林木资产收获现值法评估中主要参数确定浅析

■ 王进江 高文忠

（北京中企华资产评估有限责任公司，北京 100020）

一、林木资产评估的收获现值法及主要参数

森林资源资产评估基本方法包括市场法、收益法、成本法，人工用材林中龄林和近熟林的林木资产实务中常采用收获现值法评估，收获现值法属于收益法中的一种。收获现值法是利用收获表预测被评估林木资产在主伐时净收益的折现值，扣除评估基准日后到主伐期间所支出的营林生产成本折现值的差额，作为被评估林木资产评估值的一种方法，其计算公式为：

式中：E—评估值；K—林分质量综合调整系数；Au—参照林分u年主伐时的净收益；Aa、Ab—参照林分第a、b年的间伐和其他纯收益（n>a、b时，Aa、Ab=0）；u—经营周期；n—林分年龄；Ci—评估后到主伐期间年营林生产成本；P—投资收益率[1]。

在Au直接采用委估林木资产而非参照林分u年主伐时的净收益时K=1，Au净收益或纯收入指木材销售收入扣除采运成本、销售费用、管理费用、财务费用、有关税费、木材经营的合理利润后的部分[13]；经营周期即主伐（采伐）年龄，林分年龄即至评估基准日的现实林分年龄；考虑到间伐收入与支出可以忽略不计，Aa、Ab按0计算；Au=Mu×Zu、Zu=Y×(W-TC-F)，Mu—用生长模型预估林龄为u年时林分蓄积量、Zu—主伐时林木每立方米蓄积纯收入，f—出材率，W—木材平均销售价格，TC—木材生产经营成本指木材采伐收获阶段的直接和间接成本包括设计/检尺费（TC1）、采集运装成本（TC2）、销售/管理（不含设计费/捡尺费/育林基金）/财务等期间费用和不可预见费（TC3）、育林基金/城建税/教育费附加等税费（TC4），F--评估基准日后投入的合理利润；年营林生产成本Ci符号改为FC包括管护费用（V）和地租（G）；由于按政策规定可能有一定金额的年防护效益补偿费用B，公式第2部分分子中在年营林生产成本后减B[2]；中、近熟林价值量计算方法为：En=Mu×Zu/(1+P)^(u-n)-V/P×[1-1/(1+P)^(u-n)][3]。根据前述分析，调整后的公式如下：

林木资产采用收获现值法评估中的评估参数有Mu、W、TC、FC、F、Y、P等，林分因子主要有树种、年龄（n和u）、平均胸径（D）、平均高（H）、密度、蓄积量（M）等，主伐年龄小班蓄积Mu一般是在现实小班蓄积基础上通过生长预测模型确定，出材率一般是在现实胸径或树高基础上通过生长预测模型预测主伐年龄胸径或树高然后通过出材率模型确定，间接费用一般有以木材销售价格或成本为基础通过乘以销售间接费用率或成本间接费用率确定，合理利润一般有以木材销售价格或评估基准日至主伐年龄期间的成本费用为基础通过乘以销售利润率或全部/部分成本费用利润率确定，年营林生产成本FC中的地租一般是以Mu*Zu乘以林地收益比例系数（Lp）为基础确定。在评估基准日时点的木材销售价格W、木材生产经营成本中的TC1/TC2/TC4、年管护费用相对较易取得，本文认为，现实林分主要因子、间接费用率、成本利润率、林分（M和D或H）生长模型中的参数、林分出材率模型中的参数、林地收益比例系数是林木资产收获现值法评估中的主要参数。

二、现实林分主要因子的核查验证

委估林木资产在评估基准日的现实林分主要因子是评估人员进入现场对委估林木资产进行清查核实的基础，且林分因子的清查核实、评定估算又是专业性较强的工作。执行森林资源资产评估业务，应当要求委托人或者其他相关当事人提供森林资源资产实物量清单[4]。实物量清单在由委托人或者其他相关当事人提供后，对其现场核查至少可以通过四种方式来进行，第一种是委托（评估机构委托）相关专业机构进行现场核查并出具核查报告；第二种是在评估人员进入前，委托人委托相关专业机构对实物量清单开展调查工作并出具调查报告，评估人员对调查工作进行现场核查；第三种是评估机构聘请林业专业技术人员进行现场核查；第四种是评估人员自身进行现场核查。不论是对外部机构、专家的验证还是评估人员自身的核查，本文建议评估人员应了解必要的林木资产核查内容、方法和要求。

