水稻種植業(yè)的投資回報與財務(wù)風(fēng)險評估

中圖分類號：F275 文獻(xiàn)標(biāo)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(dāng)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(zhàn)，水稻種植的投資回報和財務(wù)風(fēng)險日益成為業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點。傳統(tǒng)上，水稻種植業(yè)投資回報的評估主要依賴于歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù)和成本分析，而財務(wù)風(fēng)險通常通過簡單的財務(wù)比率來衡量。盡管這些方法在一定程度上提供了決策依據(jù)，但往往忽視了環(huán)境變化和市場需求變化等動態(tài)因素的影響，導(dǎo)致評估結(jié)果與實際情況存在重大偏差。因此，開展水稻種植業(yè)投資回報和財務(wù)風(fēng)險評估研究，不僅有助于準(zhǔn)確把握水稻種植業(yè)的盈利能力和潛在風(fēng)險，而且為投資者、政府和農(nóng)業(yè)企業(yè)制定科學(xué)合理的投資策略和風(fēng)險管理措施提供了有力支持2]。

孫方方通過比較傳統(tǒng)育種方法和現(xiàn)代生物育種方法的經(jīng)濟(jì)效益，來定性評估水稻種植業(yè)的投資回報和財務(wù)風(fēng)險情況。該方法采用了多種方法結(jié)合，提高了評估周期。然而，該方法由于遺傳力估計和環(huán)境效應(yīng)校正的影響，導(dǎo)致評估值估計存在誤差。張培榮通過識別內(nèi)部風(fēng)險和外部風(fēng)險，構(gòu)建金融風(fēng)險評估指標(biāo)體系，通過多指標(biāo)判別分析和邏輯回歸分析等方法進(jìn)行定量分析。該方法通過數(shù)值算例分析，得出了產(chǎn)業(yè)鏈在不同情況下的最優(yōu)策略，為實際操作提供了指導(dǎo)。但水稻產(chǎn)業(yè)鏈涉及多個環(huán)節(jié)，難以獲取和整合數(shù)據(jù)，進(jìn)而影響評估的準(zhǔn)確性。黎杏群、方光怡使用資產(chǎn)負(fù)債率和股本回報率等財務(wù)指標(biāo)對制造業(yè)公司的財務(wù)風(fēng)險和投資回報進(jìn)行定量分析。該方法利用面板數(shù)據(jù)，考慮了時間維度，提高評估的效率。然而，該方法財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)可能受到會計政策和操作錯誤的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，從而影響評估準(zhǔn)確度。姚芳使用主成分分析（PCA）熵方法（EWM）和TOPSIS模型進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險評估。結(jié)合多種方法，提高評價的全面性。但模型和參數(shù)設(shè)置的選擇可能會影響評估的準(zhǔn)確性。另外，樣本數(shù)據(jù)代表性不足會導(dǎo)致評估結(jié)果有偏差。

基于上述分析，為提高水稻種植業(yè)投資回報與財務(wù)風(fēng)險評估的準(zhǔn)確度，本研究整合多源數(shù)據(jù)和環(huán)境變量，選取氣象因子與評估指標(biāo)，實現(xiàn)水稻種植業(yè)投資回報的準(zhǔn)確預(yù)測和財務(wù)風(fēng)險的綜合評估，為實施可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食安全戰(zhàn)略作出貢獻(xiàn)4]。

1投資回報與財務(wù)風(fēng)險評估方法設(shè)計

基于水稻種植的初始投資成本和歷史產(chǎn)量及市場價格，預(yù)測水稻的銷售收入，并結(jié)合凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率估計投資回報率。以此為依據(jù)，識別財務(wù)風(fēng)險因素，通過量化風(fēng)險指標(biāo)，以評估財務(wù)風(fēng)險情況。

1.1 預(yù)測水稻預(yù)期收益

考慮到水稻的產(chǎn)量與環(huán)境、氣象因素具有直接關(guān)系。因此，在進(jìn)行預(yù)期收益預(yù)測之前，對水稻單產(chǎn)產(chǎn)量與氣象指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析，明確對水稻產(chǎn)量影響最大的關(guān)鍵指標(biāo)。計算公式如下：

