SNA视角下的无锡市PPP项目风险因素研究

■王炎彬

（江苏信息职业技术学院,江苏 无锡 214000）

相较于传统的项目模式，PPP模式通常具有更低的建设和运营成本，能够有效减少政府的初期投入，起到分散风险、缓解财政压力、优化债务结构等作用。同时，PPP项目由于其投资体量大、涉及利益相关方多、组织模式复杂等原因，其失败率通常较高，落地难度也较大。学术界围绕PPP项目风险管理的研究主要从风险识别与评估、应对与防范以及风险分担等层面展开，由于风险具备传染性和可变性，导致各个风险之间存在相互影响的关系。基于此，亓霞[1]（2009）从16个失败的PPP项目中归纳出了13类常见风险；胡秀芳[2]（2018）利用社会网络分析对PPP项目全寿命周期的风险因素展开分析；娄燕妮[3]（2018）、陈敏[4]（2019）利用社会网络分析分别对交通领域和公共文化领域的PPP项目的风险传染展开研究；刘华[5]（2019）从不同参与方角度对PPP项目各参与方的行为风险展开研究。尽管当前的学术界对PPP模式的风险管理展开了一定的研究，然而现有文献大多针对单个案例与领域，涉及到的风险类型与利益相关者较少，基于PPP项目中风险扮演的角色以及相互影响机制的研究不够深入。本文旨在研究无锡市PPP项目中存在的风险因素，并通过社会网络分析法构建风险网络，研究无锡市PPP项目中的关键风险因素并据此提出相应的防范策略。

一、无锡市PPP项目现状

目前，无锡市共有PPP项目17项，其中处于实施阶段的项目14项，其行业分布较为广泛。从投资规模上来看，在17个项目中，项目总投资超过100亿元的项目1项，超过10亿元的项目9项，10亿元以下的项目7项。本文从中选取了12项处于执行阶段且投资规模在1亿元以上的项目作为研究对象。

（二）无锡市PPP项目中的参与方分析

在整个PPP项目生命周期中涉及公共部门和私人部门等众多参与方，其中政府负责项目的审批、规划和评估等，为项目公司提供特许权并最终拥有该项目。政府或私人部门作为组建项目公司的发起人，由项目公司来承担项目具体运作，并与不同参与方签订合作契约，包括金融机构、承包商、运营维护单位等，由这些主体来负责项目融资、建设与运营等。另外，社会公众作为PPP项目的第三方监督者与最终受益者，同样影响着PPP项目的实施。

二、无锡市PPP项目中的风险识别

本文基于所选取的12个PPP项目的顶层设计、市场预测和相关论证，通过进一步分析识别其在投资、建设和运营中可能出现的风险因素，罗列出风险清单，进而揭示风险来源，从中归纳整理出出现频次较高的主要风险。考虑到风险具有可变性，本文除了利用案例分析法进行分析识别，还以PPP项目风险领域的最新研究成果作为文献研究的主要对象，通过CNKI、万方、维普等平台进行主题为“PPP项目风险”的检索。检索时间跨度从2010年至2020年，期刊类型以CSCD、CSSCI、EI和SCI为主，且着重对在该领域具有代表性的专家学者的论文进行检索和梳理，结合已识别的12个PPP项目中出现频次较高的风险，调整并罗列出了PPP项目中的主要风险因素，如附表1所示。

附表1 PPP项目主要风险

附表2 无锡市PPP项目的风险关联矩阵（部分）

三、无锡市政府与社会资本合作项目中的风险评估

（一）风险因素评估的方法

本文采用社会网络分析法对所识别出的主要风险因素展开研究。社会网络分析法是根据网络理论演变而来，并整合数学方法与图论等发展起来的定量分析工具，相较于其他研究方法，该方法更为关注的是个体之间的相互依赖关系。因此，本文借助社会网络分析法对PPP项目中的主要风险因素之间相互依赖关系及其扩散影响进行评价分析。

（二）风险间关系及强度确定

由表1可知，无锡市PPP项目的风险网络中共存在40个风险节点，设定标签为R*，代表风险类型编号。为了识别不同风险之间的相互影响关系并评估关系强度，进而形成风险网络中的边和权重，本文采用了问卷调研的方式，将风险相互影响强度分为0-5个等级，0代表风险因素之间无关联，1代表风险因素之间的影响程度最低，5代表风险因素之间的影响程度最高。共邀请27位PPP行业中不同的利益相关者参与了问卷调查，按照项目实际情况对风险间关系及关系强度进行了评价与打分，据此归纳整理得出，无锡市PPP项目风险网络中存在的826项风险关系，风险间的影响程度（部分）如表2所示。

