馬 甜
(北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100044)
近年來,我國(guó)新能源汽車的使用率大幅提升,已超過了加拿大、美國(guó)、韓國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家[1]. 然而,我國(guó)充電樁的數(shù)量一直不能滿足新能源汽車的充電需求. PPP模式在引入社會(huì)資本的同時(shí)引進(jìn)了關(guān)鍵技術(shù)和先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn),有效加快了充電樁的建設(shè). 同時(shí),社會(huì)資本參與充電樁建設(shè)的方式在發(fā)達(dá)國(guó)家也有實(shí)踐,比如:美國(guó)賓西法尼亞洲的WestSmart項(xiàng)目[2],德國(guó)的CrowdStrom模型. 我國(guó)政府也出臺(tái)了一系列的政策鼓勵(lì)政府和私人資本合作以加快充電樁的建設(shè),并于2020年5月,將充電樁列入“新基建”領(lǐng)域[3]. 但是,在充電樁建設(shè)過程中,接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等技術(shù)問題[4]、盈利能力比較弱[5]等經(jīng)濟(jì)問題、不完善的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等政策問題以及PPP經(jīng)驗(yàn)的缺乏[5-6]都阻礙充電樁的發(fā)展. 因此,對(duì)新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),有助于找到關(guān)鍵指標(biāo)并及時(shí)采取相應(yīng)的措施,以解決新能源汽車“里程焦慮”的難題.
目前,對(duì)于新能源汽車充電樁的研究,主要集中在規(guī)劃布局[7]、技術(shù)改進(jìn)[8]等方面,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究還較少. Wu等[5]對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)價(jià),但網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管和信用監(jiān)管的不斷完善,使支付風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)逐漸降低,其評(píng)價(jià)結(jié)果已不符合實(shí)際. 另外,在風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)重要性評(píng)價(jià)方面,變權(quán)理論因能有效減少主觀因素的影響,在風(fēng)電機(jī)組性能評(píng)價(jià)[9]、航空管制員應(yīng)急管理[10]以及新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[11]方面都有應(yīng)用. 因此,本文利用FAHP-變權(quán)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重,并通過計(jì)算整體風(fēng)險(xiǎn)值對(duì)可替代方案進(jìn)行優(yōu)選. 不僅為T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目選出最優(yōu)的方案,也為新能源汽車充電樁風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了新的科學(xué)的方法.
風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的建立是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的首要環(huán)節(jié),主要為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)確定兩個(gè)部分. 本文利用文獻(xiàn)整理和案例分析的方法,依據(jù)PEST理論(Political,Economic,Social,Technological)從政策/法律、經(jīng)濟(jì)/金融、社會(huì)/環(huán)境及技術(shù)四個(gè)方面識(shí)別出新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目的24項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),邀請(qǐng)相關(guān)行業(yè)專家對(duì)各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行判斷,找出關(guān)鍵指標(biāo),建立指標(biāo)體系.
為了符合科學(xué)性、全面性、合理性的原則,通過閱讀PPP 項(xiàng)目、新能源汽車充電樁等相關(guān)的文獻(xiàn),從項(xiàng)目公司的角度對(duì)可能導(dǎo)致新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目失敗的原因進(jìn)行初步提煉,然后通過分析新能源汽車充電樁PPP 項(xiàng)目的相關(guān)案例對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行補(bǔ)充,最后確定了4 項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)、24 項(xiàng)三級(jí)指標(biāo),如表1所示.
表1 風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)清單Tab.1 List of risk indexes
為了確定影響新能源汽車充電樁PPP 項(xiàng)目的關(guān)鍵指標(biāo),本文采用問卷調(diào)查的方式,分別邀請(qǐng)了新能源汽車充電樁、PPP、風(fēng)險(xiǎn)管理方面的研究專家,政府機(jī)構(gòu)及國(guó)家電網(wǎng)相應(yīng)的管理人員共30 人對(duì)24項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行打分. 然后計(jì)算平均得分并降序排列,最后進(jìn)行歸一化處理,打分采用五分制的原則,結(jié)果如表2所示.
表2 風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的相對(duì)重要性情況Tab.2 Relative importance of risk indexes
續(xù)表
根據(jù)文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[12]評(píng)價(jià)依據(jù),選取歸一化值≥0.50的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo),因此去除配套設(shè)施不足等8 項(xiàng)三級(jí)指標(biāo),選取剩下的16 項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),建立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系,如圖1所示.
AHP在評(píng)價(jià)過程中存在一定的局限性,比如:一致性的判斷標(biāo)準(zhǔn)(CR<0.1)缺乏科學(xué)依據(jù),判斷矩陣的一致性與人類思維的一致性有明顯差異等[13]. 為了彌補(bǔ)AHP的缺陷,本文采用模糊層次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,F(xiàn)AHP),確定新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的常權(quán)權(quán)重.
