PPP模式下城市基础设施融资风险评价

向鹏成，宋贤萍

（1. 重庆大学 建设管理与房地产学院，重庆 400045；2. 重庆大学 可持续建设国际研究中心，重庆 400045，E-mail：1210653736@qq.com）



PPP模式下城市基础设施融资风险评价

向鹏成1，2，宋贤萍1

（1. 重庆大学 建设管理与房地产学院，重庆 400045；2. 重庆大学 可持续建设国际研究中心，重庆 400045，E-mail：1210653736@qq.com）

摘 要：十八届三中全会提出允许社会资本通过特许经营等方式参与城市基础设施投资和运营，但这种PPP模式下城市基础设施项目一般具有投资大、周期长、参与者众多、融资结构复杂等特点，资金管理、分配及后续经营等环节问题层出不穷，导致融资难度大、融资风险增大。从融资方的角度识别出融资风险因素，分析融资风险因素之间的相互关系，构建了融资风险系统动力学的因果关系图和流程图模型。结合具体案例，利用模型通过仿真分析对PPP模式下城市基础设施融资风险进行评价，有利于相关部门提高融资风险管理水平。

关键词：城市基础设施；PPP模式；融资风险；风险评价；系统动力学

随着我国新型城镇化进程的加快，城市人口数量将会快速增长、城市规模也将不断扩大，城市基础设施供给将会面临严峻的挑战。加强城市基础设施建设，离不开资金的投入。长期以来，我国城市基础设施建设融资主要依靠融资平台和土地收入，这种模式导致高额的地方债务，目前已难以为继。十八届三中全会提出允许社会资本通过特许经营等方式参与城市基础设施投资和运营后，PPP模式在城市基础设施建设领域引起广泛关注。PPP模式可使合作各方达到与其单独行动相比更为有利的结果，是一种有利于各参与方的“双赢”或“多赢”为合作理念的现代融资模式[1]，被视为解决政府债务及城市基础设施建设的利器。然而，PPP模式下城市基础设施项目一般具有投资规模大、期限长、参与方众多、融资结构复杂等特点，导致融资风险因素多、融资风险影响结果比较严重，使融资风险成为项目成功与否的关键因素之一，直接关系到项目融资能否成功以及项目能否顺利建设。因此，深入研究评价PPP模式下的城市基础设施融资风险，对有效利用各类资金保证项目顺利建设有重要意义。同时，也可为规范融资过程，解决目前PPP模式下的城市基础设施融资面临的问题提供参考。

目前，在项目融资风险评价方面，典型的方法有层次分析法、模糊数学方法、灰色理论以及BP神经网络等。王上铭等[2]对层次分析法在项目融资风险管理中的应用进行了研究，说明了如何利用层次分析法的原理构造项目融资的风险模糊评价矩阵。A.Motawa等[3]采用模糊风险方法对建设项目变更进行了风险评价。Dikmen等[4]采用模糊风险方法对国际工程项目成本变更进行了风险评价。Yelin Xu等[5]深入分析了中国PPP项目的众多风险因素，利用模糊综合评价法对识别出的17个重要风险进行评价和排序。赵辉等[6]提出基于PCA与GA改进BP神经网络的高速公路项目融资风险评价，对北方某省15条高速公路项目融资风险进行评价。唐文彬等[7]利用模糊评判理论和层次分析法相结合，构建了城市轨道交通项目投融资风险评价指标体系和评价模型，全面介绍了模糊层次分析法在城市轨道交通投融资风险评价中的应用。

从研究现状来看，目前典型的风险评价方法一般都是从静态的角度看待风险，未将各风险因素之间的相互影响和动态变化考虑在内，现实中融资风险系统是一个不可分割的整体，而且处于不断变化之中。此外，目前风险评价方法也只能反映评价对象在某一时间点的水平，无法反映出在一定的时间范围内指标与影响因素之间的关系及指标随着时间的变化趋势。系统动力学是一种以复杂反馈理论为基础、计算机仿真技术为手段的动态评价方法，不仅可以分析复杂系统中风险的发生对项目的影响环节以及风险之间的内部影响关系，还可以动态地分析风险。因此，本文基于系统动力学的方法，在识别出PPP模式下城市基础设施项目融资风险因素的基础上，建立城市基础设施建设融资风险系统动力学模型，结合实际案例对PPP模式下城市基础设施项目融资风险进行了全面评价，为PPP模式下城市基础设施项目融资风险管理控制提供决策依据，具有重要的实践和理论价值。

