基础设施PPP项目脆弱性影响因素研究
吴和成，徐 璐
（南京航空航天大学 经济与管理学院，江苏 南京211106，E-mail：xuludeyouxiang@126.com）
摘 要： 以基础设施PPP项目为对象，借助网络模型，对其进行脆弱性影响因素的研究。基础设施PPP项目作为一个系统，其脆弱性往往由脆弱性影响因素诱发。将影响因素作为网络中的节点，因素间的关联关系及强度作为边和权重，在此基础上构建无向加权网络。通过对网络模型参数的计算，可以按照重要程度对脆弱性影响因素进行排序，从而为基础设施 PPP项目的风险管理提供理论依据和实践指导。
关键词： PPP（政府与社会资本合作）项目；脆弱性；网络模型
基础设施PPP项目相比一般项目而言，具有长期性、高度复杂性、多目标性和严格的法律法规限制等特点，在实施和运行过程中，难度更大。如市场需求变化或政府偿债能力不足会造成投资无法收回；项目运行过程中利率、外汇、通货膨胀变化会使项目公司融资成本增加；PPP 项目参与方众多并且合同结构复杂，容易导致合同不完善、各方出现争端。
脆弱性研究最早起源于生态系统和自然灾害研究，并逐渐扩展到多个研究领域。在建筑工程领域，常腾原等[1]建立了国际工程项目的脆弱性评价指标，并且将脆弱性与政治风险损失进行对比分析，结果表明：政治风险是工程项目外部干扰和系统脆弱性相互耦合的结果，在相同干扰度下，两者成正相关。秦璇等[2]从风险管理的视角，阐述了绿色建筑项目脆弱性的概念和内涵，并探究了绿色建筑项目脆弱性与风险的关系机理。王波等[3]认为水利工程社会系统的脆弱性能够反映社会稳定风险水平，系统越脆弱，社会稳定风险水平越高；并从社会风险暴露、公众风险认知、敏感性和应对能力4个维度构建水利工程建设社会系统脆弱性评价体系。韩豫等[4]以脆弱性为切入点，提出了建筑工人不安全行为早期干预的核心策略、关键方法和实施路径，并表示脆弱性与建筑工人的易感性和易损性成正相关，与行为的可靠性和安全性成负相关。在建筑工程领域，脆弱性的研究主要为概念的辨析和对具体项目的脆弱性评估，缺乏对脆弱性形成机理的分析和定量化的计算。
1 基础设施PPP项目脆弱性分析
脆弱性是系统的固有属性，反映系统暴露在外部威胁中的程度，能从中恢复的能力以及受到损失或伤害的潜在可能性[5]。李荣平等[6]认为：脆弱性是项目系统应对风险的能力，它会影响PPP项目暴露于风险源的概率及其所带来风险后果的大小。田水承等[7]认为脆弱性是某一扰动（如不良事件的发生）对系统发生偏离正常安全状态的程度或遭受损害的程度，以及从扰动的不利影响（偏离安全状态）中恢复正常状态的程度的综合考量。本文将基础设施PPP项目脆弱性定义为：项目在外部干扰或不利事件的影响下，能抵抗和应对不利事件的程度和能力。即项目在相同的外部干扰或不利事件的影响下，脆弱性小的项目相对于脆弱性大的项目而言，越不容易被干扰或不利事件影响，抵抗和应对能力较强，使得干扰或不利事件对项目目标造成较小的偏差。
李玉旗 男，1971年8月出生，山东东明人.1996年获重庆大学精密仪器专业学士学位.现为中国洛阳电子装备试验中心工程师.主要从事电磁环境效应试验技术研究.
