電動汽車充電設施PPP項目中投資方風險研究

馬曉明 陳棟 計軍平

摘要：我國擬采用PPP模式加快建設電動汽車充電設施。由于充電設施數量多、投資額大，有必要對項目中投資方的風險加以系統研究，確保項目的順利實施。文章走訪上海深圳等地開展問卷調查，采用層次分析法，識別風險權重，構建馬科維茨模型，確定投資方風險權重。結果表明，運營風險、信用風險等非系統風險是主要風險，社會投資方和政府承擔風險權重接近，但社會資本以運營和維護風險為主，政府以信用和政策風險為主。

關鍵詞：充電設施；PPP；風險分擔；層次分析法；馬科維茨模型

一、 引言

當前，我國正大力推廣電動汽車，為了匹配新投產的電動汽車，國家發改委、能源局等部委在《電動汽車充電基礎設施發展指南（2015-2020年）》中提出，至2020年建成由450多萬個充電樁組成的充電設施體系網。以目前市場價慢充樁2萬元/個、快充樁20萬元/個估算，僅建成體系網的資金就需600億元，加上運營階段后的人力財力成本，這將形成巨大的資金缺口。現階段政府迫于財政壓力無法滿足充電設施體系網的投資需求，希望引入社會資本參與其中，以PPP的形式合作完成建設和運營工作。

由于充電設施項目數量多、分布廣、投資額大，有必要在項目實施之前，詳盡地評估各環節的風險因素，并按投資者的特點進行風險分配，以此衡量不同投資者之間的責任和收益。對于風險的分擔研究有助于事前預防、事中控制、事后處理。本文從充電設施的實際現狀出發，以項目潛在的風險及風險之間的比較作為研究對象，采用數理評價方法構建模型，得到政府和社會資本的項目投資風險承擔比例，為政府管理和社會資本投資提供參考與借鑒。

二、 文獻綜述

通過查詢，列入國家PPP項目僅有天津新能源汽車充電設施項目，較為全面的充電設施風險分擔研究較少，只有少數集中的風險因素研究。郭建龍指出充電設施電力負荷的風險因素并分析相互之間的影響。

基礎設施PPP項目在風險分擔時，由最有能力控制、管理的一方承擔。在此基礎上，基礎設施項目的風險分擔方法分為評價和運算方法，評價方法包括博弈評價法、數學模擬實驗法和層次分析法，運算方法較多。博弈評價法側重估算主體互動產生影響的風險，李林構建了完全和不完全信息條件下PPP項目風險分配的討價還價博弈模型，得到相應子博弈均衡。蒙特卡洛模擬法適用性廣泛，孫燕君采用蒙特卡洛法分析氯氣泄漏事故中的主要風險，得到模擬結果與概率分布。層次分析法所需定量數據較少，李妍采用優化的模糊層次分析法構建了基礎設施的風險評價模型，該模型應用性較強。

由于我國的充電設施PPP項目尚處于初期階段，缺乏相關資料和歷史信息，而博弈評級法需要投資者的歷史行為作為參考，并且蒙特卡洛模擬法準確性提高較慢，若產生偽隨機數還會導致模擬結果錯誤；層次分析法所需的歷史數據少，并能將難以量化的風險因素定量化評估。盡管有一定的主觀性，但通過走訪政府、社會資本和學者，能在一定程度上消減評價模型帶來的主觀性。本文通過走訪上海深圳等地開展問卷調查，搜集政府、專家學者、充電設施投資公司關于充電設施PPP項目的風險評價結果，采用層次分析法建立風險評價模型識別風險權重，構建馬科維茨模型，確定投資方在充電設施項目中的風險權重。

三、 研究方法

1. 風險初次分配。風險初次分配是指結合充電設施PPP項目的特點，將項目中涉及的風險按投資者的特點與能力在政府和社會資本之間分配，確定風險權重與分擔主體。結合我國基礎設施PPP項目的特點，參考文獻Loosemore M、柯永建、宋金波和Xu Y等文獻，總結歸納出對充電設施項目影響較大的系統與非系統風險。

系統風險因素有政策風險、金融風險、法律風險和不可抗力風險。非系統風險因素有：（1）信用風險；（2）建造風險，包括技術、變更和完工風險；（3）運營風險，包括管理、維護和資金等風險；（4）市場風險，包括互補風險和競爭風險。充電設施PPP項目的風險較為復雜，因此對于風險權重的確定采用層次分析法，和積法計算判斷矩陣的特征向量，得到投資方關于各風險因素的權重，并采用七級評價法確定風險承擔主體。

2. 風險再次分配。在初次分配的基礎上，引入數學模型計算投資方之間的共擔風險比例。經濟學上的馬柯維茨模型構建了一個最優投資組合，使得投資組合在一定的風險水平下投資收益最大，或者在一定的收益水平下風險最小。對于充電設施PPP項目來說，假設有n個投資者參與項目，根據描述“收益確定的前提下，風險水平最小”，可以構建如下的馬科維茨模型：

X=R是給定期望回報的前提下，項目風險σ2最小的投資組合。通過引入Lagrange乘子法，得出了共擔風險中各投資方所承擔的比例，與初次分配的結果匯總，得出了其在項目中所承擔的風險權重。

