境外农业资源利用的风险模糊层次（F－AHP）评价

模糊数学是美国加利福尼亚大学查德教授于1965年提出来的。多年以来，模糊数学得到了很大的发展，现已被广泛应用于自然科学、社会科学和管理科学等众多领域。模糊评价就是模糊数学理论在实际工作中的一种应用方式，它是为解决现实中存在的大量具有模糊特征的经济现象而提出的一种风险评价方法。模糊评价由于其独特的定量分析与定性描述相结合的特点，因而是一种比较适合工程项目风险评价的方法^[11]。境外农业资源利用中所面临的各个风险因素具有一定的随机性和模糊特征，故而本文利用模糊评价法对我国境外农业资源利用中可能存在的风险进行评价，这在一定程度上能够更为准确地反映境外农业资源利用所面临的风险状态和未来的发展变化趋势特征^[12]。这一部分，本文将在上一节境外农业资源利用的风险识别基础上，将层次分析法和模糊评价结合起来，构建一个符合风险管理要求的境外农业资源利用的风险模糊层次（F－AHP）评价模型，并联系实例进行具体分析。

在这一部分，本文以依托的国家软科学研究项目《利用境外农业资源缓解中国粮食安全问题研究》的合作主持单位湖北种子集团有限公司（以下简称“湖北种子公司”）为研究案例，通过构建模糊层次评价模型（F－AHP）对境外农业资源利用的风险决策进行分析和事前评价，也为湖北种子公司境外农业资源利用项目的顺利开展提供决策参考。

（一）风险模糊层次评价模型的构建

1.建立风险模糊评价因素集

首先，要建立由境外农业资源利用中各个风险因素所组成的集合，以U表示，并将因素集U用以作为湖北种子公司境外农业资源利用的风险评价的主因素集。假设影响湖北种子公司境外农业资源利用的风险因素有m个，那么主因素集U由m个子因素集Ui组成，可表示为U＝｛U1，U2，…，Um｝。又假设每个子因素集Ui由n个风险因素构成，可表示为Ui＝｛ui1，ui2，…，uin｝，uij（i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n）代表第i类子因素集的第j个因素。需要特别说明的是，这里的m个子因素集Ui中所包含的风险因素的个数可以不相同。

2.建立风险模糊评价集

评价集是用来反映评价者对可能存在的各个风险因素对境外农业资源利用的影响进行评价，n个不同的评价者可能得出的评价结果不同，不同评价结果所组成的集合称为风险模糊评价集，用V＝｛v1，v2，…，vj｝来表示，其中vj（j＝1，2，…，n）反映的是第j个评价者的评价结果。在本文中根据湖北种子公司境外农业资源利用项目的实际情况及项目风险评价目标的要求，我们将项目的风险按照其对境外农业资源利用项目的影响程度划分为5个级别，分别用“无风险”“轻风险”“中风险”“重风险”和“高风险”来表示，由此建立湖北种子公司境外农业资源利用项目风险模糊评价集，用V＝｛v1，v2，v3，v4，v5｝来表示。

3.确立各个风险因素的权值

湖北种子公司境外农业资源利用项目所面临的各个风险因素对项目实施可能带来的影响程度彼此之间会有所差异，这就需要运用层次分析法（AHP），通过专家评分的方法建立两两判断矩阵来确定各风险因素的权重。由此，可以依次确定各个子因素集Ui＝｛ui1，ui2，…，uin｝中风险因素uij对Ui的权重Ai＝（ai1，ai2，…，ain），以及主因素集U＝｛U1，U2，…，Um｝中每一类风险因素Ui对U的权重A＝（a1，a2，…，am）。

4.对子因素集Ui进行第一级模糊综合评价

利用德尔菲法可以得到uij（i＝1，2，…，m）对风险等级vt（t＝1，2，3，4，5）的隶属度rijt，其中rijt＝kijt／k（k表示风险评价专家的数目，kijt表示风险评价专家认为风险因素uij的风险等级为vt的人数），从而可以计算出子因素集Ui的第一级风险模糊评价的隶属矩阵：

其中，表示Ui中风险子因素的个数。于是我们可以得到第一级模糊综合评价结果：

其中

5.对主因素集U进行第二级模糊综合评价

将子因素Ui作为一个单独的风险因素，用Bi代表子因素Ui的单因素评价，从而可以得出湖北种子公司境外农业资源利用项目风险的第二级模糊评价的隶属矩阵，用R＝（B1，B2，…，Bm）T表示，Ui对U的权重为A＝（a1，a2，…，am），于是可以得到第二级模糊综合评价结果：

