王　超,蔣　萍,汪曉星

(1.湖南工程學院 管理學院，湖南 湘潭 411104;2.中國中車,湖南 株洲 412001)

基于模糊綜合評價法的智能交通項目風險評估研究

——以A公司茶陵市智能交通項目為例

王超1,蔣萍1,汪曉星2

(1.湖南工程學院 管理學院，湖南 湘潭 411104;2.中國中車,湖南 株洲 412001)

摘要：智能交通項目的建設由于涉及的要素多、投入的資金大以及周圍的社會環(huán)境因素影響，所以使得項目的風險識別、風險評估以及風險控制存在很大的風險。項目風險的準確識別和評估，將直接影響到后期風險的管控和防范。基于此，從現(xiàn)代智能交通項目的實際角度出發(fā)，在系統(tǒng)總結(jié)國內(nèi)外風險評估和管理相關成果的基礎上，選取A公司在湖南省茶陵市的智能交通項目建設為例，通過專家分析法和模糊層次分析法，構建了風險識別和評估的指標體系和模型，以此來科學的識別和評估了項目中存在的各種風險，并提出相應的風險對策。

關鍵詞：風險識別；智能交通；指標體系；風險管控

在當今的社會發(fā)展和城市建設過程中智能交通項目所占的地位越來越顯著，其牽涉的范圍廣，建設周期長、投資資金大以及相關利益主體錯綜復雜等特性[1]導致了智能交通項目的建設的風險識別、風險評估和風險控制變得越來越重要。目前項目建設規(guī)模越來越大，牽扯到風險要素也呈現(xiàn)多樣化的趨勢，風險要素一旦發(fā)生，將對整個項目的的進度等將產(chǎn)生不可估量的影響。因此，采用正確的理論和方法對項目風險進行識別、評估和控制，成為整個項目管理風險管理的重點。

對于風險管理的理論研究最早起源于西方國家，20世紀初,法國的亨利·法約爾第一次在企業(yè)管理中引入風險管理的概念,不過當時對相關概念的闡述較為模糊。70年代開始,在全球范圍內(nèi)掀起了風險管理運動。1983年,風險和保險管理協(xié)會在美國紐約召開年會,風險管理邁入新的發(fā)展時期。[2]Lametal (2001)從方法論的角度去研究大型復雜項目的風險分析和評價控制過程中提出了模糊推理決策技術。[3]國內(nèi)學者卿姚認為我國工程項目普遍存在投資失控現(xiàn)象,其原因主要是對影響和制約工程項目的風險因素沒有進行評估和控制,導致在工程項目建設中由于風險引起的大量損失。[4]劉光忱指出工程項目風險管理是項目管理成敗的關鍵因素,通過結(jié)合EPC總承包項目的特殊性,基于EPC模式下項目的風險特征,分析了總承包商在此模式項目中各個階段所面臨的不同風險,并采用主觀評分法、相關分析法等理論分析方法對風險作出了識別與評價,提出了相應的風險管理措施與策略；[5]但是到目前為止，對智能交通項目的風險評估方法和相關理論并沒有成體系的實踐參考和借鑒。在智慧城市建設的熱潮中，近幾年來中國工業(yè)與信息化部下屬的研究院所對項目風險的管控做為研究重點逐漸開展起來，而實際的規(guī)劃實施的重大項目建設的過程中，在項目招投標之初雖有所涉及，但整體而言并沒有形成統(tǒng)一的風險評估標準和評價方案。各大公司由于缺乏統(tǒng)一的規(guī)劃和協(xié)調(diào)部門，在識別和評估過程往往各自為戰(zhàn)，導致評估缺乏準確性和客觀性，[6]這樣必然不利于整體項目的風險預測和管理，尤其是對一些重大項目的建設，當風險評估結(jié)果沒有全面的反映出項目的真實存在的風險時，就會導致風險管理部門不能采取有效措施及時進行控制和化解，這很可能導致項目的建設風險發(fā)生的概率增加，使得項目發(fā)生損失或者失敗。

不僅如此，隨著我國整體國民經(jīng)濟的發(fā)展、工業(yè)化后期的推進以及人口素質(zhì)的提高，社會群體對周圍環(huán)境的適應性和容忍度等變得越來越低，[7]智能交通項目建設帶來整體社會效益提高，也給相關利益群體社會生活帶來影響，比如空氣污染、噪音污染等，[8]客觀公正的采取有效方法評估項目的風險，避免對周圍群體和社會的利益造成傷害，同時又能保證項目的健康有序的施工，成為推動智慧城市發(fā)展的重中之重。

