基于SNA的PPP項目風(fēng)險及擴散機制研究

寧若宇， 劉伊生

（北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100044）

PPP（Private-Public Partnership，PPP）是一種政府與社會資本合作，主要集中在公共基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的合作模式. 由于它既能緩解政府資金不足，又能提高社會資本的執(zhí)行效率，因此被世界各國廣泛應(yīng)用于公共服務(wù)領(lǐng)域［1-2］.

近年來，隨著我國城鎮(zhèn)化進程的不斷加快，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度也隨之加快. 有些地方政府為緩解財政壓力，選擇PPP模式進行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè). 但PPP項目周期長、資金流大，在實施過程中受政府、設(shè)計、施工等各方面的不確定因素的影響，會導(dǎo)致PPP項目有合同中止、違約及合作破裂的風(fēng)險. 例如倫敦地鐵項目和匈牙利收費公路項目，由于社會資本方無法承擔合同風(fēng)險導(dǎo)致項目破產(chǎn)［3］；墨西哥收費公路工程項目由于項目設(shè)計方案不合理，建設(shè)成本增加使得項目公司運營困難，紛紛倒閉［4］. 在我國也存在PPP項目實施過程中出現(xiàn)問題而失敗的案例. 如北京京通高速公路項目由于風(fēng)險識別不足，融資受阻，導(dǎo)致社會資本退出［5］；青島威立雅污水處理廠由于政府決策失誤，使得合同約定與實際情況差距較大，需要再談判等［6］. 以往的研究多從PPP項目風(fēng)險識別、關(guān)鍵風(fēng)險因素等角度進行研討，鮮有對PPP項目風(fēng)險因素間影響關(guān)系的研究. 然而PPP項目風(fēng)險因素之間并不是毫無關(guān)聯(lián)，而是相互聯(lián)系、相互發(fā)展的，因此進行PPP項目風(fēng)險因素關(guān)系研究很有必要. 如何準確識別PPP項目中所存在的風(fēng)險，確定關(guān)鍵風(fēng)險并深入研究風(fēng)險之間的擴散關(guān)系是項目各方參與者在項目實施過程中均應(yīng)關(guān)注而又急待解決的重要問題.

1 PPP項目風(fēng)險因素社會網(wǎng)絡(luò)分析模型

利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對PPP項目風(fēng)險因素進行分析的基本步驟為：識別網(wǎng)絡(luò)節(jié)點、量化評估風(fēng)險節(jié)點之間的關(guān)系強度、將風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)可視化、通過社會網(wǎng)絡(luò)分析得出結(jié)論. PPP項目風(fēng)險因素網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的步驟建立，并與風(fēng)險管理流程相對應(yīng)，具體流程見圖1.

圖1 社會網(wǎng)絡(luò)分析步驟框架Fig.1 Framework of social network analysis steps

1.1 項目風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)節(jié)點識別

社會網(wǎng)絡(luò)分析模型以項目各方參與者自身存在的風(fēng)險作為風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)節(jié)點. PPP項目風(fēng)險不同于學(xué)者們在文獻中建立的項目風(fēng)險指標體系，它是從項目的參與者出發(fā)，在項目執(zhí)行過程中由于項目參與者自身因素或采取的行為所引發(fā)的風(fēng)險. 因此應(yīng)當注意PPP項目的參與者以及存在的風(fēng)險.

PPP項目的主要參與者. PPP項目合同是由項目實施機構(gòu)與社會資本簽訂的約定雙方合作權(quán)利與義務(wù)的協(xié)議［7］. 對于公共基礎(chǔ)領(lǐng)域而言，項目的實施機構(gòu)一般是地方政府作為項目的所有者、審批者、統(tǒng)籌方、監(jiān)管者，另一方則是社會資本方，一般由擁有較多資產(chǎn)的私人資本組成，并參與項目的實際實施，如作為項目的設(shè)計方、供應(yīng)商、施工方等. 同時，雙方共同出資成立特殊目的的公司（SPV），雙方均為SPV公司股東. 所以社會資本方通過出資成立SPV公司參與項目實施.

項目風(fēng)險識別. PPP項目的風(fēng)險來源多樣，除上述兩個主要參與者外，還包括項目本身、市場、社會公眾及其他參與主體. 本文通過對項目風(fēng)險識別、風(fēng)險因素相關(guān)文獻的閱讀，匯總得出PPP項目所面臨的常見風(fēng)險因素共20種，并以此作為社會風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)節(jié)點（表1）.

