261 项获奖项目 × 地理分布 × 类型学 × 机构竞争力 × 外部因素 × 经济圈聚合
数据口径：项目所在地——衡量省份的建设活跃度，即获奖项目实际建在哪个省。与之对照，Part VII 采用机构所在地口径，衡量省份的设计供给能力。两种口径数字不同：如北京项目所在地获奖29项、一等奖率17.2%，而机构所在地获奖48项、一等奖率20.8%——差值反映北京机构的跨省设计输出。树状图矩形面积映射各省份获奖总数，颜色深浅映射一等奖率。广东（40项，一等奖率25.0%）、江苏（39项，10.3%）、浙江（31项，35.5%）三省合计110项，占全国42.1%。北京（29项，17.2%）一等奖率在头部省份中偏低。西藏、青海、宁夏、新疆、山西、辽宁各仅1项获奖，反映获奖项目在空间上的高度集聚——东部沿海与直辖市形成"建设高地"，西部与东北省份建设活跃度相对较低。
哑铃图展示12类建筑的获奖规模（左端，获奖总数）与质量（右端，一等奖率）分布。文化博览建筑获奖最多（61项，占23.4%），但一等奖率中等（27.9%）；综合与其它建筑获奖29项，一等奖率37.9%，为所有类型最高；交通枢纽建筑（12项，33.3%）与风景园林建筑（4项，25.0%）一等奖率亦居前。居住建筑与工业基础设施各仅1项获奖，样本量过小，其一等奖率不具备统计代表性。
堆叠柱状图展示261个获奖项目按建筑类型与奖项等级（一等奖/二等奖/三等奖）的交叉分布。文化博览建筑（61项）与商业办公建筑（55项）合计占总量44.4%，为获奖主力类型。一等奖共52项（19.9%），在综合与其它建筑中占比最高（37.9%），但该类样本量仅29项，需谨慎解读。
数据口径：项目所在地。热力图展示12类建筑 × 28个省份的获奖矩阵。颜色深浅映射获奖数量。广东在商业办公建筑（15项）、江苏在教育科研建筑（11项）上形成单类型优势；北京在文化博览建筑（9项）与商业办公建筑（8项）上分布较为均衡。西藏、青海、宁夏等省份在多数类型上未获奖，反映区域建设活跃度的显著差异——东部沿海省份项目类型多元，西部省份建设需求相对集中。
数据口径：项目所在地。树状图按建筑类型分Tab展示省份分布。矩形面积反映该省份在该类型上的获奖占比。文化博览建筑中，广东（14.8%）、江苏（13.1%）、北京（11.5%）三省份合计占近四成；商业办公建筑中，广东（27.3%）一家独大。该图可识别各类型下的"头部省份"与"长尾省份"。
数据口径：项目所在地。四大经济圈（京津冀、长三角、大湾区、川渝）合计占全国获奖总量的70.9%。长三角以88项领跑，项目密度最高，一等奖率22.7%；大湾区（广东+海南）46项，一等奖率23.9%；京津冀37项，一等奖率18.9%，其中北京单独贡献29项；川渝规模最小（20项），但一等奖率25.0%，为四圈最高。经济圈内部呈现"核心城市虹吸"特征：长三角上海、江苏、浙江三省合计占该圈97.7%；川渝四川占80%。
数据口径：机构所在地——衡量省份的设计供给能力，即注册在该省的机构共获得多少奖项。与之对照，Part I 采用项目所在地口径，衡量省份的建设活跃度，即获奖项目建在哪个省。两种口径数字不同：如北京机构所在地获奖48项、一等奖率20.8%，而项目所在地仅29项、一等奖率17.2%——差值来自跨省设计输出。散点图展示各省份机构所在地获奖项目数与一等奖率的关系，气泡大小映射获奖机构数，颜色映射一等奖率。位于回归线上方的省份，一等奖率高于按获奖规模预测的水平；下方则低于预测。北京（29家获奖机构、48项获奖、一等奖率20.8%）与上海（19家机构、33项获奖、30.3%）获奖规模大且一等奖率较高；广东（32家机构、46项获奖、21.7%）与江苏（23家机构、36项获奖、8.3%）获奖规模大但一等奖率偏低；天津（3家机构、5项获奖、40.0%）与黑龙江（1家机构、2项获奖、50.0%）一等奖率最高但样本量小，需谨慎解读。
数据口径：项目所在地 vs 机构所在地。散点图展示各省份项目自给率（本地机构完成本地项目的比例）与获奖数量的关系。自给率 = 本地机构完成项目数 / 该省份总获奖数。自给率≥90%的省份（广东92.5%、上海100%、湖南100%）本地机构主导项目供给；自给率<50%的省份（山东25%、河北20%、海南16.7%）高度依赖外部设计力量。北京自给率82.8%，兼具本地供给与跨省输出能力。江苏（66.7%）、浙江（74.2%）处于中间水平，部分项目由外省机构完成。
