流域水环境治理EPC项目合作绩效影响因素研究

薛 松，高 星

(1.河海大学商学院，江苏 南京 211100； 2.河海大学项目管理研究所，江苏 南京 211100)

随着工业化、城市化的深入发展，我国正面临着水资源短缺、水生态恶化等一系列问题，其中水污染问题最为突出[1]，制约着我国经济与社会的健康可持续发展。水污染是指大量的污染物排入水体，超出水体自净能力，导致水质恶化、周围生态平衡遭受破坏，并对人体健康、生活以及生产活动产生影响的一种现象[2]。流域是水污染最主要的载体。近年来，习近平总书记提出了一系列关于生态文明建设的新理念、新思想和新战略，强调绿水青山就是金山银山，明确“十六字”治水方针，并强调生态文明建设是关系中华民族永续发展的根本大计。2015年4月，中央政治局常务委员会发布的“水十条”中要求到2020年，七大重点流域水质优良比例总体要达到70%，地级及以上城市建成区黑臭水体均控制在10%以内，以及“十四五”规划中提出要加强水源涵养区保护修复，加大重点河湖保护和综合治理力度，恢复水清岸绿的水生态体系，都充分表明了我国对于流域水环境治理工作的重视。工程建设项目的设计、采购、施工(engineering procurement construction， EPC)是一种总承包模式，指受业主委托，承包方按照合同约定对工程建设项目的设计、采购、施工等实行若干阶段或全过程的总承包。流域水环境治理采用EPC模式，借助总承包商的经验和技术优势、管理能力以及人才团队等，组织协调各参建单位围绕同一目标，遵循相同的标准、机制、模式等推进相关工作，可以有效解决传统治水模式中的各自为政、条块分割等问题，保证水环境治理工作的有力有序有效开展。因此，水环境治理EPC模式正逐步得到应用。合作是实行项目各方面管理的重要纽带，尤其在流域水环境治理EPC项目中，参与方众多，且各方目标、任务和利益等都有所差异，因此有必要建立明确、高效的合作绩效目标，致使各参与方齐心协力地推进整个项目。因此，流域水环境治理EPC项目合作绩效影响机制的研究已成为需引起关注的重要议题。

有关研究主要集中在合作绩效、流域水环境治理合作绩效、EPC项目合作绩效3个方面。在合作绩效方面，学者们大多聚焦于合作绩效的概念和合作绩效的影响因素。关于合作绩效的概念，由于研究领域与情境、合作目的与形式、合作伙伴等方面的差异，学者们对合作绩效的定义也会有所不同。如Anderson等[3]认为合作绩效是在合作过程中，合作成员为实现共同目标、获得最终收益而付出努力，在达到目标、获得收益时认可所建立的合作关系，并且有再次合作的意愿。王舜等[4]认为合作绩效是合作成员通过努力实现合作目标、达到业主的要求、提升自身盈利能力并且有继续合作的意愿。根据学者们对于合作绩效概念的界定，结合流域水环境治理EPC项目的特点，本研究的合作绩效是指合作参与方通过付出努力实现既定合作目标时获得的综合性收益，主要包括环境收益、社会收益以及治理收益3个方面。关于合作绩效的影响因素，学者们大多根据所研究领域的具体情境与特征，提取针对性的因素来分析其对合作绩效的影响，比如合作关系[5-6]、合作契约[7-9]、公众参与[10]等通常被认为是对合作绩效产生影响的重要因素。在流域水环境治理合作绩效方面，Zhu等[11]从经济、社会、环境3个角度提取了24个影响指标，对北京水环境绩效进行了评估。He等[12]基于河南省2007—2016年的水环境治理有关数据，从生态、社会、经济角度建立了评价指标体系，评价了河南省水环境综合治理绩效。黄德春等[13]以澜沧江—湄公河流域水环境治理效益最大化为目标，探寻了国际合作组织、政府、社会公众以及企业之间的合作机制及其对治理效益的影响特性。刘小泉[14]分析了相互依赖、制度设计、公众参与以及变革型领导等因素对流域水环境治理跨部门合作绩效的影响机制。在EPC项目合作绩效方面，段志成等[15]提出总承包商是EPC工程项目的核心，总承包商与分包商之间的合作能够保证工程项目供应链顺畅运转，有助于提高工程项目供应链绩效。柯洪等[16]实证分析了不同维度的信任对EPC项目供应链管理绩效的影响机制，以及合作在机制中的中介作用。在流域水环境治理EPC项目方面，李雷[17]基于鹰潭水环境治理EPC项目，从施工组织、技术支持、招投标及经营以及财务管理等方面分析了水环境治理EPC项目的特点。Zheng等[18]以某市东部水环境治理EPC项目为例，分析了水环境治理EPC项目汛期风险。

