何飞 HE Fei；毛亮 MAO Liang
（四川理工学院建筑工程学院，自贡 643000）
（Institute of Architecture and Engineering，Sichuan University of science and Engineering，Zigong 643000，China）
摘要： 在建筑工程施工评标过程中，将报价低于工程成本作为重大偏差，但是判断投标人的报价是否低于工程成本非常困难，这也是我国采用工程量清单招标以来遇到的难题之一。本文通过收集类似工程已标价工程量清单的综合单价，建立与工程量清单相匹配的数据库，利用灰色预测模型预测分部分项工程成本。从而为准确判断投标人的报价是否低于成本价提供重要依据。
Abstract: In the process of building engineering construction bidding evaluation, it is considered as major deviation when the quotation is lower than the project cost, but it is difficult to judge whether the quotation is lower than the project cost, which is also one of the difficulties China has met since adopting the bill of quantities tender. In this paper, through collecting the comprehensive unit price of the bill of quantities which have been priced of similar projects, the database matching the bill of quantities is set up, and the grey forecast model is used to predict the sub-engineering cost. It can provide important basis for accurately determining whether the bidders offer is lower than the project cost.
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关键词 ： 工程量清单；工程成本；灰色预测模型；评标
Key words: BOQ；project cost；Grey Forecast Model；evaluation
中图分类号：F224；TU723.3 文献标识码：A
文章编号：1006-4311（2015）02-0077-04
0 引言
我国的进入工程量清单计价模式的标志是2003年建设部颁布的《建设工程工程量清单计价规范》（GB50500-2003），在工程量清单招标模式下，“综合评标法”和“最低价中标法”是我国相关法律明确规定评标方法，随着我国建筑制度完善和市场化的招投标市场，最低价中标法的运用越来越普遍。最低价中标法可以降低工程造价为招标人节约投资金额，使得投资效益最佳，也是国际招投标市场的通用评标方法，能够体现招标投标公平、公开、公正的宗旨。虽然最低价中标法的优点很多，但是它也有一个很大的缺点，即判断投标报价是否低于成本的是非常困难的，尤其在我国实行最低价中标法历史不长的国家显得尤为突出。因此，解决好“投标报价是否低于成本的判断”这一问题，对于规范建筑业市场秩序，有效控制工程造价，促进我国建筑业稳定、持续发展具有重要的意义。
