Đo lường mức độ rủi ro kỹ thuật trong xây dựng công trình giao thông đường bộ ở Việt Nam bằng phương pháp F-AHP

ThS. NCS. Nguyễn Văn Châu ª PGS. TS. Bùi Ngọc Toàn ª TS. Nguyễn Quang Phúc Trường Đại học Giao thông vận tải Người phản biện: GS. TS. Vũ Đình Phụng TS. Châu Trường Linh

Tóm tắt: Mức độ rủi ro kỹ thuật (MĐRRKT) trong xây dựng công trình giao thông đường bộ (XDCTGTĐB) ở Việt Nam đang tăng lên trong những năm gần đây. Việc đánh giá và đo lường MĐRRKT trong giai đoạn thi công của dự án là cần thiết, đây là giai đoạn xuất hiện nhiều rủi ro nhất. Bài báo trình bày một phương pháp đo lường MĐRRKT trong XDCTGTĐB ở Việt Nam thông qua phương pháp Fuzzy Analytical Hierarchy Process (PP F-AHP).

Từ khóa: Rủi ro kỹ thuật, AHP, F-AHP.

Abstract: Technical risk Level in highway construction in Vietnam has increased in recent years. Technical risk management and accessment is crucial in construction phase as risks would most likely occur during this period. This paper presents a risk measurement method for highway construction projects in Vietnam using Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP).

Keywords: Technical risks, AHP, F- AHP.

1. Giới thiệu

Thời gian gần đây, nhiều báo cáo và các phương tiện thông tin đại chúng đã nêu một loạt những vấn đề trong XDCTGTĐB như: Vượt chi phí quá lớn, tiến độ bị chậm trễ trong một thời gian dài, chất lượng công trình không đảm bảo, tai nạn lao động liên tiếp xảy ra… Điều này đã làm ảnh hưởng đến uy tín của toàn ngành GTVT. Phải chăng, một trong những lý do dẫn đến các dự án kém hiệu quả là MĐRRKT ở các dự án ngày càng tăng lên hoặc chúng ta đánh giá thấp MĐRRKT của dự án. Do vậy, vấn đề đo lường MĐRRKT trong giai đoạn thi công và tìm giải pháp ứng phó với chúng là có ý nghĩa cực kỳ quan trọng.

Phương pháp (PP) đo lường MĐRRKT trong XDCTGTĐB ở Việt Nam thông qua PP F-AHP được lựa chọn cho nghiên cứu này. PP đề xuất trong bài báo này giúp các bên liên quan đến dự án tăng thêm sự hiểu biết về MĐRRKT và có thể giúp họ thấy trước MĐRRKT trong dự án của họ. Từ đó, họ có sự chuẩn bị tốt hơn trong việc phân bổ thời gian và nguồn lực để giải quyết. Bài báo tập trung vào quan điểm của các bên liên quan đến dự án gồm: Chủ đầu tư (CĐT); tư vấn khảo sát thiết kế (TVKSTK); tư vấn giám sát (TVGS) & nhà thầu thi công (NTTC); các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực giao thông. Những phát hiện của nghiên cứu có thể được sử dụng như một công cụ để hỗ trợ cho các bên liên quan đo lường và chọn giải pháp ứng phó tốt nhất đối với những NTRRKT xuất hiện trong giai đoạn xây dựng, nhằm nâng cao hiệu quả dự án.

2. Phương pháp nghiên cứu

PP F-AHP được phát triển từ PP AHP truyền thống với sự tích hợp của các số mờ để giải quyết một cách hiệu quả tính mờ của dữ liệu liên quan đến việc ra quyết định. PP F-AHP giúp người ra quyết định dễ dàng hơn trong việc đưa ra quyết định của mình và F-AHP có thể xử lý cả dữ liệu định tính lẫn định lượng trong quyết định đa tiêu chí [7].

PP F-AHP đã khắc phục được một số hạn chế của PP AHP truyền thống, do đó nó ngày càng được sử dụng phổ biến trong thực tế. Trong nghiên cứu này, PP F-AHP được sử dụng để xác định trọng số của các NTRRKT trong cấu trúc bậc.

