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    PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率研究

    2020-08-01 03:01:42施晶晶
    隧道建設(shè)(中英文) 2020年7期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性

    易 欣,喻 南,施晶晶,邱 慧

    (1.中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004;2.中南林業(yè)科技大學(xué)風(fēng)景園林學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙 410004)

    0 引言

    我國(guó)軌道交通事業(yè)正蓬勃發(fā)展,為緩解資金壓力和提高運(yùn)營(yíng)效率,PPP被越來越多地引入軌道交通項(xiàng)目。物有所值是評(píng)判PPP項(xiàng)目是否可行的重要依據(jù),而基準(zhǔn)收益率則是物有所值定量評(píng)價(jià)的核心參數(shù)。確定合理的基準(zhǔn)收益率是吸引社會(huì)資本參與、確保項(xiàng)目公共屬性的重要前提。我國(guó)PPP軌道交通項(xiàng)目尚無統(tǒng)一的基準(zhǔn)收益率,這給物有所值定量評(píng)價(jià)帶來極大困難,實(shí)踐工作往往只能做定性評(píng)價(jià)或完全憑經(jīng)驗(yàn)取值。因此,確定合理的基準(zhǔn)收益率對(duì)PPP軌道交通項(xiàng)目前期決策意義重大。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基準(zhǔn)收益率的研究方法主要包括社會(huì)折現(xiàn)率法(SDR)、德爾菲法、典型項(xiàng)目模擬法、加和法、加權(quán)平均資金成本(WACC)、資本資產(chǎn)定價(jià)(CAPM)法等[1-2]。由于典型項(xiàng)目模擬法受限于選取的項(xiàng)目數(shù)量,德爾菲法受專家主觀判斷影響大,目前CAPM法應(yīng)用最廣,但多用于證券投資領(lǐng)域。在PPP項(xiàng)目領(lǐng)域,秦旋[3]以CAPM法為基礎(chǔ)構(gòu)建了改進(jìn)BOT項(xiàng)目特許期計(jì)算的模型。方俊等[4]運(yùn)用CAPM法和WACC法給出了PPP綜合管廊項(xiàng)目的多目標(biāo)規(guī)劃定價(jià)模型。綜上,現(xiàn)有研究未能結(jié)合項(xiàng)目的行業(yè)特點(diǎn)分析其對(duì)基準(zhǔn)收益率的影響,也未有效分析項(xiàng)目環(huán)境變化引起的基準(zhǔn)收益率動(dòng)態(tài)變化,大多采用固定基準(zhǔn)收益率。本文將根據(jù)軌道交通的行業(yè)特點(diǎn),考慮項(xiàng)目需求的不確定性,基于不同決策時(shí)機(jī)構(gòu)建Vague集改進(jìn)的CAPM模型研究PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率,以期為政府PPP軌道交通項(xiàng)目相關(guān)政策制定和社會(huì)資本的項(xiàng)目投資決策提供理論依據(jù)。

    1 PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率理論分析

    1.1 PPP軌道交通項(xiàng)目不同決策時(shí)機(jī)的概念

    決策時(shí)機(jī)最初主要應(yīng)用于企業(yè)投資和戰(zhàn)略管理,Dixit等[5]最早研究了市場(chǎng)需求不確定對(duì)企業(yè)投資時(shí)機(jī)的影響。Ulrich等[6]認(rèn)為決策時(shí)機(jī)是企業(yè)戰(zhàn)略環(huán)境建模分析的重要組成部分。在PPP領(lǐng)域,Huang等[7]用復(fù)合期權(quán)分析了多階段PPP項(xiàng)目的投資時(shí)機(jī)。張書華等[8]用最優(yōu)多停時(shí)理論研究了PPP項(xiàng)目多階段投資時(shí)機(jī)決策問題。PPP軌道交通項(xiàng)目投資大、不確定性強(qiáng)且具有突出的運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),也存在多階段決策的特點(diǎn)。易欣[9]根據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)帶來的客流可擴(kuò)展性,將PPP軌道交通項(xiàng)目特許運(yùn)營(yíng)期劃分為客流的吸引產(chǎn)生、培育發(fā)展和相對(duì)趨穩(wěn)3個(gè)階段。在此基礎(chǔ)上,本文將3階段理念擴(kuò)展到整個(gè)軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò),并將項(xiàng)目的決策時(shí)機(jī)細(xì)分為網(wǎng)絡(luò)形成前決策、網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)決策、網(wǎng)絡(luò)形成后決策,而處于不同決策時(shí)機(jī)的軌道交通項(xiàng)目若考慮引入PPP模式,其相應(yīng)的基準(zhǔn)收益率應(yīng)為一個(gè)合理的取值范圍并有所差異,而非不變的固定值,具體描述如下。

