王强，常媛媛，王霏霏
海洋石油工程股份有限公司，天津300461
摘要：对于EPCI总承包商来说,从项目投标到项目执行，工程成本的把控至关重要。项目成本的估算是项目成功执行并盈利的首要前提，会计科目与项目预算科目建立映射关系，可以从公司财务积淀的大数据中归一化出成本指标，为项目成本估算打下基础。
关键词：会计科目；项目预算科目；科目映射；成本归一化
0 引言
在日益激烈的竞争环境下，准确地估算海洋石油工程的成本，是海油工程企业投标报价胜出的前提。准确地估算成本，最适合的做法，就是以本企业近期在类似海域成功实施的已完工项目实际成本作为数量级估算的依据。分析已完工项目实际成本需要解决三方面的问题：一是理清会计科目与项目预算科目的异同；二是将会计科目映射为项目成本科目；三是将映射后的项目成本归一化为估算指标。
1 会计科目与项目预算科目的不同之处
在成本费用归集中,会计科目一般包括直接材料、直接人工、制造费用、管理费用、销售费用、财务费用。但项目科目预算，则按照人、材、机、管、利、规、税划分。会计科目和项目科目在名目、含量上均存在很大差别。例如：检验试验费的计入，会计成本按其他直接费核算，但项目成本这种非实体消耗性费用均计入措施费部分核算。
2 会计科目转化成项目成本科目
在归集项目成本时会计提供的整体项目成本这一个数是可用的。但是，新项目在报价过程中若想以老项目为参照对象，则无法使用项目总成本这样一个大数，而是需要将总成本分解细化到可用来估算投标成本的造价对象上。
会计科目和投标时使用的项目预算科目遵循的是两套互不统属的规则。但这两套规则又是有着相互的联系：最简单的是一个会计科目对应一个项目预算科目；其次是多个会计科目对应一个项目预算科目；最难的是一个会计科目对应多个项目预算科目。如何将会计科目转化成项目成本科目，是项目成本分析过程中的重中之重。
2.1系统中项目成本核算方法
在企业所用的ERP（企业资源计划）系统中，会计将项目成本核算分为直接成本和间接成本两部分。其中，可以直接区分不同项目发生的费用，如外购材料费、人工费等，通过初级直接成本要素，直接计入该项目下的WBS（工作分解结构）节点中，构成直接成本。无法直接计入项目的费用，如船舶/大型机械的折旧费、燃油费、大修费、维修费、年检费、保险费等，则先计入对应的成本中心，然后每月按照不同项目在成本中心中录入的台班/船天/工时等信息，按比例分摊进各个项目，构成间接成本。
若某项目WBS号为：WBS1，其项目成本由两个部分组成：一、初级成本要素，直接计入该项目相关WBS中的直接成本；二、计入初级成本要素，然后按分摊规则分配到该项目的次级成本要素，形成间接成本。
2.2 间接成本还原
企业所用的ERP（企业资源计划）是一个定制开发封闭系统，不适合大规模改代码。BW（数据仓库）可以从ERP中读取数据，并对数据进行分类、分析。计入成本中心的成本，会被按比例形成一个次级成本要素计入项目中。由于次级成本要素无法区分费用发生的明细，在以往的项目成本核算中，只能将其按照字面描述统一计入人工费、船舶费等次级成本要素科目。但是实际该成本中心可能还发生了材料费、车间管理费、公司管理费等其他费用。
为了精确核算出这些费用构成，应将计入项目中的次级成本要素，全部还原回该成本中心的初级成本要素，然后按照科目映射关系，将还原后的初级成本要素归集至相应的项目预算科目中。项目成本还原的做法如下：
2.2.1 计算某成本中心某期间总费用。归集成本中心在某一期间的总费用，计为A。
2.2.2计算某项目间接费用中所分摊的某成本中心的费用占此成本中心总费用的比。计算某项目间接费用已分摊到成本中心的费用为B,然后用B除以成本中心的总费用，得到该WBS节点费用占比。
公式：Rate = B/A
2.2.3将有效成本中心4*********科目的金额乘以Rate。
完成次级成本要素至成本要素的还原后，系统项目成本的核算均为初级成本要素，且明细费用也按比例进行了相应的缩放。后续可按统一的科目映射规则，将会计科目统一转换为预算科目。
3 归一化成本/报价指标
对于企业而言，“大数据”爆发性增长的数据既是巨大的机遇，也将是巨大的挑战。大数据的核心应用就是对已知的数据进行分析来为未来发展和企业经营提供参考。
大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。第二，数据类型繁多。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。通过多维度的数据类型，海量的数据高效的发现其中直接或者间接的相关关系，其核心思想是如何利用大数据为企业实现价值。
成本归一化是一种简化计算的方式，在海洋石油工程造价中也同样适用。在大数据环境下，找到盈亏平衡点。在工程造价中，运用盈亏平衡理论这一方法，将项目的总成本分到各个技术板块，通过项目的实际收入，再将已完工项目实际成本分解到各个单体上，进行初步的归一化指标处理。
3.1梳理样本信息（搜集成本数据，深入成本分析）
对近几年来已完工项目的样本信息进行梳理，先按各个技术板块划分，如：设计、采办、建造、安装、调试等，再细化每个项目的各个单体信息，建立项目基本信息数据库。
3.2 大数据分析
大数据的分析具有独特的价值，能够帮助企业打造优势、增加效率、降低成本。但很多时候，不知道如何挖掘这些数据的内在价值，数据成为了堆砌。在ERP（企业资源计划）系统中，储存了海量的数据，数据挖掘是大数据分析的重要组成部分，企业需要合理化索引已完工项目的WBS编码等信息查找项目对应的直接工程费、间接费、税金等，并对不能分解的其他项目费进行合理化分析，直至每个项目总成本合理入座。
3.3 建立归一化指标
把大数据分析下得出的结果与梳理好的样本信息一一对应归类，通过信息化手段进行标准化处理，以解决数据指标之间的可比性，把各个特征尺度控制在相同的范围内，从中找到盈亏平衡点。同时需要参考营销方案、项目渠道、客户群体、地区数据等信息建立数据模型，得到归一化数据样本信息。
4 结语
通过对大数据的挖掘，对近十年来积累的1.2亿条ERP数据进行梳理分析，获得了海洋平台预制吨单价、海上安装及单公里海管铺设成本等指标。使得企业在投标报价过程中可以作宏观参照，快速估算项目的成本。截止到目前，已初步测算了21个项目的成本控制情况，统计提高利润5578.3万元，具有明显的经济效益。事实证明，大数据的梳理分析，对企业项目成本估算的把控至关重要，将成为企业持续高速增长的新引擎。
参考文献
[1] 孙茂竹 文光伟 杨万贵.管理会计学.北京：中国人民大学出版社，2015
[2] 建标(2013)44号文件建筑安装工程费用的组成