基于结构方程模型的海绵城市PPP项目风险识别和分析

蔡新立，王伟

(1.安徽建筑大学，安徽 合肥 230601；2.安徽建筑大学 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

0 引言

21 世纪以来经济快速发展，中国的综合国力不断增强，城镇化率不断提升并首次超过60%，但是我国的水生态环境状况不容乐观，城市内涝严重、水资源短缺和污染、水生态恶化等问题，严重影响城市居民的日常生产生活，破坏生态文明城市建设，制约城市的可持续健康发展。综合治理城市水环境已是迫在眉睫的任务，2013 年习近平总书记提出建设海绵城市的国家战略，开启建设海绵城市的序幕。2014 年和2015 年财政部、住建部和水利部分两批确定30 个试点城市进行海绵城市建设，国家拨专项款补助支持，并对海绵城市建设项目采用PPP 模式达到一定比例且工作绩效考核好的额外奖励补助基数的10%。目前各地政府相继推行海绵城市项目建设，并大力推广PPP 模式下海绵城市项目建设，PPP 模式的海绵城市项目建设有效利用社会资本的技术创新能力和资金的优势，缓解传统基础设施建设的建设效率低下和建设资金紧张等问题，有效提升海绵城市项目的供给效率，促进政府角色由直接投资者、直接经营者向特许经营授权者、公共资源供给者的服务型政府的转换。为了更好地完成PPP 模式下海绵城市项目建设，必须调查研究清晰海绵城市项目全生命周期风险因素，分析制定科学合理的应对方案以减少或避免各类风险的发生，促进海绵城市PPP 项目顺利建成。

1 海绵城市PPP项目风险识别

1.1 风险识别过程

风险的概念最早由美国学者Haynes 在1985年提出，界定为：风险是某种行为发生过程中产生损失的可能性及不确定性。海绵城市PPP 项目风险由风险因素、风险时间和风险后果构成，风险因素导致风险事件的发生，风险事件引发风险后果。风险因素是导致海绵城市PPP 项目受损的间接原因，风险事件是造成项目损失的直接原因。因此需要从源头上控制和规避风险的发生，从而最大程度降低项目损失。

本文通过文献阅读法识别影响海绵城市PPP项目全生命周期的风险因素。选取近十五年来引用次数较高、研究较充分的文献共15 篇[1-15]，对提及的PPP 项目风险因素进行统计分析。初步列出78 个海绵城市PPP 项目风险因素，其中出现频次大于等于5 次的风险因素共21 个，如表1 所示。

1.2 风险识别清单

在上述研究的基础上，进一步对海绵城市PPP项目风险因素进行分析。PPP 项目投入总金额大、项目周期长，面临风险因素较多，有研究将PPP 项目风险分为政治风险、金融风险、法律风险和建设风险四类[16]，也有研究将PPP 项目风险分为政治风险、金融风险、法律风险和市场风险等[17]。本文考虑海绵城市PPP 项目特性，邀请PPP 项目领域专家、海绵城市项目专业实践者等人员进行访谈，最终将海绵城市PPP 项目风险分为政治风险、市场风险、自然风险、建设风险和运营风险五个风险指标，并将表1 识别出来的21 个因素进行归类，最终确定了海绵城市PPP 项目全生命周期风险因素清单，共包括五类一级风险指标和21 个二级风险指标，如表2 所示。

2 基于全生命周期的海绵城市PPP项目风险分析

全生命周期理念的概念最早1964 年由A Gordon 提出，指出全生命周期理念认为项目的寿命是有限的，项目在建设过程中由于努力水平和关注焦点会存在预期预测的变化。工程项目的项目决策、项目规划设计、项目建设、项目运营维护、项目技术改造、项目报废拆除等各个阶段是相互关联且制约的，项目各个阶段相互影响形成一种全生命周期的系统。种法宇[18]通过研究得出合理的风险管理是PPP 项目全生命周期不同阶段健康运行的重点，需要制定不同的风险方案管理不同阶段的不同风险。海绵城市PPP 项目全生命周期风险分析是将项目划分为若干个阶段，以时间为自变量，将全生命周期理念应用到海绵城市PPP 项目全过程的动态风险管理。本部分在借鉴国内外学者关于海绵城市PPP 项目风险指标构建的基础上，考虑海绵城市PPP 项目各个阶段的不同特点将全生命周期划分为项目可行性研究、项目建设和项目运营移交3 个阶段，以确定海绵城市PPP 项目全生命周期21 个风险指标因素，政策稳定性风险、政府信用风险、法律风险、环保风险等风险贯穿于3 个阶段；基础设施设计风险、技术风险、成本超支风险和施工安全风险等主要发生在项目建设阶段；支付机制不完善、运营维护风险等主要发生在项目运营移交阶段。具体如图1 所示。只有对海绵城市PPP项目全生命周期因素系统识别，建立健全完善的风险指标体系，才能对海绵城市PPP 项目进行风险分析。

