油气资源投资的环境论文.docVIP

一、评价指标体系及评价模型构建 1．评价指标体系及量化方法评价指标体系选取采用文献分析法和专家访谈法。首先通过文献分析法对文献中使用过的各一级指标、二级指标进行归类整合并进行统计，按照引用频率进行排序，然后采用专家访谈法对各指标进行筛选，以确定最终指标。在评价指标的文献分析过程中，根据国内外经典评价指标体系制定备选指标，国外参考了Litvak和Banting(1968)提出的“冷热国比较法”投资环境评价指标体系、Otto教授(1992)的矿业投资环境评价体系、全球第一家矿业咨询公司BehreDolbear(2014)的石油投资环境评价体系和费雷泽研究所(FraserInstitute，2013)的矿业投资环境评价体系，国内参考了中国国土资源经济研究院的研究成果(吴荣庆，2001)《拉丁美洲若干国家和地区矿业投资环境分析和比较研究报告》、中国石油集团经济技术研究院(2007)编制的《世界油气投资环境指南》、国土资源部每年发布的《2013年全球矿业投资环境评价》中的投资环境评价指标体系。通过将相似指标归类合并的方式制定完成备选指标体系后，以CNKI中国学术期刊全文总库和万方外文文献数据库为文献有哪些信誉好的足球投注网站目标，以油气投资环境为关键词进行了检索，遴选了具有一级评价指标的相关文献46篇，统计各备选指标引用频率后，按照各备选指标引用频率排序将备选指标以问卷的形式发给专家进行第一轮遴选(共聘请专家9名)，然后以专家访谈形式进行第二轮遴选，根据专家访谈意见最终确定将政治环境、经济环境、社会环境、法律法规及政策、油气资源开发潜力、基础环境6个指标作为评价指标体系的一级指标。通过同样的遴选方式确定了6个一级指标的21个二级评价指标，评价指标体系及数据量化方法见表1。 2．基于SE-DEA的油气投资环境潜力评价模型数据包络分析(dataenvelopmentanalysis，DEA)是在“相对效率评价”研究的基础上提出的，Charnes及Cooper等人(1978)给出了第一个DEA模型C2Ｒ后，DEA得到了广泛的应用。C2Ｒ模型在计算效率值时往往多个决策单元都是DEA有效(效率值为1)，而对满足DEA有效的决策单元之间就无法再进行比较，为此Andersen和Petersen(1993)提出了SE-DEA模型(superefficiencyDEA)，在对决策单元进行评价时将被评价的决策单元排除在决策单元的集合之外，满足DEA有效的决策单元的生产前沿面发生了推移，而DEA无效的决策单元没有发生变化，因此有效解决了DEA有效的决策单元效率值无法比较的问题。在对油气投资环境评价时，传统的SE-DEA模型存在一些不足:(1)油气投资环境评价中产出性指标无法量化。油气投资环境的主要指标如政治环境、经济环境、社会环境等可以作为投入性指标，产出取决于我国对被评价国家整体的投资效率、投资水平、投资充分程度等多种不确定因素，对投资环境评价时产出的多少是无法量化的。(2)效率值的概念不适用于油气投资环境评价。计算投入产出效率值对于评价具体投资项目是合适的，但当评价一个国家的投资环境时以该国家的投资环境潜力作为评价结果应更为合理。为解决上述问题，本文将传统DEA模型的产出变量处理为虚拟产出变量，假定所有决策单元的产出均为相同的虚拟产出值，即假设具有不同投入性指标的油气投资环境具有相同的一个虚拟产出，使用SE-DEA模型进行求解。当求出的被评价决策单元效率值θk＜1时，非DEA有效，说明在比被评价决策单元更少的投入下能够获得同样的产出，这时被评价决策单元所具备的投资环境条件对于所假定的虚拟产出而言是冗余的;换言之，若被评价决策单元的投资效率达到最佳，那么这个被评价决策单元所具备的投资环境条件能够产生比假定的虚拟产出更多的产出，因此，这个被评价决策单元所具备的投资环境条件潜力更大。θk值越小说明被评价决策单元所具备的投资环境条件对于所假定的虚拟产出而言冗余越大，在所有被评价决策单元投资效率都能达到最佳的假设条件下，被评价决策单元所具备的投资环境条件潜力越大。当θk≥1时，被评价决策单元所具备的投资环境条件对于所假定的虚拟产出而言不存在冗余，被评价决策单元的投资效率已能达到DEA有效的相对较好水平。在等同的假定虚拟产出条件下，θk值越大，被评价决策单元的投资效率越高，其投资环境条件的潜力越小。在所有被评价决策单元投资效率都能达到最佳的假设条件下，θk值可以作为投资环境潜力的一个衡量变量。式(2)与式(1)中的相关变量和公式相同。式(2)中的ρk值为投资环境潜力大小，通过对产出变量进行虚拟处理后，可将传统SE-DEA模型改进为油气投资环境潜力测度线性规划模型，其合理性和适用性大大增强。本文将使用改进的SE-DEA模型对中东、南美、非洲地区28个主要油气产国的油气投资环境潜力进行测度和