孙丽洁

华北电力大学经济与管理学院

0 引言

能源随着因过度开采而逐渐匮乏，环境污染和全球变暖等环保问题日益严峻，节能环保的电动汽车得到各国政府与企业的重点关注。有关数据显示，全球新能源汽车销售量在2011年时仅为5万辆，而2017 年全球电动汽车市场保有量累计达到300多万辆，同比增长54%，预计2030年全球电动汽车保有量将达1 300万辆[1]。截至2019年6月底，中国新能源汽车保有量为344 万辆，其中纯电动汽车保有量为281万辆，处于世界领先水平，但我国配套充电基础设施建设较为落后，不仅存在总量不足的问题，结构性矛盾也较为突出，限制了电动汽车产业的进一步发展[2]。因此，中国政府近几年来显著加大了对充电基础设施的重视程度，出台了一系列政策文件鼓励充电基础设施PPP项目建设运营，对于吸引社会资本起到了巨大的的推动作用[3]。

充电基础设施项目具有准公共品性质，初期投资额大，运营维护时间长，投资回收周期长。PPP模式作为一种创新的项目融资和建设的方式，通过公共部门与私营部门建立长期合作关系，能够有效实现多方主体资，推进电动汽车充电基础设施建设和发展。但是，采用PPP模式的项目一般具有参与主体众多、利益诉求多样、实现方式复杂以及不确定性因素多等特点，容易发生各种风险[4]，所以需要详细地评估项目在各种层面和各个环节潜在的风险因素，并按项目参与方的特点进行风险分配，使不同参与方之间的责任和收益相匹配[5]。因此，对于电动汽车充电基础设施PPP项目的风险进行有效的识别、评价、分析并采取措施应对，提升风险防范水平和应对能力，对充电基础设施PPP项目的推广实施和我国电动汽车行业的健康发展具有积极的作用。

PPP模式最早起源于英国。目前，国外关于PPP项目风险的研究较为丰富，学者们主要关注风险的定性识别、定量评估和分担机制等方面。Darrin Grimsey等人[6]总结了PPP项目常见的九种风险，并运用预期成本、蒙特卡罗模拟、敏感分析等方法进行风险评估。Li Bing等人[7]从宏观、中观、微观三个层面进行风险识别，并分析了PPP 项目中风险分担偏好。Jae-ho Choi等人[8]通过文献研究和专家调查法对比分析了私人企业面对风险的不同态度。Istemi Demirag等人[9]采取问卷调查和SPSS分析的方法评估了PPP项目中融资者所面临的风险以及采取的风险管理措施。Effah Ernest Ameyaw等人[10]从金融、政策法规和技术三方面对供水PPP项目进行了风险识别，并运用模糊综合评价法对项目风险发生的可能性、严重性以及整体风险水平分别进行了评估。

国内关于电动汽车充电基础设施PPP项目的研究多集中于分析PPP模式应用的可行性。白桦等人[1]和帅翔宇等人[2]通过分析我国电动汽车充电设施建设与运营现状，指出了PPP模式应用的合理性，并提出相应的政策建议。张芳等人[11]分析了PPP模式应用的现状，并对不同盈利模式进行比较，虽然针对电动汽车充电基础设施PPP 项目风险评价的研究较少，但是学者对于交通[12]、水利[13]等PPP项目的风险评价研究相当丰富。亓霞等人[14]通过分析失败项目实例总结出了影响PPP项目的主要风险因素。任琦鹏等人[15]利用PSETEL分析法识别了PPP项目的风险因素，运用模糊层次分析法和三角模糊数评价项目风险。王文寅[16]将主成分分析法和BP 神经网络相结合对PPP项目进行风险评价。刘兴旺等人[17]利用熵权法和灰色关联分析对PPP项目主要参与方承担的风险大小进行了综合评价。

