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第1篇

論文關鍵詞：吉林森工集團，工業原料林，投入-產出法，經濟效益

中國吉林森工集團位于吉林省東南部長白山區，降水量豐富，土壤肥沃，有豐富的森林資源，總經營面積134.8萬hm2，有林地面積120.4萬hm2，活立木總蓄積1.69億m3，年生產木材89.3萬m3，作為國家重要商品材生產基地，以培育、經營森林資源、木材精深加工綜合利用和林特資源綜合開發為主。隨著天保工程和森林分類經營的深入實施，在木材和林產品需求與生態需求之間矛盾日益僵化的形勢下，在商品林區大力營造工業原料林、提高林地生產力，林業產業化經營成為緩解森林采伐壓力，保護生態公益林的必要手段，同時也促進了森林可持續經營和社會可持續發展，有利于構建社會主義和諧新林區。

一、緒言

吉林森工集團是中國國有林區開展森林集約經營試點最早的企業農業論文，相對于中國南方集體林區森工集團工業原料林建設起步較晚。1995年-2000年實施了用材林集約經營試點建設階段，工業原料林建設是其中的一部分，分為皆伐跡地營造工業原料林和楊樹中幼齡人工林改培為工業原料林兩種方式；2003年-2006年集團實施了工業原料林試點建設階段，該階段階段全部為皆伐跡地營造工業原料林1(柏廣新，2009)。集團現有楊樹工業原料林面積9114.5hm2（商品林區），蓄積53.5萬m3，平均hm2蓄積58.7m3。其中：幼齡林面積428.5hm2，蓄積3.5萬m3；中齡林面積796.8hm2，蓄積5.7萬m3；近熟林面積1707.3hm2，蓄積17.0萬m3；成熟林面積1979.2hm2，蓄積22.6萬m3；過熟林面積266.1hm2，蓄積4.7萬m3。應該特別指出，吉林森工集團工業原料林建設位于各林業局商品林區內植被是以紅松為主的針闊混交林，各種環境因子適合樹木生長和營建短周期楊樹工業原料林，工業原料林建設在高產出木材的同時也改善了生態環境2（楊樹速生豐產林考察組，2001）。

隨著天然林的銳減與人工林建設的發展，對人工林經濟效益的研究不斷發。國外多用一般均衡模型與不同種類人工林生產經營活動效率來計量其經濟效益；國內主要集中于南方集體林區人工林經濟效益分析，國有林區由于思想觀念、配套機制滯后，工業原料林建設地區規模有限，進而導致工業原料林建設經濟效益計量處于初級階段。王炳南3等（2008）對南方集體林區案樹不同無性系樹種進行了經濟效益評價，此文以案樹不同性系樹種分類通過計算成本、年利潤等指標分析討論人工林經濟效益。柏廣新4（2009）年運用林木市場成熟理論結合其基層工作經驗和當前市場經濟發展形勢，在經濟學的基礎上，通過區分不同森林成熟齡提出森林市場成熟理論，實證部分通過工業原料林生長仿真數據求輪伐期用四種方案對工業原料林分析經濟效益；本文擬結合集團工業原料林建設現狀，在細化單位公頃工業原料林單位輪伐期內經營活動與深入林區調研獲得試點數據的基礎上設計符合吉林森工集團國有林商品林區工業原料林建設的效益模型，從多角度考慮其經濟效益。

二、經濟效益模型

本文擬運用投入-產出經濟效益模型構建適合吉林森工集團工業原料林經濟效益核算的經濟模型。投入產出法是用來研究國民經濟各個組成部分之間相互關系的一種數量經濟方法，由美國經濟學家瓦西里·列昂惕夫創立，他先后發表了《美國經濟制度中投入產出的數量關系》、《美國經濟結構研究》闡述“投入產出分析”的基本原理和發展，1973年Leontief由于從事“投入產出分析”獲得第5屆諾貝爾經濟學獎論文下載。下文將結合投入-產出法總利潤等于總產出扣除總投入的基本思想和吉林森工集團工業原料林試點及發展現狀對經濟效益模型進行設定。

（一）模型假設及符號說明

本文假設工業原料林過程中最求利潤最大化原則，遵循高投入高產出的經濟目標。為研究方便，假設吉林森工集團工業原料林輪伐期為15年，且在第7年進行撫育伐農業論文，第15年主伐；工業原料林建設不考慮林地地租，即地租為零。

