基于模糊综合评判的BOT项目风险评价

提要BOT模式作为政府利用私营资本兴建国家基础设施项目的一种有效的融资和项目管理模式,因其投资大、建设周期长、参与方多而存在着大量风险。本文运用模糊综合评价原理,结合层次分析方法,分析BOT项目风险的来源及其构成,进而对BOT项目的风险因素进行综合评价。

关键词:BOT;模糊综合评判;风险评价

中图分类号:F27文献标识码:A

引言

BOT是“Built Operate Transfer”的缩写,即“建设―经营―转让”,是指由政府对基础设施项目的建设和经营提供一定期限的特许权协议作为项目融资的基础,以此来吸引私营机构参与国家公共基础设施项目建设,由该私营机构负责项目的融资和开发建设,并根据协议在规定期限内以经营项目来获取利润。特许期结束后,项目无偿交还给政府。由于BOT项目投资大,建设周期长,且参与方众多,各方关系错综复杂,因此存在大量风险。

本文以模糊数学为基础,根据BOT项目的特点对BOT方式下的风险因素进行系统的分析和整理,首先建立一个简单适用的指标体系,然后利用模糊综合评判的原理和方法进行BOT风险因素综合评判,以期提高项目投资者决策的准确性和项目运营的成功率。

一、BOT项目风险评价指标体系

BOT项目经历的时间长,其风险贯穿于项目的全过程。在整个项目的建设、运营和移交阶段,项目的不确定性随各阶段的推进而呈递减的趋势,项目对资金投入的需求程度以及产生的利润大小也非常不均衡。因此,项目投资者能否取得成功并获得商业利润在很大程度上取决于能否科学地评判各种风险并合理分配给参与方共同分担。

综合来看,BOT项目的风险主要集中在自然风险、政治风险、经济风险、法律风险、建设风险、生产风险、技术风险和市场风险等8个重要方面。结合国内外学者在BOT项目风险评估体系方面的研究,考虑到我国的工程现状,构建如下指标体系:

自然风险(U1)包括:当地气候条件(U11)、施工所在地地理环境(U12)、生态环境(U13)、施工现场条件(U14)和不可抗力风险(U15)。

政治风险(U2)包括:政治局势(U21)、政府政策(U22)、政府行为(U23)和国际关系(U24)。

经济风险(U3)包括:利率波动(U31)、汇率波动(U32)、货币汇兑风险(U33)和通货膨胀(U34)。

法律风险(U4)包括:相关法律变更(U41)和担保/合同结构(U42)。

建设风险(U5)包括:设计缺陷(U51)、建设成本(U52)、工程工期(U53)、施工质量(U54)和安全事故(U55)。

生产风险(U6)包括:技术风险(U61)、资源风险(U62)、能源和原材料供应风险(U63)和经营管理风险(U64)。

技术风险(U7)包括:技术创新的影响(U71)和技术改良的影响(U72)。

市场风险(U8)包括:产品或服务的价格风险(U81)、竞争者之间的风险(U82)和市场的需求风险(U83)。

二、模糊综合评判模型的建立

模糊综合评判,是一种基于模糊数学的综合评价方法,即用模糊运算法则,得出一个评判矩阵,并且通过评判函数对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体评价的过程。

1、确定测评指标集。本文设BOT项目的主要风险因素层指标集为U={U1,U2……U8},子因素层指标集为Uk=(Uk1,Uk2……Ukm),k为子因素指标集所对应的主因素指标Uk,m为相应的子因素指标的个数。

2、建立指标权重集。权重集的建立采用AHP方法,首先建立递阶层次结构,用专家打分法对同一因素层中的各个指标进行两两比较,构造两两比较判断矩阵,然后求出矩阵的特征根和特征向量,并进行一致性检验,得出指标的权重。

设BOT投资项目主因素层指标的权重集为A={a1,a2……a8},其中ak 表示指标Uk在U中的权重,0≤ak≤1且ak=1。子因素层指标权重集为ak=(Uk1,Uk2……Ukm)。其中aki(i=1,2,…,m)表示Uki在Uk中的比重,0≤aki≤1且aki=1。

3、划分评价等级空间。评价语集是对评判对象做出的不同的评价结果所组成的集合,设为V=(V1,V2,…,Vp),其中Vi表示指标因素的各等级评语。本文将评语分为五个等级,分别表示BOT项目的风险程度为“很大”、“较大”、“一般”、“较小”、“很小”,因此,这里取p=5。

4、确定隶属矩阵。从Uk到评语集V的模糊评价矩阵为:

R=rr…rrr…r…………rr…r

其中,rij(i=1,2,…m,j=1,2…P)表示子因素层指标Uki对第j级评语Vj的隶属度。采用专家打分的方法对各子因素进行评价,并对专家的打分结果进行统计整理,得到对于指标Uki有Vi1个V1评语,Vi2个V2评语,…,vin个Vn评语,则对于i=1,2,…,m有:r=v/v(j=1,2,…,p)。

5、进行模糊矩阵运算。先分别对各子因素层指标UKi的评价矩阵Rk作模糊矩阵运算,得到主因素层指标Uk对评语集的隶属向量Dk:Dk=AkRk=(dk1,dk2,…,dkm),得到:

R=DD…D=dd…ddd…d…… ……dd…d

然后,进行模糊矩阵运算,即可得到目标层指标对于评语集的隶属向量:D=AR=(a1,a2,…,an)(D1,D2,…,Dn)T=(d1,d2,…,dp)。当d≠1时可做归一化处理,即令d'=d/d得到D'=(d1',d2',…,dP'),D'为目标层指标对于评语集的隶属向量。其中d1',d2',…,dP'分别表示U对于评语V1,V2,…Vp的隶属度。

采用最大隶属度法作为评价指标的处理方法,即比较目标层对各评判等级隶属度的大小,确定最大的那一个等级,也即为该BOT投资项目的风险等级。例如,设对于某BOT项目风险评价的结果为,D=(0.234,0.312,0.226,0.115,0.113),则max{d1,d2,d3,d4,d5}=0.312,因此该BOT项目的风险等级为V2,即风险比较大,一旦发生风险,将导致整个项目的目标严重下降。

三、结语

本文将模糊综合评价模型应用于BOT项目投资风险的综合评价过程中,该模型具有结果清晰、系统性强的优点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合BOT项目中对各种非确定性风险因素的综合评价。本文将AHP和模糊数学的方法结合起来,其优势在于能够把利用专家经验的定性方法和定量化方法有效地结合起来,为BOT投资者进行科学的决策提供依据。但是,在实际操作过程中,BOT项目风险之间的关系有依赖型、并联形、串联型、混合型等几种情况,而本模型只考虑了风险因素之间彼此独立的情况,对其余几种情况风险因素指标权重的确定还有待进一步的研究,该方法的科学性、合理性、可行性和实用性都有待于在今后的实践中不断完善。

(作者单位:重庆大学建设管理与房地产学院)

主要参考文献:

[1]肖位枢.模糊数学基础与应用[M].北京:航空工业出版社,1992.

[2]田权魁.模糊理论与AHP相结合的BOT风险研究[J].低温建筑技术,2004.

[3]孙涛.BOT模式下的风险管理研究[J].商业研究,2004.18.

[4]霍亚坤.基于模糊数学的商业地产地段价值影响因素研究[J].商场现代化,2007.3.