基于系统进化树的重大工程复杂性动态演化研究

罗 岚，刘钰洋，薄秋实，杨晨曦，王建望

（1.南昌大学 公共政策与管理学院，江西 南昌 330031，E-mail：boqs@ncu.edu.cn；2.华南理工大学 土木与交通学院，广东 广州 510641）

重大工程是国家社会经济发展的生命线，并已经成为我国技术创新的重要平台[1]。重大工程是指投资规模巨大、实施周期长、技术异常复杂，对社会、经济及生态环境等影响深远的大型公共工程[2]，具有显著独特性和一次性特点，亦是具有多主体、非线性、动态性、集成性的复杂创新系统[3]。盛昭瀚等[4]认为在系统科学范畴，从系统性到复杂性不是系统性“量”的增加，而是系统性“质”的提升，这一变化将导致工程管理与重大工程管理的各个领域在管理思维、原则、方法论的层次和内容都出现了一系列重大变化。这揭示了重大工程复杂性对其造成影响的根本性原因之一——动态演化。

对于重大工程复杂性演化的相关研究，张宇翔等[5]从网络结构演进的创新性视角，探究了中国工程企业在国际复杂工程项目中的合作网络特征及合作网络关系演化规律。乐云等[2]基于“政府—市场”二元情境分析组织模式的形成、配置和全生命周期过程演化，从而揭示了重大工程组织模式呈现多样性和动态演化性的路径和特征。李永科等[6]以深圳罗铁水库为例从系统科学的角度初步揭示重大工程复杂性全生命周期的动态演化过程。可见，虽然业内对于复杂性的探讨与研究众多。目前虽然针对重大工程复杂性主题的研究众多，但主要以静态为主，并且对于复杂维度的系统展开式研究甚少，没有系统地形成复杂性维度的动态演化载体，且大多针对一般工程，对重大工程复杂性的认识缺乏一个通用的、统一的框架，尤其是我国重大工程项目具有独特的“情境”、强劲势头和广阔空间，是重大工程理论研究的创新源泉[7]。因此，有必要结合重大工程项目情境特征和工程实践界定重大工程复杂性的内涵与外延，并梳理识别重大工程项目复杂性因素及构成维度。

为了能够将重大工程复杂性影响因素进行聚类，并对不同的重大工程复杂性维度进行扩展，运用系统进化树模型（Phylogenetic Tree）可以很好地从系统科学的角度考虑重大工程复杂性的历史动态演化，从而达到研究目的。本文基于系统科学与复杂适应系统理论、系统进化理论，通过文献提炼析出重大工程复杂性维度与相关影响因素，借助并裁剪生物进化语言构建契合重大工程复杂性系统进化树，以此回顾重大工程发展历程中的复杂性演变机理，并探索在时间效应下重大工程复杂性的动态演化规律和特征。运用系统进化树模型将重大工程复杂性影响因素重新聚类，使用推理树计算复杂性影响因素及聚类进化频次，以此推断重大工程复杂性未来画像，试图探究重大工程复杂性动态演化历程。

1 重大工程复杂维度与影响因素提取

1.1 重大工程复杂性的构成维度

由于重大工程复杂性的内涵广泛，许多学者对复杂性的构成维度进行了分类。Baccarini[8]将项目复杂性划分为组织复杂性和技术复杂性。Maylor[9]则增加了组织和技术复杂性的资源复杂性。Bosch-Rekveldt等[10]将项目复杂性分为三类：技术复杂性（包括目标、范围、任务、经验和风险），组织复杂性（包括规模、资源、项目团队、信任和风险），以及环境复杂性（包括涉众、市场和风险）。He 等[11]对大型项目的复杂性分为组织、技术、目标、环境、文化和信息复杂性。Nguyen 等[12]认为项目复杂性包括组织、技术、社会政治、环境、基础设施和范围复杂性。国内学者如张延禄等[13]将重大工程的复杂性划分为6 类，分别是技术、内容、信息、组织、目标和环境复杂性。从上述对重大工程复杂性的分类研究可以看出，不同学者对复杂性的分类标准不同，得到了不同的构成维度，但技术、组织和环境复杂性等构成维度在许多研究中得到了一致的认同。

通过梳理历史文献，总结学者们的研究，结合重大工程项目的实际建设情况，本文将重大工程的复杂性分为六大维度：技术复杂性、组织复杂性、任务复杂性、环境复杂性、社会复杂性、制度复杂性。

