基于現金流視角的PPP項目財務風險預警研究

劉 驊，盧亞娟

(南京審計大學金融學院，江蘇 南京 211815)

我國經濟進入“新常態”后，政府和社會資本合作(Public-Private Partnership，簡稱PPP)模式在化解我國政府債務危機和推動經濟社會發展方面發揮著重要作用，也為供給側結構性改革提供了可行路徑[1]。PPP模式具有資本金額巨大、涵蓋范圍廣泛等特點，項目主要涉及基礎設施建設領域，因而直接關系到國計民生。然而，我國PPP模式發展起步較晚，在實踐過程中存在不少問題和風險,其亂象主要源于不完全契約，激勵約束機制的弱化造成的行為異化和效率低下[2]。例如，目前各級政府有很高的積極性推進PPP項目運行，但社會資本參與度較低，同時在實施過程中出現政府與市場職能界限不清、法律機制不完善、項目資金鏈易斷裂等問題；此外，PPP項目財務風險隱蔽性較強，如果項目營運期間現金流出現問題，將直接導致整個項目發生財務危機。本文基于現金流視角通過對PPP項目融資結構、盈利能力、清償能力的分析，設計項目財務風險評價指標體系，綜合運用粗糙集和網絡層次分析法對各指標進行賦權，進而集成灰色關聯分析法構建PPP項目財務“風險序”預警模型，針對長三角地區上海市、江蘇省和浙江省具有一定代表性的PPP項目進行實證研究，據此提出防控PPP項目財務風險，確保項目順利運營的政策組合。

一、文獻綜述與問題提出

在中國式財政分權下，公共支出結構的系統性扭曲成為地方政府財政支出行為的一個重要特征，“為增長而競爭”的地方政府更加熱衷于投入那些能夠在短期內促進吸引投資、促進經濟增長的基礎設施等生產性公共物品[3]。雖然，PPP項目將民間資本引入國家基礎設施建設，有效解決了公共財政及基建項目資金短缺問題，為我國經濟發展帶來巨大推動力[4]，但在PPP項目運營過程中也存在諸多風險因素，其中PPP項目的財務風險主要表現為：第一，收益不確定性風險，由于項目投資期長，短時間內政府和私人部門都無法收回資金，導致收益存在不確定性；第二，成本超支風險，主要包括項目建設期與運營期的成本超支問題；第三，項目融資風險，過度借款會使企業面臨巨大財務危機[5]。亓霞、柯永建等(2009)則認為PPP項目發生財務危機的主要原因在政企合作初期，如果企業在中標后，資金籌措困難，沒有在融資期限內完成融資，就會被取消資格并被沒收投標保證金，導致PPP項目中斷[6]。同時由于社會契約精神不強，政府更傾向于行政干涉，私人企業信用觀念薄弱，加之法律約束與道德約束的不足，加大了政府與社會資本合作項目的財務風險[7]。Darrin Grimsey與Mervyn K.Lewis(2002)以蘇格蘭廢水處理廠項目為例，將PPP項目風險因素分為九類，其中包括金融風險和財務風險等[8]。

在PPP項目風險預警研究領域，彭志敏(2017)通過研究中鐵集團建設長沙空港城項目，發現該項目風險控制手段較為單一，存在融資風險，提出應優化項目資產結構，構建財務危機預警指標體系以提高控制風險的能力[9]。趙磊等(2011)提出集成FAHP和FCE評價模型，并利用三角模糊判斷矩陣確定指標排序向量，以測度和預防PPP項目風險[10]。劉憲寧等(2011)用AHP法對PPP項目進行風險判別，并運用熵權法與灰色關聯分析對PPP項目參與者進行科學的風險評估，為PPP項目融資提供全新的視角[11]。Ameyaw和Chan(2013)通過研究非洲加納供水部門的PPP案例，全面識別供水PPP項目的40個風險因素，以提高對供水PPP項目的風險識別能力[12]；尹航等(2016)設計一種基于云模型的風險分擔方案，為PPP項目風險分擔決策提供參考[13]；張紅平、葉蘇東(2017)基于結構方程模型的實證分析發現，PPP項目“組織”和“制度”風險因素對項目關系終止的影響作用最大，“市場”和“環境”風險因素對項目實體終止的影響作用突出[14]。包許航、葉蜀君(2018)認為，開發性金融機構參與下的PPP項目，可有效分擔社會資本承擔的風險比例，從而提高社會資本參與的積極性，對破解我國當前PPP項目落地推廣面臨的困境具有重要意義[15]。

