高子越

(三峡大学水利与环境学院，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

水利PPP项目集融资、设计、施工、运营为一体，由于项目周期长、外界环境和内部条件随时产生变化，从项目发起开始到资产交割结束，期间不可避免地产生法律、政策、市场、技术、管理等方面的风险，导致出现利益相关者权责不清、信息沟通效率低下、为了追求细小利益而忽略项目整体价值等问题，不仅影响项目前期的投资建设，同时也影响后期项目运营管理。另外，仅仅研究某一类型或某一阶段风险无法做到统筹全局，实现项目价值最大化，因此需要从全生命周期的视角分析评价水利PPP项目风险，对各阶段进行动态变化控制的同时把握项目整体发展趋势，更加科学有效地进行管理决策。

目前有许多学者对水利PPP项目进行风险评价研究。谷立娜等[1]对水利PPP项目融资风险进行评价；陈佳等[2]针对水环境综合整治PPP项目进行政府信用风险评价研究；张亚琼等[3]对生态水利PPP项目进行利益相关者管理风险评估；汪伦焰等[4]以某市水生态综合治理PPP项目为例进行投资风险评价研究；Akcay等[5]对水利PPP项目进行投资风险评估。以上文献在对水利PPP项目进行研究时集中于前期准备和采购阶段的某一具体项目风险，对建设运营管理和项目移交阶段风险研究较少，也缺乏对项目实施全过程的整体风险把握。

本文聚焦于水利PPP项目全生命周期风险评价，通过阅读相关文献和问卷调研建立风险指标体系，运用层次分析法与熵权法相结合的组合赋权法计算风险指标组合权重，充分考虑专家经验的同时减少主观评价随意性带来的不确定性，利用灰色理论中的三角白化权函数进行聚类分析，解决多指标、小样本和样本与实际存在偏差产生的模糊性、灰色性等问题；以某水利枢纽PPP项目为算例，验证评价模型的合理性与可行性，为水利PPP项目全生命周期风险评价研究提供新思路。

1 水利PPP项目全生命周期风险识别与指标体系构建

1.1 水利PPP项目全生命周期风险因素识别

本文立足于社会资本视角，根据水利部印发的文件以及相关研究文献[6_8]，将水利PPP项目全生命周期划分为准备阶段、采购阶段、建设阶段、运营阶段和移交阶段等5个阶段，在充分考虑水利工程与PPP模式的特点，经过文献阅读、问卷调查和专家调研后，对社会资本方在其中可能涉及的风险因素进行识别整理，形成风险清单。

准备阶段：立项风险，项目审批风险，法律风险，政府信用风险，强烈的公众反对风险，土地获取风险，土地价值风险，生态环保风险。

采购阶段：招投标风险，合同文件风险，融资风险，社会资本信用风险，政府信用风险，法律风险。

建设阶段：设计变更风险，地质勘测风险，建设风险，投资控制风险，社会资本信用风险，政府信用风险，社会风险，法律风险，自然风险。

运营阶段：运营风险，组织管理风险，合同风险，政府信用风险，项目不唯一性风险。

移交阶段：合同风险，移交程序合理性风险，移交不达标风险，移交失败风险，法律风险。

1.2 水利PPP项目全生命周期风险评价指标体系的建立

向从事水利行业且有PPP项目经历的专家发放调查问卷，对各风险指标重要性进行评价，评价依照李克特5级量表进行；经过两轮调研后对收集到的有效问卷进行信度、相关性、均值检验和方差检验等数据分析，分析结果将部分指标淘汰，最终形成关键风险因素清单。基于水利PPP项目全生命周期关键风险因素清单，构建风险评价指标体系，其27种风险因素及指标含义如表1所示。

表1 水利PPP项目全生命周期风险评价指标体系

2 水利PPP项目全生命周期风险评价模型

考虑到风险评价中过于依赖专家主观意见和评价随意性产生的不确定性，以及调查样本数量的有限性和专家主观赋值与实际存在的偏差产生的模糊性，本文利用组合赋权结合三角白化权函数的方法构建评价模型。该模型通过综合集成赋权构建指标权重优化算法，结合主客观权重，充分考虑专家经验的同时减少主观评价的随意性、突出客观权重所占比例，利用三角白化权函数可将评价指标聚集成若干个可定义的类别，减少复杂计算的同时，在分析处理模糊类问题也具有一定的优势。

