我国建筑业正处于生产模式变革、产业转型升级的重要阶段。传统生产模式所固有的信息共享困难、建设流程割裂以及由此带来的管理效率低下, 严重阻滞了建筑业的变革和发展。为改变建筑业生产效率落后的状况, 住建部多次出台旨在推动建筑业信息化发展的文件, 但碍于建设实践中所面临诸多动态变化的影响因素与亟需破解的复杂问题, 使得应用推广收效甚微。智慧建造是一种工程项目管理理念, 它以项目信息门户为共享平台, 以建造技术、人工智能和数据技术为手段, 面向项目全生命周期, 构建项目建设和运营的智慧化环境, 通过技术集成、信息集成和管理创新, 对项目建设全过程实施有效管理。智慧建造是信息化与工业化深度融合的一种新型工业形态, 体现了项目建设从机械化、自动化向数字化、智慧化的转变趋势。探讨其采纳意愿的影响因素, 完善其在建设领域的扩散机制, 对促进我国建筑企业的提质增效及建筑业转型升级有重要意义。

　　 诸多学者从不同角度对于智慧建造应用现状及阻碍因素等问题进行了有益的研究。但现有研究主要着眼于宏观政策、行业标准对BIM等相关技术或软件推广研究。在建筑业面临生产方式根本性变革的背景下, 加快智慧建造的推广与应用紧迫性进一步凸显, 而当下关于智慧建造采纳意愿的研究相当匮乏。鉴于此, 本文基于所获调查数据, 运用因子分析—Logistic回归模型, 分析影响智慧建造采纳意愿的主要因素, 以弥补当前研究所存在的不足。

　　 影响智慧建造采纳意愿的因素众多, 彼此不是孤立存在的, 两两之间往往存在着错综复杂的关系。为了明确影响智慧建造采纳意愿各个因素之间的相互关系, 本文结合智慧建造的特点, 从核心理念、技术应用、政府行为三个维度出发, 在大量文献研究、项目实地访谈的基础上, 归纳并提出测度智慧建造采纳意愿影响因素体系, 如表1所示。调查问卷共设置21个问题, 由两部分组成。问卷的第一部分为基本资料及背景, 主要向被调查者介绍研究背景、相关名词简介, 使其熟悉所调查内容。第二部分是问卷的主体, 对关于智慧建造采纳意愿影响因素的认同程度进行评价, 采用李克特量表的形式, 其重要性通过“非常认同”“认同”“中立”“不认同”“非常不认同”5级进行评价, 由被调查者根据认知情况进行填答。

　　 本次调查问卷的发放范围涵盖了施工单位、设计及咨询单位、高校从事建筑业相关研究的群体 (教师、在读博士) 等。通过调查问卷的发放进行调查填写与收集, 共收回完整问卷135份, 其中剔除从事其他行业的问卷、剔除回答时间过短且回答选项雷同的问卷、剔除回答对智慧建造不了解及非常不了解的问卷。本研究共收回有效问卷97份, 问卷有效率71.9%。利用SPSS 22.0对调查问卷的数据进行信度和效度分析, 得出Cronbach’α系数为0.793, 大于0.7, 说明问卷结果信度高, 回收数据具有较高的可靠性。KMO值为0.806, Bartlett球体检验的卡方值为691.96, 显著水平为0.000, 说明问卷具有良好的有效性。

　　 由于Logistic回归分析对选取变量的多重共线性较为敏感, 在进行回归分析之前需要对样本中可能存在的多重共线性进行处理。本文用因子分析法改进了Logistic回归分析, 其基本思路是把多个相关性较强的初始指标, 归结为少数彼此相关性较弱的综合指标, 所获得几个综合指标涵盖了初始指标的大部分信息。基于此, 以智慧建造认可程度为二分因变量, 提取的四个主成分为自变量, 进行二元Logistic回归分析, 对智慧建造采纳意愿的主要影响因素进行研究。

