基于SEM的建设项目BIM能力成熟度测度研究

陈永鸿， 李东文， 杨建荣

(昆明理工大学 建筑工程学院， 云南 昆明 650500)

建筑业是我国国民经济的支柱产业，步入21世纪以来在政府支持和需求推动的作用下，我国虽然在建设规模上有较大提升，但建设效率却始终未见显著成效，这无疑说明建筑业变革的必要性。为实现建设项目的可视化和量化管理，提高工程建设效率，Chuck Eastman教授提出建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)。英国BIM Task Group将BIM定义为：通过共享3D模型和智能结构化信息的创建、整理和交换，加强项目全生命周期内创造价值的协作[1]。现阶段的技术和传统的建设项目组织模式已无法解决我国建设效率低的困境，因此BIM的提出无疑为建筑业变革的成功提供了可能性。在此背景下，我国政府部门出台《2016—2020年建筑业信息化发展纲要》、《建筑信息模型应用统一标准》等系列文件鼓励推进BIM应用。目前，我国BIM应用如火如荼，显然已成为建筑业提升竞争力的重要措施之一。然而声称BIM项目的多不胜数，有BIM在一些项目中的广泛应用，也有仅仅在工序上被局部应用[2]，这说明当前建设项目中BIM应用能力参差不齐。因此，如何测度并提升建设项目中的BIM能力成为我国BIM深层次应用的关键，但国内的研究却较少涉及BIM能力测度问题。本文在此行业背景下，通过理论和应用现状相结合对BIM能力成熟度进行测度研究，以期为BIM在建筑业的深度和广度应用提供参考，并对后续研究起到抛砖引玉的作用。

1 研究现状

1.1 成熟度理论

成熟度研究起源于美国软件工程行业，1991年，卡内基美隆大学(Carnegie Mellon University)提出首个成熟度模型——CMM模型，获得行业内的广泛认可。成熟度的核心思想在于，通过持续演进的、具有动态尺度的标准，促使组织主体不断地改进和完善，使得管理逐步从混乱的、不成熟的过程走向成熟、规范的开发过程[3]。随后这一理念逐渐扩展并被应用到其他领域。目前，成熟度研究无论在IT领域还是建筑领域都是炙手可热的。在中国知网数据库中，以“成熟度”为主题搜索2010—2017年发表的期刊文献，共6945篇。通过一一筛选后，得到与建筑行业相关的成熟度论文共142篇。通过Citespace知识图谱软件对142篇文献进行可视化分析，得到建筑行业成熟度研究关键词共现分析图1。从图1中可以看出：在建筑领域，当前的研究主要以项目管理成熟度为主，并逐步细化向BIM、风险管理、工程造价管理、安全管理等领域的成熟度延伸。

图1 建筑行业成熟度研究关键词共现分析

1.2 BIM能力成熟度

针对BIM能力测度问题，美国国家BIM标准(National Building Information Modeling Standard，NBIMS)较早提出BIM能力成熟度概念，用于描述建设项目的供应链运作和交换信息的水平，之后便引起了BIM领域的广泛关注。在软件能力成熟度、项目管理成熟度及BIM成熟度相关研究的理论基础上，本文将BIM能力成熟度梳理总结为项目各参与方在建设项目全生命周期中应用BIM的水平，促使BIM能力由低级向高级不断发展的过程，使得建设项目中的BIM应用逐步走向成熟。

