TOE架构下工程项目治理数字化转型机制及实现路径

时间：2024-08-31

孟小煜，王凯，郑发龙

(1.天津城建大学经济与管理学院，天津 300384；2.中国电建市政建设集团有限公司，天津 300384)

2020年3月，中共中央、国务院公布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》[1]，要充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用，培育发展数据要素市场，使大数据成为推动经济高质量发展的新动能。目前，工程建造的智能化和个性化发展带来海量数据，传统工程项目治理模式已无法满足建筑业高质量、信息化、精益化发展的多重需求，影响数据要素在工程项目治理中发挥功效和作用。本文梳理当前工程项目治理发展的阻碍，分析数字化转型逻辑及转型机制，进而提出工程项目治理数字化转型的实现路径[2]。

一、工程项目治理发展障碍

目前，工程项目治理方式已经无法满足建筑业高质量、信息化、精益化发展的多重需求。在智慧建造背景下，以数据驱动为指导的工程项目治理，旨在为客户提供低成本、高效率的智慧服务，在工程项目全生命周期范围内，以客户需求为导向，实现精益求精的智慧建造管理[3]。工程项目治理发展障碍主要表现在3个方面：

(一)工程项目治理数字化程度偏低

工程项目数字化程度偏低表现为数据价值未被重视和数据治理制度不完善。一方面，工程项目日渐向体量大、周期长、覆盖面广、参与主体多等方向发展，在项目存续阶段产生大量数据，智慧建造技术虽然在工程项目中逐渐被广泛使用，但工程项目治理的整体数字化水平不高，各方参与主体对数据价值的认知不到位，不能有效利用各种智慧化设备去收集、管理和使用数据资源[4]。另一方面，工程项目治理尚未形成完善的数字化治理制度，一些工程项目仍采用传统的管理模式进行数字管理工作，技术发展与管理能力的不匹配导致各参与主体不能有效监督和治理工程项目，造成资源配置浪费，各参与方利益未能实现最大化[5]。

(二)工程项目治理人员数字化能力不足

为实现工程项目治理数字化转型，需利用智慧建造技术深度挖掘和提取数据，依据数据进行决策，要求管理人员具有更高且专业的数据素养。一方面，绝大多数企业数字化专业人才数量较少，管理层信息管理水平不足，管理思想和模式过于狭隘，不能使用数字化思想来充分利用先进的设备和技术，导致各阶段工作效率低下、工程项目建设质量不达标等问题层出不穷[6]。另一方面，信息技术部门主要致力于技术方面的研究与应用，并没有真正参与工程项目管理，因专业限制和知识背景不同，技术开发人员不熟悉工程项目治理的内容，在新技术开发和应用上脱离实际，导致新技术的优势不能完全显现[7]。

(三)工程项目治理信息交流共享机制不畅

工程项目治理数字化以全生命周期效益最优为原则，应充分考虑各阶段、跨地域和各组织之间的协作沟通，既达到各参与主体内部资源和核心能力的最优配置，又实现参与主体间的跨组织沟通与协调[8]。在我国，虽然智慧建造技术发展突飞猛进，但不同主体间的智慧化程度参差不齐，工程项目治理缺乏统一的数据管理标准，没有全面完整的信息共享和传播机制，导致工程项目治理各阶段、各要素和各参与方之间连接界面断裂，致使工程项目全生命周期的治理信息交流共享不畅，各主体无法充分了解和掌握工程项目的全部信息，影响项目各阶段主体间信息交流和工程项目治理目标实现[9]。

二、工程项目治理数字化转型逻辑框架

以利益相关者理论和治理结构三角框架为理论基础，明确工程项目的治理主体(由谁治理)、治理客体(治理的对象)以及治理机制(如何治理)3个方面内容。其中，治理主体是工程项目治理的各方参与者(各个利益相关者)，利益相关者理论明确了工程项目治理中各方参与主体及其利益关系；治理客体是指治理的范畴和内容，主要是利益相关者针对工程项目各项业务的决策、执行和监督；治理机制是指工程项目运行过程中，将数据治理的理念和规范贯彻始终，让不同的利益相关者从各项决策中真正受益。