表1 公共基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域PPP項目常見風(fēng)險Tab.1 Risk of of PPP projects in the field of public infrastructure

1.2 PPP項目風(fēng)險關(guān)系量化與評估

本研究主要采用專家打分法收集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行處理. 隨機選取15位專家（工作年限均在6年以上，且從事PPP項目的高層管理工作），通過調(diào)查問卷對于這20個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間是否存在擴散關(guān)系以及關(guān)系的權(quán)重進行打分，其中兩個風(fēng)險之間的影響程度為1～5分，兩個風(fēng)險綜合發(fā)生的可能性程度為1～5分，從而確定風(fēng)險發(fā)生的可能性以及擴散程度. 通過計算綜合影響程度，得到風(fēng)險關(guān)系鄰接矩陣，確定風(fēng)險之間的關(guān)系.

基于收集的調(diào)查數(shù)據(jù)，利用Ucinet6.0軟件對問卷數(shù)據(jù)進行一致性分析，得到最大特征值與第二特征值之比為8.297，遠大于3，表明打分者對于PPP項目風(fēng)險關(guān)系的認識上具有一致性，說明該數(shù)據(jù)具有較好的穩(wěn)定性和可靠性.

網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的評估主要是通過社會網(wǎng)絡(luò)分析方法將收集的數(shù)據(jù)進行處理，以此確定社會網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點之間的邊及其權(quán)重. 運用結(jié)構(gòu)矩陣方法，將收集的數(shù)據(jù)計算關(guān)系綜合程度即風(fēng)險擴散程度與風(fēng)險發(fā)生可能概率的乘積，然后將計算結(jié)果輸入Ucinet6.0軟件中進行處理，得到風(fēng)險結(jié)構(gòu)矩陣.

1.3 網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化

利用NetDraw 軟件將PPP項目風(fēng)險因素網(wǎng)絡(luò)可視化，繪制有向可視圖，具體見圖2. 履約風(fēng)險關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型一共包含20個風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，不同節(jié)點對應(yīng)的風(fēng)險見表1. 圖2中箭線表示節(jié)點之間的影響方向，權(quán)重代表風(fēng)險節(jié)點之間的綜合影響程度，用1～5表示（1表示程度最小，5表示程度最大）.

圖2 PPP 項目風(fēng)險擴散社會網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 PPP project risk diffusion social network diagram

2 PPP項目風(fēng)險擴散網(wǎng)絡(luò)特征分析

社會網(wǎng)絡(luò)分析適用于分析各種關(guān)系數(shù)據(jù). 關(guān)系數(shù)據(jù)是描述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點關(guān)于聯(lián)系、接觸、聯(lián)絡(luò)或者聚會等方面的數(shù)據(jù)，關(guān)系表達了網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)，各個節(jié)點與節(jié)點之間的關(guān)系構(gòu)成了社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)［13］. PPP項目風(fēng)險社會網(wǎng)絡(luò)分析研究風(fēng)險關(guān)系的整體網(wǎng)絡(luò)特征與中心度問題，從而分析風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中各個風(fēng)險節(jié)點的結(jié)構(gòu)特征. 描述社會網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)有很多，在研究此風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)時，本文將聚焦整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征、個體中心度、影響力及凝聚子群4類指標進行分析.

2.1 PPP項目風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征可通過4類指標分析：整體網(wǎng)絡(luò)密度、整體網(wǎng)絡(luò)度數(shù)中心勢、整體網(wǎng)絡(luò)接近中心勢以及整體網(wǎng)絡(luò)中間中心勢. 本文研究對象為PPP項目風(fēng)險關(guān)系形成的風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)，由于各風(fēng)險之間的關(guān)系程度可能不同，并且影響可能是單一的或是雙向的，因此本文考慮的網(wǎng)絡(luò)是加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)圖.

