石油物探企业成本动因研究

董英宇等

【摘 要】 以作业成本法为理论依据，结合石油物探项目施工的实际情况，以53个物探区块的实际施工数据为研究对象，通过多元线性回归模型的构建，对我国石油物探企业的成本动因进行实证研究，研究表明石油物探企业的成本动因分别为测量公里数、钻井数量及深度、采集覆盖面积。

【关键词】 作业成本法； 成本动因； 物探项目

中图分类号：F224.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）12-0029-04

一、引言

地球物理勘探是新油区开发的第一步，通过勘探可以了解地层的介质结构、物质组成，尤其在寻找油气和矿产资源方面具有不可替代的作用。随着全球范围内能源紧缺形势的愈发严重，寻找新的石油资源是全球各个国家亟待解决的问题。在这种大背景下，近年来我国的地球物理勘探行业取得了蓬勃的发展。国内的陆上勘探区块基本被我国石油企业占有，为了提高物探效率，节省勘探投资，石油企业旗下的物探队伍实现了一体化专业重组，结束了以前各油田物探企业单个施工、成本核算不统一、成本分析不深入、成本管理不专业的现象，专业化重组减少了我国物探企业间的竞争成本，但是，从单个物探项目的生产来看，降本增效的空间还很大，况且，勘探投资在新油区的开发投资中占有不低的比例，因此，对物探企业的成本影响因素进行深入分析，探寻降本增效的方法是非常必要的。

运用作业成本法的理念对石油物探企业的成本进行分析是必要的，也是可能的，国内很多的专家学者对此曾经作出过论证。李志学和张侃（2009）指出石油物探行业应用作业成本法是必要的。赵选民和张继伟（2010）阐述了物探项目生产中测量、打井和采集三大工序的成本动因。赵振智和李楠（2010）对物探项目的生产进行了阶段性划分，对各阶段的工序进行了详细阐述，指出了各个资源耗用项目对应的资源动因，从资源耗用项目出发，总结了物探施工的五个作业环节和各个作业对应的作业动因。赵振智认为测量作业的成本动因是测量里程，钻井作业的成本动因是钻井口数，采集作业的成本动因是采集炮数。国内学者对石油物探行业应用作业成本法进行了深入的理论探讨，指出了石油物探行业的作业项目和作业对应的成本动因，但是，其论述基本都是理论的定性分析，并没有对各自提出的作业动因和作业项目进行过实证研究。笔者将以地球物理有限公司旗下的物探企业两年来53个三维地震勘探区块的相关数据为研究对象，探究各物探作业中成本动因与物探施工成本的关系，找出影响物探项目成本的有效动因，为企业的成本和预算管理提供帮助，为石油物探企业找到一条有效的降本增效之路。

二、石油物探作业流程及其成本特性分析

作业成本法是以作业为核心，确认和计量耗用企业资源的所有作业，将耗用的资源成本准确地计入作业，然后选择成本动因，将所有作业成本分配给成本计算对象的一种成本计算方法。作业成本法的指导思想是，成本对象消耗作业，作业消耗资源。地球物理勘探是利用人工激发的地震波在弹性不同的地层内传播规律来勘探地下的地质情况，利用电子学收集地震波，计算机数字处理技术分析地层结构，探测地下石油资源。普通的陆上石油物探项目生产流程大致划分为三个阶段：第一阶段为施工前的区块踏勘阶段，生产技术人员到达施工区块，对施工区域进行勘察，了解施工区域的地形地貌等地理环境，为组织施工提供信息支持。此阶段的成本耗费较低，主要是些差旅费、交通费、资料整理费等。第二阶段为组织施工阶段，是石油物探项目运作的核心阶段，主要包括测量工序、钻井工序、收放排列工序、爆炸工序、数据采集工序。施工阶段的这几道工序成本支出最大，成本金额占到整个物探项目运作成本的60%左右。第三阶段为资料处理和甲方资料验收阶段，整理生产阶段的地质采集数据，供甲方验收，这个阶段技术处理人员对采集数据进行整理和初步处理，进而录成磁带交给甲方。此阶段的成本支出为现场处理人员的薪酬，少量差旅费和材料费，成本花费很少。从石油物探项目生产的过程来看，物探项目生产工序性强，成本发生的阶段性强，成本支出与工序流程密切相关。

