耿慶橋，賈元華*，陳軍團(tuán)

(1.北京交通大學(xué)，交通運(yùn)輸學(xué)院，北京 100044；2.軌道交通工程信息化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中鐵一院)，西安 710043)

0 引言

自“一帶一路”倡議提出以來，在沿線各國政府積極響應(yīng)支持下，基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通加速推進(jìn)，經(jīng)貿(mào)投資合作成效愈發(fā)顯著。截至2021年11月20日，中國共與141個(gè)國家、32個(gè)國際組織簽署了206份共建“一帶一路”的合作文件，越來越多的國家提出與我國在鐵路建設(shè)、裝備制造及運(yùn)營管理方面開展合作，這表明我國鐵路發(fā)展成就和技術(shù)水平已得到各國普遍認(rèn)可，鐵路“走出去”已具備了良好的國內(nèi)外市場環(huán)境和基本要素，并進(jìn)入了全新的發(fā)展階段。受投資金額及債務(wù)水平限制，部分國家采用公私合營(Public-Private Partnership,PPP)模式，吸引私營伙伴投資鐵路基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。然而，鐵路“走出去”多為戰(zhàn)略型項(xiàng)目，工期相對(duì)較長、資金需求量大且回報(bào)率較低，項(xiàng)目建設(shè)過程中易受到國別文化差異及東道國社會(huì)形勢不穩(wěn)定因素的影響，復(fù)雜多變的內(nèi)外部環(huán)境使得鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目在投資建設(shè)中往往面臨較大的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性[1]。

為針對(duì)鐵路項(xiàng)目進(jìn)行合理風(fēng)險(xiǎn)決策，學(xué)者們?cè)陲L(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及控制方面進(jìn)行了大量研究[2]。在研究方法上以定性和定量方法為主，如工作分解法、專家調(diào)查法、層次分析法及決策樹法等。其中Ameyaw等[3]利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)價(jià)；An等[4]通過改進(jìn)層次分析法克服了風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)不完整弊端，有效評(píng)估了鐵路項(xiàng)目的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)；金晶等[5]基于隨機(jī)重連BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)鐵路“走出去”項(xiàng)目投資建設(shè)過程進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策；唐文彬等[6]利用模糊評(píng)判理論與網(wǎng)絡(luò)分析法，為鐵路建設(shè)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)控制提供了決策參考；呂敏等[7]基于期望損失理論為中歐班列的運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避提供了輔助決策；潘琰等[8]基于變權(quán)可拓物元及證據(jù)理論對(duì)PPP 項(xiàng)目進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策提供了基礎(chǔ)。然而這些方法存在依賴專家主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，多風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)一致性要求難以滿足等局限性。此外，基于上述方法的研究大多在完全理性條件下進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策，忽視了項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)營過程中面臨的不確定性因素及決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好，這使得學(xué)者們嘗試借助其他理論來揭示不確定條件下的風(fēng)險(xiǎn)決策問題。其中累積前景理論(Cumulative Prospect Theory,CPT)由于能夠真實(shí)描述風(fēng)險(xiǎn)決策行為而得到廣泛應(yīng)用[9]。該理論基于決策者對(duì)變化的敏感度，從收益和損失角度來研究決策者對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度與偏好。然而目前累積前景理論在鐵路PPP 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策中的相關(guān)應(yīng)用相對(duì)較少，而相對(duì)于國內(nèi)鐵路項(xiàng)目，“走出去”項(xiàng)目面臨的形勢錯(cuò)綜復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)和不確定性更大。因此，探尋適合鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及決策的新方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

鑒于此，本文提出一種基于變權(quán)可拓物元模型和累積前景理論的風(fēng)險(xiǎn)決策方法，結(jié)合變權(quán)理論與貼近度準(zhǔn)則，利用經(jīng)典域、節(jié)域矩陣及待評(píng)物元等級(jí)量化值進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，在累積前景理論框架下，從損益角度分析決策者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)變化的敏感度，以實(shí)際“走出去”PPP 項(xiàng)目為例驗(yàn)證所提出方法的有效性，以期為鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)決策提供新思路。

