基于證據理論的BOT項目風險評價

范虹　牛文娟

摘 要： BOT是近年來國際上出現的一種新型項目融資管理模式，由于該類項目投資巨大，建設管理周期長，存在眾多不確定因素，因此在實施過程中會存在巨大風險。證據理論在風險評價過程中，受人為因素影響較小，可以對BOT風險進行客觀、科學的評價。最后通過具體算法證明該模型在評價BOT項目風險的可行性和有效性。

關鍵詞： BOT項目； 證據理論； 風險評價； 融資管理

中圖分類號： TN911?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）12?0052?04

Abstract： BOT is a new international project finance management mode， which appears in recent years. A tremendous risk exists in its implementation process due to its huge investment， long construction management cycle and many uncertain factors. Evidence theory has less influence on risk assessment process， so it can perform objective and scientific evaluation. The feasibility and effectiveness of the model in the evaluation of BOT project risk were verified by a specific algorithm.

Keywords： BOT project； evidence theory； risk assessment； money?raising management基于證據理論的BOT項目風險評價

BOT，即包括建設（Build）、運營（Operate）和轉讓（Transfer）的一種項目融資方式[1]。該方式下，投融資主體通常是國外資本或者民間資本，并參與國家政府大型基礎設施項目建設，其中政府和該承接人簽訂項目特許權協議，在規定期限內，項目的特許經營權屬于投資財團和承包商聯合組成的項目公司。并由該項目公司負責項目的建設、運營和管理，在該特許期內經營此項目以獲取商業利潤。協議期滿后，項目公司須將依據協議規定將該項目無償轉交給政府。在該融資模式出現前，各國的基礎設施建設均由政府部門承擔，但基礎設施的建設，投入巨大，這給尤其資金缺乏的發展中國家帶來了沉重的負擔。而BOT項目融資模式具有減輕政府財政負擔、籌資能力較強、為閑置的社會資本提供投資渠道的優點，同時，BOT模式也存在著“項目暫時私有化”的過程，所以該方式通常用于發展中國家的交通、能源等大型基礎設施項目的開發建設中[2]。目前，BOT模式已被廣泛應用，這種新興的融資方式正蓬勃發展，極大地促進了國際資金的流動和國際間經濟合作的發展[3]。

從1984年土耳其總理奧扎爾（Turgut Ozal）率先提出BOT的概念，至今發展已有30年歷史[4]。多次項目實踐證明，BOT模式的核心問題是風險。要使BOT項目達到預期效果，獲得最高收益，就需要對BOT項目中可能會出現的風險進行全面綜合分析，并進行科學的風險評價，從而對項目運作過程中可能出現的風險進行預防。

1 BOT項目模式的特征

要分析BOT項目運作機制可能存在的風險，首先要深入的了解該模式的特點。目前，多數BOT項目采取的結構如圖1所示。該模式通常由以下4類人員組成：項目發起人（東道國政府）、項目的直接投資人和經營者以及項目的貸款銀行[5]。BOT模式雖然是從傳統融資模式的基礎發展而來，但是幾十年的發展經驗證明它與傳統模式還是存在較大的區別，總結得出BOT的特點如下：

（1） 項目周期長。因為使用BOT模式融資建設的項目一般都是投資數額巨大、投資周期長的大型項目，如交通、電力、通信等方面。而且由于投資數額巨大，貸款是由多國多家銀行組成的銀團發放，再由數家承包商組織施工。該類項目從與東道國國家談判協議開始，到進行可行性研究，簽署正式協議，再到施工、經營，整個周期結束時可能橫跨數年甚至幾十年[6]。

（2） 項目開展難度大。采用BOT模式的項目大都是國家型大型項目，施工周期長，施工難度大，投資額巨大。而且，每個BOT投資項目都是惟一的，即使有先例可循，在長達數十年或幾十年的周期中，可能會出現每一個BOT項目都未發生的難題，都需要經營人員重新審視、研究，這更加大了BOT模式實施的難度。

（3） 項目風險大。BOT投資項目的風險可分兩部分：商業性風險，主要包括財務風險、收入風險等；非商業性風險，包括東道國的政局穩定、東道國的政治可信度、國家政策變化等，還包括不可抗性自然風險，如地震、洪水等自然災害。

