邢向泽XING Xiang-ze；
朱妍ZHU Yan；
王仕林WANG Shi-lin；
张鑫ZHANG Xin
（北方工业大学，北京 100043）
BIM 作为基于可视化建筑信息模型的信息集成和管理技术，具有协同性、可视化、模拟性、优化性等技术特点，可节约项目成本带来经济效益，已经在全球范围内得到业界的广泛认可，BIM 技术被誉为21 世纪建筑业生产力革命性技术，如今BIM 在国内建筑业也已形成一股热潮。2011 年5 月，住建部发布的《2011～2015 建筑业信息化发展纲要》[1]，拉开了BIM 在中国应用的序幕，技术以项目为载体而呈现，伴随着BIM 技术在国内的迅速发展，作为载体的BIM 项目也在全国范围内蓬勃发展，成为各个区域的地标。同时，在政策的大力支持下，国内BIM 赛事的举办大大增加，为BIM 技术提供发展空间，也推动了BIM 项目的发展。
然而，目前我国区域BIM 项目水平的发展呈现出不平衡、不协调、不充分的现状，同时当前学者对区域BIM水平的空间相关性关注不足，但随着BIM 技术的高速发展以及大量相关政策的推动，BIM 项目的发展水平与空间协调关系成为BIM 普遍化的先决条件。本文研究2011-2021 年的典型BIM 项目，分析BIM 引入中国以来国内BIM 项目水平的时空演化过程，旨在为国内BIM 技术的稳定发展提供新的思路，因此BIM 项目水平的时空演化研究对于我国BIM 技术的推广和应用以及工程项目健康稳定的发展具有重大现实意义。
要测度区域BIM 项目水平首先要通过构建区域BIM项目水平评价模型并制定评价指标体系，为此选择典型项目来研究区域BIM 典型项目水平及时空演化成为有效途径。收集2011-2021 年全国31 个省级行政区（除港澳台）获奖项目作为研究对象，通过收集BIM 项目基本要素构建BIM 典型项目数据库，再构建评价指标体系[2]来衡量项目水平并建立区域BIM 典型项目水平评价模型进而测度区域BIM 典型项目水平。
时空演化可从时间和空间两个角度分别分析[3]，时间上，逐年分析31 个区域整体的BIM 典型项目水平的平均值、标准差和变异系数；
空间上利用ArcGIS 在中国行政区划地图上对所研究的31 个区域进行可视化呈现，并利用ArcGIS 进行空间自相关分析。
由于前人缺乏系统性的对BIM 赛事获奖项目数据的收集与研究，故需先确定所研究的比赛，再进一步研究典型BIM 项目，通过调查各大BIM 比赛的影响力，最终选取了对于BIM 技术水平要求较高的八大比赛：全球工程建设业卓越BIM 大赛、香港国际BIM 大奖赛、中国建设工程BIM 大赛、龙图杯全国BIM 大赛、创新杯建筑信息模型（BIM）应用大赛、优路杯全国BIM 技术大赛、市政杯BIM应用技能大赛、科创杯全国BIM 大赛作为研究对象，本次研究选取国际级比赛一等奖、国际级比赛二等奖、国家级比赛特等奖、国家级比赛一等奖、国家级比赛二等奖五个等级的3218 个项目作为BIM 典型项目代表，通过比赛获奖名单网络收集典型项目相关信息并汇总。
本研究借助层次分析法[4]将BIM 典型项目水平微观系统划分为项目获奖和项目规模两个分类层。①项目获奖分类层：获奖等级代表了专家对一个项目的综合评价，具有衡量项目水平的能力。按照级别划分为国际级比赛一等奖、国际级比赛二等奖、国家级比赛特等奖、国家级比赛一等奖、国家级比赛二等奖五大类。②项目规模分类层：规模大小代表了一个项目的工程复杂程度、BIM 技术应用成熟度等多方面影响因素，因此规模大小也可以用来衡量项目水平。通过《工程项目等级分类表》以及《建筑工程设计资质分级标准》来确定衡量项目规模的指标以及相应的等级划分标准，按项目类型分为五个指标：房建、地下空间、道路工程、隧道工程、桥梁工程，每个项目按类型参考上述标准对应评分。
构建区域BIM 典型项目水平评价系统，通过层次分析法将系统层分为微观评价系统和宏观评价系统，微观评价系统由项目获奖和项目规模两大分类层组成，结合《工程项目等级分类表》以及《建筑工程设计资质分级标准》对单个项目进行评分，通过分值大小来反应微观项目水平的高低，再按时空进行汇总作为宏观项目水平的评价。
4.1 时间演化分析
根据项目水平得分分别计算出2011-2021 年的31 个省级行政单位累计项目水平得分的平均值、标准差、变异系数，如表1 所示。
表1 2011-2021 年区域项目水平平均值、标准差、变异系数
标准差与平均值的比值为变异系数，该统计指标能够衡量数值间的离散程度，可利用标准差和变异系数来测度区域典型BIM 项目水平的绝对差异和相对差异[3]。（图1）
图1 2011-2021 年区域典型BIM 项目水平平均值、标准差和变异系数
