投资估算阶段住宅项目建筑工程费估算研究

汪菲娜，谈 飞

(河海大学 商学院，江苏 南京211100)

住宅项目从项目建议书阶段到竣工验收阶段，每一个阶段都需要对项目的造价进行估算，以便对工程造价进行控制。研究表明，在项目的项目建议书和可行性研究阶段，投资估算的准确性直接关系着项目的投资，其影响程度高达75% ～90%。由此可见，提高投资估算的精度是准确进行造价控制的第一步，有利于项目后续各个阶段的工程造价管理。

住宅项目主体结构的建筑工程费用是项目投资的重要组成部分之一，笔者研究的住宅项目建筑工程费包括项目基础结构和主体结构的建筑工程费用及符合国家最低标准的粉刷装饰工程费用，不包括项目的精装修费用。在选定主体结构的基础类型和结构类型的前提下，根据相关的建设标准和建设规范进行建设，相应的建筑工程费参考已建工程项目的实际建筑工程费，分析已建工程主体结构的工程量和工程单价，对拟建住宅项目主体结构工程量和工程单价进行预测，得到住宅项目主体结构的建筑工程费，并针对拟建工程的实际建设条件进行必要的调整即可。已建工程项目的实际建筑工程费反映了目前建筑市场的技术水平和生产管理水平，对估算拟建项目的建筑工程费具有指导意义。

1 住宅项目主体结构工程量的估算

1.1 住宅项目主体结构工程量的影响因素

在项目的项目建议书和可行性研究阶段，主体结构工程量的影响因素包括项目的建设规模、抗震设计、基础类型、结构体系、建筑物的高度与层高、主要结构构件尺寸的确定等。

(1)项目拟建规模。根据项目的需求分析，可以初步确定项目的拟建规模。项目工程量大小与拟建规模的大小直接相关。

(2)建筑物的抗震设计。不同地区由于所处地质环境不一样，对建筑物的抗震等级要求也不一样。建筑工程需按照《建筑工程抗震设防分类标准规范》［1］的规定，确定建筑物的抗震设防类别，并依据《建筑抗震设计规范》［2］进行相应的设计。显然，建筑物确定的抗震烈度和抗震标准不一样，对方案设计提出的要求也不一样，工程量也会有明显的区别。

(3)建筑物的基础类型。基础是为传递上部结构荷载至地基上的结构，有墙基础和柱基础，一般用砖、石、混凝土及钢筋混凝土等材料建造。基础一般设置在天然地基上，当地基比较软弱时，需要对其进行人工处理，成为人工地基。必要时还需设置桩基础。基础还可以选择是否设置地下室，地下室是否按人防的标准进行建设等。此外，基础型式可分为墙下带型基础、柱下单个基础、柱下带型基础及整片基础等，不同的基础类型和基础型式都将对基础的工程量造成影响。

(4)建筑物的结构体系。住宅按层数可分为单层、多层、中高层及高层。从结构上说，要根据抗震设防烈度、建筑物高度等选择合适的结构体系。以高层建筑为例，一般情况下，高层房屋的平面为方形、条形、工字型、口字型、L 型或П 型，特殊情况下有做成圆形、Y 形或多边形及其他较复杂的形状。高层建筑结构体系一般划分为框架体系、剪力墙体系、内芯和外伸体系、筒式体系及混合体系［3］，不同结构体系工程量有较大差异。

(5)建筑物的高度与层高。建筑物确定的高度不同，选择的结构体系会有所差异［4-5］。建筑物的高度和结构体系都直接影响建筑物的工程量。故在设计时应合理选择建筑物的高度，控制工程量。