通過對(duì)邀請(qǐng)的新能源汽車充電樁領(lǐng)域、PPP、風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的30位專家咨詢,自下而上依次對(duì)不同層級(jí)各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性進(jìn)行判斷,計(jì)算其平均分并進(jìn)行四舍五入,得到模糊互補(bǔ)判斷矩陣,計(jì)算結(jié)果如下:
對(duì)于構(gòu)造出的模糊互補(bǔ)判斷矩陣,需要考慮一致性. 因此將模糊互補(bǔ)判斷矩陣轉(zhuǎn)化為模糊一致矩陣R=(rij)n×n[14],模糊一致矩陣通過公式(1)~(3)求得,其結(jié)果可用于常權(quán)權(quán)重的計(jì)算.
同級(jí)指標(biāo)相對(duì)權(quán)重的計(jì)算公式如下:
式中:k為指標(biāo)編號(hào),k=1,2,3,…,n;wi為第i個(gè)元素所占的權(quán)重值;a為權(quán)重轉(zhuǎn)換系數(shù),a=(n-1)/2.
根據(jù)以上公式求得各個(gè)指標(biāo)的局部權(quán)重及全局權(quán)重如表3所示.
表3 指標(biāo)的權(quán)重值Tab.3 Weight values of the indexes
目前,中國(guó)新能源汽車充電樁PPP 項(xiàng)目至今全部沒有完成最后的移交,對(duì)于正處于準(zhǔn)備階段的項(xiàng)目,沒有充分的可以借鑒的經(jīng)驗(yàn). 同時(shí),中國(guó)一些省份已經(jīng)提出了備選方案的建設(shè)需求,并得到了國(guó)家和地方政策的大力支持[6]. 因此,本文選取目前正處于準(zhǔn)備階段的新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目——T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目,對(duì)其不同備選方案的整體風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算并排序,以選出整體風(fēng)險(xiǎn)值最小的方案.
為了對(duì)T市充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目的三個(gè)備選方案A1,A2和A3的整體風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算,本文從起初邀請(qǐng)的25位中選取五個(gè)領(lǐng)域的從業(yè)人員5名(E1 E2 E3 E4 E5)對(duì)不同備選方案的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行打分,打分采用五分制的原則,具體的打分情況如表4所示.
表4 專家對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.4 Evaluation results of different risk indexes by expert
續(xù)表
常權(quán)權(quán)重往往忽視了權(quán)重較低的指標(biāo)在極端情況下對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響,并且同一指標(biāo)的權(quán)重會(huì)因方案的不同而不同[10]. 汪培莊提出了變權(quán)理論以對(duì)常權(quán)權(quán)重進(jìn)行修正[14],減少了主觀因素對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響[15],保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的公正性. 對(duì)于新能源汽車充電樁PPP 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià),各指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)值越高,風(fēng)險(xiǎn)越嚴(yán)重. 因此,本文采用激勵(lì)機(jī)制的變權(quán)公式對(duì)常權(quán)權(quán)重進(jìn)行修正. 變權(quán)公式如下(α=0.5):
根據(jù)表3的數(shù)據(jù)及變權(quán)公式求得修正后的權(quán)重值,如表5所示.
表5 修正后的權(quán)重值Tab.5 The revised weight value
專家對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)判具有一定的灰度[16],且風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系是一個(gè)復(fù)雜體系,每個(gè)指標(biāo)都具有隨機(jī)性的特點(diǎn),與灰色特征非常吻合. 同時(shí),每項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)都無法準(zhǔn)確地定量描述. 因此,針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的復(fù)雜性、不確定性和模糊性等特點(diǎn),將灰色理論與模糊評(píng)價(jià)方法相結(jié)合,對(duì)新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目備選方案的整體風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行計(jì)算.
3.3.1 確定評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及劃分灰類 根據(jù)灰色理論的一般評(píng)價(jià)準(zhǔn)則及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要求,將評(píng)價(jià)等級(jí)V 劃分為五個(gè)灰類,即V=(v1,v2,v3,v4,v5)=(1,3,5,7,9),其中,分值∈[0,2)為極低風(fēng)險(xiǎn),分值∈[2,4)為低風(fēng)險(xiǎn),分值∈[4,6)為中等風(fēng)險(xiǎn),分值∈[6,8)為高風(fēng)險(xiǎn),分值∈[8,10]為極高風(fēng)險(xiǎn). 對(duì)應(yīng)的公式如下:
其中:dki表示第k個(gè)專家對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的判斷,其值在表4中列出.
3.3.2 建立灰色評(píng)價(jià)矩陣 首先,計(jì)算某個(gè)二級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)三級(jí)指標(biāo)屬于第j個(gè)灰類的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)gij,即計(jì)算五位專家對(duì)第i個(gè)三級(jí)指標(biāo)的打分屬于第j個(gè)灰類的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)之和.
總體灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)為某個(gè)二級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)三級(jí)指標(biāo)屬于五個(gè)灰類的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)gij之和.