表1 风险网络节点入度前十排名

表2 风险网络节点出度前十排名

（三）风险网络可视化

基于风险网络中风险的相互关系，本文利用Gephi0.92软件构建了无锡市PPP项目可视化风险网络G（40,826），如图1所示，风险网络中共有40个节点，826条具有不同权重的有向边，有向边所具有的不同权重分别代表风险因素之间互相影响的程度。

图1 无锡市PPP项目可视化风险网络

（四）风险网络分析

1.网络密度分析

网络密度是风险网络中实际存在的关系总数与理论上最多可能存在的关系总数之比，是评价风险网络中各个风险紧密程度的指标。无锡市PPP项目风险网络整体密度为0.529,40个风险节点关系总数为826，风险之间的影响作用较为明显。其中处于中心位置的部分节点与其他节点关系较为密切，主要包含的风险类型有金融与市场风险、合作风险和法律风险，其节点较大，说明与其他风险节点的联系较多，连接的边较粗说明其对其他风险节点的影响程度较大。

2.度数中心度分析

在风险网络中，如果一个风险节点与其他很多风险节点发生直接联系，那么这个节点就处于中心地位。其中，节点出度表示该点对网络中其他风险节点的影响作用，加权出度为该点指向其他点的边的权重总和。节点入度表示该点受到其他风险节点的影响作用，加权入度则是指向该点的所有边的权重总和。

由表1可知，风险网络中节点入度最高的几类风险分别为市场需求风险、市场收益风险、收费变更风险、利益相关者合作风险、合同违约风险等，说明金融与市场风险、合作风险和法律风险是极易受其他风险因素所影响的，加权入度排名前五的风险因素基本与节点入度反映的情况一致，然而考虑到风险间相互影响的程度后，加权入度排名中新增了政府信用风险和工期延误和完工风险，说明在政府和建设风险中，这三个风险因素也处于“风险接收者”的地位。

由表2可知，风险网络中节点出度最高的几类风险包括不可抗力风险、融资风险、法律变更与不完善、合同违约风险、政府信用风险等，它们在风险网络中扮演了“风险传播者”的角色。在考虑到加权出度后，上述构成并未发生太大变动，但市场收益风险作为市场风险展现出了对其他风险节点的影响力。

3.中间中心度分析

风险网络中两个非相邻节点之间的相互作用依赖于其他风险节点，特别是两个风险节点之间路径上的那些成员，它们对两个非相邻节点之间的相互作用具有控制和制约作用。如果一个风险节点位于其他风险节点的多条最短路径上，那么该节点就是核心节点，就具备较大的中间中心度。

由表3可知，融资风险、市场收益风险、利益相关者合作风险、收费变更风险、合同违约风险等风险是风险网络中的风险节点相互作用的控制节点，它们在风险网络中扮演着“中介者”的角色，加强对“中介者”的控制，能够有效避免风险的进一步传播，缩小风险的波及范围，如加强社会资本的融资与运营能力、强化政府的风险承受能力，提升政府信用等。

表3 风险网络中间中心度前十排名

4.接近中心度分析

接近中心度反映的是某一个风险节点与其他节点之间的接近程度，如果一个风险节点离其他节点越近，那么它传播风险的时候也就越不需要依赖其他风险节点，接近中心度高的风险意味着它能够更直接地、近距离地影响其他风险类型。

由表4可知，风险网络中接近中心度最高的几类风险分别是融资风险、政府信用风险、合同违约风险、腐败风险等。说明在无锡市PPP项目中，政府信用、违约、法律变更和融资等风险对其他风险有着最直接的影响，其中与政府有关的风险占了一半，说明政府在整个风险网络中处于中心地位，对其他风险能够产生直接的影响。

表4 风险网络接近中心度前十排名

5.特征向量中心度分析

一个风险节点的重要性既取决于其相邻节点的数量，也取决于其相邻节点的重要性。特征向量中心度指的是，与风险节点连接的节点越重要，该节点就越重要。由表5可知，风险网络中特征向量中心度最大的风险类型分别为合同违约风险、收费变更风险、市场收益风险、利益相关者合作风险、市场需求风险等，说明法律与市场风险不仅与其他许多风险节点有联系，而且与之联系的风险节点都是比较重要的节点。

