探析基于解釋結構模型的電力投資風險因素
［論文摘 要］本文從定性的角度給出了發電行業投資風險的影響因素,并對各個風險因素如何對電力行業投資產生影響,以及影響力的大小等問題進行了具體分析；針對發電行業投資風險影響因素,建立了解釋結構模型(ISM)，運用此模型對發電行業投資風險進行層次劃分,找出了各個風險因素的主次關系和內在聯系,便于投資者抓住主要風險進行控制,通過具體案例分析了該方法的性和可行性。
［論文關鍵詞］電力投資；風險評估；解釋結構模型
1 電力投資風險因素的解釋結構模型分析
1.1 ISM簡介
ISM是美國J.華費爾特教授于1973年作為分析復雜的社會系統有關問題而開發的。其特點是把復雜的系統首先分解為若干子系統(要素),然后分析組成復雜系統大量要素之間的二元關系,并最終將系統構造成一個多級遞階的結構模型。
1.2 確定電力投資項目所面臨的風險因素集
通過資料的分析和對現有技術人員風險管理經驗的調研以及對不同層次需求的了解,本文從一般風險管理的角度出發,以發電行業項目投資風險為例,歸納出實施過程中面臨的主要風險因素有：電價風險；建設成本風險；融資風險及匯率風險；發電成本風險；電力產業結構調整；國家稅收、能源、環境政策；排污費；潔凈替代能源的價格；國家GDP的增長；電煤價格風險；市場供求關系；電力市場體制的改革；新能源的開發及應用。于是,就得到發電行業投資風險系統的要素集S=｛S1,S2,S3,…,S13｝。需注意,這里所列的要素集及其相關關系,只是一種典型條件分析的結果。在具體應用時,可視項目的具體情況對風險要素有所增減或對要素影響關系有所調整。
1.3 建立風險結構關系的鄰接和可達矩陣
下面開始通過ISM模型逐步分析風險之間的結構關系。
設影響發電行業投資風險的n個要素構成集合S={Si︱i=1～n}。對應上文,n=13。可以建立要素集合的鄰接矩陣A=(aij)m×n A表示了不同風險要素之間的直接結構關系。其中,當某兩個風險要素之間存在關系時,矩陣相應位置的值置為1,否則置為0,即:
aij=[JB(｛]1,i≠j且Si、Sj有直接關系時?
0,i≠j且Si、Sj沒有直接關系或i=j[JB)]
1.4 對可達矩陣進行級間劃分
所謂級間劃分,就是將不同風險劃分為不同層次,以便風險管理者在進行管理風險時,做到事先心中有一個孰先孰后、孰重孰輕的框架。首先了解幾個概念�？蛇_集：將可達矩陣第Si行中所有元素為1的列對應的要素組成的集合定義為要素Si的可達集,用R(Si)表示。前因集：將可達矩陣第Si列中所有元素為1的行對應的要素組成的集合定義為要素Si的前因集,用T(Si)表示。最高級要素集：若R(Si)∩T(Si)=R(Si),則定義R(Si)為最高級要素集。由此定義可知,當R(Si)為最高級要素集時,Si影響的要素(構成S的可達集)完全包含在影響Si的要素(構成Si的前因集)中,這說明,R(Si)中的要素均能在T(Si)中找到Si的前因。
下文首先按上述定義,從式(1)結果中找出最高級要素。
由M知：R(Si)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S1)=｛S1,S2,S3,…,S13｝。因為R(S1)∩T(S1)={S1,S4,S8,S10,S11,S13}=R(S1),故R(S1)是最高級要素集。同理,R(S2)={S1,S4,S8,S10,S11,S13},T(S2)=｛(S2)｝。因為R(S2)∩T(S2)≠R(S2),故R(S2)不是最高級要素集。
類似的,可判斷R(S1),R(S4),R(S8),R(S10)和R(S13)也為最高級要素集。由最高級要素集對應的要素組成第1級L1={S1,S4,S8,S10,S11,S13}。在可達矩陣中,劃去L1要素對應的行和列,得到第2級可達矩陣。
在第2級可達矩陣基礎上,依據最高級要素集的定義,判斷出R(S2)、R(S3)、R(S7)和R(S12)為最高級要素集。由此時得到的最高級要素集對應的要素組成第2級L2={S2,S3,S7,S12}。再從第L2級可達矩陣中劃去L2要素對應的行和列得到第3級可達矩陣。
1.5 建立骨架矩陣N和結構模型ISM
