随着国民经济的快速发展,全社会用电需求日益增加,电网建设规模迅速扩大。为提高电网建设水平和投资效益,有必要对电网建设造价水平的变化趋势及原因进行专门分析,总结电网建设造价管理经验,实现电网建设工程造价的可控、在控、能控。

架空输电线路工程具有点多面广、沿线自然条件复杂多变的特点,影响其造价水平的因素多种多样,正确认识输电线路工程造价水平的变化趋势,找出影响造价水平变化的主要因素,系统把握造价管控要点,对规范输电线路工程管控模式、提高管控效率和质量、保障电网建设顺利实施意义重大。

方法的选用首先要适用于所要研究的问题,并尽可能多地利用样本包含的信息。常用的造价估算方法主要有定额详细测算法、手册查询法、神经网络、模糊数学和线性回归等。

定额详细测算法和手册查询法均属于常规方法,有各自的适用范围,对快速造价估算而言,前者质量过高而效率过低,后者难以把握估算精度。技术参数层各参数的相对独立性,为构建神经网络模型或多元线性回归模型提供了条件,很多文献对此进行了专门研究。

一般而言,神经网络与常规方法相比并非优越,只有当对问题的机理不甚了解,用常规方法解决不了或解决效果不佳时,神经网络才能显示出其具有的极大灵活性、自适应性的优势。另外,神经网络不直观,每次测算均需借助软件。而采用回归分析,得到的是直观的回归模型,回归系数即为各参数对造价的影响程度。

多元线性回归可直接建立各关键参数到总造价的回归模型,理论上可行,但数据间往往呈现强烈的共变趋势,存在无法解释的负偏回归系数,导致用最小二乘法构建的多元回归模型失效。这是实际应用中普遍存在的问题。例如,导线量越多,需要支撑导线的塔材量就越多,进而支撑塔材和导线的混凝土量就越多,从而土方量也越大。各变量间的相关性大,不宜直接建立由造价参数层到总造价的多元回归方程。

对于多重共线性,目前常用的解决方法有两种：一是岭回归模型,操作困难,难度大,且有效性变差;二是通过主成分分析或因子分析,选取对方差贡献大的特征变量,去掉其他变量。

本文拟利用数值间的相关性,采用因子分析的方法对影响因素进行降维,得到相互独立的影响因子,再对互相独立的影响因子进行回归分析,回归系数即为各影响因子对造价的影响程度。最后通过影响因子对单位长度造价与单位容量长度造价影响系数的差异,揭示单位长度造价变化的原因。

本次报告主要分析某地区2005年1月1日~ 2014年12月31日110~500kV输电线路工程投资情况。各年投资情况见表1。

各电压等级工程投资趋势如图1所示。

各电压等级单位容量造价趋势如图2所示。

各电压等级线路工程单位长度造价趋势如图3所示。

经测算,输电线路造价主要受工程量、价格水平和建场费三方面因素的影响,文献[1]对此进行了专门研究。

输电线路工程各指标见表2,因各指标间相关性较强,如工程量之间,线材量的变化会引起塔材量相应变化,而塔材量的变化会引起土方量及基础混凝土量的变化;价格水平指标间塔材单价、线材单价的变化与市场供求与原材料价格的变化有关,归根结底是国内、国际经济形势的变化,所以塔材单价、线材单价的变化往往是同方向的;而建场费受工程量及价格水平的双重影响,一是由于工程量的变化引起塔基征地面积、走廊宽度的变化;二是受经济发展水平的影响,往往经济发展水平越高,建场费赔偿单价越高。

为解决指标间的相关性与共线性,本文通过SPSS软件对各指标进行因子分析及回归分析,挖掘造价变化的潜在因素,对影响造价的主要因素进行深入分析、合理解释和正确评价。

为分析方便,本文只给出了220kV输电线路的影响因子提取过程。500kV、110kV输电线路工程的影响因子提取过程详见附录1、附录2。220kV输电线路工程各指标见表3。

为了分析各指标间的内部关系,用SPSS对上述7个指标进行因子分析。经过因子分析后,7个指标被转化为3个主要的因子,为了更加清晰地反映出各指标在因子上的分布特征,对因子进行了旋转,以修正因子分析的结果,旋转之后的结果见表4,碎石图如图4所示。

由表4可以发现,前三个因子累计贡献率达到86.065%,已经很好地反映了原来数据的信息。所以上述因子分析最终因子个数为3,已经能充分反映原来数据的信息。

由表5旋转后的因子载荷阵可知,因子1的构成中土方量、基础量、建场费、塔材量的占比较大,故对因子1定义为工程量因子;因子2的构成中塔材单价与线材单价的占比较大,故对因子2定义为价格因子;因子3的构成中线材量、塔材量、线材单价的占比较大,因其构成并不是单一因素,故定义为综合因子。

以单位长度造价为因变量,对各影响因子进行回归分析,回归系数即为各影响因子对造价的影响程度。各影响因子的影响程度见表6。

由表6可以看出,影响输电线路造价的主要因素是工程量因子,说明工程量的上升是输电线路造价的主要原因。220kV、110kV的价格因子为负值,反映出主材价格的变化与单位造价的变化并不一致,并具有一定的负相关性,主材价格的变动不是单位造价变化的主要原因;500kV价格因子为0.506,一是因为500kV的样本量较少,主材价格受招投标价格波动;二是因为500kV价格因子的因子载荷中,建场费占比较高,建场费呈现出增长明显态势。

