火电企业经营风险评估-基于文献内容分析

关键词：火电企业，风险评估，文献内容分析，层次分析法

摘要

电力企业是我国支柱产业的重要组成部分之一，有许多因素会导致可能带来麻烦和意外的风险。因此我们应该管理这些风险，以减少和避免这些风险。所以，我们需要评估可能发生的风险。在本文中，为了评估一些在中国东部同一电力集团火电企业的风险，我们采用文献内容分析法分析大量风险勘查报告来建立风险评价指标体系和衡量各指标的权重，然后采用层次分析法对每个风险因素进行风险等级评价并讨论企业的风险综合评价。

1.简介

电力工业是国民经济发展的主要支柱，热力发电是电力能源的重要组成部分。根据中国电力协会公布的最新的国家电力行业年度统计数据_[1]，截至2009年底，中国整机容量为8.74亿千瓦，其中火电占比达到74.49%，水电达到22.46%，核电达到1.04%，风电和其他资源达到 2.01%。 2009年全国发电量36812亿千瓦其中电力、水电、核电和风电分别为81.81%、15.53%、1.90%和0.75%。通过以上数据，我们可以清楚地观察到，火电总是占我国电力工业的最大比例。它在我国经济发展中发挥着非常重要的作用，因此，研究火电企业经营风险评估具有重要意义。

风险评价是风险管理的重要内容_[2]。 近期，对火电行业风险评价研究备受关注，李白生_[3]、张从娇_[4]使用层次分析法分析并评估水电项目。 蒋志远_[5]使用蒙特卡罗模拟方法研究风电项目投资风险评估。 Kun Peng_[6] 使用模糊层次分析法评估风电项目的风险。 张娟_[7]分析了火电企业面临的最大风险，其中比较重要的是投标风险和维修风险。 高培毅_[5]分析火电企业经营活动中存在的风险，提出了规避风险的建议。

现有的火电风险评估研究，更多地强调前期投资评估也就是对市场效益的评估，对电力企业经营风险的评估较少，尤其是火电企业。

在风险评价研究中，评价指标及其权重是最关键的部分。 本文将改变以往主要采用的专家问卷法，采用更加客观、定量的内容分析法来确定评价指标及其权重。 内容分析法是最常用的社会学方法之一，也就是对文献进行分析。 近年来，该方法在信息技术领域得到了更多的关注，马文峰[9]、陈伟君[10]、邱俊平[11]和孙瑞英[12] 研究了内容分析法以及其在信息技术领域的应用。 李桂华[13]、严世美[14]和李文川[15]讨论了在实际问题上内容分析法的应用。 但是，在最近的研究中，我们还没有发现将内容分析法与风险评估相结合的研究。

本文以有效控制火电企业经营风险为目标，以某著名电力集团所属华东地区部分火电厂为应用案例，采用内容分析法对38份风险探索报告进行分析，获取风险评价指标及其间的相对权重，采用层次分析法[16]对火电企业的经营风险因素及状况进行评价。

2. 风险评价指标体系

中国地势辽阔，地质灾害种类齐全。 根据中国地质环境信息网提供的数据，中国东部为平原、海岸和大陆架，地形起伏平缓，气候湿润，雨量充沛,主要发生地震、地面变形、塌陷、滑坡、流动、河流灾害、海岸灾害、盐碱（土壤盐渍化）、冷水浸田等灾害。由于不同地区有不同种类的地质灾害，为了保证指标权重的可靠性，需要选择地质环境相近的火电厂。 本文选取某著名火电集团所属华东地区的火电厂作为风险评估对象。

为了确定风险指标体系，我们利用ATLAS.ti文本分析工具对38家火电厂的风险探索报告进行了内容分析法分析, 最终得到完整的分析报告用以确定指标体系。

2.1 确定一级指标

为了确定一级指标（Bi），我们使用ATLAS.ti文本分析工具进行内容分析法分析，主要步骤为指标识别和指标筛选，方法如下。

bull; 指标识别方法

我们将段落视为分析文献内容的基本单位，标识每个报告的每个段落，并根据不同段落的内容与相关性获得一级指标Bi，这样我们就得到一个包含多个一级指标Bi的集合B。 .其中 B={Bi,0=lt;i=lt;n}，n 是已识别的段落数。

bull; 指标筛选方法

我们采用公式计算一级指标（也就是指标识别所获得的）在所有文献中出现的频率，保留出现频率高的指标，剔除华东地区火电企业中很少出现的指标，最后选择自然灾害风险、突发事故风险、管理风险、设备故障磨损风险、责任风险等风险作为一级指标。

