唐 華 張 燕

(1.浙江同人綠色建筑科技有限公司，浙江 杭州 310004； 2.浙江省地下建筑設(shè)計(jì)研究院，浙江 杭州 310004)

綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)研究

唐 華1張 燕2

(1.浙江同人綠色建筑科技有限公司，浙江 杭州 310004； 2.浙江省地下建筑設(shè)計(jì)研究院，浙江 杭州 310004)

通過對綠色商業(yè)建筑投資特點(diǎn)的分析，從投資者的角度出發(fā)，確定了綠色商業(yè)建筑的風(fēng)險(xiǎn)因素，并建立了風(fēng)險(xiǎn)因素評價(jià)體系，以杭州市某綠色商業(yè)建筑為例，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)原理對項(xiàng)目的增量投資與增量效益進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

綠色商業(yè)建筑，增量投資，增量效益，風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

0 引言

當(dāng)前，我國的能源短缺問題日益嚴(yán)重，發(fā)展可持續(xù)經(jīng)濟(jì)刻不容緩。建筑業(yè)由于節(jié)能減排潛力巨大，肩負(fù)起節(jié)約能源的重任義不容辭。現(xiàn)階段，我國的綠色建筑市場正逐步走向成熟。然而，由于綠色建筑前期投入大、技術(shù)要求高、產(chǎn)業(yè)配套薄弱、政策力度不足等一系列問題，其開發(fā)過程存在大量的風(fēng)險(xiǎn)因素。而大量已有的綠色建筑研究集中于住宅領(lǐng)域，對商業(yè)建筑的綠色性能以及增量投資的研究尚屬于薄弱環(huán)節(jié)。因此，對綠色商業(yè)建筑的增量投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，正確、合理的評價(jià)綠色商業(yè)建筑的增量投資風(fēng)險(xiǎn)以及增量投資風(fēng)險(xiǎn)對項(xiàng)目潛在價(jià)值的影響，對綠色商業(yè)建筑的發(fā)展具有重要意義。

1 研究現(xiàn)狀

綠色建筑的增量投資風(fēng)險(xiǎn)研究建立在風(fēng)險(xiǎn)管理理論基礎(chǔ)上，該理論最早出現(xiàn)在20世紀(jì)20年代。其中，Wurkzebach在其著作《Modem Real Estate》中對房地產(chǎn)開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，并提出了投資組合的簡單設(shè)想；Poger.P.Sindt在《Real Estate Investment Analysis and Application》一書中通過對利率、通貨膨脹、政策等環(huán)境因素對房地產(chǎn)投資造成影響的分析，提出了優(yōu)化的投資策略，對現(xiàn)階段的綠色建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)研究也有一定的參考價(jià)值。

目前，有關(guān)房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的研究主要有房地產(chǎn)周期波動(dòng)理論與房地產(chǎn)泡沫理論。Petar Jovanovic研究了投資決策在不確定環(huán)境下的問題[1]，認(rèn)為可以通過應(yīng)用程序和技術(shù)方法對投資項(xiàng)目的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估；Abraham Warszawski和Rafael Sackst提出根據(jù)輸入信息的細(xì)化程度合理估計(jì)項(xiàng)目投資的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)水平，并兼顧考慮了各風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)聯(lián)性，及其對投資風(fēng)險(xiǎn)的影響[2]；劉軍等人在研究中將房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)劃分為外部與內(nèi)部兩種，并運(yùn)用模糊層次分析和模糊風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)合的方法建立了風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)體系[3]。

現(xiàn)有的評價(jià)方法未能將項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平與其投資效益進(jìn)行相關(guān)研究，因此，將綠色商業(yè)建筑增量投資與風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行協(xié)同研究，可供開發(fā)商在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)參考。

2 綠色商業(yè)建筑風(fēng)險(xiǎn)因素體系

2.1 綠色商業(yè)建筑風(fēng)險(xiǎn)因素

本文從大量已有的文獻(xiàn)、綠色建筑相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)以及法規(guī)中，總結(jié)歸納出綠色商業(yè)建筑外部與內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)因素，其分類見表1。

2.2 綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)因素提取

基于以上綠色商業(yè)建筑風(fēng)險(xiǎn)因素及其分類，以問卷調(diào)查的形式對以上風(fēng)險(xiǎn)因素是否影響綠色商業(yè)建筑的增量投資，以及影響程度大小進(jìn)行研究。調(diào)查對象主要以綠色建筑業(yè)內(nèi)資深專家、從業(yè)人員、在校相關(guān)研究人員為主。問卷共發(fā)放90份，回收有效問卷75份。通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法以及SPSS數(shù)據(jù)處理軟件的分析，對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行了信度以及效度的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示數(shù)據(jù)信度及效度良好。

表1 綠色商業(yè)建筑風(fēng)險(xiǎn)因素

2.2.1 綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)因素主成分分析的數(shù)學(xué)模型

主成分分析法適用于多指標(biāo)體系的降維處理[4]。本文在問卷數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，選用主成分分析法，對初始的39項(xiàng)綠色商業(yè)地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行降維處理，從外部和內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)兩方面分別提取影響增量成本和增量收益的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。

反映綠色商業(yè)建筑增量成本風(fēng)險(xiǎn)因素的39個(gè)指標(biāo)包括內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)因素26個(gè)，外部風(fēng)險(xiǎn)因素13個(gè)。以外部風(fēng)險(xiǎn)因素為例說明主成分分析法對綠色商業(yè)地產(chǎn)增量成本風(fēng)險(xiǎn)因素的提取原理。

