基于G1-CIM模型的地鐵項目融資風險評價研究

趙金先 蔣克潔 武丹丹 陳濤

【摘 要】 針對地鐵項目融資風險問題，以WSR系統方法論的概念模型為切入點，從物理（W）、事理（S）、人理（R）三個維度構建地鐵項目融資風險評價指標體系;引入CIM模型結合G1賦權法構建地鐵項目融資風險混合評價模型，系統探討以CIM為核心的風險評價方法在地鐵項目融資風險中的應用;以青島地鐵13號線二期PPP項目為例，進行融資風險的概率測度評價，驗證了該模型的科學合理性。風險評價結果表明：此項目總體融資風險等級為Ⅰ級，風險低的概率為62.98%，表明該項目融資的可行性;三個維度風險影響程度大小分別為：物理—人理—事理，主要風險影響因素為：資金不到位風險、市場需求風險、建設或運營成本超支風險。

【關鍵詞】 WSR; G1賦權法; CIM模型; 地鐵項目融資; 風險評價

【中圖分類號】 F572.88 ?【文獻標識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2019）14-0103-05

引 言

隨著我國城市化進程的加速推進，地鐵項目的發展已步入黃金時期，地鐵建設開始嘗試多樣化的項目融資模式，PPP、BOT及BT等一系列融資模式得到了廣泛應用。項目融資的引入有效地解決了地鐵建設項目政府的財政壓力，但是融資風險潛伏在地鐵項目的整個壽命周期內，同時融資主體關系結構的多元化及地鐵項目自身的復雜性，導致項目融資風險管理難度增大。因此，為了減少和避免投資者的損失，有效降低和控制地鐵項目的融資風險，對其進行科學合理的風險評價具有重要意義。

我國在城市軌道交通項目融資風險研究方面大多以定性與定量為主。在定性方面，邵劍明等[ 1 ]以杭州地鐵5號線項目PPP融資為例，從宏觀、中觀及微觀三個層面動態性地分析項目整個生命期內的風險;唐文彬和張飛漣[ 2 ]從系統與非系統角度全面剖析了城市軌道交通項目融資風險因素并提出風險管控策略;周國光和江春霞[ 3 ]采用多案例研究法歸類分析導致交通基礎設施PPP項目失敗因素之間的關聯性;王海兵等[ 4 ]從四個方面對城市軌道交通項目PPP融資模式做了系統化的研究設計。在定量方面，吳守榮等[ 5 ]以城市軌道交通項目運營期的PPP融資風險為視角，基于系統動力學理論建立融資風險流圖，并利用Vensim PLE軟件對其風險水平進行仿真評估;趙輝和王雪青[ 6 ]基于新兩階段論對大型基礎設施項目融資風險進行劃分，并引入TOPSIS結合遺傳算法對融資風險進行評價;劉維慶等[ 7 ]采用復雜網絡理論構建項目融資風險傳導網絡模型計算融資風險因子的數值大小。總體來看，定性研究方面較為關注項目的融資模式探究及風險因素識別分析，在定量研究的方法上沒有達成一致共識，很多評價方法各自存在局限性，所構建的評價指標體系主層風險因素過多，摻入較多的主觀性。

鑒于此，本文以青島地鐵13號線二期PPP項目融資風險評價為例，運用WSR系統方法論原理，從物理（W）、事理（S）、人理（R）三個維度對地鐵項目融資風險評價進行研究。

一、指標體系構建

（一）WSR系統方法論概述

WSR是“物理—事理—人理”方法論的簡稱，從物理、事理、人理視角系統地考察和發現關鍵問題所在，做到知物理、明事理、通人理，進而在探究復雜問題時更加地綜合有序及動態化[ 8 ]。物理指在解決問題時人們觸及的客觀存在及其規律的總和;事理指在解決問題時人們面對客觀存在所采用的機理;人理指在解決問題時人與人之間的相互關系及其變化過程[ 9 ]。

（二）地鐵項目融資的物理、事理、人理

從系統工程角度看，地鐵項目融資風險評價研究主要包含：宏觀環境、保障項目運作的各項制度狀況和項目參與主體認識三個方面，正是WSR理論所對應的物理、事理和人理三個維度。因此，WSR系統理論思想適用于構建地鐵項目融資風險評價指標體系。本文利用其理論思想，找尋有效的融資風險影響因素，探索融資風險管理的新思路，融資風險管理模型框架如圖1所示。

