利益相关者的角度对社会稳定风险的公私合作项目在中国水环境治理:社会网络分析
Wenke王
Xinlin郭
麒麟曹
神州奥美唐- 1商学院、四川师范大学、成都、中国
- 2商业学院,四川大学,成都,中国
- 3四川省重点实验室科技金融和数学金融,四川大学,成都,中国
多元化的利益相关者在PPP项目水环境治理和利益相关者之间的复杂的相互关系是影响社会稳定风险的重要因素。先前的研究主要集中在风险识别和评估。我们的目标是调查的主要社会风险PPP项目水环境治理、理解社会风险利益相关者关心的是,他们遵循和交互。首先,相关的风险和他们的相互关系通过文献综述和访谈调查。第二,社会稳定风险的关键是确定基于社会网络分析。第三,战略提出了减轻社会稳定风险。结果表明,政府腐败,政府干预的风险,通过风险,可怜的契约设计价格变化和政策风险和监管风险最高的关键风险/学位、中心和自我网络的大小。四个核心利益相关者群体(即。,government, contractors, project companies, and the public and the media) and four core challenges (i.e., difficulties in financing, lack of mass incidents prevention mechanism, incomplete project schedule control system and improper handling of benefit compensation issues) have intensive relationships. We concluded that controlling the complicated relationships among four core stakeholder groups can reduce the social stability risks. The social network analysis framework combining stakeholder management and risk management provides a reference for the management of PPP projects for water environmental governance.
1。介绍
作为一个重要的任务,以保护生态环境、促进国民经济、水环境治理已经从政府和社会引起了极大关注雪和王出版社,2020年),水治理的公私合作伙伴关系(PPP)是广泛使用的(李et al ., 2019)。一方面,水环境综合治理项目PPP模式下可以引入社会资本和缓解政府的财政压力;另一方面,这类项目可以提高治理效率,发挥专业技术水平的社会资本在水环境问题及其相对优势的经营管理(雪和王出版社,2020年)。然而,经过多年的工程实践,这些项目也透露了一些问题。在当前模式下,“强调建设和忽视监督”的情况是很突出的,缺乏有效的管理和统筹协调。机制,项目收益和低的趋势逐渐机械化的治理标准(徐et al ., 2010)。这一趋势可能会导致一些问题,如损害公共利益(Effah Ameyaw和陈,2013;李et al ., 2020),低质量的供水服务,生态安全问题(李et al ., 2020),项目的成本(雪和王出版社,2020年),污水不能完全处理(雪和王出版社,2020年)和长期项目(et al ., 2018)。因此,在PPP项目的最新发展对水环境治理、利益相关者之间的矛盾更加突出,这将最终导致社会风险和对这些项目有一个非常负面的影响。
这项研究旨在探索社会稳定的关键风险因素和它们的连接在PPP项目水环境治理,并找到利益相关者是谁关心这些风险。问题包括:风险因素起着关键的作用,它们之间的关系是什么,和谁是利益相关者关心这些风险?传统上,这些问题得到解决通过独立的利益相关者分析和社会稳定风险分析(杨et al ., 2011)。鉴于此类项目的复杂性,他们通常涉及许多利益相关者如政府、项目公司、公众和媒体(李et al ., 2020)。社会风险不仅与施工人员在此类项目工作密切相关,而且还与其他利益相关者密切相关(Grunebaum预示,2004)。他et al。(2018)和王et al。(2020)提出了一个stakeholder-associated风险分析(SNA-SARA)基于社会网络分析(SNA)来分析项目风险因素。这些社会风险的主要原因是PPP项目的复杂性和不确定性对水环境治理,导致各部门之间的复杂关系和利益相关者之间的冲突(李et al ., 2020)。因此,在中国,甚至在世界上,水环境治理的社会PPP项目的风险得到越来越多的关注。关注的焦点问题识别、评估和管理的社会风险(Ait-Mouheb et al ., 2018;李et al ., 2019)。在中国,社会风险在项目的成功发挥着越来越重要的作用,构成挑战PPP项目的社会影响水环境治理的影响下不同利益相关者(雪和王出版社,2020年)。然而,很少有研究这些项目的社会风险,其中特征不同于那些传统的风险(例如,成本超支和质量问题)。这样的社会风险与利益相关者密切相关,面向大规模团体和高度动态的过程(元et al ., 2018)。传统的风险分析,包括风险识别和评估的基础上,系统工程的观点,不能完全适用于识别与社会风险相关的问题(杨和邹,2014年;元et al ., 2018)。