2.1 组合赋权

层次分析法通过比较各指标的相对重要性获得两两指标间的相对权重，根据Saaty1—9标度法对各级指标进行评价，运用几何平均法计算指标主观权重Wj[9]。

熵值法利用指标本身熵值的大小确定其权重，运用极值法对数据进行归一化处理，然后计算出指标熵值和熵权Sj，降低层次分析法具有的主观性[10]。

通过层次分析法和熵权法分别得到指标主观权重和客观权重，为了主、客观信息在决策过程中充分体现，以主、客观加权属性值一致为目标构建组合赋权模型，使得主、客观加权属性值的偏差最小[11]；具体公式如下：

(1)

式中，Cj为指标组合权重；α为主观权重系数；β为客观权重系数。

(2)

式中，di为主、客观数据的偏离程度；xijαWj为主观加权属性值；xijβSj为客观加权属性值。

当di越小时，专家i的主、客观加权信息趋于一致，为此构造优化模型：

D=min(d1，d2…，dm)

(3)

式中，D为i个专家中主、客观数据偏离程度的最小值。

针对多指标决策问题中各评价对象之间相互独立，不存在偏好关系，因此，构造与式(3)等价的目标函数及其约束条件：

(4)

式中，minZ为α、β所有取值方案中主、客观数据偏离程度的最小值。

由式(4)迭代得到主、客观权重系数α、β，由此计算各指标组合权重Cj。

2.2 三角白化权函数

三角白化权函数是灰色聚类分析中根据指标观测值判断其隶属灰类区间的一种评价模型。刘思峰将已有的基于端点的三角白化权函数改进为基于中心点的三角白化权函数[12]，改进后的三角白化权函数在不同灰类下单一评价指标计算出的聚类系数之和为1，结果更加规范，更符合实际。

将评价对象划分为s个灰类，同时将评价指标取值范围也划分为相应的s个灰类。确定灰类k(k=1，2，…，s)的中心点λk，λk应为最能代表该灰类的数值。由此可将灰类k的取值范围确定为[λk-1，λk+1]，即灰类k的上下限分别为灰类k+1和灰类k-1的中心点λk+1和λk-1。对于灰类1的下限λ0和灰类s的上限λs+1，可将评价指标取值范围分别向左右延拓而得。

图1 中心点三角白化权函数示意图

(5)

(6)

3 算例分析

通过问卷调查形式收集某水利枢纽PPP项目全生命周期各级风险指标的相对权重、重要性评分。根据专家打分数据对各指标主、客观权重及组合权重进行计算，结果如表2所示。

表2 各级评价指标权重

采用11分制对某水利枢纽PPP项目全生命周期风险进行风险等级评价，将风险等级划分为“低、较低、中等、较高、高”5个灰类，取值范围分别为[0，2]、[2，4]、[4，6]、[6，8]、[8，10]。根据打分制度和专家打分情况将5个灰类的中心点分别设为1、3、5、7、9，将第0灰类和第6灰类中心点分别设置为0和10，由此构成本算例的三角白化权函数。

根据三角白化权函数表达式，将风险等级评价表中的数值带入每一灰类的表达式，得到各个指标在每一灰类下的函数值；再将组合权重与三角白化权函数值相结合计算得到各风险、各阶段和项目整体的综合聚类系数。部分评价结果如表3所示。

表3 评价指标综合聚类系数

根据最大综合聚类系数所属的灰类可知某一指标所处的风险等级，结果显示：该水利枢纽PPP项目整体风险较低；一级指标中，建设阶段风险风险等级较高，准备阶段风险等级为中等，采购、运营和移交阶段处于较低风险；二级指标中，建设阶段的投资控制风险处于高风险等级，采购阶段的合同文件风险、融资风险和建设阶段的设计变更风险、地质勘测风险风险等级较高。

4 结 论

本文提出了基于组合赋权结合中心点三角白化权函数的水利PPP项目全生命周期风险评价方法，通过收集文献资料和专家调研后建立风险评价指标体系，运用主客观加权属性值一致的层次分析—熵权组合赋权法获得指标权重，结合灰色评价的中心点三角白化权函数计算聚类系数，对某水利枢纽PPP项目进行风险评价。评价结果表明：在水利PPP项目的全生命周期管理中，社会资本方应对资金的投放管理和使用规范等问题引起足够重视，对项目权责利的划分以及投资成本大小进行慎重考量，在地质条件复杂的水利工程中应仔细做好勘测和设计规划工作。评价结果证实了基于组合赋权结合三角白化权函数评价方法的有效性，为社会资本管理决策提供了理论依据，为水利PPP项目全生命周期风险评价研究提供了一种思路。