基于模糊綜合評價的農業基礎設施建設企業融資風險研究

劉丹

摘? 要：農業是關乎我國經濟、民生和社會發展的重要基礎性產業。農業基礎設施建設水平將直接影響到我國農業發展水平。本研究采用理論和實證研究相結合的方法，以潘集區高標準農田建設企業融資為例，采用模糊綜合評價方法，結合我國農業基礎設施建設企業融資現狀，對其融資風險進行了系統分析。其目的是有效地評估融資風險，以幫助企業管理層做出更有效的融資決策。

關鍵詞：融資風險;農業基礎設施;模糊綜合評價法;高標準農田

Research on financing risk of agricultural infrastructure Construction Enterprises based on fuzzy comprehensive Evaluation

Abstract： Agriculture is an important basic industry related to China's economy， people's livelihood and social development. The level of agricultural infrastructure construction will directly affect the level of agricultural development in China. Taking the financing of high-standard farmland construction enterprises in Panji District as an example， this study systematically analyzes the financing risks of agricultural infrastructure construction enterprises in China by using the fuzzy comprehensive evaluation method and the current financing situation of agricultural infrastructure construction enterprises in China. Its purpose is to evaluate financing risk effectively so as to help enterprise management make more effective financing decisions.

Key words： financing risk; Agricultural infrastructure; Fuzzy comprehensive evaluation method; High standard farmland

引言

近年來，隨著城市社區的快速發展和人民生活水平的提高，人民對于高質量農業產品的需求日益提高，這意味著農業綜合開發以及農業基礎設施建設需求刻不容緩[1]。由于潘集區高標準農田無法輸送大規?；A設施投資。如果僅僅依靠發行國債和對外貸款來籌集潘集區高標準農田，可能會造成一系列負面影響，比如政府財政負擔過重、資本產出過多和匯率風險增加。在這種情況下，基礎設施項目發展的投資和融資渠道的多樣性非常重要[2]。目前，在加大財政投入和銀行貸款投入的基礎上，各級政府積極鼓勵和引導社會資本和外資參與基礎設施建設和運營，實現基礎設施開發物資和融資渠道的投資方式和融資方式多樣化[3]。

在市場經濟快速調整的時代，如何有效地緩解和規避農業基礎設施建設企業融資過程中的風險成

為當今的難題。融資活動關系到企業的發展，要科學合理地融資，潘集區高標準農田鏈需要為農業基礎設施建設公司在不同階段提供保障，但很多農業基礎設施建設公司在融資過程中，只注重融資方式的選擇，忽視了融資風險的評估分析和控制，融資的結果不僅沒有受益的同時，也給企業給人民帶來了巨大的損失[4]。在此基礎上，考慮到農業基礎設施建設行業在不同階段對潘集區高標準農田的不同需求，本研究采用模糊綜合評價法對農業基礎設施建設企業的融資風險進行綜合評價，以促進管理層的有效決策[5-8]。

1.建立評價體系

1.1農業建設企業融資風險識別

農業基礎設施建設企業融資風險是指農業基礎設施建設企業在投資、開發建設、經營等階段通過選擇不同的融資方式可能或將會發生的融資風險。首先，首先要識別農業基礎設施建設企業的融資風險。由于農業基礎設施建設企業在不同發展階段的需求和融資方式不同，下面總結了潘集區高標準農田建設企業在不同發展階段的融資風險：

（1）投建先期融資風險。項目建設前期包括項目的產生、可行性分析、項目融資分析、招投標、項目落地以及組建項目建設小組或公司等過程，每一步的工作都會影響到項目的發展。項目先期涉及到的參與方有企業、政府、銀行、項目組等等，主要風險因素有政治風險、資金不到位風險、土地征用與補償風險、氣候、土壤等自然稟賦風險等。

（2）建設期融資風險。這一階段項目公司需要償還銀行的貸款利息并支付所有工程款項，因此工程的建設進展情況會影響到資金安全、信用安全、貸款償還等等，對投資企業來說尤為重要。這一階段有可能出現的風險有竣工風險、技術風險、質量風險、安全風險、環保風險、成本風險、管理風險等等。

①竣工風險：在項目資金不充足或是資金鏈斷裂的情況下，項目無法按時完工甚至無限期停工，或是工程質量不達標無法驗收都會影響項目竣工，而項目無法竣工則意味著項目無法運營，無法收回成本，銀行貸款不能按期償還等，最終導致項目投資失敗[10-12]。

②質量風險：基礎建設工程每一部分完工都需要進行嚴格的驗收，如果達不到驗收的質量標準則面臨返工整改，拉長工期，增加成本，影響項目利潤。D979AD82-DC53-4D7D-95A8-DB8D68063A30

③安全風險：在建設項目的施工過程中，有很多環節可能會導致安全問題，比如現場安全宣傳和安全設施不足，工人的安全意識不健全、違規使用施工機械、高空作業等等，一旦出現安全問題，不僅會給項目公司帶來人力和經濟的資源損失，還會給項目帶來難以挽回的聲譽影響，嚴重影響項目收益。

