基于SEM的高原特色農業PPP項目風險管控研究

王艷偉，劉秦南

（云南農業大學 建筑工程學院，云南 昆明 650201）

高原特色農業近年來發展迅速，在資源、環境、產業等方面逐漸形成了一定優勢，但也存在著一些問題，包括可持續發展能力不強、龍頭企業少、組織化程度低、農業從業人員素質偏低、管理水平低等，制約了高原特色農業的發展。目前，國家正大力推廣PPP融資模式，將高原特色農業與PPP模式相結合，使社會資本和政府參與到高原特色農業發展中不僅可以引進高新技術、高效的管理模式，提升項目的核心競爭力，又解決了政府財政壓力[1]。但是隨著高原特色農業產業化、市場化與國際化進程加快，在生產和經營中所顯現的風險也越來越復雜，同時PPP融資模式所涉及的合同關系復雜、參與方眾多，在項目實施過程中受市場、環境、政策等諸多因素的影響。因此，對高原特色農業PPP項目的主要風險進行識別和管控是十分必要的。

在農業風險方面，Kimura等研究了澳大利亞農業風險管理體系，提出將農業風險劃分為市場風險、正常風險和巨災風險三大類，認為不同的風險要用對應的風險管控措施來緩解[2]。曾玉珍和穆月英基于近因的角度對農業風險進行了分類，認為整體上農業風險可以分為市場風險、自然風險、社會風險、國家風險和技術風險，而且這幾種風險互相存在交叉[3]。李靖等在國內外學者對農業風險分類的基礎上，提出因社會和經濟的發展，農業風險是在不斷變化的，但最終風險的表現結果可以體現在農業收入變化上，因此將農業風險分為價格風險、產量風險以及成本風險[4]。在PPP項目風險方面，不同項目對應的風險因素有一定的差別，其中A.Ng等分析了不同PPP項目與風險因素之間的聯系，提出將PPP項目風險分為一般風險和項目風險兩大類[5]。熊超男等將農業綜合開發PPP項目的風險分為政策風險、市場風險、經濟風險、設計風險、技術風險、建設風險、信用風險、自然風險、運營管理、不可抗力風險十大類[6]。國內外學者對高原特色農業PPP項目風險管理研究較少，本文在借鑒各位學者對于農業與PPP項目風險分析的基礎上將二者所涉及的風險因素進行結合，識別出高原特色農業PPP項目中顯著的風險因素并按照假設關系建立初始結構方程模型，經過模型修正后得到顯示各潛變量之間風險路徑的最終結構方程模型，通過計算風險路徑影響效應找出對項目影響最大的風險因素并加以控制，從而更加全面的、準確的進行風險管理。

一、高原特色農業PPP項目風險因素

高原特色農業引入新的融資模式——PPP模式，嘗試解決了高原特色農業發展中遇到的瓶頸問題，但與此同時也帶來了新的風險，風險承擔的主體由農戶變為了社會資本方與政府等，從農業和PPP項目兩方面相結合識別高原特色農業PPP項目風險因素。

目前國內外學者對農業風險的分類方法，大致可歸為兩大類。部分學者將環境的變化作為農業風險的主要因素，結合環境對農業的影響分為動態風險和靜態風險兩類：動態風險指由于社會或經濟環境變化導致農業產品價格波動而遭受損失的風險；靜態風險指特定社會經濟環境下，由于自然環境突變或人為過失所導致農業產品供需平衡發生變化所造成損害或者損失的風險。大部分學者依據農業風險產生的來源將風險劃分為政治、技術、社會、經濟、自然風險[7-8]。從農業風險的本質上來說，可以把其分為市場風險和自然風險，而市場風險和自然風險又可以進一步的細分，隨著PPP模式的引入，農業風險又衍生出了新的種類，但歸根結底都可以納入自然風險或市場風險的范疇，并且高原特色農業的發展離不開高新技術的支撐以及PPP項目所需政府政策的扶持，因此本文將高原特色農業與PPP模式相結合，提出對項目偏差影響最為顯著的四個風險因素：自然風險、農業市場風險、農業技術風險、政治風險。

（一）自然風險

高原特色農業是對自然環境要求較高的產業項目，由于其對自然條件特殊的依賴性，自然風險對高原特色農業PPP項目整體風險的影響不可忽視，自然風險是指因為自然環境的突然變化所導致的不確定性使高原特色農業在建設、生產和運營過程中經營者所面臨的損失和福利減少的可能性，風險因素包括自然災害和抵抗風險能力差。

（二）農業市場風險

農業市場風險是指社會經濟環境變化的不確定性所導致的市場波動，使農業生產經營過程中其經營者所面臨的損失和福利變化的可能性。由于我國是市場經濟國家，政策、環境、技術、體制、資源等風險的最終效果都將反映在市場風險中，因此這些類別的風險都劃分為市場風險范疇。風險因素包括農產品市場價格波動大、市場供求失衡、經營管理不善、市場前景預測偏差和農產品產量變化幅度大。

