硅胶保护膜项目工程咨询报告

泓域/硅胶保护膜项目工程咨询报告 硅胶保护膜项目 工程咨询报告 xxx有限责任公司 目录 一、 分项详细估算法 3 二、 流动资金估算应注意的问题 5 三、 建设期利息估算的前提条件 6 四、 建设期利息的估算方法 7 五、 环境承载力影响因素识别及评价指标 7 六、 资源承载力影响因素识别及评价指标 9 七、 大数据系统和数据挖掘技术 10 八、 数据分析与挖掘概述 14 九、 产业环境分析 16 十、 功能性涂层复合材料行业竞争格局和市场化程度 17 十一、 必要性分析 18 十二、 项目简介 18 十三、 公司基本情况 23 十四、 投资计划方案 24 建设投资估算表 26 建设期利息估算表 27 流动资金估算表 28 总投资及构成一览表 30 项目投资计划与资金筹措一览表 31 十五、 进度计划 32 项目实施进度计划一览表 32 一、 分项详细估算法 分项详细估算法虽然工作量较大，但是准确度较高，一般项目在可行性研究阶段应采用分项详细估算法。 分项详细估算法是对流动资产和流动负债主要构成要素，即存货、现金、应收账款、预付账款、应付账款、预收账款等项内容分项进行估算，最后得出项目所需的流动资金数额。 流动资金估算的具体步骤是首先确定各分项的最低周转天数，计算出各分项的年周转次数，然后再分项估算占用资金额。 （一）各项流动资产和流动负债最低周转天数的确定 采用分项详细估算法估算流动资金，其准确度取决于各项流动资产和流动负债的最低周转天数取值的合理性。在确定最低周转天数时要根据项目的实际情况，并考虑一定的保险系数。如：存货中的外购原材料、燃料的最低周转天数应根据不同来源，考虑运输方式和运输距离等因素分别确定。在产品的最低周转天数应根据产品生产的实际情况确定。 （二）年周转次数计算 各类流动资产和流动负债的最低周转天数参照同类企业的平均周转天数并结合项目特点确定，或按部门（行业）规定执行。 （三）流动资产估算 流动资产是指可以在1年或者超过1年的一个营业周期内变现或耗用的资产，主要包括货币资金、短期投资、应收及预付款项、存货等。为简化计算，项目评价中仅考虑存货、应收账款和现金三项，可能发生预付账款的某些项目，还可包括预付账款。 1．存货估算 存货是指企业在日常生产经营过程中持有以备出售，或者仍然处在生产过程，或者在生产或提供劳务过程中将消耗的材料或物料等，包括各类材料、商品、在产品、半成品、产成品等。为简化计算，项目评价中仅考虑外购原材料、外购燃料、在产品和产成品，对外购原材料和外购燃料通常需要分品种分项进行计算。 2．应收账款估算 应收账款的计算也可用营业收入替代经营成本。考虑到实际占用企业流动资金的主要是经营成本范畴的费用，因此选择经营成本有其合理性。 3．现金估算 项目评价中的现金是指货币资金，即为维持日常生产运营所必须预留的货币资金，包括库存现金和银行存款。 4．预付账款估算 预付账款是指企业为购买各类原材料、燃料或服务所预先支付的款项。 （四）流动负债估算 流动负债是指将在1年（含1年）或者超过1年的一个营业周期内偿还的债务，包括短期借款、应付账款、预收账款、应付工资、应付福利费、应交税金、应付股利、预提费用等。为简化计算，项目评价中仅考虑应付账款，将发生预收账款的某些项目，还可包括预收账款。 1．应付账款估算 应付账款是因购买材料、商品或接受劳务等而发生的债务，是买卖双方在购销活动中由于取得物资与支付货款在时间上不一致而产生的负债。 2．预收账款估算 预收账款是买卖双方协议商定，由购买方预先支付一部分货款给销售方，从而形成销售方的负债。 估算流动资金应编制流动资金估算表。 二、 流动资金估算应注意的问题 1．投入物和产出物采用不含增值税销项税额和进项税额的价格时，流动资金估算中应注意将销项税额和进项税额分别包含在相应的收入和成本支出中。 2．技术改造项目采用有无对比法进行财务分析或经济分析时，其增量流动资金可能出现负值的情况。