核查内容即是对前述林分因子如树种、年龄、平均胸径、平均高、密度、蓄积量等的现场核查，林木资产分为幼龄林资产（含未成林造林地）、近/中龄林资产、成/过龄林资产，不同龄林的核查内容略有不同。林分是指森林内部特征大体一致而与邻近地段有明显区别的一片林子，林分常作为确定森林经营措施的依据，在集约经营的森林中，一个小班包含一个林分。林木资产核查方法有抽样调查法、小班抽查法、全面调查法，对大面积森林资源资产进行总体评估时，宜采用抽样调查法[1]；提交的森林资源资产清单通常按小班填写，小班抽查法是抽取部分森林资源资产清单上的小班进行调查核实。不同调查方法应调查的小班测树因子如优势树种（组）、平均年龄（龄组）、平均树高、平均胸径、每公顷株数、每公顷蓄积量的共同调查方法有样地法、目测法、航片估测法[5]；其中样地实测法：在小班范围内，通过随机、机械或其他的抽样方法，布设圆形、方形、带状或角规样地，在样地内实测各项调查因子，由此推算小班调查因子[5]。各调查因子允许误差范围：平均年龄为10%，每公顷蓄积量为15%，小班面积、树种组成、平均树高、平均胸径、每公顷株数各自均为5%。

三、成本费用分析及间接费用率和成本利润率的确定

营林生产按生产阶段不同，一般可分为苗木生产、造林抚育、采割收获三个阶段[6]。对于消耗性林木资产来说，造林抚育阶段是林地整理、苗木种植开始至消耗性林木资产成林前的生产阶段，采割收获阶段是成林后的抚育、管护、采伐、储运和销售原木等林产品的生产经营阶段。委估的人工用材林中龄林和近熟林截止评估基准日已支出了一定金额造林抚育阶段累计的营林生产成本和营林费用，收获现值法中的成本费用是在评估基准日之后尚需支出的抚育、管护、采伐、储运和销售原木等林产品的营林生产成本和营林费用，评估人员在对林木资产评定估算前，本文建议评估人员应先对委估林木资产截止评估基准日已支出的累计营林生产成本和营林费用进行较全面的分析，这有利于评估人员对专家评定估算中成本费用合理性的核查验证或自身评定估算中对成本费用参数取值的判断，尚需支出金额=完整阶段营林生产成本和营林费用-累计已支营林生产成本和营林费用，在此累计已支营林生产成本和营林费用需剔除超支、不合理的金额，且已支营林生产成本和营林费用不局限于在评估基准日账面价值中已反映的，也包括已经转销的。另外，对于成本费用中的税费包括的内容，本文认为应口径一致，如果销售收入和成本费用中含（不含）增值税则税费中含（不含）应交增值税，如果投资收益率是税前（税后）的则税费中不含（含）企业所得税，本文按不含增值税、税前投资收益率考虑。

间接费用和合理利润不易以木材销售价格为基础来确定，因为以收入基数计算容易造成扣除了委估林木资产的全部的间接费用和合理利润，已支成本费用中的间接费用和已支成本费用投入应享利润不应扣除。林木资产评估实务中，销售/管理/财务等期间费用和不可预见费常是按照采集运装成本的一定比例如15%等进行计算，且这个间接费用率无或取值依据不足。本文认为，间接费用应包括设计/检尺费和集运装成本的成本乘以间接费用率确定，间接费用率应在分析委估林木资产已支且合理的销售/管理/财务等期间费用和不可预见费占成本比例基础上估算尚需的间接费用率水平，或分析委托方其他林区的相关财务数据，或分析可比上市公司公开数据，或行业数据，或委估林木资产的投入预算等。本文认为，合理利润应以评估基准日至主伐年龄期间的成本费用为基础乘以成本费用利润率来确定，在评估实务中应关注成本费用与成本费用利润率两者之间口径的一致性，成本利润率应在分析委托方其他林区的相关财务数据，或分析可比上市公司公开数据，或行业数据等基础上确定。

