王文寅　劉麗霞　李佳

【摘 要】 PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理是參與方在進(jìn)行項(xiàng)目管理時(shí)的瓶頸問題之一，如果不能在風(fēng)險(xiǎn)因素正確識別的基礎(chǔ)上評價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)，則情況會變得更加復(fù)雜。鑒于此，文章在風(fēng)險(xiǎn)識別的基礎(chǔ)上建立了PCA-BP風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，并在MATLAB 2010平臺上進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明：基于PCA-BP的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法優(yōu)于單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，其為PPP項(xiàng)目參與者精確評價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)提供了一定的參考價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】 PPP項(xiàng)目； 風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)； 主成分分析法； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：F224；F283 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1004-5937（2016）07-0056-04

一、引言

PPP（Public-Private-Partnership）項(xiàng)目，即公私合營項(xiàng)目，是指政府與私人企業(yè)以特許經(jīng)營協(xié)議為前提合作建設(shè)的城市基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。近年來公私合作投資和經(jīng)營的PPP項(xiàng)目在國內(nèi)外已經(jīng)開展，主要是減輕政府財(cái)政壓力、提高運(yùn)作效率、分散風(fēng)險(xiǎn)等，PPP項(xiàng)目越來越受到社會重視，具有積極意義[ 1 ]。然而，建設(shè)過程中，參與主體多、項(xiàng)目成本高、建設(shè)周期長的特點(diǎn)也使得其面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素多而雜，因此，能否準(zhǔn)確定位風(fēng)險(xiǎn)因素并對其進(jìn)行精準(zhǔn)評價(jià)關(guān)乎PPP項(xiàng)目的成功與失敗。

二、文獻(xiàn)綜述

國外對PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的研究起步較早，也較為成熟。Cheng J H（2001）[ 2 ]建立了基于德爾菲法、模糊數(shù)學(xué)方法以及AHP法的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，將其用于選擇臺灣地區(qū)BOT交通項(xiàng)目的融資模式；Thomasctal（2006）[ 3 ]提出了運(yùn)用故障樹法和德爾菲法的PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估方法框架。

國內(nèi)學(xué)者對PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的研究始于21世紀(jì)初，陳敬武等（2006）[ 4 ]采用模糊綜合評價(jià)方法，使PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)更加有效；張瑋、張衛(wèi)東（2012）[ 5 ]利用網(wǎng)絡(luò)層次分析法（ANP）對主要風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析評價(jià)；賈麗麗等（2014）[ 6 ]采用熵權(quán)法對風(fēng)險(xiǎn)因素賦權(quán)后運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，以確定各風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主體。

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者對PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的研究多是從案例研究、統(tǒng)計(jì)分析及建立評價(jià)方法的角度來展開的，且對PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)所用方法多集中于層次分析法、模糊綜合評價(jià)法、灰色關(guān)聯(lián)法等，這些方法適用于指標(biāo)較少、指標(biāo)間信息獨(dú)立的情況。本文將統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域的主成分分析法和預(yù)測領(lǐng)域的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，對PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評價(jià)分析，以期為我國PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理提供新思路。

三、PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的確定

本文采用歷史數(shù)據(jù)法即廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)及書籍并對其所涉及的PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行整理，同時(shí)綜合考慮項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的來源及風(fēng)險(xiǎn)作用的影響范圍，將PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)影響指標(biāo)劃分為7個(gè)一級指標(biāo)和36個(gè)二級指標(biāo)，據(jù)此建立PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系（如表1所示）。

四、PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的建構(gòu)

本文將主成分分析法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法。該方法具體實(shí)施過程如圖1。

五、PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的實(shí)證

（一）數(shù)據(jù)樣本獲取

本文選擇山西省擬建的16個(gè)PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，通過收集項(xiàng)目信息并進(jìn)行相關(guān)問卷調(diào)查，請工程建設(shè)領(lǐng)域的10位專家分別對16個(gè)項(xiàng)目的36個(gè)二級風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評分（本次評估按照風(fēng)險(xiǎn)可能性很大、比較大、中等、不大、較小五個(gè)等級，分別在8—10、6—8、4—6、2—4和0—2區(qū)間打分），并取10位專家的平均分作為各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分值。具體評分結(jié)果見表2。

