崔武文,劉雨菲
(1.河北工業(yè)大學(xué) 土木與交通學(xué)院,天津 300401;2.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院,天津 300204)
PPP項(xiàng)目突出的特點(diǎn)是投資規(guī)模大、建設(shè)周期長(zhǎng)、投資回收期長(zhǎng)、項(xiàng)目前期的資金需求量大且收益不足,充足的資金支持對(duì)PPP項(xiàng)目的順利進(jìn)展至關(guān)重要,而項(xiàng)目融資成功的關(guān)鍵是準(zhǔn)確把握項(xiàng)目資本結(jié)構(gòu),促進(jìn)實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目公司、政府、融資機(jī)構(gòu)等項(xiàng)目參與方的最佳價(jià)值。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)PPP項(xiàng)目資本結(jié)構(gòu)的研究較少。安東尼奧和約安努(Antonio & Ioannou,1995)基于資本資產(chǎn)定價(jià)模型檢驗(yàn)了項(xiàng)目公司債務(wù)能力與最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系[1]。荷和劉(Ho & Liu,2002)根據(jù)期權(quán)定價(jià)理論采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法提出了PPP項(xiàng)目的期權(quán)評(píng)價(jià)模型[2]。張(Zhang,2004)基于最佳價(jià)值資源選擇方法對(duì)合理債本比進(jìn)行了研究,并通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查表明59%的調(diào)查人認(rèn)為PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)負(fù)債率在65%~80%較為合適[3]。以上研究得出了很多有價(jià)值的結(jié)論,但大多以社會(huì)資本方或政府單方面利益目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)對(duì)項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)可行性展開(kāi)分析,未系統(tǒng)、全面地考慮項(xiàng)目的影響因素、忽略了項(xiàng)目運(yùn)行過(guò)程中的諸多風(fēng)險(xiǎn);且由于決策路線過(guò)于復(fù)雜、無(wú)法定量描述的主觀因素過(guò)多等情況使研究方法的應(yīng)用受到限制,并未量化出合理的本貸比例區(qū)間并進(jìn)一步確定項(xiàng)目前期的最優(yōu)負(fù)債率。
本文基于項(xiàng)目公司、政府和融資機(jī)構(gòu)對(duì)PPP項(xiàng)目關(guān)注點(diǎn)的不同,結(jié)合某PPP項(xiàng)目案例,構(gòu)建出PPP項(xiàng)目前期負(fù)債率選擇的蒙特卡洛-熵權(quán)分析模型,將項(xiàng)目運(yùn)行過(guò)程中的不確定因素進(jìn)行仿真模擬并最終確定出項(xiàng)目前期的最優(yōu)負(fù)債率,為PPP項(xiàng)目在融資過(guò)程中債務(wù)水平的確定提供科學(xué)、完整的分析框架和操作方法。
維拉(Vaaler,2008)通過(guò)抽取238個(gè)項(xiàng)目公司樣本對(duì)影響PPP項(xiàng)目資本結(jié)構(gòu)的因素進(jìn)行了分析,并指出債務(wù)融資決定PPP項(xiàng)目的實(shí)施資本,且融資機(jī)構(gòu)可提供的債務(wù)資本一定程度上取決于項(xiàng)目公司的償債能力[4]。胡一石(2005)通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研識(shí)別出對(duì)PPP項(xiàng)目資本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響的18個(gè)因素,并通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的方式對(duì)18個(gè)因素進(jìn)行了排序,排名前兩位的是項(xiàng)目公司對(duì)政府方和融資機(jī)構(gòu)態(tài)度的關(guān)注[5]。本文認(rèn)為PPP項(xiàng)目公司資本結(jié)構(gòu)選擇的直接影響因素有項(xiàng)目公司的債務(wù)償還能力、項(xiàng)目自身的盈利能力、政府財(cái)政或政策支持和項(xiàng)目規(guī)模因素。
