馬 甜

（北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100044）

近年來，我國新能源汽車的使用率大幅提升，已超過了加拿大、美國、韓國、日本等發(fā)達國家［1］. 然而，我國充電樁的數(shù)量一直不能滿足新能源汽車的充電需求. PPP模式在引入社會資本的同時引進了關(guān)鍵技術(shù)和先進的管理經(jīng)驗，有效加快了充電樁的建設(shè). 同時，社會資本參與充電樁建設(shè)的方式在發(fā)達國家也有實踐，比如：美國賓西法尼亞洲的WestSmart項目［2］，德國的CrowdStrom模型. 我國政府也出臺了一系列的政策鼓勵政府和私人資本合作以加快充電樁的建設(shè)，并于2020年5月，將充電樁列入“新基建”領(lǐng)域［3］. 但是，在充電樁建設(shè)過程中，接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等技術(shù)問題［4］、盈利能力比較弱［5］等經(jīng)濟問題、不完善的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等政策問題以及PPP經(jīng)驗的缺乏［5-6］都阻礙充電樁的發(fā)展. 因此，對新能源汽車充電樁PPP項目的風(fēng)險進行評價，有助于找到關(guān)鍵指標(biāo)并及時采取相應(yīng)的措施，以解決新能源汽車“里程焦慮”的難題.

目前，對于新能源汽車充電樁的研究，主要集中在規(guī)劃布局［7］、技術(shù)改進［8］等方面，對于風(fēng)險評價的研究還較少. Wu等［5］對風(fēng)險指標(biāo)進行了評價，但網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管和信用監(jiān)管的不斷完善，使支付風(fēng)險和信用風(fēng)險等級逐漸降低，其評價結(jié)果已不符合實際. 另外，在風(fēng)險指標(biāo)重要性評價方面，變權(quán)理論因能有效減少主觀因素的影響，在風(fēng)電機組性能評價［9］、航空管制員應(yīng)急管理［10］以及新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險評價［11］方面都有應(yīng)用. 因此，本文利用FAHP-變權(quán)計算風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重，并通過計算整體風(fēng)險值對可替代方案進行優(yōu)選. 不僅為T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目選出最優(yōu)的方案，也為新能源汽車充電樁風(fēng)險評價提供了新的科學(xué)的方法.

1 風(fēng)險指標(biāo)體系的建立

風(fēng)險指標(biāo)體系的建立是風(fēng)險評價的首要環(huán)節(jié)，主要為風(fēng)險指標(biāo)識別和風(fēng)險指標(biāo)確定兩個部分. 本文利用文獻整理和案例分析的方法，依據(jù)PEST理論（Political，Economic，Social，Technological）從政策/法律、經(jīng)濟/金融、社會/環(huán)境及技術(shù)四個方面識別出新能源汽車充電樁PPP項目的24項風(fēng)險指標(biāo)，邀請相關(guān)行業(yè)專家對各項風(fēng)險指標(biāo)的風(fēng)險等級進行判斷，找出關(guān)鍵指標(biāo)，建立指標(biāo)體系.

1.1 風(fēng)險指標(biāo)的識別

為了符合科學(xué)性、全面性、合理性的原則，通過閱讀PPP 項目、新能源汽車充電樁等相關(guān)的文獻，從項目公司的角度對可能導(dǎo)致新能源汽車充電樁PPP項目失敗的原因進行初步提煉，然后通過分析新能源汽車充電樁PPP 項目的相關(guān)案例對風(fēng)險指標(biāo)進行補充，最后確定了4 項二級指標(biāo)、24 項三級指標(biāo)，如表1所示.

表1 風(fēng)險指標(biāo)清單Tab.1 List of risk indexes

1.2 風(fēng)險指標(biāo)的確定

為了確定影響新能源汽車充電樁PPP 項目的關(guān)鍵指標(biāo)，本文采用問卷調(diào)查的方式，分別邀請了新能源汽車充電樁、PPP、風(fēng)險管理方面的研究專家，政府機構(gòu)及國家電網(wǎng)相應(yīng)的管理人員共30 人對24項風(fēng)險指標(biāo)進行打分. 然后計算平均得分并降序排列，最后進行歸一化處理，打分采用五分制的原則，結(jié)果如表2所示.

表2 風(fēng)險指標(biāo)的相對重要性情況Tab.2 Relative importance of risk indexes

續(xù)表

根據(jù)文獻［6］和文獻［12］評價依據(jù)，選取歸一化值≥0.50的風(fēng)險指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo)，因此去除配套設(shè)施不足等8 項三級指標(biāo)，選取剩下的16 項三級指標(biāo)作為評價標(biāo)準(zhǔn)，建立風(fēng)險指標(biāo)體系，如圖1所示.