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

已有鐵路“走出去”項(xiàng)目的投資建設(shè)經(jīng)驗(yàn)表明，國別外部因素與項(xiàng)目內(nèi)部因素是形成我國鐵路“走出去”項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)主要方面[2]。為客觀合理地構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，總結(jié)梳理已有“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)管理研究成果基礎(chǔ)上，本文將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層B及指標(biāo)層C 共3 個(gè)層次。如圖1所示，以鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)為目標(biāo)層，基于指標(biāo)屬性對(duì)目標(biāo)層進(jìn)行分層分析，最終確定出8 個(gè)一級(jí)指標(biāo)，各一級(jí)指標(biāo)下包含二級(jí)指標(biāo)共計(jì)30個(gè)。

圖1 鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Risk evaluation index system of railway"Go Global"PPP projects

具體對(duì)各層指標(biāo)進(jìn)行確定時(shí)，根據(jù)“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)形成原因，從宏觀、中觀及微觀層面進(jìn)行指標(biāo)選擇。首先，宏觀層面風(fēng)險(xiǎn)主要來源于項(xiàng)目外部，受國際關(guān)系、東道國政局動(dòng)蕩影響，部分“走出去”項(xiàng)目的初始投資建設(shè)計(jì)劃無法順利開展。同時(shí)，項(xiàng)目所屬國關(guān)于外部投資者的相關(guān)政策和法律法規(guī)變化也常常使項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)營受阻，這些風(fēng)險(xiǎn)因素共同構(gòu)成了政治風(fēng)險(xiǎn)B1和法律風(fēng)險(xiǎn)B2；此外，風(fēng)俗習(xí)慣及宗教文化的差異容易引起項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)營過程中雙方工作人員的矛盾沖突，這類風(fēng)險(xiǎn)因素屬于社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)B3，其中恐怖主義活動(dòng)C8和社會(huì)治安問題C10是鐵路“走出去”項(xiàng)目建設(shè)過程中的重要風(fēng)險(xiǎn)來源，與項(xiàng)目所在國的社會(huì)形勢及外部發(fā)展環(huán)境密切相關(guān)[5]；此外，國際經(jīng)濟(jì)危機(jī)、外匯市場匯率及利率變動(dòng)會(huì)造成項(xiàng)目資金成本增加、收益降低等風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)共同構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)B4。

其次，中觀層面風(fēng)險(xiǎn)多來源于項(xiàng)目本身。在投資建設(shè)階段，不同的鐵路建技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，如北美鐵路協(xié)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)、日本標(biāo)準(zhǔn)及鐵路合作組織標(biāo)準(zhǔn)等使得鐵路“走出去”項(xiàng)目進(jìn)入境外市場存在技術(shù)壁壘，不利于我國技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的輸出[2]。同時(shí)，鐵路“走出去”多屬于戰(zhàn)略型項(xiàng)目，采用不同融資模式所產(chǎn)生的項(xiàng)目吸引力也有所差異，而缺乏吸引力會(huì)導(dǎo)致融資困難并影響項(xiàng)目正常進(jìn)展。這些風(fēng)險(xiǎn)因素共同構(gòu)成了技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)B5和融資風(fēng)險(xiǎn)B7，其中，融資可行性風(fēng)險(xiǎn)C23、融資成本風(fēng)險(xiǎn)C24、融資模式風(fēng)險(xiǎn)C25及項(xiàng)目吸引力風(fēng)險(xiǎn)C26主要受PPP項(xiàng)目融資模式選擇及融資機(jī)制完善程度等內(nèi)部因素影響；此外，在項(xiàng)目運(yùn)營階段，變動(dòng)的鐵路運(yùn)輸價(jià)格及其他運(yùn)輸方式帶來的競爭一定程度上影響著項(xiàng)目運(yùn)營情況，這類風(fēng)險(xiǎn)屬于運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)B6。最后，微觀層面風(fēng)險(xiǎn)是PPP項(xiàng)目區(qū)別于其他類型鐵路“走出去”項(xiàng)目的主要風(fēng)險(xiǎn)，具體為PPP項(xiàng)目合作風(fēng)險(xiǎn)B8，這類風(fēng)險(xiǎn)也來源于項(xiàng)目內(nèi)部，但微觀風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)調(diào)項(xiàng)目參與方的組織協(xié)調(diào)關(guān)系[10]，如“走出去”PPP 項(xiàng)目參與各方之間復(fù)雜的合作關(guān)系可能導(dǎo)致權(quán)責(zé)分配不當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)，此外，PPP 經(jīng)驗(yàn)欠缺往往也使得“走出去”項(xiàng)目難以順利開展。

