我国铁路“走出去”项目建设风险评估研究

金 晶，李宗昊，朱 亮，杨长卫

（1.中国铁道科学研究院 研究生部，北京 100081；2.西南交通大学 土木工程学院，四川 成都610031；3.中国铁路总公司 科技和信息化部，北京 100844)

铁路具备技术先进、安全可靠、兼容性强、性价比高等诸多优势，不仅是构建国际大能力骨干通道、实现互联互通的关键交通方式，而且是吸引“一带一路”相关国家参与的热点领域。铁路“走出去”项目在建设过程中存在各种风险，如政治风险、经济风险等。因此，采取有效可靠的风险评估方法对铁路在目标国的修建进行评估具有重要意义。目前国内外常用的风险评估方法有：蒙特卡洛法、层次分析法、灰色模糊评估法、风险量化评估法、模糊云评估法等[1]。如果只采用单一方法，只能考虑到各个指标的相对重要性，没有考虑指标之间的相互联系，其结果的精确度会较低，因而结合层次分析法和灰色模糊评估法对铁路“走出去”项目进行风险评估研究。

1 铁路“走出去”项目建设风险评估指标体系构建

在遵循科学性、系统性、代表性、可行性和可操作性原则的基础上，根据多名具有海外项目实操经验的铁路勘察、设计、建设级投资领域专家意见，得出海外铁路项目建设风险一级指标主要包括：经济、法律、社会、政治、资金、项目管理、技术、环保、业主、自然10项风险指标，每个一级指标下包含若干二级指标，共27个。我国铁路“走出去”项目建设风险评估指标体系如表1所示。

（1）经济风险：是项目所在国家的经济社会状况发生变化所带来的风险，指材料价格和工资上涨、利率波动、汇率波动、市场预测错误等引起的损失。

（2）法律风险：是指项目所在国家司法制度是否健全，对境外投资是否有法可依、有章可循，当地执法部门是否秉公执法及执法效率，以及有没有对境外投资有歧视性政策或条款等所引发的风险。

（3）社会风险：是由语言文化、宗教信仰、价值观、工会、习俗、社会结构变化、种族冲突、示威、恐怖袭击等因素造成的风险。社会风险往往会严重影响工程进程、增加工程费用，甚至导致人员伤亡和财产损失。

（4）政治风险：是由于项目所在国家政府的政治不稳定，或者宗教问题所引发的政权问题而导致国外投资者丧失投资价值的风险，这种不稳定性包括冲突、战争及各种政策变化等，可能给投资者带来经济损失。

表1 我国铁路“走出去”项目建设风险评估指标体系Tab.1 China Railway “Go-Global” project construction risk assessment index system

（5）资金风险：是由于铁路项目投资额相对较大、建设周期长，在项目建设过程中会出现由于资金不及时到位、建设资金缺口或资金缺口所引发的风险问题。充足的建设资金是保证其顺利实施的关键因素，境外铁路项目建设资金在时间和金额上供应的不确定性，是我国铁路走出去面临的主要风险之一。

（6）项目管理风险：是指由于项目有关各方关系不协调或其他不确定性因素引起的风险，以及项目管理人员管理能力不强、经验不足、合同条款不清楚、管理机构不能充分发挥作用等造成的风险。

（7）技术风险：是指境外铁路项目由于采用项目所在国或其他国家或国际组织制定的技术标准规范，而我国企业由于没有精通这些技术标准规范而引发的风险，或者我国企业采用项目总承包模式时，由于没有完全把握业主概念设计对项目的功能要求，导致设计变更或工程返工所引发的风险。

（8）环保风险：是指境外铁路项目由于政府或社会团体对项目的环保要求提高，或者出台新的环保政策法规，导致项目的成本增加工期延误或者其他损失。

（9）业主风险：是指我国企业走出去承担境外铁路项目建设实施时，由于业主不履行合同中规定责任和义务所导致的风险。

（10）自然风险：是指地理差异，具有潜在灾害的自然灾害，如大旱和大雨的气候、复杂的工程地质条件、水文条件等，以及具有不可预测风险的项目带来的经济损失[2]。

2 铁路“走出去”项目建设风险评估模型

层次分析法与灰色模糊评估理论均是成熟的风险评估方法，将层次分析法和灰色模糊评估法相结合，建立铁路“走出去”项目建设风险评估模型。首先，利用层次分析法解决系统中多指标问题，将指标拆分成不同等级，并确定指标之间的相对重要性，得到评价指标的相对性权重矩阵；其次，利用灰色关联分析可以将风险指标进行量化，进而得到灰色模糊权重矩阵；最后，将获得的相对性权重矩阵和灰色模糊权重矩阵相乘，确定风险得分等级[3]。

