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代入方程得:
N=N*×Fp×Ne×f1×Fi×Fc×fL=(4*1011)×(1/3)×1×0.25×0.5×0.75×(2.17*10-10)=2.7125.
虽然这个方程因数并不多,但有一些是很难确定准确数值的,努力估计其中一个因数的取值,可能都是科学界数十年如一日的艰苦努力和美好愿望。
因此,这个方程要给出大致可信的结果,还需要相当长的时间。但至少目前给我们了一个相对可信的方法和一些很有意义的启示。以上假设取值权当娱乐,从计算结果看,外星人应该是存在的,但找到的希望也相当小。
我感觉德瑞克方程应用到其他领域还更靠谱些,因为因数取值相对可靠。例如英国朴次茅斯大学研究人员巴库斯运用德瑞克方程计算一个人找到理想伴侣的概率为二十八万五千之一。现在我们也尝试一下把这个方程的用途扩展到PPP合作伙伴的筛选上。
PPP合作伙伴选择中的德瑞克方程
首先我们对德瑞克方程进行必要的改造,把PPP筛选条件设定成方程的因数。我们也把因数分成基数和比率两类,基数用N表示,比率用F表示。根据财政部财金[2014]76号文件规定,PPP合作企业筛选要在四个方面设定一定的门槛:专业资质、技术能力、管理经验和财务实力。先把这四个条件设定为四个因数。
F1:指定行业并有专业资质的企业占全部企业的比例,可根据全国企业名录按行业分类计数,除以全国企业总数得到取值。2013年底全国建筑企业有79528家,其中有资质等级的约7万家,特级资质286家。若要求特级资质,则本因数取值为286/61300000=0.000467%。
F2:技术能力在该细分行业的大致排名,假如要求取前50名的企业,那么本因数则取值为50/286=17.48%。
F3:同类项目案例至少有一个以上项目经验的企业占全部企业的比例。根据经验估值为90%。
F4:注册资本或总资本在规定金额以上以企业占全部企业的比例。若要求注册资本为1000万元,按上述筛选条件,应当完全符合,取100%。
补充前提性因数:
N*:全国企业总数(如果招标或筛选范围在全省,则改为“全省企业总数”,依次类推);凡限定行业的,N值取为限定行业范围内企业总数。全国企业总数数据资料很容易取得,2013年底为约6130万,可随时根据国家工商总局公布数据更新。
F5:招标公告所有效覆盖比例。报纸、电视台等广告承接方会提供相应数据。假设取50%。
F6:看到招标公告且有反馈的比例。报纸、电视台等广告承接方会提供相应数据。假设取1%。
则:
N=N*×F1×F2×F3×F4×F5×F6=61300000×0.000467%×17.48%×90%×100%×50%×1%≈0.2252(家)≈0(家)。
合作伙伴选择中的隐性因素
实际上,在项目合作伙伴筛选过程中,经常有隐性因素存在,如某些政府领导区域性偏好,有的偏好北京,某类合作伙伴会基本上在北京地区选定;有的则偏好长三角地区。这里有出差考察便利方面的原因,也有个人感情好恶主观因素。
这些隐性因素事实上强烈地影响着筛选过程和结果,甚至是前提性的,但往往被忽略或不愿意被写进书面文件中。凡是比较确定的个人隐性因素,根据需要,可以选择性地设定为一个因数,加入方程中。也可以直接显化在现有因数中,如因区域性做好缩小了筛选范围,则将N*值直接取为缩小范围后的取值。如上述取值中,如果将筛选范围缩小为北京市,其他条件不变,则只需对N*重新赋值。
事实上,一个因素改变,往往影响其他因素的概率,因此,最好在一个因素变动时,注意其他因素概率是否受到了影响,凡受到影响的都要重新取值。
德瑞克方程的适用性
德瑞克方程在取值问题上可能存在着不同的看法,读者也可以不同意我的假设性取值,但是德瑞克方程所确定的合伙伙伴选择的方法却是具有普适性的:一可以计算或预测合作伙伴的数量,为决策者提供决策的依据;二可以根据计算结果显示的潜在合作伙伴选择的数量,结合实际需要进行反馈调整,以反推确定相应的条件,促进筛选条件的合理化。如上例中计算结果为0.2252家,接近于0,显然应当放宽约束条件,直到计算结果达到一个合理期望值。
德瑞克方程用于预测给定条件下潜在合作伙伴的数量时需要注意,需要先确定因数的个数,包括领导个人主观因素,都需要考虑进去,每个因素必须对应一个因数。隐含的要求必须挖掘出来,否则将来筛选出的结果中将会有大量显然无效成分,给工作造成不必要的成本。
这种方法由于事先充分考虑了筛选条件和决定性因素,调研预测就会很有针对性。只要对每个因数进行调研取值,就可以比较准确地预测出本次筛选将能得到多少候选对象。结果的准确程度取决于调研数据的准确程度,数据库和资料完备的情况下可以做到相当精确。
理想虽丰满,往往怕计算;如果能够跳出思维定势,现实也可能并没有那么骨感。有了德瑞克方程,但愿会有更多的决策者豁然开朗,解除不必要的后顾之忧,敞开合作大门,让PPP合作更加海阔天空。
(作者系北京荣邦瑞明投资管理有限公司董事长助理)
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