福建省工程造价管理领域中大数据的应用研究

柳婷玲

(福州市建设工程造价管理站)

2020 年7 月住房和城乡建设部提出“加快建立国有资金投资的工程造价数据库，利用大数据、人工智能等信息化技术为概预算编制提供依据、加强工程造价数据积累”等任务和目标，强调要进一步完善工程造价市场形成机制，助力行业数字化落地实践。2020 年9 月福建省住建厅印发《福建省建筑业“十四五”发展规划》，提出“十四五”期间福建省工程造价主要任务与措施，加快推行清单计量、市场询价、自主报价、竞争定价模式，建立材料设备价格社会化发布机制，利用工程造价大数据指标指数推动建筑业和工程造价咨询行业高质量发展。住房和城乡建设部工程造价改革工作方案要求“取消最高投标限价按定额计价的规定，逐步停止发布预算定额”，在这个大背景下，工程造价大数据应用，无疑是今后一段时期技术路径的发展态势。本文以福建省工程造价大数据应用为背景，提出工程造价大数据来源、工程造价数据标准、工程造价数据处理、应用平台建构的总体路径，如图1 所示。重点研究工程造价大数据在设计概算、工程总承包计价以及全过程工程造价管理、市场化计价管理等四个方面的应用前景。

图1 工程造价大数据的建构

1.因地制宜打通工程造价大数据来源，满足大数据分析所需的样本数据总量

古人云，巧妇难为无米之炊，谈及工程造价大数据应用，首先需要解决的应该是数据来源，并且是海量数据来源，当然，这里所指的数据限为工程造价历史数据。由于各地在开展工程造价管理过程中所采取的政策措施不同，解决工程造价数据来源的途径也会不尽相同，福建省为解决工程造价数据来源所采取的成功案例，也是其中途径之一。

2012 年福建省住建厅发布《关于工程造价咨询成果文件实行网上备案的通知》，实行造价咨询成果文件网上备案制度，截止2023 年共备案样本数据近8.5 万个，福建省也并入全国最早开展工程造价成果备案地区行列。2021 年福建省住建厅依据住房城乡建设部令第50 号发布《关于做好工程造价咨询企业有关信息登记事项的通知》，要求自愿登记工程造价咨询企业信息和工程造价咨询业务信息，2022 年共收集样本数据6800 多个。十年来，已形成集估算、概算、预算（含工程量清单、控制价）、竣工结算等成果编制和审核的工程造价基础数据库，从样本数据来看，各类别样本总量能够满足大数据分析需求，如图2 所示。

图2 样本数据统计

期间，按照住房和城乡建设部“四库一平台”项目信息数据平台要求，2018 年福建省备案系统与住房和城乡建设部“四库一平台”成功对接，实现企业一个项目只要一次登记备案，减轻企业负担。

当然，解决工程造价数据来源，还有其他途径，大型造价咨询企业本身就有大量的工程项目数据，如果开放工程造价大数据应用平台，与企业对接，能够为企业提供更多的服务功能，那么，依托这些大型造价咨询企业的数据，也能够成功解决工程造价数据来源。工程造价计价软件公司乃为软件研发技术人才与造价专业人才集中地，在提供软件技术服务的同时，有些企业也积累了大量的造价数据，并研发了相关的工程造价大数据应用系统，为近年来市场化计价改革提供了探索。

2.建设工程造价数据标准体系，建构大数据应用信息化基础

工程造价数据来源是大数据应用的前提，那么，工程造价数据的标准化就是大数据信息化应用的基础。工程造价大数据应用可以确定统一数据标准，将科目指标、清单、要素价格设置等内容标准化，便于数据归类与管理[1]。数据标准通常可以划分为数据格式标准和数据交换标准。

