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水利工程 PPP 项目风险分担 方案决策研究

发布时间:2022-10-29 10:45
目 录
引 言 1
1 绪论 2
1.1 研究背景与意义 2
1.2 国内外研究现状 3
1.3研究内容、方法与技术路线 6
2 水利 PPP 项目风险分担理论分析 9
2.1水利PPP项目风险分担主体分析 9
2.2水利 PPP 项目风险分担原则分析 11
2.3水利 PPP 项目风险分担机制分析 11
3 水利 PPP 项目风险指标体系构建 13
3.1水利 PPP 项目风险分析 13
3.2水利 PPP 项目风险指标识别 15
3.3水利 PPP 项目风险指标选取 17
4水利PPP项目风险分担方案决策模型构建 20
4.1决策模型应用分析 20
4.2决策问题分析 21
4.3前景-云决策模型建立 25
5案例分析 29
5.1工程项目概况 29
5.2风险指标心理参考点的确定 30
5.3风险分担方案优选 31
6结论与展望 43
6.1研究结论 43
6.2研究展望 43
参 考 文 献 45
后 记 49
附录1 攻读硕士学位期间发表的科研成果与参与项目 50
附录2 水利 PPP 项目风险指标分担比例专家调查表 51
引 言
近年来,国家紧紧围绕“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局,牢固树 立创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,坚持水利开发促进地方经济社会发 展,充分发挥流域水利枢纽综合效益,建立健全移民、地方、企业共享水利开发利益 的长效机制。同时,水利部联合其他部委颁布相关政策及操作指南,积极地引导地方 政府与社会资本开展政企合作,共同开发水利工程项目。随着大坝河流梯级水利枢纽 工程的大力发展,我国水利工程正处于流域梯级规模化、利益主体多样化、投资结构 复杂化、风险源多元化等方向发展。然而,由于水利 PPP 项目投入资金大、合作周 期长、作业条件差、利益方众多,导致政府和社会资本双方在实施过程中存在诸多风 险。如何整合政府和社会资本的资源优势实现对风险的合理分担将显得至关重要,这 关系到项目的安全、参与者的积极性及方案的合理设计,因此对水利工程 PPP 项目 的风险分担问题进行研究具有重要意义。
1 绪论
1.1 研究背景与意义
水利工程不仅能够为国家提供长足的电力能源支持,而且还能起到防洪、灌溉、 航运、供水及旅游等综合社会效益。自“十二五”时期以来,国家高度重视水利工程 的开发与建设,已经将水安全上升为国家战略,水利工程已成为国民经济和社会发展 的重要基础设施。进入“十三五”时期,国家为促进水利发展规划有序平稳推进,深 化水利改革,缓解各级政府的财政压力及促进水利工程总体投资结构优化,政府陆续 出台了一系列PPP (Public-Private-Partnership)项目应用的重要文件,以鼓励和引导 社会资本参与水利工程的建设与运营。
党的十八届三中全会以来,政府开始在公共服务领域推广应用 PPP 模式,推动 示范项目建设,通过示范项目先行先试,应用领域涉及能源、交通运输、水利、环境 保护、医疗、养老等19个公共服务领域。针对水利PPP项目,2014年11月,国务 院公布的[2014]60 号文,《国务院关于创新重点领域投融资机制鼓励社会投资的指导 意见》为社会资本以特许经营等形式参与具备一定收益的节水供水重大水利工程提供 了指导[1]。 2015年3月,在发改农经[2015]488号文《关于鼓励和引导社会资本参与 重大水利工程建设运营的实施意见》中,明确提出社会资本可以参与重大水利工程建 设运营[2]。 2016年12月,在《水利改革发展“十三五”规划》中也明确提出鼓励和 引导社会资本参与水利工程的建设与运营[3]。国家政策的出台奠定了 PPP模式的政策 框架,为正在建设的PPP项目提供了切实可行的指导依据,掀起了水利PPP建设的 热潮。截止2017年9月末,我国PPP入库项目数总计14220个,投资总额17.8万亿 元,签约落地项目2388个,投资额4.1万亿元,落地率为35.2%,其中水利建设项目 293个,投资总额为2602亿元,如图1.1所示。
 
