徐钰XU Yu；郭瑞GUO Rui

（①中海油研究总院，北京 100028；②中国海洋石油国际有限公司，北京 100101）

0 引言

与国际能源消费结构相比①，中国天然气消费只占约6%[1]，远落后于国际水平24%。页岩气作为天然气能源的一种，具备天然气清洁能源的特性。受北美页岩气革命取得巨大成功的影响，中国对页岩气开发给予了足够的重视[2]。在推进中国页岩气开发蓬勃发展的同时，不应忽视全球其他地区页岩气资源的开发利用[3]。在海外投资页岩气等非常规油气资源，受资源国宏观投资环境、合同条款、资源状况等因素的影响，对各项因素进行综合评价并给出客观合理的评价结果有助于指导投资决策[4]。本文从定性与定量相结合的综合风险评估方法入手寻求适合海外页岩气资源选区的方法模型和相应的理论体系，以求为海外页岩气资源开发取得更好的经济性提供支撑。

1 海外页岩气资源选区影响因素分析

海外页岩气资源开发所遇到的风险因素具有各自的特征，在风险识别中要充分利用这些特征，使得风险因素的识别更客观、准确。通常根据其特征将风险因素划分为不同的风险类，从不同的角度出发，风险因素的分类会有较大的差别。本文从风险来源的角度出发，将海外页岩气资源开发过程中常见的风险划分为五类：经济风险、政治风险、地质及资源风险、工程技术风险以及内部管理风险，如图1 所示。本文所用的综合评估方法将以图1 划分的主要风险类为基础。

2 熵权-TOPSIS 评估方法

从客观体现各项影响因素的角度出发，本文引入了熵权法对指标权重进行求解，弥补了主观权重法不够客观的问题。在确定指标权重后，采用理想点法（TOPSIS）作为评价模型，对海外页岩气资源区总体情况进行评估。

2.1 熵

熵的概念来源于信息论中，即信息传递中信号的不确定性。

随机事件的“熵”可定义为：

式中k 大于零，因此H 是一个大于零的恒量。H 的值与事件的不确定性成反比。显然，0≤Pi≤1，（i=1，2，…，n）。另外，当Pi=0 时，Pi*ln（Pi）=0。当P1=P2=…= Pn=1/n 时，熵H取得最大值Hmax= k*ln（n），此时随机事件具有最大的不确定性。

2.2 熵权

对于有m 个待评价对象，n 个评估指标的评估问题（以下简称（m，n）评估问题），根据评价的实际数据可得初始决策矩阵R′=（γ′ij）m×n，其中γ′ij为初始状态值。标准化处理R′，即可得到标准状态矩阵：

其中：效益型评估指标（取值越大越好）处理为：

成本型评估指标（取值越小越好）处理为：

经过以上变换后，指标都变得可比且正向化，有利于继续进行处理。在（m，n）评估问题中，第j 个评估指标的熵Hj定义为：

熵权ωj定义为：

显然0≤ωj≤1，且

利用熵权法可计算指标间的客观权重，考虑到熵权可能存在指标权重赋权与理想存在差异的特性，本文考虑增加指标的主观权重，将主观权重和熵权相结合，由此可克服客观权重对指标重要性的忽视，也可改善主观定性法不够客观的弊端。假设主观定性法得到的指标权重为αj，则第j 个指标的综合权重为：

3 方法应用

3.1 样本数据和指标选择

为了保证国家能源安全战略需要，改变中国石油公司海外常规与非常规油气资源比例格局，需对海外非常规油气区进入风险进行评估，本文选取全球页岩气资源最丰富的10 个地区（A、B、C、D、E、F、G、H、I、J）作为风险评估对象，采用本研究中所提出的风险评估方法进行评估。通过对评价指标重要性的分析并结合数据的实际情况，采用资源量、埋深、采收率、地面环境、基础设施、宏观经济环境、合同因素、政治体系、双边关系、员工素质等10 个评价指标对海外页岩气资源区进行评估。

资源量、埋深、采收率等指标可根据各资源区开发潜力评估报告中的内容整理得到。地面环境的差异是影响海外页岩气地面工程投资的重要因素，不同地面环境调整系数可参考石油工程建设投资参考指标②。

