水稻種植業的投資回報與財務風險評估

中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673-6737（2025）03-0082-06

Abstract：Intheevaluationof investmentreturnsandfinancialrisksinricecultivation，theaccuracyoftheevaluation resultsislowduetotheinfluenceofdimensionaldiferencesinevaluationindicators.Therefore，itisproposedtoevaluate theinvestmentreturnandfinancialriskofriceplantingindustry.Byselectingkeymeteorologicalindicatorsthatafectrice yield，estimatingtheexpectedyieldandmarketpriceofriceusinginitialinvestmentcosts，andpredictingtheexpected returnsofrice.Furtherdeterminethenetcashflowofricecultivationandestimatetheretumoninvestmentofrice cultivationbasedoninternalrateofreturn.Basedonthis，indicatorsthatcancharacterizethefinancialriskofrice plantingindustryareselectedfromfouraspects：profitability，debtpayingability，operationaleficiency，andcashflow changes.Therangestandardizationmethodisusedtostandardizeeachindicatortoeliminatedimensionaldiferences.The entropyweightmethodisintroducedtoobtaintheweightsofeachevaluationindicator，therebyobtainingthecomprehensive financialriskscore.Basedontherisklevelclasificationcriteriathefinancialriskstatusofthericeplantingindustryis determined.Theexperimentalresultsshow thatundertheapplicationof theproposed method，thegoodnessoffit between theinvestmentretumrateandfinancialriskscoreofriceplantingindustryobtainedandtheactualvalueishigherthan 0.5，and the evaluation accuracy isrelatively high.

KeyWords：Ricecultivationindustry;Investment retun；Financial risk;Internalrateof return；Risk level

當前，隨著氣候變化、資源約束加劇和市場波動等外部因素帶來的挑戰，水稻種植的投資回報和財務風險日益成為業界和學術界關注的焦點。傳統上，水稻種植業投資回報的評估主要依賴于歷史產量數據和成本分析，而財務風險通常通過簡單的財務比率來衡量。盡管這些方法在一定程度上提供了決策依據，但往往忽視了環境變化和市場需求變化等動態因素的影響，導致評估結果與實際情況存在重大偏差。因此，開展水稻種植業投資回報和財務風險評估研究，不僅有助于準確把握水稻種植業的盈利能力和潛在風險，而且為投資者、政府和農業企業制定科學合理的投資策略和風險管理措施提供了有力支持2]。

孫方方通過比較傳統育種方法和現代生物育種方法的經濟效益，來定性評估水稻種植業的投資回報和財務風險情況。該方法采用了多種方法結合，提高了評估周期。然而，該方法由于遺傳力估計和環境效應校正的影響，導致評估值估計存在誤差。張培榮通過識別內部風險和外部風險，構建金融風險評估指標體系，通過多指標判別分析和邏輯回歸分析等方法進行定量分析。該方法通過數值算例分析，得出了產業鏈在不同情況下的最優策略，為實際操作提供了指導。但水稻產業鏈涉及多個環節，難以獲取和整合數據，進而影響評估的準確性。黎杏群、方光怡使用資產負債率和股本回報率等財務指標對制造業公司的財務風險和投資回報進行定量分析。該方法利用面板數據，考慮了時間維度，提高評估的效率。然而，該方法財務指標數據可能受到會計政策和操作錯誤的影響，導致數據不準確，從而影響評估準確度。姚芳使用主成分分析（PCA）熵方法（EWM）和TOPSIS模型進行財務風險評估。結合多種方法，提高評價的全面性。但模型和參數設置的選擇可能會影響評估的準確性。另外，樣本數據代表性不足會導致評估結果有偏差。

基于上述分析，為提高水稻種植業投資回報與財務風險評估的準確度，本研究整合多源數據和環境變量，選取氣象因子與評估指標，實現水稻種植業投資回報的準確預測和財務風險的綜合評估，為實施可持續農業發展和糧食安全戰略作出貢獻4]。

1投資回報與財務風險評估方法設計

基于水稻種植的初始投資成本和歷史產量及市場價格，預測水稻的銷售收入，并結合凈現值和內部收益率估計投資回報率。以此為依據，識別財務風險因素，通過量化風險指標，以評估財務風險情況。

1.1 預測水稻預期收益

考慮到水稻的產量與環境、氣象因素具有直接關系。因此，在進行預期收益預測之前，對水稻單產產量與氣象指標之間的相關性進行分析，明確對水稻產量影響最大的關鍵指標。計算公式如下：

