摘要：近年来，我国建筑业市场化改革进入深水区，市场竞争加剧，对建筑企业的成本管理提出新的要求，基于大数据的成本管理成为行业发展的新趋势，文章通过建立工程成本指标指数数据库，并将其应用于工程项目成本管控，提高企业的核心竞争力，促进建筑行业的转型升级。
关键词：工程总承包；指标指数数据库；要素价格
1引言
近年来，我国深化建筑业市场化改革，陆续推出工程总承包（EPC）、全过程工程咨询等改革措施，同时，建筑业的投资增量日趋变缓，建筑市场已经由原来的卖方市场逐渐变为买方市场，建筑业企业之间的市场竞争也日趋激烈[1]，在工程总承包市场中，有些总承包商由于不熟悉对全过程工程成本管理的核心内容，为了获得EPC项目的建设，在项目建设前期还是采取原来的施工阶段工程承包的成本管理模式，通常采取低价竞标策略，计划通过施工阶段的签证和变更来增加工程结算造价来获得相应的收益，但是随着政府投资项目不断强化概算审批制度，保障项目最终造价不超过经批准的投资概算，在这一情形下，建筑企业试图通过“一次经营保中标、二次经营保盈利、三次经营保结算”的项目管理经营策略遇到了一定的障碍[2]。因此，根据项目的成本计划，进行成本分析与考核，借助于新技术强化建设过程中的成本管控，完善自身的成本管理体系是建筑企业项目管理的重要目标。
2工程成本管控的发展历程
工程成本管控是指施工企业在项目建设过程中对工程经营管理中所消耗的人工、材料和机械三要素以及相关费用进行的指导、监督、制约和约束，并通过及时纠偏，在保证工期和满足质量要求的前提下，采取组织措施、经济措施、技术措施和合同措施把成本控制在计划的范围内，并进一步寻求最大限度的成本节约[3]。工程成本管控衍生于施工项目的管理，其最初的管理理念不能适应于工程总承包项目的管控，在实践中通过不断地增加新的技术和方法，工程成本管控就其基本思路和策略手段也先后经历了计量核算、目标管理、供应链管理和数据驱动四个发展阶段[4]，如图1所示。①计量核算型：属于成本管理的初级阶段，主要思路是以工程成本的核算为手段，通过算量和计价来强化成本管控，具体工作包括项目全过程估算、概算、预算和结算。由于其工作发生的时点主要集中在施工阶段，这种类型的成本管理属于事后型，被动地接受对量价结果的核算管理，没有在控制项目成本的项目建设前期进行目标分解、合约规划和动态监控。②目标管控型：其核心要素是首先制定成本控制目标，按照合同规划、项目类型和责任成本进行进一步的分解，并在实施成本目标过程中进行动态控制和阶段性考核。该类型由于滞后于设计，从本质上来看只是核算型的变异，未能对项目成本实施主动管控。③供应链管理型：其核心在于通过实施有效的系列产品和部品（部件）标准化设计，将不同项目/段的需求计划予以整合，实行集约采购，关注工程建设上下游产业的整合，降低工程税负和项目融资成本，以此降低采购成本，该成本控制类型初步适应于工程总承包项目的管理。④数据驱动型：其核心要素是应用前期积累的工程成本相关数据，将成本管控向前后延伸，强调事前成本预先控制控和事后数据提炼和知识管理，根据不同的建设项目类型，从类似项目的成本数据上汲取有益的经验，剔除存在的局限，对建设项目实施精准有效的成本管控。利用大数据进行成本管控，要求项目管理人员具备过硬的专业能力、沟通情商和跨专业协同能力。
3基于大数据工程成本管控的思路
3.1工程成本指数指标体系的构成。从工程总承包的角度来看，工程成本主要包括设计成本、建造成本、管理成本、运营维护成本等，其中工程建造成本在成本体系中构成最复杂，种类也比较多，从大数据的应用来看，主要包括要素价格和要素消耗量两个基本的单元，由此可以生成相应的指标和指数体系，如单位平方米成本指标、延长米成本指标等，如图2所示，因此运用大数据进行成本管控的前提是建立指标化的工程成本数据库。
3.2建设工程成本指标指数的数据库。建设工程成本指标指数数据库，首先应确定统一科目指标、清单、人材机要素价格等基础标准，为不同项目、不同区域、不同时点的成本数据可分析、可对比奠定基础。将科目指标、清单、人材机等工程成本要素数据标准化并加强对数据库有效、动态的管理，成本人员能够调用统一的基础数据编制成本测算文件、清单及标底文件及预结算文件等作业成果。通过建立在线计价平台，并将计价台与成本管理系统间实现数据流的无缝链接，可实现整个成本作业数据自动积累，随着全过程工程造价管理的实施可实现相关指数、指标和要素价格等成本数据的集中归档，各阶段成本管控数据的自动积累，为后续工程的成本管控奠定基础。工程成本数据的对比可以划分为横向、纵向两个层次，基于建立的模型化指标工程成本的数据库，通过查阅可直接进行相同属性下不同站点（部位）清单的横向对比；通过对工程成本的数据进行修正计算，依据各地造价管理部门的《工程造价信息》中的价格信息、价格指数及造价指数等价格要素进行人工、材料、机械价格的调整，对于管理部门未的材料、设备价格可以通过市场询价予以确定，将物价拉到同一物价时点计算物价影响系数。再根据每个变量影响程度的赋值计算变量影响系数，原清单单价乘以两个修正系数可以得到相同属性下的延伸单价，经修正的工程成本数据可实现不同时期、不同变量情况下不同数据组之间的纵向对比。同理，数据库中经修正的单价平均值可为新单价的确定提供参考。
