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篇1
1 研究背景
区域调水是解决水资源分布与需求不匹配、区域性缺水的重要措施之一。调水工程投资费用分摊是确定调水工程项目开发规模的基础，是分清调水工程各受益地区和部门应该承担的经济责任大小的重要前提，是调水工程水价测算工作的核心内容，也是政府价格主管部门审查、核定调水工程水价的基本依据。在工程规划设计阶段，水价是判断调水工程财务可行性、影响项目投资决策的重要指标之一；在工程运行阶段，水价是影响调水工程收入、协调供水方与受水方关系的重要纽带。
根据以往的调水工程经验，调水工程的成本和供水价格往往高于当地水源工程的成本和供水价格，如果完全采用按水量计算水费的单一制水价，受水区用水户往往会出于经济方面的考虑优先使用当地便宜水源，尽量少用外调水源，这样就会产生调水工程的供水量比设计值显著减少、售水收入比预期收入显著减少等问题，从而导致调水工程财务运行困难。鉴此，国内外普遍采用两部制水价解决上述问题[1-4]。
早在20世纪末，叶永毅[5]就对我国早期调水工程的经济风险问题做了深入调查分析，21世纪初也有一些学者对引黄入晋工程的经济问题做过调查分析[6-8]，其均对调水工程实际运行中可能出现的经济问题与财务风险提出过诸多建议。但在近年来的水价测算工作中，人们很少关注影响水价的各种要素的时间变化过程以及各项成本费用的产生机制，往往造成测算水价比工程运行后实际成本明显偏低、运行初期发生超预期财务困难等问题。本文将根据调水工程各项成本费用的产生机制和水价要素的时间变化过程构建相应的投资费用分摊和两部制水价测算方法，力图使计算结果更合理、更符合实际。
2 调水工程的投资费用分摊方法与步骤
调水工程的供水成本主要由投资和运行费两部分构成，前者是供水成本的主要组成部分，包括固定资产折旧、无形及递延资产摊销和长期贷款利息净支出；后者是工程运行期间每年需要支出的经常性费用，包括原水费、水资源费、工资福利费、工程维护费、管理费、动力费、流动资金短期利息净支出和其他费用等，这些费用受取水量、供水渠长度、管理方案等影响[9]。调水工程的供水投资费用分摊包括地区分摊和部门分摊两个层次，在实际操作时，可先进行各受益地区之间的分摊，然后将各受益地区分摊的投资（费用）继续分摊至该地区的各受益部门，也可根据需要先在各受益部门之间分摊，再将各受益部门分摊的投资（费用）继续分摊至该部门的各受益地区。
水价要素是指水价中所包含的各种组成成分，亦可理解为水价构成要素，如投资、成本费用、税金、利润等。对于一个具体的供水工程而言，这些要素均是随时间变化的，因此供水水价也会随时间发生变化。在投资费用分摊与水价测算过程中，应当体现这些水价要素的动态变化过程，从而使分摊过程与测算过程更符合实际情况。
2.1 投资分摊
2.1.1 投资分摊原则
投资分摊应遵循“谁受益，谁分摊”的原则，只为某一口门（行业）服务的专用工程投资由该口门（行业）独立承担；同时为两个或两个以上口门（行业）服务的共用工程投资由这些口门（行业）共同分摊。
在实际操作中，可能遇到某些行业不参与某些投资费用分摊的情况。例如，按照国家有关政策，农业供水工程为非盈利公益性项目，不考虑贷款，全部为资本金，因此农业用水只分摊资本金，不分摊贷款和建设期利息，由非农业供水分摊剩余资本金以及全部贷款与建设期利息。
2.1.2 投资分摊方法
各口门的投资分摊一般可按各口门的分配水量占总供水量的比例进行。需要注意的是：首先，在调水过程中存在的输水损失，可看作各区段的“专用工程”，其投资应由这些区段上的口门自行承担，因此投资分摊宜采用毛供水量[10]；其次，在我国以往的调水工程实践中，供水量往往在工程运行若干年后才能达到设计供水量，而运行初期供水量是一个变化的过程，因此投资分摊宜采用调水工程正常运行年份的多年平均可调水量（一般为设计供水量）；最后，由于工农业供水的保证程度不同，在进行投资分摊时就不能单纯按照工农业用水的毛供水量进行分摊，而应该按照考虑供水保证程度后的加权水量进行分摊。供水投资分摊的步骤为：（1）划分工程分项或区段；（2）核算各分项或各区段的工程总投资、固定资产投资以及建设期长期贷款利息；（3）确定各分水口门的毛供水量与加权水量；（4）确定参与各分项工程投资分摊的口门与投资分摊比例；（5）投资分摊；（6）结果检查。各步骤中涉及的计算公式有如下。
式中：I为调水工程固定资产投资总额；Ii为第i个工程分项的固定资产投资额；m为工程分项总数。
式中：CWj为第j个口门的加权水量；Pk为第k个行业的供水保证率（认为同一行业在不同地区的供水保证率是相同的）；Wj，k为第j个口门第k个行业的毛供水量；s为行业总数。
式中：AIi，j，k为第i个工程分项分摊至第j个口门第k个行业的固定资产投资额；t为参与第i个工程分项投资的口门总数。
式中：AIj，k为第j个口门第k个行业所分摊的固定资产投资额。自此可得到不同口门不同行业的投资分摊比例。
用同样方法在各口门非农业供水间分摊建设期长期贷款利息。分摊结束后应对计算结果逐一检查，确保分摊结果正确。
2.2 费用分摊
2.2.1 各种费用的产生机制与分摊原则
调水工程各项成本费用的产生机制是不同的。例如，折旧费是由固定资产折旧产生的，应按分摊的固定资产原值的比例分摊；水资源费是国家为了保护水资源，体现水资源价值与有偿使用原则而向用水户或用水单位征收的费用，一般来说仅与毛供水量有关；工资福利费是从事供水系统生产维护人员的工资、奖金和福利等费用，其执行标准与地方工资福利水平有关，而人员数量与岗位要求则受工程规模影响较大；工程维护费是工程运行期间产生的大修理费与日常维护修理费，通常按照审核后的固定资产原值核定[11]，也与工程投资规模直接相关；动力费是工程维护运行期间实际消耗的原料、燃料、辅助材料、动力等费用支出，目前主要指调水过程中因提水产生的电费，与提水量和提水电价直接相关。由此看出，调水工程各项运行费用的核算与征收过程是由其费用产生机制决定的。因此在进行调水工程费用分摊时，应该结合各项费用的产生机制，按照不同的标准逐项分摊，而不能简单地利用供水量数据进行分摊。
与投资分摊原则相同，费用分摊也遵循“谁受益，谁分摊”的原则。例如专为某一调水支线提水而修建的提水工程，其在运行期间的电费就应由这一调水支线上所有口门共同承担，而与其他口门无关。
2.2.2 费用分摊方法
在进行供水费用分摊时，应根据费用的类型与特点，利用不同方法进行分摊。费用分摊的步骤为：（1）确定运行费用构成与计算基准，选取计算参数；（2）计算运行期每一年的各项费用与总运行费；（3）根据各项费用的产生机制确定分摊标准；（4）确定参与各项费用分摊的口门（行业）与费用分摊比例；（5）费用分摊；（6）参数复核与结果检查。涉及的计算公式如下。
式中：C（t）为运行期第t年的总运行费；Ci（t）为第t年第i项运行费；m为运行费总项数。
式中：ACi，j，k（t）为运行期第t年的第i项运行费分摊至第j个口门第k个行业的部分；Bi，j，k（t）为第t年第j个分水口门第k个行业在分摊第i项运行费时的分摊比例。
式中：Fi，j，k（t）为运行期第t年第j个口门第k个行业根据第i项费用的产生机制确定的分摊变量依据，譬如毛供水量、固定资产投资额或其他费用；n为口门总数；s为行业总数。
分摊结束后应对各项运行费的计算参数重新复核，确保在国家相关规范的允许范围之内。此外还应对计算结果逐一检查，确保分摊结果正确。
3 两部制水价测算方法
3.1 不同行业水价测算的政策要求
根据国家经济政策以及用水户的承受能力，水利工程供水实行分类定价。水利工程供水价格按供水对象分为农业用水价格和非农业用水价格；农业用水价格按补偿供水生产成本、费用的原则核定，不计利润和税金；非农业用水价格在补偿供水生产成本、费用和依法计税的基础上，按供水净资产计提利润，利润率按国内商业银行长期贷款利率加2至3个百分点确定[12]。
在实际操作中，也可根据国家发改委颁布的《建设项目经济评价方法与参数（第三版）》[13]给定的供水工程资本金财务内部收益率（FIRR，即资本金内部收益率）为标准核算非农业供水利润。
3.2 两部制水价与单一制水价的关系
单一制水价是目前我国绝大多数供水工程所采用的水价体系，其有利于从整体上衡量和判断工程的供水水价是否符合国家水利产业政策对准公益型项目的要求，是否能够抵偿成本、正常缴纳规定的税费和达到供水企业最基本的盈利标准。两部制水价是为解决以往调水工程水价机制不合理、工程实际售水量远低于预期售水量以及工程财务运行困难等问题而提出的水价体系。两部制水价与单一制水价的关系是：先计算单一制水价，再计算两部制水价。即：在预期售水量的基础上，由合理的单一制水价确定供水工程合理的盈利水平和预期售水收入；以这个合理的盈利水平和预期售水收入不变为前提，两部制水价将售水收入即总水费分成了与各年实际售水量无关的基本水费和与实际售水量有关的计量水费，水价也分成基本水价和计量水价两部分。
3.3 两部制水价测算方法
调水工程两部制水价测算应遵循的总原则是：（1）由于政策规定不同用水行业的供水利润率不同，不同行业供水应分别测算两部制水价；（2）每个行业供水的基本水费与计量水费之和等于按照该行业供水的单一制水价和净供水量计算的总水费；（3）每个口门每个行业的基本水费与计量水费之和等于按照该口门各行业单一制水价和净分配水量计算的总水费；（4）每个行业所有口门应缴水费之和等于整个工程该行业供水应收的总水费。
两部制水价中将总水费划分为基本水费和计量水费有多种方法。本文按照国家有关文件和水价核算规范的规定划分[12]：两部制水价包括基本水价和计量水价。基本水价按补偿职工薪酬、管理费用和50%的折旧费、修理费的原则核算。计量水价按补偿基本水价以外的其他供水生产成本、费用以及计入规定利润和税金的原则核算。
对不同行业测算水价时，首先根据该行业分摊的成本费用、还贷、税费、利润、供水量等水价要素的变化过程，逐年或逐阶段试算整个工程该行业的单一制水价和总水费；然后按照两部制水价的测算方法，根据整个工程的单一制水价和各项费用测算逐年或逐阶段的两部制水价；再根据各口门分摊的成本费用测算每个口门该行业的的单一制水价和口门水费；最后根据口门的单一制水价、水费和各项成本费用，测算各口门的两部制水价。具体测算公式如下：
式中：Fk（t）为运行期第t年整个工程第k个行业的总水费；CFk（t）为第t年整个工程第k个行业的总基本水费；MPk（t）为t年整个工程第k个行业的综合计量水价；NWj，k为第t年第j个口门第k个行业的净供水量。
式中：ACFj，k（t）为运行期第t年第j个口门第k个行业的基本水费；CPj，k（t）为第t年第j个口门第k个行业在该行业供水成本费用分摊中的比例。
式中：AMPj，k（t）为运行期第t年第j个口门第k个行业的计量水价；AFj，k（t）为第t年第j个口门第k个行业的水费。
4 实例研究4.1 工程介绍
产芝水库调水工程位于山东省境内，工程任务是利用大沽河干流中上游的产芝水库与北墅、高格庄水库水源联合调度，配合相应工程措施向青岛市的即墨市、城阳区和崂山区供水。工程总投资为50 786.01 万元，含建设期利息2 662.46 万元。工程建设期为2012年-2013年，设计2014年通水，设计供水规模为3 650 万m3/a，扣除输水损失后的净供水量为3 467.5 万m3/a。从上游至下游四个分水口门的净分配水量分别为：华山水厂730 万m3/a，黄家山水厂1 095 万m3/a，江家庄水厂1 095 万m3/a，大桥水厂547.5 万m3/a，全部为城市用水。预期供水量过程是：运行期前两年的供水负荷为设计供水规模的50%和75%，从第三年开始供水负荷达到100%。还贷期为2014年-2020年，运行期为2014年-2043年，计算期为2012年-2043年。该工程的系统概化图见图1。
4.2 投资分摊
本文只研究由该工程调水至各自来水厂分水口门的供水成本与原水水价，不进行城市供水行业细分。根据各口门的毛供水量分配比例并利用式（1）至式（4）对工程投资进行分摊，分摊对象见表1，分摊结果见表2。
各口门的固定资产投资分摊比例为：华山水厂12.4%、黄家山水厂27.0%、江家庄水厂37.9%、大桥水厂22.7%。
4.3 费用分摊
产芝水库调水工程的供水水价由供水成本、利润和税金三部分构成。供水成本包括折旧费、运行费和贷款利息，其中运行费包括水资源费、原水水费、燃料动力费、职工薪酬、水质检测费、维护修理费、管理费和固定资产保险费等。根据各项费用的产生机制，各口门间的分摊方法是：折旧费、贷款利息、职工薪酬、维护修理费和固定资产保险费按固定资产投资分摊比例计算；水资源费、原水水费、水质检测费和管理费按水量分配比例计算；燃料动力费先按照各加压泵站计算，每一泵站的燃料动力费再在服务的各口门间按照净供水量进行分摊。各口门的供水成本分摊结果见表3。
4.4 水价测算
该调水工程应缴纳的税金包括城市维护建设税、教育费附加、地方水利建设基金、地方教育费附加和所得税。其中所得税以供水毛利润为计提基准，其余税金均以增值税为计提基准。为了控制水价的短期涨幅，以较低的利润水平进行水价测算，运行期平均所得税税后利润占平均净资产的百分比按商业银行长期贷款利率加2个百分点计算，即净资产利润率为9.05%，同时以计算期内供水工程资本金内部收益率不低于6%的要求验证供水利润水平的合理性。水价测算结果见表4。
经过测算，基础方案和贷款方案的运行期平均净资产利润率分别为9.09%和9.06%，资本金内部收益率分别为6.44%和7.08%，说明两个方案的价格水平是符合相关利润率水平规定的。
基础方案是严格按照国家有关水利产业政策与水价测算规范测算出的水价结果，调水工程完全依靠售水收入补偿供水成本、缴纳税费、偿还贷款并考虑合理盈利。该方案有些年的价格水平很高，实际上较难被接受，并且各年水价不同，现实中也不可能每年都进行价格调整，可操作性较差。为此，本文设计了一套改进方案，即短期贷款方案。此方案并非严格依据当年成本确定当年水价，而是将运行期划分为若干阶段，每一阶段采用同一个水价。若某年资金不足，就采用短期贷款补充，上年借下一年还，不够再借。2014年和2015年分别借款2 851万元和1 068万元，2016年-2020年平均每年还贷847万元（包括短期贷款本金和利息），还本付息总额5 083万元。该调水工程的单方水成本与水价的变化过程见图2。表4显示短期贷款有效降低了运行初期各年的水价，前两年分别降低了31.5%和11.3%。
如果不考虑包括还贷约束在内的水价要素的变化过程，直接按照达到设计供水规模的情况计算，该工程在整个运行期的单一制水价均为4.40 元/m3，两部制水价中的计量水价为3.66元/m3，分别比基础方案第一年的价格低48.4%和49.7%。供水企业和政府物价部门看到这样的水价测算结果，会比较乐观，但是在该工程的实际运行初期一定会非常被动。
5 结语
投资费用分摊方法的选择是决定调水工程投资费用分摊结果合理与否的关键因素，更是保证调水工程水价测算结果可靠性、可接受性和可操作性的重要前提。在调水工程实际运行过程中，工程供水量、供水成本费用以及相应的税金通常是变化的，因此投资费用分摊和水价测算都应该体现此变化过程。本文提出的投资费用分摊和两部制水价测算的方法，在分摊时考虑了各项投资费用的产生机制，保证各受益方得到更加合理的分摊份额，提高了分摊结果的可接受性；成本费用和水价测算时，反映了水价要素的动态变化过程，给出的水价更符合实际，特别是提前揭示了运行初期显著的高成本、高水价问题，更有利于有关方面预先准备应对策略。
需要指出的是，本文并没有涉及水价的可行性论证问题，而合理的水价制定还应考虑受水区现行水价的衔接、受水区用水户的水价承受能力、物价动态变化等诸多因素。如果调水工程的水价明显高于用水户同期可接受水平，则必须准备足够的政府补贴和优惠政策；否则说明该工程的建设时机尚不成熟。
参考文献（References）：
[1] Tate D M.Water demand management in Canada：A state-of-the-art review [M].Inland Waters Directorate，Water Planning and Management Branch，1990，23：60-61.
