“兩標(biāo)并一標(biāo)”軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制

李啟東，龐明寶

“兩標(biāo)并一標(biāo)”軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制

李啟東，龐明寶

(河北工業(yè)大學(xué) 土木與交通學(xué)院，天津 300401)

研究“兩標(biāo)并一標(biāo)”城市軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制設(shè)計(jì)問(wèn)題。在考慮多重信息不對(duì)稱情況下，通過(guò)改進(jìn)績(jī)效考核體系設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，建立政府和施工企業(yè)參與的委托代理模型，采用遺傳算法優(yōu)化求解得到政府最佳績(jī)效考核系數(shù)。結(jié)合實(shí)例采用二叉樹法和蒙特卡洛模擬方法，研究客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)和建設(shè)成本超支風(fēng)險(xiǎn)存在對(duì)各方?jīng)Q策和收益的影響。結(jié)果表明采用本風(fēng)險(xiǎn)管理模式可有效減少各參與方的風(fēng)險(xiǎn)損失，為城市軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理提供新的研究思路。

城市軌道交通；PPP項(xiàng)目；兩標(biāo)并一標(biāo)；風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避；委托代理；績(jī)效考核；

“兩標(biāo)并一標(biāo)”是施工企業(yè)作為投資者參與軌道交通特別是城市軌道交通PPP項(xiàng)目的常見(jiàn)模 式[1]，即項(xiàng)目施工等不進(jìn)行二次招標(biāo)，而是根據(jù)談判結(jié)果由施工企業(yè)直接獲得相應(yīng)工程份額?，F(xiàn)階段，城市軌道交通PPP項(xiàng)目普遍存在建設(shè)成本超支以及客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)，為彌補(bǔ)損失和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，施工企業(yè)在運(yùn)營(yíng)期會(huì)盡可能通過(guò)自身努力增加項(xiàng)目產(chǎn)出。但由于該模式下存在信息不對(duì)稱，施工企業(yè)同時(shí)擁有多重私人信息[2-4]，如建設(shè)成本投入、運(yùn)營(yíng)努力水平和成本和收益謊報(bào)程度等，為謀取自身利益，可能引發(fā)利用信息優(yōu)勢(shì)的投機(jī)行為(如偷懶怠工、謊報(bào)成本和收益等)，政府由于提供保底客流量政策[5]承擔(dān)客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)，因此也會(huì)蒙受一部分損失。此外，項(xiàng)目績(jī)效考核多采用扣分制，使得施工企業(yè)缺少對(duì)項(xiàng)目質(zhì)量和服務(wù)精益求精的動(dòng)力，較低的質(zhì)量和服務(wù)會(huì)大大降低項(xiàng)目整體的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。因此，研究多重信息不對(duì)稱下的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，即如何通過(guò)調(diào)動(dòng)施工企業(yè)主觀能動(dòng)性和專業(yè)性減少項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)損失，對(duì)實(shí)現(xiàn)“兩標(biāo)并一標(biāo)”城市軌道交通PPP項(xiàng)目高效運(yùn)作有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。而目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)“兩標(biāo)并一標(biāo)”軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避研究主要集中在風(fēng)險(xiǎn)管理與分擔(dān)機(jī)制2個(gè)方面，包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和分擔(dān)框架、績(jī)效考核體系的確定、激勵(lì)約束機(jī)制建立、收益測(cè)算機(jī)制測(cè)算[6]等；主要方法有層次分析法、Shapley值法以及演化博弈[3]和委托代理等，如周盛世等[7-8]基于GRA-TOPSIS和Shapley值法研究軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)框架；張飛漣等[9-11]的研究認(rèn)為績(jī)效考核系數(shù)只有根據(jù)企業(yè)自身能力動(dòng)態(tài)調(diào)整才能減少財(cái)政支出；Javed等[12]基于博弈論方法模擬PPP項(xiàng)目產(chǎn)出的多階段談判過(guò)程。梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，對(duì)城市軌道交通PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)研究通常只假設(shè)社會(huì)資本方具有單一信息不對(duì)稱，且未考慮施工企業(yè)參與項(xiàng)目建設(shè)和運(yùn)營(yíng)捆綁的特殊性，不利于“兩標(biāo)并一標(biāo)”城市軌道交通PPP項(xiàng)目實(shí)操。綜上，在考慮多重信息不對(duì)稱情況下，通過(guò)改進(jìn)績(jī)效考核體系實(shí)現(xiàn)對(duì)施工企業(yè)的激勵(lì)約束，以求達(dá)到彌補(bǔ)損失和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的目的，利用委托代理模型量化各方?jīng)Q策，采用遺傳算法(genetic algorithm, GA)優(yōu)化求解得到最佳風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制方案，結(jié)合具體實(shí)例研究當(dāng)建設(shè)成本超支和客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)存在下，各方最終決策結(jié)果和收益的變化，得出本研究風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制能夠達(dá)到為各方彌補(bǔ)損失和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的 目的。

