浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析（共5篇）

篇1：浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

[摘 要]本文从定性的角度给出了发电行业投资风险的影响因素，并对各个风险因素如何对电力行业投资产生影响，以及影响力的大小等问题进行了具体分析;针对发电行业投资风险影响因素，建立了解释结构模型(ISM)，运用此模型对发电行业投资风险进行层次划分，找出了各个风险因素的主次关系和内在联系，便于投资者抓住主要风险进行控制，通过具体案例分析了该方法的科学性和可行性。

[关键词]电力投资;风险评估;解释结构模型

1 电力投资风险因素的解释结构模型分析

1.1 ISM简介

ISM是美国J.华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题而开发的。其特点是把复杂的系统首先分解为若干子系统(要素)，然后分析组成复杂系统大量要素之间的二元关系，并最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。

1.2 确定电力投资项目所面临的风险因素集

通过资料的分析和对现有技术人员风险管理经验的调研以及对不同层次需求的了解，本文从一般风险管理的角度出发，以发电行业项目投资风险为例，归纳出实施过程中面临的主要风险因素有：电价风险;建设成本风险;融资风险及汇率风险;发电成本风险;电力产业结构调整;国家税收、能源、环境政策;排污费;洁净替代能源的价格;国家GDP的增长;电煤价格风险;市场供求关系;电力市场体制的改革;新能源的开发及应用。于是，就得到发电行业投资风险系统的要素集S={S1,S2,S3,…，S13}.需注意，这里所列的要素集及其相关关系，只是一种典型条件分析的结果。在具体应用时，可视项目的具体情况对风险要素有所增减或对要素影响关系有所调整。

1.3 建立风险结构关系的邻接和可达矩阵

下面开始通过ISM模型逐步分析风险之间的结构关系。

设影响发电行业投资风险的n个要素构成集合S={Sii=1――n}.对应上文，n=13.由表1可以建立要素集合的邻接矩阵A=(aij)m×n A表示了不同风险要素之间的直接结构关系。其中，当某两个风险要素之间存在关系时，矩阵相应位置的值置为1,否则置为0,即：

aij=[JB({]1,i≠j且Si、Sj有直接关系时?

0,i≠j且Si、Sj没有直接关系或i=j[JB)]

1.4 对可达矩阵进行级间划分

所谓级间划分，就是将不同风险划分为不同层次，以便风险管理者在进行管理风险时，做到事先心中有一个孰先孰后、孰重孰轻的框架。首先了解几个概念。可达集：将可达矩阵第Si行中所有元素为1的列对应的要素组成的集合定义为要素Si的可达集，用R(Si)表示。前因集：将可达矩阵第Si列中所有元素为1的行对应的要素组成的集合定义为要素Si的前因集，用T(Si)表示。最高级要素集：若R(Si)∩T(Si)=R(Si)，则定义R(Si)为最高级要素集。由此定义可知，当R(Si)为最高级要素集时，Si影响的要素(构成S的可达集)完全包含在影响Si的要素(构成Si的前因集)中，这说明，R(Si)中的要素均能在T(Si)中找到Si的前因。

下文首先按上述定义，从式(1)结果中找出最高级要素。

由M知：R(Si)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S1)={S1,S2,S3,…，S13}.因为R(S1)∩T(S1)={S1,S4,S8,S10,S11,S13}=R(S1)，故R(S1)是最高级要素集。同理，R(S2)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S2)={(S2)}.因为R(S2)∩T(S2)≠R(S2)，故R(S2)不是最高级要素集。

类似的，可判断R(S1)，R(S4)，R(S8)，R(S10)和R(S13)也为最高级要素集。由最高级要素集对应的要素组成第1级L1={S1,S4,S8,S10,S11,S13}.在可达矩阵中，划去L1要素对应的行和列，得到第2级可达矩阵，见表1.

在第2级可达矩阵基础上，依据最高级要素集的定义，判断出R(S2)、R(S3)、R(S7)和R(S12)为最高级要素集。由此时得到的最高级要素集对应的要素组成第2级L2={S2,S3,S7,S12}.再从第L2级可达矩阵中划去L2要素对应的行和列得到第3级可达矩阵。

1.5 建立骨架矩阵N和结构模型ISM

将某一级内完全连通的要素称为强关联要素，所谓完全连通，是指这些要素之间互为前因、互为后果关系。根据这一定义，可判断出在L1―― L5中，只有L1中的要素S1与S4,S8,S10,S11,S13是强关联要素。可以将S4,S8,S10,S11,S13减掉，只选择S1为代表要素建立骨架矩阵。骨架矩阵实际上就是一种缩减的可达矩阵，参见表2.

2 火电项目投资风险结构分析案例

1 案例条件

东南沿海M城市计划于在其郊区投资300×2MW的燃煤机组，以满足未来社会经济发展的需求。M城市附近没有可以开发的水电资源，国家也没有在该城市发展新能源的计划，但该城市附近存在煤炭企业，所以火电是其最佳的选择。然而，该项目面对煤炭价格持续走高、电力市场改革步伐加快、国家先后颁布了一系列高成本使用能源的约束政策与环境保护措施等不确定因素，会给项目投资带来风险。如何规避投资风险、提高竞争力成为该电力投资项目风险管理需要重点考虑和解决的问题。

2.2 风险结构分析结果

下文将利用上节解释结构模型分析的结果对该城市火电项目投资风险的.主要因素进行解释性分析。第1级的6个要素存在一般意义上的强关联关系。但从该城市火电项目投资的总体形势看，有些要素自身还处于发展初期或所占规模很小，难以在风险总量上对项目投资构成威胁。例如，因为该城市附近没有可以开发的水电资源，同时国家也没有在该城市发展新能源的计划，因此替代能源和新能源在M城市火电项目投资中的影响基本可以忽略不计，于是可以在对此火电项目投资风险的主要因素进行解释性分析时省略要素S8与S13.另外，考虑到该城市属于旅游城市，重工业在其总的工业中所占比重不高，出现电力短缺局面的概率很低，故要素S11也可以省略。另外，在考虑第2级要素对第1级要素影响关系方面，鉴于M城市是旅游城市并对环境质量要求较高，所以需要重点考虑排污费、电力市场化改革对上网电价的影响;由于上面忽略了S11,故可以去掉第3级(S9)，并认为第4级(S5)直接对电力市场改革产生影响;同时，将第5级(S6)分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样，表1可以变成表2所示为第4级(S5)直接对电力市场改革产生影响;同时，将第5级(S9)分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样，表1可以变成表2所示形式。

由表2并结合该城市特点可以清晰地看到：环境、能源、税收政策是影响该火电投资项目风险的根本原因，而该城市是旅游城市的特点使得环境这一问题更加严峻。另外，电煤价格、燃料外的发电成本和上网电价是风险管理需要重点关注的要素，控制好它们，项目的风险管理就成功了一半。目前，火电企业中电煤价格在发电成本中约占60%,而该城市如何利用附近有煤炭企业这一优势，在厂网分离、竞价上网的电力市场环境中提高自身竞争力显得尤为重要。同样，如何控制火电企业的运营成本对降低上网电价也有着极为重要的意义。

综上，该项目在注意控制第1级要素风险的同时，必须提高对排污费的重视程度。这是由该城市的旅游城市特点决定的。虽然这点不属于第1级要素，但对该城市火电投资项目而言，其重要性不亚于第1级要素。 3 规避风险的建议性措施

对于电煤价格风险，发电企业为了获得稳定而相对廉价的煤炭供应，必须尽量减少中间环节，M城市正好可以与附近煤矿企业进行长期合作，或将其收购不失为一种明智的做法。对于降低燃料外的运营成本，可以通过加强内部成本管理，在各个环节上降本挖潜增效。至于排污费的问题，现在主要的手段还是通过技术改造来减少废气废水的排放，如对焚烧炉进行脱硫改造，可以减少二氧化硫的排放;虽然这些改造将提高建设成本的风险，但从长远来看还是利大于弊。

3 结 论

影响发电行业投资风险的因素很多，本文用系统工程的方法剖析了发电行业投资风险的影响因素并建立起解释结构模型，可对于投资者发挥如下一些积极作用：有助于投资者理清各个风险因素之间的内在联系。发电投资风险是一个相互影响的整体，在进行风险管理时不能割裂它们之间的内在关系。运用ISM模型化方法，可以得到一个层次清楚、脉络清晰的风险系统结构，为投资者进行全面的风险管理提供了完整框架，为风险量化提供了模型依据。为投资者理清了风险因素的主次关系，以便风险管理者在进行管理风险时，做到事先心中有一个孰先孰后、孰重孰轻的框架。

参考文献：

[1]马歌。对中国电力投资中存在问题的思考[J].特区经济，(7)。

[2]熊伟。电力投资无法回避的风险[J].财经界，(1)。

[3]陈鹏。不确定因素抬高了电力投资的风险―与凯捷中国副总裁陈持平对话[J].中国电业，2006(5)。

[4]汪应洛。系统工程理论，方法与应用[M].北京：高等教育出版社，.?

