數字化背景下EPC 項目價值共創演化路徑研究

王春梅，章勝平，胡 洋，宋志剛

（昆明理工大學 建筑工程學院，云南 昆明 650500，E-mail：1690621845@qq.com）

在EPC 工程項目中，由于其復雜性、長期性、投資規模大等特征，涉及到的利益相關者眾多。多方利益主體通過有效供需互動來保證項目目標的一致性，實現項目整體價值最大化和各主體多元價值創造，是確保EPC 工程項目成功的關鍵。服務生態系統是一個復雜的、松散耦合的動態網絡系統，強調價值由一切社會經濟參與者通過資源整合和服務交換共同創造[1]，其參與主體間的互動呈現出復雜化和網絡化的特征[2]，這與EPC 項目參與主體多元化、異質化和關系網絡化等特征相契合。由于EPC 項目涉及多方參與和復雜流程，信息傳遞面臨著斷點和碎片化、信息不對稱、不透明的現象。數字化技術的應用可以增加信息透明度，減少信息不對稱，降低交易成本[3]，使得各主體能更容易和主動地參與到價值共創中。因此，探討數字化背景下EPC 項目參與主體的價值共創行為，有助于為EPC項目的成功實施提供理論和實踐的支持。

價值共創理論源自營銷管理學，Prahalad 等[4]最早提出價值共創的概念。隨著該理論的不斷深入，學者們開始將價值共創理念引入EPC 項目管理中，胡彪等[5]、龍亮等[6]基于顧客體驗視角探索設計階段價值共創路徑，試圖解決EPC 項目設計管理過程中的難題。王鈺等[7]基于SDL 視角提出EPC項目全過程價值共創的路徑。而金威等[8]從服務生態系統的角度出發，對PPP+EPC 模式下重大工程項目全壽命周期的價值共創路徑進行了分析，將價值創造者從“總承包商—業主”的二元關系擴展到多主體的網絡關系。目前也有不少學者針對EPC 項目參與主體行為策略進行研究。唐文哲等[9]結合7 個國際水電EPC 項目研究了EPC 設計管理中總承包商和設計方之間的激勵機理。宋海濱等[10]運用演化博弈的方法對EPC 項目總承包商和分包商的知識轉移行為進行探討。趙越等[11]利用動態博弈的方法，研究了業主的深度設計對承包商優化設計的影響。劉增糧等[12]通過構建隨機合作博弈模型，探討了EPC 聯合體成員的最優風險分擔比例。王秀秀等[13]將全過程咨詢方納入研究范圍，探討了全過程咨詢模式下業主、EPC 企業和全過程咨詢方三方的合作行為。但目前的研究尚未涉及到數字化服務商這一重要角色。

基于上述分析，本文從服務生態系統的視角出發，構建數字化背景下EPC 項目多主體參與的價值共創演化博弈仿真模型?；谘莼┺哪Ｐ脱芯縀PC 項目服務生態系統三方主體的演化過程及策略穩定性；利用Matlab R2021a 對影響價值共創關鍵要素進行數值仿真分析。以期促進各參與主體積極參與，提升EPC 項目整體效益，實現多方合作共贏。

1 模型假設與構建

1.1 參與主體邏輯關系

總承包商是整個價值共創服務生態系統的核心，通過運用數字化技術、數字化產品和數字化管理，將業主的個性化需求轉化為可交付的建筑成果。由于總承包商的數字化服務能力有限，同時數字化服務商也需要更多的業務提高收益，這就促使雙方產生合作意愿。數字化服務商作為數字技術集成、數字軟件、數字硬件產品與服務的提供者，致力于為建筑行業提供信息化、數字化和智能化的建設與服務。通過整合數字技術和創新產品，幫助業主和總承包商之間實現更緊密的互動。如建筑信息建模（BIM）和虛擬現實（VR）等數字技術可以有效地吸引業主參與項目設計和開發過程[14]。信息化管理平臺與網絡互動平臺的結合，實現資源共享，提高雙方溝通效率[7]。業主和總承包商提供反饋數據，激勵數字化服務商進行產品和服務創新，創造價值。作為EPC 項目中的客戶，業主是總承包商和數字化服務商價值創造的動力源泉。依托數字技術，各主體可以更加便捷和主動地參與項目，開展跨階段、跨領域和跨專業的交流合作與價值共創[3]，推動整個項目生命周期的協同和優化。

