資產(chǎn)證券化模式下PPP項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

趙 輝，卜澤慧，馬勝彬，王 玥

(青島理工大學(xué)管理工程學(xué)院，山東 青島 266520)

2016年12月21日，國家發(fā)展改革委和中國證監(jiān)會(huì)聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于推進(jìn)傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域政府和社會(huì)資本合作(PPP)項(xiàng)目資產(chǎn)證券化相關(guān)工作的通知》(發(fā)改投資〔2016〕2698號(hào))，標(biāo)志著我國PPP項(xiàng)目正式開啟了資產(chǎn)證券化時(shí)代。目前我國第一批PPP資產(chǎn)證券化已成功落地，分別在上交所和深交所掛牌轉(zhuǎn)讓。資產(chǎn)證券化作為一項(xiàng)創(chuàng)新的金融工具，運(yùn)用于PPP項(xiàng)目可以幫助其拓寬籌資渠道，改善融資結(jié)構(gòu)，降低融資成本，緩解PPP項(xiàng)目投資者資金壓力，具有較強(qiáng)的融資優(yōu)勢(shì)[1]，但同時(shí)也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到該模式的雙面性[2]。由于資產(chǎn)證券化模式參與方眾多，流程復(fù)雜，諸多因素不可控，對(duì)項(xiàng)目未來的現(xiàn)金流或可產(chǎn)生不利影響，所以只有事前做好合理而準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估才能避免出現(xiàn)較高的融資風(fēng)險(xiǎn)?？梢奝PP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究對(duì)我國PPP項(xiàng)目的健康發(fā)展具有重要意義。

對(duì)于PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化的研究，國外起步較早，Pu C等[3]對(duì)于PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)證券化優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了闡述；Montazerhodjat V等[4]和Smith D G等[5]對(duì)PPP資產(chǎn)證券化的構(gòu)建思路進(jìn)行了探討；Regele L S[6]對(duì)PPP資產(chǎn)證券化的性質(zhì)與風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了全面的論述。我國現(xiàn)有研究中，對(duì)于PPP資產(chǎn)證券化現(xiàn)狀及對(duì)策(唐祥來等[7]、席代金等[8]、司鐵英[9])和PPP資產(chǎn)證券化流程(張?zhí)煺\[10]、孫漢康[11])的研究相對(duì)較多；宋曉華等[12]、褚曉凌等[13]討論了PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化產(chǎn)品定價(jià)策略；鄧宗儉[14]、王經(jīng)綾等[15]、夏詩園[16]及韓克勇[17]等多位學(xué)者以不同視角對(duì)PPP資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了詳細(xì)分析；侯玉鳳[1]從運(yùn)作的視角識(shí)別PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)因素并進(jìn)行評(píng)價(jià)。總體來看，目前對(duì)于PPP資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)的定性分析居多，定量分析較少，而定量分析的研究也比較欠缺準(zhǔn)確性，未利用科學(xué)合理的模型對(duì)PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化的融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)估，不利于投資主體的管理與決策?；诖?，本研究根據(jù)PPP項(xiàng)目自身特性以及資產(chǎn)證券化特點(diǎn)，將組合賦權(quán)法及D-S證據(jù)理論結(jié)合起來對(duì)PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題展開研究，旨在提供適用的方法，以利于我國PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化健康推進(jìn)。

一、PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化基本理論

PPP模式是政府實(shí)現(xiàn)與社會(huì)資本合作建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目的融資模式。資產(chǎn)證券化又稱ABS(Asset-backed-Security)，是以資產(chǎn)未來的現(xiàn)金流為償付支持，以此發(fā)行資產(chǎn)支持證券的過程[1]。對(duì)于PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)證券化，可以理解為將PPP項(xiàng)目預(yù)期產(chǎn)生收益的資產(chǎn)進(jìn)行打包，以證券化產(chǎn)品的形式銷售給投資人以募集資金，在未來以證券本息償付投資人的過程。