綜上所述，國內外學者對PPP項目風險研究大多局限于對項目財務風險成因和規避措施的探討，很少有學者從現金流視角來研究PPP項目財務風險，對其財務風險預警研究也不充分。本文基于PPP項目現金流視角對其財務風險進行預警分析，在構建項目財務風險評價指標體系的基礎上，綜合運用粗糙集、網絡層次分析與灰色關聯分析三種評價方法，構建PPP項目財務“風險序”預警模型，并對長三角地區PPP項目財務風險狀況進行實證研究，以全面提升PPP項目財務風險免疫力。

二、指標體系與集成評價模型構建

針對PPP項目不同階段特點，采用不同指標來反映現金流的差異。在項目前期，PPP項目處于融資階段，其融資結構將直接影響項目建設期與運營期現金流情況，因而在準則層設置融資結構指標。在項目建設期與運營期，主要包括各投資方資金流入與貸款償還等，此階段涉及大量現金的流入與流出，因而運用盈利能力指標與清償能力指標來構建財務預警指標體系。因此，本文將PPP項目財務風險主要分為融資風險、經營風險及流動性風險，發生這幾種風險的標志就是項目現金流的斷裂。

國內已有文獻中對PPP項目風險的評價，大多采用多元統計分析方法，例如層次分析法、主成分分析法和判別分析法等，這類方法部分依賴于決策者的主觀判斷，無法準確客觀地從指標數據本身挖掘其內在信息；另一類方法強調指標間的線性關系，但PPP項目風險的測算與評估實際上是一個包含多重指標的復雜系統，且指標彼此間存在非線性關聯。本文將粗糙集與網絡層次分析兩種主客觀評價方法集成，在充分考慮指標體系內在關聯性的基礎上，運用灰色關聯模型對PPP項目財務風險進行排序，結合指標的客觀性與專家的判斷經驗，具有一定的創新性。

(一)指標體系

項目融資結構、盈利能力、清償能力分別反映融資、經營與流動性風險，因而本文結合指標數據的客觀性、科學性及可獲性等特點，構建基于現金流視角PPP項目財務風險評價指標體系主要包括融資結構、盈利能力、清償能力三個方面，具體如表1所示。

