基于GRA-SPA的城市地下綜合管廊PPP項目風險評價研究

王建波，有維寶，劉芳夢，張 薇，楊迪瀛

(青島理工大學管理工程學院，山東 青島 266520)

0 引言

隨著我國城鎮化持續推進，現有基礎設施已無法滿足城市發展需求，“馬路拉鏈”“城市看?！钡痊F象頻繁發生。地下綜合管廊是指城市地下用于集中敷設電力、通信、給水和熱力等市政管線的公共隧道[1]，成為解決上述問題的有效途徑。然而由于政府部門無法彌補國內各大城市管廊建設的龐大資金缺口，導致綜合管廊在我國發展相對滯后，將PPP(public-private-partnership,PPP)模式引入到管廊項目建設能有效緩解政府的財政壓力，但綜合管廊PPP項目涉及參與方眾多，各利益相關者參與項目的目標存在差異，增加了管理上協調的難度，并且項目建設周期長，不確定因素大量存在，需要對其進行系統科學的風險識別與評價以保證項目成功。

國內外學者對綜合管廊及PPP項目風險進行了大量研究。在風險識別方面，Darrin[2]以蘇格蘭管廊PPP項目為例識別出9大類關鍵風險因素，證明政策變動風險對項目成敗有更強的敏感性；針對不同地區，Hwang等[3]通過研究11個新加坡PPP項目成功案例得出影響項目成敗的主要風險因素；文獻[4-5]借助HHM法識別管廊PPP項目全生命周期風險，并分析出風險因素間的直接與間接關系；莊文靜[6]在識別出全生命周期風險指標基礎上運用因子分析法篩選出17項關鍵風險因素。在風險評價方面，Ernest Effah Ameyaw等[7]采用德爾菲法識別PPP項目風險因素，并基于專家經驗定性評價項目風險水平；國內眾學者構造不同數學模型對項目風險進行評價，側重點有所不同，周鮮華等[8]依托ISM-MICMAC理論構建管廊PPP項目風險評價模型，重點得出各風險因素間存在的遞進關系；李強等[9]利用層次分析法評價PPP項目各級風險指標，重點對關鍵風險承擔主體進行劃分；蘇海紅等[10]借助屬性測度相關理論建立PPP項目風險評價模型，重點運用實例驗證模型合理性；王曉改[11]運用AHP-模糊綜合評價模型對管廊PPP項目進行風險評價，重點針對關鍵風險提出應對措施。

上述文獻從指標因素[2-7]、權重確定[9,11]及模型構建[8,10-11]等不同角度豐富了PPP項目風險評價的研究內容，目前仍存在以下不足之處：針對PPP模式的研究較為廣泛，但國內專門針對綜合管廊領域的PPP項目風險研究相對缺乏；風險評價一般會建立龐大的指標體系，導致存在大量冗余指標對評價結果的準確性產生影響；現有評價模型未能有效預測風險未來的發展趨勢。本文與文獻[12]均對基礎設施項目引入PPP模式可能產生的風險進行研究，評判項目風險狀況，文獻[12]著重研究城市軌道交通領域，而本文重點探討國家近期大力扶持的城市地下綜合管廊項目，由于研究領域不同導致風險方面存在較大差異，無法將文獻[12]的研究結果直接用于管廊項目，需針對各領域風險單獨探討，本文在文獻[12]基礎上借助PCA法對初始風險因素降維處理，通過因素間的線性組合解決指標冗余問題，將集對分析理論應用于風險評價中，統籌考慮同、異、反3種特性，結合灰色關聯分析量化差異度系數i值，衡量風險因素間的關聯程度，進而預測風險未來的發展趨勢；為避免指標權重計算過于繁瑣，本文采用簡便的C-OWA算子完成評價指標賦權，保證評價結果客觀、全面的同時，減小權重計算量。以期通過本文研究給政府部門提供投資決策的依據，同時為綜合管廊PPP項目風險評價提供一種新的思路。

1 綜合管廊PPP項目風險評價指標體系的構建

1.1 確定初始風險清單

風險識別的準確性高低決定了風險評價結果的可靠性，常用的風險識別方法包括頭腦風暴法、德爾菲法、核對表法、流程圖法及故障分析法等。針對綜合管廊PPP項目，相比于其他方法，德爾菲法具有以下優勢：專家選擇較有針對性，對風險因素判斷準確性較高；在風險識別過程中可評估出每項風險發生的可能性和對項目的影響程度，研究周期相對較短；有較為堅實的理論和實踐基礎，應用廣泛且頻率很高，能最大程度保證風險識別的科學性和實用性，綜合以上考慮，并結合管廊項目的特點，本文選擇德爾菲法識別管廊PPP項目的風險因素。