（1）設吉林森工集團工業原料林建設投入為Iij，表示第j年第i項科目木材建設投入，其中A表示期初投入，A1為整地費用，A2為苗木費用，A3為植苗費用；C表示期中投入，期中C1為補植費用，C2撫育費用，C3掰芽修枝費用，工業原料林在造林后第2年掰牙；C4包括預防病蟲害、火災、偷伐、盜伐在內發生的年例行管理費用且每年只進行一次病蟲鼠防治，主伐前1年結束，C5施肥費用（包含肥料與施肥工費），Iij=Aij+Cij；

（2）設吉林森工集團工業原料林木材產出為Gij（G為目標林地蓄積X與相應出材率z乘積），表示第j年第i項科目木材產量，且包括期初現有林采伐、撫育間伐、主伐、采伐剩余物四部分，其中G1表示現有林采伐木材產量，G2表示撫育間伐木材產量，G3表示主伐木材產量，G4表示采伐剩余物木材產量，G= X·z ；

（3）設Kij為采伐生產成本，表示第j年第i項科目木材采伐成本，S1為現有林采伐單位成本，S2為撫育間伐單位成本，S3為主伐單位成本，S4為剩余物采伐單位成本，此處主要是指木材從活立木到伐倒木過程中發生的采伐人工費用與從伐倒木到可銷售的原木過程中發生的一切費用，如伐后運輸費、加工費、銷售運輸費、營銷費用等項目Kij= Sij·Gij（i=1,2,3,4；j=1,2,3,…15）;

（4）設木材銷售收入為Rij，表示第j年第i項科目木材銷售收入，P1表示現有林采伐木材價格，P2表示撫育間伐木材價格，P3表示主伐木材價格農業論文，P4表示采伐剩余物木材價格，為簡化模型，我們假設所有木材價格均為含稅價，在計算過程中不再考慮木材稅收問題，Rij=Pij·Gij（i=1,2,3,4；j=1,2,3,…15）；

（5）根據吉林森工集團森林經營方案與1995-2005年集團工業原料林試點，國家林業局2009年出臺新的育林基金征收標準為從原15%降為10%，若假設育林基金為Tj，Tj=0.1R

（6）設吉林森工集團總利潤為V，總利潤為總收入扣除生產銷售成本、建設投入、育林基金；Vj為集團在第j年利潤收益;

（7）設r為銀行同期利率，資本增長以利率為r的速度增長，則n年后的資本價值為Vn與現值V0的關系為復利關系，Vn =V0（1+r）n ；

（8）設NPV為資本凈現值，NPV為資本毛收入現值扣除支出現值5（KlempererW D，2003），表示投資者在一定收入、支出及貼現率r時對現階段投資的一種衡量方式。

如圖 1所示，根據吉林森工集團規劃工業原料林輪伐期為15年時，以單位公頃新植工業原料林第一次工業原料林經營的第一個輪伐期為例，其期間每年發生所有經營活動可表示如下，表中0-1之間時間段表示第一年，以此類推。

第2篇

在剛剛結束的第十屆北京科博會上，國內惟一獨攬三項國際頂級設計大獎———IF國際設計大獎、紅點獎和紅星獎的北京洛可可設計公司展示的“炫彩系列”指甲刀惹得觀眾們紛紛駐足。這是一款普通的指甲刀嗎？不完全是。這是一款時尚的裝飾品嗎？也不完全是。“炫彩系列”指甲刀以柔軟的皮質貼附于剛勁有力的金屬材質之上，從而引發出一種奇妙的視覺及觸覺感受，充分挖掘出指甲刀傳統功能之外潛在的形式美，打造出現代都市時尚前衛的完美“虹色心情”。

身為洛可可的設計總監，31歲的賈偉已經算是圈子里的“老人”了。洛可可等國內一批工業設計公司有著共同的鮮明特征：創意產業、人員年輕、規模較小、私營企業、訂單式生產、無經驗可循，等等。一句話，工業設計目前在國內還處于初級階段的發展水平。

早有業內人士擔憂，“中國制造”已經成為一個世界品牌，但是利潤率低，附加值低，要使“中國制造”向“中國創造”轉變，“中國創造”必須要有中國設計。這就要求企業成為自主創新的主體，而產品創新很大程度上在于工業設計的創新。對此，賈偉的理解是，工業設計是“小領域，大作為”。

在賈偉看來，盡管目前工業設計屬于朝陽行業，但或多或少地受到兩方面因素的制約。從內部來看，主要在于設計師的培養，賈偉的愿望是，“要讓全體設計師都能成為獲獎設計師”。

