輸變電工程可研投資管控效果評(píng)價(jià)研究

陳丹 吳霜 楊慶剛

【摘 要】 可研階段是工程投資管控的關(guān)鍵階段，然而目前電網(wǎng)公司對(duì)輸變電工程可研階段的投資管控缺少針對(duì)性的研究，工程實(shí)際投資較可研估算的結(jié)余率普遍較高。基于此，文章通過對(duì)輸變電工程大樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，深入挖掘出輸變電工程在可研投資管控方面的薄弱點(diǎn)，并從經(jīng)濟(jì)和技術(shù)兩個(gè)角度出發(fā)，構(gòu)建變電工程和線路工程的可研管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具有一定的創(chuàng)新性。同時(shí)，通過建立基于灰色三角白化權(quán)函數(shù)和理想解法的組合評(píng)價(jià)模型，對(duì)輸變電工程可研投資管控效果進(jìn)行評(píng)價(jià)，為電網(wǎng)公司進(jìn)行工程造價(jià)控制提供參考。

【關(guān)鍵詞】 輸變電工程; 可研投資管控; 組合評(píng)價(jià)模型

【中圖分類號(hào)】 F062.4 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A ?【文章編號(hào)】 1004-5937（2019）16-0024-07

電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的建設(shè)時(shí)間較長，所投入的資金也較多，電網(wǎng)項(xiàng)目本身的復(fù)雜性使其資金管理面臨一定的不確定性[1]。同時(shí)，隨著電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目逐漸增多，投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，新電改不斷深入，影響其投資計(jì)劃的因素也變得更加多樣化和復(fù)雜化，科學(xué)合理地進(jìn)行投資管控愈發(fā)凸顯其重要性。

已有研究證明，項(xiàng)目全壽命周期中各個(gè)階段的因素會(huì)對(duì)工程造價(jià)產(chǎn)生影響，其中影響最大的階段為可行性研究階段，其對(duì)工程造價(jià)產(chǎn)生的影響可達(dá)到70%～80%[2]。因此，可研階段能否做出正確的決策至關(guān)重要。而投資估算作為可行性研究階段工作中的重點(diǎn)，既是判斷項(xiàng)目可行性、投資效益和優(yōu)選投資方案的主要依據(jù)，也是下一階段編制項(xiàng)目概算的主要依據(jù)[3]。由此可見，可研估算的準(zhǔn)確性和合理性是工程投資有效管控的前提。一般來說，最終可研階段投資估算的偏差率應(yīng)在10%以內(nèi)。然而目前，電網(wǎng)公司對(duì)于電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目的投資管控仍存在較大缺陷，工程實(shí)際投資較可研估算的結(jié)余率高這一問題普遍存在，這就導(dǎo)致項(xiàng)目可研難以發(fā)揮其應(yīng)有的作用，無法在項(xiàng)目源頭上有效控制工程投資，造成大量資金閑置，資金使用效率不高。

目前針對(duì)電網(wǎng)項(xiàng)目投資管控的研究大多集中在電網(wǎng)工程全過程造價(jià)管理方面，單獨(dú)針對(duì)可研階段投資管控這一問題的研究不夠深入，也較少針對(duì)可研估算結(jié)余率這一問題展開研究。一方面，丁偉偉[4]、劉冰旖[5]、許曉明等[6]，對(duì)電網(wǎng)項(xiàng)目前期決策、初步設(shè)計(jì)、招投標(biāo)、施工、竣工決算等各階段造價(jià)管理方面存在的問題進(jìn)行了挖掘，在可研階段提出了相應(yīng)的管理措施以實(shí)現(xiàn)對(duì)最終實(shí)際造價(jià)的管控。但由于其針對(duì)的是項(xiàng)目實(shí)際造價(jià)的管控，因此在可研估算本身準(zhǔn)確性的管控方面較為薄弱，且主要以定性分析為主。另一方面，各文獻(xiàn)針對(duì)投資管控效果所建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，大多包含了費(fèi)用指標(biāo)，但費(fèi)用指標(biāo)的可比性、全面性還有待加強(qiáng)。例如邱金鵬[7]雖對(duì)造價(jià)各項(xiàng)費(fèi)用進(jìn)行了細(xì)分，將主控樓建筑費(fèi)用、控制電纜單價(jià)等納入了變電工程造價(jià)合理性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，但這些指標(biāo)均為絕對(duì)指標(biāo)，難以直觀說明投資的管控效果。路妍[8]考慮了投資控制率、不合理費(fèi)用支出率等相對(duì)指標(biāo)，但只針對(duì)總體投資，缺少對(duì)具體分項(xiàng)費(fèi)用的深入分析。本文所開展的電網(wǎng)工程分項(xiàng)費(fèi)用結(jié)余率研究有利于彌補(bǔ)這方面的空白。在評(píng)價(jià)方法方面，各文獻(xiàn)所運(yùn)用的模型基本分為兩類，一類以傳統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)模型為主，例如Niu，et al.[9]所采用的改進(jìn)TOPSIS法，Li，et al.[10]采用的灰色模糊綜合評(píng)價(jià)法等。另一類將智能算法運(yùn)用到綜合評(píng)價(jià)中，例如He，et al.[11]所采用的模糊貝葉斯LS-SVM法等。這些綜合評(píng)價(jià)模型可以為本文進(jìn)行管控效果評(píng)價(jià)研究提供參考。