图 1.1 PPP 项目入库项目统计图
Fig.1.1 Statistical chart of PPP input project
积极推动 PPP 创新模式有利亦有弊,一方面,有利于拓宽融资渠道,推动政府 职能转变,减少国家及地方政府在水利工程领域的投资压力,引导社会资本参与工程 建设和运营,增加投资机会;另一方面,有利于引入市场竞争机制,充分发挥社会资 本方的技术与管理优势,提高水利工程的投资效率和管理水平。但由于水利工程 PPP 项目具有投资规模大、建设运营期长、利益主体复杂、施工环境恶劣及技术难度大等 特点;且水利工程采用 PPP 模式的相对较少,还处于推广时期,各方面管理理论还 不够成熟,探索与实践的道路还很漫长,造成政府、社会资本等参与方在水利 PPP 项目的实施过程中面临的潜在风险具有复杂性、多样性及阶段性特征,一定程度上降 低了各方参与水利 PPP 项目的积极性。鉴于此,作为水利 PPP 项目风险的实际承担 者,面临着巨大的挑战,如何整合政府和社会资本的资源优势实现对风险的合理分担 将成为制约水利 PPP 项目成功实施的关键。因此,建立科学合理的风险分担体系对 推动水利PPP项目的成功实施具有重要意义。
1.2 国内外研究现状
1.2.1水利工程风险管理研究现状
水利建设项目多处于偏远山区,因其具有投资额大、施工技术复杂、交叉作业多、 建设周期长、对外交通差、气候环境恶劣及对社会和环境影响大等特点。因此,存在 诸多潜在风险的干扰和威胁,导致项目在成本、进度、功能和运行效益等方面与预期 设计的目标存在差异。国内外许多科研工作者以及工程项目管理人员对水利工程的风 险分析产生了浓厚的兴趣并取得了一定的研究成果。
风险管理是指通过特定的方式识别项目潜在的风险、量化可能遭受的损失大小及 发生的概率,针对风险评价结果制定科学合理的风险应对策略。Mow-bray[4]于1950 年在《保险学》中最早提出了风险管理,并对其进行了详细的定义,奠定了这门学科 的发展基础。此后,C.B.Chapman[5]提出“风险工程”的概念,将其定义为各风险分 析技术的集成,为有效管理风险提供了指导。随着风险管理理论的进一步发展,工程 建设的迫切需要,更多的学者把风险管理的理论和成果运用到工程建设中。针对水利 工程风险管理领域的研究,主要从水利工程风险识别、风险分析及风险评价等方面进 行展开。
针对水利工程风险类型的识别中,Jaafari[6]将项目风险因素分为政治法律风险、 市场风险、技术风险、财务风险、设计风险、采购风险、建设风险、试运行风险、运 营风险、自然风险、组织风险及集成风险。Tah[7-8]等提出分层风险分解结构,按管理 资源和可控制性将风险分为内部风险和外部风险,内部风险由项目参与各方内部系统 资源进行管理,外部风险主要包括政策、经济、法律、自然条件、技术等造成的风险。 针对水利工程的风险分析中,Haimes.YY[9]等以水资源工程的风险效益为研究对象进 行分析,标志着水资源工程经济风险分析研究的开创。Romanowicz[10]利用基于 Monte-Carlo 方法的准二维洪水演进模型分析洪水淹没风险。而在水利工程风险评价 方面,Gunasekara[11]等针对当前水资源分配不均问题,探讨了水资源冲突风险的评估。
与国外学者相比,国内专家在水利工程风险管理方面取得了丰硕的成果,主要以 风险评价为主。如强跃等[12]以水利水电工程施工风险为研究对象,应用模糊层次分析 法构建了中小型水利水电工程施工风险评价模型。黄黎明等[13]为提升政府部门对水利 工程建设质量的监管能力,综合应用多层次灰色评估法和改进AHP法构建了水利工 程质量风险评价模型。李卉等[14]在分析水利水电工程EPC项目的投标特点基础上, 耦合三角模糊数改进模糊层次分析法,充分考虑专家判断的主观差异性,建立了水利 水电 EPC 项目投标风险模糊综合评价模型。安慧等[15]针对水利工程施工具体特征, 耦合危险与可操作性方法和保护层分析法,构建水利工程空间冲突风险评价模型, 以 期控制水利工程空间冲突风险。蒋清华等[16]结合工程实践,构建了病险水库大坝全面 风险预警系统,并将其划分为数据融合、警兆辨识、警源分析和警情分析4个子系统。 马福恒等[17]根据土石坝工程的实际特点及以往大坝的安全事故资料,深入分析影响土 石坝安全的危险源,构建了土石坝风险预警指标体系。林琳[18]以水利工程为切入点, 在识别建设过程中的风险基础上,应用BP神经网络方法构建了水利工程风险评价模 型,旨在有效管控风险。田林刚等[19]以业主视角分析水利工程存在的风险,利用层次 分析法和熵权法确定综合权重,并结合模糊数学方法建立水利工程业主风险评价模型。 周兰庭等[20]为减少专家主观因素的影响,结合AHP法主观性和熵权法客观性特点, 耦合云模型理论,建立了基于改进云模型的水利工程成本风险评价模型。聂相田等[21] 基于AHP法和灰色关联度厘定专家赋权值对总体权重的关联度,并结合有序加权平 均算子确定指标权重,最后耦合云模型构建引水工程运行安全评价模型,为有效评价 长距离引水工程安全状态提供了参考。
1.2.2PPP模式风险分担研究现状
随着我国城镇化进程的快速发展,人们对公共产品和服务的需求不断增大,基础 设施项目的投资建设迫在眉睫,而在当前的经济形势下,政府面临着较大的资金压力; 同时,由于政府部门存在技术和管理方面的劣势,单纯依靠政府的财政资金进行投资 建设已经很难满足不断增加的公共产品和服务的质量及管理效率要求。因此,传统的 投资模式已经成为过去,必须改革创新引入新的投资建设模式以满足人们对于基础设 施的需求,PPP投资模式在一定程度上为解决上述问题提供了可能性,其可以充分利 用社会资本强大的融资能力及技术管理优势,不仅能够有效缓解政府的财政压力,而 且能够提高公共产品的建设效率和质量水平,使得 PPP 模式被广泛应用于能源、通 信、公共建筑和废水处理等公共产品建设和服务领域。但是,该类项目由于投资规模 巨大、合作周期长、盈利能力弱、不确定危险源纵多,与一般的项目相比风险更大, 因此,社会资本参与积极性并不高。
近年来,国内外越来越多的 PPP 项目被政府实施,但是 PPP 项目应用的成功率 并不高oRobert等[22]基于文献调研对影响PPP项目失败的关键因素进行了总结分析, 提出合理的风险分担是 PPP 项目成功的核心因素。因此,如何根据政府和社会资本 的资源优势来实现风险的合理分担能够有效降低项目的失败率。随着 PPP 模式的逐 渐推广,众多学者一直致力于 PPP 项目风险分担的研究工作,主要从风险分担原则 和风险分担方法进行展开。
在 PPP 项目风险分担原则方面,众多国内外学者对其展开研究。如 Ruters 等[23] 提出应由能够更好管控风险的一方承担主要风险,以期将 PPP 项目风险降至最低, 实现政府和社会资本双方预期效益。Crampes等[24]认为PPP项目利益相关者风险偏好 差异性对风险分担存在影响,提出风险分担应与收益相匹配。Shen和Abednego[25-26] 以参与主体风险分担条件为研究视角,在识别政府和社会资本双方风险源基础上,对 风险源进行归类,研究了 PPP项目的风险分担问题。Martins等[27]以葡萄牙电力PPP 项目为例,得出风险分担的原则为风险应由控制能力最强的一方承担。 Roumboutsos 等[28]基于案例分析法研究了交通基础设施 PPP 项目的收益分配与风险分担的内在关 联,结果表明:当实际风险分担与收益分配不匹配时,极易导致 PPP 项目无法顺利 完成。国内学者罗春辉[29]也提出基础设施 PPP 项目的风险分担应与承担主体的管控 能力相匹配、参与度相协调及与收益相对等的原则。马强[30]提出政府和社会资本应承 担自己可以有效控制的风险,无法控制的风险应由政府和社会资本双方共同承担。刘 新平[31]认为风险分担应遵循由最有控制力的一方承担风险、承担的风险程度匹配所得 回报及风险承担有上限原则。柯永建、邓雄等[32-33]也指出基础设施 PPP 项目的风险 应由对该风险最有控制力的一方承担。陶思平[34]在提出 PPP 项目风险分担需要满足 公共公平性、收益风险对称性、有效控制性、风险分担的动态性四个原则的基础上, 以北京轨道交通4号、14号和16号线为例,分析了 PPP项目风险分担的问题。
在 PPP 项目风险分担方法方面,一般可分为定性和定量研究两类,目前以定性 研究为主,定量研究成果较少。定性研究方法主要包括德尔菲问卷调查法和案例研究 法。问卷调查法是作为常见的一种方法,通过收集政府和社会资本关于风险分担问题 的问卷调查表,然后对结果进行统计,运用平均值或频率来分析专家对风险的偏好。 如Li[35]通过问卷调查形式询问了 53名调查者对风险的承担意愿,结果表明:政府部 门应承担大部分的宏观和微观层面风险,社会资本承担中观层面的风险。 Ahwireng- Obeng等[36]选取36名专家作为调查对象,以分析实际PPP项目中承担主体的风险偏 好o Ng等[37 ]以悉尼铁路PPP项目为背景,通过案例研究得出只有合理的分担基础设 施 PPP 项目风险时,才能使项目顺利实施。 Alireza Valipour 等[38]运用问卷调查法对 马来西亚PPP项目进行分析,从而得出风险成本、风险控制以及风险态度是影响PP P项目风险分担的主要因素。M Kakati[39]等从风险管理技术、风险控制成本,风险对 冲措施以及风险分散程度等方面对风险因素进行分配,得到了较为合理、有效的风险 分配方案。在定量研究方法方面,李妍[40]针对 PPP 合作双方风险分担问题,提出了 不完全信息环境下政府部门和社会资本分别先后出价的动态讨价还价纳什均衡模型, 从而定量的确定了各风险分担比例。王蕾等[41]充分考虑项目属性、合作机制、风险属 性等因素对分配比例的影响,综合应用网络层次分析法和合作博弈理论构建政府部门 和社会资本的风险分担模型,计算得到的最佳风险分摊比例为决策提供了科学有效的 依据。刘红勇等[42]综合运用熵权法和模糊综合评价法构建了 PPP 模式下建筑垃圾资 源化处理风险分担模型,得到了科学合理的风险分担方案。尹航等[43]建立基于云模型 的风险分担方案决策方法,解决了风险分担决策过程中存在的模糊性和随机性问题, 使决策方案趋于科学、合理。汪婷[44]基于社会资本方视角,应用风险偏好博弈模型确 定项目参与方共担的风险因素,在完全信息条件下,构建了项目公司内部基于讨价还 价博弈的动态分担模型和社会资本联合体内部的静态分担模型,求解出政府和各社会 资本方承担的风险比例。陈菁雅[45]在识别了城市轨道交通PPP项目各方面临的风险 后,运用博弈理论提出公私双方风险的初步责任划分及归属问题,采用模糊综合评价 方法进一步确定共担风险的分担比例。陈永辉[46]应用ISM方法对各利益主体关注的 风险进行层次结构划分,结合粗糙集理论对已识别的风险进行属性约简,进一步运用 灰色理想点法对风险分担方案进行决策,从而选择出最优方案。
1.3研究内容、方法与技术路线
1.3.1 研究内容
第一章:绪论。阐述本课题的研究背景与意义,综述水利工程风险管理特点、 PPP 模式的风险分担原则及风险分担研究方法的国内外研究现状,概括论文拟采用的研究 方法及技术路线。
第二章:水利工程 PPP 项目风险分担理论分析。首先对 PPP 模式下水利工程项 目风险分担主体进行分析;其次,针对水利工程 PPP 项目风险分担原则进行整理归 纳;最后对水利工程PPP项目风险分担机制进行了深入的剖析。
第三章:水利工程PPP项目风险指标体系的构建。首先通过对水利PPP项目风险 特点进行分析;其次,针对已有风险识别方法及原则,确定水利工程 PPP 项目风险 指标选取的方法;最后,依据选取指标的方法,考虑指标间的关联性,对项目风险指 标进行筛选,确定最终的风险指标体系。
第四章:水利 PPP 项目风险分担方案决策模型构建。首先,针对云模型和前景 理论,对其适用性进行分析;其次,综合考虑前景理论和云模型理论,将风险分担定 性评语转化为定量的云模型参数,再结合前景价值和权重函数,将各风险转化为可以 直观判断的风险期望价值;最后,构建前景-云决策模型,通过比较前景云值大小确 定水利PPP项目风险分担决策方案。
第五章:案例分析。将前景-云决策模型运用于水利PPP项目案例中,构建水利 PPP项目风险分担决策模型,从而确定了最优风险分担方案,验证了决策模型的有效 性和科学性。
第六章:结论与展望。总述本文的主要研究成果,提出论文的主要结论,分析本 研究课题的局限性,并提出研究展望。
1.3.2研究方法
本文紧密联系工程实际,在水利工程投资难的现状下,通过大量收集相关资料和 查阅国内外研究资料,运用工程项目管理、工程风险管理、概率论与模糊数学等相关 的基本原理,采用定性定量相结合、理论与实际相结合等方法,探讨 PPP 模式下水 利工程项目风险分担方案决策。文章主要通过以下的方法进行研究:
(1) 文献研究。本文首先通过阅读分析大量的文献(主要是CNKI中国知网、 Eivillage、SCI等),了解国内外有关水利工程、PPP项目的风险特征及风险分担研究 方法,对国内外的研究成果进行整理分析,以掌握当前研究趋势、现状和最新研究动 态,为本课题的研究提供广泛丰富的素材,在此基础之上研究我国水利工程采用 PPP 模式进行风险分担决策。
(2) 实证研究。结合具体案例,应用水利工程PPP项目前景-云决策模型对项目 进行实证分析,根据得到的决策结果,对风险分担云前景决策模型的有效性进行验证。
(3) 定性定量研究。本文耦合云模型和前景理论,考虑决策指标的模糊性、随机 性及决策者心理认知偏差,采用定性与定量相结合方法,构建基于云前景理论的 PPP 模式下水利工程风险分担决策模型。
1.3.3 技术路线
本文采取如下研究思路开展研究,技术路线如图 1.2o
 
