高校后勤管理中的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究

趙 兵，趙潤(rùn)愷

(1.西南民族大學(xué)，四川 成都 610041；2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)，北京 昌平 102206)

高校后勤管理中的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究

趙 兵1，趙潤(rùn)愷2

(1.西南民族大學(xué)，四川 成都 610041；2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)，北京 昌平 102206)

在現(xiàn)階段高?；A(chǔ)設(shè)施逐漸完善的背景下，后勤管理中由于其外包或物業(yè)管理的特殊性而成為了人們相關(guān)研究的焦點(diǎn)，尤其是食堂整體建設(shè)與承包的風(fēng)險(xiǎn)也因?yàn)槌袚?dān)主體多樣而難以分辨，并且定量衡量風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)方以及承擔(dān)方各自負(fù)有的風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任也一直是一個(gè)難題.本文針對(duì)食堂風(fēng)險(xiǎn)的特殊性，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為不同的一級(jí)、二級(jí)類別，區(qū)分出五個(gè)特定風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體.通過(guò)對(duì)不同數(shù)據(jù)以不同方法定量獲取，得到各自范疇下的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值作為我們的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而后將目標(biāo)規(guī)劃與熵權(quán)法相結(jié)合，以特定食堂為例提供給了一種研究食堂風(fēng)險(xiǎn)的可參考方法，并且將兩者之間的結(jié)果做了相關(guān)比較，以期得出有相關(guān)性和普適性的建議.

后勤管理；風(fēng)險(xiǎn)管理；風(fēng)險(xiǎn)分類；風(fēng)險(xiǎn)屬性值；目標(biāo)規(guī)劃；熵權(quán)法

1 研究背景與主要內(nèi)容

本文主要針對(duì)高校后勤管理中食堂建設(shè)與承包風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)分配考慮了一個(gè)較為簡(jiǎn)單的分配方法，結(jié)合所利用數(shù)據(jù)，通過(guò)熵權(quán)法和兩種不同方向的目標(biāo)規(guī)劃法進(jìn)行了初步求解，以期獲得相關(guān)結(jié)論.

在數(shù)據(jù)方面:首先我們決定出食堂建設(shè)和承包的風(fēng)險(xiǎn)的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方，然后通過(guò)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行一次分類，確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)主體集U1-U5，再對(duì)于每一特定風(fēng)險(xiǎn)，分別基于5種不同的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體進(jìn)行更細(xì)的劃分，得到風(fēng)險(xiǎn)主體集下的二次劃分風(fēng)險(xiǎn)集，對(duì)于每一個(gè)二次劃分的風(fēng)險(xiǎn)集，運(yùn)用德爾斐調(diào)查法和專家法再加上自己的經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合層次分析法中的單要素模糊綜合模型，我們便可加總二次劃分風(fēng)險(xiǎn)集的數(shù)值信息，獲得每一風(fēng)險(xiǎn)主體初始的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的分?jǐn)?shù)預(yù)估值，這樣我們便得到了可以被加工進(jìn)行計(jì)算的初始矩陣.

在隨后的數(shù)據(jù)運(yùn)用方面，我們首先通過(guò)熵權(quán)法，按貼近度大小來(lái)確定得到一組風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的順序；然后利用我們課堂所學(xué)的目標(biāo)規(guī)劃，通過(guò)以往風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體實(shí)例的相應(yīng)比例得到各個(gè)主體承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的先驗(yàn)期望率，并使主觀的先驗(yàn)期望率概率與實(shí)際測(cè)算概率之差最小化而得到一個(gè)合理的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)數(shù)，根據(jù)此風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)數(shù)與對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力加權(quán)求和便可得到綜合評(píng)判分?jǐn)?shù)，根據(jù)其高低我們也可以確定風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方的順序；最后我們通過(guò)帶有區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃來(lái)進(jìn)行計(jì)算，并且將三者的結(jié)果進(jìn)行比照和分析，以期得出一定結(jié)論.

