BT 项目风险模糊综合评判理论及方法研究

2013-12-23熊光红

武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2013年2期

熊光红

(1. 西安科技大学建筑与土木工程学院，陕西西安710054;2. 长安大学水与发展研究院，陕西西安710054)

BT(build transfer)模式作为一种新型项目管理模式目前在我国主要应用于大型基础设施建设领域。BT 模式指项目业主将项目交给项目管理公司总承包后，由承包方垫资进行建设，建设验收完毕再移交给项目业主。因此BT 模式集融资和建设为一体，是一种以资产经营带动生产经营的新型项目管理模式。工程项目BT 模式对于当前建筑市场的微利行情而言，无疑是一剂强心针，它在很大程度上提高了资质等级较高的大型建筑企业的竞争力和盈利能力。但是，BT 模式涉及多个环节，具有较大不确定性，因而具有较大风险。国内外专家学者对BT 模式进行了广泛和深入的研究并已取得一定的研究成果［1－3］。

笔者主要建立了BT 项目风险评价指标体系，运用模糊综合评价法进行风险定量评价。在评价过程中，通过采用专家群组动态权重系数法在很大程度上降低了专家对各风险指标评分的主观性，同时使用相关计算软件提高了风险定量评价的效率。

1 BT 项目风险特点

与传统工程项目相比，BT 项目参与主体复杂多样，主体之间协调关系复杂，项目本身投资规模大、施工工期长，易受多方面因素影响而存在巨大的质量、安全、工期、融资和投资回收等风险。笔者主要从以下几个方面分析BT 项目的风险。

(1)法律风险。工程项目BT 模式涉及融资、投资、建设、转让等一系列活动，参与主体法律关系纷繁复杂，任何一个环节上法律监督的缺失都会造成较大的经济损失，因此法律风险较大。

(2)政策风险。BT 模式的工程项目通常是具有一定规模、投资较大、施工技术难度高的大型基础设施项目。项目受国家宏观调控政策的不确定性以及地方经济发展远期规划的不断调整影响较大，存在较大的政策风险。

(3)融资风险。BT 项目成功与否在很大程度上取决于融资成功与否。BT 项目投资动辄十几亿、几十亿，巨大的投资额使投资人不得不面对巨大的融资困难以及还本付息的风险。这主要表现在:项目承揽后，能否成功融资实施项目;项目进行过程中，阶段性资金是否能到位，不影响项目的正常进行;还本付息中，投资人是否会负债过重，导致财务状况恶化甚至面临破产等一系列风险。

(4)回购风险。BT 项目回购方式和回购时间是项目的主要风险因素。同时通胀因素在资金的回收期对于项目投资风险影响也较大。

(5)施工风险。与其他任何工程项目一样，BT 项目建设过程中也面临质量、技术、工期和安全等一系列风险。

2 BT 项目风险评价

2.1 风险评价指标体系

BT 项目风险评价指标体系分为3 个层次。第一层为目标层，即BT 项目的风险度;第二层为准则层，包含风险评价的社会、技术、财务、责任、合同等5 个风险准则;最底层为指标层，包含18个具体指标。风险评价指标体系及其结构如图1所示。

图1 风险评价指标体系

指标层中有18 个评价指标:X1为国家及区域政策调整风险、X2为法律不完善形成的风险、X3为项目社会影响形成的风险、X4为与政府部门沟通问题形成的风险;X5为技术难度估计不足形成的风险、X6为新技术新材料应用风险;X7为回购方式风险、X8为回购时间风险、X9为投资规模不确定风险、X10为融资及资金运营风险、X11为投标价格风险、X12为通胀风险;X13为如期履约风险、X14为安全责任风险;X15为限制性条款风险、X16为合同谈判能力不足风险、X17为条款遗漏风险、X18为不平等条约风险。

2.2 指标权重

确定指标权重的常用方法可分为主观专家调查法和客观数据分析法。由于BT 项目风险评价指标中大部分为主观性指标且客观统计数据较为缺乏，因此采用主观赋值层次分析法［4］计算权重较为可行。通过设计及发放专家调查问卷，获得专家对各指标间相对重要程度评价矩阵，进而获得一级评价指标Ci的权重wi(i =1，2，3，4，5)和二级评价指标Xj的权重wj(j=1，2，…，18)，并进行一致性检验。层次分析法计算过程由Yaahp 软件完成。

2.3 风险评分表

指标风险评分是进行目标风险模糊综合评价的依据。专家根据各自研究的专业知识领域以及主观经验给出的评分难免存在主观性和片面性，因此利用动态权重系数法［5］进行相应的改进。根据指标风险评分矩阵进行专家群组聚类分析，确定在一定聚类阈值下的专家分组，进而计算专家动态权重系数λ。

式中:λi为第i 组专家动态权重系数;Qi为第i 群组专家数量;n 为专家群组数。

改进的指标风险评分矩阵Ai为:

式中，Ui为风险评分矩阵。

2.4 多级模糊综合评价

各指标的模糊化处理过程需要用到风险等级的划分，风险等级划分标准实际上就是模糊准则。在进行风险评分专家调查时，人为规定风险越大，风险分值越高，反之亦然。风险程度的划分标准如表1 所示［6－8］。

