葫蘆島市農業水利工程不可預見費費率估算研究

張 亮

(遼寧省綏中縣水利事務服務中心，遼寧 綏中 125205)

受諸多不確定因素影響，各類工程施工過程中很難避免不可預測事件的發生，為應對不可預見事件所造成的額外支出需要預留一定的費用，合理的不可預見費對于提高項目管理水平、造價精準度和工程的順利建成等具有重要作用[1-2]。農業水利工程的造價低、零散性特征，決定了其不可預見費無法直接套用現行水利工程定額計算，所以必須合理確定不可預見費指標。農業水利工程具有田間施工作業以及公益性、系統性、規模小、數量多等特點，國家財政撥款為項目投資來源，施工過程中可能會涉及來自本地區農戶及交通、國土資源、土地、水利等部門的約束和限制，并發生一定的不可預見費，其不確定因素可能有農戶土地所有權、局部地基處理、設計變更、地形地質概況、自然災害、通貨膨脹、政策法規變動等。根據其他行業項目不可預見費內容和農業水利工程特點，將以上因素歸納成價格變化、不可抗力、設計變更和其他因素四部分[3]。其中，前三部分涵蓋了施工時會出現的問題，對工程的影響相互獨立，故將前三部分作為不可預見費計算主體，實際計算過程中可以先單獨計算再匯總確定最終的不可預見費，也可直接作為一個整體計算。目前，比較常用的不可預見費估算方法有蒙塔卡羅、神經網絡和數理統計等方法[4-6]，其中蒙特卡羅法被廣泛應用于項目風險分析領域。鑒于此，本文利用蒙特卡羅模型模擬估算了葫蘆島市農業水利工程不可預見費用，旨在為合理制定取費標準提供一定數據支持。

1 研究方法

采用蒙特卡羅法估算不可預見費的主要思路為：①設x1、x2、…、xn為輸入變量(自變量)，即影響不可預見費的因素系數，其概率分布依次f(x1)、f(x2)、…、f(xn)，費率y與各獨立因素之間存在線性關系，各影響因素系數之和可理解成不可預見非費率，即：y=F(x1)+F(x2)+…+F(xn)。②隨機生成一系列數據，計算確定相應的y值和F(x)值。③當模擬次數達到一定數量時即可獲取能夠反映實際情況的費率y的概率分布，以此作為不可預見費的估算指標。因此，生成大量的隨機數據是蒙特卡羅模擬的重要條件，以往使用時因數據計算量較大而受到一定制約，而計算機編程的快速發展使得一系列的操作運算成為可能。

本文利用Matlab軟件生成序列隨機數據，對不可預見費費率應用蒙特卡羅法模擬估算的基本步驟如下：首先，通過調研和數理統計合理生成各影響因素的概率分布，利用各影響因素和費用組成搭建數學模型，然后利用Matlab軟件分析系列數據，通過數理統計分析科學確定度量不可預見費的指標。

2 不可預見費費率估算

2.1 影響因素測算

2.1.1 價格變化

一般地，從準備施工到工程預算的時間間隔達到1年，針對2019年11月開始準備施工的項目，其預算應在2018年11月完成，預算價格是以2018年11月為準的而實際采購價格則以2019年11月為準。所以，隨市場經濟調整一年內價格可能會出現明顯改變。

2018—2019年我國經濟運行面臨著較大的下行壓力，PPI持續負增長并表現出前高后低的變化趨勢。2020年，穩中求進的工作總基調和中央供給側結構性改革使得經濟運行平穩發展。因此，近幾年的價格數據表現出明顯的變化特征，統計分析2018—2020年的主要材料價格數據如表1。

表1 主要材料總價統計

2011—2020年數據具有代表性，能夠比較準確地地體現市場變化狀況，但數據統計相對較少，為保證分析合理性可以按三角分布，價格變化因素的影響系數最大、最可能和最小值為2.0%、1.2%、-1.4%。

