基于三維評(píng)估模型轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)管理的創(chuàng)新之路

祝思佳， 邱菀華

( 北京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100191)

基于三維評(píng)估模型轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)管理的創(chuàng)新之路

祝思佳， 邱菀華

( 北京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100191)

針對(duì)傳統(tǒng)二維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的局限性，提出一種基于風(fēng)險(xiǎn)影響-概率矩陣的三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，即增加一類可檢測(cè)性指標(biāo)，對(duì)二維評(píng)估結(jié)果進(jìn)行修正，解決轉(zhuǎn)包生產(chǎn)活動(dòng)中供應(yīng)商面臨的合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題。通過建立某航空部件轉(zhuǎn)包合同的二維和三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并使用Borda序值法進(jìn)行定量分析，驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性。

合同風(fēng)險(xiǎn)； 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估； 三維模型

1 背景

伴隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和制造業(yè)分工格局的不斷發(fā)展，高端制造業(yè)作為技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，開展國(guó)際合作的趨勢(shì)正在不斷發(fā)展壯大。轉(zhuǎn)包生產(chǎn)作為國(guó)際合作中一種常見形式廣泛應(yīng)用于航空航天、高鐵、汽車、電子產(chǎn)品等高端制造業(yè)中。轉(zhuǎn)包生產(chǎn)是指國(guó)際主要的產(chǎn)品承制商將部分設(shè)備、部件乃至原材料的生產(chǎn)或采購任務(wù)交由轉(zhuǎn)包商完成，并在轉(zhuǎn)包商完成的基礎(chǔ)上形成最終產(chǎn)品的過程,部分供應(yīng)商直接參與產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)工作，投入一定的研發(fā)費(fèi)用，共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)和收益成為轉(zhuǎn)包生產(chǎn)的最新發(fā)展趨勢(shì)。在航空制造領(lǐng)域，波音民用飛機(jī)集團(tuán)在世界各地有3 000多家供應(yīng)商和服務(wù)商，除某些涉及關(guān)鍵技術(shù)零組件外，波音公司已經(jīng)幾乎把剩余機(jī)型所有的結(jié)構(gòu)件轉(zhuǎn)包給其他供應(yīng)商，自身只負(fù)責(zé)飛機(jī)的設(shè)計(jì)和總裝。在汽車行業(yè)，大眾汽車公司將渦輪增壓器、變速箱、電控系統(tǒng)、安全氣囊等大量零組件交給分布在全世界的供應(yīng)商進(jìn)行研發(fā)和制造，自身負(fù)責(zé)整車匹配和系統(tǒng)集成。越來越多的國(guó)際知名公司也正在采取和波音、大眾公司相似的策略。在高端制造行業(yè)，“主承制商-供應(yīng)商”的模式已經(jīng)基本形成[1]。

2 問題提出

轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同是主承制商和供應(yīng)商開展合作的基礎(chǔ)。轉(zhuǎn)包生產(chǎn)項(xiàng)目通常具有項(xiàng)目執(zhí)行周期長(zhǎng)、標(biāo)的金額大、不受控因素多等特點(diǎn)。從供應(yīng)商的角度，在簽訂正式合同之前，對(duì)主承制商的資質(zhì)、承接產(chǎn)品的市場(chǎng)前景難以全面了解；所承接工作包的技術(shù)難度、合同價(jià)格等因素都存在一定的不確定性。合同中所規(guī)定的費(fèi)用、進(jìn)度、質(zhì)量條款往往成為導(dǎo)致后續(xù)合同風(fēng)險(xiǎn)的主要方面[2]。因此，轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)管理是轉(zhuǎn)包生產(chǎn)項(xiàng)目管理的核心內(nèi)容。本文將站在供應(yīng)商的角度，介紹一種三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，采用定性和定量相結(jié)合的分析方法進(jìn)行合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并進(jìn)行案例分析。

3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

目前，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要分為定性風(fēng)險(xiǎn)分析和定量風(fēng)險(xiǎn)分析兩類。定性分析主要通過概率和影響級(jí)別定義為風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)規(guī)劃過程確立優(yōu)先級(jí)，并為定量分析確立基礎(chǔ)；定量風(fēng)險(xiǎn)分析則是在定性風(fēng)險(xiǎn)分析后對(duì)作為項(xiàng)目存在潛在重大影響而排序在先的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，定量風(fēng)險(xiǎn)分析是在不確定情況下進(jìn)行決策的量化方法。

