1. 引言
国务院印发的《2030年前碳达峰行动方案》中提出推广绿色低碳建材和绿色建造方式，加快推进新型建筑工业化，大力发展装配式建筑，推广钢结构住宅，推动建材循环利用，强化绿色设计和绿色施工管理。为实现绿色发展的理念，推动我国的生态文明建设，促进我国建筑业的高质量发展，必须大力发展绿色建筑的绿色供应链。装配式建筑绿色供应链具有供应链条长、涉及企业多、寿命周期阶段多等特点，是一种新型供应关系网络，它推动和实现装配式建筑全生命周期中各个环节的绿色低碳目标。
装配式建筑绿色供应链中参与者及涉及环节众多，面临着巨大的挑战和风险。目前，国内关于装配式建筑绿色供应链模型的研究已有很多，但少有结合装配式建筑和绿色供应链并对二者耦合的风险研究，因此，本文将对此进行深入研究。
2. 文献梳理
绿色供应链模型层面，王凯等 [1] 构造了标准体系与供应链的耦合系统，从多方面探讨了装配式建筑标准体系与建筑绿色供应链耦合互动机制。石振武等 [2] 对装配式建筑绿色供应链的关键节点问题应用层次聚类-TOPSIS综合评价模型进行评价识别。
供应链风险层面，Clyde和Luo [3] [4] 从利益相关者角度研究了装配式建筑供应链中的进度风险。周校培等 [5] 运用多层次灰色评价模型对风险进行评估，并对该模型进行验证。黄桂林等 [6] 采用SNA方法研究装配式建筑绿色供应链中利益相关者相关风险的基础网络。张学森等 [7] 对企业实际运行状况获取数据，识别绿色供应链的影响因素和传播路径，为企业在实际运行中降低或阻隔绿色供应链脆弱性风险传播路径提出新方法。卢茂盛等 [8] 通过建立斯塔克尔伯格(Stackelberg)博弈模型以研究制造商和零售商不同风险态度对绿色供应链最优决策的影响。梁晓蓓 [9] 和傅端香 [10] 通过构建博弈模型，探究政府补贴及供应链成员风险规避的影响。熊峰等 [11] 聚焦供应链成员风险偏好对双渠道绿色供应链的影响，在构建以供应商为主导的双层供应链模型基础上，研究成员间风险规避系数对产品绿色度、线上以及线下销售价格的影响。冯颖等 [12] 探究制造商承担社会责任及政府对制造商实施补贴对供应链运作的影响。
研究方法层面，严玲等 [13] 将ISM和MICMAC方法结合，研究并分析了影响房屋建筑工程总承包商选择的深层次因素以及各影响因素的地位与作用。刘光忱等 [14] 运用ISM模型和MICMAC方法研究影响装配式建筑质量的因素及层级关系，并对政府和企业提出质量改进的对策建议。
ISM作为分析复杂社会经济系统结构问题而开发的一种方法，该模型具有将系统中众多因素复杂、紊乱关系结构化，以清晰、多级递阶的结构形式呈现的优点，能够实现对系统中诸因素的互动关系及关联机理进行揭示。装配式建筑绿色供应链既涉及生产技术、标准规范等装配式建筑施工的问题，又涉及信息不对称和成员的自利性等绿色供应链运作过程中的问题，同时系统要素众多，二元关系众多，具有复杂的网络结构，系统功能较多。对于理清要素间关系和确定要素及需求层级的问题，ISM方法是最合适的。
鉴于此，本文采用文献研究、调查问卷、灰色关联分析等方法对装配式建筑绿色供应链风险因素进行识别，并利用ISM模型和MICMAC方法对影响因素进行深入分析，对各因素的影响层次梳理和分析。
3. 主要影响因素识别
本研究首先基于文献研究法初步识别出与装配式建筑绿色供应链相关的影响因素，然后通过问卷调查采集数据，对收集到的结果对影响因素进行灰色关联分析，筛选出主要影响因素。
3.1. 确定影响因素清单
通过在CNKI数据库中检索“绿色供应链风险”、“装配式建筑供应链”、“建筑绿色供应链”等关键词，限定期刊级别为核心期刊及以上，筛选出有关装配式建筑绿色供应链风险的文献，对文献中影响因素进行归纳和整合，初步识别出17个影响因素。