[2] 张志乐.供水工程经济分析若干问题的讨论[J].水利经济，1993（4）：1-4.（ZHANG Zhi-le.Discussion on economic Analysis problem of water supplying projects [J].Water Economics，1993（4）：1- 4.（in Chinese））
[3] 李云成，刘昌明，尹明万.调水工程水价模式分析研究[J].水科学进展，2005，16（3）：412-417.（LI Yun-cheng，LIU Chang-ming，YIN Ming-wan.Analysis and research on the water price mode of the water transfer projects[J] .Advances In Water Science，2005，16（3）：412-417.（ in Chinese））
[4] 张平，郑垂勇.南水北调工程水价模式分析研究[J].水利经济，2006，24（2）：52-57.（ZHANG Ping，ZHENG Chui-yong.Researches on water price modes of South- to-North Water Transfer Project [J].Water Economics，2006，24（2）：52-57.（in Chinese））
[5] 叶永毅.水利与创新-叶永毅选集[M].中国水利水电出版社，2001.（YE Yong-yi.Water Resources and Innovation- Ultimate YE Yong-yi [M].China Water & Power Press，2001.（in Chinese））
[6] 黄河.引黄入晋工程太原供水区水价问题的思考[J].中国水利，2002：22-25.（HUANG He.Thinking on water price of Taiyuan contributory zone of diversion project from Yellow River to Shanxi Province [J].China Water Resources，2002：22-25.（in Chinese））
[7] 孟杰.引黄入晋北干线工程两部制水价研究[J].水利发展研究，2008（8）：14-18.（MENG Jie.Study on two-part water price of North Line of Diversion Project from Yellow River to Shanxi Province [J].Water Resources Development Research，2008，23（9）：14-18.（in Chinese））
[8] 刘贵良.万家寨引黄入晋工程（一期）水价分析[J].人民黄河，2001，23（9）：36-37.（LIU Gui-liang.Analysis of water price of first stage of Wanjiazhai diversion project from Yellow River to Shanxi Province [J].Yellow River，2001：23（9）：36-37.（in Chinese））
[9] 吴泽宁，董淼蕾，郭瑞丽，等.南水北调中线干线口门两部制水价测算及其影响因素分析[J].南水北调与水利科技，2013，11（6）：148-152.（WU Ze-ning，DONG Miao-lei，GUO Rui-li，et al.Study on two-part water price calculation and its impact factors for main line of middle route of South-to-North Water Diversion Project[J].South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology，2013，11（6）：148-152.（in Chinese））
[10] 邱忠恩，谈昌莉，朱勤.关于制定跨流域调水工程供水价格有关问题的探讨[J].水利发展研究，2001（4）：17-25.（QIU Zhong-en，TAN Chang-li，ZHU Qin.Study on water supply price of water transferring project water supply price[J ].Water Resources Development Research，2001（4）：17-25.（in Chinese））
篇2
投资项目的决策是通过比较不同建设方案，并进行投资经济性分析，做出正确、合理的选择，由此可见投资估算的重要性。项目决策中投资估算合理与否，直接关系到工程造价的高低和项目建设的成败，具有极其重要的作用。因此，选取正确合理的投资估算方法不但是项目决策过程的重要任务，更是整个投资项目顺利进行的必要前提。
1投资估算中的不确定因素
决策阶段主要是投资者对拟建项目的类型、规模、建设地点、时间、地质条件等工程特征提出轮廓性建议和设想，对拟建项目的必要性、技术经济和生产力布局上的可行性进行框式论证与优化。但是，这一阶段工程造价控制的难点是：
（1）项目模型还没有，工程量尚不明确，投资估算难以准确；
（2）为了项目尽快上马，人为地高估效益，低估投资，搞“钓鱼战术”；
（3）由于缺少针对性，投资估算所选用的数据资料难以真实的反映工程实际情况；
（4）可行性研究周期短，无法进行多种投资方案比较。
基于以上原因，造成了工程建设过程中存在着诸多不确定因素，给投资估算带来了相当大的难度。
2提高投资估算准确性的策略
有效提高项目投资估算的准确性，应从以下几个方面着手。
2.1认真收集基础资料
要做好基础资料的收集工作。依据时间、物价、现场条件和装备水平等因素做出详细的调查，如工程所在地的地质、气候、水电供应、主要设备价格、大宗材料采购地以及现有已建类似工程资料等等。随着项目的推进，更多相关的信息可以得到利用，其所起到的作用也会越来越重要。
2.2做好市场研究
市场研究是按照科学理论、尊重实际情况的方法，有计划、有目的地对拟建项目的市场供求情况，包括国内外市场对类似项目的建设情况、国家对该产业的政策引导及今后发展趋势等进行系统的搜集和解析。要根据大量的统计数据和技术信息，进行认真的比较与综合分析，进行深入研究详细论证项目建设的必要性，并对项目的发展前景做出具有建设性的最科学的判断。
2.3精心比选投资方案
投资方案的比较与选择，是可行性研究和项目评估工作的重要组成部分，也是项目决策的重要环节。它所涵盖的内容十分广泛，既包括工程技术条件、建设条件、生产条件、投资时间和生产规模等，同时也包括经济效益和社会效益的比选。在项目决策阶段和经济评价过程中，对拟建项目计算期内投入产出等诸多因素进行调查、预测、研究、计算和论证，利用现代化的经济分析方法，选出最佳投资方案，保证工程项目的可行性和经济的合理性。
3投资估算的编制方法
投资决策过程大致分为：项目规划阶段、项目建议书阶段、预可行性研究阶段、可行性研究阶段四个阶段。其常用的估算方法有：生产能力指数法、比例估算法、设备及厂房估算法和指标估算法等。在决策的不同阶段，为提高投资估算的准确性，应按项目的性质、技术要求和数据资料的具体情况，针对性地选择不同的计算方法。下面介绍几种应用较多的静态投资估算方法。
3.1生产能力指数法
计算公式：
Y2=Y1（X2/X1）”×CF （1）
其中，Y1为已建类似项目投资额；Y2为新建项目投资额；X1为已建类似项目生产能力；X2为新建项目生产能力；n为生产能力指数，通常0≤n≤1；CF为综合调整系数。这个方法是由威廉斯（Wiliams）和纳尔逊（Nelson）两人首先发表。由于投资与设备费用和生产规模的0.6次方成正比，所以这种方法也叫“0.6指数法”。后来人们把这个方法的使用范围推广到计算整个工厂的投资。
如：已建年产20万t规模的某项目投资额为3亿元，现有年产50万t规模的相同项目，工程条件与上述类似，调整系数为1.2，根据式（1）计算，则该项目投资总额为6.24亿元。这种方法是根据已建成的类似项目生产能力和投资额，来粗略估算新建项目静态投资额的方法，计算简单、速度快。生产能力指数法多用于项目建议书阶段，不需要详细的工程设计资料，只需要知道工艺流程及规模。
3.2比例估算法
这种方法是根据同类型已建项目的有关资料，计算出拟建项目的各专业工程费占工艺设备（包括运杂费和安装费）投资的百分比，然后把各专业工程的投资（包括工艺设备费）相加求和，再加上其他有关费用，即为该项目的总投资。计算公式为：
C=E（1+f1P1+f2P2+f3P3+…）+I （2）
其中，C为拟建项目投资额；I为拟建项目的其他有关费用；E为拟建项目设备费（含运杂费）；P1，P2，P3分别为已建项目中建筑、安装及其他工程费等占设备费的百分比；f1，f2，f3均为综合调整系数。该方法常用于项目可行性研究阶段。
如：某工厂工艺设备投资为3000万元，据相关资料分析，各专业工程费占工艺设备费的比例为：土建25.9%，化工17.53%，收尘2.18%，电力9.78%，仪表5.31%，给排水2.46%，采暖1.26%，通风3.84%，照明0.46%，通信0.81%，总图1.16%，其他费用暂估为1000万元。根据式（2）计算，调整系数：f=1，该项目总投资额为6120.7万元。
3.3设备及厂房估算法
在工业项目中，工艺设备投资与土建投资之和占了整个项目投资的绝大部分。当设计方案初步选定了工艺设备时，工艺设备投资与厂房土建投资就可以根据设备的重量及厂房的高度和面积分别估算出来。其他专业的工程投资：与设备关系较大的按设备投资系数计算；与厂房关系较大的按厂房土建投资系数计算，两类投资加起来就得出整个项目的投资。这种方法在预可行性研究阶段使用比较合适。
如：某小型发电工程工艺设备及安装费用为1.42亿元，厂房土建费用为1.26亿元，其他各专业工程投资系数为：工艺设备1，汽机设备0.04，余热锅炉0.14，化水0.01，烟气净化0.09，动力0.06，仪表0.08，给排水0.08，系数合计为1.5；厂房土建1，暖通0.02，照明0.01，工业管道0.01，总图0.03，系数合计为1.07。则该项目总投资为3.48亿元。
3.4指标估算法
投资估算指标这种方法多用于估算房屋、厂房的造价，常用于可行性研究阶段。以厂房造价为例，应注意两点：
（1）厂房结构（如钢结构、钢筋混凝土结构）；
（2）各项技术参数（如不同高度、跨度，吊车重量及台数，工作制度等）。
如果能根据上述两个重要因素，分析出本地区各种厂房造价指标，再乘以总面积，即可得出该厂房土建部分的投资。该方法在土建工程中被广泛应用。这种方法准确程度虽然较高，但需要大量的计算，工作量较大，而且要求设计必须达到一定的深度才能使用。
4结语
综上所述，投资估算的正确性与合理性对投资项目的决策具有重要影响，且对项目总造价及实施具有决定性的影响，因此，编制人员务必根据项目实际情况，选择合理的投资估算方法，采取一切行之有效的措施，将决策阶段的投资控制工作做得更加完善，在熟悉各项法规及相关执行标准的前提下，从源头上有效的控制项目的投资，为工程项目的顺利建设打下基础。
篇3
1 引言
蚁群优化算法是模仿蚂蚁工作方式的一种新的启发式算法。蚂蚁算法已广泛应用于求解旅行商问题、指派问题、以及物流管理和施工管理中的最短路径问题等。生物学研究表明一群相互协作的蚂蚁能够找到食物源和巢之间的最短路径。蚂蚁间相互协作的方法是他们在所经过的路上留下一定数量的信息素，该信息素能被其它蚂蚁检测出来，一条路径的信息素越多，其它蚂蚁将以越高的概率选择此路径，从而该路径上的信息素会被加强。
2 动态模型的建立及求解
设房地产市场上有n项投资项目，则第i种投资组合在第t时期内投资额的收益率βit为
βit=(p1it-p2it+dit)／p0it，i=1，2，．．．，n=1，2，．．．，N(1—1)
其中p1it表示第i项房地产项目在t时期的市场价格，p0it表示相应的房地产项目投资额，dit表示相应的投资方在该项投资过程中所获得的收益。显然βit为一随机变量。
假设房地产投资者在第t时期的投资金额为mt，mt为外生变量，令xit表示投资者投资到第i种房地产项目第t时期的投资额，xit为内生变量。
2.1 以方差作为风险度量指标的房地产投资动态模型
我们采用房地产收益率的数学期望作为房地产投资收益大小的度量指标，用
房地产收益率的方差作为风险度指标，记
bit=Eβit,σij(t)=E(βit- bit)( βjt - bjt)(1—2)
其中bit表示βit的均值，σij(t)表示第i种房地产投资收益率与第j种房地产收益率在第t时期的协方差。
在上述记号条件下，第t时期内的房地产组合投资总的期望收益bt为：
bt=，t=1，2…，N
第t时期n种房地产组合投资总的风险σ2t为：
σ2t=E=，t=1， 2…，N (1—3)
由此可得出如下房地产组合投资的动态模型：minσ2= (1—4)
也可表示为如下矩阵形式 minσ2= XTVX(1—4a)
上述模型是一个动态优化问题，Kuhn-tucker条件是该问题最优点存在的充要条件，其K-T条件可表示为为满足K-T条件的解，可考虑如下动态优化问题的解，记为模型：minJ=eTN W (1-4b)
其中eTN=（1，1…）T1×N，W为人工变量组成的N维向量。若能求出模型(1-4b)的最优解，且最优值J为0，则模型(1-4b)最优解中部分向量X*即为模型(1—4a)的最优解。
3计算实例
某房地产开发公司在某市有A、B、C、D、E、F六处可供选择的地段，可进行(1)高层住宅、(2)普通住宅、(3)商业写字楼、(4)大型商场、(5)商业步行街等五种类型的房地产开发项目建设。各项目类型在不同地段经济评价指标见表1。该公司在一地段只投资一种类型。试确定房地产开发项目投资组合方案。