对一个新区块的物探项目进行勘探，区块踏勘和营地建设是必不可少的环节，但是正如上文介绍，这两个环节只是为施工环节做准备和支撑，并且成本支出比例很低，野外施工才是物探项目的核心环节，根据重要性和成本效益原则，物探项目运作重心应该是野外施工环节，因此，笔者针对野外施工这个环节进行作业分类和成本动因选择。笔者对整个研究样本的数据进行分析，结果表明，测量直接成本、钻井直接成本和采集直接成本占整个项目直接成本的比例高达52.87%，其中钻井成本、采集成本、测量成本是工序直接施工成本，不含其他间接费用和其他费用，比如遣散费、物料等。其他费用主要是与施工环节没有直接联系，或比较固定的成本费用，比如大额的赔偿属于与施工作业联系不大，但是金额往往不低而且变动幅度较大的成本；项目准备阶段的营地建设费往往比较固定，营地建设费和施工区域与城镇的距离有一定关系，如果施工区距离城镇太远，那么营地建设费用就会高，往往要花费较大的金额，如果距离城镇较近，那么就可以依托城镇资源，营地建设相对花费较少，况且，营地建设费用与项目的大小、施工难度等因素关联度不大，只要项目启动，这项费用就不可避免；项目从刚开始运作到结束整个过程，需要车辆租赁费及油料费、修理费、过路过桥费、车辆保险费等，这些费用的发生是项目运作不可或缺的，是为施工环节做支撑，但与施工作业的关联度不大。详见物探项目成本结构分析表（表1）。

三、石油物探企业成本动因的研究设计

（一）成本动因的选择

野外施工过程中，测量作业耗费的成本主要包括人工、设备折旧及少量测量标志材料等。测量作业主要依靠测量员在施工区域按照施工设计要求到达测量点进行建网、设置测量标志、绘图等。其成本耗费主要与测量的距离和测量员需要勘测的测量点个数相关。因此，根据相关性原则分析，测量作业的成本动因可以选择测量公里数和测量点个数。钻井作业主要是钻井班组根据测量作业确定的井位进行钻井施工，按照设计井深打井并在井内下药。此阶段的成本费用主要是人工成本、打井设备维修费和折旧等，雷管炸药属于材料消耗，与钻井作业相关度不大，钻井作业成本耗费的多少，直接取决于施工总量的大小，施工总量主要与井数和钻井深度直接相关。因此，钻井作业的成本动因可以选择与钻井口数和单井深度都相关的累计钻井深度，即钻井口数和单井深度的乘积作为钻井作业的成本动因。采集作业包括收放排列、爆炸和数据采集工序，其中收放排列是为后期爆炸工序和采集工序做准备，爆炸工序和数据采集工序基本是同时进行，一旦爆炸工序开始，地震波瞬间就传递到采集仪器中，完成整个采集作业，所以，此阶段的作业可以合并为一个作业，即最终的采集作业。由于三维地震项目完成资料的好坏主要反映在采集环节有效爆炸炮数所覆盖的施工面积上，因此，采集环节的成本动因可以选择为采集面积和采集炮数。施工区域地质情况的差异也是影响施工成本的重要因素，如果地层是玄武岩，则施工成本就会高；地层是普通土质，施工成本就低；如果地质结构复杂，采用的施工方法就复杂，施工成本就会高；反之亦然。地质情况对施工成本造成的影响，可以体现到各个作业的数量变动中，比如测量作业的测量点个数和钻井作业的井数和单井深度，以及采集的作业炮数等成本动因中。如果地质结构特殊，相应作业的作业量就会变大，反之就会减少。

（二）研究假设及模型构建

1.构建模型的假设条件：笔者根据上述分析认为，物探项目成本与测量作业、打井作业和采集作业对应的成本动因存在着一定的线性关系，随着三种作业的作业量增减，项目成本也是同方向增减的。测量作业的工作量大小直接影响测量环节的成本大小，打井作业工作量的增减也直接影响到了打井成本的增减，采集作业覆盖的施工面积的大小直接对采集作业的成本产生了影响。因此，针对构建的多元回归模型提出以下假设：（1）测量作业的测量点个数和测量公里数与项目直接成本存在显著相关性；（2）钻井作业的累计钻井深度与项目成本存在显著相关性；（3）采集作业有效炮数和采集面积与项目成本存在显著相关性。

2.模型的设计与变量选择：项目直接成本是随着测量作业、打井作业和采集作业的大小而变动的，受三个物探作业的影响，因此，笔者选取物探项目直接成本，即测量公里数、测量点个数、钻井作业累计深度、采集炮数和采集面积五个指标作为自变量。根据以上假设分析，笔者建立了项目成本和作业成本动因之间的多元回归模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ （1）

其中，Y表示项目直接成本，X1表示测量公里数，X2表示测量点个数，X3表示钻井作业累计深度，X4表示采集炮数，X5表示采集面积。β0表示回归模型的常数项，β1表示测量公里数的回归系数，β2表示测量点个数的回归系数，β3表示钻井作业累计深度的回归系数，β4表示采集炮数的回归系数，β5表示采集面积的回归系数，μ为回归方程残差。如果模型建立符合假设条件，那么回归模型会通过F检验，各成本动因对应的变量X1、X2、X3、X4、X5、X6均会通过T检验，如果F检验通不过，则整个回归模型无效，T检验没通过的变量为无效解释变量，即为影响不大的成本动因，应该予以剔除。

