Nghiên cứu mô hình hệ thống động trong quản lý rủi ro các siêu dự án giao thông tại Việt Nam

 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI SỐ 27+28 – 05/2018 
209 
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH HỆ THỐNG ĐỘNG TRONG QUẢN LÝ 
RỦI RO CÁC SIÊU DỰ ÁN GIAO THÔNG TẠI VIỆT NAM 
A DYNAMIC SYSTEMS APPROACH TO RISK MANAGEMENT IN 
TRANSPORTATION MEGAPROJECTS IN VIETNAM 
Huỳnh Thị Yến Thảo, Trần Quang Phú 
Bộ môn Quản lý dự án Xây dựng, Trường Đại học Giao thông Vận Tải Tp.HCM, 
yenthao.ht@gmail.com
Tóm tắt: Bài báo giới thiệu mô hình hệ thống động (System Dynamics – SD) và ứng dụng của 
công cụ này trong quản lý rủi ro dự án giao thông quy mô lớn, phức tạp tại Việt Nam. Việc ứng dụng 
mô hình SD sẽ giúp các nhà quản lý mô hình hóa mức độ tác động của các rủi ro đến chi phí, thời 
gian và chất lượng của dự án dựa trên mối quan hệ tương tác phức tạp của các biến rủi ro này. Từ đó, 
họ có thể đưa ra các chính sách, quyết định phù hợp nhằm hạn chế tối đa các tác động tiêu cực do rủi 
ro gây ra. 
Từ khóa: Hệ thống động, quản lý rủi ro, siêu dự án. 
Chỉ số phân loại: 2.5 
Abstract: The research introduces a comprehensive risk management for megaprojects of 
transport area through employing system dynamics (SD) approach. The application of the SD model 
will help project managers model the magnitude of the impact of the risks on cost, time and quality of 
the project based on the complex interaction of these risk variables. From this, they are able to 
generate decisions and policies to liminate negative impacts caused by risks. 
Key words: System Dynamics, Risk management, Megaproject 
Classification number: 2.5 
1. Giới thiệu 
Quá trình đầu tư xây dựng từ giai đoạn 
chuẩn bị thực hiện dự án đến giai đoạn kết 
thúc, đưa dự án vào khai thác sử dụng là một 
quá trình phức tạp và đặc trưng bởi sự không 
chắc chắn của các sự kiện ảnh hưởng đến 
toàn bộ dự án [1]. Do vậy, có rất nhiều dự án 
đã thất bại khi không thể đạt được mục tiêu 
dự án trong khoảng thời gian, chi phí cho 
phép và chất lượng được yêu cầu. 
Nghiên cứu được thực hiện bởi Flyvbjerg 
[1] chỉ ra rằng trong 258 dự án giao thông 
(giá trị lên đến 90 triệu đô la Mỹ) tại 20 quốc 
gia trên toàn thế giới cho thấy rằng gần 90% 
các dự án này vượt chi phí được duyệt. Số 
lượng các dự án vượt chi phí không hề có xu 
hướng giảm trong vòng 70 năm trở lại và điều 
này được xem như một hiện tượng trên toàn 
cầu. Do đó, việc phát triển những ý tưởng hay 
kỹ thuật để cải thiện vấn đề này là thật sự cần 
thiết. Theo Leung, et al. [2], phương pháp 
tiếp cận quản lý rủi ro hiệu quả có thể cung 
cấp các hướng dẫn giúp nhà quản lý dự án 
xác định, đánh giá các yếu tố rủi ro tiềm ẩn và 
đưa ra giải pháp đối phó với các rủi ro đó 
nhằm đạt được mục tiêu của dự án. Tuy 
nhiên, nhiều cách tiếp cận quản lý rủi ro đã 
được phát triển dựa trên kinh nghiệm thực tế 
của nhà thầu và trực giác của họ [3], rất ít nhà 
thầu và nhà quản lý dự án có thể định lượng, 
đánh giá các tác động của các rủi ro một cách 
chắc chắn và có hệ thống. Kết quả là việc 
truyền tải thông tin rủi ro của dự án trở nên 
nghèo nàn, không đầy đủ, không nhất quán 
trong suốt chuỗi cung ứng dự án xây dựng. 
