建筑信息模型(BIM)技术的应用被认为是继CAD之后建筑领域的第二次科技革命。而与国际建筑业信息化率0.3%的平均水平相比,我国建筑业信息化率仅约为0.03%,差距明显。目前我国建筑业BIM应用项目比率与住建部提出的2020年建筑业BIM采用率达90%的目标还相差甚远。从建筑施工行业领域看,现阶段我国施工行业BIM技术应用的高水平项目数量有限,施工企业对BIM技术认识程度有限,应用BIM技术的广度和深度有限,应用水平还不够高。关于影响施工企业采纳BIM技术的因素,有学者认为BIM软件在可操作性与互操作性等方面的不足阻碍施工企业的BIM应用;有学者认为应用BIM的效益不明显,同时缺乏规范的BIM应用软件和相应的规范及标准是导致现阶段施工企业BIM技术应用不足的原因;亦有研究指出建筑企业的BIM采纳行为受到感知有用性、感知易用性、组织内源结构、外部环境的影响。

需要指出的是,上述研究中没有考虑BIM应用的范围和深度。BIM应用范围和深度不同,相应投入和收益也会有所差异,进而可能影响到企业对BIM的采纳决策。现有研究对于多个施工企业采纳BIM的整体情况和动态尚缺乏较为系统和深入的分析。

整体上看,BIM与传统技术之间的替代选择、BIM应用的范围和深度、多个施工企业间的个体差异、BIM应用的外部环境(风险)等因素共同构成了一个复杂自适应系统。而基于主体建模(Agent Based Modeling,ABM)是研究复杂自适应系统及其涌现的有力工具。据此,本文拟以施工企业为研究对象,采用基于主体建模的方法,从跨企业—行业层面,分析一定区域范围内多个施工企业整体上的BIM采纳率情况。

作为一种典型的复杂自适应系统模型,基于主体建模具有以下特点:(1)研究对象是主体或者个体,其对环境具有适应性和学习能力;(2)主动性,即主体拥有自己的行动规则并根据这些规则主动完成某项任务以实现自我意图;(3)易于对非线性的个体行为如记忆、学习、路径依赖、滞后等建模,且在模型中反映主体行为的不确定性;(4)建模时只须定义特定类型主体所遵循的行为规则或政策,易于操作。

首先,施工企业作为BIM采纳主体,其采纳决策是一个动态过程,即企业可根据自身需要和环境变化调整技术选择的决定;其次施工企业在做出BIM采纳决策时,其作为决策主体的特性和环境条件均客观地存在着,同时基于企业个体间的差异而在各自的行为规则上存有不同之处;最后,基于主体建模通过多个主体的行动演化而涌现出的一种整体趋势,能够从个体—整体层次上反映出多个施工企业整体上的BIM采纳状况。因此,本研究适合采用基于主体建模的分析方法。

基于Garcia(2005)的研究,本文的主要分析步骤为:(1)可操作性的理论模型构建;(2)主体和环境的界定;(3)行为规则的设置;(4)情景设置;(5)迭代次数的规范化。以下详细分析:

本文建模的假设前提是:在一定区域范围内有多家工程施工承包商;未来有多个待实施的工程项目,同时各个工程项目的性质、类型和规模比较接近;项目规模较大或者复杂程度较高,具有应用BIM技术的潜在需求;承包商在具体的工程施工和管理中有两种技术选择,分别为传统技术和BIM技术;承包商结合前期的项目实施情况决定当前项目实施的技术选择。由上述假定构建具有可操作性的理论框架,如图1所示(图中数字表示因素或环节被创建的顺序):

理论模型按照以下步骤展开:(1)承包商在前期的项目实施基础上对当前待实施的项目做出技术选择;(2)技术在项目中的实际应用;(3)项目实施过程;(4)工程完工取得实际效果并反馈给下一个待实施项目的技术采纳决策。每次新的迭代均从步骤(1)开始,迭代周期根据大中型工程项目施工的实际情况取为两年。

本模型以工程施工承包商为主体,其特性的界定主要考虑技术采纳决策。每个承包商自主决定其对传统技术和BIM技术的应用选择,且该采纳决策会根据技术应用的实际效果做出动态调整。

对环境的界定涉及主体间相互作用的外在约束条件,如空间或时间边界等。从技术扩散的角度看,本模型中暂不考虑地区间政府部门对建筑业BIM技术推广政策制定的差异性,也不考虑工程项目在地区间的差异性,因此模型中主体间互动并不需要考虑空间限制。此外互动达到均衡的时间范围并不需要事先确定。因而“环境”只界定为在一定的时空范围内承包商的数量和待实施工程项目的数量均保持不变,即工程建设的市场供需状况比较稳定。