建筑物的层高在满足建筑使用功能的前提下应尽可能降低。在相同建筑面积的条件下，受层高变化影响显著的项目主要是外墙、内墙和墙体饰面等。这些都将影响主体结构的工程量。

(6)主要结构构件尺寸的确定。设计过程中，设计者要初步考虑建筑结构的强度等级，根据经验初步确定构件的截面尺寸，不同结构构件尺寸对工程量有较大影响。

1.2 住宅项目主体结构工程量的预测

在对拟建住宅项目主体结构工程量进行预测前，需要从大量的已建工程中筛选出若干个类似的样本工程，以其实际工程量作为参考进行预测。通过借鉴已建工程的实际工程量预测拟建项目主体结构的工程量的方法，与传统的采用相对固定的定额计算工程量的定额法相比，更能够反映实际施工水平，且针对不同的拟建住宅项目可选择不同的已建工程项目作为参考，针对性更强，能够有效提高工程量预测的准确性。有学者用一元线性回归［6］的方式进行预测，但是单因素预测具有一定的局限性，忽略了其他影响因素与工程量之间的关系。笔者考虑影响住宅项目主体结构工程量的众多因素，进行多元线性回归预测。

在进行住宅项目主体结构工程量预测时，选择若干个影响工程量的因素作为自变量，以工程量为因变量，分析工程量与影响因素之间的关系，参考已建工程项目分部分项工程的实际工程量，建立多元线性回归方程，对拟建工程项目相应的分部分项工程量进行预测。

设需要预测的分部分项工程量为y，选择若干个分部分项工程量影响因素x1，x2，…，xn(n个工程量影响因素)，可构建多元线性回归方程：

式中：a1，a2，…，an为对应于x1，x2，…，xn各影响因素的系数;c为常数。

2 住宅项目主体结构工程单价的估算

2.1 住宅项目主体结构工程单价的影响因素

2.1.1 人工单价影响因素

(1)政策因素。对于人工单价，政府会制定最低工资标准、相关保险等强制性制度，因此在确定具体的工程人工单价时，需充分考虑上述政策因素带来的费用。

(2)市场因素。建筑市场供求关系对劳动力价格影响显著。当建筑市场发展处于上升期时，人工单价、材料单价都会随之变化。在确定具体的主体工程工料单价时，需充分考虑市场因素以确定相应的价格水平。

(3)工程因素。由于工程在地域和时间上的差异，不同地区和时间下的人工单价有明显不同。此外，工程的技术要求、工期要求等都对人工单价有重要影响。一般情况下，工程技术要求高、工期要求短的工程，人工单价会在一般工程的基础上有所提高［7］。

(4)管理因素。人工单价在计时工资制和计件工资制条件下差异较大。在计件工资制下，工人的工资与其完成的工作量密切相关，有利于提高工人的工作效率。在确定具体的人工单价时，需充分考虑采用的管理模式对人工单价的影响，以确定具体的单价。

2.1.2 材料单价影响因素

(1)宏观经济因素。例如钢材的消费量反映一个国家的经济发展状况，钢材的产量和消费量总体与GDP 呈一定的相关关系。随着我国工业化的进程，对钢材的需求逐年上升，虽然在2008年首次出现增幅下降，但我国对钢材的需求量仍然较大。随着我国产业结构的调整，对钢材的需求将有所变化，钢材的价格也会随之受到影响［8-9］。

(2)政策因素。政府出台的宏观调控政策对钢材市场价格影响很大。2009 年为拉动内需，政府相继出台经济政策，鼓励进行基础建设，极大地影响了钢材的市场价格;“十一五”以来，我国不断推出节能环保政策，根据《钢铁产业发展政策》，我国需要最大限度地提高废气、废水、废物的综合利用水平，力争实现“零排放”，建立循环型钢铁工厂。这需要钢铁产业进行长远的发展规划、布局调整及技术创新，必然会影响钢材的市场价格。

(3)成本因素。我国是世界上最大的钢铁生产国和消费国。钢材的成本受钢材原料(铁矿石、焦炭、废钢等)价格的影响。以铁矿石为例，由于近些年我国钢铁工业处于上升期，对铁矿石的需求量大幅增长，而我国国产矿的增长不能弥补目前的铁矿石缺口，还要大量依赖进口矿石。在国际铁矿石市场中，铁矿石巨头掌握定价权，进口铁矿石价格将影响钢材生产的价格。

