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        基于案例推理的交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判觸發(fā)點識別研究

        2019-04-09 04:38:04史燕宇
        隧道建設(shè)(中英文) 2019年3期
        關(guān)鍵詞:案例庫談判基礎(chǔ)設(shè)施

        劉 華, 史燕宇

        (西安建筑科技大學管理學院, 陜西 西安 710055)

        0 引言

        隨著PPP模式的大力推進,政府與私人資本合作逐漸成為建設(shè)交通基礎(chǔ)設(shè)施項目的主要途徑,但交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目具有交易結(jié)構(gòu)復雜、項目持續(xù)時間長等特點,使得簽訂初始合同時,難以預料所有潛在再談判觸發(fā)點,致使交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目在實踐過程中極易發(fā)生復雜的再談判。因此,識別出擬建項目潛在的再談判觸發(fā)點,減少再談判的發(fā)生,對項目的順利推進具有重要的現(xiàn)實意義。

        關(guān)于PPP項目再談判的問題已引起國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注,王芳芳等[1]結(jié)合實際案例得出我國水務(wù)類PPP項目的再談判觸發(fā)點主要為制度不完善、法律法規(guī)變更頻繁、外界環(huán)境影響等; 吳淑蓮[2]在專家評判的基礎(chǔ)上,運用模糊數(shù)學,識別出再談判關(guān)鍵影響因素主要涉及合同、相關(guān)利益者和外部環(huán)境,并提出對再談判操作規(guī)程的設(shè)計; 劉婷等[3]通過梳理以往PPP項目,指出引發(fā)再談判發(fā)生的因素主要有需求預測不準確、政府的信用水平和法律變更等,并提出重視政府責任、前期調(diào)研等建議; 賀靜文等[4]通過運用因子分析方法識別引發(fā)再談判發(fā)生的影響因素有: 風險分擔與利益共享、參與方履約能力與合作關(guān)系; 任志濤等[5]通過結(jié)構(gòu)方程模型分析得出影響再談判發(fā)生的原因主要集中在政府、外在宏觀條件和公眾3個方面; Trebilcock等[6]指出制度能力是影響PPP項目再談判的一個重要因素; Eduardo等[7]通過分析智利、哥倫比亞和秘魯公路特許權(quán)重新談判的案例指出政府采取機會主義行為是引發(fā)項目再談判較為常見的因素。

        以上學者運用不同的方法分析了在PPP項目實施過程中引發(fā)再談判的關(guān)鍵影響因素,并提出相應的應對措施。上述研究忽略了關(guān)鍵影響因素在特定環(huán)境中發(fā)生的可能性大小,對所有潛在觸發(fā)點均設(shè)置詳盡的預控措施,增加了項目的管理難度與成本,同時未能重點預控最有可能發(fā)生的觸發(fā)點,難以提高項目的管理效率,實現(xiàn)資源的合理分配。針對以上不足,本文綜合運用粗糙集理論及最鄰近法檢索相似案例,以期確定在特定環(huán)境下擬建項目最有可能發(fā)生的再談判觸發(fā)點,為擬建交通基礎(chǔ)設(shè)施項目科學決策做參考。

        1 交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判觸發(fā)點及其產(chǎn)生根源

        1.1 再談判及其觸發(fā)點的界定與內(nèi)涵

        合同的再談判是補充初始契約不完整的重要機制,而PPP模式下的合同再談判主要是指在PPP項目特許權(quán)被授予之后,因初始合約設(shè)計漏洞等意外事件,致使政府與社會資本在權(quán)義、利益的分配方面產(chǎn)生分歧,對合同的順利履行形成阻礙,從而導致發(fā)生再談判[8]。再談判觸發(fā)點可歸類為外生和內(nèi)生2個方面,前者主要涉及合同的外部因素,如經(jīng)濟、法律等宏觀環(huán)境的變化;后者與初始合同設(shè)計相關(guān)[9],如項目可行性研究不充分、參與方經(jīng)驗匱乏及機會主義行為等均可能會導致項目實際情況與合同初始設(shè)計偏離。

