“一带一路”背景下海外工程项目重大件物流风险评价研究*

□ 陈 洁,魏海蕊

(上海理工大学 管理学院,上海 200093)

随着“一带一路”建设的加速推进，海外工程项目的数量、金额、规模日益扩大，准时安全地运输重大件工程机械和工程材料抵达工程现场是海外工程项目顺利实施的基本保障，对其稳定性和抗风险能力提出了挑战。

针对海外工程项目的运输风险，贾鑫等[1]总结了超大件海运过程中天气、政治、技术等方面的风险，使用蛛网对比模型结合提出不同种类货物的运输方式。何慧[2]和李文静等[3]剖析了海外工程总承包项目物流运输的全过程、特点及影响运输的风险，探讨有效的规避、转移措施。张科[4]在此基础上通过风险的模糊综合评价模型评判出相应的风险等级。上述研究着重在海外工程物流运输为整体的分类风险分析，以海外工程项目重大件物流运输风险为对象的评价尚未有更深入的探究。

贝叶斯网络广泛运用于各类不确定性风险评价的研究中，张恩营[5]运用贝叶斯条件概率模型及三角模糊数处理方法对港口船舶装卸作业溢油风险的影响因素进行识别，来确保港口船舶安全。本文结合“一带一路”背景，用熵权TOPSIS法对海外工程项目重大件物流运输的风险因素进行识别筛选，应用模糊贝叶斯网络结构建立风险评价模型来解决复杂系统中不确定的问题进行风险评价。

1 海外工程项目重大件物流运输定义及特点

海外工程项目所需重大件货物可主要归为超重货物和超限货物，外观尺寸不统一且不可分割。海外工程项目重大件物流运输有周期长、难度大、质量严、成本高、风险高等特点。

2 海外工程项目重大件物流运输风险因素识别和评价体系构建

首先，将海外工程物流运输分为初始准备、启动运行以及收尾后续阶段，对各阶段所涉及风险因素进行梳理整理后，基于熵权TOPSIS法筛选出最具影响指标，构建了风险评价指标体系。

2.1 海外工程大件物流项目风险因素分阶段、分类别汇总

纵向展开海外工程项目重大件物流运输各阶段操作的全过程分析；横向拓展海外工程项目重大件物流运输的风险分类，定性识别出国际关系、环境、管理和技术四大类别，初步筛选得到20个风险因素。

2.2 风险因素评价体系构建

①风险因素指标的量化。

由海外工程项目重大件物流运输的风险发生概率和风险损失水平的属性标准来量化，风险概率水平值表示风险的可能性大小，风险损失水平值表示风险因素造成的损失大小。

②熵权TOPSIS法筛选风险因素指标。

相对主观性过强的层次分析法，通过熵权法确定的指标权重可以更客观综合的在指标评价中发挥作用[6]。评价属性熵值基本模型为

(1)

通过欧氏距离计算出各风险因素的评分Ai，再计算与理想评价对象的相对贴近度。通常情况下，Ai得分在0到1之间，Ai=1时，风险等级最大；Ai=0时，风险等级最小。

(2)

本文通过向几家大型跨国物流公司从业人员、行业专家及学者发放问卷回收得到数据标准化处理后，根据如上步骤得出海外工程项目重大件物流运输各风险因素贴近度Ai，如表1所示。

表1 各风险因素影响贴近度

③评价指标分析与筛选。

根据表1中的贴近度Ai，以[0.5,1]区间为限，来判断是否采纳该风险因素指标。根据贴近度计算筛选结果，确定海外工程项目重大件物流运输评价指标体系，如图1所示。各阶段对应风险因素如表2所示。

图1 海外工程项目重大件物流运输评价指标体系

表2 海外工程项目重大件物流运输各阶段对应风险因素

3 海外工程项目重大件物流运输风险评价模糊贝叶斯模型构建

3.1 海外工程项目重大件物流运输风险评价指标体系向贝叶斯网络结构的转化

贝叶斯理论是主观经验判断与试验数据的结合。海外工程项目重大件物流运输的风险评价指标体系建立在重大件物流事故发生原因及风险因素分析基础上，可运用依因果关系建立根结点的贝叶斯网络结构原理，将海外工程项目重大件物流运输风险评价指标体系转化为贝叶斯网络结构，如图2所示。

图2 风险评价指标体系转化贝叶斯网络拓扑结构图

3.2 海外工程大件物流项目风险评价的模糊贝叶斯网络模型

3.2.1 海外工程项目重大件物流运输风险基本事件的模糊性

使用传统贝叶斯网络法难以获得风险基本事件发生的精确概率。本文将模糊集理论与贝叶斯网络结合，寻找更为合理的计算方法来确定风险基本事件的先验概率。

3.2.2 模糊贝叶斯网络各节点变量值域的确定

通过确定各节点风险状态的变量值域，采用“存在风险”和“不存在风险”来反映节点的风险状态，计算出各个节点的概率分布情况。

3.2.3 模糊贝叶斯网络节点参数的确定

模糊数常见种类有三角形模糊数、梯形模糊数、正态模糊数等。本文采用梯形模糊数进行风险评价，通过区间形式描述最可能的值对风险隶属度的刻画与描述更准确简便[7]。

①根节点的先验边缘概率的确定。

第一步，将风险基本事件的风险等级划分为风险低(L)、风险较低(FL)、风险中等(M)、风险较高(H)、风险高(FH)， 相应梯形模糊数形式如图3所示。

图3 风险等级模糊数形式

根据图3，得到梯形模糊数f=(a,b,c,d)的隶属度函数表示形式：

(3)