我们结合经典定性的利益相关者和社会稳定风险分析基于访谈和文学评论更多量化和严格的社会网络分析通过调查,以提高系统网络体系结构(SNA)方法和促进PPP项目的社会稳定风险管理水环境治理。不同利益相关者之间的复杂关系是社会风险的主要原因。因此,我们希望详细识别相关的利益相关者,这些利益相关者之间的关系,分析和识别潜在的社会风险解决上述研究问题。就方法而言,我们希望通过改进传统的社会网络分析,我们可以把利益相关者和社会稳定风险分析它们之间的联系(通过改进传统的社会网络分析),以克服传统方法的缺点。尽管这项研究的结果有一定的局限性,我们的结果可以促使利益相关者采取有效措施,减少项目风险,并提供一个框架,有针对性的预防和应对社会稳定风险。
以下部分描述了理论背景,包括社会稳定风险管理研究和水环境治理项目的利益相关者和社会网络分析理论及其应用。研究方法是解释说。这是紧随其后的是在网络层的分析,分析结果节点级别和链接。本文的结论与讨论和结论。
2。理论背景
2.1。研究水环境治理项目的社会稳定风险管理
多年来,一些以往的研究十分关注建设项目的风险管理,包括风险有关质量、安全事件或环境保护(徐et al ., 2010;要塞et al ., 2013;Shakeri et al ., 2015)。然而,在过去的二十年里,由于环境的可持续发展要求,生态,和利益相关者之间的关系和周边社区项目的社会目标更密切相关的当地居民,公共或政府(Zorrilla et al ., 2009;太阳et al ., 2020)。因此,项目的社会影响日益重要,和更多的注意力都集中在提高社会影响和减少负面影响(Haldar et al ., 2021;陆et al ., 2021)。此外,正如Delmon (2000)和徐et al。(2010)指出,社会风险会影响项目结果显著,应该谨慎处理。
水环境处理项目的社会风险可能导致社会不稳定。胡锦涛et al。(2013)表明社会工程项目的风险主要是指风险影响的决策者和利益相关者之间的冲突,影响社会稳定,由于利益相关者的不同的反应具体问题。徐et al。(2010)提出政策建议为预防和减轻社会风险事件的后果的基础上,研究社会风险管理的基础设施项目。先前的研究主要集中在识别、评估和管理项目社会风险因素。社会风险主要是在这些研究分为五类,即补偿受灾群众的好处,土地征收和房屋拆迁的风险(et al ., 2018),二次环境污染(再生水的营养)(Toze 2006),技术问题(Effah Ameyaw和陈,2013),劳工问题和其他问题(包括项目外包的形式,选择私人合伙制)(徐et al ., 2010;Shakeri et al ., 2015;李et al ., 2020)。
传统的风险分析方法已经用于前研究水环境治理PPP项目的风险。根据Kasperson et al。(1988)从直接影响,风险可能扩大的传播行为的间接后果,因为对其他利益相关者群体的反应。风险可以组织和数据结构基于风险分解结构(苏格兰皇家银行)提供标准风险声明,这是有助于理解、沟通和管理在传统风险分析(Cagliano et al ., 2015)。然而,社会风险在任何环境中,包括公司管理、施工管理和公共管理,必须改变。因为社会风险的变化不是线性的,但是复杂的与各利益相关者的关系,这将不可避免地导致社会风险的扩散和放大。因此,当我们试图社会风险划分为不同的方面,很多细节相关的社会风险将被忽略(Zavaleta et al ., 2017)。就像Boyd et al。(1993)形容社会风险的可能性引发社会冲突,而这些冲突会威胁社会稳定和社会秩序,并可能最终导致社会危机。此外,大型建筑项目将涉及到经济、环境、文化、政治、宗教和许多其他因素。因此,大型建设项目所涉及的社会问题实际上是相互依赖、密切相关的其他系统(王et al ., 2016)。因此,社会风险在PPP项目水环境治理可以进一步定义为任何损失,冲突或不稳定,可能是由于PPP项目水环境治理的具体问题(如投资、政策或决策),相关的利益相关者面临负面影响的反应由于PPP项目的具体问题对水环境治理(Starkl et al ., 2015;李et al ., 2020)。