2 模型假定

1)食堂承包商、食堂承建商、學(xué)校、金融機(jī)構(gòu)、投資者分別為五個(gè)不同且存在的主體，并且相互之間沒有依存關(guān)系.

2)風(fēng)險(xiǎn)僅限于我們所歸類的風(fēng)險(xiǎn)，并且每一風(fēng)險(xiǎn)都可通過(guò)德爾斐法和層次分析法的結(jié)合加以量化

3)食堂可以外包，并且獨(dú)立，并不是由學(xué)校的物業(yè)公司等統(tǒng)一管理.

4)目標(biāo)規(guī)劃的決策矩陣可以由熵權(quán)法中的風(fēng)險(xiǎn)屬性值矩陣代替，并且量綱方面可以合理吻合.

5)所考慮的風(fēng)險(xiǎn)之間相互獨(dú)立，沒有相關(guān)性等，可以單獨(dú)作為主體承受風(fēng)險(xiǎn)能力的合理量化指標(biāo).

3 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

3.1 風(fēng)險(xiǎn)主體的確定

在這一部分中，我們首先針對(duì)高校的食堂建設(shè)和承包運(yùn)營(yíng)劃分出不同的風(fēng)險(xiǎn)主題，經(jīng)過(guò)篩選和整理，主要的風(fēng)險(xiǎn)主體有如下:

3.1.1 學(xué)校

學(xué)校即是食堂建造的地方，由于學(xué)校內(nèi)部較為完善等，我們可以更抽象地把學(xué)校視如與政府相似的職能主體.總體看來(lái)學(xué)校可以決定食堂承包商、建設(shè)商和投資者，在其中的談判和簽訂過(guò)程中也占據(jù)著主導(dǎo)地位，并且他們?cè)谌^(guò)程中可以監(jiān)督和管理其余主體，進(jìn)行支持或行為限制.學(xué)校同時(shí)也是高校食堂建設(shè)和承包運(yùn)營(yíng)的一個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體，在食堂的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)當(dāng)中，一般的違約或是損傷等都會(huì)承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任，例如在食物中毒或是食堂內(nèi)部的人員受傷等.所以學(xué)校當(dāng)然是一個(gè)主要的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體.

3.1.2 食堂承建商

在食堂的建設(shè)和承包運(yùn)營(yíng)這一流程當(dāng)中，首先發(fā)揮其作用的便是食堂建設(shè)商，他們負(fù)責(zé)食堂的建設(shè)和工期的安排，通過(guò)設(shè)計(jì)、采購(gòu)、施工等工作來(lái)確保項(xiàng)目能在合理的時(shí)間內(nèi)保質(zhì)保量完成.他們?cè)陧?xiàng)目建設(shè)的過(guò)程當(dāng)中是風(fēng)險(xiǎn)的主要承擔(dān)人，例如要承擔(dān)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，完工風(fēng)險(xiǎn)等等.所以食堂承建商也是一個(gè)主要的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體.

3.1.3 食堂承包商

食堂承包商負(fù)責(zé)對(duì)于食堂內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性做出保障，在食堂修建竣工后，通過(guò)與學(xué)校簽訂合同，負(fù)責(zé)對(duì)食堂進(jìn)行經(jīng)營(yíng)和維護(hù)，并且可以通過(guò)學(xué)生在此進(jìn)行的消費(fèi)而獲取盈利，在承包運(yùn)營(yíng)過(guò)程當(dāng)中，其會(huì)面對(duì)政策和法律法規(guī)變化的風(fēng)險(xiǎn)，還有管理機(jī)制、技術(shù)不斷更新等的影響，除此之外也有食堂更換承包商的風(fēng)險(xiǎn).所以，食堂承包商也是風(fēng)險(xiǎn)的主要承擔(dān)方之一.

3.1.4 金融機(jī)構(gòu)

由于建設(shè)食堂的規(guī)模巨大，除了部分私營(yíng)承包的食堂有股東入股部分和私營(yíng)投資者的投資部分外，還有一部分是金融機(jī)構(gòu)的貸款，并且期限較長(zhǎng).由于貸款數(shù)額巨大和時(shí)長(zhǎng)的限制，金融機(jī)構(gòu)不免會(huì)面對(duì)相關(guān)的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)，所以金融機(jī)構(gòu)也是食堂承建和承包運(yùn)營(yíng)的主要風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方之一.