2.2确定二级指标

为了确定二级指标（Ci），我们仍然采用使用ATLAS.ti内容分析工具进行内容分析法分析，主要步骤为指标识别和指标验证，方法如下。

bull; 指标识别方法

我们对报告正文的全部内容进行分析，并对其中出现风险概念术语进行标志，这些风险概念术语就是我们寻求的二级指标（Ci）。

bull; 指数筛选方法

我们采用以下公式1,2,3对二级指标（Ci）进行分类筛选。

其中，d_i和d_ij均为文本频数，d_i表示一级指标B_i 出现在段落集合中的次数，d_ij表示一级指标i和二级指标j同时出现在段落集合中的次数。t_i和t_ij均为概念频数，t_i表示一级指标i 在文献内容中出现的次数，t_ij表示一级指标i和二级指标j在文献内容中同时出现的次数。 Rel 表示二级指标j对于一级指标i的重要程度。

由于公式 3 计算了二级指标j与一级指标概念i的关系，因此我们使用阈值来确保只保留最相关的指标。参考专家意见，我们设定50%为阈值，选取的二级指标j从属于一级指标i。我们以一级指标设备故障或破碎为例，检索其内容和概念，通过上述公式计算指标之间的关系获得二级指标（用程序很容易实现，因此省略算法）。表1描述了概念的近似关联程度。

表 1 指标的大致关系

最终，我们可以得到风险评估的指标体系，列于表2的指标栏。

3. 评估方法

层次分析法（AHP）是由Thomas L. Saaty在1970年提出的。当我们使用层次分析法解决问题时，首先必须对这些问题进行层次化。 然后根据问题的质量和主要目的，将问题分解为若干不同的构成因素，根据因素的相对作用和主观联系，将这些因素按不同层次进行聚合，构成多层次分析结构模型。最后将系统归结为上层对应下层重要性权重的确认或比较好坏顺序的排序问题。

3.1 确定各指标相对重要性的权重

在确定了评价指标后，由于各指标对其上一级指标的贡献率不同，所以要确定各指标对其上一级指标的重要性权重值，各指标权重的确定为是风险评估的一个重要关键。这里，我们采用内容分析法和层次分析法相结合的方法来确定权重值。

1. 构造判断矩阵。 用内容分析法确定各层次指标后，得到一级指标之间的频数比，二级指标与其所属一级指标的频数比，即Di,j/Di,t, 表示二级指标 j 和 t 对一级指标 i 的重要程度。 对这个数进行积分后，我们构造了一个判断矩阵，该判断矩阵由每对评价指标按照1-9标度法比较计算得到的目标水平判断值组成，即构造6个判断矩阵C=(Cij)nxn用于二级指标，一个判断矩阵 B=(Bij)nxn 用于一级指标。
2. 计算比较重要度。 对每个判断矩阵进行归一化，得到其上一级指标对应的每个下级指标的重要度。
3. 相干性测试和单级排序。 因为在评估过程中，评估者对矩阵的判断比较粗略，可能会导致判断结果相互冲突，甚至不符合逻辑，为了避免此类问题，我们用层次分析法通过公式4进行相干性测试。。

式4中，CI值越小，判断矩阵的相干性越好。 lambda;max 是判断矩阵的最大特征根，其值可由公式 5 计算得到。

式5中，C为二级指标的判断矩阵，W为判断矩阵的特征向量，表示为: W=[W₁,W₂,hellip;,W_N]^T，W_i由式6、7、8依次计算得出。

在我们确定判断矩阵在相干性测试中有满意的结果也就是具有令人满意的相干性后，我们计算得到的特征向量就是每一层指标的权重值，我们也得到了单层排序的结果，结果表示为权重值列于表 2。

表2 风险评价指标体系及评价结果