摘要：作为一种新型的融资模式，PPP项目融资在我国基础设施建设领域发挥着非常重要的作用。然而由于基础设施项目具有投资巨大，融资成本高、风险大等特点，必须要对其融资方案进行科学的决策。应从项目融资的资金结构、资金来源的可靠性、融资成本、融资风险、项目融资的融资效果等五个方面建立融资方案评价指标体系，运用灰色关联度分析理论对融资方案的指标进行分析，通过求取关联系数和关联度，找出最优的融资方案。 关键词：项目融资；融资方案；灰色关联度 中图分类号：F299.24 文献标识码：Ａ 文章编号：1005-913X（2012）03-0079-03 一、引言 项目融资（Project Finance）是20世纪70年代末至80年代初国际上兴起的一种新的融资方式，是以项目未来收益和资产作为融资的基础，由项目的参与各方分担风险的具有无追索权或有限追索权的特定融资方式。与传统的融资方式相比，项目融资方式筹资功能更强，能更有效地解决大型基础设施、公共事业和自然资源开发等建设项目的资金问题；其融资方式灵活多样，能减少政府的财政支出和债务负担；实现项目风险分散和风险隔离，能够提高项目成功的可能性。因此被世界上越来越多的国家所应用。 项目融资在我国的发展大致分为两个阶段。第一个阶段是20世纪八九十年代，我国陆续实施了一批以BOT方式建设的项目，如广西来宾B电厂、深圳地铁、广深高速公路等，这个阶段主要以吸引外商资本为主。第二个阶段是2005年国务院颁布《关于鼓励支持和引导个体私营等非公有制经济发展的若干意见》以后，传统的BOT模式逐渐被以PPP（Public-Private partnership，公司合伙关系）方式为所代替，如北京奥运场馆和地铁四号线等项目。十二五期间，随着我国城市化进程的加快，对基础设施和公共事业的配套建设也提出来更高的要求，许多该类型建设项目面临着巨大的资金缺口。BOT/PPP等项目融资模式将有更广阔的发展空间。因此，如何采取项目融资的方式吸引外资和国内民营资金进入基础设施的投资、建设和运营管理领域，就显得尤为迫切。 虽然BOT/PPP等项目融资模式具有很大优越性，在我国也有很多成功的范例，然而由于该类项目具有投资巨大，融资成本高、运营期长、风险大等特点，失败的案例也有很多。因此，必须在决策阶段对影响项目实施的因素进行充分的分析和论证，采用科学的方法对融资方案进行进行决策，以保证项目融资的成功，避免盲目融资。 对PPP融资项目来说，能够满足要求的方案有很多，但每个方案的融资结构、融资成本、风险分担等却不尽相同。融资方案的优选结果直接影响到项目能否成功，也影响到项目日后的经济效益以及各利益相关者。因此，应该在满足要求的前提下，从融资结构、融资成本、风险分担等几方面进行综合评价，从而在备选方案中确定融资结构合理、融资成本低、风险小的方案。 多方案优选的方法有很多，归纳起来主要有层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联度法等。本文重点研究了灰色理论中的灰色关联度分析法在项目融资方案优选中的应用。 二、PPP项目融资方案优选中灰色关联度法的应用 灰色关联度分析是对一个系统发展变化态势进行定量描述和比较的一种因素比较分析法，它通过对灰色系统内有限数据序列的分析，寻求系统内部诸因素间的关系，找出影响目标值的主要因素，进而分析各因素间关联程度。它通过确定参考数列和若干比较数列几何形状的相似程度，判断灰色过程发展态势的关联程度。灰色关联度法能把相互间互补的不可比的各项指标变成可比的，因此，对于多目标系统的评价更为有效。 对于PPP融资项目而言，衡量融资方案优劣的指标有很多，既有定性的阐述，又有定量的衡量。通过对比筛选，笔者认为，在各指标中，对项目融资的成败起关键作用的主要有五项指标，即：资金结构；资金来源的可靠性；融资成本；融资风险；项目融资的融资效果。 资金结构是PPP项目融资的核心内容，其内涵是指通过什么渠道，采取什么方式融通资金，融通多少资金，以实现项目融资和投资运营中资金效率最大化的问题。