公租房PPP項目中民營部門的投資決策研究

趙雯 邢會歌 李玉瑤

摘要：公租房PPP項目的投資風險因素存在模糊性和冗余性，用粗集動態約簡風險指標可消除指標間的關聯性，構建基于民營部門投資風險的評價指標體系;將G1法應用于UEOWA-ULHA算子進行權重計算，把專家基于語言評估標度做出的風險評價結果用決策矩陣表示，通過可能度公式計算得出可能度矩陣，最后求得排序向量，得到最優投資項目，在民營部門選取的項目中運用可能度矩陣排序得到關鍵風險因素，為民營部門的投資決策提供參考，也為民營部門提供了提前制定關鍵風險因素應對措施的指導。

Abstract： Aiming at the fuzziness and redundancy of the investment risk factors of the private sector in PPP projects of public rental housing， this paper uses the rough set dynamic reduction risk index to eliminate the correlation among the indicators， and constructs the evaluation index system based on the investment risk of the private sector. Then the G1 method was applied to UEOWA-ULHA operator， overcomes the drawback of AHP need consistency check， the experts based on the linguistic evaluation scale to make risk assessment results with that decision matrix， calculated by possible degree formula may degree matrix， finally obtained by sorting vectors， get the optimal investment projects， use in the private sector to select projects could degree matrix sorting key risk factors， provide a reference for private sector investment decision， also for the private sector to provide the key risk factors of countermeasures develop guidance in advance.

關鍵詞：PPP;公租房;投資風險;多屬性決策

Key words： PPP;public rental housing;investment risk;multiple attribute decision

中圖分類號：F293.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）10-0060-03

0? 引言

公租房是政府保障房發展的重點，但資金短缺和財政壓力是政府部門面臨的主要問題，因此引入PPP模式。公租房PPP項目參與方眾多，投資結構復雜，存在諸多風險因素，民營部門作為主投資方，對項目的建設和運營承擔了更大風險[1]，科學建立評價指標是正確預測公租房PPP項目投資風險的基礎，正確預測投資風險能調動民營部門參與公租房PPP項目建設的積極性，促進公租房PPP項目可持續發展。目前研究大多是PPP模式下風險識別及分擔研究，從民營部門角度探討投資風險的研究很少[2]-[4];投資風險因素普遍具有模糊性、層次性和冗余性，現運用的模糊綜合評價法、灰色關聯度分析和灰色聚類三種方法[5]-[6]存在冗余性問題。針對以上問題，從民營部門投資風險視角出發，基于粗集對民營部門面臨的投資風險因素動態約簡，構建評價指標體系。依據該體系運用G1法求得其各級指標權重，基于此權重改進UEOWA-ULHA算子，消除了由于個別專家主觀因素等造成的不公正，從而建立風險評價模型，為公租房PPP項目的投資決策提供了一種科學的思路。

1? 投資風險評價模型的建立

根據公租房PPP項目特點，將投資風險分為社會風險、政策法規風險、參與風險和經濟金融風險，依據特點細分為12類，39個具體風險。基于風險分配原則[4]，土地風險、政策法規風險、政府信用風險應該由政府承擔。公租房項目擁有有利的政策和需求量的穩定，民營部門面臨的政策法規風險、市場需求風險是很小的[7]。

1.1 風險指標動態約簡? 粗集理論中動態約簡算法可以有效約簡風險因素。通過MATLAB 2016b，基于歷史數據利用粗集對 39個風險因素進行約簡，再將上述分析的風險剔除，最后整理出17個三級指標，分別是自然環境風險、社會環境風險、權力尋租風險、法律不健全風險、審批政策風險、建設成本超支風險、設計質量風險、工期風險、合同風險、決策風險、運營商違約風險、服務質量風險、運營成本風險、運營效率風險、利率風險、通貨膨脹風險和收益率風險。

1.2 G1法權重計算? G1法是通過專家對評價指標的重要程度進行排序以及相鄰指標間的相對性評價實現指標權重的確定。

步驟1：確定風險評價指標順序。選擇該領域經驗豐富的專家組根據風險指標的重要程度由大到小排序：

1.3 基于改進UEOWA-ULHA算子的多屬性決策? 因項目投資風險具有復雜性、不確定性，當專家們受到一些主客觀因素制約時，他們給出的評價信息是不完全且模糊的，因此需要應用不確定語言型多屬性決策解決民營部門在公租房PPP項目中投資風險評價存在的問題。改進后的UEOWA-ULHA算子，可以求得可能度矩陣的排序向量，按其分量大小對不同方案進行排序，得到民營部門在可選投資的項目中面臨的投資風險最小的方案。主要計算步驟如下：

2.5 分析? 公租房PPP項目自身的建設過程充滿不確定性，通過相關文獻梳理可以得知民營部門面臨較高的投資風險為建設風險，而建設風險中影響最顯著的風險因素則為建設成本超支。通過采訪參與公租房PPP項目的專家得出公租房PPP融資風險中建設成本超支、政府干預、政府價格限制、運營成本高四個指標累計貢獻率達89.114%，其中建設成本超支占40.325%。同時參與建設公租房PPP項目的人員也表示公租房建設過程中，由于項目設計考慮不周、施工技術水平不夠或質量檢驗把關不嚴等原因，給項目帶來設計質量的風險。因公租房的保障房性質，收回的租金往往只夠支付貸款利息和部分運營管理費用，收益率低是制約公租房PPP項目實施的關鍵因素。項目公司管理人員決策失誤也會給私營部門帶來投資風險。

3? 結論

粗集對所建立的指標體系進行有效動態約簡，可以消除指標間的關聯性，去掉冗余指標，使評價結果更為精確。結合G1法來確定動態約簡后的指標權重，優點在于無需進行一致性檢驗，序關系的給出完全表達了專家的意愿。

多屬性決策方法中使用的語言評價標度是解決不確定型語言決策問題的基礎，將每位專家的評價結果用決策矩陣表示，與結合G1法權重改進后的UEOWA-ULHA算子通過一定公式計算得到可能度矩陣，進而得到可能度矩陣的排序向量，即可得到最優方案。該決策模型具有很好的實用性，通過算例分析得到的決策結果與公租房PPP項目中民營部門面臨的投資風險情況相一致，為民營部門的投資決策提供參考。同時，在選定的投資項目中，集結所有指標的風險評估標度，利用可能度公式可以確定關鍵風險因素，這也有助于民營部門提前制定關鍵風險因素的應對措施。

參考文獻：

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