(一)治理主体：多元主体协同共治

利益相关者理论从参与者的角度强调多元主体在工程项目治理中需要共同参与、协同治理。

按照在工程项目治理中的决策力度和重要程度，多元主体分为关键、次要和一般的利益相关者[10]。其中，关键利益相关者主要有建设单位、设计单位、勘察单位、施工单位、监理单位和业主等，是主要发起单位和首要责任单位，关键主体利用智慧建造技术引导、促进数据融合，实现数据由断裂式向集成式的转变，数据的高度融合有利于提高资源整合能力。次要利益相关者主要有政府、第三方监管单位等，是工程项目治理过程中的监督单位和规则制定单位，次要主体利用数据的关联性，可以全面掌握不同治理主体的活动轨迹，对工程项目进行实时监控，基于治理主体差异化的利益诉求，制定相应的规则以实现市场的良性运转。一般利益相关者主要有材料供应商、物流单位、设备租赁商和咨询单位等，是工程项目治理的资源提供者，利用智慧建造技术计算出关键利益相关者在不同时期的最佳需求，为其提供精准服务并取得相应利益。数据驱动下将项目治理的参与主体看作一个体系，实现工程项目多元主体协同共治。

(二)治理客体：数据流驱动业务流

工程项目治理客体要聚焦决策、执行和监督环节，强化数据融合，以数据流驱动业务流的升级和革新，保障工程项目治理过程的高效决策、精准执行和全面监督。

1.工程项目治理决策模式演进

工程项目治理由传统流程决策向以数据为中心决策转变，参与决策的主体和信息来源趋于多元，使得新型决策范式呈现出数据驱动的特点，在信息来源、决策主体和方法流程等决策要素上发生深刻转变，如图1所示。

图1 工程项目治理决策模式演进图

首先，决策的信息来源由传统的工程项目单一主体向数据驱动下多主体的转变。传统环境下，信息大多来源于建设单位，其他主体接收信息，彼此存在信息孤岛[11]，在数据驱动环境下，各参与主体利用信息集成平台，可以根据自身需求获取信息。其次，不同阶段主要决策者和决策受众的角色相互转换。传统工程项目管理全过程仅有建设单位或施工单位是主要决策者，其他参与单位是决策的执行者。数据驱动下，通过智慧建造技术计算工程项目治理中业务与多元治理主体的利益相关程度，不同主体对不同业务的决策比依据关联数据动态设置，从而精准、合理地配置决策权，实现决策形式由“以人为主、技术为辅”向“人机协同”的转变。最后，决策流程利用智慧建造技术，将不同阶段决策环节和要素相互关联反馈，工程项目治理决策实现由传统的线性、分段到数据驱动下非线性决策流程的转变。

2.工程项目治理执行流程

针对工程项目的建设要求，各参与主体要保证决策执行及时、高效、精准。智慧建造技术为实现工程项目治理提供技术支撑。如图2所示。

图2 工程项目治理执行流程

数据的开放共享是工程项目治理中的各参与主体制定决策的前提，各主体通过智慧建造技术及时沟通、协同决策，保证不同主体的决策能够精准解决工程项目治理的问题。在执行中，不同岗位的员工执行决策，并将决策执行结果在信息集成平台反馈，各主体对决策的执行效果能及时掌握，从而有针对性地修正和细化决策内容，保障决策真正惠及工程项目治理。基于智慧建造技术，各参与主体合理配置资源，使得工程项目的技术水平和工程质量大幅提升，项目顺利进行，实现多元主体利益最大化。