工程造价主要由“量、价、费、额”四要素决定,在工程取费与定额水平基本不变的前提下,工程量及设备材料的变化对工程造价的影响是显著的。

以单位容量长度造价为因变量,对各影响因子进行回归分析,回归系数即为各影响因子对造价的影响程度。各影响因子的影响程度见表7。

在内外部环境发生变化,造价管控难度日益增大的情况下,揭示出近年来输电线路工程的造价水平及变化趋势,利用数值间的相关性,采用因子分析的方法对影响因素进行降维,通过由影响因子到单位长度造价、单位容量长度造价多元回归方程,通过影响因子对单位长度造价与单位容量长度造价影响系数的差异,揭示单位长度造价变化的原因。

（1）工程量是单位长度造价上涨的主要因素。由表6可以看出,500kV、220kV、110kV工程量因子的影响程度分别为0.596、0.73、0.92,说明工程量因子是影响输电线路造价的主要因素。而工程量因子上升的主要原因是转交塔及高跨塔的比例上升,从而引起土方量、基础量、塔材量同步上升,归根结底,是近年来输电线路路径资源的日益紧张造成的。

（2）建场费呈快速上升趋势。表6中,220kV、110kV的价格因子为负值,500kV价格因子为0.506;表7中,220kV、110kV的价格因子数值较低,分别为0.019、0.149,500kV价格因子为0.671。主要原因是500kV价格因子的因子载荷中,建场费所占份额较高,价格因子受建场费的影响较大,而2005~2013年,单位长度建场费由12.17万元/km增长至44.03万元/km,建场费呈现出快速上升态势。

（3）大截面导线的广泛应用。2005~2014年,单位长度造价与单位容量长度造价的变化趋势出现了异化,并不一致。分析综合因子的因子载荷构成,按照重要程度依次为线材量、塔材量、线材单价,因子载荷分别为0.907、0.47、0.466;其与导线的关联度较大,回顾2005~2014年,大截面导线的应用是输电线路工程的主要发展方向,采用大截面导线,直接影响是导线量的上升,而导线量的上升会直接导致塔材量的增加,故综合因子主要反映了大截面导线的应用情况。

对比表6与表7,220kV综合因子的影响程度变化明显,其对单位长度造价影响明显,对单位容量长度造价并无明显的影响。大截面导线的应用虽然是导致单位长度造价增长的主要原因之一,但是其并没有相应导致单位长度造价的增长。

随着输电线路走廊资源的日益紧张、公司经营由追求规模到效益优先的转变,大截面导线等新技术的应用将有效节约线路路径资源,增加线路路径的可选择性,降低输电线路造价,增加输电线路的经济性。

（1）强化线路走廊的选择与保护。从规划、可研开始,注重线路路径的选择和保护。要充分与属地公司及地方政府沟通,尽量避开民事敏感区,同时要求政府对规划批复的路径进行保护,避免为以后工程施工的开展埋下隐患。

优化路径选择,尽量减少转角比例,尽量选择路径障碍少,交叉跨越少的路径,对于民房、厂矿、经济作物等要充分做好各方案的技术经济比选,尽量减少征地拆迁量。

强化造价管控工作。建议强化造价内部管控工作,加强征地拆迁人员的管理和培训。不仅要掌握地方政府颁发的补偿标准,还要熟悉以往电网建设征地拆迁的工作方式和实际补偿标准,更要熟悉本地区相关行业及相邻地区征地拆迁的工作方式和实际补偿标准。

（2）加强技术经济评价与分析。2005~2016年间个别输电线路工程的造价水平远高于当年平均造价水平,相比于其他输电线路工程,其经济性极不合理。随着新一轮市场化改革的开展,国有资产监管将由管资产向管资本转变,市场之手将发挥更大作用,国有企业作为市场经济中的自负盈亏的主体,投资回报率、盈利水平等指标将衡量其经营水平的重要指标。

为提高输电线路工程的投资回报率,合理降低工程造价,对于经济性极不合理的输电线路工程,要做好经济评价工作,论证方案的可行性、必要性及经济性。对于造价水平高于平均造价的输电线路工程,要重视技术经济论证,对其技术经济指标与同类、同期的工程对比,充分论证方案的合理性。

500kV输电线路工程各指标见表A1。因2014年500kV的输电线路工程竣工,故只对2005~ 2013年9年间的500kV工程数据进行分析。

为了分析各指标间的内部关系,用SPSS对上述7个指标进行因子分析。经过因子分析后,7个指标被转化为2个主要的因子,为了更加清晰地反映出各指标在因子上的分布特征,对因子进行了旋转,以修正因子分析的结果,旋转之后的结果见表A2,碎石图如图A所示。

由表A2可以发现,前两个因子累计贡献率达到79.455%,已经很好地反映了原来数据的信息。所以上述因子分析最终因子个数为2,已经能充分反映原来数据的信息。

由表A3旋转后的因子载荷阵可知,因子1的构成中土方量、基础量、建场费、塔材量、线材量的占比较大,故对因子1定义为工程量因子;因子2的构成中塔材单价、线材单价与建场费的占比较大,故对因子2定义为价格因子。

110kV输电线路工程各指标见表B1。

为了分析各指标间的内部关系,用SPSS对上述7个指标进行因子分析。经过因子分析后,7个指标被转化为2个主要的因子,为了更加清晰地反映出各指标在因子上的分布特征,对因子进行了旋转,以修正因子分析的结果,旋转之后的结果见表B2所示,碎石图如图B所示。

由表B2可以发现,前两个因子累计贡献率达到82.7%,已经很好地反映了原来数据的信息。所以上述因子分析最终因子个数为2,已经能充分反映原来数据的信息。

由表B3旋转后的因子载荷阵可知，因子1的构成中土方量、基础量、建场费、塔材量、线材量的占比较大，故对因子1定义为工程量因子；因子2的构成中塔材单价与线材单价的占比较大，故对因子2定义为价格因子。