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user: 4. 陆上能源通道安全风险实证评估 4.1. 数据来源及处理 4.1.1. 数据来源 根据文章设计的陆上能源通道安全风险评估思路，本文从WB、WDI、ICRG等多个数据库获取沿线国家2013~2019年的上述指标对应数据。部分指标数据见表2所示。 Table 2 Some index data of countries along the belt and Roa 国家 年份 人员素质 …… 社会环境 该国公民受教育水平 该国承包商施工水平 …… 恐怖主义风险指数 社会安全 哈萨克斯坦 2013 6.000 0.100 …… 2.840 0.700 2014 6.000 0.100 …… 2.370 2.000 2015 6.000 0.100 …… 1.881 1.740 2016 6.000 0.050 …… 0.934 1.550 2017 6.000 0.050 …… 2.950 1.550 2018 6.000 0.050 …… 2.228 1.550 2019 6.000 0.050 …… 1.566 1.550 乌兹别克斯坦 2013 4.000 0.050 …… 0.270 3.200 …… …… …… …… …… …… 2019 5.000 0.050 …… 0.019 1.550 …… …… …… …… …… …… …… 巴基斯坦 2013 3.000 0.000 …… 9.140 7.800 …… …… …… …… …… …… 2019 3.000 0.000 …… 7.889 4.410 伊朗 2013 4.000 0.500 …… 5.000 4.800 2014 4.000 0.500 …… 4.900 2.000 2015 4.000 0.500 …… 4.222 1.740 2016 4.000 0.500 …… 3.946 1.550 2017 4.000 0.500 …… 3.714 1.550 2018 4.000 0.500 …… 4.399 1.550 2019 4.000 0.500 …… 4.717 1.550 表2. 沿线国家部分指标数据 4.1.2. 数据处理 由于选取的风险评估指标既有正向也有反向指标，为使最后评估方向统一，即分数越高，安全威胁程度越高，风险概率越大，便于实际理解。这里需首先对原始指标数据进行归一化处理， min x i 为指标最小值， max x i 为指标最大值。针对正向指标采用公式(1)进行处理， y i = x i − min x i max x i − min x i (1) 针对反向指标则采用公式(2)处理。 y i = max x i − x i max x i − min x i (2) 4.2. 实证评估 4.2.1. 评估过程 按上述AHP-PCA加权模型对指标数据展开实证评估。查阅相关资料并结合专家意见，设定微观层次A、宏观层次B、政治环境B1和社会环境B3各层次判断矩阵数值如下： A = [ 1 1 7 1 5 1 3 7 1 3 5 5 1 3 1 3 3 1 5 1 3 1 ] ， B = [ 1 3 1 1 3 1 1 3 1 3 1 ] (3) B 1 = [ 1 3 1 1 3 1 3 1 1 3 1 5 1 3 1 1 3 3 5 3 1 ] ， B 3 = [ 1 1 3 3 3 1 5 1 3 1 5 1 ] (4) 运用MATLAB R2018b对上述判断矩阵进行运算和一致性检验。得到A1-A4权重为0.0553，0.5650，0.2622，0.1175；B1-B3权重为0.4286，0.1429，0.4286；B1下层各指标权重为0.1998，0.0781，0.1998，0.5222；B3下层指标权重为0.2583，0.6370，0.1047。 经济环境B2层将运用主成分分析进行定权，运用SPSS 24完成以下运算。总方差解释和成分系数矩阵如表3和表4所示。 从主成分分析结果可以看出，经济环境B2下各项指标大致归为四个主成分，可解释72.2%。同时，第一主成分系数全为正，表明指标归一化后呈正相关，在这种情况下，可以基于第一主成分系数进行评估(何晓群，2015)，作为权数分解。 