秦 娜，王建波，2，*，張 娜，王政權(quán)，黃文靜

(1.青島理工大學(xué) 管理工程學(xué)院，青島 266525；2.山東省高校智慧城市建設(shè)管理研究中心，青島 266525)

隨著城市化進程的推進，交通擁堵這一個“城市病”問題亟待解決。城市軌道交通憑借其強大的運輸能力，極大地緩解了交通擁堵問題。但是城市軌道交通建設(shè)所需投資大且資金回收期長，僅依靠政府無法支撐起整個項目的建設(shè)。因此，將PPP融資模式(Public-Private-Partnership)引入城市軌道交通領(lǐng)域，該模式不僅能減輕政府財政負擔，滿足公共產(chǎn)品和服務(wù)需求，而且可以提高建設(shè)、經(jīng)營、管理效率與服務(wù)質(zhì)量。然而近年來，“融資難”成為城市軌道交通PPP項目的顯著問題，能否解決“融資難”問題關(guān)乎整個項目的成敗。與此同時，在PPP項目過程中諸多不確定因素都會導(dǎo)致產(chǎn)生融資風(fēng)險。因此，對基于PPP模式的城市軌道交通項目進行融資風(fēng)險動態(tài)評價研究具有重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)外學(xué)者在PPP項目融資風(fēng)險領(lǐng)域取得了卓越的研究成果。HASSANI E等[1]通過問卷調(diào)查對PPP項目融資風(fēng)險進行了評估研究；PELLEGRINO R等[2]從公共擔保的角度研究了PPP項目融資風(fēng)險；王建波等[3]采用Choquet模糊積分法對城市軌道交通PPP模式融資風(fēng)險進行了評價；趙佳等[4]探討了城市地下綜合管廊PPP模式融資風(fēng)險管理；趙金先等[5]基于C-OWA算子和灰色聚類分析法對地鐵PPP項目融資風(fēng)險進行了評價；劉宏等[6]提出了DEMATEL-ANP模型研究了PPP項目融資風(fēng)險?？傮w來看，國外PPP項目融資風(fēng)險研究側(cè)重于定性分析，深入挖掘項目的細節(jié)，更容易理解；國內(nèi)PPP項目融資風(fēng)險研究側(cè)重于定量分析，結(jié)論相對客觀。但仍然存在一些問題：定性方法過于依賴專家的知識經(jīng)驗，主觀性較大；定量研究大多將各融資風(fēng)險視作相互獨立的因素，忽略了指標之間的關(guān)聯(lián)動態(tài)性，與事實不符。城市軌道交通PPP項目是一個有著內(nèi)部反饋和關(guān)聯(lián)關(guān)系的大型復(fù)雜系統(tǒng)。因此，本文首先識別了城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險評價指標，構(gòu)建融資風(fēng)險評價指標體系；其次引入?yún)^(qū)間直覺模糊集理論和專家動態(tài)權(quán)重，將DEMATEL(決策實驗室分析)法與ANP(網(wǎng)絡(luò)層次分析)法結(jié)合使用，以求取各評價指標的混合權(quán)重；最后基于拓展的逼近理想解法(TOPSIS)建立城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險動態(tài)評價模型，并應(yīng)用所建模型對青島地鐵進行融資風(fēng)險動態(tài)評價。

1 城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險評價指標體系

本文從城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險源頭出發(fā)建立融資風(fēng)險評價指標體系。首先閱讀大量案例項目資料和參考文獻，基于案例分析對項目的關(guān)鍵融資風(fēng)險因素進行分析匯總，并結(jié)合前人的研究經(jīng)驗，充分識別融資風(fēng)險評價指標。其次依據(jù)科學(xué)合理性、完備性、可操作性、簡約性等原則，結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域權(quán)威專家的意見，對評價指標進行篩選并歸納分類，最終確定了19個融資風(fēng)險評價指標。按照風(fēng)險來源將評價指標歸納為6類，從而確定了城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險評價指標體系，見表1。

表1 城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險評價指標體系

2 基于模糊DEMATEL-ANP的融資風(fēng)險評價指標權(quán)重確定

城市軌道交通PPP項目有著極大的不確定性和復(fù)雜性，在城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險研究中，融資風(fēng)險評價指標之間相互關(guān)聯(lián)影響的動態(tài)關(guān)系不可忽視。DEMATEL法和ANP法為研究城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險提供了便利。DEMATEL法能確定指標間的因果關(guān)系及各自重要度。ANP法是一種適應(yīng)非獨立的遞階層次結(jié)構(gòu)的決策方法。兩種方法都考慮了系統(tǒng)的內(nèi)部反饋和指標間的關(guān)聯(lián)性，因此本文結(jié)合使用這兩種方法來確定指標權(quán)重。同時考慮到專家評價信息的模糊性，引入?yún)^(qū)間直覺模糊數(shù)，以確保所求解權(quán)重的科學(xué)準確性。

2.1 理論基礎(chǔ)