表1 基于現金流視角的PPP項目財務風險預警指標體系

融資結構、盈利能力、清償能力充分體現項目現金流的各種情況，直接反映項目是否能正常運營。(1)融資結構指標由債務比率、股本結構比率、債務結構比率組成。債務比率又稱產權比率，反映所有者權益對債權人權益的保障程度，也能反映項目長期償債能力與潛在的財務風險；股本結構比率反應PPP項目投資方權益所占大小，是各方協商的結果；債務結構比例主要反映債務的組成比例，項目進行融資的債務類別不同，會產生不同的治理效應。(2)盈利能力指標主要由經濟凈現值、經濟內部收益率、項目收益率組成。國內外PPP模式的相關研究已較為豐富，其項目盈利能力多從微觀層面進行測度，而近年來PPP作為化解我國經濟新常態過程中地方政府債務的一種有益嘗試，在考慮其盈利能力特征時本文參考了經濟凈現值和經濟內部收益率兩個宏觀指標因素，并從宏微觀兩個層面設立PPP模式下項目財務風險預警的盈利能力指標。經濟凈現值是各年凈效益折現值之和，一般經濟凈現值應大于零；經濟內部收益率是反映項目對國民經濟貢獻程度的相對指標，該指標應大于等于基準收益率；而項目收益率反映項目的盈利能力，該指標是判斷項目可行性與盈利性的重要指標。(3)清償能力指標由債務資金成本率、資本成本率、利息備付率、償債備付率組成。債務資金成本率是指借款或發行債券的成本，反映債務資金的使用效率，項目的債務資本成本率應低于資金利潤率，這樣才能獲得財務杠桿利益，提高自有資金利潤率；資本成本率是基于被投資方角度進行分析(投資方角度是投資回報率)，也即籌資方角度，該指標分子為實際使用資金付出的代價，從分母看是籌資方實際使用的資金數額，如果周期為一年的話，這個指標為籌資方負擔的實際年利率；利息備付率也稱已獲利息倍數，一般情況下當利息備付率大于等于1時表示該項目有償還利息的能力且有一定的償債能力，否則說明該項目償債風險很大；償債備付率反映每年用于還本付息資金的充足性，指標值一般大于等于1。上述各指標基于現金流角度將PPP項目財務風險產生因素較為全面地表現出來，為項目財務風險預警提供可靠的財務指標依據。

(二)粗糙集理論

粗糙集(Rough Sets)是波蘭科學家Zdzislaw Pawak提出的一種數據分析方法，該理論是一種處理不精確、不一致、不完備信息的數學工具，能在保留關鍵信息的基礎上求得知識的最小表達，特別適于智能控制[16]。運用粗糙集理論對PPP項目財務風險進行評價，能充分體現該理論特點：無需對項目財務風險所需處理的數據進行主觀評價，僅通過觀測數據就可以剔除無關冗余信息，并對其問題不確定性進行客觀地描述或處理。本文結合長三角地區PPP項目的實際數據，通過建立PPP項目財務風險知識表達系統，利用粗糙集計算相關指標權重，具體步驟如下：首先，從方案層指標開始，建立其對準則層指標的知識表達系統，其中各子指標構成條件屬性集合C，母指標決策屬性設為D；其次，對建立的知識表達系統進行數據預處理，從而計算各條件屬性的正域POS{C-{Ci}}；再次，計算各條件屬性Ci對于D的重要性Pi(D)=γC(D)-γC-{Ci}(D)；最后，對各條件屬性Pi進行歸一化處理，計算Ci的權重。

(三)網絡層次分析

本文針對PPP項目財務風險進行研究，其評價指標體系三維準則層內部元素間存在相互依存關系，且不同層次元素之間亦有支配作用，即存在反饋效應，此時系統元素更多呈現出網絡結構形式。鑒于此種結構關系，應用網絡層次分析法(ANP)對PPP項目財務風險進行評價和分析。該方法認為各因素或相鄰層次之間都存在相互依存關系，元素組、次元素組中元素的相對重要性可以通過1至9標度表進行兩兩比較，形成單個矩陣，并求出單個矩陣的特征向量，對其進行一致性檢驗。為了衡量不同階判斷矩陣的一致性，定義指標C.R.<0.100時，認定判斷矩陣具有滿意的一致性。進而由單個矩陣的特征向量組成超矩陣，提高超矩陣的冪次，直到收斂就可得出各指標的權重[17]。

(四)灰色系統模型

灰色系統理論是由我國學者鄧聚龍于1982年首次提出。本文構建灰色系統模型，以測算PPP項目財務風險的灰色關聯序。設對M個PPP項目財務風險進行評價，Xj(j=1,2…,N)為影響其財務風險的指標因素，Xj具體取值為PPP項目財務風險指標因素的權重。每個PPP項目都由N個財務風險特征參數構成一個特征向量，如對其中第K個PPP項目的這N項指標所構成的特征向量表示為：Xk={Xk(1),Xk(2),…,Xk(N)}。運用Rough Sets與ANP主客觀組合賦權法，具體量化各PPP項目財務風險指標因素Xj(j=1,2…,N)的權重，作為重要程度指標。參考序列是由N個財務風險指標中的最優值組成，用向量X0={X0(1),X0(2),…,X0(N)}表示。由M個PPP項目財務風險指標序列和參考序列共M+1個向量，構成PPP項目財務風險灰色評價的樣本空間，對灰色樣本空間數據進行處理，得到灰色關聯序，進而根據關聯度大小列出各樣本PPP項目財務風險的大小排序。