通常要从项目总资金结构比例的合理性、资本金构成的合理性、债务资金构成的合理性等方面来进行衡量。 资金来源的可靠性，是指权益资金和债务资金以及资产投入等各类资本在币种、数量和时间要求上能否满足项目建设的需要。在进行资金来源可靠性分析时，要与项目实施的进度计划相结合。 融资成本是指为项目融资所付出的代价，也就是使用各种资金而支付的费用。不同的资金来源，其成本也有显著的不同，在进行比较时，应对融资方案的综合资金成本进行对比分析。 融资风险是指在PPP项目融资过程中，由于其投资规模大，时间跨度长，参与者之间的关系错综复杂等原因，导致的信用风险、完工风险、运营风险、市场风险、政治风险、金融风险、法律风险等。 项目融资的融资效果是指项目融资方案实施后预期能达到的效果。一般要对项目进行融资后财务分析，计算资本金净利润率等指标，从而对项目融资方案的经济效果进行评判。 下面，以某城市污水处理厂项目的融资为例来说明灰色关联度法在PPP项目融资方案优选中的应用。 （一）确定比较数据列 1.确定各方案特征指标 结合项目的实际情况，投资合作人提出A、B、C、D四个融资方案。根据项目的特点，经方案评审委员会聘请的专家(7人)组讨论，决定按资金结构；资金来源的可靠性；融资成本；融资风险；融资方案的信用保证结构等五项为评价指标或因素进行方案优选。其相应的技术经济指标见表1。 表1 技术经济指标 2.对灰色特征指标进行量化处理 上列指标中，资金结构、资金来源的可靠性、融资风险等是非量化的，在进行关联对比分析前必须对它们作量化处理。首先由专家小组给出无记名评分，专家评分情况见表2、表3、表4所示。 其评分越高表示备选方案的资金结构越合理，资金来源越可靠，融资风险越小。 表2 资金结构的专家评分 然后再对非量化的灰数指标进行白化权函数的量化处理。一般方法是通过建立白化曲线，即将最高与最低评分的白化值顺序取为0与1(或反之)，建立一条曲线，从而求出该项指标的白化值。 以融资方案的资金结构为例，根据表2中的这些数据，取最高和最低评分的白化值为1和0， 建立一条白化权函数曲线： y=ax+b 式中：y——白化值 x——指标样本值 以资金结构的白化处理为例，表2中x的最大值和最小值分别为9 和4， 代入得 a=0.2，b=－0.8，即：y=－0.8+0.2x, 将A、B、C、D各方案的得分值代入可得各方案资金结构合理性的白化值。填到表5中。 yA=0.2×7-0.8=0.6；yB=0.2×5.14-0.8=0.228；yC=0.2×8.14-0.8=0.828；yD=0.2×6.71-0.8=0.542 同理可以计算资金来源可靠性、融资风险的白化值，见表5，即为各比较因素的效果样本值。 3.对特征指标进行无量纲化处理 在表5中，不同指标的数值相差较大，有可能使一些数值小的因素失去作用，而数值大的因素则被夸大而无法比较，所以要将数据进行无量纲化处理。 一般对大于1的数进行如下处理：对同一指标，设定效果样本值最大方案，其白化值为1，其余方案的白化值一定小于1，等于该方案的效果样本值/该指标的最大效果样本值。 以融资成本为例，方案C的融资成本最高，为12%，则其白化值为1， 方案A的白化值=9.5%/12%=0.792， 方案B的白化值=10%/12%=0.833， 方案D的白化值=10.5%/12%=0.875。 同理，计算出融资效果的各方案白化值，并填到表6中。 由表6得出比较数据列为： {XA}={0.6，0.25，0.792，0.143，0.714}; {XB}={0.228，0.465，0.833，0.608，0.857}; {XC}={0.828，0.75，1，0.428，1 }; {XD}={0.524，0.5，0.875，0.823，0.786}; （二）确定参考数据列 依据备选方案各评价因素的数值，从中选出最优参考数据列。