然而,很少有研究关注水环境的PPP项目的社会风险。随着工业化的发展,全球许多河流被国内排放和工业生产排放污染,尤其是后者。水污染严重阻碍了社会的可持续发展(雪和王出版社,2020年;Montwedi et al ., 2021)。作为水环境治理PPP项目涉及多个利益相关者,施工过程可能会导致一系列的社会风险。因此,如果这样的PPP项目不能有效地管理,它将产生负面社会影响各种外部利益相关者,以及可持续发展等方面的负面影响农业灌溉、人类健康、社会、经济和环境(Toze 2006;雪和王出版社,2020年;Montwedi et al ., 2021)。
2.2。研究水环境治理项目的利益相关者
弗里曼(1984)只作为利益相关者团体或个人,影响成就组织的目标或组的进度目标,或可能会影响到组织目标的成就和进步。弗里曼(2015)指出,利益相关者的方法会影响组织的团体和个人,并针对管理行动反对这些团体和个人。
许多学者从不同的角度提出了利益相关者的定义的基础上,提出利益相关者的定义弗里曼(1984)丰富了利益相关者理论。布赖森(1995)对待利益相关者作为个人或团体有权利组织和资源的输出,深深受到组织的输出的影响。从个人利益相关者的角度,项目管理协会和项目管理研究所(1996)进一步将利益相关者定义为“个人和组织积极参与该项目,或其利益可能是积极的还是消极的影响项目执行的结果或成功的项目完成。“因此,影响利益相关者对项目的建设是至关重要的(威廉姆斯,2016)。就像Starkl et al。(2015)和奥兰德兰丁,听到(2005)提出,被动的态度向建设项目利益相关者将严重阻碍项目的执行,这将导致成本超支。
利益相关者的管理在建设项目通常包括或部分包括识别利益相关者,收集利益相关者信息,确定利益相关者的任务,优点和缺点,和实现策略(伯恩和沃克,2006年;Jepsen Eskerod, 2009)。建设项目利益相关者管理通常包括或部分包括,首先,识别利益相关者,收集利益相关者信息,然后确定利益相关者的任务,优点和缺点,利益相关者战略和预测利益相关者的行为和实现利益相关者管理策略。近年来,为了解决日益复杂的工程环境引发的挑战从技术的角度,政治,经济,生态和社会,stakeholder-related研究集中在详尽的利益相关者管理建设项目的分析,包括利益相关者管理的关键成功因素,stakeholder-related风险分析和社会网络分析的项目利益相关者(Mok et al ., 2017;元et al ., 2018;王et al ., 2020)。所说明的陆et al . (2021)和李et al。(2020)的负面影响建设项目的利益相关者,会导致社会问题,可能影响项目执行。因此,利益相关者影响分析应进一步降低社会风险。
2.3。社会网络分析:解决项目风险的一个新的视角
社会网络分析(SNA) (Schnaiberg 1980)第一次出现在1930年代,是一种定量分析方法(莫雷诺,1934;列文,1976)。强弱关系理论Granovetter 1973),结构洞理论(Reingen伯特,1994)和社会资本理论(布迪厄,1987)三个理论分支,它已广泛应用于许多领域,包括社会学、心理学、经济学和管理业务和组织(乞讨者et al ., 2016;他et al ., 2018年;元et al ., 2018;王et al ., 2020)。
因此,社会网络技术的使用可以完整地描述和分析项目实体之间的关系。梁et al。(2017)提出了系统网络体系结构(SNA)模型来探索的影响利益相关者对项目的成功。目前,学者可以分为系统网络体系结构(SNA)研究项目管理根据节点类型分为两类。第一,使用人类对象作为网络节点之间的关系来分析项目利益相关者(Wambeke et al ., 2012;林,2015)。第二个是采取非人类的对象在一个项目节点,分析它们之间的关系(Eusgeld et al ., 2009;Zhang et al ., 2015)。一些学者使用系统网络体系结构(SNA)研究项目风险基于利益相关者之间的复杂关系。太阳et al。(2020)使用一个协作模型构造多工作站系统网络,并使用系统网络体系结构(SNA)来研究网络特征的10个省份长江经济带。传统的系统网络体系结构(SNA)强调不同利益相关者之间的关系,分析不同利益相关者的影响。然而,这种方法不能进一步探索这些利益相关者的相互依存的。元et al。(2018)通过不断试验和总结探索社会风险在高密度城市建设项目,提出了一个更完整的社会风险分析理论。考虑大型水利项目的利益相关者之间的关系和他们的风险连接,改进后的系统网络体系结构(SNA)确定关键风险因素,并提出了相应的解决方案(他et al ., 2018年)。王et al。(2020)和其他系统网络体系结构(SNA)方法提高了探索农业绿色技术扩散的障碍。
在我们的例子中,系统网络体系结构(SNA)允许我们链接与相关利益相关者的风险因素,以便我们可以进一步量化这些危险因素的相互作用。从系统网络体系结构(SNA)可以反馈到社会稳定风险分析。回答这个问题是否被别人视为重要的风险因素集成到核心或外围的分析过程,系统网络体系结构(SNA)结果是用来提供信息为社会稳定风险分析(他et al ., 2018年)。它演示了如何连接分析利益相关者和他们的相互支持社交网络风险,并改善了提出的系统网络体系结构(SNA)方法元et al。(2018),可以提高利益相关者分析相结合的系统方法和社会角色。
