基于DHGF的大型项目风险评价模型实例考证——以福建平潭屿头岛田下陆岛滚装码头工程项目为例

黄建平

(福州外语外贸学院，福建 福州 350202)

一 大型项目风险概述

在国内宏观经济走势持续向好的背景下，国内大型项目先后上马。这些项目因其建设周期很长，所处区域经济社会高速发展等原因，必然导致其续建工程和投入使用的部分同时面临着相对更加复杂的环境，可能承受的风险也更加复杂且难以预知。因此，有必要对大型项目可能遭受的风险进行有效评估。

一般而言，可以按照工程项目的建设进展分为三个阶段，即规划阶段、建设阶段和实际运营阶段。其中，规划阶段和建设阶段又可以合并为筹建(过程)阶段，在该阶段，主要是为后续的实际运营创造基础条件，搭建必须的平台。以下，按照规划、建设和营运等阶段分别讨论。

(一)筹建(过程)阶段

1.规划阶段:该环节主要的工作内容是详细规划。

2.建设阶段:该环节的工作重心应放在如何进一步在之前论证规划的基础上，结合实际施工环境，进一步进行可行性的研究，制定科学的施工方案，保证实际施工建设与规划论证基本吻合［1，2］。

(二)运营阶段

该环节主要是强调如何在日益激烈的物流市场竞争中，通过发挥自身竞争优势，在识别并规避各种经营风险的同时更好地服务经济腹地经济社会发展，为规划的区域经济提供支持。

二 单一综合评价方法在项目风险评价中的局限

风险管理问题的评价方法有很多，包括各类定性评价和定量计算方法。近年来，国内各类大型项目纷纷上马，应当对其可能遭遇的风险早作预判，科学规避。在选择具体的评价方案时，因其相对特别的发展背景、相对薄弱的建设基础、相对不完善的历史数据积累等因素，笔者认为应当选择一种科学完善的评价方法以充分考量各类定性指标与定量指标所蕴含的信息，为最终科学评价项目的风险情况提供综合评价体系。

分析单一综合评价方法，笔者认为单一的评价方法即使经过改进，也很有可能无法满足实务运用的需求。因此，结合其中两个或更多的评价算法组成混合算法，利用各自的优势来消除彼此的不足，才是解决该问题的有效思路。

三 DHGF算法在项目风险评价中的应用原理

DHGF集成法的理论基础是灰色理论、模糊数学和从定性到定量的综合集成方法，其基本设计出发点是将德尔菲法(Delphi)、层次分析法(AHP)、灰色关联(GRA)、模糊评判(FCE)的成功之处加以组合运用。通过对比、分析、研究，发现现有的评价方法其优缺点有互补性，在充分借鉴上述方法的基础上，取长补短相互融合，重新设计、集合而成的。

鉴于上述分析，笔者认为在项目的风险评价，尤其是大型项目的风险评价中，这种方法可以将实践经验和科学理论相结合的从定性到定量，不失为一种行之有效的评价方法。

四 平潭屿头岛田下陆岛滚装码头工程项目验证实例

(一)项目背景

根据福建省发改委批复的《平潭屿头岛田下陆岛滚装码头工程项目建议书暨可行性研究报告》，项目建设地点位于该省平潭综合实验区屿头乡后垱村，新建1000吨级滚装泊位1个及相应的配套设施，兼顾200吨客船靠泊要求，设计年通过能力车3.3万辆次、客流21.5万人次，同步新建三级接线路约800米，项目总投资2800万元，预计2013年上半年动工，工期为一年。

(二)项目风险评价指标构建

按照上文所述的分类，可以对本项目三个阶段可能遭受的风险及成因进行预测，其次，根据预测的项目潜在风险，按照一般表述，内在关联的系列指标若达到全面、合理地评价某一特定事项的效果，即可以成为指标体系。具体到江阴港物流园区项目所可能遭受的风险指标体系，笔者认为在遴选时应该从其代表的全面性、所属的层次性、评价的相对稳定性、评价结果的稳定性、数据的可得性等方面加以考虑，同时兼顾定性评价与定性考量、可操作性强等原则。

表1 项目风险体系预测表

(三)确定评价指标权重

1.层次分析法计算指标权重

根据得到的江阴港口物流园区风险评价指标体系结构图，设:

M为目标层:即所有指标的制定是为了进行江阴港口物流园区风险评价;

Mi为第一层指标:即直接影响目标层的三大类因素;

Mij为第二层指标:即影响第一层指标的直接因素，也是影响目标层的最终因素［3］。

根据以上判断，利用层次分析法，构造比较判断权重矩阵，得到各指标的权重向量。定义主因素层指标集为M=(M1，M2，M3)，其相应的权重集为 V=(V1，V2，V3)，其中 Vi表示指标Mi在M中的比重(i=1，2，3)。定义子因素层指标集为 Mi=(Mi1，Mi2，Mi3，Mi4，Mi5)，其相应的权重为 Vi=(Vi1，Vi2，Vi3，Vi4，Vi5)，其中 Vij表示指标 Mij在 Mi中的比重(j=1，2，3，4，5)。

