考虑OCB 的重大工程项目成功的评估及提升策略研究

王 婷，何清华，田子丹

（1.上海应用技术大学城市建设与安全工程学院，上海 200235；2.同济大学经济与管理学院复杂工程管理研究院，上海 200092）

近几十年来，重大工程基础设施项目（简称为重大工程）的投资和建设越来越多，世界已经进入重大工程的“万亿级时代”［1］。重大工程被称为“发展过程中的特权粒子”,是为社会生产、发展和民众生活提供基础性公共服务的重大物质设施。和一般建设工程项目相比，具有规模大、投资高、技术复杂、影响广泛且深远等显著特点［2-3］。作为项目世界中的“野兽”［4］，“费用超支、工期拖延、收益难达预期”仍然是重大工程项目普遍面临的“铁律”［5］。影响重大工程项目成功的因素是多样和复杂的，除了我国特有的制度、体制优势以及较强的工程建设能力外，还与业主、施工单位、设计单位等众多参建方在建设过程中实施的超常规建设行为高度相关。例如，参建方自发地投入额外的时间和资源完成项目目标，以及在极端条件下积极工作的意愿等。学术界将此类未被直接或明确地纳入正式合同或制度范围但整体上有助于实现工程建设目标的积极行为称之为“组织公民行为（Organizational Citizenship Behavior,OCB）。实践表明，参建方这种超出合同范围的高度主观能动性和创造力是实现重大工程项目成功的关键因素［6-7］。虽然，已有研究表明OCB对项目绩效有着积极的促进作用［8-9］，但是，目前仍然缺乏OCB 对重大工程项目成功的影响机理研究。此外，现有研究大多从静态和定性的角度探讨OCB 对项目成功的相关问题。然而，重大工程通常具有数十年甚至百年的长生命周期，仅用静态视角去评价重大工程项目成功问题具有片面性和局限性［10-11］。与此同时，重大工程具有异质性、自适应性、生命周期长、利益相关者众多、高度不确定性及复杂性等特点，定性方法无法深入地考虑系统中不同影响因素之间的相互复杂关系，从而无法清晰地揭示OCB 对重大工程项目成功的影响机理。有鉴于此，本研究将基于系统动力学（System Dynamics,SD）的理论与方法，考虑重大工程项目成功系统中变量间的相互关系，分析OCB 对于重大工程项目成功的影响机理；并在此基础上，设计三种不同的管理策略方案，探讨提升重大工程项目成功的有效策略。

1 文献综述

1.1 重大工程项目成功的评价指标综述

自20 世纪80 年代以来，随着项目成功研究的不断推进，关于项目成功的评价研究也逐步兴起。Ika［12］指出项目成功的概念是多方面的、模糊的和具有包容性的，应在特定情景下讨论项目成功的概念及评价指标。传统的“铁三角”即进度、成本和质量已经不能满足当今社会对项目成功的科学评价［13］。有学者指出，评价项目成功还需考虑其他指标，特别是利益相关者的满意度和组织效益［14］。例如，Westerveld［15］提出，项目成功的评价需包括业主、项目团队、用户、承包商和其他利益方的评价。尹贻林等［16］建立了项目核心价值生成模型和实现模型，认为实现基于项目利益相关者的核心价值是重要的项目成功标准。在此基础上，Ika［12］指出评价项目成功需考虑战略目标，例如包括经济价值和竞争优势的创造等维度［17］。

