城市軌道交通PPP項目運營期風險評估研究

吳守榮 王程程 閻祥東

(山東科技大學土木工程與建筑學院 山東青島 266590)

?

城市軌道交通PPP項目運營期風險評估研究

吳守榮 王程程 閻祥東

(山東科技大學土木工程與建筑學院 山東青島 266590)

采用層次分析法和系統(tǒng)動力學法，對城市軌道交通PPP項目運營期風險因素進行識別，建立風險系統(tǒng)流圖；在層次分析法和熵值法確定風險因素權(quán)重的基礎上，運用Vensim PLE軟件評估項目的總體風險水平，得出城市軌道交通PPP項目運營期風險SD模型仿真結(jié)果。

軌道交通；PPP項目；系統(tǒng)動力學；風險評估；系統(tǒng)流圖； Vensim PLE軟件；SD模型

以地鐵為代表的城市軌道交通項目在一些城市中快速發(fā)展，使得軌道交通的建設需求和巨大的資金需求之間的矛盾也越來越嚴峻，政府以PPP融資模式為契機，與社會資本合作，吸收大型企業(yè)資本金，很好地緩解了城市軌道交通類項目建設的資金壓力。

PPP融資模式下政府給予私營企業(yè)回收資本的特許經(jīng)營期，在特許經(jīng)營期內(nèi)風險水平的度量既是項目正常運營的前提，也是政府和私營企業(yè)雙贏的關鍵。城市軌道交通項目是一個復合動態(tài)系統(tǒng)，風險因素具有隱藏性、復雜多變性、相互影響性等特點，運用研究元素間因果關聯(lián)性的系統(tǒng)動力學理論得出的風險水平評估更合理、更科學。

1 城市軌道交通PPP項目運營期風險分析

軌道交通PPP項目資金需求大、參與者多、公益服務性與盈利性共存，既要通過社會服務滿足政府的公益性要求，同時要獲得預期收益滿足投資方的盈利要求，整個PPP模式很好地詮釋了政府部門和私營企業(yè)之間的優(yōu)勢互補、利益共享[1- 2]。在較長的特許經(jīng)營期內(nèi)，影響PPP項目平衡收支的不確定性因素稱之為運營期風險，主要是由軌道交通設備、人員、環(huán)境及信號系統(tǒng)的不協(xié)調(diào)配合引起的，任何一方出現(xiàn)問題都會給項目帶來影響，這同時也決定了其運營期風險的復雜多樣性。

基于按風險起因分類的原則，參考相關案例，運用風險核對表法對運營期風險因素進行識別，將初步模糊評價后不符合大環(huán)境的,以及對相關案例用實踐經(jīng)驗進行分析后表明影響水平較低的指標剔除[3]，確定項目的風險因素為市場風險、完工風險、安全風險、經(jīng)營管理風險和不可抗力風險共五大風險類型。

本文風險分類單純地考慮了會對運營期帶來顯著影響的因素，所以把安全、經(jīng)營管理風險單獨列為兩大風險。將經(jīng)濟、法律因素的影響歸入了市場風險中，基于系統(tǒng)動力學，建立風險識別流并考慮了風險因素之間的交互關聯(lián)影響，完工風險中質(zhì)量無法達到預期標準或者遺留的質(zhì)量問題，以及建設成本控制超支對后期運營帶來的影響，所以本文的運營期風險考慮了完工風險。

1.1 市場風險

市場是城市軌道交通項目運營的基礎，其主要風險源有新建或改建其他的項目而帶來的商業(yè)競爭，由于經(jīng)濟前景的不確定性產(chǎn)生的價格變化，以及社會政治環(huán)境、人口變化、法律法規(guī)調(diào)整等因素導致的人們對于此種交通方式的認可度、需求度和利用度的變化，主要包括價格風險及需求風險。

