梁樑① LIANG Liang；陈辉② CHEN Hui；李孝宇① LI Xiao-yu；黄丽丽② HUANG Li-li；
杭雄晖② HANG Xiong-hui
（①国网浙江省电力公司经济技术研究院，杭州 310008；②杭州益和电力科技信息有限公司，杭州 310053）
（①Economic & Research Institute，State Grid Zhejiang Electric Power Company，Hangzhou 310008，China；
②Hangzhou Yihe Electric Power Information Technology Co. Ltd．，Hangzhou 310053，China）
摘要：为满足日益增长的电力需求，实现电网工程的可持续建设，监测、管理及控制电网工程的造价显得尤为重要。文章结合因素挖掘理论，识别架空线路工程造价的影响因素，建立因素之间的关联拓扑，提出基于径向基函数神经网络理论的价格传导动态管理模型，重点分析原材料波动对工程造价的量化传导程度，并选择实际工程数据对模型的有效性进行检验，从而为更好地制定造价动态管理目标提供市场因素的决策支持。
Abstract： In order to meet the growing demands of electricity， it is particularly important to implement the sustainable construction of power engineering， and monitor， manage and control the cost of power grid project. Combined with the factors mining theory， this paper identifies the influence factors of the construction cost of overhead line， establishes the logical correlation among the factors， puts forward the dynamic management model of price conduction based on radial basis function neural network theory， mainly analyzes the quantitative conduction degree to project cost by the fluctuations of raw material and select the actual engineering data to test the validity of the model to better develop the dynamic management goals of cost and provide decision support for market factors.
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 ：工程造价；动态管控；价格传导；因素挖掘
Key words： project cost；dynamic management and control；price transmission；factors mining
中图分类号：TU723.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）18-0163-04
作者简介：梁樑（1981-），男，浙江杭州人，高级经济师，研究方向为输变电工程的技术经济管理。
0 引言
随着我国国民经济的高速发展，电力需求迅速增长，为了满足社会用电需求，电力建设投资规模也日益扩大。电力建设项目的工程造价关乎电网企业的经济效益和长远发展，为了实现企业可持续发展的基本战略，必须加强精细化管理，提升工程投资成本的控制能力。要实现这一目标，系统性地研究电力工程造价的动态管控技术显得尤为重要，包括造价影响因素的挖掘与关联、工程造价预测理论的研究、全面造价动态监测技术的推广以及造价管控方案的实施与总结。