定義1(直覺模糊集) 設(shè)X為一非空集合，則A={〈x,μA(x),vA(x)〉|x∈X}為X上的一個直覺模糊集。μA(x)和vA(x)分別為X中元素x屬于評判集A的隸屬度和非隸屬度，且滿足：0≤μA(x)≤1，0≤vA(x)≤1，0≤μA(x)+vA(x)≤1。另外，πA(x)=1-μA(x)-vA(x)表示猶豫程度，且0≤πA(x)≤1[7]。

(1)

2.2 建立融資風(fēng)險評價指標權(quán)重模型

1) 引入?yún)^(qū)間直覺模糊數(shù)[10]，并建立相應(yīng)的五級語言評價轉(zhuǎn)化集(表2)。

表2 區(qū)間直覺模糊數(shù)轉(zhuǎn)化的五級語言評價集

(2)

(3)

(4)

(5)

μo(zij)=kμ×μo(yij),vo(zij)=kv×vo(yij)

(6)

(7)

6) 計算綜合影響矩陣U=(uij)n×n。

(8)

7) 計算各評價指標的影響度Di、被影響度Rj、中心度αi與原因度βi，并據(jù)此繪制因果關(guān)系圖。

(9)

8) 綜合分析因果關(guān)系圖和項目實際情況，建立網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)圖[6]。通過將指標兩兩比較獲得判斷矩陣，依次計算得超矩陣、加權(quán)超矩陣、極限超矩陣，進一步得到各指標的權(quán)重：ω=(ω1,ω2,…,ωn)。

9) 計算混合權(quán)重：z=ω+T×ω=(I+T)×ω。其中，z=(z1,z2,…,zn),T為綜合影響矩陣，I為單位矩陣，ω為由ANP法求得的元素權(quán)重向量。

3 基于改進TOPSIS 的城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險評價

TOPSIS法是一種逼近理想狀態(tài)的綜合評價法，該方法通過各方案與理想狀態(tài)點距離的求解及排序得到直觀全面的評價結(jié)果。但是傳統(tǒng)TOPSIS法將各個評價指標的權(quán)重視作均等，導(dǎo)致結(jié)果偏差較大[11]。因此本文結(jié)合模糊DEMATEL-ANP法求解出混合權(quán)重，用TOPSIS法進行拓展，求解綜合評價結(jié)果，以增加結(jié)果的科學(xué)準確性，具體步驟如下。

(10)

2) 計算專家群體模糊決策矩陣Y。先計算專家權(quán)重vk，再結(jié)合初始模糊決策矩陣A求得專家群體模糊決策矩陣[11]。

(11)

(12)

(13)

(14)

4) 計算各項目與正、負理想解的距離。

(15)

(16)

5) 計算相對貼近度并排序。

(17)

其中，相對貼近度Gi越大越好。

4 實例驗證

2019年年末，青島全市常住總?cè)丝谶_949.98萬人，相比2018年增長1.12%，居民對交通出行的需求日益增加。為有效應(yīng)對居民的交通出行需求，將PPP模式引入城市軌道交通項目。城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險的有效管控，對于實現(xiàn)項目良好社會效益至關(guān)重要?，F(xiàn)應(yīng)用所建模型對青島地鐵1號線、2號線、3號線、4號線、11號線的融資風(fēng)險狀況進行分析。

4.1 融資風(fēng)險評價指標權(quán)重的確定

1) 選取12位從事城市軌道交通PPP項目領(lǐng)域工作、且有5年以上工作經(jīng)驗的人員作為本文評分專家。根據(jù)評分專家所屬工作領(lǐng)域分為3組：科研機構(gòu)組、政府部門組、社會資本部門組。由于不同工作性質(zhì)的專家有其特定的風(fēng)險偏好，故分組求取專家動態(tài)權(quán)重，以保證所得專家群體決策信息的全面性。邀請專家對融資風(fēng)險評價指標之間的直接影響關(guān)系及其影響程度進行評分，簡單處理后得出專家區(qū)間直覺模糊評分集，如表3所示。利用Matlab軟件根據(jù)式(1)—(8)計算得到綜合影響矩陣。本文設(shè)定閾值為0.200，調(diào)整后的綜合影響矩陣如表4所示。同理可求得二級指標的綜合影響矩陣。因篇幅有限，此處僅以一級指標為例。

表3 專家區(qū)間直覺模糊評分集

表4 一級指標綜合影響矩陣

由式(9)計算各評價指標的影響度、被影響度、中心度和原因度。以中心度為橫軸，原因度為縱軸建立直角坐標系，繪制一級指標因果關(guān)系圖，如圖1所示。

圖1 一級指標因果關(guān)系

由圖1分析可知，C3，C2的中心度較高，即金融風(fēng)險指標和建設(shè)風(fēng)險指標的影響力比較明顯，表明二者在系統(tǒng)中的重要度較大。C1，C6屬于原因要素，即政治風(fēng)險和環(huán)境風(fēng)險是城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險產(chǎn)生的根本動力性因素，應(yīng)嚴格采取相關(guān)措施防控這兩類風(fēng)險；而C2，C3，C4，C5屬于結(jié)果要素，是融資風(fēng)險產(chǎn)生的直接動力，應(yīng)及時監(jiān)測這類風(fēng)險的動向，以便及時制定應(yīng)對措施。

