徐文孟楓平

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，安徽合肥230036)

0 引言

物有所值是一種評價政府是否適合采用政府和社會資本合作PPP(Public Private Partnership)模式代替政府單獨投資運營公共服務(wù)項目的方法。并不是所有項目都適合采用PPP模式，在我國也不乏失敗的例子。為了規(guī)范在項目運作前進行物有所值評價，財政部頒布了《政府和社會資本合作項目物有所值評價指引》[1]。但現(xiàn)階段PPP項目主要進行定性評價，定量評價還不夠成熟。定量評價是在假定政府在PPP模式下的產(chǎn)出績效和政府部門單獨提供公共產(chǎn)品和服務(wù)的產(chǎn)出績效相同時，在項目整個生命周期內(nèi)采用PPP模式下政府部門凈成本支出的現(xiàn)值(PPP值)與政府單獨投資運營公共服務(wù)項目所發(fā)生的凈成本支出的現(xiàn)值 PSC值(Public Sector Comparator)進行比較，看能否節(jié)約成本支出。PSC值-PPP值＞0，則通過評價；PSC值-PPP值＜0，則沒有通過評價[2]。

PSC值需要計算項目全部風(fēng)險成本，而PPP值則需要計算政府自留風(fēng)險的成本。因此，項目風(fēng)險成本的量化直接影響到物有所值定量評價的結(jié)果，但是財政部頒布的指引中對風(fēng)險成本量化方法的指導(dǎo)較為粗糙，要使物有所值的評價結(jié)果更加科學(xué)可靠，必須采用科學(xué)可行的風(fēng)險成本量化方法[3]。

國內(nèi)外學(xué)者對于風(fēng)險量化的研究主要集中于風(fēng)險量化方法的選擇。Grimsey等[4]將基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目采用PPP模式的風(fēng)險分為9類，在此基礎(chǔ)上，運用蒙塔卡羅模擬法結(jié)合敏感性分析法來量化凈水廠項目的風(fēng)險。高會芹等[5]提出在PSC指標在物有所值評價中應(yīng)用中，風(fēng)險成本的準確性測定主要取決于風(fēng)險概率和風(fēng)險損失測定的難度。柯永健等[6]運用蒙塔卡羅模擬法結(jié)合敏感性分析法來量化評估風(fēng)險。劉憲寧等[7]先用層次分析法建立風(fēng)險層次模型，然后再用改進的灰色關(guān)聯(lián)度(熵權(quán)法確定風(fēng)險指標的權(quán)重大小)對城市軌道交通PPP項目的各參與方承擔(dān)風(fēng)險的大小進行評價。戴大雙等[8]通過計算項目的凈收益對風(fēng)險因素的敏感度，得出了BOT(Build Operate Transfer)項目風(fēng)險影響程度的計算公式，同時參考行業(yè)實際運作項目來確定風(fēng)險概率的值，提出了風(fēng)險量化的方法，并對大連某污水處理廠進行了案例驗證。俞波[9]根據(jù)污水處理廠BOT項目的風(fēng)險特點，使用層次分析法對其各個風(fēng)險指標權(quán)重值進行量化。鄭萍萍等[10]通過帶有三角模糊的網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定了風(fēng)險指標權(quán)重，構(gòu)建了國際地鐵工程項目的灰色多層次評價，得到了項目風(fēng)險量化結(jié)果，并用孟買地鐵1號線工程項目風(fēng)險指標體系對其進行綜合評價。孫曉麗[11]運用三角模糊數(shù)確定風(fēng)險的影響程度，運用集值統(tǒng)計法確定各風(fēng)險發(fā)生概率來量化BOT污水處理廠的風(fēng)險成本，并用實例進行了證明。梁玲霞等[12]使用層次分析法確定風(fēng)險的影響程度，運用情景分析法估算風(fēng)險發(fā)生概率，量化烏魯木齊老城區(qū)改造提升工程的風(fēng)險成本。