(4)供需因素。根据经济学原理，当市场对钢材的需求大于供给时，钢材的价格上涨;反之，当钢材生产过剩，供给大于需求时，其价格下跌。

2.1.3 机械台班单价影响因素

(1)机械设备的性能。机械设备的性能直接影响机械设备的施工能力、使用中的消耗及需要修理的情况，这些对机械设备在寿命期内所需的修理费用、日常运行成本、使用寿命等有直接影响。

(2)市场因素。市场对机械设备的供求类似于机械设备的市场竞争条件直接影响机械设备的租赁单价及机械出租单位的期望利润水平。

(3)折旧方法。机械台班单价包括机械设备的折旧费用。采取的折旧方法不同，每次计提的费用也不同。

2.2 住宅项目主体结构工程单价的预测

主体结构工程单价受政策因素、市场因素和工程因素等影响，反映在工程单价随时间的变化上。随着时间的推移，单价的变化显著。因此，可通过工程单价的时间序列进行分析［10］，预测主体结构工程的工料单价。

时间序列预测方法包括简易平均法、移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑预测法、自适应过滤法等。其中，当数据的时间序列表现出无明显的长期趋势和季节变动时，可采用简易平均法进行预测。当数据的时间序列存在密切关系时，可采用移动平均法进行预测，移动平均法的实质就是消除近期预测值中的偶然因素和不规律变动影响，将异常大和异常小的观察值进行修匀，避免移动平均数中出现较大的波动。指数平滑法在平均时赋予每个数据一个权重，随着时间的推移，这些权重单调地减少，逐渐趋向于零。差分指数平滑法可以弥补移动平均法和指数平滑法中的滞后偏差的不足。自适应过滤法先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差。这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数，使误差减小到最低。

笔者采用二次移动平均法，消除采用一次移动平均法做预测时会出现的明显的滞后偏差现象，对工程的工料单价进行预测。设时间序列为y1，y2，…，yt，…，yn，以N为移动时期数，则一次移动平均数为

设时间序列从某时期开始具有直线趋势，且认为未来时期亦按该直线趋势变化，则可设该直线趋势预测模型为其中：t为当前时期数;T为由t至预测期的时期数;为第t+T预测期值;at为截距;bt为斜率。由递推公式可求得。由此可计算第t+T预测期的工程单价

3 住宅项目主体结构建筑工程费的估算

某公司拟于2014 年7 月建设一个27 层的框剪结构住宅小区，基础为平筏板，设防烈度为8级，地下面积为419.5 m2，地上面积为11 355 m2，层高为78.6 m。以钢筋工程为例，对该拟建住宅项目的钢筋工程量和钢筋材料单价进行预测，计算钢筋工程的费用。

3.1 钢筋工程的工程量预测

以钢筋工程为例，搜集到该公司过去完成的工程中包含具体钢筋工程量的例子若干个，从中选择出9 个结构类型、基础类型与该小区相似的已建工程对该小区住宅工程的钢筋工程量进行预测。以拟建工程钢筋工程量为因变量，选择建筑物的设防烈度、地下面积、地上面积、地上层数、高度、层高等影响因素作为自变量，进行多元线性回归，可得到如下方程：

其中，x1，x2，…，x5分别为拟建住宅小区的设防烈度、地下面积、地上面积、地上层数和高度5个影响因素。拟建住宅小区和选择的样本标准层高均为2.9 m，故在进行多元回归时可忽略层高因素的影响。

对该方程进行拟合优度检验，求得复可决系数R2=0.96，表示该方程能够在96%的程度上解释由设防烈度、地下面积、地上面积、地上层数及高度5 个影响因素对钢筋工程量造成的影响。此外，可计算求得显著性检验F统计值为14.571，在显著性水平α 为0.05 的条件下，可以查表得到F检验临界值为9.013。由此可见，F检验统计值大于F检验临界值，即钢筋工程量与设防烈度、地下面积、地上面积、地上层数及高度5 个影响因素之间存在显著的线性关系，求得的多元线性回归方程具有显著的解释能力。

