[논문]개략공사비 산출을 위한 공사비 지수 연구 : 1970-1999

남송현; 박형근

doi:10.12652/ksce.2020.40.5.0527

초록
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건설공사를 진행하는데 있어 중요한 요소 중 하나는 가격이다. 정확한 예정가격을 산정하기 위해 기본 및 세부 설계 단계에는 단가산출에 따라 가격을 산정하고 이를 토대로 건설공사의 경제성을 평가하고 진행여부를 판단한다. 국내에서는 건설공사비 가격변동을 손쉽게 조정할 수 있도록 건설연구원을 통해 건설공사비 지수를 산정하여 2004년부터 발표하고 있다. 그러나 2000년도 1월부터 지수가 산정되어 지수 발표 이전 시기의 건설공사비 자료를 사용하지 못하는 실정이다. 과거 공사비를 이용한 개략공사비 산출을 위해 건설공사비 지수를 구성하는 생산자 물가지수와 건설업 시중노임 조사를 통해 변인들을 산정하였다. 다수의 변인 중 상관분석을 통해 유의한 독립변수를 선정 후 다중회귀분석을 통해 1970년도부터 1999년까지의 건설공사비 지수를 산정하여 제시하였다. 본 연구는 2000년대 이전의 과거 공사비를 활용한 개략공사비 산정방법을 제시한 부분에 중요한 의의를 가진다.

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A significant factor in construction work is cost. At early- and advanced-stage design, costs should be calculated to derive realistic cost estimates according to unit price calculation. Based on these estimates, the economic feasibility of construction work is assessed, and whether to proceed is de...

A significant factor in construction work is cost. At early- and advanced-stage design, costs should be calculated to derive realistic cost estimates according to unit price calculation. Based on these estimates, the economic feasibility of construction work is assessed, and whether to proceed is determined. Through the Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, the construction cost index has been calculated by indirect methods after both the producer price index and construction market labor have been reprocessed to easily adjust the price changes of construction costs in Korea, and the Institute has announced it since 2004. As of January 2000, however, the construction cost index was released, and this has a time constraint on the correction and use of past construction cost data to the present moment. Variables were calculated to compute a rough construction cost that utilized past construction costs through surveys of the producer price index and the construction market labor force consisting of the construction cost index. After significant independent variables among the many variables were selected through correlation analysis, the construction cost index from 1970 to 1999 was calculated and presented through multiple regression analysis. This study therefore has prominent significance in terms of proposing a method of calculating rough construction costs that utilize construction costs that pre-date the 2000s.

Keyword

표/그림 (10)

그림 Fig.1. Research Procedure
표 Table 1. Overview of Approximate Cost Estimating Methods
표 Table 2. International CCI Calculation Method
표 Table 3. Result of Correlation Analysis (Wages)
표 Table 4. Results of Regression Analysis (Wages)
표 Table 5. Calculation of Construction Wages and Growth Rates
그림 Fig 2. Construction Cost Index Grape
표 Table 6. Results of Correlation Analysis (Construction Cost Index)
표 Table 7. Results of Correlation Analysis (Construction Cost Index)
표 Table 8. Calculation of Construction Cost Index (CCI) and Growth Rates

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구에서는 과거 공사비를 활용한 신규프로젝트의 개략공사비 산정을 위해 미 제시된 2000년도 이전의 건설공사비 지수산정모델을 제시하고자 한다. 본 모델을 통해 신규 프로젝트의 비용예측 및 타당성 검토에 기여하고자 한다
이에 본 연구에서는 과거 공사비를 활용한 신규프로젝트의 개략공사비 산정을 위해 미 제시된 2000년도 이전의 건설공사비 지수산정모델을 제시하고자 한다. 본 모델을 통해 신규 프로젝트의 비용예측 및 타당성 검토에 기여하고자 한다
각 공종 또는 개별 사업별로 모델을 개발해야하는 선행연구들과 달리 건설공사비 지수를 활용한 개략공사비 산정은 과거에 수행한 동일 규모 또는 공종의 공사비 자료를 바탕으로 공사비 물가인상률을 적용하여 신규 프로젝트의 개략공사비 산정에 활용할 수 있어 높은 활용도를 가진다. 이에 따라서 본 연구에서는 과거 수행한 공사비 자료 활용범위를 확대하기 위해 공사비 지수가 미 제시된 1970년도부터 1999년도까지의 건설공사비지수 산정 모델을 개발하고자 한다.
따라서 건설업 시중노임을 제외한 건설공사비 지수를 개발은 지수의 정확도를 저해한다. 이에 본 연구에서는 다중회귀 분석을 통해 1990년 이전의 시중노임을 추정하여 적용하고자 한다.