此外，隨著湖南省茶陵市城市化進程加劇, 城鎮(zhèn)化成為經(jīng)濟增長的重要推動力，但是城市的資源是有限的，維持城市正常運轉(zhuǎn)的交通和管理壓力越來越大,[9]為了有效緩解交通壓力,提高交通管理部門的運行效率，當?shù)卣畬⒅悄芙煌椖孔鳛橹攸c，采取政策和資金支持項目的建設，無疑為全面推進各級企業(yè)重視風險管理，強化重大項目建設的安全評估和控制有巨大的推動作用。

在這種背景下，研究智能交通項目風險管理，采取有效措施或方法規(guī)避項目的風險無疑具有十分重要的現(xiàn)實意義和政策價值。鑒于此，本文將結(jié)合相關風險管理理論，應用專家評價法來識別智能交通項目的風險因素，并建立智能交通項目風險評估模型，以此來研究A公司在智能交通項目建設過程之中的風險管理。

一A公司智能交通項目風險評價體系的設計

根據(jù)本文建立的適合智能交通項目的風險評估指標體系和評估模型，具體的評估程序如下：

首先，應用頭腦風暴法對各個指標的重要性進行比較，確定各指標對上級指標的影響程度，調(diào)整和篩選不重要的指標，結(jié)合實際情況選取重要性的指標建立指標體系。本項目將指標分為三層，分別為目標層、準則層和指標層。

其次，用ahp方法計算各準則層和指標層指標的權重，從而得出各風險指標的項目中的重要性水平。

最后，使用該專家打分，對各風險指標對評估的內(nèi)容的風險進行打分，然后計算綜合得分，確定項目的風險總水平。同時參照科學的風險等級劃分標準，得到項目的總風險等級。

二A公司智能交通項目風險評估的模型構建

(一)智能交通項目風險評價指標的構建

智能交通風險識別是風險管理的重要基礎和組成部分，它是確定風險事件可能影響項目進展的重要元素。風險分析的前提是風險識別，沒有客觀全面的風險識別，就不能準確的將風險因素綜合揭示出來。因此，文章根據(jù)A項目的實際特點，結(jié)合具體使用工程中的風險管理經(jīng)驗，主要從政治獲準風險、項目資金風險、技術風險、項目進度風險、施工環(huán)境的風險以及工程建設管理風險六個方面來構建，具體A公司智能項目風險評估模型如表一所示。

表一　A公司項目風險評估模型

(二)風險評價指標權重計算

對評估模型各層指標進行對比分析，構造出判斷矩陣，并對其進行一致性檢驗。

1.準則層對目標層判斷矩陣A-B。

表二　準則層對目標層判斷矩陣A-B

一致性比率CR=0.0874<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

2.政治獲準風險B1-C判斷矩陣。

表三　政治獲準風險B1-C判斷矩陣

一致性比率CR=0.0825<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

3.項目資金風險B2-C判斷矩陣。

表四　項目資金風險B2-C判斷矩陣

一致性比率CR=0.0956<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

4.技術風險B3-C判斷矩陣。

表五　技術風險B3-C判斷矩陣

一致性比率CR=0.0967<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

5.項目進度風險B4-C判斷矩陣。

表六　項目進度風險B4-C判斷矩陣

一致性比率CR=0<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

6.施工環(huán)境風險B5-C判斷矩陣。

表七　施工環(huán)境風險B5-C判斷矩陣

一致性比率CR=0.0516<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

7.工程建設管理風險B6-C判斷矩陣。

表八　工程建設管理風險B6-C判斷矩陣

一致性比率CR=0.0967<0.1，故此判斷矩陣通過了一致性檢驗，符合指標的要求。

(三)A公司智能交通項目風險評價指標合成權重分布

表九　智能交通項目風險指標權重分布

三基于模糊綜合評價法的智能交通風險綜合評價分析

在本次研究中，風險目標體系包括準則層和指標層，屬于二級模糊綜合評價體系問題?；诖?，本項目采用專家打分的方法，對各個指標進行綜合評價分析。

按照風險發(fā)生后對項目的影響程度，將風險分為四個等級：一般風險、較大風險、嚴重風險和致命風險。

(一)政治獲準風險指標B1綜合評價

表十　政治獲準風險指標B1綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A1=[0.230.670.10]

B1=A1×R1

B1=[0.1790.3930.3060.122]