在PPP项目中，脆弱性是由脆弱性影响因素诱发。PPP项目本身并不会触发对项目目标有影响的不利事件的发生，但是通过对脆弱性影响因素的调节和控制，可以改变项目的脆弱性，从而减小与项目目标的偏差。因此，加强对关键脆弱性影响因素的控制，可以有效地提高管理的效率，如图1所示。
北京大学马克思学说研究会成立于1920年3月31日，由李大钊组织发起，设有三个特别研究组和十一个固定研究组，会员共六十余人。马克思学说研究会主要有以下活动：搜集马克思学说的各种外文、中文书籍；编辑、刊印马克思主义论著；组织讨论会；主办演说会等。马克思学说研究会在研究和宣传马克思主义著作的同时，开始把马克思主义与中国的具体实际联系起来。他们进行活动非常有效的形式就是辩论会。尤其是与张东荪、梁启超等人开展对基尔特社会主义的辩论，对马克思主义中国化的发展起了较大的推动作用。
图1 脆弱性分析结构图
2 基础设施 PPP项目脆弱性影响因素分析模型
新增开机功率70 kW，停开 Φ2.1×2.8球磨机系统，开机功率减少240 kW，系统开机功率降低170 kW，每年节约电费：170×24×365×0.9×0.43 =57.63万元/a
2.1 网络模型的构建
（1）识别脆弱性影响因素。将基础设施 PPP项目脆弱性影响因素抽象为网络中的节点，记为f1，f2，f3，...，fn。
依据上文的描述和式（1），计算网络的拓扑参数值，并且分别以度、点权和节点介数从大到小进行排序，如表2所示。
（3）将关联强度不为 0的节点用边连接，关联强度作为边的权重，构建无向加权网络，如图 2所示。例如，脆弱性影响因素f2和fn之间没有关联，因此网络中没有边连接；f2和fk之间有关联，并且关联强度为Wf2,jk，因此网络中有边连接，并且权重为
。加权网络按其意义可分为相异权网络和相似权网络。在相异权网络中，权值越大，两点之间的距离越大，关系越疏远，如邮递员问题中的距离。而在相似权网络中，权值越大，两点之间的距离越小，关系越紧密，如科学家合作网络。本文所构建的网络为相似权网络，边的权重越大，表示关联性越强。
图2 脆弱性影响因素网络示例图
2.2 网络模型常用的拓扑参数
复杂网络作为常用的分析方法，为了描述其拓扑结构和性质，研究人员提出了一系列参数计算方法，常用的有节点度、点权、介数等。度（Degree）是指网络中与某一节点直接连接的节点数量。本文中，节点的度越大，表明与该脆弱性影响因素有关联的因素也越多；点权也称点强度（Vertex Strength），是指与某一节点直接连接的边权之和。点权越大，表示与该脆弱性影响因素有关联的所有因素的关联强度最强。度和点权都表示了节点所对应的影响因素在局部范围内的影响程度；介数（Betweenness）是指网络中所有最短路径中经过该节点的路径条数占所有最短路径条数的比例，是一个全局特征量，反映了节点或边在整个网络中的作用和影响力[8]。计算公式如下：
其中，N表示网络中节点的总数；Cq，k表示节点fq与fk之间的最短路径数；Cq，k(i)表示fq与fk最短路径中经过节点fi的数量。一般来说，一个节点的介数越大，则该节点的媒介作用也就越大。
2.3 脆弱性影响因素重要程度的测度
在网络模型中，将脆弱性影响因素抽象为网络中的节点，因此对脆弱性影响因素重要程度的测度即对节点重要程度的测度。测度主要依据的是网络节点受到攻击后整个网络系统的功能和效率的变化程度[9]。因此，对于脆弱性影响因素的重要程度I，本文通过去除网络中某一节点后，网络功效的下降比例来计算，即：
将传感光纤光栅置于温度循环箱中,调节温箱的温度从-20 ℃到100 ℃之间变化。我们从探测端用光谱仪探测到的激光波长随温度变化的结果如图4 所示。
式中，E表示初始模型的网络功效；'()E i表示去除节点fi及其连接边后模型的网络功效。
（5）将I值的大小进行对比分析，若I(i)≻I(j)，则表明在基础设施PPP项目的脆弱性影响因素中，fi的重要程度比 fj大；若 I(i)=I(j)，则表明 fi与 fj同等重要。
式中，dij表示网络中两点间的最短距离，在相似权网络中，节点fi和fj的最短距离为：所有联通的路径中，权重倒数之和的最小值。I描述该节点对网络整体功效的影响，即该脆弱性影响因素对整个PPP项目脆弱性的影响。
（3）在初始网络模型的基础上去除节点 f1及其连接的边，建立一个新的网络模型；根据式（3）计算该网络模型的功效 E '( 1)。同理，分别计算E'( 2),E'( 3),E'( 4),…,E'( i)。
（1）建立脆弱性影响因素网络。
（4）根据式（2）分别计算 I(1)，I(2)，I(3)，…，I(i)。
根据以上描述，对脆弱性影响因素重要程度的分析步骤如下：
摘 要：在小学教学中，语文是一门基础性的学科，同时也是学生需要重点学习的学科。在开展小学语文教学的过程中，教师不仅要指导学生了解一定的文学知识，同时也要注重培养学生的核心素养。因此，在具体的教学过程中，教师就不能仅应用传统的教学模式开展教学，还要实施信息化教学策略，以提高教学水平，提升学生核心素养。
（2）根据式（3）计算初始网络模型的功效E。