2.1.2 不可抗力

統計分析葫蘆島市2018—2020年農業水利工程建設數據，結果發現建設施工期降雨量較大的只有2020年，因上游坡度較陡且局部水量較多，在排水溝進口處有近60 m護砌被沖毀，必須重建。農田排水溝的設計標準應符合積水不超過最大耐淹水深和耐淹時間要求，故綜合考量排出時間、重現期和設計暴雨歷時合理確定。該地段施工技術、工程設計達標，進口處局部水量因降雨量較大已超標，所以可以歸結為不可抗力因素[7-8]。

由于自然災害的發生概率較低，統計數據中只發生1次，不可抗力因素分析數據較少，所以將影響系數設定為三角分布特征。工程建設時也可能不出現自然災害，此時的影響系數最小為0；結合2011—2020年統計數據，一次自然災害增加費用如表2，以此確定不可抗力最可能值取0.15%，最大值0.20%。

表2 葫蘆島市不可抗力因素影響系數

2.1.3 設計變更

考慮到地質條件、占地搬遷等因素，施工建設時經常會出現工程變更。整理分析2011—2020年 葫蘆島市農業水利相關數據，利用SPSS軟件擬合設計變更增加費，發現擬合結果與偏態分布具有較高的擬合程度。為便于生成隨機數，經轉換處理使其符合正態分布，并確定平方根轉變能夠生成近似正態分布，如圖1，其特征參數σ=0.0058、μ=0.021。因此，將產生的隨機數平方處理后代入蒙塔卡羅模擬公式輸出該因素不可預見費費率，最終結果為5%。

圖1 平方根轉變后的正態分布情況

2.2 費率估算

價格變化、不可抗力和設計變更等因素所造成的費用增加統稱為不可預見費[9-12]，并且不同因素之間相互獨立，將以上三種影響因素系數的疊加定義為不可預見費費率，其表達式為：y=F(x1)+F(x2)+…+F(x3)，上式可進一步轉變成Y=CF(x1)+CF(x2)+…+CF(x3)，其中C為初始投資。

依據以上分析成果可確定價格變化、不可抗力、設計變更造成的不可預見費對工程投資的影響，即價格變化因素服從最大值2.0%、最可能值1.2%、最小值-1.4%的三角分布，不可抗力因素服從最大值0.20%、最可能值0.15%、最小值0的三角分布，經平方根變換后設計變更因素服從σ=0.0058、μ=0.021的正態分布。設定試驗次數800次，然后向Matlab軟件輸入價格變化、不可抗力、設計變更的概率分布，經1000次隨機模擬輸出1000個費率值。對模擬次數利用累計平均隨機模擬結果進行分析，如圖2。

圖2 不可預見費費率累計平均模擬結果

圖2表明，模擬次數達到300次以后模擬結果趨于穩定，總體在0.06上下波動，說明800次模擬即可達到預定精度要求。單次模擬表明，費率處于-0.0281～0.1547的變化范圍，輸出結果具有一定的散點隨機分布特征，這表明農業水利工程的不可預測事件具有偶然性[13-19]，綜合考慮各因素影響的蒙特卡羅模擬方法能夠輸出與實際情況相符的不可預見費費率。

采用頻數分布圖模擬輸出1000次不可預見費費率值，如圖3。結果顯示，經進一步擬合分析不可預見費總體呈正態分布，特征參數σ=0.025、μ=0.06，經Q-Q圖檢驗各點數據符合正態分布特征，所以取初始投資的6%作為不可預見費費率。統計分析2011—2020年不可預見費費率(表3)，

圖3 不可預見費費率頻數分布情況

表3 不可預見費費率實測值 %

研究期間不可預見費費率平均值為5.86%，實際值與模擬計算相差較小，說明該模型具有較好的可行性與可靠性。

3 結 論

本文利用蒙特卡羅模擬方法模擬了葫蘆島市2018—2020年農業水利工程不可預見費費率，模擬得出不可預見費費率可以取初始投資的6%，該數據能夠真實反映農業水利工程實際情況，解決了不可預見費無法直接套用現行水利工程定額計算的問題，對間接費、現場經費和其他直接費等不構成實體項目的取費標準研究該方法具有較好的適用性。