G1法是在层次分析法基础上建立的一种更加完善的权重分析方法,该方法无需进行一致性检验,大大减少了权重确定过程中的计算量^[24]。其步骤如下。

(1)确定评价指标重要性排序。邀请本领域内相关专家从评价指标中选出最重要指标记为C₁,然后继续在剩余的指标中选出最重要指标记为C₂,重复上述工作直至最后指标均被标记为C_n。经过n-1次选择, 确定评价指标重要性排序。

(2)确定评价指标相对重要程度。邀请本领域内相关专家根据表2确定相邻评价指标的相对重要程度。其中R_i为C_i-1与C_i之比,W_i为第i个指标的权重。其中,

表2 Ri赋值参考表

(3)计算权重W_i。计算公式为:

(4)多个专家决策下的评价指标权重计算。假设有t位专家,确定各专家的权重指数a,则第j个指标的权重W_j计算公式为:

传统的CRITIC法能综合考虑指标信息量和关联性来确定权重,但忽视了两者的有效结合。因此,本文运用改进 CRITIC法^[25],提高权重分配准确性,具体步骤如下:

(1)邀请专家对建设风险评价指标重要程度进行打分,构建原始评价矩阵X。

(2)将评价矩阵X中各指标标准化,计算公式为:

式中,m为指标个数,n为专家人数。

(3)确定指标变异系数,计算公式为:

(4)根据标准化矩阵X计算各指标相互关联程度的量即相关系数,得出相关系数矩阵Q。

(5)计算各风险指标的综合性系数,计算公式为:

(6)计算各风险指标客观权重,计算公式为:

运用组合赋权,将G1法和改进CRITIC法有效结合,分别为主、客观的权重赋予合理系数,使项目风险评价结果更接近实际情况,W=(w₁,w₂,w₃,…,w_n)为主观权重,V=(v₁,v₂,v₃,…,v_n)为客观权重,假设组合赋权所得的权重向量为ω^-=(ω^-_j,ω^-₂,ω^-₃,…,ω^-_n),计算公式如下^[26]:

式中,i=1,2,3,…,n,0≤μ≤1,用Lingo求解上式可行域中的唯一解。

云模型是一种基于模糊理论和概率论处理定量描述和定性概念的不确定性转换模型^[26]。该模型可以充分考虑所得数据模糊性和随机性的特点,克服风险评价的不确定问题,客观反映项目风险因素的分布情况,为项目风险评价提供科学参考。

(1)云的定义

设X是一个定量集合X = {X},D在X中是定性概念,确定参数x在D中随机发生,对于集合中的任何元素x,D中x的确定性程度为μ(x),x∈X,x∈μ(x),x在X上的分布称为云,每个x称为云滴,大量的云滴组成云^[27]。

(2)基于云模型的项目风险评价模型构建

①构建评语集。参考以往风险级别划分习惯,将保障性住房PPP项目风险评价指标按威胁程度由低至高分为五个等级,分别是低、较低、中等、较高、高等五级,即Q={Q₁,Q₂,Q₃,Q₄,Q₅},其对应的评语值范围分别是[0,2)、[2,4)、[4,6)、[6,8)、[8,10]。

②计算数字特征值。标准云是根据上述评语集构建的云,期望Ex、熵En和超熵He三个参数特征值计算公式如下:

式中,Q_min,Q_max分别对应区间下限和区间上限,k为常数,一般取值较小。通过计算可得评语集的数字特征值,如表3; 同时绘制项目风险评价标准云如图1。

表3 标准云参数特征值

图1 标准隶属云图

二级指标评价云是专家根据上述评语集对保障性住房PPP项目风险因素打分得到的数据,运用云理论生成的云,参数特征值计算公式如下:

综合云是根据下级风险指标的参数特征值和权重加权运算得到新的特征值后,运用云理论生成的云,参数特征值计算公式如下:

③评判结果的确定。将标准云和综合云的三个参数特征值分别输入MATLAB软件,构建标准云图和综合云图,根据二者在坐标内的空间位置对比,评价云图越接近某个标准云图,风险就处于某个标准程度。

若根据位置判断比较模糊可根据相似度最大原则进行风险程度确定。输入评价指标云图和5个标准云的三个参数特征值,运用MATLAB软件输出相似度并进行比较,相似度最大对应的风险等级为评价结果。

H市积极响应国家政策,采用PPP模式建设安置小区6个,拟提供3 000套安置房。占地面积约为288亩,总建筑约为40.2万平方米。除此之外,该项目还将根据实际需要提供水电、绿化等基础设施,6个安置小区及其配套基础设施的总投资额约为7.34亿元,其中政府方出资代表占股20%。该项目采用BOT运作方式,项目特许经营期是10年,建设期为2年。政府和社会资本方合作组建SPV公司,负责规划、建设、运营维护等其它工作。特许经营期结束后,SPV公司把该项目无偿移交给政府。

