張亞瓊，何 楠，陳毅洋，楊絲雯，王 雷

(1.華北水利水電大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院，鄭州 450045；2.華北水利水電大學(xué)公共管理學(xué)院，鄭州 450045；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)華大教育中心，廣東 深圳 518083；4.航空工業(yè)哈爾濱飛機(jī)工業(yè)集團(tuán)有限責(zé)任公司，哈爾濱 150060)

0 引 言

生態(tài)水利PPP項(xiàng)目是新型市場(chǎng)化的商業(yè)融資模式，使社會(huì)資本得以有機(jī)會(huì)參與到生態(tài)水利項(xiàng)目中來(lái)，有效活躍了我國(guó)水利項(xiàng)目建設(shè)市場(chǎng)。PPP項(xiàng)目通過(guò)引入多元化的利益相關(guān)者，并結(jié)合多方優(yōu)勢(shì)，通過(guò)技術(shù)分享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)的形式，使生態(tài)水利項(xiàng)目得到了有效的管理，并盡量使各利益相關(guān)者的回報(bào)合理化。該模式在緩解地方政府財(cái)政壓力的同時(shí)，突破技術(shù)壁壘，為項(xiàng)目帶來(lái)豐富的資金和前沿技術(shù)，在我國(guó)得到廣泛應(yīng)用。

我國(guó)早期入庫(kù)的水利PPP項(xiàng)目發(fā)起于2010年，相比軌道交通、污水處理廠以及自來(lái)水廠等行業(yè)PPP項(xiàng)目而言，目前處于起步階段，相關(guān)的法律法規(guī)等制度還有待完善。另外，生態(tài)水利PPP項(xiàng)目本身具有生命周期長(zhǎng)、投資回報(bào)率低、利益相關(guān)者眾多、自然條件限制等特點(diǎn)，說(shuō)明了水利項(xiàng)目采用PPP模式中風(fēng)險(xiǎn)管理的難度，其中，利益相關(guān)者之間的沖突已成為影響項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵因素[1]。所以，了解各方利益相關(guān)者的需求可以幫助管理者實(shí)現(xiàn)他們各自的目標(biāo)[2-4]。利益相關(guān)者自1963年的斯坦福研究所提出開始，在各種領(lǐng)域不斷發(fā)展開來(lái)。一些學(xué)者關(guān)注組織內(nèi)部利益相關(guān)者之間合作發(fā)揮的作用，也有學(xué)者強(qiáng)調(diào)了其司法關(guān)系及價(jià)值創(chuàng)造過(guò)程中的角色[5]。近年來(lái)，各行各業(yè)利益相關(guān)者積極的加入組織管理活動(dòng)中[6]，特別是城市生態(tài)水利項(xiàng)目，關(guān)系到毗鄰的企業(yè)、居民、公眾和媒體等利益相關(guān)者，復(fù)雜的利益相關(guān)者產(chǎn)生許多不確定因素[7]。對(duì)利益相關(guān)者產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)的研究非常豐富，Rosso[8]從緩解周圍社區(qū)成員糾紛的角度評(píng)價(jià)了水利項(xiàng)目利益相關(guān)者，F(xiàn)riedrich和Yusof等人認(rèn)為在工程項(xiàng)目中，人員的專業(yè)性對(duì)市場(chǎng)成功至關(guān)重要[9, 10]。對(duì)利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)的研究，大多學(xué)者運(yùn)用博弈論對(duì)雙方甚至多方利益相關(guān)者利益進(jìn)行建模[11-13]，分析多方合作的決策選擇；又或者，有些研究通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析[14-17]，識(shí)別和評(píng)價(jià)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。上述研究多數(shù)分析了項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)中有關(guān)利益相關(guān)者管理中的合作模式與風(fēng)險(xiǎn)因素傳遞，前者未能表現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素的復(fù)雜性，后者在在對(duì)因素進(jìn)行識(shí)別時(shí)，并未在訪談或問(wèn)卷中討論描述性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的模糊性和隨機(jī)性。因此，本文針對(duì)前人研究的不足，選擇層次分析法(AHP)確定其各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重，建立云模型對(duì)生態(tài)水利PPP項(xiàng)目管理的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，繼而利用Python軟件的逆向云發(fā)生器進(jìn)行運(yùn)算，并將模型可視化，最后，運(yùn)用實(shí)際案例，對(duì)河南省某生態(tài)水利PPP項(xiàng)目的利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