表5 特征向量中心度前十排名

6.局部聚集系数分析

聚集系数是用来描述节点之间结成团的程度的系数，聚集系数分为整体和局部两种，整体聚集系数评估的是风险网络中整体的聚集程度，局部聚集系数则测量风险网络中每个节点附近的集聚程度。

由表6可知，在风险网络中，局部聚集系数排名最高的几类风险分别为政治决策冗长、税收风险、政治决策失误、腐败风险等，其中有6个属于政治风险，说明在风险网络中，政治风险周围的风险聚集程度最高。

表6 局部聚集系数前十排名

由上文可知，金融与市场风险、运营变更风险、工期延误和完工风险等位于“风险接收者”的地位；政治风险、法律和社会环境风险更倾向于“风险传播者”的身份，其中以政治风险居多，说明政府部门在风险网络中更为强势；金融与市场风险、法律风险中的相关风险在风险网络中居于“中介者”的地位；政府信用、违约、法律变更和融资等风险能够更直接地、近距离地影响其他风险类型；金融与市场风险、法律风险、运营风险和政府信用风险不仅与其他许多风险节点有联系，而且与之联系的风险节点都是比较重要的节点；政治风险周围的风险聚集程度最高。据此得出，风险网络中影响力较强的风险节点分别为：政治风险中的政府信用风险、政策法规变更风险、政治决策失误风险；建设风险中的工期延误风险和完工风险；法律风险中的法律变更或不完善、合同违约风险；经营风险中的收费变更风险；金融与市场风险中的市场收益风险、市场需求风险、金融风险以及合作风险。

四、无锡市政府与社会资本合作项目中的风险防范

（一）政治风险的应对

在整个风险网络中，政治风险较为强势，周围的风险聚集程度也最高。政府部门作为PPP项目的主导部门，对PPP项目的成败影响很大。在项目早期规划阶段，政府应组织各行业的专家做好可行性评价，通过合理的评估和论证，制定合理可行的项目规划。在项目运作过程中，政府应赋予与项目公司责任对等的权力，通过完善的绩效考评体系加以约束，避免对项目进行过度的干预。政府还应建立健全信用体系，加大对政府官员失信的惩罚力度，树立良好的信用形象。

（二）建设与运营风险的应对

政府应当委托经验丰富、资质过硬的单位进行项目的设计和施工，同时加大监控力度，双方对项目实施过程中发生的事件应及时沟通，可以引入专业的中介咨询服务机构以加快信息传递与共享。针对完工风险和成本过高风险，社会资本方面需要做好项目的可行性研究，使用成熟可靠的技术，选择具有类似项目经验的承包商，严格控制项目建设成本和建设工期。社会资本在运营阶段应注重把握市场的需求变动，保证提供与收取费用相匹配的服务质量，在保证项目收益的同时满足用户需求。

（三）法律风险的应对

政府与社会资本双方要建立严格的合同管理和风险分担制度，PPP项目必须通过严格的合同管理来约束双方的行为，才能减少实施过程中频繁变更带来的履约风险，双方需要就合同内容、融资方案、补偿机制、退出机制等进行深入的探讨并达成一致，在项目进行中及时解决合同中可能出现的问题。同时建立完备的PPP法律法规体系，完善PPP项目实施中的法律程序，加强对合同契约的保护力度。

（四）金融与市场风险的应对

在金融风险中，融资风险对其他风险具有很大的影响力，能够直接导致项目失败，社会资本方应当拓宽融资渠道，提高项目资金来源的可靠性，不断调整与优化资本结构，进行最佳的融资方案决策，同时加强项目的资本金管理。在社会资本与金融机构签订贷款协议时，应将详细的资金权利、义务的规定与安排纳入到合同中，发挥约束作用以保证项目资金的按时提供。对于可能产生的市场风险，社会资本在项目开展前就需要对其进行细致的市场评估，对当前市场前景、市场需求、市场收益、市场竞争以及相关政策进行了解，并在项目开始建设前开展预算，确保项目完工时能够达到预期的收益。

虽然本文基于社会网络分析构建了无锡市PPP项目的风险网络并识别出了关键风险，但由于篇幅所限，只选取了处于执行阶段且规模在1亿元以上的项目展开分析，且利益相关者的打分方式偏主观，打分结果对其相关经验和专业水平依赖度较高。未来将进一步扩大研究范围并细化评价标准，以构建更全面的风险网络。