招投标中造价数据的分析及应用

张弘珩

(上海建工五建集团有限公司,上海 200063)

在飞速发展的信息时代，建筑业作为重要的产业之一快速发展，同时工程造价行业也在悄无声息地发生着变化。通过近些年相关部门印发的有关造价行业的文件可以看出，特别在2020年7月《工程造价改革方案的通知》的推出引起整个行业的关注。文件中多次提到加强工程造价数据的积累，构建云平台、建立数据库等举措。造价行业的未来充满着太多的不确定性，但在众多的不确定性中似乎又找到了一个确定性，那就是造价行业的发展肯定离不开数据化的支撑。

1 造价数据分析存在的问题

建筑施工企业的发展依赖于所承接工程项目的质量与数量，目前主要以招投标的方式承揽工程项目。在此过程中产生了大量可参考数据，可由于这样或那样的原因，这些数据并没有得到充分的利用。即便是现在对于数据所带来的优势已达成共识，但造价数据分析仍然问题重重。

1.1 对数据分析重视度不够

在招投标过程中所产生的数据，大多数施工企业并未对其进行系统化的收集、整理和分析。数据也被不同的方式记录于纸张上，或是储存于电脑硬盘中，造成调用数据时十分不便。从业人员往往依靠经验做出判断，这样的判断缺少数据的支撑，不利于从全局观合理降低施工成本。

1.2 没有统一的数据标准依据

在造价分析中会运用到造价指标和指数体系，建立体系模型可以对数据进一步分析。施工企业对体系的建立并没有统一标准，也没有完善的技术工具对数据加以呈现。而数据又自带特性，不同区域呈现出的指标和指数也是不同的，如何做到让数据分析结果具有可参考性，这需要施工企业内部有统一的数据分析标准。

1.3 数据分析和数据挖掘不足

面对大量的造价数据，有效挖掘和分析数据资源，对于没有关联的各种数据，运用数据分析方法，找到需要的数据信息。施工企业面临的问题在于，数据分析方法过于单一，则数据不具备参考性；数据分析方法过于复杂，则又加重工作内容与难度，在“多”与“少”之间难以平衡。

1.4 数据分析技术条件不够完善

目前技术化工具比较有限，还处于初步开发应用阶段，特别是中小施工企业未能普惠到。大部分施工企业还停留在依靠Excel表格对数据进行整理与分析阶段。这造成从业人员需对投标数据进行二次提取加工，烦冗的数据统计加大工作量的同时也提升了出错的概率。若使用具备数据分析的技术软件，生成投标报价的同时可直观看到相对应的数据指标，便能大大提升工作效率。

2 数据分析的方法

海量的原始数据是一项隐性资产，没有得到充分挖掘的数据就无法体现其价值，运用数据分析可以解决这一问题。本文从招投标中使用的工程量清单作为载体，分别从单项工程造价分析、清单项综合单价分析、工料机分析三个方面进行论述。

2.1 单项工程造价分析

对单项工程的造价组成进行分析可形成单项工程造价指标。该指标由价格指标和消耗量指标两个方面构成。通过价格指标可以解读出每平方米建筑面积的造价，而消耗量指标则反映出每平方米建筑面积需消耗的实体工程量，体现出该企业的施工技术水平和对施工成本管控的能力。

价格指标包括总造价指标和费用构成指标。总造价/总建筑面积，即总造价指标；各项费用/总造价，即费用构成指标。费用构成指标是对分部分项、措施费、其他费、规费、税金项目费用组成的分析，也反映了各项费用占工程造价的比例。另外，从造价组成要素角度，费用指标也可以对各专业人工费、主要材料费、机械费、企业管理费、企业利润费用进行分析。

综合指标和造价指数一般是由多个单项工程的造价指标进行综合分析后所得到的一组数据。通常来说在某一段时间或者某一类建筑的社会平均造价水平可以通过综合指标简单明了地反映出来。其本质上是对于多个同类单项工程造价指标进行加权平均算法所得出的结果。

以上这些指标可从宏观上分析造价结构的合理性。

2.2 清单项综合单价分析

在招投标中工程量清单由招标人提供，每个清单项都会对工作内容和施工范围进行特征描述，投标人需按照特征描述进行组价并报价。清单综合单价指标反映出某段时间内该项清单的社会平均水平。清单项目特征是投标人报价的主要依据，即便是同一条清单项，若特征不同，则所报综合单价会大相径庭。所以在对清单综合单价指标进行分类时，要特别注意其项目特征的问题。

2.3 工料机分析

工料机中包含人工、材料、机械的单价和消耗量，这些是组成工程造价的基本要素。对工料机分析可从价格和消耗量两个方面着手。

工料机单价可通过政府部门发布的信息价或市场询价来获得，能够反映出市场整体的价格水平。对工料机单价持续一段时间的观察，依据数据呈现出的变化趋势，就生成了工料机的价格指数，可以根据造价的价差进行有效调整。