国外对这一问题的相关研究几乎没有，这是因为国外对承包商能够保证工程质量的条件下，允许低于成本的报价参与竞标；其次国外的最低价中标法发展历史较长、制度较完善，尤其是投标保函制度大大的降低了低于成本的报价中标的可能。国内关于投标报价低于成本的研究，大多采用定性的分析方法进行探讨。少有的定量评标方法主要有：专家评估法、财务指标法、预算定额法、虚拟成本价法、未确知C——均值聚类模型和概率统计诊断模型等。这些分析方法都有一定的优点，但是它们的缺点也很明显。专家评估法主观性太强、客观性不足；财务指标法存在人为操纵问题；预算定额把施工定额等同于企业定额显然不合理；虚拟成本法不具备操作性；均值聚类模型和概率统计模型理论上虽然可行，但是实际操作较为复杂[1]。
基于以上分析，本文提出了判断投标报价低于工程成本的定性研究方法：收集中标单位的工程量清单的价格数据，以类似工程已中标的工程量清单的综合单价为数据基础，构造与工程量清单项目编码相对应的分部分项价格指标，利用灰色预测模型预测拟建工程的分部分项工程成本，通过投标报价与预测的工程成本进行比较，判断投标报价是否低于成本，防止低于成本的报价中标。
1 模型建立
工程量清单是招投标活动和工程承包合同重要的组成文件，它反应了承包商需要完成的工程项目和相应的工程数量。同时，工程量清单也是招标人编制标底、投标人投标报价、工程变更以及工程结算的重要依据。因此，工程量清单的质量直接决定着招投标的成败，对工程成本管理和竣工决算有着重大的影响。
2003年，建设部颁布的《建设工程工程量清单计价规范》（GB50500—2003）标志着我国的建设工程计价正式实行工程量清单计价模式。近些年来，随着我国建筑业不断的发展，工程造价数据资料的收集整理已经成为了工程造价管理的重要工作任务。工程造价数据资料的收集必须结合现有的工程计价模式，这样才能够体现出数据的针对性和实用性。国内学者对造价数据资料的研究取得了大量的成果，但是工程造价数据资料在建设工程招投标的研究成果相对较少。所以，本文参考了现行的工程量清单计价模式并结合我国实际情况，拟建立与工程量清单相匹配的预测模型价格预测模型。从而为判断投标报价是否低于工程成本提供依据。
1.1 价格指标的确定 我国建设工程招标投标是建立在工程量清单计价模式的基础之上，加之本文研究的对象是工程量清单中分部分项工程的成本。因此，为了提高造价数据的实用性和针对性，新建立的价格指标必须与工程量清单的特点紧密结合。
由于建设工程的复杂程度差别很大，工程量清单中分部分项工程的项目内容和数量也有很大的差别也。通过分析工程量清单计价规范和原则，分部分项工程的项目编码以五级设置，十二位阿拉伯数字表示。其中前四级分别代表了分类码、顺序码、节顺序码、清单项目名称码，第五级代表了清单项目顺序码。在不同的工程项目招标中，相同的施工项目，其前四级的编码是不受项目自身的特点限制；第五级清单项目编码是依据拟建项目的自身特点确定，由具体的工程项目决定。也就是说，对于不同的同类建设项目，分部分项工程的项目编码的前九位是固定的，十至十二位是不同的。因此，为了方便工程数据有效的收集和统一分类，把同一工程量清单前九位项目编码相同的项目进行合并和统一，这样不同的项目的造价数据可以统一的进行收集。如表1，合并得到的结果为：矩形柱010502001。此文将合并后的项目综合单价定义为分部分项价格指标[2]。
分部分项工程项目数据的分类原则已经确定，如何进行分部分项价格指标的确定呢？首先，要确定分部分项价格指标的计量单位，联系工程量清单的特征，以工程量清单项目中规定的单位为计量标准。比如：混凝土工程以立方米为计量单位、门窗工程以平方米为计量单位、屋面排水管以米为计量单位。
怎样计算工程分部分项价格指标？考虑到工程量清单中，前九位相同的清单项目的综合单价和工程量是存在差异的，如果把它们将它们的综合单价进行简单的算术平均，合并后的分部分项价格指标不仅没有可参照性而且不能体现工程价格意义。因此，为了减少工程量和价格差异对分部分项价格指标造成的影响，使构造的分部分项价格指标合理、科学。本文采用加权平均的计算方法。首先，将前九位项目编码相同项目的工程量进行汇总，计算出每一个项目工程量占汇总后工程量的比例，最后，把每一个项目的综合单价与其工程量的比例相乘并进行相加，即得到合并后九位项目编码的分部分项价格指标，其具体的计算方法如下：Ai=∑Pj×Cj%