若，则对B＝（b1，b2，…，b5）进行规范化处理，令，这样就可以计算出风险模糊评价向量：

6.对模糊综合评价结果的处理

湖北种子公司境外农业资源利用项目风险的模糊评价向量的元素（t＝1，2，3，4，5）称为模糊综合评价指标，其含义为：将境外农业资源利用项目所面临的所有风险因素的可能影响纳入考虑范围时，风险评价集中第t个风险评价等级的隶属度。在对风险进行实际评价时，可按下面两种方法对评价结果进行处理：

（1）模糊分布法。这种方法直接把风险评价指标或规范化的风险评价指标作为最终评价结果。然而，在这里各个风险评价指标，它所具体反映的是评价对象在评价特征方面的分布状态，这样有助于评价者对所评价的对象有更深的了解，以便在需要时能够做出各种灵活的调整和处理。

（2）最大隶属度法。该处理方法仅考虑最大评价指标的贡献，即取最大的评价指标max　｛bt｝相对应的评价元素作为境外农业资源利用风险等级。该方法的缺点是舍去了其他评价指标提供的信息，并且，当最大的评价指标不止一个时，则很难确定具体的评价结果。所以只有当最大的评价指标只有一个，且比其他评价指标大很多时，最大隶属度法才适用。

（二）案例分析——以湖北种子公司为例

湖北种子公司自2007年完成改制后，积极实施农业“走出去”战略，先后在东南亚和非洲等部分国家合作建立了国际种子试验基地。集团注重科研技术投入，拥有三十余名技术人员常年在国外开展新品种的选育、试验、示范，进行交叉、巡回育种。已培育出享有自主知识产权的品种28个，拥有独家开发权的品种37个，拥有海外注册品种15个，正在国外参加国家试验的品种20多个。集团注重品种海外市场拓展，2008年以来种子出口量连续三年位居国内同行业首位，名列国内行业出口前列^[13]。

湖北种子公司在国家农业“走出去”战略的背景下，根据企业发展战略需要，进一步拓展境外农业资源利用的市场范围，拟到东南亚X国^[14]进行农业对外投资，利用X国农业资源开展新品种的选育、试验和示范活动，从而进一步提高企业在东南亚各国的市场竞争力。为保障该境外农业资源利用项目的顺利进行，降低项目投资可能面临的各类风险因素造成的损失，湖北种子公司聘请了10位境外农业投资相关领域的专家学者对企业到X国开展境外农业资源利用项目可能面临的各类风险因素进行综合考察和分析。这一部分，将采用模糊层次分析方法（F－AHP）对湖北种子公司前往X国开展境外农业资源利用活动进行风险评价，以期为湖北种子公司境外农业资源利用项目的谨慎决策提供参考依据。

1.构建风险评价指标体系

湖北种子公司前往X国开展境外农业资源利用活动面临的风险影响因素众多，本文在选取类别时从系统性、可操作性出发，经过查阅、学习相关风险预警文献，总结了两级21个风险影响因素，其中一级指标5个，二级指标16个，具体风险评价指标体系的递进层次结构如表6－4所示。

表6－4　境外农业资源利用的风险评价指标体系

对该境外农业资源利用项目风险评价而言，风险评价主因素集U＝U1，U2，U3，U4，U5｛｝，U1＝政治风险；U2＝经济风险；U3＝人力风险；U4＝自然风险；U5＝决策风险。

子因素集为：

2.建立风险模糊评价集

由于本文是根据湖北种子公司境外农业资源利用风险实际情况及风险评价的要求，且风险变动范围为［0，1］，故可以将风险程度划分为5个等级：V＝｛v1，v2，v3，v4，v5｝，即V＝｛无风险，轻风险，中风险，重风险，高风险｝，其对应的风险区间为［0，0.2］、（0.2，0.4］、（0.4，0.6］、（0.6，0.8］和（0.8，1］，同时借鉴我国经济预警方式分别选取绿、蓝、黄、橙、红作为风险等级v1～v5的预警指示。

3.确立各风险因素权值

专家们通过对上述递进层级化风险因素指标体系进行评价：

首先，主因素判断矩阵可构建如下：(www.xing528.com)