1 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制設(shè)計(jì)及模型建立

1.1 規(guī)避機(jī)制設(shè)計(jì)

在多重信息不對(duì)稱情況下，施工企業(yè)擁有建設(shè)成本投入、運(yùn)營(yíng)努力水平、項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益等私人信息，政府不能完全掌握，只能通過(guò)其投報(bào)的合理利潤(rùn)率、建安費(fèi)下浮率和績(jī)效考核結(jié)果間接評(píng)判。由于政府追求社會(huì)效益最大化和施工企業(yè)追求自身收益最大化的利益訴求不一致，因此政府需要在績(jī)效考核體系中增加激勵(lì)條款，由此建立風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，使得施工企業(yè)有動(dòng)機(jī)通過(guò)自身努力而不是投機(jī)行為平衡建設(shè)期成本超支風(fēng)險(xiǎn)，從而減少政府因?yàn)槌袚?dān)客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)而造成的財(cái)政支出。

基于此，改進(jìn)績(jī)效考核體系如下：績(jī)效考核由扣分制改為比例取值法，允許企業(yè)獲得比基礎(chǔ)績(jī)效對(duì)應(yīng)分值更高的分?jǐn)?shù)，并基于此對(duì)施工企業(yè)給予獎(jiǎng)勵(lì)。政府通過(guò)設(shè)置績(jī)效考核系數(shù)，激勵(lì)約束施工企業(yè)行為，為項(xiàng)目彌補(bǔ)損失和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

1.2 模型建立

項(xiàng)目公司通過(guò)資本金和銀行貸款的方式得到項(xiàng)目建設(shè)資金，通過(guò)可用性付費(fèi)的方式返還施工企業(yè)建設(shè)成本投入，在委托模型中可以看做該部分資金由政府獲得，并在運(yùn)營(yíng)期給予施工企業(yè)。委托代理模型上層為政府追求項(xiàng)目社會(huì)收益凈現(xiàn)值NPV最大化：

式(1)中：為特許期第年；1為建設(shè)期；2表示運(yùn)營(yíng)期；表示政府和施工企業(yè)合作的協(xié)同效用[4]；H表示使用者剩余[1]；r表示社會(huì)折現(xiàn)率；為政府稅收的影子成本；1表示施工企業(yè)建設(shè)成本(建安費(fèi))；為追求施工利潤(rùn)，施工企業(yè)會(huì)謊報(bào)成本，[11]表示成本謊報(bào)系數(shù)，即報(bào)價(jià)和成本的比值；G運(yùn)營(yíng)年實(shí)際支付的可行行缺口補(bǔ)助；a為政府股權(quán)占比；為資本金比例；各項(xiàng)計(jì)算如下：

1) 協(xié)同效用[4]

2) 使用者剩余t[4]

3) 實(shí)際支付的可行性缺口補(bǔ)助G[5]

目前軌道交通PPP項(xiàng)目政府會(huì)提供客流量保障政策：對(duì)于運(yùn)營(yíng)年實(shí)際客流量未達(dá)到預(yù)測(cè)客流量標(biāo)準(zhǔn)的部分，政府承擔(dān)一定比例(用%表示)的收益損失，項(xiàng)目實(shí)際客流量超過(guò)預(yù)測(cè)客流量后，政府以%的比例參與分成[13]。實(shí)際支付的可行性缺口補(bǔ)助G=(預(yù)測(cè)運(yùn)營(yíng)收益-實(shí)際運(yùn)營(yíng)收益)(如有)×%-政府超額收益分紅(如有)+可用性付費(fèi)Z[4]，保底客流量用以保證項(xiàng)目能夠達(dá)到預(yù)期收益從而償還銀行貸款，可用性付費(fèi)用以償還施工企業(yè)建設(shè)成本投入，具體表示如下：

式(9)中：r為施工企業(yè)行業(yè)基準(zhǔn)收益率[6]；Q為實(shí)際建設(shè)成本,，為由于地質(zhì)環(huán)境變化等風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的建設(shè)成本變動(dòng)；D為項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)年還本付息；a為施工企業(yè)股權(quán)占比；是絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)[2]。

