考慮OCB 的重大工程項目成功的評估及提升策略研究

王 婷，何清華，田子丹

（1.上海應用技術大學城市建設與安全工程學院，上海 200235；2.同濟大學經濟與管理學院復雜工程管理研究院，上海 200092）

近幾十年來，重大工程基礎設施項目（簡稱為重大工程）的投資和建設越來越多，世界已經進入重大工程的“萬億級時代”［1］。重大工程被稱為“發展過程中的特權粒子”,是為社會生產、發展和民眾生活提供基礎性公共服務的重大物質設施。和一般建設工程項目相比，具有規模大、投資高、技術復雜、影響廣泛且深遠等顯著特點［2-3］。作為項目世界中的“野獸”［4］，“費用超支、工期拖延、收益難達預期”仍然是重大工程項目普遍面臨的“鐵律”［5］。影響重大工程項目成功的因素是多樣和復雜的，除了我國特有的制度、體制優勢以及較強的工程建設能力外，還與業主、施工單位、設計單位等眾多參建方在建設過程中實施的超常規建設行為高度相關。例如，參建方自發地投入額外的時間和資源完成項目目標，以及在極端條件下積極工作的意愿等。學術界將此類未被直接或明確地納入正式合同或制度范圍但整體上有助于實現工程建設目標的積極行為稱之為“組織公民行為（Organizational Citizenship Behavior,OCB）。實踐表明，參建方這種超出合同范圍的高度主觀能動性和創造力是實現重大工程項目成功的關鍵因素［6-7］。雖然，已有研究表明OCB對項目績效有著積極的促進作用［8-9］，但是，目前仍然缺乏OCB 對重大工程項目成功的影響機理研究。此外，現有研究大多從靜態和定性的角度探討OCB 對項目成功的相關問題。然而，重大工程通常具有數十年甚至百年的長生命周期，僅用靜態視角去評價重大工程項目成功問題具有片面性和局限性［10-11］。與此同時，重大工程具有異質性、自適應性、生命周期長、利益相關者眾多、高度不確定性及復雜性等特點，定性方法無法深入地考慮系統中不同影響因素之間的相互復雜關系，從而無法清晰地揭示OCB 對重大工程項目成功的影響機理。有鑒于此，本研究將基于系統動力學（System Dynamics,SD）的理論與方法，考慮重大工程項目成功系統中變量間的相互關系，分析OCB 對于重大工程項目成功的影響機理；并在此基礎上，設計三種不同的管理策略方案，探討提升重大工程項目成功的有效策略。

1 文獻綜述

1.1 重大工程項目成功的評價指標綜述

自20 世紀80 年代以來，隨著項目成功研究的不斷推進，關于項目成功的評價研究也逐步興起。Ika［12］指出項目成功的概念是多方面的、模糊的和具有包容性的，應在特定情景下討論項目成功的概念及評價指標。傳統的“鐵三角”即進度、成本和質量已經不能滿足當今社會對項目成功的科學評價［13］。有學者指出，評價項目成功還需考慮其他指標，特別是利益相關者的滿意度和組織效益［14］。例如，Westerveld［15］提出，項目成功的評價需包括業主、項目團隊、用戶、承包商和其他利益方的評價。尹貽林等［16］建立了項目核心價值生成模型和實現模型，認為實現基于項目利益相關者的核心價值是重要的項目成功標準。在此基礎上，Ika［12］指出評價項目成功需考慮戰略目標，例如包括經濟價值和競爭優勢的創造等維度［17］。