3.工程项目治理监督体系

在监督上，通过构建“项目—企业—行业”三层监督体系，形成完整、智慧和透明的监督环境，避免出现某一主体过分干预的现象,如图3所示。

图3 工程项目治理智慧监督体系

项目层的监督是通过工程项目智慧建造系统，规范管理人员参与工程项目治理的业务流程，保障工程项目中进度、安全、成本等治理要素的精益管理。企业层级的监督是治理主体借助智慧建造技术和信息集成平台对决策制定过程和执行效果监督和反馈，并针对反馈问题及时调整决策或执行中的偏差。行业层的监督是通过应用智慧建造技术采集工程项目现场的实施和企业决策执行结果，运用大数据技术分析并反馈给行业监督平台，完善工程项目治理，构建“项目—企业—行业”三级联动结构，提升行业监管水平。

(三)治理机制：数据驱动治理效能

工程项目治理应挖掘数据潜力，利用数据驱动持续深入提高工程项目的治理效果。

在工程项目治理的启动、策划、实施、监控和收尾等5个阶段中，全方位收集工程项目治理的业务数据、主体行为数据及利益分配数据，从中剖析数据流作用于各阶段的动态走向。工程项目启动和策划阶段，依据建设单位的建设规划、已完成项目的数据等信息判断所实施策划的项目基本情况，为实施阶段奠定信息基础。在实施阶段，基于工程项目的实际情况、各参与主体在不同阶段为完成不同目标的信息互动，灵活优化实施方案，使得工程项目实现优质高效的建设。在收尾阶段，以实施过程中工程项目治理的效果评估为依据，按分等级的方式为不同主体提供个性化的工程项目信息，为其他同类或相似的项目提供依据。重要的是，基于数据的工程项目治理不仅注重过程的信息化和协同的智慧化，而且更加注重不同主体在工程项目进行期间产生的行为数据所表现出的能力和利益分配等情况。

三、基于 TOE 架构的工程项目治理数字化转型机制

TOE架构最初由Tornatzky 与 Fleischer两位学者于20世纪90年代提出，该模型以创新扩散理论为基础，将工程项目治理数字化转型因素分为技术(Technology)、组织 ( Organization)和环境( Environment) 3部分，主要用于分析数字化转型中工程项目治理的技术支撑、组织变革和环境影响的关系[12-13],如图4所示。

图4 工程项目治理数字化转型机制

(一) 技术：推动项目治理质量动力效率变革

智慧建造技术的广泛应用使工程项目治理数字化向高质量、自适应、高效率的方向发展，推动项目治理质量、动力和效率发生重大变革。

首先，智慧建造技术推动工程项目治理质量变革。质量变革包括工程项目的建造硬质量和满足业主需求的服务软质量。依托技术创新实现工程项目各阶段数据信息共享，各参与主体高效协同，对不同阶段的质量和安全要求在各个环节落实，控制工程项目质量、进度和成本等要素，引领工程项目高质量发展；业主对工程建筑有诉求，在智慧建造技术的支持下，在工程项目策划—实施—监控—收尾—拆除的全过程参与工程项目治理，其他参与方依据业主需求，协调工程项目的设计、建造等，以满足业主需求为引导，进而提高项目的建造质量。

其次，智慧建造技术推动工程项目治理动力变革。工程项目利益相关者是工程项目治理的核心[14]。智慧建造技术应用促进工程项目治理实现成本、物资、设备等信息化管理，进而达到利益相关者管理，构成自适应系统[15]。利益相关者之间通过自适应系统形成高成长性项目治理结构，通过自身的特性和功能调整自身行为适应环境，挖掘项目治理潜在动力，促进项目治理结构动能转换，使得工程项目有效运行。

最后，智慧建造技术推动工程项目治理效率变革。传统项目管理模式运用智慧建造技术进行工程项目治理，带动传统管理模式向信息化、数字化转型，以工程项目提效增质为目的，推动工程项目治理实现要素集约化配置；建立信息集成平台，更新多元主体的信息交流方式，实现其数据融合和共享，搭建连接各企业间“信息孤岛”的桥梁，构建工程项目数据新生态，进而提升工程项目治理效率。