在制約工業設計的外部因素方面，賈偉更多地將之歸咎為“客戶對工業設計的理解還比較狹隘”。他認為，“在產品的硬件和軟件越來越趨同化的情況下，產品的外觀設計就顯得尤為重要，但外觀設計不僅僅是指外形、樣子，它更應體現出人的感受、人的體驗和人機交互”。因此，一個好的產品要有好的市場理念，這樣才能和市場有一個很好的結合。

第3篇

企業統計工作是為企業經營決策管理提供統計信息。在市場經濟條件下，企業經營決策極具風險性，風險產生于不確定性，并由不確定性程度決定風險的大小，而不確定性又與信息的準確和及時程度直接相關，信息愈準確及時，不確定性愈低，反之，亦然。所以，統計資料的兩項基本要求是準確和及時。其中，準確是最重要的要求，是統計工作的關鍵。它確定著統計資料是否有效和價值的高低，是衡量統計數據質量的根本標志。準確可靠的統計數據，便于決策和管理者正確地把握形勢，客觀地剖析問題，從而做出科學的決策。反之，有水分的、失實的統計數據，相互矛盾的統計數據，使決策者做出錯誤的決策和不恰當的調整，對將會給企業帶來重大損失，影響企業發展。因此，統計工作者必須高度負責地做好本職工作，減少統計數據的差錯，做到準確無誤、迅速及時，努力提高統計數據質量。

二、常見的企業統計數據質量問題及分析

1.數據虛假。

這是最常見的統計數據質量問題，也是危害最為嚴重的數據質量問題。這類統計數據完全是虛構的杜撰的，毫無事實根據。造成統計數據虛假的因素多種多樣，比如，有意虛報，瞞報統計數據資料，指標制定不嚴密，統計制度不完善，不配套等。

2.數據不準確、不完整、不及時。

這也是比較常見的統計數據質量問題，由于所列項目的資料搜集不準確、不齊全，不符合統計資料準確、完整性的要求。數據不準確、不完整，就不可能反映研究對象的全貌和正確認識現象總體特征，最終也就難以總結出現象變化的規律，甚至會得出錯誤的結論。同樣，不及時就降低了統計信息的有效性。3.指標數值背離指標原意。這是由于對指標的理解不準確，或者是因為指標含義模糊，指標計算的隨意性大等原因造成的數據質量問題，表現為收集整理的統計數據不符合統計內容的要求，數據不能反映指標的原意。

3.數據的邏輯性錯誤。

這是指統計資料的排列不合邏輯，各個數據、項目之間相互矛盾。

4.數據的非同一性。

它是指同一個指標在不同時期的統計范圍、口徑、內容、方法、單位和價格上有差別而造成的數據的不可比性。

5.統計分析簡單膚淺。

所做的統計分析局限于事后分析，對統計數據進行單純的講解說明，不能利用網絡技術實行信息共享等方式進行事前分析和預測。統計工作不能預測企業未來的發展趨勢，收集信息后沒有綜合整理分析，沒有形成一個系統。

此外，常見的基層統計數據問題還有計算錯誤、筆誤等。

三、影響企業統計數據質量的主要原因

1.企業不重視統計工作。

部分企業對統計工作的認識不正確，認為統計很簡單，加減數據的或匯總數據，填幾張報表，就完成了全部工作。企業普遍存在重會計而輕統計的現象，認為會計工作很重要，能幫助企業核算、收支，統計工作顯得不那么重要，主要是為應付上級統計部門。統計員兼職的多，專職的少，且變動頻繁，企業改革、重組、調整一般首先撤銷或合并統計機構和統計崗位。統計法律意識淡薄，企業只知道《統計法》的存在，但并不了解《統計法》的具體內容，部分企業負責人和統計人員沒有按照法律規定進行統計，不認真執行統計制度，隨意地填寫報表，使報表不符合規范。

2.基礎工作較差，統計制度不健全。

企業統計臺帳和原始記錄不健全、不準確，填報統計指標比較隨意，統計數據質量不高。隨著改革開放的深入和市場經濟的發展，許多新企業應運而生，這些新企業中，有一部分沒有像老企業那樣及時建立規范的企業統計制度，甚至沒有明確設立統計職能部門和統計工作崗位，統計報表由財會人員或其他部門的人員代填、代報。一些統計指標更是難以準確按照統計制度的具體要求來計算填報。

