基于CBR-DEA的装配式建筑部件生产基地项目投资决策

陈 伟， 邓诗颖， 王伟超

(1. 武汉理工大学 土木工程与建筑学院， 湖北 武汉 430070；2. 中建科技武汉有限公司， 湖北 武汉 430415)

随着国家相关政策的不断推进，装配式建筑部件市场呈现广阔的发展空间。2016年9月，国务院办公厅发布《关于大力发展装配式建筑的指导意见》，提出力争用10年左右时间，使装配式建筑占新建建筑面积的比例达到30%等工作目标。随后，各省市也相继颁布政策支持和推动装配式建筑发展。在巨大的市场需求和政策红利的驱使下，装配式建筑部件生产基地项目的投资呈现加速态势，部分地区已出现竞争加剧、运营经济效益不佳甚至与预期严重不符的局面[1]。如何对装配式建筑部件生产基地项目进行合理的投资决策，使企业既能实现有效把握市场机遇，又能避免决策失误，成为业界当前亟待解决的问题。

已有研究成果多通过计算和比较项目的净现值[2,3]和内部收益率[4]等经济性指标来进行项目的投资决策，但由于我国装配式建筑部件市场处于发展初期，项目所处环境不断变化，项目的折现率和未来的现金流难以确定；此外净现值等经济性指标只能对项目未来的经济效益是否能达到投资者的预期做出评判，对于效益不佳的项目，无法分析具体致因。目前我国已有一批大型装配式建筑部件生产基地项目建成投产，这些项目在实施过程中已积累了许多经验和数据。考虑到案例推理技术(Case-Based Reasoning，CBR)是一种直接利用历史案例对新问题进行求解的推理技术，它通过筛选相似案例进行更精准的定量分析，能有效避免复杂问题预测中的不确定性[5～8]，可以采用该方法对项目的相关经济参数进行估算，但该方法无法直接对项目的投资效益做出评价。考虑到数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis，DEA)可针对多个被评价单元的投入和产出进行相对有效性评价，识别无效决策单元，并通过无效决策单元和有效决策单元的比较，给出无效率决策单元的具体改进方向[9～11]。若能联合运用这两种方法，估算装配式建筑部件生产基地项目经济参数，评价项目的经济效益，则有望提升企业的投资决策质量。

鉴于此，本文拟运用CBR技术结合历史项目案例的数据信息对备选投资项目的相关经济参数进行估算，在此基础上，采用DEA方法对备选项目的经济效益进行定量评价，同时以评价结果为依据，结合历史案例的投资效果，为备选项目的投资决策提出意见和建议，辅助提升企业科学决策水平。

1 装配式建筑部件生产基地项目投资决策模型构建

参考CBR技术“4R”循环流程(检索(Retrieve)，重用(Reuse)，修正(Revise)，保存(Retain))，结合DEA方法，提出了一个用于装配式建筑部件生产基地项目投资决策的组合模型，模型框架如图1所示。模型主要包括四个部分：案例表示、案例检索、案例重用与修正、经济效益评价。

图1 基于CBR-DEA的装配式建筑部件生产基地项目投资决策模型框架

1.1 案例表示

装配式部件生产基地项目投资决策模型基于历史案例信息进行推理，因此需要以一种合理的形式对历史案例和备选项目中包含的信息进行表示，并建立案例库存储这些信息。根据CBR技术的基本原理，结合本文所构建的模型框架，用于进行装配式建筑部件生产基地项目案例表示的信息包括两部分：项目的特征属性信息A和项目的经济参数信息B。

1.1.1 项目特征属性指标选取

本文从装配式建筑部件生产基地项目的特点以及项目投资决策的需求出发，对装配式建筑部件生产基地项目特征属性指标进行选取。在中国知网中以“装配式建筑部件生产基地项目”“预制构件生产基地项目”“构件厂”等关键词进行文献检索，从所得到的文献中分析和选取相关指标；在此基础上展开企业和项目层面实地调研，综合专家的意见和建议，最终选取了装配式建筑部件生产基地项目特征属性指标，如表1所示。

表1 装配式建筑部件生产基地项目特征属性指标

1.1.2 项目经济参数确定

项目的经济效益反映了项目在资金、劳动力以及原材料等方面的投入情况和效益的产出情况。预制构件的管理费、人工费、材料费和固定资产摊销费4项费用是影响预制构件生产成本的主要因素[18]，材料费反映了原材料的投入情况、人工费反映了生产人员的投入情况，管理费反映了项目的管理水平，折旧和摊销则受到项目总投资和实际产能的影响。借鉴已有研究成果，结合指标的可量化和可测性以及数据可获取性和可操作性原则，选取构件生产的年管理费B1、年人工费B2、年材料费B3、年折旧和摊销费B4来反映项目的资源投入情况[10,19]；选取年利润B5和年销售收入B6来反映项目的产出情况[19～22]。