3.3运用信息化技术强化工程成本控制。成本控制是一个涉及诸多环节的工作，在总承包项目管理中，涉及设计阶段、施工阶段和竣工阶段，就目前而言，在施工承包项目管理中，还涉及工程招投标阶段。工程成本管控一般包括成本预测、成本核算、成本分析、成本考核等环节，成本预测是工程项目成本管控的重要前提，也是成本管控的基础性工作，只有更加精准地预测成本，才能在保障工程质量的同时，兼顾工程成本，为项目增值服务，成本大数据能根据拟建工程特点，在建设工程全过程的各个阶段引入大数据指标和指数，如图3所示，让成本预测更准确，成本管控更有效，成本后评价更有针对性，让全过程的成本管控更加系统化、规范化。3.3.1项目建设决策与设计阶段。在工程总承包项目成本管控过程中，利用工程成本指标指数数据库中的单位工程量造价指标，设计人员可以快速完成工程成本预测，为交易阶段的成本把控提供依据。设计人员在充分理解业主方的建设意图、建设标准，在成本管控人员的协助下根据项目用途等标准化的项目特征描述，依据标准分类的项目清单库、材料库和科目指标库，快速建立符合建设意图的模拟项目模型，完成设计方案的工程成本预测。通过类似工程造价指数和指标数据对设计方案进行基于价值工程、全寿命周期的价值管理等进行快速比选，对设计方案提出多方案的评估结论和优化建议[5]。基于丰富的案例库和项目的具体特征，结合项目管理模式，成本管控人员在人工智能的辅助下，初步完成本项目全寿命周期的工程成本管理规划，确定工程成本管理的重点。3.3.2项目招投标阶段。就非工程总承包项目来说，工程招投标也是项目建设不可缺少的重要阶段，在工程总承包项目实施过程中，也会涉及部分分包工程项目。在项目招投标阶段，招投标方可以利用工程成本数据中的综合单价指标、设备材料价格信息等对项目招标控制价和投标报价进行科学的精细化管理，为后期的成本管理奠定基础、以提高工程成本计划制定的科学性，也整体优化了工程成本管理。投标企业在实时动态计价依据和工程成本要素消耗量大数据的支持下利用人工智能，综合计算项目质量、进度、安全、环保等要求对工程成本的影响，并结合企业投标策略形成投标报价，人工智能会对报价进行中标可能性分析，投标方调整后即可形成最终投标价。招标方在评标专家的协助下利用工程成本数据库和人工智能程序对各投标方报价进行全方位分析，结合单位工程造价指标大数据和行业诚信大数据，依据工程评标办法，对工程投标方案中的商务标等做出充分深入的比选评定，最终确定合理的中标人[6]。3.3.3工程施工阶段。在对施工阶段工程成本进行管理与控制的过程中，涉及的环节相对较多，基于前期制定的工程成本控制目标，应用工程成本指标指数数据库和要素消耗量大数据，进行动态的工程变更、洽商管理及进度款支付管理，有针对性地进行施工阶段工程成本的管控。其次，施工单位还应对工程成本控制目标进一步细化，增加建设项目施工组织设计的相关信息，形成施工成本控制目标。基于数据库的工料机等价格信息，工程成本人员可以通过核对快速地对设计变更、工程洽商等进行工程成本确定，利用人工智能自动生成各种调整要素的定价方案。在施工阶段进行成本控制是一个动态的管理过程，实时集成工程成本信息按时间维度或按工程形象进度进行动态的工程成本管理、进度款的支付管理，并在成本管控过程中不断地对计划成本与实际成本的偏差进行测定等，并及时采取有效措施对其进行处理[7]。3.3.4工程竣工阶段。在竣工阶段可以采用对比审核法，依据工程成本指标指数数据库中的类似建设项目数据，通过对比各分部分项的单方造价和工料消耗等指标，自动分辨出成本指标差异较大的分部分项工程，针对这些项目进行重点计算，分析差异产生原因，对因计算失误导致增加的成本进行动态调整，从而将工程成本控制在合理的范围内，并为工程成本数据库积累新的数据。
4结语
工程成本指标指数数据库的建设是一个长期的过程，从利用价值和工作量的角度出发，可以进行分步实施，逐步完善。基于工程成本数据库应用的要求，首先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，通过云计算以降低数据储存和管理的成本，优化数据库功能以拓展数据库的应用领域[8]，并通过人工智能实现工程成本数据算法的迭代和优化。其次，在成本大数据应用过程中实施阶段性地推进，经过先行试点，确立应用样板项目并从中总结经验进行推广。再次，数据库的技术架构和数据层次可以自上面下进行规划与设计，避免出现信息孤岛。最后，要拓展数据的来源，可以通过设置数据收集和集成平台来强化数据的汇集[9]，通过对汇集的数据信息进行科学、有效地识别、筛选、分析和加工，使之成为具有指导性的可应用成本信息，进而引导项目参与各方更好地在项目建设全过程进行成本的管理与控制，以充分发挥大数据的作用。
作者:陈秀珍 李杰 蔡育华 单位:福建华南女子职业学院 福建工程学院管理学院