        1.2 再談判觸發(fā)點及其產(chǎn)生根源

        通過文獻調(diào)研已發(fā)生再談判的隧道、地鐵等交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目,并對其再談判觸發(fā)事件從政治、經(jīng)濟、社會、技術(shù)4個方面進行PEST分析[10-11],如表1所示。

        表1 交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判觸發(fā)點的識別

        由表1分析可知,交通基礎(chǔ)設(shè)施類PPP項目再談判觸發(fā)點主要有交通量預測不準確、政府信用缺失、同類競爭項目出現(xiàn)、公眾反對和法律變更等,而再談判發(fā)生的根本原因是交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目初始契約不完備[12]。因此,本文從契約不完備的角度對觸發(fā)點產(chǎn)生根源做進一步分析,尋找更有效的解決途徑,如圖1所示。

        2 案例推理(CBR)運作機理及實現(xiàn)技術(shù)

        2.1 CBR運作機理

        CBR(case-based reasoning)技術(shù)是人工智能領(lǐng)域一種新型的推理技術(shù),通過此技術(shù)可從案例庫中挖掘潛在的有效信息,輔助決策者有效分析經(jīng)驗數(shù)據(jù)和當前數(shù)據(jù),預測未來的狀態(tài)和行為,提高實例性知識的有效利用率[13-14]。其基本流程主要包括案例檢索、案例修正、案例重用及案例保存,如圖2所示。

        圖1 觸發(fā)點產(chǎn)生的根源

        Fig. 1 Sources of renegotiation trigger point in transport infrastructure PPP projects

        圖2 CBR基本流程

        基于CBR基本流程,提出基于交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判觸發(fā)點識別的CBR運作原理,包括: 案例庫的構(gòu)建與案例表達、相似案例檢索、對相似案例挖掘和案例保存,如圖3所示。

        圖3 CBR運作原理

        2.2 交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判的CBR實現(xiàn)技術(shù)

        2.2.1 案例庫的構(gòu)建與案例表達

        本文案例庫的數(shù)據(jù)來源主要為PPP項目庫、文獻調(diào)研及專家訪談,通過收集已發(fā)生再談判的交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目構(gòu)建案例庫。為了CBR系統(tǒng)實現(xiàn)良好的推理效果,需對收集到的案例進行預處理,將各個交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判的案例以統(tǒng)一的格式儲存于案例庫中。用一個多元數(shù)組來表達實例:C=[F,X,ω,T],其中,F(xiàn)代表案例庫中的實例;X為問題的初始描述,即一系列的屬性特征,X=[X1,X2,X3,X4,…];ω表示每個案例屬性特征的重要程度,ω=[ω1,ω2,ω3,ω4,…],即特征權(quán)重;T為求解目標。

        2.2.2 案例檢索

        CBR技術(shù)的關(guān)鍵步驟之一是設(shè)定合理的案例檢索方法。首先需利用粗糙集對案例特征屬性約簡[13],對初始數(shù)據(jù)進行精簡處理,然后采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的最鄰近法[15],即根據(jù)案例特征屬性的取值類型,采用基于距離的度量計算方法,同時,綜合運用信息熵和層次分析法(AHP)確定權(quán)重來調(diào)整距離度量,以實現(xiàn)對相似案例的檢索。

        2.2.2.1 基于熵權(quán)法和AHP的權(quán)重計算

        案例特征屬性權(quán)重的確定在再談判觸發(fā)點識別過程中占據(jù)重要地位,本文利用熵權(quán)法和AHP分別計算案例特征屬性的客觀、主觀權(quán)重以求得綜合權(quán)重,以最大限度地減少信息損失。

        1)基于熵權(quán)法的屬性特征客觀權(quán)重計算[13]。①假設(shè)案例庫中有n個案例,每個案例的屬性特征有m個,則每個方案的各指標構(gòu)成判斷矩陣

        B1=(rij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,3,…,n)。

        (1)

