基于现金流视角的PPP项目财务风险预警研究

刘 骅，卢亚娟

(南京审计大学金融学院，江苏 南京 211815)

我国经济进入“新常态”后，政府和社会资本合作(Public-Private Partnership，简称PPP)模式在化解我国政府债务危机和推动经济社会发展方面发挥着重要作用，也为供给侧结构性改革提供了可行路径[1]。PPP模式具有资本金额巨大、涵盖范围广泛等特点，项目主要涉及基础设施建设领域，因而直接关系到国计民生。然而，我国PPP模式发展起步较晚，在实践过程中存在不少问题和风险,其乱象主要源于不完全契约，激励约束机制的弱化造成的行为异化和效率低下[2]。例如，目前各级政府有很高的积极性推进PPP项目运行，但社会资本参与度较低，同时在实施过程中出现政府与市场职能界限不清、法律机制不完善、项目资金链易断裂等问题；此外，PPP项目财务风险隐蔽性较强，如果项目营运期间现金流出现问题，将直接导致整个项目发生财务危机。本文基于现金流视角通过对PPP项目融资结构、盈利能力、清偿能力的分析，设计项目财务风险评价指标体系，综合运用粗糙集和网络层次分析法对各指标进行赋权，进而集成灰色关联分析法构建PPP项目财务“风险序”预警模型，针对长三角地区上海市、江苏省和浙江省具有一定代表性的PPP项目进行实证研究，据此提出防控PPP项目财务风险，确保项目顺利运营的政策组合。

一、文献综述与问题提出

在中国式财政分权下，公共支出结构的系统性扭曲成为地方政府财政支出行为的一个重要特征，“为增长而竞争”的地方政府更加热衷于投入那些能够在短期内促进吸引投资、促进经济增长的基础设施等生产性公共物品[3]。虽然，PPP项目将民间资本引入国家基础设施建设，有效解决了公共财政及基建项目资金短缺问题，为我国经济发展带来巨大推动力[4]，但在PPP项目运营过程中也存在诸多风险因素，其中PPP项目的财务风险主要表现为：第一，收益不确定性风险，由于项目投资期长，短时间内政府和私人部门都无法收回资金，导致收益存在不确定性；第二，成本超支风险，主要包括项目建设期与运营期的成本超支问题；第三，项目融资风险，过度借款会使企业面临巨大财务危机[5]。亓霞、柯永建等(2009)则认为PPP项目发生财务危机的主要原因在政企合作初期，如果企业在中标后，资金筹措困难，没有在融资期限内完成融资，就会被取消资格并被没收投标保证金，导致PPP项目中断[6]。同时由于社会契约精神不强，政府更倾向于行政干涉，私人企业信用观念薄弱，加之法律约束与道德约束的不足，加大了政府与社会资本合作项目的财务风险[7]。Darrin Grimsey与Mervyn K.Lewis(2002)以苏格兰废水处理厂项目为例，将PPP项目风险因素分为九类，其中包括金融风险和财务风险等[8]。

在PPP项目风险预警研究领域，彭志敏(2017)通过研究中铁集团建设长沙空港城项目，发现该项目风险控制手段较为单一，存在融资风险，提出应优化项目资产结构，构建财务危机预警指标体系以提高控制风险的能力[9]。赵磊等(2011)提出集成FAHP和FCE评价模型，并利用三角模糊判断矩阵确定指标排序向量，以测度和预防PPP项目风险[10]。刘宪宁等(2011)用AHP法对PPP项目进行风险判别，并运用熵权法与灰色关联分析对PPP项目参与者进行科学的风险评估，为PPP项目融资提供全新的视角[11]。Ameyaw和Chan(2013)通过研究非洲加纳供水部门的PPP案例，全面识别供水PPP项目的40个风险因素，以提高对供水PPP项目的风险识别能力[12]；尹航等(2016)设计一种基于云模型的风险分担方案，为PPP项目风险分担决策提供参考[13]；张红平、叶苏东(2017)基于结构方程模型的实证分析发现，PPP项目“组织”和“制度”风险因素对项目关系终止的影响作用最大，“市场”和“环境”风险因素对项目实体终止的影响作用突出[14]。包许航、叶蜀君(2018)认为，开发性金融机构参与下的PPP项目，可有效分担社会资本承担的风险比例，从而提高社会资本参与的积极性，对破解我国当前PPP项目落地推广面临的困境具有重要意义[15]。