我国建筑施工行业引入BIM技术的时间较短，2018年起才开始实施《建筑信息模型施工应用标准》，因此当前施工企业的BIM技术基础普遍比较薄弱。随着BIM技术的不断采纳和应用，承包商的BIM技术水平会得到不断提高。BIM技术基础用B表示，且B∈[0,10]。B越大，表示BIM技术水平越高。每一个迭代周期内承包商的BIM技术基础水平为：

B_t+1=(B_t+A_t+1)^α(1)

式中B_t+1和B_t分别表示承包商在当期项目实施和上一期项目实施中的BIM技术基础水平，设承包商初始的BIM技术基础水平为：B₀=1；对于施工企业而言，BIM技术可用于3D建模、3D可视化、冲突检测、可施工性分析、成本估算、设施管理、能源建模等，应用范围或者深度不同，企业从中获得的技术积累也会有所差异。因此，BIM技术水平的高低与BIM应用程度有关。设当期项目实施中的BIM应用程度为A_t+1，且A_t+1∈[0,1]。A_t+1越大，则BIM技术的应用程度越高。按照知识的累积性和学习曲线，α表示BIM技术的应用所取得的技术积累对BIM技术基础水平的影响。设α∈（0,1），α越大，表示上述影响越显著。

承包商的传统技术基础为T,设T∈[0,10]。T越大,则技术基础水平越高。每一个迭代周期内承包商的传统技术基础水平为:

T_t+1=T_t+0.001(2)

式中T_t+1和T_t分别为承包商在当期项目实施和上一期项目实施中的传统技术基础。由于传统技术已发展得比较成熟,设承包商初始的传统技术水平T₀=8。按照学习曲线,对于已经发展比较成熟的传统技术,承包商从各个项目的技术应用中能够取得的技术水平增量较小,设其为0.001。

在暂不考虑成本变动风险的情况下,本文假设采用BIM技术时的项目实施成本分别受到承包商初始的项目实施成本水平(一定程度上反映承包商初始的工程经验和能力水平)、初始期至当期已实施项目的经验积累、承包商的BIM技术基础和BIM技术应用程度以及上述工程经验和技术之外的其他因素影响。考虑到施工企业的项目管理和技术应用均存在学习效应,项目实施的成本大小参考学习曲线的对数曲线模型、Stanford-B模型和Dejong模型,结合工程施工与管理的实际情况,构建BIM应用时的成本函数如下:

式中C^B_t+1表示当期的项目实施成本;C₀表示承包商的初始成本水平。因假设各个待实施项目的规模比较接近,故不同项目的初始成本水平设为相同;M表示BIM软件成本所占比例,设M=0.01;BIM应用程度影响BIM软件的投入,故用M与A_t+1乘积的开方表示BIM软件的成本;1-M表示BIM软件购买之外的成本比例,包括BIM人员操作和管理成本等;X为已实施的项目数量,代表承包商自迭代初期至当期从已实施项目中获得的经验积累;n₁表示使用BIM技术的学习系数,其大小与承包商对BIM技术的学习率l₁有关。学习率越低,则完成当前项目所需成本或者时间相对于前一个项目越小。根据联合国对工程建设中学习率的报告,取l₁=95%。BIM技术的应用能够节约施工管理成本,如消除预算外造价变化的40%,通过冲突检测而节省的合同价值高达10%。上述可节约成本的大小应当与承包商的BIM技术基础和BIM应用程度有关,故用当期的BIM技术应用程度A_t+1与上一期承包商已取得的BIM技术基础B_t/10的乘积开三次方表示应用BIM技术的节约成本潜力,同时设该成本节约对项目实施成本的影响程度为0.2。C^'为在工程经验和技术之外的因素影响下的项目实施成本大小。

当采用传统技术时,在不考虑成本变动风险的情况下,假设项目实施成本分别受到承包商初始的项目实施成本水平、初始期至当期已实施项目的经验积累、承包商的传统技术基础以及上述工程经验和技术之外的其他因素影响。仍然考虑学习效应,构建采用传统技术时的成本函数如下:

式中C^T_t+1表示当期的项目实施成本,n₂为使用传统技术时的学习系数,其大小与承包商对传统技术的学习率l₂有关,根据联合国对工程建设中学习率的报告,取l₂=85%。

从工程施工承包的角度看,项目实施过程中各种风险因素作用的大小最终可集中反映在项目完成成本的变动上。假设该变动系数服从正态分布,此外未来各个待实施项目的风险大小因不可预见性而具有一定的不确定性。据此,构建项目的风险系数如下:

R^B_t+1=rand(Normal(μ,σ_B));R^T_t+1=rand(Normal(μ,σ_T)) 　(5)