綜上，本文通過對(duì)輸變電工程大樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，深入挖掘出輸變電工程在可研投資管控方面的薄弱點(diǎn)，并以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建可研投資管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，同時(shí)建立基于灰色三角白化權(quán)函數(shù)和理想解法的組合評(píng)價(jià)模型，為電網(wǎng)公司進(jìn)行輸變電工程可研投資管控提供參考。

一、輸變電工程可研投資管控效果分析

本文主要針對(duì)東部某省的輸變電工程可研投資管控效果進(jìn)行研究。目前該省電網(wǎng)公司在工程投資管控方面存在片面性，即對(duì)于實(shí)際投資超出可研估算的管控措施較為嚴(yán)格，因此輸變電工程較少出現(xiàn)超可研投資的情況，但對(duì)于實(shí)際投資較可研估算的結(jié)余率卻缺少相關(guān)的要求，這就造成輸變電工程投資結(jié)余率偏高，可研階段無法發(fā)揮對(duì)投資控制的作用，較大的投資結(jié)余率也導(dǎo)致了大量預(yù)算資金的閑置，降低了資金使用效率，不利于電網(wǎng)公司的資金管理和日常運(yùn)營。

本文選取該省2015、2016年完成竣工決算審計(jì)的100項(xiàng)輸變電工程（包括46項(xiàng)110千伏工程和54項(xiàng)220千伏工程）進(jìn)行投資結(jié)余率分析，發(fā)現(xiàn)所有工程可研批復(fù)資金合計(jì)為184.88億元，實(shí)際建設(shè)資金為129.97億元，實(shí)際投資較可研估算結(jié)余54.91億元，結(jié)余率為29.7%。其中，投資結(jié)余率小于0%，即出現(xiàn)超支情況的工程有3項(xiàng)，投資結(jié)余率在0%～10%的工程有13項(xiàng)，在10%～20%的工程有19項(xiàng)，在20%～30%的工程有30項(xiàng)，在30%～40%的工程有26項(xiàng)，在40%～50%的工程有7項(xiàng)，大于50%的工程有2項(xiàng)。

由此可知，在100項(xiàng)輸變電工程中，出現(xiàn)超支情況的工程數(shù)占工程總數(shù)的3%，存在結(jié)余情況的工程數(shù)占工程總數(shù)的97%，說明工程造價(jià)呈整體降低趨勢。在97項(xiàng)投資結(jié)余的工程中，實(shí)際投資較可研估算結(jié)余率在0%～10%的工程數(shù)占13%，結(jié)余率大于50%的工程數(shù)占2%，而結(jié)余率在10%～50%的工程數(shù)占85%，說明大部分工程的投資結(jié)余率都偏高，可研對(duì)投資的管控力度不夠，因此有必要對(duì)可研投資管控效果進(jìn)行進(jìn)一步的評(píng)價(jià)和分析。

二、輸變電工程可研投資管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（一）變電工程

1.經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

根據(jù)《電網(wǎng)工程建設(shè)預(yù)算編制與計(jì)算規(guī)定》（2013年版）規(guī)定，建設(shè)項(xiàng)目靜態(tài)投資由建筑安裝工程費(fèi)、設(shè)備購置費(fèi)、其他費(fèi)用及基本預(yù)備費(fèi)構(gòu)成。

（1）建筑安裝工程費(fèi)

建筑安裝工程費(fèi)包括建筑工程費(fèi)和安裝工程費(fèi)。由對(duì)100項(xiàng)輸變電工程的統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，建筑安裝工程費(fèi)的結(jié)余主要由直接工程費(fèi)結(jié)余造成，因此將直接工程費(fèi)結(jié)余率作為建筑安裝工程費(fèi)方面的管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（2）設(shè)備購置費(fèi)