综上所述，国内外学者对PPP项目风险研究大多局限于对项目财务风险成因和规避措施的探讨，很少有学者从现金流视角来研究PPP项目财务风险，对其财务风险预警研究也不充分。本文基于PPP项目现金流视角对其财务风险进行预警分析，在构建项目财务风险评价指标体系的基础上，综合运用粗糙集、网络层次分析与灰色关联分析三种评价方法，构建PPP项目财务“风险序”预警模型，并对长三角地区PPP项目财务风险状况进行实证研究，以全面提升PPP项目财务风险免疫力。

二、指标体系与集成评价模型构建

针对PPP项目不同阶段特点，采用不同指标来反映现金流的差异。在项目前期，PPP项目处于融资阶段，其融资结构将直接影响项目建设期与运营期现金流情况，因而在准则层设置融资结构指标。在项目建设期与运营期，主要包括各投资方资金流入与贷款偿还等，此阶段涉及大量现金的流入与流出，因而运用盈利能力指标与清偿能力指标来构建财务预警指标体系。因此，本文将PPP项目财务风险主要分为融资风险、经营风险及流动性风险，发生这几种风险的标志就是项目现金流的断裂。

国内已有文献中对PPP项目风险的评价，大多采用多元统计分析方法，例如层次分析法、主成分分析法和判别分析法等，这类方法部分依赖于决策者的主观判断，无法准确客观地从指标数据本身挖掘其内在信息；另一类方法强调指标间的线性关系，但PPP项目风险的测算与评估实际上是一个包含多重指标的复杂系统，且指标彼此间存在非线性关联。本文将粗糙集与网络层次分析两种主客观评价方法集成，在充分考虑指标体系内在关联性的基础上，运用灰色关联模型对PPP项目财务风险进行排序，结合指标的客观性与专家的判断经验，具有一定的创新性。

(一)指标体系

项目融资结构、盈利能力、清偿能力分别反映融资、经营与流动性风险，因而本文结合指标数据的客观性、科学性及可获性等特点，构建基于现金流视角PPP项目财务风险评价指标体系主要包括融资结构、盈利能力、清偿能力三个方面，具体如表1所示。

表1 基于现金流视角的PPP项目财务风险预警指标体系

融资结构、盈利能力、清偿能力充分体现项目现金流的各种情况，直接反映项目是否能正常运营。(1)融资结构指标由债务比率、股本结构比率、债务结构比率组成。债务比率又称产权比率，反映所有者权益对债权人权益的保障程度，也能反映项目长期偿债能力与潜在的财务风险；股本结构比率反应PPP项目投资方权益所占大小，是各方协商的结果；债务结构比例主要反映债务的组成比例，项目进行融资的债务类别不同，会产生不同的治理效应。(2)盈利能力指标主要由经济净现值、经济内部收益率、项目收益率组成。国内外PPP模式的相关研究已较为丰富，其项目盈利能力多从微观层面进行测度，而近年来PPP作为化解我国经济新常态过程中地方政府债务的一种有益尝试，在考虑其盈利能力特征时本文参考了经济净现值和经济内部收益率两个宏观指标因素，并从宏微观两个层面设立PPP模式下项目财务风险预警的盈利能力指标。经济净现值是各年净效益折现值之和，一般经济净现值应大于零；经济内部收益率是反映项目对国民经济贡献程度的相对指标，该指标应大于等于基准收益率；而项目收益率反映项目的盈利能力，该指标是判断项目可行性与盈利性的重要指标。(3)清偿能力指标由债务资金成本率、资本成本率、利息备付率、偿债备付率组成。债务资金成本率是指借款或发行债券的成本，反映债务资金的使用效率，项目的债务资本成本率应低于资金利润率，这样才能获得财务杠杆利益，提高自有资金利润率；资本成本率是基于被投资方角度进行分析(投资方角度是投资回报率)，也即筹资方角度，该指标分子为实际使用资金付出的代价，从分母看是筹资方实际使用的资金数额，如果周期为一年的话，这个指标为筹资方负担的实际年利率；利息备付率也称已获利息倍数，一般情况下当利息备付率大于等于1时表示该项目有偿还利息的能力且有一定的偿债能力，否则说明该项目偿债风险很大；偿债备付率反映每年用于还本付息资金的充足性，指标值一般大于等于1。上述各指标基于现金流角度将PPP项目财务风险产生因素较为全面地表现出来，为项目财务风险预警提供可靠的财务指标依据。