因此,某個(gè)二級(jí)指標(biāo)下第i個(gè)三級(jí)指標(biāo)屬于第j個(gè)灰類的灰權(quán)值為該三級(jí)指標(biāo)屬于第j個(gè)灰類的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)與屬于五個(gè)灰類的灰色統(tǒng)計(jì)數(shù)之和的比值.
由各個(gè)指標(biāo)分別屬于每個(gè)灰類的灰權(quán)值構(gòu)成灰色模糊評(píng)價(jià)矩陣,如下:
3.3.3 整體風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算 得到灰色模糊評(píng)價(jià)矩陣后,利用以下公式進(jìn)行整體風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算:
三級(jí)指標(biāo)的計(jì)算公式:
二級(jí)指標(biāo)的計(jì)算公式:
整體風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算公式:
通過利用公式(7)~(14)計(jì)算出各個(gè)替代方案的整體風(fēng)險(xiǎn)值,如表6所示.
表6 各個(gè)備選方案的整體風(fēng)險(xiǎn)值及排序情況Tab.6 The overall risk value and ranking of each alternative scheme
3.3.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果分析 從表5各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)修正后的權(quán)重值可以看出,在政策/法律風(fēng)險(xiǎn)方面,方案A1的比重略高于方案A2和方案A3;在經(jīng)濟(jì)/金融風(fēng)險(xiǎn)方面,方案A2的比重略高于方案A1和方案A3;在社會(huì)/環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)方面,方案A3的比重略高于方案A1和方案A2;在技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)方面,方案A1的比重略高于方案A2和方案A3. 在其三級(jí)指標(biāo)的局部權(quán)重中可以看出方案A1較方案A2土地征用的風(fēng)險(xiǎn)較高,方案A2運(yùn)營(yíng)維護(hù)成本高的可能性較大,而方案A3的運(yùn)營(yíng)收入低的風(fēng)險(xiǎn)較小.
從表6三個(gè)備選方案的總體風(fēng)險(xiǎn)值可以看出,三個(gè)方案的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)都處于中等偏上水平,在三個(gè)備選方案中,備選方案A1的整體風(fēng)險(xiǎn)值最高為6.115,備選方案A2的整體風(fēng)險(xiǎn)值最低為5.811. 因此,對(duì)于新能源汽車充電樁PPP項(xiàng)目公司而言,應(yīng)該選擇備選方案A2進(jìn)行充電樁的建設(shè),承擔(dān)相對(duì)較小的風(fēng)險(xiǎn)以減少項(xiàng)目公司的損失.
新能源汽車的普及是目前改進(jìn)日益嚴(yán)重的環(huán)境問題的一個(gè)非常有效的方法,因此,盡快使車樁比達(dá)到1∶1是急需解決的難題. 備選方案A2的風(fēng)險(xiǎn)值最小為5.811,處于中等偏高的水平,因此,項(xiàng)目公司在項(xiàng)目的整個(gè)生命期內(nèi)要采取必要的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施,減少風(fēng)險(xiǎn)的損失程度并使其處于可控的范圍內(nèi). 在備選方案A2中,不穩(wěn)定的政策、電池成本高、充電樁接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、PPP經(jīng)驗(yàn)的缺乏是所占權(quán)重較大的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo). 基于備選方案A2,項(xiàng)目公司應(yīng)采取的措施如下:
1)政府部門應(yīng)設(shè)置加分,評(píng)獎(jiǎng)評(píng)優(yōu)等競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制促進(jìn)新能源汽車充電樁市場(chǎng)的良性發(fā)展;制定財(cái)政補(bǔ)貼機(jī)制以及加大科研投入,推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新以解決充電樁的技術(shù)難題;并積極保護(hù)數(shù)據(jù)安全. 同時(shí)推行國(guó)家自主標(biāo)準(zhǔn)體系,統(tǒng)一充電基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn),對(duì)關(guān)鍵部件、材料和工藝進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,解決充電樁接口與新能源汽車不兼容的問題.
2)私人部門應(yīng)建立新能源汽車充電樁綜合管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)充電樁從規(guī)劃、選址、建造、運(yùn)營(yíng)維護(hù)全流程的信息傳遞與共享,保證缺陷管理及電子元器件維護(hù)的及時(shí)性;加強(qiáng)移動(dòng)端對(duì)充電樁數(shù)據(jù)的跟蹤,實(shí)現(xiàn)用戶實(shí)時(shí)查詢和追蹤充電樁的信息. 在用戶體驗(yàn)方面,私人部門應(yīng)積極與高?;蚩蒲袡C(jī)構(gòu)合作,加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新,促進(jìn)高功率充電,給予用戶同汽油車一樣的體驗(yàn). 此外,私人部門應(yīng)積極學(xué)習(xí)類似項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn),總結(jié)本項(xiàng)目可以借鑒的部分.