2.1 数据格式标准

（1）工程造价组成格式标准。福建省采用全费用综合单价计价，具体费用构成如图3。

图3 福建省建筑安装工程费用项目构成

按福建省计价规定，形成的工程造价组成格式标准如表1。

表1 工程造价组成格式标准

表1 中的封面格式，需区分编制类别，如招标工程量清单、招标控制价、投标报价、施工过程结算、竣工结算等分别予以格式化。总说明需区分专业类型，对必须描述的内容进行格式化设置，其他格式内容需要依据造价组成和计价规定予以格式化，限于篇幅，此处不再叙述。

（2）工程造价指标格式标准。根据2018 年住房和城乡建设部发布《建设工程造价指标指数分类与测算标准》，工程构成的造价指标格式包括建设投资指标、单项和单位工程造价指标，不同专业类型的单项工程造价指标，以及经济指标、主要工程量指标、主要工料及消耗量指标。

2022 年中国建设工程造价协会发布《工程造价指标分类及编制指南》（以下简称《指南》），细化了房屋建筑工程、市政工程、城市轨道交通工程、房屋修缮工程的建设工程造价指标及其分类格式。特别需要指出的是，工程造价指标格式标准中，非常重要的是工程特征分类格式标准，工程特征分类主要便于指标使用者对工程概况有大致的了解，以便查找到所需要的工程类型作为参考[2]。因此，还需根据不同专业类型制定相应的工程特征描述格式。由于《指南》中指标体系是在全国范围内充分征求意见的基础上设置的，具有一定的通用性和普适性，因此原则上可以以《指南》中设置的指标体系为标准，但因各地的计价规定、造价构成差异性较大，对具体的各项分类指标，各地还需要结合实际情况，对个别指标内容进行修订。如单位工程造价指标的指标名称，有些地区还包含风险费，有些地区却不包含其他项目费。

综上所述，工程造价指标需要区分专业类型，制定相应的指标格式，如表2。

表2 工程造价指标格式

2.2 工程造价数据库

基础性数据库。工程造价计价组成及其费用定额组成数据库，计价定额消耗量数据库、人材机数据库、工程造价技术经济分析标准数据库，工程量清单数据库。

2.3 数据交换标准

为规范房屋建筑与装饰工程计价行为，福建省推进电子招投标实施和工程造价大数据建设，促进工程造价信息资源共享和有效利用

用XML 语言标准，将工程造价电子数据进行结构化描述的计算机电子文档。工程造价电子数据在工程造价相关的软件、系统、平台之间进行交换。

房屋建筑与装饰工程造价电子数据应采用XML 语言标准的1.0 版本和UTF-8 编码。

3.0.2 XML 文件应符合本标准中工程特征、数据元素、元素属性、附录A、附录B 的规定。

福建省当前采用的建设工程造价电子数据交换导则，数据标准应尽量详细到分部分项，便于分析统计有关消耗量指标，如人工、钢筋、钢材、混凝土等[3]。材料标准统一的关键在于统一材料数据标准、工程计价环节对统一材料数据标准的应用[4]。因此，尚需在国家工料机标准的基础上，结合本区域情况进一步细化，不断补充新材料工料机标准。

3.围绕新时期工程造价大数据应用目标，创新大数据处理方式

3.1 大数据应用平台整体架构

大数据在工程造价中应用整体架构的设计包括数据来源层、数据采集层、云端数据层和业务应用层等四个层次的内容，如图4 所示。

图4 工程造价大数据应用平台整体架构

3.2 应用平台功能实现的方式

首先，在数据来源层利用工程造价大数据应用平台的计算、甄选、存储等能力整合原有福建省工程咨询成果备案平台中的海量数据，并通过一定的方式链接其他数据资源系统，形成大数据的应用基础。其次，数据采集层使用数据分析技术对大数据进行识别、清洗和分析，进行数据的预处理，形成满足数据标准的结构化的数据基础。第三，在云端数据层按照指标和指数体系建立的标准运用数学建模等进行数据的结构化处理，按照基于标准设置的工程造价指标和指数，并通过适当形式辅助说明。最后，在业务应用层按照项目研发的产业化前景分析中所表达的工程总承包（EPC）模式计价、全过程工程造价管理计价和市场化计价管理与实践的应用前景指导具体应用。

