城市轨道交通项目融资风险传导研究

刘维庆，张浩，顼志芬

（石家庄铁道大学a.经济管理学院；b.交通运输学院，石家庄050043）

城市轨道交通项目融资风险传导研究

刘维庆a，张浩b，顼志芬a

（石家庄铁道大学a.经济管理学院；b.交通运输学院，石家庄050043）

针对城市轨道交通项目融资风险传导特性，围绕风险传导关键要素，分析揭示了城市轨道交通项目融资风险传导机理。站在投资方角度，对城市轨道交通项目融资风险因子进行识别，研究分析并获取相关数据信息，依据复杂网络理论，构建风险因子相关系数矩阵与复杂网络图，计算确定风险因子的节点联系度、节点影响度和节点效率，为项目管理者进行风险决策提供一种有效方法。

城市轨道交通；项目融资；风险传导；复杂网络

0　引言

近年来，我国城市轨道交通进入了快速发展的黄金时期。一些城市轨道交通项目开始尝试多元化的融资模式，PPP、BOT和BT等一系列融资模式得到了广泛的应用[1]。但是项目融资风险潜伏在城市轨道交通项目整个生命周期内，通常不易被察觉，王建波和盛雪艳（2015）等根据不同模式的项目融资中的共性问题，识别出建设风险、政治风险、经济风险等9大风险[2,3]。刘宪宁（2011）和杨飞雪（2014）对项目融资中的参与者进行了分析，深度剖析公共部门和私人企业的合作关系，对项目本身框架和过程进行较完整研究，降低公共系统风险对项目内部的影响[4,5]。

随着融资风险传导研究的不断深入，对于融资风险存在形式的认识更加清晰，逐渐从传统的、拘泥于点和线的二维传导理论，演变到网络传导结构，杨婧等（2011）尝试性的提出“组织-任务”相互作用复杂网络和风险传导相结合的数学模型，验证了在城市轨道交通项目管理领域也具有复杂网络相互作用和网络抗毁性，为城市轨道交通项目及融资风险传导研究提供了新视角[6]。

本文以城市轨道交通项目融资风险传导为研究对象，选取关键性指标，构建其项目融资风险传导网络模型，分析其风险因子的数值大小，为提高风险管理效率奠定基础。

1　城市轨道交通项目融资风险传导分析

1.1风险传导要素

在城市轨道交通项目融资风险传导过程中，最基本的风险传导链条是由风险源、风险因子和风险接受体三者构成。风险源是影响城市轨道交通项目融资的不确定性因素，风险源的客观存在往往会导致项目融资的实际完成值和预期目标的不一致[10]。风险源包含风险因子，也就是说风险因子在特定时间和环境中可以汇聚成性质不同的风险源，风险源也可以滋生出不同性质的风险因子。风险接受体是指风险因子在传导过程中的接受者。如同风险源一样，风险接受体也是一个集合概念，它是企业或者其他主体，在客观上必然接受风险因子的影响。

1.2项目融资风险传导机理

城市轨道交通项目融资内部风险包括设计不足、施工技术风险、质量管理风险和完工风险等。这些风险因子不是孤立存在的，它们之间有着某种客观联系，因此在风险传导过程中，单个风险因子的变化可能会引起其他风险因子发生变化，这种变化可能是简单的叠加也可以是本质的变化。结合多米诺骨牌效应，随着时间的进程，可以发现，实际中风险传导从建设单位、施工单位、供货单位等这些风险源开始，由诱发事件激发风险源释放出风险因子，经过相互作用，形成在项目内部的风险传导体系。

城市轨道交通项目建设过程中，不仅存在内部风险，项目外部环境风险也不可忽视，如政府信用风险、法律合同风险、固定资产风险、文化环境风险和自然灾害等。同时，项目内部体系和外部环境是密切联系、相互作用的，项目内部与外部环境的互动，体现在物质、能量和信息等方面的平衡交换，一旦打破或者远离平衡状态，就会产生出风险因子，并且按照外部环境联系展开传导。

