工程造价指标到底有什么用.docx
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工程造价指标到底有什么用.docx
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工程造价指标到底有什么用
工程造价指标到底有什么用
一位业界很资深的造价工程师,做过多年的指标积累,曾经对这个问题是这样回答的:
指标就是经验的结晶,没有指标意味着没有历史,意味着一切从头开始。
对于个人来讲,指标就是资历,经验,能力的最直观的一种表现形式。
对于企业来讲,指标更是企业的一种资历积淀,核心竞争力的体现。
现目前,随着行业主管部门对信息积累的重视程度不断加深,形成一种强有力的推力;再加上企业的自身发展要求,无论是做百年企业还是盈利导向,都会滋生出内在的一股动力,借助信息积累打造企业不可复制的核心竞争力;此外同行之间的不断竞争,面对来自各方的压力以至对信息积累的迫切度提出了更高的要求。
指标积累的现状
前段时间,我们在全国几个大的城市做了一次指标的调研工作,一共调研了100家企业,覆盖中介,建设方和施工单位,共计350位造价人员参与了调研。
在此给大家透露一下调研结果:
(1)缺乏造价指标。
形成造价指标需要大量的典型工程数据,并进行工程经济技术分析,从中找到某类工程的造价指标规律以及影响指标变化的关键因素等。
在以前及现阶段很多造价人员报价时基于国家颁布的定额和相关费用规定,无需参照历史工程数据,对历史资料没有进行分析和研究,自然就形成不了指标数据。
即使想进行分析研究,有碍于手头资料有限。
原来的造价指标很多集中在一个单位少数的专家手里,也没有形成知识的共享。
个人缺指标:
没有时间精力去做;企业缺指标;人才流失。
(2)即便想要积累,没有方法,没有工具。
面对大量的工程信息,很多甲方,施工单位的资深造价人员在尝试积累指标,但是都是通过一些小工具或者EXCEL表格,积累的指标也是各不相同,积累的工作量繁琐。
如何积累指标,怎么积累。
(3)而对自己积累的一些指标,怎样去应用,手工进行工程经济分析及大量数据对比非常困难,没有于计价软件想配套的工具以及于业务匹配的应用方法。
指标积累的解决方案
面对这些现状,瞎买年我想要和大家交流的是针对这些问题广联达的解决方案和现有的研究成果。
积累指标,首先是收集大量的典型的工程数据,基于这些工程造价历史数据→积累指标首先需要建立一套指标的标准体系→按照这套标准体系加工分析工程→从而得到相关的指标数据→然后在拟建工程中去应用指标数据帮助我们进行工程造价的确定、控制、预测、调整等→不断在应用中去完善改进指标的标准体系。
这样形成一个从指标积累,加工,到应用的循环体系。
那么一般来说,编制工程造价指标需要有3个部分:
工程信息的描述,工程项目分类标准和指标体系。
<工程描述规范>没有工程的特征、信息描述,指标是没有意义的,比如钢筋含量,我们给出了一个5t/100m2,如果没有工程描述,我们根本不清楚是什么类型的工程适用的,比如框架结构还是剪力墙结构,或者满堂红基础还是条形基础的量?
<工程项目划分标准>:
工程划分不一致没有可比性。
比如:
某工程划分为地上部分和地下部分,而另一个工程没有这样的划分,则无法比较。
<指标体系>要出那些指标项,每个指标项下包含那些内容。
指标体系主要有3点,:
工程的分类标准;指标项的层次和结构;指标的模版就是出什么指标。
工程的分类标准就像一个漏斗一样,讲各种来源的工程数据按照这个漏斗标准进行分类,在体系中我们将这个漏斗设计成三级模式,首先讲大量来源的典型工程数据核实其工程数据的完整性,剔除工程的特殊性,保留普遍性,然后从再建设项目级别到单项工程级别,再到单位工程级别,在每一个层次去设定关键的工程特征项。
层层筛选,以此最终的工程造价指标能在同一口径上进行同比。
指标体系是指指标的框架结构,广联达现有的指标体系结合了很多企业的指标研究方法和很多指标专家的核心思想,经过不断的梳理成型,直到形成一套体系化的指标框架结构。
根据指标在不同阶段的应用要求,粗细程度不同,指标框架体系分成5级层次。
按照工程造价确定的基本原理—工程项目的分解与组合。
从建设项目分解到单项工程,单项工程又分解到单位工程,单位工程又分解成多个分部工程,分部分解成分项工程。
每一个层次的造价包含的内容不同,同时各部分造价内部之间的结构平衡关系也有内在的逻辑,而指标体系正是对应到每一个层次,既有针对纵向的由总到分层层细化的指标又有针对横向的不同角度对价量的分析指标。
指标的应用
指标的结构体系编制都是为了指标的应用。
并且指标体系考虑的初衷就是希望指标的应用能延伸到全过程每个阶段。
指标在全过程的造价控制中是流通的,不同阶段指标的应用层析和应用方法不一样。
如投资估算阶段,主要针对可研阶段的投资估算,编制投资估算时其中主要的部分建安工程的费用确定,方法很多。
其中指标估算方法是用的最多的,其中常用的估算指标有3个层次,建设项目综合指标,单项工程指标,单位工程指标。
下面是估算编制的一些常用方法:
1、单元估算法
如酒店投资以每间客房的综合投资×客房数=总投资;医院投资以每张病床的综合投资×病床数=总投资。
依据功能项目的历史单价,再结合拟建项目的功能项目数量计算总建筑造价。
总建筑造价=sum(功能项目单价×功能项目数量)
如医院,每个床位单m2的造价为一个指标。
若拟建医院每床位占建筑面积为80m2,则总建筑造价=床位数量×80×每个床位单m2造价。
2、单位指标估算法
如建筑、给排水、照明工程以单方造价计算;
采暖工程按耗热量(千卡/小时)指标计算
变配电安装按设备容量(千伏安)指标计算;
集中空调安装按冷负荷量(千卡/小时)指标计算;
供热锅炉安装按每小时产生蒸汽量(立方/小时)指标计算;
围墙、室外管线工程按长度(米)指标计算;
室外道路按道路面积(m2)指标计算。
依据各个单位工程的历史工程的单方造价,再结合拟建工程的建筑面积进行估算。
总建筑造价=sum(单位工程建筑面积×单方造价)
3、工程量近似匡算法
与概算定额类似,先匡算工程量,配上相应的概算定额单价和取费,近似计算项目投资。
4、概算指标法
直接费=每平米造价指标×建筑面积;主要材料消耗指标=每平米材料消耗指标×建筑面积。
除了招投标阶段,尤其是招投标阶段的审核应用,招标方对于编制工程量清单的审核,对于编制标的的审核,投标方对成本价的快速匡算,投标报价的审核和决策都离不开指标。
下面列举一个小案例分析一下利用广联达的指标体系如何辅助我们完成标的的审核。
北京,**小区的住宅3#楼工程,全现浇、满堂红基础工程,建筑面积25410m2
工程标底编制完后,进行工程经济分析,在分析建筑工程(含地上和地下)时,发现单方造价为638元/m2,与结构相同建筑规模相似的2#楼工程单方造价相差19元/m2.
1、通过与2#楼分部指标进行对比分析发现
名称
指标项
3#楼
2#楼
砌筑工程
造价(元)
82476.36
79704.45
单方造价(元/m2)
3.25
3.15
现浇混凝土工程
造价(元)
3773142.99
3708877.06
单方造价(元/m2)
148.49
146.61
预制混凝土工程
造价(元)
50788.21
52644.6
单方造价(元/m2)
2
2.08
钢筋工程
造价(元)
5146979.14
5035620.39
单方造价(元/m2)
202.56
199.06
螺栓及铁件
造价(元)
1359.66
1359.66
单方造价(元/m2)
0.05
0.05
厂库房大门、特种门、木结构
造价(元)
29550.88
35110.2
单方造价(元/m2)
1.16
1.39
防水工程
造价(元)
313902.17
257921.52
单方造价(元/m2)
12.35
10.2
防腐、隔热、保温工程
造价(元)
1530695.89
1153693.14
单方造价(元/m2)
60.24
45.61
屋面工程
造价(元)
200969.41
189640.43
单方造价(元/m2)
7.91
7.5
其他工程
造价(元)
322448.97
321015.31
单方造价(元/m2)
12.69
12.69
防腐、隔热、保温工程相差较大,单方造价相差15元/m2。
2、查看该分部下的实物工程量指标发现
天棚保温隔热
m2
百平米工程量
4.7483
4.7334
m2
百平米造价(元)
110.26
110.67
m2
综合单价(元)
23.22
23.38
屋面保温隔热
m2
百平米工程量
5.463
5.3934
m2
百平米造价(元)
1641.96
187.8
m2
综合单价(元)
300.56
34.82
屋面保温隔热的百平米工程量指标在5.4左右,说明两个工程的建筑形式类似。
但发现3#楼的综合单价和百平米造价相差非常大。
3、查看屋面保温隔热的清单项目
保温隔热屋面30厚挤塑聚苯板一般综合单价在22元/m2左右,而该工程综合单价高达300元/m2。
可以迅速定位该项目组价存在问题。
通过分析原始清单文件,发现组价时套用的定额子母含量出现问题。
定额子母是立方米,清单项目是按平米,之间的含量系数没有进行转换,含量应该为0.03,而组价时含量是1,由此所以造价产生重大误差。
以上就是依据广联达指标体系层层细化来找出问题锁定问题的一种审核模式。
广联达公司从2006年开始在全国10大城市建立起指标数据终端采集渠道,到现在扩大到全国24个省以及下边的二级市,不断的扩充完善指标数据库。
到现在已经建立了完整的指标信息服务平台(,建立起16个大类,96个小类,181个详细分类,提供全国24个省、上千个工程的海量工程数据指标库。
数据流主要来源于常规标的数据、招投标数据和结算数据。
通过数据库的不断扩大,从而能够分析出同一时间段、同地区、同类型工程的造价指标规律值和影响指标规律值的关键影响因素。
以此再来更进一步指导我们的应用。
掌握好指标应用将使我们在大数据时代更具有优势和竞争力。
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