合同因素包含两方面内容，一方面是由国家风险所引起的财税体制的不稳定，另一方面是合同模式以及具体条款对经济效益的影响。这两种风险都会给投资的经济收益带来某种程度的不确定性。前者体现在国家风险中，此处重点评估合同模式及相关条款，分析其对经济收益产生的影响。合同条款的影响可采用合同方所得比例来反映。

基础设施、宏观经济环境、政治体系、员工素质等指标的评估可参考世界经济论坛（World Economic Forum）发布的全球竞争力报告③中的数据。该体系中的基础设施、宏观经济环境、政治体系可直接对应本文所建立的风险评估体系中，员工素质可通过高等教育和培训来体现。

双边关系可根据我国是否与资源国签订双边投资协定④来量化，如果签订了双边投资协定则赋值1，否则赋值0。各指标的取值情况如表1 所示。

表1 海外页岩气资源区风险评估初始决策矩阵

3.2 数据计算及分析

通过咨询某石油公司项目评价所的专家进行问卷调查，采用熵权和层次分析法（AHP）计算各指标客观及主观权重。计算结果如表2 所示。

从表2 中可以看出，采收率的熵权最大为0.188，说明不同资源区在该指标上取值波动较大，该指标对于评价资源区风险所能提供的信息量较多，但其综合权重并不是最大的，这是由于其经验权重仅为0.037，说明根据经验来看该指标的重要性并不强。上述指标中综合权重较大的是资源量、基础设施、宏观经济环境、合同因素、政治体系等，这也证实了资源类与非资源类指标对海外页岩气区风险评价的重要性，符合预期。

表2 海外页岩气资源区评估指标综合权重

得到各指标的熵权及综合权重以后，接下来运用TOPSIS 法求解各方案的接近度，确定理想解与负理想解，再分别计算各资源区到理想解的距离δi*、负理想解的距离δi0以及接近度ηi。各资源区的接近度及排序结果如表3 所示。

表3 海外页岩气资源区的接近度及排序

接近度ηi越大，表明第i 个待评价资源区的各项指标距离理想解越近，同时距离负理想解越远，资源区投资风险也越小。根据ηi的大小对10 个海外页岩气资源区进行排序，就可以判断各资源区投资风险的大小。实践中，由于石油公司资金有限，需合理配置资金实现高收益的同时控制风险。根据本文对海外页岩气区选区评估方法的应用，可为石油公司参与海外页岩气投资选区评估提供一定借鉴。

4 结论

我国的页岩气资源量丰富，分布广泛，未来开发潜力巨大。在加快我国页岩气开发的同时，也应着眼于全球其他地区的有利页岩气区，这也符合国家能源“走出去”的大方针。本文针对海外页岩气资源区风险评估的多属性决策特征，应用实际数据，检验了熵权-TOPSIS 模型在海外页岩气区选区评估中的作用，得到如下结论：

①海外页岩气区风险评估中各指标的客观权重可以采用熵权法进行求解。熵权与熵值成反比，说明各评价对象在指标上取值相差越大，指标提供的可用信息就越多，权重也就越大。考虑到熵权法确定的权重并不能体现出指标实际中的重要性，故要与主观经验法确定的重要性权重相结合，得出各指标的综合权重，从而使得指标权重的计算结果更加科学合理。②逼近理想解的排序法（TOPSIS）可用于构建风险评估模型，模型可根据各指标理想解与负理想解的接近程度，对各评价对象做出综合排序，为海外页岩气资源选区问题提供了新的解决途径。

实际工作中进行风险评估时，石油公司可以在此模型的基础上，根据各自的发展规划进行针对性的分析，适当调整评价指标及取值，结合本文量化分析结果，从而更好的指导风险决策。

注释：

①2021 年世界能源消费结构：石油31.2%，煤炭27.2%，天然气24.7%，核能4.3%，水电6.9%，可再生能源5.7%。

②中国石油天然气集团公司规划计划部，中国石油工程造价管理中心. 石油工程建设投资参考指标。

③资料来源：世界经济论坛《全球竞争力报告2020-2021》。Source: World Economic Forum. The Global Competitiveness Report 2020-2021.

④资料来源：中华人民共和国商务部条约法律司。http://tfs.mofcom.gov.cn/article/Nocategory/201111/20111107819474.shtml