    1)軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)形成前決策。本階段,城市即將或剛開始進(jìn)行軌道交通建設(shè),運(yùn)營(yíng)線路較為單一,與其他線路或公共交通工具的換乘網(wǎng)絡(luò)尚未形成。此時(shí)若引入PPP模式,考慮到乘客對(duì)軌道交通尚處于嘗試期,客流需要吸引和逐步產(chǎn)生,缺乏規(guī)模效應(yīng),運(yùn)營(yíng)成本較高,為了吸引社會(huì)資本,PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取高值。

    2)軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)決策。本階段,城市的軌道交通運(yùn)營(yíng)線路已經(jīng)達(dá)到4~5條,各線路間換乘站有3 座及以上,與其他公共交通工具接駁越來越便捷,運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)已初步形成。此時(shí)若引入PPP模式,考慮到客流量快速增加、運(yùn)營(yíng)管理日趨成熟,規(guī)模效應(yīng)逐漸顯現(xiàn),運(yùn)營(yíng)成本不斷降低,社會(huì)資本的參與熱情也會(huì)有所增加,PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取中間值。

    3)軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)形成后決策。本階段,城市的軌道交通運(yùn)營(yíng)線路已經(jīng)達(dá)到一定規(guī)模,與其他線路或公共交通工具的換乘網(wǎng)絡(luò)已較為完善。此時(shí)若引入PPP模式,考慮到客流量日漸趨穩(wěn)、各類運(yùn)營(yíng)管理經(jīng)驗(yàn)成熟,規(guī)模效應(yīng)明顯,邊際成本不斷降低,政府合作、相關(guān)制度和法律法規(guī)也更加完善,社會(huì)資本的參與熱情明顯,PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率在合理范圍內(nèi)可適當(dāng)取低值。

    1.2 PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率模型構(gòu)建

    1.2.1 CAPM模型理論

    文獻(xiàn)[10]在Markovitz投資組合理論的基礎(chǔ)上提出CAPM模型,通過在行業(yè)內(nèi)選取代表性企業(yè)樣本,以若干年企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)來測(cè)算行業(yè)基準(zhǔn)收益率,計(jì)算公式如下:

    R=Rf+βe(Rm-Rf)。

    (1)

    式中:R為項(xiàng)目權(quán)益資本收益率;Rm為市場(chǎng)投資平均收益率;Rf為無風(fēng)險(xiǎn)收益率;βe為投資項(xiàng)目的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),用來度量投資項(xiàng)目相對(duì)于市場(chǎng)平均風(fēng)險(xiǎn)的大小。其中,βe是其中關(guān)鍵變量,其計(jì)算公式如下:

    (2)

    (3)

    式中:βi為項(xiàng)目收益率平均值相對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)組合的理想值;βi+1為項(xiàng)目收益率平均值相對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)組合超前一期的觀察值;βi-1為項(xiàng)目市場(chǎng)收益率平均值相對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)組合滯后一期的觀察值;βm+1為市場(chǎng)組合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的觀察值。