1.PPP資產(chǎn)證券化流程

PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化完整過程一般需要6步。第一步確定資產(chǎn)池，其資產(chǎn)類型可以為PPP項(xiàng)目公司出讓收益權(quán)、經(jīng)營權(quán)或是政府財(cái)政補(bǔ)貼；第二步設(shè)立特殊目的載體SPV，該機(jī)構(gòu)是為證券化業(yè)務(wù)專門設(shè)立，對(duì)該項(xiàng)資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃進(jìn)行管理，進(jìn)而形成雙SPV結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)真實(shí)出售和破產(chǎn)隔離；第三步為信用增級(jí)，通過自身采取增信措施或借助擔(dān)保機(jī)構(gòu)進(jìn)行擔(dān)保的方式，降低投資者風(fēng)險(xiǎn)并吸引融資；第四步為信用評(píng)級(jí)，該過程主要通過評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，對(duì)項(xiàng)目未來現(xiàn)金流的預(yù)估和擬發(fā)行產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)級(jí)；第五步為證券發(fā)行，在完成產(chǎn)品設(shè)計(jì)后，通過掛牌轉(zhuǎn)讓場(chǎng)所將資產(chǎn)證券化產(chǎn)品出售給投資者；第六步則是后續(xù)經(jīng)營及證券償還，原始權(quán)益人進(jìn)行項(xiàng)目后續(xù)運(yùn)營，同時(shí)將證券本金及項(xiàng)目產(chǎn)生的收益償還給投資者。

2.交易結(jié)構(gòu)

一般資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃交易結(jié)構(gòu)如圖1所示(由于并非每個(gè)項(xiàng)目的資產(chǎn)池都涉及政府補(bǔ)貼，因此用虛線表示)。PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化過程參與方眾多，有政府部門、擔(dān)保機(jī)構(gòu)、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)、承銷商、PPP項(xiàng)目投資者及SPV等，同時(shí)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)證券化的環(huán)節(jié)也比較復(fù)雜，因此為PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化帶來了許多不確定性，可能會(huì)引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。

圖1 資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃交易結(jié)構(gòu)

二、PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的構(gòu)建

通過對(duì)PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化流程的分析，結(jié)合對(duì)已有研究的歸納統(tǒng)計(jì)[1-2，7-17]，首先從眾多學(xué)者的相關(guān)研究當(dāng)中梳理出30項(xiàng)PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)因素。通過分析比對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素與本研究的相關(guān)性，從中初步篩選出25項(xiàng)資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，然后針對(duì)該25項(xiàng)指標(biāo)對(duì)PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是否具必要性的問題設(shè)置相應(yīng)問卷調(diào)查，問卷對(duì)象主要為PPP咨詢機(jī)構(gòu)、證券機(jī)構(gòu)、政府部門以及建設(shè)領(lǐng)域的專業(yè)人士。最終結(jié)合問卷調(diào)查結(jié)果，在滿足科學(xué)性與全面性以及相關(guān)性與邏輯性的前提下，構(gòu)建出PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。代表性學(xué)者已梳理的風(fēng)險(xiǎn)因素以及本研究所構(gòu)建的指標(biāo)體系如表1所示。

三、PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)權(quán)重的確定

李剛等[18]對(duì)賦權(quán)科學(xué)性的研究中對(duì)各類賦權(quán)方法進(jìn)行了比較，并指出通過主觀賦權(quán)與信息熵理論結(jié)合得到的權(quán)重更優(yōu)，因此，本研究在得出G1賦權(quán)值后，結(jié)合信息熵理論對(duì)權(quán)值進(jìn)行改進(jìn)，再利用最小組合偏差原理綜合兩者權(quán)重值，以此輸出最終指標(biāo)權(quán)重。

表1 PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)集合

1.G1法賦權(quán)

G1賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)在于無需進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，既保證了主觀判斷的真實(shí)性，同時(shí)也增強(qiáng)了操作的簡(jiǎn)便性[19]，具體步驟如下：

