交通基础设施PPP项目中的关键性风险识别与度量

2016-09-27 07:58王晓姝范家瑛
工程管理学报 2016年4期
关键词:风险识别PPP模式

王晓姝,范家瑛

(东北财经大学,辽宁 大连 116025,E-mail:m15004111318@163.com)

交通基础设施PPP项目中的关键性风险识别与度量

王晓姝,范家瑛

(东北财经大学,辽宁 大连 116025,E-mail:m15004111318@163.com)

为确定PPP模式下交通基础设施关键性风险排序结果,介绍了PPP模式在我国发展的优势以及遇到的障碍,通过文献梳理与总结,识别出35个PPP模式下交通基础设施项目风险,组织了针对PPP模式研究领域专家学者的问卷调查,对PPP项目风险进行了风险发生概率、风险损失大小、风险发生后处理效率、类似风险管理经验的数值量化,并基于改进灰色关联分析模型对PPP项目进行关键性风险识别与风险度量,指出参与方在实际管理中应重点关注的风险并提出相应对策。关键词:PPP模式;交通基础设施;改进灰色关联分析模型;风险识别;风险度量

所谓PPP(Public Private Partnership)模式,就是政府与私营企业合作共同完成一项公共事业。PPP是一种财政政策工具,在缓解预算压力,降低财政风险等国际财政难题上是很好的解决工具。在当今国情下,引入PPP模式,也有利于政府、社会、公众在“一带一路”建设中的多方共赢。国家大力推行民间资本,财政部与发改委的大力支持使原本存在的PPP模式活跃起来,而国内PPP项目风险签约率却极低,很多私企对PPP模式还持有怀疑的态度。众所周知,风险复杂且极具不确定性是私营部门望而止步的重要原因,所以对风险进行全方位、综合控制是极其关键的。近年来,关于PPP项目风险管理的文献数量逐渐增多,很多文献为了使利益相关者对风险分清主次将PPP项目风险进行了一些排序,但大多只是根据各单因素进行排序,如表1所示。仅仅从某一指标就评定出风险规避顺序是不科学的、有遗漏的。其一会使风险管理者规避风险时由于较强的主观性与片面性对风险做出错误的判断,没有综合考虑到风险的各个方面。有些风险如合同文件冲突等相对于其他风险损失是比较大的,但同时又认为管理这几个风险的经验相对于其他风险来说是比较多的,因此不能直接将这几个风险排在靠前的位置。其二会使风险管理者在进行风险管理时面对众多的风险排序无从下手。除了以上原因外,为了避免知识的陈旧,对PPP项目风险进行一次综合的、量化的排序是极其必要的。

表1 文献调查PPP风险研究依据因素

1 交通基础设施PPP项目中的风险识别

本文在进行风险识别时,主要是在前人文献研究和PPP项目案例分析的基础上,选用核对表法对风险进行补充、整理。目前风险识别具有代表性的观点有:Zayed等[9]将BOT项目总风险分为:政治风险、财务风险、收益和市场风险、激励风险、采购风险、形成风险、完工风险和运营风险8大方面。Grimsey等[10]将风险分为以下9类:技术风险、建设风险、运营风险、收益风险、金融风险、不可抗力风险、政治风险、环境风险和违约风险。Li[11]把PPP项目为宏观、中观和微观3个等级。其中宏观风险包括政治风险、法律风险、宏观经济风险、社会风险和自然风险;中观风险主要包括与项目自身相关的项目选择风险、项目涉及风险、项目融资、建设、运营风险;微观风险为合作关系和第三者风险。Shen[12]通过对政府部门的深入调查,将PPP项目主要风险归为3大类:内部风险、外部风险和项目层风险,其中包括 13类主要风险:场地获取、未预期的场地条件、土地和周边环境污染、土地开垦、开发设计和建造、市场条件变化、私人合作者经验不足、金融、运营、产业行为、法律政策和不可抗力风险。另外,交通基础设施项目不仅具备基础性、不可贸易性、整体不可分性、准公共物品性等特点[13],还带有较为独特的经济特征,大致可分为以下几点:实行价格限制、具有独特的运作周期、正外部效应、明显的规模经济特征[14]。