2 風(fēng)險指標(biāo)常權(quán)權(quán)重的計算

AHP在評價過程中存在一定的局限性，比如：一致性的判斷標(biāo)準(zhǔn)（CR＜0.1）缺乏科學(xué)依據(jù)，判斷矩陣的一致性與人類思維的一致性有明顯差異等［13］. 為了彌補AHP的缺陷，本文采用模糊層次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，F(xiàn)AHP），確定新能源汽車充電樁PPP項目風(fēng)險指標(biāo)的常權(quán)權(quán)重.

2.1 模糊互補判斷矩陣的構(gòu)建

通過對邀請的新能源汽車充電樁領(lǐng)域、PPP、風(fēng)險管理領(lǐng)域的30位專家咨詢，自下而上依次對不同層級各個指標(biāo)的相對重要性進行判斷，計算其平均分并進行四舍五入，得到模糊互補判斷矩陣，計算結(jié)果如下：

2.2 常權(quán)權(quán)重的計算

對于構(gòu)造出的模糊互補判斷矩陣，需要考慮一致性. 因此將模糊互補判斷矩陣轉(zhuǎn)化為模糊一致矩陣R=（rij）n×n［14］，模糊一致矩陣通過公式（1）～（3）求得，其結(jié)果可用于常權(quán)權(quán)重的計算.

同級指標(biāo)相對權(quán)重的計算公式如下：

式中：k為指標(biāo)編號，k=1，2，3，…，n；wi為第i個元素所占的權(quán)重值；a為權(quán)重轉(zhuǎn)換系數(shù)，a=（n-1）/2.

根據(jù)以上公式求得各個指標(biāo)的局部權(quán)重及全局權(quán)重如表3所示.

表3 指標(biāo)的權(quán)重值Tab.3 Weight values of the indexes

3 備選方案的選擇

目前，中國新能源汽車充電樁PPP 項目至今全部沒有完成最后的移交，對于正處于準(zhǔn)備階段的項目，沒有充分的可以借鑒的經(jīng)驗. 同時，中國一些省份已經(jīng)提出了備選方案的建設(shè)需求，并得到了國家和地方政策的大力支持［6］. 因此，本文選取目前正處于準(zhǔn)備階段的新能源汽車充電樁PPP項目——T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目，對其不同備選方案的整體風(fēng)險值進行計算并排序，以選出整體風(fēng)險值最小的方案.

3.1 評價數(shù)據(jù)的收集

為了對T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目的三個備選方案A1，A2和A3的整體風(fēng)險值進行計算，本文從起初邀請的25位中選取五個領(lǐng)域的從業(yè)人員5名（E1 E2 E3 E4 E5）對不同備選方案的各項風(fēng)險指標(biāo)的風(fēng)險等級進行打分，打分采用五分制的原則，具體的打分情況如表4所示.

表4 專家對不同風(fēng)險指標(biāo)的評價結(jié)果Tab.4 Evaluation results of different risk indexes by expert

續(xù)表

3.2 常權(quán)權(quán)重的修正

常權(quán)權(quán)重往往忽視了權(quán)重較低的指標(biāo)在極端情況下對評價結(jié)果的影響，并且同一指標(biāo)的權(quán)重會因方案的不同而不同［10］. 汪培莊提出了變權(quán)理論以對常權(quán)權(quán)重進行修正［14］，減少了主觀因素對評價結(jié)果的影響［15］，保證了評價結(jié)果的公正性. 對于新能源汽車充電樁PPP 項目風(fēng)險的評價，各指標(biāo)的風(fēng)險值越高，風(fēng)險越嚴重. 因此，本文采用激勵機制的變權(quán)公式對常權(quán)權(quán)重進行修正. 變權(quán)公式如下（α=0.5）：

根據(jù)表3的數(shù)據(jù)及變權(quán)公式求得修正后的權(quán)重值，如表5所示.

表5 修正后的權(quán)重值Tab.5 The revised weight value

3.3 備選方案風(fēng)險等級評價

專家對各項指標(biāo)的評判具有一定的灰度［16］，且風(fēng)險指標(biāo)體系是一個復(fù)雜體系，每個指標(biāo)都具有隨機性的特點，與灰色特征非常吻合. 同時，每項風(fēng)險指標(biāo)都無法準(zhǔn)確地定量描述. 因此，針對風(fēng)險評估的復(fù)雜性、不確定性和模糊性等特點，將灰色理論與模糊評價方法相結(jié)合，對新能源汽車充電樁PPP項目備選方案的整體風(fēng)險值進行計算.

3.3.1 確定評價準(zhǔn)則及劃分灰類 根據(jù)灰色理論的一般評價準(zhǔn)則及風(fēng)險評估要求，將評價等級V 劃分為五個灰類，即V=（v1，v2，v3，v4，v5）=（1，3，5，7，9），其中，分值∈［0，2）為極低風(fēng)險，分值∈［2，4）為低風(fēng)險，分值∈［4，6）為中等風(fēng)險，分值∈［6，8）為高風(fēng)險，分值∈［8，10］為極高風(fēng)險. 對應(yīng)的公式如下：

其中：dki表示第k個專家對第i個指標(biāo)的判斷，其值在表4中列出.

