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土地儲備風險的度量，關系到儲備部門融資風險與投資使用效率。近年來，隨著房地產行業的下行壓力，土地使用率逐年降低，對土地儲備工作也帶來了不小的挑戰。對于土地儲備方案風險評估問題的研究，一方面在于研究定量測度土地儲備風險的方法，另一方面在于研究構建評價體系的指標差異。在風險衡量方法方面，現有研究的衡量方法主要集中于使用層次分析法，如朱明明(2014)［1］、李亞凌(2014)［2］等;也有部分研究涉及DEA法(如王靜敏，2014)［3］和因子分析法(如楊武，2014)［4］。在單一地區的土地儲備風險的判定研究上，一些研究從省域出發，如張林(2012)［5］、白冰(2009)［6］，卻很少有一個統一的風險評估模型來度量土地儲備的風險。從風險衡量指標的確定方面，目前的文獻記錄中，主要的指標選擇也集中于財務營運能力、財務償債能力與盈利發展能力(如趙思怡，2015)［7］，亦或是以具體變量類型作為指標:收購儲備面積，預期收益等(如王靜敏，2014)［3］。目前研究的熱點，主要在于如何有效的衡量土地儲備的風險，通過構建合適的指標體系來定性評價某些項目的風險大小。但是現有文獻中較少談及指標的選擇問題，大多直接通過構建評價模型，給出初步的評價結果，這樣當指標選擇不是足夠恰當時，得出的模型結果也會與實際結果相差甚遠。筆者旨在探究影響土地風險儲備因素，并進行模糊均值聚類分析，給出項目風險級別，從而建立評價土地項目風險評估的模型。

1基于方差分析的土地項目風險評估

方差分析作為分析試驗數據的一種重要工具，是數理統計的基本方法之一。方差分析是研究一些因素(自變量)對某個指標(因變量)的相關關系，研究哪些因素對指標的影響是顯著的，哪些因素對指標的影響不顯著，最終找到有力的試驗條件。當試驗中考察的因素只存在一個時，稱為單因素試驗;如果實驗研究兩個或兩個以上的因素對指標的顯著影響時，則稱為兩因素或多因素試驗。從數學中國建模競賽所給2006－2013年的面板數據中選取指標并提取相應的數據［8］。

為了探究指標與指標之間相互的顯著性影響，避免因為指標之間不存在顯著性的影響，而導致整個模型的誤判，從而將申請貸款額度、銀行批復額度、預期收益作為自變量，項目投資總額估算為因變量各自記為B1、B2、B3、B4，按照下面步驟進行分析。步驟1:提出假設。假設各因素均值水平都相等，則其對立面為各因素的均值水平不相等。即假設所有指標之間存在顯著性不同，其中j表示指標數。步驟2:計算隨機變量的數字特征。計算均值與協方差與各個指標的均值、協方差以表示兩個指標之間相互關聯性。步驟3:構造檢驗統計量。構造F檢驗統計量判別方差顯著性，當F大于臨界值時拒絕原假設，認為兩個指標之間的相互作用是顯著的。計算兩兩指標間的方差，并且算出概率p，檢驗水準α為0.01，若p＜0.01，則結論具有統計學意義。由于指標之間的作用是相互的，所以1與2的顯著性和2與1的顯著性一樣，故在下面的表格中不再表示，繪制兩兩指標間的顯著性表1。筆者將顯著性影響結果通過對號與錯號表示在表1中。從表1中可以看出，僅有指標1，3與3，4在方差分析時顯著性達不到要求，而其他指標之間都通過了方差顯著性檢驗，尤其在財務內部受益率這個指標方面，它與幾乎所有指標之間的方差比較時均表現出較強的顯著性。總體上指標之間顯著性較強，這一點可以從表2方差交互分析表中得出。表2顯示，行方差比列方差要小一個單位，說明行與行之間的離散程度相對列指標要小，F統計量與概率P都滿足顯著性檢驗水平，說明指標之間顯著的相互影響作用較強。

2基于模糊均值聚類的土地項目風險評估

需要構建的綜合評價模型，屬于多層次、多維度、綜合性能高的評價結構體系，根據指標的分類匯總，對現有的數據進行篩選處理，構建以項目投資總額估算、申請貸款額度、銀行批復額度和預期收益這4種指標為框架的綜合評價模型，運用模糊聚類分析的方法，判別分析所選面板數據的類型。