3.2. 灰色关联分析
利用Likert五点量表设计调查问卷，对17项初步确定的影响因素进行评分。评分规则为：完全不影响为“1”，影响不大为“2”，一般影响为“3”，较大影响为“4”，非常影响为“5”。调查问卷以电子问卷为主，通过“问卷星”平台进行数据统计。本调查共发放300份调查问卷，剔除有显著规律性、未接触过装配式建筑的绿色供应链等无效调查问卷，获得248份有效调查问卷，回收率达82.7%。
用SPSS软件对以上得到的248组问卷数据进行灰色关联分析，得到各个因素的关联度，从而确定各因素对装配式建筑绿色供应链的影响程度，其结果如表1所示。
Table 1. Correlation degree and ranking table of influencing factors
表1. 影响因素关联度及排序表
关联度表示各影响因素与装配式建筑绿色供应链风险之间的关联程度，关联度值介于0~1之间，该值越大表示影响因素与装配式建筑绿色供应链风险相关性越强，意味着两者之间关系越紧密。
3.3. 聚类筛选
使用SPSS对表1得到的影响因素关联度进行聚类分析，将影响因素分为两大类，排除城市化水平、通货膨胀和汇率变动、企业职业道德水平3个影响较小的因素，选取影响较大的14个因素，开展后续研究。根据装配式建筑绿色供应链的特点，将指标分为供应链外部风险、内部风险和链间风险三个大类，在此基础上进行细分，最终得到14个指标，如表2所示。
Table 2. Table of influencing factors
表2. 影响因素表格
4. 论文格式编排ISM模型构建
利用ISM模型分析筛选出的14个装配式建筑绿色供应链的影响因素。本文ISM方法的基本流程如图1所示。
4.1. 判定因素间二元关系
根据ISM工作原理，构建邻接矩阵Aij = (aij)n × n，其中aij为i行j列元素，二元关系如下：
(1)
本文以专家访谈的方式得到每个元素的得分。邀请6位专家，其中2位专家为具有20年以上相关专业经验的高校教授，2位专家为负责建筑绿色供应链方面的政府人员，2位专家为建筑绿色供应链相关单位人员，判定14个影响因素之间的作用关系。
4.2. 构建邻接矩阵
依据专家访谈得到的得分，对得分进行判断整合，构建装配式建筑绿色供应链影响因素的邻接矩阵A：
4.3. 计算可达矩阵
可达矩阵可以体现各因素之间直接或间接的影响关系。对邻接矩阵A与单位矩阵I相加得矩阵(A + I)，并按布尔运算规则，运用Python计算可达矩阵，最终可得M = (A + I)4 = (A + I)3 ≠ (A + I)2 ≠ (A + I)，结果如下：
4.4. 构建ISM结构模型
可达矩阵中行元素为1的列对应元素集为可达集R(Si)，列元素为1的行对应元素集为先行集A(Si)，两者交集为C(Si) = R(Si) ∩ A(Si)。得出各关键影响因素关系集合如表3所示。
Table 3. Collection of key influencing factors
表3. 关键影响因素关系集合
在可达矩阵M中找到只受其他因素影响而不影响其他因素的因素，将要素层级分为7层，如表4所示。
根据装配式建筑绿色供应链的层级结构划分(如表4所示)和各影响因素间的相互关系，构建装配式建筑绿色供应链影响因素多层递阶结构模型，如图2所示。
Figure 2. Hierarchical structure of main influencing factors of green supply chain for prefabricated buildings