        式中:j表示第j個案例;i表示j案例的i屬性;rij表示案例特征屬性的賦值。

        ②將以上判斷矩陣進行歸一化處理,即得到歸一化矩陣

        B2=(bij)m×n。

        (2)

        式中bij代表案例特征屬性歸一化處理后所得的值,bij=(rij-rmin)/(rmax-rmin) (其中,rmax、rmin分別是在同一特征屬性下不同案例屬性的最大值、最小值)。

        ③熵可以定義為

        (3)

        ④由以上的信息偏差度,可得權(quán)重公式

        (4)

        2)基于AHP的主觀權(quán)重計算[16]。AHP是以人的經(jīng)驗判斷為基礎(chǔ),把復雜問題分解為若干層次,確定各級指標權(quán)重的方法,可借助超級決策(super decision,SD)進行計算,步驟如下:

        ①建立階梯層次結(jié)構(gòu)模型。將模型涉及到的因素按照目標層、準則層、指標層依次進行劃分,每層包含有若干元素,并依次在SD軟件中建立模型。

        ②構(gòu)建判斷矩陣。將同一層次中不同的指標進行兩兩比較,根據(jù)相對重要性確定判斷矩陣元素Aik的值,其中,Aik>1說明元素i比元素k重要,Aii=1,Aik=1/Aik,在SD軟件中的打分界面對各子目標的優(yōu)勢度進行打分。

        ③對各層因素指標權(quán)重一致性檢驗?;谝陨喜襟E,可從指標優(yōu)勢度界面得知各層因素指標主觀權(quán)重ωsi以及一致性指標CR。如果CR<0.1,則保持顯著性水平,由此說明判斷矩陣是保持一致的; 反之需要對判斷矩陣權(quán)重進行調(diào)整。

        由最小信息熵得到指標綜合權(quán)重ωi的公式為

        (5)

        2.2.2.2 案例相似度的計算[13]

        1)屬性間相似度計算。本文涉及的案例屬性特征主要分為數(shù)值型和等級型2種屬性。

        ①數(shù)值型屬性的相似度。數(shù)值型屬性是指能夠直接用數(shù)值表示的屬性,計算公式為

        sim(fi,yi)=min(fi,yi)/max(fi,yi) 。

        (6)

        式中:fi為源案例f屬性i的屬性值;yi為目標案例y屬性i的屬性值。

        ②等級型屬性的相似度。等級型屬性是將數(shù)據(jù)劃分在其相應的等級,并使之符號化?;诰嚯x的度量計算方法,屬性相似度的計算公式為

        (7)

        2)總體相似度計算。由以上2種屬性間相似度和基于熵的屬性權(quán)重來計算目標案例,并結(jié)合各個源案例的整體相似度,總體相似度計算公式如下:

        (8)

        式中: sim(Fj)為目標案例與案例庫中第j個案例的相似度;ωi為CBR案例庫中第i個屬性的綜合權(quán)重。

        3 案例分析

        進入21世紀以來,中國隧道年均里程逐年增長[18],而隧道PPP項目具有規(guī)模龐大、復雜程度高、投資額大等特點,同時,采用PPP模式建造隧道項目的時間相對較短,管理等方面還不夠成熟,造成在建設(shè)運營過程中難免發(fā)生再談判。因此,選取隧道類PPP項目來驗證交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判CBR模型的有效性,案例庫中隧道類項目有上海延安東路隧道、寧波常洪隧道、香港東區(qū)海底隧道、香港西區(qū)海底隧道、南京長江隧道、深圳梧桐山隧道、上海打浦路隧道、杭州慶春路過江隧道、香港大老山隧道和青島膠州灣海底隧道(文中分別用F1—F9代替)。其中,深圳梧桐山隧道長達10年的再談判,對參與各方以及公眾造成無法估量的損失,具有一定的代表性,因此,選擇深圳梧桐山隧道為擬建項目,其余案例作為對比項目。