 
图 1.2 研究技术路线
Fig.1.2 Research technical route
2水利 PPP 项目风险分担理论分析
2.1水利PPP项目风险分担主体分析
水利 PPP 项目从立项开始到竣工运营的全寿命期内涉及到众多参与者,主要包 含政府部门、社会资本、ppp项目公司、金融机构、承包商和分包商、运营商、材料 供应商、保险公司及专业咨询机构等。政府部门通常作为水利ppp项目的发起人, 通过市场竞争机制择优社会资本方,并与其签订 PPP 项目合同,给予社会资本特许 经营权及一定的项目开发、项目融资及可行性缺口补助的支持。ppp项目公司通常由 政府和社会资本方联合成立,作为 PPP 项目合同及其它相关合同的签约主体,负责 整个项目的投资建设。而金融机构、承包商和分包商、运营商则根据责任及义务与项 目公司签订融资合同、工程承包合同、专业运营合同等。
2.1.1政府部门
政府部门既是水利ppp项目特许权的授予方,同时也是项目的发起人和管理者, 在项目的全生命周期都发挥着重要作用。首先,政府部门要在立项阶段对项目建议书、 可行性研究报告、物有所值评价以及财政承受能力评价进行研究分析,针对项目的可 行性和必要性展开研究。其次,政府部门按照整体规划展开招投标工作,选择合适的 社会资本合作投资建设水利 PPP 项目,并授予社会资本特许经营权,当投资回报率 未能达到预期时对社会资本给与相应的补贴或者优惠政策。然后,政府部门与社会资 本组成 PPP 项目公司,政府部门需提供良好稳定的政治环境,并在实施期间对项目 进行有效的监管,保证项目顺利推进。最后,项目建设完成,政府可以适时选择合适 的经营机构,在经营期内如存在收益不足可对项目进行一定的补贴,从而确保项目能 够满足社会资本方的预期收益。
鉴于此,政府作为公共部门的典型代表,是水利 PPP 项目核心参与者之一,投 资建设水利 PPP 项目旨在缓解财政压力及整合社会资本方的技术和管理优势以提升 项目的建设质量和管理效率,尽快发挥水利工程带来的社会综合效益。与此同时,也 能为社会资本方提供稳定的政治环境和经济政策,以保障ppp项目的顺利实施。 2.1.2社会资本
政府部门在采购阶段通过招标方式择优确定社会资本方,社会资本可以是单独的 投资人,也可以是联合体。社会资本方往往资金充足、技术实力和管理能力强,在合 作共赢的前提之下,可以充分发挥自身管理和技术优势,提高 PPP 项目的建设质量 和效率,实现资源的优化配置,提高风险的应对能力。因此,社会资本方一方面可以 为项目建设提供投资;另一方面与政府合作成立项目公司来负责建设、运营、融资及 特许协议的谈判等,在整个项目实施中占据重要地位。
2.1.3PPP 项目公司
PPP项目公司是依法设立的自主运营、自负盈亏的具有独立法人资格的经营实体。 项目公司可以由社会资本(可以是一家企业,也可以是多家企业组成的联合体)和政 府部门出资设立,但政府在项目公司中的持股比例一般低于50%,且不具有实际控制 力及管理权。水利 PPP 项目公司是项目的开发主体,负责项目的前期融资、方案设 计、工程主体结构及附属结构的建设、后期发电或旅游等的运营与维护,直到完成最 后整个水利PPP项目的移交工作。特许经营权协议书签订后,PPP项目公司就是整个 开发项目的实施者,为项目的成功运营负全部责任。项目公司以项目投产后的预期发 电收益现金流作为项目融资的重要保障。
2.1.4金融机构
金融机构一般指商业银行、出口信贷机构、多边金融机构及非银行金融机构等融 资贷款方。水利 PPP 项目一般地处高山峡谷之中,投资规模大、技术难度高、融资 结构复杂及施工环境恶劣,因此,存在诸多风险源,其中以金融风险为最大。水利 PPP项目的投资者很难完全承担项目的所有资金,且金融风险较高,投资人为减少自 身风险一般不愿意提供全部的资金。鉴于此,社会资本一般采用融资方式以筹措水利 PPP 项目的剩余资金。
同时,PPP模式的发展为一些银行或金融机构参与水利工程项目的建设提供了契 机。在经济发展迅速的大背景下,投资机构都在寻找新的投资机会,都希望从水利 PPP项目中获得一份收益,从而维持业务的增长。金融机构在水利PPP项目的投资融 资中起到了重要的作用,通过债务、信用担保、夹层融资等多种有效工具为项目的顺 利开展提供了有利的保障。
2.1.5其他参与方
水利 PPP 项目在建设与运营中,利益相关主体众多、融资结构复杂、风险因素 众多。除以上参与方外,还有承包商或分包商、运营商、材料供应商、保险公司及专 业咨询公司等单位,都能为项目的顺利进行提供专业的技术支持。
针对上述分析,水利工程 PPP 项目的众多参与者中,社会资本方的地位也十分 重要,其与政府部门共同组成PPP项目公司,通过PPP项目公司负责项目的投资建 设。其余参与方则通过与项目公司签订合同参与到水利 PPP 项目,通过合同的形式 转移风险。考虑到水利PPP项目主要通过政府与社会资本组建的PPP项目公司签订 特许经营合同(PPP项目合同)来实施建设的,其余参与方主要通过与项目公司签订 合同来分担风险,且水利PPP项目的风险主要通过PPP项目公司管理,所以本文选 定政府与社会资本作为水利PPP项目风险分担的主体。
2.2水利 PPP 项目风险分担原则分析
(1)与风险承担能力相适应
在水利 PPP 项目实施过程中会存在纵多风险源,政府部门和社会资本双方需具 备应对各种风险的评估和控制能力,将风险合理的控制在可承担范围之下。风险的合 理分担是项目参与双方提高整体利益、达成共赢的前提条件,其公平与否直接影响着 各参与方之间的配合与协调及项目的成败,只有协调好各参与方的关系,综合评估各 方风险管控能力,发挥各自优势,才能使资源得到合理配置及提升项目的管理效率和 质量,从而将整个项目的风险合理地进行分担,达到各方均满意的效果。
(2)风险分担与收益分配相一致
在项目风险管理中,风险与收益呈正相关关系,一般承担的风险越多意味着获得 收益的可能性越大。在水利 PPP 项目中,政府部门和社会资本在识别了风险源及风 险承担比例后,应结合自身资源优势及风险管控水平,科学合理的测算自身从承担风 险中能够获取的合作收益,做到风险承担与收益相一致,这样既能合理的承担风险又 能确保自身收益。
(3)风险承担的上限原则
在水利 PPP 项目实施过程中,由于其投资规模大、施工技术复杂、环境恶劣及 利益主体众多,导致项目风险源众多,因此,任何一方不可能承担所有风险,即使参 与一方具备足够的风险管控能力,其风险分担偏好较强,如社会资本的逐利性导致其 意愿承担共担风险全部或可能超过其承受能力的风险,而过度的承担风险本身就是一 种危害很大的风险。如果风险管控处理不当,将会给风险承担方造成巨大损失,甚至 给整个项目造成不可挽回的损失。所以应该设置风险承担的上限,将各方承担的风险 确保在一定的范围之内。
2.3水利 PPP 项目风险分担机制分析
水利 PPP 项目风险分担机制是一系列规范化的体系,结合已有水利 PPP 项目建 设实践经验建立风险分担体系,以实现风险的合理分担,从而降低政府和社会资本方 承担的风险,并通过相关的合同条款加以约束,减少风险纠纷,加快项目的工作进展。 合理的分担比例和分担机制可以提高项目的可操作性和增强项目的吸引力,是 PPP 模式下水利项目能否取得成功的关键因素。
近年来,国家大力推广 PPP 模式,为社会资本积极参与基础设施建设提供了机 会和渠道,同时也促进了政府部门由“投资者”到“管理者”的转变,改善了政府职 能和基础设施的建设质量及效率。然而,纵观国家财政部等相关部委公布的全国示范 PPP项目,各领域推行情况不容乐观,风险分担的合理性是影响项目成功实施的关键 因素。鉴于此,借鉴其它领域 PPP 项目推进的经验,归纳分析水利 PPP 项目风险分 担的关注点:
1) 合理的特许经营期
由于水利PPP项目的盈利率较低,导致运营期的投资回收通常需要漫长的周期, 因此,公私双方在确定特许经营期时,应充分考虑投资回收期及利润回收年限,通过 计算年限确定特许期。例如,水利项目通过运营期发电来获取收益,回收期较长。因 此,运营期限建议不低于20年,一般需根据项目运营预期收益情况,合理确定特许 经营期。
2) 动态付费模式
根据财政部发布的《政府和社会资本合作模式操作指南(试行)》财金[2014]113 号文,提出 PPP 项目回报机制主要包括使用者付费、可行性缺口补助和政府付费等 支付方式。使用者付费是指通过用户直接购买公共产品和服务,如高速公路项目通过 向通行者收取过路费形式来获取盈利等,通常用于可经营系数较高、财务效益良好、 直接面向使用者的项目。可行性缺口补助是指当使用者付费不能满足 PPP 项目公司 预期收益时,政府以财政补贴、优惠贷款等政策给予项目公司经济补助,如学校、医 院等项目,通常用于可经营性系数较低、财务效益欠佳、直接面向使用者但收费无法 覆盖投资的项目。政府付费是指政府直接付费购买公共产品和服务,通常用于不直接 面向使用者的终端型基础设施和公用事业项目,政府付费的依据主要是设施或服务的 性能和质量。针对水利 PPP 项目一般投资规模大、盈利率较低的特征,政府和社会 资本双方应综合考虑上述付费模式,通过 PPP 项目公司在运营期提供的发电、旅游 及供水等业务向使用者收费为主,政府可行性缺口补助为辅,以实现项目的正常运营, 合理的规避运营风险。
3水利 PPP 项目风险指标体系构建
3.1 水利 PPP 项目风险分析
3.1.1水利工程风险特点分析
水利工程由于具有建设规模大、技术复杂、建设周期长、对社会和环境影响大等 特点,在实施过程中会存在诸多风险,且风险之间也存在一定的相关性,经过分析总 结得到水利工程的风险特点:
(1) 高发性 水利工程一般处于深山峡谷地区,技术种类复杂、参与方众多、建设周期长、地
质、水文及气象等外部环境复杂多变,给工程项目开展带来了诸多不确定性。此外, 各水利工程所面对的环境、建设规模及技术要求存在差异性,导致现有工程无法照搬 以往工程在立项、设计、施工等阶段的经验。鉴于此,上述原因给水利工程项目管理 方带来了巨大的挑战,容易使各参与方协调管理难度大,导致水利工程风险发生频率 高。
(2) 强相关性 水利工程风险往往存在着关联性,其中某一个风险的发生将会引发其它一系列风
险,进而演变成风险的传播性,风险与风险之间往往相互影响形成特定的关系网。如 投入资金不足,极容易引发施工作业人员积极性不高及材料设备等资源的匮乏,从而 导致项目可能无法顺利实施,严重影响到项目的进度。
(3) 损失后果严重 水利工程一般地处高山峡谷之中,水文、地质等施工环境恶劣,且施工技术复杂、
交叉作业及不确定性风险源众多,特别是洪水、泥石流等不可抗力风险,一旦发生将 会对工程带来极大的损失。因此,水利工程风险发生常造成严重的经济损失和巨大的 社会负面影响。
(4) 阶段风险差异大 大型水利工程一般建设周期长,从前期立项决策至后期竣工验收,需要经历几年
甚至十几年时间,各阶段项目主要的工作目标与计划不同,且面临的自然、社会环境 也不同,因此所面临的风险也将具有较大的差异。
(5) 各参与方面临的风险不同且互相影响 各参与方在项目中的职责存在差异,因此,不同参与方所面临的风险不同。但作
为处在同一工程项目和同一环境中,各参与方面临的风险不互相独立,某一方的风险 都有可能影响到其他参与方,并且其中几个参与方可能共同承担某些风险后果。
3.1.2水利PPP项目风险特点分析
将 PPP 模式应用于水利工程领域不仅可以拓宽政府部门的融资渠道,缓解地方 政府的投资压力,有效促进政府职能的转变;同时可以有效引入市场竞争机制,充分 发挥社会资本的技术与管理优势,提高水利工程的投资效率和管理水平。但是水利工 程应用 PPP 模式相对较少,还处于推广时期,各方面管理理论还不够成熟,且水利 PPP项目具有投资规模大、建设周期长、利益主体复杂、施工环境恶劣及技术难度大 等特点,导致其在实施过程中面临的潜在的风险较多,除了具备一般项目的风险外, 还具有自身的阶段性、复杂性及转换性的特点:
( 1 )阶段性
水利 PPP 项目实施过程包含诸多阶段,主要有项目立项阶段、建设阶段、运营 及维护阶段及项目移交等阶段,各阶段的目标均存在差异性,因此,各阶段风险源也 会由于阶段的差异而展现出不同的特征。针对水利 PPP 项目,项目立项后,首先政 府部门通过市场竞争机制择优选择社会资本,与社会资本合作成立 PPP 项目公司, 通过 PPP 项目公司来进行整个项目的运作,包括处理前期移民搬迁、融资协议、承 包协议等 PPP 项目附属协议,在此阶段会投入大量资金,却并没有收益;但是随着 投入资本的不断扩大,项目的风险也会相应增大,这时如果有不可预见的因素导致项 目延期、质量不合格等情况,项目公司将会承受巨大损失,此时政府宏观或自然因素 等方面的风险会很高。但在项目建成交付运营后,可能会存在质量隐患而迟迟不能发 电产生收益,项目公司在短期内难以收回投资而承受巨大损失。因此,在水利 PPP 项目各阶段可能会面临风险种类相同或相近,但每阶段又有自身较为重要的风险因素。
( 2)复杂性
水利 PPP 项目的复杂性体现在利益主体的诉求复杂性和风险分担的复杂性上。 水利 PPP 项目利益主体主要包含政府部门和社会资本,而政府部门主要通过引入社 会资本缓解其财政压力,提高水利 PPP 项目的供给质量和管理效率,以达到较好的 社会综合效益,而社会资本则主要以资本盈利为核心,那么就会存在利益诉求不同, 而根据风险分担与利益分配相对等的原则,双方针对风险的管控和风险承担意愿均存 在差异性。同时,水利 PPP 项目建设周期长、投资规模大、利益主体诉求复杂及技 术工艺难度大,因此,在全生命周期内风险因素之间存在关系性,且项目内部风险与 外部风险也会发生交叉影响,将导致风险呈现出多层次性及复杂性,风险带来的损失 也会存在双方或多方分担的情况,而风险承担主体的承担意愿及承担能力也会有较大 差异。
(3)转换性
水利PPP项目风险的转换性指在项目全生命周期内,各阶段风险主要矛盾不同, 风险所处的环境也会发生变化,这就会导致在项目全生命周期内,在控制已有风险后 可能会出现新的风险。
3.2 水利 PPP 项目风险指标识别
3.2.1指标识别方法
针对上述对水利 PPP 项目风险特征分析,其风险贯穿于建设项目的全过程且各 阶段差异性大,影响因素多,识别难度大,既包含传统建设模式的风险,也包括 PPP 模式带来的新风险,因此,水利PPP项目的风险识别工作具有一定的难度。
对于水利 PPP 项目的风险识别工作,需要拓宽识别思路,多方法相结合。政府 或者社会资本方可以借助自身已有的水利建设项目管理的经验,对水利 PPP 项目的 风险进行分析、识别。政府与社会资本方除了借鉴自身的经验外,还可以采取以下方 法对水利 PPP 项目进行风险识别。
(1)专家调查法
专家调查法一般采用问卷调查形式展开。首先邀请具有丰富实践或研究经验的专 家学者,将预先设计好的调查问卷表及相关资料发放给专家学者,让各位专家独立地 完成相关的水利 PPP 项目的风险调查问卷,完成后将反馈表进行分析并剔除无效的 问卷表,进一步归纳整理专家意见,经过多轮反馈形成最终的风险识别报告书。
(2)清单法
清单法首先要获取有关水利 PPP 项目的初始风险清单。获取的初始风险清单常 可以采用两种途径:一是对风险进行一定的结构分解来确定水利 PPP 项目的初始风 险清单;二是根据保险公司公布的年度损失表,即所有 PPP 模式项目所涉及的项目 损失一览表。在初始的项目清单的基础上,具有风险管理经验的管理人员再结合项目 的特点进一步地识别出本水利项目的风险清单。
(3) 风险调查法
风险调查法是指在已识别的风险的基础上,结合水利 PPP 项目的具体实施过程 的特点对其进行鉴别、再确认;与此同时,通过风险调查发现新风险,挖掘出尚未识 别的更为重要的风险点,从而完善风险识别工作。
(4) 核查表法
查阅以往类似水利 PPP 项目的管理实践经验,分析过去项目出现的风险源及致 因状态,并对风险导致的结果进行分析、归纳,最终整理成资料列表。结合本水利 PPP项目的风险特点、施工环境、投融资结构、建设与运营的管理要求等做进一步分 析,尽可能分析出本水利 PPP 项目存在的风险。
(5)分解分析法
水利 PPP 项目涉及的风险因素很多,是一个复杂的系统,因此,很有必要将复 杂的项目风险系统分解为若干容易被识别的小系统。通常从全局把握项目的整体及各 部分结构,自上而下划分为若干工作单元,如根据项目的建设阶段进行划分,分解为 勘察设计风险、融资风险、建设风险、运营风险、移交风险等,还可以根据各阶段的 具体工作,由粗到细,到项目的最小单元,从而从最小单元开始识别项目的风险。
(6)图解法 风险因素识别可以通过产生风险的原因来查找出结果,也可以从事件发生的结果 来分析产生风险事件的原因。通常可以利用因果分析图法或流程图法来识别项目风险。 因果分析图法应用比较广泛,通过已有风险源及事物之间的关联性,分析风险产生的 原因,如鱼骨法。流程图法是从流程上对项目的建设程序进行划分,绘制出流程图, 然后在各个流程图模块中识别潜在的风险。
水利 PPP 项目的风险因素众多,划分的种类和方法各不一样,采用的识别方法 也不尽相同,可根据项目的具体情况采用上述方法的一种或者几种进行综合分析,以 求能够更加完善的识别出项目风险因素。
3.2.2指标识别原则
为了有效识别水利 PPP 项目的风险指标,保证风险源的科学性与合理性,需事 先约定选取指标的原则,才能科学合理地构建一套完善的风险指标体系,具体原则的 设定如下:
(1)指标的系统性。在指标识别过程中,由于水利 PPP 项目的风险较为复杂, 因此,必须采取科学有效的指标选取方法,才能在项目实施之前尽可能地识别出政府 和社会资本双方面临的风险,进而才能保证最终风险分担的合理性。因此,需结合现 有水利 PPP 项目的实施经验及具体特征,采用比较系统、全面的方法去识别风险因 素,防止遗漏较为重要的指标元素。
(2) 指标的关键性。由于水利PPP项目存在诸多风险源,且内部风险与外部风 险呈现出一定的关联性,因此,选取的风险指标应具备一定的代表性,且是整个项目 的重要风险因素,对风险分担的合理与否至关重要。而针对重要程度较低的风险指标, 需进行归类整合,保证指标体系能够足够的精简,且足够的详细具体。
(3) 指标的客观性。指标的客观性指的是风险指标的来源要客观,能够客观真 实地反映水利 PPP 项目的风险,指标的概念要清晰且指标选取要有相应的科学理论 作支撑,必要时要有适当的解释说明。专家对各个指标的评价要详尽,能够有一定的 准确度,评价标准要一致,以保证其客观性。
(4) 指标的可量化原则。由于水利PPP项目的风险源中有不少定性指标,而定 性风险指标难以进行量化。为了提高水利 PPP 项目风险分担的合理性,通常要将定 性指标进行定量化,通过规定的衡量标准,进行数据模拟,进而才能进行方案对比。 定量指标通常可以直接通过数据的分析进行对比。定性指标的定量化可以通过采用专 家打分法来实现,设定统一的评分准则,对比指标评估值的好坏。
3.3 水利 PPP 项目风险指标选取
查询政府与社会资本合作中心的项目资料及参考相关学者的研究文献,结合工程 实例资料,并借鉴其它领域PPP项目风险识别经验,采用风险调查表法和核查表法, 最终从项目外部风险和项目内部风险两方面整理出水利PPP项目风险因素清单。
项目外部风险是指水利工程 PPP 项目在投资建设过程中,由于受到超出项目参 与主体可控范围的政治、法律、自然及金融方面的变化而遭受损失的风险。主要包含 政治风险、法律风险、自然风险和金融风险。
(1) 政治风险。政治风险是指由于项目所在地政策不稳定、政府干预、公众反 对及政府失信行为导致水利 PPP 项目无法顺利实施而被迫终止的风险。政策不稳定 风险是指所在区域的宏观政策方针发生变化,从而引起项目风险加剧、成本增加,最 终导致合同终止。政府干预风险是指政府通过行政手段干预 PPP 项目公司的投资、 建设及运营活动,如政府随意终止特许权所有人、任意制定特许经营期等给社会资本 带来利益损失甚至导致整个项目无法继续建设运营。公众反对风险是指在建基础设施 因为一些原因导致公众利益受损或者危及公众安全,可能会引起公众的反对,使项目 重新规划而使投资增加。政府失信风险是指政府由于缺乏PPP项目实施经验及对PPP 模式的适用性认识不足,导致政府在初期决策中存在失误,从而会利用自身的政治资 本对 PPP 项目合同内容进行更改,违反 PPP 项目合同先前约定,对项目利益相关者 产生负面影响,甚至会危及整个项目的成败。
(2) 法律风险。 PPP 模式在我国推广力度不断加强,将其应用于各领域基础设 施项目建设已初见成效。然而,PPP模式在我国仍然处于探索中,针对PPP项目的法 律法规依然会存在不完善的地方,会随着 PPP 模式的深入推进而不断修订、更改, 进一步会导致项目原有合法条款无法继续实施,出现合作协议更改的情况。PPP项目 合作协议主体由于项目原有合法条款因法律、政策的变化而被迫更改合作协议,可能 会影响合作协议主体的利益收到损失,严重的会导致合作主体因损失惨重而产生违约 风险。
(3) 自然风险。水利PPP项目在建设施工阶段,由于项目一般处于深山峡谷之 中,地质、水文及气象条件复杂多变,施工周期长,导致其在实施过程中可能会面临 地震、洪水、泥石流等不可抗力风险,这类风险在政府和社会资本签订合同时无法预 见,一旦发生,将会造成项目终止。同时,水利工程施工中,特别是地下洞室群的开 挖,可能会影响原有稳定地质层发生蠕变变形、开裂等情况,甚至会发生崩塌风险。 此外,项目的开发也有可能导致水土流失风险。
(4) 金融风险。金融风险是指由于利率和税率变动、通货膨胀及金融市场环境 变化而导致社会资本投资意愿发生变动的风险。利率的变动会直接或间接影响项目的 融资成本及预期收益,利率一旦增加,将会导致项目人工费、材料费、机械使用费等 成本相应增加,会降低 PPP 项目的预期收益,将会影响利益主体的投资意愿。通货 膨胀会影响项目所在国家的物价水平,打破市场经济的秩序,影响项目的投资成本。
项目内部风险是指水利工程PPP项目在投资建设过程中,由于项目各参与主体 间组织协调管理、重大技术难题及设计不合理而引发的风险。主要包含建设风险和运 营风险。
(1) 建设风险。建设风险包括勘察设计风险、成本超限风险、建设质量问题风 险、移民搬迁风险、防洪度汛风险、组织管理风险及完工风险等。由于受到复杂的自 然环境影响,导致前期勘测设计方案可能存在深度不够或错误,因此,在后期施工中 会因为不符合技术标准或规范而影响项目功能及质量,从而会迫使项目发生工程变更 以满足项目的开发建设。由于建设周期长,施工阶段人工费、材料费、机械使用费可 能会上涨及清单定额计量计价规范也可能会发生变化,引起项目成本增加。由于承包 商在经营活动中倾向于趋利避害,往往会通过偷工减料、降低施工技术标准或任意更 改施工方案导致项目质量未能达到国家验收规范的要求,从而给国家及公众带来巨大 损失。水利 PPP 项目的开发建设不可避免的会牺牲移民的利益,极易触发移民的抱 怨及抵制情绪,甚至会导致群体性事件,因此,移民安置问题的妥善解决是保障项目 顺利完工及发挥项目社会综合效益的前提,已成为制约水利项目开发的重要风险因素 [47]。水利 PPP 项目一般横跨江河,施工导流系统存在很大的不确定性,如水文、水 力及其它数据的不确定性等,施工中可能因为施工组织设计不当导致汛期来临时出现 洪水冲毁围堰或漫顶泛滥等情况,危及整个项目的安全,因此,防洪度汛风险也不容 忽视[48]。组织管理风险是指由于PPP项目公司缺乏经验,导致经营管理机构组织不 合理、制度不完善及组织管理人员沟通不畅等对项目造成损失的风险。项目施工中, 可能会引发突发事件或完工后无法达到预期标准,致使项目工期延迟,造成项目公司 无法按照合同约定如期完工。
(2) 运营风险。运营风险主要包括运营成本超支风险、发电效益低、市场需求 变化风险及特许经营期缩减风险。项目公司在运营过程中因技术不成熟、经验不足、 管理不科学及设备维护不善造成运营成本超出预期,从而导致运营中断或延误,对项 目造成重大影响。因干旱或梯级调度调节原因,导致某一级水利项目建成后发电量未 能达到预期值,出现季节性发电量不足的情况。由于市场竞争加剧,导致市场需求关 系发生变化,从而影响项目的预期收益。在 PPP 项目投产运营中,市场经济效益明 显或政策调整,政府可能会提前收回水利PPP项目的所有权,缩短特许经营期。
水利 PPP 项目风险因素清单如图 3.1 所示。
 
