一直以来，建筑业就是我国经济的支柱性产业，2018年，建筑业生产总值达到235086亿元，同比增长9.88%，占国内生产总值的26%，由此可见建筑业在我国经济中的重要地位。而成本控制一直是建设工程项目“三大控制”中的重中之重，如何在保证质量和工期的情况下控制好成本，是一个值得思考的问题。本文应用结构方程模型对建设工程项目成本控制影响因素进行分析，并根据模型拟合情况提出可量化的措施和建议。

国外针对工程项目成本控制的研究由来已久，20世纪80年代中期，项目全过程成本控制被欧美工程造价界提出并创立，该思想认为项目成本管理工作不是某一时期、某一阶段的工作，而是需要在项目生命周期里的各个阶段都要严格控制，采取一定的经济技术手段，有效实现项目成本管理，对项目建设全过程进行全面管理。国外很多国家的学者从不同角度提出工程项目成本控制的重点，Hossein Karimi指出：北美建筑业从上世纪80年代开始经历熟练技术工人的短缺，并且在过去三十年中一直是这种重复的循环趋势，研究通过定量建模阐明熟练劳动力供应对工程项目的影响，通过多元回归模型证明熟练劳动力短缺对工程成本控制造成的风险。Ofer Zwikael强调确定有效的目标效益至关重要，因为它对于支持项目投资决策，明确项目管理方向，从而提高项目绩效，控制项目成本有重要意义。基于目标设定理论，Ofer Zwikael及其团队提出了三项研究，包括三个方面：具体的目标值、可行性（例如实现目标效益的能力）和全面性（例如反映关键利益攸关方的意见）。通过评估拟议项目的目标效益，有助于做出更完善的项目投资决策和效益管理进程，进而控制工程项目成本。

国内专家和学者对工程项目成本控制也展开了广泛的讨论和深度的研究。刘景矿、阳文杰通过建立系统动力学模型对工程进度和成本管理之间的关系进行分析，解释二者之间的相互影响，并得到成本控制状态下量化的进度控制强度。

何存提出，在施工过程中须对人工、材料、机械和现场管理费的成本进行控制，在竣工结算时及时结算回定额外用工及设计变更费用，抓签证、找价差，只有把工程成本控制贯穿于工程施工全过程，企业才能获取最大的利润。

沈蕾通过分析我国旧厂区改造现状及BIM技术在成本控制方面的优势，阐述BIM技术在旧厂区改造项目的方案评选阶段、施工方案编制阶段以及施工阶段的应用，并通过建立施工阶段的BIM模型，对施工方案进行可视化、模拟与应用、自动生成进度计划，定期对比施工预算及施工图预算的工程量偏差，并分析偏差原因，及时制定纠偏措施并实施，从而达到有效控制项目成本的目的。

通过对工程项目成本控制影响因素分析的文献研究，结合表1中提出的研究变量设计，基于结构方程模型，本文拟选取宏观经济与政策、组织管理、合同管理、技术管理、财务监管、BIM技术和项目过程成本控制作为外因潜在变量，工程项目成本控制作为内因潜在变量，并作出如下假设：

H₁：宏观经济与政策越完善，工程项目成本越能得到有效控制；

H₂：组织管理水平越高，工程项目成本控制越易进行；

H₃：合同管理水平越高，工程项目成本控制越易进行；H₄：技术管理水平越高，工程项目成本控制越易进行；H₅：财务监管水平越高，工程项目成本控制越易进行；H₆:BIM技术应用程度越高，工程项目成本控制越易进行；

根据工程项目成本控制影响因素概念模型和观察变量指标体系，本研究设计了结构化的调查问卷，并通过电子邮件、走访两种方式与山东省行业内专家、学者、从业人员，包括设计师、施工单位项目经理、高校教授、相关单位造价人员和财务人员等沟通交流完成问卷。本问卷变量采用Likert5级量表法对题项进行打分，其中“1”表示认可程度最低，“5”表示认可程度最高。此次调查共发放问卷400份，回收问卷356份，回收率为89.0%，其中有效问卷330份，有效率为92.7%。回收样本的基本特征见表2。

在对获取的数据进行分析前，需要对量表数据进行信度和效度检验。

应用SPSS22.0软件中的因子分析功能对Likert5级量表进行效度和结构效度的检验。KMO值和Bartlett球形检验结果见表3。

KMO检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析，Kaiser给出了常用的KMO度量标准：0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。Bartlett’s球状检验用于检验各个变量是否各自独立，如果变量间彼此独立，则无法从中提取公因子，也就无法应用因子分析法，由SPSS检验结果显示Sig.<0.05（即p值<0.05）时，说明各变量间具有相关性，因子分析有效。

由表3可知，KMO值为0.845，说明适合做因子分析，P值为0.000，小于0.05，说明因子分析有效，表明量表具有良好的区分和收敛效度。

为验证评价指标的可信度，应用SPSS软件进行可靠性分析，结果见表4。

Cronbachs Alpha系数在专题研究中常用来作为测试信度的标准，Cronbachs Alpha值≥0.60，属于高信度。由表4可知，各个潜在变量的Cronbachs Alpha系数均大于0.6，总Cronbachs Alpha值为0.871，说明量表数据具有很高的信度。

通过对问卷效度和信度分析，最终证明问卷数据可靠性和有效性通过检验，可进行下一步的结构方程模型构建。

本文使用Amos21.0软件构建工程项目成本控制影响因素结构方程模型，其中，潜在变量是无法测量的变量，用椭圆形表示；观察变量是直接可以测量的变量，用长方形表示；误差变量是观察变量衡量潜在变量的误差值方差，用圆形表示。