    1.2.2 Vague集理論

    與普通模糊集相比,Gau等[11]提出的Vague集對(duì)不確定信息的分析處理更準(zhǔn)確,其定義如下。

    1)定義1。設(shè)U是一個(gè)論域,x表示其中任一元素,U中的一個(gè)Vague集A可用一個(gè)真隸屬函數(shù)tA和一個(gè)假隸屬函數(shù)fA表示,tA(x)是從支持x的證據(jù)所導(dǎo)出的x的隸屬度下界,fA(x)則是從反對(duì)x的證據(jù)所導(dǎo)出的x的否定隸屬度下界,不確定部分為1-tA(x)-fA(x)。tA(x)和fA(x)將區(qū)間[0,1]中的實(shí)數(shù)與U中的每一個(gè)元素聯(lián)系起來。即,tA(x):U→[0,1],fA(x):U→[0,1],為討論方便,簡(jiǎn)記tA(x)為tx,fA(x)為fx。

    當(dāng)U連續(xù)時(shí),Vague集A表示為

    (4)

    當(dāng)U離散時(shí),Vague集A表示為

    (5)

    式中:tA(x)+fA(x)≤1,令πA(x)=1-tA(x)-fA(x)表示不確定度。若tA(x)=1-fA(x),則Vague集退化為普通模糊集;如果tA(x) 和1-fA(x)同時(shí)為 0 或 1,則Vague集退化為普通集合。

    2)定義2。設(shè)A和B是U上的2個(gè)Vague集,其加法、乘法和數(shù)乘運(yùn)算規(guī)則如下:

    A⊕B=[min{1,tA+tB}],[min{1,(1-fA)+(1-fB)}];

    (6)

    A?B={[tA(xi)·tB(xi)],[1-fA(xi)-fB(xi)+fA(xi)·fB(xi)]};

    (7)

    k·A=[k·tA,k·(1-fA)],k∈[0,1]。

    (8)

    考慮到實(shí)際工作中的所有參數(shù)都為單值數(shù)據(jù),在使用Vague集進(jìn)行數(shù)值計(jì)算時(shí),需要先把單值數(shù)據(jù)按照式(9)的方法轉(zhuǎn)化為Vague值的區(qū)間數(shù)形式:

    (9)

    1.2.3 基于Vague集的改進(jìn)CAPM模型

    根據(jù)前述分析可知,處于不同決策時(shí)機(jī)的PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率不應(yīng)為一個(gè)不變的固定值,而是合理的取值范圍,即1個(gè)區(qū)間數(shù),并能有效刻畫項(xiàng)目中的不確定性信息,故本文提出了基于Vague集改進(jìn)的CAPM模型,具體步驟如下:1)為使數(shù)據(jù)具有可比性并盡量保留數(shù)據(jù)包含的信息量,先按規(guī)范化原則對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;2)將處理后的數(shù)據(jù)根據(jù)式(9)轉(zhuǎn)化為Vague值形式;3)將轉(zhuǎn)化為Vague值的數(shù)據(jù)代入CAPM模型,依據(jù)式(6)、(7)和(8)運(yùn)算規(guī)則,測(cè)算出PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的合理取值范圍。

    1.2.4 基于WACC修正的PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率

    由于直接套用CAPM模型得出的是項(xiàng)目權(quán)益資本收益率,而PPP軌道交通項(xiàng)目投資巨大,項(xiàng)目除權(quán)益資本外還因融資而產(chǎn)生債務(wù)資金,故測(cè)算項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率時(shí)還需綜合考慮權(quán)益資本和債務(wù)資金各自的資金成本,采用WACC進(jìn)行適當(dāng)修正[12],公式如下。

    (10)

    Kd=i(1-T)。

    (11)

    式(10)—(11)中:E為項(xiàng)目權(quán)益資本資金;D為項(xiàng)目負(fù)債資金;Kd為減去所得稅后的負(fù)債資金成本;i為項(xiàng)目長(zhǎng)期貸款利率;T為企業(yè)所得稅稅率25%。

    2 樣本數(shù)據(jù)的選取及處理

    2.1 非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)來源

    投資風(fēng)險(xiǎn)可分為系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),CAPM模型認(rèn)為有效的投資組合可使投資者承受的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)為零,故βe只考慮了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[13]。由于CAPM模型研究對(duì)象是證券市場(chǎng)的上市企業(yè),其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)只站在企業(yè)融資的角度,而PPP面向的是項(xiàng)目融資,來自項(xiàng)目?jī)?nèi)部的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響同樣不容忽視。因此,本文提出非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在因果關(guān)系的假設(shè),認(rèn)為非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率也有影響。為驗(yàn)證此假設(shè),借鑒既有研究成果并結(jié)合軌道交通行業(yè)特點(diǎn),從系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)2方面識(shí)別出了影響PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的主要因素[14-15],如表1所示。