 
图 3.1 水利 PPP 项目风险指标体系
Fig.3.1 Risk index system of water conservancy PPP project
4水利 PPP 项目风险分担方案决策模型构建
4.1 决策模型应用分析
4.1.1必要性分析
随着决策优选问题的日渐复杂,特别是针对风险型多准则决策问题,已成为决策 领域的一个重要研究方向,众多学者为了解决风险型多准则的方案综合决策问题,引 入了多目标决策理论与方法,如期望效用理论等决策方法。然而,在不确定风险环境 下,决策者对风险因素集及发生的概率、损失后果等决策信息不可预知,只能依据自 身知识储备和认知水平,进而对决策信息进行预判;同时,在实际决策中,决策者无 法获取所有的决策信息以及具备严格的逻辑推理能力。因此,此类多目标决策方法大 多未考虑决策信息的不确定性和决策者心理及行为变化对决策结果的影响,得出的决 策结果往往并非最理想的。
20世纪70年代末,卡尼曼和特沃斯基提出了前景理论(Prospect Theory),该理论 结合了心理学和行为经济学,并考虑了决策者的心理特征,因此能够更好的表征决策 者的心理行为特征和对事物之间的联系。
水利 PPP 项目具有建设规模大、施工技术复杂、利益相关者众多、投资结构复 杂、对社会和环境影响大等特点,因此,在项目实施过程中会存在较多的风险。合理 分担政府和社会资本双方风险是项目顺利推进的前提和关键,针对政府和社会资本双 方进行风险分担即为决策过程。但是,由于此类风险具有模糊性、随机性及损失后果 严重性等特点,导致决策者在风险分担方案优选中对风险客观概率的认知不够理性、 决策信息的收集不够完整及信息处理能力有限,进而量化决策结果易受决策者有限理 性和心理偏好的影响,决策者会高估或低估某一事件的真实价值及其发生概率而做出 非理性的行为,随意性难以控制。而前景理论考虑了决策者的认知能力、风险承受能 力及心理特征,通过采用参考点变化量和主观概率优化决策理论,将决策者的价值感 受融入到决策中,更能准确反映决策者在不确定条件下的判断和决策行为,因此得到 众多学者的广泛关注与应用。
云模型是一种可以实现定性概念和定量数据进行相互转化的模型,利用计算机运 算生成无数的云滴,通过观察云滴的分布状况来得出结果,很好地刻画了风险的随机 性与模糊性,能够很好地解决水利PPP项目风险指标不确定性问题。
因此,本文综合运用云模型和前景理论,充分考虑利益相关者决策时存在的有限 理性和心理感知能力,针对决策信息的模糊性和随机性,优选出最优风险分担方案, 实现了利益相关者合理的控制风险,极大考虑了风险的不确定性和方案决策中主观因 素对决策者的影响。综上所述,云前景理论有着自身的优越性,较适合水利 PPP 项 目风险分担方案决策。
4.1.2可行性分析
许多学者在不同领域针对风险型多准则决策问题应用前景理论和云模型展开研 究,众多科研成果印证了应用前景理论和云模型的可行性和有效性。如赵坤等[49]针对 具有语言评价信息、准则权系数部分已知的多准则决策问题,提出一种基于前景理论 及云模型的决策方法。江新等[50]为保障水电工程施工应急响应决策的有效性,充分考 虑决策者的心理因素及决策过程的模糊性和随机性,建立基于前景理论及云模型的应 急响应方案综合决策方法。莫国莉等[51]针对国际股指决策过程中存在的随机性、模糊 性及决策者心理特征的影响,提出基于前景云的不确定语言多准则投资群决策方案, 将其应用到国际股指投资中。
4.2 决策问题分析
4.2.1决策信息处理
在水利 PPP 项目实施过程中,从项目识别开始,历经项目准备、项目采购、项 目执行,直至项目移交终止,政府和社会资本需要完成包括项目发起、项目筛选、物 有所值评价、财政承受能力论证等一系列操作,且其中牵涉利益相关者众多、投资结 构复杂,因此,在项目实施过程中会存在较多的风险。针对水利 PPP 项目风险分担 方案决策问题,风险决策信息的量化表达显得至关重要,然而,由于决策者自身认知 的局限性、风险的不确定性及复杂的决策环境,导致决策者很难将定性的决策信息精 确表达。1995 年,李德毅等[52]提出一种能将定性语言值和定量数域通过不确定关系 相联系的云模型,该模型能够较好地刻画出语言值模糊性和随机性之间的关联。目前, 云模型较为广泛地应用于数据挖掘、决策与评价等方面[53-60]。因此将云模型应用于水 利 PPP 项目的风险量化中,对模糊决策信息进行处理。
( 1)云模型定义及其数字特征
设C是定量论域U上的定性概念,若论域U中的元素X对C的确定度"C(X)是一 个具有稳定倾向的随机数,则元素X的隶属度"C(X)在论域U上的分布称为云,记为C(U), 即 uC(x): U^[0,1],V%e U均有uC(x)。
云模型是通过期望Ex、熵En、超熵He三个数字特征来表征定性概念的模糊性 和随机性。期望Ex是评价数据的均值,是云滴在空间上分布的期望,能够代表定性 概念的凝聚点。熵En是度量定性概念的不确定程度,熵值越大,表示定性概念越模 糊,对应取值范围越广,云滴的离散程度越大。超熵He表征了度量熵的不确定程度。
通常风险指标因素都是定性指标,具有一定的随机性和模糊性,各专家很难就评 价指标的重要性程度给出一个具体的数值,只能根据自己的工程经验给出一个区间值 估计,进行双边约束[&nm&max]。[&nm&max]分别表示专家认同的评语对应范围取值的 下界最小值和上界最大值。
(2)确定指标评语云模型
在建立水利 PPP 项目风险指标评语云模型之前,需要确定 PPP 项目风险指标评 语集。综合考虑风险管理能力、损失成本、感知水平以及承担意愿等因素对 PPP 项 目投资主体风险分担的影响,遵循公平、风险收益对等以及风险应由能有效控制的一 方承担的原则,在参考相关文献的基础上,将水利 PPP 项目风险分担比例划分为完 全由政府承担风险、主要由政府承担风险、风险由政府和社会资本均担、主要由社会 资本承担风险和完全由社会资本承担风险5种分担比例,由PPP项目库专家制定有 效论域U=[XmmXmax],根据云计算方法生成5朵与指标评语一一对应的评语云。具体 生成算法见表 4.1。
表 4.1 云模型生成算法
Tab.4.1 Cloud model generation algorithms
云模型 Ex En He
C n-1(Ex ”一1,En ”一1,He
+ + + +
2 2 2 2 X
X max En n 3 / 0.618
+—
2 He 旷3/0.618
+—
2
C ”―3 (EX ”一3 , E” n-3 ,He ”―3)
H H H H
2 2 2 2 X X
Ex。+ 0.382( max min) En 宀/0.618
+—
2 He n_,/0.618
+—
2
C+2(EX+2,2,2+2) X X n 3
Ex. + 0.382( max min) x 2/ 0 22 Eg / 0.618 He*】/0.618
C+1( Ex+1, E””,咎) n 3
Ex。+ 0.382( max min)/
0 2 2 Y V
0.382( max min) He。/0.618
c°( Ex0, E”0, He。) y 1 y max min
2 0.618E” 给定He0
C_i (Ex 】,En ], He 】) n 3
Ex。0.382( max min)/ Y V
0.382( max min) He©/0.618
C (Ex , E” , He ) n 3
Ex。0.382( max min) x 2/ En_\/0.618 He_\/0.618
C n-3 (EX n-3,E” n-3,He ”—3)
—2 — 2 — 2 — 2 Y V
Ex。0.382( max min) En n_5 /0.618
—2 He n_, / 0.618
2
C n—1 (EX n—1, En n—1, He n—1)
2 2 2 2 Xmin En ”_3 / 0.618
—-2- He n_3/0.618
—-2-
针对前面提出的5种风险分担比例,建立评语集S={S1,S2,S3,S4,S5},参考PPP项 目库专家设置的有效论域U=[0,1],按照上述云模型生成算法生成5朵云,根据“云越 大风险分担比例越高”的原则将5朵云分别对应{S1,S2,S3,S4,S5},其中5朵云数字参数 如表 4.2 所示。
 
