油田工程项目建设风险管理研究*

徐　平， 张金忠， 朱志红

(东北石油大学 石油经济与管理研究所， 黑龙江 大庆 163318)

油田工程项目建设风险管理研究*

徐平， 张金忠， 朱志红

(东北石油大学 石油经济与管理研究所， 黑龙江 大庆 163318)

摘要：对风险管理的相关理论进行系统梳理后，将灰色系统理论的思想引入油田工程项目建设风险管理中。在利用FHW法对项目基础数据进行分析的基础上，利用灰色关联分析法对项目中各风险因素与项目目标的关联度进行综合评价。根据分准则层权重和与目标关联度大小，得到全部工程项目方案的排序，实现项目方案优选。对国内某油田2006—2014年12个工程建设项目的实例研究发现，这种方法得到的结果客观准确，可操作性强。

关键词：油田项目； 工程项目； 灰色关联分析法； FHW法； 风险管理； 关联度

由于现实中信息的不完全性和不对称性，造成了事物未来发展的不确定性和市场主体中交易双方的不公平性，因此在决策之前，掌握充分的信息和对信息进行准确的分析、判断是非常有必要的。油田工程项目建设是一个复杂的不确定性系统。既是一个不确定性系统，就说明存在风险发生的可能性，由于风险管理不善而导致油田工程建设项目盈利减少甚至失败的例子屡见不鲜。如何对风险进行有效的识别、分析、预测、评价、控制和决策[1]，进而降低甚至避免风险，实现项目盈利的最大化，变得越来越重要。

Abidemi等(2006)[2]针对项目的变更风险提出了评估风险的模糊系统，将风险评估方法由定性评估扩展到定量分析，减少了主观人为因素的影响，使得风险管理变得更加有据可查，风险评估结果更具说服力，风险预测和控制措施更加准确有效。Morgenstern(2008)[3]认为，工程项目的风险主要分为模型风险、管理风险和参数风险，并给出了风险接受准则和三种类型风险的评估方法。Chapman(2012)[4]对不同阶段石油工程项目的风险识别和控制进行了调查和研究。Goedert等(2013)[5]依据现代信息技术建立的综合性决策支持系统能够有效帮助矩阵型组织解决不同项目之间的多目标决策问题。无论哪种风险评估方法，其目的都是找到风险源，进而制定切实有效的控制措施规避风险。利用灰色关联分析的方法能够通过数据比较清楚直观地表示影响工程项目质量、安全、工期等目标顺利实现的主要风险源。

一、利用灰色关联理论建立工程项目综合评估模型

“灰色系统理论避免了回归统计方法的弊病和不足，采用关联度分析的方法来作系统分析；作为一个发展变化的系统，关联度分析事实上是动态过程发展态势的量化分析；发展态势的比较，也就是系统历年来有关统计数据列几何关系的比较。”[6]15

1. 建立风险评估模型

一般意义上，对于一个工程项目的开发主体来说风险因素主要包括6个方面[7]：A1政策风险、A2设计风险、A3经济风险、A4管理风险、A5施工风险、A6自然与环境风险[8]。其中A1包括反向性政策风险、突变性政策风险[9]，A2包括来自委托设计方的风险、设计单位自身风险、材料设备供货风险，A3包括投资风险、生产风险、市场风险，A4包括管理者素质、组织结构、企业文化、管理过程、合同风险，A5包括组织风险、经济与管理风险、工程环境风险、技术风险，A6包括自然力风险、自然气候风险。据此建立风险因素指标体系[10]24，如图1所示。图中第一层为目标层，第二层为主准则层，第三层为分准则层。

图1　项目风险因素指标体系

2. 灰色关联分析的基本步骤

灰色关联分析的基本思路是首先确定所要分析的因素集，其次赋予每个因素相应的权重，然后通过一系列的计算得出各评价指标间相应的关联关系[11]。

(1) 确定因素集。一级指标集为{A1，A2，A3，A4，A5，A6}，二级指标集为{A11，A12}，{A21，A22，A23}，{A31，A32，A33}，{A41，A42，A43，A44，A45}，{A51，A52，A53，A54}，{A61，A62}。

(2) 确定权重集。一级指标权重集为{w1，w2，w3，w4，w5，w6}，二级指标权重集为{w11，w12}，{w21，w22，w23}，{w31，w32，w33}，{w41，w42，w43，w44，w45}，{w51，w52，w53，w54}，{w61，w62}。