相較于一般工程項目，重大工程在項目愿景、交付時間、復雜性和利益相關者參與程度等方面均有著很大不同［1］。有學者指出，如果仍然使用傳統的項目成功評價指標，如按時、按預算和按標準交付等去評價重大工程，那么可能所有的項目均會被視為不成功［18］。因此，對重大工程項目成功評價指標的研究應從單一的鐵三角指標逐步向更系統化的評價體系動態演進［19］。近年來，部分學者已對重大工程項目成功評價指標體系展開了研究。Turner等［20］定義了重大工程項目成功的四個層級：第一層級是重大工程管理成功，即在規定的時間、成本內交付滿足功能、性能要求及其它需求的工程項目；第二層級是重大工程項目成功1A 級，即項目應達到預期結果；第三層級是重大工程項目成功1B 級，即項目凈現值為正；第四層級是重大工程項目成功2級，它通常以滿足期望或公共需求為特征。鳳亞紅等［21］認為完善的制度環境與體制、健全的金融體系及政府的契約精神、合作企業的能力與信用是評價PPP 項目成敗的關鍵因素。Yan 等［22］指出評價重大工程項目成功應突出組織戰略目標、建設項目績效、社會和諧、項目利益相關者滿意度這四個維度。He 等［23］提出了評價重大工程項目成功的五個維度，并基于模糊集理論確定了9 個關鍵評價指標，分別為“符合設計、技術、環保等的相關規定和要求”“職業健康、安全和環境（Health,Safety and Environment,HSE）目標實現”“滿足設計使用功能，并能提供公眾所需的價值/服務”“業主方滿意度”“政府方滿意度”“企業品牌或聲譽的提升”“新市場的開拓，或市場份額/競爭力的提升”“提升公眾自信心和自豪感”和“為國家或地區發展帶來明顯的社會經濟效益”。因此，本文將引用以上九個指標作為模型中的重大工程項目成功的評價指標。

1.2 OCB 的維度及其驅動因素綜述

OCB 的概念最早興起于19 世紀80 年代，在組織研究領域，其被定義為“自覺自愿地表現出來的、非直接或明顯地不被正式報酬系統所認可的、能夠從整體上提高組織效能的個體行為”［24］。它并不是一種純粹的“義務勞動”，而是為了提升未來潛在隱性價值而做出的一種角色外行為。近年來，已有學者在重大工程領域對OCB 展開了研究。與組織領域的OCB 定義相似，在重大工程項目中，OCB 指參建方實施的未被直接或明確地納入正式合同但有助于實現工程建設目標的積極行為［25］。現有研究表明，OCB 可以有效地提升管理有效性，并最終促進項目成功的實現［26］。

在圍繞OCB 的研究中，其維度和驅動因素是兩個研究熱點。Podsakoff 等［27］梳理出西方文化背景中組織公民行為的七個維度：幫助行為、運動家精神、組織忠誠、組織服從、個體首創性、公民道德、自我發展。Farth 等［28］的研究指出了中國文化背景下獨有的維度，即保護公司資源與關系和諧。目前，大多數關于OCB的研究都是基于永久性組織進行的，重大工程作為一種典型的臨時性組織，其背景下的OCBs 應該具有不同的維度和驅動要素［29-30］。例如，Braun 等［31］指出，對項目的盡責和服從應被視為項目型組織中重要的OCB 行為。組織忠誠和運動家精神是描述員工個體對工作的奉獻程度的行為。因此，這兩種行為均應該被定義為盡責［28-29］。公民道德可以解釋為組織中的和諧關系，其核心被認為是組織中良好的和諧的人際關系的維護［30］。在永久性組織的背景下，自我發展和個體首創性等同于創造力和工作技能的提高，可以概括為首創性行為［31］。Yang 等［25］將愿意靈活地協助他人和協作的行為歸為權變式協同行為。基于文獻綜述，本研究中選取五個OCB 維度：1）服從行為；2）首創性行為；3）權變式協同行為；4）盡責行為；5）和諧關系維護行為。

與永久性組織不同，在重大工程中，參與者的行為動機對于項目的社會性和長期利益至關重要［8,32-33］。中國的重大工程項目根植于“政府-市場”二元體制下，決定了中國的重大工程項目的參建方多為國有企業。參建方能夠通過參與重大工程項目來實現自身政治訴求［34］。那些深度參與重大工程項目的參與者更容易獲得晉升機會［1］。此外，參建方普遍存在長期價值訴求，并愿意為了其他參建方和項目的整體需要，對短期經濟利益做出讓步，例如追求企業長遠發展利益的企業發展動機。與此同時，研究表明外部環境也是塑造OCB 的重要因素［35］。外部環境對參與者的行為影響很大，如規章制度、項目文化等［36-38］。因此，本文建立的模型中包含的驅動因素涵蓋了項目文化、政治擢升、企業發展動機和規章制度。

