基于MWFE模型的河道綜合治理項目風險評估

王 瑋，張慶太，劉 喆一，何 偉

(1.中國電建集團港航建設有限公司，天津 300467；2.中國電建市政建設集團有限公司，天津 300384；3.華北水利水電大學土木與交通學院，河南 鄭州 450045)

0 引言

鄒城市位于山東省西南部，濟寧市東部，行政區域面積1616km2，主要礦產為煤，是原兗礦集團總部所在地。當前，鄒城市處于資源枯竭期。為促進經濟的發展，鄒城市規劃建設現代工業新城，其核心區位于白馬河、大沙河治理河段兩岸。白馬河、大沙河河道制約了城區內太平鎮及北宿鎮的創業轉型，阻礙了該地區社會經濟發展。為此，隨著《加強美麗示范河湖建設實施意見》《山東省人民政府關于統籌推進生態環境保護與經濟高質量發展的意見》等政策的發布，鄒城市提出了《山東省鄒城市白馬河、大沙河綜合治理工程》項目，以保證規劃城區防洪安全，改善河道生態環境，促進當地經濟發展。對于當地政府及居民來說，白馬河、大沙河綜合治理工程是十分必要的。

白馬河、大沙河綜合治理項目(以下簡稱Z項目)，主要目標是完善河道防洪體系、提升河流水生態環境系統、改善河域水質污染情況、完善濱水景觀體系、打造城市生態景觀廊道。該工程采用EPC模式，通過國際工程招標的方式來確定總承包商，簽訂固定總價合同。在此模式下，對于總承包商來說，工程一旦發生風險，造成的經濟損失是傳統模式的幾倍[1]。基于此，從承包商視角出發，依據現有資源數據進行投標，判斷能否實現Z項目風險最小化、建設利益最大化是值得研究的。

為了科學地提前預測風險進而控制風險，如何對風險進行有效的預評價，眾多學者進行了研究。目前已有的對項目投標階段風險研究成果中，或集中于定性分析與措施舉例[2-4]，或針對于EPC模式下單一維度風險，如成本風險、進度風險等[5-7]，分析視角與實現功能較為單一。

針對以上問題，考慮多因素影響，并采用定性與定量結合的方法對風險進行評估，本文提出了一種考慮多因素影響的風險分層綜合評價模型法(MWFE模型)。通過篩選識別確定投標階段總承包商面臨的項目風險因素，構建一個多層的、系統的風險指標體系，基于熵理論確定風險權重，結合風險矩陣判別風險等級，運用多層模糊評價法計算項目綜合風險值，據此評判承包商是否能夠積極參與投標，并通過實例進行驗證。

1 項目投標階段風險因素統計分類

基于MWFE模型的項目投標風險評價技術路線如圖1所示。其主要工作包括風險因素識別、分類、層次結構模型構建、熵值確定、多層模糊綜合風險評價等內容。

圖1 技術路線圖

1.1 風險因素識別

總承包商在投標階段易受到項目信息不完善、政策變更、業主方建設要求更改等各類風險影響，林韓涵[8]等針對我國總承包商特性，研究國際地鐵EPC工程投標風險。考慮文化、政策和經濟所引起的復雜風險，以外國EPC工程常見風險為標準，將地鐵項目投標風險分成國別風險、市場風險和工程風險，識別風險并列出風險清單，主要包括政策風險、經濟風險、社會環境風險、合作伙伴風險、設計風險、合同風險、報價風險、健康安全風險。閆封任[9]等通過對國內首個大型水電EPC項目的研究，深入探討項目招投標難點，結合專家問卷結果及實地調研，確定指標體系內投標風險主要是投標文件管理風險、合同管理風險、設計管理風險、采購及施工管理風險。李卉[10]以國內水利水電EPC項目投標決策為研究目標，根據投標階段各風險性質，提出此階段需重點考慮以下風險因素：社會與政治風險、自然風險、經濟與財務風險、技術風險、管理風險、競爭風險。國外學者們同樣也對項目投標風險進行研究，Guo Q[11]等從總承包商角度出發，基于項目整體識別風險，將風險分為經濟風險、自然風險、政治風險、社會和環境風險、管理和組織風險和技術風險6類風險。Osipova E[12]等通過全面的風險管理分析，將人為分析風險源主要分為3方面，即項目交付方式、付款方式和合作伙伴關系。

