关键词:
PPP模式
高速公路
风险管理
BP神经网络
摘要:
随着社会经济快速发展,高速公路作为交通运输基础设施中的一个重要组成部分,在推动全国各地区经济发展、改善和提高人民日常生活水平所起到的作用日益突出。因此,国家在未来大力推广建设高速公路项目是势在必行的,是促进国家经济快速发展的必然要求。然而,高速公路项目投入巨大,项目建设和运营周期持续时间较长,为了有效地缓解地方政府财政压力,PPP模式在国内的引入在解决资金投入方面的问题起到了至关重要的作用。
截至目前,我国已有大部分高速公路PPP项目逐渐转入运营阶段。运营阶段又是高速公路PPP项目持续时间最长,对项目收益影响最大的重要阶段,它同时也是建设时期资本金及债务资金投入后逐步收回的关键阶段,PPP项目是否取得成功也是需要考虑运营阶段的经营效益这一关键指标。从法律与实务角度看来,运营期才是真正意义上PPP项目的最大优势与成果所在,在各个阶段所做的工作,都是为了保证项目的可持续运营和稳定的收益率。一般高速公路PPP项目运营期长达25到30年之久,不仅涉及利益方众多,而且风险因素复杂多变,同时,在我国,PPP模式应用在高速公路项目上仍然处于摸索和开始阶段,许多政策,法律和法规尚未完善。因此,系统全面性对高速公路PPP项目运营期的风险因素进行有效识别,做好风险管理工作,可以有效地保障社会资本和政府投资安全回收,对PPP项目顺利实施,推动社会发展、稳定的经济增长具有深远的意义。
本文研究目标将从高速公路PPP项目运营阶段风险管理工作为切入点,通过对国内外相关文献和案例进行分析和借鉴,并与我国高速公路PPP项目运营期所面临的问题相结合,对运营单位运营期的风险管理过程展开深入研究。首先,将PPP模式理论和风险管理理论作为基础,结合国内外理论的研究成果,通过研究国内外高速公路PPP项目相关文献和案例总结并归纳项目的全过程风险因素。之后,对最先识别出的风险因素列表的准确性和合理性作出判断,在此基础上,运用头脑风暴法,对高速公路PPP项目运营阶段可能存在的风险因素进行了综合分析,系统识别,发挥头脑风暴的优势全面地识别出了初步的风险因素清单。通过对A高速公路PPP项目实例分析,运用德尔菲法对初始风险因素清单反复进行专家意见咨询,通过对风险因素指标的删除、合并、归类得出符合A高速公路项目运营期极有可能出现的风险因素,并建立风险评价指标体系。
其次,根据风险评价的一般原则,通过引入BP神经网络建立了风险评价模型,构建出了一个32-15-1的网络拓扑结构。通过Matlab软件对18个高速公路PPP项目案例各项风险指标数据进行模拟学习,前15组数据为训练数据,后3组为验证数据,不断调整模型参数,最终将网络输出误差降低到合理范围之内,确定了评价模型的可行性。最后通过训练完成的神经网络模型对A高速公路项目进行风险评价,将该路段风险因素指标输入到神经网络评价模型最终得到输出结果为中等风险。
最后,针对神经网络模型风险评价结果提出相关建议,结合A高速公路PPP项目的实际情况,通过对风险应对策略专业知识进行研究和学习,结合风险评价模型所得出的项目风险等级,针对性地提出相应的风险管理建议和应对措施。