基于层次分析法的高校基础设施建设PPP模式风险研究

邓倩，邓丽萍

[摘 要]PPP模式主要用于由政府提供并容易市场化的基础设施类项目及公共服务等。基于此，本文首先构建高校基础设施建设PPP模式风险评价指标体系，进而利用层次分析法分析了各项具体风险在总风险中所占的权重，最后针对研究结果提出了相关对策，希望能够为相关研究提供借鉴。

[关键词]PPP;风险;层次分析法

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.04.056

[中图分类号]F283;F299.24[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2019）04-0-02

0     引 言

PPP模式可应用于学校食堂、宿舍等可以产生利润的后勤领域，但是在PPP模式下会面临一系列的风险，如何识别风险并且规避风险是非常重要的。目前在PPP模式风险分析方面主要有敏感性分析、模糊综合评价法、层次分析法等，本文选择层次分析法进行分析。

1     层次分析法概述

层次分析法是将决策问题的元素分解为若干层次，对人的主观判断进行客观量化，并进行定性和定量分析的一种方法。在层次分析法下，首先要构建层次分析结构，进而要构造两两比较判断矩阵。判断矩阵指对从属于同一上层因素的本层因素之间的重要性进行比较，在构造判断矩阵时要结合标度。标度1代表同等重要，标度3代表前者略重要，标度5代表前者较重要，标度7代表前者非常重要。

假设上层元素Ak对下层元素B1，B2，…，Bn有支配关系，对B1，B2，…，Bn进行两两比较，按照标度表对其重要性进行赋值。判断矩阵A的形式如下所示。

（1）

在判断矩阵构造完成后，首先要计算判断矩阵每行元素的乘积并对其开n次方根，得到n行1列的向量W，对向量W进行归一化处理，即用W每行的元素除以各行元素的和，就得到特征向量W=[W1  W2  …  Wn]T。其次，要计算最大特征根λmax。最后，进行判断矩阵的一致性检验。此时，要计算两个指标CI和CR，CI为其余特征根的负平均值，CR为随机一致性比率，对于1到9阶判断矩阵，IR值分别为0、0、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41、1.45。

（2）

（3）

（4）

当CR<0.1时，就认为判断矩阵具有满意一致性，否则就需调整判断矩阵直到具有满意的一致性为止。满足一致性后根据得到的特征向量值，就可以得到该层次下的层次单排序。层次单排序指依据判断矩阵计算归属于同一上层元素的本层元素重要性次序的权值。层次总排序是指最低层因素相对于最高层因素相对重要性的排序值。按照层次结构从上到下逐级计算，就可得到层次总排序，得到层次总排序以后，根据计算出来的最底层元素相对于总目标重要性的权值，就可以制定相应决策。

2     构建高校基础设施建设PPP模式风险评价指标体系

在PPP项目的风险方面，本文在现有风险形式的基础上，结合高校的实际情况选取了17种具体风险。本文将PPP风险指标分为3个层次。先设置第一层次，在这一层次下只有一类风险，即高校基础设施PPP总风险;第二层次将PPP模式下的所有风险分为政治风险、法律风险、金融风险、建设风险、财务风险5类风险;第三层包括17个具体风险。其中，政治风险包括政府信用风险、政府干预风险、政府决策与审批风险;法律风险包括法律及监管体系不完整、法律变更、税收调整、合同风险;金融风险包括利率风险、通货膨胀风险、汇率风险;建设风险包括技术风险、不可抗力、组织协调风险、工期延长风险;财务风险包括筹资风险、财务监管不足、市场需求风险。

3     层次分析法下高校新校区建设PPP模式风险评价

3.1   确定各层判断矩阵

本文邀请了一部分专家进行评价，并设计判断矩阵打分表，综合所有参与评价的专家的意见，并进行多次一致性检验，最终形成了B层和C层的判断矩阵。其中，矩阵B为B层的判断矩阵，矩阵C1、C2、C3、C4、C5为C层即底层的判断矩阵，具体如下所示。

3.2   计算各判断矩阵的特征向量、最大特征根

对各判断矩阵经过计算，得到各个判断矩阵的特征向量和特征值。其中，判断矩阵B对应的特征向量W0=（0.06，0.1，0.2，0.36，0.28）T，代表了政治风险、法律风险、金融风险、建设风险、财务风险5个评价指标的权重系数，最大特征根λmax为5.172 8。判断矩阵C1对应的特征向量W1=（0.57，0.08，0.35）T，

代表了政治风险下的子风险权重系数，最大特征根λmax为3.157 3;

判断矩阵C2对应的特征向量W2=（0.47，0.1，0.1，0.33）T，

最大特征根λmax為4.246 5;判断矩阵C3对应的特征向量W3=（0.57，0.35.0.08）T，最大特征根λmax为3.157 3;判断矩阵C4对应的特征向量W4=（0.67，0.04，0.11，0.18）T，最大特征根λmax为4.228 9;判断矩阵C5对应的特征向量W5=（0.67，0.12，0.12）T，最大特征根λmax为3.156 6。

3.3   一致性检验

分别计算每个判断矩阵对应的CI和CR，得到判断矩阵B的CR为0.038 6;判断矩阵C1的CR为0.087 4;判断矩阵C2的CR为0.091 3;判断矩阵C3的CR为0.087 4;判断矩阵C4的CR为0.084 8;判断矩阵C5的CR为0.087 0。由于每个矩阵的CR都小于0.1，所以所有判断矩阵都通过了一致性检验，不需要对判断矩阵进行调整。

3.4   各级指标风险权重

经计算得到指标权重分别是第二层次的政治风险0.060、法律风险0.095、金融风险0.204、建设风险0.358、财务风险0.281;第三层次的政府信用风险0.569、政府干预风险0.082、政府决策与审批风险0.349;法律及监管体系不完整0.467、法律变更0.106、税收调整0.097、合同风险0.330;利率风险0.569、通货膨胀风险0.349、汇率风险0.082;技术风险0.669、不可抗力0.040、组织协调风险0.111、工期延长风险0.180;筹资风险0.672、财务监管不足0.120、市场需求风险0.208。

4     结 语

从以上分析可以看出，在第二层次风险中，建设风险的风险权重最大。说明在高校基础设施建设PPP模式风险中要着重考虑基础设施建设过程中可能出现的风险，在建设风险中要重点考虑技术风险。PPP技术对其风险的影响体现在技术的稳定性、先进性、实用性、可靠性以及技术难度这些方面，最大的风险应在项目初期阶段。在财务风险中应重点考虑筹资风险，在筹资过程中若出资方不能按照合同按时足额交付资金就会造成项目不能如期完成甚至有可能使项目停止。金融风险方面应重点考虑利率变化以及通货膨胀所带来的资金成本增加。法律风险方面应考虑法律及监管体系不完善带来的风险;政治风险方面应该重点考虑政府信用风险和政府决策与审批风险，政府不履行或者拒绝履行合约就会产生政府信

用风险。

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