袁宏川，周缘缘

(三峡大学水利与环境学院，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

经济持续发展、城市化进程加快等客观背景决定了人们对污水处理项目的需求不断增加，伴随着国家相关PPP文件的出台，大多数污水处理项目以PPP模式进行规划和建设。为了更好地规避风险、减少损失，应当对PPP污水处理项目进行风险评价。同时，众多学者也在PPP污水处理项目上进行大量分析研究。如罗媛媛[1]从物有所值的角度分析其PSC值的构成，运用集值统计法对风险进行定量分析，构建模型并引入实例验证其可操作性；如王洪强等[2]从合同设计和风险分担的角度出发设立PPP项目定价模型，通过实例验证合理性并为PPP项目合理定价提供理论支持；谭量等[3]引进实例，建立以模糊数学法和层次分析法为基础的评价模型，对污水处理厂风险进行评价。但目前对于此类项目的投资风险评价的研究尚不完善。故本文由此背景出发，进行研究。由于PPP污水处理项目投资风险受到众多因素的影响，研究常常受到不确定性和模糊性的干扰。然而，云模型却能将定性概念进行转换，将数据经过MATLAB软件的处理得出待研究对象的实际云图，通过对云图的直观分析得出结论。故本文运用云模型，评价PPP污水处理项目的投资风险，并引入实例验证其可操作性。

1 云模型理论

云模型是由我国工程院院士李德毅教授于1995年提出，广泛用于语言处理、数据分析、决策分析等领域[4]。云模型中3个参数表征出云图，期望Ex是云图中最能体现其定性概念的点，熵En表现为云的厚度，超熵He表现为熵的不确定性。定性概念的3个基本参数同样拥有运算规则，具体见表1。

表1 云模型运算规则Tab.1 Table of cloud calculation rule

利用MATLAB软件得到云图后，会发现云图仅显示存在范围，并不十分精准，要想得到精确的定性判断则需要进行相似度检验[5]。计算公式如下：

(1)

式中：Ex为云模型的期望；Exj、Enj为第j个标准评价云的期望熵。

按照式(1)中计算云模型与标准评价云模型的相似度λi，按照最大隶属度原则，相似度最大的λi对应的标准评价云模型就是云模型的评价结果。

2 构建PPP污水处理项目风险指标体系

虽然污水处理厂属于不以盈利为目的的公共项目，但站在全局的角度，仍需考量损失风险的大小。污水处理项目的核心就是污水处理工艺，着重于接收污水的水量水质情况，处理污水所需场地的限制，排放标准以及污水处理费收取等。这些特点使其风险体系不同于其他PPP项目。

根据相关项目具体实施情况和相关文献[6-8]，将风险划分为政策合规性风险、市场风险、自然风险、建设风险、运营风险等5个一级指标，然后进行二级指标分类。

根据相关资料文献，运用德尔菲法对各个指标进行打分并求得权重。具体指标及其权重见表2。

3 实例分析

某污水处理项目，作为第一批PPP试点工程，投资风险不容忽略。故邀请10名专家(技术专家3名，商务专家3名，法律专家2名，环境专家2名)，根据工程经验对风险接受程度进行评价。

10名专家对各指标的风险接受程度进行评估，结果见表3。

表2 PPP污水处理项目风险评价指标Tab.2 Evaluation index system of investment risk of Sewage treatment plant PPP project

3.1 待评价指标云模型

将表3的数据，借助MATLAB，利用逆向发生器得出各评价指标的云模型，见表4。

3.2 二级指标标准云模型

为对本项目风险情况进行进一步评价，还需对风险进行等级划分。此处将风险等级划分为5个等级，分别为风险很低C1(Ex1,En1,He1),风险较低C2(Ex2,En2,He2)，风险可接受C3(Ex3,En3,He3),风险较高C4(Ex4,En4,He4),风险很高C5(Ex5,En5,He5),待评价指标取值范围为[Xmin，Xmax],待评价指标标准云模型数字特征按照表5中计算规则进行计算。