表l各投资方案各项指标评价情况
基于方差作为风险度量指标的蚁群算法，计算结果如表2所示表2
如果引入静态下的基本蚁群算法则得到如表3所示结果表3
4 二种算法的计算结果比较表4
从表4可以看出，利用方差作为风险度量指标的蚁群算法在计算速度略慢但收益率比基本蚁群算法有了较大提高，投入相同的资金，获得的利润也比较大。可以说本文提出的以方差做为度量指标并随时间变化的蚁群算法，在解决房地产开发项目投资组合问题上是优于基本蚁群算法的。
参考文献
篇4
1、引言
根据《县级土地整治规划编制规程》，进行资金测算与效益分析。资金测算是测算土地整治投资规模，测算实现规划目标的投资总额，进行土地整治筹资渠道及潜力分析；效益分析是从土地整治经济效益、社会效益和生态效益三方面入手，采用定性、定量分析方法测算区域土地整治带来的效益价值，全面科学地评定土地整治综合效应。
2、资金测算与效益分析
2.1 资金测算分析
（1）资金需求
根据土地整治潜力调查所确定的土地整治项目，测算土地整治规划的投资需求。
测算的基础和方法，主要是根据以往的土地整治项目的投资情况，采用统计分析与情景分析相结合的方法，来分析不同类型（土地开发、土地整理、土地复垦、农村建设用地整治）的土地整治的投资需求。
（2）资金供给
根据土地整治的资金来源渠道，分为政府统筹土地整治资金、可带动的其他涉农资金和社会可投入资金，测算土地整治的资金供给量。
测算的基础和方法，主要是根据以往的土地整理规划实施过程中资金供给情况，采用统计分析与情景分析相结合的方法，来分析不同类型（土地开发、土地整理、土地复垦、农村建设用地整治）、不同投资结构（政府直接投资、带动其他投资和社会投资）的土地整治的资金供给量。
2.2 土地整治效益分析
土地整治效益评价的指标分为社会、经济和生态效益三大类。
社会效益指标主要包括土地利用增加率、新增耕地率、粮食产量增加率、就业（供养人口）增加率、道路通达增加率、水利设施利用增加率、居民点基础设施配套增加率、复种指数增加率。
经济效益评价基本采用投入-产出的分析方法，指标主要包括单位面积投资、每万元投资新增耕地面积、项目区总产值增加率、基础设施运营成本、静态投资收益率、人均收入增加率。
2.3 土地整治效益评价
根据确定的规划目标、重大工程和重大项目，参照定性和定量相结合的评价方法，运用层次分析法，综合评价溧水区土地整治规划社会、经济和生态效益。
3、土地整治规划资金测算
3.1 资金测算任务
土地整治规划资金测算的任务是预测土地整治投资规模，测算实现规划目标的投资总额，进行土地整治筹资渠道及潜力分析。
3.2 资金测算意义
（1）有利于提高土地整治规划的可行性。开展土地整治资金的需求和供给情况的研究，有利于有效地实施规划，切实开展土地整治工作，进而为规划提供决策依据。
（2）有利于提高土地整治规划的科学性。土地整治规划编制必须以科学基础做支撑，通过对影响土地整治投资与筹资的因素进行综合研究，从资金需求与供给两个方面进行合理分析，从而提高土地整治规划的科学性。
（3）有利于强化土地整治规划的合理性。根据溧水区不同街镇的社会经济条件、土地整治规划目标、任务和方案，按照不同类型、不同区域测算土地整治规划投资，在时空上均衡分配土地整治投资，提高投资有效性，有利于强化土地整治规划的合理性。
3.3 资金测算分析
3.4 资金测算方法
资金需求测算主要是按照不同整治类型，采用单位面积标准投资估算方法估算土地整治单位面积的投资，通过系数法进行修正，并对各分类型土地整治类型综合加总。
3.4.1分类型综合加总法
分类型综合加总法用于测算区域内土地整治资金总需求。这种方法结合规划目标，参照有关调查数据，按照农用地整治、农村建设用地整治、废弃土地复垦、宜农未利用地开发的类型分别估算各类投资并加总，得出土地整治方案的资金需求总规模。
测算步骤：
（1）根据各区域物价指数、最低工资变动情况及土地整治难度，确定该区域土地开发整理投资标准。
（2）测算宜农未利用地开发潜力、农用地整治潜力和土地复垦潜力。
（3）将各类型土地整治潜力与投资标准相乘，得到各类型土地整治资金需求规模。
（4）将各类型的土地整治资金需求汇总，得到区域土地整治资金总需求。
3.4.2系数法
系数法一般用于测算省级、市级土地整治项目投资需求。
测算步骤：
寻找与规划项目相类似的典型项目及其投资量。
测算规划项目相对于类似典型项目的规模倍数。
依据项目配套设施的工程量和工程难易程度与已知类似项
目相比较的结果选取常数，工程量和工程难度大的去上限。
测算土地整治项目投资需求。
估算公式如下：
Y=AXn
式中，Y为项目估算投资（万元）；A为已知的类似土地整治项目投资（万元）；X为规模倍数，等于规划的项目规模除以已知的类似项目规模；n为常数，一般取0.8～1.2。
3.4.3单位面积标准投资估算方法
单位面积标准投资估算方法一般用于测算市级、县级土地整治项目投资需求。测算步骤：
（1）测算土地整治典型项目单位面积投资量。分地貌类型和项目类型在本地区或类似地区选择已完成的典型项目，分别测算出各类型土地整治典型项目单位面积投资额。
（2）估算项目投资量。根据地形、地貌、基础设施（水、电、路等）、对外交通、物价水平、劳动力价格等因素对典型项目单位面积投资量进行修正，再根据规划的项目规模计算出项目投资量。
篇5
中国经济的很多实证研究都会用到资本存量K这个指标， 尤其是在估计全要素生产率、投入产出分析和经济增长方面有着广泛的应用，但我国的统计年鉴及统计资料中并没有给出K的实际数值，因此对资本存量K的测算就显得格外的重要。也正是因为对资本存量采取估算的方法，就使得学者们会根据他们的研究目的采取不尽相同的测算方法，因此他们所得出的数据间就会存在较大的差异，而对K的测算的不准确也必定会影响后续研究的可靠性和准确性。所以，如何准确测算资本存量就成为经济研究能否得到与经济现象一致的关键。
二、资本存量的测算方法
由戈德史密斯于1951年开创的永续盘存法是测算资本存量的基本方法[1]。
Kit=Iit+（1-ait）Ki（t-1）（i=1，2，……，20）（1）
其中，Kit表示第t年末第i个行业的资本存量，Iit表示第t年内第i个企业的投资量，αit 表示第t年第i个行业的折旧率，现有研究基本上都采用永续盘存法， 不同点在于处理细节上存差异性。代表性方法如下：
邹至庄采用的计算方法为[2]：
Kit=Ki（t-1）+Iit（2）
而贺菊煌的计算公式为：
Kit=Ki（t-1）+Zit（3）
其中，Zit表示第t年的积累；
王小鲁和樊纲采用的计算公式为：
Kit=Ki（t-1）+（本年固定资本形成-折旧）/Pk（4）
其中，Pk表示固定资产投资价格指数；
而宋海岩等的公式为：
Kit=Iit+（1-ait-gt）Ki（t-1）（5）
其中，gt表示经济增长率，由于样本是各省数据， 所以gt就代表各省的GDP增长率。
从以上具有代表性的测算方法不难看出，对于资本存量K的测算主要集中于确定以下几个重要的指标；基期资本存量K的确定、当年实际投资额的确定、折旧的确定、固定资产投资价格指数Pt的确定以及行业合并与分解的标准的确定。
（一）基期资本存量K的确定
由于数据的缺失，在估计物质资本存量时大多数研究的基期都为1952年。邹至庄利用1952-1980年的年度数据，把国有企业、城镇集体企业、农村集体企业这三种企业构成的两类资产的积累资料分成5个部门估算出5个部门的资本存量，推算出1952年的资本存量为1030亿。而贺菊煌通过资本在1964-1971年间的平均增长率等于其在1971-1978年间的平均增长率的假设，计算的资本存量为679亿元。王小鲁、樊纲在其近期的研究中根据推算得出1952年的资本存量为1600亿元（1952年不变价）。而宋海岩对1952年资本存量的推算为235.2 亿元，且推算的基期不确定。我们认为， 1952 年中国的K 可能在800亿元左右。可以看出，由于测算的方法不同，可能会得出完全不同的结果，但到底哪种测算方法最接近现实经济现象，还需要做进一步的分析[3]。
（二）当年实际投资数据的选取
对当年投资额的选取主要有三种：一是全社会的固定资产投资，这是大多数研究所采用的，如王小鲁和樊纲；二是采用所谓“积累”的概念及其相应的统计口径，如邹至庄、贺菊煌以及张军和章元。即将总积累按照相应的比例分配到各个部门从而得到各个部门的资本存量；三是采用资本形成总额或着固定资本形成总额，如何枫、陈荣和何林[4]。
由于数据统计口径差异，估算分行业资本存量具有特殊性。本文在研究中发现对不同的行业采取固定比例会在一定程度上会导致结果不可信，而实际上各行业的基本建设与更新改造投资之和所占固定资产投资的比值存在很大差异。
（三）折旧的确定
折旧率选取的不同必然会导致资本存量估算的差异。现有研究对折旧的处理一般采用直线折旧法，如宋海岩等认为实际折旧率是3.16%的名义折旧率加上经济增长率[5]；王小鲁等在固定定资本形成的基础上采用了5%的折旧率。黄永峰、任若恩和刘晓生估算出的设备的折旧率为17%，建筑为8%；邹至庄利用“折旧额= GDP- 国民收入+ 补贴- 间接税”计算出折旧额。
以上折旧率的确定，基本上都是较主观的选取。为了给出比较客观的数据我们根据《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》所获得的统计资料，对中国社会平均折旧率进行了合理的估算，认为中国国有企业折旧率基本上呈上升的趋势，因此，选定折旧率为6%是比较合理的。
（四）固定资产投资价格指数的确定
统计年鉴1992年才开始公布固定资产投资价格指数， 此前的数据是无法得到的。因此，现有研究主要采用两种方法来确定缺失的价格指数：采用其他指数来代替或者自己测算。黄永峰等直接利用零售物价指数替代；1993年，中国统计体系还没有建立前，邹至庄估计了1952-1997年的积累隐含平减指数，后来的研究大多借用这一结果，宋海岩等直接借用了邹至庄的积累隐含平减指数处理1978年前的数据， 其后年份的数据则采用全国建筑材料价格指数代替；李治国和唐国兴用上海市的固定资本形成总额及其指数计算出上海市的固定资产投资价格指数，然后用它计算出全国的固定资产投资价格指数。
（五）行业标准的确定
为了适应研究主题，符合数据合理性的要求，在对分行业的资本存量K进行测算时都会根据要求来合并和分解一些行业。当然，对于行业合并与分解的标准的确定也要依据研究的内容来确定，范建双在对我国建筑业分行业资本存量的测算中，将建筑业分解成8个行业，并尽量与2003年以前保持一致。薛俊波、王铮以投入产出表所列的17个部门为标准，对16个行业数据进行合并和分解。2002年之后则分为20个行业，投入产出表部门的分类也更加详细。可以看出，行业的分解和合并的难度也会随着研究年份区间的增大而增大[6]。（作者单位：兰州交通大学经济管理学院）
参考文献：
[1]肖红叶，郝枫.资本永续盘存法及其国内应用[J].财贸经济，2005，（3）
[2]张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003，（7）
[3]徐建荣，陈析.我国制造也资本存量测算[J].商业经济研究，2007，（17）
篇6
（一）银监会出台的流动资金贷款需求量测算参考公式，完全是建立在理想企业财务报表基础上的。按《办法》规定，测算流动资金需求的主要财务指标包括流动资产科目下的现金、应收账款、存货、预付账款等，流动负债科目下的应付费用、应付账款、应付票据、预收账款等八项指标，并没有考虑到货币资金、应收票据、短期投资、其他应收款、应付票据、其他应付款、应付职工薪酬、应交税金等其它流动资产项目。而在实际的报表中往往这些不予考虑的科目对流动资金需求的测算影响较大，因此完全按照《办法》测算出的需求量与实际需求量存在差距。
（二）中小企业财务制度很多不健全，按照《办法》测算出的营运资金量、自有资金量大多不准确，造成最终测算得出的可授信额度实际参考价值较小。如，很多中小企业都是民营企业，以家族式经营为主，往往通过隐藏销售收入和利润来减少交税；同时，企业利润多被出资人用于私人支出或对外投资，再以个人名义反映至“其他应付款”内，造成企业财务“公私不分”；另外，还有些中小企业为把报表做得好看，把本应属于“长期负债”的资金摆在“资本公积”中核算，造成测算时企业自有资金较多的假象，与实际相去甚远，进而造成测算结果与实际结果偏差较大。
（三）由于中小企业财务核算不规范，部分中小企业存量流动资金贷款被固定资产投资所占用，造成测算的银行可授流动资金贷款额度与企业实际所需存在较大偏差。例如，很多中小企业购买二手机器设备或自制设备，为节省开支不要求交易对手开立发票；有的投资建造厂房未按规定程序进行，这些投资都无法提供项目立项、可行性研究报告等资料，缺乏办理固定资产贷款所需要件，导致出现了“短贷长用”的情况。
（四）很多中小企业通过年初集中储备原材料的方式锁定原材料价格，以此来规避原材料价格波动带来的不利影响。这将导致企业对贷款集中性需求特别大，进而导致测算出的可授信额度与企业所需贷款额度偏差。
（五）此外，还有部分中小企业为了能达到招投标资质等级，通过虚增注册资本的方式予以满足需要；有些企业为征地等方面需要虚增实收资本。这些都对测算企业实际贷款需求产生影响。
二、准确计算流动资金需求量应掌握的要点
（一）理解《办法》所提营运资金的范围，充分考虑参考公式的局限，合理估算企业营运资金量
广义的营运资金是一个企业投放在流动资产上的资金，具体包括现金、有价证券、应收账款、存货等占用的资金。狭义的营运资金是指某时点上企业的流动资产与流动负债的差额。《办法》给出了实际测算中，借款人营运资金需求量的参考公式：
营运资金量＝上年度销售收入×（1-上年度销售利润率）×（1＋预计销售收入年增长率）/营运资金周转次数
其中：营运资金周转次数＝360/（存货周转天数+应收账款周转天数－应付账款周转天数＋预付账款周转天数－预收账款周转天数）
