大數據技術在工程造價市場化改革中的場景應用

摘 要：近年來，市場經濟高質量發展給我國建筑業進步帶來了巨大的機遇。工程造價管理作為合理分配利益和優化市場需求的手段，在工程建設投資決策、有效控制項目價格等方面發揮發了重要作用?；ヂ摼W時代全面來臨，大數據技術發展速度加快，傳統建筑業轉型升級對工程造價管理提出了新的要求，也為工程造價市場化改革帶來更多的可能性。本文在概述大數據技術條件的基礎上，闡述了工程造價市場化改革的必要性，并基于規劃設計、招投標、施工三個階段，指出大數據技術的具體應用方式，以期為我國工程造價市場化改革提供一定參考。

關鍵詞：大數據技術；工程造價；技術應用；市場化改革文章編號：2095-4085（2024）08-0128-03

0 引言

新經濟常態下，我國建筑業發展已經從傳統的增量時代邁向了存量時代。特別是信息技術快速發展，以大數據為代表的新興技術催生了大數據智慧平臺。大數據技術的出現，可以解放工程造價管理過程中的人力資源投入，高效復制既有的成功經驗，提高工程造價管理決策能力。隨著我國未來戰略發展的支點，新型城鎮化建設正逐步走向集約化、智能化、綠色化、低碳化的發展道路，工程造價管理工作必須要做出改革及創新。

1 大數據技術的相關概述

大數據技術是計算機科學和其他相關學科交叉融合而產生的一門新興學科。在互聯網行業，大數據也被稱為“第四次工業革命”的核心驅動力之一，數據已經成為企業最重要的資產之一。大數據技術涉及計算機科學、統計學和數學等多個領域。當前，大數據分析和處理主要采用分布式處理系統和數據挖掘方法。可以預見，隨著大數據應用需求的不斷增加，大數據分析與處理系統也將朝著多元化、一體化、智能化和可擴展化方向發展。因此，大數據分析與處理系統也將成為互聯網行業未來發展的一個重要方向［1］。

2 大數據技術與工程造價市場化改革的關系

當前，經濟社會快速發展，市場在資源配置中的決定性作用逐漸凸顯。工程造價的定價方式經歷了從政府定價、政府指導價到市場調節價的過程，投資主體也從單純的政府投資到現在的政府和民營、外商投資并行。在供給主體多元化和供給手段多元化的社會模式下，核心問題是處理好政府和市場的關系，政府應當更好地發揮宏觀調控作用，進行市場化改革。

建筑業高質量發展，產業素質穩步提升，催生了許多新型施工技術和管理方法。工程項目總承包模式在房地產和市政基礎設施領域獲得了廣泛運用，以定額為基礎的計價依據已經無法滿足建筑行業全新業態之下的工程造價管理需求，傳統的造價管理機制面臨著極大挑戰，要求形成更加市場化的工程造價管理模式，以滿足綜合性、跨階段、一體化的服務需求。

近年來，大數據技術加速創新，日益融入經濟社會發展各領域全過程，可以滿足經濟高質量發展和建筑業持續健康發展的要求，使工程造價行業充分發揮海量數據和豐富應用場景優勢，通過對歷史積累數據的有效利用，開展造價的確定與控制、提升建設項目價值、進行行業分析和管控等，賦能傳統產業轉型升級。

3 大數據技術在工程造價市場化改革的應用

3.1 規劃設計階段

在工程項目決策規劃階段，需要綜合考慮影響工程項目造價的各項因素。除了需要確定工程項目的具體規模之外，還需要分析工程項目的市場因素以及效益因素。若有必要，還需要進行工程項目的實地考察。綜合考慮影響工程項目造價的各項因素，選擇對造價最具有影響力的通用項目展開預處理，對工程項目對象進行描述，與工程項目規劃設計方案進行有效比選，能夠實現對投資成本的有效控制［2］。

