基于主成分分析法的电网工程精准投资影响因素分析

宋新甫SONG Xin-fu；张增强ZHANG Zeng-qiang；余金YU Jin；郑小侠ZHENG Xiao-xia

（①国网新疆电力有限公司经济技术研究院，乌鲁木齐830011；②国网新疆综合能源服务有限公司，乌鲁木齐830011；③中电联电力发展研究院有限公司，北京100053）

0 引言

在积极推进输配电价改革的背景下，电力企业为了更好的衔接现行输配电价机制，在电网规划、投资等专业进行了相关研究。更加关注全过程投资管控，适应输配电价改革对技经工作、投资等方面提出新要求，旨在实现传统投资管理模式向高质量精准管控模式转变，而识别出不同影响因素对电网工程总投资影响作用。

1 研究现状

电网工程项目本身存在建设周期长、利益相关方多及投资大等特点，因而影响电网工程总投资的因素也较复杂。在理论研究层面，通过对国内相关参考文献以及研究咨询机构的研究成果进行全面梳理分析，提炼出电网工程精准投资影响因素初步识别结果：主要材料价格、人材机调整、建场费、线路长度、线路回数塔基数、建设规模、建设标准、选址、主要工艺、设备的把握和选择、对定额的理解程度、价格信息的掌握程度、工程量变化、设计变更以及经济周期等。

在工程实践层面，从全过程和全费用两个角度识别出的影响因素反映的重点不同。对于电网工程而言，全过程投资管控从项目前期阶段、项目勘察设计及招投标阶段、项目实施阶段、项目验收全过程，对电网工程投资进行管控，提升项目管理效率。从各阶段看，投资管控的目标和侧重不同，主要是对不同阶段估算投资、概算投资、预算投资、结算投资、决算投资进行管控。而按照总费用构成，将变电工程划分为设备购置费、建筑工程费、安装工程费、其他费用、基本预备费，线路工程划分为本体费用、其他费用、基本预备费，依托各年度造价分析结果和典型工程投资变化测算，分析各费用节余及对总投资节余的贡献率。找出影响的关键因子，并进一步分解细化，深层次挖掘影响投资管控的根本因素。变电工程分解指标包括主要生产建筑、配电装置、地基处理、场地平整、建场费、勘察设计费等，线路工程分解指标包括基础工程、杆塔工程、架线工程、附件工程、建场费、项目建设管理费等。

因此，基于不同阶段识别出的电网工程总投资影响因素，每个因素在一定程度上影响最终投资水平，只有充分了解各影响因素的相互关系，通过层层分解，找出影响的关键因素，并归类整理，才能有效识别出不同影响因素对整体投资水平的影响作用的重要程度。

2 影响电网工程投资管控的因素分析

2.1 电网工程投资影响因素识别

采用文献调查法，在中国知网数据库中，以“电网工程投资影响因素”、“工程总投资影响因素” 分别作为 “主题词”和“关键词”进行全文搜索，获得2008-2019 年国内期刊发表的关于“工程投资影响因素”为主题的学术论文，梳理分析并初步识别出电网投资影响因素集合。分析程序如图1 所示。

在中国知网数据库中检索相关文献的基础上，按照相关文献发表的时间脉络，对相关文献进行统计与分析，基于全过程阶段主体、全要素费用构成进行电网工程投资管控因素的识别，其识别结果整理如表1 所示。

2.2 基于PCA 的影响因素提取

主成分分析法：

2.2.1 基本原理

图1 文献的收集、整理和分析过程

主成分分析法是通过线性转换，将一组变量转换为线性无关且相互正交的变量关系，作为原始数据向量的线性组合。根据方差最大化原理，在保持变量总方差不变的情况下，把具有最大方差的新变量称为第一主成分，具有次大方差的新变量称为第二主成分，依次类推。该方法的优势在于消除了各因素之间的相关性，尽量简化因素，用少数关键因素反映原始信息量。

