王少文 刘晓君

(西安建筑科技大学管理学院，陕西 西安 710055 )

0 引言

随着经济、社会、科技的快速发展和工程项目业主日益增长的需求，EPC总承包模式得到国内外建筑业的广泛认可和应用[1]。2014年7月，《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》将推广EPC总承包模式作为我国建筑改革的重要任务之一，并在此后出台了一系列政策鼓励各地积极发展EPC总承包模式。在此背景下，全国31个省(自治区、直辖市)积极探索发展EPC总承包模式。中国招投标公共服务平台相关数据显示，我国EPC项目总数量由2014年的60个增加到2021年的9520个。然而，我国各省域的EPC项目数量差异性显著。截至2021年，广东省累计EPC项目数量为4658个，而吉林、黑龙江、上海、广西、西藏、甘肃等省(自治区、直辖市)EPC项目数量不足100个。因此，分析我国省域EPC总承包发展差异性十分必要。

通过梳理现有研究可知，经济、社会、政策及行业环境等诸多外部环境因素对建筑业发展产生影响[2]，而作为建筑业高质量发展重要举措的EPC总承包模式也必然受上述因素影响，且上述因素并非相互独立，而是存在相互促进和制约的复杂关系[3]。基于此，本文以全国31个省(自治区、直辖市)的EPC项目数量为研究样本，识别出我国EPC总承包模式在省域间呈现差异化发展的外部影响因素。在此基础上，采用组态分析方法探究外部影响因素的组态与EPC总承包模式发展之间的因果关系，从而为我国省域EPC总承包发展差异性致因提供全面解释。该研究成果有助于政府掌握EPC总承包模式发展规律，同时为进一步推动EPC总承包发展提供理论依据。

1 EPC总承包发展外部环境影响因素识别

通过梳理相关文献，结合建筑业发展实践，识别EPC总承包发展差异性的潜在外部环境影响因素，主要包括政策支持力度、经济发展水平、建筑业产业地位、建筑市场竞争性。

1.1 政策支持力度

建筑业的发展不仅受市场影响，而且受政策环境的影响[4]。政策文件数量可以体现各省级政府对EPC总承包模式发展的支持态度和力度，进而影响EPC项目数量。因此，本文以各省域发布的与EPC总承包模式相关的文件数量反映政府对EPC总承包模式的政策支持力度。

1.2 经济发展水平

建筑业的发展在很大程度上受整体经济环境影响[5-6]。经济发展水平高的省份可以为建筑业产业结构优化提供物质基础，进而推动EPC总承包模式发展。在很多研究中，通常将GDP作为衡量一个国家或地区整体经济运行状态和发展水平的重要指标[3]。因此，本文选择GDP来反映各省域的经济发展水平。

1.3 建筑业产业地位

建筑业产业地位是影响建筑业发展的重要因素。建筑业产业地位越高的省份越注重推动建筑业的改革和创新。建筑业总产值可以作为衡量建筑业生产规模、水平、速度和成果的代表变量[7-8]。建筑业总产值高的省份会产生较多的工程项目，EPC总承包项目数量也较多。因此，本文选择建筑业总产值反映各省域的建筑业产业地位。

1.4 建筑市场竞争性

建筑市场的竞争有利于推动行业创新与升级。EPC总承包模式能够为业主提供增值服务，实现最大化的工程价值，同时具有速度快、纠纷少、品质好的优点，具有更强的竞争优势。一般而言，竞争性强的建筑市场，建筑企业的数量较多、能力较强，从而产生更多的EPC项目。因此，本文用建筑企业数量来反映各省域建筑市场的竞争性。

2 我国省域EPC总承包项目发展差异性分析

本文通过中国招投标公共服务平台，在信息公开中以“工程总承包”或“EPC总承包”为关键词搜集招标项目，统计2014—2021年我国各省域每年增长的EPC项目数量(表1)。从表1可以看出，EPC项目数量增长态势显著，但省域间EPC总承包模式的发展存在较大差异性，呈现出显著的非同步增长态势。

表1 2014—2021年我国各省域EPC项目数量统计 (单位：个)

2014—2020年我国各省域EPC项目数量极差及分布集中度对比结果见表2。极差值即EPC项目数量最多的省份与最少省份之间的差额，分布集中度即排名前5的省份EPC项目数量占全国EPC项目数量的比例。