德爾菲法調研流程：首先，編制初始調查問卷，并附上相關工程項目背景資料等；其次，選擇20位在工程項目管理及綜合管廊PPP項目方面有著豐富經驗或研究經歷的專家，組成專家小組，專家組成員背景信息如表1所示；最后，與所有專家建立直接函詢關系，發放第1輪調研問卷，對結果統計、匯總，并將匯總結果附于第2輪調查問卷上再次向專家發放。通過4輪德爾菲調研結果的統計分析，得到項目初始風險要素清單，如表2所示。

表2 城市地下綜合管廊PPP項目初始風險要素清單Table 2 List of initial risk factors for urban underground utility tunnel PPP project

1.2 數據收集與處理

本文采用PCA對25個風險要素指標降維處理，以保證指標的有效性。PCA的核心思想是將高維數據轉化為一組維數降低、互不相關的數據，實現數據的降維并消除相關性[12]。

首先，鑒于綜合管廊PPP項目風險錯綜復雜等特點，參考文獻[13]將各風險因素對項目的影響程度劃分為很低、較低、中等、較高和很高5個級別，并以10分制進行評分，具體評分標準如表3所示。

表3 指標因素影響程度評分標準Table 3 Grading standards for influencing degree of index factors

其次，采用問卷調查的方式向40位綜合管廊及PPP項目管理研究的相關專家進行咨詢，40位專家中包含采用德爾菲法時所邀請過的20位專家小組成員，具體專家背景信息如表4所示。回收并篩選出35份有效問卷，整理出風險評價矩陣，并借助SPSS 20.0軟件進行處理，得到矩陣的特征值、方差貢獻率及累計貢獻率，如表5所示。

表5 解釋的總方差Table 5 Total variance of interpretation

1.3 提取主成分及數據分析

按照特征值大于1的原則提取主成分個數g=9，通過表5可得此時方差累計貢獻率達到82.450%，表明提取的主成分能夠基本反映指標的全部信息，主成分可表示為Yg=ug1t1+ug2t2+…+ug30t30(其中，t為構成主成分的指標要素，u為相關特征向量值)。通過SPSS 20.0軟件得到各主成分的特征向量，如表6所示。

指標因素系數的數值反映對主成分的影響程度，數值越大即影響程度越大，因此本文選擇系數數值較大的指標要素作為構成主成分的主要指標，如主成分Y1對應的線性系數u1欄中“公眾反對風險Z6、施工安全Z14、項目工期延誤Z18”指標要素的系數絕對值較大，分別為0.393、0.385、0.401，因此選擇以上指標要素表示Y1的主要成分，而上述指標綜合反映項目建設環境及完工風險。同理可得出其他主成分的主要構成要素，及反映的相關內容：Y2主要由Z8、Z15、Z17、Z21表示，反映建設期間風險及項目所受環境的影響；Y3主要由Z1、Z2、Z3、Z4表示，反映金融環境及法規制度風險；Y4主要由Z4、Z22表示，反映項目運營期間風險及法規政策影響；Y5主要由Z11、Z12、Z13、Z20、Z23表示，反映項目前期準備及運營期間風險；Y6主要由Z9、Z10、Z17表示，反映項目前期準備及建設期間風險；Y7主要由Z1、Z6、Z16、Z21表示，反映環境影響及工程建設質量風險；Y8主要由Z5、Z12、Z23表示，反映項目前期準備及運營期間風險；Y9主要由Z4、Z13、Z15、Z18、Z25表示，反映項目前期準備、法規制度及建設期間風險。

表6 各主成分對應的特征向量Table 6 Eigenvectors corresponding to principal components

1.4 建立風險評價指標體系

對上述主要成分進行整理重組，其中Y5、Y6、Y8、Y9均反映建設前期風險，可將其作為指標A1；Y1、Y2、Y6、Y7、Y8、Y9均反映建設階段風險，將其作為指標A2；Y4、Y5、Y8均反映運營階段風險，將其作為指標A3；Y1、Y2、Y3、Y4、Y7、Y9均包含環境及其他方面風險，將其作為指標A4。在上述劃分基礎上參考以往相關研究文獻[4、6-7、14-15]，并結合綜合管廊PPP項目特點，建立了涵蓋4個一級指標、15個二級指標的風險評價指標體系，如圖1所示。

