关于农业项目经济效益分析的几点思考

陈 莉，赵 凤

（1.安徽建筑工业学院管理学院，安徽 合肥 230022；2.安徽科技情报研究所，安徽 合肥 230022）

农业项目一般是指农业建设项目，又可称农业投资项目，是为提高农业生产力、改善农业环境、促进农业生产发展而进行的以农业开发和改良、农产品加工为内容的项目。我国正处于经济又好又快发展阶段，农业项目在社会经济生活中的重要性日益体现。

1 农业项目的特点

农业项目主要有以下特点。（1）依赖性。农业项目对土地资源和环境有明显的依赖性。土地是最基本的生产资料，它不仅是实施农业项目的场所，还是项目效益发挥的主要因素。（2）外部性（脆弱性）。农业项目生产与一定的土壤、肥力和气候等条件密切相关，外界因素对农业具有很大的影响。（3）地域性。不同农村地区的土地资源、水资源、生物资源、气候条件、劳动力状况、社会历史、文化、风俗习惯、经济条件等都存在差异，而农业项目的运行与这些因素是紧密相关的。（4）多重目标性。农业项目的多重目标性是指项目的目标不是单一的，而是多方面的。目标的多重性决定了项目效果的多样化，因此，在项目评估时，需要全面地考察和评估项目的经济效益。

2 农业项目经济效益分析的相关研究

上世纪90年代以来，我国不少学者就农业项目经济效益分析进行了相关研究。如，中国农业科学院陈建华[1]提出了重构我国农业项目经济分析方法的思路；王还珠[2]研究了农业项目经济评估方法；刘伟[3]对农业综合开发项目经济评估特点进行了分析；黄海军[4]认为农业投资项目的财务评估方法有待完善；昆明理工大学的陈利、钱永峰[5]分析了原有项目经济评估过程中存在的不足；中国农业大学的辛岭、杨秋林[6]对农业产业化投资项目的财务评估体系进行了初探；朱悦[7]用具体的实例对农业项目的分析方法进行了说明；谢小燕[8]的对农业项目的经济评价方法进行了深入研究；皮业林[9]、张蕾[10]分别对农业项目的评估和管理进行了探讨。

3 对农业项目经济效益分析的几点思考

3.1 农业项目经济效益内容需作适当补充

农业项目经济效益分析的内容中缺乏对环境影响、社会影响和可持续发展等方面的评估。农业项目投资大、影响广、短期效益不明显。从短期看，这类项目的财务效益是很低的，进行农业项目效益分析时，不能只重视技术和经济方面的内容，还必须评估项目对环境和社会等方面的影响。

2007年，国家发改委住房与城乡建设部把建设项目的经济评估分为财务评估和国民经济评估，同时分别发布了财务评估参数和国民经济评估参数[11]，但未列农业项目的财务评估参数。因此，农业项目计算出来的财务评估指标无法与评判的基准值进行比较，对农业项目国民财务经济效益的分析也只是停留在定性分析上，没有做到定性分析与定量分析相结合。

在农业项目社会经济效益的分析中，由于各研究者对社会影响评估涵义的不同理解，使得研究的内容各不相同，也使评估指标没有统一性。对社会影响的评估，各方的界定差异很大，有的甚至将社会评估与国民经济评估相混淆，有的则把国民经济评估及环境评估的内容置于社会评估研究范围内。因此，尚没有形成一套公认的、完整的社会评估理论[12-13]。由于没有建立起一套相对规范的社会影响评估指标体系，故在农业项目效益指标的选取上，研究者多以主观判断为主，科学依据不足，其进行评估研究的指标也较为零散。

此外，在农业项目环境经济效益的分析中，也存在类似的问题，如没有系统构建的指标评估体系，对农业项目环境经济效益指标体系缺乏深入剖析等。

3.2 农业项目的财务经济效益和国民经济效益分析的区分

农业项目财务经济效益分析的内容是根据国家现行财税制度和价格体系，根据实际提供的报表和数据，编制基本财务报表，分析计算投资项目整个生命周期发生的财务效益和费用，计算财务评估指标，考察项目的盈利能力、清偿能力以及外汇平衡等财务状况。农业项目国民经济效益分析的内容是根据经济效益开始时已发生的实际数据和尚未发生的重新预测数据考察项目的费用和效益，并采用影子价格、影子工资和社会折现率等经济参数，分析、计算项目对国民经济的净贡献，评估项目的经济合理性，再与前评估进行对比，总结经验和教训，提出对策与建议，以改善项目的国民经济效益并提高今后新项目国民经济评估水平。