第二步，风险基本事件各风险等级模糊数函数对应λ截集表示，如表3所示。

表3 隶属度函数对应模糊数函数和λ截集

第三步,排序得到最大模糊集和最小模糊集为:

(4)

第四步，将平均模糊数进行转化得到左右模糊数(FPSR、FPSL)：

FPSR(W)=SUP[fw(x)∧fmax(x)]

FPSL(W)=SUP[fw(x)∧fmin(x)]

(5)

第五步，通过左右模糊数可能值得到模糊失效概率FFR，确认各根节点先验边缘概率:

FPS(W)=[FPSR(W)+(1-FPSL(W))]/2

(6)

(7)

②非根节点的条件概率的确定。

根据海外工程项目重大件物流运输的风险评价指标体系，在贝叶斯网络节点因果关系下各风险类别中的存在风险因素值域为1，则相应风险类别值域也为1，即P=(S1=1|∀Yi=1)=1。现实情况中，会存在根节点发生时，子节点不发生的小概率事件。本文就此改进，将此不发生概率值设为λ，λ的取值范围为[0,1]，也可依据情况进行调整。

3.2.4 模糊贝叶斯网络节点后验概率计算

根据上述方法得到各根节点的先验概率后，可计算出各中间节点和叶节点的联合概率以及根节点的后验概率。桶消元算法基于贝叶斯网络规则和节点概率分布，是一种高效精确的贝叶斯网络推理方法[8]，适用于推理海外工程项目中大件物流风险概率。通过全概率公式及根节点相互独立的关系得到推理计算公式：

(8)

其中i=0，1，2，3，4；j=0，1；Sin为第i个非根结点第n个父节点。

4 实例分析

本章节以某集团在越南河静大型钢厂建设项目为例，说明所提方法有效性并以期为海外工程项目重大件物流运输的风险研究方法和与风险控制实践提供指导与建议。数据结合专家经验与调查问卷方法确定节点参数，各风险基本事件对应等级评价数占比隶属度为(0.15,0.35,0.4,0.05,0.05)。

结合该梯形模糊数来确定根节点先验概率的方法，依次求出该海外工程项目重大件物流运输各风险基本事件的先验概率，如表4所示。

表4 风险基本事件相应先验概率

本案例将0.01设为条件概率修正值λ，以子节点S3为例，假定Y5发生，Y6、Y7不发生，那么S3发生概率如表5所示。同理亦可得到其它事件的条件概率。

P=(S3=1|Y5=1，Y6=0，Y7=0)=1-0.01=0.99

(9)

若Y5、Y6发生，Y7不发生，则S3发生概率：

P=(S3=1|Y5=1，Y6=1，Y7=0)=1-0.01×0.01=0.9999

(10)

利用根节点的先验概率和非根节点的条件概率来分别计算分类风险和整体风险概率的水平值。

P(S1=0)=∑Y1,Y2,S1=OP=(Y1,Y2,S1)=∑Y1,Y2P(S1=0|Y1,Y2)P(Y1)P(Y2)=0.0044

(11)

以此得出各类别风险和总体风险概率值，如表6所示。

表6 非根节点风险概率

从表6可观察到,根据现有专家评估，海外工程项目重大件物流运输风险S0水平较低，相对可靠性较高。四类风险根据风险概率值可依次排序为 S4> S2> S1> S3,技术风险最高，应加强对人员技术能力的管控，以及机械设备技术能力的提升。

运用以特定节点为证据节点进行推理计算过程的诊断推理公式，计算得到各风险基本事件的后验概率，如表7、图4所示。

表7 风险基本事件后验概率

图4 风险基本事件后验概率图

5 结论与建议

根据上述实例的风险基本事件后验概率图可确定绑固技术风险概率最高，自然地理气候次之。 随着物流运输的技术改革、基础设施建设的完善、操作规范标准化的发展与进步，海外工程项目重大件物流运输的运输方式、操作人员技术以及交通条件及环境的风险概率呈较低趋势。“一带一路”背景下把握好现有政策优势，有助于加速途经国家的运输通行与装载卸货。此外，本文研究表明处于项目初始准备阶段以及项目启动运行阶段的风险因素比例较高，在实际物流运输全过程中有侧重地关注不同阶段的风险发生可能性，做到科学的风险管理。

本文依据模糊贝叶斯建立的风险评价模型，以先验概率为基础修正的后验概率，可弱化风险评价的主观性，结合本文的实证数据分析，可为更多的海外工程项目重大件物流运输风险评价提供参考。最终的评价结果对海外工程项目重大件物流运输的风险控制有指导作用，也可为实际产生风险后的责任判定提供有利的参考依据，有效应对风险事故纠纷，挽回不必要的经济损失，提高海外工程项目重大件物流运输的安全可靠性。