上式中， n 表示影響指標數量；入。表示產量指數平滑值； H₀ 表示計算誤差； f_i 表示第i個氣象指標與水稻產量之間的相關性。

確定初始投資成本，包括土地租金、種子費用、化肥費用、農藥費用、人工成本等。依據水稻銷售的歷史數據、種植品種、氣候條件等因素，估算水稻的預期產量。表達式如下：

上式中， t_x 表示水稻的初始投資成本； T₀ 表示預測時段； Δ_gs 表示泛化系數 ;j_q 表示單位計算矩陣； Q_c 表示水稻實際產量估計值。

采集水稻種植業的歷史產量、銷售價格和成本等數據，測算水稻市場售價8。如下式所示：

上式中， a_q 表示售價變化率； y_w 表示產量變化率； r_k 表示歸一化系數。

利用估算的水稻產量與售價，預測水稻的預期收益。即：

X（t）=P_x×φ_g×w_o

上式中， φ_g 表示市場平均收益率； w_o 表示無風險收益率； X（t） 表示 χ_t 時段內水稻的預期收益

通過選取影響水稻產量的關鍵氣象指標，利用初始投資成本估算水稻的預期產量與水稻市場售價，進而預測水稻的預期收益。為接下來計算水稻投資回報率提高數據基礎。

1.2估算水稻種植業的投資回報率

基于預測的水稻預期收益，依據水稻種植每年的收入和支出，確定水稻種植的凈現金流。計算公式如下：

z_d0=X（t）×a₀×（b₁-b₂）

上式中， X（t） 表示 χ_t 時段內水稻的預期收益；a₀ 表示估算年份； b_I、b₂ 分別表示水稻收入與支出。

上式中， e_r 表示邊界價值； φ_e 表示標準化系數； y_s 表示顯著性水平值； g_j 表示非顯性收益； m 表示折現年份數量； d_u 表示折現率； G_h 表示折現價值。

利用隱式方程確定折現率的具體取值，使得水稻種植的凈現值等于0，由此計算內部收益率[]，即：

上式中， h_a 表示第 Ψ_a 年的運營成本； x_t 表示預期增長率； p_q 表示單位水稻價格。

進而可采用下式估算水稻種植業的投資回報率 Z_h° 即：

上式中， θ_d 表示貼現因子； K₀ 表示最初的資本報酬率。

利用預測得到的水稻預期收益確定水稻種植的凈現金流，結合內部收益率估算水稻種植的投資回報率。為進一步的水稻財務風險評估提供有利條件。

1.3水稻種植業財務風險因素識別

參考與水稻種植業相關的市場、氣候、政策和技術等方面的資料與信息，結合歷史數據和行業報告等數據，從多個維度選取水稻種植可能面臨的風險，并通過分析各個風險因素發生的可能性和潛在影響，對風險進行識別與歸類，形成風險指標體系。研究依據全面性、科學性和可操作性的原則，篩選能夠反映水稻種植業財務風險的指標因素，具體描述如圖1所示。

如圖1所示，以投資回報的角度出發，從盈利能力、償債能力、運營效率和現金流變化4個方面選取了12個能夠表征水稻種植業財務風險的指標因素。接下來通過對各個指標因素進行量化分析，來評估財務風險情況。

1.4水稻種植業財務風險量化評估

對前文識別的水稻種植業財務風險指標進行信息熵計算，以確定各個指標的權重，進而對財務風險進行量化評估。

首先采用極差標準化法對各個指標進行標準化處理，以消除量綱差異。并計算指標的熵值[3]。公式如下：

上式中， n 表示風險指標個數； x_e 表示第 ρ_e 個指標的最大值； R_K 表示分辨系數； d_I 表示標準化后的指標； u_h 表示觀測樣本數據量； g_e 表示第 e 個指標的熵權。

根據指標的信息熵權值計算冗余度，即指標信息的有用程度4。公式為：

Le=Z_h×g_e×v_y

上式中， Z_h 表示水稻種植業的投資回報率; v_y 表示指標特征值矩陣。

結合指標冗余度和差異系數確定評估指標的權重，即：

上式中， γ_g 表示差異系數； q_k 表示決策系數； w_e 表示第 e 個指標的熵權。

進一步計算水稻財務風險評估的綜合得分。如下式所示：

H=Δw_e×λ_y×R_t

上式中， λ_y 表示協方差矩陣； R_t 表示換階函數。

劃定水稻種植業財務風險評估的分值區間為，每一等級的風險水平步長為 20%^[15] ，并將其風險水平劃分為極高風險、高風險、中風險、低風險和極低風險5個等級，由此完成財務風險水平的評估。

