姚立新

（山西省高速公路集團有限責任公司，山西 太原 030006）

0 引言

高速公路建設項目具有投資體量大、投資收益周期長等典型特征，投資體量與投資收益周期的失衡將引發(fā)建設資金籌措困難，直接影響高速公路的建設進程[1-2]，在傳統(tǒng)的高速公路建設模式中，一般由地方政府部門充當出資人和建設單位，受建設資金持續(xù)高成本、低收益影響，地方政府中的有償債務、擔保債務及其他債務風險開始顯現(xiàn)，因基建投資缺口引發(fā)的現(xiàn)實矛盾逐步暴露[3]。2014年10月，國務院出臺了《關于加強地方政府性債務管理的意見》（國發(fā)〔2014〕43號），文件明確在高速公路等大型基礎設施建設中推廣PPP模式，以轉變地方政府在公路建設中的角色，切實防范化解財政金融風險[3-4]。

財金〔2019〕10號文就推進PPP模式規(guī)范發(fā)展提出了具體實施意見，意見明確了PPP未來規(guī)范發(fā)展的總體要求、準入條件、管理措施等內容。為了更好地貫徹落實財金〔2019〕10號文精神，同時發(fā)揮PPP模式在高速公路建設中的融資優(yōu)勢，最大限度控制融資風險，本文從PPP模式的融資特征出發(fā)，通過融資風險識別，建立了新建公路PPP項目的融資風險分級評價模型，能夠實現(xiàn)對風險的分級量化評價。

1 PPP模式下的融資特征概述

PPP模式促進了高速公路建設項目融資機制的創(chuàng)新進程，符合資本的供給側結構性改革要求，實現(xiàn)了供給側要素的最優(yōu)配置[4]。該模式具有以下明顯特征，詳見表1。

表1 新建高速公路PPP項目融資模式特征

2 新建高速公路PPP項目融資風險類型識別

2.1 風險識別方法選取

目前，應用于PPP項目融資風險識別的方法較多，各方法均有優(yōu)劣，以下針對常用識別方法進行說明，詳見表 2[2，4]。

表2 PPP項目融資風險常用識別方法

2.2 制定風險識別方案

本著目標導向、科學客觀、邏輯條理、系統(tǒng)完善的基本原則，通過對比表2中所列風險識別方法的優(yōu)缺點，在綜合研判項目實際、外部環(huán)境、政策制度等因素后，特制定以下風險識別方案，方案流程詳見圖1。

圖1 PPP融資風險識別方案流程

2.3 風險識別最終清單

按照圖1所示的風險識別流程，本文針對新建高速公路PPP項目提出的最終融資風險清單如表3。

3 基于改進AHP法的新建高速公路PPP項目融資風險分級評價

3.1 改進AHP法相關理論概述

本文所述的改進AHP法是采用灰關聯(lián)度指標對經(jīng)典AHP模型進行修正，進而得到修正后的風險因素權重結果。

經(jīng)典AHP法（層次分析法）是常用的定性與定量分析相結合的權重計算方法，AHP法的核心在于目標層、準則層的建立及判斷矩陣的構建，判斷矩陣中的元素為準則層內指標經(jīng)兩兩遍歷對比后的重要性程度量化值，量化值采用“0-9標度法”記錄[5]，判斷矩陣T的表達式詳見式（1）。

通過計算判斷矩陣的特征向量得到對應準則層各因素的權重指標，通過計算判斷矩陣特征向量的最大特征值λmax，完成對結果的一致性檢驗，一致性指標CR計算過程詳見式（2）：

式中：n表示對比元素個數(shù)；RI取值通過元素個數(shù)對應查表獲取。

因準則層內各指標重要性對比過程中存在較大的主觀性，為了平衡主觀性對風險評價帶來的不利影響，本文提出采用灰關聯(lián)法對AHP模型進行修正，以得到修正后的風險因素權重結果。

灰關聯(lián)分析法通過計算參考數(shù)列與比較數(shù)列間的關聯(lián)度系數(shù)及關聯(lián)度指標，定量判斷某因素對系統(tǒng)整體的敏感程度，進而實現(xiàn)對單個因素的權重修正?；谊P聯(lián)分可分為參考數(shù)列與比較數(shù)列的矩陣構建、矩陣元素的無量綱化處理、灰關聯(lián)系數(shù)及灰關聯(lián)度計算三步。相關計算公式見式（3）～式（5）[6]。