2 綜合管廊PPP項目風險評價指標權重的確定

指標權重在風險評價中占據重要地位，以往研究常采用單一的AHP或熵權法進行指標賦權，忽略專家主觀偏好的影響，導致評價結果具有片面性。本文采用基于組合數的有序加權平均C-OWA算子確定指標權重值。OWA算子由Yager教授提出，經過不斷改進所形成的C-OWA算子在指標賦權中廣泛應用，該算子將專家所賦權重與組合數相結合，實現對評價指標的科學加權[16]。具體指標權重計算步驟如下：

1)邀請5位相關領域專家采用十分制打分法對上述指標按重要程度進行評判，專家的單位性質、學歷、職稱及工作經驗等具體情況如表7所示。選取以上專家的主要原因是綜合管廊PPP項目涉及眾多領域，各位專家對管廊項目了解的側重點存在差異，本文盡可能選取各領域代表專家保證評判的有效性，如施工單位管理負責人對分部、分項施工技術要求、施工方法等最為熟悉，而大學教授研究了大量成功工程項目，具有豐富理論經驗等。通過專家打分構成指標的原始集合用E={e1,e2,…,e6}表示，將原始數據按照從大到小順序進行排列，并從0開始編號，得到新數據集合，即D={d0,d1,…,d5}。

表7 專家背景介紹Table 7 Introduction of experts background

(1)

3)用上述權重ψn+1對數據集合D加權，得到評價指標的絕對權重

(2)

式中k表示評價指標個數。

4)計算評價指標的相對權重

(3)

3 構建灰色關聯度的集對分析評價模型

3.1 集對分析的相關理論

中國學者趙克勤于1989年提出集對分析理論，該理論是把研究對象的所有聯系因素看作一個不確定系統，從同一、差異、對立3個方面進行問題的定性與量化，利用聯系度得出研究對象的特性，從而能夠以定量的形式表示所研究對象的特征，并能反映其變化趨勢[17]。采用集對分析理論對綜合管廊PPP項目進行風險評價，有效解決各指標因素的不確定性問題，并可以較好地預測風險發展趨勢。

集對分析主要借助聯系度表示，在某個具體問題W背景下，設集對H由集合T和集合M組成，記為H(T,M)，對集對H中所有特性進行同一性、差異性及對立性分析，分析后得N種特性，其中集合T、M共有特性S個；集合T、M對立的特性有P個；兩者既不對立也不同一的特性有F=N-S-P(個)。并稱比值：S/N為這2個集合在問題W下的同一度，簡記為a；F/N為這2個集合在問題W下的差異度，簡記為b；P/N為這2個集合在問題W下的對立度，簡記為c。在不考慮各特性權重的情況下，集對H(T,M)的聯系度

式中：j為對立系數，規定一般取值為-1；i為差異度系數，取值區間為[-1,1]，當差異度中的特性越接近所屬評價的等級時，i越接近于1，當差異度中的特性越偏離所屬評價的等級時，i越接近于-1。

當考慮要素權重時，集對H(T,M)的聯系度

(4)

由確定指標權重時邀請的5位管廊PPP項目領域專家再次對指標要素風險等級狀況評分，借助式(4)可計算各評價集對的同一度、差異度及聯系度，并通過下式確定整個PPP項目的風險評價結果。

(5)

式中Wm表示所選取專家權重值。

3.2 灰色關聯度的確定

灰色關聯分析是一種在“貧信息”情況研究不確定性問題的方法。該方法的基本思想是根據各比較數列集構成的曲線族與參考數列構成的曲線之間的幾何相似程度來確定比較數列集與參考數列之間的關聯度[18]，關聯度越大即兩者相似程度越高，具體灰色關聯度的確定過程如下：

設評價對象有s個，評價指標有k個，則確定參考序列X0(y)與比較序列Xs(y)，兩者在第y個評價指標因素上的相對差值

(6)

式中：ξ一般值為0.5；y=1,2,…,k。

由于各風險指標因素對項目影響程度不同，對絕對關聯度進行加權平均計算

(7)

式中rs表示第s個評價對象對理想對象的灰色加權關聯度。

3.3 基于灰色關聯度的集對分析模型

集對分析理論主要是利用聯系度來處理不確定性問題，聯系度函數刻畫集對內部集合之間的關系，當2個集合趨于相同，i的取值為大；當2個集合趨于相反，i的取值為小。根據這一標準，由a、b和c約束值綜合決定差異度系數i。針對差異度系數i的取值問題目前并沒有一個統一的標準，而灰色關聯分析可在“貧信息”條件下，確定比較序列與參考序列間的關聯程度，與集對分析中確定聯系度的思路基本一致。因此，本文采用絕對關聯度的概念將同一度a、差異度b和對立度c分為b、a和b、c2組，求出這2組之間絕對關聯度的量化值，并將最大的絕對關聯度值作為i的取值。此方法能較好地解決因樣本容量小且線性關系不明顯而難以分析的問題，也為差異度系數i的確定提供一種新的方法。模型的具體步驟如下：