篇2：浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

1.1 ISM简介

ISM是美国J.华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会经济系统有关问题而开发的。其特点是把复杂的系统首先分解为若干子系统 (要素) , 然后分析组成复杂系统大量要素之间的二元关系, 并最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型。

1.2 确定电力投资项目所面临的风险因素集

通过资料的分析和对现有技术人员风险管理经验的调研以及对不同层次需求的了解, 本文从一般风险管理的角度出发, 以发电行业项目投资风险为例, 归纳出实施过程中面临的主要风险因素有:电价风险;建设成本风险;融资风险及汇率风险;发电成本风险;电力产业结构调整;国家税收、能源、环境政策;排污费;洁净替代能源的价格;国家GDP的增长;电煤价格风险;市场供求关系;电力市场体制的改革;新能源的开发及应用。于是, 就得到发电行业投资风险系统的要素集S={S1, S2, S3, …, S13}。需注意, 这里所列的要素集及其相关关系, 只是一种典型条件分析的结果。在具体应用时, 可视项目的具体情况对风险要素有所增减或对要素影响关系有所调整。

1.3 建立风险结构关系的邻接和可达矩阵

下面开始通过ISM模型逐步分析风险之间的结构关系。

设影响发电行业投资风险的n个要素构成集合S={Si︱i=1～n}。对应上文, n=13。由表1可以建立要素集合的邻接矩阵A= (aij) m×nA表示了不同风险要素之间的直接结构关系。其中, 当某两个风险要素之间存在关系时, 矩阵相应位置的值置为1, 否则置为0, 即:

undefined

1.4 对可达矩阵进行级间划分

所谓级间划分, 就是将不同风险划分为不同层次, 以便风险管理者在进行管理风险时, 做到事先心中有一个孰先孰后、孰重孰轻的框架。首先了解几个概念。可达集:将可达矩阵第Si行中所有元素为1的列对应的要素组成的集合定义为要素Si的可达集, 用R (Si) 表示。前因集:将可达矩阵第Si列中所有元素为1的行对应的要素组成的集合定义为要素Si的前因集, 用T (Si) 表示。最高级要素集:若R (Si) ∩T (Si) =R (Si) , 则定义R (Si) 为最高级要素集。由此定义可知, 当R (Si) 为最高级要素集时, Si影响的要素 (构成S的可达集) 完全包含在影响Si的要素 (构成Si的前因集) 中, 这说明, R (Si) 中的要素均能在T (Si) 中找到Si的前因。

下文首先按上述定义, 从式 (1) 结果中找出最高级要素。

由M知:R (Si) ={S1, S4, S8, S10, S11, S13}, T (S1) ={S1, S2, S3, …, S13}。因为R (S1) ∩T (S1) ={S1, S4, S8, S10, S11, S13}=R (S1) , 故R (S1) 是最高级要素集。同理, R (S2) ={S1, S4, S8, S10, S11, S13}, T (S2) ={ (S2) }。因为R (S2) ∩T (S2) ≠R (S2) , 故R (S2) 不是最高级要素集。

类似的, 可判断R (S1) , R (S4) , R (S8) , R (S10) 和R (S13) 也为最高级要素集。由最高级要素集对应的要素组成第1级L1={S1, S4, S8, S10, S11, S13}。在可达矩阵中, 划去L1要素对应的行和列, 得到第2级可达矩阵, 见表1。

在第2级可达矩阵基础上, 依据最高级要素集的定义, 判断出R (S2) 、R (S3) 、R (S7) 和R (S12) 为最高级要素集。由此时得到的最高级要素集对应的要素组成第2级L2={S2, S3, S7, S12}。再从第L2级可达矩阵中划去L2要素对应的行和列得到第3级可达矩阵。

1.5 建立骨架矩阵N和结构模型ISM

将某一级内完全连通的要素称为强关联要素, 所谓完全连通, 是指这些要素之间互为前因、互为后果关系。根据这一定义, 可判断出在L1～ L5中, 只有L1中的要素S1与S4, S8, S10, S11, S13是强关联要素。可以将S4, S8, S10, S11, S13减掉, 只选择S1为代表要素建立骨架矩阵。骨架矩阵实际上就是一种缩减的可达矩阵, 参见表2。

2 火电项目投资风险结构分析案例

2.1 案例条件

东南沿海M城市计划于2009年在其郊区投资300×2MW的燃煤机组, 以满足未来社会经济发展的需求。M城市附近没有可以开发的水电资源, 国家也没有在该城市发展新能源的计划, 但该城市附近存在煤炭企业, 所以火电是其最佳的选择。然而, 该项目面对煤炭价格持续走高、电力市场改革步伐加快、国家先后颁布了一系列高成本使用能源的约束政策与环境保护措施等不确定因素, 会给项目投资带来风险。如何规避投资风险、提高竞争力成为该电力投资项目风险管理需要重点考虑和解决的问题。

2.2 风险结构分析结果

下文将利用上节解释结构模型分析的结果对该城市火电项目投资风险的主要因素进行解释性分析。第1级的6个要素存在一般意义上的强关联关系。但从该城市火电项目投资的总体形势看, 有些要素自身还处于发展初期或所占规模很小, 难以在风险总量上对项目投资构成威胁。例如, 因为该城市附近没有可以开发的水电资源, 同时国家也没有在该城市发展新能源的计划, 因此替代能源和新能源在M城市火电项目投资中的影响基本可以忽略不计, 于是可以在对此火电项目投资风险的主要因素进行解释性分析时省略要素S8与S13。另外, 考虑到该城市属于旅游城市, 重工业在其总的工业中所占比重不高, 出现电力短缺局面的概率很低, 故要素S11也可以省略。另外, 在考虑第2级要素对第1级要素影响关系方面, 鉴于M城市是旅游城市并对环境质量要求较高, 所以需要重点考虑排污费、电力市场化改革对上网电价的影响;由于上面忽略了S11, 故可以去掉第3级 (S9) , 并认为第4级 (S5) 直接对电力市场改革产生影响;同时, 将第5级 (S6) 分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样, 表1可以变成表2所示为第4级 (S5) 直接对电力市场改革产生影响;同时, 将第5级 (S9) 分成环境政策、能源政策和税收政策三个子要素。这样, 表1可以变成表2所示形式。

由表2并结合该城市特点可以清晰地看到:环境、能源、税收政策是影响该火电投资项目风险的根本原因, 而该城市是旅游城市的特点使得环境这一问题更加严峻。另外, 电煤价格、燃料外的发电成本和上网电价是风险管理需要重点关注的要素, 控制好它们, 项目的风险管理就成功了一半。目前, 火电企业中电煤价格在发电成本中约占60%, 而该城市如何利用附近有煤炭企业这一优势, 在厂网分离、竞价上网的电力市场环境中提高自身竞争力显得尤为重要。同样, 如何控制火电企业的运营成本对降低上网电价也有着极为重要的意义。

综上, 该项目在注意控制第1级要素风险的同时, 必须提高对排污费的重视程度。这是由该城市的旅游城市特点决定的。虽然这点不属于第1级要素, 但对该城市火电投资项目而言, 其重要性不亚于第1级要素。

2.3 规避风险的建议性措施

对于电煤价格风险, 发电企业为了获得稳定而相对廉价的煤炭供应, 必须尽量减少中间环节, M城市正好可以与附近煤矿企业进行长期合作, 或将其收购不失为一种明智的做法。对于降低燃料外的运营成本, 可以通过加强内部成本管理, 在各个环节上降本挖潜增效。至于排污费的问题, 现在主要的手段还是通过技术改造来减少废气废水的排放, 如对焚烧炉进行脱硫改造, 可以减少二氧化硫的排放;虽然这些改造将提高建设成本的风险, 但从长远来看还是利大于弊。

3 结 论

影响发电行业投资风险的因素很多, 本文用系统工程的方法剖析了发电行业投资风险的影响因素并建立起解释结构模型, 可对于投资者发挥如下一些积极作用:有助于投资者理清各个风险因素之间的内在联系。发电投资风险是一个相互影响的整体, 在进行风险管理时不能割裂它们之间的内在关系。运用ISM模型化方法, 可以得到一个层次清楚、脉络清晰的风险系统结构, 为投资者进行全面的风险管理提供了完整框架, 为风险量化提供了模型依据。为投资者理清了风险因素的主次关系, 以便风险管理者在进行管理风险时, 做到事先心中有一个孰先孰后、孰重孰轻的框架。

参考文献

[1]马歌.对中国电力投资中存在问题的思考[J].特区经济, 2006 (7) .