3所示。材料和方法
过去,传统的社会稳定风险管理研究的框架通常遵循风险识别、评估、分析和响应,可以有效地识别和量化风险并提出对策。与传统的研究相比,系统网络体系结构(SNA)对社会稳定风险管理更关注测量风险因素之间的关系而不是单个因素的影响程度,和整个网络系统包括(1)节点和(2)的关系链(张、张,2019)。
1。节点。指功能的个人社交网络,包括个人、单位和组织。在社交网络领域的研究中,任何社会单位,社会实体或功能个人可以被视为一个节点或一个演员(朱,2009)。在PPP项目水环境治理,演员可以所有利益相关方。
2。关系的链接。用来描述关系数据,数据联系,连接,协会组织依恋和采集等。这些数据连接一个演员。点由线连接通常被说成是“相邻”对方,用图论和邻接的表达这一事实所代表的演员两个点是直接相关的。可以直接的或间接的社会关系。与此同时,社会关系可以是一维或多维(张、张,2019)。在项目研究,这样的关系可以协议或合同关系,领导和控制关系,信息交互关系等等。
通过结合传统社会稳定风险管理系统网络体系结构(SNA),社会稳定的系统网络体系结构(SNA)模型提出了水环境治理项目风险管理(图1)。
图1。研究方法框架。
在系统网络体系结构(SNA)中,网络节点和链接需要确定的关系。本文需要解决三个问题:(1)如何确定PPP项目的利益相关者对水环境治理?(2)由各利益相关者如何识别有关的危险因素?(3)什么是各利益相关者关注的风险之间的关系?
3.1。识别利益相关者和社会稳定的风险
首先,确定项目的利益相关者。摘要滚雪球方法被用来识别利益相关者。基于大量引用相关文献,结合项目环境,本文定义的边界利益相关者与项目的社会稳定密切相关,和依靠实践经验的行业专家和从业人员确定利益相关者的影响。这样的专家和专业人员帮助我们调整和改善利益相关者的列表。最后,六个相关利益相关者发现:政府、中介机构、投资者,项目公司、承包商、公众和媒体。表1展示了六个PPP项目的利益相关者对水环境治理、Si(编号我= 1 - 6)。
表1。涉众的列表。
每一个利益相关者的社会稳定风险因素识别的第二步。首先,一系列水环境治理项目的社会稳定风险因素是通过文献阅读选定的。然后根据这两个方面,(1)利益相关者的角色和职责;和(2)风险因素关注利益相关者,再次讨论了不确定的和矛盾的选项,重复和相似的选项合并或取消达成共识,最后面试官的反馈修改。36个社会稳定风险因素(表2)关注6涉众组和编码SiRj获得。
表2。社会风险因素的列表。
3.2。风险评估的关系
下一步是确定影响和风险之间的关系。通过行业专家和员工的问卷调查,确定风险因素之间的关系。问卷调查,受访者需要澄清的影响者和受影响的方面,然后回答之间是否有影响的风险因素,最后量化风险因素之间的关系。每个应聘者都需要使用李克特量表来量化风险因素之间的影响(“5”代表了最高标准,“1”代表了最低标准),回答的可能性和强度之间的影响的风险因素,并乘这两个答案获得的最终价值的影响。风险传播过程和风险关系的部门属性被使用Ucinet明确分析获得的数据。因为所有受访者在这篇文章中,来自管理和建设部门的水环境治理项目,他们有大量的经验和深刻理解的PPP项目的社会稳定风险管理水环境治理。因此,他们确定的风险因素是可信的。
3.3。系统网络体系结构(SNA)模型的构造和分析
系统网络体系结构(SNA)本文的重点主要是在分析整个网络和网络节点。首先,网络可视化和分析,收集到的问卷数据转化成邻接矩阵,邻接矩阵,然后是输入Ucinet形成视觉网络图。那么网络密度、网络凝聚力和平均距离测量。此外,三个测量指标对网络结构洞获得通过使用软件,即有效的规模、效率和约束。此外,我们还用/学位,自我网络规模,在节点级别和节点介数中心,最后测量中间性的联系中心环节级别。所有指标的含义和计算方法是按照杨et al。(2016)和Mok et al。(2017)。
我们分析了社交网络指标的结果。通过对这些指标的分析,我们可以更清楚地观察到在项目的主要风险类型,每个风险的特征和分布类型、分布和程度的风险传染,并提出有针对性的风险应对策略。
4所示。结果
4.1。网络层次分析
根据视觉网络图,水环境治理项目的社会稳定风险影响网络有36个节点和179个链接。根据图2的颜色和形状不同的节点显示不同类型的利益相关者群体与社会稳定风险。两个节点之间的一条线代表互动,一个箭头指向从SiRj SmRn代表SmRn SiRj有影响。线的厚度代表了连接两个风险程度的影响。风险因素与大型互动占据网络的中心,而风险小交互位于网络的边缘。所有社会稳定风险是相互依赖、相互影响的。图2直观地反映了PPP项目的社会稳定风险管理的复杂性对水环境治理。大多数的节点在网络中心的圆形,这表明政府在社会稳定风险网络占据着举足轻重的地位。下降三角形节点分布在中心附近和在网络的边界,这表明一些相关风险项目的公司对其他风险有很大的影响。上述两个利益相关者集团主要占领网络的中心节点,节点之间的链接占领大部分的网络,这表明,在PPP项目水环境治理、政府和项目公司直接参与项目,密切关注项目的利益和风险,并负责控制项目的可能的风险。