3.1.5 投資者

很多食堂都由大的私營(yíng)企業(yè)或者投資公司進(jìn)行了投資并成為股東，除此之外，也有私人注資的行為只不過(guò)占比很少.在食堂建設(shè)和承包運(yùn)營(yíng)過(guò)程當(dāng)中，投資者能夠作為股東獲取相應(yīng)利潤(rùn)，同理，他們也應(yīng)是食堂建設(shè)和承包中的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方.

3.2 風(fēng)險(xiǎn)分類

風(fēng)險(xiǎn)表示為損失的不確定性，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)，我們的分類方法很多很多，這里不一一列舉，最常見分類則是將風(fēng)險(xiǎn)分類為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)[1].經(jīng)歸納總結(jié)，與建設(shè)和承包經(jīng)營(yíng)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)主要有以下幾種:系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)為政治風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)和不可抗力風(fēng)險(xiǎn)；

非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)為信用風(fēng)險(xiǎn)、建造風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及環(huán)境保護(hù)風(fēng)險(xiǎn).經(jīng)過(guò)篩選，在此處我們的五個(gè)主體都會(huì)承擔(dān)并且占比較大的主要有政治風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn).而除此之外，每個(gè)主體的風(fēng)險(xiǎn)都有較大差異，如食堂承建商所要面臨的完工風(fēng)險(xiǎn)和投資者的利益風(fēng)險(xiǎn)就不屬于任一其他主體所含有的風(fēng)險(xiǎn)范疇，所以我們將每一主體中沒有被五個(gè)主體含有的風(fēng)險(xiǎn)歸類為特有風(fēng)險(xiǎn)(特有風(fēng)險(xiǎn)中可能會(huì)有兩個(gè)主體共同含有的，例如學(xué)校和承建商都會(huì)承擔(dān)工期風(fēng)險(xiǎn)).

經(jīng)過(guò)上述分類，我們已經(jīng)將風(fēng)險(xiǎn)的一類分級(jí)得到，即政治、經(jīng)濟(jì)、法律、信用和特有風(fēng)險(xiǎn)，而二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)則需針對(duì)不同主體來(lái)進(jìn)行獲取，經(jīng)過(guò)分析和斟酌我們得出風(fēng)險(xiǎn)集[2].

3.3 風(fēng)險(xiǎn)屬性值矩陣

1)無(wú)量綱化處理及相關(guān)性分析

指標(biāo)體系中所含的各指標(biāo)類型不盡相同，且具有不同的量綱，因此，需將這些指標(biāo)無(wú)量綱化，再進(jìn)行在綜合評(píng)價(jià).對(duì)每個(gè)變量(指標(biāo))的數(shù)據(jù)分別相關(guān)性分析，計(jì)算指標(biāo)間的pearson相關(guān)系數(shù)，得出相關(guān)系數(shù)矩陣，類間相近性度量的計(jì)算選用類平均法.通過(guò)計(jì)算每個(gè)指標(biāo)見的pearson相關(guān)系數(shù)，可以得知該指標(biāo)體系已經(jīng)包含了主要的風(fēng)險(xiǎn)因素，并且指標(biāo)間信息重疊較少，能夠很好的用以綜合評(píng)價(jià).