將某一級內完全連通的要素稱為強關聯要素,所謂完全連通,是指這些要素之間互為前因、互為后果關系。根據這一定義,可判斷出在L1~ L5中,只有L1中的要素S1與S4,S8,S10,S11,S13是強關聯要素�？梢詫4,S8,S10,S11,S13減掉,只選擇S1為代表要素建立骨架矩陣。骨架矩陣實際上就是一種縮減的可達矩陣。
2 火電項目投資風險結構分析案例
1 案例條件
東南沿海M城市計劃于2009年在其郊區投資300×2MW的燃煤機組,以滿足未來社會的需求。M城市附近沒有可以開發的水電資源,國家也沒有在該城市發展新能源的計劃,但該城市附近存在煤炭,所以火電是其最佳的選擇。然而,該項目面對煤炭價格持續走高、電力市場改革步伐加快、國家先后頒布了一系列高成本使用能源的約束政策與環境保護措施等不確定因素,會給項目投資帶來風險。如何規避投資風險、提高競爭力成為該電力投資項目風險管理需要重點考慮和解決的問題。
2.2 風險結構分析結果
下文將利用上節解釋結構模型分析的結果對該城市火電項目投資風險的主要因素進行解釋性分析。第1級的6個要素存在一般意義上的強關聯關系。但從該城市火電項目投資的總體形勢看,有些要素自身還處于發展初期或所占規模很小,難以在風險總量上對項目投資構成威脅。例如,因為該城市附近沒有可以開發的水電資源,同時國家也沒有在該城市發展新能源的計劃,因此替代能源和新能源在M城市火電項目投資中的影響基本可以忽略不計,于是可以在對此火電項目投資風險的主要因素進行解釋性分析時省略要素S8與S13。另外,考慮到該城市屬于城市,重在其總的工業中所占比重不高,出現電力短缺局面的概率很低,故要素S11也可以省略。另外,在考慮第2級要素對第1級要素影響關系方面,鑒于M城市是旅游城市并對環境質量要求較高,所以需要重點考慮排污費、電力市場化改革對上網電價的影響；由于上面忽略了S11,故可以去掉第3級(S9),并認為第4級(S5)直接對電力市場改革產生影響；同時,將第5級(S6)分成環境政策、能源政策和稅收政策三個子要素。這樣,第4級(S5)直接對電力市場改革產生影響；同時,將第5級(S9)分成環境政策、能源政策和稅收政策三個子要素。這樣,可以變成表2所示形式。
并結合該城市特點可以清晰地看到：環境、能源、稅收政策是影響該火電投資項目風險的根本原因,而該城市是旅游城市的特點使得環境這一問題更加嚴峻。另外,電煤價格、燃料外的發電成本和上網電價是風險管理需要重點關注的要素,控制好它們,項目的風險管理就成功了一半。目前,火電企業中電煤價格在發電成本中約占60%,而該城市如何利用附近有煤炭企業這一優勢,在廠網分離、競價上網的電力市場環境中提高自身競爭力顯得尤為重要。同樣,如何控制火電企業的運營成本對降低上網電價也有著極為重要的意義。
綜上,該項目在注意控制第1級要素風險的同時,必須提高對排污費的重視程度。這是由該城市的旅游城市特點決定的。雖然這點不屬于第1級要素,但對該城市火電投資項目而言,其重要性不亞于第1級要素。 3 規避風險的建議性措施
對于電煤價格風險,發電企業為了獲得穩定而相對廉價的煤炭供應,必須盡量減少中間環節,M城市正好可以與附近煤礦企業進行長期合作,或將其收購不失為一種明智的做法。對于降低燃料外的運營成本,可以通過加強內部成本管理,在各個環節上降本挖潛增效。至于排污費的問題,現在主要的手段還是通過技術改造來減少廢氣廢水的排放,如對焚燒爐進行脫硫改造,可以減少二氧化硫的排放；雖然這些改造將提高建設成本的風險,但從長遠來看還是利大于弊。
3 結 論
影響發電行業投資風險的因素很多,本文用系統工程的方法剖析了發電行業投資風險的影響因素并建立起解釋結構模型,可對于投資者發揮如下一些積極作用：有助于投資者理清各個風險因素之間的內在聯系。發電投資風險是一個相互影響的整體,在進行風險管理時不能割裂它們之間的內在關系。運用ISM模型化方法,可以得到一個層次清楚、脈絡清晰的風險系統結構,為投資者進行全面的風險管理提供了完整框架,為風險量化提供了模型依據。為投資者理清了風險因素的主次關系,以便風險管理者在進行管理風險時,做到事先心中有一個孰先孰后、孰重孰輕的框架。
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