用最大似然法对模型进行参数估计，根据路径系数和拟合指标判断观测变量与潜在变量的契合程度，分析各变量之间的相关关系，据此验证模型的合理性和可行性。如图1所示。

在评鉴模型拟合度之前，必须先检查“违犯估计”来检验估计系数是否超出可接受的范围。超出可接受的范围，也就是模型获得不适当的解的情况，参照Hair,Anderson等人的定义，所提出的违犯估计的项目有：

1.负的误差方差存在。

2.标准化系数超过或太接近1（通常以0.95为门坎）。

由图1可知，模型中没有负的误差方差存在，且标准化系数的绝对值为0.36～0.85，皆未超过0.95，表明此模型并未发生违犯估计，可以进行整体模型拟合度的检验。此模型RMSEA（近似误差均方根）值为0.041<0.08,CMIN/DF（差异除以自由度）值为1.465<2,GFI（拟合优度指数）值为0.924>0.9,NFI值为（基准化适配度指数）0.933>0.9,CFI（比较适合度指数）值为0.952>0.9，表明各项指标拟合度良好。同时，六个一级测量指标相关系数在0.36～0.82之间，全部达到0.05的显著水平，表明该六个指标之间存在高度相关性，说明该一阶六个潜在因子背后可能存在着更高层次的共同因素，因此考虑使用二阶模型对其进行验证性因子分析。

基于模型拟合指数，假设存在测量六个一阶因子更高层次的因子，将该二阶潜在因子命名为工程项目成本控制，用Amos21.0绘制工程项目成本控制影响因素二阶验证性因子分析模型，带入调研数据，采用最大似然法对参数进行估计，并对模型进行适当的修正，改善模型拟合优度，得到适配度良好的模型，运行结果如图2所示。

选取相应指标对模型的整体拟合优度进行检验，如表5所示。

经检验，模型符合指标标准，结构方程模型的拟合度良好，表明本文构建的结构方程模型适配度较好，该模型总体上较为理想。

根据Amos21.0计算分析，修正后模型的路径系数如表6所示。

在结构方程模型中，e表示变量间的残差项，反映了结构方程中未能被解释的部分。残差项是观察变量衡量潜在变量的误差值方差，如果出现负值，说明数据处理有问题，图2中残差项均为正值，说明问卷的数据没有问题。六个一级潜变量的路径系数都在0.6以上，表明这六个潜变量对工程项目成本控制的影响很大，在工程项目成本控制影响因素中，这些都是需要考虑的因素。

根据模型拟合结果，还需进一步对模型指标的权重进行计算，根据路径系数，确定各指标权重系数，公式如下：

其中，k_i表示六个一级潜变量的路径系数，分母表示六个一级潜变量路径系数之和。同理，可计算出观测变量的指标权重，如表7所示。

通过表7可以看出，一级指标中对工程项目成本控制影响最大的因素是组织管理，六项一级指标对工程项目成本控制影响程度依次为：组织管理>财务监管>BIM技术>宏观经济与政策>技术管理>合同管理。同时，根据二级指标权重系数，在采取工程项目成本控制的具体措施时着重考虑权重系数高的指标。

本文基于SEM建立了工程项目成本控制影响因素模型，通过问卷调查的方式分析了宏观经济与政策、组织管理、合同管理、技术管理、财务监管、BIM技术六个因素对工程项目成本控制的影响程度，针对模型拟合结果得出以下结论：

(1）宏观经济与政策、组织管理、合同管理、技术管理、财务监管、BIM技术六个因素对工程项目成本控制都有显著影响，其中组织管理的标准化路径系数为0.92，相比其他五个因素的路径系数最高，该结果表明：组织管理的影响最显著，组织管理水平越高，工程项目成本控制越易进行。

(2）根据模型中的标准化路径系数和权重指数，宏观经济与政策、合同管理、技术管理、财务监管、BIM技术对工程项目成本控制都有重要影响，在进行成本控制过程中，要根据其观测指标采取相应成本控制措施。

针对模型拟合结果，提出以下建议：

(1)提高组织管理意识，增强组织管理力度。成立由各相关部门组成的成本管理小组，并形成责任成本量化体系，签订经营业绩责任书，建立健全成本管理制度，确立科学的目标成本，将成本控制指标层层分解到各责任部门，明确各岗位“责权利”，采取相应的奖罚措施，加强培训，提高成本核算人员的专业素质水平。

(2)加强对财务部门监管工程项目成本的重视程度。财务部门应有客观、准确、适用的成本控制标准，每个工程项目应有相应的财务成本核算人员，负责对业主结算、分包结算的清理、清收核算和统计，利用科学的、专业的方法为每个工程项目做好经营分析。

(3)充分利用BIM技术进行成本控制。BIM技术在协同办公、建立参数模型、工程量信息精确处理和数据共享方面具有很大的优势，成本核算人员应利用BIM技术可视化、数字化的特点对工程项目成本进行事前控制和事中调整，提高成本控制效率。

(4)企业应同时加强对宏观经济与政策的学习和掌握，进一步规范合同流程、加强工程技术管理、注重技术创新，制定合理的施工方案，引进新工艺、新技术、新材料，提高质量，缩短工期，降低成本。

由于时间和水平有限，文章还存在诸多不足之处，需进一步进行研究，具体不足如下：

(1）本文只选择六项指标作为工程项目成本控制影响因素，是否还有其他因素对工程项目成本控制产生重大影响还需要根据实际情况进一步分析研究；

(2）针对工程项目成本控制影响因素，采取的应对措施还需进一步讨论和完善。