1)確定集對H。按照集對的多種特性進行同一度、差異度和對立度分析，根據聯系度函數表達式確定同一度a、差異度b和對立度c的量化值。

2)確定絕對關聯度。將差異度數組b看作參考序列，同一度數組a與對立度數組c均為比較序列，借助灰色關聯分析理論將a、b、c分為2組b、a和b、c，通過計算公式求出2組各自的灰色絕對關聯度。

3)將2組灰色絕對關聯度進行比較，確定數值較大者作為i的取值，即：

(8)

4)將確定的i值代入各聯系度表達式中，計算出各聯系度值μ，μ值越大表示2集對之間同一度越高，關系程度越密切。

4 實例分析

青島高新區位于紅島與膠州灣南北毗鄰處，是青島市政府推進地區集群化發展的主干區域。高新區主管部門計劃在本區域內建成約75 km的綜合管廊，其中，東部及中部區域55 km管廊項目已建成運營，西部區域約20 km管廊還未施工建設，本文重點針對西部區域管廊項目進行了風險評估。建設前期階段對西部區域現場情況進行了勘測和調研，發現市政管線已實施種類和規模均較少，且已損毀嚴重，亟需改善和梳理，但由于管廊建設投資巨大，高新區政府決定采用PPP模式進行建設。當地政府與中標的社會資本方簽署有關特許權合約并組建項目公司，項目公司獲得項目30年的特許經營權(不含建設期)，在特許經營期內，負責項目范圍內全部工程的設計、投資、建設及運營，特許權合約到期后，無償將地下綜合管廊的所有權轉讓給青島高新區政府。該項目由政府與社會資本方共同出資建設，總投資約74 000萬元，其中，高新區政府出資22 200萬元，中選的社會資本方共同出資51 800萬元。在建設階段由于西部區域原地貌為濱海淺灘，使得綜合管廊基底多位于淤泥質土層，具有強度低、變形大的特點，且多以軟塑為主，部分區域上層滯水豐富，給基坑開挖和施工造成較大困難。項目建成后主要敷設有電力電纜、通訊電纜、給水管道、熱力管道及預留管道等，并配套照明、檢測消防、通風等設施。運營階段計劃由項目公司或項目公司委托專業運營機構負責日常運營維護，由高新區公用事業服務中心代表高新區政府實施運營監管，主要采用特許經營類融資模式下的收費方式，即當入廊單位每年上繳的使用費低于項目公司的預期時，高區新政府對該部分損失給予社會資本方一定的財政補貼；當入廊單位每年上繳的使用費高于項目公司的預期時，超出部分形成利潤，按合同約定比例在公共部門和社會資本方之間進行分攤。本文深入分析了該綜合管廊PPP項目全生命周期，確定其面臨的關鍵風險因素，并運用灰色關聯度的集對分析模型評判了項目的風險等級。

4.1 引入C-OWA算子確定指標權重

采用PCA法對上述25個風險指標降維處理，借助C-OWA算子完成評價指標賦權，邀請5位相關專家對風險指標按重要程度以十分制度進行評分，以一級指標為例，具體打分情況如表8所示。

表8 一級評價指標評分表Table 8 Grade one evaluation indices

以“建設前期風險A1”指標為例進行計算，首先，將5位專家打分的原始數據從大到小進行排列，得到新的數據集合D={7,6.5,6,6,5.5}；其次，由式(1)得到各數據權重ψ=(0.062 5,0.25,0.375,0.25,0.062 5)，利用式(2)得到評價指標的絕對權重

q1=(7,6.5,6,6,5.5)(0.062 5,0.25,0.375,0.25,0.062 5)T=6.156 3；

同理可得q2=8.843 8,q3=7.968 8,q4=7.125 0。最后利用式(3)計算可得指標的相對權重w=(0.204 6,0.293 9,0.264 8,0.236 7)，類似地可求出其他指標權重值。

4.2 綜合管廊PPP項目的風險評價

1)結合青島高新區綜合管廊項目特點，參考文獻[19]確定該項目的風險等級評價標準，如表9所示。邀請5位相關領域專家以表9為評價標準對指標要素風險狀況進行評判，本文考慮了每個專家權重值，并根據所選取的專家情況給出相應權重分配標準，如表10所示，各位專家權重值如表11所示，各評價指標具體評分結果如表12所示。