        深圳梧桐山隧道位于深圳市沙頭角鎮(zhèn),是深圳市區(qū)到東部開發(fā)區(qū)的重要通道,項目由深圳市東部開發(fā)集團公司、深圳市國際信托投資公司和深圳市社會勞動保險公司等共同建設(shè)完成。梧桐山隧道分為1期工程(上行隧道)和2期工程(下行隧道),全長2 317.3 m,耗資2.9億元。深圳梧桐山隧道自運營以來,曾抬升收費標準3次,前后總體增加了92%,引起公眾的強烈不滿并呼吁政府回購隧道取消收費。政府與私人資本展開了歷經(jīng)10年的再談判,最后,此PPP項目以政府收購隧道而告終。

        3.1 案例特征屬性的約簡

        案例特征屬性作為描述案例狀態(tài)的指標,對于案例篩選極為重要,初始屬性指標主要根據(jù)文獻總結(jié)凝練及專家訪談設(shè)置,如表2和表3所示。

        表2 初始案例特征屬性

        注: 1)字母上標為1的表示屬性指標來源于文獻總結(jié)凝練; 2)字母上標為2的表示屬性指標來源于專家訪談。

        同時,需對案例屬性進行符號化,離散屬性數(shù)據(jù)可直接賦值1、2、3、4; 對于可用客觀數(shù)據(jù)間接表達的定性連續(xù)屬性,則可以通過收集客觀數(shù)據(jù)來表達,否則需通過專家訪談來確定,然后根據(jù)屬性特征性質(zhì)的不同,將各指標數(shù)據(jù)劃分在不同的等級[19],并用符號1、2、3、4表示,其中,分值越大表示指標性能越好,如表4所示。

        表3 訪談專家基本情況

        表4 初始案例特征屬性信息系統(tǒng)

        以區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境為例,對其二級特征屬性進行約簡。利率的變動極易引起再談判的發(fā)生,因此,選取A3為參照變量,對案例特征屬性進行指標約簡,具體步驟如下:

        A={A1、A2、A4} ,

        U/A3= {(F3、F7、F8),(F2、F4、F5、F6、F9),F(xiàn)1} ,

        U/A= {F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8、F9} ,

        PosA(A3)={F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8、F9} ,

        U/(A-A1)= {(F7、F9),F(xiàn)1、F2、F3、F4、F5、F6、F8} ,

        Pos{A-A1 }(A3)={F1、F2、F3、F4、F5、F6、F8}≠PosA(A3) ,

        U/(A-A2)={(F2、F6)、(F3、F7)、(F4、F5)、F1、F8、F9} ,

        Pos{A-A2}(A3)={F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8、F9}=PosA(A3) ,

        U/(A-A4)={(F2、F9)、(F1、F5)、F3、F4、F6、F7、F8} ,

        Pos{A-A4}(A3)={F3、F4、F6、F7、F8}≠PosA(A3) 。

        式中:U為信息系統(tǒng)的論域,U={F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8、F9}; Pos(A3)表示A3相對于A的正域。

        由上述計算結(jié)果可知,A1(地區(qū)生產(chǎn)總值增速)、A3(利率水平變動)、A4(通貨膨脹程度)為重要指標,不能被簡約,同理可得其余一級指標的約簡結(jié)果。

        3.2 相似案例的檢索

        3.2.1 案例特征屬性權(quán)值計算

        3.2.1.1 基于信息熵的權(quán)值計算

        以一級案例特征屬性區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境為例,其中,A1、A3、A4指標信息系統(tǒng)如表4所示,利用式(1)—(4)計算其案例特征屬性權(quán)重,各屬性取值如表5和表6所示。

        表5 數(shù)據(jù)歸一化處理

        表6區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境熵值及權(quán)重

        Table 6 Entropy values and weights of regional economic environment

        項目A1A3A4熵值HiA0.989 10.988 30.990 1權(quán)重ωOA0.334 30.359 60.306 1

        3.2.1.2 基于AHP的權(quán)值計算

        以一級案例特征屬性區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境為例計算其權(quán)值,邀請行業(yè)內(nèi)專家訪談,對二級指標A1、A3、A4做重要性的評定,采用1—9標度法構(gòu)造指標區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的判斷矩陣,借助SD軟件計算各二級指標的權(quán)重并進行一致性檢驗,如表7所示。