가설 설정

,β_p는 회귀계수라 불리는 상수이며 ε은 확률변동 혹은 오차이다. 주어진 데이터인 X₁,X₂,...,X_p에 대하여 선형모형은 Y와 X들 사이의 참 관계에 대하여 받아들일 만한 좋은 근사를 제공한다고 가정된다
본 연구에서 통해 추정하고자 하는 건설공사비 지수는 생산자물가지수에 포함되는 여러 품목 및 건설인부 시중 노임을 통해 산정되는 간접지표로 한 가지 변수만으로 공사비 지수를 추정하는 것은 어렵기 때문에 다중회귀 분석을 적용하였다. 이러한 다중회귀분석은 데이터로 추정된 예측변수들 간에 상호 의존관계가 심각하지 않다는 가정 하에 이루어진다. 그러나 예측 변수들 간의 강한 선형적 연관 관계가 있을 경우 다중회귀분석은 그 설득력을 잃게 된다.

제안 방법

자료를 파악하고 둘째, 시간적 범위가 확보된 시계열 형태의 자료를 수집한다. 셋째, 상관분석을 통해 독립변수를 선정한다.
자료를 파악하고 둘째, 시간적 범위가 확보된 시계열 형태의 자료를 수집한다. 셋째, 상관분석을 통해 독립변수를 선정한다. 넷째, 다중 회귀분석을 통해 과거 공사비 지수를 산정하며 연구의 순서는 Fig.
본 연구에서 통해 추정하고자 하는 건설공사비 지수는 생산자물가지수에 포함되는 여러 품목 및 건설인부 시중 노임을 통해 산정되는 간접지표로 한 가지 변수만으로 공사비 지수를 추정하는 것은 어렵기 때문에 다중회귀 분석을 적용하였다. 이러한 다중회귀분석은 데이터로 추정된 예측변수들 간에 상호 의존관계가 심각하지 않다는 가정 하에 이루어진다.
이러한 문제를 다중공선성의 문제라고 표현하는데 일반적으로 많은 독립변수를 사용하게 될 경우 독립변수 다중공선성이 발생하게 되어 회귀계수를 추정하는데 정확도가 감소하는 경우가 발생한다. 본 연구의 경우 많은 독립변수를 활용하게 되는 다중회귀 분석으로 다중공선성 검증을 위해 분산팽창계수(VIF, Variation Inflation Factor)를 산정하여 다중공선성을 확인하였으며 분산팽창계수가 10이상인 경우 독립변수에서 제외하여 다중공선성으로 생길 수 있는 다중회귀분석의 오류를 제거하였다. 또한, 다중회귀분석 시 독립 변수들 간의 자기 상관으로 인해 회귀모형에 포함될 예측변수가 빠지거나 과소추정등의 문제가 발생할 수 있는 점을 확인하기 위해 자기 상관성 여부를 대수적 방법으로 검정 할 수 있는 Durbin-Watson 검증을 시행하였다.
본 연구의 종속변수인 공사비지수 추정을 위해 필요한 독립변수는 건설공사비 지수의 고찰을 통해 건설업 시중노임의 평균과 생산자 물가지수 및 지수 내 품목으로 조사되었다. 독립변수 중 건설업 시중노임은 건설노무자들의 직종별 평균임금 한 변수로만 공사비 지수에 적용되고 있지만 다른 독립변수인 생산자물가지수는 지수를 비롯한 세부품목 자료를 활용하고 있으며 1970년도부터 시계열이 확보된 품목만 303개에 이른다.
따라서 본 연구에서는 기초자료 조사를 통해 확보된 304개의 독립변수 후보군(건설노임 평균임금, 생산자물가지수 303개)을 선정하였다. 다중회귀분석의 경우 변수가 많을수록 높은 설명도를 가질 수 있지만 다중공선성의 문제로 회귀식의 신뢰도가 떨어질 수 있어 독립변수 후보군이 많은 본 연구의 특성상 전진선택법을 활용 독립변수를 선정하였다.