基于此，本文認為業主、總承包商和數字化服務商是EPC 項目價值共創體系的核心主體，對項目價值創造產生直接作用。工程項目價值共創的外部環境包括自然、經濟、社會、政治等多方面的因素，是支撐工程活動的重要條件。實現工程價值的創造需要各主體投入擁有的異質性資源，包括資金、知識、信息、技術等，這些資源是價值共創的基礎[15]。各主體通過互動、資源共享和知識創新，實現各自的社會、經濟、文化、生態等多元化的價值訴求[8]。其基本架構如圖1 所示。

圖1 價值共創三方參與主體行為的邏輯框架

1.2 模型假設

H1：參與EPC 項目的業主、總承包商和數字化服務商為博弈主體，三方均為有限理性的參與主體，追求自身利益最大化，在信息不對稱的情形下面臨多種行為策略選擇，通過多次博弈做出最優策略選擇。

H2：總承包商、數字化服務商和業主三方博弈主體有是否參與價值共創兩種策略選擇，即（參與，不參與）。三方選擇“參與”價值共創的概率分別為x，y，z(0≤x，y，z≤1)。

H3：各博弈主體參與價值共創不僅有助于各方實現效益的最大化，還可以產生額外的價值共創效益[16]?？偝邪?、數字化服務商和業主的基本收益分別為Rp，Rs，Ro(Rp>0，Rs>0，Ro>0)。三方通過資源和信息共享創造出的價值共創額外收益為R(R>0)，額外收益按比例在三方分配，總承包商和數字化服務商的分配系數為α，β(0≤α，β≤1)，業主為1-α-β。

H4：總承包商原始的生產成本為Cp(Cp>0)，為了獲得更多競爭優勢參與價值共創，產生額外的投入和風險成本Cp1(Cp1>0)；為了防止數字化服務商的機會主義行為，保證服務質量，總承包商對其進行監管所付出的監管成本為Cp2(Cp2>0)；總承包商對不積極參與價值共創的數字化服務商收取一定的罰金F(F>0)?？偝邪滩粎⑴c價值共創時導致業主體驗感降低，進而失去部分客戶，影響企業聲譽，造成的損失為Lp(Lp>0)。

H5：數字化服務商的基本運營成本（提供標準化的數字化產品與服務）為Cs(Cs>0)，參與價值共創提供定制化的數字化解決方案與服務而投入的額外附加成本Cs1(Cs1>0)；數字化服務商不參與價值共創時，導致創新能力受限、服務質量下降，影響客戶滿意度和業務發展，造成的損失為Ls(Ls>0)。

H6：業主的常規建筑成果付費為Co(Co>0)，參與價值共創積極互動交流，可以提高自身感知價值和獲得更為滿意的產出成果，為此付出的時間和精力成本為Co1(Co1>0)。

綜上，三方博弈主體的相關參數及其含義如表1 所示。

表1 三方博弈主體的相關參數及含義

1.3 模型構建

根據以上假設，總承包商、數字化服務商與業主的收益矩陣，如表2 所示。

表2 總承包商、數字化服務商與業主的收益矩陣

2 模型分析

2.1 三方博弈主體的期望收益

根據表2 得到三方博弈主體的期望收益。

總承包商選擇“參與”和“不參與”價值共創策略時的期望收益和平均收益分別表示為Ep1，Ep2，Ep：

數字化服務商選擇“參與”和“不參與”價值共創策略時的期望收益和平均收益分別表示為Es1，Es2，Es：

業主選擇“參與”和“不參與”價值共創策略時的期望收益和平均收益分別表示為Eo1，Eo2，Eo：

2.2 三方博弈主體的復制動態分析

根據Malthusian 動態方程原理，得到總承包商、數字化服務商和業主參與價值共創概率的復制動態方程，分別表示為F(x)，F(y)，F(z)：

2.3 三方博弈主體策略的演化穩定性分析

根據上述分析，得到由總承包商、數字化服務商和業主組成的三維動力系統。令F(x)=0，F(y)=0，F(z)=0，用Matlab 進行計算得出該動力系統有14個均衡解，其中有8 個純策略均衡解：E1(0，0，0)、E2(1，0，0)、E3(0，1，0)、E4(0，0，1)、E5(1，1，0)、E6(1，0，1)、E7(0，1，1)、E8(1，1，1)，此外，還有6個混合策略均衡解（x*，y*，z*）。根據微分方程的穩定性原理[17]和Ritzberger 等[18]的研究，只需分析純策略均衡點的穩定性即可。分別對F(x)，F(y)，F(z)求關于x，y，z的偏導數得到雅克比矩陣：