將WSR系統方法論原理運用于地鐵項目融資風險中，物理是指地鐵項目融資風險問題的客觀存在，即環境狀態，在此劃分為自然環境與經濟社會環境兩類。對融資風險的影響，在自然環境方面反映為地鐵項目在建設過程中對生態環境的破壞力度、地質狀況是否適宜等風險。經濟社會環境對融資風險的影響表現在政治環境方面的項目國有化風險，資金不到位風險;經濟方面表現為利率、匯率風險，通貨膨脹風險;同時公眾的文化素質、環保意識及收入水平會影響出行方式的選擇而導致市場需求變化風險、其他同線路公交的競爭等。

事理是指地鐵項目融資系統中所涉及的相關法律政策落實保障問題，制度和規范對預防融資風險發揮著重要作用，涵蓋行政法規及地方法規、融資政策、稅收政策、生態保護政策、票價政策等方面。具體到風險影響因素有：工程合同變更、項目融資政策變化、移民搬遷安置政策不完善、價格調整機制不完善以及管理制度沒落實到位等。

人理是指地鐵項目融資過程中的項目參與方和項目建設問題，通過人的組織協調作用來處理人與人、人與社會間的關系。人理在某種程度上會嚴重影響地鐵項目融資的安全狀況。由于項目初期政府決策失誤、項目方案規劃設計不合理、建設事故和工程變更不斷出現、成本超支、項目發起人的組織管理水平不夠以及承包商的技術能力欠缺等原因，使得地鐵項目無法按時完工造成項目公司的貸款償還期延長以及融資成本增加，同時面臨錯過市場機會等風險。

（三）地鐵項目融資風險WSR指標體系構建

在廣泛查閱相關文獻的基礎上結合WSR方法論機理，從物理（W）、事理（S）、人理（R）三個維度出發構建包含23個子風險因素的地鐵項目融資風險評價指標體系，如圖2所示。

二、基于G1法評價指標的賦權

G1法（序關系分析法）是由郭亞軍教授提出的一種系統層次化的決策分析法，能夠明確地體現出指標（A1，A2，…，An）間的序關系，相較于模糊綜合評價法和AHP法，其無需構造決策矩陣，也不需要進行指標一致性檢驗。具體步驟如下：

（一）確定評價指標序關系

決策者基于評價準則，從指標因子集合中選出其中一個最重要的影響因素，記為A1*;接著在余下的n-1個評價因素中再選出一個最重要的影響因子，記為A2*;以此類推，直到確定最后一個指標因素的位置An*，這樣就確定了序關系：A1*？酆A2*？酆…？酆Ak-2*？酆Ak-1*？酆Ak*？酆…？酆An*。

（二）確定影響因子間重要性比值

三、基于G1-CIM模型的地鐵項目融資風險評價

（一）CIM模型概述

CIM模型（Controlled Interval and Memory，控制區間和記憶）是對變量的概率分布進行疊加的控制區間和記憶模型的簡稱。控制區間是指通過分解疊加變量直方圖的概率區間來降低疊加偏差，記憶是指變量因素相互間形成的關聯性對總體變量的影響。依據控制區間算法，將兩個因素概率疊加的數值與下一個因素的概率分布進行組合疊加，依次進行到最后一個變量結束[ 10 ]。CIM模型有“并聯響應模型”和“串聯響應模型”兩類。對于地鐵項目融資風險，由于各級風險因素的發生存在不確定性和復雜性，且各融資風險指標因子并不是孤立出現的，它們之間存在著彼此影響、互相作用的客觀聯系，當引起風險的因素發生變化時，必然會導致風險本身或關聯因素產生變化，因此該項目適用于CIM的并聯響應模型。

（二）CIM模型工作原理

假如一項工程活動S存在n種風險因素，其中無論哪個風險發生都會影響活動S的實施，則風險因素D1，D2，…，Dn組成的概率分布就是并聯響應模型。在實例應用中就是由一系列兩兩變量的概率分布進行連乘計算所構成的，最終得到活動S同一層次的風險概率分布曲線。其原理可用公式表示：

（三）基于G1-CIM模型的評價過程

針對地鐵項目融資風險綜合評價指標體系的多層次、因素復雜、評價模糊等特性，利用G1賦權法確定融資風險因素評價指標權重值，對最外層風險因素的概率分布采用專家評價法來量化。引入CIM的地鐵項目融資風險評價步驟具體如下：

1.構建風險因素集合

依據圖2評價指標體系，構建地鐵項目融資風險評價指標集合U=（U1，U2，U3）。其中每個主層風險指標因素又包含t個子層風險指標，即Us=（Us1，Us2，…，Ust）（s=1，2，3）。