表1 海绵城市PPP项目风险文献分析统计

3 基于结构方程模型的海绵城市PPP项目风险实证研究

3.1 问卷设计与发放

本文通过构建结构方程模型来分析海绵城市PPP 项目风险因素。结构方程模型由测量模型和结构方程模型组成，分析过程分为模型发展和模型验证两部分。模型发展是理论基础部分，模型验证是模型求解的过程。首先结构方程模型需要在理论的指导下构建模型，模型的构建首先需要确定潜变量和观测变量。根据上述的研究，选取海绵城市PPP 项目风险指标中5 个一级风险指标为潜变量，21 个二级风险指标为观测变量。潜变量“政治风险”由“政策稳定性风险A1”、“政府信用风险A2”、“政府审批延迟风险A3”、“法律风险A4”4 个观测变量进行测量。潜变量“市场风险”由“融资可获得性B1”、“税收风险B2”、“通货膨胀风险B3”、“利率风险B4”、“市场价格风险B5”5 个观测变量进行测量。潜变量“自然风险”由“不利气候风险C1”、“环保风险C2”、“不可抗力风险C3”3 个观测变量进行测量。潜变量“建设风险”由“施工安全风险D1”、“完工延误风险D2”、“技术风险D3”、“基础设施设计风险D4”、“成本超支风险D5”5 个观测变量进行测量。潜变量“运营风险”由“支付机制不完善风险E1”、“运营成本风险E2”、“运营维护风险E3”、“运营收入风险E4”4 个观测变量进行测量。

表2 海绵城市PPP项目全生命周期风险因素清单

图1 海绵城市PPP项目全生命周期风险

本文使用上述研究所得的海绵城市PPP 项目风险指标清单通过问卷调查收集样本数据，论文问卷采用Liker 5 点法设计，分值区间设计为1～5分，1 分表示观测变量指标风险最小，5 分表示观测变量指标风险最大，分值越高则表示观测变量指标风险越大。本次问卷调查历时一个月共回收问卷280 份，通过人工检查去除明显非认真回答的无效问卷，获得有效问卷数量为243 份，问卷调查的有效率达86.8%。问卷调查的对象分别为政府部门人员占11.93%、社会资本人员占5.76%、项目运营商人员占9.47%、设计单位人员占7%、施工单位人员占48.56%和咨询机构人员占17.28%。其中调查者从事海绵城市PPP 项目人员占79.6%，表明问卷具有较好的代表性。

3.2 样本数据信度和效度分析

(1)信度分析

信度分析是对问卷调查数据的可靠性做分析，实证研究中常用的信度系数是克朗巴哈Cronbach'sα 系数，评判标准是Cronbach'sα 系数大于0.7。本文采用SPSS 23.0 软件对样本数据进行分析，得出样本总体变量的Cronbach'sα 系数为0.932，大于0.7，表明本次问卷调查数据是可信的。风险指标政治风险、市场风险、自然风险、建设风险和运营风险的Cronbach'sα 系数分别为0.855、0.772、0.902、0.885、0.788，其中市场风险的Cronbach'sα 系数为0.772 是最低的，也大于0.7，表明结果仍是可信的。

(2)效度分析

效度分析是指对评价进行有效性分析，实证研究中常用KMO 值与Bartlett’s 检验来进行衡量，评判标准是KMO 值大于0.7。问卷样本总体变量的KMO 值为0.92，大于0.7，表明本次问卷调查数据有很高的相关性，风险指标政治风险、市场风险、自然风险、建设风险和运营风险的KMO 值分别为0.805、0.788、0.743、0.825、0.784，其中自然风险的KMO 值为0.743 是最低的，也大于0.7，表明分析结果有较好的相关性。研究得出问卷调查数据总体之间相关性较高，适合做因子分析。

3.3 海绵城市PPP项目风险因素的验证性因子分析

验证性因子分析法是测试一个因子与相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的理论关系。根据上文研究所得的海绵城市PPP 项目风险清单进行结构方程建模，本文采用AMOS23.0软件构建模型进行分析，5 个一级风险指标为潜变量，21 个二级风险指标为观测变量。模型的验证拟合也是模型求解的过程，海绵城市PPP 项目风险模型的参数估计如表3 所示。

各拟合指标全部满足评判标准，卡方与自由度X2/DF 小于3，近似误差均方根RMSEA 小于0.08，适配度指标GFI、增值拟合指数IFI、非规范拟合指数TLI 和比较拟合指数CFI 都大于0.9，表明模型拟合较好。同时海绵城市PPP 项目中五个潜变量的平均方程提取量AVE 都大于0.5，组合效度CR大于0.7，表明聚敛效果理想。进一步检验标准化系数，所有的标准化系数全部大于0.5，且P 值通过0.001 显著水平检验，标准化误差全部在0.33～0.87 之间，均满足要求。

其中政治风险中政策稳定性和政府审批因子荷载最高为0.82，法律风险因子荷载最低为0.64；市场风险中融资可获得性因子荷载最高为0.70，市场价格风险因子荷载最低为0.60；自然风险中环保问题风险因子荷载最高为0.93，不可抗力风险因子荷载最低为0.83；建设风险中技术风险因子荷载最高为0.94，施工安全风险因子荷载最低为0.57；运营风险中支付机制不完善风险和运营维护风险因子荷载最高为0.71，运营成本风险因子荷载最低为0.67；

