公路PPP项目投资风险研究

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摘要：本文采用决策数据赋权的方法与秩次直接计算RSR法相结合，研究应用于PPP多项目综合评价比选领域。采用真实的PPP项目仿真RSR法应用，介绍通过PPP项目指标原值计算指标权重、构建综合评价比选指标体系、秩次直接计算RSR法的应用步骤，并介绍了RSR法数学模型的应用注意事项。研究表明该方法可以为政府和社会资本选择投资PPP多项目提供科学可靠的决策信息。

关键词：综合评价；秩次直接计算；RSR法；PPP投资；多项目比选

RSR法是秩和比法（Rank-SumRatio）的简称，这是原中国预防医学科学院研究员田凤调教授于1988年提出的统计分析方法，在众多领域得到推广应用。在PPP多项目揭示深层投资风险领域，文献研究显示RSR法尚未得到应用。本文创新之处在于将决策数据赋权方法与秩次直接计算RSR法相结合，将决策数据赋权RSR法应用于PPP多项目综合评价比选，揭示PPP多项目深层风险，为政府和社会资本决策PPP项目投资提供了可靠的决策信息。

一、构建PPP项目综合评价指标体系

某大型基建综合公司调研考察了多个公路交通ppp投资项目，其中有4个PPP项目通过了单项目投资评估约束条件，每个PPP项目有众多评估指标，依据指标的科学性、完备性、独立性、重要性原则从众多原始数据指标中选取具有代表性的指标，纳入RSR法综合评价指标体系，如表1所示。

二、决策数据指标权重赋值

基于决策数据的指标赋权方法，是基于离散正态分布决策数据给出权重的方法。（一）标准正态分布的概率密度根据概率论数学理论，对于连续随机变量，其标准正态分布概率密度函数如公式（1）所示。(1)标准正态密度函数，简计为，也称为标准正态分布。对已给出的决策数据，计算均值和标准差公式分别为：（二）依赖决策数据给出权重的方法和步骤1.对已经给出的决策数据利用得到的均值和标准差按标准样本变换法无量纲化处理，如公式（2）所示。个项目的评估指标进行无量纲化处理得到数据表，如表2所示。2.分别求出正态离散分布函数在处的数。（3）通过公式（1）、公式（2）得到各项数据的正态分布函数值，如表3所示。

三、PPP多项目比选RSR法数学模型和应用步骤

4个案例PPP项目都是单项目评审通过、符合投资约束条件的项目，受到投资方资金限制，只能从中优选2个综合投资风险低、收益稳定的项目投资。采用RSR法对4个PPP项目按综合风险低、投资收益稳定排出优劣次序，秩次直接计算RSR法的综合评价数学模型和应用步骤如下。（一）编列原始数据矩阵设综合评价对象含有n个评价对象，m个指标，相应的指标观测值分别为；构造原始数据矩阵：表1中4个案例PPP项目构建综合评价原始数据矩阵如下：（二）编秩值并构造秩次数据矩阵1.区分指标类型。根据评价目的，使用项目投资专业知识，将综合评价比较体系的各项指标，按属性不同划分为高优、偏高优、稍高优、低优、偏低优、稍低优6种类型。一般高优指标是指效益型指标，指标的数值越大越理想；表2中第1、4、5列指标属于高优类指标。其中，资本金财务内部收益率为高优型指标、全投资财务内部收益率为偏高优型指标、建安费占总投资比例为稍低优型指标。一般低优指标是指成本型指标，指标的数值越小越理想；表2中第2、3、6列指标属于低优型指标。其中，税后静态投资回收期是低优型指标、降造率为偏低优型指标、项目风险数量为稍低优型指标。把项目风险数量列为稍低优型指标的原因在于，4个案例项目已经通过了单项目投资评估约束条件，对项目的每个投资风险已经提前预备了防范措施，即项目投资前已经对分析出来的风险提前做了预防。2.对原始数据矩阵A中的各项数据逐列编秩。采用秩次直接计算法，按“整秩法”编秩如下：采用相同方法，计算出其他3个公路PPP项目的RSR值，4个项目的RSR值分别为：4.RSR值排序并推荐投资项目。把4个比选PPP项目分为“最优、优、次优、中”四档。因为案例中4个项目都满足单项目投资限制条件，因此四档中最差档设“中”档，不设“差档”(不可投资档)。依据RSR值对各评价对象进行排序，RSR值越大其评价结果越好。根据以上4个PPP项目的RSRi值，排序如下：RSR4>RSR1>RSR2>RSR3依据以上RSR值排序分档结果，4个PPP项目综合评价比选分档结果，选出“最优档、优档”2个项目，即项目4和项目1，作为综合评价风险低、收益稳定的项目，推荐给政府和社会资本方作为候选投资项目。

四、结语

该方法可以揭示出PPP项目原始数据内部深层投资风险信息，对解决PPP多项目投资决策评估指标不系统、资料分析不全面、风险信息揭示不彻底和投资决策偏主观性等问题效果显著。投资决策采用该方法可增加PPP多项目投资决策信息的客观性、全面性、有效性，增强政府和社会资本对投资PPP项目的信心，值得在其他多项目投资领域研究推广。

作者：荀照杰 单位：中国铁建股份有限公司