2 BOT項目模式風險評價指標體系

綜合上文所提出的BOT項目模式的特點，及項目各階段可能出現的風險，特建立BOT項目風險評價指標體系如下：

（1） 政治風險。政治風險是由于戰爭、政策變化、政權不穩等導致BOT項目的正常實施收到損害的風險。主要包括：政治局勢風險、政府行為風險、政策風險、及政府信用風險[7]。

（2） 經濟風險。經濟風險主要受國內和國際經濟狀況變化影響，包括東道國的經濟發展狀、相關經濟、金融政策的變化、國際經濟大環境等，主要表現在利率變化風險、通貨膨脹風險、稅率變化風險等方面。

（3） 法律風險。法律風險主要指東道國政府在相關法律法規方面針對BOT模式的完善程度以及法律變將給BOT項目帶來的風險。目前，我國關于 BOT 項目融資的法律規定主要有兩個《通知》，并沒有進行專門的立法，所以我國法律對于BOT模式的保障并不完善[8]。

（4） 自然不可抗風險。自然不可抗拒風險通常是指項目參與方無法預測且無法克服及避免的災害給項目造成損害的風險，主要指地震、洪水、臺風等自然災害。

（5） 建設風險。建設風險主要針對項目公司而言，指在進行項目建設的過程中，由于建設方自身能力、經驗不足影響項目建設的風險，包括工程難度風險、工程建設費用超支風險、工程技術風險、工程建設時間超期風險、工程質量風險。

（6） 運營管理風險。運營管理風險主要是指項目公司在運營期間由于經驗不足或者決策失誤等造成經營管理無法正常運行，影響項目資金回收的風險[9]。

3 基于證據理論的BOT項目風險評價

證據理論又稱Dempster?Shafer（D?S）理論或信任函數理，目前，證據理論在多方面都得到了成功的應用，比如信息融合、專家系統、決策分析[10]等方面。該項理論在處理信息融合與不確定性問題上有很大的優勢，它為相關方面的研究提供了很好的理論基礎與研究方法。證據理論的出發點是基于人的意識，包括對客觀世界的認識，然后根據人們目前所掌握的經驗和知識，給出人們所不確定事件的不確定性度量，提供了利用證據對不同信息源的質量進行分析和對不確定問題進行決策的基本理論與方法。因此，證據理論的關鍵在于要綜合不同評價專家的意見，這對于提高項目風險評價的實用性和科學性有非常重要的意義。

在進行風險評價之前，首先要根據自定的屬性值（評價等級）構建起一個識別框架。本文定的框架結構為[Θ=very low，low，high，very high}]。然后根據隸屬度的計算步驟，將已給的評價矩陣中的定量屬性值[fsn，tm]轉化為定性評價等級值，再根據決策矩陣中屬性值的不同特征檢測出不同屬性之下的焦元，并計算每個焦元的基本效用分配值。為了有更好的實用性，假設上文提到的評價矩陣的屬性值均為經過處理之后的定性值。

設某一BOT項目為a；評價項目有M個評價準則（即決策屬性），記為 [T=t1，t2，…，tM]；對于評價項目a的評價，有[NN>1]位評價專家（決策者）參與決策，記為[S=s1，s2，…，sN] ；[fsn，tm]表示項目評價專家[sn]給出的評價項目在屬性[tm]下的屬性值；[Gm]表示在屬性[tm]下屬性值的集合，即[fsn，tm∈Gm]；該屬性值可以是定量的，也可以是定性的；可以是確定的，也可以是不確定的。

不失一般性，在風險評價中規定[Gm=G=][very low，low，high，very high}]，分別表示低，較低，較高，高。因而可以將該問題看成是一個多屬性群決策問題，決策目的就是對評價項目按一定的標準進行排序。

由于不同專家的知識不同，可以對不同的評價專家賦予不同的權重，記[wn]表示評價專家[sn]在評價項目a時被賦予的權重，其中[wn]滿足[n=1Nwn=1]。另外，決策屬性之間也會有重要性的不同，設賦予決策屬性[tm]的權重為[qm]，滿足[m=1Nqm=1]，記[q=q1，q2，…，qM]。