三、實證分析

PPP項目的現金流是指現金流入與流出，反映項目資金管理情況。現金流入主要指項目經營盈利及融資資金，由融資結構指標與盈利能力指標充分體現。現金流出主要指項目的債務支出及運營成本等，由清償能力指標來表示。本文針對長三角地區的上海市、江蘇省和浙江省基礎設施PPP項目建設的實際情況，選取該地區15個PPP項目作為研究樣本，具體類型包括交通類項目、市政項目和水務項目等。對項目運營狀況進行實地調研，并查閱其2016年相關財務報表，以獲取指標體系中相應數據。

鑒于各指標的量綱不同，為了能對數據進行比較，采用差值法對數據進行處理；進而采用等距離法對數據進行離散化，以便運用粗糙集理論對指標數據進行計算；再次，建立評分標準以衡量評價指標的優劣。PPP項目評價財務風險的各子系統，設計“強、一般、弱”3個等級，分別對應1、2、3分；決策屬性綜合效果，也設計“優、良、差”3個等級，分別對應1、2、3分。然后根據各屬性評分值建立PPP項目財務風險評價決策表。本文以樣本PPP項目財務風險指標體系中的融資結構指標為例，構建PPP項目財務風險預警指標子體系的知識表達系統，如表2所示。其中,C={C1,C2,C3}，D={B1}。

表2 樣本PPP項目融資結構風險評價決策

注：表中指標數據經過離散化后整理得到。

由表2計算等價關系，進而通過歸一化處理得到各財務指標的權重(見表3)。

表3 基于粗糙集賦權法的指標權重

另一方面，考慮到PPP項目的復雜開放性和長期演化性特征，以及不同類型項目財務運營狀況的差異，本文引入專家主觀賦權法對上述指標權重進行“糾偏”。依據表1評價指標體系，本文對長三角地區15個PPP項目進行問卷調查，問卷調查主要以結構化問卷與半結構訪談兩種形式展開，以對其財務風險指標進行主觀賦權。在確定相關指標權重時采用ANP分析法，將各因素兩兩比較重要性，并引入評分標準1至9的標度。從2016年7月至2017年12月，調研主要針對該地區15個PPP建設項目，受訪人員主要針對項目的基層管理者、第三方審計和金融機構的相關專家。為保證調查人員對PPP項目財務狀況的充分了解及調研結果的準確性，選定的訪談對象均為接觸項目運營工作兩年以上的相關人員。此外，調研團隊成員均參與現場填寫調查問卷、Email或電話等形式訪談的全過程，從而提高了問卷的回收率和訪談的質量。此次調研共發放問卷350份，回收323份，問卷有效率達到98.45%。團隊成員經過多輪咨詢和反饋，接受調查人員對問卷應答意見概率分布接近正態分布，取得了比較滿意的回復。將調查數據匯總，用其估計值的平均值作為指標比較值的最終取值。

內部獨立指標層權重的確定采用層次分析法(AHP)。各指標間是相互獨立的關系，只需要對上層準則元素之下的各子準則元素相對重要性進行兩兩比較。例如，在三維準則層中：融資結構B1、盈利能力B2和清償能力B3，只要計算相對于其目標層PPP項目財務風險評價的權重即可，所得到的判斷矩陣如表4所示。