式中R^B_t+1和R^T_t+1分别表示当期项目在实施中采用BIM技术和传统技术时的风险系数;在风险系数的正态分布中,设μ=1,采用BIM技术时的项目风险除了一般风险外还包含BIM自身的技术风险,因此取σ_B=σ_T+0.3;随机函数rand()表示每一期项目的风险大小具有不确定性。在上述项目风险及不确定性条件下,项目实施的预期成本为:

PC^B_t+1=R^B_t+1×C^B_t+1,PC^T_t+1=R^T_t+1×C_t+1^T(6)

式中,PC^B_t+1和PC^T_t+1分别为当期项目实施采用BIM技术和采用传统技术时的预期成本。

设W为项目的合同金额,因假设各个待实施项目的规模接近,故设各个项目的合同金额大小相同,且假设W大小接近承包商初始的项目实施成本水平C₀。K为承包商在项目实施中的预算约束,假设各个承包商的预算约束水平相同。W×K反映了承包商的风险承受能力,即当W一定时,K越大表示承包商可承担的成本压力越大,风险承受能力也越强,反之则承包商的风险承担能力越弱。

基于上述规则的设置,项目实施中的技术采纳决策为:若当期采用BIM技术的预期成本PC^B_t+1和采用传统技术的预期成本PC^T_t+1不同时大于承包商的风险承受能力W×K时,承包商采用二者当中较小的技术,如果二者大小相等,则优先选择BIM技术。若PC^B_t+1和PC^T_t+1均大于W×K时,表明无论采用哪种技术,预期成本大小都将超出承包商可承受的范围,此时承包商将不予实施该项目,并直接对下一个待实施项目做出新的技术采纳决策。

按照承包商抗风险能力(预算约束)的不同,设置两种模拟情景,一种是承包商抗风险能力较弱(预算约束取K=0.5),另一种是承包商抗风险能力较强(预算约束取K=1.5)。承包商所在的区域范围以我国二线城市作为参考,例如武汉市。根据大中型工程项目要求具备的实施能力,参照武汉市施工总承包壹级资质企业的数量(223家),在区域范围内设置200个承包商主体。根据王鹏飞(2018)对我国目前BIM技术扩散状况的分析,BIM的早期采纳者数量占比为12.3%～20.2%,故迭代初期设置采用BIM技术的主体数量占比为20%,采用传统技术的主体数量占比为80%。不同情景的初始设置详见表1。

初步设定上述两种情景各运算20轮,每轮包含40次迭代。如果每轮运算均获得BIM技术采纳比例的均衡解,则计算终止,否则增加每轮运算的迭代次数和/或运算轮数,直到均衡解稳定为止。模型分析采用Netlogo6.0.3软件进行运算并记录结果,结果导出到Excel表中进行统计和分析。

根据上述模型分析步骤和初始设置,分别模拟BIM应用程度和项目风险对施工企业BIM采纳率的影响。模型运算的结果如下:

如图2所示,当承包商的预算约束较小(K=0.5)即风险承受能力较弱,且采用BIM时的项目风险水平较低时(σ_B=0.1),BIM采纳率(用采纳BIM的承包商数量占比表示)随着BIM应用程度的提高而逐渐增大,但增长幅度较小。当采用BIM时的项目风险大小为中等和偏高水平时(σ_B分别为0.4和0.7),BIM采纳率的高低随着BIM应用程度的提高具有一定的波动性。当承包商的预算约束较大(K=1.5)即风险承受能力较强,且采用BIM时的项目风险水平较低时(σ_B=0.1),如图3所示,BIM采纳率随着BIM应用程度的提高而呈现出一种稳定的增长趋势,同时具有一定的增长幅度。当采用BIM时的项目风险大小为中等和偏高水平时(σ_B分别为0.4和0.7),BIM采纳率的高低随着BIM应用程度的提高呈现出先增后减的趋势,并且趋势的转折点发生在应用程度较高处(A=0.8)。

整体上看,上述分析结果表明BIM应用程度对BIM采纳率的作用趋势并不呈现某种单调性,而是具有一定的波动性。根据已有报道,Azhar(2011)对10个项目的成本数据所做的BIM投资回报率(ROI)分析表显示,不同BIM应用程度下的ROI在140%和39900%之间波动,即:从投资角度揭示了企业对BIM的采纳率会随着BIM应用程度的变化而产生一定的波动,这与本文模拟分析结果呈现类似规律,从而验证了本文研究成果的正确性。

如图4所示,当承包商的预算约束较小(K=0.5)即风险承受能力较弱时,且BIM应用程度不同时(A分别为0.2、0.5和0.8),BIM采纳率随着项目风险水平的提高而逐渐减小,且当项目风险较小时(σ_B=0.1),减小幅度更大。一项对印度交通基础设施的施工企业BIM采纳情况调查分析的结果表明,那些采用BIM技术的施工企业主要面向风险比较小的外包项目,这也说明了一些施工企业在做出BIM采纳决策时,对于项目风险存在着规避倾向。