主因素判断矩阵，

其次，运用和积法处理判断矩阵H，求得主因素权重为：

最后，利用HA计算其最大特征值，求得结果为λmax＝5.395，C.I.＝0.099，R.I.＝1.12，因此，随机一致性比率C.R.＝0.08＜0.10，则可以认为判断矩阵具有可以接受的一致性。

同理，可计算出各子因素集权重：

政治风险各子因素风险集权重：A1＝（0.209，0.144，0.184）

经济风险各子因素风险集权重：A2＝（0.275，0.173，0.157）

人力风险各子因素风险集权重：A3＝（0.355，0.317，0.227）

自然风险各子因素风险集权重：A4＝（0.213，0.147，0.317，0.323）

决策风险各子因素风险集权重：A5＝（0.254，0.148，0.306）

4.风险因素的模糊综合评价

湖北种子公司为保障到东南亚X国开展境外农业资源利用项目的顺利实施，特地聘请10位境外农业投资等相关领域的专家学者对该项目中每一风险因素的各个评价指标进行评价，得出各指标对应各风险评价等级隶属度，具体评价结果汇总见表6－5。

表6－5　专家对风险因素的模糊综合评价结果

续　表

根据上表，得到模糊矩阵：

于是，利用公式Bi＝Ai·Ri（i＝1，2，3，4，5）构建以下模糊评价：

政治风险的模糊综合评价结果：

同理，可计算得出经济风险、人力风险、自然风险和决策风险的模糊综合评价结果，分别是：

B2＝（0.115，0.501，0.287，0.097，0）

B3＝（0，0.135，0.61，0.241，0.014）

B4＝（0.015，0.287，0.281，0.338，0.079）

B5＝（0，0.131，0.282，0.407，0.18）

接下来，利用公式B＝A·R构建二级模糊综合评价矩阵，其中A为主因素权重，R＝（B1，B2，B3，B4，B5）T

于是，通过计算可得到湖北种子公司前往东南亚X国开展境外农业资源利用活动的风险模糊综合评价结果：

风险评价结果依据前文对风险的划分得到如下判断，具体结果见表6－6。

表6－6　风险评价结果

5.风险评价结果分析

依据上述风险模糊综合评价结果，从最大隶属度原则看，聘请的相关专家学者针对湖北种子公司前往东南亚X国开展境外农业资源利用项目从整体上来看存在中等和重风险的可能。从模糊分布看，有大约21.6%的专家学者认为该境外农业资源利用项目的风险不大（其中2.7%的专家学者认为无风险，18.9%的专家学者认为存在轻微风险），而大约80%专家学者认为湖北种子公司该境外农业资源利用项目存在较大风险（其中，中风险31.5%，重风险29.5%，高风险17.5%）。从上述模糊评价结果来看，湖北种子公司前往东南亚X国开展境外农业资源利用项目过程中可能会存在较大风险，应以实时控制企业风险作为主要经营目标之一，按照成本最小化原则，将企业面临风险控制在可承受范围内。

得出上述结果除了本文风险评价具有一定主观性和局限性外，可能还存在下面几个方面原因：

第一，由于近几年来我国与周边部分国家因对部分领土主权的分歧，不断产生摩擦，造成双方人员、财产损失，而我国周边国家是我国境外农业资源利用的优先区位，这种现状势必影响两国关系，进而影响我国企业在东道国经营环境。甚至目标国人民对国家间分歧的误解被部分人煽动、利用，转而对我国海外企业进行攻击、破坏。同时我国周边部分国家国内政局因特殊原因，本身也不稳定，这些都对我们对我国企业开展境外农业资源利用项目的风险评价产生影响。

然而，国际形势是在不断发展，国际秩序也是在不断改善的。在我国与东盟全面经济合作框架下，我国高层领导多次走访东盟国家，与东盟国家合作关系不断改善，特别是在农产品贸易方面。所以本文对政治风险重要性估计可能略高。

第二，农产品特别是粮食作物品种生产种植存在一定地域局限性。我国企业在开展境外农业资源利用项目的过程中，除面临干旱、洪涝、病虫害等传统自然风险外，还面临因我国自身培育的种子品种可能在东道国水土不服带来的风险，这不仅增大我国企业开展境外农业资源利用项目的风险，同时可能限制我国企业“走出去”的步伐，进而影响国家层面上农业“走出去”战略的顺利实施。