假設資深評價專家對屬性[cm]下每個評價等級[Gim∈Gm]的作用有足夠的了解，即為[uGim]。評價等級[G1m]，[G4m]分別是資深評價專家對該方案在決策屬性[cm]下給予的最好和最差的評價等級。為便于使用，對和[Gim]相對的效果值做出如下賦值：

[uG1m=1， uG2m=0.67， uG3m=0.33， uG4m=0] （1）

對于項目評價而言，評價專家的作用非常重要。因為專家的經驗和知識儲備是不同的，所以對于評價專家不能一概而論，應該對不同的專家按照他們對該項目的熟悉和專業程度賦予相應的權重。因此，在運用證據理論方法對項目作出評價之前，很重要的步驟就是對專家賦予相應的權重[10]。

專家在評價項目a的屬性[cm]時，賦予評價等級[Gim]的效用偏好度[pGim]定義為：

[pGim=nwnuGim] （2）

根據證據理論的相關理論，對屬性下識別框架的效用偏好值和基本概率分配的定義如下：

定義1 對于[?Gim∈Gm]，如果[Gim]的效用偏好程度[pGim]，則加權并歸一化后各焦元的效用偏好值定義為：

[uGim=pGimipGim：=mGim] （3）

定義2 對于[?Gim∈Gm]，如果[Gim]的加權并歸一化后各焦元的效用偏好值為[uGim]，則評價等級[Gim]的基本概率分配 （Basic Probability Assignment，BPA）[mGim]定義為：

[mGim=mGim…mGimN-1] （4）

式中等號右邊部分表示將[mGim]按照Dempster合成法則進行[N-1]合成。

同理可以定義項目下識別框架的效用偏好值與基本概率分配如下：

定義3 對于[?cm∈G，?Gi∈G]，賦予評價項目a在評價等級[Gi]的效用偏好程度，加權并歸一化后對效用偏好值的定義如下：

[uGi=mqmmGimi=14mqmmGim：=mGi] （5）

定義4 如果評價項目a在評價等級[Gi]的加權并歸一化后各因子的效用偏好值為[uGi]，則對評價項目a在評價等級[Gi]的基本概率分配[mGi]定義為：

[mGi=mGi…GiM-1] （6）

式中等式右邊表示將[mGi]按照Dempster合成法則[11]進行[M-1]合成。最后得到結論，上述定義的[mGim]，[mGim，mGim，mGi]均滿足Mass的定義。

4 算 例

根據第3節中關于BOT項目的風險指標體系的建立，BOT項目風險評價要求專家考慮的評價為c1={政治風險}；c2={經濟風險}；c3={法律風險}；c4={自然不可抗風險}；c5={建設風險}；c6={運營管理風險}。

5位專家對BOT項目a進行評價，針對不同的專家給其賦予不同的權重，該權重可以綜合考慮多個方面，不失一般性，主要考慮評價專家對所評項目的熟悉程度（將其分為熟悉、較熟悉、部分熟悉三個層次）。對熟悉程度分別賦值為熟悉（5）、較熟悉（3）、部分熟悉（1），設專家pn對項目a的熟悉程度值為tn，則在該評價項目下，賦予專家pn的權重[wn=tnn=15tn]（也就是說評價專家對所評項目的熟悉程度越高，賦予其權重也就越高）。

其中屬性的權重向量q=（0.2，0.2，0.3，0.1，0.1，0.1）。專家的評價結果見表1。其中[p1，5]表示評價專家為[p1]，其對所評項目的熟悉程度為熟悉。

5 結 語

BOT項目風險評價有助于控制風險，是項目管理的重要環節。筆者運用證據理論的思想和方法對BOT項目風險進行評價，該方法能夠很好地解決專家意見在評價結果之間的沖突，并且能在一定程度上減少評價的主觀性對項目風險評價過程的影響。而且運用該方法，就不需要評專家給出最終的項目評價意見，只需要其根據各自的經驗分別給出不同屬性下的評價意見就可以，一方面減少了評價專家的工作量，另一方面也減少了評價過程過于受專家主觀性的影響。因此本文的結論在BOT項目風險管理中具有較好的應用價值。

表2 屬性下評價等級的基本概率分配值

參考文獻

[1] 楊遠征，郝建新.基于層次分析法的城市污水處理 BOT 項目風險評價[J].重慶科技學院學報，2013（4）：71?73.

