(青島理工大學(xué)管理工程學(xué)院，山東 青島 266520)

0 引 言

近年來(lái)，隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展，導(dǎo)致了“城市綜合癥”的惡化，其中包括自然生態(tài)惡化，地表水滲透性差，城市洪水嚴(yán)重，水源污染退化，水資源短缺等問(wèn)題。致使城市中的原始自然生態(tài)環(huán)境和水文特征發(fā)生了變化，導(dǎo)致雨水不能及時(shí)滲透到地面，也影響了建筑業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我國(guó)啟動(dòng)了“試點(diǎn)海綿城市倡議”，由于海綿城市項(xiàng)目的建設(shè)可以有效解決雨水洪水，地表徑流和水污染等一系列問(wèn)題，被認(rèn)為是促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展的有效措施。目前，我國(guó)大力推廣對(duì)海綿城市項(xiàng)目建設(shè)具有顯著優(yōu)勢(shì)的PPP融資模式，以彌合巨大的投資差距。在使用PPP模式進(jìn)行融資時(shí)，必須事先調(diào)查其關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，以規(guī)避相關(guān)融資風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行海綿城市PPP融資項(xiàng)目的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素分析，以填補(bǔ)這項(xiàng)空白，為海綿城市PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)研究提供參考。

1 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

1.1 風(fēng)險(xiǎn)存在階段

一些學(xué)者系統(tǒng)地回顧了PPP項(xiàng)目中的風(fēng)險(xiǎn)因素，為便于分析，其他人將風(fēng)險(xiǎn)因素分為不同類別。例如，應(yīng)益華[1]將PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)分為政治、經(jīng)濟(jì)、法律、建造、運(yùn)營(yíng)和其他風(fēng)險(xiǎn)因素。楊雪琴[2]從PPP項(xiàng)目基本特征入手，將PPP風(fēng)險(xiǎn)分為政治、建設(shè)、法律、金融四大類風(fēng)險(xiǎn)因素；綜上所述，本文綜合考慮到海綿城項(xiàng)目的特點(diǎn)，結(jié)合文獻(xiàn)研究和專家訪談將風(fēng)險(xiǎn)因素分為四個(gè)方面，建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、金融風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別清單

由于情景分析法能夠根據(jù)對(duì)項(xiàng)目所處大環(huán)境的特點(diǎn)，全面的分析出海綿城市PPP項(xiàng)目融資中的各風(fēng)險(xiǎn)因素，因此本文采用情景分析法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別，并且結(jié)合PPP項(xiàng)目庫(kù)中關(guān)于海綿城市的案例項(xiàng)目，借鑒以往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)情況，全面識(shí)別影響海綿城市PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)因素。

根據(jù)情景分析法分別從建設(shè)、運(yùn)營(yíng)、金融、政治環(huán)境四個(gè)方面分析影響海綿城市PPP項(xiàng)目融資的風(fēng)險(xiǎn)因素，結(jié)合相關(guān)參考文獻(xiàn)[3～7]，并邀請(qǐng)PPP投融資領(lǐng)域、海綿城市建設(shè)等領(lǐng)域?qū)＜易罱K確定了建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、金融風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)等四個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素和20個(gè)子二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素。如表1所示。

表1 海綿城市PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)清單

2 問(wèn)卷調(diào)查與分析

2.1 樣本分析

問(wèn)卷采用李克特七級(jí)量表，由調(diào)查對(duì)象進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)越高，則對(duì)應(yīng)觀測(cè)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)值越大。本次問(wèn)卷調(diào)查自2019年6月1日開(kāi)始到2019年7月1日結(jié)束，歷時(shí)1個(gè)月。分別向PPP項(xiàng)目融資工作人員、海綿城市建設(shè)領(lǐng)域?qū)＜壹皬臉I(yè)人員、政府部門領(lǐng)導(dǎo)、大學(xué)教授等人共發(fā)放問(wèn)卷數(shù)量270份，回收問(wèn)卷數(shù)量為246份,則問(wèn)卷回收率為94.6%，其中有效問(wèn)卷數(shù)量217份，有效回收率為83.46%。

