高速公路造價指標體系的構建研究

摘要 文章主要研究了高速公路造價指標體系的構建，探討了高速公路建設過程中涉及的多種因素對造價的影響，并建立了相應的指標體系。首先，基于高速公路建設的影響因素，確定了造價指標體系的基本框架，其次，基于對高速公路建設各階段的費用分析，探討了標準化造價管理制度的建立和落實的重要性，最后，提出了在質(zhì)量控制方面加強管理和控制的建議，以降低高速公路維護成本，提高建設質(zhì)量。

關鍵詞 高速公路；造價管理；指標體系；標準化

中圖分類號 U415.13 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2023）13-0171-03

0 引言

在現(xiàn)代交通建設中，高速公路作為樞紐部分扮演著至關重要的角色，高速公路建設不僅對維護交通暢通有著非常重要的作用，也能促進地區(qū)的經(jīng)濟、文化和社會發(fā)展。在高速公路規(guī)劃建設中，如何降低建設成本，提高投資效益是高速公路建設過程中需要考慮的重要問題。構建高速公路造價指標體系可以很好地解決以上問題，成為建設質(zhì)量控制和用工投資管理的重要途徑[1]。該文將對高速公路造價指標體系的構建進行研究，旨在通過設計和構建高速公路造價指標體系，改善施工方面的基礎設施和結構條件，同時優(yōu)化施工隊伍，提高投資效益。

1 高速公路建設成本理論基礎

高速公路建設成本估算和控制是高速公路建設過程中的關鍵環(huán)節(jié)之一。因此，了解高速公路建設成本的構成要素、估算方法和影響因素十分必要。

1.1 高速公路建設成本構成要素

高速公路建設成本構成要素主要包括：土地征用、工程設計、設計咨詢、施工、監(jiān)理、資金貸款、基建、安裝費及保險費用、地質(zhì)勘探、環(huán)境影響評估、排污、備品備件、防腐工程及使用、金屬材料、機械設備、交通標志、公路養(yǎng)護及管理、工期延期損失、安全防護費以及其他各項間接性費用等[2]。

1.2 高速公路建設成本估算方法

目前，高速公路建設成本的估算方法可以分為計算法、比例法、逼近法、統(tǒng)計法等，其中計算法是主要的估算方法，是通過具體了解各項費用多少以及所占比例，然后進行加總的方法。而比例法主要用于大范圍的估算，各種費用之間有一定的比例標準規(guī)則。統(tǒng)計法是通過統(tǒng)計歷史工程項目的成本來推算新的工程項目成本，適用于規(guī)模較大的公路項目估算。逼近法較計算法少了具體和準確的計算方式，而是通過逼近一個合適的數(shù)據(jù)來進行估算。

1.3 高速公路建設成本影響因素分析

高速公路建設成本的影響因素主要包括建設地區(qū)、施工技術、原材料、設備價格、投資政策支持、環(huán)保要求、供應需求關系、交通流量及安全等。其中，建設地區(qū)的差異會對研究結果產(chǎn)生很大影響。此外，施工技術對公路施工周期和質(zhì)量都有直接影響；原材料及設備價格直接影響公路建設成本；在投資政策方面，政策的持續(xù)性和公開性會直接影響建設成本。環(huán)保要求對協(xié)議的施工質(zhì)量和環(huán)境意識提出了更高要求。

高速公路建設成本的構成要素、估算方法以及影響因素對于合理的成本控制、優(yōu)化工程投資都有著非常重要的作用[3]。在實際的項目中，應綜合考慮影響因素來確定建設成本，并選擇合理的估算方法。同時，在公路的不斷建設過程中，對成本進行多方面的監(jiān)控并調(diào)整，是實現(xiàn)高效優(yōu)質(zhì)公路建設的必要途徑。

2 高速公路造價指標的體系構建

2.1 指標體系的設計原則和方法

為了評估高速公路建設項目的成本與價值，需要制定一套合適的指標體系。指標體系的設計過程需要考慮以下原則：指標應該具有代表性和可比性，能反映建設項目建成后的效益，有助于指導決策，數(shù)量應該適當，不應過于龐雜。

建立標準的構建方案需要采用科學的方法。在構建過程中，應該首先明確評估的目標和范圍，調(diào)查相關資料，然后確定指標類型，選取適當?shù)闹笜瞬⒓右詸嘀兀詈髮χ笜诉M行系統(tǒng)的綜合評價。

2.2 高速公路造價指標體系結構分析

在滿足“全面”與“精細”的基礎上，按照“重點突出、差別明顯、層次分明”思路構建高速公路成本指標體系[4]。圖1為某高速公路的造價指標體系。

2.2.1 優(yōu)先級

工程成本指標最大的功能就是盡可能精確地對高速公路項目的造價進行預測，因此對項目成本有較大影響的分部項要進行重點分析，把握要點，從而提升高速公路項目造價管理的有效性。