表2 2014—2020年我国各省域EPC项目数量极差及分布集中度对比结果

从极差值可以看出，在同一时期，EPC项目数量在不同省域具有一定差异性。以2021年为例，湖北省新增EPC项目数为1094个，而吉林(9个)、西藏(22个)、辽宁(27个)、广西(30个)等省域新增EPC项目数均不足50个。从分布集中度可以看出，2018—2021年的分布集中度基本维持在50%左右，也就是说，全国约17%的省份占据全国约50%的EPC项目，如广东、四川、湖北、河北、浙江。从发展趋势上看，在2016年，分布集中度出现明显下降，在2017年又急剧升高，在整体上呈现出波动态势，说明EPC项目在省域间存在发展不均衡性的特征。

3 外部环境因素对我国省域EPC总承包发展的差异性影响分析

3.1 研究方法

在组态研究中，定性比较分析(QCA)是最常用的研究方法之一，被广泛运用于战略管理、营销管理、公共管理等多个管理学领域[9-10]。QCA能够分析前因条件的组态与结果变量间的因果关系，获得导致结果变量的多条原因路径。QCA分析包括三种具体方式：清晰集(csQCA)、多值集(mvQCA)和模糊集(fsQCA)[11]。本文采用fsQCA分析外部环境因素的组态与结果变量之间的因果关系，进而探究我国省域EPC总承包发展差异的多条原因路径。

3.2 数据获取

3.2.1 结果变量

以EPC项目数量作为结果变量。数据来源于中国招投标公共服务平台，在信息公开中以“工程总承包”或“EPC总承包”为关键词搜集招标项目，统计2014年1月1日—2021年12月31日我国各省域的EPC项目数量。

3.2.2 前因条件

(1)政策支持力度。我国大力推广工程总承包模式始于2014年住房和城乡建设部印发《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》。因此，本文统计了2014—2021年各省(自治区、直辖市)政府出台的与EPC总承包模式相关的政策文件数量。数据来源为各政府网站。

(2)经济发展水平。本文采用2014—2021年各省(自治区、直辖市)人均GDP反映不同省份经济发展水平。数据来源为中国统计年鉴。

(3)建筑业产业地位。本文采用2014—2021年各省(自治区、直辖市)建筑业总产值的平均值反映各省域建筑业的产业地位。数据来源为中国统计年鉴。

(4)建筑市场竞争性。本文采用2014—2021年各省(自治区、直辖市)建筑业企业单位数量的平均值反映建筑市场的竞争程度。数据来源为中国统计年鉴。

综上，得到相关原始数据，见表3。

3.3 数据分析

3.3.1 数据较准

在进行分析前，需要将样本数据从变量维度转化为集合维度，即数据校准[12]。在数据校准时，通过设定三个临界值：完全隶属、完全不隶属和交叉点(最模糊的隶属程度)，将原始数据转化为0～1的隶属分数。

本文选择各变量的95%分位数、5%分位数和50%分位数为其完全隶属、完全不隶属和交叉点临界值。各变量校准及描述性统计结果见表4。

表4 各变量校准及描述性统计结果

3.3.2 必要条件分析

必要性分析用于判定某个条件是否是结果出现的必要条件。一般认为，当单个条件的一致性大于0.900时，该条件是结果发生的必要条件。必要条件分析表见表5。

表5 必要条件分析表

由表5可知，所有前因条件的一致性均小于0.900，说明不存在影响各省域EPC发展的必要条件。因此，需要探究前因条件的不同组态对结果变量的充分效应，找到EPC发展差异性的原因路径[13]。

3.3.3 结果分析

本文参考以往研究成果，将案例频数阈值设置为1，将一致性阈值设置为0.800[12，14-15]。通过fsQCA分析得到三种可能结果，即复杂解、中间解和简约解。其中，复杂解是没有纳入任何“逻辑余项”的解，中间解是纳入有道理的“逻辑余项”的解，简约解是同时纳入有道理的“逻辑余项”和缺乏理论或实际知识支撑的“逻辑余项”[16]。一般采用中间解作为最终结果，并将中间解和简约解进行嵌套对比，将既出现在简约解又出现在中间解的解视为核心条件，将只出现在中间解的解视为边缘条件[12]。

3.4 原因路径

通过fsQCA分析，本文得到7个组态，即7条EPC总承包发展差异性的原因路径，见表6。

表6 EPC总承包发展差异性原因路径组态

fsQCA分析结果显示：解的总体一致性为0.849，大于0.750，说明7条原因路径是导致EPC总承包发展差异性的充分条件；解的总体覆盖度为0.689，说明求得的组态能够解释EPC总承包发展差异性的主要原因。具体路径分析如下：