대상 데이터

연구 범위는 건설공사비 지수가 미 제시 된 기간 중 생산자물가지수 자료를 확보 할 수 있는 1970년부터 1999년까지이며 적용 범위는 국내 건설 공사로 한정한다. 단, 5년마다 기준시점이 변동되는 건설공사비 지수의 특성상 본 연구의 기준년도는 2015년을 100으로 한다
건설공사비 지수의 기초자료는 한국은행에서 발표하는 생산자물가지수 및 대한건설협회의 공사부분 시중노임의 117개 직종의 평균값을 활용한다.
생산자 물가지수는 국가가 공인한 한국은행에서 직접적으로 시장을 조사하여 매월 공표하는 자료로 시장의 가격 변동을 매월 파악할 수 있는데 장점을 가지고 있다. 생산자 물가지수는 2020년을 기준으로 520개의 품목자료가 발표되고 있으며 본 연구에 활용할 수 있는 1970년 1월부터 시계열이 확보된 자료는 총 303개이며 이 자료를 독립변수 후보군으로 사용하였다
건설업 시중노임의 독립변수 선정을 위해 소득과 관련된 통계자료를 수집한 결과 건설업 피용자보수, GNI, 인당 GDP, 인당 GNI 자료를 확보하였다. 확보된 자료의 경우 시계열에 따라 증가하는 자료 형태를 지니고 있어 가공 없이 사용할 경우 개별 자료가 비슷한 형태의 선형을 가지게 되어 다중회귀분석의 정확도에 큰 영향을 미칠 수 있어 증가율 형태로 자료를 변환하여 분석하였으며 독립변수 후보군에 대한 상관관계 분석결과는 Table 3과 같다(Jung and Kim, 2016).
따라서 본 연구에서는 기초자료 조사를 통해 확보된 304개의 독립변수 후보군(건설노임 평균임금, 생산자물가지수 303개)을 선정하였다. 다중회귀분석의 경우 변수가 많을수록 높은 설명도를 가질 수 있지만 다중공선성의 문제로 회귀식의 신뢰도가 떨어질 수 있어 독립변수 후보군이 많은 본 연구의 특성상 전진선택법을 활용 독립변수를 선정하였다.
전진 선택법으로 선정된 독립변수는 건설노임 평균임금 및 생산자 물가지수 내 9개 품목으로 총 10개의 독립변수가 선정되었으며, 생산자 물가지수 내 9개 품목은 생산자물가 총 지수, 구조용 금속제품 및 탱크, 철근 및 봉강, 비금속광물제품, 1차 금속제품, 금속포장용기, 기타 석유정재제품, 기타금속가공제품, 콘크리트제품이다

데이터처리

신규 프로젝트의 개략공사비 산정기법을 분석하면 단위 단가 법, 비용 지수법, 변수추정방법을 통해 개략공사비 산정방법을 제시하였으며 분석방법으로는 회귀분석 상관분석, 사례기반추론 방법 등을 적용하였으며 선행연구방법을 정리하면 Table 1과 같다(Kang et al., 2015).
본 연구의 경우 많은 독립변수를 활용하게 되는 다중회귀 분석으로 다중공선성 검증을 위해 분산팽창계수(VIF, Variation Inflation Factor)를 산정하여 다중공선성을 확인하였으며 분산팽창계수가 10이상인 경우 독립변수에서 제외하여 다중공선성으로 생길 수 있는 다중회귀분석의 오류를 제거하였다. 또한, 다중회귀분석 시 독립 변수들 간의 자기 상관으로 인해 회귀모형에 포함될 예측변수가 빠지거나 과소추정등의 문제가 발생할 수 있는 점을 확인하기 위해 자기 상관성 여부를 대수적 방법으로 검정 할 수 있는 Durbin-Watson 검증을 시행하였다. Durbin-Watson 검증은 0과 4 사이의 값을 가지며 2에 가까울수록 자기상관관계가 없는 것으로 판단된다(Lee et al.
상관관계 분석에서 0.01 수준에서 유의한 변수인 건설피용자 보수 및 GNI 증가율을 독립변수로 선정하고 건설업 시중노임에 대한 다중회귀분석을 실시하였다.
본 연구는 제시되지 않은 2000년도 이전의 건설공사비 지수의 산정 모델을 통계적방법인 다중회귀분석을 통해 제시하였다. 과거 공사비 자료를 신규 프로젝트에 개략공사비 자료로 사용하는데 있어 건설공사의 특성을 반영하지 못한 물가상승률, GDP디플레이터 등 경제지표를 통해 과거공사비를 시차보정하여 사용하던 방식에서 건설공사비지수를 활용하여 건설공사비 특성에 맞는 시차보정방법을 제시하였다는데 그 의의가 있으며 과거 공사비 자료를 활용한 신규 프로젝트의 개략공사비 예측의 정확도 향상시켜줄 것으로 기대되며 지속적으로 발표되는 공사비 지수와 연계하여 사용가능한 방법으로 시간이 경과하여도 새로운 지수 개발을 필요로 하지 않아 그 활용도가 높을 것으로 기대된다.
이와 더불어, 조사되지 않은 자료들을 추정 또는 보완하는 것에는 다양한 통계학적 방법이 존재한다. 본 연구에서는 그 방법 중 다중회귀분석을 선택하여 진행하였다. 향 후 연구에서는 ARIMA 모형 등 시계열분석 방법 및 알고리즘 방법등 다양한 통계학적 방법을 적용한 연구가 필요하다.
전진선택법에 의해 선정된 독립변수를 바탕으로 다중회귀분석을 실시하였다.
시중노임의 과거 자료 추정과 마찬가지로 건설 노임 평균임금 및 생산자물가지수 역시 시간에 따라 증가하는 형태의 시계열 자료로 원시데이터 형태를 그대로 활용할 경우 다중 공선성 및 자기상관의 문제가 발생하여 증가율 형태로 변경하여 회귀분석을 실시하였다.