通過計算，我們可以知道，政治獲準風險的評價：認為是一般風險的占18%，認為具有較大風險的占39%，具有嚴重風險的占31%，具有致命性風險的占12%，因此總體上項目具有較大風險。

(二)項目資金風險指標B2綜合評價

表十一　項目資金風險指標B2綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A2=[0.060.120.620.2]

B2=A2×R2

B2=[0.23700.24600.44500.0722]

通過計算知道，項目資金風險的評價：認為是一般風險的占24%，認為具有較大風險的占25%，具有嚴重風險的占44%，具有致命性風險的占7%，因此總體上項目具有嚴重風險。

(三)技術風險指標B3綜合評價

表十二　技術風險指標B3綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A3=[0.170.450.260.12]

B3=A3×R3

B3=[0.37150.22150.32150.0855]

通過計算，技術風險的評價：認為是一般風險的占37%，認為具有較大風險的占22%，具有嚴重風險的占32%，具有致命性風險的占9%，因此總體上項目屬于一般風險。

(四)項目進度風險指標B4綜合評價

表十三　項目進度風險指標B4綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A4=[0.67 0.33]

B4=A4×R4

B4=[0.23200.35000.33450.0835]

通過計算，項目進度風險的評價：認為是一般風險的占23%，認為具有較大風險的占35%，具有嚴重風險的占33%，具有致命性風險的占9%，因此總體上項目進度風險屬于較大風險。

(五)施工環(huán)境風險指標B5綜合評價

表十四　施工環(huán)境風險指標B5綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A5=[0.20 0.50 0.3]

B5=A5×R5

B5=[0.24000.36000.32000.0800]

通過計算，項目施工環(huán)境風險的評價：認為是一般風險的占24%，認為具有較大風險的占36%，具有嚴重風險的占32%，具有致命性風險的占8%，因此總體上施工環(huán)境風險屬于具有較大風險。

(六)工程建設管理風險指標B6綜合評價

表十五　工程建設管理風險指標B6綜合評價

由上表數(shù)據(jù)，根據(jù)權重可以得出一級綜合評價：

A6=[0.19 0.11 0.41 0.29]

B6=A6×R6

B6=[0.41150.31750.19000.0810]

通過計算，工程建設管理風險的評價：認為是一般風險的占41%，認為具有較大風險的占32%，具有嚴重風險的占19%，具有致命性風險的占8%，因此總體上工程建設管理風險屬于一般風險。

四A公司智能交通風險管理綜合評價值計算及結(jié)果分析

(一)A公司智能交通風險管理綜合評價值計算

通過對該項目各個指標權重的計算，結(jié)合專家系統(tǒng)的評價等級，將致命風險賦值5分，嚴重風險賦值4分，較大風險賦值3分，一般風險賦值2分，計算得出各因素指標對準則層的評價值，然后用模糊綜合評價方法，計算出A公司智能交通項目風險的綜合評價值。

通過前面的分析，我們知道準則層對目標層的權重矩陣為：

A=[0.09560.11710.07250.4367

0.05910.2189]

B=A×R

計算后可知，A公司智能交通項目風險總目標的評價值F約為3.2，故我們可以據(jù)此判斷此智能交通項目風險總目標的綜合評價屬于較大風險的范圍。

(二)對A公司智能項目風險評價綜合評價結(jié)果分析

智能項目的風險總評價值為3.2，表明A公司的風險管理總目標屬于較大風險的范圍。

從指標層的綜合評價結(jié)果看，政治風險綜合評價指標結(jié)果表明屬于較大風險。該項指標中的政府項目審批的及時性存在較大的風險，同時其在政治獲準風險所占的指標權重也較大，故在綜合計算時，得出的綜合評價為屬于較大風險。

項目資金風險指標綜合評價結(jié)果表明該項指標屬于嚴重風險，該項指標中成本控制風險和項目融資風險所占的指標權重較大，同時成本控制風險存在非常高的風險性。因此綜合評價的結(jié)果為嚴重風險。

技術風險指標綜合評價結(jié)果顯示該項目風險屬于一般風險，該項指標中的技術設計風險、技術標準、技術資源風險，存在的風險均屬于一般風險，因此在綜合計算時評價結(jié)果屬于一般風險。

項目進度風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于較大風險，該指標中工程延期風險性較大，且在項目進度風險中所占的比重達到了0.6667，因此在綜合計算時評價結(jié)果屬于較大風險。