表1 风险程度划分标准

根据各指标的综合风险评分，选取恰当的隶属度函数即可构造各评价指标的隶属度矩阵。常见的隶属度函数有梯形隶属度函数和高斯型隶属度函数［9－10］。梯形隶属度函数有4 个特征参数a、b、c、d，数学形式如下:

高斯型隶属函数有两个特征参数sig、c，数学形式如下:

根据风险等级划分标准和相应的隶属度函数，可计算各级模糊评价矩阵Ri。第i 级准则下风险的模糊评价值Bi可按式(5)进行计算。

逐级计算最终获得评价目标的风险值。上述计算过程可采用Matlab 软件fuzzy box 工具箱［11］完成。工具箱可进行隶属度函数的编辑，模糊评价矩阵与权重矩阵的乘积，可通过模糊推理规则编辑器“if…and…then”等语句附带权重计算获得。通过上述操作，即可在模糊工具箱中建立风险评价模型。进行BT 项目风险定量评价只需输入评价指标的风险评分即可一步完成模糊综合评价过程，大大减少计算工作量，简化模糊综合评价过程，同时模型建立后可多次重复调用。

3 应用实例

笔者对某大型BT 项目进行风险模糊综合评价。由10 位专家组成专家组，进行评价指标体系各指标重要程度和风险度评分。

3.1 指标权重计算

指标权重采用主观赋值的专家调查层次分析法获得。共发放专家调查问卷20 份，根据调查问卷结果计算指标相对重要性矩阵，权重计算在Yaahp 软件中完成。各指标权重计算结果如表2所示，计算结果满足一致性要求。

表2 指标权重

3.2 风险评分

10 位专家对5 个准则层18 个评价指标风险评分，评分结果形成风险评分矩阵U1～U5，对各评分矩阵Ui进行聚类分析，形成专家分组［12］，进而获得专家动态权重向量。权重向量与评分矩阵相乘获得加权平均的指标风险评分。以社会风险准则层C1为例，该准则层专家风险评分矩阵U1如表3 所示。

对U1矩阵进行聚类分析［13］，聚类结果如图2 所示，取聚类阈值T =0.9，专家可分成5 个群组。群组①:1，5，10(共3 位);群组②:4，7，8(共3 位);群组③:6，9(共两位);群组④:2(共1位);群组⑤:3(共1 位)。

表3 专家评分矩阵U1

图2 C1 层聚类分析结果

专家动态权重向量为:λ = (0. 125，0. 042，0.042，0.125，0.125，0.083，0.125，0.125，0.083，0.125)

C1层各指标最终风险得分A1= λ × U1=(44.46，51.46，17.92，50.58)。

其他二级指标风险得分计算过程同上，计算结果为: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 模糊评价

模糊综合评价过程在Matlab 软件的fuzzy box中进行，首先建立多级评价体系，确定输入和输出变量数量，输入和输出变量均采用表1 所示的5级模糊准则，输入变量按梯形隶属度函数进行模糊化，输出变量采用高斯隶属度函数进行模糊化，选取重心法进行反模糊计算，输入附带权重的模糊准则，建立评价模型。以指标风险综合评分作为输入量，进行二级评价。以C1准则层为例，进入模糊工具箱后，设置4 个输入变量和1 个输出变量。输入模糊评价准则及指标X1～X4的风险综合评分矩阵A1= (44. 46，51. 46，17. 92，50.58)，选择反模糊方法，运行程序得到C1层风险得分为39.5。计算过程及结果如图3 所示。

图3 C1 层模糊评价过程及结果界面图

其他二级指标风险评价计算过程同上。各二级准则层风险评价结果向量为M =(39.5，53.3，58.7，46.7，52.3)。以准则层风险评价结果作为一级评价的输入量进行一级模糊评价。重复上述分析过程，可获得该项目最终风险评价结果。该项目最终风险度为43.9，属于一般风险。

3.4 结果分析

为进行计算模型的校验，笔者采用传统矩阵运算的模糊综合评价过程完成该项目风险计算，计算结果项目风险度为43.68。这一结果与采用模糊工具箱计算所得结果相近，表明模型运算状态良好。

风险分析结果表明，该项目整体风险程度属于一般级别。各二级准则层风险结果表明，项目的技术风险和财务风险较大，特别是财务风险评价得分为58.7，已接近较高风险级别，因此进行该项目风险决策时应当考虑这两方面因素，做好融资计划、资金运营管理及技术管理等工作。

4 结论

笔者系统研究了BT 模式工程项目风险特点，建立了较为完善的风险评价指标体系，考虑了专家风险评分的主观性，引入动态权重系数法，在一定程度上消除了评分的主观片面性和偏好性。将模糊综合评价过程与相关软件结合在一起，建立了BT 项目的模糊综合评价模型，该模型具备权重和输入变量的可调整性，计算结果可靠、计算过程便捷，可广泛应用于BT 项目的风险定量评价过程。

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