五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣

表1 相關(guān)系數(shù)矩陣Table 1 The matrix of correlation coefficient

2)對(duì)定性數(shù)據(jù)的處理

如上所述，在面對(duì)可以用數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確衡量的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值時(shí)，我們可以采用模糊數(shù)學(xué)的方法得到準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)，然而在面對(duì)一些主觀因素較重或者無(wú)法用數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量的指標(biāo)屬性值時(shí)，我們則采用貝葉斯估計(jì)法[3]來(lái)獲取我們需要的信息，貝葉斯定理可以為主體利用搜集到的有效信息來(lái)對(duì)原有判斷進(jìn)行修正，通過(guò)此我們可以很好地刻畫我們的決策準(zhǔn)則，具體如下:

當(dāng)我們面臨一個(gè)選擇時(shí)，如果我們已經(jīng)有了一個(gè)價(jià)值的概念，那么貝葉斯定理可以給我們提供一種方法來(lái)進(jìn)行比較從而決定哪種選擇更好，我們令u為效用函數(shù)，它給一個(gè)行動(dòng)每一個(gè)結(jié)果都能指派一個(gè)數(shù)值，來(lái)反應(yīng)結(jié)果的好壞程度.所以，當(dāng)我們說(shuō)決策A優(yōu)于B時(shí)，我們則有如下的式子進(jìn)行表示:

其中，pi是行動(dòng)Ai可能導(dǎo)致的結(jié)果的概率，而ui是那些結(jié)果的效用，所以其也叫做行動(dòng)Ai的期望效用.在效用是正效應(yīng)的情況下，我們總是選擇期望效用最大的一條路徑，這也便成為EU最大化.

在我們所處理的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的具體問(wèn)題中，針對(duì)每一主體下特殊的無(wú)法用數(shù)據(jù)衡量的具體指標(biāo)值，我們可以采用上述方法來(lái)獲得初始指標(biāo)值.然而，此種方法由于對(duì)于不同的屬性值可能會(huì)采用不同量綱，所以我們需要進(jìn)行無(wú)量綱化，即針對(duì)縱向數(shù)據(jù)列的每一個(gè)數(shù)據(jù)除以max值即可，這樣得到一個(gè)無(wú)量綱化值之后，乘上我們初始的預(yù)期目標(biāo)值90便可以得到相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)承受能力的準(zhǔn)確數(shù)值.重復(fù)此方法我們便可以得到第一層級(jí)指標(biāo)中無(wú)法用數(shù)據(jù)衡量的部分，結(jié)合已用數(shù)據(jù)衡量完成并且可以具體賦值的其他第一層級(jí)指標(biāo)值，我們可以通過(guò)模糊數(shù)學(xué)的方法將其加權(quán)累和，得到各個(gè)主體信用風(fēng)險(xiǎn)類的具體風(fēng)險(xiǎn)屬性值:

具體操作我們以各個(gè)主體的信用風(fēng)險(xiǎn)為例，如下:

結(jié)合我們獲取數(shù)據(jù)中的壞賬比例，我們可以得到學(xué)校的與壞賬相關(guān)的矩陣:

表2 壞賬分類Table 2 The table of the classification of bad debt

而根據(jù)貝葉斯的先驗(yàn)，我們先假設(shè)采取兩種方法的概率為相等的0.5，根據(jù)所得數(shù)據(jù)我們可以得到，這樣所得到的壞賬數(shù)/應(yīng)收賬款總數(shù)為:24338/3，403，000.00＝0.007152，由于這個(gè)是負(fù)向指標(biāo)，即比值越小其風(fēng)險(xiǎn)承受能力越強(qiáng)，所以我們?nèi)〉箶?shù)并且再除以一百，得到其正向修正后的指標(biāo)值為1.39821同理，我們可以得到其他四個(gè)主體的比例分別為0.792319，1.211782，0.652498，0.994282，我們?nèi)∽畲髆ax為1.39821，將每一主體的值分別與其作比在乘上90，取整后即得信用風(fēng)險(xiǎn)行無(wú)量綱化后的取值為:51，78，42，72，64.這也便是我們得到的初始矩陣中第五列的值.

3)對(duì)其它數(shù)據(jù)的處理

對(duì)于其他數(shù)據(jù)的屬性值，我們采用層次分析法中的模糊綜合評(píng)價(jià)法[4]和德爾斐專家法相結(jié)合來(lái)進(jìn)行獲得.

