建设项目投资估算编制工作浅谈

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1、建设项目投资估算编制工作浅谈摘要：对目前常用的建设项目投资估算编制方法进行了总结，探讨了各种编制方法存在的优劣。为提高投资估算的科学性、准确性，结合实际编制工作，提出了应当注意的几个问题和应对措施。关键词：建设项目,投资估算,编制方法一、编制投资估算工作的要求投资估算是建设项目在功能定位、建设内容、建设规模和建设标准等基本建设要素确定的情况下对其投资总额的估算。投资估算是进行项目投资决策、经济评价的重要依据，是项目投资的最高限额，也是在后续实施阶段中对工程造价进行控制的基础。由于直接影响到项目是否具备可行性、建设资金的筹措以及投资效益的好坏，对项目决策具有举足轻重的作用

2、，因此投资估算编制工作至关重要，必须做到范围准确、方法科学、依据充分、计算合理。二、不同的投资估算编制方法比较根据项目用途的不同，建设项目一般可分为生产性项目和非生产性项目两大类型【1】。生产性项目是指直接进行物质资料生产或者为生产提供配套服务的建设项目，如各种工业、农业生产项目；非生产性项目，是指用于满足人们物质和文化生活需要的建设项目以及其他非物质资料生产的建设项目，例如：办公楼、学校、商场、宾馆、住宅、市政和基础公用设施等。生产性项目的总投资取决于产品方案、生产工艺、生产能力及相应选用的配套设备。非生产性项目与生产性项目相比，由于不涉及专业化的生产、制造过程，一般

3、不涉及大型专业设备投资，建（构）筑物和配套设施是其主要建设内容。这导致非生产性项目的建筑工程费用占项目总投资的绝大部分，设备及工器具购置费在总投资中所占的比例相对较小。因此，为提高估算结果的精确性，在投资估算编制工作中，应当根据生产性项目和非生产性项目的投资特点，有针对性地选用投资估算编制方法。开题报告目前，投资估算的编制主要包括以下五种常用方法，即：单位生产能力估算法、生产能力指数法、系数估算法、比例估算法和指标估算法。其中，前四种方法依托于已建项目投资情况，利用新建项目与已建项目在生产规模、生产能力、生产工艺和购置设备上可比性，通过建立线性关系或非线性模型关系进行投

4、资拟合。这四种方法计算过程简单易行，但部分计算参数取值的主观性较强，难以充分考虑不同项目在建设条件、建设时间、技术标准等方面的差异，导致估算精度低，因而目前只能在粗略地对生产性项目投资进行估算时被使用。指标估算法是把拟建项目以单项工程或单位工程，按费用性质横向划分为建筑工程、设备购置、安装工程等，然后套用相应概算指标和定额进行各单位工程或单项工程投资的估算，在此基础上汇集编制成拟建建设项目的工程费用投资。再按相关规定估算工程建设其他费用、预备费、建设期贷款利息等，汇总后最终形成拟建建设项目总投资估算。指标估算法的计算过程简单直观、依据性强，估算精度较高，能较广泛地适用于

5、各类生产性项目和非生产性项目，但同时要求项目具备以下条件，即：基础资料齐全、建设条件明确，工程方案和工艺设备方案已基本确定。应该说，以上五种编制方法各有优劣和适用条件，在实际工作中可以结合项目特点进行综合运用并相互比较印证。作文近年来，国内外学者通过将现代数学理论、计算机技术引入到投资估算编制工作中，提出了以模糊数学估算法、人工神经网络模型法等为代表的新方法，被视为在项目投资估算领域的有益尝试，也取得丰硕的研究成果。其中，模糊数学估算法是回归分析的推广，该方法从系统的角度出发，将工程造价系统划分为若干个子系统，并且确定各子系统对于总体的贡献程度，然后将各个子系统分别进行

6、特征量化工作，完成定性分析到定量分析的转变。最后，将拟建工程和己建类似工程的资料的特征量化值进行对比，找出与拟建工程相似程度最高的己成工程，进而得出估算结果【2】。人工神经网络模型法通过模拟人脑的“学习”和“记忆”行为，利用大量的样本数据进行训练，采用非线性映射反映样本数据内部规律，在构建好网络结构并完成神经网络训练的基础上，将拟建项目的特征值输入训练好的网络中，即可计算出该项目的投资估算值。但是由于上述新方法的复杂性和计算过程缺乏直观性、透明性，致使其一直难以被行业主管部门、各建设单位和广大工程技术人员所普遍接受，仍更多停留在学术研究层面，被普遍推广采用尚需时日。作文

7、三、编制投资估算中应注意的几个问题鉴于投资估算编制工作的重要性与复杂性，为提高投资估算的科学性、准确性，笔者结合自身从事该项工作的经验教训，提出以下几点问题和应对措施，仅供参考：3.1加强前期对项目基础资料的实地收集工程项目具有单一性和一次性的特征，每一个项目不可能完全相同，投资估算也不可能生搬硬套其它项目。因此，在编制投资估算中，一定要加强对项目基础资料的调研工作，不但要掌握项目详细的工程方案、设备方案，熟悉当地的工料价格、概算指标和定额，还应当到工程实地充分收集一些看似简单、但可能会对投资产生重要影响的资料信息，例如：用地落实情况（用