社会资本视角下体育场馆PPP项目风险评价研究 —基于熵权-TOPSIS模型的定量研究
陈梦龙
（四川开元工程项目管理咨询有限公司，四川成都 610000）
摘 要：运用熵权-TOPSIS模型对体育场馆PPP项目风险要素的重要程度进行评价。基于风险要素发生概率、风险要素对项目影响程度2个维度，从51项风险要素中筛选出26项较为重要的风险要素，其中以重大经济事件、供应不足风险、政策变化、第三方侵权、工程合同变更等尤为重要。
关键词：PPP项目；体育场馆；熵权-TOPSIS；风险评价
0 引言
随着我国综合实力不断提升，国际性体育赛事在国内举办的场次越来越多，加之城镇居民对体育活动的关注，随之对体育场馆的需求也日益迫切[1]。作为一类准经营性公共物品，体育场馆项目建设及运营需花费巨大的成本，投资回收期长且伴随着众多风险影响着项目收益[2][3][4]。这也意味着体育场馆难以实现完全的市场化运营方式，并与作为理性经济人的投资者所追求的投资收益最大化期望相悖[5]。2014年以来，PPP模式开始应用于公共项目领域中并得到了快速的发展。为吸引社会资本的投资，财政部指出可采用“可行性缺口补助”，即利用财政资金弥补社会资本在准经营性公共项目中的收益“缺口”，从而吸引社会资本的投资。然而，对于社会资本而言，这并不意味着“零风险”。相反在PPP模式下，由于社会资本成为项目的投资人、经营人以及管理人，以及近年来中央相关部委对PPP模式“固定回报”的彻底否定，使得社会资本需承担大量的风险。以中国国家体育馆（鸟巢）为例，由于建设期的民生需求与政策导向，出现重大设计变更，造成其运营能力降低，使得收益大大降低。其2009年8月29日的股份改制，标志着该PPP项目的运营期较原计划提前数十年结束[6]。可见，对于社会资本而言，投资体育场馆PPP项目需要面临巨大的风险，能否有效应对应是其在投资决策时应要考虑的重要内容[7]。
对于投资者而言，评价投资风险的三要素为风险要素、风险事件与风险后果[8]。三者关系为，风险要素诱发风险事件的产生，当风险事件发生后，将出现程度不同的风险后果[9]。诸多学者认为，风险要素虽然作为探讨项目成功的重要研究方向之一，但更多的文献倾向于与风险要素的识别以及风险要素与其他要素的关联性分析，鲜有文献针对体育场馆PPP项目的风险要素本身的关键程度开展[10]。然而，对于社会资本而言，在决策是否参与体育场馆PPP项目时，不仅要明确可能面临的各类风险要素，更重要的是要明晰风险要素之间的关键程度与相对重要性，以此与自身的能力进行比对，从而制定合理的投资、建设以及运营管理方案。基于此，本研究立足于社会资本视角，以体育场馆PPP项目合作期内社会资本所要面临的风险要素作为研究对象，利用调查问卷并配合熵权-TOPSIS模型的研究方法，对风险要素进行识别，在此基础上对其重要程度进行评价与排序。
1 理论基础
对风险要素进行识别与评价是风险管理的前提[11]。通过风险识别可以明确PPP项目中可能引发风险事件的风险要素类型，而风险评价则有助于PPP项目利益相关者尤其是作为投资主体的社会资本对识别出来的风险要素的相对重要程度进行全面了解，从而与自身能力进行配比来判定自身是否有能力控制风险[12]。可见，风险评价起到了风险识别与风险管理之间承上启下的作用[13]。该方面具有代表性的研究是Carrillo等人通过对英国PFI项目案例整理分析，发现了项目参与的政府、社会资本、银行三方之间所面临的风险存在较大差异，并提出了公共基础设施项目的风险重要程度的区分，并为之后的PPP项目的风险评价研究提供了理论基础[14]；Lattemann等通过分析英国的公共基础设施项目，将风险评价的研究视角分为指标与方法两个方向[15]；Ke等以中国PPP项目为研究基础，将PPP项目的风险水平分为高、中、低等3个层次[16]；Qiet等以新加坡准经营公共项目为基础，探讨了风险要素的敏感性[17]。上述研究表明，以风险识别为基础，对公共项目领域中PPP项目相关风险要素重要程度评价的理论研究已经较为成熟，然而却鲜见针对体育场馆项目PPP模式的风险重要程度评价的实务性研究。