我們運(yùn)用德爾斐法和經(jīng)驗(yàn)分析法得到人們對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方的一個(gè)主觀偏好值，由于我們有5個(gè)不同的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體，所以向量p共有5個(gè)分量.針對(duì)某一特定承擔(dān)主體，我們有屬于其本身的風(fēng)險(xiǎn)屬性，而風(fēng)險(xiǎn)屬性，如上圖所示，已經(jīng)被我們進(jìn)行了較細(xì)的分類，而使用相同的分類范疇也保證了我們可以進(jìn)行橫向比較以及目標(biāo)規(guī)劃的決策可操作性.

對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體xi，我們分別從政治、經(jīng)濟(jì)、法律及特有風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面來(lái)進(jìn)行考量，這也便是我們的屬性集U，針對(duì)每一屬性Ui，我們?cè)倨湎逻M(jìn)行更細(xì)的劃分，例如學(xué)校的政治風(fēng)險(xiǎn)U1我們可以分為U11(因食堂政策改變導(dǎo)致的法律不可抗力)，U12(學(xué)校相關(guān)人員腐敗)兩個(gè)方面.為了得出我們針對(duì)每一特定主體的第一屬性集，我們采用一種層次分析法——模糊綜合評(píng)價(jià)法來(lái)將第二層屬性集的因素進(jìn)行加總，例如投資者的法律風(fēng)險(xiǎn)U3下有與學(xué)校主體發(fā)生訴訟和法庭仲裁風(fēng)險(xiǎn)U31，法律變動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)U32，相關(guān)人員法律及道德素質(zhì)U33，內(nèi)控制度的完善和執(zhí)行U34四個(gè)細(xì)化的指標(biāo)因子，針對(duì)這四個(gè)指標(biāo)因子，我們通過(guò)所得數(shù)據(jù)和預(yù)期值之間的差異以及專家德爾斐等方法得出評(píng)價(jià)要素權(quán)重隸屬子集A＝{a1，a2，a3，a4}后，通過(guò)前期的數(shù)據(jù)獲得我們得到企業(yè)分別在各個(gè)方面獲得的分?jǐn)?shù)B＝{b1，b2，b3，b4}，再以C＝A×BT即可得到法律風(fēng)險(xiǎn)U3這一指標(biāo)所得到的風(fēng)險(xiǎn)值(我們假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)值越高越好，以后所見也如此理解，若不是正向指標(biāo)，我們會(huì)在之后的目標(biāo)規(guī)劃板塊進(jìn)行處理)，并使d32等于C值，這樣我們可以通過(guò)對(duì)5個(gè)主體的分別4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行量化而得到一個(gè)矩陣，將其與先前所得數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合后得到如下矩陣(橫向量分別代表學(xué)校，投資者，金融機(jī)構(gòu)，食堂承建商，食堂承包商這五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體，列向量分別為政治風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，法律風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)，特有風(fēng)險(xiǎn)).

表3 風(fēng)險(xiǎn)屬性值Table 3 The statistical table about risk value

4 熵權(quán)法運(yùn)用

簡(jiǎn)而言之，此方法是通過(guò)信息熵的值獲得對(duì)原矩陣屬性指標(biāo)的加權(quán)向量，而后通過(guò)其與目標(biāo)值的歐式距離來(lái)進(jìn)行判斷，距離越小(離指標(biāo)值貼進(jìn)度越高)即離理想值越近則越優(yōu)[5-6]，具體步驟如下:

由上，我們得出初始矩陣如下圖(為了在excel中進(jìn)行計(jì)算和后續(xù)距離和熵權(quán)的計(jì)算方便，在此對(duì)矩陣進(jìn)行了轉(zhuǎn)置，即此時(shí)列向量分別代表五種不同風(fēng)險(xiǎn)，行向量分別對(duì)應(yīng)五個(gè)不同主題):相對(duì)，我們的目標(biāo)矩陣取預(yù)期值都為90.