1 云模型理論基礎(chǔ)

1.1 云模型相關(guān)理論

云模型是一個(gè)處理評(píng)價(jià)指標(biāo)的定性概念和定量描述的不確定性的轉(zhuǎn)換模型，它將指標(biāo)的隨機(jī)性、模糊性相結(jié)合，并通過(guò)一系列參數(shù)的計(jì)算結(jié)果將定性概念轉(zhuǎn)換為定量描述[18]。

云定義：設(shè)U為定量區(qū)間，C為定義在U上的定性概念，設(shè)?x∈U，使x為C上的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，x對(duì)C的確定度為u(x)∈[0,1],即μ:U→[0,1],?x∈U,x→μ(x),則稱x在定量區(qū)間U上的分布為云，每一個(gè)[x,μ(x)]為一個(gè)云滴[19]。

1.2 正態(tài)云模型

正態(tài)云模型由特征值(Ex,En,He)組成，其中，Ex為期望值，En為熵，He為超熵。模型如圖1所示。

圖1 正態(tài)云圖

(1)根據(jù)期望值En，標(biāo)準(zhǔn)差He，通過(guò)Python生成正態(tài)隨機(jī)數(shù)Eni:

(2)根據(jù)期望值He，標(biāo)準(zhǔn)差Eni，生成的正態(tài)隨機(jī)數(shù)xi,即云滴。

(4)重復(fù)(1)～(3)步驟，直至產(chǎn)生n個(gè)云滴。

通過(guò)對(duì)N個(gè)給定云滴xj的計(jì)算，得出云模型特征值(Ex,En,He)，并運(yùn)用逆向云發(fā)生器描述從定量到定性的轉(zhuǎn)化，其基本算法如下：

(1)

(2)通過(guò)xj和期望值Ex，計(jì)算熵En：

(2)

(3)H=k,其中k為常數(shù)，可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。

2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云模型構(gòu)建

2.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

生態(tài)水利PPP項(xiàng)目目前在我國(guó)處于起步階段，又因自然原因，不同項(xiàng)目之間差異較大，因此本文通過(guò)資料收集和調(diào)查[20]，根據(jù)主要利益相關(guān)者帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建生態(tài)水利PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。本文設(shè)定5個(gè)一級(jí)指標(biāo)：政治風(fēng)險(xiǎn)(U1)、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)(U2)、完工風(fēng)險(xiǎn)(U3)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(U4)和生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)(U5)；25個(gè)二級(jí)指標(biāo)(見圖2)。

圖2 生態(tài)水利PPP項(xiàng)目利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)云模型建立

本文應(yīng)用對(duì)生態(tài)水利PPP項(xiàng)目利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行專家評(píng)分，構(gòu)建評(píng)價(jià)的基準(zhǔn)：維度層，為后續(xù)評(píng)價(jià)的目標(biāo)層奠定了基礎(chǔ)。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)評(píng)語(yǔ)集如下：

L={L1,L2,L3,L4,L5}=

{低風(fēng)險(xiǎn)，較低風(fēng)險(xiǎn)，中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，較高風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)}=

{(0,30);[30,50);[50,70);[70,90);[90,100)}

通過(guò)正態(tài)云模型對(duì)此五類風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)描述，又因?yàn)樵u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)均為[Cmin,Cmax]，因此本文通過(guò)以下運(yùn)算方式將其轉(zhuǎn)化為正態(tài)云模型。

(3)

式中：K為常數(shù)，根據(jù)以往研究文獻(xiàn)，本文將K賦值K=0.5；對(duì)于單邊界評(píng)語(yǔ)值，例如低風(fēng)險(xiǎn)(0,30)，與高風(fēng)險(xiǎn)[90,100)，可確定缺省邊界數(shù)值后利用(3)式運(yùn)算。因此，云模型表現(xiàn)形式為：(0,10,0.5)為低風(fēng)險(xiǎn)，圖中表現(xiàn)為深藍(lán)色云；(40,10/3,0.5)為較低風(fēng)險(xiǎn)，圖中表現(xiàn)為綠色云；(60,10/3,0.5)為中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，圖中表現(xiàn)為淺藍(lán)色云；(80,10/3,0.5)為較高風(fēng)險(xiǎn)，表現(xiàn)為黑色云；(100,10/3,0.5)為高風(fēng)險(xiǎn)，表現(xiàn)為紫色云。此處詳情見圖3。

