基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究.pdf

第3 5卷第2 期2023年6 月D01:10.3969/j.issn.1008-7109.2023.02.008宁波工程学院学报JOURNALOF NINGBO UNIVERSITY OF TECHNOLOGYVol.35No.2Jun.2023基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究刘传玉，洪文霞，黄洽然，张阳阳（青岛理工大学管理工程学院，山东青岛2 6 6 52 5）摘要：为探究影响海绵城市PPP项目的风险因素，构建其风险因素的SNA-ISM模型。通过查阅文献以及相关政策选取了2 0 个影响海绵城市PPP项目的风险因素，根据专家打分构造风险因素邻接矩阵，并将数据导入UCINET软件得出风险因素点、线的中心度，确定出海绵城市PPP项目关键风险因素及风险因素作用的关键路径；基于邻接矩阵进行ISM分析，绘制海绵城市PPP项目风险因素有向拓扑图，解释风险因素之间的关系结构。研究结果表明：政府干预、投融资风险、建设成本超支、设计变更是关键风险因素，环保问题、不可抗力是重要关注对象。同时根据分析结果提出建议，以期为海绵城市PPP项目建设管理提供一些参考。关键词：海绵城市；PPP项目；风险因素；SNA；I S M中图分类号：TU984文献标志码：A文章编号：10 0 8-7 10 9(2 0 2 3)0 2-0 0 48-0 9Risk Factors of PPP Project in Sponge City Based on SNA-ISMLIU Chuanyu,HONG Wenxia,HUANG Qiaran,ZHANG Yangyang(School of Management Engineering,Qingdao University of Technology,Qingdao 266525,China)Abstracts:In order to explore the risk factors of PPP project in the sponge city,the risk factorsSNA-ISM model was established Firstly,20 risk factors of PPP project in the sponge city were se-lected through literature review and relevant policies,and the adjacency matrix of risk factors wasconstructed according to the scores by experts,the data were imported into UCINET software to getthe centrality of risk factors,and the key path of the key risk factors and the role of risk factorswere determined and the directed topology of risk factors of PPP project in the sponge city drawnto explain the relationship structure of risk factors.The results show that government intervention,investment and financing risks,construction cost overruns,and design changes are key risk factors,and environmental protection issues and force majeure are important objects of concern.Suggestionswere proposed according to the analysis results,with a view to providing reference for the construc-tion management of the sponge city PPP project.Keywords:sponge city;PPP project;risk factor;SNA;ISM收稿日期：2 0 2 2-12-17通信作者：洪文霞(19 6 4一），女，湖北黄石人，教授，主要从事工程项目风险、工程项目管理、工程造价等方面的研究，E-mail:修回日期：2 0 2 3-0 3-0 7刘传玉，等：基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究0引言近年来，环境破坏严重，极端恶劣天气频繁出现，城市洪水排通困难、城市热效应等现象层出不穷。为了缓解环境变化和雨洪带来的灾害，“海绵城市”概念应运而生。