2 求解算法及模擬

考慮到委托代理模型求解的復(fù)雜性，采用基于遺傳算法的雙層規(guī)劃進(jìn)行求解，即上層采用遺傳算法的編碼進(jìn)行計(jì)算，下層模型采用梯度法求解。

現(xiàn)階段，建設(shè)成本超支、客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)是軌道交通PPP項(xiàng)目普遍存在的2種主要風(fēng)險(xiǎn)，因此，本研究重點(diǎn)分析當(dāng)上述2種風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，對(duì)最終機(jī)制方案以及各方收益的影響，為簡(jiǎn)化計(jì)算，其余各風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)取均值為0，方差為100的二項(xiàng)分布。算法及風(fēng)險(xiǎn)模擬過(guò)程如下。

2.1 遺傳算法優(yōu)化求解

采用基于雙層規(guī)劃GA遺傳算法求解，步驟為：

1) 設(shè)定GA參數(shù)含種群規(guī)模，最大迭代次數(shù)，交叉概率c，變異概率m等。定義上層模型的適應(yīng)度為：

2.2 實(shí)際客流量模擬

通過(guò)對(duì)項(xiàng)目實(shí)際客流量的模擬，分析客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)存在，對(duì)機(jī)制下各方最終決策方案和收益影響。采用二叉樹[5]法得到二項(xiàng)分布的隨機(jī)運(yùn)營(yíng)期客流量，模擬運(yùn)營(yíng)期每年的客流量情況。假設(shè)在整個(gè)運(yùn)營(yíng)期內(nèi)，客流量每次向上或向下波動(dòng)的概率不變，將運(yùn)營(yíng)期分為多個(gè)階段，根據(jù)客流量的歷史波動(dòng)數(shù)據(jù)模擬整個(gè)運(yùn)營(yíng)期內(nèi)可能的客流量發(fā)展情況。以年日均客流量為變量來(lái)衡量客流量的變化，運(yùn)營(yíng)第年日均客流量為X(=1,1+1,1+2,…,1+2),該變量是離散的，采用二叉樹法建模。

以月為單位，=12，0≤≤，0≤≤。用Matlab進(jìn)行客流量的蒙特卡羅仿真，迭代次數(shù)為10 000次，仿真流程如圖2。

圖1 二叉樹法

圖2 實(shí)際客流量模擬

2.3 建設(shè)成本超支風(fēng)險(xiǎn)模擬

考慮不同建設(shè)成本漲幅x情況下，采用本文風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制對(duì)各方收益影響，本文分別對(duì)建設(shè)成本上漲5%，10%或15% 3種情況分析討論。將不同x取值代入模型，重復(fù)2.1計(jì)算過(guò)程，求得不同情況下施工企業(yè)的最終收益。

3 案例分析

3.1 案例基本情況

表1 運(yùn)營(yíng)年參數(shù)取值

3.2 各方策略選擇

設(shè)定GA參數(shù)：群體規(guī)模=500，最大迭代次數(shù)=50，代溝=0.8，交叉概率70%，變異概率70%，最終求解得到，當(dāng)=2.48時(shí)模型取得最優(yōu)解。上層模型最優(yōu)值、均值變化如圖3所示。在不考慮建設(shè)成本超支和客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)的前提下，求得施工企業(yè)建設(shè)成本投入約為2 104 078萬(wàn)元，報(bào)價(jià)2 215 257萬(wàn)元，引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制前后各方收益對(duì)比如表2所示。可以看出，本引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制后，政府凈現(xiàn)值增加60 308萬(wàn)元，凈現(xiàn)值率從0.23提升到0.45，施工企業(yè)凈現(xiàn)值增加53 248萬(wàn)元，凈現(xiàn)值率從0.38上升到0.55。整體體現(xiàn)出本研究風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制既能對(duì)施工企業(yè)投機(jī)行為進(jìn)行有效約束，又能激勵(lì)其發(fā)揮主觀能動(dòng)性規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和增加收益。

圖3 上層目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值和均值變化

表2 各參與方凈現(xiàn)值變化

3.3 客流量風(fēng)險(xiǎn)影響分析

引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制前后，雙方凈現(xiàn)值的變化如圖4和圖5所示。任一點(diǎn)(0，0)表示凈現(xiàn)值小于0的概率為0。從圖4中可以看出，引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制前政府凈現(xiàn)值小于0的概率為20%，均值7.3億元，引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制后政府凈現(xiàn)值小于0的概率降低到10%，凈現(xiàn)值均值增加到13.5億元。圖5表示引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制后施工企業(yè)凈現(xiàn)值由均值14.5億元上升到19.8億元。圖4和圖5中的2條曲線分別在橫坐標(biāo)大于40億元和大于50億元時(shí)基本實(shí)現(xiàn)重合。同時(shí)結(jié)合圖6可知，政府提供補(bǔ)貼保障次數(shù)由均值13.7次減為均值9.5次。由此可以看出，無(wú)論對(duì)于政府還是施工企業(yè)，引入風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制后都能為其減少客流量預(yù)測(cè)失準(zhǔn)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)損失。