首先，我們根據(jù)我們的目標(biāo)差值率(即以每一列與預(yù)期值90相減再除以90的比率值為5?5矩陣中列向量的值)，我們可以得到無(wú)量綱規(guī)范化矩陣，

對(duì)于五個(gè)不同主體的最優(yōu)與最劣評(píng)價(jià)，我們可以得到:

在利用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重之前，我們對(duì)矩陣D進(jìn)行初始化處理，得出標(biāo)準(zhǔn)化矩陣為將上述矩陣代入得到各個(gè)指標(biāo)的概率矩陣Z為:

所以可以得到M1＝1.790088，M2＝0.827852，M3＝2.10882，M4＝0.011341，M5＝0.200633

由于M值越低承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的綜合能力越高，所以很明顯地看出承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的順序次位應(yīng)為K4學(xué)校，K5食堂承包商，K2投資者，K1食堂建設(shè)商，K3金融機(jī)構(gòu).

5 目標(biāo)規(guī)劃

在這里我們采用多屬性決策中的目標(biāo)規(guī)劃[7]，具體內(nèi)容如下:

設(shè)X＝{x1，x2，…xn}為決策問(wèn)題的方案集合，U為屬性集，W為權(quán)重向量，而決策者對(duì)選擇xi為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)者有主觀偏好pi，我們按第i個(gè)屬性u(píng)i進(jìn)行測(cè)度，即可得到aij從而構(gòu)成決策矩陣A.在這里，我們可以將方案集合看作風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方主體集合，屬性集看作風(fēng)險(xiǎn)的不同屬性分類構(gòu)成的集合，測(cè)度值視為相應(yīng)主體承擔(dān)相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的能力，則可以將前面所得到的風(fēng)險(xiǎn)屬性值矩陣直接視為此處的決策矩陣.

為了判斷和對(duì)比不同主體所應(yīng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)量，我們需消除不同物理量綱的影響，即將決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，而處理后的矩陣我們可以得到針對(duì)于每一風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體的綜合風(fēng)險(xiǎn)承受能力與權(quán)重的關(guān)系為:

當(dāng)wi值確定時(shí)，綜合屬性值越大則該主體承擔(dān)越優(yōu)，所以zi可以直接作為客觀偏好值，但是由于決策者經(jīng)常會(huì)對(duì)承擔(dān)主體的選擇有偏好pi，所以若要將客觀和主觀向結(jié)合，我們最優(yōu)的權(quán)數(shù)是當(dāng)偏好值與綜合風(fēng)險(xiǎn)承受能力最近之時(shí)(相同量綱情形下)，用公式表示如下:

且正負(fù)偏差都大于或等于0.

結(jié)合如上所示，我們可以建立目標(biāo)規(guī)劃模型如下:

結(jié)合通過(guò)上述方法求得的w?，我們可以得到主體xi的綜合屬性值為:

具體求解過(guò)程如下:

首先，在前述的數(shù)據(jù)應(yīng)用與模型代入中，我們將屬性都視為正向?qū)傩?負(fù)向可去倒或取負(fù)再規(guī)范化即可)，五種風(fēng)險(xiǎn)也都是如此，即分?jǐn)?shù)越高，抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)得分較高.

對(duì)五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，我們通過(guò)德爾斐專家法可以得到一個(gè)權(quán)數(shù)的范圍，即針對(duì)五個(gè)主題都可通過(guò)一組相應(yīng)的權(quán)數(shù)來(lái)得到合理的分?jǐn)?shù).我們結(jié)合前面所得數(shù)據(jù)和德爾斐法給出權(quán)重的范圍:

對(duì)于五個(gè)風(fēng)險(xiǎn)主體而言，我們根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)查法以及對(duì)實(shí)際案例的考察(通過(guò)將問(wèn)題交予專家讓其根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給不同的合理的p值)可得投資者對(duì)五個(gè)主體K1-K5分別的主觀偏好值可以取為:

我們利用和上述的熵權(quán)法相同的處理數(shù)據(jù)方法，先將矩陣A規(guī)范化:

由于都是正向數(shù)據(jù)，所以:

根據(jù)已經(jīng)有的信息，我們可以有下列目標(biāo)規(guī)劃模型:

求解:

excel:通過(guò)EXCEL中目標(biāo)線性規(guī)劃[8-9]，我們可以得到權(quán)重向量[10]為w1-w5分別為0.1，0.1543，0.15，0.2，0.3957

在目標(biāo)規(guī)劃中，我們通過(guò)對(duì)綜合屬性值排序可以得到優(yōu)先順序?yàn)镵5食堂承包商，K4學(xué)校，K2投資者，K1食堂建設(shè)商，K3金融機(jī)構(gòu).