相较于一般工程项目，重大工程在项目愿景、交付时间、复杂性和利益相关者参与程度等方面均有着很大不同［1］。有学者指出，如果仍然使用传统的项目成功评价指标，如按时、按预算和按标准交付等去评价重大工程，那么可能所有的项目均会被视为不成功［18］。因此，对重大工程项目成功评价指标的研究应从单一的铁三角指标逐步向更系统化的评价体系动态演进［19］。近年来，部分学者已对重大工程项目成功评价指标体系展开了研究。Turner等［20］定义了重大工程项目成功的四个层级：第一层级是重大工程管理成功，即在规定的时间、成本内交付满足功能、性能要求及其它需求的工程项目；第二层级是重大工程项目成功1A 级，即项目应达到预期结果；第三层级是重大工程项目成功1B 级，即项目净现值为正；第四层级是重大工程项目成功2级，它通常以满足期望或公共需求为特征。凤亚红等［21］认为完善的制度环境与体制、健全的金融体系及政府的契约精神、合作企业的能力与信用是评价PPP 项目成败的关键因素。Yan 等［22］指出评价重大工程项目成功应突出组织战略目标、建设项目绩效、社会和谐、项目利益相关者满意度这四个维度。He 等［23］提出了评价重大工程项目成功的五个维度，并基于模糊集理论确定了9 个关键评价指标，分别为“符合设计、技术、环保等的相关规定和要求”“职业健康、安全和环境（Health,Safety and Environment,HSE）目标实现”“满足设计使用功能，并能提供公众所需的价值/服务”“业主方满意度”“政府方满意度”“企业品牌或声誉的提升”“新市场的开拓，或市场份额/竞争力的提升”“提升公众自信心和自豪感”和“为国家或地区发展带来明显的社会经济效益”。因此，本文将引用以上九个指标作为模型中的重大工程项目成功的评价指标。

1.2 OCB 的维度及其驱动因素综述

OCB 的概念最早兴起于19 世纪80 年代，在组织研究领域，其被定义为“自觉自愿地表现出来的、非直接或明显地不被正式报酬系统所认可的、能够从整体上提高组织效能的个体行为”［24］。它并不是一种纯粹的“义务劳动”，而是为了提升未来潜在隐性价值而做出的一种角色外行为。近年来，已有学者在重大工程领域对OCB 展开了研究。与组织领域的OCB 定义相似，在重大工程项目中，OCB 指参建方实施的未被直接或明确地纳入正式合同但有助于实现工程建设目标的积极行为［25］。现有研究表明，OCB 可以有效地提升管理有效性，并最终促进项目成功的实现［26］。

在围绕OCB 的研究中，其维度和驱动因素是两个研究热点。Podsakoff 等［27］梳理出西方文化背景中组织公民行为的七个维度：帮助行为、运动家精神、组织忠诚、组织服从、个体首创性、公民道德、自我发展。Farth 等［28］的研究指出了中国文化背景下独有的维度，即保护公司资源与关系和谐。目前，大多数关于OCB的研究都是基于永久性组织进行的，重大工程作为一种典型的临时性组织，其背景下的OCBs 应该具有不同的维度和驱动要素［29-30］。例如，Braun 等［31］指出，对项目的尽责和服从应被视为项目型组织中重要的OCB 行为。组织忠诚和运动家精神是描述员工个体对工作的奉献程度的行为。因此，这两种行为均应该被定义为尽责［28-29］。公民道德可以解释为组织中的和谐关系，其核心被认为是组织中良好的和谐的人际关系的维护［30］。在永久性组织的背景下，自我发展和个体首创性等同于创造力和工作技能的提高，可以概括为首创性行为［31］。Yang 等［25］将愿意灵活地协助他人和协作的行为归为权变式协同行为。基于文献综述，本研究中选取五个OCB 维度：1）服从行为；2）首创性行为；3）权变式协同行为；4）尽责行为；5）和谐关系维护行为。

与永久性组织不同，在重大工程中，参与者的行为动机对于项目的社会性和长期利益至关重要［8,32-33］。中国的重大工程项目根植于“政府-市场”二元体制下，决定了中国的重大工程项目的参建方多为国有企业。参建方能够通过参与重大工程项目来实现自身政治诉求［34］。那些深度参与重大工程项目的参与者更容易获得晋升机会［1］。此外，参建方普遍存在长期价值诉求，并愿意为了其他参建方和项目的整体需要，对短期经济利益做出让步，例如追求企业长远发展利益的企业发展动机。与此同时，研究表明外部环境也是塑造OCB 的重要因素［35］。外部环境对参与者的行为影响很大，如规章制度、项目文化等［36-38］。因此，本文建立的模型中包含的驱动因素涵盖了项目文化、政治擢升、企业发展动机和规章制度。