[2] 王卓甫，楊高升.工程項目管理[M].北京：中國水利水電出版社，2005.

[3] 顧長浩，馬貝藝.BOT投融資模式的起源與發展[J].東吳法學，1999（7）：56?63.

[4] 朱紅.土耳其的水電蘊藏量和開發政策[J].水電與大壩，2002（10）：23?24.

[5] 田權魁.模糊理論與AHP相結合的BOT風險研究[J].低溫建筑技術，2004（2）：91?92.

[6] TELMOUDI A， CHAKHAR S. Data fusion application from evidential data bases as a support for decision making [J]. Information and Software Technology， 2004， 46（8）： 547?555.

[7] 何迎朝，刁昳，許炳.基于多層次灰色評價法的高速公路BOT項目風險評價[J].科技和產業，2012（3）：59?63.

[8] 黃瑞.中國利用BOT法律問題的思考[J].武漢大學學報，2001（5）：533?537.

[9] 朱衛未，余棟，李園園，等.基于證據理論的國家自然科學基金項目評審方法研究[J].科學學與科學技術管理，2009（12）：35?38.

[10] 陳波，朱衛東.基于證據理論的科學基金項目績效評估方法研究[J].中國科技論壇，2009（7）：35?38.

[11] 陳星光，笪佳敏.基于證據理論的全過程多級群決策模型[J].軟科學，2012，26（5）：132?135.

[12] 夏春梅.數據挖掘技術在銀行信貸風險管理中的應用[J].現代電子技術，2014，37（4）：78?81.

5位專家對BOT項目a進行評價，針對不同的專家給其賦予不同的權重，該權重可以綜合考慮多個方面，不失一般性，主要考慮評價專家對所評項目的熟悉程度（將其分為熟悉、較熟悉、部分熟悉三個層次）。對熟悉程度分別賦值為熟悉（5）、較熟悉（3）、部分熟悉（1），設專家pn對項目a的熟悉程度值為tn，則在該評價項目下，賦予專家pn的權重[wn=tnn=15tn]（也就是說評價專家對所評項目的熟悉程度越高，賦予其權重也就越高）。

其中屬性的權重向量q=（0.2，0.2，0.3，0.1，0.1，0.1）。專家的評價結果見表1。其中[p1，5]表示評價專家為[p1]，其對所評項目的熟悉程度為熟悉。

5 結 語

BOT項目風險評價有助于控制風險，是項目管理的重要環節。筆者運用證據理論的思想和方法對BOT項目風險進行評價，該方法能夠很好地解決專家意見在評價結果之間的沖突，并且能在一定程度上減少評價的主觀性對項目風險評價過程的影響。而且運用該方法，就不需要評專家給出最終的項目評價意見，只需要其根據各自的經驗分別給出不同屬性下的評價意見就可以，一方面減少了評價專家的工作量，另一方面也減少了評價過程過于受專家主觀性的影響。因此本文的結論在BOT項目風險管理中具有較好的應用價值。

表2 屬性下評價等級的基本概率分配值

參考文獻

[1] 楊遠征，郝建新.基于層次分析法的城市污水處理 BOT 項目風險評價[J].重慶科技學院學報，2013（4）：71?73.

[2] 王卓甫，楊高升.工程項目管理[M].北京：中國水利水電出版社，2005.

[3] 顧長浩，馬貝藝.BOT投融資模式的起源與發展[J].東吳法學，1999（7）：56?63.

[4] 朱紅.土耳其的水電蘊藏量和開發政策[J].水電與大壩，2002（10）：23?24.

[5] 田權魁.模糊理論與AHP相結合的BOT風險研究[J].低溫建筑技術，2004（2）：91?92.

[6] TELMOUDI A， CHAKHAR S. Data fusion application from evidential data bases as a support for decision making [J]. Information and Software Technology， 2004， 46（8）： 547?555.