四、林地及其收益比例系数的确定

林地资产评估方法包括市场成交价比较法、林地期望价法、年金资本化法、林地费用价法[1]，林地期望价法、年金资本化法为无限期，无限期林地价值乘以年期修正系数即为有限期林地价值（Ln）。收获现值法中的地租即年林地使用费可按照无限期林地评估值（Le）乘以投资收益率确定，林地（无限期）常采用林地期望价法进行评估。林地期望价法以实现森林永续利用为前提，并假定每个轮伐期林地上的收益相同，支出也相同，从无林地造林开始开始计算，将无穷多个轮伐期的净收益全部折为现值累加求和作为拟评估林地资产评估值，其计算公式为：

式中：E—林地期望价；Ci—各年度营林直接投资；V—平均营林生产间接费用[1]；其他同公式（1）。

刘勇结合现行资产评估准则及有关规定，提出了林地期望价法与资产评估中现行的收益法有机融合的林地收益法，林地收益法测算公式：Bu=∑i=1u(Ai-Ci-Vi)/（1+P）^i[7]；林分u年主伐时的净收益Au是林权包括林木和林地共同的总收益，从中减去林木的投入就是林地的、从中减去林地的投入就是林木的，这就存在总收益中林木、林地各自贡献权重如何分割的问题，林地贡献权重即林地收益比例系数。根据前述分析，调整后的公式如下：

林地期望值测算所涉及的变量主要来自3个方面：贴现率、投入品和产出品价格、投入量，投资量变动即劳动和资本等投入量的变动[8]。林木资产产品的生产要素除林地外，至少还有资金（生产一次性消耗投入和长期性资本性支出）、劳动力、技术和管理，林地收益比例系数即林地在包括林地、资金、劳动力、技术和管理等要素贡献中的比重。林地收益比例系数确定路径一是对于一次性取得林地使用权的，查阅当时的购买合同等相关信息；二是了解当地林地承包中承包人与发包方之间的分配比例；三是采用超额收益法的思路测算林地的贡献额；四是采用主观赋权法（主要包括层次分析法（AHP）、德菲尔法、模糊综合评价法等）或客观赋权法（主要包括熵值法、因子分析法、聚类分析法等）确定林地的权重；五是若能搜集到3个以上的林地收益比例系数案例，可采用市场成交价比较法思路确定。本文建议，即是不用市场成交价比较法求取地租，评估人员也要尽可能地了解当地林地的租金水平，这有助于评估人员验证收获现值法中地租确定的合理性、有助于林地收益比例系数的确定。

五、林分生长模型的建立

林分自评估基准日的现实年龄至未来的主伐年龄，林分包括胸径、树高、蓄积等因子均是在生长中的，林木资产收获现值法评估中的Mu参数为主伐时点的蓄积量，而林木资产的生长是非线性的曲线，主伐时点的胸径、树高、蓄积等因子需要根据生长模型进行预测。林分生长模型是指一个或一组数学函数，它描述林木生长与林分状态和立地条件的关系。在林学方面，描述树木及林分生长过程时，理查德方程是近代应用最为广泛、适应性较强的一类生长曲线方程，理查德（Bichards）方程是基于著名的Bertalanffy生长理论发展而来，方程的基本形式为：y=A（1±Be-Kt）1/(1-m)（当m>1时取“+”号，当0

式中：Y分别为u年主伐时林分预估蓄积量和平均胸径；Yn分别为林龄为n年时林分实际蓄积量和平均胸径；若n>u，则Yu=Yn。

根据（向南海，2015）中理查德方程应用实例，解析拟合过程。1.拟合对象为杉木中龄林高生长过程。2.拟合模型：H=a（1-e-kt）c，将方程两边各取对数得：lgH=lgA+clg(1-e-kt），其中k为模拟生长规律时制定的修正值，一般在1域内。3.参数k值求定：利用计算机应用程序求定参数k值。（1）第一步：

