Python语言在固定资产投资项目财务评价中的初探

　　关于python的论文第三篇：Python语言在固定资产投资项目财务评价中的初探

　　摘要：为提高中央企业固定资产投资项目的财务评价工作效率，辅助中央企业加强项目的事前事中事后监督管理工作。深入分析中央企业投资项目在决策、建设及运营三个阶段中财务评价工作方面的问题。针对相关问题，基于python语言开发一款财务评价软件，并通过具体案例展示其在财务评价工作的应用场景，同时，阐述python语言在项目财务评价领域进一步应用的可能性。

　　关键词: Python语言:国定资产投资项目，财务评价，

　　Abstract：To improve central enterprises efficiency of financial evaluation of assets investment projects，and strengthen the supervision in advance，operational and post-operational，this paper summarizes some existing problems of finance evaluation in the three stages of projects.Then，builds a software program for solving these problems，and shows the functionality through the use of sample case.Finally，elaborates the possibility of further application in financial evaluation.

　　1 引 言

　　国务院国有资产监督管理委员会第34号令《中央企业投资监督管理办法》对中央企业就“投资事前、事中、事后管理”做出了相应要求。国务院国有资产监督管理委员会第18号令《中央企业财务预算管理暂行办法》指出，企业年度财务预算报表重点反映的内容包括企业预算年度内预计发生的固定资产投资规模。

　　中央企业重大投资中存在投资项目可行性研究工作不够深入细致；对投资后形成资产的管理尚不够规范；投资项目的后评价制度有待完善等问题。而国内企业预算编制过程中存在：取数具有随意性；没有业务部门的广泛参与，信息缺乏真实性；预算编制难度大、效率低等问题。

　　本文进一步分析了中央企业固定资产投资项目在决策阶段、建设阶段、运营阶段存在的问题，针对相关问题，应用python语言开发了一款财务评价软件，并通过具体案例展示了软件的应用场景，以期为中央企业固定资产投资项目的财务评价工作，及项目事前事中事后监督管理工作提供参考。

　　2 财务评价软件的设计方案

　　中央企业财务部门在年底要完成对账、结账、清查资产、核实债务等工作，同时需要编制企业年度财务预算报表。而企业预算编制工作及固定资产投资项目管理工作除存在引言中的问题外，还存在：因固定资产投资项目上报工作涉及数据信息较多且上报人员水平存在差异，常常出现上报信息不符合数据处理要求，需反复沟通确认数据信息情况；企业内部各业务部门存在不良竞争，盲目追求项目上报数量，导致处理数据工作量繁重。相关问题导致短时间内工作量大、下一年度预算编制具有随意性、项目投资决策仓促等情况。而中央企业固定资产投资项目往往保密要求高，但受工作时间限度要求，聘请第三方咨询机构完成相关工作的成本过高。同时，列入预算的项目在建设过程中资金使用的监管及项目建成后投入运营的后评价工作仍不完善。

　　如何高效地完成上报的固定资产投资项目的财务评价工作，同时对列入预算的项目进行建设过程中的资金使用情况的实时监管，并对投入运营的项目进行财务后评价工作，是中央企业投资项目事前事中事后监督管理的有力保证。下面主要从Python语言的选择及各阶段财务评价的内容两方面开发财务评价软件，最后结合具体案例展示应用场景。

　　2.1 Python语言的选择

　　目前，工程咨询行业内基于Office软件的财务评价表格体系非常成熟。除委托第三方咨询机构进行项目的财务评价工作外，针对每年集中上报的固定资产投资项目计划、编制下一年预算报表的实际需要及实现项目事中事后监督管理等需要，中央企业有独立掌握固定资产投资项目事前事中事后财务评价的需求。为满足这一实际需求，作者利用Python语言易于初学者学习，具有较强的可移植性、可扩展性及丰富的代码库等特点，应用词频分析法分析了Python语言在企业财务管理领域的研究热度(图1)。

　　图1 以“Python”为任意字段的学术成果主要学科统计   

　　在维普资讯中文期刊服务平台检测检索“任意字段=python”，截止2020年11月22日，检索结果共计2945条：自2011年来，相关发文量基本呈现明显成长趋势，2018年至2020年发文量均超过400篇；而从相关学术成果的主要学科统计情况来看，经济管理领域的发文量达到89篇，排在第五位，研究主题主要包括企业、企业管理、经济发展、可持续发展及财务管理，且相关发文量主要集中在2018年至2020年，每年发文量均大于20篇并呈现稳定的增长趋势。故作者选用Python语言开发了一款财务评价软件，即Financial analysis。

　　2.2 财务评价

　　中央企业固定资产投资项目事前事中事后财务评价实现路径图如图2所示：各业务部门响财务部门上报投资计划信息、资金使用信息、经营生产信息，财务部门进行项目事前事中事后财务评价，评价结果支撑企业领导层进行项目决策、建设监管及项目后评价工作。