    表1 影響PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的風(fēng)險(xiǎn)因素Table 1 Risk factors affecting benchmark rate of return of PPP rail transit project

    2018年12月—2019年6月,以參與過PPP軌道交通項(xiàng)目的政府部門、軌道交通公司、設(shè)計(jì)、咨詢、監(jiān)理和施工單位管理和技術(shù)人員為調(diào)查對(duì)象,以表1的指標(biāo)對(duì)基準(zhǔn)收益率的影響因素進(jìn)行調(diào)查,所有問題均采用里克特量表5點(diǎn)計(jì)分法。通過騰訊問卷平臺(tái)共發(fā)放120份問卷,最終得到有效問卷98份,問卷回收率81.17%。對(duì)所有調(diào)查對(duì)象根據(jù)其從業(yè)性質(zhì)、工作經(jīng)驗(yàn)和項(xiàng)目經(jīng)歷等進(jìn)行了初步統(tǒng)計(jì),相關(guān)信息如表2所示。

    表2 調(diào)查對(duì)象來源統(tǒng)計(jì)表Table 2 Statistics of respondent sources

    結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù),首先,對(duì)2個(gè)潛變量進(jìn)行了信度和效度檢驗(yàn),得到Cronbach′sα值為0.973,再通過主成分分析得到各觀測(cè)變量的因子載荷均超過0.7,表明量表的可靠性和觀測(cè)變量的效度均較高。

    然后,用AMOS軟件構(gòu)建了PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的結(jié)構(gòu)方程模型,結(jié)果顯示模型的擬合指數(shù)CMIN/DF=1.632<5,表明模型與數(shù)據(jù)契合度良好;P=0.000<0.05表明初始模型達(dá)到了統(tǒng)計(jì)性的顯著;RMR=0.063,GFI=0.695,RMSEA=0.081表明模型總體通過了檢驗(yàn)。因此,上述分析表明影響PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素之間存在直接因果關(guān)系,計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)βe時(shí)應(yīng)考慮非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素的影響。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)影響因素進(jìn)行主成分法分析并提取出5個(gè)主成分,依據(jù)其主要代表的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行命名:1)“政治環(huán)境因子”,反映影響項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的政治環(huán)境因素;2)“經(jīng)濟(jì)環(huán)境因子”,體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的影響;3)“行業(yè)環(huán)境因子”,體現(xiàn)項(xiàng)目行業(yè)特點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素;4)“運(yùn)營(yíng)管理因子”,反映項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理狀況對(duì)基準(zhǔn)收益率的影響;5)“建設(shè)管理因子”,反映項(xiàng)目建設(shè)管理水平對(duì)基準(zhǔn)收益率的影響。

    最后,通過方差還可得到各主成分因子的權(quán)重。限于篇幅,具體計(jì)算過程不一一展示,僅將最終結(jié)果列出如表3所示。根據(jù)表3可知系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度為0.51,還有0.49來自非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素,則修正后的項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

    表3 各風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重表Table 3 Weight of each risk factor

    (12)

    2.2 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)來源

    2.2.1 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)βe的數(shù)據(jù)來源

    本文以2009年1月4日—2018年12月31日為樣本區(qū)間,選取了上海股市中以軌道交通運(yùn)營(yíng)、建設(shè)、設(shè)備及研發(fā)等為主營(yíng)業(yè)務(wù)的31家上市公司為研究對(duì)象,軌道交通主營(yíng)業(yè)務(wù)上市公司凈資產(chǎn)收益率如表4所示,利用其凈資產(chǎn)(權(quán)益資本在上市公司發(fā)布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中稱為凈資產(chǎn))收益率和加權(quán)凈資產(chǎn)收益率來確定βe,2009—2018年所有上市公司加權(quán)凈資產(chǎn)收益率如表5所示。