表 4.2 风险评语云数字特征
Tab.4.2 Cloud digital characteristics of risk assessment
云模型 分担比例 Ex En He
C+ 2(比,En+<,He+2) S1 1.000 0.104 0.079
C+l(EX+1,11,11) S2 0.691 0.064 0.049
C0(Ex0,Eno,He0) S3 0.500 0.040 0.03
C_1(Ex_], En_、, He J S4 0.309 0.064 0.049
C (Ex ,En ,He ) S5 0 0.104 0.079
专家组由n名专家组成,每位专家对风险指标逐一给出分担评语,风险指标集表 示为 Z={Zi,Z2,...,Z”},其中 j=l,2,…n;专家表示为 DM={DMi,DM2”..,DMJ,其中 k=1,2,...,s; G0(DM))代表第k位专家对第j个风险指标的分担评语值,如表4.3所示。
表 4.3 风险指标评语云值
Tab.4.3 Cloud value of risk indicator review
险指标
专家 Z1 Z2 Zn
DM1 G(Z1(DMJ) G(Z2(DM1)) G(Z”(DMJ)
DM2 G0(DM2)) g(z2(dm2)) G(Z”(DM2))
 
DMs G(Z1(DMJ) g(Z2(dmj) G(Z”(DM”))
将风险指标评语值输入逆向云发生器生成数字特征(Ex,En,He),再代入正向云 发生器生成云图,通过判断云图的离散度与云厚度来分析专家评语的一致性,如果出 现云滴离散度或云厚度较大情况,将信息整理后反馈给专家组继续磋商,进行新一轮 评价,通过多次调整使专家之间意见趋于一致,得到最优指标评语云,即为各风险指 标预期云值参考点。
( 3)云距离及云可能度定义
基于两个一维正态云C1(Ex1,En1,He1)和C2(Ex2,E"2,He2),根据云模型的“3En"原 则, 可以计算两朵云之间的 Hamming 距离为:
D(C,,C) = ]dGC2); d GC2) (4.1)
其中:
 
3JEn2 + He,2 3 E”2 + He,2
(1 —丄—eL) Ex,—(1 — —-) Ex.
式中:d(C1,C2)表示两朵云之间的水平最短间距;d(C1,C2)表示两朵云之间的水平 最长间距。
由于无法比较两朵云模型的大小,导致价值函数中也无法应用云模型。鉴于此, 定义了云模型大小的比较方法,引入了 P(C1>C2)为C1>C2的可能度,可表示为:
D(C : G)
D(C *, C1) + D(C *, C2)
式中:C* (max Exi, max E”” max He)为两朵云的理想正态云,i = 1,2 ; D(C*, C1)和
iii
D(C*,C)为正态理想云C*与两朵云C1和C2之间的Hamming距离。若P(Cj > C2) > 0.5, 则 c> c2,否则,Gs c2。
4.2.2决策问题描述
假设针对某水利工程 PPP 项目风险分担方案决策比选,其中比选的风险分担方 案集A={A1A2,...Am},i=1,2...,m。分担方案的风险指标集Z={Z1,Z2,...,Z”},其中j=1,2,...n, 风险指标的权重向量W = {w1,w2,...,wn},约束条件为工”=1 w. = 1, w. > 0, j = 1,2,...,n。 风险Zj下可能发生的分担比例S={S1,S2,...,S5},分别表示为完全由政府承担风险、主 要由政府承担风险、风险由政府和社会资本均担、主要由社会资本承担风险和完全由 社会资本承担风险。每种风险按照发生概率很高、高、中等、低、很低存在5种自然 状态,其自然状态集合0 =迢,2,°3,仇,°5 },则在风险指标Zj下各自然状态发生0 的概率为p( 0 < pl < 1)。方案Ai在风险指标Zj下自然状态0的风险分担评语为vj, 得到方案的语言评价矩阵如表4.4。
表 4.4 方案的语言评价矩阵
Tab.4.4 Language evaluation matrix for programmes
方案 准则
Z1 Z2... Zn-1 Zn
& & & &
力1 v11 V;2 vh n
v1n1 n
v1n2 n
v1nl
A2 1 v121 1
v122 n
v2n1 n
v22 n
v2nl
 
