徐文孟楓平
(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽合肥230036)
物有所值是一種評(píng)價(jià)政府是否適合采用政府和社會(huì)資本合作PPP(Public Private Partnership)模式代替政府單獨(dú)投資運(yùn)營(yíng)公共服務(wù)項(xiàng)目的方法。并不是所有項(xiàng)目都適合采用PPP模式,在我國(guó)也不乏失敗的例子。為了規(guī)范在項(xiàng)目運(yùn)作前進(jìn)行物有所值評(píng)價(jià),財(cái)政部頒布了《政府和社會(huì)資本合作項(xiàng)目物有所值評(píng)價(jià)指引》[1]。但現(xiàn)階段PPP項(xiàng)目主要進(jìn)行定性評(píng)價(jià),定量評(píng)價(jià)還不夠成熟。定量評(píng)價(jià)是在假定政府在PPP模式下的產(chǎn)出績(jī)效和政府部門(mén)單獨(dú)提供公共產(chǎn)品和服務(wù)的產(chǎn)出績(jī)效相同時(shí),在項(xiàng)目整個(gè)生命周期內(nèi)采用PPP模式下政府部門(mén)凈成本支出的現(xiàn)值(PPP值)與政府單獨(dú)投資運(yùn)營(yíng)公共服務(wù)項(xiàng)目所發(fā)生的凈成本支出的現(xiàn)值 PSC值(Public Sector Comparator)進(jìn)行比較,看能否節(jié)約成本支出。PSC值-PPP值>0,則通過(guò)評(píng)價(jià);PSC值-PPP值<0,則沒(méi)有通過(guò)評(píng)價(jià)[2]。
PSC值需要計(jì)算項(xiàng)目全部風(fēng)險(xiǎn)成本,而PPP值則需要計(jì)算政府自留風(fēng)險(xiǎn)的成本。因此,項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)成本的量化直接影響到物有所值定量評(píng)價(jià)的結(jié)果,但是財(cái)政部頒布的指引中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)成本量化方法的指導(dǎo)較為粗糙,要使物有所值的評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)可靠,必須采用科學(xué)可行的風(fēng)險(xiǎn)成本量化方法[3]。
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)量化的研究主要集中于風(fēng)險(xiǎn)量化方法的選擇。Grimsey等[4]將基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目采用PPP模式的風(fēng)險(xiǎn)分為9類(lèi),在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用蒙塔卡羅模擬法結(jié)合敏感性分析法來(lái)量化凈水廠項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)。高會(huì)芹等[5]提出在PSC指標(biāo)在物有所值評(píng)價(jià)中應(yīng)用中,風(fēng)險(xiǎn)成本的準(zhǔn)確性測(cè)定主要取決于風(fēng)險(xiǎn)概率和風(fēng)險(xiǎn)損失測(cè)定的難度??掠澜〉萚6]運(yùn)用蒙塔卡羅模擬法結(jié)合敏感性分析法來(lái)量化評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。劉憲寧等[7]先用層次分析法建立風(fēng)險(xiǎn)層次模型,然后再用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度(熵權(quán)法確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重大小)對(duì)城市軌道交通PPP項(xiàng)目的各參與方承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的大小進(jìn)行評(píng)價(jià)。戴大雙等[8]通過(guò)計(jì)算項(xiàng)目的凈收益對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的敏感度,得出了BOT(Build Operate Transfer)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)影響程度的計(jì)算公式,同時(shí)參考行業(yè)實(shí)際運(yùn)作項(xiàng)目來(lái)確定風(fēng)險(xiǎn)概率的值,提出了風(fēng)險(xiǎn)量化的方法,并對(duì)大連某污水處理廠進(jìn)行了案例驗(yàn)證。俞波[9]根據(jù)污水處理廠BOT項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn),使用層次分析法對(duì)其各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重值進(jìn)行量化。鄭萍萍等[10]通過(guò)帶有三角模糊的網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重,構(gòu)建了國(guó)際地鐵工程項(xiàng)目的灰色多層次評(píng)價(jià),得到了項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)量化結(jié)果,并用孟買(mǎi)地鐵1號(hào)線工程項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。孫曉麗[11]運(yùn)用三角模糊數(shù)確定風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,運(yùn)用集值統(tǒng)計(jì)法確定各風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率來(lái)量化BOT污水處理廠的風(fēng)險(xiǎn)成本,并用實(shí)例進(jìn)行了證明。梁玲霞等[12]使用層次分析法確定風(fēng)險(xiǎn)的影響程度,運(yùn)用情景分析法估算風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率,量化烏魯木齊老城區(qū)改造提升工程的風(fēng)險(xiǎn)成本。
PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的量化就是確定風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率,即風(fēng)險(xiǎn)大小與該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)損失權(quán)重大小的乘積。將項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化時(shí),需要(1)合理確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組成部分的損失權(quán)重大小 不同的確定權(quán)重方法有不同的優(yōu)缺點(diǎn),目前關(guān)于權(quán)重確定的方法主要有客觀賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主要有專(zhuān)家意見(jiàn)法、層次分折法等;客觀賦權(quán)法主要有熵權(quán)法、離差及均方差法等[13]。主觀賦權(quán)法操作簡(jiǎn)單,但易受人為因素影響;而客觀復(fù)權(quán)法又過(guò)于依賴樣本,因此2種方法都存在信息的損失[14]。文章采用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度法,可將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法結(jié)合,最大限度減少信息的損失,使賦權(quán)結(jié)果盡可能與實(shí)際結(jié)果接近,是確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組成部分的損失權(quán)重大小的一種有效的方法,計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單,具有較強(qiáng)的實(shí)用性。(2)確定風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的統(tǒng)計(jì)方法 主要包括蒙特卡洛模擬法、決策樹(shù)法及集值統(tǒng)計(jì)法等[15]。決策樹(shù)法是利用可以確定的各種不同結(jié)果發(fā)生的概率值繪制決策樹(shù)來(lái)評(píng)估項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的方法,反映項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果和原因之間的邏輯關(guān)系,但是受制于使用者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率確定方面的失誤。蒙特卡洛模擬法是利用隨機(jī)數(shù),并用計(jì)算機(jī)對(duì)隨機(jī)變量根據(jù)已有的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)模擬,求出項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的方法,但是各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量概率分布的確定需要采集大量的數(shù)據(jù),在沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況下,很難準(zhǔn)確地獲取風(fēng)險(xiǎn)概率分布,此種方法目前也并不適合推廣使用。集值統(tǒng)計(jì)法是將專(zhuān)家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的描述表示為一段區(qū)間,不同專(zhuān)家對(duì)同一風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(shí)上的差異進(jìn)行可靠性分析,因?yàn)樵摲椒ê?jiǎn)單實(shí)用,也更符合客觀實(shí)際,是一種可以有效估計(jì)模糊性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)值的定量化方法,所以選擇集值統(tǒng)計(jì)法對(duì)PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率進(jìn)行估計(jì)。
采用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度法可以確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)組成部分的損失權(quán)重大小,其原理是所有專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行打分,比較得出的最大權(quán)重值與各位專(zhuān)家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)打分的權(quán)重值及彼此差別的程度,確定專(zhuān)家群體判斷值的關(guān)聯(lián)度大小。關(guān)聯(lián)度越大,專(zhuān)家的判斷越一致,該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重在整個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的重要性越大,權(quán)重自然越大。具體步驟為:
(1)邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的PPP專(zhuān)家根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行權(quán)重的打分,假設(shè)有m個(gè)種類(lèi)的PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn),有n位專(zhuān)家根據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)重要性進(jìn)行打分,則n名專(zhuān)家對(duì)于項(xiàng)目中的m種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行比較,使用1~9標(biāo)度法對(duì)項(xiàng)目中風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的相對(duì)重要性打分,從而得到n個(gè)風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣。