(二)粗糙集理论

粗糙集(Rough Sets)是波兰科学家Zdzislaw Pawak提出的一种数据分析方法，该理论是一种处理不精确、不一致、不完备信息的数学工具，能在保留关键信息的基础上求得知识的最小表达，特别适于智能控制[16]。运用粗糙集理论对PPP项目财务风险进行评价，能充分体现该理论特点：无需对项目财务风险所需处理的数据进行主观评价，仅通过观测数据就可以剔除无关冗余信息，并对其问题不确定性进行客观地描述或处理。本文结合长三角地区PPP项目的实际数据，通过建立PPP项目财务风险知识表达系统，利用粗糙集计算相关指标权重，具体步骤如下：首先，从方案层指标开始，建立其对准则层指标的知识表达系统，其中各子指标构成条件属性集合C，母指标决策属性设为D；其次，对建立的知识表达系统进行数据预处理，从而计算各条件属性的正域POS{C-{Ci}}；再次，计算各条件属性Ci对于D的重要性Pi(D)=γC(D)-γC-{Ci}(D)；最后，对各条件属性Pi进行归一化处理，计算Ci的权重。

(三)网络层次分析

本文针对PPP项目财务风险进行研究，其评价指标体系三维准则层内部元素间存在相互依存关系，且不同层次元素之间亦有支配作用，即存在反馈效应，此时系统元素更多呈现出网络结构形式。鉴于此种结构关系，应用网络层次分析法(ANP)对PPP项目财务风险进行评价和分析。该方法认为各因素或相邻层次之间都存在相互依存关系，元素组、次元素组中元素的相对重要性可以通过1至9标度表进行两两比较，形成单个矩阵，并求出单个矩阵的特征向量，对其进行一致性检验。为了衡量不同阶判断矩阵的一致性，定义指标C.R.<0.100时，认定判断矩阵具有满意的一致性。进而由单个矩阵的特征向量组成超矩阵，提高超矩阵的幂次，直到收敛就可得出各指标的权重[17]。

(四)灰色系统模型

灰色系统理论是由我国学者邓聚龙于1982年首次提出。本文构建灰色系统模型，以测算PPP项目财务风险的灰色关联序。设对M个PPP项目财务风险进行评价，Xj(j=1,2…,N)为影响其财务风险的指标因素，Xj具体取值为PPP项目财务风险指标因素的权重。每个PPP项目都由N个财务风险特征参数构成一个特征向量，如对其中第K个PPP项目的这N项指标所构成的特征向量表示为：Xk={Xk(1),Xk(2),…,Xk(N)}。运用Rough Sets与ANP主客观组合赋权法，具体量化各PPP项目财务风险指标因素Xj(j=1,2…,N)的权重，作为重要程度指标。参考序列是由N个财务风险指标中的最优值组成，用向量X0={X0(1),X0(2),…,X0(N)}表示。由M个PPP项目财务风险指标序列和参考序列共M+1个向量，构成PPP项目财务风险灰色评价的样本空间，对灰色样本空间数据进行处理，得到灰色关联序，进而根据关联度大小列出各样本PPP项目财务风险的大小排序。

三、实证分析

PPP项目的现金流是指现金流入与流出，反映项目资金管理情况。现金流入主要指项目经营盈利及融资资金，由融资结构指标与盈利能力指标充分体现。现金流出主要指项目的债务支出及运营成本等，由清偿能力指标来表示。本文针对长三角地区的上海市、江苏省和浙江省基础设施PPP项目建设的实际情况，选取该地区15个PPP项目作为研究样本，具体类型包括交通类项目、市政项目和水务项目等。对项目运营状况进行实地调研，并查阅其2016年相关财务报表，以获取指标体系中相应数据。

鉴于各指标的量纲不同，为了能对数据进行比较，采用差值法对数据进行处理；进而采用等距离法对数据进行离散化，以便运用粗糙集理论对指标数据进行计算；再次，建立评分标准以衡量评价指标的优劣。PPP项目评价财务风险的各子系统，设计“强、一般、弱”3个等级，分别对应1、2、3分；决策属性综合效果，也设计“优、良、差”3个等级，分别对应1、2、3分。然后根据各属性评分值建立PPP项目财务风险评价决策表。本文以样本PPP项目财务风险指标体系中的融资结构指标为例，构建PPP项目财务风险预警指标子体系的知识表达系统，如表2所示。其中,C={C1,C2,C3}，D={B1}。