A
m 叱1 Vm2 vLi vm 1 vm 2 v爲
概率 p1 pl p; p; P;
4.3 前景-云决策模型建立
4.3.1理论基础
针对水利 PPP 项目风险分担方案决策问题,经过云模型将不确定风险决策信息 模糊表达后,然后应用前景理论,修正最大主观期望效用理论,分析决策者在风险不 确定条件下的决策行为及特点,对风险分担方案进行决策。
该理论认为由于受外部因素及个体认知偏差的影响,人们在面对复杂、不确定的 决策环境时,决策者往往会根据自己的主观判断和直觉做出选择,其决策是自利且有 限理性的,同时其前景选择遵循特殊的心理过程和规律,而不是期望效用理论所假定 的各种公理。
该理论将决策分为编辑和评价两个过程,编辑阶段是数据处理和参考点选取,评 价阶段是依赖价值函数和权重函数对信息进行判断和计算。其决策过程能够反映出决 策者在决策中所表现出的有限理性。因此,其决策结果也更符合人本身所固有的思维 习惯。
根据前景理论,决策者的决策行为的前景值公式为:
n
V = = = pi)v(Axi) (4.3)
i=1
 
其中,Pi表示事件i发生的概率,比是事件i发生时相对于参考点的收益或损失; 叭p)为权重函数,v(Ax,)为价值函数。
(1)权重函数
研究表明决策者对事件客观概率 p 由于主观认知及知识储备的差异性而产生心 理效用偏差,鉴于此,通过权重函数兀(pj来反映决策者对客观概率的反应。权重函 数是决策者主观判断事件i发生的概率,其是Pi的函数,反映概率Pi对前景值的影响 程度。权重曲线是一条斜率大于 0 且小于 1 的曲线。权重函数具有的特征如下:
1) 权重函数是客观概率pi的非线性递增函数,且疋(0)= 0,兀(1) = 1;
2) 当事件发生的概率较小时,兀(p) > pt,此时决策者由于受到主观认知因素的 影响导致概率大于其实际值;除小概率事件发生外,均有戎p) < pt,此时决策者对 概率的主观判断小于其实际值;
3) 权重函数是一个反S型曲线,在概率较小的情况下是凹函数,在概率较大的 情况下是凸函数;
4)处于某临界值范围内,决策者对事件发生概率存在高估的现象,一旦超过该 临界值,决策者对事件发生概率存在低估现象。
权重函数计算公式:
 
(p7+(1 p)7)7
p'
1
(ps+(1—p)')'
式中, Axi >0是决策者相对于参照点处于收益时的情况, Axi <0是决策者相对于 参照点处于损失时的情况;p为某一情景状态的概率;7和5为控制曲率的参数。
(2)价值函数
价值函数表示不同可能结果,在决策者心中的相对价值。v(Ax,)是事件i相比参 考点的收益或损失Ax,的递增函数,反映了决策者对事件i的主观价值感受。价值函 数具有以下特征:
1) 当处于收益状态时,多数人是风险厌恶者;当处于损失状态时,多数人是风 险偏好者;
2) 在同等情况下,多数人对损失比收益更敏感;
3) 多数人对得失的判断往往由参照点决定。
价值函数计算公式:
 
(Ax,)", Ax, >0;
、-2(Ax,y, Ax: < 0.
式中:Ax,为决策指标值相对于心理预期的误差;"和0为决策者在不确定性条 件下的偏好程度,"和0值的大小分别表示决策者对某指标风险偏好或风险厌恶程度 的高低;2为风险规避系数,决策者对风险的敏感程度随其系数的增大而增大。
卡尼曼和特沃斯基认为损失以及收益的大小依据的是指标值与参考点的距离远 近,因此会随着参考点的改变而改变,是相对的。人们在决策过程中对于损失的敏感 度会高于对收益的敏感度,因此在面对即将带来的收益时,人们会有规避风险的趋势, 避免风险丢失稳定的收益;在面对即将带来的损失时,人们会有直观面对风险的趋势, 期望通过风险获取风险收益。
4.3.2心理参考点选取 决策者在面对复杂、不确定的决策环境时,往往会根据自己的主观判断和直觉做 出选择,其决策是自利且有限理性的,同时其前景选择遵循特殊的心理过程和规律, 一般通过与心理参照点对比衡量决策方案的收益和损失情况,因此,对于风险偏好心 理参考点的选取显得至关重要。目前针对心理参考点的选取,一般采用正负理想点[61]、 期望值[62]、预期值[63]等作为决策心理参考点。
本文针对心理参考点的选取问题,采用预期云值作为参考点,引入云理论,充分 考虑行为人的主观预期和决策信息的模糊性,能够客观反映决策者的真实决策过程, 通过设定预期云值作为方案比选收益或损失的参考点,计算云距离来反映各风险准则 评价云值与预期值的偏差,进而通过前景-云价值函数计算各备选方案的损益值。因 此,本文将应用4.2.1 节中风险指标评语云作为预期云值参考点。
4.3.3决策矩阵建立
通过将云模型引入到前景理论价值函数中,可以将云模型转化为风险分担评语, 然后结合云距离和云可能度定义,以云C1和C;为例,其中C;为心理参照点,从而得
到G的云前景价值函数如下:
 
本文根据投资者的心理参考价值的确定,通过下式得到各方案的云前景值:
sm
V =工工九(Pk)g) (4.7)
k=1 l=1,1 知
其中价值函数和权重函数分别为:
 
 
J (D(cj, C))笃 C > C
v( Cj=J-2(D(C;,C))〃,C < C
4.3.4决策指标权重的确定
考虑决策者对风险的心理承受能力以及预期收益,运用离差最大化方法建立其线 性优化模型,即
m 1 m n
max Z = :Vj-Vk^Wj
i=1 k=i+1 j=1
n
st.工 W = 1, w W H.
j=1
其中 H 为决策权重系数。
4.3.5决策方案排序
根据前景云值大小排序,选择最大值作为最优风险分担方案。
4.11)
j=1
5案例分析
5.1 工程项目概况
5.1.1项目背景
某水利 PPP 项目是一座以防洪、发电、航运为主,兼有灌溉等综合利用的水利 枢纽工程。正常蓄水位46.0m,防洪高水位49.0m,总库容11.87x109m3,防洪库容6x109 m3,电站装机3.6x105kw,船闸设计为1000t。项目完工后,每年可增长11.4亿度清 洁电能,提升枢纽上游77km通航环境,并可为下游33万亩农田提供充足的水源。 5.1.2建设内容
该水利PPP项目主要包含枢纽主体工程、7个库区防护工程和15片抬田工程。 枢纽工程总布置为:在河道主流区布置泄水闸,船闸在泄水闸左侧、电站厂房位于其 右侧,左、右两岸为混凝土重力坝,在坝身左右岸布置了灌溉取水口,坝轴线总长 845m。
枢纽主要建筑物沿坝轴线从左至右依次为:左岸混凝土重力坝长102.5m,船闸 段长47.0m,门库坝段长26.0m,18孔泄水闸长358.0m,厂房坝段长274.3m,右岸 混凝土重力坝长99.7m;设计坝顶高程51.20m。泄水闸墩顶高程53.00m,最大坝高 30.5m,重力坝段最大坝高22.1m,门库坝段最大坝高26.4m,厂房坝段最大坝高44.9m。 库区工程包括7个防护区,堤线总长57.809km,导排沟(渠)总长51.691km,排涝 泵站总装机容量17715kw;防护区15片抬田工程,抬田面积3.7万亩。 5.1.3项目合作机制
为缓解地方政府的财政压力,政府通过出让水电站 50 年特许经营权以吸引社会 资本参与建设该水利 PPP 项目,以提升项目的融资能力及提高项目的建设效率。通 过市场竞争机制,最终某社会资本以 39.16 亿元获得水电站经营权,并参与该项目的 投资建设。受让方依法成立 PPP 项目公司,社会资本持有项目公司 80%的股权,政 府持有项目公司 20%的股权。项目法人与项目公司按照机组投产时间逐台签署《机组 交接书》,负责收取水电站出让款和水电站资产移交事宜。
5.1.4PPP运作模式的必要性
(1)本项目采用 PPP 模式运作,以工程经营性功能和设施积极吸引社会资本。 水利工程通常兼具公益性和经营性,为提高社会资本参与项目的积极性,满足社会资 本对预期收益的心理需求,可利用工程的经营性功能和设施,积极吸引社会资本投入, 极大的缓解了地方政府的资金压力。该工程通过赋予社会资本方水电站 50 年特许经 营权,有助于更好吸引社会资本参与工程建设运营。
( 2)通过市场竞争机制择优选择社会投资主体。选择具备融资能力强、技术管 理优势明显的投资主体是建立政府与社会资本合作(PPP)机制的关键。在招标过程 中,向多家有投资意向的社会资本发出邀请函,通过投资洽谈、竞争性报价等方式选 择中标企业,体现了高效、经济、公平的特点。
(3)通过合同明确责权关系。通过规范、严谨的合同来规范参与各方的权利和 义务,可以有效约束各参与主体的行为,通过合理科学的形式给与参与方一定的激励, 以促使项目顺利推进。该项目在实施中,利益相关主体间签订了水电站出受让合同、 发电机组交接书、购售电合同书等多项合同,明确了利益主体间的权责利关系,有助 于项目的顺利实施和运营。
5.2 风险指标心理参考点的确定
政府方根据该水利 PPP 项目的基本情况、工程特点、当地的建设环境,并结合 自身的项目管理经验以及对项目的控制能力的基本要求,邀请政府建管机构、项目投 融资方、设计方、施工方及PPP项目研究机构等相关方面的10位专家以问卷调查方 式对本项目风险指标的分担进行评价,采取重复多轮匿名调查,根据每位专家的回复 意见通过多次反馈处理后最终形成专家相对一致的评价意见。在此处以前10个风险 指标为例进行打分,经过多轮反馈打分得到的结果如表5.1所示:
表 5.1 风险指标分担比例打分表
Tab.5.1 Risk indicators ratio scoring table
DM Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Z7 Z Z Z10
DM] 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.500 0.309 0.500
DM2 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.691 0.500 0.309 0.500
DM3 0.691 0.691 0.500 0.691 0.500 0.500 0.691 0.500 0.309 0.309
DM4 1.000 1.000 0.500 1.000 0.500 0.500 0.691 0.691 0.500 0.691
DM5 1.000 1.000 1.000 1.000 0.691 0.691 0.500 0.309 0.500 0.500
DM6 0.691 1.000 0.691 1.000 0.691 0.691 0.500 0.691 0.500 0.309
DM7 1.000 1.000 0.500 1.000 0.500 0.309 0.691 0.309 0.309 0.309
DM8 0.691 0.691 1.000 0.691 1.000 0.309 0.309 0.500 0.691 0.500
DM9 0.691 0.691 0.500 1.000 1.000 0.691 0.500 0.500 0.691 0.500
DM10 0.691 0.691 0.500 0.691 0.691 0.500 0.500 0.500 0.309 0.500
以表5.1中风险指标Z1为例,各专家对“政策不稳定风险”的分担打分G(Z1(DMj)) 为:(0.691,0.691,0.691,1.000,1.000,0.691,1.000,0.691,0.691,0.691),代入逆向云发生器 得到Z1的数字特征(Ex, En,He)为(0.787,0.058,0.04),代入正向云发生器得到Z1 的云图,如图 5.1 所示:
政策不稳走凤险
 
