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    鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)風險評價

    2015-05-11 08:12:26鄭明貴袁緯芳
    有色金屬科學與工程 2015年2期
    關鍵詞:物元選區(qū)資源

    鄭明貴, 袁緯芳

    (江西理工大學,a.礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心;b.經(jīng)濟管理學院,江西 贛州 341000)

    0 引 言

    鋁礦資源的海外開發(fā)是我國鋁礦企業(yè) “走出去”的主要途徑,也是我國經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的重要保障.礦產(chǎn)資源地下埋藏的多樣性和復雜性,特別在海外開發(fā)鋁礦資源,投資環(huán)境極為復雜,為有效地規(guī)避風險,爭取更高的投資回報,對投資區(qū)域的風險進行科學地評價是進行海外鋁礦資源開發(fā)的基礎性工作.

    對于礦產(chǎn)資源海外開發(fā)的戰(zhàn)略選區(qū)問題,國內(nèi)學者也作了一些研究:蒲含勇[1]對東道國境外投資環(huán)境進行了比較研究,得出了美國、加拿大、澳大利亞、智利4國具有很好的礦業(yè)投資環(huán)境,不過這個結論是根據(jù)20世紀90年代前期的調(diào)查所得,不能代表如今更加復雜多變的礦業(yè)投資環(huán)境,只能作為我國選擇礦業(yè)投資目標國的一個理論分析框架;雷涯鄰,徐向陽等[2]認為應根據(jù)我國的稀缺礦種來確定相應的目標投資國,還需對目標國的投資環(huán)境進行綜合評價與對比,從而選定最佳投資區(qū)位;許敬華,陳甲斌[3]從周邊國家礦產(chǎn)資源的自然稟賦、與我國的政治經(jīng)濟貿(mào)易關系和地緣優(yōu)勢出發(fā),得出周邊國家是我國礦業(yè)“走出去”的首選區(qū)域.

    回顧文獻發(fā)現(xiàn),更多學者偏向采用模型,并結合某一礦種對投資環(huán)境做更細致地評價:李金發(fā)[4]建立了區(qū)域礦產(chǎn)資源優(yōu)勢評價模型來確定礦產(chǎn)資源的區(qū)位優(yōu)勢度;劉明瑜[5]引入常權原理,構建海外礦業(yè)投資區(qū)位選擇評價模型,利用常權和變權評價模型對銅礦資源儲備豐富的國家的區(qū)位優(yōu)勢進行評價;張美麗[6]和李紅梅[7]建立因子分析模型分別對鋁礦儲備選區(qū)和鐵礦資源豐富國家的投資環(huán)境進行了綜合研究;鄭明貴[8]利用模糊綜合評價法對海外銅礦資源開發(fā)利用環(huán)境進行了評價;智天雨[9]利用聚類分析和主成分分析法,建立了我國石油企業(yè)對外直接投資環(huán)境評價模型,并進行實證分析將15個國家按投資程度適宜劃分為4類.

    1 評價指標體系的構建

    1.1 風險因素的識別

    通過查閱國內(nèi)外礦產(chǎn)資源海外開發(fā)區(qū)位選擇風險評價相關文獻[10-16],采用專家調(diào)查法識別主要風險因素,如表1所示,鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)面臨的風險主要包括政治風險、政策法律風險、宏觀經(jīng)濟風險、金融風險、社會風險、運營風險、資源風險和自然風險等8個層面.

    表1 風險評價指標權重

    1.2 評價指標權重的確定

    在風險因素識別的基礎上,構建了鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)風險評價指標體系.并采用專家調(diào)查法確定權重,在此向研究院、高等院校和企業(yè)礦業(yè)工程領域的20名專家發(fā)出了賦權調(diào)查表,共收回有效問卷15份,通過計算15位專家賦予的各指標權重值的均值得到鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)風險評價權重如表1所示.

    2 云物元風險評價模型的建立

    2.1 云物元理論

    1)云理論.設U是由精確數(shù)值組成的定量論域,A是U上的定性概念,對于U上的任意一個元素x,都存在一個具有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù) μA(x)∈[0,1],是x對A的隸屬度,隸屬度在論域上的分布為隸屬云,簡稱為云,每一個x則稱為一個云滴[17].