其中：Ai：代表第i项分部分项价格指标；
Pj：代表合并项目中各分部分项工程的造价，即各分项工程工程量乘以相应的综合单价；
Cj%：代表合并项目中各分部分项工程量占合并项目总工程量的比例。
以表1为例，首先计算三种矩形柱的总工程量为673.51m3，然后计算出各分部分项工程量占总工程量的权重分别为24.78%、38.66%、36.56%，于是计算前九位统一的矩形柱造价指标为：385.79×24.78%+436.54×38.66%+446.69×36.56%=427.67元/m3。
1.2 工程造价数据的收集
①数据收集的目标。收集数据建立数据库的根本目的是为本文的预测模型建立数据基础，为招投标提供数据依据，实现剔除低于成本的投标报价，从而实现低价中标法的初衷。除此之外，工程造价数据库的建立可以为专业人士的其它决策提供依据，为造价咨询单位和相关造价专业人士提供方便，规范我国的工程造价管理体系。
②数据的收集范围。本文收集的价格数据必须反映的是先进的社会水平而不是预算定额反映的社会平均水平。由于先进优秀的企业往往能够通过其较高的生产技术管理水平在报价上获得优势而获取中标，因此，已中标的工程量清单的报价水平反映的就是先进的社会水平，所以，招标工程中标单位的已标价工程量清单的综合单价数据就是本文的数据基础。
③数据的划分原则和标准。根据工程量清单和建设工程单件性的特点可知，数据的收集是一个庞大的工程。因此，为了避免收集的数据杂乱无章以及方便评标时使用，提高数据的实用性和针对性，必须建立数据分类的原则和标准。
工程的规模和类别存在差异，会引起工程造价数据存在差异。比如，对于工程量清单中的带形基础项目，在高层建筑和低层建筑的单位价格是有区别的。因此在进行数据收集时，应该选择工程规模和类别相近的价格数据作为参考，充分考虑工程类别、建筑高度、结构形式和建筑面积等对工程造价影响较大的因素。否则通过预测得到的分部分项工程成本不具备参考价值。
本文参照了我国建筑类别分类的标准进行划分，把建筑工程分为了工业建筑和民用建筑。其中，工业建筑包括：单层厂房、多层厂房和混合厂房；民用建筑按照《民用建筑设计通则》GB503502—2005的分类标准，把居住建筑、公共建筑、宿舍建筑、体育建筑、医疗建筑、交通建筑等10类，如图1。本文以居住建筑中的住宅建筑为例说明数据收集的方法。住宅建筑数据的收集首先考虑建筑高度的影响，建筑高度按照建筑的层数划分，分为低层、中高层、高层、超高层；然后进入下一层，建筑的结构类别判断。结构类别包括：剪力墙结构、框架结构、框架-剪力墙结构、框支剪力墙结构、无梁楼盖结构、核心筒结构；最后依据建筑面积的标准进行数据的分类收集，如图2。这样的分类标准和原则使收集真理数据更加方便快捷。同时，这种方法有利于使用时调取和查询[3]。
1.3 灰色预测模型 灰色系统理论是1982年邓聚龙教授创立的。它的研究对象是信息不完全、不确定的系统，通过对已知无规律数据的分析研究，找出原始数据内部存在的规律，通过生成数据模型，对下一期数据进行预测。灰色系统理论中最典型的内容就是灰色GM（1，1）模型，其主要的特点是：数据量少、计算方便简单、预测准确性较高。这些特点不仅弥补了其他预测方法数据少、预测精度低的缺点，同时其数据量要求少的特点与我国工程造价数据处于初步阶段的发展阶段相适应[4]。
设非负原始序列为：
由灰色预测模型可以看出，当我们掌握了前几期的分部分项价格指标时，通过数据处理，就可以预测到本期的分部分项价格指标即分部分项工程成本。
1.4 工程造价数据的选取要求 分部分项价格指标数据的收集以及灰色预测得方法已经确定，但是在选取已经收集的分部分项价格指标时也要考虑其它一些因素，这样才能体现数据的价值性，反应真实的价格水平，真正的为招投标中报价低于成本判断提供有力的依据。由于我国地域广阔，市场信息不对称，地区之间的价格水平存在差异，因此不同地区的材料价格、人工价格和机械台班价格是不同的，而这些价格之间的差异会直接反映到工程量清单的综合单价上，直接会影响分部分项价格指标。基于此，本文以每个地级市为界限选取分部分项价格指标，从而减少地区差异带来的价格差别。