图2。网络Stakeholder-related危险因素。
网络的总体形势是量化通过计算网络密度,和社会风险网络的密度是0.374,这表明PPP项目的社会稳定风险网络对水环境治理具有较高的密度和各种风险之间的关系是复杂的。此外,网络凝聚力是0.946,这表明风险可以联系和与其他风险。一旦有可能,所有的利益相关者的PPP项目水环境治理可能参与其中。和风险网络的平均距离是2.304。从上面的结果我们可以学习的是网络集中节点和一个复杂的网络结构风险。
4.2。节点级别分析
4.2.1。准备在/出度分析社会稳定风险的网络
节点的出度分析可以反映影响能力。节点之间的连接强度是学位,学位的一个点表示点的总数直接指出这样的点。点的大学位表明这一点有很大的影响在其他风险。节点级的结果分析所示图3,表包含10个节点为每个索引。本文主要关注每一个指标的前三个节点,这被视为重要的社会稳定风险因素的PPP项目水环境治理。所示图3,10个主要社会稳定风险因素S1R5(政府相关),S1R1(政府干预风险),S4R20(可怜的合同设计风险),S1R8(政府信用风险),S1R11(社会稳定的风险),S6R36(价格变化),S1R9(土地征用),S1R10(水定价和关税评估不确定性),S1R7(政策和监管风险),和S5R29(技术风险)。这些关键节点和许多相邻节点之间的交互是伟大的,导致更高的其他社会稳定风险的可能性的PPP项目水环境治理。
图3。十大社会稳定风险因素有关学位。
入度表明直接指向点的总数。如果入度的风险很大,这表明风险很容易受到其他风险。图4显示的十大风险入度和度。S1R2(风险)批准,S1R1(政府干预风险),S1R9(土地征用)S1R8(政府信用风险),S6R36(价格变化),S6R33(公众舆论风险),S1R5(政府腐败),S4R23(工程质量风险),S4R22(建设成本超支风险)和S1R6(税收风险)的十大危险因素,极大地影响和更容易受到其他风险。
图4。十大社会稳定风险因素的入度。
4.2.2。中心网络社会稳定风险分析
中心分析PPP项目的社会稳定风险网络对水环境治理。表3列出了十大介数中心和邻居中心和各自的风险分析结果。如果一个节点在快捷方式(最短路径)的其他许多成对的点,这些点有一个更高的中间性中心。节点到其他节点越近,越接近中心。可以看出表3三大风险的中间性中心是S1R1(政府干预风险),S1R5(政府腐败)和S6R36(价格变化)。三大风险的亲密中心是S1R1(政府区间风险),S1R8(政府信用风险)和S1R2(批准的风险),这表明这些风险与其他风险密切相关,网络中处于至关重要的地位。这些风险主要来自政府,这表明,政府部门扮演了一个重要的部分在解决风险,值得关注。剩下的风险来自项目公司,承包商,公众和媒体,这表明这些三组利益相关者也可以解决风险产生影响。
表3。stakeholder-risk网络中心的节点。
可以看出,水环境治理的PPP项目涉及各种各样的利益相关者群体,每个涉众组和风险有一定程度的关注的重要性。其中,政府,项目公司,承包商,公众和媒体都有一个重要的影响社会稳定风险。
4.2.3。自我社会稳定风险网络的网络规模分析
自我网络大小指的数量与风险有直接合作的风险。表4显示了十大风险因素的自我网络规模的风险网络和相应的分析结果。的最大S1R1自我网络规模(政府干预风险)22日,和S1R5(政府相关),S1R2(风险)批准和S1R7(政策和监管风险)都是18岁。这四个风险是相关政府作为利益相关者群体,有多达八个社会稳定风险相关的政府在前十,这表明政府的重要性。
表4。十大社会稳定风险因素的中间性中心联系。
4.2.4。社会稳定风险的分析网络结构洞
通过测量网络的结构洞,我们可以识别的风险有一个很大的影响在网络中其他不相关的风险。有效的大小可以用来测量节点的总体影响,并在某种程度上,定量测量的重要性节点结构洞。它反映了风险控制程度的一个特定的其他风险之间的关系。有效节点的规模越大,控制程度越高,自由行动。节点的影响其他相关网络中的节点可以通过描述效率。一个节点的效率越高,其控制效果就越大。当一个特定的风险与其他风险,反映了结构洞的骨料约束限制关闭。值的设置约束越大,越限制关闭。