利用Lyapunov 間接法來判斷8 個純策略均衡點的演化穩定性，即當雅可比矩陣所有特征值λi<0時，該均衡點具有漸進穩定性，即ESS 點；若至少有一個特征值λi>0，該均衡點不穩定；若有一個特征值λi=0，該均衡點的穩定性不確定。各均衡點的特征值表達式如表3 所示。

由表3 的結果可以看出，8 個純策略均衡點中E4(0，0，1)、E6(1，0，1)、E7(0，1，1)所對應雅克比矩陣的特征值λ3實部恒為正值，則這3 個點不可能為ESS 點，因此只需進行其余5 個均衡點的穩定性討論，具體分析結果見表4。

表4 各均衡點穩定性分析

情形1：當Lp+F

情形2：當Cp1+Cp2

情形3：當Lp

情形4：當Cp1+Cp2

情形5：當Cp1+Cp2

3 仿真分析

3.1 系統穩定性檢驗

根據上述分析可知，只要滿足一定的條件5 種情形均有可能成立，本文參考已有研究對相關參數的賦值方法[14，16]，并結合實際情況，借助Matlab R2021a 進行數值仿真，以驗證模型的有效性。

情形1：初始參數設定滿足Lp+F

圖2 系統穩定性檢驗

情形2：初始參數設定滿足Cp1+Cp2

情形3：初始參數設定滿足Lp

情形4：初始參數設定滿足Cp1+Cp2

情形5：初始參數設定滿足Cp1+Cp2

通過以上仿真分析可見，仿真結果與上文所述的5 種情形中各博弈方策略穩定性分析的推斷一致，驗證了模型的有效性，具有一定的現實指導意義。

3.2 敏感性分析

本文致力于推動EPC 項目服務生態系統三方博弈主體演化到的E8(1，1，1)理想策略狀態，因此主要以情形5 中設定的參數初始值為基礎，選取部分關鍵變量進行敏感性分析，探究改變參數取值時對博弈主體策略演化軌跡的影響。為消除主體初始策略選擇概率對系統演化的影響，設定初始策略選擇概率為x=y=z=0.5。

（1）改變Cp1對總承包商演化策略的影響。保持其他參數不變，模擬Cp1對總承包商演化策略的影響，分別取值為30，60，150，結果如圖3 所示。從圖中可以看出，當Cp1增加到一定值時，此時Cp1+Cp2>Lp+αR，總承包商參與價值共創的額外附加成本與監管數字化服務商的成本之和大于不參與的損失與參與的額外收益之和，總承包商選擇不參與價值共創，系統演化穩定點變為E1(0，0，0)，三方均選擇不參與的策略。此結論也進一步說明數字化服務商和業主的行為策略受到總承包商的影響。

圖3 Cp1 對總承包商演化策略的影響

（2）改變F對數字化服務商演化策略的影響。保持其他參數不變，模擬F對數字化服務商演化策略的影響，分別取值為5，50，100，結果如圖4 所示。從圖中可以看出，隨著罰金F的提升系統演化至E8(1，1，1)的速率會逐漸加快；當F減小到一定值時，數字化服務商選擇不參與價值共創，系統演化至E2(1，0，0)。此結論也可以說明業主的行為策略受到數字化服務商的影響。

圖4 F 對數字化服務商演化策略的影響

（3）改變Co1對業主演化策略的影響。保持其他參數不變，模擬參與Co1對業主演化策略的影響，分別取值為5，15，100，結果如圖5 所示。從圖中可以看出，當Co1增加到一定值時，Co1>(1-α-β)R，業主參與價值共創的額外附加成本大于額外收益，業主選擇不參與價值共創，系統演化至E5(1，1，0)的穩定狀態。

圖5 Co1 對業主演化策略的影響

4 結語

本文考慮數字化服務商這一重要主體，構建了總承包商、數字化服務商和業主三方參與的演化博弈模型，對三方的行為策略進行了分析和數值仿真。結論表明：總承包商、數字化服務商、業主三維動力系統存在8 個純策略均衡點和6 個混合策略均衡點，推動系統最終演化至三方參與價值共創的理想狀態，需滿足3 個條件：Cp1+Cp2