海绵城市是指城市像“海绵”一样，可以及时吸水、蓄水、排水和净水，使雨水在城市之中自由迁移。为了满足海绵城市建设的资金支持,政府和社会资本合作的海绵城市PPP项目成为建设热点。PPP模式海绵城市既可缓解政府巨大的财政压力，也可分担社会资本的投资风险，还可以提高海绵城市的运营效率，但是海绵城市PPP项目仍存在大量风险。国内外学者对PPP模式下的海绵城市建设风险因素进行了探讨。例如，徐倩等运用SEM模型对海绵城市PPP项目风险因素进行识别，推断出法律合同、政治风险等关键影响因素，为项目各方准确把控风险、保障运营提出了对策建议；王帅等 2 结合具体案例，应用粗糙集、系统动力学等知识得出了海绵城市全寿命周期关键风险因素及其权重，为未来该项目管理提供了新想法；项英辉等3 基于未确知测度理论，根据置信度识别准则判断出海绵城市PPP项目的风险因素等级，又采用组合赋权确定指标权重，并在实际案例中进行了应用；洪文霞等 4利用DEMATEL-ISM模型对风险因素进行定量分析，得出融资风险政府信用等关键风险因素；钱奔同等 5 运用AHP-DEMATEL识别出5个关键风险因素并提出针对性建议;ZHAO等 6 采用德尔菲法识别出关键风险，根据G1方法和C-OWA运算组对因素合赋权，最后通过GCA、T O PS I S 法以及效用理论模型确定了项目各参与方的风险分担比例。虽然对海绵城市PPP项目的风险因素有了一些研究，但大都以定性分析为主。本文在现有研究的基础上,通过文献分析并结合专家意见确定出海绵城市PPP项目风险因素；通过构建SNA-ISM模型，将定量分析与定性分析相结合，并根据分析结果为海绵城市PPP项目建设提出对策建议。1海绵城市PPP项目风险因素识别通过文献分析法，在CNKI、We b o f S c ie n c e 等高级搜索“海绵城市PPP因素 词汇，共检索到50 多篇有关海绵城市PPP项目风险因素的文献。对这些文献中的参考因素进行归纳整理,将其中语义重复的风险归为一种,并结合专家意见将风险发生概率低且影响较小的因素删除，海绵城市PPP项目最终风险因素如表1所示。一级指标政治风险经济风险建设风险49表1海绵城市PPP项目风险因素指标体系二级指标政府决策失误(S)审批延误(S2)政府干预(S:)政府信用(S4)法律风险(Ss)银行利率、汇率变动(S)通货膨胀(S)投融资风险(Ss)建设成本超支(S)工期延误(Sio)技术风险(Sm)工程质量缺陷(S12)设计变更(S13)指标来源1,5,11,14-15,175,7-12,14,17,19 1,6-7,11-13,15,171,4,8,11-15,17-18 1,4-5,9-12,14,17-191,6,8-17,191,8-10,12-13,15,174,6,8-12,14-191,6-7,9,11-12,15,17,191,6,8-9,11,13-18 4,6,8-9,11,13-16,18-191,7,9,12,14,17-184,6,9,12-14,16-17 50宁波工程学院学报表1（续）一级指标二级指标运营收益不足(S14)运营风险运维成本过高(Sis)运维能力不足(S16)不利气候条件(Si)环保问题(Sis)自然风险地质条件不良(Si)不可抗力(S20)2023年第2 期指标来源4,6-9,12-14,16 7-9,11-13,15-17 1,5,11-13,15 1,8-10,12,14-17,197-8,10-12,14-15,17-199-10,14-17,19 1,4,6,8-192SNA-ISM模型构建2.1 SNA模型构建社会网络分析（SocialNetwork Analysis，S NA)是一种借助图论、统计学对数据进行分析，探索两者关系的定量研究方法。该方法首先对因素之间的影响关系进行判断,构造影响矩阵,再通过UCINET软件对矩阵进行相关处理得到二值化矩阵，并以二值化矩阵为基础对各因素进行中心性指标计算，识别关键路径,进而分析关键风险因素及其内在联系。2.1.1邻接矩阵根据2 0 个风险因素的影响关系设计问卷，邀请业内相关人士进行评价形成邻接矩阵。其中1表示因素S,直接影响S,0表示S；不会直接影响S。最终评价结果如表2 所示。表2 海绵城市PPP项目风险因素邻接矩阵SIS,S,S4S,SSTSS。S1oSi000一000一000000000000S20000S300000S400Ss0S。000S70Ss00S,Sio0Si000S1200S13S14SisS16S17SI8Si00000000000010S2000100Si2一00011100111000000100000000000000001S4Si5S16Si70100000一11一00010101001111100100一0011100SigS20000101001100010100001100000010011一10000010000000000000000000000000000000000010000000000000000刘传玉，等：基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究2.1.2社会网络模型构建利用UCINET6软件对邻接矩阵进行二值化处理，对二值化矩阵进行可视化处理，得到以风险因素为节点，以风险关系之间的关系为连线的社会网络模型，如图1所示。