이론/모형

(3)에 적용하여 시차보정계수를 구하고 과거에 준공 공사비에 시차보정 계수를 곱하여 신규프로젝트의 개략공사비 산정에 활용할 수 있다. 본 연구의 범위 이후의 자료는 건설기술 연구원을 통해 매월 공표되는 건설공사비지수를 적용한다.

성능/효과

01. 수준에서 유의한 변수는 건설피용자 보수 및 GNI 증가율로 나타났다.
GNI 증가율의 t값은 –1.030, p값은 0.314, 건설피용자보수의 t값은 –3.143, p값은 0.05의 결과를 나타내어 GNI 증가율은 건설노임 증가율에 부정적 영향을 건설피용자보수 증가율은 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.
248의 결과를 나타내었다. 건설노임 평균임금, 생산자물가 총 지수, 구조용 금속 제품 및 탱크, 철근 및 봉강, 비금속광물제품, 1차 금속제품, 기타금속가공제품, 콘크리트제품 증가율은 건설노임 증가율에 긍정적 영향을 금속포장용기, 기타 석유정재제품 증가율은 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 회귀모형은 F값이 40.

후속연구

본 연구는 제시되지 않은 2000년도 이전의 건설공사비 지수의 산정 모델을 통계적방법인 다중회귀분석을 통해 제시하였다. 과거 공사비 자료를 신규 프로젝트에 개략공사비 자료로 사용하는데 있어 건설공사의 특성을 반영하지 못한 물가상승률, GDP디플레이터 등 경제지표를 통해 과거공사비를 시차보정하여 사용하던 방식에서 건설공사비지수를 활용하여 건설공사비 특성에 맞는 시차보정방법을 제시하였다는데 그 의의가 있으며 과거 공사비 자료를 활용한 신규 프로젝트의 개략공사비 예측의 정확도 향상시켜줄 것으로 기대되며 지속적으로 발표되는 공사비 지수와 연계하여 사용가능한 방법으로 시간이 경과하여도 새로운 지수 개발을 필요로 하지 않아 그 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서 건설공사비 지수를 시차보정하는데 있어 가장 큰 영향을 미치는 건설업 시중 노임 중 1990년 이전의 자료에 대하여 조사 자료가 아닌 통계적 추정을 통해 반영한 부분에서 한계점을 지닌다. 따라서 향후 연구에서는 건설인부 노임에 대해 객관적인 자료를 확보할 수 있는 방법에 대해 연구하는 것이 필요하다.
본 연구에서 건설공사비 지수를 시차보정하는데 있어 가장 큰 영향을 미치는 건설업 시중 노임 중 1990년 이전의 자료에 대하여 조사 자료가 아닌 통계적 추정을 통해 반영한 부분에서 한계점을 지닌다. 따라서 향후 연구에서는 건설인부 노임에 대해 객관적인 자료를 확보할 수 있는 방법에 대해 연구하는 것이 필요하다. 이와 더불어, 조사되지 않은 자료들을 추정 또는 보완하는 것에는 다양한 통계학적 방법이 존재한다.
본 연구에서는 그 방법 중 다중회귀분석을 선택하여 진행하였다. 향 후 연구에서는 ARIMA 모형 등 시계열분석 방법 및 알고리즘 방법등 다양한 통계학적 방법을 적용한 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	건설공사비 지수는 누구를 통해 산정되는가?	정확한 예정가격을 산정하기 위해 기본 및 세부 설계 단계에는 단가산출에 따라 가격을 산정하고 이를 토대로 건설공사의 경제성을 평가하고 진행여부를 판단한다. 국내에서는 건설공사비 가격변동을 손쉽게 조정할 수 있도록 건설연구원을 통해 건설공사비 지수를 산정하여 2004년부터 발표하고 있다. 그러나 2000년도 1월부터 지수가 산정되어 지수 발표 이전 시기의 건설공사비 자료를 사용하지 못하는 실정이다.
	다중회귀분석을 통한 건설공사비 지수 산정은 언제부터 언제까지의 자료를 이용해 산정되었는가?	과거 공사비를 이용한 개략공사비 산출을 위해 건설공사비 지수를 구성하는 생산자 물가지수와 건설업 시중노임 조사를 통해 변인들을 산정하였다. 다수의 변인 중 상관분석을 통해 유의한 독립변수를 선정 후 다중회귀분석을 통해 1970년도부터 1999년까지의 건설공사비 지수를 산정하여 제시하였다. 본 연구는 2000년대 이전의 과거 공사비를 활용한 개략공사비 산정방법을 제시한 부분에 중요한 의의를 가진다.
	생산자물가지수를 기준으로 삼아 5년 단위로 기준년도를 변경하는 건설공사비지수는 현재 어느 해를 기준으로 삼고 있는가?	건설공사비 지수는 건설공사에 투입되는 재료비, 노무비, 장비대 등 직접적인 공사비 자원들에 대해 가중치를 적용하여 지수로 발표하고 있으며 한국은행에서 발표하는 생산자물가지수를 기준으로 삼아 5년 단위로 기준년도를 변경한다. 현재는 2015년을 지수 100으로 설정하여 발표하고 있다. 건설공사비 지수는 건설공사비의 변동분석과 추세예측, 과거공사비 보정, 물가변동에 따른 계약금액 조정 등 다양한 건설공사 예산산정 분야 및 공사비 물가 변동 등에 유용하게 사용되고 있다(Ji, 2012).