基于对文献的梳理分析，本文针对电动汽车充电基础设施PPP项目的特点，识别项目实施各个层面和各个阶段潜在的风险因素，构建电动汽车充电基础设施PPP项目风险评价指标体系。然后，构建熵权-灰色关联分析模型进行风险评价，评估电动汽车充电基础设施PPP项目不同参与方所面临的风险特点。本文通过实证分析，从不同项目参与方的角度提出风险应对策略，以期为促进电动汽车充电基础设施PPP项目的推广提供一定的参考意义。

1 电动汽车充电基础设施PPP项目风险评价指标体系构建

为全面地认识电动汽车充电基础设施PPP 项目的风险，本文在研究过程中主要借鉴了Li Bing等人[7]和李妍[18]的文献，并通过总结大量PPP 项目案例，结合电动汽车充电基础设施PPP 项目的特点，梳理项目面临的风险因素。首先遵循系统层次性原则，将指标体系分为三个层级，其中一级指标体系从宏观、中观、微观三个层面建立，逻辑清晰、层次分明。然后，在二级指标体系中对各个层面的风险进行具体分类，根据阶段性原则，在中观层面涵盖了项目全生命周期可能面临的风险。最后，根据可操作性原则筛选三级风险评价指标，保证风险评价指标体系科学合理且便于计算。本文构建的项目风险评价指标体系如图1所示。

图1 电动汽车充电基础设施PPP项目风险评价指标体系

2 基于熵权-灰色关联分析的项目风险评价模型

2.1 熵权法

熵权法是一种客观赋权方法，即利用各指标的熵值所提供的信息量的大小决定指标权重[19]。与其他赋权方法相比，熵权法能充分利用已有数据来计算权重，可以减少专家的主观因素对评分的影响，更加客观合理。本文利用熵权法计算各风险评价指标的客观权重，该权重代表各风险因素的客观发生概率，计算步骤如下。

1）构造风险评价矩阵

邀请每位专家分别对三级风险指标发生可能性的大小进行打分，设表示第个专家对第个风险因素发生可能性的估计值，令，，则得到的风险评价矩阵为

2）指标数据规范化处理

在评价指标体系中，各指标由于在内涵、量纲等方面不完全一致，故不能根据指标原始评价数值直接计算权重，而需将指标值转化为同量纲或无量纲、优劣标准一致的数据，即进行数据规范化。风险指标属于成本型指标（指标数值越小越好），规范化如下

3）数据归一化处理

5）利用熵计算各指标客观权重

熵权法主要依赖于客观的数学计算，故计算得出的指标权重有可能与专家的主观意愿相差较大。因此，需要经过进一步的验证，才可将其看作第个风险指标所表示风险因素发生的客观概率值。

2.2 灰色关联分析

灰色关联分析是灰色系统理论中应用相当广泛的一个部分，用来描述不同因素间发展变化趋势的相似或相异程度[20]，由于其计算简单、易操作，对样本量大小没有严格要求，在样本数值有无明显规律时都同样适用，所以被广泛应用于事物间关联分析。在电动汽车充电基础设施PPP 项目风险评价中应用灰色关联分析，可以利用贫乏的数据信息实现对项目所有风险评价指标的系统描述。本文主要利用灰色关联分析法对风险发生造成的损失程度进行比较分析，计算步骤如下。

1）确定评价指标数据序列

求初值象可以消除指标数据值的量纲，相当于对指标数据进行了规范化处理。

4）求两级最大差和最小差

2.3 基于熵权-灰色关联分析的风险评价模型

图2 电动汽车充电基础设施PPP项目风险评价模型

本文考虑不同风险因素发生概率的大小不同，运用熵权法计算各个风险评价指标的权重，结合灰色关联分析计算灰色关联系数评价风险发生造成的损失程度，建立熵权-灰色关联模型，通过计算熵权灰色关联度，对电动汽车充电基础设施PPP项目风险进行综合评价，如图2所示。其中，熵权灰色关联度的计算公式如下：

3 实证分析

本文选取T市采用PPP模式进行融资建设的电动汽车充电基础设施项目作为案例进行实证分析。本文通过设计调查问卷，邀请五位专家对该项目风险进行评价打分，打分内容包括项目风险发生的可能性和风险发生后给不同参与方造成的损失程度。