3.3.2 建立灰色評價矩陣 首先，計算某個二級指標(biāo)下第i個三級指標(biāo)屬于第j個灰類的灰色統(tǒng)計數(shù)gij，即計算五位專家對第i個三級指標(biāo)的打分屬于第j個灰類的灰色統(tǒng)計數(shù)之和.

總體灰色統(tǒng)計數(shù)為某個二級指標(biāo)下第i個三級指標(biāo)屬于五個灰類的灰色統(tǒng)計數(shù)gij之和.

因此，某個二級指標(biāo)下第i個三級指標(biāo)屬于第j個灰類的灰權(quán)值為該三級指標(biāo)屬于第j個灰類的灰色統(tǒng)計數(shù)與屬于五個灰類的灰色統(tǒng)計數(shù)之和的比值.

由各個指標(biāo)分別屬于每個灰類的灰權(quán)值構(gòu)成灰色模糊評價矩陣，如下：

3.3.3 整體風(fēng)險值的計算 得到灰色模糊評價矩陣后，利用以下公式進行整體風(fēng)險值的計算：

三級指標(biāo)的計算公式：

二級指標(biāo)的計算公式：

整體風(fēng)險值的計算公式：

通過利用公式（7）～（14）計算出各個替代方案的整體風(fēng)險值，如表6所示.

表6 各個備選方案的整體風(fēng)險值及排序情況Tab.6 The overall risk value and ranking of each alternative scheme

3.3.4 風(fēng)險評價結(jié)果分析 從表5各風(fēng)險指標(biāo)修正后的權(quán)重值可以看出，在政策/法律風(fēng)險方面，方案A1的比重略高于方案A2和方案A3；在經(jīng)濟/金融風(fēng)險方面，方案A2的比重略高于方案A1和方案A3；在社會/環(huán)境風(fēng)險方面，方案A3的比重略高于方案A1和方案A2；在技術(shù)風(fēng)險方面，方案A1的比重略高于方案A2和方案A3. 在其三級指標(biāo)的局部權(quán)重中可以看出方案A1較方案A2土地征用的風(fēng)險較高，方案A2運營維護成本高的可能性較大，而方案A3的運營收入低的風(fēng)險較小.

從表6三個備選方案的總體風(fēng)險值可以看出，三個方案的風(fēng)險等級都處于中等偏上水平，在三個備選方案中，備選方案A1的整體風(fēng)險值最高為6.115，備選方案A2的整體風(fēng)險值最低為5.811. 因此，對于新能源汽車充電樁PPP項目公司而言，應(yīng)該選擇備選方案A2進行充電樁的建設(shè)，承擔(dān)相對較小的風(fēng)險以減少項目公司的損失.

4 結(jié)論及建議

新能源汽車的普及是目前改進日益嚴重的環(huán)境問題的一個非常有效的方法，因此，盡快使車樁比達到1∶1是急需解決的難題. 備選方案A2的風(fēng)險值最小為5.811，處于中等偏高的水平，因此，項目公司在項目的整個生命期內(nèi)要采取必要的風(fēng)險應(yīng)對措施，減少風(fēng)險的損失程度并使其處于可控的范圍內(nèi). 在備選方案A2中，不穩(wěn)定的政策、電池成本高、充電樁接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、PPP經(jīng)驗的缺乏是所占權(quán)重較大的風(fēng)險指標(biāo). 基于備選方案A2，項目公司應(yīng)采取的措施如下：

1）政府部門應(yīng)設(shè)置加分，評獎評優(yōu)等競爭機制促進新能源汽車充電樁市場的良性發(fā)展；制定財政補貼機制以及加大科研投入，推動技術(shù)創(chuàng)新以解決充電樁的技術(shù)難題；并積極保護數(shù)據(jù)安全. 同時推行國家自主標(biāo)準(zhǔn)體系，統(tǒng)一充電基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)，對關(guān)鍵部件、材料和工藝進行標(biāo)準(zhǔn)化，解決充電樁接口與新能源汽車不兼容的問題.

2）私人部門應(yīng)建立新能源汽車充電樁綜合管理平臺，實現(xiàn)充電樁從規(guī)劃、選址、建造、運營維護全流程的信息傳遞與共享，保證缺陷管理及電子元器件維護的及時性；加強移動端對充電樁數(shù)據(jù)的跟蹤，實現(xiàn)用戶實時查詢和追蹤充電樁的信息. 在用戶體驗方面，私人部門應(yīng)積極與高?；蚩蒲袡C構(gòu)合作，加強技術(shù)創(chuàng)新，促進高功率充電，給予用戶同汽油車一樣的體驗. 此外，私人部門應(yīng)積極學(xué)習(xí)類似項目的經(jīng)驗，總結(jié)本項目可以借鑒的部分.