　　 因子分析方法本质是对高维变量系统进行最佳综合和简化, 可以客观地确定各指标的权重, 有效地避免主观随意性。因子分析利用降维的思想, 力保数据处理过程中样本信息丢失最小化, 把多个指标转换为少数几个综合指标, 所获得几个综合指标涵盖了初始指标的大部分信息, 且彼此之间是相互独立的。

　　 本文采用SPSS22.0对所获样本进行因子分析。如表1所示, 各变量的变量共同度均大于0.5, 该值表明了原始变量方差中能被共同因子解释的部分, 变量共同度越大, 说明该变量被共同因子解释的程度越高。同时, 为了对潜在因子进行解释, 采用最大方差正交法对初始因子荷载矩阵进行旋转。以特征值>1为标准, 提取4个主成分。分析结果如表2、3所示。

　　 由表2可知, 4个主成分共解释了73%的总方差, 表明所提取主成分包括了大多数原始变量所涵盖的信息。主成分1包含的变量中, 有X₆ (影响因素较多) 、X₇ (人才供给) 、X₈ (技术缺陷) 、X₉ (成本投入) 、X₁₂ (可借鉴的成功案例) 、X₁₄ (技术难度) 6个变量的荷载值大于或接近0.7, 这些因素一定程度上反映了智慧建造的技术应用的相关影响, 可以定义为技术应用因子。主成分2包含的变量中, 有X₅ (投资风险) 、X₁₀ (标准和规范的制定) 、X₁₁ (政府激励政策) 、X₁₃ (明确的责权利界限) 4个变量的荷载值大于或接近0.7, 这些因素集中反映了智慧建造实施的外部环境, 可以命名为实施环境因子。主成分3包含的变量中, 有X₂ (智慧建造超越阶段性的认同) 、X₃ (智慧建造超越利益主体的认同) 、X₄ (智慧建造超越专业的认同) 3个变量的荷载值大于或接近0.7, 这些因素反映了智慧建造核心理念 (全生命周期理论) 在从业群体中认知程度, 可以定义为核心理念因子。主成分4包含的变量中, 有X₁ (对建筑业智慧化了解程度) 的载荷值大于或接近0.7, 该因素反映了从业人员对智慧建造的认知程度和相关理念普及程度, 可以定义为意识转变因子。

　　 从表2和表3可以看出, 提取的4个主成分概括了原有14个指标大部分信息。这既达到了降维、简化的目的, 又在一定程度上保证了后续研究结果能准确有效地反映出智慧建造采纳意愿的主要影响因素, 解决了多因素共线性的问题, 为下一步的二元Logistic回归分析做准备。

　　 将X₁₅ (对智慧建造的认可程度) 作为因变量, 因子分析所提取的4个主成分F₁、F₂、F₃、F₄作为自变量。由于二元Logistic回归分析要求因变量必须是二分变量 (0-1) , 对数据进行预处理:将认同及非常认同智慧建造的样本对应X₁₅记为1, 不认同及非常不认同智慧建造的样本对应X₁₅记为0, 以此进行二元Logistic回归分析。

　　 对模型分别采用步间的相对似然比检验, 块间的相对似然比检验和模型间的相对似然比检验三种检验方法进行综合检验。由表4可知, 显著性水平均为0.000<0.05, 说明回归方程的整体拟合程度较好, 模型具有显著的统计意义。

　　 Cox&Snell R²和Nagelkerke R²统计量是利用数量来解释Logistic模型中的估计精度, 其数值的范围是0~1, 越趋近于1表明模型对样本的拟和程度越高。由表5可知, 该模型的Cox&Snell R²=0.446, Nagelkerke R²=0.679, 这表明模型对样本的拟和度较好。