3.1 基于熵权-灰色关联分析模型的项目风险评价

邀请专家对风险发生的可能性以0～10 分为范围进行打分，分值越高表示风险发生的可能性越大，得到的风险评价矩阵，进一步计算得到各指标的熵权值。根据计算结果可以发现，各指标熵权值比较合理，可以看作风险发生的客观概率值。

邀请每位专家对不同风险发生后给项目不同参与方造成的损失程度以0～100分范围进行打分，分值越大，表示风险发生造成的损失越大，对五位专家的打分进行算术平均。设为电动汽车充电基础设施PPP项目的参与方，表示公共部门，表示私营部门，表示金融机构。设定风险发生造成损失值最大的为参考序列。根据熵权灰色关联度的计算步骤，计算结果如表1和表2所示。

表1 熵权值和灰色关联系数表

表2 灰色关联度对比表

熵权-灰色关联分析模型综合考虑了风险发生的客观概率和风险发生后造成的损失程度大小，由此得到的熵权灰色关联度更加科学合理。

3.2 风险评价结果分析

1）表1 可以看出对于电动汽车充电基础设施PPP项目来说，政策稳定性风险、政府信用风险、运营收入低于期望值等发生的可能性较大，而通货膨胀风险、权利和责任分配不合理、自然条件风险发生的可能性比较小。对于二级风险评价指标来说，政治风险以及决策阶段、施工阶段和运营阶段风险发生的可能性比较大。

2）表1 可以看出公共部门、私营部门和金融机构承受风险的特点。政府决策不当、项目选址风险、施工安全风险和工程质量风险一旦发生，对公共部门造成的损失很大。政策稳定性风险、政府信用风险、政府决策不当，以及施工安全风险发生对私营部门造成的损失较大。金融机构因发生融资环境风险、利率变动风险和通货膨胀风险等经济风险承受的损失比较大。

3）表2 可知，在电动汽车充电基础设施PPP 项目中，私营部门承受的风险最大，公共部门承受的风险较私营部门略小一些，金融机构承担的风险比较小。

3.3 风险应对策略

3.3.1 公共部门层面

1）加强电动汽车充电基础设施相关政策的保障和落实。中央政府已经出台了政策鼓励支持电动汽车充电基础设施项目的建设，但是地方政府政策落实不到位和政策不稳定会造成一定的政治风险，这不仅会有损私营部门的利益，也会对公共部门的信用和形象造成负面影响。为此，各地政府应根据地区特点出台具体规章制度，保障电动汽车充电基础设施项目的实施。例如，政府部门应该出具保证书等相关文件，保障私营部门的利益。在项目进行过程中，政府不能无故中止项目和增加额外的项目收费，避免调整项目补贴政策。

2）健全PPP 模式相关法律法规。为更好地调动私营部门的积极性，减少合同风险和政治风险造成的损失，应从立法层面入手，规范政府在PPP 项目中履约行为，优化相关的法律、制度和监管环境。针对PPP项目运作的各个环节，基于不同行业的特点制定专门的规章制度。采取辅助PPP 项目顺利进行的各种措施，比如聘请第三方评估项目绩效，监督双方的履约行为。

3）加强政府对项目的监督和管理。政府在电动汽车充电基础设施PPP 项目中需认真履行监管职能，设立的监管机构应与政府政策部门分开，监管机构内部决策层的结构设计要合理。政府一是要通过监管机制敦促参与PPP项目的政府各部门履行相关承诺。二是监管项目资金，保证项目资金专款专用，避免资金的挪用，保证项目资产的安全。同时，也要对金融机构进行监管，防止随意调整贷款利率和周期等，保证项目资金支持的稳定性。