随着我国体育场馆项目建设的不断发展以及公共项目领域中PPP模式的积极推广，无论政府还是社会资本对于风险进行科学管理、控制以及分担的需求不断增强。而现阶段大部分研究的重点集中于政府视角，即关注于利用风险分担或者风险转移实现项目的物有所值。相对缺少基于社会资本视角，探讨投资方所要面临的投资回报风险问题。实践证明，社会资本对PPP项目风险的管理能力直接影响着项目能否成功，若忽视前期的风险要素评价而冒然投资必然造成项目运营过程中的现金流失衡甚至断裂，造成项目提前移交甚至是失败；另一方面，作为一类典型的准经营性项目，体育场馆PPP项目的风险评价尚未受到较多的关注，相对于政府付费以及使用者付费的PPP项目，体育场馆PPP项目中社会资本的收益构成更为复杂，因此在评价风险时应考虑多方面的风险因素。此外，关于风险要素重要程度的分析研究多存在风险要素单一、数据总量不足、具体项目针对性不强等缺陷，因此无法满足社会资本在对体育场馆PPP项目投资决策时风险要素评价的需求。基于此，本研究在结合现有文献涉及方法的基础上，将风险要素进一步扩展到体育场馆建设PPP项目中，并利用熵权结合TOPSIS的方法对收集的数据进行处理，以给出相对客观的风险要素重要程度排序。
2 体育场馆PPP项目风险要素识别
体育场馆项目中的风险与一般公共项目中存在的风险不同，加之现有关于体育场馆PPP项目风险的研究尚相对较少，因此风险要素的识别无法照搬现有研究成果。鉴于此，本研究首先以典型案例（鸟巢）作为切入点，构建了体育场馆PPP项目的初始风险要素集，并通过问卷调查以及专家访谈法对初始风险要素集中的风险要素进行了甄别与筛选，最终确定了体育场馆PPP项目中较为典型的风险清单（具体问卷发放范围详见表2），如表1所示。
表1 体育场馆PPP项目风险清单
3 基于熵权-TOPSIS模型的体育场馆PPP项目风险评价
3.1 TOPSIS模型概述
基于上文识别出来的体育场馆PPP项目的相关风险要素，社会资本需要对其进行重要程度评价并排序，从而结合自身情况决策是否投资。由于每一个风险要素的重要程度会受到风险发生概率以及风险后果两个主要指标的影响，因此对风险要素进行重要性排序的本质为多指标评价问题。针对这一问题常用的方法有简单线性加权法、理想点法工、层次分析法以及TOPSIS法等。其中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution ）法主要通过构造正理想解和负理想解，计算各因素与正理想解和负理想解的距离，以靠近正理想解和远离负理想解两个基准作为评价依据来确定因素间的排序。因TOPSIS法具有直观的几何意义，对原始数据的利用比较充分，信息损失比较少，因此受到了较为广泛的应用。
3.2 嵌入熵权的TOPSIS模型构建的步骤
一般而言，TOPSIS模型构建的基本步骤包括，决策矩阵初始化、矩阵规范化、基于熵权的指标权重分析、加权矩阵的规范化与贴近度计算。
步骤一：决策矩阵初始化
假设需进行排序的风险要素R个数为 m:Ri(i=1,2,…,m) ；影响每种风险重要程度的指标为Ij(j=1,2,…,n)。因此，第i个方案的j属性的指标为Xij,初始化决策矩阵如公式1所示。
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（公式1）
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步骤二：矩阵规范化
几乎所有的多指标决策问题，都需要在对相关数据处理之前对决策矩阵进行规范化处理。原因在于，评价指标之间往往存在不可公度性以及矛盾性。其中，前者表征属性之间的单位、量纲以及数量级可能存在差异；而后者，则表明属性之间类型的差异。上述差异使得不能够直接利用原始决策矩阵进行排序，需要在确定指标权重及进行方案综合排序之前，消除指标的量纲、数量级和属性类型对决策结果的影响，即矩阵规范化。其实质是利用数学变换把量纲、性质各异的属性值转化为可以综合处理的“量化值”。一般是把各指标的数据表述变换到区间[0,1]上，以确保各属性之间能够在同一“数量级”上进行相互比较。
对于矩阵规范化方法，极差正规化法是一种常用方法，其用于呈正态分布或非正态分布指标值的无量纲化，无论指标值是正数还是负数，经过极差变换之后，标准化指标得到满足，并且正、逆向指标均化为正向指标，最优值为 1，最劣值为 0。对于正向指标，极差化方法见公式（2）或公式（3），将X的指标值Xij完成规范化处理生成匹配值yij。
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（公式2） |
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（公式3） |
步骤三：熵权指标确定
在多属性决策问题的求解过程中，属性或指标的权重对于最终评价结果的科学性与客观性起到了非常重要的作用，因此尤其需要消除评价人员的主观偏差带来的不确定性。在这方面，熵权法能够较为有效地去除模型中存在的不确定性，实现系统内信息的统一。基于信息论视角，每一个信息可视为系统的有序程度度量，熵则是无序程度度量，双方的绝对值相等，而符号反之。假设随机事件的状态为