表1 杉木中龄林年龄与树高观测值（仅三组）

第二步：绘制树高曲线图。EXCEL自动拟合的树高与年龄的回归方程为y=-0.0082X2+0.9874X-2.467，R2=0.9549，说明拟合程度较好。第三步：分别取三个年龄观测值t1、t2、t3，将它们代入回归方程，求出三个相对应的理论高H1、H2、H3，t1、t2、t3分别取值为10、15、20，即杉木中龄林的下限、中限、上限三个年龄值，理论高求算结果为6.6、10.5、14。第四步：根据算出的H1、H2、H3求观测比。λ=（lgH2-lgH1）/（lgH3-lgH1）=0.617。第五步：由lgH=lgA+clg(1-e-kt）可得lgH1、lgH2、lgH3三个方程，同时代入到λ公式且已知t1=10、t2=15、t3=20、λ=0.617并令e-10k=x，得：（1+x）0.617*（1-x）+x3/2=1。第六步：在EXCEL中规划求解x，结果为x=0.62224955。第七步：将x代入e-10k=x，得k=0.047441406。4.参数a、c值求定。将年数观测值t1、t2、t3和对应的树高理论高H1、H2、H3以及参数k值代入lgH1、lgH2、lgH3三个方程，得到a=29.91847722、c=1.552514895。5.杉木中龄林高生长方程模型拟合结果：H=29.91847722×（1-e-0.047441406t）1.552514895。

生长模型确定路径一是参照相同或类似树种生长模型等的调查或研究资料，从中查阅到所需模型参数；二是通过外聘专家建立模型计算，在这种方式下，评估人员应取得专家拟合的相关资料和底稿，验证专家的工作程序和计算过程；三是评估人员自身收集模型建立所需数据并借助软件进行拟合。本文建议，评估人员在林木资产实务评估中包括自身评估和利用专家工作，勤于收集整理相关资料，因为这方面的资料相对长期有效，这有助于评估人员对林木资产自身评估的可能且有助于对专家工作的审核。

六、林分出材率模型的建立

林分出材率是林分中经济材蓄积量与林分蓄积量的百分比，是反映林分质量的因子之一，出材率高表明林木资源利用好相应的经济价值高，反之说明利用差相应的经济价值低。蓄积量是一定面积森林生长着的林木总材积，包括树干、枝条和树尾的材积，出材量仅是树干可制出商品木材的部份，所以平均出材量约占蓄积量的70%左右，对不同的树有区别如桉树85%左右、杉树70%左右、松树60左右、天然林48%左右。林分的经济材出材率在小径阶较低，随着平均胸径的增大而提高[11]。林木资产收获现值法评估中涉及主要参数出材率的确定，由于这个参数是未来的主伐期时点的预测估计，实务中常选择理查德方程通过建立林分出材率模型方式，模型建立的第一步是数据采集，如在全国或全省或当地收集委估树种的不同年龄、不同平均径级、树高级的伐区并在每个伐区内选择多项伐倒木实际造材数据和伐区调查设计材料等，然后对收集的数据进行拟合处理，经检验后的模型形式为：

式中：a、b、c—模型参数；X—自变量，可以是胸径，也可以是D2*H/100,或是其他林分因子。注意的是这里的胸径、树高和其他因子是主伐期时点的未来数据而非评估基准日的现实数据，主伐期的胸径或树高或其他因子需要根据前述的生长模型进行预测，出材率除与平均胸径有关外还受平均树高制约。

出材率确定路径一是参照所在地相关树种出材率表等调查资料，一些地区公布了出材率表等调查资料，如黑龙江省质量技术监督局发布的地方标准DB23_T870-2004《市县林区商品林主要树种出材率表》，如其中的人工落叶松高级材种出材率表：…胸径18cm、树高10.8m、带皮材积0.222立方米、去皮材积0.182立方米、树皮率18%、材种出材率合计77.2%其中中径44%/小径29.3%/薪材3.9%、废材率22.8%…；二是通过外聘专家建立模型计算，在这种方式下，评估人员应取得专家拟合的相关资料和底稿，验证专家的工作程序和计算过程；三是评估人员自身收集模型建立所需数据并借助软件进行拟合。本文建议，评估人员首先要收集委估林木所在地区或省级的相关树种出材率表等调查或公示资料，出材率在不同树种间差异较明显，在不同地区间受气候、土质、投入等因素影响有一定差异，评估人员在林木资产实务评估中包括自身评估和利用专家工作，勤于收集整理相关资料，因为这方面的资料相对长期有效，这有助于评估人员对林木资产自身评估的可能且有助于对专家工作的审核。