当增量流动资金出现负值时，对不同方案之间的效益比选应体现出流动资金的变化，以客观公正反映各方案的相对效益，而对选定的上报方案而言，其增量流动资金只能取零。 3．项目投产初期所需流动资金在实际工作中应在项目投产前筹措。为简化计算，项目评价中流动资金可从投产第一年开始安排，运营负荷增长，流动资金也随之增加，但采用分项详细估算法估算流动资金时，运营期各年的流动资金数额应按照上述计算公式分别进行估算，不能简单地按100%运营负荷下的流动资金乘以投产期运营负荷估算。 三、 建设期利息估算的前提条件 进行建设期利息估算必须先完成以下各项工作： 1．建设投资估算及其分年投资计划； 2．确定项目资本金（注册资本）数额及其分年投入计划； 3．确定项目债务资金的筹措方式（银行贷款或企业债券）及债务资金成本率银行贷款利率或企业债券利率及发行手续费率等）。 四、 建设期利息的估算方法 估算建设期利息应按有效利率计息。 项目在建设期内如能用非债务资金按期支付利息，应按单利计息；在建设期内如不支付利息，或用贷款支付利息应按复利计息。 项目评价中对借款额在建设期各年年内按月、按季均衡发生的项目，为了简化计算，通常假设借款发生当年均在年中使用，按半年计息，其后年份按全年计息。 对借款额在建设期各年年初发生的项目，则应按全年计息。 建设期利息的计算要根据借款在建设期各年年初发生或者在各年年内均衡发生，采用不同的计算公式。 五、 环境承载力影响因素识别及评价指标 （—）水环境承载力 水环境承载力是在一定经济社会和科学技术发展水平条件下，以生态、环境健康发展和社会经济可持续发展协调为前提，区域水环境系统能够支撑社会经济可持续发展的合理规模。主要影响因素包括水功能区划、海洋功能区划、近岸海域环境功能区划、保护目标及各功能区水质达标情况，主要水污染因子和特征污染因子、水环境控制单元主要污染物排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，地表水控制断面位置及达标情况，主要水污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括万元工业增加值废水排放量、工业废水达标排放率、污径比、主要水污染物排放强度等。 （二）大气环境承载力 大气环境承载力是在某一时期、某一区域，环境对人类活动所排放大气污染物的最大可能负荷的支撑阈值。主要影响因素包括大气环境功能区划、保护目标及各功能区环境空气质量达标情况，主要大气污染因子和特征污染因子、大气环境控制单元主要污染物排放现状及允许排放量、环境质量改善目标要求，主要大气污染源分布和污染贡献率（包括工业、农业和生活污染源）等。主要评价指标包括空气优良率和主要大气污染物排放强度等。 （三）土壤环境承载力 土壤环境承载力是在维持土壤环境系统功能结构不发生变化的前提下，其所能承受的人类作用在规模、强度和速度上的限值。主要影响因素包括土壤主要理化特征，主要土壤污染因子和特征污染因子，土壤环境质量达标情况，土壤污染风险防控区及防控目标等。主要评价指标包括土壤环境质量达标率等。 六、 资源承载力影响因素识别及评价指标 （一）土地资源承载力 土地资源承载力的影响因素包括主要用地类型、面积及其分布，土地资源利用上线及开发利用状况，土地资源重点管控区域等。土地资源承载力的分析需要考虑土地对人口的承载、土地对经济社会的承载，以及土地与人口和经济发展之间的匹配协调程度。主要评价指标包括：人均可利用土地资源、人均耕地面积、人均建设用地、土地利用率、单位土地产出、规划人均城乡建设用地规模、禁建区比例等。 （二）水资源承载力 水资源承载力的主要影响因素包括水资源总量及其时空分布，水资源利用上线及开发利用状况和耗用状况（包括地表水和地下水），海水与再生水利用状况，水资源重点管控区等。主要评价指标包括：人均水资源量、单位土地水资源量、水资源开发强度、水资源可利用量、地下水开采率、人均供水量、万元GDP用水量、万元工业产值取水量、耕地灌溉率、生态用水率等，分别表示了水资源的丰沛程度和水资源对居民生活用水、工业用水、农业用水、生态用水、经济发展等方面的承载水平。 （三）矿产资源承载力 矿产资源承载力的主要影响因素包括矿产资源类型与储量、生产和消费总量、资源利用效率等。主要评价指标包括：单位用地矿产量、单位用地实际采矿能力、单位用地矿产从业人员数量、矿业从业人员比率、矿业工业增加值比例等。 七、 大数据系统和数据挖掘技术 （一）数据挖掘概述 1．大数据 大数据是指超过既往数据库系统规模、传输速度和处理能力，或者既往数据库系统结构无法容纳的数据。大数据常以万亿或EB衡量，且种类多、实时性强，蕴藏的商业价值大。很多现有的新或旧的信息基础设施、工具和技术可用来开发和利用大数据中蕴藏的价值。 大数据有各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章、买卖记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案，及大型电子商务。 大数据是数据挖掘产生与生存发展的土壤。如今数据每五年翻一番，面对前所未有的海量数据，为了从中发现有用的信息必须进行数据挖掘。此外，计算机存储、处理大量数据，以及运算的能力大为增强，为数据挖掘创造了条件，使其成为一门独特的学科和技术。 2．数据挖掘与数据分析的区别 数据挖掘与数据分析的主要区别在于： （1）处理工作量。数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。 （2）制约条件。数据分析是从某些假设出发，建立方程或模型，而数据挖掘不作假设，可以自动建立方程。 （3）处理对象。数据分析往往是针对数字型数据，而数据挖掘对象类型繁多，例如图像、声音、文本等。 （4）处理结果。数据分析可以解释结果的含义；数据挖掘的结果不易解释，着眼于预测未来，并提出决策建议。 想要从数据中发现规律（即认知），往往需将数据分析和数据挖掘结合起来。 （二）数据挖掘步骤 按挖掘对象，数据挖掘分为数据库与数据仓库挖掘和网络挖掘两种，各自步骤分述如下。 1．数据库与数据仓库挖掘 数据挖掘一般有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示8个步骤。 （1）信息收集。从确定的挖掘对象中提取特征，然后选择合适的收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，必须选择合适的数据仓库。 （2）数据集成。把来源、格式、特点、性质不同的数据按逻辑或物理属性加以编排，以便以后使用。 （3）数据规约。多数数据挖掘算法耗时很长，商业数据往往较多，数据挖掘更耗时间。数据规约就是简化已有可用数据集的表示，规约后数量大减，但仍能保持原数据的完整性，对规约数据的挖掘结果，与对规约前数据的挖掘结果相同或几乎相同。 （4）数据清理。有些数据不完整（属性缺少属性值）、含噪声（属性值错误），不一致（同一信息有多种表示），需要清理，使其完整、正确、一致后存入数据仓库。 （5）数据变换。将数据变换成适合数据挖掘的形式。实数型数据，可将其分层和离散化。 （6）数据挖掘。根据数据格式、属性与特点，选择合适的处理工具，例如统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络，取得有用的信息。 （7）模式评估。由行业专家核实数据挖掘结果是否合理、是否可用。 （8）知识表示。将数据挖掘得到的信息以可视方式交给用户，或作为新的知识存人知识库，供其他应用程序使用。 并非所有的数据挖掘都要走上述的每一步。若只有一个数据源，则可以省略数据集成。 数据规约、数据清理、数据变换合称数据预处理。数据挖掘至少60%的费用要花在信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间要花在数据预处理上。 数据挖掘是一个反复多次的过程，若一次未满足要求或未得到有用结果，则需回到前面，经过调整后重新开始。 2，网络挖掘 网络挖掘可分为网络用户行为挖掘与网