從左到右依次為：低風(fēng)險(xiǎn)(深藍(lán))，較低風(fēng)險(xiǎn)(綠)，中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)(淺藍(lán))，較高風(fēng)險(xiǎn)(黑)，高風(fēng)險(xiǎn)(紫)。

2.3 層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重

層次分析法為多準(zhǔn)則決策方法，可以將被訪談?wù)邔?duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的定性表達(dá)轉(zhuǎn)變?yōu)槎繑?shù)值，并基于語(yǔ)言集的表達(dá)確定指標(biāo)的重要程度。主要通過(guò)以下步驟進(jìn)行：

(1)基于表1構(gòu)造判矩陣A：

表1 判斷矩陣標(biāo)度及含義

(4)

式中：n為指標(biāo)個(gè)數(shù)，i、j≤n∈N。

(2)根據(jù)式(5)～(7)式來(lái)計(jì)算權(quán)重：

(5)

(6)

(7)

(3)判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)：

(8)

(9)

(10)

式中：λmax為式(4)中最大特征值；A為矩陣(4)；(Aω)i為矩陣中第i個(gè)元素；CI為一致性檢驗(yàn)指標(biāo)，若CI=0，表示完全一致；n為判斷矩陣階數(shù)；RI為矩陣平均隨機(jī)一致性指標(biāo)；當(dāng)CR≤0.1時(shí)，表示此判斷矩陣通過(guò)檢驗(yàn)；而當(dāng)CR>0.1時(shí)，需重構(gòu)矩陣。

2.4 云模型構(gòu)建

在專家對(duì)每項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)給出評(píng)價(jià)分值后，首先，采用浮動(dòng)運(yùn)算法對(duì)其進(jìn)行組合：運(yùn)用Python中逆向云發(fā)生器對(duì)其進(jìn)行計(jì)算，得出各二級(jí)指標(biāo)特征值(Ex,En,He)。

(11)

其次，采用虛擬云綜合算法，集結(jié)生態(tài)水利PPP項(xiàng)目利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)：

(12)

3 案例分析

此處借鑒河南省許昌市飲馬河生態(tài)水利PPP項(xiàng)目，采用專家評(píng)分法比較指標(biāo)間相互重要性后，運(yùn)用式(4)～(7)來(lái)計(jì)算權(quán)重，隨后運(yùn)用式(8)～(10)來(lái)檢驗(yàn)矩陣的一致性。

ω(U1)=(0.445 5,0.185 0,0.291 5,0.078 0)

ω(U2)=(0.325 0,0.360 0,0.149 5,0.165 6)

ω(U3)=(0.270 1,0.464 3,0.091 4,0.174 1)

ω(U4)=(0.267 3,0.307 9,0.087 7,0.031 3,0.196 0,0.109 8)

ω(U5)=(0.019 7,0.051 3,0.419 8,0.279,0.142,0.089)

將風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)通過(guò)逆向云發(fā)生器轉(zhuǎn)化為符合云模型的特征值，繼而結(jié)合權(quán)重ω與式(11)，計(jì)算得出其一級(jí)指標(biāo)參數(shù)，形成目標(biāo)層，同樣以(Ex,En,He)的形式表達(dá)。重申，此處He記為0.5。兩組云參數(shù)詳情見表2。

表2 生態(tài)水利PPP項(xiàng)目利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)云參數(shù)

結(jié)合維度層，即標(biāo)準(zhǔn)特征值云圖(圖3)，將表2中一級(jí)指標(biāo)的特征值，即目標(biāo)層結(jié)果進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)與可視化，運(yùn)用Python軟件繪制出各一級(jí)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)云圖。圖4-圖8分別表現(xiàn)了5個(gè)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果，目標(biāo)云以紅色云圖表示。

圖4 生態(tài)水利項(xiàng)目中政治風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖5 生態(tài)水利項(xiàng)目中經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖6 生態(tài)水利項(xiàng)目中完工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖7 生態(tài)水利項(xiàng)目中運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

圖8 生態(tài)水利項(xiàng)目中生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

飲馬河生態(tài)水利PPP項(xiàng)目的總風(fēng)險(xiǎn)由式(12)計(jì)算得出，圖9為總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的總項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)云圖。

圖9 生態(tài)水利PPP利益相關(guān)者管理總風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)云圖