在电力工程造价动态管控体系的理论框架中，伴随电力项目市场激烈竞争而来的经济风险，对项目成本管理与电力企业效益的影响越来越大。工程造价理论研究的相关文献所涉及的成本管理措施主要是从宏观角度出发，文献[1]认为工程造价成本控制措施需要贯彻整个工程并实现经济效益和理论的最大化，而文献[2]提出了健全概预算编制、优化设计、加强监督和完善成本审计管理等四方面的电力工程造价管理方针。然而，目前的理论研究成果侧重上层管理策略，缺乏对工程造价影响因素的微观探索，仅凭借宏观的管理方针引导，不足以在实际操作的过程中制定造价精细化的管控目标、优化工程项目的成本结构。
立足于已有的造价管控技术研究基础，选取架空线路工程为研究对象，本文深入挖掘影响工程造价的因素拓扑网络，识别出原材料与工程造价间的价格传导路径，通过径向基函数神经网络理论，训练因素价格波动与造价变化趋势的关联模型，把握市场经济因素对工程造价的主要影响，从而为电力企业精细化管理提供量化辅助决策，实现架空线路工程造价的动态管控目标。
1 工程造价的价格传导路径识别
为了厘清架空线路工程造价的价格传导关系，在一定工程造价数据积累的基础上，挖掘影响造价的因素，构建造价因素关联拓扑，明确因素之间的传导路径。本文充分考虑影响造价组成的量价关系，研究影响因素的可行性，形成因素拓扑的模型架构。架空线路工程造价因素拓扑中包含98个因素，在找寻影响造价的价格传导关联路径时，完全考虑这么多的因素及其组合路线并不现实。因此，需要对完整的因素拓扑模型进行关联权重分析，抓住影响造价的主要因素。权重分析的过程根据架空线路工程的不同电压等级以及不同的单位工程类别(如杆塔工程和架线工程)划分因素拓扑子网络；然后对该网络的因素通过主成分分析法求解相应的权重评价，筛选出在价格传导关联识别时需要重点考虑的因素集合。
架空线路工程造价动态管理及控制系统的最核心部分就是价格传导模型，本文将重点探讨工程进行过程中所涉及的价格及其潜在关联。电力工程建设过程中，需要采购设备与装置性材料。在市场经济的条件下，构成上述设备和装材的原材料交易价格，会受到多种因素共同作用的影响而发生波动，并沿着价格传导路径影响到这些设备和装材的采购价格。制造业系统内部存在产品与生产该产品所需的各种原材料之间的影响路径，这些路径耦合关联，所以一种或多种原材料价格的波动将通过这些路径综合作用于下游产品的价格。这种作用体现在原材料沿着其制造产业链的上游到中游以及到下游设备及装材产品的垂直价格传导部分[3]。因此，在识别架空线路工程造价内在的价格传导特性时，要兼顾不同交易市场对设备及装材价格的相互联动影响，以及制造产业价格链条的上中游对下游的成本传输过程。在这样一个价格传导关系链上，这些设备及装材的生产和销售之间存在价格滞后及背离的可能性，因此在搭建价格传导模型时，同时需要充分考虑设备和装材生产过程中自身所设定的反应期。
这样的价格传导路径还可以为造价动态造价管理的方案库以及方案反馈提供决策支持。管理方案库根据原始因素在价格传导路径上的不同影响程度，归纳出应对不同场景的解决方案，形成一个类似专家知识库的方案样例集合。实际操作中可以通过识别工程造价的波动，沿着价格传导路径反向找寻影响因素，匹配出最相近的场景，从而获取平抑这一价格波动的管理方案集，形成并落实下一个工程管理节点的造价控制目标。随着“大数据”技术日益渗透到工程造价数据信息化管理思想中，任何造价波动以及因素变化的信息将伴随缩造价管理周期的缩短反映到系统，使得整个造价管理朝着动态化和精细化发展。
2 架空线路工程造价价格动态传导模型
2.1 线路工程造价的因素识别
综合而言，架空线路工程造价分析分项费用的结构可以分为土石方工程、基础工程、架线工程、杆塔工程和附件工程。以架线工程为例，根据工程技术经济专家研讨和工程数据的因素挖掘理论，归纳出影响架线工程造价的主要技术因素和经济因素，并搭建出因素间的关联拓扑网络，如图1所示。其中，导线材料量价分离为导线单价与线材量，导线单价主要由导线型号决定，确定选用哪一种导线的技术参数包括导线材质、单根导线面积、导线芯数等，而且，导线单价受到钢材、铝材的市场价格波动影响。
在图1的架线工程造价的因素关联拓扑结构中，存在着多条价格传导路径，价格波动在一定时滞性和交互性的联动下，通过传导路径逐步往上级造价传递，形成架线工程的整体传导机制。
通过比较某地区架空线路工程概算和结算数据，发现220kV线路架线工程结算时的导线单价比概算时平均下降14.04%，由价格传导所带来的导线材料费用波动平均占架线工程费用波动的8.38%，因此可以认为导线单价因素关联路径传导的价格波动是引起架线工程造价变化的主要因素。
2.2 架线工程的价格传导模型设计