3.1 定性分析法

3.1.1 風(fēng)險(xiǎn)矩陣法

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)矩陣是在項(xiàng)目管理過程中在識(shí)別項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要性的一種結(jié)構(gòu)性方法，它能對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的潛在影響進(jìn)行評(píng)估，是一種操作簡(jiǎn)便的定性分析方法。該方法由美國(guó)空軍電子系統(tǒng)中心(ESC)的采辦工程小組于1995年4月提出[3]，目前該方法被廣泛應(yīng)用于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中。

風(fēng)險(xiǎn)矩陣法綜合考慮了風(fēng)險(xiǎn)影響和風(fēng)險(xiǎn)概率兩方面的因素，可對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)項(xiàng)目的影響進(jìn)行最直接的評(píng)估。該方法不直接由專家意見得出，而是通過事先對(duì)風(fēng)險(xiǎn)影響和風(fēng)險(xiǎn)概率確定等級(jí)劃分，判斷出風(fēng)險(xiǎn)影響和風(fēng)險(xiǎn)概率所處的量化等級(jí)，從而對(duì)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。但是該方法也存在一定的局限性，例如比較難以清晰地界定等級(jí)、難以組合或比較不同類型后果的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

3.1.2 層次分析法

層次分析法(the analytic hierarchy process,AHP)是20世紀(jì)70年代由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Saaty[4]教授最早提出的一種多目標(biāo)評(píng)價(jià)決策方法。它將決策者對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的評(píng)價(jià)決策思維過程數(shù)學(xué)化,基本思路是決策者通過將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干要素,在各要素間簡(jiǎn)單地進(jìn)行比較、判斷和計(jì)算,以獲得不同要素和不同待選方案的權(quán)重,從而為選擇最優(yōu)方案提供決策依據(jù)[5-6]。該方法也有其不足之處，主要表現(xiàn)在分析過程中判斷矩陣的一致性與人類的思維一致性存在明顯的差異，判斷矩陣如果出現(xiàn)不一致，需要反復(fù)調(diào)整。在該法中的評(píng)價(jià)中，比較、判斷以及結(jié)果整個(gè)過程中定量數(shù)據(jù)少，多是定性成分，不適用于精度要求高的問題決策。

3.1.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法

模糊數(shù)學(xué)由美國(guó)控制論專家Zadeh[7]教授所創(chuàng)立,建立了模糊集合論,引入了“隸屬函數(shù)”這個(gè)概念來描述差異的中間過渡,這是精確性對(duì)模糊性的一種逼近,從而宣告模糊數(shù)學(xué)的誕生。目前,模糊綜合評(píng)價(jià)法(fuzzy comprehensive evaluation)是一種應(yīng)用非常廣泛并且有效的模糊數(shù)學(xué)方法[8-11]。所謂模糊綜合評(píng)價(jià)法是運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)和模糊統(tǒng)計(jì)方法,通過對(duì)影響某事物的各個(gè)因素的綜合考慮,對(duì)該事物的優(yōu)劣作出科學(xué)的評(píng)價(jià)。模糊綜合評(píng)價(jià)就是應(yīng)用模糊變換原理和最大隸屬度原則,考慮與被評(píng)價(jià)事物相關(guān)的各個(gè)因素,從而對(duì)其所作的綜合評(píng)價(jià)。這種方法的缺陷在于隸屬度函數(shù)建立較為困難，計(jì)算繁瑣，同時(shí)這種方法的結(jié)果是數(shù)值型的，但是它代表的卻是模糊定性信息，因此其結(jié)果的可解釋性會(huì)受到懷疑。

3.2 定量分析法

現(xiàn)有研究中，針對(duì)社會(huì)化信任關(guān)系的協(xié)同過濾技術(shù)的隱私保護(hù)工作尚不多見.因此，從考慮隱私保護(hù)和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率兩者間的折中以及協(xié)同過濾技術(shù)中的數(shù)據(jù)稀疏性和冷啟動(dòng)問題，本文將差分隱私保護(hù)技術(shù)引入融合顯/隱式信任關(guān)系的SVD++協(xié)同過濾技術(shù)中，提出目標(biāo)函數(shù)加擾的TrustSVD差分隱私保護(hù)新策略.關(guān)于新策略，文中在理論上分析了其隱私保護(hù)的性能，實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了其在協(xié)同過濾應(yīng)用中的預(yù)測(cè)表現(xiàn).結(jié)果表明：所提新策略與無隱私保護(hù)的TrustSVD具有相近的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，與做類似差分隱私保護(hù)的SVD++相比獲得了更優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果，此外還給出了核心參數(shù)的調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn).

