熊光紅

(1. 西安科技大學(xué) 建筑與土木工程學(xué)院，陜西 西安710054;2. 長安大學(xué) 水與發(fā)展研究院，陜西 西安710054)

BT(build transfer)模式作為一種新型項(xiàng)目管理模式目前在我國主要應(yīng)用于大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域。BT 模式指項(xiàng)目業(yè)主將項(xiàng)目交給項(xiàng)目管理公司總承包后，由承包方墊資進(jìn)行建設(shè)，建設(shè)驗(yàn)收完畢再移交給項(xiàng)目業(yè)主。因此BT 模式集融資和建設(shè)為一體，是一種以資產(chǎn)經(jīng)營帶動生產(chǎn)經(jīng)營的新型項(xiàng)目管理模式。工程項(xiàng)目BT 模式對于當(dāng)前建筑市場的微利行情而言，無疑是一劑強(qiáng)心針，它在很大程度上提高了資質(zhì)等級較高的大型建筑企業(yè)的競爭力和盈利能力。但是，BT 模式涉及多個環(huán)節(jié)，具有較大不確定性，因而具有較大風(fēng)險(xiǎn)。國內(nèi)外專家學(xué)者對BT 模式進(jìn)行了廣泛和深入的研究并已取得一定的研究成果［1－3］。

筆者主要建立了BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊綜合評價(jià)法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定量評價(jià)。在評價(jià)過程中，通過采用專家群組動態(tài)權(quán)重系數(shù)法在很大程度上降低了專家對各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評分的主觀性，同時(shí)使用相關(guān)計(jì)算軟件提高了風(fēng)險(xiǎn)定量評價(jià)的效率。

1 BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)

與傳統(tǒng)工程項(xiàng)目相比，BT 項(xiàng)目參與主體復(fù)雜多樣，主體之間協(xié)調(diào)關(guān)系復(fù)雜，項(xiàng)目本身投資規(guī)模大、施工工期長，易受多方面因素影響而存在巨大的質(zhì)量、安全、工期、融資和投資回收等風(fēng)險(xiǎn)。筆者主要從以下幾個方面分析BT 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。

(1)法律風(fēng)險(xiǎn)。工程項(xiàng)目BT 模式涉及融資、投資、建設(shè)、轉(zhuǎn)讓等一系列活動，參與主體法律關(guān)系紛繁復(fù)雜，任何一個環(huán)節(jié)上法律監(jiān)督的缺失都會造成較大的經(jīng)濟(jì)損失，因此法律風(fēng)險(xiǎn)較大。

(2)政策風(fēng)險(xiǎn)。BT 模式的工程項(xiàng)目通常是具有一定規(guī)模、投資較大、施工技術(shù)難度高的大型基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。項(xiàng)目受國家宏觀調(diào)控政策的不確定性以及地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展遠(yuǎn)期規(guī)劃的不斷調(diào)整影響較大，存在較大的政策風(fēng)險(xiǎn)。

(3)融資風(fēng)險(xiǎn)。BT 項(xiàng)目成功與否在很大程度上取決于融資成功與否。BT 項(xiàng)目投資動輒十幾億、幾十億，巨大的投資額使投資人不得不面對巨大的融資困難以及還本付息的風(fēng)險(xiǎn)。這主要表現(xiàn)在:項(xiàng)目承攬后，能否成功融資實(shí)施項(xiàng)目;項(xiàng)目進(jìn)行過程中，階段性資金是否能到位，不影響項(xiàng)目的正常進(jìn)行;還本付息中，投資人是否會負(fù)債過重，導(dǎo)致財(cái)務(wù)狀況惡化甚至面臨破產(chǎn)等一系列風(fēng)險(xiǎn)。

(4)回購風(fēng)險(xiǎn)。BT 項(xiàng)目回購方式和回購時(shí)間是項(xiàng)目的主要風(fēng)險(xiǎn)因素。同時(shí)通脹因素在資金的回收期對于項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)影響也較大。

(5)施工風(fēng)險(xiǎn)。與其他任何工程項(xiàng)目一樣，BT 項(xiàng)目建設(shè)過程中也面臨質(zhì)量、技術(shù)、工期和安全等一系列風(fēng)險(xiǎn)。

