劉凱，張連強(qiáng)，王鑫，龔黎明

（1.中國建筑第八工程局有限公司上海分公司；2.吉林建筑科技學(xué)院市政與環(huán)境工程學(xué)院）

1 引言

城市基礎(chǔ)設(shè)施PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)體現(xiàn)在項(xiàng)目全生命周期，從前期合法合規(guī)性手續(xù)辦理到建設(shè)階段分次提款，再到運(yùn)營期的按時(shí)足額還本付息以及移交階段的質(zhì)押解除，都存在著風(fēng)險(xiǎn)[1]。按照風(fēng)險(xiǎn)源分類，城市基礎(chǔ)設(shè)施PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)主要來自政治、經(jīng)濟(jì)及工程建設(shè)三個方面。

國內(nèi)關(guān)于綜合管廊的建設(shè)發(fā)展起步較晚，相對成熟的項(xiàng)目比較少，由于一些項(xiàng)目融資過程中風(fēng)險(xiǎn)因素的偶然性，項(xiàng)目主體的差異性等特點(diǎn)，所以融資風(fēng)險(xiǎn)的管理對于PPP項(xiàng)目的成敗至關(guān)重要。Lakshya[2]通過識別交通流量和項(xiàng)目成本等參數(shù)研究PPP模式基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)，提出針對公路建設(shè)融資風(fēng)險(xiǎn)管理策略。Vikas[3]研究客觀性地分析印度等經(jīng)濟(jì)體PPP項(xiàng)目融資所涉及的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)巴塞爾協(xié)議II的建議指出PPP模式應(yīng)通過合理的融資組合來減輕政治，監(jiān)管和法律方面帶來的風(fēng)險(xiǎn)。Diana[4]建議政府與社會資本雙方應(yīng)具有明確的責(zé)任和融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)，以滿足特定的公共需求。DuJian-cheng[5]通過對PPP模式政府，社會資本和債權(quán)人的利益結(jié)構(gòu)出發(fā)，建立以內(nèi)部收益率和償債覆蓋率的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，并利用蒙特卡羅模擬將得出最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，為社會資本，貸款人和政府方面提供融資決策依據(jù)。Istemi[6]通過SPSS和Nvivo分析數(shù)據(jù)表明：PPP模式融資風(fēng)險(xiǎn)范圍非常廣泛，對于社會資本而言最有效的辦法是通過保險(xiǎn)或者是轉(zhuǎn)移給分包商。在考慮到公私合作的長期性時(shí)，為避免融資風(fēng)險(xiǎn)、保持良性競爭，應(yīng)加大對于熟悉的項(xiàng)目和熟悉的部門合作。李蒙[7]通過對高速公路PPP項(xiàng)目中融資風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目股本結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,針對PPP項(xiàng)目融資中合同談判、融資風(fēng)險(xiǎn)、資金籌集提出解決措施。宋健民[8]通過社會資本方視角,利用AHP層次分析法確定政府職能、政策調(diào)整、融資環(huán)境等關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。吳孝靈[9]構(gòu)建了PPP+P2G融資風(fēng)險(xiǎn)的綜合評價(jià)模型,并針對P2G投資模式的特點(diǎn)，建立PPP+P2G融資風(fēng)險(xiǎn)的響應(yīng)機(jī)制。趙佳[10]指出綜合管廊PPP模式融資風(fēng)險(xiǎn)管理的八大主要風(fēng)險(xiǎn)因素，利用RFRM法對融資風(fēng)險(xiǎn)因素濾；并建立了融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，給出相關(guān)建議。