    云模型通過其數(shù)字特征來描述,云的數(shù)字特征是云計算的數(shù)值基礎,由期望(Ex)[18]、熵(En)[19]及超熵(He)[20]來表示,它們將事物的隨機性和模糊性聯(lián)系起來,構成了定性概念和定量值間的模糊映射.

    2)云物元模型.將物元理論引入云模型中,采用云模型對物元進行重新構造,用物元的一般方法對事物進行分析[19-20].

    當一個事物具有多個特征,如果事物N用n個特征 c1,c2,…,cn和對應的量值 x1,x2,…,xn來描述,則表示為:

    用云來表示定性概念的自然語言值,便構成了“事物、特征、云量值”的有序三元值,稱為云物元,記為:

    用M表示標準事物,μ(x)表示與事物特征對應的量值x的隸屬度,若m個標準事物用共同的n個特征 c1,c2,…,cn及其對應的量值 x 的隸屬度 μ1(x1i),μ1(x2i),…,μ1(xmi)來描述,稱其為 m 個事物的 n 維復合云物元,記為:

    2.2 評價基本步驟

    借助云模型在解決隨機性和模糊性問題方面的優(yōu)勢,結合物元理論在處理事物間矛盾關系的特點,將包含多個指標的戰(zhàn)略選區(qū)風險使用多維物元來進行定量描述,建立基于云物元理論的風險評價模型,具體評價步驟如下:

    1)評價指標量化.為將各國風險情況進行量化,需對各二級指標進行分級,分級規(guī)則如表2所示.

    表2 二級指標分級規(guī)則

    續(xù)表2 二級指標分級規(guī)則

    2)風險等級的劃分.將風險劃分為5個等級,即低 [0,0.2]、 較低 (0.2,0.4]、 一般 (0.4,0.6]、 較高(0.6,0.8]、高(0.8,1.0].

    3)構建評價物元.對于戰(zhàn)略選區(qū)風險評價體系,將一國風險狀況作為目標層物元,為總物元,包括8個一級指標,即政治風險、政策法律風險、宏觀經(jīng)濟風險、金融風險、社會風險、運營風險、資源風險和自然風險,每個一級指標可作為一個項目層物元.對于以上8個一級指標,又分為25個子項目,可作為待評估物元,因此,各待評估物元可表示為:

    式(4)中:Ii(i=1,2,…,8)為待評價子項目層物元,Iip(p=1,2,…,n)是 Ii所對應的 n 個二級指標;vip是Iip所對應的量值.

    4)確定經(jīng)典域和節(jié)域.各風險等級經(jīng)典域的物元表示如下:

    其中:Nj(j=1,2,…,m)表示第 j類風險評價等級;Iin(i=1,2,…,n)是各二級指標;Vjip為 Nj關于 Iin所確定的量值范圍,即各風險等級關于對應評價指標的量值范圍——經(jīng)典域.根據(jù)風險等級的劃分,得到風險“低”經(jīng)典域為 R1、風險“較低”經(jīng)典域為 R2、風險“一般”經(jīng)典域為R3、風險“較高”經(jīng)典域為R4、風險“高”經(jīng)典域為R5,具體表示如下:

    在經(jīng)典域的基礎上,各指標的節(jié)域為各指標5個等級總的取值范圍.即:

    5)確定模型的經(jīng)典域和節(jié)域.根據(jù)上述物元中的經(jīng)典域和節(jié)域,利用式(6)和式(7)求出云模型中的Ex和En.

    根據(jù)He的定義,結合本文實際,將其定為:He=0.007,從而得到各待評價物元的經(jīng)典域為:

    6)計算各二級指標對各風險等級間的隸屬度.將各待評價物元的二級指標特征值當成一個云滴,利用式(8)計算其對各風險等級云的隸屬度.

    7)計算各一級指標對各風險等級的隸屬度.待評價物元對風險等級j的隸屬度可直接根據(jù)其二級指標對各等級的隸屬度經(jīng)過加權得到:

    其中:yj(Ri)為第i個待評價的指標層物元對風險等級j的隸屬度;yj(Iip)為第i個待評價的指標層物元所對應的第ip個二級指標對風險等級j的隸屬度;ωip為該二級指標相對于第i個待評價的指標層物元的權重.