Qui trình và các kỹ thuật có liên quan thực hiện nghiên cứu này được thể hiện ở Hình 3.1 [5].

3. Thực hiện nghiên cứu

3.1. Xây dựng cấu trúc thứ bậc

Thông qua việc phân tích, đánh giá & phân nhóm các NTRRKT của nhóm chuyên gia đã được thực hiện ở nghiên cứu trước, cấu trúc thứ bậc của phương pháp nghiên cứu được xây dựng và trình bày ở Hình 3.2.

3.2. Thu thập ý kiến đánh giá của các chuyên gia

Dựa vào cấu trúc thứ bậc được xây dựng, một bảng câu hỏi (BCH) được thiết kế để xác định trọng số của các NTRRKT. Vấn đề quan trọng nhất là độ tin cậy của dữ liệu thu thập được từ ý kiến đánh giá của các chuyên gia. Nhóm chuyên gia được yêu cầu đánh giá trên thang đo 9 điểm mờ như thể hiện trong Bảng 3.1. Thang đo F-AHP này sử dụng số mờ tam giác được đề xuất bởi Tesfamariam và Sadiq [5] và được mở rộng từ thang đo truyền thống 9 điểm của Saaty [7].

Việc tính toán trọng số của các NTRRKT được dựa trên những đánh giá của các chuyên gia. Một nhóm gồm 24 chuyên gia có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực giao thông đã được xác định trước. Họ được mời để đánh giá so sánh cặp giữa các NTRRKT. Thành phần của nhóm chuyên gia như sau: (i) Theo số năm kinh nghiệm: từ 10÷15 năm chiếm 54%; từ 16÷20 năm chiếm 42%; trên 20 năm chiếm 4%; (ii) Theo trình độ học vấn: Đại học chiếm 46%; Thạc sĩ chiếm 46%; Tiến sĩ chiếm 8%; và (iii) theo vị trí công tác: NTTC chiếm 33,2%; TVKSTK, TVGS, CĐT/ Ban QLDA & Nhà nghiên cứu đều chiếm 16,7%.

Một BCH được thiết kế bao gồm tất cả các ma trận so sánh cặp trước khi thu thập dữ liệu. Để cho các chuyên gia dễ dàng trong việc đánh giá, họ được giải thích rõ ràng về nội dung của nghiên cứu này và cách để thực hiện so sánh cặp.

Bảng 3.1. Thang đo F-AHP [5]

Hình 3.1:  Quy trình thực hiện nghiên cứu [5]

 

Hình 3.2: Cấu trúc thứ bậc cho phương pháp nghiên cứu

3.3. Kiểm tra tính nhất quán

Việc kiểm tra tính nhất quán của chuyên gia thông qua chỉ số nhất quán CR. Chỉ số CR cảnh báo cho người ra quyết định nhận biết được tính nhất quán trong các so sánh cặp của từng chuyên gia. CR được xác định theo công thức (1) [7]: 

                  CR  = CI/RI                (1)

CI = (l_max – n )/(n – 1)             (2)

Trong đó, CI - Chỉ số nhất quán; n - Kích thước của ma trận; l_max= max(n); RI - Chỉ số ngẫu nhiên.

Chỉ số RI được xác định ở Bảng 3.2 [7]. CR không nên lớn hơn 10%. Trong trường hợp đặc biệt vẫn có thể chấp nhận khi CR>10% nhưng không vượt quá 20% [6]. Chỉ số CR của 24 chuyên gia đã được kiểm tra, trong đó chỉ số CR của 4 chuyên gia vượt quá 10% (<20%) với ma trận kích thước 8x8 (A₃). Tác giả đã liên lạc với 4 chuyên gia này và yêu cầu họ xem xét lại các đánh giá của mình, kết quả cuối cùng họ có thay đổi quan điểm ban đầu nhưng chỉ số CR vẫn lớn hơn 10%. Theo Saaty và Kearns [6] thì kết quả của 4 chuyên gia này được sử dụng trong nghiên cứu. Chỉ số CR đối với đánh giá tổng hợp của 24 chuyên gia đã được kiểm tra lại được thể hiện ở Bảng 3.3.