四、石油物探作业数据与成本动因分析

（一）数据来源

笔者收集了中石化地球物理公司各物探分公司2013—2014年两年共计53组三维地震采集项目的成本数据和施工参数，此数据均为各家物探企业的内部施工数据，成本数据为项目实际归集的成本。

（二）三维物探项目施工成本的调整

收集到的53个项目的成本数据均为项目总成本，由于地球物理公司各分公司的情况不同和项目施工的地域不同，会造成个别成本项目与项目本身施工作业的联系不大，这些成本项目需要从项目总成本中剔除。

施工赔偿费支出是因为地震项目具有一定的破坏性，而对受损的区域进行的赔偿，这项支出具有很大的波动性。如果施工区域在沙漠或者荒芜的无主地，那么，赔偿费用就会很低，甚至为零；反言之，如果施工区在草原或者鱼塘遍布的区域，施工赔偿费用就会很高。一个施工区块赔偿费用的高低和本地区居民的索赔强度密切相关，比如一些多次勘探的老油区，当地居民的索赔经验非常丰富，赔偿费用的支出就会明显大于新油区的勘探。以本文所采用的第50组数据和第51组数据为例，第50组的赔偿费为零，而第51组则高达1 840万元人民币，因此赔偿费用需要从项目总成本中剔除掉。笔者对53个施工项目的单位施工面积赔偿费制作了折线图，从图1可以看出，单位面积的赔偿费波动性很大，没有稳定性可言。

由于地球物理公司属于新成立的物探公司，其所属的各物探分公司均来自于中石化的各大油田，有的来自于一些老油田，那么这家物探企业的二线辅助生产单位和管理人员就比较多，而来自于新兴油区的物探企业二线单位和管理人员就很少，甚至没有。因此，采用项目总成本作为变量就显得不合适，在项目总成本中有必要剔除分摊的辅助生产费用，剔除后的成本更科学地代表了石油物探项目的真实支出。笔者对53个施工项目的单位施工面积辅助生产费用制作了波动图，从图2可以看出，单位面积的辅助生产费用波动性很大，充分说明了各物探分公司辅助生产费用的发生具有不均衡性。

（三）实证检验及分析

笔者应用SPSS19.0对构建的回归方程进行了检验，检验结果如下：回归方程的相关系数R=0.808，线性回归方程拟合度R2=0.651，说明自变量对因变量的解释能力整体较强，线性关系显著，回归模型通过了F检验，因此，回归模型具有较强的说服力。但是，回归模型T检验结果显示，测量公里数X1、钻井累计深度X3、采集面积X5三个变量通过了T检验，测量点个数X2和采集炮数X4两个变量没有通过T检验，T检验结果说明自变量X1、X3、X5对因变量Y的解释效果较佳，自变量X4、X5对因变量Y的解释效果不佳，应该从模型中剔除。回归模型（1）的检验结果如表2—表4所示。

根据多元回归模型（1）的检验结果，笔者剔除了测量点个数和采集炮数成本动因的影响，重新构建了新的多元回归模型（2）。测量公里数为自变量Z1，累计钻井深度为Z2，采集面积为Z3，项目直接成本为因变量Y。

Y=β0+β1Z1+β2Z2+β3Z3+μ （2）

笔者对回归模型（2）进行了检验，回归模型的拟合度R2=0.651，且回归模型通过了置信度为95%的F检验，检验结果表明，回归模型中自变量对因变量的线性关系显著，模型能较好地解释自变量和因变量的关系。笔者进一步对模型进行了T检验，结果表明，自变量Z1、Z2、Z3均通过了置信度为95%的T检验，因此，这三个自变量对因变量的解释度是明显的，也是合适的。模型的检验结果如表5—表7所示。

五、结论及建议

通过回归模型对石油物探项目成本与测量作业、钻井作业和采集作业的作业动因实证分析，得出了石油物探项目施工成本与成本动因之间的关系。回归模型的实证检验证明，物探项目的测量公里数是测量作业成本的主要成本动因，物探项目直接成本的变动与测量点个数关联度不大；钻井作业累计深度是钻井作业的主要成本动因，打井的数量和单井深度一起对项目直接成本产生影响；采集面积是影响采集作业的主要成本动因，对施工成本产生主要影响，采集炮数对项目直接成本的影响不大。根据以上三点结论，企业在进行成本管理和项目成本预测时，从物探项目施工的三大作业入手，重点考虑三大作业的有效成本动因，从而制定更加合理的成本预算，提高项目工作效率，继而降低项目成本支出。

【参考文献】

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