Do đó, các thành viên dự án khó có thể 
triển khai hệ thống cảnh báo sớm và có kế 
hoạch dự phòng để đối phó với các vấn đề 
phát sinh từ dự án. Hơn thế nữa, các kỹ thuật 
hỗ trợ việc quản lý rủi ro dự án có nguồn gốc 
trong những năm 50 của thế kỷ XX và dường 
như không đáp ứng nhu cầu của nhà quản lý 
dự án [4]. 
Theo Tah and Carr [4], vấn đề cốt lõi 
của phân tích rủi ro theo phương pháp định 
lượng dựa trên ước tính xác suất xảy ra và 
phân bố xác suất cho việc phân tích rủi ro 
liên quan đến thời gian và chi phí. Trong khi, 
các công cụ hiện tại không giúp các bên tham 
gia có hiểu biết sâu rộng về các yếu tố, cấu 
trúc tạo thành hệ thống rủi ro cho các siêu dự 
án. Các kỹ thuật đã không cho phép các rủi 
210 
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 27+28, May 2018 
ro, yếu tố bất định, biện pháp khắc phục rủi 
ro và bài học kinh nghiệm từ các dự án trước 
với môi trường tương tự được sử dụng lại khi 
phát triển dự án mới. Do đó, việc nghiên cứu, 
áp dụng các mô hình hiện đại trong quản lý 
rủi ro là thật sự cần thiết. Mô hình hệ thống 
động – System Dynamic (SD) đang được 
xem là một công cụ hữu ích để hỗ trợ các nhà 
lập kế hoạch, quản lý dự án trở nên hiểu biết 
hơn và đưa ra những quyết định hiệu quả hơn 
khi quan tâm đến quản lý rủi ro của dự án. 
2. Tổng quan về siêu dự án và các 
nghiên cứu về quản lý rủi ro của siêu dự 
án 
Siêu dự án được đặc trưng bởi sự tương 
tác mạnh mẽ lẫn nhau giữa nhiều thành phần 
của dự án. Theo một số nhà nghiên cứu [5], 
các siêu dự án giao thông thường được đặc 
trưng bởi một số đặc điểm chính: (1) tính 
phức tạp; (2) thời gian thực hiện dài; (3) tiêu 
tốn nguồn lực lớn; (4) có sự liên quan đến 
các tổ chức công cộng và sử dụng nguồn lực 
tài chính công; (5) có rất nhiều bên liên quan 
trong dự án; (6) công nghệ sử dụng rất phức 
tạp; (7) có tác động lớn đến xã hội và cộng 
đồng. Do vậy các dự án này đòi hỏi phải 
được quản lý ở một cấp độ cao hơn là nhóm 
quản lý dự án thông thường. 