[7] 何迎朝，刁昳，許炳.基于多層次灰色評價法的高速公路BOT項目風險評價[J].科技和產業，2012（3）：59?63.

[8] 黃瑞.中國利用BOT法律問題的思考[J].武漢大學學報，2001（5）：533?537.

[9] 朱衛未，余棟，李園園，等.基于證據理論的國家自然科學基金項目評審方法研究[J].科學學與科學技術管理，2009（12）：35?38.

[10] 陳波，朱衛東.基于證據理論的科學基金項目績效評估方法研究[J].中國科技論壇，2009（7）：35?38.

[11] 陳星光，笪佳敏.基于證據理論的全過程多級群決策模型[J].軟科學，2012，26（5）：132?135.

[12] 夏春梅.數據挖掘技術在銀行信貸風險管理中的應用[J].現代電子技術，2014，37（4）：78?81.

5位專家對BOT項目a進行評價，針對不同的專家給其賦予不同的權重，該權重可以綜合考慮多個方面，不失一般性，主要考慮評價專家對所評項目的熟悉程度（將其分為熟悉、較熟悉、部分熟悉三個層次）。對熟悉程度分別賦值為熟悉（5）、較熟悉（3）、部分熟悉（1），設專家pn對項目a的熟悉程度值為tn，則在該評價項目下，賦予專家pn的權重[wn=tnn=15tn]（也就是說評價專家對所評項目的熟悉程度越高，賦予其權重也就越高）。

其中屬性的權重向量q=（0.2，0.2，0.3，0.1，0.1，0.1）。專家的評價結果見表1。其中[p1，5]表示評價專家為[p1]，其對所評項目的熟悉程度為熟悉。

5 結 語

BOT項目風險評價有助于控制風險，是項目管理的重要環節。筆者運用證據理論的思想和方法對BOT項目風險進行評價，該方法能夠很好地解決專家意見在評價結果之間的沖突，并且能在一定程度上減少評價的主觀性對項目風險評價過程的影響。而且運用該方法，就不需要評專家給出最終的項目評價意見，只需要其根據各自的經驗分別給出不同屬性下的評價意見就可以，一方面減少了評價專家的工作量，另一方面也減少了評價過程過于受專家主觀性的影響。因此本文的結論在BOT項目風險管理中具有較好的應用價值。

表2 屬性下評價等級的基本概率分配值

參考文獻

[1] 楊遠征，郝建新.基于層次分析法的城市污水處理 BOT 項目風險評價[J].重慶科技學院學報，2013（4）：71?73.

[2] 王卓甫，楊高升.工程項目管理[M].北京：中國水利水電出版社，2005.

[3] 顧長浩，馬貝藝.BOT投融資模式的起源與發展[J].東吳法學，1999（7）：56?63.

[4] 朱紅.土耳其的水電蘊藏量和開發政策[J].水電與大壩，2002（10）：23?24.

[5] 田權魁.模糊理論與AHP相結合的BOT風險研究[J].低溫建筑技術，2004（2）：91?92.

[6] TELMOUDI A， CHAKHAR S. Data fusion application from evidential data bases as a support for decision making [J]. Information and Software Technology， 2004， 46（8）： 547?555.

[7] 何迎朝，刁昳，許炳.基于多層次灰色評價法的高速公路BOT項目風險評價[J].科技和產業，2012（3）：59?63.

[8] 黃瑞.中國利用BOT法律問題的思考[J].武漢大學學報，2001（5）：533?537.

[9] 朱衛未，余棟，李園園，等.基于證據理論的國家自然科學基金項目評審方法研究[J].科學學與科學技術管理，2009（12）：35?38.

[10] 陳波，朱衛東.基于證據理論的科學基金項目績效評估方法研究[J].中國科技論壇，2009（7）：35?38.

[11] 陳星光，笪佳敏.基于證據理論的全過程多級群決策模型[J].軟科學，2012，26（5）：132?135.

[12] 夏春梅.數據挖掘技術在銀行信貸風險管理中的應用[J].現代電子技術，2014，37（4）：78?81.