基于ANP-GRA-TOPSIS法的中國部分省份頁巖氣產業風險評價研究

皮光林，董秀成

(1.中國石化石油工程技術研究院，北京 100101；2.中國石油大學(北京)工商管理學院，北京 102249)

隨著頁巖氣獨立礦種地位確立及國家相關扶持政策的陸續出臺，我國省級政府在頁巖氣產業發展過程中扮演的作用越來越大，紛紛獨資或與央企合資成立頁巖氣開發公司，試圖推進本省頁巖氣產業發展[1]。其中，重慶在2015年出臺《重慶市頁巖氣產業發展規劃(2015～2020年)》，推進頁巖氣全產業鏈集群式發展；四川制定《四川省頁巖氣產業發展2016年度實施計劃》，組建四川頁巖氣勘探開發有限公司；貴州省編制了《貴州省頁巖氣勘查開發利用專項規劃(2015～2020年)》等。受資源潛力、地質條件、開發技術等因素影響，各省在頁巖氣開發浪潮中的表現各異，面臨的風險也各不相同。為此，本文根據我國各省頁巖氣產業進展情況，選取了12個頁巖氣勘探開發有一定進展的省份進行風險評價，以更好地引導我國頁巖氣產業發展。

1 頁巖氣產業風險評價指標體系

1.1 頁巖氣產業風險識別

本文綜合采用流程分析法和專家咨詢法對頁巖氣產業風險因素進行識別。首先，本文將影響頁巖氣產業發展因素分為內部運行和外部環境因素。其中，內部運行分析是從頁巖氣產業鏈本身出發，識別勘探、開采、運輸、市場應用各流程可能的風險。在頁巖氣產業鏈上游(勘探、開采環節)，資源風險是基礎性風險，技術風險、環境風險和經濟風險也是重要的風險因素；在產業鏈中游(運輸環節)，技術風險是主要的風險因素；在產業鏈下游(市場應用環節)，經濟風險是主要的風險因素。總體上看，資源風險、技術風險、環境風險、經濟風險能較好地涵蓋頁巖氣全產業鏈的各類風險因素。外部環境風險指的是國內頁巖氣產業政策與體制風險和國際能源地緣政治風險，這兩類風險將影響頁巖氣全產業鏈的發展。其次，本文通過專家咨詢法分析各個環節的構成因素，結合專家的意見，保留了資源風險、技術風險、環境風險、經濟風險和政策與體制風險因素，而剔除了國際能源地緣政治風險因素。其原因一方面在于國際能源地緣政治風險因素不易量化；另一方面在于國際油氣價格能很好地反映國際能源地緣政治形勢變化，而我國天然氣價格已經跟國際燃料油和液化石油氣價格掛鉤，因此用天然氣價格風險(屬于經濟風險)就能大致反映國際能源地緣政治風險變化。圖1為頁巖氣產業風險識別流程。

1.2 頁巖氣產業風險評價指標體系構建

由頁巖氣產業風險識別可知，我國省級頁巖氣產業風險指標體系包括的二級指標主要有：資源風險、技術風險、經濟風險、環境風險、政策與體制風險指標。在借鑒國內外學者關于能源行業風險指標體系的研究成果基礎上[2-4]，根據科學性、全面性、可量化、可行性等指標體系構建原則設計出省級頁巖氣產業風險評價指標體系(表1)。

圖1 頁巖氣產業風險識別流程

目標層A準則層B指標層C指標屬性省級頁巖氣產業風險A資源風險B1技術風險B2經濟風險B3環境風險B4政策與體制風險B5地質資源量C1-探明儲量C2-地質條件C3-核心技術能力C4-管網設施C5-市場價格競爭力C6-市場需求程度C7-資金投入C8-水資源緊張C9+水污染C10+空氣污染C11+監管體制C12-管網壟斷C13+

注：指標屬性為“+”，說明是正向指標，指標值越大，頁巖氣產業風險越大；指標屬性為“-”，說明是負向指標，指標值越大，頁巖氣產業風險越小。

2 基于ANP-GRA-TOPSIS綜合模型的建立

2.1 網絡分析方法(ANP)確定指標權重

Thomas L.Satty于1996年提出了網絡分析法(Analytic Network Process，ANP)，該方法考慮了復雜動態系統中各因素間的相互作用，跟層次分析法相比更加符合決策問題的實際情況[5]。頁巖氣產業各風險指標間存在著相互影響，因此用ANP方法確定權重更加合適。ANP方法的基本步驟如下：①構建ANP基本結構；②確定ANP超矩陣和加權超矩陣；③求極限矩陣，確定權重。

2.1.1 構建ANP基本結構

根據所研究對象的指標體系，判斷各元素間相互依存的關系，構建出ANP網絡結構。

2.1.2 確定ANP超矩陣和加權超矩陣

(1)