图2. 装配式建筑绿色供应链主要影响因素递阶结构
4.5. ISM层级结构分析
通过图2的解释结构模型可知，14个影响装配式建筑绿色供应链的风险因素被划分为七层，全面深入的反映了装配式建筑绿色供应链影响因素之间的作用机理，进一步分析可知：
1) 政策制度不完善S4和缺少绿色运行管理经验S9两项处于最底层的，从深层次影响其余因素，是根本影响因素，在装配式建筑绿色供应链中需重点关注。
2) 处于中间层(第2~6层)的9个影响因素是装配式建筑绿色供应链的间接影响因素，受底层影响因素的作用，将影响依次传递给顶层影响因素，起到桥梁的作用。
3) 利润分配不均S11、合作关系差S13和企业之间缺乏信任S14处于第一层，是最直接的影响因素。这三个因素产生的问题通常需要通过解决下面层次的因素的问题来最终解决。
5. MICMAC分析与对策建议
5.1. MICMAC分析方法
运用交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)分析影响装配式建筑绿色供应链风险因素的依赖性和驱动力，并对其在不同区域的定位和作用进行了探讨，并据此制定了相应的对策建议。利用以上得到的可达矩阵M，可以算出各个因素的驱动力和依赖性，驱动力数值为可达矩阵上行的各元素之和，依赖性数值为可达矩阵上列的各元素之和，并在表5中给出了计算结果，在此基础上，利用不同影响因素依赖性和驱动力，分别用坐标轴对影响装配式建筑绿色供应链的各个因素进行了分类，将因素划分为自治簇I、独立簇II、联动簇III和依赖簇IV，如图3所示。
Table 5. Driving force and dependency value of influencing factors
表5. 影响因素驱动力、依赖性数值
5.2. MICMAC结果分析
对装配式建筑绿色供应链影响因素进行MICMAC分析可以得到以下结论：
1) 属于自治簇(第I象限)的影响因素有企业文化存在差异S12，自治簇的影响因素通常驱动力和依赖性较低，大多位于ISM模型中间层。这类因素相对独立客观，均为间接影响因素中不受其他因素影响的因素，与其他因素关联较少。
Figure 3. Influencing Factor Dependence-Driver Classification
图3. 影响因素依赖性–驱动力分类
2) 属于独立簇(第II象限)的影响因素有自然环境影响S2、政策制度不完善S4、技术不完备S5、现场施工装配效率和管理水平偏低S6、废弃品回收处理环节缺失S7、缺少绿色运行管理经验S9，独立簇的因素具有较强的驱动力和较低的依赖性，在ISM模型中位于最下层，是深层次的影响因素，主要为根本因素以及对其他因素产生较大影响的间接因素。其中政策制度不完善S4、缺少绿色运行管理经验S9是影响装配式建筑绿色供应链的根本因素，其驱动力最强。该象限的因素如果能较好解决，将对其他因素的解决产生积极作用。
3) 图中显示没有属于联系簇(第III象限)的影响因素，该象限表明依赖性和驱动力较高，此结果表明所选取的装配式建筑绿色供应链影响因素通常不会通过单一作用，而是通过相互之间的关联性来增加影响。
4) 属于依赖簇(第IV象限)的影响因素有装配式建筑市场风险S1、消费者需求波动S3、住宅销售和物业管理服务水平不高S8、信息不对称S10、利润分配不均S11、合作关系差S13、企业之间缺乏信任S14，依赖簇的因素通常具有较高的依赖性和较低的驱动力，处于递阶结构图顶部，主要为直接因素以及受其他因素影响较大的间接因素，是最表层的影响因素，它们需要依赖其他因素的解决而被解决。