為了充分體現內部依存準則元素之間所存在的相互關系，除了利用判斷矩陣比較分析(縱向比較)其相對于上層元素的重要性外，還需要從不同維度比較不同準則元素之間的重要性。例如在準則層清償能力下有四個衡量指標：債務資金成本率C7、資金成本率C8、利息備付率C9和償債備付率C10之間存在依存關系，因此除了比較四個比率在債務結構風險準則下的重要性外，還需比較它們相互影響的重要程度。如債務資金成本率之下還要比較資金成本率，利息備付率和償債備付率的重要性，如表5所示。同理也可以確定其他指標間的相互聯系。

表4 PPP項目財務風險評價準則層判斷矩陣

表5 PPP項目清償能力中債務資金成本率下的判斷矩陣

將PPP項目財務風險評價指標體系中所有指標間相互依存的影響程度賦權值組成矩陣，即ANP超矩陣，進而計算出PPP項目財務風險指標體系的加權超矩陣和極限超矩陣，整理數據得到各指標的局部權重值，如表6所示。

結合粗糙集和網絡層次分析法，測算出PPP項目10個財務風險評價指標的客觀權重和主觀權重，利用式(1)可以進一步得出PPP項目財務風險指標的最終組合權重，如表6所示。

W組合i=φW粗糙i+(1-φ)W網絡層次i

(1)

式(1)中，φ為客觀粗糙集賦權的權重系數，1-φ為主觀網絡層次分析法賦權的權重系數。本文既考慮財務風險指標數據本身所具有的客觀信息，又兼顧專家意見，在一定程度上改進單一賦權法的不足，使得賦予PPP項目財務風險的指標權重更具有解釋力和可信度，因此設φ=0.5，表示主客觀賦權在項目財務風險預警中的重要度相同，即對粗糙集測度的指標權重值與網絡層次分析法計算出的指標值進行了平均加權處理。

表6 PPP項目財務風險局部及全局指標權重

由表6可以看到，在PPP項目財務風險10個評價指標中，根據權重值的大小可以甄別出影響財務風險的關鍵指標因素。其中，債務比率C1、股本結構比例C2及資金成本率C8的綜合權重值最大，說明這3項指標是目前影響長三角地區PPP項目財務風險的重要敏感因子，今后在PPP項目財務風險監管中，應重點加強對敏感指標的監控與預警。

進一步確定長三角地區PPP項目財務風險10個指標因素的權重系數，依據前述灰色系統建模原理執行。本文以江蘇省為例，包括交通類項目A(蘇州)和B(淮安)、市政項目C(無錫)，水務項目D(揚州)和E(徐州)(由于涉及PPP項目財務數據，故文中只列明項目性質)，主要是確定這5個PPP項目在財務風險指標因素下的影響程度排序。江蘇省樣本PPP項目在財務風險指標中的權重系數與一致性檢驗結果，如表7所示。

表7 江蘇省樣本PPP項目在財務風險指標中的權重系數與一致性檢驗結果

具體量化各PPP項目財務風險評價因素，其權重值組成的參考序列為：

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

由參考序列及江蘇省5個樣本PPP項目的10個財務風險評價指標相對影響程度序列，構成了灰色樣本空間。對樣本空間數據進行標準化處理后，求出差序列對象空間，由此獲得兩級最大差δmax=3.603，兩級最小差δmin=0.033。當相關系數ρ=0.5時，計算5個向量的關聯系數，求出A、B、C、D、E5個PPP項目財務風險評價的灰色關聯度，分別為0.680、0.774、0.714、0.720、0.727。將江蘇省內5個PPP項目財務風險大小進行排序，依次為B>E>D>C>A。分析結果表明，B建設項目財務風險最大，E建設項目次之，而A建設項目的財務風險相對較小；從上述5個PPP項目所在地區橫向比較分析可以發現，江蘇省經濟發展的非均衡性對PPP項目運營的影響不明顯，反而經濟相對欠發達的蘇北地區PPP項目建設的積極性更大，且蘇北經濟欠發達地區PPP項目財務風險普遍較高，而經濟相對發達的蘇南地區PPP項目投資建設積極性雖有待提升，但財務風險相對較低。同理，可得出長三角地區上海和浙江樣本PPP項目財務風險的灰色關聯序。通過PPP項目財務風險排序，建立其財務“風險序”預警模型，能準確辨別各項目的財務風險狀況，重點監測風險相對較大項目的財務情況，從而降低項目發生風險的可能性，提高企業財務風險監管的效率，以確保PPP項目順利運營。