确定原则是它的各项元素是从各方案技术经济指标数据列里选出一个最佳者，包括非量化指标的相应白化值中的最佳者，由这些最佳值组成最优参考数据列。 具体数值的选取由表6中各指标的最佳值组成，即：（X0(k)）={0.828，0.75，0.792，0.823，1} （三）求关联系数 关联系数ξ0i(k)是比较曲线和最优参考曲线在第k个元素的相对差值，差值大小可作为关联程度的衡量尺度。关联系数的公式为： 式中η是分辨系数，常取0.5。求比较数据列与最优参考数据列的绝对差值，见表7所示。 表7 比较数据列与最优参考数据列的绝对差值 计算比较数据列对最优参考数据列的各关联系数 ，结果见表8所示。 （四）求关联度 由于关联系数的数据很多，显得信息分散而不便于比较，为此，可将关联系数在考虑各特征指标的权重后集中为一个值。在实际工作中，各个特征指标的重要性和影响性往往是不同的．这就需要拟订各指标关联系数的权重来表示其重要程度。通过专家小组评议，拟定各指标的权重为： {αk }={0.1，0.2，0.3，0.3，0.1} 考虑权重的关联度计算公式为：ri=∑αkξk 表8 关联系数ξ和关联度ri的计算表 从表8中可见，4个备选方案中D方案的值最大，从而得出结论：D方案为最优方案。 三、结语 PPP项目融资方案的优选取决于多方面的因素，其中有些因素不能量化，而采用灰色理论则可将灰色值量化，同时还考虑了各因素之间的相对重要性，从而可以解决传统比选方法中存在的问题，为以后方案比选提供一定的参考。 参考文献： [1] 邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉：华中理工大学出版社，1987. [2] 杜栋，等.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008. [3] 李亚楠，等.灰色关联度在设计方案优选中的应用[J].华中科技大学学报，2005(5). ［责任编辑：兰欣卉］
摘要：作为一种新型的融资模式，PPP项目融资在我国基础设施建设领域发挥着非常重要的作用。然而由于基础设施项目具有投资巨大，融资成本高、风险大等特点，必须要对其融资方案进行科学的决策。应从项目融资的资金结构、资金来源的可靠性、融资成本、融资风险、项目融资的融资效果等五个方面建立融资方案评价指标体系，运用灰色关联度分析理论对融资方案的指标进行分析，通过求取关联系数和关联度，找出最优的融资方案。 关键词：项目融资；融资方案；灰色关联度 中图分类号：F299.24 文献标识码：Ａ 文章编号：1005-913X（2012）03-0079-03 一、引言 项目融资（Project Finance）是20世纪70年代末至80年代初国际上兴起的一种新的融资方式，是以项目未来收益和资产作为融资的基础，由项目的参与各方分担风险的具有无追索权或有限追索权的特定融资方式。与传统的融资方式相比，项目融资方式筹资功能更强，能更有效地解决大型基础设施、公共事业和自然资源开发等建设项目的资金问题；其融资方式灵活多样，能减少政府的财政支出和债务负担；实现项目风险分散和风险隔离，能够提高项目成功的可能性。因此被世界上越来越多的国家所应用。 项目融资在我国的发展大致分为两个阶段。第一个阶段是20世纪八九十年代，我国陆续实施了一批以BOT方式建设的项目，如广西来宾B电厂、深圳地铁、广深高速公路等，这个阶段主要以吸引外商资本为主。第二个阶段是2005年国务院颁布《关于鼓励支持和引导个体私营等非公有制经济发展的若干意见》以后，传统的BOT模式逐渐被以PPP（Public-Private partnership，公司合伙关系）方式为所代替，如北京奥运场馆和地铁四号线等项目。十二五期间，随着我国城市化进程的加快，对基础设施和公共事业的配套建设也提出来更高的要求，许多该类型建设项目面临着巨大的资金缺口。BOT/PPP等项目融资模式将有更广阔的发展空间。