（三）農業技術風險

隨著經濟全球化進程加快，現代高原特色農業逐漸向產業化和規模化的方向發展，PPP融資模式的引入加速了現代化發展的步伐，高原特色農業屬于高技術含量產業離不開科學技術的支持，因此發展高原特色農業的高風險性還來自農業技術的不適用，農業生產技術方案不成熟和農業技術不先進。

（四）政治風險

由于中國政治局勢穩定、政局動蕩等風險發生概率很小，因此本文所指政治風險是在高原特色農業PPP項目實施過程中，政府與社會資本共同參與到PPP項目建設和運營中，因地區農業大環境、政治政策環境的變化或政府自身原因，使PPP項目利益遭受損失的風險，政治風險因素包括地區農業經濟狀況差、政府信用風險、政府政策不穩定和政府效率低。

二、高原特色農業PPP項目風險模型構建

基于AMOS軟件的結構方程模型（Structure Equation Modeling，SEM）是一種將數據分析和理論研究相結合的綜合模型，可運用因子分析、信度檢驗、路徑效用分析等統計學方法同時處理一系列或多組自變量與因變量之間的關系[9]。結構方程模型包括建立潛變量與測量指標之間的路徑關系后通過因子分析與信度檢驗驗證測量指標的效度和信度的測量模型，以及建立潛變量之間因果路徑關系后對相關潛變量進行路徑效用分析，驗證假設模型適用性的結構模型[10]。

圖1 高原特色農業PPP項目風險因素概念模型

運用結構方程模型可對風險因素與PPP項目風險結果的因果關系及風險路徑進行研究，結構方程模型主要檢驗模型的假設關系是否成立，模型設定的成敗與否會直接影響到模型的擬合程度、參數的精確度以及模型后期的分析。為研究高原特色農業PPP項目風險路徑，本文基于結構方程模型原理構造圖1假設關系模型，模型由自然風險、農業市場風險、農業技術風險、政治風險4個原因變量以及PPP項目風險結果1個結果變量共5個潛變量構成，模型的相關假設關系如表1所示。

表1 模型的相關假設關系

三、數據收集與檢驗

（一）問卷設計與收集

本文設計調查問卷收集數據，調查問卷包括5個潛變量所對應的13個觀測變量，其中自然風險A11-A12共2個風險因素描述；農業市場風險A21-A25共5個風險因素描述；農業技術風險A31-A33共3個風險因素描述；政治風險A41-A44共4個風險因素描述；PPP項目風險結果P共1個風險因素描述。研究采用李克特5級量表（Likert）對問卷中每個題進行測量，1～5代表影響程度由低到高。調研對象主要有工程管理領域相關學者、政府部門工作人員、項目公司管理人員等。調查問卷共發放150份，收回116份，其中可用于數據分析的有效問卷共100份，滿足結構方程模型（SEM）數據擬合基本要求。

（二）樣本信度分析

本文運用SPSS.20軟件對調研數據進行統計學分析，通過各觀測變量的平均值從總體上了解受調研者對于高原特色農業PPP項目風險因素的基本認識。采用Cronbach's Alpha系數作為檢驗變量內部一致性指標，Cronbach's Alpha值應大于0.5且越接近1表示調研數據信度越高，信度越高表示調查問卷的測量指標相關性越好，可靠性越高。表2中政治風險的Cronbach's Alpha值小于0.5，通過勾選已刪除項進行度量發現將觀測變量A44刪除后政治風險的Cronbach's Alpha值為 0.681大于 0.5，因此將觀測變量 A44刪除后，各潛變量均具有良好的信度，具體信度如表2所示。

表2 測量模型信度分析結果

（三）樣本效度分析

用SPSS.20軟件測量調研數據的結構效度，結構效度運用因子分析方法對模型結構與測量數據之間的對應程度進行分析，通過軟件計算可得各潛變量的KMO值均 0.5，巴特利球體檢驗值0.05，量表總體KMO值為0.562，表明模型結構與數據對應程度較好，變量間存在共同因子，適宜做因子分析，具體效度分析結果如表3所示。

表3 測量模型效度分析結果

四、風險路徑模型檢驗與分析

（一）初始模型檢驗

本文運用AMOS軟件基于上文潛變量的假設關系構建高原特色農業PPP項目風險初始結構方程模型，如圖2所示，并用軟件對初始結構模型進行擬合分析，其中模型參數共105個，自由度為68，擬合結果如表 4所示，表中χ2/df為卡方與自由度的比值，其值應小于3且比值越小說明模型擬合度越好，GFI為配適度指數，CFI為本特勒比較擬合指數，TLI為非規準適配度指數，RESEA為殘差均方根，Probability level≤0.05表示在0.05的顯著性水平上拒絕原假設，各指標具體評價標準見表4。從表4中可以看出初始結構模型除RESEA達到評價標準外，其余指標均不符合擬合標準，說明初始模型存在一定問題，需要進行修正。