选取架空线路工程中常用的钢芯铝绞线LGJ-300/25作为研究对象，该线材主要由铝材和钢线绞合而成，因此铝材和钢材这些大宗商品的期货价格变动时，就会通过期货市场的传导影响国内现货市场的价格，并在一定的产品制造周期内，进一步直接反映在钢芯铝绞线的市场价格上。
图2给出了11年第一季度至14年第三季度钢芯铝绞线LGJ-300/25线材价格(元/吨)、上海期货交易市场铝材当期价格(元/吨)与钢材综合价格指数。由图2可见，在这四年期间，存在两次明显的价格传导现象：11年第三季度铝材和钢材价格的波动峰值，在三个季度后——也就是12年第二季度——传递到线材价格上；第二次是12年第四季度铝材价格与13年第一季度钢材指数的上升趋势，体现在13年第四季度的线材价格上。从时序图的波峰来看，11-13年处在制造业下游的钢芯铝绞线线材价格的波动，在时间上晚于上游铝材和钢材波动三到四个季度，说明线材价格的波动表现为明显的供应拉动型[4]，即价格传导方向为：铝材+钢材→线材。通过上面的价格传导路径及价格波动的现象分析，本文将以此为基础，考虑生产时滞以及价格前序分量建立价格传导模型。
根据对价格序列间传导关系的分析，逐步考虑理论上价格传导路径所存在的统计显著性[5]，常见的时间序列线性回归模型参数固定，并不能完全表现出工程造价的价格传导结构变化，对这样的模型进行以下修改：
①回归模型中所假设铝材、钢材与线材价格存在强线性关系，忽略了铝材与钢材之间作为大宗商品，其期货（现货）价格的耦合关系；另外铝材与线材间，钢材与线材间也非完全线性表达。为了更加精确描述实际价格传导情况，将这三者整合成隐函数；
②通过对图2的分析，发现铝材和钢材对线材的价格波动传导周期最长为四个季度，将模型的降维深度为当期到四个季度内的价格数据。
为了可以更加及时并准确地捕捉到材料价格波动的特征，突破造价静态管理的局限，动态考察各序列之间的相互作用机制，综合上述原则，选择一定的滞后传递阶数提出以下价格传导模型，如式（1）所示。式（1）中，历史铝材价格序列{X|xi∈X，i=1…N}与钢材指数序列{Y|yi∈Y，i=1…N}有助于解释当前或未来的线材价格zN。
上述的隐函数模型无法通过常规的线性模拟对其参数进行精确的估计，这里引入径向基函数神经网络（RBFNN-Radial Basis Function Neural Network）对历史价格/价格数据进行训练。
RBF网络是一种三层前向神经网络，具有学习收敛速度快，非线性逼近能力强等特点[6]。本模型所构造的RBF拓扑结构网络为单输出（线材价格），三层前向结构网络中的隐含层拥有一组单元节点，通过一种非线性函数的映射，将铝材、钢材和历史线材价格的传导关联传递到输出层，最后RBF网络的输出层组合节点的输出函数值。RBF层级网络之间的非线性函数映射关系如式（2）所示。
式中m表示隐含层节点数，ωi表示隐含层第i个节点和输出节点的加权值，ci表示隐含层节点的中间值，σi表示归一化参数，G（Λ）表示隐含层阶跃函数，本文取为Sigmoid函数。
3 实证分析
3.1 变量取值
线材价格采用钢芯铝绞线LGJ-300/25信息价，反映了建设工程造价定额管理部门，综合分析市场调查确定并定期向社会发布的建材参考价格[7]，能够体现该型号导线的价格波动情况。铝材价格采用上海期货交易所当期的沪铝期货价格，钢材价格的波动采用钢材市场发布的钢材综合价格指数，体现线材生产企业采购原材料价格水平的变动情况，能够反映前景市场整体价格水平的变动情况。上述三项数据，线材价格来自行业内部数据，铝材价格来自上海期货交易所期货月度合约收盘数据、钢材综合指数来自MyspiC，所有数据均采用2011年第一季到2014年第三季的季度数据。
3.2 算例结果
应用spss软件对架空线路工程中架线工程的导线单价所在价格传导路径数据样本进行训练模拟，有效样本数据22组，RBF神经网络训练精确度为98.1%，进一步设计铝材价格波动以及钢材指数波动在不同幅度情景下（如0%、±5%、±10%），对300/25钢芯铝绞线线材价格的传导分析，度量在上述两种因素影响下的变化程度。
表1说明了铝材价格波动和钢材指数波动通过价格传导路径，对线材价格影响的定量分析情况，其中分析基准水平以2014年第三季度的线材价格（13940元/吨）、铝材价格（14075元/吨）以及钢材指数（114.82）作为参考标准。例如下一季度钢材指数上升5%，铝材价格下跌5%，根据本模型所测算的传导分析表格，即可识别出钢芯铝绞线LGJ-300/25的线材价格为13673元/吨。表1只展示了RBF神经网络所测算的一个固定比例涨跌的价格传导结果，如果铝材价格和钢材指数的波动是其他比例，则认为该型号线材价格落在实际涨跌比例所处波动范围对应的价格区间。