2 系统动力学仿真模型构建

2.1 模型构建说明

2.1.1 系统动力学及其简要步骤

系统动力学最早是由美国麻省理工学院的Jay Forrester 教授于1956 年创立的一门专门研究系统动态复杂性的科学，其以反馈控制理论为基础，以计算机仿真技术为手段，用于研究复杂系统的结构、功能与动态行为之间的关系［39］。系统动力学可以用于协调、控制、管理系统中相互关联的各个影响因素和子系统，从而实现系统目标［40］。系统动力学建模通常遵循四个主要步骤：1.模型的边界和主要变量确定；2.构建仿真模型，主要包括因果循环图与存量流量图；3.模型验证；4.管理政策仿真。重大工程项目成功系统本身是一个复杂的系统，涉及诸多的利益相关者及众多的环节；因此，应用系统动力学解决相关问题具有良好的合理性。

2.1.2 模型概念简图的说明

在模型构建之初，确定SD 模型的边界是重中之重［41］。只有明确了边界之后，才能确定模型应排除或包含的变量［42］。依据模型的边界，本模型包含两个主要子系统，即重大工程项目成功评价子系统和OCB 子系统。同时，我们仅考虑了OCB 子系统中的两个主要部分，即OCB 动因和采取的OCB。子系统之间的相互关系如图1 所示。

图1 模型概念简图

2.2 因果循环图

2.2.1 OCB 子系统

如前所述，OCB 子系统主要包括两部分变量，即OCB 动因和采取的OCB。其中，如前所述，OCB动因包括已归纳的4 个因素，采取的OCB 包含5 个OCB 行为类型。在确定了该子系统的主要变量之后，作者基于文献对各主要变量之间的相互关系进行了定性描述，并构建了该子系统的因果循环图。如图2 所示，该子系统包含四个反馈回路，其中一个是负反馈回路，其余三个是正反馈回路。

图2 OCB 动因子系统的因果循环图

（1）正反馈回路R1：在该反馈回路中，项目人员的OCB 可以通过正反馈回路得以强化。并且，在重大工程中，OCB 的采用也能提升和加速项目成功。这是因为，在重大工程中，企业与相关管理部门之间的关系密切。同时，具有良好业绩的项目负责人更有可能得到晋升［43］。因此，在重大工程中，来自不同部门的参与者可能更愿意加强OCB，从而进一步影响项目成功［44］。

（2）正反馈回路R2：在R2 中，项目人员的OCB 将有助于提升重大工程项目成功，而一个优质的重大工程项目也会增加公众和社会对该项目的满意度［1］；进而有助于进一步提升企业声誉和满足企业的发展动机，从而激励参建方加强OCB［38］。

（3）正反馈回路R3：正反馈回路R3 与R1 极其相似，其唯一区别在于，在该反馈回路中，项目文化作为动因，驱动参建方积极采取OCB，进而促进重大工程项目成功［38］。

（4）负反馈回路B1：B1 是一个负反馈回路，在该回路中，假设项目人员OCB 的采用，会提升重大工程项目成功，由此导致社会和管理部门的满意度会提高。因此，随之而来的是相关部门对其的管控可能会减少［43］。

2.2.2 重大工程项目成功评价子系统

重大工程项目成功评价子系统中有9 个主要变量，包括“符合设计、技术、环保等的相关规定和要求”“职业健康、安全和环境（HSE）目标实现”“满足设计使用功能，并能提供公众所需的价值/服务”“业主方满意度”“政府方满意度”“企业品牌或声誉的提升”“新市场的开拓，或市场份额/竞争力的提升”“提升公众自信心和自豪感”和“为国家或地区发展带来明显的社会经济效益”。基于主要变量间的相互关系，构建了重大工程项目成功评价子系统的因果循环图，如图3 所示。同样，该子系统也包括1 个负反馈回路和3 个正反馈回路。