所示图5,轴值的结果测量结构洞通过有效的大小、效率和总约束。显然,网络结构洞的效率与有效的分布是一致的大小,但是总约束负相关。在风险网络S5R32 (Unforested天气/岩土条件),S4R26(运营商性能不足),S4R25(手术风险),S3R17(市场需求变化)和S3R16(投标竞争不足)较弱的风险在网络,及其有效的规模和效率更低,而总约束较高。这意味着,可控性相对较低,其在网络中的作用很弱,而且由于31其他风险的约束,S5R32(不可预见的天气/岩土条件),S4R26(运营商性能不足),S4R25(采购风险),S3R17(市场需求变化)和S3R16(投标竞争不足)不发挥关键作用在控制风险。S1R5(政府相关),S4R20(可怜的合同设计风险),S5R29(技术风险),S1R7(政策和监管风险)和S6R36(价格变化)强大的风险,和高效的规模和效率相对较高的可控性。同时,他们的总约束相对较低,他们可以限制其他风险,表明他们在网络风险发挥强大的作用。
图5。风险网络结构洞。
本研究关注的是前三个节点的每一个指标,这被视为重要的PPP项目风险因素对水环境治理。总之,六个关键风险因素S1R5(政府腐败),S1R1(政府干预风险),S1R2(风险)批准,S4R20(可怜的合同设计风险),S6R36(价格变化)和S1R7(政策和监管风险),这有很大的互动与其他邻近节点,从而影响了水环境治理的PPP项目的风险。
4.3。链接水平分析
在这个层次,我们分析整个网络交互的重要性通过计算风险的中间性中心联系。计算值越大,越重要的关系。摘要中间性中心179链接的结果分析,我们发现的价值30是临界点。那里,我们选择与价值超过30日,最后结合上面的6个关键节点识别选择10个关键环节从179年交互,如图所示表5。这10个链接被视为关键链接的PPP项目的工程风险网络对水环境治理。
表5。重大问题和关键交互。
根据系统网络体系结构(SNA)结果,下一步是分析关键风险因素和临界深度互动,以理解它的实际意义,找出问题的关键。所示表4,10键相互作用可以在光分组的现实意义。例如,S1R1→S1R5, S1R1→S1R7, S6R34→S1R1描述了政府干预问题关注利益相关者在项目建设的过程中。因此,识别关键问题的PPP项目的社会稳定风险管理水环境治理,最后我们总结了基于分组标准的四个关键问题:(1)项目建设资金;(2)在项目的问题,可能导致群体性事件;(3)项目的时间限制;和(4)赔偿利益受影响的人。
5。讨论和结论
5.1。多个关系导致社会风险
如上所述,社会风险可能发生因为利益相关方可能确定一个项目按照有关政策的漏洞,公众意见或社会问题,如环境问题。结果,项目组织可能面临巨大的压力,当它想要做出调整其内部和外部的关系。根据调查结果,有11个风险事件相关的政府、3相关中介机构,3相关投资者,9与项目公司、6相关承包商,4与公众和媒体。社会关键环节的分析表明,S1R5(政府腐败),S1R1(政府干预风险),S1R2(风险)批准,S4R20(可怜的合同设计风险),S6R36(价格变化)和S1R7(政策和监管风险)是PPP项目的关键风险社会问题对水环境管理。直接影响分析的社交网络,the1-mode网络的入度和出度结果表明S1R5(政府腐败),S1R1(政府干预风险),S4R20(可怜的合同设计风险),S1R8(政府信用风险),S1R9(土地征用)和S1R11(社会稳定风险)接近网络中心、风险高、权力或影响力,应注意。在社交网络的间接影响分析,中间性的十大风险中心,特征向量中心和自我网络规模主要来自政府,这表明政府是最重要的利益相关者在PPP项目的水环境管理。同时,项目公司、承包商、公众和媒体都有很大的影响社会稳定的风险。在1-mode网络S1R5(政府腐败)和S1R1(政府干预风险)有相对高的中心,在建设项目非常突出的矛盾。很明显,环境污染和生态影响的程度超过了政府的预期,从而导致项目支出超过政府预算,从而影响项目。此外,随着建设工程附近的人口密度的增加,环境污染也会增加的影响。 In this case, S1R5 and S1R1 may have a direct and negative impact on the daily life of people around them. Therefore, in order to safeguard their interests or vent their dissatisfaction, it may lead to conflicting events. In addition, from the analysis results of effective scale and efficiency, S1R5 (Government corruption), S4R20 (Poor contract design risk), S5R29 (Technical risk), S1R7 (Policy and regulation risk), S6R36 (Price change) and S1R10 (Water pricing and tariff review uncertainty) are strong risks, which can restrain other risks, indicating that they are of importance in the risk network.