3.2.1 蒙特卡洛模擬法

蒙特卡洛模擬法(Monte Carlo simulation)是估算項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的一種常用方法,蒙特卡洛模擬法應(yīng)用多元變化方法直接處理不確定因素,并用概率分布來表示每個(gè)不確定因素。其基本原理為采用隨機(jī)方法從每個(gè)不確定因素中按照因素的函數(shù)分布抽取樣本,再對(duì)整個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行計(jì)算得到結(jié)果,重復(fù)成千上萬次得到各種隨機(jī)樣本下的成千上萬個(gè)結(jié)果,再通過統(tǒng)計(jì)分析處理數(shù)據(jù)找出整個(gè)項(xiàng)目變化的規(guī)律。該方法可以解決難以用解析方法求解的復(fù)雜問題，但是得不到通解和中間成果。

3.2.2 敏感性分析法

敏感性分析法是一種通過分析和預(yù)測(cè)計(jì)算某些風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生一定幅度變化時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)變化幅度的大小來比較風(fēng)險(xiǎn)因素重要性的方法。某些風(fēng)險(xiǎn)因素變化幅度小,卻能引起風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)大的變化,則認(rèn)為這些風(fēng)險(xiǎn)因素是敏感因素,反之亦然。通過設(shè)定一個(gè)單位幅度的風(fēng)險(xiǎn)因素變化大小,分析計(jì)算并比較所引起的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)變化的大小,可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感性排序,越敏感的風(fēng)險(xiǎn)因素越重要,在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)應(yīng)重點(diǎn)考慮。該方法簡(jiǎn)單易理解，易于對(duì)關(guān)鍵因素實(shí)施重點(diǎn)控制，但是未能考慮不確定因素未來發(fā)生變動(dòng)的概率。

4 本文模型和算法

本文采用的方法是基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣法。傳統(tǒng)的二維風(fēng)險(xiǎn)矩陣法在轉(zhuǎn)包生產(chǎn)項(xiàng)目合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中可以分為3個(gè)步驟。

1)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目的影響程度，風(fēng)險(xiǎn)矩陣將風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目的影響程度分為5個(gè)等級(jí),并對(duì)各個(gè)等級(jí)進(jìn)行了解釋性說明，如表1。

表1 風(fēng)險(xiǎn)影響等級(jí)的定義Tab.1 Definition of risk impact degree

2)將風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率劃為5個(gè)等級(jí)，并對(duì)5個(gè)等級(jí)進(jìn)行解釋性說明見表2。

表2 發(fā)生概率的解釋性說明Tab.2 Explanation for case probability

以上考慮風(fēng)險(xiǎn)影響等級(jí)和發(fā)生概率的二維評(píng)價(jià)模型可以從一定程度上判斷風(fēng)險(xiǎn)因素的影響程度。某些風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的可能性不好明確判斷，但是卻可以相對(duì)比較容易地判斷出發(fā)生的時(shí)間范圍和形式；而某些風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性很大，但是又無法明確地被檢測(cè)，則原有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果將可能出現(xiàn)偏差。因此，本文引入三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型[11]，在對(duì)合同風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)增加風(fēng)險(xiǎn)可檢測(cè)性指標(biāo)，通過對(duì)比二維評(píng)估模型和三維評(píng)估模型的評(píng)估結(jié)果并進(jìn)行深入分析，對(duì)合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估最終結(jié)果進(jìn)行修正。

圖1 風(fēng)險(xiǎn)影響等級(jí)-風(fēng)險(xiǎn)概率矩陣Fig.1 Risk impact degree versus risk probability matrix

風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率由兩個(gè)方面確定，即發(fā)生的可能性和可檢測(cè)性，兩者中取其高者作為三維模型中的概率。其中發(fā)生的可能性如表2所示。風(fēng)險(xiǎn)的可檢測(cè)性定義如表3所示。

表3 風(fēng)險(xiǎn)可檢測(cè)性的定義Tab.3 Definition of risk detectability

定義了可檢測(cè)性指標(biāo)以后，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中風(fēng)險(xiǎn)概率=max{風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性，可檢測(cè)性}，可以重新建立一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)影響等級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)概率的三維評(píng)估模型，得到與圖1相類似的風(fēng)險(xiǎn)影響-風(fēng)險(xiǎn)概率矩陣。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)矩陣不好比較不同類型風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的缺陷，通過對(duì)評(píng)估指標(biāo)賦值(如表1～3)，結(jié)合使用Borda序值法，對(duì)模型中各風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)進(jìn)行重要性排序。