施工環(huán)境風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于較大風險，該指標中噪聲污染和固體廢棄物污染指標風險性較大，而且在項目整個項目指標中的比重之和達到了0.8，因此在綜合計算時評價結(jié)果屬于較大風險。

工程建設管理風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于一般風險。該項指標包括應急管理風險、成員個性風險、質(zhì)量達標風險以及人力資源沖突風險，各項指標所占比重較為平均，同時處于一般風險和較大風險區(qū)間，所以在綜合計算時評價結(jié)果屬于一般風險。

從準則層指標的綜合評價結(jié)果顯示來分析，項目進度風險所占比重較大，比例為0.44 ，而其指標風險綜合評價的結(jié)果屬于較大風險。在運用模糊綜合評價方法計算出來的項目總風險F評價值為3.2,故可以知道A公司智能交通項目的具有較大風險。

五結(jié)論與展望

智能交通項目是一項高風險的公共基礎建設工程，投資招標很大程度上受政府行政干預，其建設需要投入大量的資金，牽涉到的相關主體錯綜復雜，無論在建設之初還是建設完成之后都會面臨各種風險。所以，智能交通項目的研究，有利于將安全隱患控制在萌芽狀態(tài)，減少事故發(fā)生的概率，同時加強對城市智能交通建設風險的防范和控制，實現(xiàn)資源的整合和利用，有助于實現(xiàn)各方利益最大化。通過研究，得出如下研究結(jié)論：

從指標層的綜合評價結(jié)果看，政治風險綜合評價指標結(jié)果表明屬于較大風險；項目資金風險指標綜合評價結(jié)果表明該項指標屬于嚴重風險，該項指標中成本控制風險和項目融資風險所占的指標權重較大，同時成本控制風險存在非常高的風險性；技術風險指標綜合評價結(jié)果顯示該項目風險屬于一般風險；項目進度風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于較大風險；施工環(huán)境風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于較大風險；工程建設管理風險指標綜合評價結(jié)果顯示該指標總體上屬于一般風險。

在運用模糊綜合評價方法計算出來的項目總風險F評價值為3.2,故可以看出A公司在湖南省茶陵市的智能交通項目有較大的風險。智能交通的建設和普及是城市經(jīng)濟發(fā)展的客觀需要，同時也是城市智能化、互聯(lián)化建設的現(xiàn)實需求。為了減少風險發(fā)生給項目造成的損失，可以采取風險預留和提前措施，從而做好項目風險控制預警，建立風險監(jiān)控體系，通過評估系統(tǒng)對不同階段出現(xiàn)的諸多風險進行識別、監(jiān)控和警報，以便為風險的預警管理提供借鑒和決策參考。[10]因此，提出對該智能交通項目風險管理的建議：(1)建立客觀的風險識別指標系統(tǒng)；(2)采用第三方評估機構對項目風險進行評估；(3)項目風險控制盡量提前做好項目風險控制預警。

城市智能交通項目的建設是一個復雜的系統(tǒng)工程，存在多種風險，論文立足于模糊綜合分析法和專家分析法，所涉及到的風險要素指標的遴選可能不是很全面，必然導致利用層次分析法得出的風險因素評估值和風險控制措施不夠精確，鑒于此，今后的研究中可以選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型(ANN)來分析風險要素的績效貢獻度，從而進一步完善風險要素的評價和管理。

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Risk Assessment Study of the Intelligent Transportation Project Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method——A Case Study of the Intelligent Transportation Project of A Company in Chaling City

WANG Chao1,JIANG Ping1,WANG Xiaoxing2

(1. School of Management, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan 411104，China;2. CRRC, Zhuzhou 412001，China)

Abstract：The construction of intelligent transportation projects involves many elements, large investment, and social environmental factors, with risk identification, risk assessment and risk control. Accurate identification and assessment of the project risks will affect the later risk control and prevention. Based on the current situation of modern intelligent transportation projects and the related risk assessment and management results at home and abroad, this paper takes A company in Chaling City as an example. Through expert analysis and fuzzy AHP, the paper has constructed the index system of risk identification and assessment, in order to identify and assess the risks scientifically in the project and take corresponding countermeasures.

Key words：risk identification; intelligent transportation; index system; risk management and control

收稿日期：2015-06-26

基金項目：湖南工程學院教學改革研究項目“高校企協(xié)同創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式研究”(201517)。

作者簡介：王超(1987—)，男，湖北荊州人，博士，講師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟政策。

中圖分類號：F572.88

文獻標識碼：A

文章編號：1671-1181(2016)02-0010-07