农业项目财务经济效益分析与国民经济效益分析的主要区别在于：二者的费用和效益的内涵不同，分析的角度和目的存在差异，采用的价格、主要参数和评估指标也均不相同。

表1 农业项目财务经济效益与国民经济效益采用的主要参数

在两种经济效益分析中，财务经济效益折现率是部门、行业的基准收益率或银行贷款利率，汇率采用官方汇率；国民经济效益采用的分别是社会折现率和国家统一测定的影子汇率。

3.3 农业项目经济效益分析方法需要进一步完善

在进行农业项目经济效益分析时，采用定量分析与定性分析相结合得出的经济评估结果是比较客观、公正的。常采用的方法为有无对比法、专家评判法、不确定性分析等。

在现行的农业项目经济效益分析方法中，存在着重评估项目的总体效益，轻农户效益的弊端。农户是构成农业项目的基础，在项目中以投资者、生产者、受益者等多种身份出现。农户在参与项目时，可能获得了项目带来的经济收益，而这种收益的获得带有隐蔽性，在财会帐务中不能直接体现。农业项目经济评估工作复杂、费时、昂贵、实践性不强，常常需要大量而又极不易获取的数据，而且，需要极为稀缺的技术专家的参入。若农业项目过分强调经济因素和可定量因素，会使得一些基础项目难以通过经济评估。

在农业项目经济效益的分析中，还存在重财务评估轻国民经济评估的弊端，人们更多关心的是项目对自身利益的影响，至于项目对国家经济或区域经济产生的影响则考虑得很少，如有的项目自身财务经济效益不错，却可能对环境和社会带来不良的影响。

农业项目对社会的影响包括文化教育、劳动就业、卫生保健、收入与消费水平、社会福利等诸多方面，而这些影响一般很难用货币单位加以量化，即各影响的量纲是不一致的。农业项目社会经济效益分析还具有不确定性，指标体系选择较困难，评估标准不统一、评估范围难以确定。相当多的社会评估指标是定性的，非量化的，这样就造成同一评估体系中存在定性与定量两种不同的计量口径，使得项目社会经济效益的衡量极易失真。农业项目社会经济效益的分析方法中，定性的成分多、定量的少，农业项目社会经济效益分析方法的发展落后于农业项目发展的要求。

农业项目环境经济效益的分析方法大多为单项技术的评估，目前还没有系统、完善的理论与方法。在实践中，费用——效用分析被广泛应用，但费用和效益量化的准确性不可靠。费用——效益分析需要大量的基础数据和资料，故其应用难度很大。

3.4 正确处理好农业项目财务经济效益、社会经济效益、环境经济效益的关系

在研究的初期，社会经济效益被包含在环境经济效益之中，后来才逐步独立出来。因此，环境经济效益与社会经济效益的内容有一些重叠，有时候环境经济效益中包含着社会经济效益的内容，此时的“环境”一词包括自然环境和社会环境。社会经济效益、环境经济效益、财务经济效益三者相比有很大的差异。财务经济效益的分析已相当规范，环境经济效益的分析正逐步走向规范，而社会经济效益的分析比前者困难。随着人类社会发展观的演变，项目社会经济效益越来越受到重视，与环境经济效益、财务经济效益等形成了并列关系，在可持续发展理论的支持下，社会经济效益、财务经济效益、环境经济效益共同构成了项目效益的三个重要方面。

社会经济效益与财务经济效益、环境经济效益是一种既并列又交叉的关系，三者构成农业项目效益的主体。环境经济效益从整体生态环境、资源环境的角度来衡量项目的贡献与影响，财务经济效益从整体财务经济效益的角度来评估工程的贡献与影响，而社会经济效益是从整体社会发展的角度来评估工程的贡献与影响的。

从效益的重要性来看，因为生态环境改善是农业项目的主要目标，所以自始至终，农业项目的环境经济效益占着主要地位；经济发展是农业项目的重要目标，所以财务经济效益在一个相当长的时间内也占有重要位置；社会协调且可持续发展是农业项目的最终的长远目标，但短期内社会效益不如生态效益、财务经济效益那样明显。