    表5 2009—2018年所有上市公司加權(quán)凈資產(chǎn)收益率Table 5 Weighted return on net assets by all listed companies from 2009 to 2018 %

    表4 2009—2018年軌道交通主營(yíng)業(yè)務(wù)上市公司凈資產(chǎn)收益率Table 4 Return on net assets of listed companies with main business of rail transit from 2009 to 2018 %

    2.2.2 無風(fēng)險(xiǎn)收益率Rf的數(shù)據(jù)來源

    國(guó)際上通常以銀行同業(yè)拆借利率來表示無風(fēng)險(xiǎn)利率,但目前我國(guó)利率尚未完全市場(chǎng)化,因此無法直接使用,故本文采用了2009—2018年的5年定期存款利率來計(jì)算無風(fēng)險(xiǎn)收益率(如表6所示)。

    表6 2009—2018年5年定期存款利率Table 6 Five-year fixed deposit rate from 2009 to 2018 %

    2.2.3 社會(huì)投資平均收益率Rm的數(shù)據(jù)來源

    Rm反映的是市場(chǎng)平均收益率,其關(guān)鍵是確定市場(chǎng)組合。上證綜指數(shù)能夠比較準(zhǔn)確地反映股票市場(chǎng)整體行情和整體發(fā)展趨勢(shì),可近似看作Rm。選擇2009—2018年上證綜指數(shù)據(jù),上證指數(shù)收益率如表7所示。

    表7 2009—2018年上證指數(shù)收益率Table 7 Shanghai stock exchange index return rate from 2009 to 2018 %

    采用式(13)計(jì)算相應(yīng)的年線、季線及月線期望市場(chǎng)收益率來確定Rm。

    (13)

    式中:Rm(T)表示市場(chǎng)組合在T-1時(shí)刻到T時(shí)刻的收益率;Index(T)表示市場(chǎng)組合在T時(shí)刻的收盤指數(shù);Index(T-1)表示市場(chǎng)組合在T-1時(shí)刻的收盤指數(shù)。

    3 實(shí)證分析

    長(zhǎng)沙市軌道交通6號(hào)線PPP項(xiàng)目西起謝家橋站,東至黃花機(jī)場(chǎng)西站,全長(zhǎng)48 km,設(shè)站34座,1個(gè)車輛段,1個(gè)停車場(chǎng),3個(gè)主變電站,總投資約338億元。按照規(guī)劃分中、東、西3段分期實(shí)施并采用PPP模式建設(shè),中段線路和西段路線均已開工建設(shè),東段路線計(jì)劃2020年開工建設(shè)。項(xiàng)目借鑒北京地鐵4號(hào)線成功經(jīng)驗(yàn),PPP項(xiàng)目公司將承擔(dān)機(jī)電設(shè)備工作并負(fù)責(zé)特許期的運(yùn)營(yíng)管理。目前6號(hào)線PPP項(xiàng)目正在公開招標(biāo),其中權(quán)益資本占比30%,債務(wù)資金成本為6%,采用上述思路對(duì)該項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率進(jìn)行合理測(cè)算。

    3.1 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)βe的測(cè)算

    表8 標(biāo)準(zhǔn)化后的凈資產(chǎn)收益率Table 8 Standardized return on net assets %

    表9 標(biāo)準(zhǔn)化后的2009—2018年加權(quán)凈資產(chǎn)收益率Table 9 Standardized weighted return on net assets by all listed companies from 2009 to 2018 %

    表標(biāo)準(zhǔn)值Table 10 Standard value of

    3.2 考慮非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的修正風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

    根據(jù)表3和式(12),求出修正后的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

    3.3 無風(fēng)險(xiǎn)收益率Rf的測(cè)算

    表11 2009—2018年5年期定期存款利率Table 11 Five-year fixed deposit rate with Vague set from 2009 to 2018 %

    3.4 市場(chǎng)投資平均收益率的Rm測(cè)算

    根據(jù)式(13)計(jì)算出表5中上證綜指的年線、季線及月線投資平均收益率,再求三者的均值為7.47%,最后以區(qū)間數(shù)形式表達(dá),即Rm= [0.074 7,0.074 7]。

