建筑施工企业工程造价数据库建设研究

摘要：本文探讨了工程造价数据库的建设与应用。通过建立包含各种含量指标和关联关系的数据库、单价指标数据库，能够在新项目快速估算工程造价时提供便利。该数据库可快速输出相关量的估算值，再根据单价指标，快速估算出总造价。利用历史数据和经验，可以对成本进行更精准的预测和替换，提高成本估算的准确性和效率，为工程项目的管理和决策提供有力支持。

关键词：工程造价;数据库;估算;市场价格;成本构成

工程项目的估算是项目管理中的关键环节，而快速准确地进行估算对于项目的成功至关重要。然而，传统的估算方法往往耗时繁琐，且容易受限于单一数据来源。本文主要探讨工程造价数据库的建设与应用，旨在解决这一难题。通过建立包含各种含量指标和关联关系的数据库，我们能够在新项目中快速估算工程造价，从而提高管理效率和决策准确性。

1 工程造价管理的现状与挑战

随着项目规模的扩大和复杂性的增加，传统的造价控制方法已经难以满足高效、精准的管理需求。这主要表现在：项目造价的不确定性增加，受到材料价格波动、劳动力成本上升以及设计变更等因素的影响，造价管理的不确定性和风险也随之增加。数据信息化水平不高，很多企业仍然依赖于手工记录和传统的电子表格进行造价控制，这不仅效率低下，还缺乏有效的造价控制和预测模型，使得预算超支成为常态，严重影响了项目的整体盈利能力和竞争力。

面对这些挑战，业界急需一种新的管理模式和工具，来提高工程造价管理的精度和效率。这就要求从数据管理和技术应用两个方面入手，构建一个全面、动态的工程造价数据库。这样的数据库不仅要能够实时收集和更新造价数据，还要具备强大的数据分析和处理能力，以支持造价预测、控制和决策。

数据收集和整理工作繁杂且耗时，需要投入大量的人力和物力。数据的质量直接影响到数据库的有效性和可靠性，因此如何确保数据的准确性和完整性成为一个重大的问题。

2 造价改革后的造价数据库需求

2.1 投资估算和设计概算编制需求

根据我国工程投资及造价管理有关规定，可研阶段编制估算，初步设计阶段编制概算。由于编制投资估算时，无法提供设计图纸计算工程量，需要类似项目的造价指标、单项工程指标、单位工程及专业工程等造价指标进行投资估算编制；在初步设计阶段，需要根据设计图纸提供情况确定设计概算编制方式，能够直接按图纸计算工程量的按市场综合单价和图纸工程量编制相应的概算，无法按图纸计算工程量的可以参考类似项目的工程量指标和造价指标指数等确定概算。因此，在编制投资估算、设计概算时，应当优先按照设计图纸计算工程量，然后按照相应的市场单价计算造价；无法按照设计图纸计算工程量时，需要参照类似项目含量指标计算相关工程量，然后再按市场单价进行计价；无法按照图纸或项目含量指标确定工程量的，则参照类似项目造价指标进行计价。

2.2 最高投标限价编制与合同履约阶段计价需求

对于施工发承包项目，最高投标限价可以依据招标工程量清单和造价数据库中的市场综合单价确定；对于DB项目，最高投标限价可以参照造价数据库中的类似项目造价指标、单项工程、单位工程及专业工程造价指标编制；对于EPC项目，可以参照设计概算的编制方法编制最高投标限价；在合同履行过程中，对于新增单价，可以参照造价数据库中的类似项目综合单价确定；造价指标和综合单价的使用要同时考虑投标价格指数（TPI）所反映的市场价格变动趋势和幅度。

2.3 工程结算和结算审计阶段计价需求

工程结算是工程造价咨询的重点和难点，容易产生造价纠纷。审核人员可以利用造价数据库中的类似造价指标和含量指标快速发现造价疑点，重点进行复核；对于新增材料价格和综合单价的审核，可以利用造价数据中收集的材价信息和综合单价进行大数据比对，对其中偏离度较大的价格进行有针对性的审查，从而提高效率和减少造价纠纷。