假定共有m個因素，n組試驗結果，X0與Xm分別代表參考數(shù)列和比較數(shù)列，則構建的總體數(shù)列矩陣如下：

本文不涉及各因素的無量綱處理，可直接計算灰關聯(lián)系數(shù)及灰關聯(lián)度，設比較數(shù)列中第i個因素對應的第j個水平同參考數(shù)列的第j個水平的灰關聯(lián)系數(shù)為 ζi(j)，計算公式如式（4）：

式中：ρ為分辨系數(shù)，表征灰關聯(lián)系數(shù)間的差異程度，一般取0.5。

通過計算灰關聯(lián)系數(shù)均值得到灰關聯(lián)度指標，以表征比較數(shù)列與參考數(shù)列間的關聯(lián)程度，計算公式如式（5）：

3.2 基于改進AHP法的融資風險因素權重計算模型

本節(jié)以表3中所列的第一層風險因素為例，闡述權重計算模型建立過程：

a）通過省級專家?guī)祀S機抽取3組共18名專家參加因素重要性評價，通過組內平均得到3組第一層風險因素的判斷矩陣 T1、T2、T3，3個判斷矩陣均為 4×4階矩陣；通過計算3個判斷矩陣的特征向量及最大特征值，得到對應的權重指標及一致性檢驗結果，特征向量求解采用求根法，具體計算過程本文不再贅述。

b）設經(jīng)3個判斷矩陣求得的權重指標矩陣分別為 X1、X2、X3，且均通過一致性檢驗，將上述權重矩陣整合為一個新的總體權重指標矩陣X，矩陣關系詳見式（6）：

c）從矩陣X中選取最大元素xmax構建參考數(shù)列X0，并與總體權重指標矩陣X構建新的總體數(shù)列矩陣X'，其表達式詳見式（7）：

d）據(jù)式（4）、（5）分別求得 X'的灰關聯(lián)系數(shù)矩陣 ζ及灰關聯(lián)度指標 γ，計算結果詳見式（8）、式（9）：

f）根據(jù)灰關聯(lián)度指標計算3組專家對應的評價權重η，并求解修正后的第一層風險因素權重指標，計算結果詳見式（10）、式（11）：

據(jù)式（6）得到灰關聯(lián)度修正后的第一層風險因素權重指標 Ui如式（11）：

同理，計算表3中第二層風險因素的修正權重指標Vj，并得出一二層因素的組合權重指標W，詳見式（12）：

3.3 基于風險因素權重的分級評價結果

為實現(xiàn)風險的分級評價，本文擬將PPP項目融資風險分為低風險、中低風險、中風險、中高風險及高風險5級，并用阿拉伯數(shù)字1～5進行量化[5]；考慮到實際評級過程中，受風險因素權重影響，評級結果可能出現(xiàn)小數(shù)，故對上述評級標準進行細化，細化后的分級評價標準詳見表4。

表4 PPP項目融資風險分級評價標準

通過省級專家?guī)祀S機抽取若干名行業(yè)專家參與風險因素量化評級，并分別給出打分結果，打分標準按表4執(zhí)行，將全部參評專家打分結果按照風險因素分別求均值，得到各風險因素對應的風險評級量化值Di，并計算PPP項目融資風險總體評價結果P，計算過程詳見式（13）：

根據(jù)P值大小，據(jù)表4對照給出評級結果，至此完成PPP項目融資風險的總體分級評價過程。

4 結語

綜上，本文從新建高速公路PPP項目的融資風險切入，在分析PPP融資特征的前提下，綜合多種方法對其融資風險進行識別，得到了相對完善的融資風險清單；基于AHP法和灰關聯(lián)理論，建立了適用于PPP融資風險因素權重計算的改進AHP數(shù)學模型，并通過建立分級評價標準，實現(xiàn)了新建高速公路PPP項目融資風險的精準定量評價，為PPP項目開展過程中的風險規(guī)避提供了重要支撐。