(2)根據(jù)n個(gè)風(fēng)險(xiǎn)判斷矩陣,用MATLAB軟件的特征向量法分別求出n位專(zhuān)家對(duì)項(xiàng)目中m種風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重值并進(jìn)行一致性判斷檢驗(yàn)。從而組成m個(gè)種類(lèi)的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重?cái)?shù)列,由矩陣X表示為
(3)確定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的公共參考序列
從X列中找出一個(gè)最大的權(quán)重值作為一個(gè)公共參考序列,組成一個(gè)新的序列X0。
(4) 求各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)序列X1,X2,X3,…,Xm與參考序列X0之間的距離D0i,由式(1)表示為
(5)得出各種項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重,由式(2)表示為
集值統(tǒng)計(jì)法與經(jīng)典概率統(tǒng)計(jì)不同,集值統(tǒng)計(jì)法每次試驗(yàn)所得到的不是一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)值,而是由專(zhuān)家提供的某方面評(píng)價(jià)的一個(gè)區(qū)間估計(jì)值。此方法對(duì)于模糊性較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系,是值得推廣應(yīng)用的一種量化方法,是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)與模糊統(tǒng)計(jì)理論的一種拓展。用集值統(tǒng)計(jì)法確定PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率值的歩驟包括2步。
(1)確定單項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)發(fā)生概率值
如果共有n位專(zhuān)家對(duì)某項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率進(jìn)行集值統(tǒng)計(jì)估計(jì),第L位專(zhuān)家對(duì)某種風(fēng)險(xiǎn)提供的區(qū)間估計(jì)值表示為,則全部專(zhuān)家提供的區(qū)間估
疊加集值統(tǒng)計(jì)區(qū)間的n個(gè)估計(jì)值就形成了覆蓋在概率評(píng)價(jià)數(shù)軸上的一種分布,該分布由式(4)表示為
假設(shè)某項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率的估計(jì)區(qū)間為[Pmin,Pmax] ,則這一風(fēng)險(xiǎn)的綜合發(fā)生概率由式(5)~(8)表示為
在特殊情況下,如果所有專(zhuān)家對(duì)某項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的估計(jì)值都不是區(qū)間而是一個(gè)準(zhǔn)確的點(diǎn)C,對(duì)于每位專(zhuān)家可以記為則風(fēng)險(xiǎn)概率估計(jì)值
(2)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)發(fā)生概率值的可信性分析
如果專(zhuān)家給出的區(qū)間估計(jì)范圍在數(shù)軸上重疊較多,說(shuō)明專(zhuān)家的判斷比較一致,可信性較高;反之,則說(shuō)明專(zhuān)家的判斷分歧較大,可信性較低,需要重新提供風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性的區(qū)間估計(jì)值。由專(zhuān)家意見(jiàn)分歧 度G衡量指標(biāo)權(quán)重的可信性,由式(9)~(11)表示為
專(zhuān)家分歧度G越小,求出的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與實(shí)際情況偏差越小,結(jié)果的可信性越高;反之,求出的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率與實(shí)際情況偏差越大,結(jié)果的可信性越低。
在確定了各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的損失權(quán)重后,就可以計(jì)算PPP項(xiàng)目各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)成本現(xiàn)值了,計(jì)算方法由式(12)表示為
PPP項(xiàng)目某個(gè)風(fēng)險(xiǎn)成本現(xiàn)值=PPP項(xiàng)目總成本現(xiàn)值×某個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率×某個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的損失權(quán)重 (12)
為提高合肥市新站綜合開(kāi)發(fā)試驗(yàn)區(qū)的污水處理能力,滿足該片區(qū)日益增加的污水處理需求,改善店埠河、南淝河及巢湖水環(huán)境,優(yōu)化片區(qū)招商引資環(huán)境,根據(jù)《合肥市污水專(zhuān)項(xiàng)規(guī)劃編修(2013—2020)》,合肥市擬在新站綜合開(kāi)發(fā)試驗(yàn)區(qū)建設(shè)于灣污水處理廠。根據(jù)可行性研究報(bào)告結(jié)合計(jì)算,于灣污水處理廠一期工程估算建設(shè)成本現(xiàn)值為27 729.88萬(wàn)元,運(yùn)營(yíng)期成本現(xiàn)值為18 687.937萬(wàn)元。項(xiàng)目特許經(jīng)營(yíng)期29年,建設(shè)期1年,運(yùn)營(yíng)期28年。
在案例中,選用2017年安徽省政府一般債券一期利率作為進(jìn)行計(jì)算,其折現(xiàn)率為3.85%。
