)组织(ID=10)。知识群“组织”包含 40个著作,共被重大工程管理的前沿文献引用 183 次。从内容上看,组织知识群可以分成两类(见表 3),一类主要阐述项目管理中的复杂性和风险,是重大工程管理组织问题的背景和原因,说明项目组织形式的多样性以及选择形式的重要性;另一类是重大工程组织的基础知识和一些具体问题的研究,包括组织的复杂性、组织形式的多样化以及组织形式的选择等。
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风险管理(ID=0)。风险管理知识群包括43 个著作,共被重大工程管理前沿文献引用160 次。

该知识群以风险管理为主要研究内容,除此之外还包括一些与风险管理相关的知识如导致重大项目风险的不确定性和复杂性,项目成功,风险研究方法和对项目风险产生影响的其他因素(如组织、创新和文化等),具体如表 4  所示。尽管有很多一般项目风险管理的知识也被应用在重大工程管理的研究中,但是学者主要参考和借鉴的风险管理知识大都属于重大工程范畴。
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(3)战略(ID=5)。战略知识群共有 39  个科学著作,共被引 158 次。该知识群以战略管理知识为核心,主要内容是战略管理、组织间战略(PPP) 和战略相关的研究方法。战略管理的知识主要以战略目标、领导力、战略价值和项目成功战略为主; 组织间战略知识大都是多组织间参与或合作战略的一些成果,这些知识为当前重大工程管理 PPP 的相关研究提供了知识基础。与重大项目风险管理知识群相比,战略管理知识群中全部核心著作以及其他大部分知识都是一般战略管理的内容,说明学者在研究战略问题时所引证和借鉴的知识都来自于一般项目管理或管理学的领域,如表 5 所示。
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利益相关者(ID=8)。该知识群包含的参考文献数量是所有知识群中最多的(51  个),共被重大工程管理前沿文献引用 157 次。该知识群内部结构区分度较好,如图 2 所示。
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利益相关者知识包括 5 部分内容,分别是利益相关者基本理论,研究方法,工程管理利益相关者基础知识,利益相关者与战略以及社会网络方法在工程管理利益相关者的应用研究。“利益相关者基础理论”以 Freeman 著名的“战略管理:利益相关者管理的分析方法”为代表,包括了一些利益相关者的经典书籍和文献。“工程管理利益相关者基本知识”全部是工程管理情景相关的研究内容,为重大工程管理中利益相关者的相关研究提供知识基础。一些与战略研究相关的利益相关者文献由于相互之间较强的共被引关系聚集到一起,这些知识主要的研究内容是以利益相关者的视角来研究工程项目的战略问题。
(5)项目复杂性(ID=1)。复杂性是重大工程的基本特征之一,而重大工程管理知识网络中有关项目复杂性的著作聚集成一个群体,该知识群包含33 个著作,共被重大工程管理的前沿文献引用了111 次。尽管有若干关于复杂性的著作聚集到风险管理知识群,但是项目复杂性知识群的内容是以复杂性本身而非风险为主要研究对象。复杂性知识群中的全部著作都与复杂性有关,大致分为复杂性基本理论和复杂性测度两大类,如图 3 所示。
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项目复杂性理论与方法的著作位于复杂性知识群网络的下部,而网络上部的著作大都是项目复杂性理论与方法的具体应用。复杂性知识群绝大部分都是以复杂项目为研究对象,因此重大工程管理复杂性的知识体系较为完善。
(6)基础设施(ID=7)。基础设施知识群为重大工程管理中基础设施(如高铁和公路等交通基础设施)等大型公共项目为研究对象的研究提供知识基础。该知识群中包含 1 本书籍和 17 篇期刊文献, 共被重大工程管理的前沿文献引用 68 次,其中 3 个著作被引次数超过了 7 次,而其余著作被引次数都不多于 3 次,具体如表 6 所示。

通过分析该知识群的内容,可以发现公共项目及基础设施与一般重大项目的研究侧重点有所区别:基础设施的知识群以成本、进度、政府—企业合作和所有权等方向为主,主要的研究方法是案例研究,这同一般的重大项目管理侧重风险和复杂性有所区别。

(7)知识管理(ID=4)。知识管理知识群主要内容是知识管理和学习,总共包含 21 个科研著作,共被重大工程管理领域引用 42 次。与其他知识群相比,该知识群体在当前重大工程管理的研究中应用面较窄。值得注意的是,该知识群大部分著作都来源于管理科学,说明这部分知识具备一定的普适性,适用于重大工程管理的问题。
(8)4D 模型(ID=11)。4D 模型知识群只有 5个著作,共被引用 14 次。该知识群主要探讨 4D 模型、工具等在建设的进度和计划控制中的应用,对于新技术在建设项目管理工作的应用前景进行评估。从重大工程管理主题网络上看,网络的结构区分度较好,模块度 Q=0.73,说明各个知识群内部的连接明显多于知识群之间的链接。从内容上看,根据模块度最优法区分的知识群相互之间有明显的区分,聚集在同一知识群的著作在研究内容、方法和应用方向上具备一定的同质性和相似性,这也印证了共被引分析的基本假设。在识别了整体知识网络结构的基础上,本文对于每个知识群内部层次进行分析和归类,绘制重大工程管理当前知识结构, 如图 4 所示。
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3结语

重大工程管理的基础知识既有明显的区分度, 又有较强的联系。通过模块度最优法,重大工程管理知识聚集成边界明显的组群,组内之间的关系紧密,组间关系较为稀疏,重大工程管理知识体现出了较为清晰的、可区分的结构关系和层级;重大工程管理研究依赖和参考的基础知识由 8 个包含相关科研著作的知识群体组成,分别是组织、风险管理、战略、利益相关者、项目复杂性、基础设施、知识管理和 4D 模型。同时,在每个知识群中,文献之间从内容上体现出一定的子结构;从内容上看,重大工程管理复杂性、风险管理和战略的知识体系较为完善,这 3 个知识群的著作大都属于重大工程管理和项目管理的范畴;利益相关者和组织知识群中大部分著作是关于普通项目中利益相关者和组织的研究,只有少数是以重大工程项目为研究对象, 亟待完善重大工程项目中利益相关者和组织的基础知识。

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