因此交通基础设施项目具有不同于其他PPP项目的风险,基于这一点,采用成熟核对表法将项目的显性风险、隐形风险和潜在风险一一核查,对风险进行归类,并列出各个类别的风险。最终将PPP项目风险分为:建设风险、技术风险、市场风险、融资风险、政治风险、运营风险、法律风险、不可抗力风险、环境保护风险,并将每一风险具体划分,如图1所示。

图1 PPP项目风险层次结构图

2 关键性风险测度——模型构建

为了减少投入增加产出,获得较好的经济效益、社会效益和生态效益,必须进行系统分析。在对系统因素进行分析时,很多专家学者采用最多的是统计的方法,如回归分析、方差分析、主成分分析等。但这些方法对数据具有较高容量及分布规律要求且计算量极其繁琐,甚至可能会出现分析结果与现实情况截然相反的问题。而灰色关联分析方法对系统进行研究时,是按照各序列的发展趋势做分析,它根据该序列所表示曲线的几何形状的相似程度来判断两个序列之间的紧密程度,对序列进行综合的分析。其中,曲线的几何形状越接近,曲线所对应的序列之间关联度越大,反之越小。因此它不仅对样本容量的多少无严格要求,而且也不需典型的分布规律,同时计算量比较小,最终求得的结果与定性分析结果会比较符合。这种分析方法的技术内涵是通过某两个序列间的差异信息,建立差异信息空间,然后建立和计算差异信息比较测度即灰色关联度,最后通过灰色关联度来分析数据序列以及所研究的问题。

2.1模型基础——灰色关联模型

灰色系统理论创始人邓聚龙教授[15]提出采用如下方法来计算灰关联度:设有参考数列 X0= {x0(k),k=1,2,...,n},比较数据列Xi={xi(k),k=1,2,...,n},i=1,2,...,m,则Xi对X0在第k点的关联系数定义为:

将求得的N个风险序列关联度由数值大小排列得到关联度序集,且依此续集判断前者对X0的影响(或紧密程度)较后者要大。

2.2模型构建——灰色关联模型的改进

2.2.1模型用于风险排序所面临的问题

灰色关联作为灰色系统理论的重要分支,已成功应用于经济、管理、军事等多领域,随着应用范围的扩大,灰色关联模型也在不断地改进,实际研究问题不同,适用的改进模型也不同,本文根据PPP项目风险研究的特殊性以及如下假设问题的阐述对原灰色关联模型提出了质疑,指出了原模型不适用的地方。

设x0为研究对象的参考数列,如图2所示,x1、x2为研究比较数列,如图3和图4所示。其中,x1与x0的几何空间形状很相似但数值差距较大,而x2与 x0的数值差距较小而几何空间形状相似度相对较小,因此通过直观可以判断出序列 x2与序列 x0的相似程度要大于序列x1与序列x0。

图2 假设序列x0的走势

图3 假设序列x1的走势

图4 假设序列x2的走势

分别以x1,x2纵坐标数值为因变量,x0纵坐标数值为自变量,假设H0:x0与x1线性不相关(估计参数为0),利用Excel软件中回归分析法验证,估计参数t统计量的P值在显著水平a=1%时不能通过验证,不拒绝原假设;假设 H0:x0与x2线性不相关(估计参数为0),估计参数的t统计量的P值在上述显著水平下能通过验证,拒绝原假设。以上说明x2与x0的相关程度要高于x1与x0,与直观判断结论相一致。