(1)G1法确定权重。为了保证风险评价的准确性,本文对参与打分的专家按照工作类别、职称级别、工作年限、学历四个方面进行遴选,以此来保障专家组(6位)的质量^[28]。以一级指标为例,某位专家根据项目现有信息资料,对风险指标重要程度进行排序,顺序为C₆>C₈>C₁>C₇>C₅>C₃>C₂>C₄,记为X₁>X₂>X₃>X₄>X₅>X₆>X₇>X₈同时根据表2确定相邻评价指标的相对重要程度R_i,得到w₁/w₂=R₂=1.1,w₂/w₃=R₃=1.4,w₃/w₄=R₄=1.2,w₄/w₅=R₅=1.2,w₅/w₆=W₆=1.3,w₆/w₇=R₇=1.2,w₇/w₈=R₈=1.4,根据公式(2)和(3)依次计算w₁、w₂、w₃、w₄、w₅、w₆、w₇、w₈, 得到一级指标的权重w=(0.147 8,0.065 8,0.079 0,0.047 0,0.102 7,0.227 6,0.123 2,0.206 9)。同理, 统计其他专家对一级指标的判断,设各专家权重指数均相同,根据公式(4)求得一级指标加权权重为W=(0.146 2,0.066 1,0.078 9,0.046 9,0.103 1,0.228 1,0.122 8,0.207 9)^T。依据此方法,分别对一级指标下的二级指标主观权重进行计算, 结果见表4。

(2)改进CRITIC法确定权重。邀请上述专家对风险评价指标重要程度进行打分,构建原始评价矩阵X。以评价指标体系的一级指标的权重确定为例,根据式(5)～式(6)对矩阵X进行标准化处理,确定指标变异系数并计算各指标的相关系数,得出相关系数矩阵Q。再根据式(7)～式(8)计算一级指标的综合性系数,最终确定一级指标客观权重为V=(0.156 7,0.065 5,0.076 7,0.054 7,0.093 9,0.225 1,0.136 8,0.190 6)^T。同理,其他二级指标的权重计算结果见表4。

(3)组合赋权优化权重。根据上文建立的最优化模型,并通过Lingo计算式(9)～式(10)得μ=0.367,带入公式(10)可得优化权重。一级指标权重为W=(0.152 8,0.065 7,0.077 6,0.051 8,0.097 3,0.226 2,0.131 7,0.196 9)^T,二级指标计算结果见表4。

(4)云模型评价风险。邀请上述专家对风险大小进行打分,根据式(14)～式(17)得出各风险因素数字特征值,计算结果见表4。

表4 二级指标权重及数值特征值

根据上表中各二级指标的权重及数字特征值,参考式(18)～式(20)可得一级指标和目标层的数字特征值,结果见表5。

表5 一级指标和目标层数值特征值

运用MATLAB软件,将物理指标、事理指标、人理指标及整个项目建设风险综合云放在平面直角坐标系内,如图2～图5所示。

图2 物理指标风险云图

图3 事理指标风险云图

根据图2～图4一级指标云图分布可以得知,事理指标和人理指标中的所有风险因素和物理指

图4 人理指标风险云图

图5 项目建设风险综合云图

标中的市场经济环境因素为中等风险,其他指标因素为较低风险。其中,成本增加风险和资金链不稳定风险需要重点关注。

运用MATLAB软件得出相似度(表6),根据相似度最大原则以及结合图5综合云的分布情况可知,该项目整体建设风险水平处于中等风险。

表6 建设风险综合云与标准云相似度

为了降低风险的影响,减轻风险发生所带来的损失,根据风险评价结果建议对成本增加风险和资金链不稳定风险采取相应措施。首先,在项目建设过程中,社会资本方应合理制定施工建设计划,控制好施工进度和成本,避免无故停工导致成本增加; 设立一定数额的备用金,避免建设成本超预算时项目无法进行并难以按时完工。其次,选择具有强大融资能力的投资方以保证投资的可靠性; 要求项目直接管理方保证项目运行各个阶段有充裕的流动资金,保证项目实施过程中的资金链稳定; 作为建设方,应在招投标期间选择具有经济实力的承包方或分包方,保证资金链的稳定性与连贯性。

(1)从保障性住房PPP项目的特点及内涵出发,以WSR理论基础作为指导,对保障性住房项目建设风险进行梳理,建立了包含8个一级指标,28个二级指标的建设风险评价指标体系。

(2)为了提高风险评价的准确性和科学性,在运用G1法和改进CRITIC法得出各指标的主、客观权重后,结合组合赋权法将主、客观权重进行耦合,得到了保障性住房PPP项目建设风险评价指标的最优组合权重,避免单一赋权的不足,为指标组合赋权提供了一套更加科学可行的方法。

(3)在划分5个风险等级及其各评价指标取值标准的基础上,构建了保障性住房PPP项目建设风险评价云模型,以H市一项目为案例进行风险评价。研究结果表明,事理指标和人理指标中的所有风险因素和物理指标中的市场经济环境因素为中等风险,其他指标因素为较低风险。据此,结合实例验证了该方法的适用性和有效性,同时,根据评价结果提出了具体的风险预防及应对措施,为项目后续风险管理提供了一些具有可借鉴性的依据和指导。

就目前实际情况来看,越来越多的专家学者开始关注保障性住房PPP项目的发展。由于项目参与方多、合同关系复杂、项目不确定性大等原因,建设风险评价已经成了政府和社会资本方高度重视的问题。同时,PPP模式的应用不是生搬硬套,也没有现成的遵循模式,将PPP应用到新项目中难免会遇到新问题的出现和发生,由于经验不足甚至没有可以参考和借鉴案例的情况下,导致项目运行和实施受到影响。因此,各参与方均希望通过准确识别风险、提前预防风险、及时应对风险的方式,降低风险对项目运行的不利影响,保证项目的效益。根据本文分析,项目建设过程中面临着多种风险因素,对这些风险进行合理分配将有效促进项目顺利开展。同时,政府应采取何种激励措施吸引更多社会投资者参与保障性住房PPP项目建设,项目特许经营期时限如何确定也是项目后期稳健推进的关键。