该测算方法认为，影响借款人营运资金量的主要因素包括：现金、存货、应收账款、应付账款、预收账款、预付账款等，借款人流动资金贷款需求量主要是基于借款人日常生产经营所需营运资金与现有流动资金的差额确定。在企业理想的最佳运转状态下，企业营运资金应为企业存货，加上应收账款和应付账款与预付账款和预收账款的之间差额。理论上该测算方法是合理的，能有效估算借款人主营业务的营运资金需求量。
但在企业实际运营过程中企业很难做到如此规范高效，“应收账款”的收款期不会恰好与“应付账款”的付款期完全一致，企业必须在银行账户保留一定的货币资金用于日常周转。另外，许多企业在“其他应收账款”中核算了企业部分主营业务交易事项，企业合理的“待摊费用”等也是测算方法没有考虑到的。
在实际使用中，要根据借款人的实际经营情况，预测各项资金周转变化时间，合理地分析和使用数据，而不能仅仅局限于财务报表数据，要根据实际调查情况，合理确定数据取值。如，对承兑汇票占用余额较大的企业，可以考虑在计算周转次数的公式中增加应收、应付票据的周转天数。
（二）预测企业销售前景，客观确定“预计销售收入年增长率”数据
从计算公式可以看出：在利润率不变的情况下，企业预计销售收入的增加会导致企业营运资金增加，同时也可引起流动资金贷款需求增加。该比率的预定要有理有据，既要符合企业所在行业的发展规律和趋势，又要根据企业自身的发展阶段、规划及可实现性进行确定。最重要的是预测的增长水平要与企业现有的生产能力以及市场承受能力匹配，如果仅仅是为了达到需求量的测算而确定很高的增长率是非常不合理的。比如对于成立时间不长的企业，预计其销售收入增长率达到100%以上，与处于新生阶段的企业需要采取拓展策略的情况相吻合，但伴之而来的是高风险经营；对于经营已进入稳健期的企业，其增长率能达到20%已经是不错的业绩，再预计更高的增长率可以说只是为了达到更高的流动资金需求测算量而已。预测时要对数据的合理性和可实现性充分验证。
（三）加深关键指标理解，分清不同算法下取值范围，灵活使用测算工具
《办法》指出，将估算出的借款人营运资金需求量扣除借款人自有资金、现有流动资金贷款以及其他渠道融资，即可估算出新增流动资金贷款额度。即：
新增流动资金贷款额度=营运资金量－借款人自有资金－现有流动资金贷款－其他渠道提供的营运资金
实际工作中变数较多最难确认的部分就是借款人自有资金。掌握计算公式中自有资金的几种计算方法，是流动资金贷款额度测算的核心，针对不同的企业选择不同的自有资金的计算方法是准确测算流动资金贷款额度的关键。
三、对不同测算结果的分析
实际上不管采用哪种测算方法，几乎都不可能与企业实际申请的流动资金贷款额度完全一致。对同一个企业，采用不同的测算方法，流动资金贷款的需求额度也可能不同。针对不同企业的情况，选择适合该企业的测算方法，可以使测算更准确，也更容易发现企业真正存在的问题。计算结果基本有以下几种情况：
一是测算结果大于企业申请额度。这种情况虽然企业申请额度在测算结果范围之内，也符合银监会的监管要求，但这种情况也说明企业可能极度缺乏流动资金，需要筹借大量外部借款。但实际上存在能申请贷款的银行由于信贷额度不足，或者银行也不可能按照测算的结果足额给予贷款，借款人还需要通过增加自有资金的投入，如增加股东投入、引进战略投资者或到其他银行再融资等途径。如果企业在其他渠道不能借到足额的资金，企业很可能面临资金链断裂的风险。
二是测算结果与企业申请额度基本吻合。这种情况完全符合监管要求，信贷人员也都在朝这一目标努力，但实际企业完全符合这种情况的较少。
三是测算额度小于申请额度但结果为正值。表明借款人保持日常生产经营所需资金量没有申请的那么大，需要考虑贷款的实际用途是否全部是投入生产经营，是否存在挪用至固定资产投资（结合报表中的固定资产科目和在建工程科目进行分析），甚至投入房市、股市的可能，这是管理办法明确禁止的贷款用途。资金挪用的具体去向，可以通过分析企业现金流量表，或从资产负债表流动资产其他项目如短期投资、不合理的待摊费用，非流动资产项目如长期投资、固定资产、无形资产等项目中找原因。
篇7
1 物资范围
省电力公司库存物资储备定额是指在一定管理条件下，为保证电网建设和安全生产顺利进行所必需的、经济合理的物资储备数量标准。储备定额的物资范围是指占用流动资金购置、实体仓库储备的物资，主要包括备品备件、周转物资和应急物资。
2 物资储备定额测算方法
2. 1 设备状况数据测算方法
该方法主要根据设备存量、故障率、设备使用寿命、投资规模等因素来测算备品备件物资储备定额。
各单位可依据《国家电网公司输变电设备备品备件管理指导意见》提出的备品备件计算公式，计算本单位备品备件储备定额的种类、明细、数量。
备品备件储备定额计算公式：N=A×k×a×T/P
2. 2 投资规模数据测算法
中低压电网工程通用设备和材料具有通用性强、需求量大等特点，测算此类物资主要采用投资规模数据测算法（类推预测法）。具体步骤是：
（1）统计近三年中低压电网工程通用设备和材料周转物资目录内的物资采购额占中低压电网项目投资金额的平均比重。
（2）根据本年度中低压电网项目投资计划和周转物资目录内的物资采购额占中低压电网项目投资金额的平均比重，测算出本年度中低压电网工程通用设备和材料采购金额。
（3）根据电网建设进度，综合考虑库存周转率等因素，提出中低压电网工程通用设备和材料年资金需求金额。
中低压电网工程通用设备和材料年库存金额水平计算公式：C=I×（Z/P）/n
（4）中低压电网工程通用设备和材料资金分配。中低压电网通用物资主要包括设备类、线缆类、材料类。通过对历年通用物资的分类分析，可以预测各类周转物资的资金比例。
2. 3 库存消耗数据测算法
2. 3. 1 方法理论性介绍
库存消耗数据测算法是基于仓库出库领用数据进行概率统计的计算方法，这种方法适用于出库领用随机性较强的物资，即更适用于周转物资的测算。但周转物资中的中低电压项目通用类物资仍具有较强的计划性，可用本方法对这类周转物资的安全库存进行测算，而订货批量和最高库存的测算配合项目物资需求计划会更加有效。
本方法可使用配套电子表格计算工具计算储备定额，各单位还可根据本单位的特点完善本计算工具。
（1）正态分布下的安全库存、重订货点、订货量的计算公式如下：
安全库存的计算公式：SS=zσ2×LT+μ2×σ2l
重新定货点的计算公式：r=u×LT+SS
订货量的计算公式：Q=u×t
最高库存的计算公式：S=u×t+SS
（2）泊松分布下的安全库存、重定货点、订货量的计算公式如下：
重新定货点的计算公式：p（x≤r）=rx=0uxx！e-u
安全库存的计算公式：SS=（r-u×LT）2+（z×μ×σl）2
订货量的计算公式：Q=u×t
最高库存的计算公式：S=u×t+SS
2. 3. 2 定额计算工具的使用方法
定额计算工具是一份Excel文件，主要由3个分页组成：
（1）数据输入页。原始数据和模型参数的输入和设定，包括：
①物料号，库存物资的物料编码；
②物料描述，库存物资的物料描述；
③计量单位，库存物资的计量单位，要注意同一行的出库历史数据应使用同一计量单位；
④补货方式，需要设置为定量补货/定期补货，定量补货方式为当库存水平下降到重订货点时触发补货，定期补货方式为每到预设的时间点时触发补货；
⑤目标服务水平，单个仓库满足需求部门的领料需求的目标概率水平，可根据本单位的物资分类策略进行设置（如重要性较高的物资的服务水平设为95%，重要性中等的物资设为90%，重要性较低的物资设为80%）；
⑥定量补货参数，如补货方式设定为定量补货后，需填写此字段，意义为每次库存水平到达重订货点触发补货后补几个月的物资数量，单位为月，此参数对补货批量和最高库存有较大影响；
⑦定期补货参数，如补货方式设定为定期补货后，需填写此字段，平均每几个月补货一次，单位为月，此参数对补货批量和最高库存有较大影响；
⑧采购周期，物料从需求提报至到货入库的平均周期，此参数对补货批量和最高库存有较大影响；
⑨采购周期的波动系数，指实际采购周期与平均采购周期的波动系数，此参数对安全库存的数值有一定影响；
⑩取整策略，指定额计算结果的取整方式，包括不取整、四舍五入、向下取整、向上取整等；
B11各年月物资消耗数量，指物资出库领用消耗的数量，没有发生消耗的月份请填“0”，没有历史数据的月份要设为空，不能填写数值。
（2）数据分析页。此页根据数据输入页的原始数据和模型参数自动计算库存历史消耗数据的概率分布，并确定分布类型；
（3）计算结果页。此页根据数据输入页和数据分析页自动计算储备定额，包括安全库存、重订货点、订货量、最高库存等数值，其中根据补货方式（定量补货/定期补货）的不同会将计算结果显示在不同的列中（T列-Z列）。
2. 4 定额计算工具使用示例
（1）整理库存月消耗数据并录入在“数据输入”页表格，格式依据“数据输入”页的白色单位格，包括物料号、物料描述、计量单位，以及每个物料的历史消耗数据，按照年份依次向右填写。
（2）在“数据输入”页设定测算参数。关于测算参数的设定，请参考本手册的第三部分“定额计算工具的使用方法”，每个参数设定的不同均会影响定额的测算结果。
（3）在“测算结果”页查看测算结果。蓝色部分的单元格为测算结果，包括安全库存以及两种补货方式下的相关库存数值。
（4）通过在“数据输入”页调整测算参数，并返回“测算结果”页查看调整后的结果，使测算参数尽量贴近合理的数值。如改变补货方式由定期补货到定量补货。则“测算结果”中仅显示定量补货的相关数值，同时定期补货的相关数值变为空。
2. 5 周转库存定额合并至区域库的调整方法
省公司在修订储备定额时，如涉及仓库资源或储备策略的整合，如某类物资由N个周转库分别储备替代为某个区域库集中储备，则该区域库的定额并非原先N个周转库定额的简单相加。
通过科学的划分仓库层级，由上级库向下级库统一进行库存计划和补货，能够充分发挥库存的集聚效应，降低总体库存水平，即为供应链“级”库存法则。简化处理后安全库存的计算公式为：
区域库安全库存=单个周转库安全库存/（仓库数量^0. 5）
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【作者简介】廖远甦，常熟理工学院讲师，博士，研究方向：经济增长、计量经济应用。
一、引言
因为科技进步贡献率的测算有助于跟踪经济创新驱动、转型发展的过程，所以它频繁出现在国家和地方政府的“十二五”规划中，几乎成为与GDP增速、万元GDP能耗并驾齐驱的宏观经济绩效考核指标（何锦义，2012）。学界也很重视科技进步贡献率的测算，涌现出大量相关研究（于洁等，2009；周绍森等，2010；李兰兰等，2011；杨少华等，2011）。虽然人们都认同科技进步贡献率测算的重要性，但对它的内涵和测算方法仍然存在一些争议（狄昂照，1997；周方，1997；杜希双，1998；何锦义，2006；何锦义，2012）。以广泛采用的索洛余值法为例，实践中碰到的共性问题有：①如何估计物质资本存量的基期值，设定合理的折旧率；②很多研究用从业人员数代替从业人员人力资本存量，忽略了人力资本中“质”的变化；③多数研究直接假设规模报酬不变，缺乏实证依据；④将科技进步视作全要素生产率的惟一源泉，进而将全要素生产率的贡献率等同于科技进步贡献率，导致科技进步贡献率的高估。为此，学者们探索了其他数学形式更复杂的研究方法，如数据包络分析、随机前沿模型、超越对数生产函数等。这些探索丰富了科技进步贡献率的测算研究，但仍未能够解决所有上述问题。结合上海经济增长核算的多年实践，本文对科技进步贡献率的传统测算方法做了改进，并针对测算的技术难点，给出了一个完整、系统的解决方案。
二、研究方法
在经典的索洛模型中，科技进步是一个平稳增长的外生变量，但科技进步主要来自技术创新，它应该能够被描述研发活动的变量所解释。与科技进步一样，制度创新也是上海经济效率提升的重要源泉，因此，需要构造反映上海经济制度创新的指标。本文借鉴被称为“市场化指数”的综合评价研究，该研究旨在全面、系统地测度中国经济的制度创新。具体到本文，不仅想知道制度创新对上海经济增长的贡献，还想探究制度创新的某些重要方面如何影响上海的经济效率。所以，构造了反映上海经济制度创新的3个重要维度的指数。
上海科技进步贡献率的测算可分为三个步骤。第一步，运用回归模型估计生产函数，得到物质资本和人力资本的产出弹性。不妨采用柯布道格拉斯生产函数，假定全要素生产率服从指数增长，那么有
其中， Y 表示GDP产出； K 表示物质资本存量； H 表示人力资本存量，有时为回避估计人力资本，常用劳动者数量L 代替人力资本存量； α和β 分别表示物质资本和人力资本的产出弹性；γ 表示全要素生产率的增长率。在生产函数的规模不变假设下（这个假设需要实证检验），（1）式转化为
第二步，首先将估计出的物质资本和人力资本的产出弹性代入（3） 式计算出全要素生产率，
然后再运用以下的回归模型估计研发资本存量和制度创新对全要素生产率的弹性，
其中， D 表示研发资本存量； MI 表示市场发育指数； OI 表示经济开放指数； PI 表示非公有经济发展指数。
第三步，根据前两步的模型设定，可以推导出以下的增长核算式
其中，符号g 的下标是变量名，与符号g 合起来表示该变量的增长率。最后一项表示未被模型解释的经济增长。科技进步贡献率等于研发资本存量对产出的贡献：
物质资本、人力资本、制度创新的贡献率与（6） 式类似，不再赘述。
三、数据处理
1.物质资本存量的估算。沿用永续盘存法，本期资本存量等于上一期资本存量扣除折旧加上本期投资，公式如下
361.30亿元；物质资本折旧率为10%。物质资本存量估计结果见表1。
2.研发资本存量的估算。从实物形态看，研发投入中大部分都转化成可用于研发的固定资产，因此，研发资本存量的估算可以直接沿用物质资本存量的估计方法，计算公式为
这里， D 表示研发资本存量； RDE 表示本期研发投入，用R&D经费内部支出指标作为本期研发投入； δ 表示研发资本存量的折旧率。基期值和折旧率需要合理的设定。
如前文所述，上海1978 年物质资本存量为361.30亿元，固定资本形成总额为31.69亿元，当期投资占物质资本存量的比例是8.77%。假设1978 年研发投入占研发资本存量的比例与此相同，当年R&D经费内部支出1.32亿元，可推算基期研发资本存量为15.05亿元。
