農(nóng)用地估價中純收益的測算

農(nóng)用地估價中純收益的測算

隨著科學(xué)從資源價格轉(zhuǎn)移到資源有價概念的轉(zhuǎn)變，表明資源資產(chǎn)與資源管理相結(jié)合的新時期到來。在這一外力的推動下,一方面農(nóng)村地產(chǎn)市場已客觀、局部的存在,科學(xué)、合理地評估農(nóng)用地價格,有利于土地資源優(yōu)化配置,有利于土地有償使用制度改革,也為城鄉(xiāng)土地市場的培育提供了保障。農(nóng)用地主要通過種植或養(yǎng)殖產(chǎn)生收益,其價格高低決定于收益能力。另一方面農(nóng)村土地市場不完善,缺乏農(nóng)用地交易案例。因此,收益還原法是開展農(nóng)用地價格評估的首選方法,其中純收益確定的合理與否將直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此,本文從目前收益還原法中純收益存在的問題著手,探討利用灰色預(yù)測模型(GM)和CD生產(chǎn)函數(shù)確定純收益的定量化方法和過程,為提高收益還原法的合理性和正確性提供一種方法。1設(shè)條件:農(nóng)田使用權(quán)資產(chǎn)價值被流失純收益是收益還原法的三個基本參數(shù)之一。當(dāng)前農(nóng)用地純收益測算主要采用投入、產(chǎn)出法,即采用總收益減去總成本這一差額法。但是,由于種種原因,投入產(chǎn)出法并不能真正反映農(nóng)用地的預(yù)期收益能力,造成地價失準(zhǔn)。其一,目前計算農(nóng)用地收益時采用的是實際收益,由于生產(chǎn)資料價格、工資水平、農(nóng)民經(jīng)營管理水平方面的差異,往往出現(xiàn)“高效益高地價、低效益低地價”、“同一塊土地,收益大相徑庭”等現(xiàn)象,導(dǎo)致農(nóng)用地使用權(quán)資產(chǎn)價值的流失;其二,近年來農(nóng)用地單產(chǎn)的提高主要依靠增加農(nóng)業(yè)投入,而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)高于農(nóng)產(chǎn)品收購價格,各地普遍出現(xiàn)增產(chǎn)不增收的現(xiàn)象,計算得到的農(nóng)用地純收益常常過低,甚至為負值;其三,中國農(nóng)業(yè)基本屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè),農(nóng)民從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性、流動性和隨意性較大,人工費用(勞動日工資)難以把握,計算結(jié)果往往偏高,這樣就出現(xiàn)勞動報酬“擠占”農(nóng)用地收益,農(nóng)用地純收益減少現(xiàn)象。同時由于測算不合理,許多地區(qū)的農(nóng)用地收益為負值或過低,為農(nóng)用地估價設(shè)置了障礙。因此,根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入組合的特點,探索農(nóng)用地純收益的測算方法,對應(yīng)用收益還原法具有十分重要的現(xiàn)實意義。2農(nóng)業(yè)用地純收入的計算方法2.1灰色系統(tǒng)理論對純收益的預(yù)測按人類對現(xiàn)實世界了解程度的多少,將客觀世界分為3個系統(tǒng):一是系統(tǒng)內(nèi)部信息是完全充分的白色系統(tǒng);二是系統(tǒng)內(nèi)部信息對外界來說是一無所知,而只能通過其同外界的聯(lián)系來加以觀測研究的黑色系統(tǒng);三是系統(tǒng)內(nèi)一部分信息是已知的,另一部分信息是未知的,系統(tǒng)內(nèi)各因素間具有不確定的關(guān)系的灰色系統(tǒng)。農(nóng)用地的純收益系統(tǒng)中部分信息是明確的,部分信息不明確,這符合灰色系統(tǒng)的特征,所以未來純收益的預(yù)測可以借鑒灰色系統(tǒng)理論。由于灰色系統(tǒng)建立預(yù)測模型對原始數(shù)據(jù)陣列的要求不高,考慮到中國農(nóng)用地估價信息不容易搜集的現(xiàn)實,建立灰色模型預(yù)測農(nóng)用地的未來純收益更具有現(xiàn)實意義。