其中，节点大小表示因素的影响值大小。2.1.3中心性分析中心性用来衡量一个风险因素在社会网络中的影响力度。因素的中心性越高,其影响力越大。网络中心性主要包括点度中心度、中间中心度、接近中心度三个方面。点度中心度是表示某一节点与周围节点的连接关系。点度中心度越大，连接数量越多，该节点的影响力越大。用公式表示为De=启x00%,其中Zr为点m与周围其他点连接的线条数量。中间中心度是衡量一个点是否占据了其他两点连线的中介位置。中间中心度越大，该节点处于两节点连线上的概率越大,对整个社会网络的控制越大。计算公式为CrZjagi(ni)/gik，其中gi(n)为点ni在其他两点连线上的快捷方式线数量；gi为点n,到ns的快捷方式数量。接近中心度是衡量社会网络全局的中心性，判断某一节点与其他节点的接近程度。距离越短，接近中心性越大。接近中心度有内接中心度和外接中心度，某节点内接中心度越高，表示该因素越容易受其他因素的影响;外接中心度越高,该因素越容易影响其他因素。计算公式为:Cc-Zid(ni;n),其中d(ni,n)为点n;到n;的短程线距离。通过UCINET6软件Network功能进一步分析项目风险因素的点度中心度、中间中心度和接近中心度，经Network-Centrality-Multipie Measures 操作步骤导出表3。因素政府决策失误(S)审批延误(S2)政府干预(S:)政府信用(S4)法律风险(Ss)银行利率、汇率变动(S)通货膨胀(S)投融资风险(S:)建设成本超支(S)工期延误(Sio)技术风险(Si)工程质量缺陷(S2)51八518异517叉52 0S6复S3S10-51359道S128S19图1海绵城市PPP项目风险因素关系网络模型n-1表3 海绵城市PPP项目风险因素中心性分析点度中心度中间中心度10.5260.00010.5260.00042.1057.14710.5260.00021.0530.68221.0531.30710.5260.00068.42145.18857.89516.68236.8422.69115.7892.07215.7890.487S15门S14OS7S8OS16S4YS1#S2￥s 5ds11内接中心度73.00767.85755.88248.7187.6006.6205.5565.2635.2635.2635.0005.000外接中心度5.8465.8645.8645.8466.1496.5527.1436.2097.0376.1496.5526.55252设计变更(Si13)运营收益不足(S14)运维成本过高(S15)运维能力不足(S16)不利气候条件(S17)环保问题(S18)地质条件不良(Si)不可抗力(S20)平均数2.1.4关键路径确定线的中心度衡量一条路径位于其他路径之间的可能性，线的中心度越大，表示该条路径影响其他路径的能力越大。通过UCINET6软件计算线的中心度，得到一个2 0 2 0 的矩阵,其中大于0 的数值有50个，选取排名前2 0 的作为关键路径得到表4。2.2ISM模型构建ISM(Interpretative Structural Modeling)又称为解释结构模型，以定性分析为主。该模型通过两个因素之间是否存在二元关系构建邻接矩阵，对邻接矩阵进行布尔运算得到可达矩阵，基于可达矩阵对风险因素进行区域、层级划分，并根据分析结果绘制解释结构模型，进而直观地分析各风险因素之间的宁波工程学院学报表3（续）因素点度中心度57.89526.31626.3165.26326.31621.05310.52621.05325.789表4风险因素关键路径识别排名关系1投融资风险一设计变更2设计变更一工期延误3设计变更一建设成本超支4建设成本超支投融资风险5建设成本超支一设计变更6运营收益不足一投融资风险7运营成本过高一投融资风险8政府决策失误投融资风险9政府信用一投融资风险10通货膨胀投融资风险11运营能力不足投融资风险12不可抗力一政府干预13工程质量缺陷一建设成本超支14环保问题一政府干预15工期延误一建设成本超支16审批延误一设计变更17政府干预一运营收益不足18政府干预一运营成本过高19银行利率、汇率变动一运维成本过高20银行利率、汇率变动一投融资风险2023年第2 期中间中心度内接中心度16.3325.0002.3295.0001.4335.0000.0005.0002.1375.0000.3415.0000.0005.0000.0005.0004.94216.555线的点度中心度22.00013.00010.5006.1675.0004.3334.3334.0004.0004.0004.0003.5003.5003.3333.0003.0003.0002.5002.5002.333外接中心度6.6206.2096.2506.1497.1168.1906.2097.6006.505刘传玉，等：基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究因果关系、层次结构。