基于贝叶斯网络的甘肃省开展PPP项目的风险概率研究

摘要： PPP项目在全国的推广为甘肃省解决基础设施建设的问题提供了很好的途径，甘肃省PPP项目的落后使对其进行风险分析成为一个实际问题。基于贝叶斯网络法，通过专家调查和对相关文献的总结，评估一般情况下PPP项目的风险，再结合甘肃省自身特点，利用条件概率的计算方法，最终得出具有甘肃省特色的PPP项目风险概率评估结果。发现市场和社会环境对项目的成败影响最突出，根据实际情况，给出规避和减少风险的合理建议，试图为甘肃省目前的PPP项目风险管理提供帮助。

Abstract： The promotion of PPP project in China provides a good way for Gansu Province to solve the problems of the infrastructure construction. The weakness of PPP project in Gansu Province led to a practical problem of carrying out the risk analysis of itself. Based on Bayesian network， through the experts’ investigation and summary of the literature， the risk of PPP project in normal situation is evaluated. And then， combined with the characteristics of Gansu， the calculation method of conditional probability is used to conclude the risk probability assessment results of PPP project with the characteristic of Gansu. It is found that the market and society environment are the most outstanding factors impact on the project. According to the actual situation， the reasonable advices of avoiding and reducing the risks are put forward to provide help for PPP project risk management in Gansu

关键词： PPP项目；贝叶斯网络；风险概率评估；甘肃特色

Key words： PPP project；Bayesian network；risk probabilistic assessment；characteristics of Gansu

中图分类号：F283 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）36-0087-03

1 研究背景

PPP模式，也称公私合营模式，是一种新型的项目融资方式，它是由政府或公共部门与私人部门基于特定项目进行合作的模式，常应用于公共基础设施建设项目中[1]。首先，PPP模式可以避免政府因为对基础设施建设投入过多的资金而产生的债务危机；其次，可以充分利用私人企业的商业高效率，摆脱了由政府主导的基础设施建设的低效率困扰；最后，PPP模式的引进，促进了政府和地方企业的技术交流，可以使双方都获益[2]。

随着经济的全球化，我国应用PPP模式进行基础设施建设取得了很大的进展，如20世纪80年代的深圳沙角B电厂，20世纪90年代成都的自来水厂，广西来宾B电厂等。甘肃省地处西北，基础设施明显建设滞后于经济建设和社会发展的要求且建设资金短缺，PPP模式为改善这种现状提供了一个很好的途径[3]。但是，由于甘肃省自身具有很多方面的不足，导致开展PPP项目的建设存在一些难以避免的风险，目前甘肃省与其他发达省份相比PPP项目的开展还相对滞后，故对甘肃省政府开展PPP项目进行风险研究并采取合理的方式规避或解决，对于加强PPP项目的推广具有很重要的实际意义。

本研究基于贝叶斯网络方法，对PPP项目全过程中可能对项目成败产生影响的主要风险因素进行归纳分类，并对各类风险发生的概率进行排序，并针对发生概率较高的风险提出合理建议。

2 研究方法

研究方法实施步骤如下所示：

整体来讲，贝叶斯网络是先研究某一般事件的风险概率情况，再通过结合特殊环境下的各风险因素发生的条件概率，通过贝叶斯概率计算出特殊环境下该事件的风险概率情况。即通过先验概率，结合后期调查计算出后验概率的过程。

首先，通过查阅相关文献，找到在一般情况下的某事件存在的风险因素，进行整理分类，根据风险事件和风险因素之间的“父子”关系构件贝叶斯网络图。设计调查问卷，问卷采取模糊综分析法描述的形式，如表1所示，向专家咨询各风险因素发生的概率，对答卷者选择的选项所代表的概率范围取中值，明确各节点之间的逻辑关系，构建各子节点的CPT。将调查所得的数据导入贝叶斯网络图，得到各风险状态下风险事件发生的概率，并将结果反馈给专家检验其合理性和准确性，并根据专家意见做出修正，此时得到的结果为先验概率。

其次，分析在特殊环境下该事件面临的特殊情况，构件条件概率表，如表2所示，该表描述在第一列的特殊情况下第一行的风险因素发生的可能性。假设有k种特殊环境ak（k=1，2，…），由于a1，a2，…，ak之间相互独立，则风险因素b1发生的概率为

P（b1）即为一般情况下风险因素b1发生的概率，将计算得出的根节点发生的概率导入贝叶斯网络，分别计算出各风险状态下风险事件发生的概率，此时得到的概率为后验概率。

最后，将在该特殊环境下的风险状态对风险事件影响的大小进行排序，找出概率最大的风险状态，并根据实际情况提出合理建议，减少风险事件发生的概率。

3 研究方法实际运用

本文将该研究方法应用于对甘肃省政府开展PPP项目进行风险评估，希望可以使推进甘肃省PPP项目的建设更加顺利的进行。

3.1 构建PPP项目的贝叶斯网络

通过阅读大量PPP项目风险类相关文献[7-11]，总结了14种影响项目成败的主要风险因素，如表2所示，本文要站在政府的角度研究10种非政府因素对项目成败的影响。然后通过与5位相关专业老师的讨论，构建PPP项目的风险贝叶斯网络图。