因此，如何采取项目融资的方式吸引外资和国内民营资金进入基础设施的投资、建设和运营管理领域，就显得尤为迫切。 虽然BOT/PPP等项目融资模式具有很大优越性，在我国也有很多成功的范例，然而由于该类项目具有投资巨大，融资成本高、运营期长、风险大等特点，失败的案例也有很多。因此，必须在决策阶段对影响项目实施的因素进行充分的分析和论证，采用科学的方法对融资方案进行进行决策，以保证项目融资的成功，避免盲目融资。 对PPP融资项目来说，能够满足要求的方案有很多，但每个方案的融资结构、融资成本、风险分担等却不尽相同。融资方案的优选结果直接影响到项目能否成功，也影响到项目日后的经济效益以及各利益相关者。因此，应该在满足要求的前提下，从融资结构、融资成本、风险分担等几方面进行综合评价，从而在备选方案中确定融资结构合理、融资成本低、风险小的方案。 多方案优选的方法有很多，归纳起来主要有层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联度法等。本文重点研究了灰色理论中的灰色关联度分析法在项目融资方案优选中的应用。 二、PPP项目融资方案优选中灰色关联度法的应用 灰色关联度分析是对一个系统发展变化态势进行定量描述和比较的一种因素比较分析法，它通过对灰色系统内有限数据序列的分析，寻求系统内部诸因素间的关系，找出影响目标值的主要因素，进而分析各因素间关联程度。它通过确定参考数列和若干比较数列几何形状的相似程度，判断灰色过程发展态势的关联程度。灰色关联度法能把相互间互补的不可比的各项指标变成可比的，因此，对于多目标系统的评价更为有效。 对于PPP融资项目而言，衡量融资方案优劣的指标有很多，既有定性的阐述，又有定量的衡量。通过对比筛选，笔者认为，在各指标中，对项目融资的成败起关键作用的主要有五项指标，即：资金结构；资金来源的可靠性；融资成本；融资风险；项目融资的融资效果。 资金结构是PPP项目融资的核心内容，其内涵是指通过什么渠道，采取什么方式融通资金，融通多少资金，以实现项目融资和投资运营中资金效率最大化的问题。通常要从项目总资金结构比例的合理性、资本金构成的合理性、债务资金构成的合理性等方面来进行衡量。 资金来源的可靠性，是指权益资金和债务资金以及资产投入等各类资本在币种、数量和时间要求上能否满足项目建设的需要。在进行资金来源可靠性分析时，要与项目实施的进度计划相结合。 融资成本是指为项目融资所付出的代价，也就是使用各种资金而支付的费用。不同的资金来源，其成本也有显著的不同，在进行比较时，应对融资方案的综合资金成本进行对比分析。 融资风险是指在PPP项目融资过程中，由于其投资规模大，时间跨度长，参与者之间的关系错综复杂等原因，导致的信用风险、完工风险、运营风险、市场风险、政治风险、金融风险、法律风险等。 项目融资的融资效果是指项目融资方案实施后预期能达到的效果。一般要对项目进行融资后财务分析，计算资本金净利润率等指标，从而对项目融资方案的经济效果进行评判。 下面，以某城市污水处理厂项目的融资为例来说明灰色关联度法在PPP项目融资方案优选中的应用。 （一）确定比较数据列 1.确定各方案特征指标 结合项目的实际情况，投资合作人提出A、B、C、D四个融资方案。根据项目的特点，经方案评审委员会聘请的专家(7人)组讨论，决定按资金结构；资金来源的可靠性；融资成本；融资风险；融资方案的信用保证结构等五项为评价指标或因素进行方案优选。其相应的技术经济指标见表1。 表1 技术经济指标 2.对灰色特征指标进行量化处理 上列指标中，资金结构、资金来源的可靠性、融资风险等是非量化的，在进行关联对比分析前必须对它们作量化处理。首先由专家小组给出无记名评分，专家评分情况见表2、表3、表4所示。 其评分越高表示备选方案的资金结构越合理，资金来源越可靠，融资风险越小。 表2 资金结构的专家评分 然后再对非量化的灰数指标进行白化权函数的量化处理。