图3 重大工程项目成功评估子系统的因果循环

（1）负反馈回路B1：该负反馈回路与OCB 子系统中的B1 相同，两个子系统正是通过B1 而联接成一个整体系统的。

（2）正反馈回路R1：业主满意度可以提升项目人员对重大工程项目管理的主动性，从而进一步提高重大工程项目管理的有效性［45］。因此，重大工程项目管理的有效性会再次正向影响业主满意度。

（3）正反馈回路R2：如上所述，业主满意度会加强项目人员对重大工程项目管理的主动性，进而提升重大工程项目管理的有效性［45］。而有效的重大工程项目管理将有助于改善施工现场的工作条件，从而有利于改善项目人员的健康和安全水平，对实现项目中的“职业健康、安全和环境（HSE）目标”有积极的促进作用［46］。因此，重大工程项目管理的有效性又可以提高业主满意度［47］。

（4）正反馈回路R3：与正反馈回路R2 相似，重大工程项目管理有效性的提升将有助于减少项目上环境违规数量，从而对实现项目中的“职业健康、安全和环境（HSE）目标”起到正向作用［48］。

2.3 存量流量图

在构建了模型的因果循环图之后，作者利用系统动力学Vensim PLE 软件进一步描绘了存量流量图，为后续进行计算机仿真以得到定量的结果奠定基础。因果循环图与存量流量图的本质是相同的，它们的主要区别就在于后者比前者更为详细并且可以实现定量化研究。图4 和表1 分别展示了本研究的存量流量图和模型中的主要变量。如图4 所示，本模型中包含13 个存量，13 个流量，29 个常量和44 个辅助变量。各变量的缩写全称见下表1。

表1 模型中使用的变量的说明

表1（续）

图4 构建模型的存量流量图

3 模型检验

在进行定量模拟和分析之前，应该先对SD 模型进行检验以验证所构建模型的准确性和可靠性，并确保其能够良好地反映现实世界的行为［49］。系统动力学模型的检验应包括两个方面：模型结构检验和模型行为检验。本研究中选取了系统动力学中常见的三种检验，包括模型结构和边界恰当性检验，量纲一致性检验和灵敏度检验。其中，结构和边界恰当性检验、量纲一致性检验属于模型的结构检验，而灵敏度检验是对模型的行为进行检验。

（1）模型结构和边界恰当性检验。对模型结构与边界恰当性进行检验是为了确保模型结构的逻辑有效性，以及评价模型边界是否合适与充足。基于现有文献以及行业专家访谈，可以判定本研究中的模型结构和边界合理。

（2）量纲一致性检验。该项检验是确保模型中的每个方程两边的量纲保持一致，以及确保没有使用无现实意义的参数［50-51］。Vensim 软件可以帮助用户在确定所有变量单位后自动执行此检验。如果量纲一致性检验失败，后续仿真模拟将不可进行。

（3）灵敏度检验。灵敏度检验的目的是为了检验模型参数变化时模型行为的变化情况，期望模型在合理范围内表现出较好的可靠性。灵敏度测试可以观察参数值在悲观、乐观和通常情况下的模型行为的变化情况。在本项检验中，用一个典型的例子来说明建模行为是否合理，如图5 所示。在示例中，通过调节AIRPC（项目文化的实际增长率）这一变量，以观察其对OCBA（组织公民行为的采用）的影响是否符合真实世界，为此，作者设计了五个情景以用于该检验。分别为，在情景1 中，AIRPC的值设置为0.8（如第1 行所示）；在情景2 中，AIRPC 的值设置为0.5（如第2 行所示）；在情景3 中，AIRPC 的值为0.3（如第3 行所示）；在情景4 中，AIRPC 的值设置为0（如第4 行所示）；在情景5 中，AIRPC 的值为0.05，这也是模型中的初始情景（如第5 行所示）。如图5 所示，从五个不同情景下的曲线变化趋势类似，并且随着AIRPC 的增加，OCBA的数值也在提升。模拟的结果与先前研究一致，即政治擢升会有效促进参建方提升自身OCB［33］。因此，我们可以得出结论，该模型在灵敏度检验中变量变化的敏感程度在合理范围内，该模型的行为是合理和可靠的，且可以应用于后续的模拟和策略分析。

