造价行业市场化改革：如何借鉴国际经验？
造价行业市场化改革：如何借鉴国际经验？
中国建筑行业正在推进造价市场化改革，如何借鉴国际经验，平衡定额制度与市场机制，成为行业关注的焦点。本文通过对比日本、美国和欧洲的市场化路径，分析了定额制度的存废之争，并提出了基于中国国情的改革建议。
在2020年，住建部发布了取消最高投标限价按定额计价，逐步停止发布预算定额，鼓励企业自主报价的造价改革方案，从此拉开了造价市场化的大潮。
究其原因，大概是中国定额制度起源于计划经济时代已经落后，且预算定额的局限性，如更新滞后、无法反映真实市场情况。
国际经验借鉴：日本、美国与欧美国家的市场化路径
1. 日本经验——政府与市场并行的双轨制
政府项目保留定额：日本对政府投资项目仍采用定额体系（如《建筑工程积算基准》），通过行业协会发布生产要素价格和定额消耗量，确保标准化和成本可控。
社会项目完全市场化：民营企业依赖企业数据库和市场价格动态调整，通过积累历史数据形成企业定额，例如三菱建设等大型企业基于自身项目库优化报价。
对中国的启示：短期内可保留政府项目的定额参考，同时推动市场化项目建立企业数据库，避免“一刀切”取消定额导致的数据真空。
2. 美国经验——完全市场化的行业协会主导模式
无政府定额：美国依赖行业协会（如美国总承包商协会）发布市场成交价和典型项目特征数据，企业通过竞争形成动态报价。
数据共享与透明度：市场化机制下，企业通过公开招标数据、成本指标库（如RSMeans）形成行业基准，辅以AI技术实现实时价格预测。
对中国的挑战：中国缺乏成熟的行业数据共享平台，直接效仿可能导致市场混乱，需先建立统一的数据标准和交换机制。
3. 欧洲经验——政府引导与市场化结合的渐进改革
英国通过皇家特许测量师学会（RICS）发布《建筑工程标准计算规则》（SMM），但企业可自主选择是否采用。
德国以动态更新的地方定额为基础，结合企业数据库形成差异化报价，例如豪赫蒂夫公司通过BIM+AI技术整合历史数据。
中国现状与定额存废的争议：正反观点分析
正方观点：定额的结构化数据是AI时代的重要资产
数据基础作用：定额包含数十年积累的工料机消耗量、价格和工艺数据，是训练AI模型的优质结构化数据源，尤其在传统工程领域（如土建）具有不可替代性。
过渡期稳定性：中国建筑业中小型企业占比超90%，多数缺乏数据积累能力，保留定额可避免市场报价混乱。
技术与政策衔接：新版《建设工程工程量清单计价标准》（2024）虽弱化定额，但仍建议将其作为参考，确保AI算量模型的可解释性和审计合规性。
反方观点：定额的僵化性阻碍市场化与技术创新
数据滞后性：定额更新周期长达5-10年，无法反映新材料（如装配式构件）、新工艺（如3D打印）的真实成本，导致AI模型输出偏差。
抑制竞争与创新：依赖定额的企业缺乏动力建立自身数据库，形成“预算定额依赖症”，阻碍市场化竞争和精细化成本管控。
与AI需求不匹配：AI需要动态、多维的数据（如实时市场价格、供应链波动），而定额的静态单一维度数据难以满足需求。
平衡路径：基于中国国情的改革建议
1. 分阶段改革：
短期（2025-2027）：保留基础定额作为公共数据基准，强制要求国有项目招标控制价披露市场调研数据，逐步形成行业数据库。
中期（2028-2030）：推动企业建立“定额+市场价”混合模型，政府搭建数据平台整合企业脱敏数据，供AI训练使用。
长期（2030后）：完全市场化，政府仅发布技术标准（如计量规则），由企业、行业协会和AI共同主导定价。
2. 技术赋能：
将历史定额数据转化为机器可读格式（如知识图谱），作为AI模型的预训练基础。
开发“动态定额”系统，通过物联网采集施工现场数据（如材料损耗率、机械效率），实时更新数据库。
3. 政策配套：
修订《招标投标法》，要求投标文件披露数据来源和算法逻辑，确保AI报价的透明性。
对中小企业提供数据补贴，鼓励其接入行业平台共享数据。
总结
定额的存废并非“非此即彼”，而是需将其转化为AI时代的“数据基础设施”。通过保留核心结构化数据（如工艺工法）、剥离僵化价格参数，中国可走出一条“政府引导数据标准-企业主导动态定价-AI实现精准决策”的混合改革路径。这既避免市场化初期的数据真空，又为技术创新留出空间。
*图片素材来自互联网，文章来自百工驿用户@钟工造价屋