2.確定風險指標因素權重

各風險因素對融資總風險影響的大小是各異的，為了體現出每個風險因素的影響程度，利用G1賦權法確定指標體系U的權重集合？棕。

3.建立風險評價等級

依據地鐵項目融資風險發生情況的實際經驗及自身特點對風險等級進行測度界定，用V來表示，V={風險高，風險較高，風險適中，風險較低，風險低}。

4.計算風險因素概率分布

四、實例分析

青島地鐵13號線二期項目采用“股權合作+BOT”的PPP融資模式，利用有限合伙基金與直接投資聯合共同出資建設該項目。社會資本方由青島地鐵13號基金與施工類企業共同成立來開展地鐵項目的建設、運營、移交。項目公司股權由三種形式組成：一是幾家金融機構與地鐵集團以有限合伙形式進行結合，構建青島地鐵13號基金，占總股本的65%，約36.46億元;二是地鐵集團采取直接融資模式，資金數額為11.22億元，占總股本的20%;三是社會資本采用直接投資的形式，投資額約8.42億元，占總股本的15%，其余資金數額由地鐵集團代政府資本出資。該地鐵項目建設周期為4年，項目公司對青島地鐵13號線擁有25年的特許經營權。

（一）評價指標權重的確定

（二）融資風險評價

1.劃分風險等級

從統計學中概率的角度說，在未對項目融資風險做出任何評價前，各個維度上風險發生的可能性理論上看均是相同的，故地鐵PPP項目融資風險測度的劃分需符合均等原則。基于已構建的融資風險評價等級集V，將風險等級[0，1]按發生程度從低到高均分為5個區間。其中，Ⅰ級風險為[0，0.2]，表示風險低;Ⅱ級風險為（0.2，0.4]，表示風險較低;Ⅲ級風險為（0.4，0.6]，表示風險適中;Ⅳ級風險為（0.6，0.8]，表示風險較高;Ⅴ級風險為（0.8，1]，表示風險高。

2.計算二級風險因素概率分布

邀請10位專家（包括政府部門、金融機構、工程項目企業和法律行業等）針對青島地鐵13號線二期PPP項目融資風險進行打分，利用Matlab進行趨同驗證，最終確定該期項目融資風險指標因素U11～U37的風險等級。根據評價者對二級風險影響因素的評價，由計算公式得出每個子風險因素的概率值，計算結果如表3所示。

3.計算US層風險因素概率分布

4.地鐵項目融資總風險概率

計算過程及結果，如表5所示。

5.風險評價結果分析

基于G1-CIM模型計算得出該項目的融資風險評價結果，由表5可知，青島地鐵13號線二期PPP項目總體融資風險主要集中在Ⅰ級風險的可能性較大，概率為62.98%。表明該項目融資風險低，適合在風險應對措施制定下實施運行。同時，結果與實際融資情況基本相符，表明了CIM模型的適用性、準確性與可行性。基于G1賦權法確定的融資風險指標權重和表3評價結果可知：物理維度風險（占43.30%）、人理維度風險（占30.93%）在3項風險維度指標中所占的比重最大;其所對應的二級風險因素資金不到位風險U13、市場需求風險U14、建設或運營成本超支風險U34是項目融資風險的主要影響因素。可以根據這些結論制定相應的風險應對措施。

五、結論

一是地鐵項目融資風險的評價指標構建都以定性指標為主，且指標評價存在模糊性。根據地鐵項目融資風險的特點，為了解決定性與定量脫節情況，本文引入WSR系統方法論概念，從物理（W）—事理（S）—人理（R）三個維度系統性地對地鐵項目融資風險因素進行劃分并建立評價指標體系，減少了評價指標的維度，使評價更加簡潔、高效，同時又不失系統性和完整性。

二是通過CIM模型輔之G1賦權法精準評估融資風險系數，求出融資風險的概率分布，量化指標因素風險的大小，為得出地鐵項目融資風險發生的概率提供科學依據。CIM模型不但可以處理風險因素間相互關聯影響的情況，而且能應對風險因素間不獨立的現象，是一種對風險管理進行定量分析的較強實用性方法。

三是通過實例分析得出了地鐵項目融資總風險低的可能比較大，與實際融資情況基本符合，表明該評價模型的適用性，并指出了影響地鐵項目融資風險的主要指標因素，以此為項目融資風險管理提供借鑒和參考。

【參考文獻】

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