2.1.1純收入預(yù)測模型的構(gòu)建灰色系統(tǒng)的主要建模思想是將原始信息數(shù)據(jù)序列通過一定的數(shù)學(xué)方法處理后,將其轉(zhuǎn)化為微分方程來描述原系統(tǒng)的客觀規(guī)律。1原始序列的加密以前n年的農(nóng)用地純收益數(shù)據(jù)為依據(jù)組成原始序列{x(0)(i),i=1,2,…,n},然后對原始序列做一次累加得到新的數(shù)據(jù)列{x(1)(k),k=1,2,…,n},即x(1)(k)=k∑i=1x(0)(i)x(1)(k)=∑i=1kx(0)(i)。2eyn公式為?a=[a?u]Τ=(BΤB)-1BΤYΝa?=[a?u]T=(BTB)?1BTYN,式中B=(-12[x(1)1(1)+x(1)1(2)]1-12[x(1)1(2)+x(1)1(3)]1??1-12[x(1)1(n-1)+x(1)1(n)]1)YΝ=[x(0)(2)?x(0)(3)????x(0)(n)]Τ。3u3000ua?x(1)(k+1)=[x(0)(1)-ua]e-ak+ua,式中,?x(1)(k+1)為預(yù)測的前(k+1)年的純收益累加值,x(0)(1)、u、a同前。4第k年的純收益累減還原。過由于純收益預(yù)測方程求出的為預(yù)測的前(k+1)年的純收益累加值,因此需要進行累減還原,才能得到第k年的純收益值。?x(0)(k)=?x(1)(k+1)-?x(1)(k)。2.1.2確定灰色模型及預(yù)測模型的精度為提高所建立灰色模型(1,1)預(yù)測值的精度和可靠性,利用后驗差檢驗方法進行精度檢驗。設(shè)原始數(shù)據(jù)列為{x(0)(k),k=1,2,…,n},預(yù)測數(shù)據(jù)列為{?x(0)(k)?k=1?2???n},則殘差為:q(0)(k)=x(0)(k)-?x(0)(k)。記原始數(shù)據(jù)的均方差為S1,殘差的均方差為S2,則S21=1nn∑k=1[x(0)(k)-ˉx]2;S22=1nn∑k=1[q(k)-ˉq]2,設(shè)C與P是后驗差檢驗的兩個重要數(shù)據(jù),C稱為后驗差比值,P稱為小誤差頻率。C=S2/S1;Ρ=Ρ{|q(k)-ˉq|＜0.6745S1}?指標(biāo)C越小越好。C越小,表示S1越大而S2越小。S1大,表明原始數(shù)據(jù)方差大,原始數(shù)據(jù)離散程度大;S2小,表明殘差方差小,殘差離散程度小。而C小,表明盡管原始數(shù)據(jù)很離散,而模型所得計算值與實際值之差并不太離散。指標(biāo)P越大越好,表明殘差與殘差平均值之差小于給定值0.6745S1的點較多。按C與P兩個指標(biāo),可綜合評定預(yù)測模型的精度,將預(yù)測精度分為4類,見表1。在收集農(nóng)用地價格原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過建立灰色預(yù)測模型來獲取預(yù)期純收益,由于灰色模型充分考慮了純收益系統(tǒng)中的不可預(yù)見性,并通過原始數(shù)據(jù)累加處理消除隨機因素的影響,還可以通過分析預(yù)測模型的等級檢驗預(yù)測純收益數(shù)據(jù)的可靠性;同時,采用灰色模型預(yù)測預(yù)期純收益時,只需取4~5個年份數(shù)據(jù)即可,原始數(shù)據(jù)需求量少,建模簡便易行,同時也可較真實地反映農(nóng)用地收益的實際情況和發(fā)展趨勢,因而該方法對農(nóng)用地價格評估工作具有很好的指導(dǎo)意義。2.2建立模型的基本思想Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)是美國數(shù)學(xué)家柯布(C-harles.W.Cobb)和經(jīng)濟學(xué)家道格拉斯(Paul.H.Do-uglas)共同探討投入和產(chǎn)出關(guān)系時創(chuàng)造的生產(chǎn)函數(shù)。它是最常用的一種新古典經(jīng)濟學(xué)生產(chǎn)函數(shù),不僅具有簡練的數(shù)學(xué)形式,而且在內(nèi)容上選擇了產(chǎn)出的最基本、最主要要素——勞動力和生產(chǎn)資料(價值)作為解釋變量,同時也重視科技進步的作用。