利用Ucinet6.0軟件將風(fēng)險關(guān)系矩陣通過計算得到整體網(wǎng)絡(luò)密度與中心勢指標，具體結(jié)果見表2. 表2中風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.790 7，Wellman在分析網(wǎng)絡(luò)密度時，認為整體網(wǎng)絡(luò)密度在0.75到1之間密度較高，為緊密連接［14］. 因此PPP項目風(fēng)險之間的聯(lián)系緊密，可能具有小群體現(xiàn)象，并且從密度標準差可以看出，風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間有強影響關(guān)系. 這說明風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)具有較高的風(fēng)險性，當政府部門或社會資本方產(chǎn)生違反PPP項目合同的風(fēng)險行為時，會引發(fā)網(wǎng)絡(luò)中的其他風(fēng)險，從而產(chǎn)生風(fēng)險擴散路徑，形成一個具有高風(fēng)險性且緊密聯(lián)系的PPP項目風(fēng)險網(wǎng)絡(luò). 度數(shù)中心勢為26.09%，表明風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中存在核心點，即風(fēng)險之間具有圍繞某節(jié)點產(chǎn)生聯(lián)系的趨勢；接近中心勢反映整體網(wǎng)絡(luò)的不受控程度，其值較高，說明風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險節(jié)點在發(fā)揮影響作用時不易受到其他節(jié)點的控制，即存在獨立發(fā)揮強影響作用的風(fēng)險；中間中心勢度量網(wǎng)絡(luò)整體對資源的受控程度，值較低表明該網(wǎng)絡(luò)中不存在傳遞資源的中介節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)整體對資源控制能力較低，風(fēng)險之間多為單向影響，節(jié)點之間的互動性不高，這也說明風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中可能存在風(fēng)險擴散反應(yīng)鏈. 基于整體結(jié)構(gòu)的分析，還需進一步分析風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)，找出關(guān)鍵風(fēng)險以及風(fēng)險擴散路徑.

表2 整體結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)指標Tab.2 Overall structural network index

2.2 PPP項目風(fēng)險中心度分析

對于PPP項目風(fēng)險節(jié)點，通常選用個體中心度來分析. 個體中心度刻畫了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的結(jié)構(gòu)位置屬性，如節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的位置、控制力等，包括度數(shù)中心度、接近中心度和中間中心度3個指標.

1）度數(shù)中心度表示節(jié)點與節(jié)點之間直接聯(lián)系的緊密程度，反映風(fēng)險節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的地位與權(quán)力，在加權(quán)有向圖中分為點入度和點出度，點入度表示節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中受到影響的程度，點出度表示該點對網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的影響程度（計算結(jié)果見表3）. 對于點出度，F(xiàn)2、F1、F5、F6、F3和F4，這6個風(fēng)險因素對其他因素直接影響作用最為顯著，是關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的權(quán)力核心. 其中，點出度最大的兩個因素為F2（法律及監(jiān)管體系不完善）和F1（法律變更）屬于法律風(fēng)險，F(xiàn)5（政府信用）、F5（腐敗）、F3（政府決策失誤/冗長）和F4（政府審批延誤）屬于政府方的風(fēng)險，說明法律風(fēng)險和政府方風(fēng)險對PPP 項目影響最為顯著，容易導(dǎo)致其他各類風(fēng)險的產(chǎn)生，進而影響整個PPP項目的正常、安全運行. 因此，法律制定部門在制定或修改法律過程中應(yīng)當充分吸收各方意見，充分考慮各方利益；政府部門應(yīng)當提高自身工作效率，決策過程中充分聽取各方觀點，避免盲目決策，同時政府方也要加強內(nèi)部管理，避免腐敗現(xiàn)象的滋生，監(jiān)管部門更應(yīng)當履行監(jiān)督義務(wù)，保障政府信用.

表3 度數(shù)中心度Tab.3 Degree centrality

F19（成本風(fēng)險）具有最大的點入度55，其次是F11（完工風(fēng)險），點入度為52，第3～6 位的分別是F13、F16、F10和F7，即收費變更、合同風(fēng)險、融資風(fēng)險和市場收益不足，說明這6種風(fēng)險因素在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中受其他因素的直接影響作用最為明顯，在此關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中占有重要位置，這6 種風(fēng)險極容易導(dǎo)致PPP 項目失敗或終止. 對此，社會資本方以及項目管理公司應(yīng)當重視成本和工期的控制，更加充分地進行市場調(diào)研工作，與政府部門協(xié)同配合，盡可能規(guī)避和轉(zhuǎn)移各類風(fēng)險.