1.2 完工風險

城市軌道交通項目多為大型、復雜的長期建設項目，建設過程中的工期、成本、質(zhì)量控制、資金分配等實施情況與進程將直接影響項目的運營和發(fā)展。工程質(zhì)量控制失效，導致潛在的安全風險因素增多，會影響運營期的正常運營。另外，PPP模式合同關系復雜，任何一方出現(xiàn)信用問題，如未經(jīng)政府方同意，社會資本方擅自出租、質(zhì)押轉(zhuǎn)讓項目經(jīng)營權(quán)或變更索賠等，都會導致成本控制失效，收益減少，使投資者不能獲得預期收益，這就破壞了社會效益最大化下平衡項目收支所依存的基礎[4]。

1.3 安全風險

安全風險是運營期最易發(fā)生，也是影響最大的風險，包括人員安全、設備安全及環(huán)境安全。軌道交通車站為人口密集地，當人員、設備、環(huán)境、管理四大因素之間關系不協(xié)調(diào)時就容易出現(xiàn)突發(fā)事故。乘客們又大多缺乏應急能力，發(fā)生突發(fā)安全事故時，現(xiàn)場人員疏散難度較大，工作人員組織協(xié)調(diào)能力不夠時[5]，將帶來經(jīng)濟損失和社會影響，甚至可能造成大批人員傷亡。

1.4 經(jīng)營管理風險

國家發(fā)改委于2015年實施的新文件中規(guī)定了部分特許經(jīng)營期內(nèi)的政府補貼機制[6]，但由于目前在我國市場經(jīng)濟發(fā)展進程中，對于開發(fā)應用PPP模式于城市軌道交通項目上的市場化運作，缺乏一定的運營管理經(jīng)驗。由運營服務質(zhì)量及工程設計不合理帶來的維護費用增加，政府在管理過程中越權(quán)過度干預[7]，對價格和利潤進行限制，項目公司缺乏經(jīng)驗使運營期管理不當，操作系統(tǒng)不夠完善等因素都會引起風險的發(fā)生。

1.5 不可抗力風險

不可抗力風險主要指項目在運營前期及運行中無法預測并采取措施防范，發(fā)生時又無法回避的風險事件，主要指地震、洪澇災害等自然風險以及惡意暴亂等社會風險。

2 系統(tǒng)風險流圖的構(gòu)建

2.1 系統(tǒng)動力學簡介

系統(tǒng)動力學指通過建立流圖，直觀描述積分變量與輔助變量之間的正反饋與負反饋關系，模擬因素為相互作用下項目發(fā)展動態(tài)的理論。其中，選取具有代表性的可視化建模軟件—Vensinm PLE來進行仿真模擬，建立仿真模型，在建模過程中運用箭頭線將運營期風險因素間的因果關系聯(lián)系起來，箭頭的指向代表了極性，其中正反饋具有同向強化的作用，負反饋具有反向調(diào)節(jié)的行為[8]。

2.2 確定系統(tǒng)邊界

本實例中系統(tǒng)邊界點是指軌道交通PPP項目的風險系統(tǒng)與整個基礎設施項目大環(huán)境的分割界限點，即風險因素。令U為風險評價指標集，U={u1,u2,u3…un}，n為一級指標個數(shù)，用層次分析法對每一個一級風險指標做二次分解細化，U={un1,un2,un3…unm}，m為所屬第n個指標的二級指標個數(shù)。將與建模密切相關的風險量歸入邊界內(nèi)，并選取細化后對項目影響顯著的12項二級風險因素作為本模型的邊界點。

2.3 建立系統(tǒng)風險流圖

軌道交通運營期風險因素是一個交互錯雜的動態(tài)系統(tǒng)，各子系統(tǒng)之間不是孤立存在的，某個階段的風險出現(xiàn)后依附于人員、設備、環(huán)境等擴散傳遞，進而影響整個城市軌道交通系統(tǒng)的穩(wěn)定狀態(tài)。基于系統(tǒng)動力學變量間相互影響反饋的特點，應用系統(tǒng)動力學仿真軟件Vensim PLE建立圖1所示的系統(tǒng)動力學風險識別流圖，用單向箭頭線明確各風險因素間的相互聯(lián)系。