Hiện nay đã có nhiều nghiên cứu về quản 
lý rủi ro của dự án xây dựng giao thông được 
thực hiện tại Việt Nam, tuy nhiên hầu hết các 
nghiên cứu này đặt nhiều sự quan tâm đến các 
mô hình quản lý rủi ro “truyền thống” khi 
xem xét, phân tích dự án xây dựng dưới góc 
nhìn là một hệ đóng (close systems) [6]. Theo 
lý thuyết quản lý rủi ro hiện đại, dự án xây 
dựng phải được xem như một hệ mở (open 
systems) nơi mà có sự tích hợp, tương tác cực 
kỳ phức tạp và tồn tại nhiều biến động từ 
nhiều cấp độ bao gồm cấp nhà nước, thị 
trường trong và ngoài nước, cũng như các yếu 
tố trong từng dự án cụ thể. Có nhiều vấn đề 
liên quan đến một hệ thống động mà cách tiếp 
cận quản lý rủi ro truyền thống không thể giải 
quyết được đó là sự tương tác phi tuyến tính 
giữa các yếu tố, trạng thái động, sự biến đổi 
liên tục không lường trước của các yếu tố cấu 
thành nên một dự án như môi trường bên 
ngoài và môi trường bên trong. Vì thế, xem 
xét, áp dụng các công cụ quản lý rủi ro truyền 
thống không thể đưa ra được các quyết định 
mang tính chất chiến lược toàn diện. Trong 
khi cách tiếp cận của lý thuyết hệ thống động 
(System Dynamics – SD) có thể giải quyết 
bản chất đa chiều, sự phức tạp của một dự án 
khi: (1) xem xét dự án như một hệ thống tổng 
thể hơn là tập hợp các yếu tố riêng biệt; (2) 
xem xét các sự tác động, mối quan hệ phi 
tuyến của các yếu tố được thể hiện qua các 
vòng lặp như cân bằng (balancing), củng cố 
(reforeiforcing) [7]; (3) cho phép thử nghiệm 
các kịch bản khác nhau tạo cơ sở để nhà quản 
lý đưa ra những quyết định đúng đắn nhất dựa 
trên kết quả thu được từ các kịch bản thử 
nghiệm. Điều đó cho thấy, định lượng các 
yếu tố rủi ro tiếp cận theo lý thuyết hệ thống 
động được xem như là hướng tiếp cận hiện 
đại các siêu dự án. 
Có rất nhiều vấn đề xảy ra trong quá 
trình thực hiện các dự án giao thông tại Việt 
Nam hiện nay như tiến độ thi công kéo dài, 
chi phí vượt tổng mức đầu tư, chất lượng 
công trình không đảm bảo [8]. Điều này có 
thể được giải thích bởi sự thay đổi lớn của 
các yếu tố thuộc về môi trường bên ngoài và 
bên trong dự án như thay đổi của các chính 
sách liên quan đến các nước tài trợ vốn, vấn 
nạn tham nhũng của các cá nhân, sự thiếu hụt 
nguồn nhân lực, nhà tư vấn, nhà thầu chất 
lượng cao và công nghệ kỹ thuật hiện đại, 
công tác quản lý kém cũng dẫn đến nhiều rủi 
ro tác động xấu đến mục tiêu của dự án [9]. 
Đặc biệt, việc áp dụng quy trình quản lý rủi 
ro thường không được quan tâm đúng mức. 
Những nhận thức liên quan đến sự tương tác 
ảnh hưởng qua lại lẫn nhau giữa các rủi ro 
cũng như những ảnh hưởng của chúng đến 
việc thực hiện dự án thì chưa được mô hình 
hóa và tìm hiểu chi tiết. Do vậy, điều này dẫn 
đến những hạn chế trong việc kiểm tra các 
kịch bản có thể xảy ra trước khi đưa ra quyết 
định. Trong khi, những hạn chế này sẽ được 
giải quyết dưới cách tiếp cận quản lý rủi ro 
theo lý thuyết hệ thống động. 
3. Mô hình hệ thống động trong quản 
lý rủi ro các siêu dự án 
Lý thuyết hệ thống động (System 
Dynamics - SD) là lý thuyết được phát triển 
bởi Jay Forrester một nhà tiên phong về máy 
tính tại Viện công nghệ Massachusetts (Mỹ) 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI SỐ 27+28 – 05/2018 
211 
vào giữa thập niên 1950 để mô hình hóa và 
phân tích các hành vi của hệ thống xã hội 
phức tạp trong bối cảnh công nghiệp hóa 
[10]. SD được thiết kế để giúp những người 
quản lý, người ra quyết định tìm hiểu về cấu 
trúc và sự biến động của một hệ thống phức 
tạp nhằm đưa ra các chính sách phù hợp nhất 
để cải tiến một cách liên tục và bền vững 
cũng như quản lý các thay đổi trong hệ thống 
[11]. Phương pháp tiếp cận SD chủ yếu dựa 
trên mối quan hệ nhân quả. Mối quan hệ 
nhân quả này được giải thích với sự hỗ trợ 
của biến trữ lượng (stock), biến lưu lượng 
(flow) và các vòng lặp phản hồi (feedback 
loops). Biến trữ lượng (stock) là một hàm số 
tạo ra kích cỡ của một tổng thể trong một 
khoảng thời gian nhất định. Biến lưu lượng 
(flow) được sử dụng để do lường sự thay đổi 
của biến trữ lượng trong một khoảng thời 
gian. Biến stock và flow được sử dụng để mô 
hình hóa các luồng công việc cũng như các 
nguồn lực xuyên suốt dự án, trong khi đó 
vòng lặp phản hồi (feedback loops) được sử 
dụng để mô hình hóa các quyết định và các 
chính sách của dự án. SD có thể được sử 
dụng để mô hình hóa các quá trình với hai 
đặc điểm chính đó là (1) có biến đổi liên tục 
theo thời gian và (2) các quá trình này liên 
quan đến các thông tin phản hồi một cách 
liên tục. 