0.65 0.7 0.75 0 8 0.85 0.9 0.95 1
评怕T直
图 5.1 风险指标打分云图
Fig.5.1 Cloud map of risk indicator score
按照上述方法对该水利 PPP 项目剩余风险指标进行一一评价打分,得到该水利
PPP项目风险指标预期云参照点,结果如下表5.2所示:
表 5.2 各风险指标心理参考点
Tab.5.2 Psychological reference points of risk indicators
指标 心理参考点 指标 心理参考点 指标 心理参考点
Z1 (0.787,0.060,0.04) Z2 (0.815,0.050,0.04) Z (0.657,0.072,0.04)
Z4 (0.846,0.058,0.04) Z (0.696,0.069,0.04) Z6 (0.557,0.048,0.04)
Z (0.576,0.072,0.04) Z (0.500,0.046,0.04) Z (0.443,0.068,0.04)
Z10 (0.462,0.048,0.04) Zn (0.250,0.058,0.04) Z12 (0.420,0.045,0.04)
Z13 (0.520,0.058,0.04) Z14 (0.280,0.072,0.04) Z15 (0.180,0.082,0.04)
Z16 (0.220,0.056,0.04) Z17 (0.260,0.042,0.04) Z18 (0.570,0.072,0.04)
Z19 (0.350,0.078,0.04) Z20 (0.320,0.052,0.04) Z21 (0.260,0.068,0.04)
Z22 (0.120,0.086,0.04) Z23 (0.160,0.092,0.04) Z24 (0.480,0.062,0.04)
Z25 (0.590,0.086,0.04)
5.3风险分担方案优选
5.3.1构建决策矩阵
政府和社会资本方依据上述水利 PPP 项目风险分担原则和分担机制,并结合该 水利 PPP 项目特点、工程现场建设环境以及双方专家的工程项目经验,双方经过多
轮谈判,历经数月,最终得出了 3 套双方均有意向接受的风险分担方案,即方案集 A={A1,A2,A3}。将该水利PPP项目风险分担比例划分为完全由政府承担风险、主要由 政府承担风险、风险由政府和社会资本均担、主要由社会资本承担风险和完全由社会 资本承担风险5种分担比例,表示为S={S1,S2,S3,S4,S5}。其具体风险分担方案如下表 5.3 所示:
表 5.3 风险分担方案
Tab.5.3 Risk sharing scheme
方案 A1 A2 A3
风险指标 自然状态 概率
政策不稳定
风险Z1 01 0.05 S1 S1 S1
0.12 S1 S1 S2
03 0.16 S1 S2 S2
04 0.35 S2 S2 S3
05 0.32 S2 S3 S1
政府干预风
险Z2 01 0.04 S1 S1 S2
02 0.08 S2 S1 S2
03 0.24 S2 S3 S2
04 0.16 S2 S2 S3
05 0.48 S3 S2 S3
公众反对风
险Z3 01 0.05 S1 S2 S1
02 0.05 S1 S2 S2
03 0.12 S3 S2 S3
04 0.38 S2 S3 S3
05 0.4 S1 S3 S2
政府信用风
险Z4 01 0.01 S1 S2 S1
02 0.04 S1 S2 S1
03 0.15 S1 S2 S2
04 0.35 S2 S3 S2
05 0.45 S2 S3 S2
法律体系完
备风险Z5 01 0.15 S2 S1 S2
02 0.20 S2 S1 S2
03 0.35 S3 S2 S3
 
 
0.15 S3 S2 S3
05 0.15 S3 S2 S3
合作协议更
改风险Z6 91 0.15 S3 S2 S3
02 0.22 S3 S2 S3
03 0.25 S3 S3 S3
04 0.16 S3 S3 S2
05 0.22 S3 S3 S2
PPP协议主
体违约风险
Z7 01 0.05 S4 S4 S3
02 0.08 S4 S4 S3
03 0.25 S4 S4 S3
04 0.22 S4 S4 S4
05 0.4 S4 S4 S4
水土保持风
险Z8 01 0.05 S3 S3 S3
02 0.05 S3 S3 S3
03 0.25 S3 S3 S3
04 0.35 S4 S3 S3
05 0.3 S4 S3 S3
洞室岩体崩
塌风险Z9 01 0.05 S3 S3 S4
02 0.08 S3 S3 S4
03 0.22 S3 S3 S4
04 0.22 S3 S4 S4
05 0.43 S3 S4 S4
边坡失稳风
险Z10 01 0.05 S3 S3 S3
02 0.06 S3 S3 S3
03 0.22 S3 S4 S3
04 0.3 S3 S4 S4
05 0.37 S3 S4 S4
利率变动风
险Zu 01 0.06 S3 S3 S3
02 0.08 S3 S3 S3
03 0.12 S3 S4 S3
04 0.35 S4 S4 S3
05 0.39 S4 S4 S3
 
 
税率变动风
险Z12 01 0.05 S3 S4 S4
02 0.08 S3 S4 S4
03 0.12 S3 S3 S4
04 0.25 S3 S3 S4
05 0.5 S3 S3 S4
通货膨胀风
险Z13 01 0.12 S3 S3 S3
02 0.16 S3 S3 S3
03 0.22 S4 S3 S4
04 0.25 S4 S4 S4
05 0.25 S4 S4 S4
社会资本投
资意愿变动
风险Z14 01 0.05 S4 S3 S4
02 0.16 S4 S3 S4
03 0.12 S4 S4 S3
04 0.26 S4 S4 S3
05 0.41 S4 S4 S3
勘察设计风 险Z15 01 0.02 S3 S4 S3
02 0.06 S3 S4 S3
03 0.12 S3 S4 S3
04 0.35 S4 S4 S4
05 0.45 S4 S4 S4
成本超限风
险Z16 01 0.02 S4 S3 S3
02 0.02 S4 S3 S3
03 0.12 S4 S4 S4
04 0.36 S4 S4 S4
05 0.48 S4 S4 S4
建设质量问
题风险Z17 01 0.02 S3 S4 S4
02 0.03 S3 S4 S4
03 0.08 S4 S4 S4
04 0.38 S4 S4 S4
05 0.49 S4 S4 S4
移民搬迁风
险Z18 01 0.05 S2 S3 S2
02 0.06 S2 S3 S2
 
 
03 0.12 S2 S3 S3
04 0.35 S3 S3 S3
05 0.42 S3 S3 S4
防洪度汛风 险Z19 01 0.02 S3 S4 S4
02 0.03 S3 S4 S4
03 0.05 S4 S4 S4
04 0.35 S4 S4 S4
05 0.55 S4 S4 S4
组织管理风 险Z;0 01 0.02 S3 S4 S4
02 0.03 S3 S4 S4
03 0.05 S4 S4 S4
04 0.25 S4 S4 S4
05 0.65 S4 S4 S4
完工风险Z21 01 0.05 S3 S3 S4
02 0.05 S3 S3 S4
03 0.16 S4 S3 S4
04 0.32 S4 S3 S4
05 0.42 S4 S3 S4
运营成本超 支风险Z;; 01 0.02 S3 S4 S3
02 0.03 S3 S4 S3
03 0.15 S3 S4 S4
04 0.36 S4 S4 S4
05 0.44 S4 S4 S4
发电效益低
Z23 01 0.02 S4 S3 S4
02 0.03 S4 S3 S4
03 0.25 S4 S4 S4
04 0.35 S4 S4 S4
05 0.35 S4 S4 S4
市场需求变
化风险Z24 01 0.02 S3 S4 S3
02 0.02 S3 S4 S3
03 0.06 S4 S4 S3
04 0.38 S4 S4 S3
 
 
05 0.52 S4 S4 S3
01 0.01 S2 S3 S3
特许经营期 02 0.01 S2 S3 S3
03 0.08 S3 S3 S3
 
缩减风险Z25
04 0.35 S3 S3 S3
 
05 0.55 S3 S3 S3
在各自然状态下,针对不同的风险组合方案,由于决策者对风险的感知存在差异, 从而产生不同的心理参考点,因此本文以预期云值作为参考点,依据式(4.1)-(4.4), 计算出各风险分担决策方案在 5 种自然状态下的云前景值。其中,根据文献[49、57]的 研究成果,本文将前景价值函数和权重函数的参数取值为:a=0=0.88,2=2.25,/=0.61, 5=0.69。通过计算得到各方案风险分担决策指标在各自然状态下的云前景值,如下 表5.4所示:
表 5.4 风险分担决策指标云前景值
Tab.5.4 Cloud foreground value of risk sharing decision index
方案 力1 力2 力3
风险指标 自然状态
政策不稳定风险Z1 01 0.075 0.075 0.075
02 0.116 0.116 0.048
03 0.134 0.055 0.055
04 0.081 0.081 -0.074
05 0.077 -0.070 0.188
政府干预风险Z 01 0.048 0.048 -0.016
02 -0.024 0.068 -0.024
03 -0.047 -0.159 -0.047
04 -0.037 -0.037 -0.125
05 0.167 -0.072 -0.246
公众反对风险Z 01 0.062 -0.030 0.062
02 0.062 -0.030 0.016
03 -0.075 -0.052 -0.075
04 0.044 -0.151 -0.151
05 0.174 -0.156 0.045
01 0.022 -0.004 0.022
 
 
政府信用风险Z4 02 0.047 -0.010 0.047
03 0.090 -0.023 -0.023
04 -0.039 -0.204 -0.039
05 -0.046 -0.240 -0.046
法律体系完备风险Z5 01 0.028 0.108 0.028
02 0.032 0.124 0.032
03 -0.138 0.042 -0.138
04 -0.083 0.028 -0.083
05 -0.083 0.028 -0.083
合作协议更改风险Z6 01 -0.042 0.043 -0.042
02 -0.053 0.052 -0.053
03 -0.058 -0.058 -0.058
04 -0.044 -0.044 0.044
05 -0.053 -0.053 0.052
PPP协议主体违约风险Z7 01 0.032 0.032 0.082
02 0.039 0.039 0.099
03 0.041 0.041 0.105
04 0.033 0.033 0.033
05 0.039 0.039 0.039
水土保持风险Z8 01 0.007 0.007 0.007
02 0.007 0.007 0.007
03 0.017 0.017 0.017
04 -0.180 0.020 0.020
05 -0.164 0.018 0.018
洞室岩体崩塌风险Z9 01 0.028 0.028 -0.015
02 0.036 0.036 -0.020
03 0.058 0.058 -0.037
04 0.058 -0.037 -0.037
05 0.082 -0.056 -0.056
边坡失稳风险Z10 01 0.011 0.011 0.011
02 0.013 0.013 0.013
03 0.024 -0.116 0.024
 