(1)

根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)重要程度，λk取值范圍為1.0～1.8，按照如表2所示的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)取值。

表2 λk賦值

(3)計(jì)算指標(biāo)相對(duì)于準(zhǔn)則層指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。第k項(xiàng)及第k-1項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算為

(2)

按照式(2)依次從下往上計(jì)算便可得到所有指標(biāo)的權(quán)重值，并進(jìn)行歸一化處理。當(dāng)有m位專家參與打分時(shí)，假設(shè)每位專家的話語權(quán)同等重要，將全體專家評(píng)價(jià)計(jì)算結(jié)果取平均值作為主觀權(quán)重最終值，則第k項(xiàng)指標(biāo)的主觀權(quán)重為

(3)

2.信息熵理論

信息熵理論是根據(jù)對(duì)信息無序度的判斷，從而對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象產(chǎn)生的正面或負(fù)面影響進(jìn)行評(píng)價(jià)。熵值越大，無序度越高，則對(duì)于指標(biāo)貢獻(xiàn)越小。在多位專家G1賦權(quán)值的基礎(chǔ)上，運(yùn)用信息熵理論對(duì)權(quán)值信息進(jìn)行分析處理，可在一定程度上削弱主觀判斷的無序性。其原理如下：

(1)構(gòu)造決策矩陣B=(blk)m×n來表示評(píng)價(jià)指標(biāo)集，它表示第l個(gè)專家對(duì)第k個(gè)指標(biāo)權(quán)重的評(píng)價(jià)值，此處l=1，2，…，m，k=1，2，…，n，m和n分別表示專家數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。

(4)

其中，若rlk=0，規(guī)定rlklnrlk=0，則有0≤Hk≤1。

(3)計(jì)算熵權(quán)。根據(jù)熵權(quán)理論，第k個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重wk可表示為

(5)

3.最小偏差綜合賦權(quán)值

(6)

其中，α和β滿足

(7)

根據(jù)拉格朗日極值條件求解得

(8)

最后對(duì)α和β進(jìn)行歸一化處理得

(9)

四、PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型

D-S證據(jù)理論(Dempster/Shafer)是由Dempster在1967年最先提出，之后由Shafer于1976年在貝葉斯理論的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展起來的不精確推理理論[20]。該理論能夠以不確定信息為基礎(chǔ)進(jìn)行可信度推理，具有直接表達(dá)“不確定”和“不知道”的能力，同時(shí)也擁有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)融合能力，與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問題的性質(zhì)契合，其原理如下：

1.評(píng)價(jià)信息的表達(dá)

設(shè)Θ是一個(gè)識(shí)別框架，BPA為基本概率分配框架。在識(shí)別框架Θ上的BPA是一個(gè)集合2Θ→[0，1]的函數(shù)M，A為其中任一子集，則稱M(A)為基本概率賦值，并滿足以下條件

(10)

對(duì)于給定的基本信度分配函數(shù)M，對(duì)任意A?2Θ定義相應(yīng)信任函數(shù)和似然函數(shù)為

(11)

(12)

式(11)～(12)中：Bel(A)為支持A的最小值，Pl(A)為支持A的最大值，則[Bel(A)，Pl(A)]就構(gòu)成了對(duì)A的信任區(qū)間。

2.評(píng)價(jià)信息的融合

采用Dempster合成規(guī)則對(duì)指標(biāo)賦值進(jìn)行正交和運(yùn)算。對(duì)于n個(gè)基本概率賦值M1，M2，…，Mn，正交和M=M1⊕M2⊕…⊕Mn，其中，“⊕”稱為“直和”，表示指標(biāo)之間的組合運(yùn)算。其融合規(guī)則為

M(A)=

(13)

式中：A≠?，同時(shí)滿足

(14)