3.3.2 私营部门层面

1）加强与政府部门的沟通合作。私营部门应在项目初期与政府部门进行针对性的谈判和协商，尽量保留政府及其他与项目建设相关的公共部门（如税收部门、审计部门、工商部门等）做出的保证或承诺的证据。在项目实施过程中，私营部门也应积极与公共部门进行沟通，一旦出现问题，比如政府政策变动、合同变更等，要及时磋商、及时解决，避免出现利益纠葛和合同纠纷。

2）科学预测项目运营收益，追求合理利润。私营部门参与PPP项目是为了追求项目盈利，但应该追求合理利润，避免将期望收益值设定得过高，导致在项目收入降低时，引发运营成本超支、运营收入低于期望值等一系列风险。为设定合理的期望收益值，私营部门需要对项目收益进行科学预测，对项目成本费用和未来收入进行客观计算，而不应只依赖于政府提供数据，也可单独委托中介机构进行项目未来收益的预测。此外，对于电动汽车充电基础设施PPP项目这类政府支持力度比较大的项目，要重视对政府财政补贴政策的可行性进行分析。

3）建立完善的项目风险防范机制和管理机制。项目公司是PPP项目的具体实施者，因此，私营部门要提高风险管理的意识和能力，在项目公司建立完善的风险防御体系并制定有效的风险应对策略。在风险发生后，可以启动应急管理机制，及时控制风险影响范围，弥补风险造成的损失。

3.3.3 金融机构层面

1）加强对项目参与主体资金实力和信用资质的考核。电动汽车充电基础设施PPP项目需要金融机构提供大量的资金支持，而金融机构能否收回贷款并取得合理的收益，很大程度上取决于贷款方的信用状况。金融机构应对项目参与方进行全面的资格审查，例如对私营部门财务状况和信用资质进行分析，对项目施工的单位进行资格审查。前期严格的资质审查，可以保障金融机构贷款资金顺利回收，防范合同纠纷风险。

2）科学分析项目盈利能力和偿债能力。金融机构需要关注电动汽车充电基础设施PPP项目运营采用的商业模式和预期达到的盈利水平。首先，金融机构需根据项目运营的商业模式，明确项目收入的实现形式。其次，应该分析项目的盈利手段可实现性和盈利水平测算的科学合理性。最后，还应关注合同中直接影响项目盈利水平的条款，例如有关项目特许经营期限、盈利水平变动的补偿方案、项目唯一性等合同内容。

3）及时跟进项目进度，掌握项目相关信息。电动汽车充电基础设施PPP项目参与主体众多，项目资金来源渠道复杂，为保证运营期间的现金流入能及时用以偿还贷款，金融机构必须及时跟进项目进度，对项目建设和运营过程进行财务监督，确保资金的合理使用。例如，金融机构可以指派专业财务人员，为项目设立特定的账户，对电动汽车充电基础设施PPP项目进行监管。

4 结论与展望

本文基于文献研究法识别了电动汽车充电基础设施PPP项目潜在的风险因素，构建了风险评价指标体系，建立了熵权-灰色关联模型用于风险评价，并通过实证分析，对T 市的电动汽车充电基础设施PPP 项目进行了风险评价。最后，基于风险评价结果从不同项目参与方的角度提出风险应对策略。本文研究得到的主要结论如下：

1）对电动汽车充电基础设施PPP项目进行了全生命周期、多方面的风险识别，建立了层次清晰、涵盖面广、可操作性强的风险评价指标体系；

2）提出了基于熵权-灰色关联分析的风险评价模型，通过熵权法计算项目风险发生的客观概率，通过灰色关联分析计算项目不同参与方承担风险损失的大小，通过计算熵权灰色关联度定量评价各个项目参与方承担风险的大小；

3）从公共部门、私营部门和金融机构等三个主要项目参与方的角度，提出了针对性的风险应对策略。

本文对一些问题还有待进一步研究，一是除了问卷调查的数据，还可以增加对项目实地调研取得的数据，提高项目风险评价的客观性和针对性。二是风险应对策略还可以结合不同项目参与方在电动汽车充电基础设施PPP 项目中承担的责任进一步细化。