一是影響造價主要因素的選擇。如何選擇工程總造價上占最具代表性之工程項目及確定其假設工程量，可以采取決策樹的方法。

二是建設決策樹，根據工程項目數據集，綜合大數據技術中信息增益的最大屬性特征，將其作為對屬性進行分裂的基礎要求，先建立根節點，隨后對不同屬性的信息增益進行計算和分析，相繼生成根節點、內部節點、葉子節點，最后成為工程項目規劃建設階段的共同造價數據。

三是生產能力指數法估算造價。決策階段比較常用的生產能力指數法，其計算公式如下：I2=I1Q2Q1e·f。式中，I1、I2分別為已建和擬建工程或裝置的投資額；Q1、Q2分別為已建和擬建工程或裝置的生產能力；e代表投資、生產能力系數，0lt;elt;1，根據不同類型企業的統計資料確定；f代表不同時期、不同地點的定額、單價、費用變更等的綜合調整獲數［3］。

四是構建模擬項目復核造價。根據選取的一般建筑工程造價中占比較大的項目，賦予合理的權重，以所列項目上浮或下調變動的百分比乘以權重，得到模擬項目該時間段的指數，可以用以復核工程項目估算價格水平的復核。模擬清單主要工程項目劃分如圖1所示。

3.2 招投標階段

工程項目招投標過程中，會產生海量的數據信息，這些數據以工程量清單為載體，需要進行充分挖掘，發揮出數據信息的最大價值。投標單位基于歷史數據形成投標文件，招標單位基于自身數據庫，結合指數指標、相似歷史工程的中標價格或者實際結算價格，制定出一個合理的招標控制價格，可以讓工程變得更嚴格，進一步降低項目建設的總成本。同時可以抓取潛在投標人的相關信息與該項目進行對應，通過計算和分析，將潛在投標人的相似歷史項目的真實結算價與中標價的增長幅度進行比較，對該項目的中標價以及可能出現的低價中標、高價結算的風險進行預測［4］。

一是分析單體工程造價。在單體工程造價的組成上，包括兩類指標，分別是消耗量指標和價格指標。通過大數據技術形成的價格指標可以估計建筑工程項目的每平方米建筑造價，消耗量指標可體現工程項目每平方米的實際工程量。價格指標包括總造價指標和費用指標，費用指標又分為規費、其他費、措施費以及稅金項目，可以展現出不同費用在工程項目總造價上的占有比例。綜合指數一般是由不同單項工程項目造價指標進行綜合性數據分析之后所獲得的數據集，大多是階段時間內建筑物的平均造價水平。從本質上來說，企業可以利用同類單項工程造價指標進行疊加平均計算，便可以獲得單項工程造價結果。造價指標體系構建如圖2。

二是分析清單項綜合單價。招標人提供工程量，并對清單項的各個施工內容、施工范圍等進行精準描述，投標單位結合特征描述情況進行投標報價。清單綜合價展現出階段時間內的清單平均水平，回標后的清單報價可以用于投標人的數據庫積累，了解市場投標價格趨勢。即便是清單項相同，但是描述特征不同，其最終的綜合單價也會有所不同。因此，在進行清單綜合單價技術指標和數據分類時，需要注意在系統中提前嵌入規則，對項目特征進行及時分類。

三是分析工料機信息。工料機主要是指人工、材料和機械，是工程造價組成的基本要素和直接成本。在進行工料機數據分析時，企業可以從數據價格和消耗量數據兩個層面著手。工料機單價可以結合當地造價管理機構發布的市場價格信息，通過大數據技術對工料機單價進行持續性觀察，結合數據走勢變化圖，形成價格指數，進而對其造價價差進行合理調整。

3.3 施工階段

大數據技術在工程項目施工過程的工程造價管理中，有非常豐富的應用場景。傳統的處理方式無法滿足大批量、復雜的數據信息獲取和處理需求，利用大數據技術，可以從不同渠道和來源盡快獲取數據，以幫助工程造價管理工作人員確定施工時的工程預算［5］。數據獲取和提取是重要環節，通過大數據技術，基于不同的渠道和來源，收集企業的原始施工數據信息，包括工程項目基礎材料、圖紙、設計文檔等，建立施工企業數據庫，更好地計算和控制施工成本。