而当此三数列采用 GTMS3.0软件计算,得出x0与x1的灰色关联度为0.7076,x0与x2的灰色关联度为0.6709,即r1>r2(前者关联度大于后者),灰色关联模型在对此假设序列进行判别分析时,反而得出x0与x1的相似程度要大于x0与x2,说明使用邓氏关联度计算模型会将空间形状相似度这一属性强化,因而灰色关联分析模型的缺陷即其未充分考虑到数据序列的数值大小的差距,而依赖对数据序列空间几何形状相似与否的判定,如果将灰色关联模型原型直接用到对PPP项目风险的分析中势必会与现实情况出现较大的偏差。

2.2.2模型的改进

由于邓氏关联度只是对序列曲线几何形状的相似性程度进行比较,而没有对位置偏差进行考虑,如前文所说,结合PPP项目风险的特点,要同时考虑数据序列在几何形状的相似程度和数据在数值大小的接近程度两个属性,因此模型的改进就可以在原模型的基础上添加数值接近程度的属性,本文选用乘法合成添加一因子项e-λ( k ),其中λ(k)因子起到了强化数值接近程度大小的作用,假设有N个研究数列,则相关系数表示为:

改进的灰色关联模型为:

3 关键性风险测度——实证分析

3.1指标选取

识别了交通基础设施PPP项目存在的风险后在模型的基础上即进入风险管理系统中的度量阶段。一般的风险管理系统都包含有许多不同的因素,多种因素共同作用的结果决定了该系统的发展态势。在利用灰色关联模型进行风险关键因素的研究中,首先涉及的是指标的选择,即风险多重因素带来的结果,本文在改进灰色关联模型的基础上,对风险进行了科学、综合分析。选取四大评价指标分别为风险发生概率、风险损失大小、风险发生后处理效率和类似风险管理经验。风险发生概率是对随机风险因素发生可能性的度量,概率数值越大,该风险因素更越能发生。反之,该风险因素不易发生;风险损失是由一个或多个风险因素引起的在一定条件下对组织内外产生的多种损失综合;风险发生后处理效率是指当该风险确定发生时,组织单位时间内对该风险进行处理使风险的不良影响降到最低所完成的工作量;类似风险管理经验反映的则是当该风险确定发生时,组织是否能通过经验首先对该风险因素有个清晰的认识,然后对其进行全面分析,最终通过科学的管理解决该风险给组织带来的难题。综上所述,对关键风险的研究仅仅从某单一方面是有缺陷的,对风险研究必须是多角度进行调查分析才能减少失误。

3.2数据来源

为了量化我国PPP项目风险发生损失大小、风险发生概率、风险发生后处理效率及类似风险管理经验,尝试以此为出发点研究我国PPP项目中应重点监控的风险因素,并希望能为当今火热的PPP项目提供有效的风险管理意见,本文组织了针对PPP模式研究领域的专家学者的问卷调查。本次调查问卷主要以电子邮件、微信链接和纸质问卷方式发放。为了使风险因素更加全面,此次调查共分两轮进行。第一轮调查针对问卷全面性问题,设置了希望各位专家对问卷中的风险因素进行补充及修改的问题。此轮共发出20份问卷,回收9份,得到有效问卷7份。在第一轮调查结果的基础上,根据专家的意见对调查问卷进行了较大幅度的修正。第二轮问卷中,调查对象皆为至少有一年以上的PPP相关工作经验的高校研究者、工程建设者和相关咨询人员,接受调查的专家被要求通过5分制选择各个风险的指标值,对于风险发生损失大小、风险发生概率、风险发生后处理效率用 1分代表很低,2分代表低,3分代表一般,4分代表高,5分代表很高。对于类似风险管理经验,用 1分代表很少,2分代表少,3分代表一般,4分代表多,5分代表很多。调查中,总计发出200份问卷,回收52份有效问卷,有效回收率为26%,高于国外PPP模式相关的研究调查。

对本次问卷用SPSS17.0进行Cronbach信度检测,最终得到的信度系数值均大于0.70(见表2),一般认为0.65以上为最低可接受值,0.80~0.90为信度非常好,因而回收的问卷可以满足相应的研究和数据分析。最终,本次问卷数据结果如表3所示。表中,Z1表示风险概率;Z2表示风险损失大小;Z3表示发生后处理效率;Z4表示类似风险管理经验。