2.2 信效度分析

信度分析：采用SPSS 24. 0軟件對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行信度分析，總Cronbach’α系數(shù)>0.9，表明該調(diào)查問(wèn)卷信度良好，該檢驗(yàn)可信。

效度分析：采用SPSS 24. 0軟件進(jìn)行 KMO 和巴特利特球體檢驗(yàn)，可知KMO值為0.92>0.9，且巴特利特球體檢驗(yàn)值在P=0上顯著，表明問(wèn)卷數(shù)據(jù)之間相關(guān)性較高，具有很好的效度，可以進(jìn)行因子分析。

圖1 建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)修正前

圖2 建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)修正

圖3 海綿城市PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)模型

3 結(jié)構(gòu)方程建模與分析

3.1 指標(biāo)選取

根據(jù)表1中所識(shí)別的海綿城市PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)源進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模，選取其中20個(gè)子二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為觀測(cè)變量；建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、融資風(fēng)險(xiǎn)、政治風(fēng)險(xiǎn)等一級(jí)指標(biāo)為一階潛在變量，總風(fēng)險(xiǎn)為二階潛在變量。結(jié)合目前已有研究[8～9]，選取χ2/df(卡方與自由度之比)、AGFI(調(diào)整配適度指標(biāo))、NFI(規(guī)范擬合指數(shù))、CFI(比較擬合指數(shù))、GFI(適配度指標(biāo))、IFI(增值擬合指數(shù))、TLI(非規(guī)范擬合指數(shù))、PNFI、PGFI(簡(jiǎn)約擬合優(yōu)度指數(shù))、RMR(殘差均方根)、RMSEA(近似誤差均方根)等 10個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m配度。

3.2 一階CFA測(cè)量模型驗(yàn)證分析

在進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程建模分析時(shí)，當(dāng)模型的適配度指標(biāo)未通過(guò)相應(yīng)指標(biāo)的驗(yàn)證時(shí)，則需要對(duì)模型進(jìn)行修正，本文采用修正指標(biāo)(MI)作為診斷指標(biāo)來(lái)幫助修正模型假設(shè)。從每一個(gè)一階CFA模型開(kāi)始修正，從MI值最高的參數(shù)入手，直到每個(gè)模型滿足適配度指標(biāo)即可。

以建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)為例，進(jìn)行單因子測(cè)量模型驗(yàn)證分析。在建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)中共包括7個(gè)觀測(cè)變量，初始一階CFA測(cè)量模型及擬合結(jié)果如圖1所示。其擬合結(jié)果中，χ2/df,RMSEA不符合驗(yàn)證要求，因此需要修正模型。根據(jù)回歸路徑系數(shù)應(yīng)當(dāng)滿足>0.6的要求，刪去指標(biāo)A7不可抗力，重新計(jì)算后發(fā)現(xiàn)χ2/df,RMSEA仍不符合要求。此時(shí)出現(xiàn)了殘差不獨(dú)立的現(xiàn)象，則使用MI進(jìn)行修正，依據(jù)MI值修正模型，則應(yīng)當(dāng)刪除指標(biāo)A2缺乏專業(yè)咨詢企業(yè)，重新計(jì)算后的測(cè)量模型如圖2所示，其各項(xiàng)適配度指標(biāo)均滿足驗(yàn)證。與此同理，在政治風(fēng)險(xiǎn)中，刪去指標(biāo)D5項(xiàng)目審批和許可延誤。則一階CFA檢驗(yàn)完成。