1 建立PPP模式下城市基础设施融资风险系统动力学模型

1.1 建立融资风险因果反馈图

目前对PPP模式下城市基础设施建设融资风险没有一个统一的标准。我国PPP模式下城市基础设施项目融资发展不成熟，在专家资源以及有关融资信息的获取方面为研究带来了阻碍。风险核对表法是将过去工程项目的可能风险因素列成表格，作为风险管理人员进行风险因素识别的依据，并从中受到启发，从而判断出可能发生的风险[8]。核对表法具有简单、容易掌握的优点，是风险管理经验[9]和专家集体智慧的结合，权威性强，可信度高。随着基础设施的快速发展，项目融资越来越受到人们的重视，国内外一些项目融资专家和金融机构从以往此类业务活动中总结出来了丰富的经验和教训。因此，先利用项目融资风险核对表识别出来一般项目的融资风险因素，然后结合PPP模式下城市基础设施项目融资风险具有的特征，结合融资过程中遇到的实际问题，利用文献研究法整理城市基础设施项目融资风险，以提高风险识别的可靠性与准确性。

本文通过阅读总结相关文献对融资风险因素进行深入认识，分析整理出38个项目融资潜在的风险因素，通过主成分分析法筛选出26个关键的风险因素。从系统的角度来看，PPP模式下城市基础设施项目融资又是具有特定功能的复杂系统。按照项目全寿命周期依次表现为项目外部自然环境、经济环境和政治环境发生变化，项目建设资金运用不佳，项目不能按期完工或中途停建，项目建成投产后管理维护与运作不合理，项目运营现金流不足等。通过以上分析，把PPP模式下的城市基础设施融资风险系统，如图1所示。

图1 PPP模式下城市基础设施融资风险图

PPP模式下城市基础设施融资规模较大、建设周期一般较长，期间极有可能发生利率波动、汇率波动、通货膨胀及工期波动。当利率上升时，利息增加，形成利率风险；当汇率朝着不利的方向变化时，形成汇率风险；通货膨胀导致资金购买力下降，使融资主体遭受经济损失，形成通货膨胀风险和融资成本风险；施工期间难免会发生状况使得工程不能按期完工或中途停建而产生工期风险和完工风险，加上融资机构人员可能缺少专业能力导致项目工期拖延或者不能如期运营，资金无法流通，导致资金使用效率降低，形成资金运用风险。同时，工期拖延或者不能如期运营，意味着资金偿还期的延长，造成融资成本的增加，要偿还的资金也随之增加，从而增加偿还压力，增加清偿风险；项目建成投产后由于经营不善或市场需求等因素发生变化导致管理维护与运作不合理，可能出现严重亏损状态，使得项目收益率降低甚至入不敷出，形成经营风险和市场风险。经营风险和市场风险又导致运营收益不足，也就是现金流不足，导致用来偿还债务资金不足，产生债务偿还风险；融资方发生经营风险或者债务偿还风险时，因无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失，在银行或投资者那里产生大量不良资产，使融资方的信誉度和诚信度大大降低，形成信用风险。信用风险发生导致信用等级下降，势必增加融资成本，进而导致融资成本上升。总结以上指标之间、指标与其他相关变量之间的影响制约关系，依据系统动力学反馈原理建立PPP模式下城市基础设施项目融资风险因素之间的因果反馈图，如图2所示。

图2 PPP模式下城市基础设施融资风险因果反馈图

1.2 建立融资风险流程图

从PPP模式下城市基础设施融资风险因果反馈图可以看出子系统之间相互影响。融资成本风险子系统风险的发生会直接导致债务规模加大，增加债务偿还风险。资金运用风险子系统、运营风险子系统风险的发生会直接导致项目收益率下降或者入不敷出，使得债务偿还风险增加。经营风险子系统或者债务偿还风险子系统风险发生时致使融资方因无力履行合同条件而构成违约，在银行或投资者那里产生大量不良资产，使融资方的信誉度和诚信度大大降低，加大信用风险。反过来，信用风险加大势必使信用等级下降，进而导致融资成本上升，加大融资成本风险。总结各子系统之间、子系统内相关变量之间的相互影响制约关系，依据PPP模式下的城市基础设施融资风险因果反馈图模型，构建以状态变量、速率变量和辅助变量为表达形式的基础设施建设融资风险系统动力学存量流量图，如图3所示。