참고문헌 (10)

Cho, H. H. and Do, G. Y. (2005). "Improvement of contract sum adjustment method caused by price fluctuation using construction cost index." Journal of Korea institute of Construction Engineering and Management, Vol. 6, No. 1, pp. 162-168 (in Korean).
Jeon, G. Y., Cho, J. Y. and Huh, Y. (2013). "Development of approximate cost estimate model for aqueduct bridges restorationfocusing on comparison between regression analysis and casebased reasoning." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 33, No. 4, pp. 1693-1705 (in Korean).

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Ji, Y. I. (2012). Problem analysis and improvement schemes to the application of producer price index for construction price fluctuations, Master's degree, Chung-Ang University (in Korean).
Jung, Y. J. and Kim, Y. J. (2016). "Relationship between energy consumption and operational variables at wastewater treatment plant." Journal of Korean Society on Water Environment, Vol. 32, No. 3, pp. 253-260 (in Korean).

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Kang, S. H. (2010). A study on approximate construction cost estimating of steel box girder bridge, Master's degree, Korea Maritime University (in Korean).
Kang, T. K., Back, S. H., Kim, C. W. and Cho, H. H. (2015). "Improvement of construction cost index against the change of national basic statistic." Korean Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 16, No. 4 , pp. 21-29 (in Korean).
Kim, S. B. and Cho, J. h. (2013). "Development of the approximate cost estimating model using statistical inference for psc box girder bridge constructed by the incremental launching method." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 33, No. 2, pp. 781-790 (in Korean).

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Kim, T. W. and Oh, J. S. (2015). "Estimation of AADT using multiple linear regression in isolate area." Journal of the Korean Society of Civil Engineers, KSCE, Vol. 35, No. 4, pp. 887-896 (in Korean).

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Lee, J. K., Lee, H. S., Park. M. S., Kim, S. Y. and Ji, S. Y. (2010). "A statistical forecasting model for building construction cost index using regression analysis." Journal of National University Student Conference, Korean Institute of Construction Engineering and Management, pp. 52-56 (in Korean).
Park, M. S., Seong, K. H., Lee, H. S., Ji, S. H. and Kim, S. Y. (2010). "Schematic cost estimation method using case-based reasoning : Focusing on determining attribute weight." Korean Institute of Construction Engineering and Management, Vol. 11, No. 4, pp. 22-31 (in Korean).

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