3.評(píng)價(jià)步驟

(1)計(jì)算各指標(biāo)基本概率函數(shù)。設(shè)準(zhǔn)則層指標(biāo)為Ai(i=1，2，…，n)，第i個(gè)準(zhǔn)則層下的第j個(gè)指標(biāo)為Aij。識(shí)別框架下的評(píng)價(jià)元素為hq，指標(biāo)Aij屬于hq的支持程度為μ，一般取值為0.9，則基本概率函數(shù)值計(jì)算[21]如下：

權(quán)重最高的基本概率函數(shù)計(jì)算式為

Mi(hq)=cij·μ

(15)

非最高權(quán)重的基本概率函數(shù)計(jì)算式為

(16)

式(15)、(16)中：cij表示指標(biāo)Aij風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)屬于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)hq的概率值，可由統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)信息得到；wimax表示第i個(gè)準(zhǔn)則層下的指標(biāo)權(quán)重最大值。同理將所有概率值依次代入式(15)、(16)中，計(jì)算出全體指標(biāo)列入hq基本概率分布以及對(duì)應(yīng)的不確定度Θ，其中每項(xiàng)指標(biāo)的Θ為1減去該指標(biāo)的基本概率分布值之和。

(2)確定融合風(fēng)險(xiǎn)概率值。在得到每項(xiàng)指標(biāo)的綜合概率值后，利用式(13)、(14)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)于準(zhǔn)則層的風(fēng)險(xiǎn)融合，最后再按照式(13)、(14)，將準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)信息進(jìn)行二次融合，求出目標(biāo)層的信任函數(shù)上下界，得到目標(biāo)層最終的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果。

五、PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化案例分析

為拓展融資渠道，華夏幸福股份有限公司擬以其持有的固安PPP項(xiàng)目的項(xiàng)目公司——三浦威特園區(qū)建設(shè)發(fā)展有限公司的股權(quán)帶來的現(xiàn)金流為支撐，通過合格證券公司或基金子公司設(shè)立資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃發(fā)行資產(chǎn)支持證券進(jìn)行融資。該計(jì)劃中原始權(quán)益人為九通基業(yè)投資有限公司，基礎(chǔ)資產(chǎn)為PPP項(xiàng)目供熱收費(fèi)收益權(quán)，資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃管理人為中信證券股份有限公司，發(fā)行規(guī)模不超過人民幣40億元，發(fā)行期限不超過10年，擬掛牌轉(zhuǎn)讓場(chǎng)所為上海證券交易所，增信方式主要為華夏幸福承擔(dān)差額補(bǔ)足義務(wù)，為資金支付義務(wù)提供連帶保證責(zé)任擔(dān)保。為分析該P(yáng)PP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)大小，現(xiàn)運(yùn)用組合賦權(quán)法及D-S證據(jù)理論對(duì)該案例進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

1.風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的設(shè)置

結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)影響程度將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值劃分為Ⅰ～Ⅴ級(jí)，等級(jí)越高風(fēng)險(xiǎn)越大(見表3)。

表3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2.風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)

邀請(qǐng)5位相關(guān)領(lǐng)域的專家，按照G1法根據(jù)重要程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序并賦權(quán)，運(yùn)用式(1)～(3)，計(jì)算得到各專家對(duì)于指標(biāo)的主觀賦權(quán)值，再利用信息熵理論對(duì)于所得權(quán)重進(jìn)一步進(jìn)行處理，利用式(4)、(5)，計(jì)算得到各指標(biāo)信息熵權(quán)重，然后以最小偏差組合賦權(quán)原理公式(7)～(9)計(jì)算得到權(quán)重分配系數(shù)α=0.58，β=0.42，最后按照式(6)，計(jì)算得到各指標(biāo)最終組合權(quán)重值，具體計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

續(xù)表4

3.專家評(píng)價(jià)及結(jié)果統(tǒng)計(jì)