　　 Hosmer和Lemeshow的检验是用来判断拟合值与实际观测数据之间的差异是否显著。由表6可知, 该检验的卡方值为7.337, df为8, 查表可知, 其对应的临界值为CHINV (0.05, 8) =15.507, 卡方统计量<临界量;从Sig角度来看, P值为0.501明显大于显著性水平0.05;故而不拒绝原假设, 在可接受的水平上的模型估计拟合了数据, 不存在显著的差异。

　　 表7是预测值与实际数据的比较情况。数据表明, 22个不认同智慧建造的样本中, 有6个被误判为认同, 正确率为72.7%。75个认同智慧建造的样本中, 有3个样本被误判, 正确率为96%, 总的正确率为90.7%, 说明模型拟合效果较好。

　　 B (Beta) 是指标准化的回归系数, 代表自变量和因变量的相关性, 其绝对值的大小代表了和因变量的相关程度。从表8可以看出, F₁、F₂、F₃、F₄与因变量均呈正相关且B (F₄) >B (F₁) >B (F₃) >B (F₂) 。其次, F₄ (意识转变因子) 、F₁ (技术应用因子) Wals统计量均大于2, 且均在10%水平上显著。说明从业人员传统意识转变、智慧建造相关技术应用等因素对智慧建造发展影响较大, 其中从业人员传统意识转变对于智慧建造的采纳意愿而言是最重要的。由F₂ (实施环境因素) 、F₃ (核心理念认知) 的显著性水平较低, 说明政府政策的引导与智慧建造的发展不存在明显的相关性。

　　 在调查的群体中, 74.3%的从业人员认同智慧建造的普及会给建筑业带来效益的巨大提升, 25.7%的从业人员持中立或反对态度。这说明智慧建造虽然在从业群体中受到广泛认同, 但在应用过程中由于传统思维转型困难、BIM等新兴信息技术应用成功案例的缺乏、投入成本增加、效益不明显等因素, 使得该模式一直停留在理论研究阶段, 难以应用与普及, 这种现象也凸显了本研究的紧迫性与重要性。

　　 在调研过程中, 绝大多数从业人员认为智慧建造的研发与应用都应该立足于全生命周期理念, 从项目建设的全过程出发, 不应仅局限于某一阶段, 应超越工程的阶段性以形成连续性、系统化、集成化的项目建设过程。这不仅说明了全生命周期理念在智慧建造中的极端重要性, 更体现了在现阶段的项目建设过程中全生命周期理念的严重缺失。

　　 技术研发与应用对智慧建造采纳意愿有着重要影响。首先, 对数据进行相关性分析, 主成分F₁所包含影响因素中, X₇ (人才供给) 与其相关性最高, X₈ (技术缺陷) 、X₁₂ (可供借鉴的成功案例) 次之。这说明人才供给不足、技术不成熟、缺乏可供借鉴的成功案例, 导致应用过程中效益不明显甚至负效应, 从而使智慧建造推行受阻。其次, 智慧建造带来的建筑业生产方式巨大变革, 其技术难度要求及所需的软硬件购置费投入, 都是建筑企业短期无法实现的。

　　 上述研究表明, 引导传统思维模式转变是智慧建造采纳意愿的最重要影响因素。实践是意识形成的决定性因素, 当下智慧建造虽然在理论研究中体现出了巨大的优势与效益, 但在应用于工程实践的驱动力相当缺乏。这不仅需要从业主方、施工方的高级决策层、中级管理层、技术人员分别制定激励手段等措施来消除推广阻力, 也需要在政府层面对模式推广的外部环境进行优化, 使智慧建造采纳意愿得以提高。