2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估決策方法與組成

構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用變權(quán)可拓物元模型和累積前景理論對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重確定、風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)決策。由于常權(quán)可拓物元模型采用最大隸屬度準(zhǔn)則和關(guān)聯(lián)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)間往往存在耦合性，相應(yīng)權(quán)值難以準(zhǔn)確界定，容易引起待評(píng)PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)信息缺失及評(píng)價(jià)結(jié)果不確定。因此，針對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性與多樣性，本文首先采用變權(quán)理論，通過經(jīng)典域、節(jié)域矩陣及待評(píng)物元等級(jí)量化值確定各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的組合權(quán)重，在此基礎(chǔ)上結(jié)合貼近度準(zhǔn)則，對(duì)待評(píng)項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)貼近度進(jìn)行評(píng)估；隨后，以此作為風(fēng)險(xiǎn)決策依據(jù)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果選擇風(fēng)險(xiǎn)決策參考點(diǎn)，構(gòu)建價(jià)值函數(shù)與概率權(quán)重函數(shù)求解風(fēng)險(xiǎn)決策累積前景值；最后，結(jié)合“走出去”PPP項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重，確定用于最終風(fēng)險(xiǎn)決策的指標(biāo)數(shù)量，通過敏感性分析，探討不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)取值下累積前景值的相應(yīng)變化，實(shí)現(xiàn)差異化情景下的“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策，相應(yīng)方法組成及求解流程如圖2所示。

圖2 變權(quán)可拓物元-CPT方法整體結(jié)構(gòu)Fig.2 Overall structure of variable weight extension matter element-CPT approach

3 基于變權(quán)可拓物元的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重確定

針對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)特性，運(yùn)用變權(quán)理論確定指標(biāo)體系各風(fēng)險(xiǎn)要素的權(quán)重，結(jié)合貼近度準(zhǔn)則求解風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)貼近度來替代最大隸屬度原則，以降低鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策的主觀性與不確定性，具體進(jìn)行求解時(shí)，變權(quán)可拓物元模型的評(píng)價(jià)步驟如下。

3.1 確定經(jīng)典域、節(jié)域及待評(píng)物元

將待評(píng)價(jià)“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)記為事物M，反映待評(píng)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的n個(gè)指標(biāo)記為特征向量Ki=(k1,k2,k3,…,kn)T，風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)向量對(duì)應(yīng)量值記為Yji=(yj1,yj2,yj3,…,yjn)T，則Rj=(Mj,Ki,Yji)可作為描述“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別的基本元，簡稱物元[8]。則經(jīng)典域矩陣由待評(píng)PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與其對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的取值范圍組成，具體表示為

式中：ki為第j個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Mj下的第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；yji為待評(píng)PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Mj的取值區(qū)間，yji=＜gji,hji＞。

節(jié)域物元矩陣是由待評(píng)價(jià)的鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及全體風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的取值范圍組成的物元矩陣，令P為待評(píng)PPP 項(xiàng)目的全體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，Ypi為項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)ki關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)P的取值范圍。gpi,hpi分別為Ypi的上限和下限，則相應(yīng)PPP項(xiàng)目的節(jié)域表示為

本文待評(píng)物元即為鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)狀況P0，由風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)與其量化值范圍共同組成待評(píng)物元矩陣，令y0i為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ki的量化數(shù)值，則相應(yīng)的待評(píng)物元矩陣R0表示為

3.2 確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重

在構(gòu)建經(jīng)典域、節(jié)域及待評(píng)物元矩陣的基礎(chǔ)上，采用變權(quán)理論對(duì)待評(píng)PPP項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重確定，提升權(quán)重確定時(shí)的準(zhǔn)確性與可信度，設(shè)U=(u1,u2,…,un)為風(fēng)險(xiǎn)因素常權(quán)變量，其中，ui表示第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素常權(quán)，Z=(z1,z2,…,zn)為風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)變量，zi表示第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)，S(Z)=(S1(Z),S2(Z),…,Sn(Z))為風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)變權(quán)向量，則變權(quán)向量U(Z)可用U和S(Z)歸一化的阿達(dá)瑪乘積表示[8]，即