(二) 组织：促进项目企业行业治理三重变革

工程项目治理数字化转型的核心因素是组织变革，通过数据驱动实现工程项目治理组织中“项目—企业—行业”的三重变革。

首先，项目层各岗位上实现业务数字化。工程项目治理中各岗位的业务是治理中的核心内容，将项目层的数据信息转化为新的生产要素，以数据要素为导向，对项目中各岗位的业务进行数字化，实现工程项目治理业务与数据的结合，以数据驱动业务流程革新，提升工程项目生产建造能力，实现工程项目对人力的解放。

其次，企业层形成新的赋能型组织模式。企业层通过数字驱动，使其对工程项目传统的“经验决策”管理模式向赋能型的“数据决策”模式转型。基于智慧建设理念，建立完善的全过程、全要素的信息集成平台，实现数据资源全过程覆盖。工程项目治理中各参与主体按照实际需求构建以数字化为核心的组织模式，各参与主体根据自身治理需求针对性地获取信息，结合工程项目的建造要求，提高企业精准配置资源和集约管理的能力。利用信息集成平台，挖掘多元主体内在的利益节点和技能节点，在各阶段中精准判别核心主导主体，构建核心主导型主体与非核心主导型主体的协同决策模式，加强各参与主体之间的内在联系，均衡各方利益诉求，在工程项目治理全过程中，打破企业和工程项目之间的沟通壁垒，重塑企业集中决策的优势，提升企业的精益管理能力，优化升级企业对工程项目的决策能力。

最后，行业层促进行业组织模式的变化。数字化转型改变各参与主体的沟通方式，以数据创新驱动市场监督转型，整合建筑业数据资源，实现行业监督数字化，从而反向应用于工程项目治理，提升工程项目治理水平，推动工程项目数字化转型，大幅提升企业和行业对工程项目治理的监管。

(三) 环境：实现项目治理共享共治监督评价

工程项目治理的环境是在技术推动和组织促进下形成的多元主体数据共享、协同共治以及行业和政府等第三方监督和评价，是推动工程项目治理数字化转型的保障。

首先，多元主体通过构建信息集成平台实现数据共享和协同共治。利用智慧建造技术实现各参与主体的数据在集成平台上融合共享，行业监督部门用数据逻辑评判协同决策的实施是否合理，并针对决策提出相应的建议，以提升工程项目参与主体的协同决策水平和治理能力，促进工程项目的高质量发展。利用技术创新和管理创新，促进建筑行业内产业链、供应链和价值链的融合发展，实现物质世界向数字世界的转化，将行业和政府对工程项目的监管领域从传统要素进一步扩展到数据领域，提升监管科学性，保障各阶段的参与主体在工程项目中实现利益最大化。

其次，对工程项目治理中存在问题进行诊断，提出相应的整改意见，激励多元主体内在动力，提高其工作积极性，引导工程项目治理目标的高效完成。因不同的工程项目参与主体的数字化程度高低不同、员工能力参差不齐以及管理和组织模式不一，多元主体对工程项目治理目标的理解也不尽相同。在工程项目治理评价中考虑“增量”理念，开展“过程式评价”，关注不同主体、不同要素的变化程度，根据收集的海量数据确定评价基准，通过增量评价的计算规则设计模型，以此计算不同主体的增值程度，将增量数值与基准数值进行比较，来判断工程项目治理是否达到期望水平[16]，并据此制定员工绩效考核指标，激励员工的工作积极性和创造性，使治理主体在评价中更好地改进管理方式，实现治理目标最优化，各参与主体利益均衡分配。