        表7區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的判斷矩陣及權(quán)重

        Table 7 Judgment matrix and weight of regional economic environment

        二級指標A3A1A4ωSAA31420.558 4A11/411/30.122 0A41/2310.319 6

        注: CR(一致性指標)=0.017 6<0.1,表示通過一致性檢驗。

        3.2.1.3 案例特征屬性綜合權(quán)重計算

        利用式(5)計算案例特征屬性的綜合權(quán)重ωi,如表8所示。

        表8 案例屬性特征綜合權(quán)重

        3.2.2 案例屬性特征相似度計算

        利用式(6)—(8)計算案例屬性特征局部相似度及整體相似度,見表9和表10。

        表9 案例屬性特征局部相似度

        表10 案例整體相似度

        3.3 結(jié)果分析

        計算結(jié)果得出T=F4,即案例庫中香港西區(qū)海底隧道項目(以下簡稱: 西隧)與深圳梧桐山隧道項目的綜合相似度最大。這2個項目的再談判觸發(fā)點均是公眾反對多次提高收費標準這一事實相符,結(jié)合案例,具體分析過程如下。

        1)檢索相似源案例。利用案例特征屬性表達案例的基礎(chǔ)上,運用CBR模型識別出與其最為相似的案例F4,即香港西區(qū)海底隧道項目。

        2)識別擬建項目的再談判觸發(fā)點。西隧項目在運營期間,多次提高收費標準,使得公民不得不選擇另一條已很擁堵的紅磡海底隧道,導致西隧交通量迅速減少而紅磡海底隧道更為擁堵。同時,居民強烈反對收費標準的提高,并呼吁政府收購西隧,最終導致政府與私人資本展開再談判,即公眾對提高收費標準的反對為西隧項目的再談判觸發(fā)點。通過推理模型可知,擬建PPP項目潛在再談判事件發(fā)生前的自然狀態(tài)與香港西區(qū)海底隧道項目相似度最大,因此,擬建項目最有可能因社會環(huán)境中公眾的原因引發(fā)再談判。

        4 結(jié)論與討論

        1)提出將CBR方法應用到交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目再談判問題中,并引入粗糙集理論,對初始的案例特征屬性進行約簡; 同時,綜合運用了熵權(quán)法和層次分析法,優(yōu)化案例特征屬性的權(quán)重,提高了CBR模型的準確性與適用性,為合同再談判的事前控制決策提供參考。

        2)結(jié)合擬建項目的自身特點,考慮再談判觸發(fā)點在實際環(huán)境中發(fā)生可能性,識別出該項目中最有可能發(fā)生的再談判觸發(fā)點,并對該觸發(fā)點進行更深入的調(diào)研。在實際操作中能加強對其的重視程度以規(guī)避再談判的發(fā)生,同時,提高項目的管理效率,實現(xiàn)資源的合理分配。

        3)以深圳梧桐山隧道PPP項目為例,識別出該項目潛在再談判觸發(fā)點為公眾反對多次提高收費標準?;诖?,可針對性地設(shè)定事前控制防范機制,首先,制定詳盡的調(diào)研方案,如調(diào)研項目周邊居民的消費水平以及公眾對收費的支付意愿等情況; 然后,在制定價格調(diào)整條款時,依照調(diào)研結(jié)果對其進行補充,提高初始合同的完備性; 最后,在項目運營過程中,實時跟蹤該潛在再談判觸發(fā)點,并持續(xù)關(guān)注公眾的反應,及時地通過聽證會等形式對收費標準進行調(diào)整以緩解各方矛盾,從而避免因公眾反對收費過高而引發(fā)冗長的再談判。

        4)本研究選取交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目案例庫中的隧道類PPP項目為驗證對象,但不同類別的項目之間存在一定差異,因此,將模型運用在軌道交通、道橋等類別交通基礎(chǔ)設(shè)施PPP項目中的效果有待進一步驗證。

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