图5 灵敏度检验示例

4 仿真结果分析

4.1 主要变量的量化方法

在进行计算机模拟之前，应该先对模型中输入的变量进行量化。对于定量化的变量，例如常数参数（即在计算过程中保持不变的量，它们不受其他因素影响），其数值可来自于公开发表的材料，如文献和政府报告等。对于因变量，其数值是由系统中一个或多个变量所决定的，因此因变量的数值需要通过描述其与其他变量的相互关系来表示。在Vensim 软件中，可以运用“Graph”函数功能来确定因变量的数值［52］。最后还有一类是定性化的变量，通常可以通过问卷调研，现场调研，访谈等手段进行定量化［42］。在本研究中，作者是通过专家访谈来对其定量化的，专家信息如表2 所示。专家访谈于上海进行，每位专家访谈大概15～20 分钟。

表2 访谈专家的背景资料

4.2 初始结果分析

由于重大工程往往具有较长的建造期，因此，我们初步将模拟期设置为10 年。图6 和图7 展示的是本模型中关键变量的输出结果，包括OCBA，AVMS（重大工程项目成功的累积价值），WVoEPNpc（增强人民的民族自豪感和凝聚力的加权值），WvoNM（新市场或提高市场份额的加权值），WvoOS（业主满意度的加权值），WvoGS（政府满意度的加权值），WVoBCP（企业声誉（带来）的收益的加权值）。

图6 变量OCBA 和AVMS 输出结果

图7 重大工程项目成功关键指标（前五项）的输出结果

AVMS 旨在衡量重大工程项目成功水平。此变量的范围被设定为0（最低）至100（最高）。如图6 所示，随着时间的推移，AVMS 的数值会随着OCBA 数值的增加而增加，这说明组织公民行为的增加会导致重大工程项目成功的提升。此外，从模拟结果中不难看出，在前八年中，OCBA 的数值增加较快，但是后续增加幅度放缓。这也说明驱动因素对参建方组织公民行为促进作用是有限的，在建设期内组织公民行为也并不会持续大幅提升。该模拟结果也与先前的研究结果相类似［29］。图7 显示的是数值排在前五的重大工程项目成功关键指标的输出结果。从图中可以看出，在模拟期内，五个变量的数值均不断提升，且业主方满意度的加权值数值最高（末期达到0.75），增强人民的民族自豪感和凝聚力的加权值（末期数值为0.179），这与之前He 等［23］的研究结果相呼应。

5 管理策略仿真结果分析

5.1 单项管理策略分析

根据模拟结果，OCB 对于重大工程项目成功具有较为显著的提升作用。因此，我们将进一步探索能够有效提升OCB，进而提升重大工程项目成功水平的驱动因素。现有的研究成果表明，政治擢升和企业的发展动机往往被视为驱动参建方提升自身组织公民行为的主要动因［33,35,38］。因此，在单项管理策略仿真部分，我们设置了管理策略A（政治擢升的驱动效应）和管理策略B（企业的发展动机的驱动效应），即在仿真过程中，只调整一个变量而保持另一个变量不变。此外，我们还设置了管理策略C 用于模拟多策略情景，即在该情景中我们会同时调控两个变量。

5.1.1 情景A：政治擢升的驱动效应

本节旨在分析AIRPP 的变化如何对AVMS 和OCBA 产生影响。首先，作者将AIRPP 的初始值设置为0.05；之后，将其值分别逐渐提高至0.2（PSA-1情景）和0.4（PSA-2 情景）。从表3 的结果中可以清楚地看出，AIRPP 数值的增加会使OCBA 和AVMS 的数值同时增加。在PSA-1 和PSA-2 的情景下，在模拟末期，OCBA 分别提高了22.40%和55.10%，分别达到42.606 和53.989。同样，与初始情景相比，PSA-1 和PSA-2 情景下的AVMS 也分别增长了2.03%和4.08%。情景A 中的模拟结果表明，受到晋升鼓励的重大工程参建方会更积极地提升其组织公民行为，并进一步提升重大工程项目成功的水平。这是因为重大工程项目建设是企业保持和加强政府关联，从而实现政治诉求的重要渠道［33］。尤其是国有企业的高管可以通过参与重大工程项目建设而得到政治升迁的机会，或者合法地获取更多的资源和市场准入权等以大幅提升市场竞争力。因此，参建方会更加积极地参与到项目建设，如提高主观能动性，从而有助于提升重大工程项目成功的可能性。