三維評(píng)估模型綜合考慮了風(fēng)險(xiǎn)影響、風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性和可檢測(cè)性等3個(gè)方面的因素，可將風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)項(xiàng)目的影響進(jìn)行更為準(zhǔn)確的評(píng)估，同時(shí)通過定量分析和風(fēng)險(xiǎn)重要級(jí)排序，可以直觀地得到各風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)的重要等級(jí)，具備較強(qiáng)的適用性。

5 案例分析

以航空部件轉(zhuǎn)包生產(chǎn)為例，航空轉(zhuǎn)包合同的簽訂過程通常包含簽署保密協(xié)議；接收、分析標(biāo)書并組織報(bào)價(jià)、合同文本談判、正式簽約4個(gè)階段。通過對(duì)以上各個(gè)階段進(jìn)行梳理，結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)，得到轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)檢查表[12]如表4。

表4 轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)檢查表Tab.4 Risk check of the subcontract

1995年美國(guó)V公司和我國(guó)C公司簽署X型飛機(jī)尾段轉(zhuǎn)包合同，合同規(guī)定交付飛機(jī)VF組件187架、HS組件176架、S48組件167架，合同至2008年結(jié)束。C公司于1998年6月、10月，2000年4月陸續(xù)交付了各組件首架產(chǎn)品。2003年10月X機(jī)型項(xiàng)目被宣布中止，同年11月V公司正式發(fā)出該合同終止通知。由于未達(dá)到合同約定的結(jié)束時(shí)間，2004年3月中方正式提起索賠，雙方就庫存數(shù)量、未攤銷非重復(fù)性費(fèi)用、次級(jí)供應(yīng)商索賠、清盤處置費(fèi)、預(yù)期利潤(rùn)損失、廠房設(shè)備折舊、特種工藝認(rèn)證費(fèi)用等索賠項(xiàng)進(jìn)行了多輪談判。中方花費(fèi)了大量的時(shí)間和人力成本，最終以放棄部分索賠金額作為交換，與外方于2006年7月簽訂索賠協(xié)議。 在我國(guó)供應(yīng)商參與的轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合作中，由于產(chǎn)品停產(chǎn)導(dǎo)致轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同未到期終止并涉及索賠的案例并不常見，對(duì)該案例進(jìn)行合同風(fēng)險(xiǎn)分析具有一定參考意義。

參照轉(zhuǎn)包生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)檢查表并加入可檢測(cè)性指標(biāo)，通過專家打分的方法，對(duì)該合同風(fēng)險(xiǎn)分別建立二維和三維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，各風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)的影響等級(jí)和發(fā)生可能性數(shù)值如表5所示。

表5 X型飛機(jī)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)檢查評(píng)估表Tab.5 Risk assessment of Model X plane project

1)風(fēng)險(xiǎn)概率=max{可能性，可檢測(cè)性}

通過Borda序值法計(jì)算可得，在二維風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，第6項(xiàng)和第9項(xiàng)的Borda序值均為0，因此幣種匯率風(fēng)險(xiǎn)和次級(jí)供應(yīng)商管理風(fēng)險(xiǎn)是二維模型中最為關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)。當(dāng)加入可檢測(cè)性指標(biāo)以后，重新修正了各風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)的發(fā)生概率，通過計(jì)算三維模型Borda序值，第2項(xiàng)和第3項(xiàng)Borda序值分別為0和1，產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)能力風(fēng)險(xiǎn)成為最關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)。由上可知，在使用二維模型和三維模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，得到的合同風(fēng)險(xiǎn)中最關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)可能完全不同。

回顧該合同簽約時(shí)的背景情況。X型飛機(jī)項(xiàng)目始于1978年，該型飛機(jī)有著比較優(yōu)異的高原性能，但在1995年時(shí)，飛機(jī)技術(shù)已經(jīng)比較老舊，航程有限，原有市場(chǎng)份額正逐漸被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手同類型產(chǎn)品取代。通過查閱X型飛機(jī)歷年的訂單數(shù)量(見圖2)并進(jìn)行分析可知，X型飛機(jī)在1995年項(xiàng)目簽約時(shí)已錯(cuò)過訂單高峰，成為“夕陽”機(jī)型。如果在簽約階段對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率加入可檢測(cè)行分析，雖無法準(zhǔn)確判斷該機(jī)型停產(chǎn)的概率有多大，但是可以預(yù)期X型飛機(jī)在短時(shí)間內(nèi)的停產(chǎn)只是時(shí)間問題，機(jī)型的停產(chǎn)必將導(dǎo)致轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同終止。事實(shí)證明，在三維模型下通過計(jì)算Borda 值得到的最關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)——“產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)”恰恰是該合同提前終止的最直接原因。