矩陣Wij的列向量是Ci中元素ei1，ei2，…，eini對Cj中元素ej1，ej2，…，ejnj的影響程度排序向量，由此可得到未加權超矩陣W，見式(2)。

(2)

此時，W需要進行歸一化處理。為此，以Ps為準則，針對某個元素組Cj的相對重要性進行比較，得到如式(3)所示矩陣。將矩陣W與A相乘，可求得加權超矩陣，見式(4)。

(3)

(4)

2.1.3 求極限矩陣

(5)

2.2 基于GRA-TOPSIS法的風險評價

2.2.1 建立加權標準化矩陣

設有初始評價矩陣X=(xij)m×n，m為評價對象數，n為評價指標個數。對獲得的原始數據進行無量綱化處理，公式見式(6)和式(7)。

(6)

(7)

式中，J+和J-分別為正向指標和負向指標。進行標準化處理后，得到矩陣Y=(yij)m×n。結合ANP方法確定的權重系數Wj，得到加權標準化矩陣Z=(zij)m×n，其中zij=Wjyij(j=1，2，…，n)。

2.2.2 確定正理想解和負理想解

正理想解和負理想解確定，見式(8)和式(9)。

(8)

(9)

(10)

(11)

計算各評價對象指標值與正理想解和負理想解的灰色關聯系數，公式見式(12)和式(13)。

(12)

(13)

式中，ρ為分辯系數，在[0，1]中取值，通常取0.5[6]。在本文分析過程中，分辨系數也取0.5。可求得整體關聯度，公式見式(14)和式(15)。

(14)

(15)

2.2.5 構造相對貼近度

對距離值和關聯度進行無量綱化處理，公式見式(16)。

Ti=ti/max(ti)

(16)

綜合無量綱化后的距離值和關聯度，公式見式(17)和式(18)。

(17)

(18)

(19)

最后，根據相對貼近度大小對各評價對象進行優劣排序。

3 中國部分省份頁巖氣產業風險評價分析

3.1 頁巖氣產業風險指標數據搜集與計算

由于很多省份并沒有發展頁巖氣，因此本文并不對我國所有省份進行頁巖氣產業風險分析。根據中國各省份頁巖氣資源量排名[8]、頁巖氣勘探開發進展情況[9]，本文選取了12個頁巖氣勘探開發有一定進展的省份(湖北、湖南、重慶、貴州、四川、新疆、安徽、江蘇、內蒙古、云南、山西、陜西)作為頁巖氣風險評價省份。其中，12個省的頁巖氣地質資源量數據來源于國土資源部公布的《全國頁巖氣資源潛力調查評價》[8]；探明儲量數據來源于國土資源部油氣儲量評審辦公室公布的數據；國土資源部在進行頁巖氣資源評價時，根據中國頁巖氣地質條件(厚度、埋深、有機碳含量、含氣量等)優劣，從各省優選出了180個有利區[8]，因此，本文將用各省頁巖氣有利區面積大小來表示各省頁巖氣地質條件風險高低；省級頁巖氣核心技術能力數據來自于中國國家知識產權局的專利檢索及分析系統[10]；管網長度和管網壟斷數據是根據各省天然氣政府文件、相關文獻和網站數據整理獲得；根據國家發改委確定的我國各省天然氣存量氣門站價格[11]和頁巖氣盈虧平衡點的含稅出廠價格[12]，可求出各省份頁巖氣市場價格競爭力；本文用天然氣需求缺口(天然氣消費量與生產量之差)來表示頁巖氣市場需求程度，各省天然氣消費量和生產量數據來自于Wind數據庫[13]；統計的資金投入額包括各省的政府投入及石油企業和中標企業在該省的頁巖氣勘探開發投入，數據來自于中國地質調查局[9]和相關網站數據；省級頁巖氣產業水資源緊張數據來源于世界資源研究所繪制的世界水資源風險地圖集[14]；Krupnick等在分析中國頁巖氣產業環境風險時，選用的是現有水污染、空氣污染數據[2]，本文參考他們的方法得出各省水污染和空氣污染指標，數據來自于《2016中國統計年鑒》[15]；監管體制風險由監管法律、監管人員、監管標準三個方面組成，但頁巖氣監管法律和監管標準制定更多地屬于國家層面的問題，因此本文主要考慮監管人員這一因素，用各省油氣礦產勘查開采督察員的數量[16]衡量省級頁巖氣監管體制的完善程度。綜上所述，可得到我國部分省份頁巖氣產業風險二級指標的原始數據(表2)。

3.2 中國部分省份頁巖氣產業風險評價實證分析

3.2.1 確定指標權重

在計算各指標權重前，需要判斷頁巖氣產業各風險間相互依存的關系，確定合理的ANP網絡結構。本文通過閱讀大量文獻，建立了各風險因素間的依賴關系，得到了頁巖氣產業風險評價的ANP模型(圖2)。