結(jié)合PPP項(xiàng)目案例，邀請(qǐng)10位專家對(duì)于本案資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)按照Ⅰ～Ⅴ級(jí)評(píng)價(jià)打分，完畢后統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的基本概率分布。例如，對(duì)于指標(biāo)有4位專家認(rèn)為其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為Ⅴ級(jí)，則為0.4。經(jīng)全面統(tǒng)計(jì)，得到專家的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)(見表5)。

表5 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)投票統(tǒng)計(jì)

將表(5)各風(fēng)險(xiǎn)因素的基本概率分配代入式(15)、(16)，轉(zhuǎn)換得到指標(biāo)層基本概率分布，例如：準(zhǔn)則層A1下各項(xiàng)指標(biāo)中wmax為指標(biāo)的權(quán)重值0.072，因此對(duì)于指標(biāo)，其基本概率分布為{0，0.09，0.18，0.27，0.36}，指標(biāo)A12的修正權(quán)重為0.049/0.072×0.9=0.615，其基本概率分布為{0，0，0.123，0.184，0.246}，依次類推可計(jì)算得到全體指標(biāo)基本概率分布情況。

4.證據(jù)信息融合

將得到的指標(biāo)概率分布信息運(yùn)用式(13)、(14)進(jìn)行初次融合，得到各準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)值結(jié)果(見表6)。

表6 風(fēng)險(xiǎn)值一次融合結(jié)果

再利用表6的數(shù)據(jù)，經(jīng)過式(13)、(14)再次轉(zhuǎn)換處理后進(jìn)行第2次融合，得到目標(biāo)層的風(fēng)險(xiǎn)值(見表7)。

表7 風(fēng)險(xiǎn)值二次融合結(jié)果

表7數(shù)據(jù)表明，該項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)屬于高、較高、中度風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的發(fā)生概率為0.025，屬于較低、低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率為0.922，存在0.053的不確定情況。同時(shí)，從融合結(jié)果中可以看出，該項(xiàng)目在資產(chǎn)證券化的過程中，從基礎(chǔ)資產(chǎn)、信用增級(jí)、發(fā)行與承銷及政治層面導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的概率相對(duì)更大。

5.結(jié)果分析

綜上所述，該項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)為低風(fēng)險(xiǎn)，以上結(jié)果與該P(yáng)PP項(xiàng)目收費(fèi)權(quán)資產(chǎn)支持專項(xiàng)計(jì)劃的實(shí)際情況相符，證明該模型運(yùn)用于PPP項(xiàng)目的資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是可行的，能夠?yàn)闆Q策者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判提供一定幫助。同時(shí)，資產(chǎn)證券化模式下PPP項(xiàng)目擁有著融資風(fēng)險(xiǎn)較低、實(shí)現(xiàn)社會(huì)資本退出等優(yōu)勢(shì)，在我國發(fā)展前景良好。

六、結(jié) 語

本研究運(yùn)用組合賦權(quán)與D-S證據(jù)理論對(duì)PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，主要解決了以下3個(gè)方面的問題：

(1)結(jié)合PPP項(xiàng)目自身屬性及資產(chǎn)證券化的特點(diǎn)構(gòu)建合理的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，提升了PPP項(xiàng)目資產(chǎn)證券化融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的全面性及相關(guān)性；

(2)運(yùn)用G1法輸出主觀賦權(quán)值，并用信息熵原理對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，以最小偏差理論求解綜合權(quán)重，優(yōu)化了賦權(quán)的科學(xué)性，并引入D-S證據(jù)理論融合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)信息求解風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值及不確定度，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性；

(3)以固安PPP項(xiàng)目供熱收費(fèi)權(quán)資產(chǎn)支持證券專項(xiàng)計(jì)劃為例進(jìn)行實(shí)證分析，驗(yàn)證了模型的適用性，運(yùn)用該模型可有效幫助擬進(jìn)行資產(chǎn)證券化融資的PPP項(xiàng)目預(yù)測(cè)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)的高低，從而幫助管理者進(jìn)行合理決策。