综上所述，国内外学者对流域水环境治理、EPC项目的研究众多，但关于流域水环境治理EPC项目合作绩效影响因素的研究还处于起步阶段。流域水环境治理EPC项目涉及多元利益主体的绩效目标不同，为了保证公平性和客观性，本研究设置一个独立于项目利益链以外的第三方咨询单位作为考察主体，以多元利益主体合作共赢的总体目标为导向，基于ESG理念，利用扎根理论研究方法提取合作绩效影响因素。运用解释结构模型法(ISM)讨论各影响因素的层级结构和作用关系，用交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)验证ISM模型的科学性和合理性，对推动多元利益主体参与流域水环境治理EPC项目，实现各主体的共同利益以及优化合作绩效管理具有参考价值。

1 研究设计与数据来源

1.1 研究设计

扎根理论是典型的质性分析方法之一，无需预先提出假设，根据已有理论进行验证，而是对已有材料，比如政策文本、文献资料以及访谈数据等，通过识别、编码以及检验等流程提炼出能够反映事物本质、核心概念以及作用关系的理论框架。扎根理论能够弥补所研究领域已有理论不足的缺陷，较好地实现从事实到实质的总结归纳[19]，适用于深入分析流域水环境治理EPC项目合作绩效影响因素。

为探寻影响因素之间的内在联系，在扎根理论识别出影响因素的基础上，采用改进ISM-MICMAC方法构建影响因素分析模型。ISM模型主要用来辨识系统元素间的相互作用关系，通过矩阵运算和层级划分，使元素间错综复杂的关系清晰化、明了化[20]，分析合作绩效影响因素有很好的适用性和必要性。但传统ISM模型一般采用问卷调查法得到因素之间的影响关系，易受被调查者主观意识偏差的影响。因此，采用模糊评分计算因素之间的关联度[21]。改进ISM-MICMAC模型通过建立邻接矩阵、计算可达矩阵以及层级划分等对因素间的关系进行判别，结合对因素驱动力、依赖性的计算分析，深入了解各项因素间的关系。模型构建主要分为5个步骤：

步骤1识别影响因素并进行模糊评分。基于扎根理论，对相关政策文本、学术文献以及访谈数据等资料进行质性分析，提取相关影响因素，将因素集合表达为Si(i=1,2,...,n)。邀请专家对因素进行模糊评分，评分设定在0～1范围内，分数越高表示因素间的关联度越高。汇总专家们的模糊评分数据，构建模糊邻接矩阵V。

步骤2明确Si和Sj之间的关系。确定隶属度函数，采用下式计算关联强度矩阵G：

(1)

式中：gij为矩阵G中的元素；vij为矩阵V中的元素；vi为矩阵V中第i行元素总和；vj为矩阵V中第j列元素总和。

步骤3建立邻接矩阵A和计算可达矩阵M。在建立邻接矩阵之前，需确定阈值λ，λ的大小会影响因素层级划分结果。λ越大，因素层级划分的越细致[22]。根据步骤2中的关联强度矩阵以及设定的λ，得到矩阵A；对A进行布尔运算，得到矩阵M。

(2)

A+I≠A+I2≠A+I3≠...≠
(A+I)r-1≠(A+I)r=(A+I)r+1=M

(3)

式中：aij为矩阵A的元素；I为与A同阶次的单位矩阵；r为最大传递次数。

步骤4层级划分和绘制影响路径图。根据式(4)和式(5)计算可达集R(Si)和先行集A(Si)(i=1,2,...,n；j=1,2,...,n)，再根据式(6)对因素进行层级划分，并绘制因素影响路径图。