Table 3 Total variance interpretatio 成分 初始特征值 旋转载荷平方和 总计 方差百分比 累积 % 总计 方差百分比 累积 % 1 2.479 24.794 24.794 2.085 20.846 20.846 2 2.069 20.685 45.48 2.049 20.491 41.337 3 1.604 16.041 61.521 1.743 17.427 58.764 4 1.068 10.677 72.197 1.343 13.433 72.197 5 0.954 9.54 81.737 6 0.633 6.33 88.067 7 0.472 4.719 92.786 表3. 总方差解释 Table 4 Component score coefficient matri 成分 1 2 3 4 GDP总量(十亿美元) 0.177 −0.356 0.002 0.138 GDP五年波动系数 0.316 0.114 −0.321 −0.216 通货膨胀 0.391 0.078 0.115 −0.122 贸易开放度 0.135 0.049 0.559 −0.027 汇率波动程度 0.163 −0.126 −0.08 0.693 公共债务/GDP 0.341 −0.023 0.034 0.112 外债/GDP 0.178 −0.013 −0.415 0.077 外债/外汇储备 0.443 0.157 −0.017 0.074 银行业不良资产比重 0.106 0.414 0.033 −0.18 银行业不良资产比重 0.105 0.379 0.083 0.112 表4. 成分得分系数矩阵 综合上述权值计算，进行归总。得到24项三级指标的权值为0.0066，0.0155，0.1582，0.0678，0.0470，0.0235，0.0514，0.0201，0.0514，0.1343，0.0064，0.0115，0.0142，0.0049，0.0059，0.0124，0.0065，0.0161，0.0039，0.0038，0.664，0.1638，0.0269。 代入标准化数据计算，得到哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等陆上能源通道沿线国家的安全威胁程度，以此度量风险概率。结果如图1所示。 图1. 沿线国家风险概率图 对陆上能源通道按沿线国家风险概率加权求和，此处定权按能源通道方向(东西或者南北)对应国家在该方向的国境跨度进行计算。得到各通道风险概率如图2所示。 图2. 陆上能源通道风险概率图 最后基于“风险 = 损失 × 概率”表达式，以通道设计输送量占中国消耗量比重为损失。按当前的能源对外依赖度，石油较天然气对中国更为重要，分别为70%和40%左右，恰按此比例设置权重，计算得到已运行的陆上能源通道安全风险。并按2019年通道风险和预计损失测度建设中的中亚D段和待规划的中巴伊管道安全风险，假定中巴伊石油管道的输送设计量在5000万吨/年左右。结果如图3所示。 图3. 陆上能源通道风险图 4.2.2. 评估结论 能源通道沿线国家风险概率整体呈下降趋势，哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦三国最低，巴基斯坦和缅甸较高，塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦位于中等。巴基斯坦主要是由于管道建制基础较差，内外部冲突和恐怖主义活动频繁导致风险较高；缅甸的主要问题在于管道建制基础不佳，物流绩效较差和内部冲突风险较高；塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的管道建制基础均较差，此外，塔吉克斯坦的自然地理条件较为恶劣。 同样，西部陆上能源通道风险概率整体也呈下降趋势，中哈原油管道和中国–中亚天然气管道A/B/C段风险概率较低，中巴伊管道和中国-中亚天然气管道D段风险概率较高，中缅油气管道位于中列。需要特别说明的是，中国–中亚天然气管道D段需要跨越多个中等风险国家，因此整体风险概率高于中缅油气管道。 最后，按管道设计输送量为损失求算的能源通道安全风险对能源通道整体布局具有一定的参考性。中哈原油管道的安全风险最低，其次是中缅油气管道，最高为中国-中亚油气管道A/B/C段。这主要是因为当前中国石油进口仍依赖于海上通道，陆上通道占比较小，因此，石油管道的损失低于天然气管道，整体上对中国造成的影响较小。不过随着后续陆上石油管道输送量的增加，这一局面预计将发生改变。此外，以2019年值预测的中巴伊管道安全风险较高，建成后的中国-中亚天然气管道D段与中缅油气管道安全风险近似。中亚天然气A/B/C段的风险在2015年为最高，部分原因在于C线的接通使天然气输送量增加所致；同理，中缅能源通道的原油通道也于2015年竣工，原油输送量的增加导致安全损失增加。