工料机消耗量反映出施工企业目前的施工技术水平，定额消耗量反映了社会平均施工技术水平，将两者进行对比可以找到它们之间的差距，其指标可以作为判断施工企业当前施工技术水平先进性的标准。

3 构建造价指标体系和造价指数体系

工程造价指标、指数使得招标投标价格有据可依。持续不断积累指标、指数数据，有利于形成施工企业自身的数据库。但数据库的优化和完善不是一朝一夕能够完成的，需要一套体系帮助其自动化运转。体系的建立，不仅有利于数据的存储、调用，更有利于从业者在时间维度上根据数据的变化找到内在规律。

3.1 造价指标体系

在一段时间内通过不同维度的纵向比较可以得出该工程的造价指标。通常造价指标能够直观体现出每平方米建筑面积的造价。

在投标报价的工作中，特别是工程量清单计价时，造价指标体系将发挥重要作用。它可以提供类似工程的实际造价水平及变化规律，使得决策层在定价时有一定的参照物，从业人员在成本测算时能更加精准。

为保证各类造价指标全方位反映出该工程的造价情况，需要建立一套有序、清晰的造价指标体系。该体系由四大板块组成。详见图1。

图1 造价指标体系

3.1.1 工程概况表

工程概况表可以形成工程造价项目特征的索引，特征资料包括建设标准、工期、质量、结构特征、主要施工工艺等。它的作用在于能够快速匹配相似工程造价指标。

3.1.2 工程造价层级指标

从计价软件中提取相应的单位工程、分部工程、分项工程和清单项综合单价数据，这些不同层级费用指标可以方便使用者根据用途自由选择。

3.1.3 主要工程量指标

通常能够直接反映该工程造价经济性的指标，可以通过建筑面积单方需用主要工程量指标来表示，如每平方米用钢筋、模板、混凝土量。这些数据可以通过计价软件从各层级中提取出来。

3.1.4 要素消耗量指标

要素消耗量指标包含人工、材料、机械的消耗量，是确定和控制造价的基础数据，也为今后应用提供了依据。

3.2 造价指数体系

通常工程造价指数是在时间维度上反映出价格变化对工程造价的影响。通过报告期与基期对比形成的价差可以直观表明价格的变动趋势。

工程造价指数体系由三部分组成，分别是要素价格指数、建造成本指数和综合造价指数。见图2。

图2 造价指数体系

3.2.1 要素价格指数

要素价格包括了人工价格、材料价格、机械价格，其所形成的指数是将报告期价格与基期价格相比较得出的数值，反映出价格变动的趋势。

3.2.2 建造成本指数

建造成本指数是从形成工程造价的组成出发，由各要素消耗量指标与各要素价格指数的乘积关系形成。

3.2.3 综合造价指数

综合造价指数是通过报告期与基期价格的对比，从而反映出造价总水平变化的程度，如建筑安装工程造价指数、单项工程造价指数等。建筑工程综合造价指数和各单位工程综合造价指数均能反映出价格变化对工程造价影响的程度。

4 大数据的有效应用

数据化是工程造价的发展核心，目前还处于起步阶段，也面临着各式问题亟待解决。新兴事物的推进需要整合整个行业的资源，一个良好的社会氛围会促使企业在学习的过程中应用，在应用的过程中改进。在“学中用，用中改”的过程中，工程造价数据化也将成为个人、企业乃至整个行业的核心竞争力。

4.1 个人

大部分造价从业人员，工作重心一直处于大量的重复计算和重复套价中。特别是招投标中的从业人员，长期与清单和定额打交道，其核心专业能力却很难提升。

主要问题在于缺失方法，并且流程类工作内容需占用的时间精力成本过高。运用工程造价指标、指数体系，可以帮助造价从业人员在数据中找到关联性，不再拘泥于数据本身，利用数据为其纠偏。

4.2 企业

工程造价指标体系和指数体系的运用，有利于施工企业形成自身的数据库。目前很多施工企业没有企业定额，缺少自身造价指标和指数。

一方面在于数据化程度低，所保留的数据不能够被直接用于后期的数据分析工作；另一方面数据积累和使用成本也造成企业没有动力去做。现在计价软件也致力于开发完善指标体系软件，通过工程量清单和输入项目特征，就可以自动生成指标体系。

如此一来，施工企业完全可以进行私人化定制，利用技术工具轻松简便的建立自己的企业数据库。

4.3 行业

要获得行业的良性循环，需要多方的合力。政府造价主管部门的数据应当是最权威、最全面和数据化程度最高的，政府部门搭建数据共享平台；软件开发商在市场的推动下，大力开发相关软件，尽可能提供企业个性化的服务；企业通过分享数据可以获得收入，也能提高企业知名度和影响力，为今后开拓市场创造机会。

5 结语

整体而言，工程造价数据化是行业的发展趋势，现在又处于摸索阶段。只能根据目前有限的方法论，按照大数据背后的底层逻辑将其不断优化，并构建一套能够自动化运转的数据化体系，打造出以数据为基础的核心竞争力。