R(Si)={Si|Si∈S,mij=1}

(4)

A(Si)={Si|Si∈S,mji=1}

(5)

A(Si)∩R(Si)=R(Si)

(6)

式中mij为矩阵M的元素。

步骤5绘制“驱动力-依赖性”象限图。根据式(7)和式(8)计算影响因素的驱动力和依赖性，并绘制“驱动力-依赖性”象限图。

(7)

(8)

式中：Qi为驱动力；Yj为依赖性。

1.2 数据来源

1.2.1政策文本

以“流域水环境治理”“EPC项目”“合作绩效”等为关键词在中华人民共和国水利部、中华人民共和国生态环境部、中华人民共和国住房和城乡建设部等平台进行检索，经筛选得到相关度较高的政策文本共51份，随机抽取34份用于初始编码，剩余17份用于饱和度检验。

1.2.2学术文献

以“流域水环境治理”、“EPC项目”、“合作绩效”等为关键词，分别在中国知网核心数据库和WOS核心数据库进行检索，检索跨度设定为2011—2021年，检索得到86篇相关度较高的学术文献，其中中文文献和英文文献分别为61篇和25篇。随机抽取57篇用于初始编码，剩余29篇用于饱和度检验。

1.2.3访谈数据

运用半结构化的深度访谈法，访谈对象中，从人员类别来看，业主人数占比22.22%，总承包商人数占比18.52%，分包商人数占比18.52%，监理方人数占比14.81%，社会公众人数占比14.81%，专家学者人数占比11.11%；从地区分布来看，南京人数占比33.33%，深圳人数占比25.93%，东莞人数占比14.81%，上海人数占比14.81%，合肥人数占比11.11%；从性别来看，男性人数占比55.56%，女性人数占比44.44%；从年龄区间来看，18～45岁人数占比40.74%，45～60岁人数占比37.04%，60岁以上人数占比22.22%；从学历层次来看，本科以上学历人数占比62.96%，本科学历人数占比29.63%，本科以下学历人数占比7.41%；从访谈形式来看，线下面谈人数占比70.37%，连线访谈人数占比29.63%。访谈过程中，对于受访者的回答进行提问、比较，保证访谈内容开放性的同时具备聚焦性。在征得受访者的同意之后，采用笔记和录音的方式对访谈内容进行记录。访谈结束之后对访谈内容进行转码、研读，并针对歧义之处进行商讨或回溯访谈，以减少个人思维定势对结果产生的影响。本研究访谈数据共27份，随机抽取18份用于初始编码，剩余9份用于饱和度检验。

本研究主要围绕以下几个问题进行访谈：①您以何种角色参与流域水环境治理EPC项目；②流域水环境治理EPC项目合作绩效目标通常从哪些角度考量；③您认为流域水环境治理EPC项目的环境责任、社会责任以及治理责任履行情况如何；④从ESG视角出发，您认为合作绩效影响因素有哪些；⑤流域水环境治理EPC项目合作绩效管理措施通常有哪些；⑥请谈谈您对提升流域水环境治理EPC项目合作绩效的建议。

2 EPC项目合作绩效影响因素识别

环境、社会、治理(environment, social and governance， ESG)是一种新兴的企业投资理念和评价体系。ESG不同于以往只关注企业财务绩效，而是重视企业在环境、社会以及治理3个方面的绩效情况[23]。ESG表现良好的企业可以降低风险并提高财务绩效[24]，因此ESG理念不仅包含传统经济利益最大化的财务因素，还包含了环境、社会、治理以及多元利益主体等非财务因素，保证了因素分析过程中的全面性和客观性。流域水环境治理EPC项目本身就具有一定的公益性，承担着一定的社会责任，环境责任以及治理责任，与ESG的理念和内涵不谋而合。鉴于此，本研究从ESG视角出发，采用质性分析软件Nvivo数据资料进行编码，不断挖掘出影响流域水环境治理EPC项目合作绩效的核心概念。