    8)計算待評價對象目標層物元對各風險等級的隸屬度.利用各待評價對象的指標層物元對各風險等級的隸屬度可通過同樣的加權方法而得到:

    9)物元風險等級的評定.根據(jù)“隸屬度最大原則”確定各物元所屬的風險等級,即若:

    則物元R屬于風險等級j.

    3 案例分析

    3.1 原始數(shù)據(jù)

    選取了13個鋁礦資源相對豐富的國家作為評價對象,對所構建風險評價模型進行應用.根據(jù)表2的分級規(guī)則,對這13個國家的資料進行量化,得到各個國家二級指標的風險值如表3所示.

    3.2 計算風險值隸屬度

    將各二級指標當成一個云滴,根據(jù)式(8)計算其對各風險等級云的隸屬度.利用Matlab編程(因篇幅所限代碼省略)試驗1 003次,求取1 003次確定度的中位數(shù)作為該云滴對該等級云的隸屬度,求出的各二級指標的所有取值對5個風險等級云的隸屬度如表4所示.

    表3 13個國家二級指標風險值

    表4 各風險值對各風險等級的隸屬度

    3.3 戰(zhàn)略選區(qū)風險評價

    利用所建立的云物元模型對鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)進行風險評價,以幾內(nèi)亞為例,具體評價步驟如下:

    1)確定待評價物元.根據(jù)表3確定幾內(nèi)亞的待評價物元為:

    2)二級指標風險評價.根據(jù)幾內(nèi)亞的待評價物元,利用表4確定其各二級指標對各風險等級的隸屬度.

    3)各指標層物元(一級指標)風險評價.利用式(9),根據(jù)各二級指標對各風險的隸屬度及其權重確定各一級指標對各風險等級的隸屬度,以政治風險I1為例:

    同理,利用式(9)求出其他7個一級指標對各風險的隸屬度,利用式(11)得到該國一級指標所屬的風險等級結果如表5所示.

    表5 幾內(nèi)亞各一級指標對各風險等級的隸屬度及風險等級

    重復以上步驟,可依次求出其他12個國家各一 級指標所處的風險等級狀況,如表6所示.

    表6 各國一級指標所屬的風險等級

    4)目標層物元(總風險)風險評價.利用式(10),根據(jù)表5并結合各二級指標的權重確定各一級指標對各風險等級的隸屬度.

    因此,幾內(nèi)亞的風險等級為較高.

    同理,得出其他12個國家目標層(總風險)風險等級狀況,如表7所示.

    3.4 結果分析

    風險評價結果顯示:澳大利亞和美國處于“低”風險狀態(tài);巴西、印度、圭亞那、哈薩克斯坦處于“較低”風險狀態(tài);越南、蘇里南和俄羅斯處于“一般”風險狀態(tài);幾內(nèi)亞、牙買加、希臘處于“較高”風險狀態(tài);委瑞內(nèi)拉處于“高”風險狀態(tài).結合我國鋁礦資源海外開發(fā)現(xiàn)狀來看,主要涉及的國家有澳大利亞、美國和幾內(nèi)亞,澳大利亞和美國經(jīng)云物元模型風險評價后顯示,其處在“低”風險狀態(tài);幾內(nèi)亞整體風險雖然較高,但其占全球四分之一的鋁礦資源儲量和穩(wěn)定的政治、社會局勢吸引了不少投資者.

    表7 各國風險等級狀況

    4 結 論

    1)采用專家調(diào)查法對鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)面臨的風險因素進行了識別,發(fā)現(xiàn)其主要來自政治風險、政策法律風險、宏觀經(jīng)濟風險、金融風險、社會風險、運營風險、資源風險和自然風險這8個層面,并將這8類風險細化為25個二級指標,建立了鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)風險評價指標體系.

    2)將云理論引入到物元理論中,用Matlab軟件計算各風險等級的隸屬度,建立了基于云物元理論的鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)風險評價模型.通過實際應用可看出,該模型的實用性較強,步驟簡明,可以實現(xiàn)自然語言值描述的定性概念的不確定性評估,并定量地評價出每個國家每個風險所處的風險等級,為科學管理和決策提供一定的參考依據(jù).

