基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究.pdf
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1、第3 5卷第2 期2023年6 月D01:10.3969/j.issn.1008-7109.2023.02.008宁波工程学院学报JOURNALOF NINGBO UNIVERSITY OF TECHNOLOGYVol.35No.2Jun.2023基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究刘传玉,洪文霞,黄洽然,张阳阳(青岛理工大学管理工程学院,山东青岛2 6 6 52 5)摘要:为探究影响海绵城市PPP项目的风险因素,构建其风险因素的SNA-ISM模型。通过查阅文献以及相关政策选取了2 0 个影响海绵城市PPP项目的风险因素,根据专家打分构造风险因素邻接矩阵,并将数据导入UCINET
2、软件得出风险因素点、线的中心度,确定出海绵城市PPP项目关键风险因素及风险因素作用的关键路径;基于邻接矩阵进行ISM分析,绘制海绵城市PPP项目风险因素有向拓扑图,解释风险因素之间的关系结构。研究结果表明:政府干预、投融资风险、建设成本超支、设计变更是关键风险因素,环保问题、不可抗力是重要关注对象。同时根据分析结果提出建议,以期为海绵城市PPP项目建设管理提供一些参考。关键词:海绵城市;PPP项目;风险因素;SNA;I S M中图分类号:TU984文献标志码:A文章编号:10 0 8-7 10 9(2 0 2 3)0 2-0 0 48-0 9Risk Factors of PPP Projec
3、t in Sponge City Based on SNA-ISMLIU Chuanyu,HONG Wenxia,HUANG Qiaran,ZHANG Yangyang(School of Management Engineering,Qingdao University of Technology,Qingdao 266525,China)Abstracts:In order to explore the risk factors of PPP project in the sponge city,the risk factorsSNA-ISM model was established F
4、irstly,20 risk factors of PPP project in the sponge city were se-lected through literature review and relevant policies,and the adjacency matrix of risk factors wasconstructed according to the scores by experts,the data were imported into UCINET software to getthe centrality of risk factors,and the
5、key path of the key risk factors and the role of risk factorswere determined and the directed topology of risk factors of PPP project in the sponge city drawnto explain the relationship structure of risk factors.The results show that government intervention,investment and financing risks,constructio
6、n cost overruns,and design changes are key risk factors,and environmental protection issues and force majeure are important objects of concern.Suggestionswere proposed according to the analysis results,with a view to providing reference for the construc-tion management of the sponge city PPP project
7、.Keywords:sponge city;PPP project;risk factor;SNA;ISM收稿日期:2 0 2 2-12-17通信作者:洪文霞(19 6 4一),女,湖北黄石人,教授,主要从事工程项目风险、工程项目管理、工程造价等方面的研究,E-mail:修回日期:2 0 2 3-0 3-0 7刘传玉,等:基于SNA-ISM的海绵城市PPP项目风险因素研究0引言近年来,环境破坏严重,极端恶劣天气频繁出现,城市洪水排通困难、城市热效应等现象层出不穷。为了缓解环境变化和雨洪带来的灾害,“海绵城市”概念应运而生。海绵城市是指城市像“海绵”一样,可以及时吸水、蓄水、排水和净水,使雨水在
8、城市之中自由迁移。为了满足海绵城市建设的资金支持,政府和社会资本合作的海绵城市PPP项目成为建设热点。PPP模式海绵城市既可缓解政府巨大的财政压力,也可分担社会资本的投资风险,还可以提高海绵城市的运营效率,但是海绵城市PPP项目仍存在大量风险。国内外学者对PPP模式下的海绵城市建设风险因素进行了探讨。例如,徐倩等运用SEM模型对海绵城市PPP项目风险因素进行识别,推断出法律合同、政治风险等关键影响因素,为项目各方准确把控风险、保障运营提出了对策建议;王帅等 2 结合具体案例,应用粗糙集、系统动力学等知识得出了海绵城市全寿命周期关键风险因素及其权重,为未来该项目管理提供了新想法;项英辉等3 基于
9、未确知测度理论,根据置信度识别准则判断出海绵城市PPP项目的风险因素等级,又采用组合赋权确定指标权重,并在实际案例中进行了应用;洪文霞等 4利用DEMATEL-ISM模型对风险因素进行定量分析,得出融资风险政府信用等关键风险因素;钱奔同等 5 运用AHP-DEMATEL识别出5个关键风险因素并提出针对性建议;ZHAO等 6 采用德尔菲法识别出关键风险,根据G1方法和C-OWA运算组对因素合赋权,最后通过GCA、T O PS I S 法以及效用理论模型确定了项目各参与方的风险分担比例。虽然对海绵城市PPP项目的风险因素有了一些研究,但大都以定性分析为主。本文在现有研究的基础上,通过文献分析并结合