表2 可靠性统计量

表3 交通基础设施PPP项目风险因素指标表(均值)

3.3实证结论

通过 GTMS3.0软件对问卷调查得出的灰色关联模型数据均值计算并经过模型改进后由式(2)得出PPP项目各个风险相关度大小如表4所示。

表4 PPP项目各个风险关联度

在所有35个风险中,最高分0.8640(政府信用风险),最低分0.5455(不可抗力风险),只有一个风险得分高于0.8分(非常重要),没有风险得分低于 0.5分(不重要),最终通过筛选,得分高于0.75分的风险被列为我国PPP项目的关键风险。在灰色关联模型的基础上,关联度数值最大的也就是风险关键性程度最高的,随着关联度数值的减小,风险关键性程度也随之降低。由此按风险关键程度由大到小排列的风险代号依次是F7、F8、F22、F1、F16、F4、F6、F9,如表5所示。

表5 交通基础设施PPP项目关键性风险

3.4结果分析及建议

数据分析表明,政府信用风险被认为是整个PPP项目中最关键的风险,说明许多专家都认为政府信用风险发生概率高、损失大、发生后处理效率低、类似管理经验也较少,同样,政府信用风险也是以往专家调查中的重要风险之一。相对于以往调查不同的是,残值风险受到了本次专家的广泛关注,众多调查者认为残值风险发生后处理效率较低,管理经验也较少。而在本文之前众多专家所做的调查中,多数调查结果与本文发生冲突,未将残值风险当做重要风险之一,本文认为出现结果不一致的原因可能有以下几点:一是由于我国PPP模式起步较晚,多数正在进行的PPP项目还未进入私营部门与政府移交阶段,因而此阶段所引发的残值风险还没有引起专家足够的关注。二是之前的问卷调查是对风险的单一因素进行研究,如风险重要性、风险发生概率等,对我国PPP项目而言,这几点单一因素尚未使残值风险过于明显,而本文是基于4个指标基础上调查的,因此在处理效率和类似风险管理经验的综合评价下才使残值风险显露出来。另外,法律体系不完善风险也比以往的调查研究排名稍显靠后,原因可能是现如今PPP模式在我国的推广速度很快,国家也陆续在为PPP营造合适的法律环境,如国家发改委、财政部连续发送关于政府和社会资本合作模式重磅文件,也正是这两个部门的共同着力,才使得PPP项目有效推进。因此提出如下建议:

(1)政府信用风险。对于政府信用的处理,建议在合同协议中明确列出政府违约的处理方式,并由信用度强、且权力较大的第三方做项目担保。政府一般是PPP项目的发起人,在组织项目招标过程中起到决定作用,在整个PPP项目过程中,政府给予项目公司最大的协助、支持。

(2)PPP项目经验欠缺。本次调查表明我国仍缺少有经验的项目全过程管理人才,这将对项目整个阶段产生很大程度的影响,因而在政府选择私营部门作为合作伙伴时,一定要确保私营机构有较高的能力、雄厚的资金实力及良好的信誉,并重点引进具有融资经验的金融专家和PPP项目管理人才。

(3)法律变更及监管体系不完善。法律变更风险和监管体系不完善是以往专家调查和本次问卷调查的重要风险之一,由于我国PPP项目相关法律法规并不健全,出现法律变更风险概率也较大,且不易用管理经验有效处理。虽然现如今我国也出台了很多关于PPP项目的法律条文,但大多效力不高。另外,财政部与发改委发布的有关PPP规章,在很多细节上达不成一致意见,难以形成统一监管机制,这对私营部门有一定的排斥影响,不利于PPP项目的发展。另一方面,由于我国仍是发展中国家,经济处于转轨时期,政府会频繁地对经济体制进行改革,也必然会完善不适合社会发展和经济提升的管理制度,因此对于政府出台的PPP项目法律也可能会进行一定程度的变更,这种不稳定的制度,势必会给投资者造成一定的影响。