以二级指标中的合规性风险A1为例进行说明，该指标取值范围为[0,8],参照式表5，得出该指标的标准云模型，见表6。

表3 专家评分结果Tab.3 Summary of expert score

表4 待评价指标云模型Tab.4 Evaluation indicator cloud model

表5 云模型数字特征计算规则表Tab.5 Cloud model digital feature calculation rule table

注：He3为常数，可根据具体情况进行调整。

表6 指标A1的标准云模型Tab.6 Standard cloud model for indicator A1

3.3 二级指标云模型评价

对A1指标进行定性评价时，借助MATLAB软件，利用正向云发生器，将A1指标云模型与其标准云模型绘制在同一张云图中，如图1。

在图1中，横坐标线图从左至右依次表示为风险很低，风险较低，风险可接受，风险较高，风险很高。

由图1可知，指标A1指标云模型落在标准云模型中的风险较低和风险可接受之间，故A1评价结果在风险较低和风险可接受之间。

为使评价结果更加精确，现利用式(1)进行相似度检验。经检验λj1=(0.000 024)，λj2=(0.026 3)，λj3=(0.817 45)，λj4=(0.016 53)，λj5=(0.000 002 28)，根据最大隶属度原则，确定A1结果为风险可接受。

其他二级指标定性结果此处省略验证过程。

3.4 一级指标云模型评价

运用表1中的运算规则，得各一级指标的指标云模型，见表7。

表7 一级指标综合云模型Tab.7 First-level indicator integrated cloud model

已知一级指标综合云模型，故需求出其标准云模型才可评价。按照表5得出各一级指标的标准云模型，结果见表8。

表8 一级指标标准云模型Tab.8 Primary indicator standard cloud model

得到一级指标标准云模型后，借助MATLAB，将指标云模型与标准云模型绘制在同一云图当中。由图可知，5个一级指标的评价结果均落在风险较低和风险可接受之间。图在此处省略。

进行精确度检验，经计算可知，5个一级指标的结果均为风险可接受。

3.5 污水处理厂云模型评价

已有一级指标综合云模型后，可对本项目进行云模型评价。将表6中各一级指标综合云模型，利用表1运算规则，得到本污水处理厂项目综合云模型为(47.55，2.876，1.131)。本项目取值范围为[0,100]，经过表5计算可得标准云模型，结果见表9。

表9 本项目综合标准云模型Tab.9 The project comprehensive standard cloud model

已知项目综合云模型与标准云模型，借助MATLAB，利用正向发生器，将之绘制在一张云图中，具体情况见图2。

在图2中，线图从左至右依次表示风险很低，风险较低，风险可接受，风险较大，风险很大。

由图2可知，本项目综合云模型云滴图像大致落在风险较低和风险可接受之间，故可确定项目风险定性结果为风险较低和风险可接受之间。

为进一步确定具体定性结果，进行相似度检验，利用式(2)计算得，λj1=(0.000 0236)，λj2=(0.032 7),λj3=(0.784),λj4=(0.003 3),λj5=(0.000 002 5)。依据最大隶属度原则，确定本项目评价结果为风险可接受。

综合以上，本项目最终评价结果为风险可接受，这与实际审批情况相一致，表明将云模型应用于PPP污水处理项目进行风险评价这一方法切实可行，验证了其可操作性。

4 结 语

(1)本文运用云模型的方法，解决相关PPP污水处理项目的投资风险问题，希望为今后的相关项目提供经验和借鉴，合理规避风险、尽量减少损失。

(2)利用云模型对 PPP污水处理项目进行风险评价，成功地消除随机性及模糊性等因素的影响，绘制出的云图将项目实际情况直观的表现出来，使评价结果更加直观。

(3)本文虽已建立PPP污水处理项目的风险评价指标体系，但仍然存在遗漏的部分，从而影响最终评价结果。因此，更加全面的指标体系仍待深入研究。