2 實例論證分析

2.1 實驗準備

為了驗證上述水稻種植業的投資回報與財務風險評估的實際應用性能，在上述理論設計基礎上，采用仿真對比實驗的方法對本文提出的算法進行性能測試與驗證，并基于實驗結果分析所提方法的應用可行性

實驗以某縣域水稻種植業為研究背景。基于該縣域水稻田間環境數據、氣象數據及歷史水稻產量信息，選取的數據覆蓋時間為2021～2023年，選擇月平均溫度、光照時數和降水量作為關鍵氣象指標因子，進行水稻種植業投資環保與財務風險評估[7]。

將水稻育秧（5月）到收獲期間（10月）的各氣象因子與水稻歷史單產進行相關性分析，篩選出相關程度最高的因子進行水稻預期產量估算。相關分析結果如表1所示[8]。

根據表1中的數據可知，當平滑值取 λ_e=0.1 時，各個氣象因子與水稻歷史單產均呈現相關關系。其中，5～10月份的日照時數與水稻單產之間的相關程度最高，相關系數基本維持在0.5以上。因此，以日照小時數為輸入數據，估算水稻的預期收益。結果如圖2所示[]。

依據估算的水稻種植業預期收益值，計算水稻投資回報率，并依據文中所述流程與原則，選取水稻財務風險評估的指標因素，并計算指標對應的熵值與權重。結果如表2所示。

由表2中的數據可知，單位面積增長率和現金比率這兩個風險評估指標對應的權重相對較大，分別為0.417和 0.426 因此，在進行水稻財務風險評估時，重點考慮這兩個指標對評估結果的影響，從而確定財務風險狀況與水平[20]

該實驗在具有生物模擬環境的模擬實驗室中進行，該環境可以模擬水稻生長所需的光照、溫度和濕度等條件。實驗采用先進的仿真實驗平臺CropSyst，該平臺集成了數據輸入、存儲、查詢和分析等功能，可以實時模擬水稻的生長過程，包括作物生長、土壤水分、營養元素等多個維度，具有高度的靈活性和準確性，能夠實現復雜農業系統的全面模擬，從而評估投資回報和財務風險。

2.2 實驗結果

實驗中，采用黎杏群、方光怡基于面板數據模型方法（方法1）姚芳基于PCA-EWM-TOPSIS模型的方法（方法2）作為對比組，本文方法為實驗組，以便于更加清楚地展示本文提出方法的優勢。

首先應用本文設計的方法對該縣域水稻種植業2023年7～12月份的投資回報率進行評估，并將所得結果與實際結果相比較，以驗證本文方法的有效性2。同時，利用對照組方法同時估算該水稻種植業2016～2023年的投資回報率，統計3種方法估算值與真實值的擬合優度，進而評價各方法的評估效果。實驗結果如圖3所示。

根據圖3（a）可知，利用本文方法進行投資回報率計算，輸出的計算值與實際值高度吻合，在低值區和高值區均能夠正確估算水稻投資回報率。分析圖3（b）可知，對照組方法得到的投資回報率與真實值存在較大偏差，使得擬合優度較低，而本文方法由于引入了凈現值和內部收益率，保證了水稻種植業的收益和產量預測精度，從而提高了投資回報率計算的準確性[22]。

進一步對該縣域水稻種植業財務風險情況進 行評估。根據劃分的風險綜合分值，確定財務風險 等級。結果如圖4所示[23]。

由圖4可以直觀看出，在所研究方法的應用下，得到的水稻種植業財務風險綜合分值與實際值基本一致，能夠更為準確地評估財務風險水平。而方法1和方法2得到的風險評估分值存在較大誤差，無法準確分析財務風險狀況。由此可以證明，本文方法在水稻種植業投資回報和財務風險評估中具有較為優異的應用性能[24。

3結束語

研究綜合考慮水稻種植成本、產量、市場價格和政策環境，通過收集和分析水稻種植的歷史數據，結合凈現金流與內部收益率，對水稻種植業的投資回報率進行計算。還深入分析與識別潛在的財務風險，引入熵權法確定財務風險水平。該研究成果對于指導水稻種植業的投資決策、優化資源配置、降低財務風險具有重要意義。

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