10、专家意见确定出海绵城市PPP项目风险因素;通过构建SNA-ISM模型,将定量分析与定性分析相结合,并根据分析结果为海绵城市PPP项目建设提出对策建议。1海绵城市PPP项目风险因素识别通过文献分析法,在CNKI、We b o f S c ie n c e 等高级搜索“海绵城市PPP因素 词汇,共检索到50 多篇有关海绵城市PPP项目风险因素的文献。对这些文献中的参考因素进行归纳整理,将其中语义重复的风险归为一种,并结合专家意见将风险发生概率低且影响较小的因素删除,海绵城市PPP项目最终风险因素如表1所示。一级指标政治风险经济风险建设风险49表1海绵城市PPP项目风险因素指标体系二级指标政府决策失
11、误(S)审批延误(S2)政府干预(S:)政府信用(S4)法律风险(Ss)银行利率、汇率变动(S)通货膨胀(S)投融资风险(Ss)建设成本超支(S)工期延误(Sio)技术风险(Sm)工程质量缺陷(S12)设计变更(S13)指标来源1,5,11,14-15,175,7-12,14,17,19 1,6-7,11-13,15,171,4,8,11-15,17-18 1,4-5,9-12,14,17-191,6,8-17,191,8-10,12-13,15,174,6,8-12,14-191,6-7,9,11-12,15,17,191,6,8-9,11,13-18 4,6,8-9,11,13-16,18
12、-191,7,9,12,14,17-184,6,9,12-14,16-17 50宁波工程学院学报表1(续)一级指标二级指标运营收益不足(S14)运营风险运维成本过高(Sis)运维能力不足(S16)不利气候条件(Si)环保问题(Sis)自然风险地质条件不良(Si)不可抗力(S20)2023年第2 期指标来源4,6-9,12-14,16 7-9,11-13,15-17 1,5,11-13,15 1,8-10,12,14-17,197-8,10-12,14-15,17-199-10,14-17,19 1,4,6,8-192SNA-ISM模型构建2.1 SNA模型构建社会网络分析(SocialNetw
13、ork Analysis,S NA)是一种借助图论、统计学对数据进行分析,探索两者关系的定量研究方法。该方法首先对因素之间的影响关系进行判断,构造影响矩阵,再通过UCINET软件对矩阵进行相关处理得到二值化矩阵,并以二值化矩阵为基础对各因素进行中心性指标计算,识别关键路径,进而分析关键风险因素及其内在联系。2.1.1邻接矩阵根据2 0 个风险因素的影响关系设计问卷,邀请业内相关人士进行评价形成邻接矩阵。其中1表示因素S,直接影响S,0表示S;不会直接影响S。最终评价结果如表2 所示。表2 海绵城市PPP项目风险因素邻接矩阵SIS,S,S4S,SSTSS。S1oSi000一000一0000000
14、00000S20000S300000S400Ss0S。000S70Ss00S,Sio0Si000S1200S13S14SisS16S17SI8Si00000000000010S2000100Si2一00011100111000000100000000000000001S4Si5S16Si70100000一11一00010101001111100100一0011100SigS20000101001100010100001100000010011一10000010000000000000000000000000000000000010000000000000000刘传玉,等:基于SNA-ISM的海
15、绵城市PPP项目风险因素研究2.1.2社会网络模型构建利用UCINET6软件对邻接矩阵进行二值化处理,对二值化矩阵进行可视化处理,得到以风险因素为节点,以风险关系之间的关系为连线的社会网络模型,如图1所示。其中,节点大小表示因素的影响值大小。2.1.3中心性分析中心性用来衡量一个风险因素在社会网络中的影响力度。因素的中心性越高,其影响力越大。网络中心性主要包括点度中心度、中间中心度、接近中心度三个方面。点度中心度是表示某一节点与周围节点的连接关系。点度中心度越大,连接数量越多,该节点的影响力越大。用公式表示为De=启x00%,其中Zr为点m与周围其他点连接的线条数量。中间中心度是衡量一个点是否
16、占据了其他两点连线的中介位置。中间中心度越大,该节点处于两节点连线上的概率越大,对整个社会网络的控制越大。计算公式为CrZjagi(ni)/gik,其中gi(n)为点ni在其他两点连线上的快捷方式线数量;gi为点n,到ns的快捷方式数量。接近中心度是衡量社会网络全局的中心性,判断某一节点与其他节点的接近程度。距离越短,接近中心性越大。接近中心度有内接中心度和外接中心度,某节点内接中心度越高,表示该因素越容易受其他因素的影响;外接中心度越高,该因素越容易影响其他因素。计算公式为:Cc-Zid(ni;n),其中d(ni,n)为点n;到n;的短程线距离。通过UCINET6软件Network功能进一步
17、分析项目风险因素的点度中心度、中间中心度和接近中心度,经Network-Centrality-Multipie Measures 操作步骤导出表3。因素政府决策失误(S)审批延误(S2)政府干预(S:)政府信用(S4)法律风险(Ss)银行利率、汇率变动(S)通货膨胀(S)投融资风险(S:)建设成本超支(S)工期延误(Sio)技术风险(Si)工程质量缺陷(S2)51八518异517叉52 0S6复S3S10-51359道S128S19图1海绵城市PPP项目风险因素关系网络模型n-1表3 海绵城市PPP项目风险因素中心性分析点度中心度中间中心度10.5260.00010.5260.00042.10
18、57.14710.5260.00021.0530.68221.0531.30710.5260.00068.42145.18857.89516.68236.8422.69115.7892.07215.7890.487S15门S14OS7S8OS16S4YS1#S2¥s 5ds11内接中心度73.00767.85755.88248.7187.6006.6205.5565.2635.2635.2635.0005.000外接中心度5.8465.8645.8645.8466.1496.5527.1436.2097.0376.1496.5526.55252设计变更(Si13)运营收益不足(S14)运维成本
19、过高(S15)运维能力不足(S16)不利气候条件(S17)环保问题(S18)地质条件不良(Si)不可抗力(S20)平均数2.1.4关键路径确定线的中心度衡量一条路径位于其他路径之间的可能性,线的中心度越大,表示该条路径影响其他路径的能力越大。通过UCINET6软件计算线的中心度,得到一个2 0 2 0 的矩阵,其中大于0 的数值有50个,选取排名前2 0 的作为关键路径得到表4。2.2ISM模型构建ISM(Interpretative Structural Modeling)又称为解释结构模型,以定性分析为主。该模型通过两个因素之间是否存在二元关系构建邻接矩阵,对邻接矩阵进行布尔运算得到可达矩
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