綜上所述，對于管廊項(xiàng)目中相關(guān)的法律不健全、入廊積極性不高、項(xiàng)目體量大、回收投資難等原因，并且因其地下施工的特殊性及建成后多方入駐的復(fù)雜性等問題；管廊項(xiàng)目的推進(jìn)出現(xiàn)瓶頸。依據(jù)項(xiàng)目利益相關(guān)方及項(xiàng)目所帶來可預(yù)見的及不可預(yù)見的各種風(fēng)險(xiǎn)，提出了基于證據(jù)推理的城市綜合管廊PPP模式融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，主要是利用OWA(Ordered Weighted Averaging)算子賦權(quán)來糾正評價(jià)主觀賦權(quán)時(shí)出現(xiàn)極值偏差的影響，通過兩維語義提高融資風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確度，其次，并利用ER（Evidential Reasoning）證據(jù)推理算法集成評價(jià)信息，確保PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

2 融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重的確定

2.1 融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的建立

評價(jià)指標(biāo)體系的確定對評價(jià)結(jié)果的影響至關(guān)重要。依據(jù)財(cái)政部及發(fā)改委PPP項(xiàng)目庫中公布的PPP模式綜合管廊落地項(xiàng)目，在參照財(cái)政部文件《政府和社會資本合作模式操作指南(試行)》中PPP項(xiàng)目操作的5個階段，19個步驟的基礎(chǔ)上，確定融資額度、融資構(gòu)成等融資風(fēng)險(xiǎn)的24個因素作為二級指標(biāo)，并根據(jù)因素間的聯(lián)系和共同點(diǎn)將這24個因素劃分為融資結(jié)構(gòu)、項(xiàng)目自身情況、政府管理、社會資本以及外界客觀因素5類作為一級指標(biāo)，建立PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

2.2 指標(biāo)體系各層指標(biāo)權(quán)重的確定

OWA算子是利用離散數(shù)據(jù)集成技術(shù)形成的系統(tǒng)確定權(quán)重的方法，該方法能夠糾正主觀評價(jià)時(shí)對于指標(biāo)賦權(quán)產(chǎn)生的極值偏差影響，確保評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。PPP模式應(yīng)用綜合管廊項(xiàng)目在融資風(fēng)險(xiǎn)管理中，風(fēng)險(xiǎn)因素的量化及確定權(quán)重具有灰色、模糊的特點(diǎn)，為削弱信息不全面情況下而造成的指標(biāo)賦權(quán)的偏差，采用OWA算子對決策數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，運(yùn)用組合數(shù)減小離散數(shù)據(jù)極值的影響，確保賦權(quán)結(jié)果準(zhǔn)確。其賦權(quán)步驟如下。

1）決策數(shù)據(jù)獲取和排序

為提高評價(jià)體系的科學(xué)性，邀請行業(yè)專家組對指標(biāo) ai風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行打分量化，得到初始決策數(shù)據(jù) xij(其中：i = 1,2,3,… , m ，m為指標(biāo)數(shù)；j=1,2,3,...,n，n為專家人數(shù))，為削弱專家打分時(shí)主觀賦值產(chǎn)生的離散數(shù)據(jù)偏差的影響，對初始決策數(shù)據(jù) xij進(jìn)行重新排序，得到新的決策數(shù)據(jù)序列{ yk}：y0≥ y1≥ y2≥ y3≥…≥ yn-1。

2）組合數(shù)賦權(quán)確定序列 {yk}：

式中：δk表示序列 {yk}中第k個數(shù)的權(quán)重。

計(jì)算指標(biāo) ai的實(shí)際權(quán)重值：

對評價(jià)體系中的一級指標(biāo)、二級指標(biāo)進(jìn)行有序組合數(shù)賦權(quán)后，即可確定整個評價(jià)指標(biāo)體系的權(quán)重值。

3 構(gòu)建城市綜合管廊PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型

3.1 構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的兩維語義信息

考慮到專家對于評價(jià)對象的認(rèn)知程度對評價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，所以引入兩維語義評價(jià)信息減小專家對融資風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知偏差。在第一維語義信息Hn( n = 1,2,… , N)（ Hn表示專家對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知判斷，包括風(fēng)險(xiǎn)程度較大、風(fēng)險(xiǎn)程度一般、風(fēng)險(xiǎn)程度較?。坏诙S語義評價(jià)信息 Ft( t = 1,2,…, T )( Ft表示專家對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知程度，包括熟悉、基本熟悉、不了解)；由此構(gòu)成兩維語義評價(jià)信息( Hn,Ft)對融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。