当承包商的预算约束较大(K=1.5)即风险承受能力较强,且BIM应用程度较低时(A=0.2),如图5所示,BIM采纳率随着项目风险水平的提高而先增后减,且减小趋势出现在风险水平较高处(σ_B=0.5)。当BIM应用程度达到较高水平时(A分别为0.5和0.8),BIM采纳率随着项目风险水平的提高而逐渐增加;当项目风险较小时(σ_B=0.1),BIM采纳率增幅更大。

上述情况整体上表明,项目风险大小对BIM采纳率的影响主要呈现单调性趋势。此外,由图2和图4可知,在不同的BIM应用程度和项目风险水平条件下,当承包商的风险承受能力较弱时(预算约束K=0.5),BIM技术采纳率的变动范围在70%～95%左右;而由图3和图5可知,当承包商的风险承受能力较强(预算约束K=1.5)时,BIM技术采纳率的变动范围下降为40%～50%左右。这表明较高的风险承受能力会显著降低BIM技术对于承包商的吸引力。亦有调查研究发现,企业的风险承受能力越强,与采纳BIM有关的机会成本也越高,因此承包商投资和实施非BIM应用的项目可能性也越大。另外,从上述模拟分析反映的整体情况看,当承包商的风险承受能力的大小有所不同时,BIM应用程度和项目风险水平对BIM采纳率的影响会发生不同程度的改变,这意味着承包商的风险承受能力对于BIM应用程度和项目风险对BIM采纳率所产生的影响能够发挥比较显著的调节作用。

一种效应是随着应用范围或者深度的增加,应用的复杂性和投入成本随之增大;另一种效应是随着技术学习和应用经验的不断积累,BIM应用的技术和经济效率在不断提高。这两种效应随着BIM应用程度的提高而此消彼长,同时二者的净效应发生动态变化,最终形成了对BIM采纳率的波动性影响。因此,有必要从BIM技术的开发、服务和管理等方面设法降低BIM应用的投入成本,同时承包商内部需加强BIM技术培训和应用经验的交流。此外政府和行业的相关部门与机构需增进施工企业间以及跨行业间的BIM技术知识和应用经验的学习和交流。

具有低风险承受能力的承包商更愿意采纳风险较低的BIM应用项目,而拥有高风险承受能力的承包商大多数情况下愿意实施高风险的BIM应用项目。据此,对于那些风险承受能力比较弱的承包商,需要匹配风险较小的BIM应用项目,同时应促使企业不断加强BIM应用的风险管理,并设法从内外部两方面降低风险,以提高企业对BIM技术的采纳率。此外,有必要提高施工企业对采纳BIM的风险水平识别能力,以便为项目风险大小与企业的风险承受能力之间能够相互契合和匹配建立前提和基础。

一方面,风险承受能力的提高降低了承包商对于作为先进技术的BIM的依赖性,同时也降低了承包商对于BIM应用中高风险的敏感性。因此,一方面需要提升施工企业管理者对BIM应用的潜在价值的理解和认知水平,使他们认识到对BIM的采纳与否不仅会影响企业当前的收益水平,还关系到企业对未来BIM新市场的适应能力、开拓能力、竞争力和社会影响力,从而增强BIM技术对于施工企业的吸引力。另一方面,可以有针对性地将一些高风险的BIM应用项目交付给具有高风险承受能力的施工企业来承担。

本研究针对当前BIM技术在我国建筑行业工程施工领域应用不足的现状,基于已有研究,采用基于主体建模的分析方法,较为系统、深入地考察了BIM应用程度和项目风险对施工企业BIM采纳率的影响。研究表明,BIM应用程度对BIM采纳率的影响作用具有一定的波动性;项目风险对BIM采纳率的影响作用趋势呈现单调性;在BIM应用程度和项目风险对BIM采纳率产生的影响中,企业的风险承受能力发挥较为显著的调节作用。

需要指出的是,为了简化模型,本文假设前提中忽略了各个待实施工程项目在性质、类型和规模上可能的差异性;主体界定局限为施工承包商,并未涉及业主、BIM咨询机构、政府等参与主体;主体行为规则的制定中未考虑企业对政府制定的BIM推广政策的响应、业主对承包商采用BIM技术的特定需求、BIM应用方式的不同,如自主、合作或者外包等情况。此外只考虑了BIM技术应用对BIM技术基础水平的增量效应,没有考虑后者作为存量对于前者的潜在影响。上述研究不足有待在今后的研究中进一步改进。