PPP項目風(fēng)險的量化就是確定風(fēng)險的發(fā)生概率，即風(fēng)險大小與該項風(fēng)險占總風(fēng)險損失權(quán)重大小的乘積。將項目風(fēng)險進行量化時，需要(1)合理確定各個風(fēng)險組成部分的損失權(quán)重大小 不同的確定權(quán)重方法有不同的優(yōu)缺點，目前關(guān)于權(quán)重確定的方法主要有客觀賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要有專家意見法、層次分折法等；客觀賦權(quán)法主要有熵權(quán)法、離差及均方差法等[13]。主觀賦權(quán)法操作簡單，但易受人為因素影響；而客觀復(fù)權(quán)法又過于依賴樣本，因此2種方法都存在信息的損失[14]。文章采用改進的灰色關(guān)聯(lián)度法，可將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法結(jié)合，最大限度減少信息的損失，使賦權(quán)結(jié)果盡可能與實際結(jié)果接近，是確定各個風(fēng)險組成部分的損失權(quán)重大小的一種有效的方法，計算相對簡單，具有較強的實用性。(2)確定風(fēng)險發(fā)生概率的統(tǒng)計方法 主要包括蒙特卡洛模擬法、決策樹法及集值統(tǒng)計法等[15]。決策樹法是利用可以確定的各種不同結(jié)果發(fā)生的概率值繪制決策樹來評估項目風(fēng)險的方法，反映項目風(fēng)險結(jié)果和原因之間的邏輯關(guān)系，但是受制于使用者的個人經(jīng)驗，容易導(dǎo)致風(fēng)險發(fā)生概率確定方面的失誤。蒙特卡洛模擬法是利用隨機數(shù)，并用計算機對隨機變量根據(jù)已有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行隨機模擬，求出項目風(fēng)險發(fā)生概率的方法，但是各個風(fēng)險變量概率分布的確定需要采集大量的數(shù)據(jù)，在沒有風(fēng)險數(shù)據(jù)庫的情況下，很難準確地獲取風(fēng)險概率分布，此種方法目前也并不適合推廣使用。集值統(tǒng)計法是將專家對風(fēng)險指標的描述表示為一段區(qū)間，不同專家對同一風(fēng)險認識上的差異進行可靠性分析，因為該方法簡單實用，也更符合客觀實際，是一種可以有效估計模糊性風(fēng)險指標權(quán)值的定量化方法，所以選擇集值統(tǒng)計法對PPP項目風(fēng)險發(fā)生概率進行估計。

1 PPP項目評價的風(fēng)險量化方法確定

1.1 PPP項目風(fēng)險損失權(quán)重確定

采用改進的灰色關(guān)聯(lián)度法可以確定各個風(fēng)險組成部分的損失權(quán)重大小，其原理是所有專家根據(jù)經(jīng)驗進行打分，比較得出的最大權(quán)重值與各位專家根據(jù)經(jīng)驗打分的權(quán)重值及彼此差別的程度，確定專家群體判斷值的關(guān)聯(lián)度大小。關(guān)聯(lián)度越大，專家的判斷越一致，該項風(fēng)險的權(quán)重在整個項目風(fēng)險的重要性越大，權(quán)重自然越大。具體步驟為:

(1)邀請相關(guān)領(lǐng)域的PPP專家根據(jù)自身經(jīng)驗進行權(quán)重的打分，假設(shè)有m個種類的PPP項目風(fēng)險，有n位專家根據(jù)自身經(jīng)驗對項目風(fēng)險重要性進行打分，則n名專家對于項目中的m種風(fēng)險指標進行比較，使用1～9標度法對項目中風(fēng)險指標的相對重要性打分，從而得到n個風(fēng)險判斷矩陣。

(2)根據(jù)n個風(fēng)險判斷矩陣，用MATLAB軟件的特征向量法分別求出n位專家對項目中m種風(fēng)險的權(quán)重值并進行一致性判斷檢驗。從而組成m個種類的項目風(fēng)險的權(quán)重數(shù)列，由矩陣X表示為