④環保風險：項目建設的施工現場容易出現粉塵、廢氣、廢水等環保問題，一旦超過國家環保規定，就面臨停工整改，大大增加項目成本，影響項目進展[13]。

⑤管理風險：一個項目的建設需要工程、財務、行政、后勤、管理等各方面的人才參與進來，溝通不暢或交流不及時則很有可能對項目開展產生不利有影響[14]。

（3）運營階段融資風險。經營階段的融資風險與資本市場的其他行業基本相似，主要包括債務融資風險和股權融資風險。債務融資風險包括資金供應風險、償債風險、農業生產成本上升風險。股權融資風險包括經營風險、政策法律變動風險、市場環境風險等[15]

1.2評價指標體系建立

指標因子是風險因素的重要組成部分，其本質上是風險因素的定量意義和具體值。因此，在風險評價指標體系的形成過程中，指標因素的選擇應遵循相關性、真實性、科學性、系統性、典典性和實用性六大原則，農業基礎設施建設企業融資風險評價指標體系的構建如表1所示：

1.3建立評價模型

通過層次分析法確定農業基礎設施建設企業融資風險評價指標的權重，具體流程如下：

首先，建立判斷矩陣。通過向相關專家發放問卷獲得相關數據，然后對獲得的數據進行計算和處理，通過一致性檢驗確定最終權重。判斷矩陣的規模和描述如表2所示。

其次，計算單級權重，并進行一致性檢驗。在層次結構中，如果在非底層有一個元素，并且有A1， A2，…An，然后建立了矩陣A的兩兩比較判斷矩陣，得到了矩陣A的特征向量W和最大特征根 。特征向量W的n個分量分別是A1、A2、…， An，用從大到小的權重給出該層相對重要度的排序和該層相對重要度的權重，即計算每對比較矩陣的最大本征根 及其對應的特征向量。

一致性檢驗是檢驗兩兩比較矩陣滿足一致性的程度。在實際應用中，常常需要對兩兩比較矩陣進行一致性檢驗，以檢驗權重是否合理。兩兩比較矩陣的一致性檢驗可以按照以下方法進行：讓成對比較矩陣的特征根n個元素的重要性設置λ=n。我們可以顯示任何成對比較矩陣，在矩陣完全相同，具有最大特征根 = n，并非完全一致的判斷矩陣是 >n。一般情況下，矩陣的階數越高，不一致性越大。為了消除這種影響，定義了以下一致性檢驗指標： 。

當矩陣完全一致時，CI = 0， CI越大，不一致越嚴重。為了度量判斷矩陣是否滿足一致性，我們引入了判斷矩陣的平均隨機一致性指標的RI值。具體內容如表3所示：

當已知CI 、RI時，可用一致性指數CI和平均隨機一致性指數RI進行一致性檢驗（CR = CI/RI）。如果CR = CI/RI<0.1，則一致性滿足。然后，將上面的初始權值向量W歸一化為單個排序權值向量：如果CR = CI/RI>0.10，則需要修改兩兩比較矩陣，直到得到滿意的一致性指數。

最后，通過AHP層次分析法，對評價指標體系進行分析，得到兩兩比較矩陣。

1.4模糊綜合評價

模糊綜合評價法是運用模糊數學原理對“模糊”事物進行分析評價的一種系統分析方法。該方法的主要優點是不同于傳統數學結果的唯一性，其處理結果在很大程度上包含了豐富的信息，解決了判斷的模糊性和不確定性問題，已被廣泛應用于綜合評價體系中?；静襟E如下：

首先，確定模糊綜合評價因子集。本研究確定了影響農業基礎設施建設企業融資風險的因素集為：一級指標因子：B ={投建先期融資風險B1，建設期融資風險B2，運營期融資風險B3}。二級指標因子C1 ={政治風險（C11）、資金不到位風險（C12）、土地征用與補償風險（C13）、氣候、土壤等自然稟賦風險（C14）};C2 ={環保風險（C21），建設安全風險（C22），建設管理決策風險（C23），資金持續供給風險（C24）};C3 ={農業生產風險（C31），運營收益不足風險（C32），政策法律變動風險（C33），市場環境波動風險（C34）}。

其次，建立綜合評價集。建立評定者對評價對象可能作出的各種綜合評價結果的集合，即農業基礎設施建設企業融資風險評價集V ={低風險V1、一般風險V2、高V3、較高V4、極高V5}。如表4所示專家評分結果統計表。

再次，進行單因素模糊判斷，得到判斷矩陣R，將評價集中的5個評價作為5個模糊集，計算每個評價層次上單個指標的隸屬度。采用專家打分法確定隸屬度，對各因素進行評價，并對評價結果進行歸一化，得到模糊關系矩陣R。

第四，建立綜合評價的判斷模型。使用權重W計算研究和單因素模糊評價結果計算模糊綜合評價B = W*R，然后相應的評價集是集計算最后得分S = B*V的融資風險，以確定農業基礎設施建設企業的融資風險水平。