3.企業統計人員素質普遍不高。

多數企業統計人員為兼職，以會計或其他工作為主，統計工作為輔。這些人員或學歷較低，素質較差，或因事業心不足責任感不強，與專職人員相比，工作不夠積極、主動，也沒有利用業余時間自覺學習統計理論，提高自身的業務水平。有的只懂會計知識而不懂統計知識和統計業務，有的既不懂會計又不懂統計，只是填幾張報表應付領導的要求。實際工作中，收集、整理、匯總和加工數據統計方法不正確、不恰當，有時根據個人經驗處理，使統計數據出現差錯、失誤，很少甚至不向企業領導及有關部門適時提供針對本企業經營管理所需要的簡單有效的內部統計資料，更談不上進行統計調查、分析與預測，提供統計咨詢，實行統計監督。

四、控制企業統計數據質量的建議和方法

1.正確認識統計工作在企業管理中的重要作用。

由于企業統計工作存在諸多問題，所以統計沒有發揮其應有的作用，很難為企業經營管理者提供參考，幫助他們做出正確的決策。作用越小管理者就越不重視，越不重視它的作用就越難體現出效果，形成一個惡性循環。原因是企業管理者和部分統計人員不太了解統計工作的內容，或不太清楚統計工作的性質。因此，我們要提高認識，統計工作是通過搜集、匯總、計算統計數據來反映事物的面貌與發展規律。企業統計工作可以監督整個企業活動，科學管理企業的生產經營，企業根據統計數據制定政策和計劃，因此對企業來說，十分重要。假如沒有科學的統計數據作為依據，從企業本身而言，各項管理就是脫離實際的幻想，管理者就不知道該從哪里開始著手。從政府宏觀調控來說，也很難開展各項工作好。無論是對企業的經營，還是對政府的宏觀調控都要加強企業統計，因為它的意義十分重要。

2.建立健全企業統計的管理體制，以預防為主，全員參加控制數據質量。

全體統計工作者都要樹立數據質量意識，安排專人負責各個主要的工作環節，這是統計數據質量控制的原則。統計數據質量的高低，是許多工作和許多統計工作環節質量的綜合反映，牽涉到統計工作的所有部門和人員。因此，除了設立專門的綜合統計部門并明確其職責外，還應該明確各個職能部門的統計職能及責任。在現代企業中，無論是直線職能制還是事業部制，對企業發展至關重要的統計信息都決不僅限于計劃統計部門內部。如勞資部門掌握機構人員數字，基建部門掌握投資數字，技術部門掌握技改數字，營銷部門掌握銷售數字等。因此，應該在各部門的工作職責中明確相應的統計責任，要求其按統一確定的口徑、范圍及時間提供相應的統計資料及分析報告，使企業統計資料保持完整、形成系統。只有人人關心數據質量，大家都對數據質量高度負責，打下堅實的群眾基礎，才能產生優質的統計數據。因而，統計數據質量控制要求在差錯的形成過程中就消滅它，控制數據質量按照防檢結合，以防為主的方式運行。

3.科學設置和完善指標體系，使企業經營管理和統計部門都能運用統計資料

統計設計是統計工作的首要環節，統計指標設計得是否合理，將影響統計數據質量的高低。我們必須根據企業管理需要設計企業統計報表和指標體系，既要滿足宏觀，又要兼顧微觀，既要滿足企業的需求，又要切實可行，刪去不必要的內容，力求簡潔，以務實的工作作風取得好的效果。在宏觀方面要滿足國家的要求，在微觀方面要滿足企業的要求。一是全面性原則。指標體系的內容應包括企業業務發展狀況，企業運營收入、效益和投資情況，企業人力資源以及當地社會經濟等方面的信息，并且盡量使指標詳細、具體，以達到市場要求；二是規范性原則。科學設置指標，應從指標名稱、指標概念、統計口徑、審核關系、取數來源等方面規范指標體系，使其統一和符合相關要求；三是及時性原則。隨著企業生產規模的不斷擴大，新型業務的不斷出現，市場競爭格局不斷變化，要及時調整指標體系。統計指標的設置，應以滿足整個企業特別是業務發展部門的需求為主，堅持適度超前，并不斷擴大統計指標規模，發揮規模的作用，服務于企業決策；四是客觀性的原則。指標體系要能客觀有效地反映本企業在建立現代企業制度過程中和市場經濟條件下的經濟效益、市場競爭能力、主要業務的發展前景等重要信息。只有科學、合理地設計指標體系，并服務于企業管理和統計部門，這樣才能真正發揮統計工作的職能，從而保證統計數據的質量。