Yếu tố quan trọng của SD đó chính là 
làm thế nào để có những hiểu biết về sự 
tương tác lẫn nhau giữa tất cả các bộ phận, 
thành phần của một hệ thống cụ thể và làm 
thế nào để thay đổi một số các yếu tố ảnh 
hưởng lên các yếu tố khác theo thời gian 
[12]. Hệ thống có thể được mô hình hóa theo 
hai phương pháp định tính và định lượng. 
Các mô hình này có thể được xây dựng từ ba 
thành phần cơ bản đó là (1) các thông tin 
phản hồi tích cực và các vòng củng cố 
(possitive feedback or reforcing loops), (2) 
các thông tin phản hồi tiêu cực hay vòng lặp 
cân bằng (negative feedback or balancing 
loops) và (3) sự trì trệ (delays). Thông tin 
phản hồi tích cực (vòng lặp củng cố) là sự tự 
củng cố, tăng cường lẫn nhau trong khi các 
vòng lặp tiêu cực (gọi là vòng cân bằng) có 
xu hướng chống lại sự thay đổi. Sự trì trệ thể 
hiện sự bất ổn tiềm tàng của một hệ thống. 
Các thành phần này được thể hiện rõ trong 
hình 1: 
Hình 1. Các thành phần cơ bản của mô hình SD [12]. 
Ghi chú: 
Mũi tên: mối quan hệ giữa các biến 
+ (-): Dấu hiệu tại đầu các mũi tên thể hiện tác động là tích cực (tiêu cực) liên quan đến 
các nguyên nhân hay các biến; 
//: Dấu hiệu đặt vào mũi tên thể hiện các yếu tố hoặc thông tin chậm trễ; 
R: Biểu hiện sự tăng cường hay củng cố vòng lặp; 
B: Biểu hiện vòng lặp cân bằng. 
Vòng lặp củng cố hay tăng cường 
(reiforcing loop) là một cấu trúc mà bản thân 
các vòng lặp tự tạo ra sự tăng trưởng hay suy 
giảm cùng nhau. Các vòng lặp củng cố trao 
đổi thông tin thông qua các phản hồi tích cực 
(possitive feedback loops) trong lý thuyết 
điều khiển. Sự tăng trưởng của biến 1 
(variable 1) sẽ dẫn tới sự tăng trưởng của 
212 
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 27+28, May 2018 
biến 2 (variable 2) (điều này được thể hiện 
thông qua dấu +) và sẽ dẫn tới sự tăng trưởng 
của biến 1 và các biến khác. Dấu (+) không 
có nghĩa là tất cả các giá trị đều tăng mà nó 
thể hiện rằng biến 1 và biến 2 sẽ thay đổi 
theo cùng một hướng. Nếu biến 1 giảm thì 
biến 2 cũng sẽ giảm, nếu biến 1 tăng thì biến 
2 cũng sẽ tăng. Trong trường hợp không chịu 
ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài, cả hai 
biến 1 và 2 sẽ tăng trưởng hoặc suy giảm 
theo cấp số nhân. Vòng lặp cân bằng sẽ gây 
ra sự tăng trưởng hay củng cố sự thay đổi. 