Bảng 3.2. Chỉ số ngẫu nhiên

Bảng 3.3. Chỉ số nhất quán đối với đánh giá tổng hợp

3.4. Tổng hợp đánh giá của các chuyên gia

Phương pháp tính trung bình nhân (Geometric Mean) được sử dụng để tổng hợp các đánh giá cá nhân thành một đánh giá duy nhất đại diện cho ý kiến của toàn bộ nhóm [8]. Phương pháp tính trung bình nhân được sử dụng để tính toán các số mờ tam giác (l_ij, m_ij, u_ij) từ các đánh giá của các chuyên gia theo công thức (3) [2].

  (3)

 (4)

 (5)

 (6)

 

Trong đó, B_ijk - Đánh giá của chuyên gia thứ k trong so sánh cặp giữa 2 nhân tố i và j.

Nếu các đánh giá là không đồng nhất thì cách sử dụng min và max là không thích hợp [3]. Do đó, phương pháp tổng hợp bằng tính trung bình nhân được sử dụng cho cả hai số mờ l_ijk và u_ijk [3]. Từ đó, các kết quả đánh giá của các chuyên gia được tổng hợp theo công thức (7).

  (7)

 

Trong đó, (l_ijk, m_ijk, u_ijk) - Các số mờ tam giác được đánh giá bởi chuyên gia thứ k. k = [1, 24].

3.5. Thực hiện khử mờ

Quá trình khử mờ là chuyển đổi các số mờ trong ma trận so sánh cặp sang các số thực, tức là chuyển dữ liệu mờ thành dữ liệu rõ nét được sử dụng để tính toán trọng số như PP AHP truyền thống. Chỉ số α -cut và chỉ số l lần lượt thể hiện mức độ tự tin và thái độ đối với rủi ro của người ra quyết định được sử dụng [1]. Cả α-cut và l đều có giá trị từ 0 đến 1. Giá trị α-cut càng gần về 1 thì thể hiện người ra quyết định càng tự tin, trong khi mỗi giá trị l lớn hơn thể hiện quan điểm của người ra quyết định lạc quan hơn. Quá trình khử mờ được thực hiện theo công thức (8), (9), (10) và (11) [9]:

 

    (8)

 

   (9)

   (10)

   (11)

 

Ma trận số mờ đã được chuyển đổi thành ma trận khoảng với mức độ trung bình của sự tự tin (α = 0,5) theo công thức (10) và (11). Sau đó, ma trận khoảng được chuyển đổi thành ma trận số thực với mức độ trung bình về thái độ đối với rủi ro (l = 0,5) theo công thức (9). Bảng 3.4 trình bày các kết quả của quá trình khử mờ đối với ma trận A₁.

Bảng 3.4. Kết quả khử mờ

3.6. Tính toán trọng số

Trọng số của các nhân tố cấp 1 được tính toán từ giá trị khảo sát trong phần trước của nghiên cứu. Cụ thể, giá trị của mỗi nhân tố cấp 1 được tính bằng tổng giá trị của các nhân tố con của nó chia cho tổng giá trị của tất cả nhân tố con. Trọng số của các nhân tố cấp 2 được tính toán từ các số thực sau khi khử mờ. Việc tính toán này hoàn toàn tương tự như PP AHP truyền thống. Nghiên cứu này chọn α = 0,5 & l = 0,5 để xác định trọng số. Các giá trị khác của α và l được dùng trong phân tích độ nhạy. Bảng 3.5 thể hiện trọng số của các nhân tố & trọng số tổng hợp.

Bảng 3.5. Trọng số của các nhân tố & trọng số tổng hợp

Hình 3.3 và Hình 3.4 được sử dụng để biểu thị độ lớn trọng số của các nhân tố.