設(shè)備購置費(fèi)包括設(shè)備費(fèi)和設(shè)備運(yùn)雜費(fèi)。由于國網(wǎng)實(shí)施工程物資招投標(biāo)制度以后設(shè)備采購價(jià)格有所降低，因此主要的結(jié)余在于設(shè)備費(fèi)，以設(shè)備費(fèi)結(jié)余率作為設(shè)備購置費(fèi)的管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（3）其他費(fèi)用

其他費(fèi)用包括建設(shè)場地征用及清理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)管理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)技術(shù)服務(wù)費(fèi)、生產(chǎn)準(zhǔn)備費(fèi)和大件運(yùn)輸措施費(fèi)。其中，建設(shè)場地征用及清理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)管理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)技術(shù)服務(wù)費(fèi)、生產(chǎn)準(zhǔn)備費(fèi)的結(jié)余量和結(jié)余率較高，因此將這四項(xiàng)費(fèi)用的結(jié)余率作為其他費(fèi)用的管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（4）基本預(yù)備費(fèi)

由于可研階段一般按照工程總造價(jià)的4%作為工程預(yù)備費(fèi)，按變電和線路分列，在總造價(jià)大幅度結(jié)余的情況下，大部分工程項(xiàng)目未動(dòng)用基本預(yù)備費(fèi)，造成基本預(yù)備費(fèi)結(jié)余。因此，基本預(yù)備費(fèi)管控效果可以用基本預(yù)備費(fèi)結(jié)余率來衡量。

2.技術(shù)指標(biāo)

由于工程方案和工程量的變更會(huì)直接造成可研估算和實(shí)際投資之間的差異，影響可研投資管控的準(zhǔn)確性，因此有必要將工程方案和工程量變更等技術(shù)方面的指標(biāo)納入到投資管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中。通過對(duì)輸變電工程中變電部分的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，變電工程變更主要集中在地基處理變更，在100項(xiàng)工程中有51項(xiàng)工程的地基處理工程量發(fā)生變化，地基處理引起的投資偏差往往是土建施工中最大的，其根本原因在于可研階段勘測深度不夠。其次為建筑面積變更，其余的變更較小。由于地基處理工程量的計(jì)算較為復(fù)雜，因此這里選用地基處理挖方量變更率和填方量變更率來衡量。建筑面積變更則用全站建筑面積變更率來衡量。

（二）線路工程

本文中的線路工程指架空線路工程。

1.經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

架空輸電線路工程費(fèi)用按照項(xiàng)目劃分，可分為線路本體費(fèi)用和其他費(fèi)用以及基本預(yù)備費(fèi)。

（1）本體費(fèi)用

本體費(fèi)用包括基礎(chǔ)工程費(fèi)用、桿塔工程費(fèi)用、接地工程費(fèi)用、架線工程費(fèi)用、附件安裝工程費(fèi)用和輔助工程費(fèi)用。其中，基礎(chǔ)工程、桿塔工程和架線工程的費(fèi)用結(jié)余較多，因此將這三類工程費(fèi)用結(jié)余率作為本體費(fèi)用管控效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（2）其他費(fèi)用及基本預(yù)備費(fèi)

架空線路工程這兩類費(fèi)用的管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)同變電工程，此處不再贅述。

2.技術(shù)指標(biāo)

與變電工程相比，線路工程量變化較大，主要由可研階段設(shè)計(jì)深度不足，階段預(yù)留空間較大以及實(shí)施階段的路徑方案調(diào)整較多等原因造成。主要的變更發(fā)生在桿塔數(shù)量和線路長度。在100項(xiàng)工程中，有59項(xiàng)工程的桿塔數(shù)量發(fā)生變化，大部分為數(shù)量減少。線路工程中，線路長度預(yù)留的合理裕度為5%，而樣本工程中線路長度平均降幅較大，為15%。因此，桿塔數(shù)量和線路長度是線路投資控制的重點(diǎn)，這里選取桿塔數(shù)量變更率和線路長度變更率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（三）輸變電工程可研投資管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文所構(gòu)建的輸變電工程可研投資管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

三、輸變電工程可研投資管控效果評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

（一）基于綜合集成賦權(quán)法的灰色三角白化權(quán)函數(shù)評(píng)價(jià)模型

設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，s個(gè)不同的灰類，對(duì)象i關(guān)于指標(biāo)j的樣本觀測值為xij（i=1，2，…，n;j=1，2，…，m），根據(jù)xij對(duì)相應(yīng)對(duì)象i進(jìn)行評(píng)價(jià)，具體步驟如下：