图3 PPP模式下城市基础设施融资风险存量流量图

1.3 风险因素数值估计

1.3.1 风险因素赋值

根据以上建好的流图模型，找出模型中只受外界环境影响的因素，也就是系统的边界点，系统的边界点是系统内外的交换点，不受系统内部因素的影响。此流图模型的边界点包括利率、汇率、通货膨胀、宏观经济环境、地震、洪水、滑坡、气温变化、所需原材料存量、融资机构人员技术管理水平、市场需求、技术先进性、偷工减料、承包商人员技术水平、资金被挪用、既有不良资产、运营风险影响因子及资金运用风险影响因子18个边界点风险因素。边界风险因素的数值要通过问卷调查法获取原始数据加权平均进行估计。为了保证估计结果的可比性和一致性，所有赋值均在0～10的范围内进行，值为0表示发生概率为0，对系统无影响，10表示一定会发生，且造成的后果很严重。

1.3.2 风险因素权重的确定

系统动力学模型的核心问题在于确立各变量之间的因果反馈关系，权重系数的确定是其中的关键步骤，也是难点问题。常见的权重系数的确定方法有熵值法和G1法。熵值法是一种客观赋权法，在熵值法中，权重系数是通过各指标在指标集合中的差异程度及对其他指标的影响大小来确定，即使某个指标对于评价对象不是很重要，但是如果其变异程度非常大，那么也被认为此指标对评价对象的影响比较大，反之，亦然。G1法是一种不需要一致性检验的新方法，可以体现出决策者的主观意愿，属于主观赋权法。客观赋权法虽然利用了比较完善的数学理论，但忽略了对于评价问题来说非常重要的决策者主观信息。主观赋权法反映了评价者的主观判断和直觉，但可能产生一定的主观随意性。因此，构建一个同时兼顾的综合集成赋权法[10]，具有非常实际的意义。本文采用综合集成赋权法进行赋权，将这两大类赋权法结合起来，同时体现主观和客观信息。熵值法计算指标客观权重的具体步骤：

（1）根据数值计算某指标下各专家的特征比重pij：

式中，j为各风险因素；i为专家；xij为第j项指标下第i位专家的打分。

（2）计算各因素熵值ej：

式中，m为因素个数。各因素差异系数gj：

（3）计算各因素权重系数wj：

G1法计算指标主观权重首先是确定序关系。若评价指标xi相对某评价准则的重要性程度大于（或不小于）xj时，则记为xi＞xj。若评价指标x1, x2,…… ,xm相对于某评价准则具有关系式时，则称评价指标x, x ,…… , x

1 2m之间按“＞”确立了序关系。然后给出xk与xk-1之间相对重要程度之比wk-1/wk=rk，可得权重系数：

综合集成赋权法确定最终权重是将主观权重视为pj，客观权重视为qj，按照公式计算最终综合权重wj。

2 案例分析

2.1 项目简介

重庆涪陵至丰都高速公路是重庆高速公路路网的重要组成部分，项目经重庆涪陵城区、清溪镇、南沱镇、湛普镇，丰都县城区及双路镇，按双向四车道高速公路标准修建。路线全长46.5km，设计车速80 km /h，路基宽度24.5m，总投资41.79亿元。项目于2008年批准立项，2009年6月开工建设，2013年建成通车。项目采用“BOT+EPC”投融资模式，经招标确定中交路桥集团国际建设股份有限公司为项目投资人。经市政府授权，由市交委与投资人签订项目投资协议，约定由项目投资人根据项目规划和政府相关要求完成项目投资建设和运营管理。

