基于FAHP的养老地产开发决策阶段风险研究

曹 妍 王 丹 张 倩 朱梦雪 刘 欣

(湖南财政经济学院工程管理学院，湖南 长沙 410000)

1 养老地产的起源和现状

在二十世纪七八十年代，老龄化首次出现在发达国家，为解决这一不断发展的社会现状，发达国家首次提出了养老地产的概念。此概念的提出是希望在地产开发项目中融入养老主题，甚至是以养老为重点开发特殊的地产项目。随着老龄化进程的加快，房地产开发市场的养老地产建设需求也日益增长。不同于普通地产开发，养老地产同时具备居住、养老保险、养老服务、基础医疗设施的保障以及逆向融资等多种功能。养老地产在现在对我们来说，是一个较为熟悉的名词，随着我国人口老龄化速度的加快，人们开始重视养老。结合国情，我国制定了“以居家养老为主”的“9073”养老政策，据统计全国即将有90%的老人选择居家养老,7%依托社区养老，还有3%进入养老机构养老，由此养老地产逐渐走进大家的视线，并逐渐向高端地产的方向发展[1]。它致力于提供更全面、安全、方便的适老房地产模式，从老年人自身需求出发，并不局限于衣食住行层面，人到老年都向往舒适而轻松的老年生活，一些精神层面的满足也尤为重要。养老地产的开发主体大多是房地产开发企业或者相关养老设施建设企业，以养老为主的特殊市场需求为导向，专门针对老年群体进行投资建设。通过开发相应的适老设施和养老服务，满足了老年群体多样化高品质高要求的养老诉求。近年来我国针对养老政策不完善做了许多措施，例如对高龄老人的补贴制度、支持鼓励房企开发创新新型养老地产等，老龄化作为已不可逆转的社会趋势，许多国家对此都作出了相应的养老解决方案，其中养老地产也将成为养老行业中的支柱之一，未来也更需要不断创新和发展。

2 选择模糊层次分析法的原因

层次分析法(The Analytic Hierarchy Process)是由美国运筹学家T.L.saaty在20世纪70年代研究课题时，提出的一种将要决策的相关问题分成目的、准则和方案三部分，并在此基础上进行定性和定量相结合的系统性决策分析方法。层次分析法也被称作层级分析法，英文缩写为AHP。采用该方法进行决策分析时，能清楚的了解影响相关问题的各项因素权重，得到不同方案的风险水平结果，为项目的决策选出最优方案提供了依据。同时，按照不同属性将各个因素划分为若干个层次并进行量化，可以在处理复杂问题时直观的反映各个因素对目的影响情况，把复杂的问题简单化，定性的因素被转化为可量化的指标。由于这种方法具有实用性、有效性和系统性，故AHP在各个领域被广泛的应用。

在应用AHP进行项目研究时，对于构造判别矩阵这一步骤，AHP是使用两两比较的方法从而构造一致性矩阵，该办法过于绝对，不太科学，同时在一致性检验时，也很难保证思维一致性，而模糊层次分析法则弥补了以上缺陷。模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)融合了层次分析法(AHP)和模糊综合评价分析法(FCE)，在AHP的基础上，采用FCE将定量和定性相结合的一种系统性分析方法。FAHP充分融合了模糊数学思想，将难以定量的定性因素转变为隶属度和隶属原函数，计算得到模糊结果集[2]。层次分析法的关键在于构造判别矩阵，并通过检查判别矩阵的一致性获取结果，而模糊层次分析法(FAHP)的核心则是构造模糊判别矩阵，改进了AHP中的判别矩阵，满足了其一致性要求[3]。总的来说，模糊层次分析法优于层次分析法，二者既相互联系又相互区别，FAHP通过AHP确定指标风险权重，再运用FCE进行综合评价，对决策研究有着很好的可靠性。

养老地产的开发受到经济、政策、市场、技术等非数据信息影响，属于定性因素，在研究过程中需要将定性的因素转化为可量化的指标，而FAHP可以将定性和定量有机结合[4]，有利于提高开发投资决策的科学性和可靠性，故选用FAHP作为本次研究的方法。

3 构建养老地产项目开发决策阶段风险指标结构模型

养老地产项目开发决策阶段风险指标结构模型的建立是进行有效风险评价的基础,合理选取指标是评价结果客观科学的重要保障。养老地产开发决策有其自身的特性,例如其产品的不可移动,投资的周期长,需要的资金额大且面临不完全的市场信息,以上特性决定了养老地产项目开发阶段决策必须面临许多不确定的情况,故开发的风险也较大[5]。