點出度與點入度能夠在一定程度上揭示PPP 項目風(fēng)險的演變過程. 在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中，F(xiàn)1（法律變更）、F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F5（政府信用）和F6（腐?。╋L(fēng)險節(jié)點出度較大，點入度較小，在風(fēng)險擴散的過程中更多地是扮演“關(guān)鍵風(fēng)險源”的角色，能夠?qū)ζ渌椖匡L(fēng)險產(chǎn)生影響但又不受其他風(fēng)險的控制；F10（融資風(fēng)險）、F11（完工風(fēng)險）、F16（合同風(fēng)險）和F19（成本風(fēng)險）點入度很大，點出度較小，在風(fēng)險擴散的過程中更多的是扮演“風(fēng)險目標”的角色，對其他風(fēng)險的影響小卻容易受到其他風(fēng)險的影響［15］.

2）接近中心度反映了風(fēng)險節(jié)點不受控制的程度，故本文采用接近中心度分析［16］. 從表4 中可以看出，F(xiàn)11（完工風(fēng)險）、F7（市場收益不足）、F13（收費變更）和F4（政府審批延誤）接近中心度較大，不容易受其他風(fēng)險影響，在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)優(yōu)勢作用，屬于可以獨立發(fā)揮作用的風(fēng)險. Freeman 指出，越接近中心的節(jié)點擁有更多的聯(lián)結(jié)［17］. PPP 項目風(fēng)險中政府干預(yù)與社會資本方運營費用過高風(fēng)險在風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中接近中心度最高，能影響更多風(fēng)險.

3）中間中心度表示節(jié)點控制其他節(jié)點的中介作用，值越大，說明傳遞影響能力越強，該點對其他節(jié)點控制越顯著. 從表4中可以看出，F(xiàn)4（政府審批延誤）具有最大的中間中心度，第2至6位分別是F3（政府決策失誤/冗長）、F11（完工風(fēng)險）、F13（收費變更）、F7（市場收益不足）和F5（政府信用）. 這些風(fēng)險因素在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中起到“中介”作用，較其他風(fēng)險因素的風(fēng)險傳遞能力更強，但由于該風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中間中心勢偏低且各節(jié)點中間中心度并不高，因此在該關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中這些因素的“中介”作用并不顯著. 在這6種風(fēng)險因素中，政府審批延誤、政府決策失誤/冗長和政府信用屬于政府方的風(fēng)險，這表明政府方產(chǎn)生的風(fēng)險對其他風(fēng)險具有更為嚴重的直接影響，政府方風(fēng)險在PPP項目風(fēng)險因素關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中處于極為重要的地位，也是PPP項目風(fēng)險的主要傳遞方. 政府方發(fā)生一些風(fēng)險后，極容易將風(fēng)險傳遞給社會資本方，進而容易導(dǎo)致項目的停滯甚至失敗. 因此，對于這些風(fēng)險，不僅要防范其發(fā)生，還要切斷其與其他風(fēng)險因素之間的聯(lián)系.

表4 接近中心度與中間中心度Tab.4 Near centrality and intermediate centrality

2.3 PPP項目風(fēng)險因素的影響力分析

影響力分析指標是指網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間的影響關(guān)系，它不同于度數(shù)中心度描述的影響關(guān)系. 度數(shù)中心度僅考慮了節(jié)點受到的直接影響與節(jié)點對其他點的直接影響，并沒有深究是有哪個點對它造成的影響或者它對哪些點造成了影響. 而影響力分析指標分析考慮了節(jié)點的間接影響以及具體兩點之間的影響力大小，并給出各點影響力大小的排序. 在社會網(wǎng)絡(luò)分析中有3類考慮了間接影響的指標，其中由于胡貝爾影響力指數(shù)能同時考慮節(jié)點受影響程度與節(jié)點對其他節(jié)點的影響程度，因此本文選擇胡貝爾影響力指數(shù)進行分析.

