DigiTwin | 基于数字孪生的建筑投资决策动态适应机制研究

Dynamic adaptive mechanism for construction investment decision-making under multi-factor interactions: risk-oriented modelling framework with pathways to digital twin

Guangfeng Cheng & Dong Luo

School of Human Settlements and Civil Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China

摘要

建设项目投资决策面临动态多因素交互作用的挑战，传统静态模型难以应对政策-市场-技术的耦合效应及决策者认知偏差的传导问题。本研究基于系统理论与复杂性科学，提出以风险为导向的动态适应机制，构建了多层级网络化因素体系，揭示经济、技术、社会及环境因素间的协同-约束作用机理。在方法论层面，创新性地将系统动力学与实时数据流相耦合，并嵌入神经经济学智能体模型，建立动态反馈分析框架。通过数字孪生平台的实证验证表明了该基于系统理论与复杂性科学的多因素交互分析框架的有效性。该框架为复杂投资环境提供了可扩展的决策支持范式，填补了交互作用量化分析与动态适应机制研究的学术空白。

内容简介

1. 引言

建筑项目投资决策具有投资规模大、建设周期长、利益相关者多等特点，其决策过程复杂且充满不确定性。传统静态决策模型（如净现值NPV、内部收益率IRR）在应对政策、市场、技术等多因素动态耦合效应以及决策者认知偏差传导方面存在明显局限。尽管数字化转型提供了新工具，但多因素交互作用的动态反馈建模与风险涌现机制仍是国际学术前沿的未解难题。文章通过批判性分析现有研究，指出了三个关键知识空白：缺乏跨周期动态耦合机制、行为决策的神经动力学建模空白、以及工程决策闭环适应机制的不连续性。针对这些空白，本研究设定了构建动态耦合引擎、开发神经经济学代理行为模型、创建数字孪生驱动的决策闭环架构三大核心目标。

2. 相关理论基础与文献回顾

本节梳理了建筑项目投资决策理论从经典确定性模型到现代不确定性模型的演变历程，并指出现有理论在处理多因素非线性耦合关系方面的不足。复杂性科学（关注非线性、自组织、涌现等特性）与系统理论（强调整体性、关联性、动态性）为理解多因素交互提供了新的认知与分析工具。文章回顾了影响因素识别方法（如PESTEL分析、利益相关者视角）及其分类，指出研究趋势正从“单因素列举”转向“因素系统构建”，强调因素间的层次性、关联性与动态性。在交互作用分析方法方面，文章比较了定性方法（如解释结构模型ISM、模糊认知图FCM、决策实验室法DEMATEL）与定量方法（如结构方程模型SEM、系统动力学SD、社会网络分析SNA、基于主体的建模ABM）的优缺点，并指出整合定性与定量方法是重要趋势。最后，文章总结了现有决策机制在研究交互影响方面的不足，如信息孤岛、静态评估、缺乏有效反馈学习机制等。

3. 建筑项目投资决策影响因素识别与体系构建

科学全面地识别影响因素并构建反映其内在关联的体系，是分析多因素交互与优化决策机制的前提。文章提出采用文献计量分析、专家咨询、案例分析、内容分析、利益相关者分析相结合的集成方法进行因素识别，并强调这是一个与环境和项目阶段演进同步的动态过程。影响因素被系统归类为宏观环境、市场环境、项目自身、利益相关者以及时间动态因素等多个维度。在此基础上，文章提出了一个多层次（表层/结果层、中间/传导层、深层/驱动层）、网络化（因素间存在复杂的横向关联、依赖与制约）且具备动态开放性的概念化因素体系模型，以揭示决策复杂性的内在结构。

4.  多因素交互作用分析与量化方法

交互作用的核心特征是其非加性，具体表现为增强效应、削弱效应和方向转变等，并具有非线性、动态性、涌现性、反馈回路和情境依赖性等特点。文章将交互类型细化为协同增强、约束衰减、中介效应、调节效应、链式反应/级联效应和网络扩散等。在分析方法层面，定性方法（如ISM、FCM、DEMATEL）擅长揭示交互结构与机制，但主观性强且动态性不足；定量方法（如SEM、SD、SNA、ABM）精于测量强度与动态预测，但对数据量要求高且可能简化假设。未来趋势包括大数据与人工智能技术的融合、动态网络分析、人机协同分析平台的开发以及模型透明度的提升。

5.  感知多因素交互的建筑项目投资决策机制构建与优化

传统决策机制在应对多因素交互时存在信息孤岛、组织壁垒、静态评估、风险碎片化、缺乏有效反馈与学习机制、对“黑天鹅”事件准备不足以及过度追求“最优解”等局限。为此，文章提出了面向交互的新决策机制设计理念：系统性、动态性、适应性、协作性、学习导向、关系管理优先和基于情景的演化思维。在此基础上，构建了一个集成了动态因素与交互监测、交互影响评估与预警、情景与稳健性决策、协同决策与利益相关者参与、反馈学习与机制自适应调整五大功能模块的闭环决策框架，并详细描述了其包含机会识别、因素关联分析、交互评估、情景构建、方案仿真、风险评估、协同决策、动态执行与反馈学习等环节的迭代运行流程。文章也分析了新机制实施在数据、技能、组织文化、决策效率、成本效益和领导支持方面面临的挑战，并提出了相应的对策建议。

6.  案例分析/机制验证与讨论

为验证所提框架与机制的有效性，文章展望了未来的案例研究方向，强调应选择具有显著交互性、代表性、信息可获取、过程完整和结果多样性的典型案例（如大型交通基础设施项目）。验证方法包括案例背景重建与因素识别、交互分析与关键路径识别、现有机制评估以及新机制的模拟应用比较。通过苏州低空项目、南港河项目、淮河项目等数字孪生平台的试点验证表明，该机制在政策-市场耦合响应准确性（冲突风险降低85%）、动态适应能力（响应效率从10分钟提升至1分钟）和稳健性提升（垂直度误差控制在0.1%以下）等方面均有显著成效。讨论部分提出了关于交互实际表现、分析方法适用性、新机制潜在价值及实施障碍等未来研究问题，并指出了该机制的情境依赖性和改进方向。

7.  结论与展望

文章主要结论包括：确立“交互思维”的核心地位、影响因素系统的层次网络性、交互分析方法的优势与整合趋势、传统决策机制的挑战以及新机制应具备的系统性、动态性等特征。本研究的主要理论贡献在于首次整合复杂系统理论、神经经济学和系统动力学，提出了基于多因素交互的动态适应决策框架；方法论创新在于通过数字孪生技术实现了交互作用的实时仿真与闭环优化；实践价值则通过案例验证得到了体现。文章也指出了当前研究的局限性，如案例覆盖范围有限、模型参数依赖专家判断、机制普适性待验证、跨学科整合不足等。最后，文章从方法论（动态交互建模、深度方法整合、大数据挖掘）、理论（行为决策理论深化、跨学科理论整合）和实践（开发决策支持系统、开展实证研究、构建决策者能力体系）三个层面，展望了未来的研究方向，强调通过持续的理论、方法与实践创新，以更科学地驾驭投资决策的复杂性。

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