因为知识的更新速度超过物质损耗，所以一般认为研发资本的折旧率高于物质资本存量的折旧率，Hall等（1995）、樊纲等（2011） 都取研发资本折旧率为15%，但李小平等（2006）、邓力群（2011） 则取偏低的折旧率，为5%。简化模型（4），去掉制度创新变量，然后测试从5%到30%一系列不同水平的折旧率。实证结果表明，随着折旧率的上升，研发资本存量的显著性和拟合优度都下降，5%的折旧率是最优的，所以研发资本存量的折旧率设为5%。
3.人力资本存量的估算。上海的人口系统具有高度的开放性，户籍人口与外来流动人口在人力资本方面存在显著的异质性：户籍人口中受高等教育的比例较高，外来流动人口则以农民工居多。考虑到人力资本的异质性，参照廖远甦和朱平芳（2012） 的研究，本文分别估计上海本地劳动力与外来劳动力的人力资本，然后根据两种劳动力的比例进行加总，1996年前的人力资本存量见表2。
至于1995 年以后的平均受教育年限，利用《中国劳动统计年鉴》提供的地区从业人员教育构成数据不难估计。将从业人员的平均受教育年限和从业人员数相乘就得到上海从业人员的人力资本存量。
4.制度创新的度量。根据研究目标，本文选取了反映上海经济制度创新的三个重要方面，即市场发育程度、经济开放程度、非公有经济发展程度，相应构造了市场发育指数、经济开放指数和非公有经济发展指数。其中，市场发育指数包括3 个维度：资金市场、劳动力市场和技术市场，分别用固定资产投资中利用外资、自筹投资和其他投资所占的比例、劳动力流动性（流动人口与户籍人口之比）、技术市场活跃度（技术市场成交金额与GDP之比） 等指标衡量。对外开放指数使用最常用的对外依存度衡量。非公有经济指数包含3个指标：非公有经济在就业、投资和产出三方面的比重。采取同级指标等权加总的方法，计算出3个指数，详见表3。
四、实证分析
1.生产函数的估计。首先估计模型（1），结果如下：
除了趋势项，其他系数都显著。物质资本、人力资本的产出弹性之和为1.19，与1 很接近，所以用Wald 统计量检验规模不变假设。Wald 统计量为1.19，P 值为0.28，不能拒绝规模不变的原假设，所以可认为上海宏观经济生产函数是规模不变的。加上规模不变假设，模型（2） 的估计结果如下：
规模不变假设提高了模型的估计性能，趋势项变得显著。物质资本产出弹性为0.58，那么人力资本产出弹性为0.42。将这两个参数代入到（3） 式计算出全要素生产率， 然后估计模型（4）。
2.全要素生产率的分解。模型（4） 的估计结果见表4。如表4所示，采用OLS估计原模型，所有解释变量都在1%水平下显著，但市场发育指数的符号与经济学常识相悖，初步怀疑是解释变量的多重共线性所致。考察解释变量的方差膨胀因子，发现都大于10的临界水平，市场发育指数的方差膨胀因子最大，而且它的符号异常。删除该异常变量后，估计结果并没有改善，其他解释变量的显著性下降，经济开放指数仅在10%水平下显著，非公有经济发展指数甚至变得不显著。尝试变量差分形式的回归模型，估计结果稍有改善，非公有经济发展指数在5%水平下显著，经济开放指数在10%水平下显著，但显著水平仍然低于原模型的估计结果。最后，运用岭回归估计参数，当有偏系数为0.73时，所有变量的符号都为正，符合理论预期。而且研发资本存量、经济开放指数和非公有经济发展指数都在1%水平下显著，只有市场发育指数不显著。四种估计一致表明，研发资本存量对全要素生产率有很强的解释能力，说明科技进步是上海经济效率提升的主要动力。
3.上海经济增长核算。根据岭回归的估计结果，利用（5） 式对改革开放以来的上海经济增长进行了核算。迄今为止，上海经济经历了从“六五”到“十一五”共6个五年发展时期。各个发展时期要素投入、科技进步、制度创新的贡献率见表5。
由于“七五”时期极低的经济增长率导致贡献率测算异常，所以，本文重点研究“七五”时期以后的贡献率。整体而言，从1978 年到2010年，物质资本是上海经济增长的第一动力，贡献率约占6成；科技进步是上海经济增长的第二动力， 贡献率为26.5%， 稍低于以往估算值的31.7%；制度创新的贡献率约占1成，其中经济开放的贡献率是3.2%，非公有经济发展的贡献率为7.1%；人力资本对上海经济增长的贡献相当有限，贡献率仅为2.7%。
值得注意的是，物质资本贡献率一直居高不下，“九五”时期甚至高达76.5%，体现了主要依赖固定资产投资拉动的经济增长方式。但从“八五”时期开始，人力资本贡献率开始上升，最近的“十一五”时期已经接近2成。“七五”时期以后，上海的科技进步贡献率呈现稳步上升的态势，大约每经历一个五年时期，就提高3 到5 个百分点，“十一五”时期，上海的科技进步贡献率达到22.9%，这主要得益于上海逐渐增加的研发投入强度。“六五”时期研发投入强度不超过1个百分点。2003年，上海的研发投入强度首次超过2%，接近法国等主要发达国家的水平。2011年研发投入强度高达3.1%，已经超过了美国同期的研发投入水平。
非公有经济的发展和经济开放是上海经济效率提升的两个主要引擎。民营经济的发展激发了上海经济的强劲活力，但是非公有经济发展的贡献率总体呈现下降的趋势，“十一五”时期的贡献率只有0.6 个百分点，值得警醒。然而这并不意味着发展民营经济的“制度红利”已经释放殆尽，相反它说明民营企业在融资、垄断行业的进入等方面存在的诸多隐性制度壁垒亟待突破。惟有如此，才能进一步增强民营经济的活力，提高上海的经济效率。另一方面，经济开放的贡献率整体也是上升的，但2007年美国次贷危机引发了全球经济衰退，导致上海“十一五”时期的进出口大幅下滑，经济开放的贡献率变成负值。可以相信，只要上海坚持以开放促改革，随着全球经济的复苏，经济开放的贡献率会逐渐回升。
比较科技进步贡献率的两个测算结果，可以发现本文的测算方法优于常用的索洛余值法。
五、主要结论
1.固定资产投资和科技进步是上海经济增长的两大动力。自改革开放以来，物质资本是上海经济增长的第一动力，贡献率约占6成；科技进步是上海经济增长的第二动力， 贡献率为26.5%，稍低于以往31.7%的估算值。虽然科技进步的贡献不足固定资产投资的一半，但贡献率呈现上升趋势。可以预见，随着上海经济的转型升级，上海经济增长方式将逐步转变。科技进步有望接替固定资产投资，成为上海经济增长的第一动力。
2.科技进步和制度创新是提升上海经济效率的两大引擎。上海全要素生产率的回归分析表明：研发资本存量每增加1个百分点，全要素生产率提高0.13 个百分点；经济开放程度每增加1个百分点，全要素生产率提高0.1 个百分点；非公有经济的发展水平每增加1个百分点，全要素生产率提高0.04个百分点。由此可见，上海应该继续加大研发投入，促进科技成果转化为生产力。同时，以上海自贸区试点为契机，深化改革开放，推动民营经济发展，释放新的制度红利。
3.科技进步贡献率的新测算方法显著优于传统测算方法。以索洛余值法为代表的传统测算方法，名为测算科技进步贡献率，实际估算的是全要素的贡献率，应用中容易出现望文生义的误解。本文测算的科技贡献率来源于研发资本存量的贡献，更加符合“科技进步”一词的含义。新算法的实证结果表明，上海全要素生产率的提升能够被科技进步和制度创新很好地解释，比传统测算方法揭示了更多的信息。传统方法的测算结果还因为残差的波动而不规则，甚至出现难以解释的负值。新方法克服了这个缺点，测算的科技进步贡献率呈现明显的上升趋势，测算结果更加合理，也更具有参考价值。
参考文献
[1]狄昂照.科技进步贡献率的规范化[J]. 中国科技论坛,1997,(3) .[2]杜希双. 对当前科技进步贡献率测算中几个问题的认识[J].统计研究,1998,(4) .
[3]樊纲,王小鲁,张立文,朱恒鹏. 中国各地区市场化进程报告[J].经济研究,2003,(3).
[4] 樊纲,王小鲁,马光荣. 中国市场化进程对经济增长的贡献[J].经济研究,2011,(9) .
[5] 何锦义. 科技进步贡献率测算中值得注意的几个问题[J]. 统计研究,2006,(2).
[6] 何锦义. 关于科技进步贡献率的几点认识[J]. 统计研究,2012,(8) .
[7] 李兰兰, 诸克军,郭海湘. 中国各省市科技进步贡献率测算的实证研究[J]. 中国人口·资源与环境,2011,(4) .
[8]李小平,朱钟棣. 国际贸易、R&D 溢出和生产率增长[J]. 经济研究, 2006,(2).
[9]廖远甦. 重估上海物质资本存量:1978～2008 [J].上海经济研究,2009 ,(12).
[10]廖远甦,朱平芳. 上海从业人员人力资本估计(1978~2010) [J].上海经济研究,2012, (12).
[11]单豪杰. 中国资本存量K 的再估算:1952~2006 年[J]. 数量经济技术经济研究, 2008,(10).
[12]王金营. 制度变迁对人力资本和物质资本在经济增长中作用的影响[J]. 中国人口科学, 2004,(4).
[13]于洁,刘润生,曹燕,庞景安. 基于DEA-Malmquist 方法的我国科技进步贡献率研究:1979～2004 年[J]. 软科学,2009,(2).
[14]杨少华,郑伟. 科技进步贡献率测算方法的改进[J]. 统计与决策, 2011,(8).
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（二）教育指标测算法教育指标测算法使用频率较高，尤其是在需要比较区域或国际间人力资本的情况下。其核心思想是人力资本的核心内容由教育形成的知识和技能构成，因此人力资本测算能够通过使用教育指标如相对数指标（学校入学率、成人识字率）、总量指标（教育总年限、受教育水平）和平均指标（平均受教育年数、生均教育经费）等指标代表人力资本水平进行研究。在相对数指标的运用方面，Barro(1991)及Levine与Renelt(1992)等学者采用学校入学率（各年龄阶段学生入学人口数量和相应年龄组总人数的比重）进行相对数教育指标人力资本测算。经济合作与发展组织(OECD)(1998,2001)通过国际成人（15岁及以上人口）识字率抽样调查(IALS)进行人力资本测算。但是这类指标存在代表性问题，如入学率可能忽略了退学的学生和退出劳动力市场的人员，成人识字率忽略了职业技能、逻辑分析能力和科学技术知识等人力资本的重要方面；总量指标和平均指标的运用也不尽完善，如教育总年限指标测算法和平均受教育年数（将各级教育获得水平其相应的劳动力或工作年龄人口加权）测算法都忽视了等量时间的不同层次的教育有着不同的质量。
（三）直接能力测算法直接能力测算法通常基于特定设计的能力测验得分，根据相应的收益率进行加权，由此估算出人力资本价值量。作为个体人力资本测算最精确的方法，其代表研究主要有经济合作与发展组织(OECD)的交叉课程能力计划(CCCP)、生活技能调查(ILSS)和人力资本指标计划(HCIP)等。其中，人力资本指标计划(HCIP)将人力资本描述为是加强或支持就业能力、生产活动和创新的能力。《人力资本投资:一个国际比较》建议设定直接测量个体人力资本特征的范围，并基于劳动者能力和技能指标集，比较各国人力资本的差距。
（四）综合测算法Dagum和Slottje(2000)的综合测算法，将作为潜在变量的人力资本的微观估计与居民平均人力资本的宏观估计有机结合在一起。周德禄(2005)认为群体人力资本是在一定人口规模层面上整合个体人力资本的结果，因此研究群体人力资本离不开对个体人力资本生命周期规律的把握。作者用快速增长期、缓慢增长期、快速衰减期来描述个体人力资本从接受教育到参加工作直至退休养老的生命周期规律。同时，将个体人力资本分解为教育、经验和健康3个维度，每个维度的个体人力资本都变现为年龄的函数。
二、人力资本测算方法评价
总体来说，上述五中核算方法各有优劣（详见表1）。成本测算法可直接用货币计量人力资本的价值，体现了与当前SNA物质资本核算体系的基本一致性，并且所需数据易得，可行性强，但稳健性和客观性欠佳；收入测算法充分体现了人力资本作为资产所具备的收益性特征，影响人力资本的众多因素都被包含在了收入中从而不必单独考虑，但是数据可得性和准确性不高；教育指标测算法简便易行，数据容易获取，剔除了用货币计量人力资本的价格因素问题，因而被最广泛运用，但是统计范围偏窄，且估算的不是人力资本货币价值量，并没有体现与物质资本核算体系的一致性；直接能力测算法并不成熟，是否或应该如何将直接能力测算法纳入人力资本测算在理论和实践上都值得进一步探索；综合测算法将几种测算方法综合起来，扬长避短，但也存在理论不统一、实际操作复杂等问题。
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Common costs and their estimation methods in pharmacoeconomics
QI Fangjia*， LU Jianlong， FENG Sha， WU Weidong， DOU Guanshen， YING Xiaohua**
（Center for Pharmacoeconomic Research and Evaluation， School of Public Health， Fudan University， Shanghai 200032， China）
ABSTRACT The differences of the cost contents were described from different points of view based on connotation of cost and several common cost structures and methods for its estimation were also presented so as to comprehensively understand the common cost and its estimation methods in pharmacoeconomics. Finally， the difficulties and disputations in cost estimation were analyzed.