　　2.2.1 决策阶段

　　本文采用国家发展改革委与建设部颁布的《建设项目经济评价方法与参数(第三版)》中的投资回收期、财务净现值和内部收益率对固定资产投资项目进行决策阶段的财务评价。

　　业务部门需提交的投资计划信息包括建设投资估算表、销售收入、销售税金及附加和增值税估算表、生产成本和费用估算表项目总投资使用计划与资金筹措表。财务部门应用Financial analysis软件可完成批量读取、计算处理，并将项目预测经济指标，即项目的投资回收期、财务净现值和内部收益率导出，支撑领导层进行决策，实现事前管理。

　　图2 固定资产投资项目事前事中事后财务评价   

　　2.2.2 建设及运营阶段

　　业务部门将正在建设实施的固定资产投资项目的资金使用信息上报后，财务部门应用Financial analysis软件的对比分析功能实时监管项目的资金使用情况，实现项目的事中管理。项目投入运营后，业务部门将项目实际营业收入和经营成本等数据信息上报后，财务部门应用Financial analysis软件批量解析各项目的实际投资回收期、财务净现值和内部收益率，并应用对比分析功能完成实际经济指标和预测经济指标的对比分析，支撑项目后评价工作，实现事后管理。

　　表1 2020年申报项目的经济指标汇总     

　　3 案例研究

　　企业S有五个主要业务部门，固定资产投资项目大多用于投资重要战略生产/实验设备。该企业房屋建构筑物折旧年限20年，设备折旧年限8年，土地摊销年限50年，工程建设其他费用按20年计提折旧，预备费与按8年计提折旧。项目测算周期均为8年：如2020年上报的固定资产投资项目，测算周期即为2021年至2028年。项目资金来源均为企业自筹。依据企业所处行业情况，基准收益率取6%，且经济指标均为所得税期指标。

　　表2 2014年业务部门D项目后评价技术及经济指标汇总    

　　3.1 决策阶段

　　业务部门A、B、C、D、E将投资计划信息上报后，财务部门应用Financial analysis软件批量处理2020年上报的30个投资计划，20秒即可解析出各个项目预测经济指标列表并提供基础判断，如表1所示。2020年企业S固定资产投资计划共计30个，其中，业务部门A为重资产部门，共上报20个；业务部门B、C、D分别上报3个、2个、4个；业务部门E为轻资产部门，未申报固定资产投项目计划。基础判断得出：项目2020-1、项目2020-6、项目2020-13、项目2020-26财务净现值小于0，财务不可行，其他项目财务可行。

　　Financial analysis软件内嵌的投资计划信息表已经过模板化处理，可有效地解决上报信息不符合数据处理要求的问题；其批量解析功能也可解决短时间内工作量大的问题；计算得出的预测经济指标可作为项目科学决策的基本依据及下一年度预算的基础。

　　3.2 建设及运营阶段

　　《中央企业固定资产投资项目后评价工作指南》将后评价分为事后评价和中间评价。其中，建设阶段的财务评价即为中间评价。针对企业S在2019年上报投资计划且在2020年实施的项目，如业务部门B，实时跟踪其资金使用情况可以看出，其投资项目全部为实验设备，2020年上半年均已完成预算资金。

　　针对企业S已投入运营多年的项目进行财务后评价工作，如业务部门D在2014年上报的投资计划，并在2015年实施建设的项目有3个，应用Financial analysis软件解析、对比分析功能获取项目财务后评价结果如表2所示，其中，营业收入及利润总额数据提取的营业收入最大年份数值。因业务部门D投资项目也全部为实验设备，故实际设备价格与上报投资计划相同；各项目营业收入基本与预测值一致，但利润总额估算均过高，究其原因，主要为上报投资计划时对人力成本估算值偏低。进而，导致相关实际经济指标与预测经济指标存在差距。财务后评价相关结论为企业S日后上报投资计划、项目审批等提供重要依据。

　　4 结 语

　　本文为Python语言在固定资产投资项目财务评价中的初探，应用该软件可有效地提高中央企业预算编制的可靠性，同时可加强项目的事前事中事后投资管理。同时，本文研究表明Python语言在财务评价领域进一步应用的可能性：现阶段软件使用者仅为企业财务部门工作人员，收集上报投资计划信息的工作量仍较大，未来可依托企业服务器开发线上数据收集功能，即各业务部门可在线上报，财务部门可在应用该软件解析功能获取各项预测经济指标后在线接收/驳回项目，可进一步提高事前项目决策的效率；现阶段事中事后监督管理内容有限，仅为财务相关内容，未来可将其与工艺技术指标评价体系衔接，如将上报项目的设备清单及实际购置的设备台账嵌入到分析平台中，以期相关研究为中央企业固定资产投资项目的投资管理工作提供有力保障。

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