5.3. 对策建议
根据ISM和MICMAC的分析结果可知，装配式建筑绿色供应链影响因素间互相关联，
1) 目前我国政策制度关于建筑绿色供应链方面有待完善，标准体系有待健全。国家及地方政府关于装配式建筑节能减排、绿色供应链等方面的政策结合度不高，可操作性低。标准规范的制定和实施需要政府强有力的推广和支持，现有的标准体系与装配式建筑匹配度较低。法律法规具有强制性，对规范建筑市场、促进绿色施工的执行具有直接而显著的效果。政府制定科学的政策，提高企业供应链管理的绿色意识，促进企业参与绿色供应链是十分必要的，对绿色供应链的健康发展均有正向作用。
在装配式建筑中，要实现绿色供应链的管理，必须要有政府的参与，要有政策的指导，才能实现绿色供应链全过程的运作。政府要充分运用法律的力量，引导和推进绿色建筑的绿色供应链，把绿色施工的要求融入相关法律法规中，对绿色施工实施强制性调控。
2) 在可持续发展背景下，装配式建筑的开发，涉及众多的绿色材料和技术，关键环节通常需要多个参与方共同参与，多参与方在合作过程中会涉及一系列物流、资金流以及信息流的流动，由于不同参与方追求的利益不同，供应链链间企业利润分配不均，会导致一些企业成本过高，而整个装配式建筑绿色供应链的总利润是一定的，若某些企业获得的利润过低，会产生对绿色环保行为要求的消极态度，甚至延伸到企业间的合作，使合作破裂，违背绿色供应链的目标。
同时，在合作过程中，合作双方发生不协调现象，比如组织混乱、分工不明确等，导致合作伙伴之间关系不佳，除此之外，各个主体之间的趋利避害、过于维护自身利益而不顾他人利益，造成部分组织不作为，为了企业自身利益的最大化，会互相隐藏一些商业信息，缺乏企业间的信任，导致信息传递不佳，各个节点企业难以了解供应链运行情况，最终导致供应链的运作受到影响。由于装配式建筑企业缺乏对绿色企业文化的重视，以及对利润的追逐，导致了供应链企业之间缺乏信任，只注重利润最大化，忽视了生产过程中的绿色化，从而阻碍了绿色供应链的发展。
装配式建筑绿色供应链涉及到不同的利益相关者，需要通过协调、合作、博弈等途径使各参与成员得以知识共享与互利共赢，通过供应链整体推动节点企业的可持续发展，通过协作提升企业的整体运营效率，实现企业的绿色供应链管理。
3) 完备的技术是发展装配式建筑绿色供应链的关键，我国装配式建筑和绿色供应链的研究目前还不成熟，与发达国家相比有很大差距，绿色运行管理经验不足，技术不完备。缺少绿色运行管理的经验会导致工期延误、安全事故、质量问题和运行成本的增加等。
建设绿色供应链的建设需要引入专门的技术人员，加强相关专业的技术培训，以有效地提升企业的绿色经营管理水平。完备的技术可以使绿色建筑的运营得到协调，降低供应链运作成本，提升建筑的质量，提高企业核心能力，推动建筑绿色供应链的高效运转，促进建筑业的可持续发展。此外，建筑绿色供应链专业人才的培养，既能提高供应链中各个主体的竞争能力，又能有效地降低企业的绿色供应链管理成本。
6. 结语
本研究通过文献研究、调查问卷、灰色关联分析等方法收集14个装配式建筑绿色供应链中的风险因素，运用ISM技术构建装配式建筑绿色供应链主要风险因素的层级结构模型，利用Python软件进行相关计算，得到多层递阶结构图，并通过MICMAC理清主要因素间的层级关系和驱动力–依赖性大小，并制定相应的风险应对措施。研究结果表明：政策制度不完善和缺少绿色运行管理经验是影响装配式建筑绿色供应链的深层次影响因素，其驱动力最强。利润分配不均、合作关系差和企业之间缺乏信任是最直接的影响因素，依赖性较强。本研究为评估和降低装配式建筑工程项目绿色供应链中的风险提供了有效的方法，有助于提高风险识别能力。