1)构建可达矩阵。在表2 邻接矩阵的基础上加单位矩阵E,并对(A+E)进行布尔运算，得出结果再进行布尔运算，依次进行，直至计算结果恒定，易即(A+E)l(A+E)=(A+E)，n 2 0。M=(A+E)3=0000000111111000000000000001110110000000000000011 100100000000000000111001 10000000000000111001110000000000001 1100100100000000000111001110100000100101110011100000000000111001000000000002)域划分与层级划分。设系统要素集合的可达集为R(S;),先行集为A(S),两者交集为 C(S),起始集为B(S)。以可达矩阵为基础，根据A(S)=C(S:)进行区域划分;再根据R(S:)=C(S:)进行层级划分，找出最高层级因素集，去掉这些因素重复步骤，直至找出最低级要素集合，由于文章篇幅有限，只展示区域划（一级层级划分），见表5。S;R(S.)SI1,4,8,9,10,13S22,8,9,10,13S33,8,9,10,13,14,15S44,8,9,10,13Ss5,8,9,10,13S66,8,9,10,13,14,15ST7,8,9,10,13,14Ss8,9,10,13S98,9,10,13Sio8,9,10,13S8,9,10,11,12,13S128,9,10,12,13S138,9,10,13S148,9,10,13,1453001000100000111001000000000000111001 110000100（0110000000100100111000000O000000101110011100000000011110（011000000000000111001000000000000111001000000000000110010000000表5区域划分（一级层级划分）A(S.)C(S)11223,18,2031,44556,186771-208,9,10,131-208,9,10,131-208,9,10,13111111,12121-208,9,10,133,6,7,14,15,17,18,201400100000 000O00000000000001B(S)125711R(S.)=C(S)54SSisSi6Si7SisSi9S20根据区域划分表可以看出该系统要素集合的起始集，但他们的可达集中包含大量重复因素，不能进行完全划分，风险因素之间相互联系、相互影响，属于同一区域。3)ISM模型构建。根据区域划分、层级划分结果将各要素按层次排列好，并结合风险因素的可达集绘制出有向拓扑图，最终得到海绵城市PPP项目风险因素ISM模型如图2 所示。直接风险因素宁波工程学院学报表5（续）R(S.)A(S.)8,9,10,13,14,153,6,15,17,18,208,9,10,13,16168,9,10,13,14,15,17173,6,8,9,10,13,14,15,18188,9,10,13,19193,8,9,10,13,14,15,2020L层2023年第2 期C(S.)B(S)151617181920S10R(S)-C(S)1617181920L2层口SSSSSiL层一接风险因素SiSSS15L层S3S6S17L层图2 海绵城市PPP项目风险因素解释结构模型3结果分析3.1 SNA 分析通过社会网络分析法可以确定关键风险因素。1)中心性分析点度中心度。由表3 可知，政府干预、投融资风险、建设成本超支、工期延误、设计变更、运营收益不足、运维成本过高、不利气候条件的点度中心度超过平均值2 5.7 8 9,说明这些因素与其他因素联系较多,在社会网络中的影响力较大，是海绵城市PPP项目的重要风险因素。中间中心度。根据表3 可知政府干预、投融资风险、建设成本超支、设计变更的中间中心度大于均值54.2 3 0,表明其他两因素联系需要依靠这些因素，有较强的连接作可以有效地控制因素风险的传递。接近中心度。在风险因素中心性分析结果中，政府决策失误、审批延误、政府干预和政府信用的内接中心度较高，说明这些因素的依赖性较高，即易受其他因素的影响；而通货膨胀、建设成本超支、不利气候条件、环保问题、不可抗力的外接中心性较高，表明这些因素具有较高的影响力，能有效控制其他因素。2)关键路径分析根据表4计算结果，将其中线的中心度较大且有关系的路径串联，最终得到两条关键路径：根本风险因素S1刘传玉，等：基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究工程质量缺陷建设成本超支投融资风险设计变更工期延误。当海绵城市PPP项目工程的质量发生缺陷时，往往会进行返工修复，造成额外的费用，使工程建设成本超支，投资方看到成本增加会考虑下一轮投融资，项目资金缺乏促使对原有设计进行变更,最终导致工期延误。环保问题政府干预运营收益不足一投融资风险设计变更工期延误。