笔者对养老地产开发风险相关资料进行提炼，将识别出来的风险因素分为不同层次，确定从经济、政策、市场、技术四个方面对养老地产项目开发决策阶段的风险影响因素进行评价。运用层次分析方法将养老地产开发阶段的决策风险划分为3个层次、4个准则和19个风险指标，并获得从目标层到指标层的系统、全面的养老地产项目开发决策阶段风险指标结构模型，如图1所示。

4 基于模糊层次分析法的评价模型

4.1 运用AHP确定各风险指标的权重

4.1.1构建判别矩阵

在建立风险因素层次分析结构模型之后，邀请该领域的资深人员填写相关问卷，通过将结构模型的所有因素进行两两比较，由此得到各个风险指标的相对重要程度。按照1～9标度对各风险指标进行赋值,并将相比的结果表现成矩阵的形式，以此组成判别矩阵A=(aij)n×n。其中aij为风险指标ai相比于风险指标aj的重要程度；n为该层次比较指标的个数。

4.1.2确定各指标权重

首先对判别矩阵中所有因素按列进行归一化处理，然后将各行因素相加求取算术平均值得到该项目的近似最大特征向量Wi，也是判别矩阵里各个风险因素指标的权重。然后计算AiWi,即判断矩阵Ai×特征向量Wi，再将AiWi的各数值除以Wi对应的各数值并相加后除以向量的个数，可求得判别矩阵的最大特征值λmax。

4.1.3一致性查验

在算出最大特征值λmax之后，一般要进行一致性查验，将数值代入下面的公式中，求取CI：

4.2 运用FCE综合评价项目

4.2.1构建风险因素评价集合

当养老地产开发阶段决策风险指标体系建立后,上下层次风险因素之间的隶属关系也随之确定,然后就需要按照专家意见对结果进行分析,要将各种评价结果进行量化处理,即建立评语集[6]。对于房地产风险评价，一般采用五标准风险评估体系，即“非常小，比较小，一般，比较严重，非常严重”这5个标准。可用V来代表评语集合，如下所示：

V={V1，V2，V3,…,Vi}。

其中，Vi为不同的风险评估等级(i=1,2,…，n);n为风险等级的个数。

4.2.2建立模糊评价矩阵Ri

依据专业人士的意见将每层分解的元素进行两两比较，组成单因素评价集合ri=(ri1，ri2，…，rij)。其中，rij为第i个风险元素对第j个评价等级的隶属程度。通过对每一个准则层的风险指标进行评价，从而可建立该准则层的模糊评价矩阵Ri=(rij)m×n。

4.2.3模糊综合评价

依照层次分析的结果，决定各个风险指标因素对评估对象重要程度的权重值，然后对它们进行归一化操作，并用向量W表示，即：W=(wB1，wB2，…，wBm)。

其中，wB1，wB2，…，wBm为对应评价因素B1，B2，…，Bm的权重值。

接着运用公式e=W×Ri进行单因素评估。

依照模糊层次分析法原理，根据低层次单因素评估结果，构成高层次模糊评估矩阵R′，再结合高层次评估因素权重向量Wi，使用公式E=Wi×R′计算即可进行高层次模糊评价[7]。若用E来代表综合评价隶属度向量，则有：

E=(e1,e2,…，em)。

其中，m为目标层下一层次的指标因素个数。

最后，利用最大隶属度原则以及五标准风险评估体系“非常小(90～100)，比较小(75～90)，一般(65～75)，比较严重(50～65)，非常严重(50以下)”，对开发项目决策阶段利用公式：S=E×VT来进行综合评价。

开发项目总体的风险评估值S为一个具体的数值，其值的大小反映了评价目标风险程度的大小，数值越小，风险就越低，反之，则越高[8]。

5 案例分析

某养老地产项目坐落于广州某区域，该地区经济较发达，人们的生活水平较高，养老观念较成熟，对于养老地产接受能力高，当地政府也出台了相应的养老和土地政策，帮助扶持养老地产的发展。该项目总建筑面积约186.4 hm2，占地面积约130 hm2，容积率为1.43，绿化率37%，总投资费用近10亿元，项目建成后预计能容纳约3 200位老人入住。