上式中， n 表示影響指標(biāo)數(shù)量；入。表示產(chǎn)量指數(shù)平滑值； H₀ 表示計算誤差； f_i 表示第i個氣象指標(biāo)與水稻產(chǎn)量之間的相關(guān)性。

確定初始投資成本，包括土地租金、種子費用、化肥費用、農(nóng)藥費用、人工成本等。依據(jù)水稻銷售的歷史數(shù)據(jù)、種植品種、氣候條件等因素，估算水稻的預(yù)期產(chǎn)量。表達(dá)式如下：

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

采集水稻種植業(yè)的歷史產(chǎn)量、銷售價格和成本等數(shù)據(jù)，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(chǎn)量變化率； r_k 表示歸一化系數(shù)。

利用估算的水稻產(chǎn)量與售價，預(yù)測水稻的預(yù)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(fēng)險收益率； X（t） 表示 χ_t 時段內(nèi)水稻的預(yù)期收益

通過選取影響水稻產(chǎn)量的關(guān)鍵氣象指標(biāo)，利用初始投資成本估算水稻的預(yù)期產(chǎn)量與水稻市場售價，進(jìn)而預(yù)測水稻的預(yù)期收益。為接下來計算水稻投資回報率提高數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2估算水稻種植業(yè)的投資回報率

基于預(yù)測的水稻預(yù)期收益，依據(jù)水稻種植每年的收入和支出，確定水稻種植的凈現(xiàn)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(nèi)水稻的預(yù)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(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)； y_s 表示顯著性水平值； g_j 表示非顯性收益； m 表示折現(xiàn)年份數(shù)量； d_u 表示折現(xiàn)率； G_h 表示折現(xiàn)價值。

利用隱式方程確定折現(xiàn)率的具體取值，使得水稻種植的凈現(xiàn)值等于0，由此計算內(nèi)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(yù)期增長率； p_q 表示單位水稻價格。

進(jìn)而可采用下式估算水稻種植業(yè)的投資回報率 Z_h° 即：

上式中， θ_d 表示貼現(xiàn)因子； K₀ 表示最初的資本報酬率。

利用預(yù)測得到的水稻預(yù)期收益確定水稻種植的凈現(xiàn)金流，結(jié)合內(nèi)部收益率估算水稻種植的投資回報率。為進(jìn)一步的水稻財務(wù)風(fēng)險評估提供有利條件。

1.3水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險因素識別

參考與水稻種植業(yè)相關(guān)的市場、氣候、政策和技術(shù)等方面的資料與信息，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)報告等數(shù)據(jù)，從多個維度選取水稻種植可能面臨的風(fēng)險，并通過分析各個風(fēng)險因素發(fā)生的可能性和潛在影響，對風(fēng)險進(jìn)行識別與歸類，形成風(fēng)險指標(biāo)體系。研究依據(jù)全面性、科學(xué)性和可操作性的原則，篩選能夠反映水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險的指標(biāo)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(fā)，從盈利能力、償債能力、運營效率和現(xiàn)金流變化4個方面選取了12個能夠表征水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險的指標(biāo)因素。接下來通過對各個指標(biāo)因素進(jìn)行量化分析，來評估財務(wù)風(fēng)險情況。

1.4水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險量化評估

對前文識別的水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行信息熵計算，以確定各個指標(biāo)的權(quán)重，進(jìn)而對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行量化評估。

首先采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對各個指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱差異。并計算指標(biāo)的熵值[3]。公式如下：

上式中， n 表示風(fēng)險指標(biāo)個數(shù)； x_e 表示第 ρ_e 個指標(biāo)的最大值； R_K 表示分辨系數(shù)； d_I 表示標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)； u_h 表示觀測樣本數(shù)據(jù)量； g_e 表示第 e 個指標(biāo)的熵權(quán)。

根據(jù)指標(biāo)的信息熵權(quán)值計算冗余度，即指標(biāo)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(yè)的投資回報率; v_y 表示指標(biāo)特征值矩陣。

結(jié)合指標(biāo)冗余度和差異系數(shù)確定評估指標(biāo)的權(quán)重，即：

上式中， γ_g 表示差異系數(shù)； q_k 表示決策系數(shù)； w_e 表示第 e 個指標(biāo)的熵權(quán)。

進(jìn)一步計算水稻財務(wù)風(fēng)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(xié)方差矩陣； R_t 表示換階函數(shù)。