(i=1,2,…,n),概率或经规范化处理的决策矩阵Pi(i=1,2,…,n)，由此定义“信息熵”为公式4所示。
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（公式4） |
在公式4中，当K大于零时，有H为恒量大于零。H越大表示随机事件的存在的不确定性越高，越小表示随机事件存在的不确定性反之。设Pi=0，则PiIn(Pi)=0；设P1=P2=…Pn=1/n，则H为最大值，有Hmax=K×In(n)，表示系统中随机事件的不确定性最大。定义系统(m,n)的j评价指标熵值为公式5所示。
以本研究所关注的风险要素评价为例，定义系统(m,n)的j评价指标熵权
为公式6所示。
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步骤四：规范化加权矩阵
设属性指标的权重矩阵
由此构建的加权规范化决策矩阵为公式7所示。
（公式7）
公式3-7的正理想解与负理想解分别如公式8与公式9所示。
根据正理想解与负理想解求Euclid正理想距离di+、负理想距离di-，如公式10与公式11所示。
相对贴近度的计算入如公式12所示。
(公式12）
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4 风险评价
4.1问卷及被试选择
采用现有文献研究中关于PPP项目的风险分担机制研究的成熟问卷设计[18]，分别进行风险要素发生概率、风险要素对项目影响程度两项内容的调研。调研方法即让被试者根据经验对识别出来的风险因素的发生概率和损失后果进行评价。采用7点评价法，针对概率设置“非常高、高、较高、一般、较低、低、非常低”7个选项；针对后果设置“损失很大、损失、损失较大、损失一般、损失较低、损失低、损失很低”选项。在调研过程中：被试情境带入、受访目的介绍；风险影响程度的问卷发放与收回；有效问卷确定与其他信息反馈。
问卷包括电子问卷、纸质问卷两种形式。为确保被试者具有一定的工作经验，本次问卷发放的被试人员选择在工程项目相关企业中执业超过10年以上的中、高层管理者和执业超过5年以上的基层管理者，上述被试者拥有较为丰富的实践经验，有利于本研究获得较为客观的数据信息，具体分布情况见表2所示。发放与回收时间为2017年11月至2018年3月。共发放300份问卷，收回206份问卷，有效问卷185份。受访者分别来自北京、天津、山东、江苏、四川、贵州、广东等地区。有效问卷分布的具体信息如表2所示。
表2 有效问卷分布的具体信息
| 4.2指标权重求解 | |||||
在风险评价的熵权TOPSIS模型中，评价方案为51项风险要素，评价指标分别为风险要素发生概率、风险要素对项目影响程度，将问卷收集各项方案的两项评价指标打分进行平均值求解，将结果带入上述公式1构建初始化决策矩阵。
顺序依据上述公式2与公式3，完成矩阵规范化求解，并将结果数据带入公式5和公式6求解模型的两项指标权重：
W=(0.427,0.573)
4.3贴近度求解
将构建的加权规范化决策矩阵Z,根据公式3-8与公式3-9求出正理想解A+与负理想解A-，并根据公式3-10与公式3-11解出各风险要素（方案）的正理想距离di+、负理想距离di-。将政府理想距离数据带入公式3-12求出各风险要素（方案）的相对贴近度Ci+，且按照贴进度进行排序。具体内容如表3所示。
表3 风险要素（方案）的相对贴近度及排序
根据表3提供的数据，已相对贴现度大于0.5为基准，筛选出影响体育场馆PPP项目的关键风险要素共26项。具体要素及分布类型如表4所示。
表4 体育场馆PPP项目的关键风险
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5 结论
本研究基于熵权-TOPSIS模型进行体育场馆PPP项目风险的评价研究，将搜集的51项风险进行风险要素发生概率、风险要素对项目影响程度2个维度的评价筛选，最终识别出26项重要风险要素。熵权-TOPSIS模型分析结果显示，根据相对贴近度排序结果，对于体育场馆PPP项目影响较为关键的前5项风险要素分别为：重大经济事件、供应不足风险、政策改变、第三方侵权、工程合同变更。通过风险要素与关键风险要素的分布情况可以看出，关键风险更趋向于体育场馆PPP项目的全过程，而不再仅仅局限于项目建设过程中。同时，关键风险要素更加关注市场风险、政治风险与、第三方风险与运营风险。社会资本在进行投资决策时，应充分考虑项目所在地对赛事的吸引能力以及当地居民对观赛以及健身的需求情况。
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