赵雯 邢会歌 李玉瑶

摘要：公租房PPP项目的投资风险因素存在模糊性和冗余性，用粗集动态约简风险指标可消除指标间的关联性，构建基于民营部门投资风险的评价指标体系;将G1法应用于UEOWA-ULHA算子进行权重计算，把专家基于语言评估标度做出的风险评价结果用决策矩阵表示，通过可能度公式计算得出可能度矩阵，最后求得排序向量，得到最优投资项目，在民营部门选取的项目中运用可能度矩阵排序得到关键风险因素，为民营部门的投资决策提供参考，也为民营部门提供了提前制定关键风险因素应对措施的指导。

Abstract： Aiming at the fuzziness and redundancy of the investment risk factors of the private sector in PPP projects of public rental housing， this paper uses the rough set dynamic reduction risk index to eliminate the correlation among the indicators， and constructs the evaluation index system based on the investment risk of the private sector. Then the G1 method was applied to UEOWA-ULHA operator， overcomes the drawback of AHP need consistency check， the experts based on the linguistic evaluation scale to make risk assessment results with that decision matrix， calculated by possible degree formula may degree matrix， finally obtained by sorting vectors， get the optimal investment projects， use in the private sector to select projects could degree matrix sorting key risk factors， provide a reference for private sector investment decision， also for the private sector to provide the key risk factors of countermeasures develop guidance in advance.

關键词：PPP;公租房;投资风险;多属性决策

Key words： PPP;public rental housing;investment risk;multiple attribute decision

中图分类号：F293.3                                        文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）10-0060-03

0  引言

公租房是政府保障房发展的重点，但资金短缺和财政压力是政府部门面临的主要问题，因此引入PPP模式。公租房PPP项目参与方众多，投资结构复杂，存在诸多风险因素，民营部门作为主投资方，对项目的建设和运营承担了更大风险[1]，科学建立评价指标是正确预测公租房PPP项目投资风险的基础，正确预测投资风险能调动民营部门参与公租房PPP项目建设的积极性，促进公租房PPP项目可持续发展。目前研究大多是PPP模式下风险识别及分担研究，从民营部门角度探讨投资风险的研究很少[2]-[4];投资风险因素普遍具有模糊性、层次性和冗余性，现运用的模糊综合评价法、灰色关联度分析和灰色聚类三种方法[5]-[6]存在冗余性问题。针对以上问题，从民营部门投资风险视角出发，基于粗集对民营部门面临的投资风险因素动态约简，构建评价指标体系。依据该体系运用G1法求得其各级指标权重，基于此权重改进UEOWA-ULHA算子，消除了由于个别专家主观因素等造成的不公正，从而建立风险评价模型，为公租房PPP项目的投资决策提供了一种科学的思路。

1  投资风险评价模型的建立

根据公租房PPP项目特点，将投资风险分为社会风险、政策法规风险、参与风险和经济金融风险，依据特点细分为12类，39个具体风险。基于风险分配原则[4]，土地风险、政策法规风险、政府信用风险应该由政府承担。公租房项目拥有有利的政策和需求量的稳定，民营部门面临的政策法规风险、市场需求风险是很小的[7]。

1.1 风险指标动态约简  粗集理论中动态约简算法可以有效约简风险因素。通过MATLAB 2016b，基于历史数据利用粗集对 39个风险因素进行约简，再将上述分析的风险剔除，最后整理出17个三级指标，分别是自然环境风险、社会环境风险、权力寻租风险、法律不健全风险、审批政策风险、建设成本超支风险、设计质量风险、工期风险、合同风险、决策风险、运营商违约风险、服务质量风险、运营成本风险、运营效率风险、利率风险、通货膨胀风险和收益率风险。

1.2 G1法权重计算  G1法是通过专家对评价指标的重要程度进行排序以及相邻指标间的相对性评价实现指标权重的确定。

步骤1：确定风险评价指标顺序。选择该领域经验丰富的专家组根据风险指标的重要程度由大到小排序：

1.3 基于改进UEOWA-ULHA算子的多属性决策  因项目投资风险具有复杂性、不确定性，当专家们受到一些主客观因素制约时，他们给出的评价信息是不完全且模糊的，因此需要应用不确定语言型多属性决策解决民营部门在公租房PPP项目中投资风险评价存在的问题。改进后的UEOWA-ULHA算子，可以求得可能度矩阵的排序向量，按其分量大小对不同方案进行排序，得到民营部门在可选投资的项目中面临的投资风险最小的方案。主要计算步骤如下：

2.5 分析  公租房PPP项目自身的建设过程充满不确定性，通过相关文献梳理可以得知民营部门面临较高的投资风险为建设风险，而建设风险中影响最显著的风险因素则为建设成本超支。通过采访参与公租房PPP项目的专家得出公租房PPP融资风险中建设成本超支、政府干预、政府价格限制、运营成本高四个指标累计贡献率达89.114%，其中建設成本超支占40.325%。同时参与建设公租房PPP项目的人员也表示公租房建设过程中，由于项目设计考虑不周、施工技术水平不够或质量检验把关不严等原因，给项目带来设计质量的风险。因公租房的保障房性质，收回的租金往往只够支付贷款利息和部分运营管理费用，收益率低是制约公租房PPP项目实施的关键因素。项目公司管理人员决策失误也会给私营部门带来投资风险。

3  结论

粗集对所建立的指标体系进行有效动态约简，可以消除指标间的关联性，去掉冗余指标，使评价结果更为精确。结合G1法来确定动态约简后的指标权重，优点在于无需进行一致性检验，序关系的给出完全表达了专家的意愿。

多属性决策方法中使用的语言评价标度是解决不确定型语言决策问题的基础，将每位专家的评价结果用决策矩阵表示，与结合G1法权重改进后的UEOWA-ULHA算子通过一定公式计算得到可能度矩阵，进而得到可能度矩阵的排序向量，即可得到最优方案。该决策模型具有很好的实用性，通过算例分析得到的决策结果与公租房PPP项目中民营部门面临的投资风险情况相一致，为民营部门的投资决策提供参考。同时，在选定的投资项目中，集结所有指标的风险评估标度，利用可能度公式可以确定关键风险因素，这也有助于民营部门提前制定关键风险因素的应对措施。

参考文献：

[1]孙洁.PPP与保障性住房[M].北京：中国财政经济出版社，2013.

[2]巴希，乌云娜，胡新亮，等.基于粗糙集理论的PPP项目风险分担研究[J].技术经济与管理研究，2013（5）：10-14.

[3]王涛，孙文建.公租房开发风险分担及信用结构—基于PFI模式的分析[J].财政金融，2012：44-45.

[4]郑彦璐，邓小鹏，李启明.保障性住房PPP模式的风险分配理论分析[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2010（12）：22-25.

[5]赵昱，刘行，徐佳欣，等.基于层次分析法—灰色聚类的PFI模式下公租房建设的风险评价方法[J].工程管理学报，2013（1）：69-72.

[6]王建波，杨冠楠，刘宪宁，等.基于模糊综合评价的廉租房PPP项目融资风险分析—以青岛市为例[J].青岛理工大学学报，2012（1）：101-106.

[7]黄旭辉.我国廉租房融资方式研究[D].重庆大学，2008.

[8]徐泽水.不确定多属性决策方法及应用[M].北京：清华大学出版社，2004：202-214.