表3 海绵城市PPP项目风险因素验证性因子分析结果

3.4 海绵城市PPP项目风险因素的影响程度分析

结构方程模型通过路径系数来表达各个潜变量之间的关系，路径系数代表风险指标间的关系，路径系数越大，表明该风险指标对海绵城市PPP项目影响程度越大。路径系数反映的是潜变量之间的影响关系，因此路径系数越大，影响程度越大。通常认为0.7 以上的相关系数为强相关，0.3～0.7为中等相关，0.3 以下为弱相关。从模型拟合的结构图(图2)可以看出：政治风险、市场风险、自然风险、建设风险和运营风险对PPP 项目影响的路径系数均大于0.7，都具有强相关的影响。运营风险的系数最高为0.94，政治风险系数最低为0.64，得出海绵城市PPP 项目潜在风险因素排序为运营风险＞市场风险＞建设风险＞自然风险＞政治风险。

图2 海绵城市PPP项目风险结构模型

4 海绵城市PPP项目风险应对

通过结构方程模型分析海绵城市PPP 项目的风险因素，得出海绵城市PPP 项目潜在风险因素排序为运营风险＞市场风险＞建设风险＞自然风险＞政治风险。下面针对各关键风险给出以下应对建议：

(1)运营风险中，支付机制不完善风险、运营维护风险、运营收入风险和运营成本风险权重系数相当。由于海绵城市PPP 项目多为非经营性项目，如优化城市水环境、减少水体污染、减少旱涝灾害、增加城市社会公共就业机会等等，同其他基础设施PPP 项目相比，项目经营性收入较少，收益机制较少且模糊，需要政府付费和补贴支持，为此政府部门可以将海绵城市项目中经营性项目和非经营性项目集体打包招标，参考借鉴国外雨水收费模式等相关创新模式，有效拓宽项目资金的途径，降低项目资金的风险，保证提升项目运营商的预期收益，缓解项目各参与方的资金财政压力。同时海绵城市建设是一项系统长期性工作，政府部门需建立健全系统长效的海绵城市治理监督考核体系，保障海绵城市项目建设与高效运营。

(2)市场风险中，融资可获得性、通货膨胀风险、税收风险和利率风险权重系数较大。海绵城市PPP 项目建设周期长、投入资金多、主体大、收益机制模糊等特点导致项目建设运营实施过程中不可避免面临着各种动态市场风险，任一种风险的发生都会严重影响海绵城市项目的建设。面对市场风险，政府部门可通过政府资金补贴的方式来降低项目资金的困难，同时项目各参与者做好相关的风险评估报告，可通过保险方式转移部分市场风险。

(3)建设风险中，技术风险和基础设施设计风险尤为显著。现今国内大多是传统灰色基础设施，各类水利工程、市政管网道工程、道路修筑工程等相互割裂，而海绵城市PPP 项目建立生态基础设施来解决水生态现状，技术上需要与传统灰色基础设施接通与组合，构建城市水循环系统进而实现海绵城市功能，项目参与者中社会资本引进先进技术，优化基础设施设计，更好地进行海绵城市PPP项目建设。针对国家战略中海绵城市PPP 项目固有的投资大、建设周期长等特点，项目中政府部门和各参与方需做好规划，优化成本和工期，减少或避免成本超支风险和完工延误风险，保质保量完成海绵城市PPP 项目建设。

(4)自然风险中，环保问题风险和不利气候条件风险尤为显著。海绵城市PPP 项目需要有良好的生态环境基础，后期项目运营维护需避免水生态破坏、水体污染等各类恶劣情况，项目参与方中政府部门需提升社会公共环保意识，逐步改善现今社会生态环境保护现状。

(5)政治风险中，政策稳定性、政府审批风险和政府信用风险权重排在前三位，是政治风险中对海绵城市PPP 项目建设影响较大的风险。由此得知海绵城市PPP 项目建设依赖于政策稳定性，因此在项目合作中，各参与方要做好可行性研究报告，分析研究现阶段和未来一个阶段政策的稳定性以确保降低此类风险。同时政府部门应积极推动建立健全海绵城市PPP 项目相关法律法规，在法律层面保障支持海绵城市PPP 项目建设。

5 结论

本文系统识别海绵城市PPP 项目全生命周期阶段风险因素，统计分析建立海绵城市PPP 项目风险指标清单，通过对海绵城市PPP 项目风险指标进行实证研究确定各风险指标对海绵城市PPP项目的影响程度，并针对各关键风险提出应对方案。促进政府部门和社会资本等项目参与方提高对海绵城市PPP 项目全生命周期风险的认识并参考风险应对方案采取科学合理的应对措施，减少和避免全生命周期阶段风险，保障海绵城市PPP 项目的顺利建设和运营，向政府部门、社会资本、社会公众展示海绵城市PPP 项目全生命周期风险管理的优越性，助力我国海绵城市PPP 项目的高效发展。