Vòng lặp cân bằng (balancing loops) là 
một cấu trúc mà sự thay đổi các giá trị hiện 
tại của hệ thống các biến hay một biến mong 
muốn được thực hiện thông qua một số hành 
động (actions). Cụ thể, vòng lặp cân bằng 
thông tin thông qua các phản hồi tiêu cực 
(negative feedback loops) trong lý thuyết 
điều khiển. Dấu (-) thể hiện giá trị của các 
biến (variables) thay đổi theo các hướng trái 
ngược nhau. Sự khác nhau giữa giá trị hiện 
tại của các biến và các giá trị mong muốn 
(desired value of variables) được nhìn nhận 
như một lỗi (error). Những hành động sẽ 
được thực hiện để các lỗi (error) xảy ra nhằm 
làm giảm các lỗi khác và theo thời gian thì 
các giá trị hiện tại có thể tiếp cận được các 
giá trị mong muốn. 
Thành phần thứ ba của SD là sự chậm trễ 
(delay), nó được sử dụng để mô phỏng thời 
gian trôi qua giữa nguyên nhân và hậu quả. 
Sự chậm trễ được thể hiện bởi hai đường (//). 
Sự chậm trễ tạo ra những khó khăn để liên 
kết nguyên nhân và hậu quả và có thể tạo ra 
sự bất ổn định trong hệ thống. Trong SD, sự 
diễn giải bằng lời và các sơ đồ vòng lặp 
mang tính chất định tính, trong khi đó các 
biến trữ lượng (stock) và biến lưu lượng 
(flow) là các công thức mô phỏng, mang tính 
chất định lượng để diễn tả sự biến động của 
các tình huống. Do SD dựa trên lý thuyết Tư 
duy hệ thống (System thinking) và Mô hình 
học tập (Learning paradigm) nên SD rất thích 
hợp để áp dụng vào các vấn đề quản lý mang 
tính mơ hồ và yêu cầu những công cụ và khái 
niệm tốt hơn và có cái nhìn sâu sắc hơn các 
phương pháp khác như PERT (Program and 
Evaluation Review Technique)/ CPM 
(Critical Path Method) [13]. 
Không giống như cách tiếp cận của các 
phương pháp như PERT/CPM khi mà những 
nhà hoạch định thường sử dụng đánh giá của 
các chuyên gia để giải thích các mô hình thì 
công cụ SD lại sử dụng các mô hình tính toán 
định lượng để khắc phục hạn chế từ các mô 
hình PERT/CPM [10]. 
Theo nhiều nhà nghiên cứu, mô hình 
tính toán SD là rất rõ ràng và các dữ liệu sử 
dụng có thể được lưu trữ và xem xét lại [10]; 
SD có khả năng dùng để tính toán, dự báo 
các kết quả một cách hợp lý nhất các giả định 
của các chuyên gia sử dụng mô hình; SD có 
thể phân tích nhiều yếu tố xảy ra đồng thời 
và cuối cùng, kết quả sự tương tác của các 
quá trình có thể được mô phỏng trong điều 
kiện được kiểm soát, điều này có thể giúp 
cho các nhà phân tích dễ dàng tiến hành các 
thí nghiệm bên ngoài hệ thống thực tế. 
Hiện nay, một số phần mềm máy tính 
được phát triển và sử dụng rộng rãi trên thế 
giới như phần mềm Vensim phát triển dựa 
trên ngôn ngữ lập trình C; phần mềm 
Dynamo phát triển dựa trên ngôn ngữ lập 
trình AED, Pascal. Những phần mềm này 
giúp người sử dụng có thể thiết lập công thức 
và mô phỏng mô hình SD, từ đó giúp các nhà 
phân tích dễ dàng đưa ra các chính sách để 
giải quyết các vấn đề. 