通過對國內外現有的投標風險研究文獻分析發現，絕大部分學者都將風險因素分層，分層列出能夠明確不同指標的內在含義，使風險清單簡單明了。依據AHP的分層理論及已有文獻數據，結合Z項目實際情況，可以建立以外部風險、業主風險、技術風險、競爭者風險、合作伙伴風險和自身風險為一級風險，包含多項下級風險因素的多層次評價指標體系。指標的選取還需依照認知心理規律，每層包含指標因素不得超過9項。借鑒FIDIC條款[13]，篩選當前EPC建設項目投標階段常見風險；依據項目的總體規劃報告，選取相互獨立且內涵豐富的指標；通過分析鄒城市統計年鑒中相關數據，添加相應影響因素。再組織專家以會議形式，依據頭腦風暴方法步驟，構建研究結構層次及各層別的風險指標，通過魚骨圖分析法(Fishbone diagram analysis)直觀地展示出來。

1.2 投標階段風險因素魚骨圖

通過以上分析，確定將Z項目投標階段風險影響因素包括外部風險、業主風險、技術風險、競爭者風險、合作伙伴風險和自身風險，定義為研究對象一級風險因素；通過查閱文獻、投標異常事件和專家咨詢的方式，細化分解成具有項目特色的影響子項，定義為二級風險因素，具體如圖2所示。

圖2 項目投標階段風險因素魚骨圖

2 Z項目投標風險多因素分層綜合評價法

按照定性分析向定量分析轉變的基本思路，綜合多種評價方法、集合多類計算方式，構建Z項目投標風險多因素分層綜合評價模型，命名為MWFE模型，進行風險分層綜合評價。評價過程需要經過區別指標層級、構建評價模型、確定指標權重、構建打分矩陣以及逐層綜合評價。

計算指標權重時引入A-E(AHP-EWM)綜合分析法，采用層次分析法將目標分成多指標的若干層次，再運用熵值法確定各指標的權重值；評估風險等級時，采取R-M(RM-MFSE)綜合評價法，先統計專家意見，基于風險矩陣打分構建矩陣，將指標權重結合多層模糊評價法，進行逐層的綜合評價。

2.1 層次結構模型構建

為更科學合理地評價項目總承包投標風險，將其分為3層；包括目標層、指標層和評價層。其中目標層為項目總承包投標風險；指標層為影響項目投標風險穩定性的相關指標，包括6項一級風險指標和24項二級風險指標。評價層是標定項目投標風險的評分等級，共設定5級(一級/低、二級/較低、三級/中等、四級/較高、五級/高)，Z項目投標風險層次結構模型如圖3所示。

圖3 Z項目投標風險層次結構模型

圖3指標層二級指標中標示“*”的指標為負向指標，未標示則為正向指標。負向指標表示為其值越小對評價結果越好，正向指標表示為指標值越大對評價結果越好。

2.2 A-E法標定指標權重

在多指標綜合評價模型中，指標權重的計算是一個重要環節，指標權重設定的合理準確性直接關系到評價的結果是否可行。AHP法能夠表明各風險指標間的關系，將EWM法與之結合確定各指標權重更加科學合理[14]。由于大多風險指標是復雜、模糊的，具有一定的不確定性，專家們很難對其做出精準的判斷。在定性因素確定情況下，可以對指標直接模糊定量賦予一個0～10的評價值，按照表1取值獲得初始評價矩陣。其中1為低風險，2為較低風險，3為中等風險，4為較高風險，5為高風險。

表1 風險指標評判標準及等級表

采用A-E法確定權重具體步驟如下：

(1)由n名專家給m項風險指標打分，按照表1規則取值，建立一個n行m列的原始數據評價矩陣A=(aij)n×m，其中aij代表第i位專家對第j項風險指標的評分。

(1)

其中，i∈[1，n]；j∈[1，m]；aij∈[0，10]。

對于正向指標：

+0.0001

(2)

對于負向指標：

+0.0001

(3)

(3)計算第i位專家打分對第j個指標評價數值的貢獻度rij：

(4)

式中，i=1，2，…；j=1，2，…，m。

再將第j項風險指標的熵值定義為：

(5)

(4)計算第j項風險指標的差異性系數：

dj=1-Fi

(6)

(7)

2.3 R-M法評估風險

2.3.1RM法判定指標等級

假定風險因素發生可能性與風險影響程度級別分別都劃分有3個等級，風險發生可能性等級從低到高分為A、B、C，分別表示風險發生的可能性較低、一般、較高。風險影響程度等級從輕到重劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，分別表示風險影響程度輕微、中等、稍嚴重。例如，(B，Ⅰ)=2，表示風險因素發生可能性一般且風險影響程度輕微，等級判定為2，其他組合情況可見表2。