圖1 風險識別流

2.4 運營管理風險反饋環(huán)分析

根據(jù)風險反饋識別模型對引起這些風險的主要因素流以及風險引起的結(jié)果流進行識別，選取具有代表性的“經(jīng)營管理風險”進行詳細的識別說明。

在PPP模式下主要依靠收取車票的方式來平衡成本支出，票價的高低以及現(xiàn)場服務質(zhì)量的好壞直接影響著人們的需求，加上現(xiàn)場流動人員的乘車素質(zhì)和應急安全能力都會帶來收支的波動，容易引起收益不足的風險。項目建設過程中遺留的質(zhì)量問題、設備安全問題等都會使得設備維護風險增加。因此，運營期經(jīng)營管理風險受到服務質(zhì)量、設備維護以及項目收益風險的直接影響，同時又處于價格風險、需求風險等因素交互關聯(lián)的影響作用下。

由輔助變量—服務質(zhì)量風險U41逐級反向追溯，得到如圖2所示的經(jīng)營管理風險反饋環(huán)。每項運營期風險原因樹分枝上的風險因素越多，該風險受各因素的影響越大，運營期間越容易發(fā)生，同時給項目帶來的不利影響越大，反之亦然。

同理，對二級風險因素使用樹模擬可知，風險后果越多，該風險引起的損失越嚴重。在運營過程中要對此風險高度重視，采取積極預防措施，以免次生風險的發(fā)生。

圖2 風險因素反饋環(huán)

3 城市軌道系統(tǒng)SD模型的建立

3.1 系統(tǒng)邊界變量賦值

模型中需要的參數(shù)有各風險變量的初始值、輔助變量的權(quán)重參數(shù)等[9]，為使模擬結(jié)果更符合項目實際，采用系統(tǒng)動力學中的綜合集成賦權(quán)法進行每項指標Unm權(quán)重ωnm的計算，考慮每項風險因素的功能性，用層次分析賦權(quán)法確定主觀權(quán)重，同時考慮因素間的差異性用熵值法確定客觀權(quán)重，組合權(quán)重ωnm=p1ω1，nm+p2ω2，nm，其中

3.1.1 用層次分析法確定主觀權(quán)重ω1，nm

首先，采用1～9的標度來表示各指標之間的相對重要程度，構(gòu)造兩兩判斷矩陣R，經(jīng)營管理風險U4={服務質(zhì)量風險U41，設備維護風險U42，收益不足風險U43}，請有經(jīng)驗的建筑行業(yè)專家對識別出的風險評價指標集因素進行重要度分配和打分，經(jīng)過專家的判斷決策得到經(jīng)營管理風險各級指標的判斷矩陣，計算判斷矩陣的特征值和最大值，進行層次單排序的一致性檢驗(見表1)。

表1 經(jīng)營管理風險相關因素的判斷矩陣

其中，λmax為判斷矩陣的最大特征值，CI為不一致程度指標，RI為平均隨機一致性指標(為常數(shù)，查表可得)，C.R.=CI/RI為一致性檢驗系數(shù)，當C.R≤0.1時滿足一致性檢驗。表1 CR<0.1，滿足一致性檢測。最終得到引起經(jīng)營管理風險的所有二級風險因素的權(quán)重系數(shù)分別為服務質(zhì)量風險ω1，41=0.101，設備維護風險ω1，42=0.565，收益不足風險ω1，43=0.334，同理計算其他風險權(quán)重。

3.1.2 用熵值法確定客觀權(quán)重ω2，nm

采用5級評判方法，每個評價等級分別對應風險等級的大小，依次為高、較高、一般、較低、低[10]，記為V={V1，V2，V3，V4，V5}={高，較高，一般，較低，低}={0.9，0.7，0.5，0.3，0.1}?？偨Y(jié)專家對影響項目的風險因素等級大小評價的結(jié)果，得到表2所示的專家評價樣本統(tǒng)計表，表中數(shù)據(jù)代表每項風險等級下專家選擇人數(shù)百分比Nmj(m=1,2,3代表經(jīng)營管理層下二級風險的個數(shù)；j=1,2…5代表5級風險等級個數(shù)，下文公式中字母代表相同含義)。