2.1 开放式编码

开放式编码是指对初始语句资料进行梳理、分析、提炼，整理成能够描述原始语句的概念化标签，同时予以编码，再将概念化内容进行抽象、归类成范畴。从51份政策文本中提炼出156条初始语句，86篇学术文献中提炼出211条初始语句，27份访谈资料中提炼出473条初始语句，总共获得840条初始语句，删除无效、重复原始语句，对剩余语句抽取概念，并进行合并、重组、提炼形成范畴，共得到有效概念134个，副范畴17个。由于论文篇幅有限，未将开放式编码的过程予以展现。

2.2 主轴编码

主轴编码是在开放式编码得到的17个副范畴的基础上，对原始语句、相应概念以及范畴作进一步的比对连接、提炼归纳，目的是将它们归属、抽象到更高维度的主范畴中。将副范畴整理结果反馈给27个访谈对象，根据反馈结果以及研究小组讨论，本研究将17个副范畴归纳为资源节约、环境友好、公众效益、社会发展以及项目治理5个主范畴。主、副范畴及范畴描述如表1所示。

2.3 选择性编码

选择性编码是在主轴编码得到的5个主范畴的基础上，建立核心范畴与主、副范畴之间的联系，整合归纳出更具统领性、概括性的核心范畴。本研究通过比较分析5个主范畴，将环境责任、社会责任以及治理责任确定为核心范畴，这3个核心范畴是影响合作绩效的主要类属，与ESG理念的3个维度相契合，具体编码结果如表1所示。

表1 选择性编码结果

2.4 饱和度检验

在开放式编码、主轴编码以及选择性编码工作结束之后，需对编码结果进行饱和度检验，以保证所得范畴的准确性和完善性。如果饱和度检验没有通过，需重新收集相关资料进行再次编码。本研究对预留的17份政策文本、29篇学术文献、9份访谈数据进行前面重复的编码工作，没有出现新的范畴和概念，表明饱和度检验通过。

2.5 影响因素分析

a.环境责任。环境责任的履行包括资源节约和环境友好两个方面。资源节约主要用能源节约和原料节约两个指标来衡量，提高能源、原料的利用率能一定程度上降低项目成本，有利于项目合作绩效目标的实现。环境友好主要用二次回收、二次污染和水质达标3个指标来衡量，将污水进行二次回收、减少污染物排放可以有效改善生态环境，水质达标是生态环境状况良好的一个重要标志。

b.社会责任。社会责任的履行包括公众效益和社会发展两个方面。公众效益主要用公众参与和公众生活质量两个指标来衡量。流域水环境治理项目具有一定的公益属性，公众的参与和生活质量的提高是评判合作绩效的根本标准。社会发展主要用促进就业、社会稳定和经济增长3个指标来衡量。流域水环境治理项目同时具有社会属性，是否促进周围居民就业、促进社会稳定和实现经济稳定增长也会影响合作绩效目标的实现。

c.治理责任。项目治理受外界支持、难易程度、管理水平、技术水平、合作关系、合作契约、合作参与方能力7个指标的影响。各方面环境条件以及项目本身的难易程度客观上影响项目的实施与落地，项目的管理水平、技术的先进程度是推进项目的基本条件，良好的合作伙伴关系和完善的契约机制是项目成功实施的保障，同时能够降低项目成本并提升项目合作绩效。合作参与方的能力中，尤其总承包商的能力是影响项目合作绩效的关键。

3 EPC项目合作绩效影响因素ISM-MICMAC模型构建

3.1 ISM模型

3.1.1建立邻接矩阵

群体决策是一种由多人参与、共同制定决策的一种方式，通常来讲5～7人组成的决策规模是最有效的[25]。研究邀请了参与EPC相关政策制定、相关文献发表以及有丰富水环境治理项目从业经验的6位专家，其中1位来自业主单位、2位来自总承包单位、1位来自监理单位、2位为该领域的研究人员，对影响因素间的相互作用关系进行评分。为了降低专家们的主观偏差影响，按照模糊评分法进行打分，将关系程度分为：有关系、较强、中等、较弱、无关系5个等级，分别给予模糊评分：1、0.7、0.5、0.3、0。以专家模糊评分结果为基础，建立影响因素的模糊邻接矩阵，根据式(1)计算得出关联强度矩阵。为了保证评分结果的可靠性和合理性，取评分结果的平均值，并根据关联强度矩阵和式(2)以及研究小组讨论，取阈值λ=0.08，建立邻接矩阵A：