實(shí)際上,由于PPP項(xiàng)目參與方的多樣性和項(xiàng)目運(yùn)行的復(fù)雜性,項(xiàng)目前期負(fù)債率的確定亦會(huì)受到諸多風(fēng)險(xiǎn)因素的影響,例如合同中存在模糊條件、通貨膨脹等不可預(yù)見(jiàn)的情況或其他隨著項(xiàng)目的進(jìn)行而發(fā)生變化的條件,如項(xiàng)目的折現(xiàn)率、運(yùn)營(yíng)成本增長(zhǎng)率、運(yùn)營(yíng)收入增長(zhǎng)率等,這些不確定因素都會(huì)加大確定項(xiàng)目公司合理資產(chǎn)負(fù)債率的難度。如果假設(shè)以上影響因素為定值,則嚴(yán)重脫離項(xiàng)目實(shí)際,使分析結(jié)果失去了研究?jī)r(jià)值,故本文采用蒙特卡洛仿真方法對(duì)PPP項(xiàng)目在運(yùn)行過(guò)程中遇到的較為敏感的影響因素進(jìn)行量化并用概率分布進(jìn)行模擬,經(jīng)過(guò)大量循環(huán)以提高計(jì)算精度,致使用傳統(tǒng)的層次分析法難以解決的實(shí)際問(wèn)題或者由于模型的計(jì)算代價(jià)太大而很難得到分析結(jié)果的復(fù)雜問(wèn)題得以高效解決。
從項(xiàng)目公司角度出發(fā),負(fù)債具有的稅盾價(jià)值可以使企業(yè)利益最大化,對(duì)融資機(jī)構(gòu)而言,考慮到自身資金的安全和資本的獲利,融資機(jī)構(gòu)會(huì)對(duì)項(xiàng)目公司的負(fù)債規(guī)模有所限制;薩普拉遜和陳(Subprasom & Chen,2007)認(rèn)為政府方關(guān)注于項(xiàng)目的物有所值和社會(huì)效益[6],且由于PPP項(xiàng)目的公益性質(zhì),政府方一般能為項(xiàng)目公司提供政策上和收益上的支持,同時(shí)項(xiàng)目公司的負(fù)債規(guī)模被融資機(jī)構(gòu)認(rèn)可的可能性也隨之增大。考慮到項(xiàng)目公司、政府、融資機(jī)構(gòu)三方存在博弈,本文從三方利益目標(biāo)出發(fā)確定PPP項(xiàng)目前期的合理負(fù)債率區(qū)間。
項(xiàng)目公司作為PPP項(xiàng)目的投資者,重點(diǎn)關(guān)注的是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)、政府直接補(bǔ)貼和項(xiàng)目盈利能力,本文基于項(xiàng)目的財(cái)務(wù)分析模型,選用資本金稅后內(nèi)部收益率(IRR)和自有資本動(dòng)態(tài)投資回收期(Pt)兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)項(xiàng)目公司所關(guān)注的項(xiàng)目?jī)r(jià)值進(jìn)行量化。
項(xiàng)目資本金稅后內(nèi)部收益率反映的是總投資中投入自有資本部分的盈利能力,同時(shí)包含了貸款的杠桿作用對(duì)企業(yè)自身盈利能力的改善效果。計(jì)算IRR的表達(dá)式為:
(1)
式中,t為項(xiàng)目公司特許期內(nèi)的年份,包括建設(shè)期和運(yùn)營(yíng)期,t=1表示項(xiàng)目建設(shè)期第一年;CI表示項(xiàng)目特許期內(nèi)的現(xiàn)金流入量;CO表示項(xiàng)目特許期內(nèi)的現(xiàn)金流出量。
動(dòng)態(tài)投資回收期能夠體現(xiàn)出項(xiàng)目在進(jìn)行過(guò)程中不僅要收回資本的投入量而且要收回投入資本的貨幣時(shí)間價(jià)值的特點(diǎn)。計(jì)算Pt的表達(dá)式為:
(2)
式中,t′為累計(jì)凈現(xiàn)值開(kāi)始出現(xiàn)正值的年份;NPV|t′-1表示上一年現(xiàn)金流量的累計(jì)凈現(xiàn)值;NPVt′為累計(jì)凈現(xiàn)值首次出現(xiàn)正值的年份對(duì)應(yīng)的凈現(xiàn)金流量現(xiàn)值。