    3.5 PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的初步測(cè)算

    3.6 基于WACC的 PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率修正

    根據(jù)式(10)和式(11),求得WACC=0.3[0.051 2,

    0.073 4]+0.7[0.06,0.06]=[0.057 3,0.064 0]。

    根據(jù)結(jié)果可知本項(xiàng)目的基準(zhǔn)收益率為5.73%~6.40%,比《建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法與參數(shù)》(3版)提出的“對(duì)建設(shè)周期長(zhǎng)的項(xiàng)目可在6%~8%的基礎(chǔ)上適當(dāng)提高的基準(zhǔn)收益率的要求”偏低,但比國(guó)家發(fā)改委在發(fā)改投資[2013]586號(hào)文中公布的“鐵路新建項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率3%和經(jīng)營(yíng)性公路項(xiàng)目5.5%”略高??紤]到頒布于2006年的《建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)方法與參數(shù)》(3版)正值經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展時(shí)期,社會(huì)折現(xiàn)率總體偏高。而目前我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)正處于結(jié)構(gòu)調(diào)整時(shí)期,增速有所放緩,故測(cè)算結(jié)果基本符合當(dāng)前實(shí)際。目前長(zhǎng)沙市已運(yùn)營(yíng)的有軌道交通1、2、4號(hào)線,3、5號(hào)線2020年也將投入使用,軌道交通網(wǎng)絡(luò)正在逐步形成。因此,根據(jù)前述分析可知本項(xiàng)目處于軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)形成時(shí)的決策,建議進(jìn)行VFM定量評(píng)價(jià)時(shí)基準(zhǔn)收益率可取中間值6.07%。若為了吸引社會(huì)資本參與本項(xiàng)目,政府也可以在與社會(huì)資本進(jìn)行談判的過程中根據(jù)實(shí)際情況適當(dāng)提高,但建議不超過6.4%。未來長(zhǎng)沙軌道交通網(wǎng)絡(luò)將隨著更多線路建設(shè)而趨于完善,如果其他線路也計(jì)劃引入PPP模式,則應(yīng)根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際逐步降低基準(zhǔn)收益率的取值。

    4 結(jié)論與建議

    目前針對(duì)PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的相關(guān)研究和政策都還不夠完善,本文根據(jù)軌道交通運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)帶來的客流可擴(kuò)展性,將PPP軌道交通項(xiàng)目的決策時(shí)機(jī)分為網(wǎng)絡(luò)形成前、形成時(shí)和形成后3個(gè)階段,采用Vague集改進(jìn)的CAPM模型研究了不同決策時(shí)機(jī)的PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率,得到以下結(jié)論:

    1)影響PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率的因素包括系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),它們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)βe取值的貢獻(xiàn)度分別為0.51和0.49。

    2)根據(jù)2009—2018年以軌道交通為主營(yíng)業(yè)務(wù)的31家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和中國(guó)人民銀行同時(shí)段5年期存款利率,測(cè)算出PPP軌道交通項(xiàng)目基準(zhǔn)收益率可在5.73%~6.4%根據(jù)決策需要合理取值。

    3)實(shí)證分析驗(yàn)證了該模型的有效性,為政府在軌道交通領(lǐng)域引入PPP模式科學(xué)決策提供了參考。

    本文對(duì)PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率的測(cè)算主要來自于31家上市公司公布的客觀數(shù)據(jù),未能完全考慮不同公司數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果影響的重要程度差異性,比如軌道交通建設(shè)、運(yùn)營(yíng)為主的公司應(yīng)該比設(shè)備研發(fā)公司更為重要。另外,適度引入專家群決策對(duì)PPP軌道交通項(xiàng)目動(dòng)態(tài)基準(zhǔn)收益率進(jìn)行主觀預(yù)測(cè),再將其與客觀數(shù)據(jù)計(jì)算得出的結(jié)果進(jìn)行有效耦合,可能會(huì)更貼近實(shí)際,這些都是下一步研究的方向。

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