2.1 利用层次分析法计算权重矩阵

（1）建立判断矩阵。根据我国铁路“走出去”项目建设风险评估指标体系中相应指标进行重要性判断，并建立判断矩阵。在评估指标当中，每一个指标相互比较之后都有一个相对比较值，不同专家根据指标的不同分别进行打分，得到对每一级指标的判断矩阵为D= (dij)m×n，其中dij表示指标Ri相对于指标Rj的重要性等级[4]。重要性等级如表2所示。

表2 重要性等级Tab.2 Importance level

（2）计算各层判断矩阵的权重矩阵。计算判断矩阵D，求出最大特征值λmax，并根据特征向量求出特征向量中各个元素的相对权重值矩阵Wi= {wi1，wi2，…，wij，…，win}，设最大特征值对应的特征向量为X= {x1，x2，…，xj，…，xn}，则

（3）判断矩阵的一致性检验。由于在评估过程中，为避免人为指标或其他主观指标对计算产生影响，对权重值矩阵进行一致性检验：CR=CI/RI，其中CR为判断矩阵的一致性比率，CI= (λmax-n) /(n- 1)为判断矩阵的一般一致性比率，RI为判断矩阵的平均随机一致性比率[5]。一般地，当通过计算的CR值小于0.1，即判断其一致性检验合格，反之，如果计算得到的一致性比例大于0.1，则表示为一致性检验不合格，应该舍去此组数据。平均随机一致性RI指标值如表3所示。

表3 平均随机一致性比率RI指标值Tab.3 Average random consistency RI index value

（4）计算出相对性权重矩阵。在得到各判断矩阵的权重只矩阵后，将第一级指标的权重值乘以第二级指标的权重值，即为每个指标的最终权重值，得到相对性权重矩阵M= {m1，m2，…，mi，…，mn}，其中mi为第i项指标的相对性权重值。

2.2 利用灰色模糊评估法计算灰色模糊权重矩阵

根据层次分析法所确定的评估标准和所计算得出的指标权重值，可以将风险等级划分为以下5类。第1类为重大风险，此类风险发生后能对项目产生重大影响，能让项目不能进行，甚至突然中断，其对应的风险等级为9；第2类风险为高风险，此种风险代表有可能发生，发生之后会对项目造成比较大的影响，从而影响到项目的进行，其对应的风险等级为7；第3类风险为中等风险，此种风险虽然有发生的概率，但是发生之后，相比前面两者风险所造成的影响更小，一般可以采取某种方式来避免此种风险的产生，其对应的风险等级数为5；第4类风险为中低风险，此种风险产生之后，对项目的进展影响相比前面几种更小，仅仅需要加强防范就行，对应的风险等级为3；第5类风险为低风险，处理低风险，可加强风险的处理意识即可，当以上5类风险不能满足，需要折中取值时，采用2，4，6，8等级进行评级。

邀请若干专家对二级指标中每个元素进行评估打分，打分范围为1 ～ 10分，建立风险评估矩阵。在铁路“走出去”项目中，专家需要结合自身研究和国内外形势等对各个指标进行公证客观评分，形成评估矩阵A= (aij)n×k，其中aij表示第i个专家对第j个元素的评分[6]。

白化权函数是指在直角坐标系中的一条直线，它可以定量地描述某一灰类的大小变化关系，利用白化权函数计算得到各个指标的灰色系数，根据5类等级风险评分标准，5类白化权函数可以表示为[7]

在铁路“走出去”项目风险评估模型中，x为1 ～ 10的常数，即每项指标的得分。取第k个评估指标，记vkj指第k个指标的第j类函数的灰色统计值，fj指第j类白化权函数，ank指第n位专家对第k项指标的评分，则1类至5类统计值的灰色统计值vkj可以分别表示为

总灰色统计值可以表示为vk=vk1+vk2+vk3+vk4+vk5，权重值可以表示为nkj=vkj/vk，其中，nkj表示第k个指标的第j类函数的权重值，则第k个指标的灰色模糊权重向量n= (nk1，nk2，nk3，nk4，nk5)，并将每个指标综合得到灰色模糊权重矩阵N= (nkj)n×5[8]。

2.3 评估结果

考虑各个层次之间的影响关系，结合层次分析法归一化后所分析出的相对性权重矩阵和灰色模糊评估法所得出的灰色模糊权重矩阵，将两者相乘得到最终系统指标值，可表示为

由此可以得出评估结果矩阵Z，将Z矩阵和评分分级矩阵Q= {9，7，5，3，1}相乘得到P=Z·QT，P值即是目标的风险得分等级[9]。

3 案例分析

以某目标国铁路“走出去”项目建设为例进行风险评估，邀请具有专业代表性的、风险评估经验丰富的专家成立评估小组，对各指标进行打分评价，根据铁路“走出去”项目风险评估模型，确定风险得分等级。