数据口径：机构所在地 → 项目所在地。OD矩阵展示设计机构跨省服务流动。左列21个省份代表机构注册地（输出端），右列28个省份代表项目所在地（输入端）。连线粗细与颜色深浅均映射项目数量。261个获奖项目中，约32%存在跨省设计服务流动，反映建筑设计市场的空间不均衡性。
数据口径：机构所在地。散点图展示各省份2024年GDP与机构所在地获奖数量的关系（含获奖为零的省份，n=31）。线性回归方程：获奖数 = -3.46 + 0.000278 × GDP（Pearson r ≈ 0.69，R² ≈ 0.47）。GDP可解释获奖数量变异的47%，剩余53%由其他因素（如设计能力、政策导向、历史积累）驱动。颜色映射点到回归线的垂直距离（残差）：红色 = 实际获奖高于GDP预测值，蓝色 = 低于预测值。仅标注获奖总数 ≥ 8 或残差绝对值较大的省份。
数据口径：机构所在地。散点图展示各省份建筑学本科院校数量与机构所在地获奖数量的关系，老八校省份以星形标注。拥有3所建筑院校的省份获奖数均较高；但部分省份院校数量与获奖数量不匹配，提示高校资源向获奖产出的转化效率存在差异。仅标注获奖数 ≥ 8 的省份。
数据口径：机构所在地。散点图展示各省份甲级建筑设计机构数量与机构所在地获奖项目数的关系。线性回归方程：获奖项目数 = -4.87 + 0.126 × 甲级机构数（Pearson r = 0.783，R² = 0.613）。气泡大小映射甲级机构总数，颜色深浅映射获奖/机构比（效率比）。效率比 ≥ 0.5 的省份标注为异常值。北京（185家甲级机构，48项获奖，效率比0.259）与上海（208家机构，33项获奖，0.159）效率比显著高于机构大省，呈现"小而精"特征；广东（297家机构，46项获奖）与江苏（273家机构，36项获奖）机构数量庞大但效率比中等，呈现"规模效应"。
数据口径：机构所在地。残差条形图展示各省份机构所在地实际获奖数与GDP预测值的偏离（n=31，含获奖为零省份）。残差 = 实际值 - 预测值。正值表示该省份获奖表现优于经济规模预期，负值表示低于预期。北京（残差+38.6，48项获奖 vs 预测9.4项）、上海（+22.6，33项 vs 10.4项）、广东（+10.1，46项 vs 35.9项）显著高于GDP预测；山东（-20.4，3项 vs 23.4项）、河南（-13.6，0项 vs 13.6项）低于预测。残差为正可能反映设计能力溢价、政策倾斜或历史积累；残差为负可能反映设计产业滞后于经济增长。
数据口径：机构所在地。残差条形图展示各省份机构所在地实际获奖数与建筑学高校数量预测值的偏离。北京（高校3所，获奖48项，残差+20.5）高校资源转化效率极高；广东（高校2所，获奖46项，残差+33.8）、浙江（高校2所，获奖29项，残差+16.8）亦高于预期。部分省份高校数量与获奖数量不匹配，提示建筑教育资源的区域分布与获奖产出之间存在空间错位。
数据口径：机构所在地。残差条形图展示各省份机构所在地实际获奖数与甲级机构数量预测值的偏离。北京（185家甲级机构，获奖48项，残差+29.6）、上海（208家机构，获奖33项，残差+11.7）显著高于预期，呈现"精品机构"特征；广东（297家机构，获奖46项，残差+13.4）与江苏（273家机构，获奖36项，残差+6.5）机构数量庞大且高于预期；山东（248家机构，获奖3项，残差-23.4）机构数量大但获奖远低于预期，提示机构数量扩张未必带来同比例的获奖增长。
本次分析以2025年全国优秀工程勘察设计奖为样本，沿三条叙事线展开：全景与类型（全国省份总览→类型学话语权→类型-奖项等级→类型-省份矩阵→类型-省份细分）、省份空间格局（经济圈聚合→省份机构竞争力→项目自给率→跨省设计流动）、机制解释（GDP/建筑教育/甲级机构相关性及残差分析）。全文贯穿"项目所在地=建设活跃度"与"机构所在地=设计供给能力"双口径，差值即为跨省设计输出。