(9)

3.1.2计算可达矩阵

根据式(3)，计算得到影响因素的可达矩阵M：

(10)

3.1.3层级划分

根据可达矩阵，对影响因素间关系进行梳理，并根据式(4)～(6)计算得到因素的可达集R(Si)、先行集A(Si)和共同集C(Si)，如表2所示。

表2 先行集、可达集和共同集

按照步骤4，当共同集与可达集相等时，将其确定为最高层级并从表中划去，重复此操作继续寻找新的最高层级，直至所有因素都被划分完毕。由此将影响因素的层级划分为：第一层级(S1，S2，S7，S8，S12)；第二层级(S3，S4，S5，S10，S11)；第三层级(S6，S9，S13，S14)；第四层级(S15，S16，S17)。

3.1.4绘制影响路径图

根据表2以及矩阵A，绘制影响路径图，如图1所示。图1中箭头表示因素间存在关系，从上至下分别为第一层级到第四层级。

图1 流域水环境治理EPC项目合作绩效影响路径

根据图1，结合实际情况，可将合作绩效影响因素的4个层级归纳为3个层次：

a.直接因素(顶层)。直接因素是指会对合作绩效产生直接性的影响，而无需外界推力的因素。直接因素包括能源节约、原料节约、公众生活质量、促进就业、难易程度。能源、原料的节约，能够有效提高资源利用率、从而达到降低项目成本的目的，直接影响项目效益。是否提升了公众生活质量和促进周围居民就业是评判项目社会责任履行情况的重要指标，将直接影响合作绩效目标的实现。另外，项目本身的难易程度将直接决定项目是否能成功落地。

b.关键因素(中间层)。关键因素是指既要承受来自底层根源因素的影响，又会对顶层直接因素产生影响，需要合作参与方共同来控制的因素。关键因素包括二次回收、二次污染、水质达标、经济增长、外界支持、公众参与、社会稳定、管理水平、技术水平。将污染物二次回收、减少二次污染不仅能够有效减少对环境的破坏，还能缓解水资源短缺的问题。达到水质标准是水环境得到改善的重要衡量标准。是否为公众提供合适的参与渠道、促进经济增长和社会稳定对项目社会效益有着关键的影响。外界环境的稳定、先进的管理水平和技术水平能够提高工作效率和治理水平，促进项目合作绩效目标的实现。

c.根源因素(底层)。根源因素是指会对关键因素、直接因素产生各种影响，最终影响合作绩效的因素。根源因素包括合作关系、合作契约、合作方参与能力。合作参与方之间相互信任、履行承诺、加强沟通以及实现信息共享等是维持良好合作关系的核心内涵，良好的合作关系对于降低交易成本、提高项目管理水平以及项目合作绩效有很大的实际意义。合作契约为合作参与方责权利的分配等提供了合法的制度框架，能够很好地应对不确定性行为和减少机会主义行为，从而达到提高项目管理水平和合作绩效的目的。合作方参与能力越强，能够更好地实现项目资源配置、运用先进的技术和提高管理水平，促进项目合作绩效的提升。

3.2 合作绩效影响因素MICMAC分析

3.2.1绘制合作绩效影响因素“驱动力-依赖性”象限图

根据可达矩阵和式(7)(8)，计算影响因素的驱动力和依赖性并绘制象限图，如图2所示。

图2 “驱动力-依赖性”象限图

依赖性越大，则表示该因素受到其他因素的影响越大;驱动力越大，则表明该因素对其他因素产生的影响越大。由图2可知，社会稳定、技术水平、合作关系、合作契约、合作参与方能力属于独立因素；能源节约、二次回收、二次污染、公众参与、促进就业、经济增长、外界支持、难易程度、管理水平属于自治因素；原料节约、水质达标、公众生活质量属于依赖因素；不存在关联因素。