政府采用PPP模式的目的是減輕財(cái)政壓力、提升社會(huì)效益與使項(xiàng)目的社會(huì)效益最大化??掠澜ǖ?Ke et al.,2008)采用了如項(xiàng)目自償率等基于一定置信度的財(cái)務(wù)指標(biāo),研究了項(xiàng)目在工程可行性研究階段的財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)方法[7]。劉宇文(2011)定義當(dāng)PPP項(xiàng)目公司發(fā)生破產(chǎn)時(shí),由公共部門代替私營(yíng)部門承擔(dān)的項(xiàng)目公司債務(wù)為政府方維持項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)所必須承擔(dān)的損失,并通過(guò)Wind資訊獲取數(shù)據(jù)來(lái)量化政府關(guān)注的社會(huì)效益指標(biāo)[8]。
鑒于對(duì)以上研究?jī)?nèi)容的總結(jié),同時(shí)考慮到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取的難易和計(jì)算可量化指標(biāo)的復(fù)雜程度以及PPP項(xiàng)目在不同債務(wù)水平下的比較價(jià)值。
本文用于量化評(píng)價(jià)政府方利益目標(biāo)的指標(biāo)為社會(huì)成本節(jié)約值(SCS)及項(xiàng)目自償率(SLR),且本文考慮政府方不持有PPP項(xiàng)目公司股權(quán)的單純情況,即政府追求的價(jià)值僅為項(xiàng)目帶來(lái)的社會(huì)價(jià)值,如果政府方持股,可在項(xiàng)目公司追求的股東價(jià)值中按股權(quán)比例劃分并通過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算進(jìn)行補(bǔ)償。項(xiàng)目在運(yùn)營(yíng)階段的社會(huì)成本節(jié)約值(social cost savings),即運(yùn)營(yíng)期內(nèi)社會(huì)效益的凈現(xiàn)值,能夠體現(xiàn)出項(xiàng)目給社會(huì)成本和效率帶來(lái)的貢獻(xiàn)。計(jì)算SCS的表達(dá)式為:
(3)
式中,T為項(xiàng)目特許經(jīng)營(yíng)期年限;p′為基于福利經(jīng)濟(jì)學(xué)或社會(huì)評(píng)價(jià)的用戶愿意支付的價(jià)格;Q′為項(xiàng)目覆蓋區(qū)域內(nèi)預(yù)測(cè)的社會(huì)需求量;p表示用戶實(shí)際支付的成本;Q表示項(xiàng)目的實(shí)際用量;Ct為項(xiàng)目第t年發(fā)生的成本費(fèi)用總額;WACC為項(xiàng)目的平均資本成本。
項(xiàng)目自償率(self-liquidating ratio)通常被用來(lái)判斷項(xiàng)目是否需要政府的財(cái)政補(bǔ)貼或完全由政府自行建設(shè),反應(yīng)項(xiàng)目的自償能力。結(jié)合PPP項(xiàng)目的特殊性來(lái)看,由于項(xiàng)目建設(shè)期投入了大量資金,導(dǎo)致項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)前期凈現(xiàn)金流量持續(xù)多年為負(fù),政府出于維持項(xiàng)目良好運(yùn)營(yíng)狀態(tài)、降低項(xiàng)目公司破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的目的會(huì)通過(guò)財(cái)政承受能力論證對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行適當(dāng)補(bǔ)貼*有關(guān)補(bǔ)貼額的計(jì)算參見(jiàn)財(cái)金〔2015〕21號(hào)文。,故本文的項(xiàng)目自償率(SLR)的意義不同于一般項(xiàng)目,即項(xiàng)目的現(xiàn)金流入為同時(shí)考慮營(yíng)業(yè)收入和適當(dāng)補(bǔ)貼收入兩項(xiàng)之和。當(dāng)SLR≥1時(shí),表示項(xiàng)目在獲取財(cái)政補(bǔ)貼的情況下完全具備自償能力,且SLR數(shù)值越大表示項(xiàng)目的自償能力越強(qiáng),政府額外的財(cái)政支出(除政府補(bǔ)貼以外)風(fēng)險(xiǎn)越?。划?dāng)SLR介于0~1時(shí),表示項(xiàng)目投資人投入的成本不能完全被項(xiàng)目的凈營(yíng)業(yè)收入和政府補(bǔ)貼額覆蓋,即需要政府對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行額外的財(cái)政補(bǔ)貼;當(dāng)SLR≤0時(shí),表示項(xiàng)目在已獲取政府補(bǔ)貼額的情況下仍然完全不具備自償能力,則該項(xiàng)目不可按原方案執(zhí)行或應(yīng)由政府采用傳統(tǒng)采購(gòu)模式執(zhí)行。計(jì)算SLR的表達(dá)式為:
(4)
式中,T表示項(xiàng)目的運(yùn)營(yíng)期年限;T′表示項(xiàng)目的建設(shè)期年限;PBITt為運(yùn)營(yíng)階段第t年項(xiàng)目納稅付息前利潤(rùn);BCAEt′表示建設(shè)階段第t′年項(xiàng)目考慮物價(jià)調(diào)整后的建設(shè)成本。
融資機(jī)構(gòu)作為項(xiàng)目債務(wù)資金的提供方,重點(diǎn)關(guān)注自身資金的安全性。目前,PPP項(xiàng)目公司的外部資金來(lái)源多以銀行為主[9],本文以銀行作為單一的融資途徑進(jìn)行項(xiàng)目公司最優(yōu)負(fù)債率的分析。
項(xiàng)目的年均償債覆蓋率(AVDSCR)在實(shí)際中經(jīng)常被放貸方應(yīng)用于衡量項(xiàng)目一定時(shí)間段的償債能力。計(jì)算AVDSCR的表達(dá)式為:
(5)
式中,OCFt表示項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期第t年的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量,結(jié)合PPP項(xiàng)目特點(diǎn),本文OCFt為考慮政府補(bǔ)貼的現(xiàn)金流量;Kt表示第t年貸款本金的償還;It表示第t年貸款利息償還;N表示運(yùn)營(yíng)階段的貸款償還期。
年均利息保障倍數(shù)(ATIE)用來(lái)衡量項(xiàng)目收益是否足以支付項(xiàng)目貸款利息,通常當(dāng)ATIE>2.0時(shí)表示項(xiàng)目的償債能力較佳[10]。計(jì)算ATIE的表達(dá)式為:
(6)
1.蒙特卡洛方法概述
項(xiàng)目財(cái)務(wù)分析中的很多數(shù)據(jù)都是對(duì)項(xiàng)目未來(lái)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)階段的預(yù)測(cè)和估算,項(xiàng)目執(zhí)行期間由于存在各種風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致影響項(xiàng)目公司負(fù)債率的不確定因素過(guò)多,難以進(jìn)行量化分析。蒙特卡洛方法,是以概率統(tǒng)計(jì)為主要理論基礎(chǔ)、以隨機(jī)抽樣為主要手段并與計(jì)算機(jī)技術(shù)緊密結(jié)合的分析算法,由項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的眾多不確定因素可視作隨機(jī)變量進(jìn)行處理,通過(guò)確定各隨機(jī)變量服從的概率分布函數(shù)和模擬次數(shù)K(本文取K=2 000)[11],對(duì)輸入指標(biāo)進(jìn)行隨機(jī)抽樣實(shí)驗(yàn),統(tǒng)計(jì)分析輸出結(jié)果(待評(píng)價(jià)指標(biāo)),是一種公認(rèn)的解決具有不確定性復(fù)雜問(wèn)題的有效方法。
2.確定受風(fēng)險(xiǎn)因素影響的變量及其概率分布
恰當(dāng)?shù)剡x擇概率分布是成功應(yīng)用模擬的關(guān)鍵,很多關(guān)于蒙特卡洛模擬計(jì)算的研究都涉及了概率分布函數(shù)的選擇。曹雷等(2007)提出確定變量概率分布函數(shù)的兩種方法,分別是以歷史數(shù)據(jù)確定概率分布和基于專家經(jīng)驗(yàn)主觀確定概率分布,并提出了選擇概率分布函數(shù)的準(zhǔn)則[12]。蒲明書等(2016)提出了11種連續(xù)分布和6種離散分布所適于描述的問(wèn)題[13]。根據(jù)上述對(duì)負(fù)債率主要影響因素的討論,本文設(shè)置出如下變量,并通過(guò)參考相關(guān)文獻(xiàn)[14-17]總結(jié)出各隨機(jī)變量的概率分布形式,如表1所示。
表1 隨機(jī)變量的概率分布形式及其影響因素
注:基于本文的研究對(duì)象是項(xiàng)目前期負(fù)債率,故選取均勻分布為債務(wù)水平的概率分布。
1.熵權(quán)原理的概述
本文在合理負(fù)債率區(qū)間中篩選最終決策方案時(shí)選用多目標(biāo)決策方法中的熵理論,即在通過(guò)蒙特卡洛仿真獲得的客觀數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對(duì)不同的決策建議方案賦權(quán),通過(guò)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的差異程度來(lái)判斷其重要程度,并確定權(quán)重大小[19]。