根据该住宅小区的基本情况及求得的钢筋工程量与建筑物设防烈度、地下面积、地上面积、地上层数及高度的函数关系，可计算求得该工程钢筋工程量为762.88 t。

3.2 钢筋工程单价预测

根据江苏省造价信息网可获得江苏省主要建材的价格走势。以Φ22，HRB400 螺纹钢筋为例，2013年7 月至2014 年6 月各月钢筋的价格如表1 所示。采用二次移动平均法对2014 年7 月螺纹钢的价格进行预测，计算表格如表2 所示。

表1 钢筋价格走势 元/t

表2 二次移动平均法螺纹钢价格预测 元/t

根据计算结果可知，2014 年7 月螺纹钢的预测单价为3 366.34 元/t。

3.3 钢筋工程费用估算

钢筋工程直接工程费由钢筋工程量和钢筋工料单价相乘求得，工料单价由人工单价、材料单价、机械台班单价构成，计算如下：

钢筋工程直接工程费=钢筋工程量×(钢筋工程人工单价+钢筋工程材料单价+钢筋工程机械台班单价)

由多元线性回归分析可知，该住宅项目钢筋工程量为762.88 t;经钢筋工程材料单价时间序列分析可知，2014 年7 月钢筋工程材料单价为3 366.34元/t。同理，可计算求得钢筋人工单价和机械台班单价。据此可计算出钢筋工程直接工程费。

同理，可对拟建项目的其他分部分项工程进行计算，累加求得项目的建筑工程费。

3.4 误差分析

(1)钢筋工程量预测误差分析。在对钢筋工程量进行预测时，首先需要选择若干个与拟建住宅项目类似的已建工程，以其实际工程量作为参考对拟建工程钢筋工程量进行预测。由于样本数量有限，预测结果会有一定的误差。此外，通过多元线性回归进行预测忽略了因变量与自变量之间的非线性关系，在今后的研究中，可通过非线性分析的方式进行工程量的预测。

(2)钢筋工程材料单价预测误差分析。在对钢筋工程材料单价进行预测时，仅依据时间序列理论方法对钢筋价格进行了预测，忽略了价格的实际调整。实际工作中，还应根据经验，在该预测值的基础上，考虑影响钢筋价格的因素进行调整。

4 结论

投资估算对于住宅项目的投资决策起着至关重要的作用。由于住宅项目的建筑工程费通常在一定的建设规模和建设标准、规范下进行，通过已建工程项目的实际工程量和工程单价的分析，可以有效预测拟建工程项目的工程量和工程单价，进而对投资估算阶段拟建住宅项目建筑工程费的预测起到积极的指导作用，为项目投资估算中建筑工程费的计算提供了新的思路。

［1］ 中华人民共和国住房和城乡建设部. GB50223 -2008，建筑工程抗震设防分类标准规范［S］.

［2］ 中华人民共和国住房和城乡建设部. GB50011 -2010，建筑抗震设计规范［S］.

［3］ 丁大钧，姜永生.土木工程概论［M］.北京：中国建筑工业出版社，2010：106 -144.

［4］ 陈蔚. 建设项目设计阶段工程造价的控制研究［D］.西安：西安建筑科技大学，2007.

［5］ 丁敏.浅谈建筑物层高对造价的影响［J］.中国市政工程，2007(5)：82 -83.

［6］ 童丹萍.住宅建筑工程工程量线性分析研究［J］.武汉理工大学学报，2004，26(7)：62 -64.

［7］ 刘钟莹，俞启元，李泉，等. 工程估价［M］. 南京：东南大学出版社，2010：189 -194.

［8］ 沈劲，王娜，许海飞.钢材价格影响因素分析［J］.冶金经济与管理，2012(4)：25 -27.

［9］ 李丽华，王欣.我国钢材价格影响因素研究：基于宏观经济因素视角的分析［J］.价格理论与实践，2014(1)：89 -91.

［10］ 王济干.预测与决策［M］.南京：河海大学出版社，2003：98 -121.