煤炭资源资产评估理论和方法的研究.doc

Vol . 24 No . 6煤炭学报第 24 卷第 6 期1999 年 12 月J OU RNAL O F CH INA COAL SOC I E T YDec.1999文章编号 :0253 - 9993 (1999) 06 - 0657 - 06煤炭资源资产评估理论和方法的研究王广成1 , 李祥仪2 , 熊国华2( 11 中国煤炭经济学院 产业与技术经济研究所 , 山东 烟台 264005 ; 21 北京科技大学 , 北京 100083)摘 要 : 以劳动价值理论为基础 , 综合运用矿山 (资源) 地租理论和环境价值理论 , 提出了矿产资源价值由地勘劳动价值 、潜在收益价值和环境价值 3 部分构成. 在分析煤炭资源资产评估特点 的基础上 , 建立了煤炭资源资产评估的一般模型 、地勘劳动价值评估模型 、基于聚类的模糊评判 分类模型 、人工神经网络分类模型 、潜在收益价值评估模型及煤炭资源资产环境价值评估模型.针对不同类别的煤炭资源资产 , 应用所提出的理论和方法 , 进行了实例研究和模型检验.关键词 : 煤炭资源资产 ; 评估理论 ; 评估方法 ; 评估模型 ; 煤炭资源分类中图分类号 : F407121 ; F06211文献标识码 : A煤炭资源资产评估是煤炭资源资产管理 、合理确定煤炭资源税 、资源补偿费及矿业权价格的基础工作 , 也是合资 、合作及私营开发煤炭资源的必要工作 , 因而进行煤炭资源资产评估理论和方法的研究具有重要的现实意义. 对国有矿产资源资产评估的研究仍是一个较新的课题 , 从理论到实践都处于探索阶段 ,没有形成较系统的理论和较成熟的适用的评估方法 , 针对煤炭资源和煤炭企业的自身特点进行煤炭资源资产评估理论和方法的研究工作则刚刚开始1 ,2 . 作者系统地研究了煤炭资源资产评估理论和方法 , 并取得了初步成果3 .煤炭资源资产评估的理论基础研究 4 矿产资源价值理论1矿产资源的价值不是从来就有的 , 是当社会经济发展到一定阶段后才表现出来的. 人类在认识矿产资源的使用价值及研究掌握开发利用技能的过程中 , 矿产资源已经凝结了人类一般“附加”劳动 , 地质勘查劳动使矿产资源凝结了人类的一般劳动 , 使其具有价值. 但矿产资源价值的大小不是由劳动投入的多少决定的 , 而是由其获利能力大小决定的. 矿产资源价值量由地质勘查劳动价值 、矿产资源地租及环境破坏的补偿价值 3 部分构成 , 分别被称为地勘劳动价值 、潜在收益价值和环境价值. 矿产资源价值构成理论是矿产资源资产评估的重要理论依据. 既然矿产资源具有价值 , 相应地也具有价格. 矿产资源的稀缺性 、可替代性 、供求关系及技术进步 、国家经济政策影响着矿产资源价格.矿业权是由矿产资源资产所有权派生出来的他物权 , 包括探矿权及采矿权. 矿业权价格体现了矿产资源的价值及所有权的垄断性. 采矿权的价格以矿产资源的潜在收益价值为基础 ,受供求关系等多种因素的影响 ;探矿权价格则依附于已经获得部分储量信息而尚未完全探明的矿产资源的价值及地勘预期投入的多少.煤炭资源资产评估的一般模型2评估煤炭资源资产的价值 , 主要考察煤炭资源资产的获利能力 , 获利能力越大 , 价值越高 ; 反之 , 价值越低. 因此 , 适于用收益现值法进行评估. 在完善的市场经济体系下 , 煤炭价格基本反映其价值 , 其价格表达式 : 煤炭价格 = 煤炭资源价值 + 生成经营成本 + 税金 + 正常利润 , 则煤炭资源价值 = 煤炭价格 - 生产经营成本 - 税金 - 正常利润.收稿日期 : 1999 - 05 - 17基金项目 : 煤炭高校优秀青年科学基金项目 ( 96 - 38)运用收益现值法评估一般资产的价值 , 可先预测未来各年的收益净额 , 以适当的收益率折现后的净现金流量即为资产的价值. 煤炭企业的资产既包括一般的固定资产和流动资产 , 又包括煤炭资源资产 , 因而 煤炭资源资产评估有其特殊性. 一般资产评估将折旧费作为现金流入量 , 而煤矿的生产服务年限较长 , 依 靠现有的固定资产和流动资产很难将地下的煤炭资源开采出来 , 矿井生产期间要不断进行技术改造和固定 资产投资 , 以维持矿井的简单再生产 , 因此 , 评估煤炭资源资产时将折旧费 、维简费计入生产成本作为现 金流出量是比较合理的. 