综上分析，工程项目治理数字化转型中，数据是第一驱动力，智慧建造技术是基础支撑，组织模式是核心要素，治理环境是转型保障。工程项目治理通过技术发展推动“项目—企业—行业”组织模式的数字化变革，通过过程、增量评价，将各主体的数据多方共享，并利用信息集成平台实现治理和评价，同时依据反馈结果，加快工程项目治理数字化转型的步伐。

四、工程项目治理数字化转型的实现路径

(一) 平台层面：建设工程项目治理信息集成平台

以数据驱动为核心构建工程项目信息集成平台，对工程项目生命周期中不同信息和数据进行整合，以实现工程项目全主体的数据共享和协同共治。

首先，以工程项目治理核心利益相关者为核心构建信息集成平台，连接其他利益相关者以打破各自的信息壁垒，实现工程项目业务治理和行业监督两级联动。其次，以数字孪生为基础的信息集成平台，对工程项目设计、施工和运维等全方位的治理，促进各参与方在工程项目全过程的协同共治。最后，信息集成平台利用智慧建造技术，将全产业链的资源要素进行优化配置，为工程项目治理提供智慧化服务，以最大化的生产效率，高效高质实现工程项目的全要素治理。

(二) 主体层面：强化工程项目治理主体数据素养

在智慧建造背景下，数据价值受工程项目治理主体的数据素养水平的影响，数据素养强调对工程项目治理人员的技术、交流、信息、知识和创新的综合能力要求[17]。

首先，工程项目治理主体需要高度重视数据管理和数据素养培训工作，针对不同业务对工作人员开展培训，培养其基于数据解决问题的能力和思维方式，使其在复杂的工程项目中快速、熟练掌握数据的获取、处理、分析和解读。在实际工程项目中，利用专业知识和技术开展深层次、多维度的数据分析，对工程项目治理进行决策、执行、监督和评价。其次，工程项目治理主体应针对工程项目特点制定数据素养评价标准，其中包含数据知识、数据意识、数据技能、批判性态度和价值观等要素，在日常绩效考核中加入数据素养内容，激励员工将数据应用常态化。

(三) 安全层面：解析工程项目数据安全运行机制

数据的安全运行是实现工程项目数据机密性、完整性和可用性的重要武器，有效保障项目科学决策、精准执行和精确评估。因而，从立法、管理、技术3个维度解析数据安全运行机制，以规避数据风险，确保数据安全应用[18]。

首先，政府和行业从立法环节提升多元主体对数据安全的重视程度，根据工程项目治理全过程制定数据法律法规和安全制度，明确多元主体的数据安全责任，按网格划分其权责界限。其次，在工程项目治理中，各参与方从行动上重视数据安全，根据科学的数据分类标准和法律法规制定相应的数据安全管理制度，定期举办数据安全培训和考试，加强各参与主体的数据安全的知识教育。最后，在运用数据进行决策、执行时，工程项目治理人员应规范数据的使用，并自觉维护数据安全制度，充分利用数据隐私技术，加强数据的机密性的保护，保障工程项目治理过程中数据安全共享和使用。

(四) 效果层面：构建工程项目治理绩效评价体系

构建工程项目治理绩效评价体系，通过信息集成平台全过程、全方位的采集数据，对工程项目治理进行过程式评价，将各阶段治理结果和各参与主体的数字化程度进行分级，为项目和企业的数字化发展提供方向和依据。

首先，行业和企业应利用信息集成平台的数据信息，构建工程项目治理数字化等级评价模型，根据全面的信息综合评价，考量工程项目中各环节的治理效果，有助于各岗位工作人员明确当前工程项目数字化所处级别，充分激励员工提升数据素养，明确未来的努力和发展方向。其次，引入第三方评价机构对各参与主体治理效果进行评价，构建企业数字化转型评价模型，对其数据收集效果、决策精准程度和结果分析结构合理性等进行评价，依据模型将评价结果的数字化程度分类分级，为企业今后的数字化转型提供方向和参考。