国外以成熟的项目案例为基础，提出视角不同的BIM能力成熟度模型。通过文献研究，将BIM能力成熟度模型汇总为表1。

表1 国外BIM能力成熟度模型统计

其中，NBIMS CMM(Capability Maturity Model)是提出较早的BIM能力成熟度测度模型，该模型从11个指标对BIM能力进行测量[4～6,8～12]。BIM能力指数通过对所有指标的测量结果加权求和得出，划分5个成熟度级别与BIM能力指数相映。在NBIMS CMM 中并未对维度有具体的划分，但主要聚焦于过程和技术两个维度。为了提升BIM能力成熟度模型的可靠性，相继出现的BIM Maturity Matrix[5,11～14]，BIM Quick Scan[5,6,9,11,14～16]，VDC(Virtual Design and Construction) Scorecard[6,7,11,12,16,17,19]，BIM Proficiency Matrix[4～6,9,13,14,16]，BIM Maturity Index[9,16,19]等测度模型，都在其体系中加入政策等相关维度。除此之外，BIM Assessment Profile主要通过宾夕法尼亚州立大学发布的BIM应用的关键组件和步骤指南来评估BIM能力成熟度水平[9]。BIM Cloud Score被提出专用于评估BIM建模技术成熟度[11]。Owner’s BIM CAT主要从业主的角度出发，对其BIM能力进行测度[6,16]。值得一提的是，Porwal等[20]提出组织和人的问题成为了当前BIM实施的最大挑战。然而，现有的BIM能力成熟度模型一方面关键维度未同时体现(如NBIMS CMM缺乏对组织和人员维度的测度)，另一方面测度方法存在缺陷(如BIM Proficiency Matrix赋予所有维度及指标相同的权重)。因此有必要对BIM能力成熟度进一步研究。

通过中国知网数据库以关键词“BIM成熟度”进行检索删选后，得到相关期刊论文21篇。使用知识图谱软件Citespace对相关论文进行分析，得到BIM能力成熟度关键词共现分析图2。从图2中可以看出国内针对BIM能力成熟度的研究尚处于起步阶段。目前，下载量最高的深圳大学黄园及哈尔滨工业大学崔晓的两篇硕士论文中，从技术因素、组织过程因素、合约标准(政策)因素三个维度出发，对BIM能力成熟度进行测度研究[21,22]；王美华等[23]从设计企业的角度，利用层次分析法对设计企业的BIM应用能力进行实证研究。但由于我国引进BIM技术较晚，发展不成熟，先前研究存在以下两个局限：首先，国内BIM能力成熟度研究多从施工、设计等企业角度或建设项目的施工阶段等单一方面出发，不能对BIM能力成熟度进行全面的测度；其次，主要借鉴国外BIM能力成熟度模型，未将建设项目中的BIM应用本土化，难以精确得出BIM能力成熟度水平。因此，非常有必要在实际调研和国内外研究的基础上构建BIM能力成熟度模型，为国内BIM能力成熟度提供适宜的测度体系，为BIM在建筑业的深度和广度应用提供参考。

图2 BIM能力成熟度研究关键词共现分析

2 BIM能力成熟度测度指标体系

从上述国内外BIM能力成熟度模型中，表2初步梳理归纳了28个评价指标并统计各指标在这些模型中出现的频率。

表2 国内外BIM能力成熟度模型指标统计

续表

注：表中模型分别为模型的简称。其中，BIM MM(Cui)指哈尔滨工业大学崔晓的BIM成熟度模型，BIM MM(Huang)为深圳大学黄园的BIM成熟度模型，其它均为国外十种成熟度模型

从测度指标中可以看出，国内外现有BIM能力成熟度研究普遍从技术、经济、管理、环境、信息、过程、组织、合约标准等维度出发。通过AHP(Analytic Hierarchy Process)等相关方法确定建设项目中BIM能力的关键影响指标，从而建立BIM能力成熟度模型。由于我国应用BIM技术较晚，始终未构建出全面的BIM能力成熟度模型。

为降低测度体系的局限性，将国内外BIM能力成熟度测度指标统计出现频率小于3的指标剔除。根据指标无相关性原则，将各方的协调和交接过程与利益相关者的沟通过程组合成参与方协调过程；将利益方对BIM的认可度和高层领导支持度组合成BIM支持度；将制定BIM执行计划与质量控制计划合并为BIM执行计划。因我国建筑业的行业背景，对设计单位、施工单位等单位中的项目负责人及现场人员进行深度访谈并梳理总结后，添加政策因素、数据响应速度、组织架构作为测度指标。本文以已有研究的维度划分为基础，结合实际建设项目BIM应用环境，从组织、技术、个人三个层面将测度指标进一步梳理归纳为过程管理、组织安排、技术能力、信息能力、人员、应用标准六个维度，图3为本文构建的BIM能力成熟度测度体系。