在案例中運(yùn)用層次分析法識(shí)別PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn),合肥于灣污水處理廠的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)有3個(gè)層次??梢源_定該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)為:A代表合肥于灣污水處理廠的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)為目標(biāo)層;Bi代表準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)因素;Cij代表細(xì)分的指標(biāo)層風(fēng)險(xiǎn)因素。具體表示為A={B1,B2,B3,B4} ={項(xiàng)目前期風(fēng)險(xiǎn),項(xiàng)目建設(shè)期風(fēng)險(xiǎn),項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期風(fēng)險(xiǎn),其他風(fēng)險(xiǎn)};B1={C10,C11,C12,C13,C14}={項(xiàng)目立項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn),項(xiàng)目招、投標(biāo)風(fēng)險(xiǎn),項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn),項(xiàng)目談判風(fēng)險(xiǎn),土地征地風(fēng)險(xiǎn)};B2={C20,C21,C22,C23,C24,C25} = {建設(shè)成本超支風(fēng)險(xiǎn),建設(shè)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn),建設(shè)安全風(fēng)險(xiǎn),完工延誤風(fēng)險(xiǎn),承包商違約風(fēng)險(xiǎn),考古和文物保護(hù)風(fēng)險(xiǎn)};B3={C30,C31,C32,C33,C34,C35,C36,C37,C38,C39} ={運(yùn)營(yíng)成本超支風(fēng)險(xiǎn),運(yùn)營(yíng)期安全風(fēng)險(xiǎn),水量不足風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)水水質(zhì)超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn),原材料價(jià)格變化風(fēng)險(xiǎn),職工工資變化風(fēng)險(xiǎn),能源價(jià)格變化風(fēng)險(xiǎn),運(yùn)營(yíng)能力欠缺風(fēng)險(xiǎn),污泥外運(yùn)地點(diǎn)變化風(fēng)險(xiǎn),設(shè)備維修風(fēng)險(xiǎn)};B4= {C40,C41,C42,C43}={不可抗力風(fēng)險(xiǎn),政府行為風(fēng)險(xiǎn),環(huán)境保護(hù)風(fēng)險(xiǎn),社會(huì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)}。
根據(jù)專(zhuān)家對(duì)風(fēng)險(xiǎn)重要性的判別矩陣;運(yùn)用層次分析法得出專(zhuān)家的權(quán)重經(jīng)驗(yàn)值;利用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度法對(duì)求得的權(quán)重進(jìn)行修正,從而得出各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重。
對(duì)準(zhǔn)則層的項(xiàng)目前期風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目建設(shè)期風(fēng)險(xiǎn)、項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期風(fēng)險(xiǎn)、其他風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重確定具體步驟為:
(1)用做好的調(diào)查問(wèn)卷,邀請(qǐng)5名專(zhuān)家對(duì)準(zhǔn)則層4種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行重要性判斷,對(duì)于準(zhǔn)則層中的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,使用1~9標(biāo)度法對(duì)準(zhǔn)則層中風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的相對(duì)重要性打分,從而得到判斷矩陣。5名專(zhuān)家的判別矩陣分別為
(2)根據(jù)以上5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)判別矩陣,用MATLAB軟件的特征向量法分別求出對(duì)準(zhǔn)則層4種風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重值,結(jié)果見(jiàn)表1。再用MATLAB軟件進(jìn)行一致性檢驗(yàn),判斷風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重值的合理性,結(jié)果見(jiàn)表2。
表1 準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重值表
表2 準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)的一致性檢驗(yàn)表
用MATLAB軟件求出的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重值,組成風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重矩陣,5名專(zhuān)家的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重矩陣X為
(3)求出公共參考序列,先確定公共參考權(quán)重值,即從矩陣X中找到最大的權(quán)重值,公共參考序列就是使某項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)專(zhuān)家的參考權(quán)重值都等于公共參考權(quán)重值。從矩陣X可知,最大的權(quán)重值為0.6035,所以公共參考數(shù)列X0中所有專(zhuān)家的參考權(quán)重值均為0.6035。X1、X2、X3、X4中各元素是由專(zhuān)家打分經(jīng)過(guò)特征向量值法求出的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重值組成的。