3.5 农业项目经济效益分析过程中指标之间的共线性问题

多重共线性是指在自变量之间存在着线性相关的现象，也称为多重相关性。在农业项目经济效益分析中，多重相关性普遍存在，其形成的基本原因主要有两个方面：一是数据本身的性质，特别是农业项目研究领域问题的特点，某些因素之间客观存在着相关性；二是客观条件的限制，导致样本点不足所造成的。多重共线性的强弱可以由预测变量间的相关系数的大小来反映。实际研究当中，不同的变量间往往会存在一定的相关性，如果变量间存在较强的共线性，可能会对结果有较大的影响。

就大规模样本数据而言，农业项目经济效益分析的计算量是比较大的，存在计算速度较慢，效率较低等问题。运用人工智能方法对农业项目经济效益进行分析，要求在处理多输入多输出系统以及数据严重相关的系统建模问题中，进行高维线性系统降维、特征抽取等操作，对具有严重相关的系统进行数据压缩和信息提取等操作，再将训练数据从高维空间投影到低维空间，减少模型输入变量数。此外，还需对数据进行预处理，消除数据的相关性，提取包含样本数据信息的主元，降低样本空间的维数，以大大简化计算和节约资源空间。

3.6 农业项目经济效益分析中对有关子系统评估的合成问题

农业项目经济效益分析中，通过传统方法和人工智能集成方法得到各子系统评估，如何将有关方面的评估进行融合得到高质量的经济效益分析结果，这涉及农业项目经济效益分析结果的集结问题。集结问题（aggregation problem）是集结或联合个体不同建议、预测、估计和行为，使之产生群体的量值。群体决策分成三类不同的集结问题，第一类是个体效用集结，这是个体对方案价值判断的集结；第二类是不确定性集结，包括概率集结和模糊集结，即综合个体的不确定性信息；第三类是个体的行为集结，是对群体决策中成员交互（interaction）和反馈行为的描述。

农业项目经济效益分析理论和方法建立在系统科学、管理科学、信息科学、数学、人工智能、社会学、经济学等的基础上。近年来，随着信息技术的广泛应用，使得农业项目信息具有了开放性、实时化等特点，在农业项目经济效益分析中融入信息技术逐渐引起国内外学者的关注。

农业项目后评价涉及社会、经济、环境等多个方面，是一个多层次、多目标的复杂课题。针对传统方法过于偏重主观判断，在项目经济效益分析综合评价技术中引入人工智能是一个重要的研究方向。目前，由于计算机与人工智能的飞速发展，使得传统的定性方法逐步向定量方法、单指标向多指标、线性向非线性、主观向客观转变。运用智能优化算法评估方法比传统方法有更多的优越性，信息技术的推广必将使项目经济效益分析理论产生变革。近年来，人工神经网络（Artificial Neural Network）技术、支持向量机（SVM，support vectormachines）、证据理论越来越为人们所关注。建立基于神经网络优化相关证据理论的农业项目经济效益分析系统，能够模拟专家管理信息系统进行综合评价，避免了评价过程中的人为失误。但是神经网络的优化策略是基于梯度计算，对初值点的选取比较敏感，对函数的连续性、导数的存在性要求相对较高。人工智能中的支持向量机有完备的理论基础，它不存在模型选择问题、维数灾难问题以及局部极小问题等。虽然支持向量机有比较坚实的理论基础和严格的理论分析，但训练数据中多元变量的共线性问题依靠支持向量机本身的知识也很难解决。现有的神经网络、支持向量机、证据理论在面对一个多层次、多目标的复杂的农业项目经济效益分析问题时，其问题求解能力明显不足，因此需要借助其他理论、方法和技术来提高这种能力。

1995年由Eberhart博士和kennedy博士提出粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），它较好地解决了不可微的传递函数问题。粒子群优化神经网络用于相关证据合成，克服了用Dempster方法进行相关证据合成而产生的合成结果超估计的问题，使修正的系数更加合理。1962年美国统计学家Arther Hoerl提出岭回归法，它较好地解决支持向量机指标之间的共线性问题。因此，粒子群优化、岭回归和神经网络、支持向量机、证据理论共同被引入到农业项目经济效益分析领域，使得农业项目经济效益分析在知识获取、知识表达和知识推理方面的能力明显提高。

[1] 陈建华.重构我国农业项目经济分析方法的思路[J].农业技术经济，1996，（3）：31-35.

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