图3 BIM能力成熟度测度体系

3 数据采集及分析

3.1 调查问卷设计与分析

为了确保BIM能力成熟度研究的科学性和可靠度，采用结构化问卷形式获取相关数据。首先针对上述BIM能力成熟度测度体系设计调查量表。第一轮问卷调查主要对象为建筑行业内的专家，第一轮问卷调查的同时咨询专家意见。根据调查信效度及专家建议修改形成正式的调查量表。正式的调查量表主要分为两部分，第一部分为调查对象个人背景资料；第二部分为BIM能力成熟度测度资料。其次，采取Likert 5级量表法让调查对象给各指标对BIM能力成熟度的影响程度进行度量，其中，1～5由低到高依次代表了各指标对BIM能力成熟度的重要程度。调查量表按照随机原则发放，采取网络发放的途径共发放问卷210份，筛选剔除无效问卷后，剩余有效问卷 192份，回收有效率约91%。调查过程中有效问卷和量表题项比大于普遍认可值6∶1，数据统计分析结果较可信[24]。调查对象针对建设项目各参与方，主要包括业主单位、施工单位、设计单位、顾问单位及科研教育单位的BIM相关人员，其中技术人员与管理人员各占43%。

3.2 数据的信度和效度检验

为了解数据样本的可靠性，采用SPSS 22.0软件对数据样本进行信度检验。信度检验主要采取Cronbach’sα系数，普遍认为Cronbach’sα系数至少应大于0.5。通过SPSS 22.0软件中的可靠性分析，分析结果如表3所示。从表3可以看出每个维度的系数值都超过0.5且量表的总系数值达到较佳水平(大于0.9)，说明该调查量表具有较高的信度。

表3 信度检验结果

为了验证测度模型中指标体系的效度，采用SPSS 22.0软件对调查量表进行效度检验。检验结果如表4所示。该量表的KMO值为0.873，其值大于0.5通过检验；其显著水平p为0.000，小于0.05，说明维度之间存在一定关联性，适用于因子分析。

表4 KMO 与 Bartlett 检验

通过对调查量表的信度及效度检验后，量表的可靠性和有效性得到了检验，说明量表中的题项较好地反映了BIM能力成熟度模型中的影响指标，可以通过该量表进行进一步分析。

4 BIM能力成熟度模型构建

结构方程模型(Structural Equation Modeling，SEM)整合了因素分析与路径分析两种统计方法，研究各变量间的结构关系，验证构建模型的假设是否合理，模型是否正确，并修正模型中存在的问题[25]。SEM的优势如下：(1)SEM既能在分析中考虑测量误差，又可以分析潜变量之间的结构关系；(2)根据结构方程模型的拟合程度对模型中的指标等进行修正，用最终得到的模型来进行权重确定以增加测度的信度和效度，比常见的层次分析法及模糊综合评价法更具有说服力；(3)建设项目中BIM能力成熟度自变量较多且不易精准测量，所以， SEM更加适用于建设项目中的BIM能力成熟度测度研究。

4.1 模型研究假设

基于对BIM能力成熟度的文献回顾并结合测度体系的建立，本文提出如下假设：

H1：技术能力对BIM能力成熟度产生正相关影响；

H2：过程管理对BIM能力成熟度产生正相关影响；

H3：组织安排对BIM能力成熟度产生正相关影响；

H4：信息能力对BIM能力成熟度产生正相关影响；

H5：人员对BIM能力成熟度产生正相关影响；

H6：应用标准对BIM能力成熟度产生正相关影响。

4.2 验证性因素分析

基于图3所示的测度体系和模型中的研究假设，运用AMOS 22.0软件建立建设项目BIM能力成熟度模型架构。极大似然法具有一致性、无偏性是可能性最大的一种优良估计，应用也最为广泛，所以本文中将经过检验具有高信度的问卷数据带入结构方程模型，采用软件内置的极大拟然法进行模型参数估计和显著性检验，得到初始建设项目BIM能力成熟度模型。