3.3 平台信息服务方式的途径

随着科技的高速发展，传统的工程造价信息服务可扩展到任意地点，满足工作的时效性和空间性需求。工程造价大数据应用综合平台的服务渠道主要包括个人电脑（PC）、智能手机、PAD 终端和传统的杂志期刊。

工程造价咨询本身就是一个业务数字化的过程，在开展工程造价咨询过程中形成大量的业务数据，工程造价大数据应用需要对积累的信息进行治理，使之符合业务数据化的要求。

按照上述工程造价工程造价指标和指数的形成要求出发，通过对福建省工程咨询成果备案平台中的数据进行预处理、建立数据仓库、数据选择、数据挖掘和模式表达，最终形成相应的指标和指数体系，并通过指标和指数体系的运用来指导和规范工程咨询成果备案平台数据的输入、数据挖掘和指数指标的形成过程，具体过程如图5 所示。

图5 工程造价大数据指标指数形成过程

（1）数据选择

从福建省工程造价咨询成果备案平台的数据仓库中选择所需要的数据形成目标数据，由于备案平台里数据样本量较大，为了确保数据样本的代表性，可以将数据集划分为互不相交的几个部分，采用分层选样的方式对每层次分别进行数据的选择[5]，由于备案平台里包括投资估算、设计概算、施工图预算、工程量清单、招标控制价、投标报价和竣工结算等数据，不需要自行划分，在大数据应用平台中设置自动识别功能，选择所需要的来自不同信息来源渠道的样本数据，为后续的工程造价指标和指数的确定提供合适的基础数据。

（2）数据清洗

备案平台中的基础数据由不同企业上传，类似指标数据会呈现一定的离散性，使数据挖掘的结果存在偏差，因此需要识别并剔除“问题数据”。可以采用统计学中的标准差量化的方法，对选取的目标数据进行离散度的描述并根据离散度的大小判断是否剔除奇异值[6]，标准差量化法的操作流程图如图6 所示。

图6 数据清洗示意图

（3）数据变换

根据实际需求，从原始的数据中挖掘出真正有用的数据，结合参数变量及指数指标体系的标准，选择合适的数据挖掘的形式及变更方式，具体包括代数运算、汇总处理、泛化处理、加权处理和属性构造等变换方式，在研发过程中可以根据指标或指数的属性进行试用。

（4）数据挖掘

在对福建省工程造价咨询成果备案平台的数据进行预处理的基础上，利用数学分析方法从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工程造价备案数据整理其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程。从工程造价大数据应用的角度出发，由于指标体系同备案数据有直接关联，主要运用分类、回归分析、预测等直接数据挖掘方法进行数据挖掘，通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中得到设定的工程造价指数指标体系。

为了便于后期根据设置的工程造价指数指标体系处理工程咨询成果数据，需要将大数据治理标准在工程计价软件中进行相应的设置，这样通过计价软件生成的工程咨询成果才能实现规范化、标准化，在设置的指标指数系统中比较方便的甄别和处理，从而为建立稳定长效的数据采集和数据交换机制，实现数据共享共用[7]奠定基础。

4.结语

基于福建省工程咨询成果备案基础数据开发工程造价大数据应用平台，不仅能够充分挖掘现有数据资源，并按照设置的数据标准为后期成果备案提供相应的依据，进一步优化工程计价软件的功能，使得应用平台具有良好的可拓展性和可调整性，还可以为应用系统后续功能拓展提供一个基本框架与范式，为行业提供高质量、低成本及时工程造价信息的同时，充分发挥互联网和移动互联网的优势，通过分享信息和分享收益的形式，为工程项目的各个参与方创造新的价值，进而提升工程建设行业的收益。