数字技术与重型建筑可持续性障碍：基于三重底线结果的结构方程模型研究

《Results in Engineering》：Digital Technologies and Sustainability Barriers in Heavy Construction: A Structural Equation Modeling Study on Triple-Bottom-Line Outcomes

本研究针对沙特阿拉伯重型建筑部门，探讨了数字技术(DTS、DTIM、DTA)在克服可持续性障碍(技术、经济、领导力管理)并提升三重底线(TBL)成果(经济ECS、环境ES、社会SS)中的作用。通过结构方程模型(SEM)分析85份问卷数据，研究发现技术障碍(TE)对经济(β=0.439)和环境可持续性(β=0.480)具有显著影响，而数字技术本身对障碍的直接影响未达显著水平。该研究为行业实现Vision 2030目标提供了关键路径启示。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，建筑环境作为温室气体排放的主要贡献者之一，其可持续转型迫在眉睫。特别是在沙特阿拉伯这样的国家，其建筑部门消耗了全国75%的电力，且正值“Vision 2030”愿景下大规模基础设施建设的浪潮中，如何平衡快速建设与可持续发展目标成为巨大挑战。尽管数字技术（Digital Technologies, DT）如物联网（IoT）、人工智能（AI）和建筑信息模型（BIM）等被寄予厚望，被认为能通过优化资源使用、提升效率来推动可持续性，但现实中，这些技术的应用效果往往受到诸多内部障碍的制约。以往的研究多孤立地探讨技术或障碍，缺乏对两者在重型建筑这一特定领域内复杂交互关系的深入剖析。为此，由Omar S. Taha等人组成的研究团队，在《Results in Engineering》上发表了一项研究，首次在沙特阿拉伯的重型建筑领域，运用结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM），系统性地揭示了数字技术、可持续性障碍与三重底线（Triple Bottom Line, TBL）成果之间的内在联系。

为了深入探究上述问题，研究人员主要采用了结构方程模型（SEM）这一强大的多元统计分析技术，特别是偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM），该方法适用于小到中等样本量且对数据正态性要求不高的探索性研究。研究首先通过广泛的文献回顾和专家验证，识别出19个关键的可持续性障碍，并将其归纳为经济障碍（EC）、技术障碍（TE）以及领导力与管理特质（LMT）三大类。同时，将数字技术划分为三个核心领域：数据采集与传感技术（DTS）、信息管理与集成技术（DTIM）以及自动化与分析技术（DTA）。基于此，研究团队构建了一个包含18条假设的理论模型。数据来源于针对沙特阿拉伯重型建筑项目专业人士的问卷调查，最终获得85份有效样本。问卷内容涵盖了受访者的人口统计学信息、公司特征以及对各构念的多项测量指标。数据分析阶段，团队利用SmartPLS软件进行了测量模型评估（包括信度、效度检验）和结构模型分析（路径系数、显著性检验、R²值、预测相关性等），并进行了共同方法偏差、内生性等一系列稳健性检验。

4.1. 测量模型

研究首先对测量模型进行了验证，以确保每个潜在构念都被可靠且准确地测量。结果显示，大多数构念的克隆巴赫系数（Cronbach‘s alpha）和组合信度（Composite Reliability, CR）均高于0.7的可接受标准，平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）也基本达到0.5的门槛，表明模型具有良好的内部一致性和收敛效度。尽管经济障碍（EC）和整体可持续性（SUS）构念的AVE值略低于0.5，但其组合信度较高，且出于理论重要性予以保留。判别效度也通过了检验。

4.2. 结构模型

结构模型的分析结果揭示了各变量间的复杂关系。最为突出的发现是，技术障碍（TE）对经济可持续性（ECS）和环境可持续性（ES）均具有显著的正向影响（路径系数β_TE→ECS = 0.439, p = 0.015；β_TE→ES = 0.480, p = 0.011），这意味着技术障碍的严重程度直接关系到项目在经济和环境方面的可持续表现。然而，与预期相反，三种数字技术（DTA, DTIM, DTS）对三类障碍（EC, TE, LMT）的直接影响的路径系数均未达到统计显著性水平（p值均大于0.05）。例如，DTA对TE的影响β为0.205 (p=0.229)，DTIM对TE的影响β为-0.210 (p=0.234)。模型对经济可持续性（ECS）和环境可持续性（ES）的方差解释率（R²）分别为43.2%和42.3%，对社会可持续性（SS）的解释率为33.0%。

4.3. 全局模型拟合

模型的整体拟合度指标显示，饱和模型的标准化均方根残差（SRMR）为0.103，处于可接受范围内，表明模型与数据的拟合程度尚可。

4.4. 预测相关性和样本外性能

通过PLSpredict方法进行的预测能力评估表明，模型对于经济、环境和社会可持续性这三个内生变量具有中等的样本外预测能力。

4.5. Bootstrapping结果分析

为了验证路径系数的稳定性，研究进行了5000次Bootstrap抽样。结果进一步确认了TE对ECS和ES影响的显著性，其95%置信区间均不包含零。而数字技术到障碍的路径置信区间均包含零，支持了其不显著的结论。

4.6. 中介效应分析

中介效应分析显示，从数字技术到可持续性结果的大多数间接路径都不显著。唯一显著的中介路径是技术障碍（TE）到整体可持续性（SUS）的间接效应（β = 0.423, p = 0.020），这凸显了TE在数字技术与整体可持续性之间的关键中介角色。

4.7. 测量效度和共线性

各项指标的外在负荷、交叉负荷以及方差膨胀因子（VIF）的检验结果均表明，测量模型具有较好的效度，且构念之间不存在严重的共线性问题。

综上所述，本研究得出了一个关键结论：在沙特阿拉伯的重型建筑领域，单纯引入数字技术并不足以直接克服可持续性障碍并提升三重底线表现。技术障碍是影响经济与环境可持续性的核心中介变量。数字技术能否发挥其促进可持续性的潜力，高度依赖于其所处的实施环境，特别是组织的技术基础、领导力的战略支持以及管理体系的协同配合。这一发现挑战了“技术决定论”的简单逻辑，强调了组织能力和上下文因素在技术转化过程中的决定性作用。该研究不仅在理论上首次将数字技术、可持续性障碍和TBL成果整合在一个统一的SEM分析框架内，弥补了现有研究的空白，而且在实践上为沙特阿拉伯乃至全球重型建筑行业的政策制定者和企业领导者提供了重要启示：推动可持续转型必须采取系统性的方法，将技术投资与组织变革、领导力培养和制度创新紧密结合，而非仅仅关注技术工具的采购与部署。未来的研究可以在此基础上，进一步探索不同国家背景、项目类型下这些关系的普适性，并采用纵向研究或案例研究等方法深入挖掘成功实现数字化与可持续性协同发展的具体路径和机制。