表2 風險指標等級判定表

依據表2判別風險等級，結合了風險發生可能性標準和風險影響程度標準，能夠對風險等級進行綜合判定和量化處理[15]。語言描述為風險因素等級K(低、較低、中等、較高、高)，相對應賦值為U(20、40、60、80、100)。風險因素的等級越高，其相對重要性越大，危險程度就越高，可以看出等級數值能夠清晰地表示同層級各風險因素間的相對重要性大小。

n位專家按照表2判斷風險因素等級，得到各二級風險指標Gij(i=1，2，…，6；j=1，2，…，ni)的評價等級，ni是每級指標含下一級指標的個數。整合n名專家對各二級風險指標的評估結果，計算各指標因素的等級隸屬度。假設n位專家中將風險因素判定為h等級的專家人數為nh，則風險因素Gij對于等級h級的隸屬度為：

(8)

2.3.2MFSE法風險評價

由于各指標在評價中對評價結果所起作用不同，文中引入權重以體現各指標在評價中的不同作用。對各二級風險指標進行初級的綜合評價進行以下處理：依據各二級指標隸屬度構建二級風險模糊評價向量，采用加權平均算子，與其評價集量化后的向量CT進行復合計算，得到二級模糊風險值，將風險值與對應熵權結合獲得加權熵。

定義二級指標模糊評價矩陣Rij：

(9)

Yij=Rij·wij

(10)

(11)

式中，CT—評價集量化后的向量，CT=[20，40，60，80，100]T。

基于此，由各二級風險隸屬度組成一級風險模糊綜合評價矩陣，同樣進行復合計算和加權熵處理，得到一級風險值。再結合一級評價結果采取同樣方式進行高一級的綜合評價，得到目標綜合評價值。

一級風險因素Gi(i=1，2，…，6)的模糊評價矩陣Ri：

(12)

二級風險因素權重向量Vi=(wi1，wi2，…，wini)，i=1，2，…，5，計算一級風險因素模糊評價向量及風險值：

Yi=Vi·Ri

(13)

(14)

目標層G的模糊評價矩陣R：

R=[Y1，Y2，Y3，Y4，Y5，Y6]T

一級風險因素權重向量V=(w1，w2，…，wi)，i=1，2，…，6，總目標層的模糊評價向量及風險值：

Y=V·R

(15)

Y′=Y·CT

(16)

3 工程應用

3.1 問卷分析

確定指標權重需依據專家打分結果，為確保結果的科學性、合理性，選取問卷調查的形式，得到各項目投標風險的等級打分，邀請經驗豐富的相關領域專家及了解項目實際狀況的管理人員，參與調查問卷的填寫，根據問卷結果進行相關分析。本次調研共發放問卷樣表80份，回收76份有效問卷，有效率92.5%，證明了該問卷的樣本數據具有全面性。其中，將填寫問卷時間過短或風險因素打分是同一數值且連續的調查表判定為無效問卷。SPSS25.0軟件能夠智能地協助使用者統計分析及解釋收集的數據，簡化具體運算過程，為決策者提供合理、保守的研究結論。采用SPSS軟件信度、效度檢驗工具，能夠驗證各風險因素顯著性及專家評分結果的有效性，下面簡述問卷分析結果。

3.1.1信度分析

信度分析是為了檢驗調查問卷能否滿足因子分析的要求，信度研究中最常用的方法是克隆巴赫信度系數(Cronbach’s Alpha)檢驗法。Fang[16]、楊熙漢[17]、石林林[18]均采用Cronbach’s Alpha作為判定風險評價調查問卷可靠性的標準。Nunnally[19]、Henson[20]等認為：信度系數在0.5～0.6間已足夠驗證數據可靠性。目前學者普遍以Guielford[21]提出的Cronbach’s Alpha系數劃分標準作為參考，即Cronbach’s Alpha<0.35時，調查問卷的信度差，不能用以分析；0.350.7時，問卷信度較高。信度可靠性統計量見表3。

表3 信度可靠性統計量表

通過SPSS軟件分析統計功能，判斷問卷數據是否可信。從表3中可知，6項一級風險的Cronbach’s Alpha值和整體的Cronbach’s Alpha值都大于0.7，證明本次問卷內部結構良好，同時具有良好的一致性，后續可以依賴此問卷數據實現目標評估的要求。

3.1.2效度分析

通過KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗，判斷問卷各指標間關聯性能否滿足因子分析的基本要求。目前常用的標準是Kaiser[22]提出的KMO與因子分析適切度標準，見表4。

表4 項目風險子量表效度分析

從表4可知，6項風險KMO值均大于0.7，證明問卷與目標擬合度高，Batlett球形度檢驗值顯著性均為0.000，說明指標均通過檢驗，顯著性好。綜上所述，通過問卷調查得到的數據合理，可以用于分析項目風險。