[2]熊伟.电力投资无法回避的风险[J].财经界, 2005 (1) .

[3]陈鹏.不确定因素抬高了电力投资的风险—与凯捷中国副总裁陈持平对话[J].中国电业, 2006 (5) .

篇3：浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

(上海海事大学 a.商船学院； b. 航运仿真技术教育部工程研究中心，上海 201306)

0 引 言

近年来我国沿海港口已经建成多个液化天然气(Liquefied Natural Gas, LNG)接收站，如辽宁大连鲶鱼湾、河北唐山曹妃甸、青岛胶南市董家口、江苏洋口、上海洋山、浙江宁波北仑等.LNG船舶进出港会给港口船舶常态交通带来巨大的航行安全风险，轻者将造成船舶损伤，阻碍港口交通；重者将造成船舶爆炸和环境污染，造成重大的人员伤亡、财产损失，社会影响十分恶劣.LNG船舶进出港航行风险因素的多样化与LNG船舶航行环境的多变性使港口经营人和海上交通管理部门不可能对每种潜在的风险都有充分的准备，因此必需采取有效的措施控制风险.

目前，国内外对LNG船舶风险的研究主要集中在LNG泄漏、LNG码头及LNG船舶海上航行等方面，涉及到LNG船舶进出港过程风险的较少.罗志勇[1]采用模糊综合评价方法，对大连LNG码头进行风险评估，借此对LNG泄漏事故的后果进行深入探讨，建立模拟火灾和爆炸后果的预测模型，再结合LNG码头和船舶的实际情况，提出风险预防措施和管理对策.柴田[2]选用易燃、易爆、有毒重大危险源评价法，结合模糊理论中的关联算法计算综合抵消因子，对大鹏湾LNG码头进行风险综合评价，建立蒸气云爆炸伤害模型和火灾伤害模型，并开发出LNG码头风险评价的辅助软件.陈建辉[3]结合层次分析和模糊数学的方法对LNG码头进行评价，最后选用洋浦港LNG码头作为安全性模糊综合评判的例证.张万磊[4]采用未确知测度评价模型对大型LNG船舶进出曹妃甸港区的通航安全保障进行评价，得出目前LNG船舶的通航安全等级为一般安全.黄涛[5]运用F-ANP(模糊网络分析法)建立LNG航线运输风险评价模型和运输航线风险评估模型，并在海南某LNG项目的航线选择和配船中验证模型的可行性. VANEM等[6]利用FSA(综合安全评估法)对LNG船舶碰撞、爆炸、火灾和搁浅等事故发生的原因进行分析，建立事故成因模型，认为LNG船舶事故多数是由码头装卸货期间的操作不当引起的.KIM等[7]利用对LNG船舶中玻璃纤维复合材料特性的分析对LNG泄漏的原理进行深入研究，对LNG船舶的储运方式提出相关建议.

在上述文献的基础上, 本文从LNG船舶进出港全过程涉及到的各安全要素着手, 建立LNG船舶进出港风险因素的解释结构模型(Interpretative Structural Modeling，ISM)，提出LNG船舶进出港风险控制的措施和建议.

1 LNG船舶进出港风险因素的ISM

ISM法是美国Warfield教授于1973年为分析复杂社会经济系统相关问题而提出的一种方法.该方法把复杂的系统分解为若干子系统(或因素)，利用人们的经验和知识，在有向图、矩阵等工具和计算机技术辅助下构成一个多级阶梯的结构模型，并通过文字加以解释说明，明确问题的层次和整体结构，提高对问题的认识和理解程度.ISM属于概念模型，它可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好结构关系的模型.[8-10]

考虑到影响LNG船舶进出港的各风险因素的从属关系不太明确，不具有简单的分类学特征，为直接求出各因素之间的关系，本文采用ISM法对LNG船舶进出港的风险因素进行分析，根据各风险因素的影响程度和影响层次对各因素进行划分, 构建一个多级阶梯的结构模型，帮助决策者寻找出直接风险因素和间接风险因素,从而将精力集中于关键点,提高决策效率.[11-12]

1.1 确定风险因素

利用对多个LNG码头营运的区域环境、LNG船舶的航行特点及实船试验的研究成果，将初步筛选出的风险因素以开放式提问的方式征询专家意见.专家小组由有经验的7位教授、5位船长、8位高级引航员、4位在海事局从事船舶监督的工作人员以及3位熟悉港航安全论证的人员组成.通过专家们的深入分析，最终确定关键问题为LNG船舶进出港的高风险(F0).LNG船舶进出港过程中存在的16个风险因素(Fi,i=1,2,…,16)及对这些风险因素的具体描述见表1.

1.2 建立风险因素的邻接矩阵和可达矩阵

1.2.1 邻接矩阵A

邻接矩阵A表示系统要素间基本二元关系或直接联系情况.若A=(aij)n ×n, 则定义

(1)

LNG船舶进出港各风险因素之间关系的邻接矩阵为

表1 LNG船舶进出港的风险因素

1.2.2 可达矩阵R

可达矩阵[13]描述有向连接图各节点间经过一定长度的通路后可达到的程度，表示不同风险之间存在的所有直接和间接的结构关系.可达矩阵有一个重要的特性，即推移性.下面根据式(1)求解可达矩阵.

令Ai= (A+I)i，1 ≤i≤n-1,运用布尔运算规则(0+0=0，0+1=1，1+0=1，1+1=1，0×0 =0，0×1=0，1×0=0，1×1=1)依次运算后可得

A1≠A2≠…≠Ar-1=Ar，r≤n-1

式中:n为矩阵阶数，则

在《数据库语言》课程中，第一堂课引入大数据应用案例教学方法，可以引领学生紧跟大数据时代潮流，增进学生的学习兴趣和信心。

Ar-1= (A+I)r-1=R

1.3 级间划分，建立解释结构模型

级间划分以可达矩阵为准则将不同风险因素划分为不同层次.根据风险要素的先行集A(ni)和可达集R(ni)的定义,一个多级结构的最上级要素ni的可行集R(ni)只能由ni本身和ni的强连接要素组成，最高级要素的先行集A(ni)也只能由ni本身、ni的下一级可达要素和ni的强连接要素组成.其中，强连接指要素之间互为可达.由此，最上一级单元ni必须满足R(ni)=R(ni)∩A(ni).

在确定结构的最高一级要素以后，划去可达矩阵中相应的行和列，再从剩余的可达矩阵中寻找新的最高一级要素，不断迭代后最终获得按级间排列的可达矩阵R0.

根据上述方法，从R开始，分别找到各级的最高级要素集：L1={F16}，L2={F1，F9，F12，F13}，L3={F2，F6，F10，F14}，L4={F3，F5}，L5={F4，F7，F8，F11}，L6={F15}.用有向枝连接相邻级别间的要素(1′部分)及同一级别的要素(1″部分)，得到

由R0可以详细分析各要素间如何互相影响，所建ISM见图1.

图1 LNG船舶进出港风险因素的ISM

2 LNG船舶进出港风险ISM的分析

通过LNG船舶进出港风险因素的ISM可以明确LNG船舶进出港风险产生机理.从图1可以看出，在关键问题为LNG船舶进出港的高风险的前提下，各影响因素大致可以分为6个层次.

第1层为LNG船舶事故(F16).LNG船舶事故是最关键因素，对LNG船舶进出港安全产生直接影响.可见在LNG船舶进出港时, 防止船舶航行过程中发生LNG 泄漏、火灾、爆炸、碰撞、搁浅等事故至关重要.