3.3 二階 CFA 建模分析

由上述分析可知：一階模型與樣本數(shù)據(jù)滿足了適配檢驗(yàn)，且一階潛在變量彼此存在中高度關(guān)聯(lián)，則可以假定存在二階的共同潛在因素。將二階的潛在因素命名為海綿城市PPP項(xiàng)目融資關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，集合各個(gè)一階CFA模型，繪制二階模型，二階模型及擬合結(jié)果如圖3所示，其整體模型適配度評(píng)價(jià)如表2所示，根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)可知，本研究假設(shè)模型的整體適配度良好。

表2 整體模型配飾度

3.4 模型路徑分析

由于各變量間存在一定的相關(guān)關(guān)系，則模型路徑系數(shù)如表3所示。

表3 模型路徑系數(shù)表

由于結(jié)構(gòu)方程模型通過(guò)路徑系數(shù)來(lái)表達(dá)各個(gè)潛變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，路徑系數(shù)代表指標(biāo)間的關(guān)系，因此，針對(duì)本風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)方程模型，路徑系數(shù)越大，說(shuō)明該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)海綿城市PPP融資的影響程度就越大。本文采用加權(quán)平均數(shù)算法，通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的路徑系數(shù)完成對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的量化分析。

算法如下：

步驟1 設(shè)一階潛在變量與二階潛在變量之間的二階路徑系數(shù)為Fi(i=1,2,…,4)

步驟2 設(shè)一階潛在變量與其對(duì)應(yīng)的各觀測(cè)變量之間的一階路徑系數(shù)為Fii,j(j=1,2,…,20)

步驟3 設(shè)一階潛在變量關(guān)于二階潛在變量的權(quán)重為Gi。

步驟4 設(shè)各觀測(cè)變量關(guān)于其所對(duì)應(yīng)的一階潛在變量的權(quán)重Gi,j

步驟5 設(shè)各觀測(cè)變量對(duì)二階潛在變量的總權(quán)重為Gj。

則權(quán)重Gi,Gi,j權(quán)重、總權(quán)重的計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

Gj=Gi×Gi,j

(3)

通過(guò)計(jì)算即可得到所識(shí)別出17個(gè)PPP項(xiàng)目融資關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，其具體權(quán)重表如表4所示：

表4 海綿城市PPP項(xiàng)目融資關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重

4 結(jié) 論

通過(guò)結(jié)構(gòu)方程模型建模分析了海綿城市PPP項(xiàng)目融資的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，由建模分析可知，海綿城市PPP融資項(xiàng)目潛在風(fēng)險(xiǎn)因素排序?yàn)檫\(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)>金融風(fēng)險(xiǎn)>建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)>政治風(fēng)險(xiǎn)。下面，針對(duì)各關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)給出以下意見(jiàn)：

(1)在運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)中，關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素為市場(chǎng)需求量低、支付機(jī)制不健全，為此政府應(yīng)當(dāng)制定相應(yīng)政策，建立完善的支付機(jī)制和績(jī)效評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)等，積極倡導(dǎo)相關(guān)企業(yè)參與到海綿城市的建設(shè)中來(lái)，以鼓勵(lì)海綿城市PPP項(xiàng)目的發(fā)展。

(2)在金融風(fēng)險(xiǎn)中，應(yīng)當(dāng)注意通貨膨脹、利率變動(dòng)等金融風(fēng)險(xiǎn)，項(xiàng)目公司可以采取轉(zhuǎn)交風(fēng)險(xiǎn)給項(xiàng)目公司的母公司、公共部門、債權(quán)人的方式規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)。

(3)在建設(shè)風(fēng)險(xiǎn)中，技術(shù)類風(fēng)險(xiǎn)是最為關(guān)鍵的，政府應(yīng)當(dāng)遵循因地制宜的原則，針對(duì)不同地域、不同地理類型，修改和完善海綿城市建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范和技術(shù)要求。

(4)在政治風(fēng)險(xiǎn)中，私人資本方應(yīng)當(dāng)事先規(guī)定賠償方式以避免政府違約等不良現(xiàn)象的發(fā)生，此外政府也應(yīng)當(dāng)積極的建立起海綿城市PPP項(xiàng)目相關(guān)的法律體系。