為確保待評(píng)PPP 項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在評(píng)價(jià)過程中的平等性，降低主觀因素對(duì)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果的影響，設(shè)各風(fēng)險(xiǎn)因素常權(quán)變量相等，狀態(tài)變權(quán)向量由“走出去”PPP 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的量化值及其對(duì)應(yīng)的節(jié)域確定，則相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重表示為

式中，yi為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ki的量化值；dimax為風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)最大值；dimin為風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)最小值，為反映不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的均衡性及平等性，取α=-1。

3.3 確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)貼近度

實(shí)際評(píng)價(jià)時(shí)，鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目自身界限的模糊性往往會(huì)降低最大隸屬度原則的判別效率，為使風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定結(jié)果更準(zhǔn)確，基于貼近度準(zhǔn)則得到非對(duì)稱貼近度公式[8]為

則待評(píng)PPP項(xiàng)目與各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的貼近度為

式中：N為貼近度；D為距離；ui為權(quán)重；yi′為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)Ki的量化值；分別為項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)P取值范圍的下限和上限；為待評(píng)物元矩陣R0與經(jīng)典域間的距離。由式(11)可得待評(píng)價(jià)對(duì)象屬于j′風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，設(shè)

則有

式中：j*為“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的變量特征值，根據(jù)j*可判別待評(píng)價(jià)物元矩陣R0在多大程度上傾向于相鄰風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

4 基于累積前景理論的風(fēng)險(xiǎn)決策

4.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估決策過程

利用累積前景理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)，需綜合考慮決策者對(duì)鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)偏好和決策習(xí)慣，而基于變權(quán)可拓物元模型得到的結(jié)果僅為決策者提供了客觀參考依據(jù)，實(shí)際進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)，受“走出去”PPP項(xiàng)目的復(fù)雜性及個(gè)體認(rèn)知水平和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)差異性的影響，決策者往往具有損失規(guī)避、收益偏好及參考點(diǎn)依賴等心理特征。因此，相應(yīng)的評(píng)估決策過程共包含5個(gè)步驟。

Step 1 基于鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)貼近度及項(xiàng)目建設(shè)運(yùn)營需求，從損益角度綜合選取用于風(fēng)險(xiǎn)決策的參考點(diǎn)。

Step 2 確定風(fēng)險(xiǎn)決策的價(jià)值函數(shù)，將決策方案的絕對(duì)效用轉(zhuǎn)化為決策者感受到的相對(duì)價(jià)值。

Step 3 對(duì)產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際概率進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換，得到風(fēng)險(xiǎn)感知函數(shù)，即概率權(quán)重函數(shù)，進(jìn)而確定累積前景風(fēng)險(xiǎn)決策權(quán)重。

Step 4 基于風(fēng)險(xiǎn)決策價(jià)值函數(shù)和概率權(quán)重函數(shù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)決策的綜合累積前景值。

Step 5 根據(jù)累積前景風(fēng)險(xiǎn)值，通過敏感性分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策。

4.2 確定風(fēng)險(xiǎn)決策價(jià)值函數(shù)

風(fēng)險(xiǎn)決策價(jià)值函數(shù)是價(jià)值相對(duì)于決策參考點(diǎn)變化值的函數(shù)，是決策者與自身預(yù)期比較后的相對(duì)價(jià)值量，用以表征實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)水平對(duì)決策者的心理影響，對(duì)于“走出去”PPP項(xiàng)目，相應(yīng)價(jià)值函數(shù)的定義為

式中：Δx為相對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)決策參考點(diǎn)的損益；λ＞1為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)，反映PPP項(xiàng)目決策者對(duì)項(xiàng)目損失更加敏感的事實(shí)；α,β為風(fēng)險(xiǎn)偏好系數(shù)，衡量遠(yuǎn)離風(fēng)險(xiǎn)決策參考點(diǎn)的敏感性程度，0≤α,β≤1，α,β值越大表示決策者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)越敏感。