环境保护一直是建筑施工需要关注的重点问题，因此在海绵城市建设时为保护环境可能会引起政府的干预，在运营时期由于政府强制收费造成运营收益不足，投融资各方观看到政府态度会犹豫是否对项目进行投融资，投资不到位使项目资金缺乏造成设计变更，很多方面工作改变可能会造成工期延误。3.2 ISM分析由图2 可知，海绵城市PPP项目风险因素ISM模型是一个三阶五层的层级递阶系统，各层级系统要素之间相互联系。按照引起海绵城市PPP项目风险的严重程度将要素划分为直接、间接和根本三类风险因素。直接风险因素包含L1层投融资风险、建设成本超支、工期延误和设计变更4 个风险因素，具有较高的依赖性，容易被其他风险因素诱发，其他层级风险发生后最终也会以这4 种形式的风险呈现出来，一般依赖于间接风险因素和根本风险因素的解决而得到解决，是海绵城市项目建设最直观的风险。间接风险因素包含L2L4 三个层级因素。该层因素在不同程度上易受根本风险因素诱发产生风险，也极易引起不同程度的直接风险因素的发生。L2层有审批延误、政府信用等7 个风险因素，这些因素都会直接引起L1层中直接风险的发生;L3层有4 个风险因素，这些因素少部分作用于L2层风险因素，大部分直接导致海绵城市PPP项目最直观的风险发生;L4层中的3 个因素为政府干预、银行利率汇率变动和不利气候条件，会诱发L2、L3 层中的风险发生，或者直接作用于表层风险因素。总之，在本系统中，这三个层级的因素会在不同程度上影响海绵城市项目的投融资、建设成本、工期及规划设计。因此，这些因素在项目建设实施过程中需要重点关注，力求将风险降到最低。根本风险因素在L5层，有环保问题和不可抗力2 个因素。环保问题和不可抗力不受其他因素的影响，但是会诱发其他风险发生。这两个因素作用于L1L4 的各个层级，或大或小地提高其他层级风险发生的概率，最终加大整个海绵城市PPP项目的风险。所以,环保问题和不可抗力是海绵城市PPP项目全寿命周期阶段需要重点掌握、把控的因素。3.3 SNA-ISM综合分析通过ISM分析得到的根本风险因素即环保问题和不可抗力的外接中心度较高，容易影响其他风险，诱发其他风险发生;ISM模型中的大部分间接风险因素的中心性都较低，影响力较弱；直接风险因素投融资风险、建设成本超支、工期延误和设计变更具有较高的点度中心度及中间中心度，说明与其他风险因素联系较多，从ISM模型中也可以看出指向这些因素的路径较多。从以上分析来看,SNA和ISM在分析海绵城市PPP项目风险因素时分析结果基本相同，证明了SNA-ISM模型的合理性。4 对策及建议根据SNA-ISM模型确定出关键风险因素，并结合其他国家海绵城市风险管理经验，提出以下建议：(1)转变政府职能，主动参与项目建设。作为一个庞大复杂的工程项目，海绵城市涉及专业多、知识覆盖面广。政府在海绵城市PPP项目建设过程中不能专断独裁，更不能强制性下达指令，而应自觉参与到项目中，对项目不进行过多干预，起到监督管理的作用。(2)创新融资方式，拓展多元投融资渠道。建设海绵城市耗资巨大，政府可以制定相应激励政策，如5556优惠利率、政府补贴利息等吸引金融机构加大信贷支持。有了足够的资金，建设单位才能在技术上多加投人，有了先进的技术，建设高质量海绵城市就有了一定的保障。(3)做好前期规划，优化工程费用。海绵城市工程量巨大，投资大和工期长，很容易因为各种因素造成成本超支、工期延误。因此在项目前期就要做好各项规划，严格执行进度计划。（4)提升社会公众环保意识，积极配合海绵城市建设。海绵城市，不仅要政府和社会资本的参与，还需要社会公众的积极配合。因此，需要提升社会公众的环保意识，让公众意识到海绵城市运营的节约资源优势，避免因对海绵城市认识不足而抵制项目。(5)拓展运营收人渠道，提升项目盈利性。海绵城市是非营利项目，不产生经济收益，运营维护所花费的费用来源于政府付费和财政补贴，因此需要拓展收人渠道。例如：学习国外的有效经验建立雨水收费制度；利用项目特点，将回收污水、储存雨水进行再利用，减少其他生活、工业用水；发展海绵城市设备、配件等相关产业，构造海绵产业。5结语本文通过构建海绵城市PPP项目风险因素的SNA-ISM模型，发现政府干预、投融资风险、建设成本超支、设计变更、环保问题、不可抗力在海绵城市PPP项目的建设过程中产生的风险较大，希望政府及社会参与方在以后的建设管理过程中能及时调整，以保障海绵城市高效运营和发展，最大程度发挥其作用。此外，由于本研究的数据以专家调查法为主，主观性较强，有一定的局限性，后续需继续完善。参考文献：1 徐倩，徐森.基于SEM的海绵城市PPP项目风险影响因素研究 J.项目管理技术，2 0 18，16(11)：4 8-5 4.2王帅，郝生跃，基于系统动力学的海绵城市PPP项目风险动态评价 J.工程管理学报，2 0 19，3 3(3)：6 3-6 8.3项英辉，胡婧娟，朱小雪.基于未确知测度的海绵城市PPP项目风险评价 J.施工技术，2 0 2 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D天津：天津理工大学，2 0 2 1.宁波工程学院学报2023年第2 期