計算ANP模型權重時，需要專家對同一層次的風險進行兩兩比較。為保證最終權重的科學性和合理性，本文從頁巖氣企業所屬研究機構、石油院校、第三方研究機構中共選取12名頁巖氣產業專家組成評價小組。組織專家對二級指標和三級指標進行兩兩比較打分，打分方式采用Satty提出的9標度法，并將專家打分值的均值輸入到Super Decision軟件中。當構建完所有二級和三級指標的判斷矩陣，并確保每個判斷矩陣通過一致性檢驗后，本文使用Super Decision軟件計算出頁巖氣產業風險指標(C1，C2，…，C13)的權重集合Ws=(0.01643，0.06259，0.08483，0.16247，0.01459，0.12785，0.09172，0.25168，0.03696，0.02143，0.01976，0.06154，0.04816)。

3.2.2 構建加權標準化矩陣

由于量綱不同，表2中的指標數據需要進行規范化處理。以表2里面的原始數據為基礎，運用式(6)和式(7)對指標C1到C13的數據進行處理，可以得到指標規范化矩陣。根據求得的指標規范化矩陣和權重集合Ws，可求出加權標準化矩陣(表3)。

表2 中國部分省份頁巖氣產業風險原始數據

圖2 頁巖氣產業風險評價的ANP模型

3.2.3 計算距離和灰色關聯度

根據式(8)，可求得加權標準化矩陣的正理想解為(0.0164，0.0626，0.0848，0.1625，0.0146，0.1279，0.0917，0.2517，0.037，0.0214，0.0198，0.0615，0.0482)；根據式(9)，可求得加權標準化矩陣的負理想解為(0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0)。

根據式(16)，對求得的距離值和關聯度進行無量綱化處理，結果見表4中第6～9列。

3.2.4 計算相對貼近度

表3 加權標準化矩陣

表4 評價參數

表5 相對貼近度結果

3.2.5 實證結果分析

由表5可知，我國12個省份的相對貼近度從高到低依次是：新疆>內蒙古>云南>陜西>貴州>湖南>山西>安徽>湖北>江蘇>四川>重慶。在普通的評價中，相對貼近度越高的評價對象越好。但本文是將GRA-TOPSIS綜合模型應用到省級頁巖氣產業風險評價中，因此相對貼近度越高說明風險越大。由表5可知，在我國12個省中，四川、重慶兩省市頁巖氣產業風險的相對貼近度低于0.5，屬于風險較低的省市，其中重慶頁巖氣產業風險最低。其他省份相對貼近度均高于0.5，頁巖氣產業風險相對較高。其中，新疆、內蒙古、云南等三省(區)相對貼近度均高于0.6，說明這些省份的頁巖氣產業風險均高于陜西、貴州、湖南、山西、安徽、湖北、江蘇等省頁巖氣產業風險水平。

4 結論與建議

對我國省級頁巖氣產業進行風險評價具有重要的現實意義。本文基于ANP-GRA-TOPSIS綜合模型對我國12個省份頁巖氣產業風險進行了實證分析。通過建立頁巖氣產業風險ANP模型，得到資金投入、核心技術能力、市場價格競爭力是影響省級頁巖氣產業發展最重要的風險指標。運用GRA-TOPSIS模型計算得出，四川省、重慶市頁巖氣產業風險相對較低，其原因在于這兩個省(市)頁巖氣探明儲量比較豐富、地質條件較好、資金投入較多等。與之相反，新疆、內蒙古、云南、陜西、貴州、湖南、山西、安徽、湖北以及江蘇面臨的頁巖氣產業風險相對較高。

近年來，我國頁巖氣產業呈現出一股“過度熱情”的局面。受地質條件復雜等風險因素影響，我國頁巖氣產業發展遭受了一定的挫折。國家有必要制定頁巖氣產業風險區劃，集中財力、物力、人力重點開發風險較小的區域，而不是一哄而上，以實現頁巖氣產業可持續發展。由省級頁巖氣產業風險評價結果可知，四川、重慶等省市頁巖氣產業風險相對較低，有利區面積較大。為此，建議國家在這些區域加快建設國家級頁巖氣勘查開發試驗區，積極探索頁巖氣開發綜合改革，積累頁巖氣開采經驗，為國家層面頁巖氣產業發展提供借鑒和參考。其次，考慮到四川、重慶以外的其他省份頁巖氣探明儲量沒取得多少突破，建議由國家主導成立頁巖氣勘探基金并進行資源勘探，以最大程度降低頁巖氣資源勘探風險。最后，為應對資金投入、核心技術能力等指標權重較大的風險因素，建議構建全方位的金融支持體系，加強頁巖氣核心技術創新與轉移，以推動我國頁巖氣產業的進一步發展。

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