(3)確定風(fēng)險指標的公共參考序列

從X列中找出一個最大的權(quán)重值作為一個公共參考序列，組成一個新的序列X0。

(4) 求各個風(fēng)險序列X1，X2，X3，…，Xm與參考序列X0之間的距離D0i，由式(1)表示為

(5)得出各種項目風(fēng)險指標的權(quán)重，由式(2)表示為

1.2 PPP項目風(fēng)險發(fā)生概率確定

集值統(tǒng)計法與經(jīng)典概率統(tǒng)計不同，集值統(tǒng)計法每次試驗所得到的不是一個準確的數(shù)值，而是由專家提供的某方面評價的一個區(qū)間估計值。此方法對于模糊性較強的風(fēng)險指標體系，是值得推廣應(yīng)用的一種量化方法，是經(jīng)典統(tǒng)計與模糊統(tǒng)計理論的一種拓展。用集值統(tǒng)計法確定PPP項目風(fēng)險發(fā)生概率值的歩驟包括2步。

(1)確定單項風(fēng)險指標發(fā)生概率值

如果共有n位專家對某項風(fēng)險的發(fā)生概率進行集值統(tǒng)計估計，第L位專家對某種風(fēng)險提供的區(qū)間估計值表示為，則全部專家提供的區(qū)間估

疊加集值統(tǒng)計區(qū)間的n個估計值就形成了覆蓋在概率評價數(shù)軸上的一種分布，該分布由式(4)表示為

假設(shè)某項風(fēng)險的發(fā)生概率的估計區(qū)間為[Pmin，Pmax] ，則這一風(fēng)險的綜合發(fā)生概率由式(5)～(8)表示為

在特殊情況下，如果所有專家對某項風(fēng)險發(fā)生概率的估計值都不是區(qū)間而是一個準確的點C，對于每位專家可以記為則風(fēng)險概率估計值

(2)風(fēng)險指標發(fā)生概率值的可信性分析

如果專家給出的區(qū)間估計范圍在數(shù)軸上重疊較多，說明專家的判斷比較一致，可信性較高；反之，則說明專家的判斷分歧較大，可信性較低，需要重新提供風(fēng)險發(fā)生可能性的區(qū)間估計值。由專家意見分歧 度G衡量指標權(quán)重的可信性，由式(9)～(11)表示為

專家分歧度G越小，求出的風(fēng)險發(fā)生概率與實際情況偏差越小，結(jié)果的可信性越高；反之，求出的風(fēng)險發(fā)生概率與實際情況偏差越大，結(jié)果的可信性越低。

1.3 PPP項目風(fēng)險成本現(xiàn)值量化

在確定了各項風(fēng)險發(fā)生的概率和該項風(fēng)險占總風(fēng)險的損失權(quán)重后，就可以計算PPP項目各項風(fēng)險的風(fēng)險成本現(xiàn)值了，計算方法由式(12)表示為

PPP項目某個風(fēng)險成本現(xiàn)值＝PPP項目總成本現(xiàn)值×某個項目風(fēng)險的發(fā)生概率×某個項目風(fēng)險占總風(fēng)險的損失權(quán)重 (12)

2 案例分析

2.1 于灣污水處理廠項目簡介

為提高合肥市新站綜合開發(fā)試驗區(qū)的污水處理能力，滿足該片區(qū)日益增加的污水處理需求，改善店埠河、南淝河及巢湖水環(huán)境，優(yōu)化片區(qū)招商引資環(huán)境，根據(jù)《合肥市污水專項規(guī)劃編修(2013—2020)》，合肥市擬在新站綜合開發(fā)試驗區(qū)建設(shè)于灣污水處理廠。根據(jù)可行性研究報告結(jié)合計算，于灣污水處理廠一期工程估算建設(shè)成本現(xiàn)值為27 729.88萬元，運營期成本現(xiàn)值為18 687.937萬元。項目特許經(jīng)營期29年，建設(shè)期1年，運營期28年。