1.確定評(píng)價(jià)灰類

評(píng)價(jià)灰類包括評(píng)價(jià)灰類的等級(jí)數(shù)、灰類的灰數(shù)及灰類的白化權(quán)函數(shù)[12]，可以較為準(zhǔn)確地反映評(píng)價(jià)指標(biāo)屬于某類的程度。按照實(shí)際的評(píng)價(jià)需求，設(shè)置灰類數(shù)為s，將各指標(biāo)的取值范圍也相應(yīng)地劃分為s個(gè)灰類[13]。例如，將j指標(biāo)的取值范圍[a1，as+1]劃分為[a1，a2]，…，[αk，αk+1]，…，[αs，αs+1]，其中，ak=（k=1，2，…，s）的取值范圍由評(píng)價(jià)對(duì)象的實(shí)際情況或者定性的研究結(jié)果決定。

2.確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

主觀賦權(quán)法以評(píng)價(jià)者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，雖然能夠反映除客觀數(shù)據(jù)以外的信息，但其結(jié)果也存在一定的主觀隨意性。而客觀賦權(quán)法雖然有比較完善的數(shù)學(xué)理論和方法，但純粹以數(shù)學(xué)計(jì)算結(jié)果為判斷依據(jù)，忽略了評(píng)價(jià)者的主觀信息，其結(jié)果也可能存在一定偏差。因此本文選擇層次分析法對(duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行主觀賦權(quán)，選用熵值法進(jìn)行客觀賦權(quán)，并運(yùn)用“乘法”集成法確定指標(biāo)最終的組合權(quán)重。其中，熵值法的計(jì)算過程如下：

3.建立三角白化權(quán)函數(shù)

4.計(jì)算綜合聚類系數(shù)

（二）理想解法評(píng)價(jià)模型

理想解法是多屬性決策中常用的一種解決多元質(zhì)量特性優(yōu)化問題的方法，其計(jì)算步驟如下[16]：

（三）組合評(píng)價(jià)模型

由于灰色三角白化權(quán)函數(shù)評(píng)價(jià)模型最終僅能確定評(píng)價(jià)對(duì)象所屬灰類以及關(guān)于該灰類的隸屬度，而未得到評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值，因此，對(duì)模型得到的綜合聚類系數(shù)做如下處理：

四、算例分析

（一）指標(biāo)處理

本文選取該省3個(gè)地區(qū)，每個(gè)地區(qū)選取規(guī)模相似的10項(xiàng)輸變電工程進(jìn)行算例分析，以證明評(píng)價(jià)模型的可行性和適用性。3個(gè)地區(qū)分別為M1、M2和M3，運(yùn)用公式11—公式14對(duì)指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行一致化和無量綱化處理，結(jié)果如表2所示。

（二）灰色三角白化權(quán)函數(shù)評(píng)價(jià)模型計(jì)算過程

1.確定評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)灰類

2.確定指標(biāo)權(quán)重

運(yùn)用綜合集成賦權(quán)法確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重如表3所示。

3.求各指標(biāo)延拓值及各對(duì)應(yīng)灰類的白化權(quán)函數(shù)值

4.計(jì)算綜合聚類系數(shù)

1.計(jì)算加權(quán)規(guī)范化決策陣

運(yùn)用上文計(jì)算得到的組合權(quán)重對(duì)規(guī)范化決策陣Z進(jìn)行加權(quán)，得到加權(quán)規(guī)范化決策陣U如下：

3.計(jì)算相對(duì)接近度

根據(jù)公式18—公式21，計(jì)算出M1、M2和M3的相對(duì)接近度如下：

（四）組合評(píng)價(jià)計(jì)算過程

根據(jù)公式22，賦予“差”“中”“良”“優(yōu)”4個(gè)灰類的分值分別為0、30、60、100，計(jì)算得到3個(gè)地區(qū)的綜合評(píng)價(jià)值為：