假設(shè)13個(gè)外部風(fēng)險(xiǎn)因素分別表示為X1，X2，…，X13，共測得75個(gè)樣本有效觀測值。定義Y1，Y2，…，Y13為新的綜合風(fēng)險(xiǎn)因素，每一個(gè)新的綜合風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)是原風(fēng)險(xiǎn)因素X1，X2，…，X13的線性組合。

以上線性方程組同時(shí)滿足：1)Y1，Y2，…，Yp互不相關(guān)；2)綜合風(fēng)險(xiǎn)因素Y1是原風(fēng)險(xiǎn)因素X1～X13的線性組合中的方差最大者，綜合風(fēng)險(xiǎn)因素Y2是與Y1不相關(guān)的原風(fēng)險(xiǎn)因素X1～X13的線性組合中的方差最大者，以此類推。

由此得到綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)因素綜合變量Y1，Y2，…，Yp，分別是原變量的第1，第2，…，第p個(gè)主成分。

2.2.2 基于主成分分析的綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)因素獲取

1)綠色商業(yè)建筑增量成本風(fēng)險(xiǎn)因素提取。

根據(jù)上述提取原理，得出綠色商業(yè)建筑增量成本風(fēng)險(xiǎn)因素清單，歸納各主成分中包含的風(fēng)險(xiǎn)因素特征，得出新的綜合風(fēng)險(xiǎn)，見表2。

表2 綠色商業(yè)建筑增量成本風(fēng)險(xiǎn)清單

2)綠色商業(yè)建筑增量效益風(fēng)險(xiǎn)因素提取。

同理，對綠色商業(yè)建筑增量效益風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行主成分分析，歸納各主成分中包含的風(fēng)險(xiǎn)因素特征，得出新的綜合風(fēng)險(xiǎn)，具體見表3。

3 模糊綜合評價(jià)在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

模糊綜合評價(jià)法是運(yùn)用數(shù)學(xué)理論研究和處理模糊現(xiàn)象的一種工具[5]。將其應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)等級評價(jià)，采用定性與定量的評價(jià)方法，能夠有效的克服定性風(fēng)險(xiǎn)評估的不足，使評價(jià)更為客觀，更具說服力。

3.1 風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與危害程度評價(jià)

風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率及其危害程度采用五級量表的語言評價(jià)，即{很低，低，一般，高，很高}，專家根據(jù)其理論與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率及其危害程度進(jìn)行打分評定，語言變量的模糊集見表4。

表3 綠色商業(yè)建筑增量效益風(fēng)險(xiǎn)清單

表4 語言變量模糊集

之后根據(jù)模糊平均算子對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行均值評估，計(jì)算方法如式(1)：

(1)

3.2 增量成本與增量收益風(fēng)險(xiǎn)水平計(jì)算

在計(jì)算增量成本與增量收益風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)，本文采用模糊加權(quán)平均法，即用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率Li與風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的危害程度Si的積，除以相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的和。具體計(jì)算如式(2)：

(2)

4 案例分析

本項(xiàng)目為一市民健身中心，位于杭州市下城區(qū)，地上13層，地下2層(局部夾層)?？傆玫孛娣e13 442 m2，總建筑面積55 618 m2。根據(jù)上文介紹的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，研究邀請8名專家對該綠色商業(yè)建筑進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，專家根據(jù)表4對增量成本與增量效益風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率與危害程度進(jìn)行評價(jià)，之后運(yùn)用式(1)進(jìn)行計(jì)算，得出該綠色商業(yè)建筑增量投資風(fēng)險(xiǎn)評分，見表5。

表5 項(xiàng)目增量投資風(fēng)險(xiǎn)評分

之后，采用模糊加權(quán)平均算法對該綠色商業(yè)建筑增量成本與增量收益的風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行計(jì)算，求出增量成本與增量收益風(fēng)險(xiǎn)水平隸屬度向量：

WP=(0.340,0.550,0.743)，WE=(0.335,0.526,0.760)。

利用廣義模糊相似度原理[6]，將WP與WE與表4中對應(yīng)的五個(gè)等級隸屬函數(shù)進(jìn)行模糊相似度計(jì)算。最終得出，WP與風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率一般的隸屬函數(shù)相似度最高，為0.594；WE與危害程度中等的隸屬函數(shù)相似度最高，為0.600。即可知，該綠色商業(yè)建筑的增量成本與增量收益的風(fēng)險(xiǎn)水平為中等等級。

5 結(jié)語

綠色商業(yè)建筑投資的成敗對開發(fā)商與運(yùn)營商的利益均產(chǎn)生較大的影響。在項(xiàng)目開發(fā)前期將綠色商業(yè)建筑的投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)，針對發(fā)生概率較高、危害程度大的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行預(yù)警，對綠色商業(yè)建筑的發(fā)展以及開發(fā)商的利益最大化都有著重要的意義。

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Research on incremental investment risk of green commercial buildings

TANG Hua1ZHANG Yan2

(1.ZhejiangTongrenGreenArchitecturalScienceandTechnologyCo.,Ltd,Hangzhou310004,China;2.ZhejiangUndergroundArchitecturalDesignInstitute,Hangzhou310004,China)

According to the analysis of the investment features of the green commercial buildings, the paper identifies the risks of green commercial buildings from investors, establishes the risk elements evaluation system, and undertakes the risk evaluation on the incremental investment and benefits by adopting fuzzy mathematical principle by taking some green commercial buildings in Hangzhou.

green commercial building, incremental investment, incremental benefit, risk investment

2014-07-18

唐 華(1983- )，男，工程師； 張 燕(1984- )，女，工程師

1009-6825(2014)27-0246-03

F830.59

A