圖2 X型飛機(jī)歷年訂單圖Fig.2 Order record of Model X planes between 1978～2004

對(duì)三維模型里的另一高風(fēng)險(xiǎn)即技術(shù)能力風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。在合同簽約之前，C公司制定了專門的技術(shù)攻關(guān)方案和里程碑節(jié)點(diǎn)計(jì)劃，認(rèn)為發(fā)生技術(shù)能力風(fēng)險(xiǎn)可控，未把技術(shù)能力風(fēng)險(xiǎn)作為合同風(fēng)險(xiǎn)管理的主要內(nèi)容。而按照飛機(jī)制造行業(yè)傳統(tǒng)分工，C公司傳統(tǒng)的制造能力強(qiáng)項(xiàng)在于機(jī)頭和艙門部件。在此合同之前，C公司從未承擔(dān)過大型飛機(jī)尾段制造工作，缺乏制造飛機(jī)尾段部件的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)儲(chǔ)備，對(duì)新產(chǎn)品的技術(shù)、質(zhì)量要求難以在計(jì)劃時(shí)間內(nèi)消化?；谝陨显颍梢暂^為明確地判斷出C公司首件研制的進(jìn)程注定不會(huì)太順利，由于技術(shù)能力制約導(dǎo)致的重要交付節(jié)點(diǎn)拖期幾乎將必然發(fā)生。也正是由于技術(shù)能力的制約，C公司研制進(jìn)展嚴(yán)重滯后于原計(jì)劃，VF、HS和48S工作包分別用了31個(gè)月、35個(gè)月和53個(gè)月才交付給客戶，前兩個(gè)工作包用了4年的時(shí)間才基本達(dá)到合同規(guī)定的交付速率，S48工作包直至合同終止時(shí)也未能達(dá)到合同要求的交付速率。技術(shù)能力的制約導(dǎo)致C公司錯(cuò)過了1995～1999年訂單高峰期后批量交付產(chǎn)品的最佳階段。如果能按照合同預(yù)測(cè)按時(shí)或提前達(dá)到預(yù)測(cè)的生產(chǎn)速率，則在2004年項(xiàng)目終止時(shí)可以完成原合同中約89%的工作量，索賠金額和自身損失將大大減少。合同預(yù)測(cè)交付數(shù)量和實(shí)際交付數(shù)量見表6。

表6 X型飛機(jī)尾段合同預(yù)測(cè)交付數(shù)量和實(shí)際交付數(shù)量表Tab.6 Predicted and actual delivery by Model X plane late-stage contract

總結(jié)該合同的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，如果進(jìn)行合同風(fēng)險(xiǎn)管理考慮了可檢測(cè)性指標(biāo)，中方會(huì)根據(jù)三維評(píng)估模型下的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，重新評(píng)估是否承接此工作包和對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)管理的策略。

6 結(jié)論

本文提出了在轉(zhuǎn)包生產(chǎn)合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中使用的一種基于風(fēng)險(xiǎn)影響-概率矩陣的三維評(píng)估方法。引入某航空部件轉(zhuǎn)包合同案例分析，分別建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估二維模型和三維模型并計(jì)算Borda序值得到各自模型下的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)事項(xiàng)。通過分析合同提前終止的原因并與二維模型和三維模型中通過定量分析的結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，證明了三維模型可以有效地提高合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。三維評(píng)估模型作為一種新的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，在各行業(yè)轉(zhuǎn)包合同風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中將得到更廣泛的應(yīng)用。

備注 為滿足國(guó)家安全和保密要求，本文內(nèi)容、案例和全部數(shù)據(jù)都經(jīng)科學(xué)處理。

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An Innovation Route of Subcontract Risk Management Based on Three-dimensional Evaluation Model

ZHU Sijia, QIU Wanhua

(School of Economics and Management, Beihang University, Beijing 100191, China)

Aiming at the limitations of traditional two-dimensional evaluation model, a three-dimensional evaluation method is presented based on risk impact-probability matrix. By adding the detectability index, the issue of risk assessment faced by suppliers in subcontracting activity can be resolved and the assessment results corrected. Two-dimensional and three-dimensional evaluation models are built and a quantitative analysis by Borda count method in an aviation subcontracting case is conducted, which proves the effectiveness and correctness of the methods.

contract risk; risk assessment; three-dimensional model

2015- 12- 20

祝思佳(1982-)，男，江西省人，博士研究生，主要研究方向?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)分析與優(yōu)化.

10.3969/j.issn.1007- 7375.2016.06.010

C934

A

1007-7375(2016)06- 0064- 06