而勞動力、生產(chǎn)資料投入和科技進步正是決定產(chǎn)出的最主要要素,它們之間的關(guān)系反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程內(nèi)在的技術(shù)經(jīng)濟聯(lián)系。其一般形式是:Y=cKαLβMγ。其中,Y為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(總收益);c為常數(shù);K、L、M為資本、土地面積、勞動力投入;α、β、γ為資本、土地面積、勞動力投入的生產(chǎn)彈性系數(shù)。通過對模型兩邊取對數(shù),可使函數(shù)轉(zhuǎn)化為對數(shù)型線性函數(shù),即:lnY=lnc+α×lnK+β×lnL+γ×lnM。經(jīng)過線性變換后的方程,就可以采用最小二乘法進行參數(shù)估計,從而得到參數(shù)c、α、β、γ的值,由此根據(jù)方程就可以計算在既定投入水平下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的理論總收益。首先,由于CD生產(chǎn)函數(shù)具有可線性化的特點,并且在進行參數(shù)估計時,可以不考慮各種投入要素的單位,計算非常方便;其次,在測算時,把土地、勞動力和資金等影響農(nóng)用地純收益的因子作為生產(chǎn)要素的變量,反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)構(gòu)成水平,經(jīng)過線性變換后,就可以計算出在既定投入水平下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的理論總收益;第三,根據(jù)邊際收益的計算公式,土地的平均邊際收益為dY/dL=β*Y/L,它表示的是:在現(xiàn)有的生產(chǎn)條件下,當(dāng)其他生產(chǎn)要素比例保持不變時,每增加1畝土地所引起的農(nóng)業(yè)總收入的增加,即在數(shù)量上相當(dāng)于農(nóng)用地的純收益。引入CD生產(chǎn)函數(shù)測算農(nóng)用地純收益的主要步驟如下:1)根據(jù)研究區(qū)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的因素,構(gòu)建方程。目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,投入要素主要有土地、勞力、資金3大類,進一步細化確定影響投入的自變量因子為地塊面積、種子、化肥、農(nóng)藥、機械耕作、管理等費用和勞動用工數(shù)等因子,以農(nóng)用地實際總收益為因變量,構(gòu)建以下多元回歸模型:Y=axb11xb22xb33xb44xb55xb66xb77xb88。其中,Y為農(nóng)用地實際總收益;a為常數(shù);xi為影響投入的因子;bi為待定系數(shù)。2)野外調(diào)查收集樣本資料,包括土地總收益和相應(yīng)的自變量因子數(shù)據(jù),樣本個數(shù)應(yīng)符合技術(shù)經(jīng)濟定量分析和變量設(shè)置要求。3)利用Eviews或SPSS軟件,對樣本數(shù)據(jù)進行分析,并對方程進行擬合優(yōu)度檢驗、F-檢驗、對參數(shù)進行t-檢驗,確定具體的回歸方程。4)通過對農(nóng)用地地塊面積求方程的一階偏導(dǎo)數(shù),得到農(nóng)用地的平均邊際收益即純收益。運用CD生產(chǎn)函數(shù),通過模型擬合測定出理論總收益,并計算得到農(nóng)用地的純收益,能夠消除因農(nóng)民生產(chǎn)技能、投入及管理水平的個體差異所引起的純收益的差異;同時,前面也提到勞動日工資的測算也是收益還原法評估的一個“瓶頸”,而通過引入CD生產(chǎn)函數(shù),只考慮用工量,這樣的計算結(jié)果更客觀地反映農(nóng)用地的純收益水平,避免出現(xiàn)勞動日工資過高“擠占”農(nóng)用地收益導(dǎo)致收益過低或呈現(xiàn)負收益現(xiàn)象的存在。3實際投入產(chǎn)出計算以湖北省潛江市為研究樣區(qū),收集、整理了283個樣本農(nóng)戶的資料,然后借助CD生產(chǎn)函數(shù)法測算283個樣本的理論純收益,并與投入產(chǎn)出計算的實際純收益進行對比分析。