Hình 3.3: Trọng số của các nhân tố cấp 1

Hình 3.4: Trọng số của các nhân tố cấp 2

Hình 3.3 cho thấy, trọng số lớn nhất đó là Nhóm các NTRRKT liên quan đến NTTC. Kết quả này đã phản ảnh đúng thực tế trong công tác xây dựng hạ tầng giao thông hiện nay ở nước ta. NTTC là đơn vị có tầm quan trọng rất lớn ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng của dự án. NTTC là đơn vị trực tiếp tạo ra sản phẩm, chất lượng sản phẩm phụ thuộc trực tiếp vào năng lực, trình độ, kinh nghiệm và cả lương tâm của NTTC. Hàng loạt sự cố trong XDCTGTĐB đã và đang xảy ra mà nguyên nhân chính là từ phía NTTC, vấn đề năng lực NTTC đang nóng lên. Nhiều NTTC không có tính chuyên nghiệp, làm việc không bài bản, thậm chí chỉ nhìn vào công trình đang tổ chức thi công là biết ngay nhà thầu Việt Nam đang thực hiện. Vấn đề năng lực NTTC yếu cũng do một phần trong cơ chế quản lý của nước ta, tình trạng “đánh đồng” về năng lực NTTC hiện nay đã gây ra nhiều bức xúc.

Hình 3.4 cho thấy, có 5 NTRRKT có giá trị nổi trội, đó là: A₃₈=0,099, A₃₅=0,095, A₁₅ =0,094, A₂₁=0,076, A₄₁=0,074.Trong 5 nhân tố này thì có 2 nhân tố có trọng số lớn nhất (A₃₈ & A₃₅) thuộc về RRKT liên quan đến NTTC. Như vậy, kết quả nghiên cứu này một lần nữa khẳng định rằng, NTTC là đơn vị có tác động nhiều nhất đến MĐRRKT của dự án.

Cuối cùng, việc phân tích độ nhạy được tiến hành để kiểm tra độ nhạy trọng số của 5 NTRRKT có trọng số lớn nhất, khi α-cut thay đổi từ 0 đến 1 với các trường hợp khác nhau về thái độ đối với rủi ro của người ra quyết định như: Bi quan (l = 0), bình thường (l = 0,5) và lạc quan (l = 1). Phân tích độ nhạy giúp người ra quyết định có sự hiểu biết tốt hơn về quyết định của mình. Hình 3.5 minh họa kết quả phân tích độ nhạy trong trường hợp l = 0,5. Các trọng số là không nhạy cảm với mức độ tin cậy α-cut đối với l = 0,5. Như vậy, nghiên cứu này chọn mức độ bình thường của sự tự tin và thái độ đối với rủi ro trung bình của người ra quyết định (α = 0,5; l = 0,5) để xác định trọng số của các NTRRKT là hợp lý.

h5

 

4. Đo lường MĐRRKT

4.1. Phương pháp đo lường

Nghiên cứu này đề xuất một thang đo đặc trưng để đánh giá MĐRRKT trong XDCTGTĐB ở Việt Nam. Đó là, thang đo 11 điểm được điều chỉnh từ thang đo của Satmetrix [4]. Thang điểm từ “0 = cực kỳ thấp” đến “10 = cực kỳ cao” được thể hiện ở Hình 4.1. Thang đo đặc trưng này giúp cho người tham gia dễ dàng đánh giá điểm cho mỗi NTRRKT trong dự án mà họ tham gia một cách phù hợp nhất.

Hình 4.1: Thang đo MĐRRKT “K”

Cuối cùng, MĐRRKT (Technical Risk Level - TRL) được đề xuất như là một thước đo MĐRRKT tổng thể trong giai đoạn xây dựng một dự án. TRL có giá trị từ 0 đến 10, giá trị TRL càng lớn chỉ ra MĐRRKT trong xây dựng dự án càng lớn và ngược lại. TRL được xác định theo công thức (12):

TRL = K_ij×W_ij                                (12)

Trong đó, K_ij - Điểm số RRKT của các nhân tố A_ij được đánh giá từ chuyên gia tham gia vào dự án đang xét; W_ij - Trọng số tổng hợp của các nhân tố A_ij như thể hiện trong Bảng 3.5.

4.2. Trường hợp nghiên cứu

Phần này trình bày cách đo MĐRRKT với việc sử dụng PP F-AHP. Nghiên cứu này đã điều tra 3 dự án đại diện cho 3 khu vực là miền Bắc, miền Trung và miền Nam.