建立煤炭资源资产评估的一般模型为m= ( pi - ci - T i ) A i ( 1 + rt + rr) - i - S 0 + S m ( 1 + rt ) - m ,V C = V L + V N + V E式中 , V C 为煤炭资源资产价值 ;i = 1V L 为地质勘查劳动价值 ; V N 为煤炭资源潜在收益价值 ; V E 为煤炭资源环境价值 ; m 为矿井服务年限 ; p i 为第 i 年煤炭价格 ; ci 为第 i 年的预期生产成本 ; T i 为第 i 年的税金总额 ; A i 为第 i 年的矿井生产能力 ; rt 为适用收益率或折现率 , 一般取社会折现率 , 即 12 % ; rr 为风 险收益率 ; S 0 为初期投资总额或企业资产净额 ; S m 为矿井报废时的资产残值.如果评估范围内的煤炭资源储量较小 , 可供建井规模也小 (一般小于 10 a) , 依靠初期投资所形成的 固定资产 (不包括井巷工程) 和流动资产足以将地下的煤炭资源按法定回采率全部采出 , 不需再追加投资 , 这种情况应将折旧费作为现金流入量计算.煤炭资源资产地勘劳动价值评估地质勘探劳动价值是煤炭资源资产价值的一部分 , 通过探矿权的有偿出让或依法转让而体现出来. 探 矿权价格由取得探矿权出让金 (煤炭资源所有者权益) 和地勘劳动价值两部分组成 , 而探矿权价格评估正 是以地质勘探劳动价值为基础. 根据探矿权价格评估的特点 , 建立了地勘劳动价值一般评估模型为3V L = k ( V L 1 +V L 2 )V L 3+=n1n2n3Ct 1 ( 1 + Ctm 1 - t 1m 2 - t 2m 3 - t 3r)( 1 +r)+ Ct ( 1 + r)k,23t 1 = 1t 2 = 1t 3 = 1式中 , V L 1 , V L 2 , V L 3 为普查 、详查 、精查阶段所投入的地质勘查费用及正常利润现值 ; 约束条件 V L V C ; k 为煤田地质勘查风险系数 ; Ct , Ct , Ct 为普查、详查 、精查阶段第t 1 , t 2 , t 3 年度投入的勘查1 2 3费 ; m 1 , m 2 , m 3 为现阶段普查 、详查 、精查所经历的必要年限值 ; n1 , n 2 , n3 为普查 、详查 、精查所经历的实际年限 ; r 为资金利润率.在上述模型的基础上 , 针对不同的评估目的建立了以下模型 :(1)(2) (3) (4)(5)单位可采储量地勘劳动价值评估模型 ;地勘资本成本模型 ; 各级储量地勘劳动价值模型 ; 各级单位储量地勘劳动价值模型 ;社会平均地勘劳动价值模型.这些模型为评估地勘劳动价值提供了具体方法 , 具有可操作性与适用性的特点.煤炭资源资产潜在收益价值评估4第 6 期王广成等 : 煤炭资源资产评估理论和方法研究659了人工神经网络的分类模型并对煤炭资源资产进行分类6 .411 基于聚类的模糊评判分类模型通过分析煤炭资源资产价值的影响 因素 , 从中筛选出主要影响因素 , 并按 因素类别及评价层次进行了详细划分 ,其评价因素指标体系如图 1 所示 ( 图中 所标数字为采用判断矩阵分析法确定的 各评价指标权重) .0 . 379 2煤质煤层稳定性煤层倾角断褶层皱火成岩侵入岩性设 A = a1 , a2 , am 为待评对象瓦斯集 , m 为所进行分类的矿井数 ; B = b ,涌 水 量1, bn 为n 等 级 所 构 成 的 集 合 ;, ci j 为 评 价 因 素 集 , p ; p 为评价指标层次数, q ; q 为第 i 因素层的b2 ,发 火 期C = ci1 , ci2 ,i = 1 , 2 , 3 ,目; j = 1 , 2 ,因素 数; w = w i1 , w i2 , w ij ,w 为权重分配 , i , j 符号意义同上.对待评对象 al ( l = 1 , 2 , 3 ,m ) , 首先在因素层就单因素 cij ( i = 1 , q ) 确定2 , 3 , p ; j = 1 , 2 ,al 属于 bk 的程度.对于 al A ,煤种比价bk B ,关于单因的 程 度 ,= 1 , 2 ,图 1 影响因素评价指标体系Evaluatio n index system of influencing factors素 cij C , 作 出al 属 于 bkFig11r ( ij)l = 1 , 2 , m ; klk, n . 