2.熵權(quán)原理求解的基本步驟[20]
假設(shè)項(xiàng)目的決策建議方案有m個(gè),評(píng)價(jià)指標(biāo)有n項(xiàng),則可構(gòu)建出矩陣R=(rij)m×n。
(1)對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(矩陣R)進(jìn)行歸一化處理,得到離散分布值Pij,即方案i在評(píng)價(jià)指標(biāo)j項(xiàng)下的比重:
(7)
(2)由熵值ej來(lái)度量評(píng)價(jià)指標(biāo)j對(duì)方案i相對(duì)重要性的不確定性:
(8)
(3)定義評(píng)價(jià)指標(biāo)j的差異性系數(shù)gj:
gj=1-ej
(9)
由上式可看出,gj的數(shù)值越大,評(píng)價(jià)指標(biāo)j的重要程度越高。
(4)歸一化處理差異性系數(shù)gj,定義評(píng)價(jià)指標(biāo)j的熵權(quán)數(shù)ωj反應(yīng)指標(biāo)權(quán)重:
(10)
(5)計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)j的綜合權(quán)數(shù)βj,定義方案決策者對(duì)指標(biāo)重要性的權(quán)重的主觀估計(jì)為αj,則有:
(11)
某PPP高速公路項(xiàng)目位于中國(guó)華北地區(qū)某省境內(nèi)。公路主線全長(zhǎng)124.027公里,連接線總里程10公里,雙向四車道,設(shè)計(jì)速度120公里/時(shí)。項(xiàng)目采用公開(kāi)招標(biāo)形式確定社會(huì)資本方,政府批準(zhǔn)的特許經(jīng)營(yíng)年限為28年(包括建設(shè)期3年),從2018年1月1日至2045年1月1日止,預(yù)計(jì)2020年底項(xiàng)目建成通車。
在軟件Excel中構(gòu)建蒙特卡洛運(yùn)行環(huán)境,通過(guò)VBA編程實(shí)現(xiàn)算法模擬,并通過(guò)軟件Matlab對(duì)輸出結(jié)果的概率分布和統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析?;趯?duì)負(fù)債率影響因素和相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)的分析,本文結(jié)合該項(xiàng)目管理層建議,構(gòu)建關(guān)鍵參數(shù)的概率分布如表2所示。
表2 關(guān)鍵參數(shù)的概率分布
1.項(xiàng)目公司追求的合理負(fù)債率區(qū)間
通過(guò)對(duì)項(xiàng)目公司內(nèi)部收益率和動(dòng)態(tài)回收期的模擬可知,隨著負(fù)債率的提高,IRR逐步提高,這一現(xiàn)象符合考慮稅盾效應(yīng)的經(jīng)典MM理論,項(xiàng)目公司為追求內(nèi)部收益率的最大化會(huì)選擇盡可能高的負(fù)債率;Pt隨著債權(quán)比例的提高不斷減小,在本案例中,項(xiàng)目公司考慮自身情況,要求在21年內(nèi)收回投資,根據(jù)對(duì)Pt的線性擬合得出當(dāng)Pt=21時(shí),負(fù)債率為67.50%。所以項(xiàng)目公司追求的合理負(fù)債率區(qū)間為(67.50%,85%)。
2.政府追求的合理負(fù)債率區(qū)間
通過(guò)對(duì)社會(huì)成本節(jié)約值和項(xiàng)目自償率的模擬可知,隨著負(fù)債率的提高,SCS逐漸降低,出于政府對(duì)該P(yáng)PP項(xiàng)目帶來(lái)社會(huì)成本節(jié)約和效率貢獻(xiàn)的要求,一般情況下(政府讓步情況除外)SCS取值應(yīng)大于零,根據(jù)對(duì)SCS的線性擬合得出,當(dāng)SCS=0時(shí),負(fù)債率為75.04%,為政府追求的負(fù)債率區(qū)間上限;SLR隨著負(fù)債率的提高不斷上升,且SLR值都大于1,說(shuō)明該項(xiàng)目在政府補(bǔ)貼的情況下完全具備自償能力,且隨著項(xiàng)目公司負(fù)債率的提高,項(xiàng)目的自償能力越強(qiáng),政府額外的財(cái)政支出風(fēng)險(xiǎn)越低。所以政府追求的項(xiàng)目公司合理負(fù)債率區(qū)間為(55%,75.04%)。
3.融資機(jī)構(gòu)追求的合理負(fù)債率區(qū)間