一般方法是通过建立白化曲线，即将最高与最低评分的白化值顺序取为0与1(或反之)，建立一条曲线，从而求出该项指标的白化值。 以融资方案的资金结构为例，根据表2中的这些数据，取最高和最低评分的白化值为1和0， 建立一条白化权函数曲线： y=ax+b 式中：y——白化值 x——指标样本值 以资金结构的白化处理为例，表2中x的最大值和最小值分别为9 和4， 代入得 a=0.2，b=－0.8，即：y=－0.8+0.2x, 将A、B、C、D各方案的得分值代入可得各方案资金结构合理性的白化值。填到表5中。 yA=0.2×7-0.8=0.6；yB=0.2×5.14-0.8=0.228；yC=0.2×8.14-0.8=0.828；yD=0.2×6.71-0.8=0.542 同理可以计算资金来源可靠性、融资风险的白化值，见表5，即为各比较因素的效果样本值。 3.对特征指标进行无量纲化处理 在表5中，不同指标的数值相差较大，有可能使一些数值小的因素失去作用，而数值大的因素则被夸大而无法比较，所以要将数据进行无量纲化处理。 一般对大于1的数进行如下处理：对同一指标，设定效果样本值最大方案，其白化值为1，其余方案的白化值一定小于1，等于该方案的效果样本值/该指标的最大效果样本值。 以融资成本为例，方案C的融资成本最高，为12%，则其白化值为1， 方案A的白化值=9.5%/12%=0.792， 方案B的白化值=10%/12%=0.833， 方案D的白化值=10.5%/12%=0.875。 同理，计算出融资效果的各方案白化值，并填到表6中。 由表6得出比较数据列为： {XA}={0.6，0.25，0.792，0.143，0.714}; {XB}={0.228，0.465，0.833，0.608，0.857}; {XC}={0.828，0.75，1，0.428，1 }; {XD}={0.524，0.5，0.875，0.823，0.786}; （二）确定参考数据列 依据备选方案各评价因素的数值，从中选出最优参考数据列。确定原则是它的各项元素是从各方案技术经济指标数据列里选出一个最佳者，包括非量化指标的相应白化值中的最佳者，由这些最佳值组成最优参考数据列。 具体数值的选取由表6中各指标的最佳值组成，即：（X0(k)）={0.828，0.75，0.792，0.823，1} （三）求关联系数 关联系数ξ0i(k)是比较曲线和最优参考曲线在第k个元素的相对差值，差值大小可作为关联程度的衡量尺度。关联系数的公式为： 式中η是分辨系数，常取0.5。求比较数据列与最优参考数据列的绝对差值，见表7所示。 表7 比较数据列与最优参考数据列的绝对差值 计算比较数据列对最优参考数据列的各关联系数 ，结果见表8所示。 （四）求关联度 由于关联系数的数据很多，显得信息分散而不便于比较，为此，可将关联系数在考虑各特征指标的权重后集中为一个值。在实际工作中，各个特征指标的重要性和影响性往往是不同的．这就需要拟订各指标关联系数的权重来表示其重要程度。通过专家小组评议，拟定各指标的权重为： {αk }={0.1，0.2，0.3，0.3，0.1} 考虑权重的关联度计算公式为：ri=∑αkξk 表8 关联系数ξ和关联度ri的计算表 从表8中可见，4个备选方案中D方案的值最大，从而得出结论：D方案为最优方案。 三、结语 PPP项目融资方案的优选取决于多方面的因素，其中有些因素不能量化，而采用灰色理论则可将灰色值量化，同时还考虑了各因素之间的相对重要性，从而可以解决传统比选方法中存在的问题，为以后方案比选提供一定的参考。 参考文献： [1] 邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉：华中理工大学出版社，1987. [2] 杜栋，等.现代综合评价方法与案例精选[M].北京：清华大学出版社，2008. [3] 李亚楠，等.灰色关联度在设计方案优选中的应用[J].华中科技大学学报，2005(5). ［责任编辑：兰欣卉］