社会风险通常涉及人权、劳工权益、生态的可持续性。因此,将利益相关者的要求充耳不闻或大量的复杂关系,利益相关者的声誉可能会损坏(元et al ., 2018;雪和王出版社,2020年;Montwedi et al ., 2021)。因此,政府、项目公司、承包商、公众和媒体是重要的利益相关者在PPP项目在中国水环境治理。在大多数PPP项目水环境管理、居民和承包商将冲突特别是因为环境污染、噪音、交通拥堵、土地问题等。
5.2。四个PPP项目水环境治理所面临的挑战和建议
通过分析四个关键问题,本文提出了四种策略来管理社会稳定风险。
5.2.1。建立多渠道项目融资系统
水环境治理项目的主要投资模式在中国是政府的免费补贴。通过资本市场融资相对容易,主要包括金融机构借款和发行债券。这些方法有一些小缺点,比如复杂的程序和缓慢的付款。由于长时间操作的特点和不匹配的投入产出比,水环境治理项目受到公众和经济利益,和金融机构不愿意补偿投资没有政府。
解决资金问题的水环境治理项目,我们首先应该加强投资环境,增加水环境治理项目投资的比例在政府公共预算,并增加的资金来源。其次,我们应该充分利用发行债券和票据等几种方法在金融市场上筹集资金。政府可以给金融机构鼓励投资这些项目通过制定政策和财政动机。第三,我们应该加强公私合作伙伴关系,利用各种投资模型。例如,建立公私合作伙伴关系(PPP)、建设经营转让(机器人),Build-Transfer (BT),等。此外,政府还应该大力发展资产证券化和集成大型资产吸收社会资本。
5.2.2。建立一个有效的预防群体性事件的机制
利益冲突将不可避免地出现在水环境治理项目。群体性事件发生时处理这些冲突并不好。群体性事件的爆发不仅会直接影响到工程建设,而且还破坏公共秩序,威胁社会安全与稳定,并导致不可估量的间接经济损失。因此,一个重要的工程项目的社会稳定风险管理面临的挑战是如何有效地控制群体性事件。
如何处理潜在的群体性事件吗?首先,应该建立一个有效的风险沟通机制,利益相关者可以达成共识风险感知。在水环境的早期治疗项目,政府和项目建设单位应加强信息披露,提前通知项目风险水平和预防措施,并及时与公众沟通出现问题时,并提供科学指导。它有利于公众形成一个客观的风险意识。与此同时,政府和项目开发人员可以及时了解当地居民和公众的关注,并提供早期预警。其次,完善利益表达渠道的要求。在建设的过程中,有必要扩大公众参与的渠道项目环境影响评估、完善申诉机制,协调利益相关者之间的利益关系,以避免损害利益的表达。最后,政府应该关注新媒体的作用,充分利用其积极的宣传作用。与互联网的普及,新媒体已经成为一个重要的方式让人们表达自己的兴趣和需要,它可以发挥积极作用在引导大众。
5.2.3。建立一个完整的项目进度控制系统
是否可以按计划完成一个工程项目有直接影响项目的成本。从之前的分析,我们可以知道,当有一个资金问题,项目的不确定性就会增加。此外,项目进度控制和质量控制是对立和统一。不合理的安排管理容易导致工程质量问题,从而影响工程安全,最终造成公众的恐慌。总之,建立一个完整的项目进度控制系统也是一个至关重要的项目的社会稳定风险管理工程项目。水环境治理项目是一个巨大和复杂的,包括许多单独的项目项。每个项目项之间的联系是相当复杂的,它增加了项目进度控制的难度。
一方面,管理和控制项目进度,进行科学的可行性研究和规划应该在项目的开始。还需要影响评估,应该包括社会、环境、经济和安全方面,时间限制的影响,可能是由于不合理的决策。也需要进行影响评估,其中应该包括社会、环境、经济和安全方面来减少时间限制的影响,可能是由于不合理的决策。另一方面,项目建设单位应根据不同阶段制定进度管理计划,进行施工招标,采取全面的计划管理措施,结合经济、技术、合同和其他措施完成项目的控制目标,确保项目按计划完成。
5.2.4。建立一个完美的利益补偿机制
利益补偿问题处理不当将直接引发群体性事件,增加项目的财务压力。水环境治理工程建设常常涉及巨额资金,大量的配套设施和大规模搬迁。对于那些影响,他们受到的冲击在经济上、文化上和情感上。与此同时,一个项目的施工过程是一个利益相关者之间的游戏。因为这个过程充满了矛盾和不稳定因素,这将极大地影响社会稳定。