通過計算各節(jié)點的胡貝爾影響力指數(shù)以及影響力關(guān)系矩陣，得出各風(fēng)險節(jié)點的影響力排名（表5）.Row Sums 影響力指數(shù)是反映節(jié)點對其他節(jié)點影響的影響力指數(shù)，Row Sums 影響力指數(shù)排名前6 名的是F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F1（法律變更）、F5（政府信用）、F6（腐?。?、F3（政府決策失誤/冗長）和F4（政府審批延誤）. 這一結(jié)果表明，法律層面產(chǎn)生的風(fēng)險，如法律及監(jiān)管體系不完善和法律變更，對其他風(fēng)險因素產(chǎn)生的影響力最為顯著. 其次是政府方產(chǎn)生的風(fēng)險，包括政府信用、腐敗、政府決策失誤/冗長和政府審批延誤，這表明政府方風(fēng)險極容易引發(fā)整個PPP項目的失敗或中止. 因此PPP項目運行過程中要盡可能規(guī)避和防范法律和政府方的風(fēng)險，這與中心度分析結(jié)果一致. 另外，影響力關(guān)系矩陣表明，具有較強影響關(guān)系的包括：F1（法律變更）對F16（合同風(fēng)險）、F17（利率風(fēng)險）；F2（法律及監(jiān)管體系不完善）對F6（腐敗）；F5（政府信用）對F16（合同風(fēng)險）；F6（腐?。8（市場需求變化）；F8（市場需求變化）對F7（市場收益不足）.

表5 影響力排名Tab.5 Influence ranking

2.4 凝聚子群分析

凝聚子群是一種社會結(jié)構(gòu)研究，理解社會結(jié)構(gòu)的一個重要工具是關(guān)于派系（或者子群體）的思想. 子群體是從相對穩(wěn)定、人數(shù)不多、有共同目的且相互接觸較多的小群體中分化出來的，子群體內(nèi)的成員聯(lián)系較緊密. 通過派系分析，可以找到風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中一些相互聯(lián)系緊密、具有凝聚力的子群體. 子群體中往往存在共同元素，即共享成員，共享成員數(shù)量越多，則子群體之間的關(guān)系越緊密. 當子群體中存在大量相互重疊的共享成員時，則可以通過進一步聚類分析找到連通各個子群體的橋節(jié)點.

通過Ucinet6.0軟件對處理后的風(fēng)險關(guān)系矩陣進行凝聚子群分析，當子群最小規(guī)模為6時，風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中存在5個子群體. 這5個子群體中存在數(shù)目較多的共享成員，這種現(xiàn)象被稱為存在“橋節(jié)點”. 橋節(jié)點在子群之間充當傳播影響的橋梁角色，強關(guān)系出現(xiàn)在子群體中直接聯(lián)系的PPP項目風(fēng)險因素之間，來維持子群體內(nèi)部的關(guān)系. 而弱關(guān)系則通過這些“橋節(jié)點”形成，提高了風(fēng)險因素關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的凝聚性，即橋節(jié)點所對應(yīng)的PPP項目風(fēng)險因素會把更多的子群體聯(lián)系到一起，組成更龐大的PPP 項目風(fēng)險因素關(guān)系網(wǎng)絡(luò). 由分析結(jié)果可知，F(xiàn)1（法律變更）、F4（政府審批延誤）、F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F6（腐敗）、F9（公眾反對）、F10（融資風(fēng)險）、F11（完工風(fēng)險）、F12（項目唯一性）、F3（政府決策失誤/冗長）、F13（收費變更）、F5（政府信用）和F7（市場收益不足）共享5個派系，即這些風(fēng)險因素同時出現(xiàn)在5個PPP項目風(fēng)險因素子群中，這些風(fēng)險因素也正是關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的橋節(jié)點，這些節(jié)點所代表的風(fēng)險因素在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)模型中起著重要的風(fēng)險傳遞作用. 因此，如果在子群中剔除這些橋節(jié)點，一些子群將不容易形成網(wǎng)絡(luò)，而是容易形成獨立子群. 在PPP項目風(fēng)險管理過程中，要時刻對這些風(fēng)險進行針對性的嚴格防范，這將大幅度降低其給風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)帶來的危險性，維護PPP項目安全平穩(wěn)運行.