通过CFI，CMIN/df，GFI，RMR，PGFI，RMSEA，PNFI等指标对初始建设项目建设过程中BIM能力成熟度模型进行适配性检验。通过适配性检验发现，拒绝虚无假设，表示理论模型与实际数据适配度存在欠缺，需要对模型进行修正。遵循模型修正原则，依次从MI值大的路径或相关关系进行模型修正，本文通过增加模型指标之间残差的相关关系进行修正。通过释放测量指标残差之间的关系后，得到模型修正前后适配度检验结果如表5所示，修正后模型路径系数及显著性检验结果如表6所示。根据表5，6的分析结果显示，在模型适配度方面，本文研究选择的适配度指标CFI，CMIN/df，GFI，RMR，PGFI，RMSEA，PNFI分别为0.9，1.71，0.86，0.05，0.68，0.06，0.68，GFI基本满足，其余均达到最低值，表明理论模型与实际数据适配度较好；在模型显著性方面，过程管理、组织安排、信息能力、技术能力、人员、应用标准的标准化路径系数分别为0.73，0.78，0.77，0.83，0.84，0.95，6个潜变量与建设项目中BIM能力成熟度间关系存在且显著，本文的基本假设得到验证。修正后的建设项目BIM能力成熟度模型如图4所示，此修正模型通过模型适配度检验及显著性检验，为最佳匹配模型。

表5 模型修正前后适配度检验

表6 修正后模型路径系数及显著性检验

图4 建设项目BIM能力成熟度模型

4.3 指标权重确定

从表7中的权重系数可以看出潜变量对建设项目中BIM能力成熟度的影响排序由高到低为应用标准(0.194)>人员(0.171)>技术能力(0.169)>组织安排(0.159)>信息能力(0.157)>过程管理(0.15)；观察变量中对建设项目BIM能力成熟度影响较大的指标为BIM执行计划(0.415)、员工技能经验(0.545)、BIM软件能力(0.227)、BIM职责安排(0.2)、数据交换(0.309)、参与方协调过程(0.301)。当建设项目涉及BIM应用且资源紧缺时，为节省资源且保证项目质量，对BIM应用的管理应当优先考虑上述变量。

表7 BIM能力成熟度模型测度指标权重系数

5 结论与展望

从潜在变量视角对BIM能力成熟度的最终结果来看，应用标准的影响最大为0.194。本文在应用标准对建设项目中BIM能力影响的理论研究[26]基础上，实证了应用标准对建设项目中的BIM能力成熟度影响程度显著。同时，也反映出我国建筑市场依靠人情世故进行交易现象较为广泛和在建设过程中不按规范进行操作现象明显，导致现阶段我国建设项目BIM市场较混乱，应用标准的缺失已成为我国BIM应用能力提升的关键障碍。因此，相关政府部门应加强协作，出台较为成熟的BIM应用标准指导规范建设项目中的BIM应用。

从观察变量视角，已有的研究基于理论和案例分析，认为员工技能经验、BIM软件能力、数据交换、参与方协调过程是建设项目中BIM应用的关键[27～31]。本文通过模型分析计算，实证已有理论及案例研究结论的同时，也说明建设项目中BIM执行计划(0.415)、BIM职责安排(0.2)对BIM能力成熟度的间接影响显著。本文结论以实际建设项目中反映出来的职责落实不到位、任务冲突等现象相对应。因此，在建设项目中，应根据建设项目的需要及实际情况，量身打造BIM执行计划；加强相关人员BIM培训，落实员工职责；加强各参与方间的协调合作，充分应用BIM技术为建设项目管理提供数据交换、共享平台，降低冲突风险，确保建设项目成功及各参与方实现共赢。

本文从建设项目BIM应用的角度出发，在国内外相关研究的基础上，提出具有本土化特色的BIM能力成熟度指标体系并使用结构方程建立模型，通过模型计算分析出BIM能力成熟度的主要影响指标，为BIM在我国建筑业的深度和广度应用提供参考。本文虽取得一定意义的结论，但在研究设计上存在一些不足：通过问卷调查的方式获取的数据与现实情况可能存在微小的偏差；BIM能力成熟度不是静态问题，从动态的角度出发更有助于BIM能力的提升。在后续的研究中应进一步优化。