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

2 實例論證分析

2.1 實驗準(zhǔn)備

為了驗證上述水稻種植業(yè)的投資回報與財務(wù)風(fēng)險評估的實際應(yīng)用性能，在上述理論設(shè)計基礎(chǔ)上，采用仿真對比實驗的方法對本文提出的算法進(jìn)行性能測試與驗證，并基于實驗結(jié)果分析所提方法的應(yīng)用可行性

實驗以某縣域水稻種植業(yè)為研究背景?；谠摽h域水稻田間環(huán)境數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)及歷史水稻產(chǎn)量信息，選取的數(shù)據(jù)覆蓋時間為2021～2023年，選擇月平均溫度、光照時數(shù)和降水量作為關(guān)鍵氣象指標(biāo)因子，進(jìn)行水稻種植業(yè)投資環(huán)保與財務(wù)風(fēng)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(chǎn)進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出相關(guān)程度最高的因子進(jìn)行水稻預(yù)期產(chǎn)量估算。相關(guān)分析結(jié)果如表1所示[8]。

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)可知，當(dāng)平滑值取 λ_e=0.1 時，各個氣象因子與水稻歷史單產(chǎn)均呈現(xiàn)相關(guān)關(guān)系。其中，5～10月份的日照時數(shù)與水稻單產(chǎn)之間的相關(guān)程度最高，相關(guān)系數(shù)基本維持在0.5以上。因此，以日照小時數(shù)為輸入數(shù)據(jù)，估算水稻的預(yù)期收益。結(jié)果如圖2所示[]。

依據(jù)估算的水稻種植業(yè)預(yù)期收益值，計算水稻投資回報率，并依據(jù)文中所述流程與原則，選取水稻財務(wù)風(fēng)險評估的指標(biāo)因素，并計算指標(biāo)對應(yīng)的熵值與權(quán)重。結(jié)果如表2所示。

由表2中的數(shù)據(jù)可知，單位面積增長率和現(xiàn)金比率這兩個風(fēng)險評估指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重相對較大，分別為0.417和 0.426 因此，在進(jìn)行水稻財務(wù)風(fēng)險評估時，重點考慮這兩個指標(biāo)對評估結(jié)果的影響，從而確定財務(wù)風(fēng)險狀況與水平[20]

該實驗在具有生物模擬環(huán)境的模擬實驗室中進(jìn)行，該環(huán)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(jìn)的仿真實驗平臺CropSyst，該平臺集成了數(shù)據(jù)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(yǎng)元素等多個維度，具有高度的靈活性和準(zhǔn)確性，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的全面模擬，從而評估投資回報和財務(wù)風(fēng)險。

2.2 實驗結(jié)果

實驗中，采用黎杏群、方光怡基于面板數(shù)據(jù)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(yōu)勢。

首先應(yīng)用本文設(shè)計的方法對該縣域水稻種植業(yè)2023年7～12月份的投資回報率進(jìn)行評估，并將所得結(jié)果與實際結(jié)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(yè)2016～2023年的投資回報率，統(tǒng)計3種方法估算值與真實值的擬合優(yōu)度，進(jìn)而評價各方法的評估效果。實驗結(jié)果如圖3所示。

根據(jù)圖3（a）可知，利用本文方法進(jìn)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(qū)和高值區(qū)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(yōu)度較低，而本文方法由于引入了凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率，保證了水稻種植業(yè)的收益和產(chǎn)量預(yù)測精度，從而提高了投資回報率計算的準(zhǔn)確性[22]。

進(jìn)一步對該縣域水稻種植業(yè)財務(wù)風(fēng)險情況進(jìn) 行評估。根據(jù)劃分的風(fēng)險綜合分值，確定財務(wù)風(fēng)險 等級。結(jié)果如圖4所示[23]。

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

3結(jié)束語

研究綜合考慮水稻種植成本、產(chǎn)量、市場價格和政策環(huán)境，通過收集和分析水稻種植的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合凈現(xiàn)金流與內(nèi)部收益率，對水稻種植業(yè)的投資回報率進(jìn)行計算。還深入分析與識別潛在的財務(wù)風(fēng)險，引入熵權(quán)法確定財務(wù)風(fēng)險水平。該研究成果對于指導(dǎo)水稻種植業(yè)的投資決策、優(yōu)化資源配置、降低財務(wù)風(fēng)險具有重要意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫方方.生物育種技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益與長期投資回報的評估分析[J].分子植物育種，2024，22（2）：453-458.