2 系統動力學仿真模型構建

2.1 模型構建說明

2.1.1 系統動力學及其簡要步驟

系統動力學最早是由美國麻省理工學院的Jay Forrester 教授于1956 年創立的一門專門研究系統動態復雜性的科學，其以反饋控制理論為基礎，以計算機仿真技術為手段，用于研究復雜系統的結構、功能與動態行為之間的關系［39］。系統動力學可以用于協調、控制、管理系統中相互關聯的各個影響因素和子系統，從而實現系統目標［40］。系統動力學建模通常遵循四個主要步驟：1.模型的邊界和主要變量確定；2.構建仿真模型，主要包括因果循環圖與存量流量圖；3.模型驗證；4.管理政策仿真。重大工程項目成功系統本身是一個復雜的系統，涉及諸多的利益相關者及眾多的環節；因此，應用系統動力學解決相關問題具有良好的合理性。

2.1.2 模型概念簡圖的說明

在模型構建之初，確定SD 模型的邊界是重中之重［41］。只有明確了邊界之后，才能確定模型應排除或包含的變量［42］。依據模型的邊界，本模型包含兩個主要子系統，即重大工程項目成功評價子系統和OCB 子系統。同時，我們僅考慮了OCB 子系統中的兩個主要部分，即OCB 動因和采取的OCB。子系統之間的相互關系如圖1 所示。

圖1 模型概念簡圖

2.2 因果循環圖

2.2.1 OCB 子系統

如前所述，OCB 子系統主要包括兩部分變量，即OCB 動因和采取的OCB。其中，如前所述，OCB動因包括已歸納的4 個因素，采取的OCB 包含5 個OCB 行為類型。在確定了該子系統的主要變量之后，作者基于文獻對各主要變量之間的相互關系進行了定性描述，并構建了該子系統的因果循環圖。如圖2 所示，該子系統包含四個反饋回路，其中一個是負反饋回路，其余三個是正反饋回路。

圖2 OCB 動因子系統的因果循環圖

（1）正反饋回路R1：在該反饋回路中，項目人員的OCB 可以通過正反饋回路得以強化。并且，在重大工程中，OCB 的采用也能提升和加速項目成功。這是因為，在重大工程中，企業與相關管理部門之間的關系密切。同時，具有良好業績的項目負責人更有可能得到晉升［43］。因此，在重大工程中，來自不同部門的參與者可能更愿意加強OCB，從而進一步影響項目成功［44］。

（2）正反饋回路R2：在R2 中，項目人員的OCB 將有助于提升重大工程項目成功，而一個優質的重大工程項目也會增加公眾和社會對該項目的滿意度［1］；進而有助于進一步提升企業聲譽和滿足企業的發展動機，從而激勵參建方加強OCB［38］。

（3）正反饋回路R3：正反饋回路R3 與R1 極其相似，其唯一區別在于，在該反饋回路中，項目文化作為動因，驅動參建方積極采取OCB，進而促進重大工程項目成功［38］。

（4）負反饋回路B1：B1 是一個負反饋回路，在該回路中，假設項目人員OCB 的采用，會提升重大工程項目成功，由此導致社會和管理部門的滿意度會提高。因此，隨之而來的是相關部門對其的管控可能會減少［43］。

2.2.2 重大工程項目成功評價子系統

重大工程項目成功評價子系統中有9 個主要變量，包括“符合設計、技術、環保等的相關規定和要求”“職業健康、安全和環境（HSE）目標實現”“滿足設計使用功能，并能提供公眾所需的價值/服務”“業主方滿意度”“政府方滿意度”“企業品牌或聲譽的提升”“新市場的開拓，或市場份額/競爭力的提升”“提升公眾自信心和自豪感”和“為國家或地區發展帶來明顯的社會經濟效益”。基于主要變量間的相互關系，構建了重大工程項目成功評價子系統的因果循環圖，如圖3 所示。同樣，該子系統也包括1 個負反饋回路和3 個正反饋回路。