6 帶區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃

在上述目標(biāo)規(guī)劃方法當(dāng)中，由于我們通過(guò)區(qū)間值進(jìn)行目標(biāo)規(guī)劃求出了確定值，這種方法雖然能較準(zhǔn)確得對(duì)不同承擔(dān)主體來(lái)進(jìn)行比較，然而偶然性和不確定性也較大.另一種合適的方法是進(jìn)行帶有區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃[11-12]，通過(guò)此方法我們可以合理運(yùn)用開始所得到的關(guān)于決策W權(quán)重值的所有信息(有點(diǎn)類似于置信區(qū)間的概念).

為了運(yùn)用帶有區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃，我們對(duì)規(guī)范化后的矩陣進(jìn)行了一個(gè)上下百分之十的區(qū)間拓寬，即決策相關(guān)的規(guī)范化矩陣可以變?yōu)橐粋€(gè)5?10矩陣如下圖(其中相鄰兩列為某一值的上下分別乘1.1和0.9的值)，我們可以得到目標(biāo)規(guī)劃方程如下:

由于我們希望目標(biāo)值在預(yù)期值的上下兩范圍之間，所以取p2為2倍p1的任意值，為方便起見，我們?nèi)∏罢邽?，后者為1.

1)excel:通過(guò)EXCEL中目標(biāo)線性規(guī)劃我們可以得到結(jié)果如下:

排序的結(jié)果也為K4學(xué)校，K5食堂承包商，K2投資者，K1食堂建設(shè)商，K3金融機(jī)構(gòu).

并且我們可求得相應(yīng)五個(gè)承擔(dān)主體的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力所在區(qū)間分別為[0.6811，0.8313]，[0.7024，0.8580]，[0.6634，0.8109]，[0.8118，0.9932]，[0.8054，0.9824].

易見，排序結(jié)果與熵權(quán)法所得值相同.

7 結(jié)論對(duì)比及分析

本文在對(duì)食堂風(fēng)險(xiǎn)[13]進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于目標(biāo)規(guī)劃和熵權(quán)法的方法，利用食堂建設(shè)、承包及運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目期間風(fēng)險(xiǎn)屬性值的數(shù)據(jù)等，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)的承擔(dān)主體進(jìn)行實(shí)證研究，得到以下結(jié)論:

1)模型對(duì)比

在帶區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃中，我們可以看到其所得方案排序與用熵值法一致.相較而言，熵權(quán)法是用歐式距離計(jì)算實(shí)際值與目標(biāo)值之間的差距而取最小值即最優(yōu)方案；而目標(biāo)規(guī)劃則利用了主觀性較強(qiáng)的pi一值，這在一定程度上會(huì)對(duì)原結(jié)果造成影響，不過(guò)兩種方法各有其優(yōu)越性.前者是從客觀角度純粹從數(shù)學(xué)的距離性上進(jìn)行分析，按照風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力強(qiáng)弱來(lái)進(jìn)行排序；而后者則考慮了人為的主觀因素，在其中添加了人的偏好變量，可以包含更多的因素.我們可以看到兩種方法在結(jié)果上是大致相同的，只有一二位的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體稍有差異.

而第三種帶區(qū)間的目標(biāo)規(guī)劃雖然只是在決策矩陣中上下增減了百分之十，但是卻有效地利用了其中所有的信息，在建立方程時(shí)與前面的目標(biāo)規(guī)劃雖然大同小異，但是所得結(jié)果卻是不同的，并且每個(gè)承擔(dān)主體既能給出區(qū)間值又能給出一個(gè)準(zhǔn)確的中心值，可以說(shuō)是一個(gè)簡(jiǎn)單易懂但卻行之有效的評(píng)判方法.