圖2 高原特色農業PPP項目風險初始模型

表4 模型修正指數計算結果

（二）模型修正

初始結構方程模型擬合程度較低的原因可能包括：（1）模型中變量之間的隱性或間接關系未考慮，影響到整體模型的擬合度；（2）模型中一些變量間的假設路徑并不顯著，由于不顯著的假設路徑存在導致模型擬合不理想[11]。基于以上原因，可以通過增加或刪除路徑關系修正模型，初始結構方程模型只考慮了自然風險、農業市場風險、農業技術風險、政治風險4個原因變量對PPP項目風險結果1個結果變量有顯著正向影響，忽略了4個原因變量之間的相關性。

本文依據AMOS軟件初始分析結果，增加自然風險和政治風險對農業市場風險的直接影響路徑，同時增加政治風險對農業技術風險的直接影響路徑，并增加觀測變量A21與A22、A22與A23之間相關性路徑。經修正后，最終結構方程模型（見圖3）的擬合指標均符合評價標準，模型擬合度較好，詳見表4。

圖3 高原特色農業PPP項目風險最終模型

（三）風險路徑影響效應結果分析

運用AMOS軟件建立潛變量之間的初始路徑關系，經過模型修正后計算結構方程模型的標準系數（Standardized Coefficient），也就是對模型中所有潛變量和觀測變量之間的路徑進行效應系數分析，效應關系分為直接效應和間接效應，本模型的計算結果如表5所示。

表5 各潛變量之間的效應關系

根據風險路徑效應計算結果可以看出：

（1）影響風險因素中的政治風險（總效應0.421）對PPP項目風險結果的影響程度最大，其中包括地區農業經濟狀況差、政府信用風險、政府政策不穩定，這類因素涉及高原特色農業項目引入PPP融資模式的相關政策以及當地農業經濟大環境，進而可以反映該地區政府對于高原特色農業PPP項目的重視程度及地區農業發展水平，因而對高原特色農業PPP項目目標的影響最大。

（2）影響風險因素中的自然風險（總效應0.381）主要包括自然災害、抵抗風險能力不足，相對于普通PPP項目，高原特色農業PPP項目易受外界環境的影響，在農業生產過程中，自然環境的優劣對于農業生產效率、農產品質量以及農產品產量有著重要的影響，因此自然風險對于高原特色農業PPP項目的成敗有著至關重要的影響。

（3）影響風險因素中的農業市場風險（總效應0.171）包括農產品市場價格波動、市場供求失衡、經營管理不善、市場前景預測偏差、農產品產量變化、農業技術的不適用，農產品的需求彈性較小、生產周期長具有季節性，加之我國對于農產品信息不對稱，缺乏有效的信息，使得農業市場風險成為影響高原特色農業PPP項目成敗的重要因素。

（4）影響風險因素中的農業技術風險（總效應0.077）包括農業技術的不適用、農業生產技術方案不成熟、農業技術不先進。從表5中可以看出政治風險對農業技術風險的影響最大，說明政府相關政策的導向是推動農業技術發展的重要因素，同時農業技術風險對高原特色農業PPP項目的影響也不可忽視。目前我國農業發展的進程中面臨著資源短缺和利用效率低下等問題，推進農業高新技術武裝現代農業能夠有效解決限制農業生產的障礙，提高項目總體效益。

五、結論

第一，研究以高原特色農業PPP項目為研究對象，識別項目的風險因素，同時探究風險因素之間相互影響的風險路徑。本文基于高原特色農業PPP項目風險因素及假設關系構建了結構方程模型，運用AMOS軟件驗證變量間假設關系并進行模型修正，補充了自然風險和政治風險對于PPP項目風險結果的間接作用，形成最終的結構方程模型。

第二，風險路徑效應結果分析中對于高原特色農業PPP項目風險結果影響從大到小依次為政治風險（0.421）、自然風險（0.381）、農業市場風險（0.171）、農業技術風險（0.077），結果說明在高原特色農業PPP項目實施過程中要重點注意政府政策變化、政府信用風險等宏觀環境的影響以及自然環境變化對農業項目預期收益的影響。政府作為合作方應在項目識別階段對項目的可行性和優惠政策進行充分考慮，同時社會資本方應對當地農業經濟、市場環境和當地自然環境進行細致調研，提出合理的市場價格，避免建設和運營階段因政策變化、信用風險和自然環境的影響導致項目失敗。

第三，研究了高原特色農業PPP項目的風險管控，但目前的研究仍存在不足，風險因素尚未考慮全面，沒有結合項目的隱性風險對風險進行全面分析，這也是需要進一步研究的方向。