七、投资收益率的确定

投资收益率又称投资利润率是指投资方案在达到设计一定生产能力后一个正常年份的年净收益总额与方案投资总额的比率，林木资产收获现值法中的投资收益率是市场参与者投资林木资产项目要求的必要报酬率亦即折现率。根据森林资源资产的特点、经营类型、风险因素等相关条件合理确定折现率[4]，林木资产评估实务中，通常使用风险累加法确定。投资收益率是由商业利率和投资者对收益的最低期望两部分构成[12]。资金市场上的商业利率由经济利率（纯利率）、风险率、通货膨胀率三部分构成[13]，纯利率（i）加通货膨胀率为无风险利率，无风险利率通常使用国债到期收益率，如果预测收益是按评估基准日的价格水平计算的，投资收益率应是不含通货膨胀率的收益率；林木资产风险利率包括造林失败风险率、森林火灾发生风险率、森林人为破坏风险率、森林病虫害发生风险率、森林其他自然灾害发生风险率；投资者对收益的最低期望即投资者期望值，是投资项目的社会平均年投资收益率扣除商业利率的剩余部分。由于森林资源的特殊性，森林资源资产经营的收益水平会有很大差异，因此评估人员应根据森林资源资产的特点、经营类型等相关条件，参照行业投资收益率合理确定不同类型评估项目的投资收益率[1]，对投资收益率的确定进行了原则规定，可以看出行业投资收益率是基准。2011-2018年，浙江省的森林年投资收益率在5.25%-8.18%之间，平均年投资收益率为6.42%[14]（注：无风险利率按扣除了通货膨胀率的纯利率计算）；建设项目经济评价（第三版，2006）中营造林财务基准收益率（融资前税前指标）行业测算结果为6%-8%。

风险率中的造林失败风险率R1可在委估林木资产所在地区或所在省或全国的林业调查或统计等数据中的造林失败率数值基础上确定，由于造林失败的损失集中发生于造林后1-2年，根据《森林资源资产评估》[15]，一般按轮伐期30年即造林失败风险率等于造林失败率除以30；森林火灾发生风险率R2可根据前述林业调查或统计等数据中的火灾资料确定，森林火灾发生风险率等于发生火灾森林面积除以森林总面积；森林人为破坏风险率R3即盗伐所造成的林木损失，根据《森林资源资产评估》[15]，一般将其损失率估计为森林火灾风险率的3倍左右；森林病虫害发生风险率R4可根据前述林业调查或统计等数据中的病虫害资料确定，森林病虫害发生风险率等于发生病虫害森林面积除以森林总面积；森林其他自然灾害发生风险率R5主要是除森林火灾、森林病虫害等以外自然灾害导致森林受害的风险率，如雪灾、风灾、泥石流等灾害的发生，2011-2018年浙江省森林其他自然灾害发生风险率在0-0.5448%之间[14]。风险率R=R1+R2+R3+R4+R5，风险利率R*=R×（100+i）/（100-R）。长期以来森林的经营被人为是低利和微利行业，加上其经营年限很长，投资者对其经营的期望值很低，在评估利率的基础上加上1%∽2%即可[12]。但是当森林经营水平提高、投资的成本增加时，诸如短周期高效益的森林资源资产，投资回报率较高，投资者期望值也会相应的提高。无风险利率、通货膨胀率较易取得，在可查阅到委估林木资产所在地区或所在省份在评估基准日近年的林业统计年报等数据信息时风险利率也是能够较客观确定的，但投资者期望值实务中较困难、较主观。

本文认为，可采用加权平均资本成本模型（WACC）确定林木资产投资收益率，林木资产应用WACC模型确定投资收益率的关键参数是林木资产风险溢价。WACC模型中的Beta系数、资本结构可以采用林业可比上市公司距评估基准日100周或24个月的Beta、根据评估基准日林业可比上市公司股票收盘价和距评估基准日最近一期付息债务计算的平均D/E，由林业可比上市公司平均无财务杠杆的Beta调整为委估林木资产带财务杠杆的Beta时，由于是税前口径，企业所得税率按0考虑。目前企业价值评估中的股权风险溢价一般在6%-7%左右，林木资产的风险溢价应小于股权风险溢价，基于建设项目经济评价营造林财务基准收益率行业测算结果6%-8%、2011-2018年8年的平均纯利率为2.06%[14]、在森林资源资产评估实践中风险率通常取1%[12]、投资收益率根据当地营林平均投资收益状况具体确定[13]等的相关分析，本文认为，林权资产的风险溢价（ERP）目前约3%-5%平均4%左右的水平。