2.2.2 差異性

由于結構形式、施工規(guī)模、施工技術等因素的影響，高速公路各構筑物造價指標體系的影響因素不盡相同，如施工條件、建設工期、材料價格等。

2.2.3 層次結構

高速公路造價指標體系呈現(xiàn)層級結構，是由于受單位工程分部分項工程的影響，因此，對于單位工程的造價指標以及對分部分項工程的造價管理要求都不一樣，因此，造價指標關注的側重點也不一樣[5]。在單位工程中，通常使用綜合指數(shù)來體現(xiàn)項目的人員、材料、機械等的總消耗，在項目的施工進度計劃和建設規(guī)模等方面，有一定的參考價值。分部分項工程是通過分項指數(shù)來體現(xiàn)其人力、物力、機械等的消耗，在公路項目的預算、比選等方面的應用較多。

3 高速公路造價指標體系敏感性分析

高速公路造價指標敏感性分析的目標就是將每一個造價影響因素按照敏感性大小來排列，找到那些敏感性比較高的因素，并在造價管理中加以關注，從而更好地控制高速公路造價。

3.1 造價指標敏感性分析

高速公路造價敏感性分析的方法有單因素敏感性分析法和多因素敏感性分析法。后者是在多個影響因素一起改變之后，對工程造價指數(shù)進行變動的假定，從而得出較為精確、合理的結論，但也存在計算困難、耗時較長等問題。造價指標敏感性分析步驟包括：首先，選取待分析的不確定性因子；其次，設置不確定性變量的變化量，計算造價指標的變化量；再次，根據(jù)造價指標對各影響因素的敏感度大小，將各影響因素的敏感度大小進行排序，找出各影響因素的敏感度。

3.2 造價指標的敏感性分析

以西北地區(qū)某高速公路項目為例，對各造價指標的敏感性進行分析。

3.2.1 對總造價指標的敏感性分析

通過對研究區(qū)域內(nèi)高速公路造價指標的分析，得出高速公路造價指標及每1 km造價指標結果，如圖2所示。

在進行高速公路工程建設時，建安費直接影響到工程總造價，因此在高速公路工程建設過程中需要對建安費進行估算和控制。選定了建筑安裝各分項分部，主要包括臨時工程、路基工程、路面工程、橋涵工程等為不確定因素，設定變化幅度分別為?10%、?5%、+5%、+10%。上述因素的變化會直接影響高速公路工程的總造價，得到該高速公路總造價指標敏感性變化情況，如圖3所示。

3.2.2 建安費造價指標敏感性分析

從總造價指標敏感性分析可知，建安費占工程總造價的比例較大。建安費主要組成部分為直接費、間接費、計劃費用以及稅金四部分。該費用直接構成了工程實體的費用，依據(jù)項目的組成情況可分為路基工程、路面工程、橋涵工程、交叉工程，因此對建安費進行敏感性分析。各組成部分的造價指標如圖4所示。

通過對項目造價指標敏感性進行研究可知，建筑安裝費在項目造價中所占的比重很大。建設費用的構成包括直接費、間接費、計劃費用以及稅金。建安費是項目造價的直接組成部分，按照工程結構組成可分為路基部分、路面部分、橋涵部分、交叉部分，因此該文對建筑安裝費造價指標進行敏感性分析，發(fā)現(xiàn)各分項分部的造價指標情況如圖4所示。

該高速建安費造價指標敏感性分析結果，如圖5所示。

由圖5可知，上述各分項分部工程的敏感程度不同，需要根據(jù)其敏感程度進行有效控制。其中，橋涵、隧道、路基在項目的建安費中占比較高，需要更加嚴格地估算和控制，以確保工程建設的造價控制在合理范圍內(nèi)。

4 結語

高速公路作為交通建設領域的重要組成部分，對于國家經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活的改善起到了重要作用。構建科學的高速公路造價指標體系對于保證高速公路建設質(zhì)量和效益具有重要意義。該文研究了高速公路造價指標體系的構建，提出了一些建議。首先，應該充分考慮高速公路建設的地理環(huán)境、設計標準、建設材料、人工成本、技術水平等多方面因素的影響，確立高速公路造價指標的基本框架；其次，應當建立系統(tǒng)完善的標準化造價管理制度，明確高速公路建設各階段的費用，確保造價可控，促進高速公路建設項目的順利實施；最后，應當加強對高速公路建設過程中的質(zhì)量控制，以防止出現(xiàn)質(zhì)量問題，降低維護成本。總之，高速公路造價指標體系的構建對于提高高速公路建設的經(jīng)濟效益和社會效益具有重要作用，只有通過合理構建造價指標體系，加強管理和控制，才能實現(xiàn)高速公路建設質(zhì)量和效益的最大化。

參考文獻

[1]晉敏， 楊劍蘭. 云南省高速公路造價指標體系研究與應用[J]. 公路交通技術， 2016（5）： 132-137.

[2]巨生棟. 青海省高速公路造價指標體系研究[D]. 蘭州：蘭州交通大學， 2020.

[3]晉敏. 云南省高速公路造價指標體系研究與應用[C]//2017年世界交通運輸大會論文集， 2017： 152.

[4]高菲菲. 高速公路工程造價指標體系研究[J]. 中華建設， 2022（21）： 110-112.

[5]段慧錕. 基于GN-BP的高速公路工程造價預測模型研究[J]. 新技術新工藝， 2017（3）： 28-31.