圖3 重大工程項目成功評估子系統的因果循環

（1）負反饋回路B1：該負反饋回路與OCB 子系統中的B1 相同，兩個子系統正是通過B1 而聯接成一個整體系統的。

（2）正反饋回路R1：業主滿意度可以提升項目人員對重大工程項目管理的主動性，從而進一步提高重大工程項目管理的有效性［45］。因此，重大工程項目管理的有效性會再次正向影響業主滿意度。

（3）正反饋回路R2：如上所述，業主滿意度會加強項目人員對重大工程項目管理的主動性，進而提升重大工程項目管理的有效性［45］。而有效的重大工程項目管理將有助于改善施工現場的工作條件，從而有利于改善項目人員的健康和安全水平，對實現項目中的“職業健康、安全和環境（HSE）目標”有積極的促進作用［46］。因此，重大工程項目管理的有效性又可以提高業主滿意度［47］。

（4）正反饋回路R3：與正反饋回路R2 相似，重大工程項目管理有效性的提升將有助于減少項目上環境違規數量，從而對實現項目中的“職業健康、安全和環境（HSE）目標”起到正向作用［48］。

2.3 存量流量圖

在構建了模型的因果循環圖之后，作者利用系統動力學Vensim PLE 軟件進一步描繪了存量流量圖，為后續進行計算機仿真以得到定量的結果奠定基礎。因果循環圖與存量流量圖的本質是相同的，它們的主要區別就在于后者比前者更為詳細并且可以實現定量化研究。圖4 和表1 分別展示了本研究的存量流量圖和模型中的主要變量。如圖4 所示，本模型中包含13 個存量，13 個流量，29 個常量和44 個輔助變量。各變量的縮寫全稱見下表1。

表1 模型中使用的變量的說明

表1（續）

圖4 構建模型的存量流量圖

3 模型檢驗

在進行定量模擬和分析之前，應該先對SD 模型進行檢驗以驗證所構建模型的準確性和可靠性，并確保其能夠良好地反映現實世界的行為［49］。系統動力學模型的檢驗應包括兩個方面：模型結構檢驗和模型行為檢驗。本研究中選取了系統動力學中常見的三種檢驗，包括模型結構和邊界恰當性檢驗，量綱一致性檢驗和靈敏度檢驗。其中，結構和邊界恰當性檢驗、量綱一致性檢驗屬于模型的結構檢驗，而靈敏度檢驗是對模型的行為進行檢驗。

（1）模型結構和邊界恰當性檢驗。對模型結構與邊界恰當性進行檢驗是為了確保模型結構的邏輯有效性，以及評價模型邊界是否合適與充足。基于現有文獻以及行業專家訪談，可以判定本研究中的模型結構和邊界合理。

（2）量綱一致性檢驗。該項檢驗是確保模型中的每個方程兩邊的量綱保持一致，以及確保沒有使用無現實意義的參數［50-51］。Vensim 軟件可以幫助用戶在確定所有變量單位后自動執行此檢驗。如果量綱一致性檢驗失敗，后續仿真模擬將不可進行。

（3）靈敏度檢驗。靈敏度檢驗的目的是為了檢驗模型參數變化時模型行為的變化情況，期望模型在合理范圍內表現出較好的可靠性。靈敏度測試可以觀察參數值在悲觀、樂觀和通常情況下的模型行為的變化情況。在本項檢驗中，用一個典型的例子來說明建模行為是否合理，如圖5 所示。在示例中，通過調節AIRPC（項目文化的實際增長率）這一變量，以觀察其對OCBA（組織公民行為的采用）的影響是否符合真實世界，為此，作者設計了五個情景以用于該檢驗。分別為，在情景1 中，AIRPC的值設置為0.8（如第1 行所示）；在情景2 中，AIRPC 的值設置為0.5（如第2 行所示）；在情景3 中，AIRPC 的值為0.3（如第3 行所示）；在情景4 中，AIRPC 的值設置為0（如第4 行所示）；在情景5 中，AIRPC 的值為0.05，這也是模型中的初始情景（如第5 行所示）。如圖5 所示，從五個不同情景下的曲線變化趨勢類似，并且隨著AIRPC 的增加，OCBA的數值也在提升。模擬的結果與先前研究一致，即政治擢升會有效促進參建方提升自身OCB［33］。因此，我們可以得出結論，該模型在靈敏度檢驗中變量變化的敏感程度在合理范圍內，該模型的行為是合理和可靠的，且可以應用于后續的模擬和策略分析。