圖4 政府凈現(xiàn)值變化

圖5 施工企業(yè)凈現(xiàn)值變化

3.4 建設(shè)成本風(fēng)險(xiǎn)影響分析

表3為不同建設(shè)成本超支幅度x下優(yōu)化結(jié)果對(duì)比情況?？梢钥闯?，在建設(shè)期由于地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)等造成建設(shè)成本超支的情況下，引入本研究風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制均比原合同方案能為施工企業(yè)帶來(lái)更多收益，體現(xiàn)出能夠有效規(guī)避建設(shè)成本超支風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)。同時(shí)，建設(shè)成本超支幅度越大，政府設(shè)定的最佳績(jī)效考核系數(shù)也應(yīng)越大，這樣施工企業(yè)通過(guò)自身努力在運(yùn)營(yíng)期獲得的收益多于謊報(bào)懲罰，施工企業(yè)就會(huì)傾向于努力工作來(lái)彌補(bǔ)建設(shè)期的損失。

圖6 政府提供客流量保障次數(shù)變化

表3 不同建設(shè)成本漲幅下優(yōu)化結(jié)果對(duì)比

4 結(jié)論

1) 基于“兩標(biāo)并一標(biāo)”建設(shè)和運(yùn)營(yíng)捆綁的特點(diǎn)，通過(guò)改進(jìn)績(jī)效考核機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)施工企業(yè)的激勵(lì)約束，構(gòu)建了多重信息不對(duì)稱委托代理模型，對(duì)其進(jìn)行仿真計(jì)算，得到項(xiàng)目最佳風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制，定量評(píng)價(jià)機(jī)制對(duì)項(xiàng)目各參與方收益的影響。結(jié)果證明：在多重信息不對(duì)稱下，本研究風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制可以有效為各參與方彌補(bǔ)損失和規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

2) 績(jī)效考核體系采用比例取值法的情況下，施工企業(yè)努力工作的收益大于投機(jī)所得，因此會(huì)選擇積極行為獲取更多補(bǔ)貼，同時(shí)增加項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益，在建設(shè)期結(jié)束后，政府應(yīng)根據(jù)建設(shè)成本超支情況，適當(dāng)上調(diào)績(jī)效考核系數(shù)，此舉有利于施工企業(yè)彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失，也能為減少政府因提供保底客流量政策而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)成本。

3) 本研究只是初步研究，由于軌道交通PPP項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)影響因素眾多且為動(dòng)態(tài)變化，且不同項(xiàng)目對(duì)經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出系數(shù)、社會(huì)效益產(chǎn)出系數(shù)等參數(shù)取值可能存在差異，因此尚需結(jié)合不同項(xiàng)目實(shí)際，對(duì)影響項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益和服務(wù)效益的風(fēng)險(xiǎn)因素(如管理和技術(shù)、類似項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng))等做進(jìn)一步具體研究。

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Risk compensation mechanism of rail transit PPP project under the mode of “Two Bids Merged into One Bid”

LI Qidong, PANG Mingbao

(School of Civil and Transportation, Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China)

The design of risk aversion mechanism for urban rail transit PPP project under the mode of “two bids merged into one bid” was studied. In consideration of multiple information asymmetry, the risk aversion mechanism was designed by improving the performance appraisal system. Then, the principal-agent model of government and construction enterprises was established, and the genetic algorithm was used to optimize the calculation to get the best performance evaluation coefficient of government. Combined with an example, this paper used the method of binary tree and Monte Carlo simulation to study the influence of the inaccurate passenger flow forecast and the risk of construction cost overrun on the decision-making and income of all parties. The results show that the risk management model can effectively reduce the risk loss of all participants, and provide a new research idea for the risk management of urban rail transit PPP project.

urban rail transit; PPP project; two bids merged into one bid; risk aversion; principal-agent; performance appraisal

F283

A

1672 - 7029(2020)11 - 2962 - 07

10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20200069

2020-01-21

河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2015202266)

龐明寶(1966-)，男，河南西峽人，教授，博士，從事交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理研究；E-mail：pmbpgy@hebut.edu.cn

(編輯 陽(yáng)麗霞)