(3) 确定评价对象的数据序列。设待评价对象数据序列个数为m，评价体系指标个数为n，则待评价数据序列为

评价标准数据序列为

X0(k)={x0(1)，x0(2)，…，x0(n)}

式中：X0(k)为参考序列；相应的Xi(k)为比较序列。

确定待分析矩阵为

X=(X1，X2，…，Xm)T=

(4) 进行无量纲化。初值化方法为

得到的矩阵为

为了能更准确地表示各因素之间的关系，X0(k)和Xi(k)是不断变化的，矩阵中的任何一列都可以作X0(k)，用以计算参考数列和比较数列的关系。

(5) 求最大级差和最小级差。用绝对差表示子序列相对于母序列的点的接近程度，则有

令M和m为最大级差和最小级差，即

(i=1，2，…，m；k=1，2，…，n)

(6) 计算关联系数。根据灰色系统理论和以上分析，定义比较数列Xi对参考数列X0在指标Xi(k)上的关联系数为

(i=1，2，…，m；k=1，2，…，n)

式中，θ为分辨系数，其作用在于提高关联系数之间的差异显著性。θ值一般在0～1之间选取，通常取θ=0.5。

(7) 求关联度。为了便于从整体上比较，取平均值作为关联程度的数量表示。记关联度为

(8) 求相对权重测度及项目风险评价值[12-13]。令ωi为比较数列Xi对于参考数列X0的相对权重测度，即

项目风险评价值=(政策风险×ω1+设计风险×ω2+经济风险×ω3+管理风险×ω4+施工风险×ω5+自然与环境风险×ω6)。

二、利用FHW法处理基础数据

1. 专家评审

FHW法将模糊评价、物源分析与灰色分析相结合，把定性的因素定量化并计算出一系列指标，借以综合反映各评价项目当前和未来的优劣。该方法主要包括确定专家人选和咨询专家两部分。本文使用此方法的目的是将一些定性因素定量化，以得到文章分析所需的基础数据。

(1) 专家的选择。专家人选的确定取决于专家质量的高低。专家质量以权威质量(M)、熟悉度(S)、谨慎度(G)、智力激发度(W)和知识广度(E)5个指标来衡量。此外，还有一个指标——意见偏离度δ不用咨询，可由FHW程序自动生成。

(2) 专家权重的确定。确定专家指标以后，要根据实际问题对专家的要求给出适当的加权系数(V1，V2，V3，V4，V5，V6)，将相关专家数据代入公式确定权重，即

Wi=V1δ+V2Mi+V3Si+V4Gi+V5Wi+V6Ei

式中，Wi为第i个专家的权重。此外，通过WAS权重分析系统也可以得出专家权重。

(3) 确定专家人选。通过计算得到专家权重的分布曲线图，然后根据实际需求确定专家权重的临界值，据此确定专家人数。由于确定专家人选是一个比较复杂的过程，在此不做赘述。为使评价更加客观，根据所选专家的总体特征和工程项目建设风险评价的实际情况，设计了评审专家权重指标表，如表1所示。

表1　评审专家权重指标

专家权重的计算公式为

(4) 咨询专家。由选出的专家填写专门设计的FHW咨询表[14](见表2)，为下一步的计算提供数据。

表2　FHW专家咨询表样式

FHW咨询表的设计以模糊灰色物元空间理论模型的数学表达式为基础。针对每个指标，专家需要对其总体评价、灰色优度、灰色劣度、白色优度、白色劣度等相关属性进行打分[15]。FHW咨询表一般要求对专家进行两轮咨询：第一轮，为了使专家不受马太效应的影响，各专家独立思考和判断，填写A轮咨询表。第二轮，采用讨论会的形式，专家可以自由发表自己的意见，激发联想思维，填写B轮咨询表。两轮咨询均不署真实姓名，以代号表示。

指标的权重可以通过WAS权重分析系统[16]得出。

2. 数据处理

经过以上步骤得到的FHW咨询表中的数据是一系列模糊、灰色物元，即

((μ1，μ2，…，μn)，((p1，a1)，(p2，a2)，…，

(pn，an))，((q1，b1)，(q2，b2)，…，(qn，bn)))

将上述物元中的每一个数据乘以填表专家权重，然后再做加权平均处理，得到一个新的物元[17]，用大写字母表示为

((M1，M2，…，Mn)，((P1，A1)，(P2，A2)，…，

(Pn，An))，((Q1，B1)，(Q2，B2)，…，(Qn，Bn)))

表示专家意见的多级综合。

3. 得出评审结果

(1) 计算评价指标项Amj的主体分值Tmj。对专家咨询表中的主体评价分值进行加权平均，得主体分值，即

Tmj=∑tiki

式中，ti为指标项Amj的主体评价第i位专家评分值。

(2) 根据专家咨询表的打分，算出评价指标项Amj的白色优度pmj、灰色优度amj、白色劣度qmj、灰色劣度bmj的分值，即

(3) 由上一步的结果可以进一步算出白色优劣比Cmj、灰色优劣比Dmj、远近效益Eηmj(η为企业政策系数)、总灰度Nmj和辅助评价分值Smj等数值，计算公式[14]分别为