1.2 重大工程复杂性影响因素提炼

Pauget 等[14]认为组织是重大工程复杂性的主要影响因素，影响项目复杂性的因素可以归纳为大规模和长时间跨度、多种技术学科，参与者的数量，跨国家、利益相关者的不同利益、随着时间推移成本的增加，国家风险、不确定性和公众的注意力或政治利益等因素。乐云等[15]以上海世博会重大工程建设项目为例，从结构、规模、环境、信息、动力学特征、系统目标和人的因素7 个方面研究重大工程项目复杂性的根源。Zhu 等[16]依据访谈数据确定了影响项目细节复杂性的关键因素有信息质量、项目类型、项目位置和项目规模，动态影响因素有人的行为、经济波动、需求变化和政府部门要求。除此之外，王红卫[17]提出如何应用大数据和人工智能增强传统基于知识和模型的决策方法对复杂性的应对能力也需要探索，将智能制造、运维管理与重大工程复杂性结合在了一起。何清华等[18]则基于扎根理论对复杂性影响因素做出解释。

通过对前人的文献进行梳理，总结出影响重大工程复杂性的因素特征可以分为内源性与外源性，显现与隐现。内源性以与项目和组织自有性质及以其为基础发育形成的其他性质为主，外源性特征主要以含有环境因素的特征来区分；而显现指的是参与方众多、施工技术难度高等特征，隐现指的是高度动态的紧耦合系统、非线性涌现性现象突出等特征。这些因素相互影响相互作用，同时有会随着重大工程项目的进行而发生变化。如果能预先预料到可能出现的风险情况或外在环境并有效防治则能降低重大工程复杂性。

基于重大工程复杂维度的文献分析，可以析出并形成共包含6 个复杂维度与53 个影响因素的重大工程复杂维度系统，传递了复杂维度与复杂因素关联性及复杂因素聚类情况如表1 所示。

2 重大工程系统进化树构建

2.1 基于二元数据的重大工程系统进化树构建

重大工程复杂性影响因素会随着时间的变化而产生动态变化，进而影响其复杂性，这种动态变化体现了生物进化的特征。而在生物学上，进化树方法是一种工具，其目的是为了理解生物的未来进化过程，而提供一种构建生物证据的有效工具，能为有机体提供进化的依据。MEGA 软件可用于序列比对、进化树的推断、估计分子进化速度、验证进化假说等，还可以通过网络进行序列的比对和数据的搜索，能够直接将生物进化序列转化成系统进化树，因此本文选用MEGA 软件导入重大工程复杂性影响因素序列，使用0-1 聚类判定的UPGMA 法构建进化树。

通过回顾系统进化树分析在生物学以外领域的应用，这些应用足以验证和描述这些领域的技术，并梳理了复杂性的进化进程。姜鹏[20]梳理了影响大型工程复杂性演化因素的特征，包括原因、损失、结果和特征；由共同原因衍生的复杂性特征；创新、规则偏差；决策者选择有限资源对抗风险的后果；复杂性影响因素分类；复杂性影响因素的传播；不同行业、不同组织对影响因素的偏好不同；历史案例研究。

同时，系统进化树的0-1 聚类判定又以重大工程复杂性特征为基础。李永奎[23]认为与经济、社会和生物系统等一样，重大工程也具有强烈的变化和依赖特征，并具有“情境-策略”的适应性。盛昭瀚等[24]认为重大工程方案功效关于情景深度不确定性的鲁棒性就成为重大工程核心决策的本质品质，具有重大工程核心决策属性的内核表征。以复杂性影响因素进化的特征作为判断依据，通过专家打分及学者们对于项目复杂性的评价，将文献析出的复杂性影响因素标记的电泳谱带转换成二元数据，0 表示该因素不受此特征影响，1 表示受其影响。将二元转化结果计算为距离矩阵（下三角）数据，将距离矩阵导入MEGA 软件，使用UPGMA 法建树，得到系统进化树如图1 所示。通过phylogeny test进行1000 次随机bootstrap 检验，得到进化树每个分支的bootstrap 值。一般认为节点处的bootstrap值大于60 时分支置信程度高。

图1 复杂性系统进化树最大节约树及影响因素热图

2.2 复杂性聚类分析

根据进化树的计算，得到8 个复杂性聚类。该系统进化树所有分支的bootstrap 值均在60 以上，故保留所有分支。聚类a，b，c，d 距离根更近，说明这些聚类与复杂性起源有更强的亲缘关系。将系统进化树最大节约树及热图的数据结果整理后，解释进化树所包含的信息。聚类特征及每个聚类所包含的复杂性影响因素如表2 所示。

