葫芦岛市农业水利工程不可预见费费率估算研究

张 亮

(辽宁省绥中县水利事务服务中心，辽宁 绥中 125205)

受诸多不确定因素影响，各类工程施工过程中很难避免不可预测事件的发生，为应对不可预见事件所造成的额外支出需要预留一定的费用，合理的不可预见费对于提高项目管理水平、造价精准度和工程的顺利建成等具有重要作用[1-2]。农业水利工程的造价低、零散性特征，决定了其不可预见费无法直接套用现行水利工程定额计算，所以必须合理确定不可预见费指标。农业水利工程具有田间施工作业以及公益性、系统性、规模小、数量多等特点，国家财政拨款为项目投资来源，施工过程中可能会涉及来自本地区农户及交通、国土资源、土地、水利等部门的约束和限制，并发生一定的不可预见费，其不确定因素可能有农户土地所有权、局部地基处理、设计变更、地形地质概况、自然灾害、通货膨胀、政策法规变动等。根据其他行业项目不可预见费内容和农业水利工程特点，将以上因素归纳成价格变化、不可抗力、设计变更和其他因素四部分[3]。其中，前三部分涵盖了施工时会出现的问题，对工程的影响相互独立，故将前三部分作为不可预见费计算主体，实际计算过程中可以先单独计算再汇总确定最终的不可预见费，也可直接作为一个整体计算。目前，比较常用的不可预见费估算方法有蒙塔卡罗、神经网络和数理统计等方法[4-6]，其中蒙特卡罗法被广泛应用于项目风险分析领域。鉴于此，本文利用蒙特卡罗模型模拟估算了葫芦岛市农业水利工程不可预见费用，旨在为合理制定取费标准提供一定数据支持。

1 研究方法

采用蒙特卡罗法估算不可预见费的主要思路为：①设x1、x2、…、xn为输入变量(自变量)，即影响不可预见费的因素系数，其概率分布依次f(x1)、f(x2)、…、f(xn)，费率y与各独立因素之间存在线性关系，各影响因素系数之和可理解成不可预见非费率，即：y=F(x1)+F(x2)+…+F(xn)。②随机生成一系列数据，计算确定相应的y值和F(x)值。③当模拟次数达到一定数量时即可获取能够反映实际情况的费率y的概率分布，以此作为不可预见费的估算指标。因此，生成大量的随机数据是蒙特卡罗模拟的重要条件，以往使用时因数据计算量较大而受到一定制约，而计算机编程的快速发展使得一系列的操作运算成为可能。

本文利用Matlab软件生成序列随机数据，对不可预见费费率应用蒙特卡罗法模拟估算的基本步骤如下：首先，通过调研和数理统计合理生成各影响因素的概率分布，利用各影响因素和费用组成搭建数学模型，然后利用Matlab软件分析系列数据，通过数理统计分析科学确定度量不可预见费的指标。

2 不可预见费费率估算

2.1 影响因素测算

2.1.1 价格变化

一般地，从准备施工到工程预算的时间间隔达到1年，针对2019年11月开始准备施工的项目，其预算应在2018年11月完成，预算价格是以2018年11月为准的而实际采购价格则以2019年11月为准。所以，随市场经济调整一年内价格可能会出现明显改变。

2018—2019年我国经济运行面临着较大的下行压力，PPI持续负增长并表现出前高后低的变化趋势。2020年，稳中求进的工作总基调和中央供给侧结构性改革使得经济运行平稳发展。因此，近几年的价格数据表现出明显的变化特征，统计分析2018—2020年的主要材料价格数据如表1。

表1 主要材料总价统计

2011—2020年数据具有代表性，能够比较准确地地体现市场变化状况，但数据统计相对较少，为保证分析合理性可以按三角分布，价格变化因素的影响系数最大、最可能和最小值为2.0%、1.2%、-1.4%。