3.1 计算各层风险指标权重值

邀请5位专家对一级各指标之间的相对重要性关系进行定性判断得到判断矩阵D，对二级各指标之间的相对重要性关系进行定性判断，得到判断矩阵D1，D2，D3，D4，D5，D6，D7，D8，D9，D10。

利用公式Ax=λx求解得到最大特征值λmax和其对应的特征向量，并得到相对权重值矩阵Wi。以经济风险R1为例，根据一致性检验方法对判断矩阵D1进行一致性检验，经济指标风险权重专家赋值如表4所示。

表4 经济指标风险权重专家赋值Tab.4 Economic factor risk weight expert assignment

由表4可以看出，针对判断矩阵D1，每一个专家所得到的随机一致性都小于0.1，因而通过一致性检验。

针对5位专家的打分，采取求平均值的方法，算得经济指标中各项指标的权重值，W’11= (0.124 + 0.1 72 + 0.124 + 0.154 + 0.153) / 5 = 0.145，同理W’12= 0.548，W’13= 0.307，得到权重值矩阵为W’1= {0.145，0.548，0.307}。

同理可得出二级指标各权重值：W’2= {0.153，0.497，0.350}；W’3= {0.854，0.146}；W’4= {0.765，0.235}；W’5= {0.765，0.235}；W’6= {0.205，0.215，0.418，0.161} ；W’7= {0.23，0.208，0.403，0.159} ；W’8= {0.744，0.256} ；W’9= {0.251，0.749} ；W’10={0.182，0.241，0.577}。

由判断矩阵D可以得出各二级指标权重值为W’ = {0.184，0.155，0.168，0.127，0.081，0.062，0.059，0.044，0.024，0.078}。

3.2 计算总层次权重

将所得的一级指标的权重值乘以二级指标的权重值，即为每个指标的相对性权重值，计算得到相对性权重矩阵M。

M= {0.027，0.101，0.056，0.024，0.077，0.054，0.143，0.025，0.097，0.030，0.062，0.019，0.013，0.013，0.023， 0.010，0.014，0.012，0.024，0.009，0.033，0.011，0.006，0.018，0.014，0.019，0.045}

3.3 建立评估矩阵

通过前面所述的风险等级划分标准，邀请5位专家，根据目标国实际情况，结合自身经验进行评分，评分范围为1 ～ 10分，由于此次第二级目标指标共有27个，为准确描述出指标之间关系，允许出现小数，得到评估矩阵A为

3.4 由评估矩阵确定灰色模糊权重矩阵

以一组样本数据为例进行计算，从评估矩阵出发，选取5位专家所打分数的第1列，分数分别为2.4，4.0，3.0，3.5，4.1，将这些分数分别带入到五类白化权函数中，计算结果如下。

第1类白化权函数统计值为v11=f1(a11) +f1(a21) +f1(a31) +f1(a41) +f1(a51) = 1.889。同理得到其他类白化权函数统计值为v12= 2.429，v13= 3.400，v14= 3.933，v15= 0。

从而得到5类评估值权重为n11= 0.162，n12=0.208，n13= 0.292，n14= 0.338，n15= 0。在此基础上计算得到灰色模糊权重矩阵N。

3.5 评估结果

将相对性权重矩阵M与灰色模糊权重矩阵N相乘，得到最终系统指标值为Z=M·N= (0.173，0.223，0.287，0.256，0.044)。根据风险评估等级Q= (9，7，5，3，1)，得出最终该项目风险得分等级P=Z·QT= 5.365。

由评估结果可知，项目风险等级为中风险，应该受到一定的重视。项目面临的最主要风险指标分别是政治风险、经济风险和法律风险。政治风险中，由于政府方是海外项目顺利实施的关键，政府效率低下会使得工程进度延期，政权变更甚至对项目造成不可预计的风险。经济风险中，由于铁路项目是一个长期投入实施项目，如果期间目标国发生通货膨胀或经济萎缩，项目业主无力继续承担项目建设所需要的庞大投资，将使项目受阻。法律风险中，由于法律不健全，中方企业面临市场准入、税收政策、知识产权等方面壁垒，将使中方企业利益不能得到公平保障。针对主要风险指标，应及早研究对策措施规避风险或使风险造成的后果降到最低。

4 结束语

基于层次分析法和灰色模糊理论的评估模型相比于传统单一方法对风险评估体系的研究，避免了许多主观上对风险评估结果的影响，使各项指标之间既能横向比较，又能纵向观测，增加了评估的精确度。案例表明，评价结果能够较为准确地反映出目标国铁路项目建设的风险等级，并且能够较为清晰、明确地指出各项风险指标之间的重要性关系，使企业能够针对风险的权重作出相应的调整和准备。该方法不仅为海外铁路项目建设的风险评估提供有效的理论支持，还为大力发展铁路“走出去”项目建设风险评估提供研究支撑。