在案例中，選用2017年安徽省政府一般債券一期利率作為進行計算，其折現(xiàn)率為3.85%。

在案例中運用層次分析法識別PPP項目的風(fēng)險，合肥于灣污水處理廠的項目風(fēng)險有3個層次?？梢源_定該項目的風(fēng)險評級為:A代表合肥于灣污水處理廠的項目風(fēng)險為目標層；Bi代表準則層風(fēng)險因素；Cij代表細分的指標層風(fēng)險因素。具體表示為A＝{B1，B2，B3，B4} ＝{項目前期風(fēng)險，項目建設(shè)期風(fēng)險，項目運營期風(fēng)險，其他風(fēng)險}；B1＝{C10，C11，C12，C13，C14}＝{項目立項風(fēng)險，項目招、投標風(fēng)險，項目融資風(fēng)險，項目談判風(fēng)險，土地征地風(fēng)險}；B2＝{C20，C21，C22，C23，C24，C25} ＝ {建設(shè)成本超支風(fēng)險，建設(shè)質(zhì)量風(fēng)險，建設(shè)安全風(fēng)險，完工延誤風(fēng)險，承包商違約風(fēng)險，考古和文物保護風(fēng)險}；B3＝{C30，C31，C32，C33，C34，C35，C36，C37，C38，C39} ＝{運營成本超支風(fēng)險，運營期安全風(fēng)險，水量不足風(fēng)險，進水水質(zhì)超標風(fēng)險，原材料價格變化風(fēng)險，職工工資變化風(fēng)險，能源價格變化風(fēng)險，運營能力欠缺風(fēng)險，污泥外運地點變化風(fēng)險，設(shè)備維修風(fēng)險}；B4＝ {C40，C41，C42，C43}＝{不可抗力風(fēng)險，政府行為風(fēng)險，環(huán)境保護風(fēng)險，社會環(huán)境風(fēng)險}。

2.2 風(fēng)險損失權(quán)重確定

根據(jù)專家對風(fēng)險重要性的判別矩陣；運用層次分析法得出專家的權(quán)重經(jīng)驗值；利用改進的灰色關(guān)聯(lián)度法對求得的權(quán)重進行修正，從而得出各個風(fēng)險的權(quán)重。

對準則層的項目前期風(fēng)險、項目建設(shè)期風(fēng)險、項目運營期風(fēng)險、其他風(fēng)險的權(quán)重確定具體步驟為:

(1)用做好的調(diào)查問卷，邀請5名專家對準則層4種風(fēng)險進行重要性判斷，對于準則層中的風(fēng)險指標進行兩兩比較，使用1～9標度法對準則層中風(fēng)險指標的相對重要性打分，從而得到判斷矩陣。5名專家的判別矩陣分別為

(2)根據(jù)以上5個風(fēng)險判別矩陣，用MATLAB軟件的特征向量法分別求出對準則層4種風(fēng)險的權(quán)重值，結(jié)果見表1。再用MATLAB軟件進行一致性檢驗，判斷風(fēng)險指標權(quán)重值的合理性，結(jié)果見表2。

表1 準則層風(fēng)險的權(quán)重值表

表2 準則層風(fēng)險的一致性檢驗表

用MATLAB軟件求出的風(fēng)險指標的權(quán)重值，組成風(fēng)險權(quán)重矩陣，5名專家的風(fēng)險權(quán)重矩陣X為

(3)求出公共參考序列，先確定公共參考權(quán)重值，即從矩陣X中找到最大的權(quán)重值，公共參考序列就是使某項風(fēng)險的各個專家的參考權(quán)重值都等于公共參考權(quán)重值。從矩陣X可知，最大的權(quán)重值為0.6035，所以公共參考數(shù)列X0中所有專家的參考權(quán)重值均為0.6035。X1、X2、X3、X4中各元素是由專家打分經(jīng)過特征向量值法求出的風(fēng)險權(quán)重值組成的。

(4)求準則層各項風(fēng)險指標數(shù)列X1、X2、X3、X4與參考數(shù)列X0之間的距離。將X0與Xn數(shù)列數(shù)據(jù)代入式(1)中得到