Người trả lời được yêu cầu đánh giá MĐRRKT của các NTRRKT trong dự án mà họ tham gia theo thang đo 11 điểm như Hình 4.1. Bảng 4.1 trình bày các điểm số RRKT của các NTRRKT của 3 dự án. Các điểm số này được sử dụng để xác định MĐRRKT (TRL) cho từng dự án dựa theo công thức (12). MĐRRKT đối với dự án 1, 2 & 3 lần lượt là 5,59, 8,18 và 4,76 được thể hiện ở Hình 4.2. Dựa vào thang đo ở Hình 4.1 thì MĐRRKT của dự án 2 là cao nhất và dự án 3 là nhỏ nhất. Kết quả này chỉ ra rằng, dự án 2 có nhiều vấn đề về RRKT trong quá trình xây dựng. MĐRRKT này cung cấp một thước đo định lượng hữu ích cho các bên liên quan lập kế hoạch và thực hiện các dự án của họ. Như vậy, họ sẽ tập trung tối đa mọi nguồn lực để giải quyết những vấn đề đang xảy ra ở dự án 2.

Bảng 4.1. Điểm số đánh giá mức độ RRKT

 

Hình 4.2: Mức độ RRKT của 3 dự án áp dụng

 

5. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu đã trình bày một phương pháp đo lường MĐRRKT trong XDCTGTĐB ở Việt Nam. PP F-AHP được sử dụng để xác định trọng số của các NTRRKT. Các NTRRKT có liên quan đến NTTC được thể hiện rõ nét nhất, kết quả này phù hợp với kết quả trong bảng khảo sát ở nghiên cứu trước đã được sử dụng tính toán trọng số nhân tố cấp 1.

MĐRRKT có thể được đánh giá thông qua thang đo MĐRRKT được đề xuất trong một phạm vi từ “0 = cực kỳ thấp” đến “10 = cực kỳ cao”.

Nghiên cứu bắt đầu bằng việc xây dựng cấu trúc thứ bậc đối với PP F-AHP. Trọng số của các NTRRKT thu được từ đánh giá của một nhóm gồm 24 chuyên gia có kinh nghiệm. Các trường hợp nghiên cứu cũng đã được giải thích rõ ràng để minh họa cho PP. Cuối cùng, MĐRRKT được tính toán cho 3 dự án thông qua thang đo 11 điểm đã đề xuất.

MĐRRKT là một chỉ số hữu ích đối với các nhà quản lý và các kỹ sư để đánh giá MĐRRKT trong thi công các dự án của mình. Các công ty có thể dự đoán tốt hơn những khó khăn tiềm tàng, những rủi ro và sự không chắc chắn trong các dự án giao thông mà họ đang thực hiện và có kế hoạch tốt hơn cho việc thực hiện. Kết quả là, nguồn vốn, nguồn nhân lực, nguồn máy móc thiết bị… sẽ được phân bổ một cách khôn ngoan giữa các dự án trong danh mục đầu tư của họ.

Tài liệu tham khảo

[1]. H. Deng (1999), Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison, International Journal of Approximate Reasoning, 21(3), 215-231.

[2]. J.J Buckley (1985), Fuzzy hierarchical analysis, Fuzzy Sets & Systems, 17, 233-247.

[3]. O. Meixner (2009), Fuzzy AHP group decision analysis and its application for the evaluation of energy sources, Proceedings of the Proceedings of the 10th International Symposium on the Analytic Hierarchy/Network Process, Pittsburtgh/PA, USA.

[4]. Satmetrix (2003), Measuring satisfaction on a 0-10 scale, White paper, Satmetrix Systems, New York, NY, USA.

[5]. S. Tesfamariam & R. Sadiq (2006), Risk-based environmental decision-making using fuzzy analytic hierarchy process (F-AHP), Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 21(1), 35-50.

[6]. T.L Saaty & K.P Kearns (1985), Analytical Planning - The organizations of Systems, New York, NY: Pergamon Press.

[7]. T.L Saaty (1980), The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, McGraw Hill, NY.

[8]. T.L Saaty (2008), Decision making with the analytic hierarchy process, International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98.

[9]. T.S Liou & M.J.J Wang (1992), Ranking Fuzzy numbers with Integral value, Fuzzy Sets & Systems, 50, 247-255.