4 討論與建議

圖4-圖8以及表2中的數(shù)據(jù)結(jié)果可較為清晰的描述這些風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，并得出以下結(jié)果：第一，政治風(fēng)險(xiǎn)更偏向于高風(fēng)險(xiǎn)。從圖4中可以，政治風(fēng)險(xiǎn)分布基本處在中高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)云圖之中，其云圖與較高風(fēng)險(xiǎn)云圖交叉于確定度60%-80%之間，并與中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)云圖有確定度為20%以下的交叉。第二，經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)為中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。其風(fēng)險(xiǎn)云圖(圖5)與較低風(fēng)險(xiǎn)云圖在確定度20%以下有少量交集，基本處于中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間之內(nèi)，且分布較小。第三，完工風(fēng)險(xiǎn)被評(píng)價(jià)為較高風(fēng)險(xiǎn)。圖6中，完工風(fēng)險(xiǎn)的云圖與較高風(fēng)險(xiǎn)云圖交叉于確定度為60%～80%之間，并與中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)相交于確定度20%以下。因此，應(yīng)更多重視合作的供應(yīng)商和承包商，控制建設(shè)期中的完工風(fēng)險(xiǎn)。第四，運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)屬于中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)。圖7中，運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)云圖基本分布于中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，并在較高風(fēng)險(xiǎn)云圖中有較少分布，可以說(shuō)明由社會(huì)資本帶來(lái)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)需要項(xiàng)目公司予以重視。第五，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)為較低風(fēng)險(xiǎn)。由圖8可知，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)云圖位于較低風(fēng)險(xiǎn)與中級(jí)風(fēng)險(xiǎn)云圖之間，說(shuō)明此項(xiàng)目在運(yùn)作過(guò)程中把改善生態(tài)環(huán)境作為首要目標(biāo)，且環(huán)保部門的監(jiān)督與測(cè)量也為項(xiàng)目降低生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)起到了積極作用。最后，飲馬河生態(tài)水利PPP項(xiàng)目的總風(fēng)險(xiǎn)為中高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，貫穿較低風(fēng)險(xiǎn)和高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，并偏向于高風(fēng)險(xiǎn)。

綜上，通過(guò)云圖可以清楚看出,政治風(fēng)險(xiǎn)為最重要風(fēng)險(xiǎn)，此風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于地方政府部門。由此可知，利用提高政府信息透明度，降低對(duì)社會(huì)資本準(zhǔn)入門檻，轉(zhuǎn)變政府職能，優(yōu)化政府監(jiān)管模式等手段降低政治風(fēng)險(xiǎn)為生態(tài)水利PPP項(xiàng)目帶來(lái)資金、技術(shù)的同時(shí)使項(xiàng)目成功運(yùn)營(yíng)。次重要的風(fēng)險(xiǎn)為完工風(fēng)險(xiǎn)與運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，此風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于承包商和社會(huì)資本投資方，應(yīng)嚴(yán)格把控成本，拓寬技術(shù)支持平臺(tái)，加強(qiáng)社會(huì)投資方對(duì)承包商的管理監(jiān)督。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文基于云模型，構(gòu)建了生態(tài)水利PPP項(xiàng)目各利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，按風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的定義，將指標(biāo)分為5個(gè)一級(jí)指標(biāo)，24個(gè)二級(jí)指標(biāo)：包含政治(U1)、經(jīng)濟(jì)(U2)、完工(U3)、運(yùn)營(yíng)(U4)和生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)(U5)。通過(guò)云圖比較，一級(jí)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)為：U1>U3>U4>U2>U5，繼而對(duì)偏高的政治風(fēng)險(xiǎn)及其對(duì)應(yīng)的二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)提出相對(duì)應(yīng)的建議、對(duì)策。通過(guò)層次分析法與云模型相結(jié)合，分析項(xiàng)目的總風(fēng)險(xiǎn)分布從較低風(fēng)險(xiǎn)到較高風(fēng)險(xiǎn)，但主要為中等、偏高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，且與高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)亦有相交，更加說(shuō)明各主要利益相關(guān)者之間的合作需要更多溝通和協(xié)調(diào)。

本文采用1～9比率標(biāo)度法和層次分析法，把各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)從定性到定量的進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并確定了各指標(biāo)權(quán)重。繼而基于云模型，結(jié)合生態(tài)水利PPP項(xiàng)目利益相關(guān)者管理風(fēng)險(xiǎn)管理理論構(gòu)造模型，在全面考慮指標(biāo)的模糊性和不確定性的基礎(chǔ)上，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)、可信。

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