四、 實證分析

2015年9月～2016年1月，本文對上海深圳等地的政府部門、專家學者、充電設施投資公司進行了問卷調查。共發放50份問卷，收回41份，刪除信息缺失和無效問卷7份，余下有效問卷34份。這34份問卷中，來源于政府部門的9份，專家學者13份，投資公司12份；學歷在碩士研究生以上的16份，本科11份，高中及以下4份，未給出的3份。整理搜集的數據，得到以下結果。

1. 風險初次分配。

（1）風險權重分析。通過整理判斷矩陣，計算得到特征向量結果如下：

判斷矩陣通過一致性檢驗，因此λMAX對應的特征向量即為各個風險的權重。最終權重=準則層權重×一級因素權重×二級因素權重，各風險的最終權重結果如表1所示。

（2）風險承擔主體分析。根據搜集的數據，檢驗判斷不同評價關于風險分擔是否存在顯著差異。零假設為34份評價對各項風險因素而言不存在顯著差異。Kruskal Wallis檢驗結果顯示，漸近顯著性（雙側）為0.893并大于0.025。所以接受零假設，可認為數據是來源于同一個整體，不存在顯著差異。

采用七級評價法時，評價范圍劃分為三個區間，分別是[1，3）為政府獨自承擔，[3，5）為政府和社會資本共同承擔，[5，7]為社會資本獨自承擔。統計數據之后，有10項風險的評價結果非常集中，均分布在同一區間內，因此可以認定這些風險的承擔主體為區間對應的投資者，如表2所示。

余下6項風險的評價結果較為分散，均存在橫跨至少兩個區間的現象，需要通過單側檢驗確定其承擔主體。經驗證，這6項風險評價結果符合正態分布，使用t檢驗進行單側檢驗，檢驗結果（a=0.05）如表2所示。

參照表2可以發現，對于政府或社會資本獨自承擔的風險項，評價結果相對集中和統一，標準差較小；對于政府或社會資本共擔的風險項，評價結果相對分散，標準差較大。這說明盡管數據來源不同，但對獨自承擔風險的評價比較一致，對于共擔風險的評價由于受到評委自身的影響存在差異。值得注意的是，盡管通貨膨脹的均值為5.18，位于[5，7]區間，但是在零假設：μ<5條件下不顯著，因此它還是由政府和社會資本共同承擔。結合上一節的結果，得出政府承擔的風險權重為31.13%，社會資本風險權重為45.83%，共擔風險的風險權重為23.04%。

2. 共擔風險的再分配。在風險初次分配的基礎上，有必要對共擔風險進行再分配，明確政府和社會資本的承擔比例。計算之前，先分析政府和社會資本的投資偏好。

政府部門投資充電設施項目，更多地是考慮社會整體效益而非單單只是為了投資收益。因此采用十年期國債一級市場發行收益率作為政府投資回報的一個衡量標準，見表3，數據來源于萬德。社會資本投資充電設施項目，是為了獲得項目收益，參與充電設施的項目時主要是考慮自身的投資回報。因此，采用電力供應業資本收益率衡量社會資本的投資回報，見表3，數據來源于萬德。

五、 結論與建議

充電設施PPP項目以非系統風為主，說明項目在微觀層面導致項目受損的可能性遠高于宏觀層面。非系統性風險中影響突出的是運營風險和信用風險，這表明微觀上項目受到運營和投資人信用的影響較大。

運營風險中影響最大的是社會投資方承擔的管理風險和維護風險。在充電設施實際運行中，成本控制、效率提升、充電時間與車輛數量的調整等工作使得管理變的困難。充電項目分布更廣，設備更復雜，這些都增加了維護的難度。對此，社會投資方應該提高充電設施PPP項目的運營水平，建立運營管理的標準化體系和績效評價體系，信息披露規范化，提高充電設施的整體效益。

信用風險以政府信用風險為主，這是因為政府在項目中具有唯一性和不可替代性。除外，由政府承擔的互補風險和政策風險在最終權重中占比也較高，對項目的影響也較大。當前，政府無論是在電動汽車行業還是充電設施行業，都居于主導地位。對此，政府一方面應建立監督機制接受新聞媒體和公眾的監督，發揮調控職能，保持電動汽車與充電設施政策的穩定性，支持行業的健康發展；另一方面應優化行政審批，建立產業信息平臺和溝通機制。這樣才能有效消除社會資本進入的顧慮，鼓勵民間資本進入到充電設施項目中，保證項目的可持續性。

參考文獻：

[1] 郭建龍，文福拴.電動汽車充電對電力系統的影響及其對策[J].電力自動化設備，2015，35（6）：1-9.

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[5] 宋金波，宋丹榮，姜珊.垃圾焚燒發電BOT項目的風險分擔研究[J].中國軟科學，2010，（7）：71-79.

作者簡介：馬曉明（1962-），男，漢族，黑龍江省齊齊哈爾市人，北京大學環境與能源學院教授、博士生導師，北京大學理學博士，研究方向為環境管理、環境金融及環境數學模型；陳棟（1990-），男，漢族，浙江省杭州市人，北京大學環境與能源學院碩士生，研究方向為環境金融與管理；計軍平（1983-），男，漢族，江蘇省蘇州市人，北京大學環境與能源學院博士后，北京大學理學博士，研究方向為環境金融與管理。

收稿日期：2016-06-08。