3.2.2合作绩效影响因素验证分析

ISM模型中的直接因素、关键因素和根源因素与MICMAC分析所得出的独立因素、自治因素和依赖因素在影响性质上高度一致，验证了ISM模型的科学性和合理性。

a.ISM模型中的顶层直接因素基本分布在第Ⅱ象限依赖因素中，有原料节约、公众生活质量。依赖因素的依赖性较高、驱动力较低，即易受很多因素的影响，而几乎不会对其他因素产生影响，符合直接因素特征。这类因素是影响合作绩效的主要表现形式。该因素群中还包括关键因素中的水质达标。根据图1和矩阵A，水质达标受公众参与、管理水平、技术水平以及合作参与方能力的影响，依赖性较高，而只对公众生活质量产生影响，驱动力不高，将其分类到依赖因素是合理的。

b.ISM模型中的中间层关键因素基本分布在第Ⅰ象限自治因素中，有二次回收、二次污染、经济增长、外界支持、公众参与、管理水平。自治因素的依赖性和驱动力都比较低，对合作绩效整体影响程度不大，相对来讲比较容易克服，符合关键因素特征。该因素群还包括直接因素中的能源节约、促进就业和难易程度。根据图1和矩阵A，这3个因素分别仅受二次污染、经济增长以及外界支持的影响，依赖性较低，且对其他因素影响不深，驱动力不高，将其分类到自治因素是合理的。

c.ISM模型中的底层根源因素全部分布在第Ⅳ象限独立因素中，有合作关系、合作契约和合作参与方能力。独立因素的依赖性较低、驱动力较高，对其他因素会产生较深的影响，而不易被影响，符合根源因素特征。这类因素不会直接影响合作绩效，但是它们对其他因素有较大影响，加强对独立因素的管理控制，能够对合作绩效的提升起到显著效果。该因素群中还包括关键因素中的社会稳定和技术水平。根据图1和矩阵A，社会稳定、技术水平会对公众生活质量、经济增长、能源节约、原料节约以及水质达标等因素产生影响，驱动力较高，而基本不受其他因素影响，依赖性较低，将其分类到独立因素是合理的。

4 结论与建议

4.1 结论

a.能源节约、原料节约、公众生活质量、促进就业、难易程度位于ISM模型的顶层，是影响流域水环境治理EPC项目合作绩效的直接因素，具有较高依赖性和较低驱动力，这类因素深受其他因素的影响且直接影响合作绩效，解决这类因素之前需要先解决其他因素，是合作绩效管理中需要关注的重点问题。

b.二次回收、二次污染、水质达标、经济增长、外界支持、公众参与、社会稳定、管理水平、技术水平位于ISM模型的中间层，是关键因素，其依赖性、驱动力都不高，这类因素易被影响，也会产生影响，在合作绩效管理中起着非常关键的作用。

c.合作关系、合作契约、合作方参与能力位于ISM模型的底层，是根源因素，具有较低依赖性和较高驱动力，这类因素会对其他因素产生影响，却不受其他因素的影响，需重点解决才能使合作绩效得到根本性的提升。

4.2 建议

a.积极采用先进技术、新工艺、新材料和新设备等，提高工作效率、缩减工期、降低成本以及减少能源、原料等的损失和浪费，营造良好水生态环境，推进生态文明建设，促进区域社会与经济发展，维护社会和谐与稳定，不断提升公众的生活质量。

b.立足水环境治理的主营业务，将履行社会责任提升到战略层面，鼓励合作参与方在公众参与、促进就业、扶贫助残、文化建设等方面将社会责任工作融入日常业务工作中，并将社会责任工作层层分解、按计划开展并纳入绩效考核，确保社会责任工作有力有效有序地开展和实施。

c.完善多元利益主体间的信任、承诺、沟通、联合行为、信息共享机制，培养主体间良好的合作关系，共同致力于流域水环境治理。同时，合作团队的领导者要从责权利分配、风险分担、激励机制、监管机制等方面不断健全和规范合作契约设计。另外，合作参与方能力是根基，注重专业能力的培养与精进，同时辅以合作关系、合作契约，才能使流域水环境治理取得既定成效。