2.1數據處理(1)定義隸屬度矩陣。(2)風險指數。通常，在進行模糊聚類前要對聚類的有效性進行判別，即是確定聚類的分位數，也就是對所給的數據劃分其類別，但關于這個方面的研究，一直都是焦點問題，卻仍然沒有找到合適的判別標準。文章對項目風險評估，將其按照風險指數劃分，通過對風險大小的分析，進而確定聚類分位數。(3)聚類中心。在進行數據比較時，總是需要選擇對照系，而對照系的選擇往往又具有不確定性、人為性、不可比性。如何選擇一個較優的對照系也決定著土地項目評估結果的準確性。因此就對照系的選擇(聚類中心)，將采用公式(5)。(4)重新計算隸屬度矩陣。這個過程是個不停循環的過程，只要計算出的結果滿足誤差范圍，即為新的隸屬度矩陣，新的矩陣計算公式為。

2.2建立風險項目的評價模型(1)最優化判別。通過計算風險指數、聚類中心、隸屬度矩陣后，便可以構建最優化的聚類分析模型，計算公式(7)，并進行歸類排序，即可以分辨出土地儲備項目的融資風險。(2)計算數值。步驟1:計算數值前，首先定義風險指數，計算風險指數大小為3，即取3個分位點，即能滿足風險度量的要求。定義風險指數即所謂的分位數，若取得的分位數較大，則劃分較細，但是在一定程度上，不能反映項目之間的聯系性。若劃分范圍較小，風險度量不夠準確，所以采用公式計量法，較能避免此類問題。步驟2:計算聚類中心坐標值。運用公式(5)，利用Matlab，計算坐標值數值于表4中。從表4中可以看出，第一行的中心坐標較大，第二行和第三行次之，又成本指標越小越優，所以第一行指標的風險最大，第二行中等，第三行較低。對此就可以計算隸屬度矩陣，同時對項目風險進行劃分。步驟3:最優化判別。運用公式(7)，利用Matlab，計算數值于表5、6、7，依次按照風險大小進行排列。對74個項目進行分類后，風險歸于3個等級，較高風險等級的項目，離中心坐標的距離越遠，它的風險較大，應做取舍。從表5中可以看出，風險最大的項目基本按照項目編號順序排列，它們分別為48、66、67、68、69、70、71、72、73、74，這10個土地儲備項目的風險大小基本相同，處于較高風險范圍之內。當然，相比較而言，這些項目的其他指標數值也較大，處于較高收益，較大投資的范圍內。這樣，它們的風險自然也比別的項目要高，同時，這些項目的申請年份也大多處于2012－2013兩個年份，說明最近一段時間儲備部門為了融資需求，不惜動用大的風險項目，這就會加大土地部門融資儲備的風險。同時輸出了風險較低等項目的編號為表6，與風險中等項目表7。從表6、7中可以分別看出風險中等與風險較低的項目編號與一部分數值。從這些項目的預期收益就能分析出相對風險大小，表6的項目預期收益大多處于10000－30000萬元，而表7的收益則基本都在這個范圍之上，風險明顯加大。但是總的來說，這兩類項目風險都較低，一般不會引起資金鏈的斷裂，只要對融資過程加強監管，就能獲得較高的收益。

3結論

由方差分析的結果可知，以申請貸款額度、銀行批復額度、預期收益與項目投資總額估算為指標的評價模型通過了方差的顯著性檢驗，說明其變量間具有統計學意義，并可以進行統計計量分析。模糊聚類分析的結果表明，通過建立以申請貸款額度、銀行批復額度、預期收益與項目投資總額估算為評價模型的指標的評價體系，可以對風險儲備方案進行風險大小的歸類，按照評價體系的三級歸類，找出風險最大的項目分別為48、66、67、68、69、70、71、72、73、74。通過聚類分析同時輸出二級與三級的風險項目，這樣便于項目分級分風險大小管理。而風險較大項目多為近年來申請的，也給土地儲備管理部門提出新的管理要求。過于集中的風險融資會給土地儲備造成較大的風險下行壓力，如若處理不好這些項目，不僅會會造成土地資產的流失，而且會影響國有資產的有效儲備與利用。

作者：殷健 單位：安徽財經大學商學院