KEY WORDS pharmacoeconomics; cost estimation; methods
药物经济学是将经济学原理、方法和分析技术应用到临床药物治疗中，分析药物治疗的成本和效果并进行评价的综合性应用学科[1]。因此，成本测算是药物经济学评价中的重要内容，而理解成本的内涵是测算成本的前提。此外，不同的药物经济学评价由于其目的的差异，会有不同的分析角度，这将决定成本的内容和测算方法。本文从药物经济学评价中成本的内涵出发，阐述不同角度的成本内容差异，介绍常用的成本构成和测算方法，最后结合笔者自身经验，对药物经济学评价中的成本测算难点和争议问题进行分析。
成本的内涵
药物经济学评价中的成本是指在药物治疗过程中与该药物治疗相关的所有资源耗费的货币表现，理解其内涵时需要注意：①这是经济学中机会成本的概念，而非会计学中所述成本。机会成本是指将资源投入到其他项目所能获得的最大收益，用来衡量稀缺资源配置于不同用途的代价;会计成本则为特定时段内实际货币支出的记录，基本等同于费用。②从机会成本的内涵可以看出，药物经济学评价中的成本测算要考虑特定收益的改变。例如，不同的治疗方案导致的健康结果不同，而不同的健康结果引起的效用也不同。机会成本的内涵还决定了这种成本的测算并非简单的费用记录收集，需要应用特定的方法（如意愿支付法等）进行分析。③是指与该药物治疗相关的成本。临床诊断和治疗是一个完整的过程，而药物治疗仅是其中的部分组成，故药物经济学评价中与药物治疗相关的成本在大多数时候只是临床成本的一部分，如特定的药费。因此，具体的成本需要根据评价目的与临床医师商议后确定。④相关成本还包括药物治疗后可能出现的其他成本。一方面，“是药三分毒”，大多数药物有一定的副作用，由此引发的资源耗费也需纳入成本范畴;另一方面，疾病治疗结果存在很大的不确定性，可能出现不同的转归和临床状态，并引发后续不同的干预方案及其资源耗费。如果这些状态与使用的治疗药物有直接关联，则与之相关的干预方案的资源耗费就应纳入成本范畴。
成本测算的角度
成本测算还需要明确测算角度，不同角度下的成本内容差异很大。
测算角度主要是指从不同的成本承担者出发进行的测算。当前，国内、外药物经济学评价中最常见的测算角度包括社会角度（全社会承担成本）、患者角度（患者及其家庭承担成本）和保险方角度（常指保险方承担成本）。其中，社会角度涵盖了全社会为药物治疗承担的成本，是政府医药卫生决策最主要的依据之一，主要表现为所有医药费和因治疗引起的劳动力损失等;患者角度主要关注药物治疗中患者的负担，主要表现为患者自付费用和潜在损失，包括自付医药费、误工损失和无形成本等;保险方角度主要是指保险方支付的医药费用，有时也泛指所有的医疗相关费用（表1）。
常用的成本构成
在常见的卫生经济学研究中，成本分为直接医疗成本、直接非医疗成本、间接成本和无形成本4部分。药物经济学评价中的成本也包括这4部分，但内容略有差异。
直接医疗成本是与就医过程联系在一起的卫生资源耗费，包括诊断、检验、治疗、护理和药品费用等，但药物经济学评价只关注与药物治疗相关的成本;直接非医疗成本是与就医过程联系在一起的其他非卫生资源耗费，包括差旅费、伙食费、营养费和正式看护（支付报酬的）费等。直接医疗成本和直接非医疗成本需根据评价目的和特定治疗方案具体确定。
间接成本考虑了健康的投资品属性，是指将来潜在的生产力/收入增加或损失，在药物经济学评价中是指治疗药物给患者带来的生产力恢复和劳动时间延长（为负值，即节约的成本）或因药物不良反应引起患者生产力的下降和劳动时间的损失。间接成本也包括患者家人因看护患者耗费时间而产生的生产力/收入损失。
无形成本又称隐性成本，考虑了健康的消费品属性，在药物经济学评价中指药物的不良反应等给患者及其家人带来的身心痛苦和生活不便。
在进行间接成本和无形成本的测算前，需要首先明确药物治疗与健康状况之间存在直接的因果关系，明确时间和效用改变是由于该药物治疗引起的，这样才能纳入成本范畴。
常用的成本测算方法
成本测算步骤
所有成本的测算都应基本遵循“资源à数量与价格à成本”的思路：①明确方案中发生的资源类型，而药物经济学评价中的资源类型包括时间/劳动力、卫生资源和非卫生资源，其中卫生资源又可根据项目细分为诊断、化验、药品等，非卫生资源则可分为营养膳食、交通、住宿等;②确定每种资源类型的计量单位、数量和价格;③根据上述信息计算总成本。
直接成本测算
对于直接医疗成本，常用的测算方法包括项目法、病种法和微量法（micro-costing approach）。其中，微量法亦称从下往上（bottom-up）法，系首先明确药品服用及后续干预措施的详细流程，而后收集每个环节耗费的资源的数量、价格、人时和工资，最后计算出成本的。该方法可得到精确的成本，但对数据的要求较高[2]。在实际评价中，直接医疗成本有时会用特定的医疗费用来替代。
直接非医疗成本的测算因人而异，最常用的方法是通过询问或调查直接获得。
间接成本测算
间接成本用以衡量因特定药物治疗引起的潜在收益或损失改变，最常见的测算方法包括人力资本法（human capital approach）和摩擦成本法（friction cost method）。
1）人力资本法。人力资本法基于人力资本理论，认为健康可以生产出更多的劳动时间，将之作为要素（生产力）投入生产后可获得社会和个人收益。在药物经济学评价中，人力资本法使用药物治疗改变的健康时间乘时间价格来进行估算。改变的健康时间既包括患者、也包括其他相关人员的时间改变。时间价格最常用的指标包括人均GDP、人均收入和原有收入水平。但对于无收入人员，一般用替代价值法（假定该人员从事家庭工作而创造的价值）或机会成本法（假定该人员到劳动力市场就业可获得的最高报酬）来估算[3]。
2）摩擦成本法。对于社会而言，单个劳动力的损失会因替代者的出现而变小，社会的真正损失在于替代者达到原有者劳动熟练程度前的生产力减少。因此，用人力资本法估算的间接成本往往大于社会实际损失，而摩擦成本法同时关注患者离岗无人顶替期间的生产力改变和新手因技能水平导致的生产力改变，能更准确地估算社会的实际损失。不过，使用摩擦成本法需要收集大量信息，如新、老人员的工资水平以及磨合时间、就业率等，而这些信息都难以获得，所以在实际评价中较少应用[4]。
需要指出的是，非正式看护成本（家人看护耗费的时间成本）在某些疾病（如精神病）总成本中所占的比例越来越高，若忽略会严重影响到评价结果的正确性。
无形成本测算
无形成本的测算一般采用意愿支付法（willing to pay）。意愿支付法是建立在健康效用理论基础上的，用以测量改善特定的健康状况，包括生命延长、劳动能力恢复、疾病治愈、身体痛苦减轻和精神状态改善等时患者愿意支付的经济代价。意愿支付法需要通过设定特定的场景、然后进行询问获得，场景的设定、问题的设计等都会影响到意愿支付水平。
成本测算中的难点与争议点
药物经济学评价正越来越受到关注和重视。不过，由于国内药物经济学发展历史相对较短，很多评价者缺乏系统的理论基础，在成本测算中存在较多误区和争议，笔者自己在工作中也碰到过这些问题，故在此予于梳理。
贴现对象及贴现率
在测算成本和效益时，如果评价时限长于1年，一般需要贴现以矫正货币投入作为生产要素所具备的时间价值。但药品治疗的效果体现为健康改善，会带来劳动时间和效用的改变，而这两种改变（尤其是前者）也具有特定的时间价值，意味着同时亦需要对效果进行贴现，而此常为评价者所忽略。
药物经济学评价中对成本的贴现一般使用社会平均投资收益率（如利率）作为贴现标准。但与一般投资不同的是，疾病干预如果延迟可能造成病情恶化，使未来的干预成本大量增加，这意味着投资不仅有时间价值，及时的药物治疗还可减少潜在损失，故理论上需要提高其贴现率。另有学者认为，收益的贴现率应区别于成本贴现，理由是健康作为不可交换的收益，人们的偏好性更强，政策制定者也会基于社会偏好选择干预方案，而不仅仅出于成本效益（效果）分析结果[4]。这种贴现率选择方面的争议直接要求在进行药物经济学评价的成本测算时应针对不同贴现率作敏感度分析。
双重估算（double counting）
双重估算是指在成本效益（效果）分析中错误地把某部分既算作成本、又算作效益（效果）。例如，若将治疗疾病带来的生产力改变（间接成本）算作一个质量权重来估算质量调整生命年（一种效果指标），就会犯双重估算的错误。有学者认为，如果与疾病治疗相关的医疗成本和生产力损失完全被补偿，且患者不因这些成本而致生活质量下降，就不会出现双重估算的错误。但此时会犯这些成本被忽略的错误，因为从社会角度来看，被补偿的成本是社会付出的成本[5]。
不相关成本和未来成本
不相关成本是指与特定药物治疗不相关的成本，如患者生命延长后死于另一种疾病引起的损失。对于药物经济学评价，药物治疗与效果之间的明确关系是衡量其评价质量的重要标准。不过，很多时候这种关系很难判断，如多种抗生素联合用药时就很难确定特定抗生素与炎症控制效果间的因果关系及其强度。这种联合效果与潜在的不确定性会带来另一个问题，即药物经济学评价中的临床成本应否包括其他药物及其治疗的成本等。对于无法判断是否应纳入计算的成本，可对该成本作敏感度分析。此外，进行药物经济学评价本身的成本应被排除，因为它不是常规成本，但干预过程所用的药物和检查等耗费应计入成本[5]。
未来成本是指患者因疾病治疗、健康改善而延长生命后发生的成本。在数据可获得的情况下，与治疗直接相关的未来医疗成本都应计算在内。例如，对通过新药治疗存活的脓毒症休克患者的未来服务成本应包括在治疗成本中，而治疗高胆固醇血症的成本不应包括未来不相关疾病（如癌症）治疗的成本[5]。对于未来非医疗成本，大多数国家的药物经济学评价指南并未纳入。鉴于最优性和内、外部一致性原则，建议将未来非医疗成本也纳入成本分析[6]。
间接成本
对间接成本的估算方法尚存在争议。在使用人力资本法测算时，患者及其家人的治疗和陪护的时间的机会成本应该根据时间损失的类型（工作、闲暇等）赋予不同的价格分别计算，但在实际评价中难以区分清楚。对于使用摩擦成本法也有争议。反对者认为，该理论在劳动力市场假设上存在缺陷，低估了部分间接成本[5]。
无形成本
在使用意愿支付法测算无形成本时，调查对象会因偏好与收入的差距而出现支付意愿的差异，同时容易出现患者不计成本治疗疾病的倾向（这种投入未必能获得效果）。这种基于假设场景的调查由于缺乏现实的预算约束，极易出现误差。所以，在测算成本时应将患者的主观因素控制在合理范围之内，以体现医疗服务的公平效率原则[7]。
敏感度分析
敏感度分析即不确定性分析，是对药物经济学评价的初步结果进行可靠性检验的一种分析方法。在药物经济学评价的成本测算中，对于是否包含有争议的成本、间接成本测算方法的选择、贴现率的选择和药品降价的结果等，都必须进行敏感度分析。一般使用概率敏感度分析作为药物经济学评价的敏感度分析方法，但难点在于哪种概率分布最适合未知参数。有学者推荐使用贝叶斯方法，并认为在估算95%置信区间下的净效益时，中心极限定理较非参数Bootstrap法更适合用于量少且有偏倚的样本[8]。
结语
作为药物经济学评价的基础，成本测算并非简单的费用分析，也不是通过简单的调查就能完成的，评价者需要深入理解成本的内涵和相关理论依据并根据评价的目的、角度才能确定测算的内容及方法。药物经济学评价中的成本测算会因医疗服务本身的不确定性和难以衡量性而影响测算结果，故敏感度分析是药物经济学评价成本测算中的必要内容之一。
参考文献
张言， 张淑芳. 药物经济学的成本测算[J]. 临床医药实践， 2004， 13（10）： 796-797.
李融. 山西省某地区子宫颈病变的治疗成本测算[D]. 大连： 大连医科大学， 2010.
李丽华， 陈永法. 国外疾病成本测算方法及应用现状[J]. 中国药物经济学， 2013（3）： 17-20.