3.2 A-E法指標的權重分析

根據專家打分結果，構建初始矩陣，借助MATLAB軟件完成EWM法確定權值的計算過程，最大程度上減弱人工統計錯誤對結果產生的不良影響，得到Z項目投標風險指標的熵權值，見表5。

表5 Z投標風險EWM權重數值表

從表5可以看出，Z項目投標風險測度中權重最大的是招標信息模糊風險，招標信息的準確與否直接關系著項目投標報價，進而影響項目中標率。總承包商對招標相關信息的收集完整性，同樣也是不可忽視的因素。供貨商業務能力水平直接關系項目建設成本，不良供貨商尋求漲價，不按照合同約定履行其供貨義務，會造成項目成本超出投標成本估算值，直接聯系著總承包商完成工程項目后所獲利潤大小。競爭者綜合能力和奪標意向所占權重排序分別為4、5名，這兩項風險指標均反映了投標階段競爭者能力較強時，對總承包產生的競爭壓力。競爭者具有較強綜合能力和奪標意識，可能致使總承包商急于求成、工作失誤，導致投標效果不佳。

3.3 R-M法的風險評價分析

專家依據風險指標等級判定表打分，根據式(8)整合評估結果，構造指標等級隸屬度矩陣Rij：

綜合二級風險因素的隸屬度，由式(10)、(11)求得各二級指標加權規范化的風險值：

綜合指標模糊評價矩陣，結合二級風險因素權重向量，根據式(13)、(14)計算各一級風險因素模糊評價向量及風險值：

Y1=(0.504，0.242，0.163，0.091，0)

Y2=(0.367，0.333，0.203，0.098，0)

Y3=(0.056，0.014，0.246，0.218，0.509)

Y4=(0，0.024，0.347，0.324，0.305)

Y5=(0，0.091，0.251，0.291，0.368)

Y6=(0，0.145，0.277，0.323，0.256)

根據各一級評價向量構造目標層模糊評價矩陣，結合各一級指標權重向量，得到目標層風險因素模糊評價向量及風險值：

Y=(0.1270，0.1199，0.2518，0.2324，0.2805)

Y′=69.087

根據以上計算結果，可得到Z項目投標風險指標綜合評價結果，見表6。

根據上述評價結果，Z項目投標階段總承包商所承擔的風險綜合評價值為69.087，評價等級位于風險中等與風險較高之間。結合表5—6可得到以下結論：技術風險指標對總承包投標影響程度最大，權重達0.263，風險評價數值為84.866；其次是合作伙伴風險，權重與風險評價值分別為0.142和78.712；排名第3、4的一級指標風險值均大于70，排名5、6指標業主風險和外部風險，風險評價值分別為40.640、36.812。由此可繪制Z項目投標風險評價雷達如圖4所示。

圖4 Z投標風險評價雷達圖

從圖4中可以看出，各風險評價等級跨越了3個等級，外部風險與業主風險等級較小，其余4項風險評價值相差不大。其中只有技術風險分值超越了80，屬最大一級風險。說明Z項目受技術運用與創新方面的影響很大，直接關系著項目中標頻率，合作伙伴、競爭者與總承包自身綜合業務能力與最大風險數值相差較小，也是不可忽視的因素。

綜上所述，雖然項目總體投標風險等級并不低，但影響項目投標的關鍵因素如技術、合作伙伴與自身方面的風險，通過組織相應專業技能培訓和進行充分的項目前期調研，能直接、快速地降低這3項關鍵風險。例如，供貨商作為項目建設期間主要合作伙伴，是整個采購系統的核心，直接關系著供應鏈的整體效益，承包商可通過各種公開信息和公開渠道獲得供貨商信息，安排實地考察，對其綜合能力進行評估，剔除明顯不適合的再擇優選擇。對于競爭者風險而言，總承包商應以提升自身管理、技術能力進行綜合提升，當其具有強有力管理與決策能力，能夠針對具體風險，提出積極科學合理的應對措施，以降低競爭者風險。

4 結論

針對Z項目投標階段各風險因素進行統計分析，通過對文獻及條款分析，采用頭腦風暴法確定風險因素層別，繪制項目投標風險魚骨圖。結合指標間主從關系，選取EWM法，較為客觀地賦予各級指標及目標權重數值。通過對權重結果的分析可知，招標信息模糊風險在項目投標風險測度結果中權重最大。

采用風險矩陣法確定評價集，結合多層模糊綜合評價法逐層評價，結果顯示項目總風險值為69.087，處中等風險和較高風險之間，一級風險層級中技術風險對總承包投標影響程度最大，外部風險與業主風險等級較小。

創建一種新的MWFE多因素分層綜合評價模型，采取定性與定量相結合的方法，為建立全面風險管理的風險評價系統打下框架基礎，提高結果的準確性。