第3层为船舶流量(F6)、气象水文条件(F2)、LNG船舶适航性(F10)和人为因素(F14).这4个要素之间属强连接关系，彼此之间具有高度互动性，各要素的部分效果通常是重复的，容易自成一个封闭的系统.除不可抗力因素外，船舶流量和气象水文条件等环境因素很少成为LNG船舶事故的主导因素，但常常对人为因素有诱导作用，导致船员对航行环境估计不足，加之操作不当，可能引发搁浅、自沉、触损和触礁等事故.LNG船舶最终是由人操纵的，船员的素质和基本功是确保船舶维修和保养、保持LNG船舶适航性的关键因素.在恶劣的环境下，船舶本身的状态可能无法适应，但仍可通过人的努力使情况有所改善，使事故的损失降到最低.

第4层为港内水域(F3)和邻近水域其他水工设施(F5).LNG码头的进港航道及航行水域应满足LNG船舶不乘潮通航的要求，码头前沿设计水深应保证满载LNG船舶在当地“理论最低潮面”时能够安全停靠，并预留LNG船舶紧急制动的安全水域.由于LNG本身具有易燃、易爆、低温、低沸点等性质，为减少LNG码头与邻近水域其他水工设施的互相影响，LNG 码头应设置在全年常风向的下风侧.

第5层为LNG码头附近碍航物(F4)，LNG船舶要素(F11)，政策、法规、制度(F7)和海事主管部门监管(F8).LNG船舶要素有时会成为LNG船舶事故的主要因素，特别是LNG船舶倾覆或沉没的事故以及在船舶失控的情况下发生的事故.为避免船舶在发生碰撞和搁浅等事故时对LNG船舶的货舱造成损坏,所有LNG船舶均应使用双层船壳.政策、法规、制度和海事主管部门监管不是引发LNG船舶事故的直接原因，但往往是事故深层次的原因.为达到预防LNG船舶事故的目的，就应从管理的角度剖析LNG船舶事故的原因,严格按照LNG码头安全管理规定，制定监管方案并落实到人，做好现场的安全监管和LNG码头靠泊期间的监护.当然，海事主管部门监管的力度及相关政策、法规、制度的完善与落实在事故预防中的作用是不容忽视的.

第6层为LNG码头特点(F15).LNG船舶的高危险性使LNG码头在建造时具有很强的排他性.LNG码头不是一个简单的靠船泊位,应按照一个专用港口(即使规模不算大)和接收站统一安排,包括总平面布置、口门宽度、施工工艺、陆域高程、护岸设置、环保等，尤其是海上交通安全、防污染均需在建设前逐一论证.[15]

3 结束语

采用系统工程中的ISM法，建立LNG船舶进出港风险因素的ISM，探讨影响LNG船舶进出港风险的各因素的结构层次关系，为风险因素识别、评价提供新思路.在专家小组确定风险因素的基础上，应用ISM有效地建立起各因素间的层次关系，直观把握对LNG船舶进出港作业产生影响的各因素的层次关系，为有关部门保障LNG船舶进出港作业安全提供参考.

参考文献：

[1] 罗志勇. LNG码头和船舶的风险评估及后果预测研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2012 .

[2] 柴田. 大鹏湾液化天然气码头风险评价的研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2006.

[3] 陈建辉. 液化天然气专用码头安全论证的研究[D]. 大连: 大连海事大学, 2007.

[4] 张万磊. 大型LNG船舶进出曹妃甸港区通航安全保障评价研究[D]. 武汉: 武汉理工大学, 2009.

[5] 黄涛. LNG运输航线风险评估及航线配船研究[D]. 武汉: 武汉理工大学， 2012.

[7] KIM B G, LEE D G. Leakage characteristics of the glass fabric composite barriers of LNG ships[J]. Composite Structures, 2008, 86(1): 27-36.

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篇4：浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

供应链风险是指供应链在运行过程中,由于各种无法预知的不确定因素的存在,打破了供应链的正常运作,使链上各成员受到影响的状况。供应链风险传导是指风险源越过企业的风险阈值,借助一定的载体,沿某一路径,传给另一企业的过程。本文基于供应链风险传导机理,以节点企业的状态信息为出发点,沿供应链风险传导方向的逆方向,逆向挖掘供应链风险影响因素,在此过程中,基于三维结构模型来描述企业的状态信息,并构建供应链风险感知因素指标体系。

为了进一步研究供应链风险感知因素,阐述企业状态与供应链风险的关系,本文借助解释结构模型(ISM),厘清供应链风险感知因素间的复杂关系,进而验证风险感知因素指标体系的合理性,同时也为供应链风险防范工作奠定基础。

二、节点企业状态信息的描述——基于三维结构模型

在构建节点企业状态信息的三维结构模型时,首先确定反映企业状态的三大因素,然后分别将这三大因素设为立体空间中的三大维度,紧接着对每一维度指标进行细分,通过分析各指标间及指标与企业状态的关系,对每一维度的指标重新整合,最终确定供应链风险感知指标体系。

(一)企业状态信息的三维结构模型的构建

一个企业的发展水平,既取决于企业自身的状况(如生产能力、偿债能力等),也决定于企业的合作者的评价(如价格的合理性、售后服务情况等),还依赖于企业所在的发展环境。因此,为了系统评价企业的状态信息,本文构建了节点企业状态信息三维结构模型,即:行业环境维、企业能力维、服务水平维,具体见图1:

图1表明,企业的状态是企业能力、服务水平、行业环境三个维度综合作用的结果,可以用以下模型表达:

上式中,B代表企业状态,C代表企业能力,E代表行业环境,S代表服务水平,三者均为B的自变量。企业能力是企业生命力的象征,它影响着企业的服务水平,也受行业环境的制约,企业能力决定了企业的前途与命运。服务水平决定了合作者对企业的满意度,服务水平的好坏也决定了企业能否在这个行业中立足。行业环境在很大程度上受国家政策及其经济运行状况的影响,一个行业的环境状况决定了整个行业的发展方向。

此模型的构建是根据企业的状态由多层面体现的,此模型也是对层次分析理论的延伸与扩张。在节点企业状态信息的三维结构模型中,每一维度都可用层次分析法将指标继续细分,如企业能力由企业的生产能力、科研能力、盈利能力、偿债能力组成;行业环境可由企业的市场影响度、企业间的信息共享情况体现;服务水平由产品质量、产品价格的合理性、企业信誉、供货能力等构成。模型指标分解如图2所示:

(二)基于节点企业状态信息的风险因素挖掘

只有将体现企业状态的相关信息层面充分考虑在内,使企业的状态完整准确地展现,才能挖掘出企业潜在的风险,进而构建相应的风险指标体系。基于节点企业状态信息,对企业进行风险挖掘,关键是对每个维度上的指标进行细分,就可以找出体现企业状态的关键指标,以真实呈现企业状态。

对企业状态信息进行描述,了解企业现状,对企业做出评价,挖掘企业潜在的风险,这项工作早在1966年就已经开始了。最具影响力的是Dickson,他在研究供应商选择时通过调查273名代理商及相关人员,提出了质量、价格、生产设备与产能、交货期等23项选择指标,并将其发表在《采购》杂志上,这一研究成果在当时及后来对企业评估、风险挖掘研究领域产生了深远的影响。

进入21世纪后,随着经济的快速发展,市场环境、供需关系也相应发生了重大转变,原有的评价指标已不能完全适用于如今的企业。因此,在Dickson的研究基础上,学者们纷纷提出了新的指标。Jayaraman(2000)提出了“订货提前期”指标;Lee(2001)提出了“开发新产品能力”指标;Chan(2003)提出了“设计力量”指标;Prahinski(2004)提出了“需求变更能力”指标;Kreng(2005)提出了“交货的准时性、及时性”指标等。

近年来,国内外学者对企业的考核研究仍在继续。国内学者王道平和王煦(2010)根据当今的市场环境和需求变化,提出了“环保”、“企业文化”指标,他认为发展绿色企业是当今时代的要求。钱芝网(2011)提出了供应商选择的7大标准,即质量、服务、成本、可靠性、柔性、管理水平、创新与发展能力,并将其具体细分为28个指标。在他的理念里“企业柔性”位居第一,而不再是传统观念里的质量、服务、成本。

由企业状态体现供应链风险的关系可知,企业状态的正常与否反映了供应链运行的良好程度,企业状态的异常对供应链的运行起着至关重要的作用。因此,为了准确地挖掘企业风险,有必要基于节点企业状态信息的三维结构,对每一维度展开深层次的挖掘。

1. 基于企业能力的供应链风险挖掘。

企业能力决定了企业的综合竞争力,代表企业能力的指标主要有企业的生产能力、科研能力、盈利能力和偿债能力。

(1)生产能力是指企业在规定时间内生产产品的能力。企业生产能力的强与弱主要由企业的装备能力和技术能力决定。企业的装备能力是指企业硬件设施的先进性,是企业完成订单的基本要求。企业要想拥有富有竞争力的生产能力,先进设备是基础,技术能力是关键。技术能力是指企业为了捕捉市场变化,借助装备设施,通过添加新工序等手段来响应市场需求的手段。

