《建筑设计参数对住宅工程造价的影响分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《建筑设计参数对住宅工程造价的影响分析（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、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
2、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%8
3、0%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
4、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, 0 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”
5、。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
6、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
7、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
8、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, 201
9、1, (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. 9Ye Wen.Research on Cost Control of Construction Project Based on the Theory of Lean Construction and BIM:Case StudyJ.The Open Construction and Building Technology Journal, 2014, (8) :382-388.