Nmj=xNmj优+yNmj劣

Smj=Cmj+Dmj+Eηmj+Nmj

式中，x、y分别为对灰色优度和灰色劣度的偏向，x+y=1。

三、应用实例

灰色关联分析和FHW法相结合的系统风险分析方法既保留了灰色系统分析方法思路清晰的优点，又弥补了其带有主观判断的缺点。本文选取国内某石油公司2006—2014年12个石油工程建设项目作为样本，由于自然环境、国家政策、人员素质、地理环境的差异，各项目的风险来源及风险大小[18]存在较大差异。采用FHW方法[19]对专家评估数据进行处理。由于篇幅所限，仅选取项目1的详细数据处理结果为例进行说明。取η=1，x=y=0.5，具体数据如表3所示。

表3　项目1专家评估数据处理结果

表3(续)

本文以辅助评价分值Smj作为进一步分析的基础数据，得出专家评估基础数据汇总表，如表4所示。

考虑到风险指标因素众多，通过人工计算工作复杂和篇幅限制，以施工风险(A5)和其子风险{A51，A52，A53，A54}为例进行具体风险分析[20]。施工风险的基础数据如表5所示。

表4　专家评估基础数据汇总结果

表5　施工风险专家评估数据

由施工风险专家评估数据表可得样本矩阵，即

X=(X1，X2，X3，X4)T=

评价标准数列为

X0=(1.01.01.01.01.01.0

1.01.01.01.01.01.0)

据此得评价对象的无量纲化矩阵为

评价标准数列初值化为

1.01.01.01.01.01.0)

求差序列矩阵为

由矩阵得最大极差、最小极差分别为

M=0.717 7，m=0.000 8

关联系数矩阵为

η=(η51，η52，η53，…，η512)=

则各项目施工风险评估结果为η51=0.818 7，η52=0.519 3，η53=0.906 9，η54=0.874 0，η55=0.891 8，η56=0.806 8，η57=0.872 5， η58=0.882 8， η59=0.786 3，η510=0.862 7， η511=0.850 3， η512=0.854 7。

因为η53>η55>η58>η54>η57>η510>η512>η511>η51>η56>η59>η52，所以单独从施工风险分析结果来看应该首选项目3和5，其次是项目8和4。

其他风险数据分析亦按照上述施工风险评估分析的步骤完成，得到的风险评价值及排序结果如表6所示。

从表6可以看出，在12个油田建设工程项目中项目6得分最高，其次是项目2。同时，通过表6的数据可以清楚地看到各项目不同风险得分值的高低，为企业下一步找到风险源和制定风险规避措施提供了数据支持。

四、结论

本文的研究结果表明：首先，基于灰色关联分析法的目标层次结构指标体系在贫信息和样本数量有限的情况下，能够利用已知的少量信息得到满足风险统计分析需要的阶段性风险分析结果，在一定程度上解决了工程项目决策之前无据可依的问题。其次，运用风险评价体系和FHW法，对企业搜集到的复杂难懂的定性信息进行了定量分析，能够有效表明风险问题来源，对企业制定风险控制方案具有指导性意义。

表6　各项目风险评价值及排序

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(责任编辑：郭晓亮)

Researchonriskmanagementofengineeringprojectconstructionofoilfields

XUPing,ZHANGJin-zhong,ZHUZhi-hong

(InstituteofPetroleumEconomicsandManagement,NortheastPetroleumUniversity,Daqing163318,China)

Abstract：After systematic review of relevant theories of risk management, the thoughts of grey system theory are introduced into the risk management of engineering project construction of oil fields. Based on the analysis of basic data of the project by FHW method, the correlation degree between risk factors and the target of project is comprehensively evaluated by applying grey correlation analysis method. According to the weights of branch rule layer and its correlation with target size, the order of schemes of all engineering projects is acquired, and the optimization of project schemes is realized. It is found that the result is objective and accurate by using the method and the method is easy to use, through case studies of 12 engineering projects from 2006 to 2014 of an oil field in China.

Key words：oil field project; engineering project; grey correlation analysis method; FHW method; risk management; correlation degree

收稿日期：2015-08-05

基金项目：黑龙江省哲学社会科学基金项目(13D007)； 大庆市文化产业产学研协同创新体系建设研究项目(DSGB2014009)。

作者简介：徐平(1965-)，男，山东莱阳人，教授，主要从事经济管理与发展战略等方面的研究。

doi：10.7688/j.issn.1674-0823.2016.03.09

中图分类号：F 427

文献标志码：A

文章编号：1674-0823(2016)03-0238-08

*本文已于2015-11-04 17∶02在中国知网优先数字出版。 网络出版地址： http：∥www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20151104.1702.014.html