3.2 兩維語義評價(jià)信息的組合賦權(quán)

3.2.1 主觀權(quán)重的計(jì)算

將專家對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知程度 Ft量化。當(dāng)參與評價(jià)的專家組中存在X個專家，其中任意一位專家 Ei對融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知程度經(jīng)打分量化后，給出的值為 pi，則可以確定該專家 Ei的主觀權(quán)重值 ui為：

3.2.2 客觀權(quán)重的計(jì)算

考慮到專家對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知判斷，通過轉(zhuǎn)換專家對同一風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知判斷間的距離量化。對評價(jià)體系中認(rèn)知等級 H1, H2,… , HN分 別 賦 值 h1,h2,…, hN，則風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的認(rèn)知判斷間的距離量化結(jié)果為：

其中，任意兩個評價(jià)等級 Hi間的距離量化滿足：

②當(dāng)評價(jià)信息 xi和 xj一樣時(shí)，di,j= 0；

對于專家之間存在相似性情況，則可以認(rèn)知距離量化規(guī)定專家i與專家間評價(jià)信息距離為 di,j，則不同專家認(rèn)知相似性測度可定義為：

其中：S im( i,j)及 si,j表示專家i和專家j認(rèn)知評價(jià)的相似性測度。

則在專家?guī)熘胁煌瑢＜覍τ谌谫Y風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的相似性測度矩陣SM表示為：

為確保整個專家組對融資風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的準(zhǔn)確性，建立任意專家與同專家組之間的可靠度函數(shù) Re l(i):

則任意專家對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評價(jià)可靠性客觀權(quán)重表示為：

其中：vi表示任意專家i對風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評價(jià)可靠性客觀權(quán)重。

3.2.3 專家主客觀權(quán)重的組合

由此構(gòu)成兩維語義評價(jià)信息( Hn,Ft)對于不同專家對于融資風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知判斷和認(rèn)知程度之間的組合權(quán)重為：

其中：ωi為不同專家對于融資風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知判斷和認(rèn)知程度之間的組合權(quán)重。

3.3 ER證據(jù)推理的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評價(jià)信息合成

證據(jù)推理ER(Evidential Reasoning)算法是針對在多指標(biāo)綜合評價(jià)中考慮到評價(jià)體系不同層面評價(jià)信息的權(quán)重進(jìn)行集成，轉(zhuǎn)化為更為準(zhǔn)確的評價(jià)信息證據(jù)。

3.3.1 證據(jù)推理描述

4 案例分析

4.1 項(xiàng)目概況

項(xiàng)目屬于市政工程公共服務(wù)領(lǐng)域類項(xiàng)目，所屬行業(yè)為地下綜合管廊行業(yè)。項(xiàng)目合作期30a，其中建設(shè)期5a。新建并運(yùn)營地下綜合管廊80.96km（不含管線）。項(xiàng)目總投資657000萬元，采用可行性缺口補(bǔ)助的回報(bào)機(jī)制。項(xiàng)目當(dāng)前處于執(zhí)行階段，尚未進(jìn)入運(yùn)營期。本項(xiàng)目資本金及貸款比例約為2:8。項(xiàng)目資本金部分由中選社會資本和政府出資代表按照在項(xiàng)目公司中的股比支付。根據(jù)項(xiàng)目公司融資的需要，若需要股東擔(dān)保，則由社會資本提供，政府方不提供擔(dān)。

4.2 確定融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重

根據(jù)吉林省PPP項(xiàng)目庫專家對城市地下綜合管廊的認(rèn)識，邀請5位專家對融資風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行打分，其中：工作經(jīng)驗(yàn)15年以上4人，工作經(jīng)驗(yàn)10年以上1人；正高級職稱4人，副高級職稱1人；碩士以上學(xué)歷5人。在融資結(jié)構(gòu)、項(xiàng)目自身情況、政府管理、社會資本以及外界客觀因素指標(biāo)體系中，以融資結(jié)構(gòu)一級指標(biāo)下的權(quán)重計(jì)算為例，其專家評分情況見表2:

表2 權(quán)重決策評分

4.3 構(gòu)建兩維語義框架并確定轉(zhuǎn)換函數(shù)

4.4 城市綜合管廊PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

1）組合權(quán)重。對認(rèn)知程度等級“熟悉”“基本熟悉”“部分熟悉”分別賦值3，2，1，確立主觀權(quán)重iu;對認(rèn)知評判等級“不重要”，“比較不重要”，“比較重要”，“非常重要”分別賦值1，2，3，4，由式 (5)～(8)求出客觀權(quán)重iv;并根據(jù)式(9)確定各指標(biāo)評價(jià)信息的組合權(quán)重iw。其權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表3所示。

2）轉(zhuǎn)換為證據(jù)體。將融資風(fēng)險(xiǎn)中認(rèn)知評判等級n和認(rèn)知程度等級t帶入式(16)，其轉(zhuǎn)換的可靠度結(jié)果如表3所示。

3）合成專家組的評價(jià)信息。將的組合權(quán)重和可靠度結(jié)構(gòu)代入式(10)～(15)得出綜合評價(jià)信息。其合成結(jié)果如表3所示。

4）合成城市綜合管廊PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果。將各一級指標(biāo)的權(quán)重和綜合評價(jià)信息代入公式（10）～（15）即可得出目標(biāo)屬性的綜合評價(jià)信息{( H1,0.066) ( H2,0.421) ( H3,0.426 ) ( H4,0.049)}，即該P(yáng)PP項(xiàng)目的融資風(fēng)險(xiǎn)較大。再結(jié)合表4數(shù)據(jù)可知，該P(yáng)PP項(xiàng)目的一級指標(biāo)融資結(jié)構(gòu)()、項(xiàng)目自身情況 ( a2)和外界客觀因素 ( a5)均屬于風(fēng)險(xiǎn)較大的范疇；以及在二級指標(biāo)中對于融資額度 ( a11)、融資利率 ( a12)、融資期限 ( a14)、項(xiàng)目折現(xiàn)率 ( a22)、法律法規(guī)制度 ( a54)屬于風(fēng)險(xiǎn)較大的影響因素。各綜合指標(biāo)的評價(jià)信息如表3所示。

表3 指標(biāo)評價(jià)情況

5 結(jié)論

本文利用ER證據(jù)推理算法集成評價(jià)信息，確保PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。為城市地下綜合管廊項(xiàng)目PPP模式融資風(fēng)險(xiǎn)管理提供了行之有效的解決思路。并對吉林省T市某地下綜合管廊工程應(yīng)用PPP模式案例評價(jià)可知，該地下綜合管廊PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)較大，對于一級指標(biāo)融資結(jié)構(gòu)、項(xiàng)目自身情況和外界客觀因素均屬于風(fēng)險(xiǎn)較大的范疇；以及在二級指標(biāo)中對于融資額度、融資利率、融資期限、項(xiàng)目折現(xiàn)率、法律法規(guī)制度屬于風(fēng)險(xiǎn)較大的影響 因素。

針對綜合管廊PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)整合融資方案，強(qiáng)強(qiáng)合作，降低銀行融資風(fēng)險(xiǎn)。一方面通過與多家不同類型的銀行簽訂銀團(tuán)貸款協(xié)議，利用各家銀行的資金優(yōu)勢，保證了項(xiàng)目的正常資金需求，分散了融資風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，在國家財(cái)政政策和貨幣政策發(fā)生不利變化時(shí)，有多家銀行的資金支撐，能增強(qiáng)項(xiàng)目抵御政策風(fēng)險(xiǎn)的能力，也能保證項(xiàng)目資金需求，降低融資風(fēng)險(xiǎn)。