(4)政府决策失误。本次调查中,专家普遍认为,政府决策失误所造成的损失是较大的,由于决策将贯穿项目的各个阶段,会对整个项目产生极大的影响,因此政府应主动转变角色,从单一的运营者转向监管者,不仅要负责PPP模式制度化建设和整体规划,杜绝对项目的不合理干预,提高决策者的风险意识和决策能力,还要明确PPP人才建设是我国PPP项目发展的重中之重。

(5)融资成本高。在融资方面,要尽可能地拓宽融资渠道,寻求最佳的融资方式,国外优秀经验显示,PPP项目可以借助保险公司、养老基金等多种方式筹集成本较低的资金。所以要力求在融资成本最低的情况下能吸引多种资金参与到项目中,避免对银行等金融机构的过度依赖。

(6)审批风险。本次调查中,大多数专家认为,项目审批延误风险发生后,处理效率较低,这一风险可能会使 PPP项目面对瞬息万变的市场环境,错过最佳决策时机,给项目运作带来威胁并严重损失PPP项目的利益。因此,应提高政府部门工作人员的工作效率,并加强风险意识,同时政府也应尽快制定有关PPP项目审批制度的法律法规,不断创新审批实施方式,突破法律障碍,规范审批流程,使审批事项具体化,格式、流程标准化等。

(7)残值风险。当私营部门在项目运营阶段维护不周、管理不善,在移交给政府后原有的服务水平并没有继续高水平的运营,这就会引发残值风险。政府部门在特许期内应积极采用科学方法对残值风险进行识别和评估。因此,政府部门在制定法律法规或作出决策时应谨慎处理,PPP项目各参与方也应进行充分准备,避免由以上原因带来风险。

4 结语

本文在对PPP项目风险识别的基础上,对PPP项目风险因素的损失大小、发生概率、风险发生后的处理效率、类似风险管理经验做了详细的问卷调查,并以此为出发点利用灰色关联分析理论将各个风险进行综合的排序。最终得出在一定时期内影响我国PPP项目的关键性风险。研究出的关键风险对于我国PPP项目的风险管理非常重要,有了关键性风险,就可以提前做好充分的准备,在风险发生时也可以对其进行有效规避、分担及转嫁。然而关键性风险因素是变化的,将风险因素进行排序并指出我国PPP项目现阶段应重点关注的风险也并非最终目的,这只是评价项目成功因素的一种手段,这种划分为评价PPP成功因素提供了一种评价尺度,在此基础上,PPP相关管理部门要针对这些关键风险采取相应措施,争取使项目整体风险降到最低。

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科学版,1982(3).

Key Risks Identification and Measurement of Traffic Infrastructure on PPP Project

WANG Xiao-shu,FAN Jia-ying
(Dongbei University of Finance and Economics,Dalian 116025,China,E-mail:m15004111318@163.com)

In order to determine the rankings of key risk of traffic infrastructure on PPP model,the advantages of PPP model and the obstacles encountered in China are introduced at first. Thirty-five traffic infrastructure project risks on PPP model are identified through literature review and summarization,the risk probability,risk losses,risk management efficiency,similar risk management experience are measured by numerical quantification,in the light of the questionnaire survey completed by experts and scholars who researched in PPP model. Then based on the improved grey relational analysis model,identification and measurement of PPP project risks are concluded. Finally,it points out the critical risks in actual management which paticipants should focus on and put forward the corresponding suggestions.

PPP model;traffic infrastructure;improved grey relational analysis model;risk identification;risk measurement

U491.17

A

1674-8859(2016)04-057-06

10.13991/j.cnki.jem.2016.04.011

王晓姝(1982-),女,副教授,硕士生导师,研究方向:投资经济;

2016-06-11.

辽宁省教育厅人文社科一般项目(W2014221).

范家瑛(1991-),男,硕士研究生,研究方向:PPP项目风险管理。

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