4.3 確定累積前景風(fēng)險(xiǎn)決策權(quán)重

風(fēng)險(xiǎn)決策者在面對(duì)不確定性較大的“走出去”PPP 項(xiàng)目時(shí)，往往憑借主觀經(jīng)驗(yàn)高估小概率風(fēng)險(xiǎn)，低估中高概率風(fēng)險(xiǎn)，這使得決策者給出的主觀判斷概率信息與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率存在一定程度的偏差，因此，累積前景理論賦予極端風(fēng)險(xiǎn)更高的概率權(quán)重，以反映高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)狀態(tài)下風(fēng)險(xiǎn)決策者的主觀認(rèn)知，使風(fēng)險(xiǎn)決策過程更加符合“走出去”PPP項(xiàng)目的實(shí)際特征，當(dāng)決策者面臨收益時(shí)風(fēng)險(xiǎn)決策概率權(quán)重[11]為

當(dāng)決策者面臨損失時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)決策概率權(quán)重為

式中：p為PPP 項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)實(shí)際發(fā)生的概率；γ,δ為概率偏移系數(shù)，決定風(fēng)險(xiǎn)決策權(quán)重函數(shù)的曲率，故風(fēng)險(xiǎn)決策者面臨收益和損失時(shí)的累積權(quán)重為

式中：0≤i＜n，-m＜i≤0；pi為第i種風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)出現(xiàn)的概率值；pn為出現(xiàn)第n種正風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的概率值；p-m為出現(xiàn)第m種負(fù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的概率值；為正的累積風(fēng)險(xiǎn)決策權(quán)重函數(shù)；為負(fù)的累積風(fēng)險(xiǎn)決策權(quán)重函數(shù)。

4.4 確定風(fēng)險(xiǎn)決策累積前景值

應(yīng)用累積前景理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策的不同之處在于采用累積概率權(quán)重而非單個(gè)概率權(quán)重，最終風(fēng)險(xiǎn)決策參考值是綜合所有風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的累積值，這使得風(fēng)險(xiǎn)決策方案的不確定性更低，而根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)決策價(jià)值函數(shù)和累積概率決策權(quán)重的計(jì)算結(jié)果，“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策方案的累積前景值為

式中：為收益累積前景值；為損失累積前景值。最大累積前景值所對(duì)應(yīng)的方案即為決策者在“走出去”PPP 項(xiàng)目運(yùn)行過程中的首選風(fēng)險(xiǎn)決策。

5 案例分析

5.1 案例介紹

針對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)決策需求，以某鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目為例進(jìn)行分析。該鐵路由中方為主投資建設(shè)、全線采用中國技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，使用中國裝備，并與中國鐵路網(wǎng)直接連通。項(xiàng)目全線長度超1000 km，設(shè)計(jì)速度為160 km·h-1，由項(xiàng)目所屬國鐵路有限公司開發(fā)管理和經(jīng)營。具體持股方面，項(xiàng)目國政府持股30%，中方持股70%，由中國進(jìn)出口銀行提供低息貸款，項(xiàng)目所屬國通過“資源換資金”形式獲取融資。

5.2 變權(quán)可拓物元模型確定風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重

將該鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)設(shè)定為5個(gè)級(jí)別：極低風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、極高風(fēng)險(xiǎn)，分別用Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ表示。采用表1形式設(shè)定不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)關(guān)于各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的對(duì)應(yīng)區(qū)間，各指標(biāo)因素的經(jīng)典域及節(jié)域表示為

表1 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Risk level classification standard

