境外农业资源利用的风险管理方案

企业在境外农业资源利用的过程中，往往会面临多种风险方案的抉择。然而，由于境外农业资源利用中面临的各类风险所带来的影响程度会有所差异，故而企业在境外农业资源利用的项目决策中面临的风险方案不同。因而，如何在境外农业资源利用中各类风险因素识别的基础上，选择风险影响最小，降低境外农业资源利用项目失败的概率，这对境外农业资源利用企业来讲至关重要。

灰关联分析法（GRAP法）是在1982年邓聚龙教授提出的灰色系统理论基础上形成的一种处理随机变量的分析方法^[15]。按照灰关联分析法的思路，它能够对两个处于不同状态的系统进行对比分析，具体来讲，它可以通过计算不同境外农业资源利用项目方案与最优方案之间的关联程度来判断项目的风险程度差异。事实上，灰关联分析法也是当前普遍应用的评价方法，主要应用领域包括环境质量的评价、经济效益评价、绩效评价、项目风险评价等方面。境外农业资源利用企业在项目决策时可能会面临诸多不确定性因素，因而项目实施存在风险不可避免。在这一部分，本文借鉴灰色理论^[16]的思想和颜晓晖（2007）的做法，将境外农业资源利用企业视作一个灰色系统，境外农业资源利用项目实施作为该灰色系统运行的一种重要手段，以湖北种子公司前往东南亚X国开展境外农业资源利用为案例分析对象，运用灰关联分析方法对企业境外农业资源利用项目的不同选择方案进行风险评价。在此基础上，将评价结果与上一节采用风险模糊综合评价得出的结果进行比较，不仅可以检验上述结果的稳健性，更可以检验灰关联分析方法在境外农业资源利用项目的风险评价中是否可行和有效。

（一）境外农业资源利用风险方案的灰关联评价模型

通过上文的分析我们可以得知，企业在前往某国开展境外农业资源利用活动进行项目决策时，往往会由于不同方案中对各类风险因素的判断不同，从而使得企业在项目方案选择中面临多种不同的风险可能性方案。在这一部分，我们将首先介绍如何通过运用灰关联分析方法建立灰关联评价模型。

1.几个主要的灰关联评价指标

灰关联分析方法主要由两个主要的指标来反映，一个是灰关联系数，另一个是灰关联度。其中，灰关联度指标反映的是两个灰色系统之间的相似程度。这里将两个灰色系统用两组数列来表示，设两组数列分别为｛xi（t），xj（t）｝，t＝1，2，…，n，那么在t＝k时刻，两组数列之间的灰关联度可表示为：

其中，εij（k）为两组数列i和j之间的灰关联系数，可表示为：

式（6.12）中，Δij（k）反映的是在第k时刻两组数列i和j之间的绝对差，可表示为：

Δmax，Δmin反映的是在各个时刻时两组数列绝对差的最大和最小值，通常情况下，Δmin＝0；ρ表示的是分辨系数，0＜ρ＜1，通常用ρ＝0.5来表示。

2.境外农业资源利用风险方案的灰关联评价原理

这里需要首先构建境外农业资源利用方案的风险特征矩阵，假设境外农业资源利用项目决策由K个方案组成，而每个方案是一个由n类风险因素组成的特征向量。于是，风险特征矩阵可用式（6.14）来表示：

其中，xRj（t），t＝1，2，…，n反映的是在方案j中第t个风险因素在该风险方案中的影响程度，可通过专家评判打分来确定。如果境外农业资源利用项目由K组待检数据构成^[17]，那么该待检方案的风险特征矩阵可参照类似的办法构建，如式（6.15）所示：

需要特别说明的是，式（6.15）中的每一行特征向量｛xTj｝代表的是一个待检方案，每一个特征向量｛xTj｝的元素xTj（t），t＝1，2，…，n反映的是在待检方案j中第t个风险因素在该风险方案中的影响程度。关联度序列｛xTjRi ｝＝｛rTjR1，rTjR2，…，rTjRk｝是通过计算风险方案向量｛xTj｝和｛xRi｝之间的关联度而得来的。这里的风险方案之间的关联度大小反映的是境外农业资源利用各个方案与风险之间的紧密程度，该值越大意味着此方案存在的风险可能越大，反之亦然。将不同风险方案的灰关联度按照大小进行排序，并将其作为境外农业资源利用的风险方案选择的参考依据。

3.境外农业资源利用风险方案的灰关联评价步骤

（1）构建境外农业资源利用的风险向量

境外农业资源利用可能存在的风险是由各类风险因素共同作用的，各类风险因素的组合不同会导致境外农业资源利用的方案有所差异，即使对于一个风险因素而言其在不同方案中的作用程度也会存在差异。假设Ki（i＝1，2，……，m）表示的是境外农业资源利用项目决策时的待检方案，xj（j＝1，2，…，n）表示的是境外农业资源利用项目可能面临的风险因素，于是我们可以构建境外农业资源利用风险的函数表达式：