路径1：～QYSL*～CYZZ*GDP。这一路径的原始覆盖度为0.401，其含义为：以建筑市场竞争性和建筑业产业地位低、经济发展水平高为核心条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径1包含的省份为河南、江西和四川，说明这些省份虽然建筑业产业地位低、建筑市场竞争性低，但是经济发展水平高，愿意以较高的成本采用EPC总承包模式实现更高的项目价值，从而促进了EPC总承包模式的发展。因此，路径1为典型的经济驱动型路径。

路径2：～QYSL*～CYZZ*ZCSL。该路径的原始覆盖度为0.413，其含义为：以建筑市场竞争性低和政策支持力度大为核心条件，以建筑业产业地位低为边缘条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径2包含的省(直辖市)为安徽、重庆、北京、江西和湖北。说明这些省(直辖市)通过加大对EPC总承包政策的支持力度，促进了EPC总承包模式的发展。因此，路径2为典型的政策驱动型路径。

路径3：～QYSL*GDP*ZCSL。该路径的原始覆盖度为0.410，其含义为：以经济发展水平高、政策支持力度大和建筑市场竞争性弱为核心条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径3包含的省份为云南、山西和江西。说明经济发展水平高的省份通过加大对EPC总承包的政策支持力度，可以促进EPC总承包模式的发展。因此，路径3为经济加政策的复合驱动型路径。

路径4：QYSL*～CYZZ*～GDP*～ZCSL。该路径的原始覆盖度为0.310，其含义为：以经济发展水平低、政策支持力度小和建筑市场竞争性强为核心条件，以建筑业产业地位低为边缘条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径4包含的省(自治区)为上海、湖南和陕西。说明建筑市场竞争性强的省份，即使政府的政策支持力度小、经济发展水平低，也会产生较多的EPC项目。因此，路径4为典型的市场驱动型路径。

路径5：～QYSL*CYZZ*～GDP*～ZCSL。该路径的原始覆盖度为0.366，其含义为：以建筑市场竞争性低、经济发展水平低、政策支持力度低和建筑业产业地位高为核心条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径5包含的省份为辽宁。说明在建筑业产业地位高的省份，更有利于EPC总承包模式发展。因此，路径5为典型的产业驱动型路径。

路径6：QYSL*CYZZ*GDP*～ZCSL。这一路径的原始覆盖度为0.322，其含义为：以建筑市场竞争性强、建筑业产业地位高、经济发展水平高和政策支持力度小为核心条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径6包含广西。说明即使政府的政策支持力度小，在建筑市场竞争性强、建筑业产业地位高和经济发展水平高的省份，也会产生较多的EPC项目。因此，路径6为典型的非政策驱动型路径，即通过市场、产业和经济综合驱动EPC总承包模式的发展。

路径7：QYSL*CYZZ*～GDP*ZCSL。这一路径的原始覆盖度为0.451，其含义为：以经济发展水平低、建筑市场竞争性大和建筑业产业地位高为核心条件，以政策支持力度大为边缘条件，可以产生较多的EPC项目。fsQCA分析结果显示，路径7包含的省(直辖市)为内蒙古和天津。说明在经济发展水平低，但建筑市场竞争强和建筑业产业地位高的省份，也可以产生较多的EPC项目。因此，路径7为典型的非经济驱动型路径，即通过产业和市场综合驱动EPC总承包模式的发展。

3.5 稳健性检验

本文采用提高案例一致性阈值的方法进行fsQCA分析结果的稳健性检验，将阈值由0.800提高至0.850。结果显示：得到的新组态路径与上述分析结果完全一致，说明本文分析结果具有良好的稳健性。

4 结语

根据上述研究结果，得到以下结论与启示：

(1)省域EPC总承包发展差异化受多种因素组合影响，应致力于优化条件组合促进EPC总承包的发展。从本文fsQCA分析结果可以看出，省域间EPC总承包发展差异性的原因路径并不完全相同，各省域需要通过优化其在经济发展水平、政策支持水平、建筑市场竞争性水平和建筑业产业地位等方面的条件组合来促进EPC总承包的发展。此外，本文研究结果表明，不存在影响EPC总承包发展的必要条件，而充分性分析得到的7条路径均由至少三个影响因素组合而成，也不存在单一因素均出现在7条路径内的情况，这进一步说明EPC总承包发展的差异性是由多个因素共同作用决定的，不存在发挥主要作用的单一因素。

(2)不同省域的EPC总承包发展路径并不一致。从7条原因路径可以看出，目前，我国EPC总承包发展模式包括经济驱动型，政策驱动型，市场驱动型，产业驱动型，经济加政策驱动型，市场加产业驱动型，以及市场、产业加经济驱动型，说明推动EPC总承包发展的路径并不固定。因此，应结合自身优势，科学合理地推动EPC总承包模式发展。