表2 样本PPP项目融资结构风险评价决策

注：表中指标数据经过离散化后整理得到。

由表2计算等价关系，进而通过归一化处理得到各财务指标的权重(见表3)。

表3 基于粗糙集赋权法的指标权重

另一方面，考虑到PPP项目的复杂开放性和长期演化性特征，以及不同类型项目财务运营状况的差异，本文引入专家主观赋权法对上述指标权重进行“纠偏”。依据表1评价指标体系，本文对长三角地区15个PPP项目进行问卷调查，问卷调查主要以结构化问卷与半结构访谈两种形式展开，以对其财务风险指标进行主观赋权。在确定相关指标权重时采用ANP分析法，将各因素两两比较重要性，并引入评分标准1至9的标度。从2016年7月至2017年12月，调研主要针对该地区15个PPP建设项目，受访人员主要针对项目的基层管理者、第三方审计和金融机构的相关专家。为保证调查人员对PPP项目财务状况的充分了解及调研结果的准确性，选定的访谈对象均为接触项目运营工作两年以上的相关人员。此外，调研团队成员均参与现场填写调查问卷、Email或电话等形式访谈的全过程，从而提高了问卷的回收率和访谈的质量。此次调研共发放问卷350份，回收323份，问卷有效率达到98.45%。团队成员经过多轮咨询和反馈，接受调查人员对问卷应答意见概率分布接近正态分布，取得了比较满意的回复。将调查数据汇总，用其估计值的平均值作为指标比较值的最终取值。

内部独立指标层权重的确定采用层次分析法(AHP)。各指标间是相互独立的关系，只需要对上层准则元素之下的各子准则元素相对重要性进行两两比较。例如，在三维准则层中：融资结构B1、盈利能力B2和清偿能力B3，只要计算相对于其目标层PPP项目财务风险评价的权重即可，所得到的判断矩阵如表4所示。

为了充分体现内部依存准则元素之间所存在的相互关系，除了利用判断矩阵比较分析(纵向比较)其相对于上层元素的重要性外，还需要从不同维度比较不同准则元素之间的重要性。例如在准则层清偿能力下有四个衡量指标：债务资金成本率C7、资金成本率C8、利息备付率C9和偿债备付率C10之间存在依存关系，因此除了比较四个比率在债务结构风险准则下的重要性外，还需比较它们相互影响的重要程度。如债务资金成本率之下还要比较资金成本率，利息备付率和偿债备付率的重要性，如表5所示。同理也可以确定其他指标间的相互联系。

表4 PPP项目财务风险评价准则层判断矩阵

表5 PPP项目清偿能力中债务资金成本率下的判断矩阵

将PPP项目财务风险评价指标体系中所有指标间相互依存的影响程度赋权值组成矩阵，即ANP超矩阵，进而计算出PPP项目财务风险指标体系的加权超矩阵和极限超矩阵，整理数据得到各指标的局部权重值，如表6所示。

结合粗糙集和网络层次分析法，测算出PPP项目10个财务风险评价指标的客观权重和主观权重，利用式(1)可以进一步得出PPP项目财务风险指标的最终组合权重，如表6所示。

W组合i=φW粗糙i+(1-φ)W网络层次i

(1)

式(1)中，φ为客观粗糙集赋权的权重系数，1-φ为主观网络层次分析法赋权的权重系数。本文既考虑财务风险指标数据本身所具有的客观信息，又兼顾专家意见，在一定程度上改进单一赋权法的不足，使得赋予PPP项目财务风险的指标权重更具有解释力和可信度，因此设φ=0.5，表示主客观赋权在项目财务风险预警中的重要度相同，即对粗糙集测度的指标权重值与网络层次分析法计算出的指标值进行了平均加权处理。

表6 PPP项目财务风险局部及全局指标权重

由表6可以看到，在PPP项目财务风险10个评价指标中，根据权重值的大小可以甄别出影响财务风险的关键指标因素。其中，债务比率C1、股本结构比例C2及资金成本率C8的综合权重值最大，说明这3项指标是目前影响长三角地区PPP项目财务风险的重要敏感因子，今后在PPP项目财务风险监管中，应重点加强对敏感指标的监控与预警。

进一步确定长三角地区PPP项目财务风险10个指标因素的权重系数，依据前述灰色系统建模原理执行。本文以江苏省为例，包括交通类项目A(苏州)和B(淮安)、市政项目C(无锡)，水务项目D(扬州)和E(徐州)(由于涉及PPP项目财务数据，故文中只列明项目性质)，主要是确定这5个PPP项目在财务风险指标因素下的影响程度排序。江苏省样本PPP项目在财务风险指标中的权重系数与一致性检验结果，如表7所示。