3.2 构建各子节点的CPT和各风险因素发生的平均概率表

经过分析，子节点“市场和社会环境方面”，“开发商方面”，“国家宏观调控方面”，“不可抗力”均为“或”节点，而“项目失败”为“综合”节点。对于“项目失败”节点需要通过对专家进行调查问卷。调查对象是至少有3年以上的PPP相关研究经验的在校工程管理专业大学本科教师。此次问卷共有5人参与，答卷有效率为100%，得到如表3所示的条件概率表。

为了得到一般情况下的PPP项目主要风险因素发生的概率，本研究总结了大量相关文献的数据[7-11]，并未发现争议较大的风险因素，故历史数据可以作为本研究使用，具体见表4。

3.3 通过贝叶斯网络进行平均风险概率水平评估

将表3和表4中的数据输入贝叶斯网络中，通过Netica软件的计算分别得到市场和社会环境方面、开发商方面、国家宏观调控方面、不可抗力方面这四种类型的风险事件导致项目失败的概率，如图1至图4所示。这里得到的先验概率不针对特定省份，是一个平均值。

将四种类型的风险事件导致项目失败的概率进行排序，得到结果如表5所示，可以得出结论，在一般情况下，最有可能导致项目失败的是市场和社会环境，其次是开发商和国家宏观调控最后才是不可抗力。

3.4 特定省份PPP项目风险概率水平评估

本研究针对的是甘肃省这个特殊省份，通过对以往研究[12-13]的分析与总结，得出甘肃省与其他发达省份相比，政府担保和制定政策方面的缺失、法律体系和金融体系方面的不足、收入保证与收费的批准存在问题、审批体系存在问题和专业机构和专业人员力量不足，对风险因素的发生概率具有一定的影响。因此在进行风险评估时需要把这五个特点考虑进去，对专家进行问卷调查的结果如表6所示，调查对象同表3。该条件概率表描述在第一列条件的影响下各风险因素发生的可能性。

根据表4和表6计算出甘肃省PPP项目各风险因素发生的概率，如表7所示。

将表7中数据导入贝叶斯网络，计算可得出甘肃省除政府外各风险事件导致PPP项目失败的概率，此为后验概率。结果如表8所示。

通过评估结果可以看出，市场和社会环境对项目的失败影响最大，其次是开发商和国家宏观调控，最后是不可抗力。

4 结论与建议

首先，从甘肃省自身出发，政府固有的缺陷给PPP项目的开展创造了不利条件。要从根源入手，加强政府信用，断绝内部腐败，提高办事效率，为PPP项目的开展创造一个良好的前提条件。其次，市场和社会环境对项目的成败影响最大，在进行PPP项目融资前必须要对市场和社会环境做一个全面的调查，尽量做到准确的预测市场未来的发展趋势和社会公众对项目的支持度，减少不利因素的发生。政府在选择合作的开发商前也应该反复对比，选择信誉高，技术先进，资金力量雄厚的开发商，尽量避免在开发商方面出现风险。最后，也是最重要的是要合理分配风险，政府和承包商应共同分担风险，分配原则遵循“哪一方能够最好地控制该风险，且能产生最大的整体效益，则将风险分配给谁”[14]。这样才能实现项目的效益最大化，风险最小化。

参考文献：

[1]刘继才，王颖林，唐丝丝.我国PPP项目关键风险实证研究[J].生产力研究，2012，4：93-96.

[2]liujicai. Real Option’s Application in Risk Management of PPP/PFI Projects[M].北京：科学出版社，2010.

[3]罗旭.BOT模式及其对甘肃省铁路融资的思考[J].中小企业管理与科技，2009.

[4]郭波，龚时雨，谭云涛.项目风险管理[M].北京：电子工业出版社，2007.

[5]魏彩荷，王恩茂.基于贝叶斯网络节能住宅的投资决策[J].节能，2013（11）：9-11.

[6]汪涛，廖彬超，马昕，方东平.基于贝叶斯网络的施工安全风险概率评估方法[J].土木工程学报，2010，43（增刊）：384-391.

[7]牛学峰.PPP项目融资风险指标体系及模糊综合分析方法研究[D].重庆：重庆大学，2008.

[8]张晓兵，张小富.基于ISM的国际PPP项目风险因素相互影响分析[J].建筑经济，2013（2）：38-41.

[9]晁岱壮.基于PPP的公共基础设施项目融资风险管理研究[D].湖南：中南大学，2011.

[10]亓霞，柯永建，王守清.基于案例的中国PPP项目的主要风险因素分析[J].中国软科学，2009（5）：107-113.

[11]王昕，徐友全，高妍芳.基于贝叶斯网络的大型建设工程项目风险评估[J].工程管理学报，2011，25（5）：544-547.

[12]郭鹏.项目融资在中国的实践和发展[J].项目管理，2010，6.

[13]杨玉平.甘肃省高速公路建设中的BOT融资[J].资本市场，2006（7）：95.

[14]杜亚灵，尹贻林.PPP项目风险分担研究评述[J].建筑经济，2011（4）：29-34.