表2 复杂性影响因素的聚类及特征

聚类a 主要显现出特有情境下跨组织的不确定与依赖等性质；聚类b 主要显现出组织战略层面的不确定性与动态性；聚类c 表达了重大工程的自然环境与资源特性；聚类d 表达了具有文化情境依赖的信息与策略特性，有明显的隐现复杂性特征；聚类e 表达了组织与跨组织的固有特质；聚类f，g 表达了组织内部的固有特质，有强烈的内源性；聚类h 显现出与目标、信息与技术维度的内源性特征。

根据模型计算结果，聚类d 包含10 项影响因素，使得聚类d 成为系统进化树中最大的分支；聚类a，b，h 都含有9 项影响因素，其共同特征包括强烈的变化和依赖、“情境-策略”的适应性与关于情景深度不确定性的鲁棒性特征。聚类e 与f 拥有3 个影响因素，是系统进化树中的最小分支，表明这些影响因素在复杂性的历史追溯中表达较少。值得注意的是，因素“社会经济与法律环境”“工期紧迫性及不确定性”“裁剪模式”与“信息共享”独立形成分支，表明因素独立性强，难以判断变化情况。

从系统进化树的聚类结果来看，复杂性影响因素的进化与重大工程特征呈正相关。其中具有外源性特征的复杂性影响因素都因为受政策与环境影响而聚类发生组织间的复杂性变化，这种复杂性聚类具有一定的溢出作用。而保持紧密内源性特征的复杂性影响因素与强烈的变化与依赖显示出了持续的耦合性，有同时增进或减少复杂性的趋势。

3 复杂性影响因素的进化历史追溯与发展预测

基于聚类得出二元数据转化叠加结果如图2 所示，其中横坐标N，O，P 分别表示低、中、高度进化，可以看出所有元素都得到了中度到高度进化。聚类a 与聚类b 的进化次数最高，并各代表了16.37%与16.00%的复杂性。这表明随着复杂性的增强，战略、价值、文化、跨组织、信息等相关影响因素得到了强烈进化，并凸显出高度复杂性。53 个影响因素中有26 个因素达到了5 次进化，占比达到49.06%，表明系统总体进化水平高。除此之外，聚类d 与聚类h 中的复杂性影响因素在复杂性进化中也具有较大的影响力。

图2 复杂性聚类及各影响因素进化次数

针对复杂性聚类中进化频次最高与最低的影响因素结合复杂维度进行特征描述及推测他们可能对复杂性产生的影响，结果如表3 所示。其中任务复杂性影响因素包含最多进化信息，存在大量变化，推测未来将会强力推动重大工程复杂性增强。组织固有性质的影响因素如“组织层次结构”与“组织成员的经验和社会背景”进化频次低，推测随着重大工程复杂性增强，这些影响因素也会随之进化。

表3 复杂性特征的历史模式及未来预期

从数据结果发现，聚类a 与聚类b 有最大的进化频次，具有高度复杂性水平。另外，显现特征较隐现特征具有更长的进化距离，而隐现特征更难衡量其复杂性。从表3 数据可以发现，项目构成复杂维度中组织固有性质的影响因素进化频次低，推测可能与在重大工程领域中对人的行为量化研究较少。组织复杂性维度中的影响因素由于与“情境-策略”二元性具有强烈的耦合性而一同进化，表现出正相关趋势，这表明随着项目复杂性的增大，组织内与组织间的复杂性也随之增大，产生溢出效应。而之前具有强烈的显现特征的社会经济与法律环境等影响因素稳定性相对较高，与复杂性呈现出一定的对抗性，同时也是形成复杂性及推动复杂性演化的充分条件。通过形成复杂性影响因素系统和系统进化树可以分析复杂性的进化史，了解复杂性是如何形成的，以及如何更好地管理复杂性。

4 结语

基于重大工程内外视角，可将重大工程复杂性影响因素特征分为强烈的变化和依赖、“情境-策略”的适应性、显隐现、内外源与关于情景深度不确定性的鲁棒性。本文基于系统科学与系统进化理论，探讨了每一影响因素与复杂维度整体的关系。系统进化树在此演化过程中用来形成复杂性聚类与测量复杂性因素的进化次数，此模型提供了一个重点方向，即根据项目复杂性维度来分配项目有限资源。本文将进化树分析方法应用于重大工程的复杂性分析，拓宽了对复杂性的认识。通过分析大型工程复杂性影响因素的动态变化，追溯复杂性的起源，预测未来复杂性的演化方向。在实践过程中，有助于在项目实施前进行预测，帮助管理者识别复杂性管理中存在的问题。