本文在选取分部分项价格指标时必须的参考数据收集时的分类进行选取，如某项目为框架结构，总共32层，建筑面积2.8万平方米的住宅商品房，在已收集的数据中按照“住宅建筑——超高层（30层以上）——框架结构——建筑面积2-8万平方米”的标准去查找。考虑到我国对于工程造价数据的收集处于起步阶段收集的数据相对较少，并且灰色预测模型具有“少数据、贫信息”的特点，因此，在使用灰色预测模型是通常选取该项目之前的10项类似工程中标的分部分项价格指标为基础。这里的之前10项类似工程指的是招标项目按时间顺序中标的类似工程，体现的是数据的实效性。
本文的数据收集、选取以及分部分项价格指标的构建都是以类似工程中标单位的已标价工程量清单中的综合单价为基础。由综合单价的组成可知，分部分项价格指标的构造不仅包括了人工、材料价格因素对工程成本的影响，同时还包括了企业管理水平的变化，施工技术水平的提高以及整个行业技术水平的变化对工程成本的影响，这充分体现了分部分项价格指标的真实性和时效性。
2 案例实证
自贡市自流井区2014年3月份的某住宅高层建筑为对象，选取分部分项工程中矩形柱的价格指标为例。该项目是一个框架结构，建筑面积2.5万平方米，28层的住宅商品房。
根据该项目的建筑高度、结构形式以及建筑面积从已经收集的自贡市分部分项工程中选取该项目之前的十个类似工程中标的已标价工程量清单数据，然后按照分部分项价格指标的构建方法计算出矩形柱（010502001）价格指标并且按招标的时间顺序排列，如表2。
从表2中可以看出第7项数据明显与其他数据的偏差较大，这可能是由于是不平衡报价引起或者是其他客观因素造成，因此为了保证预测的准确性和可靠性，将第7项数据剔除。然后，对初始数据序列进行一次累加，得到一次累加序列：X（1）=（385.79，822.33，…，3673.22）。
根据一次累加序列，可以得到矩阵B和向量Y分别为：
令k=9，得到预测值为：423.79元/m3，即为本次招标矩形柱的工程成本。实践证明，本次中标的矩形柱综合单价为425.60元/ m3，略高于预测的工程成本，说明了矩形柱的中标价是不低于工程成本的。
综上所述，该模型是具有实际意义的。但是该模型成败的关键在于数据的准确性和可靠性，由于招标站的职能之一是对中标合同进行备案，因此招标站拥有可靠、准确的数据资料。所以招标站应当做好数据的分类整理工作，为建筑施工招投标提供服务，这样大大提高了模型的实用性。
3 结束语
目前，在我国的评标过程中，首先要解决的问题是投标报价的界定，它是实行最低价中标法的前提条件，其根本目的就是防止投标人以低于成本的投标报价中标。投标人为获取中标会不惜压低投标报价，如果低于成本的报价中标，在施工过程中，可能造成资金问题引起的不能按时完工或者完工后存在质量问题，使得建筑单位和施工单位双方造成损失。运用灰色预测模型可以很好的为判断投标报价是否低于成本提供重要的依据。与以往的判断方法相比，该模型是从历史数据资料出发，研究数据发展的内在规律，体现了模型的科学性。
与此同时，该模型的实际操作性较强，利用历史中标数据的发展规律，预测现有的工程成本，排除了人为等客观因素对成本判断造成的影响，提高了评标的公正性。但是利用已标价的工程量清单中的综合单价预测工程成本虽然在逻辑上可行，但是缺乏有力的理论证明，因此，还须在这方面做更多的研究。
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参考文献：
[1]吴怀俊.基于工程成本不确定性的低价评标方法研究[J].煤炭工程，2010，6:121-124.
[2]何婧.基于合理低价中标模式下价格指数模型分析[D].四川：西南交通大学，2012.
[3]黄伟.工程造价信息平台的构建研究[D].重庆：重庆大学， 2009.
[4]程亚鹏，张虎，张庆宏.GM（1.1）模型在房地产价格指数预测中的应用[J].河北农业大学学报，1999，07：90-93.