4. Ứng dụng mô hình SD tại Việt Nam 
Mô hình SD đã cho thấy được những lợi 
ích hơn hẳn của nó so với các công cụ hiện tại 
đang được áp dụng như ma trận đánh giá rủi 
ro (RAM – the risk assessment matrix) hoặc 
các phương pháp khác như PERT/CPM khi 
nó có thể dự đoán kết quả thực hiện dự án khi 
các yếu tố rủi ro thay đổi xác suất xảy ra. 
Việc ứng dụng mô hình hệ thống động 
SD để quản lý rủi ro cho các siêu dự án tại 
Việt Nam sẽ giúp nhà quản lý mô hình hóa 
các rủi ro ảnh hưởng đến chi phí, thời gian và 
chất lượng của dự án dựa trên sự tương tác 
phức tạp của các biến rủi ro. 
Nó cung cấp công cụ hỗ trợ việc đưa ra 
các chính sách, quyết định bằng cách kiểm 
tra các hiệu ứng, các kết quả của các kịch bản 
khác nhau như sự cải tiến của hệ thống, sự 
thay đổi của các yếu tố, sự kiện trong quá 
trình thực hiện dự án. Do đó, những hiểu biết 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI SỐ 27+28 – 05/2018 
213 
sâu sắc này cho phép các nhà hoạch định 
chính sách đưa ra ra các quyết định liên qua 
đến hệ thống chính sách trong tương lai liên 
quan đến các ảnh hưởng của rủi ro đối với 
việc thực hiện dự án 
Tài liệu tham khảo 
[1] B. Flyvbjerg, "Policy and Planning for Large-
Infrastructure Projects: Problems, Causes, and 
Cures," Environment and Planning: Planning 
and Design, vol. 34, p. 578597, 2003. 
[2] H. M. Leung, K. B. Chuah, and V. M. R. 
Tummala, "A based System for Identifying 
Potential Project Risks," Omega: International 
Journal of Management Science, vol. 26, pp. 
623-638, 1998. 
[3] J. F. AI-Bahar, "Risk management in 
construction projects: A systematic analytical 
approach for contractors," PhD Dessertation, 
Department of Civil Engineering, , Berkeley: 
University of California, 1988. 
[4] J. H. M. Tah and V. Carr, "A proposal for 
construction project risk assessment using fuzzy 
logic," Construction management and 
economics, vol. 18, pp. 491–500, 2000. 
[5] J. R. Capka, "Megaprojects - They Are a 
Different Breed," Public Roads vol. 68, pp. 
2-9, 2004. 
[6] B. A. Ali-Mohammed. (2010, 25th Octorber). isk 
and Stakeholder Management in Mega Projects 
beyond the Realms of Theory. Available: 
ww.works.gov.bh/media/Researchs/pw04p06.pdf 
[7] W. Braun, "The system archetypes," System, p. 
27, 2002. 
[8] M. A. f. U. Railways, "Line 1 Ben Thanh - Suoi 
Tien," People's Commitee of Ho Chi Minh City, 
Ho Chi Minh City2017. 
[9] H. L. Le, L. Y. Dai, and J. Y. Lee, "Delay and 
cost overruns in Vietnam large construction 
projects: A comparison with other selected 
countries," KSCE journal of civil engineering, 
vol. 12, pp. 367-377, 2008. 
[10] S. J. D, Business Dynamics – System thinking 
and modelling for complex world: Irwin 
McGraw-Hill, 2000. 
[11] P. Boateng, Z. Chen, S. Ogunlana, and D. 
Ikediashi, "A system dynamics approach to risks 
description in megaprojects development," 
Technology and management in construction, 
vol. 4, pp. 593-603, 2012. 
[12] P. Senge, The Fifth Discipline: The Art and 
Practice of The Learning Organization. New 
York: Doubleday, 1990. 
[13] Sushil, System Dynamics: A Practical approach 
for managerial problems. New Delhi: Wiley 
Eastern Limited, 1993. 
 Ngày nhận bài: 31/03/2018 
 Ngày chuyển phản biện: 10/04/2018 
 Ngày hoàn thành sửa bài: 26/04/2018 
 Ngày chấp nhận đăng: 07/05/2018