2 BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

2.1 風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系分為3 個層次。第一層為目標(biāo)層，即BT 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)度;第二層為準(zhǔn)則層，包含風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的社會、技術(shù)、財(cái)務(wù)、責(zé)任、合同等5 個風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則;最底層為指標(biāo)層，包含18個具體指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系及其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

指標(biāo)層中有18 個評價(jià)指標(biāo):X1為國家及區(qū)域政策調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)、X2為法律不完善形成的風(fēng)險(xiǎn)、X3為 項(xiàng)目社會影響形成的風(fēng)險(xiǎn)、X4為與政府部門溝通問題形成的風(fēng)險(xiǎn);X5為技術(shù)難度估計(jì)不足形成的風(fēng)險(xiǎn)、X6為新技術(shù)新材料應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn);X7為回購方式風(fēng)險(xiǎn)、X8為回購時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、X9為投資規(guī)模不確定風(fēng)險(xiǎn)、X10為融資及資金運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)、X11為投標(biāo)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)、X12為通脹風(fēng)險(xiǎn);X13為如期履約風(fēng)險(xiǎn)、X14為安全責(zé)任風(fēng)險(xiǎn);X15為限制性條款風(fēng)險(xiǎn)、X16為合同談判能力不足風(fēng)險(xiǎn)、X17為條款遺漏風(fēng)險(xiǎn)、X18為不平等條約風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 指標(biāo)權(quán)重

確定指標(biāo)權(quán)重的常用方法可分為主觀專家調(diào)查法和客觀數(shù)據(jù)分析法。由于BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)中大部分為主觀性指標(biāo)且客觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較為缺乏，因此采用主觀賦值層次分析法［4］計(jì)算權(quán)重較為可行。通過設(shè)計(jì)及發(fā)放專家調(diào)查問卷，獲得專家對各指標(biāo)間相對重要程度評價(jià)矩陣，進(jìn)而獲得一級評價(jià)指標(biāo)Ci的權(quán)重wi(i =1，2，3，4，5)和二級評價(jià)指標(biāo)Xj的權(quán)重wj(j=1，2，…，18)，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。層次分析法計(jì)算過程由Yaahp 軟件完成。

2.3 風(fēng)險(xiǎn)評分表

指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評分是進(jìn)行目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評價(jià)的依據(jù)。專家根據(jù)各自研究的專業(yè)知識領(lǐng)域以及主觀經(jīng)驗(yàn)給出的評分難免存在主觀性和片面性，因此利用動態(tài)權(quán)重系數(shù)法［5］進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)。根據(jù)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評分矩陣進(jìn)行專家群組聚類分析，確定在一定聚類閾值下的專家分組，進(jìn)而計(jì)算專家動態(tài)權(quán)重系數(shù)λ。

式中:λi為第i 組專家動態(tài)權(quán)重系數(shù);Qi為第i 群組專家數(shù)量;n 為專家群組數(shù)。

改進(jìn)的指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評分矩陣Ai為:

式中，Ui為風(fēng)險(xiǎn)評分矩陣。

2.4 多級模糊綜合評價(jià)

各指標(biāo)的模糊化處理過程需要用到風(fēng)險(xiǎn)等級的劃分，風(fēng)險(xiǎn)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)實(shí)際上就是模糊準(zhǔn)則。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評分專家調(diào)查時(shí)，人為規(guī)定風(fēng)險(xiǎn)越大，風(fēng)險(xiǎn)分值越高，反之亦然。風(fēng)險(xiǎn)程度的劃分標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示［6－8］。

表1 風(fēng)險(xiǎn)程度劃分標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)各指標(biāo)的綜合風(fēng)險(xiǎn)評分，選取恰當(dāng)?shù)碾`屬度函數(shù)即可構(gòu)造各評價(jià)指標(biāo)的隸屬度矩陣。常見的隸屬度函數(shù)有梯形隸屬度函數(shù)和高斯型隸屬度函數(shù)［9－10］。梯形隸屬度函數(shù)有4 個特征參數(shù)a、b、c、d，數(shù)學(xué)形式如下:

高斯型隸屬函數(shù)有兩個特征參數(shù)sig、c，數(shù)學(xué)形式如下:

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)和相應(yīng)的隸屬度函數(shù)，可計(jì)算各級模糊評價(jià)矩陣Ri。第i 級準(zhǔn)則下風(fēng)險(xiǎn)的模糊評價(jià)值Bi可按式(5)進(jìn)行計(jì)算。

逐級計(jì)算最終獲得評價(jià)目標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)值。上述計(jì)算過程可采用Matlab 軟件fuzzy box 工具箱［11］完成。工具箱可進(jìn)行隸屬度函數(shù)的編輯，模糊評價(jià)矩陣與權(quán)重矩陣的乘積，可通過模糊推理規(guī)則編輯器“if…and…then”等語句附帶權(quán)重計(jì)算獲得。通過上述操作，即可在模糊工具箱中建立風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。進(jìn)行BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)定量評價(jià)只需輸入評價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評分即可一步完成模糊綜合評價(jià)過程，大大減少計(jì)算工作量，簡化模糊綜合評價(jià)過程，同時(shí)模型建立后可多次重復(fù)調(diào)用。

3 應(yīng)用實(shí)例

筆者對某大型BT 項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評價(jià)。由10 位專家組成專家組，進(jìn)行評價(jià)指標(biāo)體系各指標(biāo)重要程度和風(fēng)險(xiǎn)度評分。

3.1 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

指標(biāo)權(quán)重采用主觀賦值的專家調(diào)查層次分析法獲得。共發(fā)放專家調(diào)查問卷20 份，根據(jù)調(diào)查問卷結(jié)果計(jì)算指標(biāo)相對重要性矩陣，權(quán)重計(jì)算在Yaahp 軟件中完成。各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表2所示，計(jì)算結(jié)果滿足一致性要求。

表2 指標(biāo)權(quán)重

3.2 風(fēng)險(xiǎn)評分

10 位專家對5 個準(zhǔn)則層18 個評價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評分，評分結(jié)果形成風(fēng)險(xiǎn)評分矩陣U1～U5，對各評分矩陣Ui進(jìn)行聚類分析，形成專家分組［12］，進(jìn)而獲得專家動態(tài)權(quán)重向量。權(quán)重向量與評分矩陣相乘獲得加權(quán)平均的指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評分。以社會風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則層C1為例，該準(zhǔn)則層專家風(fēng)險(xiǎn)評分矩陣U1如表3 所示。

對U1矩陣進(jìn)行聚類分析［13］，聚類結(jié)果如圖2 所示，取聚類閾值T =0.9，專家可分成5 個群組。群組①:1，5，10(共3 位);群組②:4，7，8(共3 位);群組③:6，9(共兩位);群組④:2(共1位);群組⑤:3(共1 位)。

表3 專家評分矩陣U1

圖2 C1 層聚類分析結(jié)果

專家動態(tài)權(quán)重向量為:λ = (0. 125，0. 042，0.042，0.125，0.125，0.083，0.125，0.125，0.083，0.125)

C1層各指標(biāo)最終風(fēng)險(xiǎn)得分A1= λ × U1=(44.46，51.46，17.92，50.58)。

其他二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)得分計(jì)算過程同上，計(jì)算結(jié)果為:A2=(50.36，64.13);A3=(56.45，48.90，50.00，60.55，55. 43，78. 73);A4= (52. 29，58. 65);A5=(39.17，45.63，62.08，69.87)。

3.3 模糊評價(jià)

模糊綜合評價(jià)過程在Matlab 軟件的fuzzy box中進(jìn)行，首先建立多級評價(jià)體系，確定輸入和輸出變量數(shù)量，輸入和輸出變量均采用表1 所示的5級模糊準(zhǔn)則，輸入變量按梯形隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化，輸出變量采用高斯隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化，選取重心法進(jìn)行反模糊計(jì)算，輸入附帶權(quán)重的模糊準(zhǔn)則，建立評價(jià)模型。以指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)綜合評分作為輸入量，進(jìn)行二級評價(jià)。以C1準(zhǔn)則層為例，進(jìn)入模糊工具箱后，設(shè)置4 個輸入變量和1 個輸出變量。輸入模糊評價(jià)準(zhǔn)則及指標(biāo)X1～X4的風(fēng)險(xiǎn)綜合 評 分 矩 陣A1= (44. 46，51. 46，17. 92，50.58)，選擇反模糊方法，運(yùn)行程序得到C1層風(fēng)險(xiǎn)得分為39.5。計(jì)算過程及結(jié)果如圖3 所示。