 
04 0.028 -0.140 -0.140
05 0.031 -0.159 -0.159
利率变动风险Z11 01 0.044 0.044 0.044
02 0.051 0.051 0.051
03 0.062 0.019 0.062
04 0.032 0.032 0.104
05 0.034 0.034 0.111
税率变动风险Z12 01 0.015 -0.041 -0.041
02 0.019 -0.054 -0.054
03 0.023 0.023 -0.069
04 0.033 0.033 -0.107
05 0.048 0.048 -0.166
通货膨胀风险Z13 01 -0.038 -0.038 -0.038
02 -0.045 -0.045 -0.045
03 -0.157 -0.055 -0.157
04 -0.169 -0.169 -0.169
05 -0.169 -0.169 -0.169
社会资本投资意愿变动风
险Z14 01 0.006 0.038 0.006
02 0.011 0.067 0.011
03 0.009 0.009 0.058
04 0.013 0.013 0.085
05 0.017 0.017 0.107
勘察设计风险Z15 01 0.032 0.014 0.032
02 0.056 0.024 0.056
03 0.079 0.034 0.079
04 0.058 0.058 0.058
05 0.067 0.067 0.067
成本超限风险Z16 01 0.010 0.027 0.027
02 0.010 0.027 0.027
03 0.026 0.026 0.026
04 0.044 0.044 0.044
05 0.052 0.052 0.052
 
 
建设质量问题风险Z17 01 0.023 0.009 0.009
02 0.029 0.011 0.011
03 0.019 0.019 0.019
04 0.041 0.041 0.041
05 0.047 0.047 0.047
移民搬迁风险Z18 01 0.021 -0.039 0.021
02 0.023 -0.043 0.023
03 0.032 -0.066 -0.066
04 0.053 -0.125 -0.125
05 0.063 -0.140 -0.140
防洪度汛风险Z19 01 -0.052 -0.009 -0.009
02 -0.067 -0.012 -0.012
03 -0.017 -0.017 -0.017
04 -0.054 -0.054 -0.054
05 -0.073 -0.073 -0.073
组织管理风险Z20 01 -0.045 -0.009 -0.009
02 -0.058 -0.012 -0.012
03 -0.017 -0.017 -0.017
04 -0.044 -0.044 -0.044
05 -0.083 -0.083 -0.083
完工风险Z21 01 0.040 0.040 0.009
02 0.040 0.040 0.009
03 0.017 0.070 0.017
04 0.023 0.099 0.023
05 0.027 0.114 0.027
运营成本超支风险Z;2 01 0.036 0.019 0.036
02 0.045 0.024 0.045
03 0.102 0.054 0.054
04 0.083 0.083 0.083
05 0.092 0.092 0.092
01 0.016 -0.032 0.016
02 0.020 -0.042 0.020
 
 
发电效益低Z23 03 0.058 0.058 0.058
04 0.069 0.069 0.069
05 0.069 0.069 0.069
市场需求变化风险Z24 01 0.008 -0.030 0.008
02 0.008 -0.030 0.008
03 -0.060 -0.060 0.015
04 -0.181 -0.181 0.036
05 -0.223 -0.223 0.044
特许经营期缩减风险Z25 01 0.008 -0.018 -0.018
02 0.008 -0.018 -0.018
03 -0.067 -0.067 -0.067
04 -0.163 -0.163 -0.163
05 -0.220 -0.220 -0.220
进而,依据式(4.4)计算各风险分担决策方案在不同准则条件下的云前景值Vj, 计算结果如表 5.5 所示:
表 5.5 各风险分担方案云前景值
Tab.5.5 Cloud foreground value of risk sharing schemes
风险指标 A1 A2 A3
政策不稳定Z1 0.483 0.257 0.292
政府干预风险Z 0.107 -0.152 -0.458
公众反对风险Z3 0.267 -0.419 -0.103
政府信用风险Z4 0.074 -0.481 -0.039
法律体系完备风险Z5 -0.244 0.330 -0.244
合作协议更改风险Z6 -0.250 -0.060 -0.057
PPP协议主体违约风险Z7 0.184 0.184 0.358
水土保持风险Z8 -0.313 0.069 0.069
洞室岩体崩塌风险Z9 0.262 0.029 -0.165
边坡失稳风险Z10 0.107 -0.391 -0.251
利率变动风险Z11 0.223 0.180 0.372
税率变动风险Z12 0.138 0.009 -0.437
通货膨胀风险Z13 -0.578 -0.476 -0.578
社会资本投资意愿变动风险Z14 0.056 0.144 0.267
勘察设计风险Z15 0.292 0.197 0.292
成本超限风险Z16 0.142 0.176 0.176
建设质量问题风险Z17 0.158 0.127 0.127
移民搬迁风险Z18 0.192 -0.413 -0.287
防洪度汛风险Z19 -0.262 -0.165 -0.165
组织管理风险Z;0 -0.247 -0.165 -0.165
完工风险Z21 0.147 0.363 0.085
运营成本超支风险Z;2 0.358 0.272 0.310
发电效益低Z;3 0.232 0.122 0.232
市场需求变化风险Z;4 -0.448 -0.524 0.111
特许经营期缩减风险Z25 -0.434 -0.486 -0.486
5.3.2决策指标权重的确定
投资者充分考虑该项目的战略价值、功能定位、预期收益、可融资性、风险管理 要求以及参照以往水利工程风险偏好选择,并结合该项目施工现场调研结果,得到对 应的不完全确定的风险系数空间H。进而,根据离差最大化方法及不完全确定的风险 系数空间H建立如下所示的优化模型:
MAXV(W)=0.261W1+0.565W2+1.002W3+0.997W4+1.148W5+0.193W6+0.174W7+0.2 44W8+0.427W9+0.638W10+0.235W11+0.575W12+0.204W13+0.211W14+0.190W15+0.034W16 +0.031W17+0.731W18+0.097W19+0.082W20+0.494W21+0.124W22+0.110W23+0.711W24+0.0 52W25
015 < W V 0.2
0.049 < W < 0.052
0.125 < W < 0.14
0.028 < W < 0.031
0.043 < W < 0.045
< 0.046 < W < 0.048
0.115 < W < 0.12
0.026 < W < 0.027
25
工W亠1
j=1
Wj > 0,丿=1,2,...,25
W1>W3>W7>W14>W2>W6>W5>W13>W12>W11>W4>W17>W8>W19>W9>W15>W16>W10>
W22>W21>W20>W18
通过Matlab软件遗传算法(genetic algorithm,GA)工具箱模块,首先将自变量 的约束条件导入,程序会自动模拟生成一组向量;然后,代入目标函数得到一个最大 值;最后,如果最大值有提升空间,程序将自动迭代直至获得最优解,依据此可计算 出最优模型的权重系数向量:
W*={0.199,0.051,0.139,0.028,0.044,0.047,0.119,0.026,0.021,0.005,0.028,0.028,0.028 ,0.077,0.021,0.021,0.027,0.001,0.026,0.005,0.006,0.007,0.014,0.014,0.014}。 5.3.3决策方案排序
根据式(4.6)计算出3个方案的综合云前景值:71=0.136, 5=0.007, ^=0.057, 得到方案排序为:
Al A A3 A A2
因此,方案A1为最优水利PPP项目风险分担决策方案。首先,该方案在政治和 法律风险上几乎由政府承担,而自然风险倾向于政府和社会资本双方均担;其次,除 社会资本投资意向变动风险主要由社会资本承担外,金融风险主要以政府和社会资本 均担为主;最后,针对建设和运营风险,除移民搬迁和特许经营期缩减风险主要由政 府承担,社会资本方承担绝大部分风险。在整个项目方案实施中,采用方案 A1 对该 项目的风险进行分担,严格满足由风险控制力强的一方承担、考虑风险上限及风险与 收益相对应等原则,最终有效控制了风险。
进一步分析,将基于云模型和前景理论的方案决策方法与现有方法相比,从指标 评语云模型的生成到各指标云前景值的确定以及各指标最优权重的计算都充分考虑 了模糊性和随机性问题;同时,本研究充分考虑决策者获取信息和处理信息存在的局 限性,弥补现有方法所得决策结果无法反映的问题,体现了该决策模型的可行性和科 学性。
6结论与展望
6.1 研究结论
开发水利不但能够持续不断的提供电力,还具备防洪、灌溉、航运、供水及旅游 等社会综合效益。鉴于此,国家对水利投资力度不断加大,梯级水利枢纽逐渐增多。 然而,在实际水利投资开发中,投资建设的水利工程容易产生高投资、低效率、高消 耗的问题,难以提高基建的建设质量和效率。在深化改革的大背景下,政府全面推广 ppp模式,地方政府陆续开始引用PPP模式,与社会资本方合作开发水利工程项目。 PPP模式应用在水利工程项目上还处于初始摸索阶段,由于水利工程PPP项目投入资 金大、合作周期长、作业条件差、施工技术复杂及利益方众多等特点,导致其应用过 程中必将存在诸多风险源,而整合政府和社会资本的资源优势实现对风险的合理分担 将显得至观重要。
当前在水利工程 PPP 项目风险分担方案决策中,主要依靠决策者的自身经验及 有限理性对风险分担方案进行决策。然而,由于决策者存在心理和行为认知偏差、决 策信息的模糊性以及风险发生的随机性等问题,从而导致决策结果往往存在一定的不 足。鉴于此,本文以水利 PPP 项目为切入点,针对风险分担方案决策问题,综合运 用云模型理论和前景理论,充分考虑决策者的心理效用和不确定性的信息,建立基于 改进云模型的风险分担方法,最后通过案例验证了该方法的有效性。主要的研究结论 如下:
(1)通过对水利工程 PPP 项目参与方进行分析,最终确定以政府和社会资本两 方作为风险分担主体。此外,通过对文献的分析与整理,归纳水利工程 PPP 项目风 险分担的三个主要原则:与风险承担能力相适应、风险分担与收益分配相一致及风险 承担的上限原则。最后,对水利工程PPP项目风险分担机制进行了深入的分析。
(2) 分析了水利工程PPP项目的风险特点、风险指标识别方法及原则,最终从 项目外部风险和项目内部风险整理出水利工程PPP项目风险因素清单。
(3) 综合运用云模型和前景理论对水利工程PPP项目风险分担方案进行决策分 析,应用前景理论充分考虑决策过程中定量化决策者的心理行为影响,以预期云作为 参照点,避免出现因主观因素而出现非理性决策行为的发生;同时,应用云模型将风 险条件下各种不确定性通过云滴的形式表达出来,使结果更加科学合理。
6.2 研究展望
关于水利工程 PPP 项目风险分担决策问题是一个复杂的系统工程,本文选取政 府和社会资本双方为风险分担主体,通过考虑行为人的心理认知偏差、知识水平差异 对决策结果的影响,构建前景云价值函数,计算各方案之间的收益或损失值,将最大 前景云值所对应的方案作为最优风险分担方案。尽管本研究对水利工程 PPP 项目风 险分担决策取得了一定的研究成果,但是由于个人知识水平与能力的限制,以下方面 还需要进一步开展研究。
(1)对水利工程PPP项目风险分担因素的识别,要结合大量的历史数据和专家 们的丰富经验,建立相应的信息库,利用大数据信息技术,进行定量分析,从而建立 更加科学、准确、全面的PPP项目风险指标清单。
(2)前景云值的准确性依赖于投资者心理参考点的选取,而心理参考点的选取 依靠决策者的主观感受和以往经验,导致存在差异性,如何科学合理的选取心理参考 点将是以后研究的重点。
参 考 文 献
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