笔者现对该项目在开发决策阶段存在的风险运用FAHP进行评估。

5.1 明确各指标权重以及查验其一致性

根据前面已建立的养老地产项目开发决策阶段风险指标结构模型并结合1～9标度的打分方法，征询有关专家的建议后得到A—B，B1—C，B2—C，B3—C，B4—C多个判别矩阵，再通过求解矩阵的方式计算出各指标层的最大特征值λmax以及最大特征向量对应的归一化特征向量W，进而得到一致性查验系数CR，再依据CR能否小于0.1，确定判别矩阵能否通过一致性查验，权重能否有效[9]，见表1。

表1 项目准则层与指标层的权重向量表

根据表1可知，判别矩阵的CR<0.1，都合乎一致性检验，权重向量有效。

5.2 设定风险因素评价集以及构造模糊评价矩阵

本例在明确了风险指标结构模型Ⅰ级,Ⅱ级中每个因素权重的基础上，根据专家评分的方法，对该项目的风险水平进行评估。将风险等级分为“非常小，比较小，一般，比较严重，非常严重”五个标准，并确定各标准对应的分值。具体表示为V：

V={V1，V2，V3，V4，V5}=

{非常小，比较小，一般，比较严重，非常严重}={90～100，75～90，65～75，50～65，0～50}。

邀请行业相关的资深人员等12人分别为每个Ⅱ级指标确定它的风险等级，然后统计每个指标等级的频率，从而得到Ⅱ级各指标的评价隶属度。故某养老地产项目的开发决策阶段中各级风险指标的权重和指标隶属度如表2所示。

表2 某养老地产项目的开发风险指标权重和其隶属度表

5.3 综合评价

已知表2中各个指标的评估数据，即可对某养老地产项目的开发决策风险等级进行评估，计算的结果如下：

1)经济风险综合评价向量E1为：

2)政策风险综合评价向量E2为：

。

以此类推，可得：

3)市场风险综合评价向量E3为：

E3=WB3×R3=

(0.013 7 0.113 0 0.275 4 0.449 3 0.148 6)。

4)技术风险综合评价向量E4为:

E4=WB4×R4=(0 0.138 2 0.361 8 0.400 1 0.1)。

故目标层的模糊评价矩阵为：

运用公式E=Wi×R′计算，目标层风险综合评价向量E为：

。

此处,按照最大隶属度原则以及五标准风险评估体系，可以得到项目开发阶段决策风险的综合评价结果,为了更加全面的分析，还需要对风险进行量化处理[10]。

利用公式S=E×VT，可计算出量化的综合评价结果。这里取各级中值“95分，82.5分，70分，57.5分，25分”分别作为5个风险等级的评分，则量化的综合评价值S为：

S=E×VT=(0.002 4 0.161 2 0.319 0
0.380 8 0.136 5)·(95 82.5 70 57.5 25)T。

6 结语

通过上述计算，我们知道在养老地产项目开发决策阶段的四大风险影响因素中，政策风险对项目开发决策的影响最严重，其次是技术和经济风险，而市场风险相对影响较轻，通常不超过10%。

首先在经济风险方面,其最大指标评价值在第三级,为0.382 6,说明经济风险总体上表现为一般;政策风险方面,其最大指标评价值在第四级,为0.368 3,说明政策风险总体上表现为比较严重;市场风险方面,其最大指标评值在第四级,为0.449 3,说明市场风险总体上表现为比较严重;技术风险方面,其最大指标评价值在第四级,为0.400 1,说明经济风险总体上表现为比较严重[11];因此我们认为四大风险影响因素的风险程度整体表现为比较严重。

再依据最大隶属度原则，项目的风险最大综合评价值在第四级，数值为0.380 8,这说明项目的总体风险比较严重;根据风险量化综合评价结果,某养老地产项目开发决策阶段的风险综合分数为61.17,处于风险比较严重的水平。

结合以上两种评价结果，该项目的开发决策风险整体上体现为较严重，表明存在的这些风险导致项目开发失败的可能性较大，想要顺利的开发项目，保证企业的利润，得到预期目标，我们对开发过程中的风险要进行有效的控制和采取相应的应对措施，根据上述的分析，我们可以知道政策风险里的养老政策、土地政策以及技术风险里的设计质量、产品定位对于养老地产开发阶段的决策影响较为严重。故此开发商在做是否开发此项目的决策时，需要系统深切的了解国家近年来颁布的养老和土地方面的政策，最好具体了解项目所在地区的有关政策，实现因时制宜、因地制宜。与此同时，开发商还应提高产品的质量，只有通过精准的分析、合理的推测以及过硬的技术才能提高开发决策的准确度，使其做出正确的选择。