建筑设计参数对住宅工程造价的影响分析.doc

建筑设计参数对住宅工程造价的影响分析 吴蓉蓉 金肯职业技术学院 摘 要： 建筑工程造价预测是工程决策的基础, 而建筑设计参数对工程造价起到决定性作用通过对 25 个住宅样本数据的分析建立了基于 8 个建筑设计参数的工程造价的回归模型, 并且通过标准化回归系数确定了影响因素的影响大小该回归模型的预测精度在 5%的范围内, 可以满足工程造价预测的需求关键词： 工程造价; 设计参数; 回归模型; 作者简介：吴蓉蓉 (1981-) , 女, 江苏句容人, 硕士, 研究方向:工程造价基金：江苏省高职院校青年教师企业实践培训资助项目1 引言建筑工程的造价是影响项目投资决策的重要因素, 因此工程造价的预测和估算工作十分重要国内外学者提出了很多工程造价的估算方法, 最常见的是单位面积指标法, 由于使用简单、指标易得, 因此被工程界普遍采用但是每个建筑工程项目的情况千差万别, 影响工程造价的因素众多, 指标法预测的准确性不高[1-2]因此一些学者通过统计学、模糊数学、计算机模拟等方法提出了一系列工程造价的预测模型, 如多元回归模型、GARCH 模型、模糊层次分析模型、支持向量机 (SVM) 、BP 神经网络模型等, 能更加精确地预估工程造价, 为工程决策提供科学的数据支持[3-8]。

从工程建设的阶段来看, 设计阶段对工程造价的影响是重关重要的, 有研究认为设计阶段对项目造价的影响占到 70%~80%[9]因此, 文章选择建筑设计参数为工程造价的影响因素, 通过回归模型分析确定建筑设计参数对工程造价的影响大小建筑设计参数一般包括建筑面积、基础形式、层数、门窗率等2 基于建筑设计参数的工程造价模型2.1 建筑设计参数的选择在建筑设计参数的选择过程中, 必须考虑两个因素:首先, 选择的变量必须有明确的经济学意义, 能够很好地解释;其次, 选择的变量必须能够很好地被观测、收集和量化一般来说, 影响工程造价的建筑设计参数主要包括以下变量:形状、户型、进深、柱网、规模、高度、结构型式、层数、电梯、窗户、门等, 按照可解释、可量化的原则, 文章选择的建筑设计参数如表 1 所示另外, 文章选择单位建筑面积工程造价作为模型的因变量建筑设计参数如表 1 所示, 有 7 项是定量指标, 直接采用建筑设计指标作为量化处理方式;有 1 项是定性指标, 即结构形式, 规定钢筋混凝土结构为 1, 钢结构为 2, 目前国内钢结构建筑的工程造价一般要高于钢筋混凝土结构2.2 模型的设定文章采用单位建筑面积工程造价为因变量 Y, 建筑设计参数为自变量, 建立多元线性回归方程, 如下式 (1) 所示。

式中, β 0~β 8为回归模型的系数2.3 样本数据的获取和描述性统计文章选择的样本数据为 2013 年至今长三角地区已建居住建筑项目的决算数据, 一共有 25 个样本, 所有样本数据均来自“广联达指标网”文章选择的 25 个样本均采用了相同的基础型式和桩基类别, 建筑所在的长三角地区的工程造价指数也比较接近, 建筑的抗震设防等级均为 7 级, 工程施工难度接近, 因此能够充分降低其他因素对工程造价的影响参加回归分析的变量的描述性统计结果如表 2 所示, 包括最大值、最小值、均值和标准差表 1 建筑设计参数的选择及量化处理 下载原表 变量之间的相关系数矩阵如表 3 所示从表中可以看出, 自变量之间的相关系数均很小, 初步说明自变量之间共线性程度不明显;自变量与因变量的相关系数较大 (除了 X2和 X8) , 初步说明自变量与因变量之间存在一定的线性关系具体的分析将在对数回归模型中进一步探讨2.4 模型的估计及检验回归模型的估计方法为最小二乘法 (OLS) 利用 OLS 的交互式逐步回归, 寻找最优回归方程逐步回归将所选择的 8 个自变量全部进入回归模型, 逐一剔除变量, 一直到均方根误差 RMSE 达到一个局部最小值。

经过逐步回归, 保留所有变量回归模型的结果如下式所示:对回归模型进行显著性检验、方差检验、共线性检验和异方差检验, 以确定模型是否具有统计学意义最终检验结果如表 4 所示经过检验, 回归模型具有良好的拟合度和解释能力, 统计意义明显, 因此可以用来分析工程造价的影响因素将回归模型的计算值与原始值进行比较, 如图 1 所示对比发现, 25 个样本的平均误差仅为 1.1023%, 最大误差仅 3.0694%, 因此回归模型的预测精度满足工程分析的要求图 1 模型的计算值与原始值对比 下载原图2.5 回归模型的结果分析根据表 4 的结果可知, 在 5%的显著性水平下, 8 个建筑设计参数对工程造价均有显著影响根据回归系数的符号, 建筑规模 X1、建筑高度 X2、户型 X6与单位建筑面积造价成负相关性, 平面形状 X3、层数 X4、层高 X5、门窗 X7、结构形式X8与单位建筑面积造价成正相关性, 与工程造价的实际情况比较符合, 具有经济学意义表 2 变量的描述性统计 下载原表 表 3 变量的相关系数矩阵 下载原表 根据标准化回归系数的绝对值, 上述 8 个建筑设计参数对工程造价的影响由高到低排列为:户型 X6>平面形状 X3>层高 X5>结构形式 X8>门窗 X7>层数 X4>建筑高度 X2>建筑规模 X1。

3 结束语建筑工程造价预测是工程决策的基础, 而建筑设计参数对工程造价起到决定性作用通过对 25 个样本数据的分析建立了基于 8 个建筑设计参数的工程造价的回归模型, 并且通过标准化回归系数确定了影响因素的影响大小研究表明回归模型的预测精度在 5%的范围内, 可以满足工程造价预测的需求参考文献[1]毛义华.建筑工程经济[M].杭州:浙江大学出版社, 2012. [2]张利荣, 郑健华.基于计价基元的工程估价方法研究[J].施工技术, 2011, (6) :92-95. [3]李微.建筑工程造价预测的多元结构整体线性回归模型[J].建筑技术, 2015, 46 (9) :846-849. [4]左苏.基于主成分回归模型的工程项目成本预测[D].扬州大学, 2014. [5]杨无疆, 林玲.基于 BP 神经网络的工程造价快速估算模型[J].建筑经济, 2011 (9) :53-55. [6]柳茂.混沌理论和最小二乘支持向量机相融合的工程造价预测模型[J].内蒙古师范大学学报 (自然科学汉文版) , 2015, 44 (3) :333-338. [7]任建勃, 李星波, 熊元杨.高层建筑安装工程的造价控制与管理[J].南方农机, 2017, 48 (18) :143+181. [8]蔡雯, 凌旭.工程造价计价模式和造价控制分析[J].工程技术研究, 2016, (8) :176-177. [9]Ye Wen.Research on Cost Control of Construction Project Based on the Theory of Lean Construction and BIM:Case Study[J].The Open Construction and Building Technology Journal, 2014, (8) :382-388. 。