3工程造价数据库建立

工程造价数据库的建立是一项复杂的系统工程，需要统筹考虑数据收集、资料分析、数据应用等方面，收集大量的典型工程数据，并进行智能算法分析技术，从中找到造价指标规律，保证造价成果数据的采集、积累、分析、利用能够良性互动。

3.1数据层

数据层由工程项目的最原始数据资料组成，包括工程基本信息、政策法规标准、投资编制资料、招标投标资料、已完工程数据、生产要素信息、市场价格信息、计价规则资料数据等。

（1）工程造价数据的实时收集。

数据库中数据量的大小直接影响数据库的有效利用，因此造价数据的收集尤为重要。造价数据在收集中需进行结构化和标准化处理，构建工程造价数据的采集、存储体系，保证计价软件与数据平台互联互通，使计价软件能形成通用的、数据平台能有效识别归集的数据格式，实现数据自动上载，同时，还需保证造价数据附带工程特征参数，以保证造价数据有效挖掘利用，从而形成造价数据收集的良性循环。

（2）工程造价数据的自动分类归集。

除计价软件形成的造价数据成果外，造价数据采集还包括行业规范、定额标准、人材机价格信息等。在采集过程中，需要确定采集的内容、数据格式，以标准格式进行数据采集，在统一的标准下，对非结构化数据进行分析整理，使之转化为能统计分析使用的结构化数据。对于结构化的数据可直接按照统一的标准格式进行存储使用。数据处理中对于非结构化数据的自动处理效率对数据库建立具有重要作用，利用信息技术手段，将非结构化数据的采集与处理逐步转化为智能化处理，减少人工干预，实现自动分类将工程造价数据存储到造价数据库中。

3.2逻辑层

（1）数据清洗。

原始资料存储进数据库后，需进行数据清洗处理，筛选剔除不合理、错误、突变的不良数据，以保证数据分析挖掘的有效利用。

（2）数据挖掘分析。

在有限的数据中，通过预先设定的数据处理规则和数据分析模型，挖掘数据的潜在价值，为应用层提供支持。

3.3应用层

应用层包括类型多样、高效智能的应用功能，主要有：

（1）计价文件信息库。

提供工程计价文件查询，能够对工程定额、编制规定、费用标准、政策文件的在线查阅、搜索等。

（2）材料设备价格信息库。

提供政府信息价、市场询价、实际采购价、行业和各省市发布的材料设备价格等的查询、对比、分析。

（3）综合单价数据库。

将收集到的各项目建筑工程单价、安装工程单价进行统一整理和存储，建立形成综合单价数据库，能快速实现各分类单价的查询、对比、分析，有效提高投资编制的准确性。

（4）造价分析数据库。

通过入库的造价资料，运用互联网、大数据与云计算等技术手段，能实现同类工程投资、工程量及造价指标的对比分析。

（5）工程基本信息库。

基本信息库包含项目名称、地理位置、项目建设相关方、行业类别、项目属性等内容，能实现造价信息积累。

造价数据库可以实现微观、中观、宏观三个层次的场景应用。微观层面实现造价指标的智能云检查核对及信息价快速查询等；中观层面实现快速投资编制、造价自动计算及智能分析；宏观层面实现造价指数统计分析、投资分析预测及价格趋势预测等。

结语

通过深入探讨工程造价数据库的建设与应用、数据收集与处理以及未来的技术革新，我们可以看到，高效、准确的工程造价管理正变得愈发可行和重要。随着人工智能、大数据、区块链等技术的融入，工程造价数据库不仅能够提供更为精确的造价预测和控制，还将推动造价管理向着更加智能化、自动化的方向发展，为建筑行业的持续创新与进步提供强有力的支持。

参考文献

[1]王耀华.工程造价数据库的建立与应用研究[J].工程经济，2017，27（11）：5-9.

[2]明海泉.已完工程造价资料数据库的建立和使用[J].化工管理，2018（20）：92-93.