(2)科研能力是指企业开发新技术、新产品的能力。企业科研能力的强弱主要体现在开发新产品能力、改变产能和降低成本的能力上。企业要想在激烈的市场环境中生存,快速、灵活地捕捉市场需求是关键,因此,开发新产品是企业时刻都在进行的工作。除此之外,以最低的成本创造出最大的利润,是企业的最终目的。那么,在开发新产品的基础上,降低企业成本、提高企业产能也是企业生存的基础。

(3)盈利能力和偿债能力是企业运营状况的真实体现,它们之间存在因果关系,盈利是偿债的前提条件,企业只有具备一定的盈利能力,才会具备相应的偿债能力。

综上所述,企业能力由企业的科研能力、生产能力、盈利能力和偿债能力体现,它们相互影响、相互作用。企业拥有良好的科研能力,给企业生产能力的提高提供了技术支持,促进了企业生产能力的提高;生产能力提高了,企业也就具备了一定的盈利能力,较强的生产能力是企业获得盈利能力的前提条件;企业只有具备一定的盈利能力,才会具备偿债能力;企业具备了偿债能力,说明企业存在一定的资金基础,而资金支持是企业开展研发的基础。它们之间的关系如图3所示:

2. 基于服务水平的供应链风险挖掘。

服务水平代表了企业的软实力,不仅仅是指宏观上企业提供给顾客的有形或无形的服务。这里的服务水平是指企业主观上可以调配、掌控的,提供给顾客和合作伙伴的一切行为,代表企业服务水平的指标主要有产品质量、产品价格的合理性、交货能力、供应能力和企业信誉。

(1)产品质量用来评判产品是否达到既定要求,它包括产品质量的优劣性和质量的稳定性。质量的优劣性以产品的合格率来体现,即合格产品占总交货产品的百分比,又称产品的达标率。质量的优劣性不仅反映了企业的生产能力,还间接影响到企业信誉。质量的稳定性是针对质量的优劣性而言的,即质量的稳定性是指质量优劣的稳定性,也就是产品达标率的稳定性。

(2)价格的合理性是针对产品质量而言的,判定价格的合理性主要从价格高低、报价程序的合理性和价格弹性三个方面考虑。价格高低是针对产品质量及当时的市场环境而言,一般情况下,产品价格与产品质量成正比,与产品上市时间成反比。同时,产品价格的波动与报价程序也有一定的关系,报价程序越详细、越正规,企业价格越合理。除此之外,产品价格也会随购买数量发生波动,即价格弹性。一般情况下,价格会随着购买数量的增加而降低,两者成反比。

(3)供应能力是指企业在规定时间内完成订单的情况。一般来说,企业的供应能力与企业的生产能力直接挂钩,且企业的生产能力越强,其供应能力也就越强,企业的供应能力主要表现在产品的订货提前期、需求变更能力等方面。订货提前期是指客户从下订单到货物被运送到客户的这段时间。订货提前期不仅考察了企业的生产能力,同时也考察了企业的组织管理能力;需求变更能力是指企业对于内部或外部干扰所能做出的调整范围。当目标顾客的需求增加或发生变化时,企业为了满足顾客需求,必须具备较好的供应能力,具体表现在企业的生产柔性上。

(4)企业的交货能力是指企业交货时,产品是否保质保量,即企业交货的准时性和及时性。有时企业的交货情况也会受到企业供应能力的影响,供应能力决定了企业的交货能力。

(5)企业信誉是指外界合作者、消费者对企业的评价。它主要受企业质量执行情况、售后服务情况内在因素及合作者评价外在因素的影响。企业的质量执行情况是指企业在交货时是否保质保量地完成订单的情况;售后服务情况是指产品在完成交易以后,提供给顾客的各种服务,它是在企业跟踪推进阶段提高企业信誉的一种手段;合作者的评价直接关系着企业的信誉,企业要想树立好的形象,获得市场份额,首先需要获得合作者的认同。

综上所述,企业服务水平的影响因素是相互影响、相互制约的。企业的服务水平最直接的表现方式是产品的质量和企业的供应能力,产品质量又是价格合理性的评判标准,而企业的供应能力在一定程度上决定了企业的交货情况,产品价格的合理性和企业的交货情况最终决定了企业的信誉,同时企业信誉是企业服务水平的综合体现。它们之间的关系如图4所示:

3. 基于行业环境的供应链风险挖掘。

企业的生存都离不开它所处的行业环境,行业环境的有序性体现了整个行业的发展状态,体现企业所处行业环境的指标主要有市场影响度、信息沟通情况。

(1)市场影响度是指该企业在所处行业中的地位,是市场占有率的体现。一个企业的市场影响度与该企业规模及它在同行中的地位有直接的联系。企业规模是对企业生产经营范围的一个划分,同时也是对企业的动产、不动产的划分。企业规模的大小在某种程度上决定了企业的占有率,影响了企业在行业中的地位。与此同时,企业在行业中的地位受企业规模、企业信誉、企业能力等因素影响。

(2)信息沟通情况是指在某个行业中信息的流通情况,包括信息共享程度以及信息传递的及时性和有效性。各行各业都在追求自身利益的最大化,企业在研究市场动态、捕捉市场需求时,为了抓住市场走向,了解行业内相关信息是必要的,行业信息共享程度越大,整个行业发展就越快。除此之外,信息不仅要共享,而且传递要及时、有效,只有快速、无误地抓住市场信息,才能准确地响应市场需求。

综上所述,某个行业的行业环境,是行业内的企业共同作用的结果,而在其中起主导作用的是行业的龙头,它的确定是由其市场影响度决定的。市场影响度与公司规模密切相关,它在一定程度上决定了企业在同行中的地位。行业的龙头决定行业发展趋势,同时它也决定了市场信息的共享程度及信息的传递情况。信息共享程度和信息传递的及时、有效性反映了该行业的信息沟通情况,而行业信息沟通情况也是反映行业环境的重要指标。其相互作用关系可用图5表示:

(三)供应链风险感知指标体系的构建

为了能够进一步细化前述模型中的企业能力、服务水平、行业环境因素,便于完整描述企业状态和挖掘潜在风险,本文基于三维结构模型,通过对每一维度进行风险挖掘,构建了基于企业状态信息的风险感知指标体系,如图6所示:

三、节点企业风险感知因素分析——基于解释结构模型

由供应链风险的产生和传导机理可知,供应链风险受多元化的因素影响,且极其复杂。产生供应链风险的因素颇多,每种影响因素对供应链的影响规律、作用机理也不尽相同。在实际情况下,由三维结构模型可知,这些影响因素之间并不是孤立的,常常伴有因果关系等。因此,为了研究节点企业状态信息因素间的关联性和层次性,验证企业风险感知指标体系的合理性,本文采用解释结构模型来加以分析。

(一)解释结构模型

解释结构模型(ISM)是美国J·华费尔特教授分析复杂的社会经济系统的相关问题,在1973年提出的一种模型。该模型认为:一个复杂的大系统都是由若干个小系统组成的,可以结合人们的实际经验等相关知识和电子计算机的帮助,最终将系统构造成一个多级递阶的结构模型,进而将模糊不清的复杂思想转化成更为直观的结构关系。

对于解释结构模型的应用,近年来不同的学者将其应用于不同的领域。伊洪英、徐丽群(2010)为了研究路网的脆弱性对因素间关联性的影响,构建了路网脆弱性解释结构模型,找出了最直接和最根本的原因,并提出了相应的建议。

王宛秋、张永安(2009)将解释结构模型应用于企业技术并购协同效应影响因素分析中,对所提出的13个协同影响因素进行了合理的解释。

章俊(2015)为了找出影响农村居民医疗服务满意度的直接因素和关键因素,对其影响因素采用解释结构模型进行解释,进而验证了解释结构模型在医疗服务满意度评价中的可行性和科学性。

本文将节点企业状态信息因素作为风险感知要素,采用解释结构模型挖掘企业风险。其解释结构模型构架思路如图7所示:

(二)节点企业风险因素解释结构模型的构建

1. 构建供应链风险感知要素关系结构图。

为了准确识别供应链风险感知要素间的关系,我们邀请了10位不同领域的供应链管理实践专家和10位理论学者对要素i和j的影响关系进行判断。根据实践经验和理论知识,认为供应链风险感知指标体系中的三级指标间的重叠过多,因此本文采用二级指标因素加以验证,对这些指标因素予以命名:运营状况(S1)、生产能力(S2)、科研能力(S3)、价格合理性(S4)、产品质量(S5)、交货情况(S6)、供应能力(S7)、企业信誉(S8)、市场影响度(S9)、信息沟通情况(S10),共计10大因素。其影响关系结构如表1所示:

注:表中A表示Si影响Sj;V表示Sj影响Si;X表示Si、Sj相互影响;O表示Si、Sj没有关系。

2. 构建要素的邻接矩阵A。

为了使各要素间的关系更清晰,需要进行数量化处理。根据表1中各要素间的相互关系,按照以下规则,构建要素间的邻接矩阵。Si对Sj有直接影响,则aij取1,否则取0;Sj对Si有直接影响,则aij取1,否则取0;Si与Sj相互有较强的影响,则aij取1,否则取0。

3. 生成可达矩阵。

得到邻接矩阵A后,计算A+I(I为单位矩阵),然后运用布尔代数规则对A+I做幂运算,直到(A+I)n+1=(A+I)n,得到可达矩阵M=(A+I)n+1,n+1为运算次数,矩阵M中元素Mij为1,说明元素Si对元素Sj存在可达路径,即元素Si对元素Sj存在直接或间接的影响;若元素Mij为0,说明元素Si对元素Sj不存在可达路径,即元素Si对元素Sj没有影响。

借助Matlab软件,得到可达矩阵M:

4. 构建层次化的可达矩阵。

对供应链风险感知要素进行层次的划分,首先对感知要素的整个系统进行区域划分,使得每个子区域相互独立,且子区域内各要素相互影响。根据可达矩阵M找出可达集合R(Si)、先行集合A(Si)和共同集合R(Si)∩A(Si),可达集合R(Si)表示要素Si可以影响到的所有要素的集合,即R(Si)={Si∈N/mij=1};先行集合A(Si)表示所有可以到达Si元素的集合,即A(Si)={Si∈N/mji=1},N表示所有的节点集合;共同集合R(Si)∩A(Si)表示可以相互到达的所有元素的集合。

划分完不同的区域后,对每个子区域进行层次的划分,即依次找出最高级元素。若元素Si满足R(Si)∩A(Si)=R(Si),那么要素Si在解释结构模型中处于最高级位置,然后将其在可达矩阵中划去所有的行和列。以此类推,再从剩下的可达矩阵中找出次高级元素,直到最低一级元素被找出,其结果可见表2:

通过层次划分,将可达矩阵划分为3个层次,L={L1,L2,L3},其中L1={S4,S5,S8};L2={S1,S6,S7,S10};L3={S2,S3,S9},以此为依据,对可达矩阵进行重新排列,得到层次化可达矩阵,即骨架矩阵M'。

(三)节点企业风险因素解释结构模型分析

根据层级的划分结果,我们可以得到节点企业风险感知因素的解释结构模型,如图9所示:

从节点企业风险感知因素的解释结构模型可以看出,利用解释结构模型分析企业风险感知因素,有利于将企业风险感知因素间的复杂关系层次化。根据风险感知因素的递阶结构图可以得出:

构成供应链企业风险的最直接最根本的因素是企业的综合竞争力,具体表现为:生产能力、科研能力、市场影响度。它们是构成供应链风险的最基本的因素,是供应链的内部影响因素,这些因素受到下一层因素的影响,其他因素要通过它们才能影响供应链。因此,要想从根本上杜绝供应链风险的发生,提高企业综合竞争力是关键。

构成供应链风险的中间层面的影响因素主要是企业的日常运营状态因素,包括:企业的交货情况、供应能力、信息沟通情况、盈亏状态。这些因素是通过企业的生产能力、科研能力、市场影响度来影响供应链。

引发供应链风险的最基本因素,即最低等级的影响因素,是产品质量、产品价格的合理性和企业信誉。它们是企业的外部影响因素,这些因素基本不被其他因素影响,却直接或间接地影响着其他因素,是通过内部影响因素影响供应链的,是最容易操作、最容易收到效果的因素。在对供应链风险的管理过程中,如果能够及时应对这些因素的异常状态,觉察到威胁并立刻做出反应,则能够有效降低供应链风险。

(四)实践意义

利用解释结构模型分析企业状态信息风险感知因素,主要是为了挖掘构成供应链风险的关键因素,以及这些因素的相互影响和层次关系。通过运用解释结构模型我们可以清楚地知道,基于节点企业状态信息挖掘企业风险时,需要考虑哪些方面,以及在风险防范过程中要有层次、有重点,有轻重缓急之分,分阶段进行。例如,根据以上结构模型我们可以得知,在供应链风险挖掘过程中,企业的生产能力、科研能力、市场影响度是需要首先关注的。

四、结论

本文利用三维结构模型,通过描述企业的状态信息,挖掘企业的风险感知要素,构建了分析感知指标体系。为了进一步研究风险感知要素间的关系,借助解释结构模型,明确了风险感知要素间的层次结构关系,并分析了导致供应链风险的根本因素和直接因素,发现提高企业的生产能力、科研能力、市场影响度是提高企业综合竞争力、降低企业风险的关键。引发供应链风险的因素颇多,且每种因素对供应链的影响规律、作用机理大不相同,因此,研究这些因素间的耦合机理,定量研究这些因素的时空变换对供应链的影响是一个值得探讨的课题。

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王宛秋,张永安.基于解释结构模型的企业技术并购协同效应影响因素分析[J].科学学与科学技术管理,2009(24).

篇5：浅谈基于解释结构模型的电力投资风险因素分析

由于中国大多数企业缺少对汇率风险的管理，加之汇率波动幅度及波动频率的不确定性增加，使暴露于汇率风险中的企业数量和风险头寸增加。因此，建立科学合理的企业汇率风险应急机制具有现实意义。文章运用解释结构模型（ISM）对构建企业汇率风险应急机制及其影响因素进行了分析研究。通过构建模型，明确了建立企业汇率风险应急机制将受5个等级的16个因素影响，其中2个因素为直接影响因素，5个因素为基础性影响因素。文章试图为企业汇率风险应急机制构建提供理论依据，为企业汇率风险应急管理实践提供有效路径。

关键词：汇率风险;应急机制;影响因素;解释结构模型

中图分类号：F27235   文献标志码：A   文章编号：

10085831（2015）04005906

一、研究背景与问题

2005年中国开始实行以市场供求为基础，参考一揽子货币的有管理的浮动汇率制度。汇改以来，人民币兑美元已大幅升值。截至2014年1月，人民币兑美元累计升值了35.84%，其中次贷危机前（以2007年8月为界）升值幅度为9.47%，而危机后升值幅度则达到了24.09%。然而，在普遍预计人民币兑美元即将进入“5时代”的时候，人民币兑美元走势却发生逆转。无论是次贷危机后的人民币快速升值还是即将迈入“5时代”的走势逆转，都考验着企业汇率风险应急管理及其能力。

央行宣布人民币兑美元汇率浮动区间从2014年3月17日开始由原来的±1%扩大到±2%。这一政策的变化迫使涉外企业将承担更大的汇率风险。实施浮动汇率制度以来，汇率波动的特征主要表现在：其一，汇率波动幅度及频率增大。汇率波动幅度越大，涉外企业盈利受到影响的程度就越大。对于一些利润率较低的企业，比如有的纺织及服装企业利润低于3%，大幅的汇率波动将会吞噬企业的部分或全部利润。而汇率波动频率的增加，又会使企业遭受汇率风险的可能性变大。其二，人民币汇率波动不再呈单边趋势（单边的升值或是单边的贬值），而是双向波动，使汇率风险的复杂性进一步增加。汇率波动的不确定性增加，打破了人民币单边升值时出口企业承受汇率风险的状况，人民币贬值将使进口企业暴露于汇率风险中，这就意味着承受汇率风险的涉外企业范围进一步扩大。