    3)選取了13個鋁礦資源豐富國家對所建立的云物元模型進行應用,結果顯示:澳大利亞和美國處于“低”風險狀態(tài),巴西、印度、圭亞那、哈薩克斯坦處于“較低”風險狀態(tài),是進行鋁礦資源海外開發(fā)的“首選區(qū)”;越南、蘇里南和俄羅斯處于“一般”風險狀態(tài),是進行鋁礦資源海外開發(fā)的“次選區(qū)”;幾內(nèi)亞、牙買加、希臘處于“較高”風險狀態(tài),委瑞內(nèi)拉處于“高”風險狀態(tài),是進行鋁礦資源海外開發(fā)的“慎選區(qū)”.

    [1]蒲含勇.礦業(yè)國際投資環(huán)境比較分析[J].礦產(chǎn)保護與利用,2000(5):5-9.

    [2]雷涯鄰,徐向陽,潘錫輝.我國稀缺礦產(chǎn)資源對外投資戰(zhàn)略選區(qū)的思考[J].中國國土資源經(jīng)濟,2004(6):33-36.

    [3]許敬華,陳甲斌.礦業(yè)“走出去”的首選區(qū)域——周邊國家[J].采礦技術,2006(3):30-33.

    [4]李金發(fā).礦產(chǎn)資源戰(zhàn)略評價體系研究[M].北京:中國地質(zhì)大學出版社,2006.

    [5]劉明瑜.海外礦業(yè)投資區(qū)位選擇研究與應用[D].贛州:江西理工大學,2012.

    [6]張美麗.中國對外鋁礦直接投資的區(qū)位選擇研究[D].北京:北方工業(yè)大學,2012.

    [7]李紅梅.我國鐵礦石行業(yè)對外直接投資區(qū)位選擇研究[D].無錫:江南大學,2012.

    [8]鄭明貴,龔婷.海外礦產(chǎn)資源開發(fā)模糊綜合評價模型研究[J].黃金,2012(2):23-26.

    [9]智天雨.中國石油企業(yè)對外直接投資的區(qū)位選擇研究[D].上海:上海外國語大學,2012.

    [10]袁緯芳,鄭明貴,陳家愿.鋁礦資源海外開發(fā)戰(zhàn)略選區(qū)政治風險評價[J].江西理工大學學報,2014,35(2):35-41.

    [11]鄭明貴,袁緯芳,陳家愿.世界主要鋁礦資源國家宏觀經(jīng)濟風險評價研究[J].資源與產(chǎn)業(yè),2014,16(3):1-5.

    [12]郝立輝.我國企業(yè)海外礦業(yè)投資面臨的風險與對策[J].現(xiàn)代商業(yè),2011(33):50-51.

    [13]岳意定,李岱.區(qū)域經(jīng)濟投資風險多層次灰色評價研究[J].經(jīng)濟地理,2014(1):42-46.

    [14]陳仲伯,段愛珍,段睿.湖南省高新技術產(chǎn)業(yè)風險投資運作模式研究[J].經(jīng)濟地理,2003(1):33-37.

    [15]郎一環(huán),王禮茂,張明華.中國短缺資源跨國開發(fā)的風險管理——以石油為例[J].資源科學,2003(5):22-27.

    [16]馬衛(wèi)鋒,黃運成,劉瑩.構建石油金融體系:中國石油安全的戰(zhàn)略選擇[J].資源科學,2005(6):18-22.

    [17]李德毅,杜鵑.不確定性人工智能[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.

    [18]楊薛明,苑津莎,王劍鋒,等.基于云理論的配電網(wǎng)空間負荷預測方法研究[J].中國電機工程學報,2006(6):30-36.

    [19]江輝,張清聯(lián),彭建春.基于改進云物元模型的風電場電能質(zhì)量評價[J].電網(wǎng)技術,2014(1):205-210.

    [20]唐秋生,趙勝男,呂先洋.基于云物元評估模型的綠色供應鏈績效研究[J].重慶交通大學學報(自然科學版),2011(2):340-343.

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