表2 專家評價樣本

計算經(jīng)營管理風險層下第m項指標的比重Xmj和指標信息熵em[11]

在經(jīng)營管理風險層下，p1=0.566,p2=0.434，則組合權(quán)重ω4m=(0.173，0.489，0.338)。

表3 熵值法確定客觀權(quán)重

3.2 建立方程

選擇Vensinm PLE軟件，對建立的風險識別流進行模擬，將編輯器中出現(xiàn)的可以影響經(jīng)營管理風險的全部因素選入，賦予相應權(quán)重，得到經(jīng)營管理風險=0.173×服務質(zhì)量風險+0.489×設備維護風險+0.338×收益不足風險。選擇類型為輔助變量，按同樣方法對其他風險因素進行計算，完成仿真方程的輸入。

3.3 仿真模擬

圖3 SD風險模擬結(jié)果

4 模擬結(jié)果分析

1) 由模型模擬的結(jié)果得出，城市軌道交通PPP項目運營期總體風險水平(0.621 6)為中等偏上。這是由于PPP作為一種探索應用的融資模式，將PPP模式與城市軌道交通項目相結(jié)合的市場化運作模式經(jīng)驗不足，在運營過程中易出現(xiàn)問題，風險水平略高。

2) 在以上所有風險中，經(jīng)營管理風險權(quán)重值為0.505 8，為最嚴重風險，軌道交通系統(tǒng)在運營過程中后期設備系統(tǒng)老化、服務管理松懈等問題出現(xiàn)后，必然有一些不可控的風險出現(xiàn)，使得經(jīng)營管理風險總體水平較高。其中，收益不足風險(0.333 9)極易發(fā)生，投資者能否獲得預期收益是PPP項目是否成功的關鍵，應當提前做好預警及風險應對方案。

3) 安全風險(0.336 8)為運營過程中第二大風險因素，應該采取相應措施進行預防控制，如定期進行設備的檢測維修，加強對車站工作人員組織能力以及引導疏通能力的培訓，做好安全警示、方向指引等，將風險損耗降到最低。同時，政府作為監(jiān)督者，應組織專業(yè)人員對SPV公司(special purpose vehicle，特殊目的公司)進行監(jiān)督，嚴格控制好工程質(zhì)量、運營維護等工作。

4) 在市場風險中，價格風險影響顯著，作為公共服務設施，在票價的制定上要順應民意，借鑒其他大城市的票價制定情況，同時政府要給與一定的政策扶持，保證投資方的產(chǎn)出與收益平衡。

5 實例分析

5.1 項目簡介

2009年竣工后順利運營的北京地鐵4號線，是我國內(nèi)地首先采用PPP模式的軌道交通項目，全長28.65 km，共設24個車站，連接西城區(qū)南北，包括土建工程和機電設備工程兩大部分。采用政府與北京京港地鐵有限公司共同出資的PPP融資模式，特許經(jīng)營期為30年。途徑車站、景區(qū)等客流量大的區(qū)域，并允許站內(nèi)商業(yè)營運，市場收益領先于其他地鐵路線[12]。以4號線為例，運用系統(tǒng)動力學法，對其進行運營期風險水平評估。

5.2 運營期風險評估

基于圖1風險識別流和地鐵4號線的工程實際，對系統(tǒng)邊界變量賦值，確定主觀權(quán)重和客觀權(quán)重。運營期風險層下相關判斷矩陣和專家評分如表4、5所示，按上文所述步驟進行SD模型的仿真模擬，得到系統(tǒng)動力學下的運營期風險水平SD模擬結(jié)果見圖4。