党的十八届三中全会明确了全面深化改革的总体目标，经济及体制改革是重中之重。构建开放型经济新体制是中国经济社会发展的必然要求，更是当前国情的必然选择。只有成为开放型经济体国家才可能积极地参与到国际分工中，才能够发挥出本国的比较优势。随着中国企业国际化进程不断深入，开展国际贸易的企业数量逐渐增加，国际贸易规模也不断扩大。但是，由于国内外环境存在不确定性和复杂性，汇率的波动将更趋频繁，这就导致暴露于汇率风险之中的企业数量和汇率风险头寸不断增加，涉外企业的经营管理受汇率波动影响的程度也日益增加。《中华人民共和国突发事件应对法》把突发事件分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件四大类，而经济安全事件属于社会安全事件。针对汇利率风险等63种风险，国资委要求中央企业进行全面管理，督促中央企业建立完善应急管理体系，提高应对各类突发事件的能力。在这样的大背景下，培养和提升应对经济突发事件的应急管理能力，建立科学、合理的应急机制就具有重要的现实意义。目前中国大多数涉外企业对于汇率风险管理的意识比较薄弱，风险监控体系缺失，汇率风险管理人才和经验匮乏，基本上处于被动接受汇率风险的状态，对于人民币汇率稍大的波动更是无助和无奈。通过对一些省市具有代表性的进出口企业进行调查，发现大部分企业特别是中小型企业没有主动防御汇率风险的意识，自认为企业只能被动接受由汇率波动所引起的利润变化[1]。这种状况严重影响了企业的日常运营和发展。因此，企业亟需建立科学、合理的应急机制来应对这种困局。

随着汇率市场化的稳步推进，企业汇率风险应急管理也成为新的研究热点。应急机制反映了系统各组成因素之间以及与外部环境的相互作用，通常表现为针对某一突发事件而制定的方案和采取的一些应急措施，是静态与动态的有机结合。综合近年来的研究，对应急机制经验和分项的研究较多，综合性的研究较少，尚未建立应急机制系统的结构模型[2]。因此，本文基于解释结构模型（ISM）方法对影响企业汇率风险应急机制的因素进行分析，探讨汇率风险应急机制影响因素及各因素之间相互影响的关系，为构建和完善企业汇率风险应急机制提供科学依据和实践指导。

二、文献综述

基于应急管理过程视角，Haddow和Bullock[3]认为应急管理包括灾害发生前的准备、灾害响应以及自然或人为灾害发生后的支持和社会重建。加拿大政府制定的加拿大应急管理框架确定了应急管理的4大支柱及其相关内容，即预防和减灾、准备、应对和恢复[4]。王宏伟[5]认为可以从突发事件应对与处置的各个环节入手，进行指标体系的设计，具体包括应急准备、预测预警、事件发生、应急反应、应急处置、扩大应急、应急结束和后期处置等8个方面。邵云飞[6]认为在突发事件发生前、中、后3个阶段中，指挥调度、资源保障、辅助决策、信息管理和处置实施这5大空间子系统都要给予支撑。

另有一些学者尝试对应急机制的框架和应急管理体系进行研究。闪淳昌[7]指出突发安全事件应急机制主要包括建立健全监测预警机制、应急信息报告机制、应急决策和协调机制、分级负责与响应机制、公众沟通与动员机制、应急资源配置与征用机制、奖惩机制和社会治安综合治理、城乡社会管理机制等。赵兴民[8]则认为突发自然灾害的教育应急机制应由预警机制，分级响应、应急联动与救助机制及善后处理机制3部分构成，其中，预警机制包括对自然灾害的监控与预警、制定应对突发自然灾害的应急预案、加强对师生员工的防灾减灾教育、建立定期模拟突发自然灾害逃生演练机制;善后处理机制则是由受灾师生的转移与安置、教育教学秩序的迅速恢复、灾难留下的广大师生心理创伤的恢复、对损坏的校舍进行重建4个方面组成。王锐兰[9]构建了由预防、过程、效能和恢复等4个一级指标构成的政府应急管理绩效评价指标体系。刘辉[10]认为应急管理系统主要的工作流程包括实时监测、预警识别、预案启动以及方案处置和后处理。桂岚[11]构建的公路突发地质灾害应急机制包括险情监测、安全隐患检查、灾害调查、会商机制、应急预案、后勤保障、实施速度、信息机制等8个方面。

目前，中国对于汇率风险管理的系统性理论研究还不多，尤其是汇率风险应急机制方面的理论研究更少。在汇率风险管理系统方面，很多中国学者进行了研究：胡大江[12]认为企业的国际贸易汇率风险管理系统可以视为由风险识别、风险度量、风险规避、风险监控和绩效评估等要素构成，其中风险监控包括监测机制、预警机制、信息传递和反馈机制、止损机制、紧急处理机制。杨志国[13]指出涉外企业要建立一个高效的汇率风险管理组织架构，它应包括一个权威的汇率风险决策机构和一个专业的汇率风险管理团队。朱贺[14]分析了构建汇率风险预警机制的必要性及迫切性，探讨了构筑汇率风险预警机制的框架，具体包括采用高效度的刚性的技术预测方法、结合适应中国国情的柔性的基本因素指标分析法和政府、银行与企业各司其职，而企业的重中之重是增强独立识别、预测、规避汇率风险的能力。

近年来，学者用解释结构模型研究了突发事件、地质灾害等应急管理中各个因素之间的关系。韩传峰[2]提出构建突发事件应急机制系统包括预警机制、处置机制、信息机制、领导机制、评估机制、保障机制、善后机制和社会参与机制等8个要素，通过分析要素之间的纵向和横向关系，确定了信息机制和领导机制要素的基础重要性。史丽萍[15]通过大量的调查问卷，获得了预测预警机制、应急预案管理等14项企业应急能力的关键要素指标，并确定了善后处理机制和事后恢复重建是企业应急能力结构要素中最直接的两个要素。

三、解释结构模型（ISM）

解释结构模型（Interpretative Structural Modeling Method，简称ISM），又称作ISM分析法，是美国华菲尔特教授为了研究规模大、结构复杂的社会经济系统问题而开发的研究方法，现在已广泛应用于现代系统工程。ISM能够有效地把系统中各元素之间复杂的关系转化为直接的、明确的结构关系，以便于理清模糊、混乱的思想。ISM主要是在分析系统各因素之间存在关系的基础上，通过定性表示系统各因素之间存在的关系模型，把复杂要素进行结构化和层次化，最后，把系统要素之间的所有关系（直接关系和间接关系）都用有向图表示，并在此基础上进行研究分析，最终得到影响系统的关键性要素，即根本要素。ISM方法主要包括以下4个部分。

（一）生成邻接矩阵

首先，从整体上熟悉和把握系统，确定系统的各个组成要素，并为各个要素编号，如Si（i=1，2，…，n）。其次，根据系统中任意两个组成要素Si、Sj之间存在的关系，确定两要素的关系，用SiRSj表示。此时，说明要素Si对Sj存在“给予影响”或“先决条件”或“重要”等关系。最后，整理系统中任意两元素之间关系的有无，得出邻接矩阵A=[aij]，其中aij=1，当Si对Sj有关系时

0，当Si对Sj没有关系时 。

（二）生成可达矩阵

得到邻接矩阵A后，再做邻接矩阵A与单位矩阵I的和运算，求得A+I。然后，对矩阵A+I进行幂运算，不过矩阵A+I幂运算必须以布尔代数运算为基础进行。当矩阵A+I进行幂运算满足式（1）的条件时停止，此时，计算得出一个正整数n。

M=（A+I）n+1=（A+I）n≠…≠（A+I）2≠（A+I）（1）

此时，矩阵M=（A+I）n称为可达矩阵，它反映了要素之间直接和间接的关系。可达矩阵M的元素mij如果等于0，这说明要素Si对要素Sj不存在直接或间接的影响;如果等于1，这说明要素Si与要素Sj之间存在着可到达的路径，即要素Si对要素Sj存在直接或间接影响关系。

（三）各要素的级别分配

对可达矩阵M中的各要素Si分别求出可达集合P（Si）和先行集合Q（Si）：

P（Si）={Sj|mij=1}（2）

Q（Si）={Sj|mji=1}（3）

P（Si）可以通过查找可达矩阵M的第i行上值为1的列对应的要素得到，而Q（Si）则是查找可达矩阵M的第i列上值为1的行对应的要素。再求出各要素集合L1，此时L1必须满足式（4）。

L1={Sk|P（Sk）∩Q（Sk）=P（Sk），k=1，2，…，n}（4）

L1中的要素位于层次结构图中的最上面，同时必须满足以下条件：从其他要素可以到达L1中的要素，反之则不行。接着，删去可达矩阵M中L1中各个要素所对应的行与列。同理，依次确定L2，L3，…。然后根据级位划分的结果对可达矩阵M进行重新排列，就可以得到层次化的可达矩阵。