2)相關(guān)建議

由于食堂建設(shè)項(xiàng)目是一個(gè)特許協(xié)議，所以政策風(fēng)險(xiǎn)[14]是首先應(yīng)當(dāng)防范的，并且基于我們所得出的結(jié)論，其主要是由學(xué)校進(jìn)行絕大部分的擔(dān)負(fù)職能.所以為了保證食堂運(yùn)營(yíng)期間的長(zhǎng)期穩(wěn)定，學(xué)校的話語(yǔ)顯得至關(guān)重要.由于在協(xié)議中明確了學(xué)校部門必須承擔(dān)的義務(wù)和與其控制力相匹配的風(fēng)險(xiǎn)，并提供一定的政策保證.如果合作主體之間相抵觸，或者在投資回報(bào)率滿足不了私營(yíng)機(jī)構(gòu)或個(gè)人投資者對(duì)利潤(rùn)的要求時(shí)，學(xué)校應(yīng)適當(dāng)?shù)奶峁┻M(jìn)一步政策支持和相應(yīng)的措施以保證食堂建設(shè)及運(yùn)營(yíng)等的可行性，所以學(xué)校在食堂的各個(gè)流程中做出相關(guān)決定等時(shí)需要格外的謹(jǐn)慎.

在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[15]方面，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)屬性值遠(yuǎn)小于其他四者，所以在考慮風(fēng)險(xiǎn)時(shí)可以對(duì)其賦予相對(duì)較少的重視.這也是由于由于投資總額中來(lái)自與金融機(jī)構(gòu)的部分與投資者的部分相比會(huì)少很多，所以在項(xiàng)目資本和其他等方面將我們考慮的范圍縮得更小一點(diǎn)并且更有針對(duì)性地提出應(yīng)對(duì)方法和改善措施.

投資人和承建商及運(yùn)營(yíng)商作為三個(gè)承擔(dān)屬性值相近的主體，其對(duì)食堂承建項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)影響大小也相對(duì)接近.承建商的風(fēng)險(xiǎn)全來(lái)自于第一階段，所以可以考慮為先決風(fēng)險(xiǎn)，在項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)時(shí)期可以不用將此主體劃在考慮范疇.

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(責(zé)任編輯:羅敏，付強(qiáng)，李建忠，張陽(yáng)；英文編輯:周序林)

Risk problem research for logistic management in colleges and universities

ZHAO Bing1，ZHAO Run-kai2
(1.Southwest University for Nationalities，Chengdu610041，P.R.C.；
2.Central University of Finance and Economics，Beijing102206，P.R.C.)

Nowadays，as the infrastructure in school is ameliorated，canteen，owing to the specialty of its ownership and management，becomes the focus of research.The risk of the canteen remains hard to distinguish.Moreover，it is a troublesome issue to measure the responsibility of the risk-taking subject in a quantitative way.This paper aims at the specialty of the risk of canteen.the risk is divided into two levels and five subjects are recognized as the risk-taking ones.Based on the value of weighing the risk，the goal model and the entropy method are used to give a quantitative rank of the risk-taking subjects from the high risk to the low rick.Then these two approaches are compared and some relative suggestions are given.

logistic management；risk management；risk classification；risk index；goal model；entropy method

F22；G647.6

A

2095-4271(2015)04-0512-08

10.11920/xnmdzk.2015.04.023

2014-12-10

趙兵(1965-)，男，漢族，四川西充人，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向:城鄉(xiāng)規(guī)劃與生態(tài)規(guī)劃.E-mail:190288595＠qq.com；趙潤(rùn)愷(1994-)，男，漢族，四川成都人，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院2012級(jí)金融數(shù)學(xué)專業(yè)學(xué)生，研究方向統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)(金融數(shù)學(xué))以及項(xiàng)目融資管理；E-mail:191574225＠qq.com.

國(guó)家社科基金項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)09XMZ041)；四川省科技廳科技支撐項(xiàng)目(2012SZ0053)