综上所述，一个装配式部件生产基地项目案例表示框架如图2所示。设P={P1,P2,…,Pm}为装配式建筑部件生产基地项目历史案例库，P1,P2,…,Pm为m个历史项目，每一个项目均可表示为Pi={Ai,Bi}，Ai={Ai1,Ai2,…,Ain}为项目i的特征属性信息集合，n为项目特征属性指标总数；Bi={Bi1,Bi2,…,Bis}为项目i的经济参数信息集合，s为项目经济参数总数。

图2 装配式建筑部件生产基地项目案例表示

1.2 案例检索

案例检索即通过案例的相关特征属性从案例库中检索到与备选项目接近的历史项目。本文采用相似度来度量备选项目与历史案例的接近程度，进而实现装配式建筑部件生产基地项目的案例检索。案例检索步骤如下：

1.2.1 特征属性相似度计算

由表1可知，装配式建筑部件生产基地项目的特征属性包括数字型和字符型两类，对于不同类型的特征属性，需定义不同的相似度计算方法。

(1)数字型

包括项目总投资额、项目距市中心的路程、设计产能，则备选项目p0与案例库中项目pi的第j个特征属性的相似度计算方法如式(1)所示。

(1)

(2)文本型

包括企业类型、项目所在区域、生产线类别与数量、产品类别。

对于投资公司类别和项目所在区域这两个指标，当属性特征相同时，相似度为1，不相同时相似度为0，如式(2)所示。

(2)

对于生产线类别与数量和产品类别这两个指标，备选项目p0与案例库中项目pi相似度计算方法如式(3)所示。

sim(A0j,Aij)=

(3)

式中：common(A0j,Aij)为两个项目中相同的生产线数量或相同的产品类别数；different(A0j,Aij)为两个项目中不同的生产线数量或不同产品类别数。

1.2.2 特征属性权重确定

各特征属性在相似度计算中的影响程度不同，因此需要对各特征属性进行赋权。本文采用熵权法进行权重计算，得到特征属性指标的权重集合：W={w1,w2,…,wn}。

1.2.3 案例总体相似度计算

装配式建筑部件生产基地备选项目与历史案例的总体相似度通过备选项目与历史项目的特征属性相似度加权求和得到。因此备选项目p0与案例库中项目pi的全局相似度sim(p0,pi)计算公式如式(4)所示。

(4)

1.2.4 确定相似案例

根据相似度计算结果，结合专家意见，设定案例总体相似度阈值η。当历史案例与备选项目相似度大于η时，该历史案例为备选项目的相似案例，将该历史案例存入相似案例集合Psim，以用于备选项目的经济参数估算。

1.3 案例重用与修正

一般情况下，很少出现历史案例与备选项目完全匹配的情况，因此模型以存入相似案例集合的历史案例经济参数值为基础，对这些信息进行修正，从而估算出备选项目的经济参数。项目经济参数信息修正步骤如下：

1.3.1 权重计算

由前文可以得到备选项目的相似案例集合Psim={P1,P2,…,Pl}(Psim∈P)，l为符合条件的案例总数，备选项目与符合条件的案例相似度集合为：s={sP1,sP2,…,sPl}。对相似度进行归一化处理，计算方式如式(5)所示。

(5)

得到各相似案例的权重集合S={SP1,SP2,…,SPl}。

1.3.2 备选项目经济参数估算

提取相似案例的经济参数值集合Bsim={BP1,BP2,…,BPl}。根据相似度权重和案例数据计算备选项目的经济参数，备选项目的第i个经济参数计算方式如式(6)所示。

(6)

由此可以计算出备选项目n个经济参数指标值B0={B01,B02,…,B0n}。

1.4 备选项目经济效益评价

采用数据包络分析方法以备选项目和已建项目为决策单元(Decision Making Units，DMU)进行评价。

1.4.1 指标选取

由前文分析可得，与项目经济效益相关的主要参数有管理费、人工费、材料费、折旧和摊销费、利润和销售收入。

根据DEA模型的特征要求，结合效率的投入产出比原则，对这6个指标进行分类，可以得到投入和产出指标，如表2所示。

表2 装配式建筑部件生产基地项目经济参数

1.4.2 DEA模型建立

结合DEA方法的基本原理，本文建立的装配式建筑部件生产基地项目经济效益评价模型如下：

(7)