圖5 靈敏度檢驗示例

4 仿真結果分析

4.1 主要變量的量化方法

在進行計算機模擬之前，應該先對模型中輸入的變量進行量化。對于定量化的變量，例如常數參數（即在計算過程中保持不變的量，它們不受其他因素影響），其數值可來自于公開發表的材料，如文獻和政府報告等。對于因變量，其數值是由系統中一個或多個變量所決定的，因此因變量的數值需要通過描述其與其他變量的相互關系來表示。在Vensim 軟件中，可以運用“Graph”函數功能來確定因變量的數值［52］。最后還有一類是定性化的變量，通常可以通過問卷調研，現場調研，訪談等手段進行定量化［42］。在本研究中，作者是通過專家訪談來對其定量化的，專家信息如表2 所示。專家訪談于上海進行，每位專家訪談大概15～20 分鐘。

表2 訪談專家的背景資料

4.2 初始結果分析

由于重大工程往往具有較長的建造期，因此，我們初步將模擬期設置為10 年。圖6 和圖7 展示的是本模型中關鍵變量的輸出結果，包括OCBA，AVMS（重大工程項目成功的累積價值），WVoEPNpc（增強人民的民族自豪感和凝聚力的加權值），WvoNM（新市場或提高市場份額的加權值），WvoOS（業主滿意度的加權值），WvoGS（政府滿意度的加權值），WVoBCP（企業聲譽（帶來）的收益的加權值）。

圖6 變量OCBA 和AVMS 輸出結果

圖7 重大工程項目成功關鍵指標（前五項）的輸出結果

AVMS 旨在衡量重大工程項目成功水平。此變量的范圍被設定為0（最低）至100（最高）。如圖6 所示，隨著時間的推移，AVMS 的數值會隨著OCBA 數值的增加而增加，這說明組織公民行為的增加會導致重大工程項目成功的提升。此外，從模擬結果中不難看出，在前八年中，OCBA 的數值增加較快，但是后續增加幅度放緩。這也說明驅動因素對參建方組織公民行為促進作用是有限的，在建設期內組織公民行為也并不會持續大幅提升。該模擬結果也與先前的研究結果相類似［29］。圖7 顯示的是數值排在前五的重大工程項目成功關鍵指標的輸出結果。從圖中可以看出，在模擬期內，五個變量的數值均不斷提升，且業主方滿意度的加權值數值最高（末期達到0.75），增強人民的民族自豪感和凝聚力的加權值（末期數值為0.179），這與之前He 等［23］的研究結果相呼應。

5 管理策略仿真結果分析

5.1 單項管理策略分析

根據模擬結果，OCB 對于重大工程項目成功具有較為顯著的提升作用。因此，我們將進一步探索能夠有效提升OCB，進而提升重大工程項目成功水平的驅動因素。現有的研究成果表明，政治擢升和企業的發展動機往往被視為驅動參建方提升自身組織公民行為的主要動因［33,35,38］。因此，在單項管理策略仿真部分，我們設置了管理策略A（政治擢升的驅動效應）和管理策略B（企業的發展動機的驅動效應），即在仿真過程中，只調整一個變量而保持另一個變量不變。此外，我們還設置了管理策略C 用于模擬多策略情景，即在該情景中我們會同時調控兩個變量。

5.1.1 情景A：政治擢升的驅動效應

本節旨在分析AIRPP 的變化如何對AVMS 和OCBA 產生影響。首先，作者將AIRPP 的初始值設置為0.05；之后，將其值分別逐漸提高至0.2（PSA-1情景）和0.4（PSA-2 情景）。從表3 的結果中可以清楚地看出，AIRPP 數值的增加會使OCBA 和AVMS 的數值同時增加。在PSA-1 和PSA-2 的情景下，在模擬末期，OCBA 分別提高了22.40%和55.10%，分別達到42.606 和53.989。同樣，與初始情景相比，PSA-1 和PSA-2 情景下的AVMS 也分別增長了2.03%和4.08%。情景A 中的模擬結果表明，受到晉升鼓勵的重大工程參建方會更積極地提升其組織公民行為，并進一步提升重大工程項目成功的水平。這是因為重大工程項目建設是企業保持和加強政府關聯，從而實現政治訴求的重要渠道［33］。尤其是國有企業的高管可以通過參與重大工程項目建設而得到政治升遷的機會，或者合法地獲取更多的資源和市場準入權等以大幅提升市場競爭力。因此，參建方會更加積極地參與到項目建設，如提高主觀能動性，從而有助于提升重大工程項目成功的可能性。