故可得一矩阵 (并非方阵) R 为r ( i j)( i j)( ij)r12r1 n11r ( ij)( i j)( ij)r22r2 n21R =.r ( i j)( i j)( ij)r m 2r m nm 1然后逐层综合评判各因素 , 可得出 al 属于 bk 的隶属度为qqqw ij r11( i j)w ij r12( ij)w ij r1 n( i j)r ( i j)( i j)( ij)j = 1qj = 1qj = 1qr12r1 n11( i j)( i j)( ij)w ij r21w ij r22w ij r2 n( i j)( ij)( i j)r21r22r2 nR ( ij)=,j = 1j = 1j = 1r ( i j)( i j)( ij)r m 2r m nm 1qqqw ij r m 1w ij r m 2w ij r m n( i j)( ij)( i j)j = 1j = 1j = 1qw i j式中 ,= 1 ; i = 0 , 1 , 2 , p .j = 1pqwR ( 0)R ( ij) , 即综合各因素的模糊相似矩阵 , 即综合评判结果=iji = 1 j = 1煤层条件0 . 209 2地质因素0 . 263 80 . 411 6煤炭储量0 . 407 30 . 140 5地质条件0 . 198 50 . 518 2采矿因素0 . 322 40 . 168 90 . 225 30 . 472 3矿井灾害0 . 316 1影 响 因 素 指 标0 . 112 10 . 211 60 . 161 2地勘可靠性 开拓方式 机械化程度 开采深度地区经济 外运能力 外运距离0 . 365 70 . 210 50 . 194 30 . 423 80 . 356 1社会经济0 . 260 40 . 154 80 . 287 50 . 228 7R ( 0)( 0)R ( 0)R 12111 n( 0)( 0)( 0)R 21R 22R 2 nR ( 0)=,R ( 0)( 0)( 0)R m 2R m nm 1R ( 3 )( 0)= max ( R l k ) , l = 1 , 2 , m ; k = 1 , 2 , n .l则 R ( 3 )所对应的类别 bk 即为矿井 l 所开采的煤炭资源资产类别. 应用 78 个煤矿的煤炭资源资产数据检l验上述分类模型.412基于人工神经网络煤炭资源资产分类模型根据建模基础和煤炭资源资产分类的性质 , 采用多层前馈神经 网络模型 , 如图 2 所示. 隐层和输出层采用 f ( u j ) = ( 1 + e - uj ) - 1 = 1 + e - ( w ij x i - ) - 1 形式的特征函数 ,其中 , w 为权值 ; 为阈值 ;ji jji , j 为结点标号.根据煤炭资源资产评估的需要 ,对网络的结构参数进行了设计6. 前向网络的训练通过采用误差反向传播算法 , 即 B P 算法. 根据学习获得的稳定权值 ,对分类集的样本进行分类 ,并输出分类结果.413 煤炭资源资产潜在收益价值评估依据生产成本理论 , 系统地分析了煤炭生产的特点及确定预期 成本所遵循的原则 , 从而建立了各类煤炭资源开采的预期成本模型 及指数预测模型. 根据我国煤炭价格体系的现状及煤炭市场供求特征 , 建立了国际市场煤炭价格的随机序列线性预测模型 ( A R (p ) 模型) , 用于预测国际市场煤炭价格的变化 , 进而预测国内煤炭价格 的变化. 在此基础上 , 针对不同情况建立了潜在收益价值评估模型.(1) 对于未开发资源及在建矿井的煤炭资源潜在收益价值可用 下式评估 , 即图 2 多层前馈神经网络模型Fig12 Multi2layer feed forward neural net wor k modelT Q 0 am ( pi - icij - ( 1 - ai ) pi r2 - ( 1 - at ) pi r2 r3 ) ( 1 -r1 ) ( 1 + rt + rr ) -V N =ni = 1I t - V L - V E + S m ( 1 + rt ) - m ,式中 , V N 为煤炭资源资产潜在收益价值 ;, 5 ; at 为非增殖额占煤炭价格的比例 ;ci j 为第 j 类煤炭资源资产 , 第 i 年的预期生产成本 , j = 1 , 2 ,r1 , r2 , r3 为所得税 、增值税 、城市建设维护税税率 ( 教育费附加所占比例很小 , 因此在模型中没有被考虑) ; am 为井田内资源采出率 ; Q 0 为评估基准日的煤炭资源储量 ; T 为评估年限 ; n 为评估年限数 , n = T 为无量纲值 ; I t 为预期初期总投资现值. (2) 对于生产矿井采用下式评估 , 即T Q a a k ( p i - cij - ( 1 - ai ) p i r2 - ( 1 - at ) pi r2 r3 ) ( 1 - r1 ) ( 1 + rt + rr) - iV N =ni = 1S 0 - V L - V E + S m ( 1 + rt ) - m ,式中 , ak 为评估范围内的煤炭资源回收率 ; Q a 为评估基准期的煤炭资源储量 ; S 0 为评估基准日企业的第 6 期王广成等 : 煤炭资源资产评估理论和方法研究661煤炭资源开采所产生的环境破坏而支付的费用及环境损失价值 , 即为煤炭资源的环境价值.