这里，xj在实际计算时可由各类风险因素在每个待检方案中的影响程度（即风险概率）大小来代理。

（2）建立境外农业资源利用的风险特征矩阵

为便于下文计算和分析，这里为境外农业资源利用风险函数设定一个临界值l，若xj≥l，则xj＝1，反之xj＝0，函数表达形式为：

于是，由m个待检方案组成的风险特征矩阵可表示为：

（3）确定待检方案向量

由上文分析可知，不同的风险待检方案是由各类风险因素构成的，而风险因素在不同的境外农业资源利用方案中的影响程度可能不同，即便同一风险因素其在不同的风险待检方案中的影响大小也会存在差异。风险因素的影响程度表示的是某一风险因素其在境外农业资源利用中可能对整个项目的风险影响大小，在实际的度量中，学术界普遍采用专家评判打分法对各类风险因素xj（j＝1，2，…，n）的影响程度进行数值量化处理，函数表达式为：

在式（6.19）中，N表示的是项目决策时聘请的专家人数；xij表示的是第i个评判专家对第j个风险因素对项目的影响程度的评判值；表示的是所有评判专家对第j个风险因素的影响程度评判值的总和。于是，按照各类风险因素的影响程度可构建一个由n个风险因素组成的待检向量｛xπ｝，可表示为：

（4）计算灰关联系数和灰关联度(www.xing528.com)

按照上述式（6.11）灰关联度和式（6.12）灰关联系数的表达式，可计算出待检数据向量｛xπ｝与风险特征向量｛TKi｝（i＝1，2，……，m）之间的灰色关联度，并将其按照大小进行排序，便可找出境外农业资源利用方案中的最小风险方案。

（二）实例分析——以湖北种子公司为例

为便于与上一节采用风险模糊综合评价结果进行对比分析，这一节依然以湖北种子公司计划前往东南亚X国开展境外农业资源利用活动为例。聘请10位境外农业投资相关领域的专家学者对湖北种子公司事前拟定的四种境外农业资源利用项目方案进行评价，为企业的项目决策提供参考依据。为保持前后分析的一致性，这里依然选取政治、经济、人力、自然和决策五大类因素作为湖北种子公司境外农业资源利用项目可能面临的主要风险因素。聘请的风险评判专家利用德尔菲法赋予了各个风险因素的重要度权值，如表6－7所示。

表6－7　境外农业资源利用风险因素重要度wj值

同时，专家们通过利用上一节介绍的层次分析法（AHP）对湖北种子公司拟定的四种方案中的五大风险因素进行评判打分，从而确定各风险因素在不同方案中的权重，如表6－8所示。在此基础上，按照上述灰关联理论即可计算出四种境外农业资源利用方案的风险可能性大小，进而对其进行排序选出风险最小的方案。

表6－8　境外农业资源利用方案中风险因素xj的权重值

1.计算典型风险特征矩阵

由以上可知，影响湖北种子公司在东南亚X国开展境外农业资源利用项目有效性的风险因素有5个，即n＝5。将风险权重的临界值设为l＝0.2，由式（6－18），典型风险特征矩阵可构建如下：

2.构建待检方案向量

根据专家学者采用德尔菲法对五类风险因素对湖北种子公司境外农业资源利用项目的影响程度进行评判，得出五类风险因素的重要度wj值，可以构建如下的待检方案向量：

3.计算关联度

以xπ＝｛0.471，0.233，0.099，0.038，0.159｝为母因素，TKi（i＝1，2，3，4）为子因素。

（1）对｛xπ｝作初始化处理：

（2）求差序列

由式（6－13）可知，ΔπKi（k）＝xπ（k）－TKi（k），（i＝1，2，3，4；k＝1，2，3，4，5），于是有：

（3）求两极最大差和最小差

（4）计算关联系数

取ρ＝0.5，依式求得表6－9：

表6－9　境外农业资源利用方案的灰关联系数

（5）计算关联度

由式可得表6－10：

表6－10　境外农业资源利用方案的灰关联度

由表6－10可知，TKi对Xπ的关联度大小依次为：γπK1＞γπK4＞γπK2＞γπK3。由灰关联度的排序结果可以判断，在湖北种子公司拟定去东南亚X国进行境外农业资源利用项目的四种方案中，按照项目风险发生的可能性进行排序，四种方案的风险大小依次为：方案1、方案4、方案2和方案3，由此可以判断四种方案中风险最小的为方案3，方案1为四种方案中风险发生可能性最大的方案。综上所述，本节采用灰关联分析方法对湖北种子公司境外农业资源利用项目四种方案的风险进行了分析，结果发现四种方案中风险最小、最优的方案为方案3，聘请的专家学者通过对比分析一致认为该结果符合预期判断，是最理想的选择方案。