　　 企业推动新技术的应用, 往往是源于内生需求、主动求变, 在明确自己的目标和需求后, 在项目建设过程中进行整体布局。对于我国建筑业生产关系落后的现状, 以政府部门为主导自上而下的推行, 必须是在底层技术和认知积累到一定程度的基础上才能奏效。从近几年政府对BIM强制推行的效果来看, 远没有达到预期。因此, 在智慧建造的推广过程中, 应选择从下而上的推广思路。首先进行智慧建造的普及, 进而通过制定绩效考核目标、技能大赛等多种措施手段, 在施工人员层面营造一个良性的竞赛氛围, 使得他们乐于学习、积极参与。其次, 对于管理人员, 应注重培养其智慧建造中先进的管理理念, 软件只是辅助工具, 核心是丰富的专业知识和先进的管理理念。有了应用端技术和管理理念认知的积累, 在此基础上政府应对智慧建造发展过程中, 产生的例如标准和规范的问题、责权利的划分、激励措施的制定给予相应的政策支持。例如2015年深圳发布一系列BIM实施文件, 提出了BIM总协调中心的角色。该文件的出台不仅让原本权责利分散的的BIM各参与方有了操作准则, 也使得项目建设各阶段的BIM应用可以在统一的框架下实施, 解决了信息沟通不畅造成的信息孤岛问题。

　　 现有的建筑业从业群体年龄结构老龄化、低学历问题严重, 施工人员年龄集中在在30~50岁之间, 这类群体对先进建造技术的学习和应用往往持排斥的心态。所以对于智慧建造的发展, 还应注重学习能力较强的建筑类专业大学生培养。从专业课程设置、课外实践课程安排到相关软件学习, 都应设立一套完善的培养体系。同时, 建筑企业内部需要制定持续的激励政策。囿于软硬件成本投入及技术人才流动性, 很多企业不愿意投入精力培养更多的智慧建造人才, 这也成为整个行业智慧建造推广的一个阻力。在目前人才紧缺的阶段, 企业需要制定激励政策留住人才、管理好人才、激发人才的潜力, 为智慧建造乃至建筑业转型升级提供产业化工人队伍。

　　 在智慧建造应用至工程实践过程中, 各参与方之间的利益冲突同样影响着采纳意愿。设计方在熟悉CAD的操作流程且设计任务较为繁重的背景下, 大量的碰撞检查、变更设计会增加设计单位的负担, 使得他们对新技术、新理念的应用往往持抵触态度。对于施工方而言, 为获得项目投标报低价, 后期通过高额索赔获取利润已经成为常态。智慧建造由于其所包含的可视化、虚拟现实、增强现实等先进技术, 可以有效地减少设计变更、错误和返工, 造成施工方获利途径减少。而寄希望于智慧建造能带来成本节约、产品品质提升的业主方, 由于各参与方利益冲突、职责划分不明确等问题, 导致即使项目建设前期投入了较高成本, 也收不到预期的效果。美国、新加坡等智慧建造起步较早的国家, 业主方在应用智慧建造进行项目建设时, 在项目构思阶段通过智慧建造导入规划的制定, 对各参与方的职责、任务进行明确, 并在成本预算中拿出一部分对设计和施工方进行激励, 这样不仅可以减少利益争执, 也更便于管理, 这些实践为国内的智慧建造应用提供了良好的借鉴。

　　 在分析已有研究的基础上, 本文对影响智慧建造采纳意愿的因素进行总结并设计调查问卷, 对最终获得的数据样本运用因子分析-Logistic回归模型进行分析, 结果显示意识转变因子及技术应用因子与智慧建造采纳意愿相关性最高。并根据研究结果提出引导意识逐步转变、引导技术及理论深入应用、形成产业化工人队伍、引导行业内资源整合、协调各参与方利益冲突、明确各方职责等建议。采用因子分析—Logistic模型, 使得本研究从数据处理和关系逻辑多方面的结果都验证了方法的科学性。但受数据完备性与精确性影响, 缺乏对建筑业企业的大样本、分层级的差异性分析, 导致分析结果可能存在一定的偏差。此外, 智慧建造在我国建设领域的应用尚处于初期阶段, 为增强从业群体对智慧建造的接受程度, 下一步研究的重点是全行业的抽样调查和完备的系统多层级关系分析。