邓建良， 孙利华. 国外药物经济学评价中健康收益贴现率选择的主要考虑及其启示[J]. 中国新药杂志， 2012， 21（21）： 2470-2472.
杨莉， 胡善联. 药物经济学评价中的成本界定及存在的争议[J]. 中国药房， 2003， 14（11）： 670-672.
杨丽娟， 甄健存， 吴久鸿. 国外药物经济学研究方法进展[J]. 中国药学杂志， 2010（24）： 1978-1980.
秦续龙， 郑亚明. 意愿支付法在药物经济学中的应用[J]. 中国药物经济学， 2009（4）： 57-62.
吴晶， 吴久鸿， 刘国恩. 2009～2010药物经济学学科发展[J]. 中国药物经济学， 2010（6）： 5-15.
篇11
评估方法
并购价值评估理论包括对并购价值的评估方法、评估框架及其理论基础。目前普遍被采用和研究的方法包括基本财务指标测算方法、实物期权测算方法、资本市场指标测算方法。
基本财务指标测算方法的理论依据是财务原则，可以看做在没有外部影响因素下，基于两个企业之间的交易的价值评估方法。可以广泛使用于将破产或清算的企业产权无活跃交易市场的企业。
实物期权测算方法主要基于企业并购的目的是并购后主并企业能够拥有可使企业获益的选择机会或权利，这些权利将在未来一定时期内行使，而不在并购时就立刻行使。
资本市场指标测算方法主要基于企业的价值是资本市场确定的，可以广泛使用于上市公司和交易频繁的企业产权市场的并购行为。
贴现现金流量法。该方法是用未来一段时期内目标企业的一系列预期现金流量以某一贴现率（折现率）的现值作为并购价值。当选择的贴现率恰好使净现值等于0，这个贴现率就是内部收益率。内部收益率反映的是并购方未来能得到的最高的收益水平，如果并购方对这一收益水平满意，该项并购在经济上就是可行的，否则，就是不可行的。贴现率和测算公式都会对并购决策起到决定性的作用，所以需要慎重选择。
账面价值法。即利用财务会计方式确定净资产以决定并购价格的方法。其优点是企业价值是按通用会计原则计算出并由独立的第三方提供的。弱点是账面价值往往与实际价格相差很大。特别是由于企业的历史、品牌等因素使得其账面价值大大低于其市场价格，另一种情况是，企业的账面价值因为维持过时的大量固定投资和贬值的存货将大大高于真实价值。
财产清算价值法。这一估算的基础是对企业的不动产价值进行估算，估算所得到的是目标企业可能的变现价格。由于是对目标企业最少价值的估价，未考虑目标公司持续经营的价值，所以主要运用于企业破产清算时的资产评估，一般不在普通的企业并购时使用。
并购增长期权法。该理论认为企业在并购后拥有目标企业未来投资增值或其他潜在增长的看涨期权。在并购早期，并购方要作是否进行兼并收购的决策，这一决策将让并购方拥有进一步扩大市场份额、巩固市场地位以及进入新的业务领域的权利。其持有者可以通过并购投资行使期权，并购方如要对此并购作出决策时，就拥有这一并购的买权，它使并购方可以得到在将来进行并购行动产生的相应收益，其价值就是买入看涨期权的价值。
综合期权法。它实际上是增长期权法的进一步拓展，主要计算方法有四种。即将目标企业的价值划分为资产价值（包括有形资产和无形资产）和期权价值两部分；将目标企业价值看做企业已拥有的各种业务价值（项目价值）的总和，加上放弃旧业务、转换和拓展新业务机会的期权价值； 将目标企业的价值分为股票价值和债券价值两部分；将目标企业的资产分为有形资产、无形资产、研发活动等。
市盈率法。它反映的是公司按贴现率计算的赢利能力的现值。在资本市场上，市盈率是用风险因素调整后得到的预期增长率的一个替代值。企业并购中的市盈率一般采用某时期内（如3-5年）市盈率的平均值（对新建企业可以用新建企业当前的或者预期的收益计算）。该方法适合于那些经营状况稳定的企业，这时平均市盈率的说服力较强。
市场价格法。该方法采用上市公司当前的市值作为并购定价的核心因素，在此基础上以适当的升水（可以为20%-100%或更高）来确定并购价格。这种方法计算的企业价值对收购流动性较强的上市公司来说是必不可少的参考价格。
同业市值比较法。该方法是指通过对同行业企业价值的比较，通过与并购对象相似的企业的并购价格的资料来决定并购目标企业的价值。在比较中考虑企业的行业性质、产业组织结构、目标企业规模、目标企业的财务结构、并购的时间等因素进行合理权重的组合，然后用这些可比较部分的并购价格来获得目标企业的相对价值。
Q值法。它用来衡量和反映企业并购发生的可能性。这里q为企业股票市场价值与企业重置成本之比。当q>1时，形成并购的可能性比较小；反之亦然。
方法比较
并购价值评估包括对目标企业独立价值的评估和对并购整体价值评估两部分。对目标企业独立价值评估，就是要测算目标企业的合理价值，通过并购支付价格与目标企业的合理价值对比，作出初步决策。对并购整体价值评估，就是通过并购双方企业对并购的相互反应来判断并购是否可创造出新的价值，再结合前面对比的情况作出最后的并购决策。
在对目标企业进行独立价值评估方面，可以使用财务指标测算法和资本市场价值测算法。具体可以采用多个测算法综合加权平均得到结果。虽然使用的比较普遍的是贴现现金流量法，但是这种方法要求决策者只能采取要么投资要么放弃的刚性做法，不能正确地评价企业所具有的经营灵活性的价值。所以对于根据外界经营环境的变化以及未来不确定性的清晰而相机抉择经营战略的企业来说，仅仅使用贴现现金流量法方法就不合适，因为仅仅采用贴现现金流量法会失去良好的投资机会。但是，对目标企业进行独立价值评估方面，以贴现现金流量法为代表的方法能够提供基本的价值估计。
在此基础上，使用实物期权测算法是非常必要的。实证研究也表明，传统的贴现现金流量法容易忽略企业的实物期权价值，从而会大大低估了目标企业的潜在投资项目的实际价值。实物期权测算法不仅可以改善对目标企业的独立价值评估，而且可以相对精确地提供并购整体价值评估价值。在实物期权定价方法给出之前，企业并购是无法获得如此精确的价值评估的。
如何取舍？
战略并购价值评估决策只是战略并购决策行为中的一个部分。这里主要给出并购前期的评估决策方法和涉及的一些必要环节。
篇12
传统的套期保值分析
早期理论认为套期保值一单位的现货头寸就需反向交易一单位的期货合约,这样套期保值比为1的策略是最优的。本文将基于投资组合最小方差,阐述传统套期保值比的确定方法。
(一)理论分析套期保值策略
本文采用投资组合分析期货套期保值策略。在期初投资者持有Q个单位特定资产的现货,为了降低敞口风险,他会卖空X单位相同品种的期货合约,这样在期末,投资者的收益r可以用下式表示:
r=(rpQ-rfX)/Q(1)
其中 rp和rf分别代表现货与期货在期末的回报率,期初回报率r是随机变量,套期保值者会选择不同的X来最小化随机变量的风险。这样投资者会基于期初的信息集Φ来做出条件方差最小化的选择:
Var(r│Φ)=[Var(rp│Φ)Q2-2Cov(rp,rf│Φ)XQ+Var(rf│Φ)X2]/Q2 (2)
对(2)进行最小化就可以求解出实现最优套期保值的期货头寸:
X*=[Cov(rp,rf│Φ)/ Var(rf│Φ)]Q=hQ (3)
其中h=Cov(rp,rf│Φ)/ Var(rf│Φ)就是方差最小化时的套期保值比,下面将证明这也是效用最大化时最优的套期保值比。
假设套期保值者是风险厌恶,即效用函数具有U`(.)>0和U``(.)
(4)
或者写作:
(5)
如果假设rp=α(Φ)+β(Φ)rf+ε,其中rf和ε是随机独立的,再考虑期货价格在期末是无偏的,即E{rf│Φ}=0,那么可以基于(5)算出Xe=β(Φ)Q,其中β=Cov(rp,rf│Φ)Q/Var(rf│Φ),这样基于期望效用最大化与基于方差最小化的最优套期保值比一致,Benninga等人(1983)为研究期货套期保值策略提供了一个基本的思路。
由上可知,无论投资组合方差最小化还是期望效用最大化,套期保值比的测算都基于信息集Φ,特别是期货与现货价格的分布与信息集密切相关,就需测算动态的套期保值比。下文将分析传统的恒定套期保值比计算。
(二)实证估计套期保值比
在验证基于最小方差套期保值比时,引入了rp=α(Φ)+β(Φ)rf+ε,其中β可以代表最优套期保值比,故传统分析利用该式构建回归方程:
rpt=α(Φ)+β(Φ)rft+εt (6)
大量文献对参数具体形式进行探索,如Cita等(1992)认为回归系数应该是期货与现货价格历史数据的线性函数,这样优于没有考虑信息集的策略。
Fama等(1987)发现现货与期货价格趋于一致,同时Engel和Granger(1987)对协整关系进行阐述,期货与现货价格服从随机游走过程,具有典型的单位根性质,因此在(6)基础上,误差修正模型开始引入研究。
(7)
(8)
其中zt是期货价格与现货价格的线性组合,在协整关系成立时,δp和δf至少有一个是非零的。这样可以提出加入协整关系的模型(9),λ表示投资组合方差最小化时的套期保值比,该方法在以后得到了广泛运用。
(9)
动态套期保值比的确定
新的信息总是会不断涌入市场,资产风险也不断变化,套期保值比应该是动态的, Kroner等(1993)证明了此设想,之后的研究多采用GARCH的框架来计算最小方差条件下的套期保值比:h=Cov(rp,rf│Φ)/ Var(rf│Φ)。
考虑第(7)和(8)式,令σ2pt=Var(εpt),σ2ft=Var(εft),σpft=Cov(εpt,εft),A是3×1的列向量,Bj和Ck都是3×3的矩阵, Wooldridge等人(1988)提出模型(10),这样可以测算出所需的方差与协方差,进而估计出动态套期保值比h。
(10)
之后的GARCH模型包括恒定相关系数的GARCH模型(CC-GARCH)以及BEKK-GARCH模型。而应用这些模型确定套期保值比的研究层出不穷,例如Kroner等(1993)用CC-GARCH确定外汇期货的动态套期保值比。对于动态测算方法与传统测算方法孰优孰劣,始终存在分歧,Lien等人(2000)分别应用CC-GARCH模型到商品、资本以及货币市场,发现考虑了协整关系的传统模型计算的恒定不变套期保值策略表现并不比考虑信息可变的动态套期保值策略差,因此今后对套期保值策略的研究主要存在传统估计以及动态估计两种方法。
篇13
技术进步是经济增长的重要源泉之一。新古典经济学者索洛（Solow）认为，经济增长主要来源于劳动、资本等投入要素的增加和技术进步；由于劳动、资本等要素的投入最终都会面临着边际收益递减的困境，各国政府越来越重视技术进步对经济增长的贡献。2012年中国“中央1号”文件将农业科技创新放在了突出位置，指出“实现农业持续稳定发展、长期确保农产品有效供给，根本出路在科技”。已有的文献中关于农业技术进步对农业发展影响的研究主要从两个方面进行：一是研究技术进步对农业全要素生产率的影响。李静等[1]对中国1978-2004年的农业全要素生产率的变动与分解进行了实证研究，把农业全要素生产率的增长构成分解为技术进步、技术效率变化、规模效应和投入产出混合效应四个部分。结果表明：改革开放以来中国农业全要素生产率的增长主要是由技术进步推动的，技术效率的下降对全要素生产率的增长造成了不利影响，而规模效应和混合效应的影响较弱；郑晶等[2]对1993-2004年广东各地农业增长及效率进行了分解测算，结果显示广东省农业全要素的增长总体上主要依靠技术进步；马彧崧等[3]运用数据包络分析法，分析了甘肃省14个地级市农业生产经营在综合技术效率、纯技术效率和规模效率方面的差异，并根据农业技术效率限制因素的不同将各地区分成高纯技术效率-高规模效率地区、高纯技术效率-低规模效率地区、低纯技术效率-高规模效率地区和低纯技术效率-低规模效率地区4类。二是直接测算农业技术进步率和农业发展的贡献率。从1982年开始，农业部便开始了研究农业的科技进步对农业发展的贡献率的测算方法，并用不同的方法对国家“六五”、“七五”、“八五”期间的农业科技进步贡献率进行了测算和比较[4]；顾焕章等[5]用确定性前沿生产函数对中国农业科技进步率进行了测算，结果表明，1972-1980年，农业增长中农业科技进步的贡献率为27.00%；在1978-1984年，这一比例达到了35.00%，但在“七五”期间这一比例降到了不足28.00%；朱希刚[6]最早使用Solow余值法进行科技进步贡献率的测算；陈凯[7]通过要素结构进化率函数和要素替代弹性函数对山西农业科技进步及其贡献率进行了测定；蒋和平等[8]对1995-1999年中国农业科技进步贡献率进行了测定和分析，结果表明，在此期间全国农业科技进步贡献率为40.70%，并预测在“十五”期间这一比重将达50.00%以上；李林杰等[9]测算中国“十五”期间农业科技进步贡献率为50.00%；赵东喜等[10]运用Solow模型对“十五”期间全国和广西的农业科技进步贡献率做了测算，结果表明，广西和全国在“十五”期间农业科技进步贡献率分别在49.53%和34.34%；赵芝俊等[11]采用分省面板数据对1985-2005中国农业科技进步率与贡献率进行了测算，结果显示，此期间中国广义农业技术进步率和贡献率分别为2.90%、51.70%，狭义的分别为2.40%、41.30%；刘芳等[12]对河南省农业科技进步贡献率进行了测算，结果表明，1985-2008年河南省农业科技进步对农业经济增长的贡献率达到了46.47%，“十五”期间这一比例达到了55.08%；孙秋霞等[13]对中国农业科技进步贡献率进行了测算，结果显示，1990-1995年、1996-2006年这两个时间段中国的农业科技进步贡献率分别为37.69%、42.83%；贾凤伶等[14]测定了天津市“十一五”期间农业科学进步贡献率为60.40%；雷玲等[15]对2001～2007年陕西省的农业科技进步率和农业科技进步贡献率进行了测算，得出此段时间陕西的农业科技进步贡献率为49.60%，并预测2011年陕西农业科技进步贡献率为55.00%；《山东省农业科技进步贡献率影响因子分析及对策》课题组[16]对“十一五”期间山东省农业科技进步率和贡献率进行了测算，结果显示，在此期间，农业科技进步率和贡献率分别为22.00%和58.00%。