5.1.2 情景B：企業發展動機的驅動效應

與情景A 相同，情景B 也屬于單一管理策略模擬，旨在驗證WoBCP（企業聲譽（帶來）的收益的加權值）對OCBA 和AVMS 隨時間變化的影響。在這該情景下，作者同樣模擬了兩種情景（PSB-1 和PSB-2），以用于與初始模擬結果進行對比。同樣，在PSB-1 和PSB-2 情景中的WoBCP 的數值分別提高到0.2 和0.4。從表3 的結果中不難看出，WoBCP與OCBA 和AVMS 的變化呈現正相關。到模擬期末，OCBA 和AVMS 的數值分別從PSB-1 中的41.003和7.762 增加到PSB-2 中的52.194 和7.930。OCBA值的增加幅度分別為17.79%（PSB-1）和49.94%（PSB-2）；同時，AVMS 也分別1.62%和3.82%。重大工程項目是參建方展示自身實力和品牌形象的良好機會，成功的重大工程參與經歷有助于幫助企業獲得更多的項目機會［1,53-54］。此外，通過參與重大工程項目，參建方可以培養優秀人才，提升技術創新和管理能力，這些都有助于企業保持較好的形象和行業地位，以獲取更為長期的利益。這種企業發展動機使得參建方樂于提升自身的組織公民行為，并有助于提升重大工程項目成功水平。

雖然，與初始模擬結果相比，情景A 和情景B中的OCBA 以及AVMS 的數值都有所增加；但是，從表3 的結果中不難看出，情景B 中的結果的變化程度比情景A 中的更小。這說明，與企業發展動機的驅動效應相比，政治擢升的驅動效應則更為顯著，且晉升機會對OCB的提升和對項目成功的影響更大。

表3 情景A 和情景B 的仿真結果

5.2 情景C：混合管理策略效應

在該情景下，我們將同時更改AIRPP 和WoBCP的數值，以探索其對OCBA 和AVMS 的影響。為此，作者設計了五個不同的WoBCP 和AIRPP 數值組合，如下表4 所示。

如表4 所示，OCBA 和AVMS 較初始模擬結果均有所增加，且在PSC-1 中分別達到49.275 和7.896，且較單項管理策略中相應變量的模擬結果更為顯著。而在其他組合下，也得到了類似的結果。但是，隨著組合中AIRPP 數值的減小，OCBA 和AVMS 的數值也相應變小，這一結果則反映出相較于企業發展的動機效應，晉升效應的主導作用更為明顯。因此，在實際項目中，在資源有限的情況下，決策者可以優先考慮通過增加政治擢升機會而驅動參建方提升組織公民行為，進而提高重大工程項目成功的可能性。

表4 情景C 的仿真結果

6 結語

本文基于系統動力學理論和方法，探索了組織公民行為對重大工程項目成功系統的影響，并設計模擬了三項管理策略以探究有效提升重大工程項目成功的可能性。首先，借助系統動力學Vensim PLE軟件，分別構建了模型的因果循環圖和存量流量圖。然后，在此基礎上，設計了三種管理策略情景，對其提升重大工程項目成功的有效性展開研究。模擬結果表明，在單一策略模擬中，AIRPP 比WoBCP 對OCB 的影響更大。而混合策略情景通過對AIRPP 和WoBCP 變量的比例關系設置更進一步揭示了政治擢升動因對于提升項目成功的重要性。

本文建立的系統動力學模型有利于幫助研究人員和決策者了解重大工程項目成功系統的動態性，且有助于加深參建方對項目成功和OCB 的理解。此外，本研究中的管理策略模擬探索了提升重大工程項目成功的有效措施，從而為促進實踐中的重大工程項目成功提供了更清晰、更明確的指導。