邀請(qǐng)項(xiàng)目參與方、PPP 咨詢公司、政府人員及業(yè)內(nèi)學(xué)者共10 人組成專家小組，根據(jù)小組成員的實(shí)際情況確定相應(yīng)專家權(quán)重，按1,3,5,7四級(jí)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)職稱、學(xué)歷及工齡等定量條件進(jìn)行賦值，如高級(jí)職稱以上為7 分、本科學(xué)歷為5 分、工齡大于30年為7 分、評(píng)閱年限小于3年為1 分，以此類推，權(quán)值越大表明專家評(píng)分的參考性越大，可靠性越高。實(shí)際評(píng)分時(shí)，共發(fā)放并收回有效問卷10份，專家組成員基于問卷分別對(duì)該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)分，對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)因素的離散量化值求平均值。以風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)C1為例，各專家評(píng)分依次為5.88，6.19，6.77，6.56，5.97，6.69，7.42，6.23，6.74，5.65，其中政府單位專家對(duì)于該指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分相對(duì)較高，社會(huì)企業(yè)及項(xiàng)目公司專家的評(píng)分相對(duì)較低，結(jié)合相應(yīng)專家權(quán)重取平均值最終得到風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)C1的量化值為6.41。同理，可得到該鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的量化結(jié)果，如表2所示。隨后，基于變權(quán)理論，結(jié)合各指標(biāo)的平均量化值，根據(jù)式(5)～式(7)得到該“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)類型權(quán)重及指標(biāo)權(quán)重，根據(jù)組合權(quán)重大小對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行排序，最終得到結(jié)果如表3所示。

表2 PPP項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的量化值Table 2 Quantified value of each risk index of PPP project

表3 待評(píng)價(jià)PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重Table 3 Risk indicator weights of PPP project

結(jié)合經(jīng)典域矩陣與待評(píng)物元量化數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)典域與待評(píng)物元矩陣之間的距離，由式(9)得到待評(píng)物元與不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的貼近度如表4所示，當(dāng)j=3 時(shí)N3(P0)=max{N(P0)}=0.9999,j=1,2,3,4,5,即待評(píng)物元與等級(jí)3 的貼近度最大，由式(13)得到j(luò)*=4.3369，故該“走出去”PPP 項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)變量特征值為4.3369＜5，表明其整體風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)偏向于中等風(fēng)險(xiǎn)。

表4 待評(píng)物元與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)間的貼近度Table 4 Closeness degree between matter element to be evaluated and risk level

5.3 累積前景理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策

該鐵路項(xiàng)目總投資78.36 億美元，折合人民幣約505.45 億元，年運(yùn)營成本約6.92 億元，年運(yùn)營收入約10.34億元，年度折現(xiàn)率為4.95%，建設(shè)期5年，特許運(yùn)營期50年，項(xiàng)目所在國政府對(duì)中方企業(yè)的所得稅稅率為20%。由于貼近度0.9999 對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為j=3，非高風(fēng)險(xiǎn)或極端風(fēng)險(xiǎn)，故從運(yùn)營成本角度權(quán)衡損益，以該項(xiàng)目的凈現(xiàn)值作為風(fēng)險(xiǎn)決策參考點(diǎn)較為合理，而凈現(xiàn)值的計(jì)算方式為

式中：RNPV為PPP 項(xiàng)目在特許經(jīng)營期內(nèi)的凈現(xiàn)值；CO,n為項(xiàng)目第n年的現(xiàn)金流出量；CI,n為項(xiàng)目第n年的現(xiàn)金流入量；T為項(xiàng)目雙方約定的項(xiàng)目特許期；t為稅率；k為折現(xiàn)率。則該項(xiàng)目的測算凈現(xiàn)值RNPV(k=4.95%)為3.758億元，即相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)決策參考點(diǎn)設(shè)置為3.758?；诿商乜迥M得到不同風(fēng)險(xiǎn)條件下凈現(xiàn)值RNPV的連續(xù)函數(shù)，通過分段取平均值將模擬結(jié)果轉(zhuǎn)化為離散型的分布函數(shù)，得到不同RNPV對(duì)應(yīng)的累積前景值，則由式(21)得到該項(xiàng)目總的累積前景值為4140000，其中α=β=0.88，λ=2.25，γ=0.61，δ=0.69。同時(shí)，蒙特卡洛模擬結(jié)果顯示實(shí)現(xiàn)參考點(diǎn)RNPV的概率為92%。