一是建立全量造價數據采集體系。在大數據采集上，由于工程項目施工過程中的信息數據較為龐大，同時具有一定的動態性和多元性特征，因此需要建立工程施工階段的全量造價數據體系。在數據采集層面上，包括項目級數據、企業級數據、集團級數據和企業生態級數據四個層面。

二是優選大數據技術分析方法。在數據規模較為龐大時，傳統的統計方法無法滿足要求，即使可以滿足要求，但是由于處理時間過久，導致數據時效性不足，從而失去大數據的意義。大數據技術分析的基礎是包含諸如聚類分析、因子分析、相關分析、回歸分析、APP測試、數據挖掘的統計學和計算機科學等學科。但大數據分析技術相較于這些學科來說要更為復雜，可以選用布隆過濾器、散列法、索引、字典樹、混沌人工魚群算法等來進行大數據處理。其中，混沌人工魚群算法是基于大數據技術體系之下，用于工程項目造價評估的一類方法。通過混沌人工魚群算法的利用，可以對影響工程造價的各項因素進行逐一對應，并使用迭代計算，獲得工程項目的準確評估成本。

三是建立精細化工程成本管理體系。工程施工階段的造價管理成本體系較為復雜，因此需要通過對成本體系的建設，以明確不同的成本控制內容。通過大數據技術，可以直接發現工程造價管理中存在的問題，對各環節數據進行有效的搜集和整理。并利用數據信息統計法，完善成本體系計算模型，進而優化成本計算的精準度和標準化程度。在搭建成本體系的過程中，可以通過對人工智能和機器學習技術的運用，細化成本制定標準，以進一步降低成本誤差［6］。

四是構建量化分析模型。利用大數據技術，可以顯著提升數據信息的精準性、可用性，構建更為精準有效的已知數據分析模型，以便后續對工程項目成本、投資等有關問題進行分析。并通過對數據實際情況和數據庫的比對，推算出不同施工策略的完成時間、成本投入。通過這樣的模型分析和預測方法，可以對施工過程中產生的各種意外事件、異常發展態勢進行預測，為后續的施工決策制定提供支持。

五是提高工程項目施工效率。在工程項目施工中，利用大數據技術可以保障資金分配方案更為科學合理，節省其中的不必要步驟，更為有效地確定工藝流程，有選擇地進行成本投入。同時，通過大數據技術可以發現工程項目成本增長的潛在性因素，利用有關措施，減少不必要的造價，提高工程效率，降低成本投入。

4 結語

綜上所述，作為新時代的產物，大數據技術的應用是工程造價市場化改革的關鍵環節。造價管理人員需要明確大數據在規劃設計、招投標、施工三個階段的使用要點，在實踐過程中持續加強研究，以發揮出大數據技術最大的應用價值，為我國工程造價管理改革和創新發展打下堅實的技術基礎。

參考文獻：

［1］王詩悅，王玉珠.工程造價在數字化管理中的應用［J］.智能城市應用，2023（2）：96-98.

［2］王詩悅.簡述全過程工程咨詢［J］.居業，2019（4）：176.

［3］李俊辰.大數據時代BIM對市政工程造價行業的影響與策略分析［J］.石河子科技，2023（4）：57-58.

［4］徐恩利，湯佩豫，王偉剛，等.大數據技術應用于工程造價管理的趨勢與路徑［J］.中國招標，2023（8）：84-86.

［5］朱夢慧.應用大數據技術的電力工程造價數據挖掘分析方法［J］.中華建設，2023（7）：152-154.

［6］黎維皓.大數據時代BIM對工程造價行業的影響與對策探討［J］.綠色建造與智能建筑，2023（5）：36-38.

作者簡介：王詩悅（1994—），女，漢族，北京人，本科，工程師。研究方向：工程造價管理。