通过分析煤炭资源开采对环境的主要影响 , 依据环境价值评估的具体方法 , 分别建立了各项环境损失价值的评估模型3 . 对于给定范围内的煤炭资源资产 , 其环境价值为各项环境损失价值之和 , 其数学模型为nV E = V i( i = 1 , 2 , 15) ,i = 1式中 , V E 为煤炭资源资产的环境价值 ; V i 为各项环境损失价值.应用实例6选择神府矿区活鸡兔井田、阜新矿区清河门矿 、北票矿区冠山矿煤炭资源资产作为评估实例对上述所建模型及评估方法进行检验. 从以上 3 个实例的评估结果可知 , 若按单位煤炭产量计算 , 煤炭资源资产价值为 21257175 元/ t . 地勘劳动价值评估以社会平均储量成本为基础 , 按单位煤炭产量计算的地勘劳动价值为 11241156 元/ t . 煤炭资源资产潜在收益价值 、环境价值按单位产量计算分别为 01676126 元/t , 01250130 元/ t .结(1) (2)现值法 ;(3)论矿产资源价值由地质勘查劳动价值 、潜在收益价值和环境价值构成.7依据资产评估理论 、矿产资源价值理论及煤炭资源资产评估的特点 , 煤炭资源资产评估适用收益由此建立了煤炭资源资产评估的一般模型.所建的地勘劳动价值评估模型体现了煤炭资源勘探的阶段性及探权价格评估的特点 , 适用于不同阶段探矿权的流转而进行的地勘劳动价值评估 , 是探矿权价格评估的基础 , 这些模型具有可操作性与适用性的特点.(4) 煤炭资源资产价值及潜在收益价值评估是在煤炭资源分类的基础上进行的. 将人工神经网络方法应用于煤炭资源资产分类 , 建立了人工神经网络分类模型 , 将模糊数学方法和人工神经方法有机地结合起来.(5) 用动态分析方法评估煤炭资源资产价值及潜在收益价值是比较客观的 , 所建立的各类煤炭资源开采的预期成本及预测模型 、煤炭合理价格及预测模型 、潜在收益价值评估模型是正确的.(6) 依据环境价值理论和环境价值评估的各种具体方法建立的煤炭资源资产环境价值评估模型 , 对评估煤炭资源资产环境价值具有指导意义和参考价值.参考文献 :王立杰. 煤炭资源资产的价值及其估算方法 J .煤炭学报 , 1996 , 21 (2) : 139141123456汪应宏 , 黄国良 , 汪云甲. 煤炭资源资产价值评估方法探讨 J .煤炭经济研究 , 1998 (2) : 1920王广成. 煤炭资源资产评估理论和方法研究 D . 北京 : 北京科技大学 , 1997 . 11王广成 , 李祥仪. 论矿产资源的价值及价值构成 J .地质技术经济管理 , 1996 (6) : 2226王广成 , 李祥仪 , 熊国华. 煤炭资源资产分类的模糊数学方法王广成 , 李祥仪. 基于人工神经网络的煤炭资源资产分类研究J . 阜新矿业学院学报 , 1997 , 16 (5) : 577581J . 系统工程理论与实践 , 1998 , 18 (6) : 7479作者简介 :王广成 (1965 - ) , 男 , 博士 , 副教授 , 1998 年毕业于北京科技大学. 现任中国煤炭经济学院产业与技术经济研究所所长. 主要从事技术经济与工程管理领域的教学与科研工作. 完成科研课题 5 项 ; 发表 “煤矿改扩建投资决策支持系统等论文 20 余篇 ; 参加编写煤矿建筑安装概预算等著作 3 部.Study on the theories an d methods f or coal resources a sset val uat ionWAN G Guang2cheng1 , L I Xiang2yi2 , XION G Guo2hua2( 11 Chi na Coal Econom ic Col lege , Y a nt ai 264005 , Chi na ; 21 Bei ji n g U ni versi t y of S cience a n d Tech nology , Bei ji n g 100083 , Chi na)Abstract : Based o n t he t heo ries of labo ur value , mine ( reso urces) rent , and enviro nmental value , t he mineral reso urcesvalue co mpo nent t heo r