(4)求準(zhǔn)則層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)數(shù)列X1、X2、X3、X4與參考數(shù)列X0之間的距離。將X0與Xn數(shù)列數(shù)據(jù)代入式(1)中得到
(5)求準(zhǔn)則層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重。將D0i數(shù)據(jù)代入式(2)中得到
(6)將準(zhǔn)則層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行歸一化處理。將Wi數(shù)據(jù)代入式(3)中得到
同理可以求出指標(biāo)層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重,指標(biāo)層的權(quán)重值見(jiàn)表3。
表3 合肥于灣污水處理廠PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)損失大小的權(quán)重值表
由表2可知,指標(biāo)層風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的最終損失權(quán)重為:A = [0.0018,0.0149,0.0809,0.0179,0.0635,0.0119,0.0779, 0.0125, 0.0753, 0.0515, 0.0131,0.0075,0.0232, 0.0483, 0.0865, 0.0448, 0.0428,0.0252,0.0035, 0.0479, 0.0633, 0.0755, 0.0400,0.0346,0.0358] 。
先讓5位專(zhuān)家各自給出指標(biāo)層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率估計(jì)區(qū)間,按照式(8)計(jì)算指標(biāo)層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率值,再進(jìn)行可信性檢驗(yàn),并根據(jù)式(11)計(jì)算指標(biāo)層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率的專(zhuān)家意見(jiàn)分歧度G,結(jié)果見(jiàn)表4。
表4 合肥于灣污水處理廠PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率估計(jì)值表
由表4可知,專(zhuān)家意見(jiàn)分歧度G值都較小,說(shuō)明5位專(zhuān)家給出的區(qū)間估計(jì)值在數(shù)軸上分布較為集中,專(zhuān)家的意見(jiàn)較統(tǒng)一,可信性較高,所得的數(shù)據(jù)可以使用。因此,根據(jù)表3可知指標(biāo)層各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率為:B1= [0.231,0.4498,0.4139,0.2147,0.695] ;B2=[0.3905,0.1998,0.2502,0.249,0.2027,0.155] ;B3=[0.245,0.1936,0.195,0.2000,0.7036,0.7346,0.4053,0.4083,0.2585,0.2263] ;B4=[0.42,0.3458,0.2207,0.4405] 。
合肥于灣污水處理廠PPP項(xiàng)目總成本現(xiàn)值=PPP項(xiàng)目建設(shè)期成本現(xiàn)值+PPP項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)期成本現(xiàn)值=18 687.937+27 729.88=46 417.817(萬(wàn)元),項(xiàng)目指標(biāo)層的風(fēng)險(xiǎn)成本現(xiàn)值的量化見(jiàn)表5。
表5 指標(biāo)層的風(fēng)險(xiǎn)成本現(xiàn)值量化計(jì)算表
續(xù)表5
通過(guò)上述研究,得出如下結(jié)論:
(1)針對(duì)合肥于灣污水處理廠,利用改進(jìn)的灰色關(guān)聯(lián)度確定各指標(biāo)層風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重大小,發(fā)現(xiàn)整個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)中所占權(quán)重最大的進(jìn)水水質(zhì)超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)為8.65%,所占權(quán)重最小的項(xiàng)目立項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)為0.18%;利用集值統(tǒng)計(jì)法確定各指標(biāo)層的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率,發(fā)現(xiàn)在整個(gè)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)中發(fā)生概率最大的職工工資變化風(fēng)險(xiǎn)為73.46%,發(fā)生概率最小的不可抗力風(fēng)險(xiǎn)為4.2%。
(2)根據(jù)已求得的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重和發(fā)生概率,結(jié)合項(xiàng)目總成本現(xiàn)值量化的風(fēng)險(xiǎn)成本,其中最大的土地征地風(fēng)險(xiǎn)成本為20 499 860元,而最小的項(xiàng)目立項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)成本為193 005元,可以看出風(fēng)險(xiǎn)量化的結(jié)果主要取決于風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率值與該項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的損失權(quán)重值的乘積大小,單一的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率或風(fēng)險(xiǎn)所占權(quán)重大小,決定不了風(fēng)險(xiǎn)量化的值。