城市轨道交通项目融资的外部环境因素中政治、法律、经济和文化是互相联系，相辅相成的，还有突发性程度大的自然灾害也影响内部风险因子的传导过程。如同物理学中的作用与反作用原理一样，城市轨道交通项目内部风险因子的传导体系会影响外部环境的风险因子的大小或属性，而外部环境中的风险因子也反作用于项目内部的风险因子。

2　城市轨道交通项目融资风险因子识别

2.1识别方法

城市轨道交通项目融资风险是由众多因素综合形成的，而许多风险因子受内外部环境因素的动态影响具有复杂多变性。因此，城市轨道交通项目融资中的内部系统风险能否适应动态复杂的项目外部环境，是检验两者是否具有密切关系的标准。

环境扫描方法的应用可以充分挖掘数据的真实客观性[11]。本文站在投资方的角度，通过环境扫描，对城市轨道交通项目融资所在的内外部环境进行详细的分析来识别风险因子，获取项目融资本身与环境有关的数据信息。

2.2数据获取

（1）对于政府信用风险、法律合同风险、固定资产风险、文化环境风险和自然灾害，采取对已有研究成果的相关数据进行分析量化的方法。各个风险因子数据由《中国统计年鉴》（2010年～2014年数据）获取，其中每一个风险都是采取本年度定量数值与前一年比较得出的变化率。

（2）考虑到城市轨道交通项目融资内部风险本身难以量化，对于设计不足、施工技术风险、质量管理风险和完工风险采用专家打分获取定量化数据（通过五组专家打分获取数据，风险因子分值越高，其发生概率越大或造成经济损失越严重）。量化方法见表1，量化结果如表2、表3所示。

表1　城市轨道交通项目融资风险因子量化方法

表2　外部环境风险因子量化结果

表3　项目内部风险因子量化结果

3　城市轨道交通项目融资风险传导评价

3.1项目融资风险因子相关系数矩阵

运用复杂网络理论，把城市轨道交通项目融资风险因子当作一个个节点Pi，节点之间的联系构成边，形成一个城市轨道交通项目融资风险因子复杂网络模型[12]。这个网络具有复杂网络特性，节点之间的影响是互相的，因此本文采用复杂网络的无向性进行研究。

在对城市轨道交通项目融资风险因子全部量化后，通过SPSS软件计算出因子之间的相关系数，建立矩阵[13]。因为是无向性的复杂网络，因此统一对相关指标取正值，如表4所示。

相关系数数据结果表明：每个节点都是有直接联系的，但实际中的每个风险因子可能存在的是间接联系，所以采用阈值法去掉风险因子节点之间的达不到直接联系值的路径。构建城市轨道交通项目融资风险因子邻接矩阵A=（aij）表示，相关系数矩阵用C=（cij）表示，其中aij和cij的关系如下：

表4　城市轨道交通项目融资风险因子相关系数

本文假定b=0.4000取值，并赋予aij得到下列邻接矩阵。

本文将邻接矩阵转化为风险因子复杂网络图，如图1所示。

图1　城市轨道交通项目融资风险因子复杂网络

3.2数据分析

定义1最短路径。在文中将节点Pi到Pj的最短路径长度定义为两点之间包含的最少线数，记为Lij。那么节点Pi到Pj的最短路径数量用tij来表示。

定义2节点联系度。它是指该节点与其直接联系的节点相关系数之和，也就是说该风险因子不仅与连接的其他风险因子的数量有关，还与其相关系数有关，反映了风险因子在复杂网络中的局部静态重要性，记为d。

定义3节点影响度。它是指经过网络中节点Pi并且连接节点Pj和Pk的最短路径数量占Pj和Pk两点间的最短路径数量之比的总和，经过标准化处理后，记为Mi。其计算公式为：

其中j≠k≠i并且j＜k。节点影响度表明此节点在多大程度上能控制其他节点，反应了此风险因子节点在网络中占据的动态传导主导位置。

在复杂网络中节点联系度和节点影响度并不等同，某节点联系度大，但是它的影响度不一定大。因为节点联系度主要反应节点之间的直接联系，即节点的局部影响力，而节点影响度反应了在网络中单个节点控制其他节点的能力。如某个供应商掌握一种专利技术，业务单一，但是许多分包单位使用该专利技术，则需要该供应商授权，那么该供应商的节点联系度较小，影响度较大。