5.1.2 情景B：企业发展动机的驱动效应

与情景A 相同，情景B 也属于单一管理策略模拟，旨在验证WoBCP（企业声誉（带来）的收益的加权值）对OCBA 和AVMS 随时间变化的影响。在这该情景下，作者同样模拟了两种情景（PSB-1 和PSB-2），以用于与初始模拟结果进行对比。同样，在PSB-1 和PSB-2 情景中的WoBCP 的数值分别提高到0.2 和0.4。从表3 的结果中不难看出，WoBCP与OCBA 和AVMS 的变化呈现正相关。到模拟期末，OCBA 和AVMS 的数值分别从PSB-1 中的41.003和7.762 增加到PSB-2 中的52.194 和7.930。OCBA值的增加幅度分别为17.79%（PSB-1）和49.94%（PSB-2）；同时，AVMS 也分别1.62%和3.82%。重大工程项目是参建方展示自身实力和品牌形象的良好机会，成功的重大工程参与经历有助于帮助企业获得更多的项目机会［1,53-54］。此外，通过参与重大工程项目，参建方可以培养优秀人才，提升技术创新和管理能力，这些都有助于企业保持较好的形象和行业地位，以获取更为长期的利益。这种企业发展动机使得参建方乐于提升自身的组织公民行为，并有助于提升重大工程项目成功水平。

虽然，与初始模拟结果相比，情景A 和情景B中的OCBA 以及AVMS 的数值都有所增加；但是，从表3 的结果中不难看出，情景B 中的结果的变化程度比情景A 中的更小。这说明，与企业发展动机的驱动效应相比，政治擢升的驱动效应则更为显著，且晋升机会对OCB的提升和对项目成功的影响更大。

表3 情景A 和情景B 的仿真结果

5.2 情景C：混合管理策略效应

在该情景下，我们将同时更改AIRPP 和WoBCP的数值，以探索其对OCBA 和AVMS 的影响。为此，作者设计了五个不同的WoBCP 和AIRPP 数值组合，如下表4 所示。

如表4 所示，OCBA 和AVMS 较初始模拟结果均有所增加，且在PSC-1 中分别达到49.275 和7.896，且较单项管理策略中相应变量的模拟结果更为显著。而在其他组合下，也得到了类似的结果。但是，随着组合中AIRPP 数值的减小，OCBA 和AVMS 的数值也相应变小，这一结果则反映出相较于企业发展的动机效应，晋升效应的主导作用更为明显。因此，在实际项目中，在资源有限的情况下，决策者可以优先考虑通过增加政治擢升机会而驱动参建方提升组织公民行为，进而提高重大工程项目成功的可能性。

表4 情景C 的仿真结果

6 结语

本文基于系统动力学理论和方法，探索了组织公民行为对重大工程项目成功系统的影响，并设计模拟了三项管理策略以探究有效提升重大工程项目成功的可能性。首先，借助系统动力学Vensim PLE软件，分别构建了模型的因果循环图和存量流量图。然后，在此基础上，设计了三种管理策略情景，对其提升重大工程项目成功的有效性展开研究。模拟结果表明，在单一策略模拟中，AIRPP 比WoBCP 对OCB 的影响更大。而混合策略情景通过对AIRPP 和WoBCP 变量的比例关系设置更进一步揭示了政治擢升动因对于提升项目成功的重要性。

本文建立的系统动力学模型有利于帮助研究人员和决策者了解重大工程项目成功系统的动态性，且有助于加深参建方对项目成功和OCB 的理解。此外，本研究中的管理策略模拟探索了提升重大工程项目成功的有效措施，从而为促进实践中的重大工程项目成功提供了更清晰、更明确的指导。