2.1.2 不可抗力

统计分析葫芦岛市2018—2020年农业水利工程建设数据，结果发现建设施工期降雨量较大的只有2020年，因上游坡度较陡且局部水量较多，在排水沟进口处有近60 m护砌被冲毁，必须重建。农田排水沟的设计标准应符合积水不超过最大耐淹水深和耐淹时间要求，故综合考量排出时间、重现期和设计暴雨历时合理确定。该地段施工技术、工程设计达标，进口处局部水量因降雨量较大已超标，所以可以归结为不可抗力因素[7-8]。

由于自然灾害的发生概率较低，统计数据中只发生1次，不可抗力因素分析数据较少，所以将影响系数设定为三角分布特征。工程建设时也可能不出现自然灾害，此时的影响系数最小为0；结合2011—2020年统计数据，一次自然灾害增加费用如表2，以此确定不可抗力最可能值取0.15%，最大值0.20%。

表2 葫芦岛市不可抗力因素影响系数

2.1.3 设计变更

考虑到地质条件、占地搬迁等因素，施工建设时经常会出现工程变更。整理分析2011—2020年 葫芦岛市农业水利相关数据，利用SPSS软件拟合设计变更增加费，发现拟合结果与偏态分布具有较高的拟合程度。为便于生成随机数，经转换处理使其符合正态分布，并确定平方根转变能够生成近似正态分布，如图1，其特征参数σ=0.0058、μ=0.021。因此，将产生的随机数平方处理后代入蒙塔卡罗模拟公式输出该因素不可预见费费率，最终结果为5%。

图1 平方根转变后的正态分布情况

2.2 费率估算

价格变化、不可抗力和设计变更等因素所造成的费用增加统称为不可预见费[9-12]，并且不同因素之间相互独立，将以上三种影响因素系数的叠加定义为不可预见费费率，其表达式为：y=F(x1)+F(x2)+…+F(x3)，上式可进一步转变成Y=CF(x1)+CF(x2)+…+CF(x3)，其中C为初始投资。

依据以上分析成果可确定价格变化、不可抗力、设计变更造成的不可预见费对工程投资的影响，即价格变化因素服从最大值2.0%、最可能值1.2%、最小值-1.4%的三角分布，不可抗力因素服从最大值0.20%、最可能值0.15%、最小值0的三角分布，经平方根变换后设计变更因素服从σ=0.0058、μ=0.021的正态分布。设定试验次数800次，然后向Matlab软件输入价格变化、不可抗力、设计变更的概率分布，经1000次随机模拟输出1000个费率值。对模拟次数利用累计平均随机模拟结果进行分析，如图2。

图2 不可预见费费率累计平均模拟结果

图2表明，模拟次数达到300次以后模拟结果趋于稳定，总体在0.06上下波动，说明800次模拟即可达到预定精度要求。单次模拟表明，费率处于-0.0281～0.1547的变化范围，输出结果具有一定的散点随机分布特征，这表明农业水利工程的不可预测事件具有偶然性[13-19]，综合考虑各因素影响的蒙特卡罗模拟方法能够输出与实际情况相符的不可预见费费率。

采用频数分布图模拟输出1000次不可预见费费率值，如图3。结果显示，经进一步拟合分析不可预见费总体呈正态分布，特征参数σ=0.025、μ=0.06，经Q-Q图检验各点数据符合正态分布特征，所以取初始投资的6%作为不可预见费费率。统计分析2011—2020年不可预见费费率(表3)，

图3 不可预见费费率频数分布情况

表3 不可预见费费率实测值 %

研究期间不可预见费费率平均值为5.86%，实际值与模拟计算相差较小，说明该模型具有较好的可行性与可靠性。

3 结 论

本文利用蒙特卡罗模拟方法模拟了葫芦岛市2018—2020年农业水利工程不可预见费费率，模拟得出不可预见费费率可以取初始投资的6%，该数据能够真实反映农业水利工程实际情况，解决了不可预见费无法直接套用现行水利工程定额计算的问题，对间接费、现场经费和其他直接费等不构成实体项目的取费标准研究该方法具有较好的适用性。