（二）主成分分析法對指標(biāo)降維

主成分分析法是從變量間的相關(guān)關(guān)系出發(fā)，將多個(gè)變量（或指標(biāo)）綜合成少數(shù)幾個(gè)變量（或指標(biāo)）的方法[ 7 ]。根據(jù)主成分分析法降維步驟，本文采用SPSS軟件對表2的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，最終獲得的方差表及成分矩陣表如表3、表4。

同理可得另外五個(gè)主成分的表達(dá)式。為了取消各維數(shù)據(jù)間的數(shù)量級差別，避免因?yàn)檩斎胼敵鰯?shù)據(jù)數(shù)量級差別較大而造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較大，可利用最大最小法并通過MATLAB算法實(shí)現(xiàn)（見表5）。其中，xmin為數(shù)據(jù)序列中的最小數(shù)；xmax為數(shù)據(jù)序列中的最大數(shù)。

（三）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型之一[ 8 ]。本文采用單隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，由于經(jīng)過主成分分析后的輸入樣本為11維的向量，因此輸入層共有11個(gè)神經(jīng)元。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式及試湊法，確定中間層有23個(gè)神經(jīng)元。本文在對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)時(shí)，考慮了風(fēng)險(xiǎn)很大、比較大、中等、不大、較小五種可能，故而將網(wǎng)絡(luò)輸出設(shè)置為5維的輸出數(shù)據(jù)（具體見表6），因此，輸出層共有5個(gè)神經(jīng)元。據(jù)此建立11×23×5的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

按照BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般設(shè)計(jì)原則，將中間層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)設(shè)為S型正切函數(shù)。由于輸出已被歸一化到[0，1]區(qū)間，故將輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)設(shè)定為S型對數(shù)函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)所用的訓(xùn)練算法為可變學(xué)習(xí)速率的梯度下降算法，對應(yīng)函數(shù)為traingda。并設(shè)定：訓(xùn)練學(xué)習(xí)率為0.05，訓(xùn)練動量因子為0.9，訓(xùn)練步數(shù)為 1 000次，訓(xùn)練目標(biāo)差為1e-5。

本文選擇前14個(gè)項(xiàng)目為訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練過程中，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過243次迭代就完成訓(xùn)練。為測試網(wǎng)絡(luò)效果，將15—16項(xiàng)目數(shù)據(jù)輸入，結(jié)果表明：項(xiàng)目15—16的風(fēng)險(xiǎn)等級分別為：中等，不大。該結(jié)果同專家打分結(jié)果一致，說明該網(wǎng)絡(luò)可以很好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

為了進(jìn)一步說明經(jīng)過主成分分析后的方法較單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加有效，本文將原始數(shù)據(jù)歸一化后，建立了36×16×5的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并采用相同的訓(xùn)練次數(shù)和訓(xùn)練目標(biāo)差對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，之后再對15—16項(xiàng)目進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。表7展示了測試過程中采用PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差對比。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種高效的PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，且其優(yōu)于單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)方法。在收斂速度方面，PCA-BP要經(jīng)過4秒共354次收斂，而單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要經(jīng)過54秒共1 853次收斂；在精確度方面，PCA-BP方法的誤差保持在2%以下，而單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測則誤差幅度較大。

六、結(jié)論

本文運(yùn)用主成分分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的方法來進(jìn)行PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)，研究表明：該方法較單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法更為有效，原因在于：（1）利用主成分分析法篩選出相互獨(dú)立且包含眾多信息的新指標(biāo)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端；（2）區(qū)別于已有文獻(xiàn)，本文將SPSS運(yùn)算后得出的成分矩陣的每一列除以相應(yīng)成分的特征值的平方根作為主成分的系數(shù)；（3）將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標(biāo)設(shè)定為5維向量，使得評價(jià)結(jié)果更加接近實(shí)際。

當(dāng)然，本文還有一些不足之處。首先，中間層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的選擇具有一定的主觀性；其次，本文只選取了山西省擬建的16個(gè)PPP基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，樣本數(shù)量受到了限制。以上問題是未來工作時(shí)需重點(diǎn)考慮的，同時(shí)也為接下來的進(jìn)一步研究提供了思路。

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