2) 建立網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示。

圖2 融資風(fēng)險指標ANP結(jié)構(gòu)

通過Super Decision軟件建立各指標間判斷矩陣，其中矩陣的隨機一致性比率臨界值為0.1，計算可得到各指標權(quán)重，進而得到各指標的混合權(quán)重，如表5所示。

表5 混合權(quán)重歸一化排序結(jié)果

4.2 城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險等級的確定

將青島地鐵1號線、2號線、3號線、4號線、11號線項目分別記為M1，M2，M3，M4，M5，邀請專家使用五級語言評價集對各項目的融資風(fēng)險指標進行打分，利用Matlab軟件由式(10)—(17)計算得各項目的綜合評價指數(shù)，如表6所示。

表6 各項目到理想解的距離及其綜合評價指數(shù)

4.3 結(jié)果與分析

表6顯示，依據(jù)相對貼近度Gi越大項目越優(yōu)的原則確定各項目的優(yōu)劣次序為：M3>M4>M5>M2>M1，且各項目的融資風(fēng)險等級都為弱。從決策角度分析5個項目都具有可行性，其中項目M3即青島地鐵3號線，融資風(fēng)險等級相對較弱，應(yīng)該優(yōu)先進行該地鐵建設(shè)以發(fā)展城市交通軌道網(wǎng)絡(luò)，這與事實相符。同時為驗證本文模型的合理性，使用文獻[12]中的網(wǎng)絡(luò)層次分析法對本文實例進行風(fēng)險等級評價，所得結(jié)果具有相對一致性。

從混合權(quán)重結(jié)果來看，市場需求風(fēng)險、營運成本風(fēng)險等所占權(quán)重較大，可以靈活采取有效的應(yīng)對措施以減小風(fēng)險。例如針對市場需求風(fēng)險，政府要嚴格審核申報地鐵所在城市是否滿足一定要求，在滿足要求之后才能保證該地鐵有可能實現(xiàn)所預(yù)測的客流量，從而減小市場需求風(fēng)險的發(fā)生。如要求所建城市地方財政一般預(yù)算收入在100億元以上，國內(nèi)生產(chǎn)總值達到1000億元以上，城市總?cè)丝诔^700萬，城區(qū)人口在300萬人以上等。青島地鐵3號線不僅滿足以上條件，而且其“東—北—西”的走向優(yōu)勢能夠解決“南工北宿”問題，預(yù)計以服務(wù)通勤客流為主，故3號線的市場需求風(fēng)險比較小。另外，可以根據(jù)當?shù)貙嶋H情況合理規(guī)劃“地鐵商圈”的建設(shè)，以吸引客流，使實際客流量達到或超過預(yù)測客流水平。如青島地鐵3號線，激發(fā)沿線“商圈”轉(zhuǎn)型，串聯(lián)棧橋、八大關(guān)、五四廣場等沿海景點，旅游季的來臨增加了客流量，地鐵的全線貫通也充分帶動了島城旅游業(yè)的發(fā)展。

5 結(jié)論

本文考慮了各融資風(fēng)險評價指標之間的關(guān)聯(lián)動態(tài)性，并引入專家動態(tài)權(quán)重，利用DEMATEL-ANP方法對TOPSIS算法進行拓展，建立了城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險動態(tài)評價模型，最后通過青島地鐵實例驗證了所建模型的可行性。

1) 從風(fēng)險來源角度較為全面地建立了城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險指標體系，利用模糊DEMATEL-ANP法計算各指標的混合權(quán)重，提出改進的TOPSIS評價模型，實證分析表明評價結(jié)果較為準確；

2) 結(jié)果表明，市場需求風(fēng)險、營運成本風(fēng)險、建設(shè)成本風(fēng)險等所占權(quán)重較大，可以采取相對應(yīng)的有效應(yīng)對措施。針對市場需求風(fēng)險，可以采取如下措施：政府建立健全城市軌道交通PPP項目審核機制；采取一定措施吸引客流等。針對營運成本風(fēng)險，可以采取如下措施：選擇有經(jīng)驗或可靠的經(jīng)營商；定期開展設(shè)備專項隱患排查，建立健全設(shè)施監(jiān)管考核機制和故障責(zé)任監(jiān)管機制；提高管理經(jīng)營水平；采取靈活的運營組織方式等。針對建設(shè)成本風(fēng)險，可以采取如下措施：承建商和供應(yīng)方簽訂長期供應(yīng)合同；工程風(fēng)險投保等。

本文主要探討的是城市軌道交通PPP項目融資風(fēng)險動態(tài)評價問題，風(fēng)險管理的應(yīng)對措施研究不夠詳盡具體，算法運行時間較長，下一步研究有待探究。