通過(guò)對(duì)年均償債覆蓋率和年均利息保障倍數(shù)的模擬可知,AVDSCR和ATIE都隨著項(xiàng)目公司債權(quán)比例的上升而逐漸下降,說(shuō)明項(xiàng)目公司的負(fù)債率越低,其償債能力越強(qiáng)。當(dāng)負(fù)債率為85%時(shí),AVDSCR和LLCR的最低值大于1.8,ATIE的最低值大于20,即指標(biāo)的變動(dòng)范圍都在融資機(jī)構(gòu)能夠接受的正常范圍內(nèi)項(xiàng)目的償債能力較好且融資機(jī)構(gòu)的資金是安全的。所以融資機(jī)構(gòu)追求的合理負(fù)債率區(qū)間為(55%,85%),放貸方一般出于對(duì)自身收益的考慮,在確保資金安全的情況下,會(huì)傾向于盡量提高負(fù)債率到85%這一極限,以追求放貸收益率最高。
4.綜合評(píng)價(jià)項(xiàng)目合理負(fù)債率區(qū)間
通過(guò)分析項(xiàng)目公司、政府、融資機(jī)構(gòu)追求的負(fù)債率,發(fā)現(xiàn)在PPP項(xiàng)目實(shí)際操作中,由于三方利益的不一致,項(xiàng)目公司的負(fù)債率應(yīng)是各方妥協(xié)的結(jié)果,項(xiàng)目前期合理的負(fù)債率區(qū)間應(yīng)是三方追求的負(fù)債率區(qū)間的交集,所以本案例項(xiàng)目前期的合理負(fù)債率區(qū)間為(67.50%,75.04%),項(xiàng)目公司和融資機(jī)構(gòu)會(huì)爭(zhēng)取盡量使負(fù)債率接近75.04%,政府會(huì)爭(zhēng)取盡量使資產(chǎn)負(fù)債率接近67.50%。
綜合上文對(duì)項(xiàng)目合理負(fù)債率區(qū)間的分析和項(xiàng)目前期三方談判的情況,提出三個(gè)決策建議方案并進(jìn)一步篩選出最優(yōu)方案,使模型的研究更接近項(xiàng)目實(shí)際情況,提高模型的完整性和操作價(jià)值。決策建議方案的負(fù)債率取值應(yīng)在區(qū)間(67.50%,75.04%)內(nèi),且由于三方利益目標(biāo)不同,區(qū)間的上限值和下限值一般不會(huì)被選擇,故均勻選取該區(qū)間內(nèi)三個(gè)具有代表性的數(shù)值,通過(guò)熵權(quán)原理進(jìn)行決策方案的優(yōu)選,提出基于不同債務(wù)水平的決策建議方案:方案A的目標(biāo)負(fù)債率為68%;方案B的目標(biāo)負(fù)債率為71%;方案C的目標(biāo)負(fù)債率為74%。
通過(guò)Matlab對(duì)三個(gè)方案的六個(gè)輸出參數(shù)(IRR、Pt、SCS、AVDSCR、SLR、ATIE)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并繪制累計(jì)概率分布圖,分別選取累計(jì)概率分布曲線中斜率最大的點(diǎn)(該點(diǎn)表示橫坐標(biāo)參數(shù)在2000次模擬中出現(xiàn)概率最高,即在項(xiàng)目模擬中最有可能出現(xiàn)的參數(shù)值)對(duì)輸出參數(shù)進(jìn)行賦值,不同債務(wù)水平下的各指標(biāo)數(shù)值如表3所示。
表3 不同債務(wù)水平下的指標(biāo)數(shù)值
注:由于輸出指標(biāo)值的波動(dòng)性,線性擬合存在誤差,SCS75.05%=0,故方案C中的SCS74%值為接近零的負(fù)數(shù),在合理誤差范圍內(nèi)。
按照表3數(shù)據(jù),結(jié)合本文前述的熵權(quán)原理,PPP項(xiàng)目前期負(fù)債率優(yōu)化決策模型為:
G=|P|3×6×|β|6×1=[g1g2g3]T
(12)
最終求得方案A:g1=0.48,方案B:g2=0.41,方案C:g3=0.11。所以方案A的負(fù)債率為最優(yōu)。
本文通過(guò)不確定因素的引入改進(jìn)了基于三方利益目標(biāo)的PPP項(xiàng)目前期負(fù)債率選擇方法;并通過(guò)蒙特卡洛仿真技術(shù)對(duì)PPP項(xiàng)目公司的合理資產(chǎn)負(fù)債率區(qū)間進(jìn)行了研究,得到該項(xiàng)目的合理負(fù)債率區(qū)間為(67.50%,75.04%);經(jīng)過(guò)對(duì)具有不同債務(wù)水平的決策建議方案進(jìn)行賦權(quán),通過(guò)熵權(quán)原理確定出該P(yáng)PP案例最優(yōu)決策方案的負(fù)債率為68%,對(duì)PPP項(xiàng)目發(fā)起階段項(xiàng)目公司合理資本結(jié)構(gòu)的確定具有借鑒意義。
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