根據(jù)以上SD模擬結(jié)果可知，該地鐵運營期風險水平為0.510 9，屬于中等水平，表明該項目運營期運營狀況良好，與地鐵的實際運行狀況相符。

表4 4號線風險因素判斷矩陣

表5 4號線風險因素專家評價樣本

圖4 4號線SD風險模擬結(jié)果

6 結(jié)論

1) 經(jīng)過實例論證得到，基于系統(tǒng)動力學建立的城市軌道交通PPP項目的風險識別流，符合我國軌道交通系統(tǒng)的大環(huán)境，采用層次分析法和熵值法相結(jié)合的綜合集成賦權(quán)法，消除了專家個人主見對權(quán)重帶來的誤差，模擬的SD模型能系統(tǒng)預評估運營期風險水平，為以后的軌道交通項目運營期風險管理提供了參考依據(jù)。

2) 在項目建設前期，可根據(jù)工程實際，調(diào)整風險識別流中的風險因素，重新分配風險權(quán)重 進 行 風 險 水

平再評估，有利于對不同項目風險系統(tǒng)提前建立風險應對方案，減小運營期的損失。

3) 基于本文的SD風險模型評估結(jié)果，對不同的風險因素采取不同的應對措施，如通過加強設備保養(yǎng)維護、提高運營管理服務水平等來降低安全風險的經(jīng)營管理風險的發(fā)生概率。同時，還需要制定合理的風險分擔機制，明確政府和社會資本方的責任，確保風險發(fā)生后能快速處理，從而實現(xiàn)PPP模式的雙贏。

[1] 袁明霞.城市軌道交通項目PPP融資模式的風險識別[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2015(10)：414.

[2] 孔榮.軌道交通項目BOT+TOD+EPC模式的思考[J].都市快軌交通，2016，29(3)：60-64.

[3] 向鵬成，宋賢萍.PPP模式下城市基礎設施融資風險評價[J].工程管理學報，2016(1)：60-65.

[4] 滕鐵嵐，袁競峰，李啟明.城市軌道交通PPP項目回報機制的案例對比分析[J].建筑經(jīng)濟，2016(2)：31-35.

[5] 陳鵬，張璋.影響城市軌道交通安檢速度的乘客特征分析[J].城市軌道交通研究，2016(5)：5-14.

[6] 中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會.基礎設施和公用事業(yè)特許經(jīng)營管理辦法[A].北京，2015.

[7] 李虹，黃丹林.PPP項目風險管理研究綜述[J].建筑經(jīng)濟，2014(6)：37-41.

[8] 寧曉倩.基于系統(tǒng)動力學的軟件開發(fā)項目管理[D].上海：復旦大學，2004.

[9] 馬伶伶.城市軌道交通運營期耦合研究[D].北京：北京交通大學，2014.

[10] 閆國棟.基于系統(tǒng)動力學的建設工程風險管理研究[D].大連：大連理工大學，2007.

[11] 趙萌，任嶸嶸，李剛.基于模糊熵-熵權(quán)法的混合多屬性決策方法[J].運籌與管理，2013(6)：78-83.

[12] 田振清，任宇航.北京地鐵4號線公私合作項目融資模式后評價研究[J].城市軌道交通研究，2011(12)：5-9.

(編輯：郝京紅)

Research on Risk Level Assessment of Urban Rail Transit PPP Project in Operation Period

Wu Shourong Wang Chengcheng Yan Xiangdong

(School of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590)

This paper identifies risk elements of urban rail transit PPP project in operation period and sets up risk system flow diagram with adoption of the analytic hierarchy process and the system dynamics. It evaluates the overall risk level of the project with Vensim PLE on the basis of confirming the weight of risks with the analytic hierarchy process and the entropy method and then finds out risk SD model simulation results of rail transit during operation period.

rail transit; PPP project; system dynamics; risk level assessment; system flow diagram; Vensim PLE; SD model

10.3969/j.issn.1672-6073.2016.05.007

2016-08-03

2016-08-11

吳守榮，男，教授，研究方向：工程項目管理、交通運輸規(guī)劃與管理、礦山建設，171118593@qq.com

U231；F272.13

A

1672-6073(2016)05-0036-05