式中：θk为决策单元k的投资效益评价结果；w为DMU数量；t为每个DMU投入参数数量；h为每个DMU产出参数的数量；s+,s-为松弛变量；xij为对第j个DMU投入的第i种资源的数量；yrj为对第j个DMU第r种产出效果的数量；xik为对决策单元k投入的第i种资源的数量；yrk为决策单元k第r种产出效果的数量。

1.4.3 结果分析

对于备选项目DMUj0的经济效益评价结果θj0可分为以下两种情况：

(1)θj0=1，则备选项目为DEA有效，可以进行投资；

(2)θj0<1，则备选项目不是DEA有效，建议放弃投资。

(8)

为了更直观地反映各指标的变化幅度，根据式(9)计算各投入和产出参数的改进百分比。改进的百分比值越大，表示该指标越有可能是造成DEA无效的主要因素，应对这个指标引起重视[23]。

(9)

2 实证分析

2.1 项目概况

某国企计划在W市投资新建装配式建筑部件生产基地，项目选址为W市X区，距市中心60 km，总投资3.5亿元，设计产能10万m3，配备2条国产自动化生产线和一条国产固定模台生产线，拟生产实心剪力墙外墙板、实心剪力墙内墙板、叠合板、预制楼梯、预制空调板、预制阳台板、预制飘窗等七种预制部件。现以该项目为例，对是否投资该备选项目进行实证分析。

2.2 模型应用

2.2.1 案例表示

通过实地调研等形式对W市9家已建成投产的效益较好的装配式建筑部件生产基地项目的相关数据进行了收集和整理。按照图2中的案例表示框架提取数据和信息并存入案例库中，以历史案例项目A作为案例库存储格式示例，如表3所示。

表3 W市装配式建筑部件生产基地项目A信息存储示例

2.2.2 案例检索

按式(1)～(4)计算备选项目与历史项目的局部相似度和全局相似度，计算结果如表4所示。参考相关文献，结合专家意见，设定相似度阈值为0.6，得到备选项目相似案例集合：Psim={A,C,F,G,I}。

表4 备选项目与历史项目局部相似度与全局相似度计算结果

2.2.3 案例重用与修正

由式(5)可计算得到相似案例的权重集合S={0.227,0.190,0.176,0.207,0.200}。提取相似案例经济参数值，根据式(6)计算备选项目经济参数值，如表5所示。

表5 备选项目经济参数计算结果 百万元/年

2.2.4 备选项目经济效益评价

将备选项目和9个历史项目的数据输入MATLAB 2018软件进行编程计算，项目的相对经济效益计算结果如表6所示。

表6 相对经济效益计算结果 百万元/年

备选项目相对经济效益评价结果为θj0=0.97<1，为非DEA有效。依据式(8)(9)对备选项目投入产出参数值进行改进，以此为依据进一步找出导致备选项目为非DEA有效的原因。备选项目投入产出参数修正结果如表7所示，备选项目的四项投入指标以及利润均得到了调整，其中利润产出调整幅度最大，为12.3%。由此可以得出，利润产出不足是导致备选项目为非DEA有效的重要原因。

表7 备选项目投入产出修正结果

2.3 结果分析

由上述计算结果可知，与W市现有的装配式建筑部件生产基地项目相比，备选项目并不具备竞争优势，因此，投资者宜放弃投资该项目。在实地调研中发现，与备选项目相似度最高的项目A在运营过程中存在因运输距离较长导致的运输成本过高，利润空间被压缩的问题。而备选项目的特征属性中与运输距离相关的指标(项目所在区域和项目距市中心的路程)与项目A的相似度最高，这表明，运输距离过长、运输成本过高也是导致备选项目利润产出不足、影响备选项目经济效益的重要因素，与当前行业发展现状相符。

3 结 论

本文研究了提升装配式建筑部件生产基地项目投资决策水平的新方法，主要结论如下：

(1)以历史案例数据信息为基础，结合CBR理论对装配式建筑部件生产基地项目的经济参数进行估算。通过从案例库中检索相似案例集，可以在投资决策阶段为项目经济参数估算提供可靠数据，提升估算的准确度。

(2)使用DEA方法建立了经济效益评价模型，在对项目经济参数估算的基础上，对项目与其竞争者的经济效益进行对比分析，从而为装配式部件生产基地项目的投资者提供科学合理的决策建议。

(3)以W市某项目为例进行了实证分析，验证了模型的有效性，以期为企业进行装配式建筑部件生产基地项目投资决策提供参考。