在此基礎(chǔ)上，選擇組合權(quán)重排序靠前的16 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行敏感性分析。當(dāng)政局不穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)C1、國際關(guān)系緊張風(fēng)險(xiǎn)C2以及政府干預(yù)和保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)C4的權(quán)重增加時(shí)，決策者的前景預(yù)期分別下降17.7%、16.36%和18.71%，實(shí)現(xiàn)參考點(diǎn)RNPV的概率不同程度的下降；而法律不完善風(fēng)險(xiǎn)C7和法律變更風(fēng)險(xiǎn)C6變動(dòng)時(shí)，累計(jì)前景值分別下降16.39%和17.53%。因此政府部門作為政治法律風(fēng)險(xiǎn)的主要承擔(dān)者，一方面要提高應(yīng)對(duì)此類風(fēng)險(xiǎn)的積極性，另一方面要賦予其他項(xiàng)目參與方監(jiān)督和進(jìn)行決策的權(quán)力，可調(diào)動(dòng)項(xiàng)目合作方的積極性，有效分擔(dān)政府方風(fēng)險(xiǎn)。此外，對(duì)于PPP 項(xiàng)目，合作伙伴信任風(fēng)險(xiǎn)C28及權(quán)責(zé)分配不當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)C30的前景預(yù)期值分別下降了18.82%和17.93%，實(shí)現(xiàn)參考點(diǎn)RNPV的概率下降為84.5%和90.2%，而PPP 經(jīng)驗(yàn)欠缺風(fēng)險(xiǎn)C27對(duì)風(fēng)險(xiǎn)決策影響最大，累積前景值下降了22.88%。這表明與其他類型項(xiàng)目不同，權(quán)責(zé)分配不當(dāng)、合作方缺乏信任會(huì)增加PPP項(xiàng)目的建設(shè)難度，影響項(xiàng)目的正常進(jìn)度。因此，在鐵路“走出去”項(xiàng)目的實(shí)施過程中，應(yīng)注意及時(shí)吸收PPP項(xiàng)目的投資建設(shè)經(jīng)驗(yàn)并進(jìn)行項(xiàng)目后評(píng)價(jià)。此外，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)C16與知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)C17變動(dòng)時(shí)累積前景值變化率相對(duì)較小，分別為-11.28%和-12.31%，這是由于該項(xiàng)目全線采用中方技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，不存在技術(shù)壁壘，由此產(chǎn)生的變化相應(yīng)較小。

從宏觀層面來看，政治風(fēng)險(xiǎn)和法律風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)決策的影響最大，其次是以匯率波動(dòng)C13和利率變化C14為代表的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。從中微觀層面來看，以權(quán)責(zé)分配不當(dāng)C30、合作伙伴缺乏信任C28、PPP 經(jīng)驗(yàn)欠缺C27為代表的合作風(fēng)險(xiǎn)是鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策的關(guān)鍵因素，其次是以融資可行性C23和融資成本風(fēng)險(xiǎn)C24為代表的融資風(fēng)險(xiǎn)。因此，從損益角度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策時(shí)，需要針對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目出臺(tái)完善的法律法規(guī)，在項(xiàng)目運(yùn)營過程中保證政府和項(xiàng)目公司之間進(jìn)行合理風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)，盡可能的防控和規(guī)避政治法律風(fēng)險(xiǎn)及項(xiàng)目合作風(fēng)險(xiǎn)。

6 結(jié)論

鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目在投資建設(shè)過程中面臨著較大的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性，本研究提出基于變權(quán)可拓物元模型與累積前景理論的風(fēng)險(xiǎn)決策方法，針對(duì)鐵路“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性與多樣性，采用變權(quán)理論與貼近度準(zhǔn)則有效降低了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主觀性；通過合理選擇參考點(diǎn)，在累積前景理論框架下，從收益和損失角度考慮了決策方對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度與偏好，使風(fēng)險(xiǎn)決策過程更具科學(xué)性和合理性。實(shí)際案例應(yīng)用結(jié)果表明，所提出的方法可滿足“走出去”PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)決策的實(shí)際需求，為鐵路跨境企業(yè)與政府機(jī)構(gòu)提供基礎(chǔ)理論依據(jù)與工程實(shí)踐參考。

同時(shí)，所提出的方法對(duì)于參考點(diǎn)的選擇有待進(jìn)一步探討，本文僅從運(yùn)營損益角度進(jìn)行選取，一定程度上影響了最終的風(fēng)險(xiǎn)決策。此外，鐵路“走出去”PPP 項(xiàng)目的已有經(jīng)驗(yàn)仍相對(duì)較少，后續(xù)研究需要結(jié)合不同背景下的PPP項(xiàng)目，進(jìn)一步修正完善所提出的方法。