[2]張培榮.水稻產(chǎn)業(yè)鏈財務(wù)風(fēng)險評估與控制研究[J].北方水稻，2024，54（2）：94-96.

[3] 黎杏群，方光怡.基于面板數(shù)據(jù)模型制造業(yè)財務(wù)風(fēng)險評估[J].財富時代，2023（1）：73-76.

[4]姚芳.基于PCA-EWM-TOPSIS模型的綠色食品企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評估[J].廣東石油化工學(xué)院學(xué)報，2022，32（6）：81-86.

[5]葉少穎.種業(yè)公司資本運營與投資回報效益研究[J].分子植物育種，2023，21（22）：7621-7625.

[6]王小勝，牛淑月.基于Stackelberg博弈的固定投資回報型合同節(jié)水管理收益分配[J].河北大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，43（5）：453-462.

[7]李思慕.多元化戰(zhàn)略下企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險評估模型研究[J].商業(yè)2.0，2023（17）：22-24.

[8]張鳳杰，陳雨“區(qū)塊鏈” + 金融統(tǒng)一身份認(rèn)證系統(tǒng)的可行性和投資回報分析[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2023（3）：116-118.

[9]孫繼升，魏東，劉琪，等.關(guān)于PPP項目回報機(jī)制中投資收益水平測算方法的探討和研究[J].中國工程咨詢，2023（2）：81-85.

[10]席蕊.中國種子企業(yè)財務(wù)風(fēng)險管理與內(nèi)控策略分析[J].分子植物育種，2024，22（2）：654-658.

[11]鄭佳佳.基于Y分?jǐn)?shù)模型的上市物流企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評估[J].物流工程與管理，2023.45（1）：127-130

[12]李寧.基于強化學(xué)習(xí)的CBTC系統(tǒng)信息安全風(fēng)險評估方法[J]電子設(shè)計工程，2024，32（6）：151-155.

[13]雷卿然.基于內(nèi)部優(yōu)化管理的上市公司財務(wù)風(fēng)險評估與控制策略探究[J].營銷界，2022（8）：152-154.

[14]陳素娟.基于G1-云方法的中小企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評估與預(yù)警研究[J].中小企業(yè)管理與科技，2024（11）：182-184.

[15]石穎，劉健，于澤，等.基于熵權(quán)—MABAC法的企業(yè)財務(wù)風(fēng)險評估模型研究：以A集團(tuán)為例[J].中國注冊會計師，2024（05）：116-121.

[16]吳媛媛.種業(yè)公司成本核算中的風(fēng)險估計與保險機(jī)制[J].分子植物育種，2024，22（19）：6590-6595.

[17]邱新法，曾燕，黃翠銀.影響我國水稻產(chǎn)量的主要氣象因子的研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報，2000，233）：356-360.

[18]汪天穎，帥細(xì)強，李民華，等.基于時熱積溫的水稻熱害影響模型及等級指標(biāo)研究[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，52（8）：127-133.

[19]岳偉，陳曦，曹強，等.基于氣象因子日效應(yīng)的稻米品質(zhì)評價方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2024，41（4）：116.

[20]廖寧，邱陽，石雙連，等.植物生物鐘的研究進(jìn)展[J].基因組學(xué)與應(yīng)用生物學(xué)，2024，43（9）：1483-1498.

[22]李松濤.水稻作物產(chǎn)量預(yù)測模型的研究：基于多源數(shù)據(jù)回歸模型[J].農(nóng)機(jī)化研究，2024（10）.

[23]陳睿，廖雯萍，凌波，等.不同水稻種植模式下淹水及排干期土壤性質(zhì)和微生物的變化[J].農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報，2024，43（6）：1326-1337.

[24]黃惠春，胡子雯，張永江.社會資本對水稻種植戶投資效率的影響[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2023.44（1）：87-96.