2.2 建立系统方程式

2.2.1 边界风险因素数值估计

本文对模型中利率、汇率、通货膨胀等边界风险因素数值通过专家打分法获取原始数据进行加权平均进行估计。专家打分问卷通过网络途径进行发放，参与者包括政府部门、高校相关研究者，相关单位的工作人员等。本次问卷调查共发放了85份问卷，回收了57份问卷，有效回收率为67.1%。利用SPSS软件对有效问卷进行信度和效度分析，得到克朗巴哈（Cronbach）α系数为0.873，大于0.8；KMO检验值为0.742，介于0.7～0.8之间；Bartlett球度检验的P值Sig=0，小于显著性水平0.05。结果表明问卷可信度较高，样本数据反映了测量指标的真实情况，数据可以运用于下一步研究之中。

2.2.2 风险因素权重的确定

下面以自然风险为例详细介绍风险因素权重确定的过程。

（1）熵值法确定自然风险各指标的客观权重。前文用问卷调查法确定了引起自然风险的气温变化、滑坡、地震和洪水指标的数值，根据数值首先计算气温变化、滑坡、地震和洪水指标下各专家的特征比重pij，然后依次计算各因素熵值ej，各因素差异系数gj，各因素权重系数wj，计算结果见表1。

表1 熵值法确定自然风险各指标客观权重值

（2）G1法确定自然风险各指标的主观权重。采用专家调查法对13位专家调查以确定风险因素的排序及权重相对重要程度。假设指标x1对应气温变化，x2对应滑坡，x3对应地震，x4对应洪水。专家A认为这4个元素之间具有如下序关系：

且专家A给出重要性程度之比rk值为：

由重要性程度之比rk值可以求出：

故各指标权重系数为：

用相同的方法可以求得余下12位专家确定这4个元素之间序关系的风险因素的权重，综合13位专家意见计算出指标x1，x2，x3，x4的综合权重系数为：

（3）用综合集成赋权法确定最终权重。将各因素主客观权重以及得分数值代入公式，可得k1=0.701，k2=0.713。再将各风险因素主客观权重系数代入综合权重公式，可得最终权重，然后将最终权重标准化后得w1=0.219，w2=0.232，w3=0.299， w4=0.249，即引起自然风险的各指标权重值分别是气温变化为0.219、滑坡为0.232、地震为0.299、洪水为0.249。

同理可确定其他各指标的权重。

2.3 仿真分析

模型中风险因素的数值及权重确定后，模型方程也就确定了，只需将边界风险因素数值及系统各方程输入相应的对话框，通过系统动力学专用软件VENSIMPLE对所建立的融资风险模型进行仿真分析，操作便捷，实用性较强。然后分别将融资风险、融资成本风险、资金运用风险、运营风险、债务偿还风险及信用风险分别选入平台后，得到相应指标的变化趋势图，各仿真结果如图4所示。同时，便可以得到相应的指标的定量化数值，本文仅列出了第6个月、第50个月、第65个月、第80个月及第100个月的各指标风险及各指标风险变化量数值，如表2所示。

图4 重庆涪陵至丰都高速公路融资风险模型仿真结果

表2 重庆涪陵至丰都高速公路融资风险模型仿真数值

由仿真结果及仿真数值可知重庆涪陵至丰都高速公路运行到第6个月时，处于刚开始阶段，主要风险为受外界影响因素较大的融资成本风险，应特别注意利率变动、汇率变动、通货膨胀以及相关政策、法律的变更；项目在第6个月至第50个月中，融资成本风险进一步变大，同时，资金运用风险开始增加。该阶段除了继续关注引起融资成本风险变动的利率变动、汇率变动、通货膨胀、以及相关政策、法律的变更因素外，还应特别注意资金的使用效率，减少工期偏差，加强相关融资机构人员的专业素质，避免出现资金无法流通，资金供应不足的情况；项目运行到第50个月的时候，已经完工，处于运营期，结合风险评价模型仿真结果可以看出，此时资金运用风险基本上保持不变，而运营风险、债务偿还风险水平及信用风险开始逐渐增加，融资风险变大。值得注意的是该阶段债务偿还风险变化幅度较大，除了前阶段的融资成本风险和资金运用风险产生的融资成本过高或者大幅增加的问题，还有该阶段可能发生的项目运营收益不足以及还本付息的问题。表明该阶段运营过程中存在潜在风险较多，需要加强风险监控，避免出现运营收益不足，导致现金流不足；当项目运行到65个月时，此时运营风险变化量、债务偿还风险变化量及信用风险变化量基本保持不变，项目融资风险增长基本趋于稳定。这与重庆涪陵至丰都高速公路实际情况大体相符，验证了模型的可行性。