表9 風險等級評判標準表Table 9 Standards for risk grade evaluation

表10 專家人員權重分配標準Table 10 Weight distribution standards for experts

表11 專家人員權重值Table 11 Experts weight values

2)將專家評價值與風險等級標準分別建立集對。鑒于上述5個風險等級，設定若評價值位于風險等級范圍內則屬于同一度a，評價值位于相鄰風險等級范圍內則屬于差異度b，評價值位于相隔的風險等級范圍內則屬于對立度c，以專家U1與風險等級標準V1為例，計算此集對H(U1，V1)的絕對關聯度。

首先，確定屬于同一度a的風險評價指標，即指標評分值位于(0,60]范圍內，對照表9得出僅A42指標符合要求，利用式(4)可計算xa=0.086 6，同理xb=0.089 2，xc=0.824 2；其次，以xb為參考序列，xa與xc均為比較序列，求出Δba=0.002 6、Δbc=0.735 0；最后，借助式(6)確定ξba=1及ξbc=0.376 9。類似地可計算出其他集對的絕對關聯度，如表13所示。

表12 風險指標評分表Table 12 Risk index scoring

表13 絕對關聯度計算結果Table 13 Calculation results of absolute correlation degree

3)根據表13計算結果，結合式(7)，得出絕對關聯度rba=0.635 6，rbc=0.623 7，由于rba>rbc利用式(8)得差異度系數i=0.635 6，并將其值帶入到表13的各聯系式中，計算出專家評價值與風險等級的聯系度，考慮各位專家權重，利用式(5)得出綜合評價結果，具體情況見表14。

根據表14結果0.445 4>0.425 9>0.026 0>-0.299 1>-0.668 5可以看出，與其他風險等級相比，V3的綜合聯系度最大，在風險等級評判標準表中V3代表風險等級“中等”，說明該青島高新區綜合管廊PPP項目整體風險等級為“中等”，與2017年青島市政府對該項目的檢查結果一致。由絕對關聯度rba=0.635 6>rbc=0.623 7看出同一度a與差異度b的關聯程度要高于對立度c與差異度b的關聯程度，結合風險等級V4的綜合聯系度值0.425 9大于V2的綜合聯系度值0.026 0，表明該綜合管廊PPP項目風險等級有向較低程度發展的趨勢，但仍應采取措施加以促進，如：在建設階段嚴格選擇施工單位，按照施工安全生產規章制度進行建設，保證施工進度及質量；在運營階段政府應保證管廊PPP項目的合法性，明確規定已建設綜合管廊的道路，各單位不應單獨建設自用管溝，強制相關企業入廊，解決同質項目競爭、運營收益不足的問題。

表14 評分值與風險等級的聯系度Table 14 Relationship between scores and risk grades

5 結論與討論

1)從C-OWA算子所確定的指標權重數值來看，建設前期風險、建設階段風險、運營階段風險、環境及其他風險所占比重分別為0.204 6、0.293 9、0.264 8、0.236 7，建設階段風險、運營階段風險與其他方面風險相比所占比重較大，對這2階段應給予更多關注并采取相應的風險應對措施。該方法很大程度上削弱了數據極端值造成的不利影響，無需一致性驗證，在提升指標賦權科學性的同時簡化了計算過程。

2)由評價模型得出的綜合聯系度值表明青島高新區地下綜合管廊PPP項目風險等級為“中等”，通過絕對關聯度rba>rbc及風險等級V4的綜合聯系度值大于V2的綜合聯系度值，表明該項目風險等級有向較低程度發展的趨勢，項目處于良好可控狀態。

3)通過德爾菲法識別綜合管廊PPP項目初始風險要素，并借助PCA分析風險因素間的相關性，降低了冗余指標對風險評價結果的不利影響；所構建的風險評價模型綜合考慮了比較集的同一度、差異度與對立度3個方面，借助灰色關聯度確定差異度系數i的量化值，評判出管廊項目的風險狀況并預測出風險發展趨勢，說明本文提出的基于灰色關聯度的集對分析評價模型具有較高的可靠性與合理性。

4)本文重點針對青島地區綜合管廊PPP項目風險進行研究，該類項目致險因素復雜，管廊基底多處于淤泥質土層，具有強度低、變形大的特點。后續研究可拓展到沿海地區同特征的管廊PPP項目中，驗證并增強本文結論的可信度，對于國內其他地區同類項目風險指標的確定及量化評價仍需進一步研究和探討；本文對具體風險應對措施的研究還不夠全面，在后續研究中有待補充針對性的風險應對措施，以便提供更準確的決策，進而更好地控制管廊PPP項目風險。