改革开放以来，国内涌现了大量关于农业科技进步率的相关研究文献，不过针对民族地区农业生产率的测算与分析的尚难见到。中国民族地区大多处在边远欠发达地区，农业在当地的国民经济中占据较大的比重。广西壮族自治区属于欠发达地区之一，是典型的民族地区，聚集了壮、瑶、苗等11个少数民族。本研究以广西壮族自治区为例，研究民族地区农业科技进步对农业发展的影响，这对促进民族地区农业经济的发展将有着重要的意义。
1 农业技术进步与农业生产
技术进步可以表现为既定的投入（资本、劳动等投入要素）比技术进步前能生产出更多的产品，或者表现为生产一定量的产出所要求的投入要素比技术进步前有所减少。
技术进步有广义和狭义之分。狭义的技术进步考察的是物化形态的技术，是依附型的技术进步。如引入和更新更好的生产设备、以机械生产代替人工生产、农业生产中采用新品种等。由于其可见性，又被称为硬技术进步；广义的技术进步除了包括狭义技术进步的内容外，还包括管理、决策、智力水平等软技术进步。概括说来，广义的技术进步对经济增长的贡献主要表现在以下四个方面：①新技术应用后抬高了生产函数的曲面，即新技术提高了资源的边际产量或降低了产品的边际成本。这是狭义技术进步的内容，也是技术进步中最重要的经济贡献内容。②提高技术效率，使每个生产单位都能达到或接近推广技术应该达到的投入产出水平。③提高了资源的分配效率和产品结构效益。④获得规模效益。可以看出，第一项是典型的硬技术进步，后三项是所谓的软技术进步。在本研究的分析中，技术进步是指广义的技术进步。农业产出的增长是要素投入增长和广义技术进步共同作用的结果（图1）。图中反映了技术进步前后投入产出关系，技术进步表现为生产函数的向上移动。基期在原技术条件下投入为X0，产出Y0；如果没有技术进步，投入增加为X1，产出应该为Y1，但存在技术进步时产出为Y2；产出的增加一方面是由于投入增加的结果，由投入增加而引起产出增加为（Y1-Y0），而由技术进步引起的产出增加为（Y2-Y1），技术进步贡献率为（Y2-Y1）/（Y1-Y0）×100%。
2 农业技术进步贡献率的测算方法
理论上说来，可以从生产函数和成本函数两种途径测算农业科技进步率及其贡献率。由生产函数途径测定农业技术进步贡献率方法主要有生产函数法、增长速度方程法以及总要素生产率指数法[17]。中国目前由农业部科技司颁布的、供全国使用的农业科技进步测算方法就是由中国农业科学院朱希刚教授等研制的增长速度方程法（又称余值法）。
2.1 C-D函数法
C-D（Cobb-Dauglas）函数是由美国数学家Charles Cobb和经济学家Paul Dauglas于1928年提出，其最初的数学形式为Y=AKαLβ，其中Y、A、K、L分别为产出、效率系数（A>0）、资本和劳动，理论上可以推理出α、β分别是资本和劳动的产出弹性。
1942年Tinbergen在C-D函数中加入时间指数趋势以测定技术进步，Solow于1957年提出如下改进型C-D函数模型：Y=A（t）KαLβ，并提出两种关于A（t）设定：A（t）=A0（1+δ）t以及A（t）=A0eδt，前一种表达式中δ有明确的经济含义，即表示技术的年进步速度；后一种δ经济含义不明确。不过当技术进步速度很低时，后一种形式中δ也可以看作是技术进步速度。由于后一种方式结构简单，易于回归分析，在技术进步测定模型中多采用这种模型。
农业生产中一般有资本、劳动和土地3种投入要素，所以用C-D函数测定农业科技进步率一般是将资本、劳动、土地3种投入要素以及表示科技进步的时间变量t一同引入生产函数。这样，农业生产函数为：
Y=A（t）KαLβFγ （1）
（其中F、γ是土地投入及其产出弹性，其他同前）
对（1）式做对数变换得：
lnY=lnA0+δt+αlnK+βlnL+γlnF （2）
（2）式对时间t求导得：
■=δ+α■+β■+γ■ （3）
其中■=■×■，■=■×■，■=■×■，■=■×■分别是总产出、劳动、资本和土地投入的时间变化率，即它们的增长率，可用y，k，l，f分别表示。
对（2）建立计量经济模型，收集数据进行回归分析可以得出各要素产出弹性α、β、γ和农业科技进步率δ，可得科技进步贡献率为：
E=■×100% （4）
2.2 增长速度方程法
增长速度方程法又称余值法。余值法测算科技进步率就是在总产出中扣除由于要素投入的产出增加，余下的残值均归于广义技术进步，δ=y-■αixi，其中δ、y、xi、αi分别是科技进步率、总产出增长率、要素i的投入增长率和要素产出弹性。
对于农业科技进步率测算来说，根据（3）式可得：
δ=y-αk-βl-γf （5）
（5）式表示农业科技进步率等于农业总产出的增长率减去资本、劳动、土地增长率和它们产出弹性的乘积后余下的残值。由此计算出农业科技进步贡献率，即：
E=■ （6）
余值法测算科技进步贡献率有简单、直观等优点，难点是各投入要素产出弹性的确定，一般也用生产函数回归得到。中国农业部科技司颁布的农业科技进步测算方法就是应用这种方法。
3 以广西为例测算民族地区农业科技进步的贡献率
3.1 变量的设置与数据选取
参照农业部科技司颁布的全国农业科技进步测算方法，本研究选取了广西第一产业的总产值作为因变量，农业人口（总人口-非农业人口）、农村投资（全社会固定资产投资-城镇固定资产投资）和农作物总播种面积分别代表劳动、资本和土地作为因变量，建立C-D函数模型。从广西统计年鉴中收集了广西2004-2010年88个县域的农业生产数据（对于其中的少量缺失值，为保证其数据的合理性，本研究采用均值法进行了填充）。对于2007年4月才由广西壮族自治区人民政府正式批准设立的贺州市的平桂管理区，其大部分区域是从毗邻的八桂区划分而来，为了处理的方便，本研究将平桂管理区的2008年、2009年、2010年农业统计数据都加总到相应年份的八桂区内。整理广西历年的统计年鉴得到2003-2010年广西的农业生产数据[18]，见表1。
3.2 设立理论模型
本研究采用2004-2010年广西88个县域农业生产面版数据（Panel data），故设理论模型为：
Yit=A0eδtKitαLitβFitγu （7）
对（7）式对数化得：
lnYit=lnA0+δt+αlnKit+βlnLit+γlnFit+ε （7.1）
（7）式中u和（7.1）式中ε分别表示随机误差项。
3.3 回归分析及各项检验
以广西88个县域2004-2010年农业生产综列数据建立数据库，共88×6=528个样本观测值，满足大样本要求，用Eviews5.0统计软件分别对统计数据作回归分析，结果见表2。
对结果进行分析发现，调整后R2值为0.85，F检验值为845.85，说明模型整体显著；D.W.值为2.27，不存在自相关性。各解释变量检验的P值都小于0.05，说明各变量都达到了显著水平。
根据以上的回归，分别可以得到以下的方程：
LNY=0.75+0.09T+0.17LNL+0.09LNK+0.82LNF
（0.28）（0.01） （0.03） （0.02） （0.03） （7.2）*
R2=0.85 F=845.85 D.W.=2.27
3.4 计算农业科技进步贡献率
对于模型（7.2）*，α+β+γ=0.17+0.09+0.82=1.08>1，说明广西农业在2004-2010年期间是规模报酬递增的。可以用余值法公式（5）计算，将各要素增长率和回归得到的产出弹性值代入得：
E=[8.71%-0.82×（-0.37%）-0.09×43.83%-0.17×1.00%]÷8.71%×100%=■=55.51%
可见，2004-2010年期间广西农业科技年进步率为4.83%，对农业总产值增长的贡献率为55.51%。
3.5 结果与分析
为了便于分析与讨论，按上述分析原理计算各投入要素的平均增长率和贡献份额，结果如表3所示。
3.5.1 农业科技进步是促进广西乃至民族地区农业发展的主要源泉 从上述回归结果和表3可知，广西农业科技进步率在2004-2010年期间为4.83%左右，但是贡献率却达到了55.51%，对农业的贡献率超过了农业投入要素贡献率的总和，农业科技进步已经是促进民族地区农业发展的主要源泉。从测算的合理性角度来看，赵东喜等[10]测算“十五”期间（2000-2004年）广西的农业科技进步贡献率为49.53%，与其相比增长了大约6个百分点，说明测算结果的可信度较高，测算的结果是可信的。从发展阶段来看，贡献率仍低于农业经济增长方式分界线所对应的60.00%[19]，广西农业仍然属于粗放型农业。同时，由于广西农业科技进步贡献率低于现代农业所要求的80.00%的标准[20]，广西农业依然处于传统农业向现代农业的过渡阶段，这是符合广西农业乃至整个民族地区农业发展现状的。
3.5.2 农村投资是促进广西乃至民族地区农业发展的重要因素 从表3中可以看出，在所有的农业投入要素中，农村投资对农业的贡献率是最大的，达到了45.90%，这与近年来广西加大对农业投资的政策是分不开的。但是也应该看到在农村投资的增长率较高，投资额度大的同时，农村的弹性比较低，只有0.09，农业对农业资本的利用效率不高，一方面是由于民族地区大多处丘陵高山地区，恶劣的自然环境制约了现代化的农业机械的应用；另一方面是民族地区人们普遍受教育程度低，无法充分地利用农业资本。
3.5.3 劳动力资源对广西乃至民族地区农业发展的贡献率不大 从回归结果可知，广西农业劳动力对农业的产出弹性为0.17，在投入要素中处于第二位，但从表3中农业的贡献率只有2.00%，而且广西是一个人口大省，农村劳动力过剩，劳动力资源对广西农业发展的贡献率偏小。原因可能是广西农村劳动力素质低，制约了其对现代农业技术的掌握和需求。
3.5.4 农作物播种面积持续减少，制约了广西乃至民族地区农业的发展 从前面回归结果和表3可以看出，土地的农业产出弹性为0.82，在所有的投入要素中是最大的，但由于农作物播种面积年平均增长率为-0.37%，农作物播种面积在2004-2010年期间呈下降趋势，结果导致土地在此期间对广西农业的贡献率为负值。
4 结论与政策建议
基于C-D生产函数，运用索洛（Solow）余值计算方法，以广西88个县（市）2004-2010年的面板数据，探究民族地区农业科技进步对农业发展的影响研究，结果显示广西在此期间的科技进步率为4.83%，贡献率为55.51%。农业科技进步率低，但贡献率大，提高科技进步率对广西乃至全国的民族地区的农业发展有重要的作用。针对民族地区农业发展，笔者提出以下政策建议：加大对农业科研院所和农业院校的扶持力度，保证农业对科研资金的需求，调动科研人员的积极性，在横向上大力与东部省份开展合作；政府加大农业劳动力的技术培训工作，提升农业劳动力使用先进技术的能力；提高农村投资效益，促使农村投资流向重要关键部门；国土部门加大耕地的保护力度，维护耕地“红线”。
参考文献：
[1] 李 静，孟令杰.中国农业生产率的变动与分解分析：1978-2004年[J].数量经济技术经济研究，2006（5）：11-19.
[2] 郑 晶，温思美，孙良媛.广东农业经济增长效率分析：1993-2004年[J].农业技术经济，2008（3）：17-24.
[3] 马彧崧，戴永安.甘肃省农业技术效率区域差异分析[J].技术经济，2010（3）：51-53.
[4] 秦朝钧，张朝华.广东省农业科技进步贡献率和要素贡献率的测算与经济增长分析[J].农业现代化研究，2011（5）：556-559，564.
[5] 顾焕章，王培志. 农业技术进步对农业经济增长贡献的定量研究[J].农业技术经济，1994（5）：11-13.
[6] 朱希刚.我国农业科技进步贡献率测定方法[M].北京：中国农业出版社，1997.
[7] 陈 凯.农业技术进步的测度——兼评我国农业科技进步贡献率测算方法[J].农业现代化研究，2000，21（21）：124-128.
[8] 蒋和平，苏基才.1995-1999年全国农业科技进步贡献率的测定与分析[J].农业技术经济，2001（5）：12-17.
[9] 李林杰，王红涛.加快农业科技进步 推进现代农业发展——基于我国“十五”时期农业科技进步贡献率的实证分析[J].农业现代化研究，2008，29（2）：163-167.
[10] 赵东喜，王力虎，黄晓昀. 广西十五时期农业科技进步贡献率测算与分析[J].安徽农业科学，2010，38（3）：1500-1502.
[11] 赵芝俊，袁开智.中国农业技术进步贡献率测算及分解：1985-2005年[J].农业经济问题，2009（3）：28-36.
[12] 刘 芳，李炳军.河南省农业科技进步贡献率的测算和分析[J].技术经济，2010（12）：74-76，121.
[13] 孙秋霞，杨妍妍，高齐圣.我国农业科技进步贡献率的测算[J].统计与决策，2010（22）：148-149.
[14] 贾凤伶，孙国兴，李 瑾，等.“十一五”天津市农业科技进步贡献率测算及分析[J].安徽农业科学，2011，39（21）：3186-3189.
[15] 雷 玲，张召华，王礼力.陕西省农业科技进步贡献率的测算与分析——基于C-D生产函数[J].技术经济，2011，30（5）：59-63.
[16]《山东省农业科技进步贡献率影响因子分析及对策》课题组.山东省农业科技进步贡献率测算报告（一）[J].山东农业科学，2012，44（3）：127-132.
[17] 朱希刚.我国农业科技进步贡献率测定方法[M].北京：中国农业出版社，1997.