对于网络功能和效率的测度，通常利用最大连通子图、平均最短路径长度、网络直径等指标来衡量。但网络的功效性指标是针对整个网络系统的功能水平变化，不是测评单个网络节点和边的可靠性水平，因而测度指标主要表现网络的全局水平。上述统计量都有一定的缺陷，不能独立使用。目前被普遍认同的一种网络的功效性的定义是用来衡量资源和信息在网络上传播的有效程度[10]。计算公式如下：
3 算例分析
3.1 影响因素的识别
传统的基础设施PPP项目包括能源、交通运输、水利、生态建设和环境保护、农业、林业、市政工程领域。因此，脆弱性影响因素不仅能客观反映PPP项目的脆弱性，也应尽量反应不同项目类型的共性。因素的识别主要源自于以下方面的研究：①对PPP模式的相关研究[11，12]；②PPP项目的主要风险因素[13，14]；③PPP项目的关键成功因素；④工程项目的脆弱性[6，15]；⑤相关政策法规和规章制度；⑥案例分析。基于上述研究，共识别出 22个脆弱性影响因素，即n=22，如表1所示。
3.2 影响因素网络的构建及拓扑性质分析
本文所选的专家包括在职教师和具有PPP项目相关经验的从业人员，共10名，即m=10。由于篇幅限制，专家的打分情况直接以平均分给出，Wfi，fj（i，j=1，2，3，...22）关联强度矩阵如下，对应的网络模型如图3所示。
配合饲料和血液饲养对菲牛蛭碱性磷酸酶（AKP）的影响见图2。配合饲料组肠道AKP活力显著高于血液组（P＜0.05），AKP活力分别为（148.317±8.144）U/mg prot.和（18.664±1.627）U/mg prot.；配合饲料组嗉囔AKP活性稍高于血液组，差异性不显著（P＞0.05），AKP活力分别为(14.333±1.154)U/mg prot.和(6.333±0.577)U/mg prot.。
将筛选到的耐酸性较强的Q12进行糖发酵产酸试验。根据API 50 CHL系统说明书进行操作，将Q12在49 种碳水化合物中分别培养24 h和48 h，观察记录其产酸结果(见表4)，并利用API plus软件对结果进行鉴定。试验结果表明，菌株Q12与植物乳杆菌(66%)和戊糖乳杆菌(34%)的同源性较高。
（2）通过专家打分的方式确定所有脆弱性影响因素间的关联强度。将因素关联强度划分为“很强”“强”“一般”“弱”“很弱”5个等级，并分别赋予1、2、3、4、5分，若影响因素间没有关系取0。假设有m个专家，则第p个专家对脆弱性影响因素fi和fj间的关联强度打分记为
（i=1，2，3，...，n；j=1，2，3，...，n；
=0，1，2，3，4，5）。
表示fi和fj的关系强度，是所有专家打分的平均值。关联强度矩阵为：
网络分析方法可以通过网络结构，刻画复杂系统内部的各种相互作用或关系，实现对真实系统的抽象描述。基础设施PPP项目作为一个系统，项目系统的脆弱性由脆弱性影响因素构成，脆弱性影响因素多，并且相互联系复杂。在对PPP项目系统进行脆弱性研究时，完全符合网络模型整体性、抽象性、复杂性的功能和特点，因此为了更清晰直观地描述整个项目系统内的脆弱性影响因素，借助网络模型来进行研究。
在度值排序中，节点f7的度值最大为15，所以有 15个脆弱性影响因素与政府腐败及官僚主义程度有关联。整个网络的平均度为9.45，有8个节点的度小于平均值；因此与财务状况、运营单位经验、施工单位经验和公司经验等有关联的脆弱性影响因素数量较少。在点权排序中，节点f22（项目的合同关系）与其他脆弱性影响因素的关联强度最强，其次是f2（融资状况）和f18（项目特许经营期）。在介数排序中，节点f7的点介数远高于其他节点，说明经过该节点的最短路径数最多，媒介作用明显。并且f7具有较大的度和介数，但是f7的点权却较小，出现这一现象的原因是：在PPP项目全生命周期的每一个阶段，政府都担任着非常重要的角色，因此与多方都具有联系；但是随着政务越来越公开和透明，政府的腐败和官僚主义在逐渐削弱，对其他因素的影响程度也在逐渐减小。
表1 基础设施PPP项目脆弱性影响因素
图3 脆弱性影响因素网络图
表2 拓扑参数值计算结果
3.3 影响因素重要程度的计算结果及讨论
根据上文的计算步骤，可以计算出每个脆弱性影响因素的重要程度 I，并从大到小进行排序，如表3所示。
表3 脆弱性影响因素重要程度的计算结果
（1）去除f10后，网络功效下降了12.47%，因此f10对网络整体功效的影响最大，表明财务状况在整个项目系统中，属于最为关键的脆弱性影响因素。一旦资本出现问题，将对整个项目产生极大的威胁，在具体的实施过程中应重点对待。f8、f13和f16的重要程度相同，仅次于f10。表明公司经验、施工单位经验和运营单位经验也属于较为关键的脆弱性影响因素，并且3种有关经验的脆弱性影响因素重要程度相同。因为在一个项目的全生命周期中，经验值并不能改变，所以对项目的脆弱性影响较大。f2的重要程度排名最后，去除该节点后，网络功效仅下降了4.77%。虽然许多脆弱性影响因素都与融资状况有关联，并且关联强度也强。但是目前融资方式、渠道多种多样，因而融资情况对项目脆弱性的影响较为间接。
为全面提升企业财务预算的执行和管理水平，企业在运营过程中应不断完善自体的预算组织框架。企业建设专门的组织机构，进而对财务预算进行规范化管理。在该框架中，企业要派遣专员去负责预算管理工作，并推行责任个人机制，以增强预算管理人员能力水平与职责意识，为财务预算执行质量全面提升做出支持。与此同时，企业也可创建委员会加强财务预算管理，同时对财务预算的执行情况进行监督，这是提升企业财务预算执行能力的有效办法之一。