步骤一：对原始数据矩阵进行标准化变换

令标准化后的矩阵为：

步骤二：求Yn×p指标间的相关系数矩阵Z 及其特征根与主成分贡献率

表1 基于不同阶段主体的投资影响因素识别结果

②特征值大于1.0 的因子数定为主成分数。

③利用特征值与因子数目的曲线，到某一因子数后，特征值减小幅度变化不大，此转折点的因子数即为主成分数。

步骤四：确定主成分因子

uij为第j 指标对应于第i 主成分的初始因子载荷。

步骤五：求各项指标的权重

根据主成分表达式得出综合得分模型：

最后把所有的bj归一化，则得出各项指标的权重。

2.2.2 测算过程

采用主成分分析法，通过对指标数据的预处理，筛选出影响因素集合中对投资影响最显著的因素作为关键因素；对工程投资影响较小的因素进行剔除。后文重点分析关键因素对投资的影响。

①影响因素相关矩阵计算。

首先，需要描述影响因素两两之间的关联程度，通过计算影响因素之间的相关系数确定，通过计算，各投资影响因素的相关矩阵如表2 所示。

因素之间的相关性与先关系数有关，相关系数越接近其表明两者相关性越强。根据表2 中测算结果可以看出，电网工程建设规模协调性和电网工程建设规模密度相关系数为0.896，说明两个因素为极强相关因素。在此基础上，分析整体数据可以看出样本存在信息重叠。

②解释的总方差计算。

按照上述步骤计算得出每个主成分对应的特征值，按大小排序，计算主成分累计方差值，则得到各主成分排序表，如表3。从表中可以看出，共得到10 个特征值大于1的主成分，而且前12 个主成分的累积方差达到79.930%，能够解释投资影响因素的大部分信息。

表3 主成分累计方差表

表2 投资影响因素相关性矩阵

表4 常规电网工程投资影响因素主成分矩阵

图2 碎石图

③成分矩阵。

表4 所示为常规电网工程投资影响因素主成分矩阵，矩阵中每一列为所有影响因素与对应主成分之间的相关系数。其中电网工程建设规模协调性、站址选择可行性、征地面积、房屋拆迁面积的预估、技术方案可行性几个因素与第10 个主成分因子相关系数较大，这几个因素基本都与勘察设计质量相关，说明这几个因素都解释主成分的信息。

根据相关系数排序，依次提取出12 个主成分因素，即识别出影响工程投资主要因素，包括：政策变化、材料价格变化、建场征地赔偿、施工现场特殊情况、定额预规差异、标准费用与合同价差异、各阶段设计工程量固有差异、人材机价格调整、工期进度、勘察设计质量、施工现场管理、可预见风险管理。

2.3 影响投资的主要因素类型划分

通过对以上识别出的12 项主要影响因素的定义、属性进行归类分析，得出因素归类图如图3 所示。

由图3 可以得出，通过对众多影响电网工程总投资的因素进行归类，划分为不可控因素和管理因素。不可控因素主要是指电网工程投资管控中因建设工程属性必然存在的影响因素，无法或不易通过企业管理手段来规避，它是客观存在的影响工程投资精准度的因素。不可控因素根据对投资影响程度能否准确测算，分为不易测算因素与可测算因素，不易测算因素主要是指该影响因素的出现与否不易确定，或出现的时间不易预测，或对投资的影响程度不易测算。可测算因素主要是指该影响因素在全过程投资管控中的某一确定的阶段固定出现，并可通过一定方法测算其对工程投资的影响程度。管理因素主要是在全过程投资管控中可以运用管理手段来控制这些因素对投资的影响程度，可通过优化制度政策、提升管理能力、加强人员业务水平等方式来提升各阶段投资精准度，对该类因素加强管理，尽量避免发生影响总投资。

图3 主要影响因素归类图

3 结论

针对国内相关参考文献以及研究咨询机构的成果进行全面梳理分析，按工程建设各阶段识别出影响精准投资的全部因素集合；将识别出的41 项投资影响因素通过主成分分析法提取出12 项主要影响因素，再根据其不同性质归纳为对电网工程精准投资产生影响的不可控因素和管理因素两大类。针对不同的影响因素采取不同的控制策略，不可控因素对投资的影响难以预测，应能够测算并降低影响程度；而管理因素能够通过加强项目管理尽量降低影响，是精准投资管控的重点。