（四）生成层次结构图

级别分配结束后，第一层次是整个层次结构图的最上面，即把L1中的各要素放置在层次结构图的最上面。接下来的就是层次结构图的第二层次，即放置L2中的各要素。以此类推，按照从上至下的级别顺序，把L3，L4，…各级别中的要素依次归类放置，最后使用有向图表示系统的层次结构，得到完整的层次结构图。层次结构图简单明确地展示了系统中各因素的层级关系及其相互之间的关系。位于整个层次结构图第一层次的要素则是系统中最直接的要素，而处于层次结构图最低端的要素是系统的基础性要素。第一层的要素都属于影响系统的直接要素，而其他各层的要素则间接影响着系统，间接要素主要通过影响其他要素达到影响系统的作用。

四、企业汇率风险应急机制影响因素解释结构模型的构建

一个完整的应急管理过程包括预防、预警、反应、控制与恢复五个阶段。通过选取一定数量的具有代表性的进出口企业进行调查发现：应急预案、汇率风险防范意识、专业人员、利用金融衍生工具或合同条款进行止损、信息沟通、决策支持、与进出口公司开展合作等因素都不同程度地影响了企业汇率风险管理效果[1]。再借鉴韩传峰和刘亮[2]、桂岚和李跃军[11]、胡大江等[12]、刘铁民[16]的研究成果，本文归纳并确定了16个比较合理的企业汇率风险应急机制的潜在影响因素。为了更方便地建立系统的ISM模型，把16个因素按照顺序分别命名，如表1所示。

表1 企业汇率风险应急机制影响因素表

阶段影响因素指标编号直接影响指标

预防

预案编制及管理S1S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14、S15、S16

应急宣传教育及培训S2S1、S3、S4、S7、S8、S10、S11、S12、S13、S14、S15、S16

管理机构S3S1、S2、S4、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14、S15

预警

专业队伍S4S1、S2、S3、S5、S6、S7、S8、S9

汇率风险监测及评估S5S6

预警决策系统S6S5、S8、S9

反应

应急信息沟通、反馈机制S7S8、S9、S10、S11、S12、S13

指挥与协调S8S7、S9、S10、S11、S12、S13

决策支持S9S7、S8、S10、S11、S12、S13

控制

会商机制S10S11、S14、S15

资源整合S11S12、S13、S14、S15

止损机制S12S11、SS14、S15

紧急处理机制S13S10、S11、S12、S14、S15

恢复

善后处理机制S14S15

恢复计划S15S14

应急绩效评价经验总结S16S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14、S15

A=S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

S160111111111111111

1011001101111111

1101001111111110

1110111110000000

0000010000000000

0000100110000000

0000000111111000

0000001011111000

0000001101111000

0000000000100110

0000000000011110

0000000000100110

0000000001110110

0000000000000010

0000000000000100

1111111111111110

M=S1

S2

S3

S4

S5

S6

S7

S8

S9

S10

S11

S12

S13

S14

S15

S161111111111111111

1111111111111111

1111111111111111

1111111111111111

0000111111111110

0000111111111110

0000001111111110

0000001111111110

0000001111111110

0000000001111110

0000000001111110

0000000001111110

0000000001111110

0000000000000110

0000000000000110

1111111111111111

（一）生成邻接矩阵

各个因素之间存在一种“影响”和“被影响”的关系，经过相关文献的参考归纳，对表1中的汇率风险应急机制中各个影响因素之间的关系进行了判定，把两项关系的有无归纳成企业汇率风险应急机制影响因素的邻接矩阵A。

（二）生成可达矩阵

得到邻接矩阵A后，进行布尔代数运算处理后，得出可达矩阵M=（A+I）4≠（A+I）2≠（A+I），n=4。

如矩阵M所示，S1、S2、S3、S4、S16的行和列对应的元素完全一样，所以可以把S1、S2、S3、S4、S16看作一个因素，保留S1删去S2、S3、S4、S16。同理，把S5、S6看作一个因素，保留S5删去S6;把S7、S8、S9看作一个因素，保留S7删去S8、S9;把S10、S11、S12、S13看作一个因素，保留S10删去S11、S12、S13;把S14、S15看作一个因素，保留S14删去S15。得到缩减后的可达矩阵N。

S1

S5

N=S7

S10

S1411111

01111

00111

00011

00001

（三）各要素的级别分配

对可达矩阵N进行级别分配并建立重新排序的可达矩阵，就可以得到企业汇率风险应急机制影响因素的层次化可达矩阵，如表2所示。

表2 层次化的可达矩阵

S14、S15S10、S11、S12、S13S7、S8、S9S5、S6S1、S2、S3、S4、S16

S14、S1510000

S10、S11、S12、S1311000

S7、S8、S911100

S5、S611110

S1、S2、S3、S4、S1611111

（四）生成层次结构图

如表2所示，影响企业汇率风险应急机制的因素可以分为5个层次。第一层要素集合{S14，S15};第二层要素集合{S10，S11，S12，S13};第三层要素集合{S7，S8，S9};第四层要素集合{S5，S6};最低一层要素集合{S1，S2，S3，S4，S16}。在这基础上，用有向图表示，得到了企业汇率风险应急机制影响因素的解释结构模型图，如图1所示。

图1 企业汇率风险应急机制影响

因素的解释结构模型图

从结构图中可以看出，企业汇率风险应急机制影响因素可体现为5个层次，其中第五层的预案编制及管理（S1）、应急宣传及培训（S2）、管理机构（S3）、专业队伍（S4）、应急绩效评价及经验总结（S16）5个因素是应急机制影响因素中的基础性因素，这5个因素通过不同方式对企业汇率风险应急机制的其他因素产生直接或间接的影响。

第四层的汇率风险监测及评估（S5）、预警决策系统（S6）2个因素对第三层的应急信息沟通及反馈机制（S7）、指挥协调机制（S8）、决策支持（S9）3个因素有直接影响。通过对汇率波动的监测，评估汇率风险的大小，启动相对应级别的预警，为企业的应急管理提供决策依据。

第三层的应急信息沟通及反馈机制（S7）、指挥协调机制（S8）、决策支持（S9）3个因素是中层影响因素，也是最关键因素之一，起着承上启下的作用。快速的信息报告、通报和发布，以及统一的应急指挥、协调和决策，都直接影响上一层次要素的有效性和要素之间的网络联系。

第二层的会商机制（S10）、资源整合（S11）、止损机制（S12）、紧急处理机制（S13）4个因素直接影响第一层的因素，它们反映应急控制的能力和水平。

第一层的善后处理机制（S14）、恢复计划（S15）2个因素是企业汇率风险应急机制最直接的因素，反映企业应急管理的最终效果。

五、结论

基于解释结构模型对企业汇率风险应急机制影响因素的分析，找出其影响因素之间的层级关系，得出影响企业汇率风险应急机制的2个直接因素和5个基础性因素。这7个因素是企业在汇率风险应急管理过程中的关键点，必须要给予足够的关注和重视。善后处理机制（S14）、恢复计划（S15）这2个要素属于应急管理中的恢复阶段，直接关系到汇率风险应急机制的最终执行效果。实施一系列应急措施后，管理者在恢复阶段的主要工作是弥补已发生的损失，尽可能减少损失对企业生产经营的影响，制定合理、有效的确保生产经营顺利进行的方案。通过企业汇率风险应急机制影响因素的层次结构图还可以得知：在企业汇率风险应急管理中预防阶段的工作至关重要。凡事预则立，不预则废。预防阶段作为应急管理的第一个阶段，是后续的应急工作和应急措施有效执行的基础和前提。只有做好这个阶段的管理工作，在汇率风险发生之时，管理者才能够有条不紊地处理紧急情况，从而最大程度地降低或避免损失。汇率风险应急机制解释结构模型揭示了各个影响因素的相互关系和关联层次，在一定程度上为构建和完善汇率风险应急机制提供了理论依据和决策参考。

与此同时，由于企业汇率风险应急机制具有系统性、整体性，各因素之间存在着复杂的网络关系，不是孤立存在的，也不是单纯的线性关系，因此企业在汇率风险应急管理中要注意综合权衡，不可偏废，必须注意有效、合理、协调地管理和控制各个阶段的因素，这样才能使企业汇率风险应急机制有效运行。

本文将汇率风险管理、应急管理和系统工程理论有机结合，把定性的影响因素合理地定量化，为企业汇率风险应急管理提供了新的研究思路。此外，企业汇率风险应急机制影响因素的解释结构模型也能给进一步确定各影响因素权重提供参考。

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