乡村地区有别于城市，资金来源有限，主要是靠公共财政支出。但乡村的公共财政支出有限，所以需要“花小钱办大事”，提高资金使用效率，平衡进度、成本、质量，需要抓住机会建设出实打实的效果，快速地出效果并不意味着急于求成，这样可以充分提高各参建单位以及当地民众的积极性。EPC建造模式合同清晰明确，有效避免责权不清，可以充分发挥总承包商的管理能力，全面协调各方面，确保项目的质量和进度，有效实现预期目标。
（2）在外部环境类别的脆弱性影响因素中，生态环境的重要程度最大。在建设过程中，要顺应自然，不要盲目地开发和建造，否则生态环境破坏和自然的反作用会对项目的脆弱性产生较大的影响。在项目参与方类别中，社会资本的重要程度最大。在基础设施PPP项目建造的过程中，一般会新设立一个项目公司，该项目公司对整个项目的脆弱性影响最大，起着决定性作用。在项目特征类别中，项目的可替代性的重要程度相对重要。
（3）将节点的重要程度分别与度、点权和介数绘制散点图，如图4所示。
图4 节点重要程度与度、点权和介数的散点图
从图中可知，在基础设施PPP项目脆弱性影响因素网络中，节点的度和节点重要程度大致呈负相关。该现象的原因是：当某一脆弱性影响因素和其他因素间的联系越多，可变程度也就越高，当受到不利事件的影响时，可以通过各方多种手段来化解；从基础设施PPP项目脆弱性的定义中可知，该脆弱性影响因素抵抗和应对不利事件的程度深、能力强，相比较其他因素而言，并不是项目管理重点。
4 结语
本文定义了基础设施PPP项目的脆弱性，并通过案例分析和文献梳理，识别了脆弱性的影响因素。基于影响因素间的相互关系和关联强度的客观性，本文构建了基础设施PPP项目脆弱性影响因素的相似权网络模型，由此可以实现对脆弱性影响因素研究的定量化计算，并且也提供了一种研究脆弱性影响因素的一个视角。通过对网络模型参数的计算，得到了一种对脆弱性影响因素重要程度的排序方法，为PPP项目的管理和决策提供了理论依据和实践指导。本文对脆弱性影响因素的研究，为后续实现具体项目脆弱性评估工作提供基础。
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A Study on Vulnerability Factors of Infrastructure PPP Projects
WU He-cheng，XU Lu
（College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China，E-mail：xuludeyouxiang@126.com）
Abstract： This paper takes PPP projects of infrastructure as the object，and studies its vulnerability influencing factors with the help of network model. As a system，the vulnerability of infrastructure PPP projects is often induced by the vulnerability influencing factors. The influence factors are taken as nodes in the network，and the correlation relationship and strength between factors are taken as edges and weights. On this basis，the network is constructed. Through the calculation of the network model parameters，we can rank vulnerability factors according to their importance. This study will provide theoretical foundation and practice guidance for risk management in infrastructure PPP projects.
Keywords： PPP（cooperation between government and social capital）project；vulnerability；network model
中图分类号 ：F283
文献标识码： A
文章编号： 1674-8859（2019）02-092-05
doi： 10.13991/j.cnki.jem.2019.02.017
收稿日期： 2018-09-17．
基金项目： 国家社会科学基金项目（16BGL033）．
作者简介 ：
吴和成（1963-），男，博士，教授，研究方向：数量经济与应用统计方法研究，项目管理，风险管理；
徐 璐（1994-），女，硕士研究生，研究方向：项目管理。