平均值方面，2011-2021 年区域BIM 典型项目水平在波动过程中逐渐提高。可能的原因有BIM 技术在全国工程项目的应用更加深入，应用BIM 技术项目规模的扩大以及BIM 比赛对项目的要求日益严格。2011-2019 年项目水平稳步提高，2019 年达到峰值，经过一次波动之后继续提高。故推测2020 年某些关键性因素导致项目水平下降。考虑到新冠疫情爆发于2019 年12 月，故推测疫情对2020 年我国工程项目发展有所冲击，但很快得到缓解。
标准差方面，2011-2021 年区域BIM 典型项目水平绝对差异在波动中明显增加。标准差数据在2020 年出现低谷值，再次说明2020 年是影响我国区域BIM 典型项目水平的关键之年。
变异系数方面，2011-2021 年区域BIM 典型项目水平相对差异呈现先下降后波动最终趋于1。从2011 年到2016 年，变异系数逐年下降，2016 年之后，变异系数在1左右波动。变异系数反映了区域间的项目水平相对差异随时间推移最终稳定在1 附近，趋于平衡，本次调查数据来源为BIM 赛事，故推测这与各个区域的教育水平和技术研发投入密切相关，教育水平是区域历史积累的结果，也是进行区域创新的重要基础，在推动区域BIM 典型项目水平上作用显著。
4.2 空间演化分析
根据每年的项目水平得分大小利用自然间断点分级法将区域BIM 典型项目水平划分为四个等级，利用ArcGIS 对不同年份区域BIM 典型项目水平进行空间可视化处理，其中2018、2021 年如图2 所示。
图2 2018、2021 年区域BIM 典型项目水平空间分布图
从BIM 典型项目水平的空间演变格局来看，主要呈现出以下特征：
①BIM 典型项目水平总体呈现东南高西北低的趋势。这与我国区域经济发展水平密不可分，经济发展水平高的地区更有机会发展BIM 等高新技术产业，由于存在技术扩散效应，随着时间推移空间上呈现出较明显的聚集性分布，有助于适时调整政策以促进BIM 技术全面发展。
②年均BIM 典型项目水平最高的三个地区是广东省、山东省、北京市且具有空间聚集性。前五年项目数量较少，既反映出当时我国区域BIM 典型项目水平较低同时又可能存在统计结果的片面性，后六年空间分布整体趋势基本一致，低水平地区主要分布在西北内陆地区以及北部地区，高水平地区主要分布在东南沿海地区以及北京、四川等地，且具有扩散性，为衡量其空间要素属性间的聚合或离散程度，利用空间自相关进行检验。
研究对象的全局空间自相关性一般采用全局Moran′s I 指数来检验，用以反映临近的空间单元属性值的相似程度，是进行空间计量分析的前提基础，具体公式如下：
式中Yi、Yj分别为区域i、j 的项目水平，n 为样本区域个数；
Wij为空间权重矩阵元素，这里设置为0-1 邻接矩阵。Moran′s I 指数的取值范围为[-1，1]，其统计量大于0 说明我国区域BIM 典型项目水平具有空间正相关性，小于0 则具有空间负相关性，其绝对值越大，表明空间相关性越强，该值趋近于0 则表示我国区域BIM 典型项目水平不存在显著的空间相关性。
利用 ArcGIS 计算全局Moran′s I 指数、P 值、Z 值，汇总如表2 所示。
表2 2011-2021 年区域BIM 典型项目水平全局空间自相关检验
经手动计算检验与ArcGIS计算结果一致。结果表明，在2016、2017、2020、2021 四个年份的全局Moran′s I 指数在10%置信水平下通过了显著性检验，故有90%把握认为我国区域BIM典型项目水平具有空间正相关性。2011-2015 年空间相关性并不明显，从2016 年开始时，具有较明显的空间正相关性，说明从典型项目水平角度来看可以反应BIM 技术的发展较为稳定，表明区域BIM 典型项目水平在空间上的分布朝聚集趋势演化。
本文在现有文献以及网络调查的基础上，以全国31 个省级行政区为研究对象，利用层次分析法构建区域BIM 典型项目水平评价模型，对2011-2021 年区域BIM 典型项目水平进行评价，并对时空演化特征和变化趋势进行研究分析，研究结论如下：①2011-2021 年区域BIM 典型项目水平在波动过程中逐渐提高。②2011-2021 年区域BIM 典型项目水平绝对差异也在波动过程中明显增加。③2011-2021 年区域BIM 典型项目水平相对差异呈现先下降后波动最终趋于1。④BIM 典型项目水平总体呈现东南高西北低的趋势。⑤年均BIM 典型项目水平最高的三个地区是广东省、山东省、北京市，且具有空间聚集性。
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