定义4节点效率。它是指网络中节点到其他节点的最短路径长度之和，经过标准化处理后，记为Ii。其计算公式为：

如果网络中一个节点需要较长的路径才能联系到其他节点，则说明该节点的效率值较小，该点的边缘化程度较高。

以城市轨道交通项目融资风险因子复杂网络为例，通过计算，得出各个风险节点的联系度、影响度和效率值，如表5所示。

表5　城市轨道交通项目融资风险因子节点排序

从表5数据分析得出：

（1）节点联系度。节点P9、P8、P6、P1、P3排在前五位，说明城市轨道交通项目融资中自身的完工风险、质量管理风险和设计不足的局部影响力比较大，可以通过质量和进度的严格控制缩小其影响范围，还可以要求设计单位完善设计，降低项目融资风险。

（2）节点影响度。排在前五位的是P8、P9、P5、P3、P1。所有节点绝对差异较小，相对差异较大，说明在城市轨道交通项目融资中质量管理风险和完工风险占据主导地位，其他风险因子的影响通过质量和进度表现出来。而外部环境风险中自然灾害的变化率大，一旦发生自然灾害，那么对整个城市轨道交通项目融资都会产生很大程度的影响。

（3）节点效率。排在前五位的分别是P8、P9、P1、P3、P6。网络中风险因子效率值相差较小，单个风险因子并不突出，由此可以看出，城市轨道交通建设项目中各项技术的逐步成熟，项目外部环境相对稳定，各风险趋于均衡。

综上所述，在城市轨道交通项目融资风险传导中内部质量管理、完工等风险是关键，同时外部环境风险不容忽视。

4　结语

城市轨道交通项目融资风险传导机理呈现复杂网络特性，通过构建城市轨道交通项目融资风险因子传导网络，分析风险因子之间的相关性及复杂性。利用复杂网络的统计特性，可以研究得出网络的节点联系度、节点影响度和节点效率。定量分析的数据可以较好的刻画项目融资风险因子的数值大小，从而能够对城市轨道交通项目融资风险因子进行正确的排序，有助于投资者对城市轨道交通项目融资风险进行科学化的管理。

[1]孙玉恒.PPP投融资模式在城市轨道交通建设中的应用[J].企业改革与管理,2015,(5).

[2]王建波,赵佳,牛发阳.基于Choquet模糊积分的城市轨道交通PPP模式融资风险评价[J].青岛理工大学学报,2015,(12).

[3]盛雪艳,王建波.城市轨道交通工程公私合作融资项目风险分析与管理[J].城市轨道交通研究,2011,(2).

[4]刘宪宁.基于AHP与改进灰色关联度理论的城市轨道交通PPP项目融资风险综合评价[J].项目管理技术,2011,(8).

[5]杨飞雪,黄丹林.城市轨道交通PPP项目风险分担机制研究[J].综合运输,2014,(7).

[6]杨婧,陈英武,沈永平.基于相互作用网络的大型工程项目组织结构风险分析[J].系统工程理论与实践,2011,(10).

[7]温佳.基于利益相关者的城市轨道交通项目风险传导管理研究[D].中国矿业大学,2014.

[8]寸晓宏,卢启程.风险投资对区域创新系统的作用机理研究[J].经济学动态,2014,(8).

[9]刘军.整体网分析讲义:UCINET软件实用指南[M].上海:格致出版社,2009.

[10]吴宝,李正卫,池仁勇.社会资本、融资结网与企业间风险传染[J].社会学研究,2011,(3).

（责任编辑/易永生）

F570.3

A

1002-6487（2016）19-0058-03

教育部人文社科基金资助项目（11YJA630066），河北省社科基金资助项目(HB15GL033)

刘维庆（1963—），男，山西平遥人，博士，教授，研究方向：工程管理和风险管理。张浩（1991—），男，河北邯郸人，硕士研究生，研究方向：交通运输工程。顼志芬（1971—），女，河北赵县人，博士，副教授，研究方向：项目管理和项目融资。