八、林木资产评估案例

A公司拟抵押涉及的评估对象为某县1.7万亩林权资产价值，评估基准日为2019年5月31日，账面价值0.45亿元，其中消耗性生物资产0.24亿元、林地使用权0.21亿元（一次性支付），共61个小班，2019年3月委托方聘请某林业调查设计院对小班进行可调查并出具了委估林权核查报告，A公司委托的某评估机构对林木资产采用收获现值法、对林地采用林地期望价法进行了评估，评估结果合计为0.61亿元，其中林木资产评估值合计0.37亿元、林地使用权评估值合计0.24亿元。以下以某一小班为例：

（一）该小班简介

根据核查报告该小班面积283亩，林地所有权集体，2018年取得林权证，林权终止日期2062年8月19日，地类乔木林，优势树种阔叶混，起源人工，龄组近熟林，年龄25年，平均胸径18.8cm，平均高12.2米，活立木蓄积2624立方米，…；按优势树种确定u为31年。

（二）W和TC、V的确定

1.结合委估森林资源的年龄结构和平均胸径，经综合分析后确定W（不含税）780元/m³。

2.根据A公司其他林区数据、委估林权已支成本费用分析及其预算和可比上市公司分析等确定。（1）TC1=14元/m³；（2）TC2=200元/m³；（3）TC3=（14+200）×20%=42.8元/m³，20%根据A公司其他林区数据分析确定；（4）TC4=W×1.36%=10.61元/m³,1.36%为可比上市公司2018年平均值；（5）V=8元/亩。

（三）b和Lp的确定

根据该小班林权证，b=43.2年；根据A公司林地使用权购买合同，Lp=49.45%。

（四）Mu和f的确定

1.利用评估人员收集的数据，选择理查德方程建立林分蓄积量和平均胸径生长预测模型，其中蓄积量的b、c为0.0419、1.8036，胸径的b、c为0.0155、0.9701。

2.利用评估人员所收集的伐倒木实际造材数据和伐区调查设计材料，选择理查德方程建立林分出材率模型，a、b、c为71%、0.2368、0.5044；3.Mu=2624×[（1-e-0.0419*31）/（1-e-0.0419*25）]1.8036=3219.73立方米；4.D=18.8×[（1-e-0.0155*31）/（1-e-0.0155*25）]0.9701=22.21cm；5.f=71%×（1-e-0.2368*22.21）0.5044=70.81%。

（五）Zu、F和B的确定

1. Zu=70.81%×[780-（14+200+42.8+10.61）-26.74]=344.05元/m³。

2. F=（14+200+42.8+10.61）×10%=26.74元/m³，10%根据企业绩效评价指标值分析确定。

3. B=75/15=5元/亩，根据国家和当地规定每公顷年补贴75元。

（六）P的确定

1. i为2018年平均国债利率3.95%减2018年平均通货膨胀率2.13%，等于1.82%。

2.林权风险溢价为4%。

3.无财务杠杆的Beta为4家可比上市公司评估基准日最近24个月无财务杠杆的Beta平均值=0.8076。

4. D/E为4家可比上市公司平均值，即45.84%。

5.带财务杠杆的Beta=0.8076×（1+（1-0%）×45.84%）=1.1778。

6.风险利率：按照2018年中国林业统计年鉴中委估林权所在省的火灾、病虫害、其他灾害和2003年我国人工造林成活率等数据计算了R1至R5，进而求出R*≈2%。

7.债务资本成本为4.75%。

8.税前WACC：CAPM=1.82%+4%×1.1778+2%=8.53%，WACC=1/（1+45.84%）×8.53%+45.84%/（1+45.84%）×4.75%×（1-0%）=7.34%。

（七）En、Ln的确定

1.Le=344.05×(3219.73/283)×49.45%×(1+7.34%)^3 1/((1+7.34%)^31-1)/(1+7.34%)^(31-25) =1423.91元/亩；

2.G=1423.91×7.34%=104.51元/亩；

3.En=3219.73×344.05/(1+7.34%)^(31-25)-[(8+104.51-5)×283]/7.34%×(1-1/(1+7.34%)^(31-25))/10 000=58.1万元；

4.Ln=104.51/7.34%×(1-1/(1+7.34%)^43.2)×283/10 000=38.4万元。