(5)求準則層各項風(fēng)險指標的權(quán)重。將D0i數(shù)據(jù)代入式(2)中得到

(6)將準則層各項風(fēng)險指標的權(quán)重進行歸一化處理。將Wi數(shù)據(jù)代入式(3)中得到

同理可以求出指標層各項風(fēng)險的權(quán)重，指標層的權(quán)重值見表3。

表3 合肥于灣污水處理廠PPP項目風(fēng)險指標損失大小的權(quán)重值表

由表2可知，指標層風(fēng)險指標的最終損失權(quán)重為:A ＝ [0.0018，0.0149，0.0809，0.0179，0.0635，0.0119，0.0779， 0.0125， 0.0753， 0.0515， 0.0131，0.0075，0.0232， 0.0483， 0.0865， 0.0448， 0.0428，0.0252，0.0035， 0.0479， 0.0633， 0.0755， 0.0400，0.0346，0.0358] 。

2.3 風(fēng)險發(fā)生概率確定

先讓5位專家各自給出指標層各項風(fēng)險發(fā)生的概率估計區(qū)間，按照式(8)計算指標層各項風(fēng)險發(fā)生的概率值，再進行可信性檢驗，并根據(jù)式(11)計算指標層各項風(fēng)險發(fā)生概率的專家意見分歧度G，結(jié)果見表4。

表4 合肥于灣污水處理廠PPP項目風(fēng)險發(fā)生概率估計值表

由表4可知，專家意見分歧度G值都較小，說明5位專家給出的區(qū)間估計值在數(shù)軸上分布較為集中，專家的意見較統(tǒng)一，可信性較高，所得的數(shù)據(jù)可以使用。因此，根據(jù)表3可知指標層各項風(fēng)險的發(fā)生概率為:B1＝ [0.231，0.4498，0.4139，0.2147，0.695] ；B2＝[0.3905，0.1998，0.2502，0.249，0.2027，0.155] ；B3＝[0.245，0.1936，0.195，0.2000，0.7036，0.7346，0.4053，0.4083，0.2585，0.2263] ；B4＝[0.42，0.3458，0.2207，0.4405] 。

2.4 風(fēng)險成本現(xiàn)值量化計算

合肥于灣污水處理廠PPP項目總成本現(xiàn)值＝PPP項目建設(shè)期成本現(xiàn)值＋PPP項目運營期成本現(xiàn)值＝18 687.937＋27 729.88＝46 417.817(萬元)，項目指標層的風(fēng)險成本現(xiàn)值的量化見表5。

表5 指標層的風(fēng)險成本現(xiàn)值量化計算表

續(xù)表5

3 結(jié)論

通過上述研究，得出如下結(jié)論:

(1)針對合肥于灣污水處理廠，利用改進的灰色關(guān)聯(lián)度確定各指標層風(fēng)險的權(quán)重大小，發(fā)現(xiàn)整個項目風(fēng)險中所占權(quán)重最大的進水水質(zhì)超標風(fēng)險為8.65%，所占權(quán)重最小的項目立項風(fēng)險為0.18%；利用集值統(tǒng)計法確定各指標層的風(fēng)險發(fā)生概率，發(fā)現(xiàn)在整個項目風(fēng)險中發(fā)生概率最大的職工工資變化風(fēng)險為73.46%，發(fā)生概率最小的不可抗力風(fēng)險為4.2%。

(2)根據(jù)已求得的風(fēng)險權(quán)重和發(fā)生概率，結(jié)合項目總成本現(xiàn)值量化的風(fēng)險成本，其中最大的土地征地風(fēng)險成本為20 499 860元，而最小的項目立項風(fēng)險成本為193 005元，可以看出風(fēng)險量化的結(jié)果主要取決于風(fēng)險的發(fā)生概率值與該項風(fēng)險占總風(fēng)險的損失權(quán)重值的乘積大小，單一的風(fēng)險發(fā)生概率或風(fēng)險所占權(quán)重大小，決定不了風(fēng)險量化的值。