因此,应该建立一个健全的利益补偿机制来解决冲突。从之前的研究中,可以看出,由于项目利益补偿问题的复杂性,目前的法律不能全面、具体地解决这些问题。因此,特殊的法律利益赔偿应该引入水环境治理项目提供政策支持。此外,目前的一次性补偿和土地征收和房屋拆迁补偿模型过于简单,忽略了个人需求的影响。我们应该探索不同的利益补偿模式,薪酬政策等社会保障、税收、金融、等。通过建立一个投资系统政府行为和市场经济相结合,建立了主导地位保护的权利受影响的人说话。我们还应该建立一个利益形成机制补偿标准与市场,并根据市场价格计算补偿标准。
5.3。贡献和局限性
本研究讨论了社会风险和利益相关者从社会网络的角度,并提供一个更好的风险分析方法对PPP项目的社会稳定风险管理水环境治理。基于实证分析和社会网络分析,验证了36的社会风险因素,6组相关的利益相关者和他们的相互作用的强度。
系统网络体系结构(SNA)需要更严格的数据收集和可以产生更精确的结果。在讨论利益相关者的主要挑战,本文提出了社会风险分析模型(SNA)和PPP项目的框架在中国水环境治理。在系统网络体系结构(SNA)模型中,36个社会风险因素之间的关系和6涉众使用1-mode社交网络进行了分析。方法提出了研究提供了一个参考结构化框架和一系列的风险因素等分析PPP项目在中国。
系统网络体系结构(SNA)模型的分析结果表明,PPP项目水环境治理是密切相关的三个级别的挑战,也就是说,复杂的环境,不合理行为的个人或组织,和多个行为和环境之间的相互作用。四个关键问题进行了综述。基于获得的数据从系统网络体系结构(SNA)中,PPP项目的关键风险因素对水环境治理进行了探讨。对于项目建设的资金,环境污染和生态影响的程度,相关法律法规的修订,居民和媒体的关注二次污染可能导致项目成本超出预算。错误的投资者的需求预测,不当的土地使用权,不合理的合同设计项目的公司可能会导致群体性事件。关于项目的时间限制,承包商是否能按时完成这项工程应注意。公众是否承受更高的价格,因为项目超出预算更有可能导致利益补偿问题受影响的人,所以更要注意这种风险因素。
更好的理解复杂和多样化的互动和利益相关者的利益是紧随其后的是更多的定量决策或规划步骤。在我们的研究中,后续管理策略的建议,结合情景规划应对未来的不确定性风险管理。
某些限制隐含在当下研究需要考虑。以前的研究主要认为,各利益相关者的风险因素是相对独立的,但事实上,它们之间错综复杂的互动是社会稳定风险的主要原因(元et al ., 2018)。与传统的利益相关者研究相比,我们已经构建了一个更有用的分析模型,找出这些利益相关者是如何相互依存的从社会网络的角度。本研究有助于PPP项目经理管理,控制和解决施工期间的社会稳定风险。首先,这一研究获得的36个风险因素可以直接作为管理者的风险列表提供这样的项目,和经理可以参考列表制定相应的风险应对策略。然后,系统网络体系结构(SNA)模型建立研究量化风险因素和利益相关者之间的复杂关系,并识别关键风险从网络和系统的角度,可以有效地解决社会稳定风险与利益相关者有关的问题。此外,它可以进一步探索和建立一个利益相关者之间的关系管理和项目社会稳定风险管理。在未来的研究中,应该采用多元化和更新的数据来验证或扩大这项研究的结果,针对如何评估社会风险更准确和更灵活地管理社会风险。风险管理的特点和有效的量化策略基于新的网络有利于优化风险管理。
数据可用性声明
最初的贡献提出了研究中都包含在本文/辅料,可以针对相应的作者进一步询问。
作者的贡献
WW概念化设计的实证研究和写这手稿。XG设计了实证研究,收集数据,并写了这手稿。质量控制设计了实证研究,进行数据分析,修订后的手稿。在进行数据分析。所有作者的文章和批准提交的版本。
资金
这手稿中描述的工作得到了四川自然科学基金项目(23 nsfsc1348),四川软科学研究项目(2019 jdr0345),四川省社会科学规划项目(SC19TJ026)。
确认
我们感谢审稿人的有用的评论。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
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关键词:水环境治理、PPP项目社会稳定风险,社会网络分析(SNA),利益相关者分析
引用:曹郭王W X, Q和唐(2023)一个利益相关者的角度对社会稳定风险的公私合作项目在中国水环境治理:社会网络分析。前面。生态。另一个星球。10:1022383。doi: 10.3389 / fevo.2022.1022383
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