3 結(jié)論與啟示

3.1 結(jié)論

1）PPP項目風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)具有較高的風(fēng)險性. 處于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中“關(guān)鍵風(fēng)險源”的是F1（法律變更）、F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F5（政府信用）和F6（腐?。? 這些風(fēng)險因素屬于法律層面和政府方的風(fēng)險，因此政府要加強內(nèi)部管理，提高工作效率，時刻把人民的利益放在首位，加強與社會資本方和項目公司的溝通，共同努力促成項目；法律制定部門在出臺法律過程中應(yīng)當充分吸取民意，權(quán)衡各方利益，避免合同變更. F10（融資風(fēng)險）、F11（完工風(fēng)險）、F16（合同風(fēng)險）和F19（成本風(fēng)險）是關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的“風(fēng)險結(jié)果”，同時這幾類風(fēng)險極容易直接導(dǎo)致PPP項目的失敗或中止，因此政府及社會資本方應(yīng)當充分溝通與合作，共同規(guī)避這些風(fēng)險，實現(xiàn)共同的目標.

2）PPP項目風(fēng)險因素中存在影響力大和所受影響力大的兩類風(fēng)險因素. 通過接近中心度的分析可得，F(xiàn)4（政府審批延誤）、F3（政府決策失誤/冗長）、F5（政府信用）、F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F6（腐?。┖虵1（法律變更），在風(fēng)險因素關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中處于重要的、獨立發(fā)揮影響作用的角色，因此在PPP項目風(fēng)險管理的實踐過程中對這些風(fēng)險因素要引起足夠重視，規(guī)避這些風(fēng)險. F11（完工風(fēng)險）、F7（市場收益不足）、F13（收費變更）和F4（政府審批延誤）在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中具有獨立的受影響作用，不容易受到其他因素的限制，因此重點應(yīng)當防范這些因素對其他因素的影響，并盡可能阻斷這些因素對其他因素的影響.

3）存在將PPP項目風(fēng)險因素節(jié)點連接起來的風(fēng)險因素連鎖反應(yīng)鏈. 根據(jù)影響力分析結(jié)果可知，存在強聯(lián)系的反應(yīng)鏈為F1（法律變更）—F5（政府信用）—F16（合同風(fēng)險）和F2（法律及監(jiān)管體系不完善）—F6（腐敗）—F8（市場需求變化）—F7（市場收益不足）. 在PPP項目風(fēng)險管理中既要關(guān)注影響力較高的風(fēng)險因素，也必須要對風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)中的強聯(lián)系進行有效的限制，切斷風(fēng)險因素之間的連鎖反應(yīng)，最終達到避免PPP項目失敗或中止的目標.

4）存在將PPP項目風(fēng)險因素子群連接為網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵橋節(jié)點. 聚類分析得出重要的橋節(jié)點為F1（法律變更）、F4（政府審批延誤）、F2（法律及監(jiān)管體系不完善）、F6（腐?。9（公眾反對）、F10（融資風(fēng)險）、F11（完工風(fēng)險）、F12（項目唯一性）、F3（政府決策失誤/冗長）、F13（收費變更）、F5（政府信用）和F7（市場收益不足），它們使得風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)緊密連接在一起. 如果破壞使這些風(fēng)險因素相連接的“橋”，將會使整體網(wǎng)絡(luò)密度下降，降低風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險性，從而提高PPP項目風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)的安全性.

3.2 啟示

1）項目執(zhí)行中要加強風(fēng)險預(yù)防能力以及動態(tài)調(diào)節(jié)機制. 加強風(fēng)險預(yù)防能力可以通過降低風(fēng)險發(fā)生概率或者風(fēng)險擴散強度兩種途徑實現(xiàn). 前者是從源頭防范風(fēng)險的發(fā)生及擴散，保障各部門各階段工作的順利實施，最大程度縮短風(fēng)險傳播鏈條，此過程需要提高各部門專業(yè)的項目實施能力，建立完善的政府與社會資本方管理與監(jiān)督機制，共同保障PPP項目的順利實施；后者則要加強各部門的動態(tài)調(diào)節(jié)能力，加強各主體主觀能動性，盡可能弱化風(fēng)險擴散效力，因此需要建立完善的風(fēng)險評估體系、良好的政府扶植機制、強大的風(fēng)險控制能力與有效的動態(tài)調(diào)節(jié)機制.

2）在PPP項目中引入柔性價格機制、柔性補償機制等［18］，建立對于諸多未知風(fēng)險的再談判機制. 加強對于項目實施過程中未知風(fēng)險的把控，分別針對政府方和社會資本方設(shè)計科學(xué)合理的未知風(fēng)險下的再談判機制，穩(wěn)定推進PPP項目實施［19-20］.