根据反馈回来的专家调查表统计出第二层指标两两比较的重要性标度，从而构造M－Mi层判断矩阵(见表2)。

表2 M－Mi层判断矩阵

求判断矩阵的行积向量Mi，其中:

得到判断矩阵行积向量Mi，针对向量的每个元素开n次方，得到列向量wi，其中:

列向量归一化，得到权重列向量w，即:

计算判断矩阵的最大特征根:

计算一致性指标:

计算一致性比率:

由以上六个公式得到规划阶段风险指标、建设阶段风险指标、营运阶段风险指标3项指标对于目标层的权重列向量:V=(V1，V2，V3)=(0.1397 0.3326 0.5279);

最大特征根:λmax=3.0536;

一致性指标:CI=0.068;

一致性比率:CR=0.04;

同理，可完成对M1－M1i层判断矩阵、M2－M2i层判断矩阵、M3－M3i层判断矩阵的构造。

为了避免客观事物复杂性和主观认识差异造成的判断矩阵逻辑不一致，在得到判断矩阵的权重向量后需要对其有效性进行一致性检验。文中指标体系中M－Mi层判断矩阵的一致性指标CI==0.0268(其中 λmax=3.0536，m=3是其矩阵阶数)，平均随机一致性指标CR=0.04，随机一致性比例CR==0.04 ＜0.10，通过一致性检验;M1－M1j层指标判断矩阵的各一致性检验指标为 λmax=5.3338，CI=0.0834，R1=1.12，CR=0.074 ＜ 0.10，通过一致性检验;M2－M2j层指标判断矩阵的各一致性检验指标为λmax=5.2157，CI=0.0539，R1=1.12，CR=0.0484 ＜ 0.10，通过一致性检验;M3－M3j层指标判断矩阵的各一致性检验指标为λmax=5.4364，CI=0.1091，R1=1.12，CR=0.097＜0.10，通过一致性检验。可见本研究的判断矩阵的一致性是可以接受的，结果的稳定性和科学性值得信赖。

2.确定评价量样本矩阵

在综合多位专家反复讨论所达成初步一致的基础上(本步骤一般安排至少10位专家学者)，重新为3个次风险的评估指标评分，评分标准为［0，10］，根据评分标准进行打分，回收调查问卷统计。本文根据实际需要，将评估等级划分为4级，分别为:优、良、中、差，赋相应的值分别为:［9，7，5，3］，若介于相邻两个评估等级之间，可分别赋值为:［8，6，4，2］。

(四)灰色模型确定权值及统计数计算

在本步骤中，可以参照专家学者的实际工作经验及国内外相关工程项目的成果经验，确定评价等级，本文按照该方法确认江阴港物流园区项目的风险评价等级为四级 (e=4)，即风险状态分别为最低(优)、较低(良)、一般(合格)、高(差)。需要补充说明的是，如果工程项目相对复杂，可以按照项目的阶段分别设计等级，如在规划阶段设为四级，建设阶段设为五级，运营阶段设为六级等，具体的选择可根据实际情况酌情处理(本文不再敷述)，可以得到各阶段的灰色统计数［4］。具体结果如表3所示。

表3 分阶段风险评分

综上，可得项目的总体风险评Z:

(五)评价结果分析

按照上述计算，结合DHGF模型的一般输出结果表达形式，可以对该项目各个阶段风险情况按照上述四级评价体系进行评价，并据此作为该物流项目市场竞争力指标的一个部分:简单地从综合评分等级的计算分数来看，江阴港物流园区总体风险状况较低(良)，应当可以确认为暂不存在较高的风险。具体分阶段来看，规划阶段的风险最低，为低(优)，建设阶段次之，为较低(良)，运营阶段则可能遭受较大的风险，结果评判为一般(合格)［5］。综上，虽然在规划阶段和建设阶段，该项目总体风险较低，但因其所处宏观经济环境及其设计规划阶段留有的隐患，造成了项目在建成投入实际运营后将处于较高的风险冲击之下。

［1］李志方，程国平.基于灰色系统的供应链风险模糊综合评价研究［J］.中国管理信息化，2008，(4).

［2］耿雪霏，刘凯，王德占.供应链风险的模糊综合评价［J］.物流技术，2011，(6).

［3］王治祯，柏景方.灰色系统及模糊数学在环境保护中的应用［M］.哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社，2007.

［4］郑翠娟，王丰，李静，等.虚拟物流组织风险研究［J］.物流技术，2009，(2).

［5］王莲芬，许树柏.层次分析法引论［M］.北京:中国人民大学出版社，2012.