表7 江苏省样本PPP项目在财务风险指标中的权重系数与一致性检验结果

具体量化各PPP项目财务风险评价因素，其权重值组成的参考序列为：

X0={0.123,0.184,0.106,0.050,0.101,0.109,0.046,0.116,0.103,0.062}

由参考序列及江苏省5个样本PPP项目的10个财务风险评价指标相对影响程度序列，构成了灰色样本空间。对样本空间数据进行标准化处理后，求出差序列对象空间，由此获得两级最大差δmax=3.603，两级最小差δmin=0.033。当相关系数ρ=0.5时，计算5个向量的关联系数，求出A、B、C、D、E5个PPP项目财务风险评价的灰色关联度，分别为0.680、0.774、0.714、0.720、0.727。将江苏省内5个PPP项目财务风险大小进行排序，依次为B>E>D>C>A。分析结果表明，B建设项目财务风险最大，E建设项目次之，而A建设项目的财务风险相对较小；从上述5个PPP项目所在地区横向比较分析可以发现，江苏省经济发展的非均衡性对PPP项目运营的影响不明显，反而经济相对欠发达的苏北地区PPP项目建设的积极性更大，且苏北经济欠发达地区PPP项目财务风险普遍较高，而经济相对发达的苏南地区PPP项目投资建设积极性虽有待提升，但财务风险相对较低。同理，可得出长三角地区上海和浙江样本PPP项目财务风险的灰色关联序。通过PPP项目财务风险排序，建立其财务“风险序”预警模型，能准确辨别各项目的财务风险状况，重点监测风险相对较大项目的财务情况，从而降低项目发生风险的可能性，提高企业财务风险监管的效率，以确保PPP项目顺利运营。

四、结论与政策建议

本文在参考已有文献资料的基础上，构建现金流视角下的PPP项目财务风险预警指标体系。首先，对长三角地区15个PPP项目进行实地调研并结合相关项目财务报表获取各指标数据。其次，综合运用粗糙集与网络层次分析法对其指标进行赋权，以确定影响项目财务风险的关键因素。最后，将处理结果与灰色关联法集成，在构建PPP项目财务“风险序”预警模型的基础上，测算出各指标体系的灰色关联度，及时为PPP项目财务风险提供监控对象与重点。结合PPP项目现金流指标的实证分析结果，本文分别从融资能力、风险管控、负债能力三个维度提出如下政策建议：

第一，开拓PPP项目多元融资渠道。PPP项目能有效撬动社会资本，化解地方债务危机，融资阶段主要在PPP项目发展的前期，是项目财务风险的多发阶段，在项目负债比例较高的情况下，极易给项目建设与经营期带来潜在的财务风险。由实证分析也可以看出，融资结构中的C1、C2占比较高，对项目财务风险影响较大，因而拓宽融资渠道、设置合理的资金负债比可以有效防范项目财务危机。一方面，国家发展改革委曾印发《政府和社会资本合作(PPP)项目专项债券发行指引》，鼓励发行PPP项目专项债券。专项债券的推出便于社会资本持续投资PPP项目，有利于融资渠道的多样化，也有益于化解地方政府的债务危机。另一方面，债务以项目信用为基础，使PPP项目具有合法合规的融资渠道，倒逼项目向规范化发展。此外，推行资产证券化。由于PPP项目投资回报期过长，导致社会资本不愿参与其中。项目的资产证券化，可以有效盘活PPP项目存量资产，缩短项目回收期，吸引更多社会资本的参与，进而拓宽融资渠道，保障项目顺利进行。

第二，强化PPP项目风险监管。项目各阶段都应该进行风险管控，特别是在项目发展中期，涉及大量现金流，也极易发生现金流的断裂，实证分析结果中盈利能力指标B2为0.6，在准则层中占比最高，其对项目的正常运营具有重要作用，因而更应强化风险监管。首先，建立合理的风险分担机制。合理的风险分担是PPP项目成功的关键，风险分担机制的确立应以项目整体利益最大化为目标，将风险意识贯穿于项目全过程。其次，加强PPP项目信息披露。目前一些PPP项目存在信息披露不充分、信息透明度低等问题，导致项目财务风险具有很强的隐蔽性与传导性，各参与方的权益得不到保障。为使PPP项目信息披露落到实处，减少财务危机的发生，政府应建立全过程的信息披露制度，完善风险监管法律法规，对违法行为加大处罚力度，保障各参与方的利益。

第三，有效控制PPP项目负债总规模。由实证分析可以看出，债务比率C1、股本结构比例C2及资金成本率C8所占权重值最大，对项目财务风险的影响也最大。PPP项目的债务风险主要来自于融资阶段与运营阶段，当项目负债过多，资不抵债时，必然带来现金流的断裂，以至于导致PPP项目的失败。因此，一方面，政府应根据PPP项目运行进程，完善相关的法律法规，将各参与方的责任与义务进行合理分担，以防止PPP项目过度负债；另一方面，引入第三方评估机构，建立PPP项目联审机制，并做好项目的可行性研究，由评估机构对PPP项目事前、事中、事后的债务情况进行管控，设立一套全面的债务风险预警机制，及时为项目的债务风险提供预警。