四、結論與政策建議

本文在參考已有文獻資料的基礎上，構建現金流視角下的PPP項目財務風險預警指標體系。首先，對長三角地區15個PPP項目進行實地調研并結合相關項目財務報表獲取各指標數據。其次，綜合運用粗糙集與網絡層次分析法對其指標進行賦權，以確定影響項目財務風險的關鍵因素。最后，將處理結果與灰色關聯法集成，在構建PPP項目財務“風險序”預警模型的基礎上，測算出各指標體系的灰色關聯度，及時為PPP項目財務風險提供監控對象與重點。結合PPP項目現金流指標的實證分析結果，本文分別從融資能力、風險管控、負債能力三個維度提出如下政策建議：

第一，開拓PPP項目多元融資渠道。PPP項目能有效撬動社會資本，化解地方債務危機，融資階段主要在PPP項目發展的前期，是項目財務風險的多發階段，在項目負債比例較高的情況下，極易給項目建設與經營期帶來潛在的財務風險。由實證分析也可以看出，融資結構中的C1、C2占比較高，對項目財務風險影響較大，因而拓寬融資渠道、設置合理的資金負債比可以有效防范項目財務危機。一方面，國家發展改革委曾印發《政府和社會資本合作(PPP)項目專項債券發行指引》，鼓勵發行PPP項目專項債券。專項債券的推出便于社會資本持續投資PPP項目，有利于融資渠道的多樣化，也有益于化解地方政府的債務危機。另一方面，債務以項目信用為基礎，使PPP項目具有合法合規的融資渠道，倒逼項目向規范化發展。此外，推行資產證券化。由于PPP項目投資回報期過長，導致社會資本不愿參與其中。項目的資產證券化，可以有效盤活PPP項目存量資產，縮短項目回收期，吸引更多社會資本的參與，進而拓寬融資渠道，保障項目順利進行。

第二，強化PPP項目風險監管。項目各階段都應該進行風險管控，特別是在項目發展中期，涉及大量現金流，也極易發生現金流的斷裂，實證分析結果中盈利能力指標B2為0.6，在準則層中占比最高，其對項目的正常運營具有重要作用，因而更應強化風險監管。首先，建立合理的風險分擔機制。合理的風險分擔是PPP項目成功的關鍵，風險分擔機制的確立應以項目整體利益最大化為目標，將風險意識貫穿于項目全過程。其次，加強PPP項目信息披露。目前一些PPP項目存在信息披露不充分、信息透明度低等問題，導致項目財務風險具有很強的隱蔽性與傳導性，各參與方的權益得不到保障。為使PPP項目信息披露落到實處，減少財務危機的發生，政府應建立全過程的信息披露制度，完善風險監管法律法規，對違法行為加大處罰力度，保障各參與方的利益。

第三，有效控制PPP項目負債總規模。由實證分析可以看出，債務比率C1、股本結構比例C2及資金成本率C8所占權重值最大，對項目財務風險的影響也最大。PPP項目的債務風險主要來自于融資階段與運營階段，當項目負債過多，資不抵債時，必然帶來現金流的斷裂，以至于導致PPP項目的失敗。因此，一方面，政府應根據PPP項目運行進程，完善相關的法律法規，將各參與方的責任與義務進行合理分擔，以防止PPP項目過度負債；另一方面，引入第三方評估機構，建立PPP項目聯審機制，并做好項目的可行性研究，由評估機構對PPP項目事前、事中、事后的債務情況進行管控，設立一套全面的債務風險預警機制，及時為項目的債務風險提供預警。