五、結(jié)論

可研估算的準(zhǔn)確性和合理性是工程投資有效管控的前提。本文以東部某省為例，對(duì)該省100項(xiàng)輸變電工程的投資結(jié)余率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)大部分工程的投資結(jié)余率都處于10%～50%之間，較高的結(jié)余率說明可研估算難以發(fā)揮其對(duì)于投資管控的價(jià)值。在投資的分項(xiàng)費(fèi)用中，建設(shè)場地征用及清理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)管理費(fèi)、項(xiàng)目建設(shè)技術(shù)服務(wù)費(fèi)、生產(chǎn)準(zhǔn)備費(fèi)和基本預(yù)備費(fèi)產(chǎn)生了較大的結(jié)余，除了上述費(fèi)用，變電工程的直接工程費(fèi)和設(shè)備費(fèi)，以及線路工程的基礎(chǔ)工程、桿塔工程和架線工程的費(fèi)用也是投資結(jié)余來源。在技術(shù)因素方面，地基處理和建筑面積的變更是變電工程造價(jià)結(jié)余的重要原因，對(duì)于線路工程而言，桿塔數(shù)量和線路長度則是投資管控的重點(diǎn)。在對(duì)100項(xiàng)工程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建的輸變電工程可研管控效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性、針對(duì)性和實(shí)用性。對(duì)所建立的指標(biāo)體系，本文選用層次分析法進(jìn)行主觀賦權(quán)，選用熵值法進(jìn)行客觀賦權(quán)，并運(yùn)用“乘法”集成法確定指標(biāo)的組合權(quán)重，以確保指標(biāo)權(quán)重的合理性。最終通過建立基于灰色三角白化權(quán)函數(shù)和理想解法的組合評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)輸變電工程可研投資管控效果的評(píng)價(jià)和分析。

【參考文獻(xiàn)】

[1] ZHAO H，WANG H，HAN Y. Investment optimization for grid construction projects and aid decision-making systems for grid investment[J].East China Electric Power，2007，35（6）：23-25.

[2] LU Y，NIU C，XU X，et al.Power grid project cost intelligent evaluation technology based on probability statistics[J].Open Cybernetics & Systemics Journal，2014，8（1）：1129-1133.

[3] 彭光金.小樣本工程造價(jià)數(shù)據(jù)的智能學(xué)習(xí)方法及其在輸變電工程中的應(yīng)用研究[D].重慶：重慶大學(xué)博士學(xué)位論文，2010.

[4] 丁偉偉.浙江電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目造價(jià)管理評(píng)價(jià)體系研究[D].保定：華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文，2014.

[5] 劉冰旖.輸變電工程造價(jià)智能分析模型與應(yīng)用研究[D].北京：華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文，2016.

[6] 許曉明，王義元.電網(wǎng)項(xiàng)目全過程管理中應(yīng)用的工程造價(jià)管控研究[J].工程建設(shè)與設(shè)計(jì)，2017（1）：170-172.

[7] 邱金鵬.高海拔區(qū)域電網(wǎng)工程造價(jià)合理性評(píng)價(jià)管理研究[D].北京：華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文，2017.

[8] 路妍.基于目標(biāo)控制的電網(wǎng)工程造價(jià)動(dòng)態(tài)管理模型研究[D].北京：華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文，2016.

[9] NIU D，SONG Z，WANG M，et al.Improved TOPSIS method for power distribution network investment decision-making based on benefit evaluation indicator system[J].International Journal of Energy Sector Management，2017，11（4）：595-608.

[10] LI L，WANG R，LI X.Grey fuzzy comprehensive evaluation of regional financial innovation ability based on two types weights[J].Grey Systems Theory & Application，2016，6（2）：187-202.

[11] HE Y，TAO W，DAI A，et al.Risk comprehensive evaluation of urban network planning based on fuzzy Bayesian LS_SVM[J].Kybernetes，2013，39（5）：707-722.

[12] 邱浩斌.高校基礎(chǔ)設(shè)施BT項(xiàng)目運(yùn)作模式及風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].武漢：中南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2014.

[13] 李友軍.基于端點(diǎn)三角白化權(quán)函數(shù)的服務(wù)業(yè)發(fā)展水平灰色評(píng)估研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2014（3）：132-133.

[14] 鐘雅珊.山火自然災(zāi)害影響下的區(qū)域電網(wǎng)安全評(píng)價(jià)及管理研究[D].北京：華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文，2017.

[15] 王安，陳之寧，胡浩然.基于三角白化權(quán)函數(shù)的武器裝備研制項(xiàng)目技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].指揮控制與仿真，2010，32（6）：58-59.

[16] UYSAL F，■ TOSUN.Fuzzy TOPSIS-based computerized maintenance management system selection[J].Journal of Manufacturing Technology Management，2012，23（2）：212-228.

[17] LI Q.Weighted absolute degree of grey incidence with TOPSIS and its application[J].Grey Systems Theory & Application，2016，6（2）：281-291.

[18] 馬永仁，徐文修，朱美玲，等.TOPSIS法在設(shè)施農(nóng)業(yè)種植模式綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，47（12）：2367-2370.