3 结语

风险评价是风险管理的中心环节，能否准确地评价融资风险水平关系到风险控制措施的有效与否。本文利用系统动力学方法，考虑风险因素之间的相互影响，建立了PPP模式下城市基础设施建设融资风险的系统动力学模型，并结合重庆涪陵至丰都高速公路案例进行仿真分析，系统地评价了 PPP模式下城市基础设施融资风险。系统动力学方法不仅考虑了风险因素间的相互影响，而且可以表现出随着时间变化，融资过程中各类风险的变化趋势，并可以得到具体风险数值，为后续的融资风险控制提供了良好的条件。通过此模型的实际运用可以帮助城市基础设施建设各参与者认识到融资中存在的风险，有目的地加强融资风险的监控，提高资金的利用效率，提高我国城市基础设施建设融资风险管理水平，从而实现各利益相关者的目标，为PPP模式下城市基础设施建设的长远发展奠定基础。

参考文献：

[1] 彭桃花，赖国锦．PPP模式的风险分析与对策[J]．中国工程咨询，2004（7）：11-13．

[2] 王上铭，李树丞，王贵军．AHP法在项目融资风险管理中的应用[J]．湖南大学学报（社会科学版），2002（16）：20-22．

[3] A．Motawa，J．Anumba，EL-Hamalawi．A fuzzy system for evaluating the risk of change in construction projects[J]．Advances in Engineering Software，2006（9）：583-591．

[4] Dikmen，Birgonul，Han．Using fuzzy risk assessment to rate cost overrun risk in international construction projects[J]．International Journal of Project Management，2007（5）：494-505．

[5] Yelin Xu，John F．Y．Yeung，Albert P．C．Chan，et al．Developing a risk assessment model for PPP projects in China—A fuzzy synthetic evaluation approach [J]．Automation in Construction，2010（7）：929-943．

[6] 赵 辉，王雪青．基于PCA与GA改进BP神经网络的高速公路项目融资风险评价[J]．科技管理研究，2010 （8）：209-212．

[7] 唐文彬，张飞涟．城市轨道交通投融资风险评价方法[J]．系统工程，2011（1）：117-122．

[8] 贾 宇．工程项目的风险识别及其应对措施[J]．企业技术开发，2010（9）：78-79．

[9] 朱延军．工程项目风险识别的依据与方法[J]．现代企业，2011（9）：24-25．

[10] 郭亚军．综合评价理论、方法及应用[M]．北京：科学出版社，2007．

向鹏成（1974-），男，教授，博士生导师，研究方向：风险管理，建设项目管理，房地产与城市经济；

宋贤萍（1989-），女，硕士研究生，研究方向：风险管理，建设项目管理。

The Financing Risk Evaluation of Urban Infrastructure Projects Based on PPP Mode

XIANG Peng-cheng1，2，SONG Xian-ping1
（1. Faculty of Construction Management & Real Estate，Chongqing University，Chongqing 400045，China；2. International Research Center for Sustainable Built Environment，Chongqing University，Chongqing 400045，China，E-mail：1210653736@qq.com）

Abstract：The third plenary session of the 18th central committee of the communist party of china proposed allowing the social capital to participate in urban infrastructure investment and operation through franchising. However，urban infrastructure projects based on PPP mode generally have the characteristics of large investment，long period，multi-parties，complex financing structure，etc. Problems in fund management，distribution and operation，lead to financing difficulty and financing risks. Firstly，this paper gives a systematic analysis from the perspective of the financing side of the financing risk factors，makes a detailed analysis of the interactional relations among the risk factors，and then builds system dynamics feedback model and flow chart of urban infrastructure financing risks. With real example，this paper simulates the model and evaluates the financing risk of infrastructure projects in favor of the relevant departments to improve financial risk management.

Keywords：urban infrastructure projects；PPP mode；financing risk；risk evaluation；system dynamics

作者简介：

基金项目：重庆市城乡建设委员会课题（渝建[2014]372号）．

收稿日期：2015-11-23．

中图分类号：F283

文献标识码：A

文章编号：1674-8859（2016）01-060-06

DOI:10.13991/j.cnki.jem.2016.01.011