圖3 C1 層模糊評價(jià)過程及結(jié)果界面圖

其他二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)計(jì)算過程同上。各二級準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果向量為M =(39.5，53.3，58.7，46.7，52.3)。以準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果作為一級評價(jià)的輸入量進(jìn)行一級模糊評價(jià)。重復(fù)上述分析過程，可獲得該項(xiàng)目最終風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果。該項(xiàng)目最終風(fēng)險(xiǎn)度為43.9，屬于一般風(fēng)險(xiǎn)。

3.4 結(jié)果分析

為進(jìn)行計(jì)算模型的校驗(yàn)，筆者采用傳統(tǒng)矩陣運(yùn)算的模糊綜合評價(jià)過程完成該項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)度為43.68。這一結(jié)果與采用模糊工具箱計(jì)算所得結(jié)果相近，表明模型運(yùn)算狀態(tài)良好。

風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果表明，該項(xiàng)目整體風(fēng)險(xiǎn)程度屬于一般級別。各二級準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果表明，項(xiàng)目的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較大，特別是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)得分為58.7，已接近較高風(fēng)險(xiǎn)級別，因此進(jìn)行該項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮這兩方面因素，做好融資計(jì)劃、資金運(yùn)營管理及技術(shù)管理等工作。

4 結(jié)論

筆者系統(tǒng)研究了BT 模式工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)，建立了較為完善的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系，考慮了專家風(fēng)險(xiǎn)評分的主觀性，引入動態(tài)權(quán)重系數(shù)法，在一定程度上消除了評分的主觀片面性和偏好性。將模糊綜合評價(jià)過程與相關(guān)軟件結(jié)合在一起，建立了BT 項(xiàng)目的模糊綜合評價(jià)模型，該模型具備權(quán)重和輸入變量的可調(diào)整性，計(jì)算結(jié)果可靠、計(jì)算過程便捷，可廣泛應(yīng)用于BT 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)定量評價(jià)過程。

［1］ ZHANG Y K，LIU W G.BT project actualized mode analysis［J］. Municipal Engineering Technology，2007，25(4):89－92.

［2］ 萬先進(jìn). BT 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分析［J］. 重慶交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2005，24(25):23－126.

［3］ 尹貽林，張瑞媛.城市軌道交通BT 項(xiàng)目回購總價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的分擔(dān)［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào):信息與管理工程版，2012，34(2):228－232.

［4］ SAATY T L. How to make a decision:the analytical hierarchy process［J］.European Journal of Operational Research，1990(48):9－26.

［5］ 郭文明，相景麗，肖凱生. 群組AHP 權(quán)重系數(shù)的確定［J］.華北工學(xué)院學(xué)報(bào)，2000，21(2):110－113.

［6］ 周曉光，張強(qiáng). 模糊群決策中專家意見的匯總研究［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，29(10):94－98.

［7］ 陳銘，李紅燕，王鐵寧.模糊綜合評判中非線性隸屬函數(shù)的確定［J］. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識，2006，36(9):124－128.

［8］ 岳超源. 決策理論與方法［M］.北京:科學(xué)出版社，2003:32－87.

［9］ 林曉輝.應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)方法建立新的決策評價(jià)函數(shù)并改進(jìn)參數(shù)的確定方法［J］.技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2007(2):22－24.

［10］張曉慧，馮英浚. 一種非線性模糊綜合評價(jià)模型［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2005，25(10):54－61.

［11］宋新山，鄧偉，張琳. Matlab 在環(huán)境科學(xué)中的應(yīng)用［M］.北京:化學(xué)工業(yè)出版社，2008:43－126.

［12］段利忠，劉思峰.灰色聚類分析評價(jià)城市創(chuàng)新能力［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，29(4):130－134.

［13］梁彥冰，崔雪松.Spss 15.0 統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)踐應(yīng)用寶典［M］. 北京:中國鐵道出版社，2010:36－87.