3.1調(diào)查樣點的確定根據(jù)潛江市影響農(nóng)用地投入的實際情況,確定影響農(nóng)用地投入的因素主要為地塊面積、種子、化肥、農(nóng)藥、水電費、機械作業(yè)費、勞動用工量、其他費用(殺蟲劑、除草劑、塑膜、小農(nóng)具折舊等,見表2,然后按照表2的格式收集調(diào)查樣點所在地塊1年內(nèi)種植作物的實際總收益、各種物化投入和人工等數(shù)據(jù)。根據(jù)技術(shù)經(jīng)濟定量分析和變量設(shè)置的要求,將實地調(diào)查數(shù)據(jù)整理成表3的格式,見表3。3.2xnxn的擬合方程以農(nóng)用地實際總收益為因變量,以地塊面積、種子、化肥、農(nóng)藥、水電費、機械作業(yè)費、勞動用工量和其他費用這8個因素為自變量,構(gòu)建以下多元回歸模型:Y=axb11xb22xb33xb44xb55xb66xb77xb88。式中,Y為農(nóng)用地實際總收益(元);x1為地塊面積(畝);x2為購買種子費用(元);x3為購買化肥費用(元);x4為購買農(nóng)藥費用(元);x5為水電費用(元);x6為機械作業(yè)費用(元);x7為勞動用工量(工日);x8為其他費用(殺蟲劑、除草劑、塑膜、小農(nóng)具折舊等)(元);a、b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8為待定系數(shù)。方程兩邊取對數(shù),令Y1=lnY、c=lna、zn=lnxn(n=1、2、…、8),將方程轉(zhuǎn)化為多元線性方程:Y1=c+b1z1+b2z2+b3z3+b4z4+b5z5+b6z6+b7z7+b8z8。將按表3收集的283個樣點原始數(shù)據(jù)錄入Excel中建立樣點數(shù)據(jù)表,然后導(dǎo)入數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件SPSS對數(shù)據(jù)進行逐步回歸分析。采用F檢驗,查F-分布表,當(dāng)α=1%時,F(1,281)=6.64,F(2,280)=4.60,F(3,279)=3.78,F(4,278)=3.32,F(5,277)=3.02,當(dāng)α=5%時,F(1,281)=3.84。系數(shù)檢驗F值大于6.64,即達到極顯著時進入方程,多個變量進入方程后F值小于3.84的剔出方程,逐步回歸結(jié)果見表4。各方程F值均遠大于臨界值,表明方程達到極顯著水平,回歸整體是顯著線性的。經(jīng)多次篩選,復(fù)相關(guān)系數(shù)明顯增大,種子、水費和其他3個自變量未達到極顯著,不能進入方程。擬合方程為:Y1=5.990+0.378z1+0.219z3-0.108z4+0.179z6-0.176z7。原變量的回歸方程為:Y=399.4146x0.3781x0.2193x-0.1084x0.1796x-0.1767。3.3業(yè)投入水平下的經(jīng)濟效益將283個樣點農(nóng)業(yè)投入數(shù)據(jù)代入回歸方程中,計算得到當(dāng)前農(nóng)業(yè)投入水平下,樣點農(nóng)用地的理論總收益。然后對回歸方程求地塊面積的一階偏導(dǎo)數(shù),將理論總收益和地塊面積代入公式,即可得到土地的邊際收益,即農(nóng)用地的公頃均純收益(表3)。3.4計算結(jié)果偏低為對比分析農(nóng)用地純收益測算的準(zhǔn)確性,本研究采用投入產(chǎn)出計算得到農(nóng)用地實際純收益(表3),其中農(nóng)民日工資水平為每天12元,計算結(jié)果明顯偏低,經(jīng)分析其主要原因是活勞動投入即農(nóng)民的勞動報酬過高。通過采用收益還原法計算兩種方法確定的農(nóng)用地價格,投入產(chǎn)出法的價格范圍在3.45元/m2~13.34元/m2,農(nóng)用地價格偏低,變動幅度也大,沒有很好地反映農(nóng)用地的收益特征;而CD生產(chǎn)函數(shù)的價格范圍在9.54元/m2~16.35元/m2,這樣可以發(fā)現(xiàn)通過引入CD生產(chǎn)函數(shù)后計算得到的農(nóng)用地價格更準(zhǔn)確、更合理。4建立回面模型1)作為收益還原法最重要的參數(shù)——純收益,本文開展的研究對提高估價