0

2 分析處理

問卷調查對象均為經驗豐富的農業基礎設施建設專家、企業家和大學教授，熟悉農業基礎設施建設行業的融資風險，具有較高的權威性和廣泛的代表性。將回收的有效問卷中專家對某一風險因素指標總體意見的趨勢（均值）作為咨詢結果，構建各級兩兩比較判斷矩陣，然后計算出各層次元素對系統目標的構成權重，如下表所示：

2.1模糊綜合評價結果分析

通過10位專家對二級指標的打分，結合企業實際指標與同行的平均值，確定評價集的隸屬度，二級評價指標模糊隸屬度矩陣R的具體打分結果如下：

B1 =W1 ? R1 =（0.165， 0.135， 0.341， 0.293， 0.066）;D979AD82-DC53-4D7D-95A8-DB8D68063A30

同樣的：

B2 =W2 ? R2 =（0.022， 0.323， 0.273， 0.270， 0.112）;

B3 =W3 ? R3 =（0.027， 0.258， 0.406， 0.309， 0） ;

模糊綜合評價矩陣為：

因此， B = （0.036， 0.264， 0.371， 0.299， 0.031）。

最后，模糊綜合得分為：

S = 0.036?90 + 0.264?70 + 0.371?50 + 0.299?30 + 0.031?10 = 49.45。

4.3.結果分析

根據上一步得到的模糊綜合得分和上一步的評價打分體系表，可以看出企業49.45的得分在[40，60]的范圍內，屬于一般風險的融資風險評價等級。根據農業基礎設施建設企業的實際融資情況，企業今年的融資風險一般，資產狀況良好，基本能夠滿足高標準農田建設需求，與模型評價結果一致，由此驗證了該模型的有效性和準確性。

3.結論

由于由于農業基礎建設投資是具有長期性高風險投資、受自然因素影響較大、建設管理維護復雜性性等特點，影響農業基礎設施建設企業融資風險的因素眾多而復雜。因此，在評價農業基礎設施建設企業融資風險的過程中，將模糊綜合評價法應用到農業基礎設施建設企業的融資風險評價當中，對企業在某一融資時間節點年度的內外部風險情況進行分析，從而判斷融資風險的程度。通過運用數學模型專家打分得出專業科學得分，提高了最終結果的合理性和準確性，為管理層做出合適的融資決策奠定了堅實的基礎。

最后，在對農業基礎設施建設企業融資風險評價指標體系的構建當中仍有不斷開拓的空間，各級指標權重的確定在降低主觀性方面尚需深入研究。

參考文獻

[1]李若云. 農業綜合開發的主要成效，問題及政策建議[J]. 2022. （9）.

[2]無. 黑龍江?。簭娏ν七M高標準農田建設 當好維護國家糧食安全"壓艙石"[J]. 中國農業綜合開發， 2021. （12）：3.

[3]周同、朱少華、孫法軍、王振澤. 高標準農田建設與管理模式的探索創新[J]. 中國農業綜合開發， 2020. （3）：3.

[4]Behn， R.D. On the ludicrous search for the magical performance system.（managing public agencies through perfect system）[J]. 2005.

[5]Lerman， Z. and N. Shagaida. Land policies and agricultural land markets in Russia[J]. Land Use Policy， 2007. 24（1）：14-23.

[6]Vogt， S. and A. Haas. The future of public participation in Germany： Empirical analyses of administration experts' assessments[J]. Technological Forecasting & Social Change， 2015. 98（SEP.）：157-173.

[7]郭振香. 高標準農田建設項目績效評價分析[J]. 市場周刊·理論版， 2020.

[8]梁志君， 高標準基本農田建設中政府管理職能轉變研究——以廣州市為例. 華南農業大學.

[9]劉秉周， 內蒙古農業綜合開發高標準農田項目效益分析. 2016， 內蒙古農業大學.

[10]許春玲. 高標準基本農田建設項目的實施與管理[J]. 環球市場信息導報， 2017. （44）：1.

[11]黎倩. 中小微型企業民間借貸融資的財務風險管理[J]. 現代企業， 2022. （1）：2.

[12]謝阿紅， 薛倩玉， 鮑建華， et al. 基于熵權-BP神經網絡的涉農類上市企業融資風險預警研究[J]. 2022. （5）.

[13]嚴蕊，孟楓平. 基于模糊綜合評價法的科技型中小企業融資風險評價[J]. 黑龍江八一農墾大學學報， 2019. 31（4）：7.

[14]陳錫祥， 陳嶸， 鄭偉民， et al.， 一種基于層次分析法與灰色模糊綜合評價法的項目效益評估方法. 2019.

[15]劉姝驛， 楊慶媛， 何春燕， et al. 基于層次分析法 （AHP） 和模糊綜合評價法的土地整治效益評價[J]. 中國農學通報， 2013. 29（26）：7.D979AD82-DC53-4D7D-95A8-DB8D68063A30