3.3 实例检验
本文所建立的价格传导模型通过分析不同因素波动在路径上的传导程度，可以指导线路工程造价管理部门根据市场价格波动掌握工程主要材料价格变化趋势。
首先讨论价格传导模型在造价动态管控方面的适用性，选取某地区220kV架空线路工程作为研究对象，分析历史工程数据采用本模型的验证结果。
某220kV架空线路工程的概算和结算数据如表2所示，由于编概时没有考虑原材料市场价格波动对导线材料价格的影响，导线采购单价比概算所预设价格减少17.1%，进一步通过线材费用→装置性材料费用→架线工程安装工程费→工程总造价的路径逐步传导至线路工程的总造价上（见图1），使得结算时线材费用较概算时减少16.7%，占工程总造价概-结算变动的15.5%，这也是造成该工程节余率高达15.36%的重要因素。本模型理论融入概算编制，对该工程的线材单价重新核算，线材单价修正值为1.434万元/吨，修正后重新统计测算的数据如表2所示：架线工程安装工程费用中装置性材料费用的节余率从原来的17.17%下降至4.55%，工程总造价节余率向下调整1.8%。该工程的总造价节余率仍处于一个较高的水平是因为导致工程造价波动还有其他多方面的因素，而该算例中仅考虑了单一因素对节余率的调整。本算例的目的是展示该模型在造价管理、概结算编制及节余率控制方面的适用性。
另外对模型的延伸性进行讨论。模型训练的数据范围截止至14年Q3，选取14年Q4数据进行分析。14年Q4铝材平均价格为13540元，较Q3下降2.87%，钢材价格综合指数109.64，较Q3下降4.51%，将这两个数据输入模型中，求解得14年Q4该型号导线线材价格趋势变化预测值为13761元，较Q3下降1.28%，这个价格数据应用于本季度的实际工程概算编制，并利用本模型实时监测铝材价格和钢材指数。综合以上对钢芯铝绞线线材价格变化趋势分析，我们可以知道，铝材、钢材价格与线材价格是呈现正相关的。基于这样的关联，当期设计实际工程概算编制过程中，在考虑工程定额的基础上应根据这样的材料价格波动，进一步约束材料价差费用的编制，融入本模型对价格时序的动态滚动测算，实现架空线路工程造价精度高、速度快、时效性强的精细化管理目标。
4 结语
本文所建立的架空线路工程造价因素关联拓扑与材料价格传导模型，通过实证分析，定量描述了材料价格波动的传导路径，实现了如下功能：
①动态监测工程大宗材料的价格，为架空线路工程的概算编制及投资估计提供实时市场经济数据的支撑。本文在算例中采集铝材和钢材的价格（或指数）波动数据，监测钢芯铝绞线的价格变化，探索出市场价格波动对工程造价的量化影响渠道。这一模型所研究的对象可以横向扩展到工程中所有材料的价格估计，如钢材价格-单基角钢塔造价-杆塔工程费用这样的价格传导路径监测；另一方面从时间维度上考虑，可以将模型纵向延伸至对历史工程价格数据受原材料价格波动影响的校验，以及未来原材料价格波动对架空线路工程造价变化的趋势分析。模型研究对象的多样性以及时序的延展性，强化电力工程管理企业对工程成本的动态控制，使得工程造价既不超概算也不过高地节余，从而实现电力企业经济效益的精细化管理。
②动态追溯工程造价变化的原因。在阶段性采集实际工程造价数据后，沿着价格传导路径追踪并探求潜在的技术因素和市场因素，追溯造价波动的原因，从而更为明确、更有针对性地提出下一阶段工程造价相应的管理控制方案，完善电力工程动态管控体系。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献：
[1]陈永栓.论工程造价成本管理路径、方法及控制举措[J].中小企业管理与科技（下旬刊），2015（02）：29-30.
[2]何会娟.浅析电力工程成本超概算的原因及其解决措施[J].科技与企业，2014，24：13.
[3]王琳琳.国内外大宗农产品价格波动的传导机制研究[D].华侨大学，2013.
[4]顾国达，方晨靓.农产品价格波动的国内传导路径及其非对称性研究[J].农业技术经济，2011，03：12-20.
[5]吴伟.价格传导机制分析及实证研究[D].湖南大学，2010.
[6]段向军.基于神经网络的预测控制方法研究[D].大庆石油学院，2005.
[7]王苏军.建筑材料信息价发布的改革探讨[J].甘肃科技，2009，20：87-89.
